JP6115693B1 - 対象物検出装置および対象物検出方法ならびに被監視者監視装置 - Google Patents

Abstract

本発明の対象物検出装置および該方法は、所定範囲の撮像対象の画像から、所定の対象物を検出する。この際に、異なる複数の検出要領のうち、検出方法および検出条件のうちの少なくとも一方が検出要領として特定され、この特定された検出要領が用いられる。本発明の被監視者監視装置は、このような対象物検出装置を備える。したがって、本発明にかかる対象物検出装置および該方法は、情報処理量の低減が可能となる。本発明によれば、この対象物検出装置を用いた被監視者監視装置を提供できる。

Description

本発明は、画像から所定の対象物を検出する対象物検出装置および対象物検出方法に関する。そして、本発明は、この対象物検出装置を用いた、前記被監視者を監視する被監視者監視装置に関する。

我が国（日本）は、戦後の高度経済成長に伴う生活水準の向上、衛生環境の改善および医療水準の向上等によって、高齢化社会、より詳しくは、総人口に対する６５歳以上の人口の割合である高齢化率が２１％を超える超高齢化社会になっている。また、２００５年では、総人口約１億２７６５万人に対し６５歳以上の高齢者人口は、約２５５６万人であったのに対し、２０２０年では、総人口約１億２４１１万人に対し高齢者人口は、約３４５６万人となる予測もある。このような高齢化社会では、病気や怪我や高齢等による看護や介護を必要とする要看護者や要介護者（要看護者等）は、高齢化社会ではない通常の社会で生じる要看護者等よりもその増加が見込まれる。そして、我が国は、例えば２０１３年の合計特殊出生率が１．４３という少子化社会でもある。そのため、看護や介護の必要な高齢者を高齢の家族（配偶者、子、兄弟）が介護する老老介護も起きて来ている。

要看護者や要介護者は、病院や、老人福祉施設（日本の法令では老人短期入所施設、養護老人ホームおよび特別養護老人ホーム等）等の施設に入所し、その看護や介護を受ける。このような施設では、要看護者等が、例えばベッドからの転落や歩行中の転倒等によって怪我を負ったり、ベッドから抜け出して徘徊したりするなどの事態が生じ得る。このような事態に対し、可及的速やかに対応する必要があり、また、このような事態を放置しておくとさらに重大な事態に発展してしまう可能性もあるため、前記施設では、看護師や介護士等は、定期的に巡視することによってその安否や様子を確認している。

しかしながら、要看護者等の増加数に対し看護師等の増加数が追い付かずに、看護業界や介護業界では、慢性的に人手不足になっている。さらに、日勤の時間帯に較べ、準夜勤や夜勤の時間帯では、看護師や介護士等の人数が減るため、一人当たりの業務負荷が増大するので、前記業務負荷の軽減が要請される。また、前記老老介護の事態は、前記施設でも例外ではなく、高齢の要看護者等を高齢の看護師等がケアすることもしばしば見られる。一般に高齢になると体力が衰えるため、健康であっても若い看護師等に比し看護等の負担が重くなり、また、その動きや判断も遅くなる。

このような人手不足や看護師等の負担を軽減するため、看護業務や介護業務を補完する技術が求められている。このため、近年では、要看護者等の、監視すべき監視対象である被監視者を監視（モニタ）する被監視者監視技術が研究、開発されている。

このような技術の一つとして、例えば特許文献１に開示された情報処理装置がある。この特許文献１に開示された情報処理装置は、人物の頭部を含む画像から、当該頭部の輪郭を近似する頭部楕円を決定する情報処理装置であって、前記画像から前記頭部の輪郭における複数の画素をエッジ画素として検出する検出手段と、前記複数のエッジ画素の各々について、当該エッジ画素を通過する複数の楕円を、楕円を規定するパラメータの予め定められたパラメータ区間から、楕円候補として決定する決定手段と、前記複数のエッジ画素ごとに、当該エッジ画素について決定された前記複数の楕円候補の各々に対して、該エッジ画素の当該楕円候補における位置に基づいて評価値を計算する計算手段と、前記決定手段で決定された前記楕円候補ごとに、前記評価値を累積する累積手段と、前記評価値の累積値が最も大きな楕円候補を前記頭部楕円として選出する選出手段とを備える。

ところで、前記特許文献１に開示された情報処理装置は、まず、画像の全体からエッジ画素を検出し、この検出したエッジ画素それぞれについて楕円候補を決定し、この決定した複数の楕円候補から、評価値の累積値が最も大きな楕円候補を頭部楕円として選出している。このため、前記特許文献１に開示された情報処理装置は、情報処理量が比較的多くなってしまい、情報処理に時間が掛かってしまう。特に、被監視者監視装置に用いる場合、被監視者監視装置では、上述の事態に対し、可及的速やかに対応する必要があるため、情報処理量を低減して情報処理の時間を短縮することが好ましい。

特許第５３７１６８５号公報

本発明は、上述の事情に鑑みて為された発明であり、その目的は、情報処理量を低減可能な対象物検出装置および対象物検出方法ならびにこの対象物検出装置を用いた被監視者監視装置を提供することである。

本発明にかかる対象物検出装置および対象物検出方法は、所定範囲の撮像対象の画像から、所定の対象物を検出する。この際に、異なる複数の検出要領のうち、検出方法および検出条件のうちの少なくとも一方が検出要領として特定され、この特定された検出要領が用いられる。本発明にかかる被監視者監視装置は、このような対象物検出装置を備える。したがって、本発明にかかる対象物検出装置および対象物検出方法は、情報処理量の低減が可能となる。本発明によれば、この対象物検出装置を用いた被監視者監視装置を提供できる。

上記並びにその他の本発明の目的、特徴及び利点は、以下の詳細な記載と添付図面から明らかになるであろう。

第１ないし第３実施形態における被監視者監視システムの構成を示す図である。 第１ないし第３実施形態の被監視者監視システムにおけるセンサ装置の構成を示す図である。 第１ないし第３実施形態の被監視者監視システムにおけるセンサ装置の配設態様を説明するための図である。 第１実施形態の被監視者監視システムにおける、分割領域の一例を説明するための図である。 第１実施形態の被監視者監視システムにおける、複数の分割領域と複数の検出要領との対応関係を示す対応関係テーブルを示す図である。 第１ないし第３実施形態の被監視者監視システムにおけるセンサ装置の動作を示すフローチャートである。 第１実施形態の被監視者監視システムにおける、頭部の検出処理を示すフローチャートである。 第１実施形態の被監視者監視システムにおける、分割領域の他の一例を説明するための図である。 第２実施形態の被監視者監視システムにおける、複数の分割領域と複数の検出要領との対応関係を説明するための図である。 第２実施形態の被監視者監視システムにおける、頭部の検出処理を示すフローチャートである。 第３実施形態の被監視者監視システムにおける、検出要領を説明するための図である。 第３実施形態の被監視者監視システムにおける、頭部の検出処理を示すフローチャートである。

以下、本発明にかかる実施の一形態を図面に基づいて説明する。なお、各図において同一の符号を付した構成は、同一の構成であることを示し、適宜、その説明を省略する。本明細書において、総称する場合には添え字を省略した参照符号で示し、個別の構成を指す場合には添え字を付した参照符号で示す。

実施形態における被監視者監視装置は、監視対象である被監視者における、予め設定された所定の行動を検知する行動検知部と、前記行動検知部で検知した前記所定の行動を外部に通知する通知部とを備えるものである。前記行動検知部は、前記被監視者における所定の部位を検出する部位検出部と、前記部位検出部で検出した前記部位に基づいて前記被監視者における所定の行動を判定する判定部とを備え、前記部位検出部は、画像から所定の対象物を検出する対象物検出装置を含む。このような被監視者監視装置は、１個の機器として、一体に構成されて実現されて良く、また、システムとして、複数の機器で実現されて良い。そして、被監視者監視装置が複数の機器で実現される場合に、前記行動検知部は、これら複数の機器のうちのいずれに実装されて良い。一例として、ここでは、前記被監視者監視装置がシステムとして複数の機器で実現されている場合について、前記被監視者監視装置の実施形態を説明する。なお、前記被監視者監視装置が１個の機器として一体に構成されて実現される場合についても、以下の説明と同様に、前記被監視者監視装置を構成できる。また、一例として、ここでは、前記行動検知部が前記通知部と共に後述のセンサ装置ＳＵに実装される場合について、説明するが、このシステムのうちの他の装置、例えば後述の管理サーバ装置ＳＶ、固定端末装置ＳＰあるいは携帯端末装置ＴＡに実装される場合についても、以下の説明と同様に、前記被監視者監視装置を構成できる。

以下、第１実施形態として、撮像部１および部位検出部２１ａを含むセンサ装置ＳＵａを備えた被監視者監視システムＭＳａ、第２実施形態として、撮像部１および部位検出部２１ｂを含むセンサ装置ＳＵｂを備えた被監視者監視システムＭＳｂ、および、第３実施形態として、撮像部１および部位検出部２１ｃを含むセンサ装置ＳＵｃを備えた被監視者監視システムＭＳｃについて、順に、説明する。なお、以下の説明から分かるように、これら撮像部１および部位検出部２１ａ〜２１ｃ等が前記対象物検出装置の一例に相当する。

（第１実施形態）
まず、第１実施形態の構成について説明する。図１は、第１ないし第３実施形態における被監視者監視システムの構成を示す図である。図１において、説明の便宜上、第１実施形態における被監視者監視システムＭＳａにかかる構成は、添え字ａを付して示し、第２実施形態における被監視者監視システムＭＳｂにかかる構成は、添え字ｂを付して示し、そして、第３実施形態における被監視者監視システムＭＳｃにかかる構成は、添え字ｃを付して示している。図２以下の各図においても同様である。図２は、第１ないし第３実施形態の被監視者監視システムにおけるセンサ装置の構成を示す図である。図３は、第１ないし第３実施形態の被監視者監視システムにおけるセンサ装置の配設態様を説明するための図である。図４は、第１実施形態の被監視者監視システムにおける、分割領域の一例を説明するための図である。図５は、第１実施形態の被監視者監視システムにおける、複数の分割領域と複数の検出要領との対応関係を示す対応関係テーブルを示す図である。

前記被監視者監視装置をシステムとして実現したその一例の第１実施形態における被監視者監視システムＭＳａは、監視すべき（見守るべき）監視対象（見守り対象）である被監視者（見守り対象者）Ｏｂ（Ｏｂ−１〜Ｏｂ−４）における、予め設定された所定の行動を検知して前記被監視者Ｏｂを監視するものであり、例えば、図１に示すように、１または複数のセンサ装置ＳＵａ（ＳＵａ−１〜ＳＵａ−４）と、管理サーバ装置ＳＶと、固定端末装置ＳＰと、１または複数の携帯端末装置ＴＡ（ＴＡ−１、ＴＡ−２）とを備え、これらは、有線や無線で、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、電話網およびデータ通信網等の網（ネットワーク、通信回線）ＮＷを介して通信可能に接続される。ネットワークＮＷには、通信信号を中継する例えばリピーター、ブリッジ、ルーターおよびクロスコネクト等の中継機が備えられても良い。図１に示す例では、これら複数のセンサ装置ＳＵａ−１〜ＳＵａ−４、管理サーバ装置ＳＶ、固定端末装置ＳＰおよび複数の携帯端末装置ＴＡ−１、ＴＡ−２は、アクセスポイントＡＰを含む無線ＬＡＮ（例えばＩＥＥＥ８０２．１１規格に従ったＬＡＮ等）ＮＷによって互いに通信可能に接続されている。

被監視者監視システムＭＳａは、被監視者Ｏｂに応じて適宜な場所に配設される。被監視者（見守り対象者）Ｏｂは、例えば、病気や怪我等によって看護を必要とする者や、身体能力の低下等によって介護を必要とする者や、一人暮らしの独居者等である。特に、早期発見と早期対処とを可能にする観点から、被監視者Ｏｂは、例えば異常状態等の所定の不都合な事象がその者に生じた場合にその発見を必要としている者であることが好ましい。このため、被監視者監視システムＭＳａは、被監視者Ｏｂの種類に応じて、病院、老人福祉施設および住戸等の建物に好適に配設される。図１に示す例では、被監視者監視システムＭＳａは、複数の被監視者Ｏｂが入居する複数の居室ＲＭや、ナースステーションＳＴ等の複数の部屋を備える介護施設の建物に配設されている。

センサ装置ＳＵａは、ネットワークＮＷを介して他の装置ＳＶ、ＳＰ、ＴＡと通信する通信機能を備え、被監視者Ｏｂを検知してその検知結果を管理サーバ装置ＳＶへ送信する装置である。このセンサ装置ＳＵａは、後にさらに詳述する。

管理サーバ装置ＳＶは、ネットワークＮＷを介して他の装置ＳＵａ、ＳＰ、ＴＡと通信する通信機能を備え、センサ装置ＳＵａから被監視者Ｏｂに関する検知結果および前記被監視者Ｏｂの画像を受信して被監視者Ｏｂに対する監視に関する情報（監視情報）を管理する機器である。管理サーバ装置ＳＶは、センサ装置ＳＵａから被監視者Ｏｂに関する前記検知結果および前記被監視者Ｏｂの画像を受信すると、被監視者Ｏｂに対する監視に関する前記監視情報を記憶（記録）し、そして、被監視者Ｏｂに対する監視に関する前記監視情報を収容した通信信号（監視情報通信信号）を固定端末装置ＳＰおよび携帯端末装置ＴＡに送信する。また、管理サーバ装置ＳＶは、クライアント（本実施形態では固定端末装置ＳＰおよび携帯端末装置ＴＡ等）の要求に応じたデータを前記クライアントに提供する。このような管理サーバ装置ＳＶは、例えば、通信機能付きのコンピュータによって構成可能である。

固定端末装置ＳＰは、ネットワークＮＷを介して他の装置ＳＵａ、ＳＶ、ＴＡと通信する通信機能、所定の情報を表示する表示機能、および、所定の指示やデータを入力する入力機能等を備え、管理サーバ装置ＳＶや携帯端末装置ＴＡに与える所定の指示やデータを入力したり、センサ装置ＳＵａで得られた検知結果や画像を表示したり等することによって、被監視者監視システムＭＳのユーザインターフェース（ＵＩ）として機能する機器である。このような固定端末装置ＳＰは、例えば、通信機能付きのコンピュータによって構成可能である。

携帯端末装置ＴＡは、ネットワークＮＷを介して他の装置ＳＶ、ＳＰ、ＳＵａと通信する通信機能、所定の情報を表示する表示機能、所定の指示やデータを入力する入力機能、および、音声通話を行う通話機能等を備え、管理サーバ装置ＳＶやセンサ装置ＳＵａに与える所定の指示やデータを入力したり、管理サーバ装置ＳＶからの通知によってセンサ装置ＳＵａで得られた前記検知結果や画像を表示したり等することによって、被監視者Ｏｂに対する監視に関する前記監視情報を受け付けて表示する機器である。このような携帯端末装置ＴＡは、例えば、いわゆるタブレット型コンピュータやスマートフォンや携帯電話機等の、持ち運び可能な通信端末装置によって構成可能である。

次に、上述のセンサ装置ＳＵａについてさらに説明する。センサ装置ＳＵａは、例えば、図２に示すように、撮像部１と、制御処理部２ａと、通信インターフェース部（通信ＩＦ部）３と、記憶部４ａとを備える。

撮像部１は、制御処理部２ａに接続され、制御処理部２ａの制御に従って、画像（画像データ）を生成する装置である。撮像部１は、監視すべき監視対象である被監視者Ｏｂが所在を予定している空間（所在空間、図１に示す例では配設場所の居室ＲＭ）を監視可能に前記所在空間の上方（例えば天井面や上方壁面等）に配置され、前記所在空間を撮像対象としてその上方から撮像し、前記撮像対象を俯瞰した画像（画像データ）を生成し、前記撮像対象の画像を制御処理部２ａへ出力する。撮像部１は、本実施形態では、静止画および動画を生成する。このような撮像部１は、隠れが生じないように前記所在空間（撮像対象）全体を撮像できる蓋然性が高いことから、図３に示すように、前記所在空間の一例である居室ＲＭの中央上部の天井に、被監視者Ｏｂの身長より十分に高い位置に配設されることが好ましい。撮像部１は、所定範囲の撮像対象を撮像した前記撮像対象の画像を取得する画像取得部の一例である。

このような撮像部１は、可視光の画像を生成する装置であって良いが、比較的暗がりでも被監視者Ｏｂを監視できるように、本実施形態では、赤外光の画像を生成する装置である。このような撮像部１は、例えば、本実施形態では、撮像対象における赤外の光学像を所定の結像面上に結像する結像光学系（撮像光学系）、前記結像面に受光面を一致させて配置され、前記撮像対象における赤外の光学像を電気的な信号に変換するイメージセンサ、および、イメージセンサの出力を画像処理することで前記撮像対象における赤外の画像を表すデータである画像データを生成する画像処理部等を備えるデジタル赤外線カメラである。撮像部１の結像光学系は、本実施形態では、その配設された前記所在空間全体（図１および図３に示す例では居室ＲＭ全体）を撮像できる画角を持つ広角な光学系（いわゆる広角レンズ（魚眼レンズを含む））であることが好ましい。なお、センサ装置ＳＵａは、前記所在空間を赤外線で照明するために、赤外線を放射する赤外照明装置をさらに備えても良い。

通信ＩＦ部３は、制御処理部２ａに接続され、制御処理部２ａの制御に従って通信を行うための通信回路である。通信ＩＦ部３は、制御処理部２ａから入力された転送すべきデータを収容した通信信号を、この被監視者監視システムＭＳａのネットワークＮＷで用いられる通信プロトコルに従って生成し、この生成した通信信号をネットワークＮＷを介して他の装置ＳＶ、ＳＰ、ＴＡへ送信する。通信ＩＦ部３は、ネットワークＮＷを介して他の装置ＳＶ、ＳＰ、ＴＡから通信信号を受信し、この受信した通信信号からデータを取り出し、この取り出したデータを制御処理部２ａが処理可能な形式のデータに変換して制御処理部２ａへ出力する。なお、通信ＩＦ部３は、さらに、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）規格、ＩｒＤＡ（Ｉｎｆｒａｒｅｄ Ｄａｔａ Ａｓｓｃｏｉａｔｉｏｎ）規格およびＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）規格等の規格を用い、外部機器との間でデータの入出力を行うインターフェース回路を備えても良い。

記憶部４ａは、制御処理部２ａに接続され、制御処理部２ａの制御に従って、各種の所定のプログラムおよび各種の所定のデータを記憶する回路である。

前記各種の所定のプログラムには、例えば、被監視者Ｏｂに対する監視に関する情報処理を実行する監視処理プログラム等の制御処理プログラムが含まれる。前記監視処理プログラムには、撮像部１で取得した撮像対象の画像から、予め設定された所定の対象物を検出する対象検出プログラムや、前記撮像対象の画像から前記対象物を検出する際に用いられる異なる複数の検出要領のうち、検出方法および検出条件のうちの少なくとも一方を検出要領として特定する特定プログラムや、前記対象検出プログラムで検出した検出結果に基づいて、監視対象である被監視者Ｏｂにおける所定の行動を検知する行動検知プログラムや、前記行動検知プログラムで検知した前記所定の行動を外部に通知する通知処理プログラムや、撮像部１で撮像した動画を、その動画を要求した固定端末装置ＳＰや携帯端末装置ＴＡへストリーミングで配信するストリーミング処理プログラム等が含まれる。そして、前記対象検出プログラムは、前記特定プログラムで特定された検出要領を用いて前記撮像対象の画像から前記対象物を検出する。前記各種の所定のデータには、例えば、検出要領等のこれら上述の各プログラムを実行する上で必要なデータや、被監視者Ｏｂを監視する上で必要なデータ等が含まれる。このような記憶部４ａは、例えば不揮発性の記憶素子であるＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）や書き換え可能な不揮発性の記憶素子であるＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等を備える。そして、記憶部４ａは、前記所定のプログラムの実行中に生じるデータ等を記憶するいわゆる制御処理部２ａのワーキングメモリとなるＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等を含む。

そして、記憶部４ａは、対応関係情報記憶部４０ａを機能的に備える。この対応関係情報記憶部４０ａは、前記撮像対象の画像における画像領域を分割した複数の分割領域と複数の検出要領との対応関係を予め記憶するものである。

本実施形態では、被監視者Ｏｂにおける所定の行動は、後述するように、例えば転倒および転落等であり、頭部の高さで被監視者Ｏｂの姿勢（立位、座位および横臥等）が判定され、被監視者Ｏｂの姿勢から転倒の有無および転落の有無等が判定されている。ここで、図３を用いて上述したように、センサ装置ＳＵａの撮像部１を天井ＣＥの中央位置に配設した場合、撮像部１の画角が比較的狭く、撮像部１の撮像特性が略一定である場合では、頭部の高さは、画像全体に亘って、画像上での頭部の大きさに略比例するので、画像全体に亘って一律に定義された、画像上で取り得る頭部の大きさの範囲で、画像から頭部を探すことになる。しかしながら、前記撮像部１の画角が比較的広い場合や、撮像部１の撮像特性が一定ではない場合では、頭部の高さと画像上での頭部の大きさとは、必ずしも比例しなくなり、画像上での頭部の大きさの範囲は、画像全体に亘って一律ではない。このため、対象物の一例として人体の一部である頭部を検出する際に、頭部であるか否かの判定条件の１つに、画像上での大きさが用いられる場合、一律に定義された前記範囲で画像から頭部を探すと、一律に定義された前記範囲の中で、取り得ない範囲でも画像から頭部を探すことになり、その取り得ない範囲では無意味に情報処理していることになる。さらに、画像上での或る位置では、頭部に相当する大きさでも、画像上の他の位置では、頭部に相当しない大きさとなる場合が有り得るため、誤判定が生じる虞もある。そこで、本実施形態では、撮像対象（所在領域）の画像における画像領域が複数の分割領域に分割され、各分割領域ごとに、当該分割領域に適した検出要領（この例では検出条件として頭部の大きさの範囲）が割り当てられ、分割領域の画像から頭部を探す場合に、当該分割領域に適した検出要領を用いることで、無意味な情報処理を実施することなく、誤判定を軽減している。このため、対応関係情報記憶部４０ａには、上述のように、これら複数の分割領域と複数の検出要領との対応関係が予め記憶されている。なお、撮像部１の撮像特性は、被写体の光学像と、撮像部１で生成された画像における被写体の像との差であり、例えば、歪み特性やボケ特性等の、撮像部１の結像光学系（撮像光学系）における光学特性等である。

このような対応関係は、例えば関数式等によって対応関係情報記憶部４０ａに予め記憶されても良いが、本実施形態では、図５に示すテーブルで対応関係情報記憶部４０ａに予め記憶されている。より具体的には、本実施形態では、図４に示すように、撮像対象（所在領域）の画像における画像領域は、前記複数の分割領域の一例として、４個の第１ないし第４判定エリアＡＲ１０〜ＡＲ１３に区分けされている。そして、これら第１ないし第４判定エリアＡＲ１０〜ＡＲ１３ごとに、異なる各検出要領として、異なる大きさの各範囲が、それぞれ設定され、図５に示すように、テーブル化されて対応関係情報記憶部４０ａに予め記憶されている。撮像部１の結像光学系（撮像光学系）における撮像特性は、光軸からずれるに従ってずれて行くことが多いため、これら第１ないし第４判定エリアＡＲ１０〜ＡＲ１３は、前記撮像対象の画像における、前記撮像対象の画像を生成した撮像部１の光軸との交差位置（光軸中心）を基準に同心円状に設定されている。第１判定エリアＡＲ１０は、図４に示すように、光軸中心を中心とする所定の第１半径を持つ円形以内の領域であり、この第１判定エリアＡＲ１０には、図５に示すように、検出要領（検出条件）として、画像上での頭部の大きさの範囲が、４０〜５０［ｐｉｘｅｌ］に設定されている。第２判定エリアＡＲ１１は、図４に示すように、第１判定エリアＡＲ１０と同心で、第１判定エリアＡＲ１０を超え、光軸中心を中心とする所定の第２半径（＞第１半径）を持つ円形以内の領域であり、この第２判定エリアＡＲ１１には、図５に示すように、検出要領（検出条件）として、画像上での頭部の大きさの範囲が、３５〜４５［ｐｉｘｅｌ］に設定されている。第３判定エリアＡＲ１２は、図４に示すように、第２判定エリアＡＲ１１を超え、床ＦＬおよび所定の高さまでの壁面を含む領域であり、この第３判定エリアＡＲ１２には、図５に示すように、検出要領（検出条件）として、画像上での頭部の大きさの範囲が、３０〜４０［ｐｉｘｅｌ］に設定されている。そして、第４判定エリアＡＲ１３は、図４に示すように、第３判定エリアＡＲ１２を超える領域であり、この第４判定エリアＡＲ１３は、判定外のエリア（判定不能のエリア）とされ、図５に示すように、検出要領（検出条件）として、画像上での頭部の大きさの範囲は、設定されていない。これら第１ないし第４判定エリアＡＲ１０〜ＡＲ１３における各境界位置は、例えば、基準の大きさを持つ物体（基準物体）を撮像し、画像上での前記物体の大きさを実測することによって、撮像特性のずれを考慮して適宜に設定される。すなわち、撮像特性が許容範囲内で同一とみなせる範囲で、各境界位置が設定される。

図２に戻って、制御処理部２ａは、センサ装置ＳＵａの各部を当該各部の機能に応じてそれぞれ制御し、撮像部１によって撮像対象（所在空間）をその上方から撮像した前記撮像対象の画像を取得し、この取得した画像に基づいて被監視者Ｏｂにおける所定の部位を検出し、この検出した前記所定の部位に基づいて被監視者Ｏｂにおける所定の行動を検知して通知するための回路である。制御処理部２ａは、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）およびその周辺回路を備えて構成される。制御処理部２ａは、前記制御処理プログラムが実行されることによって、制御部１１、行動検知部１２ａ、通知処理部１３およびストリーミング処理部１４を機能的に備える。

制御部１１は、センサ装置ＳＵａの各部を当該各部の機能に応じてそれぞれ制御し、センサ装置ＳＵａの全体制御を司るものである。

行動検知部１２ａは、撮像部１で取得した撮像対象の画像から、被監視者Ｏｂにおける予め設定された所定の行動を検知するものである。前記所定の行動は、本実施形態では、その一例として、転倒および転落であるが、これに代えあるいはこれに加えて起床や離床等であって良い。より具体的には、行動検知部１２ａは、部位検出部２１ａおよび判定部２２を機能的に備える。

部位検出部２１ａは、撮像部１で取得した撮像対象の画像から、被監視者Ｏｂにおける予め設定された所定の部位を検出するものである。前記所定の部位は、本実施形態では、その一例として、人体の一部である頭部であるが、前記所定の行動を検知することができる適宜な、人体における全部または一部の部位であって良い。部位検出部２１ａは、対象検出部３１ａおよび特定部３２ａを機能的に備える。

対象検出部３１ａは、撮像部１で取得した撮像対象の画像から、予め設定された所定の対象物を検出するものである。前記所定の対象物は、対象検出部３１ａが被監視者監視システムＭＳａのセンサ装置ＳＵａに用いられる場合（すなわち、前記対象物検出装置が被監視者監視装置に用いられる場合）、前記所定の部位であり、本実施形態では、その一例として頭部である。特定部３２ａは、撮像部１で取得した前記撮像対象の画像から前記対象物（本実施形態では前記所定の部位の一例である頭部）を検出する際に用いられる異なる複数の検出要領のうち、検出方法および検出条件のうちの少なくとも一方を検出要領として特定するものである。そして、対象検出部３１ａは、特定部３２ａで特定された検出要領を用いて前記撮像対象の画像から前記対象物（この例では頭部）を検出する。

より具体的には、本実施形態では、対象検出部３１ａは、領域設定部４１および検出部４２ａを機能的に備える。領域設定部４１は、撮像部１で取得した前記撮像対象の画像における画像領域のうち、前記対象物（この例では頭部）を検出するための検出対象領域を設定するものである。検出部４２ａは、領域設定部４１で設定された検出対象領域の画像から、特定部３２ａで特定された検出要領を用いて前記対象物（この例では頭部）を検出するものである。そして、前記特定部３２ａは、対応関係情報記憶部４０ａに記憶されている前記対応関係における前記複数の分割領域（本実施形態ではその一例としての第１ないし第４判定エリアＡＲ１０〜ＡＲ１３）から、領域設定部４１で設定された検出対象領域に対応する分割領域（判定エリアＡＲ）を選定し、この選定した分割領域（判定エリアＡＲ）に対応する検出要領（本実施形態ではその一例としての画像上での頭部の大きさの範囲）を前記対応関係から取り出すことで、前記検出部４２ａで用いる前記検出要領を特定する。

判定部２２は、部位検出部２１ａの対象検出部３１ａにおける検出部４２ａで検出した前記所定の部位（この例では頭部）に基づいて、被監視者Ｏｂにおける所定の行動（本実施形態では転倒および転落）を判定するものである。

通知処理部１３は、行動検知部１２ａで検知した被監視者Ｏｂにおける所定の行動（本実施形態では、転倒および転落）を外部に通知するものである。より具体的には、通知処理部１３は、前記検知した前記所定の行動（状態、状況）を表す情報（検知行動情報（本実施形態では転倒および転落のうちの１または複数を表す情報））、前記所定の行動が検知された被監視者Ｏｂを特定し識別するための識別子情報（前記被監視者Ｏｂを検知しているセンサ装置ＳＵａを特定し識別するための識別子情報）、および、前記所定の行動の検知に用いられた画像等を収容した通信信号（監視情報通信信号）を生成し、通信ＩＦ部３で管理サーバ装置ＳＶへ送信する。

ストリーミング処理部１４は、ネットワークＮＷおよび通信ＩＦ部３を介して固定端末装置ＳＰまたは携帯端末装置ＴＡから動画の配信の要求があった場合に、この要求のあった固定端末装置ＳＰまたは携帯端末装置ＴＡへ、撮像部１で生成した動画（例えばライブの動画）をストリーミング再生で通信ＩＦ部３およびネットワークＮＷを介して配信するものである。

図１には、一例として、４個の第１ないし第４センサ装置ＳＵａ−１〜ＳＵａ−４が示されており、第１センサ装置ＳＵａ−１は、被監視者Ｏｂの一人であるＡさんＯｂ−１の居室ＲＭ−１（不図示）に配設され、第２センサ装置ＳＵａ−２は、被監視者Ｏｂの一人であるＢさんＯｂ−２の居室ＲＭ−２（不図示）に配設され、第３センサ装置ＳＵａ−３は、被監視者Ｏｂの一人であるＣさんＯｂ−３の居室ＲＭ−３（不図示）に配設され、そして、第４センサ装置ＳＵａ−４は、被監視者Ｏｂの一人であるＤさんＯｂ−４の居室ＲＭ−４（不図示）に配設されている。

次に、本実施形態の動作について説明する。まず、被監視者監視システムＭＳａの動作について説明する。このような構成の被監視者監視システムＭＳａでは、各装置ＳＵａ、ＳＶ、ＳＰ、ＴＡは、電源が投入されると、必要な各部の初期化を実行し、その稼働を始める。また、センサ装置ＳＵａでは、その制御処理プログラムの実行によって、制御処理部２ａには、制御部１１、行動検知部１２ａ、通知処理部１３およびストリーミング処理部１４が機能的に構成され、行動検知部１２ａには、部位検出部２１ａおよび判定部２２が機能的に構成され、部位検出部２１ａには、対象検出部３１ａおよび特定部３２ａが機能的に構成され、そして、対象検出部３１ａには、領域設定部４１および検出部４２ａが機能的に構成される。

そして、上記構成の被監視者監視システムＭＳａは、大略、次の動作によって、各被監視者Ｏｂそれぞれを監視している。センサ装置ＳＵａは、制御処理部２ａによって、所定のフレームレートに応じた時間間隔で撮像部１によって画像を取得し、制御処理部２ａの行動検知部１２ａによって、この撮像部１で取得した画像に基づいて被監視者Ｏｂにおける所定の行動（状態、状況）を判定し、この判定の結果、被監視者Ｏｂが予め設定された前記所定の行動（本実施形態では転倒および転落等）であると判定すると、制御処理部２ａの通知処理部１３によって、被監視者Ｏｂの状態として判定された判定結果を表す判定結果情報や被監視者Ｏｂの静止画の画像データ等の監視情報を収容した通信信号（監視情報通信信号）をネットワークＮＷを介して管理サーバ装置ＳＶへ送信する。なお、転倒および転落を検知するためのセンサＳＵａの動作（行動検知動作）は、後に詳述する。

管理サーバ装置ＳＶは、前記監視情報通信信号をネットワークＮＷを介してセンサ装置ＳＵａから受信すると、この監視情報通信信号に収容された判定結果情報や静止画の画像データ等の監視情報をその記憶部に記憶（記録）する。そして、管理サーバ装置ＳＶは、これら判定結果情報や静止画の画像データ等の監視情報を収容した監視情報通信信号を端末装置（本実施形態では固定端末装置ＳＰおよび携帯端末装置ＴＡ）へ送信する。これによって被監視者Ｏｂの状態（状況）が端末装置ＳＰ、ＴＡを介して例えば看護師や介護士等の監視者に報知される。

固定端末装置ＳＰおよび携帯端末装置ＴＡは、前記監視情報通信信号をネットワークＮＷを介して管理サーバ装置ＳＶから受信すると、この監視情報通信信号に収容された前記監視情報を表示する。このような動作によって、被監視者監視システムＭＳは、各センサ装置ＳＵａ、管理サーバ装置ＳＶ、固定端末装置ＳＰおよび携帯端末装置ＴＡによって、大略、各被監視者Ｏｂを検知して各被監視者Ｏｂを監視している。

次に、被監視者監視システムＭＳａにおけるセンサ装置ＳＵａの動作（行動検知動作）について、説明する。図６は、第１ないし第３実施形態の被監視者監視システムにおけるセンサ装置の動作を示すフローチャートである。

センサ装置ＳＵａは、上述したように、所定のフレームレートに応じた時間間隔で撮像部１によって画像を順次に取得しており、図６を用いて以下に説明する動作は、各フレームの各画像ごとに実施される。

図６において、まず、制御処理部２ａは、行動検知部１２ａの部位検出部２１ａによって、撮像部１で取得した画像から、被監視者Ｏｂの頭部を検出する頭部の検出処理を実行する（Ｓ１ａ）。この第１実施形態における頭部の検出処理Ｓ１ａは、後に詳述する。

次に、制御処理部２ａは、判定部２２によって、部位検出部２１ａで検出した頭部に基づいて、被監視者Ｏｂにおける転倒の有無および転落の有無を検知する（Ｓ２）。

前記所在空間の上方から、本実施形態では天井ＣＥから鉛直下方に見下ろして前記所在空間を撮像した画像では、画像上での頭部の大きさは、被監視者Ｏｂの姿勢等に応じて変化するので、画像上での頭部の大きさに基づいて転倒の有無および転落の有無それぞれが判定できる。前記転倒は、被監視者Ｏｂが立位姿勢または座位姿勢から床面ＦＬ上等の横臥姿勢への変化である。このため、例えば、立位姿勢および座位姿勢における頭部の大きさ（頭部の高さ）と床面ＦＬ上等の横臥姿勢における頭の大きさ（頭部の高さ）とを区別できる所定の閾値（転倒判定閾値）Ｔｈｒが例えば複数のサンプルを用いることによって予め適宜に設定され、判定部２２は、処理Ｓ１で検出した頭部における画像上の大きさと前記転倒判定閾値Ｔｈｒとを比較し、処理Ｓ１で検出した頭部における画像上の大きさが前記転倒判定閾値Ｔｈｒ以下である場合には、被監視者Ｏｂが床面ＦＬ上等の横臥姿勢であり、転倒有りと判定し、判定結果として転倒有りを通知処理部１３へ出力し、一方、処理Ｓ１で検出した頭部における画像上の大きさが前記転倒判定閾値Ｔｈｒを越える場合には、被監視者Ｏｂが立位姿勢または座位姿勢であり、転倒無しと判定する。また、前記転落は、被監視者Ｏｂが鉛直方向に沿った高い位置から低い位置への落下、例えば寝具ＢＴから床面ＦＬ上等へ落下である。このため、例えば、前記高い位置（例えば寝具ＢＴ上における横臥姿勢や座位姿勢等）における頭部の大きさと前記低い位置（例えば床面ＦＬ上等の横臥姿勢）における頭部の大きさとを区別できる所定の閾値（転落判定閾値）Ｔｈｃが、例えば複数のサンプルを用いることで予め適宜に設定され、判定部２２は、処理Ｓ１で検出した頭部における画像上の大きさと前記転落判定閾値Ｔｈｃとを比較し、処理Ｓ１で検出した頭部における画像上の大きさが前記転落判定閾値Ｔｈｃ以下である場合には、被監視者Ｏｂが床面ＦＬ上等の前記低い位置（例えば床面ＦＬ上等の横臥姿勢）であり、転落有りと判定し、判定結果として転落有りを通知処理部１３へ出力し、一方、処理Ｓ１で検出した頭部における画像上の大きさが前記転落判定閾値Ｔｈｃを越える場合には、被監視者Ｏｂが前記高い位置（例えば寝具上における横臥姿勢や座位姿勢等）であり、転落無しと判定する。なお、画像上での寝具ＢＴの領域が予め記憶部４ａに記憶され、判定部２２は、この転落の有無の検知処理の際に、寝具ＢＴから寝具ＢＴの周辺領域への頭部の移動の有無を考慮しても良い。

なお、これら転倒判定閾値Ｔｈｒおよび転落判定位置Ｔｈｃは、検出要領と同様に、第１ないし第４判定エリアＡＲ１０〜ＡＲ１４ごとに、当該判定エリアＡＲに適した値に設定されてもよい。

次に、制御処理部２ａは、判定部２２によって、前記処理Ｓ２において、所定の行動、この例では転倒および転落を検知したか否かを判定する（Ｓ３）。この判定の結果、転倒有りおよび転落有りの少なくとも一方が検知された場合（Ｙｅｓ）には、制御処理部２ａは、処理Ｓ４を実行し、一方、転倒無しおよび転落無しが検知された場合（Ｎｏ）には、制御処理部２ａは、このフレームに対する行動検知動作を終了する。

処理Ｓ４では、制御処理部２ａは、通知処理部１３によって、上述したように、前記監視情報通信信号をネットワークＮＷを介して管理サーバ装置ＳＶへ送信する。

次に、第１実施形態の被監視者監視システムＭＳａのセンサ装置ＳＵａにおける頭部の検出処理Ｓ１ａについて説明する。図７は、第１実施形態の被監視者監視システムにおける、頭部の検出処理を示すフローチャートである。

図７において、まず、制御処理部２ａは、撮像部１によって、所定範囲の撮像対象を撮像した前記撮像対象の画像を取得する（Ｓ１１）。本実施形態では、撮像部１は、被監視者Ｏｂの所在空間を撮像対象とし、前記所在空間を天井から鉛直下方に見下ろして俯瞰した、前記結像光学系の画角に応じた前記所在空間の画像を生成し、この生成した前記所在空間の画像を制御処理部２ａへ出力する。

次に、制御処理部２ａは、部位検出部２１ａの対象検出部３１ａによって、処理Ｓ１１で撮像部１によって取得した撮像対象の画像から、被監視者Ｏｂにおける予め設定された所定の対象物、本実施形態では所定の部位（この例では頭部）を検出する。

より具体的には、この頭部の検出に当たって、まず、制御処理部２ａは、領域設定部４１によって、処理Ｓ１１で撮像部１によって取得した前記撮像対象の画像における画像領域のうち、前記対象物（この例では頭部）を検出するための検出対象領域を設定する（Ｓ１２）。この検出対象領域の設定では、制御処理部２ａは、領域設定部４１によって、上述した第１ないし第４判定エリアＡＲ１０〜ＡＲ１３を順次に検出対象領域に設定し、各検出対象領域に対し順次に以下の各処理を実施することで頭部を検出して良いが、本実施形態では、制御処理部２ａは、領域設定部４１によって、人体領域を検出し、この検出した人体領域を含む判定エリアＡＲを第１ないし第４判定エリアＡＲ１０〜ＡＲ１３から選定し、この選定した判定エリアＡＲを検出対象領域とする。なお、前記検出した人体領域が複数の判定エリアＡＲに亘る場合には、これら複数の判定エリアＡＲそれぞれが検出対象領域とされ、各検出対象領域に対し順次に以下の各処理を実施することで頭部が検出される。この人体領域は、例えば、動体領域を前記人体領域として検出することで検出される（動体領域＝人体領域）。この動体領域の抽出には、例えば背景差分法やフレーム間差分法等の手法が用いられる。前記背景差分法では、予め背景画像が求められて前記各種の所定のデータの１つとして記憶部４ａに予め記憶され、撮像部１によって生成された画像と前記背景画像との差分画像から動体領域が抽出される。前記フレーム差分法では、撮像部１によって生成された、現在のフレームの画像と過去のフレーム（例えば１つ前のフレーム）の画像との差分画像から動体領域が抽出される。抽出精度を向上する観点から、これらの手法に、肌色や黒色等の色情報等が組み合わされて利用されても良い。

次に、制御処理部２ａは、特定部３２ａによって、処理Ｓ１１で撮像部によって取得した前記撮像対象の画像から、前記対象物（この例では頭部）を検出する際に用いられる検出方法および検出条件のうちの少なくとも一方を検出要領として特定する（Ｓ１３）。より具体的には、特定部３２ａは、記憶部４ａの対応関係情報記憶部４０ａに記憶されている前記対応関係における第１ないし第４判定エリアＡＲ１０〜ＡＲ１３から、領域設定部４１で設定された検出対象領域に対応する判定エリアＡＲを選定し、この選定した判定エリアＡＲに対応する画像上での頭部の大きさの範囲を前記対応関係から取り出すことで、検出部４２ａで用いる検出要領を特定する。例えば、処理Ｓ１２において、人体領域が第１判定エリアＡＲ１０で検出された場合には、この処理Ｓ１３において、特定部３２ａは、第１判定エリアＡＲ１０に対応する画像上での頭部の大きさの範囲；４０〜５０［ｐｉｘｅｌ］を検出要領（検出条件）として特定する。また例えば、処理Ｓ１２において、人体領域が第２判定エリアＡＲ１１で検出された場合には、この処理Ｓ１３において、特定部３２ａは、第２判定エリアＡＲ１１に対応する画像上での頭部の大きさの範囲；３５〜４５［ｐｉｘｅｌ］を検出要領（検出条件）として特定する。

次に、制御処理部２ａは、検出部４２ａによって、領域設定部４１で設定された検出対象領域の画像から、特定部３２ａで特定された検出要領を用いて前記対象物（この例では頭部）を検出する（Ｓ１４）。より具体的には、検出部４２ａは、領域設定部４１で設定された検出対象領域の画像から、頭部（頭部の画像領域）を公知の画像処理技術を用いることによって抽出する。この際において、検出部４２ａは、例えば、頭部の検出処理前に、処理Ｓ１３で特定部３２ａによって特定された画像上での頭部の大きさの範囲内に含まれる画像領域（前記範囲に属する画像領域）を検出対象とする。また例えば、検出部４２ａは、頭部の検出処理後に、処理Ｓ１３で特定部３２ａによって特定された画像上での頭部の大きさの範囲内に含まれる画像領域（前記範囲に属する画像領域）を頭部の画像領域として検出する。これによって、上述のような無意味な情報処理が実施されることなく、誤判定が軽減できる。

この頭部の検出では、例えば、頭部の形状が楕円形状と仮定され、前記所在空間の画像がいわゆる一般化ハフ変換され、これによって前記所在空間の画像中における楕円形状、すなわち、頭部が抽出される（第１頭部検出方法）。このような画像処理技術は、例えば、文献；“村上真、「人物頭部認識における特徴量表現および領域抽出に関する研究」、２００３年３月、早稲田大学“に開示されている。また例えば、頭部の輪郭形状あるいはその概略形状の楕円や円形状等の頭部形状を予め用意されたテンプレートとしたテンプレートマッチング法（パターンマッチング法）によって（第２頭部検出方法）、あるいは、いわゆるＳｎａｋｅ等の閉曲線をフィッティングする方法によって（第３頭部検出方法）、前記所在空間の画像から頭部が抽出されても良い。抽出精度を向上する観点から、これらの手法に、肌色や黒色等の色情報や、動きの有無によって人物か否かを判定する動き情報等が組み合わされて利用されても良い。例えば、画像中における肌色や黒色ではない領域、画像中における動きの全くない領域、および、アスペクト比が比較的短時間の間に頻繁に変化する領域は、頭部ではないと判定される。

なお、頭部の抽出に多重解像度戦略（多重解像度解析、多解像走査）が用いられる場合には、頭部の候補領域は、複数求められる場合が多い。この場合では、テンプレートマッチングで得られるいわゆるスコアが最も高い候補領域が頭部とされても良いが、より正確に頭部を抽出するために、複数の候補領域における大きさ、その位置およびスコア等に基づいて頭部が抽出されても良い。例えば、複数の候補領域における大きさの平均値が求められ、この平均値に最も近い大きさの候補領域が頭部とされる。前記平均値は、単純平均によって求められても良いが、各候補領域のスコアを重みとした重み付け平均によって求められても良い。前記多重解像度戦略は、元画像から、前記元画像より解像度が低く互いに異なる解像度を持つ複数の低解像度画像を生成し、解像度がより低い低解像度画像から抽出対象（本実施形態では頭部）を抽出し、この抽出対象が抽出された領域を次に解像度が高い低解像度画像で前記抽出対象を抽出するための候補領域とし、最も解像度が低い低解像度画像から順次に元画像まで遡って前記抽出対象を抽出して行く手法である。

以上説明したように、対象物検出装置および対象物検出方法を実装した一例の第１実施形態におけるセンサ装置ＳＵａならびに被監視者監視装置の一例である第１実施形態における被監視者監視システムＭＳａは、特定部３２ａによって検出要領を特定し、この特定した検出要領の下で対象検出部３１ａによって撮像対象の画像から所定の対象物（所定の部位（本実施形態では頭部））を検出するので、情報処理量の低減が可能となり、誤判定を低減できる。このため、上記センサ装置ＳＵａおよび被監視者監視システムＭＳａは、被監視者Ｏｂにおける所定の行動を検知した場合により速やかに通知でき、この通知を受けた監視者は、可及的速やかな対応が可能となる。

上記センサ装置ＳＵａおよび被監視者監視システムＭＳａは、分割領域（本実施形態では判定エリアＡＲ）ごとに検出要領を備え、検出対象領域に対応する分割領域の検出要領で前記検出対象領域から対象物を検出するので、前記検出対象領域に最適な検出要領を用いることができ、情報処理量を低減しつつ、より高精度に対象物（この例では頭部）を検出できる。

カメラの結像光学系（撮像光学系）における撮像特性は、光軸からずれるに従ってずれて行くことが多い。上記センサ装置ＳＵａおよび被監視者監視システムＭＳａは、複数の分割領域（本実施形態では第１ないし第４判定エリアＡＲ１０〜ＡＲ１３）が交差位置、すなわち、撮像対象の画像上でのカメラの光軸の位置を基準に設定されているので、検出要領も前記交差位置を基準に設定できる。

上記センサ装置ＳＵａおよび被監視者監視システムＭＳａは、１個の撮像部１で所在空間を方向から見込んで得られた１枚の画像からでも前記所定の行動を検知できるので、低コスト化が可能であり、被監視者Ｏｂの隠れが生じ難く、処理能力の比較的低いハードウェアでも構成可能である。

なお、上述の実施形態では、複数の分割領域の一例である第１ないし第４判定エリアＡＲ１０〜ＡＲ１３は、撮像対象の画像を生成したカメラ（上述の例では撮像部１）の撮像特性に基づいて設定されたが、これに加えて、対象物の大きさにも基づいて良く、またこれに加えて、前記カメラと前記撮像対象との位置関係にも基づいて良く、またこれに加えて、対象物の大きさおよび前記カメラと前記撮像対象との位置関係にも基づいて良い。また、撮像特性のずれは、カメラの結像光学系（撮像光学系）における例えば歪み特性やボケ特性等の光学特性によって発生することが多いため、撮像特性は、好ましくは、光学特性であり、好ましくは、歪み特性であり、好ましくは、ボケ特性である。これによれば、複数の分割領域が撮像対象の画像を生成したカメラの撮像特性、対象物の大きさおよびカメラと前記撮像対象との位置関係のうち、少なくとも前記カメラの撮像特性を含むいずれかに基づいて設定されているので、検出要領も、撮像対象の画像を生成したカメラの撮像特性、対象物の大きさおよびカメラと前記撮像対象との位置関係のうち、少なくとも前記カメラの撮像特性を含むいずれかに基づいて設定できる。

図８は、第１実施形態の被監視者監視システムにおける、分割領域の他の一例を説明するための図である。一例では、撮像部１にあおりがある場合では、第１ないし第４判定エリアＡＲ１０〜ＡＲ１３は、その中心位置や形状が撮像部１の撮像特性、対象物と撮像部１の位置関係に基づいて、図８に示すように、設定される。この図８に示す例では、撮像部１が部屋ＲＭの上方一方隅に斜め下に撮影方向を向けて設置されており、第１判定エリアＡＲ１０は、光軸中心真下に対応する床ＦＬ上の点を中心とした所定の第３半径を持つ半円形以内の領域とされ、第１判定エリアＡＲ１１は、第１判定エリアＡＲ１０と同心で、第１判定エリアＡＲ１０を超え、光軸中心真下に対応する床ＦＬ上の前記点を中心とした所定の第４半径（＞第３半径）を持つ半円形以内の領域とされ、第３判定エリアＡＲ１２は、第２判定エリアＡＲ１１を超え、奥壁面ならびに前記奥壁面に連結する天井面ＣＥ、右壁面および左壁面の各位置を含む領域とされ、第４判定エリアＡＲ１３は、画像における第３判定エリアＡＲ１２を超える領域とされている。これら第１ないし第３判定エリアＡＲ１０〜ＡＲ１２には、撮影条件としてあおり撮影を考慮した、画像上での頭部の大きさの各範囲が適宜に設定され、第４判定エリアＡＲ１３は、判定外のエリア（判定不能のエリア）とされ、この第４判定エリアＡＲ１３に対する画像上での頭部の大きさの範囲は、設定されていない。

ここで、これら第１ないし第３判定エリアＡＲ１０〜ＡＲ１２における、画像上での頭部の大きさの各範囲は、まず、統計的に標準的な大きさを持つ頭部の模型（頭部模型）が予め用意され、各判定エリアＡＲ１０〜ＡＲ１２それぞれについて、この大きさの既知な頭部模型が、様々な高さで撮像部１によって撮影され、画像上での頭部模型の各大きさ（ピクセル数）が求められ、そして、これらから適宜に設定される。

後述の第２実施形態における第１ないし第５判定エリアＡＲ２０〜ＡＲ２４も同様である。

また、上述の実施形態では、検出要領は、検出条件（この例では画像上での頭部の大きさの範囲）であったが、これに代え、あるいは、これに加えて検出方法であっても良い。例えば、第１ないし第４判定エリアＡＲ１０〜ＡＲ１３それぞれに、上述の第１ないし第３頭部検出方法のうちの少なくともいずれかが予め割り当てられ、これら第１ないし第４判定エリアＡＲ１０〜ＡＲ１３と第１ないし第３頭部検出方法との対応関係が対応関係情報記憶部４０ａに予め記憶され、上述と同様の動作によって、検出対象領域に基づいて頭部検出方法が特定部３２ａによって特定され、この特定された頭部検出方法で検出部４２ａによって頭部が検出される。なお、１つの判定エリアＡＲに複数の頭部検出方法が割り当てられている場合には、例えば、これらのうちのいずれかが用いられる。また例えば、各頭部検出方法で頭部がそれぞれ検出され、一致した結果が頭部とされる。

次に、別の実施形態について説明する。
（第２実施形態）
上述の第１実施形態では、検出すべき対象物（上述の例では頭部）の画像上での大きさの範囲が検出要領として特定されたが、第２実施形態では、テンプレートマッチング法で用いられるパターンモデルが検出要領として特定される。

まず、第２実施形態の構成について説明する。図９は、第２実施形態の被監視者監視システムにおける、複数の分割領域と複数の検出要領との対応関係を説明するための図である。

第２実施形態における被監視者監視システムＭＳｂは、例えば、図１に示すように、１または複数のセンサ装置ＳＵｂ（ＳＵｂ−１〜ＳＵｂ−４）と、管理サーバ装置ＳＶと、固定端末装置ＳＰと、１または複数の携帯端末装置ＴＡ（ＴＡ−１、ＴＡ−２）とを備える。これら第２実施形態の被監視者監視システムＭＳｂにおける管理サーバ装置ＳＶ、固定端末装置ＳＰおよび１または複数の携帯端末装置ＴＡ（ＴＡ−１、ＴＡ−２）は、それぞれ、第１実施形態の被監視者監視システムＭＳａにおける管理サーバ装置ＳＶ、固定端末装置ＳＰおよび１または複数の携帯端末装置ＴＡ（ＴＡ−１、ＴＡ−２）と同様であるので、その説明を省略する。

第２実施形態におけるセンサ装置ＳＵｂは、例えば、図２に示すように、撮像部１と、制御処理部２ｂと、通信ＩＦ部３と、記憶部４ｂとを備える。これら第２実施形態のセンサ装置ＳＵｂにおける撮像部１および通信ＩＦ部３は、それぞれ、第１実施形態のセンサ装置ＳＵａにおける撮像部１および通信ＩＦ部３と同様であるので、その説明を省略する。

記憶部４ｂは、対応関係情報記憶部４０ａに代えて対応関係情報記憶部４０ｂを機能的に備える点を除き、記憶部４ａと同様である。この対応関係情報記憶部４０ｂは、下記の点を除き、対応関係情報記憶部４０ａと同様に、撮像対象の画像における画像領域を分割した複数の分割領域と複数の検出要領との対応関係を予め記憶するものである。第１実施形態では、前記検出要領は、検出条件として、検出すべき頭部の画像上での大きさの範囲であったが、第２実施形態では、前記検出要領は、検出条件としてテンプレートマッチング法で用いられるパターンモデルである。この点で、第２実施形態は、第１実施形態と異なる。

ここで、図３を用いて上述したように、センサ装置ＳＵｂの撮像部１を天井ＣＥの中央位置に配設した場合、撮像部１から見た頭部の形状（頭部の輪郭形状）は、所在空間における被監視者Ｏｂの位置に応じて異なる。画像を平面視した場合、左右方向に沿って左から右へ向かう方向をＸ方向（Ｘ軸）とし、上下方向に沿って下から上へ向かう方向をＹ方向（Ｙ軸）とするＸＹ直交座標系を設定した場合、例えば、光軸中心を中心とする所定の第５半径を持つ円形以内の領域（第１判定エリアＡＲ２０）内に、被監視者Ｏｂが所在している場合、撮像部１における略真下であるので、図９に示すように、撮像部１から見た頭部は、略円形状である。このため、第１判定エリアＡＲ２０には、前記パターンモデルとして円形状（第１頭部パターンモデル）が対応付けられる。

また例えば、±Ｙ方向それぞれにおいて、光軸中心を中心とする所定の第１角度を持つ扇形のうちの第１判定エリアＡＲ２０の外側の領域（第２判定エリアＡＲ２１）内に、被監視者Ｏｂが所在している場合、撮像部１の位置から±Ｙ方向にずれているので、図９に示すように、撮像部１から見た頭部は、Ｙ方向に沿って長軸を持つ略楕円形状である。このため、第２判定エリアＡＲ２１には、前記パターンモデルとして、Ｙ方向に沿って長軸を持つ略楕円形状（第２頭部パターンモデル）が対応付けられる。

また例えば、±Ｘ方向それぞれにおいて、光軸中心を中心とする所定の第３角度を持つ扇形のうちの第１判定エリアＡＲ２０の外側の領域（第４判定エリアＡＲ２３）内に、被監視者Ｏｂが所在している場合、撮像部１の位置から±Ｘ方向にずれているので、図９に示すように、撮像部１から見た頭部は、Ｘ方向に沿って長軸を持つ略楕円形状である。このため、第４判定エリアＡＲ２３には、前記パターンモデルとして、Ｘ方向に沿って長軸を持つ略楕円形状（第４頭部パターンモデル）が対応付けられる。

また例えば、−Ｙ方向の第２判定エリアＡＲ２１と−Ｘ方向の第４判定エリアＡＲ２３とに挟まれた、光軸中心を中心とする所定の第２角度を持つ扇形のうちの第１判定エリアＡＲ２０の外側の領域も第３判定エリアＡＲ２２であり、被監視者Ｏｂがここに所在している場合、図９に示すように、撮像部１から見た頭部は、Ｘ方向（Ｘ軸）から反時計回りに４５度の方向に沿って長軸を持つ略楕円形状である。同様に、＋Ｙ方向の第２判定エリアＡＲ２１と＋Ｘ方向の第４判定エリアＡＲ２３とに挟まれた、光軸中心を中心とする所定の第２角度を持つ扇形のうちの第１判定エリアＡＲ２０の外側の領域（第３判定エリアＡＲ２２）内に、被監視者Ｏｂが所在している場合、撮像部１から見た頭部は、Ｘ軸から反時計回りに４５度の方向に沿って長軸を持つ略楕円形状（第３頭部パターンモデル）である。このため、第３判定エリアＡＲ２２には、前記パターンモデルとして、Ｘ方向（Ｘ軸）から反時計回りに４５度の方向に沿って長軸を持つ略楕円形状Ｘ方向に沿って長軸を持つ略楕円形状（第３頭部パターンモデル）が対応付けられる。

また例えば、−Ｙ方向の第２判定エリアＡＲ２１と＋Ｘ方向の第４判定エリアＡＲ２３とに挟まれた、光軸中心を中心とする所定の第４角度を持つ扇形のうちの第１判定エリアＡＲ２０の外側の領域（第５判定エリアＡＲ２４）内に、被監視者Ｏｂが所在している場合、図９に示すように、撮像部１から見た頭部は、Ｘ方向（Ｘ軸）から反時計回りに−４５度の方向（時計回りに４５度の方向）に沿って長軸を持つ略楕円形状である。同様に、＋Ｙ方向の第２判定エリアＡＲ２１と−Ｘ方向の第４判定エリアＡＲ２３とに挟まれた、光軸中心を中心とする所定の第４角度を持つ扇形のうちの第１判定エリアＡＲ２０の外側の領域も第５判定エリアＡＲ２４であり、被監視者Ｏｂがここに所在している場合、撮像部１から見た頭部は、Ｘ方向（Ｘ軸）から反時計回りに−４５度の方向に沿って長軸を持つ略楕円形状である。このため、第５判定エリアＡＲ２４には、前記パターンモデルとして、Ｘ方向（Ｘ軸）から反時計回りに−４５度の方向に沿って長軸を持つ略楕円形状（第５頭部パターンモデル）が対応付けられる。

このように撮像部１から見た頭部の形状は、所在空間における被監視者Ｏｂの位置に応じて異なるので、テンプレートマッチング法で用いられるパターンモデルを、所在空間における被監視者Ｏｂの位置に応じて、それに適したモデルに変えることで、より少ない情報処理量でより精度良く頭部を検出できる。このため、対応関係情報記憶部４０ｂには、上述のように対応付けられた、第１ないし第５判定エリアＡＲ２０〜ＡＲ２４と第１ないし第５頭部パターンモデルとの対応関係がテーブル化されて予め記憶される。なお、これら第１ないし第５判定エリアＡＲ２０〜ＡＲ２４における各境界位置は、例えば、基準の大きさを持つ物体（基準物体）を撮像し、画像上での前記物体の大きさを実測することによって、撮像特性のずれを考慮して適宜に設定される。すなわち、画像上での頭部の形状が許容範囲内で同一とみなせる範囲で、各境界位置が設定される。また、上述では、第１判定エリアＡＲ２０の周辺に位置する第２ないし第５判定エリアＡＲ２１〜ＡＲ２４には、略楕円形状の頭部パターンモデルが対応付けられたが、頭部を傾けた場合に撮像部１からその頭部が円形状に見える場合もあるので、略楕円形状の頭部パターンモデルに加えて円形状の頭部パターンモデルも対応付けられても良い。この場合、略楕円形状の頭部パターンモデルおよび円形状の頭部パターンモデルそれぞれを用いて後述のテンプレートマッチング法が実行される。

制御処理部２ｂは、センサ装置ＳＵｂの各部を当該各部の機能に応じてそれぞれ制御し、撮像部１によって撮像対象（所在空間）をその上方から撮像した前記撮像対象の画像を取得し、この取得した画像に基づいて被監視者Ｏｂにおける所定の部位を検出し、この検出した所定の部位に基づいて被監視者Ｏｂにおける所定の行動を検知して通知するための回路である。制御処理部２ｂは、前記制御処理プログラムが実行されることによって、制御部１１、行動検知部１２ｂ、通知処理部１３およびストリーミング処理部１４を機能的に備える。これら第２実施形態における制御部１１、通知処理部１３およびストリーミング処理部１４は、それぞれ、第１実施形態における制御部１１、通知処理部１３およびストリーミング処理部１４と同様であるので、その説明を省略する。

行動検知部１２ｂは、撮像部１で取得した撮像対象の画像から、被監視者Ｏｂにおける予め設定された所定の行動を検知するものである。前記所定の行動は、本実施形態でも、その一例として、転倒および転落であるが、これに代えあるいはこれに加えて起床や離床等であって良い。より具体的には、行動検知部１２ｂは、部位検出部２１ｂおよび判定部２２を機能的に備える。第２実施形態の行動検知部１２ｂにおける判定部２２は、第１実施形態の行動検知部１２ａにおける判定部２２と同様であるので、その説明を省略する。

部位検出部２１ｂは、撮像部１で取得した撮像対象の画像から、被監視者Ｏｂにおける予め設定された所定の部位を検出するものである。前記所定の部位は、本実施形態でも、その一例として、人体の一部である頭部である。部位検出部２１ｂは、対象検出部３１ｂおよび特定部３２ｂを機能的に備える。

対象検出部３１ｂは、撮像部１で取得した撮像対象の画像から、予め設定された所定の対象物、すなわち、前記所定の部位（本実施形態ではその一例としての頭部）を特定部３２ｂで特定された検出要領（この例では頭部パターンモデル）を用いて検出するものであり、領域設定部４１および検出部４２ｂを機能的に備える。第２実施形態の対象検出部３１ｂにおける領域設定部４１は、第１実施形態の対象検出部３１ａにおける領域設定部４１と同様であるので、その説明を省略する。検出部４２ｂは、図４に示す第１ないし第４判定エリアＡＲ１０〜ＡＲ１３に代え図９に示す第１ないし第５判定エリアＡＲ２０〜ＡＲ２４を用いる点を除き、第１実施形態の対象検出部３１ａにおける検出部４２ａと同様であり、領域設定部４１で設定された検出対象領域の画像から、特定部３２ｂで特定された検出要領を用いて前記対象物（この例では頭部）を検出するものである。

特定部３２ｂは、撮像部１で取得した前記撮像対象の画像から前記対象物（本実施形態では前記所定の部位の一例である頭部）を検出する際に用いられる異なる複数の検出要領のうち、検出方法および検出条件のうちの少なくとも一方を検出要領として特定するものである。本実施形態では、特定部３２ｂは、対応関係情報記憶部４０ｂに記憶されている前記対応関係における前記複数の分割領域（本実施形態ではその一例としての第１ないし第５判定エリアＡＲ２０〜ＡＲ２４）から、領域設定部４１で設定された検出対象領域に対応する分割領域（判定エリアＡＲ）を選定し、この選定した分割領域（判定エリアＡＲ）に対応する検出要領（本実施形態ではその一例としての頭部パターンモデル）を前記対応関係から取り出すことで、前記検出部４２ｂで用いる前記検出要領を特定する。

次に、本実施形態の動作について説明する。第２実施形態における被監視者監視システムＭＳｂの動作は、第１実施形態における被監視者監視システムＭＳａの動作と同様であるので、その説明を省略し、そのセンサ装置ＳＵｂの行動検知動作について、説明する。この第２実施形態におけるセンサ装置ＳＵｂの行動検知動作は、第１実施形態における頭部の検出処理Ｓ１ａに代え第２実施形態における頭部の検出処理Ｓ１ｂを実行する点を除き、図６を用いて上述した第１実施形態におけるセンサ装置ＳＵａの行動検知動作と同様であるので、その説明を省略する。

次に、この第２実施形態における頭部の検出処理Ｓ１ｂについて説明する。図１０は、第２実施形態の被監視者監視システムにおける、頭部の検出処理を示すフローチャートである。

図１０において、まず、制御処理部２ｂは、処理Ｓ１１と同様に、撮像部１によって、所定範囲の撮像対象を撮像した前記撮像対象の画像を取得する（Ｓ２１）。

次に、制御処理部２ｂは、部位検出部２１ｂの対象検出部３１ｂによって、処理Ｓ２１で撮像部１によって取得した撮像対象の画像から、被監視者Ｏｂにおける予め設定された所定の対象物、本実施形態では所定の部位（この例では頭部）を検出する。

より具体的には、この頭部の検出に当たって、まず、制御処理部２ｂは、処理Ｓ１２と同様に、領域設定部４１によって、処理Ｓ２１で撮像部１によって取得した前記撮像対象の画像における画像領域のうち、前記対象物（この例では頭部）を検出するための検出対象領域を設定する（Ｓ２２）。

次に、制御処理部２ｂは、特定部３２ｂによって、処理Ｓ２１で撮像部１によって取得した前記撮像対象の画像から、前記対象物（この例では頭部）を検出する際に用いられる検出方法および検出条件のうちの少なくとも一方を検出要領として特定する（Ｓ２３）。

より具体的には、本実施形態では、特定部３２ｂは、記憶部４ｂの対応関係情報記憶部４０ｂに記憶されている前記対応関係における第１ないし第５判定エリアＡＲ２０〜ＡＲ２４から、領域設定部４１で設定された検出対象領域に対応する判定エリアＡＲを選定し、この選定した判定エリアＡＲに対応する頭部パターンモデルを前記対応関係から取り出すことで、検出部４２ｂで用いる検出要領を特定する。例えば、処理Ｓ２２において、人体領域が第１判定エリアＡＲ２０で検出された場合には、この処理Ｓ２３において、特定部３２ｂは、第１判定エリアＡＲ２０に対応する第１頭部パターンモデル；円形状のパターンモデルを検出要領（検出条件）として特定する。また例えば、処理Ｓ２２において、人体領域が第２判定エリアＡＲ２１で検出された場合には、この処理Ｓ２３において、特定部３２ｂは、第２判定エリアＡＲ２１に対応する第２頭部パターンモデル；Ｙ方向に沿って長軸を持つ略楕円形状のパターンモデルを検出要領（検出条件）として特定する。

次に、制御処理部２ｂは、検出部４２ｂによって、領域設定部４１で設定された検出対象領域の画像から、特定部３２ｂで特定された検出要領を用いて前記対象物（この例では頭部）を検出する（Ｓ２４）。より具体的には、検出部４２ｂは、領域設定部４１で設定された検出対象領域の画像から、処理Ｓ２３で特定部３２ｂによって特定された頭部パターンモデルをテンプレートとしたテンプレートマッチング法で頭部を抽出する。テンプレートマッチング法で用いられるテンプレートが特定されて限定されるので、上述のような無意味な情報処理が実施されることなく、誤判定が軽減できる。第１実施形態と同様に、抽出精度を向上する観点から、これらの手法に、肌色や黒色等の色情報や、動きの有無によって人物か否かを判定する動き情報等が組み合わされて利用されても良い。なお、前記結像光学系の光学特性により周辺領域がボケた画像になる場合、周辺領域の画像から頭部を検出する場合に、明瞭なエッジを持つ画像が除外されても良い。

以上説明したように、対象物検出装置および対象物検出方法を実装した一例の第２実施形態におけるセンサ装置ＳＵｂならびに被監視者監視装置の一例である第２実施形態における被監視者監視システムＭＳｂは、第１実施形態におけるセンサ装置ＳＵａおよび被監視者監視システムＭＳａと同様な作用効果を奏する。

次に、別の実施形態について説明する。
（第３実施形態）
上述の第２実施形態では、検出要領として、テンプレートマッチング法で用いられるパターンモデルが、人体領域を検出した判定エリアに応じて特定されたが、第３実施形態では、検出要領として、本体部位の方向に応じて頭部パターンモデルの方向が特定される。

まず、第３実施形態の構成について説明する。図１１は、第３実施形態の被監視者監視システムにおける、検出要領を説明するための図である。図１１Ａは、本体部位の方向に対し、より好ましい頭部パターンモデルの方向を示し、図１１Ｂは、本体部位の方向に対し、好ましくない頭部パターンモデルの方向を示す。

第３実施形態における被監視者監視システムＭＳｃは、例えば、図１に示すように、１または複数のセンサ装置ＳＵｃ（ＳＵｃ−１〜ＳＵｃ−４）と、管理サーバ装置ＳＶと、固定端末装置ＳＰと、１または複数の携帯端末装置ＴＡ（ＴＡ−１、ＴＡ−２）とを備える。これら第３実施形態の被監視者監視システムＭＳｃにおける管理サーバ装置ＳＶ、固定端末装置ＳＰおよび１または複数の携帯端末装置ＴＡ（ＴＡ−１、ＴＡ−２）は、それぞれ、第１実施形態の被監視者監視システムＭＳａにおける管理サーバ装置ＳＶ、固定端末装置ＳＰおよび１または複数の携帯端末装置ＴＡ（ＴＡ−１、ＴＡ−２）と同様であるので、その説明を省略する。

第３実施形態におけるセンサ装置ＳＵｃは、例えば、図２に示すように、撮像部１と、制御処理部２ｃと、通信ＩＦ部３と、記憶部４ｃとを備える。これら第３実施形態のセンサ装置ＳＵｃにおける撮像部１および通信ＩＦ部３は、それぞれ、第１実施形態のセンサ装置ＳＵａにおける撮像部１および通信ＩＦ部３と同様であるので、その説明を省略する。

記憶部４ｃは、頭部パターンモデルおよび本体部位パターンモデルを記憶する点を除き、記憶部４ａと同様である。頭部パターンモデルは、前記各種の所定のデータの１つであり、頭部を検出するためにテンプレートマッチング法で用いられるテンプレートであり、例えば頭部の輪郭形状を模した楕円形状である。本体部位は、体幹、腕部および脚部のうちの少なくとも体幹を含む人体の一部の部位である。本体部位パターンモデルは、前記各種の所定のデータの１つであり、本体部位を検出するためにテンプレートマッチング法で用いられるテンプレートであり、例えば本体部位の輪郭形状を模した長方形形状である。

制御処理部２ｃは、センサ装置ＳＵｃの各部を当該各部の機能に応じてそれぞれ制御し、撮像部１によって撮像対象（所在空間）をその上方から撮像した前記撮像対象の画像を取得し、この取得した画像に基づいて被監視者Ｏｂにおける所定の部位を検出し、この検出した所定の部位に基づいて被監視者Ｏｂにおける所定の行動を検知して通知するための回路である。制御処理部２ｃは、前記制御処理プログラムが実行されることによって、制御部１１、行動検知部１２ｃ、通知処理部１３およびストリーミング処理部１４を機能的に備える。これら第３実施形態における制御部１１、通知処理部１３およびストリーミング処理部１４は、それぞれ、第１実施形態における制御部１１、通知処理部１３およびストリーミング処理部１４と同様であるので、その説明を省略する。

行動検知部１２ｃは、撮像部１で取得した撮像対象の画像から、被監視者Ｏｂにおける予め設定された所定の行動を検知するものである。前記所定の行動は、本実施形態でも、その一例として、転倒および転落であるが、これに代えあるいはこれに加えて起床や離床等であって良い。より具体的には、行動検知部１２ｃは、部位検出部２１ｃおよび判定部２２を機能的に備える。第３実施形態の行動検知部１２ｃにおける判定部２２は、第１実施形態の行動検知部１２ａにおける判定部２２と同様であるので、その説明を省略する。

部位検出部２１ｃは、撮像部１で取得した撮像対象の画像から、被監視者Ｏｂにおける予め設定された所定の部位を検出するものである。前記所定の部位は、本実施形態でも、その一例として、人体の一部である頭部である。部位検出部２１ｃは、対象検出部３１ｃおよび特定部３２ｃを機能的に備える。

対象検出部３１ｃは、撮像部１で取得した撮像対象の画像から、予め設定された所定の対象物、すなわち、前記所定の部位の一例としての頭部を特定部３２ｃで特定された検出要領（この例では方向の特定された頭部パターンモデル）を用いて検出するものであり、領域設定部４１および検出部４２ｃを機能的に備える。第３実施形態の対象検出部３１ｃにおける領域設定部４１は、第１実施形態の対象検出部３１ａにおける領域設定部４１と同様であるので、その説明を省略する。

特定部３２ｃは、撮像部１で取得した前記撮像対象の画像から前記対象物（本実施形態では前記所定の部位の一例である頭部）を検出する際に用いられる異なる複数の検出要領のうち、検出方法および検出条件のうちの少なくとも一方を検出要領として特定するものである。

ここで、通常、図１１Ｂに示すように、頭部Ｏｂ１’の長尺方向は、本体部位Ｏｂ２’の長尺方向に直交する方向ではなく、図１１Ａに示すように、頭部Ｏｂ１の長尺方向は、本体部位Ｏｂ２の長尺方向に略一致する。この考えから、本体部位Ｏｂ２を長方形形状の本体部位パターンモデルを用いたテンプレートマッチング法によって抽出する場合、図１１に示すように、楕円形状の頭部パターンモデルは、その長軸方向（長尺方向）を本体部位Ｏｂ２の長尺方向、すなわち本体部位パターンモデルの長手方向に合わせると、頭部Ｏｂ１を検出する際のテンプレートマッチング法に用いるテンプレートとして、より好適となる。なお、上述では、頭部パターンモデルは、その長軸方向が本体部位の長尺方向に一致されたが、例えば腰が曲がっている場合等のように、被監視者Ｏｂの身体的な特徴によって頭部の長尺方向が本体部位の長尺方向からずれてシフトしている場合には、そのシフト量が予め記憶部４ｃに記憶され、頭部パターンモデルの長軸方向は、記憶部４ｃに記憶された前記シフト量で本体部位の長尺方向からシフトされても良い。

上記によって、本実施形態では、特定部３２ｃは、領域設定部４１で設定された検出対象領域から、前記本体部位の長尺方向を検出し、この検出した長尺方向に基づいて頭部パターンモデルの方向を特定することで、前記検出要領を特定する。そして、検出部４２ｃは、領域設定部４１で設定された検出対象領域の画像から、特定部３２ｃで特定された検出要領、すなわち、方向の特定された頭部パターンモデルを用いたテンプレートマッチング法によって前記対象物としての頭部を検出する。

次に、本実施形態の動作について説明する。第３実施形態における被監視者監視システムＭＳｃの動作は、第１実施形態における被監視者監視システムＭＳａの動作と同様であるので、その説明を省略し、そのセンサ装置ＳＵｃの行動検知動作について、説明する。この第３実施形態におけるセンサ装置ＳＵｃの行動検知動作は、第１実施形態における頭部の検出処理Ｓ１ａに代え第３実施形態における頭部の検出処理Ｓ１ｃを実行する点を除き、図６を用いて上述した第１実施形態におけるセンサ装置ＳＵａの行動検知動作と同様であるので、その説明を省略する。

次に、この第３実施形態における頭部の検出処理Ｓ１ｃについて説明する。図１２は、第３実施形態の被監視者監視システムにおける、頭部の検出処理を示すフローチャートである。

図１２において、まず、制御処理部２ｃは、処理Ｓ１１と同様に、撮像部１によって、所定範囲の撮像対象を撮像した前記撮像対象の画像を取得する（Ｓ３１）。

次に、制御処理部２ｃは、部位検出部２１ｃの対象検出部３１ｃによって、処理Ｓ３１で撮像部１によって取得した撮像対象の画像から、被監視者Ｏｂにおける予め設定された所定の対象物、本実施形態では所定の部位（この例では頭部）を検出する。

より具体的には、この頭部の検出に当たって、まず、制御処理部２ｃは、領域設定部４１によって、処理Ｓ３１で撮像部１によって取得した前記撮像対象の画像における画像領域のうち、前記対象物（この例では頭部）を検出するための検出対象領域を設定する（Ｓ３２）。より詳しくは、領域設定部４１は、例えば背景差分法やフレーム間差分法等の手法を用いることによって人体領域（＝動体領域）を検出し、この検出した人体領域を検出対象領域とする。

次に、制御処理部２ｃは、特定部３２ｃによって、処理Ｓ３１で撮像部１によって取得した前記撮像対象の画像から、前記対象物（この例では頭部）を検出する際に用いられる検出方法および検出条件のうちの少なくとも一方を検出要領として特定する（Ｓ３３）。

より具体的には、本実施形態では、特定部３２ｃは、記憶部４ｃに記憶されている長方形形状の本体部位パターンモデルをテンプレートとして用いたテンプレートマッチング法によって検出対象領域から本体部位を抽出し、この抽出した本体部位における長尺方向を検出し、この検出した長尺方向に、記憶部４ｃに記憶されている楕円形状の頭部パターンモデルにおける長軸方向を一致させ、頭部パターンモデルの方向を特定する。これによって特定部３２ｃは、前記検出要領を特定する。

次に、制御処理部２ｃは、検出部４２ｃによって、領域設定部４１で設定された検出対象領域の画像から、特定部３２ｃで特定された検出要領を用いて前記対象物（この例では頭部）を検出する（Ｓ３４）。より具体的には、検出部４２ｃは、領域設定部４１で設定された検出対象領域の画像から、処理Ｓ３３で特定部３２ｃによって方向の特定された頭部パターンモデルをテンプレートとして用いたテンプレートマッチング法で頭部を抽出する。テンプレートマッチング法で用いられる頭部パターンモデルの方向が特定されて限定されるので、上述のような無意味な情報処理が実施されることなく、誤判定が軽減できる。第１実施形態と同様に、抽出精度を向上する観点から、これらの手法に、肌色や黒色等の色情報や、動きの有無によって人物か否かを判定する動き情報等が組み合わされて利用されても良い。

以上説明したように、対象物検出装置および対象物検出方法を実装した一例の第３実施形態におけるセンサ装置ＳＵｃならびに被監視者監視装置の一例である第３実施形態における被監視者監視システムＭＳｃは、特定部３２ｃによって検出要領を特定し、この特定した検出要領の下で対象検出部３１ｃによって撮像対象の画像から所定の対象物（所定の部位（本実施形態では頭部））を検出するので、情報処理量の低減が可能となり、誤判定を低減できる。

上記センサ装置ＳＵｃおよび被監視者監視システムＭＳｃは、頭部の検出に最適な方向の頭部パターンモデルを用いることができ、情報処理量を低減しつつ、より高精度に頭部を検出できる。

このため、上記センサ装置ＳＵａおよび被監視者監視システムＭＳａは、被監視者Ｏｂにおける所定の行動を検知した場合により速やかに通知でき、この通知を受けた監視者は、可及的速やかな対応が可能となる。

なお、上述の第１ないし第３実施形態において、センサ装置ＳＵａ〜ＳＵｃにおける部位検出部２１ａ〜２１ｃは、図２に破線で示すように、特定部３２ａ〜３２ｃで特定した前記検出要領を補正する補正部３３をさらに備えても良い。このような補正部３３をさらに備えることによって、センサ装置ＳＵａ〜ＳＵｃにおける部位検出部２１ａ〜２１ｃは、より適した検出要領で対象物を検出でき、より高精度に対象物を検出できる。

例えば、補正部３３は、撮像部１の撮像特性、例えば撮像部１の結像光学系における光学特性に基づいて、特定部３２ａ〜３２ｃで特定した前記検出要領を補正する。一例では、前記結像光学系の歪み特性により、周辺領域で画像が歪む場合、この周辺領域では、歪み量に応じて頭部パターンモデルが変形される。

また例えば、補正部３３は、被監視者Ｏｂにおける身体的な特徴に基づいて、特定部３２ａ〜３２ｃで特定した前記検出要領を補正する。一例では、被監視者Ｏｂにおける頭部が測定され、第１実施形態の場合には、画像上での頭部の大きさの範囲がその測定結果に応じてシフト（例えば４０〜５０が４１〜５１）へシフト、拡大（例えば４０〜５０が３８〜５２）および縮小（例えば４０〜５０が４１〜４９）のうちの少なくともいずれかを実施することで補正され、第２および第３実施形態では、頭部パターンモデルがその測定結果に応じて変形、拡大および縮小のうちの少なくともいずれかを実施することでされる。頭部の大きさは、メジャー等によって実測されて良く、また、撮像部１で取得した複数の画像から推定されても良い。

また例えば、補正部３３は、撮像部１で取得した複数の画像から検出した被監視者Ｏｂの行動パターン等に基づいて、特定部３２ａ〜３２ｃで特定した前記検出要領を補正する。例えば、被監視者Ｏｂの動きがない（静止）と判断（検出）された場合は、直前に検出された検出要領が用いられる。また、被監視者Ｏｂの動きが大きいと判断（検出）された場合は、検出要領の補正範囲を拡大して、検出が行われる。

なお、上述の実施形態では、撮像対象の画像は、撮像部１で取得されたが、通信ＩＦ部３からネットワークＮＷを介して、前記撮像対象の画像を管理する他の外部機器から取得されて良く、また、前記撮像対象の画像を記録した記録媒体から通信ＩＦ部３を介して取得されても良い。このような場合、通信ＩＦ部３は、前記撮像対象の画像を取得する画像取得部の他の一例に相当する。

本明細書は、上記のように様々な態様の技術を開示しているが、そのうち主な技術を以下に纏める。

一態様にかかる対象物検出装置は、所定範囲の撮像対象を撮像した前記撮像対象の画像を取得する画像取得部と、前記画像取得部で取得した前記撮像対象の画像から、所定の対象物を検出する対象検出部と、前記撮像対象の画像から前記対象物を検出する際に用いられる異なる複数の検出要領のうち、検出方法および検出条件のうちの少なくとも一方を検出要領として特定する特定部とを備え、前記対象検出部は、前記特定部で特定された検出要領を用いて前記撮像対象の画像から前記対象物を検出する。好ましくは、上述の対象物検出装置において、前記特定部は、この検出される前記対象物の画像上での大きさの範囲を前記検出条件として特定する。好ましくは、上述の対象物検出装置において、前記対象検出部は、前記撮像対象の画像から前記対象物を検出する際にテンプレートマッチング法を用い、前記特定部は、前記テンプレートマッチング法で用いられるパターンモデルを前記検出条件として特定する。好ましくは、上述の対象物検出装置において、前記対象物は、人体の一部である。好ましくは、上述の対象物検出装置において、前記人体の一部は、頭部である。好ましくは、上述の対象物検出装置において、前記人体の一部は、体幹、腕部および脚部のうちの少なくとも体幹を含む本体部位である。

このような対象物検出装置は、特定部によって検出要領を特定し、この特定した検出要領の下で対象検出部によって撮像対象の画像から対象物を検出するので、情報処理量の低減が可能となる。

他の一態様では、上述の対象物検出装置において、前記撮像対象の画像における画像領域を分割した複数の分割領域と複数の検出要領との対応関係を記憶した記憶部をさらに備え、前記対象検出部は、前記撮像対象の画像における画像領域のうち、前記対象物を検出するための検出対象領域を設定する領域設定部と、前記領域設定部で設定された検出対象領域の画像から、前記特定部で特定された検出要領を用いて前記対象物を検出する検出部とを備え、前記特定部は、前記複数の分割領域から、前記領域設定部で設定された検出対象領域に対応する分割領域を選定し、前記選定した分割領域に対応する検出要領を前記対応関係から取り出すことで、前記検出要領を特定する。好ましくは、上述の対象物検出装置において、前記複数の分割領域は、基準の大きさを持つ物体（基準物体）を撮像し、画像上での前記物体の大きさを実測することによって、撮像特性のずれを考慮して設定される。

このような対象物検出装置は、各分割領域ごとに検出要領を備え、検出対象領域に対応する分割領域の検出要領で前記検出対象領域から対象物を検出するので、前記検出対象領域に最適な検出要領を用いることができ、情報処理量を低減しつつ、より高精度に対象物を検出できる。

他の一態様では、上述の対象物検出装置において、前記複数の分割領域は、前記撮像対象の画像における、前記撮像対象の画像を生成したカメラの光軸との交差位置を基準に設定されている。

カメラの結像光学系（撮像光学系）における撮像特性は、光軸からずれるに従ってずれて行くことが多い。上記対象物検出装置は、複数の分割領域が交差位置、すなわち、撮像対象の画像上でのカメラの光軸の位置を基準に設定されているので、検出要領も前記交差位置を基準に設定できる。

他の一態様では、上述の対象物検出装置において、前記複数の分割領域は、前記撮像対象の画像を生成したカメラの撮像特性、前記対象物の大きさおよび前記カメラと前記撮像対象との位置関係のうち、少なくとも前記カメラの撮像特性を含むいずれかに基づいて設定されている。好ましくは、上述の対象物検出装置において、前記撮像特性は、前記カメラの結像光学系（撮像光学系）における光学特性である。好ましくは、上述の対象物検出装置において、前記光学特性は、歪み特性である。好ましくは、上述の対象物検出装置において、前記光学特性は、ボケ特性である。

このような対象物検出装置は、複数の分割領域が撮像対象の画像を生成したカメラの撮像特性、対象物の大きさおよびカメラと前記撮像対象との位置関係のうち、少なくとも前記カメラの撮像特性を含むいずれかに基づいて設定されているので、検出要領も、撮像対象の画像を生成したカメラの撮像特性、対象物の大きさおよびカメラと前記撮像対象との位置関係のうち、少なくとも前記カメラの撮像特性を含むいずれかに基づいて設定できる。

他の一態様では、上述の対象物検出装置において、頭部を検出するためにテンプレートマッチング法で用いられる頭部パターンモデルを記憶する記憶部をさらに備え、前記対象物検出部は、前記撮像対象の画像における画像領域のうち、前記対象物を検出するための検出対象領域を設定する領域設定部と、前記領域設定部で設定された検出対象領域の画像から、前記特定部で特定された検出要領を用いた前記テンプレートマッチング法によって前記対象物として前記頭部を検出する検出部とを備え、前記特定部は、前記領域設定部で設定された検出対象領域から、体幹、腕部および脚部のうちの少なくとも体幹を含む本体部位の長尺方向を検出し、前記検出した長尺方向に基づいて前記頭部パターンモデルの方向を特定することで、前記検出要領を特定する。

通常、頭部の長尺方向は、本体部位の長尺方向に略一致する。上記対象物検出装置は、本体部位の長尺方向を検出し、この検出した長尺方向に基づいて頭部パターンモデルの方向を特定し、この方向の特定された頭部パターンモデルを用いたテンプレートマッチング法によって対象物としての頭部を検出する。このため、上記対象物検出装置は、頭部の検出に最適な方向の頭部パターンモデルを用いることができ、情報処理量を低減しつつ、より高精度に頭部を検出できる。

他の一態様では、上述の対象物検出装置において、前記特定部で特定した検出要領を補正する補正部をさらに備える。

このような対象物検出装置は、補正部をさらに備えるので、より適した検出要領で対象物を検出でき、より高精度に対象物を検出できる。

他の一態様にかかる対象物検出方法は、所定範囲の撮像対象を撮像した前記撮像対象の画像を取得する画像取得工程と、前記画像取得工程で取得した前記撮像対象の画像から、所定の対象物を検出する対象検出工程と、前記撮像対象の画像から前記対象物を検出する際に用いられる異なる複数の検出要領のうち、検出方法および検出条件のうちの少なくとも一方を検出要領として特定する特定工程とを備え、前記対象検出工程は、前記特定工程で特定された検出要領を用いて前記撮像対象の画像から前記対象物を検出する。

このような対象物検出方法は、特定工程によって検出要領を特定し、この特定した検出要領で対象検出工程によって撮像対象の画像から対象物を検出するので、情報処理量の低減が可能となる。

他の一態様にかかる対被監視者監視装置は、監視対象である被監視者における所定の行動を検知する行動検知部と、前記行動検知部で検知した前記所定の行動を外部に通知する通知部とを備え、前記行動検知部は、前記被監視者における所定の部位を検出する部位検出部と、前記部位検出部で検出した前記部位に基づいて前記被監視者における所定の行動を判定する判定部とを備え、前記部位検出部は、前記部位を前記対象物とする、これら上述のいずれかの対象物検出装置を含む。

このような被監視者監視装置は、これら上述のいずれかの対象物検出装置を含むので、行動検知部によって被監視者における所定の行動を検知する際における前記所定の部位の検出に関する情報処理量の低減が可能となる。このため、上記被監視者監視装置は、上述の事態が生じた場合により速やかに通知でき、この通知を受けた監視者は、可及的速やかな対応が可能となる。

この出願は、２０１５年６月９日に出願された日本国特許出願特願２０１５−１１６６３７を基礎とするものであり、その内容は、本願に含まれるものである。

本発明を表現するために、上述において図面を参照しながら実施形態を通して本発明を適切且つ十分に説明したが、当業者であれば上述の実施形態を変更および／または改良することは容易に為し得ることであると認識すべきである。したがって、当業者が実施する変更形態または改良形態が、請求の範囲に記載された請求項の権利範囲を離脱するレベルのものでない限り、当該変更形態または当該改良形態は、当該請求項の権利範囲に包括されると解釈される。

本発明によれば、対象物検出装置および対象物検出方法ならびに被監視者監視装置が提供できる。

Claims (7)

1. 所定範囲の撮像対象を撮像した前記撮像対象の画像を取得する画像取得部と、
   前記画像取得部で取得した前記撮像対象の画像から、所定の対象物を検出する対象検出部と、
   前記撮像対象の画像から前記対象物を検出する際に用いられる異なる複数の検出要領のうち、検出方法および検出条件のうちの少なくとも一方を検出要領として特定する特定部とを備え、
   前記対象検出部は、前記特定部で特定された検出要領を用いて前記撮像対象の画像から前記対象物を検出し、
   前記撮像対象の画像における画像領域を分割した複数の分割領域と複数の検出要領との対応関係を記憶した記憶部をさらに備え、
   前記対象検出部は、前記撮像対象の画像における画像領域のうち、前記対象物を検出するための検出対象領域を設定する領域設定部と、前記領域設定部で設定された検出対象領域の画像から、前記特定部で特定された検出要領を用いて前記対象物を検出する検出部とを備え、
   前記特定部は、前記複数の分割領域から、前記領域設定部で設定された検出対象領域に対応する分割領域を選定し、前記選定した分割領域に対応する検出要領を前記対応関係から取り出すことで、前記検出要領を特定する、
   対象物検出装置。
2. 前記複数の分割領域は、前記撮像対象の画像における、前記撮像対象の画像を生成したカメラの光軸との交差位置を基準に設定されている、
   請求項１に記載の対象物検出装置。
3. 前記複数の分割領域は、前記撮像対象の画像を生成したカメラの撮像特性、前記対象物の大きさおよび前記カメラと前記撮像対象との位置関係のうち、少なくとも前記カメラの撮像特性を含むいずれかに基づいて設定されている、
   請求項１または請求項２に記載の対象物検出装置。
4. 所定範囲の撮像対象を撮像した前記撮像対象の画像を取得する画像取得部と、
   前記画像取得部で取得した前記撮像対象の画像から、所定の対象物を検出する対象検出部と、
   前記撮像対象の画像から前記対象物を検出する際に用いられる異なる複数の検出要領のうち、検出方法および検出条件のうちの少なくとも一方を検出要領として特定する特定部とを備え、
   前記対象検出部は、前記特定部で特定された検出要領を用いて前記撮像対象の画像から前記対象物を検出し、
   頭部を検出するためにテンプレートマッチング法で用いられる頭部パターンモデルを記憶する記憶部をさらに備え、
   前記対象検出部は、前記撮像対象の画像における画像領域のうち、前記対象物を検出するための検出対象領域を設定する領域設定部と、前記領域設定部で設定された検出対象領域の画像から、前記特定部で特定された検出要領を用いた前記テンプレートマッチング法によって前記対象物として前記頭部を検出する検出部とを備え、
   前記特定部は、前記領域設定部で設定された検出対象領域から、体幹、腕部および脚部のうちの少なくとも体幹を含む本体部位の長尺方向を検出し、前記検出した長尺方向に基づいて前記頭部パターンモデルの方向を特定することで、前記検出要領を特定する、
   対象物検出装置。
5. 前記特定部で特定した検出要領を補正する補正部をさらに備える、
   請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の対象物検出装置。
6. 所定範囲の撮像対象を撮像した前記撮像対象の画像を取得する画像取得工程と、
   前記画像取得工程で取得した前記撮像対象の画像から、所定の対象物を検出する対象検出工程と、
   前記撮像対象の画像から前記対象物を検出する際に用いられる異なる複数の検出要領のうち、検出方法および検出条件のうちの少なくとも一方を検出要領として特定する特定工程とを備え、
   前記対象検出工程は、前記特定工程で特定された検出要領を用いて前記撮像対象の画像から前記対象物を検出し、
   前記対象検出工程は、前記撮像対象の画像における画像領域のうち、前記対象物を検出するための検出対象領域を設定する領域設定工程と、前記領域設定工程で設定された検出対象領域の画像から、前記特定工程で特定された検出要領を用いて前記対象物を検出する検出工程とを備え、
   前記特定工程は、前記撮像対象の画像における画像領域を分割した複数の分割領域と複数の検出要領との対応関係を予め記憶しておき、前記複数の分割領域から、前記領域設定工程で設定された検出対象領域に対応する分割領域を選定し、前記選定した分割領域に対応する検出要領を前記対応関係から取り出すことで、前記検出要領を特定する、
   対象物検出方法。
7. 監視対象である被監視者における所定の行動を検知する行動検知部と、
   前記行動検知部で検知した前記所定の行動を外部に通知する通知部とを備え、
   前記行動検知部は、前記被監視者における所定の部位を検出する部位検出部と、前記部位検出部で検出した前記部位に基づいて前記被監視者における所定の行動を判定する判定部とを備え、
   前記部位検出部は、前記部位を前記対象物とする請求項１ないし請求項５のいずれか１項に記載の対象物検出装置を含む、
   被監視者監視装置。

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