JP6119946B1 - 画像認識システム - Google Patents
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Abstract
画像認識システム20は、居室101の天井101aに配置されて視野方向が直下である直上視点の画像を撮像するカメラである光学検出部30と、光学検出部30が撮像した画像データに対して画像認識処理を行う画像認識部21と、を備える。光学検出部30は、画像データにおける居室101の床面101bの周辺部Raが画像認識処理に適した画像を撮像する。
Description
本発明は、室内の動体検知に用いられる画像認識システムに関する。
近年、介護施設や病院等で過ごす人の健康状態の異常などを検出するために見守りシステムが提案されている。介護施設や病院等で過ごす人(被介護者)は室内における転倒やベッドからの転落などの異常を起こし易い場合がある。見守りシステムはカメラで被介護者を含む室内を撮影し、画像認識によって被介護者の状態、動作を認識している。
見守りシステムで利用される画像認識用のカメラには超広角レンズや魚眼レンズが取り付けられて天井に設置されることがある。このようなカメラは直上視点によって被介護者を含む部屋全体を死角無しで撮影できるようになっている。直上視点の画像認識用カメラに係る従来技術の一例が特許文献1に開示されている。
特許文献1に記載された人体検知装置は部屋の天井に取り付けられて床面を撮像するカメラと被監視者の存在及び動作を検知する検知領域判断部とを備える。そして、その検知結果に基づいて被監視者が所定の領域で所定の状態にあることを認識すると、異常発生の旨の発報を行うようにしている。これにより、被監視者の様々な行動パターンに対処することが可能になる。
ここで、一般的な住居の天井高さは例えば2.4mである。介護施設の広さは法令で規制されており、有料老人ホームの介護居室は個室で13m2以上(10畳相当)、特別養護老人ホームの多床室は10.65m2、ケアハウスは21.6m2となっている。
平均的な10畳の部屋を想定し、部屋の天井の中央部にカメラを取り付けた場合、部屋の床面の隅までの距離は約4mとなる。これが最大被写体距離となり床面をカバーする画角は127°が必要となる。この画角を満足する超広角レンズや魚眼レンズは画角が広いために通常画像の周辺部の画質が中央部と比較して劣化し易い。さらに、直上視点カメラによって撮像した画像は画面上の周辺部が中央部よりも被写体の実距離が遠いので、同じ被写体でも小さく、暗く映るという差異が生じる。
また、画像認識用のカメラは一般的な監視カメラやネットワークカメラとその特徴や仕様に違いがある。監視カメラやネットワークカメラの場合、人間の目にきれいに見えるということが良い画像であって重要視される。一方、画像認識用のカメラの場合、高い画像認識精度を得られる画像が重要視される。具体的に言えば、監視カメラやネットワークカメラについては画面上の中央部の画質を重視した画像が必要とされるが、画像認識用のカメラについては画面上の位置に関わらず高い認識精度が得られる画像が必要とされる。
なお、画像認識とは形状認識であり、例えば対象物の輪郭を抽出してパターンマッチング等の手法で形状を判断するものである。画像認識精度を向上させるためには画像のコントラストやSN比(signal-to-noise ratio)は高い方が望ましい。一般的に、画面上の対象物が大きい場合はコントラストやSN比の影響を受け難いが、画面上の対象物が小さくなるとコントラストやSN比の影響が大きくなって認識精度が低下し易い。
撮像に係る照明に関して、一般的な監視カメラは通常狭い視野角で視野を確保できて目立ち難い天井の角部に設置されるため、照明がカメラの光軸中心に配光されるものが多い。しかしながらこの場合、カメラの下方に死角が生じる。
これに対して、直上視点の画像認識用カメラにおいては、照明にも超広角が求められる。この場合、拡散光源若しくはそれに近い光源を用いることになるが、照度は部屋の周辺部に向かうに従ってcos4乗則で低下する。その結果、直上視点の画像認識用カメラが撮像した画像の周辺部においてノイズが増加し、輪郭抽出が適正ではなくなり、認識精度が低下するといった課題があった。
また、カメラのピントに関して、一般的な監視カメラやネットワークカメラの合焦範囲は0.5m程度の距離から無限大の場合が多く、近距離から遠距離にかけての広範囲でピントが合っていることが望まれる。そして、ベストピント位置は1m程度の距離に設定されているものが多い。
これに対して、直上視点の画像認識用カメラの場合、前述のように撮像した画像の中央部から周辺部へ向かうに従って被写体が小さくなり、より暗く映る。その結果、直上視点の画像認識用カメラが撮像した画像の中央部よりも外側の領域において好適にピントを合わさなければ画像の周辺部でコントラストが低下し、輪郭抽出が適正ではなくなり、認識精度が低下するといった課題があった。
このようにして直上視点の画像認識用カメラにおいては、画面上の周辺部が中央部と比較して小さく、暗く映るという点を考慮して照明の配光及びカメラのピントについても配慮する必要があるが、特許文献1に記載の従来技術では照明の配光及びカメラのピントについて十分な配慮がなされていない。
本発明は上記の点に鑑みなされたものであり、室内の動体検知に用いられる画像認識システムにおいて、照明の配光について工夫を凝らして画像認識精度を向上させることが可能な画像認識システムを提供することを目的とする。
上記の課題を解決するため、本発明は室内の動体検知に用いられる画像認識システムにおいて、部屋の天井に配置されて視野方向が直下である直上視点の画像を撮像するカメラと、前記カメラが撮像した画像データに対して画像認識処理を行う画像認識部と、を備え、前記カメラが、前記画像データにおける前記部屋の床面の周辺部が前記画像認識処理に適した画像を撮像する。
本発明によると、直上視点の画像の中央部において認識対象物を比較的大きく映すことができ、形状認識が容易である。さらに、直上視点の画像の周辺部において比較的小さく映る認識対象物の形状認識精度を向上させることができる。したがって、直上視点の画像に対してその全体として画像認識精度を向上させることが可能になる。
以下、本発明の実施形態を図面に基づき説明する。
<第1実施形態>
最初に、本発明の第1実施形態に係る画像認識システムの適用例である見守りシステムの構成について、図1〜図3を用いて説明する。図1は見守りシステムの概略構成図である。図2及び図3は画像認識システムを搭載した動体検知装置が配置された室内の斜視図及び動体検知装置のブロック図である。
最初に、本発明の第1実施形態に係る画像認識システムの適用例である見守りシステムの構成について、図1〜図3を用いて説明する。図1は見守りシステムの概略構成図である。図2及び図3は画像認識システムを搭載した動体検知装置が配置された室内の斜視図及び動体検知装置のブロック図である。
見守りシステム1は、例えば図1に示すように介護施設に設置される。介護施設は例えばスタッフステーション100、居室101及び有線LAN(Local Area Network)300を備える。なお、図1に示した居室101は2室であるが、さらに多くの居室を備えていても良い。
スタッフステーション100は介護施設で過ごす被介護者の生活をサポートする介護者の所謂詰め所である。
居室101には被介護者が使用するベッド102が設置される。なお、図1に示した居室101には各々ベッド102が1台設置されているが、居室101に被介護者が二人以上入居する場合、被介護者各々に対応する複数のベッド102が設置される。
有線LAN300はスタッフステーション100と居室101との間の通信のために設置されている。なお有線LAN300に代えて無線LANが設置されている場合もある。
見守りシステム1はサーバ装置2及び動体検知装置10を備える。
サーバ装置2はスタッフステーション100に設置され、有線LAN300に通信可能に接続される。サーバ装置2はリモートで制御することも可能である。サーバ装置2は動体検知装置10から各種信号を受信してその信号処理を行い、施設の介護者、看護者に被介護者の健康状態等を報知する。サーバ装置2は報知部の例として表示部5を備える。
表示部5は例えばディスプレイなどといったコンピュータで使用される表示装置から成る。表示部5は動体検知装置10から受信した居室101の室内画像や被介護者の生体情報などを表示する。なお、表示部5は介護者が所有してサーバ装置2にリンクする携帯端末等の表示装置であっても良い。
動体検知装置10は、図1及び図2に示すように各居室101の天井部101aに設置され、有線LAN300に通信可能に接続される。動体検知装置10は、図3に示すように画像認識システム20、電波検出部11及び主制御部12を備える。
画像認識システム20は映像により被介護者の状態を検出するための光学検出部30、画像認識部21及び照明部22を備える。画像認識部21は主制御部12に属する構成としているが、主制御部12と別個の構成としても良い。画像認識システム20の詳細については後述する。
電波検出部11は電波を放射及び受信して被介護者の生体情報を個別に検出するためのマイクロ波ドップラーセンサによって構成される。電波検出部11は不図示の放射部及び受信部を備え、例えば24GHz帯のマイクロ波を各居室のベッドに向けて放射し、被介護者で反射したドップラーシフトした反射波を受信する。電波検出部11はその反射波から被介護者の呼吸状態や心拍数を検出する。
主制御部12は不図示の演算部や記憶部、その他の電子部品で構成され、記憶部等に予め記憶、入力されたプログラム、データに基づき、画像認識システム20及び電波検出部11から情報を得るとともにそれら構成要素の動作を制御して被介護者の状態の検出に係る画像処理や信号処理を実現する。主制御部12は情報処理部13及びインタフェース部14を備える。
情報処理部13には画像認識システム20及び電波検出部11からの出力が入力される。情報処理部13は画像認識システム20から受信した形状データに対して情報処理を実行し、映像から被介護者の状態を検出する。情報処理部13は電波検出部11から受信したマイクロ波データに対して信号処理を実行し、マイクロ波から被介護者の状態を検出する。
インタフェース部14には有線LAN300のネットワークケーブル(不図示)が電気的に接続される。動体検知装置10が映像やマイクロ波に基づき検出した被介護者の状態に係る情報はインタフェース部14及び有線LAN300を介して管理サーバ2に送信される。なお、管理サーバ2は動体検知装置10から受信した被介護者の状態に係る情報を自身が有する表示部5に表示したり、介護者が所有する携帯端末等(不図示)に送信したりする。
続いて、画像認識システム20の詳細な構成を、図3に加えて図4〜図6を用いて説明する。図4は画像認識システム20のブロック図である。図5は画像認識システム20が撮像した画像を示す説明図である。図6は画像認識システム20の照明の配光を示す室内の斜視図である。
画像認識システム20は、図4に示す光学検出部30、画像認識部21及び照明部22を備える。
光学検出部30は映像により被介護者の状態を検出するためのカメラによって構成される。光学検出部30は居室101の天井101aの中央部に配置されて視野方向が直下である直上視点の画像(図5参照)を撮像し、被介護者の起床や離床、転倒などを映像によって検出する。光学検出部30はレンズ31、撮像部32、AD変換部33、画像処理部34及び制御演算部35を備える。
レンズ31は例えば一般的な超広角レンズや魚眼レンズから成る。レンズ31は例えば固定焦点レンズであり、対角画角が150°以上の超広角レンズから成る。これにより、図5に示すように居室101の全体を撮影することが可能である。
撮像部32は例えばCCD(Charge Coupled Device)イメージセンサやCMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)イメージセンサといった撮像素子から成る。撮像部32は真っ暗な環境でも被介護者の状態が映像として検出できるようにIRカットフィルタが除去されている。撮像部32が出力する信号はAD変換部33に入力される。
AD変換部33は撮像部32が撮像した画像のアナログの画像信号を受信する。そして、AD変換部33はそのアナログ画像信号をデジタル画像信号に変換する。AD変換部33が出力するデジタル画像信号は画像処理部34に入力される。
画像処理部34はAD変換部33が変換したデジタル画像信号を受信する。そして、画像処理部34はそのデジタル画像信号に関して、例えば黒補正やノイズ補正、色補間、ホワイトバランスなどの画像処理を実行する。画像処理部34が出力する画像処理後の信号は画像認識部21に入力される。
制御演算部35は撮像部32の制御に関する例えばAE(Automatic Exposure)などの演算を実行するとともに、撮像部32に対して露光時間やゲインなどの制御を実行する。また、照明部22に対しても好適な光量設定や配光設定などの演算を実行するとともに、制御を実行する。
画像認識部21は画像処理部34が画像処理を実行した後の信号を受信する。そして、画像認識部21は例えば対象物の輪郭を抽出してパターンマッチング等の手法で形状を認識する画像認識処理を実行する。画像認識部21が認識した形状データは情報処理部13に送られ、その形状データに基づいて被介護者の状態が検出される。
照明部22は例えば近赤外線光のLED(Light Emitting Diode)等から成り、光学検出部30に隣接して配置される。照明部22は光の照射方向が異なる複数が設けられる。これにより、照明部22は居室101の天井101aの中央部に配置されて居室101の室内を照明する。
そして、照明部22は、図5及び図6に示すように居室101の床面101bの全域にわたって照明するとともに床面101bの周辺部Raに向かって照明光軸22xが延びる。なお、床面101bの周辺部Raは図5及び図6に示した領域に限定されるわけではなく、さらに広い領域であっても良い。言い換えれば、照明部22は最大照度が得られる領域が光学検出部30の直下、すなわち床面101bの中央部Rcではない領域となるように照明する。
ここで、照明による光量が比較的少ない場合、撮像素子のダイナミックレンジは狭くなる虞がある。一方、照明による光量が居室101の床面101bで適正であったとしても、10畳相当の広さの居室101の場合、ベッド102の高さにおいて照度が必要以上に高くなってノイズの影響を受け易くなる可能性がある。
このような理由により、照明部22は床面101bにおける照度差が撮像部32を構成する撮像素子のダイナミックレンジの1/3以内となるように照明する。一般的なCMOSイメージセンサのダイナミックレンジが60dB程度であるとすると、床面101bのすべての領域に対する明暗差がダイナミックレンジの中間の20dBに入ることが望ましい。すなわち、床面101bのすべての領域に対する明暗差が、ノイズが発生し易いとされる撮像素子のダイナミックレンジの上側の1/3の範囲と下側の1/3の範囲とに入らないようにすることが望ましい。
<第2実施形態>
次に、本発明の第2実施形態に係る画像認識システムについて、図7を用いて説明する。図7は画像認識システムの照明の配光を示す室内の斜視図である。なお、この実施形態の基本的な構成は先に説明した第1実施形態と同じであるので、第1実施形態と共通する構成要素には前と同じ符号または同じ名称を付してその説明を省略する場合がある。
次に、本発明の第2実施形態に係る画像認識システムについて、図7を用いて説明する。図7は画像認識システムの照明の配光を示す室内の斜視図である。なお、この実施形態の基本的な構成は先に説明した第1実施形態と同じであるので、第1実施形態と共通する構成要素には前と同じ符号または同じ名称を付してその説明を省略する場合がある。
第2実施形態の画像認識システム20は、図7に示すように照明部22が居室101の天井101aの中央部に配置されて床面101bの全域にわたって照明するとともに床面101bの周辺部Raに向かって照明光軸22xが延びる。なお、照明光軸22xは照明部22が照射する光の拡がりの中心軸線を意味する。
そして、居室101の床面101bから天井101aまでの高さをHとし、照明部22から居室101の最も近い側壁101cまでの距離をWとし、照明部22を通る垂線Vに対する照明光軸22xの傾斜角度をθとして、arctan(H/W)≦θ<90°の関係を有する。これにより、照明部22の照明光軸22xが居室101の側壁101cに向かって延びる場合がある。
以上のとおり、第1及び第2実施形態の画像認識システム20は、居室101の天井101aに配置されて視野方向が直下である直上視点の画像を撮像するカメラである光学検出部30と、光学検出部30が撮像した画像データに対して画像認識処理を行う画像認識部21と、を備える。光学検出部30は、画像データにおける居室101の床面101bの周辺部Raが画像認識処理に適した画像を撮像する。床面101bの周辺部Raが画像認識処理に適した画像を撮像するための具体的な構成として、画像認識システム20は、居室101の天井101aに配置されて居室101の床面101bの全域にわたって照明するとともに床面101bの周辺部Raに向かって照明光軸22xが延びる照明部22を備える。
この構成によると、床面101bの中央部に向けて照明した場合と比較して、床面101bの中央部Rcは照度が低下するが、周辺部Raは照度が上昇する。直上視点の画像ではその中央部Rcにおいて認識対象物が比較的大きく映るので、ノイズが多少生じても容易に形状認識が可能である。一方、直上視点の画像ではその周辺部Raにおいて認識対象物が比較的小さく映るが、照度を上昇させることでノイズの発生が抑制することが可能であり、形状認識精度を向上させることができる。したがって、直上視点の画像に対してその全体として画像認識精度を向上させることが可能になる。
また、第1及び第2実施形態の照明部22は最大照度が得られる領域が光学検出部30の直下ではない領域となるように照明する。
この構成によると、照明部22の照明光軸22xが床面101bの周辺部Raに向かって延びるようにすることができる。したがって、床面101bの周辺部Raにおいて画像認識精度を向上させることが可能な構成を容易に得ることができる。
また、第2実施形態の画像認識システム20は、居室101の床面101bから天井101aまでの高さをHとし、照明部22から居室101の最も近い側壁101cまでの距離をWとし、照明部22を通る垂線Vに対する照明光軸22xの傾斜角度をθとして、arctan(H/W)≦θ<90°の関係を有する。
この構成によると、照明部22の照明光軸22xが床面101bの周辺部Raである側壁101cに向かって延びるようにすることができる。したがって、床面101bの周辺部Raにおいて画像認識精度を向上させることが可能な構成を容易に得ることができる。
また、第1及び第2実施形態の照明部22は床面101bにおける照度差が光学検出部30の撮像部32を構成する撮像素子のダイナミックレンジの1/3以内となるように照明する。
この構成によると、撮像素子のダイナミックレンジの上側の1/3の範囲で発生し易いノイズと、下側の1/3の範囲で発生し易いノイズとを除外することができる。したがって、直上視点の画像に対してその全体として画像認識精度を向上させることが可能になる。
<第3実施形態>
次に、本発明の第3実施形態に係る画像認識システムについて、図8〜図11を用いて説明する。図8は画像認識システムのブロック図である。図9は画像認識システムが撮像した画像を示す説明図である。図10は画像認識システムの光学検出部のベストピント位置を示す室内の斜視図である。図11は画像認識システムの認識対象物存在範囲、合焦範囲及びベストピント位置の関係を示す説明図である。なお、この実施形態の基本的な構成は先に説明した第1実施形態と同じであるので、第1実施形態と共通する構成要素には前と同じ符号または同じ名称を付してその説明を省略する場合がある。
次に、本発明の第3実施形態に係る画像認識システムについて、図8〜図11を用いて説明する。図8は画像認識システムのブロック図である。図9は画像認識システムが撮像した画像を示す説明図である。図10は画像認識システムの光学検出部のベストピント位置を示す室内の斜視図である。図11は画像認識システムの認識対象物存在範囲、合焦範囲及びベストピント位置の関係を示す説明図である。なお、この実施形態の基本的な構成は先に説明した第1実施形態と同じであるので、第1実施形態と共通する構成要素には前と同じ符号または同じ名称を付してその説明を省略する場合がある。
第3実施形態の画像認識システム20は、図8に示す光学検出部30、画像認識部21及び照明部22を備える。
光学検出部30は映像により被介護者の状態を検出するためのカメラによって構成される。光学検出部30は居室101の天井101aの中央部に配置されて視野方向が直下である直上視点の画像(図9参照)を撮像し、被介護者の起床や離床、転倒などを映像によって検出する。光学検出部30は可視光カット部材36、レンズ31、撮像部32、AD変換部33、画像処理部34及び制御演算部35を備える。
可視光カット部材36はレンズ31の光軸方向の外側であって、光学検出部30の筐体に設けられる。撮像部32は可視光カット部材36及びレンズ31を介して室内の映像となる光を受ける。可視光カット部材36は例えば400nm〜700nm程度の波長帯域の光を吸収して透過を阻止する可視光カットフィルタから成る。すなわち、レンズ31には室内からの可視光線が到達しないようになっている。
レンズ31は例えば一般的な超広角レンズや魚眼レンズから成る。レンズ31は例えばピント位置が調整可能な固定焦点レンズであって、対角画角が150°以上の超広角レンズから成る。これにより、図9に示すように居室101の全体を撮像することが可能である。
撮像部32は例えばCCD(Charge Coupled Device)イメージセンサやCMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)イメージセンサといった撮像素子から成る。撮像部32としてはモノクロの撮像素子或いはカラーの撮像素子を採用することができる。カラーの撮像素子の場合、真っ暗な環境でも被介護者の状態が映像として検出できるようにIR(Infrared Rays:赤外線)カットフィルタが除去されている。
ここで、後述する照明部22は近赤外線(例えば波長約890nm)の光を照射する。そして、可視光カット部材36の作用により、レンズ31には照明部22による近赤外線が到達する。このため、レンズ31については近赤外線に対応したピント位置が設定され、可視光線の影響を受けてピントがずれないようになっている。
照明部22は例えば近赤外線光のLED(Light Emitting Diode)等から成り、光学検出部30に隣接して配置される。照明部22は光の照射方向が異なる複数が設けられる。これにより、照明部22は居室101の天井101aの中央部に配置されて居室101の室内を照明する。
そして、画像認識システム20のカメラである光学検出部30は、図9及び図10に示すように居室101の内部にベストピント位置Pを設定する。ベストピント位置Pについては、居室101の床面101bから天井101aまでの高さをDaとし、光学検出部30から床面101bの最も遠い箇所までの距離をDbとし、光学検出部30から光学検出部30のベストピント位置Pまでの距離をDpとして、Da<Dp≦Dbの関係を有する。
なお、この関係は光学検出部30からベストピント位置Pまでの距離Dpに関するものであって、合焦範囲を規定するものではない。図11は画像認識システム20の認識対象物存在範囲、合焦範囲及びベストピント位置の関係の一例を表している。
居室101の床面101bから天井101aまでの高さDaが例えば2.4mである場合、合焦範囲は1.75m程度から無限大とすることが望ましい。そして、居室101の広さが例えば10畳であって、光学検出部30から床面101bの最も遠い箇所までの距離をDbが4mである場合、光学検出部30からベストピント位置Pまでの距離Dpについては、2.4m<Dp≦4mとなる。
<第4実施形態>
次に、本発明の第4実施形態に係る画像認識システムについて、図12及び図13を用いて説明する。図12は画像認識システムが撮像した画像を示す説明図であり、図13は画像認識システムの光学検出部のベストピント位置を示す室内の斜視図である。なお、この実施形態の基本的な構成は先に説明した第3実施形態と同じであるので、第3実施形態と共通する構成要素には前と同じ符号または同じ名称を付してその説明を省略する場合がある。
次に、本発明の第4実施形態に係る画像認識システムについて、図12及び図13を用いて説明する。図12は画像認識システムが撮像した画像を示す説明図であり、図13は画像認識システムの光学検出部のベストピント位置を示す室内の斜視図である。なお、この実施形態の基本的な構成は先に説明した第3実施形態と同じであるので、第3実施形態と共通する構成要素には前と同じ符号または同じ名称を付してその説明を省略する場合がある。
第4実施形態の画像認識システム20は、図12及び図13に示すようにカメラである光学検出部30が居室101の床面101bの周辺部Raにベストピント位置Pを設定する。居室101の広さが例えば10畳であって、光学検出部30から床面101bの最も遠い箇所までの距離をDbが4mである場合、光学検出部30からベストピント位置Pまでの距離Dpは例えば3.5m〜4mに設定される。
以上のとおり、第3及び第4実施形態の画像認識システム20は、居室101の天井101aに配置されて視野方向が直下である直上視点の画像を撮像するカメラである光学検出部30と、光学検出部30が撮像した画像データに対して画像認識処理を行う画像認識部21と、を備える。光学検出部30は、画像データにおける居室101の床面101bの周辺部Raが画像認識処理に適した画像を撮像する。床面101bの周辺部Raが画像認識処理に適した画像を撮像するための具体的な構成として、画像認識システム20は、光学検出部30がピント位置が調整可能なレンズ31を有し、居室101の床面101bから天井101aまでの高さをDaとし、光学検出部30から床面101bの最も遠い箇所までの距離をDbとし、光学検出部30から光学検出部30のベストピント位置Pまでの距離をDpとして、Da<Dp≦Dbの関係を有する。
この構成によると、画像認識システム20を備える動体検知装置10を居室101の天井101aの中央部に配置したとき、床面101bの中央部にベストピント位置Pを設定した場合と比較して、床面101bの中央部はピントの合焦レベルが低下するが、中央部よりも外側の領域はピントの合焦レベルが上昇する。直上視点の画像ではその中央部において認識対象物が比較的大きく映るので、ピントが多少合っていなくても形状認識が可能である。一方、直上視点の画像では中央部よりも外側の領域において認識対象物が比較的小さく映るが、ピントを好適に合わせることでコントラストが大きくなって形状認識精度を向上させることができる。したがって、直上視点の画像に対してその全体として画像認識精度を向上させることが可能になる。
また、第4実施形態の画像認識システム20は、カメラである光学検出部30のベストピント位置Pが居室101の床面101bの周辺部Raに設定される。
この構成によると、床面101bの周辺部Raにおいて認識対象物が比較的小さく映るが、ピントを好適に合わせることでコントラストが大きくなって形状認識精度を向上させることができる。したがって、直上視点の画像に対してその全体として画像認識精度を向上させることが可能になる。
また、第3及び第4実施形態では、光学検出部30のレンズ31が対角150°以上の画角を有する固定焦点レンズから成る。
この構成によると、居室101の全体を撮像することが可能である。したがって、認識対象物である被介護者が居室101のどこにいても被介護者を映像として検出することができる。
また、第3及び第4実施形態の画像認識システム20は近赤外線の光を照射する照明部22を備える。
この構成によると、真っ暗な環境でも被介護者の状態が映像として検出できる。
また、第3及び第4実施形態の画像認識システム20の光学検出部30は撮像部32としてモノクロの撮像素子を備える。或いは、第3及び第4実施形態の画像認識システム20の光学検出部30は撮像部32として赤外線カットフィルタが除去されたカラーの撮像素子を備える。
これらの構成によると、光学検出部30の撮像部32は可視光線と赤外線とを受光することができる。したがって、広範囲にわたる波長帯域の光に関して撮像が可能である。
また、第3及び第4実施形態の光学検出部30にはレンズ31の光軸方向の外側に可視光カット部材36が設けられる。
この構成によると、レンズ31に照明部22による近赤外線を到達させることができる。そして、レンズ31に関して近赤外線に対応したピント位置を設定すると、可視光線の影響を受けてピントがずれないようにすることが可能である。
以上、本発明の実施形態につき説明したが、本発明の範囲はこれに限定されるものではなく、発明の主旨を逸脱しない範囲で種々の変更を加えて実施することができる。
本発明は、介護施設等で過ごす人の健康状態の異常等を検出するための室内の動体検知に用いられる画像認識システムにおいて利用可能である。
1 見守りシステム
2 サーバ装置
10 動体検知装置
11 電波検出部
12 主制御部
20 画像認識システム
21 画像認識部
22 照明部
22x 照明光軸
30 光学検出部(カメラ)
31 レンズ
32 撮像部(撮像素子)
36 可視光カット部材
2 サーバ装置
10 動体検知装置
11 電波検出部
12 主制御部
20 画像認識システム
21 画像認識部
22 照明部
22x 照明光軸
30 光学検出部(カメラ)
31 レンズ
32 撮像部(撮像素子)
36 可視光カット部材
Claims (11)
- 室内の動体検知に用いられる画像認識システムにおいて、
部屋の天井に配置されて視野方向が直下である直上視点の画像を撮像するカメラと、
前記カメラが撮像した画像データに対して画像認識処理を行う画像認識部と、
部屋の天井に配置されて部屋の床面の全域にわたって照明するとともに床面の周辺部に向かって照明光軸が延びる照明部と、
を備え、
前記カメラが、前記画像データにおける前記部屋の床面の周辺部が前記画像認識処理に適した画像を撮像する画像認識システム。 - 前記照明部は最大照度が得られる領域が前記カメラの直下ではない領域となるように照明する請求項1に記載の画像認識システム。
- 部屋の床面から天井までの高さをHとし、前記照明部から部屋の最も近い側壁までの距離をWとし、前記照明部を通る垂線に対する照明光軸の傾斜角度をθとして、
arctan(H/W)≦θ<90°の関係を有する請求項1または請求項2に記載の画像認識システム。 - 前記照明部は床面における照度差が前記カメラに設けられた撮像素子のダイナミックレンジの1/3以内となるように照明する請求項1〜請求項3のいずれかに記載の画像認識システム。
- 室内の動体検知に用いられる画像認識システムにおいて、
部屋の天井に配置されて視野方向が直下である直上視点の画像を撮像するカメラと、
前記カメラが撮像した画像データに対して画像認識処理を行う画像認識部と、
を備え、
前記カメラはピント位置が調整可能なレンズを有し、
部屋の床面から天井までの高さをDaとし、前記カメラから部屋の床面の最も遠い箇所までの距離をDbとし、前記カメラから前記カメラのベストピント位置までの距離をDpとして、Da<Dp≦Dbの関係を有し、
前記カメラが、前記画像データにおける前記部屋の床面の周辺部が前記画像認識処理に適した画像を撮像する画像認識システム。 - 前記カメラのベストピント位置が部屋の床面の周辺部に設定される請求項5に記載の画像認識システム。
- 前記カメラの前記レンズが対角150°以上の画角を有する固定焦点レンズから成る請求項5または請求項6に記載の画像認識システム。
- 近赤外線の光を照射する照明部を備える請求項5〜請求項7のいずれかに記載の画像認識システム。
- 前記カメラはモノクロの撮像素子を備える請求項5〜請求項8のいずれかに記載の画像認識システム。
- 前記カメラは赤外線カットフィルタが除去されたカラーの撮像素子を備える請求項5〜請求項8のいずれかに記載の画像認識システム。
- 前記カメラの前記レンズの光軸方向の外側に可視光カット部材を設けた請求項8〜請求項10のいずれかに記載の画像認識システム。
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