JP6292283B2 - 行動検知装置および行動検知方法ならびに被監視者監視装置 - Google Patents

Description

本発明は、被監視者における所定の行動を検知する行動検知装置および行動検知方法に関する。そして、本発明は、この行動検知装置を用いた、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に開示された転倒検出システムがある。この特許文献１に開示された転倒検出システムは、所定の検出エリアにおける各画素の距離値を検出する距離画像センサと、前記距離画像センサにより検出された各画素の距離値に基づいて人物の転倒を検出する転倒検出装置と、を備え、前記転倒検出装置は、前記距離画像センサにより検出された人物の外形に基づいた直方体を設定し、前記直方体のアスペクト比に基づいて人物の転倒を検出する。

一方、安否確認の点では、一人暮らしの独居者も前記要看護者等と同様であり、被監視対象者となる。

特開２０１４−１６７４２号公報

ところで、前記特許文献１に開示された転倒検出システムは、前記直方体のアスペクト比に基づいて人物の転倒を検出している。このために、前記特許文献１に開示された転倒検出システムでは、距離画像センサは、斜め上方から検知エリアを見込んでいる。このような配設位置では、例えば机や椅子等の家具によって例えば足等の身体の一部が距離画像センサから遮蔽されてしまい、前記直方体の設定が不正確となり、人物の転倒を誤検出してしまう。このため、前記遮蔽を解消するために、複数の距離画像センサを用いることによって複数の角度から検出エリアにおける各画素の距離値を検出する方法が考えられるが、この方法では、複数の距離画像センサを用いることにより、コストがアップしてしまう。また、前記遮蔽を解消するために、検知エリアの中央から検知エリアの真下を見込むように距離画像センサを配設する方法も考えられるが、この方法では、検知エリアにおける人物の位置や姿勢によって距離画像センサからの見え方が異なるため、アスペクト比が適切に求められず、人物の転倒を誤検出してしまう。例えば、人物が直立状態であっても、距離画像センサの直下の位置（直下位置）と、この直下位置から離れた位置とでは、距離画像センサからの見え方が異なり、アスペクト比が異なる。

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、１個の撮像装置によって得られた画像に基づいて被監視者における所定の行動をより精度良く検知できる行動検知装置および行動検知方法ならびにこの行動検知装置を用いた被監視者監視装置を提供することである。

本発明の一態様にかかる行動検知装置は、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、人体における所定の第１部位を抽出する第１部位抽出部と、被監視者における所定の行動を検知するための第１行動検知アルゴリズムを用いることによって、前記第１部位抽出部で抽出した第１部位に基づいて前記所定の行動を判定する第１行動判定部と、前記画像取得部で取得した前記撮像対象の前記画像から、人体における前記第１部位と異なる所定の第２部位を抽出する第２部位抽出部と、前記第１行動検知アルゴリズムと異なる、前記被監視者における前記所定の行動を検知するための所定の第２行動検知アルゴリズムを用いることによって、前記第２部位抽出部で抽出した第２部位に基づいて前記所定の行動を判定する第２行動判定部と、前記第１行動判定部の第１判定結果および前記第２行動判定部の第２判定結果のうちの少なくとも一方に基づいて前記所定の行動を最終的に判定する最終判定部とを備え、前記撮像対象の画像は、前記撮像対象を鉛直下方に見下ろした画像であり、前記第１部位は、頭部であり、前記第２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本体部位であり、前記所定の行動は、転倒および転落であり、前記第１行動判定部は、前記頭部の大きさに基づいて前記所定の行動を判定する。好ましくは、上述の行動検知装置において、第１部位抽出部は、前記画像取得部で取得した前記撮像対象の画像から、楕円形状を抽出する一般化ハフ変換によって、または、頭部形状のテンプレートを用いたテンプレートマッチングによって、頭部を抽出する。好ましくは、上述の行動検知装置において、第２部位抽出部は、前記画像取得部で取得した前記撮像対象の画像から、背景差分法によって、または、フレーム間差分法によって、動体領域を前記本体部位として抽出する。

このような行動検知装置は、画像取得部で取得した画像から、互いに異なる第１部位の頭部および第２部位の本体部位をそれぞれ抽出し、これら第１部位の頭部および第２部位の本体部位それぞれに基づいて互いに異なる第１および第２行動検知アルゴリズムそれぞれを用いることによって、第１および第２判定結果をそれぞれ求め、これら第１および第２判定結果のうちの少なくとも一方に基づいて前記所定の行動を最終的に判定する。上記行動検知装置は、このように前判定した２個の第１および第２判定結果のうちの少なくとも一方に基づいて前記所定の行動を最終的に判定するので、１個の撮像装置によって得られた画像に基づいて被監視者における所定の行動をより精度良く検知できる。上記行動検知装置は、頭部に基づいて転倒の発生の有無や転落の発生の有無を検知できる。

他の一態様では、上述の行動検知装置において、前記第１行動判定部は、前記所定の行動の発生の確からしさを表す第１評価値を前記第１判定結果として求め、前記第２行動判定部は、前記所定の行動の発生の確からしさを表す第２評価値を前記第２判定結果として求め、前記最終判定部は、前記第１判定結果および前記第２判定結果のうちの一方が所定の閾値未満である場合に、前記第１判定結果および前記第２判定結果のうちの他方に基づいて前記所定の行動を最終的に判定する。

このような行動検知装置は、第１判定結果（第１評価値）および第２判定結果（第２評価値）のうちの一方が所定の閾値未満で、被監視者における所定の行動の発生が不確かな場合に、これらのうちの他方の判定結果（他方の評価値）に基づいて前記所定の行動を最終的に判定する。このため、上記行動検知装置は、被監視者における所定の行動を段階的に判定でき、前記所定の行動をより精度良く検知できる。

他の一態様では、上述の行動検知装置において、前記最終判定部は、前記第１判定結果および前記第２判定結果のうちの一方が所定の閾値未満である場合に、前記第１判定結果および前記第２判定結果を重み付け加算し、前記重み付け加算した重み付け加算結果に基づいて前記所定の行動を最終的に判定する。

このような行動検知装置は、第１および第２判定結果の一方が、他方より適切に被監視者における所定の行動を判定した結果を示している場合に、第１および第２判定結果に優劣を付けて前記所定の行動を最終的に判定するための重み付け加算結果を求めることができ、前記所定の行動をより精度良く検知できる。

他の一態様では、上述の行動検知装置において、前記第１行動判定部は、前記所定の行動の発生の確からしさを表す第１評価値を前記第１判定結果として求め、前記第２行動判定部は、前記所定の行動の発生の確からしさを表す第２評価値を前記第２判定結果として求め、前記最終判定部は、前記第１判定結果および前記第２判定結果のうちの一方が所定の閾値以上である場合に、前記第１判定結果および前記第２判定結果のうちの前記一方を、前記所定の行動を最終的に判定した最終判定結果とする。

このような行動検知装置は、第１判定結果（第１評価値）および第２判定結果（第２評価値）のうちの一方が前記所定の閾値以上で、被監視者における所定の行動の発生が確かである場合に、これらのうちの他方の判定結果（他方の評価値）に基づいて前記所定の行動を最終的に判定することなく、最終判定結果を得ることができる。このため、上記行動検知装置は、被監視者における所定の行動をより精度良く検知した最終判定結果をより早く求めることができる。

他の一態様では、上述の行動検知装置において、前記最終判定部は、前記第１行動判定部の第１判定結果と前記第２行動判定部の第２判定結果との両方に基づいて前記所定の行動を最終的に判定する。

このような行動検知装置は、第１判定結果（第１評価値）および第２判定結果（第２評価値）の両方を同時に（一度に）用いて被監視者における所定の行動を最終的に判定でき、前記所定の行動をより精度良く検知できる。

他の一態様では、上述の行動検知装置において、前記第１行動判定部は、前記所定の行動の発生の確からしさを表す第１評価値を前記第１判定結果として求め、前記第２行動判定部は、前記所定の行動の発生の確からしさを表す第２評価値を前記第２判定結果として求め、前記最終判定部は、前記第１判定結果および前記第２判定結果を重み付け加算し、前記重み付け加算した重み付け加算結果に基づいて前記所定の行動を最終的に判定する。

このような行動検知装置は、第１および第２判定結果の一方が、他方より適切に被監視者における所定の行動を判定した結果を示している場合に、第１および第２判定結果に優劣を付けて前記所定の行動を最終的に判定するための重み付け加算結果を求めることができ、前記所定の行動をより精度良く検知できる。

他の一態様では、上述の行動検知装置において、前記被監視者における画像上での複数の位置に対応付けて、前記第１判定結果および前記第２判定結果それぞれに対する複数の第１重みおよび第２重みを記憶する記憶部と、前記第１部位抽出部で抽出した第１部位および前記第２部位抽出部で抽出した第２部位の少なくとも一方に基づいて前記被監視者における前記画像上での位置を求める位置演算部とをさらに備え、前記最終判定部は、前記記憶部に記憶された複数の第１重みおよび第２重みの中から、前記位置演算部で求めた前記被監視者における前記画像上での位置に対応した前記第１重みおよび前記第２重みを選択し、前記選択した前記第１重みおよび前記第２重みを用いて前記重み付け加算結果を求める。

このような行動検知装置は、被監視者の位置に応じて第１および第２判定結果の一方が他方より適切に前記所定の行動を判定した結果を示している場合に、被監視者の位置に応じて第１および第２判定結果に優劣を付けて被監視者における所定の行動を最終的に判定するための重み付け加算結果を求めることができ、前記所定の行動をより精度良く検知できる。

他の一態様では、上述の行動検知装置において、前記第１行動判定部は、前記所定の行動を判定する際に、さらに前記頭部の位置に基づく。

このような行動検知装置は、さらに頭部の位置を考慮して転倒の発生の有無や転落の発生の有無を検知できる。

他の一態様では、これら上述の行動検知装置において、前記本体部位は、前記頭部を含む。

他の一態様では、これら上述の行動検知装置において、前記第２行動判定部は、前記本体部位の形状および前記本体部位の位置に基づいて前記所定の行動を判定する。

このような行動検知装置は、本体部位の形状およびその位置に基づいて転倒の発生の有無や転落の発生の有無を検知できる。

他の一態様では、上述の行動検知装置において、前記第２行動判定部は、前記所定の行動を判定する際に、さらに前記本体部位の形状の向きに基づく。

このような行動検知装置は、さらに本体部位の形状の向きを考慮して転倒の発生の有無や転落の発生の有無を検知できる。

他の一態様では、これら上述の行動検知装置において、前記第２行動判定部は、前記所定の行動を判定する際に、さらに前記本体部位の移動速度に基づく。

このような行動検知装置は、さらに本体部位の移動速度を考慮して転倒の発生の有無や転落の発生の有無を検知できる。

他の一態様にかかる行動検知方法は、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、人体における所定の第１部位を抽出する第１部位抽出工程と、被監視者における所定の行動を検知するための第１行動検知アルゴリズムを用いることによって、前記第１部位抽出工程で抽出した第１部位に基づいて前記所定の行動を判定する第１行動判定工程と、前記画像取得工程で取得した前記撮像対象の前記画像から、人体における前記第１部位と異なる所定の第２部位を抽出する第２部位抽出工程と、前記第１行動検知アルゴリズムと異なる、前記被監視者における前記所定の行動を検知するための所定の第２行動検知アルゴリズムを用いることによって、前記第２部位抽出工程で抽出した第２部位に基づいて前記所定の行動を判定する第２行動判定工程と、前記第１行動判定工程の第１判定結果および前記第２行動判定工程の第２判定結果に基づいて前記所定の行動を最終的に判定する最終判定工程とを備え、前記撮像対象の画像は、前記撮像対象を鉛直下方に見下ろした画像であり、前記第１部位は、頭部であり、前記第２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本体部位であり、前記所定の行動は、転倒および転落であり、前記第１行動判定部は、前記頭部の大きさに基づいて前記所定の行動を判定する。

このような行動検知方法は、画像取得工程で取得した画像から、互いに異なる第１部位の頭部および第２部位の本体部位をそれぞれ抽出し、これら第１部位の頭部および第２部位の本体部位それぞれに基づいて互いに異なる第１および第２行動検知アルゴリズムそれぞれを用いることによって、第１および第２判定結果をそれぞれ求め、これら第１および第２判定結果のうちの少なくとも一方に基づいて被監視者における所定の行動を最終的に判定する。上記行動検知方法は、このように前判定した２個の第１および第２判定結果のうちの少なくとも一方に基づいて被監視者における所定の行動を最終的に判定するので、１個の撮像装置によって得られた画像に基づいて前記所定の行動をより精度良く検知できる。上記行動検知方法は、頭部に基づいて転倒の発生の有無や転落の発生の有無を検知できる。

他の一態様にかか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、これら上述のいずれかの行動検知装置を含む。

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行動検知装置を含むので、１個の撮像装置によって得られた画像に基づいて被監視者における所定の行動をより精度良く検知できる。

本発明にかかる行動検知装置、行動検知方法および被監視者監視装置は、１個の撮像装置によって得られた画像に基づいて被監視者における所定の行動をより精度良く検知できる。

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。 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センサ装置の第１態様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センサ装置の第２態様の動作を示すフローチャートである。 部位の位置を考慮した転倒および転落を判定する判定手法を説明するための図である。 本体部位の形状に基づいて転倒および転落を判定する判定手法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センサ装置の構成を示す図である。 第２実施形態の被監視者監視システムにおけるセンサ装置の動作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。なお、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。そして、前記行動検知部は、所定範囲の撮像対象を撮像した前記撮像対象の画像に基づいて互いに異なる複数の行動検知アルゴリズムで前記被監視者における所定の行動それぞれ判定し、これら複数の判定結果のうちの少なくとも１つに基づいて前記被監視者における前記所定の行動を最終的に判定して検知する。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、センサ装置ＳＵａを備えた被監視者監視システムＭＳａおよび第２実施形態として、センサ装置ＳＵｂを備えた被監視者監視システムＭＳｂについて、順に、説明する。

（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、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２は、第１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、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。

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、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、人体における所定の第１部位を抽出する第１部位抽出プログラムや、被監視者Ｏｂにおける所定の行動を検知するための第１行動検知アルゴリズムを用いることによって、前記第１部位抽出プログラムで抽出した第１部位に基づいて前記所定の行動を判定する第１行動判定プログラムや、撮像部１で取得した撮像対象の前記画像から、人体における前記第１部位と異なる所定の第２部位を抽出する第２部位抽出プログラムや、前記第１行動検知アルゴリズムと異なる、被監視者Ｏｂにおける前記所定の行動を検知するための所定の第２行動検知アルゴリズムを用いることによって、前記第２部位抽出プログラムで抽出した第２部位に基づいて前記所定の行動を判定する第２行動判定プログラムや、前記第１行動判定プログラムの第１判定結果および前記第２行動判定プログラムの第２判定結果に基づいて前記所定の行動を最終的に判定する最終判定プログラムや、前記最終判定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、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。前記各種の所定のデータには、例えば、後述する各閾値Ｔｈ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。

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２１、第１部位抽出部２２、第１行動判定部２３、第２部位抽出部２４、第２行動判定部２５、最終判定部２６ａ（２６ａ−１、２６ａ−２）、通知処理部２７およびストリーミング処理部２８を機能的に備える。

制御部２１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。

第１部位抽出部２２は、撮像部１で取得した前記撮像対象の画像から、人体における所定の第１部位を抽出するものである。

第１行動判定部２３は、被監視者Ｏｂにおける所定の行動を検知するための第１行動検知アルゴリズムを用いることによって、第１部位抽出部２２で抽出した第１部位に基づいて前記所定の行動を判定するものである。より具体的には、本実施形態では、例えば、第１行動判定部２３は、前記第１行動検知アルゴリズムを用いることによって、第１部位抽出部２２で抽出した第１部位に基づいて，前記所定の行動の発生の確からしさを表す第１評価値を第１判定結果として求める。

第２部位抽出部２４は、撮像部１で取得した前記撮像対象の前記画像から、人体における前記第１部位と異なる所定の第２部位を抽出するものである。前記第２部位は、前記第１部位と全く異なる部位であって良く、また、前記第１部位を含む前記第１部位よりもより範囲の広い部位であって良く、また、前記第１部位を含まれる前記第１部位よりもより範囲の狭い部位であって良い。

第２行動判定部２５は、前記第１行動検知アルゴリズムと異なる、被監視者Ｏｂにおける所定の行動を検知するための第２行動検知アルゴリズムを用いることによって、第２部位抽出部２４で抽出した第２部位に基づいて前記所定の行動を判定するものである。より具体的には、本実施形態では、例えば、第２行動判定部２５は、前記第２行動検知アルゴリズムを用いることによって、第２部位抽出部２４で抽出した第２部位に基づいて、前記所定の行動の発生の確からしさを表す第２評価値を第２判定結果として求める。

最終判定部２６ａは、第１行動判定部２３の第１判定結果および第２行動判定部２５の第２判定結果に基づいて被監視者Ｏｂにおける所定の行動を最終的に判定するものである。本実施形態では、例えば、最終判定部２６ａは、前記第１判定結果（本実施形態では第１評価値）および前記第２判定結果（本実施形態では第２評価値）のうちの一方が所定の閾値Ｔｈ未満である場合に、前記第１判定結果および前記第２判定結果のうちの他方に基づいて前記所定の行動を最終的に判定するものである。最終判定部２６は、前記第１判定結果および前記第２判定結果のうちの一方が所定の閾値Ｔｈ以上である場合に、前記第１判定結果および前記第２判定結果のうちの前記一方を、前記所定の行動を最終的に判定した最終判定結果とする。

より具体的には、最終判定部２６ａは、第１行動判定部２３による第１判定結果（本実施形態では第１評価値Ｖａ１）が所定の第１閾値Ｔｈ１未満である場合に、第２行動判定部２５による第２判定結果（本実施形態では第２評価値Ｖａ２）に基づいて前記所定の行動を最終的に判定する第１態様の最終判定部２６ａ−１、および、第２行動判定部２５による第２判定結果（本実施形態では第２評価値Ｖａ２）が所定の第２閾値Ｔｈ２未満である場合に、第１行動判定部２３による第１判定結果（本実施形態では第１評価値Ｖａ１）に基づいて前記所定の行動を最終的に判定する第２態様の最終判定部２６ａ−２のうちの少なくとも一方を含む。前記第１態様の最終判定部２６ａ−１は、第１行動判定部２３による前記第１判定結果（本実施形態では第１評価値Ｖａ１）が前記所定の第１閾値Ｔｈ１以上である場合に、前記第１判定結果を、前記所定の行動を最終的に判定した最終判定結果とする。前記第２態様の最終判定部２６ａ−２は、第２行動判定部２５による第２判定結果（本実施形態では第２評価値Ｖａ２）が前記所定の第２閾値Ｔｈ２以上である場合に、前記第２判定結果を、前記所定の行動を最終的に判定した最終判定結果とする。前記所定の閾値Ｔｈ、上述の例では、前記所定の第１および第２閾値Ｔｈ１、Ｔｈ２は、それぞれ、例えば複数のサンプルに基づいて、予め適宜な値に設定される。

一例では、好ましくは、前記第１部位は、頭部であり、前記所定の行動は、転倒および転落であり、第１行動判定部２３は、前記頭部の大きさに基づいて前記所定の行動を判定する。また好ましくは、第１行動判定部２３は、前記所定の行動を判定する際に、さらに前記頭部の位置に基づいても良い。

一例では、好ましくは、前記第２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本体部位であり、前記所定の行動は、転倒および転落であり、第２行動判定部２５は、前記本体部位の形状および前記本体部位の位置に基づいて前記所定の行動を判定する。また好ましくは、第２行動判定部２５は、前記所定の行動を判定する際に、さらに前記本体部位の形状の向きに基づいても良い。また好ましくは、第２行動判定部２５は、前記所定の行動を判定する際に、さらに前記本体部位の移動速度に基づいても良い。

通知処理部２７は、最終判定部２６ａ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２７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２８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。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２１、第１部位抽出部２２、第１行動判定部２３、第２部位抽出部２４、第２行動判定部２５、最終判定部２６ａ（２６ａ−１、２６ａ−２）、通知処理部２７およびストリーミング処理部２８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、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（例えば、本実施形態では転倒および転落等）であると判定すると、通知処理部２７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の行動検知動作について、説明する。センサ装置ＳＵａは、上述したように最終判定部２６ａが第１および第２態様の最終判定部２６ａ−１、２６ａ−２のうちの少なくとも一方を含むので、第１態様の最終判定部２６ａ−１によるセンサ装置ＳＵａの第１態様の動作、および、第２態様の最終判定部２６ａ−２によるセンサ装置ＳＵａの第２態様の動作について、以下、順に、説明する。

図４は、第１実施形態の被監視者監視システムにおけるセンサ装置の第１態様の動作を示すフローチャートである。図５は、第１実施形態の被監視者監視システムにおけるセンサ装置の第２態様の動作を示すフローチャートである。図６は、部位の位置を考慮した転倒および転落を判定する判定手法を説明するための図である。図７は、本体部位の形状に基づいて転倒および転落を判定する判定手法を説明するための図である。図７Ａは、被監視者Ｏｂが撮像部１の略直下に位置し、立位姿勢から横臥姿勢へ変わる場合を示し、図７Ｂは、被監視者Ｏｂが撮像部１より離れた位置に位置し、立位姿勢から横臥姿勢へ変わる場合を示す。

まず、第１態様の最終判定部２６ａ−１によるセンサ装置ＳＵａの第１態様の動作について説明する。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、以下の動作は、各フレームの各画像ごとに実施される。

図４において、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、第１部位抽出部２２によって、第１部位、本実施形態では頭部を抽出する（Ｓ１２）。

より具体的には、第１部位抽出部２２は、処理Ｓ１１で取得した前記所在空間の画像（撮像対象の画像）から、第１部位、本実施形態では、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。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。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によって、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、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、パターン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。

次に、制御処理部２ａは、第１行動判定部２３によって、被監視者Ｏｂにおける所定の行動を検知するための第１行動検知アルゴリズムを用いることによって、処理Ｓ１２で第１部位抽出部２２によって抽出した第１部位に基づいて前記所定の行動を判定する（Ｓ１３）。

より具体的には、本実施形態では、前記第１部位は、頭部であり、前記所定の行動は、転倒および転落であるので、第１行動判定部２３は、前記第１行動検知アルゴリズムを用いることによって、処理Ｓ１２で抽出した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を判定する。前記所在空間の上方から、本実施形態では天井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、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、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上等の横臥姿勢への変化である。このため、好ましくは、例えば、立位姿勢および座位姿勢における頭部の大きさと床面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（転倒判定閾値）Ｔｈｒ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、第１行動判定部２３は、処理Ｓ１２で抽出した頭部の大きさと前記転倒判定閾値Ｔｈｒとを比較することで転倒の有無を判定する。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から床面上等へ落下である。このため、好ましくは、例えば、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）における頭部の大きさと前記低い位置（例えば床面上等の横臥姿勢）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、第１行動判定部２３は、処理Ｓ１２で抽出した頭部の大きさと前記転落判定閾値Ｔｈｃとを比較することで転落の有無を判定する。

より詳しくは、本実施形態では、第１行動判定部２３は、被監視者Ｏｂにおける所定の行動の発生の確からしさを表す第１評価値Ｖａ１を第１判定結果として求めている。

前記転倒の有無を判定する場合、前記第１判定結果が転倒の発生の確からしさとして転倒確実、転倒の可能性有り、転倒の判定できず（転倒不明）および非転倒確実の４段階に分けられ、これに応じて前記転倒判定閾値Ｔｈｒは、これらを切り分けるための３個の第１ないし第３転倒判定閾値Ｔｈｒ１〜Ｔｈｒ３とされる（Ｔｈｒ１＜Ｔｈｒ２＜Ｔｈｒ３）。そして、第１行動判定部２３は、処理Ｓ１２で抽出した頭部の大きさとこれら第１ないし第３転倒判定閾値Ｔｈｒ１〜Ｔｈｒ３とを比較し、処理Ｓ１２で抽出した頭部の大きさＨＳが第１転倒判定閾値Ｔｈｒ１以下である場合（ＨＳ≦Ｔｈｒ１）には、前記転倒確実と判定し、前記転倒確実を示す第１評価値（第１転倒確実評価値）Ｖａｒ１１を求め、処理Ｓ１２で抽出した頭部の大きさＨＳが第１転倒判定閾値Ｔｈｒ１より大きく第２転倒判定閾値Ｔｈｒ２以下である場合（Ｔｈｒ１＜ＨＳ≦Ｔｈｒ２）には、前記転倒の可能性有りと判定し、前記転倒の可能性有りを示す第１評価値（第１転倒可能性評価値）Ｖａｒ１２を求め、処理Ｓ１２で抽出した頭部の大きさＨＳが第２転倒判定閾値Ｔｈｒ２より大きく第３転倒判定閾値Ｔｈｒ３以下である場合（Ｔｈｒ２＜ＨＳ≦Ｔｈｒ３）には、前記転倒不明と判定し、前記転倒不明を示す第１評価値（第１転倒不明評価値）Ｖａｒ１３を求め、そして、処理Ｓ１２で抽出した頭部の大きさＨＳが第３転倒判定閾値Ｔｈｒ３より大きい場合（Ｔｈｒ３＜ＨＳ）には、前記非転倒確実と判定し、前記非転倒確実を示す第１評価値（第１非転倒確実評価値）Ｖａｒ１４を求める。これら第１転倒確実評価値Ｖａｒ１１、第１転倒可能性評価値Ｖａｒ１２、第１転倒不明評価値Ｖａｒ１３および第１非転倒確実評価値Ｖａｒ１４は、それぞれ、予め適宜な値に設定された値であり、例えば、第１転倒確実評価値Ｖａｒ１１は、「２」に設定され、第１転倒可能性評価値Ｖａｒ１２は、「１」に設定され、第１転倒不明評価値Ｖａｒ１３は、「０」に設定され、そして、第１非転倒確実評価値Ｖａｒ１４は、「−１」に設定される。なお、第１転倒確実評価値Ｖａｒ１１、第１転倒可能性評価値Ｖａｒ１２、第１転倒不明評価値Ｖａｒ１３および第１非転倒確実評価値Ｖａｒ１４における各値は、これに限定されるものではなく、第１転倒確実評価値Ｖａｒ１１＞第１転倒可能性評価値Ｖａｒ１２＞第１転倒不明評価値Ｖａｒ１３＞第１非転倒確実評価値Ｖａｒ１４であれば、任意の値でよい。

同様に、前記転落の有無を判定する場合、前記第１判定結果が転落の発生の確からしさとして転落確実、転落の可能性有り、転落の判定できず（転落不明）および非転落確実の４段階に分けられ、これに応じて前記転落判定閾値Ｔｈｃは、これらを切り分けるための３個の第１ないし第３転落判定閾値Ｔｈｃ１〜Ｔｈｃ３とされる（Ｔｈｃ１＜Ｔｈｃ２＜Ｔｈｃ３）。そして、第１行動判定部２３は、処理Ｓ１２で抽出した頭部の大きさとこれら第１ないし第３転落判定閾値Ｔｈｃ１〜Ｔｈｃ３とを比較し、処理Ｓ１２で抽出した頭部の大きさＨＳが第１転落判定閾値Ｔｈｃ１以下である場合（ＨＳ≦Ｔｈｃ１）には、前記転落確実と判定し、前記転落確実を示す第１評価値（第１転落確実評価値）Ｖａｃ１１を求め、処理Ｓ１２で抽出した頭部の大きさＨＳが第１転落判定閾値Ｔｈｃ１より大きく第２転落判定閾値Ｔｈｃ２以下である場合（Ｔｈｃ１＜ＨＳ≦Ｔｈｃ２）には、前記転落の可能性有りと判定し、前記転落の可能性有りを示す第１評価値（第１転落可能性評価値）Ｖａｃ１２を求め、処理Ｓ１２で抽出した頭部の大きさＨＳが第２転落判定閾値Ｔｈｃ２より大きく第３転落判定閾値Ｔｈｃ３以下である場合（Ｔｈｃ２＜ＨＳ≦Ｔｈｃ３）には、前記転落不明と判定し、前記転落不明を示す第１評価値（第１転落不明評価値）Ｖａｃ１３を求め、そして、処理Ｓ１２で抽出した頭部の大きさＨＳが第３転落判定閾値Ｔｈｃ３より大きい場合（Ｔｈｃ３＜ＨＳ）には、前記非転落確実と判定し、前記非転落確実を示す第１評価値（第１非転落確実評価値）Ｖａｃ１４を求める。これら第１転落確実評価値Ｖａｃ１１、第１転落可能性評価値Ｖａｃ１２、第１転落不明評価値Ｖａｃ１３および第１非転落確実評価値Ｖａｃ１４は、それぞれ、予め適宜な値に設定された値であり、例えば、第１転落確実評価値Ｖａｃ１１は、「２」に設定され、第１転落可能性評価値Ｖａｃ１２は、「１」に設定され、第１転落不明評価値Ｖａｃ１３は、「０」に設定され、そして、第１非転落確実評価値Ｖａｃ１４は、「−１」に設定される。なお、第１転落確実評価値Ｖａｃ１１、第１転落可能性評価値Ｖａｃ１２、第１転落不明評価値Ｖａｃ１３および第１非転落確実評価値Ｖａｃ１４における各値は、これに限定されるものではなく、第１転落確実評価値Ｖａｃ１１＞第１転落可能性評価値Ｖａｃ１２＞第１転落不明評価値Ｖａｃ１３＞第１非転落確実評価値Ｖａｃ１４であれば、任意の値でよい。

このように第１行動判定部２３は、頭部の大きさに基づいて転倒の発生の有無や転落の発生の有無を検知できる。本実施形態では、このような頭部の大きさに基づいて転倒の有無および転落の有無を判定するアルゴリズムが前記第１行動検知アルゴリズムとして用いられている。

なお、上述の処理Ｓ１３において、第１行動判定部２３は、処理Ｓ１２で抽出された前記頭部の大きさおよび前記頭部の位置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）を判定しても良い。例えば、図６に示すように、画像上における寝具ＢＴの領域ＡＲ１が予め記憶部４ａに記憶され、第１行動判定部２３は、処理Ｓ１２で抽出された前記頭部の位置が寝具ＢＴの領域ＡＲ１内である場合には、非転倒確実および非転落確実と判定し、第１非転倒確実評価値Ｖａｒ１４および第１非転落確実評価値Ｖａｃ１４を求める。また例えば、図６に示すように、画像上における、所定幅で寝具ＢＴの周辺領域（図６に示す例では１つのベッドサイドから所定幅の周辺領域）ＡＲ２が予め記憶部４ａに記憶され、第１行動判定部２３は、処理Ｓ１２で抽出された前記頭部の大きさＨＳが第１転落判定閾値Ｔｈｃ１以下である場合（ＨＳ≦Ｔｈｃ１）であって、前記頭部の位置が周辺領域ＡＲ２内である場合には、転落確実と判定し、第１転落確実評価値Ｖａｃ１１を求める。なお、この場合、前記頭部の大きさＨＳが第１転落判定閾値Ｔｈｃ１以下である場合（ＨＳ≦Ｔｈｃ１）に代え、前記頭部の大きさＨＳが第２転落判定閾値Ｔｈｃ２以下である場合（ＨＳ≦Ｔｈｃ２）が用いられても良い。また例えば、図６に示すように、画像上における、前記周辺領域ＡＲ２を除く床の領域ＡＲ３が予め記憶部４ａに記憶され、第１行動判定部２３は、処理Ｓ１２で抽出された前記頭部の大きさＨＳが第１転倒判定閾値Ｔｈｒ１以下である場合（ＨＳ≦Ｔｈｒ１）であって、前記頭部の位置が床の領域ＡＲ３内である場合には、転倒確実と判定し、第１転倒確実評価値Ｖａｒ１１を求める。なお、この場合、前記頭部の大きさＨＳが第１転倒判定閾値Ｔｈｒ１以下である場合（ＨＳ≦Ｔｈｒ１）に代え、前記頭部の大きさＨＳが第２転倒判定閾値Ｔｈｒ２以下である場合（ＨＳ≦Ｔｈｒ２）が用いられても良い。これによれば、さらに頭部の位置を考慮して転倒の発生の有無や転落の発生の有無を検知できる。

次に、制御処理部２ａは、最終判定部２６ａ−１によって、第１行動判定部２３の第１判定結果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）が検知されたか否かを判定する（Ｓ１４）。この判定の結果、前記所定の行動が検知された場合（Ｙｅｓ）には、制御処理部２ａは、次に処理Ｓ１８を実行し、一方、前記所定の行動が検知されなかった場合（Ｎｏ）には、制御処理部２ａは、次に処理Ｓ１５を実行する。

より具体的には、最終判定部２６ａ−１は、第１行動判定部２３による第１判定結果と所定の第１閾値Ｔｈ１とを比較し、この結果、第１行動判定部２３による第１判定結果が前記所定の第１閾値Ｔｈ１以上である場合（Ｙｅｓ）に、前記第１判定結果を、被監視者Ｏｂにおける所定の行動を最終的に判定した最終判定結果として、制御処理部２ａは、次に処理Ｓ１８を実行し、一方、第１行動判定部２３による第１判定結果が所定の第１閾値Ｔｈ１未満である場合（Ｎｏ）に、第２行動判定部２５による第２判定結果に基づいて前記所定の行動を最終的に判定するために、制御処理部２ａは、次に処理Ｓ１５を実行する。

より詳しくは、本実施形態では、上述したように、第１行動判定部２３は、前記第１判定結果として第１評価値Ｖａ１を求めており、被監視者Ｏｂにおける所定の行動は、転倒および転落であるので、まず、転倒の場合では、最終判定部２６ａ−１は、処理Ｓ１３で第１行動判定部２３によって求められた転倒の第１評価値Ｖａｒ１と２（第１閾値Ｔｈ１の一例）とを比較し、第１行動判定部２３によって求められた転倒の第１評価値Ｖａｒ１が２以上である場合（Ｙｅｓ）には、転倒有りと最終的に判定し、制御処理部２ａは、次に処理Ｓ１８を実行し、一方、処理Ｓ１３で第１行動判定部２３によって求められた転倒の第１評価値Ｖａｒ１が２未満である場合（Ｎｏ）には、第２行動判定部２５による第２判定結果に基づいて転倒を最終的に判定するために、制御処理部２ａは、次に処理Ｓ１５を実行する。同様に、転落の場合では、最終判定部２６ａ−１は、処理Ｓ１３で第１行動判定部２３によって求められた転落の第１評価値Ｖａｃ１と２（第１閾値Ｔｈ１の一例）とを比較し、第１行動判定部２３によって求められた転落の第１評価値Ｖａｃ１が２以上である場合（Ｙｅｓ）には、転落有りと最終的に判定し、制御処理部２ａは、次に処理Ｓ１８を実行し、一方、処理Ｓ１３で第１行動判定部２３によって求められた転落の第１評価値Ｖａｃ１が２未満である場合（Ｎｏ）には、第２行動判定部２５による第２判定結果に基づいて転落を最終的に判定するために、制御処理部２ａは、次に処理Ｓ１５を実行する。

処理Ｓ１５において、制御処理部２ａは、第２部位抽出部２４によって、第２部位、本実施形態では本体部位を抽出する。

より具体的には、第２部位抽出部２４は、処理Ｓ１１で取得した前記所在空間の画像（撮像対象の画像）から、第２部位、本実施形態では、本体部位（本体部位の画像領域）を公知の画像処理技術を用いることによって抽出する。例えば、第２部位抽出部２４は、処理Ｓ１１で取得した前記所在空間の画像（撮像対象の画像）から動体領域を本体部位として抽出する。なお、この抽出した動体領域から頭部の領域を除外した残部の動体領域が前記本体部位とされても良い。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、第２行動判定部２５によって、被監視者Ｏｂにおける所定の行動を検知するための第２行動検知アルゴリズムを用いることによって、処理Ｓ１５で第２部位抽出部２４によって抽出した第２部位に基づいて前記所定の行動を判定する（Ｓ１６）。

より具体的には、本実施形態では、前記第２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本体部位であり、前記所定の行動は、転倒および転落であるので、第２行動判定部２５は、前記第２行動検知アルゴリズムを用いることによって、処理Ｓ１５で抽出した本体部位の形状およびその位置に基づいて転倒の有無および転落の有無それぞれを判定する。上述したように、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上等の横臥姿勢への変化であり、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から床面上等へ落下であり、撮像部１で取得される画像は、前記所在空間の上方から、本実施形態では天井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ある。このため、例えば、図６に示すように、画像上における寝具ＢＴの領域ＡＲ１、画像上における、所定幅で寝具ＢＴの周辺領域（図６に示す例では１つのベッドサイドから所定幅の周辺領域）ＡＲ２および画像上における、前記周辺領域ＡＲ２を除く床の領域ＡＲ３が予め記憶部４ａに記憶され、第２行動判定部２５は、処理Ｓ１５で抽出された前記本体部位の位置およびその形状を求め、処理Ｓ１５で抽出された前記本体部位の位置が床の領域ＡＲ３内であって、その形状が略矩形形状である場合には、転倒有りと判定し、第２行動判定部２５は、処理Ｓ１５で抽出された前記本体部位の位置が周辺領域ＡＲ２内であって、その形状が略矩形形状である場合には、転落有りと判定し、そして、処理Ｓ１５で抽出された前記本体部位の位置が寝具ＢＴの領域ＡＲ１内である場合には、転倒および転落無しと判定する。この判定の際に、第２行動判定部２５は、さらに前記本体部位の形状の向きに基づいても良い。例えば、寝具ＢＴの領域ＡＲ１を除く領域（すなわち、周辺領域ＡＲ２および床の領域ＡＲ３）において、図７Ａに示すように、被監視者Ｏｂが撮像部１の略真下に位置する場合、被監視者Ｏｂが立位姿勢であると、本体部位の形状は、略正方形形状であり、被監視者Ｏｂが転倒して床面上等に横臥姿勢になると、本体部位の形状は、略矩形形状であって、その形状における縦長な向きは、画像の中心位置から放射状に延びる放射線に沿った向きとなる。また例えば、寝具ＢＴの領域ＡＲ１を除く領域（すなわち、周辺領域ＡＲ２および床の領域ＡＲ３）において、図７Ｂに示すように、被監視者Ｏｂが撮像部１の略真下の位置から離れた位置に位置する場合、被監視者Ｏｂが立位姿勢であると、本体部位の形状は、略矩形形状であって、その形状における縦長な向きは、画像の中心位置から放射状に延びる放射線に沿った向きであり、被監視者Ｏｂが転倒して床面上等に横臥姿勢になると、本体部位の形状は、略矩形形状であって、その形状における縦長な向きは、画像の中心位置から放射状に延びる放射線に交差する向きとなる。なお、上述の場合、本体部位における形状の向きは、時間的に比較的急速に変化するので、第２行動判定部２５は、さらに前記形状の向きの時間変化に基づいても良い。また、上述の場合、本体部位における形状も時間的に変化する場合があるので、第２行動判定部２５は、さらに前記形状の時間変化に基づいても良い。また例えば、転落の場合、本体部位が寝具ＢＴの領域ＡＲ１から、寝具ＢＴの領域ＡＲ１を除く領域（すなわち、周辺領域ＡＲ２および床の領域ＡＲ３）へ比較的急速に移動するので、第２行動判定部２５は、さらに前記本体部位の移動速度に基づいても良い。

より詳しくは、本実施形態では、第２行動判定部２５は、被監視者Ｏｂにおける所定の行動の発生の確からしさを表す第２評価値Ｖａ２を第２判定結果として求めている。

前記転倒の有無を判定する場合、上述と同様に、前記第２判定結果が転倒の発生の確からしさとして転倒確実、転倒の可能性有り、転倒の判定できず（転倒不明）および非転倒確実の４段階に分けられている。例えば、第２行動判定部２５は、複数の条件それぞれで転倒の有無を判定し、その各判定結果に応じた得点を求め、その合計点に基づいて前記各段階に対応する転倒の第２評価値Ｖａｒ２を求める。より詳しくは、第２行動判定部２５は、処理Ｓ１５で抽出された前記本体部位の位置およびその形状を求め、この本体部位の位置が床の領域ＡＲ３内であって、その形状が略矩形形状である場合には、転倒有りと判定し、転倒有りの判定の得点として例えば「１」を当て、前記本体部位の位置が寝具ＢＴの領域ＡＲ１内である場合には、転倒無しと判定し、転倒無しの判定の得点として「−１」を当て、前記本体部位の位置またはその形状が上記を除く場合には、転倒不明と判定し、転倒不明の判定の得点として「０」を当てる。また、第２行動判定部２５は、図７を用いて説明したように、前記本体部位の位置、その形状およびその形状の向きに基づいて、転倒の有無を判定し、転倒有りと判定した場合には、転倒有りの判定の得点として例えば「１」を当て、転倒なしと判定した場合には、転倒なしの判定の得点として例えば「０」を当てる。そして、第２行動判定部２５は、これら２個の条件それぞれから得られた得点を合計し、この合計点が「２」である場合には、前記転倒確実と判定し、その合計点で転倒確実を示す第２評価値（第２転倒確実評価値）Ｖａｒ２１（＝２）を求め、前記合計点が「１」である場合には、前記転倒の可能性有りと判定し、その合計点で前記転倒の可能性有りを示す第２評価値（第２転倒可能性評価値）Ｖａｒ２２（＝１）を求め、前記合計点が「０」である場合には、前記転倒不明と判定し、その合計点で前記転倒不明を示す第２評価値（第２転倒不明評価値）Ｖａｒ２３（＝０）を求め、そして、前記合計点が「−１」である場合には、前記非転倒確実と判定し、その合計点で前記非転倒確実を示す第２評価値（第２非転倒確実評価値）Ｖａｒ２４（＝−１）を求める。

同様に、前記転落の有無を判定する場合、前記第２判定結果が転落の発生の確からしさとして転落確実、転落の可能性有り、転落の判定できず（転落不明）および非転落確実の４段階に分けられている。例えば、第２行動判定部２５は、複数の条件それぞれで転落の有無を判定し、その各判定結果に応じた得点を求め、その合計点に基づいて前記各段階に対応する転落の第２評価値Ｖａｃ２を求める。より詳しくは、第２行動判定部２５は、処理Ｓ１５で抽出された前記本体部位の位置およびその形状を求め、この本体部位の位置が周辺領域ＡＲ２内であって、その形状が略矩形形状である場合には、転落有りと判定し、転落倒有りの判定の得点として例えば「１」を当て、前記本体部位の位置が寝具ＢＴの領域ＡＲ１内である場合には、転倒無しと判定し、転倒無しの判定の得点として「−１」を当て、前記本体部位の位置またはその形状が上記を除く場合には、転倒不明と判定し、転倒不明の判定の得点として「０」を当てる。また、第２行動判定部２５は、第２行動判定部２５は、処理Ｓ１５で抽出された前記本体部位の位置、その形状および移動速度を求め、上述したように、略矩形形状の本体部位が寝具ＢＴの領域ＡＲ１から周辺領域ＡＲ２へ所定の閾値より大きな速度で移動したか否かで、転落の有無を判定し、転落有りと判定した場合には、転落有りの判定の得点として例えば「１」を当て、転落なしと判定した場合には、転落なしの判定の得点として例えば「０」を当てる。そして、第２行動判定部２５は、これら２個の条件それぞれから得られた得点を合計し、この合計点が「２」である場合には、前記転落確実と判定し、その合計点で転落確実を示す第２評価値（第２転落確実評価値）Ｖａｃ２１（＝２）を求め、前記合計点が「１」である場合には、前記転落の可能性有りと判定し、その合計点で前記転落の可能性有りを示す第２評価値（第２転落可能性評価値）Ｖａｃ２２（＝１）を求め、前記合計点が「０」である場合には、前記転落不明と判定し、その合計点で前記転落不明を示す第２評価値（第２転落不明評価値）Ｖａｃ２３（＝０）を求め、そして、前記合計点が「−１」である場合には、前記非転落確実と判定し、その合計点で前記非転落確実を示す第２評価値（第２非転落確実評価値）Ｖａｃ２４（＝−１）を求める。

このように第２行動判定部２３は、本体部位の形状およびその位置に基づいて転倒の発生の有無や転落の発生の有無を検知でき、さらに本体部位の形状の向きを考慮して転倒の発生の有無や転落の発生の有無を検知でき、また、さらに本体部位の移動速度を考慮して転倒の発生の有無や転落の発生の有無を検知できる。本実施形態では、このような本体部位の形状等に基づいて転倒の有無および転落の有無を判定するアルゴリズムが前記第２行動検知アルゴリズムとして用いられている。

次に、制御処理部２ａは、最終判定部２６ａ−１によって、第２行動判定部２５の第２判定結果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）が検知されたか否かを判定する（Ｓ１７）。この判定の結果、前記所定の行動が検知された場合（Ｙｅｓ）には、制御処理部２ａは、次に処理Ｓ１８を実行し、一方、前記所定の行動が検知されなかった場合（Ｎｏ）には、制御処理部２ａは、処理を終了する。

より具体的には、最終判定部２６ａ−１は、第２行動判定部２５による第２判定結果と所定の第２閾値Ｔｈ２とを比較し、この結果、第２行動判定部２５による第２判定結果が前記所定の第２閾値Ｔｈ２以上である場合（Ｙｅｓ）に、前記第２判定結果を、被監視者Ｏｂにおける所定の行動を最終的に判定した最終判定結果として、制御処理部２ａは、次に処理Ｓ１８を実行し、一方、第２行動判定部２５による第２判定結果が所定の第２閾値Ｔｈ２未満である場合（Ｎｏ）に、制御処理部２ａは、被監視者Ｏｂにおける所定の行動を検知しなかったとして、処理を終了する。

より詳しくは、本実施形態では、上述したように、第２行動判定部２５は、前記第２判定結果として第２評価値Ｖａ２を求めており、被監視者Ｏｂにおける所定の行動は、転倒および転落であるので、まず、転倒の場合では、最終判定部２６ａ−１は、処理Ｓ１６で第２行動判定部２５によって求められた転倒の第２評価値Ｖａｒ２と２（第２閾値Ｔｈ２の一例）とを比較し、第２行動判定部２５によって求められた転倒の第２評価値Ｖａｒ２が２以上である場合（Ｙｅｓ）には、転倒有りと最終的に判定し、制御処理部２ａは、次に処理Ｓ１８を実行し、一方、処理Ｓ１６で第２行動判定部２５によって求められた転倒の第２評価値Ｖａｒ２が２未満である場合（Ｎｏ）には、制御処理部２ａは、被監視者Ｏｂにおける所定の行動を検知しなかったとして、処理を終了する。同様に、転落の場合では、最終判定部２６ａ−１は、処理Ｓ１６で第２行動判定部２５によって求められた転落の第２評価値Ｖａｃ２と２（第２閾値Ｔｈ２の一例）とを比較し、第２行動判定部２５によって求められた転落の第２評価値Ｖａｃ２が２以上である場合（Ｙｅｓ）には、転落有りと最終的に判定し、制御処理部２ａは、次に処理Ｓ１８を実行し、一方、処理Ｓ１６で第２行動判定部２５によって求められた転落の第２評価値Ｖａｃ２が２未満である場合（Ｎｏ）には、制御処理部２ａは、被監視者Ｏｂにおける所定の行動を検知しなかったとして、処理を終了する。

処理Ｓ１８では、最終判定部２６ａ−１は、転倒有りを判定された場合には、判定結果として転倒有りを通知処理部２７へ出力し、転落有りを判定された場合には、判定結果として転落有りを通知処理部２７へ出力する。これを受けた通知処理部２７は、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。

なお、上述の第１態様の最終判定部２６ａ−１によるセンサ装置ＳＵａの第１態様の動作における処理Ｓ１７において、最終判定部２６ａ−１は、前記第１判定結果および前記第２判定結果を重み付け加算した重み付け加算結果に基づいて前記所定の行動を最終的に判定しても良い。この場合において、第１判定結果の第１重みおよび第２判定結果の第２重みが、例えば複数のサンプルを用いることによって予め適宜な値にそれぞれ設定され、そして、予め記憶部４ａに記憶され、図４に破線で示すように、上述の処理Ｓ１６と処理Ｓ１７との間に、処理Ｓαが実行される。この処理Ｓαでは、最終判定部２６ａ−１は、前記第１判定結果および前記第２判定結果を重み付け加算して重み付け加算結果を求める（重み付け加算結果＝｛（第１重み）×（第１判定結果（第１評価値Ｖａ１））＋（第２重み）×（第２判定結果（第２評価値Ｖａ２））｝／｛（第１重み）＋（第２重み）｝）。そして、最終判定部２６ａ−１は、第２行動判定部２５による第２判定結果に代え、この処理Ｓαで求めた重み付け加算結果を用いて、上述の処理Ｓ１７を実行する。これによれば、第１および第２判定結果の一方が、他方より適切に被監視者Ｏｂにおける所定の行動を判定した結果を示している場合に、第１および第２判定結果に優劣を付けて前記所定の行動を最終的に判定するための重み付け加算結果を求めることができ、前記所定の行動をより精度良く検知できる。

次に、第２態様の最終判定部２６ａ−２によるセンサ装置ＳＵａの第２態様の動作について説明する。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、以下の動作は、各フレームの各画像ごとに実施される。

図５において、制御処理部２ａ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２ａは、処理Ｓ１５と同様に、第２部位抽出部２４によって、第２部位、本実施形態では本体部位を抽出する（Ｓ２２）。

次に、制御処理部２ａは、処理Ｓ１６と同様に、第２行動判定部２５によって、被監視者Ｏｂにおける所定の行動を検知するための第２行動検知アルゴリズムを用いることによって、処理Ｓ２２で第２部位抽出部２４によって抽出した第２部位に基づいて前記所定の行動を判定する（Ｓ２３）。

次に、制御処理部２ａは、処理Ｓ１７と同様に、最終判定部２６ａ−２によって、第２行動判定部２５の第２判定結果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）が検知されたか否かを判定する（Ｓ２４）。この判定の結果、前記所定の行動が検知された場合（Ｙｅｓ）には、制御処理部２ａは、次に処理Ｓ２８を実行し、一方、前記所定の行動が検知されなかった場合（Ｎｏ）には、制御処理部２ａは、次に処理Ｓ２５を実行する。より具体的には、最終判定部２６ａ−２は、第２行動判定部２５による第２判定結果（第２評価値Ｖａｒ２、Ｖａｃ２）と所定の第２閾値Ｔｈ２とを比較し、この結果、第２行動判定部２５による第２判定結果が前記所定の第２閾値Ｔｈ２以上である場合（Ｙｅｓ）に、前記第２判定結果を、被監視者Ｏｂにおける所定の行動を最終的に判定した最終判定結果として、制御処理部２ａは、次に処理Ｓ２８を実行し、一方、第２行動判定部２５による第２判定結果が所定の第２閾値Ｔｈ２未満である場合（Ｎｏ）に、第１行動判定部２３による第１判定結果に基づいて前記所定の行動を最終的に判定するために、制御処理部２ａは、次に処理Ｓ２５を実行する。

処理Ｓ２５において、制御処理部２ａは、処理Ｓ１２と同様に、第１部位抽出部２２によって、第１部位、本実施形態では頭部を抽出する。

次に、制御処理部２ａは、処理Ｓ１３と同様に、第１行動判定部２３によって、被監視者Ｏｂにおける所定の行動を検知するための第１行動検知アルゴリズムを用いることによって、処理Ｓ１５で第１部位抽出部２２によって抽出した第１部位に基づいて前記所定の行動を判定する（Ｓ２６）。

次に、制御処理部２ａは、処理Ｓ１４と同様に、最終判定部２６ａ−１によって、第１行動判定部２３の第１判定結果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）が検知されたか否かを判定する（Ｓ２７）。この判定の結果、前記所定の行動が検知された場合（Ｙｅｓ）には、制御処理部２ａは、次に処理Ｓ２８を実行し、一方、前記所定の行動が検知されなかった場合（Ｎｏ）には、制御処理部２ａは、処理を終了する。

より具体的には、最終判定部２６ａ−２は、第１行動判定部２３による第１判定結果（第１評価値Ｖａｒ１、Ｖａｃ１）と所定の第１閾値Ｔｈ１とを比較し、この結果、第１行動判定部２３による第１判定結果が前記所定の第１閾値Ｔｈ１以上である場合（Ｙｅｓ）に、前記第１判定結果を、被監視者Ｏｂにおける所定の行動を最終的に判定した最終判定結果として、制御処理部２ａは、次に処理Ｓ２８を実行し、一方、第１行動判定部２３による第１判定結果が所定の第１閾値Ｔｈ１未満である場合（Ｎｏ）に、制御処理部２ａは、被監視者Ｏｂにおける所定の行動を検知しなかったとして、処理を終了する。

処理Ｓ２８では、最終判定部２６ａ−１は、処理Ｓ１８と同様に、転倒有りを判定された場合には、判定結果として転倒有りを通知処理部２７へ出力し、転落有りを判定された場合には、判定結果として転落有りを通知処理部２７へ出力する。これを受けた通知処理部２７は、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。

なお、上述の第２態様の最終判定部２６ａ−２によるセンサ装置ＳＵａの第２態様の動作における処理Ｓ２７において、最終判定部２６ａ−２は、前記第１判定結果および前記第２判定結果を重み付け加算した重み付け加算結果に基づいて前記所定の行動を最終的に判定しても良い。この場合において、第１判定結果の第１重みおよび第２判定結果の第２重みが、例えば複数のサンプルを用いることによって予め適宜な値にそれぞれ設定され、そして、予め記憶部４ａに記憶され、図５に破線で示すように、上述の処理Ｓ２６と処理Ｓ２７との間に、処理Ｓβが実行される。この処理Ｓβでは、最終判定部２６ａ−２は、前記第１判定結果および前記第２判定結果を重み付け加算して重み付け加算結果を求める。そして、最終判定部２６ａ−２は、第１行動判定部２３による第１判定結果に代え、この処理Ｓβで求めた重み付け加算結果を用いて、上述の処理Ｓ２７を実行する。これによれば、第１および第２判定結果の一方が、他方より適切に被監視者Ｏｂにおける所定の行動を判定した結果を示している場合に、第１および第２判定結果に優劣を付けて前記所定の行動を最終的に判定するための重み付け加算結果を求めることができ、前記所定の行動をより精度良く検知できる。

以上説明したように、行動検知装置および行動検知方法を実装した一例のセンサ装置ＳＵａならびに被監視者監視装置の一例である被監視者監視システムＭＳａは、画像取得部の一例である撮像部１で取得した画像から、互いに異なる第１および第２部位（本実施形態では頭部および本体部位）をそれぞれ抽出し、これら第１および第２部位それぞれに基づいて互いに異なる第１および第２行動検知アルゴリズムそれぞれを用いることによって、第１および第２判定結果をそれぞれ求め、これら第１および第２判定結果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）を最終的に判定する。上記センサ装置ＳＵａおよび被監視者監視システムＭＳａは、このように前判定した２個の第１および第２判定結果に基づいて被監視者Ｏｂにおける所定の行動を最終的に判定するので、１個の撮像装置によって得られた画像に基づいて被監視者Ｏｂにおける所定の行動をより精度良く検知できる。

上記センサ装置ＳＵａおよび被監視者監視システムＭＳａは、処理Ｓ１４以下の各処理や処理Ｓ２４以下の各処理で示すように、第１判定結果（第１評価値Ｖａ１）および第２判定結果（第２評価値Ｖａ２）のうちの一方が所定の閾値Ｔｈ１、Ｔｈ２未満で、被監視者Ｏｂにおける所定の行動の発生が不確かな場合に、これらのうちの他方の判定結果（他方の評価値Ｖａ）に基づいて前記所定の行動を最終的に判定する。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段階的に判定でき、前記所定の行動をより精度良く検知できる。

上記センサ装置ＳＵａおよび被監視者監視システムＭＳａは、処理Ｓ１４や処理Ｓ２４で示すように、第１判定結果（第１評価値Ｖａ１）および第２判定結果（第２評価値Ｖａ２）のうちの一方が前記所定の閾値Ｔｈ１、Ｔｈ２以上で、被監視者における所定の行動の発生が確かである場合に、これらのうちの他方の判定結果（他方の評価値）に基づいて前記所定の行動を最終的に判定することなく、最終判定結果を得ることができる。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、被監視者における所定の行動をより精度良く検知した最終判定結果をより早く求めることができる。

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、最終判定部２６ａ（２６ａ−１、２６ａ−２）は、前記第１判定結果（第１評価値Ｖａ１）および前記第２判定結果（第２評価値Ｖａ２）のうちの一方が所定の閾値Ｔｈ１、Ｔｈ２以上である場合に、前記第１判定結果および前記第２判定結果のうちの前記一方を、前記所定の行動を最終的に判定した最終判定結果とし、前記第１判定結果および前記第２判定結果のうちの一方が所定の閾値Ｔｈ１、Ｔｈ２未満である場合に、前記第１判定結果および前記第２判定結果のうちの他方に基づいて前記所定の行動を最終的に判定したが、第２実施形態では、後述するように、最終判定部２６ｂは、前記第１判定結果（第１評価値Ｖａ１）と前記第２判定結果（第２評価値Ｖａ２）との両方に基づいて前記所定の行動を最終的に判定するものである。

まず、第２実施形態の構成について説明する。図８は、第２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８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、記憶部４ａと同様であり、さらに、重み付け加算の際に用いられる第１および第２判定結果の第１および第２重みである重み情報を記憶している。この重み情報は、本実施形態では、１個（１組）ではなく、被監視者Ｏｂにおける画像上での複数の位置に対応付けられた複数組の第１および第２重みである。基本では、第１重みと第２重みとは、同値である（第１重み＝第２重み）。そして、例えば、被監視者Ｏｂにおける画像上での位置が周辺領域ＡＲ２である場合には、本体部位の形状による転倒の有無および転落の有無が判定し易いため、この場合では、第２重みが第１重みより大きな値に設定される（第１重み＜第２重み）。また例えば、被監視者Ｏｂにおける画像上での位置が画像の中央領域（画像の中央位置から予め設定された所定の範囲内の領域）である場合には、頭部の大きさによる転倒の有無および転落の有無が判定し易いため、この場合では、第１重みが第２重みより大きな値に設定され（第１重み＞第２重み）、逆に、被監視者Ｏｂにおける画像上での位置が画像の周辺領域（画像の周辺から予め設定された所定の範囲内の領域）である場合には、第１重みが第２重みより小さな値に設定され（第１重み＜第２重み）。このような重み情報を記憶するために、記憶部４ｂは、機能的に、重み情報記憶部４１を備えている。この重み情報記憶部４１は、例えば、被監視者Ｏｂにおける画像上での位置とその位置での第１および第２重みとを対応付けたルックアップテーブルで前記重み情報を記憶する。

制御処理部２ｂは、制御処理部２ａと同様に、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における所定の行動を検知して通知するための回路であり、本実施形態では、制御部２１、第１部位抽出部２２、第１行動判定部２３、第２部位抽出部２４、第２行動判定部２５、最終判定部２６ｂ、通知処理部２７、ストリーミング処理部２８および位置演算部２９を機能的に備える。これら第２実施形態の制御処理部２ｂにおける制御部２１、第１部位抽出部２２、第１行動判定部２３、第２部位抽出部２４、第２行動判定部２５、通知処理部２７およびストリーミング処理部２８は、それぞれ、第１実施形態の制御処理部２ｂにおける制御部２１、第１部位抽出部２２、第１行動判定部２３、第２部位抽出部２４、第２行動判定部２５、通知処理部２７およびストリーミング処理部２８と同様であるので、その説明を省略する。

位置演算部２９は、第１部位抽出部２２で抽出した第１部位および第２部位抽出部２４で抽出した第２部位の少なくとも一方に基づいて被監視者Ｏｂにおける前記画像上での位置を求める。例えば、本実施形態では、位置演算部２９は、第１部位抽出部２２で抽出した第１部位、ここでは、頭部に基づいて被監視者Ｏｂにおける前記画像上での位置を求める。なお、例えば、位置演算部２９は、第１部位抽出部２２で抽出した第１部位および第２部位抽出部２４で抽出した第２部位に基づいて被監視者Ｏｂにおける前記画像上での位置を求めて良く、また例えば、位置演算部２９は、第２部位抽出部２４で抽出した第２部位、ここでは、本体部位に基づいて被監視者Ｏｂにおける前記画像上での位置を求めて良い。

最終判定部２６ｂは、最終判定部２６ａと同様に、第１行動判定部２３の第１判定結果および第２行動判定部２５の第２判定結果に基づいて被監視者Ｏｂにおける所定の行動を最終的に判定するものであり、本実施形態では、前記第１判定結果と前記第２判定結果との両方に基づいて前記所定の行動を最終的に判定するものである。より具体的には、最終判定部２６ｂは、前記第１判定結果（第１評価値Ｖａ１）および前記第２判定結果（第２評価値Ｖａ２）を重み付け加算し、この重み付け加算した重み付け加算結果に基づいて被監視者Ｏｂにおける所定の行動を最終的に判定する。より詳しくは、最終判定部２６ｂは、記憶部４ｂの重み情報記憶部４１に記憶された複数の第１重みおよび第２重みの中から、位置演算部２９で求めた被監視者Ｏｂにおける画像上での位置に対応した前記第１重みおよび前記第２重みを選択し、この選択した前記第１重みおよび前記第２重みを用いて前記第１判定結果（第１評価値Ｖａ１）および前記第２判定結果（第２評価値Ｖａ２）を重み付け加算することで、前記重み付け加算結果を求め、この求めた重み付け加算結果に基づいて被監視者Ｏｂにおける所定の行動を最終的に判定する。

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。図９は、第２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ＳＵｂ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、以下の動作は、各フレームの各画像ごとに実施される。

図９において、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（Ｓ３１）。

次に、制御処理部２ｂは、処理Ｓ１２と同様に、第１部位抽出部２２によって、第１部位、本実施形態では頭部を抽出する（Ｓ３２）。

次に、制御処理部２ｂは、処理Ｓ１３と同様に、第１行動判定部２３によって、被監視者Ｏｂにおける所定の行動を検知するための第１行動検知アルゴリズムを用いることによって、処理Ｓ３２で第１部位抽出部２２によって抽出した第１部位に基づいて前記所定の行動を判定する（Ｓ３３）。

次に、制御処理部２ｂは、処理Ｓ１５と同様に、第２部位抽出部２４によって、第２部位、本実施形態では本体部位を抽出する（Ｓ３４）。

次に、制御処理部２ｂは、処理Ｓ１６と同様に、第２行動判定部２５によって、被監視者Ｏｂにおける所定の行動を検知するための第２行動検知アルゴリズムを用いることによって、処理Ｓ３４で第２部位抽出部２４によって抽出した第２部位に基づいて前記所定の行動を判定する（Ｓ３５）。

次に、制御処理部２ｂは、位置演算部２９によって、処理Ｓ３２で第１部位抽出部２２によって抽出した第１部位に基づいて被監視者Ｏｂにおける前記画像上での位置を求め、最終判定部２６ｂによって、記憶部４ｂの重み情報記憶部４１に記憶された複数の第１重みおよび第２重みの中から、位置演算部２９で求めた被監視者Ｏｂにおける画像上での位置に対応した前記第１重みおよび前記第２重みを選択し、この選択した前記第１重みおよび前記第２重みを用いて前記第１判定結果（第１評価値Ｖａ１）および前記第２判定結果（第２評価値Ｖａ２）を重み付け加算することで、前記重み付け加算結果を求める（Ｓ３６）。

次に、制御処理部２ｂは、位置演算部２９によって、この求めた重み付け加算結果に基づいて被監視者Ｏｂにおける所定の行動が検知されたか否かを判定する（Ｓ３７）。この判定の結果、前記所定の行動が検知された場合（Ｙｅｓ）には、この検知した前記所定の行動を最終的な判定結果として、制御処理部２ｂは、次に処理Ｓ３８を実行し、一方、前記所定の行動が検知されなかった場合（Ｎｏ）には、被監視者Ｏｂにおける所定の行動を検知しなかったとして、制御処理部２ｂは、処理を終了する。より具体的には、最終判定部２６ｂは、前記重み付け加算結果と所定の第３閾値Ｔｈ３とを比較し、この結果、前記重み付け加算結果が前記所定の第３閾値Ｔｈ３以上である場合（Ｙｅｓ）に、この検知した前記所定の行動を最終的な判定結果として、制御処理部２ｂは、次に処理Ｓ３８を実行し、一方、前記重み付け加算結果が前記所定の第３閾値Ｔｈ３未満である場合（Ｎｏ）に、被監視者Ｏｂにおける所定の行動を検知しなかったとして、処理を終了する。前記所定の第３閾値は、例えば複数のサンプルを用いることによって適宜な値（例えば２等）に設定される。

処理Ｓ３８では、最終判定部２６ｂは、処理Ｓ１８と同様に、転倒有りを判定された場合には、判定結果として転倒有りを通知処理部２７へ出力し、転落有りを判定された場合には、判定結果として転落有りを通知処理部２７へ出力する。これを受けた通知処理部２７は、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。

以上説明したように、行動検知装置および行動検知方法を実装した一例のセンサ装置ＳＵａならびに被監視者監視装置の一例である被監視者監視システムＭＳａは、処理Ｓ３３および処理Ｓ３５で前判定した２個の第１および第２判定結果（第１および第２評価値Ｖａ１、Ｖａ２）に基づいて被監視者Ｏｂにおける所定の行動を最終的に判定するので、１個の撮像装置によって得られた画像に基づいて被監視者Ｏｂにおける所定の行動をより精度良く検知できる。

上記センサ装置ＳＵａおよび被監視者監視システムＭＳａは、第１判定結果（第１評価値Ｖａ１）および第２判定結果（第２評価値Ｖａ２）の両方を同時に（一度に）用いて被監視者における所定の行動を最終的に判定でき、前記所定の行動をより精度良く検知できる。

上記センサ装置ＳＵａおよび被監視者監視システムＭＳａは、第１および第２判定結果の一方が、他方より適切に被監視者における所定の行動を判定した結果を示している場合に、第１および第２判定結果に優劣を付けて前記所定の行動を最終的に判定するための重み付け加算結果を求めることができ、前記所定の行動をより精度良く検知できる。

上記センサ装置ＳＵａおよび被監視者監視システムＭＳａは、被監視者の位置に応じて第１および第２判定結果の一方が他方より適切に前記所定の行動を判定した結果を示している場合に、被監視者の位置に応じて第１および第２判定結果に優劣を付けて被監視者における所定の行動を最終的に判定するための重み付け加算結果を求めることができ、前記所定の行動をより精度良く検知できる。

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。

Ｏｂ 被監視者
ＭＳａ、ＭＳｂ 被監視者監視システム
ＳＵａ、ＳＵｂ センサ装置
１ 撮像部
２ａ、２ｂ 制御処理部
３ 通信インターフェース部
４ａ、４ｂ 記憶部
２１ 制御部
２２ 第１部位抽出部
２３ 第１行動判定部
２４ 第２部位抽出部
２５ 第２行動判定部
２６ａ、２６ａ−１、２６ａ−２、２６ｂ 最終判定部
２７ ストリーミング処理部
２８ 位置演算部
４１ 重み情報記憶部

Claims (14)

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、人体における所定の第１部位を抽出する第１部位抽出部と、
   被監視者における所定の行動を検知するための第１行動検知アルゴリズムを用いることによって、前記第１部位抽出部で抽出した第１部位に基づいて前記所定の行動を判定する第１行動判定部と、
   前記画像取得部で取得した前記撮像対象の前記画像から、人体における前記第１部位と異なる所定の第２部位を抽出する第２部位抽出部と、
   前記第１行動検知アルゴリズムと異なる、前記被監視者における前記所定の行動を検知するための所定の第２行動検知アルゴリズムを用いることによって、前記第２部位抽出部で抽出した第２部位に基づいて前記所定の行動を判定する第２行動判定部と、
   前記第１行動判定部の第１判定結果および前記第２行動判定部の第２判定結果のうちの少なくとも一方に基づいて前記所定の行動を最終的に判定する最終判定部とを備え、
   前記撮像対象の画像は、前記撮像対象を鉛直下方に見下ろした画像であり、
   前記第１部位は、頭部であり、
   前記第２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本体部位であり、
   前記所定の行動は、転倒および転落であり、
   前記第１行動判定部は、前記頭部の大きさに基づいて前記所定の行動を判定する、
   行動検知装置。
2. 前記第１行動判定部は、前記所定の行動の発生の確からしさを表す第１評価値を前記第１判定結果として求め、
   前記第２行動判定部は、前記所定の行動の発生の確からしさを表す第２評価値を前記第２判定結果として求め、
   前記最終判定部は、前記第１判定結果および前記第２判定結果のうちの一方が所定の閾値未満である場合に、前記第１判定結果および前記第２判定結果のうちの他方に基づいて前記所定の行動を最終的に判定する、
   請求項１に記載の行動検知装置。
3. 前記最終判定部は、前記第１判定結果および前記第２判定結果のうちの一方が所定の閾値未満である場合に、前記第１判定結果および前記第２判定結果を重み付け加算し、前記重み付け加算した重み付け加算結果に基づいて前記所定の行動を最終的に判定する、
   請求項２に記載の行動検知装置。
4. 前記第１行動判定部は、前記所定の行動の発生の確からしさを表す第１評価値を前記第１判定結果として求め、
   前記第２行動判定部は、前記所定の行動の発生の確からしさを表す第２評価値を前記第２判定結果として求め、
   前記最終判定部は、前記第１判定結果および前記第２判定結果のうちの一方が所定の閾値以上である場合に、前記第１判定結果および前記第２判定結果のうちの前記一方を、前記所定の行動を最終的に判定した最終判定結果とする、
   請求項１に記載の行動検知装置。
5. 前記最終判定部は、前記第１行動判定部の第１判定結果と前記第２行動判定部の第２判定結果との両方に基づいて前記所定の行動を最終的に判定する、
   請求項１に記載の行動検知装置。
6. 前記第１行動判定部は、前記所定の行動の発生の確からしさを表す第１評価値を前記第１判定結果として求め、
   前記第２行動判定部は、前記所定の行動の発生の確からしさを表す第２評価値を前記第２判定結果として求め、
   前記最終判定部は、前記第１判定結果および前記第２判定結果を重み付け加算し、前記重み付け加算した重み付け加算結果に基づいて前記所定の行動を最終的に判定する、
   請求項５に記載の行動検知装置。
7. 前記被監視者における画像上での複数の位置に対応付けて、前記第１判定結果および前記第２判定結果それぞれに対する複数の第１重みおよび第２重みを記憶する記憶部と、
   前記第１部位抽出部で抽出した第１部位および前記第２部位抽出部で抽出した第２部位の少なくとも一方に基づいて前記被監視者における前記画像上での位置を求める位置演算部とをさらに備え、
   前記最終判定部は、前記記憶部に記憶された複数の第１重みおよび第２重みの中から、前記位置演算部で求めた前記被監視者における前記画像上での位置に対応した前記第１重みおよび前記第２重みを選択し、前記選択した前記第１重みおよび前記第２重みを用いて前記重み付け加算結果を求める、
   請求項６に記載の行動検知装置。
8. 前記第１行動判定部は、前記所定の行動を判定する際に、さらに前記頭部の位置に基づく、
   請求項１ないし請求項７のいずれか１項に記載の行動検知装置。
9. 前記本体部位は、前記頭部を含む、
   請求項１ないし請求項８のいずれか１項に記載の行動検知装置。
10. 前記第２行動判定部は、前記本体部位の形状および前記本体部位の位置に基づいて前記所定の行動を判定する、
    請求項１ないし請求項９のいずれか１項に記載の行動検知装置。
11. 前記第２行動判定部は、前記所定の行動を判定する際に、さらに前記本体部位の形状の向きに基づく、
    請求項１０に記載の行動検知装置。
12. 前記第２行動判定部は、前記所定の行動を判定する際に、さらに前記本体部位の移動速度に基づく、
    請求項１０または請求項１１に記載の行動検知装置。
13. 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、人体における所定の第１部位を抽出する第１部位抽出工程と、
    被監視者における所定の行動を検知するための第１行動検知アルゴリズムを用いることによって、前記第１部位抽出工程で抽出した第１部位に基づいて前記所定の行動を判定する第１行動判定工程と、
    前記画像取得工程で取得した前記撮像対象の前記画像から、人体における前記第１部位と異なる所定の第２部位を抽出する第２部位抽出工程と、
    前記第１行動検知アルゴリズムと異なる、前記被監視者における前記所定の行動を検知するための所定の第２行動検知アルゴリズムを用いることによって、前記第２部位抽出工程で抽出した第２部位に基づいて前記所定の行動を判定する第２行動判定工程と、
    前記第１行動判定工程の第１判定結果および前記第２行動判定工程の第２判定結果に基づいて前記所定の行動を最終的に判定する最終判定工程とを備え、
    前記撮像対象の画像は、前記撮像対象を鉛直下方に見下ろした画像であり、
    前記第１部位は、頭部であり、
    前記第２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本体部位であり、
    前記所定の行動は、転倒および転落であり、
    前記第１行動判定部は、前記頭部の大きさに基づいて前記所定の行動を判定する、
    行動検知方法。
14. 監視対象である被監視者における１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、請求項１ないし請求項１２のいずれか１項に記載の行動検知装置を含む、
    被監視者監視装置。

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