JP6519181B2 - Method for monitoring trend of change in disorder degree, program for monitoring trend in change in disorder degree and device for monitoring trend in change in disorder degree - Google Patents

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Description

本発明は、乱雑度の変化の傾向監視方法、乱雑度の変化の傾向監視プログラムおよび乱雑度の変化の傾向監視装置に関する。   The present invention relates to a method of monitoring the tendency of change in disorder degree, a program for monitoring the tendency of change in disorder degree, and a device for monitoring the tendency of change in disorder degree.

近年、高齢者向けの介護付き入居施設の需要が増加している。介護付き入居施設には、日常生活動作のレベルが様々な高齢者が受け入れられている。この様な高齢者や子供等の室内にいる対象を遠隔地から監視するために、テレビジョン受像機の上に画角の広いカメラを設置することが提案されている。また、高齢者宅に設置されたセンサの情報や、高齢者により入力された日記の情報に基づいて、高齢者を見守るシステムが提案されている。   In recent years, there has been an increase in demand for nursing care facilities for elderly people. Elderly people with various levels of daily living behavior are accepted in the care facility. It has been proposed to install a camera with a wide angle of view on a television receiver in order to monitor such an elderly person, a child, etc. in a room from a remote place. In addition, there has been proposed a system for watching an elderly person based on information of a sensor installed in an elderly person's home and information of a diary inputted by the elderly person.

特開2003−044960号公報Japanese Patent Application Publication No. 2003-044960 特開2005−115413号公報JP, 2005-115413, A

しかしながら、介護付き入居施設の職員は、少数の職員で多数の高齢者に対応するため、カメラやセンサを用いて監視したとしても、入居する高齢者それぞれの日常生活動作のレベルを継続して観察することは困難である。このため、高齢者の日常生活動作の能力の変化を把握することは困難である。   However, the staff at the nursing care facility will continue to observe daily living activities of the elderly who are moving in, even if monitoring using a camera or sensor, in order to cope with a large number of elderly people with a small number of staff members. It is difficult to do. For this reason, it is difficult to grasp changes in the ability of daily living activities of the elderly.

一つの側面では、本発明は、入居者の生活能力の衰えを検知できる乱雑度の変化の傾向監視方法、乱雑度の変化の傾向監視プログラムおよび乱雑度の変化の傾向監視装置を提供することにある。   In one aspect, the present invention provides a method of monitoring the tendency of change in disorder degree, a program for monitoring the tendency of change in disorder degree, and a trend monitor of the change in degree of disorder that can detect a decline in living ability of a resident. is there.

一つの態様では、乱雑度の変化の傾向監視方法は、時間の経過に応じて順次取得された所定の領域の撮像画像を解析して、前記所定の領域の乱雑度を算出する処理をコンピュータが実行する。また、乱雑度の変化の傾向監視方法は、算出した前記乱雑度の時間的な変化の傾向が、より高い乱雑度となる傾向への変化を示すことが検出された場合、または、乱雑度が高まるスピードが速くなる傾向への変化を示すことが検出された場合に、所定の通知を行う処理をコンピュータが実行する。   In one aspect, the computer monitors the process of calculating the degree of randomness of the predetermined area by analyzing the tendency of the change in the degree of randomness by analyzing the captured image of the predetermined area sequentially acquired as time passes. Run. Also, the method of monitoring the tendency of the change in the degree of randomness is such that if it is detected that the tendency of the temporal change in the degree of randomness thus calculated shows a change to a tendency towards higher degree of randomness, or The computer executes processing for giving a predetermined notification when it is detected that the increasing speed indicates a change to a tendency to become faster.

入居者の生活能力の衰えを検知できる。   We can detect the decline in the living ability of the tenants.

図1は、実施例の監視システムの構成の一例を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing an example of the configuration of a monitoring system according to the embodiment. 図2は、入居者データベースの一例を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing an example of a resident database. 図3は、カメラ設置テーブルの一例を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing an example of the camera installation table. 図4は、センシング情報データベースの一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing an example of a sensing information database. 図5は、特性判定テーブルの一例を示す図である。FIG. 5 is a diagram showing an example of the characteristic determination table. 図6は、メッセージデータベースの一例を示す図である。FIG. 6 is a diagram showing an example of the message database. 図7は、特性Aの入居者の居室内の状態の一例を示す図である。FIG. 7 is a diagram showing an example of the state of the room of the resident of characteristic A. As shown in FIG. 図8は、特性Bの入居者の居室内の状態の一例を示す図である。FIG. 8 is a diagram showing an example of the state of the room of the resident of characteristic B. As shown in FIG. 図9は、特性Cの入居者の居室内の状態の一例を示す図である。FIG. 9 is a view showing an example of the state of the room of the resident of characteristic C. As shown in FIG. 図10は、通知画面の一例を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing an example of the notification screen. 図11は、通知画面の他の一例を示す図である。FIG. 11 is a diagram showing another example of the notification screen. 図12は、記録処理の一例を示すフローチャートである。FIG. 12 is a flowchart showing an example of the recording process. 図13は、特性判定処理の一例を示すフローチャートである。FIG. 13 is a flowchart illustrating an example of the characteristic determination process. 図14は、特性判定サブルーチンの一例を示すフローチャートである。FIG. 14 is a flowchart showing an example of the characteristic determination subroutine. 図15は、通知処理の一例を示すフローチャートである。FIG. 15 is a flowchart illustrating an example of the notification process. 図16は、通知処理の他の一例を示すフローチャートである。FIG. 16 is a flowchart showing another example of the notification process. 図17は、通知処理の他の一例を示すフローチャートである。FIG. 17 is a flowchart illustrating another example of the notification process. 図18は、高さを乱雑度の指標とする場合の乱雑度の算出の一例を示す図である。FIG. 18 is a diagram showing an example of calculation of the degree of randomness when the height is used as the index of degree of randomness. 図19は、監視プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。FIG. 19 is a diagram illustrating an example of a computer that executes a monitoring program.

以下、図面に基づいて、本願の開示する乱雑度の変化の傾向監視方法、乱雑度の変化の傾向監視プログラムおよび乱雑度の変化の傾向監視装置の実施例を詳細に説明する。なお、本実施例により、開示技術が限定されるものではない。また、以下の実施例は、矛盾しない範囲で適宜組みあわせてもよい。   Hereinafter, with reference to the drawings, an embodiment of a method of monitoring a tendency of change in randomness, a program of monitoring a tendency of change in randomness and a method of monitoring a tendency of change in randomness will be described in detail. The disclosed technology is not limited by the present embodiment. In addition, the following embodiments may be combined as appropriate as long as no contradiction arises.

図1は、実施例の監視システムの構成の一例を示すブロック図である。図1に示す監視システム1は、例えば、入居施設10の一例である高齢者向けの介護付き入居施設において、入居者による居室の散らかりの片付けの状態を監視するための情報を提供する。図1に示す監視システム1は、カメラ11a〜11eと、管理者端末50と、サーバ装置100とを有する。カメラ11a〜11eは、入居施設10の区画10aの各所に設置される。なお、以下の説明では、カメラ11a〜11eを区別しない場合には、単にカメラ11と称する。   FIG. 1 is a block diagram showing an example of the configuration of a monitoring system according to the embodiment. The monitoring system 1 shown in FIG. 1 provides, for example, information for monitoring the state of cluttering of the living room by the tenants in a tenant-equipped tenant facility for elderly people, which is an example of the tenant facility 10. The monitoring system 1 illustrated in FIG. 1 includes cameras 11 a to 11 e, an administrator terminal 50, and a server device 100. The cameras 11 a to 11 e are installed in each of the sections 10 a of the entering facility 10. In the following description, when the cameras 11a to 11e are not distinguished from one another, they are simply referred to as the camera 11.

入居施設10は、区画10aと類似する間取りの複数の区画を有し、各区画には、区画10aと同様に複数のカメラ11が各所に設置される。なお、以下の説明では、複数の区画のうち、区画10aを例として説明するが、区画の数は限定されず、監視システム1は、任意の数の区画に設置されたカメラ11を有してもよい。また、図1には、システムが1つの管理者端末50を有する場合を示したが、管理者端末50の数は限定されず、監視システム1は、任意の数の管理者端末50を有してもよい。   The moving-in facility 10 has a plurality of sections of a room layout similar to the sections 10a, and in each section, a plurality of cameras 11 are installed at each place as in the section 10a. In addition, although the following description demonstrates as an example the division 10a among several divisions, the number of divisions is not limited, The monitoring system 1 has the camera 11 installed in arbitrary numbers of divisions It is also good. Although FIG. 1 shows the case where the system has one administrator terminal 50, the number of administrator terminals 50 is not limited, and the monitoring system 1 has an arbitrary number of administrator terminals 50. May be

カメラ11、管理者端末50およびサーバ装置100の間は、ネットワークNを介して相互に通信可能に接続される。かかるネットワークNには、有線または無線を問わず、インターネット(Internet)を始め、LAN(Local Area Network)やVPN(Virtual Private Network)などの任意の種類の通信網を採用できる。   The camera 11, the administrator terminal 50, and the server apparatus 100 are communicably connected to each other via the network N. As the network N, any type of communication network such as the Internet, LAN (Local Area Network) or VPN (Virtual Private Network) can be adopted regardless of wired or wireless.

監視システム1は、高齢者が入居する区画10aの各居室に設置されたカメラ11で、時間の経過に応じて順次取得された居室の撮像画像を解析して、居室の乱雑度を算出する。監視システム1は、算出した乱雑度の時間的な変化の傾向が、より高い乱雑度となる傾向、または、乱雑度が高まるスピードが速くなる傾向への変化を示すことが検出された場合に、片付けが出来なくなってきている旨を管理者に通知する。これにより、監視システム1は、入居者の日常生活動作の変化を監視するので、入居者の生活能力の衰えを検知できる。また、監視システム1は、算出した乱雑度の時間的な変化の傾向が、より低い乱雑度となる傾向、または、乱雑度が高まるスピードが遅くなる傾向への変化を示すことが検出された場合に、片付けを始めた旨を管理者に通知する。これにより、監視システム1は、入居者の日常生活動作の変化を監視するので、入居者の自立傾向への努力を検知できる。   The monitoring system 1 calculates the degree of randomness of the living room by analyzing the captured images of the living room sequentially acquired according to the passage of time with the camera 11 installed in each living room of the section 10a in which the elderly people move. If it is detected that the tendency of the temporal change in the calculated degree of randomness tends to be a higher degree of randomness or a tendency to increase the speed of the degree of randomness, the monitoring system 1 may Notify the administrator that clearing up has become impossible. As a result, since the monitoring system 1 monitors the change in the daily living movement of the resident, it is possible to detect the decline in the living ability of the resident. Also, when it is detected that the monitoring system 1 tends to change the calculated degree of randomness in time to a lower degree of randomness or a tendency in which the speed of increasing randomness becomes slower. Inform the administrator that cleaning has begun. As a result, the monitoring system 1 monitors the change in the daily living behavior of the tenant, so that it is possible to detect the tenant's effort for independence.

カメラ11は、例えば、通信機能を有するネットワークカメラであり、ネットワークNに接続されることで、サーバ装置100に撮像した画像を送信する。すなわち、カメラ11は、撮像センサであり、特定の領域の状態を検出するセンサである。カメラ11は、例えば、撮像素子としてCMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)イメージセンサまたはCCD(Charge Coupled Device)イメージセンサ等を用いて、画像を撮像する。カメラ11は、撮像素子が受光した光を光電変換しA/D(Analog/Digital)変換を行って画像を生成する。カメラ11は、生成した画像を、ネットワークNを介してサーバ装置100に送信する。なお、カメラ11は、サーバ装置100から撮影方向等の指示を受信して、撮影方向を変化させるようにしてもよい。また、カメラ11は、例えば、区画10aの各居室の天井の中央または隅等に設置される。   The camera 11 is, for example, a network camera having a communication function, and transmits the captured image to the server device 100 by being connected to the network N. That is, the camera 11 is an imaging sensor and is a sensor that detects the state of a specific area. The camera 11 captures an image using, for example, a complementary metal oxide semiconductor (CMOS) image sensor or a charge coupled device (CCD) image sensor as an imaging element. The camera 11 photoelectrically converts light received by the imaging device and performs A / D (Analog / Digital) conversion to generate an image. The camera 11 transmits the generated image to the server device 100 via the network N. The camera 11 may receive an instruction such as a shooting direction from the server device 100 to change the shooting direction. Also, the camera 11 is installed, for example, at the center or corner of the ceiling of each living room of the section 10a.

管理者端末50は、例えば、入居施設10の管理者が用いるコンピュータである。管理者端末50は、サーバ装置100から受信した入居施設10内の各区画の入居者の片付けに関する情報等を表示させて、管理者に提示する。かかる管理者端末50の一例としては、可搬型のパーソナルコンピュータを採用できる。管理者端末50には、上記のパーソナルコンピュータなどの可搬型の端末のみならず、据置型のパーソナルコンピュータを管理者端末50として採用することもできる。また、管理者端末50は、可搬型の端末としては、上記のパーソナルコンピュータの他にも、例えば、タブレット端末、スマートフォン、携帯電話機やPHS(Personal Handyphone System)などの移動体通信端末等を採用することもできる。   The manager terminal 50 is, for example, a computer used by a manager of the tenant facility 10. The administrator terminal 50 displays information and the like regarding the tidying up of the tenants of each section in the entering facility 10 received from the server device 100 and presents the information to the administrator. As an example of the manager terminal 50, a portable personal computer can be employed. Not only a portable terminal such as the personal computer described above but also a stationary personal computer may be adopted as the administrator terminal 50 for the administrator terminal 50. In addition to the above personal computer, the administrator terminal 50 employs, for example, a tablet terminal, a smart phone, a mobile communication terminal such as a mobile phone or PHS (Personal Handyphone System), as a portable terminal. It can also be done.

次に、サーバ装置100の構成について説明する。図1に示すように、サーバ装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを有する。なお、サーバ装置100は、図1に示す機能部以外にも既知のコンピュータが有する各種の機能部、例えば各種の入力デバイスや音声出力デバイスなどの機能部を有することとしてもかまわない。   Next, the configuration of the server device 100 will be described. As shown in FIG. 1, the server apparatus 100 includes a communication unit 110, a storage unit 120, and a control unit 130. In addition to the functional units shown in FIG. 1, the server apparatus 100 may have various functional units of a known computer, for example, functional units such as various input devices and voice output devices.

通信部110は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。通信部110は、ネットワークNを介してカメラ11および管理者端末50と有線または無線で接続され、カメラ11および管理者端末50との間で情報の通信を司る通信インタフェースである。通信部110は、カメラ11から画像を受信し、管理者端末50から制御情報を受信する。通信部110は、受信した画像または制御情報を制御部130に出力する。また、通信部110は、制御部130から入力された通知画面等を管理者端末50に送信する。   The communication unit 110 is realized by, for example, a network interface card (NIC). The communication unit 110 is connected to the camera 11 and the administrator terminal 50 by wire or wireless via the network N, and is a communication interface that manages communication of information between the camera 11 and the administrator terminal 50. The communication unit 110 receives an image from the camera 11 and receives control information from the administrator terminal 50. The communication unit 110 outputs the received image or control information to the control unit 130. The communication unit 110 also transmits a notification screen or the like input from the control unit 130 to the administrator terminal 50.

記憶部120は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)等の半導体メモリ素子、ハードディスクや光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部120は、入居者データベース121と、カメラ設置テーブル122と、センシング情報データベース123と、特性判定テーブル124と、メッセージデータベース125とを有する。なお、以下の説明では、データベースをDBと省略して示す。また、記憶部120は、制御部130での処理に用いる情報を記憶する。   The storage unit 120 is realized by, for example, a semiconductor memory device such as a random access memory (RAM) or a flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk. The storage unit 120 includes a resident database 121, a camera installation table 122, a sensing information database 123, a characteristic determination table 124, and a message database 125. In the following description, a database is abbreviated as DB. Further, the storage unit 120 stores information used for processing in the control unit 130.

入居者DB121は、各区画に入居する入居者を、管理者、特性等と対応付けて記憶する。図2は、入居者データベースの一例を示す図である。図2に示すように、入居者DB121は、「部屋ID」、「入居者名」、「管理者名」、「管理者連絡先」、「標準エッジライン数」、「特性」、「特性判定日」、「入居年月日」といった項目を有する。入居者DB121の管理者名、管理者連絡先といった項目は、予め管理者端末50等を用いて登録される。   The tenant DB 121 stores tenants who move in each section in association with a manager, characteristics, and the like. FIG. 2 is a diagram showing an example of a resident database. As shown in FIG. 2, the resident DB 121 determines “room ID”, “resident name”, “administrator name”, “administrator contact address”, “standard number of edge lines”, “characteristic”, “characteristic judgment It has items such as "day" and "date of entry". Items such as the administrator name and the administrator contact address of the resident DB 121 are registered in advance using the administrator terminal 50 and the like.

「部屋ID」は、入居施設10の各区画を識別する。「入居者名」は、入居施設10の各区画に入居する入居者を示す。なお、入居者は、所定の領域の居住者である。ここで、所定の領域は、例えば、入居施設10の各区画でもよいし、各区画の各居室でもよい。「管理者名」は、入居施設を管理する管理者、例えば、ケアマネージャを示す。「管理者連絡先」は、管理者の連絡先として、例えば、メールアドレス等を示す。「標準エッジライン数」は、基準乱雑度を示し、各区画の居室内が整理されている状態の乱雑度である。エッジラインは、例えば、居室内を撮像した画像に対してエッジフィルタを適用して輝度勾配を検出し、輝度勾配に基づいて直線成分を算出し、直線成分に基づいて算出されたラインである。例えば、本であれば、各辺が直線成分を有するので、エッジラインを4本算出できる。なお、標準エッジライン数は、各区画の居室の標準エッジライン数の合計値でもよいし、代表的な居室、例えばリビングの標準エッジライン数でもよい。以下の説明では、乱雑度の一例としてエッジライン数を用いた場合であって、リビングの標準エッジライン数を用いる場合について説明する。   The “room ID” identifies each section of the moving-in facility 10. “Resident name” indicates a resident who moves in each section of the moving-in facility 10. A resident is a resident of a predetermined area. Here, the predetermined area may be, for example, each section of the entering facility 10 or each living room of each section. The “manager name” indicates a manager who manages the facility, for example, a care manager. The “administrator contact address” indicates, for example, an e-mail address or the like as the contact address of the administrator. The “standard number of edge lines” indicates the reference randomness, which is the randomness in a state in which the rooms in each section are organized. The edge line is, for example, a line calculated by applying an edge filter to an image obtained by capturing an image of a living room to detect a luminance gradient, calculating a linear component based on the luminance gradient, and calculating the linear component. For example, in the case of a book, since each side has a linear component, four edge lines can be calculated. The standard number of edge lines may be the sum of the standard number of edge lines of the rooms in each section, or may be the standard number of typical edge lines of a living room, for example, a living room. In the following description, the case where the number of edge lines is used as an example of the randomness and the case where the standard number of living edge lines is used will be described.

「特性」は、各区画に入居する入居者の片付けに対する特性を示す。特性は、例えば、異なる片付けの特性を示す特性A、BおよびCの3つに分類することができる。「特性判定日」は、特性を判定した日を示す。「入居年月日」は、入居者の入居年月日を示す。   "Characteristics" indicates the characteristics for cleaning up of the tenants in each section. The characteristics can be classified into, for example, three of characteristics A, B and C, which show different disposition characteristics. “Characteristic determination date” indicates a date on which the characteristic has been determined. "Occupancy Date" indicates the occupancy date of the resident.

カメラ設置テーブル122は、入居施設10の区画ごとに、設置されるカメラ11の設置数と、各カメラ11のID、設置場所および標準エッジライン数とを対応付けて記憶する。図3は、カメラ設置テーブルの一例を示す図である。図3に示すように、カメラ設置テーブル122は、「部屋ID」、「カメラ設置数」、カメラ11ごとの「カメラID」、「設置場所」および「標準エッジライン数」といった項目を有する。   The camera installation table 122 associates and stores the number of installed cameras 11, the ID of each camera 11, the installation location, and the number of standard edge lines for each section of the entering facility 10. FIG. 3 is a diagram showing an example of the camera installation table. As shown in FIG. 3, the camera installation table 122 has items such as “room ID”, “camera installation number”, “camera ID” for each camera 11, “installation location” and “standard edge line number”.

「部屋ID」は、入居施設10の各区画を識別する。「カメラ設置数」は、部屋IDで識別される各区画に設置されるカメラ11の数を示す。「カメラID」は、区画ごとの各居室に設置されるカメラ11を識別する。「設置場所」は、各カメラ11が設置される区画内の居室等を示す。「標準エッジライン数」は、基準乱雑度を示し、居室内が整理されている状態の乱雑度である。標準エッジライン数は、入居者ごとに異なるので、例えば、毎朝の乱雑度を取得して、平均値を求めるようにしてもよい。   The “room ID” identifies each section of the moving-in facility 10. The “number of installed cameras” indicates the number of cameras 11 installed in each section identified by the room ID. The “camera ID” identifies the camera 11 installed in each room in each section. “Installation location” indicates a room in a section where each camera 11 is installed. The "standard number of edge lines" indicates the reference randomness and is the randomness in the state where the room is organized. Since the standard number of edge lines is different for each tenant, for example, the degree of randomness every morning may be acquired to obtain an average value.

センシング情報DB123は、所定の時間ごとの各居室の乱雑度であるエッジライン数と、入居者が在室中であるか否かを示す入居者在室フラグとを対応付けて記憶する。図4は、センシング情報データベースの一例を示す図である。図4に示すように、センシング情報DB123は、「日時」、「エッジライン数」、「入居者在室フラグ」といった項目を有する。なお、センシング情報DB123は、例えば、区画10aの居室ごとに設けてもよいし、区画10aの各居室のエッジライン数の合計値と、区画10a内に入居者が在室中であるか否かを示す入居者在室フラグとを有するようにしてもよい。   The sensing information DB 123 stores the edge line number, which is the degree of randomness of each living room at predetermined time intervals, in association with a resident-in-room flag indicating whether the resident is in the room. FIG. 4 is a diagram showing an example of a sensing information database. As shown in FIG. 4, the sensing information DB 123 has items such as “date and time”, “number of edge lines”, and “tenant occupancy flag”. The sensing information DB 123 may be provided, for example, for each living room of the compartment 10a, or the total value of the number of edge lines of each living room of the compartment 10a and whether or not the resident is in the compartment 10a. And a resident presence flag indicating the

「日時」は、カメラ11から画像を受信した日時、または、カメラ11が画像を撮像した日時を示し、例えば、10秒ごとに1枚撮像される場合には、10秒ごとに1つのレコードとする。「エッジライン数」は、居室内の乱雑度を示す。「入居者在室フラグ」は、入居者が居室に在室している場合を「1」で示し、入居者が居室に在室していない場合を「0」で示す。   “Date” indicates the date when the image was received from the camera 11, or the date when the camera 11 captured the image, and, for example, when one image is captured every 10 seconds, one record every 10 seconds Do. "Edge line number" indicates the degree of randomness in the living room. The “occupant occupancy flag” indicates “1” when the occupant is in the living room and “0” if the tenant is not in the living room.

特性判定テーブル124は、特性と、その特性の条件とを対応付けて記憶する。図5は、特性判定テーブルの一例を示す図である。図5に示すように、特性判定テーブル124は、「特性」、「条件」といった項目を有する。   The characteristic determination table 124 stores the characteristic and the condition of the characteristic in association with each other. FIG. 5 is a diagram showing an example of the characteristic determination table. As shown in FIG. 5, the characteristic determination table 124 has items such as “characteristic” and “condition”.

「特性」は、各区画に入居する入居者の片付けに対する特性を示す。特性は、例えば、異なる片付けの特性を示す特性A、BおよびCの3つに分類することができる。「条件」は、特性を判定するための条件を示す。条件は、例えば、特性Aは、退室時に常に片付ける場合を示し、特性Bは、居室内がある程度散らかってきた場合に、たまに片付ける場合を示し、特性Cは、片付けられない場合を示す。   "Characteristics" indicates the characteristics for cleaning up of the tenants in each section. The characteristics can be classified into, for example, three of characteristics A, B and C, which show different disposition characteristics. "Condition" indicates a condition for determining the characteristic. The conditions show that, for example, the characteristic A always cleans up when leaving the room, the characteristic B shows the case where the living room is scattered occasionally to some extent, and the characteristic C shows the case where it is not cleaned up.

メッセージDB125は、特性と、特性に対応して通知するメッセージとを対応付けて記憶する。図6は、メッセージデータベースの一例を示す図である。図6に示すように、メッセージDB125は、「ID」、「特性」、「退室直後の状態」、「メッセージ」といった項目を有する。   The message DB 125 stores the characteristic and the message notified according to the characteristic in association with each other. FIG. 6 is a diagram showing an example of the message database. As shown in FIG. 6, the message DB 125 has items such as “ID”, “characteristic”, “state immediately after leaving the room”, and “message”.

「ID」は、通知画面に表示するメッセージを識別する。「特性」は、特性判定テーブル124の同一の項目に対応する。なお、特性の「全て」は、特性A、BおよびCのいずれの場合も含むことを示す。「退室直後の状態」は、入居者が退室した直後の居室内の状態を示す。「メッセージ」は、IDおよび特性に応じて通知画面に表示するメッセージの内容を示す。   "ID" identifies the message displayed on the notification screen. “Characteristic” corresponds to the same item of the characteristic determination table 124. Note that "all" of the characteristics indicates that all of the characteristics A, B and C are included. "The state immediately after leaving the room" indicates the state of the room immediately after the resident leaves the room. The “message” indicates the content of the message displayed on the notification screen according to the ID and the characteristic.

図1の説明に戻って、制御部130は、例えば、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)等によって、内部の記憶装置に記憶されているプログラムがRAMを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部130は、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等の集積回路により実現されるようにしてもよい。制御部130は、取得部131と、算出部132と、判定部133と、通知部134とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部130の内部構成は、図1に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。   Returning to the description of FIG. 1, the control unit 130 executes a program stored in an internal storage device using a RAM as a work area, for example, by a central processing unit (CPU) or a micro processing unit (MPU). Is realized by Further, the control unit 130 may be realized by an integrated circuit such as an application specific integrated circuit (ASIC) or a field programmable gate array (FPGA). The control unit 130 includes an acquisition unit 131, a calculation unit 132, a determination unit 133, and a notification unit 134, and implements or executes the function and action of the information processing described below. Note that the internal configuration of the control unit 130 is not limited to the configuration illustrated in FIG. 1, and may be another configuration as long as it performs the information processing described later.

取得部131は、カメラ11から通信部110を介して居室の画像、すなわちセンサ情報を取得する。取得部131は、例えば、10秒ごとに居室の状態を撮像した撮像画像を取得する。取得部131は、取得した画像を算出部132に出力する。なお、取得部131は、センサ情報として他の情報を取得してもよい。取得部131は、例えば、居室内に照射光を照射し、照射光の反射光を含む撮像画像を取得してもよい。また、取得部131は、例えば、レーザ光を照射して距離を計測する距離センサから距離情報を取得してもよい。なお、取得部131は、取得した撮像画像を記憶部120に記憶してもよい。また、以下の説明では、所定の領域の一例として、居室の画像を取得した場合について説明する。   The acquisition unit 131 acquires an image of a living room, that is, sensor information, from the camera 11 via the communication unit 110. The acquisition unit 131 acquires, for example, a captured image obtained by imaging the state of the living room every 10 seconds. The acquisition unit 131 outputs the acquired image to the calculation unit 132. In addition, the acquisition part 131 may acquire other information as sensor information. The acquisition unit 131 may, for example, irradiate the irradiation light into the room and acquire a captured image including the reflected light of the irradiation light. In addition, the acquisition unit 131 may acquire distance information from, for example, a distance sensor that emits a laser beam and measures the distance. The acquisition unit 131 may store the acquired captured image in the storage unit 120. Further, in the following description, as an example of the predetermined area, a case where an image of a living room is acquired will be described.

算出部132は、取得部131から画像が入力されると、画像に対して画像解析を行う。算出部132は、例えば、エッジフィルタにて画像の輝度勾配を検出する。算出部132は、画像の各画素について、周囲の輝度勾配の強度が一定範囲で、かつ隣接している画素をエッジ成分として結合して直線成分を算出する。算出部132は、例えば、居室内に長方形の机が設置され、仮に天井方向から撮影した場合には、机の縁と床面との境界は直線であり、机と床面との輝度が異なるので、当該境界の画素をエッジ成分として結合して直線成分を算出する。また、算出部132は、例えば、床に衣服が置かれている場合には、衣服の縁と床面との境界の画素について同様の処理を行うが、衣服の縁は曲線である場合がある。このとき、算出部132は、曲線を所定の長さの直線で近似して直線成分を算出する。算出部132は、算出した直線成分に基づいて、直線成分の本数、すなわち、エッジライン数を算出する。算出部132は、画像の撮像日時と、算出したエッジライン数とを対応付けて、センシング情報DB123に記録する。すなわち、算出部132は、エッジライン数により、乱雑度を算出する。また、算出部132は、例えば、所定期間の片付けられた状態のエッジライン数の平均を標準エッジライン数として、入居者DB121に記録する。   When the image is input from the acquisition unit 131, the calculation unit 132 performs image analysis on the image. The calculation unit 132 detects, for example, the brightness gradient of the image with an edge filter. The calculation unit 132 calculates, for each pixel of the image, a straight line component by combining adjacent pixels within the predetermined range of the intensity of the surrounding brightness gradient as an edge component. For example, in the calculation unit 132, a rectangular desk is installed in the living room, and when the image is taken from the ceiling direction, the boundary between the edge of the desk and the floor is a straight line, and the brightness of the desk and the floor is different. Therefore, the pixel at the boundary is combined as an edge component to calculate a linear component. In addition, for example, when the clothes are placed on the floor, the calculation unit 132 performs the same process on pixels at the border between the edge of the clothes and the floor surface, but the edges of the clothes may be curved. . At this time, the calculation unit 132 calculates a straight line component by approximating the curve with a straight line of a predetermined length. The calculation unit 132 calculates the number of straight line components, that is, the number of edge lines, based on the calculated straight line components. The calculation unit 132 associates the image capturing date and time of the image with the calculated number of edge lines, and records them in the sensing information DB 123. That is, the calculation unit 132 calculates the degree of randomness by the number of edge lines. In addition, the calculation unit 132 records, for example, the average of the number of edge lines in a state of being settled for a predetermined period in the resident DB 121 as a standard number of edge lines.

また、算出部132は、入力された画像に対して、例えば、記憶部120に記憶されている頭部のテンプレート画像とのマッチングを取ることにより、人物の頭を検出する。算出部132は、例えば、居室の一例としてリビング内で人物の頭を検出しない場合には、入居者はリビングには在室していない(退出している)と判定する。算出部132は、入居者が在室していないと判定した場合には、入力された画像の撮像日時に対応する入居者在室フラグを「0」に設定して、センシング情報DB123に記録する。   In addition, the calculation unit 132 detects the head of a person by matching the input image with the template image of the head stored in the storage unit 120, for example. For example, when the head of the person is not detected in the living room as an example of the living room, the calculating unit 132 determines that the tenant is not in the living room (is exiting). When it is determined that the resident is not present in the room, the calculation unit 132 sets the resident room presence flag corresponding to the imaging date and time of the input image to “0”, and records it in the sensing information DB 123 .

算出部132は、例えば、リビング内で人物の頭を検出した場合には、入居者はリビングに在室していると判定する。算出部132は、入居者が在室していると判定した場合には、入力された画像の撮像日時に対応する入居者在室フラグを「1」に設定して、センシング情報DB123に記録する。   For example, when the head of a person is detected in the living room, the calculating unit 132 determines that the tenant is in the living room. When it is determined that the resident is in the room, the calculation unit 132 sets the resident room presence flag corresponding to the imaging date and time of the input image to “1”, and records it in the sensing information DB 123 .

判定部133は、管理者端末50から特性判定処理を実行する指示を受信すると、センシング情報DB123を参照して、各入居者に対して特性判定を実行する。判定部133は、入居者DB121を参照して、入居者の部屋ID、特性、特性取得日および入居年月日等を取得する。判定部133は、特性判定が必要か否かを判定する。すなわち、判定部133は、入居者が入居してから3ヶ月経過して特性が記録されていない、または、特性判定日から3ヶ月が経過したか否かを判定する。判定部133は、入居してから3ヶ月経過して特性が記録されていない、または、特性判定日から3ヶ月が経過した場合には、当該入居者に対して特性判定を実行する。判定部133は、入居してから3ヶ月経過して特性が記録されている、または、特性判定日から3ヶ月が経過していない場合には、次の入居者がいるか否かを判定する。   If the determination part 133 receives the instruction | indication which performs a characteristic determination process from the administrator terminal 50, it will perform characteristic determination with respect to each resident | tenant with reference to sensing information DB123. The determination unit 133 refers to the resident DB 121 to acquire the room ID of the resident, the characteristic, the characteristic acquisition date, the entering date, and the like. The determination unit 133 determines whether or not the characteristic determination is necessary. That is, the determination unit 133 determines whether the characteristic is not recorded three months after the resident moves in, or whether three months have elapsed from the characteristic determination date. If three months have passed since entering and the characteristic has not been recorded, or if three months have passed from the characteristic determination date, the determination unit 133 performs the characteristic determination on the tenant. The determination unit 133 determines whether there is a next resident if three months have passed since entering and the characteristic has been recorded, or three months have not elapsed from the characteristic determination date.

判定部133は、特性判定が必要である場合、すなわち、特性判定を実行する場合には、入居者DB121から標準エッジライン数を取得する。また、判定部133は、センシング情報DB123から、入居者に対応するセンシング情報のうち、入居者在室フラグが「1」の開始時および終了時のエッジライン数を取得する。すなわち、判定部133は、例えば、3ヶ月間のセンシング情報から入居者在室フラグ「1」の開始時および終了時のエッジライン数を複数取得する。   When the characteristic determination is necessary, that is, when the characteristic determination is performed, the determination unit 133 acquires the standard edge line number from the resident DB 121. Further, the determination unit 133 acquires, from the sensing information DB 123, the number of edge lines at the start and end of the resident room flag “1” among the sensing information corresponding to the resident. That is, the determination unit 133 acquires, for example, a plurality of edge line numbers at the start and end of the resident room flag “1” from the sensing information for three months.

判定部133は、取得した複数の開始時および終了時のエッジライン数が標準エッジライン数から所定範囲内であるか否かを判定する。判定部133は、開始時および終了時のエッジライン数が標準エッジライン数から所定範囲内である場合には、入居者DB121の当該入居者の特性にAを特性判定日とともに記録する。ここで、標準エッジライン数から所定範囲内とは、例えば、標準エッジライン数から±10%以内である場合とすることができる。また、判定部133は、開始時および終了時のエッジライン数のうち、標準エッジライン数から所定範囲内でない場合の回数が、例えば全体の10%以内であれば、入居者DB121の当該入居者の特性にAを特性判定日とともに記録するようにしてもよい。   The determination unit 133 determines whether the acquired number of start and end edge lines is within a predetermined range from the standard number of edge lines. When the number of edge lines at the start and end is within a predetermined range from the standard number of edge lines, the determination unit 133 records A along with the characteristic determination date in the property of the tenant of the resident DB 121. Here, “within a predetermined range from the standard edge line number” may be, for example, within ± 10% from the standard edge line number. Further, if the number of edge lines out of the number of edge lines at the start and the end is not within the predetermined range from the standard number of edge lines, for example, within 10% of the whole, the tenant in the resident DB 121 A may be recorded along with the characteristic determination date in the characteristic of.

判定部133は、開始時および終了時のエッジライン数が標準エッジライン数から所定範囲内でない場合には、開始時のエッジライン数よりも終了時のエッジライン数が少なくなることがあるか否かを判定する。判定部133は、開始時のエッジライン数よりも終了時のエッジライン数が少なくなることがある場合には、入居者DB121の当該入居者の特性にBを特性判定日とともに記録する。ここで、開始時のエッジライン数よりも終了時のエッジライン数が少なくなることがあるとは、例えば、終了時のエッジライン数が開始時のエッジライン数の90%未満となることがある場合が挙げられる。   If the number of edge lines at the start and end is not within the predetermined range from the standard number of edge lines, the determination unit 133 may determine whether the number of edge lines at the end may be smaller than the number of edge lines at the start. Determine if When the number of edge lines at the end may be smaller than the number of edge lines at the start, the determination unit 133 records B in the property of the tenant of the resident DB 121 together with the date of the characteristic determination. Here, that the number of edge lines at the end may be smaller than the number of edge lines at the start, for example, the number of edge lines at the end may be less than 90% of the number of edge lines at the start There is a case.

判定部133は、開始時のエッジライン数よりも終了時のエッジライン数が少なくなることがない場合には、終了時のエッジライン数が開始時のエッジライン数より大きい回数の割合が所定値以上であるか否かを判定する。判定部133は、終了時のエッジライン数が開始時のエッジライン数より大きい回数の割合が所定値以上である場合には、入居者DB121の当該入居者の特性にCを、特性判定日とともに記録する。ここで、所定値は、例えば、95%とすることができる。判定部133は、終了時のエッジライン数が開始時のエッジライン数より大きい回数の割合が所定値未満である場合には、特性を記録せずに特性判定を終了する。   If the number of edge lines at the end is not smaller than the number of edge lines at the start, the determination unit 133 determines that the ratio of the number of edge lines at the end is greater than the number of edge lines at the start is a predetermined value It is determined whether it is above or not. If the ratio of the number of times the edge line number at the end is larger than the edge line number at the start is equal to or more than a predetermined value, the determination unit 133 determines C of the tenant's characteristics of the tenant DB 121 together with the characteristic determination date. Record. Here, the predetermined value can be, for example, 95%. If the ratio of the number of times the edge line number at the end is larger than the edge line number at the start is less than the predetermined value, the determination unit 133 ends the characteristic determination without recording the characteristic.

ここで、特性A、BおよびCのそれぞれの入居者の居室内の状態について、図7〜図9を用いて説明する。図7は、特性Aの入居者の居室内の状態の一例を示す図である。図7に示すように、状態21aは、入居者24が居室に入室する時の状態であり、居室内は散らかっていない状態、すなわち、乱雑度であるエッジライン数が基準エッジライン数に近い状態である。次に、状態22aは、入居者24が居室内で行動している、例えば本や雑誌を書棚から取り出して机上に置いている状態、すなわち、乱雑度であるエッジライン数が基準エッジライン数および入室時のエッジライン数より大きい状態である。続いて、状態23aは、入居者24が居室から退室する時に散らかりを片付けた状態、すなわち、乱雑度であるエッジライン数が基準エッジライン数に近い状態である。   Here, the state of the living room of the resident of each of the characteristics A, B and C will be described using FIGS. 7 to 9. FIG. 7 is a diagram showing an example of the state of the room of the resident of characteristic A. As shown in FIG. As shown in FIG. 7, the state 21a is the state when the resident 24 enters the living room, and the living room is not scattered, that is, the number of edge lines which is the randomness is close to the reference edge line number. It is. Next, in the state 22a, the resident 24 is acting in the room, for example, a state in which a book or magazine is taken out of a bookcase and placed on a desk, that is, the number of edge lines that are randomness is the reference number of edge lines and entry. It is a state larger than the number of edge lines. Subsequently, in the state 23a, when the resident 24 leaves the room, the scattered state is cleared up, that is, the number of edge lines which is the randomness degree is close to the reference number of edge lines.

図8は、特性Bの入居者の居室内の状態の一例を示す図である。図8に示すように、状態21bは、入居者24が居室に入室した状態であり、居室内は散らかっている状態、すなわち、乱雑度であるエッジライン数が基準エッジライン数より大きい状態である。状態21bの例としては、入居者24が模型を制作中であり、数日間に渡って作業状態となる場合が挙げられる。次に、状態22bは、入居者24が居室内で行動している、例えば模型の制作中である状態、すなわち、乱雑度であるエッジライン数が基準エッジライン数より大きい状態であるが、入室時のエッジライン数とはあまり変わらない状態である。続いて、状態23bは、入居者24が居室から退室する時に散らかりを片付けた状態、すなわち、乱雑度であるエッジライン数が基準エッジライン数に近い状態であり、入室時のエッジライン数より減少している状態である。状態23bは、例えば、数日間に渡って制作した模型が完成して片付けた場合や、数日間経過して、ある程度散らかってくると片付けを行う場合が挙げられる。   FIG. 8 is a diagram showing an example of the state of the room of the resident of characteristic B. As shown in FIG. As shown in FIG. 8, the state 21b is a state where the resident 24 has entered the living room, and the living room is scattered, that is, the number of edge lines which is the randomness is larger than the reference edge line number. . An example of the state 21 b is a case where the resident 24 is making a model and is in working state for several days. Next, in the state 22b, the resident 24 is acting in the room, for example, a state in which a model is being produced, ie, a state in which the number of edge lines which is the randomness is larger than the reference edge line number. The number of edge lines at time does not change much. Subsequently, in the state 23b, when the resident 24 leaves the room, the scattered state is cleared up, that is, the number of edge lines which is the randomness is close to the reference number of edge lines, which is smaller than the number of edge lines when entering. It is in the state of doing. In the state 23b, for example, there may be a case where a model produced for several days is completed and cleaned up, or a case where the model is cleaned up after several days and scattered to some extent.

図9は、特性Cの入居者の居室内の状態の一例を示す図である。図9に示すように、状態21cは、入居者24が居室に入室した状態であり、居室内は散らかっている状態、すなわち、乱雑度であるエッジライン数が基準エッジライン数より大きい状態である。状態21cの例としては、入居者24が片付けを行わない場合が挙げられる。次に、状態22cは、入居者24が居室内で行動している状態、すなわち、乱雑度であるエッジライン数が基準エッジライン数および入室時のエッジライン数より大きい状態である。続いて、状態23cは、入居者24が居室内を散らかしたまま退室した状態、すなわち、乱雑度であるエッジライン数が基準エッジライン数に近い状態より大きい状態であり、入室時のエッジライン数より増加している状態である。状態23cは、例えば、入居者24が全く片付けをせず、ケアスタッフが清掃に来るまで散らかり放題の場合が挙げられる。   FIG. 9 is a view showing an example of the state of the room of the resident of characteristic C. As shown in FIG. As shown in FIG. 9, the state 21c is a state where the resident 24 has entered the living room, and the living room is scattered, that is, the number of edge lines which is the randomness is larger than the reference edge line number. . An example of the state 21 c is a case where the resident 24 does not clean up. Next, the state 22c is a state where the resident 24 is acting in the room, that is, the number of edge lines which is the randomness is larger than the number of reference edge lines and the number of edge lines at the time of entering the room. Subsequently, the state 23c is a state in which the resident 24 leaves the room with the room scattered, that is, a state in which the number of edge lines which is randomness is larger than the reference number of edge lines, and the number of edge lines at the time of entering the room It is in a state of increasing more. The state 23c is, for example, a case where the resident 24 does not clean up at all and scatters until the care staff comes for cleaning.

図1の説明に戻って、通知部134は、管理者端末50から受信する通知処理を実行する指示、または、1日1回等の所定の間隔でのバッチ処理の指示に従って、通知処理を実行する。通知部134は、入居者DB121から先頭の入居者の標準エッジライン数および特性を取得する。通知部134は、センシング情報DB123から、入居者在室フラグ「1」の開始時から終了時までのエッジライン数を取得する。すなわち、通知部134は、入居者在室フラグが「1」である日時のエッジライン数を取得する。   Returning to the description of FIG. 1, the notification unit 134 executes notification processing according to an instruction to execute notification processing received from the administrator terminal 50 or an instruction to perform batch processing at a predetermined interval such as once a day. Do. The notification unit 134 acquires, from the resident DB 121, the standard edge line number and characteristics of the head tenant. The notification unit 134 acquires the number of edge lines from the start time to the end time of the resident room flag “1” from the sensing information DB 123. That is, the notification unit 134 acquires the number of edge lines at the date and time when the resident room presence flag is “1”.

通知部134は、取得したエッジライン数のうち、複数の異なるタイミングでのエッジライン数を比較する。通知部134は、例えば、入室時および退室時のタイミングのエッジライン数を比較する。また、通知部134は、例えば、1〜3ヶ月間等の所定の期間における入室時および退室時のタイミングのエッジライン数を比較する。通知部134は、比較の結果、エッジライン数が増加、または、エッジライン数の増加速度が速くなっているか否かを判定する。通知部134は、エッジライン数が増加、または、エッジライン数の増加速度が速くなっている場合には、片付けが出来なくなってきている旨の通知画面を生成し、通信部110およびネットワークNを介して管理者端末50に送信して通知する。通知部134は、エッジライン数が増加していない、または、エッジライン数の増加速度が速くなっていない場合には、エッジライン数が減少、または、増加速度が遅くなっているか否かを判定する。   The notification unit 134 compares the number of edge lines at a plurality of different timings among the acquired number of edge lines. The notification unit 134 compares, for example, the number of edge lines at the time of entering and leaving the room. Further, the notification unit 134 compares the number of edge lines at the time of entering and leaving the room in a predetermined period such as one to three months, for example. The notification unit 134 determines whether the number of edge lines has increased or the rate of increase in the number of edge lines has increased as a result of the comparison. When the number of edge lines increases or the rate of increase in the number of edge lines increases, the notification unit 134 generates a notification screen indicating that clearing can not be performed, and the communication unit 110 and the network N It transmits and notifies to the administrator terminal 50 via it. If the number of edge lines has not increased or the rate of increase in the number of edge lines has not increased, the notification unit 134 determines whether the number of edge lines has decreased or the rate of increase has decreased. Do.

通知部134は、エッジライン数が減少、または、増加速度が遅くなっている場合には、片付けを始めた旨の通知画面を生成し、通信部110およびネットワークNを介して管理者端末50に送信して通知する。すなわち、通知部134は、乱雑度であるエッジライン数の時間的な変化に基づいて、対応する所定の通知を含む通知画面を管理者端末50に送信して通知する。ここで、乱雑度であるエッジライン数の時間的な変化は、例えば、毎日所定の時刻に取得される、それぞれのエッジライン数を比較することで検出することができる。また、乱雑度であるエッジライン数の時間的な変化は、例えば、1日の最初に入居者が居室内で検出されたタイミングと、1日の最後に入居者が居室内で検出されたタイミングとを比較することで検出することができる。通知部134は、エッジライン数が減少していない、または、増加速度が遅くなっていない場合には、当該入居者に対する通知は行わず、次の入居者について同様に判定する。   When the number of edge lines decreases or the rate of increase decreases, the notification unit 134 generates a notification screen indicating that cleaning up has started, and sends the administrator terminal 50 via the communication unit 110 and the network N. Send and notify. That is, the notification unit 134 transmits a notification screen including a corresponding predetermined notification to the administrator terminal 50 to notify based on a temporal change in the number of edge lines which is the randomness. Here, the temporal change of the number of edge lines which is the randomness can be detected, for example, by comparing the number of edge lines acquired at a predetermined time every day. In addition, the temporal change in the number of edge lines, which is the randomness, is, for example, the timing when the tenant was detected in the room at the beginning of the day and the timing when the tenant was detected in the room at the end of the day It can detect by comparing with. If the number of edge lines has not decreased or the rate of increase has not decreased, the notification unit 134 does not notify the tenant and determines similarly for the next tenant.

次に、通知部134の特性A、BおよびCに対応する構成について説明する。通知部134は、管理者端末50から受信する通知処理を実行する指示、または、1日1回等の所定の間隔でのバッチ処理の指示に従って、通知処理を実行する。通知部134は、入居者DB121から先頭の入居者の標準エッジライン数および特性を取得する。通知部134は、センシング情報DB123から、入居者在室フラグ「1」の開始時から終了時までのエッジライン数を取得する。すなわち、通知部134は、入居者在室フラグが「1」である日時のエッジライン数を取得する。   Next, the configuration corresponding to the characteristics A, B and C of the notification unit 134 will be described. The notification unit 134 executes notification processing according to an instruction for executing notification processing received from the administrator terminal 50 or an instruction for batch processing at a predetermined interval such as once a day. The notification unit 134 acquires, from the resident DB 121, the standard edge line number and characteristics of the head tenant. The notification unit 134 acquires the number of edge lines from the start time to the end time of the resident room flag “1” from the sensing information DB 123. That is, the notification unit 134 acquires the number of edge lines at the date and time when the resident room presence flag is “1”.

通知部134は、入居者在室フラグ「1」の終了時のエッジライン数が、乱雑度、すなわちエッジライン数の閾値を超えているか否かを判定する。ここで、エッジライン数の閾値は、例えば、通常の生活では達しない程度、つまり居室内で入居者が暴れる等の異常が発生した場合の散らかり具合等を表す数値とする。通知部134は、終了時のエッジライン数がエッジライン数の閾値を超えている場合には、入居者DB121から当該入居者の管理者連絡先を取得する。また、通知部134は、メッセージDB125を参照してID「001」のメッセージを含む通知画面を生成し、通信部110およびネットワークNを介して、管理者端末50に送信する。ID「001」のメッセージは、例えば「部屋の散らかりが閾値を超えました。ご確認願います。」といったメッセージである。   The notification unit 134 determines whether the number of edge lines at the end of the resident room flag “1” exceeds the randomness, that is, the threshold of the number of edge lines. Here, the threshold of the number of edge lines is, for example, a numerical value representing the extent to which it does not reach in normal life, that is, the dispersion state in the case where an abnormality such as a resident in a living room occurs or the like. When the number of edge lines at the end exceeds the threshold of the number of edge lines, the notification unit 134 acquires the manager contact information of the tenant from the tenant DB 121. Further, the notification unit 134 generates a notification screen including the message of the ID “001” with reference to the message DB 125 and transmits the notification screen to the administrator terminal 50 via the communication unit 110 and the network N. The message of the ID "001" is, for example, a message such as "The spread of rooms has exceeded the threshold. Please confirm."

通知部134は、終了時のエッジライン数がエッジライン数の閾値を超えていない場合には、当該入居者の特性がAであり、かつ、入居者在室フラグ「1」の開始時よりも終了時のエッジライン数が増加しているか否かを判定する。通知部134は、当該入居者の特性がAであり、かつ、開始時よりも終了時のエッジライン数が増加している場合には、入居者DB121から当該入居者の管理者連絡先を取得する。また、通知部134は、メッセージDB125を参照してID「002」のメッセージを含む通知画面を生成し、通信部110およびネットワークNを介して、管理者端末50に送信する。ID「002」のメッセージは、例えば「毎回の片付けが出来なくなってきているようです。様子を見てください。」といったメッセージである。   If the number of edge lines at the end does not exceed the threshold of the number of edge lines, the notification unit 134 determines that the property of the tenant is A and the resident room flag is more than the start of the “1” flag. It is determined whether the number of edge lines at the end has increased. The notification unit 134 acquires the manager contact information of the tenant from the tenant DB 121 when the property of the tenant is A and the number of edge lines at the end is larger than the start time. Do. Further, the notification unit 134 generates a notification screen including the message of the ID “002” with reference to the message DB 125 and transmits the notification screen to the administrator terminal 50 via the communication unit 110 and the network N. The message of ID "002" is, for example, a message such as "It seems that it is not possible to clean up every time. Please look at the situation."

通知部134は、当該入居者の特性がAでない、または、開始時よりも終了時のエッジライン数が増加していない場合には、当該入居者の特性がBであり、かつ、入居者在室フラグ「1」の開始時よりも終了時のエッジライン数が所定値以上増加しているか否かを判定する。ここで、エッジライン数の増加の所定値は、開始時よりも終了時のエッジライン数が大幅に増加したか否かを判定するための値であり、例えば、開始時のエッジライン数の0.5倍の値とすることができる。すなわち、通知部134は、終了時のエッジライン数が開始時のエッジライン数の1.5倍の値以上であるか否かを判定する。また、当該所定値は、例えば、開始時のエッジライン数が「200」であったときに0.5倍である「100」とすることができる。すなわち、通知部134は、終了時のエッジライン数が「300」以上であるか否かを判定する。また、当該所定値は、居室の状態に合わせた値を予め設定してもよい。当該所定値は、例えば、基準エッジライン数が「100」以下の場合には所定値は「200−基準エッジライン数」とし、基準エッジライン数が「134」以上の場合には、所定値は基準エッジライン数の0.5倍とすることができる。   When the property of the tenant is not A or the number of edge lines at the end does not increase from the start time, the notification unit 134 determines that the property of the tenant is B and the tenant is present. It is determined whether the number of edge lines at the end has increased by a predetermined value or more from the start of the room flag "1". Here, the predetermined value of the increase in the number of edge lines is a value for determining whether or not the number of edge lines at the end has significantly increased compared to the start time. For example, 0 of the number of edge lines at the start is It can be .5 times the value. That is, the notification unit 134 determines whether the number of edge lines at the end is equal to or greater than 1.5 times the number of edge lines at the start. Further, the predetermined value can be, for example, "100" which is 0.5 times when the number of edge lines at the start is "200". That is, the notification unit 134 determines whether the number of edge lines at the end is “300” or more. Further, the predetermined value may be set in advance according to the state of the living room. For example, when the reference edge line number is "100" or less, the predetermined value is "200-reference edge line number", and when the reference edge line number is "134" or more, the predetermined value is It can be 0.5 times the reference edge line number.

通知部134は、当該入居者の特性がBであり、かつ、開始時よりも終了時のエッジライン数が所定値以上増加している場合には、入居者DB121から当該入居者の管理者連絡先を取得する。また、通知部134は、メッセージDB125を参照してID「004」のメッセージを含む通知画面を生成し、通信部110およびネットワークNを介して、管理者端末50に送信する。ID「004」のメッセージは、例えば「片付けが億劫になってきているようです。」といったメッセージである。   If the property of the tenant is B and the number of edge lines at the end has increased by a predetermined value or more from the start time, the notification unit 134 notifies the manager of the tenant from the tenant DB 121 Get ahead. Further, the notification unit 134 refers to the message DB 125 to generate a notification screen including the message of the ID “004”, and transmits the notification screen to the administrator terminal 50 via the communication unit 110 and the network N. The message of the ID "004" is, for example, a message such as "It seems that the tidying up is getting ridiculous."

通知部134は、当該入居者の特性がBでない、または、開始時よりも終了時のエッジライン数が所定値以上増加していない場合には、次の判定を行う。通知部134は、次の判定として、当該入居者の特性がBであり、かつ、入居者在室フラグ「1」の期間において、一時的にエッジライン数が減少するものの、開始時よりも終了時のエッジライン数が増加しているか否かを判定する。ここで、一時的にエッジライン数が減少するとは、例えば、入室時のエッジライン数が「200」であり、在室中に「300」まで増加するが退室時には「250」に減少する場合である。通知部134は、当該入居者の特性がBで、一時的にエッジライン数が減少するものの、開始時よりも終了時のエッジライン数が増加している場合には、入居者DB121から当該入居者の管理者連絡先を取得する。また、通知部134は、メッセージDB125を参照してID「003」のメッセージを含む通知画面を生成し、通信部110およびネットワークNを介して、管理者端末50に送信する。ID「003」のメッセージは、例えば「片付けの継続が困難になってきているようです。」といったメッセージである。   The notification unit 134 performs the following determination if the property of the tenant is not B or the number of edge lines at the end has not increased by a predetermined value or more from the start time. As the next determination, the notification unit 134 temporarily reduces the number of edge lines during the period in which the tenant's characteristic is B and the resident room flag is “1”, but ends from the start It is determined whether the number of edge lines at the time has increased. Here, the fact that the number of edge lines temporarily decreases means, for example, that the number of edge lines at entry is "200" and increases to "300" during occupancy but decreases to "250" at exit. is there. If the property of the tenant is B and the number of edge lines is temporarily reduced, the notification unit 134 moves from the tenant DB 121 to the tenant if the number of edge lines at the end is increased from the start. The administrator's contact information Further, the notification unit 134 generates a notification screen including the message of the ID “003” with reference to the message DB 125 and transmits the notification screen to the administrator terminal 50 via the communication unit 110 and the network N. The message of the ID "003" is, for example, a message such as "It seems that it is difficult to keep up."

通知部134は、当該入居者の特性がBでない、または、一時的にエッジライン数が減少するものの、開始時よりも終了時のエッジライン数が増加していない場合には、次の判定を行う。通知部134は、次の判定として、当該入居者の特性がCであり、かつ、入居者在室フラグ「1」の開始時よりも終了時のエッジライン数が減少しているか否かを判定する。通知部134は、当該入居者の特性がCであり、かつ、開始時よりも終了時のエッジライン数が減少している場合には、入居者DB121から当該入居者の管理者連絡先を取得する。また、通知部134は、メッセージDB125を参照してID「005」のメッセージを含む通知画面を生成し、通信部110およびネットワークNを介して、管理者端末50に送信する。ID「005」のメッセージは、例えば「今まで億劫だった片付けをやりだしました。支援をお願いします。」といったメッセージである。   If the property of the tenant is not B or the number of edge lines temporarily decreases, the notification unit 134 determines the next determination if the number of edge lines at the end does not increase from the start time. Do. As the next determination, the notification unit 134 determines whether the property of the tenant is C and the number of edge lines at the end is smaller than the start of the tenant room flag “1”. Do. The notification unit 134 acquires the manager contact information of the tenant from the tenant DB 121 when the property of the tenant is C and the number of edge lines at the end is smaller than the start time. Do. Further, the notification unit 134 generates a notification screen including the message of the ID “005” with reference to the message DB 125, and transmits the notification screen to the administrator terminal 50 via the communication unit 110 and the network N. The message of the ID "005" is, for example, a message such as "I've put out a lot of things up until now.

通知部134は、当該入居者の特性がCでない、または、開始時よりも終了時のエッジライン数が減少していない場合には、当該入居者に対する通知画面の生成および送信は行わず、次の入居者について同様に判定する。なお、通知部134は、上述の判定による乱雑度(エッジライン数)の変化の検出について、所定回数以上連続した場合、または、単位時間あたり所定回数以上検出した場合に、通知画面を生成して管理者端末50に送信するようにしてもよい。通知部134は、例えば、3回以上連続して検出した場合や、単位時間あたり2回以上検出した場合に、通知画面を生成して管理者端末50に送信する。なお、乱雑度の変化の検出が連続した所定回数、または、乱雑度の変化の検出の単位時間あたりの所定回数は、入居者ごとに設定するようにしてもよい。   If the property of the tenant is not C, or the number of edge lines at the end is not smaller than the start time, the notification unit 134 does not perform generation and transmission of a notification screen for the tenant, and next Determine the same for the tenants of. Note that the notification unit 134 generates a notification screen when detection of the change in the degree of randomness (the number of edge lines) according to the above determination continues a predetermined number of times or more, or when a predetermined number of times per unit time or more. It may be transmitted to the administrator terminal 50. The notification unit 134 generates a notification screen and transmits the notification screen to the administrator terminal 50, for example, when detecting continuously three times or more, or when detecting twice or more per unit time. It should be noted that the predetermined number of times of detection of the change in the degree of randomness or the predetermined number of times per unit time of the detection of the change of the degree of randomness may be set for each resident.

ここで、図10および図11を用いて通知画面の一例について説明する。図10は、通知画面の一例を示す図である。図10に示すように、通知部134は、例えば、メッセージDB125のID「002」のメッセージを送信する場合には、毎回の片付けが出来なくなってきている旨のメッセージを含む通知画面25を生成する。図11は、通知画面の他の一例を示す図である。図11に示すように、通知部134は、例えば、メッセージDB125のID「001」のメッセージを送信する場合には、部屋(居室)の散らかりが閾値を超えた旨のメッセージを含む通知画面26を生成する。   Here, an example of the notification screen will be described using FIGS. 10 and 11. FIG. 10 is a diagram showing an example of the notification screen. As shown in FIG. 10, for example, when transmitting the message of the ID "002" of the message DB 125, the notification unit 134 generates a notification screen 25 including a message indicating that it can not be cleared every time. . FIG. 11 is a diagram showing another example of the notification screen. As shown in FIG. 11, when transmitting a message of ID “001” of the message DB 125, for example, the notification unit 134 displays the notification screen 26 including a message indicating that the room (room) has exceeded the threshold. Generate

次に、実施例の監視システム1の動作について説明する。まず、居室の状態をセンシング情報DB123に記録する記録処理について説明する。図12は、記録処理の一例を示すフローチャートである。サーバ装置100の取得部131は、カメラ11から通信部110を介して居室の画像を、例えば、10秒ごとに取得する(ステップS1)。取得部131は、取得した画像を算出部132に出力する。   Next, the operation of the monitoring system 1 of the embodiment will be described. First, a recording process of recording the state of the living room in the sensing information DB 123 will be described. FIG. 12 is a flowchart showing an example of the recording process. The acquisition unit 131 of the server device 100 acquires an image of a room from the camera 11 via the communication unit 110, for example, every 10 seconds (step S1). The acquisition unit 131 outputs the acquired image to the calculation unit 132.

算出部132は、取得部131から画像が入力されると、画像に対して画像解析を行う。算出部132は、例えば、エッジフィルタにて画像の輝度勾配を検出する(ステップS2)。算出部132は、画像の各画素について、周囲の輝度勾配の強度が一定範囲で、かつ隣接している画素をエッジ成分として結合して直線成分を算出する(ステップS3)。算出部132は、算出した直線成分に基づいてエッジライン数を算出する(ステップS4)。算出部132は、画像の撮像日時と、算出したエッジライン数とを対応付けて、センシング情報DB123に記録する(ステップS5)。   When the image is input from the acquisition unit 131, the calculation unit 132 performs image analysis on the image. The calculation unit 132 detects, for example, the brightness gradient of the image with an edge filter (step S2). The calculation unit 132 calculates, for each pixel of the image, a straight line component by combining adjacent pixels within the predetermined range of the intensity of the surrounding brightness gradient as an edge component (step S3). The calculation unit 132 calculates the number of edge lines based on the calculated straight line component (step S4). The calculation unit 132 associates the image capturing date and time of the image with the calculated number of edge lines, and records them in the sensing information DB 123 (step S5).

算出部132は、入力された画像に基づいて、入居者が在室しているか否かを判定する(ステップS6)。算出部132は、入居者が在室している場合には(ステップS6:肯定)、入力された画像の撮像日時に対応する入居者在室フラグを「1」に設定して、センシング情報DB123に記録する(ステップS7)。算出部132は、入居者が在室していない場合には(ステップS6:否定)、画像の撮像日時と対応する入居者在室フラグを「0」に設定して、センシング情報DB123に記録する(ステップS8)。算出部132は、入居者在室フラグの設定が終了すると、ステップS1に戻り、次のタイミングで取得された画像に対して同様の処理を繰り返す。これにより、居室内の状態と、入居者の在室とを対応付けて記録することができる。   The calculation unit 132 determines whether the resident is in the room based on the input image (step S6). When the resident is in the room (Step S6: Yes), the calculation unit 132 sets the resident room presence flag corresponding to the imaging date and time of the input image to “1”, and the sensing information DB 123 (Step S7). When the resident is not in the room (Step S6: No), the calculation unit 132 sets the resident room presence flag corresponding to the imaging date and time of the image to “0”, and records it in the sensing information DB 123 (Step S8). When the setting of the resident room presence flag is completed, the calculation unit 132 returns to step S1, and repeats the same process on the image acquired at the next timing. Thus, the state of the room and the occupancy of the resident can be correlated and recorded.

続いて、センシング情報DB123に記録されたエッジライン数に基づいて、入居者の特性を判定する特性判定処理について説明する。なお、特性判定処理は、管理者端末50から特性判定処理を実行する指示を受信することで実行してもよいし、例えば1週間に1回等の所定の間隔でバッチ処理として実行してもよい。図13は、特性判定処理の一例を示すフローチャートである。サーバ装置100の判定部133は、入居者DB121を参照して、先頭の入居者の特性、特性取得日および入居年月日を取得する(ステップS11)。判定部133は、取得した入居者の特性、特性取得日および入居年月日に基づいて、入居者が入居してから3ヶ月経過して特性が記録されていない、または、特性判定日から3ヶ月が経過したか否かを判定する(ステップS12)。   Then, based on the number of edge lines recorded in sensing information DB123, the characteristic judging processing which judges a resident's characteristic is explained. The characteristic determination process may be executed by receiving an instruction to execute the characteristic determination process from the administrator terminal 50, or may be executed as a batch process at predetermined intervals such as once a week, for example. Good. FIG. 13 is a flowchart illustrating an example of the characteristic determination process. The determination unit 133 of the server device 100 refers to the tenant DB 121 to acquire the characteristic, the characteristic acquisition date, and the moving-in date of the first resident (step S11). The determination unit 133 determines that the characteristic is not recorded three months after the resident moves in based on the acquired property of the resident, the property acquisition date, and the moving-in date, or 3 from the property determination date It is determined whether a month has passed (step S12).

判定部133は、入居してから3ヶ月経過して特性が記録されている、または、特性判定日から3ヶ月が経過していない場合には(ステップS12:否定)、ステップS14に進む。判定部133は、入居してから3ヶ月経過して特性が記録されていない、または、特性判定日から3ヶ月が経過した場合には(ステップS12:肯定)、当該入居者に対して特性判定サブルーチンにより特性判定を実行する(ステップS13)。   The determination unit 133 proceeds to step S14 if three months have elapsed since entering and the characteristic is recorded or three months have not elapsed from the characteristic determination date (step S12: negative). If the characteristic has not been recorded three months after entering the residence, or if three months have elapsed from the characteristic determination date (Step S12: affirmative), the determination unit 133 determines the characteristic for the tenant. Characteristic determination is performed by a subroutine (step S13).

ここで、図14を用いて特性判定サブルーチンについて説明する。図14は、特性判定サブルーチンの一例を示すフローチャートである。判定部133は、入居者DB121から当該入居者の標準エッジライン数を取得する(ステップS131)。また、判定部133は、センシング情報DB123から、入居者に対応するセンシング情報のうち、入居者在室フラグ「1」の開始時および終了時のエッジライン数を取得する(ステップS132)。   Here, the characteristic determination subroutine will be described with reference to FIG. FIG. 14 is a flowchart showing an example of the characteristic determination subroutine. The determination unit 133 acquires the standard edge line number of the tenant from the resident DB 121 (step S131). Further, the determination unit 133 acquires, from the sensing information DB 123, the number of edge lines at the start and end of the resident room flag “1” among the sensing information corresponding to the resident (step S132).

判定部133は、取得した複数の開始時および終了時のエッジライン数が標準エッジライン数から所定範囲内であるか否かを判定する(ステップS133)。判定部133は、開始時および終了時のエッジライン数が標準エッジライン数から所定範囲内である場合には(ステップS133:肯定)、入居者DB121の当該入居者の特性にAを特性判定日とともに記録する(ステップS134)。判定部133は、特性の記録が完了すると特性判定サブルーチンを終了して元の処理に戻る。   The determination unit 133 determines whether the acquired number of start and end edge lines is within a predetermined range from the standard number of edge lines (step S133). If the number of edge lines at the start and end is within the predetermined range from the standard number of edge lines (Yes at step S133), the determination unit 133 determines A as the characteristic of the tenant in the tenant DB 121 And the recording (step S134). When the recording of the characteristic is completed, the determination unit 133 ends the characteristic determination subroutine and returns to the original process.

判定部133は、開始時および終了時のエッジライン数が標準エッジライン数から所定範囲内でない場合には(ステップS133:否定)、開始時のエッジライン数よりも終了時のエッジライン数が少なくなることがあるか否かを判定する(ステップS135)。判定部133は、開始時のエッジライン数よりも終了時のエッジライン数が少なくなることがある場合には(ステップS135:肯定)、入居者DB121の当該入居者の特性にBを特性判定日とともに記録する(ステップS136)。判定部133は、特性の記録が完了すると特性判定サブルーチンを終了して元の処理に戻る。   If the number of edge lines at the start and end is not within the predetermined range from the standard number of edge lines (No at step S133), the determination unit 133 determines that the number of edge lines at the end is smaller than the number of edge lines at the start. It is determined whether or not there is a problem (step S135). If the number of edge lines at the end may be smaller than the number of edge lines at the start (step S135: affirmative), the determination unit 133 determines B as the characteristic of the tenant of the resident DB 121 And the recording (step S136). When the recording of the characteristic is completed, the determination unit 133 ends the characteristic determination subroutine and returns to the original process.

判定部133は、開始時のエッジライン数よりも終了時のエッジライン数が少なくなることがない場合には(ステップS135:否定)、次の判定を行う。判定部133は、次の判定として、終了時のエッジライン数が開始時のエッジライン数より大きい回数の割合が所定値以上であるか否かを判定する(ステップS137)。判定部133は、終了時のエッジライン数が開始時のエッジライン数より大きい回数の割合が所定値以上である場合には(ステップS137:肯定)、入居者DB121の当該入居者の特性にCを特性判定日とともに記録する(ステップS138)。判定部133は、特性の記録が完了すると特性判定サブルーチンを終了して元の処理に戻る。判定部133は、終了時のエッジライン数が開始時のエッジライン数より大きい回数の割合が所定値未満である場合には(ステップS137:否定)、特性を記録せずに特性判定サブルーチンを終了して元の処理に戻る。   If the number of edge lines at the end is not smaller than the number of edge lines at the start (step S135: negative), the determination unit 133 performs the following determination. As the next determination, the determination unit 133 determines whether the ratio of the number of times the number of edge lines at the end is larger than the number of edge lines at the start is equal to or more than a predetermined value (step S137). If the rate of the number of edge lines at the end is greater than the number of edge lines at the start is equal to or greater than the predetermined value (Yes at step S137), the determination unit 133 determines the property of the tenant in the resident DB 121 Are recorded together with the characteristic determination date (step S138). When the recording of the characteristic is completed, the determination unit 133 ends the characteristic determination subroutine and returns to the original process. If the ratio of the number of times that the number of edge lines at the end is greater than the number of edge lines at the start is less than the predetermined value (No at step S137), the determination unit 133 ends the characteristic determination subroutine without recording the characteristics. And return to the original process.

図13の説明に戻って、判定部133は、特性判定サブルーチンの処理が終了すると、入居者DB121を参照して、次の入居者がいるか否かを判定する(ステップS14)。判定部133は、次の入居者がいる場合には(ステップS14:肯定)、入居者DB121から次の入居者の特性、特性判定日および入居年月日を取得する(ステップS15)。判定部133は、次の入居者の特性、特性判定日および入居年月日を取得すると、ステップS12に戻り、次の入居者について特性判定処理を行う。判定部133は、次の入居者がいない場合には(ステップS14:否定)、特性判定処理を終了する。これにより、サーバ装置100は、各入居者について、片付けの特性を決定することができる。   Returning to the explanation of FIG. 13, when the process of the characteristic determination subroutine ends, the determination unit 133 determines whether there is a next resident by referring to the resident DB 121 (step S14). When there is a next resident (Step S14: affirmative), the determination unit 133 acquires the next tenant's characteristic, the characteristic determination date, and the moving-in date from the resident DB 121 (Step S15). When the determination unit 133 acquires the next tenant's characteristic, the characteristic determination date, and the moving-in date, the process returns to step S12, and performs the characteristic determination process on the next tenant. If the next resident is not present (step S14: negative), the determination unit 133 ends the characteristic determination process. Thereby, the server apparatus 100 can determine the disposition characteristic of each tenant.

次に、通知処理の一例について説明する。図15は、通知処理の一例を示すフローチャートである。なお、通知処理は、例えば1日に1回実行される。サーバ装置100の通知部134は、入居者DB121から先頭の入居者の標準エッジライン数および特性を取得する(ステップS201)。通知部134は、センシング情報DB123から、入居者在室フラグ「1」の開始時から終了時までのエッジライン数を取得する(ステップS202)。   Next, an example of the notification process will be described. FIG. 15 is a flowchart illustrating an example of the notification process. The notification process is performed, for example, once a day. The notification unit 134 of the server device 100 acquires the standard edge line number and characteristics of the first resident from the resident DB 121 (step S201). The notification unit 134 acquires the number of edge lines from the start time to the end time of the resident room flag “1” from the sensing information DB 123 (step S202).

通知部134は、取得したエッジライン数のうち、複数の異なるタイミングでのエッジライン数を比較する(ステップS203)。通知部134は、比較の結果、エッジライン数が増加、または、エッジライン数の増加速度が速くなっているか否かを判定する(ステップS204)。通知部134は、エッジライン数が増加、または、エッジライン数の増加速度が速くなっている場合には(ステップS204:肯定)、片付けが出来なくなってきている旨の通知画面を生成し、管理者端末50に送信して通知する(ステップS205)。通知部134は、片付けが出来なくなってきている旨を通知すると、ステップS208に進む。   The notification unit 134 compares the number of edge lines at a plurality of different timings among the acquired number of edge lines (step S203). The notification unit 134 determines whether the number of edge lines has increased or the rate of increase in the number of edge lines has increased as a result of the comparison (step S204). When the number of edge lines increases or the rate of increase in the number of edge lines increases (step S204: Yes), the notification unit 134 generates a notification screen indicating that clearing can not be performed, and manages It transmits and notifies to the user terminal 50 (step S205). When the notification unit 134 notifies that the file can not be cleaned up, the process proceeds to step S208.

通知部134は、エッジライン数が増加していない、または、エッジライン数の増加速度が速くなっていない場合には(ステップS204:否定)、エッジライン数が減少、または、増加速度が遅くなっているか否かを判定する(ステップS206)。通知部134は、エッジライン数が減少、または、増加速度が遅くなっている場合には(ステップS206:肯定)、片付けを始めた旨の通知画面を生成し、管理者端末50に送信して通知する(ステップS207)。通知部134は、片付けを始めた旨を通知すると、ステップS208に進む。   If the number of edge lines has not increased or the rate of increase in the number of edge lines has not increased (step S 204: negative), the notification unit 134 decreases the number of edge lines or the rate of increase is decreased. It is determined whether or not (step S206). If the number of edge lines is decreasing or the increase rate is slowing (Step S206: Yes), the notifying unit 134 generates a notification screen indicating that cleaning up has started, and transmits the notification screen to the administrator terminal 50. It notifies (step S207). When the notification unit 134 notifies that cleaning has been started, the process proceeds to step S208.

通知部134は、エッジライン数が減少していない、または、増加速度が遅くなっていない場合には(ステップS206:否定)、入居者DB121を参照して、次の入居者がいるか否かを判定する(ステップS208)。通知部134は、次の入居者がいる場合には(ステップS208:肯定)、入居者DB121から次の入居者の標準エッジライン数および特性を取得する(ステップS209)。通知部134は、次の入居者の標準エッジライン数および特性を取得すると、ステップS202に戻り、次の入居者について通知処理を行う。通知部134は、次の入居者がいない場合には(ステップS208:否定)、通知処理を終了する。これにより、サーバ装置100は、入居者の生活能力の衰えを検知できる。   If the number of edge lines has not decreased or the increase speed has not decreased (step S206: negative), the notification unit 134 refers to the tenant DB 121 and determines whether there is a next tenant or not. It determines (step S208). When there is a next resident (Step S208: Yes), the notification unit 134 acquires the standard edge line number and characteristics of the next resident from the resident DB 121 (Step S209). When the notification unit 134 acquires the standard edge line number and characteristics of the next resident, the process returns to step S202, and performs notification processing for the next tenant. The notification unit 134 ends the notification process when there is no next resident (step S208: negative). Thereby, the server apparatus 100 can detect the decline in the living ability of the resident.

続いて、通知処理の他の一例について説明する。図16および図17は、通知処理の他の一例を示すフローチャートである。なお、通知処理は、例えば1日に1回実行される。サーバ装置100の通知部134は、入居者DB121から先頭の入居者の標準エッジライン数および特性を取得する(ステップS301)。通知部134は、センシング情報DB123から、入居者在室フラグ「1」の開始時から終了時までのエッジライン数を取得する(ステップS302)。   Subsequently, another example of the notification process will be described. 16 and 17 are flowcharts showing another example of the notification process. The notification process is performed, for example, once a day. The notification unit 134 of the server device 100 acquires the standard edge line number and characteristics of the head tenant from the tenant DB 121 (step S301). The notification unit 134 acquires the number of edge lines from the start time to the end time of the resident room flag “1” from the sensing information DB 123 (step S302).

通知部134は、入居者在室フラグ「1」の終了時のエッジライン数が、エッジライン数の閾値を超えているか否かを判定する(ステップS303)。通知部134は、終了時のエッジライン数がエッジライン数の閾値を超えている場合には(ステップS303:肯定)、入居者DB121から当該入居者の管理者連絡先を取得する。また、通知部134は、メッセージDB125を参照してID「001」のメッセージを含む通知画面を生成し、管理者端末50に送信する(ステップS304)。通知部134は、通知画面を管理者端末50に送信すると、ステップS313に進む。   The notification unit 134 determines whether the number of edge lines at the end of the resident room flag “1” exceeds the threshold of the number of edge lines (step S303). When the number of edge lines at the end exceeds the threshold of the number of edge lines (Step S303: Yes), the notification unit 134 acquires the manager contact information of the tenant from the tenant DB 121. Further, the notification unit 134 refers to the message DB 125 to generate a notification screen including the message of the ID “001”, and transmits the notification screen to the administrator terminal 50 (step S304). After transmitting the notification screen to the administrator terminal 50, the notification unit 134 proceeds to step S313.

通知部134は、終了時のエッジライン数がエッジライン数の閾値を超えていない場合には(ステップS303:否定)、次の判定を行う。通知部134は、次の判定として、当該入居者の特性がAであり、かつ、入居者在室フラグ「1」の開始時よりも終了時のエッジライン数が増加しているか否かを判定する(ステップS305)。通知部134は、当該入居者の特性がAであり、かつ、開始時よりも終了時のエッジライン数が増加している場合には(ステップS305:肯定)、入居者DB121から当該入居者の管理者連絡先を取得する。また、通知部134は、メッセージDB125を参照してID「002」のメッセージを含む通知画面を生成し、管理者端末50に送信する(ステップS306)。通知部134は、通知画面を管理者端末50に送信すると、ステップS313に進む。   If the number of edge lines at the end does not exceed the threshold of the number of edge lines (No at Step S303), the notification unit 134 performs the following determination. As the next determination, the notification unit 134 determines whether the property of the tenant is A and the number of edge lines at the end is larger than the start of the tenant room flag “1”. (Step S305). If the property of the tenant is A and the number of edge lines at the end is larger than the start time (step S305: affirmative), the notification unit 134 determines from the tenant DB 121 that the tenant has Get admin contacts. Further, the notification unit 134 refers to the message DB 125 to generate a notification screen including the message of the ID “002”, and transmits the notification screen to the administrator terminal 50 (step S306). After transmitting the notification screen to the administrator terminal 50, the notification unit 134 proceeds to step S313.

通知部134は、当該入居者の特性がAでない、または、開始時よりも終了時のエッジライン数が増加していない場合には(ステップS305:否定)、次の判定を行う。通知部134は、次の判定として、当該入居者の特性がBであり、かつ、入居者在室フラグ「1」の開始時よりも終了時のエッジライン数が所定値以上増加しているか否かを判定する(ステップS307)。通知部134は、当該入居者の特性がBであり、かつ、開始時よりも終了時のエッジライン数が所定値以上増加している場合には(ステップS307:肯定)、入居者DB121から当該入居者の管理者連絡先を取得する。また、通知部134は、メッセージDB125を参照してID「004」のメッセージを含む通知画面を生成し、管理者端末50に送信する(ステップS308)。通知部134は、通知画面を管理者端末50に送信すると、ステップS313に進む。   The notification unit 134 performs the following determination when the property of the tenant is not A or the number of edge lines at the end does not increase from the start time (step S305: negative). As the next determination, the notification unit 134 determines whether the property of the resident is B and the number of edge lines at the end has increased by a predetermined value or more from the start of the resident room flag “1”. It is determined (step S307). If the property of the tenant is B and the number of edge lines at the end has increased by a predetermined value or more than the start time (step S307: affirmative), the notification unit 134 is notified of the tenant DB 121 in question. Get tenant contact information. Further, the notification unit 134 generates a notification screen including the message of the ID “004” by referring to the message DB 125, and transmits the notification screen to the administrator terminal 50 (step S308). After transmitting the notification screen to the administrator terminal 50, the notification unit 134 proceeds to step S313.

通知部134は、当該入居者の特性がBでない、または、開始時よりも終了時のエッジライン数が所定値以上増加していない場合には(ステップS307:否定)、次の判定を行う。通知部134は、次の判定として、当該入居者の特性がBであり、かつ、入居者在室フラグ「1」の期間において、一時的にエッジライン数が減少するものの、開始時よりも終了時のエッジライン数が増加しているか否かを判定する(ステップS309)。通知部134は、当該入居者の特性がBであり、かつ、一時的にエッジライン数が減少するものの、開始時よりも終了時のエッジライン数が増加している場合には(ステップS309:肯定)、入居者DB121から当該入居者の管理者連絡先を取得する。また、通知部134は、メッセージDB125を参照してID「003」のメッセージを含む通知画面を生成し、管理者端末50に送信する(ステップS310)。通知部134は、通知画面を管理者端末50に送信すると、ステップS313に進む。   The notification unit 134 performs the following determination when the property of the tenant is not B or the number of edge lines at the end does not increase by a predetermined value or more from the start time (step S307: negative). As the next determination, the notification unit 134 temporarily reduces the number of edge lines during the period in which the tenant's characteristic is B and the resident room flag is “1”, but ends from the start It is determined whether the number of edge lines at the time has increased (step S309). If the property of the tenant is B and the number of edge lines temporarily decreases, the notification unit 134 determines that the number of edge lines at the end is larger than the start time (step S309: Affirmative) Acquire the manager contact information of the tenant from the tenant DB 121. Further, the notification unit 134 generates a notification screen including the message of the ID “003” with reference to the message DB 125, and transmits the notification screen to the administrator terminal 50 (step S310). After transmitting the notification screen to the administrator terminal 50, the notification unit 134 proceeds to step S313.

通知部134は、当該入居者の特性がBでない、または、一時的にエッジライン数が減少するものの、開始時よりも終了時のエッジライン数が増加していない場合には(ステップS309:否定)、次の判定を行う。通知部134は、次の判定として、当該入居者の特性がCであり、かつ、入居者在室フラグ「1」の開始時よりも終了時のエッジライン数が減少しているか否かを判定する(ステップS311)。通知部134は、当該入居者の特性がCであり、かつ、開始時よりも終了時のエッジライン数が減少している場合には(ステップS311:肯定)、入居者DB121から当該入居者の管理者連絡先を取得する。また、通知部134は、メッセージDB125を参照してID「005」のメッセージを含む通知画面を生成し、管理者端末50に送信する(ステップS312)。通知部134は、通知画面を管理者端末50に送信すると、ステップS313に進む。   If the property of the tenant is not B or the number of edge lines temporarily decreases, the notification unit 134 determines that the number of edge lines at the end does not increase from the start time (step S309: negative ), Make the following judgment. As the next determination, the notification unit 134 determines whether the property of the tenant is C and the number of edge lines at the end is smaller than the start of the tenant room flag “1”. (Step S311). If the property of the tenant is C and the number of edge lines at the end is smaller than the start time (step S311: affirmative), the notification unit 134 determines from the tenant DB 121 that the tenant has Get admin contacts. Further, the notification unit 134 generates a notification screen including the message of the ID “005” with reference to the message DB 125, and transmits the notification screen to the administrator terminal 50 (step S312). After transmitting the notification screen to the administrator terminal 50, the notification unit 134 proceeds to step S313.

通知部134は、当該入居者の特性がCでない、または、開始時よりも終了時のエッジライン数が減少していない場合には(ステップS311:否定)、入居者DB121を参照して、次の入居者がいるか否かを判定する(ステップS313)。通知部134は、次の入居者がいる場合には(ステップS313:肯定)、入居者DB121から次の入居者の標準エッジライン数および特性を取得する(ステップS314)。通知部134は、次の入居者の標準エッジライン数および特性を取得すると、ステップS302に戻り、次の入居者について通知処理を行う。通知部134は、次の入居者がいない場合には(ステップS313:否定)、通知処理を終了する。これにより、サーバ装置100は、入居者の特性に応じて生活能力の衰えを検知できる。   The notification unit 134 refers to the tenant DB 121 when the property of the tenant is not C or the number of edge lines at the end does not decrease from the start time (No at step S311). It is determined whether there is a resident of (step S313). When there is a next resident (Step S313: affirmative), the notification unit 134 acquires the standard edge line number and characteristics of the next resident from the resident DB 121 (Step S314). When the notification unit 134 acquires the standard edge line number and characteristics of the next resident, the process returns to step S302 to perform notification processing for the next tenant. The notification unit 134 ends the notification process when there is no next resident (step S313: negative). Thereby, the server apparatus 100 can detect the decline of the living ability according to the characteristics of the resident.

このように、監視システム1は、時間の経過に応じて順次取得された所定の領域の撮像画像を解析して、所定の領域の乱雑度を算出する。また、監視システム1は、算出した乱雑度の時間的な変化の傾向が、より高い乱雑度となる傾向への変化を示すことが検出された場合、または、乱雑度が高まるスピードが速くなる傾向への変化を示すことが検出された場合に、所定の通知を行う。その結果、入居者の生活能力の衰えを検知できる。また、監視システム1は、入居者の認知症の発症や体調の変化等をいち早く管理者に伝達でき、入居者に対して早い段階でのケアを行うことができる。   As described above, the monitoring system 1 analyzes the captured image of the predetermined area sequentially acquired as time passes, and calculates the degree of randomness of the predetermined area. In addition, the monitoring system 1 detects that the temporal change tendency of the calculated degree of randomness indicates a change to a tendency toward higher degree of randomness, or the speed at which the degree of randomness increases increases. If it is detected to indicate a change to, then a predetermined notification is given. As a result, it is possible to detect the decline in the living ability of the resident. In addition, the monitoring system 1 can rapidly transmit the onset of dementia of the resident, changes in physical condition, and the like to the manager, and can provide care to the resident at an early stage.

また、監視システム1では、乱雑度の時間的な変化は、毎日所定の時刻に取得される、それぞれの所定の領域の撮像画像を解析して算出された乱雑度を比較することで検出される。その結果、入居者の日々の生活能力の変化を検知できる。   Further, in the monitoring system 1, temporal changes in the degree of randomness are detected by comparing the degrees of randomness calculated by analyzing captured images of the respective predetermined areas, which are acquired at predetermined times every day. . As a result, it is possible to detect a change in daily living ability of the resident.

また、監視システム1では、乱雑度の時間的な変化は、所定の領域の居住者について、1日の最初に該所定の領域内で検出されたタイミングと、1日の最後に該所定の領域内で検出されたタイミングとを比較することで検出される。その結果、入居者が毎日どの程度片付けを行うかを把握できる。   Further, in the monitoring system 1, the temporal change of the randomness is detected at the beginning of one day in the predetermined area and the predetermined area at the end of the day for the resident of the predetermined area. It is detected by comparing with the timing detected inside. As a result, it is possible to know how much the tenant cleans up every day.

また、監視システム1は、複数の異なるタイミングで算出された乱雑度を比較する処理が、比較対象とするタイミングが変更されて複数回実行された、それぞれのタイミングにおける乱雑度を比較する。また、監視システム1は、乱雑度の比較結果に基づいて、より高い乱雑度となる傾向、または、乱雑度が高まるスピードが速くなる傾向への変化を示すことを検出する。また、監視システム1は、上記の傾向への変化を示すことが検出されたときに、乱雑度の変化の検出が、所定回数以上連続した場合、または、単位時間あたり所定回数以上検出した場合に、所定の通知を行う。その結果、入居者の生活能力の衰えを検知できる。   Further, the monitoring system 1 compares the degree of randomness at each of the plurality of times when the process of comparing the degrees of randomness calculated at a plurality of different timings is executed a plurality of times with the timing to be compared changed. In addition, the monitoring system 1 detects that the tendency to become higher randomness or the change to the tendency that the speed of the randomness increases becomes faster based on the comparison result of the randomness. In addition, when it is detected that the monitoring system 1 indicates a change to the above tendency, detection of the change in the degree of randomness continues a predetermined number of times or more, or a predetermined number of times per unit time or more. , Give a predetermined notification. As a result, it is possible to detect the decline in the living ability of the resident.

また、監視システム1は、乱雑度の変化の検出が連続した所定回数、または、乱雑度の変化の検出の単位時間あたりの所定回数を、所定の領域の居住者ごとに設定する。その結果、居住者ごとに異なる基準を用いて生活能力の変化を検知できる。   Further, the monitoring system 1 sets the detection of the change of the randomness a predetermined number of times continuously or the predetermined number of times of detection of the change of the randomness per unit time for each resident of the predetermined area. As a result, it is possible to detect changes in living ability using different criteria for each resident.

また、監視システム1は、時間の経過に応じて順次取得された所定の領域の撮像画像を解析して、所定の領域の乱雑度を算出する。また、監視システム1は、算出した乱雑度の時間的な変化の傾向が、より低い乱雑度となる傾向への変化を示すことが検出された場合、または、乱雑度が高まるスピードが遅くなる傾向への変化を示すことが検出された場合に、所定の通知を行う。その結果、入居者の自立傾向への努力を検知できる。   Further, the monitoring system 1 analyzes the captured image of the predetermined area sequentially acquired as time passes, and calculates the degree of randomness of the predetermined area. In addition, the monitoring system 1 detects that the temporal change tendency of the calculated randomness shows a change to a lower randomness tendency, or the speed at which the randomness increases increases. If it is detected to indicate a change to, then a predetermined notification is given. As a result, it is possible to detect the resident's effort for independence.

また、監視システム1は、複数の異なるタイミングで算出された乱雑度を比較する処理が、比較対象とするタイミングが変更されて複数回実行された、それぞれのタイミングにおける乱雑度を比較する。また、監視システム1は、乱雑度の比較結果に基づいて、より低い乱雑度となる傾向、または、乱雑度が高まるスピードが遅くなる傾向への変化を示すことを検出する。また、監視システム1は、上記の傾向への変化を示すことが検出されたときに、乱雑度の変化の検出が、所定回数以上連続した場合、または、単位時間あたり所定回数以上検出した場合に、所定の通知を行う。その結果、入居者の自立傾向への努力を検知できる。   Further, the monitoring system 1 compares the degree of randomness at each of the plurality of times when the process of comparing the degrees of randomness calculated at a plurality of different timings is executed a plurality of times with the timing to be compared changed. In addition, the monitoring system 1 detects a tendency to lower the degree of randomness or a change to a tendency to increase the speed of the degree of randomness based on the comparison result of the randomness. In addition, when it is detected that the monitoring system 1 indicates a change to the above tendency, detection of the change in the degree of randomness continues a predetermined number of times or more, or a predetermined number of times per unit time or more. , Give a predetermined notification. As a result, it is possible to detect the resident's effort for independence.

なお、上記実施例では、乱雑度としてエッジライン数を用いたが、これに限定されない。例えば、距離センサで計測した居室内の高さを乱雑度の指標としてもよい。図18は、高さを乱雑度の指標とする場合の乱雑度の算出の一例を示す図である。図18に示すように、サーバ装置100は、基準状態28と、基準状態28に基づく高さ情報30とを予め取得する。また、サーバ装置100は、散らかっている状態である比較対象29と、比較対象29に基づく高さ情報31とを取得する。ここで、比較対象29および高さ情報31と、基準状態28および高さ情報30とを比較すると、物体29aおよび物体29aに係る高さ情報29bが増加しているとする。続いて、高さ情報30と、高さ情報31との差分32を取ると、高さ情報29bに相当する面積29cが乱雑度として算出できる。   Although the number of edge lines is used as the randomness in the above embodiment, the present invention is not limited to this. For example, the height in the living room measured by the distance sensor may be used as an index of the degree of randomness. FIG. 18 is a diagram showing an example of calculation of the degree of randomness when the height is used as the index of degree of randomness. As shown in FIG. 18, the server apparatus 100 acquires in advance a reference state 28 and height information 30 based on the reference state 28. In addition, the server apparatus 100 acquires the comparison target 29 in a scattered state and the height information 31 based on the comparison target 29. Here, when the comparison object 29 and the height information 31 are compared with the reference state 28 and the height information 30, it is assumed that the height information 29b related to the object 29a and the object 29a is increased. Subsequently, when the difference 32 between the height information 30 and the height information 31 is taken, the area 29c corresponding to the height information 29b can be calculated as the degree of randomness.

ここで、高さ情報30および31は、例えば、天井に設置された光源から居室内に光を照射して、照射光の反射光、ならびに、照射光および反射光の位相情報を含む画像を撮像して画像解析し、位相情報に基づき撮像画像の画素ごとに距離を算出して求める。すなわち、高さ情報30および31は、TOF(Time Of Flight)によって距離を算出することで求めることができる。また、高さ情報30および31は、例えば、光源から居室内に特定のパターンを含む照射光を照射し、特定のパターンに基づいて距離を算出して求めることができる。さらに、高さ情報30および31は、例えば、居室内にレーザ光を照射して距離を計測する距離センサを用いて計測した距離に基づいて求めることができる。ここで、距離センサは、例えば、ライダー(LIDAR:Light Detection and Ranging、または、Laser Imaging Detection and Ranging、もしくは、LADAR:Laser Detection and Ranging)を用いることができる。   Here, height information 30 and 31 irradiates light into a living room from a light source installed on a ceiling, for example, and captures an image including reflected light of irradiated light and phase information of irradiated light and reflected light The image is analyzed, and the distance is calculated and determined for each pixel of the captured image based on the phase information. That is, the height information 30 and 31 can be obtained by calculating the distance by TOF (Time Of Flight). Further, the height information 30 and 31 can be determined by, for example, irradiating irradiation light including a specific pattern from the light source into the room and calculating the distance based on the specific pattern. Furthermore, the height information 30 and 31 can be determined based on, for example, a distance measured using a distance sensor that measures the distance by irradiating the room with a laser beam. Here, as a distance sensor, for example, a rider (LIDAR: Light Detection and Ranging, or Laser Imaging Detection and Ranging, or LADAR: Laser Detection and Ranging) can be used.

高さを居室内の乱雑度の指標とする場合には、監視システム1は、入居施設10の区画ごとに、例えば、端末装置を設け、端末装置が居室内の高さに基づいて乱雑度を算出する。端末装置は、例えば、サーバ装置100の算出部132の処理の一部であるセンシング情報として、エッジライン数に代えて高さに基づく乱雑度を算出し、サーバ装置100に送信する。また、サーバ装置100は、カメラ設置テーブル122の標準エッジライン数に代えて、平均高さを用いる。   In the case where the height is used as an index of the degree of randomness in the room, the monitoring system 1 provides, for example, a terminal device for each section of the entering facility 10, and the terminal device measures the degree of randomness based on the height in the room. calculate. The terminal device calculates the degree of randomness based on the height instead of the number of edge lines, for example, as sensing information which is a part of the process of the calculation unit 132 of the server device 100, and transmits it to the server device 100. In addition, the server apparatus 100 uses the average height instead of the standard edge line number of the camera installation table 122.

また、図示した各部の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各部の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、算出部132のセンシング情報を算出する処理をカメラ11側で行うようにしてもよい。   Further, each component of each unit shown in the drawings does not necessarily have to be physically configured as shown in the drawings. That is, the specific form of the dispersion and integration of each part is not limited to the illustrated one, and all or a part thereof is functionally or physically dispersed or integrated in any unit according to various loads, usage conditions, etc. Can be configured. For example, the process of calculating the sensing information of the calculation unit 132 may be performed on the camera 11 side.

さらに、各装置で行われる各種処理機能は、CPU(またはMPU、MCU(Micro Controller Unit)等のマイクロ・コンピュータ)上で、その全部または任意の一部を実行するようにしてもよい。また、各種処理機能は、CPU(またはMPU、MCU等のマイクロ・コンピュータ)で解析実行されるプログラム上、またはワイヤードロジックによるハードウェア上で、その全部または任意の一部を実行するようにしてもよいことは言うまでもない。   Furthermore, all or any part of various processing functions performed by each device may be executed on a CPU (or a microcomputer such as an MPU or an MCU (Micro Controller Unit)). In addition, various processing functions may be executed in whole or any part on a program analyzed and executed by a CPU (or a microcomputer such as an MPU or MCU) or on hardware by wired logic. It goes without saying that it is good.

ところで、上記の実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをコンピュータで実行することで実現できる。そこで、以下では、上記の実施例と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図19は、監視プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。   The various processes described in the above embodiments can be realized by executing a prepared program on a computer. So, below, an example of a computer which runs a program which has the same function as the above-mentioned example is explained. FIG. 19 is a diagram illustrating an example of a computer that executes a monitoring program.

図19が示すように、コンピュータ200は、各種演算処理を実行するCPU201と、データ入力を受け付ける入力装置202と、モニタ203とを有する。また、コンピュータ200は、記憶媒体からプログラム等を読み取る媒体読取装置204と、各種装置と接続するためのインタフェース装置205と、他の情報処理装置等と有線または無線により接続するための通信装置206とを有する。また、コンピュータ200は、各種情報を一時記憶するRAM207と、ハードディスク装置208とを有する。また、各装置201〜208は、バス209に接続される。   As shown in FIG. 19, the computer 200 has a CPU 201 that executes various arithmetic processing, an input device 202 that receives data input, and a monitor 203. The computer 200 also includes a medium reading device 204 reading programs and the like from a storage medium, an interface device 205 for connecting with various devices, and a communication device 206 for connecting with other information processing devices and the like by wire or wirelessly. Have. The computer 200 also has a RAM 207 for temporarily storing various information, and a hard disk drive 208. Each of the devices 201 to 208 is connected to the bus 209.

ハードディスク装置208には、図1に示した取得部131、算出部132、判定部133および通知部134の各処理部と同様の機能を有する監視プログラムが記憶される。また、ハードディスク装置208には、入居者DB121、カメラ設置テーブル122、センシング情報DB123、特性判定テーブル124、メッセージDB125、および、監視プログラムを実現するための各種データが記憶される。入力装置202は、例えば、コンピュータ200の管理者から管理情報等の各種情報の入力を受け付ける。モニタ203は、例えば、コンピュータ200の管理者に対して管理情報の画面や各種画面を表示する。インタフェース装置205は、例えば印刷装置等が接続される。通信装置206は、例えば、図1に示した通信部110と同様の機能を有しネットワークNと接続され、管理者端末50、カメラ11や他の装置と各種情報をやりとりする。   The hard disk drive 208 stores a monitoring program having the same function as each processing unit of the acquisition unit 131, the calculation unit 132, the determination unit 133, and the notification unit 134 illustrated in FIG. The hard disk drive 208 also stores a resident DB 121, a camera installation table 122, a sensing information DB 123, a characteristic determination table 124, a message DB 125, and various data for realizing a monitoring program. The input device 202 receives, for example, an input of various information such as management information from the administrator of the computer 200. The monitor 203 displays, for example, a screen of management information and various screens for the administrator of the computer 200. The interface device 205 is connected to, for example, a printing device. The communication device 206 has, for example, the same function as the communication unit 110 shown in FIG. 1, is connected to the network N, and exchanges various information with the administrator terminal 50, the camera 11, and other devices.

CPU201は、ハードディスク装置208に記憶された各プログラムを読み出して、RAM207に展開して実行することで、各種の処理を行う。また、これらのプログラムは、コンピュータ200を図1に示した取得部131、算出部132、判定部133および通知部134として機能させることができる。   The CPU 201 reads out each program stored in the hard disk device 208, develops the program in the RAM 207, and executes the program to perform various processes. In addition, these programs can cause the computer 200 to function as the acquisition unit 131, the calculation unit 132, the determination unit 133, and the notification unit 134 illustrated in FIG.

なお、上記の監視プログラムは、必ずしもハードディスク装置208に記憶されている必要はない。例えば、コンピュータ200が読み取り可能な記憶媒体に記憶されたプログラムを、コンピュータ200が読み出して実行するようにしてもよい。コンピュータ200が読み取り可能な記憶媒体は、例えば、CD−ROMやDVDディスク、USB(Universal Serial Bus)メモリ等の可搬型記録媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリ、ハードディスクドライブ等が対応する。また、公衆回線、インターネット、LAN等に接続された装置にこの監視プログラムを記憶させておき、コンピュータ200がこれらから監視プログラムを読み出して実行するようにしてもよい。   The above monitoring program does not necessarily have to be stored in the hard disk drive 208. For example, the computer 200 may read out and execute a program stored in a storage medium readable by the computer 200. The storage medium readable by the computer 200 corresponds to, for example, a CD-ROM, a DVD disk, a portable recording medium such as a USB (Universal Serial Bus) memory, a semiconductor memory such as a flash memory, a hard disk drive, or the like. Alternatively, the monitoring program may be stored in a device connected to a public line, the Internet, a LAN or the like, and the computer 200 may read out the monitoring program from these and execute it.

以上、本実施例を含む実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。   The following appendices are further disclosed regarding the embodiment including the present embodiment.

(付記1)時間の経過に応じて順次取得された所定の領域の撮像画像を解析して、前記所定の領域の乱雑度を算出し、
算出した前記乱雑度の時間的な変化の傾向が、より高い乱雑度となる傾向への変化を示すことが検出された場合、または、乱雑度が高まるスピードが速くなる傾向への変化を示すことが検出された場合に、所定の通知を行う、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする乱雑度の変化の傾向監視方法。
(Supplementary Note 1) The degree of randomness of the predetermined area is calculated by analyzing the captured image of the predetermined area sequentially acquired according to the passage of time,
If it is detected that the calculated temporal change tendency of the randomness shows a change to a tendency toward higher randomness, or a change to a tendency that the speed of the randomness increases becomes faster Give a predetermined notification when a is detected,
A method of monitoring a tendency of change in randomness, characterized in that a computer executes processing.

(付記2)前記乱雑度の時間的な変化は、毎日所定の時刻に取得される、それぞれの前記所定の領域の撮像画像を解析して算出された前記乱雑度を比較することで検出されることを特徴とする付記1に記載の乱雑度の変化の傾向監視方法。 (Supplementary Note 2) The temporal change in the degree of randomness is detected by comparing the degrees of randomness calculated by analyzing captured images of the respective predetermined areas, which are acquired at predetermined times each day The method for monitoring the tendency of the change in the degree of randomness according to claim 1, characterized in that.

(付記3)前記乱雑度の時間的な変化は、前記所定の領域の居住者について、1日の最初に該所定の領域内で検出されたタイミングと、1日の最後に該所定の領域内で検出されたタイミングとを比較することで検出されることを特徴とする付記1に記載の乱雑度の変化の傾向監視方法。 (Supplementary Note 3) The temporal change in the degree of randomness is, for a resident of the predetermined area, a timing detected at the beginning of the day in the predetermined area, and a timing change in the predetermined area at the end of the day The method for monitoring the tendency of the change in the degree of randomness according to claim 1, characterized by being detected by comparing with the timing detected in the above.

(付記4)前記所定の通知を行う処理は、複数の異なるタイミングで算出された前記乱雑度を比較する処理が、比較対象とするタイミングが変更されて複数回実行された、それぞれのタイミングにおける前記乱雑度の比較結果に基づいて、前記より高い乱雑度となる傾向、または、前記乱雑度が高まるスピードが速くなる傾向への変化を示すことが検出されたときに、前記乱雑度の変化の検出が、所定回数以上連続した場合、または、単位時間あたり所定回数以上検出した場合に、前記所定の通知を行うことを特徴とする付記1に記載の乱雑度の変化の傾向監視方法。 (Supplementary Note 4) In the process of performing the predetermined notification, the process of comparing the degree of randomness calculated at a plurality of different timings is executed at a plurality of times, with the timing to be compared changed and executed a plurality of times. Detection of the change in the degree of randomness when it is detected that the tendency toward the higher degree of randomness or the tendency to increase the speed of the degree of randomness tends to increase based on the comparison result of the degree of randomness The method for monitoring the tendency of the change in the degree of randomness according to claim 1, wherein the predetermined notification is performed when the predetermined number of consecutive times or more or the predetermined number of times per unit time is detected.

(付記5)前記所定の通知を行う処理は、前記乱雑度の変化の検出が連続した所定回数、または、前記乱雑度の変化の検出の単位時間あたりの所定回数を、前記所定の領域の居住者ごとに設定することを特徴とする付記4に記載の乱雑度の変化の傾向監視方法。 (Supplementary Note 5) In the process of performing the predetermined notification, a predetermined number of consecutive detections of the change in the randomness, or a predetermined number of times per unit time of the detection of the change in the randomness is the residence of the predetermined area. The method for monitoring the tendency of the change in the degree of randomness according to claim 4, wherein the method is set for each person.

(付記6)時間の経過に応じて順次取得された所定の領域の撮像画像を解析して、前記所定の領域の乱雑度を算出し、
算出した前記乱雑度の時間的な変化の傾向が、より低い乱雑度となる傾向への変化を示すことが検出された場合、または、乱雑度が高まるスピードが遅くなる傾向への変化を示すことが検出された場合に、所定の通知を行う、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする乱雑度の変化の傾向監視方法。
(Supplementary Note 6) The degree of randomness of the predetermined area is calculated by analyzing the captured image of the predetermined area sequentially acquired according to the passage of time,
If it is detected that the calculated temporal change tendency of the randomness shows a change to a tendency toward lower randomness, or a change to a tendency that the speed of the randomness increases becomes slower Give a predetermined notification when a is detected,
A method of monitoring a tendency of change in randomness, characterized in that a computer executes processing.

(付記7)前記乱雑度の時間的な変化は、毎日所定の時刻に取得される、それぞれの前記所定の領域の撮像画像を解析して算出された前記乱雑度を比較することで検出されることを特徴とする付記6に記載の乱雑度の変化の傾向監視方法。 (Supplementary Note 7) The temporal change in the degree of randomness is detected by comparing the degrees of randomness calculated by analyzing captured images of the respective predetermined areas, which are acquired at predetermined times each day The trend monitoring method of the change of the degree of randomness described in the supplementary note 6 characterized by the above.

(付記8)前記乱雑度の時間的な変化は、前記所定の領域の居住者について、1日の最初に該所定の領域内で検出されたタイミングと、1日の最後に該所定の領域内で検出されたタイミングとを比較することで検出されることを特徴とする付記6に記載の乱雑度の変化の傾向監視方法。 (Supplementary Note 8) The temporal change in the degree of randomness is, for a resident of the predetermined area, a timing detected at the beginning of the day in the predetermined area, and a timing change in the predetermined area at the end of the day The tendency monitoring method of the change of the degree of randomness according to claim 6, characterized by being detected by comparing with the timing detected in the above.

(付記9)前記所定の通知を行う処理は、複数の異なるタイミングで算出された前記乱雑度を比較する処理が、比較対象とするタイミングが変更されて複数回実行された、それぞれのタイミングにおける前記乱雑度の比較結果に基づいて、前記より低い乱雑度となる傾向、または、前記乱雑度が高まるスピードが遅くなる傾向への変化を示すことが検出されたときに、前記乱雑度の変化の検出が、所定回数以上連続した場合、または、単位時間あたり所定回数以上検出した場合に、前記所定の通知を行うことを特徴とする付記6に記載の乱雑度の変化の傾向監視方法。 (Supplementary Note 9) In the process of performing the predetermined notification, the process of comparing the degree of randomness calculated at a plurality of different timings is executed at a plurality of times, with the timing to be compared changed and executed a plurality of times. Detection of the change in the degree of randomness when it is detected that the lower degree of randomness tends to be the change in the degree of randomness or the tendency that the speed of the randomness increases is slowed based on the comparison result of the degree of randomness The method according to claim 6, wherein the predetermined notification is performed when the predetermined number of consecutive times or more or the predetermined number of times per unit time is detected.

(付記10)前記所定の通知を行う処理は、前記乱雑度の変化の検出が連続した所定回数、または、前記乱雑度の変化の検出の単位時間あたりの所定回数を、前記所定の領域の居住者ごとに設定することを特徴とする付記9に記載の乱雑度の変化の傾向監視方法。 (Supplementary Note 10) In the process of performing the predetermined notification, a predetermined number of consecutive detections of the change in the randomness, or a predetermined number of unit time for the detection of the change in the randomness is the residence of the predetermined area. The method for monitoring the tendency of change in degree of randomness as set forth in appendix 9, characterized by setting for each person.

(付記11)時間の経過に応じて順次取得された所定の領域の撮像画像を解析して、前記所定の領域の乱雑度を算出し、
算出した前記乱雑度の時間的な変化の傾向が、より高い乱雑度となる傾向への変化を示すことが検出された場合、または、乱雑度が高まるスピードが速くなる傾向への変化を示すことが検出された場合に、所定の通知を行う、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする乱雑度の変化の傾向監視プログラム。
(Supplementary Note 11) The degree of randomness of the predetermined area is calculated by analyzing the captured image of the predetermined area sequentially acquired according to the passage of time,
If it is detected that the calculated temporal change tendency of the randomness shows a change to a tendency toward higher randomness, or a change to a tendency that the speed of the randomness increases becomes faster Give a predetermined notification when a is detected,
A program for monitoring the tendency of change in randomness characterized in having a computer execute the process.

(付記12)前記乱雑度の時間的な変化は、毎日所定の時刻に取得される、それぞれの前記所定の領域の撮像画像を解析して算出された前記乱雑度を比較することで検出されることを特徴とする付記11に記載の乱雑度の変化の傾向監視プログラム。 (Supplementary note 12) The temporal change in the degree of randomness is detected by comparing the degrees of randomness calculated by analyzing captured images of the respective predetermined areas, which are acquired at predetermined times each day The trend monitoring program of the degree of randomness change according to appendix 11, characterized in that

(付記13)前記乱雑度の時間的な変化は、前記所定の領域の居住者について、1日の最初に該所定の領域内で検出されたタイミングと、1日の最後に該所定の領域内で検出されたタイミングとを比較することで検出されることを特徴とする付記11に記載の乱雑度の変化の傾向監視プログラム。 (Supplementary note 13) The temporal change in the randomness level is determined for the resident of the predetermined area at the beginning of the day at the timing detected in the predetermined area and at the end of the day in the predetermined area. The tendency change monitoring program of the degree of randomness according to claim 11, characterized by being detected by comparing with the timing detected in the above.

(付記14)前記所定の通知を行う処理は、複数の異なるタイミングで算出された前記乱雑度を比較する処理が、比較対象とするタイミングが変更されて複数回実行された、それぞれのタイミングにおける前記乱雑度の比較結果に基づいて、前記より高い乱雑度となる傾向、または、前記乱雑度が高まるスピードが速くなる傾向への変化を示すことが検出されたときに、前記乱雑度の変化の検出が、所定回数以上連続した場合、または、単位時間あたり所定回数以上検出した場合に、前記所定の通知を行うことを特徴とする付記11に記載の乱雑度の変化の傾向監視プログラム。 (Supplementary Note 14) In the process of performing the predetermined notification, the process of comparing the degree of randomness calculated at a plurality of different timings is executed at a plurality of times, with the timing to be compared changed and executed a plurality of times. Detection of the change in the degree of randomness when it is detected that the tendency toward the higher degree of randomness or the tendency to increase the speed of the degree of randomness tends to increase based on the comparison result of the degree of randomness The program for monitoring the tendency of change in the degree of randomness according to appendix 11, wherein the predetermined notification is performed when the predetermined number of consecutive times or more or the predetermined number of times per unit time is detected.

(付記15)前記所定の通知を行う処理は、前記乱雑度の変化の検出が連続した所定回数、または、前記乱雑度の変化の検出の単位時間あたりの所定回数を、前記所定の領域の居住者ごとに設定することを特徴とする付記14に記載の乱雑度の変化の傾向監視プログラム。 (Supplementary Note 15) In the process of performing the predetermined notification, the detection of the change in the randomness is continuously performed a predetermined number of times, or the predetermined number of times per unit time of the detection of the change in the randomness is the residence of the predetermined area The tendency change monitoring program of the degree of randomness according to claim 14, characterized in that it is set for each person.

(付記16)時間の経過に応じて順次取得された所定の領域の撮像画像を解析して、前記所定の領域の乱雑度を算出し、
算出した前記乱雑度の時間的な変化の傾向が、より低い乱雑度となる傾向への変化を示すことが検出された場合、または、乱雑度が高まるスピードが遅くなる傾向への変化を示すことが検出された場合に、所定の通知を行う、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする乱雑度の変化の傾向監視プログラム。
(Supplementary Note 16) A randomness degree of the predetermined area is calculated by analyzing a captured image of the predetermined area sequentially acquired according to the passage of time,
If it is detected that the calculated temporal change tendency of the randomness shows a change to a tendency toward lower randomness, or a change to a tendency that the speed of the randomness increases becomes slower Give a predetermined notification when a is detected,
A program for monitoring the tendency of change in randomness characterized in having a computer execute the process.

(付記17)前記乱雑度の時間的な変化は、毎日所定の時刻に取得される、それぞれの前記所定の領域の撮像画像を解析して算出された前記乱雑度を比較することで検出されることを特徴とする付記16に記載の乱雑度の変化の傾向監視プログラム。 (Supplementary note 17) The temporal change in the degree of randomness is detected by comparing the degrees of randomness calculated by analyzing captured images of the respective predetermined areas, which are acquired at predetermined times each day The trend monitoring program of the degree of randomness change as described in appendix 16, characterized in that.

(付記18)前記乱雑度の時間的な変化は、前記所定の領域の居住者について、1日の最初に該所定の領域内で検出されたタイミングと、1日の最後に該所定の領域内で検出されたタイミングとを比較することで検出されることを特徴とする付記16に記載の乱雑度の変化の傾向監視プログラム。 (Supplementary note 18) The temporal change in the randomness level is determined for the resident of the predetermined area at a timing detected at the beginning of the day within the predetermined area, and within the predetermined area at the end of the day The tendency change monitoring program of the degree of randomness according to claim 16, characterized by being detected by comparing with the timing detected in the above.

(付記19)前記所定の通知を行う処理は、複数の異なるタイミングで算出された前記乱雑度を比較する処理が、比較対象とするタイミングが変更されて複数回実行された、それぞれのタイミングにおける前記乱雑度の比較結果に基づいて、前記より低い乱雑度となる傾向、または、前記乱雑度が高まるスピードが遅くなる傾向への変化を示すことが検出されたときに、前記乱雑度の変化の検出が、所定回数以上連続した場合、または、単位時間あたり所定回数以上検出した場合に、前記所定の通知を行うことを特徴とする付記16に記載の乱雑度の変化の傾向監視プログラム。 (Supplementary Note 19) In the process of performing the predetermined notification, the process of comparing the degree of randomness calculated at a plurality of different timings is executed at a plurality of times with the timing to be compared changed and executed a plurality of times Detection of the change in the degree of randomness when it is detected that the lower degree of randomness tends to be the change in the degree of randomness or the tendency that the speed of the randomness increases is slowed based on the comparison result of the degree of randomness The program for monitoring the tendency of the degree of randomness change according to appendix 16, wherein the predetermined notification is performed when the predetermined number of consecutive times or more or the predetermined number of times per unit time is detected.

(付記20)前記所定の通知を行う処理は、前記乱雑度の変化の検出が連続した所定回数、または、前記乱雑度の変化の検出の単位時間あたりの所定回数を、前記所定の領域の居住者ごとに設定することを特徴とする付記19に記載の乱雑度の変化の傾向監視プログラム。 (Supplementary Note 20) In the process of performing the predetermined notification, a predetermined number of consecutive detections of the change in the randomness, or a predetermined number of unit time for the detection of the change in the randomness is the residence of the predetermined area. The tendency change monitoring program of the degree of randomness as set forth in appendix 19, characterized by being set for each person.

(付記21)時間の経過に応じて順次取得された所定の領域の撮像画像を解析して、前記所定の領域の乱雑度を算出する算出部と、
算出した前記乱雑度の時間的な変化の傾向が、より高い乱雑度となる傾向への変化を示すことが検出された場合、または、乱雑度が高まるスピードが速くなる傾向への変化を示すことが検出された場合に、所定の通知を行う通知部と、
を有することを特徴とする乱雑度の変化の傾向監視装置。
(Supplementary Note 21) A calculation unit that analyzes a captured image of a predetermined area sequentially acquired as time passes, and calculates the degree of randomness of the predetermined area;
If it is detected that the calculated temporal change tendency of the randomness shows a change to a tendency toward higher randomness, or a change to a tendency that the speed of the randomness increases becomes faster A notification unit that performs a predetermined notification when
An apparatus for monitoring the tendency of change in randomness characterized by having:

(付記22)前記乱雑度の時間的な変化は、毎日所定の時刻に取得される、それぞれの前記所定の領域の撮像画像を解析して算出された前記乱雑度を比較することで検出されることを特徴とする付記21に記載の乱雑度の変化の傾向監視装置。 (Supplementary note 22) The temporal change in the degree of randomness is detected by comparing the degrees of randomness calculated by analyzing captured images of the respective predetermined areas, which are acquired at predetermined times each day The trend monitoring device of the change of the degree of randomness according to the appendix 21 characterized in that.

(付記23)前記乱雑度の時間的な変化は、前記所定の領域の居住者について、1日の最初に該所定の領域内で検出されたタイミングと、1日の最後に該所定の領域内で検出されたタイミングとを比較することで検出されることを特徴とする付記21に記載の乱雑度の変化の傾向監視装置。 (Supplementary note 23) The temporal change in the randomness level is determined for the resident of the predetermined area at the beginning of the day at the timing detected in the predetermined area and at the end of the day in the predetermined area. 24. The tendency change monitoring device of the degree of randomness according to claim 21, which is detected by comparing it with the timing detected in step b.

(付記24)前記通知部は、複数の異なるタイミングで算出された前記乱雑度を比較する処理が、比較対象とするタイミングが変更されて複数回実行された、それぞれのタイミングにおける前記乱雑度の比較結果に基づいて、前記より高い乱雑度となる傾向、または、前記乱雑度が高まるスピードが速くなる傾向への変化を示すことが検出されたときに、前記乱雑度の変化の検出が、所定回数以上連続した場合、または、単位時間あたり所定回数以上検出した場合に、前記所定の通知を行うことを特徴とする付記21に記載の乱雑度の変化の傾向監視装置。 (Supplementary Note 24) The notification unit performs the process of comparing the degree of randomness calculated at a plurality of different timings, the timing to be compared is changed, and the degree of randomness is compared at each timing. Based on the result, when it is detected that the tendency toward the higher degree of randomness or the change to the tendency for the speed of the randomness to increase becomes faster, the change in the degree of randomness is detected a predetermined number of times The apparatus for monitoring the tendency of the change in the degree of randomness according to appendix 21, wherein the predetermined notification is performed in the case where the above continuous operations are performed or when the predetermined notification or more per unit time is detected.

(付記25)前記通知部は、前記乱雑度の変化の検出が連続した所定回数、または、前記乱雑度の変化の検出の単位時間あたりの所定回数を、前記所定の領域の居住者ごとに設定することを特徴とする付記24に記載の乱雑度の変化の傾向監視装置。 (Supplementary Note 25) The notification unit sets, for each resident of the predetermined area, a predetermined number of times in which the change in the randomness level is continuously detected or a predetermined number of times per unit time in the change in the randomness level. 24. The apparatus for monitoring the tendency of change in degree of randomness as set forth in appendix 24.

(付記26)時間の経過に応じて順次取得された所定の領域の撮像画像を解析して、前記所定の領域の乱雑度を算出する算出部と、
算出した前記乱雑度の時間的な変化の傾向が、より低い乱雑度となる傾向への変化を示すことが検出された場合、または、乱雑度が高まるスピードが遅くなる傾向への変化を示すことが検出された場合に、所定の通知を行う通知部と、
を有することを特徴とする乱雑度の変化の傾向監視装置。
(Supplementary note 26) A calculation unit that analyzes a captured image of a predetermined area sequentially acquired as time passes, and calculates the degree of randomness of the predetermined area;
If it is detected that the calculated temporal change tendency of the randomness shows a change to a tendency toward lower randomness, or a change to a tendency that the speed of the randomness increases becomes slower A notification unit that performs a predetermined notification when
An apparatus for monitoring the tendency of change in randomness characterized by having:

(付記27)前記乱雑度の時間的な変化は、毎日所定の時刻に取得される、それぞれの前記所定の領域の撮像画像を解析して算出された前記乱雑度を比較することで検出されることを特徴とする付記26に記載の乱雑度の変化の傾向監視装置。 (Supplementary note 27) The temporal change in the degree of randomness is detected by comparing the degrees of randomness calculated by analyzing captured images of the respective predetermined areas, which are acquired at predetermined times each day 26. The fluctuation monitor of the degree of randomness according to claim 26, characterized in that.

(付記28)前記乱雑度の時間的な変化は、前記所定の領域の居住者について、1日の最初に該所定の領域内で検出されたタイミングと、1日の最後に該所定の領域内で検出されたタイミングとを比較することで検出されることを特徴とする付記26に記載の乱雑度の変化の傾向監視装置。 (Supplementary note 28) The temporal change in the randomness level is determined for the resident of the predetermined area at the beginning of the day at the timing detected in the predetermined area and at the end of the day in the predetermined area. 24. The apparatus for monitoring the tendency of the degree of randomness change according to note 26, wherein the apparatus is detected by comparing with the timing detected in.

(付記29)前記通知部は、複数の異なるタイミングで算出された前記乱雑度を比較する処理が、比較対象とするタイミングが変更されて複数回実行された、それぞれのタイミングにおける前記乱雑度の比較結果に基づいて、前記より低い乱雑度となる傾向、または、前記乱雑度が高まるスピードが遅くなる傾向への変化を示すことが検出されたときに、前記乱雑度の変化の検出が、所定回数以上連続した場合、または、単位時間あたり所定回数以上検出した場合に、前記所定の通知を行うことを特徴とする付記26に記載の乱雑度の変化の傾向監視装置。 (Supplementary note 29) The notification unit performs the process of comparing the degree of randomness calculated at a plurality of different timings, the timing to be compared being changed and the comparison of the degree of randomness at each timing being performed a plurality of times Based on the result, when it is detected that the lower the degree of randomness or the increase in the degree of randomness shows a change in the tendency to be slowed down, the change in the randomness is detected a predetermined number of times The apparatus for monitoring the tendency of change in the degree of randomness according to appendix 26, characterized in that the predetermined notification is performed when continuous, or when detected a predetermined number of times or more per unit time.

(付記30)前記通知部は、前記乱雑度の変化の検出が連続した所定回数、または、前記乱雑度の変化の検出の単位時間あたりの所定回数を、前記所定の領域の居住者ごとに設定することを特徴とする付記29に記載の乱雑度の変化の傾向監視装置。 (Supplementary Note 30) The notification unit sets, for each resident of the predetermined area, a predetermined number of times in which the change in the randomness level is continuously detected or a predetermined number of times per unit time in the change in the randomness level. 29. The apparatus for monitoring the tendency of change in randomness as set forth in appendix 29.

1 監視システム
10 入居施設
10a 区画
11a〜11e カメラ
50 管理者端末
100 サーバ装置
110 通信部
120 記憶部
121 入所者DB
122 カメラ設置テーブル
123 センシング情報DB
124 特性判定テーブル
125 メッセージDB
130 制御部
131 取得部
132 算出部
133 判定部
134 通知部
N ネットワーク
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 surveillance system 10 entering facility 10a division 11a-11e camera 50 administrator terminal 100 server device 110 communication part 120 storage part 121 resident DB
122 Camera installation table 123 Sensing information DB
124 Characterization Table 125 Message DB
130 control unit 131 acquisition unit 132 calculation unit 133 determination unit 134 notification unit N network

Claims (6)

時間の経過に応じて順次取得された所定の領域の撮像画像を解析して、前記所定の領域の乱雑度を算出し、
複数の異なるタイミングで算出された前記乱雑度を比較する処理を、比較対象とするタイミングを変更して複数回実行した比較の結果に基づいて、前記乱雑度の時間的な変化の傾向が、より高い乱雑度となる傾向、または、乱雑度が高まるスピードが速くなる傾向への変化を示すことが検出された場合であって、さらに前記乱雑度の変化を、所定回数以上連続して検出、または、単位時間あたり所定回数以上検出した場合に、所定の通知を行う、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする乱雑度の変化の傾向監視方法。
Analyzing the captured image of the predetermined area sequentially acquired according to the passage of time, and calculating the degree of randomness of the predetermined area;
The process of comparing the degree of randomness calculated at a plurality of different timings is changed with respect to the timing to be compared and the tendency of the temporal change of the degree of randomness is more high randomness become tendency, or, in a case where randomness is speed increase is detected to exhibit a change to tend to be faster, further wherein a change in randomness, successively detected a predetermined number of times or more, Alternatively, when a predetermined number of times or more per unit time is detected , a predetermined notification is provided.
A method of monitoring a tendency of change in randomness, characterized in that a computer executes processing.
前記比較対象とするタイミングが毎日所定の時刻であり、前記毎日所定の時刻に取得される、それぞれの前記所定の領域の撮像画像を解析して算出された前記乱雑度を比較することで、前記乱雑度の時間的な変化が検出されることを特徴とする請求項1に記載の乱雑度の変化の傾向監視方法。 The timing to be the comparison target is a predetermined time every day, and the degree of randomness calculated by analyzing the captured image of each of the predetermined regions obtained at the predetermined time every day is compared to each other . The method according to claim 1, wherein a temporal change in the degree of randomness is detected. 前記比較対象とするタイミングとして、前記所定の領域の居住者について、1日の最初に該所定の領域内で検出されたタイミングと、1日の最後に該所定の領域内で検出されたタイミングとを比較することで、前記乱雑度の時間的な変化が検出されることを特徴とする請求項1に記載の乱雑度の変化の傾向監視方法。 As the timing to be compared, for the resident of the predetermined area, the timing detected in the predetermined area at the beginning of the day, and the timing detected in the predetermined area at the end of the day The method according to claim 1 , wherein the temporal change in the degree of randomness is detected by comparing. 前記所定の通知を行う処理は、前記乱雑度の変化の検出が連続した所定回数、または、前記乱雑度の変化の検出の単位時間あたりの所定回数を、前記所定の領域の居住者ごとに設定することを特徴とする請求項に記載の乱雑度の変化の傾向監視方法。 In the process of performing the predetermined notification, a predetermined number of consecutive detections of the change in the randomness or a predetermined number per unit time of the detection of the change in the randomness is set for each resident of the predetermined area trend monitoring method of randomness of changes according to claim 1, characterized in that. 時間の経過に応じて順次取得された所定の領域の撮像画像を解析して、前記所定の領域の乱雑度を算出し、
複数の異なるタイミングで算出された前記乱雑度を比較する処理を、比較対象とするタイミングを変更して複数回実行した比較の結果に基づいて、前記乱雑度の時間的な変化の傾向が、より高い乱雑度となる傾向、または、乱雑度が高まるスピードが速くなる傾向への変化を示すことが検出された場合であって、さらに前記乱雑度の変化を、所定回数以上連続して検出、または、単位時間あたり所定回数以上検出した場合に、所定の通知を行う、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする乱雑度の変化の傾向監視プログラム。
Analyzing the captured image of the predetermined area sequentially acquired according to the passage of time, and calculating the degree of randomness of the predetermined area;
The process of comparing the degree of randomness calculated at a plurality of different timings is changed with the timing to be compared, and the tendency of the temporal change of the degree of randomness is more based on the result of comparison performed a plurality of times. high randomness become tendency, or, in a case where randomness is speed increase is detected to exhibit a change to tend to be faster, further wherein a change in randomness, successively detected a predetermined number of times or more, Alternatively, when a predetermined number of times or more per unit time is detected , a predetermined notification is provided.
A program for monitoring the tendency of change in randomness characterized in having a computer execute the process.
時間の経過に応じて順次取得された所定の領域の撮像画像を解析して、前記所定の領域の乱雑度を算出する算出部と、
複数の異なるタイミングで算出された前記乱雑度を比較する処理を、比較対象とするタイミングを変更して複数回実行した比較の結果に基づいて、前記乱雑度の時間的な変化の傾向が、より高い乱雑度となる傾向、または、乱雑度が高まるスピードが速くなる傾向への変化を示すことが検出された場合であって、さらに前記乱雑度の変化を、所定回数以上連続して検出、または、単位時間あたり所定回数以上検出した場合に、所定の通知を行う通知部と、
を有することを特徴とする乱雑度の変化の傾向監視装置。
A calculation unit that analyzes the captured image of a predetermined area sequentially acquired according to the passage of time and calculates the degree of randomness of the predetermined area;
The process of comparing the degree of randomness calculated at a plurality of different timings is changed with the timing to be compared, and the tendency of the temporal change of the degree of randomness is more based on the result of comparison performed a plurality of times. high randomness become tendency, or, in a case where randomness is speed increase is detected to exhibit a change to tend to be faster, further wherein a change in randomness, successively detected a predetermined number of times or more, Or a notification unit that performs predetermined notification when detection is performed a predetermined number of times or more per unit time ,
An apparatus for monitoring the tendency of change in randomness characterized by having:
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