JP6543546B2 - 特定動作検出装置及び特定動作検出方法 - Google Patents
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Description
これは、カメラ位置を変更する事で、画像中のベッドの見え方が変化することに起因し、カメラを患者の頭上に設置した映像とベッドサイドに設置した映像では、ベッドの見え方は45度以上の大きな角度差として現れる。
この発明によれば、自己相関特徴ベクトルの畳み込みの効果によって、撮像手段の取り付け位置の変化で見え方が異なる動作が大まかな動作カテゴリに集約されるため、撮像手段の取り付け位置を厳密に指定しなくても特定動作の効果的な識別が可能となる。
次に本願発明の計算処理について述べる。今、K方向の勾配をP方向の勾配に畳み込むとすると、K/P個の要素が1方向に畳み込まれる。この要素数をQとすると、方向数K,P、要素数Qの関係は次式で表される。
事前に特定物体の行動特徴を数値化したデータが、ベッド上で起き上がり動作する人物のデータを含む人物の動作データであり、判定部がカメラの撮像映像から人物の起き上がり動作を判定することを特徴とする。
この発明によれば、カメラの設置位置が変化しても、ベッドに伏している見守り対象者の起き上がり動作を確実に検出できる。
この発明によれば、自己相関特徴ベクトルの畳み込みの効果によって、撮像手段の取り付け位置の変化で見え方が異なる動作が大まかな動作カテゴリに集約されるため、撮像手段の取り付け位置を厳密に指定しなくても特定動作の効果的な識別が可能となる。
尚、輝度勾配算出部2、輝度勾配差分算出部3、輝度勾配自己相関特徴算出部4、判定部5は所定のプログラムをインストールしたCPU或いはDSP等のプロセッサで一体に構成される。
図2は個々のカメラ1の出力画像から輝度勾配差分算出部3までの概念図を示し、(a)はカメラ1が出力する時系列画像フレーム、(b)は個々の画像の輝度勾配画像、(c)は算出した輝度勾配画像のフレーム間差分を示している。
続いて,勾配方向θをビン数Kの勾配ヒストグラムhK(x,y)に畳み込む。hK(x,y)はS×Sピクセル領域内の全ての画素の勾配方向θを集計して得られる。
勾配ヒストグラムhK(x,y)のビンのインデックスをkとすると,各ビンのスコアhk(x,y)は,次式で表される。
なお、フレーム間隔を大きくすることで遅い動きや詳細な動きに対する耐性を持たせることができる。
そして、次数をNとした場合のマスクパターン数は次式のように表される。ただし、マスクパターンを構成するブロックサイズをH×Wとする。
そして、今、K方向の勾配をP方向の勾配に畳み込むとすると、K/P個の要素が1方向に畳み込まれる。この要素数をQとすると、方向数K,P、要素数Qの関係は次式で表される。
上述したように、輝度勾配算出部2において輝度勾配が算出され、輝度勾配差分自己相関特徴算出部4において勾配方向θの畳み込みが行われるが、図9はの畳み込まれる特徴ベクトルの一例をマスクパターンの形状で示し、図9(a)は上記図6に示すP7点にカメラ1が設置された場合、図9(b)はP2点にカメラ1が設置された場合の畳み込まれる特徴ベクトルの一例をマスクパターンの形状で示している。
このような図9(a)の輝度勾配と図9(b)の輝度勾配が同一画像中で発生した場合、上記の演算を実施して輝度勾配を算出した後、自己相関の算出処理において勾配方向の畳み込み処理を行うことで、輝度勾配の値は図11(b)に示すように同一の出力として集計される。
また、覗き込み動作等の不審者特有の動作を判別させれば、不審者の検知も可能となる。
Claims (4)
- 撮像映像を連続する画像フレームで出力する撮像手段と、
前記画像フレームに対して微小領域毎の輝度勾配を求める輝度勾配算出部と、
複数の時系列の前記画像フレームに対して、求めた前記輝度勾配の差分を算出する輝度勾配差分算出部と、
算出した前記輝度勾配差分の時間変化を抽出して畳み込みを行い、自己相関特徴ベクトルを算出する輝度勾配差分自己相関特徴算出部と、
算出した前記自己相関特徴ベクトルについて、特定物体の行動特徴を数値化したデータに基づき機械学習による識別処理を実施して類似度を判定する判定部と、
前記判定部の判定結果を出力する結果出力部とを有することを特徴とする特定動作検出装置。 - 前記撮像手段が、ベッド上の人物を撮像するカメラであると共に、事前に特定物体の行動特徴を数値化したデータが、ベッド上で起き上がり動作する人物のデータを含む人物の動作データであり、
前記判定部が前記カメラの撮像映像から人物の起き上がり動作を判定することを特徴とする請求項1又は2記載の特定動作検出装置。 - プロセッサにより実行される特定動作検出方法であって、
撮像手段から連続して出力される画像フレームに対して微小領域毎の輝度勾配を求める輝度勾配算ステップと、
複数の時系列の前記画像フレームに対して、求めた前記輝度勾配の差分を算出する輝度勾配差分算出ステップと、
算出した前記輝度勾配差分の時間変化を抽出して畳み込みを行い、自己相関特徴ベクトルを算出する輝度勾配差分自己相関特徴算出ステップと、
算出した前記自己相関特徴ベクトルについて、特定物体の行動特徴を数値化したデータに基づき機械学習による識別処理を実施して類似度を判定する判定ステップと、を実行することを特徴とする特定動作検出方法。
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JP2015191408A JP6543546B2 (ja) | 2015-09-29 | 2015-09-29 | 特定動作検出装置及び特定動作検出方法 |
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