JP6607253B2 - 画像解析装置、画像解析方法、及び、画像解析プログラム - Google Patents
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Description
まず、図1を用いて、本発明が適用される場面について説明する。図1は、本実施形態に係る画像解析装置1が用いられる場面を模式的に例示する。本実施形態に係る画像解析装置1は、カメラ2によって見守り対象者を撮影し、それにより得られた撮影画像3を画像解析することで、見守り対象者の行動を検知する情報処理装置である。そのため、本実施形態に係る画像解析装置1は、見守り対象者の見守りを行う場面で広く利用可能である。
<ハードウェア構成>
次に、図2を用いて、画像解析装置1のハードウェア構成を説明する。図2は、本実施形態に係る画像解析装置1のハードウェア構成を例示する。画像解析装置1は、図2に例示されるように、CPU、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)等を含む制御部11、制御部11で実行するプログラム5等を記憶する記憶部12、画像の表示と入力を行うためのタッチパネルディスプレイ13、音声を出力するためのスピーカ14、外部装置と接続するための外部インタフェース15、ネットワークを介して通信を行うための通信インタフェース16、及び記憶媒体6に記憶されたプログラムを読み込むためのドライブ17が電気的に接続されたコンピュータである。図2では、通信インタフェース及び外部インタフェースは、それぞれ、「通信I/F」及び「外部I/F」と記載されている。
次に、図4を用いて、画像解析装置1の機能構成を説明する。図4は、本実施形態に係る画像解析装置1の機能構成を例示する。本実施形態では、画像解析装置1の制御部11は、記憶部12に記憶されたプログラム5をRAMに展開する。そして、制御部11は、RAMに展開されたプログラム5をCPUにより解釈及び実行して、各構成要素を制御する。これにより、画像解析装置1は、画像取得部111、前景抽出部112、行動検知部113、背景更新部114及び通知部115を備えるコンピュータとして機能する。
次に、図5を用いて、画像解析装置1の動作例を説明する。図5は、画像解析装置1による見守り対象者の行動解析に関する処理手順を例示する。なお、以下で説明する見守り対象者の行動解析に関する処理手順は、本発明の「画像解析方法」に相当する。ただし、以下で説明する見守り対象者の行動解析に関する処理手順は一例にすぎず、各処理は可能な限り変更されてもよい。また、以下で説明する処理手順について、実施の形態に応じて、適宜、ステップの省略、置換及び追加が可能である。
ステップS101では、制御部11は、画像取得部111として機能し、カメラ2により撮影された撮影画像3を取得する。そして、撮影画像3を取得すると、制御部11は、次のステップS102に処理を進める。
図5に戻り、次のステップS102では、制御部11は、前景抽出部112として機能し、ステップS101で取得された撮影画像3と当該撮影画像3の背景に設定された背景画像4との差分を算出することにより、当該撮影画像3の前景領域を抽出する。背景画像4は、背景差分法に基づいて撮影画像3において前景領域を抽出するために利用されるデータである。制御部11は、例えば、当該見守り対象者の見守りを開始したとき等任意のタイミングに取得される撮影画像3によって、この背景画像4を作成することができる。
図5に戻り、次のステップS103では、制御部11は、行動検知部113として機能し、ステップS102で抽出した前景領域の位置に基づいて、見守り対象者の行動を解析する。本実施形態では、撮影画像3は深度データを含んでいる。そのため、制御部11は、前景領域に含まれる各画素の深度を参照することにより、図10で例示されるような前景領域の実空間における位置を特定する。そして、制御部11は、この前景領域の実空間における位置に基づいて見守り対象者の行動を解析する。これにより、制御部11は、見守り対象者のベッドにおける行動を検知する。
まず、図11A及び図11Bを用いて、見守り対象者の起き上がりを検知する方法の一例について説明する。図11Aは、見守り対象者がベッド上で起き上がる場面をベッドサイド側から見た状態を模式的に例示する。また、図11Bは、見守り対象者がベッド上で起き上がる場面をフットボード側から見た状態を模式的に例示する。なお、以下では、説明の便宜のため、ベッドのヘッドボードとフットボードとを結ぶ方向を「前後方向」と称し、サイドフレーム間を結ぶ方向を「左右方向」と称し、ベッドの鉛直方向を「上下方向」と称する。
次に、図12A及び図12Bを用いて、見守り対象者の端座位を検知する方法の一例について説明する。図12Aは、見守り対象者がベッド上で端座位を行っている場面をベッドサイド側から見た状態を模式的に例示する。また、図12Bは、見守り対象者がベッド上で端座位を行っている場面をフットボード側から見た状態を模式的に例示する。
次に、図13A及び図13Bを用いて、見守り対象者の離床を検知する方法の一例について説明する。図13Aは、見守り対象者がベッドから離床する場面を模式的に例示する斜視図である。また、図13Bは、見守り対象者がベッドから離床する場面をフットボード側から見た状態を模式的に例示する。
次に、図14A及び図14Bを用いて、見守り対象者のずり落ちを検知する方法の一例について説明する。図14Aは、見守り対象者がベッドからずり落ちている場面をベッドサイド側から見た状態を模式的に例示する。また、図14Bは、見守り対象者がベッドからずり落ちている場面をフットボード側から見た状態を模式的に例示する。
本ステップS103では、制御部11は、上記のようにして、前景領域の位置に基づいて見守り対象者の行動を解析することで、当該見守り対象者の各行動を検知する。すなわち、制御部11は、上記各行動の判定条件を満たすと判定した場合に、見守り対象者は判定条件を満たした行動を行っていると認識し、次のステップS104に処理を進める。一方、上記各行動の判定条件を満たさないと判定した場合には、制御部11は、見守り対象者の上記各行動を検知することなく、次のステップS104に処理を進める。この場合、制御部11は、見守り対象者は上記各行動以外の状態(例えば、就寝状態)にあると認識してもよい。
図5に戻り、次のステップS104では、制御部11は、ステップS103において見守り対象者のベッドからのずり落ちを検知したか否かを判定する。そして、ステップS103において見守り対象者のベッドからのずり落ちを検知した場合には、制御部11は、次のステップS105に処理を進める。一方、ステップS103において見守り対象者のベッドからのずり落ちを検知しなかった場合には、制御部11は、次のステップS105の処理を省略して、本動作例に係る処理を終了する。
次のステップS105では、制御部11は、通知部115として機能し、上記ステップS103において見守り対象者のベッドからのずり落ちを検知した場合に、当該見守り対象者がベッドからずり落ちている状態にあることを知らせるための通知を行う。これによって、本動作例に係る処理が終了する。なお、通知先及び通知方法は、実施の形態に応じて適宜選択することができる。制御部11は、見守り対象者の行動を見守る見守り者又は見守り対象者自身に当該通知を行ってもよい。見守り対象者が、入院患者、施設入居者、要介護者等である場合は、見守り者は、例えば、看護師、施設職員、介護者等である。
上記のとおり、見守り対象者のベッドからのずり落ちを検知するためのずり落ち用検知領域DDはベッドサイドに設定される。そのため、見守り対象者以外の人物(以下、「第三者」)がベッドサイドに存在している場合には、この第三者に対応する前景領域を見守り対象者の前景領域と誤り、見守り対象者のベッドからのずり落ちを誤検知する可能性がある。
ステップS201では、制御部11は、行動検知部113として機能し、ステップS102で抽出された前景領域の解析に基づいて、見守り対象者以外の第三者がベッドサイドに存在している第1条件と、見守り対象者がベッド上で就寝する以外の行動を行っている第2条件と、がそれぞれ満たされているか否かを判定する。
まず、図17A及び図17Bを用いて、第1条件の判定処理について説明する。図17Aは、見守り対象者以外の第三者がベッドサイドに存在している場面を模式的に例示する斜視図である。また、図17Bは、見守り対象者以外の第三者がベッドサイドに存在している場面をフットボード側から見た状態を模式的に例示する。
次に、第2条件の判定処理について説明する。制御部11は、見守り対象者が就寝している以外の行動を行っていると推定可能な場合には、第2条件が満たされていると判定する。一方、制御部11は、見守り対象者が就寝していると推定可能な場合に、第2条件が満たされていないと判定する。
ステップS203では、制御部11は、ずり落ち検知の判定処理モードを停止モードにして、本動作例に係る処理手順を終了する。例えば、ずり落ち検知の判定処理モードが停止モードに設定されていた場合には、制御部11は、ずり落ち検知の判定処理モードを停止モードのままにする。一方、ずり落ち検知の判定処理モードが実行モードに設定されていた場合には、制御部11は、ずり落ち検知の判定処理モードを実行モードから停止モードに切り替える。これによって、これ以降に実行される上記ステップS103では、制御部11は、ずり落ち検知の判定処理を省略する。
ステップS204では、制御部11は、ずり落ち検知の判定処理モードを実行モードにして、次のステップS205に処理を進める。例えば、ずり落ち検知の判定処理モードが停止モードに設定されていた場合には、制御部11は、ずり落ち検知の判定処理モードを停止モードから実行モードに切り替える。一方、ずり落ち検知の判定処理モードが実行モードに設定されていた場合には、制御部11は、ずり落ち検知の判定処理モードを実行モードのままにする。これによって、これ以降に実行される上記ステップS103では、制御部11は、ずり落ち検知の判定処理を実行(再開)する。
次のステップS205では、制御部11は、背景更新部114として機能し、このときのステップS101で取得された撮影画像3により背景画像4の更新を行い、本動作例に係る処理手順を終了する。具体的には、制御部11は、ステップS201及びS202により、上記第1条件及び第2条件が共に満たされていないと判定した場合に、上記ステップS204により、見守り対象者のベッドからのずり落ちを検知する判定処理の実行を開始する。この際に、制御部11は、このときのステップS101で取得された撮影画像3を背景画像4に設定する。これによって、制御部11は、これ以降に実行される上記ステップS102で利用される背景画像4を更新する。なお、本ステップS205は、上記ステップS204の前に実行されてもよい。また、背景画像4の更新を行わない場合には、本ステップS205は省略されてもよい。
以上のように、本実施形態に係る画像解析装置1は、上記ステップS101及びS102において、背景差分法に基づいて、カメラ2により撮影された撮影画像3から前景領域を抽出する。そして、上記ステップS103において、画像解析装置1は、抽出された前景領域の位置に基づいて、見守り対象者の行動を検知する。
以上、本発明の実施の形態を詳細に説明してきたが、前述までの説明はあらゆる点において本発明の例示に過ぎない。本発明の範囲を逸脱することなく種々の改良や変形を行うことができることは言うまでもない。
2…カメラ、21…深度センサ、
3…撮影画像、4…背景画像、
5…プログラム、6…記憶媒体、
11…制御部、12…記憶部、13…タッチパネルディスプレイ、
14…スピーカ、15…外部インタフェース、16…通信インタフェース、
17…ドライブ、
111…画像取得部、112…前景抽出部、113…行動検知部、
114…背景更新部、115…通知部、
DD…ずり落ち用検知領域、SU…ベッド面
Claims (8)
- 見守り対象者のベッドにおける行動を見守るために設置された撮影装置によって撮影された撮影画像を取得する画像取得部と、
取得された前記撮影画像と前記撮影画像の背景に設定された背景画像との差分を算出することにより、取得された前記撮影画像の前景領域を抽出する前景抽出部と、
抽出された前記前景領域の位置に基づいて前記見守り対象者の行動を解析することで、前記見守り対象者のベッドにおける行動を検知する行動検知部と、
を備え、
前記行動検知部は、前記見守り対象者の前記ベッドからのずり落ちを検知するために設定されたずり落ち用検知領域であって、ベッドサイドにおいてベッド面から所定の高さの範囲に設定されたずり落ち用検知領域に、所定の大きさ以上の前記前景領域が所定時間以上継続して現れるか否かを判定し、当該所定の大きさ以上の前記前景領域が当該ずり落ち用検知領域に当該所定時間以上継続して現れたと判定した場合に、前記見守り対象者の前記ベッドからのずり落ちを検知する、
画像解析装置。 - 前記行動検知部は、抽出された前記前景領域の解析に基づいて、前記見守り対象者以外の人物がベッドサイドに存在している第1条件と、前記見守り対象者が前記ベッド上で就寝する以外の行動を行っている第2条件と、が満たされているか否かを判定し、
前記第1条件及び前記第2条件の少なくともいずれか一方が満たされていると判定した場合に、前記見守り対象者の前記ベッドからのずり落ちを検知する判定処理の実行を停止し、
前記第1条件及び前記第2条件が共に満たされていないと判定した場合に、前記見守り対象者の前記ベッドからのずり落ちを検知する判定処理の実行を開始する、
請求項1に記載の画像解析装置。 - 前記第1条件及び前記第2条件が共に満たされていないと判定した場合に、前記見守り対象者の前記ベッドからのずり落ちを検知する判定処理の実行を開始する際に、このときに取得された前記撮影画像を前記背景画像に設定することで、前記背景画像を更新する背景画像更新部を更に備える、
請求項2に記載の画像解析装置。 - 前記ずり落ち用検知領域は、少なくとも布団の厚み分は前記ベッドから離れた位置に設定される、
請求項1から3のいずれか1項に記載の画像解析装置。 - 前記画像取得部は、前記撮影画像内の各画素の深度を示す深度データを含む撮影画像を取得し、
前記前景抽出部は、深度データを含む前記背景画像と取得された前記撮影画像との差分を算出することで、取得された前記撮影画像の前記前景領域を抽出し、
前記行動検知部は、抽出された前記前景領域に含まれる各画素の深度を参照することにより特定される前記前景領域の実空間における位置に基づいて前記見守り対象者の行動を解析することで、前記見守り対象者のベッドにおける行動を検知する、
請求項1から4のいずれか1項に記載の画像解析装置。 - 前記見守り対象者の前記ベッドからのずり落ちを検知した場合に、当該見守り対象者が前記ベッドからずり落ちている状態にあることを知らせるための通知を行う通知部を更に備える、
請求項1から5のいずれか1項に記載の画像解析装置。 - コンピュータが、
見守り対象者のベッドにおける行動を見守るために設置された撮影装置によって撮影された撮影画像を取得するステップと、
取得された前記撮影画像と前記撮影画像の背景に設定された背景画像との差分を算出することにより、取得された前記撮影画像の前景領域を抽出するステップと、
抽出された前記前景領域の位置に基づいて前記見守り対象者の行動を解析することで、前記見守り対象者のベッドにおける行動を検知するステップと、
を実行し、
前記見守り対象者の行動を検知するステップでは、前記見守り対象者の前記ベッドからのずり落ちを検知するために設定されたずり落ち用検知領域であって、ベッドサイドにおいてベッド面から所定の高さの範囲に設定されたずり落ち用検知領域に、所定の大きさ以上の前記前景領域が所定時間以上継続して現れるか否かを判定し、当該所定の大きさ以上の前記前景領域が当該ずり落ち用検知領域に当該所定時間以上継続して現れたと判定した場合に、前記見守り対象者の前記ベッドからのずり落ちを検知する、
画像解析方法。 - コンピュータに、
見守り対象者のベッドにおける行動を見守るために設置された撮影装置によって撮影された撮影画像を取得するステップと、
取得された前記撮影画像と前記撮影画像の背景に設定された背景画像との差分を算出することにより、取得された前記撮影画像の前景領域を抽出するステップと、
抽出された前記前景領域の位置に基づいて前記見守り対象者の行動を解析することで、前記見守り対象者のベッドにおける行動を検知するステップと、
を実行させ、
前記見守り対象者の行動を検知するステップでは、前記見守り対象者の前記ベッドからのずり落ちを検知するために設定されたずり落ち用検知領域であって、ベッドサイドにおいてベッド面から所定の高さの範囲に設定されたずり落ち用検知領域に、所定の大きさ以上の前記前景領域が所定時間以上継続して現れるか否かを判定させ、当該所定の大きさ以上の前記前景領域が当該ずり落ち用検知領域に当該所定時間以上継続して現れたと判定した場合に、前記見守り対象者の前記ベッドからのずり落ちを検知させる、
ための画像解析プログラム。
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2016
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