JP6708980B2 - 画像処理システム、画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラム - Google Patents
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Description
他の局面に従うと、監視対象の人物における特定の動作を検出する画像処理システムは、人物の動作を示す動作データを取得するための取得部と、動作データを用いて、人物の動きの度合いを示す第1評価値を算出するための第1算出部と、第1評価値を用いて、人物の動きの度合いを示す第2評価値を算出するための第2算出部と、第1評価値および第2評価値の一方が第1判定条件を満たした場合に、動作データを記録するための記録部と、第1評価値および第2評価値の他方が第2判定条件を満たした場合に、特定の動作を検出したことを報知するための報知部とを備える。
[画像処理システム300の構成]
図1を参照して、画像処理システム300の構成について説明する。図1は、画像処理システム300の構成の一例を示す図である。
図2を参照して、画像処理システム300が実行する処理について説明する。図2は、画像処理システム300の機能構成の一例を示すブロック図である。図2に示されるように、画像処理システム300は、取得部52と、検出部110と、記録部120と、報知部122とを備える。検出部110は、算出部112と、記録判定部114と、報知判定部116とを含む。以下では、これらの構成について順に説明する。
取得部52は、被介護者の動作を示す動作データを取得する。取得部52は、たとえば、ネットワークカメラである。取得部52は、監視対象の人物を撮影して得られる画像を動作データとして取得する。画像は、静止画像であってもよいし、動画像であってもよい。取得部52は、過去数秒分の画像を保持し、検出部110に順次出力する。
算出部112は、動作データを用いて、被介護者の動きの度合いを示す評価値を算出する。評価値は、一次元の値で示されてもよいし、複数次元の値で示されてもよい。一例として、算出部112は、時系列の画像間でのオプティカルフローを算出し、オプティカルフローの最大値や、オプティカルフローの発生範囲の大きさを評価値とする。オプティカルフローとは、被介護者の動きをベクトルで表したものである。オプティカルフローを用いた評価値の算出方法の詳細については後述する。算出部112は、記録判定部114および報知判定部116に算出した評価値を出力する。
記録判定部114は、算出部112によって算出された評価値に基づいて、動作判定処理に用いられた画像を記録するか否かを判定する。記録判定部114の詳細については後述する。記録判定部114は、画像を記録すると判定した場合に、画像を記録するための命令を記録部120に出力する。
報知判定部116は、算出部112によって算出された評価値に基づいて、被介護者の所定動作(以下、「対象動作」ともいう。)が検出されたか否かを判定する。報知判定部116の詳細については後述する。報知判定部116は、対象動作が検出されたと判定した場合に、当該対象動作が検出されたことを報知するための命令を報知部122に出力する。
記録部120は、記録判定部114から記録命令を受けた場合に、記録対象の動作が写っている過去一定時間の画像を取得部52から取得し、当該画像を記録する。
報知部122は、報知判定部116から報知命令を受けた場合に、対象動作が検出されたことを介護者に報知する。報知部122は、たとえば、介護者の携帯端末にアプリケーションとして組み込まれる。当該アプリケーションは、対象動作を介護者に報知するためのものであり、介護者の携帯端末に予めインストールされている。当該アプリケーションは、報知判定部116から報知命令を受けた場合に、自身に設定されている手段(たとえば、通知音やバイブレータ等)で対象動作が検出されたことを報知するとともに、携帯端末の画面上に検出結果を表示する。
図3を参照して、図2に示される算出部112、記録判定部114、および報知判定部116についてさらに詳細に説明する。図3は、被介護者10が立ち上がってから転倒するまでの様子を表わす画像32A〜32Cを示す図である。より具体的には、画像32Aには、被介護者10がベッド20に座っている様子が示されている。画像32Bには、被介護者10がベッド20から立ち上がろうとしている様子が示されている。画像32Cには、被介護者10が転倒している様子が示されている。
算出部112は、時系列の画像からオプティカルフローを算出し、当該オプティカルフローに基づいて被介護者が転倒した可能性を示す評価値を算出する。一例として、当該評価値は、オプティカルフローの最大値や、オプティカルフローの発生範囲の大きさを含む。オプティカルフローの最大値は、被介護者の動きの大きさを表わす。オプティカルフローの発生範囲の大きさは、画像内で被介護者に動きが発生している範囲を表わす。
報知判定部116は、評価値が第2判定条件(以下、「報知条件」ともいう。)を満たした場合に、被介護者が転倒していると判定し、被介護者の転倒を検出したことを報知する。一例として、報知判定部116は、以下の式(2)に示されるように、オプティカルフローの最大値Viを閾値Thbと比較することで報知条件が満たされたか否かを判定する。より具体的には、最大値Viが閾値Thbよりも大きくなった場合に、報知条件が満たされる。
(具体例1−2)
具体例1−1では、被介護者の転倒を検出するための指標としてオプティカルフローの最大値Viを用いる例を説明した。これに対して、具体例1−2では、当該指標としてオプティカルフローの発生範囲Siを用いる例を説明する。
報知判定部116は、発生範囲Siを閾値Thqと比較することで報知条件が満たされたか否かを判定する。具体例1−2においては、以下の式(4)に示されるように、発生範囲Siが閾値Thqよりも大きくなった場合に、報知条件が満たされる。
(具体例1−1,1−2の効果)
このように、同一の評価値に対して異なる判定条件が設定されることで、被介護者の対象動作が記録される記録レベルと、被介護者の対象動作が報知される報知レベルとを異ならせることが可能になる。
具体例1−1,1−2では、画像処理システム300は、同一の評価値を異なる閾値で比較することにより、記録レベルおよび報知レベルを異ならせていた。これに対して、具体例2−1では、画像処理システム300は、判定条件数を異ならせることで、記録レベルおよび報知レベルを異ならせる。すなわち、具体例2−1においては、記録条件における評価値に対する判定条件数と、報知条件における評価値に対する判定条件数とは互いに異なる。
報知判定部116は、以下の式(6),(7)に示されるように、オプティカルフローの最大値Viを閾値Thvと比較することと、オプティカルフローの発生範囲Siを閾値Thsと比較することとで、報知条件が満たされたか否かを判定する。より具体的には、以下の式(6),(7)に示されるように、最大値Viが閾値Thvよりも大きくなり、かつ、発生範囲Siが閾値Thsよりも大きくなった場合に、報知条件が満たされる。
Si>Ths・・・(7)
このように、画像処理システム300は、判定条件数を異ならせることで、被介護者の対象動作が記録される記録レベルと、被介護者の対象動作が報知される報知レベルとを異ならせることが可能になる。
記録条件における判定条件数と報知条件における判定条件数とは、具体例2−1の例に限定されない。これらの判定条件数は、任意である。以下では、具体例2−2として、これらの判定条件数が異なる他の例について説明する。
報知判定部116は、過去Nフレームにおけるオプティカルフローの最大値Viを閾値Thvと比較することで、報知条件が満たされたか否かを判定する。一例として、以下の式(9)に示されるように、過去Nフレームにおける最大値Viの全てが閾値Thvを超えた場合に、報知条件が満たされる。
このように、画像処理システム300は、記録条件における判定条件数と報知条件における判定条件数とを異ならせることで、被介護者の対象動作が記録される記録レベルと、被介護者の対象動作が報知される報知レベルとを異ならせることが可能になる。
図4を参照して、画像処理システム300の制御構造について説明する。図4は、画像処理システム300が実行する処理の一部を表わすフローチャートである。図4に示される各処理は、画像処理装置100のCPU(Central Processing Unit)102(図5参照)や、携帯端末200のCPU202(図5参照)が本実施の形態に従う画像処理プログラムを実行することにより実現される。以下では、CPU102が図4に示される各処理を実行する例について説明するが、各処理は、CPU202によって実行されてもよい。あるいは、CPU102,202は、協働して各処理を実行してもよい。他の局面において、処理の一部または全部が、回路素子その他のハードウェアによって実行されてもよい。
図5を参照して、画像処理システム300のハードウェア構成の一例について説明する。図5は、画像処理システム300の主要なハードウェア構成を示すブロック図である。図5に示されるように、画像処理システム300は、画像処理装置100と、携帯端末200とを含む。画像処理装置100および携帯端末200は、ネットワークを介して互いに接続されている。以下では、画像処理装置100のハードウェア構成と、携帯端末200のハードウェア構成とについて順に説明する。
図5に示されるように、画像処理装置100は、ROM(Read Only Memory)101と、CPU102と、RAM(Random Access Memory)103と、ネットワークI/F(インタフェース)104と、カメラI/F105と、記憶装置106とを含む。
引き続き図5を参照して、携帯端末200のハードウェア構成について説明する。携帯端末200は、たとえば、スマートフォン、タブレット端末、被介護者が携帯することが可能なその他の端末である。図5に示されるように、携帯端末200は、ROM201と、CPU202と、RAM203と、ネットワークI/F204と、ディスプレイ205と、記憶装置206とを含む。
以上のようにして、本実施の形態に従う画像処理システム300は、被介護者の動きを示す同一の評価値に対して、異なる判定条件(すなわち、記録条件および報知条件)が設定される。これにより、画像処理システム300は、被介護者の対象動作が記録される記録レベルと、被介護者の対象動作が報知される報知レベルとを異ならせることができる。その結果、被介護者は、記録レベルと報知レベルとを用途に合わせて変えることができる。
[概要]
第1の実施の形態に従う画像処理システム300は、被介護者の動きの度合いを示す同一の評価値に対して異なる判定条件(すなわち、記録条件および報知条件)を設定することで、対象動作の記録レベルと対象動作の報知レベルとを異ならせていた。これに対して、第2の実施の形態に従う画像処理システム300は、被介護者の動きの度合いを示す評価値から新たな評価値を記録用評価値または報知用評価値として算出する。画像処理システム300は、そのままの評価値と新たな評価値とを基準にすることで記録レベルおよび報知レベルを異ならせる。
図6を参照して、第2の実施の形態に従う画像処理システム300の処理について説明する。図6は、第2の実施の形態に従う画像処理システム300の機能構成の一例を示すブロック図である。図6に示されるように、画像処理システム300は、取得部52と、検出部110と、記録部120と、報知部122とを備える。検出部110は、第1算出部112Aと、第2算出部112Bと、記録判定部114Aと、報知判定部116Aとを含む。取得部52、記録部120、および報知部122については、図2において説明した通りであるので、それらの機能構成の説明については繰り返さない。
以下では、図6に示される第1算出部112A、第2算出部112B、記録判定部114A、および報知判定部116Aについてさらに詳細に説明する。
具体例3−1では、画像処理システム300は、記録用評価値と報知用評価値とを算出し、記録用評価値および報知用評価値を基準にすることで、報知対象の動作に対する記録レベルおよび報知レベルを異ならせる。
報知判定部116Aは、記録用評価値である発生範囲Siを用いて報知用評価値を算出する。一例として、以下の式(11)に示されるように、報知判定部116Aは、過去Nフレームにおける発生範囲Siの平均値を報知用評価値として算出する。報知判定部116Aは、報知用評価値を閾値Thsと比較することで、報知条件が満たされたか否かを判定する。たとえば、以下の式(12)に示されるように、報知用評価値が閾値Thsを超えた場合に、報知条件が満たされる。
記録用評価値および報知用評価値に基づいて、報知対象の動作に対する記録レベルおよび報知レベルを異ならせる他の具体例について説明する。
報知判定部116Aは、以下の式(14)に示されるように、記録用評価値である発生範囲Siと、オプティカルフローの最大値Viとを掛け合わせた結果を報知用評価値Pとして算出する。その後、報知判定部116Aは、報知用評価値Pを閾値Thpと比較することで、報知条件が満たされたか否かを判定する。一例として、以下の式(15)に示されるように、報知用評価値Pが閾値Thpよりも大きくなった場合に、報知条件が満たされる。
P>Thp・・・(15)
[画像処理システム300の制御構造]
図7を参照して、第2の実施の形態に従う画像処理システム300の制御構造について説明する。図7は、第2の実施の形態に従う画像処理システム300が実行する処理の一部を表わすフローチャートである。図7に示される各処理は、画像処理装置100のCPU102(図5参照)や、携帯端末200のCPU202(図5参照)が本実施の形態に従う画像処理プログラムを実行することにより実現される。以下では、CPU102が図7に示される各処理を実行する例について説明するが、各処理は、CPU202によって実行されてもよい。あるいは、CPU102,202は、協働して各処理を実行してもよい。他の局面において、処理の一部または全部が、回路素子その他のハードウェアによって実行されてもよい。
以上のようにして、本実施の形態に従う画像処理システム300は、被介護者の動きの度合いを示す評価値と、当該評価値から算出された新たな評価値とを基準にすることで、被介護者の対象動作に対する記録レベルおよび報知レベルを異ならせる。これにより、画像処理システム300は、被介護者の対象動作が記録される記録レベルと、被介護者の対象動作が報知される報知レベルとを用途に応じて異ならせることが可能になる。
上述では、取得部52(図2参照)がネットワークカメラとして構成されている例について説明を行なったが、取得部52は、複数のセンサで構成されてもよい。たとえば、取得部52は、ネットワークカメラと感圧センサとで構成される。第3の実施の形態に従う画像処理システム300は、ネットワークカメラによって出力される動画像に基づいて算出される評価値と、感圧センサによって出力される圧力分布に基づいて算出される評価値とを併用して、記録判定および報知判定を行なう。以下では、これらの評価値を併用した場合の具体例について説明する。
(具体例4−1)
第1算出部112A(図6参照)は、ネットワークカメラによって出力される動画像から被介護者の動きの度合いを示す評価値を算出する。記録判定部114A(図6参照)は、当該評価値が記録条件を満たした場合に、被介護者に対象動作が生じていると判定する。この場合、記録部120(図6参照)は、動作判定処理に用いられた動画像を記憶する。
記録判定部114Aは、動画像から算出される評価値と、圧力分布から算出される評価値とのいずれか一方が所定閾値を超えた場合に、被介護者に対象動作が生じていると判定する。この場合、記録部120は、動作判定処理に用いられた動画像を記憶する。
記録判定部114Aは、動画像から算出される評価値と、圧力分布から算出される評価値とを用いて、被介護者の動作の未検出が少なくなるように機械学習した識別器を用いて、記録判定を行なう。
以上のようにして、本実施の形態に従う画像処理システム300は、画像だけでなく、感圧センサからの圧力分布を用いて、記録判定および報知判定を行なう。これにより、画像処理システム300は、被介護者の動作をより正確に判定することができる。
Claims (9)
- 監視対象の人物である被介護者における特定の動作を検出する画像処理システムであって、
前記被介護者の動作を示す動作データを取得するための取得部と、
前記動作データを用いて、前記被介護者の動きの度合いを示す評価値を算出するための算出部と、
前記評価値が第1判定条件を満たした場合に、前記動作データを記録するための記録部と、
前記評価値が前記第1判定条件とは異なる第2判定条件を満たした場合に、前記特定の動作を検出したことを報知するための報知部とを備え、
前記特定の動作は、転倒、転落、ベッド上で暴れている動作の少なくともいずれかである、画像処理システム。 - 前記記録部は、前記評価値を第1閾値と比較することで前記第1判定条件が満たされたか否かを判定し、
前記報知部は、前記評価値を前記第1閾値とは異なる第2閾値と比較することで前記第2判定条件が満たされたか否かを判定する、請求項1に記載の画像処理システム。 - 前記第1判定条件における前記評価値に対する判定条件数と、前記第2判定条件における前記評価値に対する判定条件数とは異なる、請求項1または2に記載の画像処理システム。
- 前記第2判定条件における前記評価値に対する判定条件数は、前記第1判定条件における前記評価値に対する判定条件数よりも多い、請求項3に記載の画像処理システム。
- 前記第2判定条件は、前記第1判定条件よりも満たされにくい条件である、請求項1〜4のいずれか1項に記載の画像処理システム。
- 監視対象の人物における特定の動作を検出する画像処理システムであって、
前記人物の動作を示す動作データを取得するための取得部と、
前記動作データを用いて、前記人物の動きの度合いを示す第1評価値を算出するための第1算出部と、
前記第1評価値を用いて、前記人物の動きの度合いを示す第2評価値を算出するための第2算出部と、
前記第1評価値および前記第2評価値の一方が第1判定条件を満たした場合に、前記動作データを記録するための記録部と、
前記第1評価値および前記第2評価値の他方が第2判定条件を満たした場合に、前記特定の動作を検出したことを報知するための報知部とを備える、画像処理システム。 - 監視対象の人物である被介護者における特定の動作を検出する画像処理装置であって、
前記被介護者の動作を示す動作データを取得するための取得部と、
前記動作データを用いて、前記被介護者の動きの度合いを示す評価値を算出するための算出部と、
前記評価値が第1判定条件を満たした場合に、前記動作データを記録するための記録部と、
前記評価値が前記第1判定条件とは異なる第2判定条件を満たした場合に、前記特定の動作を検出したことを報知するための報知部とを備え、
前記特定の動作は、転倒、転落、ベッド上で暴れている動作の少なくともいずれかである、画像処理装置。 - 監視対象の人物である被介護者における特定の動作を検出する画像処理方法であって、
前記被介護者の動作を示す動作データを取得するステップと、
前記動作データを用いて、前記被介護者の動きの度合いを示す評価値を算出するステップと、
前記評価値が第1判定条件を満たした場合に、前記動作データを記録するステップと、
前記評価値が前記第1判定条件とは異なる第2判定条件を満たした場合に、前記特定の動作を検出したことを報知するステップとを備え、
前記特定の動作は、転倒、転落、ベッド上で暴れている動作の少なくともいずれかである、画像処理方法。 - 監視対象の人物である被介護者における特定の動作を検出する画像処理プログラムであって、
前記画像処理プログラムは、コンピュータに、
前記被介護者の動作を示す動作データを取得するステップと、
前記動作データを用いて、前記被介護者の動きの度合いを示す評価値を算出するステップと、
前記評価値が第1判定条件を満たした場合に、前記動作データを記録するステップと、
前記評価値が前記第1判定条件とは異なる第2判定条件を満たした場合に、前記特定の動作を検出したことを報知するステップとを実行させ、
前記特定の動作は、転倒、転落、ベッド上で暴れている動作の少なくともいずれかである、画像処理プログラム。
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