JP6720961B2 - 姿勢検知装置および姿勢検知方法 - Google Patents

Description

本発明は、監視対象の姿勢を検知する姿勢検知装置および姿勢検知方法に関する。

我が国（日本）は、戦後の高度経済成長に伴う生活水準の向上、衛生環境の改善および医療水準の向上等によって、高齢化社会、より詳しくは、総人口に対する６５歳以上の人口の割合である高齢化率が２１％を超える超高齢化社会になっている。また、２００５年では、総人口約１億２７６５万人に対し６５歳以上の高齢者人口は、約２５５６万人であったのに対し、２０２０年では、総人口約１億２４１１万人に対し高齢者人口は、約３４５６万人となる予測もある。このような高齢化社会では、病気や怪我や高齢等による看護や介護を必要とする要看護者や要介護者（要看護者等）は、高齢化社会ではない通常の社会で生じる要看護者等よりもその増加が見込まれる。そして、我が国は、例えば２０１３年の合計特殊出生率が１．４３という少子化社会でもある。そのため、高齢な要看護者等を高齢の家族（配偶者、子、兄弟）が介護する老老介護も起きて来ている。

要看護者等は、病院や、老人福祉施設（日本の法令では老人短期入所施設、養護老人ホームおよび特別養護老人ホーム等）等の施設に入所し、その看護や介護を受ける。このような施設では、要看護者等が、例えばベッドからの転落や歩行中の転倒等によって怪我を負ったり、ベッドから抜け出して徘徊したりするなどの事態が生じ得る。このような事態に対し、可及的速やかに対応する必要がある。また、このような事態を放置しておくとさらに重大な事態に発展してしまう可能性もある。このため、前記施設では、看護師や介護士等は、定期的に巡視することによってその安否や様子を確認している。

しかしながら、要看護者等の増加数に対し看護師等の増加数が追い付かずに、看護業界や介護業界は、慢性的に人手不足になっている。さらに、日勤の時間帯に較べ、準夜勤や夜勤の時間帯では、看護師や介護士等の人数が減るため、一人当たりの業務負荷が増大するので、前記業務負荷の軽減が要請される。また、前記老老介護の事態は、前記施設でも例外ではなく、高齢の要看護者等を高齢の看護師等がケアすることもしばしば見られる。一般に高齢になると体力が衰えるため、健康であっても若い看護師等に比し看護等の負担が重くなり、また、その動きや判断も遅くなる。

このような人手不足や看護師等の負担を軽減するため、看護業務や介護業務を補完する技術が求められている。このため、近年では、要看護者等の、監視すべき監視対象である被監視者を監視（モニタ）する被監視者監視技術が研究、開発されている。また、このような装置は、一人暮らしのいわゆる独居者に対する見守りにも有用である。

このような装置の１つとして例えば、転倒検出システムが特許文献１に開示されている。この特許文献１に開示された転倒検出システムは、所定の検出エリアにおける各画素の距離値を検出する距離画像センサと、前記距離画像センサにより検出された各画素の距離値に基づいて人物の転倒を検出する転倒検出装置と、を備え、前記転倒検出装置は、前記距離画像センサにより検出された人物の外形に基づいた直方体を設定し、前記直方体のアスペクト比に基づいて人物の転倒を検出するものである。そして、前記距離画像センサは、二次元領域でレーザ光を走査させ、物体で反射されたレーザ光を二次元スキャナで受光することにより、各画素の距離値を取得するものである。また、この他、前記距離画像センサとして、例えば、ステレオカメラや、ＬＥＤとＣＭＯＳとを組み合わせたセンサ等の三次元情報を取得できるセンサが挙げられている。

ところで、前記特許文献１に開示された転倒検出システムでは、前記転倒検出装置は、距離画像センサにより検出された人物の外形に基づいた直方体を設定し、前記直方体のアスペクト比に基づいて人物の転倒を検出している。このため、例えば机や椅子等の家具によって例えば足等の身体の一部が距離画像センサから遮蔽されてしまうと、前記直方体の設定が不正確となり、前記転倒検出装置は、人物の転倒を誤検出してしまう。このため、前記遮蔽を解消するために、複数の距離画像センサを用いることによって複数の角度から検出エリアにおける各画素の距離値を検出する方法が考えられるが、この方法では、複数の距離画像センサを用いることにより、コストがアップしてしまう。

また、人物が両手を広げてしまうと、この場合を、前記特許文献１に開示された転倒検出システムは、考慮しておらず、前記直方体のアスペクト比に基づいて人物の転倒を検出できない。

特開２０１４−１６７４２号公報

本発明は、上述の事情に鑑みて為された発明であり、その目的は、より簡単な構成で、例えば転倒、転落等の監視対象の姿勢をより正確に判定できる姿勢検知装置および姿勢検知方法を提供することである。

本発明にかかる姿勢検知装置および姿勢検知方法は、画像取得部で所定の検知エリアの画像を取得し、この取得した前記検知エリアの画像から頭部を抽出し、この抽出した前記頭部における所定のパラメータを求め、この求めた前記パラメータに基づいて所定の姿勢であるか否かを判定する。したがって、本発明にかかる姿勢検知装置および姿勢検知方法は、１つの画像取得部でも遮蔽されがたい頭部に関する所定のパラメータを利用することで、より簡単な構成で、監視対象の姿勢をより正確に判定できる。

上記並びにその他の本発明の目的、特徴及び利点は、以下の詳細な記載と添付図面から明らかになるであろう。

実施形態における姿勢検知装置の構成を示すブロック図である。 前記姿勢検知装置における画像取得部の設置状況を説明するための図である。 前記姿勢検知装置の動作を示すフローチャートである。 第３変形形態における転倒転落判定テーブルを示す図である。 第３変形形態における検知エリアの画像と判定領域との関係を説明するための図である。 第４変形形態における検知エリアの画像と閾値別の判定領域との関係を説明するための図である。 第５変形形態における検知エリアの画像と転倒転落判定別の判定領域との関係を説明するための図である。 第６変形形態における頭部と体幹との位置関係を説明するための図である。

以下、本発明にかかる実施の一形態を図面に基づいて説明する。なお、各図において同一の符号を付した構成は、同一の構成であることを示し、適宜、その説明を省略する。本明細書において、総称する場合には添え字を省略した参照符号で示し、個別の構成を指す場合には添え字を付した参照符号で示す。

図１は、実施形態における姿勢検知装置の構成を示すブロック図である。図２は、前記姿勢検知装置における画像取得部の設置状況を説明するための図である。

本実施形態における姿勢検知装置は、検知エリアの画像を取得し、この取得した画像に基づいて、例えば被介護者、患者および独居者等の監視すべき監視対象（被監視者、被見守り者、対象者）における、予め設定された所定の姿勢であるか否かを判定するものである。このような姿勢検知装置Ｄは、例えば、図１および図２に示すように、画像取得部１と、頭部抽出部２２および姿勢判定部２３を備える制御処理部２とを備え、図１に示す例では、さらに、記憶部３と、入力部４と、出力部５と、インタフェース部（ＩＦ部）６と、通信インタフェース部（通信ＩＦ部）７とを備える。

画像取得部１は、制御処理部２に接続され、制御処理部２の制御に従って、所定の検知エリアの画像を取得する装置である。所定の検知エリアは、例えば、監視対象が通常所在する、あるいは、通常所在を予定している空間である。画像取得部１は、例えば、いわゆるウェブカメラ（Ｗｅｂ カメラ）等の通信機能付きデジタルカメラで前記検知エリアを撮影する場合、検知エリアの画像を格納した通信信号をウェブカメラからネットワークを介して受信する例えばデータ通信カードやネットワークカード等の通信インターフェースであり、この場合、画像取得部１は、通信ＩＦ部７であってよく、通信ＩＦ部７と兼用できる。また例えば、画像取得部１は、ケーブルを介して制御処理部２に接続されるデジタルカメラであってよい。このようなデジタルカメラは、例えば、検知エリアの光学像を所定の結像面上に結像する結像光学系、前記結像面に受光面を一致させて配置され、前記検知エリアの光学像を電気的な信号に変換するイメージセンサ、および、イメージセンサの出力を画像処理することで検知エリアの画像（画像データ）を生成する画像処理部等を備える。なお、通信機能付きデジタルカメラは、さらに、前記画像処理部に接続され、姿勢検知装置Ｄとの間でネットワークを介して通信信号を送受信するための通信インターフェース部を備える。このようなデジタルカメラ（通信機能付きデジタルカメラを含む）は、検知エリアを適宜な方向に撮影方向を一致させて配設される。例えば、本実施形態では、図２に示すように、デジタルカメラから見込んで監視対象に隠れが発生しないように、監視対象が所在する部屋（居室）ＲＭにおける中央位置であって、監視対象ＯＪの身長よりも十分に高い位置にある天井ＣＥの前記中央位置に、垂直方向（天井の水平な天井面における法線方向）にその撮影方向（結像光学系の光軸方向）を一致させて配設される。図２に示す例では、部屋ＲＭの略中央領域に配設されたベッドＢＴの傍らに監視対象ＯＪが立っている様子が示されている。なお、前記デジタルカメラは、可視光のカメラであって良いが、夜間等の暗がりでも撮影できるように、近赤外光を投光する赤外線投光器と組み合わせた赤外線カメラであっても良い。

入力部４は、制御処理部２に接続され、例えば、監視を指示するコマンド等の各種コマンド、および、例えば監視対象の氏名等の監視する上で必要な各種データを姿勢検知装置Ｄに入力する機器であり、例えば、キーボードやマウス等である。出力部５は、制御処理部２に接続され、制御処理部２の制御に従って、入力部４から入力されたコマンドやデータ、および、当該姿勢検知装置Ｄによって判定された判定結果（例えば監視対象が所定の姿勢である旨等）等を出力する機器であり、例えばＣＲＴディスプレイ、ＬＣＤおよび有機ＥＬディスプレイ等の表示装置やプリンタ等の印刷装置等である。

なお、入力部４および出力部５からタッチパネルが構成されてもよい。このタッチパネルを構成する場合において、入力部４は、例えば抵抗膜方式や静電容量方式等の操作位置を検出して入力する位置入力装置であり、出力部５は、表示装置である。このタッチパネルでは、表示装置の表示面上に位置入力装置が設けられ、表示装置に入力可能な１または複数の入力内容の候補が表示され、ユーザが、入力したい入力内容を表示した表示位置を触れると、位置入力装置によってその位置が検出され、検出された位置に表示された表示内容がユーザの操作入力内容として姿勢検知装置Ｄに入力される。このようなタッチパネルでは、ユーザは、入力操作を直感的に理解し易いので、ユーザにとって取り扱い易い姿勢検知装置Ｄが提供される。

ＩＦ部６は、制御処理部２に接続され、制御処理部２の制御に従って、外部機器との間でデータの入出力を行う回路であり、例えば、シリアル通信方式であるＲＳ−２３２Ｃのインターフェース回路、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）規格を用いたインターフェース回路、ＩｒＤＡ（Ｉｎｆｒａｒｅｄ Ｄａｔａ Ａｓｓｃｏｉａｔｉｏｎ）規格等の赤外線通信を行うインターフェース回路、および、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）規格を用いたインターフェース回路等である。

通信ＩＦ部７は、制御処理部２に接続され、制御処理部２の制御に従って、有線や無線で、ＬＡＮ、電話網およびデータ通信網等の網（ネットワーク）を介して通信端末装置ＴＡと通信を行うための通信装置である。通信ＩＦ部７は、制御処理部２から入力された転送すべきデータを収容した通信信号を、前記ネットワークで用いられる通信プロトコルに従って生成し、この生成した通信信号を前記ネットワークを介して通信端末装置ＴＡへ送信する。通信ＩＦ部７は、前記ネットワークを介して通信端末装置ＴＡ等の他の装置から通信信号を受信し、この受信した通信信号からデータを取り出し、この取り出したデータを制御処理部２が処理可能な形式のデータに変換して制御処理部２へ出力する。

記憶部３は、制御処理部２に接続され、制御処理部２の制御に従って、各種の所定のプログラムおよび各種の所定のデータを記憶する回路である。前記各種の所定のプログラムには、例えば、検知エリアの画像から監視対象における所定の姿勢を検知する姿勢検知プログラム等の制御処理プログラムが含まれる。前記各種の所定のデータには、前記所定の姿勢であるか否かを判定するための閾値ｔｈ等が含まれる。記憶部３は、例えば不揮発性の記憶素子であるＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）や書き換え可能な不揮発性の記憶素子であるＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等を備える。そして、記憶部３は、前記所定のプログラムの実行中に生じるデータ等を記憶するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）のいわゆるワーキングメモリとなるＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等を含む。なお、記憶部３は、比較的大容量のハードディスクを備えても良い。

制御処理部２は、姿勢検知装置Ｄの各部を当該各部の機能に応じてそれぞれ制御し、監視対象における所定の姿勢を検知するための回路である。制御処理部２は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）およびその周辺回路を備えて構成される。制御処理部２には、制御処理プログラムが実行されることによって、制御部２１、頭部抽出部２２、姿勢判定部２３および最終判定部２４が機能的に構成され、姿勢判定部２３には、パラメータ演算部２３１および仮判定部２３２が機能的に構成される。

制御部２１は、姿勢検知装置Ｄの各部を当該各部の機能に応じてそれぞれ制御するためのものである。

頭部抽出部２２は、画像取得部１によって取得された検知エリアの画像から頭部（画像中における頭部を写した画像の領域、頭部の画像）を抽出するものである。頭部の抽出には、公知の画像処理技術が利用される。例えば、頭部の形状が楕円形状と仮定され、検知エリアの画像がいわゆる一般化ハフ変換され、これによって検知エリアの画像中における楕円形状、すなわち、頭部が抽出される。このような画像処理技術は、例えば、文献；“村上真、「人物頭部認識における特徴量表現および領域抽出に関する研究」、２００３年３月、早稲田大学“に開示されている。また例えば、頭部の輪郭形状あるいはその概略形状の楕円や円形状等の頭部形状を予め用意されたテンプレートとしたテンプレートマッチングによって、あるいは、いわゆるＳｎａｋｅ等の閉曲線をフィッティングする方法によって、検知エリアの画像から頭部が抽出されても良い。また抽出精度を向上する観点から、これらの手法に、肌色や黒色等の色情報や、動きの有無によって人物か否かを判定する動き情報等が組み合わされて利用されても良い。あるいは、画像処理時間を短縮する観点から、検知エリアの画像の中から画像処理を実施する領域を人物の存在する蓋然性の高い領域に制限するために、これら色情報や動き情報等が利用されても良い。頭部抽出部２２は、この抽出した頭部（頭部の画像領域）を姿勢判定部２３へ通知する。

姿勢判定部２３は、頭部抽出部２２によって抽出された前記頭部における所定のパラメータを求め、この求めた前記パラメータに基づいて、予め規定された所定の姿勢であるか否かを判定するものである。より具体的には、姿勢判定部２３は、頭部抽出部２２によって抽出された前記頭部における所定のパラメータが所定の閾値ｔｈ以上であるか否かによって、前記所定の姿勢であるか否かを判定するものである。本実施形態では、姿勢判定部２３は、パラメータ演算部２３１と、仮判定部２３２とを機能的に備える。

パラメータ演算部２３１は、頭部抽出部２２によって抽出された前記頭部における所定のパラメータを求めるものである。前記所定のパラメータには、監視対象の姿勢を判定できる適宜なパラメータが利用できる。例えば、転倒転落であるか否かを判定する場合、転倒転落の姿勢と立位および座位等の他の姿勢それぞれで頭部の高さが異なることから、前記パラメータとして頭部の高さが利用できる。また例えば、監視対象が立位であるか否か、座位であるか否か、転倒転落であるか否かを判定する場合、この場合も、立位、座位および転倒転落の各姿勢それぞれで頭部の高さが異なることから、前記パラメータとして頭部の高さが利用できる。監視対象に対する高さ方向上方から検知エリアを見込んで検知エリアを撮像した場合、画像上での頭部の大きさ（頭部を写した画像の領域における短辺の長さ）は、頭部の高さに応じた大きさとなる。すなわち、平面上の同じ位置では、頭部の高さが高いほど画像上では頭部の大きさが大きく写る。したがって、上述の各場合において、前記パラメータとして頭部の大きさが利用できる。つまり、前記パラメータとして頭部の大きさを用いることで頭部の高さを推定することができ、この推定した頭部の高さに基づいて、立位、座位および転倒転落等の監視対象の姿勢を判定できる。

仮判定部２３２は、パラメータ演算部２３１で求められた前記頭部における所定のパラメータが所定の閾値ｔｈ以上であるか否かによって、前記所定の姿勢であるか否かを判定するものである。これによれば、前記パラメータが閾値ｔｈ以上であるか否かを判定するだけで、簡単に、前記所定の姿勢であるか否かを判定できる。より具体的には、例えば、前記パラメータとして頭部の高さを用い、転倒転落であるか否かを判定する場合、転倒転落の姿勢と立位および座位等の他の姿勢とを区別できる頭部の高さが前記所定の閾値（第１閾値、転倒転落判定頭部高さ閾値）ｔｈ１として予め設定される。あるいは、完全に倒れている姿勢のみを検知したい場合には、ベッドＢＴの高さが前記閾値ｔｈ１とされても良い。また例えば、前記パラメータとして頭部の高さを用い、監視対象が立位であるか否か、座位であるか否か、転倒転落であるか否かを判定する場合、立位の姿勢と座位の姿勢とを区別できる頭部の高さが前記所定の閾値（第２−１閾値、立位座位判定頭部高さ閾値）ｔｈ２１として予め設定され、座位の姿勢と転倒転落の姿勢とを区別できる頭部の高さが前記所定の閾値（第２−２閾値、座位転倒転落頭部高さ閾値）ｔｈ２２として予め設定される。前記パラメータとして頭部の大きさが用いられる場合も頭部の高さを頭部の大きさに置き換えて同様に各閾値ｔｈ１、ｔ２１、ｔｈ２２が予め設定される。これら各閾値ｔｈ１、ｔｈ２１、ｔｈ２２は、予め複数のサンプルを用意して統計処理することによって適宜に設定されてよい。

ここで、転倒転落を判定する閾値ｔｈ１、ｔｈ２２を設定する場合、座位の高さは、立位の高さ、すなわち、身長に応じて異なる。したがって、前記閾値ｔｈ１、ｔｈ２２は、立位の高さに基づいて設定されていることが好ましい。立位の高さ（身長）に基づいて座位の高さより低い高さとなるように、前記閾値ｔｈ１、ｔｈ２２を設定することによって、このような姿勢検知装置Ｄは、監視対象の姿勢が転倒転落であるか否かを判定できるようになる。また、前記閾値ｔｈ１、ｔｈ２２は、座位の高さに基づいて設定されていることが好ましい。座位の高さに基づいて前記座位の高さより低い高さとなるように、前記閾値ｔｈ１、ｔｈ２２を設定することによって、このような姿勢検知装置Ｄは、監視対象の姿勢が転倒転落であるか否かを判定できるようになる。

そして、仮判定部２３２は、その判定結果を姿勢判定部２３の判定結果として最終判定部２４へ通知する。

ここで、本実施形態では、画像取得部１は、互いに異なる時刻における検知エリアの複数の画像を取得し、頭部抽出部２２は、画像取得部１によって取得された前記検知エリアの複数の画像それぞれについて、前記画像から頭部を抽出し、姿勢判定部２３は、画像取得部１によって取得された前記検知エリアの複数の画像それぞれについて、頭部抽出部２２によって抽出された前記頭部における所定のパラメータに基づいて所定の姿勢であるか否かを判定する。

そして、最終判定部２４は、姿勢判定部２３によって判定された複数の判定結果に基づいて、前記所定の姿勢であるか否かを最終的に判定するものである。例えば、最終判定部２４は、姿勢判定部２３によって判定された複数の判定結果が所定回数連続的に（すなわち、所定の一定時間常に）、前記所定の姿勢であると判定している場合に、最終的に前記所定の姿勢であると判定する。最終判定部２４は、最終的に前記所定の姿勢であると判定した場合に、その旨を制御部２１へ通知する。制御部２１は、最終判定部２４から、監視対象の姿勢が最終的に前記所定の姿勢である旨の通知を受けると、監視対象の姿勢が最終的に前記所定の姿勢である旨の情報を出力する。

次に、姿勢検知装置Ｄの動作について説明する。図３は、実施形態における姿勢検知装置の動作を示すフローチャートである。このような姿勢検知装置Ｄでは、ユーザ（オペレータ）によって図略の電源スイッチがオンされると、制御処理部２は、必要な各部の初期化を実行し、制御処理プログラムの実行によって、制御処理部２には、制御部２１、頭部抽出部２２、姿勢判定部２３および最終判定部２４が機能的に構成され、姿勢判定部２３には、パラメータ演算部２３１および仮判定部２３２が機能的に構成される。

予め規定された所定の姿勢の判定では、図３において、まず、画像取得部１によって検知エリアの画像が、取得され、この取得された検知エリアの画像が、画像取得部１から制御処理部２へ出力される（Ｓ１）。

次に、この画像取得部１によって取得された検知エリアの画像から、制御処理部２の頭部抽出部２２によって頭部（頭部を写した画像の領域）が、抽出され、この抽出された頭部が、制御処理部２の姿勢判定部２３へ通知される（Ｓ２）。

次に、この頭部抽出部２２によって抽出された頭部における所定のパラメータ、例えば、頭部の大きさが、姿勢判定部２３のパラメータ演算部２３１によって求められ、この求められた前記パラメータ（この例では頭部の大きさ）が、パラメータ演算部２３１から姿勢判定部２３の仮判定部２３２へ通知される（Ｓ３）。

次に、このパラメータ演算部２３１によって求められた前記パラメータ（この例では頭部の大きさ）に基づいて、仮判定部２３２によって、予め規定された所定の姿勢であるか否かが判定される（Ｓ４）。より具体的には、一例では、仮判定部２３２は、パラメータ演算部２３１によって求められた頭部の大きさが、転倒転落を判定するための閾値ｔｈ１以上であるか否かを判定し、これによって転倒転落であるか否かを判定する。この判定の結果、頭部の大きさが閾値ｔｈ１以上である場合には、仮判定部２３２は、転倒転落ではない、すなわち、前記所定の姿勢ではないと判定し（Ｎｏ）、前記所定の姿勢ではない旨の判定結果を最終判定部２４へ通知し、処理Ｓ６が実行される。一方、前記判定の結果、頭部の大きさが閾値ｔｈ１以上ではない場合には、仮判定部２３２は、転倒転落である、すなわち、前記所定の姿勢であると判定し（Ｙｅｓ）、前記所定の姿勢である旨の判定結果を最終判定部２４へ通知し、処理Ｓ５が実行される。

この処理Ｓ５では、前記所定の姿勢である旨の判定結果を受けると、最終判定部２４は、前記所定の姿勢である旨の判定結果の回数を計数するカウンタＣＴをカウントアップし（ＣＴ←ＣＴ＋１）、処理Ｓ７を実行する。

一方、処理Ｓ６では、前記所定の姿勢ではない旨の判定結果を受けると、最終判定部２４は、前記カウンタＣＴをカウントクリアし（ＣＴ←０）、処理Ｓ７を実行する。なお、仮判定部２３２が誤判定した場合、この処理Ｓ６では１回の誤判定で前記カウンタＣＴがクリアされてしまうので、この処理Ｓ６では、前記カウンタＣＴのクリアに代え、最終判定部２４は、前記カウンタＣＴをカウントダウン（ＣＴ←ＣＴ−１）しても良い。

処理Ｓ７では、最終判定部２４は、前記カウンタＣＴが予め設定された指定回数を超えているか否かを判定する。前記指定回数は、前記所定の姿勢であると最終的に判定するために必要な、仮判定部２３２による前記所定の姿勢である旨の判定結果の回数であり、例えば仮判定部２３２が１回の判定結果を出力する時間間隔等を考慮して５回や１０回等の適宜な回数に設定される。

この判定の結果、前記カウンタＣＴが前記指定回数を超えていない場合（Ｎｏ）には、今回の判定処理が終了し、次の判定処理が実行される。すなわち、処理Ｓ１から上述の各処理が実行される。

一方、前記判定の結果、前記カウンタＣＴが前記指定回数を超えている場合（Ｙｅｓ）には、最終判定部２４は、監視対象の姿勢が前記所定の姿勢であると最終判定し、最終判定部２４は、監視対象の姿勢が前記所定の姿勢であると最終的に判定した旨を制御部２１へ通知する（Ｓ８）。そして、この通知を受けると、制御部２１は、最終判定部２４から、監視対象の姿勢が最終的に前記所定の姿勢である旨の通知を受けると、監視対象の姿勢が最終的に前記所定の姿勢である旨の情報を出力する（Ｓ９）。例えば、制御部２１は、出力部５に、監視対象の姿勢が最終的に前記所定の姿勢である旨の情報を出力する。また例えば、制御部２１は、監視対象の姿勢が最終的に前記所定の姿勢である旨の情報を収容した通信信号（姿勢通知信号）を通信ＩＦ部７を介して通信端末装置ＴＡへ送信する。通信端末装置ＴＡは、この姿勢通知信号を受信すると、監視対象の姿勢が最終的に前記所定の姿勢である旨の情報をその表示装置（液晶ディスプレイや有機ＥＬディスプレイ等）に表示する。そして、今回の判定処理が終了し、次の判定処理が実行される。すなわち、処理Ｓ１から上述の各処理が実行される。

以上説明したように、本実施形態における姿勢検知装置Ｄおよびこれに実装された姿勢検知方法は、画像取得部１によって検知エリアの画像を取得し、頭部抽出部２２によって前記検知エリアの画像から頭部（画像中における頭部を写した画像の領域、頭部の画像）を抽出し、姿勢判定部２３によって前記頭部における所定のパラメータに基づいて前記頭部にかかる監視対象（被監視者、被見守り者、対象者）における所定の姿勢を判定する。したがって、本実施形態における姿勢検知装置Ｄおよびこれに実装された姿勢検知方法は、１つの画像取得部１を用いるというより簡単な構成で、遮蔽され難い頭部に関する所定のパラメータを利用することで、例えば転倒、転落等の監視対象の姿勢をより正確に判定できる。両手を広げる等の姿勢であっても頭部に関するパラメータに影響しないので、監視対象の姿勢をより正確に判定できる。１枚の検知エリアの画像でも監視対象の姿勢が判定可能であるため、情報処理能力の比較的低いハードウェアでも、本実施形態における姿勢検知装置Ｄおよびこれに実装された姿勢検知方法を、実現可能である。

本実施形態における姿勢検知装置Ｄおよびこれに実装された姿勢検知方法は、姿勢判定部２３によって判定された複数の判定結果に基づいて、最終判定部２４によって前記所定の姿勢であるか否かを最終的に判定するので、監視対象の姿勢をより正確に判定できる。

本実施形態における姿勢検知装置Ｄおよびこれに実装された姿勢検知方法は、画像取得部１が天井ＣＥに配設されたカメラである場合、検知エリアの画像に写る監視対象ＯＪが、部屋ＲＭに置かれた什器等に遮蔽され難くなり、監視対象ＯＪの姿勢をより正確に判定できる。

なお、上述の実施形態では、前記閾値ｔｈ１、ｔｈ２１、ｔｈ２２は、複数のサンプルから統計処理することによって設定され、姿勢検知装置Ｄは、汎用機として構成されたが、姿勢検知装置Ｄは、図１に破線で示すように、対象者別に前記閾値ｔｈ１、ｔｈ２１、ｔｈ２２を設定する第１閾値設定部２６をさらに制御処理部２に機能的に備えてもよい（第１変形形態）。この場合、ユーザ（オペレータ）は、監視対象に応じた前記閾値ｔｈ１、ｔｈ２１、ｔｈ２２を入力部４から入力し、第１閾値設定部２６は、入力部４から、監視対象に応じた前記閾値ｔｈ１、ｔｈ２１、ｔｈ２２を受け付けると、前記閾値ｔｈ１、ｔｈ２１、ｔｈ２２として記憶部３に記憶し、前記閾値ｔｈ１、ｔｈ２１、ｔｈ２２を設定する。姿勢判定部２３の仮判定部２３２は、この記憶部３に記憶された、監視対象に応じた前記閾値ｔｈ１、ｔｈ２１、ｔｈ２２を用いて前記所定の姿勢であるか否かを判定する。また、この場合、監視対象に応じた前記閾値ｔｈ１、ｔｈ２１、ｔｈ２２自体（そのもの）を入力部４から入力しても良いが、監視対象における立位の高さ（身長）（あるいは座位の高さ）が入力部４から入力され、第１閾値設定部２６は、この入力部４で受け付けた監視対象における立位の高さ（あるいは座位の高さ）から、前記閾値ｔｈ１、ｔｈ２１、ｔｈ２２を求めて（前記閾値ｔｈ１、ｔｈ２１、ｔｈ２２に変換して）記憶部３に記憶し、前記閾値ｔｈ１、ｔｈ２１、ｔｈ２２を設定してもよい。このような姿勢検知装置Ｄは、第１閾値設定部２６をさらに備えるので、監視対象に応じて前記閾値ｔｈ１、ｔｈ２１、ｔｈ２２を設定できるから、監視対象に合わせて（監視者別に）カスタマイズでき、監視対象の姿勢をさらにより正確に判定できる。

また、上述の実施形態において、画像取得部１は、互いに異なる時刻における検知エリアの複数の画像を取得し、姿勢検知装置Ｄは、図１に破線で示すように、画像取得部１によって取得された前記複数の画像に基づいて前記閾値ｔｈ１、ｔｈ２１、ｔｈ２２を設定する第２閾値設定部２７をさらに制御処理部２に機能的に備えてもよい（第２変形形態）。この場合、姿勢を判定するための各処理Ｓ１〜Ｓ９に対する前処理として、画像取得部１で、互いに異なる時刻における検知エリアの複数の画像を取得することによって、検知エリアにおける監視対象の実際の行動が観測され、第２閾値設定部２７で、前記複数の画像それぞれから頭部に関する前記所定に各パラメータが求められ、外れ値（ノイズ）を除いた上で各パラメータの平均値あるいは最低値が求められ、この求められた値から前記閾値ｔｈ１、ｔｈ２１、ｔｈ２２が求められて（前記閾値ｔｈ１、ｔｈ２１、ｔｈ２２に変換されて）記憶部３に記憶され、前記閾値ｔｈ１、ｔｈ２１、ｔｈ２２が設定されてもよい。このような姿勢検知装置Ｄは、第２閾値設定部２７によって、互いに異なる時刻における検知エリアの複数の画像に基づいて前記閾値ｔｈ１、ｔｈ２１、ｔｈ２２を設定するので、自動的に、対象者別に前記閾値ｔｈ１、ｔｈ２１、ｔｈ２２を設定できる。特に、腰が曲がっている等の、立位や歩行の姿勢が健常者と異なる場合でも、このような個人の事情を自動的に考慮に入れて前記閾値ｔｈ１、ｔｈ２１、ｔｈ２２の設定が可能となる。

また、これら上述の実施形態（第１および第２変形形態を含む）において、姿勢検知装置Ｄは、図１に破線で示すように、予め設定された、あるいは、第１閾値設定部２６や第２閾値設定部２７で設定された前記閾値ｔｈ１、ｔｈ２１、ｔｈ２２を補正する閾値補正部２８をさらに制御処理部２に機能的に備えてもよい（第３変形形態、第４変形形態）。

図４は、第３変形形態における転倒転落判定テーブルを示す図である。図５は、第３変形形態における検知エリアの画像と判定領域との関係を説明するための図である。図６は、第２変形形態における検知エリアの画像と閾値別の判定領域との関係を説明するための図である。

図２に示すように、前記デジタルカメラを天井ＣＥの中央位置に配設した場合、前記デジタルカメラの画角が比較的狭い場合や、画像における光軸周辺の領域では、頭部の大きさは、頭部の高さに略比例するので、頭部の大きさで監視対象における所定の姿勢を判定できる。すなわち、前記デジタルカメラと床ＦＬの間にあおりが無く、レンズに歪みが無い場合、頭部の高さをＣ（ｍ）とし、天井ＣＥの高さをＨ（ｍ）とし、床ＦＬ面上での頭部の大きさをＳｈ（ｐｉｘｅｌ）とし、パラメータ演算部２３１で求めた頭部の大きさ（幅）をＳｉ（ｐｉｘｅｌ）とした場合、Ｃ＝Ｈ×（１−（Ｓｈ／Ｓｉ））となる。なお、Ｓｈは、前記デジタルカメラのスペックとその取り付け位置から算出しても良いし、実測しても良い。

しかしながら、前記デジタルカメラの画角が比較的広い場合や、画像における周辺領域では、頭部の大きさと頭部の高さとは、必ずしも比例しなくなる。そこで、閾値補正部２８は、頭部の大きさと頭部の高さとの間における比例関係からのずれを無くすように、仮判定部２３２で用いる前記閾値ｔｈ１、ｔｈ２１、ｔｈ２２を、画像上での頭部の位置（頭部が写っている画像上での位置）に応じて補正する。なお、この補正には、結像光学系の収差が考慮されても良い。

この補正には、画像上での頭部の位置と補正値との関係を表す関数式が記憶部３に記憶され、前記関数式が仮判定部２３２によって用いられても良いが、図４に示すテーブルが記憶部３に記憶され、前記テーブルが仮判定部２３２によって用いられても良い。この図４に示すテーブルには、画像上での頭部の位置が、図５に示すように４個の第１ないし第４判定エリアＡＲ０〜ＡＲ３に区分けされ、これら第１ないし第４判定エリアＡＲ０〜ＡＲ３ごとに、異なる閾値ｔｈが、設定されている。すなわち、頭部の大きさと頭部の高さが略比例する、光軸を中心とする所定の第１半径を持つ円形以内の領域である第１判定エリアＡＲ０に対する転倒転落の閾値ｔｈ１は、一例では５１［ｐｉｘｅｌ］とされ、頭部抽出部２２によって抽出された頭部の位置が第１判定エリアＡＲ０以内である場合には、パラメータ演算部２３１によって演算された頭部の大きさ（頭部を写した画像の領域における短辺の長さ）が５１［ｐｉｘｅｌ］以上であると、監視対象の姿勢が未転倒転落（○）である（転倒転落ではない）と判定され、パラメータ演算部２３１によって演算された頭部の大きさが５１［ｐｉｘｅｌ］未満であると、監視対象の姿勢が転倒転落（×）であると判定される。第１判定エリアＡＲ０と同心で、第１判定エリアＡＲ０を超え、光軸を中心とする所定の第２半径（＞第１半径）を持つ円形以内の領域である第２判定エリアＡＲ１に対する転倒転落の閾値ｔｈ１は、一例では４６［ｐｉｘｅｌ］とされ、頭部抽出部２２によって抽出された頭部の位置が第２判定エリアＡＲ１以内である場合には、パラメータ演算部２３１によって演算された頭部の大きさが４６［ｐｉｘｅｌ］以上であると、監視対象の姿勢が未転倒転落（○）である（転倒転落ではない）と判定され、パラメータ演算部２３１によって演算された頭部の大きさが４６［ｐｉｘｅｌ］未満であると、監視対象の姿勢が転倒転落（×）であると判定される。第２判定エリアＡＲ１を超え、床ＦＬおよび所定の高さまでの壁面を含む領域である第３判定エリアＡＲ２に対する転倒転落の閾値ｔｈ１は、一例では４１［ｐｉｘｅｌ］とされ、頭部抽出部２２によって抽出された頭部の位置が第３判定エリアＡＲ２以内である場合には、パラメータ演算部２３１によって演算された頭部の大きさが４１［ｐｉｘｅｌ］以上であると、監視対象の姿勢が未転倒転落（○）である（転倒転落ではない）と判定され、パラメータ演算部２３１によって演算された頭部の大きさが４１［ｐｉｘｅｌ］未満であると、監視対象の姿勢が転倒転落（×）であると判定される。第２および第３判定エリアＡＲ１、ＡＲ２は、頭部の大きさと頭部の高さが比例しないエリアであり、この例では、より精度良く補正するために、頭部の大きさと頭部の高さとの間における比例関係からのずれの程度に応じて２個の領域に分けられている。そして、画像における第３判定エリアＡＲ２を超える領域である第４判定エリアＡＲ３は、判定外のエリア（判定不能のエリア）とされ、この第４判定エリアＡＲ３に対する転倒転落の閾値ｔｈ１は、設定されていない。このように閾値ｔｈが判定エリアＡＲごとに互いに異なる値で設定されているので、画像上の位置において、頭部の大きさと高さの関係が変わることを考慮した判定が可能となる。また、これによれば、ベッド等が在る特定のエリアを考慮した判定も可能となる。

また、上述では、前記デジタルカメラは、天井ＣＥの中央位置で撮影方向を垂直方向に一致させたが、前記デジタルカメラの配設位置や撮影方向の設定方向によって、前記デジタルカメラは、図６に示すように、検知エリアをあおり撮影で撮影する場合もある。このような場合、図６に示すように、判定エリアの形状が撮影条件（カメラ特性）に応じて適宜に変更され、各判定エリアの閾値が適宜に設定され、これによって前記テーブルが作成されて良い。図６に示す例では、前記デジタルカメラが部屋ＲＭの上方一方隅に斜め下に撮影方向を向けて設置されており、第１判定エリアＡＲ０は、光軸中心真下に対応する床ＦＬ上の点を中心とした所定の第３半径を持つ半円形以内の領域とされ、第１判定エリアＡＲ１は、第１判定エリアＡＲ０と同心で、第１判定エリアＡＲ０を超え、光軸中心真下に対応する床ＦＬ上の前記点を中心とした所定の第４半径（＞第３半径）を持つ半円形以内の領域とされ、第３判定エリアＡＲ２は、第２判定エリアＡＲ１を超え、奥壁面ならびに前記奥壁面に連結する天井面ＣＥ、右壁面および左壁面の各位置を含む領域とされ、第４判定エリアＡＲ３は、画像における第３判定エリアＡＲ２を超える領域とされている。これら第１ないし第３判定エリアＡＲ０〜ＡＲ２には、撮影条件としてあおり撮影を考慮した前記閾値ｔｈ１が適宜に設定され、第４判定エリアＡＲ４は、判定外のエリア（判定不能のエリア）とされ、この第４判定エリアＡＲ３に対する転倒転落の閾値ｔｈ１は、設定されていない。

ここで、これら第１ないし第３判定エリアＡＲ０〜ＡＲ２における各閾値ｔｈ１は、例えば、次のように設定される。まず、統計的に標準的な大きさを持つ頭部の模型（頭部模型）が予め用意され、各判定エリアＡＲ０〜ＡＲ２それぞれについて、この大きさの既知な頭部模型が、転倒転落の有無を弁別する高さで前記デジタルカメラによって撮影され、画像上での頭部模型の大きさ（ピクセル数）が求められ、そして、この求められた画像上での頭部模型の大きさ（ピクセル数）が前記閾値ｔｈ１として設定される。

なお、上述では、頭部の大きさについて例示したが、頭部の高さでも同様である。また、上述では、頭部の大きさと頭部の高さとの比例関係の崩れを、閾値補正部２８によって前記閾値ｔｈ１、ｔｈ２１、ｔｈ２２を補正することで、解消したが、画像取得部１によって取得された検知エリアの画像、頭部抽出部２２で抽出した頭部（頭部の画像）、または、パラメータ演算部２３１で演算された頭部に関する前記パラメータが、頭部の大きさと頭部の高さとの比例関係の崩れを解消するように、補正されても良い。

また、これら上述の実施形態（第１ないし第４変形形態を含む）において、前記パラメータは、前記頭部の位置をさらに含んでも良い（第５変形形態）。すなわち、一例では、姿勢判定部２３は、頭部抽出部２２によって抽出された前記頭部における大きさおよび位置を求め、これら求めた前記頭部における大きさおよび位置に基づいて前記所定の姿勢であるか否かを判定する。また他の一例では、姿勢判定部２３は、頭部抽出部２２によって抽出された前記頭部における高さおよび位置を求め、これら求めた前記頭部における高さおよび位置に基づいて前記所定の姿勢であるか否かを判定する。

姿勢判定部２３によって、予め規定された所定の姿勢であるか否かが判定される場合、監視対象の位置によっては、前記所定の姿勢が発生しない場合が有り得る。逆に、監視対象の位置によっては、前記所定の姿勢が発生している可能性が高い場合が有り得る。例えば、姿勢判定部２３によって転倒転落であるか否かが判定される場合、監視対象がベッド上に所在する場合、前記閾値ｔｈ１を用いた判定では、転倒転落と判定される場合でも、監視対象は、ベッド上に横臥しているだけで、転倒転落ではない可能性が高い。逆に、監視対象の位置が床上であれば、監視対象は、転倒転落している可能性が高い。このため、監視対象の位置が頭部の位置で推定され、上述のように、姿勢判定部２３は、頭部の大きさあるいは頭部の高さに加えて、頭部の位置、すなわち、監視対象の位置も考慮して前記所定の姿勢であるか否かを判定することで、監視対象の姿勢をさらにより正確に判定できる。

図７は、第５変形形態における検知エリアの画像と転倒転落判定別の判定領域との関係を説明するための図である。より具体的には、図７に示すように、検知エリアの部屋ＲＭに、ベッドＢＴが置かれている場合、このベッドＢＴに対応する画像上での領域ＡＤ２が判定外の判定エリアとされ、逆に、床ＦＬに対応する画像上での領域ＡＤ１が判定すべき判定エリアとされ、記憶部３に記憶される。姿勢判定部２３は、頭部の大きさあるいは頭部の高さを用いて前記所定の姿勢であるか否かを判定する判定前に（あるいは前記判定後に）、記憶部３を参照し、頭部の位置が判定外の判定エリアであるか否かを判定する。あるいは、図４に示すテーブルにおける第３判定エリアＡＲ２に、ベッドＢＴに対応する画像上での領域ＡＤ２が含められても良い。

この観点から、上述の姿勢検知装置Ｄにおいて、好ましくは、姿勢判定部２３は、頭部抽出部２２によって抽出された前記頭部の位置が床上であるか否かによって、前記所定の姿勢として転倒転落であるか否かを判定する。前記頭部の位置が床上である場合には、監視対象の姿勢は、転倒転落である可能性が高い。したがって、このような姿勢検知装置Ｄは、姿勢判定部２３によって前記頭部の位置が床上であるか否かによって、前記所定の姿勢として転倒転落であるか否かを判定するので、転倒転落の判定をより正確に判定できる。

また、この観点から、上述の姿勢検知装置Ｄにおいて、好ましくは、姿勢判定部２３は、頭部抽出部２２によって抽出された前記頭部の位置がベッド上であるか否かによって、前記所定の姿勢として転倒転落であるか否かを判定する。前記頭部の位置がベッド上である場合には、監視対象の姿勢は、転倒転落ではなくベッド上での横臥である可能性が高い。したがって、このような姿勢検知装置Ｄは、姿勢判定部２３によって前記頭部の位置がベッド上であるか否かによって、前記所定の姿勢として転倒転落であるか否かを判定するので、転倒転落の判定をより正確に判定できる。言い換えれば、ベッド上での横臥が判定できる。

また、これら上述の実施形態（第１ないし第５変形形態を含む）において、前記パラメータは、前記頭部の向きをさらに含んでも良い（第６変形形態）。すなわち、一例では、姿勢判定部２３は、頭部抽出部２２によって抽出された前記頭部における大きさおよび向きを求め、これら求めた前記頭部における大きさおよび向きに基づいて前記所定の姿勢であるか否かを判定する。また他の一例では、姿勢判定部２３は、頭部抽出部２２によって抽出された前記頭部における高さおよび向きを求め、これら求めた前記頭部における高さおよび向きに基づいて前記所定の姿勢であるか否かを判定する。また一例では、姿勢判定部２３は、頭部抽出部２２によって抽出された前記頭部における大きさ、位置および向きを求め、これら求めた前記頭部における大きさ、位置および向きに基づいて前記所定の姿勢であるか否かを判定する。また他の一例では、姿勢判定部２３は、頭部抽出部２２によって抽出された前記頭部における高さ、位置および向きを求め、これら求めた前記頭部における高さ、位置および向きに基づいて前記所定の姿勢であるか否かを判定する。ここで、両眼の中央位置と下顎を結んだ正中線が鉛直方向に対してなす角度が０度である場合には、顔面は、水平方向を向いている。頭部が横向きとは、頭部の正中線が鉛直方向と９０度近傍の角度をなし、かつ顔面が水平方向を向いている状態である。したがって、向きのパラメータとは、顔面方向と頭部の正中線がそれぞれ鉛直方向となす角度を指す。

姿勢判定部２３によって、予め設定された所定の姿勢であるか否かが判定される場合、監視対象における頭部の向きによっては、前記所定の姿勢が発生しない場合が有り得る。逆に、監視対象における頭部の向きによっては、前記所定の姿勢が発生している可能性が高い場合が有り得る。例えば、姿勢判定部２３によって転倒転落であるか否かが判定される場合、頭部の向き、すなわち、頭部の向きから判定できる顔面の向きが、正面（水平方向）を向いていれば、監視対象は、転倒転落しているのではなくしゃがみ込んでいる可能性が高く、逆に、頭部の向き、すなわち、頭部の向きから判定できる顔面の向きが、横向きや上面であれば、監視対象は、転倒転落している可能性が高い。また例えば、前記デジタルカメラの真下で頭部の向きが上向きである場合（頭部が楕円形状ではなく略円形状で抽出された場合）には、倒れていると判断しない。このため、上述のように、姿勢判定部２３は、頭部の向き（すなわち顔面の向き）も考慮して前記所定の姿勢であるか否かを判定することで、監視対象の姿勢をさらにより正確に判定できる。

この場合、頭部の向きの抽出には、公知の画像処理技術が利用される。パラメータ演算部２３１によって、例えば、頭部の輪郭形状を予め用意されたテンプレートとしたテンプレートマッチングで、例えば目や口等の顔の特徴点から構成される顔形状を予め用意されたテンプレートとしたテンプレートマッチングで、あるいは、顔の特徴点に着目したＨａａｌ−ｌｉｋｅで、顔面の向きが抽出され、頭部の向きが求められる。なお、パラメータ演算部２３１に代え、頭部抽出部２２によって頭部の向きが求められても良い。そして、姿勢判定部２３は、頭部の向きを含むパラメータを用いて前記所定の姿勢であるか否かを判定する。例えば、姿勢判定部２３は、パラメータ演算部２３１によって求められた頭部の大きさが、転倒転落の有無を判定するための前記閾値ｔｈ１以上でない場合、頭部の向きが正面（水平方向）を向いていれば、転倒転落していないと判定し、一方、頭部の向きが横向きや上面であれば、転倒転落していると判定する。

ここで、頭部抽出部２２で抽出された頭部だけでは、パラメータ演算部２３１によって頭部の向きが判定し難い場合も生じ得る。このため、姿勢検知装置Ｄは、図１に破線で示すように、画像取得部１によって取得された前記検知エリアの画像から、頭部抽出部２２で抽出された前記頭部に対応する体幹を抽出する体幹抽出部２５をさらに備え、前記パラメータは、前記頭部と前記体幹との位置関係をさらに含んでも良い。

図８は、第６変形形態における頭部と体幹との位置関係を説明するための図である。図８Ａは、監視対象が横臥している様子を示し、図８Ｂは、監視対象がしゃがんでおり、横臥していない様子を示す。図８Ａに示すように、体幹ＢＤの長手方向と頭部ＨＤの長手方向が一致していれば、あるいは、体幹ＢＤの一方端に頭部ＨＤが位置していれば、横臥であると判定でき、図８Ｂに示すように、体幹ＢＤの中央位置に頭部ＨＤが位置していれば、しゃがんでいると判定できる。体幹ＢＤの抽出には、公知の画像処理技術が利用される。例えば、体幹ＢＤは、体幹ＢＤの輪郭形状を予め用意されたテンプレートとしたテンプレートマッチングで、パラメータ演算部２３１によって、求められる。なお、体幹ＢＤのテンプレートには、足の輪郭形状を含んでも良い。また例えば、体幹ＢＤは、例えば背景差分法による動体抽出によって求められても良い。前記背景差分法では、予め背景画像が求められて記憶され、前記取得された画像と背景画像との差分画像から動体が体幹ＢＤとして抽出される。

また、上述の実施形態において、画像取得部１は、互いに異なる時刻における検知エリアの複数の画像を取得し、頭部抽出部２２は、画像取得部１によって取得された前記検知エリアの複数の画像それぞれについて、前記画像から頭部を抽出し、姿勢判定部２３は、頭部抽出部２２によって抽出された複数の前記頭部に基づいて前記頭部の移動速度を前記パラメータとして求め、この求めた前記頭部の移動速度に基づいて前記所定の姿勢であるか否かを判定しても良い。より具体的には、転倒転落の有無を弁別するための移動速度が閾値ｔｈ３として予め設定され、姿勢判定部２３は、前記頭部の移動速度が前記閾値ｔｈ３以上であるか否かによって、転倒転落であるか否かを判定する。頭部の比較的高速な移動は、転倒転落である可能性が高い。したがって、このような姿勢検知装置Ｄは、前記パラメータとして頭部の移動速度を用いるので、監視対象の所定の姿勢として転倒転落を判定できる。

本明細書は、上記のように様々な態様の技術を開示しているが、そのうち主な技術を以下に纏める。

一態様にかかる姿勢検知装置は、所定の検知エリアの画像を取得する画像取得部と、前記画像取得部によって取得された前記検知エリアの画像から頭部を抽出する頭部抽出部と、前記頭部抽出部によって抽出された前記頭部における所定のパラメータを求め、この求めた前記パラメータに基づいて所定の姿勢であるか否かを判定する姿勢判定部とを備える。

このような姿勢検知装置は、画像取得部によって検知エリアの画像を取得し、頭部抽出部によって前記検知エリアの画像から頭部（画像中における頭部を写した画像の領域、頭部の画像）を抽出し、姿勢判定部によって前記頭部における所定のパラメータに基づいて前記頭部にかかる監視対象（被監視者、被見守り者、対象者）における所定の姿勢を判定する。したがって、上記姿勢検知装置は、１つの画像取得部を用いるというより簡単な構成で、遮蔽され難い頭部に関する所定のパラメータを利用することで、例えば転倒、転落等の監視対象の姿勢をより正確に判定できる。

他の一態様では、上述の姿勢検知装置において、前記パラメータは、画像上での前記頭部の大きさである。

監視対象に対する高さ方向上方から検知エリアを見込んで検知エリアを撮像した場合、画像上での頭部の大きさは、頭部の高さに応じた大きさとなる。したがって、上記姿勢検知装置は、前記パラメータとして頭部の大きさを用いることで頭部の高さを推定することができ、この推定した頭部の高さに基づいて、立位、座位および転倒転落等の監視対象の姿勢を判定できる。

他の一態様では、上述の姿勢検知装置において、前記パラメータは、前記頭部の高さである。

このような姿勢検知装置は、前記パラメータとして頭部の高さを用いるので、求めた頭部の高さに基づいて、立位、座位および転倒転落等の監視対象の姿勢を判定できる。

他の一態様では、これら上述の姿勢検知装置において、前記パラメータは、前記頭部の位置をさらに含む。

例えば、頭部の大きさあるいは頭部の高さから、転倒転落と判定される場合であっても、頭部の位置がベッド上であれば、監視対象は、転倒転落しているのではなく横臥している可能性が高く、逆に、頭部の位置が床上であれば、監視対象は、転倒転落している可能性が高い。上記姿勢検知装置は、頭部の大きさあるいは頭部の高さに加えて頭部の位置も、姿勢の判定に用いるので、監視対象の姿勢をさらにより正確に判定できる。

他の一態様では、これら上述の姿勢検知装置において、前記パラメータは、前記頭部の向きをさらに含む。

例えば、頭部の大きさあるいは頭部の高さから、転倒転落と判定される場合であっても、頭部の向き、すなわち、頭部の向きから判定できる顔面の向きが、正面（水平方向）を向いていれば、監視対象は、転倒転落しているのではなくしゃがみ込んでいる可能性が高く、逆に、頭部の向き、すなわち、頭部の向きから判定できる顔面の向きが、横向きや上面であれば、監視対象は、転倒転落している可能性が高い。上記姿勢検知装置は、頭部の大きさあるいは頭部の高さに加えて頭部の向き（すなわち顔面の向き）も、姿勢の判定に用いるので、監視対象の姿勢をさらにより正確に判定できる。

他の一態様では、これら上述の姿勢検知装置において、前記画像取得部によって取得された前記検知エリアの画像から、前記頭部抽出部で抽出された前記頭部に対応する体幹を抽出する体幹抽出部をさらに備え、前記パラメータは、前記頭部と前記体幹との位置関係をさらに含む。

前記頭部抽出部で抽出された頭部だけでは、頭部の向きが判定し難い場合も生じ得る。そこで、頭部と体幹（体）との位置関係を参照すれば、横臥であるか否かが判定できる。すなわち、体幹の一方端に頭部が位置していれば横臥であると判定できる。上記姿勢検知装置は、体幹抽出部をさらに備え、この体幹抽出部によって前記検知エリアの画像から体幹（画像中における体幹（体）を写した画像の領域、体幹（体）の画像）を抽出し、頭部の大きさあるいは頭部の高さに加えて頭部と体幹との位置関係も、姿勢の判定に用いるので、監視対象の姿勢をさらにより正確に判定できる。

他の一態様では、これら上述の姿勢検知装置において、前記姿勢判定部は、前記頭部抽出部によって抽出された前記頭部における所定のパラメータが所定の閾値以上であるか否かによって、前記所定の姿勢であるか否かを判定する。

このような姿勢検知装置は、前記パラメータが閾値以上であるか否かを判定するだけで、簡単に、前記所定の姿勢であるか否かを判定できる。

他の一態様では、これら上述の姿勢検知装置において、前記閾値は、立位の高さに基づいて設定されている。

座位の高さは、立位の高さ、すなわち、身長に応じて異なる。したがって、立位の高さ（身長）に基づいて座位の高さより低い高さとなるように、前記閾値を設定することによって、上記姿勢検知装置は、監視対象の姿勢が転倒転落であるか否かを判定できるようになる。

他の一態様では、これら上述の姿勢検知装置において、前記閾値は、座位の高さに基づいて設定されている。

このような姿勢検知装置では、座位の高さに基づいて前記座位の高さより低い高さとなるように、前記閾値を設定することによって、上記姿勢検知装置は、監視対象の姿勢が転倒転落であるか否かを判定できるようになる。

他の一態様では、これら上述の姿勢検知装置において、対象者別に前記閾値を設定する第１閾値設定部をさらに備える。

複数のサンプルから統計処理することによって前記閾値を設定することによって汎用の姿勢検知装置が構成できる一方、監視対象に合わせてカスタマイズ（最適化）できれば、より好ましい。上記姿勢検知装置は、第１閾値設定部をさらに備えるので、監視対象に応じて前記閾値を設定できるから、監視対象に合わせて（被監視者別に）カスタマイズでき、監視対象の姿勢をさらにより正確に判定できる。

他の一態様では、これら上述の姿勢検知装置において、前記画像取得部は、互いに異なる時刻における検知エリアの複数の画像を取得し、前記画像取得部によって取得された前記複数の画像に基づいて前記閾値を設定する第２閾値設定部をさらに備える。

このような姿勢検知装置は、第２閾値設定部によって、互いに異なる時刻における検知エリアの複数の画像に基づいて前記閾値を設定するので、自動的に、対象者別に前記閾値を設定できる。特に、腰が曲がっている等の、立位や歩行の姿勢が健常者と異なる場合でも、このような個人の事情を自動的に考慮に入れて前記閾値の設定が可能となる。

他の一態様では、これら上述の姿勢検知装置において、前記閾値を補正する閾値補正部をさらに備える。

検知エリアを撮像する場合、広角やあおり等で撮像すると、画像上での頭部の大きさと実際の頭部の高さとが比例しなくなる。上記姿勢検知装置は、前記閾値を補正する閾値補正部をさらに備えるので、撮像状況に応じて前記閾値を適宜に補正でき、監視対象の姿勢をより正確に判定できる。

他の一態様では、述の姿勢検知装置において、前記閾値は、前記検知エリアを複数に区分けした複数の判定エリアごとに互いに異なる値で設定されている。

このような姿勢検知装置では、前記閾値が複数の判定エリアごとに互いに異なる値で設定されているので、画像上の位置において、頭部の大きさと高さの関係が変わることを考慮した判定が可能となる。また、これによれば、ベッド等が在る特定のエリアを考慮した判定も可能となる。

他の一態様では、これら上述の姿勢検知装置において、前記姿勢判定部は、前記頭部抽出部によって抽出された前記頭部の位置が床上であるか否かによって、前記所定の姿勢として転倒転落であるか否かを判定する。

前記頭部の位置が床上である場合には、監視対象の姿勢は、転倒転落である可能性が高い。上記姿勢検知装置は、前記姿勢判定部によって前記頭部の位置が床上であるか否かによって、前記所定の姿勢として転倒転落であるか否かを判定するので、転倒転落の判定をより正確に判定できる。

他の一態様では、これら上述の姿勢検知装置において、前記姿勢判定部は、前記頭部抽出部によって抽出された前記頭部の位置がベッド上であるか否かによって、前記所定の姿勢として転倒転落であるか否かを判定する。

前記頭部の位置がベッド上である場合には、監視対象の姿勢は、転倒転落ではなくベッド上での横臥である可能性が高い。上記姿勢検知装置は、前記姿勢判定部によって前記頭部の位置がベッド上であるか否かによって、前記所定の姿勢として転倒転落であるか否かを判定するので、転倒転落の判定をより正確に判定できる。言い換えれば、ベッド上での横臥が判定できる。

他の一態様では、これら上述の姿勢検知装置において、前記画像取得部は、互いに異なる時刻における検知エリアの複数の画像を取得し、前記頭部抽出部は、前記画像取得部によって取得された前記検知エリアの複数の画像それぞれについて、前記画像から頭部を抽出し、前記姿勢判定部は、前記頭部抽出部によって抽出された複数の前記頭部に基づいて前記頭部の移動速度を前記パラメータとして求め、この求めた前記頭部の移動速度に基づいて前記所定の姿勢であるか否かを判定する。

頭部の比較的高速な移動は、転倒転落である可能性が高い。上記姿勢検知装置は、前記パラメータとして頭部の移動速度を用いるので、監視対象の所定の姿勢として転倒転落を判定できる。

他の一態様では、これら上述の姿勢検知装置において、前記画像取得部は、互いに異なる時刻における検知エリアの複数の画像を取得し、前記頭部抽出部は、前記画像取得部によって取得された前記検知エリアの複数の画像それぞれについて、前記画像から頭部を抽出し、前記姿勢判定部は、前記画像取得部によって取得された前記検知エリアの複数の画像それぞれについて、前記頭部抽出部によって抽出された前記頭部における所定のパラメータに基づいて所定の姿勢であるか否かを判定し、前記姿勢判定部によって判定された複数の判定結果に基づいて、前記所定の姿勢であるか否かを最終的に判定する最終判定部をさらに備える。

このような姿勢検知装置では、最終判定部が、姿勢判定部によって判定された複数の判定結果に基づいて、前記所定の姿勢であるか否かを最終的に判定するので、監視対象の姿勢をより正確に判定できる。

他の一態様では、これら上述の姿勢検知装置において、前記画像取得部は、前記検知エリアを撮影する、天井に配設されたカメラである。

このような姿勢検知装置は、画像取得部としてのカメラが天井に配設されるので、前記検知エリアの画像に写る監視対象が、部屋に置かれた什器等に遮蔽され難くなり、監視対象の姿勢をより正確に判定できる。

他の一態様にかかる姿勢検知方法は、所定の検知エリアの画像を取得する画像取得工程と、前記画像取得工程によって取得された前記検知エリアの画像から頭部を抽出する頭部抽出工程と、前記頭部抽出工程によって抽出された前記頭部における所定のパラメータに基づいて所定の姿勢であるか否かを判定する姿勢判定工程とを備える。

このような姿勢検知方法は、画像取得部を用いた画像取得工程によって検知エリアの画像を取得し、頭部抽出工程によって前記検知エリアの画像から頭部を抽出し、姿勢判定工程によって前記頭部における所定のパラメータに基づいて前記頭部にかかる監視対象における所定の姿勢を判定する。したがって、上記姿勢検知方法は、１つの画像取得部を用いるというより簡単な構成で、頭部に関する所定のパラメータを利用することで、例えば転倒、転落等の監視対象の姿勢をより正確に判定できる。

この出願は、２０１５年３月６日に出願された日本国特許出願特願２０１５−４４６２７を基礎とするものであり、その内容は、本願に含まれるものである。

本発明を表現するために、上述において図面を参照しながら実施形態を通して本発明を適切且つ十分に説明したが、当業者であれば上述の実施形態を変更および／または改良することは容易に為し得ることであると認識すべきである。したがって、当業者が実施する変更形態または改良形態が、請求の範囲に記載された請求項の権利範囲を離脱するレベルのものでない限り、当該変更形態または当該改良形態は、当該請求項の権利範囲に包括されると解釈される。

本発明によれば、監視対象の姿勢を検知する姿勢検知装置および姿勢検知方法を提供できる。

Claims (17)

1. 所定の検知エリアの画像を取得する画像取得部と、
   前記画像取得部によって取得された前記検知エリアの画像から頭部を抽出する頭部抽出部と、
   前記頭部抽出部によって抽出された前記頭部における所定のパラメータを求め、この求めた前記パラメータに基づいて所定の姿勢であるか否かを判定する姿勢判定部とを備え、
   前記姿勢判定部は、前記頭部抽出部によって抽出された前記頭部における所定のパラメータが所定の閾値以上であるか否かによって、前記所定の姿勢であるか否かを判定し、
   前記閾値は、前記検知エリアを複数に区分けした複数の判定エリアごとに互いに異なる値で設定されている、
   姿勢検知装置。
2. 前記パラメータは、画像上での前記頭部の大きさである、
   請求項１に記載の姿勢検知装置。
3. 前記パラメータは、前記頭部の高さである、
   請求項１に記載の姿勢検知装置。
4. 前記パラメータは、前記頭部の位置をさらに含む、
   請求項２または請求項３に記載の姿勢検知装置。
5. 前記パラメータは、前記頭部の向きをさらに含む、
   請求項２ないし請求項４のいずれか１項に記載の姿勢検知装置。
6. 前記画像取得部によって取得された前記検知エリアの画像から、前記頭部抽出部で抽出された前記頭部に対応する体幹を抽出する体幹抽出部をさらに備え、
   前記パラメータは、前記頭部と前記体幹との位置関係をさらに含む、
   請求項２ないし請求項４のいずれか１項に記載の姿勢検知装置。
7. 前記閾値は、立位の高さに基づいて設定されている、
   請求項１に記載の姿勢検知装置。
8. 前記閾値は、座位の高さに基づいて設定されている、
   請求項１に記載の姿勢検知装置。
9. 対象者別に前記閾値を設定する第１閾値設定部をさらに備える、
   請求項７または請求項８に記載の姿勢検知装置。
10. 前記画像取得部は、互いに異なる時刻における検知エリアの複数の画像を取得し、
    前記画像取得部によって取得された前記複数の画像に基づいて前記閾値を設定する第２閾値設定部をさらに備える、
    請求項７または請求項８に記載の姿勢検知装置。
11. 前記閾値を補正する閾値補正部をさらに備える、
    請求項７ないし請求項１０のいずれか１項に記載の姿勢検知装置。
12. 前記姿勢判定部は、前記頭部抽出部によって抽出された前記頭部の位置が床上であるか否かによって、前記所定の姿勢として転倒転落であるか否かを判定する、
    請求項４に記載の姿勢検知装置。
13. 前記姿勢判定部は、前記頭部抽出部によって抽出された前記頭部の位置がベッド上であるか否かによって、前記所定の姿勢として転倒転落であるか否かを判定する、
    請求項４に記載の姿勢検知装置。
14. 前記画像取得部は、互いに異なる時刻における検知エリアの複数の画像を取得し、
    前記頭部抽出部は、前記画像取得部によって取得された前記検知エリアの複数の画像それぞれについて、前記画像から頭部を抽出し、
    前記姿勢判定部は、前記頭部抽出部によって抽出された複数の前記頭部に基づいて前記頭部の移動速度を前記パラメータとして求め、この求めた前記頭部の移動速度に基づいて前記所定の姿勢であるか否かを判定する、
    請求項１に記載の姿勢検知装置。
15. 前記画像取得部は、互いに異なる時刻における検知エリアの複数の画像を取得し、
    前記頭部抽出部は、前記画像取得部によって取得された前記検知エリアの複数の画像それぞれについて、前記画像から頭部を抽出し、
    前記姿勢判定部は、前記画像取得部によって取得された前記検知エリアの複数の画像それぞれについて、前記頭部抽出部によって抽出された前記頭部における所定のパラメータに基づいて所定の姿勢であるか否かを判定し、
    前記姿勢判定部によって判定された複数の判定結果に基づいて、前記所定の姿勢であるか否かを最終的に判定する最終判定部をさらに備える、
    請求項１ないし請求項１４のいずれか１項に記載の姿勢検知装置。
16. 前記画像取得部は、前記検知エリアを撮影する、天井に配設されたカメラである、
    請求項１ないし請求項１５のいずれか１項に記載の姿勢検知装置。
17. 所定の検知エリアの画像を取得する画像取得工程と、
    前記画像取得工程によって取得された前記検知エリアの画像から頭部を抽出する頭部抽出工程と、
    前記頭部抽出工程によって抽出された前記頭部における所定のパラメータに基づいて所定の姿勢であるか否かを判定する姿勢判定工程とを備え、
    前記姿勢判定工程は、前記頭部抽出工程によって抽出された前記頭部における所定のパラメータが所定の閾値以上であるか否かによって、前記所定の姿勢であるか否かを判定し、
    前記閾値は、前記検知エリアを複数に区分けした複数の判定エリアごとに互いに異なる値で設定されている、
    姿勢検知方法。

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