JP6847690B2

JP6847690B2 - ベッド識別装置

Info

Publication number: JP6847690B2
Application number: JP2017020656A
Authority: JP
Inventors: 円井上
Original assignee: Aiphone Co Ltd
Current assignee: Aiphone Co Ltd
Priority date: 2017-02-07
Filing date: 2017-02-07
Publication date: 2021-03-24
Anticipated expiration: 2037-02-07
Also published as: JP2018128800A

Description

本発明は、患者の状態をカメラの撮像映像により見守る際に、撮像映像から患者が伏しているベッドを識別するベッド識別装置に関する。

病院を始め老人ホームや高齢者施設では、高齢者の転倒による事故が多発している。このような施設での転倒事故は、ベッドから起き上がって離床する際に発生する場合が多いため、ベッド上の患者等の見守り対象者を撮像するカメラを設置して見守るシステムがある。例えば特許文献１では、患者の頭部上方からベッド全体を撮像し、その映像から患者の起き上がり動作を判別した。

特許第６０４６５５９号公報

D. G. Lowe: "Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints", Inter-national Journal of Computer Vision, Vol.60, No.2, pp.91-110, 2004. C. Harris and M. Stephens: "A combined corner and edge detector." Alvey Vision Conference, pp. 147-152, 1988. N. Dalal, B. Triggs: "Histograms of Oriented Gradients for Human Detection" In IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, vol.1, pp.886-893, 2005.

しかしながら、上記従来の患者の起き上がり等を判別する技術は、撮像エリア全体の動き情報から患者の起き上がり動作を推定するため、ベッド外の看護師の動きなど、患者以外の人物の動作を患者の起き上がり動作として誤検出する場合があった。

そこで、本発明はこのような問題点に鑑み、ベッド上の人物以外の人物の動きを検知しないように、カメラの撮像映像からベッドを識別するベッド識別装置を提供することを目的としている。

上記課題を解決する為に、請求項１の発明に係るベッド識別装置は、ベッドを配置した部屋全体を上方から撮像するカメラと、カメラで撮像した画像を保持する画像保持部と、画像保持部に保持されている画像に対して、画像内の予め設定した特定の領域を切り抜いて射影変換を行う射影変換部と、射影変換した画像から物体の形状を表す画像特徴を抽出してその特徴量を算出する特徴抽出部と、カメラの撮像画像から特徴抽出部が算出した特徴量を基にベッド領域を識別するベッド領域識別部と、ベッドを部屋の中の様々な場所に配置して得た特徴量、及びベッド無しの撮像画像から得た特徴量とを保管する学習部とを有し、ベッド領域識別部は、学習部の特徴量情報と実際のカメラの撮像画像から得た特徴量情報とを基にベッド領域を識別することを特徴とする。

本発明によれば、カメラの撮像画像の中の特定の領域を射影変換した画像からベッド領域を識別するため、ベッドが配置される可能性のある領域を特定の領域に設定すれば、ベッドが配置されることのない領域を排除した状態でベッド領域を判別でき、ベッド上の人物を見守る際の誤検知の削減に有効である。

本発明に係るベッド識別装置の一例を示すブロック図である。射影変換説明図であり、（ａ）は入力画像、（ｂ）は射影変換後の画像である。図１とは異なる位置にベッドを配置した場合の説明図であり、（ａ）は入力画像、（ｂ）は射影変換後の画像である。

以下、本発明を具体化した実施の形態を、図面を参照して詳細に説明する。図１は本発明に係るベッド位置識別装置の一例を示すブロック図であり、１はカメラ、２は画像保持部、３は射影変換部、４は特徴抽出部、５は学習部、６はベッド領域識別部である。
尚、画像保持部２、射影変換部３、特徴抽出部４、学習部５、ベッド領域識別部６は、動作プログラムをインストールしたＣＰＵ或いはＤＳＰにより一体に構成されている。

カメラ１は、患者等の見守り対象者（以下、単に「患者」とする。）を撮像するために、患者の居る部屋の上部に設置されて病室全体を撮像するよう設置され、カメラを移動或いは角度変更すること無く、ベッドの配置場所に拘わらずベッド全体を撮像エリア内に納めることを可能としている。そして、所定間隔で画像フレーム（静止画）を生成して出力する。

画像保持部２は、例えばＲＡＭで構成され、カメラ１が撮像した画像（画像フレーム）を保持する。
射影変換部３は、画像保持部２に保存されている画像から射影変換画像を生成する。射影変換は次式（１）により実施され、入力画像Ｉから射影変換画像Ｉ’の変換が成される。

尚、Ｈは３×３の変換行列である。
ここで、入力画像Ｉの座標を（ｘ，ｙ，１）、射影変換画像Ｉ’の座標を（ｘ’，ｙ’，１）として式（１）を変形すると次式を得る。

変換行列Ｈは、用いるカメラ１の特性に合わせて事前に算出され、ベッドを検出する場合は、射影変換部３によりここでは射影変換画像として鳥瞰図画像が生成される。図２はこの鳥瞰図生成の説明図であり、（ａ）はカメラ１で撮像した画像（画像フレーム）である入力図、（ｂ）は生成した鳥瞰図画像を示している。
図２（ａ）に示すように、ベッドを設置可能な部屋（病室）の奥行に合わせて台形形状を成すよう４点Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄが設定され、この４点で形成される台形形状が切り抜かれて周囲が削除され、切り抜いた台形形状の領域を長方形形状に広げることで、図２（ｂ）の様な鳥瞰図画像が生成される。
この図２（ａ）に示す４点の座標を用いて式（２）、及び式（３）から、８次元連立方程式を解くことで、変換行列Ｈが決定される。

特徴抽出部４は、射影変換画像から画像特徴を抽出する。画像特徴は、例えば非特許文献１に開示されているＳＩＦＴや、コーナーを表現する例えば非特許文献２に開示されているようなＨａｒｒｉｓコーナー、または画像の勾配を表す例えば非特許文献３に開示されているようなＨＯＧ等が適用されて、物体の形状を表現する画像特徴が抽出され、特徴量が算出される。

図３は図２のベッド位置からベッドを移動した状態を示している。図３に示すようにベッドを移動しても、射影変換処理を施すことで、画像中のベッドの位置によらず、図３（ｂ）に示す様にベッド形状が概ね同等な形状として得られる。
その結果、射影変換処理した画像から得られる特徴量は分散が減少して安定したベッド検出を行う事が可能となる。

学習部５は、部屋の中の様々な場所にベッドを配置してカメラにより部屋全体を上方から撮像した複数の撮像画像と、ベッド無しの撮像画像とでクラス分けしたデータを基に算出した特徴量情報を保管している。

ベッド領域識別部６は、学習部５のベッドと非ベッドにクラス分けして算出した特徴量情報と、特徴抽出部４が算出した特徴量とを用いて学習された強識別器によって構成され、周知のアダブーストによるカスケード識別器を用いてベッドか否かの判定を行う。
こうしてベッドであると判定されたエリアを識別したら次工程に入り、例えばベッドと判定された領域内において患者の起き上がり動作の判定等が実施される（詳述せず）。

このように、カメラ１の撮像画像の中の特定の領域を射影変換した画像からベッド領域を識別するため、ベッドが配置される可能性のある領域を特定の領域に設定することで、ベッドが配置されることのない領域を排除した状態でベッド領域を判別でき、ベッド上の患者を見守る際の誤検知の削減に有効である。

１・・カメラ、２・・画像保持部、３・・射影変換部、４・・特徴抽出部、５・・学習部、６・・ベッド領域識別部。

Claims

ベッドを配置した部屋全体を上方から撮像するカメラと、
前記カメラで撮像した画像を保持する画像保持部と、
前記画像保持部に保持されている画像に対して、画像内の予め設定した特定の領域を切り抜いて射影変換を行う射影変換部と、
前記射影変換した画像から物体の形状を表す画像特徴を抽出してその特徴量を算出する特徴抽出部と、
前記カメラの撮像画像から前記特徴抽出部が算出した特徴量を基にベッド領域を識別するベッド領域識別部と、
ベッドを部屋の中の様々な場所に配置して得た前記特徴量、及びベッド無しの撮像画像から得た前記特徴量とを保管する学習部とを有し、
前記ベッド領域識別部は、前記学習部の特徴量情報と実際の前記カメラの撮像画像から得た特徴量情報とを基にベッド領域を識別することを特徴とするベッド識別装置。