JP6915421B2 - 見守り支援システム及びその制御方法 - Google Patents
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Description
かわらず、異常な動作を精度良く検知することができる。したがって、従来のような誤検知や過検知を減らすことができ、システムの信頼性を向上することができる。
、以下の実施形態に記載されている装置の構成や動作は一例であり、本発明の範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。
図1と図2を参照して、本発明の実施形態に係る見守り支援システムの構成を説明する。図1は、見守り支援システム1のハードウェア構成および機能構成を模式的に示すブロック図であり、図2は、撮像装置の設置例を示す図である。
動作検出部111による動作検出処理の一例を説明する。本実施形態では、見守り対象者21の動作として、(1)朝の覚醒(睡眠状態から覚醒状態になること)、(2)起床(ベッド上で体を起こすこと)、(3)離床(ベッドから離れること)、(4)歩行(ベッドの周囲を歩くこと)、(5)食事、(6)就床(ベッドに寝た状態となること)、(7)夜の入眠(覚醒状態から睡眠状態になること)、の7項目の所定の動作を監視の対象
とする。以下、見守り対象者21を単に対象者21とも呼ぶ。
動作検出部111は、「目が開いたこと」及び/又は「身体が動いたこと」が検知された場合に、覚醒動作の「開始」と判断する。「目が開いたこと」は例えば公知の画像認識(顔器官検出など)により検知可能である。また「身体が動いたこと」は例えば公知の画像認識(人体検出など)により検知してもよいし、対象者21又はベッドに装着した加速度センサにより体動を検知してもよいし、ベッドサイドに設置した電波センサにより体動を検知してもよい。
動作検出部111は、「頭が枕又はベッドから離れたこと」が検知された場合に、起床動作の「開始」と判断する。「頭が枕又はベッドから離れたこと」は例えば公知の画像認識(頭部検出など)により検知してもよいし、枕又はベッドに設置した荷重センサにより検知してもよい。動作検出部111は、「頭がベッド中央位置に移動したこと」及び/又は「ベッド上に上半身が起立したこと」が検知された場合に、起床動作の「終了」と判断する。頭や上半身の位置・状態は例えば公知の画像認識により検知してもよいし、ベッドに設置した荷重センサにより検知してもよい。
動作検出部111は、「身体がベッドの降り口方向に移動したこと」が検知された場合に、離床動作の「開始」と判断する。身体の移動は例えば公知の画像認識により検知してもよいし、ベッドに設置した荷重センサにより検知してもよい。動作検出部111は、「身体がベッドから離れたこと」が検知された場合に、離床動作の「終了」と判断する。「身体がベッドから離れたこと」は例えば公知の画像認識により検知してもよいし、ベッドに設置した荷重センサにより検知してもよいし、人感センサにより検知してもよい。
動作検出部111は、「身体がベッドから離れたこと」が検知された場合に、歩行動作の「開始」と判断する。「身体がベッドから離れたこと」は例えば公知の画像認識により検知してもよいし、ベッドに設置した荷重センサにより検知してもよいし、人感センサにより検知してもよい。動作検出部111は、「身体がベッドに戻ったこと」又は「身体が監視領域外へ移動したこと」が検知された場合に、歩行動作の「終了」と判断する。「身体がベッドに戻ったこと」は例えば公知の画像認識により検知してもよいし、ベッドに設置した荷重センサにより検知してもよいし、人感センサにより検知してもよい。「身体が監視領域外へ移動したこと」は例えば公知の画像認識により検知してもよいし、人感センサにより検知してもよい。
動作検出部111は、「配膳」及び/又は「口に食べ物を運んだこと」が検知された場合に、食事動作の「開始」と判断する。「配膳」や「口に食べ物を運んだこと」は例えば公知の画像認識により検知可能である。動作検出部111は、「下げ膳」及び/又は「食べ物が無くなったこと」が検知された場合に、食事動作の「終了」と判断する。「下げ膳」及び/又は「食べ物が無くなったこと」は例えば公知の画像認識により検知可能である。なお、病院や施設において配膳と下げ膳の時刻が予め決まっている場合には、その時刻をそのまま食事動作の開始時刻・終了時刻としてもよい。
動作検出部111は、「頭がベッドの中央位置から枕の方向に移動したこと」が検知された場合に、就床動作の「開始」と判断する。動作検出部111は、「頭が枕又はベッドに着いたこと」が検知された場合に、就床動作の「終了」と判断する。頭の位置・状態は例えば公知の画像認識により検知してもよいし、ベッド又は枕に設置した荷重センサにより検知してもよい。
動作検出部111は、「目が閉じたこと」及び/又は「身体の動きが停止したこと」が検知された場合に、入眠動作の「開始」と判断する。「目が閉じたこと」は例えば公知の画像認識(顔器官検出など)により検知可能である。また「身体の動きが停止したこと」は例えば公知の画像認識(人体検出など)により検知してもよいし、対象者21又はベッドに装着した加速度センサにより体動を検知してもよいし、ベッドサイドに設置した電波センサにより体動を検知してもよい。
動作特徴抽出部112による動作特徴抽出処理の一例を説明する。図4は、7項目の動作それぞれについて抽出する動作特徴の一例示している。
動作特徴抽出部112は、例えば「目が開いた時刻」を覚醒動作の特徴として抽出する。時間情報については、画像データのタイムスタンプ又は本システムの内蔵時計から取得すればよい(以後同様である)。
動作特徴抽出部112は、例えば「頭部位置の軌跡」、「体重のかけ方(体重移動)」、「柵の使用有無」、「起床動作に要した時間」を起床動作の特徴として抽出する。図5Aは、起床動作の開始から終了までの時系列画像の一例を示している。動作検出部111により起床動作の開始が検出されると、動作特徴抽出部112が、画像から頭部を検出し、以後、起床動作の終了まで、頭部位置の追跡を行う。頭部検出及び追跡の方法については、公知の物体認識及び物体追跡アルゴリズムを用いればよい。図5Aの矩形枠は頭部の検出結果を示している。起床動作が終了したら、動作特徴抽出部112は、起床動作の開始から終了までのフレーム毎の頭部位置(例えば、矩形枠の中心座標)のデータを、「頭部位置の軌跡」として記録する。図5Bは、図5Aの時系列画像から抽出された頭部位置の軌跡を模式的に示している。この対象者21は、起き上がるときに頭部が身体の中心よりも左側を通る特徴(動きの癖)を有していることがわかる。
出することで体圧分布や重心などを大まかに推定してもよい。
動作特徴抽出部112は、例えば「頭部位置の軌跡」、「体重のかけ方(体重移動)」、「柵の使用有無」、「離床動作に要した時間」を離床動作の特徴として抽出する。「頭部位置の軌跡」、「体重のかけ方(体重移動)」、「柵の使用有無」については、起床動作の特徴と同じ方法で抽出することができる。「離床動作に要した時間」は、離床動作の終了時刻と開始時刻の差である。
動作特徴抽出部112は、例えば「移動速度」、「歩き方」を歩行動作の特徴として抽出する。動作特徴抽出部112は、複数フレーム間での対象者21の位置の変化に基づいて「移動速度」を求めることができる。「歩き方」としては、例えば、身体の折り曲げ具合(腹痛などの異常がある場合は身体を折り曲げる傾向にある)、歩幅、移動軌跡の揺れ、体幹の揺れなどの特徴を捉えてもよい。動作特徴抽出部112は、複数フレームの画像を分析することによりこれらの特徴を抽出することができる。
動作特徴抽出部112は、例えば「食事に要した時間」、「動きの量」を食事動作の特徴として抽出する。「食事に要した時間」は食事の終了時刻と開始時刻の差である。「動きの量」は、例えば、食事中に手を口に運んだ回数、咀嚼回数などの情報である。動作特徴抽出部112は、複数フレームの画像を分析することによりこれらの特徴とを抽出することができる。
動作特徴抽出部112は、例えば「頭部位置の軌跡」、「体重のかけ方(体重移動)」、「柵の使用有無」、「就床動作に要した時間」を就床動作の特徴として抽出する。「頭部位置の軌跡」、「体重のかけ方(体重移動)」、「柵の使用有無」については、起床動作の特徴と同じ方法で抽出することができる。「就床動作に要した時間」は、就床動作の終了時刻と開始時刻の差である。
動作特徴抽出部112は、例えば「目が閉じた時刻」を入眠動作の特徴として抽出する。まばたきとの誤認を防ぐため、動作特徴抽出部112は、目を閉じた状態が所定時間(例えば30秒)続いた場合に入眠と判断してもよい。
図6に、学習部113による対象者21の通常動作の学習処理のフローを示す。このフローは、システムの設置時や見守り対象者の変更時など、新しい対象者の動作の監視を開始する前に実行される。
の画像データを取得する(ステップS60)。このとき、画像取得部110は撮像装置からリアルタイムに画像を取り込んでもよいし、撮影済みの画像データを記憶部118から読み込んでもよい。次に、動作検出部111が、ステップS60で取得した画像データから前述した7項目の動作を検出し(ステップS61)、動作特徴抽出部112が検出された動作それぞれの特徴を抽出する(ステップS62)。これにより、7項目の動作のそれぞれについて、1回〜複数回分の動作特徴が抽出される。
図7に、見守り対象者の動作の監視処理のフローを示す。このフローは、見守り対象者の通常動作の学習完了後に開始される。
上記の各実施形態の説明は、本発明を例示的に説明するものに過ぎない。本発明は上記の具体的な形態には限定されることはなく、その技術的思想の範囲内で種々の変形が可能
である。
10:撮像装置、11:情報処理装置
100:照明、101:近赤外線カメラ、110:画像取得部、111:動作検出部、112:動作特徴抽出部、113:学習部、114:記憶部、115:判定部、116:報知部
20:ベッド、21:対象者
Claims (6)
- ベッド上の対象者の見守りを支援する見守り支援システムであって、
前記対象者を撮影するように設置された撮像装置から画像を取得する画像取得部と、
前記画像取得部により得られた画像から、前記対象者が所定の動作を行うときの特徴を動作特徴として抽出する特徴抽出部と、
過去の所定期間に撮影された前記対象者の画像から前記特徴抽出部により抽出された動作特徴を基に、前記対象者の通常動作特徴を表すデータを生成する学習部と、
前記学習部により生成された前記対象者の通常動作特徴を表すデータを記憶する記憶部と、
現在撮影された前記対象者の画像から前記特徴抽出部により抽出された動作特徴を、前記記憶部に記憶されている前記通常動作特徴と比べることにより、現在の前記対象者の動作が通常の動作か異常な動作かを判定する判定部と、
前記判定部により異常な動作と判定された場合に、報知を行う報知部と、
を有し、
前記動作特徴は、少なくとも、ベッドの柵の使用有無を含むことを特徴とする見守り支援システム。 - 前記所定期間に前記対象者が前記所定の動作を複数回行っている場合に、
前記学習部は、複数回分の動作特徴を基に平均的な動作特徴を生成し、前記平均的な動作特徴を前記対象者の通常動作特徴とする
ことを特徴とする請求項1に記載の見守り支援システム。 - 前記所定の動作は、起床動作、離床動作、又は、就床動作を含む
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の見守り支援システム。 - 前記動作特徴は、さらに、頭部位置の軌跡、体重のかけ方、及び、動作に要した時間のうち少なくとも1つを含む
ことを特徴とする請求項3に記載の見守り支援システム。 - ベッド上の対象者の見守りを支援する見守り支援システムの制御方法であって、
前記対象者を撮影するように設置された撮像装置から画像を取得するステップと、
取得された画像から、前記対象者が所定の動作を行うときの特徴を動作特徴として抽出するステップと、
過去の所定期間に撮影された前記対象者の画像から抽出された動作特徴を基に、前記対象者の通常動作特徴を表すデータを生成するステップと、
前記生成された前記対象者の通常動作特徴を表すデータを記憶部に記憶するステップと、
現在撮影された前記対象者の画像から抽出された動作特徴を、前記記憶部に記憶されている前記通常動作特徴と比べることにより、現在の前記対象者の動作が通常の動作か異常な動作かを判定するステップと、
異常な動作と判定された場合に、報知を行うステップと、
を有し、
前記動作特徴は、少なくとも、ベッドの柵の使用有無を含むことを特徴とする見守り支援システムの制御方法。 - 請求項5に記載の見守り支援システムの制御方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラム。
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