JP7080389B1 - プログラム、作業着、システム及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】医療従事者の挙動を精度良好、かつ低コストに監視可能にする。【解決手段】挙動解析装置１０と撮像装置３１とを有する挙動解析システム１において、プロセッサを備える挙動解析装置１０を動作させるためのプログラムであって、プログラムは、プロセッサに、所定箇所に二次元バーコードを含む識別マーカ３４が少なくとも一つ付された手術着３３を着用した医療従事者３２を含む所定領域を撮像した撮像装置３１から撮像情報を受け入れるステップと、撮像情報に基づいて、この撮像情報に含まれる二次元バーコードを特定し、特定した二次元バーコードに対応する医療従事者３２の特定部位を判定するステップと、判定した特定部位それぞれにおける、所定時間毎の位置情報を算出するステップとを実行させる。【選択図】 図１

Description

本開示は、プログラム、作業着、システム及び方法に関する。

人体の各所に、赤外線を反射する素材が表面に設けられたマーカを貼り付けた上で、当該人物を赤外線カメラで撮影することで、非常に高い精度で人体各所の位置をトラッキングする技術（光学式モーションキャプチャ）が存在する。また、光学式モーションキャプチャと同様の目的で、LiDAR（Light Detection and Ranging）スキャナにより人体の三次元形状、位置を計測する技術が存在する。

これらの技術を用いることで、人や機器等の動きや位置を精度良く３次元で把握することが可能である。特に、医療分野では、これらの技術を利用し、熟練した医師や看護師の挙動を観測・再現して、これを他の者の学習教材や、手術支援ロボットなど各種医療機器の設定に用いる等のニーズが高まっている。

上述した技術に関連する技術として、例えば特許文献１、特許文献２に開示された技術がある。

特許文献１は、本開示は、人間シェフの動き及び動作を置き換えることによって食品料理を調製するようにロボットに命令するための方法、コンピュータプログラム製品、及びコンピュータシステムに関するものであって、この特許文献１には、人間シェフを監視する段階を有し、この段階は、標準化ロボットキッチン内で実施され、かつロボットキッチン内のロボット又は自動化システムに人間シェフによって調製される料理と規格及び品質に関して同じ料理を調製させることができる環境内の変動及び変化に対してロバストなロボット実行可能コマンドセットを開発するためにセンサとコンピュータとを用いて人間シェフのモーション及び動作を注視、監視、記録、及び解釈する段階を伴う技術が開示されている。

また、特許文献２には、医療現場内のスタッフに予め装着させておいた信号発信体が発信する信号に基づき、この信号発信体の位置を計測すると共にその信号発信体を装着したスタッフを識別し、前記計測された前記信号発信体の位置に基づき、前記信号発信体の映像上での位置を計算し、前記計算された位置に対応させて前記信号発信体が装着された前記スタッフを識別する情報を前記映像に重ね合わせて表示させる技術が開示されている。

特表２０１７－５０６１６９号公報 特開２００８－２６９２３８号公報

ところが、モーションキャプチャのための赤外線カメラや、LiDARスキャナは高価であり、また、全体のシステム構成としても複雑化しやすいため、導入のハードルは高いものであった。

そこで、本開示は、上記課題を解決すべくなされたものであって、その目的は、医療従事者の挙動を精度良好、かつ低コストに監視可能なプログラム、作業着、システム及び方法を提供することにある。

コンピュータと撮像装置とを有する挙動解析システムにおいて、プロセッサを備える前記コンピュータを動作させるためのプログラムである。プログラムはプロセッサに、所定箇所に二次元バーコードを含む識別マーカが少なくとも一つ付された作業着を着用した作業者を含む所定領域を撮像した撮像装置から撮像情報を受け入れるステップと、撮像情報に基づいて、この撮像情報に含まれる二次元バーコードを特定し、特定した二次元バーコードに対応する作業者の特定部位を判定するステップと、判定した特定部位それぞれにおける、所定時間毎の位置情報を算出するステップとを実行させる。

本開示によれば、医療従事者の挙動を、精度良好、かつ低コストに監視可能なプログラム、作業着、システム及び方法を実現することができる。

システムの概要を説明するための図である。 システムの全体の構成を示す図である。 装置の機能的な構成を示す図である。 手術着を示す図である。 識別マーカを示す図である。 データベースのデータ構造を示す図である。 データベースのデータ構造を示す図である。 データベースのデータ構造を示す図である。 データベースのデータ構造を示す図である。 システムにおける処理流れの一例を示すフローチャートである。 モニター装置で表示される画面の一例を表す模式図である。 モニター装置で表示される画面の別の一例を表す模式図である。 モニター装置で表示される画面のまた別の一例を表す模式図である。

以下、本開示の実施形態について図面を参照して説明する。実施形態を説明する全図において、共通の構成要素には同一の符号を付し、繰り返しの説明を省略する。なお、以下の実施形態は、特許請求の範囲に記載された本開示の内容を不当に限定するものではない。また、実施形態に示される構成要素のすべてが、本開示の必須の構成要素であるとは限らない。また、各図は模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。

また、以下の説明において、「プロセッサ」は、１以上のプロセッサである。少なくとも１つのプロセッサは、典型的には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）のようなマイクロプロセッサであるが、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）のような他種のプロセッサでもよい。少なくとも１つのプロセッサは、シングルコアでもよいしマルチコアでもよい。

また、少なくとも１つのプロセッサは、処理の一部又は全部を行うハードウェア回路（例えばＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）又はＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit））といった広義のプロセッサでもよい。

また、以下の説明において、「ｘｘｘテーブル」といった表現により、入力に対して出力が得られる情報を説明することがあるが、この情報は、どのような構造のデータでもよいし、入力に対する出力を発生するニューラルネットワークのような学習モデルでもよい。従って、「ｘｘｘテーブル」を「ｘｘｘ情報」と言うことができる。

また、以下の説明において、各テーブルの構成は一例であり、１つのテーブルは、２以上のテーブルに分割されてもよいし、２以上のテーブルの全部又は一部が１つのテーブルであってもよい。

また、以下の説明において、「プログラム」を主語として処理を説明する場合があるが、プログラムは、プロセッサによって実行されることで、定められた処理を、適宜に記憶部及び／又はインタフェース部などを用いながら行うため、処理の主語が、プロセッサ（或いは、そのプロセッサを有するコントローラのようなデバイス）とされてもよい。

プログラムは、計算機のような装置にインストールされてもよいし、例えば、プログラム配布サーバ又は計算機が読み取り可能な（例えば非一時的な）記録媒体にあってもよい。また、以下の説明において、２以上のプログラムが１つのプログラムとして実現されてもよいし、１つのプログラムが２以上のプログラムとして実現されてもよい。

また、以下の説明において、種々の対象の識別情報として、識別番号が使用されるが、識別番号以外の種類の識別情報（例えば、英字や符号を含んだ識別子）が採用されてもよい。

また、以下の説明において、同種の要素を区別しないで説明する場合には、参照符号（又は、参照符号のうちの共通符号）を使用し、同種の要素を区別して説明する場合は、要素の識別番号（又は参照符号）を使用することがある。

また、以下の説明において、制御線や情報線は、説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。全ての構成が相互に接続されていてもよい。

＜０ 挙動解析システム１の概要＞
図１は、本開示に係る挙動解析システム１の全体の構成を示す図である。本開示の挙動解析システム１は、例えば病院の手術室等における医師を含めた医療従事者の挙動を解析するためのシステムである。当然、本開示の挙動解析システム１が対象とする作業者の挙動は医療従事者の挙動に限定されない。一例として、工場内の作業者の挙動、運送会社の運送者の挙動など、挙動を解析、再現するニーズがある作業者の挙動を解析するシステムに好適に適用可能である。

本開示の挙動解析システム１では、医療従事者が作業を行う手術室３０等の作業室の所定箇所（図１では手術室３０の天井）に複数の撮像装置３１を設置する。撮像装置３１は手術室３０内の所定の撮像領域（好ましくは手術室３０全体）が撮像可能となるように、その設置位置及び撮像方向、画角等が設定されている。少なくとも、撮像装置３１は、手術室３０内で作業を行う医療従事者３２が複数の撮像装置３１（好ましくは３台以上の撮像装置３１）の撮像領域内で作業を行うように、その設置位置及び撮像方向、画角が設定されている。

手術室３０内で作業を行う医療従事者３２は、手術着３３に代表される作業着を着用している。この手術着３３の外面には、二次元バーコードを含む識別マーカ３４が複数設けられている。個々の識別マーカ３４の二次元バーコードには、医療従事者３２の特定部位、一例として頭、肘等を表す識別情報が埋め込まれている。さらに、手術着３３に付された複数の識別マーカ３４のうち、少なくとも一つの識別マーカ３４の二次元バーコードには、医療従事者３２を特定するための個人特定情報、一例として医療従事者３２の氏名、所属等が埋め込まれている。

撮像装置３１は、手術室３０内で作業を行う医療従事者３２を含む手術室３０内を撮像する。撮像装置３１による撮像動作の結果撮像装置３１が取得する撮像情報（撮像データ）は、エッジサーバ２０及びネットワーク８０を経由して挙動解析装置１０に送出される。

撮像装置３１からの撮像情報を受信した挙動解析装置１０は、この撮像情報から、識別マーカ３４に含まれる二次元バーコードを特定し、この二次元バーコードに含まれる識別情報を抽出する。次に、挙動解析装置１０は、この識別情報に紐付けられた医療従事者３２の特定部位を判定し、この特定部位の手術室３０内における位置情報（好ましくは手術室３０に設けられた３次元座標空間における座標値）を算出し、この位置情報に基づいて、医療従事者３２の身体各部の動作の軌跡を特定する。そして、挙動解析装置１０は、医療従事者３２の身体各部の軌跡を、この医療従事者３２の挙動情報として出力する。

なお、挙動解析装置１０は、撮像装置３１が設置された手術室３０を有する建物と同一の建物内に設けられてもよいし、建物外に設けられてもよい。

＜１ システム全体の構成図＞
図２は、挙動解析システム１の全体構成の例を示すブロック図である。図２に示す挙動解析システム１は、例えば、挙動解析装置１０、エッジサーバ２０、撮像装置３１、およびモニター装置２１を含む。挙動解析装置１０、エッジサーバ２０、およびモニター装置２１は、例えば、ネットワーク８０を介して通信接続する。

図２において、挙動解析システム１が撮像装置３１を４台含む例を示しているが、挙動解析システム１に含まれる撮像装置３１の数は、４台に限定されない。

本実施形態において、複数の装置の集合体を１つの挙動解析装置１０としてもよい。１つまたは複数のハードウェアに対して本実施形態に係る挙動解析装置１０を実現することに要する複数の機能の配分の仕方は、各ハードウェアの処理能力および／または挙動解析装置１０に求められる仕様等に鑑みて適宜決定することができる。

挙動解析装置１０は、撮像装置３１から取得した撮像情報を解析する。挙動解析装置１０は、撮像装置３１から取得した撮像情報を解析することで、手術室３０内において作業を行う医療従事者３２の特定部位毎の所定時間毎の位置情報を算出し、この位置情報に基づいて医療従事者３２の身体各部の軌跡を特定してこの軌跡を挙動情報として出力する。

挙動解析装置１０は、例えば、ネットワーク８０に接続されたコンピュータにより実現される。図１に示すように、挙動解析装置１０は、通信ＩＦ１２と、入出力ＩＦ１３と、メモリ１５と、ストレージ１６と、プロセッサ１９とを備える。

通信ＩＦ１２は、挙動解析装置１０が、例えば、モニター装置２１等のシステム１内の装置と通信するため、信号を入出力するためのインタフェースである。

入出力ＩＦ１３は、ユーザからの入力操作を受け付けるための入力装置、および、ユーザに対して情報を提示するための出力装置とのインタフェースとして機能する。

メモリ１５は、プログラム、および、プログラム等で処理されるデータ等を一時的に記憶するためのものであり、例えばＤＲＡＭ等の揮発性のメモリである。

ストレージ１６は、データを保存するためのものであり、例えばフラッシュメモリ、ＨＤＤである。

プロセッサ１９は、プログラムに記述された命令セットを実行するためのハードウェアであり、演算装置、レジスタ、周辺回路等により構成される。

エッジサーバ２０は、撮像装置３１から送信される情報を受信し、受信した情報を、挙動解析装置１０に送信する。また、エッジサーバ２０は、挙動解析装置１０から取得した情報を撮像装置３１へ送信する。挙動解析装置１０から取得する情報には、例えば、撮像装置３１の設定を更新するための情報等が含まれる。

撮像装置３１は、受光素子により光を受光し、画像データとして出力するためのデバイスである。撮像装置３１は、例えば、所定の画角で映像を撮影可能なカメラである。撮像装置３１は、例えば、全周３６０度の広範囲映像を撮影可能なカメラであってもよい。撮像装置３１は、例えば、超広角レンズ、または魚眼レンズ付きカメラ等により実現される。

撮像装置３１は、例えば、病院等の建物の内部にある手術室３０等の作業室等の室内に設置されたカメラであって、作業室内の撮像領域を撮像する。具体的には、例えば、撮像装置３１は、オフィス、シェアオフィス、スポーツジム、病院、リハビリ施設、介護施設、教育施設、または託児施設等の天井に設置されている。例えば、撮像領域は、上述した施設の一室、又は一室のうちの所定の領域である。撮像装置３１は複数台設置される。撮像装置３１が複数台設置される場合、例えば、１台の撮像装置３１の撮像領域が互いに重複するように設置され、これにより、作業室内で作業を行う医療従事者３２を複数台の撮像装置３１により撮像することができる。撮像装置３１は、取得した撮像情報（撮像データ）をエッジサーバ２０へ出力する。

撮像装置３１は、他の装置に取り付けられたカメラであってもよい。具体的に、例えば、撮像装置３１は、他の装置として、建物等の内部にある作業室等の室内に設置された空調装置に含まれるカメラ、ドローンに取り付けられたカメラ等であってもよい。なお、撮像領域は建物の屋外であってもよいし、撮像装置３１の動きに合わせて撮像領域が変化してもよい。

モニター装置２１は、ユーザに対して情報を提示するための装置であって、ディスプレイ、スピーカー等を備える。例えば、モニター装置２１は、撮像装置３１が設置された建物等の室内に設置される。

＜１．２ 挙動解析装置１０の機能的な構成＞
図３は、挙動解析装置１０の機能的な構成の例を示す図である。図３に示すように、挙動解析装置１０は、通信部１０１と、記憶部１０２と、制御部１０３としての機能を発揮する。

通信部１０１は、挙動解析装置１０が外部の装置と通信するための処理を行う。

記憶部１０２は、例えば、識別情報データベース（ＤＢ）１０２１と、位置情報ＤＢ１０２２と、個人特定情報ＤＢ１０２３と、軌跡ＤＢ１０２４等とを有する。

識別情報ＤＢ１０２１は、二次元バーコードに埋め込まれた識別情報と、この識別情報に紐付けられた作業者（医療従事者３２）の特定部位との関係を記述したデータベースである。詳細は後述する。

位置情報ＤＢ１０２２は、識別情報と、この識別情報が作業室（手術室３０）内に定められた３次元座標空間の座標に位置したかを時系列で管理するためのデータベースである。詳細は後述する。

個人特定情報ＤＢ１０２３は、二次元バーコードに埋め込まれた個人特定情報と、この個人特定情報が紐付けられた医療従事者３２の個人情報との関係を記述したデータベースである。詳細は後述する。

軌跡ＤＢ１０２４は、個人特定情報と識別情報とで特定される、特定の医療従事者３２の特定部位が、作業室（手術室３０）内に定められた３次元座標空間の座標に位置したか、すなわち特定部位の軌跡を時系列で管理するためのデータベースである。

制御部１０３は、プロセッサ１９が記憶部１０２に記憶されるプログラムを読み込み、プログラムに含まれる命令を実行することにより実現される。制御部１０３は、プログラムに従って動作することにより、受信制御モジュール１０３１、送信制御モジュール１０３２、画像データ取得モジュール１０３３、識別情報抽出モジュール１０３４、特定部位判定モジュール１０３５、位置情報算出モジュール１０３６、軌跡算出モジュール１０３７、および、挙動情報算出モジュール１０３８として示す機能を発揮する。

受信制御モジュール１０３１は、挙動解析装置１０が外部の装置から通信プロトコルに従って信号を受信する処理を制御する。

送信制御モジュール１０３２は、挙動解析装置１０が外部の装置に対し通信プロトコルに従って信号を送信する処理を制御する。

画像データ取得モジュール１０３３は、撮像装置３１から出力される撮像情報（撮像データ）を、直接またはエッジサーバ２０を介して取得し、画像データとして記憶部２０２に一時的に保管する。この際、撮像装置３１が超広角レンズ付きカメラ等である場合、画像データ取得モジュール１０３３は、撮像装置３１から取得した画像データに対し、レンズ歪みを補正する、いわゆるオルソ補正を施す。

識別情報抽出モジュール１０３４は、画像データ取得モジュール１０３３が作成した画像データを解析し、この画像データ中に含まれる識別マーカ３４を検出する。次いで、識別情報抽出モジュール１０３４は、検出した識別マーカ３４に含まれる二次元バーコードの内容を読み取り、この二次元バーコードから識別情報を抽出する。加えて、識別情報抽出モジュール１０３４は、二次元バーコードに個人特定情報が含まれる場合、この個人特定情報を抽出する。識別情報抽出モジュール１０３４によるこれら動作は、画像データ取得毎に行う必要はない（行ってもよい）が、後述する軌跡算出モジュール１０３７による軌跡特定動作をできるだけリアルタイムに行う必要性を考慮すると、所定時間毎（例えば１秒毎）に行うことが好ましい。

識別情報抽出モジュール１０３４による識別マーカ３４の検出手法は、周知の検出方法から任意に選択可能である。

一例として、二次元バーコードがISO/IEC 18004に定められる、いわゆるＱＲコード（登録商標）であれば、このＱＲコードには、中心をあらゆる角度で横切る走査線において同じ周波数成分比が得られるパターンからなる切り出しシンボルが、ＱＲコードを構成する略正方形状の領域の４つの頂点の内、少なくとも２箇所、通常は３箇所に配置されている（参照：特許第２８６７９０４号公報、特許第２９３８３３８号公報など）。

そこで、識別情報抽出モジュール１０３４は、画像データを特定の一方向（例えば画像データの水平方向）に走査した一次元の走査データをこの画像データから複数個取り出し、走査データを所定の閾値を用いて二値化し、二値化した走査データの中から、切り出しシンボルに特有の周波数成分比を有する信号列を検索する。そして、信号列が一対検索できたら、識別情報抽出モジュール１０３４は、これら信号列の間にＱＲコードが存在すると判定して、ＱＲコードに対応する領域の画像データを抽出画像データとして出力する。

あるいは、識別情報抽出モジュール１０３４は、学習済みモデルを用いて識別マーカ３４を検出してもよい。

学習済みモデルは、モデル学習プログラムに従い、機械学習モデルに機械学習を行わせることで生成されるモデルである。学習済みモデルは、例えば、入力されるデータに基づき、所定の推論を実施する、複数の関数が合成されたパラメータ付き合成関数である。パラメータ付き合成関数は、複数の調整可能な関数およびパラメータの組合せにより定義される。本実施形態に係る学習済みモデルは、上記の要請を満たす如何なるパラメータ付き合成関数であってもよい。

例えば、学習済みモデルが順伝播型の多層化ネットワークを用いて生成される場合、パラメータ付き合成関数は、例えば、重み行列を用いた各層間の線形関係、各層における活性化関数を用いた非線形関係（または線形関係）、およびバイアスの組み合わせとして定義される。重み付行列、およびバイアスは、多層化ネットワークのパラメータと呼ばれる。パラメータ付き合成関数は、パラメータをどのように選ぶかで、関数としての形を変える。多層化ネットワークでは、構成するパラメータを適切に設定することで、出力層から好ましい結果を出力することが可能な関数を定義することができる。

本実施形態に係る多層化ネットワークとしては、例えば、深層学習（Deep Learning）の対象となる多層ニューラルネットワークである深層ニューラルネットワーク（Deep Neural Network：ＤＮＮ）が用いられ得る。ＤＮＮとしては、例えば、画像を対象とする畳み込みニューラルネットワーク（Convolution Neural Network：ＣＮＮ）を用いてもよい。

学習済みモデルは、画像データが入力されると、入力された画像データに基づき、所定の情報を出力するように学習されたモデルである。学習済みモデルは、例えば、出力する情報に応じ、それぞれ別々の学習用データによりトレーニングされた別々の学習済みモデルである。

例えば、学習済みモデルは、画像データが入力されると、対象を含む所定の領域の画像を抽出するように学習される。具体的には、本実施形態では、学習済みモデルは、例えば、二次元バーコードを含む画像を入力データとし、当該画像内の二次元バーコードの位置を正解出力データとして学習されている。つまり、対象としての二次元バーコードを含む画像が入力されると、その内容が含まれる画像内の位置を特定し、対象を含む所定の領域の画像を抽出画像データとして出力するように学習されている。なお、学習済みモデルは、対象として二次元バーコード以外の対象を含む所定の領域を正解出力データとして学習されてもよい。

また、例えば、学習済みモデルは、画像データが入力されると、対象を推定した情報を出力するように学習される。具体的には、本実施形態では、学習済みモデルは、例えば、対象を特定可能な画像を入力データとし、当該画像から特定される対象を指定する情報を正解出力データとして学習されている。

この際、識別情報抽出モジュール１０３４は、いわゆる深層学習を用いた物体検出技術を用いて二次元バーコードを検出してもよい。物体検出のアルゴリズムとしては、領域ベースの畳み込みニューラルネットワーク (Region Based Convolutional Neural Networks,：Ｒ－ＣＮＮ)（含むＦａｓｔ Ｒ－ＣＮＮ、Ｆａｓｔｅｒ Ｒ－ＣＮＮ）、ＹＯＬＯ（You Only Look Once）、ＳＳＤ（Single Shot Multibox Detector）などが挙げられる。

識別情報抽出モジュール１０３４は、二次元バーコードを含む所定の領域の画像を抽出画像データとして出力する。抽出画像データは、例えば、画像データにおける領域の位置を表すデータであり、例えば、ピクセルの位置情報等により表される。

次に、識別情報抽出モジュール１０３４は、抽出画像データに含まれる二次元バーコードの内容（コード）を読み取り、読み取った内容から識別情報を抽出する。二次元バーコードの内容を読み取る手法は、例えばＱＲコードであれば上述した特許公報に開示された手法に基づけば良い。さらに、識別情報抽出モジュール１０３４は、二次元バーコードから読み取った内容に個人特定情報が含まれている場合、この個人特定情報を抽出する。個人特定情報の抽出手法は、上述した識別情報の抽出手法と同様である。識別情報及び個人特定情報の詳細については後述する。

特定部位判定モジュール１０３５は、識別情報抽出モジュール１０３４が抽出した識別情報と、識別情報ＤＢ１０２１に格納されている識別情報と特定部位との対応付けとに基づいて、二次元バーコードが示す医療従事者３２の特定部位を判定する。特定部位判定モジュール１０３５の動作も、後述する軌跡算出モジュール１０３７による軌跡特定動作をできるだけリアルタイムに行う必要性を考慮すると、所定時間毎（例えば１秒毎）に行うことが好ましい。

位置情報算出モジュール１０３６は、特定部位判定モジュール１０３５により判定された医療従事者３２の特定部位の画像データ内における撮像位置に基づいて、医療従事者３２の特定部位の位置情報を算出する。この際、位置情報算出モジュール１０３６は、所定時間毎（例えば１秒毎）に医療従事者３２の特定部位の位置情報を算出する。これは、後述する軌跡算出モジュール１０３７による軌跡特定動作をできるだけリアルタイムに行う必要性を考慮するためである。そして、位置情報算出モジュール１０３６は、算出した特定部位の位置情報の結果を位置情報ＤＢ１０２２に書き込む。

特定部位の位置情報は、撮像装置３１の手術室３０内での位置情報及び撮像領域が予め定められているので、複数の撮像装置３１から得られる画像データ中の撮像位置から求めることができる。一例として、画像データが２次元的に広がりを持つ複数の画素からなるデータであれば、特定部位に紐付けられた二次元バーコードの識別情報はいずれかの画素に含まれる。従って、撮像装置３１の手術室３０内での位置情報及び撮像領域を用いれば、この画素の２次元位置（画素の２次元座標値）を手術室３０がある３次元座標空間に射像することで、識別情報が存在する手術室３０内の３次元位置（３次元座標値）を求めることができる。この場合、画像データが１つのみであると３次元位置が一意に定まらないので、同一の識別情報を複数の撮像装置３１で撮像し、複数の撮像装置３１から得られる複数の画像データを参照することで、識別情報、さらには医療従事者３２の特定部位の手術室３０内における３次元位置（３次元座標値）を求めることができる。

軌跡算出モジュール１０３７は、位置情報算出モジュール１０３６が算出した所定時間毎の特定部位の位置情報に基づき、手術室３０内における医療従事者３２の身体各部の軌跡を特定する。好ましくは、軌跡算出モジュール１０３７は、手術室３０内における医療従事者３２の特定部位の軌跡を特定する。そして、軌跡算出モジュール１０３７は、特定した軌跡に関する情報を軌跡ＤＢ１０２４に書き込む。

一例として、位置情報算出モジュール１０３６が算出した所定時間毎の特定部位の位置情報は、手術室３０内における３次元座標値の点群であるから、軌跡算出モジュール１０３７は、この点群を結ぶ（あるいは近傍を通る）軌跡を特定する。軌跡特定手法は周知のものから任意に選択可能であるが、一番単純な手法は、点群を時系列的に連結した、つまり折れ線からなる軌跡を特定する手法である。他に、点群を曲線当てはめ（カーブフィッティング）の手法を用いて多項式近似を行い、この多項式近似の結果を軌跡として特定する手法が挙げられる。このような曲線当てはめの手法としては、最小二乗法によるものがある。

挙動情報算出モジュール１０３８は、軌跡算出モジュール１０３７により特定された医療従事者３２の身体各部の軌跡に基づいて、医療従事者３２の挙動情報を出力する。ここにいう挙動情報とは、一例として、軌跡算出モジュール１０３７により特定された特定部位の軌跡を一人の医療従事者３２単位でまとめ、この医療従事者３２の挙動としたものである。

この際、挙動情報算出モジュール１０３８は、特定部位の位置情報に基づいて医療従事者３２の骨格モデルを生成し、この骨格モデルを構成する骨格の動きを挙動情報として出力してもよい。ここにいく骨格モデルとは実際の人体の骨格モデルほど詳細なものである必要はなく、背骨、腕、足を構成するモデルといった単純なものであってもよい。

さらに、挙動情報算出モジュール１０３８が骨格モデルに基づいて挙動情報を出力する際、特定部位と骨格モデルとの関係を考慮して挙動情報を出力してもよい。具体的には、医療従事者３２の手術着３３に付される識別マーカ３４の数を多くすると、医療従事者３２の手術室３０内での動作に影響を及ぼす可能性があるため、手術着３３に付される識別マーカ３４には一定の制限がありうる。一例として、一般的な手術着３３は、作業性の確保及び消毒作業の容易性を考慮して、腕を全て覆うタイプのものは少ない。従って、手指に近い箇所の手術着３３に識別マーカ３４を付すことは難しい。同様に、撮像装置３１による撮像範囲を考慮すると、医療従事者３２の足先に識別マーカ３４を付すことも難しい。医療従事者３２は手術室３０内で様々な作業を行っており、また、ベッド、医療機器等数多くの装置が手術室３０内に存在しうることから、仮に医療従事者３２の足先に識別マーカ３４を付しても、医療従事者３２や各種装置により医療従事者３２の足先を撮像装置３１が確実に撮像できる保証はない。このため、手術着３３に付される識別マーカ３４には一定の制限がありうる。一方で、医療従事者３２の挙動情報をできるだけ正確に行うには、手術着３３に付される識別マーカ３４の数を多くすることが好ましい。そこで、挙動情報算出モジュール１０３８は、特定部位と骨格モデルとの関係を考慮して、この骨格モデルに基づいて、特定部位の位置情報の算出が困難な特定部位（上述の例であれば手指に近い箇所や足先に近い箇所）についても挙動情報を算出することができる。

医療従事者３２単位でまとめる際に、挙動情報算出モジュール１０３８は、識別情報抽出モジュール１０３４が抽出した個人特定情報に基づいて、個人特定情報ＤＢ１０２３を参照して、同一の個人特定情報に関連する特定部位の軌跡を、一人の医療従事者３２の特定部位の軌跡であるとしてまとめる。

なお、後述するように、識別マーカ３４に含まれる二次元バーコードの全てに個人特定情報が含まれているとは限らないので、挙動情報算出モジュール１０３８は、特定部位の軌跡を骨格モデルにあてはめ、一つの骨格モデルに合致する特定部位の軌跡は一人の医療従事者３２の特定部位の軌跡であるとしてまとめることができる。

＜２ データ構造＞
図６～図９は、挙動解析装置１０が記憶するデータベースのデータ構造を示す図である。なお、図６～図９は一例であり、記載されていないデータを除外するものではない。

図６は、識別情報ＤＢ１０２１のデータ構造を示す図である。図６に示すように、識別情報ＤＢ１０２１のレコードの各々は、例えば、項目「識別情報ＩＤ」と、項目「特定部位」とを含む。識別情報ＤＢ１０２１に記憶された情報は、挙動解析システム１の管理者等によってあらかじめ登録された情報である。識別情報ＤＢ１０２１が記憶する情報は、適宜変更・更新することが可能である。

項目「識別情報ＩＤ」は、識別マーカ３４に含まれる二次元バーコードに埋め込まれた識別情報を示す。項目「特定部位」は、識別情報ＩＤに紐付けられた医療従事者の特定部位の名称を示す。図６に示す例では、特定部位が「頭」、「肩」、「肘」である場合が示されている。特定部位は、「左肩」、「右肩」、「左肘」、「右肘」のように、左右が把握可能に設定されていてもよい。

図７は、位置情報ＤＢ１０２２のデータ構造を示す図である。図７に示すように、位置情報ＤＢ１０２２のレコードの各々は、例えば、項目「識別情報ＩＤ」と、項目「検出時間」と、項目「Ｘ座標」と、項目「Ｙ座標」と、項目「Ｚ座標」とを含む。位置情報ＤＢ１０２２に記憶された情報のうち、項目「検出時間」と、項目「Ｘ座標」と、項目「Ｙ座標」と、項目「Ｚ座標」とは位置情報算出モジュール１０３６により登録される情報である。位置情報ＤＢ１０２２が記憶する情報は、適宜変更・更新することが可能である。

項目「識別ＩＤ」は、識別マーカ３４に含まれる二次元バーコードに埋め込まれた識別情報を示す。項目「検出時間」は、位置情報（項目「Ｘ座標」～「Ｚ座標」）が検出された時刻に関する情報を示す。項目「Ｘ座標」～「Ｚ座標」はそれぞれ、検出された特定部位の位置情報である手術室３０内の３次元座標値を示す。

図８は、個人特定情報ＤＢ１０２３のデータ構造を示す図である。図８に示すように、個人特定情報ＤＢ１０２３のレコードの各々は、例えば、項目「個人特定情報ＩＤ」と、項目「個人情報」とを含む。個人特定情報ＤＢ１０２３に記憶された情報は、挙動解析システム１の管理者等によってあらかじめ登録された情報である。個人特定情報ＤＢ１０２３が記憶する情報は、適宜変更・更新することが可能である。

項目「個人特定情報ＩＤ」は、識別マーカ３４に含まれる二次元バーコードに埋め込まれた個人特定情報を示す。項目「個人情報」は、個人特定情報ＩＤに紐付けられた医療従事者３２の個人情報（ここでは医療従事者３２の氏名）を示す。

図９は、軌跡ＤＢ１０２４のデータ構造を示す図である。図９に示すように、軌跡ＤＢ１０２４のレコードの各々は、例えば、項目「軌跡ＩＤ」と、項目「個人特定情報ＩＤ」と、項目「識別情報ＩＤ」と、項目「Ｘ座標」と、項目「Ｙ座標」と、項目「Ｚ座標」とを含む。軌跡ＤＢ１０２４に記憶された情報は、位置情報ＤＢ１０２２に基づいて軌跡算出モジュール１０３７により登録される情報である。軌跡ＤＢ１０２４が記憶する情報は、適宜変更・更新することが可能である。

項目「軌跡ＩＤ」は、軌跡算出モジュール１０３７により特定された医療従事者３２の身体各部の軌跡を特定するための情報を示す。項目「個人特定情報ＩＤ」は、識別マーカ３４に含まれる二次元バーコードに埋め込まれた個人特定情報を示す。項目「識別情報ＩＤ」は、識別マーカ３４に含まれる二次元バーコードに埋め込まれた識別情報を示す。項目「検出時間」は、位置情報（項目「Ｘ座標」～「Ｚ座標」）が検出された時刻に関する情報を示す。項目「Ｘ座標」～「Ｚ座標」はそれぞれ、検出された特定部位の位置情報である手術室３０内の３次元座標値を示す。項目「軌跡ＩＤ」で特定される軌跡は特定の（言い換えれば単一の）項目「個人特定情報ＩＤ」及び項目「識別情報ＩＤ」に紐付けられ、さらに、位置情報である項目「Ｘ座標」～「Ｚ座標」の複数の組に紐付けられている。これら位置情報である項目「Ｘ座標」～「Ｚ座標」の複数の組が医療従事者３２の特定部位の軌跡に相当する。

＜３ 手術着３３の構成＞
図４は、本実施形態の挙動解析システム１で用いられる手術着３３の一例を示す平面図である。

図４に示す手術着３３は、医療従事者３２が上半身に着用するスクラブと呼ばれる上衣３３ａと、医療従事者３２が下半身に着用するスラックス３３ｂと、医療従事者３２が頭に着用する帽子３３ｃとを有する。なお、図４に示す手術着３３は一例である。一例として、図４に示すスクラブ３３ａは半袖タイプであるが、７分袖、長袖タイプであってもよい。また、スクラブ３３ａの丈も図４に示す例に限定されない。

手術着３３の外面には、医療従事者３２の特定部位に対応する位置に識別マーカ３４が付着されている。図４に示す例では、医療従事者３２の胸、腕（正確には肘に近い箇所の上腕）、膝、及び頭頂に識別マーカ３４が付されている。当然、識別マーカ３４を設ける箇所（特定部位）、及び識別マーカ３４の個数は任意であり、挙動解析装置１０により解析すべき医療従事者３２の挙動の内容及び精度に基づいて適宜決定されれば良い。

識別マーカ３４を手術着３３の外面に付着させる手法も任意である。一例として、識別マーカ３４に含まれる二次元バーコードの裏面、あるいは手術着３３の外面の特定部位に対応する領域に面ファスナーを設け、この面ファスナーにより二次元バーコードを手術着３３に対して着脱自在に設けてもよい。また、二次元バーコードが印刷等された布を手術着３３に縫い付けてもよい。少なくとも、個人特定情報が埋め込まれた二次元バーコードについては手術着３３に対して着脱自在に設けることが好ましい。

少なくとも個人特定情報が埋め込まれた二次元バーコードを手術着３３に対して着脱自在に設けることで、ある手術着３３を複数の医療従事者３２が順次着用する場合であっても、医療従事者３２は自身の個人特定情報が埋め込まれた二次元バーコードを着用時に手術着３３に貼り付けることができる。これにより、ある手術着３３を複数の医療従事者３２が利用することができ、合理的な手術着３３の運用が可能となる。当然、手術等の作業毎に手術着３３は洗濯、クリーニングされており、清潔な段階で個人特定情報が埋め込まれた二次元バーコードを貼り付けることになる。また、着脱自在な二次元バーコードについても適宜洗濯、クリーニングすることが好ましい。

図５は、本実施形態の挙動解析システム１で用いられる識別マーカ３４の一例を示す図である。

図５に示す識別マーカ３４には、２つの二次元バーコード（図５に示す例ではＱＲコード）３５ａ、３５ｂが設けられている。一方の二次元バーコード３５ａには、医療従事者３２の特定部位を表す識別情報と、医療従事者３２の個人特定情報とが埋め込まれている。この二次元バーコード３５ａについては、識別マーカ３４に対して着脱自在にも受けられている。もう一方の二次元バーコード３５ｂには、医療従事者３２の特定部位を表す識別情報が埋め込まれている。識別マーカ３４に含まれる二次元バーコード３５ａ、３５ｂの個数も任意である。

また、識別情報及び個人特定情報のうち、少なくとも識別情報については一つの二次元バーコードに複数個埋め込まれている。一つの二次元バーコードに複数個の識別情報を埋め込むことにより、仮に撮像装置３１により二次元バーコードの一部しか撮像できなかった場合であっても、この撮像データから識別情報抽出モジュール１０３４が確実に識別情報を抽出することができる。

当然、一つの識別マーカ３４に、医療従事者３２の特定部位を表す識別情報と、医療従事者３２の個人特定情報とが埋め込まれた二次元バーコード３５ａを複数個設けてもよい。また、医療従事者３２の特定部位を表す識別情報と、医療従事者３２の個人特定情報とが埋め込まれた二次元バーコード３５ａが、手術着３３に設けられた識別マーカ３４のいずれか一つに設けられていれば、他の識別マーカ３４については、医療従事者３２の特定部位を表す識別情報が埋め込まれた二次元バーコード３５ｂのみ設けられていてもよい。

さらに、図５では１つの識別マーカ３４に複数種類の二次元バーコード３５ａ、３５ｂが設けられているが、同一種類の二次元バーコード３５ａ（または３５ｂ）が複数設けられていてもよい。同一種類の二次元バーコード３５ａ（または３５ｂ）を識別マーカ３４に複数設けると、仮に撮像装置３１により識別マーカ３４の一部しか撮像できなかった場合でも、複数の二次元バーコード３５ａ、３５ｂのうちいずれか１つの二次元バーコード３５ａ、３５ｂが撮像できていれば、この撮像データから識別情報抽出モジュール１０３４が確実に識別情報を抽出することができる。

＜４ 動作例＞
以下、挙動解析装置１０の動作の一例について説明する。

図１０は、挙動解析装置１０の動作の一例を表すフローチャートである。図１０は、撮像装置３１で撮像された撮像データに基づき、医療従事者３２の挙動情報を得る際の動作の例を表すフローチャートである。

まず、撮像装置３１は、例えば、動画として一連の動きを認識可能な程度のフレームレートで監視対象エリアとしての手術室３０内を撮像している。動画として一連の動きを認識可能程度のフレームレートとは、例えば、３０ｆｐｓ程度である。撮像装置３１は、撮像データを、エッジサーバ２０を介して挙動解析装置１０へ送信する。なお、撮像装置３１は、画像データを、挙動解析装置１０へ直接送信してもよい。

ステップＳ１１において、制御部１０３は、撮像装置３１により撮影された撮像データを取得する処理を行う。具体的には、例えば、制御部１０３は、画像データ取得モジュール１０３３により撮像データを取得し、必要な場合は所定の画像処理を行って画像データを取得する。画像データ取得モジュール１０３３により取得された画像データは、記憶部１０２等において記憶される。制御部１０３は、画像データを識別情報抽出モジュール１０３４へ出力する。

ステップＳ１２において、制御部１０３は、画像データを解析し、画像データ中に含まれる識別マーカ３４を検出し、さらにこの識別マーカ３４に含まれる二次元バーコードを特定する。具体的には、例えば、制御部１０３は、識別情報抽出モジュール１０３４により画像データを解析し、画像データ中に含まれる識別マーカ３４を検出する。次いで、識別情報抽出モジュール１０３４は、検出した識別マーカ３４に含まれる二次元バーコードを特定する。

ステップＳ１３において、制御部１０３は、ステップＳ１２で検出した二次元バーコードから識別情報を抽出する。具体的には、例えば制御部１０３は、識別情報抽出モジュール１０３４により、ステップＳ１２で抽出した二次元バーコードの内容（コード）を読み取り、読み取った内容から識別情報を抽出する。識別情報抽出モジュール１０３４により取得された識別情報は、記憶部１０２等において記憶される。

ステップＳ１４において、制御部１０３は、ステップＳ１２で検出した二次元バーコードに個人特定情報が含まれている場合は、この二次元バーコードから個人特定情報を抽出する。具体的には、例えば制御部１０３は、識別情報抽出モジュール１０３４により、ステップＳ１２で抽出した二次元バーコードの内容（コード）を読み取り、読み取った内容に個人特定情報が含まれている場合、この個人特定情報を抽出する。識別情報抽出モジュール１０３４により取得された個人特定情報は、記憶部１０２等において記憶される。

ステップＳ１５において、制御部１０３は、ステップＳ１３において抽出した識別情報に基づいて、二次元バーコードが示す医療従事者３２の特定部位を判定する。具体的には、例えば、制御部１０３は、特定部位判定モジュール１０３５により、ステップＳ１３において抽出した識別情報と、識別情報データベース１０２１に格納されている識別情報と特定部位との対応付けに基づいて、二次元バーコードが示す医療従事者３２の特定部位を判定する。特定部位判定モジュール１０３５により判定された特定部位は、記憶部１０２等において記憶される。

ステップＳ１６において、制御部１０３は、ステップＳ１５において判定された特定部位の位置情報を算出する。具体的には、例えば、制御部１０３は、位置情報算出モジュール１０３６により、ステップＳ１５において判定された医療従事者３２の特定部位の、画像データ内における撮像位置に基づいて、医療従事者３２の特定部位の位置情報を算出する。位置情報算出モジュール１０３６により算出された特定部位の位置情報は、記憶部１０２等において記憶される。

ステップＳ１７において、制御部１０３は、ステップＳ１６において算出された医療従事者３２の特定部位の位置情報に基づいて手術室３０内における医療従事者３２の身体各部の軌跡を特定する。具体的には、例えば、制御部１０３は、軌跡算出モジュール１０３７により、ステップＳ１６において算出した医療従事者３２の特定部位の位置情報に基づいて、手術室３０内における医療従事者３２の身体各部の軌跡を算出する。好ましくは、軌跡算出モジュール１０３７は、手術室３０内における医療従事者３２の特定部位の軌跡を算出する。

ステップＳ１８において、制御部１０３は、ステップＳ１７において特定された医療従事者３２の身体各部の軌跡に基づいて、医療従事者３２の挙動情報を出力する。具体的には、例えば、制御部１０３は、挙動情報算出モジュール１０３８により、ステップＳ１７において特定された医療従事者３２の身体各部の軌跡に基づいて、医療従事者３２の挙動情報を出力する。この際、挙動情報算出モジュール１０３８は、ステップＳ１４において抽出した個人特定情報に基づいて、同一の個人特定情報に関連する特定部位の軌跡を身体各部の軌跡としてまとめ、医療従事者３２単位の挙動情報を出力する。

さらに、制御部１０３は、医療従事者３２の挙動情報を出力装置に出力する。具体的には、例えば、制御部１０３は、挙動情報算出モジュール１０３８により、挙動情報を挙動解析装置１０、又はモニター装置２１に提示させる。

＜５ 画面例＞
以下、挙動解析装置１０（含むモニター装置２１）から出力される画面の一例を、図１１～図１３を参照して説明する。

図１１は、モニター装置２１で表示される画面の一例を表す模式図である。ここでは、挙動情報算出モジュール１０３８は、医療従事者３２の挙動情報を出力する前提として、位置情報算出モジュール１０３６が算出した医療従事者３２の特定部位の位置情報に基づく、医療従事者３２の骨格モデル１１００をモニター装置２１に出力している。

図１２は、モニター装置２１で表示される画面の別の一例を表す模式図である。ここでは、挙動情報算出モジュール１０３８は、位置情報算出モジュール１０３６が算出した医療従事者３２の特定部位の位置情報に基づく、複数の測定時間における医療従事者３２の骨格モデル１１００をモニター装置２１に出力している。時間変動に伴い、医療従事者３２の特定部位の位置情報が異なることによる骨格モデル１１００が変動した箇所を点線１１０１で示す。

図１３は、モニター装置２１で表示される画面のまた別の一例を表す模式図である。ここでは、挙動情報算出モジュール１０３８は、医療従事者３２の挙動情報を、軌跡算出モジュール１０３７により算出された医療従事者３２の特定部位の軌跡１１０２を骨格モデル１１００に重畳して表示することで、挙動情報をモニター装置２１に出力している。
なお、図１１～図１３に示す画面例はあくまでも一例であり、挙動情報等はこれら画面例のものに限定されない。
＜６ 実施形態の効果＞
以上詳細に説明したように、本実施形態の挙動解析システム１によれば、手術着３３に付された識別マーカ３４の二次元バーコードに基づいて医療従事者３２の特定部位の位置情報を算出し、この位置情報に基づいて医療従事者３２の身体各部の軌跡を算出し、この軌跡を医療従事者３２の挙動情報として出力しているので、医療従事者３２の監視、解析を精度良くかつ低コストで実現することができる。

＜７ 付記＞
また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、本発明は、実施例の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードによっても実現できる。この場合、プログラムコードを記録した記憶媒体をコンピュータに提供し、そのコンピュータが備えるプロセッサが記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出す。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施例の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体、及びそれを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。このようなプログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ハードディスク、ＳＳＤ、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどが用いられる。

また、本実施例に記載の機能を実現するプログラムコードは、例えば、アセンブラ、Ｃ／Ｃ＋＋、ｐｅｒｌ、Ｓｈｅｌｌ、ＰＨＰ、Ｊａｖａ（登録商標）等の広範囲のプログラム又はスクリプト言語で実装できる。

さらに、実施例の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを、ネットワークを介して配信することによって、それをコンピュータのハードディスクやメモリ等の記憶手段又はＣＤ－ＲＷ、ＣＤ－Ｒ等の記憶媒体に格納し、コンピュータが備えるプロセッサが当該記憶手段や当該記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出して実行するようにしてもよい。

以上の各実施形態で説明した事項を以下に付記する。

（付記１）
コプロセッサ（１９）と、メモリ（１５）とを備えるコンピュータ（１０）を動作させるためのプログラムであって、プログラムは、プロセッサ（１９）に、所定箇所に二次元バーコード（３５ａ，３５ｂ）を含む識別マーカ（３４）が少なくとも一つ付された作業着（３３）を着用した作業者（３２）を含む所定領域を撮像した撮像装置（３１）から撮像情報を受け入れるステップ（Ｓ１１）と、撮像情報に基づいて、この撮像情報に含まれる二次元バーコード（３５ａ，３５ｂ）を特定し、特定した二次元バーコード（３５ａ，３５ｂ）に基づいて所定箇所に対応する作業者（３２）の特定部位を判定するステップ（Ｓ１５）と、判定した特定部位それぞれにおける、所定時間毎の位置情報を算出するステップ（Ｓ１６）とを実行させるプログラム。
（付記２）
位置情報に基づいて作業者（３２）の身体各部の軌跡（１１０２）を特定するステップ（Ｓ１７）と、軌跡（１１０２）を作業者（３２）の挙動情報として出力するステップ（Ｓ１８）とをさらに実行させる付記１に記載のプログラム。
（付記３）
二次元バーコード（３５ａ，３５ｂ）には識別情報が埋め込まれ、この識別情報は、特定の作業者（３２）の特定部位と予め紐付けされている付記１または２に記載のプログラム。
（付記４）
識別情報は二次元バーコード（３５ａ，３５ｂ）に複数個埋め込まれている付記３に記載のプログラム。
（付記５）
算出するステップにおいて、二次元バーコード（３５ａ，３５ｂ）から識別情報を抽出し、抽出した識別情報から作業者（３２）の特定部位を判定し、その位置情報を算定する付記３または４に記載の挙動解析システム。
（付記６）
識別マーカ（３４）には複数の二次元バーコード（３５ａ、３５ｂ）が設けられている付記１～５のいずれかに記載のプログラム。
（付記７）
作業着（３３）には複数の識別マーカ（３４）が付されており、これら識別マーカ（３４）に含まれる二次元バーコード（３５ａ，３５ｂ）のうち少なくとも一つには、作業者（３２）を特定可能な個人特定情報が含まれている付記１～６のいずれかに記載の挙動解析システム。
（付記８）
着用者（３２）の肩、及び肘を含む体の部位を一意に示す識別情報が埋め込まれた二次元バーコード（３５ａ，３５ｂ）を含む識別マーカ（３４）が、体の部位と対応する位置にそれぞれ付される作業着（３３）。
（付記９）
識別情報は、この識別情報が埋め込まれた二次元バーコード（３５ａ，３５ｂ）に複数個埋め込まれている付記８に記載の作業着（３３）。
（付記１０）
識別情報は、情報処理装置（１０）において二次元バーコード（３５ａ，３５ｂ）から抽出され、抽出された識別情報により着用者（３２）の部位が判定され、部位の位置情報が算出されることで着用者（３２）の身体各部の軌跡（１１０２）が特定される付記８または９に記載の作業着（３３）。
（付記１１）
識別マーカ（３４）には複数の二次元バーコード（３５ａ、３５ｂ）が設けられている付記８～１０のいずれかに記載の作業着。
（付記１２）
作業着（３３）には複数の識別マーカ（３４）が付されており、これら識別マーカ（３４）に含まれる二次元バーコード（３５ａ，３５ｂ）のうち少なくとも一つには、着用者（３２）を特定可能な個人特定情報が含まれている付記８～１１のいずれかに記載の作業着（３３）。
（付記１３）
個人特定情報が含まれた二次元バーコード（３５ａ，３５ｂ）を有する識別マーカ（３４）は作業着（３３）から着脱自在である付記１２に記載の作業着（３３）。
（付記１４）
情報処理装置（１０）と撮像装置（３１）とを有するシステム（１）であって、情報処理装置（１０）はプロセッサ（１９）を有し、プロセッサ（１９）は、所定箇所に二次元バーコード（３５ａ，３５ｂ）を含む識別マーカ（３４）が少なくとも一つ付された作業着（３３）を着用した作業者（３２）を含む所定領域を撮像した撮像装置（３１）から撮像情報を受け入れるステップ（Ｓ１１）と、撮像情報に基づいて、この撮像情報に含まれる二次元バーコード（３５ａ，３５ｂ）を特定し、特定した二次元バーコード（３５ａ，３５ｂ）に対応する作業者（３２）の特定部位を判定するステップ（Ｓ１５）と、判定した特定部位それぞれにおける、所定時間毎の位置情報を算出するステップ（Ｓ１６）とを実行するシステム。
（付記１５）
プロセッサ（１９）と、メモリ（１５）とを備えるコンピュータにより実行される方法であって、プロセッサ（１９）が、所定箇所に二次元バーコード（３５ａ，３５ｂ）を含む識別マーカ（３４）が少なくとも一つ付された作業着（３３）を着用した作業者（３２）を含む所定領域を撮像した撮像装置（３１）から撮像情報を受け入れるステップ（Ｓ１１）と、撮像情報に基づいて、この撮像情報に含まれる二次元バーコード（３５ａ，３５ｂ）を特定し、特定した二次元バーコード（３５ａ，３５ｂ）に基づいて所定箇所に対応する作業者（３２）の特定部位を判定するステップ（Ｓ１５）と、判定した特定部位それぞれにおける、所定時間毎の位置情報を算出するステップ（Ｓ１６）とを実行する方法。

１ 挙動解析システム、 １０ 挙動解析装置、 １５ メモリ、 １６ ストレージ、 １９ プロセッサ、 ２０ エッジサーバ、 ２１ モニター装置、 ３０ 手術室、 ３１ 撮像装置、 ３２ 医療従事者、 ３３ 手術着、 ３４ 識別マーカ、 ３５ａ，３５ｂ 二次元バーコード、 １０２ 記憶部、 １０３ 制御部、 ２０２ 記憶部、 １０２１ 識別情報データベース（ＤＢ）、 １０２２ 位置情報ＤＢ、 １０２３ 個人特定情報ＤＢ、 １０２４ 軌跡ＤＢ、 １０３１ 受信制御モジュール、 １０３２ 送信制御モジュール、 １０３３ 画像データ取得モジュール、 １０３４ 識別情報抽出モジュール、 １０３５ 特定部位判定モジュール、 １０３６ 位置情報算出モジュール、 １０３７ 軌跡算出モジュール、 １０３８ 挙動情報算出モジュール、 １１００ 骨格モデル、 １１０１ 点線、 １１０２ 軌跡

Claims (14)

1. プロセッサと、メモリとを備えるコンピュータを動作させるためのプログラムであって、
   前記プログラムは、前記プロセッサに、
   所定箇所に二次元バーコードを含む識別マーカが少なくとも一つ付された作業着を着用した作業者を含む所定領域を撮像した撮像装置から撮像情報を受け入れるステップと、
   前記撮像情報に基づいて、この撮像情報に含まれる前記二次元バーコードを特定し、特定した前記二次元バーコードに基づいて前記所定箇所に対応する前記作業者の特定部位を判定するステップと、
   判定した前記特定部位それぞれにおける、所定時間毎の位置情報を算出するステップと、
   前記位置情報に基づいて前記作業者の身体各部の軌跡を特定するステップと、
   前記軌跡を前記作業者の挙動情報として出力するステップと
   を実行させ、
   前記挙動情報として出力するステップにおいて、前記位置情報に基づいて前記作業者の骨格モデルを生成し、この骨格モデルを構成する骨格の動きを前記挙動情報として出力するプログラム。
2. 前記二次元バーコードには識別情報が埋め込まれ、この識別情報は、特定の前記作業者の前記特定部位と予め紐付けされている請求項１に記載のプログラム。
3. 前記識別情報は前記二次元バーコードに複数個埋め込まれている請求項２に記載のプログラム。
4. 前記算出するステップにおいて、前記二次元バーコードから前記識別情報を抽出し、抽出した前記識別情報から前記作業者の前記特定部位を判定し、その位置情報を算定する請求項２または３に記載のプログラム。
5. 前記識別マーカには複数の前記二次元バーコードが設けられている請求項１～４のいずれかに記載のプログラム。
6. 前記作業着には複数の前記識別マーカが付されており、これら識別マーカに含まれる前記二次元バーコードのうち少なくとも一つには、前記作業者を特定可能な個人特定情報が含まれている請求項１～５のいずれかに記載のプログラム。
7. 情報処理装置と撮像装置とを有するシステムであって、
   前記情報処理装置はプロセッサを有し、
   前記プロセッサは、
   所定箇所に二次元バーコードを含む識別マーカが少なくとも一つ付された作業着を着用した作業者を含む所定領域を撮像した前記撮像装置から撮像情報を受け入れるステップと、
   前記撮像情報に基づいて、この撮像情報に含まれる前記二次元バーコードを特定し、特定した前記二次元バーコードに対応する前記作業者の特定部位を判定するステップと、
   判定した前記特定部位それぞれにおける、所定時間毎の位置情報を算出するステップと、
   前記位置情報に基づいて前記作業者の身体各部の軌跡を特定するステップと、
   前記軌跡を前記作業者の挙動情報として出力するステップと
   を実行し、
   前記挙動情報として出力するステップにおいて、前記位置情報に基づいて前記作業者の骨格モデルを生成し、この骨格モデルを構成する骨格の動きを前記挙動情報として出力するシステム。
8. 請求項７に記載のシステムに用いられることが可能な前記作業着であって、
   着用者の肩、及び肘を含む体の部位を一意に示す識別情報が埋め込まれた前記二次元バーコードを含む前記識別マーカが、前記体の前記部位と対応する位置にそれぞれ付される作業着。
9. 前記識別情報は、この識別情報が埋め込まれた前記二次元バーコードに複数個埋め込まれている請求項８に記載の作業着。
10. 前記識別情報は、情報処理装置において前記二次元バーコードから抽出され、前記抽出された前記識別情報により前記着用者の前記部位が判定され、前記部位の位置情報が算出されることで前記着用者の身体各部の軌跡が特定される請求項８または９に記載の作業着。
11. 前記識別マーカには複数の前記二次元バーコードが設けられている請求項８～１０のいずれかに記載の作業着。
12. 前記作業着には複数の前記識別マーカが付されており、これら識別マーカに含まれる前記二次元バーコードのうち少なくとも一つには、前記着用者を特定可能な個人特定情報が含まれている請求項８～１１のいずれかに記載の作業着。
13. 前記個人特定情報が含まれた前記二次元バーコードを有する前記識別マーカは前記作業着から着脱自在である請求項１２に記載の作業着。
14. プロセッサと、メモリとを備えるコンピュータにより実行される方法であって、
    前記プロセッサが、
    所定箇所に二次元バーコードを含む識別マーカが少なくとも一つ付された作業着を着用した作業者を含む所定領域を撮像した撮像装置から撮像情報を受け入れるステップと、
    前記撮像情報に基づいて、この撮像情報に含まれる前記二次元バーコードを特定し、特定した前記二次元バーコードに基づいて前記所定箇所に対応する前記作業者の特定部位を判定するステップと、
    判定した前記特定部位それぞれにおける、所定時間毎の位置情報を算出するステップと、
    前記位置情報に基づいて前記作業者の身体各部の軌跡を特定するステップと、
    前記軌跡を前記作業者の挙動情報として出力するステップと
    を実行し、
    前記挙動情報として出力するステップにおいて、前記位置情報に基づいて前記作業者の骨格モデルを生成し、この骨格モデルを構成する骨格の動きを前記挙動情報として出力する方法。
    

Images