JP7438847B2 - 監視システム、監視装置、監視方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本開示は、監視システム、監視装置、監視方法、及びプログラムに関する。

例えば介護施設のような現場において、要看護者又は要介護者などのような被監視者の行動を監視する装置が提案されている。例えば、特許文献１は、撮像装置で得られた画像に基づいて、被監視者における所定の行動を検知する被監視者監視システムを開示している。特許文献２は、対象者の足に検出装置を装着することにより、対象者が歩行中に転倒するのを予防する転倒予防システムを開示している。また、特許文献３は、温度分布を検出することにより、人体の体位を判定する見守り支援装置を開示している。また、引用文献４は、在宅、又は老人ホーム若しくは介護施設における老年精神病患者を監視するための医療システムを開示している。

特開２０１７－９１５５２号公報 特開２０１７－２２１５０２号公報 特開２０１４－１０６６３６号公報 特開２００３－９１７９０号公報

被監視対象を監視することにより、被監視対象の安全に供することができれば、有益である。

本開示の目的は、被監視対象の安全に供し得る監視システム、監視装置、監視方法、及びプログラムを提供することにある。

一実施形態に係る監視システムは、
被監視対象を撮像する撮像部と、
前記撮像部によって撮像された画像から、前記被監視対象の特徴点の動きを抽出する抽出部と、
前記抽出部によって抽出された前記被監視対象の特徴点の動きにおいて、
前記被監視対象が足を後方に引く第１動作と、
前記被監視対象が前傾姿勢をとる第２動作と、
前記被監視対象が手を前に出す第３動作と、
からなる動作が、前記第１動作の開始から所定の時間経過時点で完了していない場合、所定の警告信号を出力するコントローラと、
前記コントローラから出力される前記所定の警告信号に基づいて、所定の警告を発する警告部と、
を備える。

また、一実施形態に係る監視システムは、
被監視対象を撮像する撮像部と、
前記撮像部によって撮像された画像から、前記被監視対象の特徴点の動きを抽出する抽出部と、
前記抽出部によって抽出された前記被監視対象の特徴点の動きにおいて、
前記被監視対象が足を後方に引く第１動作と、
前記被監視対象が前傾姿勢をとる第２動作と、
前記被監視対象が手を前に出す第３動作と、
の少なくともいずれかの開始から所定の時間経過時点において、前記第１動作から前記第３動作までの少なくともいずれかが完了していない場合、所定の警告信号を出力するコントローラと、
前記コントローラから出力される前記所定の警告信号に基づいて、所定の警告を発する警告部と、
を備える。

一実施形態に係る監視装置は、
被監視対象の画像から前記被監視対象の特徴点の動きを抽出する抽出部と、
前記抽出部によって抽出された前記被監視対象の特徴点の動きにおいて、
前記被監視対象が足を後方に引く第１動作と、
前記被監視対象が前傾姿勢をとる第２動作と、
前記被監視対象が手を前に出す第３動作と、
からなる動作が、前記第１動作の開始から所定の時間経過時点で完了していない場合、所定の警告信号を出力するコントローラと、
を備える。

一実施形態に係る監視方法は、
被監視対象の画像から前記被監視対象の特徴点の動きを抽出するステップと、
前記抽出部によって抽出された前記被監視対象の特徴点の動きにおいて、
前記被監視対象が足を後方に引く第１動作と、
前記被監視対象が前傾姿勢をとる第２動作と、
前記被監視対象が手を前に出す第３動作と、
からなる動作が、前記第１動作の開始から所定の時間経過時点で完了しているか否か判定するステップと、
前記判定するステップにおいて、前記第１動作乃至前記第３動作からなる動作が前記第１動作の開始から所定の時間経過時点で完了していない場合、所定の警告信号を出力するステップと、
を含む。

一実施形態に係るプログラムは、
コンピュータに、
被監視対象の画像から前記被監視対象の特徴点の動きを抽出するステップと、
前記抽出部によって抽出された前記被監視対象の特徴点の動きにおいて、
前記被監視対象が足を後方に引く第１動作と、
前記被監視対象が前傾姿勢をとる第２動作と、
前記被監視対象が手を前に出す第３動作と、
からなる動作が、前記第１動作の開始から所定の時間経過時点で完了しているか否か判定するステップと、
前記判定するステップにおいて、前記第１動作乃至前記第３動作からなる動作が前記第１動作の開始から所定の時間経過時点で完了していない場合、所定の警告信号を出力するステップと、
を実行させる。

一実施形態によれば、被監視対象の安全に供し得る監視システム、監視装置、監視方法、及びプログラムを提供することができる。

一実施形態に係る監視システムの概略構成を示す機能ブロック図である。 一実施形態に係る監視システムの動作の一例を示すフローチャートである。 一実施形態に係る監視システムにおいて抽出される特徴点の例について説明する図である。 一実施形態に係る監視システムにおいて抽出される特徴点の例について説明する図である。 一実施形態に係る監視システムにおいて抽出される特徴点の例について説明する図である。 一実施形態に係る監視システムにおいて抽出される特徴点の例について説明する図である。 一実施形態に係る監視システムにおいて抽出される特徴点の例について説明する図である。 一実施形態に係る監視システムにおいて抽出される特徴点の例について説明する図である。 一実施形態に係る監視システムにおいて抽出される特徴点の例について説明する図である。 一実施形態に係る監視システムにおいて抽出される特徴点の例について説明する図である。 一実施形態に係る監視システムにおいて抽出される特徴点の例について説明する図である。 一実施形態に係る監視システムにおいて抽出される特徴点の例について説明する図である。 一実施形態に係る監視システムにおいて抽出される特徴点の例について説明する図である。

本開示において、「監視装置」とは、電力により駆動する機器としてよい。また、「監視システム」とは、電力により駆動する機器を含むものとしてよい。また、「ユーザ」とは、一実施形態に係る監視システム及び／又は監視装置を使用する者（典型的には人間）としてよい。ユーザは、一実施形態に係る監視システム及び／又は監視装置を用いることで、被監視対象の監視を行う者を含んでもよい。また、「被監視対象」とは、一実施形態に係る監視システム及び／又は監視装置によって監視される対象となる者（例えば人間又は動物）としてよい。

一実施形態に係る監視システムが利用される場面として想定されるのは、例えば、会社、病院、老人ホーム、学校、スポーツジム、及び介護施設などのような、社会活動を行う者が使用する特定の施設などとしてよい。例えば、会社であれば従業員などの健康状態の把握及び／又は管理は、極めて重要である。同様に、病院であれば患者及び医療従事者など、また老人ホームであれば入居者及びスタッフなどの健康状態の把握及び／又は管理は、極めて重要である。一実施形態に係る監視システムが利用される場面は、上述の、会社、病院、及び老人ホームなどの施設に限定されず、被監視対象の健康状態の把握及び／又は管理などが望まれる任意の施設としてよい。任意の施設は、例えば、ユーザの自宅などの非商業施設も含んでもよい。また、一実施形態に係る監視システムが利用される場面は、例えば、電車、バス、及び飛行機などの移動体内、並びに、駅及び乗り場などとしてもよい。

一実施形態に係る監視システムは、例えば、介護施設などにおいて、要看護者又は要介護者などのような被監視対象の行動を監視する用途で用いられてよい。一実施形態に係る監視システムは、例えば要看護者又は要介護者などのような被監視対象の立ち上がり動作を監視することができる。ここで、被監視対象の立ち上がり動作とは、例えば被監視対象者が座っている状態又は横たわっている状態から立ち上がる動作としてよい。

特に、一実施形態に係る監視システムは、例えば要看護者又は要介護者などのような被監視者が、立ち上がり動作をする前、例えば立ち上がり動作を完了する前に、所定の警告を発することができる。したがって、一実施形態に係る監視システムによれば、例えば介護施設などのスタッフは、例えば要看護者又は要介護者などのような被監視者が、立ち上がり動作を完了する前に、立ち上がり動作をしようとしていることを把握し得る。

また、一実施形態に係る監視システムは、要看護者又は要介護者などのような被監視者が危険な立ち上がり動作をする前、例えば危険な立ち上がり動作を完了する前に、所定の警告を発することもできる。また、一実施形態に係る監視システムは、特定の被監視者が立ち上がり動作をする前、例えば立ち上がり動作を完了する前に、所定の警告を発することもできる。

以下、一実施形態に係る監視システムについて、図面を参照して詳細に説明する。

図１は、一実施形態に係る監視システムの概略構成を示す図である。図１に示すように、一実施形態に係る監視システム１は、監視装置１０及び撮像部２０を含んで構成されてよい。監視装置１０と撮像部２０とは、有線若しくは無線、又は有線及び無線の組合せにより接続されてよい。一実施形態に係る監視システム１は、図１に示す機能部の一部を含まなくてもよいし、図１に示す以外の機能部を含んでもよい。例えば、一実施形態に係る監視システム１は、警告部１７及び通信部１９の少なくとも一方を備えなくてもよい。

図１に示す撮像部２０は、例えばデジタルカメラのような、電子的に画像を撮像するイメージセンサを含んで構成されてよい。撮像部２０は、ＣＣＤ（Charge Coupled Device Image Sensor）又はＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）センサ等のように、光電変換を行う撮像素子を含んで構成されてよい。撮像部２０は、例えば図１に示すように、被監視対象Ｔを撮像してよい。ここで、被監視対象Ｔは、例えば人間としてよい。撮像部２０は、撮像した画像を信号に変換して、監視装置１０に送信してよい。例えば、撮像部２０は、撮像した画像に基づく信号を、監視装置１０の抽出部１１、記憶部１３、及び／又は、コントローラ１５などに送信してよい。撮像部２０は、被監視対象Ｔを撮像するものであれば、デジタルカメラのような撮像デバイスに限定されず、任意のデバイスとしてよい。

一実施形態において、撮像部２０は、例えば被監視対象Ｔを所定時間ごと（例えば０．５秒おき）の静止画として撮像してもよい。また、一実施形態において、撮像部２０は、例えば被監視対象Ｔを連続した動画として撮像してもよい。

図１に示すように、一実施形態に係る監視装置１０は、抽出部１１、記憶部１３、コントローラ１５、警告部１７、及び通信部１９を備えてよい。一実施形態に係る監視装置１０は、図１に示す機能部の一部を備えなくてもよいし、図１に示す以外の機能部を備えてもよい。

抽出部１１は、撮像部２０によって撮像された画像から、所定の特徴点を抽出する機能を有してよい。例えば、抽出部１１は、撮像部２０によって撮像された被監視対象Ｔの画像から、当該被監視対象Ｔの特徴点の動きを抽出してもよい。ここで、特徴点については、さらに後述する。一実施形態において、抽出部１１は、撮像部２０によって撮像された被監視対象Ｔの画像から、当該被監視対象Ｔの頭部、体幹、四肢、及び／又は各関節などの各部の動きを抽出してもよい。抽出部１１は、専用のハードウェアとして構成されてもよいし、少なくとも一部にソフトウェアを含めて構成されてもよいし、全てソフトウェアで構成されているとしてもよい。このように、抽出部１１は、撮像部２０によって撮像された画像から、被監視対象Ｔの特徴点の動きを抽出してよい。

記憶部１３は、各種の情報を記憶するメモリとしての機能を有してよい。記憶部１３は、例えばコントローラ１５において実行されるプログラム、及び、コントローラ１５において実行された処理の結果などを記憶してよい。また、記憶部１３は、コントローラ１５のワークメモリとして機能してよい。記憶部１３は、例えば半導体メモリ等により構成することができるが、これに限定されず、任意の記憶装置とすることができる。例えば、記憶部１３は、一実施形態に係る監視装置１０に挿入されたメモリカードのような記憶媒体としてもよい。また、記憶部１３は、後述のコントローラ１５として用いられるＣＰＵの内部メモリであってもよいし、コントローラ１５に別体として接続されるものとしてもよい。

特に、一実施形態において、記憶部１３は、被監視対象Ｔが立ち上がり動作をする際の特徴点の動きについて、コントローラ１５が判定処理を行うための種々のアルゴリズムなどを記憶してよい。コントローラ１５が判定処理を行うための種々のアルゴリズムについては、さらに後述する。

コントローラ１５は、監視装置１０を構成する各機能部をはじめとして、監視装置１０の全体を制御及び／又は管理する。コントローラ１５は、種々の機能を実行するための制御及び処理能力を提供するために、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）のような、少なくとも１つのプロセッサを含んでよい。コントローラ１５は、まとめて１つのプロセッサで実現してもよいし、いくつかのプロセッサで実現してもよいし、それぞれ個別のプロセッサで実現してもよい。プロセッサは、単一の集積回路として実現されてよい。集積回路は、ＩＣ（Integrated Circuit）ともいう。プロセッサは、複数の通信可能に接続された集積回路及びディスクリート回路として実現されてよい。プロセッサは、他の種々の既知の技術に基づいて実現されてよい。

一実施形態において、コントローラ１５は、例えばＣＰＵ及び当該ＣＰＵで実行されるプログラムとして構成されてよい。コントローラ１５において実行されるプログラム、及び、コントローラ１５において実行された処理の結果などは、例えば記憶部１３に記憶されてよい。コントローラ１５は、コントローラ１５の動作に必要なメモリを適宜含んでもよい。一実施形態に係る監視装置１０のコントローラ１５の動作については、さらに後述する。

警告部１７は、コントローラ１５から出力される所定の警告信号に基づいて、監視システム１又は監視装置１０のユーザなどに注意を促すための所定の警告を発してよい。警告部１７は、所定の警告として、例えば音、音声、光、文字、映像、及び振動など、ユーザの聴覚、視覚、触覚の少なくともいずれかを刺激する任意の機能部としてよい。具体的には、警告部１７は、例えばブザー又はスピーカのような音声出力部、ＬＥＤのような発光部、ＬＣＤのような表示部、及びバイブレータのような触感呈示部などの少なくともいずれかとしてよい。このように、警告部１７は、コントローラ１５から出力される所定の警告信号に基づいて、所定の警告を発してよい。一実施形態において、警告部１７は、所定の警報を、聴覚、視覚、及び触覚の少なくともいずれかに作用する情報として発してもよい。

一実施形態において、警告部１７は、例えば被監視対象Ｔが立ち上がり動作をする前に、被監視対象Ｔが立ち上がり動作をする旨の警告を発してよい。また、一実施形態において、警告部１７は、例えば被監視対象Ｔが危険な立ち上がり動作をする前に、被監視対象Ｔが危険な立ち上がり動作をする旨の警告を発してもよい。さらに、一実施形態において、警告部１７は、例えば特定の人物が立ち上がり動作をする旨の警告を発してもよい。例えば、一実施形態において、視覚情報を出力する警告部１７は、被監視対象Ｔが立ち上がり動作をする旨が検出されると、その旨を発光又は所定の表示などによってユーザに警告してよい。また、一実施形態において、聴覚情報を出力する警告部１７は、被監視対象Ｔが立ち上がり動作をする旨が検出されると、その旨を所定の音又は音声などによってユーザに警告してよい。本実施形態では、上記警告は、発光又は所定の表示、及び所定の音又は音声を組み合わせてもよい。

図１に示す監視装置１０は、警告部１７を内蔵している。しかしながら、一実施形態に監視システム１において、警告部１７は、監視装置１０の外部に設けられてもよい。この場合、警告部１７と監視装置１０とは、有線若しくは無線、又は有線及び無線の組合せにより接続されてよい。

通信部１９は、有線又は無線により通信するためのインタフェースの機能を有する。一実施形態の通信部１９によって行われる通信方式は無線通信規格としてよい。例えば、無線通信規格は２Ｇ、３Ｇ、４Ｇ、及び５Ｇ等のセルラーフォンの通信規格を含む。例えばセルラーフォンの通信規格は、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、Ｗ－ＣＤＭＡ（Wideband Code Division Multiple Access）、ＣＤＭＡ２０００、ＰＤＣ（Personal Digital Cellular）、ＧＳＭ（登録商標）（Global System for Mobile communications）、及びＰＨＳ（Personal Handy-phone System）等を含む。例えば、無線通信規格は、ＷｉＭＡＸ（Worldwide Interoperability for Microwave Access）、ＩＥＥＥ８０２．１１、ＷｉＦｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＩｒＤＡ（Infrared Data Association）、及びＮＦＣ（Near Field Communication）等を含む。通信部１９は、上記の通信規格の１つ又は複数をサポートすることができる。通信部１９は、例えば電波を送受信するアンテナ及び適当なＲＦ部などを含めて構成してよい。また、通信部１９は、外部に有線接続するためのコネクタなどのようなインタフェースとして構成してもよい。通信部１９は、無線通信を行うための既知の技術により構成することができるため、より詳細なハードウェアの説明は省略する。

通信部１９が受信する各種の情報は、例えば記憶部１３及び／又はコントローラ１５に供給されてよい。通信部１９が受信する各種の情報は、例えば記憶部１３及び／又はコントローラ１５に内蔵されたメモリに記憶してもよい。また、通信部１９は、例えばコントローラ１５による処理結果、抽出部１１による抽出結果、及び／又は、記憶部１３に記憶された情報などを外部に送信してもよい。

図１に示すような、一実施形態に係る監視装置１０を構成する各機能部の少なくとも一部は、ソフトウェアとハードウェア資源とが協働した具体的手段によって構成されてもよい。

次に、一実施形態に係る監視システム１の動作について説明する。

図２は、一実施形態に係る監視システム１の動作の一例を示すフローチャートである。図２に示す動作は、例えば病院又は介護施設などにおいて、被監視対象Ｔの立ち上がり動作の監視を行う際に開始してよい。例えば介護施設又は病院などにおいて、お年寄り又は負傷者のように、足腰が弱くなっているため自力で立ち上がろうとすると転倒するリスクが高い者が存在し得る。また、例えば認知症を発症している患者などは、自力で立ち上がると、徘徊したり行方不明になったりするリスクもある。このような被監視対象Ｔを監視システム１によって監視することで、例えば介護施設又は病院などのスタッフは、被監視対象Ｔが自力で立ち上がろうとしていることを、被監視対象Ｔが実際に立ち上がり動作をする前に認識することができる。

図２に示す動作が開始すると、一実施形態に係る監視システム１において、撮像部２０は、被監視対象Ｔを撮像する（ステップＳ１）。ステップＳ１において、撮像部２０は、被監視対象Ｔの画像を撮像してよい。ステップＳ１において、撮像部２０は、この時点で被監視対象Ｔの撮像を開始してもよいし、すでに開始していた被監視対象Ｔの撮像を継続してもよい。また、ステップＳ１において、撮像部２０は、被監視対象Ｔを例えば所定時間ごと（例えば０．５秒おき）の静止画として撮像してもよい。また、ステップＳ１において、撮像部２０は、例えば被監視対象Ｔを連続した動画として撮像してもよい。ステップＳ１において撮像部２０によって撮像された被監視対象Ｔの画像は、監視装置１０の抽出部１１に供給される。また、撮像部２０は、例えば被監視対象Ｔを、例えば所定時間ごと（例えば０．５秒おき）の静止画及び連続した動画との組合せで撮像してもよい。本実施形態は、動画の撮像モードから静止画のモードに移行して画像データの容量を削減してもよい。本実施形態は、被監視対象Ｔの動作が少ない、例えば夜間などの場合に、動画の撮像モードから静止画のモードに移行して画像データの容量を削減してもよい。

ステップＳ１において被監視対象Ｔが撮像されたら、監視装置１０の抽出部１１は、撮像部２０によって撮像された画像から、被監視対象Ｔの特徴点の動きを抽出する（ステップＳ２）。

図３以降は、撮像部２０によって撮像された被監視対象Ｔの画像に基づいて、抽出部１１によって抽出される被監視対象Ｔの特徴点の例を模式的に示す図である。図３は、椅子Ｃ１に座っている状態の被監視対象Ｔが左側方から撮像された画像から抽出された特徴点の例を模式的に示している。

一実施形態において、抽出部１１によって抽出される被監視対象Ｔの特徴点は、例えば図３以降に示すように、次のような特徴点としてよい。
特徴点Ｐ１は、被監視対象Ｔの例えば頭部としてよい。
特徴点Ｐ２は、被監視対象Ｔの例えば頭部と首との接続部としてよい。
特徴点Ｐ３は、被監視対象Ｔの例えば首と体幹との接続部としてよい。
特徴点Ｐ４は、被監視対象Ｔの例えば体幹と脚との接続部としてよい。
特徴点Ｐ５は、被監視対象Ｔの例えば肩としてよい。
特徴点Ｐ６は、被監視対象Ｔの例えば肘としてよい。
特徴点Ｐ７は、被監視対象Ｔの例えば手としてよい。
特徴点Ｐ８は、被監視対象Ｔの例えば膝としてよい。
特徴点Ｐ９は、被監視対象Ｔの例えば足としてよい。

図２の説明に戻り、ステップＳ２において、抽出部１１は、既存の画像認識などの技術を用いて特徴点の抽出を行ってよい。また、ステップＳ２において、抽出部１１は、例えばＡＩなどに基づく技術を用いて特徴点の抽出を行ってもよい。

ステップＳ２において、抽出部１１は、撮像部２０によって撮像された被監視対象Ｔの連続する複数の静止画から、特徴点の動きを抽出してもよい。また、ステップＳ２において、抽出部１１は、撮像部２０によって撮像された被監視対象Ｔの動画から、特徴点の動きを抽出してもよい。

ステップＳ２において特徴点の動きが抽出されたら、監視装置１０のコントローラ１５は、抽出された特徴点の動きが所定の条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ３及びステップＳ４）。この判定の際、コントローラ１５は、特徴点の動きについて判定処理を行うためのアルゴリズムを読み出してもよい。ステップＳ３及びステップＳ４において、コントローラ１５は、記憶部１３から前記アルゴリズムを読み出してもよい。また、必要なアルゴリズムが記憶部１３に記憶されていない場合、コントローラ１５は、必要なアルゴリズムを例えば外部サーバなどから取得してもよい。この場合、コントローラ１５は、通信部１９を介して、必要なアルゴリズムを受信してもよい。このようにして受信されたアルゴリズムは、例えば記憶部１３又はコントローラ１５の内部メモリなどに記憶されてもよい。以下、コントローラ１５が判定処理を行うためのアルゴリズムについて、さらに説明する。

上述のように、一実施形態に係る監視装置１０は、被監視対象Ｔの特徴点の動きに基づいて、被監視対象Ｔが立ち上がり動作をする前に、被監視対象Ｔが立ち上がり動作をすると判定してよい。本実施形態では、被監視対象Ｔが立ち上がり動作をする前とは、例えば立ち上がり動作を完了する前としてよい。このため、一実施形態に係る監視装置１０において、コントローラ１５は、撮像された被監視対象Ｔの画像から抽出された特徴点の動きを監視してよい。具体的には、コントローラ１５は、被監視対象Ｔの画像から抽出された複数の特徴点の所定のタイミングにおける位置を、それぞれ監視してよい。また、コントローラ１５は、被監視対象Ｔの画像から抽出された複数の特徴点が所定の位置に到来するタイミングを、それぞれ監視してもよい。

一実施形態において、被監視対象Ｔの画像から抽出された特徴点の動きと対比することにより所定の判定処理を行うアルゴリズムを使用してよい。ここで、一実施形態において、被監視対象Ｔが立ち上がり動作をする際の特徴点の動きを予めサンプリングした結果に基づくアルゴリズムを用いてよい。例えば、アルゴリズムは、これまでに被監視対象Ｔが実際に行った立ち上がり動作から抽出した特徴点の動きに基づくデータとしてよい。特に、アルゴリズムは、例えば、これまでに被監視対象Ｔが実際に行った立ち上がり動作の成功例から抽出した特徴点の動きに基づくデータとしてもよい。このようなアルゴリズムは、例えば被監視対象Ｔが複数回の立ち上がり動作をした際の特徴点の動きに基づくデータとしてもよい。このようなアルゴリズムと、抽出部１１によって抽出された特徴点の動きを対比させることによって、コントローラ１５は、被監視対象Ｔが立ち上がり動作を行うか否かを判定することができる。

後述のように、被監視対象Ｔが行う立ち上がり動作は、座っている状態から立ち上がり動作が完了するまでの一連の動作において、少なくとも１以上の部分的な動作を含む。したがって、座っている状態から立ち上がるまでの一連の動作に含まれる少なくとも１以上の部分的な動作の少なくとも一部が行われたことが判定できれば、被監視対象Ｔが立ち上がり動作をする若しくは被監視対象Ｔが立ち上がり動作をしようとしていると推定できる。このような推定は、被監視対象Ｔが立ち上がり動作を完了する前に行うことができる。したがって、一実施形態に係る監視装置１０によれば、被監視対象Ｔが立ち上がり動作を完了する前に、被監視対象Ｔが立ち上がり動作を行うことを察知して、所定の警告を発することができる。すなわち、監視装置１０は、アルゴリズムを用いた判定処理によって、被監視対象Ｔが立ち上がり動作をする前に、所定の警告を発することができる。

また、例えば、上述のアルゴリズムは、これまでに被監視対象Ｔが実際に行った立ち上がり動作の成功例から抽出した特徴点の動きに基づくデータに限定されない。すなわち、アルゴリズムは、これまでに被監視対象Ｔが実際に行った立ち上がり動作の失敗例などから抽出した特徴点の動きに基づくデータとしてもよい。例えば、アルゴリズムは、被監視対象Ｔが立ち上がり動作をしようとしたが失敗（例えば転倒）した場合又は失敗しかけた場合の動作から抽出した特徴点の動きに基づくデータとしてもよい。このようなアルゴリズムを用いて、監視装置１０は、被監視対象Ｔの立ち上がり動作が成功する（すなわち失敗しない）確率が所定以上の場合には、所定の警告を発しないようにしてもよい。一方、このようなアルゴリズムを用いて、監視装置１０は、被監視対象Ｔの立ち上がり動作が成功しない（すなわち失敗する）確率が所定以上の場合には、所定の警告を発するようにしてもよい。

さらに、上述のアルゴリズムは、被監視対象Ｔとして特定の人物（例えば被監視対象Ｔ１など）が立ち上がり動作をする際の特徴点の動きに基づくデータであってもよい。このようなアルゴリズムを用いて、監視装置１０は、被監視対象Ｔ１のような特定の人物が立ち上がり動作をする前に、所定の警告を発することができる。

また、例えば、上述のアルゴリズムは、被監視対象Ｔ１のような特定の人物が実際に行った立ち上がり動作の成功例から抽出した特徴点の動きに基づくデータに限定されない。すなわち、アルゴリズムは、被監視対象Ｔ１のような特定の人物が実際に行った立ち上がり動作の失敗例などから抽出した特徴点の動きに基づくデータとしてもよい。このようなアルゴリズムを用いて、監視装置１０は、被監視対象Ｔ１のような特定の人物の立ち上がり動作が成功する（すなわち失敗しない）確率が所定以上の場合には、所定の警告を発しないようにしてもよい。一方、このようなアルゴリズムを用いて、監視装置１０は、被監視対象Ｔ１のような特定の人物の立ち上がり動作が成功しない（すなわち失敗する）確率が所定以上の場合には、所定の警告を発するようにしてもよい。

ステップＳ３（及びステップＳ４）の動作として、コントローラ１５は、被監視対象Ｔの特徴点の動きにおいて所定の条件が満たされたか否かに応じて、被監視対象Ｔが立ち上がりの動作が行われるか否かを判定する処理としてよい。ここで、所定の条件が満たされる場合とは、例えば、所定の動作が所定のタイミングで行われた場合としてよい。例えば、ステップＳ３及びステップＳ４において、コントローラ１５は、所定のいくつかの動作、所定のタイミングにおいて完了した場合としてもよい。

例えば、コントローラ１５は、所定の第１動作、所定の第２動作、及び所定の第３動作の少なくともいずれかが開始したか否か判定してもよい（ステップＳ３）。所定の第１動作、所定の第２動作、及び所定の第３動作については、さらに後述する。ステップＳ３において第１動作乃至第３動作のいずれも開始していないと判定された場合、コントローラ１５は、図２に示す動作を終了してよい。コントローラ１５が判定する開始動作は３つに限定するものではなく、少なくとも１以上の任意の数でもよい。

一方、ステップＳ３において第１動作乃至第３動作のいずれかが開始したと判定された場合、コントローラ１５は、所定の第１動作、所定の第２動作、及び所定の第３動作の全てを合わせた動作が１秒以内に完了したか否か判定してよい（ステップＳ４）。

ステップＳ４において所定の第１動作、所定の第２動作、及び所定の第３動作の全てを合わせた動作が１秒以内に完了したと判定された場合、コントローラ１５は、図２に示す動作を終了する。図２に示す動作を終了したら、コントローラ１５は、連続して、又は所定の時間間隔ごとに、図２に示す動作を再び開始してもよい。また、コントローラ１５は、例えば不規則的な時間間隔など、任意の時間間隔ごとに、図２に示す動作を再び開始してもよい。

一方、ステップＳ４において所定の第１動作、所定の第２動作、及び所定の第３動作の全てを合わせた動作が１秒以内に完了しなかったと判定された場合、コントローラ１５は、所定の警告信号を出力してよい（ステップＳ５）。ステップＳ５において、コントローラ１５は、所定の警告信号を警告部１７に出力してよい。ステップＳ５においてコントローラ１５から出力された所定の警告信号に基づいて、警告部１７は、所定の警告をユーザ発してよい。

このように、コントローラ１５は、抽出部１１によって抽出された被監視対象Ｔの特徴点の動きにおいて、所定の条件が満たされる場合、所定の警告信号を出力してよい。一実施形態において、所定の条件とは、第１動作、第２動作、及び第３動作の少なくともいずれかの開始から１秒経過時点において、第１動作から第３動作までの少なくともいずれかが完了していないこととしてもよい。

また、一実施形態において、所定の条件とは、第１動作、第２動作、及び第３動作の少なくともいずれかの開始から１秒経過時点において、第１動作から第３動作までのいずれもが完了していないこととしてもよい。さらに、一実施形態において、所定の条件とは、第１動作と、第２動作と、第３動作と、からなる動作が、第１動作の開始から１秒経過時点で完了していないこととしてもよい。

図２に示すステップＳ３及びステップＳ４において、コントローラ１５は、被監視対象Ｔが立ち上がり動作の初動をするか否かを判定した。これにより、監視装置１０は、被監視対象Ｔが立ち上がり動作をする前、例えば立ち上がり動作を完了する前に、所定の警告を発することができる。

これに対し、上述したように、コントローラ１５は、被監視対象Ｔが成功の可能性が比較的高い（すなわち安全な）立ち上がり動作の初動をするか、又は失敗の可能性が比較的高い（すなわち危険な）立ち上がり動作の初動をするか判定してもよい。この場合、コントローラ１５が行う判定処理に用いるアルゴリズムは、被監視対象Ｔ１のような特定の人物が実際に行った立ち上がり動作の成功例から抽出した特徴点の動きに基づくものとしてもよい。また、この場合、アルゴリズムは、被監視対象Ｔ１のような特定の人物が実際に行った立ち上がり動作の失敗例などから抽出した特徴点の動きに基づくものとしてもよい。

以下、コントローラ１５が行う判定処理に用いられるアルゴリズムについて、さらに説明する。ここでは、抽出部１１によって抽出される被監視対象Ｔの特徴点の動きにおける判定処理を行うためのアルゴリズムについて、実証実験から得られた知見のいくつかに基づいて説明する。

（アームレストのない椅子から立ち上がる場合）
図３乃至図６は、被監視対象Ｔがアームレストのない椅子から立ち上がる動作の特徴点を抽出する例を説明する図である。図３から図６までは、アームレストのない椅子Ｃ１に座っている被監視対象Ｔが、徐々に立ち上がる際の特徴点の動きを示している。図３乃至図６は、被監視対象Ｔが左側方から撮像された画像から抽出された特徴点の例を模式的に示している。ここで、椅子Ｃ１は、図３乃至図６に示すように、アームレスト又は肘掛けなどのない構造の椅子としてよい。

図３から図６までに示すように、被監視対象Ｔが椅子Ｃ１に座っている状態から立ち上がる動作一連の動作には、いくつかの部分的な動作が含まれる。例えば、図３は、上述したように、椅子Ｃ１に座っている状態の被監視対象Ｔが左側方から撮像された画像から抽出された特徴点の例を模式的に示している。

図３に示した状態から図４に示す状態までに、被監視対象Ｔが行う一例の立ち上がり動作に含まれる部分的な動作は、例えば以下のような動作としてよい。
（１）足を後ろに引く動作（特徴点Ｐ９の移動（図４に示す距離ｄ１及び角度ａ１））
このように、被監視対象Ｔが足を後方に引く動作は、上述の第１動作としてよい。
（２）前傾姿勢を取る動作（特徴点Ｐ１，Ｐ２，又はＰ３の移動（図４に示す角度ａ２））
このように、被監視対象Ｔが前傾姿勢をとる動作は、上述の第２動作としてよい。
（３）手を前に出す動作（特徴点Ｐ７及び／又はＰ６の移動（図４に示す距離ｄ２））
このように、被監視対象Ｔが手を前に出す動作は、上述の第３動作としてよい。
また、図３乃至図６に示すように、第１動作乃至第３動作の少なくともいずれかは、被監視対象Ｔが例えば椅子などに座っている体勢から開始される動作としてもよい。また、本実施形態において、第１動作、第2の動作及び第３動作はこの順序で行われる場合に限定されず、第１動作、第2の動作、第３動作の順序は任意の順序であってよい。本実施形態では、第１動作、第2の動作及び第３動作のいずれかの動作がこの3つの動作の最初の動作となってもよい。

ここで、被監視対象Ｔの通常の（安全な）立ち上がり動作において、上記（１）の距離ｄ１は約１０ｃｍ、角度ａ１は約７０°になる傾向にある。一方、被監視対象Ｔの危険な立ち上がり動作において、上記（１）の距離ｄ１は約２０ｃｍ、角度ａ１は約５０°になる傾向にある。したがって、第１動作は、被監視対象Ｔが足を床面上において被監視対象Ｔの後方に１０ｃｍ又は２０ｃｍの長さまで動かす動作としてもよい。また、第１動作は、被監視対象Ｔが膝を７０°又は５０°の角度になるまで曲げる動作としてもよい。以下、通常の（安全な）立ち上がり動作とは、例えば立ち上がり動作が成功する（すなわち失敗しない）確率が所定以上になる動作としてよい。また、危険な立ち上がり動作とは、例えば転倒するなど、立ち上がり動作が成功しない（すなわち失敗する）確率が所定以上になる動作としてよい。

また、監視対象Ｔの通常の立ち上がり動作において、上記（２）の角度ａ２は約４０°になる傾向にある。一方、被監視対象Ｔの危険な立ち上がり動作において、上記（２）の角度ａ２は約７０°になる傾向にある。したがって、第２動作は、被監視対象Ｔが上半身の少なくとも一部を床面に垂直な方向から４０°又は７０度の角度になるまで前傾させる姿勢をとる動作としてもよい。

また、上記（３）の距離ｄ２は、監視対象Ｔの通常の立ち上がり動作においても、危険な立ち上がり動作においても、約１０ｃｍになる傾向にある。したがって、第３動作は、被監視対象Ｔが手を前方に１０ｃｍの長さまで動かす動作としてもよい。

次に、図４に示した状態から図５に示す状態を経て図６に示す状態までに、被監視対象Ｔが行う一例の立ち上がり動作に含まれる部分的な動作は、例えば以下のような動作としてよい。図４及び図５は、被監視対象Ｔが行う一例の立ち上がり動作の途中の状態の画像から抽出された特徴点の例を模式的に示している。また、図６は、被監視対象Ｔが一例の立ち上がり動作を完了した状態の画像から抽出された特徴点の例を模式的に示している。
（４）お尻を持ち上げる動作（特徴点Ｐ４の移動（図５に示す距離ｄ３））
（５）膝を伸ばす動作（特徴点Ｐ４及び／又はＰ９の移動（図５に示す角度ａ３））
（６）頭を持ち上げる動作（特徴点Ｐ１の移動（図５に示す距離ｄ４））
（７）腕を伸ばす動作（特徴点Ｐ７の移動（図５に示す角度ａ４））
（８）背筋を伸ばす動作（特徴点Ｐ１，Ｐ２，又はＰ３の移動（図５に示す角度ａ５））

ここで、被監視対象Ｔの通常の立ち上がり動作において、上記（５）の角度ａ３は約７０°から約１８０°に変化する傾向にある。一方、被監視対象Ｔの危険な立ち上がり動作において、上記（５）の角度ａ３は約５０°から約１５０°に変化する傾向にある。

また、被監視対象Ｔの通常の立ち上がり動作において、上記（６）の距離ｄ４は、図５に示すＰ１の位置から図６に示すＰ１の位置まで変化する傾向にある。一方、被監視対象Ｔの危険な立ち上がり動作において、上記（６）の距離ｄ４は、図５に示すＰ１の位置から図６に示すＰ１の位置までの距離に約２０ｃｍ満たない位置まで変化する傾向にある。

また、被監視対象Ｔの通常の立ち上がり動作において、上記（７）の角度ａ４は約９０°から約１７０°に変化する傾向にある。一方、被監視対象Ｔの危険な立ち上がり動作において、上記（５）の角度ａ４は約９０°から約１６０°に変化する傾向にある。

さらに、被監視対象Ｔの通常の立ち上がり動作において、上記（８）の角度ａ５は約０°になる傾向にある。一方、被監視対象Ｔの危険な立ち上がり動作において、上記（８）の角度ａ５は約２０°になる傾向にある。

ここまで、被監視対象Ｔの立ち上がり動作における特徴点の動きについて説明した。以下、被監視対象Ｔの立ち上がり動作における特徴点の動くタイミングについて、さらに説明する。

実証実験の結果、被監視対象Ｔの通常の立ち上がり動作において、上記（１）から（３）までの動作は、約０．６秒の間に行われる傾向にある。また、被監視対象Ｔの通常の立ち上がり動作において、上記（４）から（８）までの動作は、約１．２秒の間に行われる傾向にある。すなわち、被監視対象Ｔの通常の立ち上がり動作は、全体として約２秒の間に行われる傾向にある。

一方、被監視対象Ｔの危険な立ち上がり動作において、上記（１）から（３）までの動作は、約３秒の間に行われる傾向にある。また、被監視対象Ｔの危険な立ち上がり動作において、上記（４）から（８）までの動作は、約３秒の間に行われる傾向にある。すなわち、被監視対象Ｔの危険な立ち上がり動作は、全体として約６秒の間に行われる傾向にある。言い換えると、被監視対象Ｔの危険な立ち上がり動作は、全体として、被監視対象Ｔの通常の立ち上がり動作のように約２秒の間には行われない傾向にある。

以上から、例えば、監視装置１０のコントローラ１５は、被監視対象Ｔが立ち上がり動作を開始してから３秒経過しても立ち上がり動作を完了していない場合、危険な立ち上がりである旨を示す警告信号を出力してもよい。このようにすれば、監視装置１０は、被監視対象Ｔが危険な立ち上がりを完了する前に、被監視対象Ｔが危険な立ち上がり動作をしている旨の警告をユーザに発することができる。

また、上記（１）から（８）までの動作は、被監視対象Ｔが行う一連の立ち上がり動作に含まれる。したがって、例えば上記（１）から（３）までの動作が行われると、その後引き続き上記（４）から（８）までの動作が行われるものと想定することができる。そこで、例えば、コントローラ１５は、被監視対象Ｔが上記（１）から（３）までの動作を行うのに３秒以上かかった時点で、危険な立ち上がりである旨を示す警告信号を出力してもよい。このようにすれば、監視装置１０は、被監視対象Ｔが危険な立ち上がりを完了する所定時間前（例えば３秒前）に、被監視対象Ｔが危険な立ち上がり動作をしている旨の警告をユーザに発することができる。このように、コントローラ１５は、被監視対象Ｔが立ち上がり動作を完了する所定時間前に、所定の警告信号を出力してもよい。

さらに、本実施形態において、被監視対象Ｔの動作において、コントローラ１５は、被監視対象Ｔが立ち上がり動作を開始してから１秒以内に上記（１）から（３）までの動作を完了していなかった場合に、立ち上がり動作を行っている旨を示す警告信号を出力してもよい。さらに、被監視対象Ｔの動作において、コントローラ１５は、被監視対象Ｔが立ち上がり動作を開始してから１秒以内に上記（１）から（３）までの動作を完了していた場合に、立ち上がり動作を行っている旨を示す警告信号を出力しないとしてもよい。このようにすれば、監視装置１０は、被監視対象Ｔが危険な立ち上がりを行う完了する所定時間前（例えば１秒前）に、被監視対象Ｔが危険な立ち上がり動作をしている旨の警告をユーザに発することができる。また、この場合、本実施形態では、警告をするか否かを、上記（１）から（３）までの動作を完了が１秒かかったか否かとしたため、通常の立ち上がりが可能な者の立ち上がりは警告せず、危険な立ち上がりを行う者の立ち上がりを警告できる。このため、本実施形態では、警告の信頼性や有用性を向上させることができる。また、本実施形態において、所定の警告信号を出力するか否かを判定するための経過時間は、上述のように１秒に限定されるものではない。つまり、通常の立ち上がり動作の動作時間Ｔ１と、危険な立ち上がり動作の動作時間をＴ２とした場合、所定の警告信号を出力するか否かを判定するための経過時間Ｔｔｈは、Ｔ２≧Ｔｔｈ≧Ｔ１としてよい。経過時間ＴｔｈをＴ１とした場合、本実施形態は、警告を迅速に出力することができる。経過時間ＴｔｈをＴ２とした場合、本実施形態は、通常の立ち上がり動作を危険な立ち上がり動作と誤認識する確率を減らすことができる。経過時間ＴｔｈをＴ２＞Ｔｔｈ＞Ｔ１とした場合、本実施形態は、警告出力の迅速性と誤認識の低減とをバランスよく設定することができる。また、本実施形態において、通常の立ち上がり動作の動作時間Ｔ１を０．６秒とし、危険な立ち上がり動作の動作時間Ｔ２を３秒とする場合を例にしたが、本実施形態は、Ｔ１、Ｔ２としてこのような値ではなく、被監視対象Ｔの年齢、体格、健康状態、心身の障害状態、時刻、例えば運動した後などのシチュエーションなどに基づいて適宜他の値を設定してもよい。

以上のような動作を、被監視対象Ｔの通常の立ち上がり動作において行ってもよい。例えば、被監視対象Ｔの通常の立ち上がり動作において、上記（１）から（３）までの動作が０．６秒の間に行われると、その後引き続き上記（４）から（８）までの動作が１．２秒の間に行われるものと想定することができる。

そこで、コントローラ１５は、被監視対象Ｔが立ち上がり動作を開始してから１秒以内に上記（１）から（３）までの動作を完了した場合に、立ち上がり動作を行っている旨を示す警告信号を出力してもよい。このようにすれば、監視装置１０は、被監視対象Ｔが通常の立ち上がりを完了する所定時間前（例えば約１秒前）に、被監視対象Ｔが立ち上がり動作を開始している旨の警告をユーザに発することができる。このように、コントローラ１５は、被監視対象Ｔが立ち上がり動作をする所定時間前に、所定の警告信号を出力してもよい。

したがって、一実施形態において、コントローラ１５は、第１動作、第２動作、及び第３動作の少なくともいずれかの開始から１秒経過時点において、第１動作から第３動作までの少なくともいずれかが完了していない場合、所定の警告信号を出力してもよい。また、一実施形態において、コントローラ１５は、第１動作、第２動作、及び第３動作の少なくともいずれかの開始から１秒経過時点において、第１動作から第３動作までのいずれもが完了していない場合、所定の警告信号を出力してもよい。また、一実施形態において、コントローラ１５は、第１動作と、第２動作と、第３動作と、からなる動作が、第１動作の開始から１秒経過時点で完了していない場合、所定の警告信号を出力してもよい。すなわち、本実施形態では、コントローラ１５は、第１動作、第２動作、及び第３動作の少なくともいずれかの開始から１秒経過時点において、第１動作から第３動作までの少なくともいずれかが完了していない場合、所定の警告信号を出力するとしたので、危険な立ち上がり動作となり得る被監視対象Ｔが立ち上ろうとしている場合に警告を発し、危険ではない通常の立ち上がり動作となり得る被監視対象Ｔが立ち上ろうとしている場合には警告を発しないため、立ち上がり警告を適切に発することができる。ここで、本実施形態において、所定の警告信号を出力するか否かを判定するための経過時間は、上述のように１秒に限定されるものではない。つまり、通常の立ち上がり動作の動作時間Ｔ１と、危険な立ち上がり動作の動作時間をＴ２とした場合、所定の警告信号を出力するか否かを判定するための経過時間Ｔｔｈは、Ｔ２≧Ｔｔｈ≧Ｔ１としてよい。経過時間ＴｔｈをＴ１とした場合、本実施形態は、警告を迅速に出力することができる。経過時間ＴｔｈをＴ２とした場合、本実施形態は、通常の立ち上がり動作を危険な立ち上がり動作と誤認識する確率を減らすことができる。経過時間ＴｔｈをＴ２＞Ｔｔｈ＞Ｔ１とした場合、本実施形態は、警告出力の迅速性と誤認識の低減とをバランスよく設定することができる。また、本実施形態において、通常の立ち上がり動作の動作時間Ｔ１を０．６秒とし、危険な立ち上がり動作の動作時間Ｔ２を３秒とする場合を例にしたが、本実施形態は、Ｔ１、Ｔ２としてこのような値ではなく、被監視対象Ｔの年齢、体格、健康状態、心身の障害状態、時刻、例えば運動した後などのシチュエーションなどに基づいて適宜他の値を設定してもよい。

いずれの場合も、監視装置１０は、被監視対象Ｔが立ち上がり動作を完了する前に、被監視対象Ｔが立ち上がり動作を開始している旨の警告をユーザに発してよい。このように、コントローラ１５は、被監視対象Ｔが立ち上がり動作を完了する前に、所定の警告信号を出力してもよい。

一実施形態に係る監視システム１によれば、被監視対象Ｔが例えば危険な立ち上がりを行おうとしている場合などに、危険な立ち上がり動作をする前に、ユーザに警告を発することができる。したがって、一実施形態に係る監視システム１によれば、被監視対象の安全に供し得る。

（アームレスト付きの椅子から立ち上がる場合）
図７乃至図９は、被監視対象Ｔがアームレスト付きの椅子から立ち上がる動作の特徴点を抽出する例を説明する図である。図７乃至図９は、アームレスト付きの椅子Ｃ２に座っている被監視対象Ｔが立ち上がる際の特徴点の動きを示している。図７乃至図９は、被監視対象Ｔが左側方から撮像された画像から抽出された特徴点の例を模式的に示している。ここで、椅子Ｃ２は、図７乃至図９に示すように、アームレスト又は肘掛けなどの付いた構造の椅子としてよい。以下、上述した「アームレストのない椅子から立ち上がる場合」とは異なる点について、主に説明する。

図７は、図３と同様に、椅子Ｃ２に座っている状態の被監視対象Ｔが左側方から撮像された画像から抽出された特徴点の例を模式的に示している。

図７に示した状態から図８に示す状態までに、被監視対象Ｔが行う一例の通常の立ち上がり動作に含まれる部分的な動作は、上述のように、例えば以下のような動作としてよい。
（１）足を後ろに引く動作（特徴点Ｐ９の移動）
この動作を、上述の第１動作としてもよい。
（２）前傾姿勢を取る動作（特徴点Ｐ１，Ｐ２，又はＰ３の移動）
この動作を、上述の第２動作としてもよい。
（３）手を前に出す動作（特徴点Ｐ７及び／又はＰ６の移動（図８に示す距離ｄ５））
この動作を、上述の第３動作としてもよい。

ここで、被監視対象Ｔの通常の立ち上がり動作において、上記（３）の距離ｄ５は、図４に示した場合と同様に、約１０ｃｍになる傾向にある。

一方、被監視対象Ｔの危険な立ち上がり動作において、上記の「（３）手を前に出す動作」は、図９に示すように、「（３’）腕を後方に引き上げる動作（特徴点Ｐ７及びＰ６の移動）」に代わる傾向にある。「（３’）腕を後方に引き上げる動作」は、図９に示すように、特徴点Ｐ７の移動（図９に示す距離ｄ６）及び特徴点Ｐ６の移動（図９に示す距離ｄ７）を含んでよい。ここで、被監視対象Ｔの危険な立ち上がり動作において、上記の距離ｄ６は約１０ｃｍ、距離ｄ７は約１０ｃｍになる傾向にある。

すなわち、被監視対象Ｔの特徴点の動きを抽出する際に、被監視対象Ｔが上記（１）から（３）までの動作を完了した場合に図８のような特徴点になっていれば、被監視対象Ｔの通常の立ち上がり動作になる傾向にある。一方、被監視対象Ｔの特徴点の動きを抽出する際に、被監視対象Ｔが上記（１）から（３）までの動作を完了した場合に図９のような特徴点になっていれば、被監視対象Ｔの危険な立ち上がり動作になる傾向にある。

（デスクとともに使用していた椅子から立ち上がる場合）
図１０及び図１１は、被監視対象Ｔがデスクとともに使用していた椅子から立ち上がる動作の特徴点を抽出する例を説明する図である。図１０及び図１１は、デスクＤ１とともに用いられる椅子Ｃ１に座っている被監視対象Ｔが立ち上がる際の特徴点の動きを示している。図１０及び図１１は、被監視対象Ｔが左側方から撮像された画像から抽出された特徴点の例を模式的に示している。ここで、椅子Ｃ１は、図３乃至図６に示したのと同様に、アームレスト又は肘掛けなどのない構造の椅子としてよい。以下、上述した説明とは異なる点について、主に説明する。

図１０は、図４とほぼ同様に、椅子Ｃ１に座っている状態から立ち上がろうとしている被監視対象Ｔが左側方から撮像された画像から抽出された特徴点の例を模式的に示している。

上述したように、図４に示した状態までに、被監視対象Ｔが行う一例の通常の立ち上がり動作に含まれる部分的な動作は、例えば以下のような動作としてよい。
（１）足を後ろに引く動作（特徴点Ｐ９の移動）
この動作を、上述の第１動作としてもよい。
（２）前傾姿勢を取る動作（特徴点Ｐ１，Ｐ２，又はＰ３の移動）
この動作を、上述の第２動作としてもよい。
（３）手を前に出す動作（特徴点Ｐ７及び／又はＰ６の移動）
この動作を、上述の第３動作としてもよい。

これに対し、図１０に示す状態までに、被監視対象Ｔが行う一例の通常の立ち上がり動作に含まれる部分的な動作のうち、上記（１）及び（２）は、図４に示した状態と同様に含まれるものとしてよい。一方、上記の「（３）手を前に出す動作」は、図１０に示す状態において、「（３”）手で机を押す動作、及び／又は、椅子を引く動作（特徴点Ｐ７及びＰ６の移動）」に代わる傾向にある。「（３”）手で机を押す動作、及び／又は、椅子を引く動作」は、図１１に示すように、特徴点Ｐ７及び／又は特徴点Ｐ６の移動（図１１に示す角度ａ６）を含んでよい。上記（３”）の動作における角度ａ６は、監視対象Ｔの通常の立ち上がり動作においても、危険な立ち上がり動作においても、約７０°から約１７０°に変化する傾向にある。

以上のように、被監視対象Ｔの立ち上がり動作において、椅子のタイプ及び／又はデスクの有無に応じて、抽出される特徴点の動きは異なり得る。このため、各状況において抽出される特徴点に基づくアルゴリズムを用いることにより、監視システム１は、各状況に応じて被監視対象Ｔが立ち上がり動作をする前に所定の警告を発することができる。

また、被監視対象Ｔの立ち上がり動作において、椅子のタイプ及び／又はデスクの有無に応じて、抽出される特徴点の動きは異なり得るが、共通して抽出される特徴点の動きも存在し得る。このため、異なる各状況において共通して抽出される特徴点に基づくアルゴリズムを用いることにより、監視システム１は、異なる各状況に依存せずに、被監視対象Ｔが立ち上がり動作をする前に所定の警告を発することができる。

（半身麻痺がある被監視対象が立ち上がる場合）
図１２及び図１３は、例えば半身麻痺がある被監視対象Ｔが椅子から立ち上がる動作の特徴点を抽出する例を説明する図である。図１２及び図１３は、椅子Ｃ１に座っている被監視対象Ｔが立ち上がる際の特徴点の動きを示している。図１２及び図１３は、被監視対象Ｔが前方から撮像された画像から抽出された特徴点の例を模式的に示している。ここで、椅子Ｃ１は、図３乃至図６に示したのと同様に、アームレスト又は肘掛けなどのない構造の椅子としてよい。以下、上述した説明とは異なる点について、主に説明する。ここで、図１２及び図１３は、左半身の麻痺の被監視対象Ｔの図である。図１３は、被監視対象Ｔの肩が下がっている側に麻痺がある例を示す。例えば、脳卒中の後遺症として、半身が麻痺になる（片麻痺）症状がある。半身麻痺は、左半身の上半身及び下半身の麻痺のケースと、左半身の上半身の麻痺のケースがある。図１３の半身麻痺がある被監視対象Ｔは、左半身の上半身の麻痺のケースとしてよい。麻痺している側の左半身には力が入らないので、左側の上半身は下方に下がりがちになる。また、この場合、足は地面に接しているため、左側の下半身は下に下がらない。したがって、この場合、左側の下半身が麻痺していない場合と変わらない体勢になる。

図１２は、図３とほぼ同様に、椅子Ｃ１に座っている状態の被監視対象Ｔが撮像された画像から抽出された特徴点の例を模式的に示している。図３は、椅子Ｃ１に座っている状態の被監視対象Ｔが左側方から撮像された画像から抽出された特徴点の例を模式的に示している。これに対し、図１２は、椅子Ｃ１に座っている状態の被監視対象Ｔが前方正面から撮像された画像から抽出された特徴点の例を模式的に示している。

上述したように、図４に示した状態までに、被監視対象Ｔが行う一例の通常の立ち上がり動作に含まれる部分的な動作は、例えば以下のような動作としてよい。
（１）足を後ろに引く動作（特徴点Ｐ９の移動）
この動作を、上述の第１動作としてもよい。
（２）前傾姿勢を取る動作（特徴点Ｐ１，Ｐ２，又はＰ３の移動）
この動作を、上述の第２動作としてもよい。
（３）手を前に出す動作（特徴点Ｐ７及び／又はＰ６の移動）
この動作を、上述の第３動作としてもよい。

ここで、図１３に示すように、半身麻痺がある被監視対象Ｔが行う一例の立ち上がり動作に含まれる部分的な動作のうち、上記「（２）前傾姿勢を取る動作」は、図４に示した状態とは異なる動作に代わる傾向にある。したがって、この場合、上記「（２）前傾姿勢を取る動作」は、左右非対称な動きを含む「（２’）前傾姿勢を取る動作」に代えてよい。この場合、「（２’）前傾姿勢を取る動作」において、上述した特徴点Ｐ１，Ｐ２，又はＰ３の移動については、図４において説明した「（２）前傾姿勢を取る動作」の場合と同様にしてよい。一方、「（２’）前傾姿勢を取る動作」は、左右非対称な動きとして、例えば特徴点Ｐ５Ｌ及び／又はＰ５Ｒの移動（図１３に示す角度ａ７）を含むものとしてよい。

以上のように、被監視対象Ｔの立ち上がり動作において、被監視対象Ｔの身体的特徴及び／又は障がいなどに応じて、抽出される特徴点の動きは異なり得る。このため、各被監視対象Ｔにおいて抽出される特徴点に基づくアルゴリズムを用いることにより、監視システム１は、各被監視対象Ｔが立ち上がり動作をする前に所定の警告を発することができる。

また、被監視対象Ｔの立ち上がり動作において、被監視対象Ｔの身体的特徴及び／又は障がいなどに応じて、抽出される特徴点の動きは異なり得るが、共通して抽出される特徴点の動きも存在し得る。このため、異なる各被監視対象Ｔにおいて共通して抽出される特徴点に基づくアルゴリズムを用いることにより、監視システム１は、異なる各被監視対象Ｔに依存せずに、被監視対象Ｔが立ち上がり動作をする前に所定の警告を発することができる。

本開示に係る実施形態について、諸図面及び実施例に基づき説明してきたが、当業者であれば本開示に基づき種々の変形又は修正を行うことが容易であることに注意されたい。従って、これらの変形又は修正は本開示の範囲に含まれることに留意されたい。例えば、各構成部又は各ステップなどに含まれる機能などは論理的に矛盾しないように再配置可能であり、複数の構成部又はステップなどを１つに組み合わせたり、或いは分割したりすることが可能である。本開示に係る実施形態について装置を中心に説明してきたが、本開示に係る実施形態は装置の各構成部が実行するステップを含む方法としても実現し得るものである。本開示に係る実施形態は装置が備えるプロセッサにより実行される方法、プログラム、又はプログラムを記録した記憶媒体としても実現し得るものである。本開示の範囲にはこれらも包含されるものと理解されたい。

上述した実施形態は、監視システム１としての実施のみに限定されるものではない。例えば、上述した実施形態は、監視システム１に含まれる監視装置１０として実施してもよい。また、上述した実施形態は、例えば、監視装置１０のような機器による監視方法として実施してもよい。さらに、上述した実施形態は、例えば、監視装置１０のような機器又は情報処理装置（例えばコンピュータ）が実行するプログラムとして実施してもよい。

１ 監視システム
１０ 監視装置
１１ 抽出部
１３ 記憶部
１５ コントローラ
１７ 警告部
１９ 通信部
２０ 撮像部

Claims (11)

1. 被監視対象を撮像する撮像部と、
   前記撮像部によって撮像された画像から、前記被監視対象の特徴点の動きを抽出する抽出部と、
   前記抽出部によって抽出された前記被監視対象の特徴点の動きにおいて、
   前記被監視対象が足を後方に引く第１動作と、
   前記被監視対象が前傾姿勢をとる第２動作と、
   前記被監視対象が手を前に出す第３動作と、
   からなる動作が、前記第１動作の開始から所定の時間経過時点で完了していない場合、所定の警告信号を出力するコントローラと、
   前記コントローラから出力される前記所定の警告信号に基づいて、所定の警告を発する警告部と、
   を備える、監視システム。
2. 被監視対象を撮像する撮像部と、
   前記撮像部によって撮像された画像から、前記被監視対象の特徴点の動きを抽出する抽出部と、
   前記抽出部によって抽出された前記被監視対象の特徴点の動きにおいて、
   前記被監視対象が足を後方に引く第１動作と、
   前記被監視対象が前傾姿勢をとる第２動作と、
   前記被監視対象が手を前に出す第３動作と、
   の少なくともいずれかの開始から所定の時間経過時点において、前記第１動作から前記第３動作までの少なくともいずれかが完了していない場合、所定の警告信号を出力するコントローラと、
   前記コントローラから出力される前記所定の警告信号に基づいて、所定の警告を発する警告部と、
   を備える、監視システム。
3. 前記第１動作乃至前記第３動作の少なくともいずれかは、前記被監視対象が座っている体勢から開始される動作とする、請求項１又は２に記載の監視システム。
4. 前記第１動作は、前記被監視対象が足を床面上において前記被監視対象の後方に１０ｃｍ又は２０ｃｍの長さまで動かす動作とする、請求項１から３のいずれかに記載の監視システム。
5. 前記第１動作は、前記被監視対象が膝を７０°又は５０°の角度になるまで曲げる動作とする、請求項１から４のいずれかに記載の監視システム。
6. 前記第２動作は、前記被監視対象が上半身の少なくとも一部を床面に垂直な方向から４０°又は７０度の角度になるまで前傾させる姿勢をとる動作とする、請求項１から５のいずれかに記載の監視システム。
7. 前記第３動作は、前記被監視対象が手を前方に１０ｃｍの長さまで動かす動作とする、請求項１から６のいずれかに記載の監視システム。
8. 前記警告部は、前記所定の警告を、人体の聴覚、視覚、及び触覚の少なくともいずれかに作用する情報として発する、請求項１から７のいずれかに記載の監視システム。
9. 被監視対象の画像から前記被監視対象の特徴点の動きを抽出する抽出部と、
   前記抽出部によって抽出された前記被監視対象の特徴点の動きにおいて、
   前記被監視対象が足を後方に引く第１動作と、
   前記被監視対象が前傾姿勢をとる第２動作と、
   前記被監視対象が手を前に出す第３動作と、
   からなる動作が、前記第１動作の開始から所定の時間経過時点で完了していない場合、所定の警告信号を出力するコントローラと、
   を備える、監視装置。
10. 被監視対象の画像から前記被監視対象の特徴点の動きを抽出するステップと、
    前記抽出するステップにおいて抽出された前記被監視対象の特徴点の動きにおいて、
    前記被監視対象が足を後方に引く第１動作と、
    前記被監視対象が前傾姿勢をとる第２動作と、
    前記被監視対象が手を前に出す第３動作と、
    からなる動作が、前記第１動作の開始から所定の時間経過時点で完了しているか否か判定するステップと、
    前記判定するステップにおいて、前記第１動作乃至前記第３動作からなる動作が前記第１動作の開始から所定の時間経過時点で完了していない場合、所定の警告信号を出力するステップと、
    を含む、監視方法。
11. コンピュータに、
    被監視対象の画像から前記被監視対象の特徴点の動きを抽出するステップと、
    前記抽出するステップにおいて抽出された前記被監視対象の特徴点の動きにおいて、
    前記被監視対象が足を後方に引く第１動作と、
    前記被監視対象が前傾姿勢をとる第２動作と、
    前記被監視対象が手を前に出す第３動作と、
    からなる動作が、前記第１動作の開始から所定の時間経過時点で完了しているか否か判定するステップと、
    前記判定するステップにおいて、前記第１動作乃至前記第３動作からなる動作が前記第１動作の開始から所定の時間経過時点で完了していない場合、所定の警告信号を出力するステップと、
    を実行させる、プログラム。

Images