KR20230162109A

KR20230162109A - 특정된 사람들의 활동을 인식하기 위한 모니터링 시스템 및 방법

Info

Publication number: KR20230162109A
Application number: KR1020237037659A
Authority: KR
Inventors: 카티아 탈라스; 라우리 락소넨; 라우리 팔론; 토니 쿠파리넨; 시난 카플란
Original assignee: 베르소 비전 오와이
Priority date: 2021-05-07
Filing date: 2022-05-04
Publication date: 2023-11-28
Also published as: CA3218912A1; EP4334922A1; WO2022234191A1; AU2022268659A1; CN117321647A; FI129564B; JP2024518439A; FI20215542A1

Abstract

본 발명은 공간 내의 적어도 한 사람을 모니터링하는 방법에 관한 것이다. 방법은 공간의 이미지 데이터를 수신하는 단계, 이미지 데이터로부터 적어도 한 사람을 감지하는 단계, 및 적어도 한 명의 감지된 사람이 적어도 하나의 미리 특정된 모니터링 대상자 조건을 충족하는 것으로 이미지 데이터로부터 감지되는 경우 적어도 한 명의 감지된 사람(15)을 모니터링 대상자로 특정하는 단계를 포함한다. 본 발명은 또한 공간 내의 적어도 한 사람을 모니터링하기 위한 모니터링 시스템 및 모니터링 방법을 수행하는 컴퓨터 프로그램 제품에 관한 것이다.

Description

특정된 사람들의 활동을 인식하기 위한 모니터링 시스템 및 방법(MONITORING SYSTEM AND METHOD FOR RECOGNIZING THE ACTIVITY OF DETERMINED PERSONS)

본 발명은 공간 내의 적어도 한 사람을 모니터링하는 방법, 및 방법을 수행하기 위한 시스템 및 컴퓨터 프로그램 제품에 관한 것이다.

환자 또는 노인과 같은 사람들은 의료진이 항상 상주할 수 없는 상황에서 그들의 안전을 더 잘 보장하기 위해 종종 병원, 요양원, 또는 서비스 하우스에서 카메라 모니터링된다.

카메라 모니터링을 통해 한 명의 의료 종사자 또는 다른 감독자가 동시에 여러 방에 있는 사람 및/또는 사람의 활동을 모니터링할 수 있으며, 환자가 무단으로 방을 벗어나거나 환자에게 사고가 발생하는 것을 방지할 수 있어 더 나은 삶의 안전 수준이 달성된다. 자동 카메라 모니터링을 통해, 예를 들어, 이미지 데이터에서 감지된 사람의 추락, 또는 무단으로 방을 벗어남 등 바람직하지 않은 상황을 의료 종사자에게 자동으로 경보하는 것이 가능하다.

그러나, 예를 들어, 병원의 모든 방이 감독자에 의해 항상 모니터링될 수 있는 재정적 자원이 없거나, 감독자 한 명당 모니터링될 방이 너무 많아서 모든 바람직하지 않은 상황이 보이지 않을 수도 있다. 또한, 프라이버시 이유로 인해 사람에 의해 수행되는 상시 모니터링이 불가능하거나 바람직한 해결책이 아닐 수도 있다. 이런 경우 자동 카메라 모니터링이 해결책이 되지만, 이미지 데이터로부터 잘못된 상황을 감지하거나 분석해 불필요한 경보가 발생하는 경우가 많아, 의료진이 진행 중인 작업 상황으로부터 벗어나 경보 상황이 없는 경보 현장으로 이동하는 경우 불필요한 작업, 비용, 또는 위험한 상황을 야기한다.

본 발명의 목적은 특정된 사람을 모니터링하기 위한 새로운 시스템, 컴퓨터 구현 방법 ,및 컴퓨터 프로그램 제품을 제공하고 제시하는 것이다. 본 발명에 따른 모니터링 시스템, 방법, 컴퓨터 프로그램 제품은 독립항에 제시되는 것을 특징으로 하며, 종속항은 본 발명의 유리한 실시예에 관한 것이다.

제1 예시적인 실시예에 따르면, 본 발명은 공간 내의 적어도 한 사람의 모니터링 방법에 관한 것이다. 방법은 공간의 이미지 데이터를 수신하는 단계, 이미지 데이터로부터 적어도 한 사람(15)을 감지하는 단계, 및 적어도 한 명의 감지된 사람(15)이 적어도 하나의 미리 특정된 모니터링 대상자 조건을 충족하는 것으로 이미지 데이터로부터 감지되는 경우 적어도 한 명의 감지된 사람(15)을 모니터링 대상자로 특정하는 단계를 포함한다.

예시적인 실시예에서, 적어도 하나의 미리 특정된 모니터링 대상자 조건은 다음 중 적어도 하나를 포함한다: 사람이 제1 미리 특정된 기간 동안 침대에 머무른 경우, 사람이 제2 미리 특정된 기간 동안 미리 특정된 영역에 머무른 경우, 또는 사람이 제3 미리 특정된 기간 동안 공간에 혼자 머무른 경우. 예시적인 실시예에서, 사람을 모니터링 대상자로 특정하는 단계는:감지된 사람에 라벨을 생성하는 단계, 및 라벨에 모니터링 대상자 상태를 설정하는 단계를 포함한다. 예시적인 실시예에서, 방법은 이미지 데이터로부터 모니터링 대상자를 추적하는 단계, 및 모니터링 대상자의 활동을 인식하는 단계를 더 포함한다. 예시적인 실시예에서, 인식하는 단계는 모니터링 대상자의 활동을 인식하기 위해 인공 지능(AI) 모델 또는 모델들을 사용하는 단계를 포함한다. 예시적인 실시예에서, 방법은 모니터링 대상자의 인식된 활동을 모니터링 대상자에 특정된 경보 프로파일에 첨부된 적어도 하나의 활동과 비교하는 단계, 및 감지된 이벤트가 경보 프로파일에 첨부된 활동을 포함하는 경우 경보를 트리거하는 단계를 더 포함한다. 예시적인 실시예에서, 경보 프로파일에 첨부된 활동은 바닥에 눕거나 앉거나, 공간을 벗어나거나, 침대에서 이동하거나, 또는 침대를 벗어나는 것이다. 예시적인 실시예에서, 방법은 공간 내에 다른 사람이 감지되는 경우 경보를 차단하는 단계를 더 포함한다.

제2 예시적인 실시예에 따르면, 본 발명은 공간 내의 적어도 한 사람을 모니터링하기 위한 모니터링 시스템에 관한 것이다. 시스템은 적어도 하나의 카메라 및 제1 예시적인 실시예 및 이의 예시적인 실시예에 따른 방법을 수행하도록 구성된 컴퓨팅 장치를 포함한다.

제3 예시적인 실시예에 따르면, 본 발명은 컴퓨터 판독 가능한 매체에 저장되고 컴퓨팅 장치에서 실행 가능한 컴퓨터 프로그램 제품으로서, 컴퓨터 프로그램 제품은 제1 예시적인 실시예 및 이의 예시적인 실시예에 따른 방법을 수행하기 위한 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품에 관한 것이다.

하기에서, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명이 더 상세하게 설명될 것이다.
도 1은 환자를 위한 방 내의 사람을 감지 및 특정하고, 방 내의 환자의 활동을 인식하기 위한 예시적인 실시예에 따른 모니터링 시스템을 도시한다.
도 2는 한 명 이상의 환자를 위한 방 내의 한 명 이상의 사람을 감지하고, 방 내의 한 명 이상의 환자의 활동을 인식하기 위한 예시적인 실시예에 따른 모니터링 시스템을 도시한다.
도 3은 예시적인 실시예에 따른 모니터링 시스템에 의해 감지된 환자 추락의 상황을 도시한다.
도 4는 예시적인 실시예에 따른 모니터링 시스템에 의해 감지된 무단으로 병실을 벗어나는 환자의 상황을 도시한다.
도 5는 예시적인 실시예에 따른 모니터링 방법의 흐름도를 도시한다.

사람의 신체적 또는 감정적 상태가 예를 들어, 침대에서 일어나거나 방을 벗어날 때와 같은 일상적인 상황에서 스스로 대처하는 것이 항상 안전하거나 바람직하지 않은 상황에서 그의 안전을 더 잘 보장하기 위해 병실, 침실, 또는 아파트 내에서 사람이 모니터링되어야 하는 상황이 있다. 카메라 모니터링은 특히 모니터링이 자동일 때, 즉, 컴퓨팅 장치가 필요한 모니터링 활동을 수행, 예를 들어, 사람을 감지 및 추적하고 사람의 활동을 인식하고, 그리고 추가로 예를 들어, 위험의 경우, 바람직하지 않은 상황, 또는 긴급 상황이 발생할 가능성이 있을 때 직원에게 경보를 전송할 때 사람 모니터링에 유리한 옵션이다. 카메라 모니터링은 카메라에 의해 수행될 수 있다. 카메라는 분석을 위해 이미지, 영상, 포즈, 및/또는 깊이 정보를 캡처하는 임의의 수단일 수 있다. 여기에서 사용된 바와 같이, 이미지는 영상 녹화로부터의 이미지뿐만 아니라 정지 이미지를 포함하며, 이러한 맥락에서 "카메라"라는 용어는 본 발명의 카메라 모니터링 시스템을 위한 이미지 데이터를 캡처하는 데 적합한 임의의 이미지 캡처 요소를 지칭한다. 예를 들어, 예시적인 실시예에서, 카메라는 적외선(IR) 조명이 있거나 없는 컬러 카메라 또는 흑백 카메라, 근적외선 카메라, 360도 카메라, IR 카메라, 또는 깊이 카메라일 수 있다.

따라서, 적어도 하나의 카메라 및 컴퓨팅 장치를 포함하는 카메라 모니터링 시스템에 의해 수행되는 본 발명의 카메라 모니터링에 의해, 사람 및/또는 사람의 활동이 지속적으로 모니터링되고 분석될 수 있다. 카메라 또는 카메라들은 이미지 데이터, 예를 들어, 자주 캡처되는 정지 이미지, 영상 이미지, 포즈, 또는 깊이 정보를 캡처하며, 카메라 또는 카메라들의 일부인 컴퓨팅 장치, 외부 컴퓨팅 장치, 또는 클라우드 서비스 또는 서비스들은 이미지 데이터를 수신하고 이미지 분석을 수행할 수 있다. 이미지 분석은 적어도 모니터링되는 공간, 예를 들어, 방 내의 사람을 감지하고 조건이 충족될 때 사람을 모니터링 대상자, 즉, 환자(아래에 더 자세히 설명됨)로 특정하는 것을 포함하지만, 분석은 모니터링 대상자를 추적하고 그녀/그의 활동 또는 활동들을 인식하는 것을 추가로 포함할 수 있다. 활동을 인식하는 것은 임의의 기존 인공 지능(AI) 모델 또는 모델들, 방법 또는 방법들, 또는 임의의 다른 적합한 이미지 분석 방법을 사용하여 수행될 수 있다. 인식된 활동, 즉, 모니터링 대상자의 이벤트는 예를 들어, 이미지 분석을 수행하는 컴퓨팅 장치에 의해 이미지 데이터로부터 감지된 소정의 상황, 움직임, 추락, 이탈, 자세, 및/또는 제스처일 수 있다. 그런 다음 이러한 활동은 모니터링 대상자에 특정된 경보 프로파일에 첨부된 최소 하나의 활동과 비교된다. 경보 프로파일은 활동, 즉, 경보 프로파일에 첨부되는 활동의 선택을 포함할 수 있다. 경보 프로파일에 활동을 첨부하는 것은 예를 들어, 활동 목록에서 활동을 탭함으로써 수행될 수 있다. 경보 프로파일은 소정의 활동이 경보를 발생시키는지 아닌지 여부를 정의하며, 소정의 활동이 경보 프로파일에 첨부되고 동일한 활동이 이미지 데이터에서 인식되는 경우 경보가 발생, 즉, 트리거되며, 즉, 직원에게 전송된다. 경보는 예를 들어, 간호사 호출 시스템, 휴대폰, 또는 컴퓨팅 장치로부터 경보 신호를 수신할 때 경보에 적합한 임의의 다른 장치나 수단으로 전송될 수 있다. 이미지 데이터로부터 모니터링 대상자의 경보 상황을 보다 주의 깊게 감지하고 허위 또는 불필요한 경보를 방지하기 위해, 모니터링 대상자, 예를 들어, 환자 및 이의 경보 프로파일은 본 발명에서 모니터링 대상자의 활동의 모니터링 및 분석이 실제로 시작되기 전에 모니터링 시스템을 위해 미리 특정된다.

특정(determining), 즉, 모니터링 시스템을 위해 사람을 "모니터링 대상자"로 분류하는 것은 예를 들어, 다음과 같이 수행될 수 있다: 사람이 병원의 방 또는 임의의 다른 모니터링되는 방 또는 공간의 수신된 이미지 데이터로부터 감지된다. 감지된 사람에 사람 라벨이 생성된다. 사람이 모니터링 대상자의 미리 특정된 조건을 충족할 때 사람 라벨에 "모니터링 대상자 상태"가 설정될 수 있으며, 그리하여 사람은 모니터링 대상자 라벨을 갖게 된다. 감지된 사람이 모니터링 대상자가 아닌 것으로 특정될 때, 즉, 사람이 모니터링 대상자의 미리 특정된 조건을 충족하지 않을 때, 라벨의 설정 상태는 예를 들어, 사람의 직업 등에 따라 달라질 수 있으며, 이 경우 설정 상태는 예를 들어, "청소하는 사람(청소부)", "의사", "간호사", "방문자" 등일 수 있거나 설정 상태는 단지 사람 상태일 수도 있거나 상태가 없을 수도 있고, 이는 이러한 사람을 모니터링 대상자로부터 구별 짓는 것이다. 모니터링 대상자의 예는 예를 들어, 모니터링되는 방 또는 공간의 환자 및 거주자이다. 따라서, "환자 상태" 또는 "거주자 상태"의 사람은 "모니터링 대상자 상태"의 사람에 해당하며, 그녀/그가 적어도 하나의 카메라에 의해 모니터링되도록 구성되고, 방 내의 그녀/그의 활동이 카메라에 의해 제공되는 이미지 데이터로부터 분석되도록 구성된다. 활동의 분석은 적어도 환자의 활동을 인식하는 것을 포함할 수 있다.

사람에 "모니터링 대상자 상태"를 특정하는 것, 즉 방 내의 감지된 사람의 생성된 사람 라벨에 모니터링 대상자 상태를 설정하는 것은, 사람이 적어도 하나의 미리 특정된 모니터링 대상자 조건을 충족하는 경우에 이루어질 수 있다. 적어도 하나의 미리 특정된 모니터링 대상자 조건은 다음 중 적어도 하나를 포함할 수 있다: 사람이 제1 미리 특정된 기간 동안 침대에 머무른 경우, 또는 사람이 제2 미리 특정된 기간 동안 미리 특정된 영역에 머무른 경우, 또는 사람이 제3 미리 특정된 기간 동안 공간에 혼자 머무른 경우. 제1 조건예에서, 그녀/그가 소정의 미리 특정된 기간 동안 그녀/그의 침대에 누워있을 때, 사람은 모니터링 대상자 상태를 갖는 것으로 특정된다. 제2 조건예에서, 사람은 소정의 미리 특정된 영역, 예를 들어, 환자 구역 또는 침대 주변 영역에 소정의 미리 특정된 기간 동안 머물렀다. 제3 조건예에서, 사람은 미리 특정된 기간 동안 방에 혼자 머물렀다. 이러한 두 예시, 제1 및 제2 조건예는, 단일 방 내의 모니터링 대상자가 두 명 이상인 상황에서도 또한 사용될 수 있다. 제1 조건예에서, 소정의 미리 특정된 시간은 제2 조건예의 소정의 미리 특정된 시간보다 짧게 배치될 수 있는 반면, 제2 조건예의 소정의 미리 특정된 시간은 제3 조건예의 소정의 미리 특정된 시간보다 짧게 배치될 수 있다. 소정의 미리 특정된 시간은 제1 예에서, 예를 들어, 5-15분, 제2 예에서, 예를 들어, 15-45분, 제3 예에서, 예를 들어 30-90분으로 미리 특정될 수 있다. 그러나 이러한 시간은 자유롭게 선택할 수 있으므로 이러한 예보다 짧거나 길 수도 있다. 예를 들어, 환자복을 사용하거나 주입 펌프를 보유하고 있는 등 다양한 미리 특정된 모니터링 대상자 조건이 있을 수 있다는 점에 유의해야 한다. 다시 말해서, 사람이 환자복을 사용하거나 주입 펌프를 가지고 있는 것이 이미지 데이터로부터 감지 또는 인지될 때, 사람은 모니터링 대상자로 특정될 수 있다.

모니터링 대상자 상태의 사람, 즉, 모니터링 대상자 라벨이 있는 사람, 즉, 모니터링 대상자가 자주 모니터링되고 이미지화되도록 구성된다. 예를 들어, 모니터링 대상자가 감지되도록 구성된 정지 이미지를 캡처하는 경우의 이미지 캡처 빈도는 예를 들어, 0,5-3초, 1-2초, 또는 1,5초일 수 있다. 영상 이미지 데이터의 경우, 모니터링 대상자가 이미지 데이터로부터 예를 들어, 0,5-3초, 1-2초, 1,5초마다 감지되도록 구성될 수 있다. 다시 말해서, 모니터링 대상자가 항상 보이는, 모니터링 대상자가 제2 방을 향해 메인 방을 벗어나거나 제2 방 앞에서 사라지고 혼자 메인 방으로 돌아오며 제2 방을 방문하는 동안 다른 사람이 감지되지 않는 경우, 모니터링 대상자의 움직임은 분석, 예를 들어, 추적 및 인식되고, 사람 라벨에 모니터링 대상자 상태가 유지될 수 있으며 즉, 사람은 모니터링 대상자로 유지된다. 메인 방은 예를 들어, 환자실 또는 고객실일 수 있고, 제2 방은 예를 들어, 욕실, 화장실, 또는 메인 방과 연결되어 있고 복도와는 다른 임의의 다른 방일 수 있다.

모니터링 대상자와 다른 사람이 너무 많이 겹치는 것이 감지되면 모니터링 대상자의 모니터링 대상자 상태가 상실될 수 있는 반면, 모니터링 대상자는 메인 방에서 복도로 나가고(메인 방으로부터 벗어남), 모니터링 대상자는 소정의 미리 특정된 시간 동안 카메라에 의해 감지되지 않는다. 모니터링실에서 모니터링 대상자가 감지되지 않더라도, 즉, 카메라 시스템이 소정의 시간 동안 사람의 이미지 데이터를 캡처하지 않더라도, 모니터링 대상자 상태, 예를 들어, 환자 상태는 다른 상태의 사람 라벨보다 더 오랜 기간 동안 유지될 수 있다. 모니터링 대상자가 그녀/그의 모니터링 대상자 상태를 상실한 경우, 사람을 모니터링 대상자로 다시 특정하는 것은 위에서 특정된 것과 유사하게 이루어질 수 있다.

적어도 하나의 경보 프로파일이 모니터링 대상자 라벨에 즉, 모니터링 대상자, 예를 들어, 환자에 첨부된다. 경보 프로파일은 모니터링 대상자의 하나 이상의 첨부된 활동, 즉 해당 활동이 컴퓨팅 장치에 의해 이미지 데이터로부터 감지될 때 경보를 트리거하도록 구성된 이벤트를 포함한다. 하나 이상의 활동을 감지하는 것은 이미지 데이터로부터 모니터링 대상자의 하나 이상의 활동을 인식하는 것을 포함한다. 인식된 하나 이상의 활동은 경보 프로파일의 하나 이상의 첨부된 활동과 비교되고 해당하는 경우, 경보가 트리거된다. 미리 특정된 활동은 예를 들어, 추락, 침대에서 이동, 침대를 벗어남, 침대에서 나감, 휠체어에서 일어나 앉음, 화장실 타이머, 방에서 나감, 또는 환자 활동 모니터링일 수 있다.

하나의, 하나 이상의, 또는 복수의 관찰, 즉, 하나의, 하나 이상의, 또는 복수의 인접 이미지 또는 감지(검사)에서 예를 들어, 모니터링되는 사람, 예를 들어, 환자 상태의 사람이 바닥에 앉아있거나 바닥에 누워있는 것이 이미지 데이터로부터 감지되는 경우, 추락 경보가 트리거되어 직원에게 전송될 수 있다. 경보가 트리거되기 전에 이미지 데이터로부터 하나 이상의 추가 추락 검사가 수행될 필요가 있음이 미리 특정될 수 있다. 추가 추락 검사는, 예를 들어, 다음 중 하나일 수 있다: 방(1인실) 또는 환자 구역(다인실) 내의 다른 사람 라벨(환자 이외)이 없음, 환자가 의자, 휠체어, 또는 침대에 있지 않음, 또는 환자가 추락 존 내에 있음. 참(true)일 경우, 경보가 트리거된다. 참이 아닐 경우, 즉, 방(1인실) 또는 환자 구역(다인실) 내의 다른 사람 라벨 또는 라벨들(환자 이외)이 있거나, 환자가 의자, 휠체어, 또는 침대에 있거나, 또는 환자가 추락 존에 있지 않으면, 경보가 트리거되거나 전송되지 않는다. 추락 존은 추락 경보를 생성하도록 환자 라벨이 있어야 하는 영역, 예를 들어, 방 중앙의 바닥 영역 또는 복도 구역일 수 있다. 예를 들어, 서있음에서 앉아있음 또는 누워있음, 또는 앉아있음에서 추락 영역 내에 누워있음으로 환자의 활동 등급이 변경되는 경우, 경보가 또한 트리거될 수 있다.

예를 들어, 환자의 그녀/그의 침대에서의 활동 등급이 누워있음에서 앉아있음, 앉아있음에서 일어남, 서있음, 또는 걷고 있음으로 변경되는 것이 이미지 데이터로부터 감지되는 경우, 침대에서의 이동 경보, 침대를 벗어남 경보, 또는 침대에서 나감 경보가 트리거되어 전송될 수 있다.

예를 들어, 환자의 그녀/그의 휠체어에서의 활동 등급이 앉아있음에서 일어남, 서있음, 또는 걷고 있음으로 변경되는 것이 이미지 데이터로부터 감지되는 경우, 휠체어에서 일어남 경보가 트리거될 수 있다.

예를 들어, 환자가 그녀/그의 방에 혼자 있는 것이 이미지 데이터로부터 감지되는 경우, 즉, 방에 환자 외에 다른 사람 라벨이 없고, 환자가 제2 방으로 혼자 이동하거나 제2 방 앞에서 사라져서 소정의 미리 특정된 시간, 예를 들어, 5 내지 15분 내에 메인 방으로 돌아오지 않는 경우, 화장실 경보가 트리거될 수 있다. 환자가 소정의 미리 특정된 시간 내에 도착하거나 및/또는 환자가 아닌 다른 사람(라벨)이 메인 방이나 제2 방에 들어갈 경우, 화장실 경보가 차단될 수 있고, 즉, 트리거되지 않을 수 있다.

예를 들어, 방 내에 환자 또는 환자들이 아닌 임의의 다른 사람 라벨이 없는 것이 이미지 데이터로부터 감지되거나 한 명 이상의 환자가 메인 방에서 복도로 나가는 경우, 방을 벗어남 경보가 트리거될 수 있다.

예를 들어, 환자가 침대에 누워 있음 또는 휠체어 또는 의자에 미리 특정된 시간 동안 앉아있음으로 기록되거나, 환자가 미리 특정된 기간 동안 전혀 움직이지 않은 것이 이미지 데이터로부터 감지되는 경우, 또는 환자가 (낮이나 밤에) 방에, 또는 밤 시간 동안 침대에 있지 않은 경우, 환자 활동 모니터링 경보가 트리거 될 수 있다.

따라서, 사람이 모니터링 대상자로 특정된 후, 모니터링 대상자 및 그녀/그의 활동이 이미지 데이터로부터 인식되고, 인식된 활동이 모니터링 대상자에 특정된 경보 프로파일의 활동에 해당할 때 경보가 트리거된다, 반면, 모니터링 대상자 및 그녀/그의 활동이 이미지 데이터로부터 분석될 때, 감지된 활동이 모니터링 대상자의 경보 프로파일의 활동에 해당하지 않는 경우에는 경보가 트리거되지 않는다. 이 경우에, 활동은 예를 들어, 경보 프로파일에 첨부되지 않았다. 비환자 사람, 예를 들어, 청소하는 사람, 의료진의 멤버, 방문객 또는 상태를 갖지 않는 사람이 활동을 수행하는 것으로 감지될 때, 같은 일이 일어나며, 즉, 어떤 경보 프로파일도 그녀/그에 특정되지 않기 때문에, 어떤 경보도 수행되지 않는다. 예를 들어, 방을 벗어남이 환자의 경보 프로파일의 활동인 경우, 환자가 방을 벗어날 때, 경보가 수행되지만, 경보 프로파일의 환자가 방을 벗어남을 활동으로 포함하지 않거나 비환자가 방을 벗어나는 때는 아니다.

이미지 데이터를 캡처하도록 구성된 카메라 또는 카메라들 그리고 이미지 데이터를 분석하도록 구성된 컴퓨팅 장치의 설정을 구성, 즉, 조정, 제어, 또는 변경하는 것이 가능하다. 예를 들어, 정지 이미지 또는 포즈의 이미지 캡처 빈도를 변경함으로써, 모니터링 시스템의 카메라에서 하나 이상의 설정을 구성하도록 할 수 있거나, 영상 이미지 데이터의 경우, 예를 들어, 감지된 이벤트를 기반으로 환자가 더 자주 분석을 위해 이미지 데이터로부터 감지되도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 환자가 침대에서 일어나거나 추락하는 것이 이미지 데이터로부터 감지되는 경우, 카메라의 이미지 캡처 설정은 정지된 영상 또는 포즈의 이미지 캡처 빈도가 증가하도록 데이터 처리 유닛에 의해 구성될 수 있거나, 또는 이미지 분석 설정이 영상 이미지 데이터에서 환자가 더 자주 감지되도록 구성되어, 환자의 상태를 더 잘 알 수 있다. 또한, 예를 들어, 경보 프로파일을 구성하고, 예를 들어, 경보 프로파일에 활동을 첨부하거나 경보 프로파일로부터 활동을 삭제하고, 기간, 예를 들어, 사람을 모니터링 대상자로 특정할 때 사용되도록 정의된 기간을 조정하는 것이 가능하다.

도 1은 모니터링되도록 구성된 공간, 예를 들어, 환자실 또는 침실에서 본 발명의 유리한 실시예에 따른 모니터링 시스템을 도시한다. 모니터링 시스템은 이미지 센서(11)를 포함하는 적어도 하나의 카메라(10)를 포함한다. 카메라(10)는 공간 내의 한 명 이상의 사람의, 이 예시에서 실시간 영상 스트림인 실시간 이미지 데이터를 이미징, 즉, 캡처하도록 구성된다. 카메라(10)는 예를 들어, 공간의 천장에 또는 공간의 상부 또는 공간 내 사람을 이미징할 수 있는 임의의 다른 장소로 배치될 수 있다.

카메라(10)는 무선으로 또는 유선 연결을 통해 카메라(10)로부터 데이터 처리 유닛(12)으로 실시간 영상 이미지 데이터를 송신하기 위한 데이터 송신 수단, 예를 들어, 송신기 또는 트랜시버(transceiver)를 포함한다. 데이터 처리 유닛(12)은 적어도 하나의 프로세서, 하나 이상의 프로그램 유닛을 위한 컴퓨터 프로그램 코드를 포함하는 적어도 하나의 메모리 및 무선으로 또는 유선 연결을 통해 카메라(10), 예를 들어, 수신기 또는 트랜시버로부터 실시간 영상 이미지 데이터를 수신하기 위한 수단을 포함한다. 다수의 프로세서, 예컨대, 범용 프로세서, 그래픽 프로세서 및/또는 DSP 프로세서 및/또는 다수의 상이한 메모리 예컨대, 실행 시간에 데이터 및 프로그램을 저장하기 위한 휘발성 메모리 및 데이터와 프로그램을 영구적으로 저장하기 위한 하드 디스크와 같은 비휘발성 메모리가 존재할 수 있다. 데이터 처리 유닛(12)은 컴퓨터와 같은 이미지 데이터를 분석하기에 적합한 임의의 컴퓨팅 장치일 수 있다. 데이터 처리 유닛(12)은 신호 라인을 통해 카메라(10)와 전자 통신할 수 있다. 데이터 처리 유닛(12)은 또한 사용자가 컴퓨터 액세서리로 생성할 수 있는 신호를 생성하기 위한 영상 컨트롤러 및 오디오 컨트롤러를 포함할 수 있다. 데이터 처리 유닛(12)은 출력 수단을 통해 사용자에게 출력을 생성할 수 있다. 영상 컨트롤러는 디스플레이(비도시)에 연결될 수 있다. 디스플레이는 예를 들어, 평면 패널 디스플레이, 태블릿, 랩탑의 디스플레이 또는 더 큰 이미지를 생성하기 위한 프로젝터일 수 있다. 오디오 컨트롤러는 예를 들어, 경보 소음을 생성하는 확성기와 같은 음원에 연결될 수 있다. 카메라(10)는 또한 마이크로폰과 같은 음향 센서를 포함할 수 있다.

데이터 처리 유닛(12)은 카메라(10)로부터 실시간 이미지 데이터를 수신하여 이를 분석하도록 구성된다. 분석은 적어도 이미지 데이터로부터 사람(15)을 감지하고, 데이터 처리 유닛(12)이 이미지 데이터로부터 사람(15)이 미리 특정된 기간 동안 침대(16)에 머물렀음을 감지하기(미리 특정된 조건이 충족되기) 때문에 감지된 사람(15)을 모니터링 대상자, 이 예시에서, 환자로 특정하는 것을 포함한다. 기간은 데이터 처리 유닛(12)에 미리 특정된다. 사람(15)을 환자로 특정하는 것은 감지된 사람(15)에 라벨을 생성하고, 라벨에 환자 상태를 설정하는 것을 포함한다. 사람(15)을 환자로 특정한 후, 데이터 처리 유닛(12)은 이미지 데이터로부터 환자를 추적하고 환자에 의해 수행된 하나 이상의 활동을 인식하도록 추가로 구성된다. 인식은 인공 지능(AI) 모델 또는 모델들 또는 임의의 다른 적합한 방법을 사용하여 수행될 수 있다. 환자(15)의 활동을 인식하는 데 사용되는 AI 모델 또는 모델들은 카메라(10) 또는 데이터 처리 유닛(12)의 메모리에 저장될 수 있다. 활동이 인식된 후, 이는 환자(15)에 특정된 경보 프로파일에 첨부된 적어도 하나의 활동과 비교된다. 환자(15)의 인식된 활동이 경보 프로파일에 첨부된 활동에 해당하는 경우, 경보가 트리거되어 예를 들어, 간호사 호출 시스템으로 전송된다. 경보 프로파일은 활동의 선택을 포함할 수 있고 이러한 활동에 따라 소정의 활동이 경보를 발생시키는지 여부가 정의된다. 이러한 활동의 선택은 경보 프로파일에 첨부된 활동으로 지칭될 수 있다.

정지 이미지 또는 영상 이미지를 캡처하는 카메라인 하나 이상의 카메라가 공간에 있거나 및/또는 카메라가 정지 이미지를 캡처하고 있을 수 있다.

도 2는 모니터링되도록 구성된 공간에서의 예시적인 실시예에 따른 모니터링 시스템(20)을 도시한다. 이 실시예에서 공간은 세 사람의 환자실이다. 모니터링 시스템(20)은 이미지 센서를 포함하는 3개의 카메라(21a, 21b, 21c)를 포함한다. 카메라(21a, 21b, 21c)는 공간 내의 사람들의 소정의 미리 특정된 빈도로 이미지를 캡처하도록 구성된다. 제1 카메라(21a)는 제1 사람(23a)의 이미지를 캡처하도록 구성되고, 제2 카메라(21b)는 제2 사람(23b)의 이미지를 캡처하도록 구성되고, 제3 카메라(21c)는 제3 사람(23c)의 이미지를 캡처하도록 구성된다. 카메라(21a, 21b, 21c)는 예를 들어, 환자실의 천장에 또는 환자실의 상부 또는 공간 내의 사람(23a, 23b, 23c)을 이미징할 수 있는 환자실 내의 임의의 다른 장소(들)로 배열된다.

카메라(21a, 21b, 21c)는 무선으로 또는 유선 연결을 통해 카메라(21a, 21b, 21c)로부터 데이터 처리 유닛(22)으로 실시간 이미지 데이터를 송신하기 위한 데이터 송신 수단, 예를 들어, 송신기 또는 트랜시버를 포함한다. 데이터 처리 유닛(22)은, 예를 들어, 서버일 수 있다. 데이터 처리 유닛(22)은 적어도 하나의 프로세서, 하나 이상의 프로그램 유닛을 위한 컴퓨터 프로그램 코드를 포함하는 적어도 하나의 메모리 및 무선으로 또는 유선 연결을 통해 카메라(21a, 21b, 21c), 예를 들어, 수신기 또는 트랜시버로부터 실시간 영상 이미지 데이터를 수신하기 위한 수단을 포함한다. 다수의 프로세서, 예컨대, 범용 프로세서, 그래픽 프로세서 및/또는 DSP 프로세서 및/또는 다수의 상이한 메모리 예컨대, 실행 시간에 데이터 및 프로그램을 저장하기 위한 휘발성 메모리 및 데이터와 프로그램을 영구적으로 저장하기 위한 하드 디스크와 같은 비휘발성 메모리가 존재할 수 있다. 데이터 처리 유닛(22)은 컴퓨터와 같은 이미지 및 오디오 데이터를 분석하기에 적합한 임의의 컴퓨팅 장치일 수 있다. 데이터 처리 유닛(22)은 신호 라인을 통해 카메라(21a, 21b, 21c)와 전자 통신할 수 있다. 데이터 처리 유닛(22)은 또한 사용자가 컴퓨터 액세서리로 생성할 수 있는 신호를 생성하기 위한 영상 컨트롤러 및 오디오 컨트롤러를 포함할 수 있다. 데이터 처리 유닛(22)은 이의 출력 수단을 통해 사용자에게 출력을 생성할 수 있다. 영상 컨트롤러는 디스플레이(비도시)에 연결될 수 있다. 디스플레이는, 예컨대, 평면 패널 디스플레이, 랩탑의 디스플레이 또는 더 큰 이미지를 생성하기 위한 투영기일 수 있다. 오디오 컨트롤러는 경보를 위해 확성기와 같은 음원에 연결될 수 있다. 물리적으로 데이터 처리 유닛(22)은 병원에 또는 병원 외부에 위치할 수 있다. 카메라(21a, 21b, 21c)가 이의 데이터를 클라우드 저장 장치로 전송하고, 이로부터 데이터 처리 유닛(22)이 데이터를 검색하거나 수신할 수 있음이 또한 가능하다.

데이터 처리 유닛(22)은 카메라(21a, 21b, 21c) 또는 클라우드 스토리지로부터 실질적으로 실시간으로 이미지 데이터를 수신하고, 이들의 이미지 데이터를 개별적으로 분석하도록 구성된다. 제1 카메라(21a)의 이미지 데이터를 분석하는 것은 적어도 이미지 데이터로부터 제1 사람(23a)을 감지하고, 데이터 처리 유닛(22)이 제1 카메라(21a)의 이미지 데이터로부터 사람(23a)이 미리 특정된 기간 동안 침대(24a)에 머물렀음을 감지하기(미리 특정된 조건이 충족되기) 때문에 감지된 사람(23a)을 모니터링 대상자, 이 예시에서, 환자로 특정하는 것을 포함한다. 제1 기간은 데이터 처리 유닛(22)에 미리 특정된다.

제2 카메라(21b)의 이미지 데이터를 분석하는 것은 적어도 이미지 데이터로부터 제2 사람(23b)을 감지하고, 데이터 처리 유닛(22)이 제2 카메라(21b)의 이미지 데이터로부터 사람(23b)이 제2 환자(23b)의 침대(24b) 또는 소정의 미리 특정된 영역(25b), 이 예시에서, 제2 환자(23b)의 침대(24b) 주변의 환자 구역에 있지 않음을 감지하기(즉, 사람을 모니터링될 환자로 특정하는 조건이 충족되기) 때문에 감지된 사람(23b)을 비환자, 즉, 모니터링되지 않는 사람으로 특정하는 것을 포함한다. 제3 카메라(21c)의 이미지 데이터를 분석하는 것은 적어도 이미지 데이터로부터 제3 사람(23c)을 감지하고, 데이터 처리 유닛(22)이 제3 카메라(21c)의 이미지 데이터로부터 사람(23c)이 제2 미리 특정된 기간 동안 소정의 미리 특정된 영역(25c), 이 예시에서, 제3 환자(23c)의 침대(24c) 주변의 환자 구역(25c)에 머물렀음을 감지하기(사람을 모니터링 대상 환자로 특정하기 위한 조건이 충족되기)때문에 감지된 사람(23c)을 환자로 특정하는 것을 포함한다. 이 기간은 데이터 처리 유닛(22)에 미리 특정되며, 환자로 특정되기 위해 환자 구역(25c)에 얼마나 오랜 시간 머물러야 하는지를 정의한다.

사람(23a, 23c)을 환자로 특정하는 것은 감지된 사람(23a, 23c)에 라벨을 생성하고 라벨에 환자 상태를 설정하는 것을 포함한다. 사람(23a, 23c)을 환자로 특정한 후, 데이터 처리 유닛(23a, 23c)은 이미지 데이터로부터 환자(23a, 23c)를 추적하고 환자(23a, 23c)에 의해 수행된 하나 이상의 활동을 인식하도록 추가로 구성된다. 인식은 인공 지능(AI) 모델 또는 모델들 또는 임의의 다른 적합한 방법을 사용하여 다시 수행될 수 있다. 환자(23a, 23c)의 활동을 인식하는 데 사용되는 AI 모델 또는 모델들은 해당 카메라(21a, 21c)의 메모리에 저장될 수 있다. 제1 환자(23a)의 활동이 인식된 후, 이는 제1 환자(23a)에 특정된 경보 프로파일에 첨부된 적어도 하나의 활동과 비교된다. 환자(23a)의 인식된 활동이 그/그녀의 경보 프로파일에 첨부된 활동에 해당하는 경우, 경보가 트리거되어 예를 들어, 간호사 호출 시스템으로 전송된다. 제3 환자(23c)의 활동이 인식된 후, 이는 제3 환자(23c)에 특정된 경보 프로파일에 첨부된 적어도 하나의 활동과 비교된다. 환자(23c)의 인식된 활동이 그/그녀의 경보 프로파일에 첨부된 활동에 해당하는 경우, 경보가 트리거되어 전송된다. 그러나, 제2 사람의 활동도 또한 인식될 수도 있거나 데이터 처리 유닛(22)이 비환자 사람의 활동을 인식하지 않도록 구성될 수도 있다. 그러나, 비환자인 것으로 특정된 사람에 경보 프로파일이 특정되지 않기 때문에, 제2 사람(23b)의 활동이 인식된 경우, 이는 어떠한 경보 프로파일과도 비교될 수 없다. 그리고 비환자 사람에 경보 프로파일이 특정되더라도 일반적으로 그 경보 프로파일에 첨부된 활동이 없다.

다시 실시간으로 이미지 데이터를 캡처하는 카메라의 수는 현재의 3개와 다를 수 있다. 고정 이미지 또는 영상 이미지를 캡처하는 오직 하나의 카메라만 있을 수 있으며, 이미지 데이터는 그 후 데이터 처리 유닛(22)에 의해 분석되어 사람이 감지되고, 조건이 충족되는 경우, 환자로 특정될 수 있으며, 또한 환자의 활동도 추적되고 인식될 수 있어 필요한 경우, 경보가 생성될 수 있다.

도 3은 예시적인 실시예에 따른 모니터링 시스템(30)에 의해 감지된 환자(31) 추락의 상황을 도시한다. 이 예시에서, 환자(31)는 카메라(35)에 의해 캡처된 이미지 데이터로부터 데이터 처리 유닛(33)에 의해 감지되고, 예를 들어, 도 1 및 도 2의 문맥에서 설명된 바와 같이 환자로 특정된다. 사람을 환자로 특정한 후, 카메라(35)는 환자(31)의 이미지 데이터를 캡처하고, 데이터 처리 유닛(33)은 정기적으로 이미지로부터 환자를 감지함으로써 이미지 데이터로부터 환자(31)를 추적하고 AI 모델에 의해 환자(31)의 활동을 인식하였다. 환자(31)에 특정된 경보 프로파일이 있으며, 이에 추락이 경보를 발생시키도록 구성된 활동 중 하나로 첨부된다. 최근의 감지로부터, 데이터 처리 유닛(33)은 환자(31)의 활동이 추락에 해당함을 인식하였다. 추락은 침대(34) 위가 아닌 어떤 다른 장소에, 예를 들어, 의자 또는 휠체어(비도시)에 앉거나 누워 있는 것으로 특정될 수 있다. 감지 및 인식된 활동은 경보 프로파일에 첨부된 하나 이상의 활동과 비교된다. 그리고 환자(31)의 인식된 활동(추락)은 환자(31)에 특정된 경보 프로파일에 첨부된 활동에 해당하기 때문에, 경보가 발생된다.

그러나, 경보가 발생되기 위해 충족, 즉, 만족되어야 하는 추락에 특정된 소정의 미리 특정된 조건(들)이 있을 수 있다. 예를 들어, 환자(31)가 추락 존(32)에 있다는 것이 이미지 데이터로부터 감지되어야 할 수도 있다. 추락 존(32)은 예를 들어, 환자의 침대(34) 옆 바닥 영역 또는, 예를 들어, 침대(34), 의자 또는 휠체어를 제외한, 방의 임의의 다른 영역일 수 있다. 또 다른 미리 특정된 조건은 예를 들어, 추락이 감지될 때 경보가 발생되도록 환자(31)가 방에 혼자 있어야 하는 것일 수 있다. 다시 말해서, 데이터 처리 유닛(33)은 이미지 데이터로부터 방 내의 임의의 다른 사람 및/또는 환자를 감지하지 못할 수 있다. 그러나 환자가 한 명 이상, 예를 들어, 환자가 2명 또는 3명인 방의 경우, 미리 특정된 조건은 방에 적어도 한 명의 비환자로 특정된 다른 사람이 있는 경우, 경보가 생성되지 않는 것일 수 있다.

도 4는 예시적인 실시예에 따른 모니터링 시스템(40)에 의해 감지된 무단으로 병실을 벗어나는 환자(41)의 상황을 도시한다. 이 예시에서, 사람은 카메라(44)에 의해 캡처된 이미지 데이터로부터 데이터 처리 유닛(43)에 의해 감지되고, 사람은 도 1 및 도 2의 문맥에서 설명된 바와 같이 환자(41)로 특정된다. 사람을 환자(41)로 특정한 후, 카메라(44)는 환자(41)의 이미지 데이터를 캡처하고, 데이터 처리 유닛(43)은 정기적으로 이미지로부터 환자(41)를 감지함으로써 이미지 데이터로부터 환자(41)를 추적하고 AI 모델에 의해 환자(41)의 활동을 인식하였다. 환자(41)에 특정된 경보 프로파일이 있으며, 이에 무단으로 환자실을 벗어남이 경보를 발생시키도록 구성된 활동 중 하나로 첨부된다. 최근의 감지로부터, 데이터 처리 유닛(43)은 환자(41)의 활동이 무단으로 환자실을 벗어남에 해당한다는 것을 인식하였다. 무단으로 벗어남은 인접한 두 이미지 또는 감지 사이에 방 문(42) 앞 영역에서 환자가 사라지는 것으로 특정될 수 있다. 인식된 활동은 경보 프로파일에 첨부된 활동과 비교된다. 그리고 환자(41)의 인식된 활동(무단으로 환자실을 벗어남)은 환자(41)에 특정된 경보 프로파일에 첨부된 활동에 해당하기 때문에, 경보가 발생된다.

그러나, 경보가 발생되도록 충족되어야 하는, 무단으로 환자실을 벗어남에 특정된 소정의 미리 특정된 조건(들)이 있을 수 있다. 예를 들어, 무단으로 환자실을 벗어남이 감지될 때 경보가 발생되도록 환자(41)가 방에 혼자 있어야 하는 것일 수 있다. 다시 말해서, 데이터 처리 유닛(43)은 이미지 데이터로부터 방 내의 임의의 다른 사람 및/또는 환자를 감지하지 못할 수 있다. 그러나 환자가 한 명 이상, 예를 들어, 환자가 2명 또는 3명인 방의 경우, 미리 특정된 조건은 방에 적어도 한 명의 비환자로 특정된 다른 사람이 있는 경우, 경보가 생성되지 않는다.

도 5는 공간 내의 적어도 한 사람을 모니터링하기 위한 컴퓨터 구현 방법(50)의 흐름도를 도시하며, 방법(50)은 다음을 포함한다. 단계(51)에서, 공간의 이미지 데이터는 데이터 처리 유닛, 즉 컴퓨팅 장치에 의해 수신된다. 단계(52)에서, 수신된 이미지 데이터로부터 적어도 한 사람이 감지되고, 단계(53)에서, 적어도 한 명의 감지된 사람이 적어도 하나의 미리 특정된 모니터링 대상자 조건을 충족하는 것으로 이미지 데이터로부터 감지되는 경우, 적어도 한 명의 감지된 사람이 모니터링 대상자로 특정된다. 적어도 한 명의 미리 특정된 모니터링 대상자의 조건은 다음 중 적어도 하나를 포함할 수 있다: 사람이 제1 미리 특정된 기간 동안 침대에 머무른 경우, 사람이 제2 미리 특정된 기간 동안 미리 특정된 영역에 머무른 경우, 또는 사람이 제3 미리 특정된 기간 동안 공간에 혼자 머무른 경우. 방법은 다음 단계 중 하나 이상을 더 포함할 수 있다: 모니터링 대상자의 활동을 인식하기 위한 인공 지능(AI) 모델 또는 모델들을 사용하여, 공간의 이미지 데이터를 캡처하고, 이미지 데이터로부터 모니터링 대상자를 추적하고, 그리고 모니터링 대상자의 활동을 인식하는 단계, 모니터링 대상자의 인식된 활동을 모니터링 대상자에 특정된 경보 프로파일에 첨부된 적어도 하나의 활동과 비교하고, 감지된 이벤트가 경보 프로파일에 첨부된 활동을 포함하는 경우 경보를 트리거하는 단계, 또는 공간에 다른 사람이 감지되는 경우 경보를 차단하는 단계. 사람을 모니터링 대상자로 특정하는 단계는 감지된 사람에 라벨을 생성하는 단계 및 라벨에 모니터링 대상자 상태를 설정하는 단계를 포함할 수 있다. 경보 프로파일에 첨부된 활동은 바닥에 눕거나 앉거나, 공간을 벗어나는 것 일 수 있다. 모니터링 대상자는 환자일 수 있다.

데이터 처리 유닛은 공간의 이미지 데이터를 수신하고, 이미지 데이터로부터 적어도 한 사람을 감지하고, 적어도 한 명의 감지된 사람이 적어도 하나의 미리 특정된 모니터링 대상자 조건을 충족하는 것이 이미지 데이터로부터 감지되는 경우, 적어도 한 명의 감지된 사람을 모니터링 대상자로 특정하도록 구성될 수 있고, 적어도 하나의 프로세서, 하나 이상의 프로그램 유닛을 위한 컴퓨터 프로그램 코드를 포함하는 적어도 하나의 메모리 및 무선으로 또는 유선 연결을 통해 적어도 하나의 카메라로부터 이미지 데이터를 수신하기 위한 수단을 포함한다. 이미지 데이터를 수신하기 위한 수단은, 예를 들어, 수신기 또는 트랜시버일 수 있다. 데이터 처리 유닛의 예시는 도면의 문맥에서 위에 더 자세하게 정의된다.

본 발명이 상기 실시형태로만 제한되는 것이 아니라, 이는 첨부된 청구항의 범위 내에서 수정될 수 있음은 자명하다.

Claims

공간 내의 적어도 한 사람을 모니터링하는 방법으로서, 상기 방법은:
상기 공간의 이미지 데이터를 수신하는 단계, 및
상기 이미지 데이터로부터 적어도 한 사람(15)을 감지하는 단계를 포함하며,
상기 방법은:
상기 적어도 한 명의 감지된 사람(15)이 적어도 하나의 미리 특정된 조건을 충족하는 것으로 상기 이미지 데이터로부터 감지되는 경우, 상기 적어도 한 명의 감지된 사람(15)을 환자로 특정하는 단계를 더 포함하며, 상기 적어도 하나의 미리 특정된 조건은:
사람이 제1 미리 특정된 기간 동안 침대에 머무른 경우,
사람이 제2 미리 특정된 기간 동안 환자 구역의 미리 특정된 영역 또는 침대 주변에 머무른 경우, 또는
사람이 제3 미리 특정된 기간 동안 상기 공간에 혼자 머무른 경우,
중 적어도 하나를 포함하고,
그렇지 않은 경우 상기 적어도 한 명의 감지된 사람(15)이 비환자로 특정되는 것을 특징으로 하는, 모니터링 방법.
제1항에 있어서, 상기 사람을 모니터링 대상자로 특정하는 단계는:
상기 감지된 사람에 라벨을 생성하는 단계, 및
상기 라벨에 모니터링 대상자 상태를 설정하는 단계를 포함하는, 모니터링 방법.
제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 방법은:
상기 이미지 데이터로부터 상기 모니터링 대상자를 추적하는 단계, 및
상기 모니터링 대상자의 활동을 인식하는 단계를 더 포함하는, 모니터링 방법.
제3항에 있어서, 상기 인식하는 단계는:
상기 모니터링 대상자의 활동을 인식하기 위해 인공 지능(AI) 모델 또는 모델들을 사용하는 단계를 포함하는, 모니터링 방법.
제3항 또는 제4항에 있어서, 상기 방법은:
상기 모니터링 대상자의 상기 인식된 활동을 상기 모니터링 대상자에 특정된 경보 프로파일에 첨부된 적어도 하나의 활동과 비교하는 단계, 및
상기 감지된 이벤트가 상기 경보 프로파일에 첨부된 활동을 포함하는 경우 경보를 트리거하는 단계를 더 포함하는, 모니터링 방법.
제5항에 있어서,
상기 경보 프로파일에 첨부된 상기 활동은 바닥에 눕거나 앉거나, 상기 공간을 벗어나거나, 침대에서 이동하거나, 또는 상기 침대를 벗어나는 것인, 모니터링 방법.
제5항 또는 제6항에 있어서, 상기 방법은:
상기 공간 내에 다른 사람이 감지되는 경우 상기 경보를 차단하는 단계를 더 포함하는, 모니터링 방법.
공간 내의 적어도 한 사람을 모니터링하기 위한 모니터링 시스템(10)으로서, 상기 시스템(10)은:
적어도 하나의 카메라(11);
제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하도록 구성된 컴퓨팅 장치(12)를 포함하는, 모니터링 시스템.
컴퓨터 판독 가능한 매체에 저장되고 컴퓨팅 장치에서 실행 가능한 컴퓨터 프로그램 제품으로서, 상기 컴퓨터 프로그램 제품은 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하기 위한 명령어를 포함하는, 컴퓨터 프로그램 제품.