状態検知装置および状態検知方法
【課題】簡易な構成により、対象者の状態を高い精度で検知可能な状態検知装置および状態検知方法を提供する。
【解決手段】ベッド上の対象者を撮像した画像を解析することにより、前記対象者の移動方向を検出する画像処理部１２と、前記画像処理部によって検出された移動方向と前記対象者の過去の状態とに基づいて、前記対象者の現在の状態を判別する判別部１３と、前記判別部によって得られた前記対象者の現在の状態を示す情報を出力する出力部１４とを有する。また、ベッド上の対象者を撮像した画像の入力を受け、前記画像を解析することにより、前記対象者の移動方向を検出し、前記検出された移動方向と前記対象者の過去の状態とに基づいて、前記対象者の現在の状態を判別し、前記判別によって得られた前記対象者の現在の状態を示す情報を出力する。
【解決手段】ベッド上の対象者を撮像した画像を解析することにより、前記対象者の移動方向を検出する画像処理部１２と、前記画像処理部によって検出された移動方向と前記対象者の過去の状態とに基づいて、前記対象者の現在の状態を判別する判別部１３と、前記判別部によって得られた前記対象者の現在の状態を示す情報を出力する出力部１４とを有する。また、ベッド上の対象者を撮像した画像の入力を受け、前記画像を解析することにより、前記対象者の移動方向を検出し、前記検出された移動方向と前記対象者の過去の状態とに基づいて、前記対象者の現在の状態を判別し、前記判別によって得られた前記対象者の現在の状態を示す情報を出力する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本件開示は、介護対象者の状態を検知する状態検知装置および状態検知方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
入院中の患者や介護施設などの入所者などがベッドから降りようとした際に、誤ってベッドから転落する事故が発生することがある。このような事故の発生を防ぐために、様々な転落防止技術が提案されている。
【０００３】
転落防止技術の一つに、看護や介護を受ける対象者の状態を検知する技術がある。例えば、感圧センサおよび光学センサを含む複数のセンサによって、対象者の状態を検出し、検出した状態を通知する技術が提案されている(特許文献１参照)。また、対象者を撮影した映像を用いて対象者の状態を検知する技術も提案されている。例えば、予め設定された監視領域において、閾値以上の変化が検出されたときに、対象者の状態が検知される(特許文献２，３参照)。
【０００４】
また、対象者を撮影した映像そのものを、看護士あるいは介助者が待機する場所に中継するようにした技術も提案されている(特許文献４参照)。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００１−３２７５４９号公報
【特許文献２】特開２００６−１７５０８２号公報
【特許文献３】特開２００５−１２８９６７号公報
【特許文献４】特開２０００−１０５８８５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上述したような従来の検知技術では、カメラを含むセンサにより、ベッド上あるいはベッド付近にいる対象者の状態に異常が検出された場合に、看護士や介助者に検出結果が通知される。しかしながら、従来の技術では、対象者がベッド上で寝返りを打つなどの自然な動作も、対象者の異常な状態として誤検出してしまう場合があった。このような誤検出の頻繁な発生は、看護士や介助者を煩わせてしまい、介護の妨げとなるおそれがある。このため、対象者の異常な状態が誤って検出される頻度を低減することが、状態検知装置および状態検知方法の課題となっている。
【０００７】
また、対象者の状態を見守るためとはいえ、多数の機材を病室や居室に持ち込むと、介護の妨げとなるおそれもある。このため、対象者の状態を検知するための装置は、できるだけ少ない機材で実現されることが望ましい。
【０００８】
本件開示の装置および方法は、簡易な構成により、対象者の状態を高い精度で検知可能な状態検知装置および状態検知方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
一つの観点による状態検知装置は、ベッド上の対象者を撮像した画像を解析することにより、前記対象者の移動方向を検出する画像処理部と、前記画像処理部によって検出された移動方向と前記対象者の過去の状態とに基づいて、前記対象者の現在の状態を判別する判別部と、前記判別部によって得られた前記対象者の現在の状態を示す情報を出力する出力部とを有する。
【００１０】
また別の観点による状態検知方法は、ベッド上の対象者を撮像した画像の入力を受け、前記画像を解析することにより、前記対象者の移動方向を検出し、前記検出された移動方向と前記対象者の過去の状態とに基づいて、前記対象者の現在の状態を判別し、前記判別によって得られた前記対象者の現在の状態を示す情報を出力する。
【発明の効果】
【００１１】
本件開示の装置および方法によれば、簡易な構成により、対象者Ｐの状態を高い精度で検知することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】状態検知装置の一実施形態を示す図である。
【図２】対象者Ｐの状態と対象者Ｐの像の移動方向との関係を説明する図である。
【図３】過去の状態ごとの判断基準の例を示す図である。
【図４】検知対象の人物に関する状態遷移図の例を示す図である。
【図５】状態検知装置の動作を表す流れ図である。
【図６】状態検知装置の別実施形態を示す図である。
【図７】人物の像を検出する処理を説明する図である。
【図８】人物の像を検出する処理を表す流れ図である。
【図９】人物の移動方向を検出する処理を説明する図である。
【図１０】体の向きを検出する処理を説明する図である。
【図１１】体の向きを考慮した遷移条件の例を示す図である。
【図１２】状態検知装置の別実施形態を示す図である。
【図１３】対象者対応の設定に基づく通知判定処理の例を表す流れ図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面に基づいて、本発明の実施形態について詳細に説明する。
【００１４】
図１に、状態検知装置の一実施形態を示す。図１に例示した状態検知装置１０は、画像処理部１２と、判別部１３と、出力部１４とを含んでいる。図１に例示した出力部１４は、通知処理部１５とスピーカ１６とを含んでいる。
【００１５】
状態検知装置１０は、例えば、状態検知の対象者Ｐが起居するベッド１に近接して配置されてもよい。状態検知装置１０の画像処理部１２には、カメラ２によって撮像された画像が入力される。なお、状態検知装置１０は、カメラ２およびベッド１から離れた場所に設置されてもよい。
【００１６】
カメラ２は、図１に示すように、撮像のための光学系の光軸がベッド１の長手方向に一致するように配置することが望ましい。この場合に、カメラ２の撮像方向は、図１に符号Ｄｒで示すようになり、カメラ２は、ベッド１上の対象者を主に背後から撮像する。そして、このように配置されたカメラ２の撮像範囲Ｒ１は、ベッド１の対象者Ｐがベッド１上で起居する際の動作で移動する範囲とほぼ一致させることができる。なお、対象者Ｐがベッド１上で起居する際の動作には、この対象者Ｐが、ベッド１上で起き上がる動作や、ベッド１の端に移動する動作が含まれる。
【００１７】
カメラ２は、例えば、所定のフレームレートで上述した撮像範囲Ｒ１についての撮像を行う。撮像された各フレームの画像は、画像処理部１２に順次に送られる。画像処理部１２は、各フレームの画像の全てまたは一部に基づいて、上述した対象者Ｐの像の移動方向を検出する。画像処理部１２は、例えば、次のようにして対象者Ｐの移動方向を検出する。
【００１８】
まず、画像処理部１２は、個々の画像から、対象者Ｐの像を検出する。対象者Ｐの像の検出には、例えば、輪郭抽出技術や被写体認識技術など、様々な公知技術が適用される。次に、画像処理部１２は、画像から検出された対象者Ｐの像の位置を比較することにより、対象者Ｐの移動方向を検出する。
【００１９】
画像処理部１２によって、各画像について検出された対象者Ｐの移動方向は、判別部１３に渡される。なお、画像処理部１２は、対象者Ｐの像が検出されなかった画像については、例えば、対象者Ｐが撮像範囲に捉えられていない旨を判別部１３に通知する。
【００２０】
判別部１３は、新たな画像に対応して通知された移動方向と、対象者Ｐの過去の状態とに基づいて、対象者Ｐの現在の状態を判別する。判別部１３による対象者Ｐの現在の状態を判別する処理については後述する。
【００２１】
判別部１３によって判別された対象者Ｐの現在の状態を示す情報は、出力部１４に含まれる通知処理部１５に渡される。通知処理部１５は、受け取った情報で示される状態が通知対象の状態であるか否かを判定する。通知対象の状態は、予め、通知処理部１５に設定しておくことができる。そして、対象者Ｐの現在の状態が通知対象の状態と一致したときに、通知処理部１５は、例えば、スピーカ１６を介して音声メッセージあるいはアラーム音声を出力することにより、看護士あるいは介助者に対象者Ｐの状態を通知する。
【００２２】
次に、判別部１３が、対象者Ｐの現在の状態を判別する処理について説明する。以下に説明する例では、判別部１３は、対象者Ｐのベッド１上での姿勢あるいは対象者Ｐとベッド１との位置から、対象者Ｐの状態を複数種類に区別して判別する。
【００２３】
対象者Ｐの状態は、例えば、着床状態、起床状態、離床状態および不在状態のいずれかである。着床状態は、対象者Ｐがベッド１上に横になっている状態である。また、起床状態は、対象者Ｐがベッド１上で起き上がっている状態である。離床状態は、対象者Ｐがベッド１の端部にいる状態である。離床状態は、対象者Ｐがベッド１の端に腰掛けている状態、ベッド１にサイドレールが設置されている場合はこれを跨いでいる状態、およびベッド１の脇に立っている状態を含む。不在状態は、対象者Ｐがベッド１から離れている状態である。これらの４つの状態は、ベッド１上の対象者Ｐの動作の始点あるいは分岐点に対応している。したがって、これらの状態は、対象者Ｐを見守る上で、看護士あるいは介助者に通知する状態として適している。
【００２４】
図２に、対象者Ｐの状態と対象者Ｐの像の移動方向との関係を説明する図を示す。図２(Ａ)，(Ｃ)，(Ｅ)は、図１を用いて説明したカメラ２による撮像で得られた画像の例である。また、図２(Ｂ)，(Ｄ)，(Ｆ)は、図２(Ａ)，(Ｃ)，(Ｅ)に示した各画像が撮像された際に対象者Ｐがとっている姿勢の例である。なお、図２(Ｂ)，(Ｄ)，(Ｆ)において、カメラ２の撮像方向は符号Ｄｒで示される。
【００２５】
図２(Ａ)，(Ｃ)，(Ｅ)に示した例では、撮像範囲Ｒ１の内側に検知領域Ｒ２が設けられている。図２(Ａ)，(Ｃ)，(Ｅ)の例では、検知領域Ｒ２は、太い実線で囲まれた台形の領域である。そして、この検知領域Ｒ２は、図２において点線で示した境界線ＢＬ，ＢＲにより、３つの領域に分けられている。以下の説明では、検知領域Ｒ２のうち、境界線ＢＬと境界線ＢＲとに挟まれた矩形の領域を中央部と称する。また、検知領域Ｒ２のうち、境界線ＢＬよりも左側の領域を左端部、境界線ＢＲよりも右側の領域を右端部とそれぞれ称する。
【００２６】
図２(Ｂ)は、対象者Ｐが着床状態である例を示している。着床状態では、図２(Ａ)に示したように、対象者Ｐの像は撮像範囲Ｒ１の中には現れない。なお、対象者Ｐの像を含まない画像は、対象者Ｐが不在状態である場合にも、カメラ２によって取得される。したがって、図２(Ａ)に示したように、対象者Ｐの像が含まれない画像が得られた場合に推定される対象者Ｐの状態は、着床状態と不在状態とのいずれかである。
【００２７】
一方、図２(Ｄ)は、対象者Ｐがベッド１上で起き上がろうとしている場面を表している。図２(Ｄ)に示す矢印は、ベッド１上の対象者Ｐの移動方向を示している。このとき、図２(Ｃ)に示したように、対象者Ｐの像は検知領域Ｒ２の中央部に含まれている。そして、画像処理部１２は、対象者Ｐが起き上がろうとしている過程で撮像された画像から、図２(Ｃ)の符号Ｖ１に示すように、画面の下から上に向かう移動方向を検出する。
【００２８】
また、図２(Ｆ)は、対象者Ｐがベッド１の端に腰掛けた状態から立ち上がろうとしている場面を表している。このとき、図２(Ｅ)に示したように、対象者Ｐの像は、検知領域Ｒ２の左側の領域に含まれている。ここで、ベッド１上に起き上がっていた対象者Ｐがベッドの端に腰掛けた状態に移行するまでの間に、対象者Ｐの像は、検知領域Ｒ２の中央部分からベッド１の端に対応する左端部に移動する。また、ベッド１に腰掛けた状態から対象者Ｐが立ち上がろうとする際には、対象者Ｐは、体を前に傾ける動作を行う場合が多い。したがって、図２(Ｅ)に示した画像の前後に撮像された画像から、画像処理部１２は、図２(Ｅ)の符号Ｖ２に示すように、画面の右から左へ向かう移動方向を検出する。
【００２９】
図２に示した例から分かるように、対象者Ｐがベッド１上で姿勢を変えていく過程と、対象者Ｐとベッド１との位置関係が変化する過程は、互いに関連している。つまり、着床状態の対象者Ｐが不在状態になる過程や、逆に、不在状態だった対象者Ｐが着床状態になるまでの過程は、いくつかの途中の状態を経由する状態遷移として捉えることができる。
【００３０】
そして、例えば、対象者Ｐの状態が着床状態から起床状態に遷移する間に、画像処理部１２は、図２(Ｃ)に示したように、検知領域Ｒ２内で対象者Ｐの像について上のほうへ向かう移動方向Ｖ１を検出する。逆に、対象者Ｐの状態が起床状態から着床状態に遷移する間に、画像処理部１２は、図２(Ｃ)の例とは逆に、対象者Ｐの像について、検知領域Ｒ２の内部から検知領域Ｒ２の下側の境界を越えて検知領域Ｒ２の外部へ向かう移動方向を検出する。また、対象者Ｐの状態が起床状態から離床状態に遷移する間に、画像処理部１２は、図２(Ｅ)に示したように、対象者Ｐの像について、検知領域Ｒ２の中央部から左端部あるいは右端部に向かう移動方向Ｖ２を検出する。逆に、対象者Ｐの状態が離床状態から起床状態に遷移する間に、画像処理部１２は、図２(Ｅ)の例とは逆に、対象者Ｐの像について、検知領域Ｒ２の左端部あるいは右端部から中央部に向かう移動方向を検出する。一方、対象者Ｐの状態が離床状態から不在状態に遷移する間に、画像処理部１２は、対象者Ｐの像について、検知領域Ｒ２の左端部あるいは右端部から検知領域Ｒ２の対応する側の境界を超えて検知領域Ｒ２の外部に向かう移動方向を検出する。そして、対象者Ｐの状態が不在状態から離床状態に遷移する間に、画像処理部１２は、対象者Ｐの像について、検知領域Ｒ２の外部から検知領域Ｒ２の左端部あるいは右端部に向かう移動方向を検出する。なお、対象者Ｐがベッド１の端に腰掛けた位置の付近で横になる場合もある。このように、対象者Ｐの状態が離床状態から着床状態に遷移する間に、画像処理部１２は、対象者Ｐの像について、検知領域Ｒ２の左端部あるいは右端部から検知領域Ｒ２の下側の境界を越えて検知領域Ｒ２の外部に向かう移動方向を検出する。
【００３１】
このように、上述した４つの状態間の状態遷移と、画像処理部１２が検出する対象者Ｐの移動方向には相関関係がある。したがって、対象者Ｐの現在の状態は、対象者Ｐについて既に特定されている過去の状態と対象者Ｐの像の移動方向との組み合わせに基づいて一意に特定可能である。
【００３２】
判別部１３は、上述した相関関係を利用して、対象者Ｐの過去の状態と新たに検出された移動方向との組み合わせに基づいて、対象者Ｐの現在の状態を判別する。過去の状態と対象者Ｐの移動方向とを組み合わせた判断基準のセットは、例えば、各状態について、判別部１３内に予め設定しておくことができる。
【００３３】
図３に、過去の状態ごとの判断基準の例を示す。図３に示した判断基準は、上述した状態遷移と検出される移動方向との対応関係を表にまとめたものである。
【００３４】
図３に示した例では、対象者Ｐの現在の状態として起床状態を判別する判断基準は２通りである。１つは、「過去の状態が着床状態である」ことと「検知領域Ｒ２の下側の境界を越えて上向きに検知領域Ｒ２内へ向かう移動方向が検出された」ことの組み合わせである。もう一つは、「過去の状態が離床状態である」ことと「検知領域Ｒ２の左端部あるいは右端部から検知領域Ｒ２の中央部へ向かう移動方向が検出された」ことの組み合わせである。
【００３５】
同様に、図３に示した例では、対象者Ｐの現在の状態として着床状態を判別する判断基準も２通りである。１つは、「過去の状態が起床状態である」ことと「検知領域Ｒ２の下側の境界を越えて下向きに検知領域Ｒ２の外部へ向かう移動方向が検出された」ことの組み合わせである。もう一つは、「過去の状態が離床状態である」ことと「検知領域Ｒ２の下側の境界を越えて下向きに検知領域Ｒ２の外部へ向かう移動方向が検出された」ことの組み合わせである。
【００３６】
また、図３に示した例では、対象者Ｐの現在の状態として離床状態を判別する判断基準も２通りである。１つは、「過去の状態が起床状態である」ことと「検知領域Ｒ２の中央部から左端部あるいは右端部に向かう移動方向が検出された」ことの組み合わせである。もう一つは、「過去の状態が不在状態である」ことと「検知領域Ｒ２の外部から検知領域Ｒ２の左端部あるいは右端部に向かう移動方向が検出された」ことの組み合わせである。
【００３７】
一方、図３に示した例では、対象者Ｐの現在の状態として不在状態を判別する判断基準は、「過去の状態が離床状態である」ことと「検知領域Ｒ２の左端部あるいは右端部から検知領域Ｒ２の外部へ向かう移動方向が検出された」ことの組み合わせである。
【００３８】
判別部１３の判別処理に、過去の状態と対象者Ｐの像の移動方向とを組み合わせた判断基準を用いることにより、次のような例で、誤った判別結果の出力を避けることができる。
【００３９】
画像処理部１２は、例えば、対象者Ｐ以外の物体の移動に応じて、検知領域Ｒ２の中央部から左端部あるいは右端部へ向かう移動方向を検出する可能性がある。このような検出結果は、カーテンが揺れた場合や、他の人物がベッド１付近を通る動作などに伴って、画像処理部１２から得られる。この場合に、検出された移動方向は、対象者が離床状態となる際に検出される移動方向に一致している。しかし、対象者Ｐの過去の状態が着床状態であったことは、離床状態を判別するための条件を満たしていない。したがって、移動方向と過去の状態とを組み合わせた判断基準を採用した判別部１３によれば、上述した例について、対象者Ｐの状態が誤って離床状態と判別されることはない。
【００４０】
また、図３に例示した判断基準のセットでは、対象者Ｐが起床状態および離床状態であることを判別する際に用いる判断基準に含まれる移動方向が、過去の状態ごとに明らかに異なっている。
【００４１】
例えば、起床状態の判別に用いられる判断基準のうち、過去の状態が着床状態である場合に組み合わせられる移動方向は画像の下から上に向かう方向である。これに対して、起床状態の判別に用いられる判断基準のうち、過去の状態が離床状態である場合に組み合わせられる移動方向は画像の左右方向である。このように、明確に異なる移動方向を、対応する過去の状態の種類と組み合わせた判断基準を用いることにより、判別部１３は、対象者Ｐの現在の状態をより正確に判別することができる。つまり、図３に例示した判断基準のセットを適用した判別部１３によれば、起床状態と離床状態とをより正確に判別することができる。
【００４２】
このように、移動方向と過去の状態とを組み合わせた判断基準を判別部１３の判別処理に適用することにより、対象者Ｐの現在の状態が誤って判別される確率を低減することができる。つまり、移動方向と過去の状態とを組み合わせた判断基準を用いることにより、判別部１３は、対象者Ｐの状態を、高い精度で確実に判別することができる。
【００４３】
そして、判別部１３によって得られた対象者Ｐの現在の状態を示す情報を、出力部１４によって出力することにより、看護士や介助者など、対象者のケアを担当する人々に正確な情報を通知することができる。
【００４４】
このように、本件開示の状態検知装置によれば、対象者Ｐの状態を高い精度で確実に検知することができる。そして、対象者Ｐの状態を正確な判別を可能としたことにより、対象者Ｐについて誤って異常な状態である旨を通知してしまうこと、すなわち、誤検知を低減することができる。つまり、本件開示の状態検知装置によれば、誤検知を低減することにより、対象者のケアを担当する人々を無用に煩わせる事態の発生を防ぐことができる。これにより、対象者のケアを担当する人々の作業負担を軽減することができる。
【００４５】
また、図１に例示した状態検知装置１０は、例えば、プロセッサとメモリとを含む小規模のコンピュータシステムを用いて実現可能である。また、図１に開示した状態検知装置１０に画像を入力するカメラ２の撮像方向は、ベッド１の長手方向であるので、カメラ２は、例えば、ベッド１のヘッドボードや壁などに取り付けられる。このような場所に設置されたカメラ２は、対象者Ｐおよび看護士あるいは介助者の動作の邪魔になりにくい。しかも、このように設置されたカメラ２によれば、ベッド１上で対象者Ｐが移動する範囲を漏れなく撮像することが可能であるので、他のカメラの設置を必要としない。したがって、本件開示の状態検知装置１０を導入するために、病室あるいは居室に新たに配置される機器は、小規模である。小規模のコンピュータシステムを用いて実現された状態検知装置１０は、例えば、上述したカメラ２とともに、ベッド１のヘッドボード内への埋め込みが可能な程度に小型化することも可能である。
【００４６】
更に、ベッド１の長手方向を撮像方向とするカメラ２によって撮像された画像では、例えば、対象者Ｐが起き上がる動作と、対象者Ｐがベッド１の端に移動する動作とに応じて、対象者Ｐの像が明らかに異なる方向に移動する。このような画像に基づいて、画像処理部１２は、対象者Ｐの様々な動作に対応して、明確に異なる移動方向を検出することができる。
【００４７】
また、上述した着床状態、起床状態、離床状態および不在状態間の状態遷移について状態遷移図を作成することもできる。そして、判別部１３は、この状態遷移図に基づいて、判別処理を行ってもよい。
【００４８】
図４に、対象者に関する状態遷移図の例を示す。図４に例示した状態遷移図では、着床状態、起床状態、離床状態および不在状態の４つの状態間で想定される遷移は、符号Ｔ１〜Ｔ７を付した矢印によって示されている。
【００４９】
図４に符号Ｔ１を付して示した状態遷移Ｔ１は、対象者Ｐの状態が着床状態から起床状態に向かう遷移を示している。この状態遷移Ｔ１の条件は、この対象者Ｐの像について、検知領域Ｒ２の下側の境界を越えて上向きに検知領域Ｒ２内へ向かう移動方向が、画像処理部１２によって検出されることである。
【００５０】
また、図４に符号Ｔ２を付して示した状態遷移Ｔ２は、対象者Ｐの状態が離床状態から起床状態に向かう遷移を示している。この状態遷移Ｔ２の条件は、この対象者Ｐの像について、検知領域Ｒ２の左端部あるいは右端部から中央部へ向かう移動方向が、画像処理部１２によって検出されることである。
【００５１】
一方、図４に符号Ｔ３を付して示した状態遷移Ｔ３は、対象者Ｐの状態が起床状態から着床状態に向かう遷移を示している。この状態遷移Ｔ３の条件は、この対象者Ｐの像について、検知領域Ｒ２の下側の境界を越えて下向きに検知領域Ｒ２の外部に向かう移動方向が、画像処理部１２によって検出されることである。
【００５２】
また、図４に符号Ｔ４を付して示した状態遷移Ｔ４は、対象者Ｐの状態が離床状態から着床状態に向かう遷移を示している。この状態遷移Ｔ４の条件は、この対象者Ｐの像について、検知領域Ｒ２の下側の境界を越えて下向きに検知領域Ｒ２の外部に向かう移動方向が、画像処理部１２によって検出されることである。
【００５３】
また、図４に符号Ｔ５を付して示した状態遷移Ｔ５は、対象者Ｐの状態が起床状態から離床状態に向かう遷移を示している。この状態遷移Ｔ５の条件は、この対象者Ｐの像について、検知領域Ｒ２の中央部から左端部あるいは右端部に向かう移動方向が、画像処理部１２によって検出されることである。なお、対象者Ｐが離床する際に降りる側が限定されている場合には、離床が可能な側に対応する検知領域Ｒ２の範囲に向かう移動方向の検出を、状態遷移Ｔ５の条件とすることもできる。例えば、ベッド１の右側にサイドレールなどが設置されていれば、設置されていない左側に対応する検知領域Ｒ２の左端部に向かう移動方向の検出を、選択的に、状態遷移Ｔ５の条件とすることができる。
【００５４】
また、図４に符号Ｔ６を付して示した状態遷移Ｔ６は、対象者Ｐの状態が不在状態から離床状態に向かう遷移を示している。この状態遷移Ｔ６の条件は、この対象者Ｐの像について、検知領域Ｒ２の外部から検知領域Ｒ２の左端部あるいは右端部に向かう移動方向が、画像処理部１２によって検出されることである。
【００５５】
そして、図４に符号Ｔ７を付して示した状態遷移Ｔ７は、対象者Ｐの状態が離床状態から不在状態に向かう遷移を示している。この状態遷移Ｔ７の条件は、この対象者Ｐの像について、検知領域Ｒ２の左端部あるいは右端部から外部に向かう移動方向が、画像処理部１２によって検出されることである。
【００５６】
図４に例示した状態遷移図は、図３に例示した判断基準のセットと同等である。判別部１３は、この状態遷移図に従って、過去の状態からの状態遷移に対応する条件に基づいて、対象者Ｐの現在の状態を判別する。
【００５７】
図４に例示した４つの状態のうち、起床状態および離床状態は、それぞれベッド１上の対象者Ｐの動作の分岐点に対応している。そして、起床状態を始点とする状態遷移Ｔ３，Ｔ５に対応する条件で示される移動方向は明確に異なる。同様に、離床状態を始点とする状態遷移Ｔ２，Ｔ７に対応する条件で示される移動方向も明確に異なる。
【００５８】
したがって、判別部１３は、過去の状態が対象者Ｐの動作の分岐点に相当する場合に、明確に異なる移動方向のどちらが画像処理部１２によって検出されたかによって、過去の状態を始点とする状態遷移のどちらが発生したかを判別することができる。
【００５９】
例えば、対象者Ｐの過去の状態が起床状態のときに、画像処理部１２により、検知領域Ｒ２の中央部から左端部あるいは右端部に向かう移動方向が検出された場合に、判別部１３は、上述した状態遷移Ｔ５が発生したと判断する。この場合に、判別部１３は、対象者Ｐの現在の状態として離床状態を判別する。一方、対象者Ｐの過去の状態が起床状態のときに、検知領域Ｒ２の下側の境界を越えて下向きに検知領域Ｒ２の外部に向かう移動方向が検出された場合に、判別部１３は、上述した状態遷移Ｔ３が発生したと判断する。この場合に、判別部１３は、対象者Ｐの現在の状態として着床状態を判別する。
【００６０】
このようにして、判別部１３は、状態遷移図を辿って対象者Ｐの現在の状態を判別する。このような判別部１３は、過去の状態ごとに異なる基準として、当該過去の状態を始点とする状態遷移に対応する対象者Ｐの移動方向が検出されるか否かを用いる判別部の一例である。そして、このような判別部１３は、過去の状態を始点とする少なくとも一つの状態遷移それぞれに対応する対象者Ｐの移動方向が検出されるか否かに基づいて、これらの状態遷移のどれが発生したかを確実に判断することができる。また、この判断結果に基づいて、判別部１３は、対象者Ｐの現在の状態を確実に判別することができる。
【００６１】
次に、図１に例示した状態検知装置１０により、どのようにして、ベッド１上の対象者Ｐの状態を見守り、看護士や介助者への通知を行うかについて説明する。
【００６２】
図５に、状態検知装置の動作を表す流れ図を示す。
【００６３】
ステップ３０１で、判別部１３に対して、対象者Ｐの初期状態を設定する処理と、通知処理部１５に対して、通知対象の状態を設定する処理が行われる。ステップ３０１で設定された対象者Ｐの初期状態は、過去の状態として、判別部１３の内部に保持される。また、通知対象の状態は、通知処理部１５内部に保持される。
【００６４】
次に、カメラ２によって画像が取得されるごとに(ステップ３０２)、画像処理部１２は、対象者Ｐの像の検出を行う(ステップ３０３)。なお、画像処理部１２は、カメラ２によって所定数のフレームの画像が撮像されるごとに１フレームの画像を受け取って、対象者Ｐの検出を行ってもよい。次いで、ステップ３０４で、画像処理部１２は、対象者Ｐの像の検出が成功したか否かを判定する。
【００６５】
新たに取得された画像の検知領域Ｒ２から対象者Ｐの像を検出した場合に(ステップ３０４の肯定判定)、画像処理部１２は、更に、対象者Ｐの像の移動方向を検出する(ステップ３０５)。画像処理部１２は、例えば、新たなフレームの画像と直前のフレームの画像との比較に基づいて、対象者Ｐの像の移動方向を検出してもよい。また、新たな画像とそれに先立って取得された複数の画像とに基づいて、対象者Ｐの像の移動方向を検出することもできる。
【００６６】
ステップ３０５で、画像処理部１２により検出された移動方向は、判別部１３に渡される。一方、ステップ３０４の否定判定の場合に、画像処理部１２は、対象者Ｐの像の検出に失敗した旨を判別部１３に通知する。
【００６７】
ステップ３０７で、判別部１３は、画像処理部１２から受け取った検出結果と判別部１３の内部に保持された過去の状態と上述した状態遷移図とに基づいて、対象者Ｐの現在の状態を判別する。このとき、判別部１３は、内部に保持された過去の状態を始点とする状態遷移の条件と、画像処理部１２から受け取った検出結果とを照合することにより、その状態遷移が起こったか否かを判断することができる。例えば、過去の状態として着床状態が判別部１３に保持されている場合に、判別部１３は、画像処理部１２から受け取った検出結果と、図４に示した状態遷移Ｔ１の条件とを照合する。そして、画像処理部１２から状態遷移Ｔ１の条件と一致する移動方向を受け取っている場合に、判別部１３は、対象者Ｐの現在の状態は起床状態であると判別する。一方、画像処理部１２から受け取った移動方向と状態遷移Ｔ１の条件とが一致しない場合に、判別部１３は、対象者Ｐの現在の状態は過去の状態と同じ着床状態であると判別する。
【００６８】
次いで、判別部１３は、ステップ３０７で得られた現在の状態が過去の状態から変化しているか否かを判定する(ステップ３０８)。そして、判別部１３は、状態変化があったと判定した場合に(ステップ３０８の肯定判定)、現在の状態を、出力部１４の通知処理部１５に通知する。
【００６９】
通知処理部１５は、判別部１３から通知された対象者Ｐの現在の状態が、ステップ３０１で通知処理部１５の内部に保持された通知対象の状態と一致するか否かを判定する(ステップ３０９)。対象者Ｐの現在の状態と、通知対象の状態とが一致しない場合に(ステップ３０９の否定判定)、通知処理部１５は、対象者Ｐの現在の状態を通知する処理は行わない。そして、この場合に、判別部１３は、以降の処理で過去の状態として用いるために、対象者Ｐの現在の状態を内部に保持する(ステップ３１０)。その後、処理は、ステップ３０２に戻って、新たに撮像された画像についての処理が開始される。
【００７０】
一方、判別部１３から通知された対象者Ｐの現在の状態と、通知対象の状態とが一致する場合に(ステップ３０９の肯定判定)、通知処理部１５は、対象者Ｐの現在の状態を示す情報を通知する処理を行う(ステップ３１１)。このとき、図１に例示した通知処理部１５は、スピーカ１６を介して予め通知処理部１５の内部に設定されていた音声メッセージやアラーム音声などを出力する。なお、スピーカ１６を介した音声出力を行う代わりに、通知処理部１５は、ナースコールシステムなどの既存の通知システムを利用して、対象者Ｐの状態が通知対象の状態に移行した旨の通知を出力してもよい。
【００７１】
上述したようにして、本件開示の状態検知方法に従って、ベッド１上の対象者Ｐの現在の状態を判別し、この判別結果を出力することができる。なお、図５に示した流れ図において、ステップ３０２は、対象者Ｐを撮像して得られた画像を入力する手順の一例である。また、ステップ３０３〜ステップ３０６は、対象者Ｐの移動方向を検出する手順の一例である。そして、ステップ３０７およびステップ３１０は、対象者Ｐの現在の状態を判別する手順の一例である。また、ステップ３０８〜ステップ３０９およびステップ３１１は、対象者Ｐの現在の状態を示す情報を出力する手順の一例である。
【００７２】
次に、本件開示の状態検知装置の様々な実施形態について説明する。
【００７３】
図６に、本件開示の状態検知装置の別実施形態を示す。なお、図６に示した構成要素のうち、図１に示した構成要素と同等のものについては、同一の符号を付して示し、その説明は省略する。
【００７４】
図６に示す状態検知装置２０は、カメラインタフェース(ＩＦ：Interface)２１と、ナースコールインタフェース(ＩＦ)２３と、プロセッサ２４と、メモリ２５とを含んでいる。プロセッサ２４と、カメラＩＦ２１と、ナースコールＩＦ２３と、メモリ２５とは、バスを介して接続されている。また、カメラＩＦ２１は、カメラ２に接続されている。ナースコールＩＦ２３は、ナースコールシステム４に接続されている。
【００７５】
図６に示したメモリ２５には、画像認識プログラム２６と状態判別プログラム２７と通知判定プログラム２８とが格納されている。画像認識プログラム２６を読み込んで、このプログラムに従って動作するプロセッサ２４は、画像処理部１２の別実施形態である。同様に、状態判別プログラム２７を読み込んで、このプログラムに従って動作するプロセッサ２４は、判別部１３の別実施形態である。また、通知判定プログラム２８を読み込んで、このプログラムに従って動作するプロセッサ２４と通知ＩＦ２３およびナースコールシステム４は、通知処理部１５の別実施形態である。
【００７６】
図６に示した照明部３は、例えば、近赤外領域の赤外光によって、ベッド１上の対象者Ｐを照明する。なお、図６において、照明部３によって照明される範囲を符号Ｒ３で示した。照明部３によって照明される範囲Ｒ３は、カメラ２の撮像範囲を含んでいることが望ましい。カメラ２は、照明部３による照明光の波長を含む範囲に感度を有する。照明制御部５は、カメラ２による撮像に同期して照明部３による照明光を点滅させる。例えば、照明制御部５は、カメラ２によって奇数フレームの撮像が行われる際に照明光を点灯させとし、偶数フレームの撮像が行われる際には消灯させるように、照明部３を制御する。このようにして、１フレームおきに近赤外領域の光によって照明された対象者Ｐの画像を取得することができる。このようにして取得された画像は、カメラＩＦ２１を介してプロセッサ２４に渡される。
【００７７】
上述したようにして、１フレームおきに近赤外領域の光によって照明された対象者Ｐの画像を受け取るようにした状態検知装置２０は、夜間に対象者Ｐの状態を検知する際に有用である。以下、照明光の点滅を利用して、対象者Ｐの像を検出する処理および検出した対象者Ｐの像に基づいて、対象者Ｐの移動方向を検出する処理について説明する。
【００７８】
図７に、対象者Ｐの像を検出する処理を説明する図を示す。また、図８に、対象者Ｐの像を検出する処理を表す流れ図を示す。また、図９に、対象者の移動方向を検出する処理を説明する図を示す。
【００７９】
図７(Ａ)に、照明部３による照明を点灯した状態でカメラ２によって撮像された画像の例を示す。また、図７(Ｂ)に、照明部３による照明を消灯した状態でカメラ２によって撮像された画像の例を示す。
【００８０】
ベッド１上の対象者Ｐは、ベッド１などの周囲の物体に比べて、照明部３に近い位置にいる。このため、図７(Ａ)の例では、対象者Ｐの像の輝度は、図７(Ｂ)の例と比べて高くなっている。一方、ベッド１などの周囲の物体と照明部３との距離は、照明部３と対象者Ｐとの距離に比べて大きい。このため、対象者Ｐの図７(Ａ)の例と図７(Ｂ)の例との間での輝度の変化と比較して、これらの物体の像の明るさの変化は少ない。
【００８１】
このため、照明を点灯して撮像した画像と照明を消灯して撮像した画像とを用いて作成した差分画像では、図７(Ｃ)に示すように、対象者Ｐの像は、それ以外の物体の像との明るさの差が強調されたものとなる。このような差分画像から、例えば、所定の閾値以上の明るさを持つ領域を抽出することにより、対象者Ｐの像を容易に抽出することができる。なお、図７(Ａ)〜(Ｃ)においては、検知領域Ｒ２の境界を白線で示した。
【００８２】
図８に示した流れ図は、画像認識プログラム２６のうち、対象者Ｐの像を検出する処理にかかわる手順を示している。図８に示した各ステップは、画像認識プログラム２６を読み込んだプロセッサ２４によって実行される。
【００８３】
ステップ３２１およびステップ３２２で、プロセッサ２４は、カメラＩＦ２１を介して、照明を点灯した状態と消灯した状態でそれぞれ撮像された画像を取得する。次いで、プロセッサ２４は、ステップ３２１，３２２で取得した２フレームの画像から、差分画像を生成する(ステップ３２３)。次に、プロセッサ２４は、差分画像から明るさが所定の閾値以上である領域を抽出する(ステップ３２４)。
【００８４】
抽出した領域の面積が別の所定の閾値未満である場合に(ステップ３２５の否定判定)、プロセッサ２４は、対象者Ｐの像の検出が失敗した旨を出力する(ステップ３２７)。この場合に、プロセッサ２４は、状態判別プログラム２７に基づいて、対象者Ｐの状態を判別する処理を開始する。
【００８５】
一方、抽出した領域の面積が別の所定の閾値以上である場合に(ステップ３２５の肯定判定)、プロセッサ２４は、対象者Ｐの像の検出が成功した旨を出力する(ステップ３２６)。この場合に、プロセッサ２４は、対象者Ｐの移動方向を検出する処理を開始する。
【００８６】
１フレームおきに照明された対象者Ｐの画像の入力を受ける場合に、状態検知装置２０は、上述したステップ３２１からステップ３２７に示したように、対象者Ｐの像を簡略な処理によって検出することができる。
【００８７】
このようにして抽出された対象者Ｐの像について、次のような処理を行うことにより、対象者Ｐの移動方向を検出することができる。
【００８８】
図９(Ａ)，(Ｃ)は、ベッド１上で起き上がろうとしている際に、対象者Ｐがとりうる姿勢の例を表している。図９(Ｂ)，(Ｄ)は、それぞれ、対象者Ｐが図９(Ａ)，(Ｃ)に示したような姿勢をとっているときに、カメラ２によって撮像される画像から生成される差分画像の例である。なお、図９(Ａ)、(Ｃ)において矢印を付して示した範囲は、カメラ２の撮像範囲に含まれる検知領域Ｒ２の上下方向の範囲に対応する。また、図９(Ｂ)，(Ｄ)の例では、対象者Ｐの像に網掛けを付して示した。
【００８９】
図９(Ａ)は、対象者Ｐが頭をわずかに持ち上げた姿勢の例である。このときに、カメラ２による撮像画像から得られる差分画像には、図９(Ｂ)に示すように、検知領域Ｒ２内に、対象者Ｐの後頭部に対応する像の一部がわずかに含まれる。
【００９０】
図９(Ｃ)は、対象者Ｐが半ば起き上がった姿勢の例である。このときに、カメラ２による撮像画像から得られる差分画像には、図９(Ｄ)に示すように、検知領域Ｒ２内に、対象者Ｐの後頭部の像と、対象者Ｐの上半身に対応する像の一部が含まれる。
【００９１】
そして、対象者Ｐの移動方向は、例えば、各差分画像において対象者Ｐの像として検出された部分の重心の移動から求めることができる。例えば、図９(Ｂ)、(Ｄ)に示した差分画像が順に得られた場合に、プロセッサ２４は、次のようにして、対象者Ｐの移動方向を求めればよい。まず、プロセッサ２４は、各差分画像に基づいて、対象者Ｐの像に相当する部分の重心位置を求める。そして、図９(Ｂ)に示した差分画像から求めた重心位置から、図９(Ｄ)に示した差分画像から求めた重心位置に向かう移動方向を検出すればよい。このようにして、プロセッサ２４は、図９(Ｂ)，(Ｄ)に示した差分画像に基づいて、検知領域Ｒ２の下側の境界から検知領域Ｒ２に入る移動方向を検出する。
【００９２】
なお、上述したように、近赤外領域の照明光を用いる場合には、対象者Ｐの毛髪が黒色である場合などに、対象者Ｐの後頭部が差分画像にはっきり現れないこともある。しかし、後頭部に対応する像が検出されない場合でも、対象者Ｐの上半身の一部がカメラ２の撮像範囲に入ったときに、対象者Ｐの上半身の像が差分画像に現れる。そして、対象者Ｐの上半身の像を含む差分画像について、上述したような処理を行うことにより、プロセッサ２４は、上半身の一部に対応する像の重心位置の移動から、対象者Ｐの移動方向を検出することができる。また、プロセッサ２４は、対象者Ｐの像の位置の変化を検出する方法であれば、どのような方法でも、対象者Ｐの移動方向を検出する処理に利用してよい。
【００９３】
ところで、近赤外光は、人間の視覚では感知されにくい。しかも、図６に例示した照明部３およびカメラ２は、主として、対象者Ｐの背後から照明および撮像を行うので、対象者Ｐに監視されているという印象を持たせることなく、この対象者Ｐの状態を見守ることができる。
【００９４】
また、上述した差分画像を用いて対象者Ｐの像を検出する手法は、夜間の見守りのみならず、日中の見守りにおいても有用である。なぜなら、上述したようにして差分画像を生成する過程で、照明部３以外の光による物体の像はキャンセルされ、照明部３からの光による像だけを抜き出す事ができ、上述したような夜間の見守りの場合と同様の処理で対象者Ｐを抽出する事ができるからである。例えば、ベッド１の足元側を通る別の人物や仕切りのカーテンなどの対象者Ｐと紛らわしい物体の像は、差分画像を生成する過程で照明部３以外の光による像がキャンセルされ、かつ照明部３から距離が大きいため、照明部３の光による像は、対象者Pの像と容易に区別することができる明るさとなる。これにより、上述したような差分画像に基づいて対象者Ｐの像を検出する場合には、対象者Ｐ以外の人物の像の影響による誤検出を低減することができる。
【００９５】
なお、画像認識プログラム２７は、例えば、上述した差分画像を用いて対象者Ｐの像を検出する手法と、可視光を用いて撮像された画像について被写体認識を行って対象者Ｐの像を検出する手法との両方を含むことも可能である。また、上述したカメラ２に代えて、遠赤外領域に感度を有するカメラを用いてもよい。この場合は、遠赤外線用のカメラを用いて取得した温度画像から、人間の体温に相当する温度の領域を抽出することによって、対象者Ｐの像を検出することができる。また、カメラ２の側で、上述したような差分画像を生成する処理を行ってもよい。この場合は、生成された差分画像が、カメラＩＦ２１を介してプロセッサ２４に渡される。
【００９６】
次に、ベッド上の対象者Ｐを撮像して得られる画像から、更に、対象者Ｐの状態を判別する指標として有用な情報を抽出する方法について説明する。
【００９７】
図１０に、対象者の体の向きを検出する処理を説明する図を示す。図１０(Ａ)，(Ｃ)は、ベッド１上にいる対象者Ｐがとりうる姿勢の例を表している。図１０(Ｂ)，(Ｄ)は、それぞれ、対象者Ｐが図１０(Ａ)，(Ｃ)に示した姿勢をとっているときに、カメラ２によって撮像される画像から生成される差分画像の例である。なお、図１０(Ａ)、(Ｃ)において矢印を付して示した範囲は、カメラ２の撮像範囲に含まれる検知領域Ｒ２の上下方向の範囲に対応する。また、図１０(Ｂ)，(Ｄ)の例では、対象者Ｐの像に網掛けを付して示した。
【００９８】
図１０(Ａ)は、対象者Ｐがベッド１上で起き上がった姿勢の例である。このときに、カメラ２による撮像画像から得られる差分画像には、図１０(Ｂ)に示すように、検知領域Ｒ２中央部に、対象者Ｐの後頭部と上半身の背面に対応する像が含まれている。
【００９９】
図１０(Ｃ)は、対象者Ｐがベッド１の端に腰掛けている姿勢の例である。このときに、カメラ２による撮像画像から得られる差分画像には、図１０(Ｄ)に示すように、検知領域Ｒ２左側に、対象者Ｐの側頭部の像と、対象者Ｐの上半身の側面に対応する像の一部が含まれる。
【０１００】
図１０(Ａ)、(Ｃ)の比較から分かるように、対象者Ｐがベッド１上で起床しているときと、ベッド１の端に腰掛けているときとでは、体の向きが異なっている。そして、このような体の向きの違いは、図１０(Ｂ)，(Ｄ)に示す差分画像に含まれる対象者Ｐの上半身に対応する像の形状の違いとして反映されている。このような形状の違いは、例えば、上半身に対応する像の上下方向のサイズと左右方向のサイズの比によって表すことができる。なお、図１０(Ｂ)，(Ｄ)において、対象者Ｐの上半身に対応する像のうち、検知領域Ｒ２に含まれている部分の上下方向のサイズおよび左右方向のサイズを、それぞれ符号ａ、ｂで示す。
【０１０１】
したがって、例えば、以下に示す３つの処理をプロセッサ２４が実行することにより、差分画像に含まれている対象者Ｐの像の形状に基づいて、対象者Ｐの体の向きを検出することができる。
【０１０２】
まず、プロセッサ２４は、差分画像に含まれている対象者Ｐの像のうち、対象者Ｐの上半身に対応する部分について、上下方向および左右方向のサイズａ，ｂを取得する。次いで、プロセッサ２４は、例えば、上下方向のサイズａを左右方向のサイズｂで除算して縦横比ｃを求める。次に、プロセッサ２４は、この縦横比ｃと所定の閾値Ｔｈとを比較し、この比較結果に応じて、対象者Ｐの体の向きを判定する。例えば、縦横比ｃが所定の閾値Ｔｈよりも大きい場合に、プロセッサ２４は、対象者Ｐはカメラ２に対して側面を向けていると判定することができる。この場合に、プロセッサ２４は、対象者Ｐの体の向きは横向きであると判定する。逆に、縦横比ｃが所定の閾値Ｔｈよりも小さい場合に、プロセッサ２４は、対象者Ｐはカメラ２に対して背中あるいは正面を向けている判定することができる。この場合に、プロセッサ２４は、対象者Ｐの体の向きは正面であると判定する。なお、上述した閾値Ｔｈの値は、例えば、様々な対象者の正面向きの像について求めた縦横比と、様々な対象者の側面向きの像について求めた縦横比とに基づいて決定すればよい。また、上述したように、対象者Ｐの像の縦横比に基づいて、対象者の体の向きを判定する処理の対象は、上述した差分画像に限られない。例えば、プロセッサ２４は、可視光を用いて撮像された画像から検出された対象者Ｐの像について、縦横比に基づいて対象者の体の向きを判定する処理を行うこともできる。
【０１０３】
そして、上述したようにして得られた対象者Ｐの体の向きは、次のようにして、対象者Ｐの状態を判別する処理に利用することができる。
【０１０４】
図１０(Ａ)，(Ｂ)に示した例から分かるように、起床状態では、ベッド１上の対象者Ｐは正面向きである可能性が高い。したがって、起床状態に向かう状態遷移Ｔ１，Ｔ２を判定する条件に、対象者Ｐの体の向きが正面向きであることをアンド条件として追加することが望ましい。
【０１０５】
一方、図１０(Ｃ)，(Ｄ)に示した例から分かるように、離床状態では、ベッド１上の対象者Ｐは横向きである可能性が高い。したがって、離床状態に向かう状態遷移Ｔ５，Ｔ６を判定する条件に、対象者Ｐの体の向きが横向きであることをアンド条件として追加することが望ましい。
【０１０６】
図１１に、体の向きを考慮した遷移条件の例を示す。図１１に示した遷移条件は、図４に示した状態遷移図の説明で示した遷移条件に、上述したアンド条件を追加したものである。
【０１０７】
図６に例示したメモリ２５に格納された状態判別プログラム２７は、図１１に示したように、一部の状態遷移について体の向きの判定結果を条件に含む遷移条件を含むことができる。そして、このような遷移条件を含む状態判別プログラム２７に従って動作するプロセッサ２４は、対象者Ｐが起床状態であることや、対象者Ｐが離床状態であることをより高い精度で判別することができる。
【０１０８】
更に、上述した判定処理で得られた対象者Ｐの体の向きを利用して、対象者Ｐの異常な移動を検出することも可能である。
【０１０９】
例えば、対象者Ｐが起床状態から離床状態に向かう正常な過程では、次のような変化が観察される。画像に含まれる対象者Ｐの像が、検知領域Ｒ２の中央部から左端部あるいは右端部に移動するとともに、対象者Ｐの上半身に対応する像の縦横比が、正面向きに対応する値から横向きに対応する値に変化する。一方、次のような変化が検出された場合には、対象者Ｐの移動に異常があると推定することができる。例えば、縦横比が正面向きに対応する値を維持したまま、対象者Ｐの像が検知領域Ｒ２の外側へ向かって移動した場合には、対象者Ｐがベッド１から転落している可能性がある。
【０１１０】
状態判別プログラム２７は、例えば、離床状態からの状態遷移の有無を判断する手順の中に、対象者Ｐの上半身に対応する像の縦横比の変化と対象者Ｐの像の移動方向との間の矛盾を検出する手順を含むことができる。そして、このような状態判別プログラム２７を実行するプロセッサ２４は、上述したような矛盾を検出したときに、離床状態から不在状態への正常な状態遷移Ｔ７とは異なる異常な状態の変化を検出する。また、このようにして異常な状態の変化を検出したときに、プロセッサ２４は、ナースコールＩＦ２３を介して、より緊急度の高い警報をナースコールシステム４に通知する。
【０１１１】
ところで、本件開示の状態検知装置２０は、図６に示した例のように、病室あるいは居室内に配置することもできるし、一部または全部をナースステーションなどに配置することもできる。
【０１１２】
図１２に、状態検知装置の別実施形態を示す。なお、図１２に示した構成要素のうち、図６に示した構成要素と同等のものについては、同一の符号を付して示し、その説明は省略する。
【０１１３】
図１２に例示する状態検知装置は、病室あるいは居室に設置されるローカルユニット３０と、ナースステーションに設置されるセンタユニット３２とを含んでいる。ローカルユニット３０は、図６に示したナースコールＩＦ２３に代えて、通知インタフェース(ＩＦ)３１を有する。また、図６に示した通知判定プログラム２８は、ローカルユニット３０のメモリ２５ではなく、センタユニット３２のメモリ３４に格納されている。
【０１１４】
図１２に例示したセンタユニット３２は、上述した通知ＩＦ３１に対応する通知インタフェース(ＩＦ)３３と、メモリ３４と、プロセッサ３５と、ナースコールＩＦ２３と、データベースインタフェース(ＤＢＩＦ)３６とを有する。プロセッサ３５と、通知ＩＦ３３と、メモリ３４と、ナースコールＩＦ２３と、ＤＢＩＦ３６とは、バスを介して互いに接続されている。センタユニット３２のプロセッサ３５は、ナースコールＩＦ２３を介してナースコールシステム４に接続されている。また、このプロセッサ３５は、ＤＢＩＦ３６を介して対象者情報データベース(ＤＢ)６に接続されている。
【０１１５】
図１２に例示した状態検知装置では、各病室に配置されたローカルユニット３０からセンタユニット３２に、各対象者Ｐの状態を含む情報が通知される。なお、図１２に示したローカルユニット３０に含まれる通知ＩＦ３１は、対象者Ｐの現在の状態をセンタユニット３２に通知する際に、ローカルユニット３０の設置場所あるいは対象者Ｐの識別情報を付加する。以下では、通知ＩＦ３１により、個々の対象者を識別する対象者ＩＤとその対象者Ｐの状態を示す情報とがセンタユニット３２に通知される場合について説明する。
【０１１６】
また、対象者情報ＤＢ６は、各対象者について看護士あるいは介助者への通知が必要とされる状態を個別に設定する情報を含んでいる。また、メモリ３４に格納される通知判定プログラムは、このような対象者対応の設定に基づいて、ナースコールシステム４への通知を行うか否かを判断する手順を含む。このような通知判定プログラムを読み込むことにより、プロセッサ３５は、対象者対応の設定に基づいて、ナースコールシステム４への通知を制御することができる。
【０１１７】
図１３に、対象者対応の設定に基づく通知判定処理の例を表す流れ図を示す。図１３に例示した流れ図に含まれる各ステップは、ローカルユニット３０から通知を受け取るごとに、上述した通知判定プログラムに基づいて、プロセッサ３５によって実行される。
【０１１８】
ステップ３３１で、プロセッサ３５は、通知ＩＦ３３を介してローカルユニット３０から対象者ＩＤと当該対象者の現在の状態を示す情報を受け取る。次いで、プロセッサ３５は、対象者ＩＤに基づいて、対象者情報ＤＢ６を参照することにより、対象者ＩＤに対応して格納された通知対象の状態を取得する(ステップ３３２)。次に、プロセッサ３５は、通知対象の状態とステップ３３１で受け取った現在の状態を照合する(ステップ３３３)。
【０１１９】
通知対象の状態と現在の状態とが一致する場合に(ステップ３３４の肯定判定)、プロセッサ３５は、ナースコールＩＦ２３を介してナースコールシステム４に、対象者ＩＤで示された対象者の現在の状態が通知対象の状態であることを通知する(ステップ３３５)。その後、プロセッサ３５は、ステップ３３１で受け取った通知についての処理を終了する。
【０１２０】
一方、通知対象の状態と現在の状態とが一致しない場合に(ステップ３３４の否定判定)、プロセッサ３５は、ナースコールシステム４への通知は行わずに、ステップ３３１で受け取った通知についての処理を終了する。
【０１２１】
このような処理を、センタユニット３２のプロセッサ３５が行うことにより、個々の対象者について異なる基準を適用して、ナースコールシステム４に対象者Ｐの状態を通知することができる。また、個々の対象者についての通知対象の状態は、対象者情報ＤＢ６に一括して格納されている。したがって、対象者情報ＤＢ６に格納された情報を操作することにより、対象者Ｐの状態を通知するか否かを判定する基準を、個々の対象者に対して必要とされるケアの内容に合わせて変更することが可能である。
【０１２２】
また、対象者Ｐの現在の状態を判別する処理を、センタユニット３２に分担することもできる。この場合に、状態判別プログラム２７は、センタユニット３２のメモリ３４に格納される。また、ローカルユニット３０のプロセッサ２４は、画像認識プログラム２６に基づく処理を行うことにより、対象者Ｐの移動方向と対象者Ｐの体の向きを検出する。そして、この対象者Ｐの移動方向と対象者Ｐの体の向きとを含む情報と対象者ＩＤとが、通知ＩＦ３１を介してセンタユニット３２に通知される。状態判別プログラム２７を読み込んだプロセッサ３５は、通知ＩＦ３３を介して受け取った対象者Ｐの移動方向および対象者Ｐの体の向きと過去の状態とに基づいて、対象者ＩＤで示される対象者Ｐの現在の状態を判別する。
【０１２３】
同様にして、対象者Ｐの移動方向および体の向きを検出する処理を、センタユニット３２に分担することもできる。この場合に、各ローカルユニット３０は、カメラ２によって撮像された画像をセンタユニット３２に伝送する。そして、センタユニット３２のプロセッサ３５によって、各対象者を撮像した画像についての画像認識処理と、対象者の現在の状態を判別する処理と、対象者の現在の状態を出力する処理とが、一括して処理される。
【０１２４】
また、センタユニット３２は、クラウドサービスを利用して実現することも可能である。
【０１２５】
なお、本件開示の状態検知装置に入力される画像は、ベッドの長手方向と交差する方向から撮像した画像でもよい。また、他のセンサの出力などを、本件開示の状態検知装置の判断基準に追加的に取り込むこともできる。例えば、ベッドの端部分などに設置した感圧センサによる加重の検出を、起床状態から離床状態への状態遷移の条件に一つに加えてもよい。これにより、対象者の離床状態を更に高い確度で検知することができる。
【０１２６】
以上、図１〜図１３を用いて説明した実施形態に関して、更に、以下の各項を開示する。
(付記１) ベッド上の対象者を撮像した画像を解析することにより、前記対象者の移動方向を検出する画像処理部と、
前記画像処理部によって検出された移動方向と前記対象者の過去の状態とに基づいて、前記対象者の現在の状態を判別する判別部と、
前記判別部によって得られた前記対象者の現在の状態を示す情報を出力する出力部と、
を備えたことを特徴とする状態検知装置。
(付記２) 付記１に記載の状態検知装置において、
前記過去の状態および前記現在の状態は、前記対象者が前記ベッド上に横たわっている着床状態と、前記対象者が前記ベッド上で上半身を起こしている起床状態と、前記対象者が前記ベッドの端の部分にいる離床状態と、前記対象者が前記ベッドから離れている不在状態とを含み、
前記判別部は、複数種類の前記過去の状態ごとに異なる基準を用いて、前記対象者の現在の状態を判別する
ことを特徴とする状態検知装置。
(付記３) 付記１または付記２に記載の状態検知装置において、
前記画像処理部は、前記画像に含まれる前記対象者の像の形状に基づいて、前記対象者の体の向きを判定し、
前記判別部は、前記画像処理部で得られる前記移動方向および前記対象者の体の向きと前記過去の状態とに基づいて、前記対象者の現在の状態を判別する
ことを特徴とする状態検知装置。
(付記４) 付記２に記載の状態検知装置において、
前記複数種類の前記過去の状態ごとに異なる基準は、当該過去の状態を始点とする状態遷移に対応する前記対象者の移動方向が検出されるか否かである
ことを特徴とする状態検知装置。
(付記５) 付記１乃至付記４のいずれか１に記載の状態検知装置において、
前記対象者を撮像した画像は、
前記対象者を、光軸を前記ベッドの長手方向に合わせて配置されたカメラによって撮像した画像である
ことを特徴とする状態検知装置。
(付記６) 付記１乃至付記４のいずれか１に記載の状態検知装置において、
前記対象者を撮像した画像は、
１フレームおきに近赤外領域の光によって照明された前記対象者を、光軸を前記ベッドの長手方向に合わせて配置されたカメラによって撮像した画像から生成した差分画像である
ことを特徴とする状態検知装置。
(付記７) ベッド上の対象者を撮像した画像の入力を受け、
前記画像を解析することにより、前記対象者の移動方向を検出し、
前記検出された移動方向と前記対象者の過去の状態とに基づいて、前記対象者の現在の状態を判別し、
前記判別によって得られた前記対象者の現在の状態示す情報を出力する
ことを特徴とする状態検知方法。
【符号の説明】
【０１２７】
１…ベッド；２…カメラ；３…照明部；４…ナースコールシステム；５…照明制御部；６…対象者データベース(ＤＢ)；１０，２０…状態検知装置；１２…画像処理部；１３…判別部；１４…出力部；１５…通知処理部；１６…スピーカ；２１…カメラインタフェース(ＩＦ)；２３…ナースコールインタフェース(ＩＦ)；２４，３５…プロセッサ；２５、３４…メモリ；２６…画像認識プログラム；２７…状態判別プログラム；２８…通知判定プログラム；３０…ローカルユニット；３１，３３…通知インタフェース(ＩＦ)；３２…センタユニット；３６…データベースインタフェース(ＤＢＩＦ)
【技術分野】
【０００１】
本件開示は、介護対象者の状態を検知する状態検知装置および状態検知方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
入院中の患者や介護施設などの入所者などがベッドから降りようとした際に、誤ってベッドから転落する事故が発生することがある。このような事故の発生を防ぐために、様々な転落防止技術が提案されている。
【０００３】
転落防止技術の一つに、看護や介護を受ける対象者の状態を検知する技術がある。例えば、感圧センサおよび光学センサを含む複数のセンサによって、対象者の状態を検出し、検出した状態を通知する技術が提案されている(特許文献１参照)。また、対象者を撮影した映像を用いて対象者の状態を検知する技術も提案されている。例えば、予め設定された監視領域において、閾値以上の変化が検出されたときに、対象者の状態が検知される(特許文献２，３参照)。
【０００４】
また、対象者を撮影した映像そのものを、看護士あるいは介助者が待機する場所に中継するようにした技術も提案されている(特許文献４参照)。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００１−３２７５４９号公報
【特許文献２】特開２００６−１７５０８２号公報
【特許文献３】特開２００５−１２８９６７号公報
【特許文献４】特開２０００−１０５８８５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上述したような従来の検知技術では、カメラを含むセンサにより、ベッド上あるいはベッド付近にいる対象者の状態に異常が検出された場合に、看護士や介助者に検出結果が通知される。しかしながら、従来の技術では、対象者がベッド上で寝返りを打つなどの自然な動作も、対象者の異常な状態として誤検出してしまう場合があった。このような誤検出の頻繁な発生は、看護士や介助者を煩わせてしまい、介護の妨げとなるおそれがある。このため、対象者の異常な状態が誤って検出される頻度を低減することが、状態検知装置および状態検知方法の課題となっている。
【０００７】
また、対象者の状態を見守るためとはいえ、多数の機材を病室や居室に持ち込むと、介護の妨げとなるおそれもある。このため、対象者の状態を検知するための装置は、できるだけ少ない機材で実現されることが望ましい。
【０００８】
本件開示の装置および方法は、簡易な構成により、対象者の状態を高い精度で検知可能な状態検知装置および状態検知方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
一つの観点による状態検知装置は、ベッド上の対象者を撮像した画像を解析することにより、前記対象者の移動方向を検出する画像処理部と、前記画像処理部によって検出された移動方向と前記対象者の過去の状態とに基づいて、前記対象者の現在の状態を判別する判別部と、前記判別部によって得られた前記対象者の現在の状態を示す情報を出力する出力部とを有する。
【００１０】
また別の観点による状態検知方法は、ベッド上の対象者を撮像した画像の入力を受け、前記画像を解析することにより、前記対象者の移動方向を検出し、前記検出された移動方向と前記対象者の過去の状態とに基づいて、前記対象者の現在の状態を判別し、前記判別によって得られた前記対象者の現在の状態を示す情報を出力する。
【発明の効果】
【００１１】
本件開示の装置および方法によれば、簡易な構成により、対象者Ｐの状態を高い精度で検知することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】状態検知装置の一実施形態を示す図である。
【図２】対象者Ｐの状態と対象者Ｐの像の移動方向との関係を説明する図である。
【図３】過去の状態ごとの判断基準の例を示す図である。
【図４】検知対象の人物に関する状態遷移図の例を示す図である。
【図５】状態検知装置の動作を表す流れ図である。
【図６】状態検知装置の別実施形態を示す図である。
【図７】人物の像を検出する処理を説明する図である。
【図８】人物の像を検出する処理を表す流れ図である。
【図９】人物の移動方向を検出する処理を説明する図である。
【図１０】体の向きを検出する処理を説明する図である。
【図１１】体の向きを考慮した遷移条件の例を示す図である。
【図１２】状態検知装置の別実施形態を示す図である。
【図１３】対象者対応の設定に基づく通知判定処理の例を表す流れ図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面に基づいて、本発明の実施形態について詳細に説明する。
【００１４】
図１に、状態検知装置の一実施形態を示す。図１に例示した状態検知装置１０は、画像処理部１２と、判別部１３と、出力部１４とを含んでいる。図１に例示した出力部１４は、通知処理部１５とスピーカ１６とを含んでいる。
【００１５】
状態検知装置１０は、例えば、状態検知の対象者Ｐが起居するベッド１に近接して配置されてもよい。状態検知装置１０の画像処理部１２には、カメラ２によって撮像された画像が入力される。なお、状態検知装置１０は、カメラ２およびベッド１から離れた場所に設置されてもよい。
【００１６】
カメラ２は、図１に示すように、撮像のための光学系の光軸がベッド１の長手方向に一致するように配置することが望ましい。この場合に、カメラ２の撮像方向は、図１に符号Ｄｒで示すようになり、カメラ２は、ベッド１上の対象者を主に背後から撮像する。そして、このように配置されたカメラ２の撮像範囲Ｒ１は、ベッド１の対象者Ｐがベッド１上で起居する際の動作で移動する範囲とほぼ一致させることができる。なお、対象者Ｐがベッド１上で起居する際の動作には、この対象者Ｐが、ベッド１上で起き上がる動作や、ベッド１の端に移動する動作が含まれる。
【００１７】
カメラ２は、例えば、所定のフレームレートで上述した撮像範囲Ｒ１についての撮像を行う。撮像された各フレームの画像は、画像処理部１２に順次に送られる。画像処理部１２は、各フレームの画像の全てまたは一部に基づいて、上述した対象者Ｐの像の移動方向を検出する。画像処理部１２は、例えば、次のようにして対象者Ｐの移動方向を検出する。
【００１８】
まず、画像処理部１２は、個々の画像から、対象者Ｐの像を検出する。対象者Ｐの像の検出には、例えば、輪郭抽出技術や被写体認識技術など、様々な公知技術が適用される。次に、画像処理部１２は、画像から検出された対象者Ｐの像の位置を比較することにより、対象者Ｐの移動方向を検出する。
【００１９】
画像処理部１２によって、各画像について検出された対象者Ｐの移動方向は、判別部１３に渡される。なお、画像処理部１２は、対象者Ｐの像が検出されなかった画像については、例えば、対象者Ｐが撮像範囲に捉えられていない旨を判別部１３に通知する。
【００２０】
判別部１３は、新たな画像に対応して通知された移動方向と、対象者Ｐの過去の状態とに基づいて、対象者Ｐの現在の状態を判別する。判別部１３による対象者Ｐの現在の状態を判別する処理については後述する。
【００２１】
判別部１３によって判別された対象者Ｐの現在の状態を示す情報は、出力部１４に含まれる通知処理部１５に渡される。通知処理部１５は、受け取った情報で示される状態が通知対象の状態であるか否かを判定する。通知対象の状態は、予め、通知処理部１５に設定しておくことができる。そして、対象者Ｐの現在の状態が通知対象の状態と一致したときに、通知処理部１５は、例えば、スピーカ１６を介して音声メッセージあるいはアラーム音声を出力することにより、看護士あるいは介助者に対象者Ｐの状態を通知する。
【００２２】
次に、判別部１３が、対象者Ｐの現在の状態を判別する処理について説明する。以下に説明する例では、判別部１３は、対象者Ｐのベッド１上での姿勢あるいは対象者Ｐとベッド１との位置から、対象者Ｐの状態を複数種類に区別して判別する。
【００２３】
対象者Ｐの状態は、例えば、着床状態、起床状態、離床状態および不在状態のいずれかである。着床状態は、対象者Ｐがベッド１上に横になっている状態である。また、起床状態は、対象者Ｐがベッド１上で起き上がっている状態である。離床状態は、対象者Ｐがベッド１の端部にいる状態である。離床状態は、対象者Ｐがベッド１の端に腰掛けている状態、ベッド１にサイドレールが設置されている場合はこれを跨いでいる状態、およびベッド１の脇に立っている状態を含む。不在状態は、対象者Ｐがベッド１から離れている状態である。これらの４つの状態は、ベッド１上の対象者Ｐの動作の始点あるいは分岐点に対応している。したがって、これらの状態は、対象者Ｐを見守る上で、看護士あるいは介助者に通知する状態として適している。
【００２４】
図２に、対象者Ｐの状態と対象者Ｐの像の移動方向との関係を説明する図を示す。図２(Ａ)，(Ｃ)，(Ｅ)は、図１を用いて説明したカメラ２による撮像で得られた画像の例である。また、図２(Ｂ)，(Ｄ)，(Ｆ)は、図２(Ａ)，(Ｃ)，(Ｅ)に示した各画像が撮像された際に対象者Ｐがとっている姿勢の例である。なお、図２(Ｂ)，(Ｄ)，(Ｆ)において、カメラ２の撮像方向は符号Ｄｒで示される。
【００２５】
図２(Ａ)，(Ｃ)，(Ｅ)に示した例では、撮像範囲Ｒ１の内側に検知領域Ｒ２が設けられている。図２(Ａ)，(Ｃ)，(Ｅ)の例では、検知領域Ｒ２は、太い実線で囲まれた台形の領域である。そして、この検知領域Ｒ２は、図２において点線で示した境界線ＢＬ，ＢＲにより、３つの領域に分けられている。以下の説明では、検知領域Ｒ２のうち、境界線ＢＬと境界線ＢＲとに挟まれた矩形の領域を中央部と称する。また、検知領域Ｒ２のうち、境界線ＢＬよりも左側の領域を左端部、境界線ＢＲよりも右側の領域を右端部とそれぞれ称する。
【００２６】
図２(Ｂ)は、対象者Ｐが着床状態である例を示している。着床状態では、図２(Ａ)に示したように、対象者Ｐの像は撮像範囲Ｒ１の中には現れない。なお、対象者Ｐの像を含まない画像は、対象者Ｐが不在状態である場合にも、カメラ２によって取得される。したがって、図２(Ａ)に示したように、対象者Ｐの像が含まれない画像が得られた場合に推定される対象者Ｐの状態は、着床状態と不在状態とのいずれかである。
【００２７】
一方、図２(Ｄ)は、対象者Ｐがベッド１上で起き上がろうとしている場面を表している。図２(Ｄ)に示す矢印は、ベッド１上の対象者Ｐの移動方向を示している。このとき、図２(Ｃ)に示したように、対象者Ｐの像は検知領域Ｒ２の中央部に含まれている。そして、画像処理部１２は、対象者Ｐが起き上がろうとしている過程で撮像された画像から、図２(Ｃ)の符号Ｖ１に示すように、画面の下から上に向かう移動方向を検出する。
【００２８】
また、図２(Ｆ)は、対象者Ｐがベッド１の端に腰掛けた状態から立ち上がろうとしている場面を表している。このとき、図２(Ｅ)に示したように、対象者Ｐの像は、検知領域Ｒ２の左側の領域に含まれている。ここで、ベッド１上に起き上がっていた対象者Ｐがベッドの端に腰掛けた状態に移行するまでの間に、対象者Ｐの像は、検知領域Ｒ２の中央部分からベッド１の端に対応する左端部に移動する。また、ベッド１に腰掛けた状態から対象者Ｐが立ち上がろうとする際には、対象者Ｐは、体を前に傾ける動作を行う場合が多い。したがって、図２(Ｅ)に示した画像の前後に撮像された画像から、画像処理部１２は、図２(Ｅ)の符号Ｖ２に示すように、画面の右から左へ向かう移動方向を検出する。
【００２９】
図２に示した例から分かるように、対象者Ｐがベッド１上で姿勢を変えていく過程と、対象者Ｐとベッド１との位置関係が変化する過程は、互いに関連している。つまり、着床状態の対象者Ｐが不在状態になる過程や、逆に、不在状態だった対象者Ｐが着床状態になるまでの過程は、いくつかの途中の状態を経由する状態遷移として捉えることができる。
【００３０】
そして、例えば、対象者Ｐの状態が着床状態から起床状態に遷移する間に、画像処理部１２は、図２(Ｃ)に示したように、検知領域Ｒ２内で対象者Ｐの像について上のほうへ向かう移動方向Ｖ１を検出する。逆に、対象者Ｐの状態が起床状態から着床状態に遷移する間に、画像処理部１２は、図２(Ｃ)の例とは逆に、対象者Ｐの像について、検知領域Ｒ２の内部から検知領域Ｒ２の下側の境界を越えて検知領域Ｒ２の外部へ向かう移動方向を検出する。また、対象者Ｐの状態が起床状態から離床状態に遷移する間に、画像処理部１２は、図２(Ｅ)に示したように、対象者Ｐの像について、検知領域Ｒ２の中央部から左端部あるいは右端部に向かう移動方向Ｖ２を検出する。逆に、対象者Ｐの状態が離床状態から起床状態に遷移する間に、画像処理部１２は、図２(Ｅ)の例とは逆に、対象者Ｐの像について、検知領域Ｒ２の左端部あるいは右端部から中央部に向かう移動方向を検出する。一方、対象者Ｐの状態が離床状態から不在状態に遷移する間に、画像処理部１２は、対象者Ｐの像について、検知領域Ｒ２の左端部あるいは右端部から検知領域Ｒ２の対応する側の境界を超えて検知領域Ｒ２の外部に向かう移動方向を検出する。そして、対象者Ｐの状態が不在状態から離床状態に遷移する間に、画像処理部１２は、対象者Ｐの像について、検知領域Ｒ２の外部から検知領域Ｒ２の左端部あるいは右端部に向かう移動方向を検出する。なお、対象者Ｐがベッド１の端に腰掛けた位置の付近で横になる場合もある。このように、対象者Ｐの状態が離床状態から着床状態に遷移する間に、画像処理部１２は、対象者Ｐの像について、検知領域Ｒ２の左端部あるいは右端部から検知領域Ｒ２の下側の境界を越えて検知領域Ｒ２の外部に向かう移動方向を検出する。
【００３１】
このように、上述した４つの状態間の状態遷移と、画像処理部１２が検出する対象者Ｐの移動方向には相関関係がある。したがって、対象者Ｐの現在の状態は、対象者Ｐについて既に特定されている過去の状態と対象者Ｐの像の移動方向との組み合わせに基づいて一意に特定可能である。
【００３２】
判別部１３は、上述した相関関係を利用して、対象者Ｐの過去の状態と新たに検出された移動方向との組み合わせに基づいて、対象者Ｐの現在の状態を判別する。過去の状態と対象者Ｐの移動方向とを組み合わせた判断基準のセットは、例えば、各状態について、判別部１３内に予め設定しておくことができる。
【００３３】
図３に、過去の状態ごとの判断基準の例を示す。図３に示した判断基準は、上述した状態遷移と検出される移動方向との対応関係を表にまとめたものである。
【００３４】
図３に示した例では、対象者Ｐの現在の状態として起床状態を判別する判断基準は２通りである。１つは、「過去の状態が着床状態である」ことと「検知領域Ｒ２の下側の境界を越えて上向きに検知領域Ｒ２内へ向かう移動方向が検出された」ことの組み合わせである。もう一つは、「過去の状態が離床状態である」ことと「検知領域Ｒ２の左端部あるいは右端部から検知領域Ｒ２の中央部へ向かう移動方向が検出された」ことの組み合わせである。
【００３５】
同様に、図３に示した例では、対象者Ｐの現在の状態として着床状態を判別する判断基準も２通りである。１つは、「過去の状態が起床状態である」ことと「検知領域Ｒ２の下側の境界を越えて下向きに検知領域Ｒ２の外部へ向かう移動方向が検出された」ことの組み合わせである。もう一つは、「過去の状態が離床状態である」ことと「検知領域Ｒ２の下側の境界を越えて下向きに検知領域Ｒ２の外部へ向かう移動方向が検出された」ことの組み合わせである。
【００３６】
また、図３に示した例では、対象者Ｐの現在の状態として離床状態を判別する判断基準も２通りである。１つは、「過去の状態が起床状態である」ことと「検知領域Ｒ２の中央部から左端部あるいは右端部に向かう移動方向が検出された」ことの組み合わせである。もう一つは、「過去の状態が不在状態である」ことと「検知領域Ｒ２の外部から検知領域Ｒ２の左端部あるいは右端部に向かう移動方向が検出された」ことの組み合わせである。
【００３７】
一方、図３に示した例では、対象者Ｐの現在の状態として不在状態を判別する判断基準は、「過去の状態が離床状態である」ことと「検知領域Ｒ２の左端部あるいは右端部から検知領域Ｒ２の外部へ向かう移動方向が検出された」ことの組み合わせである。
【００３８】
判別部１３の判別処理に、過去の状態と対象者Ｐの像の移動方向とを組み合わせた判断基準を用いることにより、次のような例で、誤った判別結果の出力を避けることができる。
【００３９】
画像処理部１２は、例えば、対象者Ｐ以外の物体の移動に応じて、検知領域Ｒ２の中央部から左端部あるいは右端部へ向かう移動方向を検出する可能性がある。このような検出結果は、カーテンが揺れた場合や、他の人物がベッド１付近を通る動作などに伴って、画像処理部１２から得られる。この場合に、検出された移動方向は、対象者が離床状態となる際に検出される移動方向に一致している。しかし、対象者Ｐの過去の状態が着床状態であったことは、離床状態を判別するための条件を満たしていない。したがって、移動方向と過去の状態とを組み合わせた判断基準を採用した判別部１３によれば、上述した例について、対象者Ｐの状態が誤って離床状態と判別されることはない。
【００４０】
また、図３に例示した判断基準のセットでは、対象者Ｐが起床状態および離床状態であることを判別する際に用いる判断基準に含まれる移動方向が、過去の状態ごとに明らかに異なっている。
【００４１】
例えば、起床状態の判別に用いられる判断基準のうち、過去の状態が着床状態である場合に組み合わせられる移動方向は画像の下から上に向かう方向である。これに対して、起床状態の判別に用いられる判断基準のうち、過去の状態が離床状態である場合に組み合わせられる移動方向は画像の左右方向である。このように、明確に異なる移動方向を、対応する過去の状態の種類と組み合わせた判断基準を用いることにより、判別部１３は、対象者Ｐの現在の状態をより正確に判別することができる。つまり、図３に例示した判断基準のセットを適用した判別部１３によれば、起床状態と離床状態とをより正確に判別することができる。
【００４２】
このように、移動方向と過去の状態とを組み合わせた判断基準を判別部１３の判別処理に適用することにより、対象者Ｐの現在の状態が誤って判別される確率を低減することができる。つまり、移動方向と過去の状態とを組み合わせた判断基準を用いることにより、判別部１３は、対象者Ｐの状態を、高い精度で確実に判別することができる。
【００４３】
そして、判別部１３によって得られた対象者Ｐの現在の状態を示す情報を、出力部１４によって出力することにより、看護士や介助者など、対象者のケアを担当する人々に正確な情報を通知することができる。
【００４４】
このように、本件開示の状態検知装置によれば、対象者Ｐの状態を高い精度で確実に検知することができる。そして、対象者Ｐの状態を正確な判別を可能としたことにより、対象者Ｐについて誤って異常な状態である旨を通知してしまうこと、すなわち、誤検知を低減することができる。つまり、本件開示の状態検知装置によれば、誤検知を低減することにより、対象者のケアを担当する人々を無用に煩わせる事態の発生を防ぐことができる。これにより、対象者のケアを担当する人々の作業負担を軽減することができる。
【００４５】
また、図１に例示した状態検知装置１０は、例えば、プロセッサとメモリとを含む小規模のコンピュータシステムを用いて実現可能である。また、図１に開示した状態検知装置１０に画像を入力するカメラ２の撮像方向は、ベッド１の長手方向であるので、カメラ２は、例えば、ベッド１のヘッドボードや壁などに取り付けられる。このような場所に設置されたカメラ２は、対象者Ｐおよび看護士あるいは介助者の動作の邪魔になりにくい。しかも、このように設置されたカメラ２によれば、ベッド１上で対象者Ｐが移動する範囲を漏れなく撮像することが可能であるので、他のカメラの設置を必要としない。したがって、本件開示の状態検知装置１０を導入するために、病室あるいは居室に新たに配置される機器は、小規模である。小規模のコンピュータシステムを用いて実現された状態検知装置１０は、例えば、上述したカメラ２とともに、ベッド１のヘッドボード内への埋め込みが可能な程度に小型化することも可能である。
【００４６】
更に、ベッド１の長手方向を撮像方向とするカメラ２によって撮像された画像では、例えば、対象者Ｐが起き上がる動作と、対象者Ｐがベッド１の端に移動する動作とに応じて、対象者Ｐの像が明らかに異なる方向に移動する。このような画像に基づいて、画像処理部１２は、対象者Ｐの様々な動作に対応して、明確に異なる移動方向を検出することができる。
【００４７】
また、上述した着床状態、起床状態、離床状態および不在状態間の状態遷移について状態遷移図を作成することもできる。そして、判別部１３は、この状態遷移図に基づいて、判別処理を行ってもよい。
【００４８】
図４に、対象者に関する状態遷移図の例を示す。図４に例示した状態遷移図では、着床状態、起床状態、離床状態および不在状態の４つの状態間で想定される遷移は、符号Ｔ１〜Ｔ７を付した矢印によって示されている。
【００４９】
図４に符号Ｔ１を付して示した状態遷移Ｔ１は、対象者Ｐの状態が着床状態から起床状態に向かう遷移を示している。この状態遷移Ｔ１の条件は、この対象者Ｐの像について、検知領域Ｒ２の下側の境界を越えて上向きに検知領域Ｒ２内へ向かう移動方向が、画像処理部１２によって検出されることである。
【００５０】
また、図４に符号Ｔ２を付して示した状態遷移Ｔ２は、対象者Ｐの状態が離床状態から起床状態に向かう遷移を示している。この状態遷移Ｔ２の条件は、この対象者Ｐの像について、検知領域Ｒ２の左端部あるいは右端部から中央部へ向かう移動方向が、画像処理部１２によって検出されることである。
【００５１】
一方、図４に符号Ｔ３を付して示した状態遷移Ｔ３は、対象者Ｐの状態が起床状態から着床状態に向かう遷移を示している。この状態遷移Ｔ３の条件は、この対象者Ｐの像について、検知領域Ｒ２の下側の境界を越えて下向きに検知領域Ｒ２の外部に向かう移動方向が、画像処理部１２によって検出されることである。
【００５２】
また、図４に符号Ｔ４を付して示した状態遷移Ｔ４は、対象者Ｐの状態が離床状態から着床状態に向かう遷移を示している。この状態遷移Ｔ４の条件は、この対象者Ｐの像について、検知領域Ｒ２の下側の境界を越えて下向きに検知領域Ｒ２の外部に向かう移動方向が、画像処理部１２によって検出されることである。
【００５３】
また、図４に符号Ｔ５を付して示した状態遷移Ｔ５は、対象者Ｐの状態が起床状態から離床状態に向かう遷移を示している。この状態遷移Ｔ５の条件は、この対象者Ｐの像について、検知領域Ｒ２の中央部から左端部あるいは右端部に向かう移動方向が、画像処理部１２によって検出されることである。なお、対象者Ｐが離床する際に降りる側が限定されている場合には、離床が可能な側に対応する検知領域Ｒ２の範囲に向かう移動方向の検出を、状態遷移Ｔ５の条件とすることもできる。例えば、ベッド１の右側にサイドレールなどが設置されていれば、設置されていない左側に対応する検知領域Ｒ２の左端部に向かう移動方向の検出を、選択的に、状態遷移Ｔ５の条件とすることができる。
【００５４】
また、図４に符号Ｔ６を付して示した状態遷移Ｔ６は、対象者Ｐの状態が不在状態から離床状態に向かう遷移を示している。この状態遷移Ｔ６の条件は、この対象者Ｐの像について、検知領域Ｒ２の外部から検知領域Ｒ２の左端部あるいは右端部に向かう移動方向が、画像処理部１２によって検出されることである。
【００５５】
そして、図４に符号Ｔ７を付して示した状態遷移Ｔ７は、対象者Ｐの状態が離床状態から不在状態に向かう遷移を示している。この状態遷移Ｔ７の条件は、この対象者Ｐの像について、検知領域Ｒ２の左端部あるいは右端部から外部に向かう移動方向が、画像処理部１２によって検出されることである。
【００５６】
図４に例示した状態遷移図は、図３に例示した判断基準のセットと同等である。判別部１３は、この状態遷移図に従って、過去の状態からの状態遷移に対応する条件に基づいて、対象者Ｐの現在の状態を判別する。
【００５７】
図４に例示した４つの状態のうち、起床状態および離床状態は、それぞれベッド１上の対象者Ｐの動作の分岐点に対応している。そして、起床状態を始点とする状態遷移Ｔ３，Ｔ５に対応する条件で示される移動方向は明確に異なる。同様に、離床状態を始点とする状態遷移Ｔ２，Ｔ７に対応する条件で示される移動方向も明確に異なる。
【００５８】
したがって、判別部１３は、過去の状態が対象者Ｐの動作の分岐点に相当する場合に、明確に異なる移動方向のどちらが画像処理部１２によって検出されたかによって、過去の状態を始点とする状態遷移のどちらが発生したかを判別することができる。
【００５９】
例えば、対象者Ｐの過去の状態が起床状態のときに、画像処理部１２により、検知領域Ｒ２の中央部から左端部あるいは右端部に向かう移動方向が検出された場合に、判別部１３は、上述した状態遷移Ｔ５が発生したと判断する。この場合に、判別部１３は、対象者Ｐの現在の状態として離床状態を判別する。一方、対象者Ｐの過去の状態が起床状態のときに、検知領域Ｒ２の下側の境界を越えて下向きに検知領域Ｒ２の外部に向かう移動方向が検出された場合に、判別部１３は、上述した状態遷移Ｔ３が発生したと判断する。この場合に、判別部１３は、対象者Ｐの現在の状態として着床状態を判別する。
【００６０】
このようにして、判別部１３は、状態遷移図を辿って対象者Ｐの現在の状態を判別する。このような判別部１３は、過去の状態ごとに異なる基準として、当該過去の状態を始点とする状態遷移に対応する対象者Ｐの移動方向が検出されるか否かを用いる判別部の一例である。そして、このような判別部１３は、過去の状態を始点とする少なくとも一つの状態遷移それぞれに対応する対象者Ｐの移動方向が検出されるか否かに基づいて、これらの状態遷移のどれが発生したかを確実に判断することができる。また、この判断結果に基づいて、判別部１３は、対象者Ｐの現在の状態を確実に判別することができる。
【００６１】
次に、図１に例示した状態検知装置１０により、どのようにして、ベッド１上の対象者Ｐの状態を見守り、看護士や介助者への通知を行うかについて説明する。
【００６２】
図５に、状態検知装置の動作を表す流れ図を示す。
【００６３】
ステップ３０１で、判別部１３に対して、対象者Ｐの初期状態を設定する処理と、通知処理部１５に対して、通知対象の状態を設定する処理が行われる。ステップ３０１で設定された対象者Ｐの初期状態は、過去の状態として、判別部１３の内部に保持される。また、通知対象の状態は、通知処理部１５内部に保持される。
【００６４】
次に、カメラ２によって画像が取得されるごとに(ステップ３０２)、画像処理部１２は、対象者Ｐの像の検出を行う(ステップ３０３)。なお、画像処理部１２は、カメラ２によって所定数のフレームの画像が撮像されるごとに１フレームの画像を受け取って、対象者Ｐの検出を行ってもよい。次いで、ステップ３０４で、画像処理部１２は、対象者Ｐの像の検出が成功したか否かを判定する。
【００６５】
新たに取得された画像の検知領域Ｒ２から対象者Ｐの像を検出した場合に(ステップ３０４の肯定判定)、画像処理部１２は、更に、対象者Ｐの像の移動方向を検出する(ステップ３０５)。画像処理部１２は、例えば、新たなフレームの画像と直前のフレームの画像との比較に基づいて、対象者Ｐの像の移動方向を検出してもよい。また、新たな画像とそれに先立って取得された複数の画像とに基づいて、対象者Ｐの像の移動方向を検出することもできる。
【００６６】
ステップ３０５で、画像処理部１２により検出された移動方向は、判別部１３に渡される。一方、ステップ３０４の否定判定の場合に、画像処理部１２は、対象者Ｐの像の検出に失敗した旨を判別部１３に通知する。
【００６７】
ステップ３０７で、判別部１３は、画像処理部１２から受け取った検出結果と判別部１３の内部に保持された過去の状態と上述した状態遷移図とに基づいて、対象者Ｐの現在の状態を判別する。このとき、判別部１３は、内部に保持された過去の状態を始点とする状態遷移の条件と、画像処理部１２から受け取った検出結果とを照合することにより、その状態遷移が起こったか否かを判断することができる。例えば、過去の状態として着床状態が判別部１３に保持されている場合に、判別部１３は、画像処理部１２から受け取った検出結果と、図４に示した状態遷移Ｔ１の条件とを照合する。そして、画像処理部１２から状態遷移Ｔ１の条件と一致する移動方向を受け取っている場合に、判別部１３は、対象者Ｐの現在の状態は起床状態であると判別する。一方、画像処理部１２から受け取った移動方向と状態遷移Ｔ１の条件とが一致しない場合に、判別部１３は、対象者Ｐの現在の状態は過去の状態と同じ着床状態であると判別する。
【００６８】
次いで、判別部１３は、ステップ３０７で得られた現在の状態が過去の状態から変化しているか否かを判定する(ステップ３０８)。そして、判別部１３は、状態変化があったと判定した場合に(ステップ３０８の肯定判定)、現在の状態を、出力部１４の通知処理部１５に通知する。
【００６９】
通知処理部１５は、判別部１３から通知された対象者Ｐの現在の状態が、ステップ３０１で通知処理部１５の内部に保持された通知対象の状態と一致するか否かを判定する(ステップ３０９)。対象者Ｐの現在の状態と、通知対象の状態とが一致しない場合に(ステップ３０９の否定判定)、通知処理部１５は、対象者Ｐの現在の状態を通知する処理は行わない。そして、この場合に、判別部１３は、以降の処理で過去の状態として用いるために、対象者Ｐの現在の状態を内部に保持する(ステップ３１０)。その後、処理は、ステップ３０２に戻って、新たに撮像された画像についての処理が開始される。
【００７０】
一方、判別部１３から通知された対象者Ｐの現在の状態と、通知対象の状態とが一致する場合に(ステップ３０９の肯定判定)、通知処理部１５は、対象者Ｐの現在の状態を示す情報を通知する処理を行う(ステップ３１１)。このとき、図１に例示した通知処理部１５は、スピーカ１６を介して予め通知処理部１５の内部に設定されていた音声メッセージやアラーム音声などを出力する。なお、スピーカ１６を介した音声出力を行う代わりに、通知処理部１５は、ナースコールシステムなどの既存の通知システムを利用して、対象者Ｐの状態が通知対象の状態に移行した旨の通知を出力してもよい。
【００７１】
上述したようにして、本件開示の状態検知方法に従って、ベッド１上の対象者Ｐの現在の状態を判別し、この判別結果を出力することができる。なお、図５に示した流れ図において、ステップ３０２は、対象者Ｐを撮像して得られた画像を入力する手順の一例である。また、ステップ３０３〜ステップ３０６は、対象者Ｐの移動方向を検出する手順の一例である。そして、ステップ３０７およびステップ３１０は、対象者Ｐの現在の状態を判別する手順の一例である。また、ステップ３０８〜ステップ３０９およびステップ３１１は、対象者Ｐの現在の状態を示す情報を出力する手順の一例である。
【００７２】
次に、本件開示の状態検知装置の様々な実施形態について説明する。
【００７３】
図６に、本件開示の状態検知装置の別実施形態を示す。なお、図６に示した構成要素のうち、図１に示した構成要素と同等のものについては、同一の符号を付して示し、その説明は省略する。
【００７４】
図６に示す状態検知装置２０は、カメラインタフェース(ＩＦ：Interface)２１と、ナースコールインタフェース(ＩＦ)２３と、プロセッサ２４と、メモリ２５とを含んでいる。プロセッサ２４と、カメラＩＦ２１と、ナースコールＩＦ２３と、メモリ２５とは、バスを介して接続されている。また、カメラＩＦ２１は、カメラ２に接続されている。ナースコールＩＦ２３は、ナースコールシステム４に接続されている。
【００７５】
図６に示したメモリ２５には、画像認識プログラム２６と状態判別プログラム２７と通知判定プログラム２８とが格納されている。画像認識プログラム２６を読み込んで、このプログラムに従って動作するプロセッサ２４は、画像処理部１２の別実施形態である。同様に、状態判別プログラム２７を読み込んで、このプログラムに従って動作するプロセッサ２４は、判別部１３の別実施形態である。また、通知判定プログラム２８を読み込んで、このプログラムに従って動作するプロセッサ２４と通知ＩＦ２３およびナースコールシステム４は、通知処理部１５の別実施形態である。
【００７６】
図６に示した照明部３は、例えば、近赤外領域の赤外光によって、ベッド１上の対象者Ｐを照明する。なお、図６において、照明部３によって照明される範囲を符号Ｒ３で示した。照明部３によって照明される範囲Ｒ３は、カメラ２の撮像範囲を含んでいることが望ましい。カメラ２は、照明部３による照明光の波長を含む範囲に感度を有する。照明制御部５は、カメラ２による撮像に同期して照明部３による照明光を点滅させる。例えば、照明制御部５は、カメラ２によって奇数フレームの撮像が行われる際に照明光を点灯させとし、偶数フレームの撮像が行われる際には消灯させるように、照明部３を制御する。このようにして、１フレームおきに近赤外領域の光によって照明された対象者Ｐの画像を取得することができる。このようにして取得された画像は、カメラＩＦ２１を介してプロセッサ２４に渡される。
【００７７】
上述したようにして、１フレームおきに近赤外領域の光によって照明された対象者Ｐの画像を受け取るようにした状態検知装置２０は、夜間に対象者Ｐの状態を検知する際に有用である。以下、照明光の点滅を利用して、対象者Ｐの像を検出する処理および検出した対象者Ｐの像に基づいて、対象者Ｐの移動方向を検出する処理について説明する。
【００７８】
図７に、対象者Ｐの像を検出する処理を説明する図を示す。また、図８に、対象者Ｐの像を検出する処理を表す流れ図を示す。また、図９に、対象者の移動方向を検出する処理を説明する図を示す。
【００７９】
図７(Ａ)に、照明部３による照明を点灯した状態でカメラ２によって撮像された画像の例を示す。また、図７(Ｂ)に、照明部３による照明を消灯した状態でカメラ２によって撮像された画像の例を示す。
【００８０】
ベッド１上の対象者Ｐは、ベッド１などの周囲の物体に比べて、照明部３に近い位置にいる。このため、図７(Ａ)の例では、対象者Ｐの像の輝度は、図７(Ｂ)の例と比べて高くなっている。一方、ベッド１などの周囲の物体と照明部３との距離は、照明部３と対象者Ｐとの距離に比べて大きい。このため、対象者Ｐの図７(Ａ)の例と図７(Ｂ)の例との間での輝度の変化と比較して、これらの物体の像の明るさの変化は少ない。
【００８１】
このため、照明を点灯して撮像した画像と照明を消灯して撮像した画像とを用いて作成した差分画像では、図７(Ｃ)に示すように、対象者Ｐの像は、それ以外の物体の像との明るさの差が強調されたものとなる。このような差分画像から、例えば、所定の閾値以上の明るさを持つ領域を抽出することにより、対象者Ｐの像を容易に抽出することができる。なお、図７(Ａ)〜(Ｃ)においては、検知領域Ｒ２の境界を白線で示した。
【００８２】
図８に示した流れ図は、画像認識プログラム２６のうち、対象者Ｐの像を検出する処理にかかわる手順を示している。図８に示した各ステップは、画像認識プログラム２６を読み込んだプロセッサ２４によって実行される。
【００８３】
ステップ３２１およびステップ３２２で、プロセッサ２４は、カメラＩＦ２１を介して、照明を点灯した状態と消灯した状態でそれぞれ撮像された画像を取得する。次いで、プロセッサ２４は、ステップ３２１，３２２で取得した２フレームの画像から、差分画像を生成する(ステップ３２３)。次に、プロセッサ２４は、差分画像から明るさが所定の閾値以上である領域を抽出する(ステップ３２４)。
【００８４】
抽出した領域の面積が別の所定の閾値未満である場合に(ステップ３２５の否定判定)、プロセッサ２４は、対象者Ｐの像の検出が失敗した旨を出力する(ステップ３２７)。この場合に、プロセッサ２４は、状態判別プログラム２７に基づいて、対象者Ｐの状態を判別する処理を開始する。
【００８５】
一方、抽出した領域の面積が別の所定の閾値以上である場合に(ステップ３２５の肯定判定)、プロセッサ２４は、対象者Ｐの像の検出が成功した旨を出力する(ステップ３２６)。この場合に、プロセッサ２４は、対象者Ｐの移動方向を検出する処理を開始する。
【００８６】
１フレームおきに照明された対象者Ｐの画像の入力を受ける場合に、状態検知装置２０は、上述したステップ３２１からステップ３２７に示したように、対象者Ｐの像を簡略な処理によって検出することができる。
【００８７】
このようにして抽出された対象者Ｐの像について、次のような処理を行うことにより、対象者Ｐの移動方向を検出することができる。
【００８８】
図９(Ａ)，(Ｃ)は、ベッド１上で起き上がろうとしている際に、対象者Ｐがとりうる姿勢の例を表している。図９(Ｂ)，(Ｄ)は、それぞれ、対象者Ｐが図９(Ａ)，(Ｃ)に示したような姿勢をとっているときに、カメラ２によって撮像される画像から生成される差分画像の例である。なお、図９(Ａ)、(Ｃ)において矢印を付して示した範囲は、カメラ２の撮像範囲に含まれる検知領域Ｒ２の上下方向の範囲に対応する。また、図９(Ｂ)，(Ｄ)の例では、対象者Ｐの像に網掛けを付して示した。
【００８９】
図９(Ａ)は、対象者Ｐが頭をわずかに持ち上げた姿勢の例である。このときに、カメラ２による撮像画像から得られる差分画像には、図９(Ｂ)に示すように、検知領域Ｒ２内に、対象者Ｐの後頭部に対応する像の一部がわずかに含まれる。
【００９０】
図９(Ｃ)は、対象者Ｐが半ば起き上がった姿勢の例である。このときに、カメラ２による撮像画像から得られる差分画像には、図９(Ｄ)に示すように、検知領域Ｒ２内に、対象者Ｐの後頭部の像と、対象者Ｐの上半身に対応する像の一部が含まれる。
【００９１】
そして、対象者Ｐの移動方向は、例えば、各差分画像において対象者Ｐの像として検出された部分の重心の移動から求めることができる。例えば、図９(Ｂ)、(Ｄ)に示した差分画像が順に得られた場合に、プロセッサ２４は、次のようにして、対象者Ｐの移動方向を求めればよい。まず、プロセッサ２４は、各差分画像に基づいて、対象者Ｐの像に相当する部分の重心位置を求める。そして、図９(Ｂ)に示した差分画像から求めた重心位置から、図９(Ｄ)に示した差分画像から求めた重心位置に向かう移動方向を検出すればよい。このようにして、プロセッサ２４は、図９(Ｂ)，(Ｄ)に示した差分画像に基づいて、検知領域Ｒ２の下側の境界から検知領域Ｒ２に入る移動方向を検出する。
【００９２】
なお、上述したように、近赤外領域の照明光を用いる場合には、対象者Ｐの毛髪が黒色である場合などに、対象者Ｐの後頭部が差分画像にはっきり現れないこともある。しかし、後頭部に対応する像が検出されない場合でも、対象者Ｐの上半身の一部がカメラ２の撮像範囲に入ったときに、対象者Ｐの上半身の像が差分画像に現れる。そして、対象者Ｐの上半身の像を含む差分画像について、上述したような処理を行うことにより、プロセッサ２４は、上半身の一部に対応する像の重心位置の移動から、対象者Ｐの移動方向を検出することができる。また、プロセッサ２４は、対象者Ｐの像の位置の変化を検出する方法であれば、どのような方法でも、対象者Ｐの移動方向を検出する処理に利用してよい。
【００９３】
ところで、近赤外光は、人間の視覚では感知されにくい。しかも、図６に例示した照明部３およびカメラ２は、主として、対象者Ｐの背後から照明および撮像を行うので、対象者Ｐに監視されているという印象を持たせることなく、この対象者Ｐの状態を見守ることができる。
【００９４】
また、上述した差分画像を用いて対象者Ｐの像を検出する手法は、夜間の見守りのみならず、日中の見守りにおいても有用である。なぜなら、上述したようにして差分画像を生成する過程で、照明部３以外の光による物体の像はキャンセルされ、照明部３からの光による像だけを抜き出す事ができ、上述したような夜間の見守りの場合と同様の処理で対象者Ｐを抽出する事ができるからである。例えば、ベッド１の足元側を通る別の人物や仕切りのカーテンなどの対象者Ｐと紛らわしい物体の像は、差分画像を生成する過程で照明部３以外の光による像がキャンセルされ、かつ照明部３から距離が大きいため、照明部３の光による像は、対象者Pの像と容易に区別することができる明るさとなる。これにより、上述したような差分画像に基づいて対象者Ｐの像を検出する場合には、対象者Ｐ以外の人物の像の影響による誤検出を低減することができる。
【００９５】
なお、画像認識プログラム２７は、例えば、上述した差分画像を用いて対象者Ｐの像を検出する手法と、可視光を用いて撮像された画像について被写体認識を行って対象者Ｐの像を検出する手法との両方を含むことも可能である。また、上述したカメラ２に代えて、遠赤外領域に感度を有するカメラを用いてもよい。この場合は、遠赤外線用のカメラを用いて取得した温度画像から、人間の体温に相当する温度の領域を抽出することによって、対象者Ｐの像を検出することができる。また、カメラ２の側で、上述したような差分画像を生成する処理を行ってもよい。この場合は、生成された差分画像が、カメラＩＦ２１を介してプロセッサ２４に渡される。
【００９６】
次に、ベッド上の対象者Ｐを撮像して得られる画像から、更に、対象者Ｐの状態を判別する指標として有用な情報を抽出する方法について説明する。
【００９７】
図１０に、対象者の体の向きを検出する処理を説明する図を示す。図１０(Ａ)，(Ｃ)は、ベッド１上にいる対象者Ｐがとりうる姿勢の例を表している。図１０(Ｂ)，(Ｄ)は、それぞれ、対象者Ｐが図１０(Ａ)，(Ｃ)に示した姿勢をとっているときに、カメラ２によって撮像される画像から生成される差分画像の例である。なお、図１０(Ａ)、(Ｃ)において矢印を付して示した範囲は、カメラ２の撮像範囲に含まれる検知領域Ｒ２の上下方向の範囲に対応する。また、図１０(Ｂ)，(Ｄ)の例では、対象者Ｐの像に網掛けを付して示した。
【００９８】
図１０(Ａ)は、対象者Ｐがベッド１上で起き上がった姿勢の例である。このときに、カメラ２による撮像画像から得られる差分画像には、図１０(Ｂ)に示すように、検知領域Ｒ２中央部に、対象者Ｐの後頭部と上半身の背面に対応する像が含まれている。
【００９９】
図１０(Ｃ)は、対象者Ｐがベッド１の端に腰掛けている姿勢の例である。このときに、カメラ２による撮像画像から得られる差分画像には、図１０(Ｄ)に示すように、検知領域Ｒ２左側に、対象者Ｐの側頭部の像と、対象者Ｐの上半身の側面に対応する像の一部が含まれる。
【０１００】
図１０(Ａ)、(Ｃ)の比較から分かるように、対象者Ｐがベッド１上で起床しているときと、ベッド１の端に腰掛けているときとでは、体の向きが異なっている。そして、このような体の向きの違いは、図１０(Ｂ)，(Ｄ)に示す差分画像に含まれる対象者Ｐの上半身に対応する像の形状の違いとして反映されている。このような形状の違いは、例えば、上半身に対応する像の上下方向のサイズと左右方向のサイズの比によって表すことができる。なお、図１０(Ｂ)，(Ｄ)において、対象者Ｐの上半身に対応する像のうち、検知領域Ｒ２に含まれている部分の上下方向のサイズおよび左右方向のサイズを、それぞれ符号ａ、ｂで示す。
【０１０１】
したがって、例えば、以下に示す３つの処理をプロセッサ２４が実行することにより、差分画像に含まれている対象者Ｐの像の形状に基づいて、対象者Ｐの体の向きを検出することができる。
【０１０２】
まず、プロセッサ２４は、差分画像に含まれている対象者Ｐの像のうち、対象者Ｐの上半身に対応する部分について、上下方向および左右方向のサイズａ，ｂを取得する。次いで、プロセッサ２４は、例えば、上下方向のサイズａを左右方向のサイズｂで除算して縦横比ｃを求める。次に、プロセッサ２４は、この縦横比ｃと所定の閾値Ｔｈとを比較し、この比較結果に応じて、対象者Ｐの体の向きを判定する。例えば、縦横比ｃが所定の閾値Ｔｈよりも大きい場合に、プロセッサ２４は、対象者Ｐはカメラ２に対して側面を向けていると判定することができる。この場合に、プロセッサ２４は、対象者Ｐの体の向きは横向きであると判定する。逆に、縦横比ｃが所定の閾値Ｔｈよりも小さい場合に、プロセッサ２４は、対象者Ｐはカメラ２に対して背中あるいは正面を向けている判定することができる。この場合に、プロセッサ２４は、対象者Ｐの体の向きは正面であると判定する。なお、上述した閾値Ｔｈの値は、例えば、様々な対象者の正面向きの像について求めた縦横比と、様々な対象者の側面向きの像について求めた縦横比とに基づいて決定すればよい。また、上述したように、対象者Ｐの像の縦横比に基づいて、対象者の体の向きを判定する処理の対象は、上述した差分画像に限られない。例えば、プロセッサ２４は、可視光を用いて撮像された画像から検出された対象者Ｐの像について、縦横比に基づいて対象者の体の向きを判定する処理を行うこともできる。
【０１０３】
そして、上述したようにして得られた対象者Ｐの体の向きは、次のようにして、対象者Ｐの状態を判別する処理に利用することができる。
【０１０４】
図１０(Ａ)，(Ｂ)に示した例から分かるように、起床状態では、ベッド１上の対象者Ｐは正面向きである可能性が高い。したがって、起床状態に向かう状態遷移Ｔ１，Ｔ２を判定する条件に、対象者Ｐの体の向きが正面向きであることをアンド条件として追加することが望ましい。
【０１０５】
一方、図１０(Ｃ)，(Ｄ)に示した例から分かるように、離床状態では、ベッド１上の対象者Ｐは横向きである可能性が高い。したがって、離床状態に向かう状態遷移Ｔ５，Ｔ６を判定する条件に、対象者Ｐの体の向きが横向きであることをアンド条件として追加することが望ましい。
【０１０６】
図１１に、体の向きを考慮した遷移条件の例を示す。図１１に示した遷移条件は、図４に示した状態遷移図の説明で示した遷移条件に、上述したアンド条件を追加したものである。
【０１０７】
図６に例示したメモリ２５に格納された状態判別プログラム２７は、図１１に示したように、一部の状態遷移について体の向きの判定結果を条件に含む遷移条件を含むことができる。そして、このような遷移条件を含む状態判別プログラム２７に従って動作するプロセッサ２４は、対象者Ｐが起床状態であることや、対象者Ｐが離床状態であることをより高い精度で判別することができる。
【０１０８】
更に、上述した判定処理で得られた対象者Ｐの体の向きを利用して、対象者Ｐの異常な移動を検出することも可能である。
【０１０９】
例えば、対象者Ｐが起床状態から離床状態に向かう正常な過程では、次のような変化が観察される。画像に含まれる対象者Ｐの像が、検知領域Ｒ２の中央部から左端部あるいは右端部に移動するとともに、対象者Ｐの上半身に対応する像の縦横比が、正面向きに対応する値から横向きに対応する値に変化する。一方、次のような変化が検出された場合には、対象者Ｐの移動に異常があると推定することができる。例えば、縦横比が正面向きに対応する値を維持したまま、対象者Ｐの像が検知領域Ｒ２の外側へ向かって移動した場合には、対象者Ｐがベッド１から転落している可能性がある。
【０１１０】
状態判別プログラム２７は、例えば、離床状態からの状態遷移の有無を判断する手順の中に、対象者Ｐの上半身に対応する像の縦横比の変化と対象者Ｐの像の移動方向との間の矛盾を検出する手順を含むことができる。そして、このような状態判別プログラム２７を実行するプロセッサ２４は、上述したような矛盾を検出したときに、離床状態から不在状態への正常な状態遷移Ｔ７とは異なる異常な状態の変化を検出する。また、このようにして異常な状態の変化を検出したときに、プロセッサ２４は、ナースコールＩＦ２３を介して、より緊急度の高い警報をナースコールシステム４に通知する。
【０１１１】
ところで、本件開示の状態検知装置２０は、図６に示した例のように、病室あるいは居室内に配置することもできるし、一部または全部をナースステーションなどに配置することもできる。
【０１１２】
図１２に、状態検知装置の別実施形態を示す。なお、図１２に示した構成要素のうち、図６に示した構成要素と同等のものについては、同一の符号を付して示し、その説明は省略する。
【０１１３】
図１２に例示する状態検知装置は、病室あるいは居室に設置されるローカルユニット３０と、ナースステーションに設置されるセンタユニット３２とを含んでいる。ローカルユニット３０は、図６に示したナースコールＩＦ２３に代えて、通知インタフェース(ＩＦ)３１を有する。また、図６に示した通知判定プログラム２８は、ローカルユニット３０のメモリ２５ではなく、センタユニット３２のメモリ３４に格納されている。
【０１１４】
図１２に例示したセンタユニット３２は、上述した通知ＩＦ３１に対応する通知インタフェース(ＩＦ)３３と、メモリ３４と、プロセッサ３５と、ナースコールＩＦ２３と、データベースインタフェース(ＤＢＩＦ)３６とを有する。プロセッサ３５と、通知ＩＦ３３と、メモリ３４と、ナースコールＩＦ２３と、ＤＢＩＦ３６とは、バスを介して互いに接続されている。センタユニット３２のプロセッサ３５は、ナースコールＩＦ２３を介してナースコールシステム４に接続されている。また、このプロセッサ３５は、ＤＢＩＦ３６を介して対象者情報データベース(ＤＢ)６に接続されている。
【０１１５】
図１２に例示した状態検知装置では、各病室に配置されたローカルユニット３０からセンタユニット３２に、各対象者Ｐの状態を含む情報が通知される。なお、図１２に示したローカルユニット３０に含まれる通知ＩＦ３１は、対象者Ｐの現在の状態をセンタユニット３２に通知する際に、ローカルユニット３０の設置場所あるいは対象者Ｐの識別情報を付加する。以下では、通知ＩＦ３１により、個々の対象者を識別する対象者ＩＤとその対象者Ｐの状態を示す情報とがセンタユニット３２に通知される場合について説明する。
【０１１６】
また、対象者情報ＤＢ６は、各対象者について看護士あるいは介助者への通知が必要とされる状態を個別に設定する情報を含んでいる。また、メモリ３４に格納される通知判定プログラムは、このような対象者対応の設定に基づいて、ナースコールシステム４への通知を行うか否かを判断する手順を含む。このような通知判定プログラムを読み込むことにより、プロセッサ３５は、対象者対応の設定に基づいて、ナースコールシステム４への通知を制御することができる。
【０１１７】
図１３に、対象者対応の設定に基づく通知判定処理の例を表す流れ図を示す。図１３に例示した流れ図に含まれる各ステップは、ローカルユニット３０から通知を受け取るごとに、上述した通知判定プログラムに基づいて、プロセッサ３５によって実行される。
【０１１８】
ステップ３３１で、プロセッサ３５は、通知ＩＦ３３を介してローカルユニット３０から対象者ＩＤと当該対象者の現在の状態を示す情報を受け取る。次いで、プロセッサ３５は、対象者ＩＤに基づいて、対象者情報ＤＢ６を参照することにより、対象者ＩＤに対応して格納された通知対象の状態を取得する(ステップ３３２)。次に、プロセッサ３５は、通知対象の状態とステップ３３１で受け取った現在の状態を照合する(ステップ３３３)。
【０１１９】
通知対象の状態と現在の状態とが一致する場合に(ステップ３３４の肯定判定)、プロセッサ３５は、ナースコールＩＦ２３を介してナースコールシステム４に、対象者ＩＤで示された対象者の現在の状態が通知対象の状態であることを通知する(ステップ３３５)。その後、プロセッサ３５は、ステップ３３１で受け取った通知についての処理を終了する。
【０１２０】
一方、通知対象の状態と現在の状態とが一致しない場合に(ステップ３３４の否定判定)、プロセッサ３５は、ナースコールシステム４への通知は行わずに、ステップ３３１で受け取った通知についての処理を終了する。
【０１２１】
このような処理を、センタユニット３２のプロセッサ３５が行うことにより、個々の対象者について異なる基準を適用して、ナースコールシステム４に対象者Ｐの状態を通知することができる。また、個々の対象者についての通知対象の状態は、対象者情報ＤＢ６に一括して格納されている。したがって、対象者情報ＤＢ６に格納された情報を操作することにより、対象者Ｐの状態を通知するか否かを判定する基準を、個々の対象者に対して必要とされるケアの内容に合わせて変更することが可能である。
【０１２２】
また、対象者Ｐの現在の状態を判別する処理を、センタユニット３２に分担することもできる。この場合に、状態判別プログラム２７は、センタユニット３２のメモリ３４に格納される。また、ローカルユニット３０のプロセッサ２４は、画像認識プログラム２６に基づく処理を行うことにより、対象者Ｐの移動方向と対象者Ｐの体の向きを検出する。そして、この対象者Ｐの移動方向と対象者Ｐの体の向きとを含む情報と対象者ＩＤとが、通知ＩＦ３１を介してセンタユニット３２に通知される。状態判別プログラム２７を読み込んだプロセッサ３５は、通知ＩＦ３３を介して受け取った対象者Ｐの移動方向および対象者Ｐの体の向きと過去の状態とに基づいて、対象者ＩＤで示される対象者Ｐの現在の状態を判別する。
【０１２３】
同様にして、対象者Ｐの移動方向および体の向きを検出する処理を、センタユニット３２に分担することもできる。この場合に、各ローカルユニット３０は、カメラ２によって撮像された画像をセンタユニット３２に伝送する。そして、センタユニット３２のプロセッサ３５によって、各対象者を撮像した画像についての画像認識処理と、対象者の現在の状態を判別する処理と、対象者の現在の状態を出力する処理とが、一括して処理される。
【０１２４】
また、センタユニット３２は、クラウドサービスを利用して実現することも可能である。
【０１２５】
なお、本件開示の状態検知装置に入力される画像は、ベッドの長手方向と交差する方向から撮像した画像でもよい。また、他のセンサの出力などを、本件開示の状態検知装置の判断基準に追加的に取り込むこともできる。例えば、ベッドの端部分などに設置した感圧センサによる加重の検出を、起床状態から離床状態への状態遷移の条件に一つに加えてもよい。これにより、対象者の離床状態を更に高い確度で検知することができる。
【０１２６】
以上、図１〜図１３を用いて説明した実施形態に関して、更に、以下の各項を開示する。
(付記１) ベッド上の対象者を撮像した画像を解析することにより、前記対象者の移動方向を検出する画像処理部と、
前記画像処理部によって検出された移動方向と前記対象者の過去の状態とに基づいて、前記対象者の現在の状態を判別する判別部と、
前記判別部によって得られた前記対象者の現在の状態を示す情報を出力する出力部と、
を備えたことを特徴とする状態検知装置。
(付記２) 付記１に記載の状態検知装置において、
前記過去の状態および前記現在の状態は、前記対象者が前記ベッド上に横たわっている着床状態と、前記対象者が前記ベッド上で上半身を起こしている起床状態と、前記対象者が前記ベッドの端の部分にいる離床状態と、前記対象者が前記ベッドから離れている不在状態とを含み、
前記判別部は、複数種類の前記過去の状態ごとに異なる基準を用いて、前記対象者の現在の状態を判別する
ことを特徴とする状態検知装置。
(付記３) 付記１または付記２に記載の状態検知装置において、
前記画像処理部は、前記画像に含まれる前記対象者の像の形状に基づいて、前記対象者の体の向きを判定し、
前記判別部は、前記画像処理部で得られる前記移動方向および前記対象者の体の向きと前記過去の状態とに基づいて、前記対象者の現在の状態を判別する
ことを特徴とする状態検知装置。
(付記４) 付記２に記載の状態検知装置において、
前記複数種類の前記過去の状態ごとに異なる基準は、当該過去の状態を始点とする状態遷移に対応する前記対象者の移動方向が検出されるか否かである
ことを特徴とする状態検知装置。
(付記５) 付記１乃至付記４のいずれか１に記載の状態検知装置において、
前記対象者を撮像した画像は、
前記対象者を、光軸を前記ベッドの長手方向に合わせて配置されたカメラによって撮像した画像である
ことを特徴とする状態検知装置。
(付記６) 付記１乃至付記４のいずれか１に記載の状態検知装置において、
前記対象者を撮像した画像は、
１フレームおきに近赤外領域の光によって照明された前記対象者を、光軸を前記ベッドの長手方向に合わせて配置されたカメラによって撮像した画像から生成した差分画像である
ことを特徴とする状態検知装置。
(付記７) ベッド上の対象者を撮像した画像の入力を受け、
前記画像を解析することにより、前記対象者の移動方向を検出し、
前記検出された移動方向と前記対象者の過去の状態とに基づいて、前記対象者の現在の状態を判別し、
前記判別によって得られた前記対象者の現在の状態示す情報を出力する
ことを特徴とする状態検知方法。
【符号の説明】
【０１２７】
１…ベッド；２…カメラ；３…照明部；４…ナースコールシステム；５…照明制御部；６…対象者データベース(ＤＢ)；１０，２０…状態検知装置；１２…画像処理部；１３…判別部；１４…出力部；１５…通知処理部；１６…スピーカ；２１…カメラインタフェース(ＩＦ)；２３…ナースコールインタフェース(ＩＦ)；２４，３５…プロセッサ；２５、３４…メモリ；２６…画像認識プログラム；２７…状態判別プログラム；２８…通知判定プログラム；３０…ローカルユニット；３１，３３…通知インタフェース(ＩＦ)；３２…センタユニット；３６…データベースインタフェース(ＤＢＩＦ)
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ベッド上の対象者を撮像した画像を解析することにより、前記対象者の移動方向を検出する画像処理部と、
前記画像処理部によって検出された移動方向と前記対象者の過去の状態とに基づいて、前記対象者の現在の状態を判別する判別部と、
前記判別部によって得られた前記対象者の現在の状態を示す情報を出力する出力部と、
を備えたことを特徴とする状態検知装置。
【請求項２】
請求項１に記載の状態検知装置において、
前記過去の状態および前記現在の状態は、前記対象者が前記ベッド上に横たわっている着床状態と、前記対象者が前記ベッド上で上半身を起こしている起床状態と、前記対象者が前記ベッドの端の部分にいる離床状態と、前記対象者が前記ベッドから離れている不在状態とを含み、
前記判別部は、前記複数種類の前記過去の状態ごとに異なる基準を用いて、前記対象者の現在の状態を判別する
ことを特徴とする状態検知装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の状態検知装置において、
前記画像処理部は、前記画像に含まれる前記対象者の像の形状に基づいて、前記対象者の体の向きを判定し、
前記判別部は、前記画像処理部で得られる前記移動方向および前記対象者の体の向きと前記過去の状態とに基づいて、前記対象者の現在の状態を判別する
ことを特徴とする状態検知装置。
【請求項４】
請求項２に記載の状態検知装置において、
前記複数種類の前記過去の状態ごとに異なる基準は、当該過去の状態を始点とする状態遷移に対応する前記対象者の移動方向が検出されるか否かである
ことを特徴とする状態検知装置。
【請求項５】
ベッド上の対象者を撮像した画像の入力を受け、
前記画像を解析することにより、前記対象者の移動方向を検出し、
前記検出された移動方向と前記対象者の過去の状態とに基づいて、前記対象者の現在の状態を判別し、
前記判別によって得られた前記対象者の現在の状態を示す情報を出力する
ことを特徴とする状態検知方法。
【請求項１】
ベッド上の対象者を撮像した画像を解析することにより、前記対象者の移動方向を検出する画像処理部と、
前記画像処理部によって検出された移動方向と前記対象者の過去の状態とに基づいて、前記対象者の現在の状態を判別する判別部と、
前記判別部によって得られた前記対象者の現在の状態を示す情報を出力する出力部と、
を備えたことを特徴とする状態検知装置。
【請求項２】
請求項１に記載の状態検知装置において、
前記過去の状態および前記現在の状態は、前記対象者が前記ベッド上に横たわっている着床状態と、前記対象者が前記ベッド上で上半身を起こしている起床状態と、前記対象者が前記ベッドの端の部分にいる離床状態と、前記対象者が前記ベッドから離れている不在状態とを含み、
前記判別部は、前記複数種類の前記過去の状態ごとに異なる基準を用いて、前記対象者の現在の状態を判別する
ことを特徴とする状態検知装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の状態検知装置において、
前記画像処理部は、前記画像に含まれる前記対象者の像の形状に基づいて、前記対象者の体の向きを判定し、
前記判別部は、前記画像処理部で得られる前記移動方向および前記対象者の体の向きと前記過去の状態とに基づいて、前記対象者の現在の状態を判別する
ことを特徴とする状態検知装置。
【請求項４】
請求項２に記載の状態検知装置において、
前記複数種類の前記過去の状態ごとに異なる基準は、当該過去の状態を始点とする状態遷移に対応する前記対象者の移動方向が検出されるか否かである
ことを特徴とする状態検知装置。
【請求項５】
ベッド上の対象者を撮像した画像の入力を受け、
前記画像を解析することにより、前記対象者の移動方向を検出し、
前記検出された移動方向と前記対象者の過去の状態とに基づいて、前記対象者の現在の状態を判別し、
前記判別によって得られた前記対象者の現在の状態を示す情報を出力する
ことを特徴とする状態検知方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【公開番号】特開２０１２−１７０４８３（Ｐ２０１２−１７０４８３Ａ）
【公開日】平成２４年９月１０日（２０１２．９．１０）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−３２２２３（Ｐ２０１１−３２２２３）
【出願日】平成２３年２月１７日（２０１１．２．１７）
【出願人】（０００００５２２３）富士通株式会社 (25,993)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年９月１０日（２０１２．９．１０）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年２月１７日（２０１１．２．１７）
【出願人】（０００００５２２３）富士通株式会社 (25,993)
【Ｆターム（参考）】
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