監視装置、プログラム
【課題】ベッドを基準にして監視すべき領域を自動的に検出することにより、監視対象の人の動作を正確かつ再現性よく検出することを可能にした監視装置を提供する。
【解決手段】距離画像センサ１０は、画素値が物体までの距離値である距離画像を生成する。距離画像センサ１０の視野領域には、監視対象であるベッドの全体を含む。ベッド認識部２１は、距離画像センサ１０が出力した距離画像を用いてベッドの位置を抽出する。人認識部２２は、距離画像センサ１０が出力した距離画像のうちベッド認識部２１により認識したベッドの範囲内と範囲外とにおいて人が占有する領域を検出する。行動判定部２３は、ベッド認識部２１により検出したベッドと人認識部２２により検出した人の領域との組み合わせによりベッドに対する人の動作を判別する。
【解決手段】距離画像センサ１０は、画素値が物体までの距離値である距離画像を生成する。距離画像センサ１０の視野領域には、監視対象であるベッドの全体を含む。ベッド認識部２１は、距離画像センサ１０が出力した距離画像を用いてベッドの位置を抽出する。人認識部２２は、距離画像センサ１０が出力した距離画像のうちベッド認識部２１により認識したベッドの範囲内と範囲外とにおいて人が占有する領域を検出する。行動判定部２３は、ベッド認識部２１により検出したベッドと人認識部２２により検出した人の領域との組み合わせによりベッドに対する人の動作を判別する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ベッド上の人を監視する監視装置、監視装置に用いる機能をコンピュータで実現するプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
この種の監視装置として、監視対象物までの距離に相当する距離関連値を求め、距離関連値を閾値と比較することにより、ベッド上の就寝者の動きや呼吸を検出する技術が提案されている（たとえば、特許文献１参照）。特許文献１には、所定時間内に就寝者の形状変化が検出されない場合には、監視対象物が監視対象領域の外に出たと判断することによって、離床を検出する技術が記載されている。
【０００３】
特許文献１では、ベッド上の就寝者の一部を含む複数の対象点を設定し、就寝者の情報から対象点までの距離を距離センサにより計測している。対象点は、ベッド上に就寝者が居る場合に就寝者の一部を含むように設定された監視領域内に複数配置される。特許文献１に記載の技術では、これらの対象点から得られた距離関連値の時間変化と対象点の位置とを用いることにより、就寝者の離床のほか、呼吸や起き上がりを検出している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−２９０１５４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、ベッド上の就寝者の状態を監視する技術では、３次元計測を行うために距離センサが必要であり、この種の距離センサの原理は種々知られている。ただし、時間経過に伴って変化するベッド上の就寝者の状態をリアルタイムで検出する距離センサは、ステレオ画像法による距離センサと飛行時間法による距離センサとが主として採用される。
【０００６】
ステレオ画像法を用いた距離センサは、２台以上の撮像装置を必要とし、画像に対する処理も比較的複雑であるから、市場に低価格で供給することが困難である。一方、飛行時間法を用いた距離センサは、対象空間に放射したエネルギー（たとえば、光）が、周囲の物体で多重反射すると誤差が生じるという問題を有している。たとえば、病院、高齢者施設、介護施設などの多床室のように、ベッドの周囲にベッド周りカーテンが配置されている場合、ベッド周りカーテンの開閉により、反射波の飛行時間に変化が生じる可能性がある。
【０００７】
本発明は、ベッド上の対象者を監視するために飛行時間法を用いて３次元情報を計測する場合に、ベッドの周囲環境により生じる多重反射の影響を軽減することにより、３次元情報を再現性よく検出する監視装置、および監視装置の機能をコンピュータで実現するためのプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明に係る監視装置は、上記目的を達成するために、投受光の時間差を用いて画素値が物体までの距離値である距離画像を生成するとともに監視対象であるベッドを視野領域に含むように配置される距離画像センサと、距離画像を用いてベッドの位置を認識するベッド認識部を備えベッドに関連した人の特定の行動を監視する行動監視処理部と、距離画像センサにより事前に生成された背景距離画像と距離画像センサにより生成された距離画像との同位置の画素に関する距離値の変動率を算出し、変動率が基準範囲内である画素から求めた変動率の代表値を用いて距離値を補正した距離画像を行動監視処理部に与える距離変動補正部とを備え、行動監視処理部は、距離変動補正部により距離値が補正された距離画像を用いて人の特定の行動を監視することを特徴とする。
【０００９】
この監視装置において、ベッドはフットボードから上に配置された観測板を備え、距離変動補正部は、観測板に対応した領域の画素を用いて変動率を算出することが好ましい。
【００１０】
この監視装置において、距離変動補正部は、ベッド認識部が抽出したベッドの範囲内の画素を用いて変動率を算出することが好ましい。
【００１１】
この監視装置において、ベッドは、フットボードにおける左右方向の中心位置およびフットボードにおける他の位置に配置される複数個のマーカを備え、ベッド認識部は、マーカの位置を基準に用いてベッドの位置を算出することが好ましい。
【００１２】
この監視装置において、ベッドは、フットボードにおける左右方向の中心位置およびベッドの両側縁に配置される３個以上のマーカを備え、ベッド認識部は、マーカの位置を基準に用いてベッドの位置を算出することが好ましい。
【００１３】
この監視装置において、行動監視処理部は、ベッドを使用する人に関して与えられる体格を示す指標を用いて特定の行動を監視するために、ベッドの上方に規定する高さに関する閾値を自動的に設定することが好ましい。
【００１４】
本発明に係るプログラムは、コンピュータを、投受光の時間差を用いて画素値が物体までの距離値である距離画像を生成するとともに監視対象であるベッドを視野領域に含むように配置される距離画像センサから得られた距離画像を用いてベッドの位置を抽出するベッド認識部を備えベッドに関連した人の特定の行動を監視する行動監視処理部と、距離画像センサにより事前に生成された背景距離画像と距離画像センサにより生成された距離画像との同位置の画素に関する距離値の変動率を算出し、変動率が基準範囲内である画素から求めた変動率の代表値を用いて距離値を補正した距離画像を行動監視処理部に与える距離変動補正部として機能させるためのものである。
【発明の効果】
【００１５】
本発明の構成によれば、ベッド上の対象者を監視するために飛行時間法を用いて３次元情報を計測する場合に、ベッドの周囲環境により生じる多重反射の影響を軽減することにより、３次元情報を再現性よく検出することが可能になるという利点がある。すなわち、飛行時間法の原理に起因して多重反射が生じる環境であっても３次元情報を精度よく計測し、結果的にベッドに関連した人の認識および人の行動の認識を正確に行うことが可能になるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の全体構成を示すブロック図である。
【図２】（ａ）は同上の使用例を示す斜視図、（ｂ）は同上の構成例を示す斜視図である。
【図３】同上に用いる距離画像センサを示すブロック図である。
【図４】同上における座標変換の原理説明図である。
【図５】同上における座標変換の原理説明図である。
【図６】同上の他の使用例を示す斜視図である。
【図７】同上に用いる距離変動補正部を示すブロック図である。
【図８】同上の観測板を用いた例を示す斜視図である。
【図９】同上において図８に対応する動作説明図である。
【図１０】同上に用いる距離変動補正部の動作説明図である。
【図１１】同上においてマーカの一配置例を示す斜視図である。
【図１２】同上においてマーカを用いる処理の一例を示す原理説明図である。
【図１３】同上においてマーカの他の配置例を示す斜視図である。
【図１４】同上においてマーカを用いる処理の他例を示す原理説明図である。
【図１５】同上において視野領域が適正でない場合の動作説明図である。
【図１６】（ａ）は同上における分割領域の説明図、（ｂ）は同上におけるベッド面の説明図である。
【図１７】同上の動作説明図である。
【図１８】同上の動作説明図である。
【図１９】同上の動作説明図である。
【図２０】同上の動作説明図である。
【図２１】同上においてベッドに物体が重なる例を示す斜視図である。
【図２２】同上においてマスク領域の設定例を示す動作説明図である。
【図２３】同上においてベッドに物体が重なる例を示し、（ａ）は平面図、（ｂ）は側面図である。
【図２４】同上における検知面の設定例を示す図である。
【図２５】同上の動作説明図である。
【図２６】同上の動作説明図である。
【図２７】同上の動作説明図である。
【図２８】同上の動作説明図である。
【図２９】同上において体格と閾値との関係を示す図である。
【図３０】同上の動作説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下に説明する実施形態では、病院、高齢者施設、介護施設などの多床室に配置されたベッドのようにベッド周りカーテン（いわゆる、キュービクルカーテン）を備える場所でベッド上の人の行動を監視するために監視装置を用いる例を示す。ただし、窓やドアを備える通常の部屋でも同様の技術を採用可能である。
【００１８】
本実施形態の監視装置は、図２に示すように、ベッド３０の全体を視野に含んだ距離画像を出力する距離画像センサ１０を備える。距離画像は画素値を距離値とした画像であって、距離画像を生成する技術には、対象空間からの受光のみを行うパッシブ型と、対象空間に投光した光を受光するアクティブ型とが知られている。以下に説明する距離画像センサは、対象空間に投光し対象空間に存在する物体での反射光を受光するまでの時間を計測する飛行時間法（Ｔｉｍｅ Ｏｆ Ｆｌｉｇｈｔ）の原理を採用したアクティブ型を用いる。以下では、飛行時間法を「ＴＯＦ法」と略称する。
【００１９】
本実施形態は、ＴＯＦ法を用いる距離画像センサであれば、どのように構成されていてもよい。ただし、本実施形態では、光の強度を一定周期の変調信号で変調した強度変調光を対象空間に投光し、対象空間に存在する物体での反射光が受光されるまでの時間を、強度変調光の投受光の位相差として検出する構成を採用する。この距離画像センサは、強度変調光の投受光の位相差を物体までの距離に換算する機能を備える。
【００２０】
対象空間に投光する光は、多くの物体を透過することなく物体の表面で反射され、かつ人に知覚されない光が望ましい。そのため、投光する光には近赤外線を用いるのが望ましい。ただし、撮像領域を調節する場合のように、人に知覚されるほうが望ましい場合には可視光を用いることも可能である。
【００２１】
強度変調光の波形は、正弦波を想定しているが、三角波、鋸歯状波、方形波などを用いることができる。正弦波、三角波、鋸歯状波を用いる場合には強度変調光の周期を一定周期とする。なお、方形波を用いる場合に、強度変調光の周期を一定周期とするほか、オン期間（発光源の投光期間）とオフ期間（発光源の非投光期間）との比率を乱数的に変化させる技術を採用することも可能である。すなわち、オン期間とオフ期間とに対して十分に長い時間において、オン期間の生じる確率が５０％になるようにオン期間とオフ期間とを不規則に変化させ、前記十分に長い時間において累積した受光量を用いてもよい。
【００２２】
また、強度変調光を一定周期とする場合、たとえば、投光する光を２０ＭＨｚの変調信号により変調し、１００００周期程度の受光量を累積することによりショットノイズの影響を軽減させることが好ましい。オン期間とオフ期間とを乱数的に変化させる場合にも、たとえば、単位期間を２０ＭＨｚの１周期に相当する期間とし、単位期間の数倍程度の範囲でオン期間とオフ期間とを変化させ、単位期間の１００００倍程度の期間の受光量を累積することが好ましい。この動作により、累積後の受光量は、一定周期の強度変調光を用いて受光量を累積した場合と同様に扱うことができる。
【００２３】
物体で反射された強度変調光は、撮像装置により受光する。撮像装置は、複数個の画素が２次元配列され濃淡画像を撮像するため撮像素子と、撮像素子の受光面に光が入射する範囲を制限する受光光学系とを備える。撮像素子は、ＣＣＤイメージセンサやＣＭＯＳイメージセンサとして提供されている濃淡画像を撮像する周知構成の撮像素子を用いることができるが、距離画像センサに適する構造を有するように専用に設計された撮像素子を用いることが望ましい。
【００２４】
以下では、距離画像センサの一例として下記構成を想定して説明するが、この構成は本発明を限定する趣旨ではなく、強度変調光の変調波形、撮像素子の構成、撮像素子の制御などに関して、ＴＯＦ型の距離画像センサにおいて知られている種々の構成に置き換えることが可能である。
【００２５】
以下の説明で用いる距離画像センサ１０は、図３に示すように、強度変調光を対象空間に投光する投光装置１１と、対象空間からの光を受光する撮像装置１２とを備える。投光装置１１は、発光ダイオードやレーザダイオードのように入力の瞬時値に比例した光出力が得られる発光素子１３と、発光素子１３から出射した光を対象空間の範囲に投光させる投光光学系１４とを備える。投光装置１１は、光出力を確保するために適数個の発光素子１３を備える。また、撮像装置１２は、上述した撮像素子１５と、撮像素子１５の視野を決める受光光学系１６とを備える。
【００２６】
発光素子１３から出射された強度変調光は投光光学系１４を通して対象空間に投光される。撮像素子１５は、受光光学系１６を通して対象空間からの光を受光する。投光光学系１４と受光光学系１６とは、投受光の方向を平行にし互いに近接して配置してある。ここに、投光光学系１４と受光光学系１６との距離は視野領域に対して実質的に無視することができるものとする。
【００２７】
距離画像センサ１０は、発光素子１３から強度変調光を出射させるために、発光素子１３に与える変調信号を生成する変調信号生成部１７を備える。また、距離画像センサ１０は、撮像素子１５が対象空間から受光するタイミングを制御するために、撮像素子１５での受光タイミングを規定する受光タイミング信号を変調信号から生成するタイミング制御部１８を備える。撮像素子１５で得られた受光量に相当する電荷は撮像素子１５から読み出されて演算処理部１９に入力される。演算処理部１９は、受光タイミングと受光量との関係から対象空間に存在する物体までの距離を求める。
【００２８】
変調信号生成部１７は、出力電圧が一定周波数（たとえば、２０ＭＨｚ）の正弦波形で変化する変調信号を生成する。発光素子１３はこの変調信号により駆動され、光出力が正弦波状に変化する強度変調光が発光素子１３から出射される。
【００２９】
本実施形態において用いる撮像素子１５は、電子シャッタの技術を用いることにより、受光タイミング信号に同期する期間にのみ受光強度に応じた電荷を生成する。また、生成された電荷は、遮光された蓄積領域に転送され、蓄積領域において変調信号の複数周期（たとえば、１００００周期）に相当する蓄積期間に蓄積された後、撮像素子１５の外部に受光出力として取り出される。
【００３０】
タイミング制御部１８では、変調信号に同期する受光タイミング信号を生成する。ここでは、タイミング制御部１８が、変調信号の異なる４位相ごとに一定時間幅の受光期間を有した４種類の受光タイミング信号を生成する。また、上述した蓄積期間ごとに４種類の受光タイミング信号から選択した１種類の受光タイミング信号を撮像素子１５に与える。
【００３１】
すなわち、１回の蓄積期間に１種類の受光タイミング信号を撮像素子１５に与えることにより、変調信号の特定の位相期間に対応する受光期間における電荷を撮像素子１５の各画素で生成する。蓄積後の電荷は、受光出力として撮像素子１５から取り出される。蓄積期間ごとに異なる各受光タイミング信号を撮像素子１５に与え、撮像素子１５で生成された電荷を受光出力として取り出す動作を繰り返すと、４回の蓄積期間で４種類の受光タイミング信号に対応する受光出力が撮像素子１５から得られる。
【００３２】
いま、４種類の受光タイミング信号が、変調信号の１周期において９０度ずつ異なる位相に設定され、各受光タイミング信号に対応して撮像素子１５から出力された受光出力（電荷量）が、それぞれＡ０，Ａ１，Ａ２，Ａ３であったとする。このとき、三角関数の関係を用いると、強度変調光の投光時と受光時との位相差ψ〔ｒａｄ〕は、下式の形式で表すことができる。
ψ＝ｔａｎ−１｛（Ａ０−Ａ２）／（Ａ１−Ａ３）｝
変調信号の周波数は一定であるから、位相差ψを投光から受光までの時間差に換算することができ、光速は既知であるから、時間差が求まれば物体までの距離を求めることができる。
【００３３】
すなわち、４種類の受光出力（電荷量）Ａ０〜Ａ３により物体までの距離を求めることができる。なお、受光期間は、各画素において適正な受光量が得られるように、適宜に設定される。たとえば、変調信号の４分の１周期に相当する受光期間が用いられる。また、各受光期間の時間幅は互いに等しくすることが必要である。
【００３４】
演算処理部１９は、受光出力（電荷量）Ａ０〜Ａ３に基づいて位相差ψを求め、距離に換算することにより距離画像を姿勢する処理のほか、強度変調光の反射光成分のみを抽出した濃淡画像である反射強度画像を生成する処理も行う。
【００３５】
反射強度画像を生成する場合、変調信号生成部１７は、投光装置１１に変調信号を入力する投光期間と、投光装置１１への変調信号を休止する非投光期間と設けるように動作する。すなわち、投光期間には投光装置１１から対象空間に強度変調光が投光され、非投光期間には投光装置１１から対象空間への投光が休止する。したがって、投光期間において撮像装置１２が受光した受光量は強度変調光の反射光成分と環境光成分とを含み、非投光期間において撮像装置１２が受光した受光量は環境光成分のみを含む。
【００３６】
上述した関係を用いると、投光期間の受光量と非投光期間の受光量とから強度変調光の反射光成分を抽出できる。すなわち、演算処理部１９は、受光出力Ａ０〜Ａ３を適宜に用いることによって、強度変調光の反射光成分を算出し、算出した反射光成分を画素値に持つ反射強度画像を生成する。このようにして生成された反射強度画像は、強度変調光の反射強度に相当する画素値を持つから、物体の反射率と物体までの距離との情報を含んでいる。なお、反射光成分は、４種類の受光出力Ａ０〜Ａ３のいずれかの受光量、４種類の受光出力Ａ０〜Ａ３の平均の受光量などを用いて求められる。
【００３７】
演算処理部１９が、距離画像を生成するか、反射強度画像を生成するかは、必要に応じて適宜に選択される。距離画像と反射強度画像とは、画素の位置が一致しているから、距離画像と反射強度画像とを用いることにより、対象空間の同位置について物体までの距離と物体の反射率との２種類の情報が得られる。
【００３８】
演算処理部１９はマイコン、ＤＳＰ、ＦＰＧＡなどから選択されるデジタル信号処理装置を用いて構成され、上述した処理はデジタル信号処理装置においてプログラムを実行することにより実現される。また、演算処理部１９だけではなく、発光素子１３および撮像素子１５を除く構成は、上述したデジタル信号処理装置を用いて実現可能である。デジタル信号処理装置は、１個だけ用いることが可能であるが、少なくとも距離画像センサ１０に用いる機能と、以下に説明する機能とは、異なるデジタル信号処理装置に処理を振り分けることが好ましい。また、さらに多くのデジタル信号処理装置を用いることも可能である。
【００３９】
上述の動作例では、４種類の受光タイミング信号を用いているが、３種類の受光タイミング信号でも位相差ψを求めることができ、環境光ないし周囲光が存在しない環境下であれば、２種類の受光タイミング信号でも位相差ψを求めることが可能である。
【００４０】
さらに、上述した動作では、１画素について１種類の受光タイミング信号に対応する電荷を蓄積しているから、４種類の受光出力（電荷量）Ａ０〜Ａ３を撮像素子１５から取り出すために４回の蓄積期間が必要である。これに対して、１画素について２種類の受光タイミング信号に対応する電荷を蓄積すれば、撮像素子１５から２種類の受光タイミング信号に対応した受光出力を１回で読み出すことが可能になる。同様に、１画素について４種類の受光タイミング信号に対応する電荷を蓄積可能に構成すれば、４種類の受光タイミング信号に対応する受光出力を１回で読み出すことが可能になる。
【００４１】
上述した距離画像センサ１０は、対象空間からの光を受光するための受光素子として複数個の画素が２次元配列された撮像素子を用いているから、各画素の画素値として距離値を求めることにより距離画像が生成されることになる。すなわち、撮像素子の受光面が距離画像センサ１０の視野領域を投影する仮想の投影面になる。
【００４２】
さらに、距離画像センサ１０は、対象空間に発光素子１３から投光し撮像素子１５の視野領域を対象空間として撮像するから、対象空間の形状は、距離画像センサ１０を頂点として距離画像センサ１０から離れるほど広がる形になる。たとえば、投光光学系１４および受光光学系１６がそれぞれ光軸の周りに等方的に形成されている場合、対象空間の形状は、距離画像センサ１０を頂点とする角錐状になる。
【００４３】
したがって、上述した仮想の投影面に配列された画素の位置は、距離画像センサ１０から対象空間を見込む方向に対応することになり、各画素の画素値は当該方向に存在する物体までの距離を表すことになる。言い換えると、距離画像センサ１０（および画像生成手段）により生成された距離画像は、極座標系で物体の位置を表していることになる。このような距離画像を極座標系の距離画像と呼ぶことにする。
【００４４】
上述した極座標系の距離画像は、距離画像センサ１０からの距離の情報が必要であるときには利便性が高いが、対象空間である実空間の各位置との対応関係がわかりにくく、実空間に存在する物体を基準にした領域を指定するには不便である。したがって、演算処理部１９では、極座標系の距離画像から直交座標系の各座標値を有した画像を生成する座標変換を行う。以下では、座標変換を行った後の画像を座標軸別画像と呼ぶ。
【００４５】
極座標系の距離画像から座標軸別画像を生成する手順について、図４、図５を参照して説明する。極座標系の距離画像から座標軸別画像を生成するには、まず、撮像装置に設定した極座標系の距離画像を、撮像装置に設定した直交座標系であるカメラ座標系の３次元画像に変換する。さらに、この３次元画像を対象空間に規定した直交座標系であるグローバル座標系の３次元画像に変換する。グローバル座標系の３次元画像が得られると、各座標軸別画像に分解することができる。
【００４６】
極座標系の距離画像からカメラ座標系の３次元画像を生成するために、以下の演算を行う。ここに、図４に示すように、撮像素子１５の受光面における水平方向と垂直方向とをｕ方向とｖ方向とする。撮像素子１５と受光光学系１６とは、受光光学系１６の光軸１６Ａが撮像素子１５の受光面の中心位置の画素を通るように配置する。また、撮像素子１５の受光面を受光光学系１６の焦点に位置させる。この位置関係において、撮像素子１５の受光面の中心位置の画素の座標（単位は、ピクセル）を（ｕｃ，ｖｃ）、撮像素子１５の画素のｕ方向とｖ方向とのピッチ（単位は、ｍｍ）を（ｓｕ，ｓｖ）とする。さらに、受光光学系１６の焦点距離をｆ［ｍｍ］とし、撮像素子１５の受光面における各画素の座標（単位はピクセル）の位置（ｕ，ｖ）に対応する方向に存在する物体について受光光学系１６の中心から物体までの距離をｄ［ｍｍ］とする。これらの値は、距離画像センサ１０において物体までの距離ｄを各画素の位置に対応付けることにより既知の値になる。
【００４７】
物体についてカメラ座標系での座標値（Ｘ１，Ｙ１，Ｚ１）を求めると以下のようになる。座標値（Ｘ１，Ｙ１，Ｚ１）の各成分の単位はｍｍである。撮像素子１５の受光面に設定した座標系の原点は矩形状である撮像素子１５の受光面の１つの角の位置とし、直交座標系の原点は受光光学系１６の中心とする。
Ｘ１＝ｕ１・ｄ／Ｒ
Ｙ１＝ｖ１・ｄ／Ｒ
Ｚ１＝ｆ・ｄ／Ｒ
ただし、
ｕ１＝ｓｕ（ｕ−ｕｃ）
ｖ１＝ｓｖ（ｖ−ｖｃ）
Ｒ＝（ｕ１２＋ｖ１２＋ｆ２）１／２
なお、説明を簡単にするために、受光光学系１６の光学歪みの影響は無視している。受光光学系１６の光学歪みを補正するには、光学中心からの距離Ｒを補正する歪み補正式が用いられる。
【００４８】
上述したように、極座標系の距離画像をカメラ座標系の３次元画像に変換した後に、グローバル座標系への座標変換を行う。距離画像センサ１０は、撮像素子１５の受光面における垂直方向（すなわち、ｖ方向）が室内の壁面５１および床面５２に平行になるように配置される。
【００４９】
いま、図５（ａ）のように、距離画像センサ１０において受光光学系１６の光軸１６Ａの俯角をθとする。図５（ａ）において距離画像センサ１０の視野角はφで表している。カメラ座標系からグローバル座標系への変換には、図５（ｂ）に示すように、カメラ座標系での座標値（Ｘ１，Ｙ１，Ｚ１）に対して、Ｙ軸周りで俯角θに相当する回転を行う。これにより、図５（ｃ）のように、室内の壁面５１および床面５２に直交する座標軸を持つグローバル座標系の３次元画像が生成される。
【００５０】
以下では、グローバル座標系での座標値を（Ｘ，Ｙ，Ｚ）とする。図示例では、壁５１に直交する方向で壁５１から離れる向きをＸ方向の正の向きとし、床５２に直交する方向の下向きをＺ方向の正の向きとする。また、座標系には右手系を用いる。俯角θに関する座標系の回転は、以下の計算により行う。
Ｘ＝Ｘ１・ｃｏｓ（９０°−θ）＋Ｚ１・ｓｉｎ（９０°−θ）
Ｙ＝Ｙ１
Ｚ＝−Ｘ１・ｓｉｎ（９０°−θ）＋Ｚ１・ｃｏｓ（９０°−θ）
座標軸別画像は、グローバル座標系にマッピングを行った画像そのものではなく、距離画像の各画素の座標位置（ｕ，ｖ）にＸ値とＹ値とＺ値とをそれぞれ個別に対応付けた画像である。すなわち、各座標位置（ｕ，ｖ）に、Ｘ（ｕ，ｖ）、Ｙ（ｕ，ｖ）、Ｚ（ｕ，ｖ）をそれぞれ対応付けた画像であり、１枚の極座標系の距離画像に対して３枚の座標軸別画像が生成される。極座標系の距離画像から座標軸別画像を得るには、上述の計算を行ってもよいが、極座標系の距離画像から座標値（Ｘ，Ｙ，Ｚ）に変換するテーブルを用意しておけば、処理負荷を軽減することができる。
【００５１】
以下では、座標軸別画像のうちＸ値を画素値とする画像をＸ画像、Ｙ値を画素値とする画像をＹ画像、Ｚ値を画素値とする画像をＺ画像と呼ぶ。したがって、座標変換を行うテーブルとしては、Ｘ画像に変換するＸ変換テーブルと、Ｙ画像に変換するＹ変換テーブルと、Ｚ画像に変換するＺ変換テーブルとの３種類が必要になる。座標軸別画像を使用する技術は後述する。
【００５２】
上述したＸ画像とＹ画像とＺ画像とは、デジタル信号処理装置のメモリに格納され、実空間である対象空間に対応する３次元の仮想空間を表している。したがって、仮想空間における条件を設定すれば、対象空間において条件を設定したことと等価になる。
【００５３】
距離画像センサ１０において生成されたＸ画像とＹ画像とＺ画像とは、行動監視処理部２０に与えられる。行動監視処理部２０は、監視する対象者４０に関してベッド３０に関連した行動を分類する。また、対象者４０の行動を分類するには、ベッド３０の上における対象者４０の存否にかかわらず、ベッド３０を抽出する必要がある。したがって、距離画像センサ１０は、視野内にベッド３０の上の対象者４０が含まれるように、距離画像センサ１０はベッド３０を上方から見下ろす位置に配置される。この条件を満たすために、距離画像センサ１０を天井に配置することが可能であるが、既存の室内において天井に距離画像センサ１０を設置する工事は手間がかかる。
【００５４】
したがって、図２（ｂ）に示すように、床に自立するスタンド３１の上端部に距離画像センサ１０を取り付けた構成を採用するか、図６に示すように、一端部を壁５１に取り付けたアーム３２の他端部に距離画像センサ１０を取り付けた構成が採用される。図２に示す構成では、キャスタ３３を備える台板３４の上に支柱板３５を取り付けたスタンド３１を備え、支柱板３５の上端部に距離画像センサ１０を取り付けてある。また、支柱板３５の中間部に、行動監視処理部２０を設けてある。
【００５５】
行動監視処理部２０は、報知部２４（図１、図３参照）を通して室内または室外に監視の内容を報知する。監視の内容を室外に報知する場合には、構内ネットワーク（ＬＡＮ）やナースコールシステム通信網を用いて通信を行う。たとえば、病院において病室にスタンド３１を設置している場合、報知部２４の通知を受ける受信装置をナースセンタに設けておくことにより、行動監視処理部２０において分類した対象者の行動をナースセンタに設けた受信装置に通知することが可能になる。以下では、ナースセンタに設けた受信装置に通知する意味で、「ナースセンタに通知する」あるいは「ナースセンタに報知する」と言う。
【００５６】
上述のようにキャスタ３３を備えたスタンド３１に、距離画像センサ１０および行動監視処理部２０を設けると可動式になるから、所要の場所に移動させることが可能になる。すなわち、対象者４０の行動を監視する必要がない部屋にはスタンド３１を持ち込む必要がない。また、対象者４０の行動を監視する場合でも、図２（ａ）のように、ベッド３０のヘッドボード３６と壁面５１との間にスタンド３１を配置することができるから、配置場所が問題になることはない。
【００５７】
上述の構成から明らかなように、距離画像センサ１０はベッド３０よりも高い位置に配置される。実際には、距離画像センサ１０は、視野領域である対象空間内にベッド３０の全体が含まれる程度の高さに配置される。このような高さ位置に配置することにより、人が距離画像センサ１０に不用意に触れることを防止でき、距離画像センサ１０を人の邪魔にならないように配置することができる。たとえば、病院において対象者（患者）に処置を施す際に、スタンド３１が作業の邪魔にならない。しかも、距離画像センサ１０は、対象空間に存在する物体までの距離を非接触で検出するから、対象者の行動を妨げることがなく、また、ベッド３０の寝心地を妨げることもない。
【００５８】
距離画像センサ１０は、図２（ａ）のように、ベッド３０を俯瞰することができるように、光軸１６Ａ（図５参照）を斜め下向きにして配置される。また、この状態において距離画像センサ１０の視野領域にベッド３０の上面の全体が含まれるように、光軸１６Ａの傾き角度（俯角θ）が設定される。ここで、光軸１６Ａが斜め下向きであることから、ベッド３０のヘッドボード３６側では、ベッド３０の上面までの距離は相対的に小さくなり、ベッド３０のフットボード３７側では、ベッド３０の上面までの距離が相対的に大きくなる。
【００５９】
上述したように、本実施形態は、ベッド３０を囲むベッド周りカーテン（以下、単に「カーテン」という）が存在している場合を想定し、距離画像センサ１０はＴＯＦ型を用いている。したがって、カーテンが閉じられた状態では、投光した強度変調光の多重反射により物体までの距離に誤差を生じる可能性がある。すなわち、多重反射が生じる閉塞空間では、開放空間で用いる場合に比較すると得られる距離値が大きくなる可能性がある。これは、対象物までの直線強度変調光に対して周囲で反射した多重反射強度変調光の影響が大きく重畳され、事実上、対象物までの強度変調光が長くなったように復調されるからである。そのため、カーテンの開閉に応じて距離画像センサ１０で得られる距離値が変動する可能性がある。距離画像センサ１０が生成する距離画像に含まれる距離値がカーテンの開閉に伴って変動すると、距離画像を用いて検知しようとする情報に誤りが生じ、結果的に、認識すべき情報が検出されない未検知や認識すべき情報を過って検知する誤検知につながる。
【００６０】
本実施形態は、図１に示すように、距離画像センサ１０の出力を監視する距離変動補正部６０を備え、距離変動補正部６０によりカーテンの開閉などに対応した距離の変動を監視することにより、未検知や誤検知を防止する構成を採用している。距離変動補正部６０は、距離画像センサ１０の演算処理部１９と同様に、デジタル信号処理装置（マイコン、ＤＳＰ、ＦＰＧＡなど）を用いて構成される。すなわち、デジタル信号処理装置においてプログラムを実行することにより、以下に説明する距離変動補正部６０の機能が実現される。なお、演算処理部１９と距離変動補正部６０とを構成するデジタル信号処理装置は、個別に設けるほか、共用してもよい。
【００６１】
距離変動補正部６０は、図７に示すように、システムの使用開始の時点において距離画像センサ１０が出力する距離画像を背景距離画像として記憶する背景画像記憶部６１を備える。後述するように、システムの使用開始時において、監視する対象者はベッド３０の上で臥床した状態とする。
【００６２】
距離変動補正部６０は、距離画像センサ１０が出力する距離画像を順に取り込む現画像取得部６２を備える。背景画像記憶部６１に記憶された背景距離画像と現画像取得部６２が取得する距離画像とは、距離変動補正部６０に設けられた変動率算出部６３において比較され、背景距離画像と新たに取得した距離画像とから変動率が算出される。変動率の演算は後述する。
【００６３】
変動率算出部６３は、求めた変動率を基準範囲と比較し、変動率が基準範囲内であるときに、対象者の動作により変動が生じたのではなく、カーテンの開閉によって（多重反射の影響によって）変動が生じたと判断する。変動率算出部６３は、多重反射の影響により生じた変動率の変化を勘案して変動率の代表値を求め、この変動率の代表値を距離変動補正部６０に設けられた距離補正部６４に引き渡す。距離補正部６４は、変動率の代表値に応じて距離画像の距離値を補正し、出力部６５を通して補正後の距離画像を行動監視処理部２０に引き渡す。
【００６４】
ところで、多重反射による距離画像の距離値の変動に関するメカニズムは複雑であり、多重反射により生じる事象のシミュレーションを完全に行うことは困難である。つまり、多重反射に起因する距離画像の誤差の補正を完全に行うことは困難である。ただし、上述のような使用環境では、距離画像センサ１０からの距離が大きいほど多重反射による距離の変動量が大きく、距離画像センサ１０からの距離が小さいと多重反射による距離の変動量も小さくなる。そのため、各々の変動量をその距離で正規化するとその値がおおよそ一定となるという知見が実験から得られている。本実施形態は、この知見を利用し、変動率算出部６３が距離画像の画素ごとに変動率を求めて多重反射の影響があるか否かを評価し、さらに、多重反射の影響による変動率の代表値を求め、距離補正部６４が変動率の代表値と距離値とを用いて距離画像の補正を行っている。
【００６５】
ここに、変動率算出部６３は、距離画像の各画素に対応する変動率ｋを、ｋ＝（背景距離画像の画素値）／（取得した距離画像の画素値）として算出する。距離画像センサ１０の視野内で変化が生じなければ変動率ｋはほぼ一定であり、多重反射の影響の程度や視野内の物体の変位により変動率ｋが変化する。すなわち、（変動率ｋ）×（距離画像センサ１０から取得した距離画像の画素値）を、（補正後の距離画像の画素値）とする補正を行えば、多重反射による距離値の変動に対しては大きな誤差を伴うことなく、画素値を補正することが可能である。
【００６６】
変動率算出部６３は、距離画像から求めた変動率ｋを基準範囲と比較することにより多重反射の影響があるか否かを評価する。また、変動率算出部６３は、多重反射の影響のみで変動率ｋが変化した画素について、変動率ｋの代表値を求める。変動率ｋの代表値は、画素ごとの変動率ｋの距離画像全体における平均値、画素ごとの変動率ｋの距離画像内での最大値、距離画像内において最大値から規定割合に属する変動率ｋの平均値、距離画像内に設定した領域内の平均値などから選択される。
【００６７】
ところで、変動率は、距離画像センサ１０から得られた距離画像と背景距離画像との画素ごとの画素値の比として求めており、上述した例では、距離画像の全体で変動率を求めているから、背景距離画像に含まれる距離値が固定値であることが保証されていない。すなわち、背景距離画像の中に距離値が短時間で変動する領域、つまり物理的に物体が移動することによって生じる距離変動領域が含まれている場合に、当該領域の距離値は変化過程におけるある瞬間の距離値にすぎないから、変動率を求める際の基準として適切ではない。したがって、変動率を精度よく評価するには、距離画像の中で距離値の変化が生じない既知の領域を基準に用いることが好ましい。
【００６８】
距離値が変化しない領域としては、たとえば、ベッド３０のフットボード３７に相当する領域が用いられる。距離画像センサ１０からフットボード３７までの距離は、ベッド３０を移動させなければ変化しないと考えられる。ただし、ベッド３０の上に対象者４０が存在していると、距離画像センサ１０の視野にフットボード３７の全体を含めることが難しい場合がある。そこで、図８に示すように、フットボード３７の上に距離値の基準を決めるための観測板４５を配置している。
【００６９】
観測板４５は、フットボード３７の上端から上方に延長されるように配置される。距離画像から観測板４５を抽出するには、距離画像を行動監視処理部２０に与え、ベッド認識部２１が後述する処理を行うことにより、ベッド３０の範囲を検出する。ベッド認識部２１は、距離画像からベッド３０の範囲を検出すると、フットボード３７に相当する領域を算出し、さらに、フットボード３７に相当する領域を用いて観測板４５に相当する領域Ｓ｛ｉ，ｊ｝を算出する。
【００７０】
いま、背景距離画像として、図９（ａ）に示すように、カーテンを開いた状態の距離画像が保存されているときに、図９（ｂ）に示すように、カーテン４６を閉じた状態の距離画像が得られたとする。ここで、背景距離画像と距離画像センサ１０から取得した距離画像とについて、観測板４５に相当する領域Ｓ｛ｉ，ｊ｝に含まれる画素ごとの距離値を、それぞれｂｇ（ｉ，ｊ）、ｆｇ（ｉ，ｊ）とする。したがって、各画素の変動率ｋ（ｉ，ｊ）は、ｋ（ｉ，ｊ）＝ｂｇ（ｉ，ｊ）／ｆｇ（ｉ，ｊ）と表される。
【００７１】
観測板４５に相当する領域Ｓ｛ｉ，ｊ｝は、カーテン４６の開閉にかかわらず距離の変動が生じないこと、すなわち、変動率ｋ（ｉ，ｊ）がほぼ１になることが期待される。しかしながら、実際には、多重反射の有無あるいは対象者４０の移動によって、変動率ｋ（ｉ，ｊ）が変化する。
【００７２】
ベッド３０の上の対象者４０が移動した場合、距離画像センサ１０の視野内において観測板４５の一部が対象者４０に遮蔽されるから、領域Ｓ｛ｉ，ｊ｝において変動率ｋ（ｉ，ｊ）が比較的大きく変動する箇所が生じる。一方、ベッド３０の周囲環境や距離画像センサ１０の仕様にもよるが、カーテン４６の開閉に伴う多重反射の影響では、変動率ｋ（ｉ，ｊ）の限界値は、おおむね１．０±０．１になるという実験結果が得られた。
【００７３】
この結果を踏まえて、変動率算出部６３は、変動率ｋ（ｉ，ｊ）が０．９〜１．１であれば、多重反射による距離変動と判定し、変動率ｋ（ｉ，ｊ）が０．９未満または１．１超であれば、対象者４０が移動したと判定するように構成される。距離が２ｍ程度の範囲であれば、０．１（１０％）の変動率ｋ（ｉ，ｊ）は、２０ｃｍに相当する。対象者４０の動作や対象者４０のサイズを考慮すれば、対象者４０が移動したときに、距離の変化が２０ｃｍ以下になることはほとんどないと考えられる。したがって、変動率算出部６３において、変動率ｋ（ｉ，ｊ）を基準範囲（０．９〜１．１）と比較することにより、多重反射の影響による変化か、対象者４０の移動による変化かを判別できる。
【００７４】
距離補正部６４は、上述したように、変動率算出部６３が算出した変動率ｋ（ｉ，ｊ）を、距離画像センサ１０から取得した距離画像の距離値に乗じることによって、距離値を補正し、この距離値を出力部６５から出力する。
【００７５】
変動率算出部６３と距離補正部６４との動作例を図１０に示す。図１０に示す動作例では、変動率の代表値として対象者４０の存在範囲を除く変動率の平均値を用いている。
【００７６】
変動率算出部６３は、背景画像記憶部６１に記憶された背景距離画像と、現画像取得部６２が距離画像センサ１０から取得した距離画像とから観測板４５に相当する領域Ｓ｛ｉ，ｊ｝を抽出する（Ｓ１１）。
【００７７】
その後、領域Ｓ｛ｉ，ｊ｝に含まれる画素｛ｉ，ｊ｝ごとに、変動率ｋ（ｉ，ｊ）を算出し（Ｓ１３）、変動率ｋ（ｉ，ｊ）を基準範囲（０．９〜１．１）と比較する（Ｓ１４）。変動率ｋ（ｉ，ｊ）が基準範囲内である場合（Ｓ１４：Ｙｅｓ）、変動率ｋ（ｉ，ｊ）の合計と該当する画素の個数とを求める（Ｓ１５）。変動率ｋ（ｉ，ｊ）が基準範囲を超える場合は（Ｓ１４：Ｎｏ）、該当する画素｛ｉ，ｊ｝を無視する。
【００７８】
上述したステップＳ１３〜Ｓ１５の処理は、領域Ｓ｛ｉ，ｊ｝の中のすべての画素｛ｉ，ｊ｝について行われる（Ｓ１２，Ｓ１６）。さらに、ステップＳ１５で求めた変動率ｋ（ｉ，ｊ）の合計を、画素の個数で除算することにより、変動率ｋ（ｉ，ｊ）が基準範囲内である画素｛ｉ，ｊ｝について、変動率ｋ（ｉ，ｊ）の平均値を求める（Ｓ１７）。図１０に示す動作例では、この平均値を変動率ｋ（ｉ，ｊ）の代表値に用いている。求められた変動率ｋ（ｉ，ｊ）の代表値は、対象者４０の移動により距離値が変化した画素を除いて求めた変動率ｋ（ｉ，ｊ）の代表値になる。
【００７９】
次に、距離補正部６４は、現画像取得部６２が取得した距離画像の全画素の距離値に対して、変動率算出部６３が算出した変動率ｋ（ｉ，ｊ）の代表値を乗じて距離値を補正する（Ｓ１９）。距離値の補正は、距離画像の全画素について行う（Ｓ１８，Ｓ２０）。距離補正部６４は、補正後の距離値を持つ距離画像を出力部６５を通して出力する（Ｓ２１）。このように、距離画像の全がその距離値に変動率ｋ（ｉ，ｊ）の代表値を乗じて距離値を補正することにより、距離画像センサ１０の視野内において対象者４０を含むすべての画素から多重反射の影響を軽減することができる。
【００８０】
上述のように補正後の距離値を持つ距離画像によって行動監視処理部２０における処理を行うから、カーテン４６の開閉などにより生じた多重反射の影響を抑制して、行動監視処理部２０での判断を精度よく行うことが可能になり、しかも、対象者４０の動作を多重反射と誤認することが防止される。なお、観測板４５を設ける部位はフットボード３７に制限されず、距離画像センサ１０の視野内であれば適宜の部位に観測板４５を配置することが可能である。
【００８１】
ところで、観測板４５をフットボード３７に取り付けていると、変動率ｋ（ｉ，ｊ）を求める領域Ｓ｛ｉ，ｊ｝が、臥床中の対象者４０の動作によって遮られず、変動率ｋ（ｉ，ｊ）の代表値を精度よく求めることができる。ただし、フットボード３７に観測板４５を取り付けるための手間がかかる。観測板４５はフットボード３７と一体化することが可能であるが、その場合、特別な形状のフットボード３７が必要になる。
【００８２】
以下では、観測板４５を設けずに変動率ｋ（ｉ，ｊ）によって多重反射の影響を評価する技術について説明する。変動率ｋ（ｉ，ｊ）により多重反射の影響の有無を判断する際には、着目した領域Ｓ｛ｉ，ｊ｝の画素｛ｉ，ｊ｝ごとに対象者４０の移動を伴うか否かを判別しているから、領域Ｓ｛ｉ，ｊ｝における距離値の若干の変化は許容される。そこで、ベッド３０のフットボード３７ではなく、変動率ｋ（ｉ，ｊ）を求める領Ｓ｛ｉ，ｊ｝をベッド３０の内側の領域としてもよい。たとえば、掛け布団の上面であれば、比較的広い範囲に亘って距離値の変動が少ない領域が生じる。
【００８３】
ベッド３０の上に領域Ｓ｛ｉ，ｊ｝が設定されると、多重反射の影響による距離値の変化だけではなく、対象者４０の移動による距離値の変化も大きくなる。ただし、領域Ｓ｛ｉ，ｊ｝の画素｛ｉ，ｊ｝ごとに変動率ｋ（ｉ，ｊ）を評価するから、対象者４０の移動により距離値が変化している画素を除去して変動率ｋ（ｉ，ｊ）を評価可能であり、変動率ｋ（ｉ，ｊ）の代表値を比較的精度よく求めることが可能である。たとえば、２ｍ程度の距離範囲であれば、多重反射による２０ｃｍ（１０％）程度の距離値の変化に対して、対象者４０の移動による距離値の変化は４０ｃｍ（２０％）以上になると考えられ、適宜に閾値を設定すれば、両者を判別することが可能になる。
【００８４】
このように、掛け布団の上面の適宜の領域やベッド３０の全面などを用いて変動率ｋ（ｉ，ｊ）を評価することにより、観測板４５を用いなくとも多重反射の影響による距離値の変化を検出し、距離値を補正することが可能になる。
【００８５】
以下、行動監視処理部２０について、さらに詳しく説明する。対象者４０の行動を分類するには、上述したように、距離画像センサ１０が出力した距離画像からベッド３０を抽出する必要がある。したがって、行動監視処理部２０は、距離画像に含まれる情報を用いてベッド３０を認識するベッド認識部２１を備える。また、ベッド認識部２１によりベッド３０が認識されるから、距離画像に含まれる情報とベッド３０との相対関係を用いることによって、対象空間における人の存否を認識することが可能になる。
【００８６】
さらに、行動監視処理部２０には、ベッド認識部２１が認識したベッド３０と他の物体との関係から人の存否を認識する人認識部２２が設けられる。加えて、行動監視処理部２０は、ベッド認識部２１による認識と人認識部２２による認識とを総合することにより、対象者の行動を分類し、必要に応じて行動に対する報知を行う行動判定部２３を備える。
【００８７】
ベッド認識部２１は、まず、ベッド３０の位置を認識するために、ベッド３０を平面視した場合のベッド３０の外周を検出する。一般的なベッド３０は平面視において四角形状であるから、ベッド認識部２１では、ベッド３０の４辺を抽出することにより、ベッド３０の位置を認識する。
【００８８】
本実施形態では、ベッド３０の既知位置に目標物を設け、目標物の位置を基準に用いることにより、ベッド３０の４辺の抽出を容易にしている。目標物はベッド３０の４辺のいずれか１辺に設けられていればよいが、距離画像センサ１０をベッド３０のヘッドボード３６側に配置するから、目標物が距離画像センサ１０の視野内に入りやすいように、目標物はフットボード３７側に設けることが好ましい。
【００８９】
図１１に示す例では、目標物としてフットボード３７に３個のマーカＰ０，Ｐ１，Ｐ２を取り付けている。マーカＰ１は、フットボード３７の上端部における左右方向の中心位置に取り付けられ、マーカＰ０，Ｐ２は、マーカＰ１の左右に離れてフットボード３７に取り付けられる。すなわち、マーカＰ０，Ｐ２はマーカＰ１を挟んで対称に配置される。マーカＰ１とマーカＰ０，Ｐ２とは距離を可能な範囲で大きくとることが好ましい。また、マーカＰ０，Ｐ１，Ｐ２は、ベッド３０の上面からの高さが揃えられている。マーカＰ０，Ｐ１，Ｐ２は、高反射性であることが好ましく、たとえば、再帰反射性が付与される。マーカＰ０，Ｐ１，Ｐ２は、フットボード３７に貼付可能となるように片面に粘着材が塗られていることが好ましい。さらに、マーカＰ０，Ｐ１，Ｐ２は、監視対象となるベッド３０にあらかじめ貼付しておけばよく、貼付と剥離とを繰り返す必要はない。
【００９０】
ベッド認識部２１において、ベッド３０の１辺に配置したマーカＰ０，Ｐ１，Ｐ２の位置を抽出するには、まず反射強度画像を生成する。反射強度画像では、マーカＰ０，Ｐ１，Ｐ２の部位の明度が周囲よりも高くなるから、明度に適宜の閾値を適用して反射強度画像から二値画像を生成すると、マーカＰ０，Ｐ１，Ｐ２のみが二値画像内に抽出される。なお、反射強度画像から二値画像を生成する閾値は、固定閾値と浮動閾値とのどちらでもよい。マーカＰ０，Ｐ１，Ｐ２の反射率が周囲に比較して十分に大きい場合は固定閾値を用いればよく、周囲の物体の反射率とマーカＰ０，Ｐ１，Ｐ２の反射率との差が小さい場合は浮動閾値を用いればよい。マーカＰ０，Ｐ１，Ｐ２の誤検出を防止するには、反射強度画像から既知位置のマーカＰ０，Ｐ１，Ｐ２を抽出する領域をあらかじめ制限しておくことが好ましい。
【００９１】
反射強度画像を用いてマーカＰ０，Ｐ１，Ｐ２に対応する画素の位置が求められると、距離画像を用いることにより、当該画素に対応する３次元位置が求められる。すなわち、カメラ座標系におけるマーカＰ０，Ｐ１，Ｐ２の３次元位置が求められる。したがって、Ｘ画像とＹ画像とを用いると、マーカＰ０，Ｐ１，Ｐ２に対応したＸ値とＹ値とが求められ、図１２のように、グローバル座標系におけるマーカＰ０，Ｐ１，Ｐ２に対応する点ＷＰ０，ＷＰ１，ＷＰ２の座標位置が求められる。なお、マーカＰ０，Ｐ１，Ｐ２には大きさがあるから、マーカＰ０，Ｐ１，Ｐ２に対応する領域の代表点（たとえば、重心）の座標位置を点ＷＰ０，ＷＰ１，ＷＰ２の座標位置とする。また、グローバル座標系において鉛直下向きがＺ方向の正の向きであって、ベッド認識部２１は、床面上でのベッド３０の周縁の位置を検出すればよいからＺ値は求めない。
【００９２】
上述のようにしてＸＹ平面に平行な面内でのマーカＰ０，Ｐ１，Ｐ２に対応する点ＷＰ０，ＷＰ１，ＷＰ２の座標位置が求められると、ベッド認識部２１は、３個の点ＷＰ０，ＷＰ１，ＷＰ２を通る近似直線Ｌ０を求める。近似直線Ｌ０は、たとえば最小二乗法を用いて求められる。求められた近似直線Ｌ０は、ＸＹ平面においてフットボード３７を通る直線とみなせる。すなわち、近似直線Ｌ０は、ベッド３０の一つの端縁を規定すると言える。また、点ＷＰ１は、フットボード３７の中央に位置しているから、点ＷＰ１から近似直線Ｌ０に下ろした垂線の足の座標位置は、マーカＰ０〜Ｐ２から得られたフットボード３７の中央の座標位置とみなせる。以下では、点ＷＰ１から近似直線Ｌ０に下ろした垂線の足に対応する点をＷＰ４とする。
【００９３】
ＸＹ平面に平行な面内において、点ＷＰ４を中心としてベッド３０の左右幅Ｄを直径とする円を設定し、この円と近似直線Ｌ０との交点Ｃ０，Ｃ１を求めると、交点Ｃ０，Ｃ１はベッド３０の左右の端縁とフットボード３７との交点に対応することになる。ここに、ベッド３０の左右幅Ｄは既知寸法を用いる。したがって、交点Ｃ０，Ｃ１を通り近似直線Ｌ０に直交する直線Ｌ２，Ｌ３を求めると、直線Ｌ２，Ｌ３は、ベッド３０の左右の端縁を通る直線とみなせる。ここに、直線Ｌ２，Ｌ３は近似直線Ｌ０に対してＸ座標の座標値が小さくなる方向に延長される。
【００９４】
最後に、交点Ｃ０を中心としてベッド３０の長さＷを半径とする円を設定し、この円と直線Ｌ２との交点Ｃ２を求め、また、交点Ｃ１を中心としてベッド３０の長さＷを半径とする円を設定し、この円と直線Ｌ３との交点Ｃ３を求める。交点Ｃ２，Ｃ３を通る直線Ｌ１を設定すれば、直線Ｌ１はベッド３０のヘッドボード３６を通る直線とみなせる。ここに、ベッド３０の長さＷは既知寸法を用いる。
【００９５】
ベッド認識部２１は、上述した手順によって、ベッド３０を囲む４つの端縁に相当する４本の直線Ｌ０，Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３を求める。また、このとき、ベッド３０の四隅に相当する４個の交点Ｃ０，Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３も求められる。さらに、ベッド認識部２１は、グローバル座標系におけるＸＹ平面内での座標軸に対するベッド３０の傾きを求める。ベッド３０の傾きは、グローバル座標の１つの座標軸（たとえば、Ｘ軸）に対して直線（たとえば、直線Ｌ２）がなす角度Φとして求められる。なお、角度Φは、グローバル座標のＸ軸またはＹ軸と、４本の直線Ｌ０，Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３のいずれかとがなす角度によって求められる。このように、ベッド３０がグローバル座標系の座標軸に対して傾いて配置されている場合でも、ベッド認識部２１は、上述の処理により、ベッド３０の位置を精度よく検出することになる。
【００９６】
ベッド３０の４辺を求めた後には、４辺に囲まれた矩形の内側の領域をベッド３０の範囲内の領域とする。すなわち、長手方向と短手方向（左右方向）との端縁に囲まれた矩形の領域をベッド３０の範囲内とする。
【００９７】
上述した動作例では、３個のマーカＰ０，Ｐ１，Ｐ２を用いているが、フットボード３７の左右の中心にマーカＰ１が配置されていれば、残りのマーカの個数にはとくに制限はなく、１個以上のマーカがあればよい。たとえば、４個以上のマーカを設けることによって、フットボード３７を通る直線と近似直線Ｌ０との誤差が低減される可能性がある。
【００９８】
上述した例では、フットボード３７に３個のマーカＰ１，Ｐ１，Ｐ２が配置されているが、図１３に示すように、ベッド３０のフットボード３７とベッド３０の左右の各側縁（サイドレール）とに１個ずつのマーカＰ１０，Ｐ１１，Ｐ１２が配置されていてもよい。フットボード３７については、上述した例と同様に、左右方向の中心にマーカＰ１１が配置される。マーカＰ１０，Ｐ１２は、ベッド３０の左右の端縁であれば、ＸＹ平面内での位置およびＺ方向の高さに制限はない。
【００９９】
各マーカＰ１０，Ｐ１１，Ｐ１２は、上述の例と同様に、高反射性であってベッド３０に貼付されることが好ましい。ベッド認識部２１は、上述の例と同様に、反射強度画像から画像内でのマーカＰ１０，Ｐ１１，Ｐ１２の位置を求め、さらに、距離画像からマーカＰ１０，Ｐ１１，Ｐ１２の３次元位置を求める。ここに、マーカＰ１０，Ｐ１１，Ｐ１２の誤検出を防止するために、反射強度画像から既知位置のマーカＰ１０，Ｐ１１，Ｐ１２を抽出する領域を、フットボード３７とサイドレールとの範囲にあらかじめ制限しておくことが好ましい。さらに、ベッド認識部２１は、Ｘ画像とＹ画像とを用いて、図１４のように、マーカＰ１０、Ｐ１１，Ｐ１２のグローバル座標系での点ＷＰ１０，ＷＰ１１，ＷＰ１２の座標位置を求める。
【０１００】
ベッド認識部２１は、ベッド３０の４辺を認識するために、まず、点ＷＰ１０と点ＷＰ１２とを結ぶ線分を求め、この線分の中点ＷＰｍを求める。ベッド３０が矩形状であるという前提に基づけば、中点ＷＰｍはベッド３０の左右幅を２分する中心線Ｌｍの上に位置していることになる。したがって、点ＷＰ１１と点Ｐｍとを通る直線が、ベッド３０の中心線Ｌｍになる。また、中心線Ｌｍに直交し点ＷＰ１１を通る直線Ｌ１０を設定する。この直線Ｌ１０は、ベッド３０のフットボード３７を通る直線に相当する。
【０１０１】
ベッド認識部２１は、中心線Ｌｍを求めた後、点ＷＰ１０と中心線Ｌｍとの距離Ｄ１および点ＷＰ１２と中心線Ｌｍとの距離Ｄ２をそれぞれ求める。両距離Ｄ１，Ｄ２の合計はベッド３０の左右幅Ｄに相当するから、点ＷＰ１１を中心とする直径Ｄの円を設定し、この円と直線Ｌ１０との交点Ｃ１０，Ｃ１１を求めると、交点Ｃ１０，Ｃ１１はベッド３０の左右の端縁とフットボード３７との交点に対応する。交点Ｃ１０，Ｃ１１を通り中心線Ｌｍに平行な直線Ｌ１２，Ｌ１３を求めると、直線Ｌ１２，Ｌ１３は、ベッド３０の左右の端縁を通る直線とみなせる。ここに、直線Ｌ１２，Ｌ１３は直線Ｌ１０に対してＸ座標の座標値が小さくなる方向に延長される。なお、直線Ｌ１２，Ｌ１３を求めるにあたり、交点Ｃ１０と点ＷＰ１０とを通る直線をＬ１２とし、交点Ｃ１２と点ＷＰ１２とを通る直線をＬ１３としてもよい。
【０１０２】
ベッド３０のヘッドボード３６に対応する直線Ｌ１１を求める手順は、上述した例と同様である。すなわち、交点Ｃ１０を中心としてベッド３０の長さＷを半径とする円を設定し、この円と直線Ｌ１２との交点Ｃ１２を求め、また、交点Ｃ１１を中心としてベッド３０の長さＷを半径とする円を設定し、この円と直線Ｌ１３との交点Ｃ１３を求める。交点Ｃ１２，Ｃ１３を通る直線Ｌ１１は、ベッド３０のヘッドボード３６を通る直線とみなせる。ベッド３０の長さＷは既知寸法を用いる。
【０１０３】
このように、ベッド３０の３辺にそれぞれマーカＰ１０，Ｐ１１，Ｐ１２を配置してもベッド３０の４辺に相当する直線Ｌ１０，Ｌ１１，Ｌ１２，Ｌ１３が求められる。この手順を採用する場合、マーカの個数を増やせば、中心線Ｌｍの検出精度が向上する。
【０１０４】
サイドレールにマーカＰ１０，Ｐ１２を設けることによってベッド３０の位置を検出する処理を採用する場合、サイドレールにマーカＰ１０，Ｐ１２をあらかじめ取り付けておくことが好ましい。また、ベッド認識部２１は、マーカＰ１０，Ｐ１２が検出されずマーカの個数が不足しているときに報知部２４を通して警告報知を行うことが好ましい。この動作を採用すると、サイドレールが未設置であるときに、マーカＰ１０，Ｐ１２が検出されないことによって警告が報知されるから、サイドレールの設置忘れが防止される。とくに、ベッド３０の利用者の離床に注意する必要がある場合、ベッド３０からの転落を防止するために３点程度の柵をベッド３０に取り付けることが一般的である。したがって、ベッド３０の位置を特定できるだけではなく、サイドレールの設置忘れを報知できることは利便性を向上させることになる。
【０１０５】
上述したいずれかの手順によってベッド３０の４辺を検出すれば、ベッド３０の周囲においてベッド３０と同程度の高さを有した部材や造作があっても、それらに影響されることなく、ベッド３０の範囲を精度よく、かつ再現性よく検出することが可能になる。
【０１０６】
ところで、距離画像センサ１０の視野領域にベッド３０の各端縁が含まれていても、視野領域の周部に余裕がなければ対象者４０の行動を判断することができない。そこで、距離画像センサ１０の視野領域において、ベッド３０の周囲にベッド３０以外の領域が含まれることを保証するために以下の判定を行う。
Ｘｍａｘ−Ｘｓ≧Ｍｇｘ１
Ｘｉ−Ｘｍｉｎ≧Ｍｇｘ２
Ｙｍａｘ−Ｙｓ≧Ｍｇｙ１
Ｙｉ−Ｙｍｉｎ≧Ｍｇｙ２
ここに、Ｘｍａｘは視野領域のＸ方向におけるＸ値の最大値、Ｘｍｉｎは視野領域のＸ方向におけるＸ値の最小値、Ｙｍａｘは視野領域のＹ方向におけるＹ値の最大値、Ｙｍｉｎは視野領域のＹ方向におけるＹ値の最小値である。また、ベッド３０の周囲に設定したい余裕寸法をＭｇｘ１，Ｍｇｘ２，Ｍｇｙ１，Ｍｇｙ２としている。この場合、余裕寸法Ｍｇｘ１，Ｍｇｘ２，Ｍｇｙ１，Ｍｇｙ２は、室内におけるベッド３０の配置やベッド３０に対する距離画像センサ１０の配置によって異なる値になるから、図示しない設定手段により設定可能であることが望ましい。なお、本実施形態の場合、距離画像センサ１０を設けたスタンド３１をベッド３０のヘッドボードと壁面との間に配置しているから（図１参照）、ヘッドボード側の余裕寸法Ｍｇ２は必ずしも用いなくてもよい。
【０１０７】
上述の判定の条件が１つでも満たされない場合には、図１５のように視野範囲Ｆｖがベッド３０からずれていると判定し、距離画像センサ１０の位置設定が不適切であることを報知部２４により報知するのが望ましい。図１５に示す例では、ベッド３０の長手方向の一方の端部が視野領域Ｆｖに含まれないからＸｍａｘ＝Ｘｓになり、またベッド３０の短手方向の一方の端縁が視野領域Ｆｖに含まれないからＹｍｉｎ＝Ｙｉになっている。したがって、Ｘｍａｘ−Ｘｓ≧Ｍｇｘ１という条件と、Ｙｉ−Ｙｍｉｎ≧Ｍｇｙ２という条件が満たされないことになる。このような判断を行うことにより、ベッド３０に対する対象者４０の出入りの行動を監視することが可能になる。
【０１０８】
ベッド認識部２１は、ベッド３０の位置を認識すると、次に、ベッド３０の上面の位置を検出する。以下では、ベッド３０の上面をベッド面と呼ぶ。ベッド面の高さを検出するにあたっては、ベッド３０の上に対象者４０が寝ている状態（この状態を「臥床」という）を想定する。対象者４０が臥床している状態では、ベッド３０の上に対象者４０および掛け布団のような寝具が載っている。上述したグローバル座標系では、実空間の下向きをＺ軸の正の向きにとっているが、実空間について高さに関する説明を行う場合には、上向きを値が増加する向きにとる。すなわち、Ｚ方向においてＺ値が増加する向きを、高さ方向において高さが減少する向きとして扱う。
【０１０９】
ベッド認識部２１では、図１６（ａ）のように、ベッド３０の範囲内を長手方向において規定個数（たとえば、１０）の分割領域３８に分割する。分割領域３８の個数はベッド３０の長手方向の寸法にもよるが、１つの分割領域３８が１０〜２０ｃｍ程度の幅になるように個数を定める。次に各分割領域３８の高さに関する代表値を求める。代表値には、平均値と最頻値とのいずれかを用いればよい。
【０１１０】
平均値を用いる場合は、Ｚ画像から各分割領域３８に属する位置（ｕ，ｖ）を求め、分割領域３８ごとのＺ値の平均値を求める。一方、最頻値を用いる場合には、Ｚ画像について各分割領域３８に属する位置（ｕ，ｖ）を求め、分割領域３８ごとのＺ値の度数分布を求め、さらに、求めた度数分布から最頻値を求める。分割領域３８の場所にもよるが、この度数分布では、ベッド面の度数あるいは寝具の上面の度数が高くなり、ついで対象者４０に相当する度数が高くなると考えられる。これは、ベッド３０の上で、ベッド面あるいは寝具の占める領域（面積）のほうが対象者４０の占める領域よりも大きいという知見に基づいている。
【０１１１】
各分割領域３８から上述のようにして高さに関する代表値を求めると、図１６（ｂ）の実線のように代表値Ｖｔが分布することになる。また、代表値Ｖｔから人の厚みを考慮したオフセット値を減算して（Ｚ値の場合は加算して）ベッド面の高さとして用いる。人の厚みは、個人差があるが、たとえば２０ｃｍなどの値を用い、その半分の値をオフセット値に用いる。オフセット値については、特段の条件はないから、代表値からオフセット値を減算した値が多くの分割領域３８においてベッド面の高さとなるように適宜に設定する。図１６（ｂ）の破線は、代表値Ｖｔからオフセット値を減算した値の例を示している。このようにして分割領域３８ごとに求めたベッド面の高さが、分割領域３８ごとの基準の高さになる。
【０１１２】
以後の処理では、分割領域３８ごとのベッド面の集合を、ベッド３０の全体におけるベッド面として扱う。また、ベッド３０の全体ではなく長手方向に分割した分割領域３８を用いるから、ベッド３０がリクライニング式であってベッド面が平面ではない場合にも、ベッド３０の部分ごとに求めたベッド面を用いることにより、対象者４０と分離することが可能になる。
【０１１３】
ところで、上述した例では、ベッド３０の上の対象者４０が臥床の状態である場合を想定してベッド面の高さを求めているが、図１７のように、対象者４０がベッド３０の上で起き上がっている場合、上述のようにして求めたベッド面の高さ（図１７においてＶｈで表している）は適切と言えない。したがって、分割領域３８ごとに高さに上限値を設け、ベッド面の高さＶｈとして求めた値が上限値を超える場合には、ベッド面Ｖｈの高さとして採用できないことを報知部２４により報知する。
【０１１４】
ここに、ベッド３０におけるベッド面の計測は、システムの使用開始を指示した直後に行われるので、報知部２４から報知することによって、適切な対応を行うことが可能になる。なお、システムの使用開始の指示は、運転開始のスイッチ（図示せず）を投入する操作などを意味する。また、適切な対応とは、対象者４０を正しい位置で臥床の状態にした後、システムの使用開始の指示を再度与えることを意味している。
【０１１５】
上述したベッド３０は、ベッド面の高さが固定である場合を想定しているが、看護や介護の作業を容易にするために、ベッド面の高さを変更することができる昇降式のベッド３０も提供されている。昇降式のベッド３０では、看護や介護の作業後にベッド面を下げるのを忘れていると、ベッド面が通常よりも高くなるから、対象者４０がベッド３０から離床する際には足が床に届きにくくなり、対象者４０がベッド３０から落下したときには衝撃が大きくなる。したがって、作業後にはベッド面を必ず下げる必要がある。
【０１１６】
ベッド３０が昇降式である場合には、図１８のように、看護や介護の作業中にはベッド面の下限が所定の高さ閾値Ｔｈｈを超えると考えられるから、高さ閾値Ｔｈｈを適宜に設定することにより、ベッド面が上昇していることを検出することができる。すなわち、すべての分割領域３８について求めたベッド面の高さが、高さ閾値Ｔｈｈを超えている場合には、ベッド面が上昇したままであると判断して報知部２４から報知する。
【０１１７】
ここにおいて、介護や看護の作業中には、対象者４０の監視は不要であるから、システムの動作を一旦停止させ、作業の終了後にシステムの動作を再開する。したがって、作業の終了後に、システムの動作を再開する指示を与えたときに、ベッド面の高さの異常が報知されることになり、ベッド面の下げ忘れを防止することができる。
【０１１８】
また、図１９のように、ベッド３０の上にテーブル３９を出した場合に、テーブル３９をしまい忘れる場合がある。これに対して、テーブル３９に相当する分割領域３８において高さ閾値Ｔｈｈをテーブル３９の高さが検出できるように設定しておけば、テーブル３９のしまい忘れを報知部２４により報知することが可能になる。
【０１１９】
ベッド３０の下げ忘れとテーブル３９のしまい忘れとの両方を検出する場合には、高さ閾値Ｔｈｈを適宜に定めるとともに、所定個数以上の分割領域３８において高さ閾値Ｔｈｈを超える場合に、報知部２４から報知するようにしてもよい。高さ閾値Ｔｈｈを用いた判定は、ベッド面の計測と同様に、システムの使用開始を開始する指示の直後に行われるから、問題が生じていれば報知部２４からただちに報知される。したがって、ベッド３０を下げたり、テーブル３９を片付けたりするような適正な対応が可能になる。その後は、システムの使用開始の指示を再度与えればよい。
【０１２０】
ベッド３０がリクライニングの機能を備え、図２０のように、対象者４０の上半身を起こすことができる場合には、高さ閾値Ｔｈｈによる判定を下半身側の複数個（図示例では５個）の分割領域３８においてのみ行えばよい。距離画像内でのベッド３０の位置は既知であるから、たとえば、（Ｘｓ＋Ｘｉ）／２よりもＸ値が大きくなる分割領域３８についてのみ高さ閾値Ｔｈｈによる判定を行えばよい。このように高さ閾値Ｔｈｈによる判定を行う範囲を、定式化して自動的に決定することができるから、人手による調整作業が不要である。
【０１２１】
ところで、ベッド３０の周辺には、様々な装置が配置されることがあり、たとえば、図２１に示すように、ベッド３０の上方に対象者４０ではない物体４１が重なって配置されていることがある。この種の物体４１としては、たとえば、照明スタンド、モニタ装置、種々の医療装置がある。
【０１２２】
このような物体４１がベッド３０に重なっている場合、対象者４０を検知する領域から除外する必要がある。そのため、看護師あるいは介護士が装置を起動させ、ベッド３０の位置をベッド認識部２１に認識させる際に、物体４１の領域をベッド３０の領域から除外する処理も行うことが好ましい。すなわち、距離画像センサ１０の視野において、ベッド３０に物体４１が重複している領域を、図２２のように、マスク領域４２として除外した状態で記憶しておけばよい。マスク領域４２は、人認識部２２が対象者４０を認識する際には、ベッド３０の範囲外の領域として扱うことになり、物体４１を対象者４０と誤認するのを防止できる。
【０１２３】
マスク領域４２は、ベッド認識部２１がベッド３０の位置を抽出した直後に設定する。すなわち、ベッド認識部２１は、看護師あるいは介護士が装置を操作することにより、ベッド３０の位置を認識した直後にマスク領域４２の有無を判断する処理を行う。ベッド認識部２１は、図２３に示すように、ベッド３０の範囲内であって分割領域３８ごとに求めた基準の高さ（ベッド面の高さ）に対して規定の除外閾値よりも上方に物体４１が存在するとき、その物体４１の存在範囲をマスク領域４２とする。除外閾値は、実状に即して適宜に設定される。このようにして設定されたマスク領域４２は、対象者４０を認識する際に除外される領域として扱うためにベッド認識部２１において記憶される。
【０１２４】
上述の動作では、分割領域３８ごとの基準の高さとしてベッド面の高さを用いているが、ベッド認識部２１にベッド３０の位置を認識させるときには、対象者４０がベッド３０に存在するから、後述する臥床検知面Ｐｄ（図２４参照）を基準の高さに用いることが好ましい。臥床検知面Ｐｄは、対象者４０がベッド３０の上で対象者４０が仰臥している状態における基準の高さである。このように、基準の高さとして臥床検知面Ｐｄを用いると、対象者４０の存在する領域をマスク領域４２と誤認するのを防止できる。ただし、臥床検知面Ｐｄをベッド面から一定高さに規定している場合は、臥床検知面Ｐｄを基準の高さに用いることと、ベッド面を基準の高さに用いることとは等価である。
【０１２５】
なお、マスク領域４２については大きさを評価し、規定した閾値を超える大きさのマスク領域４２が存在する場合には、テーブルなどが置かれた状態と判断する。この場合、対象者４０を認識する際の信頼性を保つことができず、また、対象者４０が物体４１に接触する可能性があるから、マスク領域４２を設定する代わりに物体４１の設置不良として報知部２４から報知することが好ましい。
【０１２６】
以下では、人認識部２２により対象者４０を認識する技術について説明する。上述したように、ベッド認識部２１ではベッド面を検出しているから、人認識部２２はベッド面を基準に用いて複数段階の検知面を設定する。ここでは、ベッド３０の上での状態として、臥床の状態、上半身を起こした起き上がりの状態、立ち上がった起立の状態の３状態を想定する。それぞれの状態を検出するには、図２４のように、ベッド面Ｐｂとして規定される分割領域３８ごとの高さを基準に用いて、臥床検知面Ｐｄ、起き上がり検知面Ｐｒ、起立検知面Ｐｓを設定する。
【０１２７】
臥床検知面Ｐｄ、起き上がり検知面Ｐｒ、起立検知面Ｐｓは、それぞれベッド面ＰｂをＺ方向に所定量だけ変位させて設定してある。すなわち、ベッド面Ｐｂは、分割領域３８ごとにＺ値が定められているから、臥床検知面Ｐｄ、起き上がり検知面Ｐｒ、起立検知面Ｐｓも分割領域３８ごとに上方に所定距離だけ離間させて定められる。また、臥床検知面Ｐｄ、起き上がり検知面Ｐｒ、起立検知面Ｐｓの順にベッド面Ｐｂからの距離が大きくなる。一例を示すと、臥床検知面Ｐｄをベッド面Ｐｂから１０ｃｍ上方、起き上がり検知面Ｐｒをベッド面Ｐｂから３０ｃｍ上方、起立検知面Ｐｓをベッド面Ｐｂから６０ｃｍ上方などに設定する。臥床検知面Ｐｄ、起き上がり検知面Ｐｒ、起立検知面Ｐｓは、ベッド３０の上での人の位置を検出するための閾値として用いる。
【０１２８】
人認識部２２では、ベッド３０の領域内において、臥床検知面Ｐｄよりも上方に物体が存在し、起き上がり検知面Ｐｒよりも上方に物体が存在しなければ、対象者４０が臥床の状態であると判定する。また、起き上がり検知面Ｐｒよりも上方に物体が存在し、起立検知面Ｐｓよりも上方に物体が存在しなければ、対象者４０が上半身を起こした起き上がりの状態と判定する。起き上がり検知面Ｐｒはベッド面の上方に設定されるから、適正な起き上がり検知面Ｐｒを設定しておけば、寝返りや布団の浮き上がりを起き上がりと判定する誤検知はほとんど生じない。また、起立検知面Ｐｓよりも上方に物体が存在する場合には、対象者４０がベッド３０の上で立ち上がっていると判断される。
【０１２９】
上述のように、人認識部２２では、ベッド面Ｐｂを基準に設定した検知面を用いて対象者４０の状態を検知している。この処理は、たとえば、ベッド３０に対象者４０が居ない状態での画像との差分画像を用いる場合に比較すると処理が単純である上に、背景画像を撮像する手間もかからないという利点がある。また、差分画像を用いた場合に、布団などの物体も差分として検出されるから、対象者４０との区別が困難であるが、検知面を用いて対象者４０の状態を判定すれば、この問題は生じない。
【０１３０】
上述の例では、３状態を区別して検出するために、ベッド面Ｐｂの上に３段階の検知面を設定しているが、検知面を３段階に設定することは必須ではなく、１段階または２段階に設定することや、４段階以上の検知面を設定することも可能である。たとえば、システムの使用開始の状態を臥床の状態とする場合には、臥床の状態は必ずしも検知しなくてもよい。すなわち、臥床ではない状態、すなわち、起き上がりの状態や起立の状態を検出できればよく、この場合には２段階の検知面を設定すればよいことになる。
【０１３１】
また、上述の動作において、検知面に対する物体の高さ位置のみを用いているが、検知面によって切り取った面積を用いることにより、物体の大きさも併せて判断してもよい。たとえば、臥床の状態では、Ｚ画像内において臥床検知面Ｐｄで切り取られる面積は、起き上がり検知面Ｐｒと起立検知面Ｐｓで切り取られる面積よりも大きい。また、起き上がりの状態では臥床の状態に比較すると、Ｚ画像内において臥床検知面Ｐｄで切り取られる面積が小さくなり、起き上がり検知面Ｐｒで切り取られる面積が増加する。このような面積の関係を用いることにより、対象者４０の状態（姿勢）をより正確に把握することが可能になる。
【０１３２】
たとえば、ベッド３０の範囲内において、起き上がり検知面Ｐｒで切り取る面積について、臥床検知面Ｐｄで切り取る面積に対する比率が所定の閾値以上であれば、起き上がりの状態と判定すればよい。この閾値を適正に設定すれば、対象者４０が腕を伸ばして伸びをすることにより起き上がり検知面Ｐｒを腕が横切ったとしても、上記比率が閾値よりも小さくなるから、起き上がりの状態として検出されるのを防止することができる。
【０１３３】
たとえば、図２５（ａ）、図２６（ａ）の白抜きの領域は、それぞれ臥床検知面Ｐｄにおいて対象者４０の存在する領域を示し、図２５（ｂ）、図２６（ｂ）の白抜きの領域は、それぞれ起き上がり検知面Ｐｒにおいて対象者４０の存在する領域を示している。図２５、図２６において、（ａ）図での白抜きの領域の面積をＥ１、（ｂ）図での白抜きの領域の面積をＥ２として、比率Ｅ２／Ｅ１を求め、この比率Ｅ２／Ｅ１を適宜の閾値と比較すると、起き上がりの状態（図２５）とそれ以外の状態（図２６）とを区別することができる。
【０１３４】
同様にして、ベッド３０の範囲内において、起立検知面Ｐｓで切り取る面積について、臥床検知面Ｐｄで切り取る面積に対する比率が所定の閾値以上であれば、対象者４０がベッド３０の上で立ち上がっている起立の状態と判定する。対象者４０が起き上がりの状態において起立検知面Ｐｓを超える部分があったとしても、起立している状態に比べると、起立検知面Ｐｓを横切る面積は小さいと考えられるから、起立の状態と起き上がりの状態とを区別することができる。
【０１３５】
たとえば、図２７（ａ）、図２８（ａ）の白抜きの領域は、それぞれ臥床検知面Ｐｄにおいて対象者４０の存在する領域を示し、図２７（ｃ）、図２８（ｃ）の白抜きの領域は、起立検知面Ｐｓにおいて対象者４０の存在する領域を示している。なお、図示例では、図２７（ｃ）において白抜きの領域はなく、対象者４０は存在しない。また、図２７（ｂ）、図２８（ｂ）の白抜きの領域は、起き上がり検知面Ｐｒにおいて対象者４０が存在する領域を示している。ここで、図２７、図２８において、（ａ）図での白抜きの領域の面積をＥ１、（ｃ）図での白抜きの領域の面積をＥ３として、比率Ｅ３／Ｅ１を求め、この比率Ｅ３／Ｅ１を適宜の閾値と比較すると、起き上がりの状態（図２７）と起立の状態（図２８）とを区別することができる。
【０１３６】
上述した処理では、人認識部２２が対象者４０を認識するにあたって、起き上がり検知面Ｐｒ、起立検知面Ｐｓを固定値とする場合を例示した。しかしながら、実使用に際しては、対象者４０の体格に個体差があるから、起き上がり検知面Ｐｒおよび起立検知面Ｐｓは可変であることが好ましい。
【０１３７】
たとえば、体格（身長）の小さい対象者４０が起き上がった場合の高さと、体格の大きい対象者４０が起き上がった場合の高さとは異なる。したがって、起き上がり検知面Ｐｒを体格の小さい対象者４０に合うように設定していると、体格の大きい対象者４０では寝返りなどの際に胴の位置の高さの変化によって起き上がりの状態として誤検知する可能性がある。逆に、起き上がり検知面Ｐｒを体格の大きい対象者４０に合うように設定していると、体格の小さい対象者４０が起き上がっても検知しない可能性がある。
【０１３８】
このような誤検知や検知の失敗を防止するために、本実施形態の人認識部２２は、起き上がり検知面Ｐｒと起立検知面Ｐｓとを調節する機能を備える。すなわち、システムの使用を開始する際に、人認識部２２は、対象者４０の体格を示す指標のうち少なくとも身長の入力を促し、入力された体格（身長）に基づいて、起き上がり検知面Ｐｒと起立検知面Ｐｓとを自動的に設定する。身長は、胴囲や座高と相関があるから、体格を表す指標としては身長を用いる。ただし、体格に関する評価の精度を高める場合は、胴囲と座高との少なくとも一方を身長と併せて体格を表す指標に用いてもよい。
【０１３９】
体格を表す指標は厳密な値である必要はなく、身長は、たとえば１０ｃｍ刻みでよい。したがって、人認識部２２に与える身長は、１３０ｃｍ台、１４０ｃｍ台、…などの値でよい。人認識部２２は、上述したように、対象者４０が起き上がり検知面Ｐｒや起立検知面Ｐｓを横切る面積を評価することにより対象者４０の大きさや、対象者４０の状態を評価している。そのため、得られた面積を評価するための閾値を、体格に応じて調節することにより、面積から得られる情報を精度よく評価することが可能になる。
【０１４０】
すなわち、対象者４０の体格に応じた閾値を設定することにより、体格が異なる対象者４０について誤った状態を検知することが防止される。たとえば、対象者４０が臥床状態で腕を天井に向かって振り上げた状態を起き上がりの状態として誤検知しないために、体格が小さい対象者４０の腕の断面積に対する閾値と、体格が大きい対象者４０の腕の断面積に対する閾値とを個別に設定することが好ましい。腕の断面積に対する閾値を体格別に設定しておくことにより、状態の検知精度が向上し、誤報や失報が排除されて対象者４０の起き上がりや起立の状態が精度よく検知されることになる。
【０１４１】
上述のように、起き上がり検知面Ｐｒや起立検知面Ｐｓを対象者４０が横切る面積を評価することによって、起き上がり検知面Ｐｒや起立検知面Ｐｓを横切るか否かだけで対象者４０の状態を判断する場合よりも、判断結果の精度を高めることが可能になる。すなわち、２種類の方法を用いて物体（対象者４０）の状態を判断するから、物体の状態を精度よく検知することが可能になる。
【０１４２】
なお、人認識部２２は、身長と座高とについて、たとえば、図２９（ａ）に符号Ａで示す関係を用い、身長と胴囲または上述した面積との関係について、たとえば、図２９（ｂ）に符号Ｂで示す関係を用いる。符号Ａ，Ｂで表される関係は、個体差を考慮しない代表的な値を用いている。図２９において体格は身長で表され、身長を複数に区分（図示例は４区分）することにより体格が区分されている。すなわち、図２９（ａ）では符号Ｔｈ１１〜Ｔｈ１４で示されているように、区分ごとに起き上がり検知面Ｐｒの高さが規定されている。また、図２９（ｂ）では符号Ｔｈ２１〜Ｔｈ２４で示されているように、区分ごとに起立検知面Ｐｓの高さあるいは面積に対する閾値が規定されている。したがって、人認識部２２に体格としての身長を与え、図２９（ａ）と図２９（ｂ）とに示すような関係を用いることにより、体格に応じた起き上がり検知面Ｐｒ、起立検知面Ｐｓ、面積に対する閾値が自動的に決定される。
【０１４３】
また、起き上がり検知面Ｐｒや起立検知面Ｐｓで切り取る面積に対する閾値を、体格に応じて設定するから、図２５〜図２８を用いて説明した面積の比率Ｅ２／Ｅ１を用いなくとも、起き上がりや起立を精度よく検知可能になる。
【０１４４】
ところで、ベッド３０の範囲内の人の状態（姿勢）ではなく、ベッド３０の範囲外の人の状態は床面の高さを基準に用いて検出することができる。すなわち、図３０に示すように、床５２からの高さにより倒れ閾値Ｔｈｆを定めておき、Ｚ画像においてベッド３０の範囲外となる画素が倒れ閾値Ｔｈｆよりも大きいＺ値を持つときに、対象者４０の少なくとも一部がベッド３０の範囲外に出ていると判定することができる。倒れ閾値Ｔｈｆは、床５２よりも高いがベッド面Ｐｂよりも低い値に設定する。たとえば、床５２から１０ｃｍに設定すればよい。
【０１４５】
上述の処理では、ベッド３０の範囲外に出ていることを倒れ閾値Ｔｈｆのみで判定しているが、ベッド３０の範囲外では差分画像を併せて用いることにより対象者４０がベッド３０の範囲外に出ていることを検知してもよい。これには、システムの使用開始時に撮像した距離画像から得られたＺ画像を背景画像として記憶しておき、その後に得られるＺ画像を背景画像から減算した差分画像を二値化する。
【０１４６】
システムの使用開始時に、対象者４０は臥床の状態であるからベッド３０の範囲外には存在していない。そのため、背景画像においてベッド３０の範囲外には物体は存在しない。これに対して、対象者４０がベッド３０の範囲外に出た状態のＺ画像を背景画像から減算した画像では、ベッド３０の範囲外に物体が存在している。したがって、差分画像を二値化した画像においてベッド３０の範囲外の領域において変化した領域の面積（画素数）を規定の閾値と比較し、面積が閾値以上であると、対象者４０がベッド３０の範囲外に出たと判定することができる。差分画像においてベッド３０の範囲外の値は、実質的に床５２からの高さに相当するから、二値化の閾値は倒れ閾値Ｔｈｆを用いればよい。
【０１４７】
また、システムの使用開始を指示する際に、使用開始を指示する看護師あるいは介護士は、ヘッドボードの近傍の領域に存在すると考えられる。ただし、この領域は対象者４０を検出する領域外であり、また、差分画像を二値化したときには床５２とともに除去されるので、背景画像に含めても問題は生じない。
【０１４８】
上述したように、ベッド認識部２１によりベッド３０の位置が認識され、人認識部２２によりベッド３０に対する対象者４０の姿勢が検出される。すなわち、ベッド３０と対象者４０とが分離されるから、次に、行動判定部２３において、対象者４０の動作が分類される。
【０１４９】
分類する動作としては、対象者４０がベッド３０の端部に腰を掛けている状態（以下、「腰掛け」という）がある。「腰掛け」は、ベッド３０の４辺のいずれかについて、ベッド３０の範囲内と範囲外との領域に対象者４０が跨って存在している状態として検出する。ベッド認識部２１では、ベッド３０の範囲内と範囲外との領域を分離することができ、人認識部２３では、ベッド３０の範囲内と範囲外との領域における人の存在を検出することができる。
【０１５０】
このことを利用して、ベッド３０の範囲内と範囲外とにおいて人の存在領域が連続ないし近接している場合に、同一の人がベッド３０の端部に「交差」していると判断する。そして、この場合を「腰掛け」と判定する。ここに、「近接」は、ベッド３０の範囲内と範囲外とにおける人の存在領域の輪郭線間の距離を求め、求めた距離が規定した範囲内であることを意味する。輪郭線間の距離はベッド３０の着目している辺に直交する方向の複数本の直線上で求めた平均値を用いればよい。
【０１５１】
また、ベッド３０の範囲内と範囲外とに占める人の面積の全体に対して、ベッド３０の範囲外に占める人の面積の比率を求める。この比率について適宜の基準範囲を設定し、比率が基準範囲内であれば「腰掛け」と判定してもよい。この場合、対象者４０の体型などに応じて「腰掛け」の判定精度を高めるように、面積の比率に対する基準範囲を調節することが可能である。
【０１５２】
さらに、上述した両者の判定を組み合わせることによって、「腰掛け」と判定することも可能である。すなわち、交差している状態において、面積の比率を判定すれば、ベッド３０の範囲内と範囲外とにおいて検出された人が対象者４０である可能性が高くなり、判定の信頼度が向上する。
【０１５３】
ところで、ベッド３０には落下防止用の柵を設けている場合がある。とくに、ベッド３０から落下する可能性が高い対象者４０に対しては柵を設けることが必要になる。このような柵を設けている場合であっても、ベッド３０に出入りするためにベッド３０の少なくとも１箇所には柵のない出入口を設けることになる。
【０１５４】
このように柵を設けている場合には、Ｚ画像において出入口の位置を図示しない入力装置によってあらかじめ登録しておく。ベッド３０に対する柵の取付位置は、複数箇所（たとえば、６箇所）から選択することが多いから、入力装置としてはディップスイッチなどを用いて柵の取付位置を選択する構成を採用すればよい。
【０１５５】
入力装置により登録された出入口以外の領域において上述した「交差」が検出された場合には、柵を乗り越えている状態（以下、「乗り越え」という）と判定する。
【０１５６】
「乗り越え」の判定には、上述した「腰掛け」と同様に、ベッド３０の範囲内と範囲外とに占める面積を用いることもできる。すなわち、出入口以外の場所で、ベッド３０の範囲内と範囲外とに占める人の面積の全体に対して、ベッド３０の範囲外に占める人の面積の比率を求める。この比率について適宜の基準範囲を設定し、比率が基準範囲を超えていると「乗り越え」と判定する。この場合、基準範囲を適宜に設定しておけば、柵の外に腕を投げ出している状態と「乗り越え」とを区別することが可能になる。
【０１５７】
行動判定部２３においては、対象者４０が「離床」の初期行動として、ベッド３０から腰を上げてベッド３０から離れたときの動作（以下、「離床初期」という）を検出することも可能である。この場合、ベッド３０の範囲内と範囲外との領域に占める人の面積を用い、「腰掛け」や「乗り越え」と同様に、ベッド３０の範囲内と範囲外とに占める人の面積の合計を人の全体の面積とする。人の全体の面積に対するベッド３０の範囲外における人の面積の比率を求め、この値が１に近い値になる場合（つまり、ベッド３０の範囲内では人が検出されないか、検出されても微小である場合）、「離床初期」と判定する。言い換えると、１に近い基準範囲を設定し、前記比率が基準範囲を超えるときに「離床初期」と判定する。
【０１５８】
「離床初期」を検出することにより、対象者４０を追跡することなく離床の初期段階を検出することが可能になる。対象者４０を追跡する技術を用いると、何らかの原因で追跡が途切れることがあるが、上述の技術により、時間経過に関係なく「離床初期」を検出することが可能になる。
【０１５９】
ところで、ベッド３０から対象者４０が落下した場合、あるいはベッド３０から対象者４０が離床しようとして転倒した場合には、ただちに報知する必要がある。以下では、これらの状態をまとめて「転倒」という。行動判定部２３では、「転倒」を検出する際に、状態が継続している時間を計測する。すなわち、ベッド３０の範囲外においてのみ、床５２から規定の高さ（たとえば、３０ｃｍ）以下の物体が検出されている場合に、当該物体を人と判定する。行動判定部２３では、人が検出されている状態が規定した判定時間に達するまで継続しているときに「転倒」と判定する。判定時間は、たとえば１０秒程度に設定すればよい。
【０１６０】
上述した「腰掛け」「乗り越え」「離床初期」「転倒」は、時間経過とは無関係に特定の状態に着目して判定しているが、対象者４０の行動履歴を追跡すれば、判定精度をさらに高めることができる。すなわち、行動判定部２３において、人認識部２２で検出された対象者４０が占める領域の代表点（たとえば、重心）の位置を追跡する。
【０１６１】
ここに、人認識部２２では、対象者４０について、ベッド３０の範囲内での臥床、起き上がり、立ち上がりの各状態を検知面を用いて判定し、またベッド３０の範囲外における存在を検知面に相当する倒れ閾値Ｔｈｆを用いて判定している。したがって、各検知面で切り取ることにより得られた対象者４０の存在領域については、ベッド３０の範囲内と範囲外とにおいてそれぞれ重心を求めることが可能である。ただし、対象者４０が占める領域は３次元で検出して重心を求めてもよく、また、ベッド３０の範囲内と範囲外とにおいてＸ値の最頻値とＹ値の最頻値とを、それぞれ追跡する代表点のＸ値とＹ値とに用いることも可能である。
【０１６２】
ベッド３０の範囲内と範囲外との人の領域を統合して人の位置を判断している場合に、規定した時間内における代表点の移動距離を適宜の閾値と比較すれば、代表点の位置移動が連続的に生じているか否かを判断することができる。したがって、連続性のない位置移動であればノイズとして排除することができる。このように対象者４０の代表点の位置を追跡すれば、対象者４０の身体の一部分の移動や寝具の移動のように、対象者４０の移動ではないノイズを排除することが可能になる。
【０１６３】
さらに、対象者４０の代表点は、ベッド３０の範囲内を起点としているから、代表点のが、ベッド３０の範囲内に存在する状態からベッド３０の端部に移動し、さらにベッド３０の範囲外に出るという移動経路を辿る場合に、離床と判断することができる。この条件を付加することによって、ベッド３０の範囲外を起点とする移動経路は、対象者４０ではない人（たとえば、看護師、介護士、見舞客など）によると判定することが可能になる。すなわち、ベッド３０の範囲外を起点とした移動経路を追跡している場合には、行動判定部２３では、離床と判定しないようにする。
【０１６４】
ただし、対象者４０が離床の後にベッド３０に戻るという動作では、対象者４０がベッド３０に戻ったことを検出する必要がある。そこで、ベッド３０の範囲外を起点とする移動経路で代表点がベッド３０の範囲内に達した後、ベッド３０の範囲内に存在する状態か「腰掛け」の状態が継続する時間が規定時間に達したことをもってベッド３０に戻ったと判定する。この判定後は、対象者４０の移動経路を追跡する際の起点をベッド３０の範囲内に更新する。すなわち、対象者４０がベッド３０に戻れば、自動的に初期の状態に復帰させることが可能になる。
【０１６５】
ところで、上述のような検知対象か検知対象外かを自動判断する技術は、装置を使用する環境や対象者４０によっては不要であることもある。このような場合に備えて、検知対象か検知対象外かの自動判断を行うか行わないかの選択を可能にしておくのが望ましい。また、検知対象外の物体を追跡した場合、自動的に検知対象外と確定して報知をまったく行わないようにするのではなく、装置側で確認の報知を行ってから所定時間内に報知の解除が行われなければ、他装置に離床の報知を行うようにしてもよい。
【０１６６】
報知部２４は、行動監視処理部２０で検出した対象者４０の動作に応じた報知を行う。ここに、報知部２４は、対象者４０に合わせて、対象者４０のどの動作に対してどのように報知するかを設定する機能を有している。たとえば、対象者４０が患者や高齢者であると、起き上がりの状態や腰掛けの状態であっても看護師や介護士に報知しなければならない場合もある。
【０１６７】
本実施形態の構成では、距離画像センサ１０を用いて対象者４０を撮像するだけで、対象者４０の各種動作を判別することができる。しかも、どの動作に対して報知を行うかも任意に設定することが可能になる。どの動作で報知を行うかは、報知部２４にディップスイッチなどを設けて選択すればよい。
【０１６８】
報知部２４は、ベッド３０を設けた部屋に配置することができるが、ナースセンタに報知することが望ましい。たとえば、報知部２４において、ナースコールボタンと分岐して用いる接点出力を発生させる機能を設けておけば、ナースコールボタンを押さないかもしくは押せない患者でも離床を知らせることが可能である。
【０１６９】
報知部２４は、ナースコールボタンのような操作装置と関連付けて動作させてもよい。すなわち、報知部２４において、行動判定部２３の判定結果に加えて人が操作する操作装置からの入力を受け付けるようにしてもよい。この場合、行動判定部２３による判定結果と操作装置による入力との組み合わせにより、行動判定部２３による判定結果の報知の有無を切り換える。
【０１７０】
たとえば、絶対安静など静止状態が要求されている対象者４０には、対象者４０が移動したことが行動判定部２３に検出されたときと、ナースコールボタンが押されたときとの論理和で、報知部２４がナースセンタに報知する動作を選択すればよい。また、移動が許容されている対象者４０には、対象者４０が移動したことが行動判定部２３に検出された時点ではナースセンタに報知せずに仮報知状態とする動作を選択すればよい。この場合、報知部２４は、仮報知状態から所定時間内にナースコールボタンが押されると仮報知状態を解除して元の状態に復帰し、仮報知状態から所定時間内にナースコールボタンが押されないとナースセンタに報知する動作を行う。
【０１７１】
上述のように、報知部２４において、距離画像に基づく判定結果だけではなく、ナースコールボタンのような操作装置からの入力を併せて用いることにより、対象者４０の動作に応じた望ましい報知が可能になる。ここに、操作装置は、ナースコールボタンに限定されず、後述するように、ベッドサイド端末のタッチパネルなどであってもよい。
【０１７２】
また、建物内に敷設したナースコール通信網や構内ネットワーク（ＬＡＮ）などによる通信機能を報知部２４に設け、行動監視処理部２０の判定結果をナースセンタに通知すれば、対象者４０の動作の内容を遠隔監視することが可能になる。この場合、対象者４０の各種動作状態のすべてを状態信号として出力し、報知受け側の機器（ナースコール親機など）で所望動作のみを知らせるようにマスクしてもよい。また、ナースコール親機と連動した構内ＰＨＳ交換機や情報端末向け無線送信機などに対象者４０の動作状態情報を重畳させることで、ＰＨＳやページャなどを用いて看護師や介護士がナースセンタに居なくても対象者４０の行動を把握し、迅速な対応をとることが可能になる。
【０１７３】
なお、上述した実施形態において、ベッド３０の周囲にベッド周りカーテンが存在している場合を想定しているが、上述した行動監視処理部２０の機能は、ベッド周りカーテンの有無にかかわらず利用可能である。すなわち、ベッド周りカーテンの有無によらず、ベッド３０の位置を確定する技術を採用することが可能であり、また、ベッド周りカーテンの有無によらず、体格に応じた判定条件（検知面の高さや面積に対する閾値）を自動的に設定することが可能である。
【符号の説明】
【０１７４】
１０ 距離画像センサ
２０ 行動監視処理部
２１ ベッド認識部
３０ ベッド
３７ フットボード
４０ 対象者（物体）
４１ 物体
４５ 観測板
６０ 距離変動補正部
Ｐ０，Ｐ１，Ｐ２ マーカ
Ｐ１０，Ｐ１１，Ｐ１２ マーカ
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ベッド上の人を監視する監視装置、監視装置に用いる機能をコンピュータで実現するプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
この種の監視装置として、監視対象物までの距離に相当する距離関連値を求め、距離関連値を閾値と比較することにより、ベッド上の就寝者の動きや呼吸を検出する技術が提案されている（たとえば、特許文献１参照）。特許文献１には、所定時間内に就寝者の形状変化が検出されない場合には、監視対象物が監視対象領域の外に出たと判断することによって、離床を検出する技術が記載されている。
【０００３】
特許文献１では、ベッド上の就寝者の一部を含む複数の対象点を設定し、就寝者の情報から対象点までの距離を距離センサにより計測している。対象点は、ベッド上に就寝者が居る場合に就寝者の一部を含むように設定された監視領域内に複数配置される。特許文献１に記載の技術では、これらの対象点から得られた距離関連値の時間変化と対象点の位置とを用いることにより、就寝者の離床のほか、呼吸や起き上がりを検出している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−２９０１５４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、ベッド上の就寝者の状態を監視する技術では、３次元計測を行うために距離センサが必要であり、この種の距離センサの原理は種々知られている。ただし、時間経過に伴って変化するベッド上の就寝者の状態をリアルタイムで検出する距離センサは、ステレオ画像法による距離センサと飛行時間法による距離センサとが主として採用される。
【０００６】
ステレオ画像法を用いた距離センサは、２台以上の撮像装置を必要とし、画像に対する処理も比較的複雑であるから、市場に低価格で供給することが困難である。一方、飛行時間法を用いた距離センサは、対象空間に放射したエネルギー（たとえば、光）が、周囲の物体で多重反射すると誤差が生じるという問題を有している。たとえば、病院、高齢者施設、介護施設などの多床室のように、ベッドの周囲にベッド周りカーテンが配置されている場合、ベッド周りカーテンの開閉により、反射波の飛行時間に変化が生じる可能性がある。
【０００７】
本発明は、ベッド上の対象者を監視するために飛行時間法を用いて３次元情報を計測する場合に、ベッドの周囲環境により生じる多重反射の影響を軽減することにより、３次元情報を再現性よく検出する監視装置、および監視装置の機能をコンピュータで実現するためのプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明に係る監視装置は、上記目的を達成するために、投受光の時間差を用いて画素値が物体までの距離値である距離画像を生成するとともに監視対象であるベッドを視野領域に含むように配置される距離画像センサと、距離画像を用いてベッドの位置を認識するベッド認識部を備えベッドに関連した人の特定の行動を監視する行動監視処理部と、距離画像センサにより事前に生成された背景距離画像と距離画像センサにより生成された距離画像との同位置の画素に関する距離値の変動率を算出し、変動率が基準範囲内である画素から求めた変動率の代表値を用いて距離値を補正した距離画像を行動監視処理部に与える距離変動補正部とを備え、行動監視処理部は、距離変動補正部により距離値が補正された距離画像を用いて人の特定の行動を監視することを特徴とする。
【０００９】
この監視装置において、ベッドはフットボードから上に配置された観測板を備え、距離変動補正部は、観測板に対応した領域の画素を用いて変動率を算出することが好ましい。
【００１０】
この監視装置において、距離変動補正部は、ベッド認識部が抽出したベッドの範囲内の画素を用いて変動率を算出することが好ましい。
【００１１】
この監視装置において、ベッドは、フットボードにおける左右方向の中心位置およびフットボードにおける他の位置に配置される複数個のマーカを備え、ベッド認識部は、マーカの位置を基準に用いてベッドの位置を算出することが好ましい。
【００１２】
この監視装置において、ベッドは、フットボードにおける左右方向の中心位置およびベッドの両側縁に配置される３個以上のマーカを備え、ベッド認識部は、マーカの位置を基準に用いてベッドの位置を算出することが好ましい。
【００１３】
この監視装置において、行動監視処理部は、ベッドを使用する人に関して与えられる体格を示す指標を用いて特定の行動を監視するために、ベッドの上方に規定する高さに関する閾値を自動的に設定することが好ましい。
【００１４】
本発明に係るプログラムは、コンピュータを、投受光の時間差を用いて画素値が物体までの距離値である距離画像を生成するとともに監視対象であるベッドを視野領域に含むように配置される距離画像センサから得られた距離画像を用いてベッドの位置を抽出するベッド認識部を備えベッドに関連した人の特定の行動を監視する行動監視処理部と、距離画像センサにより事前に生成された背景距離画像と距離画像センサにより生成された距離画像との同位置の画素に関する距離値の変動率を算出し、変動率が基準範囲内である画素から求めた変動率の代表値を用いて距離値を補正した距離画像を行動監視処理部に与える距離変動補正部として機能させるためのものである。
【発明の効果】
【００１５】
本発明の構成によれば、ベッド上の対象者を監視するために飛行時間法を用いて３次元情報を計測する場合に、ベッドの周囲環境により生じる多重反射の影響を軽減することにより、３次元情報を再現性よく検出することが可能になるという利点がある。すなわち、飛行時間法の原理に起因して多重反射が生じる環境であっても３次元情報を精度よく計測し、結果的にベッドに関連した人の認識および人の行動の認識を正確に行うことが可能になるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の全体構成を示すブロック図である。
【図２】（ａ）は同上の使用例を示す斜視図、（ｂ）は同上の構成例を示す斜視図である。
【図３】同上に用いる距離画像センサを示すブロック図である。
【図４】同上における座標変換の原理説明図である。
【図５】同上における座標変換の原理説明図である。
【図６】同上の他の使用例を示す斜視図である。
【図７】同上に用いる距離変動補正部を示すブロック図である。
【図８】同上の観測板を用いた例を示す斜視図である。
【図９】同上において図８に対応する動作説明図である。
【図１０】同上に用いる距離変動補正部の動作説明図である。
【図１１】同上においてマーカの一配置例を示す斜視図である。
【図１２】同上においてマーカを用いる処理の一例を示す原理説明図である。
【図１３】同上においてマーカの他の配置例を示す斜視図である。
【図１４】同上においてマーカを用いる処理の他例を示す原理説明図である。
【図１５】同上において視野領域が適正でない場合の動作説明図である。
【図１６】（ａ）は同上における分割領域の説明図、（ｂ）は同上におけるベッド面の説明図である。
【図１７】同上の動作説明図である。
【図１８】同上の動作説明図である。
【図１９】同上の動作説明図である。
【図２０】同上の動作説明図である。
【図２１】同上においてベッドに物体が重なる例を示す斜視図である。
【図２２】同上においてマスク領域の設定例を示す動作説明図である。
【図２３】同上においてベッドに物体が重なる例を示し、（ａ）は平面図、（ｂ）は側面図である。
【図２４】同上における検知面の設定例を示す図である。
【図２５】同上の動作説明図である。
【図２６】同上の動作説明図である。
【図２７】同上の動作説明図である。
【図２８】同上の動作説明図である。
【図２９】同上において体格と閾値との関係を示す図である。
【図３０】同上の動作説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下に説明する実施形態では、病院、高齢者施設、介護施設などの多床室に配置されたベッドのようにベッド周りカーテン（いわゆる、キュービクルカーテン）を備える場所でベッド上の人の行動を監視するために監視装置を用いる例を示す。ただし、窓やドアを備える通常の部屋でも同様の技術を採用可能である。
【００１８】
本実施形態の監視装置は、図２に示すように、ベッド３０の全体を視野に含んだ距離画像を出力する距離画像センサ１０を備える。距離画像は画素値を距離値とした画像であって、距離画像を生成する技術には、対象空間からの受光のみを行うパッシブ型と、対象空間に投光した光を受光するアクティブ型とが知られている。以下に説明する距離画像センサは、対象空間に投光し対象空間に存在する物体での反射光を受光するまでの時間を計測する飛行時間法（Ｔｉｍｅ Ｏｆ Ｆｌｉｇｈｔ）の原理を採用したアクティブ型を用いる。以下では、飛行時間法を「ＴＯＦ法」と略称する。
【００１９】
本実施形態は、ＴＯＦ法を用いる距離画像センサであれば、どのように構成されていてもよい。ただし、本実施形態では、光の強度を一定周期の変調信号で変調した強度変調光を対象空間に投光し、対象空間に存在する物体での反射光が受光されるまでの時間を、強度変調光の投受光の位相差として検出する構成を採用する。この距離画像センサは、強度変調光の投受光の位相差を物体までの距離に換算する機能を備える。
【００２０】
対象空間に投光する光は、多くの物体を透過することなく物体の表面で反射され、かつ人に知覚されない光が望ましい。そのため、投光する光には近赤外線を用いるのが望ましい。ただし、撮像領域を調節する場合のように、人に知覚されるほうが望ましい場合には可視光を用いることも可能である。
【００２１】
強度変調光の波形は、正弦波を想定しているが、三角波、鋸歯状波、方形波などを用いることができる。正弦波、三角波、鋸歯状波を用いる場合には強度変調光の周期を一定周期とする。なお、方形波を用いる場合に、強度変調光の周期を一定周期とするほか、オン期間（発光源の投光期間）とオフ期間（発光源の非投光期間）との比率を乱数的に変化させる技術を採用することも可能である。すなわち、オン期間とオフ期間とに対して十分に長い時間において、オン期間の生じる確率が５０％になるようにオン期間とオフ期間とを不規則に変化させ、前記十分に長い時間において累積した受光量を用いてもよい。
【００２２】
また、強度変調光を一定周期とする場合、たとえば、投光する光を２０ＭＨｚの変調信号により変調し、１００００周期程度の受光量を累積することによりショットノイズの影響を軽減させることが好ましい。オン期間とオフ期間とを乱数的に変化させる場合にも、たとえば、単位期間を２０ＭＨｚの１周期に相当する期間とし、単位期間の数倍程度の範囲でオン期間とオフ期間とを変化させ、単位期間の１００００倍程度の期間の受光量を累積することが好ましい。この動作により、累積後の受光量は、一定周期の強度変調光を用いて受光量を累積した場合と同様に扱うことができる。
【００２３】
物体で反射された強度変調光は、撮像装置により受光する。撮像装置は、複数個の画素が２次元配列され濃淡画像を撮像するため撮像素子と、撮像素子の受光面に光が入射する範囲を制限する受光光学系とを備える。撮像素子は、ＣＣＤイメージセンサやＣＭＯＳイメージセンサとして提供されている濃淡画像を撮像する周知構成の撮像素子を用いることができるが、距離画像センサに適する構造を有するように専用に設計された撮像素子を用いることが望ましい。
【００２４】
以下では、距離画像センサの一例として下記構成を想定して説明するが、この構成は本発明を限定する趣旨ではなく、強度変調光の変調波形、撮像素子の構成、撮像素子の制御などに関して、ＴＯＦ型の距離画像センサにおいて知られている種々の構成に置き換えることが可能である。
【００２５】
以下の説明で用いる距離画像センサ１０は、図３に示すように、強度変調光を対象空間に投光する投光装置１１と、対象空間からの光を受光する撮像装置１２とを備える。投光装置１１は、発光ダイオードやレーザダイオードのように入力の瞬時値に比例した光出力が得られる発光素子１３と、発光素子１３から出射した光を対象空間の範囲に投光させる投光光学系１４とを備える。投光装置１１は、光出力を確保するために適数個の発光素子１３を備える。また、撮像装置１２は、上述した撮像素子１５と、撮像素子１５の視野を決める受光光学系１６とを備える。
【００２６】
発光素子１３から出射された強度変調光は投光光学系１４を通して対象空間に投光される。撮像素子１５は、受光光学系１６を通して対象空間からの光を受光する。投光光学系１４と受光光学系１６とは、投受光の方向を平行にし互いに近接して配置してある。ここに、投光光学系１４と受光光学系１６との距離は視野領域に対して実質的に無視することができるものとする。
【００２７】
距離画像センサ１０は、発光素子１３から強度変調光を出射させるために、発光素子１３に与える変調信号を生成する変調信号生成部１７を備える。また、距離画像センサ１０は、撮像素子１５が対象空間から受光するタイミングを制御するために、撮像素子１５での受光タイミングを規定する受光タイミング信号を変調信号から生成するタイミング制御部１８を備える。撮像素子１５で得られた受光量に相当する電荷は撮像素子１５から読み出されて演算処理部１９に入力される。演算処理部１９は、受光タイミングと受光量との関係から対象空間に存在する物体までの距離を求める。
【００２８】
変調信号生成部１７は、出力電圧が一定周波数（たとえば、２０ＭＨｚ）の正弦波形で変化する変調信号を生成する。発光素子１３はこの変調信号により駆動され、光出力が正弦波状に変化する強度変調光が発光素子１３から出射される。
【００２９】
本実施形態において用いる撮像素子１５は、電子シャッタの技術を用いることにより、受光タイミング信号に同期する期間にのみ受光強度に応じた電荷を生成する。また、生成された電荷は、遮光された蓄積領域に転送され、蓄積領域において変調信号の複数周期（たとえば、１００００周期）に相当する蓄積期間に蓄積された後、撮像素子１５の外部に受光出力として取り出される。
【００３０】
タイミング制御部１８では、変調信号に同期する受光タイミング信号を生成する。ここでは、タイミング制御部１８が、変調信号の異なる４位相ごとに一定時間幅の受光期間を有した４種類の受光タイミング信号を生成する。また、上述した蓄積期間ごとに４種類の受光タイミング信号から選択した１種類の受光タイミング信号を撮像素子１５に与える。
【００３１】
すなわち、１回の蓄積期間に１種類の受光タイミング信号を撮像素子１５に与えることにより、変調信号の特定の位相期間に対応する受光期間における電荷を撮像素子１５の各画素で生成する。蓄積後の電荷は、受光出力として撮像素子１５から取り出される。蓄積期間ごとに異なる各受光タイミング信号を撮像素子１５に与え、撮像素子１５で生成された電荷を受光出力として取り出す動作を繰り返すと、４回の蓄積期間で４種類の受光タイミング信号に対応する受光出力が撮像素子１５から得られる。
【００３２】
いま、４種類の受光タイミング信号が、変調信号の１周期において９０度ずつ異なる位相に設定され、各受光タイミング信号に対応して撮像素子１５から出力された受光出力（電荷量）が、それぞれＡ０，Ａ１，Ａ２，Ａ３であったとする。このとき、三角関数の関係を用いると、強度変調光の投光時と受光時との位相差ψ〔ｒａｄ〕は、下式の形式で表すことができる。
ψ＝ｔａｎ−１｛（Ａ０−Ａ２）／（Ａ１−Ａ３）｝
変調信号の周波数は一定であるから、位相差ψを投光から受光までの時間差に換算することができ、光速は既知であるから、時間差が求まれば物体までの距離を求めることができる。
【００３３】
すなわち、４種類の受光出力（電荷量）Ａ０〜Ａ３により物体までの距離を求めることができる。なお、受光期間は、各画素において適正な受光量が得られるように、適宜に設定される。たとえば、変調信号の４分の１周期に相当する受光期間が用いられる。また、各受光期間の時間幅は互いに等しくすることが必要である。
【００３４】
演算処理部１９は、受光出力（電荷量）Ａ０〜Ａ３に基づいて位相差ψを求め、距離に換算することにより距離画像を姿勢する処理のほか、強度変調光の反射光成分のみを抽出した濃淡画像である反射強度画像を生成する処理も行う。
【００３５】
反射強度画像を生成する場合、変調信号生成部１７は、投光装置１１に変調信号を入力する投光期間と、投光装置１１への変調信号を休止する非投光期間と設けるように動作する。すなわち、投光期間には投光装置１１から対象空間に強度変調光が投光され、非投光期間には投光装置１１から対象空間への投光が休止する。したがって、投光期間において撮像装置１２が受光した受光量は強度変調光の反射光成分と環境光成分とを含み、非投光期間において撮像装置１２が受光した受光量は環境光成分のみを含む。
【００３６】
上述した関係を用いると、投光期間の受光量と非投光期間の受光量とから強度変調光の反射光成分を抽出できる。すなわち、演算処理部１９は、受光出力Ａ０〜Ａ３を適宜に用いることによって、強度変調光の反射光成分を算出し、算出した反射光成分を画素値に持つ反射強度画像を生成する。このようにして生成された反射強度画像は、強度変調光の反射強度に相当する画素値を持つから、物体の反射率と物体までの距離との情報を含んでいる。なお、反射光成分は、４種類の受光出力Ａ０〜Ａ３のいずれかの受光量、４種類の受光出力Ａ０〜Ａ３の平均の受光量などを用いて求められる。
【００３７】
演算処理部１９が、距離画像を生成するか、反射強度画像を生成するかは、必要に応じて適宜に選択される。距離画像と反射強度画像とは、画素の位置が一致しているから、距離画像と反射強度画像とを用いることにより、対象空間の同位置について物体までの距離と物体の反射率との２種類の情報が得られる。
【００３８】
演算処理部１９はマイコン、ＤＳＰ、ＦＰＧＡなどから選択されるデジタル信号処理装置を用いて構成され、上述した処理はデジタル信号処理装置においてプログラムを実行することにより実現される。また、演算処理部１９だけではなく、発光素子１３および撮像素子１５を除く構成は、上述したデジタル信号処理装置を用いて実現可能である。デジタル信号処理装置は、１個だけ用いることが可能であるが、少なくとも距離画像センサ１０に用いる機能と、以下に説明する機能とは、異なるデジタル信号処理装置に処理を振り分けることが好ましい。また、さらに多くのデジタル信号処理装置を用いることも可能である。
【００３９】
上述の動作例では、４種類の受光タイミング信号を用いているが、３種類の受光タイミング信号でも位相差ψを求めることができ、環境光ないし周囲光が存在しない環境下であれば、２種類の受光タイミング信号でも位相差ψを求めることが可能である。
【００４０】
さらに、上述した動作では、１画素について１種類の受光タイミング信号に対応する電荷を蓄積しているから、４種類の受光出力（電荷量）Ａ０〜Ａ３を撮像素子１５から取り出すために４回の蓄積期間が必要である。これに対して、１画素について２種類の受光タイミング信号に対応する電荷を蓄積すれば、撮像素子１５から２種類の受光タイミング信号に対応した受光出力を１回で読み出すことが可能になる。同様に、１画素について４種類の受光タイミング信号に対応する電荷を蓄積可能に構成すれば、４種類の受光タイミング信号に対応する受光出力を１回で読み出すことが可能になる。
【００４１】
上述した距離画像センサ１０は、対象空間からの光を受光するための受光素子として複数個の画素が２次元配列された撮像素子を用いているから、各画素の画素値として距離値を求めることにより距離画像が生成されることになる。すなわち、撮像素子の受光面が距離画像センサ１０の視野領域を投影する仮想の投影面になる。
【００４２】
さらに、距離画像センサ１０は、対象空間に発光素子１３から投光し撮像素子１５の視野領域を対象空間として撮像するから、対象空間の形状は、距離画像センサ１０を頂点として距離画像センサ１０から離れるほど広がる形になる。たとえば、投光光学系１４および受光光学系１６がそれぞれ光軸の周りに等方的に形成されている場合、対象空間の形状は、距離画像センサ１０を頂点とする角錐状になる。
【００４３】
したがって、上述した仮想の投影面に配列された画素の位置は、距離画像センサ１０から対象空間を見込む方向に対応することになり、各画素の画素値は当該方向に存在する物体までの距離を表すことになる。言い換えると、距離画像センサ１０（および画像生成手段）により生成された距離画像は、極座標系で物体の位置を表していることになる。このような距離画像を極座標系の距離画像と呼ぶことにする。
【００４４】
上述した極座標系の距離画像は、距離画像センサ１０からの距離の情報が必要であるときには利便性が高いが、対象空間である実空間の各位置との対応関係がわかりにくく、実空間に存在する物体を基準にした領域を指定するには不便である。したがって、演算処理部１９では、極座標系の距離画像から直交座標系の各座標値を有した画像を生成する座標変換を行う。以下では、座標変換を行った後の画像を座標軸別画像と呼ぶ。
【００４５】
極座標系の距離画像から座標軸別画像を生成する手順について、図４、図５を参照して説明する。極座標系の距離画像から座標軸別画像を生成するには、まず、撮像装置に設定した極座標系の距離画像を、撮像装置に設定した直交座標系であるカメラ座標系の３次元画像に変換する。さらに、この３次元画像を対象空間に規定した直交座標系であるグローバル座標系の３次元画像に変換する。グローバル座標系の３次元画像が得られると、各座標軸別画像に分解することができる。
【００４６】
極座標系の距離画像からカメラ座標系の３次元画像を生成するために、以下の演算を行う。ここに、図４に示すように、撮像素子１５の受光面における水平方向と垂直方向とをｕ方向とｖ方向とする。撮像素子１５と受光光学系１６とは、受光光学系１６の光軸１６Ａが撮像素子１５の受光面の中心位置の画素を通るように配置する。また、撮像素子１５の受光面を受光光学系１６の焦点に位置させる。この位置関係において、撮像素子１５の受光面の中心位置の画素の座標（単位は、ピクセル）を（ｕｃ，ｖｃ）、撮像素子１５の画素のｕ方向とｖ方向とのピッチ（単位は、ｍｍ）を（ｓｕ，ｓｖ）とする。さらに、受光光学系１６の焦点距離をｆ［ｍｍ］とし、撮像素子１５の受光面における各画素の座標（単位はピクセル）の位置（ｕ，ｖ）に対応する方向に存在する物体について受光光学系１６の中心から物体までの距離をｄ［ｍｍ］とする。これらの値は、距離画像センサ１０において物体までの距離ｄを各画素の位置に対応付けることにより既知の値になる。
【００４７】
物体についてカメラ座標系での座標値（Ｘ１，Ｙ１，Ｚ１）を求めると以下のようになる。座標値（Ｘ１，Ｙ１，Ｚ１）の各成分の単位はｍｍである。撮像素子１５の受光面に設定した座標系の原点は矩形状である撮像素子１５の受光面の１つの角の位置とし、直交座標系の原点は受光光学系１６の中心とする。
Ｘ１＝ｕ１・ｄ／Ｒ
Ｙ１＝ｖ１・ｄ／Ｒ
Ｚ１＝ｆ・ｄ／Ｒ
ただし、
ｕ１＝ｓｕ（ｕ−ｕｃ）
ｖ１＝ｓｖ（ｖ−ｖｃ）
Ｒ＝（ｕ１２＋ｖ１２＋ｆ２）１／２
なお、説明を簡単にするために、受光光学系１６の光学歪みの影響は無視している。受光光学系１６の光学歪みを補正するには、光学中心からの距離Ｒを補正する歪み補正式が用いられる。
【００４８】
上述したように、極座標系の距離画像をカメラ座標系の３次元画像に変換した後に、グローバル座標系への座標変換を行う。距離画像センサ１０は、撮像素子１５の受光面における垂直方向（すなわち、ｖ方向）が室内の壁面５１および床面５２に平行になるように配置される。
【００４９】
いま、図５（ａ）のように、距離画像センサ１０において受光光学系１６の光軸１６Ａの俯角をθとする。図５（ａ）において距離画像センサ１０の視野角はφで表している。カメラ座標系からグローバル座標系への変換には、図５（ｂ）に示すように、カメラ座標系での座標値（Ｘ１，Ｙ１，Ｚ１）に対して、Ｙ軸周りで俯角θに相当する回転を行う。これにより、図５（ｃ）のように、室内の壁面５１および床面５２に直交する座標軸を持つグローバル座標系の３次元画像が生成される。
【００５０】
以下では、グローバル座標系での座標値を（Ｘ，Ｙ，Ｚ）とする。図示例では、壁５１に直交する方向で壁５１から離れる向きをＸ方向の正の向きとし、床５２に直交する方向の下向きをＺ方向の正の向きとする。また、座標系には右手系を用いる。俯角θに関する座標系の回転は、以下の計算により行う。
Ｘ＝Ｘ１・ｃｏｓ（９０°−θ）＋Ｚ１・ｓｉｎ（９０°−θ）
Ｙ＝Ｙ１
Ｚ＝−Ｘ１・ｓｉｎ（９０°−θ）＋Ｚ１・ｃｏｓ（９０°−θ）
座標軸別画像は、グローバル座標系にマッピングを行った画像そのものではなく、距離画像の各画素の座標位置（ｕ，ｖ）にＸ値とＹ値とＺ値とをそれぞれ個別に対応付けた画像である。すなわち、各座標位置（ｕ，ｖ）に、Ｘ（ｕ，ｖ）、Ｙ（ｕ，ｖ）、Ｚ（ｕ，ｖ）をそれぞれ対応付けた画像であり、１枚の極座標系の距離画像に対して３枚の座標軸別画像が生成される。極座標系の距離画像から座標軸別画像を得るには、上述の計算を行ってもよいが、極座標系の距離画像から座標値（Ｘ，Ｙ，Ｚ）に変換するテーブルを用意しておけば、処理負荷を軽減することができる。
【００５１】
以下では、座標軸別画像のうちＸ値を画素値とする画像をＸ画像、Ｙ値を画素値とする画像をＹ画像、Ｚ値を画素値とする画像をＺ画像と呼ぶ。したがって、座標変換を行うテーブルとしては、Ｘ画像に変換するＸ変換テーブルと、Ｙ画像に変換するＹ変換テーブルと、Ｚ画像に変換するＺ変換テーブルとの３種類が必要になる。座標軸別画像を使用する技術は後述する。
【００５２】
上述したＸ画像とＹ画像とＺ画像とは、デジタル信号処理装置のメモリに格納され、実空間である対象空間に対応する３次元の仮想空間を表している。したがって、仮想空間における条件を設定すれば、対象空間において条件を設定したことと等価になる。
【００５３】
距離画像センサ１０において生成されたＸ画像とＹ画像とＺ画像とは、行動監視処理部２０に与えられる。行動監視処理部２０は、監視する対象者４０に関してベッド３０に関連した行動を分類する。また、対象者４０の行動を分類するには、ベッド３０の上における対象者４０の存否にかかわらず、ベッド３０を抽出する必要がある。したがって、距離画像センサ１０は、視野内にベッド３０の上の対象者４０が含まれるように、距離画像センサ１０はベッド３０を上方から見下ろす位置に配置される。この条件を満たすために、距離画像センサ１０を天井に配置することが可能であるが、既存の室内において天井に距離画像センサ１０を設置する工事は手間がかかる。
【００５４】
したがって、図２（ｂ）に示すように、床に自立するスタンド３１の上端部に距離画像センサ１０を取り付けた構成を採用するか、図６に示すように、一端部を壁５１に取り付けたアーム３２の他端部に距離画像センサ１０を取り付けた構成が採用される。図２に示す構成では、キャスタ３３を備える台板３４の上に支柱板３５を取り付けたスタンド３１を備え、支柱板３５の上端部に距離画像センサ１０を取り付けてある。また、支柱板３５の中間部に、行動監視処理部２０を設けてある。
【００５５】
行動監視処理部２０は、報知部２４（図１、図３参照）を通して室内または室外に監視の内容を報知する。監視の内容を室外に報知する場合には、構内ネットワーク（ＬＡＮ）やナースコールシステム通信網を用いて通信を行う。たとえば、病院において病室にスタンド３１を設置している場合、報知部２４の通知を受ける受信装置をナースセンタに設けておくことにより、行動監視処理部２０において分類した対象者の行動をナースセンタに設けた受信装置に通知することが可能になる。以下では、ナースセンタに設けた受信装置に通知する意味で、「ナースセンタに通知する」あるいは「ナースセンタに報知する」と言う。
【００５６】
上述のようにキャスタ３３を備えたスタンド３１に、距離画像センサ１０および行動監視処理部２０を設けると可動式になるから、所要の場所に移動させることが可能になる。すなわち、対象者４０の行動を監視する必要がない部屋にはスタンド３１を持ち込む必要がない。また、対象者４０の行動を監視する場合でも、図２（ａ）のように、ベッド３０のヘッドボード３６と壁面５１との間にスタンド３１を配置することができるから、配置場所が問題になることはない。
【００５７】
上述の構成から明らかなように、距離画像センサ１０はベッド３０よりも高い位置に配置される。実際には、距離画像センサ１０は、視野領域である対象空間内にベッド３０の全体が含まれる程度の高さに配置される。このような高さ位置に配置することにより、人が距離画像センサ１０に不用意に触れることを防止でき、距離画像センサ１０を人の邪魔にならないように配置することができる。たとえば、病院において対象者（患者）に処置を施す際に、スタンド３１が作業の邪魔にならない。しかも、距離画像センサ１０は、対象空間に存在する物体までの距離を非接触で検出するから、対象者の行動を妨げることがなく、また、ベッド３０の寝心地を妨げることもない。
【００５８】
距離画像センサ１０は、図２（ａ）のように、ベッド３０を俯瞰することができるように、光軸１６Ａ（図５参照）を斜め下向きにして配置される。また、この状態において距離画像センサ１０の視野領域にベッド３０の上面の全体が含まれるように、光軸１６Ａの傾き角度（俯角θ）が設定される。ここで、光軸１６Ａが斜め下向きであることから、ベッド３０のヘッドボード３６側では、ベッド３０の上面までの距離は相対的に小さくなり、ベッド３０のフットボード３７側では、ベッド３０の上面までの距離が相対的に大きくなる。
【００５９】
上述したように、本実施形態は、ベッド３０を囲むベッド周りカーテン（以下、単に「カーテン」という）が存在している場合を想定し、距離画像センサ１０はＴＯＦ型を用いている。したがって、カーテンが閉じられた状態では、投光した強度変調光の多重反射により物体までの距離に誤差を生じる可能性がある。すなわち、多重反射が生じる閉塞空間では、開放空間で用いる場合に比較すると得られる距離値が大きくなる可能性がある。これは、対象物までの直線強度変調光に対して周囲で反射した多重反射強度変調光の影響が大きく重畳され、事実上、対象物までの強度変調光が長くなったように復調されるからである。そのため、カーテンの開閉に応じて距離画像センサ１０で得られる距離値が変動する可能性がある。距離画像センサ１０が生成する距離画像に含まれる距離値がカーテンの開閉に伴って変動すると、距離画像を用いて検知しようとする情報に誤りが生じ、結果的に、認識すべき情報が検出されない未検知や認識すべき情報を過って検知する誤検知につながる。
【００６０】
本実施形態は、図１に示すように、距離画像センサ１０の出力を監視する距離変動補正部６０を備え、距離変動補正部６０によりカーテンの開閉などに対応した距離の変動を監視することにより、未検知や誤検知を防止する構成を採用している。距離変動補正部６０は、距離画像センサ１０の演算処理部１９と同様に、デジタル信号処理装置（マイコン、ＤＳＰ、ＦＰＧＡなど）を用いて構成される。すなわち、デジタル信号処理装置においてプログラムを実行することにより、以下に説明する距離変動補正部６０の機能が実現される。なお、演算処理部１９と距離変動補正部６０とを構成するデジタル信号処理装置は、個別に設けるほか、共用してもよい。
【００６１】
距離変動補正部６０は、図７に示すように、システムの使用開始の時点において距離画像センサ１０が出力する距離画像を背景距離画像として記憶する背景画像記憶部６１を備える。後述するように、システムの使用開始時において、監視する対象者はベッド３０の上で臥床した状態とする。
【００６２】
距離変動補正部６０は、距離画像センサ１０が出力する距離画像を順に取り込む現画像取得部６２を備える。背景画像記憶部６１に記憶された背景距離画像と現画像取得部６２が取得する距離画像とは、距離変動補正部６０に設けられた変動率算出部６３において比較され、背景距離画像と新たに取得した距離画像とから変動率が算出される。変動率の演算は後述する。
【００６３】
変動率算出部６３は、求めた変動率を基準範囲と比較し、変動率が基準範囲内であるときに、対象者の動作により変動が生じたのではなく、カーテンの開閉によって（多重反射の影響によって）変動が生じたと判断する。変動率算出部６３は、多重反射の影響により生じた変動率の変化を勘案して変動率の代表値を求め、この変動率の代表値を距離変動補正部６０に設けられた距離補正部６４に引き渡す。距離補正部６４は、変動率の代表値に応じて距離画像の距離値を補正し、出力部６５を通して補正後の距離画像を行動監視処理部２０に引き渡す。
【００６４】
ところで、多重反射による距離画像の距離値の変動に関するメカニズムは複雑であり、多重反射により生じる事象のシミュレーションを完全に行うことは困難である。つまり、多重反射に起因する距離画像の誤差の補正を完全に行うことは困難である。ただし、上述のような使用環境では、距離画像センサ１０からの距離が大きいほど多重反射による距離の変動量が大きく、距離画像センサ１０からの距離が小さいと多重反射による距離の変動量も小さくなる。そのため、各々の変動量をその距離で正規化するとその値がおおよそ一定となるという知見が実験から得られている。本実施形態は、この知見を利用し、変動率算出部６３が距離画像の画素ごとに変動率を求めて多重反射の影響があるか否かを評価し、さらに、多重反射の影響による変動率の代表値を求め、距離補正部６４が変動率の代表値と距離値とを用いて距離画像の補正を行っている。
【００６５】
ここに、変動率算出部６３は、距離画像の各画素に対応する変動率ｋを、ｋ＝（背景距離画像の画素値）／（取得した距離画像の画素値）として算出する。距離画像センサ１０の視野内で変化が生じなければ変動率ｋはほぼ一定であり、多重反射の影響の程度や視野内の物体の変位により変動率ｋが変化する。すなわち、（変動率ｋ）×（距離画像センサ１０から取得した距離画像の画素値）を、（補正後の距離画像の画素値）とする補正を行えば、多重反射による距離値の変動に対しては大きな誤差を伴うことなく、画素値を補正することが可能である。
【００６６】
変動率算出部６３は、距離画像から求めた変動率ｋを基準範囲と比較することにより多重反射の影響があるか否かを評価する。また、変動率算出部６３は、多重反射の影響のみで変動率ｋが変化した画素について、変動率ｋの代表値を求める。変動率ｋの代表値は、画素ごとの変動率ｋの距離画像全体における平均値、画素ごとの変動率ｋの距離画像内での最大値、距離画像内において最大値から規定割合に属する変動率ｋの平均値、距離画像内に設定した領域内の平均値などから選択される。
【００６７】
ところで、変動率は、距離画像センサ１０から得られた距離画像と背景距離画像との画素ごとの画素値の比として求めており、上述した例では、距離画像の全体で変動率を求めているから、背景距離画像に含まれる距離値が固定値であることが保証されていない。すなわち、背景距離画像の中に距離値が短時間で変動する領域、つまり物理的に物体が移動することによって生じる距離変動領域が含まれている場合に、当該領域の距離値は変化過程におけるある瞬間の距離値にすぎないから、変動率を求める際の基準として適切ではない。したがって、変動率を精度よく評価するには、距離画像の中で距離値の変化が生じない既知の領域を基準に用いることが好ましい。
【００６８】
距離値が変化しない領域としては、たとえば、ベッド３０のフットボード３７に相当する領域が用いられる。距離画像センサ１０からフットボード３７までの距離は、ベッド３０を移動させなければ変化しないと考えられる。ただし、ベッド３０の上に対象者４０が存在していると、距離画像センサ１０の視野にフットボード３７の全体を含めることが難しい場合がある。そこで、図８に示すように、フットボード３７の上に距離値の基準を決めるための観測板４５を配置している。
【００６９】
観測板４５は、フットボード３７の上端から上方に延長されるように配置される。距離画像から観測板４５を抽出するには、距離画像を行動監視処理部２０に与え、ベッド認識部２１が後述する処理を行うことにより、ベッド３０の範囲を検出する。ベッド認識部２１は、距離画像からベッド３０の範囲を検出すると、フットボード３７に相当する領域を算出し、さらに、フットボード３７に相当する領域を用いて観測板４５に相当する領域Ｓ｛ｉ，ｊ｝を算出する。
【００７０】
いま、背景距離画像として、図９（ａ）に示すように、カーテンを開いた状態の距離画像が保存されているときに、図９（ｂ）に示すように、カーテン４６を閉じた状態の距離画像が得られたとする。ここで、背景距離画像と距離画像センサ１０から取得した距離画像とについて、観測板４５に相当する領域Ｓ｛ｉ，ｊ｝に含まれる画素ごとの距離値を、それぞれｂｇ（ｉ，ｊ）、ｆｇ（ｉ，ｊ）とする。したがって、各画素の変動率ｋ（ｉ，ｊ）は、ｋ（ｉ，ｊ）＝ｂｇ（ｉ，ｊ）／ｆｇ（ｉ，ｊ）と表される。
【００７１】
観測板４５に相当する領域Ｓ｛ｉ，ｊ｝は、カーテン４６の開閉にかかわらず距離の変動が生じないこと、すなわち、変動率ｋ（ｉ，ｊ）がほぼ１になることが期待される。しかしながら、実際には、多重反射の有無あるいは対象者４０の移動によって、変動率ｋ（ｉ，ｊ）が変化する。
【００７２】
ベッド３０の上の対象者４０が移動した場合、距離画像センサ１０の視野内において観測板４５の一部が対象者４０に遮蔽されるから、領域Ｓ｛ｉ，ｊ｝において変動率ｋ（ｉ，ｊ）が比較的大きく変動する箇所が生じる。一方、ベッド３０の周囲環境や距離画像センサ１０の仕様にもよるが、カーテン４６の開閉に伴う多重反射の影響では、変動率ｋ（ｉ，ｊ）の限界値は、おおむね１．０±０．１になるという実験結果が得られた。
【００７３】
この結果を踏まえて、変動率算出部６３は、変動率ｋ（ｉ，ｊ）が０．９〜１．１であれば、多重反射による距離変動と判定し、変動率ｋ（ｉ，ｊ）が０．９未満または１．１超であれば、対象者４０が移動したと判定するように構成される。距離が２ｍ程度の範囲であれば、０．１（１０％）の変動率ｋ（ｉ，ｊ）は、２０ｃｍに相当する。対象者４０の動作や対象者４０のサイズを考慮すれば、対象者４０が移動したときに、距離の変化が２０ｃｍ以下になることはほとんどないと考えられる。したがって、変動率算出部６３において、変動率ｋ（ｉ，ｊ）を基準範囲（０．９〜１．１）と比較することにより、多重反射の影響による変化か、対象者４０の移動による変化かを判別できる。
【００７４】
距離補正部６４は、上述したように、変動率算出部６３が算出した変動率ｋ（ｉ，ｊ）を、距離画像センサ１０から取得した距離画像の距離値に乗じることによって、距離値を補正し、この距離値を出力部６５から出力する。
【００７５】
変動率算出部６３と距離補正部６４との動作例を図１０に示す。図１０に示す動作例では、変動率の代表値として対象者４０の存在範囲を除く変動率の平均値を用いている。
【００７６】
変動率算出部６３は、背景画像記憶部６１に記憶された背景距離画像と、現画像取得部６２が距離画像センサ１０から取得した距離画像とから観測板４５に相当する領域Ｓ｛ｉ，ｊ｝を抽出する（Ｓ１１）。
【００７７】
その後、領域Ｓ｛ｉ，ｊ｝に含まれる画素｛ｉ，ｊ｝ごとに、変動率ｋ（ｉ，ｊ）を算出し（Ｓ１３）、変動率ｋ（ｉ，ｊ）を基準範囲（０．９〜１．１）と比較する（Ｓ１４）。変動率ｋ（ｉ，ｊ）が基準範囲内である場合（Ｓ１４：Ｙｅｓ）、変動率ｋ（ｉ，ｊ）の合計と該当する画素の個数とを求める（Ｓ１５）。変動率ｋ（ｉ，ｊ）が基準範囲を超える場合は（Ｓ１４：Ｎｏ）、該当する画素｛ｉ，ｊ｝を無視する。
【００７８】
上述したステップＳ１３〜Ｓ１５の処理は、領域Ｓ｛ｉ，ｊ｝の中のすべての画素｛ｉ，ｊ｝について行われる（Ｓ１２，Ｓ１６）。さらに、ステップＳ１５で求めた変動率ｋ（ｉ，ｊ）の合計を、画素の個数で除算することにより、変動率ｋ（ｉ，ｊ）が基準範囲内である画素｛ｉ，ｊ｝について、変動率ｋ（ｉ，ｊ）の平均値を求める（Ｓ１７）。図１０に示す動作例では、この平均値を変動率ｋ（ｉ，ｊ）の代表値に用いている。求められた変動率ｋ（ｉ，ｊ）の代表値は、対象者４０の移動により距離値が変化した画素を除いて求めた変動率ｋ（ｉ，ｊ）の代表値になる。
【００７９】
次に、距離補正部６４は、現画像取得部６２が取得した距離画像の全画素の距離値に対して、変動率算出部６３が算出した変動率ｋ（ｉ，ｊ）の代表値を乗じて距離値を補正する（Ｓ１９）。距離値の補正は、距離画像の全画素について行う（Ｓ１８，Ｓ２０）。距離補正部６４は、補正後の距離値を持つ距離画像を出力部６５を通して出力する（Ｓ２１）。このように、距離画像の全がその距離値に変動率ｋ（ｉ，ｊ）の代表値を乗じて距離値を補正することにより、距離画像センサ１０の視野内において対象者４０を含むすべての画素から多重反射の影響を軽減することができる。
【００８０】
上述のように補正後の距離値を持つ距離画像によって行動監視処理部２０における処理を行うから、カーテン４６の開閉などにより生じた多重反射の影響を抑制して、行動監視処理部２０での判断を精度よく行うことが可能になり、しかも、対象者４０の動作を多重反射と誤認することが防止される。なお、観測板４５を設ける部位はフットボード３７に制限されず、距離画像センサ１０の視野内であれば適宜の部位に観測板４５を配置することが可能である。
【００８１】
ところで、観測板４５をフットボード３７に取り付けていると、変動率ｋ（ｉ，ｊ）を求める領域Ｓ｛ｉ，ｊ｝が、臥床中の対象者４０の動作によって遮られず、変動率ｋ（ｉ，ｊ）の代表値を精度よく求めることができる。ただし、フットボード３７に観測板４５を取り付けるための手間がかかる。観測板４５はフットボード３７と一体化することが可能であるが、その場合、特別な形状のフットボード３７が必要になる。
【００８２】
以下では、観測板４５を設けずに変動率ｋ（ｉ，ｊ）によって多重反射の影響を評価する技術について説明する。変動率ｋ（ｉ，ｊ）により多重反射の影響の有無を判断する際には、着目した領域Ｓ｛ｉ，ｊ｝の画素｛ｉ，ｊ｝ごとに対象者４０の移動を伴うか否かを判別しているから、領域Ｓ｛ｉ，ｊ｝における距離値の若干の変化は許容される。そこで、ベッド３０のフットボード３７ではなく、変動率ｋ（ｉ，ｊ）を求める領Ｓ｛ｉ，ｊ｝をベッド３０の内側の領域としてもよい。たとえば、掛け布団の上面であれば、比較的広い範囲に亘って距離値の変動が少ない領域が生じる。
【００８３】
ベッド３０の上に領域Ｓ｛ｉ，ｊ｝が設定されると、多重反射の影響による距離値の変化だけではなく、対象者４０の移動による距離値の変化も大きくなる。ただし、領域Ｓ｛ｉ，ｊ｝の画素｛ｉ，ｊ｝ごとに変動率ｋ（ｉ，ｊ）を評価するから、対象者４０の移動により距離値が変化している画素を除去して変動率ｋ（ｉ，ｊ）を評価可能であり、変動率ｋ（ｉ，ｊ）の代表値を比較的精度よく求めることが可能である。たとえば、２ｍ程度の距離範囲であれば、多重反射による２０ｃｍ（１０％）程度の距離値の変化に対して、対象者４０の移動による距離値の変化は４０ｃｍ（２０％）以上になると考えられ、適宜に閾値を設定すれば、両者を判別することが可能になる。
【００８４】
このように、掛け布団の上面の適宜の領域やベッド３０の全面などを用いて変動率ｋ（ｉ，ｊ）を評価することにより、観測板４５を用いなくとも多重反射の影響による距離値の変化を検出し、距離値を補正することが可能になる。
【００８５】
以下、行動監視処理部２０について、さらに詳しく説明する。対象者４０の行動を分類するには、上述したように、距離画像センサ１０が出力した距離画像からベッド３０を抽出する必要がある。したがって、行動監視処理部２０は、距離画像に含まれる情報を用いてベッド３０を認識するベッド認識部２１を備える。また、ベッド認識部２１によりベッド３０が認識されるから、距離画像に含まれる情報とベッド３０との相対関係を用いることによって、対象空間における人の存否を認識することが可能になる。
【００８６】
さらに、行動監視処理部２０には、ベッド認識部２１が認識したベッド３０と他の物体との関係から人の存否を認識する人認識部２２が設けられる。加えて、行動監視処理部２０は、ベッド認識部２１による認識と人認識部２２による認識とを総合することにより、対象者の行動を分類し、必要に応じて行動に対する報知を行う行動判定部２３を備える。
【００８７】
ベッド認識部２１は、まず、ベッド３０の位置を認識するために、ベッド３０を平面視した場合のベッド３０の外周を検出する。一般的なベッド３０は平面視において四角形状であるから、ベッド認識部２１では、ベッド３０の４辺を抽出することにより、ベッド３０の位置を認識する。
【００８８】
本実施形態では、ベッド３０の既知位置に目標物を設け、目標物の位置を基準に用いることにより、ベッド３０の４辺の抽出を容易にしている。目標物はベッド３０の４辺のいずれか１辺に設けられていればよいが、距離画像センサ１０をベッド３０のヘッドボード３６側に配置するから、目標物が距離画像センサ１０の視野内に入りやすいように、目標物はフットボード３７側に設けることが好ましい。
【００８９】
図１１に示す例では、目標物としてフットボード３７に３個のマーカＰ０，Ｐ１，Ｐ２を取り付けている。マーカＰ１は、フットボード３７の上端部における左右方向の中心位置に取り付けられ、マーカＰ０，Ｐ２は、マーカＰ１の左右に離れてフットボード３７に取り付けられる。すなわち、マーカＰ０，Ｐ２はマーカＰ１を挟んで対称に配置される。マーカＰ１とマーカＰ０，Ｐ２とは距離を可能な範囲で大きくとることが好ましい。また、マーカＰ０，Ｐ１，Ｐ２は、ベッド３０の上面からの高さが揃えられている。マーカＰ０，Ｐ１，Ｐ２は、高反射性であることが好ましく、たとえば、再帰反射性が付与される。マーカＰ０，Ｐ１，Ｐ２は、フットボード３７に貼付可能となるように片面に粘着材が塗られていることが好ましい。さらに、マーカＰ０，Ｐ１，Ｐ２は、監視対象となるベッド３０にあらかじめ貼付しておけばよく、貼付と剥離とを繰り返す必要はない。
【００９０】
ベッド認識部２１において、ベッド３０の１辺に配置したマーカＰ０，Ｐ１，Ｐ２の位置を抽出するには、まず反射強度画像を生成する。反射強度画像では、マーカＰ０，Ｐ１，Ｐ２の部位の明度が周囲よりも高くなるから、明度に適宜の閾値を適用して反射強度画像から二値画像を生成すると、マーカＰ０，Ｐ１，Ｐ２のみが二値画像内に抽出される。なお、反射強度画像から二値画像を生成する閾値は、固定閾値と浮動閾値とのどちらでもよい。マーカＰ０，Ｐ１，Ｐ２の反射率が周囲に比較して十分に大きい場合は固定閾値を用いればよく、周囲の物体の反射率とマーカＰ０，Ｐ１，Ｐ２の反射率との差が小さい場合は浮動閾値を用いればよい。マーカＰ０，Ｐ１，Ｐ２の誤検出を防止するには、反射強度画像から既知位置のマーカＰ０，Ｐ１，Ｐ２を抽出する領域をあらかじめ制限しておくことが好ましい。
【００９１】
反射強度画像を用いてマーカＰ０，Ｐ１，Ｐ２に対応する画素の位置が求められると、距離画像を用いることにより、当該画素に対応する３次元位置が求められる。すなわち、カメラ座標系におけるマーカＰ０，Ｐ１，Ｐ２の３次元位置が求められる。したがって、Ｘ画像とＹ画像とを用いると、マーカＰ０，Ｐ１，Ｐ２に対応したＸ値とＹ値とが求められ、図１２のように、グローバル座標系におけるマーカＰ０，Ｐ１，Ｐ２に対応する点ＷＰ０，ＷＰ１，ＷＰ２の座標位置が求められる。なお、マーカＰ０，Ｐ１，Ｐ２には大きさがあるから、マーカＰ０，Ｐ１，Ｐ２に対応する領域の代表点（たとえば、重心）の座標位置を点ＷＰ０，ＷＰ１，ＷＰ２の座標位置とする。また、グローバル座標系において鉛直下向きがＺ方向の正の向きであって、ベッド認識部２１は、床面上でのベッド３０の周縁の位置を検出すればよいからＺ値は求めない。
【００９２】
上述のようにしてＸＹ平面に平行な面内でのマーカＰ０，Ｐ１，Ｐ２に対応する点ＷＰ０，ＷＰ１，ＷＰ２の座標位置が求められると、ベッド認識部２１は、３個の点ＷＰ０，ＷＰ１，ＷＰ２を通る近似直線Ｌ０を求める。近似直線Ｌ０は、たとえば最小二乗法を用いて求められる。求められた近似直線Ｌ０は、ＸＹ平面においてフットボード３７を通る直線とみなせる。すなわち、近似直線Ｌ０は、ベッド３０の一つの端縁を規定すると言える。また、点ＷＰ１は、フットボード３７の中央に位置しているから、点ＷＰ１から近似直線Ｌ０に下ろした垂線の足の座標位置は、マーカＰ０〜Ｐ２から得られたフットボード３７の中央の座標位置とみなせる。以下では、点ＷＰ１から近似直線Ｌ０に下ろした垂線の足に対応する点をＷＰ４とする。
【００９３】
ＸＹ平面に平行な面内において、点ＷＰ４を中心としてベッド３０の左右幅Ｄを直径とする円を設定し、この円と近似直線Ｌ０との交点Ｃ０，Ｃ１を求めると、交点Ｃ０，Ｃ１はベッド３０の左右の端縁とフットボード３７との交点に対応することになる。ここに、ベッド３０の左右幅Ｄは既知寸法を用いる。したがって、交点Ｃ０，Ｃ１を通り近似直線Ｌ０に直交する直線Ｌ２，Ｌ３を求めると、直線Ｌ２，Ｌ３は、ベッド３０の左右の端縁を通る直線とみなせる。ここに、直線Ｌ２，Ｌ３は近似直線Ｌ０に対してＸ座標の座標値が小さくなる方向に延長される。
【００９４】
最後に、交点Ｃ０を中心としてベッド３０の長さＷを半径とする円を設定し、この円と直線Ｌ２との交点Ｃ２を求め、また、交点Ｃ１を中心としてベッド３０の長さＷを半径とする円を設定し、この円と直線Ｌ３との交点Ｃ３を求める。交点Ｃ２，Ｃ３を通る直線Ｌ１を設定すれば、直線Ｌ１はベッド３０のヘッドボード３６を通る直線とみなせる。ここに、ベッド３０の長さＷは既知寸法を用いる。
【００９５】
ベッド認識部２１は、上述した手順によって、ベッド３０を囲む４つの端縁に相当する４本の直線Ｌ０，Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３を求める。また、このとき、ベッド３０の四隅に相当する４個の交点Ｃ０，Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３も求められる。さらに、ベッド認識部２１は、グローバル座標系におけるＸＹ平面内での座標軸に対するベッド３０の傾きを求める。ベッド３０の傾きは、グローバル座標の１つの座標軸（たとえば、Ｘ軸）に対して直線（たとえば、直線Ｌ２）がなす角度Φとして求められる。なお、角度Φは、グローバル座標のＸ軸またはＹ軸と、４本の直線Ｌ０，Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３のいずれかとがなす角度によって求められる。このように、ベッド３０がグローバル座標系の座標軸に対して傾いて配置されている場合でも、ベッド認識部２１は、上述の処理により、ベッド３０の位置を精度よく検出することになる。
【００９６】
ベッド３０の４辺を求めた後には、４辺に囲まれた矩形の内側の領域をベッド３０の範囲内の領域とする。すなわち、長手方向と短手方向（左右方向）との端縁に囲まれた矩形の領域をベッド３０の範囲内とする。
【００９７】
上述した動作例では、３個のマーカＰ０，Ｐ１，Ｐ２を用いているが、フットボード３７の左右の中心にマーカＰ１が配置されていれば、残りのマーカの個数にはとくに制限はなく、１個以上のマーカがあればよい。たとえば、４個以上のマーカを設けることによって、フットボード３７を通る直線と近似直線Ｌ０との誤差が低減される可能性がある。
【００９８】
上述した例では、フットボード３７に３個のマーカＰ１，Ｐ１，Ｐ２が配置されているが、図１３に示すように、ベッド３０のフットボード３７とベッド３０の左右の各側縁（サイドレール）とに１個ずつのマーカＰ１０，Ｐ１１，Ｐ１２が配置されていてもよい。フットボード３７については、上述した例と同様に、左右方向の中心にマーカＰ１１が配置される。マーカＰ１０，Ｐ１２は、ベッド３０の左右の端縁であれば、ＸＹ平面内での位置およびＺ方向の高さに制限はない。
【００９９】
各マーカＰ１０，Ｐ１１，Ｐ１２は、上述の例と同様に、高反射性であってベッド３０に貼付されることが好ましい。ベッド認識部２１は、上述の例と同様に、反射強度画像から画像内でのマーカＰ１０，Ｐ１１，Ｐ１２の位置を求め、さらに、距離画像からマーカＰ１０，Ｐ１１，Ｐ１２の３次元位置を求める。ここに、マーカＰ１０，Ｐ１１，Ｐ１２の誤検出を防止するために、反射強度画像から既知位置のマーカＰ１０，Ｐ１１，Ｐ１２を抽出する領域を、フットボード３７とサイドレールとの範囲にあらかじめ制限しておくことが好ましい。さらに、ベッド認識部２１は、Ｘ画像とＹ画像とを用いて、図１４のように、マーカＰ１０、Ｐ１１，Ｐ１２のグローバル座標系での点ＷＰ１０，ＷＰ１１，ＷＰ１２の座標位置を求める。
【０１００】
ベッド認識部２１は、ベッド３０の４辺を認識するために、まず、点ＷＰ１０と点ＷＰ１２とを結ぶ線分を求め、この線分の中点ＷＰｍを求める。ベッド３０が矩形状であるという前提に基づけば、中点ＷＰｍはベッド３０の左右幅を２分する中心線Ｌｍの上に位置していることになる。したがって、点ＷＰ１１と点Ｐｍとを通る直線が、ベッド３０の中心線Ｌｍになる。また、中心線Ｌｍに直交し点ＷＰ１１を通る直線Ｌ１０を設定する。この直線Ｌ１０は、ベッド３０のフットボード３７を通る直線に相当する。
【０１０１】
ベッド認識部２１は、中心線Ｌｍを求めた後、点ＷＰ１０と中心線Ｌｍとの距離Ｄ１および点ＷＰ１２と中心線Ｌｍとの距離Ｄ２をそれぞれ求める。両距離Ｄ１，Ｄ２の合計はベッド３０の左右幅Ｄに相当するから、点ＷＰ１１を中心とする直径Ｄの円を設定し、この円と直線Ｌ１０との交点Ｃ１０，Ｃ１１を求めると、交点Ｃ１０，Ｃ１１はベッド３０の左右の端縁とフットボード３７との交点に対応する。交点Ｃ１０，Ｃ１１を通り中心線Ｌｍに平行な直線Ｌ１２，Ｌ１３を求めると、直線Ｌ１２，Ｌ１３は、ベッド３０の左右の端縁を通る直線とみなせる。ここに、直線Ｌ１２，Ｌ１３は直線Ｌ１０に対してＸ座標の座標値が小さくなる方向に延長される。なお、直線Ｌ１２，Ｌ１３を求めるにあたり、交点Ｃ１０と点ＷＰ１０とを通る直線をＬ１２とし、交点Ｃ１２と点ＷＰ１２とを通る直線をＬ１３としてもよい。
【０１０２】
ベッド３０のヘッドボード３６に対応する直線Ｌ１１を求める手順は、上述した例と同様である。すなわち、交点Ｃ１０を中心としてベッド３０の長さＷを半径とする円を設定し、この円と直線Ｌ１２との交点Ｃ１２を求め、また、交点Ｃ１１を中心としてベッド３０の長さＷを半径とする円を設定し、この円と直線Ｌ１３との交点Ｃ１３を求める。交点Ｃ１２，Ｃ１３を通る直線Ｌ１１は、ベッド３０のヘッドボード３６を通る直線とみなせる。ベッド３０の長さＷは既知寸法を用いる。
【０１０３】
このように、ベッド３０の３辺にそれぞれマーカＰ１０，Ｐ１１，Ｐ１２を配置してもベッド３０の４辺に相当する直線Ｌ１０，Ｌ１１，Ｌ１２，Ｌ１３が求められる。この手順を採用する場合、マーカの個数を増やせば、中心線Ｌｍの検出精度が向上する。
【０１０４】
サイドレールにマーカＰ１０，Ｐ１２を設けることによってベッド３０の位置を検出する処理を採用する場合、サイドレールにマーカＰ１０，Ｐ１２をあらかじめ取り付けておくことが好ましい。また、ベッド認識部２１は、マーカＰ１０，Ｐ１２が検出されずマーカの個数が不足しているときに報知部２４を通して警告報知を行うことが好ましい。この動作を採用すると、サイドレールが未設置であるときに、マーカＰ１０，Ｐ１２が検出されないことによって警告が報知されるから、サイドレールの設置忘れが防止される。とくに、ベッド３０の利用者の離床に注意する必要がある場合、ベッド３０からの転落を防止するために３点程度の柵をベッド３０に取り付けることが一般的である。したがって、ベッド３０の位置を特定できるだけではなく、サイドレールの設置忘れを報知できることは利便性を向上させることになる。
【０１０５】
上述したいずれかの手順によってベッド３０の４辺を検出すれば、ベッド３０の周囲においてベッド３０と同程度の高さを有した部材や造作があっても、それらに影響されることなく、ベッド３０の範囲を精度よく、かつ再現性よく検出することが可能になる。
【０１０６】
ところで、距離画像センサ１０の視野領域にベッド３０の各端縁が含まれていても、視野領域の周部に余裕がなければ対象者４０の行動を判断することができない。そこで、距離画像センサ１０の視野領域において、ベッド３０の周囲にベッド３０以外の領域が含まれることを保証するために以下の判定を行う。
Ｘｍａｘ−Ｘｓ≧Ｍｇｘ１
Ｘｉ−Ｘｍｉｎ≧Ｍｇｘ２
Ｙｍａｘ−Ｙｓ≧Ｍｇｙ１
Ｙｉ−Ｙｍｉｎ≧Ｍｇｙ２
ここに、Ｘｍａｘは視野領域のＸ方向におけるＸ値の最大値、Ｘｍｉｎは視野領域のＸ方向におけるＸ値の最小値、Ｙｍａｘは視野領域のＹ方向におけるＹ値の最大値、Ｙｍｉｎは視野領域のＹ方向におけるＹ値の最小値である。また、ベッド３０の周囲に設定したい余裕寸法をＭｇｘ１，Ｍｇｘ２，Ｍｇｙ１，Ｍｇｙ２としている。この場合、余裕寸法Ｍｇｘ１，Ｍｇｘ２，Ｍｇｙ１，Ｍｇｙ２は、室内におけるベッド３０の配置やベッド３０に対する距離画像センサ１０の配置によって異なる値になるから、図示しない設定手段により設定可能であることが望ましい。なお、本実施形態の場合、距離画像センサ１０を設けたスタンド３１をベッド３０のヘッドボードと壁面との間に配置しているから（図１参照）、ヘッドボード側の余裕寸法Ｍｇ２は必ずしも用いなくてもよい。
【０１０７】
上述の判定の条件が１つでも満たされない場合には、図１５のように視野範囲Ｆｖがベッド３０からずれていると判定し、距離画像センサ１０の位置設定が不適切であることを報知部２４により報知するのが望ましい。図１５に示す例では、ベッド３０の長手方向の一方の端部が視野領域Ｆｖに含まれないからＸｍａｘ＝Ｘｓになり、またベッド３０の短手方向の一方の端縁が視野領域Ｆｖに含まれないからＹｍｉｎ＝Ｙｉになっている。したがって、Ｘｍａｘ−Ｘｓ≧Ｍｇｘ１という条件と、Ｙｉ−Ｙｍｉｎ≧Ｍｇｙ２という条件が満たされないことになる。このような判断を行うことにより、ベッド３０に対する対象者４０の出入りの行動を監視することが可能になる。
【０１０８】
ベッド認識部２１は、ベッド３０の位置を認識すると、次に、ベッド３０の上面の位置を検出する。以下では、ベッド３０の上面をベッド面と呼ぶ。ベッド面の高さを検出するにあたっては、ベッド３０の上に対象者４０が寝ている状態（この状態を「臥床」という）を想定する。対象者４０が臥床している状態では、ベッド３０の上に対象者４０および掛け布団のような寝具が載っている。上述したグローバル座標系では、実空間の下向きをＺ軸の正の向きにとっているが、実空間について高さに関する説明を行う場合には、上向きを値が増加する向きにとる。すなわち、Ｚ方向においてＺ値が増加する向きを、高さ方向において高さが減少する向きとして扱う。
【０１０９】
ベッド認識部２１では、図１６（ａ）のように、ベッド３０の範囲内を長手方向において規定個数（たとえば、１０）の分割領域３８に分割する。分割領域３８の個数はベッド３０の長手方向の寸法にもよるが、１つの分割領域３８が１０〜２０ｃｍ程度の幅になるように個数を定める。次に各分割領域３８の高さに関する代表値を求める。代表値には、平均値と最頻値とのいずれかを用いればよい。
【０１１０】
平均値を用いる場合は、Ｚ画像から各分割領域３８に属する位置（ｕ，ｖ）を求め、分割領域３８ごとのＺ値の平均値を求める。一方、最頻値を用いる場合には、Ｚ画像について各分割領域３８に属する位置（ｕ，ｖ）を求め、分割領域３８ごとのＺ値の度数分布を求め、さらに、求めた度数分布から最頻値を求める。分割領域３８の場所にもよるが、この度数分布では、ベッド面の度数あるいは寝具の上面の度数が高くなり、ついで対象者４０に相当する度数が高くなると考えられる。これは、ベッド３０の上で、ベッド面あるいは寝具の占める領域（面積）のほうが対象者４０の占める領域よりも大きいという知見に基づいている。
【０１１１】
各分割領域３８から上述のようにして高さに関する代表値を求めると、図１６（ｂ）の実線のように代表値Ｖｔが分布することになる。また、代表値Ｖｔから人の厚みを考慮したオフセット値を減算して（Ｚ値の場合は加算して）ベッド面の高さとして用いる。人の厚みは、個人差があるが、たとえば２０ｃｍなどの値を用い、その半分の値をオフセット値に用いる。オフセット値については、特段の条件はないから、代表値からオフセット値を減算した値が多くの分割領域３８においてベッド面の高さとなるように適宜に設定する。図１６（ｂ）の破線は、代表値Ｖｔからオフセット値を減算した値の例を示している。このようにして分割領域３８ごとに求めたベッド面の高さが、分割領域３８ごとの基準の高さになる。
【０１１２】
以後の処理では、分割領域３８ごとのベッド面の集合を、ベッド３０の全体におけるベッド面として扱う。また、ベッド３０の全体ではなく長手方向に分割した分割領域３８を用いるから、ベッド３０がリクライニング式であってベッド面が平面ではない場合にも、ベッド３０の部分ごとに求めたベッド面を用いることにより、対象者４０と分離することが可能になる。
【０１１３】
ところで、上述した例では、ベッド３０の上の対象者４０が臥床の状態である場合を想定してベッド面の高さを求めているが、図１７のように、対象者４０がベッド３０の上で起き上がっている場合、上述のようにして求めたベッド面の高さ（図１７においてＶｈで表している）は適切と言えない。したがって、分割領域３８ごとに高さに上限値を設け、ベッド面の高さＶｈとして求めた値が上限値を超える場合には、ベッド面Ｖｈの高さとして採用できないことを報知部２４により報知する。
【０１１４】
ここに、ベッド３０におけるベッド面の計測は、システムの使用開始を指示した直後に行われるので、報知部２４から報知することによって、適切な対応を行うことが可能になる。なお、システムの使用開始の指示は、運転開始のスイッチ（図示せず）を投入する操作などを意味する。また、適切な対応とは、対象者４０を正しい位置で臥床の状態にした後、システムの使用開始の指示を再度与えることを意味している。
【０１１５】
上述したベッド３０は、ベッド面の高さが固定である場合を想定しているが、看護や介護の作業を容易にするために、ベッド面の高さを変更することができる昇降式のベッド３０も提供されている。昇降式のベッド３０では、看護や介護の作業後にベッド面を下げるのを忘れていると、ベッド面が通常よりも高くなるから、対象者４０がベッド３０から離床する際には足が床に届きにくくなり、対象者４０がベッド３０から落下したときには衝撃が大きくなる。したがって、作業後にはベッド面を必ず下げる必要がある。
【０１１６】
ベッド３０が昇降式である場合には、図１８のように、看護や介護の作業中にはベッド面の下限が所定の高さ閾値Ｔｈｈを超えると考えられるから、高さ閾値Ｔｈｈを適宜に設定することにより、ベッド面が上昇していることを検出することができる。すなわち、すべての分割領域３８について求めたベッド面の高さが、高さ閾値Ｔｈｈを超えている場合には、ベッド面が上昇したままであると判断して報知部２４から報知する。
【０１１７】
ここにおいて、介護や看護の作業中には、対象者４０の監視は不要であるから、システムの動作を一旦停止させ、作業の終了後にシステムの動作を再開する。したがって、作業の終了後に、システムの動作を再開する指示を与えたときに、ベッド面の高さの異常が報知されることになり、ベッド面の下げ忘れを防止することができる。
【０１１８】
また、図１９のように、ベッド３０の上にテーブル３９を出した場合に、テーブル３９をしまい忘れる場合がある。これに対して、テーブル３９に相当する分割領域３８において高さ閾値Ｔｈｈをテーブル３９の高さが検出できるように設定しておけば、テーブル３９のしまい忘れを報知部２４により報知することが可能になる。
【０１１９】
ベッド３０の下げ忘れとテーブル３９のしまい忘れとの両方を検出する場合には、高さ閾値Ｔｈｈを適宜に定めるとともに、所定個数以上の分割領域３８において高さ閾値Ｔｈｈを超える場合に、報知部２４から報知するようにしてもよい。高さ閾値Ｔｈｈを用いた判定は、ベッド面の計測と同様に、システムの使用開始を開始する指示の直後に行われるから、問題が生じていれば報知部２４からただちに報知される。したがって、ベッド３０を下げたり、テーブル３９を片付けたりするような適正な対応が可能になる。その後は、システムの使用開始の指示を再度与えればよい。
【０１２０】
ベッド３０がリクライニングの機能を備え、図２０のように、対象者４０の上半身を起こすことができる場合には、高さ閾値Ｔｈｈによる判定を下半身側の複数個（図示例では５個）の分割領域３８においてのみ行えばよい。距離画像内でのベッド３０の位置は既知であるから、たとえば、（Ｘｓ＋Ｘｉ）／２よりもＸ値が大きくなる分割領域３８についてのみ高さ閾値Ｔｈｈによる判定を行えばよい。このように高さ閾値Ｔｈｈによる判定を行う範囲を、定式化して自動的に決定することができるから、人手による調整作業が不要である。
【０１２１】
ところで、ベッド３０の周辺には、様々な装置が配置されることがあり、たとえば、図２１に示すように、ベッド３０の上方に対象者４０ではない物体４１が重なって配置されていることがある。この種の物体４１としては、たとえば、照明スタンド、モニタ装置、種々の医療装置がある。
【０１２２】
このような物体４１がベッド３０に重なっている場合、対象者４０を検知する領域から除外する必要がある。そのため、看護師あるいは介護士が装置を起動させ、ベッド３０の位置をベッド認識部２１に認識させる際に、物体４１の領域をベッド３０の領域から除外する処理も行うことが好ましい。すなわち、距離画像センサ１０の視野において、ベッド３０に物体４１が重複している領域を、図２２のように、マスク領域４２として除外した状態で記憶しておけばよい。マスク領域４２は、人認識部２２が対象者４０を認識する際には、ベッド３０の範囲外の領域として扱うことになり、物体４１を対象者４０と誤認するのを防止できる。
【０１２３】
マスク領域４２は、ベッド認識部２１がベッド３０の位置を抽出した直後に設定する。すなわち、ベッド認識部２１は、看護師あるいは介護士が装置を操作することにより、ベッド３０の位置を認識した直後にマスク領域４２の有無を判断する処理を行う。ベッド認識部２１は、図２３に示すように、ベッド３０の範囲内であって分割領域３８ごとに求めた基準の高さ（ベッド面の高さ）に対して規定の除外閾値よりも上方に物体４１が存在するとき、その物体４１の存在範囲をマスク領域４２とする。除外閾値は、実状に即して適宜に設定される。このようにして設定されたマスク領域４２は、対象者４０を認識する際に除外される領域として扱うためにベッド認識部２１において記憶される。
【０１２４】
上述の動作では、分割領域３８ごとの基準の高さとしてベッド面の高さを用いているが、ベッド認識部２１にベッド３０の位置を認識させるときには、対象者４０がベッド３０に存在するから、後述する臥床検知面Ｐｄ（図２４参照）を基準の高さに用いることが好ましい。臥床検知面Ｐｄは、対象者４０がベッド３０の上で対象者４０が仰臥している状態における基準の高さである。このように、基準の高さとして臥床検知面Ｐｄを用いると、対象者４０の存在する領域をマスク領域４２と誤認するのを防止できる。ただし、臥床検知面Ｐｄをベッド面から一定高さに規定している場合は、臥床検知面Ｐｄを基準の高さに用いることと、ベッド面を基準の高さに用いることとは等価である。
【０１２５】
なお、マスク領域４２については大きさを評価し、規定した閾値を超える大きさのマスク領域４２が存在する場合には、テーブルなどが置かれた状態と判断する。この場合、対象者４０を認識する際の信頼性を保つことができず、また、対象者４０が物体４１に接触する可能性があるから、マスク領域４２を設定する代わりに物体４１の設置不良として報知部２４から報知することが好ましい。
【０１２６】
以下では、人認識部２２により対象者４０を認識する技術について説明する。上述したように、ベッド認識部２１ではベッド面を検出しているから、人認識部２２はベッド面を基準に用いて複数段階の検知面を設定する。ここでは、ベッド３０の上での状態として、臥床の状態、上半身を起こした起き上がりの状態、立ち上がった起立の状態の３状態を想定する。それぞれの状態を検出するには、図２４のように、ベッド面Ｐｂとして規定される分割領域３８ごとの高さを基準に用いて、臥床検知面Ｐｄ、起き上がり検知面Ｐｒ、起立検知面Ｐｓを設定する。
【０１２７】
臥床検知面Ｐｄ、起き上がり検知面Ｐｒ、起立検知面Ｐｓは、それぞれベッド面ＰｂをＺ方向に所定量だけ変位させて設定してある。すなわち、ベッド面Ｐｂは、分割領域３８ごとにＺ値が定められているから、臥床検知面Ｐｄ、起き上がり検知面Ｐｒ、起立検知面Ｐｓも分割領域３８ごとに上方に所定距離だけ離間させて定められる。また、臥床検知面Ｐｄ、起き上がり検知面Ｐｒ、起立検知面Ｐｓの順にベッド面Ｐｂからの距離が大きくなる。一例を示すと、臥床検知面Ｐｄをベッド面Ｐｂから１０ｃｍ上方、起き上がり検知面Ｐｒをベッド面Ｐｂから３０ｃｍ上方、起立検知面Ｐｓをベッド面Ｐｂから６０ｃｍ上方などに設定する。臥床検知面Ｐｄ、起き上がり検知面Ｐｒ、起立検知面Ｐｓは、ベッド３０の上での人の位置を検出するための閾値として用いる。
【０１２８】
人認識部２２では、ベッド３０の領域内において、臥床検知面Ｐｄよりも上方に物体が存在し、起き上がり検知面Ｐｒよりも上方に物体が存在しなければ、対象者４０が臥床の状態であると判定する。また、起き上がり検知面Ｐｒよりも上方に物体が存在し、起立検知面Ｐｓよりも上方に物体が存在しなければ、対象者４０が上半身を起こした起き上がりの状態と判定する。起き上がり検知面Ｐｒはベッド面の上方に設定されるから、適正な起き上がり検知面Ｐｒを設定しておけば、寝返りや布団の浮き上がりを起き上がりと判定する誤検知はほとんど生じない。また、起立検知面Ｐｓよりも上方に物体が存在する場合には、対象者４０がベッド３０の上で立ち上がっていると判断される。
【０１２９】
上述のように、人認識部２２では、ベッド面Ｐｂを基準に設定した検知面を用いて対象者４０の状態を検知している。この処理は、たとえば、ベッド３０に対象者４０が居ない状態での画像との差分画像を用いる場合に比較すると処理が単純である上に、背景画像を撮像する手間もかからないという利点がある。また、差分画像を用いた場合に、布団などの物体も差分として検出されるから、対象者４０との区別が困難であるが、検知面を用いて対象者４０の状態を判定すれば、この問題は生じない。
【０１３０】
上述の例では、３状態を区別して検出するために、ベッド面Ｐｂの上に３段階の検知面を設定しているが、検知面を３段階に設定することは必須ではなく、１段階または２段階に設定することや、４段階以上の検知面を設定することも可能である。たとえば、システムの使用開始の状態を臥床の状態とする場合には、臥床の状態は必ずしも検知しなくてもよい。すなわち、臥床ではない状態、すなわち、起き上がりの状態や起立の状態を検出できればよく、この場合には２段階の検知面を設定すればよいことになる。
【０１３１】
また、上述の動作において、検知面に対する物体の高さ位置のみを用いているが、検知面によって切り取った面積を用いることにより、物体の大きさも併せて判断してもよい。たとえば、臥床の状態では、Ｚ画像内において臥床検知面Ｐｄで切り取られる面積は、起き上がり検知面Ｐｒと起立検知面Ｐｓで切り取られる面積よりも大きい。また、起き上がりの状態では臥床の状態に比較すると、Ｚ画像内において臥床検知面Ｐｄで切り取られる面積が小さくなり、起き上がり検知面Ｐｒで切り取られる面積が増加する。このような面積の関係を用いることにより、対象者４０の状態（姿勢）をより正確に把握することが可能になる。
【０１３２】
たとえば、ベッド３０の範囲内において、起き上がり検知面Ｐｒで切り取る面積について、臥床検知面Ｐｄで切り取る面積に対する比率が所定の閾値以上であれば、起き上がりの状態と判定すればよい。この閾値を適正に設定すれば、対象者４０が腕を伸ばして伸びをすることにより起き上がり検知面Ｐｒを腕が横切ったとしても、上記比率が閾値よりも小さくなるから、起き上がりの状態として検出されるのを防止することができる。
【０１３３】
たとえば、図２５（ａ）、図２６（ａ）の白抜きの領域は、それぞれ臥床検知面Ｐｄにおいて対象者４０の存在する領域を示し、図２５（ｂ）、図２６（ｂ）の白抜きの領域は、それぞれ起き上がり検知面Ｐｒにおいて対象者４０の存在する領域を示している。図２５、図２６において、（ａ）図での白抜きの領域の面積をＥ１、（ｂ）図での白抜きの領域の面積をＥ２として、比率Ｅ２／Ｅ１を求め、この比率Ｅ２／Ｅ１を適宜の閾値と比較すると、起き上がりの状態（図２５）とそれ以外の状態（図２６）とを区別することができる。
【０１３４】
同様にして、ベッド３０の範囲内において、起立検知面Ｐｓで切り取る面積について、臥床検知面Ｐｄで切り取る面積に対する比率が所定の閾値以上であれば、対象者４０がベッド３０の上で立ち上がっている起立の状態と判定する。対象者４０が起き上がりの状態において起立検知面Ｐｓを超える部分があったとしても、起立している状態に比べると、起立検知面Ｐｓを横切る面積は小さいと考えられるから、起立の状態と起き上がりの状態とを区別することができる。
【０１３５】
たとえば、図２７（ａ）、図２８（ａ）の白抜きの領域は、それぞれ臥床検知面Ｐｄにおいて対象者４０の存在する領域を示し、図２７（ｃ）、図２８（ｃ）の白抜きの領域は、起立検知面Ｐｓにおいて対象者４０の存在する領域を示している。なお、図示例では、図２７（ｃ）において白抜きの領域はなく、対象者４０は存在しない。また、図２７（ｂ）、図２８（ｂ）の白抜きの領域は、起き上がり検知面Ｐｒにおいて対象者４０が存在する領域を示している。ここで、図２７、図２８において、（ａ）図での白抜きの領域の面積をＥ１、（ｃ）図での白抜きの領域の面積をＥ３として、比率Ｅ３／Ｅ１を求め、この比率Ｅ３／Ｅ１を適宜の閾値と比較すると、起き上がりの状態（図２７）と起立の状態（図２８）とを区別することができる。
【０１３６】
上述した処理では、人認識部２２が対象者４０を認識するにあたって、起き上がり検知面Ｐｒ、起立検知面Ｐｓを固定値とする場合を例示した。しかしながら、実使用に際しては、対象者４０の体格に個体差があるから、起き上がり検知面Ｐｒおよび起立検知面Ｐｓは可変であることが好ましい。
【０１３７】
たとえば、体格（身長）の小さい対象者４０が起き上がった場合の高さと、体格の大きい対象者４０が起き上がった場合の高さとは異なる。したがって、起き上がり検知面Ｐｒを体格の小さい対象者４０に合うように設定していると、体格の大きい対象者４０では寝返りなどの際に胴の位置の高さの変化によって起き上がりの状態として誤検知する可能性がある。逆に、起き上がり検知面Ｐｒを体格の大きい対象者４０に合うように設定していると、体格の小さい対象者４０が起き上がっても検知しない可能性がある。
【０１３８】
このような誤検知や検知の失敗を防止するために、本実施形態の人認識部２２は、起き上がり検知面Ｐｒと起立検知面Ｐｓとを調節する機能を備える。すなわち、システムの使用を開始する際に、人認識部２２は、対象者４０の体格を示す指標のうち少なくとも身長の入力を促し、入力された体格（身長）に基づいて、起き上がり検知面Ｐｒと起立検知面Ｐｓとを自動的に設定する。身長は、胴囲や座高と相関があるから、体格を表す指標としては身長を用いる。ただし、体格に関する評価の精度を高める場合は、胴囲と座高との少なくとも一方を身長と併せて体格を表す指標に用いてもよい。
【０１３９】
体格を表す指標は厳密な値である必要はなく、身長は、たとえば１０ｃｍ刻みでよい。したがって、人認識部２２に与える身長は、１３０ｃｍ台、１４０ｃｍ台、…などの値でよい。人認識部２２は、上述したように、対象者４０が起き上がり検知面Ｐｒや起立検知面Ｐｓを横切る面積を評価することにより対象者４０の大きさや、対象者４０の状態を評価している。そのため、得られた面積を評価するための閾値を、体格に応じて調節することにより、面積から得られる情報を精度よく評価することが可能になる。
【０１４０】
すなわち、対象者４０の体格に応じた閾値を設定することにより、体格が異なる対象者４０について誤った状態を検知することが防止される。たとえば、対象者４０が臥床状態で腕を天井に向かって振り上げた状態を起き上がりの状態として誤検知しないために、体格が小さい対象者４０の腕の断面積に対する閾値と、体格が大きい対象者４０の腕の断面積に対する閾値とを個別に設定することが好ましい。腕の断面積に対する閾値を体格別に設定しておくことにより、状態の検知精度が向上し、誤報や失報が排除されて対象者４０の起き上がりや起立の状態が精度よく検知されることになる。
【０１４１】
上述のように、起き上がり検知面Ｐｒや起立検知面Ｐｓを対象者４０が横切る面積を評価することによって、起き上がり検知面Ｐｒや起立検知面Ｐｓを横切るか否かだけで対象者４０の状態を判断する場合よりも、判断結果の精度を高めることが可能になる。すなわち、２種類の方法を用いて物体（対象者４０）の状態を判断するから、物体の状態を精度よく検知することが可能になる。
【０１４２】
なお、人認識部２２は、身長と座高とについて、たとえば、図２９（ａ）に符号Ａで示す関係を用い、身長と胴囲または上述した面積との関係について、たとえば、図２９（ｂ）に符号Ｂで示す関係を用いる。符号Ａ，Ｂで表される関係は、個体差を考慮しない代表的な値を用いている。図２９において体格は身長で表され、身長を複数に区分（図示例は４区分）することにより体格が区分されている。すなわち、図２９（ａ）では符号Ｔｈ１１〜Ｔｈ１４で示されているように、区分ごとに起き上がり検知面Ｐｒの高さが規定されている。また、図２９（ｂ）では符号Ｔｈ２１〜Ｔｈ２４で示されているように、区分ごとに起立検知面Ｐｓの高さあるいは面積に対する閾値が規定されている。したがって、人認識部２２に体格としての身長を与え、図２９（ａ）と図２９（ｂ）とに示すような関係を用いることにより、体格に応じた起き上がり検知面Ｐｒ、起立検知面Ｐｓ、面積に対する閾値が自動的に決定される。
【０１４３】
また、起き上がり検知面Ｐｒや起立検知面Ｐｓで切り取る面積に対する閾値を、体格に応じて設定するから、図２５〜図２８を用いて説明した面積の比率Ｅ２／Ｅ１を用いなくとも、起き上がりや起立を精度よく検知可能になる。
【０１４４】
ところで、ベッド３０の範囲内の人の状態（姿勢）ではなく、ベッド３０の範囲外の人の状態は床面の高さを基準に用いて検出することができる。すなわち、図３０に示すように、床５２からの高さにより倒れ閾値Ｔｈｆを定めておき、Ｚ画像においてベッド３０の範囲外となる画素が倒れ閾値Ｔｈｆよりも大きいＺ値を持つときに、対象者４０の少なくとも一部がベッド３０の範囲外に出ていると判定することができる。倒れ閾値Ｔｈｆは、床５２よりも高いがベッド面Ｐｂよりも低い値に設定する。たとえば、床５２から１０ｃｍに設定すればよい。
【０１４５】
上述の処理では、ベッド３０の範囲外に出ていることを倒れ閾値Ｔｈｆのみで判定しているが、ベッド３０の範囲外では差分画像を併せて用いることにより対象者４０がベッド３０の範囲外に出ていることを検知してもよい。これには、システムの使用開始時に撮像した距離画像から得られたＺ画像を背景画像として記憶しておき、その後に得られるＺ画像を背景画像から減算した差分画像を二値化する。
【０１４６】
システムの使用開始時に、対象者４０は臥床の状態であるからベッド３０の範囲外には存在していない。そのため、背景画像においてベッド３０の範囲外には物体は存在しない。これに対して、対象者４０がベッド３０の範囲外に出た状態のＺ画像を背景画像から減算した画像では、ベッド３０の範囲外に物体が存在している。したがって、差分画像を二値化した画像においてベッド３０の範囲外の領域において変化した領域の面積（画素数）を規定の閾値と比較し、面積が閾値以上であると、対象者４０がベッド３０の範囲外に出たと判定することができる。差分画像においてベッド３０の範囲外の値は、実質的に床５２からの高さに相当するから、二値化の閾値は倒れ閾値Ｔｈｆを用いればよい。
【０１４７】
また、システムの使用開始を指示する際に、使用開始を指示する看護師あるいは介護士は、ヘッドボードの近傍の領域に存在すると考えられる。ただし、この領域は対象者４０を検出する領域外であり、また、差分画像を二値化したときには床５２とともに除去されるので、背景画像に含めても問題は生じない。
【０１４８】
上述したように、ベッド認識部２１によりベッド３０の位置が認識され、人認識部２２によりベッド３０に対する対象者４０の姿勢が検出される。すなわち、ベッド３０と対象者４０とが分離されるから、次に、行動判定部２３において、対象者４０の動作が分類される。
【０１４９】
分類する動作としては、対象者４０がベッド３０の端部に腰を掛けている状態（以下、「腰掛け」という）がある。「腰掛け」は、ベッド３０の４辺のいずれかについて、ベッド３０の範囲内と範囲外との領域に対象者４０が跨って存在している状態として検出する。ベッド認識部２１では、ベッド３０の範囲内と範囲外との領域を分離することができ、人認識部２３では、ベッド３０の範囲内と範囲外との領域における人の存在を検出することができる。
【０１５０】
このことを利用して、ベッド３０の範囲内と範囲外とにおいて人の存在領域が連続ないし近接している場合に、同一の人がベッド３０の端部に「交差」していると判断する。そして、この場合を「腰掛け」と判定する。ここに、「近接」は、ベッド３０の範囲内と範囲外とにおける人の存在領域の輪郭線間の距離を求め、求めた距離が規定した範囲内であることを意味する。輪郭線間の距離はベッド３０の着目している辺に直交する方向の複数本の直線上で求めた平均値を用いればよい。
【０１５１】
また、ベッド３０の範囲内と範囲外とに占める人の面積の全体に対して、ベッド３０の範囲外に占める人の面積の比率を求める。この比率について適宜の基準範囲を設定し、比率が基準範囲内であれば「腰掛け」と判定してもよい。この場合、対象者４０の体型などに応じて「腰掛け」の判定精度を高めるように、面積の比率に対する基準範囲を調節することが可能である。
【０１５２】
さらに、上述した両者の判定を組み合わせることによって、「腰掛け」と判定することも可能である。すなわち、交差している状態において、面積の比率を判定すれば、ベッド３０の範囲内と範囲外とにおいて検出された人が対象者４０である可能性が高くなり、判定の信頼度が向上する。
【０１５３】
ところで、ベッド３０には落下防止用の柵を設けている場合がある。とくに、ベッド３０から落下する可能性が高い対象者４０に対しては柵を設けることが必要になる。このような柵を設けている場合であっても、ベッド３０に出入りするためにベッド３０の少なくとも１箇所には柵のない出入口を設けることになる。
【０１５４】
このように柵を設けている場合には、Ｚ画像において出入口の位置を図示しない入力装置によってあらかじめ登録しておく。ベッド３０に対する柵の取付位置は、複数箇所（たとえば、６箇所）から選択することが多いから、入力装置としてはディップスイッチなどを用いて柵の取付位置を選択する構成を採用すればよい。
【０１５５】
入力装置により登録された出入口以外の領域において上述した「交差」が検出された場合には、柵を乗り越えている状態（以下、「乗り越え」という）と判定する。
【０１５６】
「乗り越え」の判定には、上述した「腰掛け」と同様に、ベッド３０の範囲内と範囲外とに占める面積を用いることもできる。すなわち、出入口以外の場所で、ベッド３０の範囲内と範囲外とに占める人の面積の全体に対して、ベッド３０の範囲外に占める人の面積の比率を求める。この比率について適宜の基準範囲を設定し、比率が基準範囲を超えていると「乗り越え」と判定する。この場合、基準範囲を適宜に設定しておけば、柵の外に腕を投げ出している状態と「乗り越え」とを区別することが可能になる。
【０１５７】
行動判定部２３においては、対象者４０が「離床」の初期行動として、ベッド３０から腰を上げてベッド３０から離れたときの動作（以下、「離床初期」という）を検出することも可能である。この場合、ベッド３０の範囲内と範囲外との領域に占める人の面積を用い、「腰掛け」や「乗り越え」と同様に、ベッド３０の範囲内と範囲外とに占める人の面積の合計を人の全体の面積とする。人の全体の面積に対するベッド３０の範囲外における人の面積の比率を求め、この値が１に近い値になる場合（つまり、ベッド３０の範囲内では人が検出されないか、検出されても微小である場合）、「離床初期」と判定する。言い換えると、１に近い基準範囲を設定し、前記比率が基準範囲を超えるときに「離床初期」と判定する。
【０１５８】
「離床初期」を検出することにより、対象者４０を追跡することなく離床の初期段階を検出することが可能になる。対象者４０を追跡する技術を用いると、何らかの原因で追跡が途切れることがあるが、上述の技術により、時間経過に関係なく「離床初期」を検出することが可能になる。
【０１５９】
ところで、ベッド３０から対象者４０が落下した場合、あるいはベッド３０から対象者４０が離床しようとして転倒した場合には、ただちに報知する必要がある。以下では、これらの状態をまとめて「転倒」という。行動判定部２３では、「転倒」を検出する際に、状態が継続している時間を計測する。すなわち、ベッド３０の範囲外においてのみ、床５２から規定の高さ（たとえば、３０ｃｍ）以下の物体が検出されている場合に、当該物体を人と判定する。行動判定部２３では、人が検出されている状態が規定した判定時間に達するまで継続しているときに「転倒」と判定する。判定時間は、たとえば１０秒程度に設定すればよい。
【０１６０】
上述した「腰掛け」「乗り越え」「離床初期」「転倒」は、時間経過とは無関係に特定の状態に着目して判定しているが、対象者４０の行動履歴を追跡すれば、判定精度をさらに高めることができる。すなわち、行動判定部２３において、人認識部２２で検出された対象者４０が占める領域の代表点（たとえば、重心）の位置を追跡する。
【０１６１】
ここに、人認識部２２では、対象者４０について、ベッド３０の範囲内での臥床、起き上がり、立ち上がりの各状態を検知面を用いて判定し、またベッド３０の範囲外における存在を検知面に相当する倒れ閾値Ｔｈｆを用いて判定している。したがって、各検知面で切り取ることにより得られた対象者４０の存在領域については、ベッド３０の範囲内と範囲外とにおいてそれぞれ重心を求めることが可能である。ただし、対象者４０が占める領域は３次元で検出して重心を求めてもよく、また、ベッド３０の範囲内と範囲外とにおいてＸ値の最頻値とＹ値の最頻値とを、それぞれ追跡する代表点のＸ値とＹ値とに用いることも可能である。
【０１６２】
ベッド３０の範囲内と範囲外との人の領域を統合して人の位置を判断している場合に、規定した時間内における代表点の移動距離を適宜の閾値と比較すれば、代表点の位置移動が連続的に生じているか否かを判断することができる。したがって、連続性のない位置移動であればノイズとして排除することができる。このように対象者４０の代表点の位置を追跡すれば、対象者４０の身体の一部分の移動や寝具の移動のように、対象者４０の移動ではないノイズを排除することが可能になる。
【０１６３】
さらに、対象者４０の代表点は、ベッド３０の範囲内を起点としているから、代表点のが、ベッド３０の範囲内に存在する状態からベッド３０の端部に移動し、さらにベッド３０の範囲外に出るという移動経路を辿る場合に、離床と判断することができる。この条件を付加することによって、ベッド３０の範囲外を起点とする移動経路は、対象者４０ではない人（たとえば、看護師、介護士、見舞客など）によると判定することが可能になる。すなわち、ベッド３０の範囲外を起点とした移動経路を追跡している場合には、行動判定部２３では、離床と判定しないようにする。
【０１６４】
ただし、対象者４０が離床の後にベッド３０に戻るという動作では、対象者４０がベッド３０に戻ったことを検出する必要がある。そこで、ベッド３０の範囲外を起点とする移動経路で代表点がベッド３０の範囲内に達した後、ベッド３０の範囲内に存在する状態か「腰掛け」の状態が継続する時間が規定時間に達したことをもってベッド３０に戻ったと判定する。この判定後は、対象者４０の移動経路を追跡する際の起点をベッド３０の範囲内に更新する。すなわち、対象者４０がベッド３０に戻れば、自動的に初期の状態に復帰させることが可能になる。
【０１６５】
ところで、上述のような検知対象か検知対象外かを自動判断する技術は、装置を使用する環境や対象者４０によっては不要であることもある。このような場合に備えて、検知対象か検知対象外かの自動判断を行うか行わないかの選択を可能にしておくのが望ましい。また、検知対象外の物体を追跡した場合、自動的に検知対象外と確定して報知をまったく行わないようにするのではなく、装置側で確認の報知を行ってから所定時間内に報知の解除が行われなければ、他装置に離床の報知を行うようにしてもよい。
【０１６６】
報知部２４は、行動監視処理部２０で検出した対象者４０の動作に応じた報知を行う。ここに、報知部２４は、対象者４０に合わせて、対象者４０のどの動作に対してどのように報知するかを設定する機能を有している。たとえば、対象者４０が患者や高齢者であると、起き上がりの状態や腰掛けの状態であっても看護師や介護士に報知しなければならない場合もある。
【０１６７】
本実施形態の構成では、距離画像センサ１０を用いて対象者４０を撮像するだけで、対象者４０の各種動作を判別することができる。しかも、どの動作に対して報知を行うかも任意に設定することが可能になる。どの動作で報知を行うかは、報知部２４にディップスイッチなどを設けて選択すればよい。
【０１６８】
報知部２４は、ベッド３０を設けた部屋に配置することができるが、ナースセンタに報知することが望ましい。たとえば、報知部２４において、ナースコールボタンと分岐して用いる接点出力を発生させる機能を設けておけば、ナースコールボタンを押さないかもしくは押せない患者でも離床を知らせることが可能である。
【０１６９】
報知部２４は、ナースコールボタンのような操作装置と関連付けて動作させてもよい。すなわち、報知部２４において、行動判定部２３の判定結果に加えて人が操作する操作装置からの入力を受け付けるようにしてもよい。この場合、行動判定部２３による判定結果と操作装置による入力との組み合わせにより、行動判定部２３による判定結果の報知の有無を切り換える。
【０１７０】
たとえば、絶対安静など静止状態が要求されている対象者４０には、対象者４０が移動したことが行動判定部２３に検出されたときと、ナースコールボタンが押されたときとの論理和で、報知部２４がナースセンタに報知する動作を選択すればよい。また、移動が許容されている対象者４０には、対象者４０が移動したことが行動判定部２３に検出された時点ではナースセンタに報知せずに仮報知状態とする動作を選択すればよい。この場合、報知部２４は、仮報知状態から所定時間内にナースコールボタンが押されると仮報知状態を解除して元の状態に復帰し、仮報知状態から所定時間内にナースコールボタンが押されないとナースセンタに報知する動作を行う。
【０１７１】
上述のように、報知部２４において、距離画像に基づく判定結果だけではなく、ナースコールボタンのような操作装置からの入力を併せて用いることにより、対象者４０の動作に応じた望ましい報知が可能になる。ここに、操作装置は、ナースコールボタンに限定されず、後述するように、ベッドサイド端末のタッチパネルなどであってもよい。
【０１７２】
また、建物内に敷設したナースコール通信網や構内ネットワーク（ＬＡＮ）などによる通信機能を報知部２４に設け、行動監視処理部２０の判定結果をナースセンタに通知すれば、対象者４０の動作の内容を遠隔監視することが可能になる。この場合、対象者４０の各種動作状態のすべてを状態信号として出力し、報知受け側の機器（ナースコール親機など）で所望動作のみを知らせるようにマスクしてもよい。また、ナースコール親機と連動した構内ＰＨＳ交換機や情報端末向け無線送信機などに対象者４０の動作状態情報を重畳させることで、ＰＨＳやページャなどを用いて看護師や介護士がナースセンタに居なくても対象者４０の行動を把握し、迅速な対応をとることが可能になる。
【０１７３】
なお、上述した実施形態において、ベッド３０の周囲にベッド周りカーテンが存在している場合を想定しているが、上述した行動監視処理部２０の機能は、ベッド周りカーテンの有無にかかわらず利用可能である。すなわち、ベッド周りカーテンの有無によらず、ベッド３０の位置を確定する技術を採用することが可能であり、また、ベッド周りカーテンの有無によらず、体格に応じた判定条件（検知面の高さや面積に対する閾値）を自動的に設定することが可能である。
【符号の説明】
【０１７４】
１０ 距離画像センサ
２０ 行動監視処理部
２１ ベッド認識部
３０ ベッド
３７ フットボード
４０ 対象者（物体）
４１ 物体
４５ 観測板
６０ 距離変動補正部
Ｐ０，Ｐ１，Ｐ２ マーカ
Ｐ１０，Ｐ１１，Ｐ１２ マーカ
【特許請求の範囲】
【請求項１】
投受光の時間差を用いて画素値が物体までの距離値である距離画像を生成するとともに監視対象であるベッドを視野領域に含むように配置される距離画像センサと、
前記距離画像を用いて前記ベッドの位置を認識するベッド認識部を備え前記ベッドに関連した人の特定の行動を監視する行動監視処理部と、
前記距離画像センサにより事前に生成された背景距離画像と前記距離画像センサにより生成された距離画像との同位置の画素に関する距離値の変動率を算出し、変動率が基準範囲内である画素から求めた変動率の代表値を用いて距離値を補正した距離画像を前記行動監視処理部に与える距離変動補正部とを備える
ことを特徴とする監視装置。
【請求項２】
前記ベッドはフットボードから上に配置された観測板を備え、
前記距離変動補正部は、前記観測板に対応した領域の画素を用いて前記変動率を算出する
ことを特徴とする請求項１記載の監視装置。
【請求項３】
前記距離変動補正部は、前記ベッド認識部が抽出した前記ベッドの範囲内の画素を用いて前記変動率を算出する
ことを特徴とする請求項１記載の監視装置。
【請求項４】
前記ベッドは、フットボードにおける左右方向の中心位置および前記フットボードにおける他の位置に配置される複数個のマーカを備え、
前記ベッド認識部は、前記マーカの位置を基準に用いて前記ベッドの位置を算出する
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の監視装置。
【請求項５】
前記ベッドは、フットボードにおける左右方向の中心位置および前記ベッドの両側縁に配置される３個以上のマーカを備え、
前記ベッド認識部は、前記マーカの位置を基準に用いて前記ベッドの位置を算出する
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の監視装置。
【請求項６】
前記行動監視処理部は、前記ベッドを使用する人に関して与えられる体格を示す指標を用いて前記特定の行動を監視するために、前記ベッドの上方に規定する高さに関する閾値を自動的に設定する
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の監視装置。
【請求項７】
コンピュータを、
投受光の時間差を用いて画素値が物体までの距離値である距離画像を生成するとともに監視対象であるベッドを視野領域に含むように配置される距離画像センサから得られた前記距離画像を用いて前記ベッドの位置を抽出するベッド認識部を備え前記ベッドに関連した人の特定の行動を監視する行動監視処理部と、
前記距離画像センサにより事前に生成された背景距離画像と前記距離画像センサにより生成された距離画像との同位置の画素に関する距離値の変動率を算出し、変動率が基準範囲内である画素から求めた変動率の代表値を用いて距離値を補正した距離画像を前記行動監視処理部に与える距離変動補正部
として機能させるためのプログラム。
【請求項１】
投受光の時間差を用いて画素値が物体までの距離値である距離画像を生成するとともに監視対象であるベッドを視野領域に含むように配置される距離画像センサと、
前記距離画像を用いて前記ベッドの位置を認識するベッド認識部を備え前記ベッドに関連した人の特定の行動を監視する行動監視処理部と、
前記距離画像センサにより事前に生成された背景距離画像と前記距離画像センサにより生成された距離画像との同位置の画素に関する距離値の変動率を算出し、変動率が基準範囲内である画素から求めた変動率の代表値を用いて距離値を補正した距離画像を前記行動監視処理部に与える距離変動補正部とを備える
ことを特徴とする監視装置。
【請求項２】
前記ベッドはフットボードから上に配置された観測板を備え、
前記距離変動補正部は、前記観測板に対応した領域の画素を用いて前記変動率を算出する
ことを特徴とする請求項１記載の監視装置。
【請求項３】
前記距離変動補正部は、前記ベッド認識部が抽出した前記ベッドの範囲内の画素を用いて前記変動率を算出する
ことを特徴とする請求項１記載の監視装置。
【請求項４】
前記ベッドは、フットボードにおける左右方向の中心位置および前記フットボードにおける他の位置に配置される複数個のマーカを備え、
前記ベッド認識部は、前記マーカの位置を基準に用いて前記ベッドの位置を算出する
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の監視装置。
【請求項５】
前記ベッドは、フットボードにおける左右方向の中心位置および前記ベッドの両側縁に配置される３個以上のマーカを備え、
前記ベッド認識部は、前記マーカの位置を基準に用いて前記ベッドの位置を算出する
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の監視装置。
【請求項６】
前記行動監視処理部は、前記ベッドを使用する人に関して与えられる体格を示す指標を用いて前記特定の行動を監視するために、前記ベッドの上方に規定する高さに関する閾値を自動的に設定する
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の監視装置。
【請求項７】
コンピュータを、
投受光の時間差を用いて画素値が物体までの距離値である距離画像を生成するとともに監視対象であるベッドを視野領域に含むように配置される距離画像センサから得られた前記距離画像を用いて前記ベッドの位置を抽出するベッド認識部を備え前記ベッドに関連した人の特定の行動を監視する行動監視処理部と、
前記距離画像センサにより事前に生成された背景距離画像と前記距離画像センサにより生成された距離画像との同位置の画素に関する距離値の変動率を算出し、変動率が基準範囲内である画素から求めた変動率の代表値を用いて距離値を補正した距離画像を前記行動監視処理部に与える距離変動補正部
として機能させるためのプログラム。
【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１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【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１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【公開番号】特開２０１３−７８４３３（Ｐ２０１３−７８４３３Ａ）
【公開日】平成２５年５月２日（２０１３．５．２）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−２１９３９７（Ｐ２０１１−２１９３９７）
【出願日】平成２３年１０月３日（２０１１．１０．３）
【出願人】（０００００５８２１）パナソニック株式会社 (73,050)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２５年５月２日（２０１３．５．２）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年１０月３日（２０１１．１０．３）
【出願人】（０００００５８２１）パナソニック株式会社 (73,050)
【Ｆターム（参考）】
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