JP2015130014A - 検知装置、検知システム、検知方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】移動体の挙動の検知精度を向上させた検知装置、検知システム、検知方法およびプログラムを提供する。【解決手段】背景分離部２０１は、距離画像センサ１０により撮像された撮像画像に対して、背景差分処理を実行し、推定部２０２は、背景分離部２０１により得られた差分画像において、差分画像に含まれる人のオブジェクトから、頭部を推定し、距離算出部２０３は、撮像画像から、推定部２０２により推定された人の頭部と、対象空間の床面との距離を算出し、判定部２０４は、距離算出部２０３により算出された距離に基づいて、対象空間に存在する人の姿勢を判定し、判定した姿勢、および記憶部２０５に記憶された対象空間に存在する物の位置情報に基づいて、人の挙動の検知をする。【選択図】図２

Description

本発明は、検知装置、検知システム、検知方法およびプログラムに関する。

人を見守るための検知技術として、従来より、人感センサおよび圧力センサ等の各種センサを使用し、センサのＯＮ／ＯＦＦ情報から異常状況を検知する技術が一般的に用いられてきた。例えば、ベッドの側面に設置された光学センサによって、人が横切ったことを検知したり、ベッド脇の床面に設置された圧力センサによって、人が立ったことを検知したりする。このようなセンサによる検知は、ＯＮ／ＯＦＦ情報という１ビットの情報に基づいて実現されているので、複雑な人の動作を検知するためには、センサを複数用いて、注意深く設計およびセンサの設置を行う必要がある。したがって、人を見守るための検知技術としては、機能として十分なものとは言えない。

上述のような問題に対応するために、近年、１つのセンサで広い範囲を検知範囲とすることができ、かつ、情報量の多いカメラ、画像センサまたは距離画像センサを用い、撮像画像の画像処理によって、人の動作を検知するシステムが開発されている。このように、カメラ等を用い、その撮像画像に対する画像処理によって、人（移動体）の挙動を検知するシステムが提案されている（特許文献１参照）。特許文献１に記載された技術は、撮像画像から背景差分処理によって人（移動体）のオブジェクトを抽出し、予め登録している挙動パターンと比較して、人の挙動を検知している。

しかし、特許文献１に記載された技術は、予め登録している挙動パターンと一致する場合のみ、人等の移動体の挙動を検知することが可能であるが、登録していない挙動パターンに対応する人の挙動を検知することはできないという問題点がある。また、挙動パターンが登録されていても、移動体がその挙動パターンと同じ挙動を行っても、姿勢または向き等によって、登録された挙動パターンと一致せず、移動体の挙動が検知できない虞もある。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、移動体の挙動の検知精度を向上させた検知装置、検知システム、検知方法およびプログラムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、背景画像と、撮像手段により撮像された撮像画像との差分を検出し、前記差分から移動体の画像を示すオブジェクトを抽出する分離手段と、前記オブジェクトから、該オブジェクトを構成する部位のうち第１部位を推定する推定手段と、前記第１部位から、前記オブジェクトの第２部位までの距離を算出する算出手段と、前記算出手段により算出された距離に基づいて、前記移動体の姿勢を判定する判定手段と、前記姿勢と、前記撮像画像における前記移動体の位置とに基づいて、前記移動体の挙動を検知する検知手段と、を備えることを特徴とする。

本発明によれば、移動体の挙動の検知精度を向上させることができる。

図１は、第１の実施の形態における対象空間の状態の一例を示す図である。 図２は、第１の実施の形態に係る検知システムのブロック構成の一例を示す図である。 図３は、背景差分処理の動作の一例を説明する図である。 図４は、頭部から床面までの距離の算出方法の一例を説明する図である。 図５は、第１の実施の形態の挙動検知動作のフローチャートである。 図６は、第２の実施の形態における対象空間の状態の一例を示す図である。 図７は、情報処理装置のハードウェア構成図である。

以下に、図面を参照しながら、本発明に検知装置、検知システム、検知方法およびプログラムの実施の形態を詳細に説明する。また、以下の実施の形態によって本発明が限定されるものではなく、以下の実施の形態における構成要素には、当業者が容易に想到できるもの、実質的に同一のもの、およびいわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、以下の実施の形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換および変更を行うことができる。

（第１の実施の形態）
＜対象空間について＞
図１は、第１の実施の形態における対象空間の状態の一例を示す図である。図１を参照しながら、人を見守るための空間である対象空間１について説明する。

図１に示すように、人を見守るための空間である対象空間１には、例えば、対象空間１に人が出入りするためのドア１１、人が座るための椅子１２、および人が睡眠をとるためのベッド１３が設置されている。椅子１２およびベッド１３は、床面１４に設置されている。また、対象空間１における天井側の四隅のうちの１箇所に、対象空間１の内部を撮像するための距離画像センサ１０（撮像手段）が設置されている。距離画像センサ１０は、対象空間１内の広い範囲（撮像範囲）を撮像できるように設置されている。

＜検知システムの構成＞
図２は、第１の実施の形態に係る検知システムのブロック構成の一例を示す図である。図３は、背景差分処理の動作の一例を説明する図である。図４は、頭部から床面までの距離の算出方法の一例を説明する図である。図２〜４を参照しながら、本実施の形態に係る検知システム４００のブロック構成について説明する。

図２に示すように、検知システム４００は、距離画像センサ１０と、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）２０と、報知器３０（報知手段）と、を備えている。

距離画像センサ１０は、撮像範囲の被写体を撮像して撮像画像を生成すると共に、距離画像センサ１０から被写体までの距離を撮像画像の画素ごとに検出するセンサである。ここで、被写体とは、撮像範囲内おいて撮像されるすべてを示すものとし、撮像範囲内の特定の物体のみを示すものではないものとする。

距離画像センサ１０から被写体までの距離を検出する方式としては、例えば、ＴＯＦ（Ｔｉｍｅ Ｏｆ Ｆｌｉｇｈｔ）方式がある。ＴＯＦ方式は、距離画像センサ１０に設置されたＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）等から照射された照射光が被写体に反射され、その反射光を検出し、照射光と反射光との位相のずれから被写体までの距離を検出する方式である。光は、約秒速３０万キロメートルで進み、例えば、１ナノ秒で３０ｃｍ進むことになる。すなわち、距離画像センサ１０と被写体との距離が１５ｃｍ（往復で３０ｃｍ）変化した場合、距離画像センサ１０が、ＬＥＤ等から光が照射されてから、被写体からの反射光を受信するまでの時間は、１ナノ秒変化することになる。光は横波で、波長に応じた周波数すなわち周期をもっており、上述の時間の変化は、位相の変化として測定することができる。そして、位相差を時間差に変換して、光の速度を乗じることによって、被写体までの距離を算出することができる。なお、距離画像センサ１０は、ＴＯＦ方式によって距離画像センサ１０から被写体までの距離を算出することに限定されるものではなく、被写体までの距離を算出できる方式であれば、どのような方式を採用するものとしてもよい。

距離画像センサ１０は、上述のように、対象空間１における天井側の四隅のうちの１箇所に設置されている。また、距離画像センサ１０は、対象空間１内における人の挙動を広い範囲で検知できるように、対象空間１内の広い範囲を撮像できるように、撮像方向の向きが調整されている。距離画像センサ１０は、所定時間（例えば、５分）ごとに対象空間１の撮像範囲を撮像し、撮像した撮像画像のデータを、接続されたＰＣ２０に送信する。

ＰＣ２０は、距離画像センサ１０によって撮像された画像に対して各種の画像処理を実行することによって、画像に写っている人の挙動を検知する情報処理装置である。ＰＣ２０は、図２に示すように、外部Ｉ／Ｆ部２００と、背景分離部２０１（分離手段）と、推定部２０２（推定手段）と、距離算出部２０３（算出手段）と、判定部２０４（判定手段、検知手段）と、記憶部２０５（記憶手段）と、を有している。

外部Ｉ／Ｆ部２００は、外部機器とデータの通信をするインターフェース装置である。図２に示すように、外部Ｉ／Ｆ部２００には、距離画像センサ１０および報知器３０が接続されている。外部Ｉ／Ｆ部２００は、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）インターフェース、または、ＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ）等の通信装置によって実現される。

背景分離部２０１は、距離画像センサ１０によって撮像された撮像画像に対して、背景差分処理を実行することにより、撮像画像から移動体である人をオブジェクトとして抽出する機能部である。背景差分処理とは、背景画像に対して、比較対象となる対象画像との差分を抽出して、人等の移動体をオブジェクトとして抽出する処理である。

具体的には、背景分離部２０１は、図３に示すように、距離画像センサ１０により撮像され、記憶部２０５に記憶（後述）された人が写っていない背景画像である撮像画像１００、および撮像画像１００の撮像後に撮像された撮像画像１０１について背景差分処理を実行する。ここで、背景画像となる撮像画像１００には、人は写っていないが、椅子１２を撮像した椅子部１２０、およびベッド１３を撮像したベッド部１３０が写っている。また、撮像画像１０１には、椅子部１２０およびベッド部１３０の他に、人（移動体）を写した人物部５００が写っているものとする。背景分離部２０１によって、撮像画像１００と撮像画像１０１との背景差分処理が実行されると、人物部５００の部分の画素の差分が大きくなることにより、人物部５００の部分が抽出された差分画像１０２が得られる。差分画像１０２には、差分として抽出された人物部５００に対応する画像部分としてオブジェクト５０１を含む。すなわち、背景画像である撮像画像１００に対しての差分がオブジェクト５０１として抽出されるので、オブジェクト５０１として抽出されるのは、上述のように、移動体としての人である。このように、背景分離部２０１によって、オブジェクト５０１が含まれる差分画像１０２を生成することによって、以後の演算処理は、オブジェクト５０１の部分に対して行えばよいので、演算負荷を軽減することができる。

なお、上述のように、オブジェクト５０１は、人であるものとしたが、対象空間１内で動くものは、人とは限られず、例えば、時計、扇風機またはテレビ画面等が考えられる。この場合、撮像画像１００によって撮像される撮像画像に写っている、上述の時計、扇風機またはテレビ画面等の画像部分については、背景差分処理の対象から除外する処理を施せばよい。

推定部２０２は、背景分離部２０１によって得られた差分画像１０２において、差分画像１０２に含まれる人のオブジェクト５０１から、頭部を推定する機能部である。具体的には、推定部２０２は、例えば、オブジェクト５０１において形が円形または楕円形である部分を抽出し、抽出したオブジェクト５０１の部分を頭部であると推定する。

距離算出部２０３は、推定部２０２によって推定されたオブジェクト５０１に基づいて、人物５０の頭部と床面１４との距離Ｌを算出する機能部である。具体的には、距離算出部２０３は、以下の式（１）によって、図４に示す距離Ｌを算出する。

Ｌ＝ｈ−ｙ＝ｈ−√（ｘ＾２−ｄ＾２）＝ｈ−√（ｘ＾２−ｚ＾２＋ｈ＾２）
・・・（１）
（Ｌ：頭部と床面１４との距離、ｈ：距離画像センサ１０と床面１４との距離、
ｄ：人物５０と距離画像センサ１０との水平方向における距離、
ｘ：距離画像センサ１０と人物５０の頭部との距離、
ｙ：距離画像センサ１０と人物５０の頭部との垂直方向の距離、
ｚ：距離画像センサ１０と人物５０の下部（例えば、足元）との距離、
＾：べき乗）

ここで、距離ｈは、対象空間１における距離画像センサ１０の設置高さによって定まる値なので既知である。また、距離ｘは、推定部２０２によって差分画像１０２のオブジェクト５０１の頭部が推定されているので、距離画像センサ１０は、推定された頭部までの距離（距離ｘ）を検出することが可能である。また、距離ｚは、距離画像センサ１０によって検出された、オブジェクト５０１の下部に位置する部分（人物５０が立っている場合は足元）の画素に対応する距離とすればよい。すなわち、距離算出部２０３は、既知である距離ｈ、ならびに距離画像センサ１０によって検出された距離ｘおよび距離ｚから、上述の式（１）を用いて人物５０の頭部と床面１４との距離Ｌを算出することができる。

なお、距離ｚは、オブジェクト５０１の下部に位置する部分の１画素に対応する距離から検出することに限定されるものではない。すなわち、オブジェクト５０１の最下部に位置する画素を含み、かつ、オブジェクト５０１に含まれるその画素を含む所定範囲の画素群に対応する各距離の平均値を距離ｚとしてもよい。

また、距離算出部２０３は、人物５０の頭部と床面１４との距離Ｌを算出するものとしているが、これに限定されるものではない。例えば、対象空間１において、人物５０が、ベッド１３に寝ている場合、または、椅子１２の上に立っている場合等、床面１４から離れている場合は、人物５０の頭部と床面１４との距離を算出しても、後述する判定部２０４によって、人物５０の姿勢を正確に判定できない場合がある。したがって、距離算出部２０３は、人物５０の姿勢が正確に判定されるためには、例えば、ベッド１３に寝ている場合は頭部とベッド面との距離を算出する必要があり、椅子１２に立っている状態の場合は頭部と、椅子１２の座面との距離を算出する必要がある。しかし、距離算出部２０３は、上述の距離ｈ、ｘ、ｚから、式（１）で距離Ｌを算出することによって、この距離Ｌが人物５０の頭部と、人物の下部に位置する部分との距離となるので、姿勢判定に必要な距離Ｌを算出していることになる。

判定部２０４は、距離算出部２０３により算出された距離Ｌに基づいて、対象空間１に存在する人物５０の姿勢を判定し、さらに、対象空間１における人物５０の場所との関連から、人物５０の挙動を検知する機能部である。

記憶部２０５は、距離画像センサ１０により撮像された撮像画像を、外部Ｉ／Ｆ部２００を介して、記憶する記憶装置である。記憶部２０５は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、光ディスク、または光磁気ディスク（ＭＯ：Ｍａｇｎｅｔｏ−Ｏｐｔｉｃａｌ Ｄｉｓｋ）等の記憶装置によって実現される。

報知器３０は、判定部２０４により対象空間１内の人物５０の挙動が異常であると判定された場合、対象空間１の外部に音または表示等によって、人物５０の挙動が異常である旨を報知する装置である。

＜検知システムの挙動検知動作＞
図５は、第１の実施の形態の挙動検知動作のフローチャートである。図５を参照しながら、対象空間１に存在する人の挙動を検知する挙動検知動作について説明する。

＜＜ステップＳ１１＞＞
距離画像センサ１０は、まず、対象空間１の撮像範囲において、人がいない状態で撮像して背景画像とし、背景画像のデータを、外部Ｉ／Ｆ部２００を介して記憶部２０５に送信する。記憶部２０５は、距離画像センサ１０から外部Ｉ／Ｆ部２００を介して受信した背景画像を記憶する。その後、距離画像センサ１０は、所定時間（例えば、１分）ごとに対象空間１の撮像範囲を撮像し、撮像画像のデータを、外部Ｉ／Ｆ部２００を介して記憶部２０５に送信する。記憶部２０５は、距離画像センサ１０から外部Ｉ／Ｆ部２００を介して受信した撮像画像を記憶する。そして、ステップＳ１２へ進む。

なお、背景画像は、距離画像センサ１０によって予め撮像されていることに限定されるものではなく、別の撮像手段によって撮像された画像を背景画像としてもよい。

＜＜ステップＳ１２＞＞
背景分離部２０１は、距離画像センサ１０によって、撮像された撮像画像に対して、背景差分処理を実行する。背景分離部２０１は、対象空間１に人が存在する場合、背景差分処理を実行することによって、背景画像と撮像画像との差分の画像である差分画像から、人（移動体）の画像部分をオブジェクトとして抽出する。そして、ステップＳ１３へ進む。

＜＜ステップＳ１３＞＞
推定部２０２は、背景分離部２０１によって得られた差分画像において、差分画像に含まれる人のオブジェクトから、頭部を推定する。具体的には、推定部２０２は、例えば、オブジェクトにおいて形が円形または楕円形である部分を抽出し、抽出したオブジェクトの部分を頭部であると推定する。そして、ステップＳ１４へ進む。なお、推定部２０２は、人のオブジェクトから頭部を推定するものとしているが、これに限定されるものではなく、例えば、人のオブジェクトから頭部、首および肩等の頭部を含む所定の部位を推定するものとしてもよい。

＜＜ステップＳ１４＞＞
推定部２０２は、差分画像の人のオブジェクトの頭部を推定した時点から、距離画像センサ１０により撮像された撮像画像に基づいて、推定した頭部の追跡処理を開始する。そして、ステップＳ１５へ進む。

＜＜ステップＳ１５＞＞
距離算出部２０３は、距離画像センサ１０により撮像された撮像画像から、推定部２０２により追跡している人の頭部と、対象空間１の床面１４との距離を算出する。具体的には、距離算出部２０３は、既知である距離ｈ、ならびに距離画像センサ１０によって検出された距離ｘおよび距離ｚから、上述の式（１）を用いて対象空間１に存在する人の頭部と床面１４（または、人の鉛直方向における下部に位置する部分）との距離Ｌを算出する。そして、ステップＳ１６へ進む。

＜＜ステップＳ１６＞＞
判定部２０４は、距離算出部２０３により算出された距離Ｌに基づいて、対象空間１に存在する人の姿勢を判定する。判定部２０４は、例えば、距離Ｌが、人の一般的な平均身長の近傍である場合は「立っている」姿勢、ほぼ０に近い状態である場合は「寝ている」姿勢、その間の値であれば「座っている」姿勢または「しゃがんでいる」姿勢であると判定する。例えば、判定部２０４は、距離Ｌが、１．２［ｍ］を超えていれば「立っている」姿勢、０．３［ｍ］以下であれば「寝ている」姿勢、０．６［ｍ］〜１．１［ｍ］であれば「座っている」状態または「しゃがんでいる」姿勢であると判定する。そして、ステップＳ１７へ進む。

＜＜ステップＳ１７＞＞
また、距離画像センサ１０によって撮像された背景画像において、背景画像に写っているベッド１３（図３（ａ）のベッド部１３０）および椅子１２（図３（ａ）の椅子部１２０）等の対象空間１に存在する物の位置情報が、予め記憶部２０５に記憶（登録）されているものとする。判定部２０４は、判定した人の姿勢、および記憶部２０５に記憶された対象空間１に存在する物の位置情報に基づいて、人の挙動の検知をする。具体的には、判定部２０４は、判定した人の姿勢が「寝ている」姿勢で、かつ、撮像画像における人のオブジェクトが、登録されたベッド１３の位置に存在する場合、人が「ベッドで寝ている」という挙動として検知する。また、判定部２０４は、判定した人の姿勢が「座っている」または「しゃがんでいる」姿勢で、かつ、撮像画像における人のオブジェクトが、登録された椅子１２の位置に存在する場合、人が「椅子に座っている」という挙動として検知する。すなわち、判定部２０４は、判定した人の姿勢、および対象空間１における人がいる場所との関連から、人の挙動を検知する。そして、ステップＳ１８へ進む。

なお、背景画像において、背景画像に写っている対象空間１に存在する物の位置情報が、予め記憶部２０５に記憶（登録）されているものとしたが、これに限定されるものではない。例えば、ＰＣ２０は、位置情報判定部（図示せず）を有するものとし、背景画像から対象空間１に存在する椅子１２またはベッド１３等の物を検出して、背景画像における位置情報を検出し、その位置情報を記憶部２０５に記憶（登録）させるものとしてもよい。

＜＜ステップＳ１８＞＞
判定部２０４は、ステップＳ１７で検知した人の挙動について、異常な挙動であるか否かを判定する。異常な挙動である場合（ステップＳ１８：Ｙｅｓ）、ステップＳ１９へ進み、異常な挙動でない場合（ステップＳ１８：Ｎｏ）、挙動検知動作を終了する。

具体的には、判定部２０４は、例えば、判定した人の姿勢が「寝ている」姿勢で、かつ、撮像画像における人のオブジェクトが床面１４に存在する場合、人が「床に倒れている」という挙動として検知し、この挙動は異常であると判定すればよい。また、推定部２０２によって追跡している人のオブジェクトの頭部が、対象空間１内に存在する物によって隠れて、推定部２０２によってオブジェクトの頭部の推定および追跡が不能になる場合がある。このような状態は、例えば、人が、対象空間１におけるベッド１３の、距離画像センサ１０に設置位置に対して反対側で、物を探すために寝そべった状態、または、発作等の病状により倒れた状態等が考えられる。このような場合、判定部２０４は、例えば、推定部２０２によって追跡していた人のオブジェクトの頭部が、位置情報が登録されているベッド１３の近傍で消えて、追跡不能となった時点からの経過時間を計測する。そして、判定部２０４は、計測している経過時間が、所定時間（例えば、１０分）を超えた場合、人が「床に倒れている」という挙動として検知するものとすればよい。

このように、判定部２０４は、判定した人の姿勢、対象空間１における人の存在位置、人のオブジェクトの頭部の推定および追跡が不能になった時点からの経過時間、および判定した人の姿勢の継続時間等に基づいて、個別具体的に挙動の検知を行うものとすればよい。

＜＜ステップＳ１９＞＞
判定部２０４は、検知した人の挙動が異常な挙動であると判定した場合、報知器３０に外部Ｉ／Ｆ部２００を介して報知指令を送信する。報知器３０は、受信した報知指令に基づいて、対象空間１の外部に音または表示等によって、対象空間１内に存在する人の挙動が異常である旨を報知する。そして、挙動検知動作を終了する。なお、報知する手段として、報知器３０に限定されるものではなく、例えば、ＰＣ２０が有する表示装置（後述の図７に示す表示装置２１６）等によって、人の挙動が異常である旨を表示させるものとしてもよい。

以上のように、推定部２０２により人のオブジェクトから頭部が推定された後は、その人については、ステップＳ１４の頭部の追跡処理以降の処理を繰り返し実行するものとすればよい。また、対象空間１には人が１人のみ存在するとは限られないので、ステップＳ１１における撮像画像に基づいて、ステップＳ１２の背景差分処理以降の動作も並行して実行する必要がある。したがって、上述の挙動検知動作は、対象空間１における複数の人に対しても実行することが可能である。

上述のような対象空間１における人に対する挙動検知動作によって、撮像画像から人のオブジェクトを抽出し、オブジェクトの特定の部位（上述の例では頭部）を推定し、その推定した部位からオブジェクトの下部までの距離に基づいて、対象空間１に存在する人の姿勢を判定し、挙動を検知している。これによって、対象空間１における人の挙動を柔軟に、かつ精度よく検知することが可能となり、人を見守ることについての安全性を向上させることができる。

また、推定した部位からオブジェクトの下部までの距離だけではなく、対象空間１における人の存在位置等との関連によって、人の挙動を検知するものとしている。これによって、人の挙動の検知精度をさらに向上させることができる。

なお、上述のステップＳ１４において、推定部２０２は、推定した頭部の追跡処理を実行しているが、この追跡処理は、距離画像センサ１０による撮像動作毎に、撮像画像に対して背景差分処理（ステップＳ１２）および人のオブジェクトの頭部の推定（ステップＳ１３）を実行することによって行うものとしてもよい。

また、対象空間１に存在する人すべてを見守る必要があるわけではなく、例えば、介護者等が対象空間１に存在する場合は見守る必要はなく、検知システム４００による挙動検知動作の必要がない場合もある。このような場合に、検知システム４００が、介護者等に対して、挙動検知動作を実行した場合、ＰＣ２０に対して冗長な負荷をかけたり、介護者等に対して検知された挙動によって、報知器３０による必要のない報知動作がなされる虞もある。この場合の対応として、例えば、介護者等に、画像認識のしやすいタグ等を付けさせる方法がある。推定部２０２は、背景分離部２０１によって抽出されたオブジェクトから頭部を推定する前に、オブジェクトからタグの抽出を試みる。この場合、記憶部２０５に予めタグの画像情報を記憶しておき、推定部２０２は、記憶部２０５に記憶されたタグの画像との比較によって、オブジェクトからタグが抽出された場合、オブジェクトは介護者であると判定し、そのオブジェクトに対しては、頭部の推定を実行せず、ステップＳ１４〜Ｓ１９までの処理も実行しないものとすればよい。これによって、ＰＣ２０の負荷の増加を抑制することができ、報知器３０による必要のない報知の発生も抑制することができる。

また、対象空間１における見守りの対象である移動体が人であるものとして説明したが、人に限定されるものではなく、移動体が動物等であってもよい。

（第２の実施の形態）
第２の実施の形態に係る検知システムについて、第１の実施の形態に係る検知システム４００の構成および動作と相違する点を中心に説明する。

＜対象空間について＞
図６は、第２の実施の形態における対象空間の状態の一例を示す図である。図６を参照しながら、人を見守るための空間である対象空間１ａについて説明する。

図６に示すように、人を見守るための空間である対象空間１ａには、例えば、対象空間１ａに人が出入りするためのドア１１、人が座るための椅子１２、および人が睡眠をとるためのベッド１３が設置されている。椅子１２およびベッド１３は、床面１４に設置されている。また、対象空間１ａにおける天井側の四隅のうちの対角の位置に距離画像センサ１０ａと距離画像センサ１０ｂとが設置されている。距離画像センサ１０ａ、１０ｂ（撮像手段）は、対象空間１ａ内の広い範囲（撮像範囲）で撮像できるように設置されている。

このように、対象空間１ａに距離画像センサ１０ａ、１０ｂという複数の距離画像センサを設置することによって、背景差分処理により人をオブジェクトして抽出する場合に、物（椅子１２またはベッド１３等）に隠れて抽出できないといった事態の発生を抑制できる。すなわち、複数の距離画像センサにより、視覚となる部分を減少させることができるので、背景差分処理により人のオブジェクトを抽出しやすくなるので、人の挙動の検知精度を向上させることができる。

また、距離画像センサは、一般に、距離を測定できる測定可能範囲があるが、複数の距離画像センサが、互いに、測定可能範囲外の範囲を補うことによって、人の挙動の検知精度を向上させることができる。

（ハードウェア構成）
図７は、情報処理装置のハードウェア構成図である。図７を参照しながら上述の実施の形態に係る情報処理装置であるＰＣ２０のハードウェア構成について説明する。

上述の実施の形態に係るＰＣ２０は、ＣＰＵ２１０等の制御装置と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）２１１と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）２１２と、外部記憶装置２１３と、通信Ｉ／Ｆ２１４と、マウス、キーボードまたはタッチパッド等の入力装置２１５と、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）ディスプレイ、液晶ディスプレイまたは有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイ等の表示装置２１６と、各部を接続するバス２１７と、を備えている。

上述の実施の形態に係るＰＣ２０で実行されるプログラムは、ＲＯＭ２１１等に予め組み込まれて提供される。

上述の実施の形態に係るＰＣ２０で実行されるプログラムは、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ Ｒｅｃｏｒｄａｂｌｅ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録してコンピュータプログラムプロダクトとして提供されるように構成してもよい。

さらに、上述の実施の形態に係るＰＣ２０で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、上述の実施の形態に係るＰＣ２０で実行されるプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。

上述の実施の形態に係るＰＣ２０で実行されるプログラムは、コンピュータを上述したＰＣ２０の各部（背景分離部２０１、推定部２０２、距離算出部２０３、判定部２０４および位置情報判定部）として機能させうる。このコンピュータは、ＣＰＵ２１０がコンピュータ読取可能な記憶媒体からプログラムを主記憶装置上に読み出して実行することができる。なお、これらのＰＣ２０の各部のうち、一部または全部がハードウェア回路によって実現されるものとしてもよい。

１、１ａ 対象空間
１０、１０ａ、１０ｂ 距離画像センサ
１１ ドア
１２ 椅子
１３ ベッド
１４ 床面
２０ ＰＣ
３０ 報知器
５０ 人物
１００、１０１ 撮像画像
１０２ 差分画像
１２０ 椅子部
１３０ ベッド部
２００ 外部Ｉ／Ｆ部
２０１ 背景分離部
２０２ 推定部
２０３ 距離算出部
２０４ 判定部
２０５ 記憶部
２１０ ＣＰＵ
２１１ ＲＯＭ
２１２ ＲＡＭ
２１３ 外部記憶装置
２１４ 通信Ｉ／Ｆ
２１５ 入力装置
２１６ 表示装置
２１７ バス
４００ 検知システム
５００ 人物部
５０１ オブジェクト

特開２０１２−２３５６６号公報

Claims (10)

1. 背景画像と、撮像手段により撮像された撮像画像との差分を検出し、前記差分から移動体の画像を示すオブジェクトを抽出する分離手段と、
   前記オブジェクトから、該オブジェクトを構成する部位のうち第１部位を推定する推定手段と、
   前記第１部位から、前記オブジェクトの第２部位までの距離を算出する算出手段と、
   前記算出手段により算出された距離に基づいて、前記移動体の姿勢を判定する判定手段と、
   前記姿勢と、前記撮像画像における前記移動体の位置とに基づいて、前記移動体の挙動を検知する検知手段と、
   を備えた検知装置。
2. 前記移動体は、人であり、
   前記第１部位は、前記人の頭部であり、
   前記第２部位は、前記オブジェクトを構成する部位のうちの下部位である請求項１に記載の検知装置。
3. 前記撮像手段は、さらに該撮像手段から前記移動体までの距離を検出し、
   前記算出手段は、前記撮像手段により検出された前記オブジェクトの前記第１部位までの距離と、前記オブジェクトの第２部位までの距離と、に基づいて、前記第１部位から、前記第２部位までの距離を算出する請求項１または２に記載の検知装置。
4. 前記背景画像に存する物体の位置情報を記憶する記憶手段をさらに備え、
   前記検知手段は、前記姿勢と、前記撮像画像における前記移動体の位置と前記物体の位置情報との関係と、に基づいて前記挙動を検知する請求項１〜３のいずれか一項に記載の検知装置。
5. 前記検知手段は、さらに、前記姿勢の継続時間、および、前記推定手段により前記所定部位の推定が不能になってからの経過時間に基づいて、前記挙動を検知する請求項１〜４のいずれか一項に記載の検知装置。
6. 前記撮像手段と、
   請求項１〜５のいずれか一項に記載の検知装置と、
   を備えた検知システム。
7. 報知手段をさらに備え、
   前記検知手段は、前記挙動が異常であるか否かを判定し、前記挙動が異常である場合に前記報知手段に前記挙動が異常である旨を報知させる請求項６に記載の検知システム。
8. 前記撮像手段は、複数である請求項６または７に記載の検知システム。
9. 背景画像と、撮像手段により撮像された撮像画像との差分を検出し、前記差分から移動体の画像を示すオブジェクトを抽出する抽出ステップと、
   前記オブジェクトから、該オブジェクトを構成する部位のうち第１部位を推定する推定ステップと、
   前記第１部位から、前記オブジェクトの第２部位までの距離を算出する算出ステップと、
   算出した距離に基づいて、前記移動体の姿勢を判定する判定ステップと、
   前記姿勢と、前記撮像画像における前記移動体の位置とに基づいて、前記移動体の挙動を検知する検知ステップと、
   を有する検知方法。
10. コンピュータを
    背景画像と、撮像手段により撮像された撮像画像との差分を検出し、前記差分から移動体の画像を示すオブジェクトを抽出する分離手段と、
    前記オブジェクトから、該オブジェクトを構成する部位のうち第１部位を推定する推定手段と、
    前記第１部位から、前記オブジェクトの第２部位までの距離を算出する算出手段と、
    前記算出手段により算出された距離に基づいて、前記移動体の姿勢を判定する判定手段と、
    前記姿勢と、前記撮像画像における前記移動体の位置とに基づいて、前記移動体の挙動を検知する検知手段と、
    として機能させるためのプログラム。

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