JP2016120189A - Leaving bed detecting device - Google Patents

Leaving bed detecting device Download PDF

Info

Publication number
JP2016120189A
JP2016120189A JP2014263213A JP2014263213A JP2016120189A JP 2016120189 A JP2016120189 A JP 2016120189A JP 2014263213 A JP2014263213 A JP 2014263213A JP 2014263213 A JP2014263213 A JP 2014263213A JP 2016120189 A JP2016120189 A JP 2016120189A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
bed
determination line
center
image
gravity
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2014263213A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
憲一 小川
Kenichi Ogawa
憲一 小川
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Aiphone Co Ltd
Original Assignee
Aiphone Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Aiphone Co Ltd filed Critical Aiphone Co Ltd
Priority to JP2014263213A priority Critical patent/JP2016120189A/en
Publication of JP2016120189A publication Critical patent/JP2016120189A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Landscapes

  • Invalid Beds And Related Equipment (AREA)
  • Accommodation For Nursing Or Treatment Tables (AREA)

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a leaving bed detecting device which may be flexibly applied to movement from a bed, and may comprehends patient's action from an image of a slow frame rate less than 30 fps to determine leaving bed with small calculation amount.SOLUTION: Leaving bed detecting means 2 comprises: an image generation part 21 outputting image frames successive in time dependent manner based on a photo image from a camera 1; a mobile body extracting part 22 extracting a mobile body from the successive image frame; a gravity center calculation part 23 calculating the gravity center position of the extracted mobile body; and a leaving bed determining part 24 observing the gravity center position relatively to a determination line L1 preset on the image frame and determining the generation of leaving bed when the movement of the gravity center to cross with the determination line L1 is detected. The gravity center calculation part 23 generates one dimensional histogram from the image of the mobile body.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、ベッド上の監視対象者の離床動作を検出する離床検出装置に関する。   The present invention relates to a bed leaving detection device that detects a bed leaving operation of a monitoring subject on a bed.

認知症患者の徘徊や要介護者の単独行動は危険を伴うため、患者を見守るシステムが提案されている。例えば、特許文献１では、ベッドからの離床を確認し易いようにカメラをベッドの短辺側の側方に配置してベッドを撮影することで、映像から患者の移動を判断し易くして、画像処理により患者の動きを検出して患者の柵越えや離床を検出した。   A system to watch over a patient has been proposed because the dementia patient's habit and the single action of the care recipient are dangerous. For example, in Patent Document 1, it is easy to determine the movement of a patient from an image by arranging the camera on the side of the short side of the bed and photographing the bed so that it is easy to confirm getting out of the bed, The patient's movement was detected by image processing, and the patient's fence crossing and getting out of bed were detected.

一方で、撮像した画像フレーム内に監視領域を設定するための判定ラインを設け、撮像画像を分割して明確な監視領域を設定する技術がある。これは、上方に設置したカメラにより撮像した映像から判定ラインを越えて変化する物体を検出したら異常発生と判断するもので、例えば特許文献２では判定ラインのデータが変化したら異常発生と判断した。また特許文献３では判定ラインを二重に設定し、その判定ラインの画素データを所定数の画素群に分割し、画素群の画素値の変化から異常発生を判定した。   On the other hand, there is a technique in which a determination line for setting a monitoring area is provided in a captured image frame, and a clear monitoring area is set by dividing a captured image. This is to determine that an abnormality has occurred if an object that has changed beyond the determination line is detected from the image captured by the camera installed above. For example, in Patent Document 2, it is determined that an abnormality has occurred if the data of the determination line has changed. In Patent Document 3, a determination line is set to be double, pixel data of the determination line is divided into a predetermined number of pixel groups, and occurrence of abnormality is determined from a change in pixel value of the pixel group.

特開２０１４−１６６１９７号公報JP 2014-166197 A 特開２００１−２２４０１１号公報JP 2001-2224011 A 特開２０１１−１５１７４３号公報JP 2011-151743 A

上記特許文献１の技術は、簡易な画像処理により患者の離床を検出することが可能であるが、ベッドに対するカメラの位置が限定されるため、ベッドを移動した場合はカメラも移動させなければならなかった。   The technique disclosed in Patent Document 1 can detect a patient's bed by simple image processing. However, since the position of the camera with respect to the bed is limited, the camera must be moved when the bed is moved. There wasn't.

一方、画像上に判定ラインを設定して物体の移動を判断する技術は、ベッド位置に対するカメラの設置位置の自由度が高くなるため、ベッド移動に柔軟に対応できた。また、カメラは天井に設置できるため広範囲な撮影が可能となるため利便性も良かった。しかし、上記特許文献２の技術では、設定した判定ライン上の画素値の変化のみを参照しているため、例えばカメラがベッドの斜め上方に設置されている場合は起き上がり動作であっても患者の頭部が判定ラインと交差することで離床と判断してしまう場合が発生し、誤検知を防止できなかった。   On the other hand, the technique for determining the movement of an object by setting a determination line on the image increases flexibility in the installation position of the camera with respect to the bed position, and can flexibly cope with the movement of the bed. Also, since the camera can be installed on the ceiling, a wide range of photography is possible, which is convenient. However, since the technique of Patent Document 2 refers only to the change in the pixel value on the set determination line, for example, when the camera is installed obliquely above the bed, even if the patient is standing up, the patient's When the head crosses the judgment line, it may be judged that the person is getting out of bed, and erroneous detection could not be prevented.

また特許文献３の技術は、判定ラインが二重に設定されることで、カメラ位置により誤検知が増大する問題は削減できたが、十分な速さ（例えば３０ｆｐｓ）で映像データが得られない場合は二重のラインに同時に物体が重なる場合があり、誤検知し易かった。   In addition, the technique of Patent Document 3 can reduce the problem of increased false detection depending on the camera position by setting the determination lines to be double, but video data cannot be obtained at a sufficient speed (for example, 30 fps). In some cases, the object may overlap the double line at the same time, making it easy to detect errors.

そこで、本発明はこのような問題点に鑑み、ベッド移動に対して柔軟に対応でき、また３０ｆｐｓに満たない遅いフレームレートの映像からでも患者の動きを把握して少ない演算量で離床を判断できる離床検出装置を提供することを目的としている。   Therefore, in view of such problems, the present invention can flexibly cope with bed movement, and can determine the bed leaving with a small amount of computation by grasping the movement of the patient even from an image with a slow frame rate less than 30 fps. The object is to provide a bed leaving detection device.

上記課題を解決する為に、請求項１の発明は、ベッド全体を上方から撮像するカメラと、カメラの撮像映像から患者の離床を検出する離床検出手段と、離床発生を通知する通知手段とを有する離床検出装置であって、離床検出手段は、カメラの撮像映像を基に時系列に連続する画像フレームを出力する画像生成部と、連続する画像フレームから動体を抽出する動体抽出部と、抽出した動体の重心位置を算出する重心算出部と、画像フレーム上に予め設定された判定ラインに対する重心位置を観察し、特定の条件を満たす重心位置の変化を検出したら離床発生と判断する離床判定部とを有することを特徴とする。
この構成によれば、画像フレーム上に設定した判定ラインに対する動体である患者の位置の変化で離床を判断するため、監視対象のベッドが移動して撮像するベッド角度が変わっても、判定ラインを好ましい位置に変更すればカメラ位置を変更することなく対応可能であり、ベッド移動に柔軟に対応できる。また、患者の重心位置と判定ラインとの位置関係で離床を判断するため、手や頭が判定ラインから出た程度で離床と判断する事態を回避できる。
更に、重心の移動スピードは例えば手の動きのように早くないため、フレームレートが遅い例えば５ｆｐｓ程度の画像データからでも離床を検出することが可能となり、離床判定するＣＰＵの負担を軽減できる。 In order to solve the above problems, the invention of claim 1 includes a camera that images the entire bed from above, a bed detection unit that detects a patient's bed from a captured image of the camera, and a notification unit that notifies the occurrence of bed leaving. A bed leaving detection device comprising: an image generation unit that outputs time-sequential image frames based on captured images of a camera; a moving object extraction unit that extracts moving objects from the continuous image frames; A centroid calculating unit for calculating the centroid position of the moving object, and a detachment determining unit that observes the centroid position with respect to a predetermined determination line on the image frame, and determines that the bed has occurred when a change in the centroid position satisfying a specific condition is detected. It is characterized by having.
According to this configuration, in order to determine getting out of bed based on a change in the position of a patient that is a moving body with respect to the determination line set on the image frame, even if the bed angle to be imaged by moving the monitoring target bed changes, If the position is changed to a preferred position, it can be handled without changing the camera position, and can be flexibly adapted to bed movement. In addition, since getting out of bed is determined based on the positional relationship between the position of the center of gravity of the patient and the determination line, it is possible to avoid a situation in which it is determined that the user has left his / her hand or head from the determination line.
Furthermore, since the movement speed of the center of gravity is not as fast as the movement of the hand, for example, it is possible to detect bed removal even from image data with a low frame rate, for example, about 5 fps, and the burden on the CPU for determining bed removal can be reduced.

請求項２の発明は、請求項１に記載の構成において、離床判定部は、判定ラインに対して重心位置が交差する移動を検出したら離床発生と判断することを特徴とする。
この構成によれば、重心が判定ライン上に移動してもまた引き返した場合等、重心が判定ラインから出ない限り離床と判断することがない為、誤検知を防止できる。 According to a second aspect of the present invention, in the configuration according to the first aspect, the bed leaving determination unit determines that the bed has left when the movement where the center of gravity intersects the determination line is detected.
According to this configuration, even when the center of gravity moves on the determination line, it is not determined that the person has left the floor unless the center of gravity exits from the determination line.

請求項３の発明は、請求項２に記載の構成において、判定ラインは直線で形成される一方、重心算出部は、動体の画素数若しくは動体のベクトル強度に基づき、判定ラインに対して平行する方向を度数とする一次元ヒストグラムを作成することで当該ヒストグラムから一次元化した重心位置を算出し、離床判定部は、一次元化した重心位置が判定ライン位置を通過する移動を検出したら離床発生と判断することを特徴とする。
この構成によれば、二次元データから成る動体に対して、一次元化した重心と判定ラインとの位置関係を判断するため、少ない演算量で離床を検出できる。 According to a third aspect of the present invention, in the configuration according to the second aspect, the determination line is formed by a straight line, while the centroid calculating unit is parallel to the determination line based on the number of moving pixels or the vector strength of the moving object. By creating a one-dimensional histogram with the direction as the frequency, the one-dimensional center of gravity position is calculated from the histogram, and when the bed leaving detection unit detects a movement in which the one-dimensional center of gravity position passes the determination line position, a bed leaving occurs. It is characterized by judging.
According to this configuration, since the positional relationship between the one-dimensional center of gravity and the determination line is determined with respect to a moving object composed of two-dimensional data, it is possible to detect a bed leaving with a small amount of calculation.

請求項４の発明は、請求項３に記載の構成において、重心算出部は、一次元ヒストグラムを作成する際に、判定ラインを中心とした画像フレームの所定の切り出し領域に対してスキャンを実行して作成することを特徴とする。
この構成によれば、必要部分のみ演算するため、演算量を削減しつつ確実に離床を検出できる。 According to a fourth aspect of the present invention, in the configuration according to the third aspect, the center-of-gravity calculation unit scans a predetermined cutout region of the image frame centered on the determination line when creating the one-dimensional histogram. It is characterized by creating.
According to this configuration, since only the necessary part is calculated, it is possible to reliably detect getting out of the bed while reducing the amount of calculation.

本発明によれば、画像フレーム上に設定した判定ラインに対する動体である患者の位置の変化で離床を判断するため、監視対象のベッドが移動して撮像するベッド角度が変わっても、判定ラインを好ましい位置に変更すればカメラ位置を変更することなく対応可能であり、ベッド移動に柔軟に対応できる。また、患者の重心位置と判定ラインとの位置関係で離床を判断するため、手や頭が判定ラインから出た程度で離床と判断する事態を回避できる。
更に、重心の移動スピードは例えば手の動きのように早くないため、フレームレートが遅い例えば５ｆｐｓ程度の画像データからでも離床を検出することが可能となり、離床判定するＣＰＵの負担を軽減できる。 According to the present invention, since the bed leaving is determined based on the change in the position of the patient, which is a moving body, with respect to the determination line set on the image frame, the determination line is not changed even if the bed angle to be imaged by moving the monitored bed changes. If the position is changed to a preferred position, it can be handled without changing the camera position, and can be flexibly adapted to bed movement. In addition, since getting out of bed is determined based on the positional relationship between the position of the center of gravity of the patient and the determination line, it is possible to avoid a situation in which it is determined that the user has left his / her hand or head from the determination line.
Furthermore, since the movement speed of the center of gravity is not as fast as the movement of the hand, for example, it is possible to detect bed removal even from image data with a low frame rate, for example, about 5 fps, and the burden on the CPU for determining bed removal can be reduced.

本発明に係る離床検出装置の一例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows an example of the bed leaving detection apparatus which concerns on this invention. 離床検出の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of bed leaving detection. カメラ撮像映像から抽出した動体と判定ラインとの関係を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the relationship between the moving body extracted from the camera picked-up image | video, and the determination line. ヒストグラムと判定ラインの関係の説明図である。It is explanatory drawing of the relationship between a histogram and a determination line.

以下、本発明を具体化した実施の形態を、図面を参照して詳細に説明する。図１は本発明に係る離床検出装置の一例を示すブロック図であり、１はカメラ、２は離床検出手段、３は判定ライン設定部、４は離床発生を通知する通知手段である。   DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Embodiments embodying the present invention will be described below in detail with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing an example of a bed leaving detection apparatus according to the present invention, where 1 is a camera, 2 is a bed leaving detection means, 3 is a determination line setting unit, and 4 is a notification means for notifying the occurrence of bed leaving.

カメラ１は病室の天井や壁面等のベッド上部に設置され、ベッド全体を撮影した映像を出力する。具体的には離床検出対象のベッド全体が撮影できれば良く、ベッドの斜め上方であっても良い。   The camera 1 is installed on the upper part of the bed such as the ceiling or wall surface of the hospital room and outputs an image of the entire bed. Specifically, it is sufficient that the entire bed to be detected from the bed can be photographed, and the bed may be located obliquely above the bed.

離床検出手段２は、画像生成部２１、動体抽出部２２、重心算出部２３、離床判定部２４を有している。画像生成部２１は、カメラ１が撮像した映像信号が入力され、所定の時間間隔（例えば、１０ｆｐｓ）で時間軸上で連続する画像から成る画像フレームを生成して出力する。尚、カメラ１が一定間隔で画像フレームを出力する画像生成部の機能を備えている場合はこの画像生成部２１は必要ない。   The bed leaving detection unit 2 includes an image generation unit 21, a moving body extraction unit 22, a center of gravity calculation unit 23, and a bed leaving determination unit 24. The image generation unit 21 receives a video signal captured by the camera 1 and generates and outputs an image frame including images that are continuous on the time axis at a predetermined time interval (for example, 10 fps). If the camera 1 has the function of an image generation unit that outputs image frames at regular intervals, the image generation unit 21 is not necessary.

動体抽出部２２は、画像生成部２１から出力された画像フレームの画像データに対してフレーム間差分法を用いて動体を抽出する。尚、動体を抽出する画像処理方法としては、フレーム間差分以外に背景差分、或いはオプティカルフローによる方法等があり、これらを使用して動体を抽出しても良い。   The moving object extraction unit 22 extracts a moving object from the image data of the image frame output from the image generation unit 21 by using an inter-frame difference method. As an image processing method for extracting a moving object, there are a background difference method or an optical flow method in addition to the inter-frame difference, and the moving object may be extracted using these methods.

重心算出部２３は、抽出した二次元から成る動体に対して一次元ヒストグラムを作成して重心を算出する。このとき、予め画像フレーム上に設定された直線の判定ラインに対して求めた重心位置との位置関係を容易に判定できるよう、判定ラインに平行する方向を度数とする一次元ヒストグラムを作成する。
具体的には、画像の回転を実施して判定ラインを垂直に配置した画像を生成して、その画像に対して判定ラインに平行する方向にカウントし、それを各階級分繰り返すことで動体の一次元ヒストグラムを作成する。このとき、各階級のカウントがし易いよう、判定ラインが水平となるよう画像を回転させても良い。
こうして二次元データから成る動体に対して一次元ヒストグラムを作成し、作成したヒストグラムの重心位置を算出、即ち動体の重心位置を求める。 The center-of-gravity calculation unit 23 calculates a center of gravity by creating a one-dimensional histogram for the extracted two-dimensional moving object. At this time, a one-dimensional histogram having a frequency in the direction parallel to the determination line is created so that the positional relationship with the barycentric position obtained with respect to the straight determination line set in advance on the image frame can be easily determined.
Specifically, the image is rotated to generate an image in which the determination line is arranged vertically, and the image is counted in the direction parallel to the determination line, and the moving object is repeated by repeating each class. Create a one-dimensional histogram. At this time, the image may be rotated so that the determination line is horizontal so that each class can be easily counted.
In this way, a one-dimensional histogram is created for a moving object composed of two-dimensional data, and the center of gravity position of the created histogram is calculated, that is, the center of gravity position of the moving object is obtained.

尚、ヒストグラムの作成は、画像生成部２１が生成した画像フレーム全体に対して実施せず、判定ラインを中心とする一部の画像を切り出し、切り出した画像に対して演算して作成される。   The creation of the histogram is not performed on the entire image frame generated by the image generation unit 21, but a part of the image centered on the determination line is cut out and calculated for the cut out image.

離床判定部２４は、求めた重心位置が判定ライン位置に対してどのように移動しているか観察し、判定ラインと交差して一定距離移動したら離床と判断する。   The bed leaving determination unit 24 observes how the obtained center-of-gravity position moves with respect to the determination line position, and determines that it is bed leaving when it moves a certain distance across the determination line.

判定ライン設定部３は、画像生成部２１が出力する画像フレーム内に離床を判定するための判定ラインを入力する装置であり、例えば直線から成る判定ラインの始点／終点の座標が入力される。   The determination line setting unit 3 is a device that inputs a determination line for determining bed leaving in the image frame output by the image generation unit 21. For example, the coordinates of the start point / end point of a determination line formed of a straight line are input.

通知手段４は、離床発生が検出されたら警報を報音する。また、カメラの撮像映像を表示するモニタを有する。   The notification means 4 sounds an alarm when the occurrence of getting out of bed is detected. In addition, the camera has a monitor that displays a captured image of the camera.

尚、画像生成部２１、動体抽出部２２、重心算出部２３、離床判定部２４、判定ライン設定部３、通知手段４は、例えばパーソナルコンピュータで構成でき、この場合パーソナルコンピュータのＣＰＵには離床の発生を判断する後述する演算を実施するプログラムがインストールされ、動体抽出部２２、重心算出部２３、離床判定部２４はこのＣＰＵが対応し、判定ライン設定部３はマウス或いはキーボード、タッチパネル、通知手段４はディスプレイ及びスピーカがそれぞれ対応する。   The image generation unit 21, the moving object extraction unit 22, the center of gravity calculation unit 23, the bed leaving determination unit 24, the determination line setting unit 3, and the notification unit 4 can be configured by, for example, a personal computer. A program for performing later-described calculation for determining occurrence is installed, the moving object extraction unit 22, the center of gravity calculation unit 23, and the bed leaving determination unit 24 correspond to this CPU, and the determination line setting unit 3 is a mouse or a keyboard, a touch panel, a notification unit Reference numeral 4 denotes a display and a speaker.

以下、離床検出の具体的流れを説明する。図２は離床検出手段２の離床検出動作の具体的な流れを示すフローチャート、図３はカメラ１の撮像映像から抽出した動体と判定ラインとの関係を示す説明図であり、図２，図３を参照して説明する。
カメラ１から撮像映像信号が入力されたら、画像生成部２１が例えば１０ｆｐｓの速度で画像フレームを生成して出力する（Ｓ１）。図３の画像Ｐ１が生成された画像フレームＦの時系列の群を示している。尚、二重の破線で示しているラインＬ１は、予め判定ライン設定部３で設定された判定ラインである。 Hereinafter, a specific flow of bed leaving detection will be described. FIG. 2 is a flowchart showing a specific flow of the bed detection operation of the bed detection means 2, and FIG. 3 is an explanatory diagram showing the relationship between the moving object extracted from the captured image of the camera 1 and the determination line. Will be described with reference to FIG.
When the captured video signal is input from the camera 1, the image generation unit 21 generates and outputs an image frame at a speed of 10 fps, for example (S1). 4 shows a time-series group of image frames F in which the image P1 of FIG. 3 is generated. A line L1 indicated by a double broken line is a determination line set in advance by the determination line setting unit 3.

生成された画像フレームＦに対して、動体抽出部２２は例えばフレーム間差分を実施して動体を抽出（Ｓ２）する。図３の画像Ｐ２がこうして抽出した動体Ｍを示している。   For the generated image frame F, the moving object extraction unit 22 extracts a moving object by performing, for example, an inter-frame difference (S2). An image P2 in FIG. 3 shows the moving object M extracted in this way.

動体Ｍが抽出されたら、次に重心算出部２３により動体Ｍのヒストグラムが作成された後、重心が算出される。先ず、設定された判定ラインＬ１が後述するヒストグラムの度数と平行に配置されるようアフィン変換を実施して画像を回転すると共に、判定ラインＬ１を中心とした画像の切り出しが行われる（Ｓ３）。
アフィン変換は、二次元で抽出された動体Ｍと判定ラインＬ１との比較を一次元で実施するために行われ、この回転により図３の画像Ｐ３に示すように判定ラインＬ１が垂直配置される。アフィン変換する際の回転角度は、判定ラインＬ１が設定された段階で角度が読み取られ、その角度を基に回転が実施される。 After the moving object M is extracted, the center of gravity is calculated after the histogram of the moving object M is created by the center of gravity calculating unit 23. First, the image is rotated by performing affine transformation so that the set determination line L1 is arranged in parallel with the frequency of the histogram, which will be described later, and the image is cut out centering on the determination line L1 (S3).
The affine transformation is performed to compare the moving body M extracted in two dimensions with the determination line L1 in one dimension, and the determination line L1 is vertically arranged by this rotation as shown in an image P3 in FIG. . The rotation angle at the time of affine transformation is read when the determination line L1 is set, and the rotation is performed based on the angle.

また、画像Ｐ２に示す四角形の領域Ｎが画像の切り出し領域であり、切り出し領域Ｎは判定ラインＬ１が設定されたら、判定ラインＬ１を中心とする一定幅の領域が重心算出部２３により自動設定され、これが四角形の切り出し領域となる。   Further, a rectangular area N shown in the image P2 is an image cut-out area. When the determination line L1 is set in the cut-out area N, an area having a constant width centered on the determination line L1 is automatically set by the center-of-gravity calculation unit 23. This is a rectangular cut-out area.

判定ラインＬ１が直立した二次元の動体画像を生成したら、動体Ｍのヒストグラムを作成する。このとき、縦方向に動体の画素の合計を求め、それを横方向へ繰り返すことで動体Ｍの一次元ヒストグラムを作成（Ｓ４）する。図３の画像Ｐ４が、こうして作成したヒストグラムＨを動体Ｍに重ねて表示した状態を示している。
ヒストグラムＨを作成したら、ヒストグラムＨの重心位置即ち動体Ｍの重心位置を算出（Ｓ５）する。 When a two-dimensional moving object image in which the determination line L1 is upright is generated, a histogram of the moving object M is created. At this time, the sum of the pixels of the moving object is obtained in the vertical direction, and the one-dimensional histogram of the moving object M is created by repeating this in the horizontal direction (S4). The image P4 in FIG. 3 shows a state in which the histogram H created in this way is displayed superimposed on the moving object M.
When the histogram H is created, the centroid position of the histogram H, that is, the centroid position of the moving object M is calculated (S5).

重心Ｇが算出されたら、離床判定部２４により重心Ｇの位置が判定ラインＬ１を越えて一定距離移動したか観察される。図４はヒストグラムと判定ラインＬ１の関係の説明図であり、図４に示すように判定ラインＬ１を越えて重心Ｇが一定距離移動したら、患者がベッド外へ移動したとして離床と判断する（Ｓ６でＹＥＳ）。離床と判断したら、通知手段４において発報が成されて通知動作し、離床検出手段２は待受状態に移行する（Ｓ７）。   When the center of gravity G is calculated, the bed leaving determination unit 24 observes whether the position of the center of gravity G has moved a certain distance beyond the determination line L1. FIG. 4 is an explanatory diagram of the relationship between the histogram and the determination line L1, and if the center of gravity G moves beyond the determination line L1 by a certain distance as shown in FIG. 4, it is determined that the patient has moved out of the bed (S6). YES) If it is determined that the user has left the bed, the notification unit 4 issues a notification and performs a notification operation, and the bed leaving detection unit 2 shifts to a standby state (S7).

ここで、図３の画像Ｐ１について説明を加えると、ベッドに患者が腰掛けた（起き上がった）状態を撮像しており、中央の略四角形に表示されている部分がベッドであり、ベッドの右側は壁に面している。判定ラインＬ１はベッド上の患者が離床する際に、或いは戻ってきた際に通過するベッドの左側部に沿って形成されている。   Here, the image P1 in FIG. 3 will be described. An image of a state in which the patient is seated (gets up) on the bed is captured, and the portion displayed in a substantially square at the center is the bed, and the right side of the bed is Facing the wall. The determination line L1 is formed along the left side portion of the bed that passes when the patient on the bed leaves or returns.

このように、画像フレームＦ上に設定した判定ラインＬ１に対する動体Ｍである患者の位置の変化で離床を判断するため、監視対象のベッドが移動して撮像するベッド角度が変わっても、判定ラインＬ１を好ましい位置に変更すればカメラ１の位置を変更することなく対応可能であり、ベッド移動に柔軟に対応できる。また、患者の重心Ｇの位置と判定ラインＬ１との位置関係で離床を判断するため、手や頭が判定ラインＬ１から出た程度で離床と判断する事態を回避できる。
更に、重心Ｇの移動スピードは例えば手の動きのように早くないため、フレームレートが遅い例えば５ｆｐｓ程度の画像データからでも離床を検出することが可能となり、離床判定するＣＰＵの負担を軽減できる。
また、重心Ｇが判定ラインＬ１に交差した場合に離床と判断するため、重心Ｇが判定ラインＬ１上に移動した後引き返した場合は、重心Ｇが判定ラインＬ１から出ないため離床と判断することがなく、誤検知を防止できる。
また、二次元データから成る動体Ｍに対して、一次元化した重心Ｇと判定ラインＬ１との位置関係を判断するため、少ない演算量で離床を検出できるし、画像フレームＦの内部の一部の切り出し領域Ｎのみ演算するため、演算量を削減しつつ確実に離床を検出できる。 As described above, since the bed leaving is determined based on the change in the position of the patient, which is the moving object M, with respect to the determination line L1 set on the image frame F, the determination line is changed even if the bed angle to be imaged is changed by moving the monitoring target bed. If L1 is changed to a preferred position, it can be handled without changing the position of the camera 1 and can flexibly cope with bed movement. Further, since the bed leaving is determined based on the positional relationship between the position of the patient's center of gravity G and the determination line L1, it is possible to avoid the situation where the hand or head is determined to be out of bed when the hand or head comes out of the determination line L1.
Furthermore, since the moving speed of the center of gravity G is not as fast as the movement of a hand, for example, it is possible to detect a bed even from image data with a low frame rate, for example, about 5 fps, and the burden on the CPU for determining bed leaving can be reduced.
Further, since the center of gravity G is determined to get out of bed when it intersects the determination line L1, if the center of gravity G moves back on the determination line L1 and then turns back, the center of gravity G does not come out of the determination line L1, so it is determined to be out of bed. And there is no false detection.
Further, since the positional relationship between the one-dimensional center of gravity G and the determination line L1 is determined with respect to the moving object M composed of two-dimensional data, the bed can be detected with a small amount of calculation, and a part of the inside of the image frame F can be detected. Since only the cutout area N is calculated, it is possible to reliably detect a bed while reducing the amount of calculation.

尚、上記実施形態では判定ラインＬ１を１本設定した場合を説明したが、ベッドが壁際になく両側から離床移動可能な配置であれば判定ラインＬ１はベッドの左右にそれぞれ設定すれば良い。
また、カメラ１の撮像映像データから、画像生成部２１が１０ｆｐｓのフレームレートで画像フレームを生成して出力した例を説明しているが、重心Ｇの移動は手足等の動きより遅いため、例えば５ｆｐｓで出力された画像フレームに対しても重心Ｇの移動を認識して離床を判断することは可能である。そして、このフレームレートは最大でも３０ｆｐｓあれば十分であ。 In addition, although the case where one determination line L1 was set was demonstrated in the said embodiment, the determination line L1 should just be set to the right and left of a bed, respectively, if the bed is the arrangement | positioning which can move off the floor from both sides.
In addition, although an example in which the image generation unit 21 generates and outputs an image frame at a frame rate of 10 fps from the captured video data of the camera 1 has been described, the movement of the center of gravity G is slower than the movement of the limbs. It is possible to determine the bed leaving by recognizing the movement of the center of gravity G even for the image frame output at 5 fps. The frame rate is sufficient if it is 30 fps at the maximum.

１・・カメラ、２・・離床検出手段、３・・判定ライン設定部、４・・通知手段、２１・・画像生成部、２２・・動体抽出部、２３・・重心算出部、２４・・離床判定部、Ｆ・・画像フレーム、Ｌ１・・判定ライン、Ｍ・・動体、Ｎ・・切り出し領域。   1 .. Camera 2... Bed detection unit 3.. Judgment line setting unit 4.. Notification unit 21.. Image generation unit 22. Bed leaving determination unit, F ... image frame, L1 ... determination line, M ... moving body, N ... cutout area.

Claims (4)

ベッド全体を上方から撮像するカメラと、前記カメラの撮像映像から患者の離床を検出する離床検出手段と、離床発生を通知する通知手段とを有する離床検出装置であって、
前記離床検出手段は、前記カメラの撮像映像を基に時系列に連続する画像フレームを出力する画像生成部と、
前記連続する画像フレームから動体を抽出する動体抽出部と、
抽出した前記動体の重心位置を算出する重心算出部と、
前記画像フレーム上に予め設定された判定ラインに対する前記重心位置を観察し、特定の条件を満たす重心位置の変化を検出したら離床発生と判断する離床判定部とを有することを特徴とする離床検出装置。 A bed detection apparatus having a camera that images the entire bed from above, a bed detection unit that detects a bed from a patient from an image captured by the camera, and a notification unit that notifies the occurrence of bed leaving,
The bed leaving detection means outputs an image frame that is continuous in time series based on the video captured by the camera; and
A moving object extraction unit for extracting a moving object from the continuous image frames;
A center-of-gravity calculation unit that calculates the position of the center of gravity of the extracted moving object;
A bed leaving detection device, comprising: a bed leaving determination unit that observes the position of the center of gravity with respect to a predetermined determination line on the image frame and determines a bed leaving occurrence when a change in the center of gravity position satisfying a specific condition is detected. . 前記離床判定部は、前記判定ラインに対して前記重心位置が交差する移動を検出したら離床発生と判断することを特徴とする請求項１記載の離床検出装置。 The bed leaving detection device according to claim 1, wherein the bed leaving determination unit determines that bed leaving has occurred when detecting a movement at which the position of the center of gravity intersects the determination line. 前記判定ラインは直線で形成される一方、
前記重心算出部は、動体の画素数若しくは動体のベクトル強度に基づき、前記判定ラインに対して平行する方向を度数とする一次元ヒストグラムを作成することで当該ヒストグラムから一次元化した重心位置を算出し、
前記離床判定部は、一次元化した前記重心位置が前記判定ライン位置を通過する移動を検出したら離床発生と判断することを特徴とする請求項２記載の離床検出装置。 While the determination line is a straight line,
The center-of-gravity calculation unit calculates a one-dimensional center of gravity position from the histogram by creating a one-dimensional histogram having a frequency parallel to the determination line based on the number of pixels of the moving object or the vector intensity of the moving object. And
3. The bed leaving detection device according to claim 2, wherein the bed leaving determination unit determines that bed leaving has occurred when detecting a movement in which the one-dimensional center of gravity position passes the determination line position. 前記重心算出部は、前記一次元ヒストグラムを作成する際に、前記判定ラインを中心とした前記画像フレームの所定の切り出し領域に対してスキャンを実行して作成することを特徴とする請求項３記載の離床検出装置。 The center-of-gravity calculation unit creates the one-dimensional histogram by performing a scan on a predetermined cutout region of the image frame centered on the determination line. Bed leaving detection device.
JP2014263213A 2014-12-25 2014-12-25 Leaving bed detecting device Pending JP2016120189A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2014263213A JP2016120189A (en) 2014-12-25 2014-12-25 Leaving bed detecting device

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2014263213A JP2016120189A (en) 2014-12-25 2014-12-25 Leaving bed detecting device

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2016120189A true JP2016120189A (en) 2016-07-07

Family

ID=56326428

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2014263213A Pending JP2016120189A (en) 2014-12-25 2014-12-25 Leaving bed detecting device

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2016120189A (en)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0583712A (en) * 1991-09-20 1993-04-02 Hitachi Ltd Picture processing system and monitor system
US20070132597A1 (en) * 2005-12-09 2007-06-14 Valence Broadband, Inc. Methods and systems for monitoring patient support exiting and initiating response
JP2012030042A (en) * 2010-06-30 2012-02-16 Panasonic Electric Works Co Ltd Monitoring device, and program
JP2012170483A (en) * 2011-02-17 2012-09-10 Fujitsu Ltd State detection device and state detection method
JP2014085845A (en) * 2012-10-24 2014-05-12 Panasonic Corp Moving picture processing device, moving picture processing method, program and integrated circuit

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0583712A (en) * 1991-09-20 1993-04-02 Hitachi Ltd Picture processing system and monitor system
US20070132597A1 (en) * 2005-12-09 2007-06-14 Valence Broadband, Inc. Methods and systems for monitoring patient support exiting and initiating response
JP2012030042A (en) * 2010-06-30 2012-02-16 Panasonic Electric Works Co Ltd Monitoring device, and program
JP2012170483A (en) * 2011-02-17 2012-09-10 Fujitsu Ltd State detection device and state detection method
JP2014085845A (en) * 2012-10-24 2014-05-12 Panasonic Corp Moving picture processing device, moving picture processing method, program and integrated circuit

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6115335B2 (en) Information processing apparatus, information processing method, and program
US9514541B2 (en) Image processing apparatus and image processing method
JP6381313B2 (en) Control device, control method, and program
WO2017104835A1 (en) Intrusion detection device, setting assistance device, intrusion detection method, setting assistance method, and program recording medium
JP6500785B2 (en) INFORMATION PROCESSING APPARATUS, INFORMATION PROCESSING METHOD, AND PROGRAM
JP2013232181A5 (en)
JP2011123563A (en) Image processor, image processing method and program
JP2008009849A (en) Person tracking device
WO2016194402A1 (en) Image analysis device, image analysis method, and image analysis program
JP6494418B2 (en) Image analysis apparatus, image analysis method, and program
KR20130039844A (en) Intelligent camera appartus and intelligent surveillance metod using the same
JP2013051477A (en) Video monitoring device, video monitoring method, and program
JP2010206404A (en) Image monitoring device
JP6599644B2 (en) Motion determination device, motion determination method, and motion determination program
JP4707019B2 (en) Video surveillance apparatus and method
JP2016120190A (en) Leaving bed detecting device
JP2016120189A (en) Leaving bed detecting device
JP2020088840A (en) Monitoring device, monitoring system, monitoring method, and monitoring program
JP2020069572A (en) Robot system
JP2017041079A (en) Operation recognition device
WO2018030024A1 (en) Watch-over system, watch-over device, watch-over method, and watch-over program
JP5743646B2 (en) Anomaly detection device
WO2019013105A1 (en) Monitoring assistance system and control method thereof
JP2019200718A (en) Monitoring device, monitoring method, and program
US10733743B2 (en) Object displacement detection method for detecting object displacement by means of difference image dots

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20170323

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20180124

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20180206

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20180807