JP2022016979A - 傷病者検出装置、傷病者検出システム、及び、傷病者検出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】傷病者の誤検出を低減する傷病者検出装置、傷病者検出システム及び傷病者検出方法を提供する。【解決手段】傷病者検出システム１において、傷病者検出装置は、監視対象の場所である監視場所を撮像する少なくとも１つの撮像部が撮像した画像に基づいて、画像内の人及び当該人の人体部位の位置を抽出する位置抽出部と、位置抽出部が抽出した人体部位の位置に基づいて、人の転倒を検出する転倒検出部と、転倒検出部が検出した人の転倒が、転倒の検出から所定の期間継続している場合に、当該人を転倒継続状態にある傷病者であると判定する傷病者判定部と、傷病者判定部が傷病者を判定した場合に、警報を出力する警報部と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、傷病者検出装置、傷病者検出システム、及び、傷病者検出方法に関する。

平常時や災害時に、大規模な建物内（例えば、商業施設等）、又は屋外等において、傷病等で倒れている傷病者を発見する主な手段としては、警備員による施設巡回、防災センターの監視員による監視カメラの映像目視、又は傷病者の近くに居合わせた人からの通報がある。また、傷病者の対応には緊急を要する場合があるため、迅速かつ確実に傷病者を発見する傷病者検出システムもある。

従来技術では、傷病者検出システムの一例として、建物内や屋外等に設置された監視カメラの撮影データを用いて、傷病等で倒れている人を検出する方法が提案されている。例えば、特許文献１では、駅のホームに設置された監視カメラの画像に基づいて、ホーム上の人の動きを検出することにより、転倒者を識別する方法が提示されている。

特許第６６０４８２１号公報

ところで、転倒者が転倒後に直ぐに立ち上がって動き出すような場合には、救助の要請が必要ないので、このような人を傷病者として検出することは好ましくない。しかしながら、特許文献１に記載された方法では、所定の閾値以上の速度、及び加速度で転倒を開始する人を転倒者として検出するため、転倒後に立ち上がって動き出す人が転倒者として検出されてしまう場合や、ゆっくりうずくまった後に横になって動かない人が転倒者として検出されない場合があった。このように、上述したような従来技術では、傷病者を適切に検出できずに誤検出する場合があった。

本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、その目的は、傷病者の誤検出を低減することができる傷病者検出システム、及び、傷病者検出方法を提供することである。

上述した課題を解決するために、本発明の一態様は、監視対象の場所である監視場所を撮像する少なくとも１つの撮像部が撮像した画像に基づいて、前記画像内の人、及び当該人の人体部位の位置を抽出する位置抽出部と、前記位置抽出部が抽出した前記人体部位の位置に基づいて、前記人の転倒を検出する転倒検出部と、前記転倒検出部が検出した前記人の転倒が、転倒の検出から所定の期間継続している場合に、当該人を転倒継続状態にある傷病者であると判定する傷病者判定部と、前記傷病者判定部が前記傷病者を判定した場合に、警報を出力する警報部と、を備えた傷病者検出装置である。

また、本発明の一態様は、監視対象の場所である監視場所を撮像する少なくとも１つの撮像部と、上述した傷病者検出装置とを備える傷病者検出システムである。

また、本発明の一態様は、位置抽出部が、監視対象の場所である監視場所を撮像する少なくとも１つの撮像部が撮像した画像に基づいて、前記画像内の人、及び当該人の人体部位の位置を抽出するステップと、転倒検出部が、前記人の人体部位の位置に基づいて、前記人の転倒を検出するステップと、傷病者判定部が、前記転倒検出部が検出した前記人の転倒が転倒の検出から所定の期間継続している場合に、当該人を転倒継続状態にある傷病者であると判定するステップと、警報部が、前記傷病者判定部が前記傷病者を判定した場合に、警報を出力するステップと、を含む傷病者検出方法である。

本発明によれば、傷病者の誤検出を低減することができる。

本実施形態に係る傷病者検出システム１の構成の概要を示す図である。 本実施形態に係る撮像部１０が撮像した画像の一例を示す図である。 監視カメラ・監視場所対応テーブルの一例を示す図である。 位置抽出部３１が、図２の画像から抽出した人体部位の位置データの一例を示す図である。 本実施形態に係る位置抽出部３１が抽出した人体部位の一例を示す図である。 人体フレームの一例を示す図である。 図６の画像に基づいて算出された人体の重心の位置を示す図である。 図６の画像から抽出された人体部位の移動可能領域の一例を示す図である。 本実施形態に係る傷病者検出処理手順を示すフローチャートである。

以下、図面を参照して、本発明の実施形態に係る傷病者検出システムについて説明する。

（傷病者検出システム）
図１は、本実施形態に係る傷病者検出システム１の構成の概要を示す図である。
傷病者検出システム１は、少なくとも１つの撮像部（１０ａ、１０ｂ）と、傷病者検出装置１００とを備える。

撮像部（１０ａ、１０ｂ）は、屋内又は屋外に設置された監視カメラであり、監視対象の場所である監視場所を撮像し、撮像した画像に撮像時の条件等（例えば、カメラのフレームレート等）を示す付加情報を付与して傷病者検出装置１００（後述する、制御部３０）に送信する。なお、本実施形態において、任意の撮像部を示す場合、又は特に区別しない場合には、撮像部１０として説明する。
ここで、付加情報は、監視カメラを識別するためのカメラ識別情報と、画像の撮像時刻Ｔとを少なくとも含む。本実施形態では、カメラ識別情報の付与ルールとして、頭文字に“Ｃ”を含むものとし（例えば、Ｃ０１）、撮像時刻Ｔは、ＹＹＹＹＭＭＤＤＨＨｍｍｓｓ（年月日時分秒）形式で表されるものとする。例えば、撮像時刻Ｔは、２０２０年１月１日１２時００分３０秒の場合、２０２００１０１１２００３０と表される。

ここで、図２を参照して、撮像部１０が撮像した画像について説明する。
図２は、本実施形態に係る撮像部１０が撮像した画像の一例を示す図である。画像Ｄ内には、地面Ｇの上に両手両足を広げて起立している人５０ａと、地面Ｇの上に横臥している人５０ｂとが存在する。なお、本実施形態において、画像内の任意の人を示す場合、又は特に区別しない場合には、人５０として説明する。

また、本実施形態では、制御部３０（後述する、位置抽出部３１）は、画像内の人５０に各々を識別するための人識別情報を付与する。本実施形態では、人識別情報の付与ルールとして、頭文字に“Ｍ”を含むとする。図２に示す例では、位置抽出部３１は、人識別情報として、例えば、人５０ａにはＭ００１を、人５０ｂにはＭ００２をそれぞれ付与する。

傷病者検出装置１００は、撮像部１０と通信可能なパーソナルコンピュータ、又はサーバ装置である。傷病者検出装置１００は、記憶部２０と、制御部３０と、警報部４０とを備える。

記憶部２０は、制御部３０が利用する各種データを記憶する。記憶部２０は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ ｒｅａｄ／ｗｒｉｔｅ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）などの記憶媒体など、又は、これらの記憶媒体の任意の組み合わせによって構成される。また、記憶部２０として、例えば、不揮発性メモリを用いることができる。
記憶部２０は、撮像部情報記憶部２１と、ソフトウェア記憶部２２と、位置データ記憶部２３と、判定条件記憶部２４とを備える。

撮像部情報記憶部２１は、監視カメラ・監視場所対応テーブルを記憶する。ここで、図３を参照して、監視カメラ・監視場所対応テーブルについて説明する。
図３は、監視カメラ・監視場所対応テーブルの一例を示す図である。監視カメラ・監視場所対応テーブルは、カメラ識別情報と、当該カメラ識別情報に対応している監視カメラの監視場所名とを含む。図３に示す例では、カメラ識別情報と監視場所名とは、Ｃ０１ではエリアＡ、Ｃ０２ではエリアＢであることを示している。

ソフトウェア記憶部２２は、制御部３０（後述する、位置抽出部３１）が使用する骨格推定プログラムを記憶する。骨格推定プログラムは、例えば、ＯｐｅｎＰｏｓｅ又はＰｏｓｅＮｅｔ等のオープンソースであってもよいし、人の全身画像から骨格を推定するユーザ自作の機械学習モデルであってもよい。

位置データ記憶部２３は、制御部３０（後述する、位置抽出部３１）が作成した位置データを更新して記憶する。なお、位置抽出部３１が、画像から人５０、及び当該人５０の人体部位の位置を抽出する処理の詳細については後述する。ここで、図４を参照して、位置データの詳細について説明する。
図４は、位置抽出部３１が、図２の画像から抽出した人体部位の位置データの一例を示す図である。位置データは、人識別情報と、監視場所名と、撮像時刻Ｔにおける画像内の人体部位の位置とを含む。ここで、画像内の位置は、例えば、画像の横方向（水平方向）の位置座標と、画像の縦方向（鉛直方向）の位置座標とを成分とする２次元の位置座標として示される。以下の説明において、画像の横方向の位置座標を位置Ｘ、画像の縦方向の位置座標を位置Ｙとして説明する。
図４に示す例では、人５０ａ（人識別情報はＭ００１）に対して、監視場所名と撮像時刻Ｔにおける人体部位の位置は、それぞれエリアＡとＲ１（Ｔ）である。また、人５０ｂ（人識別情報はＭ００２）に対して、監視場所名と撮像時刻Ｔにおける人体部位の位置は、それぞれエリアＡとＲ２（Ｔ）である。ここで、Ｒ１（Ｔ）とＲ２（Ｔ）は、図２の画像から抽出された全ての人体部位の位置を含んでいる。

判定条件記憶部２４は、制御部３０（後述する、転倒検出部３２）が生成した人体フレームを更新して記憶する。なお、転倒検出部３２が人体フレームを生成する処理の詳細については後述する。
また、判定条件記憶部２４は、制御部３０（後述する、傷病者判定部３３）が設定した転倒開始時刻Ｔ０と移動可能領域とを更新して記憶する。なお、転倒開始時刻Ｔ０には、初期値として例えば、００００００００００００（ＹＹＹＹＭＭＤＤｈｈｍｍｓｓ形式）が設定されるものとする。なお、傷病者判定部３３が、転倒開始時刻Ｔ０と移動可能領域とを設定する処理の詳細については後述する。

制御部３０は、例えば、傷病者検出装置１００の制御ソフトウェアを実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）であり、傷病者検出装置１００の各部位を包括的に制御する。
制御部３０は、位置抽出部３１と、転倒検出部３２と、傷病者判定部３３とを備える。

位置抽出部３１は、監視場所を撮像する少なくとも１つの撮像部１０が撮像した画像に基づいて、画像内の人５０、及び当該人５０の人体部位の画像内の位置を抽出する。本実施形態において、位置抽出部３１は、ソフトウェア記憶部２２が記憶する骨格抽出プログラムを使用して、画像内の人５０、及び当該人５０の人体部位の位置を抽出する。また、位置抽出部３１は、画像から抽出した人５０に各々を識別するための人識別情報を付与する。

なお、人体部位は、例えば、顔の部位と、関節部位とを含む。ここで、図５を参照して人体部位の抽出例について説明する。
図５は、本実施形態に係る位置抽出部３１が抽出した人体部位の一例を示す図である。顔の部位は、両目（５１ａ、５１ｂ）と、両耳（５２ａ、５２ｂ）と、鼻（５３）とを含む５個の部位で構成される。関節部位は、両肩（５４ａ、５４ｂ）と、両肘（５５ａ、５５ｂ）と、両手首（５６ａ、５６ｂ）と、両臀部（５７ａ、５７ｂ）と、両膝（５８ａ、５８ｂ）と、両足首（５９ａ、５９ｂ）とを含む１２個の部位で構成される。ここで、添え字ａは左側、添え字ｂは右側を表す。位置抽出部３１は、このような図５に示す人体部位の位置を抽出する。
なお、本実施形態において、目、耳、肩、肘、手首、臀部、膝、足首の左右を特に区別しない場合には、目５１、耳５２、肩５４、肘５５、手首５６、臀部５７、膝５８、足首５９として説明する。

また、位置抽出部３１は、画像に付与された付加情報に含まれるカメラ識別情報と画像の撮像時刻Ｔとを取得する。さらに、位置抽出部３１は、カメラ識別情報に基づき、撮像部情報記憶部２１が記憶する監視カメラ・監視場所対応テーブルを参照して、撮像部１０の監視場所を判定する。例えば、位置抽出部３１は、取得したカメラ識別情報がＣ０１の場合に、図３に示した監視カメラ・監視場所対応テーブルを参照して、撮像部１０の監視場所をエリアＡであると判定する。
また、位置抽出部３１は、人識別情報と、監視場所名と、撮像時刻Ｔにおける画像内の人体部位の位置とを含む位置データを作成して、位置データ記憶部２３に更新して記憶させる。

転倒検出部３２は、位置データ記憶部２３が記憶する位置データに基づいて、人５０の転倒を検出する。具体的には、転倒検出部３２は、後述する３つの転倒判定条件のいずれかが満たされる場合に、人５０の転倒を検出したと判定し、３つの転倒判定条件が一つも満たされない場合に、人５０の転倒を検出していないと判定する。

ここで、３つの転倒判定条件の詳細について説明する。
第１の転倒判定条件は、画像内の人体の輪郭範囲を表す長方形の人体フレームにおいて、人体フレームの横方向の長さに対する縦方向の長さの比が所定の閾値（例えば、１．０）未満である、という条件である。
転倒検出部３２は、位置データ記憶部２３が記憶する位置データに基づいて、人体フレームを生成し、第１の転倒判定条件が満たされるか否かを判定するとともに、生成した人体フレームを判定条件記憶部２４に更新して記憶させる。
人体フレームとは、人体部位の位置の中、画像の横方向の最小位置Ｘｍｉｎ、及び最大位置Ｘｍａｘと、画像の縦方向の最小位置Ｙｍｉｎ、及び最大位置Ｙｍａｘとを通る長方形であって、横方向の最小位置Ｘｍｉｎと最大位置Ｘｍａｘとの距離を横方向の長さＨとし、縦方向の最小位置Ｙｍｉｎと最大位置Ｙｍａｘとの距離を縦方向の長さＶとする長方形である。
図６は、人体フレームの一例を示す図である。人体フレームＦＲは、左手首５６ａ（横方向の最小位置Ｘｍｉｎ）と、右足首５９ｂ（横方向の最大位置Ｘｍａｘ）と、左肩５４ａ（縦方向の最大位置Ｙｍａｘ）と、左足首５９ａ（縦方向の最小位置Ｙｍｉｎ）とを通る長方形であって、横方向の最小位置Ｘｍｉｎと最大位置Ｘｍａｘとの距離を横方向の長さＨとし、縦方向の最小位置Ｙｍｉｎと最大位置Ｙｍａｘとの距離を縦方向の長さＶとする長方形である。

第２の転倒判定条件は、顔の部位（例えば、鼻５３）の縦方向の位置Ｙが、関節部位に含まれる肩５４と、臀部５７と、膝５８と、足首５９との中いずれか一つの縦方向の位置Ｙよりも低いという、条件である。
転倒検出部３２は、位置データ記憶部２３が記憶する位置データに基づいて、第２の転倒判定条件が満たされるか否かを判定する。例えば、転倒検出部３２は、図６に示したように、顔の部位の縦方向の位置Ｙが左肩５４ａ又は左臀部５７ａの縦方向の位置Ｙよりも低い場合に、第２の転倒判定条件が満たされると判定する。

第３の転倒判定条件は、画像内において人体の重心の横方向の位置Ｘが、左足首５９ａの横方向の位置Ｘと右足首５９ｂの横方向の位置Ｘとの間にないという、条件である。
転倒検出部３２は、位置データ記憶部２３が記憶する位置データに基づいて、人体の重心の位置を算出し、第３の転倒判定条件が満たされるか否かを判定する。本実施形態において、人体の重心は、両肩（５４ａ、５４ｂ）の中点Ｐ１と、両臀部（５７ａ、５７ｂ）の中点Ｐ２とを結ぶ直線の長さをＬとしたときに、臀部側からＬ／３の距離にあるとする。
図７は、図６の画像に基づいて算出された人体の重心の位置を示す図である。人体の重心Ｐ０は、両肩（５４ａ、５４ｂ）の中点Ｐ１と、両臀部（５７ａ、５７ｂ）の中点Ｐ２とを結ぶ長さＬの直線上の点であって、中点Ｐ２からＬ／３の距離にある点である。この場合、転倒検出部３２は、人体の重心Ｐ０の横方向の位置Ｘが、左足首５９ａの横方向の位置Ｘと右足首５９ｂの横方向の位置Ｘとの間にないことから、第３の転倒判定条件が満たされると判定する。

傷病者判定部３３は、転倒検出部３２が人５０の転倒を検出した場合に、検出した転倒が新たに発生した新規の転倒であるか否かを判定する。なお、この判定処理の詳細については後述する。

また、傷病者判定部３３は、検出した転倒が新規の転倒であると判定した場合に、転倒開始時刻Ｔ０を撮像時刻Ｔに設定して、判定条件記憶部２４に更新して記憶させる。ここで、転倒開始時刻Ｔ０とは、新規の転倒が検出された画像の撮像時刻Ｔのことである。
また、傷病者判定部３３は、詳しくは後述するように、検出した転倒が継続してない場合、又は、検出した転倒が所定の期間以上継続している場合に、開始時刻Ｔ０を初期値に設定して、判定条件記憶部２４に更新して記憶させる。

さらに、傷病者判定部３３は、検出した転倒が新規の転倒であると判定した場合に、転倒の継続判定に使用する移動可能領域（所定領域の一例）を設定し、判定条件記憶部２４に更新して記憶させる。
具体的には、傷病者判定部３３は、位置データ記憶部２３が記憶する位置データと、判定条件記憶部２４が記憶する人体フレームとに基づいて、人体部位それぞれに対して移動可能領域を設定する。ここで、移動可能領域とは、転倒開始時刻における人体部位の位置を中心とした正方形であって、人体フレームの長辺の長さＨを所定の倍率（例えば、１０分の１）で縮小したものを一辺の長さとする正方形である。ここで、図８を参照して移動可能領域について説明する。
図８は、図６の画像から抽出された人体部位の移動可能領域の一例を示す図である。１３個の人体部位それぞれに対して、人体フレームＦＲ（図６参照）の長辺の長さＨを１０分の１に縮小したものを一辺の長さとする、正方形の移動可能領域Ｓが設定されている。

傷病者判定部３３は、転倒検出部３２が検出した人５０の転倒が、新規転倒の検出（転倒開始時刻Ｔ０）から所定の期間継続している場合に、当該人５０を転倒継続状態にある傷病者であると判定する。このとき、傷病者判定部３３は、傷病者の検出を示す傷病者検出信号を警報部４０に送信する。
具体的には、傷病者判定部３３は、転倒開始時刻Ｔ０から所定の期間内（例えば、１０秒以内）に、１７個の人体部位のうち所定の部位（例えば、１２個の関節部位）の移動が、所定の移動可能領域内に収まる場合に、人５０を転倒継続状態にある傷病者であると判定する。なお、所定の期間は、任意の時間を用いるようにしてもよく、例えば、転倒しても問題なく直ぐに立ち上がることができず、救助を要すると思われる程度に転倒した後の姿勢が継続する時間をもとに決定してもよい。
一方、傷病者判定部３３は、転倒検出部３２が検出した人５０の転倒が、新規転倒の検出から所定の期間継続していない場合に、当該人５０を転倒継続状態にないと判定する。
なお、本実施形態において、傷病者とは、転倒開始時刻Ｔ０とほぼ同じ転倒姿勢を所定の期間維持している人のことであり、例えば、転倒した際に怪我をして動けないでいる人などを想定している。

警報部４０は、傷病者判定部３３の判定結果において、画像内の人５０が傷病者であると判定された場合に警報を出力する機能を有し、例えば、警報音を発する機能を有したアラームである。警報部４０は。傷病者判定部３３から傷病者検出信号を受信すると、監視領域内に傷病者が発生したことを知らせる警報音を発する。また、警報部４０は、無線通信機能等の通信機能を備えていてもよく、傷病者検出信号を受信すると、傷病者の発生を知らせる信号を警備員が携帯する受信機に送信する。

（傷病者検出処理）
次に、図９を参照して、本実施形態に係る傷病者検出処理について説明する。
図９は、本実施形態に係る傷病者検出処理手順を示すフローチャートである。

位置抽出部３１は、監視場所を撮像する少なくとも１つの撮像部１０が撮像した画像を受信すると、画像に付与された付加情報に含まれるカメラ識別情報と画像の撮像時刻Ｔとを取得する（ステップＳ２０１）。
さらに、位置抽出部３１は、取得したカメラ識別情報に基づき、撮像部情報記憶部が記憶する監視カメラ・監視場所対応テーブルを参照して、撮像部１０の監視場所名を判定する。

位置抽出部３１は、撮像部１０が撮像した画像に基づき、ソフトウェア記憶部２２が記憶する骨格抽出プログラムを使用して、画像内の人５０、及び当該人５０の人体部位の位置を抽出する（ステップＳ２０２）。このとき、位置抽出部３１は、画像から抽出した人５０に対して人識別情報を付与する。

位置抽出部３１は、人識別情報と、監視場所名と、撮像時刻Ｔにおける人体部位の位置とを含む位置データを作成し、位置データ記憶部２３に更新して記憶させる（ステップＳ２０３）。

転倒検出部３２は、位置データ記憶部２３が記憶する位置データに基づいて、画像内の人体の輪郭範囲を表す長方形の人体フレームを生成し、人体フレームの横方向の長さに対する縦方向の長さの比が所定の閾値未満であるという、第１の転倒判定条件が満たされるか否かを判定する（ステップＳ２０４）。また、転倒検出部３２は、生成した人体フレームを判定条件記憶部２４に更新して記憶させる。

転倒検出部３２は、第１の転倒判定条件が満たされる場合に（ステップＳ２０４－ＹＥＳ）、人の転倒を検出したと判定して、処理をステップＳ２０７へ進める。一方、転倒検出部３２は、第１の転倒判定条件が満たされない場合に（ステップＳ２０４－ＮＯ）、人の転倒を検出していないと判定して、処理をステップＳ２０５へ進める。

転倒検出部３２は、位置データ記憶部２３が記憶する位置データに基づいて、顔の部位の縦方向の位置Ｙが、関節部位に含まれる肩５４と、臀部５７と、膝５８と、足首５９との中いずれか一つの縦方向の位置Ｙよりも低いという、第２の転倒判定条件が満たされるか否かを判定する（ステップＳ２０５）。
転倒検出部３２は、第２の転倒判定条件が満たされる場合に（ステップＳ２０５－ＹＥＳ）、人の転倒を検出したと判定して、処理をステップＳ２０７へ進める。一方、転倒検出部３２は、第２の転倒判定条件が満たされない場合に（ステップＳ２０５－ＮＯ）、人の転倒を検出していないと判定して、処理をステップＳ２０６へ進める。

転倒検出部３２は、位置データ記憶部２３が記憶する位置データに基づいて、人体の重心の位置を算出し、画像内における人体の重心の横方向の位置Ｘが、左足首５９ａの横方向の位置Ｘと右足首５９ｂの横方向の位置Ｘとの間にないという、第３の転倒判定条件が満たされるか否かを判定する（ステップＳ２０６）。このとき、転倒検出部３２は、関節部位に含まれる肩５４、及び臀部５７の位置データに基づいて、人体の重心の位置を算出する。
転倒検出部３２は、第３の転倒判定条件が満たされる場合に（ステップＳ２０６－ＹＥＳ）、人の転倒を検出したと判定して、処理をステップＳ２０７へ進める。
一方、転倒検出部３２は、第３の転倒判定条件が満たされない場合に（ステップＳ２０６－ＮＯ）、人の転倒を検出していないと判定して、処理をステップＳ２０１に戻し、以降の処理を繰り返す。

ステップＳ２０７において、傷病者判定部３３は、判定条件記憶部２４が記憶する転倒開始時刻Ｔ０に基づいて、転倒検出部３２が検出した転倒が、撮像時刻Ｔから新しく開始した新規の転倒であるか否かを判定する。
より具体的には、傷病者判定部３３は、転倒開始時刻Ｔ０が初期値（例えば、００００００００００００）である場合に、新規の転倒であると判定して（ステップＳ２０７－ＹＥＳ）、処理をステップＳ２０８へ進める。一方、傷病者判定部３３は、転倒開始時刻Ｔ０が初期値ではない場合に、新規の転倒ではないと判定して（ステップＳ２０７－ＮＯ）、処理をステップＳ２０９へ進める。

ステップＳ２０８において、傷病者判定部３３は、転倒開始時刻Ｔ０と移動可能領域とを設定し、判定条件記憶部２４に更新して記憶させる。具体的には、傷病者判定部３３は、転倒開始時刻Ｔ０を新規の転倒が検出された撮像時刻Ｔに設定する。さらに、傷病者判定部３３は、位置データ記憶部２３が記憶する位置データと、判定条件記憶部２４が記憶する人体フレームとに基づいて、人体部位のそれぞれに対して移動可能領域を設定する。

ステップＳ２０９において、傷病者判定部３３は、撮像時刻Ｔにおける人体部位の位置が移動可能範囲内に収まるが否かに応じて、画像内の人５０の転倒の継続を判定する。
具体的には、傷病者判定部３３は、人体部位の位置が移動可能領域に収まる場合に（ステップＳ２０９－ＹＥＳ）、転倒は継続していると判定して、処理をステップＳ２１０へ進める。
一方、傷病者判定部３３は、人体部位の位置が移動可能領域に収まらない場合に（ステップＳ２０９－ＮＯ）、転倒は継続していないと判定して、転倒開始時刻Ｔ０を初期値に設定し、判定条件記憶部２４に更新して記憶させる。その後、傷病者判定部３３は、処理をステップＳ２０１へ戻し、以降の処理を繰り返す。

ステップＳ２１０において、傷病者判定部３３は、判定条件記憶部２４が記憶する転倒開始時刻Ｔ０に基づき、画像内の人５０の転倒が所定の期間継続しているか否かを判定し、この判定結果に応じて当該人５０が傷病者であるか否かを判定する。
具体的には、傷病者判定部３３は、撮像時刻Ｔと転倒開始時刻Ｔ０との時間差が所定の期間以上である場合に（ステップＳ２１０－ＹＥＳ）、傷病者を検出したと判定して、転倒開始時刻Ｔ０を初期値に設定し、判定条件記憶部２４に更新して記憶させる。さらに、傷病者判定部３３は、傷病者を検出したことを示す傷病者検出信号を警報部４０に送信して、処理をステップＳ２１１に進める。
一方、傷病者判定部３３は、撮像時刻Ｔと転倒開始時刻Ｔ０との時間差が所定の期間未満である場合に（ステップＳ２１０－ＮＯ）、傷病者を検出していないと判定し、処理をステップＳ２０１に戻して、以降の処理を繰り返す。

警報部４０は、傷病者検出信号を傷病者判定部３３から受信すると、傷病者の発生を知らせる警報を出力する（ステップＳ２１１）。

以上説明したように、本発明の実施形態に係る傷病者検出装置１００は、位置抽出部３１と、転倒検出部３２と、傷病者判定部３３と、警報部４０とを備える。位置抽出部３１は、監視対象の場所である監視場所を撮像する少なくとも１つの撮像部１０が撮像した画像に基づいて、画像内の人５０、及び当該人５０の人体部位の位置を抽出する。転倒検出部３２は、位置抽出部３１が抽出した人体部位の位置に基づいて、人５０の転倒を検出する。傷病者判定部３３は、転倒検出部３２が検出した人５０の転倒が、転倒の検出から所定の期間継続している場合に、人５０を転倒継続状態にある傷病者であると判定する。警報部４０は、傷病者判定部３３が傷病者を判定した場合に、警報を出力する。
これにより、本発明の実施形態に係る傷病者検出装置１００は、画像から抽出した人体部位の位置に基づいて、転倒を検出するとともに、検出した転倒の継続状態を判定するため、傷病者の誤検出を低減することができる。
傷病者検出装置１００は、人５０の転倒が所定の期間継続している場合に傷病者と判定するので、例えば、人５０が転倒後すぐに（転倒から数秒以内に）立ち上がって動き出す場合には傷病者と判定しない。また、傷病者検出装置１００は、人５０がゆっくりうずくまった後に横になり動かない場合には、傷病者であると判定する。このように、傷病者検出装置１００は、人５０を傷病者として適切に検出することができる。

また、本発明の実施形態では、転倒検出部３２は、人体部位の位置の中、画像の横方向の最小位置及び最大位置と、画像の縦方向の最小位置及び最大位置とを通る長方形であって、横方向の最小位置と最大位置との距離を横方向の長さとし、縦方向の最小位置と最大位置との距離を縦方向の長さとする長方形（人体フレーム）を生成する。転倒検出部３２は、長方形の横方向の長さに対する縦方向の長さの比が所定の閾値未満となる場合に（第１の転倒判定条件が満たされる場合に）、人５０が転倒しているとして検出する。
これにより、本発明の実施形態に係る傷病者検出装置１００は、第１の転倒判定条件を満たす転倒姿勢にある人を検出し、転倒者の検出もれを低減することができるため、傷病者の誤検出を低減することができる。例えば、傷病者検出装置１００は、第１の転倒判定条件により、画像の横方向に水平に頭と足を向けている人５０を転倒していると適切に検出することができる。

また、本発明の実施形態では、人体部位は、顔の部位と、関節部位とを含み、転倒検出部３２は、画像内において、顔の部位の縦方向の位置Ｙが、関節部位に含まれる肩５４と、臀部５７と、膝５８と、足首５９とのいずれか一つの縦方向の位置Ｙよりも低い場合に（第２の転倒判定条件が満たされる場合に）、人５０が転倒しているとして検出する。
これにより、本発明の実施形態に係る傷病者検出装置１００は、第２の転倒判定条件を満たす転倒姿勢にある人を検出し、転倒者の検出もれを低減することができるため、傷病者の誤検出を低減することができる。例えば、傷病者検出装置１００は、第２の転倒判定条件により、画像の縦方向の下向き（画像の下部側）に頭を向け、画像の縦方向の上向き（画像の上部側）に足を向けている人５０を転倒していると適切に検出することができる。

また、本発明の実施形態では、転倒検出部３２は、関節部位の位置に基づいて、人体の重心の位置を算出し、画像内において、重心の横方向の位置Ｘが、左足首５９ａの横方向の位置Ｘと右足首５９ｂの横方向の位置Ｘとの間にない場合に（第３の転倒判定条件が満たされる場合に）、人５０が転倒しているとして検出する。
これにより、本発明の実施形態に係る傷病者検出装置１００は、第３転倒判定条件を満たす転倒姿勢にある人を検出し、転倒者の検出もれを低減することができるため、傷病者の誤検出を低減することができる。例えば、傷病者検出装置１００は、第３の転倒判定条件により、画像の横方向に水平に頭と足を向けている人５０、又は、画像の縦方向に対して斜めに傾いている人５０を転倒していると適切に検出することができる。

また、本発明の実施形態では、傷病者判定部３３は、所定の期間内において、画像内の人体部位の移動が所定領域内（移動可能領域内）に収まる場合に、人５０を傷病者であると判定する。
これにより、本発明の実施形態に係る傷病者検出装置１００は、転倒の開始時とほぼ同じ転倒姿勢を所定の期間維持している人を傷病者として検出することができるため、傷病者の誤検出を低減することができる。
例えば、所定の期間内において、痙攣のために人体部位の一部（例えば、膝など）が小さく震えている場合には、人体部位の移動の大半は移動可能領域内に収まっているので、傷病者判定部３３は、人５０を傷病者であると判定することができる。また、人５０が転倒したまま助けを求めて片腕を大きく振っているために、肘５５又は手首５６の位置が移動可能領域内に収まらないような場合であっても、残りの人体部位の位置が移動可能領域内に収まっているので、傷病者判定部３３は、当該人５０を傷病者であると判定することができる。

また、本発明の実施形態に係る傷病者検出システム１は、監視対象の場所である監視場所を撮像する少なくとも１つの撮像部１０と、上述した傷病者検出装置１００とを備える。
これにより、本発明の実施形態に係る傷病者検出システム１は、上述した傷病者検出装置１００と同様の効果を奏し、傷病者の誤検出を低減することができる。

また、本発明の実施形態に係る傷病者検出方法は、位置抽出部３１が、監視対象の場所である監視場所を撮像する少なくとも１つの撮像部１０が撮像した画像に基づいて、画像内の人５０、及び当該人５０の人体部位の位置を抽出するステップと、転倒検出部３２が、人５０の人体部位の位置に基づいて、人５０の転倒を検出するステップと、傷病者判定部３３が、転倒検出部３２が検出した人５０の転倒が転倒の検出から所定の期間継続している場合に、人５０を転倒継続状態にある傷病者であると判定するステップと、警報部４０が、傷病者判定部３３が傷病者を判定した場合に、警報を出力するステップと、を含む。
これにより、本発明の実施形態に係る傷病者検出方法は、上述した傷病者検出装置１００と同様の効果を奏し、傷病者の誤検出を低減することができる。

本発明の実施形態において、撮像部１０が監視カメラである例を説明したが、これに限定されるものではなく、例えば単眼カメラであってもよい。これにより、監視カメラの導入、又は運用に係る費用を抑えることができる。

また、本発明の実施形態において、位置抽出部３１がソフトウェア記憶部２２が記憶する骨格推定プログラムを使用して画像内の人、及び当該人５０の人体部位の位置を抽出する例を説明したが、これに限定されるものではなく、例えば、オンラインで骨格推定プログラムを実行できるウェブサイトにネットワークを介して接続することにより、人体部位の位置を抽出するようにしてもよい。
これにより、骨格推定プログラムの導入、又は、当該骨格推定プログラムの実行環境の構築が困難な場合であっても、画像内の人、及び人体部位の位置を抽出することができる。

また、本発明の実施形態において、転倒検出部３２が、１７個の人体部位の位置に基づいて、３つの転倒判定条件のいずれかが満たされる場合に転倒を検出する例を説明したが、これに限定されるものではなく、人体部位の選び方、転倒判定条件の数、及び、転倒判定条件の内容を、例えば傷病者検出の的中率に応じて、再設定するようにしてもよい。これにより、傷病者検出の精度を向上させることができる。

上述した実施形態における傷病者検出処理をコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよく、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）等のプログラマブルロジックデバイスを用いて実現されるものであってもよい。

以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。

１…傷病者検出システム、１０、１０ａ、１０ｂ…撮像部、２０…記憶部、２１…撮像部情報記憶部、２２…ソフトウェア記憶部、２３…位置データ記憶部、２４…判定条件記憶部、３０…制御部、３１…位置抽出部、３２…転倒検出部、３３…傷病者判定部、４０…警報部、５０、５０ａ、５０ｂ…人、５１…目、５２…耳、５３…鼻、５４…肩、５５…肘、５６…手首、５７…臀部、５８…膝、５９…足首

Claims (7)

1. 監視対象の場所である監視場所を撮像する少なくとも１つの撮像部が撮像した画像に基づいて、前記画像内の人、及び当該人の人体部位の位置を抽出する位置抽出部と、
   前記位置抽出部が抽出した前記人体部位の位置に基づいて、前記人の転倒を検出する転倒検出部と、
   前記転倒検出部が検出した前記人の転倒が、転倒の検出から所定の期間継続している場合に、当該人を転倒継続状態にある傷病者であると判定する傷病者判定部と、
   前記傷病者判定部が前記人を前記傷病者であると判定した場合に、警報を出力する警報部と、
   を備えた傷病者検出装置。
2. 前記転倒検出部は、
   前記人体部位の位置のうちで、前記画像の横方向の最小位置及び最大位置と、前記画像の縦方向の最小位置及び最大位置とを通る長方形であって、横方向の最小位置と最大位置との距離を横方向の長さとし、縦方向の最小位置と最大位置との距離を縦方向の長さとする長方形を生成し、
   前記長方形の横方向の長さに対する縦方向の長さの比が、所定の閾値未満となる場合に、前記人が転倒していると検出すること、
   を特徴とする請求項１に記載の傷病者検出装置。
3. 前記人体部位は、
   顔の部位と、関節部位とを含み、
   前記転倒検出部は、
   前記画像内において、前記顔の部位の縦方向の位置が、前記関節部位に含まれる肩と、臀部と、膝と、足首とのいずれか一つの縦方向の位置よりも低い場合に、前記人が転倒していると検出すること、
   を特徴とする請求項１または請求項２に記載の傷病者検出装置。
4. 前記転倒検出部は、
   前記関節部位の位置に基づいて、人体の重心の位置を算出し、
   前記画像内において、前記重心の横方向の位置が、左足首の横方向の位置と右足首の横方向の位置との間にない場合に、前記人が転倒していると検出すること、
   を特徴とする請求項３に記載の傷病者検出装置。
5. 前記傷病者判定部は、
   前記所定の期間内において、前記画像内における前記人体部位の移動が所定領域内に収まる場合に、前記人を前記傷病者であると判定すること、
   を特徴とする請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の傷病者検出装置。
6. 監視対象の場所である監視場所を撮像する少なくとも１つの撮像部と、
   請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の傷病者検出装置と、
   を備える傷病者検出システム。
7. 位置抽出部が、
   監視対象の場所である監視場所を撮像する少なくとも１つの撮像部が撮像した画像に基づいて、前記画像内の人、及び当該人の人体部位の位置を抽出するステップと、
   転倒検出部が、
   前記人の人体部位の位置に基づいて、前記人の転倒を検出するステップと、
   傷病者判定部が、
   前記転倒検出部が検出した前記人の転倒が転倒の検出から所定の期間継続している場合に、当該人を転倒継続状態にある傷病者であると判定するステップと、
   警報部が、
   前記傷病者判定部が前記傷病者を判定した場合に、警報を出力するステップと、
   を含む傷病者検出方法。
   

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