JP3103931B2 - 室内監視装置 - Google Patents
室内監視装置Info
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Description
スポットビームを発生するパターン投光器を用いた室内
監視装置に関わり、より詳細には、室内での人間の在不
在、位置、人間が立っているか倒れているかなどの姿勢
状態を高速かつ正確に認識し、人間の危険状態発生を自
動的に検知し、速やかに警告を発生する室内監視装置に
関するものである。
の老人施設に入居する老人の介護は、施設の介護人が老
人に付き添うことにより行われてきた。しかし、日本は
高齢社会に向かっており、老人施設に入居する老人の数
も増加している。一方、老人の介護をになう若年の介護
人の数が不足している為、将来介護が手薄になることが
予想できる。
り危険な状態にさらされる老人も少なからず存在し、こ
の危険状態を介護人に知らせる手段として、室内に取り
付けられているコールボタンしかない。しかしながら、
室内で転倒する等の状態にさらされた老人は、コールボ
タンを押すことが出来ず、介護人が老人の危険状態に気
付かない場合がある。
に、ビデオカメラを使って目視により監視する場合があ
るが、プライバシー保護の点からは問題があるので、マ
シンビジョンにより、室内の人間の危険状態を自動的に
検知する方法が提案されている。この方法の原理は以下
の通りである。近赤外線領域など非可視光領域のレーザ
光をファイバーグレイティングを通して格子状のスポッ
ト光を形成し、これを監視対象に投影する。物体上に投
影された格子状のスポット光群の配置を、レーザ光の波
長の像をとらえるビデオカメラで撮影する。撮影された
画像から各スポット光の室内における空間的位置が計算
される。
の細部は見ることができないが、患者など大きな物体の
様子を監視することができる。特開平5-161613号公報で
は、看護人が患者の側に付き添っていなくても患者の状
態が監視され、異常が発生した場合は自動的に看護人に
知らせるために、ファイバーグレイティング及びレーザ
を用いた病室内患者監視装置が提案されている。
いた病室内患者監視装置は物体の細部まで観察するわけ
ではないので、同一室内に患者と移動物体が存在する
と、識別が困難な場合が生じる。これを解決するため
に、特開平8-150125号公報に記載されているような装置
が提案された。この装置では、患者と移動物体を分別す
る方法として、最後まで動いている対象物を患者と認識
する方法が提案されている。さらに、この装置では患者
の異常状態に対してアラーム発生手段が備えられてい
る。
視装置では、手術後の重病患者などのように、移動範囲
がベッド及びベッド周辺に限定されている患者に対して
用いる場合には問題ないが、老人や精神病患者などのよ
うに、床を中心に活動するような患者に対して用いる場
合には問題がある。図9はこの問題を説明する図であ
る。図9aは移動範囲がベッド及びベッド周辺に限定さ
れている患者の監視範囲を表す。特開平8-150125号の監
視装置によれば、「床ゾーン」と「ベッドゾーン」の2
つのゾーンを設けることにより、特定の場合に患者と移
動物体とが分離できる。例えば、患者が「床ゾーン」か
ら「ベッドゾーン」に移動した場合、ベッド上に変化ス
ポットがあるので、患者がベッド上にいると認識でき、
床に残っているものは移動物体であると認識できる。
物体とを分離する方法では、一つのゾーンの中に人間と
移動物体とが共存する場合、両者を分離することが出来
ない。図9b、c、dは監視範囲が床だけの場合であ
る。床を、「床1ゾーン」、「床2ゾーン」、「床3ゾ
ーン」の3つのゾーンに分離してみる。床の上で人間が
車椅子から転倒した場合、図9bのように、転倒した人
間の属するゾーンと車椅子の属するゾーンとの間が1ゾ
ーン空いている場合は、人間と車椅子とを分離できる。
しかし、図9cのように、人間の属するゾーンと車椅子
の属するゾーンが隣接する場合や、図9dのように、人
間と車椅子が同一ゾーンに属する場合には、人間と車椅
子とが区別できず、人間が車椅子の上に座っているの
か、立ち上がったのか、床に転倒しているのか知ること
ができない。
決するために、監視対象となる人間と、歩行機や車椅子
等の移動物体と、ベッド等の固定物体が存在する室内
に、2次元格子状パターンに分割されたスポットを投影
し、その投影画像を所定のサイクルで撮像して、各スポ
ットの座標の変化より、該人間の位置、姿勢状態を監視
する装置であって、(1)室内には固定物体と移動物体の
みで人間の存在しない状態の各スポットの座標データを
記憶する第1参照データ記憶手段と、(2)室内の人間以
外の部分に照射された各スポットの座標データを記憶す
る第2参照データ記憶手段と、(3)第1参照データ記憶
手段内に記憶されている各スポットの8近傍スポットの
座標データを記憶する8近傍スポット座標データ記憶手
段と、(4)最新サイクルにおいて取り込まれた各スポッ
トの座標を算出する最新スポット座標データ算出手段
と、(5)前サイクルで出力された各スポットの座標を記
憶する前スポット座標データ記憶手段と、(6)最新スポ
ット座標データ算出手段の出力と前スポット座標データ
記憶手段の内容との差分より過去1サイクル間に移動し
たスポットを抽出する1サイクル間移動スポット抽出手
段と、(7)最新スポット座標データ算出手段の出力と第
2参照データ記憶手段の内容との差分より移動スポット
を求め、該移動スポット及び8近傍スポット座標データ
記憶手段の内容を基に互いに隣接するスポット群毎に移
動スポットをグループ分けするグループ化手段と、(8)
グループ化手段の出力、1サイクル間移動スポット抽出
手段の出力を基に人間が存在するグループを抽出する人
間グループ抽出手段と、(9)グループ化手段の出力、人
間グループ抽出手段の出力、最新スポット座標データ算
出手段の出力を基に第2参照データを更新する第2参照
データ更新手段と、(10)第1参照データ記憶手段の内
容、第2参照データ記憶手段の内容を基に室内で人間と
移動物体以外に照射されるスポットの座標を算出する非
人間非移動物体参照データ算出手段と、(11)非人間非移
動物体参照データ算出手段の出力を記憶する非人間非移
動物体参照データ記憶手段と、(12)人間グループ抽出手
段の出力を基に人間が存在する位置を特定する人間位置
特定手段と、(13)最新スポット座標データ算出手段の出
力、非人間非移動物体参照データ記憶手段の内容を基に
人間の姿勢状態を認識する人間姿勢認識手段と、(14)人
間位置特定手段の出力、人間姿勢認識手段の出力を基に
人間の状態を判断する人間状態判断手段と、(15)人間が
特定の状態を予め設定された時間以上継続した場合に警
告を発生する警告発生手段とを有するものである。
る流れ図である。観察対象に対して格子状パターンに分
割されたスポット光を投影してこれを撮像する。撮像さ
れたスポット光の画像を基に、スポットの座標データを
算出する。最新のサイクルで取り込まれたスポットの座
標データを最新スポット座標データと呼ぶ。
各スポット座標データを「第1参照データ」と呼ぶ。現
時点において室内に人間がいないと想定され得る場合の
各スポットの座標データを「第2参照データ」と呼ぶ。
ット(A1,A2,A3,A4,A5,A6,A7,A8)の例を示す。最新スポ
ット座標データと前サイクルで取り込まれたスポット座
標データとの差分を求め、座標の変化があったスポット
を「1サイクル間移動スポット」と呼ぶ。1サイクル間
移動スポットは動いている人間または動いている移動物
体に照射されたスポットである。
ポット座標データと第2参照データとの差分により、図
3の(a)のような移動スポットが得られる。これらの
移動スポットは、動いた人間か動いた物体を意味する。
まとめ、スポットをグループ分けする。図3の例では、
(b)のようにスポットはグループA、グループBの2
つのグループに分類される。グループの中で、1サイク
ル間移動スポットの個数がある閾値より大きく、且つ、
1サイクル間移動スポットが一番多いグループを人間グ
ループと判定する。
ある。黒点はグループ化で得られた移動スポットで、白
点は1サイクル間移動スポットである。Aグループに属
する1サイクル間移動スポットの個数は3個、Bグルー
プに属する1サイクル間移動スポットの個数は8個であ
る。従って、Bグループを人間グループ、Aグループを
非人間グループと判定する。人間グループが抽出された
時点で、第2参照データのうち、非人間グループに属す
るスポットの座標データを最新スポット座標データによ
り更新する。
て、人間または移動物体が存在しない場合のスポット位
置(以下、「非人間非移動物体参照データ」と呼ぶ)を
算出する。第1参照データや第2参照データに含まれて
いる移動物体に照射されているスポットの座標を、その
移動物体がなくなった場合(この時、大体スポットが床
面に照射される)のスポットの座標に変換して、出力す
る。
特定する。非人間非移動物体参照データと最新スポット
座標データとの差分をとり、座標の変化があるスポット
の移動量から人間もしくは移動物体の三次元情報、特に
高さ情報を計算し、人間の姿勢を認識する。室内の地
図、人間の位置、人間の姿勢により、「部屋に居な
い」、「部屋で倒れている」、「ベッド上に居る」など
の人間の状態を判断する。
険であると考えられる位置及び姿勢状態、警告を発生す
るまでの状態継続時間が設定してあり、人間が特定の状
態にあることが前記状態継続時間以上続いた場合、警報
を自動的に発生する。
る動作を検知する例の説明図である。図5では、時間軸
Tに対してサンプリングされた連続5サイクル(n−4
サイクル目・・・nサイクル目)の画像が示されてい
る。
間を示す。(b)は移動物体に照射されたスポットの群
を示す。(c)は1サイクル間移動スポットの群を示
す。(d)はグループを示す。(e)は人間グループを
示す。
ある。第2参照データには、移動物体に照射されるスポ
ットの座標が記憶されている。1サイクル間の移動スポ
ットの個数は0である。従って、人間グループは抽出さ
れていない。
て来た。第2参照データはn−4サイクル目の第2参照
データと変わらない。人間が居るところに、1サイクル
間の移動スポットの群が表れ、1つのグループが抽出さ
れる。人間はこの1つのグループの位置に存在すると考
えられるので、このグループは人間グループとして抽出
される。
動かした。n−3サイクル目で人間グループを特定した
から、第2参照データのうち、n−3サイクル目で、移
動物体に照射されていたスポット群を構成する全スポッ
トの座標が床に照射されるスポットの座標に更新され
る。又、人間と移動物体の両方に照射されているスポッ
トは1サイクル間移動スポットの群として抽出され、1
つのグループが抽出され、このグループが人間グループ
として抽出される。
放置して進んだ。n−2サイクル目で人間グループを特
定したから、第2参照データのうち、n−1サイクル目
で、移動物体に照射されているスポット群を構成する全
スポットの座標が現スポットの座標に更新される。移動
物体は放置され、移動していないので、人間が居るとこ
ろだけに、1サイクル間移動スポットの群として抽出さ
れ、1つのグループが抽出され、このグループが人間グ
ループとして抽出される。
まま。1サイクル間の移動スポットの個数は0である。
従って、人間グループは抽出されていない。
示すように、n−4サイクル目では、人間が存在しなか
った。n−3サイクル目では、人間が入室した。n−2
サイクル目では、人間が室内で移動した。n−1サイク
ル目では、人間が室内で移動した。nサイクル目では、
人間が室内から退出した。
する。図6は本実施例に係わる室内監視装置の説明図で
ある。画像取込装置1のセンサ光学系はレーザ投光器1
05、パターン投光素子104、カメラ103、レンズ
101、赤外線透過型バンドパスフィルタ102からな
り、レーザ投光器105では、レーザ駆動部106によ
り駆動されたレーザダイオードから発射される赤外線レ
ーザ光がコリメートされ、レーザビームとして出力され
る。レーザビームはパターン投光素子104を通り、格
子状スポットパターンに分割される。パターン投光素子
として、本実施例では、ファイバーグレイティングが用
いられている。
ラ103により撮像され、本実施例の場合は、CCDカ
メラが用いられている。カメラ103とレンズ101と
の間にはレーザの発振波長のみを透過させるための赤外
線透過型バンドパスフィルタ102が装着されており、
本実施例の場合には、赤外線透過型バンドパスフィルタ
として、干渉フィルタが用いられている。赤外線透過型
バンドパスフィルタ102により、レーザによる投影ス
ポットからの反射光以外の波長を有する外乱光が遮断さ
れる。カメラ103よりフレームメモリ2にスポット投
影画像が取り込まれ、フレームメモリ2の上のスポット
投影画像に対してデータ処理装置3により図1の流れ図
に示された処理がなされる。
した状態を示す図である。部屋600内には、トイレ6
02とベッド601があり、老人が一人で住んでいる。
部屋600内には二台のセンサ603、604が設置さ
れている。620は介護者が待機しているサービスステ
ーションである。サービスステーション620内には、
操作用タッチパネルモニタ621が設置されている。本
装置の制御部(フレームメモリ及びデータ処理装置)6
10がサービスステーションの天井の中に設置されてい
る。ケーブル630によりセンサ603、604と制御
部610とが接続されている。ケーブル640により制
御部610と操作用タッチパネルモニタ621とが接続
されている。
処理の内容を説明する。室内に人間が居ない状態で算出
されたスポット座標データは第1参照データである。本
装置運用開始直後は第2参照データは第1参照データと
同一である。本装置は、運用開始時に室内に人間のいな
いことを確認してから、第1参照データを一回だけ取
る。第1参照データのスポット座標データを基に、8近
傍スポットの座標を算出する。
ポット抽出、グループ化の結果を利用して行われる。1
サイクル間移動スポット抽出は、最新スポット座標デー
タと前スポット座標データとの差分をとり、1サイクル
間に移動したスポットを抽出する。これらのスポット
は、室内の人間又は移動物体の移動によるものである。
スポット座標データとの差分をとり、移動スポットを求
め、次に、これらの移動スポットの8近傍スポットに基
づき、グループと言われる移動スポット群を抽出する。
最後に、抽出したグループの内1サイクル間移動スポッ
トが一番多く含まれるグループを、人間グループとす
る。1サイクル間に、何も動かなければ、1サイクル間
移動スポットの個数は0であり、人間グループは抽出さ
れない。この場合には、前のサイクルで特定された人間
グループを現サイクルの人間グループとする。
ないスポットが最新座標データで更新される。従って、
人間グループが抽出された時点で、第2参照データが更
新される。
照射されるスポットが含まれている。第2参照データに
も、現サイクルにおいて移動物体に照射されるスポット
が含まれている。人間の高さ情報を得るために、スポッ
トが床に当たる場合のスポット座標を求める必要があ
る。そこで、全スポットの第1参照データと第2参照デ
ータの座標データを比較し、低い照射位置に相当する座
標データを選び、集めたものを非人間非移動物体参照デ
ータとする。
姿勢認識、人間状態判定、特別領域データ、設置情報に
基づいて行われる。特別領域データ記憶には、ベッドの
位置情報、扉の位置情報、便器の位置情報などが記憶さ
れている。設置情報は、本装置のセンサ設置高さ、セン
サが取り付けられた位置などの情報が記憶されている。
これらの情報は、本発明による装置を設置する時点で、
メンテナンスマンが621のタッチパネルモニタにより
入力する。
抽出された人間グループの中心を求め、この中心位置
が、特別領域データ中の幾つかの特別領域の内、どの特
別領域に含まれるかにより、人間が床、ベッド、トイレ
のどこにいるかを特定する。本実施例では、人間グルー
プに含まれるスポットの座標データのメディアンを求
め、これを人間グループの中心としている。人間姿勢認
識は、最新スポット座標データと非人間非移動物体参照
データとの比較により検出される移動スポットの移動量
を基に、各スポットが照射されている点の3次元位置を
求め、移動物体及び人間の三次元情報を得る。
認識のデータにより、「トイレに立っている」、「床に
倒れている」、「ベッドに寝ている」等の人間の状態を
判定する。
結果の時系列データが記憶される。警告発生条件とし
て、人間の状態により想定された危険状態が続いた場合
に警告を発生するための継続時間条件が予め記憶されて
いる。人間状態時系列データの内容によって警告発生条
件で設定されている条件が満たされた場合、警告を発生
する。
8にそのフローチャートを示す。この例では「部屋で倒
れる」を危険状態、「部屋で立つ」を安全状態とし、継
続時間条件を5としている。人間が危険状態に陥るとタ
イマーはカウントアップされる。タイマーが継続時間条
件を超える前に人間が安全状態になるとタイマーはリセ
ットされる。タイマーが継続時間条件を超えた場合、警
告を発生する。上記の継続時間条件は、監視を開始する
前に、介護人がサービスステーション620内のタッチ
パネルモニタ621を通して、入力する。
と移動物体との分離認識が可能となるため、床にいる人
間を床に存在する他物体と区別することができる。従っ
て、老人ケアセンサーや老人ホームの入居者のように車
椅子を使用する人間が車椅子から離れたときに、その人
間が立っているのか転倒しているのかを正確に検知する
ことができる。
定により、室内における人間の位置を正確に求めること
ができるため、特定の領域に人間が入ったことを精度良
く検知することができる。従って、特定の領域にはいる
と危険のある人間を監視する場合には、それらの領域に
人間が入ったらアラームを発するように設定しておけ
ば、事故を未然に防ぐことができる。特に、本発明によ
る監視装置が監視する対象である痴呆性老人や精神病患
者は、窓から外に飛び出したり、壁に頭をぶつけるなど
して自殺を図ることがある。本発明によれば、それらの
事故を未然に防ぐことができる。
た演算により自動的に被監視者の位置及び姿勢状態を認
識するので、介護人が常に室内の画像をみる必要はなく
人間のプライバシーが守れ、多数の部屋の人間を離れた
サービスステーションで集中的に監視することも可能で
ある。
を認識するためのデータ処理は、画像中のスポットの座
標のみを使ったものであり、画像を直接使った演算と比
較してはるかに高速である。従って、ワン・チップ・マ
イコン程度の処理能力で人間の動作を完全に追跡するこ
とができる。
示す説明図である。
る。
図である。
から部屋を出る動作を検知する例の説明図である。
明図である。
フローチャートである。
りる動作を検知する例の説明図である。
Claims (1)
- 【請求項1】人間と、歩行機や車椅子等の移動物体と、
ベッド等の固定物体が存在する室内に、2次元格子状パ
ターンに分割されたスポットを投影し、その投影画像を
所定のサイクルで撮像して、投影画像上の各スポットの
座標の変位から室内の三次元形状を計測することによ
り、該人間の位置、姿勢状態を監視する装置であって、
(1)室内に人間の存在しない状態の各スポットの座標デ
ータを記憶する第1参照データ記憶手段と、(2)室内の
人間以外の部分に照射された各スポットの座標データを
記憶する第2参照データ記憶手段と、(3)第1参照デー
タ記憶手段内に記憶されている各スポットの8近傍スポ
ットの座標データを記憶する8近傍スポット座標データ
記憶手段と、(4)最新サイクルにおいて取り込まれた各
スポットの座標を算出する最新スポット座標データ算出
手段と、(5)前サイクルで出力された各スポットの座標
を記憶する前スポット座標データ記憶手段と、(6)最新
スポット座標データ算出手段の出力と前スポット座標デ
ータ記憶手段の内容との差分より過去1サイクル間に移
動したスポットを抽出する1サイクル間移動スポット抽
出手段と、(7)最新スポット座標データ算出手段の出力
と第2参照データ記憶手段の内容との差分より移動スポ
ットを求め、該移動スポット及び8近傍スポット座標デ
ータ記憶手段の内容を基に互いに隣接するスポット群毎
に移動スポットをグループ分けするグループ化手段と、
(8)グループ化手段の出力、1サイクル間移動スポット
抽出手段の出力を基に人間が存在するグループを抽出す
る人間グループ抽出手段と、(9)グループ化手段の出
力、人間グループ抽出手段の出力、最新スポット座標デ
ータ算出手段の出力を基に第2参照データを更新する第
2参照データ更新手段と、(10)第1参照データ記憶手段
の内容、第2参照データ記憶手段の内容を基に室内で人
間と移動物体以外に照射されるスポットの座標を算出す
る非人間非移動物体参照データ算出手段と、(11)非人間
非移動物体参照データ算出手段の出力を記憶する非人間
非移動物体参照データ記憶手段と、(12)人間グループ抽
出手段の出力を基に人間が存在する位置を特定する人間
位置特定手段と、(13)最新スポット座標データ算出手段
の出力、非人間非移動物体参照データ記憶手段の内容を
基に人間の姿勢状態を認識する人間姿勢認識手段と、(1
4)人間位置特定手段の出力、人間姿勢認識手段の出力を
基に人間の状態を判断する人間状態判断手段と、(15)人
間が特定の状態を予め設定された時間以上継続した場合
に警告を発生する警告発生手段とを有する事を特徴とす
る室内監視装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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JP09049616A JP3103931B2 (ja) | 1997-02-19 | 1997-02-19 | 室内監視装置 |
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JP09049616A JP3103931B2 (ja) | 1997-02-19 | 1997-02-19 | 室内監視装置 |
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Family Applications (1)
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JP09049616A Expired - Fee Related JP3103931B2 (ja) | 1997-02-19 | 1997-02-19 | 室内監視装置 |
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