JP5982835B2 - 検出装置、検出方法、および検出プログラム - Google Patents

Description

この発明は検出装置、検出方法、および検出プログラムに関し、特に、患者の動作を検出する検出装置、検出方法、および検出プログラムに関する。

施設内の、たとえばベッド上の患者や廊下を歩行中の患者の転倒を検知する方法が様々提案されている。たとえば、特開２００２−２３２８７０号公報（以下、特許文献１）には、被介護者の画像データから被介護者の転倒を検知する検知装置が開示されている。

特許文献１に開示されている検知装置は、被介護者を撮影して得られた画像データから被介護者の動作ベクトルを算出し、被介護者の転倒を示す所定のしきい値Ｔとを比較することで被介護者が転倒したか否かを判定するものである。そのため、被介護者の転倒を迅速に通報することができる。

特開２００２−２３２８７０号公報

ところで、動作ベクトルは画像データのフレーム間の差分、つまり、オプティカルフローを計算することで得られる。そのため、被介護者を撮影した画像データが周囲の環境や明るさによるノイズの影響を受けると、患者の動きが正確に動作ベクトルで表わされなくなる。その結果、動作ベクトルを用いて患者の転倒などの動作を検出すると、検出精度が低下する、という問題がある。

また、１つの動作のために患者の各部が様々な動きをする場合がある。たとえば、ベッドから起き上がる動作をする場合、肩は上方向に移動するものの、手はベッドから身体を離す動きを支持するために下方向に移動することがある。このように、１つの動作でも各部が様々な方向に移動する場合があるため、動作ベクトルは一定方向にだけではなく、様々な方向に検出されることになる。そのため、このような動作ベクトルを用いて患者の転倒などの動作を検出すると、検出精度が低下する、という問題がある。

本発明はこのような問題に鑑みてなされたものであって、簡易な処理で精度よく患者の動作を検出することができる検出装置、検出方法、および検出プログラムを提供することを目的としている。

上記目的を達成するために、本発明のある局面に従うと、検出装置は被写体の動作を検出する検出装置であって、被写体を連続して撮影することで得られた２以上の撮影画像を入力するための入力手段と、撮影画像を解析することで、被写体の動作を検出する処理を行なうための処理手段と、処理手段で検出された被写体の動作に関連した情報を出力するための出力手段と備える。処理手段は、連続して得られた第１の撮影画像と第２の撮影画像とのそれぞれから特徴点を抽出するための抽出手段と、対応した第１の撮影画像の特徴点と第２の撮影画像の特徴点とを比較することで対応した特徴点ごとの移動方向を検出し、対応した特徴点ごとに移動方向を分類して、移動方向ごとの特徴点の数から移動方向と反対方向とされる移動方向の特徴点の数を差し引くことで得られる移動方向ごとの特徴点の数に基づいて被写体の動作を検出するための検出手段と、出手段で検出された被写体の動作に基づいて、当該動作に関連した情報を出力するか否かを判定するための判定手段とをさらに含む。

好ましくは、抽出手段は、第１の撮影画像と第２の撮影画像との対応する点のそれぞれの輝度を比較し、その差が予め記憶しているしきい値以上である点を特徴点として抽出する。

好ましくは、検出手段は、対応した、第１の撮影画像から抽出された特徴点と、第２の撮影画像から抽出された特徴点との移動距離が予め記憶しているしきい値以上である特徴点について、当該特徴点の移動方向を、予め規定された移動方向の区分に分類する。

好ましくは、検出手段は、分類された移動方向ごとの特徴点の数の最も多い移動方向を、被写体の移動方向として検出する。

好ましくは、検出手段は、分類された移動方向ごとの特徴点の数を、当該移動方向のベクトルの長さとして、移動方向ごとのベクトルの和を算出して、算出されたベクトルの和で表わされた方向を被写体の移動方向として検出する。

好ましくは、検出手段は、第１の撮影画像および第２の撮影画像のそれぞれを予め規定された領域に分割し、領域ごとに移動方向ごとの特徴点の数から移動方向と反対方向とされる移動方向の特徴点の数を差し引くことで得られる移動方向ごとの特徴点の数に基づいて当該領域での移動方向を特定し、移動方向ごとの領域数に基づいて被写体の移動方向として検出する。

より好ましくは、検出手段は、分類された移動方向ごとの領域の数の最も多い移動方向を、被写体の移動方向として検出する。

本発明の他の局面に従うと、検出方法は検出装置で撮影画像から被写体の動作を検出する方法であって、被写体を連続して撮影することで得られた２以上の撮影画像を入力するステップと、連続して得られた第１の撮影画像と第２の撮影画像とのそれぞれから特徴点を抽出するステップと、対応した第１の撮影画像の特徴点と第２の撮影画像の特徴点とを比較することで対応した特徴点ごとの移動方向を検出するステップと、対応した特徴点ごとに移動方向を分類して、移動方向ごとの特徴点の数から移動方向と反対方向とされる移動方向の特徴点の数を差し引くことで得られる移動方向ごとの特徴点の数に基づいて被写体の動作を検出するステップとを備える。

本発明のさらに他の局面に従うと、検出プログラムは、検出装置に、撮影画像から被写体の動作を検出する処理を実行させるプログラムであって、被写体を連続して撮影することで得られた２以上の撮影画像を入力するステップと、連続して得られた第１の撮影画像と第２の撮影画像とのそれぞれから特徴点を抽出するステップと、対応した第１の撮影画像の特徴点と第２の撮影画像の特徴点とを比較することで対応した特徴点ごとの移動方向を検出するステップと、対応した特徴点ごとに移動方向を分類して、移動方向ごとの特徴点の数から移動方向と反対方向とされる移動方向の特徴点の数を差し引くことで得られる移動方向ごとの特徴点の数に基づいて被写体の動作を検出するステップとを検出装置に実行させる。

この発明によると、簡易な処理で精度よく患者の動作を検出することができる。

実施の形態にかかる安全看護システムの構成の具体例を示す図である。 安全看護システムに含まれるカメラの取付け位置の一例を説明するための図である。 安全看護システムに含まれる検出装置の構成の具体例を示すブロック図である。 検出装置での検出方法を表わした図である。 検出装置の機能構成の具体例を示すブロック図である。 検出装置での動作の流れを表わしたフローチャートである。 発明者らの測定で得られた、移動点ごとの移動方向の分類結果と、移動方向の区分とを表わした図である。 検出方法の変形例を説明するための図である。

以下に、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品および構成要素には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。

＜システム構成＞
図１は、本実施の形態にかかる安全看護システム１の構成の具体例を示す図である。

図１を参照して、安全看護システム１は、カメラ１５１と、カメラ１５１に接続された検出装置１００とを含む。

図２は、カメラ１５１の取付け位置の一例を説明するための図である。図２を参照して安全看護システム１のカメラ１５１は、一例として、ベッド２０の上の患者１０を頭部方向から撮像可能な位置に配置される。

なお、カメラ１５１は、ベッド２０の上面の側端２３を含めて撮像可能な位置に配置されるのであれば、患者１０の頭部方向から撮像可能な位置に限定されず、患者１０の足部方向から撮像可能な位置に配置されてもよい。

また、カメラ１５１は、ベッド２０の上面の長手方向端２４を含めて撮像可能な位置に配置されることが好ましい。

また、患者１０は、病院等で医師および看護師などの看護者に看護を受ける被看護者、および、介護施設等で介護者に介護を受ける被介護者などの他人によって見守りが必要な人を含む。

＜装置構成＞
図３は、検出装置１００の構成の具体例を示すブロック図である。

図３を参照して、検出装置１００は、制御部１１０と、記憶部１２０と、操作部１３０と、表示部１４０と、画像入力部１５０と、音声出力部１６０と、通信部１９０とを含む。

制御部１１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）およびその補助回路を含み、検出装置１００の各部を制御する。すなわち、記憶部１２０に記憶されたプログラムおよびデータに従って所定の処理を実行することで、操作部１３０、画像入力部１５０、および、通信部１９０から入力されたデータを処理し、処理したデータを、記憶部１２０に記憶させたり、音声出力部１６０で音声として出力させたり、通信部１９０から出力させたりする。

記憶部１２０は、制御部１１０でプログラムを実行するために必要な作業領域として用いられるＲＡＭ（Random Access Memory）と、制御部１１０で実行するための基本的なプログラムを記憶するためのＲＯＭ（Read Only Memory）とを含む。また、記憶部１２０の記憶領域を補助するための補助記憶装置の記憶媒体として、磁気ディスク（ＨＤ（Hard Disk）、ＦＤ（Flexible Disk））、光ディスク（ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ＢＤ（Blu-ray Disc））、光磁気ディスク（ＭＯ（Magneto-Optical disk））、または、半導体メモリ（メモリカード、ＳＳＤ（Solid State Drive））などが用いられてもよい。

操作部１３０は、キーボードおよびマウスで構成され、ユーザによる操作を示す操作信号を制御部１１０に送信する。また、操作部１３０は、キーボードおよびマウスに替えて、または、加えて、タッチパネルなどの他の操作デバイスで構成されるようにしてもよい。

表示部１４０は、ディスプレイ（たとえば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display））およびを含む。表示部１４０は、制御部１１０によって制御されて、所定の映像をディスプレイに表示させる。

音声出力部１６０は、スピーカを含む。音声出力部１６０は、制御部１１０によって制御されて、所定の音声をスピーカから出力させる。

画像入力部１５０は、カメラ１５１から入力された撮影画像を、制御部１１０に受け渡したり、制御部１１０によって制御されて、記憶部１２０に記憶させたり、表示部１４０に画像として表示させたりする。

通信部１９０は、制御部１１０からの情報を他の装置に送信するとともに、他の装置から送信されてきた情報を受信して制御部１１０に受渡す。他の装置としては、たとえば、図示しない生体情報モニタやデータ蓄積用のサーバなどが該当する。

なお、図３の例では、操作部１３０、表示部１４０、画像入力部１５０、および音声出力部１６０が、いずれも検出装置１００の本体に直接接続されている例が示されているが、これらは遠隔に設置されて、通信部１９０を介して接続されるものであってもよい。

たとえば、検出装置１００はカメラ１５１の近傍に設置され、すなわち、ベッド２０の備えられた病室に設置され、操作部１３０、表示部１４０、画像入力部１５０、および音声出力部１６０がナースステーションに設置され、通信部１９０を介して通信する形態であってもよい。

また、他の形態として、カメラ１５１のみがベッド２０の備えられた病室に設置され、操作部１３０、表示部１４０、画像入力部１５０、および音声出力部１６０を含んだ検出装置１００本体がナースステーション等の病室と隔離した場所に設置されて、カメラ１５１からの画像情報が通信部１９０を介して検出装置１００に入力される形態であってもよい。

＜動作概要＞
安全看護システム１は、被介護者である、ベッド上の患者を図２のようにして連続してカメラ１５１で撮影し、その撮影画像を検出装置１００で解析することで、当該患者の検出対象の動作があったことを検出する。

図４は、検出装置１００での検出方法を表わした図である。
図４を参照して、検出装置１００は、カメラ１５１から、連続して撮影された複数の撮影画像の入力を受け付ける（＃１）。

入力された撮影画像の、時系列に並んだ前の撮影画像を比較することで、前の撮影画像から動きのある点である特徴点を抽出する（＃２）。具体的には、これら２つの撮影画像それぞれの輝度を比較し、その差が規定されたしきい値以上である点を特徴点として抽出する。

入力された撮影画像から抽出された特徴点と、時系列に並んだ前の撮影画像の特徴点とをマッチングすることで、特徴点ごとの移動方向を特定する（＃３）。具体的には、２つの撮影画像中の対応する特徴点間の距離を算出して、その距離が規定されたしきい値以上である点を移動点として特定し、その移動方向を特定する。「移動点」とは、移動した部分を表わした撮影画像上の点、と言える。

特徴点ごとの移動方向に基づいて被介護者の動きを判定する（＃４）。
検出装置１００は、判定結果に応じて表示部１４０や音声出力部１６０などで警告を出力する。

＜機能構成＞
図５は、上述の動作を実現するための、検出装置１００の機能構成の具体例を示すブロック図である。図５の各機能は、制御部１１０に含まれる図示しないＣＰＵが記憶部１２０に記憶されたプログラムを読み出して実行することで主にＣＰＵに形成されるものであるが、少なくとも一部が、図３に示された装置構成によって実現されてもよい。

図５を参照して、検出装置１００は、画像入力部１５０からの撮影画像の入力を受け付けるための入力部１０１と、入力された撮影画像や、後述する処理途中のデータを一時的に記憶するための一時記憶部１０２と、入力された撮影画像とその直前に入力された撮影画像との対応する点のそれぞれの輝度を比較し、その差が予め記憶しているしきい値以上である入力された撮影画像上の点を特徴点として抽出するための第１抽出部１０３と、入力された撮影画像から抽出された特徴点とその直前に入力された撮影画像から抽出された特徴点とをマッチングし、その位置の差が予め記憶しているしきい値以上である入力された撮影画像上の特徴点を移動点として抽出するための第２抽出部１０４と、抽出された移動点ごとにその直前に入力された撮影画像から抽出された特徴点からの移動方向を特定し、予め記憶している移動方向の区分に分対するための分類部１０５と、移動方向が反対方向となる対の区分に分類された移動点の数を相殺することで、全体としての移動方向を検出するための検出部１０６と、検出された移動方向が予め記憶している警告対象の移動方向に相当するか否かを判定することで、被介護者が警告対象の動作を行なったか否かを判定するための判定部１０７と、その判定結果に応じてたとえば音声出力部１６０などから警告を出力する処理を行なうための出力部１０８とを含む。

＜動作フロー＞
図６は、検出装置１００での動作の流れを表わしたフローチャートである。図６のフローチャートに示される動作は、検出装置１００の制御部１１０に含まれる、図示しないＣＰＵが、記憶部１２０に記憶されているプログラムを読み出して実行し、図５に示される各部を機能させることで実現される。

図６を参照して、ステップＳ１０１でＣＰＵは、画像入力部１５０からの撮影画像の入力を受け付け、ステップＳ１０３でその画像から特徴点を抽出する。ステップＳ１０３では、上記ステップＳ１０１で入力された撮影画像（ｔ）と、前回の処理で入力された撮影画像（ｔ−１）との、対応する点のそれぞれの輝度の差分を算出する。そして、その差分と、予め記憶しているしきい値とを比較し、しきい値以上の差分が算出された撮影画像（ｔ）上の点を、特徴点として抽出する。

次に、ステップＳ１０５でＣＰＵは、上記ステップＳ１０３で抽出された撮影画像（ｔ）から特徴点の中から移動点を抽出する。ステップＳ１０５では、上記ステップＳ１０３で撮影画像（ｔ）から抽出された特徴点と、前回の処理で撮影画像（ｔ−１）から抽出された特徴点とをマッチングする。そして、その位置の差と予め記憶しているしきい値とを比較し、しきい値以上の位置の差のある撮影画像（ｔ）上の点を、移動点として抽出する。

ステップＳ１０７でＣＰＵは、上記ステップＳ１０７で撮影画像（ｔ）から抽出された各移動点について、撮影画像（ｔ−１）の特徴点からの移動方向に基づいて、移動方向を分類する。ここでは、たとえば、「上」、「下」、「右」、「左」の４方向、などの区分を予め設定しておき、各移動点の移動方向を各区分の方向の範囲と比較することで、これら区分のうちのいずれの区分に相当するかを分類する。

そして、ステップＳ１０９で、区分ごとの移動点の数に応じて、当該被介護者の全体としての移動方向を検出する。ここでは、上述の例では「上」と「下」、「右」と「左」、となる、移動方向が反対方向となる対の区分のそれぞれに分類された移動点の数を相殺する。つまり、「上」に分類された移動点の数と、「下」に分類された移動点の数とを相殺することで、「上」または「下」の移動方向を検出する。同様に、「右」に分類された移動点の数と、「左」に分類された移動点の数とを相殺することで、「右」または「左」の移動方向を検出する。

ＣＰＵは、予め、警告対象の移動方向を記憶している。たとえば、被介護者がベッド上の患者である場合、警告対象の移動方向として、当該患者が起き上がる際の身体の移動方向を警告対象の移動方向として記憶しておくことで、当該患者の起き上がり動作を検出する。ＣＰＵは、上記ステップＳ１０９で検出された移動方向が、記憶している警告対象の移動方向に一致、または所定範囲内であるである場合に（ステップＳ１１１でＹＥＳ）、ステップＳ１１３で警告を出力する。そして、一連の動作を終了する。

なお、カメラ１５１からの撮影画像は連続して入力されるものであるため、図６に示された一連の動作は、カメラ１５１からの撮影画像が入力されるたびに繰り返されることになる。

＜実施の形態の効果＞
以上の動作が行なわれることで、被介護者の移動方向が、各部それぞれの移動方向を全体の移動方向に反映させて検出される。そのため、たとえば、ベッドから起き上がる動作をする場合、肩は上方向に移動するものの、手はベッドから身体を離す動きを支持するために下方向に移動する、などの、各部が様々な方向に移動する場合であっても、個々の移動方向から全体の移動方向をとらえるため、簡単な処理で高精度に被介護者の全体としての移動方向を検出することができる。

さらに、検出装置１００では、撮影画像の輝度に基づいて特徴点を抽出し、特徴点を比較することで移動方向を検出する。つまり、検出装置１００は撮影画像そのものを検出結果として用いるものではないため、被介護者となる患者のプライバシーを損なうことなく移動方向を検出することができる。

このように、高精度で被介護者の移動方向を検出することで、たとえばベッドからの転落や廊下での転倒など、回避すべき動作の前兆となる動作の移動方向を警告対象の移動方向としておくことで、これら動作の前兆の動作を検出することができ、このような動作の発生を抑えることができる。すなわち、ベッドからの転倒に対しては、その前兆として、被介護者である患者がベッドから起き上がる動作の移動方向を警告対象の移動方向としておく。それによって、被介護者のベッドからの起き上がりを検出することができ、その段階で警告に応じて対処することで、それに続くベッドからの転倒を回避することが可能となる。

＜測定例＞
なお、発明者らは、実際に安全看護システム１を用いて被介護者の移動方向を検出する測定を行なっている。

図７（Ａ）は、発明者らの測定で得られた、移動点ごとの移動方向の分類結果を表わした図である。この測定では、ベッド上に伏臥した状態から起き上がる途上の被介護者の頭上から足に向かう方向に（被介護者の背中を撮影する方向に）カメラ１５１を設置して連続して撮影を行ない、撮影画像（ｔ−１）と撮影画像（ｔ）とを得た。

撮影画像（ｔ）から得られた移動点は２６１点あり、これらを、図７（Ｂ）に示される、「右」、「右下」、「左下」、「左」、「左上」、「右上」、の６区分に分類した。その結果、撮影画像（ｔ）からは「右」に分類された移動点が全体の２１．１％、「右上」に分類された移動点が全体の２２．２％、および「左上」に分類された移動点が全体の２１．１％、を占めた。その他、「左」に分類された移動点が全体の１３．４％、「左下」に分類された移動点が全体の１０．０％、および「右下」に分類された移動点が全体の１２．３％であった。

従来の、撮影画像のフレーム間の差分を算出することで得られる動作ベクトルを用いて動作方向を検出する方法を用いるとすると、図７の例では、「右」、「右上」、および「左上」に分類された移動点が同割合程度で大きいことから、どの方向の移動が最も大きいのか不明となる。

これに対して、検出装置１００では、反対方向の移動方向の移動点の数を相殺することで、その方向の移動方向を検出する。すなわち、図７の例では、「右」と「左」との割合を相殺することで「右」が１９．６％、「右上」と「左下」との割合を相殺することで「右上」が５７．４％、および「左上」と「右下」との割合を相殺することで「左上」が２２．８％となった。つまり、「右上」が最も割合が高いことが、簡単な処理によって検出された。これにより、図７の矢印で表わされたように、全体として右上方向に移動していることが検出された。

［変形例１］
上の例では、たとえば図７に示されたように、移動方向の区分ごとの移動点の数を、画像全体で反対方向の移動方向の移動点の数と相殺するものとしている。

しかしながら、たとえば図８に示されたように、入力された画像を予め規定された領域に区切り、区切られた小領域ごとに、その領域中の移動方向の区分ごとの移動点の数を反対方向の移動方向の移動点の数と相殺して当該領域での移動方向を特定し、次に、移動方向の区分ごとの移動点の数を画像全体で反対方向の移動方向の移動点の数と相殺するようにしてもよい。

または、この場合、区切られた小領域ごとに、当該領域中で移動方向の区分ごとの移動点の数が最も大きい移動方向を当該領域の移動方向とし、次に、移動方向の区分ごとの小領域の数を画像全体で反対方向の移動方向の小領域の数と相殺するようにしてもよい。

このようにすることで、たとえば着衣のしわやシーツのしわやカーテンなど、被介護者以外の動きによる移動点で得られた移動方向が画像全体に与える影響を抑えることができ、より検出精度を高めることができる。

［変形例２］
なお、上の例では、反対方向の移動方向の移動点の数と相殺した後、最も移動点の多い移動方向を全体の移動方向とするものとしている。図７の例では、「右上」に区分された移動点の割合が最も高いことから、全体として右上方向に移動している、と検出されている。

他の例として、反対方向の移動方向の移動点の数と相殺した後の、区分ごとの移動点の数に応じて各区分の方向に対応したベクトルを特定し、これらベクトルの和で得られる方向を全体の移動方向としてもよい。図７の例の場合、たとえば、「右」ベクトルの長さを１９．６、「右上」ベクトルの長さを５７．４、および「左上」ベクトルの長さを２２．８として、これら３方向のベクトルの和で得られるベクトルの方向を全体の移動方向としてもよい。

このようにすることで、より全体の移動方向を高精度で検出することができる。
［変形例３］
上の例では、撮影間隔がある程度短い、または、被介護者の移動が撮影間隔に対して十分に遅いことが前提となっており、撮影画像（ｔ−１）中に、撮影画像（ｔ）中の対象部分に対応した部分が、概ね撮影画像（ｔ）と同じような位置にあるとされている。

しかしながら、撮影間隔が長い、または被介護者の移動が撮影間隔に対して速いなどの場合、撮影画像（ｔ）中の対象部分に対応した部分が撮影画像（ｔ−１）中にない場合や、大きく位置が変化してとらえにくい場合もある。

このような場合、検出装置１００は、上記ステップＳ１０３を行なって撮影画像（ｔ）中の特徴点を抽出した後、当該特徴点の撮影画像における分布範囲を算出する。そして、撮影画像（ｔ−１）における分布範囲と比較することで、分布範囲の変化方向を被介護者の全体の移動方向として検出することができる。

これは、たとえば、被介護者である患者がベッドから起き上がる動作を例にとると、その頭上に設置されたカメラ１５１による撮影画像において、まずは頭頂部が撮影された後に、頭部全体、頭部から肩まで、上半身、と、撮影画像において特徴点が下方から画像全体に広がる。その場合、特徴点の撮影画像における分布範囲は上方向に移動することが検出されるため、被介護者全体の移動方向として上方向を検出することができる。

このようにすることでも、全体の移動方向を簡単な処理で高精度に検出することができる。

さらに、上述の検出処理を検出装置１００に実行させるためのプログラムとして提供することもできる。このようなプログラムは、コンピュータに付属するフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk-Read Only Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）およびメモリカードなどのコンピュータ読取り可能な記録媒体にて記録させて、プログラム製品として提供することもできる。あるいは、コンピュータに内蔵するハードディスクなどの記録媒体にて記録させて、プログラムを提供することもできる。また、ネットワークを介したダウンロードによって、プログラムを提供することもできる。

なお、本発明にかかるプログラムは、コンピュータのオペレーティングシステム（ＯＳ）の一部として提供されるプログラムモジュールのうち、必要なモジュールを所定の配列で所定のタイミングで呼出して処理を実行させるものであってもよい。その場合、プログラム自体には上記モジュールが含まれずＯＳと協働して処理が実行される。このようなモジュールを含まないプログラムも、本発明にかかるプログラムに含まれ得る。

また、本発明にかかるプログラムは他のプログラムの一部に組込まれて提供されるものであってもよい。その場合にも、プログラム自体には上記他のプログラムに含まれるモジュールが含まれず、他のプログラムと協働して処理が実行される。このような他のプログラムに組込まれたプログラムも、本発明にかかるプログラムに含まれ得る。

提供されるプログラム製品は、ハードディスクなどのプログラム格納部にインストールされて実行される。なお、プログラム製品は、プログラム自体と、プログラムが記録された記録媒体とを含む。

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

１ 安全看護システム、１０ 患者、２０ ベッド、２３ 側端、２４ 長手方向端、１００ 検出装置、１０１ 入力部、１０２ 一時記憶部、１０３ 第１抽出部、１０４ 第２抽出部、１０５ 分類部、１０６ 検出部、１０７ 判定部、１０８ 出力部、１１０ 制御部、１２０ 記憶部、１３０ 操作部、１４０ 表示部、１５０ 画像入力部、１５１ カメラ、１６０ 音声出力部、１９０ 通信部。

Claims (10)

1. 被写体の動作を検出する検出装置であって、
   前記被写体を連続して撮影することで得られた２以上の撮影画像を入力するための入力手段と、
   前記撮影画像を解析することで、前記被写体の動作を検出する処理を行なうための処理手段と、
   前記処理手段で検出された前記被写体の動作に関連した情報を出力するための出力手段と備え、
   前記処理手段は、
   連続して得られた第１の撮影画像と第２の撮影画像とのそれぞれから、前の撮影画像から動きのある点である特徴点を抽出するための抽出手段と、
   対応した前記第１の撮影画像の特徴点と前記第２の撮影画像の特徴点とを比較することで前記対応した特徴点ごとの移動方向を検出し、前記対応した特徴点ごとに移動方向を分類して、前記移動方向ごとの特徴点の数から前記移動方向と反対方向とされる移動方向の特徴点の数を差し引くことで得られる前記移動方向ごとの特徴点の数に基づいて前記被写体の動作を検出するための検出手段と、
   前記検出手段で検出された前記被写体の動作に基づいて、当該動作に関連した情報を出力するか否かを判定するための判定手段とをさらに含む、検出装置。
2. 前記抽出手段は、前記第１の撮影画像と前記第２の撮影画像との対応する点のそれぞれの輝度を比較し、その差が予め記憶しているしきい値以上である点を前記動きのある点である特徴点として抽出する、請求項１に記載の検出装置。
3. 前記検出手段は、対応した、前記第１の撮影画像から抽出された特徴点と、前記第２の撮影画像から抽出された特徴点との移動距離が予め記憶しているしきい値以上である特徴点について、当該特徴点の移動方向を、予め規定された移動方向の区分に分類する、請求項１または２に記載の検出装置。
4. 前記検出手段は、分類された移動方向ごとの特徴点の数の最も多い移動方向を、前記被写体の移動方向として検出する、請求項１〜３のいずれかに記載の検出装置。
5. 前記検出手段は、分類された移動方向ごとの特徴点の数を、当該移動方向のベクトルの長さとして、移動方向ごとのベクトルの和を算出して、算出されたベクトルの和で表わされた方向を前記被写体の移動方向として検出する、請求項１〜３のいずれかに記載の検出装置。
6. 前記検出手段は、前記第１の撮影画像および前記第２の撮影画像のそれぞれを予め規定された領域に分割し、前記領域ごとに前記移動方向ごとの特徴点の数から前記移動方向と反対方向とされる移動方向の特徴点の数を差し引くことで得られる前記移動方向ごとの特徴点の数に基づいて当該領域での移動方向を特定し、移動方向ごとの領域数に基づいて前記被写体の移動方向として検出する、請求項１〜５のいずれかに記載の検出装置。
7. 前記検出手段は、分類された移動方向ごとの前記領域の数の最も多い移動方向を、前記被写体の移動方向として検出する、請求項６に記載の検出装置。
8. 検出装置で撮影画像から被写体の動作を検出する方法であって、
   前記被写体を連続して撮影することで得られた２以上の撮影画像を入力するステップと、
   連続して得られた第１の撮影画像と第２の撮影画像とのそれぞれから、前の撮影画像から動きのある点である特徴点を抽出するステップと、
   対応した前記第１の撮影画像の特徴点と前記第２の撮影画像の特徴点とを比較することで前記対応した特徴点ごとの移動方向を検出するステップと、
   前記対応した特徴点ごとに移動方向を分類して、前記移動方向ごとの特徴点の数から前記移動方向と反対方向とされる移動方向の特徴点の数を差し引くことで得られる前記移動方向ごとの特徴点の数に基づいて前記被写体の動作を検出するステップとを備える、検出方法。
9. 前記抽出するステップでは、前記第１の撮影画像と前記第２の撮影画像との対応する点のそれぞれの輝度を比較し、その差が予め記憶しているしきい値以上である点を前記動きのある点である特徴点として抽出する、請求項８に記載の検出方法。
10. プロセッサを備える検出装置に、請求項８または９に記載の検出方法を実行させる検出プログラム。

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