JP6245027B2 - 監視方法、監視装置および監視プログラム - Google Patents

Description

本発明は、監視方法、監視装置および監視プログラムに関する。

病院や介護施設において、看護師や介護士などが気付かないうちに、患者や要介護者がベッドを離れ、転倒、徘徊等の事故が起きることがある。このような事故の発生防止を目的として、例えば、ベッド横に敷いたマットセンサを患者が踏んだ際、あるいは、患者に装着したクリップセンサが外れた際に、ナースコール等で看護師に報知する技術がある。

ところが、患者によってはクリップセンサを装着するのを嫌がったり、ベッドから降りる際にベッド横に敷いたマットセンサを避けてしまう場合がある。また、足腰の弱い患者の場合、ベッドから降りたタイミングでナースコールしても、看護師が駆けつけた際には既に転倒している可能性がある。このため、患者にできるだけ負荷をかけることなく、ベッドから患者が起きようとしているときに、ナースコール等で看護師や介護士に報知する技術が望まれている。

先行技術としては、例えば、検出される使用者の体動回数が入眠中における体動回数より大幅に増加するとレム睡眠に移行したと判定するものがある。また、寝床を撮影した画像に基づき人体が寝床に存在するか否かを判定し、寝床に横臥した人体よりも高い位置における人体の存在を検知して、人体の状態を検知する技術がある。

また、管理エリア内で反射した超音波信号の反射波データからベッド上の患者の頭部の三次元位置を演算し、患者の三次元位置の横臥位置からの時間的な変化を検知した検知結果に基づきベッドの患者が離床動作を開始したか否かを判定する技術がある。

また、ベッドの上面の側端を含めて撮像可能な位置に配置される撮像部で撮像した画像データを用いて、ベッド上の患者の動作を監視するシステムがある。さらに、物体認識技術として、例えば、ＨＯＧ（Ｈｉｓｔｏｇｒａｍｓ ｏｆ Ｏｒｉｅｎｔｅｄ Ｇｒａｄｉｅｎｔｓ）特徴量とＢｏｏｓｔｉｎｇを用いて、画像中の人を検出するものがある。

特開２０００−３１６８３２号公報 特開２００４−２５４８７２号公報 特開２００９−２６８７９０号公報 特開２０１２−０７１００３号公報

中部大学 工学部 情報工学科 藤吉研究室 「ＨＯＧ特徴量と Ｂｏｏｓｔｉｎｇを用いた人検出」 ｐ３〜１９，２５〜２９，３０〜４３ ２００９年 ［平成２６年３月１９日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｖｉｓｉｏｎ．ｃｓ．ｃｈｕｂｕ．ａｃ．ｊｐ／ｊｏｉｎｔ＿ｈｏｇ／ｐｄｆ／ＨＯＧ＋Ｂｏｏｓｔｉｎｇ＿ＬＮ．ｐｄｆ＞

しかしながら、従来技術では、患者や要介護者がベッドから起きようとする起床行動を検出する検出タイミングの遅れや検出漏れが発生するという問題がある。例えば、患者の起床行動の検出タイミングが遅れると、ナースコール等での報知が遅れて、看護師が駆けつける前に患者が転倒するなどの重大な事故を引き起こす原因となる。

一つの側面では、本発明は、被監視者の起床行動の検出タイミングの遅れや検出漏れを防ぐ監視方法、監視装置および監視プログラムを提供することを目的とする。

本発明の一側面によれば、被監視者を撮影した一連の画像のいずれかの画像から検出した前記被監視者の頭部位置が、前記画像上に設定され前記被監視者の起床行動の検出に用いられる起床ラインを越えている場合に、前記画像に基づき判定した前記被監視者の就床状態と、前記被監視者の頭部位置の時系列変化とに基づいて、前記画像上の前記起床ラインの位置を変更する監視方法、監視装置および監視プログラムが提案される。

本発明の一態様によれば、被監視者の起床行動の検出タイミングの遅れや検出漏れを防ぐことができるという効果を奏する。

図１は、監視システム１００のシステム構成例を示す説明図である。 図２は、被監視者Ｘの起床行動の一例を示す説明図である。 図３は、休みながら起床する場合の起床行動の一例を示す説明図である。 図４は、被監視者Ｘの起床行動の検出タイミングの遅延例を示す説明図である。 図５は、実施の形態１にかかる被監視者Ｘの起床行動の検出例を示す説明図である。 図６は、監視装置１０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。 図７は、頭部検出用の学習データＤ１の生成例を示す説明図である。 図８は、就床状態認識用の学習データＤ２の生成例を示す説明図である。 図９は、起床ライン間隔テーブル９００の記憶内容の一例を示す説明図である。 図１０は、角度θに対応する間隔Ｎの算出方法の一例を示す説明図である。 図１１は、監視装置１０１の機能的構成例を示すブロック図である。 図１２は、被監視者Ｘの頭部位置Ｐの検出例を示す説明図である。 図１３は、履歴情報テーブル１３００の記憶内容の一例を示す説明図である。 図１４は、被監視者Ｘの就床状態の判定例を示す説明図である。 図１５は、被監視者Ｘの起床行動の検出例を示す説明図である。 図１６は、起床ラインＬ１の制限例を示す説明図である。 図１７は、起床ラインＬ１の間隔Ｎの算出例を示す説明図（その１）である。 図１８は、起床ラインＬ１の間隔Ｎの算出例を示す説明図（その２）である。 図１９は、起床ラインＬ１の間隔Ｎの算出例を示す説明図（その３）である。 図２０は、実施の形態１にかかる監視装置１０１の事前処理手順の一例を示すフローチャートである。 図２１は、実施の形態１にかかる監視装置１０１の監視処理手順の一例を示すフローチャートである。 図２２は、起床ライン更新処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。 図２３は、起床行動検出処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。 図２４は、補助ラインＬ２の設定例を示す説明図である。 図２５は、補助ラインＬ２の制限例を示す説明図である。 図２６は、補助ラインＬ２の間隔Ｍの算出例を示す説明図である。 図２７は、実施の形態２にかかる監視装置１０１の事前処理手順の一例を示すフローチャートである。 図２８は、実施の形態２にかかる監視装置１０１の監視処理手順の一例を示すフローチャートである。 図２９は、起床ライン・補助ライン更新処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。

以下に図面を参照して、本発明にかかる監視方法、監視装置および監視プログラムの実施の形態を詳細に説明する。

（実施の形態１）
まず、実施の形態にかかる監視システム１００のシステム構成例について説明する。

図１は、監視システム１００のシステム構成例を示す説明図である。図１において、監視システム１００は、監視装置１０１と、撮影装置１０２と、報知装置１０３と、を含む。監視システム１００において、監視装置１０１および報知装置１０３は、有線または無線のネットワーク１１０を介して接続される。ネットワーク１１０は、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどである。

ここで、監視装置１０１は、被監視者Ｘの起床行動を検出するコンピュータである。被監視者Ｘは、監視対象となる者であり、例えば、病院に入院中の患者である。また、被監視者は、例えば、介護施設や自宅などにおいて、要介護状態にある高齢者や特定疾患が原因で要介護状態にある者であってもよい。被監視者Ｘの起床行動とは、被監視者Ｘが寝床（図１の例では、ベッド１２０）から起きようとする行動である。

撮影装置１０２は、被監視者Ｘを撮影するカメラである。撮影装置１０２は、ベッド１２０を俯瞰する位置に設置され、ベッド１２０上で寝起きする被監視者Ｘと、被監視者Ｘの周囲を撮影可能である。また、撮影装置１０２は、監視装置１０１と接続され、所定の時間間隔（例えば、１／１０［秒］）で撮影した一連の画像Ｆを動画像として監視装置１０１に出力する。

報知装置１０３は、被監視者Ｘの起床行動を報知するコンピュータである。報知装置１０３は、監視者によって使用される。監視者は、被監視者Ｘを監視する者であり、例えば、看護師、介護士、被監視者Ｘの家族などである。報知装置１０３は、例えば、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ノートＰＣ、スマートフォン、携帯電話機、ＰＨＳ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｈａｎｄｙｐｈｏｎｅ Ｓｙｓｔｅｍ）などである。監視システム１００は、例えば、病院に導入されるナースコールなどに適用される。

なお、上述した説明では、監視装置１０１と撮影装置１０２とが別体に設けられる場合を例に挙げて説明したが、監視装置１０１と撮影装置１０２は一体型であってもよい。また、監視装置１０１と撮影装置１０２が一対一で設けられる場合を例に挙げて説明したが、監視装置１０１は、それぞれ異なる被監視者Ｘを撮影する複数の撮影装置１０２と接続されることにしてもよい。

ここで、図２を用いて、被監視者Ｘの起床行動について説明する。

図２は、被監視者Ｘの起床行動の一例を示す説明図である。図２において、画像２０１〜２０３は、起床行動中の被監視者Ｘを撮影した画像を時系列に並べたものである。画像２０１は、ベッド１２０で被監視者Ｘが寝ている状態の画像である。画像２０２は、ベッド１２０から起き上がるために被監視者Ｘが上半身を起こそうとしている状態の画像である。画像２０３は、被監視者Ｘが上半身を完全に起こした状態の画像である。

このように、被監視者Ｘは、ベッド１２０から起き上がる場合、上半身を起こしながらベッド１２０から起き上がることが多い。このため、例えば、被監視者Ｘの頭部位置Ｐが、画像２０１〜２０３上に設定される起床ラインＬ１を越えた場合に、被監視者Ｘがベッド１２０から起きようとしていると判断して、被監視者Ｘの起床行動を検出することが考えられる。

図２の例では、画像２０２に示すように、ベッド１２０から起き上がるために被監視者Ｘが上半身を起こそうとしている状態で、被監視者Ｘの頭部位置Ｐが起床ラインＬ１を越えると、被監視者Ｘの起床行動が検出される。この場合、被監視者Ｘがベッド１２０から起きようとしているときに、被監視者Ｘの起床行動が検出されたことを監視者に報知することができる。

しかし、ベッド１２０上で被監視者Ｘが寝る位置は、常に固定というわけではなく、また、被監視者Ｘが寝返りを打つうちに変化する場合がある。例えば、被監視者Ｘが寝ている位置が画像２０１で示す位置よりも上側に偏ると、被監視者Ｘが寝返りを打つだけで、被監視者Ｘの頭部位置Ｐが起床ラインＬ１を越えてしまう場合がある。この場合、被監視者Ｘが寝ている状態であるにもかかわらず、被監視者Ｘの起床行動を誤検出してしまう。

また、被監視者Ｘが寝ている位置が画像２０１で示す位置よりも下側に偏ると、被監視者Ｘが上半身を起こそうとしている状態では、被監視者Ｘの頭部位置Ｐが起床ラインＬ１を越えず、被監視者Ｘの起床行動の検出タイミングが遅れてしまう場合がある。あるいは、被監視者Ｘの頭部位置Ｐが起床ラインＬ１を越えない状態で、被監視者Ｘが上半身を完全に起こしてしまい、被監視者Ｘの起床行動を検出できない場合がある。

このため、被監視者Ｘが寝ている間は寝返りなどで体が動くことを想定して、被監視者Ｘの頭部の動きに合わせて起床ラインＬ１の位置を動的に変更することが考えられる。「寝ている状態」は、例えば、被監視者Ｘを撮影した画像から抽出される、被監視者Ｘの頭部や肩の形状、顔領域の目や眉の形状などから判断することができる。

しかし、被監視者Ｘが頭を起こし始めているような起床行動の初期段階は、被監視者Ｘの頭部の形状などから、「寝ている状態」を正確に判別できない場合がある。この結果、被監視者Ｘが起きようとしているにもかかわらず、起床ラインＬ１の位置が変更されて、被監視者Ｘの起床行動の検出タイミングが遅れてしまう場合がある。

このため、起床ラインＬ１の更新を行う条件として、被監視者Ｘが寝ている状態であるかだけでなく、被監視者Ｘの頭部に動きがあるかということも考慮することが考えられる。すなわち、被監視者Ｘが寝ている状態であり、かつ、被監視者Ｘの頭部に動きがなければ、被監視者Ｘが起床行動中ではないと判断して、起床ラインＬ１を更新することが考えられる。

これにより、被監視者Ｘの頭部に動きがある起床行動中は起床ラインＬ１の更新が行われず、起床行動の初期段階で起床ラインＬ１の位置が変更されることを防ぐことができる。一方、寝返りなどは体を動かしたあとに静止するため、静止の段階で起床ラインＬ１が更新され、被監視者Ｘの寝る位置が変わっても適切な間隔で起床ラインＬ１を設定することができる。

ところが、ケガや加齢で半身不随または筋力が弱っている被監視者Ｘが起床する場合には、被監視者Ｘは、少し起き上がると一旦休み、数秒〜数十秒休んだら、また動き出すといった行動を繰り返すことがある。すなわち、被監視者Ｘは、数秒〜数十秒ずつ休みながら起き上がることがある。

ここで、被監視者Ｘが休みながら起床する場合の起床行動について説明する。

図３は、休みながら起床する場合の起床行動の一例を示す説明図である。図３において、（状態ａ）〜（状態ｅ）は、被監視者Ｘが、片腕でベッド１２０の柵を掴み、数秒〜数十秒ずつ休みながら起き上がる場合の起床行動を示している。（状態ａ）は被監視者Ｘが寝ている状態であり、（状態ｅ）は上半身を完全に起こした状態である。

画像３０１〜３０５は、（状態ａ）〜（状態ｅ）のそれぞれに対応する被監視者Ｘを撮影した画像Ｆである。ここでは、画像３０２や画像３０３で、被監視者Ｘの頭部や肩の形状、顔領域の目や眉などの形状が、被監視者Ｘが寝ている状態を撮影した画像３０１と類似している。このため、被監視者Ｘの頭部や肩の形状、顔領域の目や眉の形状から「寝ている状態」を判断すると、被監視者Ｘが（状態ｂ）や（状態ｃ）で、被監視者Ｘが寝ている状態であると誤判断してしまうことがある。

このとき、被監視者Ｘが休むために静止すると、被監視者Ｘの頭部に動きがないために、被監視者Ｘが起床行動ではない動き、すなわち、寝返りをして静止したと判定され、起床ラインＬ１が更新されてしまう。同様に、被監視者Ｘがまた少し起き上がって静止すると、そのタイミングでも起床ラインＬ１が更新されてしまう。

このため、このようなシーンでは、起床行動中であるにもかかわらず、起床ラインＬ１の更新が複数回発生してしまう。この結果、不正な起床ラインＬ１の更新が累積して、被監視者Ｘの起床行動の検出タイミングが大幅に遅れる、あるいは、被監視者Ｘが起き上がっても起床ラインＬ１を越えず、被監視者Ｘの起床行動を検出できない場合がある。

図４は、被監視者Ｘの起床行動の検出タイミングの遅延例を示す説明図である。図４において、図３に示した（状態ａ）〜（状態ｅ）のそれぞれに対応する画像３０１〜３０５が示されている。また、各画像３０１〜３０５には、被監視者Ｘの起床行動を検出するための起床ラインＬ１が設定されている。

ここで、被監視者Ｘが（状態ｃ）から（状態ｄ）に遷移したときに被監視者Ｘの起床行動を検出することを想定して起床ラインＬ１を設定したとする。ところが、被監視者Ｘが起き上がる途中の（状態ｂ）および（状態ｃ）において、被監視者Ｘが寝ている状態であり、かつ、被監視者Ｘの頭部が動いていないと判定されると、不正な起床ラインＬ１の更新が２回行われてしまう。

この結果、本来（状態ｃ）から（状態ｄ）に遷移したときに被監視者Ｘの起床行動を検出することを想定していたのに対して、（状態ｄ）から（状態ｅ）に遷移したときに起床行動が検出されることになり、被監視者Ｘの起床行動の検出タイミングが遅れてしまう。

そこで、実施の形態１では、ケガや加齢で半身不随または筋力が弱っているために途中で休みながら起き上がるような被監視者Ｘの起床行動中に、起床ラインＬ１が不正に更新されるのを防いで、被監視者Ｘの起床行動の検出タイミングの遅れや検出漏れを防ぐ監視方法について説明する。

図５は、実施の形態１にかかる被監視者Ｘの起床行動の検出例を示す説明図である。図５において、図３に示した（状態ａ）〜（状態ｅ）のそれぞれに対応する画像３０１〜３０５が示されている。また、各画像３０１〜３０５には、被監視者Ｘの起床行動を検出するための起床ラインＬ１が設定されている。

監視装置１０１は、各画像３０１〜３０５から検出される被監視者Ｘの頭部位置Ｐが、各画像３０１〜３０５上に設定される起床ラインＬ１を越えている場合に、起床ラインＬ１の更新を行うか否かを判断する。図５の例では、画像３０１〜３０３では、各画像３０１〜３０３から検出される被監視者Ｘの頭部位置Ｐが起床ラインＬ１を越えていない。このため、（状態ａ）〜（状態ｃ）では、起床ラインＬ１の更新は行われない。

一方、画像３０４では、画像３０４から検出される被監視者Ｘの頭部位置Ｐが、画像３０４上に設定される起床ラインＬ１を越えている。このため、（状態ｄ）において、監視装置１０１は、起床ラインＬ１の更新を行うか否かを判断する。具体的には、例えば、監視装置１０１は、画像３０４に基づく被監視者Ｘの就床状態と、被監視者Ｘの頭部位置Ｐの時系列変化に基づいて、起床ラインＬ１の更新を行うか否かを判断する。

ここで、被監視者Ｘの就床状態とは、被監視者Ｘが寝床に入っている状態、すなわち、ベッド１２０に被監視者Ｘが寝ている状態である。「寝ている状態」は、撮影装置１０２によって撮影される画像Ｆ上に写る被監視者Ｘの見え方が寝ている状態となっていることであり、被監視者Ｘは眠っていても、眠っていなくてもいずれであってもよい。

具体的には、例えば、監視装置１０１は、被監視者Ｘが寝ている状態であり、かつ、被監視者Ｘの頭部位置Ｐが一定期間継続して動いていない場合に、起床ラインＬ１の更新を行うと判断する。詳細は後述するが、被監視者Ｘの就床状態は、画像Ｆ（例えば、画像３０４）から抽出される被監視者Ｘの特徴に基づき判定される。また、被監視者Ｘの頭部位置Ｐの時系列変化は、撮影装置１０２によって撮影される一連の画像Ｆから判断される。

より詳細に説明すると、画像Ｆ上に写る被監視者Ｘの見え方が寝ている状態であり、かつ、被監視者Ｘの頭部位置Ｐに動きがある場合は、寝返りなどの行動中、あるいは、起床行動の初期段階であると判断できる。この場合、監視装置１０１は、起床ラインＬ１の更新を行わない。

また、画像Ｆ上に写る被監視者Ｘの見え方が寝ていない状態であり、かつ、被監視者Ｘの頭部位置Ｐに動きがない場合は、起床行動中の一旦停止であると判断できる。この場合、監視装置１０１は、起床ラインＬ１の更新を行わない。

これに対して、画像Ｆ上に写る被監視者Ｘの見え方が寝ている状態であり、かつ、頭部位置Ｐに動きがない場合には、寝返りなどで体が動いたために被監視者Ｘの頭部位置Ｐが起床ラインＬ１を越えたと判断できる。この場合、監視装置１０１は、起床ラインＬ１の更新を行う。

図５の例では、画像３０４において、被監視者Ｘが寝ていない状態であると判定され、被監視者Ｘの頭部位置Ｐが一定期間動いていないと判断される。すなわち、（状態ｄ）は、被監視者Ｘの起床行動中の一旦停止であると判断できる。このため、監視装置１０１は、画像３０４上に設定された起床ラインＬ１の更新は行わない。

また、監視装置１０１は、被監視者Ｘの頭部位置Ｐが画像Ｆ上の起床ラインＬ１を越え、かつ、被監視者Ｘが寝ていない状態であると判定したことに応じて、被監視者Ｘの起床行動を検出する。図５の例では、画像３０４において、被監視者Ｘの頭部位置Ｐが画像Ｆ上の起床ラインＬ１を越え、かつ、被監視者Ｘが寝ていない状態であると判定される。このため、（状態ｄ）において、被監視者Ｘの起床行動が検出される。

このように、監視装置１０１によれば、撮影装置１０２によって撮影される画像Ｆから検出される被監視者Ｘの頭部位置Ｐが画像Ｆ上に設定される起床ラインＬ１を越えている場合に、起床ラインＬ１の更新を行うか否かを判断することができる。

例えば、監視装置１０１は、画像Ｆ上に写る被監視者Ｘの見え方が寝ている状態であり、かつ、頭部位置Ｐに動きがある場合は、寝返りなどの行動中、あるいは、起床行動の初期段階であると判断して、起床ラインＬ１の更新を行わないようにすることができる。また、例えば、監視装置１０１は、画像Ｆ上に写る被監視者Ｘの見え方が寝ていない状態であり、かつ、頭部位置Ｐに動きがない場合は、起床行動中の一旦停止であると判断して、起床ラインＬ１の更新を行わないようにすることができる。

これにより、ケガや加齢で半身不随または筋力が弱っているような被監視者Ｘが休みながら起き上がるような起床行動中に起床ラインＬ１が更新されるのを防いで、被監視者Ｘの起床行動の検出タイミングの遅れや検出漏れを防ぐことができる。この結果、監視者に対して被監視者Ｘの起床行動を報知する報知タイミングの遅れや報知漏れを防ぐことができ、被監視者Ｘの転倒などの重大な事故を未然に防ぐことができるようになる。

（監視装置１０１のハードウェア構成例）
図６は、監視装置１０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。図６において、監視装置１０１は、ＣＰＵ６０１と、メモリ６０２と、Ｉ／Ｆ６０３と、ディスクドライブ６０４と、ディスク６０５と、を有する。また、各構成部は、バス６００によってそれぞれ接続される。

ここで、ＣＰＵ６０１は、監視装置１０１の全体の制御を司る。メモリ６０２は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）およびフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭやＲＯＭが各種プログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ６０１のワークエリアとして使用される。メモリ６０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ６０１にロードされることで、コーディングされている処理をＣＰＵ６０１に実行させる。

Ｉ／Ｆ６０３は、通信回線を通じてネットワーク１１０に接続され、ネットワーク１１０を介して他のコンピュータ（例えば、図１に示した報知装置１０３）に接続される。そして、Ｉ／Ｆ６０３は、ネットワーク１１０と内部のインターフェースを司り、他のコンピュータからのデータの入出力を制御する。Ｉ／Ｆ６０３には、例えば、モデムやＬＡＮアダプタなどを採用することができる。

ディスクドライブ６０４は、ＣＰＵ６０１の制御に従ってディスク６０５に対するデータのリード／ライトを制御する。ディスク６０５は、ディスクドライブ６０４の制御で書き込まれたデータを記憶する。ディスク６０５としては、例えば、磁気ディスク、光ディスクなどが挙げられる。

なお、監視装置１０１は、上述した構成部のほか、例えば、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、キーボード、マウス、ディスプレイなどを有することにしてもよい。また、図１に示した報知装置１０３についても、上述した監視装置１０１と同様のハードウェア構成例により実現することができる。

（被監視者Ｘの頭部検出用の学習データＤ１の生成例）
つぎに、撮影装置１０２（図１参照）によって撮影される画像Ｆから、被監視者Ｘの頭部画像を検出するための学習データＤ１の生成例について説明する。被監視者Ｘの頭部検出用の学習データＤ１は、例えば、図６に示した監視装置１０１のメモリ６０２やディスク６０５などの記憶装置に記憶される。

図７は、頭部検出用の学習データＤ１の生成例を示す説明図である。図７において、ポジティブ画像データ７０１は、被監視者Ｘが寝ている状態から上半身を起こした状態となるまでの被監視者Ｘの頭部を様々な角度から撮影した頭部画像の集合である。また、ネガティブ画像データ７０２は、布団、ベッド１２０（図１参照）、枕、被監視者Ｘの頭部以外の身体などを撮影した画像の集合である。

監視装置１０１は、ポジティブ画像データ７０１とネガティブ画像データ７０２に基づいて、ＨＯＧ特徴量を求め、ＡｄａＢｏｏｓｔなどで学習することで、頭部検出用の学習データＤ１を生成する。頭部検出用の学習データＤ１は、撮影装置１０２によって撮影される画像Ｆから、被監視者Ｘの頭部画像を識別して検出するための情報である。

ＨＯＧ特徴量は、一般物体の認識のための勾配ベースの特徴量であり、局所領域の輝度の勾配方向をヒストグラム化したものである。ＡｄａＢｏｏｓｔは、統計的学習手法のＢｏｏｓｔｉｎｇの一種である。なお、ＨＯＧ特徴量とＡｄａＢｏｏｓｔを用いた人検出については、非特許文献１を参照することができる。

（被監視者Ｘの就床状態認識用の学習データＤ２の生成例）
つぎに、撮影装置１０２によって撮影される画像Ｆから、被監視者Ｘの就床状態を認識するための学習データＤ２の生成例について説明する。被監視者Ｘの就床状態認識用の学習データＤ２は、例えば、監視装置１０１のメモリ６０２やディスク６０５などの記憶装置に記憶される。

図８は、就床状態認識用の学習データＤ２の生成例を示す説明図である。図８において、ポジティブ画像データ８０１は、被監視者Ｘが寝ている状態の被監視者Ｘの頭部を様々な角度から撮影した頭部画像の集合である。また、ネガティブ画像データ８０２は、布団、ベッド１２０（図１参照）、枕、被監視者Ｘの頭部以外の身体などを撮影した画像の集合である。

監視装置１０１は、ポジティブ画像データ８０１とネガティブ画像データ８０２に基づいて、ＨＯＧ特徴量を求め、ＡｄａＢｏｏｓｔなどで学習することで、就床状態認識用の学習データＤ２を生成する。就床状態認識用の学習データＤ２は、撮影装置１０２によって撮影される画像Ｆから、被監視者Ｘが寝ている状態であるか否かを判定するための情報である。

（起床ライン間隔テーブル９００の記憶内容）
つぎに、監視装置１０１が用いる起床ライン間隔テーブル９００の記憶内容について説明する。起床ライン間隔テーブル９００は、例えば、監視装置１０１のメモリ６０２やディスク６０５などの記憶装置に記憶される。

図９は、起床ライン間隔テーブル９００の記憶内容の一例を示す説明図である。図９において、起床ライン間隔テーブル９００は、角度θおよび間隔Ｎのフィールドを有し、各フィールドに情報を設定することで、間隔情報（例えば、間隔情報９００−１〜９００−５）をレコードとして記憶する。

ここで、角度θ（単位：度）は、ベッド１２０から起き上がる被監視者Ｘの背中とベッド１２０の上面とがなす角度である（後述する図１０参照）。間隔Ｎ（単位：ピクセル）は、撮影装置１０２によって撮影される画像Ｆ上に設定する起床ラインＬ１の位置を特定するための情報である。

ここでは、間隔Ｎは、画像Ｆにおいて、被監視者Ｘが起き上がる際に被監視者Ｘの頭部位置が移動する方向に、被監視者Ｘの頭部位置からどれくらい離れた位置に起床ラインＬ１を設定するかを示す。間隔Ｎは、例えば、被監視者Ｘを監視する看護師、介護士、家族などの監視者によって設定可能である。

例えば、監視者が、ベッド１２０の上面からどの角度θまで被監視者Ｘの背中が起き上がった際に被監視者Ｘの起床行動を検出するかを指定することにより、指定された角度θに対応する間隔Ｎが設定される。一例として、角度θとして「θ＝４０［度］」が指定されると、間隔Ｎとして「Ｎ＝３０［ピクセル］」が設定される。

なお、角度θの値が小さすぎると、寝返りなどでも被監視者Ｘの起床行動が検出されて過剰なアラームを招いてしまう。このため、角度θは、例えば、被監視者Ｘが寝ていないと判断できる姿勢のときの角度に設定される。

図１０は、角度θに対応する間隔Ｎの算出方法の一例を示す説明図である。図１０において、画像１００１は、ベッド１２０の上面から角度θまで起き上がった状態の被監視者Ｘを撮影した画像であり、例えば、監視者に対して被監視者Ｘの起床行動を検出して報知したいときの被監視者Ｘの姿勢を示す。また、画像１００２は、ベッド１２０で寝ている状態の被監視者Ｘを撮影した画像である。

線１００３は、被監視者Ｘの頭部を囲う矩形領域１００４の中心位置Ｐ１を通り、被監視者Ｘが起き上がる際に被監視者Ｘの頭部が移動する方向に略直交する線である。線１００５は、被監視者Ｘの頭部を囲う矩形領域１００６の上端位置Ｐ２を通り、被監視者Ｘが起き上がる際に被監視者Ｘの頭部が移動する方向に略直交する線である。

監視装置１０１は、例えば、画像１００２における線１００３と線１００５との間のピクセル数を算出することで、算出したピクセル数を、角度θに対応する間隔Ｎとして算出する。なお、間隔Ｎの具体的な算出例については、図１７〜図１９を用いて後述する。

（監視装置１０１の機能的構成例）
図１１は、監視装置１０１の機能的構成例を示すブロック図である。図１１において、監視装置１０１は、取得部１１０１と、頭部検出部１１０２と、設定／変更部１１０３と、ライン判定部１１０４と、状態判定部１１０５と、行動検出部１１０６と、出力部１１０７と、を含む構成である。取得部１１０１〜出力部１１０７は制御部となる機能であり、具体的には、例えば、図６に示したメモリ６０２、ディスク６０５などの記憶装置に記憶されたプログラムをＣＰＵ６０１に実行させることにより、または、Ｉ／Ｆ６０３により、その機能を実現する。各機能部の処理結果は、例えば、メモリ６０２、ディスク６０５などの記憶装置に記憶される。

取得部１１０１は、被監視者Ｘを撮影した画像Ｆを取得する。具体的には、例えば、取得部１１０１は、撮影装置１０２によって所定の時間間隔で撮影される画像Ｆを撮影装置１０２から順次取得する。画像Ｆは、例えば、ベッド１２０上で寝起きする被監視者Ｘと、被監視者Ｘの周囲を撮影した動画像を形成する１フレーム分の画像である。また、画像Ｆは、撮影装置１０２によって撮影された１フレーム分の画像から、被監視者Ｘが寝起きするベッド１２０とベッド１２０周囲の画像を抽出したものであってもよい。

頭部検出部１１０２は、画像Ｆから被監視者Ｘの頭部位置Ｐを検出する。具体的には、例えば、頭部検出部１１０２は、被監視者Ｘの頭部検出用の学習データＤ１を用いて、画像Ｆを走査することにより、画像Ｆから被監視者Ｘの頭部位置Ｐを検出する。ここで、図１２を用いて、被監視者Ｘの頭部位置Ｐの検出例について説明する。

図１２は、被監視者Ｘの頭部位置Ｐの検出例を示す説明図である。図１２において、画像１２００は、ベッド１２０上で寝起きする被監視者Ｘと、被監視者Ｘの周囲を撮影した画像Ｆである。まず、頭部検出部１１０２は、学習データＤ１を用いて、画像１２００をラスタスキャンしながら、被監視者Ｘの頭部の特徴を示す部分を探索することにより、被監視者Ｘの頭部画像１２０１を抽出する。頭部画像１２０１は、例えば、被監視者Ｘの頭部を囲う矩形画像である。

そして、頭部検出部１１０２は、探索した頭部画像１２０１の上端を、被監視者Ｘの頭部位置Ｐとして検出する。頭部位置Ｐは、例えば、Ｘ軸とＹ軸とからなる画像座標系における座標位置である。検出された被監視者Ｘの頭部位置Ｐは、例えば、履歴情報テーブル１３００に記憶される。

図１３は、履歴情報テーブル１３００の記憶内容の一例を示す説明図である。図１３において、履歴情報テーブル１３００は、頭部位置、座標位置、就床状態フラグおよび起床行動検出フラグのフィールドを有し、各フィールドに情報を設定することで、履歴情報（例えば、履歴情報１３００−１〜１３００−３）をレコードとして記憶する。

ここで、頭部位置は、撮影装置１０２によって撮影される１フレーム分の画像Ｆから検出した被監視者Ｘの頭部位置Ｐの識別子である。座標位置は、画像座標系における被監視者Ｘの頭部位置Ｐの座標位置である。就床状態フラグは、被監視者Ｘが寝ている状態であるか否かを示す情報である。就床状態フラグ「０」は、被監視者Ｘが寝ている状態を示す。また、就床状態フラグ「１」は、被監視者Ｘが寝ていない状態を示す。

起床行動検出フラグは、被監視者Ｘの起床行動が検出されたか否かを示す情報である。起床行動検出フラグ「０」は、被監視者Ｘの起床行動が検出されていないことを示す。起床行動検出フラグ「１」は、被監視者Ｘの起床行動が検出されたことを示す。履歴情報テーブル１３００は、被監視者Ｘの頭部位置Ｐが検出された順に履歴情報を記憶する。また、履歴情報テーブル１３００は、例えば、メモリ６０２、ディスク６０５などの記憶装置により実現される。

図１１の説明に戻り、設定／変更部１１０３は、画像Ｆ上に起床ラインＬ１を設定する。ここで、起床ラインＬ１は、被監視者Ｘの起床行動の検出に用いられるラインである。例えば、起床ラインＬ１は、被監視者Ｘが起き上がる際に頭部位置Ｐが移動する方向に略直交するように画像Ｆ上に設定される。

具体的には、例えば、まず、設定／変更部１１０３は、起床ライン間隔テーブル９００を参照して、指定された角度θに対応する間隔Ｎ（単位：ピクセル）を特定する。角度θの指定は、例えば、報知装置１０３のキーボード（不図示）やマウス（不図示）を用いた監視者の操作入力により行われる。

そして、設定／変更部１１０３は、被監視者Ｘの頭部位置Ｐの初期位置から、被監視者Ｘが起き上がる際に頭部位置Ｐが移動する方向に、間隔Ｎ分離れた画像Ｆ上の位置に、起床ラインＬ１を設定する。被監視者Ｘの頭部位置Ｐの初期位置は、予め設定されており、例えば、ベッド１２０上で寝ている被監視者Ｘの頭部下端（顎側）の標準的な座標位置に設定される。

以下の説明では、画像Ｆにおいて、被監視者Ｘが起き上がる際に頭部位置Ｐが移動する方向を「起き上がり方向」と表記する場合がある。

ライン判定部１１０４は、被監視者Ｘの頭部位置Ｐが画像Ｆ上に設定された起床ラインＬ１を越えているか否かを判定する。具体的には、例えば、ライン判定部１１０４は、画像Ｆにおいて、被監視者Ｘの頭部位置Ｐが起床ラインＬ１よりも被監視者Ｘの足下側にある場合に、頭部位置Ｐが起床ラインＬ１を越えていると判定することにしてもよい。

なお、ライン判定部１１０４は、例えば、現フレームの頭部位置Ｐと直前フレームの頭部位置Ｐとに基づいて、頭部位置Ｐが起床ラインＬ１を跨いだか否かを判断することにしてもよい。現フレームの頭部位置Ｐと直前フレームの頭部位置Ｐは、例えば、図１３に示した履歴情報テーブル１３００から特定される。

この場合、ライン判定部１１０４は、頭部位置Ｐが起床ラインＬ１を跨いだ場合に、頭部位置Ｐが起床ラインＬ１を越えたと判定する。また、ライン判定部１１０４は、頭部位置Ｐが起床ラインＬ１を越えたと判定した場合、ラインフラグｆｇに「１」を設定することにしてもよい。

ラインフラグｆｇは、被監視者Ｘの頭部位置Ｐが起床ラインＬ１を越えているか否かを示す情報であり、初期状態では「０」である。これにより、以降において、ライン判定部１１０４は、ラインフラグｆｇを参照することにより、被監視者Ｘの頭部位置Ｐが画像Ｆ上に設定された起床ラインＬ１を越えているか否かを判定することができる。ラインフラグｆｇは、例えば、被監視者Ｘの起床行動が検出されたらリセットされる。

状態判定部１１０５は、被監視者Ｘの就床状態を判定する。具体的には、例えば、状態判定部１１０５は、被監視者Ｘの頭部位置Ｐが起床ラインＬ１を越えていると判定された場合に、画像Ｆに基づいて、被監視者Ｘの特徴を抽出することにより、被監視者Ｘの就床状態を判定する。ここで、被監視者Ｘの特徴とは、例えば、被監視者Ｘの頭部や肩の形状、顔領域の目、眉、耳などの形状である。

例えば、「寝ている状態」のときは、人の頭部は偏平な楕円であったものが、起き上がって「寝ていない状態」となると、頭部の楕円が円に近づく傾向にある。また、「寝ている状態」に比べて「寝ていない状態」になると、目、眉、耳などの顔領域が少なくなる傾向にある。

このため、状態判定部１１０５は、例えば、被監視者Ｘの頭部の形状が偏平な楕円である場合に、被監視者Ｘが寝ている状態であると判定することにしてもよい。また、状態判定部１１０５は、目、眉、耳などの顔領域が少なくなると、被監視者Ｘが寝ていない状態であると判定することにしてもよい。ここで、図１４を用いて、被監視者Ｘの就床状態の判定例について説明する。

図１４は、被監視者Ｘの就床状態の判定例を示す説明図である。図１４において、頭部画像１２０１は、図１２に示した画像１２００から抽出された被監視者Ｘの頭部画像である。まず、状態判定部１１０５は、頭部画像１２０１から、被監視者Ｘの頭部や顔内部の形状を抽出する。

そして、状態判定部１１０５は、被監視者Ｘの就床状態認識用の学習データＤ２を用いて、抽出した頭部や顔内部の形状が、被監視者Ｘが寝ている状態の形状と類似すると判断した場合に、被監視者Ｘが寝ている状態であると判定する。一方、状態判定部１１０５は、被監視者Ｘが寝ている状態の形状と類似しないと判断した場合に、被監視者Ｘが寝ていない状態であると判定する。

なお、被監視者Ｘが寝ている状態であると判定された場合は、履歴情報テーブル１３００の画像Ｆに対応する履歴情報の就床状態フラグに「０」が設定される。一方、被監視者Ｘが寝ていない状態であると判定された場合には、履歴情報テーブル１３００の画像Ｆに対応する履歴情報の就床状態フラグに「１」が設定される。

図１１の説明に戻り、設定／変更部１１０３は、状態判定部１１０５によって判定された判定結果と、被監視者Ｘの頭部位置Ｐの時系列変化とに基づいて、画像Ｆ上の起床ラインＬ１の位置を変更する。具体的には、例えば、まず、設定／変更部１１０３は、撮影装置１０２によって撮影された一連の画像Ｆに基づいて、被監視者Ｘの頭部位置Ｐが一定期間継続して動いていないか否かを判断する。

被監視者Ｘの頭部位置Ｐが一定期間継続して動いていないか否かの判断は、被監視者Ｘが寝返りや起床行動などの何らかの行動中であるか否かを判別するためのものである。一定期間は、任意に設定可能である。また、一定期間の単位は、「時間（例えば、秒）」であってもよく、また、「フレーム数」であってもよい。

例えば、単位を「時間」とすると、一定期間は３秒程度に設定される。また、単位を「フレーム数」とし、撮影装置１０２から出力される１秒当たりのフレーム数（ｆｐｓ：ｆｒａｍｅ ｐｅｒ ｓｅｃｏｎｄ）を「１０」とすると、一定期間は３０フレーム程度に設定される。

以下の説明では、一定期間の単位を「フレーム数」とし、一定期間を「ｎフレーム」と表記する場合がある。

より具体的には、例えば、設定／変更部１１０３は、履歴情報テーブル１３００を参照して、被監視者Ｘの頭部位置Ｐが、現フレームから遡ってｎフレーム間継続して動いていないか否かを判断する。この際、設定／変更部１１０３は、例えば、連続するフレーム間での頭部位置Ｐ間の距離が閾値以下であれば、当該フレーム間で頭部位置Ｐが動いていないと判断する。

そして、設定／変更部１１０３は、被監視者Ｘが寝ている状態であると判定され、かつ、被監視者Ｘの頭部位置Ｐが一定期間継続して動いていないと判断した場合に、検出された被監視者Ｘの頭部位置Ｐを基準に、画像Ｆ上の起床ラインＬ１の位置を変更する。この際、設定／変更部１１０３は、例えば、検出された被監視者の頭部位置Ｐから、起き上がり方向に、間隔Ｎ分離れた画像Ｆ上の位置に、起床ラインＬ１の位置を変更する。

行動検出部１１０６は、検出された被監視者Ｘの頭部位置Ｐが画像Ｆ上の起床ラインＬ１を越え、かつ、被監視者Ｘが寝ていない状態であると判定されたことに応じて、被監視者Ｘの起床行動を検出する。ここで、図１５を用いて、被監視者Ｘの起床行動の検出例について説明する。

図１５は、被監視者Ｘの起床行動の検出例を示す説明図である。図１５において、画像１５０１は、ベッド１２０上で寝起きする被監視者Ｘを撮影した現フレームの画像である。また、画像１５０２は、ベッド１２０上で寝起きする被監視者Ｘを撮影した直前フレームの画像である。

まず、行動検出部１１０６は、現フレームの画像１５０１から検出された頭部位置Ｐと、直前フレームの画像１５０２から検出された頭部位置Ｐとに基づいて、頭部位置Ｐが画像１５０１上の起床ラインＬ１を跨いだか否かを判断する。現フレームの頭部位置Ｐと直前フレームの頭部位置Ｐは、例えば、履歴情報テーブル１３００から特定される。

図１５の例では、現フレームの時点で、被監視者Ｘの頭部位置Ｐが起床ラインＬ１を跨いでいる。この場合、行動検出部１１０６は、被監視者Ｘの頭部位置Ｐが画像１５０１上の起床ラインＬ１を越えたと判断する。また、状態判定部１１０５によって、画像１５０１の被監視者Ｘが寝ていない状態であると判定された場合を想定する。この場合、行動検出部１１０６は、被監視者Ｘの起床行動を検出する。

なお、被監視者Ｘの起床行動が検出された場合は、履歴情報テーブル１３００の画像Ｆに対応する履歴情報の起床行動検出フラグに「１」が設定される。一方、被監視者Ｘの起床行動が検出されなかった場合には、履歴情報テーブル１３００の画像Ｆに対応する履歴情報の起床行動検出フラグに「０」が設定される。

また、被監視者Ｘが起きている状態で、被監視者Ｘの頭部位置Ｐが起床ラインＬ１を越えると、被監視者Ｘの起床行動を誤検出してしまう。このため、行動検出部１１０６は、被監視者Ｘの起床行動を前回検出してから、被監視者Ｘが寝ている状態であると１回以上判定した場合に、被監視者Ｘの起床行動を検出することにしてもよい。

これにより、被監視者Ｘが起きている状態で被監視者Ｘの頭部位置Ｐが起床ラインＬ１を越えた場合の誤検出を防ぐことができる。なお、過去の画像Ｆにおける被監視者Ｘの起床行動の有無や被監視者Ｘの就床状態は、例えば、履歴情報テーブル１３００から特定される。

出力部１１０７は、被監視者Ｘの起床行動が検出されたことを示す報知情報を出力する。具体的には、例えば、出力部１１０７は、行動検出部１１０６によって被監視者Ｘの起床行動が検出されたことに応じて、被監視者Ｘの起床行動が検出されたことを示す報知情報を報知装置１０３に送信する。報知情報には、例えば、被監視者Ｘの氏名、病室番号、ベッド番号などの被監視者Ｘを識別するための情報が含まれていてもよい。

報知情報の出力形式としては、例えば、報知装置１０３のディスプレイ（不図示）への表示、報知装置１０３の警告ランプ（不図示）の点灯、報知装置１０３のスピーカ（不図示）からの音声出力などが挙げられる。

（起床ラインＬ１の制限例）
つぎに、画像Ｆ上に設定される起床ラインＬ１の制限例について説明する。

図１６は、起床ラインＬ１の制限例を示す説明図である。ここで、被監視者Ｘがベッド１２０で寝ている際に、被監視者Ｘの頭部位置Ｐが起床ラインＬ１を越えない程度に、被監視者Ｘが足方向（画像Ｆ上の上方向）に動く場合がある。この場合、起床ラインＬ１の位置が更新されず、被監視者Ｘの起床行動の検出タイミングに誤差が生じてしまう。

このため、図１６に示すように、起床ラインＬ１の位置を、被監視者Ｘの頭部下端（頭部位置Ｐ）から、例えば、最大で１０［ｃｍ］程度になるように、間隔Ｎを制限することにしてもよい。例えば、画像Ｆにおいて、実際の１０［ｃｍ］に対応するピクセル数が２５［ピクセル］であったとする。

この場合、設定／変更部１１０３は、間隔Ｎを２５［ピクセル］以下に制限する。すなわち、監視者などによって指定できる角度θを制限する。図９の例では、設定／変更部１１０３は、指定可能な角度θを、対応するピクセル数が２５［ピクセル］以下となる２０［度］または３０［度］に制限する。

一例として、角度θとして４０［度］が指定されたとする。この場合、設定／変更部１１０３は、起床ライン間隔テーブル９００を参照して、対応するピクセル数が２５［ピクセル］以下となる最大の角度θである３０［度］に対応する間隔Ｎ「Ｎ＝２０［ピクセル］」を特定する。

これにより、被監視者Ｘの頭部位置Ｐが起床ラインＬ１を越えない程度に、被監視者Ｘが足方向に動くことにより発生する、被監視者Ｘの起床行動の検出タイミングの誤差を一定範囲内に抑えることができる。例えば、図１６の例では、起床ラインＬ１の位置を、初期設定時の位置に対して最大１０［ｃｍ］の誤差に抑えることができる。

（起床ラインＬ１の間隔Ｎの算出例）
つぎに、起床ラインＬ１の間隔Ｎの算出例について説明する。

図１７〜図１９は、起床ラインＬ１の間隔Ｎの算出例を示す説明図である。図１７において、ベッド座標系は、ベッド１２０の前端（被監視者Ｘの頭側）の中点を原点とし、ベッド平面とＸＹ平面が平行で、高さ方向のＺ軸の「Ｚ＝０」とベッド平面とが一致する座標系である。ベッド座標系の単位は［ｍｍ］である。

画像座標系は、撮影装置１０２によって撮影される画像Ｆの座標系であり、画像Ｆの水平方向をＸ軸とし、下方向をＹ軸とする。画像座標系の単位は［ピクセル］である。以下の説明では、Ｐ^Bed、Ｐ^Imのように、文字の上側に座標系の種類（Ｂｅｄ：ベッド座標系、Ｉｍ：画像座標系）を示す。

例えば、ベッド座標系で位置Ｐ₁を表記する場合は、以下のようになる。
Ｐ₁ ^Bed＝（Ｐ_1,x ^Bed，Ｐ_1,y ^Bed，Ｐ_1,z ^Bed）

また、画像座標系で位置Ｐ₁を表記する場合は、以下のようになる。
Ｐ₁ ^Im＝（Ｐ_1,x ^Im，Ｐ_1,y ^Im，Ｐ_1,z ^Im）

図１８に示すような、ベッド座標系から画像座標系への変換は、例えば、下記式（１）を用いて変換することができる。

上記式（１）において、行列Ａは、撮影装置１０２のレンズ歪み情報に対応する。行列［Ｒ ｔ］は、ベッド座標系における撮影装置１０２の位置、角度に対応する。Ｍは、ベッド座標系における任意の位置として指定することができる。監視装置１０１は、例えば、ベッド座標系における被監視者Ｘの頭部位置Ｐを位置Ｍと置くことで、画像座標系における被監視者Ｘの頭部位置Ｐを算出することができる。

なお、上記式（１）のパラメータＡおよび行列［Ｒ ｔ］については、例えば、下記参考文献の「３ ＳＯＬＶＩＮＧ ＣＡＭＥＲＡ ＣＡＬＩＢＲＡＴＩＯＮ」に記載の算出方法によって求めることができる。

“Ａ Ｆｌｅｘｉｂｌｅ Ｎｅｗ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｆｏｒ Ｃａｍｅｒａ Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ”．ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｐａｔｔｅｒｎ Ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，２２（１１）：１３３０−１３３４，２０００．

以下、起床ラインＬ１の間隔Ｎの算出例について具体的に説明する。

図１９（ａ）に示すように、ベッド１２０上に被監視者Ｘの頭部の位置を仮定し、頭部の端（顎側）の位置をＰ_h ^Bedとする。また、Ｐ_h ^Bedの位置からベッド座標系でＹ方向（プラス）にＬ［ｍｍ］の位置にあるＸ軸と平行な直線と、ベッド１２０の両端との交点をそれぞれＰ₁ ^Bed，Ｐ₂ ^Bedとする．

図１９（ｂ）に示すように、監視装置１０１は、上記式（１）を用いて、ベッド座標系における位置Ｐ_h ^Bed，Ｐ₁ ^Bed，Ｐ₂ ^Bedそれぞれについて、画像座標系における位置Ｐ_h ^Im，Ｐ₁ ^Im，Ｐ₂ ^Imをそれぞれ計算する。

図１９（ｃ）に示すように、監視装置１０１は、位置Ｐ₁ ^Im，Ｐ₂ ^Imから、画像Ｆ上の中点Ｐ_m12 ^Imを計算する。そして、監視装置１０１は、下記式（２）を用いて、中点Ｐ_m12 ^Imと位置Ｐ_h ^ImとのＹ座標の差分を、起床ラインＬ１の間隔Ｎとして算出する。なお、ａｂｓは絶対値である。

Ｎ＝ａｂｓ（Ｐ_m12,y ^Im−Ｐ_h,y ^Im） ・・・（２）

これにより、被監視者Ｘの頭部位置Ｐ（位置Ｐ_h ^Im）から、被監視者Ｘの起き上がり方向にＬ［ｍｍ］離れた画像Ｆ上の位置Ｐ_m12 ^Imに起床ラインＬ１を設定するための間隔Ｎを算出することができる。

（監視装置１０１の各種処理手順）
つぎに、実施の形態１にかかる監視装置１０１の各種処理手順について説明する。ここでは、まず、監視装置１０１の事前処理手順について説明する。事前処理は、監視装置１０１の運用開始前に実行される処理である。

＜監視装置１０１の事前処理手順＞
図２０は、実施の形態１にかかる監視装置１０１の事前処理手順の一例を示すフローチャートである。図２０のフローチャートにおいて、まず、監視装置１０１は、ポジティブ画像データ７０１（図７参照）とネガティブ画像データ７０２（図７参照）に基づいて、被監視者Ｘの頭部検出用の学習データＤ１を生成する（ステップＳ２００１）。

つぎに、監視装置１０１は、ポジティブ画像データ８０１（図８参照）とネガティブ画像データ８０２（図８参照）に基づいて、被監視者Ｘの就床状態認識用の学習データＤ２を生成する（ステップＳ２００２）。

つぎに、監視装置１０１は、監視者などによって指定される角度θに対応する起床ラインＬ１の間隔Ｎを算出する（ステップＳ２００３）。この際、監視装置１０１は、図１６に示したように、起床ラインＬ１の位置が、被監視者Ｘの頭部下端（頭部位置Ｐ）から、最大で１０［ｃｍ］程度になるように、間隔Ｎを制限することにしてもよい。

そして、監視装置１０１は、撮影装置１０２によって撮影される画像Ｆ上に設定される起床ラインＬ１の初期位置を設定して（ステップＳ２００４）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。これにより、被監視者Ｘの起床行動を検出するための事前準備を行うことができる。

＜監視装置１０１の監視処理手順＞
つぎに、監視装置１０１の監視処理手順について説明する。監視処理は、例えば、撮影装置１０２によって撮影された１フレーム分の画像Ｆが取得されると、その都度実行される。

図２１は、実施の形態１にかかる監視装置１０１の監視処理手順の一例を示すフローチャートである。図２１のフローチャートにおいて、まず、監視装置１０１は、撮影装置１０２によって撮影された画像Ｆを取得したか否かを判断する（ステップＳ２１０１）。ここで、監視装置１０１は、画像Ｆを取得するのを待つ（ステップＳ２１０１：Ｎｏ）。

監視装置１０１は、画像Ｆを取得した場合（ステップＳ２１０１：Ｙｅｓ）、被監視者Ｘの頭部検出用の学習データＤ１に基づいて、取得した画像Ｆから被監視者Ｘの頭部位置Ｐを検出する（ステップＳ２１０２）。そして、監視装置１０１は、画像Ｆから被監視者Ｘの頭部位置Ｐが検出されたか否かを判断する（ステップＳ２１０３）。

ここで、被監視者Ｘの頭部位置Ｐが検出されなかった場合（ステップＳ２１０３：Ｎｏ）、監視装置１０１は、本フローチャートによる一連の処理を終了する。

一方、被監視者Ｘの頭部位置Ｐが検出された場合（ステップＳ２１０３：Ｙｅｓ）、監視装置１０１は、取得した画像Ｆから抽出した頭部画像と、被監視者Ｘの就床状態認識用の学習データＤ２とに基づいて、被監視者Ｘの就床状態を判定する（ステップＳ２１０４）。

そして、監視装置１０１は、起床ラインＬ１を更新する起床ライン更新処理を実行する（ステップＳ２１０５）。なお、起床ライン更新処理の具体的な処理手順については、図２２を用いて後述する。

つぎに、監視装置１０１は、被監視者Ｘの起床行動を検出する起床行動検出処理を実行する（ステップＳ２１０６）。なお、起床行動検出処理の具体的な処理手順については、図２３を用いて後述する。

そして、監視装置１０１は、被監視者Ｘの起床行動が検出されたか否かを判断する（ステップＳ２１０７）。ここで、被監視者Ｘの起床行動が検出されなかった場合には（ステップＳ２１０７：Ｎｏ）、監視装置１０１は、本フローチャートによる一連の処理を終了する。

一方、被監視者Ｘの起床行動が検出された場合（ステップＳ２１０７：Ｙｅｓ）、監視装置１０１は、被監視者Ｘの起床行動が検出されたことを示す報知情報を報知装置１０３に出力して（ステップＳ２１０８）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。これにより、被監視者Ｘの起床行動を検出して、監視者などに対して被監視者Ｘの起床行動を報知することができる。

＜起床ライン更新処理手順＞
つぎに、図２１に示したステップＳ２１０５の起床ライン更新処理の具体的な処理手順について説明する。

図２２は、起床ライン更新処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。図２２のフローチャートにおいて、まず、監視装置１０１は、ステップＳ２１０２において検出された被監視者Ｘの頭部位置Ｐが、画像Ｆ上に設定された起床ラインＬ１を越えているか否かを判定する（ステップＳ２２０１）。

なお、起床ラインＬ１は、図２１に示したステップＳ２１０１において画像Ｆが取得される度に、画像Ｆ上の初期位置、または、後述するステップＳ２２０４において変更された変更後の位置に設定される。起床ラインＬ１の初期位置は、例えば、被監視者Ｘの頭部位置Ｐの初期位置から起き上がり方向に間隔Ｎ分離れた画像Ｆ上の位置である。間隔Ｎは、監視者などによって指定される角度θに対応する間隔である。すなわち、起床ラインＬ１は、初期段階では画像Ｆ上の初期位置に設定され、後述するステップＳ２２０４において変更される度に画像Ｆ上での位置が変化していく。また、起床ラインＬ１の位置は、例えば、被監視者Ｘの起床行動が検出されると初期化されて初期位置に戻る。

ここで、起床ラインＬ１を越えていない場合（ステップＳ２２０１：Ｎｏ）、監視装置１０１は、本フローチャートによる一連の処理を終了して、起床ライン更新処理を呼び出したステップに戻る。

一方、起床ラインＬ１を越えている場合（ステップＳ２２０１：Ｙｅｓ）、監視装置１０１は、図２１に示したステップＳ２１０４において被監視者Ｘが寝ている状態であると判定されたか否かを判断する（ステップＳ２２０２）。

ここで、被監視者Ｘが寝ていない状態である場合（ステップＳ２２０２：Ｎｏ）、監視装置１０１は、本フローチャートによる一連の処理を終了して、起床ライン更新処理を呼び出したステップに戻る。

一方、被監視者Ｘが寝ている状態である場合（ステップＳ２２０２：Ｙｅｓ）、監視装置１０１は、被監視者Ｘの頭部位置Ｐがｎフレーム間継続して動いていないか否かを判断する（ステップＳ２２０３）。

ここで、被監視者Ｘの頭部位置Ｐが動いていると判断した場合（ステップＳ２２０３：Ｎｏ）、監視装置１０１は、本フローチャートによる一連の処理を終了して、起床ライン更新処理を呼び出したステップに戻る。

一方、被監視者Ｘの頭部位置Ｐがｎフレーム間継続して動いていないと判断した場合（ステップＳ２２０３：Ｙｅｓ）、監視装置１０１は、画像Ｆ上の起床ラインＬ１の位置を変更して（ステップＳ２２０４）、起床ライン更新処理を呼び出したステップに戻る。具体的には、例えば、監視装置１０１は、ステップＳ２１０２において検出された被監視者Ｘの頭部位置Ｐから起き上がり方向に間隔Ｎ分離れた画像Ｆ上の位置に、起床ラインＬ１の位置を変更する。

これにより、被監視者Ｘの頭部位置Ｐが起床ラインＬ１を越えている場合に、被監視者Ｘが寝ている状態であり、かつ、被監視者Ｘの頭部位置Ｐが一定期間継続して動いていないことに応じて、起床ラインＬ１を更新することができる。

＜起床行動検出処理手順＞
つぎに、図２１に示したステップＳ２１０６の起床行動検出処理の具体的な処理手順について説明する。

図２３は、起床行動検出処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。図２３のフローチャートにおいて、まず、監視装置１０１は、ステップＳ２１０２において検出された被監視者Ｘの頭部位置Ｐが、画像Ｆ上に設定された起床ラインＬ１を越えたか否かを判定する（ステップＳ２３０１）。

ここで、被監視者Ｘの頭部位置Ｐが起床ラインＬ１を越えていない場合（ステップＳ２３０１：Ｎｏ）、監視装置１０１は、本フローチャートによる一連の処理を終了して、起床行動検出処理を呼び出したステップに戻る。

一方、被監視者Ｘの頭部位置Ｐが起床ラインＬ１を越えた場合（ステップＳ２３０１：Ｙｅｓ）、監視装置１０１は、被監視者Ｘの起床行動を前回検出してから、１回以上被監視者Ｘが寝ている状態であると判定したか否かを判断する（ステップＳ２３０２）。

ここで、１回以上被監視者Ｘが寝ている状態であると判定していない場合（ステップＳ２３０２：Ｎｏ）、監視装置１０１は、本フローチャートによる一連の処理を終了して、起床行動検出処理を呼び出したステップに戻る。

一方、１回以上被監視者Ｘが寝ている状態であると判定した場合（ステップＳ２３０２：Ｙｅｓ）、監視装置１０１は、図２１に示したステップＳ２１０４において被監視者Ｘが寝ている状態であると判定されたか否かを判断する（ステップＳ２３０３）。

ここで、被監視者Ｘが寝ている状態の場合（ステップＳ２３０３：Ｙｅｓ）、監視装置１０１は、本フローチャートによる一連の処理を終了して、起床行動検出処理を呼び出したステップに戻る。

一方、被監視者Ｘが寝ていない状態の場合には（ステップＳ２３０３：Ｎｏ）、被監視者Ｘの起床行動を検出して（ステップＳ２３０４）、起床行動検出処理を呼び出したステップに戻る。これにより、被監視者Ｘの頭部位置Ｐが起床ラインＬ１を越え、かつ、被監視者Ｘが寝ていない状態であることに応じて、被監視者Ｘの起床行動を検出することができる。

以上説明したように、実施の形態１にかかる監視装置１０１によれば、撮影装置１０２によって撮影された画像Ｆから検出した被監視者Ｘの頭部位置Ｐが、画像Ｆ上に設定された起床ラインＬ１を越えているか否かを判定することができる。これにより、起床ラインＬ１の更新を行うか否かを判断する契機を検出することができる。

また、監視装置１０１によれば、画像Ｆに基づいて、被監視者Ｘの特徴を抽出することで、被監視者Ｘの就床状態を判定することができる。具体的には、例えば、監視装置１０１は、画像Ｆから抽出した頭部画像と、被監視者Ｘの就床状態認識用の学習データＤ２とに基づいて、被監視者Ｘが寝ている状態であるか否かを判定することができる。これにより、画像Ｆ上に写る被監視者Ｘの見え方が寝ている状態であるか否かを判定することができる。

また、監視装置１０１によれば、撮影装置１０２によって撮影された一連の画像Ｆに基づいて、被監視者Ｘの頭部位置Ｐの時系列変化を判断することができる。具体的には、例えば、監視装置１０１は、被監視者Ｘの頭部位置Ｐが、一定期間継続して動いていないか否かを判断することができる。これにより、被監視者Ｘが起床行動や寝返りなどの何らかの行動中であるか否かを判断することができる。

また、監視装置１０１によれば、画像Ｆから検出した被監視者Ｘの頭部位置Ｐが起床ラインＬ１を越えている場合に、画像Ｆに基づき判定した被監視者Ｘの就床状態と、被監視者Ｘの頭部位置Ｐの時系列変化とに基づいて、画像Ｆ上の起床ラインＬ１の位置を変更することができる。具体的には、例えば、監視装置１０１は、被監視者Ｘが寝ている状態であると判定し、かつ、被監視者Ｘの頭部位置Ｐが一定期間継続して動いていないと判断した場合に、検出した被監視者Ｘの頭部位置Ｐを基準に、画像Ｆ上の起床ラインＬ１の位置を変更することができる。

これにより、画像Ｆ上に写る被監視者Ｘの見え方が寝ている状態であり、かつ、被監視者Ｘが一定期間静止している場合に、起床ラインＬ１を更新することができる。このため、起床行動や寝返りなどの何らかの行動中に起床ラインＬ１が更新されることを防ぐことができる。例えば、被監視者Ｘの見え方が寝ている状態であると判定されても、被監視者Ｘが一定期間静止していなければ、起床ラインＬ１が更新されないため、起床行動の初期段階などに起床ラインＬ１が更新されることを防ぐことができる。

また、監視装置１０１によれば、検出した被監視者Ｘの頭部位置Ｐから、被監視者Ｘの起き上がり方向に、予め規定された間隔Ｎ分離れた画像Ｆ上の位置に、起床ラインＬ１の位置を変更することができる。これにより、被監視者Ｘの頭部位置Ｐが起床ラインＬ１を越えない程度に、被監視者Ｘが足方向に動くことにより発生する、被監視者Ｘの起床行動の検出タイミングの誤差を一定範囲内に抑えることができる。

また、監視装置１０１によれば、検出した被監視者Ｘの頭部位置Ｐが画像Ｆ上の起床ラインＬ１を越え、かつ、被監視者Ｘが寝ていない状態であると判定したことに応じて、被監視者Ｘの起床行動を検出することができる。また、監視装置１０１によれば、被監視者Ｘの起床行動を検出したことを示す報知情報を出力することができる。これにより、被監視者Ｘが完全に起き上がる前に、看護師、介護士、家族などの監視者に対して、被監視者Ｘの起床行動を報知することができる。

また、監視装置１０１によれば、被監視者Ｘの起床行動を前回検出してから、被監視者Ｘが寝ている状態であると１回以上判定した場合に、検出した被監視者Ｘの頭部位置Ｐが画像Ｆ上の起床ラインＬ１を越え、かつ、被監視者Ｘが寝ていない状態であると判定したことに応じて、被監視者Ｘの起床行動を検出することができる。これにより、被監視者Ｘが起きている状態で被監視者Ｘの頭部位置Ｐが起床ラインＬ１を越えた場合の誤検出を防ぐことができる。

これらのことから、実施の形態１にかかる監視装置１０１によれば、ケガや加齢で半身不随または筋力が弱っているような被監視者Ｘが休みながら起床する場合であっても、被監視者Ｘの起床行動を適切に検出することができる。これにより、監視者に対して被監視者Ｘの起床行動を報知する報知タイミングの遅れや報知漏れを防ぐことができ、被監視者Ｘの転倒などの重大な事故を未然に防ぐことができるようになる。

（実施の形態２）
つぎに、実施の形態２にかかる監視装置１０１について説明する。なお、実施の形態１で説明した箇所と同様の箇所については、同一符号を付して図示および説明を省略する。

実施の形態１では、被監視者Ｘが寝返りなどによって画像Ｆ上の下方向（頭方向）に動いた場合には、画像Ｆ上に設定される起床ラインＬ１が更新されないため、被監視者Ｘの起床行動の検出タイミングの遅れや検出漏れを招く場合がある。

そこで、実施の形態２では、画像Ｆ上の被監視者Ｘの頭部位置Ｐから見て、被監視者Ｘの起き上がり方向とは反対方向に補助ラインＬ２を設け、被監視者Ｘの頭部位置Ｐが補助ラインＬ２を越えた場合にも、起床ラインＬ１および補助ラインＬ２を更新する監視方法について説明する。

（監視装置１０１の機能的構成例）
まず、実施の形態２にかかる監視装置１０１の機能的構成例について説明する。ただし、実施の形態２にかかる監視装置１０１の機能的構成例は、実施の形態１にかかる監視装置１０１の機能的構成例（図１１参照）と同様である。このため、実施の形態２にかかる監視装置１０１の機能部のうち、実施の形態１にかかる監視装置１０１と処理内容が異なる機能部について説明する。

設定／変更部１１０３は、画像Ｆ上に起床ラインＬ１および補助ラインＬ２を設定する。ここで、補助ラインＬ２は、例えば、被監視者Ｘの起き上がり方向と反対方向に、当該反対方向と略直交するように画像Ｆ上に設定される。

具体的には、例えば、設定／変更部１１０３は、被監視者Ｘの頭部位置Ｐの初期位置から、被監視者Ｘの起き上がり方向と反対方向に、間隔Ｍ分離れた画像Ｆ上の位置に、補助ラインＬ２を設定する。間隔Ｍは、例えば、予め設定されて、メモリ６０２、ディスク６０５などの記憶装置に記憶されている。

なお、補助ラインＬ１を設定・変更する際に基準となる被監視者Ｘの頭部位置Ｐは、被監視者Ｘの頭頂部の位置（例えば、頭部画像の下端）となる。このため、以下の説明では、被監視者Ｘの頭頂部の位置を「被監視者Ｘの頭部位置Ｐ（頭頂部）」と表記する場合がある。

ここで、図２４を用いて、補助ラインＬ２の設定例について説明する。

図２４は、補助ラインＬ２の設定例を示す説明図である。図２４において、画像２４００は、ベッド１２０上で寝ている被監視者Ｘを撮影した画像である。画像２４００において、被監視者Ｘの頭部位置Ｐ（頭頂部）は、被監視者Ｘの頭部画像２４０１の下端を示している。

また、画像２４００において、被監視者Ｘの頭部位置Ｐ（頭頂部）は、ベッド１２０上で寝ている被監視者Ｘの頭部上端の標準的な座標位置、すなわち、頭部位置Ｐ（頭頂部）の初期位置にある場合を想定する。この場合、設定／変更部１１０３は、被監視者Ｘの頭部位置Ｐ（頭頂部）の初期位置から、被監視者Ｘの起き上がり方向とは反対方向に、間隔Ｍ（単位：ピクセル）分離れた画像２４００上の位置に補助ラインＬ２を設定する。

ライン判定部１１０４は、被監視者Ｘの頭部位置Ｐ（頭頂部）が画像Ｆ上に設定された補助ラインＬ２を越えているか否かを判定する。具体的には、例えば、ライン判定部１１０４は、画像Ｆにおいて、補助ラインＬ２が被監視者Ｘの頭部位置Ｐ（頭頂部）よりも被監視者Ｘの足下側にある場合に、頭部位置Ｐ（頭頂部）が補助ラインＬ２を越えていると判定することにしてもよい。

より具体的には、例えば、ライン判定部１１０４は、履歴情報テーブル１３００を参照して、現フレームの頭部位置Ｐ（頭頂部）と直前フレームの頭部位置Ｐ（頭頂部）とに基づいて、頭部位置Ｐ（頭頂部）が補助ラインＬ２を跨いだか否かを判断する。そして、ライン判定部１１０４は、頭部位置Ｐ（頭頂部）が補助ラインＬ２を跨いだ場合に、頭部位置Ｐ（頭頂部）が補助ラインＬ２を越えたと判定する。

設定／変更部１１０３は、被監視者Ｘの頭部位置Ｐ（頭頂部）が画像Ｆ上に設定された補助ラインＬ２を越えたことに応じて、画像Ｆ上の起床ラインＬ１および補助ラインＬ２の位置を変更する。設定／変更部１１０３は、例えば、検出された被監視者の頭部位置Ｐ（例えば、頭部画像２４０１の下端）から、起き上がり方向と反対方向に、間隔Ｍ分離れた画像Ｆ上の位置に、補助ラインＬ２の位置を変更する。

なお、起床ラインＬ１の位置を変更する具体的な処理内容は、実施の形態１説明した処理内容と同様のため説明を省略する。

また、設定／変更部１１０３は、状態判定部１１０５によって判定された判定結果と、被監視者Ｘの頭部位置Ｐの時系列変化とに基づいて、画像Ｆ上の起床ラインＬ１および補助ラインＬ２の位置を変更する。具体的には、例えば、設定／変更部１１０３は、被監視者Ｘが寝ている状態であると判定され、かつ、被監視者Ｘの頭部位置Ｐが一定期間継続して動いていないと判断した場合に、画像Ｆ上の起床ラインＬ１および補助ラインＬ２の位置を変更する。

（補助ラインＬ２の制限例）
つぎに、画像Ｆ上に設定される補助ラインＬ２の制限例について説明する。

図２５は、補助ラインＬ２の制限例を示す説明図である。ここで、被監視者Ｘがベッド１２０で寝ている際に、被監視者Ｘの頭部位置Ｐ（頭頂部）が補助ラインＬ２を越えない程度に、被監視者Ｘが頭部方向（画像Ｆ上の下方向）に動く場合がある。この場合、補助ラインＬ２の位置が更新されず、被監視者Ｘの起床行動の検出タイミングに誤差が生じてしまう。

このため、図２５に示すように、補助ラインＬ２の位置を、被監視者Ｘの頭部上端（頭部位置Ｐ）から、例えば、最大で１０［ｃｍ］程度になるように、間隔Ｍを制限することにしてもよい。例えば、画像Ｆにおいて、実際の１０［ｃｍ］に対応するピクセル数が２５［ピクセル］であったとする。この場合、設定／変更部１１０３は、間隔Ｍを２５［ピクセル］以下に制限する。

これにより、被監視者Ｘの頭部位置Ｐ（頭頂部）が補助ラインＬ２を越えない程度に、被監視者Ｘが頭部方向に動くことにより発生する、被監視者Ｘの起床行動の検出タイミングの誤差を一定範囲内に抑えることができる。例えば、図２５の例では、補助ラインＬ２の位置を、初期設定時の位置に対して最大１０［ｃｍ］の誤差に抑えることができる。

（補助ラインＬ２の間隔Ｍの算出例）
つぎに、補助ラインＬ２の間隔Ｍの算出例について説明する。

図２６は、補助ラインＬ２の間隔Ｍの算出例を示す説明図である。図２６（ａ）に示すように、ベッド１２０上に被監視者Ｘの頭部の位置を仮定し、頭部の端（頭頂部側）の位置をＰ_h ^Bedとする。また、Ｐ_h ^Bedの位置からベッド座標系でＹ方向（マイナス）にＬ［ｍｍ］の位置にあるＸ軸と平行な直線と、ベッド１２０の両端との交点をそれぞれＰ₁ ^Bed，Ｐ₂ ^Bedとする。

図２６（ｂ）に示すように、監視装置１０１は、上記式（１）を用いて、ベッド座標系における位置Ｐ_h ^Bed，Ｐ₁ ^Bed，Ｐ₂ ^Bedそれぞれについて、画像座標系における位置Ｐ_h ^Im，Ｐ₁ ^Im，Ｐ₂ ^Imをそれぞれ計算する。

図２６（ｃ）に示すように、監視装置１０１は、位置Ｐ₁ ^Im，Ｐ₂ ^Imから、画像Ｆ上の中点Ｐ_m12 ^Imを計算する。そして、監視装置１０１は、上記式（２）を用いて、中点Ｐ_m12 ^Imと位置Ｐ_h ^ImとのＹ座標の差分を、補助ラインＬ２の間隔Ｍとして算出する。

これにより、被監視者Ｘの頭部位置Ｐ（位置Ｐ_h ^Im）から、被監視者Ｘの起き上がり方向と反対方向にＬ［ｍｍ］離れた画像Ｆ上の位置Ｐ_m12 ^Imに補助ラインＬ２を設定するための間隔Ｍを算出することができる。

（監視装置１０１の各種処理手順）
つぎに、実施の形態２にかかる監視装置１０１の各種処理手順について説明する。ここでは、まず、監視装置１０１の事前処理手順について説明する。事前処理は、監視装置１０１の運用開始前に実行される処理である。

＜監視装置１０１の事前処理手順＞
図２７は、実施の形態２にかかる監視装置１０１の事前処理手順の一例を示すフローチャートである。図２７のフローチャートにおいて、まず、監視装置１０１は、ポジティブ画像データ７０１（図７参照）とネガティブ画像データ７０２（図７参照）に基づいて、被監視者Ｘの頭部検出用の学習データＤ１を生成する（ステップＳ２７０１）。

つぎに、監視装置１０１は、ポジティブ画像データ８０１（図８参照）とネガティブ画像データ８０２（図８参照）に基づいて、被監視者Ｘの就床状態認識用の学習データＤ２を生成する（ステップＳ２７０２）。

つぎに、監視装置１０１は、監視者などによって指定される角度θに対応する起床ラインＬ１の間隔Ｎを算出する（ステップＳ２７０３）。そして、監視装置１０１は、撮影装置１０２によって撮影される画像Ｆ上に設定される起床ラインＬ１の初期位置を設定する（ステップＳ２７０４）。

つぎに、監視装置１０１は、補助ラインＬ２の間隔Ｍを算出する（ステップＳ２７０５）。この際、監視装置１０１は、図２５に示したように、補助ラインＬ２の位置が、被監視者Ｘの頭部上端（頭部位置Ｐ）から、最大で１０［ｃｍ］程度になるように、間隔Ｍを制限することにしてもよい。

そして、監視装置１０１は、撮影装置１０２によって撮影される画像Ｆ上に設定される補助ラインＬ２の初期位置を設定して（ステップＳ２７０６）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。これにより、被監視者Ｘの起床行動を検出するための事前準備を行うことができる。

＜監視装置１０１の監視処理手順＞
つぎに、監視装置１０１の監視処理手順について説明する。監視処理は、例えば、撮影装置１０２によって撮影された１フレーム分の画像Ｆが取得されると、その都度実行される。

図２８は、実施の形態２にかかる監視装置１０１の監視処理手順の一例を示すフローチャートである。図２８のフローチャートにおいて、まず、監視装置１０１は、撮影装置１０２によって撮影された画像Ｆを取得したか否かを判断する（ステップＳ２８０１）。ここで、監視装置１０１は、画像Ｆを取得するのを待つ（ステップＳ２８０１：Ｎｏ）。

監視装置１０１は、画像Ｆを取得した場合（ステップＳ２８０１：Ｙｅｓ）、被監視者Ｘの頭部検出用の学習データＤ１に基づいて、取得した画像Ｆから被監視者Ｘの頭部位置Ｐを検出する（ステップＳ２８０２）。そして、監視装置１０１は、画像Ｆから被監視者Ｘの頭部位置Ｐが検出されたか否かを判断する（ステップＳ２８０３）。

ここで、被監視者Ｘの頭部位置Ｐが検出されなかった場合（ステップＳ２８０３：Ｎｏ）、監視装置１０１は、本フローチャートによる一連の処理を終了する。

一方、被監視者Ｘの頭部位置Ｐが検出された場合（ステップＳ２８０３：Ｙｅｓ）、監視装置１０１は、取得した画像Ｆから抽出した頭部画像と、被監視者Ｘの就床状態認識用の学習データＤ２とに基づいて、被監視者Ｘの就床状態を判定する（ステップＳ２８０４）。

そして、監視装置１０１は、起床ラインＬ１および補助ラインＬ２を更新する起床ライン・補助ライン更新処理を実行する（ステップＳ２８０５）。なお、起床ライン・補助ライン更新処理の具体的な処理手順については、図２９を用いて後述する。

つぎに、監視装置１０１は、被監視者Ｘの起床行動を検出する起床行動検出処理を実行する（ステップＳ２８０６）。なお、起床行動検出処理の具体的な処理手順については、図２３に示した起床行動検出処理の具体的な処理手順と同様のため説明を省略する。

そして、監視装置１０１は、被監視者Ｘの起床行動が検出されたか否かを判断する（ステップＳ２８０７）。ここで、被監視者Ｘの起床行動が検出されなかった場合には（ステップＳ２８０７：Ｎｏ）、監視装置１０１は、本フローチャートによる一連の処理を終了する。

一方、被監視者Ｘの起床行動が検出された場合（ステップＳ２８０７：Ｙｅｓ）、監視装置１０１は、被監視者Ｘの起床行動が検出されたことを示す報知情報を報知装置１０３に出力して（ステップＳ２８０８）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。これにより、被監視者Ｘの起床行動を検出して、監視者などに対して被監視者Ｘの起床行動を報知することができる。

＜起床ライン・補助ライン更新処理手順＞
つぎに、図２８に示したステップＳ２８０５の起床ライン・補助ライン更新処理の具体的な処理手順について説明する。

図２９は、起床ライン・補助ライン更新処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。図２９のフローチャートにおいて、まず、監視装置１０１は、ステップＳ２８０２において検出された被監視者Ｘの頭部位置Ｐが、画像Ｆ上に設定された起床ラインＬ１を越えているか否かを判定する（ステップＳ２９０１）。

なお、起床ラインＬ１は、画像Ｆ上の初期位置、または、後述するステップＳ２９０４において変更された変更後の位置に設定されている。

ここで、起床ラインＬ１を越えている場合（ステップＳ２９０１：Ｙｅｓ）、監視装置１０１は、図２８に示したステップＳ２８０４において被監視者Ｘが寝ている状態であると判定されたか否かを判断する（ステップＳ２９０２）。

ここで、被監視者Ｘが寝ていない状態である場合（ステップＳ２９０２：Ｎｏ）、監視装置１０１は、本フローチャートによる一連の処理を終了して、起床ライン・補助ライン更新処理を呼び出したステップに戻る。

一方、被監視者Ｘが寝ている状態である場合（ステップＳ２９０２：Ｙｅｓ）、監視装置１０１は、被監視者Ｘの頭部位置Ｐがｎフレーム間継続して動いていないか否かを判断する（ステップＳ２９０３）。

ここで、被監視者Ｘの頭部位置Ｐが動いていると判断した場合（ステップＳ２９０３：Ｎｏ）、監視装置１０１は、本フローチャートによる一連の処理を終了して、起床ライン・補助ライン更新処理を呼び出したステップに戻る。

一方、被監視者Ｘの頭部位置Ｐがｎフレーム間継続して動いていないと判断した場合（ステップＳ２９０３：Ｙｅｓ）、監視装置１０１は、画像Ｆ上の起床ラインＬ１の位置を変更する（ステップＳ２９０４）。

そして、監視装置１０１は、画像Ｆ上の補助ラインＬ２の位置を変更して（ステップＳ２９０５）、起床ライン・補助ライン更新処理を呼び出したステップに戻る。具体的には、例えば、監視装置１０１は、ステップＳ２８０２において検出された被監視者の頭部位置Ｐから起き上がり方向と反対方向に間隔Ｍ分離れた画像Ｆ上の位置に、補助ラインＬ２の位置を変更する。

また、ステップＳ２９０１において、起床ラインＬ１を越えていない場合（ステップＳ２９０１：Ｎｏ）、監視装置１０１は、ステップＳ２８０２において検出された被監視者Ｘの頭部位置Ｐが、画像Ｆ上に設定された補助ラインＬ２を越えたか否かを判定する（ステップＳ２９０６）。

なお、補助ラインＬ２は、画像Ｆ上の初期位置、または、ステップＳ２９０５において変更された変更後の位置に設定されている。補助ラインＬ２の初期位置は、例えば、被監視者Ｘの頭部位置Ｐ（頭頂部）の初期位置から起き上がり方向と反対方向に間隔Ｍ分離れた画像Ｆ上の位置である。

ここで、補助ラインＬ２を越えた場合（ステップＳ２９０６：Ｙｅｓ）、監視装置１０１は、ステップＳ２９０４に移行する。一方、補助ラインＬ２を越えていない場合（ステップＳ２９０６：Ｎｏ）、監視装置１０１は、本フローチャートによる一連の処理を終了して、起床ライン・補助ライン更新処理を呼び出したステップに戻る。

これにより、被監視者Ｘの頭部位置Ｐが起床ラインＬ１を越えている場合に、被監視者Ｘが寝ている状態であり、かつ、被監視者Ｘの頭部位置Ｐが一定期間継続して動いていないことに応じて、起床ラインＬ１および補助ラインＬ２を更新することができる。また、被監視者Ｘの頭部位置Ｐが補助ラインＬ２を越えた場合に、起床ラインＬ１および補助ラインＬ２を更新することができる。

以上説明したように、実施の形態２にかかる監視装置１０１によれば、被監視者Ｘの頭部位置Ｐが画像Ｆ上の補助ラインＬ２を越えたことに応じて、被監視者Ｘの頭部位置Ｐを基準に、画像Ｆ上の起床ラインＬ１の位置と補助ラインＬ２の位置を変更することができる。これにより、被監視者Ｘが寝返りなどによって画像Ｆ上の下方向（頭方向）に動いた場合であっても、起床ラインＬ１および補助ラインＬ２を適切な位置に更新することでき、被監視者Ｘの起床行動の検出タイミングの遅れや検出漏れを防ぐことができる。

また、監視装置１０１によれば、検出した被監視者Ｘの頭部位置Ｐから、被監視者Ｘの起き上がり方向と反対方向に、予め規定された間隔Ｍ分離れた画像Ｆ上の位置に、補助ラインＬ２の位置を変更することができる。これにより、被監視者Ｘの頭部位置Ｐ（頭頂部）が補助ラインＬ２を越えない程度に、被監視者Ｘが頭部方向に動くことにより発生する、被監視者Ｘの起床行動の検出タイミングの誤差を一定範囲内に抑えることができる。

なお、本実施の形態で説明した監視方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本監視プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、本監視プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。

上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）コンピュータが、
被監視者を撮影した一連の画像のいずれかの画像から検出した前記被監視者の頭部位置が、前記画像上に設定され前記被監視者の起床行動の検出に用いられる起床ラインを越えている場合に、前記画像に基づき判定した前記被監視者の就床状態と、前記被監視者の頭部位置の時系列変化とに基づいて、前記画像上の前記起床ラインの位置を変更する、
処理を実行することを特徴とする監視方法。

（付記２）前記変更する処理は、
前記被監視者が寝ている状態であると判定し、かつ、前記被監視者の頭部位置が一定期間継続して動いていないと判断した場合に、検出した前記被監視者の頭部位置を基準に、前記画像上の前記起床ラインの位置を変更することを特徴とする付記１に記載の監視方法。

（付記３）前記変更する処理は、
検出した前記被監視者の頭部位置から、前記被監視者が起き上がる際に前記被監視者の頭部位置が移動する方向に、予め規定された間隔分離れた前記画像上の位置に、前記起床ラインの位置を変更することを特徴とする付記２に記載の監視方法。

（付記４）前記コンピュータが、
前記被監視者が起き上がる際に前記被監視者の頭部位置が移動する方向と反対方向に設定される前記画像上の補助ラインを、検出した前記被監視者の頭部位置が越えたことに応じて、当該頭部位置を基準に、前記画像上の前記起床ラインの位置と前記補助ラインの位置とを変更する、処理を実行することを特徴とする付記１〜３のいずれか一つに記載の監視方法。

（付記５）前記変更する処理は、
検出した前記被監視者の頭部位置から前記反対方向に予め規定された間隔分離れた前記画像上の位置に、前記補助ラインの位置を変更することを特徴とする付記４に記載の監視方法。

（付記６）前記コンピュータが、
検出した前記被監視者の頭部位置が前記画像上の前記起床ラインを越え、かつ、前記被監視者が寝ていない状態であると判定したことに応じて、前記被監視者の起床行動を検出し、
前記被監視者の起床行動を検出したことを示す報知情報を出力する、
処理を実行することを特徴とする付記１〜５のいずれか一つに記載の監視方法。

（付記７）前記検出する処理は、
前記被監視者の起床行動を前回検出してから、前記被監視者が寝ている状態であると１回以上判定した場合に、検出した前記被監視者の頭部位置が前記画像上の前記起床ラインを越え、かつ、前記被監視者が寝ていない状態であると判定したことに応じて、前記被監視者の起床行動を検出することを特徴とする付記６に記載の監視方法。

（付記８）前記コンピュータが、
前記画像から抽出した前記被監視者の頭部の特徴が、予め記憶された前記被監視者が寝ている状態の頭部の特徴と類似する場合に、前記被監視者が寝ている状態であると判定する、処理を実行することを特徴とする付記１〜７のいずれか一つに記載の監視方法。

（付記９）被監視者を撮影した一連の画像のいずれかの画像から検出した前記被監視者の頭部位置が、前記画像上に設定され前記被監視者の起床行動の検出に用いられる起床ラインを越えている場合に、前記画像に基づき判定した前記被監視者の就床状態と、前記被監視者の頭部位置の時系列変化とに基づいて、前記画像上の前記起床ラインの位置を変更する、
制御部を有することを特徴とする監視装置。

（付記１０）コンピュータに、
被監視者を撮影した一連の画像のいずれかの画像から検出した前記被監視者の頭部位置が、前記画像上に設定され前記被監視者の起床行動の検出に用いられる起床ラインを越えている場合に、前記画像に基づき判定した前記被監視者の就床状態と、前記被監視者の頭部位置の時系列変化とに基づいて、前記画像上の前記起床ラインの位置を変更する、
処理を実行させることを特徴とする監視プログラム。

（付記１１）コンピュータに、
被監視者を撮影した一連の画像のいずれかの画像から検出した前記被監視者の頭部位置が、前記画像上に設定され前記被監視者の起床行動の検出に用いられる起床ラインを越えている場合に、前記画像に基づき判定した前記被監視者の就床状態と、前記被監視者の頭部位置の時系列変化とに基づいて、前記画像上の前記起床ラインの位置を変更する、
処理を実行させる監視プログラムを記録したことを特徴とする前記コンピュータに読み取り可能な記録媒体。

１００ 監視システム
１０１ 監視装置
１０２ 撮影装置
１０３ 報知装置
１１０ ネットワーク
１２０ ベッド
９００ 起床ライン間隔テーブル
１１０１ 取得部
１１０２ 頭部検出部
１１０３ 設定／変更部
１１０４ ライン判定部
１１０５ 状態判定部
１１０６ 行動検出部
１１０７ 出力部
１３００ 履歴情報テーブル
Ｆ 画像
Ｘ 被監視者

Claims (7)

1. コンピュータが、
   被監視者を撮影した一連の画像のいずれかの画像から検出した前記被監視者の頭部位置が、前記画像上に設定され前記被監視者の起床行動の検出に用いられる起床ラインを越えている場合に、前記画像に基づき判定した前記被監視者の就床状態と、前記被監視者の頭部位置の時系列変化とに基づいて、前記画像上の前記起床ラインの位置を変更する、
   処理を実行することを特徴とする監視方法。
2. 前記変更する処理は、
   前記被監視者が寝ている状態であると判定し、かつ、前記被監視者の頭部位置が一定期間継続して動いていないと判断した場合に、検出した前記被監視者の頭部位置を基準に、前記画像上の前記起床ラインの位置を変更することを特徴とする請求項１に記載の監視方法。
3. 前記コンピュータが、
   前記被監視者が起き上がる際に前記被監視者の頭部位置が移動する方向と反対方向に設定される前記画像上の補助ラインを、検出した前記被監視者の頭部位置が越えたことに応じて、当該頭部位置を基準に、前記画像上の前記起床ラインの位置と前記補助ラインの位置とを変更する、処理を実行することを特徴とする請求項１または２に記載の監視方法。
4. 前記コンピュータが、
   検出した前記被監視者の頭部位置が前記画像上の前記起床ラインを越え、かつ、前記被監視者が寝ていない状態であると判定したことに応じて、前記被監視者の起床行動を検出し、
   前記被監視者の起床行動を検出したことを示す報知情報を出力する、
   処理を実行することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の監視方法。
5. 前記検出する処理は、
   前記被監視者の起床行動を前回検出してから、前記被監視者が寝ている状態であると１回以上判定した場合に、検出した前記被監視者の頭部位置が前記画像上の前記起床ラインを越え、かつ、前記被監視者が寝ていない状態であると判定したことに応じて、前記被監視者の起床行動を検出することを特徴とする請求項４に記載の監視方法。
6. 被監視者を撮影した一連の画像のいずれかの画像から検出した前記被監視者の頭部位置が、前記画像上に設定され前記被監視者の起床行動の検出に用いられる起床ラインを越えている場合に、前記画像に基づき判定した前記被監視者の就床状態と、前記被監視者の頭部位置の時系列変化とに基づいて、前記画像上の前記起床ラインの位置を変更する、
   制御部を有することを特徴とする監視装置。
7. コンピュータに、
   被監視者を撮影した一連の画像のいずれかの画像から検出した前記被監視者の頭部位置が、前記画像上に設定され前記被監視者の起床行動の検出に用いられる起床ラインを越えている場合に、前記画像に基づき判定した前記被監視者の就床状態と、前記被監視者の頭部位置の時系列変化とに基づいて、前記画像上の前記起床ラインの位置を変更する、
   処理を実行させることを特徴とする監視プログラム。

Images