JP6375920B2 - ベッド領域抽出方法、ベッド領域抽出装置及びベッド領域抽出プログラム - Google Patents

Description

本発明は、ベッド領域抽出方法、ベッド領域抽出装置及びベッド領域抽出プログラムに関する。

従来より、病院や介護施設等において、ベッド上に横臥した患者や被介護者等（「見守り対象者」と称す）の動作を、撮像装置を用いて監視するシステムが知られている。更に、このようなシステムを用いて見守り対象者を監視する際に、撮影画像に基づいてベッド領域を抽出する装置が知られている。

しかしながら、病院や介護施設等のベッドは設置位置が固定とは限られず、移動する場合もあることから、撮像装置とベッドとの位置関係を一意に決定することができない。このため、撮像装置とベッドとの位置関係によらずに、撮影画像からベッド領域を抽出することが求められる。

これに対して、例えば、（ａ）ベッド形状を利用したパターンマッチングを用いてベッド領域を抽出する方法や、（ｂ）撮影領域の線分をベッドの上端、下端、左辺、右辺に分類し、各線分の平均からベッド領域を抽出する方法等がある。

特開２０１１−１０３０３７号公報 特開２００５−３２７２４４号公報

Panachit Kittipanya-Ngam, Ong Soh Guat, Eng How Lung, "Bed Detection For Monitoring System In Hospital Wards", 34th Annual International Conference of the IEEE EMBS, San Diego, California USA, 28 August-1 September, 2012, p.5887-5890

しかしながら、上記（ａ）の方法では、線分が断片化し、ベッド以外の線分が大量に抽出されるため、計算量が膨大になる。また、上記（ｂ）の方法では各線分の平均値を利用するため、ベッド領域を正確に抽出することができない。

一つの側面では、正確かつ効率的にベッド領域を特定できるようにすることを目的とする。

一態様によれば、コンピュータによるベッド領域抽出方法であって、該コンピュータが、複数の画像から静止している線型エッジを検出し、検出された前記線型エッジの組み合わせとして形成されるコの字形状における、該線型エッジの長さ及び交差する該線型エッジの角度に基づいて、ベッド領域候補を絞り込むことを特徴とする。

一態様によれば、正確かつ効率的にベッド領域を特定できるようになる。

撮像装置の配置例を示す図である。 撮像装置の撮影領域に含まれるベッド等の配置例を示す図である。 ベッド領域抽出システムのシステム構成を示す図である。 ベッド領域抽出装置のハードウェア構成を示す図である。 ベッド領域抽出処理の基本原理を説明する第１の図である。 フィルタリング条件情報の一例を示す図である。 ベッド領域候補情報の一例を示す図である。 ベッド領域抽出部の機能構成を示す第１の図である。 ベッド領域抽出処理の第１のフローチャートである。 静・動領域判定処理のフローチャートである。 第１階層処理のフローチャートである。 ２辺候補の生成処理のフローチャートである。 第２階層処理のフローチャートである。 水平成分と垂直成分を示す図である。 ３辺候補の生成処理の第１のフローチャートである。 ３辺候補の一例を示す図である。 第３階層処理のフローチャートである。 ３辺候補周辺の輝度分布を説明する第１の図である。 ３辺候補周辺の輝度分布を説明する第２の図である。 ４辺候補の生成処理のフローチャートである。 ３辺候補の組み合わせを説明する図である。 第４階層処理のフローチャートである。 面積及び縦横比の異なる４辺候補の一例を示す図である。 顔の向き、位置、顔の向きと４辺候補の向きとの関係を示す図である。 ベッド領域抽出処理の基本原理を説明する第２の図である。 ベッド領域抽出処理の第２のフローチャートである。 ３辺候補の生成処理の第２のフローチャートである。 ベッド領域抽出処理の基本原理を説明する第３の図である。 ベッド領域抽出部の機能構成を示す第２の図である。 ベッド形状情報の一例を示す図である。 ベッド領域抽出処理の第３のフローチャートである。 第４の辺の推定処理のフローチャートである。 ベッド領域抽出処理の第４のフローチャートである。

以下、実施形態について添付の図面を参照しながら説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複した説明を省く。

［第１の実施形態］
はじめに、ベッド領域の抽出に用いられる撮像装置の配置及び抽出するベッド領域について説明する。図１は、撮像装置の配置例を示す図である。

図１において、ベッド１１０は、病院や介護施設等において、見守り対象者が横臥する寝具である。なお、ベッド１１０の脚部にはキャスタ１３０が設けられている。このため、ベッド１１０の設置位置は簡単に変えることができる。キャスタ１３０には、更に、キャスタ１３０のロック状態を検出するベッド状態取得センサ１３１が取り付けられている。ベッド状態取得センサ１３１の出力は、ベッド１１０が移動状態にあるか固定状態にあるかの判定に用いられる。

撮像装置１２０は、ベッド１１０に横臥した見守り対象者を撮影する装置であり、ベッド１１０の上方に設置される。ベッド領域１４０は、撮像装置１２０により撮影された撮影画像に基づいて抽出する領域を示している。

次に、撮像装置１２０の撮影領域に含まれるベッド等の配置例について説明する。図２は、撮像装置の撮影領域に含まれるベッド等の配置例を示す図である。図２に示すように、撮像装置１２０の撮影領域には、ベッド１１０の他に様々な物体が存在する。

例えば、ベッド１１０上には、見守り対象者２００のほか、見守り対象者２００が利用する枕２１１、オーバーヘッドテーブル２１２、布団２１３が含まれる。また、ベッド１１０の周辺には、カーテン２２１や、椅子２２２が含まれる。更に、ベッド１１０の周辺には看護師や介護士等のケア実行者２２３がいる場合もある。

このように、ベッド１１０の他に様々な物体が存在する状況のもと、以下に説明するベッド領域抽出システムでは、撮影画像からベッド領域を抽出する。

図３は、ベッド領域抽出システムのシステム構成を示す図である。図３に示すように、ベッド領域抽出システム３００は、撮像装置１２０、ベッド状態取得センサ１３１、ベッド領域抽出装置３１０を有する。

撮像装置１２０、ベッド状態取得センサ１３１は、図１を用いて説明したとおりであり、いずれも病室等のように、見守り対象者２００が横臥しているベッド１１０が設置された場所に配置される。ベッド領域抽出装置３１０は、例えば、監視室等のように、見守り対象者２００を監視するケア実行者２２３が常駐する場所に配置される。

なお、撮像装置１２０及びベッド状態取得センサ１３１と、ベッド領域抽出装置３１０とは、ネットワークを介して接続されている。

ベッド領域抽出装置３１０には、ベッド領域抽出プログラム３２０がインストールされている。また、ベッド領域抽出装置３１０には、フィルタリング条件情報データベース（以下、ＤＢと略す）３３０及びベッド領域候補情報ＤＢ３４０が格納されている。

次に、ベッド領域抽出装置３１０のハードウェア構成について説明する。図４は、ベッド領域抽出装置のハードウェア構成を示す図である。図４に示すように、ベッド領域抽出装置３１０は、ＣＰＵ４０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）４０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）４０３、記憶部４０４を備える。また、ベッド領域抽出装置３１０は、ユーザインタフェース部４０５、通信部４０６を備える。なお、ベッド領域抽出装置３１０の各部は、バス４０７を介して相互に接続されている。

ＣＰＵ４０１は、記憶部４０４に格納された各種プログラム（例えば、ベッド領域抽出プログラム３２０）を実行するコンピュータである。

ＲＯＭ４０２は不揮発性メモリである。ＲＯＭ４０２は、記憶部４０４に格納された各種プログラムをＣＰＵ４０１が実行するために必要な各種プログラム、データ等を格納する。具体的には、ＢＩＯＳ（Basic Input/Output System）やＥＦＩ（Extensible Firmware Interface）等のブートプログラムなどを格納する。

ＲＡＭ４０３は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）やＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）等の主記憶装置である。ＲＡＭ４０３は、記憶部４０４に格納された各種プログラムがＣＰＵ４０１によって実行される際に展開される、作業領域として機能する。

記憶部４０４は、ベッド領域抽出装置３１０にインストールされた各種プログラムのほか、プログラムを実行する際に用いるデータやプログラムを実行することで生成されるデータ等が記録されたＤＢを格納する。記憶部４０４が格納するＤＢには、例えば、フィルタリング条件情報ＤＢ３３０、ベッド領域候補情報ＤＢ３４０が含まれる。

ユーザインタフェース部４０５は、ベッド領域抽出装置３１０に対する各種操作を受け付ける。通信部４０６は、ベッド領域抽出装置３１０が撮像装置１２０やベッド状態取得センサ１３１との間で通信を行う際に用いられる。

次に、ベッド領域抽出装置３１０によるベッド領域抽出処理の基本原理について説明する。図５は、ベッド領域抽出処理の基本原理を説明する図である。図５に示すように、ベッド領域抽出装置３１０では、撮影画像から検出したエッジに基づいてベッド領域を抽出する処理を、４階層に分けて行う。

第１階層は、撮影画像から検出したエッジから、ベッド領域を形成しうる辺（線分）を抽出する。以下、ベッド領域を形成しうる辺（線分）を、「１辺候補」と称する。撮影画像から検出されるエッジには様々な線分が含まれているため、第１階層では、ベッド領域を形成しえない辺（線分）を排除し、１辺候補を抽出する。

具体的には、撮影画像から検出されるエッジのうち、所定の角度範囲に含まれないエッジや、動領域に位置するエッジ、直線性が不十分なエッジを排除する。なお、動領域とは、撮影画像に写し出される様々な物体のうち、所定フレーム数の間に動きがあった物体が写し出された領域をいう。ベッド領域抽出処理は、ベッド１１０が固定状態で実行されるため、動領域に含まれるエッジは、ベッド領域を形成しえない辺といえる。なお、静領域とは、撮影画像の動領域以外の領域であり、撮影画像に写し出される様々な物体のうち、所定フレーム数の間に動きがなかった物体が写し出された領域をいう。

第１階層で抽出された１辺候補は、所定の条件のもとで互いに組み合わされる。これにより２つの１辺候補により形成されるＬ字形状が生成される。以下、２つの１辺候補を組み合わせて生成されるＬ字形状を「２辺候補」と称する。生成された２辺候補は第２階層に入力される。

第２階層は、入力された２辺候補から、ベッド領域を形成しうる２辺候補を抽出する。１辺候補を組み合わせることで生成される２辺候補には様々な２辺候補が含まれるため、第２階層では、ベッド領域を形成しえない２辺候補を排除する。

具体的には、入力された２辺候補のうち、２辺のなす角度（交差するエッジの角度）が所定の角度範囲に含まれない２辺候補や、水平面を形成しない辺を含む２辺候補を排除する。なお、水平面とは、ベッド１１０が設置された床面に平行な面をいう。ベッド領域は、床面に平行な辺により形成されるため、床面に垂直な面を形成する辺が含まれる２辺候補は、ベッド領域を形成しえない２辺候補である。

第２階層で抽出された２辺候補は、所定の条件のもとで互いに組み合わされ、コの字形状が生成される。以下、２つの２辺候補を組み合わせて生成されるコの字形状を「３辺候補」と称する。生成された３辺候補は第３階層に入力される。

第３階層は、入力された３辺候補から、ベッド領域を形成しうる３辺候補を抽出する。２辺候補を組み合わせることで生成される３辺候補には様々な組み合わせの３辺候補が含まれるため、第３階層では、ベッド領域を形成しえない３辺候補を排除する。

具体的には、入力された３辺候補のうち、両端２辺のなす角度（交差するエッジの角度）が所定の角度範囲に含まれない３辺候補や、両端２辺の間の幅が所定の長さ未満の３辺候補を排除する。また、両端２辺の周辺での撮影画像の輝度分布が、所定の輝度分布を有していない３辺候補を排除する。

第３階層で抽出された３辺候補は、所定の条件のもとで互いに組み合わされ、矩形形状が生成される。以下、２つの３辺候補を組み合わせて生成される矩形形状を「４辺候補」と称する。生成された４辺候補は第４階層に入力される。

第４階層は、入力された４辺候補から、ベッド領域を形成しうる４辺候補を抽出する。３辺候補を組み合わせることで生成される４辺候補には様々な組み合わせの４辺候補が含まれるため、第４階層では、ベッド領域を形成しえない４辺候補を排除する。

具体的には、入力された４辺候補のうち、面積が所定の範囲に含まれない４辺候補や、縦横比が所定の範囲に含まれない４辺候補を排除する。また、撮影画像に含まれる見守り対象者２００の顔の位置と４辺候補の位置との関係や、顔の向きに基づく縦横の関係と４辺候補の縦横比に基づく縦横の関係とから、ベッド領域を形成しえない４辺候補を排除する。これにより、第４階層からは、ベッド領域１４０と判定された４辺候補が出力される。

このように、撮影画像から検出したエッジに基づいてベッド領域を抽出する処理を、４階層に分けて行うことで、以下のような効果が得られる。

例えば、撮影画像から検出したエッジが１００個であったとすると、１００個のエッジから求められる４辺の組み合わせは、１００Ｃ４＝（１００×９９×９８×９７）／（４×３×２×１）＝３９２１２２５通りとなる。このため、例えば、従来のように、検出したエッジから４辺の組み合わせを全て求め、それぞれの組み合わせについてパターンマッチングを行おうとすると、計算量が膨大になる。

これに対して、４階層に分け、それぞれの階層でベッド領域を形成しえない候補を排除することで、組み合わせの数を大幅に削減することができる。また、第４階層では、ベッド領域を形成しうる４辺候補を抽出することができるため、従来のようにパターンマッチングを行う必要がない。この結果、ベッド領域抽出装置３１０によれば、ベッド領域を抽出するにあたり、従来よりも大幅に計算量を削減することができる。

次に、ベッド領域抽出装置３１０が格納するＤＢ（フィルタリング条件情報ＤＢ３３０、ベッド領域候補情報ＤＢ３４０）について説明する。

まず、フィルタリング条件情報ＤＢ３３０のフィルタリング条件情報について説明する。図６は、フィルタリング条件情報の一例を示す図である。フィルタリング条件情報６００は、フィルタリング条件情報ＤＢ３３０に格納され、各階層で候補の絞り込みを行う（フィルタリングする）際の条件を規定する。

フィルタリング条件情報６００には情報の項目として、"第１階層"、"第２階層"、"第３階層"、"第４階層"が含まれる。

"第１階層"には、抽出されたエッジから１辺候補を抽出するための条件が規定される。具体的には、抽出されたエッジの角度が所定の角度範囲内（θ_１以上θ_２未満）であること、エッジが静領域にあること、エッジの長さが所定の長さ以上（Ｌ_１以上）であること、が規定されている。

"第２階層"には、入力された２辺候補からベッド領域を形成しうる２辺候補を抽出するための条件が規定される。具体的には、２辺候補の各辺のなす角度（交差するエッジの角度）が所定の角度範囲内（θ_３以上θ_４未満）であること、２辺候補の各辺がいずれも水平面を形成する水平成分であること、が規定されている。

"第３階層"には、入力された３辺候補からベッド領域を形成しうる３辺候補を抽出するための条件が規定される。具体的には、３辺候補の両端２辺のなす角度（交差するエッジの角度）が所定の角度範囲内（θ_５以上θ_６未満）であること、３辺候補の両端２辺の幅が所定の長さ以上（Ｌ_２以上）であること、が規定されている。更に、３辺候補の両端２辺の周辺の撮影画像の輝度分布が、高輝度から低輝度に変化していること、が規定されている。

"第４階層"には、入力された４辺候補からベッド領域を形成しうる４辺候補を抽出するための条件が規定される。具体的には、４辺候補により規定される矩形領域（候補領域）の面積が所定の範囲内（Ｓ_１以上Ｓ_２未満）であること、４辺候補により規定される矩形領域の縦横比が所定の範囲内（Ｒ_１以上Ｒ_２未満）であること、が規定されている。また、撮影画像より抽出される見守り対象者２００の顔の位置が、４辺候補により規定される矩形領域内の所定領域に含まれること、顔の向きに基づく縦横の関係が、４辺候補の縦横比に基づく縦横の関係と一致すること、が規定されている。

次に、ベッド領域候補情報ＤＢ３４０のベッド領域候補情報について説明する。図７は、ベッド領域候補情報の一例を示す図である。ベッド領域候補情報７００は、ベッド領域候補情報ＤＢ３４０に格納され、各階層で絞り込まれた候補を記録する。

ベッド領域候補情報７００には情報の項目として、"第１階層"、"第２階層"、"第３階層"、"第４階層"が含まれる。

"第１階層"には、第１階層において抽出された１辺候補の識別番号が記録される。図７の例は、第１階層に入力されたエッジのうち、識別番号＝Ｉ_１、Ｉ_２、Ｉ_３、Ｉ_４、Ｉ_５・・・のエッジが１辺候補として抽出されたことを示している。

"第２階層"には、第２階層において抽出された２辺候補が、１辺候補の識別番号の組み合わせとして記録される。図７の例は、識別番号＝Ｉ_１と識別番号Ｉ_２の組み合わせからなる２辺候補が抽出されたことを示している。また、識別番号＝Ｉ_２と識別番号＝Ｉ_３の組み合わせからなる２辺候補、識別番号＝Ｉ_２と識別番号＝Ｉ_４の組み合わせからなる２辺候補等が抽出されたことを示している。

"第３階層"には、第３階層において抽出された３辺候補が、１辺候補の識別番号の組み合わせとして記録される。図７の例は、識別番号＝Ｉ_１、識別番号＝Ｉ_２、識別番号＝Ｉ_３の組み合わせからなる３辺候補、識別番号＝Ｉ_２、識別番号＝Ｉ_３、識別番号＝Ｉ_４の組み合わせからなる３辺候補等が抽出されたことを示している。

"第４階層"には、第４階層において抽出された４辺候補が、１辺候補の識別番号の組み合わせとして記録される。図７の例は、識別番号＝Ｉ_１、識別番号＝Ｉ_２、識別番号＝Ｉ_３、識別番号＝Ｉ_４の組み合わせからなる４辺候補が抽出されたことを示している。

次に、ベッド領域抽出プログラム３２０がＣＰＵ４０１により実行されることで、ベッド領域抽出装置３１０にて実現されるベッド領域抽出部の機能構成について説明する。図８は、ベッド領域抽出部の機能構成を示す図である。

図８に示すように、ベッド領域抽出部８００は、画像取得部８１０、ベッド状態取得部８２０、第１階層処理部８３０、２辺組合せ部８４０、第２階層処理部８５０、３辺組合せ部８６０、第３階層処理部８７０、４辺組合せ部８８０、第４階層処理部８９０を含む。

画像取得部８１０は、撮像装置１２０が撮影領域を撮影することで得られた撮影画像を、通信部４０６を介して取得する。また、取得した撮影画像に対してエッジ処理を行い、エッジ（線型エッジ）を抽出する（つまり、画像取得部８１０は、エッジ検出部としても機能する）。

ベッド状態取得部８２０は、ベッド状態取得センサ１３１の出力信号を取得し、ベッド１１０のキャスタ１３０がロック状態にあるか否かを判定することで、ベッド１１０が移動状態にあるか固定状態にあるかを判定する。ロック状態にある場合には、ベッド１１０が固定状態にあると判定し、ロック状態が解除された場合には、ベッド１１０が移動状態にあると判定する。

第１階層処理部８３０は、１辺候補を抽出する（エッジを絞り込む絞込部として機能する）。第１階層処理部８３０は、静・動領域判定部８３１、エッジ角度判定部８３２、直線性判定部８３３を有する。静・動領域判定部８３１は、撮影画像の静領域と動領域とを判定する。エッジ角度判定部８３２は、第１階層に入力されたエッジのうち、静領域にあると判定されたエッジの角度が、所定の角度範囲内（θ_１以上θ_２未満）にあるか否かを判定し、所定の角度範囲内にないエッジを排除する。直線性判定部８３３は、エッジ角度判定部８３２において所定の角度範囲内にあると判定されたエッジのうち類似するエッジを統合し、統合後のエッジから、所定の長さ以上（Ｌ_１以上）のエッジを１辺候補として抽出する。

２辺組合せ部８４０は、第１階層処理部８３０において抽出された１辺候補を所定の条件のもとで組み合わせる。具体的には、１辺候補の端部の位置が、他の１辺候補の端部の位置に対して所定の距離範囲内にある場合に、当該１辺候補と当該他の１辺候補とを組み合わせる。

第２階層処理部８５０は、２辺組合せ部８４０において組み合わされることで生成された２辺候補から、ベッド領域を形成しうる２辺候補を抽出する（２辺候補を絞り込む絞込部として機能する）。第２階層処理部８５０は、２辺角度判定部８５１、水平面判定部８５２を有する。

２辺角度判定部８５１は、２辺組合せ部８４０において組み合わされることで生成された２辺候補のうち、各辺のなす角度（交差するエッジの角度）が所定の角度範囲内（θ_３以上θ_４未満）にない２辺候補を排除する。水平面判定部８５２は、２辺角度判定部８５１において排除されなかった２辺候補のうち、各辺の少なくとも一方が水平面を形成していない２辺候補を排除する。なお、第２階層処理部８５０では、水平面判定部８５２により排除されなかった２辺候補を３辺組合せ部８６０に出力する。

３辺組合せ部８６０は、第２階層処理部８５０において抽出された２辺候補を所定の条件のもとで組み合わせる。具体的には、２辺候補の位置及び向きが、他の２辺候補の位置及び向きと所定の関係にある場合に、当該２辺候補と当該他の２辺候補とを組み合わせる。

第３階層処理部８７０は、３辺組合せ部８６０において組み合わされることで生成された３辺候補から、ベッド領域を形成しうる３辺候補を抽出する（３辺候補を絞り込む絞込部として機能する）。第３階層処理部８７０は、両端２辺角度・幅判定部８７１、輝度変化判定部８７２を有する。

両端２辺角度・幅判定部８７１は、３辺組合せ部８６０において組み合わされることで生成された３辺候補のうち、両端２辺のなす角度（交差するエッジの角度）が所定の角度範囲内（θ_５以上θ_６未満）にない３辺候補を排除する。また、両端２辺角度・幅判定部８７１は、両端２辺のなす角度（交差するエッジの角度）が所定の角度範囲内にある３辺候補のうち、両端２辺の幅が所定の長さ未満の（Ｌ_２以上でない）３辺候補を排除する。

輝度変化判定部８７２は、両端２辺角度・幅判定部８７１において排除されなかった３辺候補のうち、両端２辺の周辺の輝度分布が、所定の輝度分布を有していない３辺候補を排除する。なお、第３階層処理部８７０では、輝度変化判定部８７２により排除されなかった３辺候補を４辺組合せ部８８０に出力する。

４辺組合せ部８８０は、第３階層処理部８７０において抽出された３辺候補を所定の条件のもとで組み合わせる。具体的には、３辺候補が撮影画像上で他の３辺候補よりも下側に位置していた場合であって、当該３辺候補の両端２辺の幅が、他の３辺候補の両端２辺の幅よりも大きい場合に、当該３辺候補と当該他の３辺候補とを組み合わせる。なお、４辺組合せ部８８０では、当該３辺候補の両端２辺が当該他の３辺候補の両端２辺と、それぞれ同じ線上にあることを条件に、当該３辺候補と当該他の３辺候補とを組み合わせるものとする。

第４階層処理部８９０は、４辺組合せ部８８０において組み合わされることで生成された４辺候補から、ベッド領域を形成しうる４辺候補を抽出する（４辺候補を絞り込む絞込部として機能する）。第４階層処理部８９０は、面積・縦横比判定部８９１、頭部位置・向き判定部８９２を有する。

面積・縦横比判定部８９１は、４辺組合せ部８８０において組み合わされることで生成された４辺候補のうち、面積が所定の範囲内（Ｓ_１以上Ｓ_２未満）にない４辺候補、縦横比が所定の範囲内（Ｒ_１以上Ｒ_２未満）にない４辺候補を排除する。

頭部位置・向き判定部８９２は、面積・縦横比判定部８９１において排除されなかった４辺候補のうち、撮影画像より抽出された見守り対象者２００の顔の位置が、所定の領域に含まれない４辺候補を排除する。また、頭部位置・向き判定部８９２は、顔の位置が所定の領域に含まれる４辺候補のうち、顔の向きに基づく縦横の関係が縦横比に基づく縦横の関係と一致しない４辺候補を排除する。更に、頭部位置・向き判定部８９２は、顔の向きに基づく縦横の関係に対して、縦横比に基づく縦横の関係が一致する４辺候補をベッド領域と判定して出力する。なお、ベッド領域として出力される４辺候補の出力先は、ベッド領域抽出装置３１０内の記憶部４０４であっても、ベッド領域抽出装置３１０と接続された外部装置であってもよい。

次に、ベッド領域抽出部８００によるベッド領域抽出処理について説明する。図９は、ベッド領域抽出処理のフローチャートである。ベッド領域抽出処理が開始すると、ステップＳ９０１において、ベッド状態取得部８２０は、ベッド状態取得センサ１３１からの出力信号を取得する。

ステップＳ９０２において、ベッド状態取得部８２０は、取得した出力信号に基づいて、ベッド１１０のキャスタ１３０がロック状態にあるか否かを判定する。ステップＳ９０２において、ロック状態にないと判定した場合には、ベッド１１０が移動状態にあると判定し、ステップＳ９０１に戻る。一方、ロック状態にあると判定した場合には、ベッド１１０が固定状態にあると判定し、ステップＳ９０３に進む。

ステップＳ９０３において、画像取得部８１０は撮影画像を取得し、静・動領域判定部８３１は、取得された撮影画像に基づいて静・動領域判定処理を実行する。ステップＳ９０４において、画像取得部８１０は、取得した撮影画像に対してエッジ処理を行い、エッジを抽出する。

ステップＳ９０５において、第１階層処理部８３０は第１階層処理を実行することで、１辺候補を抽出する。ステップＳ９０６において、２辺組合せ部８４０は、２辺候補の生成処理を実行することで、抽出された１辺候補に基づいて２辺候補を生成する。

ステップＳ９０７において、第２階層処理部８５０は第２階層処理を実行することで、２辺組合せ部８４０において生成された２辺候補から、ベッド領域１４０を形成しうる２辺候補を抽出する。ステップＳ９０８において、３辺組合せ部８６０は、３辺候補の生成処理を実行することで、抽出された２辺候補に基づいて３辺候補を生成する。

ステップＳ９０９において、第３階層処理部８７０は第３階層処理を実行することで、３辺組合せ部８６０において生成された３辺候補から、ベッド領域１４０を形成しうる３辺候補を抽出する。ステップＳ９１０において、４辺組合せ部８８０は、４辺候補の生成処理を実行することで、抽出された３辺候補に基づいて４辺候補を生成する。

ステップＳ９１１において、第４階層処理部８９０は第４階層処理を実行することで、４辺組合せ部８８０において生成された４辺候補から、ベッド領域１４０を形成しうる４辺候補を抽出する。

ステップＳ９１２において、第４階層処理部８９０は、第４階層処理を実行することで抽出した４辺候補を、ベッド領域として出力する。

次に、ベッド領域抽出処理の各工程（ステップＳ９０３、ステップＳ９０５〜Ｓ９１１）の詳細について更に説明する。

はじめに、静・動領域判定処理（ステップＳ９０３）について詳説する。図１０は、静・動領域判定処理のフローチャートである。

ステップＳ１００１において、静・動領域判定部８３１は、フレームカウンタｎに１をセットする。ステップＳ１００２において、画像取得部８１０は、ｎフレーム目の撮影画像を取得する。

ステップＳ１００３において、画像取得部８１０は、（ｎ−１）フレーム目の撮影画像があるか否かを判定する。ステップＳ１００３において、（ｎ−１）フレーム目の撮影画像がないと判定された場合には、ステップＳ１０１０に進む。ステップＳ１０１０では、フレームカウンタｎをインクリメントして、ステップＳ１００２に戻る。一方、ステップＳ１００３において、（ｎ−１）フレーム目の撮影画像があると判定された場合には、ステップＳ１００４に進む。

ステップＳ１００４において、静・動領域判定部８３１は、ｎフレーム目の撮影画像と（ｎ−１）フレーム目の撮影画像との差分画像を算出する。ステップＳ１００５において、静・動領域判定部８３１は、ｍ枚の差分画像が蓄積されたか否かを判定する。

ステップＳ１００５において、ｍ枚の差分画像が蓄積されていないと判定された場合には、ステップＳ１０１０に進み、フレームカウンタｎをインクリメントした後、ステップＳ１００２に戻る。

一方、ステップＳ１００５において、ｍ枚の差分画像が蓄積されたと判定された場合には、ステップＳ１００６に進む。ステップＳ１００６において、静・動領域判定部８３１は、ｍ枚の差分画像について各画素の輝度を累積することで、輝度累積画像を算出する。

ステップＳ１００７において、静・動領域判定部８３１は輝度累積画像に含まれる各領域の輝度累積値が所定の条件を満たすか否かを判定する。具体的には、輝度累積値が所定の閾値以下であると判定された場合には、所定の条件を満たすと判定し、ステップＳ１００８に進む。静止している物体は、フレームごとに輝度値が変わらないため、フレーム間の差分値がゼロとなり、輝度累積値もゼロとなる。このため、輝度累積値が所定の閾値以下である場合、当該領域は静領域と判定できる。

一方、輝度累積値が所定の閾値より大きいと判定された場合には、所定の条件を満たさないと判定し、ステップＳ１０１１に進む。動いている物体は、フレームごとに輝度値が変わるため、フレーム間の差分値がゼロとはならず、輝度累積値もゼロ以外の値となる。このため、輝度累積値が所定の閾値より大きい場合、当該領域は動領域と判定できる。

ステップＳ１００８において、静・動領域判定部８３１は、所定の条件を満たすと判定した領域を静領域と判定する。また、ステップＳ１０１１において、静・動領域判定部８３１は、所定の条件を満たさないと判定した領域を動領域と判定する。

ステップＳ１００９において、静・動領域判定部８３１は、ｎフレーム目の撮影画像と、各領域の判定結果とをエッジ角度判定部８３２に通知する。

次に、第１階層処理（ステップＳ９０５）について詳説する。図１１は、第１階層処理のフローチャートである。

ステップＳ１１０１において、エッジ角度判定部８３２は、画像取得部８１０が取得したｎフレーム目の撮影画像に対して、画像取得部８１０がエッジ処理を行うことで抽出されたエッジを順次取得する。

ステップＳ１１０２において、エッジ角度判定部８３２は、取得したエッジの位置が、静領域内にあるか動領域内にあるかを判定する。ステップＳ１１０２において、動領域内にあると判定した場合には、ステップＳ１１０７に進む。ステップＳ１１０７において、エッジ角度判定部８３２は、当該エッジを１辺候補から除外する。

このように動領域内にあるエッジを１辺候補から除外することで、例えば、ケア実行者２２３の一部をエッジとして検出したり、カーテン２２１の一部をエッジとして検出した場合でも、これらのエッジを１辺候補から除外することができる。

一方、ステップＳ１１０２において、取得したエッジの位置が、静領域内にあると判定した場合には、ステップＳ１１０３に進む。ステップＳ１１０３において、エッジ角度判定部８３２は、静領域内にあると判定したエッジの角度が、所定の角度範囲内（θ_１以上θ_２未満）にあるか否かを判定する。ステップＳ１１０３において、所定の角度範囲内にないと判定した場合には、ステップＳ１１０７に進む。ステップＳ１１０７において、エッジ角度判定部８３２は、当該エッジを１辺候補から除外する。

一方、ステップＳ１１０３において、所定の角度範囲内にあると判定した場合には、ステップＳ１１０４に進む。ステップＳ１１０４において、直線性判定部８３３は、所定の角度範囲内にあると判定されたエッジのうち、類似するエッジを統合する。これにより、例えば、ベッド１１０の端部に布団２１３がかかっており、ベッド１１０の端部の一部が遮蔽されていた場合であっても、遮蔽区間のエッジを補間することができる。なお、布団２１３等は凹凸があり、エッジの角度がばらばらとなるため、布団の一部として検出されたエッジが統合されて長さの長いエッジが生成されることはない。

ステップＳ１１０５において、直線性判定部８３３は、統合処理されたエッジの長さが、所定の長さ以上（Ｌ_１以上）か否かを判定する。ステップＳ１１０５において、所定の長さ未満であると判定した場合には、ステップＳ１１０７に進む。ステップＳ１１０７において、直線性判定部８３３は、当該エッジを１辺候補から除外する。これにより、例えば、布団２１３の一部がエッジとして検出された場合であっても、これらのエッジを１辺候補から除外することができる。

一方、ステップＳ１１０５において、所定の長さ以上と判定した場合には、ステップＳ１１０６に進む。ステップＳ１１０６において、直線性判定部８３３は、所定の長さ以上と判定したエッジを１辺候補と判定する。

ステップＳ１１０８において、直線性判定部８３３は、１辺候補と判定したエッジの識別番号を、ベッド領域候補情報７００の"第１階層"に記録する。

ステップＳ１１０９において、エッジ角度判定部８３２は、画像取得部８１０により抽出された全てのエッジについて第１階層処理を実行したか否かを判断する。ステップＳ１１０９において、第１階層処理を実行していないエッジがあると判断した場合には、ステップＳ１１０１に戻り、次のエッジについて同様の処理を行う。一方、ステップＳ１１０９において、全てのエッジについて第１階層処理を実行したと判断した場合には、第１階層処理を終了する。

次に、２辺候補の生成処理（ステップＳ９０６）について詳説する。図１２は、２辺候補の生成処理のフローチャートである。

ステップＳ１２０１において、２辺組合せ部８４０は、ベッド領域候補情報７００に記録された１辺候補を順次読み出す。ステップＳ１２０２において、２辺組合せ部８４０は、読み出した１辺候補の端部の撮影画像上の座標と、他の１辺候補の端部の撮影画像上の座標とを比較する。なお、他の１辺候補とは、ベッド領域候補情報７００に記録された１辺候補のうち、読み出した１辺候補以外の全ての１辺候補を指す。

ステップＳ１２０３において、２辺組合せ部８４０は、読み出した１辺候補の端部が、他の１辺候補の端部から所定の距離以内にあるか否かを判定する。ステップＳ１２０３において、所定の距離以内にあると判定した場合には、ステップＳ１２０４に進む。ステップＳ１２０４において、２辺組合せ部８４０は、読み出した１辺候補と、他の１辺候補とが交差すると判定し、両者を組み合わせて２辺候補（Ｌ字形状）を生成した後、ステップＳ１２０５に進む。

一方、ステップＳ１２０３において、所定の距離以内にないと判定した場合には、直接、ステップＳ１２０５に進む。

ステップＳ１２０５において、２辺組合せ部８４０は、全ての１辺候補について判定を行ったか否かを判断する。ステップＳ１２０５において、判定を行っていない１辺候補があると判断した場合には、ステップＳ１２０１に戻り、次の１辺候補を読み出して同様の処理を行う。

一方、ステップＳ１２０５において、全ての１辺候補について判定を行ったと判断した場合には、ステップＳ１２０６に進む。ステップＳ１２０６において、２辺組合せ部８４０は、生成した２辺候補をベッド領域候補情報７００の"第２階層"に記録する。

次に、第２階層処理（ステップＳ９０７）について詳説する。図１３は、第２階層処理のフローチャートである。

ステップＳ１３０１において、水平面判定部８５２は、撮影画像に写し出された床面に対する水平成分と垂直成分とを取得する。

ステップＳ１３０２において、２辺角度判定部８５１は、ベッド領域候補情報７００に記録された２辺候補を順次読み出す。

ステップＳ１３０３において、２辺角度判定部８５１は、読み出した２辺候補の各辺のなす角度（交差するエッジの角度）が所定の角度範囲内（θ_３以上θ_４未満）にあるか否かを判定する。ステップＳ１３０３において、所定の角度範囲内にないと判定した場合には、ステップＳ１３０７に進む。ステップＳ１３０７において、２辺角度判定部８５１は、読み出した２辺候補がベッド領域１４０を形成しえない２辺候補であると判定する。ステップＳ１３０８において、２辺角度判定部８５１は、読み出した２辺候補をベッド領域候補情報７００から削除する。

一方、ステップＳ１３０３において、所定の角度範囲内にあると判定した場合には、ステップＳ１３０４に進む。

ステップＳ１３０４において、水平面判定部８５２は、所定の角度範囲内にあると判定した２辺候補の各辺と、床面に対する水平成分及び垂直成分とを比較する。ステップＳ１３０５において、水平面判定部８５２は、２辺候補の各辺が、いずれも水平成分であるか否かを判定する。

ステップＳ１３０５において、２辺候補の各辺のいずれか一方または両方が垂直成分であると判定した場合には、ステップＳ１３０７に進む。ステップＳ１３０７において、水平面判定部８５２は、読み出した２辺候補がベッド領域１４０を形成しえない２辺候補であると判定する。ステップＳ１３０８において、水平面判定部８５２は、読み出した２辺候補をベッド領域候補情報７００から削除する。

一方、ステップＳ１３０５において、２辺候補の各辺が、いずれも水平成分であると判定した場合には、ステップＳ１３０６に進む。ステップＳ１３０６において、水平面判定部８５２は、読み出した２辺候補が、ベッド領域１４０を形成しうる２辺候補であると判定する。

ステップＳ１３０９において、２辺角度判定部８５１は、ベッド領域候補情報７００に記録されている全ての２辺候補について、第２階層処理を実行したか否かを判断する。ステップＳ１３０９において、第２階層処理を実行していない２辺候補があると判断した場合には、ステップＳ１３０２に戻る。

一方、ステップＳ１３０９において、全ての２辺候補について第２階層処理を実行したと判断した場合には、第２階層処理を終了する。

図１４は、水平成分と垂直成分を示す図である。撮影画像に写し出された床面に対する水平成分１４０１、１４０２、垂直成分１４０３は予め定義されていてもよいし、水平面判定部８５２がｎフレーム目の撮影画像に基づいて算出してもよい。図１４の例は、２辺候補１４１１、１４１２、１４２１、１４２２のうち、２辺候補１４１１、１４１２の各辺が、水平成分である場合を示している。また、２辺候補１４２１、１４２２の各辺は、一方が水平成分であり他方が垂直成分である場合を示している。

したがって、図１４の例によれば、水平面判定部８５２は、２辺候補１４２１、１４２２を、ベッド領域候補情報７００から削除する。これにより、例えば、壁やカーテン２２１の一部が２辺候補として抽出された場合であっても、当該２辺候補を、ベッド領域１４０を形成しえない２辺候補と判定して削除することができる。

次に、３辺候補の生成処理（ステップＳ９０８）について詳説する。図１５は、３辺候補の生成処理のフローチャートである。

ステップＳ１５０１において、３辺組合せ部８６０は、ベッド領域候補情報７００に記録されている２辺候補を順次読み出す。ステップＳ１５０２において、３辺組合せ部８６０は、読み出した２辺候補を、ベッド領域候補情報７００に記録されている他の２辺候補と組み合わせる。なお、他の２辺候補とは、ベッド領域候補情報７００に記録されている２辺候補のうち、読み出した２辺候補以外の全ての２辺候補を指す。

ステップＳ１５０３において、３辺組合せ部８６０は、ステップＳ１５０１において読み出した２辺候補の位置及び向きと、他の２辺候補の位置及び向きとが所定の条件を満たすか否かを判定する。

具体的には、読み出した２辺候補と他の２辺候補の位置及び向きが、コの字形状を形成する関係になっているか否かを判定する。コの字形状を形成する関係になっている場合には、所定の条件を満たすと判定する。一方、コの字形状を形成する関係になっていない場合には、所定の条件を満たさないと判定する。

ステップＳ１５０３において、所定の条件を満たさないと判定した場合には、ステップＳ１５０５に進む。一方、ステップＳ１５０３において、所定の条件を満たすと判定した場合には、ステップＳ１５０４に進む。

ステップＳ１５０４において、３辺組合せ部８６０は、所定の条件を満たすと判定した２辺候補（読み出した２辺候補と他の２辺候補）を組み合わせて３辺候補を生成し、ステップＳ１５０５に進む。

ステップＳ１５０５において、３辺組合せ部８６０は、ベッド領域候補情報７００に記録されている全ての２辺候補について、同様の処理を実行したか否かを判断する。ステップＳ１５０５において、まだ処理を実行していない２辺候補があると判断した場合には、ステップＳ１５０１に戻る。

一方、全ての２辺候補について処理を実行したと判断した場合には、ステップＳ１５０６に進む。ステップＳ１５０６において、３辺組合せ部８６０は、ステップＳ１５０４において生成した３辺候補を、ベッド領域候補情報７００の"第３階層"に記録する。

図１６は、３辺候補の一例を示す図である。図１６（ａ）は、読み出した２辺候補１６０１と他の２辺候補１６０２とが、コの字形状を形成する関係になっており、組み合わせることで３辺候補が生成可能であることを示している。

同様に、図１６（ｂ）も、読み出した２辺候補１６１１と他の２辺候補１６１２とが、コの字形状を形成する関係になっており、組み合わせることで３辺候補が生成可能であることを示している。

一方、図１６（ｃ）は、読み出した２辺候補１６０１と他の２辺候補１６１２とが、コの字形状を形成する関係になっておらず（互い違いの関係になっている）場合を示している。この場合、２辺候補１６０１と他の２辺候補１６１２とが組み合わされて３辺候補が生成されることはない。

このため、図１６の例では、２辺候補１６０１と１６０２の組み合わせ、及び、２辺候補１６１１と１６１２の組み合わせが、それぞれ３辺候補としてベッド領域候補情報７００に記録される。一方、２辺候補１６０１と１６１２の組み合わせは、ベッド領域候補情報７００には記録されない。

次に、第３階層処理（ステップＳ９０９）について詳説する。図１７は、第３階層処理のフローチャートである。

ステップＳ１７０１において、両端２辺角度・幅判定部８７１は、ベッド領域候補情報７００に記録された３辺候補を順次読み出す。

ステップＳ１７０２において、両端２辺角度・幅判定部８７１は、ステップＳ１７０１において読み出した３辺候補の両端２辺のなす角度（交差するエッジの角度）を算出する。ステップＳ１７０３において、両端２辺角度・幅判定部８７１は、ステップＳ１７０２において算出した角度が、所定の角度範囲内（θ_５以上θ_６未満）にあるか否かを判定する。

ステップＳ１７０３において、所定の角度範囲内にないと判定した場合には、ステップＳ１７０９に進む。ステップＳ１７０９において、両端２辺角度・幅判定部８７１は、読み出した３辺候補がベッド領域１４０を形成しえない３辺候補であると判定する。ステップＳ１７１０において、両端２辺角度・幅判定部８７１は、読み出した３辺候補をベッド領域候補情報７００から削除する。

一方、ステップＳ１７０３において、所定の角度範囲内にあると判定した場合には、ステップＳ１７０４に進む。ステップＳ１７０４において、両端２辺角度・幅判定部８７１は、３辺候補の両端２辺の幅を算出する。ステップＳ１７０５において、両端２辺角度・幅判定部８７１は、３辺候補の両端２辺の幅が、所定の長さ以上（Ｌ_２以上）であるか否かを判定する。

ステップＳ１７０５において、所定の長さ未満であると判定した場合には、ステップＳ１７０９に進む。ステップＳ１７０９において、両端２辺角度・幅判定部８７１は、読み出した３辺候補がベッド領域１４０を形成しえない３辺候補であると判定する。ステップＳ１７１０において、両端２辺角度・幅判定部８７１は、読み出した３辺候補をベッド領域候補情報７００から削除する。

一方、ステップＳ１７０５において、所定の長さ以上であると判定した場合には、ステップＳ１７０６に進む。ステップＳ１７０６において、輝度変化判定部８７２は、ｎフレーム目の撮影画像より、３辺候補の周辺の輝度情報を取得する。

ステップＳ１７０７において、輝度変化判定部８７２は、ステップＳ１７０６において取得した輝度情報に基づいて、３辺候補の両端２辺の周辺の輝度分布が所定の条件を満たすか否かを判定する。

ステップＳ１７０７において、輝度分布が所定の条件を満たさないと判定した場合には、ステップＳ１７０９に進む。ステップＳ１７０９において、輝度変化判定部８７２は、当該３辺候補がベッド領域１４０を形成しえない３辺候補であると判定する。ステップＳ１７１０において、輝度変化判定部８７２は、当該３辺候補をベッド領域候補情報７００から削除する。

一方、ステップＳ１７０７において、輝度分布が所定の条件を満たすと判定した場合には、ステップＳ１７０８に進む。ステップＳ１７０８において、輝度変化判定部８７２は、当該３辺候補が、ベッド領域１４０を形成しうる３辺候補であると判定する。

ステップＳ１７１１において、両端２辺角度・幅判定部８７１は、全ての３辺候補について第３階層処理を実行したか否かを判断する。ステップＳ１７１１において、第３階層処理を実行していない３辺候補があると判断した場合には、ステップＳ１７０１に戻り、次の３辺候補を読み出す。

一方、ステップＳ１７１１において、全ての３辺候補について第３階層処理を実行したと判断した場合には、第３階層処理を終了する。

次に、第３階層処理（図１７）のステップＳ１７０８において、輝度変化判定部８７２が判定する輝度分布について図１８、図１９を用いて説明する。図１８、図１９は、３辺候補周辺の輝度分布を説明する図である。

図１８（ａ）に示すように、３辺候補１８００は、両端２辺１８０１、１８０２と、両端２辺１８０１、１８０２の端部に接続された真ん中の１辺１８０３とを有する。なお、線分１８１０は、真ん中の１辺１８０３の中点を通り、真ん中の１辺１８０３に直交する線分である。輝度変化判定部８７２では、線分１８１０から矢印１８２１方向（辺１８０１の方向）に直線１８２０上を移動した場合のｎフレーム目の撮影画像における輝度変化を検出する。また、輝度変化判定部８７２では、線分１８１０から矢印１８２２方向（辺１８０２の方向）に直線１８２０上を移動した場合のｎフレーム目の撮影画像における輝度変化を検出する。

図１８（ｂ）、（ｃ）、図１９（ａ）、（ｂ）は、輝度変化の一例を示す図である。このうち、図１８（ｂ）の例は、３辺候補１８００の両端２辺１８０１、１８０２が、ベッド１１０の端部と一致していた場合の輝度変化を示している。ベッド１１０は輝度値が高いのに対して、床面は輝度値が低いため、図１８（ｂ）に示すように、線分１８１０の位置から矢印１８２１方向に移動した場合、輝度値は、辺１８０１の位置を境に、高輝度値から低輝度値へと変化する。同様に、線分１８１０の位置から矢印１８２２方向に移動した場合、輝度値は、辺１８０２の位置を境に、高輝度値から低輝度値へと変化する。

図１８（ｃ）の例は、３辺候補１８００の両端２辺１８０１、１８０２が、枕２１１の端部と一致していた場合の輝度変化を示している。枕２１１は輝度値が高く、また、ベッド１１０も輝度値が高い。このため、図１８（ｃ）に示すように、線分１８１０の位置から矢印１８２１方向に移動しても、輝度値は、辺１８０１の位置の前後で変化しない（高輝度値のままである）。同様に、線分１８１０の位置から矢印１８２２方向に移動しても、輝度値は、辺１８０２の位置の前後で変化しない（高輝度値のままである）。

図１９（ａ）の例は、３辺候補１８００の両端２辺１８０１、１８０２のうち、一方が、椅子２２２の端部と一致し、他方がベッド１１０の端部と一致していた場合の輝度変化を示している。ベッド１１０及び椅子２２２は輝度値が高いのに対して、床面は輝度値が低い。このため、図１９（ａ）に示すように、線分１８１０の位置から矢印１８２１方向に移動した場合、輝度値は、高輝度値から低輝度値へと変化した後、辺１８０１の位置を境に低輝度値から高輝度値へと変化する。一方、線分１８１０の位置から矢印１８２２方向に移動した場合、輝度値は、辺１８０２の位置を境に、高輝度値から低輝度値へと変化する。

図１９（ｂ）の例は、３辺候補１８００の両端２辺１８０１、１８０２が、ベッド１１０の端部と一致しているが、ベッド１１０周辺の照度が充分でなかった場合の輝度変化を示している。ベッド１１０上の枕２１１の位置は輝度値が高いのに対して、ベッド１１０はやや輝度値が低く、床面は更に輝度値が低くなっている。このため、図１９（ｂ）に示すように線分１８１０の位置から矢印１８２１方向に移動した場合、輝度値は、（辺１８０１の位置とは無関係ではあるが）高輝度値から低輝度値へと変化する。同様に、線分１８１０の位置から矢印１８２２方向に移動した場合、輝度値は、（辺１８０２の位置とは無関係ではあるが）高輝度値から低輝度値へと変化する。

このように、図１８（ａ）において規定された方向で、３辺候補の両端２辺の周辺の輝度変化を検出した場合、図１８（ｂ）、（ｃ）、図１９（ａ）、（ｂ）の例から以下のことがわかる。
・３辺候補１８００の両端２辺１８０１、１８０２が、ベッド１１０の端部と一致している場合、ベッド１１０周辺の照度に関わらず、両端２辺１８０１、１８０２の前後で、輝度値は高輝度値から低輝度値へと変化する。
・３辺候補１８００の両端２辺１８０１、１８０２のうちの一方の辺または両方の辺が、ベッド１１０の端部と一致していない場合、両端２辺１８０１、１８０２の前後で、輝度値が高輝度値から低輝度値へと変化することはない。

したがって、輝度変化判定部８７２は、３辺候補の両端２辺の周辺の輝度分布の上記一様性に基づいて、３辺候補がベッド領域１４０を形成しうる３辺候補であるか否かを判定することができる。これにより、例えば、枕２１１の一部や椅子２２２の一部を３辺候補として抽出していた場合であっても、当該３辺候補をベッド領域１４０を形成しえない３辺候補と判定して削除することができる。

次に、４辺候補の生成処理（ステップＳ９１０）について詳説する。図２０は、４辺候補の生成処理のフローチャートである。

ステップＳ２００１において、４辺組合せ部８８０は、ベッド領域候補情報７００に記録された３辺候補を順次読み出す。ステップＳ２００２において、４辺組合せ部８８０は、読み出した３辺候補と、他の３辺候補とを組み合わせる。なお、他の３辺候補とは、ベッド領域候補情報７００に記録された３辺候補のうち、読み出した３辺候補以外の全ての３辺候補を指す。４辺組合せ部８８０は、３辺候補（コの字形状）と他の３辺候補（コの字形状）の開口部が互いに向き合う位置関係にある場合に組み合わせる。

ステップＳ２００３において、４辺組合せ部８８０は、組み合わせた際に撮影画像上において下側に位置する３辺候補の両端２辺の幅と、上側に位置する３辺候補の両端２辺の幅とを比較する。比較の結果、下側に位置する３辺候補の両端２辺の幅よりも上側に位置する３辺候補の両端２辺の幅の方が大きいと判定した場合には、ステップＳ２００６に進む。

一方、下側に位置する３辺候補の両端２辺の幅の方が、上側に位置する３辺候補の両端２辺の幅よりも大きいと判定した場合には、ステップＳ２００４に進む。ステップＳ２００４において、４辺組合せ部８８０は、下側に位置する３辺候補の両端２辺と、上側に位置する３辺候補の両端２辺とが、それぞれ同じ線上に位置するか否かを判定する。

ステップＳ２００４において、同じ線上に位置しないと判定した場合には、ステップＳ２００６に進む。一方、同じ線上に位置すると判定した場合には、ステップＳ２００５に進む。

ステップＳ２００５において、４辺組合せ部８８０は、読み出した３辺候補と、他の３辺候補とを組み合わせて４辺候補を生成する。つまり、ステップＳ２００３及びステップＳ２００４の条件に合致する３辺候補の組み合わせにより４辺候補を生成して、合致しない３辺候補の組み合わせについては４辺候補を生成しない。

ステップＳ２００６において、４辺組合せ部８８０は、ベッド領域候補情報７００に記録されている全ての３辺候補について判定を行ったか否かを判断する。ステップＳ２００６において、判定を行っていない３辺候補があると判断した場合には、ステップＳ２００１に戻り、次の３辺候補を読み出す。

一方、ステップＳ２００６において、全ての３辺候補について判定を行ったと判断した場合には、ステップＳ２００７に進む。ステップＳ２００７において、４辺組合せ部８８０は、ステップＳ２００５において生成された４辺候補を、ベッド領域候補情報７００の"第４階層"に記録する。

次に、４辺組合せ部８８０による４辺候補の生成処理の具体例について、図２１を用いて説明する。図２１は、３辺候補の組み合わせを説明する図である。図２１（ａ）は、３辺候補２１０１と３辺候補２１０２とを組み合わせた場合を示している。

図２１（ａ）の例では、下側に位置する３辺候補２１０２の両端２辺の幅Ｗａが、上側に位置する３辺候補２１０１の両端２辺の幅Ｗｂよりも大きい。また、下側に位置する３辺候補２１０２の両端２辺と、上側に位置する３辺候補２１０１の両端２辺とが、それぞれ同じ線上に位置している。このため、４辺組合せ部８８０では、３辺候補２１０１と３辺候補２１０２とを組み合わせて４辺候補を生成する。

一方、図２１（ｂ）は、３辺候補２１１１と３辺候補２１１２とを組み合わせた場合を示している。図２１（ｂ）の例では、下側に位置する３辺候補２１１２の両端２辺の幅Ｗａよりも、上側に位置する３辺候補２１１１の両端２辺の幅Ｗｂの方が大きい。ベッド領域１４０は長方形であるため、撮影画像上では、撮像装置１２０に近い方（撮影画像の下側）の幅が大きく、撮像装置１２０から遠い方（撮影画像の上側）の幅が小さくなる。したがって、下側に位置する３辺候補の両端２辺の幅よりも、上側に位置する３辺候補の両端２辺の幅の方が大きくなる３辺候補の組み合わせは、ベッド領域１４０を形成しえない。このため、４辺組合せ部８８０では、３辺候補２１１１と３辺候補２１１２との組み合わせによる４辺候補は生成しない。

図２１（ｃ）は、３辺候補２１２０と３辺候補２１３０とを組み合わせた場合を示してている。図２１（ｃ）の例では、下側に位置する３辺候補２１２０の両端２辺２１２１、２１２２の幅の方が、上側に位置する３辺候補２１３０の両端２辺２１３１、２１３２の幅よりも大きい。しかしながら、下側に位置する３辺候補２１２０の両端２辺２１２１、２１２２と、上側に位置する３辺候補２１３０の両端２辺２１３１、２１３２とは同じ線上に位置していない。このため、４辺組合せ部８８０では、３辺候補２１２０と３辺候補２１３０との組み合わせによる４辺候補は生成しない。

次に、第４階層処理（ステップＳ９１１）について詳説する。図２２は、第４階層処理のフローチャートである。

ステップＳ２２０１において、面積・縦横比判定部８９１は、ベッド領域候補情報７００に記録された４辺候補を順次読み出す。

ステップＳ２２０２において、面積・縦横比判定部８９１は、読み出した４辺候補により規定される矩形領域の面積を算出する。ステップＳ２２０３において、面積・縦横比判定部８９１は、ステップＳ２２０２において算出した面積が、所定の範囲内（Ｓ_１以上Ｓ_２未満）にあるか否かを判定する。

ステップＳ２２０２において所定の範囲にないと判定した場合には、ステップＳ２２１１に進む。ステップＳ２２１１において、面積・縦横比判定部８９１は、読み出した４辺候補が、ベッド領域１４０を形成しえない４辺候補であると判定する。更に、ステップＳ２２１２において、面積・縦横比判定部８９１は、読み出した４辺候補を、ベッド領域候補情報７００から削除する。

一方、ステップＳ２２０３において所定の範囲に含まれると判定した場合には、ステップＳ２２０４に進む。ステップＳ２２０４において、面積・縦横比判定部８９１は、読み出した４辺候補により規定される矩形領域の縦横比を算出する。ステップＳ２２０５において、面積・縦横比判定部８９１は、ステップＳ２２０４において算出した縦横比が、所定の範囲内（Ｒ_１以上Ｒ_２未満）にあるか否かを判定する。

ステップＳ２２０５において所定の範囲内にないと判定した場合には、ステップＳ２２１１に進む。ステップＳ２２１１において、面積・縦横比判定部８９１は、読み出した４辺候補が、ベッド領域１４０を形成しえない４辺候補であると判定する。更に、ステップＳ２２１２において、面積・縦横比判定部８９１は、読み出した４辺候補を、ベッド領域候補情報７００から削除する。

一方、ステップＳ２２０５において所定の範囲内にあると判定した場合には、ステップＳ２２０６に進む。ステップＳ２２０６において、頭部位置・向き判定部８９２は、ｎフレーム目の撮影画像より、見守り対象者２００の顔を検出し、検出した顔の向き及び位置を算出する。

ステップＳ２２０７において、頭部位置・向き判定部８９２は、ステップＳ２２０６において検出した見守り対象者２００の顔の向きが正しい向きか否かを判定する。見守り対象者２００がベッド１１０に横臥している場合、撮像装置１２０に近い方（撮影画像の下側）に頭頂部が位置する。このため、ステップＳ２２０６において検出した顔が、撮影画像の下側に頭頂部が位置するように配置されていない場合には、当該検出した顔が、見守り対象者２００以外の者の顔（例えば、ケア実行者２２３の顔）である可能性が高い。

したがって、ステップＳ２２０７において、顔の向きが正しい向きでないと判定した場合には、ステップＳ２２０６に戻り、再度、見守り対象者２００の顔を検出する。一方、ステップＳ２２０７において、顔の向きが正しい向きであると判定した場合には、ステップＳ２２０８に進む。

ステップＳ２２０８において、頭部位置・向き判定部８９２は、読み出した４辺候補により規定される矩形領域内の所定の領域に、ステップＳ２２０６において検出した顔が位置しているか否かを判定する。読み出した４辺候補がベッド領域１４０と合致しているとすれば、見守り対象者２００の顔は、４辺候補により規定される矩形領域の下側（撮像装置１２０に近い側）の領域に位置しているはずである。

ステップＳ２２０８において、所定の領域に位置していないと判定した場合には、ステップＳ２２１１に進む。ステップＳ２２１１において、頭部位置・向き判定部８９２は、読み出した４辺候補が、ベッド領域１４０を形成しえない４辺候補であると判定する。更に、ステップＳ２２１２において、頭部位置・向き判定部８９２は、読み出した４辺候補を、ベッド領域候補情報７００から削除する。

一方、ステップＳ２２０８において、所定の領域に位置していると判定した場合には、ステップＳ２２０９に進む。ステップＳ２２０９において、頭部位置・向き判定部８９２は、ステップＳ２２０６において検出した顔の向きに基づく縦横の関係と、読み出した４辺候補により規定される矩形領域の縦横比に基づく縦横の関係とが一致しているか否かを判定する。ベッド領域１４０は長方形であるため、読み出した４辺候補がベッド領域１４０と合致しているとすれば、読み出した４辺候補の長辺に沿うように見守り対象者２００の顔が向いているはずである。

ステップＳ２２０９において一致していないと判定した場合には、ステップＳ２２１１に進む。ステップＳ２２１１において、頭部位置・向き判定部８９２は、読み出した４辺候補が、ベッド領域１４０を形成しえない４辺候補であると判定する。更に、ステップＳ２２１２において、頭部位置・向き判定部８９２は、読み出した４辺候補を、ベッド領域候補情報７００から削除する。

一方、ステップＳ２２０９において一致すると判定した場合には、ステップＳ２２１０に進む。ステップＳ２２１０において、頭部位置・向き判定部８９２は、読み出した４辺候補がベッド領域１４０を形成しうる４辺候補であると判定する。

ステップＳ２２１３において、面積・縦横比判定部８９１は、ベッド領域候補情報７００に記録された全ての４辺候補について第４階層処理を実行したか否かを判断する。ステップＳ２２１３において、第４階層処理を実行していない４辺候補があると判断した場合には、ステップＳ２２０１に戻り、次の４辺候補について同様の処理を実行する。

一方、ステップＳ２２１３において、全ての４辺候補について第４階層処理を実行したと判断した場合には、ステップＳ２２１４に進む。ステップＳ２２１４において、頭部位置・向き判定部８９２は、ベッド領域候補情報７００において削除されずに残っている４辺候補を、ベッド領域１４０として出力する。

次に、第４階層処理部８９０による第４階層処理の具体例について、図２３、図２４を用いて説明する。図２３は、面積及び縦横比の異なる４辺候補の一例を示す図である。

図２３（ａ）に示すように、第３階層処理において３辺候補２３０１〜２３０６が抽出された場合、４辺候補の生成処理では、図２３（ｂ−１）から（ｂ−４）の組み合わせが４辺候補として生成される。

このうち、図２３（ｂ−１）に示す４辺候補は、面積が所定の範囲内（Ｓ_１以上Ｓ_２未満）にない。このため、面積・縦横比判定部８９１では、当該４辺候補はベッド領域１４０を形成しえない４辺候補であると判定する。また、図２３（ｂ−２）及び（ｂ−４）に示す４辺候補は、縦横比が所定の範囲内（Ｒ_１以上Ｒ_２未満）にない。このため、面積・縦横比判定部８９１では、当該４辺候補はベッド領域１４０を形成しえない４辺候補であると判定する。

一方、図２３（ｂ−３）に示す４辺候補の面積及び縦横比は、ベッド領域１４０の面積及び縦横比と等しい。このため、面積・縦横比判定部８９１では、当該４辺候補はベッド領域１４０を形成しうる４辺候補であると判定する。

なお、図２３（ｂ−２）に示す４辺候補は、図２のオーバーヘッドテーブル２１２を示している。このように、第４階層処理部８９０によれば、ベッド領域１４０に存在する、ベッド領域１４０と誤検出されやすい４辺候補を、面積または縦横比を用いることでベッド領域１４０を形成しえない４辺候補であると判定することができる。この結果、誤検出されやすい４辺候補を、ベッド領域候補情報７００から削除することができる。

図２４は、顔の向き、位置、顔の向きと４辺候補の向きとの関係を示す図である。図２４（ａ）は、見守り対象者２００の正しい顔の向きと、見守り対象者２００以外の者（例えば、ケア実行者２２３）の顔の向きとを示したものである。

上述したように、見守り対象者２００がベッド１１０に横臥している場合、撮像装置１２０に近い方に頭頂部が位置する。このため、見守り対象者２００の頭頂部は、撮影画像の下側に位置することになる。なお、見守り対象者２００は、仰向けに（背中を下側にして）横臥する場合と、横向き（右肩または左肩を下側にして）横臥する場合とがある。このため、図２４（ａ）の例では、見守り対象者２００の正しい顔の向きとして、３種類の顔の向きが示されている。

一方、ベッド１１０に横臥している者以外の者の頭頂部は、撮影画像の上側に位置することとになる。つまり、見守り対象者２００以外の者の顔の向きは、見守り対象者２００の顔の向きとは異なる顔の向きとなる。図２４（ａ）の例では、見守り対象者２００以外の者が、撮像装置１２０方向を向いた場合を示している。

このように、見守り対象者２００と見守り対象者２００以外の者とでは、顔の向きが明らかに異なる。このため、頭部位置・向き判定部８９２では、撮影画像より検出した顔の向きを判定することで、検出した顔が見守り対象者２００の顔か、見守り対象者２００以外の者の顔かを判定することができる。

図２４（ｂ）は、４辺候補２４００により規定される矩形領域のうち、見守り対象者２００の顔が位置すべき領域２４０１を示している。上述したように、見守り対象者２００がベッド１１０に横臥している場合、撮像装置１２０に近い方（撮影画像の下側）に頭頂部が位置する。このため、４辺候補２４００により規定される矩形領域のうち、下側の領域が見守り対象者２００の顔が位置すべき領域である。頭部位置・向き判定部８９２では、検出した見守り対象者２００の顔が、領域２４０１内に位置しているか否かを判定することで、４辺候補２４００がベッド領域１４０を形成しうる４辺候補であるか否かを判定することができる。

図２４（ｃ）、（ｄ）は、４辺候補２４１０、２４２０により規定される矩形領域と、見守り対象者２００の顔の位置との関係を示している。図２４（ｃ）に示すように、見守り対象者２００の顔の一部が、４辺候補２４１０により規定される矩形領域からはみ出している場合、４辺候補２４１０はベッド領域１４０を形成しえない。このため、頭部位置・向き判定部８９２では、４辺候補２４１０をベッド領域候補情報７００から削除する。

一方、図２４（ｄ）に示すように、見守り対象者２００の顔が、４辺候補２４３０により規定される矩形領域の下側の領域に位置し、かつ、はみ出していない場合、４辺候補２４２０はベッド領域１４０を形成しうる。このため、頭部位置・向き判定部８９２では、４辺候補２４２０をベッド領域１４０と判定する。

図２４（ｅ）は、４辺候補２４３０により規定される矩形領域の縦横比に基づく縦横の関係と、見守り対象者の顔の向きに基づく縦横の関係とが一致しない場合を示している。図２４（ｅ）に示す４辺候補２４３０の場合、見守り対象者２００の顔は、４辺候補２４３０により規定される矩形領域の下側に位置している。しかしながら、４辺候補２４３０により規定される矩形領域は、紙面の横方向が長く、紙面の縦方向が短い。一方、見守り対象者２００は、撮影画像の下側に頭頂部を向けているため、実際のベッド１１０の縦方向は、撮影画像の下側から上側に向かう方向であるはずである。これに対して、４辺候補２４３０により規定される矩形領域の縦方向は、撮影画像の左側から右側に向かう方向となっている。

つまり、図２４（ｅ）の場合、４辺候補２４３０により規定される矩形領域の縦横比に基づく縦横の関係と、見守り対象者の顔の向きに基づく縦横の関係とは一致していない。このため、頭部位置・向き判定部８９２では、４辺候補２４３０がベッド領域１４０を形成しえない４辺候補であると判定し、ベッド領域候補情報７００から削除する。

以上の説明から明らかなように、ベッド領域抽出装置３１０では、撮影画像から検出したエッジに基づいてベッド領域を抽出する処理を４階層に分け、各階層の条件に応じて候補を絞り込む。これにより、正確かつ効率的にベッド領域を特定できるようになる。

［第２の実施形態］
上記第１の実施形態では、撮影画像から検出したエッジに基づいてベッド領域を抽出する処理を４階層に分けた。これに対して、第２の実施形態では、撮影画像から検出したエッジに基づいてベッド領域を抽出する処理を３階層に分ける。以下、第２の実施形態の詳細について説明する。

はじめに、第２の実施形態におけるベッド領域抽出処理の基本原理について説明する。図２５は、ベッド領域抽出処理の基本原理を説明する図である。図２５に示すように、第２の実施形態では、撮影画像から検出したエッジに基づいてベッド領域を抽出する処理を、３階層に分けて行う。

第１階層は、上記第１の実施形態において説明した第１階層と同じであるため、ここでは説明を省略する。第１階層で抽出された１辺候補は、他の２つの１辺候補と所定の条件のもとで組み合わされる。これにより「３辺候補」が生成される。生成された３辺候補は第３階層に入力される。なお、第３階層以降の処理は、上記第１の実施形態において説明した第３階層以降の処理と同じであるため、ここでは説明を省略する。

このように、第２の実施形態では、上記第１の実施形態において説明したベッド領域抽出処理のうち、第２階層における処理を省略し、３階層によりベッド領域を抽出する。

次に、第２の実施形態におけるベッド領域抽出処理について説明する。図２６は、ベッド領域抽出処理のフローチャートである。なお、上記第１の実施形態において図９を用いて説明したベッド領域抽出処理と同じ工程については同じ参照番号を付し、ここでは説明を省略する。

図９との相違点は、ステップＳ２６０１の３辺候補の生成処理である。第１階層処理部８３０において第１階層処理が実行されることで１辺候補が抽出されると、ステップＳ２６０１において、３辺組合せ部８６０は、抽出された複数の１辺候補から３つの１辺候補を順次取り出し、所定の条件のもとで３辺候補を生成する。また、生成した３辺候補をベッド領域候補情報７００に記録する。これにより、第３階層処理部８７０は、ベッド領域候補情報７００に記録された３辺候補を用いて、第３階層処理（ステップＳ９０９）を実行することができる。

このように、第２の実施形態におけるベッド領域抽出処理は、第１階層処理（ステップＳ９０５）、第３階層処理（ステップＳ９０９）、第４階層処理（ステップＳ９１１）を含んでおり、少なくとも、
・複数の撮影画像から、静止しているエッジを１辺候補として抽出する処理、
・１辺候補の組み合わせとして生成される３辺候補の両端２辺のなす角度（交差するエッジの角度）、両端２辺の幅に基づいて、３辺候補を絞り込む処理、
が含まれる。

次に、３辺候補の生成処理（ステップＳ２６０１）について詳説する。図２７は、３辺候補の生成処理のフローチャートである。

ステップＳ２７０１において、３辺組合せ部８６０は、ベッド領域候補情報７００に記録されている１辺候補を順次読み出す。ステップＳ２７０２において、３辺組合せ部８６０は、読み出した１辺候補に対して、他の１辺候補を更に２つ組み合わせて３辺候補を生成する。

ステップＳ２７０３において、３辺組合せ部８６０は、ステップＳ２７０２において組み合わされた３つの１辺候補の位置と向きとが、所定の条件を満たすか否かを判定する。なお、ここでいう所定の条件とは、例えば、以下のような条件が挙げられる。
・３つの１辺候補のうち、第１の１辺候補の端部の座標が、第２の１辺候補の端部の座標から所定の距離以内にあること、
・第２の１辺候補の他の端部の座標から、第３の１辺候補の端部の座標が所定の距離以内にあること、
・第１の１辺候補と第３の１辺候補が第２の１辺候補に対して同じ側に位置すること。

ステップＳ２７０３において所定の条件を満たさないと判定した場合には、ステップＳ２７０５に進む。一方、ステップＳ２７０３において所定の条件を満たすと判定した場合には、ステップＳ１５０４に進む。

ステップＳ１５０４において、３辺組合せ部８６０は、所定の条件を満たすと判定した３つの１辺候補を組み合わせて３辺候補を生成し、ステップＳ２７０５に進む。

ステップＳ２７０５において、３辺組合せ部８６０は、ベッド領域候補情報７００に記録されている１辺候補を用いて生成可能なすべての組み合わせ（３つの１辺候補からなる全ての組み合わせ）に対して、判定を行ったか否かを判断する。

ステップＳ２７０５において、判定を行っていない組み合わせがあると判断した場合には、ステップＳ２７０１に戻る。一方、すべての組み合わせについて判定を行ったと判断した場合には、ステップＳ１５０６に進む。ステップＳ１５０６において、３辺組合せ部８６０は、所定の条件を満たすと判定した３つの１辺候補を組み合わせることで生成した３辺候補を、ベッド領域候補情報７００の"第３階層"に記録する。

以上の説明から明らかなように、第２の実施形態に係るベッド領域抽出装置３１０では、撮影画像から検出したエッジに基づいてベッド領域を抽出する処理を３階層に分け、各階層の条件に応じて候補を絞り込む。これにより、正確かつ効率的にベッド領域を特定できるようになる。

［第３の実施形態］
上記第１及び第２の実施形態では、第３階層処理において抽出された３辺候補を組み合わせることで４辺候補を生成した。これに対して、第３の実施形態では、既知のベッドの形状（縦横比）を利用して、３辺候補から第４の辺を推定して４辺候補を生成する。以下、第３の実施形態の詳細について説明する。

はじめに、第３の実施形態におけるベッド領域抽出処理の基本原理について説明する。図２８は、ベッド領域抽出処理の基本原理を説明する図である。図２８に示す第１階層から第３階層は、上記第１の実施形態において図５を用いて説明した第１階層から第３階層と同じである。

第３階層において３辺候補が抽出されると、第４の辺推定部は、抽出された３辺候補ごとに、第４の辺を推定することで４辺候補を生成する。第４の辺を推定するにあたっては、既知のベッド１１０の形状（縦横比）を利用する。具体的には、３辺候補の両端２辺の幅がベッド１１０の幅と合致していると仮定し、既知のベッド１１０の形状（縦横比）から、３辺候補に対する第４の辺の位置及び長さを推定する。４辺組合せ部８８０では、推定した第４の辺と、３辺候補とを組み合わせて４辺候補を生成し、生成した４辺候補をベッド領域候補情報７００の"第４階層"に記録する。

このように、第３の実施形態におけるベッド領域抽出装置３１０では、３辺候補を組み合わせる処理を省略することができ、簡単な処理で４辺候補を生成することが可能になる。

次に、第３の実施形態におけるベッド領域抽出部の機能構成について説明する。図２９は、ベッド領域抽出部の機能構成を示す図である。なお、図２９に示す各構成要素のうち、図８の機能構成において示した構成要素を同じ構成要素については、同じ参照番号を付すこととし、ここでは説明を省略する。

図８との相違点は、第４の辺推定部２９０１と、面積判定部２９０２と、ベッド形状情報ＤＢ２９１０である。第４の辺推定部２９０１は、第３階層処理部８７０において抽出された３辺候補から、第４の辺の位置及び長さを推定する。具体的には、３辺候補の両端２辺の幅と、ベッド形状情報ＤＢ２９１０に格納されたベッド１１０の縦横比とに基づいて、第４の辺の位置及び長さを推定する。更に、第４の辺推定部２９０１は、推定した第４の辺と３辺候補とに基づいて４辺候補を生成し、ベッド領域候補情報７００に記録する。

面積判定部２９０２は、ベッド領域候補情報７００に記録されている４辺候補のうち、面積が所定の範囲内（Ｓ_１以上Ｓ_２未満）に含まれない４辺候補を排除する。なお、第３の実施形態の場合、ベッド領域候補情報７００に記録されている４辺候補は、いずれも、縦横比がベッド１１０の縦横比に合致しているため、縦横比の判定は行われない。

ベッド形状情報ＤＢ２９１０は、ベッド領域抽出システム３００が設置される施設（病院や介護施設等）が有する複数のベッドそれぞれのベッド形状に関する情報を管理する。ベッド形状に関する情報には、ベッドの縦横比が含まれる。

図３０は、ベッド形状情報の一例を示す図である。なお、ベッド形状情報３０００は、ベッド領域抽出システム３００が設置される施設ごとに生成され、ベッド形状情報ＤＢ２９１０に格納される。、
図３０に示すベッド形状情報３０００は、Ａ病院のベッド形状情報であり、情報の項目として"病棟"、"部屋番号"、"ベッドＩＤ"、"縦横比"を含む。

"病棟"には、Ａ病院の各病棟の名称が記録される。"部屋番号"には、各病棟の各部屋番号が記録される。"ベッドＩＤ"には、各部屋に設置されたベッドを識別するベッドＩＤが記録される。"縦横比"には、ベッドＩＤにより特定されるベッドの縦の長さと横の長さとの比率が記録される。

図３０の例は、"病棟"＝α病棟の"部屋番号"＝１０１号室の各ベッドは、"縦横比"がＨ１：Ｗ１であることを示している。また、"部屋番号"＝１０２号室の各ベッドは、"縦横比"がＨ２：Ｗ２であることを示している。

次に、第３の実施形態におけるベッド領域抽出処理について説明する。図３１は、ベッド領域抽出処理のフローチャートである。なお、上記第１の実施形態において図９を用いて説明したベッド領域抽出処理と同じ工程については同じ参照番号を付し、ここでは説明を省略する。

図９との相違点は、ステップＳ３１０１の第４の辺の推定処理である。第３階層処理部８７０において第３階層処理が実行されることで３辺候補が抽出されると、ステップＳ３１０１において、第４の辺推定部２９０１は、ベッド形状情報３０００に基づいて第４の辺の位置及び長さを推定する。また、推定した第４の辺と３辺候補とを組み合わせて４辺候補を生成し、ベッド領域候補情報７００の"第４階層"に記録する。これにより、第４階層処理部８９０は、ベッド領域候補情報７００に記録された４辺候補を用いて、第４階層処理（ステップＳ９１１）を実行することができる。

次に、第４の辺推定処理（ステップＳ３１０１）について詳説する。図３２は、第４の辺の推定処理のフローチャートである。

ステップＳ３２０１において、第４の辺推定部２９０１は、ベッド領域候補情報７００に記録されている３辺候補を順次読み出す。ステップＳ３２０２において、第４の辺推定部２９０１は、ベッド形状情報３０００より、ベッド１１０の縦横比に関する情報を読み出す。

ステップＳ３２０３において、第４の辺推定部２９０１は、ステップＳ３２０１において読み出した３辺候補と、ステップＳ３２０２において読み出した縦横比に関する情報とに基づいて、読み出した３辺候補についての第４の辺を推定する。

具体的には、第４の辺推定部２９０１は、読み出した３辺候補の両端２辺の幅と、読み出した縦横比とから、生成しようとしている４辺候補の縦方向の長さを算出する。また、第４の辺推定部２９０１は、算出した長さにより特定される第４の辺の位置及び長さを算出する。更に、第４の辺推定部２９０１は、算出した第４の辺の位置及び長さと、３辺候補とを組み合わせることで４辺候補を生成する。

ステップＳ３２０４において、第４の辺推定部２９０１は、ベッド領域候補情報７００に記録されている全ての３辺候補について、第４の辺を推定し４辺候補を生成したか否かを判断する。ステップＳ３２０４において、第４の辺を推定していない３辺候補があると判断した場合には、ステップＳ３２０１に戻り、次の３辺候補を読み出す。

一方、ステップＳ３２０４において全ての３辺候補について、４辺候補を生成したと判断した場合には、ステップＳ３２０５に進む。ステップＳ３２０５において、第４の辺推定部２９０１は、ステップＳ３２０３において生成した４辺候補を、ベッド領域候補情報７００の"第４階層"に記録する。

以上の説明から明らかなように、第３の実施形態に係るベッド領域抽出装置３１０では、撮影画像から検出したエッジに基づいてベッド領域を抽出する処理を４階層に分け、各階層の条件に応じて候補を絞り込む。また、第３階層において絞り込まれた３辺候補から４辺候補を生成するにあたり、既知のベッド形状を利用して第４の辺を推定する。これにより、正確かつ効率的にベッド領域を特定できるようになる。

［第４の実施形態］
上記第３の実施形態では、ベッド領域抽出処理を４階層に分けたうえで、第３階層において絞り込まれた３辺候補から４辺候補を生成するにあたり、既知のベッド形状を利用して第４の辺を推定した。これに対して、第４の実施形態では、ベッド領域抽出処理を３階層に分けたうえで、第３階層において絞り込まれた３辺候補から４辺候補を生成するにあたり、既知のベッド形状を利用して第４の辺を推定する。以下、第４の実施形態について説明する。

図３３は、ベッド領域抽出処理のフローチャートである。なお、上記第２の実施形態において図２６を用いて説明したベッド領域抽出処理と同じ工程については同じ参照番号を付し、ここでは説明を省略する。

図２６との相違点は、ステップＳ３１０１の第４の辺の推定処理である。第３階層処理部８７０において第３階層処理が実行されることで３辺候補が抽出されると、ステップＳ３１０１において、第４の辺推定部２９０１は、ベッド形状情報３０００に基づいて第４の辺の位置及び長さを推定する。また、推定した第４の辺と３辺候補とを組み合わせて４辺候補を生成し、ベッド領域候補情報７００の"第４階層"に記録する。これにより、第４階層処理部８９０は、ベッド領域候補情報７００に記録された４辺候補を用いて、第４階層処理（ステップＳ９１１）を実行することができる。

以上の説明から明らかなように、第４の実施形態に係るベッド領域抽出装置３１０では、撮影画像から検出したエッジに基づいてベッド領域を抽出する処理を３階層に分け、各階層の条件に応じて候補を絞り込む。また、第３階層において絞り込まれた３辺候補から４辺候補を生成するにあたり、既知のベッド形状を利用して第４の辺を推定する。これにより、正確かつ効率的にベッド領域を特定できるようになる。

［第５の実施形態］
上記第１乃至第４の実施形態では、ベッド１１０が固定状態にあると判定された際に撮影されたｎフレーム目の撮影画像に基づいて、ベッド領域抽出処理を１回実行するものとした。しかしながら、ベッド領域抽出処理の実行回数は１回に限定されず、ベッド１１０が固定状態にある間、毎フレーム、ベッド領域抽出処理を実行するようにしてもよい。あるいは、毎フレーム、ベッド領域抽出処理を実行し、ベッド領域として出力される４辺候補が収束した場合に、ベッド領域抽出処理を終了させるようにしてもよい。

なお、開示の技術では、以下に記載する付記のような形態が考えられる。
（付記１）
コンピュータによるベッド領域抽出方法であって、該コンピュータが、
複数の画像から静止している線型エッジを検出し、
検出された前記線型エッジの組み合わせとして形成されるコの字形状における、該線型エッジの長さ及び交差する該線型エッジの角度に基づいて、ベッド領域候補を絞り込む、
ことを特徴とするベッド領域抽出方法。
（付記２）
前記複数の画像から検出される線型エッジは、角度及び長さが所定の条件を満たす線型エッジであることを特徴とする付記１に記載のベッド領域抽出方法。
（付記３）
検出された前記線型エッジの組み合わせとして形成されるＬ字形状に基づいて、前記ベッド領域候補を絞り込むことを特徴とする付記１に記載のベッド領域抽出方法。
（付記４）
検出された前記線型エッジの組み合わせとして形成されるＬ字形状における、該線型エッジの水平成分との比較の結果に基づいて、前記ベッド領域候補を絞り込むことを特徴とする付記３に記載のベッド領域抽出方法。
（付記５）
前記コの字形状の開口部が向き合う形で特定される候補領域で、囲われる領域の輝度の一様性及び面積に基づいて、前記ベッド領域候補を絞り込むことを特徴とする付記１または２に記載のベッド領域抽出方法。
（付記６）
前記候補領域は、前記開口部が向き合う前記コの字形状のそれぞれの両端２辺が、同じ線上に位置する場合に特定されることを特徴とする付記５に記載のベッド領域抽出方法。
（付記７）
前記候補領域は、前記開口部が向き合う前記コの字形状のうち、下側に位置する前記コの字形状の両端２辺の幅の方が、上側に位置する前記コの字形状の両端２辺の幅よりも大きい場合に特定されることを特徴とする付記６に記載のベッド領域抽出方法。
（付記８）
前記コの字形状と、ベッドの縦横比とに基づいて特定される候補領域で、囲われる領域の輝度の一様性及び面積に基づいて、前記ベッド領域候補を絞り込むことを特徴とする付記１または２に記載のベッド領域抽出方法。
（付記９）
前記画像に含まれる顔の向き及び位置と、前記候補領域の位置及び縦横比とに基づいて、前記ベッド領域候補を絞り込むことを特徴とする付記５乃至付記８のいずれかの付記に記載のベッド領域抽出方法。
（付記１０）
複数の画像から静止している線型エッジを検出する検出部と、
検出された前記線型エッジの組み合わせとして形成されるコの字形状における、該線型エッジの長さ及び交差する該線型エッジの角度に基づいて、ベッド領域候補を絞り込む絞込部と
を有することを特徴とするベッド領域抽出装置。
（付記１１）
複数の画像から静止している線型エッジを検出し、
検出された前記線型エッジの組み合わせとして形成されるコの字形状における、該線型エッジの長さ及び交差する該線型エッジの角度に基づいて、ベッド領域候補を絞り込む、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするベッド領域抽出プログラム。

本発明は、具体的に開示された実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。

１１０ ：ベッド
１２０ ：撮像装置
１３０ ：キャスタ
１３１ ：ベッド状態取得センサ
１４０ ：ベッド領域
３００ ：ベッド領域抽出システム
３１０ ：ベッド領域抽出装置
３２０ ：ベッド領域抽出プログラム
３３０ ：フィルタリング条件情報ＤＢ
３４０ ：ベッド領域候補情報ＤＢ
８１０ ：画像取得部
８２０ ：ベッド状態取得部
８３０ ：第１階層処理部
８４０ ：２辺組合せ部
８５０ ：第２階層処理部
８６０ ：３辺組合せ部
８７０ ：第３階層処理部
８８０ ：４辺組合せ部
８９０ ：第４階層処理部
２９０１ ：第４の辺推定部
２９１０ ：ベッド形状情報ＤＢ

Claims (5)

1. コンピュータによるベッド領域抽出方法であって、該コンピュータが、
   複数の画像から静止している線型エッジを検出し、
   検出された前記線型エッジの組み合わせとして形成されるコの字形状における、該線型エッジの長さ及び交差する該線型エッジの角度に基づいて、ベッド領域候補を絞り込む、
   ことを特徴とするベッド領域抽出方法。
2. 前記コの字形状は、検出された前記線型エッジの組み合わせとして形成されるＬ字形状を、更に組み合わせることで形成されることを特徴とする請求項１に記載のベッド領域抽出方法。
3. 前記コの字形状を形成する３辺のうちの両端の２辺の周辺の輝度分布、及び、前記コの字形状の開口部が向き合う形で特定される候補領域の面積に基づいて、前記ベッド領域候補を絞り込むことを特徴とする請求項１または２に記載のベッド領域抽出方法。
4. 複数の画像から静止している線型エッジを検出する検出部と、
   検出された前記線型エッジの組み合わせとして形成されるコの字形状における、該線型エッジの長さ及び交差する該線型エッジの角度に基づいて、ベッド領域候補を絞り込む絞込部と
   を有することを特徴とするベッド領域抽出装置。
5. 複数の画像から静止している線型エッジを検出し、
   検出された前記線型エッジの組み合わせとして形成されるコの字形状における、該線型エッジの長さ及び交差する該線型エッジの角度に基づいて、ベッド領域候補を絞り込む、
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とするベッド領域抽出プログラム。

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