JP6455234B2 - 行動検出方法及び行動検出装置 - Google Patents

Description

本発明は、行動検出方法及び行動検出装置に関する。

医療や介護などの施設において、看護側が気付かないうちに患者がベッドから離れ、徘徊や転倒等の事故が起きることがある。かかる事故の発生を抑制するために、患者のベッドからの離床、例えば立ち上がりに関する動作を検出する技術が提案されている。

例えば、ベッドの頭部側の上方、例えばヘッドボードの真上などの位置に患者等の頭部を撮影するカメラが設置される。このカメラにより撮像される画像から検出された頭部の位置がベッドの両端を基準に設定されたラインを超えるか否かにより、患者等の離床を検出するものがある。

特開２０１２−１７０４８３号公報 特開２０１３−１４９２０５号公報

しかしながら、ベッドの頭部側の上方にカメラを設置すると、治療や看護の妨げとなる場合があるので、必ずしもベッドの頭部側の上方にカメラが設置できるとは限らない。このことから、ベッドの斜め方向にカメラが設置される場合、ベッドの両端を基準にベッドからの離床を判定するラインを設定すると、カメラが撮像する画像でベッドが映る領域に上記の離床の判定に用いるラインが設定される場合がある。この場合、ベッド上で行われる立ち上がり以外の動作、例えば寝返りや座位中の身動きがある場合でも頭部がラインを通過する場合があるので、離床の誤検出が発生する。

１つの側面では、本発明は、離床検出に用いるカメラの設置位置の自由度を高めることができる行動検出方法及び行動検出装置を提供することを目的とする。

一態様の行動検出方法は、コンピュータが、画像から頭部の位置を検知し、前記頭部の位置に基づいて前記画像のベッド領域で検出対象者がベッドの幅方向に腰掛け、腰掛けた状態から立ち上がる際の前かがみになる動作を検知し、前記頭部の移動が前かがみと検出された場合に、前記頭部の移動経路に基づいて、前記前かがみの最下点と、前記ベッドの脇に立ち上がった際の頭部の位置との間に前記検出対象者の離床を判定する立ち上がり検出ラインを前記前かがみの動作が検知される前かがみ検出ラインと重ならない位置へ動的に設定し、動的に設定された立ち上がり検出ラインを頭部が通過した場合に立ち上がり動作を検出する処理を実行する。

離床検出に用いるカメラの設置位置の自由度を高めることができる。

図１は、実施例１に係る行動検出システムに含まれる各装置の機能的構成を示すブロック図である。 図２は、地面座標系の一例を示す図である。 図３は、カメラ座標系の一例を示す図である。 図４Ａは、地面座標系の矢視図の一例を示す図である。 図４Ｂは、地面座標系の矢視図の一例を示す図である。 図４Ｃは、地面座標系の矢視図の一例を示す図である。 図５Ａは、カメラ座標系の直交平面の一例を示す図である。 図５Ｂは、カメラ座標系の直交平面の一例を示す図である。 図５Ｃは、カメラ座標系の直交平面の一例を示す図である。 図６は、第１のパラメータの一例を示す図である。 図７は、立ち上がりモデルの一例を示す図である。 図８は、頭部移動経路の一例を示す図である。 図９は、前かがみ中間点の一例を示す図である。 図１０は、座標変換の一例を示す図である。 図１１は、頭部移動経路の予想線の一例を示す図である。 図１２は、学習方法の一例を示す図である。 図１３は、スキャニング方法の一例を示す図である。 図１４は、立ち上がりラインの設定方法の一例を示す図である。 図１５は、実施例１に係る設定処理の手順を示すフローチャートである。 図１６は、実施例１に係る行動検出処理の手順を示すフローチャートである。 図１７は、起床ラインの設定方法の一例を示す図である。 図１８は、応用例に係る行動検出処理の手順を示すフローチャート（１）である。 図１９は、応用例に係る行動検出処理の手順を示すフローチャート（２）である。 図２０は、立ち上がり動作の一例を示す図である。 図２１は、立ち上がりラインの設定方法の応用例を示す図である。 図２２は、動作に関するパラメータの設定の応用例を示す図である。 図２３は、立ち上がり中間点の一例を示す図である。 図２４は、立ち上がり中間点の算出結果の一例を示す図である。 図２５は、立ち上がりラインの設定方法の一例を示す図である。 図２６は、実施例１及び実施例２に係る行動検出プログラムを実行するコンピュータのハードウェア構成例を示す図である。

以下に添付図面を参照して本願に係る行動検出方法及び行動検出装置について説明する。なお、この実施例は開示の技術を限定するものではない。そして、各実施例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

［行動検出システムの構成］
図１は、実施例１に係る行動検出システムに含まれる各装置の機能的構成を示すブロック図である。図１に示す行動検出システム１は、医療や介護などの施設に適用されるものであり、カメラ２０が撮像する画像を通じて患者や要介護者などのベッドの使用者がベッドから離床する行動、例えば立ち上がりに関する動作を検出するサービスを提供する。

かかる行動検出サービスの一環として、行動検出システム１は、カメラ２０が撮像する画像から検知される前かがみ（前屈）の姿勢から立ち上がる場合に予測される頭部の移動経路に合わせて離床を判定するラインを動的に設定して頭部が当該ラインを通過するか否かを判定する。

これによって、カメラ２０が撮像する画像でベッドが映る領域に上記の離床の判定に用いるラインが設定された場合でも、ベッド上で行われる立ち上がり以外の動作、例えば寝返りや座位中の身動きが原因となって離床の誤検出が発生するのを抑制できる。この結果、離床検出に用いるカメラ２０の設置位置の自由度を高めることができる。

以下では、画像上で頭部が通過することにより前かがみを判定するラインのことを「前かがみライン」と記載し、画像上で頭部が通過することにより離床、例えば立ち上がりを判定するラインのことを立ち上がりラインと記載する場合がある。

図１に示すように、行動検出システム１には、設定装置１０と、カメラ２０と、行動検出装置１００とが含まれる。なお、図１には、１台のカメラ２０を例示したが、行動検出システム１は、複数のカメラ２０を収容することもできる。

これら設定装置１０及び行動検出装置１００、さらには、カメラ２０及び行動検出装置１００は、所定のネットワークを介して通信可能に接続される。かかるネットワークには、一例として、有線または無線を問わず、インターネット（Internet）を始め、ＬＡＮ（Local Area Network）やＶＰＮ（Virtual Private Network）などの任意の種類の通信網を採用できる。

設定装置１０は、行動検出装置１００に対する各種設定を行う装置である。

一実施形態として、設定装置１０は、施設の関係者により使用される情報処理装置として実装することができる。例えば、設定装置１０には、デスクトップ型またはノート型のパーソナルコンピュータを採用することができる。この他、設定装置１０には、スマートフォン、携帯電話機やＰＨＳ（Personal Handyphone System）などの移動体通信端末、さらには、ＰＤＡ（Personal Digital Assistants）などのスレート端末などを採用することもできる。さらに、設定装置１０は、行動検出装置１００のコンソールとして実装されることとしてもかまわない。

例えば、設定装置１０は、行動検出装置１００に対し、行動検出装置１００が上記の前かがみの姿勢を検知する場合に用いる前かがみラインを設定する。また、設定装置１０は、行動検出装置１００に対し、行動検出装置１００が上記の立ち上がりラインを設定する場合に用いる頭部移動経路の予想線、すなわち前かがみの姿勢からの立ち上がりまで頭部が生理的曲線にしたがって移動する場合に予想される移動経路を設定する。さらに、設定装置１０は、行動検出装置１００がカメラ２０により撮像される画像からベッドの使用者の頭部を検知するのに用いる識別器を生成する。

なお、図１には、設定装置１０が行動検出装置１００に対する各種設定を行う場合を例示するが、行動検出装置１００に前かがみライン、頭部移動経路の予想線や頭部検知用の識別器が設定されている場合、上記の行動検出サービスの実施に設定装置１０を用いずともかまわない。また、必ずしも設定装置１０及び行動検出装置１００を別体として構築せずともよく、行動検出装置１００に設定装置１０の機能を併せ持たせることもできる。

カメラ２０は、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）などの撮像素子を搭載する撮像装置である。

一実施形態として、カメラ２０には、Ｒ（red）、Ｇ（green）、Ｂ（blue）など３種以上の受光素子を搭載することができるが、必ずしも画像に色情報が含まれずともグレースケールであってもよい。また、画像の階調値は、ＲＧＢ表色系のものに限定されず、他の表色系、例えばＨＳＶ（Hue Saturation Value）表色系やＹＵＶ表色系などで表現されることとしてもかまわない。

このカメラ２０は、医療または介護の施設内に設けられた患者用のベッドの全部または一部を撮像範囲に収める位置に設置される。例えば、カメラ２０は、ベッドの枕元から足下への方向に向けて、ベッドの上面（就床面）の側端を撮像できる高さに設置することができる。このようにカメラ２０を設置する場合、必ずしもベッドの頭部側の上方、例えばヘッドボードの真上などの位置にカメラ２０が設置されずともかまわない。例えば、ベッドの頭部側の上方からベッドの幅方向、図２を用いて後述するＸ軸方向へカメラ２０を左右にずらして配置することもできる。なお、以下では、ベッドの枕元から足下への方向に向けてカメラ２０を設置する場合を想定するが、ベッドの足下から枕元への方向に向けてカメラ２０を設置することとしてもかまわない。

行動検出装置１００は、上記の行動検出サービスを提供するコンピュータである。

一実施形態として、行動検出装置１００は、パッケージソフトウェアやオンラインソフトウェアとして上記の行動検出サービスを実現する行動検出プログラムを所望のコンピュータにインストールさせることによって実装できる。例えば、行動検出装置１００は、上記の行動検出サービスを提供するＷｅｂサーバとして実装することとしてもよいし、アウトソーシングによって上記の行動検出サービスを提供するクラウドとして実装することとしてもかまわない。

［座標系］
ここで、上記の前かがみライン及び上記の頭部移動経路の予想線は、カメラ２０が撮像する画像上に設定される画像座標系のデータであるが、カメラ２０が設置される環境の３次元空間で定義された座標が２次元の画像座標系へ投影されたものでもある。このような３次元空間の座標系には、一例として、地面座標系が定義されると共に、地面座標系の座標が画像座標系の座標へ投影される場合にカメラ２０のカメラ座標系が用いられる。

このため、ここでは、図２〜図５を用いて、本実施例に係る地面座標系及びカメラ座標系について説明する。図２は、地面座標系の一例を示す図である。図３は、カメラ座標系の一例を示す図である。図４Ａ〜図４Ｃは、地面座標系の矢視図の一例を示す図である。図５Ａ〜図５Ｃは、カメラ座標系の直交平面の一例を示す図である。

図２に示すように、地面座標系は、ベッド３の就床面のうち頭側の辺の中央真下を３次元空間の原点とし、ベッド３の幅方向をＸ軸、ベッド３の奥行き方向をＹ軸、ベッド３の高さ方向をＺ軸とする座標系である。図２に示す地面座標系で示されたＡ矢視の場合、図４Ａに示すＺＸ平面の投影図となり、Ｂ矢視の場合、図４Ｂに示すＸＹ平面の投影図となり、Ｃ矢視の場合、図４Ｃに示すＹＺ平面の投影図となる。また、図３に示すように、カメラ座標系は、図１に示したカメラ２０に関する座標系であり、カメラ２０のレンズの焦点が３次元空間の原点とされる。図３に示すカメラ座標系の場合、ＺＸ平面が図５Ａに示す投影図となり、ＸＹ平面が図５Ｂに示す投影図となり、ＹＺ平面が図５Ｃに示す投影図となる。

［設定装置１０の構成］
続いて、本実施例に係る設定装置１０の機能的構成について説明する。図１に示すように、設定装置１０は、第１パラメータ取得部１１と、モデル生成部１２と、移動経路算出部１３と、前かがみライン算出部１４と、第２パラメータ取得部１５と、座標変換部１６と、設定部１７と、学習部１８とを有する。

第１パラメータ取得部１１は、第１のパラメータを取得する処理部である。

ここで言う「第１のパラメータ」とは、ベッド３やその使用者に関するパラメータを指す。詳細は図７を用いて後述するが、項目の例を挙げれば、一例として、図６に示す項目が含まれる。図６は、第１のパラメータの一例を示す図である。図６には、一例として、ベッド３の使用者が病院等の施設に入院する患者である場合における第１のパラメータが示されている。図６に示すように、ベッド３に関するパラメータには、ベッド３の高さＢ１及びベッド３の幅の半分Ｂ２などの項目が含まれる。一方、患者に関するパラメータは、体格に関するパラメータと、動作に関するパラメータとに分けることもできる。このうち、体格に関するパラメータには、患者の頭高Ｈ１、頭長Ｈ２、大腿長さＨ３、ベッド３の幅方向の側端から端座位時における足の設置面までの距離Ｈ４、座高Ｈ５や身長Ｈ６などが含まれる。また、動作に関するパラメータには、立ち上がりの予備動作として患者が前かがみの姿勢になる場合に患者の体幹が前傾する角度Ｈ７や端座位から立ち上がりへの姿勢の変化で患者の足の設置面がベッド３の幅方向へ前進する前進量Ｈ８などが含まれる。なお、「端座位」とは、患者がベッド３の左または右の側端からベッドの幅方向へ向けて足を下ろして腰掛ける姿勢のことを指す。

一実施形態として、第１パラメータ取得部１１は、図示しない入力デバイスを介する入力操作により、上記の第１のパラメータを取得することができる。この他、第１パラメータ取得部１１は、ハードディスクや光ディスクなどの補助記憶装置またはメモリカードやＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリなどのリムーバブルメディアから上記の第１のパラメータを取得することもできる。さらに、第１パラメータ取得部１１は、外部装置からネットワークを介して受信することによって上記の第１のパラメータを取得することもできる。

モデル生成部１２は、上記の第１のパラメータを用いて患者の立ち上がりモデルを生成する処理部である。ここで言う「立ち上がりモデル」とは、患者がベッド３から立ち上がる動作が模式化されたモデルを指す。

一実施形態として、モデル生成部１２は、患者の姿勢がベッド３の側端に背を向けた状態で端座位、端座の状態でとられる前かがみ、ベッド３の傍での立位の順に変化する条件設定の下、地面座標系における患者のモデルを仮想的に再現する。図７は、立ち上がりモデルの一例を示す図である。図７の上段には、端座位における患者のモデルが示されており、図７の中段には、前かがみの患者のモデルが示されており、また、図７の下段には、立位の患者のモデルが示されている。図７に示すように、モデル生成部１２は、第１パラメータ取得部１１により取得された第１のパラメータにしたがって患者の立ち上がりモデルをＸＺ平面上で再現することができる。言い換えれば、モデル生成部１２は、ベッド３が存在するＹ座標上であれば任意のＹ座標に患者のモデルを設定できる。なお、図７には、図２に示したＡ矢視で患者がベッド３の右側端に端座する場合を示したが、ベッド３の左側端に端座する場合にも同様の立ち上がりモデルを再現できる。

移動経路算出部１３は、上記の立ち上がりモデルの頭部移動経路を算出する処理部である。

一実施形態として、移動経路算出部１３は、モデル生成部１２により生成される立ち上がりモデルに含まれる姿勢ごとに当該姿勢における頭部の位置を算出する。図８は、頭部移動経路の一例を示す図である。図８には、図７に示した立ち上がりモデルが上から端座位、前かがみ、立位の順に示されている。図８に示すように、移動経路算出部１３は、端座位、前かがみ及び立位の３つの姿勢ごとに当該姿勢における頭部の位置、例えば頭部を円形と仮定する場合にはその中心が地面座標系でとる座標（Ｘ_端座位，Ｙ_端座位，Ｚ_端座位）を算出する。

例えば、端座位における頭部の位置は、図８に縦線の塗りつぶしで示された矩形の位置となる。このうち、Ｘ_端座位は、第１のパラメータのうちベッド３の幅の半分Ｂ２、頭長Ｈ２、大腿長さＨ３及び距離Ｈ４を用いることにより求めることができる。すなわち、移動経路算出部１３は、「Ｂ２＋Ｈ４−Ｈ３＋Ｈ２÷２」の計算により、端座位の頭部の位置Ｘ_端座位を算出する。また、Ｚ_端座位は、第１のパラメータのうちベッド３の高さＢ１、頭高Ｈ１及び座高Ｈ５を用いることにより求めることができる。すなわち、移動経路算出部１３は、「Ｂ１＋Ｈ５−Ｈ１÷２」の計算により、端座位の頭部の位置Ｚ_端座位を算出する。なお、端座位の頭部の位置Ｙ_端座位には、Ｚ軸方向への投射によりベッド３の就床面に投影できるＹ座標であれば任意のＹ座標を採用できる。

また、前かがみにおける頭部の位置は、図８に白色の塗りつぶしで示された矩形の位置となる。このうち、Ｘ_前かがみは、患者の体幹を回転させる中心Ｑの座標が点Ｑの座標（Ｘ_Ｑ，Ｙ_Ｑ，Ｚ_Ｑ）が（Ｘ_端座位，任意の座標，Ｂ１）であるとしたとき、Ｘ_端座位をＺＸ平面上で点Ｑを中心に体幹前傾角度Ｈ７にわたって回転させることにより求めることができる。同様に、Ｚ_前かがみも、Ｚ_端座位をＺＸ平面上で点Ｑを中心に体幹前傾角度Ｈ７にわたって回転させることにより求めることができる。

さらに、立位における頭部の位置は、図８に横線の塗りつぶしで示された矩形の位置となる。このうち、Ｘ_{ベッド傍での立位}は、第１のパラメータのうちベッド３の幅の半分Ｂ２、距離Ｈ４及び前進量Ｈ８を用いることにより求めることができる。すなわち、移動経路算出部１３は、「Ｂ２＋Ｈ４＋Ｈ８」の計算により、端座位の頭部の位置Ｘ_{ベッド傍での立位}を算出する。また、Ｚ_{ベッド傍での立位}は、第１のパラメータのうち頭高Ｈ１及び身長Ｈ６を用いることにより求めることができる。すなわち、移動経路算出部１３は、「Ｈ６−Ｈ１÷２」の計算により、端座位の頭部の位置Ｚ_{ベッド傍での立位}を算出する。

これら端座位、前かがみ及び立位の３つの姿勢における頭部の位置を算出することにより、端座位の頭部の位置を始点、前かがみの頭部の位置を中継点、立位の頭部の位置を終点とする移動経路が頭部移動経路として得ることができる。かかる頭部移動経路は、患者がベッド３の左側端で端座位の姿勢をとる場合とベッド３の右側端で端座位の姿勢をとる場合とに分けて算出されると共に、地面座標系の３次元空間上でベッド３が存在するＹ座標がベッド３の奥行き方向に向かって所定の間隔、例えば１０ｃｍで区切られたピッチごとに算出される。

前かがみライン算出部１４は、上記の前かがみラインを算出する処理部である。

一実施形態として、前かがみライン算出部１４は、上記の立ち上がりモデルで患者の頭部が端座位から前かがみへ移行する移動経路のうち任意の中間点における頭部の位置を求める。ここでは、一例として、患者の頭部が端座位から前かがみへ移行する移動経路の中点における頭部の位置を求める場合を例示する。以下では、患者の頭部が端座位から前かがみへ移行する移動経路の中でもその中点のことを「前かがみ中間点」と記載する場合がある。図９は、前かがみ中間点の一例を示す図である。図９には、端座位における患者のモデルが破線で示されると共に前かがみにおける患者のモデルが実線で示されている。図９に示すように、前かがみ中間点における頭部の位置は、図中の白色の塗りつぶしで示された矩形の位置となる。このうち、Ｘ_{前かがみ中間点}は、患者の体幹を回転させる中心Ｑの座標が点Ｑの座標（Ｘ_Ｑ，Ｙ_Ｑ，Ｚ_Ｑ）が（Ｘ_端座位，任意の座標，Ｂ１）であるとしたとき、Ｘ_端座位をＺＸ平面上で点Ｑを中心に体幹前傾角度Ｈ７の２分の１にわたって回転させることにより求めることができる。同様に、Ｚ_{前かがみ中間点}も、Ｚ_端座位をＺＸ平面上で点Ｑを中心に体幹前傾角度Ｈ７の２分の１にわたって回転させることにより求めることができる。

このようにして、前かがみライン算出部１４は、患者がベッド３の左側端で端座位の姿勢をとる場合とベッド３の右側端で端座位の姿勢をとる場合とに分けて上記の前かがみ中間点を算出すると共に、地面座標系の３次元空間上でベッド３が存在するＹ座標がベッド３の奥行き方向に向かって所定の間隔、例えば１０ｃｍで区切られたピッチごとに上記の前かがみ中間点を算出する。

その上で、前かがみライン算出部１４は、前かがみ中間点のうちベッド３の奥行き方向に向かって隣接する前かがみ中間点を互いに結ぶことにより、左右の端座位ごとに前かがみラインを算出する。

第２パラメータ取得部１５は、第２のパラメータを取得する処理部である。ここで言う「第２のパラメータ」は、上記の第１のパラメータと異なり、カメラ２０に関するパラメータを指し、例えば、地面座標系の３次元空間でカメラ２０が設置される座標を始め、カメラ２０の回転角、すなわちパン、チルト及びロールなどの角度などの他、カメラ２０の解像度やレンズの歪みなどが挙げられる。

一実施形態として、第２パラメータ取得部１５は、図示しない入力デバイスを介する入力操作により、上記の第２のパラメータを取得することができる。この他、第２パラメータ取得部１５は、ハードディスクや光ディスクなどの補助記憶装置またはメモリカードやＵＳＢメモリなどのリムーバブルメディアから上記の第２のパラメータを取得することもできる。さらに、第２パラメータ取得部１５は、外部装置からネットワークを介して受信することによって上記の第２のパラメータを取得することもできる。

座標変換部１６は、座標変換を行う処理部である。

一実施形態として、座標変換部１６は、第２パラメータ取得部１５により取得された第２のパラメータに含まれる地面座標系におけるカメラ２０の設置位置及び回転角にしたがって移動経路算出部１３により算出された頭部移動経路の座標及び前かがみライン算出部１４により算出された前かがみラインの座標を地面座標系からカメラ座標系へ変換する。その上で、座標変換部１６は、回転角及びカメラ座標系へ変換された頭部移動経路及び前かがみラインの座標を第２のパラメータに含まれるカメラ２０の画素数やレンズの歪みに合わせて２次元の画像座標系へ投影することにより、頭部移動経路及び前かがみラインの座標をカメラ座標系から画像座標系へ変換する。なお、ここでは、地面座標系から画像座標系への座標変換をカメラ座標系を介して行う場合を例示したが、カメラ座標系を介さずに地面座標系から画像座標系へ座標変換を行うこととしてもかまわない。

図１０は、座標変換の一例を示す図である。図１０の上段には、地面座標系のＸＹ平面上に前かがみ中間点がプロットされると共に左右の端座位ごとに地面座標系のＸＹ平面上で前かがみ中間点が接続された前かがみライン２０Ｌ及び２０Ｒが示されている。これら前かがみライン２０Ｌ及び２０Ｒは、図１０の下段に示す通り、地面座標系から画像座標系へ変換される。図１０の下段には、ベッド３の頭側の斜め左方向からベッド３がカメラ２０により撮影される場合が示されており、前かがみライン２０Ｌ及び２０Ｒのうち前かがみライン２０Ｌが図示されているが、前かがみライン２０Ｒも同様に画像座標系へ変換される。図１０の下段に示すように、前かがみライン２０Ｌ及び２０Ｒは、３次元の地面座標系から画像の左上の頂点を原点とする２次元の画像座標系へ変換される。

設定部１７は、行動検出装置１００に対する各種の設定を行う処理部である。

一実施形態として、設定部１７は、座標変換部１６により画像座標系へ変換された前かがみライン２０Ｌ及び２０Ｒを参照データとして行動検出装置１００の第１通過判定部１２０が参照する内部メモリのワークエリアへ設定する。さらに、設定部１７は、画像座標系で前かがみライン２０Ｌ及び２０Ｒと頭部移動経路との間で交点を求める。そして、設定部１７は、前かがみライン２０Ｌ及び２０Ｒと頭部移動経路とが交わる交点ごとに、頭部移動経路のうち交点を通過してから立位に至るまでの部分移動経路を頭部移動経路の予想線として抽出する。その上で、設定部１７は、交点ごとの頭部移動経路の予想線を行動検出装置１００の立ち上がりライン設定部１３０が参照する内部メモリのワークエリアへ設定する。図１１は、頭部移動経路の予想線の一例を示す図である。図１１には、前かがみライン２０Ｌ及び２０Ｒのうち図１０の下段に示した前かがみライン２０Ｌが抜粋して図示されている。図１１に示すように、前かがみライン２０Ｌと頭部移動経路とが交わる交点の座標ごとにその頭部移動経路の予想線、すなわち図中の一点鎖線とが対応付けられたデータが立ち上がりライン設定部１３０へ設定される。

学習部１８は、機械学習を行う処理部である。

一実施形態として、学習部１８は、HOG・RealAdaBoostによる学習データを用いて、機械学習を行う。図１２は、学習方法の一例を示す図である。図１２に示すように、学習部１８は、人の頭部のポジティブデータと、布団、ベッド、頭部以外の身体などのネガティブデータとを学習サンプルとし、各学習サンプルのHOG特徴量をRealAdaBoostのアルゴリズムにしたがって学習することによってRealAdaBoostの分類器を頭部検知用の識別器として生成する。このようにして生成された頭部検知用の識別器が行動検出装置１００の頭部検知部１１０が用いる判定モデルとして設定される。

なお、上記の第１パラメータ取得部１１、モデル生成部１２、移動経路算出部１３、前かがみライン算出部１４、第２パラメータ取得部１５、座標変換部１６、設定部１７及び学習部１８などの処理部は、次のようにして実装できる。例えば、中央処理装置、いわゆるＣＰＵ（Central Processing Unit）などに、上記の各処理部と同様の機能を発揮するプロセスをメモリ上に展開して実行させることにより実現できる。これらの機能部は、必ずしも中央処理装置で実行されずともよく、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）に実行させることとしてもよい。また、上記の各機能部は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などのハードワイヤードロジックによっても実現できる。

また、上記の各処理部が用いる主記憶装置には、一例として、各種の半導体メモリ素子、例えばＲＡＭ（Random Access Memory)やフラッシュメモリを採用できる。また、上記の各処理部が参照する記憶装置は、必ずしも主記憶装置でなくともよく、補助記憶装置であってもかまわない。この場合、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、光ディスクやＳＳＤ（Solid State Drive）などを採用できる。

［行動検出装置１００の構成］
次に、本実施例に係る行動検出装置１００の機能的構成について説明する。図１に示すように、行動検出装置１００は、頭部検知部１１０と、第１通過判定部１２０と、立ち上がりライン設定部１３０と、第２通過判定部１４０と、通知部１５０とを有する。

頭部検知部１１０は、画像から頭部を検知する処理部である。

一実施形態として、頭部検知部１１０は、カメラ２０により画像が撮像される度に処理を起動する。図１３は、スキャニング方法の一例を示す図である。図１３に示すように、カメラ２０により撮像された画像をラスタスキャンすることによって、頭部検知部１１０は、学習部１８により生成された頭部検知用の識別器を用いて、頭部の位置、例えば重心位置を検知する。

第１通過判定部１２０は、頭部が前かがみラインを通過するか否かを判定する処理部である。

一実施形態として、第１通過判定部１２０は、カメラ２０により画像が撮像されたフレームと、そのフレームよりも以前に撮像されたフレーム、例えば１つ前のフレームとの間で頭部検知部１１０により検知された頭部の位置が結ぶ軌跡が設定部１７により設定された前かがみライン２０Ｌまたは２０Ｒのいずれかを通過するか否かを判定する。このように、前かがみライン２０Ｌ及び２０Ｒの通過を判定することにより、立ち上がりの予備動作としての前かがみ、寝返り、及び、座位中の身動き、例えば地面に載置された物を拾う動作のうちいずれかの動作が行われていると判断できる。一方で、前かがみライン２０Ｌまたは２０Ｒの第１通過の段階では、立ち上がりの予備動作またはそれ以外の動作であるのかは弁別されておらず、かかる弁別は、第２通過判定部１４０に委ねられる。

立ち上がりライン設定部１３０は、画像上に立ち上がりラインを設定する処理部である。

一実施形態として、立ち上がりライン設定部１３０は、第１通過判定部１２０により患者の頭部の前かがみライン２０Ｌまたは２０Ｒの通過が判定された場合、頭部検知部１１０により検知された頭部の位置の軌跡が前かがみライン２０を通過する通過点の座標を求める。続いて、立ち上がりライン設定部１３０は、内部メモリに記憶された頭部移動経路の予測線のうち先に座標が求められた通過点との距離が最短である交点Ｐに対応付けられた予想線を取得する。

図１４は、立ち上がりラインの設定方法の一例を示す図である。図１４に示す符号２００は、カメラ２０により撮像された画像を指す。図１４の上段には、通過点に対応する交点Ｐに対応する頭部移動経路が図示されている。すなわち、図１４の上段には、端座位における頭部の位置が縦線の塗りつぶしの矩形で示されると共にベッド３の傍で立位になった場合における頭部の予測位置が横線の塗りつぶしの矩形で示されている。さらに、図１４の上段には、患者の頭部が交点Ｐに至るまでに移動した経路が一点鎖線で示されると共に、交点Ｐを通過してから立位に至るまでに患者の頭部が移動すると予測される経路、すなわち頭部移動経路の予測線が二点鎖線で示されている。

図１４の上段に示す頭部移動経路の予測線が取得された場合、立ち上がりライン設定部１３０は、頭部移動経路の予測線のうち前かがみの頭部の位置、すなわち最下点及び立位の頭部の位置、すなわちベッド３の傍での立位になった頭部の位置を結ぶ区間の線分に対する法線方向に上記の立ち上がりライン３０、図１４に示す実線の太線を設定する。かかる立ち上がりライン３０は、上記の線分上であれば任意の位置に設定することができるが、図１４の上段に示された例では、上記の線分における中点の位置に立ち上がりライン３０が設定されている。このように設定される立ち上がりライン３０は、それ以降に行われる行動が立ち上がり動作であるのか、あるいはそれ以外の動作であるのかを弁別することを可能にする。

図１４の下段には、前かがみの姿勢の後に立ち上がらない場合、例えば地面にある物を拾う場合の頭部移動経路の実例が一点鎖線で示されると共に、前かがみの姿勢の後に立ち上がる場合の頭部移動経路の実例が二点鎖線で示されている。図１４の下段に示す通り、前かがみの姿勢の後に立ち上がる場合には、図１４の下段に二点鎖線で示すように、前かがみの姿勢の前後で患者の頭部が「く」の字、言い換えれば傾いたＬ字状の経路をとるのに対し、前かがみの姿勢の後に立ち上がらない場合には、前かがみの姿勢の後に患者の前かがみ前の頭部の位置の周辺に戻る可能性が高いことがわかる。そして、上記の立ち上がりライン３０によれば、前かがみの姿勢の後に患者の頭部が「く」の字状の経路で移動する場合に絞って通過する位置に立ち上がりライン３０を設定できる。

このように立ち上がりライン３０が設定された場合、立ち上がりライン設定部１３０は、前かがみラインの一部、すなわち頭部移動経路の予測線が通過する部分を基準にする所定の範囲を削除する。これは、立ち上がりライン３０の通過または２回目の前かがみライン２０の通過のいずれか一方のイベントを択一的に発生させるためである。言い換えれば、２回目に前かがみライン２０の通過が判定された場合に、立ち上がり以外の動作が行われたと弁別し、立ち上がりライン３０を解除するためである。

第２通過判定部１４０は、頭部が立ち上がりラインまたは前かがみラインのいずれのラインを通過するのかを判定する処理部である。

一実施形態として、第２通過判定部１４０は、立ち上がりライン設定部１３０により立ち上がりライン３０が設定された後に立ち上がりライン３０が解除されるまで、頭部検知部１１０により画像から頭部の位置が検知される度に実行される。すなわち、第２通過判定部１４０は、カメラ２０により画像が撮像されたフレームとその１つ前のフレームとの間で頭部検知部１１０により検知された頭部の位置を結ぶ軌跡が立ち上がりライン３０を通過するか否かを判定する。

ここで、立ち上がりライン３０を通過する場合には、患者が前かがみを予備動作として立ち上がる公算が高い。この場合、通知部１５０により関係者への通知が実行される。一方、立ち上がりライン３０を通過しない場合、第２通過判定部１４０は、画像のフレーム間で頭部の位置が結ぶ軌跡が前かがみライン２０を通過するか否かを判定する。このとき、前かがみラインを通過する場合には、患者が立ち上がり以外の目的で前かがみの姿勢になった公算が高い。この場合、通知部１５０により関係者への通知は実行されない。その後、立ち上がりライン設定部１３０により立ち上がりライン３０が解除されると共に、前かがみラインの一部の削除が解除される。

通知部１５０は、各種の通知を実行する処理部である。

一実施形態として、通知部１５０は、第２通過判定部１４０により立ち上がりライン３０の通過が判定された場合、行動検出装置１００が有する図示しない表示デバイスや音声出力デバイスを始め、任意の出力先へ通知を出力することができる。例えば、ベッド３の使用者の関係者、例えば患者の家族、看護師、医者や要介護者の介護を担当する介護士などが使用する端末装置を出力先とすることもできる。また、施設の管理室やナースステーションなどのスピーカ等から離床を報知する報知音、例えば電子音、メッセージなどを出力させることもできる。

なお、上記の頭部検知部１１０、第１通過判定部１２０、立ち上がりライン設定部１３０、第２通過判定部１４０及び通知部１５０などの処理部は、次のようにして実装できる。例えば、中央処理装置、いわゆるＣＰＵなどに、上記の各処理部と同様の機能を発揮するプロセスをメモリ上に展開して実行させることにより実現できる。これらの機能部は、必ずしも中央処理装置で実行されずともよく、ＭＰＵに実行させることとしてもよい。また、上記の各機能部は、ＡＳＩＣやＦＰＧＡなどのハードワイヤードロジックによっても実現できる。

また、上記の各処理部が用いる主記憶装置には、一例として、各種の半導体メモリ素子、例えばＲＡＭやフラッシュメモリを採用できる。また、上記の各処理部が参照する記憶装置は、必ずしも主記憶装置でなくともよく、補助記憶装置であってもかまわない。この場合、ＨＤＤ、光ディスクやＳＳＤなどを採用できる。

［処理の流れ］
次に、本実施例に係る行動検出システムの処理の流れについて説明する。なお、ここでは、設定装置１０により実行される（１）設定処理を説明した後に、行動検出装置１００により実行される（２）行動検出処理を説明することとする。

（１）設定処理
図１５は、実施例１に係る設定処理の手順を示すフローチャートである。この処理は、設定の開始指示が受け付けられた場合や第１のパラメータまたは第２のパラメータが取得された場合に起動される。

図１５に示すように、第１パラメータ取得部１１により第１のパラメータが取得されると共に第２パラメータ取得部１５により第２のパラメータが取得されると（ステップＳ１０１及びステップＳ１０２）、モデル生成部１２は、上記の第１のパラメータから患者の立ち上がりモデルを生成する（ステップＳ１０３）。

続いて、移動経路算出部１３は、ステップＳ１０３で取得された立ち上がりモデルを用いて、地面座標系の３次元空間上でベッド３が存在するＹ座標がベッド３の奥行き方向に向かって所定の間隔、例えば１０ｃｍで区切られたピッチごとに頭部移動経路を算出する（ステップＳ１０４）。また、前かがみライン算出部１４は、ステップＳ１０３で取得された立ち上がりモデルを用いて、前かがみラインを算出する（ステップＳ１０５）。

その後、座標変換部１６は、ステップＳ１０４で算出された頭部移動経路及びステップＳ１０５で算出された前かがみラインの座標をカメラ座標系から画像座標系へ変換する（ステップＳ１０６）。

続いて、設定部１７は、前かがみライン２０Ｌ及び２０Ｒと頭部移動経路とが交わる交点ごとに、頭部移動経路のうち交点を通過してから立位に至るまでの部分移動経路を頭部移動経路の予想線として抽出する（ステップＳ１０７）。

その上で、設定部１７は、ステップＳ１０６で画像座標系へ変換された前かがみライン２０Ｌ及び２０Ｒを参照データとして行動検出装置１００に設定すると共に、ステップＳ１０７で交点ごとに抽出された頭部移動経路の予想線を行動検出装置１００に設定する（ステップＳ１０８）。

また、学習部１８は、人の頭部のポジティブデータと、布団、ベッド、頭部以外の身体などのネガティブデータとを学習サンプルとし、各学習サンプルのHOG特徴量をRealAdaBoostのアルゴリズムにしたがって機械学習を行う（ステップＳ１０９）。

その後、学習部１８は、ステップＳ１０９の機械学習で得られたRealAdaBoostの分類器を頭部検知用の識別器として行動検出装置１００に設定し（ステップＳ１１０）、処理を終了する。

（２）行動検出処理
図１６は、実施例１に係る行動検出処理の手順を示すフローチャートである。この処理は、カメラ２０から画像の出力がある限り、繰り返し実行される処理である。図１６に示すように、カメラ２０から画像が取得されると（ステップＳ２０１）、頭部検知部１１０は、学習部１８により生成された頭部検知用の識別器を用いて、ステップＳ２０１で取得された画像をラスタスキャンすることによって頭部の位置を検知する（ステップＳ２０２）。

続いて、第１通過判定部１２０は、ステップＳ２０１で取得されたフレームと、その１つ前のフレームとの間で頭部の位置が結ぶ軌跡が前かがみライン２０Ｌまたは２０Ｒのいずれかを通過するか否かを判定する（ステップＳ２０３）。

このとき、第１通過判定部１２０により患者の頭部の前かがみライン２０Ｌまたは２０Ｒの通過が判定された場合（ステップＳ２０３Ｙｅｓ）、立ち上がりライン設定部１３０は、頭部検知部１１０により検知された頭部の位置の軌跡が前かがみライン２０を通過する通過点の座標を求める（ステップＳ２０４）。

続いて、立ち上がりライン設定部１３０は、内部メモリに記憶された頭部移動経路の予測線のうちステップＳ２０４で求められた通過点との距離が最短である交点Ｐに対応付けられた予想線を取得する（ステップＳ２０５）。

その上で、立ち上がりライン設定部１３０は、頭部移動経路の予測線のうち前かがみの最下点及び立位の頭部の位置を結ぶ区間の線分に対する法線方向に立ち上がりラインを設定すると共に、前かがみラインの一部、すなわち頭部移動経路の予測線が通過する部分を基準とする所定の範囲を削除する（ステップＳ２０６及びステップＳ２０７）。

その後、第２通過判定部１４０は、次のフレームの画像が取得されるのを待機し（ステップＳ２０８）、頭部検知部１１０は、ステップＳ２０８で取得されるフレームの画像から頭部の位置を検知する（ステップＳ２０９）。

続いて、第２通過判定部１４０は、ステップＳ２０８で取得されるフレームとその１つ前のフレームとの間で頭部の位置を結ぶ軌跡が立ち上がりライン３０を通過するか否かを判定する（ステップＳ２１０）。

ここで、立ち上がりライン３０を通過する場合（ステップＳ２１０Ｙｅｓ）には、患者が前かがみを予備動作として立ち上がる公算が高い。この場合、通知部１５０により関係者への通知が実行される。一方、立ち上がりライン３０を通過しない場合（ステップＳ２１０Ｎｏ）、第２通過判定部１４０は、画像のフレーム間で頭部の位置が結ぶ軌跡が前かがみライン２０を通過するか否かをさらに判定する（ステップＳ２１１）。このとき、前かがみラインを通過する場合（ステップＳ２１１Ｙｅｓ）には、患者が立ち上がり以外の目的で前かがみの姿勢になった公算が高い。この場合、通知部１５０により関係者への通知は実行されない。なお、ステップＳ２１０ＮｏかつステップＳ２１１Ｎｏである場合、ステップＳ２０８に戻り、以降の処理を繰り返し実行する。

上記のステップＳ２１０ＹｅｓまたはステップＳ２１１Ｙｅｓの場合、立ち上がりライン設定部１３０は、ステップＳ２０６で設定された立ち上がりライン３０を解除すると共に前かがみラインの一部の削除を解除し（ステップＳ２１２及びステップＳ２１３）、ステップＳ２０１の処理へ戻る。

［効果の一側面］
上述してきたように、本実施例に係る行動検出システム１は、カメラ２０が撮像する画像から検知される前かがみの姿勢から立ち上がる場合に予測される頭部の移動経路に合わせて離床を判定するラインを動的に設定して頭部が当該ラインを通過するか否かを判定する。これによって、カメラ２０が撮像する画像でベッドが映る領域に上記の離床の判定に用いるラインが設定された場合でも、ベッド上で行われる立ち上がり以外の動作、例えば寝返りや座位中の身動きが原因となって離床の誤検出が発生するのを抑制できる。したがって、本実施例に係る行動検出システム１によれば、離床検出に用いるカメラ２０の設置位置の自由度を高めることができる。

さて、これまで開示の装置に関する実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、本発明に含まれる他の実施例を説明する。

［起床ラインの設定］
上記の実施例１では、前かがみラインが常に画像上で有効化されたまま行動検出処理が実行される場合を例示したが、必ずしも常に前かがみラインをＯＮ状態に設定せずともかまわない。そこで、ここでは、ベッド３上で患者が臥位または座位のいずれであるのかを判定する起床ラインを設定し、頭部が起床ライン内にある場合に前かがみラインを無効化する場合について説明する。

図１７は、起床ラインの設定方法の一例を示す図である。図１７の上段には、地面座標系でベッド３の就床面が含む４つの頂点Ｐ１〜Ｐ４が示されている。まず、設定装置１０は、図１７の中段に示す通り、これら４つの頂点Ｐ１〜Ｐ４の３次元座標を画像座標系の２次元座標へ変換する。続いて、設定装置１０は、図１７の下段に示す通り、頂点Ｐ１及び頂点Ｐ２の中点Ｐ５を抽出すると共に、頂点３及び頂点Ｐ４の中点Ｐ６を抽出する。その上で、設定装置１０は、頂点Ｐ１、中点Ｐ５、中点Ｐ６及び頂点Ｐ４の４つの点により形成される領域を起床ライン４０として行動検出装置１００に設定する。

図１８及び図１９は、応用例に係る行動検出処理の手順を示すフローチャートである。図１８に示すように、行動検出装置１００は、行動検出処理が起動されると、前かがみライン２０、立ち上がりライン３０及び起床ライン４０をＯＦＦ状態に設定することにより、全ラインを初期化する（ステップＳ３０１）。

続いて、行動検出装置１００は、カメラ２０から画像が取得されると（ステップＳ３０２）、学習部１８により生成された頭部検知用の識別器を用いて、ステップＳ３０２で取得された画像をラスタスキャンすることによって頭部の位置を検知する（ステップＳ３０３）。

そして、行動検出装置１００は、ステップＳ３０３で検知された頭部の位置が起床ライン４０の内部であるか否かを判定する（ステップＳ３０４）。このとき、頭部の位置が起床ライン４０の内部である場合（ステップＳ３０４Ｙｅｓ）には、患者が臥位の姿勢にある公算が高いので、必ずしも前かがみライン２０を設定せずともよいことがわかる。なぜなら、臥位から前かがみへ姿勢を変化させるのは、人間の生理的曲線から外れる不自然な行動であるからである。この場合、行動検出装置１００は、起床ライン４０をＯＮ状態に設定すると共に前かがみライン２０をＯＦＦ状態に設定する（ステップＳ３０５及びステップＳ３０６）。これにより、臥位から座位へ姿勢を変化させる起床の動作が監視されることになる。なお、頭部の位置が起床ライン４０の外部である場合（ステップＳ３０４Ｎｏ）には、後述のステップＳ３１０へ移行する。

続いて、行動検出装置１００は、次のフレームの画像が取得されるのを待機し（ステップＳ３０７）、ステップＳ３０７で取得されるフレームの画像から頭部の位置を検知する（ステップＳ３０８）。そして、ステップＳ３０７で取得されるフレームの画像から頭部の位置が起床ライン４０を通過するまで（ステップＳ３０９Ｎｏ）、上記のステップＳ３０７及びステップＳ３０８の処理を繰り返し実行する。

一方、ステップＳ３０７で取得されるフレームの画像から頭部の位置が起床ライン４０を通過する場合（ステップＳ３０９Ｙｅｓ）、患者が臥位から起床し、座位の姿勢になった公算が高いと推定できる。この場合、行動検出装置１００は、起床ライン４０をＯＦＦ状態に設定すると共に前かがみライン２０をＯＮ状態に設定する（ステップＳ３１０及びステップＳ３１１）。

その後、行動検出装置１００は、次のフレームの画像が取得されるのを待機し（ステップＳ３１２）、ステップＳ３０７で取得されるフレームの画像から頭部の位置を検知する（ステップＳ３１３）。

続いて、行動検出装置１００は、ステップＳ３１２で取得されたフレームと、その１つ前のフレームとの間で頭部の位置が結ぶ軌跡が前かがみライン２０Ｌまたは２０Ｒのいずれかを通過するか否かを判定する（ステップＳ３１４）。

このとき、患者の頭部が前かがみライン２０Ｌまたは２０Ｒを通過する場合（ステップＳ３１４Ｙｅｓ）、行動検出装置１００は、頭部の位置の軌跡と、通過が検知された方の前かがみライン２０との通過点を求める（ステップＳ３１５）。

続いて、行動検出装置１００は、内部メモリに記憶された頭部移動経路の予測線のうちステップＳ３１５で求められた通過点との距離が最短である交点Ｐに対応付けられた予想線を取得する（ステップＳ３１６）。

その上で、行動検出装置１００は、頭部移動経路の予測線のうち前かがみの最下点及び立位の頭部の位置を結ぶ区間の線分に対する法線方向に立ち上がりライン３０の位置を設定して立ち上がりライン３０をＯＮ状態へ設定すると共に、前かがみライン２０の一部、すなわち頭部移動経路の予測線が通過する部分を基準とする所定の範囲を削除する（ステップＳ３１７及びステップＳ３１８）。

その後、行動検出装置１００は、次のフレームの画像が取得されるのを待機し（ステップＳ３１９）、ステップＳ３１９で取得されるフレームの画像から頭部の位置を検知する（ステップＳ３２０）。

続いて、行動検出装置１００は、ステップＳ３１９で取得されるフレームとその１つ前のフレームとの間で頭部の位置を結ぶ軌跡が立ち上がりライン３０を通過するか否かを判定する（ステップＳ３２１）。

ここで、立ち上がりライン３０を通過する場合（ステップＳ３２１Ｙｅｓ）には、患者が前かがみを予備動作として立ち上がる公算が高い。この場合、通知部１５０により関係者への通知が実行される。一方、立ち上がりライン３０を通過しない場合（ステップＳ３２１Ｎｏ）、行動検出装置１００は、画像のフレーム間で頭部の位置が結ぶ軌跡が前かがみライン２０を通過するか否かをさらに判定する（ステップＳ３２２）。このとき、前かがみラインを通過する場合（ステップＳ３２２Ｙｅｓ）には、患者が立ち上がり以外の目的で前かがみの姿勢になった公算が高い。この場合、通知部１５０により関係者への通知は実行されない。なお、ステップＳ３２１ＮｏかつステップＳ３２２Ｎｏである場合、ステップＳ３１９に戻り、以降の処理を繰り返し実行する。

上記のステップＳ３２１ＹｅｓまたはステップＳ３２２Ｙｅｓの場合、行動検出装置１００は、ステップＳ３１７でＯＮ状態へ設定された立ち上がりライン３０をＯＦＦ状態へ設定すると共に前かがみライン２０の一部の削除を解除し、前かがみライン２０の全体をＯＮ状態へ設定する（ステップＳ３２３及びステップＳ３２４）。

その後、行動検出装置１００は、次のフレームの画像が取得されるのを待機し（ステップＳ３２５）、ステップＳ３２５で取得されるフレームの画像から頭部の位置を検知する（ステップＳ３２６）。

このとき、頭部の位置が起床ライン４０の内部にある場合（ステップＳ３２７Ｙｅｓ）には、行動検出装置１００は、ステップＳ３０５へ移行して処理を継続する一方で、頭部の位置が起床ライン４０の内部にない場合（ステップＳ３２７Ｎｏ）には、ステップＳ３１２へ移行して処理を継続する。

以上のような起床ライン４０の設定により、患者がベッド３で就床中である場合に前かがみライン２０を解除できる。それ故、寝返り等が原因となって画像上で患者の頭部が前かがみライン２０を通過するケースを抑制できる。よって、離床検出の精度向上を期待できる。また、患者がベッド３で座位の姿勢をとる場合、立ち上がりが検出された後、ベッド３が配置された部屋から不在する場合、さらには、患者がベッド３の傍に立っている場合などには、前かがみライン２０をＯＮ状態に設定できる。このため、離床の検出漏れが生じるのも抑制できる。

［個人差の吸収］
上記の実施例１では、立ち上がりライン３０を頭部移動経路の予測線の法線方向へ設定する場合を例示したが、他の向きへ向けて立ち上がりライン３０を設定することもできる。

すなわち、立ち上がりライン３０の算出には、患者の体格や動作のパラメータを用いるので、個人差の影響を受ける。この際、立ち上がりの動作速度の違いは、立ち上がりライン３０の通過を判定するのには影響しないので無視できる。また、体格の違いは、初期設定時に入力することで対応することができる。これらに比べて、患者間の動作の個人差は、事前に対応するのが困難である場合がある。

そのため、患者の動作が立ち上がりモデルの構築時に用いられる想定パラメータと異なることが原因となって頭部の位置が立ち上がりライン３０からずれて立ち上がり動作が行われる場合も考えられ得る。例えば、図６に示した第１のパラメータのうち患者の動作に関するパラメータＨ７及びＨ８が（Ｈ７，Ｈ８）＝（４０ｄｅｇ，２００ｍｍ）と設定されているのに対し、実際の動作時に計測されるＨ７及びＨ８が（Ｈ７，Ｈ８）＝（２０ｄｅｇ，１００ｍｍ）であった場合、立ち上がりライン３０を通過せずに患者が立ち上がるケースが発生しうる。あるいは、ベッド３に対してベッド３の幅方向よりも斜めに立ち上がる場合も同様の状況が発生しえる。図２０は、立ち上がり動作の一例を示す図である。図２０に示すように、患者は、必ずしも端座位からベッド３の幅方向、本例では真左の方向へ向けて前かがみや立ち上がりの動作を行うとは限らず、真左の方向から角度θの分ずれた方向に向けて前かがみや立ち上がりの動作を行う状況も発生しうる。このような状況へ対処するために、立ち上がりライン３０の長さを大きく設定することができる他、次のようにして立ち上がりライン３０を算出することにより対応することも可能である。

図２１は、立ち上がりラインの設定方法の応用例を示す図である。図２２は、動作に関するパラメータの設定の応用例を示す図である。図２１に二点鎖線で示す頭部移動経路１は、画像座標系上で移動経路が最も右に寄るように、すなわち地面座標系で言い換えればベッド３の奥行き方向で奥の方向へずれるように、図２２に示す動作のパラメータＨ７、Ｈ８及びθの最小及び最大が設定された経路である。さらに、図２１に一点鎖線で示す頭部移動経路２は、画像座標系上で移動経路が最も左に寄るように、すなわち地面座標系で言い換えればベッド３の奥行き方向で手前の方向へずれるように、図２２に示す動作のパラメータＨ７、Ｈ８及びθの最小及び最大が設定された経路である。なお、図２１に実線で示す頭部移動経路３は、頭部移動経路１及び頭部移動経路２のパラメータの平均で算出される経路であり、図１４に示した頭部移動経路と同一のものである。このように、頭部移動経路１及び頭部移動経路２において前かがみの姿勢で最下点となる頭部の位置とベッド３の傍で立位の姿勢が取られた場合の頭部の位置の中点を結ぶ線分を立ち上がりライン３５に設定することで、個人による動作の違いが生じても、立ち上がり動作時に立ち上がりライン３５を通過するので、離床の検出漏れを抑制できる。かかる立ち上がりライン３５は、図１５に示したステップＳ１０７で交点に対応する頭部移動経路の予想線が抽出された場合に、当該頭部移動経路（デフォルトの経路）と前かがみライン２０との交点に上記の頭部移動経路１及び頭部移動経路２とを対応付けておき、図１６に示したステップＳ２０５及びステップＳ２０６で用いることとすればよい。

［立ち上がりラインの固定設定］
上記の実施例１では、画像上で頭部が前かがみラインを通過することを条件に立ち上がりライン３０を動的に設定する場合を例示したが、必ずしも動的な設定を行わずともかまわない。例えば、行動検出装置１００に立ち上がりラインを固定的に設定しておき、頭部が立ち上がりラインを通過する場合に、過去の所定数のフレーム以内に頭部が前かがみラインを通過するか否かにより離床を検出することもできる。

例えば、行動検出装置１００は、上記の立ち上がりモデルで患者の頭部が前かがみの最下点から立位へ移行する移動経路のうち任意の中間点における頭部の位置を求める。ここでは、一例として、患者の頭部が前かがみの最下点から立位へ移行する移動経路の中点における頭部の位置を求める場合を例示する。以下では、患者の頭部が前かがみから立位へ移行する移動経路の中でもその中点のことを「立ち上がり中間点」と記載する場合がある。図２３は、立ち上がり中間点の一例を示す図である。図２３には、前かがみにおける患者のモデルが破線で示されると共に立位における患者のモデルが実線で示されている。図２３に示すように、立ち上がり中間点における頭部の位置は、図中の黒丸の塗りつぶしで示された矩形の位置となる。このうち、Ｘ_{立ち上がり中間点}は、Ｘ_前かがみ及びＸ_{ベッドの傍で立位}の頭部の位置を用いることにより求めることができる。すなわち、行動検出装置１００は、「（Ｘ_前かがみ＋Ｘ_{ベッドの傍で立位}）÷２」の計算により、端座位の頭部の位置Ｘ_{立ち上がり中間点}を算出する。また、Ｚ_{立ち上がり中間点}は、Ｚ_前かがみ及びＺ_{ベッドの傍で立位}の頭部の位置を用いることにより求めることができる。すなわち、行動検出装置１００は、「（Ｚ_前かがみ＋Ｚ_{ベッドの傍で立位}）÷２」の計算により、端座位の頭部の位置Ｚ_{立ち上がり中間点}を算出する。なお、端座位の頭部の位置Ｙ_{立ち上がり中間点}には、Ｚ軸方向への投射によりベッド３の就床面に投影できるＹ座標であれば任意のＹ座標を採用できる。

このようにして、行動検出装置１００は、患者がベッド３の左側端で端座位の姿勢をとる場合とベッド３の右側端で端座位の姿勢をとる場合とに分けて上記の立ち上がり中間点を算出すると共に、地面座標系の３次元空間上でベッド３が存在するＹ座標がベッド３の奥行き方向に向かって所定の間隔、例えば１０ｃｍで区切られたピッチごとに上記の立ち上がり中間点を算出する。このように立ち上がり中間点が算出されると、図２４に示す通りとなる。図２４は、立ち上がり中間点の算出結果の一例を示す図である。図２４には、地面座標系のＸＹ平面上及びＹＺ平面上に立ち上がり中間点がプロットして示されている。その後、行動検出装置１００は、立ち上がり中間点の各座標を地面座標系から画像座標系へ変換する。この結果は、図２５の通りとなる。図２５は、立ち上がりラインの設定方法の一例を示す図である。図２５の上段には、画像座標系に各立ち上がり中間点がプロットして示されている。その上で、行動検出装置１００は、立ち上がり中間点のうちベッド３の奥行き方向に向かって隣接する立ち上がり中間点を互いに結ぶことにより、図２５の下段に示すように、左右の端座位ごとに立ち上がりライン５０Ｌ及び５０Ｒを算出する。

［分散および統合］
また、図示した各装置の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されておらずともよい。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、頭部検知部１１０、第１通過判定部１２０、立ち上がりライン設定部１３０、第２通過判定部１４０または通知部１５０を行動検出装置１００の外部装置としてネットワーク経由で接続するようにしてもよい。また、頭部検知部１１０、第１通過判定部１２０、立ち上がりライン設定部１３０、第２通過判定部１４０または通知部１５０を別の装置がそれぞれ有し、ネットワーク接続されて協働することで、上記の行動検出装置１００の機能を実現するようにしてもよい。

［行動検出プログラム］
また、上記の実施例で説明した各種の処理は、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などのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図２６を用いて、上記の実施例と同様の機能を有する行動検出プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する。

図２６は、実施例１及び実施例２に係る行動検出プログラムを実行するコンピュータのハードウェア構成例を示す図である。図２６に示すように、コンピュータ１１００は、操作部１１１０ａと、スピーカ１１１０ｂと、カメラ１１１０ｃと、ディスプレイ１１２０と、通信部１１３０とを有する。さらに、このコンピュータ１１００は、ＣＰＵ１１５０と、ＲＯＭ１１６０と、ＨＤＤ１１７０と、ＲＡＭ１１８０とを有する。これら１１１０〜１１８０の各部はバス１１４０を介して接続される。

ＨＤＤ１１７０には、図２６に示すように、上記の実施例１で示した頭部検知部１１０、第１通過判定部１２０、立ち上がりライン設定部１３０、第２通過判定部１４０及び通知部１５０と同様の機能を発揮する行動検出プログラム１１７０ａが記憶される。この行動検出プログラム１１７０ａは、図１に示した頭部検知部１１０、第１通過判定部１２０、立ち上がりライン設定部１３０、第２通過判定部１４０及び通知部１５０の各構成要素と同様、統合又は分離してもかまわない。すなわち、ＨＤＤ１１７０には、必ずしも上記の実施例１で示した全てのデータが格納されずともよく、処理に用いるデータがＨＤＤ１１７０に格納されればよい。

このような環境の下、ＣＰＵ１１５０は、ＨＤＤ１１７０から行動検出プログラム１１７０ａを読み出した上でＲＡＭ１１８０へ展開する。この結果、行動検出プログラム１１７０ａは、図２６に示すように、行動検出プロセス１１８０ａとして機能する。この行動検出プロセス１１８０ａは、ＲＡＭ１１８０が有する記憶領域のうち行動検出プロセス１１８０ａに割り当てられた領域にＨＤＤ１１７０から読み出した各種データを展開し、この展開した各種データを用いて各種の処理を実行する。例えば、行動検出プロセス１１８０ａが実行する処理の一例として、図１６に示す処理などが含まれる。なお、ＣＰＵ１１５０では、必ずしも上記の実施例１で示した全ての処理部が動作せずともよく、実行対象とする処理に対応する処理部が仮想的に実現されればよい。

なお、上記の行動検出プログラム１１７０ａは、必ずしも最初からＨＤＤ１１７０やＲＯＭ１１６０に記憶されておらずともかまわない。例えば、コンピュータ１１００に挿入されるフレキシブルディスク、いわゆるＦＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させる。そして、コンピュータ１１００がこれらの可搬用の物理媒体から各プログラムを取得して実行するようにしてもよい。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ１１００に接続される他のコンピュータまたはサーバ装置などに各プログラムを記憶させておき、コンピュータ１１００がこれらから各プログラムを取得して実行するようにしてもよい。

１ 行動検出システム
１０ 設定装置
１１ 第１パラメータ取得部
１２ モデル生成部
１３ 移動経路算出部
１４ 前かがみライン算出部
１５ 第２パラメータ取得部
１６ 座標変換部
１７ 設定部
１８ 学習部
１００ 行動検出装置
１１０ 頭部検知部
１２０ 第１通過判定部
１３０ 立ち上がりライン設定部
１４０ 第２通過判定部
１５０ 通知部

Claims (5)

1. コンピュータが、
   画像から頭部の位置を検知し、
   前記頭部の位置に基づいて前記画像のベッド領域で検出対象者がベッドの幅方向に腰掛け、腰掛けた状態から立ち上がる際の前かがみになる動作を検知し、
   前記頭部の移動が前かがみと検出された場合に、前記頭部の移動経路に基づいて、前記前かがみの最下点と、前記ベッドの脇に立ち上がった際の頭部の位置との間に前記検出対象者の離床を判定する立ち上がり検出ラインを前記前かがみの動作が検知される前かがみ検出ラインと重ならない位置へ動的に設定し、
   動的に設定された立ち上がり検出ラインを頭部が通過した場合に立ち上がり動作を検出する
   処理を実行することを特徴とする行動検出方法。
2. 前記設定する処理は、前記頭部の移動経路の法線方向に前記立ち上がり検出ラインを設定することを特徴とする請求項１に記載の行動検出方法。
3. 前記設定する処理は、前記前かがみの最下点と前記ベッドの脇に立ち上がった際の頭部の位置との中点を通る立ち上がり検出ラインを設定することを特徴とする請求項１に記載の行動検出方法。
4. 前記コンピュータが、
   前記頭部の位置が前記画像のベッド領域上で前記検出対象者が臥位または座位のいずれであるのかを判定する起床ラインの内部に存在する場合に、前記前かがみになる動作の検知、前記立ち上がり検出ラインの設定、または、前記立ち上がり動作の検出のうちいずれかの処理を停止する処理をさらに実行することを特徴とする請求項１に記載の行動検出方法。
5. 画像から頭部の位置を検知する頭部検知部と、
   前記頭部の位置に基づいて前記画像のベッド領域で検出対象者がベッドの幅方向に腰掛け、腰掛けた状態から立ち上がる際の前かがみになる動作を検知する第１判定部と、
   前記頭部の移動が前かがみと検出された場合に、前記頭部の移動経路に基づいて、前記前かがみの最下点と、前記ベッドの脇に立ち上がった際の頭部の位置との間に前記検出対象者の離床を判定する立ち上がり検出ラインを前記前かがみの動作が検知される前かがみ検出ラインと重ならない位置へ動的に設定する設定部と、
   動的に設定された立ち上がり検出ラインを頭部が通過した場合に立ち上がり動作を検出する第２判定部と
   を有することを特徴とする行動検出装置。

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