JP6645503B2 - 画像解析装置、画像解析方法、及び、画像解析プログラム - Google Patents

画像解析装置、画像解析方法、及び、画像解析プログラム Download PDF

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Description

本発明は、画像解析装置、画像解析方法、及び、画像解析プログラムに関する。
近年、入院患者、施設入居者、要介護者等の見守り対象者の徘徊による事故が年々増加する傾向にある。このような事故を防止するため、室内に設置したカメラで見守り対象者を撮影し、撮影した画像を解析することで見守り対象者の離床を検知し、見守り対象者の離床が一定時間以上継続する場合に、異常を検知する見守りシステムが開発されている。
例えば、特許文献1では、カメラによりベッド上の患者を撮影し、それにより得られた画像を画像処理することで患者の離床を検知する患者認識装置が提案されている。具体的には、この患者認識装置は、カメラにより撮像したカラー撮像映像を黒色等の着目色とそれ以外の色とで2値化し、2値化した画像において直目色で抽出された連結成分(エリア)をラベリングする。
そして、当該患者認識装置は、ラベリングしたエリアの大きさ及び形状に基づいて、当該エリアが人体の一部に該当するか否かを判定することで、人体の存在を認識する。これによって、当該患者認識装置は、人体の存在を認識しない状態が所定時間継続した場合に、患者の離床が所定時間以上継続していることを検知することができる。
また、例えば、特許文献2では、各画素の深度を含む撮影画像から前景領域を抽出し、抽出された前景領域とベッド等との位置関係に基づいて、見守り対象者の行動を推定する方法が提案されている。この方法では、抽出される前景領域が見守り対象者の行動に関連するとの仮定の下、各推定条件が設定されている。そのため、この方法によれば、抽出された前景領域とベッド等との位置関係が各推定条件を満たすか否かを判定することで、当該見守り対象者の行動を検知することができる。例えば、ベッドのサイドフレーム周辺で前景領域が抽出されることで、見守り対象者の離床を検知することができる。
特開2014−021619号公報 特開2014−236896号公報
上記のような従来の見守りシステムでは、見守り対象者がベッドから離れた場面を一律に離床と検知し、異常判定を行っている。そのため、本件発明者らは、次のような問題点が生じることを見出した。
すなわち、見守り対象者が、例えば、見守り対象者を見守る者の居る場所等、長居しても異常ではない場所に滞在する場合には、ある程度長い時間離床していても異常ではないと想定される。一方、見守り対象者が、トイレ等、長居するのが不自然な場所に滞在する場合には、長い時間離床していると異常であると想定される。
つまり、見守り対象者の行き先に応じて異常と判定する離床時間は相違し得る。しかしながら、従来の見守りシステムでは、見守り対象者の離床行為をその行き先に関わらずに一律に取り扱っており、一定の離床時間に基づいて見守り対象者の異常を検知している。そのため、従来の見守りシステムでは、見守り対象者の行き先に応じた異常判定を行うことができないという問題点があることを本件発明者らは見出した。
本発明は、一側面では、このような点を考慮してなされたものであり、その目的は、見守り対象者の行き先に応じた異常判定を可能にする技術を提供することである。
本発明は、上述した課題を解決するために、以下の構成を採用する。
すなわち、本発明の一側面に係る画像解析装置は、見守り対象者の見守りを行う見守りスペースに存在する複数の出入口であって、異常状態を判定するための異常判定時間がそれぞれに対して設定された複数の出入口を撮影するように設置された撮影装置から撮影画像を継続的に取得する画像取得部と、前記取得された撮影画像内で、前記見守り対象者が、前記撮影画像に写る前記複数の出入口のうちのいずれかの出入口から前記見守りスペースの外に出たか否かを解析する外出解析部と、前記いずれかの出入口から前記見守り対象者が前記見守りスペースの外に出たと解析された後に、前記取得された撮影画像内で、前記見守り対象者が、前記見守りスペースの外に出るときに利用した前記出入口から前記見守りスペース内に戻ってきたか否かを解析する帰還解析部と、前記見守り対象者が前記見守りスペース内に戻ってきたと解析される前に、前記いずれかの出入口から前記見守り対象者が前記見守りスペースの外に出たと解析されてからの経過時間が、前記見守り対象者が前記見守りスペースの外に出るときに利用した前記出入口に対して設定された異常判定時間を超えているか否かにより、前記見守り対象者の異常状態を判定する異常判定部と、を備える。
上記構成では、見守り対象者の見守りを行う見守りスペースに存在する複数の出入口を撮影可能なように撮影装置を設置し、それにより得られた撮影画像を解析することで、見守り対象者が各出入口を通って見守りスペースに出入りするのを監視する。ここで、上記構成では、異常状態を判定するための異常判定時間が各出入口に対して設定されている。そして、見守り対象者の利用した出入口が特定され、特定された出入口に対して設定された異常判定時間に基づいて、見守り対象者が異常状態に陥っているか否かが判定される。したがって、当該構成によれば、異常状態を判定する基準となる異常判定時間を各出入口の通じている行き先に応じて設定することができるため、見守り対象者の行き先に応じた異常判定を実施することができる。
なお、見守り対象者は、見守りの対象となる人物であり、例えば、入院患者、施設入居者、要介護者等である。また、見守りスペースは、見守り対象者の見守りを行う場所であり、例えば、見守り対象者の居室等である。また、出入口は、見守りスペースに存在するドア等の実在のものであってもよいし、撮影画像上に適宜設定された仮想のものであってもよい。
また、上記一側面に係る画像解析装置の別の形態として、前記複数の出入口のうち少なくとも一つの出入口については、前記異常判定時間が時間帯に応じて複数設定されていてもよい。
例えば、見守り対象者が、昼間、共有空間等の場所に滞在する場合には、ある程度長い時間離床していても異常ではないと想定される。一方、見守り対象者が、そのような場所に夜間滞在する場合には、長い時間離床していると異常であると想定される。すなわち、異常と検知すべき離床時間は、行き先のみならず、時間帯によっても相違し得る。
これに対して、当該構成では、撮影画像に写る複数の出入口のうちの少なくとも一つの出入口について、異常判定時間が時間帯に応じて複数設定される。そのため、当該構成によれば、異常判定時間が時間帯に応じて複数設定された出入口については、見守り対象者の行き先に加えて、時間帯に応じた異常判定を実施することができる。
また、上記一側面に係る画像解析装置の別の形態として、上記画像解析装置は、前記見守り対象者が前記見守りスペースの外に出るときに利用した前記出入口に対して設定された異常判定時間を前記経過時間が超えていることにより、前記見守り対象者は異常状態にあると判定された場合に、当該見守り対象者の異常状態を知らせるための通知を行う異常検知通知部を更に備えてもよい。
当該構成によれば、検知した見守り対象者の異常状態を報知することができる。なお、見守り対象者の異常状態を知らせるための通知を行う通知先及び通知方法は、実施の形態に応じて適宜選択することができる。例えば、当該通知は、見守り対象者の行動を見守る見守り者に対して行われてもよい。見守り対象者が、入院患者、施設入居者、要介護者等である場合は、当該見守り者は、例えば、看護師、施設職員、介護者等である。また、当該通知は、ナースコール等の施設に設置された設備と連携して行われてもよい。
また、上記一側面に係る画像解析装置の別の形態として、前記撮影装置は、前記見守りスペースを上方から撮影してもよい。そして、前記外出解析部は、前記撮影画像内で、人物の写る人物領域が前記いずれかの出入口の奥側に移動した場合に、前記いずれかの出入口から前記見守り対象者が前記見守りスペースの外に出たと解析してもよい。一方、前記帰還解析部は、前記いずれかの出入口から前記見守り対象者が前記見守りスペースの外に出た後、前記撮影画像内で、前記見守り対象者が前記見守りスペースの外に出るときに利用した前記出入口の手前側に前記人物領域が移動した場合に、前記見守り対象者が前記見守りスペース内に戻ってきたと解析してもよい。
当該構成では、見守り対象者が見守りスペースに出入りするのを人物領域と各出入口との位置関係に基づいて判定するところ、見守りスペースを上方から撮影するように撮影装置を配置することで、見守り対象者と出入口とを適切に撮影可能にしている。そのため、当該構成によれば、見守り対象者の見守りを適切に実施することができる。
また、上記一側面に係る画像解析装置の別の形態として、前記画像取得部は、前記撮影画像内の各画素の深度を示す深度データを含む撮影画像を取得してもよい。そして、前記外出解析部は、前記深度データの示す前記各画素の深度を用いた三次元パターンマッチングに基づいて人物の写る人物領域を抽出し、当該抽出した人物領域に写る人物が前記見守り対象者であるとみなして、当該人物領域が前記いずれかの出入口の奥側に移動した場合に、前記いずれかの出入口から前記見守り対象者が前記見守りスペースの外に出たと解析してもよい。一方、前記帰還解析部は、前記いずれかの出入口から前記見守り対象者が前記見守りスペースの外に出た後、前記撮影画像内で、前記見守り対象者が前記見守りスペースの外に出るときに利用した前記出入口の手前側で、前記三次元パターンマッチングに基づいて前記人物領域を抽出した場合に、前記見守り対象者が前記見守りスペース内に戻ってきたと解析してもよい。
当該構成では、取得される撮影画像には、各画素の深度を示す深度データが含まれる。各画素の深度は、各画素に写る被写体の深さを表現する。そのため、この深度データによれば、被写体の実空間における位置を特定することができる。したがって、当該構成によれば、撮影装置の設置場所及び視野方向に依存することなく、見守り対象者、出入口となるドア等の見守りスペースに存在する対象物の実空間上の位置を特定することができる。よって、当該構成によれば、撮影装置の設置条件に限定されず、見守り対象者の異常検知を行うことができる。
また、上記一側面に係る画像解析装置の別の形態として、前記外出解析部は、前記いずれかの出入口の領域付近で前記人物領域が消失した場合に、前記人物領域が前記いずれかの出入口の奥側に移動したとして、前記いずれかの出入口から前記見守り対象者が前記見守りスペースの外に出たと解析してもよい。前記帰還解析部は、前記見守り対象者が前記見守りスペースの外に出るときに利用した前記出入口の領域付近に前記人物領域が出現した場合に、前記見守り対象者が前記見守りスペースの外に出るときに利用した前記出入口の手前側に前記人物領域が移動したとして、前記見守り対象者が前記見守りスペース内に戻ってきたと解析してもよい。
例えば、出入口が、見守りスペースに実在するドア等である場合、見守り対象者がその出入口から外に出た場合には、撮影画像内では、見守り対象者の写る領域はその出入口付近で消失する。一方、見守り対象者が出入口を通って見守りスペース内に戻ってきた場合には、見守り対象者の写る領域がその出入口付近に出現する。当該構成によれば、このような見守り対象者の写る領域の消失及び出現に基づくことで、見守り対象者が見守りスペースに出入りするのを簡単に解析することができる。したがって、当該構成によれば、見守り対象者の見守りを簡易な処理で実現することができる。
なお、上記各形態に係る画像解析装置の別の形態として、以上の各構成を実現する情報処理システムであってもよいし、情報処理方法であってもよいし、プログラムであってもよいし、このようなプログラムを記録したコンピュータその他装置、機械等が読み取り可能な記憶媒体であってもよい。ここで、コンピュータ等が読み取り可能な記録媒体とは、プログラム等の情報を、電気的、磁気的、光学的、機械的、又は、化学的作用によって蓄積する媒体である。また、情報処理システムは、1又は複数の情報処理装置によって実現されてもよい。
例えば、本発明の一側面に係る画像解析方法は、コンピュータが、見守り対象者の見守りを行う見守りスペースに存在する複数の出入口であって、異常状態を判定するための異常判定時間がそれぞれに対して設定された複数の出入口を撮影するように設置された撮影装置から撮影画像を継続的に取得するステップと、前記取得された撮影画像内で、前記見守り対象者が、前記撮影画像に写る前記複数の出入口のうちのいずれかの出入口から前記見守りスペースの外に出たか否かを解析するステップと、前記いずれかの出入口から前記見守り対象者が前記見守りスペースの外に出たと解析された後に、前記取得された撮影画像内で、前記見守り対象者が、前記見守りスペースの外に出るときに利用した前記出入口から前記見守りスペース内に戻ってきたか否かを解析するステップと、前記見守り対象者が前記見守りスペース内に戻ってきたと解析される前に、前記いずれかの出入口から前記見守り対象者が前記見守りスペースの外に出たと解析されてからの経過時間が、前記見守り対象者が前記見守りスペースの外に出るときに利用した前記出入口に対して設定された異常判定時間を超えているか否かにより、前記見守り対象者の異常状態を判定するステップと、を実行する情報処理方法である。
また、例えば、本発明の一側面に係る画像解析プログラムは、コンピュータに、見守り対象者の見守りを行う見守りスペースに存在する複数の出入口であって、異常状態を判定するための異常判定時間がそれぞれに対して設定された複数の出入口を撮影するように設置された撮影装置から撮影画像を継続的に取得するステップと、前記取得された撮影画像内で、前記見守り対象者が、前記撮影画像に写る前記複数の出入口のうちのいずれかの出入口から前記見守りスペースの外に出たか否かを解析するステップと、前記いずれかの出入口から前記見守り対象者が前記見守りスペースの外に出たと解析された後に、前記取得された撮影画像内で、前記見守り対象者が、前記見守りスペースの外に出るときに利用した前記出入口から前記見守りスペース内に戻ってきたか否かを解析するステップと、前記見守り対象者が前記見守りスペース内に戻ってきたと解析される前に、前記いずれかの出入口から前記見守り対象者が前記見守りスペースの外に出たと解析されてからの経過時間が、前記見守り対象者が前記見守りスペースの外に出るときに利用した前記出入口に対して設定された異常判定時間を超えているか否かにより、前記見守り対象者の異常状態を判定するステップと、を実行させるためのプログラムである。
本発明によれば、見守り対象者の行き先に応じた異常判定を実施することができる。
図1は、本発明が適用される場面の一例を模式的に例示する。 図2は、実施の形態に係る撮影画像の一例を模式的に例示する。 図3は、実施の形態に係る画像解析装置のハードウェア構成を例示する。 図4は、実施の形態に係る画像解析装置の機能構成を例示する。 図5は、実施の形態に係る出入口設定情報のデータ構成を例示する。 図6は、実施の形態に係る画像解析装置による見守り対象者の見守りに関する趣里手順を例示する。 図7は、見守り対象者が外出した場面を撮影した撮影画像の一例を模式的に例示する。 図8は、見守り対象者が帰還した場面を撮影した撮影画像の一例を模式的に例示する。 図9は、他の形態に係る画像解析装置のハードウェア構成を例示する。 図10は、他の形態に係るカメラにより取得される深度と被写体との関係を例示する。 図11は、他の形態に係る撮影画像内の座標関係を例示する。 図12は、他の形態に係る撮影画像の任意の点(画素)とカメラとの実空間内での位置関係を例示する。
以下、本発明の一側面に係る実施の形態(以下、「本実施形態」とも表記する)を、図面に基づいて説明する。ただし、以下で説明する本実施形態は、あらゆる点において本発明の例示に過ぎない。本発明の範囲を逸脱することなく種々の改良や変形を行うことができることは言うまでもない。つまり、本発明の実施にあたって、実施形態に応じた具体的構成が適宜採用されてもよい。なお、本実施形態において登場するデータを自然言語により説明しているが、より具体的には、コンピュータが認識可能な疑似言語、コマンド、パラメタ、マシン語等で指定される。
§1 適用場面
まず、図1及び図2を用いて、本発明が適用される場面について説明する。図1は、本実施形態に係る画像解析装置1が用いられる場面を模式的に例示する。また、図2は、画像解析装置1がカメラ2により取得する撮影画像3の一例を模式的に例示する。本実施形態に係る画像解析装置1は、カメラ2によって見守り対象者を見守る見守りスペースを撮影し、それによって得られた撮影画像3を画像解析することで、見守り対象者の長期の不在(異常状態)を検知する情報処理装置である。そのため、本実施形態に係る画像解析装置1は、見守り対象者の見守りを行う場面で広く利用可能である。
具体的には、図1及び図2に例示されるように、カメラ2は、見守り対象者の見守りを行う見守りスペースに存在する複数の出入口31〜33を撮影可能に設置されており、画像解析装置1は、このカメラ2によって見守りスペースを撮影する。カメラ2は、本発明の「撮影装置」に相当する。また、見守り対象者は、見守りの対象となる人物であり、例えば、入院患者、施設入居者、要介護者である。また、見守りスペースは、見守り対象者の見守りを行う場所であり、例えば、見守り対象者の居室等である。
本実施形態では、画像解析装置1は、図2に例示されるような複数の出入口31〜33が写る撮影画像3をカメラ2から継続的に取得する。そして、画像解析装置1は、取得された撮影画像3内で、見守り対象者が、撮影画像3に写る複数の出入口31〜33のうちのいずれかの出入口から見守りスペースの外に出たか否かを解析する。
また、いずれかの出入口から見守り対象者が見守りスペースの外に出たと解析した後には、画像解析装置1は、取得された撮影画像3内で、見守り対象者が、見守りスペースの外に出るときに利用した出入口から見守りスペース内に戻ってきたか否かを解析する。これにより、画像解析装置1は、見守り対象者が各出入口を通って見守りスペースに出入りするのを監視する。
ここで、本実施形態では、異常状態を判定するための異常判定時間が各出入口31〜33に対して設定されている。また、画像解析装置1は、撮影画像3に写る複数の出入口31〜33のうちのいずれかの出入口から見守り対象者が見守りスペースの外に出たと解析されてからの経過時間を計測する。
そして、画像解析装置1は、見守り対象者が見守りスペース内に戻ってきたと解析されるまでに、当該経過時間が、見守り対象者が利用した出入口に対して設定された異常判定時間を超えているか否かによって、見守り対象者の異常状態を判定する。すなわち、対象の出入口に設定されている異常判定時間を超えて見守り対象者が見守りスペースに戻ってこなかった場合に、画像解析装置1は、見守り対象者は異常状態に陥っていると判定する。
このように、本実施形態では、見守り対象者の利用した出入口が特定され、特定された出入口に対して設定された異常判定時間に基づいて、見守り対象者が異常状態に陥っているか否かが判定される。したがって、本実施形態によれば、異常状態を判定する基準となる異常判定時間を各出入口の通じている行き先に応じて設定することができるため、見守り対象者の行き先に応じた異常判定を実施することができる。
なお、見守り対象者が見守りスペースに出入りするための出入口31〜33は、見守りスペースに存在するドア等の実在のものであってもよいし、撮影画像3上に適宜設定された仮想のものであってもよい。また、図2では、撮影画像3には、3つの出入口31〜33が写っている。しかしながら、撮影画像3に写る出入口の数は、3個に限られなくてもよく、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。
また、図1では、カメラ2は、見守りスペースである居室の天井付近に設置されることで、見守りスペースを上方から撮影している。しかしながら、カメラ2の設置位置は、このような例に限定されなくてもよく、見守りスペースに存在する複数の出入口を撮影可能であれば、いかなる場所に配置されてもよい。
また、画像解析装置1の配置場所は、カメラ2から撮影画像3を取得可能であれば、実施の形態に応じて適宜決定可能である。例えば、画像解析装置1は、図1に例示されるように、カメラ2に近接するように配置されてもよい。また、画像解析装置1は、ネットワークを介してカメラ2と接続してもよく、当該カメラ2とは全く異なる場所に配置されてもよい。
§2 構成例
<ハードウェア構成>
次に、図3を用いて、画像解析装置1のハードウェア構成を説明する。図3は、本実施形態に係る画像解析装置1のハードウェア構成を例示する。画像解析装置1は、図3に例示されるように、CPU、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)等を含む制御部11、制御部11で実行するプログラム5等を記憶する記憶部12、画像の表示と入力を行うためのタッチパネルディスプレイ13、音声を出力するためのスピーカ14、外部装置と接続するための外部インタフェース15、ネットワークを介して通信を行うための通信インタフェース16、及び記憶媒体6に記憶されたプログラムを読み込むためのドライブ17が電気的に接続されたコンピュータである。図3では、通信インタフェース及び外部インタフェースは、それぞれ、「通信I/F」及び「外部I/F」と記載されている。
なお、画像解析装置1の具体的なハードウェア構成に関して、実施形態に応じて、適宜、構成要素の省略、置換、及び追加が可能である。例えば、制御部11は、複数のプロセッサを含んでもよい。また、例えば、タッチパネルディスプレイ13は、それぞれ別個独立に接続される入力装置及び表示装置に置き換えられてもよい。また、例えば、スピーカ14は省略されてもよい。また、例えば、スピーカ14は、画像解析装置1の内部装置としてではなく、外部装置として画像解析装置1に接続されてもよい。また、画像解析装置1はカメラ2を内蔵してもよい。また、例えば、ドライブ17は、外部インタフェース16を介して接続されてもよいし、省略されてもよい。また、画像解析装置1は、複数の外部インタフェース15を備えてもよく、複数の外部装置と接続してもよい。
本実施形態では、カメラ2は、外部インタフェース15を介して画像解析装置1に接続されており、見守りスペースに存在する複数の出入口(図1及び図2の出入口31〜33)を撮影可能に配置されている。例えば、上記図1に例示されるように、カメラ2は、見守りスペースである居室の天井付近に配置されることで、見守りスペースを上方から撮影するように設置される。
また、本実施形態では、記憶部12には、撮影画像3内に写る複数の出入口31〜33それぞれの監視条件を設定するための出入口設定情報121とプログラム5とが記憶されている。出入口設定情報121については後述する。プログラム5は、画像解析装置1に後述する見守り対象者の見守りに関する処理手順を実行させるためのプログラムであり、本発明の「画像解析プログラム」に相当する。このプログラム5は記憶媒体6に記録されていてもよい。
記憶媒体6は、コンピュータその他装置、機械等が記録されたプログラム等の情報を読み取り可能なように、当該プログラム等の情報を、電気的、磁気的、光学的、機械的又は化学的作用によって蓄積する媒体である。記憶媒体6は、本発明の「記憶媒体」に相当する。なお、図3は、記憶媒体6の一例として、CD(Compact Disk)、DVD(Digital Versatile Disk)等のディスク型の記憶媒体を例示している。しかしながら、記憶媒体6の種類は、ディスク型に限定される訳ではなく、ディスク型以外であってもよい。ディスク型以外の記憶媒体として、例えば、フラッシュメモリ等の半導体メモリを挙げることができる。
なお、このような画像解析装置1は、例えば、提供されるサービス専用に設計された装置であってもよいし、PC(Personal Computer)、タブレット端末等の汎用の装置であってもよい。更に、画像解析装置1は、1又は複数のコンピュータにより実装されてもよい。
<機能構成例>
次に、図4及び図5を用いて、画像解析装置1の機能構成を説明する。図4は、本実施形態に係る画像解析装置1の機能構成を例示する。また、図5は、本実施形態に係る出入口設定情報121のデータ構成を例示する。本実施形態では、画像解析装置1の制御部11は、記憶部12に記憶されたプログラム5をRAMに展開する。そして、制御部11は、RAMに展開されたプログラム5をCPUにより解釈及び実行して、各構成要素を制御する。これにより、画像解析装置1は、画像取得部111、外出解析部112、帰還解析部113、異常判定部114、及び異常検知通知部115を備えるコンピュータとして機能する。
画像取得部111は、見守りスペースに存在する複数の出入口(図1及び図2の例では、出入口31〜33)を撮影するように設置されたカメラ2から撮影画像3を継続的に取得する。撮影画像3に写る複数の出入口31〜33それぞれには、異常状態を判定するための異常判定時間が設定されている。本実施形態では、この設定は、図5で例示される出入口設定情報121として記憶部12に保持されている。
本実施形態では、出入口設定情報121を示すデータは、図5で例示されるように、出入口IDフィールド、位置フィールド、及び異常判定時間フィールドを含む。ここで、図5に例示されるテーブルにおいて、1行分のデータ(1レコード)が1出入口分のデータに該当する。
出入口IDフィールドには、対象の出入口を識別するための識別子(出入口ID)が格納される。出入口IDは、各出入口31〜33を識別可能であれば、任意に設定されてよい。
位置フィールドには、撮影画像3内で対象の出入口が写る領域の位置を特定するための位置情報が格納される。対象の出入口の位置は、撮影画像3上の座標で指定されてもよいし、撮影画像3に写る空間の座標で指定されてもよい。対象の出入口の位置を指定する方法は、実施の形態に応じて、適宜選択されてよい。
異常判定時間フィールドには、対象の出入口に対して指定された異常判定時間が格納される。異常判定時間は、対象の出入口から外出した見守り対象者が見守りスペースに戻ってこないことで異常状態と判定する基準となる時間である。つまり、異常判定時間は、その対象の出入口からの外出を監視する時間に相当する。そのため、異常判定時間は、見守り対象者が対象の出入口より出てから再び戻ってくるまでにかかる通常の時間を超えるように適宜設定される。
例えば、対象の出入口が、共有空間、見守り対象者を見守る者の居る場所等、長居しても異常ではない場所に通じている場合には、当該対象の出入口に対して設定される異常判定時間は、比較的長めに指定されてよい。一方、対象の出入口が、トイレ等、長居するのが不自然な場所に通じている場合には、当該対象の出入口に対して設定される異常判定時間は、比較的短めに指定されてよい。また、この異常判定時間は、各出入口に対して固定で設定されてもよいし、ユーザの指示により適宜変更可能に設定されてもよい。
なお、本実施形態では、撮影画像3に写る複数の出入口に関する設定が出入口設定情報121として独立のデータで構成されている。しかしながら、撮影画像3に写る複数の出入口に関する設定は、プログラム5の一部(例えば、プログラム5内の分岐条件)に組み込まれてもよい。
また、図5では、出入口設定情報121を示すデータは、テーブル形式で表現されている。しかしながら、出入口設定情報121のデータ形式は、このような例に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜選択されてもよい。出入口設定情報121のデータ形式は、テーブル形式以外のデータ形式であってもよい。
また、本実施形態では、出入口設定情報121は、自装置内の記憶部12に格納されている。しかしながら、出入口設定情報121は、他の情報処理装置の記憶装置に格納されていてもよい。この場合、画像解析装置1は、例えば、ネットワークを介して、当該他の情報処理装置から出入口設定情報121を取得してもよい。
また、出入口設定情報121を示すデータのレコード構成は、図5の例に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜設定されてもよい。更に、図5の各レコードに格納された値は、本実施形態に係る画像解析装置1の動作を説明するために便宜上に記載したものであり、このような例に限定される訳ではない。各レコードに格納される値は、実施の形態に応じて適宜決定されてよい。
図4に戻り、外出解析部112は、取得された撮影画像3内で、見守り対象者が、撮影画像3に写る複数の出入口31〜33のうちのいずれかの出入口から見守りスペースの外に出たか否かを解析する。帰還解析部113は、いずれかの出入口から見守り対象者が見守りスペースの外に出たと解析された後に、取得された撮影画像3内で、見守り対象者が、見守りスペースの外に出るときに利用した出入口から見守りスペース内に戻ってきたか否かを解析する。
異常判定部114は、見守り対象者が見守りスペース内に戻ってきたと解析される前に、いずれかの出入口から見守り対象者が見守りスペースの外に出たと解析されてからの経過時間が、見守り対象者が見守りスペースの外に出るときに利用した出入口に対して設定された異常判定時間を超えているか否かにより、見守り対象者の異常状態を判定する。
異常検知通知部115は、見守り対象者が見守りスペースの外に出るときに利用した出入口に対して設定された異常判定時間を当該経過時間が超えていることにより、見守り対象者は異常状態にあると判定された場合に、見守り対象者の異常状態を知らせるための通知を行う。
なお、本実施形態では、これらの機能がいずれも汎用のCPUによって実現される例を説明している。しかしながら、これらの機能の一部又は全部が、1又は複数の専用のプロセッサにより実現されてもよい。また、画像解析装置1の機能構成に関して、実施形態に応じて、適宜、機能の省略、置換、及び追加が行われてもよい。各機能に関しては後述する動作例で詳細に説明する。
§3 動作例
次に、図6を用いて、画像解析装置1の動作例を説明する。図6は、画像解析装置1による見守り対象者の見守りに関する処理手順を例示する。なお、以下で説明する見守り対象者の見守りに関する処理手順は、本発明の「画像解析方法」に相当する。ただし、以下で説明する見守り対象者の見守りに関する処理手順は一例に過ぎず、各処理は可能な限り変更されてもよい。また、以下で説明する処理手順について、実施の形態に応じて、適宜、ステップの省略、置換及び追加が可能である。
(概要)
本実施形態では、制御部11は、まず、ステップS101〜S103の処理によって、見守り対象者の外出を検知する判定処理を実行する。ステップS101〜S103の処理は、見守り対象者の外出を検知するまで繰り返される。見守り対象者の外出を検知すると、次に、制御部11は、ステップS104〜S107の処理によって、見守り対象者の帰還を検知する判定処理を実行しつつ、見守り対象者が外出してからの経過時間の判定処理を実行する。そして、見守り対象者が外出してからの経過時間が対象の出入口に対して設定された異常判定時間を超える前に、見守り対象者の帰還を検知した場合には、制御部11は、ステップS108の処理を省略して、本動作例に係る処理を終了する。一方、見守り対象者の帰還を検知する前に、見守り対象者が外出してからの経過時間が対象の出入口に対して設定された異常判定時間を超えた場合には、制御部11は、ステップS108の処理によって、見守り対象者の異常状態を検知したことを知らせるための通知を行う。以下、各処理について、詳細に説明する。
(ステップS101)
ステップS101では、制御部11は、画像取得部111として機能し、カメラ2により撮影された撮影画像3を取得する。カメラ2から撮影画像3を取得すると、制御部11は、次のステップS102に処理を進める。
なお、撮影画像3は、一般的なRGB画像等の二次元画像であってよい。また、撮影画像3は、動画像であってもよいし、1又は複数枚の静止画像であってもよい。また、制御部11は、このような撮影画像3を、カメラ2のビデオ信号に同期して取得してもよい。そして、制御部11は、カメラ2と同期して取得した撮影画像3に対して、後述するステップS102及びステップS103の処理を即座に実行してもよい。画像解析装置1は、このような動作を絶え間なく継続的に実行することにより、カメラ2の撮影範囲に存在する見守り対象者の外出をリアルタイムに検知することができる。以下では、このように継続的に取得される撮影画像3により見守り対象者の外出を検知する例を説明する。
(ステップS102)
次のステップS102では、制御部11は、外出解析部112として機能し、ステップS101で取得された撮影画像3内で、見守り対象者が、撮影画像3に写る複数の出入口31〜33のうちのいずれかの出入口から見守りスペースの外に出たか否かを解析する。すなわち、制御部11は、見守り対象者の外出を検知する判定処理を実行する。
なお、撮影画像3に写る複数の出入口31〜33のうちのいずれかの出入口から見守り対象者が見守りスペースの外に出たか否かを判定する方法は、実施の形態に応じて適宜設定されてよい。例えば、以下のようにして、制御部11は、撮影画像3に写る複数の出入口31〜33のうちのいずれかの出入口から見守り対象者が見守りスペースの外に出たか否かの判定を行ってもよい。
ここで、図7を用いて、撮影画像3に写る複数の出入口31〜33のうちのいずれかの出入口を通って見守り対象者が見守りスペースの外に出た場面について説明する。図7は、見守り対象者が出入口31を利用して見守りスペースの外に出たときに得られる撮影画像3を模式的に例示する。
図7に例示されるように、カメラ2が見守りスペースに配置される場合には、複数の出入口31〜33のうちのいずれかの出入口を通って見守り対象者が見守りスペースの外に出る際には、まず、見守り対象者は、外出に利用する出入口(図7では出入口31)に手前側から近付いていく。そして、見守り対象者は、撮影画像3内で、外出に利用する出入口を通って、当該出入口の奥側に移動することになる。そこで、制御部11は、撮影画像3内で、人物の写る人物領域がいずれかの出入口の奥側に移動した場合に、当該いずれかの出入口から見守り対象者が見守りスペースの外に出たと解析してもよい。
人物領域を抽出する方法は、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。例えば、制御部11は、パターンマッチングによって人物領域を抽出してもよい。すなわち、制御部11は、記憶部12等に人物の形状のテンプレートを保持し、このテンプレートに適合するパターンを撮影画像3内で検索することで、人物領域を抽出してもよい。
また、例えば、制御部11は、背景差分法によって人物領域を抽出してもよい。すなわち、制御部11は、ステップS101で取得された撮影画像3と当該撮影画像3の背景に設定された背景画像との差分を算出することで、当該撮影画像3の前景領域を抽出する。この前景領域は、背景画像から変化の生じた領域である。そのため、撮影画像3内で見守り対象者が移動すると、見守り対象者の写る領域は、前景領域として抽出される。よって、制御部11は、この前景領域を人物領域として取り扱ってもよい。なお、背景画像は、実施の形態に応じて適宜設定することができる。
ここで、抽出される前景領域には、見守り対象者等の人物以外の被写体が写っている可能性がある。そのため、制御部11は、パターンマッチング等の画像処理によって、前景領域の形状が人物に対応するか否かを判定してもよい。そして、パターンマッチングの結果、制御部11は、人物の形状に対応しない前景領域を本ステップS102の処理対象から除外し、人物の形状に対応する前景領域を本ステップS102の処理対象としてもよい。
制御部11は、このようにして抽出される人物領域を捕捉し、トラッキングの対象とする。これによって、制御部11は、これ以降のステップS101で繰り返し取得される撮影画像3の画像群において、同一の対象(見守り対象者)の写る人物領域を追跡することができる。
そして、制御部11は、この人物領域に写る人物を見守り対象者とみなして、トラッキングしている人物領域が複数の出入口31〜33のうちのいずれかの出入口より奥側に移動したか否かを判定する。各出入口31〜33の位置は、出入口設定情報121を参照することで、特定することができる。また、人物領域と各出入口31〜33との位置関係は任意の方法で判定することができる。
例えば、各出入口31〜33にドア等の遮蔽物が設けられている場合には、見守り対象者がいずれかの出入口より奥側に移動すると、当該遮蔽物によって見守り対象者は撮影画像3に写らなくなる。そのため、この場合には、制御部11は、いずれかの出入口の領域付近で、人物領域の手前に当該遮蔽物が写っている、又は、人物領域が消失した場合に、見守り対象者が当該いずれかの出入口の奥側に移動したと判定し、見守り対象者の外出を検知してもよい。
また、例えば、各出入口31〜33にドア等の遮蔽物が設けられていない、又は、各出入口31〜33が撮影画像3上に適宜設定された仮想のものである場合には、各出入口31〜33と人物領域とは共に撮影画像3に写っていると想定される。そのため、この場合には、制御部11は、各出入口31〜33の領域と人物領域との位置関係に基づいて、見守り対象者がいずれかの出入口より奥側に移動したか否かを判定してもよい。
例えば、図7に例示されるように、カメラ2が見守りスペースを上方から撮影している場合には、各被写体の下端の位置で当該各被写体の前後関係を推定することができる。すなわち、制御部11は、撮影画像3上で、いずれかの出入口の下端より人物領域の下端が上方に移動した場合に、見守り対象者が当該いずれかの出入口の奥側に移動したと判定し、見守り対象者の外出を検知してもよい。
なお、抽出される人物領域には、見守り対象者以外の人物が写っている可能性がある。そのため、制御部11は、適宜、人物領域に写っている人物が見守り対象者であるか否かを判定してもよい。当該判定は、任意の方法で実施することができる。ここで、制御部11は、撮影画像3内に複数の人物領域を抽出した場合には、本ステップS102以降の処理を省略して、各出入口の監視を停止してもよい。
以上のようにして、本ステップS102において、見守り対象者の外出を検知した場合、すなわち、撮影画像3に写る複数の出入口31〜33のうちのいずれかの出入口から見守り対象者が見守りスペースの外に出たと判定できた場合には、制御部11は、見守り対象者の外出を検知した上で、次のステップS103に処理を進める。一方、そのような判定ができなかった場合には、制御部11は、見守り対象者の外出を検知することなく、次のステップS103に処理を進める。
(ステップS103)
図6に戻り、次のステップS103では、制御部11は、ステップS102において見守り対象者の外出を検知したか否かを判定する。ステップS102において見守り対象者の外出が検知されなかった場合には、制御部11は、ステップS101に処理を戻す。すなわち、制御部11は、見守り対象者の外出を検知するまで、見守り対象者の外出を検知する判定処理(ステップS101〜S103)を繰り返す。
一方、ステップS102において見守り対象者の外出を検知した場合には、制御部11は、次のステップS104に処理を進める。すなわち、見守り対象者の外出を検知すると、制御部11は、見守り対象者の帰還を検知する判定処理及び見守り対象者の外出してからの経過時間(以下、「外出経過時間」とも記載する)が対象の出入口に対して設定されている異常判定時間を超えたか否かを判定する処理の実行を開始する。このとき、制御部11は、後述するステップS107の処理において外出経過時間を特定するため、タイマを起動し、外出経過時間をそのタイマにより計測してもよい。また、制御部11は、見守り対象者の外出を検知した時刻を保持してもよい。
(ステップS104)
次のステップS104では、制御部11は、画像取得部111として機能し、上記ステップS101と同様に、カメラ2より撮影画像3を取得する。カメラ2より撮影画像3を取得すると、制御部11は、次のステップS105に処理を進める。
上記のとおり、ステップS104〜S107の処理は、見守り対象者の帰還を検知する判定処理及び外出経過時間が対象の出入口に対して設定された異常判定時間を超えたか否かを判定する処理に対応する。このステップS104〜S107の処理は、見守り対象者の帰還を検知する又は外出経過時間が対象の出入口に対して設定された異常判定時間を超えるまで実行される。そのため、上記ステップS101と同様に、見守り対象者の帰還を検知する又は外出経過時間が対象の出入口に対して設定された異常判定時間を超えるまで、本ステップS104の処理は繰り返し実行される。すなわち、見守り対象者の帰還を検知する又は外出経過時間が対象の出入口に対して設定された異常判定時間を超えるまで、ステップS104の処理により撮影画像3が継続的に取得される。
(ステップS105)
次のステップS105では、制御部11は、帰還解析部113として機能し、上記ステップS102において見守り対象者がいずれかの出入口から見守りスペースの外に出たと解析された後に、ステップS104で取得された撮影画像3内で、見守り対象者が、外出に利用した出入口から見守りスペース内に戻ってきたか否かを解析する。すなわち、制御部11は、見守り対象者の帰還を検知する判定処理を実行する。
なお、外出に利用した出入口から見守り対象者が見守りスペース内に戻ってきたか否かを判定する方法は、実施の形態に応じて適宜設定されてよい。例えば、以下のようにして、制御部11は、外出に利用した出入口から見守り対象者が見守りスペース内に戻ってきたか否かの判定を行ってもよい。
ここで、図8を用いて、見守り対象者が見守りスペースの外に出るときに利用した出入口を通って、見守り対象者が見守りスペース内に戻ってきた場面について説明する。図8は、図7の場面の後、見守り対象者が出入口31を利用して見守りスペース内に戻ってきたときに得られる撮影画像3を模式的に例示する。
図8に例示されるように、出入口31を通って見守りスペースの外に出た見守り対象者が再び出入口31を通って見守りスペース内に戻ってくる際には、まず、見守り対象者は、外出に利用した出入口31に奥側から近付く。そして、見守り対象者は、撮影画像3内で、外出に利用した出入口31を通って、出入口の手前側に移動することになる。そこで、制御部11は、撮影画像3内で、見守り対象者が外に出るのに利用した出入口(図7及び図8では出入口31)の手前側に人物領域が移動した場合に、見守り対象者が当該出入口を介して見守りスペース内に戻ってきたと解析してもよい。
制御部11は、上記ステップS102と同様の方法により、人物領域を抽出することができる。すなわち、制御部11は、パターンマッチング、背景差分法等の画像処理によって人物領域を抽出することができる。また、制御部11は、見守り対象者が外に出るのに利用した出入口の手前側に人物領域が移動したか否かの判定を任意の方法で行うことができる。
例えば、各出入口31〜33にドア等の遮蔽物が設けられている場合には、外出に利用した出入口より見守り対象者が手前側に移動すると、当該遮蔽物によって遮られていた見守り対象者が撮影画像3に写り込むようになる。そのため、この場合には、制御部11は、外出に利用した出入口の領域付近で、人物領域の手前に当該遮蔽物が写らなくなった、又は、人物領域が出現した場合に、当該外出に利用した出入口より見守り対象者が手前側に移動したと判定し、見守り対象者の帰還を検知してもよい。
また、例えば、各出入口31〜33にドア等の遮蔽物が設けられていない、又は、各出入口31〜33が撮影画像3上に適宜設定された仮想のものである場合には、各出入口31〜33と人物領域とは共に撮影画像3に写っていると想定される。そのため、この場合には、制御部11は、上記ステップS102と同様に、各出入口31〜33の領域と人物領域との位置関係に基づいて、外出に利用した出入口より見守り対象者が手前側に移動したか否かを判定してもよい。
例えば、図7に例示されるように、カメラ2が見守りスペースを上方から撮影している場合には、各被写体の下端の位置で当該各被写体の前後関係を推定することができる。すなわち、制御部11は、撮影画像3上で、外出に利用した出入口の下端より人物領域の下端が下方に移動した場合に、当該外出に利用した出入口より見守り対象者が手前側に移動したと判定し、見守り対象者の帰還を検知してもよい。なお、制御部11は、複数人の人物が見守りスペースに帰還したと判定した場合には、見守り対象者として監視を行う人物を限定してもよい。例えば、制御部11は、最初に帰還したと認識した人物を見守り対象者として監視を行ってもよい。
以上のようにして、本ステップS105において、見守り対象者の帰還を検知した場合、すなわち、撮影画像3内で、外出に利用した出入口から見守り対象者が見守りスペース内に戻ってきたと判定できた場合には、制御部11は、見守り対象者の帰還を検知した上で、次のステップS106に処理を進める。一方、そのような判定ができなかった場合には、制御部11は、見守り対象者の帰還を検知することなく、次のステップS106に処理を進める。
(ステップS106)
図6に戻り、次のステップS106では、制御部11は、ステップS105において見守り対象者の帰還を検知したか否かを判定する。ステップS105において見守り対象者の帰還が検知されなかった場合には、制御部11は、次のステップS107に処理を進める。
一方、ステップS105において見守り対象者の帰還を検知した場合には、制御部11は、本動作例に係る処理を終了する。このとき、制御部11は、見守り対象者の外出を検知してから当該見守り対象者の帰還を検知するまでの外出時間を特定し、この外出時間を記憶部12等に記録してもよい。
外出時間を特定する方法は、実施の形態に応じて適宜選択可能である。例えば、外出経過時間をタイマにより計測している場合には、制御部11は、この時点でタイマのカウントを停止し、当該タイマを参照することで外出時間を特定することができる。また、例えば、見守り対象者の外出を検知した時刻を保持している場合には、制御部11は、見守り対象者の外出を検知した時刻とこの処理の時点の時刻との差分を算出することで、外出時間を特定することができる。
なお、この場合には、見守り対象者は再び見守りスペースの外に出る可能性がある。そのため、見守り対象者が再び外出するのに備えて、制御部11は、再びステップS101から処理を開始してもよい。すなわち、制御部11は、見守り対象者の外出を検知する判定処理から実行を開始することで、見守り対象者の見守りを継続してもよい。
(ステップS107)
次のステップS107では、制御部11は、異常判定部114として機能し、上記ステップS102により見守り対象者の外出を検知してからの外出経過時間が、外出に利用した出入口(図7及び図8では出入口31)に対して設定されている異常判定時間を超えているか否かを判定する。制御部11は、出入口設定情報121を参照することで、見守り対象者が外出に利用した出入口に対して設定されている異常判定時間を特定することができる。この判定の結果、外出経過時間が、対象の出入口に対して設定されている異常判定時間を超えていない場合には、制御部11は、見守り対象者の異常状態は発生していないとして、ステップS104に処理を戻す。すなわち、制御部11は、見守り対象者の帰還を検知する又は外出経過時間が対象の出入口に対して設定された異常判定時間を超えるまで、見守り対象者の帰還を検知する判定処理及び外出経過時間が対象の出入口に対して設定された異常判定時間を超えたか否かを判定する処理を繰り返す。
一方、外出経過時間が、対象の出入口に対して設定されている異常判定時間を超えている場合には、制御部11は、次のステップS108に処理を進める。すなわち、制御部11は、見守り対象者の異常状態が発生したとして、次のステップS108により異常検知通知を実行する。
なお、この時点における外出経過時間は適宜特定することができる。例えば、外出経過時間をタイマにより計測している場合には、制御部11は、この時点でタイマを参照することで、この時点における外出経過時間を特定することができる。また、例えば、見守り対象者の外出を検知した時刻を保持している場合には、制御部11は、見守り対象者の外出を検知した時刻とこの処理の時点の時刻との差分を算出することで、この時点における外出経過時間を特定することができる。
また、本ステップS107の処理は、任意のタイミングで実行されてもよい。例えば、本ステップS107の処理は、ステップS104〜ステップS106の処理とは別に実行されてもよい。なお、本ステップS107の処理が上記ステップS106の処理よりも前に実行される場合には、上記ステップS106において見守り対象者の帰還が検知されていないと判定されたときには、制御部11は、ステップS104に処理を戻す。
(ステップS108)
次のステップS108では、制御部11は、異常検知通知部115として機能し、見守り対象者の異常状態を知らせるための通知を行う。すなわち、制御部11は、上記ステップS107において、見守り対象者が利用した出入口に対して設定された異常判定時間を外出経過時間が超えていることにより、見守り対象者は異常状態にあると判定された場合に、当該見守り対象者が異常状態に陥っている可能性があることを知らせる警報を実行する。
なお、通知先及び通知方法は、実施の形態に応じて適宜選択することができる。制御部11は、例えば、見守り対象者以外の第三者、特に、見守り対象者の行動を見守る見守り者に当該通知を行ってもよい。見守り対象者が、入院患者、施設入居者、要介護者等である場合、見守り者は、例えば、看護師、施設職員、介護者等である。また、制御部11は、見守り対象者自身に当該通知を行ってもよい。
例えば、本実施形態に係る画像解析装置1が病院等の施設で利用される場合、当該画像解析装置1は、外部インタフェース15を介して、ナースコールシステム等の設備と接続することができる。この場合、制御部11は、当該ナースコールシステム等の設備と連携して、見守り対象者の異常状態を知らせるための通知を行ってもよい。すなわち、制御部11は、外部インタフェース15を介して、当該ナースコールシステムを制御してもよい。そして、制御部11は、見守り対象者の異常状態を知らせるための通知として、当該ナースコールシステムによる呼び出しを行ってもよい。これによって、見守り対象者が見守りスペースを不自然に不在にしていることを当該見守り対象者の見守りを行う看護師等に適切に知らせることができる。
また、例えば、制御部11は、タッチパネルディスプレイ13による画面表示によって、見守り対象者の異常状態を知らせるための通知を行ってもよい。また、例えば、制御部11は、画像解析装置1に接続されるスピーカ14から所定の音声を出力することにより、見守り対象者の異常状態を知らせるための通知を行ってもよい。このタッチパネルディスプレイ13及びスピーカ14をそれぞれ見守り者の居室に設置することで、見守り対象者が見守りスペースを不自然に不在にしていることを当該見守り者に適切に知らせることができる。
また、例えば、制御部11は、電子メール、ショートメッセージサービス、プッシュ通知等を利用して、見守り対象者の異常状態を知らせるための通知を行ってもよい。このような通知を行う場合には、通知先となるユーザ端末の電子メールアドレス、電話番号等は記憶部12に予め登録されていてもよい。そして、制御部11は、この予め登録されている電子メールアドレス、電話番号等を利用して、見守り対象者の異常状態を知らせるための通知を行ってもよい。
本実施形態では、制御部11は、このような通知を行った後に、本動作例に係る処理が終了する。ただし、このように処理を終了した場合には、上記ステップS106で見守り対象者の帰還を検知して処理を終了した場合とは異なり、見守り対象者の帰還が検知されていない。すなわち、見守り対象者は、見守りスペースの外に出たままであり、当該見守りスペースに戻ってきていない。そのため、この場合には、制御部11は、見守り対象者の帰還を検知するまで、ステップS104〜S108の処理を繰り返してもよい。このとき、制御部11は、外出経過時間を新たに計測し始めるため、これまでの処理で計測した外出経過時間をリセットしてもよい。
[作用・効果]
以上のように、本実施形態に係る画像解析装置1は、まず、ステップS101〜S103の処理によって、撮影画像3に写る複数の出入口31〜33のうちのいずれかの出入口から見守り対象者が見守りスペースの外に出たことを検知する判定処理を実行する。次に、見守り対象者の外出を検知した後には、画像解析装置1は、ステップS104〜S106の処理によって、外出に利用した出入口(図7及び図8では出入口31)から見守り対象者が見守りスペースに戻ってきたことを検知する判定処理を実行する。また、画像解析装置1は、ステップS107の処理によって、見守り対象者の帰還を検知する前に、外出に利用した出入口に対して設定されている異常判定時間を外出経過時間が超えたか否かを判定する処理を実行する。そして、見守り対象者の帰還を検知する前に、外出経過時間が当該異常判定時間を超えた場合には、画像解析装置1は、ステップS108の処理によって、見守り対象者の異常状態を知らせるための通知を行う。
ここで、本実施形態では、異常状態のを判定するための閾値となる異常判定時間が各出入口31〜33に対して設定されている。これにより、各出入口31〜33に個別に異常判定の条件を設定することができる。例えば、各出入口31〜33の異常状態判定時間は、各出入口31〜33の通じている行き先に応じて設定することができる。したがって、本実施形態によれば、見守り対象者の行き先に応じた異常判定を実施することができる。
また、本実施形態では、上記のとおり、ステップS108の処理により、検知した見守り対象者の異常状態を報知することができる。そのため、見守り対象者が不自然に見守りスペースを長期に不在するのを防止することができ、これによって、見守り対象者に事故等が迫るのを抑止することができる。
また、本実施形態では、上記ステップS102及びS105において、見守り対象者が見守りスペースに出入りするのを人物領域と各出入口31〜33との位置関係に基づいて判定しているところ、カメラ2は、見守りスペースを上方から撮影するように配置されている。そのため、いずれか一方によって他方が完全に遮られるのを抑制することができ、これによって、図7及び図8に例示されるように、カメラ2は、見守り対象者と各出入口31〜33とを適切に撮影することができる。よって、本実施形態によれば、そのような撮影画像3を用いることで、見守り対象者の見守りを適切に実施することができる。
また、本実施形態では、上記ステップS102及びS105において、各出入口31〜33にドア等の遮蔽物が設けられている場合、画像解析装置1は、人物領域の消失及び出現に基づいて、見守り対象者の外出及び帰還を簡単に検出することができる。したがって、本実施形態によれば、見守り対象者の見守りを簡易な処理で実現することができる。
§4 変形例
以上、本発明の実施の形態を詳細に説明してきたが、前述までの説明はあらゆる点において本発明の例示に過ぎない。本発明の範囲を逸脱することなく種々の改良や変形を行うことができることは言うまでもない。なお、以下では、上記実施形態と同様の構成要素に関しては同様の符号を用い、適宜説明を省略した。
(異常判定時間)
例えば、上記実施形態では、図5に例示されるように、各出入口31〜33に対して1つの異常判定時間が設定されている。しかしながら、各出入口31〜33に対して設定可能な異常判定時間の数は1つに限定されなくてもよく、複数の出入口31〜33のうち少なくとも一つの出入口については、異常判定時間が複数設定されてもよい。この場合、更に、各異常判定時間は時間帯に応じて設定されてもよい。
具体例を挙げると、例えば、出入口31が共有空間に通じているとし、共有空間の利用可能な時間帯が8時〜20時とする。この場合、出入口31について、共有空間の利用可能な8時〜20時の時間帯とそれ以外の時間帯とに応じて、2つの異なる異常判定時間が設定されてもよい。このとき、8時〜20時の時間帯に対応する異常判定時間は、それ以外の時間帯に対応する異常判定時間よりも長くなるように設定される。
このように、異常判定時間が複数設定される場合、制御部11は、上記ステップS107において、外出経過時間と異常判定時間とを比較する際、出入口設定情報121を参照して、時間帯に応じた異常判定時間を取得する。例えば、制御部11は、見守り対象者が外出に利用した出入口について、ステップS102で見守り対象者の外出を検知した時刻又は本ステップS107の処理をする時刻の含まれる時間帯に対して設定されている異常判定時間を取得する。
これにより、本変形例によれば、見守り対象者の異常状態を判定する異常判定時間を、各出入口31〜33だけではなく、時間帯に対しても可変にすることができる。すなわち、当該変形例によれば、異常判定時間帯が時間帯に応じて複数設定された出入口については、見守り対象者の行き先に加えて、時間帯に応じた異常判定を実施することができる。
(撮影画像)
また、例えば、上記撮影画像3は、撮影画像3内の各画素の深度を示す深度データを含んでもよい。この場合の変形例を図9〜図12を用いて説明する。
図9は、本変形例に係る画像解析装置1のハードウェア構成を例示する。図9に例示されるように、カメラ2は、被写体の深度を測定するための深度センサ21を備えている。この深度センサ21の種類及び測定方法は、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。例えば、深度センサ21として、TOF(Time Of Flight)方式等のセンサを挙げることができる。
ただし、カメラ2の構成は、被写体の深度を取得可能であれば、このような例に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜選択可能である。例えば、カメラ2は、ステレオカメラであってもよい。ステレオカメラは、撮影範囲内の被写体を複数の異なる方向から撮影するため、当該被写体の深度を記録することができる。また、カメラ2は、深度センサ21単体に置き換わってもよい。
なお、見守り対象者を撮影する場所は暗い可能性がある。そこで、撮影場所の明るさに影響されずに深度を取得可能なように、深度センサ21は、赤外線の照射に基づいて深度を測定する赤外線深度センサであってもよい。このような赤外線深度センサを含む比較的安価な撮影装置として、例えば、マイクロソフト社のKinect、ASUS社のXtion、Occipital社のStructure Sensorを挙げることができる。
また、撮影画像3は、撮影範囲(画角)内の被写体の深度を示すデータを含んでいればよく、例えば、撮影範囲内の被写体の深度が二次元状に分布したデータ(例えば、深度マップ)であってもよい。また、撮影画像3は、深度データとともに、RGB画像を含んでもよい。更に、撮影画像3は、動画像であってもよいし、1又は複数枚の静止画像であってもよい。
ここで、図10を用いて、本変形例に係る深度センサ21によって測定される深度を詳細に説明する。図10は、本変形例に係る深度として扱うことが可能な距離の一例を示す。当該深度は、被写体の深さを表現する。図10で例示されるように、被写体の深さは、例えば、カメラ2と対象物との直線の距離Aで表現されてもよいし、カメラ2の被写体に対する水平軸から下ろした垂線の距離Bで表現されてもよい。
すなわち、本変形例に係る深度は、距離Aであってもよいし、距離Bであってもよい。本変形例では、距離Bを深度として扱うことにする。ただし、距離Aと距離Bとは、例えば、三平方の定理等を用いることで、互いに変換可能である。そのため、距離Bを用いた以降の説明は、そのまま、距離Aに適用することが可能である。このような深度を利用することで、本変形例に係る画像解析装置1は、実空間上における被写体の位置を特定することができる。
このように、カメラ2が撮影する撮影画像3に深度データが含まれる場合、制御部11は、上記ステップS101及びステップS104において、例えば、各画素の濃淡値が当該各画素の深度に応じて定められた撮影画像3を取得する。このとき、制御部11は、撮影画像3に含まれる深度データに基づいて、各画素の写る対象の実空間での位置を特定することができる。すなわち、制御部11は、撮影画像3内の各画素の座標(二次元情報)と深度とから、当該各画素内に写る被写体の三次元空間(実空間)での位置を特定することができる。以下、図11及び図12を用いて、制御部11が各画素の実空間上での位置を特定する計算例を示す。
図11は、撮影画像3内の座標関係を例示する。また、図12は、撮影画像3の任意の画素(点s)とカメラ2との実空間内での位置関係を例示する。なお、図11の左右方向は、図12の紙面に垂直な方向に対応する。すなわち、図12で表れている撮影画像3の長さは、図11で例示される縦方向の長さ(Hピクセル)に対応する。また、図11で例示される横方向の長さ(Wピクセル)は、図12で表れていない撮影画像3の紙面垂直方向の長さに対応する。
図11で例示されるように、撮影画像3の任意の画素(点s)の座標が(xs,ys)であるとし、カメラ2の横方向の画角がVx、縦方向の画角がVyであるとする。また、撮影画像3の横方向のピクセル数がWであるとし、縦方向のピクセル数がHであるとし、撮影画像3の中心点(画素)の座標が(0,0)であるとする。
制御部11は、カメラ2の画角(Vx、Vy)を示す情報をカメラ2から取得することができる。ただし、カメラ2の画角(Vx、Vy)を示す情報を取得する方法はこのような例に限られず、制御部11は、カメラ2の画角(Vx、Vy)を示す情報を、ユーザ入力に基づき取得してもよいし、予め設定されている設定値として取得してもよい。また、制御部11は、撮影画像3から、点sの座標(xs,ys)及び撮影画像3のピクセル数(W×H)を取得することができる。更に、制御部11は、撮影画像3に含まれる深度データを参照することによって、点sの深度Dsを取得することができる。
制御部11は、これらの情報を利用することで、当該各画素(点s)の実空間上の位置を特定することができる。例えば、制御部11は、以下の数1〜3で示される関係式に基づいて、図12に例示されるカメラ座標系におけるカメラ2から点sまでのベクトルS(Sx,Sy,Sz,1)の各値を算出することができる。これにより、撮影画像3内の二次元座標系における点sの位置とカメラ座標系における点sの位置とは相互に変換可能になる。
Figure 0006645503
Figure 0006645503
Figure 0006645503
ただし、上記ベクトルSは、カメラ2を中心とした三次元座標系のベクトルである。このカメラ2は、図12に例示されるように、水平方向に対して傾いている場合がある。すなわち、カメラ座標系は、三次元空間(実空間)のワールド座標系から傾いている場合がある。そのため、制御部11は、カメラ2のロール角、ピッチ角(図12のα)及びヨー角を用いた射影変換を上記ベクトルSに適用することによって、上記カメラ座標系のベクトルSをワールド座標系のベクトルに変換し、ワールド座標系における点sの位置を算出してもよい。
また、各画素の写る対象の実空間での位置を特定すると、制御部11は、被写体の三次元形状を特定することができる。そこで、制御部11は、上記ステップS102及びステップS105で人物領域を抽出する際に、深度データの示す各画素の深度を用いた三次元パターンマッチングを実施してもよい。この場合、例えば、制御部11は、記憶部12等に人物の三次元形状のテンプレートを保持し、この三次元形状のテンプレートに適合するパターンを深度データを利用して撮影画像3内で検索することで、人物領域を抽出することができる。
以上のように、当該変形例では、撮影画像3に含まれる深度データによって、被写体の実空間における位置を特定することができる。したがって、カメラ2の設置場所及び視野方向に依存することなく、見守り対象者、各出入口31〜33等の見守りスペースに存在する対象物の実空間上の位置を特定することができる。よって、当該変形例によれば、カメラ2の設置条件に限定されず、見守り対象者の異常検知を行うことができる。
なお、上記ステップS102及びステップS105では、制御部11は、前景領域に基づいて人物領域を抽出してもよい。この場合、抽出された前景領域が人物領域であるとき、抽出された前景領域の面積は、その人物の大きさに対応する。そのため、制御部11は、上記ステップS102及びステップS105において、前景領域の面積が所定の面積範囲に含まれるか否かを判定してもよい。この所定の面積範囲は、見守り対象者の写る前景領域の面積として取り得る値をカバーするように設定される。そして、制御部11は、所定の面積範囲に含まれない面積の前景領域を上記ステップS102及びステップS105の処理対象から除外し、所定の面積範囲に含まれる面積の前景領域を上記ステップS102及びステップS105の処理対象としてもよい。
このとき、前景領域の面積は、前景領域に含まれる画素数により与えられてもよい。ただし、カメラ2から被写体が遠ざかるほど、撮影画像3内の被写体の像は小さくなり、カメラ2に被写体が近づくほど、撮影画像3内の被写体の像は大きくなる。撮影画像3内に写る被写体の深度は被写体の表面に対して取得されるが、その撮影画像3の各画素に対応する被写体の表面部分の面積は各画素間で一致するとは限らない。
そこで、制御部11は、被写体の遠近による影響を除外するために、上記ステップS102及びステップS105において、各画素の深度を利用して、抽出した前景領域の実空間における面積を算出してもよい。前景領域の実空間における面積は、例えば、次のようにして算出することができる。すなわち、制御部11は、まず、以下の数4及び数5の関係式に基づいて、図11及び図12に例示される任意の点s(1画素)の実空間内における横方向の長さw及び/又は縦方向の長さhをそれぞれ算出する。
Figure 0006645503
Figure 0006645503
続いて、制御部11は、このように算出されるwの2乗、hの2乗、又はwとhとの積によって、深度Dsにおける1画素の実空間内での面積を算出する。そして、制御部11は、前景領域に含まれる各画素の実空間内での面積の総和を求めることで、前景領域の実空間における面積を算出する。これにより、被写体の遠近の影響を除外した上で、前景領域の面積を求めることができる。
なお、このような面積は、深度データのノイズ、見守り対象者以外の物体の動き、等によって、大きく変化してしまう場合がある。これに対応するため、制御部11は、数フレーム分の面積の平均を利用してもよい。また、制御部11は、処理対象のフレームにおける該当領域の面積と当該処理対象のフレームよりも過去の数フレームにおける当該該当領域の面積の平均との差が所定範囲を超える場合、当該該当領域を処理対象から除外してもよい。
1…画像解析装置、2…カメラ、
3…撮影画像、31〜33…出入口、
5…プログラム、6…記憶媒体、
11…制御部、12…記憶部、13…タッチパネルディスプレイ、
14…スピーカ、15…外部インタフェース、16…通信インタフェース、
17…ドライブ、
111…画像取得部、112…外出解析部、113…帰還解析部、
114…異常判定部、115…異常検知通知部、
121…出入口設定情報

Claims (8)

  1. 見守り対象者の見守りを行う見守りスペースに存在する複数の出入口であって、異常状態を判定するための異常判定時間がそれぞれに対して設定された複数の出入口を撮影するように設置された撮影装置から撮影画像を継続的に取得する画像取得部と、
    前記取得された撮影画像内で、前記見守り対象者が、前記撮影画像に写る前記複数の出入口のうちのいずれかの出入口から前記見守りスペースの外に出たか否かを解析する外出解析部と、
    前記いずれかの出入口から前記見守り対象者が前記見守りスペースの外に出たと解析された後に、前記取得された撮影画像内で、前記見守り対象者が、前記見守りスペースの外に出るときに利用した前記出入口から前記見守りスペース内に戻ってきたか否かを解析する帰還解析部と、
    前記見守り対象者が前記見守りスペース内に戻ってきたと解析される前に、前記いずれかの出入口から前記見守り対象者が前記見守りスペースの外に出たと解析されてからの経過時間が、前記見守り対象者が前記見守りスペースの外に出るときに利用した前記出入口に対して設定された異常判定時間を超えているか否かにより、前記見守り対象者の異常状態を判定する異常判定部と、
    を備える、
    画像解析装置。
  2. 前記複数の出入口のうち少なくとも一つの出入口については、前記異常判定時間が時間帯に応じて複数設定されている、
    請求項1に記載の画像解析装置。
  3. 前記見守り対象者が前記見守りスペースの外に出るときに利用した前記出入口に対して設定された異常判定時間を前記経過時間が超えていることにより、前記見守り対象者は異常状態にあると判定された場合に、当該見守り対象者の異常状態を知らせるための通知を行う異常検知通知部を更に備える、
    請求項1又は2に記載の画像解析装置。
  4. 前記撮影装置は、前記見守りスペースを上方から撮影し、
    前記外出解析部は、前記撮影画像内で、人物の写る人物領域が前記いずれかの出入口の奥側に移動した場合に、前記いずれかの出入口から前記見守り対象者が前記見守りスペースの外に出たと解析し、
    前記帰還解析部は、前記いずれかの出入口から前記見守り対象者が前記見守りスペースの外に出た後、前記撮影画像内で、前記見守り対象者が前記見守りスペースの外に出るときに利用した前記出入口の手前側に前記人物領域が移動した場合に、前記見守り対象者が前記見守りスペース内に戻ってきたと解析する、
    請求項1から3のいずれか1項に記載の画像解析装置。
  5. 前記画像取得部は、前記撮影画像内の各画素の深度を示す深度データを含む撮影画像を取得し、
    前記外出解析部は、前記深度データの示す前記各画素の深度を用いた三次元パターンマッチングに基づいて人物の写る人物領域を抽出し、当該抽出した人物領域に写る人物が前記見守り対象者であるとみなして、当該人物領域が前記いずれかの出入口の奥側に移動した場合に、前記いずれかの出入口から前記見守り対象者が前記見守りスペースの外に出たと解析し、
    前記帰還解析部は、前記いずれかの出入口から前記見守り対象者が前記見守りスペースの外に出た後、前記撮影画像内で、前記見守り対象者が前記見守りスペースの外に出るときに利用した前記出入口の手前側で、前記三次元パターンマッチングに基づいて前記人物領域を抽出した場合に、前記見守り対象者が前記見守りスペース内に戻ってきたと解析する、
    請求項1から4のいずれか1項に記載の画像解析装置。
  6. 前記外出解析部は、前記いずれかの出入口の領域付近で前記人物領域が消失した場合に、前記人物領域が前記いずれかの出入口の奥側に移動したとして、前記いずれかの出入口から前記見守り対象者が前記見守りスペースの外に出たと解析し、
    前記帰還解析部は、前記見守り対象者が前記見守りスペースの外に出るときに利用した前記出入口の領域付近に前記人物領域が出現した場合に、前記見守り対象者が前記見守りスペースの外に出るときに利用した前記出入口の手前側に前記人物領域が移動したとして、前記見守り対象者が前記見守りスペース内に戻ってきたと解析する、
    請求項4又は5に記載の画像解析装置。
  7. コンピュータが、
    見守り対象者の見守りを行う見守りスペースに存在する複数の出入口であって、異常状態を判定するための異常判定時間がそれぞれに対して設定された複数の出入口を撮影するように設置された撮影装置から撮影画像を継続的に取得するステップと、
    前記取得された撮影画像内で、前記見守り対象者が、前記撮影画像に写る前記複数の出入口のうちのいずれかの出入口から前記見守りスペースの外に出たか否かを解析するステップと、
    前記いずれかの出入口から前記見守り対象者が前記見守りスペースの外に出たと解析された後に、前記取得された撮影画像内で、前記見守り対象者が、前記見守りスペースの外に出るときに利用した前記出入口から前記見守りスペース内に戻ってきたか否かを解析するステップと、
    前記見守り対象者が前記見守りスペース内に戻ってきたと解析される前に、前記いずれかの出入口から前記見守り対象者が前記見守りスペースの外に出たと解析されてからの経過時間が、前記見守り対象者が前記見守りスペースの外に出るときに利用した前記出入口に対して設定された異常判定時間を超えているか否かにより、前記見守り対象者の異常状態を判定するステップと、
    を実行する画像解析方法。
  8. コンピュータに、
    見守り対象者の見守りを行う見守りスペースに存在する複数の出入口であって、異常状態を判定するための異常判定時間がそれぞれに対して設定された複数の出入口を撮影するように設置された撮影装置から撮影画像を継続的に取得するステップと、
    前記取得された撮影画像内で、前記見守り対象者が、前記撮影画像に写る前記複数の出入口のうちのいずれかの出入口から前記見守りスペースの外に出たか否かを解析するステップと、
    前記いずれかの出入口から前記見守り対象者が前記見守りスペースの外に出たと解析された後に、前記取得された撮影画像内で、前記見守り対象者が、前記見守りスペースの外に出るときに利用した前記出入口から前記見守りスペース内に戻ってきたか否かを解析するステップと、
    前記見守り対象者が前記見守りスペース内に戻ってきたと解析される前に、前記いずれかの出入口から前記見守り対象者が前記見守りスペースの外に出たと解析されてからの経過時間が、前記見守り対象者が前記見守りスペースの外に出るときに利用した前記出入口に対して設定された異常判定時間を超えているか否かにより、前記見守り対象者の異常状態を判定するステップと、
    を実行させるための画像解析プログラム。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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JP7080614B2 (ja) * 2017-09-29 2022-06-06 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法、及びプログラム
JP2019074806A (ja) * 2017-10-12 2019-05-16 株式会社日立エルジーデータストレージ 生活リズム測定システム及び生活リズム測定方法

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3447546B2 (ja) * 1998-02-05 2003-09-16 松下電器産業株式会社 在室状況監視装置および在室状況監視システム
JP2000123273A (ja) * 1998-08-11 2000-04-28 Nippon Signal Co Ltd:The 生活行動遠隔確認システム
JP5027359B2 (ja) * 2001-06-14 2012-09-19 パナソニック株式会社 人体検知装置
JP2003162775A (ja) * 2001-11-27 2003-06-06 Santekku:Kk 建築物のセキュリティ監視システム
JP6115335B2 (ja) * 2013-06-10 2017-04-19 ノーリツプレシジョン株式会社 情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラム

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