JP6812772B2 - 監視装置及びプログラム - Google Patents

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Description

本発明は、監視装置及びプログラムに関する。
近年、対象者の行動を推定する情報処理装置が提案がされている(例えば、特許文献1参照。)。
特許文献1に記載された情報処理装置は、ベッド上及びベッド付近での見守り対象者の行動を見守るために設置されたカメラにより撮影された動画像を取得する画像取得部と、取得した動画像内におけるオプティカルフローを求める画像処理部と、求めたオプティカルフローに基づいて移動する動体が検出される場合に、検出される当該動体は前記見守り対象者に対応すると仮定して、検出される当該動体の位置と移動方向とに基づいて、見守り対象者のベッド上又はベッド付近での行動を推定する行動推定部と、を備える。
特開2014−174627号公報
本発明の目的は、監視対象者に危険が及ぶ可能性のある行為及び運動能力に応じて監視対象者に危険が及ぶ可能性がある旨を通知する監視装置及びプログラムを提供することにある。
[1]監視対象者が活動する空間を撮影して得られた画像に基づいて、前記監視対象者に危険が及ぶ可能性のある行為を検出する検出手段と、
前記行為及び前記監視対象者の運動能力に応じて前記監視対象者に危険が及ぶ可能性がある旨を通知する通知手段と、
前記画像の変化から前記空間内に現れる危険箇所及び前記危険箇所の危険の程度を示す危険度を特定する特定手段と、
前記運動能力の情報から前記監視対象者に危険が及ぶ可能性を示す許容危険度を決定する決定手段と、を備え
前記検出手段は、前記監視対象者の現在位置の変化から前記監視対象者の動線を検出するとともに、前記画像の変化から前記空間内に現れる前記危険箇所を検出し、
前記通知手段は、前記許容危険度を超える前記危険度の前記危険箇所が前記動線上に現れたとき、前記監視対象者に危険が及ぶ可能性がある旨を通知する、監視装置。
]コンピュータを、監視対象者が活動する空間を撮影して得られた画像に基づいて、前記監視対象者に危険が及ぶ可能性のある行為を検出する検出手段と、
前記行為及び前記監視対象者の運動能力に応じて前記監視対象者に危険が及ぶ可能性がある旨を通知する通知手段と、
前記画像の変化から前記空間内に現れる危険箇所及び前記危険箇所の危険の程度を示す危険度を特定する特定手段と、
前記運動能力の情報から前記監視対象者に危険が及ぶ可能性を示す許容危険度を決定する決定手段として機能させるためのプログラムであって、
前記検出手段は、前記監視対象者の現在位置の変化から前記監視対象者の動線を検出するとともに、前記画像の変化から前記空間内に現れる前記危険箇所を検出し、
前記通知手段は、前記許容危険度を超える前記危険度の前記危険箇所が前記動線上に現れたとき、前記監視対象者に危険が及ぶ可能性がある旨を通知する、プログラム。
請求項1、に係る発明によれば、監視対象者に危険が及ぶ可能性がある行為及び運動能力に応じて監視対象者に危険が及ぶ可能性がある旨を通知することができる。また、監視対象者又は他の者の行為によって監視対象者の動線に危険所が現れた場合、当該行為及び監視対象者の運動能力に応じて監視対象者に危険が及ぶ可能性がある旨を通知することができる。
図1は、本発明の第1の実施の形態に係る監視システムの概略の構成例を示す図である。 図2は、第1の実施の形態に係る監視システムの制御系の一例を示すブロック図である。 図3は、危険個所情報の一例を示す図である。 図4は、許容危険度情報の一例を示す図である。 図5は、第1の実施の形態に係る監視サーバの歩行能力レベルを決定する動作の一例を示すフローチャートである。 図6は、第1の実施の形態に係る監視サーバの高齢者を監視する動作の一例を示すフローチャートである。 図7は、本発明の第2の実施の形態に係る監視システムの概略の構成例を示す図である。 図8は、第2の実施の形態に係る監視システムの制御系の一例を示すブロック図である。 図9は、本発明の第3の実施の形態に係る監視システムの概略の構成例を示す図である。 図10は、第3の実施の形態に係る監視システムの制御系の一例を示すブロック図である。 図11は、第3の実施の形態に係る監視サーバの動線を記録する動作の一例を示すフローチャートである。 図12は、第3の実施の形態に係る監視サーバの高齢者を監視する動作の一例を示すフローチャートである。
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。なお、各図中、実質的に同一の機能を有する構成要素については、同一の符号を付してその重複した説明を省略する。
[実施の形態の要約]
本実施の形態に係る監視装置は、監視対象者が活動する空間を撮影して得られた画像に基づいて、監視対象者に危険が及ぶ可能性のある行為を検出する検出手段と、検出された行為及び監視対象者の運動能力に応じて監視対象者に危険が及ぶ可能性がある旨を通知する通知手段とを備える。
監視対象者は、高齢者や運動能力が平均よりも低い者が含まれる。監視すべき対象者(監視対象者)が活動する空間とは、例えば、住宅、介護施設、病院、工場等の内部の予め定められた空間が該当する。運動能力の一例としては、歩行能力があるが、これに限られず、例えば、検出する行為に応じた筋力でもよい。
監視対象者に危険が及ぶ可能性のある行為(以下「危険行為」ともいう。)には、例えば、監視対象者が危険個所に接近(例えば、10cm以内)する行為、監視対象者が上方(危険個所)に登る行為、監視対象者の動線に障害物として物を置いたり、ケーブルを這わせる行為、重い物などの荷物を持って上方に登るあるいは歩く行為等が含まれる。危険個所は、監視対象者に危険を及ぶ可能性がある箇所をいい、例えば、段差、ケーブル等である。動線は、監視対象者が頻繁に通る経路であり、1日に複数回(例えば、2回)以上通る経路を動線としてもよい。
検出手段は、例えば、撮影された画像から人物や物等のオブジェクトを抽出し、危険行為とされる基準オブジェクトとのパターンマッチング等を行って危険行為を検出してもよい。画像は、静止画像でも動画でもよい。検出手段は、画像から抽出したオブジェクトの動きから危険行為を検出する。どのような行為が危険行為かは、Deep Learning等の機械学習により、事前に学習しておくのが好ましい。
通知手段は、画像を表示することで通知してもよく、音により通知してもよい。通知手段は、監視対象者が携帯する携帯機器に通知してもよく、監視装置自体で通知を行ってもよい。
検出手段は、監視対象者が活動する空間を撮影して得られた画像に基づいて、監視対象者に危険が及ぶ可能性のある行為を検出する。通知手段は、検出手段により検出された行為及び監視対象者の運動能力に応じて監視対象者に危険が及ぶ可能性がある旨を通知する。
[第1の実施の形態]
図1は、本発明の第1の実施の形態に係る監視システムの概略の構成例を示す図である。この監視システム1は、住宅12内の居住空間11で活動する高齢者Pを監視する監視サーバ2と、住宅12の天井12aに設けられたカメラ4と、高齢者Pに装着されるウェアラブル機器5と、高齢者Pが携帯する携帯機器6と、住宅12の床面12b上を走行するロボット7とを備える。居住空間11は、空間の一例である。高齢者Pは、監視対象者の一例である。
カメラ4、ウェアラブル機器5、携帯機器6及びロボット7は、インターネット等のネットワーク3を介して監視サーバ2に接続されている。カメラ4、ウェアラブル機器5、携帯機器6及びロボット7は、Wi-Fi等の無線通信機能を有しており、ネットワーク3を介して監視サーバ2との間で情報を送受信する。
本実施の形態の場合、住宅12の床面12bには、机13等の家具が配置され、段差14が設けられている。
監視サーバ2は、高齢者Pに危険が及ぶ可能性があると判定したとき、高齢者Pが携帯する携帯機器6に危険が及ぶ可能性がある旨、例えば警告をプッシュ通知する。
カメラ4は、例えば静止画像を撮影するものである。カメラ4は、定期的(例えば、数秒ごと)に居住空間11を撮影した静止画像を、住宅12を識別する建物IDとともに監視サーバ2に送信する。カメラ4は、撮影装置の一例である。なお、連続的に撮影できるのであればよく、動画を撮影するビデオカメラでもよい。また、高齢者Pが移動を開始したとき、静止画又は動画の撮影を開始し、一定時間移動を停止したとき、静止画又は動画の撮影を停止してもよい。
ウェアラブル機器5は、1日の歩数を計測する機能を有し、計測した1日の歩数データを、高齢者Pを識別する対象者IDとともに定期的(例えば、毎日又は1週間ごと)に監視サーバ2に送信する。1日の歩数データは、歩行能力の情報の一例である。なお、歩行能力の情報としては、1日の歩数の他に、歩行速度等でもよい。ウェアラブル機器5は、腰、頭部、腕等に装着するものであり、ベルト型、メガネ型、イヤホン型、リスト型等を用いることができる。
携帯機器6は、居住空間11のレイアウトを表示するとともに、高齢者Pに危険が及ぶ可能性があると判定された危険個所を強調して表示する。携帯機器6は、例えば、スマートフォン等の多機能電話機でもよい。
ロボット7は、例えば、SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)技術により自律走行する自動走行ロボットである。SLAM技術は、自律走行ロボット等の移動体が自律的に移動しながら、自己の位置の推定と環境地図データの作成とを同時に行うための技術として知られている。環境地図データは、ロボット7が走行する環境内(図1では居住空間)に設置された、種々の物体(図1では机13、段差14等)の3次元の位置情報が含まれている。ロボット7は、環境地図データを作成すると、環境地図データを建物IDとともにネットワーク3を介して監視サーバ2に送信する。ロボット7は、移動体の一例である。
図2は、第1の実施の形態に係る監視システム1の制御系の一例を示すブロック図である。
監視サーバ2は、監視サーバ2の各部を制御する制御部20と、各種の情報を記憶する記憶部21と、ネットワーク3に接続された通信部22とを備える。
カメラ4、ウェアラブル機器5、携帯機器6及びロボット7は、前述したようにネットワーク3を介して監視サーバ2に接続されている。
制御部20は、CPU(Central Processing Unit)、インターフェース等から構成され、プログラム210に従って動作することにより、特定手段200、決定手段201、検出手段202、判定手段203、通知手段204等として機能する。各手段200〜204の詳細については後述する。決定手段201は、取得手段の一例である。
記憶部21は、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)、ハードディスク等で構成され、プログラム210や、住宅情報211、環境地図データ212、危険個所情報213、許容危険度情報214、歩行能力レベル情報215、顔画像216等の各種のデータを記憶する。
住宅情報211は、住宅12を識別する建物IDと、当該住宅12の居住空間11で活動する高齢者Pを識別する対象者IDとを含む。本実施の形態では、高齢者Pは1人であるが、同じ住宅12の居住空間11で活動する高齢者Pは複数でもよい。高齢者Pが複数の場合は、カメラ4及びロボット7は、1つの住宅12に対してそれぞれ1つであるが、ウェアラブル機器5及び携帯機器6は、高齢者Pごとに有する。なお、カメラ4は死角をなくすために複数でもよい。また、1つの住宅12に複数の居住空間11があってもよい。
歩行能力レベル情報215には、1日の歩数データが例えば1ヶ月分蓄積されるようになっており、歩数データの他に歩行能力レベルが登録される。
顔画像216は、対象者IDに関係付けて記憶部21に記憶されている。
特定手段200は、居住空間11内の危険箇所及び危険箇所の危険の程度を示す危険度を特定する。すなわち、特定手段200は、記憶部21から環境地図データ212を取得し、予め環境地図データ212から危険個所の位置、危険対象(危険個所の種類)及び危険度を特定する。特定手段200は、特定した危険個所の位置、危険対象及び危険度を建物IDに関係付けて危険個所情報213として記憶部21に記憶する。危険度は、例えば高さで表される。
決定手段201は、高齢者Pの1日の平均歩数から高齢者Pに危険が及ぶ可能性を示す許容危険度を決定する。すなわち、危険が及ぶ可能性には、危険が及ぶ可能性が高い場合と低い場合があり、許容危険度はそれを判定する基準となる。決定手段201は、ウェアラブル機器5から定期的に監視サーバ2に送信される高齢者Pの1日ごとの歩数データを取得し、記憶部21の許容危険度情報214に蓄積する。決定手段201は、許容危険度情報214に基づいて高齢者Pの1日の平均の歩数を算出し、算出した1日の平均の歩数に応じて歩行能力レベルを決定し、歩行能力レベルを記憶部21の歩行能力レベル情報215に記憶する。1日の平均歩数は、歩行能力の情報の一例である。
検出手段202は、高齢者Pが活動する居住空間11を撮影して得られた画像及び環境地図データに基づいて現在位置を検出し、高齢者Pが危険個所に接近する行為を検出する。このとき、検出手段202は、画像から顔画像を抽出し、抽出した顔画像と予め登録されている顔画像216とを照合し、一致した場合に、高齢者Pの現在位置を検出する。カメラ4は、高齢者Pの周辺領域も含むように画像を撮影する。検出手段202は、高齢者Pの周辺領域と環境地図データ212とを照合し、環境地図データ212から周辺領域の位置を取得し、周辺領域の位置から高齢者Pの現在位置を検出する。検出手段202は、高齢者Pの現在位置と危険個所との距離が予め定められた距離以下になったとき、高齢者Pが危険個所に接近したことを検出する。検出手段202は、高齢者Pが接近した危険個所を判定手段203に通知する。
判定手段203は、検出手段202から通知された危険個所及び歩行能力レベルに基づいて、高齢者Pに危険が及ぶ可能性が高いか否かを判定する。すなわち判定手段203は、高齢者Pが危険個所に接近したとき、その危険個所の危険度が高齢者Pの許容危険度を超える場合、高齢者Pに危険が及ぶ可能性が高いと判定する。判定手段203は、高齢者Pが危険個所に接近したとき、その危険個所の危険度が高齢者Pの許容危険度以下の場合、高齢者Pに危険が及ぶ可能性が低いと判定する。
通知手段204は、検出手段202により検出された危険個所及び高齢者Pの歩行能力レベルに応じて高齢者Pに危険が及ぶ可能性がある旨を通知する。すなわち、通知手段204は、判定手段203により高齢者Pに危険が及ぶ可能性が高いと判定されたとき、危険通知情報を携帯機器6に通知する。危険通知情報は、危険が及ぶ可能性がある旨の一例である。
危険通知情報は、居住空間11のレイアウトと高齢者Pに危険が及ぶ可能性が高いと判定された危険個所を含む。危険箇所は、周囲よりも目立つように強調表示される。強調表示の態様としては、赤等の目立つ色で危険個所を表示してもよく、危険個所を点滅させてもよく、危険箇所を丸で囲んで表示してもよい。
(第1の実施の形態の動作)
次に、第1の実施の形態に係る監視システム1の動作の一例について図3〜図6を参照して説明する。
(1)危険個所及び危険度の特定
ロボット7は、住宅12の床面12b上を走行して環境地図データを作成する。ロボット7は、作成した環境地図データを建物IDとともにネットワーク3を介して監視サーバ2に送信する。監視サーバ2の制御部20は、ロボット7から送信された環境地図データ212を建物IDに関係付けて記憶部21に記憶する。
特定手段200は、記憶部21から環境地図データ212を読み出し、環境地図データ212から危険個所及び危険度を特定する。特定手段200は、特定した危険個所及び危険度を建物IDに関係付けて危険個所情報213として記憶部21に記憶する。
図3は、危険個所情報213の一例を示す図である。危険個所情報213は、例えば、危険個所の位置(点又は面)、危険度、危険対象(オブジェクトともいう。)を含む。危険個所の位置は、例えば、狭い領域については1点の座標(経度、緯度)で表され、広い領域については面(例えば、4つの座標を直線で結ぶ矩形の面)で表される。危険度は、例えば、床面12bからの高さで表される。危険対象は、例えば、段差や長さ1mのケーブルというように表される。例えば、ケーブルは同じ高さでも段差よりも引っ掛かり易いため、危険度は危険対象(危険個所の種類)に応じた値としてもよい。なお、特定手段200は、危険個所情報213を環境地図データ212に登録してもよい。また、特定手段200は、過去の事故事例のビッグデータを解析し、事故原因となったオブジェクトを抽出し、環境地図データ212に登録してもよい。
(2)歩行能力レベルの決定
図5は、歩行能力レベルを決定するための監視サーバ2の動作の一例を示すフローチャートである。ウェアラブル機器5は、定期的に1日ごとの歩数データを対象者IDとともにネットワーク3を介して監視サーバ2に送信する。監視サーバ2は、定期的にウェアラブル機器5から1日ごとの歩数データを受信する(S1)。監視サーバ2の制御部20は、受信した1日ごとの歩数データを対象者IDに関係付けて記憶部21の歩行能力レベル情報215に蓄積する(S2)。たとえば1ヶ月分の歩数データが歩行能力レベル情報215に蓄積されると、決定手段201は、1日の平均の歩数を算出し、許容危険度情報214を参照して1日の平均の歩数に対応した高齢者Pの歩行能力レベルを決定する(S3)。
図4は、許容危険度情報214の一例を示す図である。許容危険度情報214は、1日の平均の歩数が記録された1日の平均歩数欄、歩行能力レベルが記録された歩行能力レベル欄、許容危険度が記録された許容危険度欄が設けられている。例えば、当該高齢者Pの1日の平均歩数が3000歩/日であれば、決定手段201は、歩行能力レベルIIと決定し、歩行能力レベルIIを対象者IDに関係付けて記憶部21の歩行能力レベル情報215に登録する(S4)。
(2)監視
図6は、監視サーバ2の高齢者Pを監視する動作の一例を示すフローチャートである。監視サーバ2は、カメラ4から居住空間11を撮影した画像を定期的に受信する(S11)。
検出手段202は、カメラ4から送信された画像から顔画像を抽出し、抽出した顔画像と予め登録されている顔画像216とを照合し、一致した場合、画像から高齢者Pの現在位置を検出する。
検出手段202は、カメラ4が撮影した画像のうち高齢者Pの周辺領域と環境地図データ212とを照合し、周辺領域の位置から高齢者Pの現在位置を検出する(S12)。
検出手段202は、高齢者Pの現在位置と危険個所との距離が予め定められた距離以下になったとき、高齢者Pが危険個所に接近したことを検出する(S13:Yes)。検出手段202は、高齢者Pが接近した危険個所を判定手段203に通知する。
判定手段203は、記憶部21の歩行能力レベル情報215から当該高齢者Pの歩行能力レベルを取得する(S14)。当該高齢者Pの1日の平均歩数が3000歩/日の場合、判定手段203は、歩行能力レベルIIを取得する。
判定手段203は、危険個所の危険度が高齢者Pの歩行能力を超えているか否かを判定する(S15)。判定手段203は、許容危険度情報214から歩行能力レベルIIの許容危険度(3cm未満)を取得する。判定手段203は、危険個所の位置情報から危険個所情報213を参照し、危険度を取得する。危険個所の位置が(x1,y1)だとすると、危険度(4cm)を取得する。判定手段203は、取得した危険度(4cm)が危険許容度(3cm未満)を超えているため、高齢者Pに危険が及ぶ可能性が高いと判定する(S15:Yes)。
通知手段204は、危険が及ぶ可能性が高いと判定された高齢者Pが携帯する携帯機器5に危険通知情報を通知する(S16)。
携帯機器6は、危険通知情報に基づいて居住空間11のレイアウトを表示するとともに、高齢者Pに危険が及ぶ可能性が高いと判定された危険個所を強調して表示する。高齢者Pは携帯機器6に表示された危険個所(例えば、段差)を避けるか、又は注意して歩く。
[第2の実施の形態]
図7は、本発明の第2の実施の形態に係る監視システムの概略の構成例を示す図である。第1の実施の形態では、危険行為として、高齢者Pが危険個所に接近する行為について説明したが、高齢者Pが上方の危険個所に登る行為について説明する。以下、第1の実施の形態と異なる点を中心に説明する。
この監視システム1は、第1の実施の形態と同様に、カメラ4、ウェアラブル機器5a、携帯機器6、ロボット7及び監視サーバ2を備え、さらに住宅12の天井12aに設けられたパトライト(登録商標)8を備える。
カメラ4、ウェアラブル機器5、携帯機器6、ロボット7及びパトライト8は、Wi-Fi等の無線通信機能を有しており、ネットワーク3を介して監視サーバ2との間で情報を送受信する。
本実施の形態の場合、住宅12の床面12bには、机13等の家具や脚立15が配置されている。
ウェアラブル機器5aは、気圧計を有している点で、第1の実施の形態とは異なる。ウェアラブル機器5aは、床面12bに配置された外部気圧計9から気圧値を取り込み、自己が有している気圧計の測定値との差からウェアラブル機器5aの床面12bからの高さの情報を取得し、高さの情報を監視サーバ2に送信する。
パトライト8は、駆動信号が送信されると、投光器を回転させるとともに、警報音を発生するように構成されている。
図8は、第2の実施の形態に係る監視システム1の制御系の一例を示すブロック図である。第2の実施の形態に係る監視システム1は、第1の実施の形態と同様に、カメラ4、ウェアラブル機器5a、携帯機器6及びロボット7がネットワーク3を介して監視サーバ2に接続され、さらにパトライト8がネットワーク3を介して監視サーバ2に接続されている。
監視サーバ2は、第1の実施の形態と同様に、制御部20、記憶部21及び通信部22を備える。
記憶部21には、第1の実施の形態と同様に、プログラム210、住宅情報211、環境地図データ212、危険個所情報213、許容危険度情報214、歩行能力レベル情報215、顔画像216等が記憶されている。
記憶部21に記憶されている許容危険度情報214は、第1の実施の形態と同様に、1日の平均歩数欄、歩行能力レベル欄、許容危険度欄が設けられているが、第2の実施の形態に係る許容危険度欄は、許容危険度として登ることが許される高さが記録されている。
制御部20は、プログラム210に従って動作することにより、第1の実施の形態と同様に、特定手段200、決定手段201、検出手段202、判定手段203、通知手段204等として機能する。
検出手段202は、高齢者Pが上方の危険個所に登る行為を危険行為として検出する。すなわち、検出手段202は、高齢者Pのウェアラブル機器5aから高さの情報を取得し、取得した高さが予め定められた高さを超えたとき、高齢者Pが上方の危険個所に登る行為として検出してもよい。検出手段202は、ウェアラブル機器5aから取得した高さを判定手段203に通知する。
判定手段203は、検出手段202が上方の危険個所に登る行為を検出すると、歩行能力レベル情報215から高齢者Pの歩行能力レベルを取得し、許容危険度情報214から歩行能力レベル及び許容危険度としての高さを取得する。そして判定手段203は、上方の危険個所の危険度としての高さが許容危険度としての高さを超えている場合は、高齢者Pに危険が及ぶ可能性が高いと判定する。
通知手段204は、判定手段203により高齢者Pに危険が及ぶ可能性が高いと判定されたとき、パトライト8を駆動する駆動信号をパトライト8に送信する。パトライト8は、送信された駆動信号に基づいて投光器を回転させるとともに、警報音を発生する。パトライト8は、天井12aに取り付けられているため、上方に登った高齢者Pはパトライト8の警報に気が付き易い。高齢者Pは上方に登るのを止めるか、注意して登る。
なお、通知手段204は、第1の実施の形態と同様に、携帯機器5に危険通知情報を送信してもよい。携帯機器5は、危険通知情報を表示する。危険通知情報には、居住空間11のレイアウトと、危険行為に関係する脚立15とが含まれる。脚立15はレイアウトに対して強調して表示してもよい。
[第3の実施の形態]
図9は、本発明の第3の実施の形態に係る監視システムの概略の構成例を示す図である。第1の実施の形態では、危険行為として、高齢者Pが危険個所に接近する行為について説明したが、本実施の形態は、高齢者Pの動線に障害物を置く行為について説明する。以下、第1の実施の形態と異なる点を中心に説明する。
この監視システム1は、第1の実施の形態と同様に、監視サーバ2、カメラ4、ウェアラブル機器5、携帯機器6及びロボット7を備える。
本実施の形態の場合、住宅12の床面12bには、机13等の家具や電気ストーブ16等の電気製品が配置されている。電気ストーブ16から延びるケーブル16aがコンセント17に接続されている。
カメラ4は、居住空間11を定期的に撮影した画像を圧縮して監視サーバ2に送信してもよい。例えば、データ転送量を減らすため、前回撮影した画像と今回撮影した画像との差分をとり、差分の画像を監視サーバ2に送信する。高齢者Pが活動していない場合には、データ転送量が極端に少なくなる。
図10は、第3の実施の形態に係る監視システム1の制御系の一例を示すブロック図である。第3の実施の形態に係る監視システム1は、第1の実施の形態と同様に、カメラ4、ウェアラブル機器5、携帯機器6及びロボット7がネットワーク3を介して監視サーバ2に接続されている。
監視サーバ2は、第1の実施の形態と同様に、制御部20、記憶部21及び通信部22を備える。
記憶部21には、第1の実施の形態と同様に、プログラム210、住宅情報211、環境地図データ212、危険個所情報213、許容危険度情報214、歩行能力レベル情報215、顔画像216等が記憶され、さらに動線217が記憶されている。
記憶部21に記憶されている許容危険度情報214は、第1の実施の形態と同様に、1日の平均歩数欄、歩行能力レベル欄、許容危険度欄が設けられているが、第3の実施の形態に係る許容危険度欄は、許容危険度として動線に現れた危険箇所に対する許容危険度、例えば高さ(ゼロを含む。)が記録されている。
制御部20は、プログラム210に従って動作することにより、第1の実施の形態と同様に、特定手段200、決定手段201、検出手段202、判定手段203、通知手段204等として機能する。
検出手段202は、高齢者Pの現在位置の変化から高齢者Pの動線217を検出し、記憶部21に記憶する。また、検出手段202は、撮影された画像の変化から居住空間11に現れる危険箇所を検出し、危険箇所の危険度を特定する。例えば、今まで画像に存在していなかったオブジェクト、例えばケーブル16aが画像に出現した場合は、ケーブル16aの高さを検出するとともに、ケーブル16aを危険個所、ケーブル16aを這わせる行為を危険行為として検出する。検出手段202は、例えば、圧縮データのフレーム間予測や動き補償からオブジェクトの動きを検出することができる。
判定手段203は、許容危険度を超える危険度の危険個所が動線上に現れたとき、高齢者Pに危険が及ぶ可能性が高いと判定する。
(第3の実施の形態の動作)
次に、第3の実施の形態に係る監視システム1の動作の一例について図11、図12を参照して説明する。
(1)動線の記録
図11は、監視サーバ2の動線を記録する動作の一例を示すフローチャートである。監視サーバ2は、カメラ4から居住空間11を撮影した画像を定期的に受信する(S21)。
検出手段202は、カメラ4から送信された画像から顔画像を抽出し(S22)、抽出した顔画像と予め登録されている顔画像216とを照合して一致するか否かを判断する(S23)。一致した場合(S23:Yes)、高齢者Pの現在位置を検出し、これらの動作を連続的に行うことにより、高齢者Pの移動経路を検出し、移動経路を動線217として記憶部21に記録する(S24)。したがって、抽出した顔画像と登録されている顔画像216とが一致しない場合は(S23:No)、当該対象者は登録されている高齢者Pでないため、移動経路を検出せず、動線217を記録しない。
(2)監視
図12は、監視サーバ2の高齢者Pを監視する動作の一例を示すフローチャートである。監視サーバ2は、カメラ4から居住空間11を撮影した画像を定期的に受信する(S31)。
検出手段202は、危険行為があるか否かを判断する(S32)。例えば、第三者が電気ストーブ16のケーブル16aをコンセント17に接続したとする。今まで画像に存在していなかったケーブル16aが画像に出現した場合は、危険行為として検出し、ケーブル16aの高さを検出する(S32:Yes)。
判定手段203は、高齢者Pの動線217を記憶部21から取得し、危険行為が行われている箇所と動線217が一致するか否かを判断する(S34)。
危険行為が行われている危険箇所と動線217が一致し(S34:Yes)、かつ、危険箇所の危険度が許容危険度を超える場合は(S35)、判定手段203は、高齢者Pに危険が及ぶ可能性が高いと判定する。
通知手段204は、危険が及ぶ可能性が高いと判定された高齢者Pが携帯する携帯機器5に危険通知情報を送信する。
携帯機器6は、危険通知情報に基づいて居住空間11のレイアウトを表示するとともに、高齢者Pに危険が及ぶ可能性が高いと判定された行為を強調して表示する。高齢者Pは携帯機器6に表示された危険行為、例えばケーブル16aの接続を止めさせるか、又は動線を避けるように行わせる。
以上、本発明の実施の形態を説明したが、本発明の実施の形態は上記実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を変更しない範囲内で種々の変形、実施が可能である。
制御部20の各手段は、それぞれ一部又は全部を再構成可能回路(FPGA:Field Programmable Gate Array)、特定用途向け集積回路(ASIC:Application Specific Integrated Circuit)等のハードウエア回路によって構成してもよい。
また、本発明の要旨を変更しない範囲内で、上記実施の形態の構成要素の一部を省くことや変更することが可能である。また、本発明の要旨を変更しない範囲内で、上記実施の形態のフローにおいて、ステップの追加、削除、変更、入替え等が可能である。また、上記実施の形態で用いたプログラムは、CD−ROM等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して提供することができ、クラウドサーバ等の外部サーバに格納しておき、ネットワークを介して利用することもできる。
1…監視システム、2…監視サーバ、3…ネットワーク、
5、5a…ウェアラブル機器、6…携帯機器、7…ロボット、8…パトライト、
9…外部気圧計、11…居住空間、12…住宅、12a…天井、12b…床面、
13…机、14…段差、15…脚立、16…電気ストーブ、16a…ケーブル、
17…コンセント、16…脚立、20…制御部、21…記憶部、22…通信部、
23…制御部、200…特定手段、201…決定手段、202…検出手段、
203…判定手段、204…通知手段、210…プログラム、211…住宅情報、
212…環境地図データ、212…歩行能力レベル、213…危険個所情報、
214…許容危険度情報、215…歩行能力レベル情報、216…顔画像、
217…動線、P…高齢者

Claims (2)

  1. 監視対象者が活動する空間を撮影して得られた画像に基づいて、前記監視対象者に危険が及ぶ可能性のある行為を検出する検出手段と、
    前記行為及び前記監視対象者の運動能力に応じて前記監視対象者に危険が及ぶ可能性がある旨を通知する通知手段と、
    前記画像の変化から前記空間内に現れる危険箇所及び前記危険箇所の危険の程度を示す危険度を特定する特定手段と、
    前記運動能力の情報から前記監視対象者に危険が及ぶ可能性を示す許容危険度を決定する決定手段と、を備え
    前記検出手段は、前記監視対象者の現在位置の変化から前記監視対象者の動線を検出するとともに、前記画像の変化から前記空間内に現れる前記危険箇所を検出し、
    前記通知手段は、前記許容危険度を超える前記危険度の前記危険箇所が前記動線上に現れたとき、前記監視対象者に危険が及ぶ可能性がある旨を通知する、監視装置。
  2. コンピュータを、
    監視対象者が活動する空間を撮影して得られた画像に基づいて、前記監視対象者に危険が及ぶ可能性のある行為を検出する検出手段と、
    前記行為及び前記監視対象者の運動能力に応じて前記監視対象者に危険が及ぶ可能性がある旨を通知する通知手段と、
    前記画像の変化から前記空間内に現れる危険箇所及び前記危険箇所の危険の程度を示す危険度を特定する特定手段と、
    前記運動能力の情報から前記監視対象者に危険が及ぶ可能性を示す許容危険度を決定する決定手段として機能させるためのプログラムであって、
    前記検出手段は、前記監視対象者の現在位置の変化から前記監視対象者の動線を検出するとともに、前記画像の変化から前記空間内に現れる前記危険箇所を検出し、
    前記通知手段は、前記許容危険度を超える前記危険度の前記危険箇所が前記動線上に現れたとき、前記監視対象者に危険が及ぶ可能性がある旨を通知する、プログラム。
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