JP7140264B2 - 異常判定装置、その動作方法、及びプログラム - Google Patents
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Description
L=αuMu+αmMm+αlMl+βV (1)
上記式において、Muは上部の動作量を示し、Mmは中部の動作量を示し、Mlは下部の動作量を示し、Vは音量を示す。また、αuは上部の動作量係数を示し、αmは中部の動作量係数を示し、αlは下部の動作量係数を示し、βは音量係数を示す。上記式において、αu、αm、αl、及びβは識別モデル210に相当する。
監視対象者の複数の部分について動作量を検出する動作量検出手段と、
前記複数の部分の動作量、及び、前記監視対象者の抑制状態を示す抑制情報に基づいて、前記監視対象者の異常のレベルを判定する異常レベル判定手段とを備える異常判定装置。
前記抑制情報は、前記監視対象者になされる抑制の種別を示す情報を含む付記1に記載の異常判定装置。
前記抑制情報は、前記監視対象者に、前記種別を示す情報で示される種別の抑制がなされる時間帯に関する情報を更に含む付記2に記載の異常判定装置。
前記監視対象者が発する音、及び前記監視対象者の行動に起因して生じる音の少なくとも一方の音量を検出する音量検出手段を更に備え、
前記異常レベル判定手段は、前記複数の部分の動作量、前記音量、及び、前記監視対象者の抑制状態を示す抑制情報に基づいて、前記異常のレベルを判定する付記1から3何れか1つに記載の異常判定装置。
前記動作量検出手段は、前記監視対象者を撮影した画像データに基づいて、前記複数の部分について前記動作量を検出する付記1から4何れか1つに記載の異常判定装置。
前記動作量検出手段は、前記画像データの領域を複数の領域に分割し、各領域における画素値の変化量に基づいて、各領域に対応した前記監視対象者の部分の動作量を検出する付記5に記載の異常判定装置。
前記動作量検出手段は、1以上のセンサを含むセンサ群から取得されたセンサデータに基づいて、前記動作量を検出する付記1から6何れか1つに記載の異常判定装置。
前記異常レベル判定手段は、前記監視対象者が覚醒状態であるか非覚醒状態であるかを判断し、非覚醒状態である場合は、前記監視対象者が正常であると判定する付記1から7何れか1つに記載の異常判定装置。
前記異常レベル判定手段は、前記抑制情報に基づいて、前記複数の部分の動作量から前記異常のレベルを計算するための識別モデルを選択し、該選択した識別モデルに前記複数の部分の動作量を適用して前記異常のレベルを判定する付記1から8何れか1つに記載の異常判定装置。
前記異常レベル判定手段は、前記監視対象者になされる抑制の種別と前記異常のレベルの判定に用いられる識別モデルとを対応付けて記憶するテーブルを参照して前記識別モデルを選択する付記9に記載の異常判定装置。
前記識別モデルは、前記動作量と、前記監視対象者の異常の度合いを示すラベルとを含む学習用データを用いて学習される付記9又は10に記載の異常判定装置。
前記監視対象者の生体情報と、前記異常のレベルとを対応付けて出力する出力手段を更に有する付記1から11何れか1つに記載の異常判定装置。
監視対象者の複数の部分について動作量を検出し、
前記複数の部分の動作量、及び、前記監視対象者の抑制状態を示す抑制情報に基づいて、前記監視対象者の異常のレベルを判定する異常判定方法。
監視対象者の複数の部分について動作量を検出し、
前記複数の部分の動作量、及び、前記監視対象者の抑制状態を示す抑制情報に基づいて、前記監視対象者の異常のレベルを判定するための処理をコンピュータに実施させるためのプログラムを記憶するコンピュータ可読媒体。
11:動作量検出手段
12:異常レベル判定手段
30:抑制情報
100:異常判定装置
101:動作量検出部
102:音量検出部
103:異常レベル判定部
104:出力部
120:カメラ
130:センサ群
140:マイク
150:入力部
201:動作量
202:音量
203:抑制情報
210:識別モデル
300:生体情報処理システム
310:不穏識別装置
311:特徴量抽出部
312:内面状態識別部
320:センサ群
330:識別モデル記憶部
340:通知部
400:システム
410:学習用データ記憶部
450:学習装置
Claims (14)
- 監視対象者の複数の部分について動作量を検出する動作量検出手段と、
前記複数の部分の動作量、及び、前記監視対象者の抑制状態を示す抑制情報に基づいて、前記監視対象者の異常のレベルを判定する異常レベル判定手段とを備える異常判定装置。 - 前記抑制情報は、前記監視対象者になされる抑制の種別を示す情報を含む請求項1に記載の異常判定装置。
- 前記抑制情報は、前記監視対象者に、前記種別を示す情報で示される種別の抑制がなされる時間帯に関する情報を更に含む請求項2に記載の異常判定装置。
- 前記監視対象者が発する音、及び前記監視対象者の行動に起因して生じる音の少なくとも一方の音量を検出する音量検出手段を更に備え、
前記異常レベル判定手段は、前記複数の部分の動作量、前記音量、及び、前記監視対象者の抑制状態を示す抑制情報に基づいて、前記異常のレベルを判定する請求項1から3何れか1項に記載の異常判定装置。 - 前記動作量検出手段は、前記監視対象者を撮影した画像データに基づいて、前記複数の部分について前記動作量を検出する請求項1から4何れか1項に記載の異常判定装置。
- 前記動作量検出手段は、前記画像データの領域を複数の領域に分割し、各領域における画素値の変化量に基づいて、各領域に対応した前記監視対象者の部分の動作量を検出する請求項5に記載の異常判定装置。
- 前記動作量検出手段は、1以上のセンサを含むセンサ群から取得されたセンサデータに基づいて、前記動作量を検出する請求項1から6何れか1項に記載の異常判定装置。
- 前記異常レベル判定手段は、前記監視対象者が覚醒状態であるか非覚醒状態であるかを判断し、非覚醒状態である場合は、前記監視対象者が正常であると判定する請求項1から7何れか1項に記載の異常判定装置。
- 前記異常レベル判定手段は、前記抑制情報に基づいて、前記複数の部分の動作量から前記異常のレベルを計算するための識別モデルを選択し、該選択した識別モデルに前記複数の部分の動作量を適用して前記異常のレベルを判定する請求項1から8何れか1項に記載の異常判定装置。
- 前記異常レベル判定手段は、前記監視対象者になされる抑制の種別と前記異常のレベルの判定に用いられる識別モデルとを対応付けて記憶するテーブルを参照して前記識別モデルを選択する請求項9に記載の異常判定装置。
- 前記識別モデルは、前記動作量と、前記監視対象者の異常の度合いを示すラベルとを含む学習用データを用いて学習される請求項9又は10に記載の異常判定装置。
- 前記監視対象者の生体情報と、前記異常のレベルとを対応付けて出力する出力手段を更に有する請求項1から11何れか1項に記載の異常判定装置。
- 異常判定装置の動作方法であって、
前記異常判定装置が、監視対象者の複数の部分について動作量を検出し、
前記異常判定装置が、前記複数の部分の動作量、及び、前記監視対象者の抑制状態を示す抑制情報に基づいて、前記監視対象者の異常のレベルを判定することを含む異常判定装置の動作方法。 - 監視対象者の複数の部分について動作量を検出し、
前記複数の部分の動作量、及び、前記監視対象者の抑制状態を示す抑制情報に基づいて、前記監視対象者の異常のレベルを判定するための処理をコンピュータに実施させるためのプログラム。
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