JP6142975B1 - 被監視者監視装置および該方法ならびに被監視者監視システム - Google Patents

Abstract

本発明の被監視者監視装置および被監視者監視方法は、被監視者における所定の行動を検出し、この検出した所定の行動と所定のパラメータとに基づいて、前記被監視者における所定の行動が異常であるか否かを判定する。前記被監視者監視装置および被監視者監視方法は、前記所定のパラメータに関わる所定の状態を検出し、この検出した所定の状態に基づいて前記所定のパラメータの値を求め、この求めた所定のパラメータの値を前記異常の判定で用いる前記所定のパラメータとしてパラメータ情報記憶部に記憶する。

Description

本発明は、監視すべき監視対象である被監視者を監視する被監視者監視装置および被監視者監視方法ならびに前記被監視者監視装置を用いた被監視者監視システムに関する。

我が国（日本）は、戦後の高度経済成長に伴う生活水準の向上、衛生環境の改善および医療水準の向上等によって、高齢化社会、より詳しくは、総人口に対する６５歳以上の人口の割合である高齢化率が２１％を超える超高齢化社会になっている。２００５年では、総人口約１億２７６５万人に対し６５歳以上の高齢者人口は、約２５５６万人であったのに対し、２０２０年では、総人口約１億２４１１万人に対し高齢者人口は、約３４５６万人となる予測もある。このような高齢化社会では、病気や怪我や高齢等による看護や介護を必要とする要看護者や要介護者（要看介護者）は、高齢化社会ではない通常の社会で生じる要看介護者よりもその増加が見込まれる。そして、我が国は、例えば２０１３年の合計特殊出生率が１．４３という少子化社会でもある。そのため、看護や介護の必要な高齢者を高齢の家族（配偶者、子、兄弟）が介護する老老介護も起きて来ている。

要看介護者は、病院や、老人福祉施設（日本の法令では老人短期入所施設、養護老人ホームおよび特別養護老人ホーム等）等の施設に入所し、その看護や介護を受ける。このような施設では、要看介護者が、例えばベッドからの転落や歩行中の転倒等によって怪我を負ったり、ベッドから抜け出して徘徊したりするなどの事態が生じ得る。このような事態に対し、可及的速やかに対応する必要があり、また、このような事態を放置しておくとさらに重大な事態に発展してしまう可能性もあるため、前記施設では、看護師や介護士等は、定期的に巡視することによってその安否や様子を確認している。

しかしながら、要看介護者の増加数に対し看護師等の増加数が追い付かずに、看護業界や介護業界では、慢性的に人手不足になっている。さらに、日勤の時間帯に較べ、準夜勤や夜勤の時間帯では、看護師や介護士等の人数が減るため、一人当たりの業務負荷が増大するので、前記業務負荷の軽減が要請される。また、前記老老介護の事態は、前記施設でも例外ではなく、高齢の要看介護者を高齢の看護師等がケアすることもしばしば見られる。一般に高齢になると体力が衰えるため、健康であっても若い看護師等に比し看護等の負担が重くなり、また、その動きや判断も遅くなる。

このような人手不足や看護師等の負担を軽減するため、看護業務や介護業務を補完する技術が求められている。このため、近年では、要看介護者等の、監視すべき監視対象である被監視者を監視（モニタ）する被監視者監視技術が研究、開発されている。

このような技術の一つとして、特許文献１には、医療用動き検出装置が開示されている。この特許文献１に開示された医療用動き検出装置は、被介護者Ｇの動きを一以上の角度から撮像するために一以上の異なる位置に配置された一以上の撮像部（１）と、前記撮像部（１）で撮像される被介護者Ｇの画像に対して、任意の検出領域（Ａ）を複数設定可能な領域設定部（３）と、前記領域設定部（３）で設定された複数の検出領域（Ａ）において被介護者Ｇの異常発生を判別するための基準として、画像の一部に生じる変化の閾値を調整可能に設定するための閾値設定部（４）と、前記閾値設定部（４）で設定された閾値に基づき、前記領域設定部（３）で設定された複数の検出領域（Ａ）において異常が発生したか否かを検出するための異常検出部（２）と、前記異常検出部（２）での異常検出に基づいて、基地局（２３）に異常発生を通知する通信部（１６）と、を備える。そして、この特許文献１では、検出領域Ａに関し、その例えば［００４０］段落に「ユーザはマウス等のポインティングデバイスを利用して、画面上から被介護者Ｇの特性に応じた部位を任意の形状の検出領域Ａとして指定する」と記載され、閾値に関し、その例えば［００４６］段落に「閾値の設定をスライダ２６で連続的に調整可能とすると共に、選択中の閾値を実際の画像に適応したプレビューを表示領域２７にて表示可能としている」と記載されている。

一方、安否確認の点では、一人暮らしの独居者も前記要看介護者と同様であり、監視対象である被監視者となる。

ところで、被監視者監視装置によって異常が報知されると、監視者は、前記異常の報知された被監視者の現場に赴く等の対処を実施するが、前記異常の報知が被監視者の異常ではない状態を異常と判定して報知してしまった誤報である場合、監視者の対処は、無駄となり、労力の損失となってしまう。また、被監視者監視装置が異常である状態を検知できずに報知しない失報が生じてしまうと、上述のように、より重大な事態に発展してしまう可能性がある。このような誤報や失報等のエラーは、被監視者の個性や施設の環境等によって左右されることが多く、被監視者の個性や施設の環境等によって被監視者監視装置がカスタマイズされることが望まれる。

前記特許文献１に開示された医療用動き検出装置では、検出領域や閾値が設定可能であり、前記医療用動き検出装置をカスタマイズできる。しかしながら、前記特許文献１に開示された医療用動き検出装置では、ユーザが前記検出領域や閾値を設定している。このため、ユーザは、被介護者Ｇの特性を予測して前記検出領域や閾値を設定することになり、その設定された前記検出領域や閾値が実情と合わず、エラーが生じてしまったり、その再設定が必要になってしまったりする。また、一般に、施設には、複数の被監視者が居り、複数の被監視者それぞれに対し、装置が配設される。そのため、前記特許文献１に開示された医療用動き検出装置では、ユーザは、複数の装置それぞれに対し、前記検出領域や閾値を設定することになり、手間がかかってしまう。さらに、装置で監視される被監視者を誤ると、前記検出領域や閾値が誤った値に設定されることになり、却ってエラーが生じてしまう可能性もある。

特開２００５−１２８９６７号公報

本発明は、上述の事情に鑑みて為された発明であり、その目的は、自動的にパラメータを設定してカスタマイズできる被監視者監視装置および被監視者監視方法、ならびに、前記被監視者監視装置を用いた被監視者監視システムを提供することである。

本発明にかかる被監視者監視装置および被監視者監視方法は、被監視者における所定の行動を検出し、この検出した所定の行動と所定のパラメータとに基づいて、前記被監視者における所定の行動が異常であるか否かを判定する。そして、前記被監視者監視装置および被監視者監視方法は、前記所定のパラメータに関わる所定の状態を検出し、この検出した所定の状態に基づいて前記所定のパラメータの値を求め、この求めた所定のパラメータの値を前記異常の判定で用いる前記所定のパラメータとしてパラメータ情報記憶部に記憶する。したがって、本発明にかかる被監視者監視装置および被監視者監視方法は、自動的にパラメータを設定してカスタマイズできる。そして、本発明にかかる被監視者監視システムは、このような被監視者監視装置を用いる。

上記並びにその他の本発明の目的、特徴及び利点は、以下の詳細な記載と添付図面から明らかになるであろう。

実施形態における被監視者監視システムの構成を示す図である。 第１実施形態におけるセンサ装置の構成を示すブロック図である。 第１実施形態のセンサ装置におけるパラメータの設定に関する動作を示すフローチャートである。 第１実施形態のセンサ装置におけるパラメータの設定処理（判定領域の設定処理）を説明するための図である。 実施形態のセンサ装置における行動の検出に関する動作を示すフローチャートである。 第２実施形態におけるセンサ装置の構成を示すブロック図である。 第２実施形態のセンサ装置におけるパラメータの設定に関する動作を示すフローチャートである。

以下、本発明にかかる実施の一形態を図面に基づいて説明する。なお、各図において同一の符号を付した構成は、同一の構成であることを示し、適宜、その説明を省略する。本明細書において、総称する場合には添え字を省略した参照符号で示し、個別の構成を指す場合には添え字を付した参照符号で示す。

実施形態における被監視者監視システムは、監視対象（見守り対象）である被監視者（見守り対象者）における所定の行動を検出し、この検出した前記被監視者における所定の行動が異常であると判定された場合に、前記異常を外部に報知する被監視者監視装置と、前記被監視者監視装置と通信可能に接続され、前記被監視者監視装置が報知した前記異常を受けて出力する端末装置とを備えるシステムである。この実施形態における被監視者監視システムに用いられる被監視者監視装置は、前記被監視者における所定の行動が異常であるか否かを判定するために用いられる所定のパラメータを記憶するパラメータ情報記憶部と、前記被監視者における前記所定の行動を検出する第１検出部と、前記第１検出部で検出した前記被監視者における所定の行動と前記パラメータ情報記憶部に記憶された前記所定のパラメータとに基づいて、前記被監視者における所定の行動が異常であるか否かを判定する異常判定部と、前記所定のパラメータに関わる所定の状態を検出する第２検出部と、前記第２検出部で所定の期間に亘って検出した複数の前記所定の状態に基づいて前記所定のパラメータの値を求め、この求めた所定のパラメータの値を前記異常判定部で用いる前記所定のパラメータとして前記パラメータ情報記憶部に記憶するパラメータ設定部とを備える。このような被監視者監視システムおよび被監視者監視装置について、以下、第１および第２実施形態の各形態を用いて説明する。

（第１実施形態）
図１は、実施形態における被監視者監視システムの構成を示す図である。図２は、第１実施形態におけるセンサ装置の構成を示すブロック図である。

第１実施形態における被監視者監視システムＭＳａは、例えば、図１に示すように、１または複数のセンサ装置ＳＵａ（ＳＵａ−１〜ＳＵａ−４）と、管理サーバ装置ＳＶと、固定端末装置ＳＰと、１または複数の携帯端末装置ＴＡ（ＴＡ−１、ＴＡ−２）とを備え、これらは、有線や無線で、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、電話網およびデータ通信網等の網（ネットワーク、通信回線）ＮＷを介して通信可能に接続される。ネットワークＮＷには、通信信号を中継する例えばリピーター、ブリッジ、ルーターおよびクロスコネクト等の中継機が備えられても良い。図１に示す例では、これら複数のセンサ装置ＳＵａ−１〜ＳＵａ−４、管理サーバ装置ＳＶ、固定端末装置ＳＰおよび複数の携帯端末装置ＴＡ−１、ＴＡ−２は、アクセスポイントＡＰを含む無線ＬＡＮ（例えばＩＥＥＥ８０２．１１規格に従ったＬＡＮ等）ＮＷによって互いに通信可能に接続されている。

被監視者監視システムＭＳａは、被監視者Ｏｂに応じて適宜な場所に配設される。被監視者（見守り対象者）Ｏｂは、例えば、病気や怪我等によって看護を必要とする者や、身体能力の低下等によって介護を必要とする者や、一人暮らしの独居者等である。特に、早期発見と早期対処とを可能にする観点から、被監視者Ｏｂは、例えば異常状態等の所定の不都合な事象がその者に生じた場合にその発見を必要としている者であることが好ましい。このため、被監視者監視システムＭＳａは、被監視者Ｏｂの種類に応じて、病院、老人福祉施設および住戸等の建物に好適に配設される。図１に示す例では、被監視者監視システムＭＳａは、複数の被監視者Ｏｂが入居する複数の居室ＲＭや、ナースステーション等の複数の部屋を備える介護施設の建物に配設されている。

センサ装置ＳＵａは、ネットワークＮＷを介して他の装置ＳＶ、ＳＰ、ＴＡと通信する通信機能を備え、被監視者Ｏｂにおける所定の行動を検出し、この検出した被監視者Ｏｂにおける所定の行動が異常であると判定された場合に、前記異常を、管理サーバ装置ＳＶを介して固定端末装置ＳＰおよび携帯端末装置ＴＡ（端末装置ＳＰ、ＴＡ）に報知する装置である。このセンサ装置ＳＵａは、被監視者監視装置の一例であり、例えば、図２に示すように、撮像部１１と、センサ側音入出力部（ＳＵ音入出力部）１２と、ナースコール入力部１３と、センサ側制御処理部（ＳＵ制御処理部）１４ａと、センサ側通信インターフェース部（ＵＳ通信ＩＦ部）１５と、センサ側記憶部（ＳＵ記憶部）１６ａとを備える。

撮像部１１は、ＳＵ制御処理部１４ａに接続され、ＳＵ制御処理部１４ａの制御に従って、撮像対象の画像（画像データ）を生成する装置である。撮像部１１は、監視すべき監視対象である被監視者Ｏｂが所在を予定している空間（所在空間、図１に示す例では配設場所の居室ＲＭ）を監視可能に前記所在空間の上方に配置され、前記所在空間を前記撮像対象としてその上方から撮像し、前記撮像対象を俯瞰した画像（画像データ）を生成し、前記撮像対象の画像をＳＵ制御処理部１４ａへ出力する。撮像部１１は、本実施形態では、静止画および動画を生成する。このような撮像部１１は、被監視者Ｏｂ全体を撮像できる蓋然性が高いことから、被監視者Ｏｂの横臥する例えばベッド等の寝具ＢＴにおける、被監視者Ｏｂの頭部が位置すると予定されている予め設定された頭部予定位置（通常、枕の配設位置）の直上から撮像対象を撮像できるように、配設されることが好ましい。実際には、撮像部１１は、部屋のサイズ（大きさ）や形状等に応じて、適宜な位置、例えば天井や壁の上方等に配設される。

このような撮像部１１は、本実施形態では、例えば、可視光の画像を生成する装置である。このような撮像部１１は、例えば、本実施形態では、撮像対象における可視光の光学像を所定の結像面上に結像する結像光学系、前記結像面に受光面を一致させて配置され、前記撮像対象における可視光の光学像を電気的な信号に変換するイメージセンサ、および、イメージセンサの出力を画像処理することで前記撮像対象における可視光の画像を表すデータである画像データを生成する画像処理部等を備えるデジタルカメラである。撮像部１１の結像光学系は、本実施形態では、その配設された居室ＲＭ全体を撮像できる画角を持つ広角な光学系（いわゆる広角レンズ（魚眼レンズを含む））であることが好ましい。

なお、撮像部１１は、比較的暗がりでも被監視者Ｏｂを監視できるように、赤外光の画像を生成する装置であっても良い。このような撮像部１１は、例えば、撮像対象における赤外の光学像を所定の結像面上に結像する結像光学系、前記結像面に受光面を一致させて配置され、前記撮像対象における赤外の光学像を電気的な信号に変換するイメージセンサ、および、イメージセンサの出力を画像処理することで前記撮像対象における赤外の画像を表すデータである画像データを生成する画像処理部等を備えるデジタル赤外線カメラである。

センサ装置ＳＵａは、被監視者Ｏｂにおける所定の行動の１つとして微体動異常を検知するために、ドップラセンサをさらに備えても良い。このドップラセンサは、送信波を送信し、物体で反射した前記送信波の反射波を受信し、前記送信波と前記反射波とに基づいてドップラ周波数成分のドップラ信号を出力する体動センサである。前記物体が動いている場合、いわゆるドップラ効果により前記物体の動いている速度に比例して反射波の周波数がシフトするため、送信波の周波数と反射波の周波数とに差（ドップラ周波数成分）が生じる。ドップラセンサは、このドップラ周波数成分の信号をドップラ信号として生成し、ＳＵ制御処理部１４ａへ出力する。前記送信波は、超音波やマイクロ波等であって良いが、マイクロ波は、着衣を透過して被監視者Ｏｂの体表で反射できるため、被監視者Ｏｂが衣服を着ていても体表の動きを検知でき、好ましい。ＳＵ制御処理部１４ａは、前記ドップラセンサのドップラ信号に基づいて被監視者Ｏｂの呼吸動作に伴う胸部の体動（胸部の上下動）を求め、その胸部の体動における周期の乱れや予め設定された閾値以下である前記胸部の体動における振幅を検知すると、前記微体動異常であると判定する。

ＳＵ音入出力部１２は、ＳＵ制御処理部１４ａに接続され、外部の音を取得してセンサ装置ＳＵａに入力するための回路であって、ＳＵ制御処理部１４ａの制御に従って音を表す電気信号に応じた音を生成して出力するための回路である。ＳＵ音入出力部１２は、例えば、音の音響振動を電気信号に変換するマイクロホン等と、音の電気信号を音の音響振動に変換するスピーカ等とを備えて構成される。ＳＵ音入出力部１２は、外部の音を表す電気信号をＳＵ制御処理部１４ａへ出力し、また、ＳＵ制御処理部１４ａから入力された電気信号を音の音響振動に変換して出力する。

ナースコール入力部１３は、ＳＵ制御処理部１４ａに接続され、被監視者Ｏｂ等からナースコールを当該センサ装置ＳＵａに入力するための例えば押しボタン式スイッチ等のスイッチ回路である。ナースコール入力部１３は、有線でＳＵ制御処理部１４ａに接続されて良く、また、無線でＳＵ通信ＩＦ部１５を介してＳＵ制御処理部１４ａに接続されて良い。

ＳＵ通信ＩＦ部１５は、ＳＵ制御処理部１４ａに接続され、ＳＵ制御処理部１４ａの制御に従って通信を行うための通信回路である。ＳＵ通信ＩＦ部１５は、ＳＵ制御処理部１４ａから入力された転送すべきデータを収容した通信信号を、この被監視者監視システムＭＳａのネットワークＮＷで用いられる通信プロトコルに従って生成し、この生成した通信信号をネットワークＮＷを介して他の装置ＳＶ、ＳＰ、ＴＡへ送信する。ＳＵ通信ＩＦ部１５は、ネットワークＮＷを介して他の装置ＳＶ、ＳＰ、ＴＡから通信信号を受信し、この受信した通信信号からデータを取り出し、この取り出したデータをＳＵ制御処理部１４ａが処理可能な形式のデータに変換してＳＵ制御処理部１４ａへ出力する。なお、ＳＵ通信ＩＦ部１５は、さらに、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）規格、ＩｒＤＡ（Ｉｎｆｒａｒｅｄ Ｄａｔａ Ａｓｓｃｏｉａｔｉｏｎ）規格およびＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）規格等の規格を用い、外部機器との間でデータの入出力を行うインターフェース回路を備えても良い。

ＳＵ記憶部１６ａは、ＳＵ制御処理部１４ａに接続され、ＳＵ制御処理部１４ａの制御に従って、各種の所定のプログラムおよび各種の所定のデータを記憶する回路である。前記各種の所定のプログラムには、センサ装置ＳＵの各部を当該各部の機能に応じてそれぞれ制御するＳＵ制御プログラムや、撮像部１１で撮像した前記対象領域の画像（対象画像）に基づいて被監視者Ｏｂにおける予め設定された所定の行動を検出する行動検出処理プログラムや、撮像部１１で撮像した対象画像に基づいて被監視者Ｏｂの行動軌跡を、所定の状態の１つとして求める行動軌跡検出処理プログラムや、撮像部１１で撮像した対象画像に基づいてカーテンの移動軌跡を前記所定の状態の他の１つとして求める移動軌跡検出処理プログラムや、撮像部１１で撮像した対象画像における各画素の各輝度を前記所定の状態のさらに他の１つとして求める輝度検出処理プログラムや、これら前記行動軌跡検出処理プログラム、前記移動軌跡検出処理プログラムおよび前記輝度検出処理プログラムで所定の期間に亘って求めた各結果に基づいて、監視対象である被監視者における所定の行動が異常であるか否かを判定するために用いられる所定のパラメータを求め、この求めた所定のパラメータの値を後述の異常判定処理プログラム（異常判定処理部１４３ａ）で用いるパラメータとしてＳＵ記憶部１６ａに記憶するパラメータ設定プログラムや、前記行動検出処理プログラムで求めた被監視者Ｏｂにおける所定の行動とＵＳ記憶部１６ａに記憶された前記所定のパラメータとに基づいて、被監視者Ｏｂにおける所定の行動が異常であるか否かを判定する異常判定処理プログラムや、前記異常判定処理プログラムで判定した前記異常を外部に通知する通知処理プログラムや、撮像部１１で撮像した動画を、その動画を要求した固定端末装置ＳＰや携帯端末装置ＴＡへストリーミングで配信するストリーミング処理プログラム、および、ＳＵ音入出力部１２等を用いることで固定端末装置ＳＰや携帯端末装置ＴＡとの間で音声通話を行うナースコール処理プログラム等の制御処理プログラムが含まれる。これら前記行動軌跡検出処理プログラム、前記移動軌跡検出処理プログラムおよび前記輝度検出処理プログラムにおける前記所定の状態は、前記所定のパラメータに関わる状態であり、本実施形態では、上述のように、被監視者Ｏｂの行動軌跡、カーテンの移動軌跡、対象画像における各画素の各輝度である。前記所定のパラメータは、本実施形態では、監視対象である被監視者Ｏｂにおける所定の行動が異常であるか否かを判定する際に、前記判定の対象となる判定領域である。前記各種の所定のデータには、例えば、自機の、センサ装置ＳＵａを特定し識別するための識別子であるセンサ装置識別子（センサＩＤ）、管理サーバ装置ＳＶの通信アドレス、前記所定のパラメータ、および、前記所定のパラメータに関わる状態等のこれら上述の各プログラムを実行する上で必要なデータや、被監視者Ｏｂを監視する上で必要なデータ等が含まれる。このようなＳＵ記憶部１６ａは、例えば不揮発性の記憶素子であるＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）や書き換え可能な不揮発性の記憶素子であるＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等を備える。そして、ＳＵ記憶部１６ａは、前記所定のプログラムの実行中に生じるデータ等を記憶するいわゆる制御処理部１４ａのワーキングメモリとなるＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等を含む。

ＳＵ記憶部１６ａは、前記所定のパラメータおよび前記所定のパラメータに関わる状態それぞれを記憶するために、パラメータ情報記憶部１６１ａおよび検出状態情報記憶部１６２ａを機能的に備える。パラメータ情報記憶部１６１ａは、監視対象である被監視者Ｏｂにおける所定の行動が異常であるか否かを判定するために用いられる前記所定のパラメータ（本実施形態では前記判定領域）を記憶するものである。検出状態情報記憶部１６２ａは、前記所定の状態としての前記所定のパラメータに関わる状態（本実施形態では被監視者Ｏｂの行動軌跡、カーテンの移動軌跡、対象画像における各画素の各輝度）を記憶するものである。

ＳＵ制御処理部１４ａは、センサ装置ＳＵａの各部を当該各部の機能に応じてそれぞれ制御し、撮像部１１によって被監視者Ｏｂをその上方から撮像した対象画像を取得し、この取得した対象画像に基づいて被監視者Ｏｂにおける所定の行動を検出し、この検出した被監視者Ｏｂにおける所定の行動が異常であると判定された場合に、前記異常を外部に報知するために、前記異常を管理サーバ装置ＳＶへ送信するための回路である。ＳＵ制御処理部１４ａは、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）およびその周辺回路を備えて構成される。制御処理部１４ａは、前記制御処理プログラムが実行されることによって、センサ側制御部（ＳＵ制御部）１４１、行動検出処理部１４２、異常判定処理部１４３ａ、行動軌跡検出処理部１４４ａ−１、移動軌跡検出処理部１４４ａ−２、輝度検出処理部１４４ａ−３、パラメータ設定部１４５ａ、通知処理部１４６、ストリーミング処理部１４７およびナースコール処理部１４８を機能的に備える。

ＳＵ制御部１４１は、センサ装置ＳＵａの各部を当該各部の機能に応じてそれぞれ制御し、センサ装置ＳＵａの全体制御を司るものである。

行動検出処理部１４２は、撮像部１１で撮像した対象画像に基づいて被監視者Ｏｂにおける予め設定された所定の行動を検出するものである。前記所定の行動は、本実施形態では、例えば、被監視者Ｏｂの起床、離床、転倒および転落である。より具体的には、行動検出処理部１４２は、例えば、撮像部１１で撮像した対象画像に基づいて被監視者Ｏｂの頭部を検出し、この検出した被監視者Ｏｂの頭部における大きさの時間変化に基づいて被監視者Ｏｂの起床、離床、転倒および転落を検出する。より詳しくは、寝具ＢＴの所在領域、寝具ＢＴの所在領域内における横臥姿勢の頭部の大きさと座位姿勢の頭部の大きさとを識別するための第１閾値Ｔｈ１、寝具ＢＴの所在領域を除く居室ＲＭ内における立位姿勢の頭部の大きさであるか否かを識別するための第２閾値Ｔｈ２、および、寝具ＢＴの所在領域を除く居室ＲＭ内における横臥姿勢の頭部の大きさであるか否かを識別するための第３閾値Ｔｈ３が前記各種の所定のデータの１つとして予めＳＵ記憶部１６ａが記憶される。行動検出処理部１４２は、まず、対象画像から例えば背景差分法やフレーム差分法によって被監視者Ｏｂの人体領域として動体領域を抽出する。次に、行動検出処理部１４２は、この抽出した動体領域から、例えば円形や楕円形のハフ変換によって、また例えば予め用意された頭部のモデルを用いたパターンマッチングによって、また例えば頭部検出用に学習したニューラルネットワークによって、被監視者Ｏｂの頭部領域を抽出する。そして、行動検出処理部１４２は、この抽出した頭部の位置および大きさから起床、離床、転倒および転落を検出する。例えば、行動検出処理部１４２は、この抽出した頭部の位置が寝具ＢＴの所在領域内であって、前記抽出した頭部の大きさが前記第１閾値Ｔｈ１を用いることによって横臥姿勢の大きさから座位姿勢の大きさへ時間変化した場合には、起床と判定し、前記起床を検出する。例えば、行動検出処理部１４２は、この抽出した頭部の位置が寝具ＢＴの所在領域内から寝具ＢＴの所在領域外へ時間変化した場合であって、前記抽出した頭部の大きさが前記第２閾値Ｔｈ２を用いることによって或る大きさから立位姿勢の大きさへ時間変化した場合には、離床と判定し、前記離床を検出する。例えば、行動検出処理部１４２は、この抽出した頭部の位置が寝具ＢＴの所在領域内から寝具ＢＴの所在領域外へ時間変化した場合であって、前記抽出した頭部の大きさが前記第３閾値Ｔｈ３を用いることによって或る大きさから横臥姿勢の大きさへ時間変化した場合には、転落と判定し、前記転落を検出する。例えば、行動検出処理部１４２は、この抽出した頭部の位置が寝具ＢＴの所在領域を除く居室ＲＭ内であって、前記抽出した頭部の大きさが前記第３閾値Ｔｈ１を用いることによって或る大きさから横臥姿勢の大きさへ時間変化した場合には、転倒と判定し、前記転倒を検出する。

行動軌跡検出処理部１４４ａ−１は、撮像部１１で撮像した対象画像に基づいて被監視者Ｏｂの行動軌跡を、所定の状態の１つとして求め、この求めた被監視者Ｏｂの行動軌跡を検出状態情報記憶部１６２ａに記憶するものである。より具体的には、行動軌跡検出処理部１４４ａ−１は、撮像部１１で撮像した対象画像から例えば背景差分法やフレーム差分法によって被監視者Ｏｂの人体領域として動体領域を抽出し、この抽出した動体領域内の所定点（例えば動体領域の中央位置の点や動体領域に外接する外接円の中心点等）を被監視者Ｏｂの行動軌跡として求め、この求めた被監視者の行動軌跡を検出状態情報記憶部１６２ａに記憶する。なお、行動軌跡検出処理部１４４ａ−１は、さらに、前記抽出した動体領域から上述の手法によって被監視者Ｏｂの頭部領域を抽出し、この抽出した頭部領域内の所定点（例えば頭部領域の中央位置の点や頭部領域に外接する外接円の中心点等）を被監視者Ｏｂの行動軌跡として求めても良い。そして、行動軌跡検出処理部１４４ａ−１は、このような処理を所定の期間に亘って所定のサンプリング間隔（例えば１フレーム間隔や数フレーム間隔等）で実施する。したがって、検出状態情報記憶部１６２ａには、被監視者Ｏｂの行動軌跡の集合（前記所定点の集合）が記憶される。前記所定の期間は、任意の期間であって良く、例えば、被監視者Ｏｂにおける日常の行動の把握に適した４〜７日程度である。

移動軌跡検出処理部１４４ａ−２は、撮像部１１で撮像した対象画像に基づいてカーテンの移動軌跡を前記所定の状態の他の１つとして求め、この求めたカーテンの移動軌跡を検出状態情報記憶部１６２ａに記憶するものである。より具体的には、居室ＲＭにおける窓の位置が前記各種の所定のデータの１つとして予めＳＵ記憶部１６ａに記憶される。移動軌跡検出処理部１４４ａ−２は、まず、撮像部１１で撮像した対象画像から例えば背景差分法やフレーム差分法によって前記窓の位置付近での動体領域（前記窓の位置から所定距離（例えば３０ｃｍ〜１００ｃｍ程度）内での動体領域）をカーテンの領域として抽出する。そして、移動軌跡検出処理部１４４ａ−２は、例えばエッジフィルタ等によって前記動体領域の輪郭（前記カーテンの領域の輪郭）を前記カーテンの移動軌跡として求め、この求めたカーテンの移動軌跡を検出状態情報記憶部１６２ａに記憶する。なお、カーテンの色が前記各種の所定のデータの１つとして予めＳＵ記憶部１６ａに記憶され、このカーテンの色に基づいてカーテンの領域およびその輪郭が求められても良い。移動軌跡検出処理部１４４ａ−２は、このような処理を所定の期間に亘って所定のサンプリング間隔（例えば１フレーム間隔や数フレーム間隔等）で実施する。したがって、検出状態情報記憶部１６２ａには、カーテンの移動軌跡の集合（前記輪郭の集合）が記憶される。前記所定の期間は、任意の期間であって良く、例えば、カーテンの動揺の把握に適した４〜７日程度である。

輝度検出処理部１４４ａ−３は、撮像部１１で撮像した対象画像における各画素の各輝度を前記所定の状態のさらに他の１つとして求め、この求めた対象画像における各画素の各輝度を検出状態情報記憶部１６２ａに記憶するものである。輝度検出処理部１４４ａ−３は、このような処理を所定の期間に亘って所定のサンプリング間隔（例えば１フレーム間隔や数フレーム間隔等）で実施する。したがって、検出状態情報記憶部１６２ａには、複数の対象画像における各画素の各輝度の集合が記憶される。前記所定の期間は、任意の期間であって良く、例えば、対象画像の各画素における輝度の変化の把握に適した４〜７日程度である。

パラメータ設定部１４５ａは、これら行動軌跡検出処理部１４４ａ−１、移動軌跡検出処理部１４４ａ−２および輝度検出処理部１４４ａ−３で求めた各結果（すなわち、検出状態情報記憶部１６２ａに記憶された被監視者Ｏｂの行動軌跡の集合、カーテンの移動軌跡の集合および各画素の各輝度の集合）に基づいて、被監視者Ｏｂにおける所定の行動が異常であるか否かを判定するために用いられる所定のパラメータ（本実施形態では判定領域）を求め、この求めた所定のパラメータの値を後述の異常判定処理部１４３ａで用いるパラメータとしてＳＵ記憶部１６ａのパラメータ情報記憶部１６１ａに記憶するものである。より具体的には、パラメータ設定部１４５ａは、まず、行動軌跡検出処理部１４４ａ−１で所定の期間に亘って検出した複数の被監視者Ｏｂの行動軌跡（行動軌跡の集合）に基づいて被監視者Ｏｂの行動領域を判定領域の値として求める。より詳しくは、例えば、パラメータ設定部１４５ａは、被監視者Ｏｂにおける複数の行動軌跡（行動軌跡の集合）全てを内包する多角形を形成し、この多角形を被監視者Ｏｂの行動領域、すなわち、判定領域とする。この被監視者Ｏｂにおける複数の行動軌跡から求めた判定領域がそのまま前記所定のパラメータとして用いられても良いが、本実施形態では、異常判定の精度をより向上させるために、次のように、この被監視者Ｏｂにおける複数の行動軌跡から求めた判定領域から、カーテンの移動領域および輝度変動領域が除外され、最終的な判定領域が求められ、前記所定のパラメータとして用いられている。より具体的には、パラメータ設定部１４５ａは、まず、移動軌跡検出処理部１４４ａ−２で所定の期間に亘って検出した複数の前記カーテンの移動軌跡（移動軌跡の集合）に基づいて前記カーテンの移動領域を求める。より詳しくは、例えば、パラメータ設定部１４５ａは、複数の前記カーテンの移動軌跡（移動軌跡の集合）全てを内包する多角形を形成し、この多角形をカーテンの移動領域とする。次に、パラメータ設定部１４５ａは、輝度検出処理部１４４ａ−３で所定の期間に亘って検出した複数の前記対象画像における各画素の各輝度値に基づいて同位置（同画素位置）での輝度変動振幅が所定の輝度閾値以上の画素から成る輝度変動領域を求める。前記所定の輝度閾値は、例えばテレビ画面や鏡等を識別できるように、複数のサンプルを用いて適宜な値に設定され、例えば、撮像部１１における輝度の出力可能な最大輝度値（例えば撮像部１１が２５６階調で輝度を出力する場合には２５５）の２／３や３／４等に設定される。そして、パラメータ設定部１４５ａは、上述の被監視者Ｏｂにおける複数の行動軌跡から求めた判定領域から、これら求めたカーテンの移動領域および輝度変動領域を除外し、最終的な判定領域を求め、この最終的な判定領域を前記所定のパラメータとしてＵＳ記憶部１６ａのパラメータ情報記憶部１６１ａに記憶する。

異常判定処理部１４３ａは、行動検出処理部１４２で求めた被監視者Ｏｂにおける所定の行動とＵＳ記憶部１６ａのパラメータ情報記憶部１６１ａに記憶された前記所定のパラメータ（本実施形態では最終的な判定領域）とに基づいて、被監視者Ｏｂにおける所定の行動が異常であるか否かを判定するものである。より具体的には、本実施形態では、例えば、判定領域内での転落および転倒が異常として予め設定されており、異常判定処理部１４３ａは、行動検出処理部１４２で求めた被監視者Ｏｂにおける所定の行動が転落であって、被監視者Ｏｂの所在位置（行動検出処理部１４２で求めた頭部領域の位置）が最終的な判定領域内であった場合に異常と判定し、行動検出処理部１４２で求めた被監視者Ｏｂにおける所定の行動が転倒であって、被監視者Ｏｂの所在位置（行動検出処理部１４２で求めた頭部領域の位置）が最終的な判定領域内であった場合に異常と判定する。そして、これらの場合を除く他の場合には、異常判定処理部１４３ａは、異常と判定しない。

通知処理部１４６は、異常判定処理部１４３ａで判定した前記異常を外部に通知するものである。より具体的には、通知処理部１４６は、被監視者Ｏｂの行動の異常（転落、転倒）を判定した場合には、前記異常を表す情報（異常判定情報）、前記異常が判定された被監視者Ｏｂを特定し識別するための識別子情報（前記被監視者Ｏｂを検知しているセンサ装置ＳＵａを特定し識別するための識別子情報）、および、前記異常の判定に用いられた画像等を収容した通信信号（第１監視情報通信信号）を生成し、ＳＵ通信ＩＦ部１５で管理サーバ装置ＳＶへ送信する。なお、通知処理部１４６は、さらに、行動検出処理部１４２で検出した起床および離床それぞれをそのまま起床および離床として外部に通知しても良い。

ストリーミング処理部１４７は、ネットワークＮＷおよびＵＳ通信ＩＦ部１５を介して固定端末装置ＳＰまたは携帯端末装置ＴＡから動画の配信の要求があった場合に、この要求のあった固定端末装置ＳＰまたは携帯端末装置ＴＡへ、撮像部１１で生成した動画（例えばライブの動画）をストリーミング再生でＳＵ通信ＩＦ部１５およびネットワークＮＷを介して配信するものである。

ナースコール処理部１４８は、被監視者Ｏｂからナースコール入力部１３でその入力操作を受け付けた場合に、あるいは、固定端末装置ＳＰまたは携帯端末装置ＴＡから通話の要求があった場合に、ＳＵ通信ＩＦ部１５およびネットワークＮＷを介して、固定端末装置ＳＰまたは携帯端末装置ＴＡとの間で、ＳＵ音入出力部１２を用いた音声通話を可能にするものである。

図１には、一例として、４個の第１ないし第４センサ装置ＳＵａ−１〜ＳＵａ−４が示されており、第１センサ装置ＳＵａ−１は、被監視者Ｏｂの一人であるＡさんＯｂ−１の居室ＲＭ−１（不図示）に配設され、第２センサ装置ＳＵａ−２は、被監視者Ｏｂの一人であるＢさんＯｂ−２の居室ＲＭ−２（不図示）に配設され、第３センサ装置ＳＵａ−３は、被監視者Ｏｂの一人であるＣさんＯｂ−３の居室ＲＭ−３（不図示）に配設され、そして、第４センサ装置ＳＵａ−４は、被監視者Ｏｂの一人であるＤさんＯｂ−４の居室ＲＭ−４（不図示）に配設されている。

なお、撮像部１１および行動検出処理部１４２は、被監視者Ｏｂにおける所定の行動を検出する第１検出部の一例に相当する。撮像部１１および行動軌跡検出処理部１４４ａ−１は、前記所定のパラメータに関わる所定の状態を検出する第２検出部の一例に相当する。撮像部１１および移動軌跡検出処理部１４４ａ−２は、前記所定のパラメータに関わる所定の状態を検出する第２検出部の他の一例に相当する。撮像部１１および輝度検出処理部１４４ａ−３は、前記所定のパラメータに関わる所定の状態を検出する第２検出部のさらに他の一例に相当する。センサ装置ＳＵａは、被監視者監視装置の一例に相当する。また、本実施形態では、撮像部１１が前記第１検出部および前記第２検出部それぞれの一部を兼ねているが、前記第１検出部と前記第２検出部とは、個別の装置（兼用部分の無い装置）であって良い。

管理サーバ装置ＳＶは、ネットワークＮＷを介して他の装置ＳＵａ、ＳＰ、ＴＡと通信する通信機能を備え、センサ装置ＳＵａから被監視者Ｏｂの異常（本実施形態では、転落の異常、転倒の異常）、および、その画像を受信して被監視者Ｏｂに対する監視に関する情報（監視情報）として管理する機器である。管理サーバ装置ＳＶは、センサ装置ＳＵａから被監視者Ｏｂの異常（本実施形態では、転落の異常、転倒の異常）、および、その画像を受信すると、これらを被監視者Ｏｂに対する前記監視情報として記憶（記録）し、そして、被監視者Ｏｂの異常（本実施形態では、転落の異常、転倒の異常）、および、その画像を収容した通信信号（第２監視情報通信信号）を固定端末装置ＳＰおよび携帯端末装置ＴＡに送信する。これによって被監視者Ｏｂに対して判定された異常が外部の固定端末装置ＳＰおよび携帯端末装置ＴＡに報知される。管理サーバ装置ＳＶは、クライアント（本実施形態では固定端末装置ＳＰおよび携帯端末装置ＴＡ等）の要求に応じたデータを前記クライアントに提供する。このような管理サーバ装置ＳＶは、例えば、通信機能付きのコンピュータによって構成可能である。

固定端末装置ＳＰは、ネットワークＮＷを介して他の装置ＳＵａ、ＳＶ、ＴＡと通信する通信機能、所定の情報を表示する表示機能、および、所定の指示やデータを入力する入力機能等を備え、管理サーバ装置ＳＶや携帯端末装置ＴＡに与える所定の指示やデータを入力したり、センサ装置ＳＵａで得られた被監視者Ｏｂの異常（本実施形態では、転落の異常、転倒の異常）、および、その画像を表示したり等することによって、被監視者監視システムＭＳａのユーザインターフェース（ＵＩ）として機能する機器である。このような固定端末装置ＳＰは、例えば、通信機能付きのコンピュータによって構成可能である。

携帯端末装置ＴＡは、ネットワークＮＷを介して他の装置ＳＶ、ＳＰ、ＳＵと通信する通信機能、所定の情報を表示する表示機能、所定の指示やデータを入力する入力機能、および、音声通話を行う通話機能等を備え、管理サーバ装置ＳＶやセンサ装置ＳＵａに与える所定の指示やデータを入力したり、管理サーバ装置ＳＶからの通知によってセンサ装置ＳＵａで得られた被監視者Ｏｂの異常（本実施形態では、転落の異常、転倒の異常）、および、その画像を表示したり等することによって、被監視者Ｏｂに対する前記監視情報を受け付けて表示する機器である。このような携帯端末装置ＴＡは、例えば、いわゆるタブレット型コンピュータやスマートフォンや携帯電話機等の、持ち運び可能な通信端末装置によって構成可能である。

次に、本実施形態における被監視者監視システムＭＳａおよびセンサ装置ＳＵａの動作について説明する。図３は、第１実施形態のセンサ装置におけるパラメータの設定に関する動作を示すフローチャートである。図４は、第１実施形態のセンサ装置におけるパラメータの設定処理（判定領域の設定処理）を説明するための図である。図４Ａは、居室ＲＭの様子を示し、図４Ｂは、図４Ａに示す居室ＲＭにおいて、設定処理によって設定されたパラメータを示す。図５は、実施形態のセンサ装置における行動の検出に関する動作を示すフローチャートである。

（パラメータ設定処理）
このような構成の被監視者監視システムＭＳａでは、各装置ＳＵａ、ＳＶ、ＳＰ、ＴＡは、電源が投入されると、必要な各部の初期化を実行し、その稼働を始める。センサ装置ＳＵａでは、その制御処理プログラムの実行によって、制御処理部１４ａには、ＵＳ制御部１４１、行動検出処理部１４２、異常判定処理部１４３ａ、行動軌跡検出処理部１４４ａ−１、移動軌跡検出処理部１４４ａ−２、輝度検出処理部１４４ａ−３、パラメータ設定部１４５ａ、通知処理部１４６、ストリーミング処理部１４７およびナースコール処理部１４８が機能的に構成される。

前記所定のパラメータ（本実施形態では最終的な判定領域）を設定するパラメータ設定処理では、図３において、まず、センサ装置ＳＵａは、撮像部１１およびＳＵ制御処理部１４ａによって、所定の期間に亘って前記所定のパラメータに関わる所定の状態（本実施形態では、被監視者Ｏｂの行動軌跡、カーテンの移動軌跡、対象画像における各画素の各輝度）を検出し、収集し、ＳＵ記憶部１６ａに記憶（記録）する（Ｓ１ａ）。より具体的には、まず、ＳＵ制御部１４１は、撮像部１１によって撮像対象を撮像し、対象画像を生成する。次に、行動軌跡検出処理部１４４ａ−１は、撮像部１１で撮像した前記対象画像に基づいて被監視者Ｏｂの行動軌跡を、所定の状態の１つとして求め、この求めた被監視者の行動軌跡を検出状態情報記憶部１６２ａに記憶する。移動軌跡検出処理部１４４ａ−２は、撮像部１１で撮像した前記対象画像に基づいてカーテンの移動軌跡を前記所定の状態の他の１つとして求め、この求めたカーテンの移動軌跡を検出状態情報記憶部１６２ａに記憶する。輝度検出処理部１４４ａ−３は、撮像部１１で撮像した前記対象画像における各画素の各輝度を前記所定の状態のさらに他の１つとして求め、この求めた対象画像における各画素の各輝度を検出状態情報記憶部１６２ａに記憶する。そして、このような処理が所定の期間、例えば１週間に亘って各フレームごとに実施される。

このようにパラメータを求めるための各データ（実績データ）を収集すると、センサ装置ＳＵａは、パラメータ設定部１４５ａによって、処理Ｓ１ａで収集した複数の被監視者Ｏｂの行動軌跡（行動軌跡の集合）に基づいて被監視者Ｏｂの行動領域を求める（Ｓ２ａ−１）。

例えば、図４Ａに示すワンルームの居室ＲＭに被監視者Ｏｂが所在している場合には、処理Ｓ１ａで行動軌跡検出処理部１４４ａ−１は、撮像部１１で撮像した対象画像から動体領域を抽出し、この抽出した動体領域内の所定点を被監視者Ｏｂの行動軌跡として求める。このような被監視者Ｏｂの行動軌跡が例えば１週間に亘って各フレームごとに求められると、被監視者Ｏｂの行動軌跡は、居室ＲＭ略全体に亘って存在するようになり、処理Ｓ２ａ−１によって、図４Ｂに破線で示すように、テレビＴＶの設置された領域に当たる１つの頂点を切り欠いた矩形領域が行動領域ＡＲ１として求められる。この図４に示す居室ＲＭは、平面視にて略矩形形状であり、この居室ＲＭには、一方壁側に沿って寝具ＢＴが配置され、この一方壁に出窓ＷＤが配設され、この出窓ＷＤには、カーテンＣＴが掛けられている。前記一方壁に対向する他方壁における略中央位置の上方には、空調機ＡＣが配設されている。空調機ＡＣの一方端側の方には、テレビＴＶが配設され、空調機ＡＣの他方端側の方には、洗面台ＷＳが配設されている。この図４に示す例では、被監視者Ｏｂは、寝具ＢＴの一方側端に腰掛けており、座位姿勢にある。

図３に戻って、次に、センサ装置ＳＵａは、パラメータ設定部１４５ａによって、処理Ｓ１ａで収集した複数の前記カーテンの移動軌跡（移動軌跡の集合）に基づいて前記カーテンの移動領域を求める（Ｓ２ａ−２）。

例えば、図４に示す例では、出窓ＷＤの位置が予めＳＵ記憶部１６ａに記憶されており、処理Ｓ１ａで移動軌跡検出処理部１４４ａ−２は、撮像部１１で撮像した対象画像から出窓ＷＤの位置付近での動体領域を求め、この求めた動体領域の輪郭をカーテンの移動軌跡として求める。このようなカーテンＣＴの移動軌跡が例えば１週間に亘って各フレームごとに求められると、カーテンＣＴの移動軌跡は、出窓ＷＤに沿って出窓ＷＤから居室ＲＭ内へ突出して存在するようになり、処理Ｓ２ａ−２によって、図４Ｂに右下がりの斜線で示すように、出窓ＷＤに沿った居室ＲＭ内の矩形領域が移動領域ＡＲ２として求められる。

図３に戻って、次に、センサ装置ＳＵａは、パラメータ設定部１４５ａによって、処理Ｓ１ａで収集した複数の対象画像における各画素の各輝度に基づいて輝度変動領域を求める（Ｓ２ａ−３）。

通常、テレビＴＶの表示面は、輝度の変化が大きい。このため、例えば、図４に示す例では、撮像部１１で撮像した対象画像における各画素の各輝度が処理Ｓ１ａで輝度検出処理部１４４ａ−３によって例えば１週間に亘って各フレームごとに求められると、テレビＴＶの表示面（画面）に当たる各画素の輝度変動が大きくなり、処理Ｓ２ａ−２によって、図４Ｂに斜線で示すように、テレビＴＶの表示面に当たる矩形領域が輝度変動領域ＡＲ３として求められる。なお、鏡も輝度の変化が大きく、鏡に当たる領域も輝度変動領域として求められる。

図３に戻って、そして、センサ装置ＳＵａは、パラメータ設定部１４５ａによって、処理Ｓ２ａ−１で求めた被監視者Ｏｂの行動領域（仮の判定領域）から、処理Ｓ２ａ−２で求めたカーテンの移動領域および処理Ｓ２ａ−３で求めた輝度変動領域を除外することによって最終的な判定領域を求め、この最終的な判定領域を前記所定のパラメータとしてＵＳ記憶部１６ａのパラメータ情報記憶部１６１ａに記憶し、パラメータ設定処理を終了する。

このようなパラメータ設定処理は、必要に応じて適宜なタイミングで、例えば、居室ＲＭの入居者が変わり、センサ装置ＳＵａで監視される被監視者Ｏｂが変わったタイミングや、居室ＲＭにおける家具等の配置位置を変えた模様替え後のタイミングや、季節の変わり目のタイミング等で実施される。

なお、処理Ｓ１ａは、前記所定のパラメータに関わる所定の状態を所定の期間に亘って複数検出する第２検出工程の一例に相当し、処理Ｓ２ａ−１ないし処理Ｓ２ａ−４は、前記第２検出工程で前記所定の期間に亘って検出した複数の前記所定の状態に基づいて前記所定のパラメータの値を求め、前記求めた所定のパラメータの値を後述の異常判定工程で用いる前記所定のパラメータとしてパラメータ情報記憶部１６１ａに記憶するパラメータ設定工程の一例に相当する。

（異常判定処理）
被監視者Ｏｂにおける所定の行動が異常であるか否かを判定する異常判定処理は、本実施形態では、次のように実行される。

センサ装置ＳＵａは、所定のフレームレートに応じた時間間隔で撮像部１１によって画像を順次に取得しており、１つのフレームの画像が撮像部１１からＳＵ制御処理部１４ａに入力されると、まず、図５において、センサ装置ＳＵａは、行動検出処理部１４２によって、撮像部１１で撮像された対象画像に基づいて被監視者Ｏｂにおける所定の行動を検出する処理を実行する（Ｓ１１）。

次に、センサ装置ＳＵａは、行動検出処理部１４２によって、処理Ｓ１１で被監視者Ｏｂにおける所定の行動を検出したか否かを判定する（Ｓ１２）。この判定の結果、処理Ｓ１１で被監視者Ｏｂにおける所定の行動を検出していない場合（Ｎｏ）には、次のフレームの画像を処理すべく、センサ装置ＳＵａは、処理を処理Ｓ１１に戻す。一方、処理Ｓ１１で被監視者Ｏｂにおける所定の行動を検出している場合（Ｙｅｓ）には、次の処理Ｓ１３ａを実行する。

この処理Ｓ１３ａでは、センサ装置ＳＵａは、異常判定処理部１４３ａによって処理Ｓ１１で検出した被監視者Ｏｂにおける所定の行動が異常であるか否かを判定する処理を実行する。より具体的には、異常判定処理部１４３ａは、処理Ｓ１１で被監視者Ｏｂにおける所定の行動とパラメータ情報記憶部１６１ａに記憶された前記所定のパラメータ（本実施形態では最終的な判定領域）とに基づいて、被監視者Ｏｂにおける所定の行動が異常であるか否かを判定する。より詳しくは、本実施形態では、異常判定処理部１４３ａは、行動検出処理部１４２で求めた被監視者Ｏｂにおける所定の行動が転落であって、被監視者Ｏｂの所在位置（行動検出処理部１４２で求めた頭部領域の位置）が前記最終的な判定領域内であった場合に異常と判定し、行動検出処理部１４２で求めた被監視者Ｏｂにおける所定の行動が転倒であって、被監視者Ｏｂの所在位置（行動検出処理部１４２で求めた頭部領域の位置）が前記最終的な判定領域内であった場合に異常と判定する。そして、これらの場合を除く他の場合には、異常判定処理部１４３ａは、異常と判定しない。

次に、センサ装置ＳＵａは、異常判定処理部１４３ａによって、処理Ｓ１３ａで被監視者Ｏｂにおける所定の行動が異常と判定されたか否かを判定する（Ｓ１４）。この判定の結果、処理Ｓ１３ａで被監視者Ｏｂにおける所定の行動が異常と判定されていない場合（Ｎｏ）には、次のフレームの画像を処理すべく、センサ装置ＳＵａは、処理を処理Ｓ１１に戻す。一方、処理Ｓ１３ａで被監視者Ｏｂにおける所定の行動が異常と判定されている場合（Ｙｅｓ）には、次の処理Ｓ１５を実行する。

この処理Ｓ１５では、センサ装置ＳＵａは、通知処理部１４６によって、処理Ｓ１３ａで判定した前記異常を固定端末装置ＳＰおよび携帯端末装置ＴＡへ報知すべく管理サーバ装置ＳＶへ前記第１監視情報通信信号を送信する。

そして、センサ装置ＳＵａは、この異常判定処理の終了（停止）か否かを判定する（Ｓ１６）。この判定の結果、異常判定処理の終了（停止）ではない場合（Ｎｏ）には、次のフレームの画像を処理すべく、センサ装置ＳＵａは、処理を処理Ｓ１１に戻し、一方、異常判定処理の終了（停止）である場合（Ｎｏ）には、センサ装置ＳＵａは、異常判定処理を終了（停止）する。

一方、上述の処理Ｓ１５による前記第１監視情報通信信号を受信した管理サーバ装置ＳＶは、前記第１監視情報通信信号に収容された被監視者Ｏｂの異常（本実施形態では、転落の異常、転倒の異常）、および、その画像を被監視者Ｏｂに対する前記監視情報として記憶（記録）する。そして、管理サーバ装置ＳＶは、被監視者Ｏｂの異常（本実施形態では、転落の異常、転倒の異常）、および、その画像を収容した第２監視情報通信信号を固定端末装置ＳＰおよび携帯端末装置ＴＡに送信する。

この第２監視情報通信信号を受信した固定端末装置ＳＰおよび携帯端末装置ＴＡそれぞれは、この第２監視情報通信信号に収容された被監視者Ｏｂの異常（本実施形態では、転落の異常、転倒の異常）、および、その画像を表示する。監視者は、固定端末装置ＳＰや携帯端末装置ＴＡに表示された被監視者Ｏｂの異常を参照することで、被監視者Ｏｂに異常が生じたことを認識できる。

そして、監視者は、必要に応じて、固定端末装置ＳＰや固定端末装置ＴＡを用いて動画の配信をセンサ装置ＳＵａに要求し、これに応じてストリーミング処理部１４７は、この要求のあった固定端末装置ＳＰまたは携帯端末装置ＴＡへ、撮像部１１で生成した動画（例えばライブの動画）をストリーミング再生で配信する。

また、監視者は、必要に応じて、固定端末装置ＳＰや固定端末装置ＴＡを用いて通話をセンサ装置ＳＵａに要求し、これに応じてナースコール処理部１４８は、この要求のあった固定端末装置ＳＰまたは携帯端末装置ＴＡとの間で音声通話を可能にする。また、被監視者Ｏｂからナースコール入力部１３でその入力操作を受け付けた場合に、ナースコール処理部１４８は、固定端末装置ＳＰまたは携帯端末装置ＴＡとの間で、音声通話を可能にする。

以上、説明したように、本実施形態における被監視者監視システムＳＭａ、センサ装置ＳＵａおよびこれに実装された被監視者監視方法は、パラメータ設定部１４５ａによって、自動的に前記所定のパラメータ（本実施形態では最終的な判定領域）を設定してカスタマイズできる。そして、前記所定のパラメータ（本実施形態では最終的な判定領域）の値は、所定の期間に亘って検出した複数の前記所定の状態（本実施形態では、被監視者Ｏｂの行動軌跡、カーテンの移動軌跡、対象画像における各画素の各輝度）に基づいて求められるので、上記被監視者監視システムＳＭａ、センサ装置ＳＵａおよびこれに実装された被監視者監視方法は、より実情に合わせることができる。上記被監視者監視システムＳＭａ、センサ装置ＳＵａおよびこれに実装された被監視者監視方法は、自動的に前記所定のパラメータを設定するので、手間を低減でき、誤った被監視者Ｏｂに対し前記所定のパラメータを設定することも低減できる。

上記被監視者監視システムＳＭａ、センサ装置ＳＵａおよびこれに実装された被監視者監視方法は、被監視者Ｏｂにおける複数の行動軌跡（行動軌跡の集合）に基づいて被監視者Ｏｂの行動領域を前記判定領域の値として求めるので、被監視者Ｏｂの実行動に応じて前記判定領域を設定できる。

カーテンＣＴが動揺すると、被監視者Ｏｂにおける所定の行動と誤検出してしまう場合がある。上記被監視者監視システムＳＭａ、センサ装置ＳＵａおよびこれに実装された被監視者監視方法は、カーテンＣＴにおける複数の移動軌跡（移動軌跡の集合）に基づいてカーテンＣＴの移動領域を求め、この求めたカーテンＣＴの移動領域を前記判定領域から除外するので、カーテンＣＴの動揺による前記誤検出を低減できる。

被監視者Ｏｂやカーテン等が例えばテレビや鏡等に写り込むと、この写り込んだ像によって被監視者Ｏｂにおける所定の行動と誤検出してしまう場合がある。前記テレビや鏡等は、画像上では、輝度が大きく変動する。上記被監視者監視システムＳＭａ、センサ装置ＳＵａおよびこれに実装された被監視者監視方法は、複数の前記対象画像における各画素の各輝度値に基づいて同位置での輝度変動振幅が所定の輝度閾値以上の画素から成る輝度変動領域を求め、この求めた輝度変動領域を前記判定領域から除外するので、写り込んだ像による前記誤検出を低減できる。

次に、別の実施形態について説明する。
（第２実施形態）
第１実施形態における被監視者監視システムＭＳａおよびセンサ装置ＳＵａは、パラメータの一例である判定領域を自動的にカスタマイズしたが、第２実施形態における被監視者監視システムＭＳｂおよびセンサ装置ＳＵｂは、パラメータの他の一例である、転倒であるか否かを最終的に判定するための閾値（転倒判定閾値）を自動的にカスタマイズするものである。

第２実施形態における被監視者監視システムＭＳｂは、例えば、図１に示すように、１または複数のセンサ装置ＳＵｂ（ＳＵｂ−１〜ＳＵｂ−４）と、管理サーバ装置ＳＶと、固定端末装置ＳＰと、１または複数の携帯端末装置ＴＡ（ＴＡ−１、ＴＡ−２）とを備える。すなわち、第２実施形態における被監視者監視システムＭＳｂは、第１実施形態において、第１実施形態のセンサ装置ＳＵａに代え、第２実施形態のセンサ装置ＳＵｂを備えるものである。このため、第２実施形態の被監視者監視システムＭＳｂにおける管理サーバ装置ＳＶ、固定端末装置ＳＰおよび携帯端末装置ＴＡは、それぞれ、第１実施形態の被監視者監視システムＭＳｂにおける管理サーバ装置ＳＶ、固定端末装置ＳＰおよび携帯端末装置ＴＡと同様であるので、その説明を省略する。

図６は、第２実施形態におけるセンサ装置の構成を示すブロック図である。第２実施形態のセンサ装置ＳＵｂは、第１実施形態のセンサ装置ＳＵａと同様に、ネットワークＮＷを介して他の装置ＳＶ、ＳＰ、ＴＡと通信する通信機能を備え、被監視者Ｏｂにおける所定の行動を検出し、この検出した被監視者Ｏｂにおける所定の行動が異常であると判定された場合に、前記異常を、管理サーバ装置ＳＶを介して固定端末装置ＳＰおよび携帯端末装置ＴＡ（端末装置ＳＰ、ＴＡ）に報知する装置である。この第２実施形態のセンサ装置ＳＵｂは、被監視者監視装置の他の一例であり、例えば、図６に示すように、撮像部１１と、ＳＵ音入出力部１２と、ナースコール入力部１３と、ＳＵ制御処理部１４ｂと、ＳＵ通信ＩＦ部１５と、ＳＵ記憶部１６ｂとを備える。これら第２実施形態のセンサ装置ＳＵｂにおける撮像部１１、ＳＵ音入出力部１２、ナースコール入力部１３およびＳＵ通信ＩＦ部１５は、それぞれ、第１実施形態のセンサ装置ＳＵａにおける撮像部１１、ＳＵ音入出力部１２、ナースコール入力部１３およびＳＵ通信ＩＦ部１５と同様であるので、その説明を省略する。

ＳＵ記憶部１６ｂは、ＳＵ制御処理部１４ａに接続され、ＳＵ制御処理部１４ａの制御に従って、各種の所定のプログラムおよび各種の所定のデータを記憶する回路である。前記各種の所定のプログラムには、ＳＵ制御プログラム、行動検出処理プログラム、異常判定処理プログラム、歩行検出処理プログラム、パラメータ設定プログラム、通知処理プログラム、ストリーミング処理プログラムおよびナースコール処理プログラム等の制御処理プログラムが含まれる。これら第２実施形態におけるＳＵ制御プログラム、行動検出処理プログラム、通知処理プログラム、ストリーミング処理プログラムおよびナースコール処理プログラムは、それぞれ、第１実施形態におけるＳＵ制御プログラム、行動検出処理プログラム、通知処理プログラム、ストリーミング処理プログラムおよびナースコール処理プログラムと同様であるので、その説明を省略する。歩行検出処理プログラムは、撮像部１１で撮像した前記対象画像に基づいて被監視者Ｏｂにおける歩行速度および歩行時の大きさを前記所定の状態として検出するプログラムである。パラメータ設定プログラムは、前記歩行検出処理プログラムで所定の期間に亘って求めた各結果、すなわち被監視者Ｏｂにおける複数の歩行速度および複数の歩行時の大きさに基づいて前記所定のパラメータの値を求め、この求めた所定のパラメータの値を前記異常判定処理プログラム（異常判定処理部１４３ｂ）で用いるパラメータとしてＳＵ記憶部１６ｂに記憶するプログラムである。前記所定のパラメータは、一例として、第１実施形態では最終的な判定領域であったが、第２実施形態では、他の一例として、行動検出処理プログラムで検出した転倒が真の転倒であるか否かを最終的に判定するための閾値（転倒判定閾値）である。異常判定処理プログラムは、前記行動検出処理プログラムで求めた被監視者Ｏｂにおける所定の行動とＵＳ記憶部１６ｂに記憶された前記所定のパラメータ、すなわち転倒判定閾値とに基づいて、被監視者Ｏｂにおける所定の行動が異常であるか否かを判定するプログラムである。前記各種の所定のデータには、例えば、自機のセンサＩＤ、管理サーバ装置ＳＶの通信アドレス、前記所定のパラメータ（本実施形態では転倒判定閾値）、および、前記所定のパラメータに関わる状態（本実施形態では被監視者Ｏｂにおける歩行速度および歩行時の大きさ）等のこれら上述の各プログラムを実行する上で必要なデータや、被監視者Ｏｂを監視する上で必要なデータ等が含まれる。このようなＳＵ記憶部１６ｂは、ＳＵ記憶部１６ａと同様に、例えばＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭおよびＲＡＭ等を含む。

ＳＵ記憶部１６ｂは、前記所定のパラメータおよび前記所定のパラメータに関わる状態それぞれを記憶するために、パラメータ情報記憶部１６１ｂおよび検出状態情報記憶部１６２ｂを機能的に備える。パラメータ情報記憶部１６１ｂは、監視対象である被監視者における所定の行動が異常であるか否かを判定するために用いられる前記所定のパラメータ（本実施形態では前記転倒判定閾値）を記憶するものである。検出状態情報記憶部１６２ｂは、前記所定の状態としての前記所定のパラメータに関わる状態（本実施形態では被監視者Ｏｂにおける歩行速度および歩行時の大きさ）を記憶するものである。

ＳＵ制御処理部１４ｂは、ＳＵ制御処理部１４ａと同様に、センサ装置ＳＵｂの各部を当該各部の機能に応じてそれぞれ制御し、撮像部１１によって被監視者Ｏｂをその上方から撮像した対象画像を取得し、この取得した対象画像に基づいて被監視者Ｏｂにおける所定の行動を検出し、この検出した被監視者Ｏｂにおける所定の行動が異常であると判定された場合に、前記異常を外部に報知するために、前記異常を管理サーバ装置ＳＶへ送信するための回路である。ＳＵ制御処理部１４ｂは、例えば、ＣＰＵおよびその周辺回路を備えて構成される。制御処理部１４ｂは、前記制御処理プログラムが実行されることによって、ＳＵ制御部１４１、行動検出処理部１４２、異常判定処理部１４３ｂ、歩行検出処理部１４４ｂ、パラメータ設定部１４５ｂ、通知処理部１４６、ストリーミング処理部１４７およびナースコール処理部１４８を機能的に備える。これら第２実施形態におけるＳＵ制御部１４１、行動検出処理部１４２、通知処理部１４６、ストリーミング処理部１４７およびナースコール処理部１４８は、それぞれ、第１実施形態におけるＳＵ制御部１４１、行動検出処理部１４２、通知処理部１４６、ストリーミング処理部１４７およびナースコール処理部１４８と同様であるので、その説明を省略する。

歩行検出処理部１４４ｂは、撮像部１１で撮像した前記対象画像に基づいて被監視者Ｏｂにおける歩行速度および歩行時の大きさを、前記所定の状態の１つとして求め、この求めた被監視者Ｏｂにおける歩行速度および歩行時の大きさを検出状態情報記憶部１６２ｂに記憶するものである。より具体的には、歩行検出処理部１４４ｂは、まず、撮像部１１で撮像した対象画像から例えば背景差分法やフレーム差分法によって被監視者Ｏｂの人体領域として動体領域を抽出する。そして、歩行検出処理部１４４ｂは、この抽出した動体領域におけるフレーム間の移動量から被監視者Ｏｂの歩行速度を求め、この際の動体領域の大きさを被監視者Ｏｂの大きさとして求める。歩行検出処理部１４４ｂは、フレームごとに被監視者Ｏｂにおける歩行速度および歩行時の大きさを検出状態情報記憶部１６２ｂに記憶して良く、また、フレームごとのデータのばらつきを低減するとともにデータ容量を低減するために、フレームごとに求めた被監視者Ｏｂにおける歩行速度および歩行時の大きさを、歩行速度が略ゼロ（所定の閾値以下）であるケースを除いて、一定期間（例えば３０秒、１分、５分等）ごとに平均し、この一定期間ごとに平均した被監視者Ｏｂにおける歩行速度および歩行時の大きさを検出状態情報記憶部１６２ｂに記憶して良い。このような被監視者Ｏｂにおける歩行速度および歩行時の大きさのデータの収集は、所定の期間に亘って実施される。前記所定の期間は、任意の期間であって良く、例えば、被監視者Ｏｂにおける日常の行動の把握に適した４〜７日程度である。

パラメータ設定部１４５ｂは、歩行検出処理部１４４ｂで求めた結果（すなわち、検出状態情報記憶部１６２ｂに記憶された被監視者Ｏｂにおける歩行速度および歩行時の大きさの各集合）に基づいて、被監視者Ｏｂにおける所定の行動が異常であるか否かを判定するために用いられる所定のパラメータ（本実施形態では転倒判定閾値）を求め、この求めた所定のパラメータの値を後述の異常判定処理部１４３ｂで用いるパラメータとしてＳＵ記憶部１６ｂのパラメータ情報記憶部１６１ｂに記憶するものである。より具体的には、パラメータ設定部１４５ｂは、次のように前記転倒判定閾値を設定する。

ここで、略直立で歩行できる被監視者Ｏｂは、比較的速い歩行速度で歩行でき、このような歩行態様から転倒してしまう場合、比較的急激に倒れ込む。一方、前屈みで歩行する被監視者Ｏｂは、比較的遅い歩行速度の歩行となり、転倒してしまう場合、比較的急激に倒れ込むだけでなく、ずるずると崩れ落ちるように倒れ込む場合もある。そして、上方から撮像された対象画像上では、前記略直立で歩行できる被監視者Ｏｂの大きさは、相対的に小さくなる一方、前屈みで歩行する被監視者Ｏｂの大きさは、相対的に大きくなる。

そこで、本実施形態では、被監視者Ｏｂが略直立で歩行できる者か前屈みで歩行する者かの別が歩行速度およびその歩行時の大きさで識別され、この識別結果に応じて転倒判定閾値が設定される。より具体的には、被監視者Ｏｂが略直立で歩行できる者か前屈みで歩行する者かの別を歩行速度およびその歩行時の大きさそれぞれ識別するための歩行速度閾値および歩行時の大きさ閾値が予め設定され、ＳＵ記憶部１６ｂに記憶される。被監視者Ｏｂが略直立で歩行できる者である場合の第１転倒判定閾値が予め設定され、ＳＵ記憶部１６ｂに記憶され、被監視者Ｏｂが前屈みで歩行する者である場合の第２転倒判定閾値が予め設定され、ＳＵ記憶部１６ｂに記憶される。上述のように、略直立で歩行できる被監視者Ｏｂは、比較的急激に倒れ込む一方、前屈みで歩行する被監視者Ｏｂは、比較的急激に倒れ込むだけでなく、ずるずると崩れ落ちるように倒れ込む場合もあるため、第２転倒判定閾値は、第１転倒判定閾値よりも長い時間に設定される。例えば、第１転倒判定閾値は、０．１秒や０．３秒や０．５秒等に設定され、第２転倒判定閾値は、２秒や３秒や５秒等に設定される。パラメータ設定部１４５ｂは、まず、検出状態情報記憶部１６２ｂに記憶された被監視者Ｏｂにおける歩行速度および歩行時の大きさの各集合それぞれを、歩行速度が略ゼロ（所定の閾値以下）であるケースを除いて平均することで、最終的な歩行速度および歩行時の大きさを求める。そして、パラメータ設定部１４５ｂは、この求めた最終的な歩行速度が前記歩行速度閾値以上であって前記求めた最終的な歩行時の大きさが前記歩行時の大きさ閾値以下である第１の場合には、被監視者Ｏｂが略直立で歩行できる者であると判定し、前記所定のパラメータとして第１転倒判定閾値をパラメータ情報記憶部１６１ｂに記憶する。パラメータ設定部１４５ｂは、前記求めた最終的な歩行速度が前記歩行速度閾値より小さく前記求めた最終的な歩行時の大きさが前記歩行時の大きさ閾値より大きい第２の場合には、被監視者Ｏｂが前屈みで歩行する者であると判定し、前記所定のパラメータとして第２転倒判定閾値をパラメータ情報記憶部１６１ｂに記憶する。なお、前記求めた最終的な歩行速度および歩行時の大きさが前記第１の場合でもなく前記第２の場合でも無い場合には、予め設定したデフォルト値（第３転倒判定閾値（例えば前記第１転倒判定閾値と前記第２転倒判定閾値との間における適宜な値等））が前記所定のパラメータとしてパラメータ情報記憶部１６１ｂに記憶されて良く、また、前記所定のパラメータを設定せずに、異常判定処理部１４３ｂは、行動検出処理部１４２で転倒を検出した場合にそのまま異常と判定しても良い。

異常判定処理部１４３ｂは、行動検出処理部１４２で求めた被監視者Ｏｂにおける所定の行動とＵＳ記憶部１６ｂのパラメータ情報記憶部１６１ｂに記憶された前記所定のパラメータ（本実施形態では転倒判定閾値）とに基づいて、被監視者Ｏｂにおける所定の行動が異常であるか否かを判定するものである。より具体的には、本実施形態では、例えば、転落および転倒が異常として予め設定されており、異常判定処理部１４３ａは、行動検出処理部１４２で求めた被監視者Ｏｂにおける所定の行動が転落であった場合に異常と判定し、行動検出処理部１４２で求めた被監視者Ｏｂにおける所定の行動が転倒であって、この行動検出処理部１４２で転倒と判定した場合における被監視者Ｏｂの頭部における大きさの時間変化が転倒判定閾値以下の時間で完了した場合に、異常と判定する。より詳しくは、パラメータ情報記憶部１６１ｂに第１転倒判定閾値が記憶されている場合には、異常判定処理部１４３ｂは、行動検出処理部１４２で求めた被監視者Ｏｂにおける所定の行動が転倒であって、この行動検出処理部１４２で転倒と判定した場合における被監視者Ｏｂの頭部における大きさの時間変化が第１転倒判定閾値以下の時間で完了した場合に、異常と判定する。これによって、ものを拾う等のために屈み込んだ場合等を転倒の異常と誤判定せずに、略直立で歩行できる被監視者Ｏｂにおける転倒の異常がより適切に判定できる。パラメータ情報記憶部１６１ｂに第２転倒判定閾値が記憶されている場合には、異常判定処理部１４３ｂは、行動検出処理部１４２で求めた被監視者Ｏｂにおける所定の行動が転倒であって、この行動検出処理部１４２で転倒と判定した場合における被監視者Ｏｂの頭部における大きさの時間変化が第２転倒判定閾値以下の時間で完了した場合に、異常と判定する。これによって、被監視者Ｏｂが比較的急激に倒れ込むだけでなく、ずるずると崩れ落ちるように倒れ込む場合も異常と判定できるので、前屈みで歩行する被監視者Ｏｂにおける転倒の異常がより適切に判定できる。

なお、撮像部１１および行動検出処理部１４２は、被監視者Ｏｂにおける所定の行動を検出する第１検出部の一例に相当する。撮像部１１および歩行検出処理部１４４ｂは、前記所定のパラメータに関わる所定の状態を検出する第２検出部の一例に相当する。センサ装置ＳＵｂは、被監視者監視装置の一例に相当する。また、本実施形態では、撮像部１１が前記第１検出部および前記第２検出部それぞれの一部を兼ねているが、前記第１検出部と前記第２検出部とは、個別の装置（兼用部分の無い装置）であって良い。

次に、本実施形態における被監視者監視システムＭＳｂおよびセンサ装置ＳＵｂの動作について説明する。図７は、第２実施形態のセンサ装置におけるパラメータの設定に関する動作を示すフローチャートである。

このような構成の被監視者監視システムＭＳｂでは、各装置ＳＵｂ、ＳＶ、ＳＰ、ＴＡは、電源が投入されると、必要な各部の初期化を実行し、その稼働を始める。センサ装置ＳＵｂでは、その制御処理プログラムの実行によって、制御処理部１４ｂには、ＵＳ制御部１４１、行動検出処理部１４２、異常判定処理部１４３ｂ、歩行検出処理部１４４ｂ、パラメータ設定部１４５ｂ、通知処理部１４６、ストリーミング処理部１４７およびナースコール処理部１４８が機能的に構成される。

前記所定のパラメータ（本実施形態では最終的な判定領域）を設定するパラメータ設定処理では、図７において、まず、センサ装置ＳＵｂは、撮像部１１およびＳＵ制御処理部１４ｂによって、所定の期間に亘って前記所定のパラメータに関わる所定の状態（本実施形態では、被監視者Ｏｂにおける歩行速度およびその歩行時の大きさ）を検出し、収集し、ＳＵ記憶部１６ｂに記憶（記録）する（Ｓ１ｂ）。より具体的には、まず、ＳＵ制御部１４１は、撮像部１１によって撮像対象を撮像し、対象画像を生成する。次に、歩行検出処理部１４４ｂは、撮像部１１で撮像した前記対象画像に基づいて被監視者Ｏｂにおける歩行速度およびその歩行時の大きさを、所定の状態の１つとして求め、この求めた被監視者Ｏｂにおける歩行速度およびその歩行時の大きさを検出状態情報記憶部１６２ｂに記憶する。そして、このような処理が所定の期間、例えば１週間に亘って各フレームごとに実施される。

このようにパラメータを求めるための各データ（実績データ）を収集すると、センサ装置ＳＵｂは、パラメータ設定部１４５ｂによって、前記パラメータの値である転倒判定閾値をパラメータ情報記憶部１６１ｂに設定する閾値の設定処理を行い（Ｓ２ｂ）、パラメータ設定処理を終了する。より具体的には、パラメータ設定部１４５ｂは、まず、歩行検出処理部１４４ｂによって前記所定の期間に亘って求められた被監視者Ｏｂにおける複数の歩行速度を平均することで最終的な歩行速度を求めるとともに、歩行検出処理部１４４ｂによって前記所定の期間に亘って求められた被監視者Ｏｂにおける複数の歩行時の大きさを平均することで最終的な歩行時の大きさを求める。なお、この平均を求める際には、歩行速度が略ゼロ（所定の閾値以下）であるケースが除かれる。次に、パラメータ設定部１４５ｂは、この求めた最終的な歩行速度が前記歩行速度閾値以上であって前記求めた最終的な歩行時の大きさが前記歩行時の大きさ閾値以下である前記第１の場合には、被監視者Ｏｂが略直立で歩行できる者であると判定し、前記所定のパラメータとして第１転倒判定閾値をパラメータ情報記憶部１６１ｂに記憶する。また、パラメータ設定部１４５ｂは、前記求めた最終的な歩行速度が前記歩行速度閾値より小さく前記求めた最終的な歩行時の大きさが前記歩行時の大きさ閾値より大きい前記第２の場合には、被監視者Ｏｂが前屈みで歩行する者であると判定し、前記所定のパラメータとして第２転倒判定閾値をパラメータ情報記憶部１６１ｂに記憶する。

このようなパラメータ設定処理は、第１実施形態と同様に、必要に応じて適宜なタイミングで実施される。

なお、処理Ｓ１ｂは、前記所定のパラメータに関わる所定の状態を所定の期間に亘って複数検出する第２検出工程の一例に相当し、処理Ｓ２ｂは、前記第２検出工程で前記所定の期間に亘って検出した複数の前記所定の状態に基づいて前記所定のパラメータの値を求め、前記求めた所定のパラメータの値を後述の異常判定工程で用いる前記所定のパラメータとしてパラメータ情報記憶部１６１ｂに記憶するパラメータ設定工程の一例に相当する。

（異常判定処理）
被監視者Ｏｂにおける所定の行動が異常であるか否かを判定する異常判定処理は、異常判定処理Ｓ１３ａに代え、後述の異常判定処理Ｓ１３ｂが実施される点を除き、図５に示すフローチャートと同様に実行される。

この第２実施形態における異常判定処理Ｓ１３ｂでは、異常判定処理部１４３ｂは、処理Ｓ１１で被監視者Ｏｂにおける所定の行動とパラメータ情報記憶部１６１ｂに記憶された前記所定のパラメータ（本実施形態では転倒判定閾値）とに基づいて、被監視者Ｏｂにおける所定の行動が異常であるか否かを判定する。より具体的には、異常判定処理部１４３ａは、行動検出処理部１４２で求めた被監視者Ｏｂにおける所定の行動が転落であった場合に異常と判定し、パラメータ情報記憶部１６１ｂに第１転倒判定閾値が記憶されている場合には、行動検出処理部１４２で求めた被監視者Ｏｂにおける所定の行動が転倒であって、この行動検出処理部１４２で転倒と判定した場合における被監視者Ｏｂの頭部における大きさの時間変化が第１転倒判定閾値以下の時間で完了した場合に異常と判定し、そして、パラメータ情報記憶部１６１ｂに第２転倒判定閾値が記憶されている場合には、行動検出処理部１４２で求めた被監視者Ｏｂにおける所定の行動が転倒であって、この行動検出処理部１４２で転倒と判定した場合における被監視者Ｏｂの頭部における大きさの時間変化が第２転倒判定閾値以下の時間で完了した場合に異常と判定する。そして、これらの場合を除く他の場合には、異常判定処理部１４３ｂは、異常と判定しない。

以上、説明したように、本実施形態における被監視者監視システムＳＭｂ、センサ装置ＳＵｂおよびこれに実装された被監視者監視方法は、パラメータ設定部１４５ｂによって、自動的に前記所定のパラメータ（本実施形態では転倒判定閾値）を設定してカスタマイズできる。そして、前記所定のパラメータ（本実施形態では転倒判定閾値）の値は、所定の期間に亘って検出した複数の前記所定の状態（本実施形態では被監視者Ｏｂにおける歩行速度およびその歩行時の大きさ）に基づいて求められるので、上記被監視者監視システムＳＭｂ、センサ装置ＳＵｂおよびこれに実装された被監視者監視方法は、より実情に合わせることができる。上記被監視者監視システムＳＭｂ、センサ装置ＳＵｂおよびこれに実装された被監視者監視方法は、自動的に前記所定のパラメータを設定するので、手間を低減でき、誤った被監視者Ｏｂに対し前記所定のパラメータを設定することも低減できる。

上記被監視者監視システムＳＭｂ、センサ装置ＳＵｂおよびこれに実装された被監視者監視方法は、パラメータ設定部１４５ｂによって、前記所定の期間に亘って検出した複数の被監視者Ｏｂにおける歩行速度および歩行時の大きさに基づいて前記所定のパラメータの値（本実施形態では第１転倒判定閾値または第２転倒判定閾値）を求めるので、被監視者Ｏｂが略直立で歩行できる者であるか前屈みで歩行する者であるかを区別でき、その区別に応じた値で前記所定のパラメータの値を設定できる。このため、上記被監視者監視システムＳＭｂ、センサ装置ＳＵｂおよびこれに実装された被監視者監視方法は、被監視者Ｏｂの特性に応じて前記所定のパラメータの値を自動的に設定でき、より精度良く転倒を検出できる。

なお、被監視者監視システムＭＳは、第１実施形態のセンサ装置ＳＵａの機能と第２実施形態のセンサ装置ＳＵｂの機能とを合わせ持つセンサ装置ＳＵを備えても良い。

本明細書は、上記のように様々な態様の技術を開示しているが、そのうち主な技術を以下に纏める。

一態様にかかる被監視者監視装置は、監視対象である被監視者における所定の行動が異常であるか否かを判定するために用いられる所定のパラメータを記憶するパラメータ情報記憶部と、前記被監視者における前記所定の行動を検出する第１検出部と、前記第１検出部で検出した前記被監視者における所定の行動と前記パラメータ情報記憶部に記憶された前記所定のパラメータとに基づいて、前記被監視者における所定の行動が異常であるか否かを判定する異常判定部と、前記所定のパラメータに関わる所定の状態を検出する第２検出部と、前記第２検出部で所定の期間に亘って検出した複数の前記所定の状態に基づいて前記所定のパラメータの値を求め、前記求めた所定のパラメータの値を前記異常判定部で用いる前記所定のパラメータとして前記パラメータ情報記憶部に記憶するパラメータ設定部とを備える。

このような被監視者監視装置は、第２検出部およびパラメータ設定部を備え、前記第２検出部によって、前記所定のパラメータに関わる所定の状態を検出し、前記パラメータ設定部によって、前記第２検出部で所定の期間に亘って検出した複数の前記所定の状態に基づいて前記所定のパラメータの値を求め、この求めた所定のパラメータの値を異常判定部で用いる前記所定のパラメータとしてパラメータ情報記憶部に記憶する。このように上記被監視者監視装置は、自動的にパラメータを設定してカスタマイズできる。前記所定のパラメータの値は、前記第２検出部で所定の期間に亘って検出した複数の前記所定の状態に基づいて求められるので、上記被監視者監視装置は、より実情に合わせることができる。上記被監視者監視装置は、自動的にパラメータを設定するので、手間を低減でき、誤った被監視者に対しパラメータを設定することも低減できる。

他の一態様では、上述の被監視者監視装置において、前記所定のパラメータは、前記判定の対象となる判定領域であり、前記第２検出部は、前記被監視者の行動軌跡を前記所定の状態として検出し、前記パラメータ設定部は、前記第２検出部で所定の期間に亘って検出した複数の前記被監視者の行動軌跡に基づいて前記被監視者の行動領域を前記判定領域の値として求める。好ましくは、上述の被監視者監視装置において、前記第２検出部は、所定の対象領域を撮像する撮像部と、前記撮像部で撮像した前記所定の対象領域の対象画像に基づいて前記被監視者の行動軌跡を前記所定の状態として求める行動軌跡検出処理部とを備える。

このような被監視者監視装置は、前記第２検出部によって、前記被監視者の行動軌跡を前記所定の状態として検出し、前記パラメータ設定部によって、前記第２検出部で所定の期間に亘って検出した複数の前記被監視者の行動軌跡に基づいて前記被監視者の行動領域を前記判定領域の値として求めるので、被監視者の実行動に応じて前記判定領域を設定できる。

他の一態様では、上述の被監視者監視装置において、前記第２検出部は、さらに、カーテンの移動軌跡を前記所定の状態として検出し、前記パラメータ設定部は、さらに、前記第２検出部で所定の期間に亘って検出した複数の前記カーテンの移動軌跡に基づいて前記カーテンの移動領域を求め、前記求めたカーテンの移動領域を前記判定領域から除外する。好ましくは、上述の被監視者監視装置において、前記第２検出部は、所定の対象領域を撮像する撮像部と、前記撮像部で撮像した前記所定の対象領域の対象画像に基づいてカーテンの移動軌跡を前記所定の状態として求める移動軌跡検出処理部とを備える。

カーテンが動揺すると、被監視者における所定の行動と誤検出してしまう場合がある。上記被監視者監視装置は、前記第２検出部によって、さらに、カーテンの移動軌跡を前記所定の状態として検出し、前記パラメータ設定部によって、さらに、前記第２検出部で所定の期間に亘って検出した複数の前記カーテンの移動軌跡に基づいて前記カーテンの移動領域を求め、この求めたカーテンの移動領域を前記判定領域から除外するので、カーテンの動揺による前記誤検出を低減できる。

他の一態様では、これら上述の被監視者監視装置において、前記第２検出部は、所定の対象領域を撮像する撮像部と、前記撮像部で撮像した前記所定の対象領域の対象画像における各画素の各輝度を前記所定の状態として求める輝度検出処理部とを備え、前記パラメータ設定部は、さらに、前記第２検出部で所定の期間に亘って検出した複数の前記対象画像における各画素の各輝度値に基づいて同位置での輝度変動振幅が所定の輝度閾値以上の画素から成る輝度変動領域を求め、前記求めた輝度変動領域を前記判定領域から除外する。

被監視者やカーテン等が例えばテレビや鏡等に写り込むと、この写り込んだ像によって被監視者における所定の行動と誤検出してしまう場合がある。前記テレビや鏡等は、画像上では、輝度が大きく変動する。上記被監視者監視装置は、前記第２検出部によって、前記所定の対象領域の対象画像における各画素の各輝度を前記所定の状態として求め、前記パラメータ設定部によって、さらに、前記第２検出部で所定の期間に亘って検出した複数の前記対象画像における各画素の各輝度値に基づいて同位置での輝度変動振幅が所定の輝度閾値以上の画素から成る輝度変動領域を求め、この求めた輝度変動領域を前記判定領域から除外するので、写り込んだ像による前記誤検出を低減できる。

他の一態様では、上述の被監視者監視装置において、前記第１検出部は、所定の対象領域を上方から撮像する撮像部と、前記撮像部で撮像した前記所定の対象領域の対象画像に基づいて前記被監視者の頭部を検出し、前記検出した前記被監視者の頭部における大きさの時間変化に基づいて前記被監視者における前記所定の行動を検出する行動検出処理部とを備え、前記第２検出部は、前記第１検出部の前記撮像部で撮像した前記対象画像に基づいて前記被監視者における歩行速度および歩行時の大きさを前記所定の状態として検出し、前記パラメータ設定部は、前記第２検出部で所定の期間に亘って検出した複数の前記被監視者における歩行速度および歩行時の大きさに基づいて前記所定のパラメータの値を求める。好ましくは、上述の被監視者監視装置において、前記異常判定部は、前記第１検出部で検出した前記被監視者における所定の行動が転倒であって、かつ、前記被監視者における所定の行動が転倒であると検出した際の前記被監視者の頭部における大きさの時間変化が前記所定のパラメータの値（転倒判定閾値）以下の時間で完了した場合に、前記異常と判定する。

略直立で歩行できる被監視者は、比較的速い歩行速度で歩行でき、このような歩行態様から転倒してしまう場合、比較的急激に倒れ込む。一方、前屈みで歩行する被監視者は、比較的遅い歩行速度の歩行となり、転倒してしまう場合、比較的急激に倒れ込むだけでなく、ずるずると崩れ落ちるように倒れ込む場合もある。そして、上方から撮像された対象画像上では、前記略直立で歩行できる被監視者の大きさは、相対的に小さくなる一方、前屈みで歩行する被監視者の大きさは、相対的に大きくなる。上記被監視者監視装置は、前記パラメータ設定部によって、前記第２検出部で所定の期間に亘って検出した複数の前記被監視者における歩行速度および歩行時の大きさに基づいて前記所定のパラメータの値を求めるので、被監視者が略直立で歩行できる被監視者であるか前屈みで歩行する被監視者であるかを区別でき、その区別に応じた値で前記所定のパラメータの値を設定できる。このため、上記被監視者監視装置は、被監視者の特性に応じて前記所定のパラメータの値を自動的に設定でき、より精度良く転倒を検出できる。

他の一態様にかかる被監視者監視方法は、監視対象である被監視者における所定の行動を検出する第１検出工程と、前記第１検出工程で検出した前記被監視者における所定の行動と所定のパラメータとに基づいて、前記被監視者における所定の行動が異常であるか否かを判定する異常判定工程と、前記所定のパラメータに関わる所定の状態を所定の期間に亘って複数検出する第２検出工程と、前記第２検出工程で前記所定の期間に亘って検出した複数の前記所定の状態に基づいて前記所定のパラメータの値を求め、前記求めた所定のパラメータの値を前記異常判定工程で用いる前記所定のパラメータとしてパラメータ情報記憶部に記憶するパラメータ設定工程とを備える。

このような被監視者監視方法は、第２検出工程およびパラメータ設定工程を備え、前記第２検出工程によって、前記所定のパラメータに関わる所定の状態を検出し、前記パラメータ設定工程によって、前記第２検出工程で所定の期間に亘って検出した複数の前記所定の状態に基づいて前記所定のパラメータの値を求め、この求めた所定のパラメータの値を異常判定工程で用いる前記所定のパラメータとしてパラメータ情報記憶部に記憶する。このように上記被監視者監視方法は、自動的にパラメータを設定してカスタマイズできる。前記所定のパラメータの値は、前記第２検出工程で所定の期間に亘って検出した複数の前記所定の状態に基づいて求められるので、上記被監視者監視方法は、より実情に合わせることができる。上記被監視者監視方法は、自動的にパラメータを設定するので、手間を低減でき、誤った被監視者に対しパラメータを設定することも低減できる。

そして、他の一態様にかかる被監視者監視システムは、監視対象である被監視者における所定の行動を検出し、前記検出した前記被監視者における所定の行動が異常であると判定された場合に、前記異常を外部に報知する被監視者監視装置と、前記被監視者監視装置と通信可能に接続され、前記被監視者監視装置が報知した前記異常を受けて出力する端末装置とを備える被監視者監視システムであって、前記被監視者監視装置は、これら上述のいずれかの被監視者監視装置である。

これによれば、これら上述のいずれかの被監視者監視装置を用いた被監視者監視システムが提供でき、このような被監視者監視システムは、自動的にパラメータを設定してカスタマイズできる。

この出願は、２０１５年１１月９日に出願された日本国特許出願特願２０１５−２１９３０９を基礎とするものであり、その内容は、本願に含まれるものである。

本発明を表現するために、上述において図面を参照しながら実施形態を通して本発明を適切且つ十分に説明したが、当業者であれば上述の実施形態を変更および／または改良することは容易に為し得ることであると認識すべきである。したがって、当業者が実施する変更形態または改良形態が、請求の範囲に記載された請求項の権利範囲を離脱するレベルのものでない限り、当該変更形態または当該改良形態は、当該請求項の権利範囲に包括されると解釈される。

本発明によれば、被監視者監視装置および被監視者監視方法ならびに被監視者監視システムが提供できる。

Claims (6)

1. 監視対象である被監視者における所定の行動が異常であるか否かを判定するために用いられる所定のパラメータを記憶するパラメータ情報記憶部と、
   前記被監視者における前記所定の行動を検出する第１検出部と、
   前記第１検出部で検出した前記被監視者における所定の行動と前記パラメータ情報記憶部に記憶された前記所定のパラメータとに基づいて、前記被監視者における所定の行動が異常であるか否かを判定する異常判定部と、
   前記所定のパラメータに関わる所定の状態を検出する第２検出部と、
   前記第２検出部で所定の期間に亘って検出した複数の前記所定の状態に基づいて前記所定のパラメータの値を求め、前記求めた所定のパラメータの値を前記異常判定部で用いる前記所定のパラメータとして前記パラメータ情報記憶部に記憶するパラメータ設定部とを備え、
   前記第１検出部は、所定の対象領域を上方から撮像する撮像部と、前記撮像部で撮像した前記所定の対象領域の対象画像に基づいて前記被監視者の頭部を検出し、前記検出した前記被監視者の頭部における大きさの時間変化に基づいて前記被監視者における前記所定の行動を検出する行動検出処理部とを備え、
   前記第２検出部は、前記第１検出部の前記撮像部で撮像した前記対象画像に基づいて前記被監視者における歩行速度および歩行時の大きさを前記所定の状態として検出し、
   前記パラメータ設定部は、前記第２検出部で所定の期間に亘って検出した複数の前記被監視者における歩行速度および歩行時の大きさに基づいて前記所定のパラメータの値を求める、
   被監視者監視装置。
2. 前記パラメータ情報記憶部は、さらに、監視対象である被監視者における所定の行動が異常であるか否かを判定するために用いられる所定の第２パラメータを記憶し、
   前記異常判定部は、前記第１検出部で検出した前記被監視者における所定の行動と前記パラメータ情報記憶部に記憶された前記所定のパラメータおよび前記所定の第２パラメータとに基づいて、前記被監視者における所定の行動が異常であるか否かを判定し、
   前記所定の第２パラメータは、前記判定の対象となる判定領域であり、
   前記第２検出部は、さらに、前記被監視者の行動軌跡を前記所定の状態として検出し、
   前記パラメータ設定部は、さらに、前記第２検出部で所定の期間に亘って検出した複数の前記被監視者の行動軌跡に基づいて前記被監視者の行動領域を前記判定領域の値として求める、
   請求項１に記載の被監視者監視装置。
3. 前記第２検出部は、さらに、カーテンの移動軌跡を前記所定の状態として検出し、
   前記パラメータ設定部は、さらに、前記第２検出部で所定の期間に亘って検出した複数の前記カーテンの移動軌跡に基づいて前記カーテンの移動領域を求め、前記求めたカーテンの移動領域を前記判定領域から除外する、
   請求項２に記載の被監視者監視装置。
4. 前記第２検出部は、さらに、前記撮像部で撮像した前記所定の対象領域の対象画像における各画素の各輝度を前記所定の状態として求め、
   前記パラメータ設定部は、さらに、前記第２検出部で所定の期間に亘って検出した複数の前記対象画像における各画素の各輝度値に基づいて同位置での輝度変動振幅が所定の輝度閾値以上の画素から成る輝度変動領域を求め、前記求めた輝度変動領域を前記判定領域から除外する、
   請求項２または請求項３に記載の被監視者監視装置。
5. 監視対象である被監視者における所定の行動を検出する第１検出工程と、
   前記第１検出工程で検出した前記被監視者における所定の行動と所定のパラメータとに基づいて、前記被監視者における所定の行動が異常であるか否かを判定する異常判定工程と、
   前記所定のパラメータに関わる所定の状態を所定の期間に亘って複数検出する第２検出工程と、
   前記第２検出工程で前記所定の期間に亘って検出した複数の前記所定の状態に基づいて前記所定のパラメータの値を求め、前記求めた所定のパラメータの値を前記異常判定工程で用いる前記所定のパラメータとしてパラメータ情報記憶部に記憶するパラメータ設定工程とを備え、
   前記第１検出工程は、撮像部で所定の対象領域を上方から撮像する撮像工程と、前記撮像工程で撮像した前記所定の対象領域の対象画像に基づいて前記被監視者の頭部を検出し、前記検出した前記被監視者の頭部における大きさの時間変化に基づいて前記被監視者における前記所定の行動を検出する行動検出処理工程とを備え、
   前記第２検出工程は、前記撮像部で撮像した前記対象画像に基づいて前記被監視者における歩行速度および歩行時の大きさを前記所定の状態として検出し、
   前記パラメータ設定工程は、前記第２検出工程で所定の期間に亘って検出した複数の前記被監視者における歩行速度および歩行時の大きさに基づいて前記所定のパラメータの値を求める、
   被監視者監視方法。
6. 監視対象である被監視者における所定の行動を検出し、前記検出した前記被監視者における所定の行動が異常であると判定された場合に、前記異常を外部に報知する被監視者監視装置と、前記被監視者監視装置と通信可能に接続され、前記被監視者監視装置が報知した前記異常を受けて出力する端末装置とを備える被監視者監視システムであって、
   前記被監視者監視装置は、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の被監視者監視装置である、
   被監視者監視システム。

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