JP2000207664A - 転倒検知装置 - Google Patents
転倒検知装置Info
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- JP2000207664A JP2000207664A JP11009618A JP961899A JP2000207664A JP 2000207664 A JP2000207664 A JP 2000207664A JP 11009618 A JP11009618 A JP 11009618A JP 961899 A JP961899 A JP 961899A JP 2000207664 A JP2000207664 A JP 2000207664A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 を提供する。
【解決手段】 カメラ１と、カメラ１が出力する映像信
号を取り込み、取り込まれた画像と人体が存在しないと
きに撮像された参照画像との差分領域を抽出する差分処
理を行う画像処理手段２０と、差分処理によって得られ
た差分領域の面積に基づいて人体の転倒動作を検知する
判断手段３０とからなるようにした。
号を取り込み、取り込まれた画像と人体が存在しないと
きに撮像された参照画像との差分領域を抽出する差分処
理を行う画像処理手段２０と、差分処理によって得られ
た差分領域の面積に基づいて人体の転倒動作を検知する
判断手段３０とからなるようにした。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、人が転倒したこと
を自動的に検知可能となる転倒検知装置に関するもので
ある。
を自動的に検知可能となる転倒検知装置に関するもので
ある。
【０００２】
【従来の技術】高齢者等、介護を必要とする患者に生じ
た異常状態を自動的に検知するために、従来より画像処
理技術を応用した装置が考案されている。これらの装置
は、画像処理によって室内の３次元情報を獲得し、その
情報を基に患者の異常状態を判断するものである。
た異常状態を自動的に検知するために、従来より画像処
理技術を応用した装置が考案されている。これらの装置
は、画像処理によって室内の３次元情報を獲得し、その
情報を基に患者の異常状態を判断するものである。
【０００３】この種の装置にあっては、人体の転倒動作
を検知することを目的とするものもある。このものにあ
っては、カメラにより撮像した画像から三角測量の原理
を駆使することにより、患者の存在する位置を示す３次
元情報を演算するものであり、床面に患者が横たわって
いる状態を検出してから所定時間にわたってその状態が
続いた場合に患者が転倒しているものと判断し、その旨
を報知するようになっている。
を検知することを目的とするものもある。このものにあ
っては、カメラにより撮像した画像から三角測量の原理
を駆使することにより、患者の存在する位置を示す３次
元情報を演算するものであり、床面に患者が横たわって
いる状態を検出してから所定時間にわたってその状態が
続いた場合に患者が転倒しているものと判断し、その旨
を報知するようになっている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】ところが、上述のよう
な構成の転倒検知装置にあっては、３次元情報を獲得す
るために患者の居室を投光する投光手段及び投光された
画像を撮像するカメラ等が必要になるため、装置自体が
大がかりなものとなるとともに、装置自体が大きくなる
ことにより設置される居室にいる患者に対して圧迫感を
与えかねないという問題点を有していた。さらに、従来
の転倒検知装置は、患者が転倒状態にあることを検知す
るものであり、転倒動作そのものを検知することはでき
ないという問題点を有していた。
な構成の転倒検知装置にあっては、３次元情報を獲得す
るために患者の居室を投光する投光手段及び投光された
画像を撮像するカメラ等が必要になるため、装置自体が
大がかりなものとなるとともに、装置自体が大きくなる
ことにより設置される居室にいる患者に対して圧迫感を
与えかねないという問題点を有していた。さらに、従来
の転倒検知装置は、患者が転倒状態にあることを検知す
るものであり、転倒動作そのものを検知することはでき
ないという問題点を有していた。
【０００５】本発明は、上記の問題点に鑑みて成された
ものであり、その目的とするところは、転倒した状態の
みならず転倒動作そのものを精度良く検知することが可
能になる低コストな転倒検知装置を提供することにあ
る。
ものであり、その目的とするところは、転倒した状態の
みならず転倒動作そのものを精度良く検知することが可
能になる低コストな転倒検知装置を提供することにあ
る。
【０００６】
【課題を解決するための手段】請求項１記載の発明は、
カメラと、カメラが出力する映像信号を取り込み、取り
込まれた画像と人体が存在しないときに撮像された参照
画像との差分領域を抽出する差分処理を行う画像処理手
段と、差分処理によって得られた差分領域の面積に基づ
いて人体の転倒動作を検知する判断手段とからなるよう
にしたことを特徴とするものである。
カメラと、カメラが出力する映像信号を取り込み、取り
込まれた画像と人体が存在しないときに撮像された参照
画像との差分領域を抽出する差分処理を行う画像処理手
段と、差分処理によって得られた差分領域の面積に基づ
いて人体の転倒動作を検知する判断手段とからなるよう
にしたことを特徴とするものである。
【０００７】請求項２記載の発明は、請求項１記載の転
倒検知装置において、前記画像処理手段において、差分
領域として抽出された差分領域の形状から人体の向きを
検知し、前記判断手段において、人体の向きから人体が
どの向きに転倒したかを検知するようにしたことを特徴
とするものである。
倒検知装置において、前記画像処理手段において、差分
領域として抽出された差分領域の形状から人体の向きを
検知し、前記判断手段において、人体の向きから人体が
どの向きに転倒したかを検知するようにしたことを特徴
とするものである。
【０００８】請求項３記載の発明は、請求項１又は請求
項２記載の転倒検知装置において、前記判断手段におい
て、差分領域の位置の履歴から人体の移動方向を検知
し、人体の移動方向から人体がどのように転倒したかを
検知するようにしたことを特徴とするものである。
項２記載の転倒検知装置において、前記判断手段におい
て、差分領域の位置の履歴から人体の移動方向を検知
し、人体の移動方向から人体がどのように転倒したかを
検知するようにしたことを特徴とするものである。
【０００９】
【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施の形態に係
る転倒検知装置について図１及び図１０に基づき詳細に
説明する。図１は転倒検知装置の概略構成図である。図
２は画像処理手段の概略構成図である。図３はカメラに
より撮像される画像の模式図であり、（ａ）は人体が存
在しないときに撮像された参照画像であり、（ｂ）乃至
（ｄ）は所定時間毎に撮像された入力画像であり、
（ｅ）乃至（ｇ）は入力画像と参照画像との間において
差分処理を行うことにより抽出される差分画像である。
図４は人体が転倒動作をしたときの時間と差分領域の面
積との関係を示すグラフである。図５は人体が横たわっ
たときの時間と差分領域の面積との関係を示すグラフで
ある。図６は人体が転倒動作をしたときの時間と差分領
域の面積の変化との関係を示すグラフである。図７は人
体が横たわったときの時間と差分領域の面積の変化との
関係を示すグラフである。図８は他の画像処理手段の概
略構成図である。図９は人体の向きを判定する手続きを
示す模式図である。図１０は人体の移動方向を判定する
手続きを示す模式図である。
る転倒検知装置について図１及び図１０に基づき詳細に
説明する。図１は転倒検知装置の概略構成図である。図
２は画像処理手段の概略構成図である。図３はカメラに
より撮像される画像の模式図であり、（ａ）は人体が存
在しないときに撮像された参照画像であり、（ｂ）乃至
（ｄ）は所定時間毎に撮像された入力画像であり、
（ｅ）乃至（ｇ）は入力画像と参照画像との間において
差分処理を行うことにより抽出される差分画像である。
図４は人体が転倒動作をしたときの時間と差分領域の面
積との関係を示すグラフである。図５は人体が横たわっ
たときの時間と差分領域の面積との関係を示すグラフで
ある。図６は人体が転倒動作をしたときの時間と差分領
域の面積の変化との関係を示すグラフである。図７は人
体が横たわったときの時間と差分領域の面積の変化との
関係を示すグラフである。図８は他の画像処理手段の概
略構成図である。図９は人体の向きを判定する手続きを
示す模式図である。図１０は人体の移動方向を判定する
手続きを示す模式図である。
【００１０】［第１の実施の形態］本実施の形態に係る
転倒検知装置は、図１に示すように、カメラ１と、画像
処理手段２０と、判断手段３０とを備えてなる。本実施
の形態にあっては、居室内を撮影するカメラ１は居住者
１０の居室の天井に設置されており、居住者１０を上方
から撮像するようになっている。そして、カメラ１は居
住者１０を撮像した映像信号を出力し、画像処理手段２
０はその映像を取り込むようになっている。
転倒検知装置は、図１に示すように、カメラ１と、画像
処理手段２０と、判断手段３０とを備えてなる。本実施
の形態にあっては、居室内を撮影するカメラ１は居住者
１０の居室の天井に設置されており、居住者１０を上方
から撮像するようになっている。そして、カメラ１は居
住者１０を撮像した映像信号を出力し、画像処理手段２
０はその映像を取り込むようになっている。
【００１１】画像処理手段２０は、図２に示すように、
映像信号をデジタル信号に変換するＡＤ変換器２１と、
変換された映像信号を記憶する画像メモリ２２と、新た
に撮像された入力画像と人体が存在しないときに撮像さ
れた参照画像との差分を演算する差分手段２３と、得ら
れた差分を記憶する差分画像メモリ２４と、差分領域の
面積を演算する差分領域面積抽出手段２５とを備えてな
る。また、本実施の形態の画像処理手段２０は、アドレ
ス制御手段２６を備え、カメラ１により撮像された映像
信号を参照画像として記憶するのか、入力画像として記
憶するのかに応じて取り込み先のメモリアドレスを制御
するためのものである。
映像信号をデジタル信号に変換するＡＤ変換器２１と、
変換された映像信号を記憶する画像メモリ２２と、新た
に撮像された入力画像と人体が存在しないときに撮像さ
れた参照画像との差分を演算する差分手段２３と、得ら
れた差分を記憶する差分画像メモリ２４と、差分領域の
面積を演算する差分領域面積抽出手段２５とを備えてな
る。また、本実施の形態の画像処理手段２０は、アドレ
ス制御手段２６を備え、カメラ１により撮像された映像
信号を参照画像として記憶するのか、入力画像として記
憶するのかに応じて取り込み先のメモリアドレスを制御
するためのものである。
【００１２】上述した構成の転倒検知装置の動作につい
て図３に基づいて説明する。差分手段２３は、新たに撮
像された画像（図３（ｂ）参照）と人体が存在しないと
きに撮像された参照画像（図３（ａ）参照）とから差分
領域を抽出する（図３（ｅ）参照）。同様に、新たな入
力画像（図３（ｃ）参照）が撮像される度に参照画像
（図３（ａ）参照）との差分領域が抽出されるようにな
っている（図３（ｆ）参照）。これら、抽出された差分
画像（図３（ｅ）乃至（ｇ）参照）は、差分画像メモリ
２４に書き込まれる。次に、差分領域面積抽出手段２５
にあっては、新たな入力画像がある度に、差分画像に対
して２値化処理を施し、各差分画像の差分領域の面積の
総和を算出する。
て図３に基づいて説明する。差分手段２３は、新たに撮
像された画像（図３（ｂ）参照）と人体が存在しないと
きに撮像された参照画像（図３（ａ）参照）とから差分
領域を抽出する（図３（ｅ）参照）。同様に、新たな入
力画像（図３（ｃ）参照）が撮像される度に参照画像
（図３（ａ）参照）との差分領域が抽出されるようにな
っている（図３（ｆ）参照）。これら、抽出された差分
画像（図３（ｅ）乃至（ｇ）参照）は、差分画像メモリ
２４に書き込まれる。次に、差分領域面積抽出手段２５
にあっては、新たな入力画像がある度に、差分画像に対
して２値化処理を施し、各差分画像の差分領域の面積の
総和を算出する。
【００１３】判断手段３０は、画像処理手段２０が算出
した各時刻における差分画像の領域の面積を利用して人
体の転倒を検知するものである。すなわち、転倒時はカ
メラ１により撮像される人体の動きが短時間に大きく変
化することに着目して人体を検出するようにしている。
先ず、予め人体が転倒した状態での差分領域の面積（Ｓ
０）とそれ以外の状態（例えば、普通に人体が歩行して
いる状態）での差分領域の面積（Ｓ１）とから閾値（Ｔ
ｈ）を設定しておく。このとき、Ｓ１＜Ｔｈ＜Ｓ０の関
係を有し、本実施の形態にあっては、差分領域の面積
（Ｓ）が閾値（Ｔｈ）を越えるか否かを監視している
（図４、図５参照）。
した各時刻における差分画像の領域の面積を利用して人
体の転倒を検知するものである。すなわち、転倒時はカ
メラ１により撮像される人体の動きが短時間に大きく変
化することに着目して人体を検出するようにしている。
先ず、予め人体が転倒した状態での差分領域の面積（Ｓ
０）とそれ以外の状態（例えば、普通に人体が歩行して
いる状態）での差分領域の面積（Ｓ１）とから閾値（Ｔ
ｈ）を設定しておく。このとき、Ｓ１＜Ｔｈ＜Ｓ０の関
係を有し、本実施の形態にあっては、差分領域の面積
（Ｓ）が閾値（Ｔｈ）を越えるか否かを監視している
（図４、図５参照）。
【００１４】さらに、本実施の形態にあっては、人体の
転倒動作を判断するために、所定の時間間隔での差分領
域の面積変化（θ）が所定の閾値（Ｔｈｐ）を越えるか
否かを監視している（図６、図７参照）。ここで、閾値
（Ｔｈｐ）は人体が転倒したときのように急激に動作し
たときに差分領域の面積変化（θ）が所定の閾値（Ｔｈ
ｐ）を越えるように設定している。
転倒動作を判断するために、所定の時間間隔での差分領
域の面積変化（θ）が所定の閾値（Ｔｈｐ）を越えるか
否かを監視している（図６、図７参照）。ここで、閾値
（Ｔｈｐ）は人体が転倒したときのように急激に動作し
たときに差分領域の面積変化（θ）が所定の閾値（Ｔｈ
ｐ）を越えるように設定している。
【００１５】本実施の形態の形態の転倒検知装置にあっ
ては、上述した２つのパラメータ（差分領域の面積
（Ｓ）及び差分領域の面積変化（θ））が予め定めた閾
値（Ｔｈ、Ｔｈｐ）を越えた場合に人体が転倒したと判
断している。これにより、例えば、図６に示すように、
人体が単に横たわった場合は差分領域の面積（Ｓ）は閾
値（Ｔｈ）を越えるものの、転倒のように急激な動作で
ないことから差分領域の面積変化（θ）は閾値Ｔｈｐを
越えないので（図７参照）、人体が転倒したのか単に横
たわっただけなのかを正確に区別することが可能になる
のである。また、人体が急に着座するといった素早い動
作を行ったとしても、差分領域の面積（Ｓ）は閾値（Ｔ
ｈ）を越えないので、人体が転倒したのか単に素早い動
作を行っただけなのかを正確に区別することが可能にな
るのである。
ては、上述した２つのパラメータ（差分領域の面積
（Ｓ）及び差分領域の面積変化（θ））が予め定めた閾
値（Ｔｈ、Ｔｈｐ）を越えた場合に人体が転倒したと判
断している。これにより、例えば、図６に示すように、
人体が単に横たわった場合は差分領域の面積（Ｓ）は閾
値（Ｔｈ）を越えるものの、転倒のように急激な動作で
ないことから差分領域の面積変化（θ）は閾値Ｔｈｐを
越えないので（図７参照）、人体が転倒したのか単に横
たわっただけなのかを正確に区別することが可能になる
のである。また、人体が急に着座するといった素早い動
作を行ったとしても、差分領域の面積（Ｓ）は閾値（Ｔ
ｈ）を越えないので、人体が転倒したのか単に素早い動
作を行っただけなのかを正確に区別することが可能にな
るのである。
【００１６】本実施の形態にあっては、上述したよう
に、参照画像と人体が転倒した後に撮像された画像にお
いて、短時間にその差分領域の面積が大きく変化し、か
つ差分領域の面積が相当の面積を有することに鑑みて、
新たに入力された画像と参照画像との差分領域の面積及
び面積変化から人体の転倒を精度良く検知することが可
能になるのである。これにより、介護を必要とする居住
者１０が転倒したことを自動的に発見し、迅速に対応す
ることができるようになるのである。
に、参照画像と人体が転倒した後に撮像された画像にお
いて、短時間にその差分領域の面積が大きく変化し、か
つ差分領域の面積が相当の面積を有することに鑑みて、
新たに入力された画像と参照画像との差分領域の面積及
び面積変化から人体の転倒を精度良く検知することが可
能になるのである。これにより、介護を必要とする居住
者１０が転倒したことを自動的に発見し、迅速に対応す
ることができるようになるのである。
【００１７】［第２の実施の形態］本実施の形態に係る
転倒検知装置は、図１に示すものと同じ構成を有すると
ともに、図８に示す画像処理手段２０を有しており、そ
の詳細な説明は省略し、異なる構成につき以下に説明す
る。
転倒検知装置は、図１に示すものと同じ構成を有すると
ともに、図８に示す画像処理手段２０を有しており、そ
の詳細な説明は省略し、異なる構成につき以下に説明す
る。
【００１８】画像処理手段２０は、図８に示すように、
映像信号をデジタル信号に変換するＡＤ変換器２１と、
変換された映像信号を記憶する画像メモリ２２と、新た
に撮像された入力画像と人体が存在しないときに撮像さ
れた参照画像との差分を演算する差分手段２３と、得ら
れた差分を記憶する差分画像メモリ２４と、カメラ１に
より撮像された映像信号を参照画像として記憶するの
か、入力画像として記憶するのかに応じて取り込み先の
メモリアドレスを制御するアドレス制御手段２６と、差
分領域の特徴量を演算する差分領域特徴抽出手段２７と
を備えてなる。
映像信号をデジタル信号に変換するＡＤ変換器２１と、
変換された映像信号を記憶する画像メモリ２２と、新た
に撮像された入力画像と人体が存在しないときに撮像さ
れた参照画像との差分を演算する差分手段２３と、得ら
れた差分を記憶する差分画像メモリ２４と、カメラ１に
より撮像された映像信号を参照画像として記憶するの
か、入力画像として記憶するのかに応じて取り込み先の
メモリアドレスを制御するアドレス制御手段２６と、差
分領域の特徴量を演算する差分領域特徴抽出手段２７と
を備えてなる。
【００１９】差分領域特徴抽出手段２７は、差分領域の
面積を算出するとともに、人体の向きを算出するもので
ある。人体の向きを算出する方法については、本実施の
形態では図９に示すように、予め人体の形状とその向き
とが定義された人体モデルを備えておき、差分領域の形
状と人体モデルとのマッチング処理を行うことで人体の
向きを判定するようになっている。
面積を算出するとともに、人体の向きを算出するもので
ある。人体の向きを算出する方法については、本実施の
形態では図９に示すように、予め人体の形状とその向き
とが定義された人体モデルを備えておき、差分領域の形
状と人体モデルとのマッチング処理を行うことで人体の
向きを判定するようになっている。
【００２０】判断手段３０にあっては、第１の実施の形
態にて行った転倒検知の処理に加えて、人体の向きを考
慮し、人体がどの方向に転倒したかを判断することが可
能になる。また、図１０に示すように、この差分画像の
領域の位置（重心座標等）を記憶しておき、転倒方向に
あわせて移動方向及び移動速度を考慮し、人体がどのよ
うに転倒したかを判断することが可能になる。これによ
り、例えば、歩いている状態で勢いよく進行方向に転倒
する場合（人体の移動方向及び転倒方向が一致する場合
等）は危険度の高い転倒が生じたといった転倒の危険度
を検知することが可能になる。
態にて行った転倒検知の処理に加えて、人体の向きを考
慮し、人体がどの方向に転倒したかを判断することが可
能になる。また、図１０に示すように、この差分画像の
領域の位置（重心座標等）を記憶しておき、転倒方向に
あわせて移動方向及び移動速度を考慮し、人体がどのよ
うに転倒したかを判断することが可能になる。これによ
り、例えば、歩いている状態で勢いよく進行方向に転倒
する場合（人体の移動方向及び転倒方向が一致する場合
等）は危険度の高い転倒が生じたといった転倒の危険度
を検知することが可能になる。
【００２１】本実施の形態にあっては、第１の実施の形
態と同様に、人体の転倒を精度良く検知することが可能
になるとともに、人体がどのように転倒したかを検知す
ることが可能になるのである。
態と同様に、人体の転倒を精度良く検知することが可能
になるとともに、人体がどのように転倒したかを検知す
ることが可能になるのである。
【００２２】
【発明の効果】以上のように、請求項１記載の発明にあ
っては、カメラと、カメラが出力する映像信号を取り込
み、取り込まれた画像と人体が存在しないときに撮像さ
れた参照画像との差分領域を抽出する差分処理を行う画
像処理手段と、差分処理によって得られた差分領域の面
積に基づいて人体の転倒動作を検知する判断手段とから
なるようにしたので、居室内を撮影するカメラ以外に投
光手段を必要としないため構成が簡単になるとともに、
転倒時に特徴的な変化を生じる差分領域の面積を算出す
るという簡単な処理だけで人体の転倒動作を検知できる
ため、転倒した状態のみならず転倒動作そのものを精度
良く検知することが可能になる低コストな転倒検知装置
を提供することが可能になるという効果を奏する。
っては、カメラと、カメラが出力する映像信号を取り込
み、取り込まれた画像と人体が存在しないときに撮像さ
れた参照画像との差分領域を抽出する差分処理を行う画
像処理手段と、差分処理によって得られた差分領域の面
積に基づいて人体の転倒動作を検知する判断手段とから
なるようにしたので、居室内を撮影するカメラ以外に投
光手段を必要としないため構成が簡単になるとともに、
転倒時に特徴的な変化を生じる差分領域の面積を算出す
るという簡単な処理だけで人体の転倒動作を検知できる
ため、転倒した状態のみならず転倒動作そのものを精度
良く検知することが可能になる低コストな転倒検知装置
を提供することが可能になるという効果を奏する。
【００２３】請求項２記載の発明にあっては、請求項１
記載の転倒検知装置において、前記画像処理手段におい
て、差分領域として抽出された差分領域の形状から人体
の向きを検知し、前記判断手段において、人体の向きか
ら人体がどの向きに転倒したかを検知するようにしたの
で、人体がどのように転倒したかを考慮して人体の転倒
を判断することが可能になるため、より精度の高い転倒
検知が可能になるという効果を奏する。
記載の転倒検知装置において、前記画像処理手段におい
て、差分領域として抽出された差分領域の形状から人体
の向きを検知し、前記判断手段において、人体の向きか
ら人体がどの向きに転倒したかを検知するようにしたの
で、人体がどのように転倒したかを考慮して人体の転倒
を判断することが可能になるため、より精度の高い転倒
検知が可能になるという効果を奏する。
【００２４】請求項３記載の発明にあっては、請求項１
又は請求項２記載の転倒検知装置において、前記判断手
段において、差分領域の位置の履歴から人体の移動方向
を検知し、人体の移動方向から人体がどのように転倒し
たかを検知するようにしたので、人体がどのように転倒
したかを考慮して人体の転倒を判断することが可能にな
るため、より精度の高い転倒検知が可能になるという効
果を奏する。
又は請求項２記載の転倒検知装置において、前記判断手
段において、差分領域の位置の履歴から人体の移動方向
を検知し、人体の移動方向から人体がどのように転倒し
たかを検知するようにしたので、人体がどのように転倒
したかを考慮して人体の転倒を判断することが可能にな
るため、より精度の高い転倒検知が可能になるという効
果を奏する。
【図１】転倒検知装置の概略構成図である。
【図２】画像処理手段の概略構成図である。
【図３】カメラにより撮像される画像の模式図であり、
（ａ）は人体が存在しないときに撮像された参照画像で
あり、（ｂ）乃至（ｄ）は所定時間毎に撮像された入力
画像であり、（ｅ）乃至（ｇ）は入力画像と参照画像と
の間において差分処理を行うことにより抽出される差分
画像である。
（ａ）は人体が存在しないときに撮像された参照画像で
あり、（ｂ）乃至（ｄ）は所定時間毎に撮像された入力
画像であり、（ｅ）乃至（ｇ）は入力画像と参照画像と
の間において差分処理を行うことにより抽出される差分
画像である。
【図４】人体が転倒動作をしたときの時間と差分領域の
面積との関係を示すグラフである。
面積との関係を示すグラフである。
【図５】人体が横たわったときの時間と差分領域の面積
との関係を示すグラフである。
との関係を示すグラフである。
【図６】人体が転倒動作をしたときの時間と差分領域の
面積の変化との関係を示すグラフである。
面積の変化との関係を示すグラフである。
【図７】人体が横たわったときの時間と差分領域の面積
の変化との関係を示すグラフである。
の変化との関係を示すグラフである。
【図８】他の画像処理手段の概略構成図である。
【図９】人体の向きを判定する手続きを示す模式図であ
る。
る。
【図１０】人体の移動方向を判定する手続きを示す模式
図である。
図である。
１ カメラ ２０ 画像処理手段 ３０ 判断手段
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 荒川 忠洋 大阪府門真市大字門真1048番地松下電工株 式会社内 Ｆターム(参考） 5C054 FC01 FC13 FC15 GB12 HA00 HA12 5C086 AA22 AA49 AA51 BA01 CA28 CB36 DA33 EA11 EA13 EA15 EA23 EA40 EA41 EA45 5C087 DD03 DD24 EE08 EE18 FF01 FF04 GG02 GG03 GG08 GG12 GG24 GG30 GG32 GG37
Claims (3)
- 【請求項１】 カメラと、カメラが出力する映像信号を
取り込み、取り込まれた画像と人体が存在しないときに
撮像された参照画像との差分領域を抽出する差分処理を
行う画像処理手段と、差分処理によって得られた差分領
域の面積に基づいて人体の転倒動作を検知する判断手段
とからなるようにしたことを特徴とする転倒検知装置。 - 【請求項２】 前記画像処理手段において、差分領域と
して抽出された差分領域の形状から人体の向きを検知
し、前記判断手段において、人体の向きから人体がどの
向きに転倒したかを検知するようにしたことを特徴とす
る請求項１記載の転倒検知装置。 - 【請求項３】 前記判断手段において、差分領域の位置
の履歴から人体の移動方向を検知し、人体の移動方向か
ら人体がどのように転倒したかを検知するようにしたこ
とを特徴とする請求項１又は請求項２記載の転倒検知装
置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11009618A JP2000207664A (ja) | 1999-01-18 | 1999-01-18 | 転倒検知装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11009618A JP2000207664A (ja) | 1999-01-18 | 1999-01-18 | 転倒検知装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
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Family
ID=11725279
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP11009618A Withdrawn JP2000207664A (ja) | 1999-01-18 | 1999-01-18 | 転倒検知装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
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Cited By (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2001056471A1 (en) * | 2000-02-02 | 2001-08-09 | Hunter, Jeremy, Alexander | Patient monitoring devices and methods |
| JP2009268854A (ja) * | 2008-05-12 | 2009-11-19 | Shimizu Corp | 転倒検知システム |
| JP2012212236A (ja) * | 2011-03-30 | 2012-11-01 | Secom Co Ltd | 放置人物検出装置 |
| US8457401B2 (en) | 2001-03-23 | 2013-06-04 | Objectvideo, Inc. | Video segmentation using statistical pixel modeling |
| US8564661B2 (en) | 2000-10-24 | 2013-10-22 | Objectvideo, Inc. | Video analytic rule detection system and method |
| US8711217B2 (en) | 2000-10-24 | 2014-04-29 | Objectvideo, Inc. | Video surveillance system employing video primitives |
| US9020261B2 (en) | 2001-03-23 | 2015-04-28 | Avigilon Fortress Corporation | Video segmentation using statistical pixel modeling |
| JP2015222191A (ja) * | 2014-05-22 | 2015-12-10 | 学校法人慶應義塾 | 赤外線アレイセンサを用いた行動検知システムと方法 |
| US9892606B2 (en) | 2001-11-15 | 2018-02-13 | Avigilon Fortress Corporation | Video surveillance system employing video primitives |
| CN112535476A (zh) * | 2020-12-01 | 2021-03-23 | 业成科技（成都）有限公司 | 跌倒侦测系统及其方法 |
| CN113160520A (zh) * | 2021-05-11 | 2021-07-23 | Tcl通讯（宁波）有限公司 | 数据处理方法、装置、存储介质及智能眼镜 |
| JP2021115391A (ja) * | 2020-01-29 | 2021-08-10 | 積水ハウス株式会社 | 階段安全装置 |
| JP7489633B2 (ja) | 2017-08-02 | 2024-05-24 | 株式会社木村技研 | セキュリティ管理システム |
-
1999
- 1999-01-18 JP JP11009618A patent/JP2000207664A/ja not_active Withdrawn
Cited By (19)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2001056471A1 (en) * | 2000-02-02 | 2001-08-09 | Hunter, Jeremy, Alexander | Patient monitoring devices and methods |
| US9378632B2 (en) | 2000-10-24 | 2016-06-28 | Avigilon Fortress Corporation | Video surveillance system employing video primitives |
| US10347101B2 (en) | 2000-10-24 | 2019-07-09 | Avigilon Fortress Corporation | Video surveillance system employing video primitives |
| US10645350B2 (en) | 2000-10-24 | 2020-05-05 | Avigilon Fortress Corporation | Video analytic rule detection system and method |
| US8564661B2 (en) | 2000-10-24 | 2013-10-22 | Objectvideo, Inc. | Video analytic rule detection system and method |
| US8711217B2 (en) | 2000-10-24 | 2014-04-29 | Objectvideo, Inc. | Video surveillance system employing video primitives |
| US10026285B2 (en) | 2000-10-24 | 2018-07-17 | Avigilon Fortress Corporation | Video surveillance system employing video primitives |
| US9020261B2 (en) | 2001-03-23 | 2015-04-28 | Avigilon Fortress Corporation | Video segmentation using statistical pixel modeling |
| US8457401B2 (en) | 2001-03-23 | 2013-06-04 | Objectvideo, Inc. | Video segmentation using statistical pixel modeling |
| US9892606B2 (en) | 2001-11-15 | 2018-02-13 | Avigilon Fortress Corporation | Video surveillance system employing video primitives |
| JP2009268854A (ja) * | 2008-05-12 | 2009-11-19 | Shimizu Corp | 転倒検知システム |
| JP2012212236A (ja) * | 2011-03-30 | 2012-11-01 | Secom Co Ltd | 放置人物検出装置 |
| JP2015222191A (ja) * | 2014-05-22 | 2015-12-10 | 学校法人慶應義塾 | 赤外線アレイセンサを用いた行動検知システムと方法 |
| JP7489633B2 (ja) | 2017-08-02 | 2024-05-24 | 株式会社木村技研 | セキュリティ管理システム |
| JP2021115391A (ja) * | 2020-01-29 | 2021-08-10 | 積水ハウス株式会社 | 階段安全装置 |
| JP7347241B2 (ja) | 2020-01-29 | 2023-09-20 | 積水ハウス株式会社 | 階段安全装置 |
| CN112535476A (zh) * | 2020-12-01 | 2021-03-23 | 业成科技（成都）有限公司 | 跌倒侦测系统及其方法 |
| CN112535476B (zh) * | 2020-12-01 | 2022-11-22 | 业成科技（成都）有限公司 | 跌倒侦测系统及其方法 |
| CN113160520A (zh) * | 2021-05-11 | 2021-07-23 | Tcl通讯（宁波）有限公司 | 数据处理方法、装置、存储介质及智能眼镜 |
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