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公開番号2024114204
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-08-23
出願番号2023019812
出願日2023-02-13
発明の名称被験者の異常検知システム
出願人学校法人近畿大学
代理人個人,個人,個人,個人
主分類H04N 7/18 20060101AFI20240816BHJP(電気通信技術)
要約【課題】本発明は、浴室内での高齢者の事故検知、乳幼児自動見守り、独居老人の状況確認、不審者の侵入検知などの環境下で、挙動の有無を判別し異常検知が可能となる。
【解決手段】可視画像又は近赤外線画像、さらには、超音波など各種センサ信号を検知対象に照射した場合の反射信号を用いて対象が動いているか否かを有色ノイズ環境下でもニューラルネットワークの非線形識別能力により高度に検知できるシステムに関する発明である。具体的には、時間的にセンシング時差のある2つの反射信号の強弱の変動(画像では濃淡変動)をニューラルネットワークにて高精度に挙動があるか否かを判定する。これにより、検知環境が学習時と異なる場合においても、わずかな対象の挙動に対して検知が可能となる。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
被験者の挙動の有無を検知する被験者の異常検知システムであって、
前記被験者を含む所定領域を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段よりの信号を受け、前記所定領域について、所定の時間内で、所定の時間間隔で、複数の静止画像を取り込み、前記被験者に挙動があるか否かを判別する挙動判別手段と、を備えることを特徴とする、被験者の異常検知システム。
続きを表示（約 1,200 文字）【請求項２】
前記挙動判別手段は、挙動があるか否かの判別において、前記複数の静止画像の濃淡変動に基づいて行うものである、
請求項１記載の被験者の異常検知システム。
【請求項３】
前記挙動判別手段は、挙動があるか否かの判別において、前記複数の静止画像のうち、少なくともいずれか１の静止画像と、余りの静止画像との濃淡変動の有無に基づいて行うものである、
請求項２記載の被験者の異常検知システム。
【請求項４】
前記挙動判別手段は、
１の静止画像と、余りの内の１の静止画像とを、それぞれ複数のブロックに分割する手段と、
それぞれの静止画像の対応するブロック毎の濃淡の差分を算出する手段Ａと、
計算された各ブロックの濃淡の差分に基づいて、１の静止画像と余りの内の１の静止画像の濃淡の差分を算出する手段Ｂと、
算出された１の静止画像と余りの内の１の静止画像の濃淡の差分が、所定の閾値を超えているか否かにより、濃淡変動の有無を判別する手段Ｃと、を有する、
請求項３記載の被験者の異常検知システム。
【請求項５】
前記手段Ａは、それぞれの静止画像の対応するブロック毎の濃淡の加算平均値の差分を算出する手段である、
請求項４記載の被験者の異常検知システム。
【請求項６】
前記手段Ｂは、前記各ブロックの濃淡の差分をニューラルネットワークの入力値として用い、非線形識別である高次識別曲線を、１の静止画像と余りの内の１の静止画像の濃淡の差分情報として算出する手段であり、
前記手段Ｃは、前記高次識別曲線が所定の閾値を超えている部分があるか否かにより、濃淡変動の有無を判別する手段である、
請求項５記載の被験者の異常検知システム。
【請求項７】
前記挙動判別手段は、
前記手段Ａ乃至Ｃにおいて、静止画像において被験者の輪郭などの抽出を行うことなく判別する手段である、
請求項４記載の被験者の異常検知システム。
【請求項８】
前記挙動判別手段は、
前記手段Ａ乃至Ｃを１の静止画像と余りの他の静止画像とで複数回実行する手段Ｄを有する、
請求項４記載の被験者の異常検知システム。
【請求項９】
前記挙動判別手段は、
前記複数の静止画像の全ての静止画像について、前記手段Ａ乃至Ｄを実行する手段Ｅを有し、
全ての静止画像において濃淡変動が無い場合を、異常検知と判別する、
請求項８記載の被験者の異常検知システム。
【請求項１０】
前記ニューラルネットワークは、挙動がある場合と、挙動のない場合の複数の静止画像からなる学習データを用いて学習されている、
請求項６記載の被験者の異常検知システム。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、被験者の異常検知システムに関する。
続きを表示（約 1,400 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、住宅内のセキュリティや高齢者の見守り等のニーズが近年高まっており、例えば、高齢者の浴室における溺没等による事故などを防止したいとの要望がある。この種の従来技術として、例えば日々湯沸かしポットを操作することで被験者（高齢者）の健在を遠隔地に通信する技術が存在する。また、ペットや乳幼児の挙動を無線カメラで撮像し遠隔地に配信する技術などが存在する。
【０００３】
しかし、前者は被験者の無意識的な能動動作を確認者に送信しているだけで、被験者の不測の事態を自動で送信するものではない。さらに、後者は動作のモニタリングであり、被験者の状態を判断する機能は全く付随していない。
【０００４】
したがって、浴槽などの環境における不測の事態に対する、被験者が健在か否かを判断する技術は未だ存在していない。特に、浴室や種々の場所において、画像処理では外来光や反射光、霧による散乱光など多種類の画像ノイズが発生する環境下での検知は検知精度が不十分で検知技術としては未だ不十分である。
【０００５】
例えば、特許文献１では、室内の対象物を監視し、対象物に異常がある場合はその旨を報知する監視装置に関する発明が開示されている。特許文献１の発明は、空内を撮影する撮像装置と、撮像装置で撮影した画像から室内の対象物を認識しその対象物が一定時間静止したことを検知すると警報信号出力する画像認識装置と、を備える監視装置の発明である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
特開平９－２７６２３７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、特許文献１の監視装置では、輝度情報、色情報等に基づいて異常動作を検出するので、外来光や反射光、霧による散乱光等多種類の画像ノイズが発生する環境下での検知は、検知精度が不十分であるという問題がある。
【０００８】
例えば、浴槽などの環境下では、水面や霧による反射光、さらに壁からの反射光が通常の可視画像に対し大きなノイズとなり含まれることになる。それ故、画像処理で被験者の挙動の輪郭を抽出するなど、被験者の特徴量となる重心位置、面積、周囲長を正確に算出することは非常に難しい。さらに、検知装置開発時点では撮像環境では採光色、壁面色、浴槽内の入浴剤の有無やその色合いの違いなど多種多様で撮像環境を確定することができない。
【０００９】
そこで、本発明は、上記の課題に鑑みなされたもので、検知する施設や場所などの環境や被験者が多種多様な状況下においても被験者に挙動があるか否かを高精度に判定することができる、被験者の異常検知システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の一の態様にかかる異常検知システムは、被験者の挙動の有無を検知する被験者の異常検知システムであって、前記被験者を含む所定領域を撮像する撮像手段と、前記撮像手段よりの信号を受け、前記所定領域について、所定の時間内で、所定の時間間隔で、複数の静止画像を取り込み、前記被験者に挙動があるか否かを判別する挙動判別手段とを備えることを特徴とする。
（【００１１】以降は省略されています）

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