特許 6361924 ベッド見守りシステムおよびベッド見守り方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6361924

(24)【登録日】2018年7月6日

(45)【発行日】2018年7月25日

(54)【発明の名称】ベッド見守りシステムおよびベッド見守り方法

(51)【国際特許分類】

   A61G 7/05 20060101AFI20180712BHJP

【ＦＩ】

   A61G7/05

【請求項の数】5

【全頁数】10

(21)【出願番号】特願2014-242931(P2014-242931)

(22)【出願日】2014年12月1日

(65)【公開番号】特開2016-104071(P2016-104071A)

(43)【公開日】2016年6月9日

【審査請求日】2017年5月17日

(73)【特許権者】

【識別番号】000002299

【氏名又は名称】清水建設株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100064908

【弁理士】

【氏名又は名称】志賀 正武

(74)【代理人】

【識別番号】100108578

【弁理士】

【氏名又は名称】高橋 詔男

(74)【代理人】

【識別番号】100146835

【弁理士】

【氏名又は名称】佐伯 義文

(74)【代理人】

【識別番号】100161506

【弁理士】

【氏名又は名称】川渕 健一

(72)【発明者】

【氏名】平林 裕治

【審査官】 中村 泰二郎

(56)【参考文献】

【文献】 特開２０１４−１４０４４７（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１１−１０３０３７（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１２−０３００４２（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ａ６１Ｇ ７／００− ７／１６，

１２／００

Ａ６１Ｂ ５／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

被監視者が寝るベッドの上空間および前記ベッドの周囲空間において、三次元形状を計測して三次元形状データを生成する三次元形状計測部と、
前記三次元形状データに基づいて前記被監視者の人体を認識する解析処理部と、
前記ベッドの上空間に前記人体の第１の体部分、および前記ベッドの周囲空間に前記人体の第２の体部分がともに含まれる時間を測定し、測定された時間が所定時間を超える場合に、前記人体が前記ベッドからはみ出していると判定するはみ出し判定部と、
を備えるベッド見守りシステム。

【請求項2】

前記はみ出し判定部が算出した前記人体の第２の体部分の表面積と前記第２の体部分の前記ベッドの周囲空間における滞在時間とに応じて、前記人体の前記ベッドからの転落のリスク度合を判別するリスク判別部、
を更に備える請求項１記載のベッド見守りシステム。

【請求項3】

前記リスク判別部は、前記はみ出し判定部がそれぞれ算出した前記人体の第１の体部分の表面積および前記人体の第２の体部分の表面積の比率と、前記人体の第２の体部分の前記ベッドの周囲空間における滞在時間とに応じて、前記人体の前記ベッドからの転落のリスク度合を判別する、
請求項２記載のベッド見守りシステム。

【請求項4】

前記リスク判別部の判別結果に応じて報知する報知部、
を更に備える請求項２または請求項３いずれか記載のベッド見守りシステム。

【請求項5】

三次元形状計測部が、被監視者が寝るベッドの上空間および前記ベッドの周囲空間において、三次元形状を計測して三次元形状データを生成する三次元形状計測ステップと、
解析処理部が、前記三次元形状データに基づいて前記被監視者の人体を認識する解析処理ステップと、
はみ出し判定部が、前記ベッドの上空間に前記人体の第１の体部分、および前記ベッドの周囲空間に前記人体の第２の体部分がともに含まれる時間を測定し、測定された時間が所定時間を超える場合に、前記人体が前記ベッドからはみ出していると判定するはみ出し判定ステップと、
を有するベッド見守り方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、ベッド見守りシステムおよびベッド見守り方法に関する。

【背景技術】

【0002】

高齢者や病人がベッドから転落した状態のままとなり、ヘルパーや看護師、家族等がこれに気づくのが遅れるという事故が発生することがある。これらの事故を未然に防ぐために、ベッドでの被監視者の起床やベッドからのはみ出しを検知するセンサを設けた転落防止ベッドが開発されている（例えば、特許文献１参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２００７−２８９２５１号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、従来の転落防止ベッドは、睡眠している被監視者が寝返ることによって腕や足が一時的にベッドからはみ出た場合にもセンサが検知して報知するといった、被監視者の転落の危険性が低いにも関わらず危険を知らせるといった誤報が発生していた。
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、被監視者のベッドからの転落の危険性を的確に判断することができる、ベッド見守りシステムおよびベッド見守り方法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】

【0005】

［１］上記の課題を解決するため、本発明の一態様であるベッド見守りシステムは、被監視者が寝るベッドの上空間および前記ベッドの周囲空間において、三次元形状を計測して三次元形状データを生成する三次元形状計測部と、前記三次元形状データに基づいて前記被監視者の人体を認識する解析処理部と、前記ベッドの上空間に前記人体の第１の体部分、および前記ベッドの周囲空間に前記人体の第２の体部分がともに含まれる時間を測定し、測定された時間が所定時間を超える場合に、前記人体が前記ベッドからはみ出していると判定するはみ出し判定部と、を備える。

【0006】

［２］上記［１］記載のベッド見守りシステムにおいて、前記はみ出し判定部が算出した前記人体の第２の体部分の表面積と前記第２の体部分の前記ベッドの周囲空間における滞在時間とに応じて、前記人体の前記ベッドからの転落のリスク度合を判別するリスク判別部、を更に備える。
［３］上記［２］記載のベッド見守りシステムにおいて、前記リスク判別部は、前記はみ出し判定部がそれぞれ算出した前記人体の第１の体部分の表面積および前記人体の第２の体部分の表面積の比率と、前記人体の第２の体部分の前記ベッドの周囲空間における滞在時間とに応じて、前記人体の前記ベッドからの転落のリスク度合を判別する。
［４］上記［２］または［３］いずれか記載のベッド見守りシステムにおいて、前記リスク判別部の判別結果に応じて報知する報知部、を更に備える。

【0007】

［５］上記の課題を解決するため、本発明の一態様であるベッド見守り方法は、三次元形状計測部が、被監視者が寝るベッドの上空間および前記ベッドの周囲空間において、三次元形状を計測して三次元形状データを生成する三次元形状計測ステップと、解析処理部が、前記三次元形状データに基づいて前記被監視者の人体を認識する解析処理ステップと、はみ出し判定部が、前記ベッドの上空間に前記人体の第１の体部分、および前記ベッドの周囲空間に前記人体の第２の体部分がともに含まれる時間を測定し、測定された時間が所定時間を超える場合に、前記人体が前記ベッドからはみ出していると判定するはみ出し判定ステップと、を有する。

【発明の効果】

【0008】

本発明によれば、被監視者のベッドからの転落の危険性を的確に判断することができる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】本発明の実施形態であるベッド見守りシステムの概略の機能構成を示すブロック図である。

【図2】本実施形態であるベッド見守りシステムを適用した室内の様子を模式的に表した図である。

【図3】ベッドの上空間および周囲空間を表した平面図である。

【図4】ベッド見守りシステムの処理手順の例を示すフローチャートである。

【図5】リスク判別部が判別するリスク度合の分類の例を表す図である。

【図6】リスク判別部が判別するリスク度合の分類の別の例を表す図である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下、本発明を実施するための形態について、図面を参照して詳細に説明する。
図１は、本発明の実施形態であるベッド見守りシステムの概略の機能構成を示すブロック図である。図１に示すように、ベッド見守りシステム１は、測定部１０と、処理部２０と、報知部３０とを備える。

【0011】

測定部１０は、ベッドに寝る対象者（被監視者と記載する。）のベッド上の状況を測定する。例えば、測定部１０は、人感知部１１と、三次元形状計測部１２とを備える。
人感知部１１は、少なくとも、ベッド上における動作物体を検知可能な人感センサである。例えば、人感知部１１は、赤外線センサにより実現される。人感知部１１は、被監視者の動きを検知して反応するため、ベッドに被監視者が寝て全く動かない状態では被監視者を検知しないが、被監視者が寝返りをうったり起床したりして体が動いた場合に、その動いた体部分を検知する。例えば、測定部１０は、人感知部１１が被監視者を検知した場合に三次元形状計測部１２を作動開始させるように構成されている。

【0012】

三次元形状計測部１２は、被監視者が寝るベッドの上空間およびベッドの周囲空間において、三次元形状を計測して三次元形状データを生成する。例えば、三次元形状計測部１２は、赤外線三次元距離センサにより実現される。ベッドの上空間および周囲空間の具体例については、後述する。

【0013】

処理部２０は、測定部１０が測定したベッドの上空間および周囲空間の状況に基づいて、被監視者がベッドから転落するリスクを判別する。例えば、処理部２０は、解析処理部２１と、はみ出し判定部２２と、リスク判別部２３とを備える。
解析処理部２１は、三次元形状計測部１２が生成した三次元形状データを取り込み、この三次元形状データを画像解析して被監視者の人体を認識する。例えば、解析処理部２１は、被監視者の顔部分または頭部分の画像をテンプレート画像として予め記憶しておき、このテンプレート画像と三次元形状データとのテンプレートマッチングにより、三次元形状データから被監視者の顔部分または頭部分を認識する。そして、解析処理部２１は、認識した顔部分または頭部分および布団の膨らみに基づいて、三次元形状データから人体を抽出する。

【0014】

はみ出し判定部２２は、解析処理部２１の解析結果（人体の認識結果）に基づいて、ベッドの上空間に被監視者である人体の第１の体部分、およびベッドの周囲空間に当該人体の第２の体部分がともに含まれる時間を測定し、測定された時間が所定時間を超える場合に、被監視者がベッドからはみ出していると判定する。例えば、はみ出し判定部２２は、ベッドの上空間における人体の第１の体部分の表面積を算出するとともに、ベッドの周囲空間における人体の第２の体部分の表面積を算出する。ベッドの上空間における人体の第１の体部分の表面積が一定値以上あり、且つベッドの周囲空間における人体の第２の体部分の表面積が一定値以上あり、それらの状態が一定時間持続した場合に、はみ出し判定部２２は、被監視者がベッドからはみ出していると判定する。
このように、被監視者の人体がベッドの上空間および周囲空間を跨いで所定時間以上ある場合に被監視者がベッドからはみ出していると判定することにより、例えば、寝返りをうって腕や足等の体の一部分がベッドからはみ出たものの再びベッド内に戻った場合等、転落のおそれが低い一時的なはみ出しを検出しないようにすることができる。

【0015】

リスク判別部２３は、はみ出し判定部２２が算出したベッドの周囲空間における人体の第２の体部分の表面積と第２の体部分のベッドの周囲空間における滞在時間とに応じて、被監視者である人体のベッドからの転落のリスク度合を判別する。例えば、リスク判別部２３は、ベッドの周囲空間における人体の第２の体部分の表面積が大きく、第２の体部分のベッドの周囲空間における滞在時間が長いほど、人体のベッドからの転落のリスク度合が大きい（リスクが高い）と判別する。例えば、リスク判別部２３は、リスクの度合を“低”、“中”、および“高”の３段階に区別する。リスク判別部２３によるリスク度合の判別方法の具体例については、後述する。

【0016】

報知部３０は、リスク判別部２３の判別結果に応じて報知する。例えば、報知部による報知の例として、監視モニタへの警告情報の表示、監視者が管理する端末への電子メールの送信、アラーム音の出力がある。報知部３０は、リスク判別部２３が判別するリスクの度合（例えば、“低”、“中”、および“高”）に応じて、報知種別を変えてもよい。

【0017】

図２は、本実施形態であるベッド見守りシステム１を適用した室内の様子を模式的に表した図である。図２には、三次元座標系（ＸＹＺ座標系）が示されている。Ｘ軸は、部屋の横方向の軸である。Ｙ軸は、部屋の縦方向（奥行き方向）の軸である。Ｚ軸は、部屋の高さ方向の軸である。図２において、部屋のＸＹ平面に平行な床上の隅に、ベッド２がその長手方向をＹ軸に沿う方向にして設置されている。ベッド２には、被監視者Ｐが頭を壁側に向けて寝ている。また、被監視者Ｐの頭が向いた壁の上方には、測定部１０が設けられている。測定部１０は、その内部に設けられた人感知部１１および三次元形状計測部１２それぞれが、少なくともベッド２の上空間およびベッド２の周囲空間を測定（センス）可能に壁に設けられている。なお、測定部１０は、部屋の天井に設けられてもよい。

【0018】

図３の各図は、ベッド２の上空間および周囲空間を表した平面図である。図３における上図は、図２に示した部屋の内部をＸＺ平面に平行な面で切った場合の断面図である。図３の上図において、ベッド２の直上には、断面Ａを有する空間（上空間）がある。断面Ａの横幅は、ベッド２のＸ軸方向の横幅と同じ距離Ｘ_２であり、断面Ａの高さは、ベッド２の上面から距離Ｚ_２である。つまり、断面Ａの面積は、（Ｘ_２×Ｚ_２）である。例えば、距離Ｚ_２は、被監視者Ｐがベッド２上に横向きに寝た状態での肩の高さを含む距離である。なお、距離Ｚ_２を、被監視者Ｐがベッド２上に起床したとき（座った状態）のベッド２の上面から肩までの距離としてもよい。

【0019】

図３の上図において、ベッド２のＸ軸方向の横には、断面Ｂを有する空間（周囲空間）がある。断面Ｂは、ベッド２の横端から距離Ｘ_０、床面から距離Ｚ_０の間隙を有して設けられる。断面Ｂの横幅は、距離Ｘ_１であり、断面Ｂの高さは、距離（Ｚ_１＋Ｚ_２）である。つまり、断面Ｂの面積は、（Ｘ_１×（Ｚ_１＋Ｚ_２））である。距離（Ｚ_０＋Ｚ_１）は、床からベッド２の上面までのＺ軸方向の距離に一致する。距離Ｘ_０は、被監視者Ｐにかける布団等寝具がベッドからはみ出る幅を考慮した距離である。距離Ｚ_０は、被監視者Ｐが床に転んだ状態の、例えば床から顔の幅に相当する距離以下の距離である。なお、距離Ｘ_０および距離Ｚ_０または一方を“０（ゼロ）”としてもよい。

【0020】

図３の下図は、図２に示した部屋の内部をＹＺ平面に平行な面で切った場合の断面図である。図３の下図において、ベッド２の直上には、断面Ｃを有する空間（上空間）がある。断面Ｃの横幅は、ベッド２の長手方向（Ｙ軸方向）の距離よりも距離Ｙ_０だけ短い距離Ｙ_１である。また、断面Ｃの高さは、ベッド２の上面から距離Ｚ_２である。つまり、断面Ｃの面積は、（Ｙ_１×Ｚ_２）である。距離Ｙ_０は、その幅内の間隙からは被監視者Ｐが転落するおそれがない距離である。例えば、距離Ｙ_０は、被監視者Ｐの肩幅以内の距離である。
なお、図３は、ベッド２の上空間の上面とベッド２の周囲空間の上面とが一平面に含まれる例であるが、ベッド２の上空間の上面とベッド２の周囲空間の上面とが一平面に含まれないようにしてもよい。

【0021】

図３の下図において、ベッド２の手前には、断面Ｄを有する空間（周囲空間）がある。断面Ｄは、ベッド２の横端から距離Ｙ_０、床面から距離Ｚ_０の間隙を有して設けられる。なお、距離Ｙ_０を“０（ゼロ）”としてもよい。断面Ｄの横幅は、距離Ｙ_１であり、断面Ｄの高さは、距離（Ｚ_１＋Ｚ_２）である。つまり、断面Ｄの面積は、（Ｙ_１×（Ｚ_１＋Ｚ_２））である。

【0022】

すなわち、図３によれば、ベッド２の直上には、上空間として立方体（Ｘ_２×Ｙ_１×Ｚ_２）があり、ベッド２のＸ軸方向の横には、周囲空間として立方体（Ｘ_１×Ｙ_１×（Ｚ_１＋Ｚ_２））がある。このように、ベッド２の大きさ、配置、被監視者Ｐの体格、寝具の種類等に応じた大きさの上空間および周囲空間が定義される。なお、ベッド２が部屋の中央付近に設置されている場合は、ベッド２の両脇に周囲空間としての立方体を定義してもよい。人感知部１１は、少なくともベッド２の上空間内において被監視者Ｐを検知する。また、三次元形状計測部１２は、ベッド２の上空間および周囲空間において三次元計測を行って三次元形状データを生成する。

【0023】

次に、本実施形態であるベッド見守りシステム１の動作について説明する。
図４は、ベッド見守りシステム１の処理手順の例を示すフローチャートである。ステップＳ１において、人感知部１１は、少なくとも、ベッド２の上空間を測定（センス）している（ステップＳ１：ＮＯ）。測定部１０は、人感知部１１がベッド２の上空間で被監視者Ｐである人体を感知すると（ステップＳ１：ＹＥＳ）、ステップＳ２の処理に進める。

【0024】

ステップＳ２において、測定部１０は、タイマを作動させて計時を開始させる。
次に、ステップＳ３において、三次元形状計測部１２は、被監視者Ｐが寝るベッド２の上空間および周囲空間において、三次元形状を計測して三次元形状データを生成する。
次に、ステップＳ４において、解析処理部２１は、三次元形状計測部１２が生成した三次元形状データを取り込み、この三次元形状データを画像解析して被監視者Ｐの人体を認識する。

【0025】

次に、ステップＳ５において、はみ出し判定部２２は、解析処理部２１の解析結果に基づいて、ベッド２の上空間における人体の第１の体部分の表面積を算出する。そして、はみ出し判定部２２は、ベッド２の上空間において人体の第１の体部分の表面積が一定値以上あるか否かを判定する。はみ出し判定部２２は、人体の第１の体部分の表面積が一定値以上あると判定した場合（ステップＳ５：ＹＥＳ）はステップＳ６の処理に進め、人体の第１の体部分の表面積が一定値未満であると判定した場合（ステップＳ５：ＮＯ）はステップＳ１の処理に戻す。

【0026】

ステップＳ６において、はみ出し判定部２２は、解析処理部２１の解析結果に基づいて、ベッド２の周囲空間における人体の第２の体部分の表面積を算出する。そして、はみ出し判定部２２は、ベッド２の周囲空間において人体の第２の体部分の表面積が一定値以上あるか否かを判定する。はみ出し判定部２２は、人体の第２の体部分の表面積が一定値以上あると判定した場合（ステップＳ６：ＹＥＳ）はステップＳ７の処理に進め、人体の第２の体部分の表面積が一定値未満であると判定した場合（ステップＳ６：ＮＯ）はステップＳ２の処理に戻す。

【0027】

ステップＳ７において、はみ出し判定部２２は、所定時間が経過したか否かを判定し、所定時間が経過したと判定した場合（ステップＳ７：ＹＥＳ）はステップＳ８の処理に進め、所定時間が経過していないと判定した場合（ステップＳ７：ＮＯ）はステップＳ３の処理に戻す。

【0028】

ステップＳ８において、はみ出し判定部２２は、被監視者Ｐである人体の体部分がベッド２からはみ出していると判定する。そして、処理部２０は、本フローチャートの処理を終了させる。

【0029】

次に、リスク判別部２３によるリスク度合の判別方法の具体例について説明する。
図５は、リスク判別部２３が判別するリスク度合の分類の例を表す図である。図５に示すように、リスク判別部２３は、ベッド２の周囲空間における人体の第２の体部分の表面積を、０ｃｍ^２以上５００ｃｍ^２未満、５００ｃｍ^２以上１０００ｃｍ^２未満、および１０００ｃｍ^２以上１５００ｃｍ^２未満の三段階により分類する。また、リスク判別部２３は、当該人体の第２の体部分のベッド２の周囲空間における滞在時間を、０秒以上２秒未満、２秒以上４秒未満、および４秒以上８秒未満の三段階により分類する。リスク判別部２３は、はみ出し体部分の表面積対はみ出し経過時間の二次元マトリクスにおいて、人体のベッド２からの転落のリスク度合を判別する。図５は、リスク判別部２３がリスク度合を“低”、“中”、および“高”の三段階に判別する例であるが、更に細かく判別してもよい。

【0030】

はみ出し体部分の表面積対はみ出し経過時間の二次元マトリクスにおけるリスク度合の分布は、被監視者Ｐの特性（ベッド２からの転落の特性）に合わせて適宜決定される。例えば、リスク判別部２３は、被監視者Ｐの過去の転落時のはみ出し体部分の表面積およびはみ出し経過時間、つまり履歴情報に基づいて、リスク度合の分布を決定する。このように、個人別に二次元マトリクスにおけるリスク度合の分布を決定することにより、転落のリスク判別の精度を高く保つことができる。

【0031】

［その他の実施形態］
リスク判別部２３は、はみ出し判定部２２がそれぞれ算出した人体の第１の体部分の表面積および第２の体部分の表面積の比率と、当該人体の第２の体部分のベッド２の周囲空間における滞在時間とに応じて、被監視者Ｐである人体のベッド２からの転落のリスク度合を判別してもよい。

【0032】

図６は、リスク判別部２３が判別するリスク度合の分類の別の例を表す図である。図６に示すように、リスク判別部２３は、ベッド内体部分の表面積／はみ出し体部分の表面積（第１の体部分の表面積／第２の体部分の表面積）が大きく、第２の体部分のベッド２の周囲空間における滞在時間が長いほど、人体のベッド２からの転落のリスク度合が大きい（リスクが高い）と判別してもよい。

【0033】

また、解析処理部２１は、三次元形状データを画像解析して被監視者Ｐの人体を認識したのち、その重心の位置を算出してもよい。そして、はみ出し判定部２２は、解析処理部２１の解析結果（人体の重心位置）に基づいて、ベッドの上空間に被監視者Ｐである人体の第１の体部分、およびベッドの周囲空間に当該人体の重心がともに所定時間含まれる場合に、被監視者がベッドからはみ出していると判定してもよい。

【0034】

以上、詳述したように、本実施形態であるベッド見守りシステム１は、被監視者Ｐが寝るベッド２の上空間およびベッド２の周囲空間において、三次元形状を計測して三次元形状データを生成する三次元形状計測部１２と、三次元形状データに基づいて被監視者Ｐの人体を認識する解析処理部２１と、ベッド２の上空間に人体の第１の体部分、およびベッド２の周囲空間に人体２の第２の体部分がともに含まれる時間を測定し、測定された時間が所定時間を超える場合に、被監視者である人体がベッド２からはみ出していると判定するはみ出し判定部２２と、を備える。
この構成により、被監視者Ｐの人体がベッド２の上空間および周囲空間を跨いで所定時間以上ある場合に、被監視者Ｐがベッド２からはみ出していると判定する。これにより、例えば、寝返りをうって腕や足等の体の一部分がベッドからはみ出たものの再びベッド内に戻った場合等、転落のおそれが低い一時的なはみ出しを検出しないようにすることができる。つまり、本実施形態によれば、被監視者Ｐのベッド２からの転落の危険性を的確に判断することができる。

【0035】

なお、ベッド見守りシステム１において、はみ出し判定部２２が算出した人体の第２の体部分の表面積と第２の体部分のベッド２の周囲空間における滞在時間とに応じて、人体のベッド２からの転落のリスク度合を判別するリスク判別部２３、を更に備えてもよい。
この構成により、ベッド見守りシステム１は、被監視者Ｐのベッド２からの転落のリスクを段階的に得ることができる。

【0036】

また、ベッド見守りシステム１において、リスク判別部２３は、はみ出し判定部２２がそれぞれ算出した人体の第１の体部分の表面積および当該人体の第２の体部分の表面積の比率と、当該人体の第２の体部分のベッド２の周囲空間における滞在時間とに応じて、人体のベッド２からの転落のリスク度合を判別してもよい。例えば、リスク判別部２３は、第１の体部分の表面積に対して第２の体部分の表面積が大きく、第２の体部分のベッド２の周囲空間における滞在時間が長いほど、人体のベッド２からの転落のリスク度合が大きい（リスクが高い）と判別する。

【0037】

また、ベッド見守りシステム１において、リスク判別部２３の判別結果に応じて報知する報知部３０を更に備えてもよい。
この構成により、リスク判別部２３の判別結果に応じて段階的に被監視者Ｐのベッド２からの転落の危険性を報知することができる。

【0038】

以上により、本実施形態であるベッド見守りシステム１によれば、被監視者Ｐがベッド２から転落するおそれがあることを事前に確実に検知できるため、転落を未然に防ぐことができる。

【0039】

以上、本発明の実施の形態について図面を参照して詳述したが、具体的な構成はその実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。

【符号の説明】

【0040】

１…ベッド見守りシステム、１０…測定部、１１…人感知部、１２…三次元形状計測部、２０…処理部、２１…解析処理部、２２…はみ出し判定部、２３…リスク判別部、３０…報知部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】