特開 2025-34664 見守りシステム、見守り装置、見守り方法及び見守りプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2025034664

(43)【公開日】2025-03-13

(54)【発明の名称】見守りシステム、見守り装置、見守り方法及び見守りプログラム

(51)【国際特許分類】

   G08B 25/04 20060101AFI20250306BHJP

   G06T 7/00 20170101ALI20250306BHJP

   G06T 7/246 20170101ALI20250306BHJP

   G08B 21/02 20060101ALI20250306BHJP

   G08B 25/00 20060101ALI20250306BHJP

   G06Q 50/22 20240101ALI20250306BHJP

   A61B 5/11 20060101ALI20250306BHJP

   A61B 5/00 20060101ALI20250306BHJP

【ＦＩ】

G08B25/04 K

G06T7/00 660B

G06T7/246

G08B21/02

G08B25/00 510M

G06Q50/22

A61B5/11 120

A61B5/00 102C

【審査請求】未請求

【請求項の数】14

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023141177

(22)【出願日】2023-08-31

(71)【出願人】

【識別番号】000001432

【氏名又は名称】グローリー株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100114306

【弁理士】

【氏名又は名称】中辻 史郎

(74)【代理人】

【識別番号】100148655

【弁理士】

【氏名又は名称】諏訪 淳一

(72)【発明者】

【氏名】瀧本 大貴

(72)【発明者】

【氏名】森田 翔治

【テーマコード（参考）】

4C038

4C117

5C086

5C087

5L096

5L099

【Ｆターム（参考）】

4C038VA04

4C038VA12

4C038VA16

4C038VB17

4C038VB35

4C038VC05

4C117XA03

4C117XB04

4C117XC01

4C117XE43

4C117XE55

4C117XH12

4C117XJ45

5C086AA22

5C086AA47

5C086CA25

5C086CA28

5C086CB36

5C086DA08

5C086FA02

5C086FA18

5C087AA02

5C087AA10

5C087AA25

5C087AA32

5C087BB74

5C087DD03

5C087DD30

5C087EE08

5C087EE18

5C087FF01

5C087FF02

5C087FF04

5C087GG02

5C087GG08

5C087GG09

5C087GG70

5C087GG83

5L096BA02

5L096FA18

5L096GA51

5L096HA04

5L096HA05

5L099AA11

(57)【要約】

【課題】入居者の体調の変化を効率良く検知することが課題である。
【解決手段】見守りシステム１０は、撮像装置２０により入居者の画像を撮像し、歩行速度算出装置３０において、画像に基づいて骨格認識を行い、胸座標を時系列的に取得することにより歩行軌跡データを取得する。その後、歩行速度算出装置３０は、歩行軌跡データに基づいて歩行速度を算出する。管理装置４０は、算出された歩行速度を速度毎に累積加算し頻度分布を生成し、該頻度分布に基づいて所定期間における入居者の歩行速度を特定する。その後、管理装置４０は、取得した歩行速度と特定した歩行速度との差分を算出し、該差分が所定の閾値以上か否かを判定する。該差分が所定の閾値以上となった場合は、報知を行う。また、携帯端末５０においても、該判定の結果を受信し、該差分が所定の閾値以上となった場合に報知を行うようにした。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

居室における入居者を見守る見守りシステムであって、
前記居室内における人物の歩行軌跡を示す歩行軌跡データを取得する歩行軌跡データ取得部と、
前記歩行軌跡データの所定長毎に前記人物の歩行速度を算出する歩行速度算出部と、
前記歩行速度を速度毎に累積加算して頻度分布を生成する頻度分布生成部と、
前記頻度分布に基づいて、前記入居者の入居者歩行速度を特定する歩行速度特定部と、
を備えたことを特徴とする見守りシステム。

【請求項2】

前記歩行速度特定部は、
前記頻度分布において頻度が最も多い前記歩行速度を前記入居者歩行速度として特定することを特徴とする請求項１に記載の見守りシステム。

【請求項3】

前記所定長は、
予め定められた前記歩行軌跡の所定の計測単位長であることを特徴とする請求項１に記載の見守りシステム。

【請求項4】

前記歩行軌跡データ取得部は、
撮像画像から前記人物の骨格推定を行い、その胸座標を時系列的に取得することで前記歩行軌跡データを取得することを特徴とする請求項１に記載の見守りシステム。

【請求項5】

前記入居者歩行速度を記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶された前記入居者歩行速度と、前記歩行速度特定部により特定された前記入居者歩行速度との差分が所定の閾値以上となった場合に報知する報知部と、
をさらに備えたことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一つに記載の見守りシステム。

【請求項6】

前記頻度分布生成部は、所定期間における前記頻度分布を生成し、
前記記憶部は、前記所定期間における前記入居者歩行速度を記憶する
ことを特徴とする請求項５に記載の見守りシステム。

【請求項7】

前記歩行軌跡データ取得部により取得された前記歩行軌跡データが前記頻度分布の生成対象として適するか否かを判定する判定部をさらに備え、
前記歩行速度算出部は、
前記判定部により前記頻度分布の生成対象として適すると判定された場合に前記歩行速度を算出することを特徴とする請求項１に記載の見守りシステム。

【請求項8】

前記判定部は、
前記歩行軌跡データ取得部により取得された前記歩行軌跡が複数人の歩行軌跡である場合に、前記頻度分布の生成対象として適さないと判定することを特徴とする請求項７に記載の見守りシステム。

【請求項9】

前記判定部は、
前記歩行軌跡データ取得部により取得された前記歩行軌跡が予め設定された所定領域内に存在する場合に、前記頻度分布の生成対象として適さないと判定することを特徴とする請求項７に記載の見守りシステム。

【請求項10】

前記判定部は、
計測単位長の歩行軌跡の始点と終点をそれぞれ中心とし、前記計測単位長未満の所定値を半径とする円内に前記歩行軌跡データの所定割合以上が存在する場合に、前記頻度分布の生成対象として適さないと判定することを特徴とする請求項７に記載の見守りシステム。

【請求項11】

前記所定長は、
前記歩行軌跡データのうちの歩行軌跡が回帰直線として表した始点と終点の間の線分長であることを特徴とする請求項１に記載の見守りシステム。

【請求項12】

居室における入居者を見守る見守り装置であって、
前記居室内における人物の歩行軌跡を示す歩行軌跡データを取得する歩行軌跡データ取得部と、
前記歩行軌跡データの所定長毎に前記人物の歩行速度を算出する歩行速度算出部と、
前記歩行速度を速度毎に累積加算して頻度分布を生成する頻度分布生成部と、
前記頻度分布に基づいて、前記入居者の入居者歩行速度を特定する歩行速度特定部と、
を備えたことを特徴とする見守り装置。

【請求項13】

居室における入居者を見守る見守りシステムで実行される見守り方法であって、
前記居室内における人物の歩行軌跡を示す歩行軌跡データを取得する歩行軌跡データ取得工程と、
前記歩行軌跡データの所定長毎に前記人物の歩行速度を算出する歩行速度算出工程と、
前記歩行速度を速度毎に累積加算して頻度分布を生成する頻度分布生成工程と、
前記頻度分布に基づいて、前記入居者の入居者歩行速度を特定する歩行速度特定工程と、
を含むことを特徴とする見守り方法。

【請求項14】

居室における入居者を見守る見守り装置で実行される見守りプログラムであって、
前記居室内における人物の歩行軌跡を示す歩行軌跡データを取得する歩行軌跡データ取得手順と、
前記歩行軌跡データの所定長毎に前記人物の歩行速度を算出する歩行速度算出手順と、
前記歩行速度を速度毎に累積加算して頻度分布を生成する頻度分布生成手順と、
前記頻度分布に基づいて、前記入居者の入居者歩行速度を特定する歩行速度特定手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする見守りプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、入居者の体調の変化を効率良く検知する見守りシステム、見守り装置、見守り方法及び見守りプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、介護施設等では、入居者の歩行速度を算出し、算出した歩行速度が要介護度の判定指標の一つとして用いられている。このため、介護施設等の入居者の歩行速度を判定する技術が知られている。

【0003】

例えば、特許文献１には、入居者の歩行軌跡データから歩行速度を算出し、入居者の属性（年齢、性別、身長、体重等）に基づいて歩行速度の正規化を行う技術が開示されている。また、特許文献２には、居室内の歩行軌跡を表した異なる日の複数の軌跡データを取得し、入居者以外の軌跡データと入居者の軌跡データを判別し、入居者の軌跡データのみを用いて歩行速度を算出する技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】国際公開２０２０－００３９５４号公報

【特許文献2】特許第７２１５４８１号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら、上記特許文献１は、入居者の属性により歩行速度の正規化を行っているものの、後期高齢者の女性が前期高齢者の男性よりも若々しい場合も多く、一概に入居者の属性が歩行速度に影響を与えるとは限らない。このため、正規化された歩行速度が入居者の実情に即したものでない可能性があり、入居者の体調変化を検知することが難しい場合がある。

【0006】

また、上記引用文献２のものは、歩行軌跡データを入居者のものか、入居者以外のものかを判別したうえで、入居者の歩行軌跡データと判別されたものだけを用いて歩行速度を算出しているが、その判別方法が軌跡の始点や終点の位置に基づいて判別したり、時間帯で特定したりしているため、必ずしも入居者のみの歩行軌跡に該当するとは限らない。その結果、入居者の体調変化を適正に検知できない可能性がある。

【0007】

本発明は、上記従来技術による問題点（課題）を解決するためになされたものであって、入居者の体調の変化を効率良く検知する見守りシステム、見守り装置、見守り方法及び見守りプログラ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】

【0008】

上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明は、居室における入居者を見守る見守りシステムであって、前記居室内における人物の歩行軌跡を示す歩行軌跡データを取得する歩行軌跡データ取得部と、前記歩行軌跡データの所定長毎に前記人物の歩行速度を算出する歩行速度算出部と、前記歩行速度を速度毎に累積加算して頻度分布を生成する頻度分布生成部と、前記頻度分布に基づいて、前記入居者の入居者歩行速度を特定する歩行速度特定部と、を備えた。

【0009】

また、本発明は、上記発明において、前記歩行速度特定部は、前記頻度分布において頻度が最も多い歩行速度を前記入居者歩行速度として特定する。

【0010】

また、本発明は、上記発明において、前記所定長は、予め定められた前記歩行軌跡の所定の計測単位長である。

【0011】

また、本発明は、上記発明において、前記歩行軌跡データ取得部は、撮像画像から人物の骨格推定を行い、その胸座標を時系列的に取得することで前記歩行軌跡データを取得する。

【0012】

また、本発明は、上記発明において、前記入居者歩行速度を記憶する記憶部と、前記記憶部に記憶された前記入居者歩行速度と、前記歩行速度特定部により特定された前記入居者歩行速度との差分が所定の閾値以上となった場合に報知する報知部と、をさらに備えた。

【0013】

また、本発明は、上記発明において、前記頻度分布生成部は、所定期間における頻度分布を生成し、前記記憶部は、前記所定期間における前記入居者歩行速度を記憶する。

【0014】

また、本発明は、上記発明において、前記歩行軌跡データ取得部により取得された前記歩行軌跡データが前記頻度分布の生成対象として適するか否かを判定する判定部をさらに備え、前記歩行速度算出部は、前記判定部により前記頻度分布の生成対象として適すると判定された場合に前記歩行速度を算出する。

【0015】

また、本発明は、上記発明において、前記判定部は、前記歩行軌跡データ取得部により取得された前記歩行軌跡が複数人の歩行軌跡である場合に、前記頻度分布の生成対象として適さないと判定する。

【0016】

また、本発明は、上記発明において、前記判定部は、前記歩行軌跡データ取得部により取得された前記歩行軌跡が予め設定された所定領域内に存在する場合に、前記頻度分布の生成対象として適さないと判定する。

【0017】

また、本発明は、上記発明において、前記判定部は、計測単位長の歩行軌跡の始点と終点をそれぞれ中心とし、前記計測単位長未満の所定値を半径とする円内に前記歩行軌跡データの所定割合以上が存在する場合に、前記頻度分布の生成対象として適さないと判定する。

【0018】

また、本発明は、上記発明において、前記所定長は、前記歩行軌跡データのうちの歩行軌跡が回帰直線として表した始点と終点の間の線分長である。

【0019】

また、本発明は、居室における入居者を見守る見守り装置であって、前記居室内における人物の歩行軌跡を示す歩行軌跡データを取得する歩行軌跡データ取得部と、前記歩行軌跡データの所定長毎に前記人物の歩行速度を算出する歩行速度算出部と、前記歩行速度を速度毎に累積加算して頻度分布を生成する頻度分布生成部と、前記頻度分布に基づいて、前記入居者の入居者歩行速度を特定する歩行速度特定部と、を備えた。

【0020】

また、本発明は、居室における入居者を見守る見守りシステムで実行される見守り方法であって、前記居室内における人物の歩行軌跡を示す歩行軌跡データを取得する歩行軌跡データ取得工程と、前記歩行軌跡データの所定長毎に前記人物の歩行速度を算出する歩行速度算出工程と、前記歩行速度を速度毎に累積加算して頻度分布を生成する頻度分布生成工程と、前記頻度分布に基づいて、前記入居者の入居者歩行速度を特定する歩行速度特定工程と、を含む。

【0021】

また、本発明は、居室における入居者を見守る見守り装置で実行される見守りプログラムであって、前記居室内における人物の歩行軌跡を示す歩行軌跡データを取得する歩行軌跡データ取得手順と、前記歩行軌跡データの所定長毎に前記人物の歩行速度を算出する歩行速度算出手順と、前記歩行速度を速度毎に累積加算して頻度分布を生成する頻度分布生成手順と、前記頻度分布に基づいて、前記入居者の入居者歩行速度を特定する歩行速度特定手順と、をコンピュータに実行させる。

【発明の効果】

【0022】

本発明によれば、入居者の体調の変化を効率良く検知することができる。

【図面の簡単な説明】

【0023】

【図1】図１は、本実施形態に係る見守りシステムの概要を示す図である。

【図2】図２は、図１に示した見守りシステムのシステム構成を示す図である。

【図3】図３は、図２に示した撮像装置の構成を示す機能ブロック図である。

【図4】図４は、図２に示した歩行速度算出装置の構成を示す機能ブロック図である。

【図5】図５は、図２に示した管理装置の構成を示す機能ブロック図である。

【図6】図６は、図２に示した携帯端末の構成を示す機能ブロック図である。

【図7】図７は、学習済モデルの生成を説明するための説明図である。

【図8】図８は、歩行軌跡データとして扱わない除外領域について説明する説明図である。

【図9】図９は、胸座標の算出について説明する説明図である。

【図10】図１０は、歩行軌跡の一例及び歩行速度の算出を説明する説明図である。

【図11】図１１は、頻度分布の生成に適さない歩行軌跡データの一例を示す図である。

【図12】図１２は、歩行速度の頻度分布の一例を示す図である。

【図13】図１３は、図２の見守りシステムの入居者歩行速度の特定の処理手順を示すシーケンス図である。

【図14】図１４は、図１３の画像取得処理の処理手順を示すフローチャートである。

【図15】図１５は、図１３の歩行軌跡データ生成処理の処理手順を示すフローチャートである。

【図16】図１６は、図１３の歩行頻度データ適否判定処理の処理手順を示すフローチャートである。

【図17】図１７は、図２の見守りシステムの処理手順を示すシーケンス図（その１）である。

【図18】図１８は、図２の見守りシステムの処理手順を示すシーケンス図（その２）である。

【図19】図１９は、変形例に係る見守りシステムの歩行軌跡データの一例を示す図である。

【図20】図２０は、変形例に係る見守りシステムの歩行方向の変化点の検知について説明する説明図である。

【図21】図２１は、ハードウエア構成の一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0024】

以下に、本発明に係る見守りシステム、見守り装置、見守り方法及び見守りプログラムの実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。

【0025】

［見守りシステムの概要］
本実施形態に係る見守りシステムの概要について説明する。図１は、本実施形態に係る見守りシステムの概要を示す図である。図１（ａ）に示すように、見守りシステムは、撮像装置２０と、歩行速度算出装置３０と、管理装置４０と、携帯端末５０とを有する。撮像装置２０は、要介護者が入居する居室９０の天井に配設されており、居室内の床面９１方向の画像を撮像し、画像を歩行速度算出装置３０に送信する。また、図１（ｂ）に示すように、本実施形態に係る見守りシステムは、撮像した画像１００に基づいて入居者の歩行速度を求め、該歩行速度を速度毎に累積加算し頻度分布を生成する。そして、頻度分布の最頻値を入居者の歩行速度と特定し、この特定された歩行速度に基づいて入居者の体調変化を検出する。

【0026】

歩行速度算出装置３０は、撮像装置２０から送信された画像データに基づいて居室内の入居者の骨格認識を行い胸座標から入居者の歩行軌跡データを取得する。その後、歩行速度算出装置３０は、歩行軌跡データに基づいて入居者の歩行速度を算出する。その後、歩行速度算出装置３０は、入居者の歩行速度を管理装置４０に送信する。なお、詳細については後述するが、歩行速度算出装置３０は、歩行軌跡データがベッド９２の領域及び壁に近い領域である場合には、その歩行軌跡データを無効とする処理を行う。

【0027】

管理装置４０は、歩行速度算出装置３０から入居者の歩行速度を受信し、入居者の歩行速度を速度毎に累積加算し頻度分布を生成する。そして、管理装置４０は、所定期間における頻度分布に基づいて、入居者歩行速度を特定する。具体的には、例えば、１ヶ月間の入居者の歩行速度の速度毎の累積分布を生成し、その累積分布データの最も頻度の高い歩行速度を、入居者歩行速度として特定する。

【0028】

管理装置４０は、歩行速度算出装置３０から入居者の歩行速度を受信したならば、受信した入居者の歩行速度と、特定された入居者歩行速度とを比較し、差分が所定の閾値以上か否かを判定する。管理装置４０は、該差分が閾値以上であった場合は、警報を報知する。また、管理装置４０は、歩行速度の判定結果データを携帯端末５０に送信する。携帯端末５０は、判定結果に基づいて警報を報知するか否かを判定する。携帯端末５０は、判定結果が「問題あり」で有った場合は、警報を報知する。

【0029】

［見守りシステム１０のシステム構成］
次に、見守りシステム１０のシステム構成について説明する。図２は、図１に示した見守りシステムのシステム構成を示す図である。図２に示すように、見守りシステム１０は、撮像装置２０、歩行速度算出装置３０、管理装置４０及び携帯端末５０を有する。歩行速度算出装置３０と、管理装置４０と、携帯端末５０とは、ネットワークＮを介して接続されている。また、撮像装置２０は、歩行速度算出装置３０と接続されている。

【0030】

撮像装置２０は、居室内の入居者の画像を撮像する装置である。撮像装置２０は、撮像部を駆動するモータを備えており、撮像部で撮像した画像に基づいて人物を認識し、人物が画像データの画角に入るようにモータを制御する。

【0031】

歩行速度算出装置３０は、撮像装置２０から送信された画像データに基づいて骨格認識処理を行い、入居者の歩行軌跡データを取得する。そして、歩行速度算出装置３０は、取得した歩行軌跡データが歩行速度を算出するのに適したデータか否かを判定し、歩行軌跡データが歩行速度を算出するのに適したデータと判定された場合に、歩行軌跡データに基づいて歩行速度を算出する処理を行う装置である。

【0032】

管理装置４０は、歩行速度算出装置３０から送信された入居者の歩行速度データを速度毎に累積分布を生成する処理と、所定期間における歩行速度の累積分布データに基づいて入居者の入居者歩行速度を特定する処理と、歩行速度算出装置３０から送信された入居者の歩行速度と特定された入居者歩行速度とを比較し、入居者の歩行速度と特定された入居者歩行速度との差分が所定の閾値以上か否かを判定する処理と、該差分が所定の閾値以上であった場合に、警報を報知する処理と、入居者の歩行速度と特定された入居者歩行速度との差分が所定の閾値以上か否かの判定結果データを携帯端末５０に送信する処理とを行う装置である。

【0033】

携帯端末５０は、管理装置４０から判定結果データを受信し、判定結果データに基づいて入居者の状態を表示する処理を行う装置である。また、携帯端末５０は、判定結果デーが「問題あり」の場合は、警報を報知する処理を行う。

【0034】

［撮像装置２０の構成］
次に、図２に示した撮像装置２０の構成について説明する。図３は、図２に示した撮像装置２０の構成を示す機能ブロック図である。図３に示すように、撮像装置２０は、撮像部２１と、光源部２２と、モータ２３と、通信Ｉ／Ｆ部２４と、記憶部２５と、制御部２６とを有する。撮像部２１は、居室内の入居者を撮像するカメラである。具体的には、後述する歩行速度算出装置３０において骨格認識を行うための赤外線画像を取得する。光源部２２は、赤外線画像を撮像するために赤外光を照射する装置である。

【0035】

モータ２３は、撮像部２１の画角を変えるために用いられる駆動部である。モータ２３は、ＤＣモータ、サーボモータ、ステッピングモータ等が使用され後述するモータ制御部２６ｄにより制御される。通信Ｉ／Ｆ部２４は、歩行速度算出装置３０と通信を行うためのインターフェース部で、通信方式として移動通信規格である第３世代移動通信方式、第４世代移動通信方式又は第５世代移動通信方式等による無線通信、無線ＬＡＮ（Local Area Network）等による近距離無線通信などを行う。

【0036】

記憶部２５は、ハードディスク装置や不揮発性メモリ等の記憶デバイスであり、人物認識学習済モデル２５ａと、画像データ２５ｂとを記憶する。人物認識学習済モデル２５ａは、図示しないサーバ装置等からダウンロードされた学習済モデルである。具体的には、図７に示すように、多数のデータで構成される教師用データＡをＣＮＮ（Convolutional Neural Network）Ｂに入力するとともに、例えば、正解データＲに基づいてバックプロパゲーションを行わせ、各パスの重みを決定する教師あり学習を繰り返して、学習済モデルＭを生成する。なお、正解データＲ、すなわち既知の現象である確率は、教師あり学習を行う担当者が付与することができる。画像データ２５ｂは、撮像部２１で撮像した赤外線画像と深度情報を結びつけた画像データである。

【0037】

制御部２６は、撮像装置２０全体を制御する制御部であり、光源制御部２６ａと、画像取得部２６ｂと、人物認識部２６ｃと、モータ制御部２６ｄと、画像送信部２６ｅとを有する。実際には、これらのプログラムをＣＰＵ、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）又はＮＰＵ（Neural Processing Unit）等にロードして実行することにより、光源制御部２６ａと、画像取得部２６ｂと、人物認識部２６ｃと、モータ制御部２６ｄと、画像送信部２６ｅとにそれぞれ対応するプロセスを実行させることになる。

【0038】

光源制御部２６ａは、光源部２２のオン／オフ制御の処理を行う。画像取得部２６ｂは、撮像部２１を用いて、赤外線画像の取得と、ＴｏＦ（Time of Flight）技術を用いて深度情報を取得する処理を行う。人物認識部２６ｃは、撮像した画像を人物認識学習済モデル２５ａに入力し、人物の認識を行う処理部である。

【0039】

モータ制御部２６ｄは、モータ２３を制御し、撮像部２１の画角を調整する処理部である。画像送信部２６ｅは、撮像した画像データ２５ｂを歩行速度算出装置３０に通信Ｉ／Ｆ部２４を介して送信する処理部である。

【0040】

［歩行速度算出装置３０の構成］
次に、歩行速度算出装置３０の構成について説明する。図４は、図２に示した歩行速度算出装置３０の構成を示す機能ブロック図である。図４に示すように、歩行速度算出装置３０は、通信Ｉ／Ｆ部３１、記憶部３４及び制御部３５を有する。通信Ｉ／Ｆ部３１は、撮像装置２０及び管理装置４０と通信を行うためのインターフェース部で、通信方式として移動通信規格である第３世代移動通信方式、第４世代移動通信方式又は第５世代移動通信方式等による無線通信、無線ＬＡＮ（Local Area Network）等による近距離無線通信などを行う。

【0041】

記憶部３４は、ハードディスク装置や不揮発性メモリ等の記憶デバイスであり、骨格認識学習済モデル３４ａと、画像データ３４ｂと、骨格認識データ３４ｃと、歩行軌跡データ３４ｄと、除外領域データ３４ｅとを記憶する。骨格認識学習済モデル３４ａは、図示しないサーバ装置等からダウンロードされた学習済モデルである。骨格認識学習済モデル３４ａは、画像データ３４ｂを入力し、画像に含まれる人物の骨格を認識する学習済モデルである。なお、学習済モデルの生成については、既に説明しているため、ここでは、詳細な説明は省略する。

【0042】

画像データ３４ｂは、撮像装置２０から受信した画像及び深度情報のデータである。骨格認識データ３４ｃは、画像データ３４ｂに含まれる人物の骨格認識を行ったデータである。歩行軌跡データ３４ｄは、入居者が歩行した軌跡のデータである。除外領域データ３４ｅは、入居者が歩行した場所のなかで、歩行軌跡として認識しない領域を表わすデータである。具体的には、図８に示すように、居室９０の床面９１において、ベッド９２が設置しているベッド領域９４と、壁領域９５等を除外領域として設定している。なお、除外領域は、入居者の通常の歩行速度が得られない、カメラの性能により深度情報が信頼できない等の理由により設定してもよい。

【0043】

制御部３５は、歩行速度算出装置３０全体を制御する制御部であり、画像データ受信部３５ａと、骨格認識部３５ｂと、歩行軌跡データ取得部３５ｃと、判定部３５ｄと、歩行速度算出部３５ｅと、歩行速度データ送信部３５ｆとを有する。実際には、これらのプログラムをＣＰＵにロードして実行することにより、画像データ受信部３５ａと、骨格認識部３５ｂと、歩行軌跡データ取得部３５ｃと、判定部３５ｄと、歩行速度算出部３５ｅと、歩行速度データ送信部３５ｆとにそれぞれ対応するプロセスを実行させることになる。

【0044】

画像データ受信部３５ａは、撮像装置２０から送信された画像データを受信し、記憶部３４に記憶する処理部である。骨格認識部３５ｂは、画像データ３４ｂに基づいて画像データ３４ｂに含まれる人物の骨格認識を行う処理部である。具体的には、図９に示すように、撮像装置２０から受信した画像１１０に含まれる人物１１１の骨格認識を、画像１１０を骨格認識学習済モデル２４ａに入力し、人物１１１の骨格モデル１３０を取得する。

【0045】

なお、ここでは、骨格モデル１３０は、口：Ｂ０、胸：Ｂ１、右肩：Ｂ２、右肘：Ｂ３、右手首：Ｂ４、左肩：Ｂ５、左肘：Ｂ６、左手首：Ｂ７、右足付根：Ｂ８、右足膝：Ｂ９、右足足首：Ｂ１０、左足付根：Ｂ１１、左足膝：Ｂ１２、左足足首：Ｂ１３、右目：Ｂ１４、左目：Ｂ１５、右耳：Ｂ１６、左目：Ｂ１７の部位で認識している。

【0046】

その後、骨格認識部３５ｂは、認識した骨格モデル１３０と、深度情報１２０とに基づいて、骨格モデル１３０の各部位の３次元座標１４０を特定する。

【0047】

歩行軌跡データ取得部３５ｃは、骨格認識した人物の胸座標を時系列に取得することにより歩行軌跡データ３４ｄを取得する処理部である。また、歩行軌跡データ取得部３５ｃは、所定の計測単位長毎にデータを取得する。なお、所定の計測単位長は、例えば、２ｍであり、骨格認識した胸座標の時系列の移動距離が２ｍとなったならば、１つの歩行軌跡データ３４ｄとして記憶部３４に記憶する。

【0048】

具体的には、図１０（ａ）に示すように、骨格認識した人物の胸座標を時系列に取得するとともに、胸座標の変化量を累積加算し、累積値が所定の計測単位長となったならば、図１０（ｂ）に示すように、歩き始めＷ_Sと歩き終わりＷ_Eを結ぶ直線を歩行軌跡データ３４ｄとして記憶部３４に記憶する。

【0049】

判定部３５ｄは、取得した歩行軌跡データ３４ｄに基づいて算出される歩行速度が後述する管理装置４０の頻度分布の生成対象として適しているか否かを判定する処理部である。具体的には、判定部３５ｄは、歩行軌跡データ３４ｄに複数人の歩行軌跡が記録されている場合と、歩行軌跡データ３４ｄに除外領域データ３４ｅに設定されている座標が含まれる場合には、歩行軌跡データ３４ｄは不適切であると判定する。

【0050】

また、図１１に示すように、所定の計測単位長の歩き始めＷ_Sと歩き終わりＷ_Eをそれぞれ中心とし、所定の計測単位長未満の所定値を半径とする円内に複数の胸座標が所定の割合存在するか否かで歩行軌跡データ３４ｄが適切であるかいなかを判定する。例えば、所定の割合を６０％とした場合は、図１１（ａ）に示すように、歩き始めＷ_Sと歩き終わりＷ_Eをそれぞれ中心とした所定の半径の円内に、複数の胸座標が存在するが、その割合が６０％より少ないので、この歩行軌跡データ３４ｄは適切であると判定し、図１１（ｂ）に示すように、歩き始めＷ_Sと歩き終わりＷ_Eをそれぞれ中心とした所定の半径の円内に６０％以上の胸座標が存在する場合は、歩行軌跡データ３４ｄは不適切であると判定する。

【0051】

歩行速度算出部３５ｅは、歩行軌跡データ３４ｄ及び所定の計測単位長を歩くのに要した時間に基づいて歩行速度を算出する処理部である。歩行速度データ送信部３５ｆは、算出した歩行速度データを管理装置４０に送信する処理部である。

【0052】

［管理装置４０の構成］
次に、管理装置４０の構成について説明する。図５は、図２に示した管理装置４０の構成を示す機能ブロック図である。図５に示すように、管理装置４０は、表示部４１と、入力部４２と、通信Ｉ／Ｆ部４３と、記憶部４４と、制御部４５とを有する。表示部４１は、各種情報を表示する液晶ディスプレイなどの表示デバイスである。

【0053】

入力部４２は、マウスやキーボードなどの入力デバイスである。通信Ｉ／Ｆ部４３は、歩行速度算出装置３０及び携帯端末５０と通信を行うためのインターフェース部で、通信方式として移動通信規格である第３世代移動通信方式、第４世代移動通信方式又は第５世代移動通信方式等による無線通信、無線ＬＡＮ（Local Area Network）等による近距離無線通信などを行う。

【0054】

記憶部３４は、ハードディスク装置や不揮発性メモリ等の記憶デバイスであり、歩行速度データ４４ａと、歩行速度頻度分布データ４４ｂと、特定入居者歩行速度データ４４ｃと、判定結果データ４４ｄとを記憶する。歩行速度データ４４ａは、歩行速度算出装置３０から受信した入居者の歩行速度のデータである。歩行速度頻度分布データ４４ｂは、歩行速度の速度毎に累積加算したデータである。

【0055】

特定入居者歩行速度データ４４ｃは、所定期間における歩行速度頻度分布データ４４ｂに基づいて、最も頻度の高い歩行速度を特定したデータである。判定結果データ４４ｄは、入居者の歩行速度データ４４ａが、入居者の特定入居者歩行速度データ４４ｃと比べて、その差分が所定の閾値以内であるか否かを判定した判定結果のデータである。

【0056】

制御部４５は、管理装置４０全体を制御する制御部であり、歩行速度データ受信部４５ａと、頻度分布生成部４５ｂと、歩行速度特定部４５ｃと、歩行速度判定部４５ｄと、報知部４５ｅと、判定結果データ送信部４５ｆとを有する。実際には、これらのプログラムをＣＰＵにロードして実行することにより、歩行速度データ受信部４５ａと、頻度分布生成部４５ｂと、歩行速度特定部４５ｃと、歩行速度判定部４５ｄと、報知部４５ｅと、判定結果データ送信部４５ｆとにそれぞれ対応するプロセスを実行させることになる。

【0057】

歩行速度データ受信部４５ａは、歩行速度算出装置３０で算出された入居者の歩行速度データを受信し、記憶部４４に歩行速度データ４４ａとして記憶する処理部である。頻度分布生成部４５ｂは、入居者の歩行速度データ４４ａを歩行速度の速度毎に累積加算する処理部である。

【0058】

歩行速度特定部４５ｃは、歩行速度頻度分布データ４４ｂに基づいて、所定期間における入居者の歩行速度を特定し、特定入居者歩行速度データ４４ｃとして記憶部４４に記憶する処理部である。例えば、図１２に示すように、歩行速度が０から１．０ｍ／ｓの範囲で０．０５ｍ／ｓ刻みで分類し、速度毎の累積分布データに基づいて、頻度の最も高い歩行速度０．２５ｍ／ｓ～０．３０ｍ／ｓを、所定期間における入居者の歩行速度と特定する。

【0059】

歩行速度判定部４５ｄは、歩行速度算出装置３０から送信された歩行速度データ４４ａと歩行速度特定部４５ｃで特定された所定期間における特定入居者歩行速度データ４４ｃとを比較し、差分が所定の閾値以上か否かを判定する処理部である。歩行速度判定部４５ｄは、歩行速度算出装置３０から送信された歩行速度データ４４ａと、歩行速度特定部４５ｃで特定された所定期間における特定入居者歩行速度データ４４ｃとの差分が所定の閾値以内である場合には、歩行速度は「問題なし」と判定し、該差分が所定の閾値より大きい場合は、歩行速度は「問題あり」と判定する。その後、歩行速度判定部４５ｄは、判定結果データ４４ｄを記憶部４４に記憶する

【0060】

報知部４５ｅは、判定結果データ４４ｄに基づいて報知を行う処理部である。具体的には、報知部４５ｅは、判定結果データ４４ｄが「問題あり」の場合は、歩行速度を所定の表示部４１に表示するとともに、警告音を鳴らす。また、報知部４５ｅは、判定結果データ４４ｄが「問題なし」の場合は、歩行速度を所定の表示部４１に表示する。

【0061】

判定結果データ送信部４５ｆは、判定結果データ４４ｄを携帯端末５０に送信する処理部である。

【0062】

［携帯端末５０の構成］
次に、携帯端末５０の構成について説明する。図６は、図２に示した携帯端末５０の構成を示す機能ブロック図である。図６に示すように、携帯端末５０は、操作表示部５１と、通信Ｉ／Ｆ部５２と、記憶部５４と、制御部５５とを有する。操作表示部５１は、タッチパネル式液晶ディスプレイ等の入力兼表示デバイスである。

【0063】

通信Ｉ／Ｆ部５２は、管理装置４０と通信を行うインターフェース部で、通信方式として移動通信規格である第３世代移動通信方式、第４世代移動通信方式又は第５世代移動通信方式等による無線通信、無線ＬＡＮ（Local Area Network）等による近距離無線通信などを行う。記憶部５４は、ハードディスク装置や不揮発性メモリ等の記憶デバイスである。

【0064】

制御部５５は、携帯端末５０全体を制御する制御部であり、判定結果データ受信部５５ａと、報知部５５ｂとを有する。実際には、これらのプログラムをＣＰＵにロードして実行することにより、判定結果データ受信部５５ａと、報知部５５ｂとにそれぞれ対応するプロセスを実行させることになる。

【0065】

判定結果データ受信部５５ａは、管理装置４０から送信された判定結果データ４４ｄを受信する処理部である。報知部５５ｂは、判定結果データ４４ｄに基づいて報知を行う処理部である。具体的には、報知部５５ｂは、判定結果データ４４ｄが「問題あり」の場合は、歩行速度を所定の操作表示部５１に表示するとともに、警告音を鳴らす。また、報知部５５ｂは、判定結果データ４４ｄが「問題なし」の場合は、歩行速度を所定の操作表示部５１に表示する。

【0066】

［見守りシステムの入居者歩行速度を特定する場合の処理手順］
次に、見守りシステム１０の入居者歩行速度を特定する場合の処理手順について説明する。図１３は、図２の見守りシステム１０の入居者歩行速度の特定の処理手順を示すシーケンス図である。図１３に示すように、見守りシステム１０の撮像装置２０は、画像取得処理を行う（ステップＳ１０１）。そして、撮像装置２０は、歩行速度算出装置３０に画像データを送信する（ステップＳ１０２）。

【0067】

歩行速度算出装置３０は、撮像装置２０から画像データを受信したか否かを判定する（ステップＳ１０３）。歩行速度算出装置３０は、画像データを受信していない場合は、画像データを受信するまで待機する（ステップＳ１０３：Ｎｏ）。

【0068】

歩行速度算出装置３０は、画像データを受信したならば（ステップＳ１０３：Ｙｅｓ）、歩行軌跡データ生成処理を行う（ステップＳ１０４）。そして、歩行速度算出装置３０は、入居者の移動距離が所定の閾値（計測単位長）を超えたか否かを判定する（ステップＳ１０５）。歩行速度算出装置３０は、移動距離が所定の閾値を超えていない場合は（ステップＳ１０５：Ｎｏ）、ステップＳ１０３に移行し、撮像装置２０からの画像データの受信を待機する。

【0069】

一方、歩行速度算出装置３０は、移動距離が所定の閾値を超えた場合は（ステップＳ１０５：Ｙｅｓ）、歩行軌跡データ適否判定処理を行う（ステップＳ１０６）。そして、歩行速度算出装置３０は、歩行軌跡データが歩行速度を算出し頻度分布データに累積するデータとして適切であるか否かを判定する（ステップＳ１０７）。歩行速度算出装置３０は、歩行軌跡データが適切でない場合には（ステップＳ１０７：Ｎｏ）、ステップＳ１０３に移行し、撮像装置２０から画像データが送信されるのを待機する。

【0070】

一方、歩行速度算出装置３０は、歩行軌跡データが適切である場合には（ステップＳ１０７：Ｙｅｓ）、歩行速度を算出する（ステップＳ１０８）。その後、歩行速度算出装置３０は、歩行速度データを管理装置４０に送信する（ステップＳ１０９）。

【0071】

管理装置４０は、歩行速度算出装置３０から歩行速度データを受信したか否かを判定する（ステップＳ１１０）。管理装置４０は、歩行速度データを受信していないならば（ステップＳ１１０：Ｎｏ）、歩行速度データの受信を待機する。一方、管理装置４０は、歩行速度算出装置３０から歩行速度データを受信したならば（ステップＳ１１０：Ｙｅｓ）、歩行速度頻度分布データに受信した歩行速度データを速度毎に累積加算する（ステップＳ１１１）。

【0072】

そして、管理装置４０は、所定期間経過したか否かを判定する（ステップＳ１１２）。管理装置４０は、所定期間経過していなかった場合は（ステップＳ１１２：Ｎｏ）、処理を終了する。一方、管理装置４０は、所定時間経過していた場合は（ステップＳ１１２：Ｙｅｓ）、歩行速度頻度分布データに基づいて、頻度の最も高い歩行速度を入居者歩行速度として特定する（ステップＳ１１３）。

【0073】

［画像取得処理の処理手順］
次に、図１３に示した画像取得処理の処理手順について説明する。図１４は、図１３の画像取得処理の処理手順を示すフローチャートである。撮像装置２０は、撮像部２１を用いて居室９０の画像を撮像する（ステップＳ２０１）。そして、撮像装置２０は、撮像データから人物を認識する（ステップＳ２０２）。

【0074】

その後、撮像装置２０は、人物が撮像範囲内に入るように撮像部の角度を調整する（ステップＳ２０３）。そして、撮像装置２０は、撮像部２１を用いて居室９０の画像を撮像し（ステップＳ２０４）、図１３のステップＳ１０２に戻る。

【0075】

［歩行軌跡データ生成処理の処理手順］
次に、図１３に示した歩行軌跡データ生成処理の処理手順について説明する。図１５は、図１３の歩行軌跡データ生成処理の処理手順を示すフローチャートである。図１５に示すように、歩行速度算出装置３０は、画像データに基づいて骨格認識を行う（ステップＳ３０１）。

【0076】

そして、歩行速度算出装置３０は、骨格認識データに基づいて胸座標を取得する（ステップＳ３０２）。その後、歩行速度算出装置３０は、胸座標を歩行軌跡として記憶する（ステップＳ３０３）。その後、胸座標の差分より移動距離を算出し（ステップＳ３０４）、図１３のステップＳ１０５に戻る

【0077】

［歩行頻度データ適否判定処理の処理手順］
次に、図１３の歩行頻度データ適否判定処理の処理手順について説明する。図１６は、図１３の歩行頻度データ適否判定処理の処理手順を示すフローチャートである。図１６に示すように、歩行速度算出装置３０は、歩行軌跡データ３４ｄが１人以上のデータか否かを判定する（ステップＳ４０１）。歩行速度算出装置３０は、誰も映っていない場合は（ステップＳ４０１：Ｎｏ）、歩行軌跡データ３４ｄは「適切でない」と判定し（ステップＳ４０７）、図１３のＳ１０７に戻る。

【0078】

一方、歩行速度算出装置３０は、映っている人数が１人以上の場合は（ステップＳ４０１：Ｙｅｓ）、動いている人が１人か否かを判定する（ステップＳ４０２）。動いている人が２人以上の場合は（ステップＳ４０２：Ｎｏ）、歩行軌跡データ３４ｄは「適切でない」と判定し（ステップＳ４０７）、図１３のＳ１０７に戻る。

【0079】

一方、歩行速度算出装置３０は、動いている人が１人である場合には（ステップＳ４０２：Ｙｅｓ）、胸座標が除外領域外か否かを判定する（ステップＳ４０３）。胸座標が除外領域であった場合は（ステップＳ４０３：Ｎｏ）、歩行軌跡データ３４ｄは「適切でない」と判定し（ステップＳ４０７）、図１３のＳ１０７に戻る。

【0080】

一方、歩行速度算出装置３０は、胸座標が除外領域外であった場合は（ステップＳ４０３：Ｙｅｓ）、胸座標の上下動が所定の閾値以下か否かを判定する（ステップＳ４０４）。胸座標の上下動が所定の閾値より大きい場合は（ステップＳ４０４：Ｎｏ）、歩行軌跡データ３４ｄは「適切でない」と判定し（ステップＳ４０７）、図１３のＳ１０７に戻る。

【0081】

一方、歩行速度算出装置３０は、胸座標の上下動が所定の閾値以下であった場合は（ステップＳ４０４：Ｙｅｓ）、胸座標が歩き始めと歩き終わりを中心とする所定の大きさの円の中に所定の割合以上存在するか否かを判定する（ステップＳ４０５）。胸座標が所定の割合以上存在する場合は（ステップＳ４０５：Ｎｏ）、歩行軌跡データ３４ｄは「適切でない」と判定し（ステップＳ４０７）、図１３のＳ１０７に戻る。

【0082】

一方、歩行速度算出装置３０は、胸座標が所定の割合以上存在しない場合は（ステップＳ４０５：Ｙｅｓ）、歩行軌跡データ３４ｄは「適切」と判定し（ステップＳ４０６）、図１３のステップＳ１０７に戻る。

【0083】

［見守りシステム１０の処理手順］
次に、図２に示した見守りシステム１０の入居者の見守りの場合の処理手順について説明する。図１７及び図１８は、図２の見守りシステム１０の処理手順を示すシーケンス図である。図１７に示すように、見守りシステム１０の撮像装置２０は、画像取得処理を行う（ステップＳ５０１）。そして、撮像装置２０は、歩行速度算出装置３０に画像データを送信する（ステップＳ５０２）。なお、画像取得処理については、すでに説明しているので、ここでは、詳細な説明は省略する。

【0084】

歩行速度算出装置３０は、撮像装置２０から画像データを受信したか否かを判定する（ステップＳ５０３）。歩行速度算出装置３０は、画像データを受信していない場合は、画像データを受信するまで待機する（ステップＳ５０３：Ｎｏ）。

【0085】

歩行速度算出装置３０は、画像データを受信したならば（ステップＳ５０３：Ｙｅｓ）、歩行軌跡データ生成処理を行う（ステップＳ５０４）。そして、歩行速度算出装置３０は、入居者の移動距離が所定の閾値を超えたか否かを判定する（ステップＳ５０５）。歩行速度算出装置３０は、移動距離が所定の閾値を超えていない場合は（ステップＳ５０５：Ｎｏ）、ステップＳ５０３に移行し、撮像装置２０からの画像データの受信を待機する。なお、歩行軌跡データ生成処理については、すでに説明しているので、ここでは、詳細名説明は省略する。

【0086】

一方、歩行速度算出装置３０は、移動距離が所定の閾値を超えた場合は（ステップＳ５０５：Ｙｅｓ）、歩行軌跡データ適否判定処理を行う（ステップＳ５０６）。そして、歩行速度算出装置３０は、歩行軌跡データが歩行速度を算出し頻度分布データに累積するデータとして適切であるか否かを判定する（ステップＳ５０７）。歩行速度算出装置３０は、歩行軌跡データが適切でない場合には（ステップＳ５０７：Ｎｏ）、ステップＳ５０３に移行し、撮像装置２０から画像データが送信されるのを待機する。なお、歩行軌跡データ適否判定処理については、すでに説明しているので、ここでは、詳細な説明を省略する。

【0087】

一方、歩行速度算出装置３０は、歩行軌跡データが適切である場合には（ステップＳ５０７：Ｙｅｓ）、歩行速度を算出する（ステップＳ５０８）。その後、歩行速度算出装置３０は、歩行速度データを管理装置４０に送信する（ステップＳ５０９）。

【0088】

管理装置４０は、歩行速度算出装置３０から歩行速度データを受信したか否かを判定する（ステップＳ５１０）。管理装置４０は、歩行速度データを受信していないならば（ステップＳ５１０：Ｎｏ）、歩行速度データの受信を待機する。一方、管理装置４０は、歩行速度算出装置３０から歩行速度データを受信したならば（ステップＳ５１０：Ｙｅｓ）、歩行速度特定部４５ｃで特定された特定入居者歩行速度データ４４ｃを読出し（ステップＳ５１１）、歩行速度データと特定入居者歩行速度データ４４ｃを比較する（ステップＳ５１２）。

【0089】

そして、管理装置４０は、歩行速度と特定入居者歩行速度の差分が所定の閾値以内であった場合は（ステップＳ５１３：Ｙｅｓ）、歩行速度は「問題なし」と判定する（ステップＳ５１４）。一方、歩行速度と特定入居者歩行速度の差分が所定の閾値以内でなかった場合は（ステップＳ５１３：Ｎｏ）、歩行速度は「問題あり」と判定する（ステップＳ５１５）。

【0090】

その後、管理装置４０は、携帯端末５０に判定結果を送信するとともに（ステップＳ５１６）、所定の表示部４１に判定結果データを表示する（ステップＳ５１７）。そして、管理装置４０は、判定結果が「問題あり」か否かを判定する（ステップＳ５１８）。判定結果が「問題あり」の場合は（ステップＳ５１８：Ｙｅｓ）、警告を報知する（ステップＳ５１９）。警告の報知は、例えば、「入居者の○○さんの歩行速度が２０％低下しています」等のメッセージを表示する。一方、管理装置４０は、判定結果が「問題なし」の場合は（ステップＳ５１８：Ｎｏ）、処理を終了する。

【0091】

携帯端末５０は、判定結果データを受信したならば（ステップＳ５２０）、受信した判定結果データを所定の操作表示部５１に表示する（ステップＳ５２１）。そして、携帯端末５０は、判定結果が「問題あり」か否かを判定する（ステップＳ５２２）。判定結果が「問題あり」の場合は（ステップＳ５２２：Ｙｅｓ）、警告を報知する（ステップＳ５２３）。警告の報知は、例えば、「入居者の○○さんの歩行速度が２０％低下しています」等のメッセージを表示する。一方、携帯端末５０は、判定結果が「問題なし」の場合は（ステップＳ５２２：Ｎｏ）、処理を終了する。

【0092】

上述してきたように、本実施形態では、見守りシステム１０は、撮像装置２０により入居者の画像を撮像し、歩行速度算出装置３０において、画像に基づいて骨格認識を行い、胸座標を時系列的に取得することにより歩行軌跡データを取得する。その後、歩行速度算出装置３０は、歩行軌跡データに基づいて歩行速度を算出する。管理装置４０は、算出された歩行速度を速度毎に累積加算し頻度分布を生成し、該頻度分布に基づいて所定期間における入居者の歩行速度を特定する。その後、管理装置４０は、取得した歩行速度と特定した歩行速度との差分を算出し、該差分が所定の閾値以上か否かを判定する。該差分が所定の閾値以上となった場合は、報知を行う。また、携帯端末５０においても、該判定の結果を受信し、該差分が所定の閾値以上となった場合に報知を行うようにしたので、入居者の体調の変化を効率良く検知することができる。

【0093】

＜変形例＞
ところで、上記実施形態では、見守りシステム１０は、入居者の歩行軌跡について歩き始めＷ_Sと歩き終わりＷ_Eは、１つの回帰直線上に表わされる場合について説明したが、変形例では、入居者の歩行軌跡が１つの回帰直線上に表わされない場合について説明する。

【0094】

図１９は、変形例に係る見守りシステムの歩行軌跡データの一例を示す図である。図１９（ａ）に示すように、入居者の歩行軌跡が複数の曲線を描く場合には、所定の計測単位長（例えば、Ｗ_SからＷ_Eまでの距離）未満であっても、入居者の歩き始めＷ_Sから入居者の歩行軌跡の歩行方向が変化した第１の変化点Ｗ_nまでの回帰直線を算出し、この距離の移動に要した時間と回帰直線の長さＬ１に基づいて歩行速度を算出してもよい。

【0095】

また、図１９（ｂ）に示すように、入居者が、さらに歩く方向を変えた場合には、第１の変化点Ｗ_nを起点として、第２の変化点Ｗ_mまでの回帰直線を算出して、この距離の移動に要した時間と回帰直線の長さＬ２に基づいて歩行速度を算出してもよい。

【0096】

さらに、図１９（ｃ）に示すように、見守りシステムは、入居者の第２の変化点Ｗ_mから歩き終わりＷ_Eまでの回帰直生を算出し、この距離の移動に要した時間と回帰直線の長さＬ３に基づいて歩行速度を算出してもよい。

【0097】

［変化点の検知について］
次に、変形例に係る見守りシステムの入居者の歩行方向の変化点の検知について説明する。図２０は、変形例に係る見守りシステムの歩行方向の変化点の検知について説明する説明図である。図２０（ａ）に示すように、入居者の歩き始めＷ_Sを原点として、胸座標の時系列のデータの座標をそれぞれｇ₀、ｇ₁、ｇ₂とする。

【0098】

そして、図２０（ｂ）に示すように、歩き始めＷ_sを原点として、歩き始めＷ_sと、第１の胸座標の時系列データｇ₀との成すＸＹ平面上での角度を基準角度とする。そして、歩き始めＷ_sと、第２の胸座標の時系列データｇ₁との成すＸＹ平面上での角度と基準角度との差分θ₁を算出する。さらに、歩き始めＷ_sと、第３の胸座標の時系列データｇ₂との成すＸＹ平面上での角度と基準角度との差分θ₂を算出する。

【0099】

見守りシステムは、このように、歩き始めＷ_sを原点として、第１の胸座標の時系列データｇ₀との成すＸＹ平面上での角度を基準角度とする。そして、各胸座標の時系列データの座標と基準角度との差分が所定の閾値を超えた場合に、入居者は、歩く方向を変えたと判定する。

【0100】

なお、上記実施形態では、見守りシステム１０の管理装置４０は、入居者の歩行速度の判定結果データを携帯端末５０に送信する場合について説明したが、管理装置４０は、判定結果データが「問題あり」の場合に、警告データを携帯端末５０に送信するようにしてもよい。

【0101】

＜ハードウエアとの関係＞
次に、本実施形態に係る見守りシステム１０の管理装置４０と、コンピュータの主たるハードウエア構成の対応について説明する。図２１は、ハードウエア構成の一例を示す図である。

【0102】

一般的に、コンピュータは、ＣＰＵ８１、ＲＯＭ８２、ＲＡＭ８３及び不揮発性メモリ８４などがバス８５により接続された構成となる。不揮発性メモリ８４の代わりにハードディスク装置が設けられていてもよい。説明の便宜上、基本的なハードウエア構成のみを示している。

【0103】

ここで、ＲＯＭ８２又は不揮発性メモリ８４には、オペレーティングシステム（以下、単に「ＯＳ」と言う）の起動に必要となるプログラム等が記憶されており、ＣＰＵ８１は、電源投入時にＲＯＭ８２又は不揮発性メモリ８４からＯＳのプログラムをリードして実行する。

【0104】

一方、ＯＳ上で実行される各種のアプリケーションプログラムは、不揮発性メモリ８４に記憶されており、ＣＰＵ８１がＲＡＭ８３を主メモリとして利用しつつアプリケーションプログラムを実行することにより、アプリケーションに対応するプロセスが実行される。

【0105】

そして、本実施形態に係る見守りシステム１０の管理装置４０の見守りプログラムについても、他のアプリケーションプログラムと同様に不揮発性メモリ８４等に記憶され、ＣＰＵ８１が、かかる施術管理プログラムをロードして実行することになる。本実施形態に係る見守りシステム１０の管理装置４０の場合には、図５に示した歩行速度データ受信部４５ａと、頻度分布生成部４５ｂと、歩行速度特定部４５ｃと、歩行速度判定部４５ｄと、報知部４５ｅと、判定結果データ送信部４５ｆとに対応するルーチンを含む見守りプログラムが不揮発性メモリ８４等に記憶される。ＣＰＵ８１により見守りプログラムがロード実行されることにより、歩行速度データ受信部４５ａと、頻度分布生成部４５ｂと、歩行速度特定部４５ｃと、歩行速度判定部４５ｄと、報知部４５ｅと、判定結果データ送信部４５ｆとに対応する見守りプロセスが生成される。

【0106】

上記の各実施形態で図示した各構成は機能概略的なものであり、必ずしも物理的に図示の構成をされていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。

【産業上の利用可能性】

【0107】

本発明に係る見守りシステム、見守り装置、見守り方法及び見守りプログラムは、入居者の体調の変化を効率良く検知する場合に適している。

【符号の説明】

【0108】

１０ 見守りシステム
２０ 撮像装置
２１ 撮像部
２２ 光源部
２３ モータ
２４ 通信Ｉ／Ｆ部
２５ 記憶部
２５ａ 人物認識学習済モデル
２５ｂ 画像データ
２６ 制御部
２６ａ 光源制御部
２６ｂ 画像取得部
２６ｃ 人物認識部
２６ｄ モータ制御部
２７ｅ 画像送信部
３０ 歩行速度算出装置
３１ 通信Ｉ／Ｆ部
３４ 記憶部
３４ａ 骨格認識学習済モデル
３４ｂ 画像データ
３４ｃ 骨格認識データ
３４ｄ 歩行軌跡データ
３４ｅ 除外領域データ
３５ 制御部
３５ａ 画像データ受信部
３５ｂ 骨格認識部
３５ｃ 歩行軌跡データ取得部
３５ｄ 判定部
３５ｅ 歩行速度算出部
３５ｆ 歩行速度データ送信部
４０ 管理装置
４１ 表示部
４２ 入力部
４３ 通信Ｉ／Ｆ部
４４ 記憶部
４４ａ 歩行速度データ
４４ｂ 歩行速度頻度分布データ
４４ｃ 特定入居者歩行速度データ
４４ｄ 判定結果データ
４５ 制御部
４５ａ 歩行速度データ受信部
４５ｂ 頻度分布生成部
４５ｃ 歩行速度特定部
４５ｄ 歩行速度判定部
４５ｅ 報知部
４５ｆ 判定結果データ送信部
５０ 携帯端末
５１ 操作表示部
５２ 通信Ｉ／Ｆ部
５４ 記憶部
５５ 制御部
５５ａ 判定結果データ受信部
５５ｂ 報知部
８１ ＣＰＵ
８２ ＲＯＭ
８３ ＲＡＭ
８４ 不揮発性メモリ
８５ バス
９０ 居室
９１ 床面
９２ ベッド
９３ 扉
９４ ベッド領域
９５ 壁領域
１００ 画像
１１０ 赤外線画像
１１１ 人物
１２０ 深度情報
１３０ 骨格モデル
１４０ ３次元座標
Ａ 教師用データ
Ｂ ＣＮＮ
Ｍ 学習済モデル
Ｎ ネットワーク
Ｒ 正解データ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19】

【図20】

【図21】