JP6983866B2 - 転倒検出に関するデバイス、システム、及び方法 - Google Patents

Description

本発明は転倒検出に関するデバイス、システム及び方法に関する。

転倒は、高齢者、入院患者、及び支援を必要とする人々を含む、人口のかなりの部分の生活に悪影響を及ぼす広く認識されている問題である。転倒検出器は、転倒した人に関する通知／アラームを提供する。これは、早期の支援、より良いインシデント報告の提供のニーズを満たすことができ、転倒の（一部の）再発を防ぐことができる。

ウェアラブルセンサに基づかれる複数の転倒検出器が示されており、かつ市販されている。ビデオデータに基づかれる転倒検出器も知られるが、それらはまだ有効な製品への道を見つけていない。

ウェアラブルセンサのみに基づかれる転倒検出器は、要求の厳しい状況では不十分な検出精度を示すことが多い。更に、それらは、転倒した着用者の位置を提供しないので、着用者の事象の位置の適切な評価及び支援の到着を遅らせる可能性がある。ビデオデータのみに基づかれる転倒検出器は現在未熟であり、一般に、現実的な使用条件における劣った検出精度を示し、並びに閉塞及び劣悪な照明条件に関する既知の問題を示す。

ＵＳ２０１５／０１１２１５１号は、少なくとも位置センサ及びＩＲカメラから入力を受け取る患者移動センサを記載している。一実施形態では、位置センサデータ及びＩＲカメラデータの両方が転倒が発生したか又は発生しようとしていることを示す場合、転倒警告警報が発せられる。

ＵＳ２０１２／０３１４９０１号は、転倒検出技術を記載し、そこでは、モーションセンサ情報及び画像ベースの分析が転倒を検出するために使用される。特に、システムはモーションセンサ情報を画像ベースの分析と組み合わせることができる。

本発明の目的は、より高い精度で転倒を検出し、緊急事態を最適に管理することを可能にするデバイス、システム及び方法を提供することである。

本発明の第１の態様では、転倒検出に関するデバイスが提示され、これは、センサにより取得された対象の動きに関するセンサデータを取得するためのセンサ入力と、対象及び／又は対象の環境のビデオデータを取得するためのビデオ入力と、上記得られたセンサデータを分析し、上記対象の潜在的な転倒を示す１つ又は複数の信号特徴を検出する分析ユニットであって、１つ又は複数の斯かる信号特徴が検出された場合、上記関連するビデオデータと組み合わせて、上記検出された１つ又は複数の信号特徴及び／又は関連するセンサデータを分析し、上記関連するセンサデータ及び／又は上記信号特徴の経時的な変化と、ビデオデータの経時的な変化との間の類似性を特定する分析ユニットと、上記検出された類似性のレベル及び／又は量が、対応する閾値を超える場合、転倒検出インジケーションを出す出力部とを有する。

本発明の更なる態様では、転倒検出のためのシステムが提示され、これは、対象の動きに関するセンサデータを取得するセンサと、上記対象及び／又は上記対象の環境のビデオデータを取得するビデオ取得ユニットと、上記取得されたセンサデータ及びビデオデータから上記対象の潜在的な転倒を検出する本書に開示されるデバイスとを有する。

本発明の更に別の態様では、対応する方法、コンピュータで実行されるとき本書に開示される方法のステップをコンピュータに実行させるプログラムコード手段を含むコンピュータプログラム、及びプロセッサにより実行されるとき、本書に開示される方法を実行させるコンピュータプログラムが格納されたコンピュータ可読記録媒体が提供される。

本発明の好ましい実施形態は、従属項において規定される。請求項に記載の方法、システム、コンピュータプログラム及び媒体は、請求項に記載されるデバイス、特に従属項に規定されるデバイス、及び本書に開示されるデバイスと類似する及び／又は同一の好ましい実施形態を持つ点を理解されたい。

本発明は、対象の動きに関連するセンサデータと、対象及び／又は対象の環境のビデオデータとの賢い組み合わせを使用することにより、対象（即ち人）の転倒を検出するという考えに基づかれる。センサデータは、その値が着用者の転倒の可能性を示す信号特徴を導出するために処理される。潜在的な転倒が識別されるとき、生センサデータ及び／又はそれから導出された信号特徴がビデオデータと共に処理される。

アルゴリズムは例えば、受信したビデオベースとウェアラブルベースの信号／特徴ストリームの変化を比較し、ビデオベースとウェアラブルベースのストリームの時間的変化における類似点を探すために使用されることができる。十分な類似性が見いだされるとき、アルゴリズムは、潜在的な転倒が確認されたと決定し、ユーザ（例えば看護師）に警報を発してもよい。更に、対応が見つかったカメラからのビデオストリームがユーザに提示されることができる。提示された写真／ビデオを評価した後、ユーザは、警告を取り消す、及び／又は倒れた対象を助けるため、選択されたカメラの場所に急行することができる。

従って、転倒を検出するため、センサデータが変化する態様とビデオデータが変化する態様との間で比較が行われる。これにより、本発明は、より信頼性のある転倒検出デバイスを提供する。なぜなら、２つの異なる検出方法を使用して監視される転倒の進行の間の類似性が、転倒が起きたかどうかを確かめるために使用されるからである。これは、転倒が誤って検出される可能性を減らす。

ビデオデータとセンサデータ（及び／又は信号特徴）との間の類似性の数／レベルが所定の閾値（例えば、１０以上の類似性又は０．５より大きい相関スコア）を超える場合、警報が発せられてもよい。この閾値を下回る類似性の数／レベルは、転倒がセンサデータにより誤って検出されたことを示す場合があり、及び従って誤ったアラームである場合がある。

例えば、センサデータの変化とビデオデータの変化との間に類似性があるかどうかを決定するため、センサデータの時間的パターンとビデオデータの時間的パターンとの間で比較が行われてもよい。データ信号における最大及び／又は最小の数は、例えば、関連付けられるデータのパターンを表すことができる。いくつかの実施形態では、センサデータとビデオデータとの間の相関性が求められてもよい。

ある実施形態では、経時的なセンサデータの複数のデータ点と経時的なビデオデータの複数のデータ点との間のそれぞれの類似性が、真の転倒イベントが発生したかどうかを決定するために使用される。

これに関連して、アルゴリズムは一般に、２つのビデオデータとセンサデータとの間の任意の複数の距離又は類似性尺度を使用し得る。類似性尺度値は、複数の結果（例えば、相関係数）に基づき生成されてもよい。（場合によりは動的な）閾値が、検出をトリガするための類似性尺度値に対して確立されてもよい。例えば、ビデオデータとセンサデータとから決定される相関係数が閾値を超える場合、ビデオデータとセンサデータとの経時的な変化の間の類似性が検出されたと仮定されることができる。

従って、それぞれが２つ以上のデータ点を含む２組のデータ（センサデータと画像データ）との間の相互依存性が決定されることができる。これは、データを相関させることにより、潜在的な転倒のより正確な識別を可能にし得る。特に、センサデータとビデオデータとをそれぞれ表す時間依存関数間の相関性は、センサデータの経時的変化とビデオデータの経時的変化との間の類似性を表す値をもたらし得る。

更に、対象の環境のビデオデータは一般に、対象が遭遇する可能性がある任意の領域及び環境のビデオデータとして理解され得る。これは例えば、対象の部屋、対象の家、監視カメラで見える病院の周りの公共の場所を含む。

一実施形態では、上記分析ユニットが、タイミング、速度、持続時間、強度及び／又は変化の進展における類似性を特定するよう構成される。識別される類似性の種類は、センサデータの種類及びセンサデータを取得するのに使用されるセンサの種類に依存し得る。例えば、顕著な変化を示し、及び従って対象の潜在的な転倒のインジケータとして容易に認識されることができる信号特徴及びこれらの信号特徴の変化の類似性が使用されることができる。

一実施形態では、上記分析ユニットが、上記対象の潜在的な転倒を示す信号特徴として、衝撃、最大、最小、ゼロ交差、垂直方向における加速度、垂直方向の速度、高さの変化、潜在的な転倒の前及び／又は後の傾き、潜在的な転倒の前及び／又は後の活動レベル並びに強度変化の１つ又は複数を検出する。斯かる特徴は特に有用であり、潜在的な転倒を示す。

上記分析ユニットは、垂直方向に生じる変化及び／又は地面への対象の衝撃により生じる変化を検出し、斯かる変化を類似性の特定に使用するよう構成されることができる。斯かる変化は潜在的な転倒に関する有用なインジケータである。変化の検出は、対象又は対象の位置の変化に関連し得る。例えば、ある対象が１つの画像フレームにおいて画像のある位置にあり、同じ対象が後続の画像フレームにおいて別の位置で検出されることが検出される場合があり、その結果、後続の位置は、局所重力場に関連して、より低い位置にあると決定されるか又は知られるようになる。

上記分析ユニットは更に、上記ビデオデータから上記対象の相対垂直速度及び／又は加速度を推定し、これを上記センサデータから導出された垂直加速度及び／又は垂直速度と相関させて類似性を特定するよう構成されることができる。これは、潜在的な転倒の検出精度を改善する。

これにより上記分析ユニットは更に、上記ビデオデータから垂直速度マップを決定し、上記垂直速度マップから上記対象の相対垂直速度及び／又は加速度を推定するよう構成されることができる。こうして垂直速度マップは、例えば対象の体の種々の身体領域の局所速度を示すために使用されてもよい。

上記分析は、開始位置から、ビデオデータの別のビデオフレームにおけるより低い位置への対象の垂直方向の移動を検出するのに使用されることもできる。

別の実施形態では、上記分析ユニットは、異なるビデオデータ取得ユニットにより取得された異なるビデオデータストリームを分析し、上記関連するセンサデータ及び／又は上記信号特徴の経時的な変化と、上記ビデオデータの経時的な変化との間の類似性を特定するよう構成される。これは、潜在的な転倒のより高い精度の検出を確実にする。

上記分析ユニットは更に、上記得られたビデオデータを分析し、上記対象の潜在的な転倒を示す１つ又は複数の信号特徴を検出し、上記対象の潜在的な転倒を示す１つ又は複数の信号特徴の検出に加えて、上記対象の潜在的な転倒のインジケーションがビデオデータにおいて検出される場合、上記関連するビデオデータと組み合わせて、上記検出された１つ又は複数の信号特徴及び／又は上記関連するセンサデータを分析し、上記関連するセンサデータ及び／又は上記信号特徴の経時的な変化と、上記ビデオデータの経時的な変化との間の類似性を特定するよう構成されることができる。潜在的な転倒のインジケーションを検出するためにビデオデータを使用することは、潜在的な転倒の検出を更に改善し得る。

上記出力部は好ましくは、識別された潜在的な転倒に関連するビデオデータ部分及び／又はセンサデータ部分及び／又は識別された信号特徴を追加的に発する。これは、ユーザが状況について意見を述べ、必要な措置を講じることを決定するのに役立ち得る。例えば対象が直ちに個人的な支援を必要とするかどうか、又は対象の状況が無害かどうかを決定するのに役立つ。更に、これは、倒れた対象の位置をユーザがより容易に見つけるのに役立つ可能性がある。複数のカメラを使用するシステムでは、これは、ユーザ（例えば看護師）への提示のために正しいカメラ（例えば病院内の場所にリンクされるカメラからのビデオデータ）を選択することを含み得る。

センサデータを取得するために使用されるシステムのセンサは、例えば、ステッカー、チェストベルト、リストバンドなどを用いて対象により着用される１つ若しくは複数のセンサ要素を含み、又は、例えば対象のベッドといった対象の環境に配置される１つ若しくは複数のセンサ要素を含んでもよい。斯かるセンサは、運動センサ、加速度計、圧力センサ、及び慣性センサの１つ又は複数を含み得る。一般に、対象の動きに関するセンサデータを提供することができる任意のセンサが使用されることができる。例えば、スマートフォンは、慣性センサを従来から含む。これは、スマートフォンが、対象のジャケット又はズボンのポケットにおいて対象により持ち運ばれる限り、提案されたシステムにおいて、対象の動きに関連するセンサデータを取得するセンサとして使用され得る。これらのセンサ要素は、問題の対象がベッドの中ではなくベッドの外にいるという追加の情報及び／又は確認を提供することができる。

上記ビデオデータを取得するのに使用される上記ビデオ取得ユニットが、上記対象の環境のビデオデータを取得するため上記対象により着用される装着型カメラ、並びに／又は上記対象のビデオデータを取得する固定式若しくは移動式カメラ、特にＲＧＢカメラ及び／若しくは赤外線カメラを含むことができる。

システムの一実施形態では、センサ、ビデオ取得ユニット、及びデバイスは、ユーザデバイス、特にスマートフォン、カメラ、時計又は眼鏡に一体化される。

本発明によるシステム及びデバイスの第１の実施形態の概略ダイアグラムを示す図である。 本発明によるシステム及びデバイスの第２の実施形態の概略ダイアグラムを示す図である。 本発明によるシステム及びデバイスの第３の実施形態の概略ダイアグラムを示す図である。

本発明のこれらの及び他の態様が、以下に説明される実施形態より明らとなり、これらの実施形態を参照して説明されることになる。

図１は、病院内の患者、ケアステーション又は休憩所にいる高齢者、自宅にいる人、ベッドにいる子供などの対象４０の転倒検出に関する、本発明によるシステム１及びデバイス１０の第１の実施形態の概略図を示す。この例では、対象４０は、例えば病院でベッド５０に横たわる患者である。

システム１は、対象４０の動きに関するセンサデータを取得する少なくとも１つのセンサ２０を有する。この例示的な実施形態では、センサ２０は、胸部ベルトにより対象の体に固定される加速度計などの身体装着型慣性センサである。センサ２０は、対象の体の動きを検出し、斯かる動きを表すセンサデータ２１を生成することができる。

システム１は更に、対象及び／又は対象の環境のビデオデータ３１を取得するビデオ取得ユニット３０、この場合、対象４０のビデオデータを取得する固定又は移動カメラ、特にＲＧＢカメラ及び／又は赤外線カメラを有する。カメラ３０は例えば、ビデオ監視用途において一般的であるように、天井に取り付けられ、ベッド５０全体を監視する。

システム１は更に、取得されたセンサデータ２１及びビデオデータ３１から対象４０の潜在的な転倒を検出するデバイス１０を有する。デバイス１０は、センサ２０により取得された対象の動きに関連するセンサデータ２１を取得（即ち受信又は検索）するためのセンサ入力１１と、対象４０及び／又は対象の環境（例えば、ベッド５０及びベッド５０の周囲の領域）のビデオデータ３１を取得（即ち受信又は検索）するためのビデオ入力１２とを有する。デバイス１０へのセンサデータ２１及びビデオデータ３１の通信のため、一般的に任意の可能な通信方法が使用されることができる。例えば、センサ２０及びカメラ３０は、有線を介して（例えば、直接的に、又はＬＡＮなどのコンピュータネットワークを介して）、又は無線で、例えば通信ネットワーク（例えばＵＭＴＳ、ＬＴＥなど）若しくは他の無線ネットワーク（例えばＷｉ−Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＺｉｇＢｅｅなど）でデバイス１０に接続されることができる。従って、センサ入力１１及びビデオ入力１２は例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈインターフェース、Ｗｉ−Ｆｉインターフェース、有線端末などの対応するデータインターフェースとすることができる。

デバイス１０は更に、得られたセンサデータ２１を分析して対象４０の潜在的な転倒を示す１つ又は複数の信号特徴を検出し、１つ又は複数の斯かる信号特徴が検出される場合、検出された１つ若しくは複数の信号特徴及び／又は関連するセンサデータ２１と、関連するビデオデータ３１とを組み合わせて分析し、対象４０の潜在的な転倒を示す分析された信号特徴、センサデータ、及びビデオデータの変化の類似性を特定する分析ユニット１３を有する。この処理は、以下により詳細に説明される。分析ユニット１３は例えば、ハードウェア及び／若しくはソフトウェアにおいて実現され、１つ若しくは複数のプログラムされたプロセッサ若しくはコンピュータ（例えば、病院のワークステーション、介護者のＰＣなど）として実現され、又はユーザデバイス（例えば、スマートフォン、ラップトップ、タブレットなど）で実行されるアプリケーションとして実現されることができる。

デバイス１０は、検出された類似性のレベル及び／又は量が対応する閾値を超える場合、転倒検出インジケーションを出す出力部１４を更に有する。出力部１４は、例えば警報通知といった転倒検出インジケーションを、例えば看護師のユーザデバイス、中央監視モニタといった遠隔地に伝達する出力インターフェース、又はディスプレイ及び／若しくはラウドスピーカのような、特定の対象の潜在的な転倒が検出されたことの（可視及び／若しくは可聴）通知を直接発するユーザインターフェースであってもよい。

従って、本発明によれば、潜在的なユーザの転倒は、センサデータとビデオ（カメラ）データとの組み合わせを使用することにより検出される。

図２は、本発明によるシステム２及びデバイス１０の第２の実施形態の概略図を示す。この実施形態におけるデバイス１０は概して、図１に示されるデバイス１０と同じレイアウトを持つ。身体装着型センサ２０の代わりに（又はそれに加えて）、この例示的な実施形態ではマットレスの内部又は上部に配置され、対象４０の動きを反映したセンサデータ２３を取得する１つ又は複数の圧力センサ２２（例えば圧力センサのアレイ）が使用される。更に、固定カメラ３０の代わりに（又はそれに加えて）、対象の環境のビデオデータ３３を取得する身体装着型カメラ３２が対象４０により装着される。第１の実施形態と同様に、デバイス１０は、センサデータ２３及びビデオデータ３３を取得し、それらを処理して対象の潜在的な転倒を検出する。

身体装着型カメラ３２を使用することは、対象４０が歩き回ることができ、第１の実施形態に示されるように、対象４０が身体装着型センサ２０を装着していれば、歩行中、例えば浴室内、階段上での対象の転倒が検出されることができるという利点を持つ。代替的に又は追加的に、より大きな領域、例えば完全な家又は病院のステーションが、より広い領域を監視する複数のカメラを具備することができる。即ち分析ユニット１３は複数のカメラからビデオデータを取得し及び分析する。

図３は、本発明によるシステム３及びデバイス１０の第３の実施形態の概略図を示す。この実施形態では、システム３のすべての要素が、ユーザデバイス６０に一体化されており、この例示的実施形態ではスマートフォンに一体化される。従って、システム３は、スマートフォンの慣性センサ６１（スマートフォンを装着した対象の動きに関するセンサデータを取得するセンサとして）、スマートフォンのカメラ６２（対象の環境のビデオデータを取得するビデオ取得ユニットとして）、スマートフォンのプロセッサ６３（分析ユニットとして）、スマートフォンのディスプレイ６４、ラウドスピーカ６５及び／又は通信手段６６（例えば、Ｗｉ−Ｆｉインターフェース、無線アンテナなど）（出力ユニットとして）を利用する。他の実施形態では、システムの要素は、時計、カメラ、眼鏡（例えば、グーグルグラス）などの他のユーザデバイスに一体化されてもよい。

ユーザデバイス、この例示的な実施形態ではスマートフォンは、ペンダントとして着用されてもよく、又は衣服に取り付けられてもよい。この場合、転倒検出がポジティブであると、ビデオストリームが、ユーザ、例えばビデオデータから転倒の重症度（例えば、イベント後に対象が床に横たわっているかどうか）を決定することができる看護師に送信される。転倒の位置は、ビデオデータに基づき決定されてもよい。

本発明の一実施形態によれば、センサデータは、値が対象の転倒の可能性を示す信号特徴を得るために処理される。斯かる信号特徴は、衝撃、加速度計ノルム（例えば３軸加速度ベクトルデータの）の最大／最小／ゼロ交差、垂直加速度、垂直速度、事象の前／後の傾斜、事象の前／後の活動レベル及び高さ変化推定の１つ又は複数であり得る。潜在的な転倒が識別されると、生のセンサデータ及び／又はその導出された信号特徴が分析ユニットに送信され、分析ユニットは、１つ又は複数のビデオカメラのビデオデータストリームにアクセスする。

次に、受信したビデオベース及びセンサベースの信号／特徴ストリームの進展を比較し、タイミング、速度及び変化の進展などの類似性を探すのに、アルゴリズムが使用されることができる。垂直軸において（例えば、人が地面へと降下している間に）及び／又は地面への衝撃により生じる変化は、特に関連性がある。一実施形態では、対象に対応する画像領域はセグメント化され、（ビデオデータの）１つのフレームから別のフレームへと追跡される。時間ｔの関数としてのｋ番目の対象の相対垂直速度ｖｚ（ｋ、ｔ）が、数フレームのセグメントにおいて推定される。別の実施形態では、画像平面における垂直運動速度が、すべての点に関して推定され、垂直速度マップｖｚ（ｉ、ｊ、ｔ）が得られる。ここで、ｉ及びｊは画像平面内の位置である。第１のケースにおいて、画像における複数の対象に対応する垂直速度が得られることができる。第２のケースにおいて、速度は、画像における複数の領域に関して計算されることができる。画像における垂直方向の動きの２つの表現の間には変換が存在する。

以下では、単一の対象の追跡に基づかれるケースが、より詳細に説明されるが、複数の対象及びフルモーションフロー画像のケースへの拡張も同様に扱われることができる。

平面における単一の対象（人の体など）の垂直速度はｖｚ（ｔ）である。加速度計信号から観測された垂直加速度はａｚ（ｔ）で与えられる。２つの信号間の時間的相関を決定するため、それらを同じ表現領域に持っていくことが最初に必要である。好ましい実施形態では、対象速度の一次導関数と垂直加速度との間の相関係数が推定され、即ち

となる。別の実施形態では、垂直速度に関する推定値を得るため、（加速度計信号からの）垂直加速度の累積積分が取られ、即ち

となり、次に相関が、

から計算される。

式（１）及び（２）の計算を実行するときの時間点間のステップサイズ（即ち離散化されたｄｔのサイズ）は、潜在的な転倒の事象長よりも小さい。例えば、ステップサイズは、０．１秒未満又は０．１ミリ秒未満であり得る。

センサデータ及びビデオデータのそれぞれに関する複数のデータ点が経時的に取得される。従って、類似性チェックを実行するために複数のデータ点が使用される。相関計算は、これらのデータ点間の関係を計算し、センサデータの経時的な変化とビデオデータの経時的な変化との間の類似性の尺度（即ち、類似性尺度値）が与えられる。

こうして、センサデータにおける経時的な変化（ここでは加速度の変化）とビデオデータにおける経時的な変化（ここでは速度の変化）とが比較される。センサデータにおける変化とビデオデータにおける変化との間の類似性の尺度を提供するために相関が計算される。

この相関の値は、転倒が生じたかどうかを決定するため閾値と比較され得る。例として、０．５又は０．６より大きい相関値は、転倒が生じた可能性が高いことを示し得る。

従って、ビデオベース及びセンサベースの信号／特徴ストリームは、上記ストリームの複数のデータ点を使用して比較され、転倒が発生したかどうかが決定される。

センサデータ（特に加速度計データ）とビデオデータとを相関させるための特徴はまた、例えばセンサ上で既に計算されたステップ検出歩容特徴といった転倒検出アルゴリズムに関して排他的に計算されたものとは無関係であり得る。これは、特徴計算に追加の努力が必要とされないという利点を有する。

ビデオベース及びセンサベースの信号／特徴ストリームを比較するためのいくつかの代替オプションがあり、それらについては後述される。相関演算は典型的には、（例えば、ピアソン相関係数を使用する）正規化を含む。その結果、センサデータとビデオデータとの間の相関値が異なる時間において比較されることができる。更に、正規化は、観測フレームにおける平均値の除去及び他の前処理ステップを含み得る。典型的な場合、相関は、複数のカメラからの画像におけるいくつかの対象又は画像領域間で計算される。

ビデオベース及びセンサベースの信号／特徴ストリームの間に十分な類似性が見いだされるとき、潜在的な転倒が確認されたことが（例えば、アルゴリズムにより）決定され、好ましくは、対応が見つかったカメラからのビデオストリームを提示しつつ、警報が例えばユーザ（例えば看護師）に発せられる。

関連するカメラ及び関連するカメラストリームの自動選択及び提示は、ユーザへの過剰な情報を防ぎ、対象の位置に関する情報を提供する。提示されるビデオストリームは好ましくは、リアルタイムであるが、転倒の重症度を評価するため、転倒イベントの周囲（例えば、イベントの前後の数秒間）の記録を示すこともできる。更に、複数のカメラがセンサ信号との必要なレベルの類似性に到達した場合、１つのフレーム内で代替的に、又は異なるサブフレーム内で同時に、複数のビデオストリームが提示されることができる。転倒警報及びビデオストリームの提示は、ユーザのＰＣ、ラップトップ、スマートフォン、タブレット、スマートウォッチなどのユーザデバイスで行われてもよい。

オプションで、対象の潜在的な転倒を示す１つ又は複数の信号特徴を検出するため、ビデオデータは、センサデータに加えて、分析の第１のステップで使用されることができる。

固定カメラの使用が好ましいが、移動式カメラ（例えば、病棟を巡回するカメラを備える看護ロボット）もまた利用され得る。その場合、移動式カメラは、倒れた対象がユーザにより最適に見つけられることができるよう、それらの位置をシステムに通信する手段を組み込むべきである。

オプションで、受動赤外線（ＰＩＲ）カメラが、システムに含められることもできる。斯かるカメラは、本書に記載されるアルゴリズムにより処理されやすいピクセル化された画像ストリームを出力することができるべきである。ＰＩＲカメラによりもたらされる更なる利点は、プライバシーの向上であろう。従って、それらは、トイレ及びバスルームなど、人々が転倒に悩まされる可能性がある敏感な場所にシステムの適用範囲を拡張するのに特に適している。

一実施形態では、分析の一部がセンサで実行されることもできる。例えば、センサデータに基づき対象の潜在的な転倒を示す１つ又は複数の信号特徴を検出するための分析は、センサで局所的に実行されてもよい。センサは従って、対応する処理能力、例えば、小さなプロセッサを具備することができる。その場合、潜在的な転倒が検出されるとき、センサは一時的にその無線送信設定を適応させて、事前警報、信号／特徴ストリーム、又は他の関連情報のバックエンドでの正確かつ適時の受信を容易にする。無線設定の適合は、より高い送信電力、すべての利用可能なチャネル／ＲＦインターフェースにわたる送信、確認送信モードへの切り替え、及びセンサとシステムの他の要素との間の警報の中継の１つ又は複数を含み得る。

本発明は、目立たないようにポケット又はバッグに含まれる対象により着用されるスマートフォン（又はスマートウォッチ又はＧｏｏｇｌｅグラス）用のアプリ（アプリケーションプログラム）として実現されることができる。例えばスマートフォンが病院のネットワークに接続されるとき、信号特徴は自動的に計算及び送信される。

本発明は、対象の転倒に関連して支援又はケアが必要とされる用途設定において使用されることができる。従って、それは病棟のような入院ケア設定並びに（高齢者の）住宅ケア及びホームケアのような患者／顧客ケア設定に適用可能である。それは一般に、例えば赤ちゃんのベッドからの転倒といった対象の転倒が検出されるべきであるすべての状況に適用可能である。

本発明が図面及び前述の説明において詳細に図示され及び説明されたが、斯かる図示及び説明は、説明的又は例示的であると考えられ、本発明を限定するものではない。本発明は、開示された実施形態に限定されるものではない。図面、開示及び添付された請求項の研究から、開示された実施形態に対する他の変形が、請求項に記載の本発明を実施する当業者により理解及び実行されることができる。

請求項において、単語「有する」は他の要素又はステップを除外するものではなく、不定冠詞「ａ」又は「ａｎ」は複数性を除外するものではない。単一の要素又は他のユニットが、請求項に記載される複数のアイテムの機能を満たすことができる。特定の手段が相互に異なる従属項に記載されるという単なる事実は、これらの手段の組み合わせが有利に使用されることができないことを意味するものではない。

コンピュータプログラムは、他のハードウェアと共に又はその一部として供給される光学的記憶媒体又は固体媒体といった適切な非一時的媒体において格納／配布されることができるが、インターネット又は他の有線若しくは無線通信システムを介してといった他の形式で配布されることもできる。

請求項における任意の参照符号は、発明の範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。

Claims (15)

1. 転倒検出用のデバイスであって、
   センサにより取得された対象の動きに関するセンサデータを取得するためのセンサ入力と、
   前記対象及び／又は前記対象の環境のビデオデータを取得するためのビデオ入力と、
   前記取得されたセンサデータを分析し、前記対象の潜在的な転倒を示す１つ又は複数の信号特徴を検出する分析ユニットであって、１つ又は複数の斯かる信号特徴が検出される場合、関連するビデオデータと組み合わせて、前記検出された１つ又は複数の信号特徴及び／又は関連するセンサデータを分析し、前記関連するセンサデータ及び／又は前記信号特徴の経時的な変化と、ビデオデータの経時的な変化との間の類似性を特定する分析ユニットと、
   前記特定された類似性のレベル及び／又は量が、対応する閾値を超える場合、転倒検出インジケーションを出力する出力部とを有する、デバイス。
2. 前記分析ユニットが、潜在的な転倒が特定されたことを前記信号特徴が示すことに基づき、前記関連するビデオデータと組み合わせて、前記検出された１つ又は複数の信号特徴及び／又は上記関連するセンサデータを分析する、請求項１に記載のデバイス。
3. 前記分析ユニットが、タイミング、速度、持続時間、及び／又は強度の変化における類似性を特定する、請求項１又は２に記載のデバイス。
4. 前記分析ユニットが、前記対象の潜在的な転倒を示す信号特徴として、衝撃、最大、最小、ゼロ交差、垂直方向における加速度、垂直方向における速度、高さの変化、潜在的な転倒の前及び／又は後の傾き、潜在的な転倒の前及び／又は後の活動レベル並びに強度変化の１つ又は複数を検出する、請求項１乃至３のいずれかに記載のデバイス。
5. 前記分析ユニットが、垂直方向において経時的に生じる変化及び／又は地面への対象の衝撃により生じる変化を検出し、斯かる変化を類似性の特定において使用する、請求項１乃至４のいずれかに記載のデバイス。
6. 前記分析ユニットが、前記ビデオデータから前記対象の相対垂直速度及び／又は加速度を推定し、これを前記センサデータから導出された垂直加速度及び／又は垂直速度と相関させて類似性を特定し、
   オプションで前記分析ユニットが、前記ビデオデータから垂直速度マップを決定し、前記垂直速度マップから前記対象の相対垂直速度及び／又は加速度を推定する、請求項１乃至５のいずれかに記載のデバイス。
7. 前記分析ユニットが、異なるビデオデータ取得ユニットにより取得される異なるビデオデータストリームを分析し、前記分析された信号特徴及び／又はセンサデータとの変化の類似性を特定する、請求項１乃至６のいずれかに記載のデバイス。
8. 前記分析ユニットが、前記取得されたビデオデータを分析し、前記対象の潜在的な転倒を示す１つ又は複数の信号特徴を検出し、前記対象の潜在的な転倒を示す１つ又は複数の信号特徴の検出に加えて、前記対象の潜在的な転倒のインジケーションが前記ビデオデータにおいて検出される場合、関連するビデオデータと組み合わせて、前記検出された１つ又は複数の信号特徴及び／又は前記関連するセンサデータを分析し、対象の潜在的な転倒を示す前記分析された信号特徴、センサデータ、及びビデオデータの変化の類似性を特定する、請求項１乃至７のいずれかに記載のデバイス。
9. 前記出力部が更に、識別された潜在的な転倒に関連するビデオデータ部分及び／又はセンサデータ部分及び／又は識別された信号特徴を出力する、請求項１乃至８のいずれかに記載のデバイス。
10. 転倒検出に関するシステムであって、
    対象の動きに関するセンサデータを取得するセンサと、
    前記対象及び／又は前記対象の環境のビデオデータを取得するビデオ取得ユニットと、
    前記取得されたセンサデータ及びビデオデータから、前記対象の潜在的な転倒を検出する請求項１から９のいずれかに記載のデバイスとを有する、システム。
11. 前記センサが、運動センサ、加速度計、圧力センサ、及び慣性センサの１つ又は複数を含む、請求項１０に記載のシステム。
12. 前記ビデオ取得ユニットが、前記対象の環境のビデオデータを取得するため前記対象により着用される装着型カメラ、及び／又は前記対象のビデオデータを取得する固定式若しくは移動式カメラを含む、請求項１０又は１１のいずれかに記載のシステム。
13. 前記センサ、前記ビデオ取得ユニット及び前記デバイスが、ユーザデバイスに一体化される、請求項１０乃至１２のいずれかに記載のシステム。
14. 転倒検出方法において、
    センサにより取得された対象の動きに関するセンサデータを取得するステップと、
    前記対象及び／又は前記対象の環境のビデオデータを取得するステップと、
    前記取得されたセンサデータを分析し、前記対象の潜在的な転倒を示す１つ又は複数の信号特徴を検出するステップと、
    １つ又は複数の斯かる信号特徴が検出される場合、関連するビデオデータと組み合わせて、前記検出された１つ又は複数の信号特徴及び／又は関連するセンサデータを分析し、前記関連するセンサデータ及び／又は前記信号特徴の経時的な変化と、前記ビデオデータの経時的な変化との間の類似点を特定するステップと、
    前記特定された類似性のレベル及び／又は量が、対応する閾値を超える場合、転倒検出インジケーションを出力するステップとを有する、方法。
15. コンピュータで実行されるときに請求項１４に記載の方法のステップを前記コンピュータに実行させるためのプログラムコード手段を有するコンピュータプログラム。

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