JP2000207665A - 転倒検知装置 - Google Patents
転倒検知装置Info
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- JP2000207665A JP2000207665A JP11009619A JP961999A JP2000207665A JP 2000207665 A JP2000207665 A JP 2000207665A JP 11009619 A JP11009619 A JP 11009619A JP 961999 A JP961999 A JP 961999A JP 2000207665 A JP2000207665 A JP 2000207665A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 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。 【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、取り込まれた画像に対して差分処理を行
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。
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。 【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、取り込まれた画像に対して差分処理を行
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
込まれた画像に対して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
込まれた画像に対して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、前記判断手段において、転倒動作
であるか否かを判定する閾値を記憶し、所定時間内に差
分領域の面積変化が前記閾値を越えた場合に人体が転倒
したものと判断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、前記判断手段において、転倒動作
であるか否かを判定する閾値を記憶し、所定時間内に差
分領域の面積変化が前記閾値を越えた場合に人体が転倒
したものと判断するようにしたことを特徴とするもので
ある。
【０００８】
【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８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）乃至（ｃ）は
所定時間毎に撮像された入力画像であり、（ｄ）乃至
（ｅ）は入力画像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は人体が着席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６は他の画像
処理手段の概略構成図である。図７は人体が転倒動作を
したときの時間と差分領域の面積変化との関係を示すグ
ラフである。図８は人体が着席動作をしたときの時間と
差分領域の面積変化との関係を示すグラフである。
る転倒検知装置について図１及び図８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）乃至（ｃ）は
所定時間毎に撮像された入力画像であり、（ｄ）乃至
（ｅ）は入力画像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は人体が着席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６は他の画像
処理手段の概略構成図である。図７は人体が転倒動作を
したときの時間と差分領域の面積変化との関係を示すグ
ラフである。図８は人体が着席動作をしたときの時間と
差分領域の面積変化との関係を示すグラフである。
【０００９】［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。
【００１０】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それより以前に撮像された入力
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、複数の画像信号を時系列に記憶するこ
とができるように取込先のメモリアドレスを制御できる
ようになっている。
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それより以前に撮像された入力
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、複数の画像信号を時系列に記憶するこ
とができるように取込先のメモリアドレスを制御できる
ようになっている。
【００１１】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）とそれより以前に撮像
された画像（図３（ａ）参照）とから差分領域を抽出す
る（図３（ｄ）参照）。同様に、新たな入力画像（図３
（ｃ）参照）が撮像される度にその前に撮像された入力
画像（図３（ｂ）参照）との差分領域が抽出されるよう
になっている（図３（ｅ）参照）。これら、抽出された
差分画像（図３（ｄ）乃至（ｅ）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）とそれより以前に撮像
された画像（図３（ａ）参照）とから差分領域を抽出す
る（図３（ｄ）参照）。同様に、新たな入力画像（図３
（ｃ）参照）が撮像される度にその前に撮像された入力
画像（図３（ｂ）参照）との差分領域が抽出されるよう
になっている（図３（ｅ）参照）。これら、抽出された
差分画像（図３（ｄ）乃至（ｅ）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。
【００１２】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、差分領域の面積がどの程度変化した場合に転倒と
判断するかを判断する基準として予め閾値（Ｔｈ）を設
定しておく。なお、本実施の形態にあっては閾値（Ｔ
ｈ）を、転倒開始から転倒終了までの時間（ｔａ）、予
め測定することにより得られる立っている状態と倒れて
いる状態との面積差（Ｓ０）、画像取り込みの時間間隔
（ｔｃ）としたときに、Ｔｈ＜Ｓ０×Ｔｃ／Ｔａとなる
ように設定している。このようにして定めた閾値（Ｔ
ｈ）によると、差分領域の面積が閾値（Ｔｈ）を越える
場合は短時間に大きく面積変化が生じたことを示すこと
になる。
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、差分領域の面積がどの程度変化した場合に転倒と
判断するかを判断する基準として予め閾値（Ｔｈ）を設
定しておく。なお、本実施の形態にあっては閾値（Ｔ
ｈ）を、転倒開始から転倒終了までの時間（ｔａ）、予
め測定することにより得られる立っている状態と倒れて
いる状態との面積差（Ｓ０）、画像取り込みの時間間隔
（ｔｃ）としたときに、Ｔｈ＜Ｓ０×Ｔｃ／Ｔａとなる
ように設定している。このようにして定めた閾値（Ｔ
ｈ）によると、差分領域の面積が閾値（Ｔｈ）を越える
場合は短時間に大きく面積変化が生じたことを示すこと
になる。
【００１３】判断手段３０は、図４に示すように、差分
画像の領域面積（Ｓ）が設定した閾値（Ｔｈ）を越えた
場合に居住者１０が転倒したと判断する。一方、図５に
示すように、人体が着座の動作をした場合は単位時間あ
たりの人の動きが転倒と比較して小さいため、先に設定
した閾値（Ｔｈ）を越えず、転倒とは判断されない。し
たがって、人体の転倒動作のみを正確に検知することが
可能になるのである。
画像の領域面積（Ｓ）が設定した閾値（Ｔｈ）を越えた
場合に居住者１０が転倒したと判断する。一方、図５に
示すように、人体が着座の動作をした場合は単位時間あ
たりの人の動きが転倒と比較して小さいため、先に設定
した閾値（Ｔｈ）を越えず、転倒とは判断されない。し
たがって、人体の転倒動作のみを正確に検知することが
可能になるのである。
【００１４】本実施の形態にあっては、上述したよう
に、人体が転倒する前に撮像された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することに鑑みて、新たに入力され
た画像とそれより以前に入力された画像との差分領域の
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、人体が転倒する前に撮像された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することに鑑みて、新たに入力され
た画像とそれより以前に入力された画像との差分領域の
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。
【００１５】なお、図６に示すように、画像メモリ２２
において、居住者１０がいないときに居室内を撮像した
画像を参照画像として記憶する記憶領域を設け、差分手
段２３において、新たに撮像された入力画像と予め撮像
されている参照画像との差分処理も併せて行うようにし
てもよい。この参照画像との差分処理により得られた結
果は、差分画像メモリ２７に書き込まれるようになって
いる。そして、差分画像メモリ２７に書き込まれた差分
画像に対して、差分領域面積抽出手段２８にて２値化処
理を施し、差分画像の領域の各面積などの特徴量を算出
する。判断手段３０は前述した処理を行い、入力画像間
の差分領域の面積（Ｓ）が閾値（Ｔｈ）を越えないかを
比較する。ここで、面積（Ｓ）が閾値（Ｔｈ）を越えた
場合、対応する背景差分領域の面積が所定の閾値（Ｔｈ
ｂ）を越えているか否かを調べ、もし越えていれば居住
者１０が転倒したと判断するのである。ここで、所定の
閾値（Ｔｈｂ）は、人が立っている時の面積よりは大き
く、人が倒れて居る時の面積よりは小さく設定するよう
にしている。したがって、仮に居住者１０が転倒以外の
動作を行うことで差分領域の面積変化が短時間に大きく
なる素早い動作をしたとしても転倒が生じたと誤って判
断することを低減することが可能になるのである。
において、居住者１０がいないときに居室内を撮像した
画像を参照画像として記憶する記憶領域を設け、差分手
段２３において、新たに撮像された入力画像と予め撮像
されている参照画像との差分処理も併せて行うようにし
てもよい。この参照画像との差分処理により得られた結
果は、差分画像メモリ２７に書き込まれるようになって
いる。そして、差分画像メモリ２７に書き込まれた差分
画像に対して、差分領域面積抽出手段２８にて２値化処
理を施し、差分画像の領域の各面積などの特徴量を算出
する。判断手段３０は前述した処理を行い、入力画像間
の差分領域の面積（Ｓ）が閾値（Ｔｈ）を越えないかを
比較する。ここで、面積（Ｓ）が閾値（Ｔｈ）を越えた
場合、対応する背景差分領域の面積が所定の閾値（Ｔｈ
ｂ）を越えているか否かを調べ、もし越えていれば居住
者１０が転倒したと判断するのである。ここで、所定の
閾値（Ｔｈｂ）は、人が立っている時の面積よりは大き
く、人が倒れて居る時の面積よりは小さく設定するよう
にしている。したがって、仮に居住者１０が転倒以外の
動作を行うことで差分領域の面積変化が短時間に大きく
なる素早い動作をしたとしても転倒が生じたと誤って判
断することを低減することが可能になるのである。
【００１６】［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及び図２に示すものと同じ構成を
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及び図２に示すものと同じ構成を
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。
【００１７】判断手段３０は、図７に示すように、差分
画像の領域面積の変化（Ｓｄ）が予め設定した閾値（Ｔ
ｈｐ）を越え、時間（Ｔａ）後に差分画像の領域面積の
変化（Ｓｄ）が予め設定した閾値（Ｔｈｍ）より小さく
なり、それから時間Ｔｂ以上にわたって領域面積の変化
（Ｓｄ）に変化が見られないときに転倒が生じたと判断
するようにしている。一方、居住者１０が着座の動作を
行った場合は、図８に示すように、転倒と比較して長い
時間かけて徐々に領域面積の変化（Ｓｄ）が小さくなっ
ていくため、時間（Ｔａ）後に閾値（Ｔｈｍ）より小さ
くなることはなく、上述した転倒の判断条件を満たさな
いため、転倒とは判断されないのである。
画像の領域面積の変化（Ｓｄ）が予め設定した閾値（Ｔ
ｈｐ）を越え、時間（Ｔａ）後に差分画像の領域面積の
変化（Ｓｄ）が予め設定した閾値（Ｔｈｍ）より小さく
なり、それから時間Ｔｂ以上にわたって領域面積の変化
（Ｓｄ）に変化が見られないときに転倒が生じたと判断
するようにしている。一方、居住者１０が着座の動作を
行った場合は、図８に示すように、転倒と比較して長い
時間かけて徐々に領域面積の変化（Ｓｄ）が小さくなっ
ていくため、時間（Ｔａ）後に閾値（Ｔｈｍ）より小さ
くなることはなく、上述した転倒の判断条件を満たさな
いため、転倒とは判断されないのである。
【００１８】本実施の形態にあっては、第１の実施の形
態と同様に、人体が転倒する以前に撮像された画像と人
体が転倒後に撮像された画像にあっては、短時間にその
差分領域が大きく変化することに鑑みて、新たに入力さ
れた画像とそれより以前に入力された画像との差分領域
の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。
態と同様に、人体が転倒する以前に撮像された画像と人
体が転倒後に撮像された画像にあっては、短時間にその
差分領域が大きく変化することに鑑みて、新たに入力さ
れた画像とそれより以前に入力された画像との差分領域
の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。
【００１９】
【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、取り込まれた画像に対して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、取り込まれた画像に対して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。
【００２０】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、前記判断手段において、
転倒動作であるか否かを判定する閾値を記憶し、所定時
間内に差分領域の面積変化が前記閾値を越えた場合に人
体が転倒したものと判断するようにしたので、転倒時の
特徴的な減少である短時間に大きく差分領域の面積が変
化することを精度よく検知することが可能になるため、
転倒時に類似する人体の動作と転倒動作とを明確に区別
すること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、前記判断手段において、
転倒動作であるか否かを判定する閾値を記憶し、所定時
間内に差分領域の面積変化が前記閾値を越えた場合に人
体が転倒したものと判断するようにしたので、転倒時の
特徴的な減少である短時間に大きく差分領域の面積が変
化することを精度よく検知することが可能になるため、
転倒時に類似する人体の動作と転倒動作とを明確に区別
すること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）乃至（ｃ）は所定時間毎に撮像された入力画像で
あり、（ｄ）乃至（ｅ）は入力画像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）乃至（ｃ）は所定時間毎に撮像された入力画像で
あり、（ｄ）乃至（ｅ）は入力画像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】人体が着席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６】他の画像処理手段の概略構成図である。
【図７】人体が転倒動作をしたときの時間と差分領域の
面積変化との関係を示すグラフである。
面積変化との関係を示すグラフである。
【図８】人体が着席動作をしたときの時間と差分領域の
面積変化との関係を示すグラフである。
面積変化との関係を示すグラフである。
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 FC15 GB01 HA00 HA12 5C086 AA22 AA49 BA01 CA28 CB36 DA33 EA11 EA13 EA15 EA23 EA40 EA41 EA45 5C087 DD03 DD24 EE08 EE18 FF01 FF04 GG02 GG03 GG08 GG12 GG24 GG30 GG31 GG32 GG37
Claims (2)
- 【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、取り込まれた画像に対して差分処理を行う画
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】 前記判断手段において、転倒動作である
か否かを判定する閾値を記憶し、所定時間内に生じる差
分領域の面積変化が前記閾値を越えた場合に人体が転倒
したものと判断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。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP00961999A JP3900726B2 (ja) | 1999-01-18 | 1999-01-18 | 転倒検知装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP00961999A JP3900726B2 (ja) | 1999-01-18 | 1999-01-18 | 転倒検知装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000207665A true JP2000207665A (ja) | 2000-07-28 |
| JP3900726B2 JP3900726B2 (ja) | 2007-04-04 |
Family
ID=11725309
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP00961999A Expired - Fee Related JP3900726B2 (ja) | 1999-01-18 | 1999-01-18 | 転倒検知装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3900726B2 (ja) |
Cited By (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003032672A (ja) * | 2001-07-17 | 2003-01-31 | Sumitomo Osaka Cement Co Ltd | 監視装置 |
| US7106885B2 (en) * | 2000-09-08 | 2006-09-12 | Carecord Technologies, Inc. | Method and apparatus for subject physical position and security determination |
| JP2006522959A (ja) * | 2002-11-21 | 2006-10-05 | セキュマネジメント ビー．ヴイ． | 転倒防止および検出用の方法および装置 |
| JP2012113367A (ja) * | 2010-11-19 | 2012-06-14 | Nikon Corp | 誘導装置 |
| 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 |
| WO2017099037A1 (ja) * | 2015-12-09 | 2017-06-15 | ソニー株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム |
| US9892606B2 (en) | 2001-11-15 | 2018-02-13 | Avigilon Fortress Corporation | Video surveillance system employing video primitives |
| WO2018030024A1 (ja) | 2016-08-08 | 2018-02-15 | コニカミノルタ株式会社 | 見守りシステム、見守り装置、見守り方法、および見守りプログラム |
| US10255491B2 (en) | 2010-11-19 | 2019-04-09 | Nikon Corporation | Guidance system, detection device, and position assessment device |
| JP2020195077A (ja) * | 2019-05-29 | 2020-12-03 | コニカミノルタ株式会社 | 画像処理装置、画像処理装置の制御方法、及び画像処理装置の制御プログラム |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH04273689A (ja) * | 1991-02-28 | 1992-09-29 | Hitachi Ltd | 監視装置 |
| JPH07236593A (ja) * | 1994-03-01 | 1995-09-12 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 便座装置 |
| JPH08178390A (ja) * | 1994-12-22 | 1996-07-12 | Sharp Corp | 人体活動量算出装置、人体活動量着衣量算出装置およびそれを備えた空気調和機、人体異常通報機 |
-
1999
- 1999-01-18 JP JP00961999A patent/JP3900726B2/ja not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH04273689A (ja) * | 1991-02-28 | 1992-09-29 | Hitachi Ltd | 監視装置 |
| JPH07236593A (ja) * | 1994-03-01 | 1995-09-12 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 便座装置 |
| JPH08178390A (ja) * | 1994-12-22 | 1996-07-12 | Sharp Corp | 人体活動量算出装置、人体活動量着衣量算出装置およびそれを備えた空気調和機、人体異常通報機 |
Cited By (19)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7106885B2 (en) * | 2000-09-08 | 2006-09-12 | Carecord Technologies, Inc. | Method and apparatus for subject physical position and security determination |
| US9378632B2 (en) | 2000-10-24 | 2016-06-28 | Avigilon Fortress Corporation | Video surveillance system employing video primitives |
| 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 |
| US10645350B2 (en) | 2000-10-24 | 2020-05-05 | Avigilon Fortress Corporation | Video analytic rule detection system and method |
| US10347101B2 (en) | 2000-10-24 | 2019-07-09 | Avigilon Fortress Corporation | Video surveillance system employing video primitives |
| US8457401B2 (en) | 2001-03-23 | 2013-06-04 | Objectvideo, Inc. | Video segmentation using statistical pixel modeling |
| US9020261B2 (en) | 2001-03-23 | 2015-04-28 | Avigilon Fortress Corporation | Video segmentation using statistical pixel modeling |
| JP4703049B2 (ja) * | 2001-07-17 | 2011-06-15 | 住友大阪セメント株式会社 | 監視装置 |
| JP2003032672A (ja) * | 2001-07-17 | 2003-01-31 | Sumitomo Osaka Cement Co Ltd | 監視装置 |
| US9892606B2 (en) | 2001-11-15 | 2018-02-13 | Avigilon Fortress Corporation | Video surveillance system employing video primitives |
| JP2006522959A (ja) * | 2002-11-21 | 2006-10-05 | セキュマネジメント ビー．ヴイ． | 転倒防止および検出用の方法および装置 |
| JP2012113367A (ja) * | 2010-11-19 | 2012-06-14 | Nikon Corp | 誘導装置 |
| US10255491B2 (en) | 2010-11-19 | 2019-04-09 | Nikon Corporation | Guidance system, detection device, and position assessment device |
| WO2017099037A1 (ja) * | 2015-12-09 | 2017-06-15 | ソニー株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム |
| WO2018030024A1 (ja) | 2016-08-08 | 2018-02-15 | コニカミノルタ株式会社 | 見守りシステム、見守り装置、見守り方法、および見守りプログラム |
| JP2020195077A (ja) * | 2019-05-29 | 2020-12-03 | コニカミノルタ株式会社 | 画像処理装置、画像処理装置の制御方法、及び画像処理装置の制御プログラム |
| JP7275863B2 (ja) | 2019-05-29 | 2023-05-18 | コニカミノルタ株式会社 | 画像処理装置、画像処理装置の制御方法、及び画像処理装置の制御プログラム |
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