JP2015014514A - 識別装置 - Google Patents

Abstract

【課題】可搬性や汎用性に優れた識別装置を提供する。【解決手段】対象物及び該対象物との位置関係が既知である基準設置物を含む空間において前記対象物を識別する識別装置１０は、前記空間に設置され、前記空間に存在する物体との距離に応じた距離画像を生成する距離画像センサ２００と、前記生成された距離画像を三次元データに変換する変換手段１１０、１３０と、前記三次元データから前記基準設置物に関する三次元データを抽出する抽出手段１１０、１３０と、前記抽出された三次元データと、前記抽出された三次元データを除く三次元データとに基づいて前記対象物を識別する識別手段１１０、１２０とを備える。【選択図】図２

Description

本発明は、例えば対象物を識別可能な識別装置の技術分野に関する。

この種の装置が特許文献１に開示されている。特許文献１に開示された画像処理装置によれば、画像処理対象のエリアに配置された識別用のマーカに基づいて、画像処理対象のエリアの位置が識別される。

このため、自動的に識別対象となるエリアを認識でき、そのため当該エリアに変更があれば自動再設定をすることが可能となり、画像処理対象となるエリアの再設定を手動で行う手間がなくなり、且つ、記録されているエリア情報と、画像上の画像処理対象のエリアの位置との不一致による検知ミス等のない画像処理装置を実現することが可能になるとされている。

また、特許文献２には、監視対象の人の動作を正確かつ再現性よく検出することを可能にしたとされる監視装置が開示されている。

この監視装置は、視野領域として監視対象であるベッドの全体を含む距離画像センサを備えており、ベッド認識部が、この距離画像センサから得られる距離画像を用いてベッドの位置を抽出する構成となっている。また、人認識部が、距離画像センサが出力した距離画像のうちベッド認識部により認識されたベッドの範囲内と範囲外とにおいて人が占有する領域を検出する構成となっている。更に、動作判定部が、ベッド認識部により検出されたベッドと人認識部により検出された人の領域との組み合わせによりベッドに対する人の動作を判別する構成となっている。

特開２００１−２４３４７２号公報 特開２０１２−０３００４２号公報

特許文献１に開示された装置では、ＩＲカメラが使用されており、赤外線を反射するマーカを使用することによって、ベッドの四隅を検出する構成となっている。このような構成では、当然ながらマーカが隠蔽或いは遮蔽されてはならないし、マーカの設置位置も限定される。更には、マーカを撮像するための照明装置やＩＲカメラの設置位置も限定され、且つその移動は容易ではない。即ち、特許文献１に開示された装置は、装置の設置位置や設置条件に大きな制限があるため、装置を柔軟に運用することが出来ない。

特許文献２に開示された装置では、距離画像センサの設置条件（例えば、地面とカメラがなす角度）が既知であることや、カメラがベッドの長辺方向を向いていること等を前提として、距離画像における全ピクセルを地面からの高さに変換することを可能とし、またベッドの領域の推定を可能としている。従って、特許文献１と同様に装置の設置位置や設置条件に制限があり、装置を柔軟に運用することが出来ない。

即ち、上記特許文献に開示された装置を含む従来の装置には、対象物を識別するにあたって装置の設置位置や設置条件の制約が大きく、可搬性も汎用性も低いという技術的問題点がある。

本発明は、例えばこのような技術的問題点に鑑みてなされたものであり、可搬性や汎用性に優れた識別装置を提供することを、少なくとも一つの課題とする。

上述した課題を解決するため、請求項１に記載の認識装置は、対象物及び該対象物との位置関係が既知である基準設置物を含む空間において前記対象物を識別する識別装置であって、前記空間に設置され、前記空間に存在する物体との距離に応じた距離画像を生成する距離画像センサと、前記生成された距離画像を三次元データに変換する変換手段と、前記三次元データから前記基準設置物に関する三次元データを抽出する抽出手段と、前記抽出された三次元データと、前記抽出された三次元データを除く三次元データとに基づいて前記対象物を識別する識別手段とを備える。

上述した課題を解決するため、請求項８に記載の識別方法は、対象物及び該対象物との位置関係が既知である基準設置物を含む空間において前記対象物を識別する識別方法であって、前記空間に存在する物体との距離に応じた距離画像を生成する距離画像生成工程と、前記生成された距離画像を三次元データに変換する変換工程と、前記三次元データから前記基準設置物に関する三次元データを抽出する抽出工程と、前記抽出された三次元データと、前記抽出された三次元データを除く三次元データとに基づいて前記対象物を識別する識別工程とを備える。

上述した課題を解決するため、請求項９に記載のコンピュータプログラムは、コンピュータシステムを請求項１から７のいずれか一項に記載の認識装置として機能させることを特徴とする。

上述した課題を解決するため、請求項１０の記録媒体は、請求項９に記載のコンピュータプログラムが記録されることを特徴とする。

本発明の第１実施例に係る識別システムの概念図である。 図１の識別システムのブロック図である。 識別制御処理のフローチャートである。 ベッド方向推定処理のフローチャートである。 距離画像の一例を示す図である。 三次元点群データに変換された距離画像を例示する図である。 垂直化が施された三次元点群データを例示する図である。 ベッド位置推定処理のフローチャートである。 識別結果情報を例示する図である。 本発明の第２実施例に係るベッド方向推定処理のフローチャートである。 本発明の第３実施例に係るベッド位置推定処理のフローチャートである。

＜識別装置の実施形態＞

本発明の識別装置に係る実施形態は、対象物及び該対象物との位置関係が既知である基準設置物を含む空間において前記対象物を識別する識別装置であって、前記空間に設置され、前記空間に存在する物体との距離に応じた距離画像を生成する距離画像センサと、前記生成された距離画像を三次元データに変換する変換手段と、前記三次元データから前記基準設置物に関する三次元データを抽出する抽出手段と、前記抽出された三次元データと、前記抽出された三次元データを除く三次元データとに基づいて前記対象物を識別する識別手段とを備える（請求項１）。

識別装置に係る実施形態において、距離画像センサのセンシング空間には、少なくとも対象物と基準設置物とが含まれる。即ち、変換手段により得られる、距離画像を構成する各サンプル点の三次元位置を規定する三次元データ（例えば、ｘ軸、ｙ軸及びｚ軸からなる仮想的な三次元座標空間における各軸の座標値）には、対象物に関する三次元データと、基準設置物に関する三次元データとが含まれる。

一方、基準設置物と対象物との位置関係は既知であるから、識別手段は、抽出手段により抽出された、基準設置物に関する三次元データを一種の手掛かりとして、残余の三次元データに基づいて対象物を識別（或いは、認識又は検出）することができる。

この際、対象物と基準設置物との位置関係は、予め識別装置が参照情報として保持していてもよいし、その都度然るべき入力手段を介した入力操作によって与えられるものであってもよい。また、位置関係とは、三次元データにより規定される厳密な位置関係であっても、基準設置物が対象物の前後左右いずれに位置しているかといった、大まかな位置関係であってもよい。また、これら構造物と対象物との位置関係を定義することは実践的にみて困難ではなく、特に位置関係が事前に定まり得る場合には、位置関係を初期データとして与えることもできる。例えば、病室への適用を考えた場合、患者用のベッドは壁面に沿って配置されることが多く、また室内に余分な物体が設置されることは少ないから、位置関係は事前に特定され得る。

ところで、このような識別装置の実施形態に係る対象物の識別原理は、基準設置物に関する三次元データの抽出が、対象物に関する三次元データの抽出と較べて容易であることを前提としている。即ち、前者が後者と較べて容易であるので、前者と既知の位置関係とを利用して後者に辿り着くプロセスに技術的意義が生じる。逆に言えば、前者が後者と較べて容易である限りにおいて、基準設置物に関する三次元データを手掛かりとした対象物の識別の有効性が失われることはない。

ここで、対象物が、識別装置に係る実施形態の用途毎に定まる性質のものであるのに対して、基準設置物には選択の自由度がある。従って、基準設置物を、上記有効性が確保されるように選択することは困難ではない。例えば、識別装置に係る実施形態が室内空間で使用される場合、室内空間には殆どの場合、壁や柱等の構造物が存在する。対象物の形状に制限が無いのと比較して、これら構造物の表面は、多くの場合、一様又は一様とみなし得る程度に平滑或いは扁平である。この一様性は、距離画像センサにより得られる距離画像にも反映されるため、必然的にこれら構造物の抽出は相対的に容易であると言える。とりわけ壁面は、多くの場合、空間の最後方（距離画像センサからみて最も遠方）に位置するから、物体との距離に応じた距離画像における基準設置物の抽出は、比較的容易であることが多い。

従って、識別装置に係る実施形態において、距離画像センサが空間の何処に設置されているかは、対象物の識別精度に大きく影響することがない。即ち、識別装置に係る実施形態は、設置条件や設置環境に対する依存度が低く、高い可搬性と汎用性とを有する。

識別装置に係る実施形態の一の態様では、前記空間は室内空間であり、前記基準設置物は前記室内空間を区画する構造物である（請求項２）。

この態様によれば、室内空間を区画する構造物、例えば、壁、パーティション或いはカーテン等を基準設置物として、対象物を高精度に識別することができる。とりわけ、病室等、医療関係施設の室内空間には、利用者用のベッドの他、最小限の設置物しか存在しないことが多い。このような限定された環境においては特に、構造物を利用した対象物の識別が有効である。尚、病室への適用を考えた場合、患者用ベッドが対象物の好適な一形態となり得る。

また、室内空間においては、必ずこの種の構造物があるといってよい。特に、壁は、距離画像において最も遠方の点群を形成する。従って、基準設置物の抽出が比較的容易であり、もって対象物の識別も容易である。また、このような効果は、距離画像センサを室内空間の何処に設置していようと関係がない。従って、この態様によれば、距離画像センサの設置条件や設置環境に殆ど制約はなくなり、識別装置に可搬性を付与することもまた容易である。

識別装置に係る実施形態の他の態様では、前記識別手段は、前記対象物の方向及び位置を推定することにより前記対象物を識別する（請求項３）。

この態様によれば、対象物を正確に識別することができる。

尚、この態様では、前記識別手段は、前記抽出された三次元データに基づいて前記対象物の方向を推定し、前記抽出された三次元データを除く三次元データに基づいて前記対象物の位置を推定してもよい（請求項３）。

基準設置物に関する三次元データは、対象物と基準設置物との位置関係が既知であることから、対象物の方向の推定に有効に利用され得る。また、この基準設置物に関する三次元データを除く三次元データは、対象物の三次元データを含むことから、対象物の正確な位置の推定に有効に利用され得る。

識別装置に係る実施形態の他の態様では、前記基準設置物はマーカである（請求項５）。

例えば、基準設置物として、上述した構造物等が利用できない状況においては、マーカ（指標物）を利用することができる。マーカを物体の識別に利用する技術思想は上記先行技術文献にも開示されるが、この態様では、マーカそれ自体は対象物の位置そのものを規定しない。即ち、対象物との位置関係を既知とし得る限りにおいて、本態様に係るマーカの形状や設置位置に制限はない。従って、高い汎用性及び可搬性が担保される。

識別装置に係る実施形態の他の態様では、前記識別された対象物に関する前記三次元データに基づいて、前記対象物を利用する利用者の動作を推定する推定手段を備える（請求項６）。

対象物を識別することができれば、対象物を利用する利用者が居る場合において、その利用者の動作を推定することができる。特に、室内空間で対象物が固定物（例えば、ベッド）である場合等においては、例えば、距離画像センサにより生成される距離画像における、対象物周辺の空間に該当する点群に関する三次元データの時間推移等に基づいて、利用者の動作を正確に推定することができる。

識別装置に係る実施形態の他の態様では、前記取得された距離画像及び前記三次元データを表示する表示手段を備える（請求項７）。

この態様によれば、識別装置が表示手段を備えるため、本発明の識別装置に係る実施形態の操作性を向上させることができ、識別装置に係る実施形態を、より柔軟に運用することができる。尚、「表示手段を備える」とは、例えば、識別装置に係る実施形態と表示手段とがハードウェア的に一体に構成されることのみに限定されず、識別装置に係る実施形態と表示手段とが、例えば、電気配線や無線通信等を通じて電気的に接続され、一個のシステムをなすこと等を含む趣旨である。

＜識別方法の実施形態＞

本発明の識別方法に係る実施形態は、対象物及び該対象物との位置関係が既知である基準設置物を含む空間において前記対象物を識別する識別方法であって、前記空間に存在する物体との距離に応じた距離画像を生成する距離画像生成工程と、前記生成された距離画像を三次元データに変換する変換工程と、前記三次元データから前記基準設置物に関する三次元データを抽出する抽出工程と、前記抽出された三次元データと、前記抽出された三次元データを除く三次元データとに基づいて前記対象物を識別する識別工程とを備える（請求項８）。

識別方法に係る実施形態によれば、上記識別装置に係る実施形態の各手段と同等の作用を実現する各工程により、上記識別装置に係る実施形態と同様に、汎用性の高い対象物の識別が可能となる。

＜コンピュータプログラムの実施形態＞

本発明のコンピュータプログラムに係る実施形態は、コンピュータシステムを上記いずれかの識別装置として機能させる（請求項９）。

本発明のコンピュータプログラムに係る実施形態によれば、当該コンピュータプログラムを格納するＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ハードディスク等の記録媒体或いはＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等コンピュータシステムに着脱可能な固体型記憶装置から、当該コンピュータプログラムをコンピュータシステムに読み込んで実行させれば、或いは、当該コンピュータプログラムを、例えば、通信手段等を介してコンピュータシステムにダウンロードさせた後に実行させれば、上述した本発明の識別装置に係る実施形態を比較的簡単に実現できる。

＜記録媒体の実施形態＞

本発明の記録媒体に係る実施形態は、コンピュータプログラムに係る実施形態が記録される（請求項１０）。

本発明の記録媒体に係る実施形態によれば、コンピュータシステムに装着又は接続することによって、或いはコンピュータシステムに備わる又は接続された然るべき読取装置に挿入することによって、記録している本発明のコンピュータプログラムに係る実施形態を、コンピュータシステムに読み込ませて実行させることができ、上述した本発明の識別装置に係る実施形態を比較的簡単に実現できる。

本発明のこのような作用及び他の利得は、これ以降に説明する実施例により明らかにされる。

以下、適宜図面を参照し、本発明を実現するにあたって好適な各種の実施例について説明する。

＜第１実施例＞
本発明の識別装置に係る第１実施例として、識別システム１０について説明する。

＜実施例の構成＞
＜識別システム１０の構成＞
始めに、図１を参照し、識別システム１０の概略について説明する。ここに、図１は、識別システム１０の概念図である。

図１において、識別システム１０は、病院、医院若しくは診療所又はその他医療関連施設に設置され、壁Ｗによって区画される病室Ｒに設置されたベッドＢを識別し、更にベッドＢを利用する利用者の動作を遠隔地で自動監視するためのシステムであり、本発明に係る「識別装置」の一例である。

尚、利用者とは、例えば患者であり、利用者の動作とは、例えば臥床、起床、着床及び離床の各動作等を意味する。尚、図１では、後述するベッド方向推定処理及びベッド位置推定処理の説明を容易にするため、利用者は図示されていない。

尚、識別システム１０の構成、設置条件、設置状況及び用途は、本発明に係る識別装置が採り得る構成及びその用途の一例に過ぎず、本発明に係る識別装置の概念に如何なる限定も与えるものでない。

図１において、識別システム１０は、病室Ｒにおいて、例えば机、キャビネット或いはサイドボード等に設置される距離画像センサ２００と、病室Ｒの外界（例えば、監視室やナースセンタ等）に設置された制御装置１００とを含んで構成される。

制御装置１００は、持ち運び可能な端末装置であり、情報を表示可能な表示部１００ａと情報を入力可能な入力部１００ｂとを備える。表示部１００ａは、表示画面を備えた、本発明に係る「表示手段」の一例たるディスプレイ装置である。入力部１００ｂは、識別システム１０を利用する監視者によって適宜操作可能に構成されたキーボードである。尚、入力部１００ｂは、例えば、マウス等のポインティングデバイスやタッチパネル装置等であってもよい。

尚、これ以降の説明においては、この病室Ｒを適宜、相互に直交するｘ軸（ベッドＢの長手方向）、ｙ軸（鉛直方向）及びｚ軸（奥行方向）により規定される三次元直交座標空間として扱うこととする。

次に、図２を参照し、識別システム１０の構成について説明する。ここに、図２は、識別システム１０のブロック図である。尚、同図において、図１と重複する箇所には同一の符号を付してその説明を適宜省略することとする。

図２において、制御装置１００は、制御部１１０、ベッド位置推定部１２０、ベッド方向推定部１３０、人物動作推定部１４０、出力部１５０、表示制御部１６０及び記憶部１７０を備える。

制御部１１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）等を備えたコンピュータ装置であり、制御装置１００の他の各部の動作を統括的に制御可能に構成されている。

制御部１１０のＲＯＭには、制御部１１０により実行される各種の制御に関する制御プログラムが格納されている。この制御プログラムの中には、後述する識別制御処理に関する制御プログラムも含まれる。この識別制御処理に関する制御プログラムは、本発明に係る「コンピュータプログラム」の一例である。また、このＲＯＭは、本発明に係る「記録媒体」の一例である。尚、ＲＯＭは不揮発性記憶装置であるから、本実施例において、識別制御処理に関する制御プログラムは予め制御部１１０に備わることになるが、この制御プログラムは、ＲＡＭ若しくはハードディスク或いは制御装置１００に備わり得る他の揮発性記憶装置に書き込まれていてもよい。この場合、識別制御処理の制御プログラムのアップデート及びメンテナンス等が比較的簡便になされ得る。また、この識別制御処理の制御プログラムをネットワークで配信する、或いは識別制御処理の制御プログラムが記録された記録媒体を配布する等の措置を講じることも可能となる。

ベッド位置推定部１２０は、識別制御処理においてベッドＢの位置を推定可能に構成された情報処理ユニットである。

ベッド方向推定部１３０は、識別制御処理においてベッドＢの方向を推定可能に構成された情報処理ユニットである。

人物動作推定部１４０は、識別制御処理において利用者の動作を推定可能に構成された情報処理ユニットである。

出力部１５０は、識別制御処理において推定されたベッドＢの方向及び位置に関する情報を、病室Ｒにおける識別結果情報として出力可能に構成された情報処理ユニットである。

表示制御部１６０は、表示部１００ａの表示内容を制御可能に構成された制御ユニットである。

記憶部１７０は、例えばハードディスク装置等の不揮発性記録媒体を有する記憶装置である。記憶部１７０には、後述するベッドＢの基本情報が格納されている。

距離画像センサ２００は、病室Ｒの室内空間に関する距離画像を生成可能に構成されたセンサである。距離画像センサ２００は、制御装置１００と電気的に接続されており、生成された距離画像及び距離画像に関する距離画像データは、制御装置１００により適宜参照される構成となっている。尚、上述した三次元空間における、距離画像センサ２００の設置位置に関する情報は、予め初期設定情報として与えられ、制御部１１０のＲＡＭに格納されている。

＜実施例の動作＞
＜識別制御処理の詳細＞
次に、実施例の動作について説明する。

始めに、図３を参照して、制御装置１００の制御部１１０により実行される識別制御処理の詳細について説明する。ここに、図３は識別制御処理のフローチャートである。

図３において、制御部１１０は、ベッド方向推定部１３０を制御し、ベッド方向推定処理を実行する（ステップＳ１００）。ベッド方向推定処理については後述する。

ベッド方向推定処理が終了すると、制御部１１０は、ベッド位置推定部１２０を制御し、ベッド位置推定処理を実行する（ステップＳ２００）。ベッド位置推定処理については後述する。

尚、ベッド方向及びベッド位置の推定が終了すると、制御部１１０は、出力部１５０を制御して識別結果情報を生成し、表示制御部１６０を制御して識別結果情報を表示部１００ａに表示させる。

識別結果情報が表示されると、制御部１１０は、人物動作推定部１４０を制御し、ベッドＢの利用者の動作を推定する（ステップＳ３００）。尚、利用者の動作の推定に関しては後述する。

利用者の動作が推定されると、制御部１１０は、利用者の動作の推定結果に応じた措置を行う。尚、係る措置については後述する。

＜ベッド方向推定処理の詳細＞
次に、図４を参照し、ベッド方向推定処理の詳細について説明する。ここに、図４は、ベッド方向推定処理のフローチャートである。尚、ベッド方向推定処理は、主として、制御部１１０の制御を受けたベッド方向推定部１３０により実行される。

図４において、ベッド方向推定処理が開始されると、距離画像センサ２００から距離画像が取得される（ステップＳ１１０）。

ここで、図５を参照し、距離画像について説明する。ここに、図５は、距離画像の一例を示す図である。

図５において、距離画像は、距離画像センサ２００からセンサ検出範囲内に存在する物体までの距離を表す画像である。尚、図５では、分かり易いように、距離が濃淡で表されている。

図４に戻り、距離画像が取得されると、この取得された距離画像が、各々が三次元空間内の位置座標に対応付けられた、距離画像を構成する複数の三次元点群のデータ（三次元点群データ）に変換される（ステップＳ１２０）。尚、距離画像から三次元点群データを得るためのデータ変換手法は公知であるため、ここではその説明を省略することとする。

ここで、図６を参照し、距離画像から変換された点群について説明する。ここに、図６は、三次元点群の一例を示す図である。

図６において、（ａ）は三次元点群を上述したｚ軸方向に（即ち、手前から）見た図であり、（ｂ）は三次元点群を上述したｙ軸方向に（即ち、上から）見た図であり、（ｃ）は三次元点群を上述したｘ軸方向に（即ち、横から）見た図である。このように、三次元点群は、三次元座標空間の位置座標に対応付けられているため、三次元点群を構成する各サンプル点相互間の位置関係を保持したまま自由に回転させることができる。

図４に戻り、距離画像が三次元点群データに変換されると、この三次元点群から壁Ｗが抽出される（ステップＳ１３０）。尚、壁Ｗは、本発明に係る「基準設置物」及び「構造物」の一例である。例えば、病室Ｒにカーテンやパーティション等が設置されている場合、これらを本発明に係る「基準設置物」として用いることもできる。

ベッド方向推定部１３０は、三次元点群のうち、距離画像センサ２００から遠方にある点群を壁Ｗとして抽出する。この際、遠方に該当するか否かの判断基準としては、例えば下記（１）乃至（３）の基準を適用することができる。

（１）距離画像センサ２００からの距離が設定された閾値よりも長い点群
（２）三次元点群全体のうち、相対的に遠方に位置する所定割合の点群
（３）クラスタリング手法を用いた場合に遠方のクラスに属する点群
ベッド方向推定部１３０は、例えばこれらの判断基準のうち状況に適した一の判断基準を使用する。或いは、入力部１００ｂを介して指定された一の判断基準を使用する。尚、上記（３）のクラスタリング手法としては、公知のｋ平均法（k-means）やガウス混合分布（GMM（Gaussian Mix-ture Model））等を使用することができる。

図４に戻り、壁Ｗが抽出されると、壁Ｗとして抽出された点群と、仮想平面とのマッチングが行われる（ステップＳ１４０）。尚、本実施例における仮想平面とのマッチングとは、壁Ｗとして抽出された点群を、仮想平面に沿った（理想的には、平行な）点群として垂直化することを意味する。仮想平面の設定は自由であるが、ここでは、ｚ軸に垂直な平面が使用された場合について説明する。

仮想平面とのマッチングには、一般的なＩＣＰ（Iterative Closest Point）アルゴリズムにより得られる回転行列及び並進行列が用いられる。即ち、これら回転行列及び並進行列を用いて、壁Ｗとして抽出された点群が仮想平面と垂直になるように三次元点群全体が回転又は移動される。

仮想平面とのマッチングが行われると、マッチングが収束したか否かが判定される（ステップＳ１５０）。具体的には、下記（１）又は（２）の判定基準が満たされた場合に、マッチングが収束した旨の判定が下される。

（１）三次元点群の回転及び移動が発生しない
（２）壁Ｗの抽出から三次元点群の回転及び移動までのプロセスが所定回数以上繰り返される
マッチングが収束していない場合（ステップＳ１５０：ＮＯ）、処理はステップＳ１３０に戻される。マッチングが収束した場合（ステップＳ１５０：ＹＥＳ）、ベッド方向推定処理は終了する。

ここで、ベッドＢの方向の推定には、病室Ｒにおいて、壁ＷとベッドＢとの関係が既知であることが利用される。即ち、ベッドＢは、壁Ｗと平行或いは垂直に設置されるのが一般的である。とりわけ病室のような特定用途の室内空間では、その可能性は更に高くなる。ベッドＢと壁Ｗとの位置関係に関する情報（この場合は、壁Ｗに沿ってベッドＢが配置されること）は、予めベッドＢの基本情報の一部として記憶部１７０に記憶されている。壁Ｗと仮想平面とのマッチングが完了すると、必然的にベッドＢの方向が特定される。

尚、基準設置物（ここでは壁Ｗ）と対象物（ここではベッドＢ）との位置関係は、より具体的に、方向と三次元位置とを含む形で与えられていてもよい。

尚、本実施例において、距離画像センサ２００は、病室Ｒを区画する壁（例えば、矩形状の部屋なら通常４個の壁がある）のうち特定の壁を識別できる訳ではない。従って、実践的には、ある壁Ｗに沿ってベッドＢが配置されることは明確であっても、厳密にはベッドＢの方向は確定しない。そこで、距離画像センサ２００は、好適には、ベッドＢと位置関係において相関がある壁Ｗがセンシング空間に含まれるように（或いは、距離画像の最遠方に所望の壁Ｗが現れるように）設置される。この程度の制約は、厳密な位置や角度を規定するものではないので、実践的には殆ど無いに等しい制約である。

図７は、マッチングの結果垂直化された点群を例示する図である。図７において、上方向がｚ軸方向である。壁Ｗとして抽出された点群Ｐｗ（破線枠参照）は、ｚ軸に対して垂直化されている。

尚、本実施例では、壁ＷとベッドＢとの関係がベッドＢの基本情報として予め記憶部１７０に記憶されるものとしたが、壁Ｗ或いは他の基準設置物とベッドＢ或いは他の対象物との位置関係は、入力部１００ｂを介した入力操作等によりその都度適宜に与えられてもよい。

＜ベッド位置推定処理の詳細＞
次に、図８を参照し、ベッド位置推定処理の詳細について説明する。ここに、図８は、ベッド位置推定処理のフローチャートである。尚、ベッド位置推定処理は、主として、制御部１１０の制御を受けたベッド位置推定部１２０により実行される。

図８において、ベッド位置推定部１２０は、ベッド方向推定処理におけるステップＳ１２０で得られた全ての三次元点群のうち、壁Ｗに該当する三次元点群を除外する（ステップＳ２１０）。

次に、ベッド位置推定部１２０は、記憶部１７０から、ベッドＢの基本情報を取得する（ステップＳ２２０）。ベッドＢの基本情報には、上述した位置関係に関する情報の他に、ベッドＢの大きさ（外形寸法）に関する情報が含まれる。尚、病室Ｒのように特定用途の室内においては、上述した位置関係も、ベッドＢの大きさも決まっていることが多い。従って、医療関連施設における患者の監視用途においては、ベッドＢの基本情報に相当する情報が、予め制御プログラムに固定値として記述されていてもよい。

続いて、ベッド位置推定部１２０は、壁Ｗに該当する三次元点群を除く残余の三次元点群が存在する空間（この空間内にベッドＢが存在する）をボクセル化し、適当な大きさの単位空間に分割する（ステップＳ２３０）。このボクセル化に係る単位空間の大きさは任意であるが、例えば、４ｍ四方程度の室内空間の場合、概ね５ｃｍ四方程度の単位空間としてもよい。

ボクセル化が終了すると、このボクセル化された単位空間の各々について、三次元点群の有無（点群が存在すると判断するサンプル点の数は任意）に関するバイナリ化が行われる（ステップＳ２４０）。単位空間の各々を三次元点群の有無についてバイナリ化したデータは、一時的にＲＡＭに格納される。このバイナリ化は、距離画像センサ２００の感度特性を補償するために行われる。即ち、距離画像センサ２００により生成される距離画像においては、センサに近い物体程、三次元点群が密になる。三次元点群の密度はベッドＢの位置推定に影響を与えるため、予めバイナリ化によりその影響が排除されるのである。

ベッド位置推定部１２０は、このバイナリ化されたデータに基づいてベッドＢの位置を推定する（ステップＳ２５０）。

具体的には、ベッドＢの基本情報からベッドＢの大きさに該当する仮想的な直方体が作成され、この仮想的な直方体において、先のバイナリ化において三次元点群が存在するとされた単位空間が所定数以上連続して存在する箇所が、ベッドＢであると判定される。

ベッド方向推定処理及びベッド位置推定処理により識別されたベッドＢの情報（ベッドＢに該当する三次元点群の三次元座標位置や三次元点群の画像）は、識別結果情報として出力される（ステップＳ２６０）。識別結果情報が出力されると、ベッド位置推定処理は終了する。

図９には、このようなベッド位置推定処理により推定されたベッド位置に基づいた、ベッドＢの識別結果情報の一例が示される。

図９において、（ａ）は識別結果を上述したｚ軸方向に（即ち、手前から）見た図であり、（ｂ）は識別結果を上述したｙ軸方向に（即ち、上から）見た図であり、（ｃ）は識別結果を上述したｘ軸方向に（即ち、横から）見た図である。各図において、ベッドＢは破線枠で表示されている。

このように、本実施例に係るベッド方向推定処理及びベッド位置推定処理によれば、距離画像において、病室Ｒに設置されたベッドＢを正確に識別することができる。

ここで特に、ベッド方向推定処理におけるベッド方向の推定精度及びベッド位置推定処理におけるベッド位置の推定精度は、病室Ｒにおける距離画像センサ２００の設置状態や設置環境に依存しない。従って、識別システム１０は可搬性があり、また高い汎用性を有している。

また、識別制御処理が一定周期で繰り返し実行され、ベッド位置推定部１２０及びベッド方向推定部１３０が逐次動作することから、識別システム１０は、距離画像センサ２００の設置環境の変化や病室Ｒの什器の位置の変化にも、遅延無く追従することができる。

＜利用者の動作の推定＞
次に、図３のステップＳ３００において人物動作推定部１４０により実行される、利用者の動作の推定について説明する。利用者の動作は、例えば下記（１）乃至（４）の手法を選択的に使用或いは併用することが可能である。

（１）距離画像の差分を利用する
最も簡単な部類に属する手法として、距離画像の差分を用いる手法がある。図３における識別制御処理は、一定周期で繰り返し実行される処理である。例えば、制御部１１０のＲＡＭには、過去一定期間における、ベッドＢの識別結果が保持される。ここで、病室Ｒに誰も居ない場合、或いはベッドＢを利用する利用者が動かない（例えば、臥床している）場合、過去の距離画像と最新の距離画像とは、理想的には一致するはずである。またセンサ誤差の関係で両者が相互に一致しないとしても、利用者の動作が存在しないのであれば、その差異は極小さくて済む。従って、過去の距離画像と大きく異なる部分は、利用者の動作によるものであるとの判定が成立する。

（２）三次元点群の差分を利用する
上記（１）と類似するが、上記（１）が距離画像そのものの差分であるのに対して、本手法は図４のステップＳ１２０で得られた三次元点群データの差分を利用する。ベッドＢの利用者（例えば、患者）が、臥床状態から起床した場合、起床状態から離床した場合、離床状態から着床した場合、或いは、着床状態から臥床した場合等には、ベッドＢには殆ど変化がないが、その上方空間の三次元点群には変化が発生する。この点群の変化（例えば、変化の生じた位置や変化の大きさ）を利用者の動作として検出することができる。

（３）ベッド上の所定空間における点群を利用する
例えば、利用者がベッドＢに臥床している場合と、起床している場合と、離床している場合（立ち上がっている場合）とでは、ベッドＢの鉛直上方空間における三次元点群に変化が生じる。特に、ベッドＢの鉛直上方には、利用者が立ち上がっていない限り物体が検出されない空間が定義され得る。従って、この空間に三次元点群が所定数以上検出された場合には、利用者が離床しているとの判断が成立し得る。

（４）動きベクトルの利用
過去フレームと現フレームとの間で、公知の再近傍点探索手法やＩＣＰにより、三次元点群を構成する各サンプル点がどのように動いたかを解析することができる。この解析された動きに基づいて利用者の動作を推定することができる。

このように利用者の動作が推定されると、動作の推定結果に応じた措置が講じられる。例えば、離床している利用者が倒れたと判断されたり、臥床しているはずの利用者が激しく動いていると判断されたりした場合等には、制御部１１０が、制御装置１００と電気的に接続されたナースコールスイッチや警報スイッチを投入し、ナースコールや警報により、病室Ｒで異常が発生した可能性を告知する。

＜第２実施例＞
第１実施例では、本発明に係る基準設置物として壁Ｗが利用された。しかしながら、何らかの理由で壁等の構造物を基準設置物として利用できない場合がある。そのような場合においても対象物の識別を実現し得る本発明の第２実施例について説明する。

第２実施例では、壁Ｗに替えてマーカ（指標物）が利用される。ここで、マーカは、形状が既知であればどのようなものでもよく、またベッドＢとの位置関係が既知である限りにおいて（無論距離画像センサ２００のセンシング空間内である）、病室Ｒのどのような場所に設置されてもよい。

ここで、図１０を参照し、第２実施例に係るベッド方向推定処理について説明する。ここに、図１０は、第２実施例に係るベッド方向推定処理のフローチャートである。尚、同図において、図４と重複する箇所には同一の符号を付してその説明を適宜省略することとする。

図１０において、距離画像が三次元点群データに変換されると（ステップＳ１２０）、マーカが検出される（ステップＳ１３１）。マーカの形状は既知であるから、三次元点群データからマーカを抽出することができる。

マーカが抽出されると、マーカとして抽出された三次元点群と、マーカ形状とを用いて、ＩＣＰアルゴリズムによる仮想平面とのマッチングが行われる（ステップＳ１４１）。即ち、第１実施例では壁Ｗとして抽出された三次元点群がｚ軸方向に垂直な平面に沿うようにマッチングが行われたが、第２実施例では、マーカの形状と仮想平面との関係性からマッチングが行われる。このようにすれば、マーカを利用してベッドＢの方向を推定することができる。ベッドＢの方向が推定されれば、マーカとベッドＢとの位置関係が既知であることから、ベッド位置推定処理によりベッドＢの位置を推定することができる。

＜第３実施例＞
次に、本発明の第３実施例として、第１実施例と較べて演算負荷の小さいベッド位置推定処理について、図１１を参照して説明する。ここに、図１１は、第３実施例に係るベッド位置推定処理のフローチャートである。尚、同図において、図８と重複する箇所には同一の符号を付してその説明を適宜省略することとする。

図１１において、ベッド位置推定部１２０は、ベッド方向推定処理におけるステップＳ１２０で得られた三次元点群データから、壁Ｗに該当する三次元点群を除外することなく、ステップＳ２２０で得られた基本情報に基づいてベッドＢの位置を推定する（ステップＳ２５０）。即ち、第３実施例では、空間のボクセル化及びボクセル化されて得られた単位空間に関する三次元点群の有無についてのバイナリ化も省略される。

空間のボクセル化及びバイナリ化が省かれることによって、ベッドＢ以外の物体がベッドＢとして識別される可能性は増加するが、空間のボクセル化と、壁Ｗを除くとは言え多くの三次元点群についての処理を伴うバイナリ化が省略されることによって、ベッド位置推定部１２０の演算負荷が大きく軽減される。

本発明は、上述した実施例に限られるものではなく、請求の範囲及び明細書全体から読み取れる発明の要旨或いは思想に反しない範囲で適宜変更可能であり、そのような変更を伴う識別装置もまた本発明の技術的範囲に含まれるものである。

１０…識別装置、１００…制御装置、１１０…制御部、１２０…ベッド位置推定部、１３０…ベッド方向推定部、１４０…人物動作推定部、１５０…出力部、１６０…表示制御部、１７０…記憶部、２００…距離画像センサ、３００…表示装置、４００…入力装置。

Claims (10)

1. 対象物及び該対象物との位置関係が既知である基準設置物を含む空間において前記対象物を識別する識別装置であって、
   前記空間に設置され、前記空間に存在する物体との距離に応じた距離画像を生成する距離画像センサと、
   前記生成された距離画像を三次元データに変換する変換手段と、
   前記三次元データから前記基準設置物に関する三次元データを抽出する抽出手段と、
   前記抽出された三次元データと、前記抽出された三次元データを除く三次元データとに基づいて前記対象物を識別する識別手段と
   を備える識別装置。
2. 前記空間は室内空間であり、
   前記基準設置物は前記室内空間を区画する構造物である
   ことを特徴とする請求項１に記載の識別装置。
3. 前記識別手段は、前記対象物の方向及び位置を推定することにより前記対象物を識別する
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の識別装置。
4. 前記識別手段は、前記抽出された三次元データに基づいて前記対象物の方向を推定し、前記抽出された三次元データを除く三次元データに基づいて前記対象物の位置を推定する
   ことを特徴とする請求項３に記載の識別装置。
5. 前記基準設置物はマーカである
   ことを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の識別装置。
6. 前記識別された対象物に関する前記三次元データに基づいて、前記対象物を利用する利用者の動作を推定する推定手段を備える
   ことを特徴とする請求項１から５のいずれか一項に記載の識別装置。
7. 前記取得された距離画像及び前記三次元データを表示する表示手段を備える
   ことを特徴とする請求項１から６のいずれか一項に記載の識別装置。
8. 対象物及び該対象物との位置関係が既知である基準設置物を含む空間において前記対象物を識別する識別方法であって、
   前記空間に存在する物体との距離に応じた距離画像を生成する距離画像生成工程と、
   前記生成された距離画像を三次元データに変換する変換工程と、
   前記三次元データから前記基準設置物に関する三次元データを抽出する抽出工程と、
   前記抽出された三次元データと、前記抽出された三次元データを除く三次元データとに基づいて前記対象物を識別する識別工程と
   を備える識別方法。
9. コンピュータシステムを請求項１から７のいずれか一項に記載の識別装置として機能させる
   ことを特徴とするコンピュータプログラム。
10. 請求項９に記載のコンピュータプログラムが記録される
    ことを特徴とする記録媒体。