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JP2000207665A - Falling detecting device - Google Patents

Falling detecting device

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Publication number
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
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
image
area
differential
difference
human body
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP11009619A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP3900726B2 (en
Inventor
Kenichi Hagio
健一 萩尾
Satoshi Furukawa
聡 古川
Tadahiro Arakawa
忠洋 荒川
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Panasonic Electric Works Co Ltd
Original Assignee
Matsushita Electric Works Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Matsushita Electric Works Ltd filed Critical Matsushita Electric Works Ltd
Priority to JP00961999A priority Critical patent/JP3900726B2/en
Publication of JP2000207665A publication Critical patent/JP2000207665A/en
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To accurately detect not only a falling state but also falling action itself by performing differential processing to a fetched image and detecting the falling action of a human body on the basis of an obtained differential area. SOLUTION: A differential means extracts the differential area from a newly picked-up image (b) and a reference image (a) picked up before (e). Similarly, each time a new input image (c) is picked up, the differential area from the input image (b) picked up before is extracted. Next, a differential area extracting means binarizes the differential image for each new input image and calculates the total sum of differential areas of respective differential images. A judging means detects the falling of the human body while utilizing the differential area at every time calculated by an image processing means. Namely, a threshold value in the case of considerably changing the differential area in a short time is set. When the differential area exceeds the threshold value, falling is judged to have happened.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[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。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a fall detecting device capable of automatically detecting that a person has fallen.

【0002】[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。
2. Description of the Related Art In order to automatically detect an abnormal condition occurring in a patient requiring care, such as an elderly person, a device using image processing technology has been devised. These apparatuses acquire three-dimensional information in a room by image processing, and determine an abnormal state of a patient based on the information.

【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。
[0003] In this type of device, there is a device for detecting a falling motion of a human body. In this method, three-dimensional information indicating a position where a patient is present is calculated by making full use of the principle of triangulation from an image captured by a camera, and the state in which the patient is lying on the floor surface is calculated. When the state continues for a predetermined time after the detection, it is determined that the patient has fallen, and the fact is notified.

【0004】[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。
However, in the fall detecting device having the above-mentioned structure, the light emitting means for projecting the patient's room to obtain three-dimensional information and the projected image are displayed. Since a camera or the like for imaging is required, the apparatus itself becomes large-scale, and there is a problem that a patient in a living room where the apparatus is installed due to the enlargement of the apparatus itself may give a feeling of oppression. Was. Further, the conventional fall detecting device detects that the patient is in a fall state, and has a problem that the fall operation itself cannot be detected.

【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。
SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in view of the above-mentioned problems, and has as its object to provide a low-cost method capable of accurately detecting not only a falling state but also a falling operation itself. An object of the present invention is to provide a fall detection device.

【0006】[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。
According to the first aspect of the present invention,
A camera, image processing means for capturing a video signal output by the camera, and performing a difference process on the captured image;
Determining means for detecting a falling motion of the human body based on the area of the difference region obtained by the difference processing.

【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。
According to a second aspect of the present invention, in the fall detecting device according to the first aspect, the determining means stores a threshold value for determining whether or not a fall operation has occurred, and changes the area of the difference area within a predetermined time. Is determined to be that the human body has fallen when the threshold value is exceeded.

【0008】[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。
DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, a fall detecting apparatus according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to FIGS. FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a fall detection device. FIG.
FIG. 2 is a schematic configuration diagram of an image processing unit. FIGS. 3A to 3C are schematic diagrams of images captured by a camera. FIGS. 3A to 3C are input images captured at predetermined time intervals. FIGS. 3D to 3E illustrate differences between input images. It is a difference image extracted by performing. FIG. 4 is a graph showing the relationship between the time when the human body falls over and the area of the difference region. FIG. 5 is a graph showing the relationship between the time when the human body takes a seating motion and the area of the difference region. FIG. 6 is a schematic configuration diagram of another image processing means. FIG. 7 is a graph showing the relationship between the time when the human body falls down and the change in the area of the difference region. FIG. 8 is a graph showing the relationship between the time when the human body takes a seating motion and the change in the area of the difference region.

【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。
[First Embodiment] The fall detecting device according to the present embodiment includes a camera 1, an image processing means 20, and a judging means 30, as shown in FIG. In the present embodiment, the camera 1 for photographing the living room is installed on the ceiling of the living room of the resident 10 and images the resident 10 from above. Then, the camera 1 outputs a video signal of the resident 10 and outputs the video signal.
0 is to capture the video.

【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。
The image processing means 20, as shown in FIG.
An AD converter 21 for converting a video signal into a digital signal;
An image memory 22 for storing the converted video signal, a difference means 23 for calculating a difference between a newly captured input image and an input image previously captured, and a difference image for storing the obtained difference It comprises a memory 24 and a difference region area extracting means 25 for calculating the area of the difference region. Further, the image processing means 20 of the present embodiment includes an address control means 26, and is capable of controlling a memory address of a capture destination so that a plurality of image signals can be stored in time series.

【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。
The operation of the fall detecting device having the above-described configuration will be described with reference to FIG. The difference unit 23 extracts a difference area from a newly captured image (see FIG. 3B) and an image captured before that (see FIG. 3A) (see FIG. 3D). ). Similarly, a new input image (FIG. 3)
Each time ((c)) is imaged, a difference area from the input image (see FIG. 3 (b)) captured before that is extracted (see FIG. 3 (e)). These extracted difference images (see FIGS. 3D to 3E) are written to the difference image memory 24. Next, in the difference area area extraction means 25, every time a new input image is present, the difference image is subjected to a binarization process, and the sum of the areas of the difference areas of each difference image is calculated.

【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。
The judging means 30 detects the fall of the human body using the area of the area of the difference image at each time calculated by the image processing means 20. In other words, the human body is detected by paying attention to the fact that the motion of the human body imaged by the camera 1 changes greatly in a short time when the vehicle falls.
First, a threshold value (Th) is set in advance as a criterion for determining how much the area of the difference region changes to determine a fall. In the present embodiment, the threshold (T
h) is the time from the start of the fall to the end of the fall (ta), the area difference between the standing state and the falling state obtained by measuring in advance (S0), and the time interval of image capture (tc). At this time, it is set so that Th <S0 × Tc / Ta. The threshold value (T
According to h), when the area of the difference region exceeds the threshold value (Th), it indicates that a large area change has occurred in a short time.

【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。
As shown in FIG. 4, the judging means 30 judges that the resident 10 has fallen when the area area (S) of the difference image exceeds a set threshold value (Th). On the other hand, as shown in FIG. 5, when the human body performs a sitting motion, since the motion of the person per unit time is smaller than that of the fall, the person does not exceed the threshold value (Th) set earlier and is determined to be a fall. Not done. Therefore, only the falling motion of the human body can be accurately detected.

【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。
In the present embodiment, as described above, the area of the difference region between the image captured before the human body falls and the image captured after the human body falls significantly changes in a short time. In view of this, it is possible to accurately detect the fall of the human body from the change in the area of the difference area between the newly input image and the image input earlier. Thus, it is possible to automatically detect that the resident 10 in need of nursing has fallen, and to take prompt action.

【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。
Note that, as shown in FIG.
, A storage area for storing an image of the living room when the occupant 10 is not present as a reference image is provided, and the difference means 23 performs difference processing between the newly captured input image and the previously captured reference image. May be performed together. The result obtained by the difference processing with the reference image is written in the difference image memory 27. Then, the difference image written in the difference image memory 27 is subjected to binarization processing by the difference area area extraction means 28 to calculate a feature amount such as each area of the area of the difference image. The determination means 30 performs the above-described processing, and compares whether the area (S) of the difference area between the input images does not exceed the threshold value (Th). Here, when the area (S) exceeds the threshold value (Th), the area of the corresponding background difference region becomes equal to the predetermined threshold value (Th).
It is checked whether or not b) is exceeded, and if it is, it is determined that the resident 10 has fallen. Here, the predetermined threshold (Thb) is set to be larger than the area when the person is standing and smaller than the area when the person is lying down. Therefore, even if the occupant 10 performs a motion other than a fall and performs a quick motion in which the change in the area of the difference region becomes large in a short time, it is possible to reduce erroneous determination that a fall has occurred even if the resident 10 performs a quick motion. is there.

【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。
[Second Embodiment] The fall detecting device according to the present embodiment has the same configuration as that shown in FIGS. 1 and 2, and a detailed description thereof will be omitted. This will be described below.

【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。
As shown in FIG. 7, the judging means 30 determines whether the change (Sd) in the area of the region of the difference image is equal to a predetermined threshold (Td).
hp), and after a time (Ta), the change (Sd) in the area of the difference image becomes smaller than a preset threshold (Thm), and no change is observed in the change (Sd) in the area over a time Tb or more. Sometimes it is determined that a fall has occurred. On the other hand, when the occupant 10 performs the sitting operation, as shown in FIG. 8, the change (Sd) in the region area gradually decreases over a longer period of time as compared with the fall, so that the time (Ta ) After that, it does not become smaller than the threshold value (Thm), and does not satisfy the above-mentioned condition for judging the fall, so that it is not judged as a fall.

【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。
In the present embodiment, as in the first embodiment, in the case of the image taken before the human body falls and the image taken after the human body falls, the image In view of the large change in the difference region, it is possible to accurately detect the fall of the human body from the change in the area of the difference region between the newly input image and the image input earlier.

【0019】[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。
As described above, according to the first aspect of the present invention, a camera, image processing means for capturing a video signal output by the camera, and performing difference processing on the captured image, Since the determination means detects the overturning motion of the human body based on the area of the difference area obtained by the processing, the configuration is simplified because no light projection means is required other than a camera for photographing the living room. At the same time, since the fall motion of the human body can be detected only by a simple process of calculating the area of the difference region that causes a characteristic change when falling,
It is possible to provide an inexpensive fall detection device that can accurately detect not only a fall state but also a fall operation itself with high accuracy.

【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。
According to the second aspect of the present invention, the first aspect is provided.
In the fall detection device described in the above, in the determination means,
A threshold value for determining whether the operation is a fall operation is stored, and when the area change of the difference region exceeds the threshold value within a predetermined time, it is determined that the human body has fallen. Since it becomes possible to accurately detect a large change in the area of the difference region in a short time, which is a considerable decrease,
This has the effect that it is possible to clearly distinguish between a similar motion of the human body and a falling motion when falling.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】転倒検知装置の概略構成図である。FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a fall detection device.

【図2】画像処理手段の概略構成図である。FIG. 2 is a schematic configuration diagram of an image processing unit.

【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。
FIG. 3 is a schematic diagram of an image captured by a camera;
(A) to (c) are input images captured at predetermined time intervals, and (d) to (e) are difference images extracted by performing difference processing between the input images.

【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。
FIG. 4 is a graph showing a relationship between a time when a human body falls down and an area of a difference region.

【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。
FIG. 5 is a graph showing a relationship between a time when a human body takes a seating motion and an area of a difference region.

【図6】他の画像処理手段の概略構成図である。FIG. 6 is a schematic configuration diagram of another image processing means.

【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。
FIG. 7 is a graph showing the relationship between the time when the human body falls down and the change in the area of the difference region.

【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。
FIG. 8 is a graph showing a relationship between a time when a human body takes a seating motion and a change in the area of a difference region.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1 カメラ 20 画像処理手段 30 判断手段 1 camera 20 image processing means 30 judgment means

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 GG37Continuing from the front page (72) Inventor Tadahiro Arakawa 1048 Kazuma Kadoma, Osaka Prefecture F-term in Matsushita Electric Works, Ltd. 5C087 DD03 DD24 EE08 EE18 FF01 FF04 GG02 GG03 GG08 GG12 GG24 GG30 GG31 GG32 GG37

Claims (2)

【特許請求の範囲】[Claims] 【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。
1. A camera, image processing means for capturing a video signal output by the camera, and performing difference processing on the captured image, and a human body overturning operation based on the area of a difference area obtained by the difference processing. And a determining means for detecting the falling.
【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。
2. A method according to claim 1, wherein the determining means stores a threshold value for determining whether or not the human body has fallen, and determines that the human body has fallen when a change in the area of the difference region within a predetermined time exceeds the threshold value. The fall detecting device according to claim 1, wherein
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Cited By (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003032672A (en) * 2001-07-17 2003-01-31 Sumitomo Osaka Cement Co Ltd Monitor
US7106885B2 (en) * 2000-09-08 2006-09-12 Carecord Technologies, Inc. Method and apparatus for subject physical position and security determination
JP2006522959A (en) * 2002-11-21 2006-10-05 セキュマネジメント ビー.ヴイ. Method and apparatus for fall prevention and detection
JP2012113367A (en) * 2010-11-19 2012-06-14 Nikon Corp Guidance system
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 (en) * 2015-12-09 2017-06-15 ソニー株式会社 Information processing device, information processing method, and program
US9892606B2 (en) 2001-11-15 2018-02-13 Avigilon Fortress Corporation Video surveillance system employing video primitives
WO2018030024A1 (en) 2016-08-08 2018-02-15 コニカミノルタ株式会社 Watch-over system, watch-over device, watch-over method, and watch-over program
US10255491B2 (en) 2010-11-19 2019-04-09 Nikon Corporation Guidance system, detection device, and position assessment device
JP2020195077A (en) * 2019-05-29 2020-12-03 コニカミノルタ株式会社 Image processing device, control method of image processing device, and control program of image processing device

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH04273689A (en) * 1991-02-28 1992-09-29 Hitachi Ltd Monitoring device
JPH07236593A (en) * 1994-03-01 1995-09-12 Matsushita Electric Ind Co Ltd Toilet seat device
JPH08178390A (en) * 1994-12-22 1996-07-12 Sharp Corp Human body activity amount calculation device, human body activity amount clothing amount calculation device, air conditioner equipped therewith, and human body abnormality notification device

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH04273689A (en) * 1991-02-28 1992-09-29 Hitachi Ltd Monitoring device
JPH07236593A (en) * 1994-03-01 1995-09-12 Matsushita Electric Ind Co Ltd Toilet seat device
JPH08178390A (en) * 1994-12-22 1996-07-12 Sharp Corp Human body activity amount calculation device, human body activity amount clothing amount calculation device, air conditioner equipped therewith, and human body abnormality notification device

Cited By (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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
US10026285B2 (en) 2000-10-24 2018-07-17 Avigilon Fortress Corporation Video surveillance system employing video primitives
US10347101B2 (en) 2000-10-24 2019-07-09 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
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
US9020261B2 (en) 2001-03-23 2015-04-28 Avigilon Fortress Corporation Video segmentation using statistical pixel modeling
US8457401B2 (en) 2001-03-23 2013-06-04 Objectvideo, Inc. Video segmentation using statistical pixel modeling
JP2003032672A (en) * 2001-07-17 2003-01-31 Sumitomo Osaka Cement Co Ltd Monitor
US9892606B2 (en) 2001-11-15 2018-02-13 Avigilon Fortress Corporation Video surveillance system employing video primitives
JP2006522959A (en) * 2002-11-21 2006-10-05 セキュマネジメント ビー.ヴイ. Method and apparatus for fall prevention and detection
US10255491B2 (en) 2010-11-19 2019-04-09 Nikon Corporation Guidance system, detection device, and position assessment device
JP2012113367A (en) * 2010-11-19 2012-06-14 Nikon Corp Guidance system
WO2017099037A1 (en) * 2015-12-09 2017-06-15 ソニー株式会社 Information processing device, information processing method, and program
WO2018030024A1 (en) 2016-08-08 2018-02-15 コニカミノルタ株式会社 Watch-over system, watch-over device, watch-over method, and watch-over program
JP2020195077A (en) * 2019-05-29 2020-12-03 コニカミノルタ株式会社 Image processing device, control method of image processing device, and control program of image processing device
JP7275863B2 (en) 2019-05-29 2023-05-18 コニカミノルタ株式会社 Image processing device, image processing device control method, and image processing device control program

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