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公開番号2025123778
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-08-25
出願番号2024019444
出願日2024-02-13
発明の名称異常姿勢検知装置
出願人いすゞ自動車株式会社
代理人弁理士法人鷲田国際特許事務所
主分類G06T 7/00 20170101AFI20250818BHJP(計算;計数)
要約【課題】手によるラベル付与作業や画像データの撮影作業を行う必要なく、検知可能な異常姿勢が限定されることなく、検知処理への悪影響を防止できる異常姿勢検知装置を提供すること。
【解決手段】異常姿勢検知装置は、人物の3次元骨格位置を取得する骨格位置取得部と、3次元骨格位置に基づいて、垂直ベクトル、右足ベクトル、および左足ベクトルを取得するベクトル取得部と、垂直ベクトルと右足ベクトルとのなす右足角度と、垂直ベクトルと左足ベクトルとのなす左足角度とを算出する算出部と、3次元骨格位置を規定の向きおよび大きさに揃える前処理を行う前処理部と、前処理後の3次元骨格位置と右足角度および左足角度との機械学習により作成された学習モデルを用いて、人物の異常姿勢の有無を判定する判定部と、を有する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
人物の３次元骨格位置を取得する骨格位置取得部と、
前記３次元骨格位置に基づいて、前記人物がいる床面に対して垂直である垂直ベクトルと、前記人物の右足の向きを示す右足ベクトルと、前記人物の左足の向きを示す左足ベクトルとを取得するベクトル取得部と、
前記垂直ベクトルと前記右足ベクトルとのなす右足角度と、前記垂直ベクトルと前記左足ベクトルとのなす左足角度とを算出する算出部と、
前記３次元骨格位置を規定の向きに揃える第１の前処理と、前記３次元骨格位置を規定の大きさに揃える第２の前処理とを行う前処理部と、
学習モデルを用いて前記人物の異常姿勢の有無を判定し、前記異常姿勢が有った場合にその旨の報知を行うように、所定の報知装置を制御する判定部と、を有し、
前記学習モデルは、
正常姿勢である人物の３次元骨格位置に基づいて算出された前記右足角度および前記左足角度と、前記第１の前処理が施された前記正常姿勢である人物の３次元骨格位置と、を対応付けた学習データを機械学習することにより作成される、
異常姿勢検知装置。
続きを表示（約 430 文字）【請求項２】
前記３次元骨格位置は、前記人物の下半身における上方の３次元骨格位置と下方の３次元骨格位置とを含み、
前記上方の３次元骨格位置は、右足付け根および左足付け根、または、骨盤中心であり、
前記下方の３次元骨格位置は、右足首以下の部分および左足首以下の部分であり、
前記右足ベクトルは、前記右足付け根または前記骨盤中心のいずれかから前記右足首以下の部分へ向かうベクトルであり、
前記左足ベクトルは、前記左足付け根または前記骨盤中心のいずれかから前記左足首以下の部分へ向かうベクトルである、
請求項１に記載の異常姿勢検知装置。
【請求項３】
前記第１の前処理は、
前記人物の胴体に含まれる３次元骨格位置のうち少なくとも３つを平行移動または回転移動させることにより、仮想の３次元空間座標系における規定位置に合わせる処理である、
請求項１または２に記載の異常姿勢検知装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、異常姿勢検知装置に関する。
続きを表示（約 1,500 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、人物の骨格データに基づいて、その人物の姿勢を検知する技術が知られている。
【０００３】
例えば特許文献１には、人物の画像データを基に取得された３次元骨格位置を示す骨格データに対して異常姿勢であることを示すラベルを付与し、そのラベル付きの骨格データを用いて学習モデルを機械学習させ、その学習モデルを用いて人物の異常姿勢を検知する技術が開示されている。
【０００４】
また、例えば非特許文献１には、学習モデルにより推定された３次元骨格位置を用いて別の学習モデルを機械学習させることにより、人物の異常姿勢を検知する技術が示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
特開２０２２－５５０７７号公報
【非特許文献】
【０００６】
原科尭宗，山内悠嗣，“三次元姿勢推定情報に基づく異常動作検知”，電子情報通信学会総合大会，２０２１
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、特許文献１の技術では、以下の３つの問題がある。１つ目として、人手により骨格データにラベルを付与する作業を行うため、手間が生じるという問題がある。２つ目として、３次元骨格位置の取得元となる画像データを撮影により用意する場合には、実際にカメラの前で人間が異常姿勢をとる必要があり、危険が伴うという問題がある。３つ目として、ラベル付けされた異常姿勢のみを検知するため、検知可能な異常姿勢が限定されてしまうという問題がある。
【０００８】
一方、非特許文献１の技術では、例えば、学習用の画像データを撮影により用意する場合、同じ姿勢であっても、カメラと人物との位置関係（換言すれば、カメラに対する人物の向き）により、異なった３次元骨格位置となってしまう。その結果、検知処理への悪影響（例えば、同じ姿勢について検知結果が異なる等）が懸念されるという問題がある。
【０００９】
本開示の一態様の目的は、上述した特許文献１および非特許文献１における問題を解決可能な異常姿勢検知装置を提供することであり、より具体的には、人手によるラベル付与作業や異常姿勢の撮影作業を行う必要なく、検知可能な異常姿勢が限定されることなく、検知処理への悪影響を防止することができる異常姿勢検知装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本開示の一態様に係る異常姿勢検知装置は、人物の３次元骨格位置を取得する骨格位置取得部と、前記３次元骨格位置に基づいて、前記人物がいる床面に対して垂直である垂直ベクトルと、前記人物の右足の向きを示す右足ベクトルと、前記人物の左足の向きを示す左足ベクトルとを取得するベクトル取得部と、前記垂直ベクトルと前記右足ベクトルとのなす右足角度と、前記垂直ベクトルと前記左足ベクトルとのなす左足角度とを算出する算出部と、前記３次元骨格位置を規定の向きに揃える第１の前処理と、前記３次元骨格位置を規定の大きさに揃える第２の前処理とを行う前処理部と、学習モデルを用いて前記人物の異常姿勢の有無を判定し、前記異常姿勢が有った場合にその旨の報知を行うように、所定の報知装置を制御する判定部と、を有し、前記学習モデルは、正常姿勢である人物の３次元骨格位置に基づいて算出された前記右足角度および前記左足角度と、前記第１の前処理が施された前記正常姿勢である人物の３次元骨格位置と、を対応付けた学習データを機械学習することにより作成される。
【発明の効果】
（【００１１】以降は省略されています）

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