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Patent Searching and Data


Title:
SECURITY DEVICE
Document Type and Number:
WIPO Patent Application WO/2024/105297
Kind Code:
A1
Abstract:
The invention relates to a security device consisting of at least one camera (2) with its own processor (3) configured to detect emergency situations and to store only data regarding body part position and time. The device also has a system for communicating with a predefined contact.

Inventors:
BELTRAN GARCIA ISMAEL (ES)
Application Number:
PCT/ES2023/070685
Publication Date:
May 23, 2024
Filing Date:
November 16, 2023
Export Citation:
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Assignee:
DOMOTIK MIND S L (ES)
International Classes:
G06T7/20; G06V10/00; G06V20/52; G08B21/02
Foreign References:
CN113688736A2021-11-23
US11080891B22021-08-03
Other References:
FERNANDO YUGMA P.N.; GUNASEKARA KASUN D.B.; SIRIKUMARA KUMARY P.; GALAPPATHTHI UPEKSHA E.; THILAKARATHNA THUSITHANJANA; KASTHURIRA: "Computer Vision Based Privacy Protected Fall Detection and Behavior Monitoring System for the Care of the Elderly", 2021 26TH IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON EMERGING TECHNOLOGIES AND FACTORY AUTOMATION (ETFA ), IEEE, 7 September 2021 (2021-09-07), pages 01 - 07, XP034032880, DOI: 10.1109/ETFA45728.2021.9613448
KIM MINJI, HONG SONG-IEE; YOUM SEKYOUNG: "Development of an intrinsic health risk prediction model for camera-based monitoring of older adults living alone", SCIENTIFIC REPORTS, NATURE PUBLISHING GROUP, US, vol. 12, no. 1, US , XP093173906, ISSN: 2045-2322, DOI: 10.1038/s41598-022-23663-2
Y. XU ET AL.: "Human Posture Recognition and fall detection Using Kinect V2 Camera", PROCEEDINGS OF THE 38TH CHINESE CONTROL CONFERENCE, 2019, pages 8488 - 8493, XP033631977, DOI: 10.23919/ChiCC.2019.8865732
Attorney, Agent or Firm:
GARCIA GALLO, Patricia (ES)
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Claims:
REIVINDICACIONES

1- Dispositivo de seguridad caracterizado por que consiste en al menos una cámara (2) térmica u óptica, un procesador (3) propio y un sistema de comunicación, estando el procesador (3) configurado para detectar situaciones de emergencia y configurado para almacenar únicamente datos de posición de partes del cuerpo y tiempo.

2- Dispositivo de segundad, según la reivindicación 1 , caracterizado por que está configurado para reconocer gestos del usuario.

3- Dispositivo de segundad, según la reivindicación 1 , caracterizado por que está configurado para definir zonas de exclusión, donde no se consideran las acciones del usuario.

4- Dispositivo de segundad, según la reivindicación 1 , caracterizado por que está configurado con zonas de riesgo donde las acciones del usuario son más relevantes.

5- Procedimiento de segundad, mediante el dispositivo de cualquiera de las reivindicaciones anteriores, caracterizado por que comprende las etapas de: detectar con una cámara (2) térmica u óptica a uno o más usuarios: reconocer con un procesador (3) del dispositivo las partes del cuerpo de los usuarios; reconocer las acciones de los usuarios a partir de los movimientos de las partes del cuerpo; comparar las acciones con un listado de acciones guardado en memoria del procesador (3); y si la acción se considera relevante, emitir una alarma.

6- Procedimiento de segundad, según la reivindicación 5, caracterizado por que comprende una etapa adicional de definición de una zona de exclusión donde no se reconocen las acciones del usuario.

7- Procedimiento de segundad, según la reivindicación 5, caracterizado por que comprende una etapa adicional de definición de una zona de riesgo donde hay más acciones consideradas relevantes.

Description:
DESCRIPCIÓN

Dispositivo de seguridad

SECTOR DE LA TÉCNICA

La presente solicitud se refiere a un dispositivo de segundad, aplicable en cualquier tipo de domicilio, incluyendo residencias de ancianos, habitaciones de enfermos, hospitales y otras personas con problemas de autonomía o riesgos médicos.

Es también aplicable en estaciones de trabajo donde existe un riesgo elevado para el operario o graves consecuencias en caso de accidente, especialmente cuando está solo. Es aplicable también como caja negra en vehículos.

Es aplicable en el campo de la segundad y de la sanidad y de la dependencia.

ESTADO DE LA TÉCNICA

Se conoce en el estado de la técnica la existencia de dispositivos de alerta como relojes inteligentes que vigilan las constantes vitales, botones de alerta en collares... estos dispositivos implican una serie de condiciones que hacen que su utilidad sea limitada.

Un primer problema es la necesidad de mantener cargado el dispositivo, que como son portátiles no pueden tener más que una batería limitada. Un segundo problema es que el usuario ha de recordar ponérselo por la mañana o cada vez que se lo quita por cualquier motivo. Finalmente, cuando el dispositivo es activo, si la caída o el problema son serios, puede estar incapacitado para apretar el botón correspondiente. Por lo tanto, puede ser que el usuario no pueda usar el dispositivo cuando realmente lo necesita.

También existen ciertos dispositivos provistos con acelerómetros para detectar caídas. Dichos dispositivos no solucionan la detección de caídas graduales sin un fuerte impacto, ni la detección de posturas corporales peligrosas. (Relojes o detectores de cadera con acelerómetros) además de dar muchos falsos positivos.

El solicitante no conoce ninguna solución a estos problemas similar a la invención.

BREVE EXPLICACIÓN DE LA INVENCIÓN La invención se refiere a un dispositivo de seguridad según las reivindicaciones. Sus realizaciones mejoran y resuelven los problemas de la técnica.

La principal innovación de la invención es un dispositivo con un procesador, un sensor y un software de inteligencia artificial, capaz de reconocer partes del cuerpo humano en varios fotogramas por segundo. De ese modo es posible analizar el movimiento y entrenar al software para que reconozca ciertos patrones básicos, como caídas, solicitud de auxilio o posiciones corporales peligrosas. Como no necesita almacenar ni enviar imágenes, no hay posibilidad de acceso por terceras personas, para garantizar la privacidad y la intimidad en entornos como baños, duchas o dormitorios.

El dispositivo de seguridad consiste en una entidad autónoma con una o más cámaras o sensores térmicos u ópticos (en adelante, solo “cámara”) y con un procesador propio configurado para detectar de forma autónoma situaciones de emergencia y un sistema de comunicación con un centro de emergencia, responsable médico o persona a cargo. El sistema de comunicación puede ser directo o a través de una central de alarmas u otro intermediario. El sistema de comunicación puede ser WIFI, Bluetooth, radiofrecuencia, incluso siendo posible acoplar una tarjeta SIM si la instalación no cuenta con internet. Las imágenes captadas por la cámara (vídeo o fotografías muy seguidas) no salen del dispositivo para su tratamiento, dado que el procesador está configurado para almacenar únicamente datos de posición de partes del cuerpo y tiempo de las fotos o fotogramas captados, de forma que se asegura la privacidad. Así, las cámaras pueden instalarse en cualquier lugar, como por ejemplo cuartos de baño, para realizar un seguimiento más exhaustivo. Es necesario considerar que la ducha es uno de los puntos más peligrosos del domicilio. Las cámaras se pueden disponer en zonas de escaleras o cualquier zona de la casa, fábrica o lugar de trabajo.

Preferiblemente, el dispositivo está configurado para reconocer gestos del usuario como petición de auxilio, anulación de una alerta o señal de emergencia... También puede ser utilizado para tareas programadas como llamara a un familiar o médico...

En un primer caso, cada dispositivo está formado por una única cámara con su propio procesador. Esta solución es altamente segura puesto que las imágenes no se mueven de la cámara y son tratadas y eliminadas inmediatamente en ella. Sólo se transmitirá la señal de alerta o de aviso de emergencia y, en ocasiones, un código o clave del tipo de emergencia. En un segundo caso, cada dispositivo posee varias cámaras, conectadas con comunicación encriptada. Las cámaras están distribuidas por toda una vivienda, residencia hospital o fábrica, y sus imágenes se envían al procesador central donde se evaluarán cada una de las zonas a supervisar. El procesador toma las imágenes, detecta en cuáles hay usuarios y trabaja sobre ellas. Esta solución es más ventajosa en cuanto a flexibilidad aunque no sería recomendable en zonas de alta privacidad.

Las cámaras pueden tener un tratamiento de datos para dejar únicamente el contorno, dejando en sombra el interior mediante la eliminación del color. Así el procesador recibe datos útiles para él pero no para un tercero malintencionado. Las cámaras igualmente pueden basarse en sensores térmicos y no puramente ópticos.

La invención se puede completar con una serie de sensores como relojes o pulseras de actividad para llevar el control de los datos básicos de salud como frecuencia cardíaca u oxígeno en sangre, nivel de estrés, pasos y actividad del paciente. Estos datos se recogen de forma local y se remiten al procesador de uno de los dispositivos, sin enviar a la nube ningún dato confidencial de salud. El procesador evalúa en tiempo real y, si hay algún parámetro fuera de los valores permitidos, se realiza el aviso. En caso contrario no realiza ninguna acción para preservar la intimidad.

Es posible conectar otros tipos de sensores al procesador de inteligencia artificial por la casa para determinar ubicación de usuario, pautas de comportamiento y aumentar el confort de la vivienda adaptándola a cada usuario. Por ejemplo, sensores de movimiento. También es posible conectar elementos como interruptores de iluminación, cerraduras electrónicas, actuadores... y cualquier elemento típico de la domótica.

El sistema puede conectarse con la domótica, especialmente con las medidas de cierre, de forma que pueda abrir cerraduras para facilitar el paso a los servicios de emergencia. También puede desconectar electrodomésticos peligrosos que el usuario tenga encendidos.

Es una mejora importante para personas dependientes, supervisando situaciones de peligro típicas como caídas, además de supervisar personal realizando actividades de riesgo. Para su utilización en un entorno industrial o de trabajo, como una fábrica, una cabina de vehículo... se utilizará como caja negra ya que, sin imágenes, permite interpretar los movimientos previos a un accidente o anticiparse a un posible evento detectando patrones de movimiento como cansancio, desmayo o crisis, o la presencia de personas en sitios no habilitados.

Se pueden establecer marcos dentro del campo de visión de la cámara, térmica u óptica, que señale zonas donde los movimientos son más relevantes (zonas de riesgo) o irrelevantes (zonas de exclusión). Por ejemplo, en una residencia se pueden obviar los movimientos dentro de la cama por la noche. El responsable puede establecer límites temporales a estas exclusiones o relevancias. Por ejemplo, se puede considerar que una zona de riesgo no es peligrosa si la maquinaria está en mantenimiento o se puede considerar que un paciente debe ser vigilado incluso mientras está encamado, por estar con algún tipo de dolencia o enfermedad relevante.

En el caso de personas durmientes, el dispositivo puede detectar si ha sacado una parte del cuerpo fuera de la cama, calculando su masa según el tamaño o número de píxeles y deduciendo si es un brazo, una pierna... El procesador puede guardar en memoria el tamaño real del usuario de esa cama, para usarlo en esa comparación.

Otras variantes se aprecian en el resto de la memoria.

DESCRIPCIÓN DE LAS FIGURAS

Para una mejor comprensión de la invención, se incluyen las siguientes figuras.

Figura 1 : Vista esquemática de un domicilio con el dispositivo de una realización.

Figura 2: Ejemplo de datos estudiados y guardados en la memoria del procesador.

Figura 3: Vista esquemática de un domicilio con el dispositivo de una segunda realización.

Figura 4: Muestra un ejemplo de datos con una zona de exclusión (cama), donde el paciente ha sacado un brazo.

MODOS DE REALIZACIÓN DE LA INVENCIÓN A continuación, se pasa a describir de manera breve un modo de realización de la invención, como ejemplo ilustrativo y no limitativo de ésta.

En la figura 1 se aprecia un ejemplo de realización aplicado en un domicilio esquemático. El domicilio tiene una serie de habitaciones (1 ) con su correspondiente mobiliario. Comprende una serie de dispositivos según la invención, consistentes en sendas cámaras (2), cada una con su propio procesador (3), realiza la vigilancia de las habitaciones (1 ). El procesador (3) puede ser local o remoto. Cada habitación (1 ) puede tener una cámara (2) o más, cubriendo toda la superficie.

Las cámaras (2) autónomas no trasmiten imágenes sino que realizan su propio procesamiento de datos que transforman las imágenes en los valores analizables por un sistema de inteligencia artificial (figuras 2 y 4). De esta forma, cualquier persona que acceda a una memoria del procesador (3) no puede ver la imagen real, sino los datos extraídos y tratados, asegurando la privacidad de los usuarios.

Por ejemplo, cada procesador (3) ejecuta un software de inteligencia artificial, por ejemplo basado en redes neuronales, capaz de determinar si una persona ha sufrido una caída, ha perdido el sentido... Puede diferenciar diferentes tipos de caídas calculando la velocidad de desplazamiento entre fotogramas, y evaluar el contexto de la caída: tropiezo, desvanecimiento o desmayo. Por ejemplo, también puede analizar patrones de respiración, detectar ojos abiertos o cerrados, si está en el suelo o en una cama o sofá, etc. Idealmente también reconoce patrones de movimiento determinados : lavarse los dientes, comer en la mesa, descansar en el sofá, o posiciones no recomendables en su fase de sueño. Los datos pasan por un sistema de inteligencia artificial que determina la posición absoluta y relativa de diferentes partes del cuerpo (ojos, hombros, rodillas...). Se analiza con más detalle las partes de la cara y de la cabeza que el resto del cuerpo.

El procedimiento parte de buscar imágenes de personas en los fotogramas, recortándolas para perder el resto de la imagen. Se realiza un tratamiento para reducir el ruido y mejorar los contornos, eliminando efectos de luz (recortar bordes de la imagen, tratamiento de luz, contraste, saturación o tono). Una red neuronal reconoce las distintas partes del cuerpo y anota la posición cartesiana de cada uno. Distingue la orientación y qué parte es la derecha y la izquierda. Es este listado de partes del cuerpo y su posición la que se conserva en memoria del procesador (3), eliminándose las imágenes de partida. El búfer puede ser de varios segundos, por ejemplo de tres segundos.

El modelo de inteligencia artificial está entrenado para obtener las coordenadas de las partes del cuerpo que queremos evaluar: cabeza, hombros, codos, cadera, rodillas, tobillos. Si es posible, por la calidad de la imagen, se busca localizar puntos de la cara para reconocer el gesto, por ejemplo para identificar gestos de dolor. A cada juego de coordenadas le asigna una marca temporal.

El software analiza las desviaciones de los puntos, desde el fotograma 0 del búfer, hasta el último fotograma. Por ejemplo, teniendo en cuenta la marca temporal entre el paquete de datos correspondiente al fotograma 0 y el fotograma 25 de la parte correspondiente a la cabeza determinamos una velocidad anormal y analizamos un desplazamiento anormalmente grande de las coordenadas y así detectar inercias y posición final relativa. Distancias entre puntos clave para el análisis de movimientos naturales como caminar, agacharse, sentarse en el sofá, o levantarse y descartarlos como peligrosos. Mediante programación de código tradicional, o entrenando un modelo de IA propio para el reconocimiento de estos datos del búfer podemos obtener una clasificación con salida simplificada: caída, movimiento sospechoso, gesto de auxilio, movimiento normal etc.

El procedimiento se inicia cuando se detecta un movimiento o la presencia de una fuente de calor a temperatura adecuada. Si no detecta una figura humana, se detiene. Si no, busca las partes del cuerpo principales y les asigna coordenadas en el espacio. Esto permite considerar qué movimiento ha realizado durante el total de imágenes guardadas en el búfer. Si se considera un movimiento peligroso, avisa a emergencias, desconecta electrodomésticos que supongan un peligro, abre la puerta principal... Si el gesto es sólo sospechoso, se avisará al usuario para que tenga la opción de desactivar la alarma. Si no lo hace, entonces se inicia el procedimiento de movimiento o acción peligrosa.

Con estos tramos de varios segundos se comparan las diferencias de posición de cada parte del cuerpo para analizar los desplazamientos, y posiciones finales de las partes del cuerpo relevantes y así determinar gestos, modo de caminar, dificultad para incorporarse de la cama y detectar las caídas.

En la figura 3 se aprecia un segundo ejemplo en que el dispositivo posee un procesador (3) y varias cámaras (2). En este caso, el procesador (3) trata en tiempo real los datos recibidos y los almacena ya tratados. La comunicación se realiza de forma encriptada para asegurar la confidencialidad. El procesador (3) puede ser independiente o estar integrado en la misma carcasa que una de las cámaras (2).

Los datos se asocian a una estampa de tiempo en el procesador (3). El procesador (3) toma estos datos de posición y los traduce en acciones que ha ejecutado el usuario y evalúa si es necesario realizar alguna actuación de emergencia. Por ejemplo, un movimiento de la cabeza muy acelerado corresponderá normalmente a una caída. Una posición en el suelo, también. Especialmente si se mantiene en el tiempo más de un par de segundos.

Generalmente con un búfer de unos pocos segundos, por ejemplo 3 segundos, es posible evaluar cualquier acción. Algunas de acciones realizadas serán consideradas de forma diferente según factores externos como la hora, la temperatura ambiental... Por ejemplo, por la noche, cuando el sensor detecte un movimiento fuera del margen de las coordenadas de la cama, y que además dicho movimiento corresponde a una persona podrá advertir á los cuidadores para que estén atentos a ese paciente. Es decir, tendrá en cuenta la presencia de mascotas, reconocibles por su forma y tamaño.

En la figura 4 se muestra un ejemplo en la que se ha definido una zona de exclusión, donde los movimientos se obvian o cuya relevancia se reduce. En este caso, corresponde a una cama. El dispositivo tendrá en cuenta la posición real del usuario respecto de la zona de exclusión. Es decir, detecta si realmente está en esa zona y no en un punto entre la cámara (2) y la zona de exclusión. Es posible también definir zonas de riesgo, con mayor relevancia, por ejemplo próximas a barandillas, a maquinaria... donde las acciones se vigilan con mayor atención y hay más acciones que causan alarmas.

Igualmente es posible definir acciones que son causa de alarma en las zonas de riesgo o exclusión que no lo son fuera. Por ejemplo, se puede detectar si las sábanas se han movido y se puede ver con las cámaras (2) más cuerpo del usuario.

En esta figura 4, se aprecia como el paciente ha sacado un brazo fuera de la cama. El dispositivo detecta si ese brazo está fuera durante demasiado tiempo para que los cuidadores puedan volver a abrigar al paciente.

Si el movimiento se evalúa como sospechoso el procesador (3) realizará avisos acústicos y visuales mediante las luces para dar unos segundos al usuario y que pueda cancelar el envío SOS por falsa alarma. De no hacerlo, se envía una solicitud de asistencia a uno o más contactos predefinidos. Los contactos pueden ser un centro de emergencias, que puede ser local a la residencia de ancianos..., corresponder a la policía, ambulancia... o a un familiar o responsable del usuario.

Se pueden programar y enseñar a los usuarios gestos de solicitud de auxilio, como puede ser una posición levantada de un brazo que dure un tiempo mínimo, un movimiento de vaivén o circular de un brazo... Igualmente, la forma de detener el envío de la señal de asistencia puede ser un gesto programado, evitando que el usuario tenga que acercarse a la cámara (2).

Las cámaras (2) se comunican con el centro de emergencias por cualquier vía, ya sea cableada o inalámbrica, pero sin emitir la imagen captada. Este sistema de comunicación debe ser fiable, para evitar roturas que impidan avisar a tiempo. Puede emitirse un resumen del motivo que ha causado la señal de asistencia para que el centro de emergencias evalúe la prisa. Las señales se pueden enviar por varias vías, en paralelo o de forma alternativa: correos electrónicos, mensajes en aplicaciones móviles, llamadas de teléfono...

Entrenando un modelo personalizado se puede valorar el deterioro progresivo de un usuario, analizando los datos mientras camina, lo que le cuesta levantarse del sofá o desgaste en ciertas articulaciones como las rodillas.