転倒検知
カメラが転倒を見つけて、その場で知らせます。
オンデバイスの転倒検知 —— 姿勢推定、人物ごとの時系列ステートマシン、MQTT イベント 1 本、すべてローカルで完結。オールインワンカメラ、または既存の RTSP カメラを Jetson・Rockchip NPU・Hailo-8 のホストに接続します。
再利用できる現場テンプレート
屋内の固定カメラ、一人で過ごす時間が長く、転倒を数分以内に知る必要がある場所。
介護施設と在宅介護
高齢者の居室、トイレの出入口、廊下。次の巡回を待たずに転倒が分かります。
リハビリ施設と病棟の廊下
リハビリ訓練室、夜間の病棟廊下。人手が回らない時間帯を補います。
一人暮らしの住宅
自宅のリビング、浴室の前。転倒イベントを Home Assistant に取り込み、点灯や通知、通話の起動に使えます。
適さない条件：真上からの俯瞰、長い廊下の遠景、家具による大きな遮蔽。起動した時点ですでに横になっている人は姿勢だけを報告し、イベントは発生しません。
どう実現するか
カメラが映像を取得し、検知ホストが判定し、通知は既存の受信システムへ送られます。当直画面が必要な場合はアラームパネル用ホストを追加します。
必要なのは 3 つだけです。映像を出すカメラ、検出を動かすホスト、イベントを受け取る側。当直画面が欲しければアラームパネルホストを 1 台足します（検出ホストと同居可、reCamera 構成では小型ボックス）。カメラとホストは現地にあり、映像はデバイスから出ません。ネットワークを通るのは数百バイトの JSON 1 通です。
カメラ
入り口は 2 通り。どちらになるかは、たいてい壁に何が付いているかで決まります。
- すでに IP カメラがある場合：検出器を RTSP ストリームに向けるだけです。カメラ側の変更は不要で、1 台のホストで複数ストリームを受けられます。
- カメラがない場合：reCamera 2002 と reCamera Pro はカメラとアクセラレータが一体で、電源を入れれば動作し、別途ホストは要りません。代わりに検出器がそのカメラを占有するため、Node-RED やそのカメラ上の他のビジョンアプリは停止します。
精度を決めるのはハードウェアよりも設置位置です。 固定の屋内画角、2〜3 m、側方または斜め、肩と腰が見えること。転倒そのものが画角内で起きる必要があります：起動時にすでに横たわっている場合、姿勢は報告されますがイベントは発生しません。真上からの俯瞰、長い廊下の引き画、家具による大きな遮蔽は、いずれも実測で明確に悪化します。
検出ホスト
何台のカメラをカバーできるかを決めるのがこのホストで、コストの大部分もここです。姿勢推定・人物トラッキング・転倒ステートマシン・MQTT ブローカーはすべてここで動きます。判定ロジックはどのホストでも同一で、違うのはアクセラレータだけです。
| 検出ホスト | アクセラレータ | 現在配布しているモデル | ストリーム数 | 選ぶ目安 |
|---|---|---|---|---|
| reCamera 2002 / Pro | 内蔵 NPU | YOLO11n-Pose INT8 | 1 | 1 部屋。通知経路を最短で動かしたい |
| reComputer RK3576 / RK3588 | Rockchip NPU | YOLO11n-Pose FP16 | 1 | すでに Rockchip ボードを使っている |
| reComputer R2000 Series | Hailo-8 | YOLOv8s-Pose INT8 | 16 | すでに Hailo を使っている、または多ストリーム密度が必要 |
| reComputer J30 / J40 | Orin Nano / Orin NX GPU | YOLO11s / YOLO11m FP16 | 7 / 8 | 複数視点。さらに大きなモデルの余裕も欲しい |
ストリーム数は、実測のアクセラレータスループットを 1 ストリーム 15 FPS で割り、RTSP デコード・トラッキング・MQTT のオーバーヘッド分を割り引いた値です。エンドツーエンドで実測したのは単一ストリームのみなので、この数字は自前の負荷試験の出発点であり、定格値ではありません。フレームあたりのレイテンシ、FP16/INT8 の全表、テスト方法はエンジニアリング Wiki にあります。
イベント出力
reCamera は内蔵のローカルブローカーを使います。reComputer 系の各構成は検出器と同時に eclipse-mosquitto:2 をホストネットワークで起動するため、MQTT ブローカーは検出ホスト自身が提供します。外部ブローカーは不要で、この経路のどこにもインターネット接続は必要ありません。
デプロイの最後にアプリ内でライブプレビューが開きます。映像に骨格、人物ごとの状態、エビデンス数が重ねて描画されるので、通知を配線する前にカメラが必要なものを見えているかを確認できます。データインターフェースは下の「何が取り出せるか」を参照してください。
どこまでできるか
導入後、待機する介護スタッフがブラウザーで見て操作するアラームパネル。
実測データ
公開データセットにおけるエンジニアリングベンチマークであり、医療・人身安全の認証ではありません。
| 現場で得られるもの | 代表値 | 機器 |
|---|---|---|
| 転倒から通知まで | 1.4 秒 | 全プラットフォーム共通 |
| 転倒再現率（凍結構成） | 95.8% | ホールドアウト 27 本 |
| 日常動作で通知が出ない割合 | 77.8% | 同じホールドアウト |
| 1 台で扱えるチャンネル数 | 16 | reComputer R2000 シリーズ（R2035-12、Hailo-8） |
| アラームパネル経由で通知が届くまで | P50 2.83 秒 | reComputer R2000 シリーズ（R2035-12、Hailo-8）、確認ウィンドウを短縮 |
チャンネル数はホストによって変わります。reCamera と RK シリーズは各 1、reComputer J30 / J40 は 7 / 8 で、いずれも 15 FPS 入力換算です。定格ではなく負荷試験の出発点として扱ってください。5 つの構成の精度はほぼ同等のため、ハードウェアはチャンネル数で選び、精度では選びません。
マルチストリームデコード・ハードウェアアクセラレーション実測（1080p メインストリーム vs 640 サブストリーム）
| デバイス | アクセラレータ | 1080p@30fps HWデコード | 640 サブストリーム | CPU使用率 | 消費電力 | 推奨構成 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| reComputer J4012 | Orin NX (Dual NVDEC) | 16 系統完全ハードウェア | 16+ 系統 | 7.4% | 9.5W | 8〜16 系統の 1080p 高精細直接入力、VLM 並行余力あり |
| reComputer J3011 | Orin Nano (NVDEC) | 8 系統完全ハードウェア | 16 系統 | 3.4% | 7.0W | 4〜8 系統の 1080p 高精細直接入力、高電力効率 |
| reComputer RK3588 | 3-Core NPU (MPP) | 16 系統完全ハードウェア | 16+ 系統 | 26.9% | 11.2W | 8〜16 系統の高密度カメラ収容 |
| reComputer R2000 | Hailo-8 (マルチHWデコード無) | 2 系統（VPU上限） | 16 サブストリーム | 20.9% | 8.8W | 16 系統運用時はカメラ側で 640 サブストリームを設定 |
デコード性能に関する注意：Hailo-8 の 16 チャンネル実測は 640×640 入力での数値です。reComputer R2000 シリーズにはマルチチャンネルのハードウェアビデオデコーダーがないため、1080p メインストリームを直接入力すると CPU ソフトウェアデコードが飽和します。実際の導入ではカメラ側のサブストリーム（640×480 または 640×360）を使用してください。
遠景と遮蔽を含む外部データセットでは再現率が 52.9%–58.8% まで下がります。制約要因は転倒判定ではなく姿勢モデルの人物検出率です。
パネルの行はカメラから検出器、パネル、webhook までの全経路で、証跡ウィンドウと自動確認ウィンドウをそれぞれ 1 秒に設定した値です。出荷時の既定値（5 秒 + 60 秒）では同じ経路に 1 分強かかります。これは確認の設計そのものです。機器ごとの実測データとテスト条件は エンジニアリング Wiki · 転倒検知ソリューション を参照してください。
何が取り出せるか
導入後は、これらのトピックがインターフェースのすべてです。
| トピック / ポート | 内容 | retained |
|---|---|---|
<デバイス名>/fall-detection/results | フレームごとに JSON 1 件：state、fall_detected、fall_event、event_id、person_count、fallen_count、persons[] 内の track_id / state / bbox | いいえ |
<デバイス名>/fall-detection/status | online / offline、MQTT の遺言メッセージで発行 | はい |
homeassistant/ | 自動検出：転倒センサー、状態、イベント番号、在室 | はい |
RTSP 8554 /live0 | プレビューと NVR 向けのライブ映像（reCamera 構成） | - |
<デバイス名> は導入時に入力します（reCamera 構成の既定は recamera、reComputer 系は recomputer）。トピックの先頭セグメントにすぎないため、部屋やフロアで命名できます。複数ストリーム時はストリーム ID がトピックに付き、ペイロードにも書き込まれます。fall_event は状態遷移の瞬間にのみ立つため、床にいる間ずっと繰り返し発火することはありません。
自社システムへの移植
再利用できる単位は「転倒」ではなく、「姿勢推定 → 人物ごとのトラッキング → 時系列ステートマシン → MQTT イベント」というチェーンです。この具体的なイベントに紐づくのは後ろから 2 番目の区間だけ —— 何をもって転倒とみなすかを定義する特徴量と閾値です。それ以外（カメラ設置のルール、4 種類のアクセラレータランタイム、モデル配布経路、トピック構造、Home Assistant ディスカバリ、現地調整用プレビュー）はそのまま使えます。
| レイヤー | 移植時に必要な作業 |
|---|---|
| カメラ設置ルールと構図の要件 | そのまま再利用 |
| 姿勢推定と 4 つのランタイム（NPU / TensorRT / RKNN / Hailo） | そのまま再利用 |
| 人物ごとのトラッカー | そのまま再利用 |
| MQTT トピック構造、Home Assistant ディスカバリ、プレビューツール | そのまま再利用 |
| ステートマシンの特徴量と閾値 | 新しいイベント向けに書き直す |
| 時系列の重みとホールドアウトのテストセット | 収集と再学習（人物単位で同じように分割） |
形の似たイベント —— 物体クラスではなく骨格の時間変化で定義されるもの —— は同じ範囲に入ります：離床、長時間の臥床、よじ登り、床へのしゃがみ込み、転倒後に起き上がらない状態。
適さない形態
- 細かい手作業 —— 手の動きが手順どおりかどうかの判定。17 キーポイントではその粒度を分解できません。閾値ではなくモデルの種類を変える必要があります。
- 遠景と強い遮蔽 —— 外部の遠景データセットでの実測再現率は 52.9〜58.8% まで低下します。失敗は姿勢モデル側で起きるため、ステートマシンの調整では回復できません。
- 「通知がない」ことを「何も起きていない」ことの根拠にする用途 —— 医療・人命安全のコンプライアンス。本デザインは認証を持たず、見逃しについて何の保証もしません。
どう導入するか
現場の状況をお聞かせください。ハードウェアはこちらで選び、その後データ接続と手順に進みます。
構成を選ぶ
現場の状況をお聞かせください。導入構成とハードウェアはこちらで選びます。
既設カメラ
すでにカメラはありますか？
構成を選ぶ
現場の状況をお聞かせください。導入構成とハードウェアはこちらで選びます。
reCamera 2002
カメラ・推論・MQTT ブローカー・RTSP を 1 台に集約。1 部屋 1 台。インストールすると Node-RED やそのカメラ上の他の映像アプリからカメラを引き継ぎます。
硬件/物料名称 数量 型号/SKU 说明 reCamera 2002 64GB 1 102991895 - reCamera 2002 + アラームパネルホスト
カメラ側で検出し、パネルは隣接する小型ホストで動作します（AI アクセラレータ不要）。1 台のパネルホストで複数のカメラをまかなえるため、拡張時はカメラのみ追加します。
硬件/物料名称 数量 型号/SKU 说明 reCamera 2002 64GB 1 102991895 - reComputer R1000 シリーズ（4 GB RAM、32 GB eMMC） 1 113991274 - reCamera Pro
カメラ・推論・MQTT 送信を 1 台に集約した、reCamera 2002 より新しい世代のハードウェア。1 部屋 1 台、開梱から通知が動くまで約 30 分。ブローカーは内蔵しないため、自前のブローカーを指定するか、デバイスのページで結果を確認します。
硬件/物料名称 数量 型号/SKU 说明 reCamera Pro 2GB 1 100092895 - reCamera Pro + アラームパネルホスト
カメラ側で検出し、パネルは隣接する小型ホストで動作します（AI アクセラレータ不要）。1 台のパネルホストで複数のカメラをまかなえるため、拡張時はカメラのみ追加します。
硬件/物料名称 数量 型号/SKU 说明 reCamera Pro 2GB 1 100092895 - reComputer R1000 シリーズ（4 GB RAM、32 GB eMMC） 1 113991274 - IP カメラ + reComputer RK3576 / RK3588
1〜3 チャンネル・近距離で最も低コストのホスト（INT8 最適化で実测 3 チャンネル）。検出器は Rockchip NPU で動作し、アラームパネルも同スタック。モデルは SoC ごとにコンパイル。
硬件/物料名称 数量 型号/SKU 说明 reComputer RK3576-30 1 100052518 - IP カメラ + reComputer J30 シリーズ
単一チャンネルを超える余裕が実測された唯一の構成（15 FPS で推奨 7 チャンネル）。初回導入時にデバイス上で TensorRT エンジンをビルドします（実測 461 秒、空き 10 GB 必要）。
硬件/物料名称 数量 型号/SKU 说明 reComputer Super J3011 1 114110312 - IP カメラ + reComputer J40 シリーズ
より大きな YOLO11m を実行します（遠景に必要）。15 FPS で推奨 8 チャンネル。エンジンのビルドは Orin Nano 構成と同様です。
硬件/物料名称 数量 型号/SKU 说明 reComputer Super J4012 1 114110314 - IP カメラ + reComputer R2000 シリーズ（Hailo-8）
実測で最も高いチャンネル密度（15 FPS で推奨 16 チャンネル、ホットパスはネイティブ C++）。HailoRT は 4.21 に固定され、アクセラレータを他プロセスと共有できません。
硬件/物料名称 数量 型号/SKU 说明 reComputer Industrial R2035-12（Hailo-8） 1 100020831 -
自分で比べる：各構成のスペック対照デプロイガイド · 30min →
パッケージ別ハードウェア一覧
| 構成 | 役割 | 機材 | 数量 |
|---|---|---|---|
| reCamera 2002 | AI Camera | reCamera 2002 | 1 |
| Alarm Panel Host (optional) | reComputer R1000 シリーズ / Existing Docker Host（いずれか） | 1 | |
| reCamera Pro | Camera | reCamera Pro | 1 |
| Alarm Panel Host (optional) | reComputer R1000 シリーズ / Existing Docker Host（いずれか） | 1 | |
| IP カメラ + reComputer J30 / J40 | Detector Host | reComputer J30 シリーズ（Jetson Orin Nano） / reComputer J40 シリーズ（Jetson Orin NX）（いずれか） | 1 |
| IP Camera | IP Camera | 1 | |
| IP カメラ + reComputer RK | Detector Host | reComputer RK3588 シリーズ / reComputer RK3576 シリーズ（いずれか） | 1 |
| IP Camera | IP Camera | 1 | |
| IP カメラ + reComputer R2000 シリーズ（R2035-12、Hailo-8） | Detector Host | reComputer Industrial R20 シリーズ | 1 |
| IP Camera | IP Camera | 1 |
技術仕様・実装パスの比較
| プリセット | 映像ソース | 検出ホスト | 現在配布中のモデル | ストリーム数 | 備考 |
|---|---|---|---|---|---|
| reCamera 2002 | 内蔵 | 同一デバイス | YOLO11n-Pose INT8 | 1 | ローカルブローカーと RTSP 8554 を内蔵。インストールするとカメラを Node-RED や他の映像アプリから引き継ぎます |
| reCamera Pro | 内蔵 | 同一デバイス | YOLO11n-Pose INT8 | 1 | 新世代のオールインワン機。検出器はデバイスの App Center から配布され、本プリセットが有効化します |
| IP カメラ + reComputer J30 / J40 | 自前の RTSP | J30（Orin Nano）/ J40（Orin NX） | YOLO11s / YOLO11m FP16 | 4 本（Orin Nano + YOLO11s）または 3 本（Orin NX + YOLO11m）から開始 | 初回デプロイでデバイス上に TensorRT エンジンをビルド（10〜20 分）。空き容量 10 GB が必要 |
| IP カメラ + reComputer RK | 自前の RTSP | RK3576 / RK3588 | YOLO11n-Pose FP16 | 1 | ホストの librknnrt.so が必要。.rknn は SoC ごとにコンパイルされるため、デプロイ先を誤るとモデルを読み込めません |
| IP カメラ + reComputer R2000 シリーズ（R2035-12、Hailo-8） | 自前の RTSP | reComputer R2000 series + Hailo-8 | YOLOv8s-Pose INT8 | 2 | HailoRT 4.21 に ABI 固定。アクセラレータを他のプロセスが占有していないこと |
エンドツーエンドで検証済みなのは、5 つのプリセットいずれも 1 ストリームです。上表のストリーム数は下のスループット表からデコード・トラッキング・MQTT の分を割り引いた値で、公称性能ではなく自社での負荷試験の出発点として扱ってください。
難易度は intermediate、reCamera の構築所要時間は約 30 分、Jetson はエンジンビルドの分だけ長くなります。
各構成の精度・フレームあたりのレイテンシ・マルチストリームのスループット、およびその測定方法はエンジニアリング Wiki にあります。
アラームパネルは 2 つの reCamera プリセットでは任意、残り 3 つでは同梱です。 reComputer J30 / J40、RK、R2000 では検出器と同じ compose スタックでポート 8080 に起動します。reCamera 2002 と reCamera Pro ではカメラ側で動かせないため、AI アクセラレータを必要としない別のホスト（reComputer R1000 シリーズ、または既存の Docker ホスト）への追加ステップになります。このステップを飛ばせば、カメラはこれまでどおり MQTT イベントのみを送ります。
よくある質問
完全オフライン環境で動作します。外部通信は一切不要です。
姿勢推定・人物トラッキング・転倒判定アルゴリズム・MQTT ブローカーのすべてが検出ホスト上で完結して稼働します。
- reCamera 構成：内蔵のローカルブローカーを使用
- reComputer 構成：検出器と同時にローカル Mosquitto（ポート 1883）を自動起動して通信
多段階の時系列判定ロジックにより、日常動作による誤検知を大幅に抑制しています。
単一フレームの姿勢だけでなく、身体重心の降下速度と床面での滞留時間を組み合わせて総合判定します。
- 速度判定：急激な垂直方向の重心移動速度を検知
- 姿勢判定：身体の長軸・短軸比率の変化から横倒し状態を特定
- 静止判定：転倒後に設定時間（既定 3 秒）以上起き上がらない場合に初めてアラートを発報
カメラの生映像や録画データが外部に送信されることは一切ありません。
映像フレームはホスト端末のメモリ内でリアルタイム処理され、推論完了後に即座に破棄されます。
- 出力データ：転倒イベントのメタデータ（タイムスタンプ、バウンディングボックス座標、確信度）のみを MQTT で出力
- プライバシー配慮：人影をスケルトン（骨格線）として処理するため、居住者のプライバシーを厳格に保護します。
標準レンズで前方約 5〜8 m、画角約 70〜90 度の範囲を安定して監視可能です。
- 設置高さ：床上 2.2〜2.8 m の位置から斜め下 15〜30 度を見下ろすアングルを推奨
- 死角対策：家具やパーテーション等の遮蔽物がある場合は、複数台のカメラを配置して画角を補完してください。
赤外線照明付きカメラまたは十分な暗視性能を持つセンサーであれば検出可能です。
- 推奨環境：一般的な室内照明（50 ルクス以上）で最高精度を発揮
- 暗所対応：赤外線モノクロ映像でも骨格推定モデルは動作しますが、コントラスト低下による認識率低下を防ぐため赤外線補助光の併用を推奨します。
MQTT メッセージまたは HTTP Webhook を介して既存システムと容易に連動できます。
- 連携手段：転倒検知イベントを標準 JSON 形式で MQTT トピックへ即時パブリッシュ
- 接点出力：reComputer Industrial や Raspberry Pi の GPIO / リレー出力を利用して、無電圧接点で既存警報盤へ直結することも可能です。
reComputer の性能ランクに応じて、複数系統の IP カメラを同時解析可能です。
- reComputer J4012 (Orin NX 16GB)：最大 4〜8 系統の RTSP ストリームを同時リアルタイム処理
- reComputer J3011 (Orin Nano 8GB)：2〜4 系統を同時処理
- reCamera 構成：カメラ本体にプロセッサを内蔵しているため、1 台につき 1 系統の自己完結処理となります。
本ソリューションは産業・見守り支援向けのリファレンスデザインであり、医療機器認証は取得していません。
- 位置づけ：生活見守りや事故防止の補助ツールとしての利用を想定しています。
- 商用利用：コードおよびアーキテクチャは商用製品の開発ベースとして利用可能ですが、人命に関わる最終的な安全設計は製品提供者側で実施してください。
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