JP2000172966A - 警報装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 眼の位置の検出精度を向上させながら安価に
誤警報の発生率を低減させることができる車両用警報装
置を提供すること。 【解決手段】 ステアリングを通して運転者の顔画像を
撮像する顔画像入力手段ＣＬ１から入力された顔画像を
画像処理し眼の候補となる特徴量を検出する特徴量検出
手段ＣＬ２により検出された特徴量から眼の位置を検出
する眼位置検出手段ＣＬ３と、ステアリングスポーク部
が撮像されているかどうかを検出するステアリングスポ
ーク部検出手段ＣＬ４と、運転者が車両の運転に適した
状態かどうかを判断する判断手段ＣＬ５により運転者が
車両の運転に適した状態ではないと判断されたときに警
報を発生する警報発生手段ＣＬ６と、ステアリングスポ
ーク部が検出されているときには警報発生手段ＣＬ６か
らの警報の発生を禁止する禁止手段ＣＬ７とを有する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、乗り物の運転者の
居眠り状態、脇見状態等を検出するための眼の位置検出
装置を備えた警報装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来の画像処理による警報装置において
は、たとえば特開平６−２７８４９５号公報に記載され
たものがある。この技術においては、車両運転者の顔画
像を撮像するためのカメラが車両のダッシュボード上部
の略中央に設置され、顔画像から運転者の眼の位置を検
出し、検出された眼の位置から運転者の脇見や居眠り等
を検出して警報を発生させる。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】顔画像を画像処理する
には、運転者の顔の正面から顔画像を撮像したほうが顔
を左右対称に撮像できるため、眼の位置の検出精度向上
が期待できるが、ダッシュボードの運転者正面にはメ−
タフ−ドが設置されており、このメ−タフ−ド上にカメ
ラを設置すると運転者の前方視界を妨げるおそれがあ
る。そこで、ステアリングコラム近傍からステアリング
ホイ−ルのリム内の空間を通して顔画像を撮像すること
が考えられるが、ステアリングが操作されてステアリン
グホイ−ルのスポーク部が顔画像を遮ると運転者の眼の
位置が検出できなくなり、誤警報を発生してしまうとい
う問題点がある。また、ステアリング操作を検出するた
めに操舵角センサを用いると装置が高価になってしま
う。本発明は上記問題点に鑑み、眼の位置の検出精度を
向上させながら安価に誤警報の発生を低減させることの
できる警報装置を提供することを目的とする。

【０００４】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に請求項１記載の警報装置は、図１のクレーム対応図に
示すように、ステアリングコラム近傍に設けられステア
リングホイ−ルのリム内の空間を通して運転者の顔画像
を撮像する顔画像入力手段ＣＬ１と、この顔画像入力手
段ＣＬ１から入力された顔画像を画像処理し眼の候補と
なる特徴量を検出する特徴量検出手段ＣＬ２と、この特
徴量検出手段ＣＬ２により検出された特徴量から眼の位
置を検出する眼位置検出手段ＣＬ３と、前記特徴量検出
手段ＣＬ２により検出された特徴量に基づいてステアリ
ングホイ−ルのスポーク部が撮像されているかどうかを
検出するステアリングスポーク部検出手段ＣＬ４と、前
記眼位置検出手段ＣＬ３により検出された眼の位置に基
づいて運転者が運転に適した状態かどうかを判断する判
断手段ＣＬ５と、この判断手段ＣＬ５により運転者が運
転に適した状態ではないと判断されたときに警報を発生
する警報発生手段ＣＬ６と、前記ステアリングスポーク
部検出手段ＣＬ４によりステアリングスポーク部が検出
されているときには前記警報発生手段ＣＬ６からの警報
の発生を禁止する禁止手段ＣＬ７と、を有するものとし
た。請求項２記載の発明では、請求項１記載の車両用警
報装置において、前記特徴量検出手段ＣＬ２により検出
された特徴量が減少し始めてから所定量以下になるまで
の時間が所定時間以下の場合には前記警報発生手段から
の警報の発生を禁止するものとした。請求項３記載の発
明では、請求項１記載の車両用警報装置において、前記
特徴量検出手段ＣＬ２により検出された特徴量が所定量
以下になる状態が所定頻度以上の場合には警報発生手段
からの警報を禁止するものとした。請求項４記載の発明
では、請求項１ないし３記載の車両用警報装置におい
て、前記運転者は車両の運転者であって、現在走行中の
道路の道路情報を検出する道路情報検出手段と、この道
路情報検出手段により検出された道路情報から現在走行
中の道路が所定範囲の曲率を有するカーブであるかどう
かを検出するカーブ検出手段と、を有し、前記カーブ検
出手段により現在走行中の道路が所定範囲の曲率を有す
るカーブであると検出されたとき、前記警報発生手段か
らの警報の発生を禁止するものとした。

【０００５】

【作用】請求項１記載の発明によれば、顔画像入力手段
がステアリングコラム近傍に設けられステアリングホイ
−ルのリム内の空間を通して運転者の顔画像が撮像され
るので、運転者の正面から顔画像を撮像することがで
き、検出精度が向上する。また、特徴量検出手段が顔画
像入力手段から入力された顔画像から眼の候補となる特
徴量を検出し、眼位置検出手段が特徴量から眼の位置を
検出し、判断手段が眼の位置に基づいて運転者が運転に
適した状態かどうかを判断し、警報発生手段により警報
を発生させるとともに、ステアリングホイ−ルのスポー
ク部検出手段が特徴量に基づいてステアリングスポーク
部を検出しているときには禁止手段により警報の発生を
禁止するので、操舵角センサを用いることなく安価に誤
警報の発生率を低減させることができる。また、請求項
２記載の発明によれば、前記特徴量検出手段により検出
された特徴量が減少し始めてから所定量以下になるまで
の時間が所定時間以下の場合には前記警報発生手段から
の警報を禁止するので、ステアリングスポ−ク部検出手
段によってステアリングスポーク部が検出されない場合
でも誤警報の発生を防ぐことができ、誤警報の発生率を
さらに低減させることができる。また、請求項３記載の
発明によれば、特徴量検出手段により検出された特徴量
が所定量以下になる状態が所定頻度以上の場合には警報
発生手段からの警報の発生を禁止するので、誤警報の発
生率をさらに低減させることができる。また、請求項４
記載の発明によれば、運転者は車両の運転者であって、
道路情報検出手段により検出された道路情報から現在走
行中の道路が所定範囲の曲率を有するカーブであるとカ
ーブ検出手段により検出されたときには、眼位置検出手
段から判断手段への眼の位置の出力を停止するので、誤
警報の発生率をさらに低減させることができる。

【０００６】

【発明の実施の形態】以下、図面に基づいて本発明の実
施の形態を説明する。尚、以下の実施の形態では、自動
車に対して本発明を適用した場合を説明するが、車両の
運転者に限らず、船や飛行機等、ステアリングホイ−ル
を有する乗り物に本発明は適用できる。 （実施の形態１）図２は、本発明の実施の形態１を示す
ブロック図である。ステアリングコラム上に設置され、
運転者の顔の部分を正面から撮像するカメラ１１があ
り、このカメラ１１の入力画像はＡ−Ｄ変換器１２を介
してデジタル量の入力画像データとして画像メモリ１３
に格納される。この画像メモリ１３は、画素列の濃度検
出手段と前記画素列のポイントを抽出するポイント抽出
手段と、隣接する画素列の画素列方向に近接したポイン
トを連続して顔の横方向への曲線群を抽出する画像デー
タ演算回路１４とからなる。顔の特徴量認識回路１５
は、抽出された複数の顔の特徴量から眼の特徴量を特定
するとともに眼の位置データを検出する。１６はステア
リング操作によりカメラ１１の画像が遮断されているか
いないかを判断する判断回路であり、１７はカメラ１１
の画像が遮断されていなければ居眠りや脇見警報処理を
行う処理回路である。

【０００７】図３は、運転者の顔画像を表わした図であ
る。１０１は画面の外枠、１０２は眉毛、１０３は眼を
示す。図４は図３に示した運転者の顔画像に画像処理を
かけ、眼付近の画素列の抽出点をグループ化したものを
表わしたものである（画像処理の詳細は後述する）。１
０４は眉毛に相当するグループ、１０５は眼の部分に相
当する抽出点をグループ化したものである。１０６は、
顔の特徴量から眼のエリアを絞り込んだ領域（ウインド
ウ）を示す。

【０００８】つぎに、ステアリング操作により画像が遮
断されているかいないかの判断ロジックについて説明す
る。図５の（イ），（ロ），（ハ）は、右方向にステア
リングを操舵したとき、ステアリングスポーク部がカメ
ラ１１の視野に入り、切り込んでいくとａ→ｂ→ｃのよ
うに画像から消えていく状態の処理画像を示す。ステア
リング操作が早い場合、瞬時にデータが消えるため、こ
のデータの消え始めから、最後のデータが消えるまでの
時間をカウントし、あらかじめ定められた時間と比較す
れば、ステアリング操作で視野が遮られたかがわかる。
図６にそのフローチャートを示す。

【０００９】ステップ３１では、図４で示したような抽
出点のグループ化したデータの取り込みを行う。ステッ
プ３２は、ウインドウ１０６内の抽出点のデータ数をカ
ウントする。ステップ３３ではカウントした結果（Ｎ
個）をメモリに記憶する。ステップ３４では、データ数
Ｎが０個になるまでの時間があらかじめ定められた時間
ｔｓｅｃ以内ならば、ステアリングスポーク部で画像が
遮られたと判断し、ステップ３７にて警報出力をデータ
が消えている間だけ禁止する。ｔｓｅｃ以内でなければ
ステップ３５にて警報出力禁止を解除してステップ３６
で通常の眼の位置検出を動作続行させる。このあらかじ
め定められた時間ｔｓｅｃとは、実際脇見をしたときに
ウインドウ１０６から最初の１個からすべてのデータが
消える時間（たとえば０．５ｓｅｃ）よりも早い時間、
たとえば０．４ｓｅｃ位で設定する。

【００１０】（実施の形態２）実施の形態２を図７〜図
９により説明する。図７は図５と同様にステアリングを
右に切ったときの処理画像を示す。ステアリングのスポ
ーク部外形が眼や眉毛と同様に処理画像に現れる。この
ステアリングスポーク部の形状は車種により変わるが、
ここではステアリングスポーク部形状を略直線形状とし
た。

【００１１】つぎに略直線データを認識する方法を、図
８のフローチャートと図９を用いて説明する。ステップ
４０では、図４で示したような抽出点のグループ化した
データの取り込みを行う。ステップ４１では、ウインド
ウ１０６内に存在する個々のグループデータの両端を直
線で結ぶ。これを図９により説明する。図９の１０７
は、図７のＡ部の拡大図であり、右に切られたステアリ
ングスポーク部が、ウインドウ１０６に入ったときに連
続データとして処理されたものである。両端のデータ１
０８と１０９とを直線で結び、この長さをｌとする。こ
の直線とデータとの距離の最大値をｋとする。ステップ
４２では、ｋとｌとの比がたとえば０．１以下のグルー
プデータ（＝略直線とみる）があるかないかを判断す
る。略直線データが存在すればステップ４３に進む。略
直線データが存在しなければステップ４４にて警報出力
禁止を解除してＳ４６へ進み警報システムを続行する。
ステップ４３では、略直線データと水平線との成す角が
θ１〜θ３の範囲に存在していることを認識した場合に
画像が遮断されていると判断し、ステップ４５で警報出
力を禁止する。略直線データと水平線との成す角がθ１
〜θ３の範囲に無い場合はステアリングとは無関係と判
断し、眼の位置検出をＳ４５にて続行する。

【００１２】θ１およびθ３は、つぎのようにしてあら
かじめ設定する。すなわち、画面右端（図７参照）にス
テアリングスポーク部が現れたときの角度をθ１とし、
画面左端にステアリングスポーク部が消える直前の角度
をθ３とする。これにより、画面内に現れるステアリン
グスポーク部の角度はθ１〜θ３の範囲に全て含まれる
ことになる。カメラ１１はステアリングコラム上に設置
されており、ステアリングとカメラ１１との相対位置は
変化しないから、車種毎にθ１およびθ３を設定すれば
よい。

【００１３】（実施の形態３）つぎに、実施の形態３を
図１０により説明する。本実施の形態は、実施の形態２
の警報システム停止条件にステップ５７を追加したもの
である。ステップ５０では、抽出点のグループ化したデ
ータの取り込みを行う。ステップ５１は、ウインドウ１
０６内にデータがあるか無いかを判断する。データがあ
ればステップ５２へ進み、フラグを０にする。データが
無ければステップ５９へ進む。ステップ５４からステッ
プ５６までは実施の形態２のステップ４１からステップ
４３と同じである。ステップ５６にて略直線データがθ
１〜θ３の範囲にあると判断したあと、ウインドウ１０
６内にデータが存在するかしないかをステップ５７で判
断する。データが無くなったらステップ５８でフラグを
１としてステップ６０で警報システムを停止し、データ
があればＳ６０ａにて眼の位置検出を続行する。つま
り、ステアリングをさらに切り込んでいった場合のこと
を想定し、角度θ１〜θ３の範囲の略直線データがウイ
ンドウ１０６内に存在し、その後ウインドウ１０６内デ
ータが完全に無くなったらはじめて警報出力を一時禁止
する方法である。その後もウインドウ１０６内にデータ
が無い状態が続けば、眼の位置検出を停止し続ける。

【００１４】（実施の形態４）つぎに実施の形態４を図
１１、図１２により説明する。図１１は、画面の中に眼
や眉毛のデータが存在するかしないかを時系列にみた図
である。高速道路では道路の曲率が大きくステアリング
の操舵角は小さく画像データが遮断される可能性が低
い。つぎにカーブが多い山岳道路では、図１１に示すよ
うにステアリングを切る回数が多くなり頻繁に顔画像が
遮られる。このため運転者の顔画像を捉えることができ
ず居眠りや脇見の検知が困難になる。このような走行環
境では居眠り運転や脇見運転が発生しないと考えられ、
カーブが多い山岳道路では警報をキャンセルしても実用
上問題ないと考える。よって居眠り運転や脇見運転の警
報を山岳道路区間だけ停止し、ステアリングを頻繁に切
ることによって起こる誤警報等の問題を回避できる。図
１２で眼の位置検出の続行、停止のフローを示す。ステ
ップ６１，６４，６５は実施の形態１のステップ３１，
３６，３７と同じである。ステップ６２ではあらかじめ
定められた時間ｔにデータ無しの回数がＮ回発生したら
ステップ６５で警報出力を禁止する。たとえば３分間に
１０回の頻度で発生したら山岳道路と判断し眼の位置検
出を一時停止する。

【００１５】（実施の形態５）つぎに実施の形態５を図
１３〜図１５により説明する。これはナビゲーションシ
ステム（以下、ＮＡＶＩと略記する）からの道路情報に
より走行中のステアリングの操舵角を推定し、警報シス
テムのＯＮ・ＯＦＦを行うものである。図１３の１１１
はＮＡＶＩ本体、１１２は表示部、１１３は人工衛星か
らの電波をキャッチするアンテナ、１１４はＮＡＶＩか
らの道路情報を取り込む信号線を示す。１０は居眠りや
脇見警報装置の制御回路、１１は顔画像を撮るためのカ
メラを示す。図１４は、車両がカーブ１１５を走行して
いる状態を示す。１１６ａはカーブ１１５に入る手前、
１１６ｂは旋回中、１１６ｃはカーブ１１５の出口にそ
れぞれさしかかっているところを示す。ＮＡＶＩから受
け取る道路の曲率Ｒの情報から車両側の操舵角を推定す
ることは可能だが、車種により車両寸法やギヤレシオが
異なるためプログラムの定数変更は必要となる。

【００１６】つぎに制御フローを図１５により説明す
る。ステップ７０，７４，７５は実施の形態１のステッ
プ３１，３６，３７と同じである。ステップ７１では、
走行中の道路の曲率Ｒの情報をＮＡＶＩから読み出す。
つぎにステップ７２にてステアリングスポーク部により
カメラ１１が遮られてしまうような操舵角に相当する走
路の曲率Ｒ以下では警報出力を禁止し（ステップ７
５）、大きければステップ７３で警報出力禁止を解除し
て眼の位置検出を続行する（ステップ７４）。なお、本
実施の形態では、道路の曲率Ｒからステアリングの操舵
角を推定しているが、道路の勾配や車両の速度等を考慮
すると、さらに警報システムの信頼性が向上する。

【００１７】（実施の形態６）つぎに実施の形態６を図
１６〜図１８を用いて説明する。本実施の形態は、ステ
アリングの裏にパターンを設け、ステアリングを切った
ときにカメラ１１がそのパターンを認識する。認識した
らステアリングを切っていると判断し、警報出力を一時
禁止する。図１６はステアリングの裏を示す。本実施の
形態では、同心円状のパターン１２１を例とする。図１
７は、処理画像がパターンを読み取り、それをモニタに
表示した状態を示す。１０７は、パターン１２１の画素
列の抽出点をグループ化したものである。同心円のパタ
ーンが等間隔で現れることで、ステアリングを認識す
る。つぎに図１８にてフローチャートの説明をする。ス
テップ８０，８３，８４は実施の形態１のステップ３
１，３６，３７と同じである。ステップ８１は等間隔の
グループ化したデータが３個以上存在するか否かの判断
をする。存在すればステアリングが切られていると判断
し、ステップ８４で警報出力を一時禁止する。

【００１８】つぎに図１９〜図２７を用いて画像処理に
より眼の位置を認識する方法を述べる。本画像処理は、
図１９のフローチャートに従って実行される。ステップ
１１０では、カメラ１１によって運転者の顔を含む車室
内の画像が撮像されＡ−Ｄ変換器１２によって画素の濃
度がデジタル値に変換される。ステップ１２０では、画
像メモリ１３に１フレームの画像に対応する画像データ
が蓄積される。ステップ１３０では、画像メモリ１３に
蓄積された膨大な画像データの中から顔の縦方向の画素
列が図２０に示すように選択される。画面の中央部分に
等間隔で数十列、Ｘ方向の１０画素ごとに１列の画素列
が設定される。１列の画素列はＹ方向に４８０個の画素
を有し、画素列ごとに全画素の濃度値を画像データ演算
回路１４に送出可能である。

【００１９】ステップ１４０では、それぞれの画素列の
濃度値を演算処理して抽出点となる画素（Ｙ座標値）を
特定する。画素列上の濃度値の大きな変化を求め、その
局所的なピークを抽出点とする。処理手順を図２１に示
す。

【００２０】ステップ１４１では、図２０の左側から順
番に、画素列ごとの全画素の濃度値を呼び出す。ステッ
プ１４２では、画素列上の濃度値を相加平均して、画素
列上の濃度値の変化曲線から高い周波数成分を除去した
相加平均濃度値を求める。たとえば、図２０に示す画素
列Ｘａからは図２２の（ａ）、画素列Ｘｂからは図２３
の（ａ）に示すような相加平均濃度値が抽出される。ス
テップ１４３では、相加平均濃度値を微分する。図２２
の（ａ）に示す相加平均濃度値では図２２の（ｂ）に示
す微分値となり、図２３の（ａ）に示す相加平均濃度値
では図２３の（ｂ）に示す微分値となる。

【００２１】ステップ１４４では、微分値から、相加平
均濃度値の暗さのピークに対応するＹ座標を求める。微
分値が負から正に反転するＹ座標値は、暗さのピークに
対応して、眼、眉、口等をそれぞれ代表する１個ずつの
Ｙ座標値となる。微分値が正から負に反転するＹ座標値
は、眼、眉等の中間位置に対応する明るさのピーク位置
であるから本実施の形態では使用しない。図２２の
（ａ）に示す相加平均濃度値では図２２の（ｂ）に示す
微分値となり、微分値が負から正に反転するＹ座標値ｐ
１，ｐ２，ｐ３，ｐ４，ｐ５が抽出される。これらの中
で手前の微分値のピーク閾値（破線）以下となるＹ座標
値ｑ１，ｑ２，ｑ５が抽出点とされる。手前の微分値の
ピークを判別することで、顔面のしわや凹凸が抽出点と
なることを回避している。図２３（ａ）に示す相加平均
濃度値では、図２３の（ｂ）に示す微分値が負から正に
反転するＹ座標値ｐ１，ｐ２，ｐ３が抽出されるが、い
ずれも手前の微分値のピークが閾値（破線）以下となら
ず、抽出点が形成されない。

【００２２】ステップ１４５では、最後の画素列、図２
０の右端の画素列であるか否かを判定する最後の画素列
であれば、全部の画素列で抽出点を特定済みであるか
ら、ステップ１５０へ進む。最後の画素列でなければス
テップ１４１へ進み、つぎの画素列濃度値データによる
抽出点の特定を開始させる。このようにして、図２４に
示すように、画素列ごとに０から４個程度の抽出点Ａ
１，Ａ２，Ａ３，Ａ４が特定される。画素列Ｘｃでは、
抽出点Ａ１，Ａ２、画素列ＸｄではＡ１，Ａ２，Ａ３，
Ａ４が特定される。

【００２３】ステップ１５０では、画素列ごとに求めた
抽出点をＸ方向に連結してグループ化する。処理手順を
図２５に示す。ステップ１５１では、画素列の抽出点デ
ータを順番に呼び出す。ステップ１５２，１５３では、
隣接する画素列の抽出点についてＹ座標値が比較され
る。隣接する画素列の抽出点Ｙ座標値の差が１０画素以
下であれば、ステップ１５４へ進んで連結データが形成
される。差が所定範囲を超える（グループ化できない）
と判断された場合はステップ１５５へ進んで連結データ
は形成されない。連結データは、発生したグループごと
に順番に付与されるグループ番号、グループの左端の抽
出点の属する画素列の番号（Ｘ座標値に対応）で分類し
て、連結された抽出点の個数（画素列数）とＹ座標値を
メモリに記憶し、画素列を処理するごとに記憶内容を書
き替えて形成される。ステップ１５５では、最後の画素
列であるか否かを判定する。最後の画素列であれば、全
部の画素列でグループ化を判定済みであるから、ステッ
プ１６０へ進む。最後の画素列でなければ、ステップ１
５１へ進み、つぎの画素列の抽出点によるグループ化の
判定を開始させる。

【００２４】ステップ１６０では、図２に示す画像デー
タ演算回路１４が、図２６に示す手順に従って不必要な
連結データを除去し、最終的に必要な連結データについ
てだけ候補点データを形成する。ステップ１６１では、
画像メモリから連結データをグループ番号の順に１個ず
つ呼び出す。ステップ１６２，１６３では、連結データ
の連結データ数を評価する。連結データ数が５個以上で
あれば、つぎのステップ１６４へ進んで候補点データを
形成する。連結データ数が５個未満であれば（鼻の穴
等）、ステップ１６５へ進んで候補点データを形成しな
い。たとえば、図２４に示す抽出点群からは、図２７
（ａ）に示すように、両方の眼および眉、鼻の影、口に
それぞれ相当する６個の抽出点のグループＧ１〜Ｇ６が
残される。ここでは、残された６個のグループについて
左から右、上から下方向に順番に番号を付け直してい
る。

【００２５】候補点データは、残された抽出点のグルー
プをそれぞれ画面上の１個ずつの候補点で代表される１
組の座標値、すなわち、そのグループに属する抽出点の
Ｙ座標値の平均値（高さ）と、グループ左右両端の画素
列中央のＸ座標値で構成される。たとえば、 図２７
（ａ）に示す抽出点のグループＧ１〜Ｇ６は、図２７
（ｂ）に示す画面上の６個の候補点Ｋ１〜Ｋ６で代表さ
れる。ステップ１６５では、最後の連結データであるか
否かを判定する。最後の連結データであれば、全部の連
結データを評価済みであるから、ステップ１７０へ進
む。最後の連結データでなければステップ１６１へ進
み、つぎの連結データの評価を開始させる。

【００２６】ステップ１７０では、図２に示す顔の特徴
量認識回路１５が、候補点データを評価して複数の候補
点の中から片方の眼の候補点を特定する。たとえば、図
２７（ｂ）に示す６個の候補点Ｋ１〜Ｋ６の場合、６座
標値の大きい（低い）、候補点Ｋ５，Ｋ６を中心にして
中央の検出ゾーンＺＣを形成する。検出ゾーンＺＣの外
側には、Ｙ座標値の小さい（高い）候補点Ｋ１，Ｋ３と
候補点Ｋ２，Ｋ４をそれぞれ中心にして左右の検出ゾー
ンＺＬ，ＺＲを設定する。そして、左側の検出ゾーンＺ
Ｌに含まれる２つの候補点Ｋ１，Ｋ３と中央の検出ゾー
ンＺＣに含まれる候補点Ｋ６の高さや、候補点Ｋ１，Ｋ
３の位置関係に基づいて片方の眼に対応する候補点Ｋ３
が特定される。

【００２７】

【発明の効果】以上説明してきたように、請求項１記載
の発明にあっては、眼の位置の検出精度を向上させなが
ら安価に誤警報の発生率を低減することができる。ま
た、請求項２，３，４に記載の発明にあっては、請求項
１記載の発明よりもさらに誤警報の発生率を低減させる
ことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明のクレーム対応図である。

【図２】本発明実施の形態１の構成を示すブロック図で
ある。

【図３】運転者の顔画像を表わした図である。

【図４】眼付近の画素列の抽出点をグループ化したもの
を表わした図である。

【図５】実施の形態１を示す説明図である。

【図６】実施の形態１の制御フローチャートである。

【図７】実施の形態１の説明図である。

【図８】実施の形態２の制御フローチャートである。

【図９】実施の形態２の略直線の説明図である。

【図１０】実施の形態３の制御フローチャートである。

【図１１】実施の形態４の説明図である。

【図１２】実施の形態４の制御フローチャートである。

【図１３】実施の形態５におけるナビゲーションシステ
ムの構成を示す図である。

【図１４】実施の形態５の説明図である。

【図１５】実施の形態５の制御フローチャートである。

【図１６】実施の形態６におけるステアリングの裏面を
示す図である。

【図１７】実施の形態６の説明図である。

【図１８】実施の形態６の制御フローチャートである。

【図１９】画像データ入力から顔の特徴量を認識するま
でのフローチャートである。

【図２０】画素列の設定の説明図である。

【図２１】抽出点を求める処理のフローチャートであ
る。

【図２２】画素列に沿った濃度値の説明図である。

【図２３】画素列に沿った濃度値の説明図である。

【図２４】抽出点の分布の説明図である。

【図２５】連結データを形成する処理のフローチャート
である。

【図２６】候補点を選択する処理のフローチャートであ
る。

【図２７】候補点の分布の説明図である。

【符号の説明】

１０ 制御回路 １１ カメラ １２ Ａ−Ｄ変換器 １３ 画像メモリ １４ 画像データ演算回路 １５ 顔の特徴量認識回路 １６ 判断回路 １７ 処理回路 １０１ 外枠 １０２ 眉毛 １０３ 眼 １０４ 眉毛に相当するグループ １０５ 眼の部分に相当するグループ １０６ 領域（ウインドウ） １０７ 連結データ １０８ データ １０９ データ １１１ ＮＡＶＩ本体 １１２ 表示部 １１３ アンテナ １１４ 信号線 １１５ カ−ブ １１６ａ カーブに入る手前 １１６ｂ 旋回中 １１６ｃ カーブの出口 １２１ パターン

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） // Ｇ０６Ｔ 7/00 Ｇ０６Ｆ 15/70 ３３０Ｊ (72)発明者 岩本 欣也 神奈川県横浜市神奈川区宝町２番地 日産 自動車株式会社内 Ｆターム(参考） 3D037 FA01 FA05 FA13 FA15 FA23 FA26 FB09 5C086 AA23 AA51 BA22 BA23 BA24 CA28 CB36 DA08 DA33 EA15 FA01 GA04 5C087 AA02 AA32 AA41 DD03 DD13 DD16 DD17 EE07 EE18 GG02 GG19 GG66 5H180 AA01 AA25 AA26 CC04 LL01 LL07 LL20 5L096 AA06 BA04 BA20 CA02 CA04 CA09 DA03 EA12 EA27 FA14 FA19 FA32 FA37 FA54 FA68 FA69 GA02 GA34 JA11 LA05 MA07

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 ステアリングコラム近傍に設けられステ
   アリングホイ−ルのリム内の空間を通して運転者の顔画
   像を撮像する顔画像入力手段と、 この顔画像入力手段から入力された顔画像を画像処理し
   眼の候補となる特徴量を検出する特徴量検出手段と、 この特徴量検出手段により検出された特徴量から眼の位
   置を検出する眼位置検出手段と、 前記特徴量検出手段により検出された特徴量に基づいて
   ステアリングホイ−ルのスポーク部が撮像されているか
   どうかを検出するステアリングスポーク部検出手段と、 前記眼位置検出手段により検出された眼の位置に基づい
   て運転者が運転に適した状態かどうかを判断する判断手
   段と、 この判断手段により運転者が運転に適した状態ではない
   と判断されたときに警報を発生する警報発生手段と、 前記ステアリングスポーク部検出手段によりステアリン
   グスポーク部が検出されているときには前記警報発生手
   段からの警報の発生を禁止する禁止手段と、を有するこ
   とを特徴とする警報装置。
2. 【請求項２】 前記特徴量検出手段により検出された特
   徴量が減少し始めてから所定量以下になるまでの時間が
   所定時間以下の場合には前記警報発生手段からの警報の
   発生を禁止することを特徴とする請求項１記載の警報装
   置。
3. 【請求項３】 前記特徴量検出手段により検出された特
   徴量が所定量以下になる状態が所定頻度以上の場合には
   前記警報発生手段からの警報の発生を禁止することを特
   徴とする請求項１記載の警報装置。
4. 【請求項４】 前記運転者は車両の運転者であって、現
   在走行中の道路の道路情報を検出する道路情報検出手段
   と、 この道路情報検出手段により検出された道路情報から現
   在走行中の道路が所定範囲の曲率を有するカーブである
   かどうかを検出するカーブ検出手段と、を有し、 前記カーブ検出手段により現在走行中の道路が所定範囲
   の曲率を有するカーブであると検出されたとき、前記警
   報発生手段からの警報の発生を禁止することを特徴とす
   る請求項１ないし３記載の警報装置。