JP2009069975A - 行動推定装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】行動推定装置にて実行される行動推定処理では、撮影画像から特徴点を抽出し(S120)、その抽出した特徴点と、行動推定モデルとを比較し、特徴点が許容範囲内に位置していれば、運転者が特定行動(例えば、肩回し行動)をとっている可能性があるものと仮判定するモデル照合処理を実行する(S130)。さらに、モデル照合処理で判定された仮判定の結果、規定閾値以上連続して、特徴点が許容範囲内に位置していれば、特定行動をとっていることが確からしいものと判定する行動認定処理を実行し(S140)、運転者が特定行動をとっていることが確からしいと確認された場合(S150:YES)、疲労低減処理を実行する(S160)。
【選択図】図4
Description
しかしながら、特許文献1に記載の行動推定装置では、運転者が特定行動を行っているか否かを判定することができず、例えば、運転者が特定行動をとった時に警報を発する等、車両を安全に走行させるための処理を実行することができなかった。
なお、ここで言う特定行動とは、肩をまわす肩回し行動や、腕をまわす腕回し行動、腰を左右にひねる腰回し行動等を表すものである。
さらに、本発明の行動推定装置は、請求項3に記載のように、行動推定手段にて特定行動をとっているものと推定された場合、疲労低減手段が、撮影画像に写り込んだ人物の疲労を低減するための疲労低減制御を実行するように構成されていることが望ましい。
本発明の行動推定装置における疲労低減手段が実行する疲労低減制御は、請求項4に記載のように、現在位置を検出し、検出された現在位置周辺に位置する施設の情報を取得して、その取得した情報を報知可能な(即ち、周知の)ナビゲーション装置から、撮影画像に写り込んだ人物が休憩可能な休憩施設の情報を報知させることでも良いし、請求項5に記載のように、少なくとも冷房機能を有した空気調和装置から、撮影画像に写り込んだ人物に冷風を吹きかけることでも良い。
なお、ここで言う休憩施設とは、サービスエリアや、パーキングエリア、道の駅等の施設の他に、ショッピングセンターや、公園等の撮影画像に写り込んだ人物が休憩をとることが可能な施設を示すものとする。
図1は、本発明が適用され、車両に搭載された行動推定装置の概略構成を示したブロック図である。なお、以下では、行動推定装置1が搭載された車両を搭載車両と称す。
〈全体構成〉
行動推定装置1は、搭載車両の乗員を撮影する撮影装置15と、周知の経路案内等を行うことに加えて、警報を発するナビゲーション装置21と、車両に搭載された空気調和装置(いわゆるエアコンディショナー)を制御する空調制御装置22と、撮影装置15で撮影された画像(以下、撮影画像とする)を画像処理することにより、搭載車両の乗員の行動を推定し、その推定結果に従って、ナビゲーション装置21や空調制御装置22を制御する画像処理プロセッサ10とを備えている。
〈画像処理プロセッサについて〉
次に、画像処理プロセッサについて説明する。
このうち、特徴点リストは、撮影画像に写り込んだ運転者から、予め人物の腕部に設定された特徴点を検出するためのものであり、特徴点リストには、図3に示すように、人体の右肩(図中、d1),左肩(d4),右ひじ(d2),左ひじ(d5),右手首(d3),左手首(d6)が特徴点として少なくとも設定されている。
〈行動推定モデルについて〉
また、行動推定モデル群は、撮影画像から検出された特徴点(以下、検出特徴点とする)の移動に従って、撮影画像に写り込んだ人物が予め規定された特定行動をとっているのか否かを判定するために、検出対象とする特定行動毎に予め設定された複数の行動推定モデルからなる。
ここで、図7は、行動推定モデルを作成する時の手順を示した説明図であり、図8は、帰着点、及び許容領域の設定手順を説明するための説明図である。
以上説明したように、1つの行動推定モデルは、標本座標分の帰着点と、それら帰着点を中心とした許容領域(以下では、標本座標毎に設定されたそれぞれの帰着点と許容領域とをテンプレートと称す。)とから構成されることになり、それらの帰着点(または、許容領域)の軌跡によって閉じられた曲線が表されることになる。
〈行動推定処理について〉
次に、画像処理プロセッサ10が実行する行動推定処理について説明する。
この行動推定処理は、画像処理プロセッサ10が起動されると(本実施形態では、イグニッションキーがONにされると、画像処理プロセッサ10は起動するものとする)実行されるものである。そして、行動推定処理が実行されると、まず、S110では、撮影装置15で撮影した撮影画像を取得する。続く、S120では、S110で取得した撮影画像に特徴点リストを照合することで、撮影画像に写り込んだ運転者の全ての特徴点を抽出する。
さらに、S130では、S120にて抽出した特徴点と、ROM10bに格納された行動推定モデルとを比較し、運転者が肩回し行動をとっているか否かを判定するモデル照合処理を実行する。
〈モデル照合処理について〉
次に、行動推定処理のS130で実行されるモデル照合処理について説明する。
この図5に示すように、モデル照合処理は、行動推定処理のS130で起動されると、まず、S210では、ROM10aに格納されている行動推定モデル群から一つの行動推定モデル(即ち、右肩を回す行動が規定されたものか、左肩を回す行動が規定されたもののいずれか)を読み出す。
さらに、S230では、S220で求めた相対特徴点と、S210で読み出された行動推定モデルに含まれている全ての帰着点との距離(以下、判定距離とする)を算出する。
そのS280では、運転者が肩回し行動をとっている可能性があることを示す特定行動フラグをハイレベルとする。ただし、特定行動フラグは、行動推定モデル毎、即ち、右肩を回す行動と左肩を回す行動とのそれぞれに予め用意されている。
その後、今回取得された撮影画像に対する処理(以下、今サイクルとする)でのモデル照合処理を終了して、行動推定処理のS140(即ち、行動認定処理)へと進む。
そのS260では、ROM10aに格納されている全ての行動推定モデルを適用して、S210からS230までの処理を実行したか否か、即ち、右肩を回す肩回し行動、左肩を回す肩回し行動のいずれか一方を検出するための行動推定モデルが未適用であるか否かを判定する。そして、判定の結果、全ての行動推定モデルを適用して処理を実行していないものと判定された場合、S210へと戻り、未だ適用されていない行動推定モデルを読み出し、その後S220からS250の処理を実行する。
〈行動認定処理について〉
次に、行動推定処理のS140で実行される行動認定処理について説明する。
この行動認定処理は、行動推定処理のS140で実行されると、まず、S410では、特定行動フラグがハイレベルであるか否かを判定する。そして、判定の結果、特定行動フラグがハイレベルであれば、S415へと進む。つまり、今サイクルでのモデル照合処理におけるS260にて、全特定行動フラグのうち、いずれか一つがハイレベルとされれば、S415へと進む。
続くS430では、特定行動カウンタが予め規定された規定閾値以上であるか否かを判定する。なお、本実施形態における規定閾値は、例えば、0.5秒間の間に撮影される撮影画像の枚数であるものとする。つまり、S430では、予め規定された数サイクル連続して、最短判定距離が許容距離以下であるか否かを判定する。
そのS440では、規定時間連続して、運転者が肩回し行動をとっている、即ち、肩回し行動を運転者が確実にとっているものとして、確定行動フラグをハイレベルとする。なお、確定行動フラグは、行動推定モデル毎、即ち、左右の肩回し行動のそれぞれに予め用意されたものであり、ハイレベルであれば、その特定行動を運転者がとっていることを示し、ローレベルであれば、その特定行動を運転者がとっていないことを示す。
一方、S410での判定の結果、特定行動フラグがローレベルである場合、もしくはS415での判定の結果、いずれも満たされていない(即ち、今サイクルでハイレベルとされた特定行動フラグとは異なる特定行動フラグのみがハイレベルである)場合には、S450へと進み、そのS450では、特定行動カウンタを全て初期値(即ち、0)とする。そして、S460へと進む。
そのS460では、肩回し行動を運転者がとっていないものとして、確定行動フラグをローレベルとする。
つまり、行動認定処理では、予め規定された数サイクル連続して、同一の特定行動フラグがハイレベルであれば、運転者が肩回し行動をとっていることが確からしいものと認定して、確定行動フラグをハイレベルとする。
〈動作例について〉
次に、行動推定装置1の動作例について説明する。
[実施形態の効果]
以上説明したように、本実施形態の行動推定装置1によれば、撮影画像から抽出された特徴点と、予め設定された行動推定モデルとを比較することにより、撮影画像に写り込んだ人物(即ち、運転者)が肩回し行動をとっていることを検出することができる。
[その他の効果]
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において様々な態様にて実施することが可能である。
また、上記実施形態の行動推定装置1においては、行動推定処理のS160にて、運転者の疲労を低減するための疲労低減処理を実行したが、S160にて実行される処理は、これに限るものではなく、例えば、警報を発する等の処理でも良い。
Claims (5)
- 人物が撮影された撮影画像を、その撮影画像が撮影される毎に取得する撮影画像取得手段と、
人物の身体上に予め設定されたポイントを特徴点とし、前記撮影画像取得手段で撮影画像が取得される毎に、その撮影画像に写り込んだ人物の特徴点である検出特徴点を検出する特徴点検出手段と、
予め規定された特徴点がその特徴点とは別に規定された特徴点を中心に繰り返し移動する行動を特定行動とし、前記特定行動をとった人物の連続的に変化する特徴点が位置する複数の地点を帰着点とし、前記帰着点毎に設けられ、前記特定行動をとった人物の特徴点が位置する可能性のある領域を許容領域として、前記帰着点、及び前記許容領域からなる行動推定モデルを格納するモデル格納手段と、
前記特徴点検出手段にて検出される検出特徴点が、前記モデル格納手段に格納された行動推定モデルの許容領域内に、予め規定された規定時間内に、予め規定された規定回数以上位置した認定状態である場合、前記撮影画像に写り込んだ人物が前記特定行動をとっているものと推定する行動推定手段と
を備えることを特徴とする行動推定装置。 - 前記行動推定手段は、
前記規定回数以上連続して、前記検出特徴点が前記許容領域内に位置した場合、前記認定状態とすることを特徴とする請求項1に記載の行動推定装置。 - 前記行動推定手段にて特定行動をとっているものと推定された場合、前記撮影画像に写り込んだ人物の疲労を低減するための疲労低減制御を実行する疲労低減手段を備えることを特徴とする請求項1または請求項2に記載の行動推定装置。
- 前記疲労低減手段は、
現在位置を検出し、検出された現在位置周辺に位置する施設の情報を取得して、その取得した情報を報知可能なナビゲーション装置に対して、前記撮影画像に写り込んだ人物が休憩可能な休憩施設の情報を報知させるように制御指令を出力することを、前記疲労度低減制御として実行することを特徴とする請求項3に記載の行動推定装置。 - 前記疲労低減手段は、
少なくとも冷房機能を有した空気調和装置の制御装置に対して、前記撮影画像に写り込んだ人物に冷風を吹きかけるように制御指令を出力することを、前記疲労度低減制御として実行することを特徴とする請求項3または請求項4に記載の行動推定装置。
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