JP2017158715A - Drowsiness determination program, drowsiness determination device, and drowsiness determination method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、眠気判定プログラム、眠気判定装置及び眠気判定方法に関する。 The present invention relates to a drowsiness determination program, a drowsiness determination device, and a drowsiness determination method.
従来より、運転中のドライバから脈波信号を検出し、心拍ゆらぎ解析を行うことで算出した眠気度に基づいて、ドライバが眠気を催している状態か否かを判定する眠気判定装置が知られている。眠気判定装置では、例えば、検出した脈波信号について心拍ゆらぎ解析を行うことでRSA(Respiratory Sinus Arrhythmia:呼吸性変動)成分を抽出し、抽出したRSA成分を用いてドライバの眠気度を算出する。また、眠気判定装置では、算出した眠気度が所定の閾値以上であると判定した場合に、ドライバが眠気を催している状態であると判定し、警報出力を行う。これにより、運転中のドライバの状態を、眠気を催している状態から覚醒状態へと改善する。 Conventionally, a drowsiness determination device that determines whether or not a driver is drowsy based on a sleepiness level calculated by detecting a pulse wave signal from a driving driver and performing heartbeat fluctuation analysis is known. ing. In the sleepiness determination device, for example, an RSA (Respiratory Sinus Arrhythmia) component is extracted by performing heartbeat fluctuation analysis on the detected pulse wave signal, and the sleepiness level of the driver is calculated using the extracted RSA component. In addition, in the sleepiness determination device, when it is determined that the calculated sleepiness level is equal to or greater than a predetermined threshold, it is determined that the driver is drowsy and an alarm is output. As a result, the state of the driving driver is improved from the state of drowsiness to the awake state.
しかしながら、RSA成分を用いて眠気度を算出する方法の場合、眠気度が低いと判定されるケースの中には、ドライバが眠気に抵抗している状態(覚醒努力状態)が含まれることがある。RSA成分を用いて算出する眠気度の場合、覚醒努力状態と通常の覚醒状態とを区別することができないからである。 However, in the case of the method of calculating the sleepiness level using the RSA component, the case where the sleepiness level is determined to be low may include a state in which the driver resists sleepiness (wakefulness effort state). . This is because in the case of the sleepiness degree calculated using the RSA component, it is impossible to distinguish the arousal effort state from the normal arousal state.
このため、覚醒努力状態であれば、本来、眠気を催している状態であると判定して警報出力が行われるべきところ、従来の眠気判定装置では、算出した眠気度が低いことでドライバの状態が覚醒状態であると誤判定する可能性があった。この結果、警報出力が行われず、覚醒努力状態から覚醒状態へとドライバの状態が改善されることなく、運転が継続されてしまう可能性があった。 For this reason, if it is an arousal effort state, it should be determined that it is originally a state of drowsiness and alarm output should be performed. However, in the conventional drowsiness determination device, the calculated sleepiness level is low, so the driver's state Could be misjudged as being awake. As a result, warning output is not performed, and there is a possibility that driving is continued without improving the driver's state from the awakening effort state to the awakening state.
一つの側面では、眠気を判定する判定精度を向上させることを目的とする。 An object of one aspect is to improve the determination accuracy for determining drowsiness.
一態様によれば、眠気判定プログラムは、
脈拍センサから出力される被検者の脈波信号より算出した脈拍間隔の時間変化を周波数解析することで、第1の血圧性成分を抽出し、
前記脈波信号より算出した脈拍振幅の時間変化を周波数解析することで、第2の血圧性成分を抽出し、
前記第1の血圧性成分と前記第2の血圧性成分とのずれの大きさの偏差に基づいて、前記被検者が眠気に抵抗している状態か否かを判定する処理をコンピュータに実行させる。
According to one aspect, the drowsiness determination program is
The first blood pressure component is extracted by frequency analysis of the time change of the pulse interval calculated from the pulse wave signal of the subject output from the pulse sensor,
By analyzing the time change of the pulse amplitude calculated from the pulse wave signal, the second blood pressure component is extracted,
The computer executes a process of determining whether or not the subject is resistant to drowsiness based on a deviation in magnitude of the difference between the first blood pressure component and the second blood pressure component Let
眠気を判定する判定精度を向上させることができる。 The determination accuracy for determining drowsiness can be improved.
以下、各実施形態について添付の図面を参照しながら説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複した説明を省く。 Each embodiment will be described below with reference to the accompanying drawings. In addition, in this specification and drawing, about the component which has the substantially same function structure, the duplicate description is abbreviate | omitted by attaching | subjecting the same code | symbol.
[第1の実施形態]
はじめに、第1の実施形態における眠気判定装置を含む眠気判定システムについて説明する。図1は、眠気判定システムの一例を示す第1の図である。
[First Embodiment]
First, the sleepiness determination system including the sleepiness determination device according to the first embodiment will be described. FIG. 1 is a first diagram illustrating an example of a sleepiness determination system.
図1に示すように、眠気判定システム100は車両150に搭載されており、脈拍センサ110と、ナビゲーション装置120と、スピーカ装置130と、表示装置140とを有する。
As shown in FIG. 1, the
脈拍センサ110は、車両150を運転するドライバ160の耳たぶにおいて、心拍(脈波)を検出し、心拍データ(脈波信号)を出力するセンサである。脈拍センサ110より出力された脈波信号は、ナビゲーション装置120に入力される。つまり、車両150を運転するドライバ160は、運転中、脈拍センサ110によって脈波の検出が行われる被検者となる。
The
ナビゲーション装置120は、眠気判定装置の一例である。ナビゲーション装置120には、眠気判定プログラムと警報プログラムとがインストールされており、これらのプログラムが実行されることで、ナビゲーション装置120は、眠気判定部121及び警報部122として機能する。
The
スピーカ装置130は、ナビゲーション装置120に接続され、例えば、ナビゲーション装置120の警報部122から出力された警報情報を音声出力する。また、表示装置140は、ナビゲーション装置120に接続され、例えば、ナビゲーション装置120の警報部122から出力された警報情報を表示出力する。スピーカ装置130より警報情報を音声出力することにより、あるいは、表示装置140より警報情報を表示出力することにより、ドライバ160の覚醒度を上げ、ドライバ160の状態を、眠気を催している状態から覚醒状態へと改善することができる。
The
なお、表示装置140は、ドライバ160からナビゲーション装置120に対する操作を受け付ける操作部としても機能し、表示装置140がドライバ160より受け付けた操作指示は、ナビゲーション装置120に入力される。
Note that the
次に、ナビゲーション装置120のハードウェア構成について説明する。図2は、眠気判定装置の一例であるナビゲーション装置のハードウェア構成を示す図である。なお、図2では、ナビゲーション装置120が有するハードウェアのうち、特に、眠気判定部121及び警報部122として機能する際に関連するハードウェアについて示している。
Next, the hardware configuration of the
図2に示すように、ナビゲーション装置120は、CPU(Central Processing Unit)201、ROM(Read Only Memory)202、RAM(Random Access Memory)203を有する。また、ナビゲーション装置120は、補助記憶装置204、接続装置205、ドライブ装置206を有する。なお、これらのハードウェアは、バス207を介して相互に接続されている。
As shown in FIG. 2, the
CPU201は、補助記憶装置204に格納された各種プログラム(例えば、眠気判定プログラム、警報プログラム等)を実行するコンピュータである。
The
ROM202は不揮発性メモリである。ROM202は、補助記憶装置204に格納された各種プログラムをCPU201が実行するために必要な各種プログラム、データ等を格納する主記憶部として機能する。具体的には、ROM202は、BIOS(Basic Input/Output System)やEFI(Extensible Firmware Interface)等のブートプログラム等を格納する。
The
RAM203は揮発性メモリであり、DRAM(Dynamic Random Access Memory)やSRAM(Static Random Access Memory)等を含む。RAM203は、補助記憶装置204に格納された各種プログラムがCPU201によって実行される際に展開される、作業領域を提供する主記憶部として機能する。
The
補助記憶装置204は、ナビゲーション装置120にインストールされた各種プログラムや、各種プログラムが実行されることで生成されるデータ等を記録するコンピュータ読み取り可能な記憶装置である。
The
接続装置205は、脈拍センサ110、スピーカ装置130及び表示装置140等の各種外部機器とナビゲーション装置120とを接続する装置である。これにより、脈拍センサ110、スピーカ装置130及び表示装置140とナビゲーション装置120との間で、各種情報を送受信することができる。
The
ドライブ装置206は記録媒体210をセットするための装置である。ここでいう記録媒体210には、CD−ROM、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等のように情報を光学的、電気的あるいは磁気的に記録する媒体が含まれる。また、記録媒体210には、ROM、フラッシュメモリ等のように情報を電気的に記録する半導体メモリ等も含まれる。
The
なお、補助記憶装置204に格納される各種プログラムは、例えば、配布された記録媒体210がドライブ装置206にセットされ、該記録媒体210に記録された各種プログラムがドライブ装置206により読み出されることでインストールされてもよい。あるいは、補助記憶装置204に格納される各種プログラムは、図示しない通信装置を介してネットワークからダウンロードされることでインストールされてもよい。
The various programs stored in the
次に、ナビゲーション装置120の機能構成について説明する。図3は、眠気判定装置の一例であるナビゲーション装置の機能構成を示す図である。
Next, the functional configuration of the
図3に示すように、眠気判定部121は、脈波信号取得部301、間隔解析部302、振幅解析部303、眠気度算出部304、覚醒努力解析部305、覚醒水準解析部306、覚醒努力状態判定部307を有する。
As shown in FIG. 3, the
脈波信号取得部301は、脈拍センサ110より出力された脈波信号を取得する。車両150がIG(Ignition)−ONの状態で、ドライバ160が脈拍センサ110を耳たぶに装着することで、脈拍センサ110から脈波信号が出力される。これにより、脈波信号取得部301では脈波信号を取得する。
The pulse wave
間隔解析部302は、取得した脈波信号より、各時刻におけるドライバ160の脈拍間隔を抽出することで、脈拍間隔の時間変化を算出し、算出した脈拍間隔の時間変化について周波数解析を行う。また、間隔解析部302は、周波数解析を行うことで得られたパワースペクトル波形より低周波数のピークを検出し、血圧性成分を抽出する。更に、間隔解析部302は、周波数解析を行うことで得られたパワースペクトル波形より高周波数のピークを検出し、呼吸性成分を抽出する。なお、間隔解析部302は、抽出した血圧性成分を覚醒努力解析部305に通知する。また、間隔解析部302は、抽出した呼吸性成分を眠気度算出部304に通知する。
The
振幅解析部303は、取得した脈波信号より、各時刻におけるドライバ160の脈拍振幅を抽出することで、脈拍振幅の時間変化を算出し、算出した脈拍振幅の時間変化について周波数解析を行う。また、振幅解析部303は、周波数解析を行うことで得られたパワースペクトル波形より低周波数のピークを検出し、血圧性成分を抽出する。更に、振幅解析部303は、周波数解析を行うことで得られたパワースペクトル波形より高周波数のピークを検出し、呼吸性成分を抽出する。なお、振幅解析部303は、抽出した血圧性成分を覚醒努力解析部305、覚醒水準解析部306に通知する。
The
眠気度算出部304は、間隔解析部302より受信した呼吸性成分に基づいて、眠気度を算出する。なお、眠気度算出部304は、ドライバ160の眠気度を算出するための眠気度算出テーブルを有しているものとする。眠気度算出部304は、眠気度算出テーブルを参照することで、眠気度を算出する。また、眠気度算出部304は、算出した眠気度が所定の閾値以上であると判定した場合、判定結果を警報部122に通知する。
The sleepiness
覚醒努力解析部305は、間隔解析部302より受信した血圧性成分と振幅解析部303より受信した血圧性成分とのずれの大きさの偏差に基づき、ドライバ160の能動活動の程度を判定する。
The awakening
なお、覚醒努力解析部305は、ドライバ160の能動活動の程度を判定するための能動活動判定テーブルを有しているものとする。覚醒努力解析部305は、能動活動判定テーブルを参照することで、ドライバ160の能動活動の程度を判定する。
It is assumed that the awakening
また、覚醒努力解析部305は、ドライバ160の能動活動の程度が、所定の条件("覚醒努力")に該当すると判定した場合、判定結果を覚醒努力状態判定部307に通知する。
In addition, when it is determined that the degree of active activity of the
覚醒水準解析部306は、振幅解析部303より受信した血圧性成分に含まれる、パワースペクトル波形のピーク値の変動を、超長周期で解析することで、変動が増加傾向にあるか否かを判定する。
The arousal
また、覚醒水準解析部306は、振幅解析部303より受信した血圧性成分に含まれる、パワースペクトル波形のピーク値の基準値からのずれ量が、所定の閾値以上であると判定した場合に、対応する脈波信号が検出された時刻を特異点として抽出する。また、覚醒水準解析部306は、現時点から所定期間遡った範囲における特異点の出現頻度が所定の閾値以上であるか否かを判定する。
In addition, when the arousal
更に、覚醒水準解析部306は、超長周期の変動が増加傾向にあると判定し、かつ、特異点の出現頻度が所定の閾値以上であると判定した場合に、ドライバ160の覚醒水準が低いと判定し、判定結果を覚醒努力状態判定部307に通知する。
Furthermore, when the arousal
覚醒努力状態判定部307は、ドライバ160が覚醒努力状態であるか否かを判定する。ドライバ160が「覚醒努力状態」であるとは、ドライバ160が眠気に抵抗している状態を指す。覚醒努力状態判定部307は、覚醒努力解析部305より判定結果を受信し、かつ、覚醒水準解析部306より判定結果を受信した場合、ドライバ160が覚醒努力状態であると判定する。
The awakening effort
なお、覚醒努力状態判定部307が、覚醒努力解析部305より受信する判定結果は、ドライバ160の能動活動の程度が"覚醒努力"に該当する旨の判定結果である。また、覚醒努力状態判定部307が、覚醒水準解析部306より受信する判定結果は、ドライバ160の覚醒水準が低い旨の判定結果である。
Note that the determination result received by the wakefulness effort
覚醒努力状態判定部307は、ドライバ160が覚醒努力状態であると判定した場合、判定結果を警報部122に通知する。
If the
警報部122は、眠気度算出部304より判定結果を受信した場合(つまり、眠気度が所定の閾値以上であると判定した場合)、スピーカ装置130に、予め規定された警報情報を音声出力する。あるいは、警報部122は、表示装置140に、予め規定された警報情報を表示出力する。
When the
更に、警報部122は、覚醒努力状態判定部307より判定結果を受信した場合にも(つまり、覚醒努力状態であると判定された場合にも)、スピーカ装置130に、予め規定された警報情報を音声出力する。あるいは、警報部122は、表示装置140に、予め規定された警報情報を表示出力する。
Further, even when the
このように、第1の実施形態における眠気判定システム100では、ドライバ160の眠気度が所定の閾値以上であることを判定することに加えて、ドライバ160が覚醒努力状態であることを識別する。そして、覚醒努力状態であることを識別した場合、第1の実施形態における眠気判定システム100では、覚醒努力状態から覚醒状態へと改善するための処理を行う。このため、ドライバ160が覚醒努力状態であるにも関わらず、眠気度が低いことで覚醒状態であると誤判定し、ドライバの状態が、覚醒努力状態から覚醒状態へと改善されないまま、車両150の運転が継続されてしまうといった事態を回避することができる。
As described above, in the
次に、眠気判定部121に含まれる各部の更なる詳細な機能について、図4〜図8を用いて説明する。はじめに、眠気判定部121に含まれる間隔解析部302の機能の詳細について説明する。図4は、間隔解析部の機能を説明するための図である。
Next, further detailed functions of each unit included in the
図4(a)に示すように、間隔解析部302は、第1のピーク値検出部401、間隔算出部402、第1の周波数解析部403、第1の呼吸性成分抽出部404、第1の血圧性成分抽出部405を有する。
As shown in FIG. 4A, the
第1のピーク値検出部401は、脈波信号取得部301において取得された脈波信号のピークを検出する。図4(b)のグラフ410は、横軸に時間を、縦軸に脈波信号値を表したグラフである。第1のピーク値検出部401では、グラフ410に示す脈波信号が取得されると、ピーク(420〜431)を抽出する。
The first peak
間隔算出部402は、第1のピーク値検出部401において検出された各ピークの間隔(脈拍間隔)を算出する。グラフ410に示す脈波信号の場合、ピーク420〜ピーク431がそれぞれ検出された時刻は、t0〜t11である。そこで、間隔算出部402は、各時刻間の差分を算出することで、脈拍間隔T0〜T10を算出する。なお、図4(b)の表440は、間隔算出部402が、各時刻において算出した脈拍間隔を示した表である。更に、図4(b)のグラフ450は、横軸に時刻を、縦軸に脈拍間隔をとり、表440をプロットしていくことで、脈拍間隔の時間変化を表したグラフである。
The
第1の周波数解析部403は、間隔算出部402において算出された脈拍間隔の時間変化を所定の時間幅で周波数解析し、パワースペクトル密度(PSD:Power Spectral Density)を算出する。図4(b)のグラフ460は、間隔算出部402により算出された脈拍間隔の時間変化(グラフ450参照)を、第1の周波数解析部403が時間幅451の範囲において周波数解析することで得られたパワースペクトル波形を示している。
The first
グラフ460において、横軸は周波数を表し、縦軸はパワースペクトル密度を表している。グラフ460に示すように、脈拍間隔の時間変化(グラフ450)を周波数解析すると、低周波数側と高周波数側の2箇所にパワースペクトル密度のピーク(ピーク値=P1及びP2)が現れる。
In the
このうち、低周波数側に現れるピークの周波数(F1)を、「血圧変調周波数」と称する。また、ピーク値(P1)と血圧変調周波数(F1)との組み合わせ(P1,F1)を、「第1の血圧性成分」と称する。 Among these, the peak frequency (F 1 ) appearing on the low frequency side is referred to as “blood pressure modulation frequency”. The combination (P 1 , F 1 ) of the peak value (P 1 ) and the blood pressure modulation frequency (F 1 ) is referred to as “first blood pressure component”.
更に、高周波数側に現れるピークの周波数(F2)を、「呼吸動作変調周波数」と称する。また、ピーク値(P2)と呼吸動作変調周波数(F2)との組み合わせ(P2,F2)を、「第1の呼吸性成分」と称する。 Further, the peak frequency (F 2 ) appearing on the high frequency side is referred to as “breathing motion modulation frequency”. A combination (P 2 , F 2 ) of the peak value (P 2 ) and the respiratory motion modulation frequency (F 2 ) is referred to as a “first respiratory component”.
第1の呼吸性成分抽出部404は、第1の周波数解析部403による周波数解析の結果に基づいて、第1の呼吸性成分を抽出する。グラフ460は、第1の呼吸性成分抽出部404が、時刻=t1を終了時刻とする時間幅451の範囲において行われた周波数解析の結果に基づいて、第1の呼吸性成分(P2,F2)を抽出したことを示している。
The first respiratory
なお、第1の呼吸性成分抽出部404は、抽出した第1の呼吸性成分を眠気度算出部304に通知する。
The first respiratory
第1の血圧性成分抽出部405は、第1の周波数解析部403による周波数解析の結果に基づいて、第1の血圧性成分を抽出する。グラフ460は、第1の血圧性成分抽出部405が、時刻=t1を終了時刻とする時間幅451の範囲において行われた周波数解析の結果に基づいて、第1の血圧性成分(P1,F1)を抽出したことを示している。
The first blood pressure
なお、第1の血圧性成分抽出部405は、抽出した第1の血圧性成分を覚醒努力解析部305に通知する。
Note that the first blood pressure
次に、眠気判定部121に含まれる振幅解析部303の機能について説明する。図5は、振幅解析部の機能を説明するための図である。
Next, the function of the
図5(a)に示すように、振幅解析部303は、第2のピーク値検出部501、振幅算出部502、第2の周波数解析部503、第2の呼吸性成分抽出部504、第2の血圧性成分抽出部505を有する。
As shown in FIG. 5A, the
第2のピーク値検出部501は、脈波信号取得部301において取得された脈波信号のピークを検出する。図5(b)のグラフ510は、横軸に時間を、縦軸に脈波信号値を表したグラフである。第2のピーク値検出部501は、グラフ510に示す脈波信号が取得されると、ピーク(420_1〜431_1、420_2〜431_2)を抽出する。
The second peak
振幅算出部502は、第2のピーク値検出部501において検出された各ピークに基づき振幅(脈拍振幅)を算出する。グラフ510に示す脈波信号の場合、振幅算出部502は、ピーク420_1〜ピーク431_1、ピーク420_2〜ピーク431_2それぞれに基づいて、時刻t0〜t11に対応する脈拍振幅として、脈拍振幅A0〜A11を算出する。なお、図5(b)の表530は、振幅算出部502が、各時刻に対応する脈拍振幅を示した表である。更に、図5(b)のグラフ540は、横軸に時刻を、縦軸に脈拍振幅をとり、表530をプロットしていくことで、脈拍振幅の時間変化を表したグラフである。
The
第2の周波数解析部503は、振幅算出部502において算出された脈拍振幅の時間変化を所定の時間幅で周波数解析し、パワースペクトル密度を算出する。図5(b)のグラフ550は、振幅算出部502において算出された脈拍振幅の時間変化(グラフ540参照)を、第2の周波数解析部503が、時間幅541の範囲において周波数解析することで得たパワースペクトル波形を示している。
The second
グラフ550において、横軸は周波数を表し、縦軸はパワースペクトル密度を表している。グラフ550に示すように、脈拍振幅の時間変化(グラフ540)を周波数解析すると、低周波数側と高周波数側の2箇所にパワースペクトル密度のピーク(ピーク値=p1及びp2)が現れる。 In the graph 550, the horizontal axis represents frequency, and the vertical axis represents power spectral density. As shown in the graph 550, when the time change of the pulse amplitude (graph 540) is frequency-analyzed, power spectral density peaks (peak values = p 1 and p 2 ) appear at two locations on the low frequency side and the high frequency side.
このうち、低周波数側に現れるピークの周波数(f1)を、「血圧変調周波数」と称する。また、ピーク値(p1)と血圧変調周波数(f1)との組み合わせ(p1,f1)を、「第2の血圧性成分」と称する。 Among these, the peak frequency (f 1 ) appearing on the low frequency side is referred to as “blood pressure modulation frequency”. A combination (p 1 , f 1 ) of the peak value (p 1 ) and the blood pressure modulation frequency (f 1 ) is referred to as a “second blood pressure component”.
更に、高周波数側に現れるピークの周波数(f2)を、「呼吸動作変調周波数」と称する。また、ピーク値(p2)と呼吸動作変調周波数(f2)との組み合わせ(p2,f2)を、「第2の呼吸性成分」と称する。 Further, the peak frequency (f 2 ) appearing on the high frequency side is referred to as “breathing motion modulation frequency”. A combination (p 2 , f 2 ) of the peak value (p 2 ) and the respiratory motion modulation frequency (f 2 ) is referred to as a “second respiratory component”.
第2の呼吸性成分抽出部504は、第2の周波数解析部503による周波数解析の結果に基づいて、第2の呼吸性成分を抽出する。グラフ550は、第2の呼吸性成分抽出部504が、時刻=t1を終了時刻とする時間幅541の範囲において行われた周波数解析の結果に基づいて、第2の呼吸性成分(p2,f2)を抽出したことを示している。
The second respiratory
第2の血圧性成分抽出部505は、第2の周波数解析部503による周波数解析の結果に基づいて、第2の血圧性成分を抽出する。グラフ550は、第2の血圧性成分抽出部505が、時刻=t1を終了時刻とする時間幅541の範囲において行われた周波数解析の結果に基づいて、第2の血圧性成分(p1,f1)を抽出したことを示している。
The second blood pressure
なお、第2の血圧性成分抽出部505は、抽出した第2の血圧性成分を、覚醒努力解析部305、覚醒水準解析部306に通知する。
Note that the second blood pressure
次に、眠気判定部121に含まれる眠気度算出部304の機能について説明する。図6は、眠気度算出部の機能を説明するための図である。
Next, the function of the sleepiness
図6(a)に示すように、眠気度算出部304は、第1の呼吸性成分取得部601、異常値除去部602、変換部603を有する。
As illustrated in FIG. 6A, the sleepiness
第1の呼吸性成分取得部601は、間隔解析部302の第1の呼吸性成分抽出部404において抽出された第1の呼吸性成分(P2,F2)を取得する。図6(b)は、第1の呼吸性成分取得部601が、第1の呼吸性成分抽出部404にて抽出された第1の呼吸性成分を、各時刻(t1、t2、t3、・・・tn)と対応付けて取得した様子を示している。
The first respiratory
異常値除去部602は、第1の呼吸性成分取得部601が、各時刻と対応付けて取得した第1の呼吸性成分のうち、異常値を除去する。異常値除去部602は、各時刻と対応付けて取得した第1の呼吸性成分のうち、後述する覚醒努力解析部305において、異常値と判定された第1の呼吸性成分を除去する。
The abnormal
変換部603は、第1の呼吸性成分取得部601が取得した第1の呼吸性成分のうち、異常値除去部602において除去されなかった第1の呼吸性成分について、眠気度を算出する。
The
なお、変換部603は、呼吸動作変調周波数(F2)及びピーク値(P2)に、眠気度が対応付けられた眠気度算出テーブルを有しているものとする。図6(c)は、呼吸動作変調周波数(F2)及びピーク値(P2)に、眠気度が対応付けられた眠気度算出テーブルをグラフ化したものである。
Note that the
図6(c)に示すように、眠気度算出テーブルは、呼吸動作変調周波数(F2)及びピーク値(P2)が大きいほど(右上にいくほど)眠気度が小さくなるように規定されている。また、眠気度算出テーブルは、呼吸動作変調周波数(F2)及びピーク値(P2)が小さいほど(左下にいくほど)眠気度が大きくなるように規定されている。 As shown in FIG. 6C, the sleepiness level calculation table is defined so that the sleepiness level becomes smaller as the respiratory motion modulation frequency (F 2 ) and the peak value (P 2 ) are larger (going to the upper right). Yes. In addition, the sleepiness level calculation table is defined such that the sleepiness level increases as the respiratory motion modulation frequency (F 2 ) and the peak value (P 2 ) are smaller (lower left).
変換部603は、眠気度算出テーブルを参照することで、第1の呼吸性成分に含まれる、呼吸動作変調周波数(F2)及びピーク値(P2)に基づいて、眠気度を算出する。
The
図6(c)の例は、眠気度算出テーブルをグラフ化したものに、更に、第1の呼吸性成分取得部601が取得した、各時刻(t1、t2、t3、・・・tn)に対応する第1の呼吸性成分をプロットした様子を示している。図6(c)の例では、時刻=t1〜t3では、呼吸動作変調周波数(F2)及びピーク値(P2)が大きいため、変換部603が、眠気度を"1"と算出している。また、時間の経過とともに、呼吸動作変調周波数(F2)及びピーク値(P2)は小さくなっていき、時刻=tnでは、変換部603が、眠気度を"4"と算出している。
In the example of FIG. 6C, the sleepiness degree calculation table is graphed, and each time (t 1 , t 2 , t 3 ,...) Acquired by the first respiratory
変換部603は、眠気度算出テーブルを参照することで眠気度を算出すると、更に、算出した眠気度が所定の閾値(例えば、4)以上であるか否かを判定する。変換部603は、算出した眠気度が所定の閾値以上であると判定した場合、判定結果を警報部122に通知する。
When the sleepiness degree is calculated by referring to the sleepiness degree calculation table, the
次に、眠気判定部121に含まれる覚醒努力解析部305の機能について説明する。図7は、覚醒努力解析部の機能を説明するための図である。
Next, the function of the wakefulness
図7(a)に示すように、覚醒努力解析部305は、第1の血圧性成分取得部701、第2の血圧性成分取得部702、血圧性成分解析部703、能動活動判定部704、異常値判定部705を有する。
As shown in FIG. 7A, the wakefulness
第1の血圧性成分取得部701は、間隔解析部302の第1の血圧性成分抽出部405において抽出された第1の血圧性成分(F1,P1)を取得する。
The first blood pressure
第2の血圧性成分取得部702は、振幅解析部303の第2の血圧性成分抽出部505において抽出された第2の血圧性成分(f1、p1)を取得する。
The second blood pressure
血圧性成分解析部703は、第1及び第2の血圧性成分取得部701、702によりそれぞれ取得された第1及び第2の血圧性成分(F1,P1)、(f1、p1)に基づいて、下式を用いてずれの大きさの偏差を算出する。
The blood pressure
図7(b)のグラフ710は、ずれの大きさの偏差を説明するためのグラフであり、横軸は周波数を表し、縦軸はパワースペクトル密度を表している。なお、グラフ710は、脈拍間隔の時間変化を周波数解析することで得たパワースペクトル波形(図4のグラフ460参照)と、脈拍振幅の時間変化を周波数解析することで得たパワースペクトル波形(図5のグラフ550参照)とを重ね合わせたものである。図7(b)のグラフ710においてずれの大きさの偏差は、矢印711の大きさの偏差に相当する。
A
能動活動判定部704は、血圧性成分解析部703により算出されたずれの大きさの偏差に基づき、ドライバ160の能動活動の程度を判定する。なお、能動活動判定部704は、能動活動判定テーブルを有しているものとする。能動活動判定部704は、能動活動判定テーブルを参照することで、ドライバ160の能動活動の程度を判定する。
The active
図7(b)のグラフ720は、能動活動判定テーブルをグラフ化したものである。グラフ720に示すように、能動活動の程度には、"単調"、"低調"、"覚醒努力"、"格闘"、"乱調"が含まれる。
A
血圧変調周波数の差分(|f1−F1|)の偏差とピーク値の差分(|p1−P1|)の偏差とが共に小さい場合(ずれの大きさの偏差が0.5σ以下の場合)、能動活動判定部704では、ドライバの能動活動の程度が"単調"であると判定する。以降、血圧変調周波数の差分(|f1−F1|)の偏差とピーク値の差分(|p1−P1|)の偏差が大きくなるにつれ、能動活動判定部704では、能動活動の程度を、それぞれ、"低調"、"覚醒努力"、"格闘"、"乱調"と判定していく。
When both the deviation of the blood pressure modulation frequency (| f 1 −F 1 |) and the deviation of the peak value difference (| p 1 −P 1 |) are small (the deviation of the deviation is 0.5σ or less) ), The active
能動活動判定部704では、ずれの大きさの偏差(矢印711の大きさの偏差)に基づいて能動活動の程度が所定の条件("覚醒努力")に該当すると判定した場合に、判定結果を覚醒努力状態判定部307に通知する。
When the active
異常値判定部705は、血圧性成分解析部703において算出されたずれの大きさの偏差(矢印711の大きさの偏差)が所定の閾値以上であるか否かを判定する。異常値判定部705は、ずれの大きさの偏差(矢印711の大きさの偏差)が所定の閾値以上であると判定した場合、このときの第1の呼吸性成分(F2,P2)を異常値と判定し、眠気度算出部304に通知する。この場合、眠気度算出部304の変換部603では、このときの第1の呼吸性成分(F2,P2)に基づく眠気度の算出は行わない(つまり、眠気度は更新されない)。
The abnormal
次に、眠気判定部121に含まれる覚醒水準解析部306の機能について説明する。図8は、覚醒水準解析部の機能を説明するための図である。
Next, the function of the arousal
図8(a)に示すように、覚醒水準解析部306は、超長周期解析部801、特異信号解析部802、覚醒水準判定部803を有する。
As shown in FIG. 8A, the wakefulness
超長周期解析部801は、振幅解析部303の第2の血圧性成分抽出部505において抽出された第2の血圧性成分(f1,p1)を取得する。また、超長周期解析部801は、取得した第2の血圧性成分(f1,p1)に含まれるピーク値(p1)が、超長周期において増加傾向にあるか否かを判定する。超長周期において増加傾向にあると判定した場合、判定結果を覚醒水準判定部803に通知する。
The ultra-long
図8(b)のグラフ810は、第2の血圧性成分(f1,p1)に含まれるピーク値(p1)の時間変化を表したグラフである。グラフ810において、横軸は時間を表し、縦軸は、パワースペクトル密度を表している。超長周期解析部801は、グラフ810を超長周期で解析することで、解析結果(超長周期の変動)811を得る。超長周期解析部801は、解析結果811に基づいて、第2の血圧性成分(f1,p1)に含まれるピーク値(p1)が、超長周期において増加傾向にあるか否かを判定する。
A
特異信号解析部802は、振幅解析部303の第2の血圧性成分抽出部505において抽出された第2の血圧性成分(f1,p1)を取得する。また、特異信号解析部802は、取得した第2の血圧性成分(f1,p1)に含まれるピーク値(p1)の基準値からのずれ量を算出する。特異信号解析部802は、これまでに取得してきた第2の血圧性成分(f1、p1)に含まれるピーク値(p1)のうち、最小のピーク値(min(p1))を基準値として用いる。
The singular signal analysis unit 802 acquires the second blood pressure component (f 1 , p 1 ) extracted by the second blood pressure
特異信号解析部802は、算出した基準値からのずれ量が所定の閾値以上であると判定した場合、対応する脈波信号が特異信号であると判定する。また、特異信号解析部802は、対応する脈波信号が検出された時刻を特異点と判定する。更に、特異信号解析部802は、現時点から所定期間遡った範囲における特異点の出現頻度を算出し、出現頻度が所定の閾値以上であると判定した場合、判定結果を覚醒水準判定部803に通知する。
If the singular signal analysis unit 802 determines that the amount of deviation from the calculated reference value is greater than or equal to a predetermined threshold, the singular signal analysis unit 802 determines that the corresponding pulse wave signal is a singular signal. Also, the singular signal analysis unit 802 determines the time when the corresponding pulse wave signal is detected as a singular point. Further, the singular signal analysis unit 802 calculates the appearance frequency of the singular point in a range that goes back for a predetermined period from the present time, and when determining that the appearance frequency is equal to or higher than a predetermined threshold, notifies the awakening
図8(c)は、各時刻において、第2の血圧性成分(f1,p1)に含まれるピーク値(p1)の、最小のピーク値(min(p1))からのずれ量(矢印820_3、820_n等参照)を算出した様子を示している。特異信号解析部802は、算出したずれ量(矢印820_3、820_n等参照)が所定の閾値以上であると判定した場合、対応する脈波信号が特異信号であると判定するとともに、対応する脈波信号が検出された時刻を特異点と判定する。なお、図8(b)において、矢印821〜824は、特異信号解析部802により特異点と判定された時刻を示している。現時点から所定期間遡った範囲における特異点が、矢印823と矢印824であった場合、特異信号解析部802では、当該2点の特異点の出現頻度が、所定の閾値以上であるか否かを判定する。特異信号解析部802では、当該2点の特異点の出現頻度が所定の閾値以上であると判定した場合、判定結果を覚醒水準判定部803に通知する。
FIG. 8C shows the amount of deviation of the peak value (p 1 ) included in the second blood pressure component (f 1 , p 1 ) from the minimum peak value (min (p 1 )) at each time. (See arrows 820_3, 820_n, etc.) is calculated. If the singular signal analysis unit 802 determines that the calculated deviation amount (see arrows 820_3, 820_n, etc.) is equal to or greater than a predetermined threshold value, the singular signal analysis unit 802 determines that the corresponding pulse wave signal is a singular signal, The time when the signal is detected is determined as a singular point. In FIG. 8B,
覚醒水準判定部803は、超長周期解析部801より通知された判定結果(血圧性成分のピーク値が超長周期において増加傾向にある)と、特異信号解析部802より通知された判定結果(特異点の出現頻度が所定の閾値以上である)とを取得する。
The arousal
また、覚醒水準判定部803は、超長周期解析部801より判定結果を取得した場合であって、特異信号解析部802より判定結果を取得した場合、ドライバ160の覚醒水準が低いと判定する。覚醒水準判定部803は、ドライバ160の覚醒水準が低いと判定した場合、判定結果を覚醒努力状態判定部307に通知する。
The awakening
次に、眠気判定部121に含まれる覚醒努力状態判定部307の機能について説明する。図9は、覚醒努力状態判定部307の機能を説明するための図である。
Next, the function of the awakening effort
図9に示すように、覚醒努力状態判定部307は、能動活動判定結果取得部901、覚醒水準判定結果取得部902、判定部903を有する。
As illustrated in FIG. 9, the arousal effort
能動活動判定結果取得部901は、覚醒努力解析部305の能動活動判定部704より、判定結果(ドライバ160の能動活動の程度が"覚醒努力"に該当する旨の判定結果)を取得する。能動活動判定結果取得部901は、判定結果を取得すると、判定部903に通知する。
The active activity determination result
覚醒水準判定結果取得部902は、覚醒水準解析部306の覚醒水準判定部803より、判定結果(ドライバ160の覚醒水準が低い旨の判定結果)を取得する。覚醒水準判定結果取得部902は、判定結果を取得すると、判定部903に通知する。
The arousal level determination
判定部903は、能動活動判定結果取得部901より通知があり、かつ、覚醒水準判定結果取得部902より通知があった場合、ドライバ160の状態が、覚醒努力状態であると判定する。判定部903は、覚醒努力状態であると判定した場合、判定結果を警報部122に通知する。
If there is a notification from the active activity determination result
次に、眠気判定システム100における眠気判定処理の流れについて説明する。図10は、眠気判定処理のフローチャートである。
Next, the flow of sleepiness determination processing in the
図10に示すフローチャートは、車両150がIG−ONの状態で、ドライバ160が脈拍センサ110を耳たぶに装着することで処理が開始される。ステップS1001において、脈波信号取得部301は、脈拍センサ110より脈波信号を取得する。
In the flowchart shown in FIG. 10, the process starts when the
ステップS1002において、間隔解析部302は、脈波信号取得部301により取得された脈波信号を解析することで、第1の呼吸性成分及び第1の血圧性成分を抽出する。
In step S1002, the
ステップS1003において、振幅解析部303は、脈波信号取得部301により取得された脈波信号を解析することで、第2の呼吸性成分及び第2の血圧性成分を抽出する。
In step S1003, the
ステップS1004において、眠気度算出部304は、第1の呼吸性成分に基づいて眠気度を算出する眠気度算出処理を実行する。なお、眠気度算出処理のフローチャートの詳細は、後述する。
In step S1004, the sleepiness
ステップS1005において、覚醒努力解析部305、覚醒水準解析部306及び覚醒努力状態判定部307が、第1の血圧性成分、第2の血圧性成分に基づいて、覚醒努力状態判定処理を行う。なお、覚醒努力状態判定処理のフローチャートの詳細は後述する。
In step S1005, the wakefulness
ステップS1006において、警報部122は、ステップS1004において眠気度算出部304より判定結果が通知されたか否か(ドライバ160の眠気度が所定の閾値以上であるか否か)を判定する。
In step S1006, the
ステップS1006において、眠気度算出部304より判定結果が通知された(ドライバ160の眠気度が所定の閾値以上である)と判定した場合、ステップS1008に進む。ステップS1008において、警報部122は、ドライバ160に対して警報情報を音声出力または表示出力し、ステップS1009に進む。
If it is determined in step S1006 that the determination result is notified from the sleepiness level calculation unit 304 (the sleepiness level of the
一方、ステップS1006において、眠気度算出部304より判定結果が通知されなかった(ドライバ160の眠気度が所定の閾値未満である)と判定した場合には、ステップS1007に進む。ステップS1007において、警報部122は、ステップS1005において覚醒努力状態判定部307より判定結果が通知されたか否か(ドライバ160の状態が覚醒努力状態であるか否か)を判定する。
On the other hand, when it is determined in step S1006 that the determination result is not notified from the sleepiness level calculation unit 304 (the sleepiness level of the
ステップS1007において、覚醒努力状態判定部307より判定結果が通知された(ドライバ160の状態が覚醒努力状態である)と判定した場合には、ステップS1008に進み、警報情報を音声出力または表示出力した後に、ステップS1009に進む。このように、第1の実施形態における眠気判定処理では、眠気度が所定の閾値未満であると判定された場合でも、ドライバ160の状態が覚醒努力状態であると判定した場合には、警報出力を行う。
In step S1007, when it is determined that the determination result is notified from the awakening effort state determination unit 307 (the state of the
一方、ステップS1007において、覚醒努力状態判定部307より判定結果が通知されなかった(ドライバ160の状態が覚醒努力状態でない)と判定した場合には、ステップS1009に進む。
On the other hand, if it is determined in step S1007 that the determination result is not notified from the awakening effort state determination unit 307 (the state of the
ステップS1009において、脈波信号取得部301は、眠気判定処理を終了するか否かを判定し、眠気判定処理を継続すると判定した場合には、ステップS1001に戻る。一方、ステップS1009において眠気判定処理を終了すると判定した場合には、眠気判定処理を終了する。
In step S1009, the pulse wave
次に、図10の眠気判定処理に含まれる各工程の詳細(眠気度算出処理(ステップS1004)、覚醒努力状態判定処理(ステップS1005))のフローチャートについて説明する。 Next, a flowchart of details of each process included in the drowsiness determination process of FIG. 10 (drowsiness level calculation process (step S1004), arousal effort state determination process (step S1005)) will be described.
図11は、眠気度算出処理の詳細を示すフローチャートである。ステップS1101において、第1の呼吸性成分取得部601は第1の呼吸性成分を取得する。ステップS1102において、異常値除去部602は、取得した第1の呼吸性成分が異常値であるか否かを判定する。
FIG. 11 is a flowchart showing details of the sleepiness level calculation process. In step S1101, the first respiratory
覚醒努力状態判定処理(ステップS1005)が実行され、覚醒努力解析部305より第1の呼吸性成分が異常値である旨の判定結果を受信していた場合、ステップS1102において、異常値除去部602は、取得した第1の呼吸性成分が異常値であると判定する。ステップS1002において、異常値除去部602が、取得した第1の呼吸性成分が異常値であると判定した場合には、図10のステップS1006に戻る。
When the arousal effort state determination process (step S1005) is executed and the determination result that the first respiratory component is an abnormal value is received from the arousal
一方、ステップS1102において、覚醒努力解析部305より第2の呼吸性成分が異常値である旨の判定結果を受信していない場合には、取得した第2の呼吸性成分が異常値でないと判定し、ステップS1103に進む。ステップS1103において、変換部603は、ステップS1101において取得した第1の呼吸性成分を用いて、眠気度算出テーブルを参照することで眠気度を算出する。
On the other hand, if the determination result that the second respiratory component is an abnormal value is not received from the wakefulness
ステップS1104において、変換部603は、算出した眠気度が所定の閾値以上であるか否かを判定する。ステップS1104において、所定の閾値未満であると判定した場合には、図10のステップS1006に戻る。一方、ステップS1104において、所定の閾値以上であると判定した場合には、ステップS1105に進む。
In step S1104, the
ステップS1105において、変換部603は、ドライバ160の眠気度が所定の閾値以上である旨の判定結果を、警報部122に通知する。
In step S1105, the
図12は、覚醒努力状態判定処理の詳細を示すフローチャートである。ステップS1201において、覚醒努力解析部305は、第1の血圧性成分及び第2の血圧性成分を取得する。
FIG. 12 is a flowchart showing details of the arousal effort state determination process. In step S1201, the wakefulness
ステップS1202において、覚醒努力解析部305は、取得した第1の血圧性成分と第2の血圧性成分とのずれの大きさの偏差を算出し、能動活動の程度を判定する。また、覚醒努力解析部305は、算出したずれの大きさの偏差に基づき第1の呼吸性成分が異常値であるか否かを判定し、異常値であると判定した場合には、判定結果を眠気度算出部304に通知する。
In step S1202, the wakefulness
ステップS1203において、覚醒努力解析部305は、判定した能動活動の程度が、"覚醒努力"に該当するか否かを判定する。ステップS1203において、判定した能動活動の程度が、"覚醒努力"に該当しないと判定した場合には、図10のステップS1006に戻る。
In step S1203, the wakefulness
一方、ステップS1203において、判定した能動活動の程度が、"覚醒努力"に該当すると判定した場合には、判定結果を覚醒努力状態判定部307に通知し、ステップS1204に進む。ステップS1204において、覚醒水準解析部306は、第2の血圧性成分のピーク値の超長周期の変動を解析する。
On the other hand, if it is determined in step S1203 that the determined degree of active activity corresponds to “wakefulness effort”, the determination result is notified to the alertness
ステップS1205において、覚醒水準解析部306は、ステップS1204において解析した第2の血圧性成分のピーク値の超長周期の変動が、増加傾向であるか否かを判定する。ステップS1205において、超長周期の変動が増加傾向にないと判定した場合には、図10のステップS1006に戻る。
In step S1205, the arousal
一方、ステップS1205において、超長周期の変動が増加傾向にあると判定した場合には、ステップS1206に進む。ステップS1206において、覚醒水準解析部306は、第2の血圧性成分のピーク値の基準値からのずれ量に基づき、対応する脈波信号が特異信号か否かを判定する。また、特異信号であると判定した場合、覚醒水準解析部306は、対応する脈波信号が検出された時刻を特異点と判定する。また、ステップS1207において、覚醒水準解析部306は、現時点から所定期間遡った範囲における特異点の出現頻度を解析する。
On the other hand, if it is determined in step S1205 that the fluctuation of the ultra-long cycle tends to increase, the process proceeds to step S1206. In step S1206, the arousal
ステップS1208において、覚醒水準解析部306は、特異点の出現頻度が所定の閾値以上であるか否かを判定する。ステップS1208において、所定の閾値未満であると判定した場合には、図10のステップS1006に戻る。
In step S1208, the arousal
一方、ステップS1208において、所定の閾値以上であると判定した場合には、判定結果を覚醒努力状態判定部307に通知し、ステップS1209に進む。ステップS1209において、覚醒努力状態判定部307は、現在のドライバ160の状態が、覚醒努力状態であると判定し、判定結果を警報部122に通知したうえで、図10のステップS1006に戻る。
On the other hand, if it is determined in step S1208 that the value is equal to or greater than the predetermined threshold, the determination result is notified to the awakening effort
以上の説明から明らかなように、第1の実施形態における眠気判定システムでは、脈拍間隔の時間変化を周波数解析し、パワースペクトル波形の呼吸性成分を抽出することで、ドライバの眠気度を算出する。また、第1の実施形態における眠気判定システムでは、脈拍間隔の時間変化の周波数解析により抽出される血圧性成分と、脈拍振幅の時間変化の周波数解析により抽出される血圧性成分とのずれの大きさの偏差に基づいて、ドライバの能動活動の程度を判定する。また、第1の実施形態における眠気判定システムでは、脈拍振幅の時間変化の周波数解析により抽出される血圧性成分のピーク値の超長周期の変動と、特異点の出現頻度とに基づいて、ドライバの覚醒水準を判定する。また、第1の実施形態における眠気判定システムでは、ドライバの能動活動の程度が"覚醒努力"に該当し、かつ、覚醒水準が低いと判定した場合に、ドライバの状態が覚醒努力状態であると判定する。更に、第1の実施形態における眠気判定システムでは、算出した眠気度が高い場合に、警報出力を行うとともに、算出した眠気度が低い場合でも、ドライバの状態が覚醒努力状態であると判定した場合には、警報出力を行う。 As is clear from the above description, in the sleepiness determination system according to the first embodiment, the frequency change of the time change of the pulse interval is analyzed, and the respiratory component of the power spectrum waveform is extracted to calculate the sleepiness level of the driver. . In the sleepiness determination system according to the first embodiment, the difference between the blood pressure component extracted by the frequency analysis of the time change of the pulse interval and the blood pressure component extracted by the frequency analysis of the time change of the pulse amplitude is large. Based on the deviation, the degree of active activity of the driver is determined. Further, in the sleepiness determination system according to the first embodiment, the driver is based on the fluctuation of the ultralong period of the peak value of the blood pressure component extracted by the frequency analysis of the time change of the pulse amplitude and the appearance frequency of the singular point. Determine the level of arousal. In the sleepiness determination system according to the first embodiment, when the driver's active activity level corresponds to “wakefulness effort” and it is determined that the level of alertness is low, the driver's state is awakening effort state. judge. Furthermore, in the sleepiness determination system according to the first embodiment, when the calculated sleepiness level is high, an alarm is output, and even when the calculated sleepiness level is low, it is determined that the driver's state is the awakening effort state In the case of alarm output.
このように、第1の実施形態における眠気判定システムによれば、ドライバの状態が、覚醒努力状態であることを識別することができる。このため、眠気度が低いと判定された場合でも、眠気を催している状態を正しく判定して警報出力することができる。 Thus, according to the drowsiness determination system in the first embodiment, it is possible to identify that the state of the driver is the awakening effort state. For this reason, even when it is determined that the sleepiness level is low, it is possible to correctly determine the state of drowsiness and output an alarm.
この結果、第1の実施形態における眠気判定システムによれば、眠気を判定する判定精度を向上させることができる。 As a result, according to the drowsiness determination system in the first embodiment, the determination accuracy for determining drowsiness can be improved.
[第2の実施形態]
上記第1の実施形態では、ナビゲーション装置120を、眠気判定部121及び警報部122として機能させる場合について説明した。しかしながら、眠気判定部121及び警報部122を実現させるための装置は、ナビゲーション装置120に限定されない。例えば、サーバ装置を眠気判定部121として機能させるようにしてもよい。
[Second Embodiment]
In the first embodiment, the case where the
図13は、眠気判定システムの一例を示す第2の図である。以下、図13に示す眠気判定システム1300について、第1の実施形態との相違点を中心に説明する。
FIG. 13 is a second diagram illustrating an example of a drowsiness determination system. Hereinafter, the
図13に示すように、眠気判定システム1300は、サーバ装置1310と通信装置1320とを有する点において、図1の眠気判定システム100と相違する。
As shown in FIG. 13, the
通信装置1320は、例えば、DCM(Data Communication Module)であり、車両150に搭載され、車両150を管理するサーバ装置1310と通信する。
The
サーバ装置1310には、眠気判定プログラムがインストールされており、当該プログラムが実行されることで、サーバ装置1310は、眠気判定部121として機能する。
The
眠気判定システム1300によれば、ドライバ160より検出された脈波信号は、ナビゲーション装置120、通信装置1320を介してサーバ装置1310に送信される。また、送信された脈波信号に基づいて、サーバ装置1310より、眠気度が高い旨の判定結果が送信された場合、または、覚醒努力状態である旨の判定結果が送信された場合、ナビゲーション装置120は、通信装置1320を介してこれらの判定結果を受信する。これにより、ナビゲーション装置120では、スピーカ装置130または表示装置140を介して警報出力を行うことができる。
According to the
[第3の実施形態]
上記第1の実施形態では、ナビゲーション装置120を、眠気判定部121及び警報部122として機能させる場合について説明した。しかしながら、眠気判定部121及び警報部122を実現させるための装置は、ナビゲーション装置120に限定されない。例えば、ドライバ160が所持する携帯端末を眠気判定部121として機能させるようにしてもよい。
[Third Embodiment]
In the first embodiment, the case where the
図14は、眠気判定システムの一例を示す第3の図である。以下、図14に示す眠気判定システム1400または1420について、第1の実施形態との相違点を中心に説明する。
FIG. 14 is a third diagram illustrating an example of a drowsiness determination system. Hereinafter, the
図14(a)に示すように、眠気判定システム1400は、携帯端末1410を有する点において、図1の眠気判定システム100と相違する。
As shown in FIG. 14A, the
携帯端末1410は、ドライバ160が所持する端末であり、脈拍センサ110と接続することで、脈波信号を取得する。また、携帯端末1410には、眠気判定プログラムがインストールされている。これにより、携帯端末1410は、眠気判定部121として機能する。
The
また、携帯端末1410は、例えば、近距離通信により、ナビゲーション装置120との間で情報の送受信を行う。携帯端末1410は、眠気判定部121において眠気度が高いと判定された場合、または覚醒努力状態であると判定された場合に、判定結果をナビゲーション装置120に送信する。これにより、ナビゲーション装置120は、スピーカ装置130または表示装置140を介して警報出力を行うことができる。
In addition, the mobile terminal 1410 transmits and receives information to and from the
なお、警報情報の出力先は、ナビゲーション装置120に接続されたスピーカ装置130または表示装置140に限定されない。例えば、携帯端末が有するスピーカ機能及び表示機能を利用してもよい。
Note that the output destination of the alarm information is not limited to the
図14(b)は、携帯端末1430を眠気判定部121、警報部122として機能させ、携帯端末1430が有するスピーカ機能及び表示機能を利用して警報情報を出力する眠気判定システム1420の一例である。眠気判定システム1420によれば、ドライバが運転可能な任意の車両において、眠気判定処理を実行することができる。
FIG. 14B illustrates an example of a
[その他の実施形態]
上記第1乃至第3の実施形態において、覚醒努力状態判定部307は、ドライバ160の能動活動の程度が"覚醒努力"に該当すると判定され、かつ、ドライバ160の覚醒水準が低いと判定された場合に、ドライバ160の状態が覚醒努力状態であると判定した。しかしながら、覚醒努力状態判定部307は、ドライバ160の能動活動の程度が"覚醒努力"に該当すると判定された場合、または、ドライバ160の覚醒水準が低いと判定された場合のいずれかの場合に、覚醒努力状態であると判定するようにしてもよい。
[Other Embodiments]
In the first to third embodiments, the wakefulness effort
また、上記第1乃至第3の実施形態において、覚醒水準判定部803は、第2の血圧性成分のピーク値の超長周期の変動が増加傾向にあり、かつ、特異点の出現頻度が所定の閾値以上であると判定された場合に、ドライバ160の覚醒水準が低いと判定した。しかしながら、覚醒水準判定部803は、第2の血圧性成分のピーク値の超長周期の変動が増加傾向にあると判定された場合、または、特異点の出現頻度が所定の閾値以上であると判定された場合のいずれかの場合に、覚醒水準が低いと判定するようにしてもよい。
In the first to third embodiments, the arousal
また、上記第1乃至第3の実施形態において、間隔解析部302及び振幅解析部303は、脈波信号取得部301により取得された脈波信号を用いるものとして説明した。しかしながら、間隔解析部302及び振幅解析部303は、脈波信号取得部301により取得された脈波信号を、異常値を除去したうえで用いるようにしてもよい。
In the first to third embodiments, the
また、上記第1乃至第3の実施形態において、覚醒努力解析部305は、ドライバ160の能動活動の程度が"覚醒努力"に該当すると判定した場合に、判定結果を警報部122に通知するものとして説明した。しかしながら、覚醒努力解析部305は、ドライバ160の能動活動の程度が"覚醒努力"に該当すると判定した場合に、算出したずれの大きさの偏差を合わせて警報部122に通知するようにしてもよい。これにより、警報部122では、ずれの大きさの偏差に応じた処理を行うことが可能となる。
In the first to third embodiments, the
また、上記第1乃至第3の実施形態において、警報部122は、警報情報を音声出力または表示出力するものとして説明した。しかしながら、警報部122の出力形態はこれに限定されず、例えば、不図示の振動子を振動させるようにしてもよい。あるいは、警報部122は、自動運転に切り替えるための信号を出力するようにしてもよい。
Further, in the first to third embodiments, the
なお、開示の技術では、以下に記載する付記のような形態が考えられる。
(付記1)
脈拍センサから出力される被検者の脈波信号より算出した脈拍間隔の時間変化を周波数解析することで、第1の血圧性成分を抽出し、
前記脈波信号より算出した脈拍振幅の時間変化を周波数解析することで、第2の血圧性成分を抽出し、
前記第1の血圧性成分と前記第2の血圧性成分とのずれの大きさの偏差に基づいて、前記被検者が眠気に抵抗している状態か否かを判定する、
処理をコンピュータに実行させる眠気判定プログラム。
(付記2)
前記脈波信号より算出した脈拍間隔の時間変化を周波数解析し、前記第1の血圧性成分よりも周波数の高い呼吸性成分を抽出し、
前記抽出した呼吸性成分に応じた眠気度を算出し、
前記算出した眠気度が所定の閾値以上であると判定した場合に、警報出力する、
処理を前記コンピュータに実行させ、
前記算出した眠気度が所定の閾値未満であると判定した場合であっても、前記被検者が眠気に抵抗している状態であると判定された場合には、警報出力することを特徴とする付記1に記載の眠気判定プログラム。
(付記3)
前記第2の血圧性成分のピーク値の超長周期の変動が増加傾向にあるか否かを判定し、
前記第2の血圧性成分のピーク値の基準値からのずれ量が所定の閾値以上となる頻度を算出する、
処理を前記コンピュータに実行させ、
前記第1の血圧性成分と前記第2の血圧性成分とのずれの大きさの偏差が所定の条件に該当すると判定し、前記第2の血圧性成分の超長周期の変動が増加傾向にあると判定し、かつ、前記頻度が所定の閾値以上であると判定した場合に、前記被検者の状態が眠気に抵抗している状態であると判定することを特徴とする付記2に記載の眠気判定プログラム。
(付記4)
前記第1の血圧性成分と前記第2の血圧性成分とのずれの大きさの偏差が所定の閾値未満であると判定した場合に、前記抽出した呼吸性成分に応じた眠気度を算出することを特徴とする付記2に記載の眠気判定プログラム。
(付記5)
脈拍センサから出力される被検者の脈波信号より算出した脈拍間隔の時間変化を周波数解析することで、第1の血圧性成分を抽出する第1の抽出手段と、
前記脈波信号より算出した脈拍振幅の時間変化を周波数解析することで、第2の血圧性成分を抽出する第2の抽出手段と、
前記第1の血圧性成分と前記第2の血圧性成分とのずれの大きさの偏差に基づいて、前記被検者が眠気に抵抗している状態か否かを判定する判定手段と
を有することを特徴とする眠気判定装置。
(付記6)
コンピュータが、
脈拍センサから出力される被検者の脈波信号より脈拍間隔の時間変化を抽出して周波数解析することで、第1の血圧性成分を抽出し、
前記脈波信号より脈拍振幅の時間変化を抽出して周波数解析することで、第2の血圧性成分を抽出し、
前記第1の血圧性成分と前記第2の血圧性成分とのずれの大きさの偏差に基づいて、前記被検者が眠気に抵抗している状態か否かを判定する、
処理を実行することを特徴とする眠気判定方法。
In addition, in the disclosed technology, forms such as the following supplementary notes are conceivable.
(Appendix 1)
The first blood pressure component is extracted by frequency analysis of the time change of the pulse interval calculated from the pulse wave signal of the subject output from the pulse sensor,
By analyzing the time change of the pulse amplitude calculated from the pulse wave signal, the second blood pressure component is extracted,
Determining whether the subject is in a state of resistance to drowsiness based on a deviation in magnitude of deviation between the first blood pressure component and the second blood pressure component;
A drowsiness determination program that causes a computer to execute processing.
(Appendix 2)
Analyzing the time change of the pulse interval calculated from the pulse wave signal, extracting a respiratory component having a higher frequency than the first blood pressure component,
Calculate sleepiness according to the extracted respiratory component,
When it is determined that the calculated sleepiness level is equal to or greater than a predetermined threshold, an alarm is output.
Causing the computer to perform processing;
Even when it is determined that the calculated sleepiness level is less than a predetermined threshold, if it is determined that the subject is in a state of resistance to sleepiness, an alarm is output. The sleepiness determination program according to
(Appendix 3)
It is determined whether or not the fluctuation of the ultralong cycle of the peak value of the second blood pressure component tends to increase,
Calculating the frequency at which the amount of deviation from the reference value of the peak value of the second blood pressure component is equal to or greater than a predetermined threshold;
Causing the computer to perform processing;
It is determined that the deviation of the magnitude of the difference between the first blood pressure component and the second blood pressure component satisfies a predetermined condition, and the fluctuation of the ultralong cycle of the second blood pressure component tends to increase. The
(Appendix 4)
When it is determined that the deviation of the magnitude of the difference between the first blood pressure component and the second blood pressure component is less than a predetermined threshold, the sleepiness degree corresponding to the extracted respiratory component is calculated. The sleepiness determination program according to
(Appendix 5)
A first extraction means for extracting a first blood pressure component by performing frequency analysis on a time change of a pulse interval calculated from a pulse wave signal of a subject output from a pulse sensor;
A second extraction means for extracting a second blood pressure component by performing frequency analysis on the time variation of the pulse amplitude calculated from the pulse wave signal;
Determining means for determining whether or not the subject is in a state of resistance to drowsiness based on a deviation in magnitude of a deviation between the first blood pressure component and the second blood pressure component. A drowsiness determination device characterized by the above.
(Appendix 6)
Computer
By extracting the time change of the pulse interval from the pulse wave signal of the subject output from the pulse sensor and performing frequency analysis, the first blood pressure component is extracted,
By extracting the time change of the pulse amplitude from the pulse wave signal and performing frequency analysis, the second blood pressure component is extracted,
Determining whether the subject is in a state of resistance to drowsiness based on a deviation in magnitude of deviation between the first blood pressure component and the second blood pressure component;
A drowsiness determination method characterized by executing processing.
なお、上記実施形態に挙げた構成等に、その他の要素との組み合わせ等、ここで示した構成に本発明が限定されるものではない。これらの点に関しては、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更することが可能であり、その応用形態に応じて適切に定めることができる。 Note that the present invention is not limited to the configurations shown here, such as combinations with other elements, etc., in the configurations described in the above embodiments. These points can be changed without departing from the spirit of the present invention, and can be appropriately determined according to the application form.
100 :眠気判定システム
110 :脈拍センサ
120 :ナビゲーション装置
121 :眠気判定部
122 :警報部
130 :スピーカ装置
140 :表示装置
150 :車両
160 :ドライバ
301 :脈波信号取得部
302 :間隔解析部
303 :振幅解析部
304 :眠気度算出部
305 :覚醒努力解析部
306 :覚醒水準解析部
1300 :眠気判定システム
1310 :サーバ装置
1320 :通信装置
1400 :眠気判定システム
1410 :携帯端末
1420 :眠気判定システム
1430 :携帯端末
100: Sleepiness determination system 110: Pulse sensor 120: Navigation device 121: Sleepiness determination unit 122: Alarm unit 130: Speaker device 140: Display device 150: Vehicle 160: Driver 301: Pulse wave signal acquisition unit 302: Interval analysis unit 303: Amplitude analysis unit 304: Drowsiness level calculation unit 305: Arousal effort analysis unit 306: Arousal level analysis unit 1300: Drowsiness determination system 1310: Server device 1320: Communication device 1400: Drowsiness determination system 1410: Mobile terminal 1420: Drowsiness determination system 1430: Mobile device
Claims (4)
前記脈波信号より算出した脈拍振幅の時間変化を周波数解析することで、第2の血圧性成分を抽出し、
前記第1の血圧性成分と前記第2の血圧性成分とのずれの大きさの偏差に基づいて、前記被検者が眠気に抵抗している状態か否かを判定する、
処理をコンピュータに実行させる眠気判定プログラム。 The first blood pressure component is extracted by frequency analysis of the time change of the pulse interval calculated from the pulse wave signal of the subject output from the pulse sensor,
By analyzing the time change of the pulse amplitude calculated from the pulse wave signal, the second blood pressure component is extracted,
Determining whether the subject is in a state of resistance to drowsiness based on a deviation in magnitude of deviation between the first blood pressure component and the second blood pressure component;
A drowsiness determination program that causes a computer to execute processing.
前記抽出した呼吸性成分に応じた眠気度を算出し、
前記算出した眠気度が所定の閾値以上であると判定した場合に、警報出力する、
処理を前記コンピュータに実行させ、
前記算出した眠気度が所定の閾値未満であると判定した場合であっても、前記被検者が眠気に抵抗している状態であると判定した場合には、警報出力することを特徴とする請求項1に記載の眠気判定プログラム。 Analyzing the time change of the pulse interval calculated from the pulse wave signal, extracting a respiratory component having a higher frequency than the first blood pressure component,
Calculate sleepiness according to the extracted respiratory component,
When it is determined that the calculated sleepiness level is equal to or greater than a predetermined threshold, an alarm is output.
Causing the computer to perform processing;
Even if it is determined that the calculated sleepiness level is less than a predetermined threshold, if it is determined that the subject is in a state of resistance to sleepiness, an alarm is output. The sleepiness determination program according to claim 1.
前記脈波信号より算出した脈拍振幅の時間変化を周波数解析することで、第2の血圧性成分を抽出する第2の抽出手段と、
前記第1の血圧性成分と前記第2の血圧性成分とのずれの大きさの偏差に基づいて、前記被検者が眠気に抵抗している状態か否かを判定する判定手段と
を有することを特徴とする眠気判定装置。 A first extraction means for extracting a first blood pressure component by performing frequency analysis on a time change of a pulse interval calculated from a pulse wave signal of a subject output from a pulse sensor;
A second extraction means for extracting a second blood pressure component by performing frequency analysis on the time variation of the pulse amplitude calculated from the pulse wave signal;
Determining means for determining whether or not the subject is in a state of resistance to drowsiness based on a deviation in magnitude of a deviation between the first blood pressure component and the second blood pressure component. A drowsiness determination device characterized by the above.
脈拍センサから出力される被検者の脈波信号より算出した脈拍間隔の時間変化を周波数解析することで、第1の血圧性成分を抽出し、
前記脈波信号より算出した脈拍振幅の時間変化を周波数解析することで、第2の血圧性成分を抽出し、
前記第1の血圧性成分と前記第2の血圧性成分とのずれの大きさの偏差に基づいて、前記被検者が眠気に抵抗している状態か否かを判定する、
処理を実行することを特徴とする眠気判定方法。 Computer
The first blood pressure component is extracted by frequency analysis of the time change of the pulse interval calculated from the pulse wave signal of the subject output from the pulse sensor,
By analyzing the time change of the pulse amplitude calculated from the pulse wave signal, the second blood pressure component is extracted,
Determining whether the subject is in a state of resistance to drowsiness based on a deviation in magnitude of deviation between the first blood pressure component and the second blood pressure component;
A drowsiness determination method characterized by executing processing.
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