JP2018508870A - 車両の運転者の瞬間睡眠を検知するための方法および装置 - Google Patents

Abstract

【課題】本発明は車両の（１００）の運転者（１０２）の瞬間睡眠を検知するための方法に関する。【解決手段】この方法は、運転者（１０２）のアイパラメータに関する閉眼情報（１１０）の読み取りの少なくとも１つのステップを有しており、この場合、前記閉眼情報（１１０）が、運転者（１０２）の最大開眼レベルのための第１のまぶた位置および／または最小開眼レベルのための第２のまぶた位置を表しており、目（１０８）の開放状態または目（１０８）の閉鎖状態を表す開眼情報（１１６）を得るために、前記閉眼情報（１１０）を用いて運転者（１０２）のまぶたの実際のまぶた位置の分類のステップを有しており、瞬間睡眠発生の程度を表す睡眠識別値（１２０）の算出のステップを有している。前記睡眠識別値（１２０）は、前記実際のまぶた位置および／または前記開眼情報（１１６）を用いて、この場合、前記瞬間睡眠は、前記睡眠識別値（１２０）が少なくとも所定の時間長さ中に閾値を越えると検知されるようになっている。【選択図】 図１

Description

本発明は、車両の運転者の瞬間睡眠を検知するための方法、相応の装置並びに相応のコンピュータプログラムに関する。

運転中の眠気および瞬間睡眠は、しばしば危険な状況または事故を引き起こす。今日の眠気検出器は、運転者が所定の眠気限界値を越えると、警告を発するようになっている。警告は視覚的に例えば表示されたコーヒーカップによってまたは聴覚的に行われる。しかしながらこのような警告は運転者によって無視され得る。

今日の眠気アシストシステムは、運転者の眠気を単に運転者の運転特性から間接的に推測するだけである。運転者のハンドル操作特性から走行プロフィールが得られ、長時間の走行時に実際の走行特性と比較される。長時間に亘って舵角に変化がなく、次いで大きい舵角変化が生じると、これはデッドバンド事象として記録される。このようなデッドバンド事象が増加すると、運転者は眠気を感じていると分類される。

同様に、ビデオカメラのデータに基づいて目の瞬間的な開度を検知する（例えばＳｍａｒｔＥｙｅ「スマートアイ」、Ｆａｃｅｌａｂ「フェースラボ」等）ことができるシステムが公知である。また同様に、ビデオ信号に基づいて人間の自己同一性を検知することができるシステムが公知である。

以上のような背景から、ここで紹介された試みによって、独立請求項に記載した、車両の運転者の瞬間睡眠を検知するための方法、さらにこの方法を用いた装置、並びに相応のコンピュータプログラムが提案される。好適な実施態様は、それぞれの従属請求項および以下の説明に記載されている。

瞬間睡眠は、ビデオに基づく運転者観察および開瞼検出を用いて検知される。この場合、瞬間睡眠に入る前または瞬間睡眠の開始前に既に警告が与えられてよい。

車両の運転者の瞬間睡眠を検知するための方法が提案されており、この方法は：
運転者のアイパラメータに関する閉眼情報の読み取りのステップを有しており、この場合、閉眼情報が、運転者の最大開眼レベルのための第１のまぶた位置および／または最小開眼レベルのための第２のまぶた位置を表しており、
目の開放状態または目の閉鎖状態を表す開眼情報を得るために、前記閉眼情報を用いて運転者のまぶたの実際のまぶた位置の分類のステップを有しており、
瞬間睡眠発生の程度を表す睡眠識別値の算出のステップを有しており、この場合、睡眠識別値が実際のまぶた位置および／または開眼情報を用いて算出され、瞬間睡眠は、睡眠識別値が少なくとも所定の時間長さ中に閾値を越えると検知されるようになっている。

また、車両の運転者の瞬間睡眠を検知するための方法が提案されており、この方法は：
運転者のアイパラメータに関する目の運動情報および／または運転者のアイパラメータに関する閉眼情報の読み取りのステップを有しており、この場合、目の運動情報は運転者の目の運動に関する情報を表し、かつ／または閉眼情報は運転者の最大開眼レベルのための第１のまぶた位置および／または最小開眼レベルのための第２のまぶた位置を表しており、
瞬間睡眠発生の程度を表す睡眠識別値の算出のステップを有しており、この場合、睡眠識別値が目の運動情報から導き出された開眼速度を用いておよび／または目の運動情報から導き出された運転者の視線方向を用いておよび／または開眼速度および視線方向から導き出された複数の情報を用いて算出され、睡眠識別値が少なくとも所定の時間長さ中に閾値を越えると、瞬間睡眠が検知されるようになっている。

この場合、瞬間睡眠は、特に数秒間の不意の居眠り（例えば所定程度閉じられた目）を意味する。閉眼情報は、運転者の目の下まぶたからの目の上まぶたの間隔または開眼を記述する。目の運動情報とは閉眼情報と理解されてもよい。この場合、閉眼情報は、特に開いた目若しくは最大開眼レベルにおける最大間隔の値、および特に閉じた目若しくは最小開眼レベルにおける最小間隔の別の値を有していてよい。従って、アイパラメータとは、運転者の目の上まぶたと下まぶたとの間の間隔と理解されてよい。次いで、閉眼情報を用いて瞬間的な開眼レベルを例えばパーセントで記述する実際のまぶた位置が評価され、それによって分類される。従って分類のステップで、特に開いた目と閉じた目との間の２進法的な差異を得ることができる。睡眠識別値は、睡眠発作の可能性若しくは程度または不都合な居眠りを表す。この場合、警告のための閾値が規定されていてよいかまたは規定され得る。例えば５０％以上または７５％以上の睡眠識別値において、瞬間睡眠若しくは差し迫った瞬間睡眠、または瞬間睡眠の高いリスクが検知され得る。この場合、限界値または閾値はリスクポテンシャルに応じて選択することができ、例えば１０％〜９９％の間である。この場合、睡眠識別値は、例えば０．５秒、１秒、３０秒または１分の時間長さの間に評価され得る。従って、この時間長さの間に信号または値が評価されてよい。この場合、この時間長さは、この方法の予め規定された速度および予め規定されたロバストネスに適合されていてよいかまたは適合され得る。

さらに、ここに紹介された方法の前記変化例のすべてのステップを有する、車両の運転者の瞬間睡眠を検知するための方法も提案される。

読み取りのステップの前で、識別のステップで運転者が識別されてよい。読み取りのステップまたは選択的に識別のステップで、閉眼情報が、識別された運転者に関する、特にデータバンクからの情報を用いて提供されるかまたは読み取られてよい。従って、運転者は、ビデオに基づいて検知され得るか、または運転者の車両キーまたは与えられた識別キーを用いて検知され得る。好適にはこれによって、この方法はより迅速に瞬間睡眠を検知することができる。

閉眼情報を決定するために、読み取りのステップの前に評価のステップで、初期化時間間隔に亘って実際のまぶた位置が評価され得る。この場合、初期化時間間隔は、例えば少なくとも１分間であってよい。選択的に初期化時間間隔は５分であってよい。従って、初期化時間間隔は１５秒〜１０分の間の長さであってよい。従ってこの方法は、それぞれの運転者のために予備知識なしで実施され得る。

分類のステップに先行して学習ステップが存在する。分類のステップで、閉眼情報が実際のまぶた位置を用いて調整されてよい。特に、最大開眼レベルが調整されてよい。好適には、これによって実際の開眼レベルも良好に決定され得る。

開いた目と閉じた目とを区別するために、分類のステップで開眼情報が視線方向信号を用いて分類されてよい。視線方向信号が存在しない場合、目が閉じている可能性が推測される。視線方向信号は視線方向を表す。この場合、閉じた目を検知するために、分類のステップで視線方向の経時変化が用いられる。

算出のステップで、睡眠識別値が、所定の時間長さ中の運転者のための閉じた目の回数を表す開眼情報を用いて、および／または所定の時間長さ中の閉じた目の所要時間を表す開眼情報を用いて、算出される。

算出のステップで、睡眠識別値が、閉瞼ダイナミックスおよび／または閉瞼加速度を用いて算出される。この場合、加速度の閉瞼加速度または絶対的な閉瞼加速度が用いられてよい。この場合、閉瞼加速度は、運転者のまぶたの加速度を表す値を表す。好適にはゆっくりとした閉眼が検知され得る。従って、例えば瞬間睡眠の危険性を早期に検知することができる。この場合、閉瞼加速度は、例えば半秒と同じかまたはこれより短い時間長さで評価され得る。

ここで紹介された試みはさらに、ここで紹介された方法の変化例のステップを相応の装置で実施し、制御し若しくは実行するために構成された装置を提供する。このような装置の形による本発明の変化実施例によっても、本発明の課題は迅速かつ効果的に解決され得る。

装置とは、もっぱらセンサ信号を処理し、それに基づいて制御信号および／またはデータ信号をアウトプットする電気機器であると理解されてよい。この装置は、ハードウエアおよび／またはソフトウエア的に構成され得るインターフェースを有していてよい。ハードウエア的な構成において、インターフェースは、例えば装置の様々な機能を含有するいわゆるシステムＡＳＩＣの一部であってよい。しかしながら、インターフェースが、固有の集積された回路であるかまたは少なくとも部分的に離散素子より成っていてもよい。ソフトウエア的な構成において、インターフェースは、例えば別のソフトウエアモジュールと並んでマイクロコントローラに設けられているソフトウエアモジュールであってよい。

半導体メモリー、ハードディスクまたは光学式のメモリー等の機械読み取り可能な担体またはメモリー媒体に記憶することができ、特にプログラム製品またはプログラムがコンピュータまたは装置で実行されるときに、前記実施例のいずれか１つによる方法のステップを実施し、実行しかつ／または制御するために使用されるプログラムコードを有するコンピュータプログラム製品またはコンピュータプログラムも有利である。

本発明の１実施例による装置を有しかつ運転者が示されている車両の概略図である。 運転者の目の簡略図である。 本発明の１実施例による閉眼信号の簡略図である。 本発明の１実施例による閉眼信号の簡略図である。 本発明の１実施例による閉眼信号の簡略図である。 本発明の１実施例による視線方向信号の簡略図である。 本発明の１実施例による方法のフローチャートである。 本発明の１実施例による装置のブロック図である。

ここで紹介されたやり方を、以下に添付の図面を用いて例を挙げて詳しく説明する。

以下の、本発明の好適な実施例の説明において、様々な図面に示された類似の作用を有する構成要素のために同じまたは類似の符号が用いられており、この場合、これらの構成要素の繰り返しの説明は省かれる。

図１は、本発明の１実施例による装置１０４を有しかつ運転者１０２が示されている車両１００の概略図を示す。車両１００のフロント領域内に配置されたアイパラメータ検出装置１０６は、運転者１０２の両方の目１０８を検出して閉眼情報１１０を提供するように構成されている。閉眼情報１１０は、運転者１０２の最大開眼レベルのための第１のまぶた位置と、最小開眼レベルのための第２のまぶた位置を示す。

運転者１０２の瞬間睡眠を検知するための装置１０４は、運転者１０２の少なくとも１つのアイパラメータに関する閉眼情報１１０を読み取るためのインターフェース１１２を有している。分類するための装置１１４は、目の開いた状態または目の閉じた状態を２進法で示すか若しくはこれら２つの状態を区別する開眼情報１１６を得るために、閉眼情報１１０を用いて運転者１０２のまぶたの実際のまぶた位置を分類するように構成されている。

さらに、装置１０４は、睡眠識別値１２０を算出するための装置１１８を有している。睡眠識別値１２０は、瞬間睡眠発生の程度を表し、この場合、睡眠識別値１２０は、実際のまぶた位置および／または開眼情報１１６および開眼速度および／または運転者１０２の視線方向１２６および／またはこれらから導き出される情報を用いて算出される。瞬間睡眠は、睡眠識別値１２０が少なくとも所定の時間長さ中に閾値を越えると検知される。

車両１００は、視覚的な警告装置１２２並びに聴覚的な警告装置１２４を有しており、これらの警告装置は、瞬間睡眠の高いリスクによる危険性または運転者１０２の瞬間睡眠による危険性を視覚的または聴覚的に表示するように構成されている。

実施例では、アイパラメータ検出装置１０６は、運転者１０２の実際のまぶた位置、開眼時のまぶたの速度、開眼時のまぶたの加速度および／または実際の視線方向１２６を検出して、これらの値から、例えば瞬間的な開眼、つまり運転者１０２の上まぶたと下まぶたとの間の間隔、最大開眼レベルのための第１のまぶた位置、最小開眼レベルのための第２のまぶた位置または瞬間的な開眼レベル等の情報を導き出すように構成されている。ここで挙げられた情報は、閉眼情報１１０によって表されてよいか、または別個の信号または情報として提供され、インターフェース１１２を介して読み取られてよい。従って、アイパラメータ検出装置１０６は、“Ｅｙｅ Ｃｌｏｓｕｒｅ Ｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ”「アイクローズプレプロセッシング」またはＥＣＰとも称呼される。

図２は、運転者の目１０８の簡略図を示す。運転者は、図１に示された運転者１０２である。目は上まぶた２３２と下まぶた２３４とを有している。これらのまぶたの位置２３６、特に互いの関係から、上まぶた２３２と下まぶた２３４との間の間隔２３８が決定され得る。より長い時間間隔例えば５分間に亘って、まぶた２３２，２３４の位置２３６またはまぶた２３２，２３４の間隔２３８が決定されると、この値から、目１０８の最大開眼レベルのための第１のまぶた位置２４０および最小開眼レベルのための第２のまぶた位置２４２が決定され得る。

図２の図では、簡略化のために、第１のまぶた位置２４０は上まぶた２３２の図示の位置２３６に相当する。目１０８の、瞳孔を通る破線は、実際のまぶた位置２４４を示す。この場合、まぶた２３２は、開眼速度ｖ_Ａｕｇｅで動くか若しくは閉瞼加速度ａ_Ａｕｇｅで加速する。

図３は、本発明の１実施例による閉眼信号３５０の簡略図を示す。デカルト座標系の横座標に時間が秒で示されていて、縦座標に上まぶたと下まぶたとの間の間隔がメートルで示されている。間隔は、図１に示された運転者の目の、図２に示された上まぶた２３２と下まぶた２３４との間の間隔２３８であってよい。つまり、閉眼信号３５０は、時間に対するまぶたの相互の間隔または開眼を示す。第１の垂直線３５２は、瞬間睡眠の開始を示し、別の垂直線３５４は瞬間睡眠の終わりを示す。図示の実施例で示された瞬間睡眠の時間長さは０．６６６７秒である。

図３に示した閉眼信号３５０は、瞬間睡眠時の閉眼信号３５０のための１例を示す。

図４は、本発明の１実施例による閉眼信号３５０の簡略図を示す。図３と同様に、デカルト座標系の横座標には時間が秒で示されていて、縦座標には上まぶたと下まぶたとの間の間隔がメートルで示されている。図４に示された閉眼信号３５０は、ゆっくりとした閉眼時の閉眼信号３５０のための例を示す。第１の垂直線３５２は瞬間睡眠の開始を示し、別の垂直線３５４は瞬間睡眠の終わりを示す。この実施例に示された瞬間睡眠の時間長さは２．７３３３秒である。

図５は、本発明の１実施例による閉眼信号３５０の簡略図を示す。図３および図４と同様に、デカルト座標系の横座標に時間が秒で示されていて、縦座標に上まぶたと下まぶたとの間の間隔がメートルで示されている。図５に示された閉眼信号３５０は、「閉じようとする目と戦っている」ときの閉眼信号３５０の例を示す。第１の垂直線３５２は瞬間睡眠の開始を示し、別の垂直線３５４は瞬間睡眠の終わりを示す。この実施例に示された瞬間睡眠の時間長さは０．９秒である。

図６は、本発明の１実施例による視線方向信号６６０の簡略図を示す。デカルト座標系の横座標には時間が秒で示されていて、縦座標には視線方向が示されている。つまり、デカルト座標系に示された視線方向信号６６０は、時間に対する視線方向を示す。２つの垂直線６６２，６６４によって、横座標の０秒〜０．６秒の時間間隔が強調されており、この時間間隔内で、例えば水平方向に漂う瞳孔のための１例が確認され得る。視線方向はこの時間間隔内では変化しない。

図７は、本発明の１実施例による方法７７０のフローチャートを示す。この方法は、例えば図１に示した装置１０４で実行され得る。車両の運転者の瞬間睡眠を検知するための方法７７０は、少なくとも１つの読み取りのステップ７７２と、分類のステップ７７４と算出のステップ７７６とを有している。読み取りのステップ７７２で、運転者のアイパラメータに関する閉眼情報が読み取られる。閉眼情報は、運転者のための最大開眼レベルのための第１のまぶた位置および最小開眼レベルのための第２のまぶた位置を表す。従って、運転者のまぶたのためのいわゆる２つの終端位置が規定されていて、これらの終端位置に対して相対的なまぶたの実際のまぶた位置が決定され、開眼レベルとして示される。従って、２人の人間または運転者の間で比較可能な値が示される。

分類のステップ７７４で、目の開いた状態または目の閉じた状態を表す開眼情報を得るために、閉眼情報を用いて実際のまぶた位置が分類される。この場合、１実施例では、実際のまぶた位置および閉眼情報を用いて開眼レベルが決定され、この開眼レベルが閾値と比較される。この場合、閾値は様々な実施例で変化する。例えば５０％よりも小さい開眼レベルにおいて目の閉じた状態が規定される。閾値は０％〜７０％の間であってよい。好適には、閾値は５０％よりも小さいかまたは特に３０％よりも小さい。

算出のステップ７７６で睡眠識別値が算出される。睡眠識別値は、瞬間睡眠発生の程度または確率を表す。１実施例では、睡眠識別値が実際のまぶた位置を用いて、または実際の開眼レベルを用いて算出される。この場合、睡眠識別値は、運転者の視線方向または開眼速度を用いて決定されてよい。睡眠識別値のロバストネスを改善するために、少なくとも２つの前記情報または信号が睡眠識別値を算出するために用いられる。

１実施例では、この方法はオプション的な識別のステップ７７８を有している。この識別のステップで運転者が識別される。これは、画像検出および画像識別を介して視覚的に行われる。運転者は選択的に、指紋、虹彩スキャン、コードの入力を介して、またはパーソナルキー等によって識別される。次いで、閉眼情報は、識別された運転者に関する情報を用いて提供されるか、またはステップ７７２で、識別された運転者に関する情報を用いてデータバンクから読み取られる。

１実施例では、この方法７７０は読み取りのステップ７７２の前に、オプション的な評価のステップ７８０を有しており、この評価のステップ７８０で、閉眼情報を決定するために、実際のまぶた位置が所定の時間間隔に亘って評価される。

特別な実施例では、この方法は、読み取りのステップ７７２と分類のステップ７７４との間にオプション的なステップ７８２、つまり学習のステップ７８２を有している。学習のステップ７８２で、閉眼情報は実際のまぶた位置を用いて調整される。従って、実際のまぶた位置が最大の開眼レベルよりも大きい開眼を示す場合、最大の開眼レベルは高められる。同じことが、最小の開眼レベルのためにも同様にあてはまる。

オプション的に、分類のステップ７７４で、開いた目と閉じた目とを区別するために、開眼情報が視線方向信号を用いて分類される。視線方向信号が存在しない場合、これは閉じた目を示す。

算出のステップ７７６で、睡眠識別値が、開いた目の状態から閉じた目の状態への変化の回数または閉眼回数に関する情報を用いて算出される。従って、所定の時間間隔内での所定数の閉眼動作が瞬間睡眠を示し得る。さらに、１実施例ではオプション的に、閉瞼ダイナミックスまたは閉瞼加速度を用いて睡眠識別値が算出される。

図８は、本発明の１実施例による装置１０４のブロック図を示す。この装置１０４は、図示の実施例では３つのブロック８９０，１１４，１１８を有しており、これらのブロックは、アイパラメータ検出装置１０６に接続されている。

この装置１０４は、閉瞼信号から瞬間睡眠を検出するためのシステムと称呼される。好適には、この装置１０４は、瞬間睡眠を独立した危険と検知して早めに警告を提供するように構成されている。好適には、瞬間睡眠はこの装置１０４によって検知され、運転者はその睡眠からアシスト機能を使って目覚めさせられる。好適には、瞬間睡眠による事故のリスク若しくは危険性は回避されるかまたは低減される。

ブロック１０６は、閉じた目を検知するための前処理を示す。これは、アイクローズプレプロセッシング（ＥＣＰ）とも称呼される。この場合、それぞれの実施例に応じて、特に次の値が決定され、相応の信号または情報が提供される：瞬間的な開眼（＝下まぶたに対する上まぶたの間隔［ｍ］）、開眼の速度ｖ_Ａｕｇｅ［ｍ／ｓ］、開眼の加速度ａ_Ａｕｇｅ［ｍ／ｓ^２］、並びに瞬間的な開眼レベル（＝まばたきを考慮しない開眼）。

ブロック８９０は、パーソナルアイクローズ特性またはＰＥＣとも称呼される個人的な閉眼特性の決定を示す。この場合、運転者の個人的な開眼限界が検出される。初期化のために、運転開始時に短時間（例えば２分または５分）だけ、運転者の閉眼特性が観察されてよい。従って、最大開眼レベルが運転開始時に例えば閉眼信号の最大値形成によって算出され、並びに最小の開眼レベルが運転開始時に例えば閉眼信号の最小値形成によって算出される。運転者の交替が確認されると直ちに、初期化が新たに開始される。これは例えばカメラ画像からの運転者の識別によって検知される。しかしながら、ベルトロックまたは運転席ドアの信号、並びに速度信号が考慮されてもよい。

ブロック８９０で、運転者の個人的な特徴が識別される。これは、顔も含めた頭部の生理学的な状態に依存しており、従って運転がさらに継続される間は一定である。具体的には、目が１００％以上開いていると特徴付けられる開眼レベル、および０％開いていると特徴付けられる開眼レベルが算出される。オプション的に、ドライバーＩＤが使用されてよい。運転者の識別がビデオ画像を用いて行われてよい。運転者が識別されると、場合によってはそれぞれの運転者の既に記憶されている値を再び呼び出すことができ、識別段階は省略されてよい。

運転者が運転開始時に目覚めていて、運転者の目が１００％開いていることが前提とされている場合でも、１００％レベルを後から高くしたほうがよいケース（例えば外部の光の状態に基づいて運転者が運転開始時に常に目を閉じている）が与えられてよい。これは、学習式かつ自己調整式の方法で考慮される。

ブロック８９０は、図７に記載した方法のステップ７７２，７７８，７８９，７８２によって説明される。図１に、図示の機能の一部を表すインターフェース１１２が示されていて、説明されている。

ブロック１１４で、運転者の目が閉じられているかどうかの検知が行われる。これは、アイクローズドディテクションまたはＥＣＤとも称呼される。目の瞬間的な開放度、開眼レベルまたは実際のまぶた位置並びにブロック８９０内で算出された個人的なレベルから、瞬間的なパーセントで表した開放度が算出され得る。瞬間的なパーセントの開放度が所定の限界値を下回ると（例えば５０％）直ちに、目は閉じられていると称される。

オプション的に、ブロック１１４においてアイトラッカー（Ｅｙｅ−Ｔｒａｃｋｅｒ）の視線方向信号も用いられ、若しくは視線方向信号の利用可能性が監視される。視線方向が検知され、利用可能である限りは、目は開いている。この方法は分類品質を高める。

ブロック１１８は、瞬間睡眠検知またはマイクロスリープ検知若しくはＭＳＤを表す。第１実施例では、目が閉じている間の所要時間が算出される。この場合、この所要時間が所定の限界値（例えば１．５秒）を越えると直ちに、瞬間睡眠が検出される。これは図３にも例として示されている。

選択的にまたは補足的に、瞬間睡眠時の典型的な運動パターンが、これを瞬間睡眠に入る前にまたは入る間に既に検知するために、検出される。これによって、この方法で基本的に、前記段落で記載した瞬間睡眠検知の実施例におけるよりも早めの警告が可能である。この場合、開眼信号も、その他の信号例えば視線方向も考慮することができる。基本的に様々な運動パターン：ゆっくりとした閉眼、「閉じようとする目との戦い」または漂う瞳孔の検出が考えられる。

ゆっくりとした閉眼を検出するために、次のパラメータが用いられる：開眼レベルおよび開眼速度。より長い時間間隔（例えば０．５秒）のための速度信号が、所定の帯域（例えば−０．１ｍ／秒＜実際の速度（ｖ_Ａｕｇｅ）＜−０．０５ｍ／秒）を下回るかまたはこの帯域内にあれば直ちに、既に早期に瞬間睡眠が検知される。

閉じようとする目との戦いを検出するために、次のパラメータが用いられる：開眼レベル並びに開眼速度。「閉じようとする目との戦い」は、ゆっくりとした開眼速度と関連して目の頻繁な開閉を検出することによって検知される。相応の信号は図５に例として示されている。

漂う瞳孔を検出するために、次のパラメータが用いられる：開眼レベル並びに視線方向。漂う瞳孔を検出するために、視線方向信号の運動パターンが用いられる。これは、瞬間的な開眼レベルとも関連してより良好な検出のために用いられる。図６は、瞳孔がこのように漂うときに視線方向の水平方向の変化のための例を示す。

装置１０４は、特異な瞬間睡眠事象を検知するために構成されている。１実施例では、目が所定の時間長さよりも長く閉じられているときに瞬間睡眠事象が検知され、この場合、瞬間睡眠または睡眠が確認される。

１実施例では、瞬間睡眠事象の早期の検知が得られる。例えば、瞬間睡眠の所定の独特な特徴を、目を閉じるときに既に検知するために、閉瞼ダイナミックスが用いられる。この方法によって、より早期の警告が可能である。これによって、安全性のより高い効果が付随して得られる。さらに、様々なパターンが示される。検知は様々な値（例えば閉眼速度）に基づいている。

各運転者のための開眼レベルの不変な値を算出すれば有利である。

記載され、図面に示された実施例は、例として挙げられただけである。様々な実施例が完全にまたは個別の特徴に関連して互いに組み合わされてよい。１実施例が別の実施例の特徴によって補足されてもよい。

さらに、ここに紹介された方法ステップは繰り返すことができ、また、記載された連続とは異なる連続で実施されてよい。

１実施例が第１の特徴と第２の特徴との間で「および／または」接続を有している場合は、これは、この実施例が、１実施形態に従って第１の特徴も第２の特徴も有しており、また別の実施形態に従って第１の特徴だけまたは第２の特徴だけを有している、と読み取られるべきである。

１００ 車両
１０２ 運転者
１０４ 装置
１０６ アイパラメータ検出装置
１０８ 目
１１０ 閉眼情報、目の運動情報
１１２ インターフェース
１１４ 分類するための装置
１１６ 開眼情報
１１８ 睡眠識別値１２０を算出するための装置
１２０ 睡眠識別値
１２２ 視覚的な警告装置
１２４ 聴覚的な警告装置
１２６ 視線方向
２３２ 上まぶた
２３４ 下まぶた
２３６ まぶたの位置
２３８ まぶたの間隔
２４０ 第１のまぶた位置
２４２ 第２のまぶた位置
３５０ 閉眼信号
３５２ 第１の垂直線
３５４ 別の垂直線
６６０ 視線方向信号
７７０ 方法
７７２ 読み取りのステップ
７７４ 分類のステップ
７７６ 算出のステップ
７７８ 識別のステップ
７８０ 評価のステップ
７８２ 学習のステップ
ｖ_Ａｕｇｅ 開眼速度
ａ_Ａｕｇｅ 閉瞼加速度

Claims (12)

1. 車両（１００）の運転者（１０２）の瞬間睡眠を検知するための方法（７００）において、
   前記方法（７００）は：
   運転者（１０２）のアイパラメータに関する閉眼情報（１１０）の読み取りのステップ（７７２）を有しており、この場合、前記閉眼情報（１１０）が、運転者（１０２）の最大開眼レベルのための第１のまぶた位置（２４０）および／または最小開眼レベルのための第２のまぶた位置（２４２）を表しており、
   目（１０８）の開放状態または目（１０８）の閉鎖状態を表す開眼情報（１１６）を得るために、前記閉眼情報（１１０）を用いて運転者（１０２）のまぶた（２３２）の実際のまぶた位置（２４４）の分類のステップ（７７４）を有しており、
   瞬間睡眠発生の程度を表す睡眠識別値（１２０）の算出のステップ（７７６）を有しており、この場合、前記睡眠識別値（１２０）が前記実際のまぶた位置（２４４）および／または前記開眼情報（１１６）を用いて算出され、前記瞬間睡眠は、前記睡眠識別値（１２０）が少なくとも所定の時間長さ中に閾値を越えると検知されるようになっている、
   車両（１００）の運転者（１０２）の瞬間睡眠を検知するための方法（７００）。
2. 車両（１００）の運転者（１０２）の瞬間睡眠を検知するための方法（７００）において、
   前記方法（７００）は：
   運転者（１０２）のアイパラメータに関する目の運動情報（１１０）および／または運転者（１０２）のアイパラメータに関する閉眼情報（１１０）の読み取りのステップ（７７２）を有しており、この場合、前記目の運動情報（１１０）は運転者（１０２）の目（１０８）の運動に関する情報を表し、かつ／または前記閉眼情報（１１０）は運転者（１０２）の最大開眼レベルのための第１のまぶた位置（２４０）および／または最小開眼レベルのための第２のまぶた位置（２４２）を表しており、
   瞬間睡眠発生の程度を表す睡眠識別値（１２０）の算出のステップ（７７６）を有しており、この場合、前記睡眠識別値（１２０）が前記目の運動情報（１１０）から導き出された開眼速度（ｖ_Ａｕｇｅ）を用いておよび／または前記目の運動情報（１１０）から導き出された運転者（１０２）の視線方向（１２６）を用いておよび／または前記開眼速度（ｖ_Ａｕｇｅ）および前記視線方向（１２６）から導き出された複数の情報を用いて算出され、前記睡眠識別値（１２０）が少なくとも所定の時間長さ中に閾値を越えると、瞬間睡眠が検知されるようになっている、
   車両（１００）の運転者（１０２）の瞬間睡眠を検知するための方法（７００）。
3. 前記請求項による、車両（１００）の運転者（１０２）の瞬間睡眠を検知するための方法（７００）において、前記方法（７００）が請求項１および２記載の方法の複数のステップを有している、方法（７００）。
4. 前記読み取りのステップ（７７２）の前に前記識別のステップ（７７８）で運転者（１０２）を識別し、前記閉眼情報（１１０）を、識別された運転者（１０２）に関する、特にデータバンクからの情報を用いて、提供する、請求項１または３記載の方法（７００）。
5. 前記閉眼情報（１１０）を決定するために、前記読み取りのステップ（７７２）の前に評価のステップ（７８０）で、初期化時間間隔に亘って前記実際のまぶた位置（２４４）を評価する、前記請求項のいずれか１項記載の方法（７００）。
6. 前記分類のステップ（７７４）に先行する学習のステップ（７８２）を有しており、前記学習のステップ（７８２）で、前記閉眼情報（１１０）を前記実際のまぶた位置（２４４）を用いて調整する、前記請求項のいずれか１項記載の方法（７００）。
7. 開いた目と閉じた目とを区別するために、前記分類のステップ（７４４）で視線方向信号（６６０）を用いて前記開眼情報（１１６）を分類する、前記請求項のいずれか１項記載の方法（７００）。
8. 前記算出のステップ（７７６）で、前記睡眠識別値（１２０）を、所定の時間長さ中の運転者（１０２）のための閉じた目の回数を表す開眼情報（１１６）を用いて、および／または所定の時間長さ中の閉じた目の所要時間を表す開眼情報（１１６）を用いて、算出する、前記請求項のいずれか１項記載の方法（７００）。
9. 前記算出のステップ（７７６）で、前記睡眠識別値（１２０）を、閉瞼ダイナミックスおよび／または閉瞼加速度（ａ_Ａｕｇｅ）を用いて算出する、前記請求項のいずれか１項記載の方法（７００）。
10. 装置（１０４）において、前記請求項のいずれか１項記載の方法（７００）のすべてのステップを実施するために構成されている、装置（１０４）。
11. コンピュータプログラムにおいて、前記請求項のいずれか１項記載の方法（７００）のすべてのステップを実施、実行および／または制御するために設計されている、コンピュータプログラム。
12. 機械読み取り可能なメモリー媒体において、前記メモリー媒体に記憶された請求項１１記載のコンピュータプログラムを有している、機械読み取り可能なメモリー媒体。

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