JP2018537787A - 車両の搭乗者の少なくとも1つの目の開眼データを分類する方法および装置、および、車両の搭乗者の眠気および/またはマイクロスリープを検出する方法および装置 - Google Patents
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Abstract
本発明は、搭乗者(104)の眠気検出および/またはマイクロスリープ検出のために、車両の搭乗者(104)の少なくとも1つの目(202,242)の開眼データ(208)を分類する方法に関する。
【解決手段】
この方法は、スライドするタイムスロットの中の第1の測定時点で第1の開眼データセット(220)が生起されるステップを含み、第1の開眼データセット(220)は第1の測定時点での搭乗者(104)の目(202,242)の第1の目開度および/または第1の目蓋運動速度および/または第1の目蓋運動加速度を表す少なくとも1つの測定点(222)を有し、スライドするタイムスロットの中の第2の測定時点で第2の開眼データセット(228)が検出されるステップを含み、第2の開眼データセット(228)は第2の測定時点での搭乗者(104)の目(202,242)の第2の目開度および/または第2の目蓋運動速度および/または第2の目蓋運動加速度を表す少なくとも1つの検出点(230)を有し、および、少なくとも第1の開眼データセット(220)および/または第2の開眼データセット(228)を第1のデータクラスタ(236)に割り当てて開眼データ(208)を分類するために、少なくとも1つの測定点(222)および少なくとも1つの検出点(230)を利用したうえでクラスタ分析が実行されるステップを含み、第1のデータクラスタ(236)は搭乗者(104)の目(202,242)の開放状態を表す。
【選択図】 図2
Description
たとえばコーヒーカップのような記号がフェードインされる。
102 装置
104 搭乗者
200 装置
202 目
208 開眼データ
220 開眼データセット
222 測定点
224 測定点
228 開眼データセット
230 検出点
232 検出点
236 データクラスタ
238 データクラスタ
240 特性量
242 目
300 方法
302 生起
304 検出
306 実行
308 平均化
406 第3のデータクラスタ
800 方法
802 判定
Claims (14)
- 搭乗者(104)の眠気検出および/またはマイクロスリープ検出のために車両(100)の搭乗者(104)の少なくとも1つの目(202,242)の開眼データ(208)を分類する方法(300)において、前記方法(300)は次の各ステップを有し、すなわち、
スライドするタイムスロットの中の第1の測定時点で第1の開眼データセット(220)が生起(302)され、前記第1の開眼データセット(220)は第1の測定時点での前記搭乗者(104)の前記目(202,242)の第1の目開度および/または第1の目蓋運動速度および/または第1の目蓋運動加速度を表す少なくとも1つの測定点(222)を有し、
スライドするタイムスロットの中の第2の測定時点で第2の開眼データセット(228)が検出(304)され、前記第2の開眼データセット(228)は第2の測定時点での前記搭乗者(104)の前記目(202,242)の第2の目開度および/または第2の目蓋運動速度および/または第2の目蓋運動加速度を表す少なくとも1つの検出点(230)を有し、
少なくとも前記第1の開眼データセット(220)および/または第2の開眼データセット(228)を第1のデータクラスタ(236)に割り当てて前記開眼データ(208)を分類するために、少なくとも1つの前記測定点(222)および少なくとも1つの前記検出点(230)を利用したうえでクラスタ分析が実行(306)され、前記第1のデータクラスタ(236)は前記搭乗者(104)の前記目(202,242)の開放状態を表す方法(300)。 - 前記生起(302)のステップで前記第1の開眼データセット(220)は測定点によって表されない第1の測定時点での前記搭乗者(104)の前記目(202,242)の第1の目開度および/または第1の目蓋運動速度および/または第1の目蓋運動加速度を表す少なくとも1つの別の測定点(224)を有し、および/または前記検出(304)のステップで前記第2の開眼データセット(228)は検出点によって表されない第2の測定時点での前記搭乗者(104)の前記目(202,242)の第2の目開度および/または第2の目蓋運動速度および/または第2の目蓋運動加速度を表す少なくとも1つの別の検出点(232)を有し、前記実行(306)のステップでさらに前記別の測定点(224)および/または前記別の検出点(232)を利用したうえでクラスタ分析が実行されることを特徴とする、請求項1に記載の方法(300)。
- 前記第1の開眼データセット(220)と前記第2の開眼データセット(228)が前記第1のデータクラスタ(236)に割り当てられるときに、前記第1のデータクラスタ(236)の第1の特性量(240)を形成するために、前記測定点(222)および前記検出点(230)を利用したうえで平均化(308)をするステップを有し、前記第1の特性量(240)は前記搭乗者(104)の前記目(202,242)の開眼レベルについての値を表すことを特徴とする、先行請求項1〜2のうちいずれか1項に記載の方法(300)。
- 前記第1の特性量(240)を決定するために、前記平均化(308)のステップで前記測定点(222)および前記検出点(230)が重みづけされて平均化されることを特徴とする、請求項3に記載の方法(300)。
- 前記平均化(308)のステップで、前記測定点(222)が前記検出点(230)に依存して重みづけされ、特に、前記第1の特性量(240)を決定するために、前記測定点(222)が前記検出点(230)の1つの値に依存して重みづけされることを特徴とする、請求項4に記載の方法(300)。
- 前記第2の開眼データセット(228)が前記第1のデータクラスタ(236)に割り当てられていないとき、前記第2の開眼データセット(228)が破棄されるステップを有することを特徴とする、先行請求項1〜5のうちいずれか1項に記載の方法(300)。
- 前記実行(306)のステップで、前記開眼データ(208)を分類するために、前記第1の開眼データセット(220)が前記第1のデータクラスタ(236)に割り当てられ、前記第2の開眼データセット(228)が第2のデータクラスタ(238)に割り当てられ、前記第2のデータクラスタ(238)は前記搭乗者(104)の前記目(202,242)の別の開放状態を表すことを特徴とする、先行請求項1〜6のうちいずれか1項に記載の方法(300)。
- 前記実行(306)のステップで、開放状態は前記搭乗者(104)の開いた眼(202,242)を表し、別の開放状態は前記搭乗者(104)の閉じた目(202,242)を表すことを特徴とする、請求項7に記載の方法(300)。
- スライドするタイムスロットの中の第3の測定時点で第3の開眼データセットが読み込まれるステップを有し、前記第3の開眼データセットは第3の測定時点での前記搭乗者(104)の前記目(202,242)の第3の目開度および/または第3の目蓋運動速度および/または第3の目蓋運動加速度を表す少なくとも1つの判定点を有し、少なくとも前記第3の開眼データセットを第3のデータクラスタ(406)に割り当てて前記開眼データ(208)を分類するために、前記実行(306)のステップで前記第3の開眼データセットの少なくとも1つの判定点を利用したうえでクラスタ分析が実行され、前記第3のデータクラスタ(406)は前記搭乗者(104)の前記目(202,242)の移行状態を表すことを特徴とする、先行請求項1〜8のうちいずれか1項に記載の方法(300)。
- 移行状態は前記搭乗者(104)の前記目(202,242)の開放段階または前記搭乗者(104)の前記目(202,242)の閉止段階を表すことを特徴とする、請求項9に記載の方法(300)。
- 車両(100)の搭乗者(104)の眠気および/またはマイクロスリープを検出する方法(800)において、前記方法(800)は次の各ステップを有し、すなわち、
先行請求項のうちいずれか1項に記載の方法(300)に基づいて分類された開眼データ(208)を利用したうえで眠気および/またはマイクロスリープが判定(802)される方法。 - 先行請求項のうちいずれか1項に記載の方法(300;800)の各ステップを相応のユニットで実施するためにセットアップされている装置(102;200)。
- 先行請求項のうちいずれか1項に記載の方法(300;800)を実施するためにセットアップされているコンピュータプログラム。
- 請求項13に記載のコンピュータプログラムが記憶されている機械読取り可能な記憶媒体。
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