JP2019037397A - 眠気検知装置、および眠気検知プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】対象者に眠気が発生していることを検知する精度の向上を図ること。【解決手段】眠気検知装置１００は、対象者１１０の呼吸の周期の情報に基づいて、対象者１１０の呼吸の周期が第１条件を満たすと判定された場合に、対象者１１０に眠気が発生していると判定する。眠気検知装置１００は、対象者１１０に眠気が発生していると判定された後に、対象者１１０の呼吸の周期が第１条件を満たさなくなったと判定された場合に、対象者１１０の１呼吸ごとの呼息の時間のばらつきを示す指標値が第２条件を満たすか否かを判定する。眠気検知装置１００は、第２条件を満たすと判定された場合に対象者１１０に眠気が発生していると判定し、第２条件を満たさないと判定された場合に対象者１１０に眠気が発生していないと判定する。【選択図】図１

Description

本発明は、眠気検知装置、および眠気検知プログラムに関する。

ヒューマンエラーに基づく比較的重大な交通事故の原因の一つに、例えば、自動車の運転手の眠気が挙げられる。これに対し、運転手が眠気を堪えながら運転すると精神的なストレスにより運転手の呼吸の周期のばらつきが大きくなる傾向があることを利用し、運転手の呼吸の周期のばらつきが大きくなった場合に運転手に眠気が発生していると判定する技術がある。

先行技術としては、例えば、１呼吸の間隔であるＲＩ（Ｒｅｓｐｉｒａｔｉｏｎ Ｉｎｔｅｒｖａｌ）の平均値に対して直後のＲＩの平均値が高くなった場合、かつ、ＲＩのばらつきを示すＲｒＭＳＳＤ（Ｒｅｓｐｉｒａｔｉｏｎ ｒｏｏｔ Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅ Ｓｕｃｃｅｓｓｉｖｅ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）の定数倍に対して直後のＲｒＭＳＳＤｎが高くなった場合に、人が低覚醒状態にあると判定するものがある。また、例えば、被験者の呼吸間隔を取得し、取得した呼吸間隔が長くなる変動が生じたときに、変動の程度を眠気判定用パラメータとして用いて被験者の眠気の有無を判定する技術がある。また、例えば、シートベルトのベルト部分を固定する部分に設けられ、シートベルトを装着して着座する乗員の呼吸を検出する圧力センサの検出値と、乗員の覚醒状態を示す基準値とを比較し、比較した結果に基づいて、乗員の覚醒状態を判断する技術がある。また、例えば、対象の心肺運動に関連した情報として、呼吸速度、心拍速度、呼吸活動および心臓活動による波形、異常呼吸または奇異呼吸などを抽出する技術がある。

特開２０１５−８０５２１号公報 国際公開第２０１０／１４３５３５号 特開２００４−２９０３２４号公報 特表２０１１−５１９２８８号公報

しかしながら、従来技術では、運転手に眠気が発生したか否かを精度よく検知することが難しい場合がある。例えば、実際には運転手に眠気が発生していても、運転手の呼吸の周期のばらつきが比較的小さい場合があり、運転手に眠気が発生していると判定することができないことがある。

１つの側面では、本発明は、対象者に眠気が発生していることを検知する精度の向上を図ることができる眠気検知装置、および眠気検知プログラムを提供することを目的とする。

１つの実施態様によれば、対象者の呼吸の周期または振幅の情報に基づいて、前記対象者の呼吸の周期または振幅が第１条件を満たすと判定された場合に、前記対象者に眠気が発生していると判定し、前記対象者に眠気が発生していると判定された後に、前記対象者の呼吸の周期または振幅が前記第１条件を満たさなくなったと判定された場合に、前記対象者の１呼吸ごとの呼息の時間または振幅のばらつきを示す指標値が第２条件を満たすか否かを判定し、もしくは、前記対象者の１呼吸ごとの吸息の時間または振幅のばらつきを示す指標値が第３条件を満たすか否かを判定し、前記第２条件を満たすと判定された場合または前記第３条件を満たすと判定された場合に前記対象者に眠気が発生していると判定し、前記第２条件を満たさないと判定された場合または前記第３条件を満たさないと判定された場合に前記対象者に眠気が発生していないと判定する眠気検知装置、および眠気検知プログラムが提案される。

本発明の一態様によれば、対象者に眠気が発生していることを検知する精度の向上を図ることができるという効果を奏する。

図１は、実施の形態にかかる眠気検知方法の一実施例を示す説明図である。 図２は、眠気検知システム２００の一例を示す説明図である。 図３は、眠気検知装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。 図４は、解析情報テーブル４００の記憶内容の一例を示す説明図である。 図５は、呼吸情報テーブル５００の記憶内容の一例を示す説明図である。 図６は、呼息吸息情報テーブル６００の記憶内容の一例を示す説明図である。 図７は、眠気検知装置１００の機能的構成例を示すブロック図である。 図８は、眠気検知装置１００の機能的構成の具体例を示すブロック図である。 図９は、眠気検知の流れを示す説明図（その１）である。 図１０は、眠気検知の流れを示す説明図（その２）である。 図１１は、眠気検知の実施例を示す説明図（その１）である。 図１２は、眠気検知の実施例を示す説明図（その２）である。 図１３は、眠気検知の実施例を示す説明図（その３）である。 図１４は、眠気検知の実施例を示す説明図（その４）である。 図１５は、眠気検知処理手順の一例を示すフローチャートである。 図１６は、呼吸周波数算出処理手順の一例を示すフローチャートである。 図１７は、呼吸眠気判定処理手順の一例を示すフローチャートである。 図１８は、呼吸眠気値算出処理手順の一例を示すフローチャートである。 図１９は、呼吸眠気閾値設定処理手順の一例を示すフローチャートである。 図２０は、覚醒努力判定要否決定処理手順の一例を示すフローチャートである。 図２１は、覚醒努力値算出処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。 図２２は、覚醒努力値算出処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。 図２３は、覚醒努力閾値設定処理手順の一例を示すフローチャートである。

以下に、図面を参照して、本発明にかかる眠気検知装置、および眠気検知プログラムの実施の形態を詳細に説明する。

（実施の形態にかかる眠気検知方法の一実施例）
図１は、実施の形態にかかる眠気検知方法の一実施例を示す説明図である。図１において、眠気検知装置１００は、対象者１１０に眠気が発生しているか否かを判定するコンピュータである。対象者１１０は、対象者１１０に眠気が発生しているか否かを判定する対象である。対象者１１０は、例えば、自動車の運転手である。対象者１１０は、例えば、電車や飛行機などの運転手であってもよい。対象者１１０は、例えば、授業中の学生であってもよい。

ヒューマンエラーに基づく比較的重大な交通事故の原因の一つに、自動車の運転手の眠気が挙げられる。このため、運転手に眠気が発生しているか否かを判定し、運転手に眠気が発生していると判定した場合、音や振動や匂いなどを用いて運転手の眠気の解消を図ることにより、交通事故を防止し、交通安全の確保を図るようにすることが望まれる。

ここで、運転中に、運転手に疲労が溜まり、または、単調な運転が続くと、運転に対する運転手の集中度が低下しやすくなり、やがて運転手の脳の覚醒度合いが低下してしまい、運転手に眠気が発生してしまう場合がある。この場合、運転手に眠気が発生し、運転手の身体活動が低調化するのに伴って、運転手の呼吸の周期が長くなる傾向がある。換言すれば、運転手の呼吸の周期は、運転手の眠気と相関する傾向がある。ただし、運転手に眠気が発生した場合でも、運転手は、眠気を堪えながら運転を続けることになる。このため、精神的なストレスにより運転手の呼吸の周期のばらつきが大きくなる傾向があり、運転手の呼吸の周期と、運転手の眠気との相関は分かりづらくなってしまう場合もある。

そこで、これらの傾向に基づいて、運転手の呼吸の周期が長くなり、かつ、運転手の呼吸の周期のばらつきが大きくなった場合に、運転手に眠気が発生していると判定し、交通事故を防止し、交通安全の確保を図るようにすることが考えられる。しかしながら、運転手に眠気が発生したか否かを精度よく判定することが難しい場合がある。

例えば、実際には運転手に眠気が発生していても、運転手の呼吸の周期のばらつきが比較的小さい場合があり、運転手に眠気が発生していると判定することができないことがある。具体的には、運転手が、あくびやため息、つばを飲み込むなどの覚醒努力を行った結果、覚醒努力の最中には、眠気が続いていても、運転手の呼吸の周期のばらつきが覚醒状態と同様になる場合があり、運転手に眠気が発生していると判定することが難しい。覚醒努力は、眠気に反して起きようとする葛藤状態である。覚醒状態は、起きている状態であり、眠気がないと判断される状態である。

また、運転手の呼吸のほか、運転手の心拍などの特徴量に基づいて、運転手に眠気が発生しているか否かを判定し、交通事故を防止し、交通安全の確保を図るようにすることが考えられる。しかしながら、運転手に心拍センサを装着させることになるため、運転手に眠気が発生しているか否かを判定する機構が複雑になりやすく、運転手の負担の増大化を招いてしまうことがある。また、金銭的なコストの増大化を招いてしまうことがある。

そこで、本実施の形態では、対象者１１０の１呼吸ごとの呼息または吸息に関する特徴量のばらつきを示す指標値に基づいて、対象者１１０に眠気が発生していることを検知する精度の向上を図ることができる眠気検知方法について説明する。

例えば、対象者１１０が覚醒努力を行った結果、覚醒努力の最中に、運転手の呼吸の周期のばらつきが覚醒状態と同様になっても、覚醒努力に起因して呼息または吸息に関する特徴量については変化する傾向がある。具体的には、対象者１１０はつばを飲み込む際には息を止めているため、呼息または吸息の時間については変化する傾向がある。また、具体的には、対象者１１０はつばを飲み込む際には息を止めているため、呼息または吸息の振幅についても変化する傾向がある。

これらの傾向を利用することにより、本実施の形態では、対象者１１０の１呼吸ごとの呼息または吸息に関する特徴量のばらつきを示す指標値に基づいて、対象者１１０に眠気が発生していることを検知する精度の向上を図ることができるようになる。

図１において、眠気検知装置１００は、対象者１１０の呼吸の周期の情報に基づいて、対象者１１０の呼吸の周期が第１条件を満たすと判定された場合に、対象者１１０に眠気が発生していると判定する。第１条件は、呼吸の周期のばらつきが比較的大きいことを示す条件である。

図１の例では、眠気検知装置１００は、時刻ｔ１〜ｔ２の間では、対象者１１０の呼吸の周期のばらつきが比較的小さいため、第１条件を満たさないと判定し、対象者１１０に眠気が発生していないと判定する。一方で、眠気検知装置１００は、時刻ｔ２〜ｔ３の間では、対象者１１０の呼吸の周期のばらつきが比較的大きいため、第１条件を満たすと判定し、対象者１１０に眠気が発生していると判定する。

図１において、眠気検知装置１００は、対象者１１０に眠気が発生していると判定された後に、第１条件を満たさなくなったと判定された場合に、対象者１１０の１呼吸ごとの呼息の時間のばらつきを示す指標値が第２条件を満たすか否かを判定する。呼息は、息を吐くことである。第２条件は、呼息の時間のばらつきが比較的大きいことを示す条件である。第２条件は、例えば、呼息の時間のばらつきを示す指標値が閾値以上であることである。呼息の時間のばらつきを示す指標値は、呼息の時間の分散や標準偏差である。呼息の時間のばらつきを示す指標値は、１呼吸のうちの呼息と吸息との時間の割合の分散や標準偏差であってもよい。吸息は、息を吸うことである。眠気検知装置１００は、第２条件を満たすと判定された場合に対象者１１０に眠気が発生していると判定し、第２条件を満たさないと判定された場合に対象者１１０に眠気が発生していないと判定する。

図１の例では、眠気検知装置１００は、時刻ｔ２〜ｔ３の間に対象者１１０に眠気が発生していると判定した後、時刻ｔ３に第１条件を満たさなくなったと判定する。この場合、眠気検知装置１００は、対象者１１０の１呼吸ごとの呼息の時間のばらつきを示す指標値が第２条件を満たすか否かを判定する。ここで、眠気検知装置１００は、時刻ｔ３〜ｔ４の間では、対象者１１０の１呼吸ごとの呼息の時間のばらつきを示す指標値が第２条件を満たすと判定し、対象者１１０に眠気が発生していると判定する。一方で、眠気検知装置１００は、時刻ｔ４〜ｔ５の間では、対象者１１０の１呼吸ごとの呼息の時間のばらつきを示す指標値が第２条件を満たさないと判定し、対象者１１０に眠気が発生していないと判定する。

これにより、眠気検知装置１００は、対象者１１０に眠気が発生しているか否かを判定する呼吸に基づく指標値として、呼吸の周期のほか、呼息の時間などを用いることができ、対象者１１０に眠気が発生していることを検知する精度の向上を図ることができる。そして、眠気検知装置１００は、対象者１１０に眠気が発生していれば、音や振動や匂いなどを用いて対象者１１０の眠気の解消を図ることにより、交通事故を防止し、交通安全の確保を図るようにすることができる。

眠気検知装置１００は、例えば、対象者１１０が覚醒努力を行った結果、対象者１１０の呼吸の周期のばらつきが覚醒状態と同様になっても、覚醒努力に起因して変化した呼息の時間に基づいて、対象者１１０に眠気が発生しているか否かを判定することができる。このため、眠気検知装置１００は、対象者１１０が覚醒努力を行っており、まだ対象者１１０の眠気が続いている場合に、対象者１１０に眠気が発生していないと誤って判定してしまうことを防止することができる。そして、眠気検知装置１００は、まだ対象者１１０の眠気が続いているのに、音や振動や匂いなどを用いて対象者１１０の眠気の解消を図ることを停止してしまい、交通安全の確保を図ることができなくなってしまうことを防止することができる。

また、眠気検知装置１００は、対象者１１０の眠気が続いている間は、対象者１１０に眠気が発生していると判定し続けることができる。このため、眠気検知装置１００は、判定結果が誤って切り替わりやすく、判定結果が切り替わる頻度が大きくなってしまうことを防止することができる。そして、眠気検知装置１００は、音や振動や匂いなどを用いて対象者１１０の眠気の解消を図ることを効率よく実行することができ、誤って対象者１１０の眠気の解消を図ることによる対象者１１０の負担の増大化を抑制することができる。

また、眠気検知装置１００は、対象者１１０の呼吸のほかに、対象者１１０の心拍などの特徴量を用いなくてもよいため、対象者１１０に呼吸センサを装着させれば、心拍センサを装着させなくてもよくすることができる。このため、眠気検知装置１００は、対象者１１０に眠気が発生しているか否かを判定する機構の複雑化を抑制し、対象者１１０の負担の増大化を抑制することができる。

ここでは、眠気検知装置１００が呼吸の周期が第１条件を満たすか否かを判定する場合について説明したが、これに限らない。例えば、眠気検知装置１００が呼吸の振幅が第１条件を満たすか否かを判定する場合があってもよい。また、例えば、眠気検知装置１００が呼吸の周期および振幅が第１条件を満たすか否かを判定する場合があってもよい。

ここでは、第１条件が呼吸の周期のばらつきが比較的大きいことを示す条件である場合について説明したが、これに限らない。例えば、第１条件が呼吸の周期が閾値より大きいことを示す条件であってもよい。また、例えば、第１条件が呼吸の周期が閾値より大きく、かつ、呼吸の周期のばらつきが比較的大きいことを示す条件であってもよい。

ここでは、眠気検知装置１００が呼息の時間のばらつきを示す指標値が第２条件を満たすか否かを判定する場合について説明したが、これに限らない。例えば、眠気検知装置１００が呼息の振幅のばらつきを示す指標値が第２条件を満たすか否かを判定する場合があってもよい。また、例えば、眠気検知装置１００が呼息の周期のばらつきを示す指標値が第２条件αを満たすか否かを判定し、呼息の振幅のばらつきを示す指標値が第２条件βを満たすか否かを判定する場合があってもよい。

また、例えば、眠気検知装置１００が吸息の時間のばらつきを示す指標値が第３条件を満たすか否かを判定する場合があってもよい。また、例えば、眠気検知装置１００が吸息の振幅のばらつきを示す指標値が第３条件を満たすか否かを判定する場合があってもよい。また、例えば、眠気検知装置１００が吸息の周期のばらつきを示す指標値が第３条件αを満たすか否かを判定し、吸息の振幅のばらつきを示す指標値が第３条件βを満たすか否かを判定する場合があってもよい。

また、例えば、眠気検知装置１００が呼息の時間のばらつきを示す指標値が第２条件を満たし、かつ、吸息の時間のばらつきを示す指標値が第３条件を満たすか否かを判定する場合があってもよい。また、例えば、眠気検知装置１００が呼息の振幅のばらつきを示す指標値が第２条件を満たし、かつ、吸息の振幅のばらつきを示す指標値が第３条件を満たすか否かを判定する場合があってもよい。

ここでは、眠気検知装置１００が、対象者１１０に眠気が発生しているか否かを判定する場合について説明したが、これに限らない。例えば、眠気検知装置１００は、対象者１１０に眠気が発生しているか否かのほか、対象者１１０に眠気が発生している場合の対象者１１０の眠気の強さを判定してもよい。

また、呼吸の周期の逆数は、呼吸の周波数であるため、眠気検知装置１００は、呼吸の周期の逆数である呼吸の周波数が第１条件を満たすか否かを判定することにより、呼吸の周期が第１条件を満たすか否かを判定することを実現してもよい。

（眠気検知システム２００の一例）
次に、図２を用いて、図１に示した眠気検知装置１００を適用した、眠気検知システム２００の一例について説明する。

図２は、眠気検知システム２００の一例を示す説明図である。図２において、眠気検知システム２００は、対象者１１０と、センサ装置２１１と、眠気検知装置１００とを含む。眠気検知システム２００において、センサ装置２１１と眠気検知装置１００とは、例えば、有線または無線によって接続される。

対象者１１０は、眠気を発生しているか否かを判定する対象である。対象者１１０は、例えば、自動車の運転手である。眠気検知システム２００は、例えば、運転中の対象者１１０に眠気が発生しているか否かを判定し、交通事故を防止し、交通安全の確保を図るために用いられる。

センサ装置２１１は、対象者１１０の呼吸信号として、対象者１１０の呼吸の大きさを示す時系列データを取得し、眠気検知装置１００に出力するコンピュータである。センサ装置２１１は、例えば、対象者１１０の呼吸に連動する対象者１１０の胸郭胸の拡縮２２０を、圧力センサを用いて検出し、圧力センサの検出値の時系列データを、呼吸信号として取得する。

センサ装置２１１は、対象者１１０に装着される。センサ装置２１１は、例えば、胸バンド式装置である。センサ装置２１１は、具体的には、対象者１１０が運転時に装着するシートベルト２１０に内蔵される。また、センサ装置２１１は、例えば、スマートフォンやウェアラブル端末などであってもよい。また、センサ装置２１１は、対象者１１０と非接触であってもよい。センサ装置２１１は、例えば、車内カメラであって、対象者１１０を撮影した画像を基に対象者１１０の呼吸信号を取得してもよい。

眠気検知装置１００は、センサ装置２１１と通信可能であり、センサ装置２１１から呼吸信号を取得し、呼吸信号に基づいて対象者１１０に眠気が発生しているか否かを判定するコンピュータである。眠気検知装置１００は、対象者１１０に眠気が発生していると判定した場合、音や振動や匂いなどを用いて対象者１１０の眠気の解消を図ることにより、交通事故を防止し、交通安全の確保を図る。眠気検知装置１００は、自動車が自動運転機能を有していれば、対象者１１０に眠気が発生していると判定した場合、自動車に自動運転機能を起動させ、交通事故を防止し、交通安全の確保を図るようにしてもよい。

眠気検知装置１００は、例えば、対象者１１０が運転する自動車内に存在する。眠気検知装置１００は、具体的には、カーナビゲーション装置などの車載装置である。また、眠気検知装置１００は、具体的には、対象者１１０が有するタブレット端末、スマートフォン、ウェアラブル端末などであってもよい。眠気検知装置１００は、例えば、対象者１１０が運転する自動車外に存在していてもよい。眠気検知装置１００は、具体的には、サーバ、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ノートＰＣなどであってもよい。

ここでは、眠気検知装置１００とセンサ装置２１１とが別の装置である場合について説明したが、これに限らない。例えば、眠気検知装置１００とセンサ装置２１１とが一体である場合があってもよい。

（眠気検知装置１００のハードウェア構成例）
次に、図３を用いて、眠気検知装置１００のハードウェア構成例について説明する。

図３は、眠気検知装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。図３において、眠気検知装置１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）３０１と、メモリ３０２と、ネットワークＩ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）３０３と、記録媒体Ｉ／Ｆ３０４と、記録媒体３０５と、警報器３０６と、センサＩ／Ｆ３０７とを有する。また、各構成部は、バス３００によってそれぞれ接続される。

ここで、ＣＰＵ３０１は、眠気検知装置１００の全体の制御を司る。メモリ３０２は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）およびフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭやＲＯＭが各種プログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ３０１のワークエリアとして使用される。各種プログラムは、例えば、眠気検知プログラムを含む。メモリ３０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ３０１にロードされることで、コーディングされている処理をＣＰＵ３０１に実行させる。メモリ３０２は、例えば、図４に後述する解析情報テーブル４００、図５に後述する呼吸情報テーブル５００、および、図６に後述する呼息吸息情報テーブル６００などを記憶してもよい。

ネットワークＩ／Ｆ３０３は、通信回線を通じてネットワーク３１０に接続され、ネットワーク３１０を介して他のコンピュータに接続される。他のコンピュータは、例えば、外部のサーバなどである。他のコンピュータは、例えば、自動車に設けられた制御装置であってもよい。そして、ネットワークＩ／Ｆ３０３は、ネットワーク３１０と内部のインターフェースを司り、他のコンピュータからのデータの入出力を制御する。ネットワークＩ／Ｆ３０３には、例えば、モデムやＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）アダプタなどを採用することができる。

記録媒体Ｉ／Ｆ３０４は、ＣＰＵ３０１の制御にしたがって記録媒体３０５に対するデータのリード／ライトを制御する。記録媒体Ｉ／Ｆ３０４は、例えば、ディスクドライブ、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）ポートなどである。記録媒体３０５は、記録媒体Ｉ／Ｆ３０４の制御で書き込まれたデータを記憶する不揮発メモリである。記録媒体３０５は、眠気検知プログラムを記憶してもよい。記録媒体３０５は、例えば、ディスク、半導体メモリ、ＵＳＢメモリなどである。記録媒体３０５は、眠気検知装置１００から着脱可能であってもよい。

警報器３０６は、対象者１１０に眠気が発生している場合に、対象者１１０の眠気の解消を図る。警報器３０６は、例えば、対象者１１０に眠気が発生している場合に、音や振動や匂いなどを用いて対象者１１０の眠気の解消を図る。センサＩ／Ｆ３０７は、ＣＰＵ３０１の制御にしたがってセンサ装置２１１に対するデータのリード／ライトを制御する。センサＩ／Ｆ３０７は、例えば、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）やＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）に対応する通信回路である。

眠気検知装置１００は、上述した構成部のほか、例えば、キーボード、マウス、ディスプレイ、プリンタ、スキャナ、マイク、スピーカーなどを有してもよい。また、眠気検知装置１００は、記録媒体Ｉ／Ｆ３０４や記録媒体３０５を有していなくてもよい。眠気検知装置１００は、ネットワークＩ／Ｆ３０３を有していなくてもよい。眠気検知装置１００は、センサ装置２１１と一体であれば、センサＩ／Ｆ３０７を有していなくてもよい。また、ネットワークＩ／Ｆ３０３と、センサＩ／Ｆ３０７とは一体であってもよい。

（解析情報テーブル４００の記憶内容）
次に、図４を用いて、解析情報テーブル４００の記憶内容について説明する。解析情報テーブル４００は、例えば、図３に示した眠気検知装置１００のメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域により実現される。

図４は、解析情報テーブル４００の記憶内容の一例を示す説明図である。図４に示すように、解析情報テーブル４００は、呼息開始点と、吸息開始点とのフィールドを有する。解析情報テーブル４００は、１呼吸ごとに各フィールドに情報を設定することにより、解析情報がレコードとして記憶される。

呼息開始点のフィールドには、呼息が始まった時点を示す呼息開始点が設定される。呼息開始点は、例えば、呼吸信号を微分した呼吸微分信号が正⇒負に変化する時点である。呼息開始点は、例えば、呼吸信号が閾値以下であり、かつ、呼吸信号を微分した呼吸微分信号が正⇒負に変化する時点であってもよい。

吸息開始点のフィールドには、吸息が始まった時点を示す吸息開始点が設定される。吸息開始点は、例えば、呼吸信号を微分した呼吸微分信号が負⇒正に変化する時点である。吸息開始点は、例えば、呼吸信号が閾値以上であり、かつ、呼吸信号を微分した呼吸微分信号が負⇒正に変化する時点であってもよい。

（呼吸情報テーブル５００の記憶内容）
次に、図５を用いて、呼吸情報テーブル５００の記憶内容について説明する。呼吸情報テーブル５００は、例えば、図３に示した眠気検知装置１００のメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域により実現される。

図５は、呼吸情報テーブル５００の記憶内容の一例を示す説明図である。図５に示すように、呼吸情報テーブル５００は、呼吸間隔と、呼吸周期と、呼吸周波数と、呼吸眠気値と、呼吸眠気閾値と、判定結果とのフィールドを有する。

呼吸情報テーブル５００は、１呼吸ごとに各フィールドに情報を設定することにより、呼吸情報がレコードとして記憶される。呼吸情報テーブル５００の各列は、各フィールドの情報を集めた配列として記憶される。

呼吸間隔のフィールドには、吸息開始点〜吸息開始点の間隔である呼吸間隔が設定される。呼吸周期のフィールドには、呼吸間隔をサンプリング周波数で除算した結果である呼吸周期が設定される。呼吸周波数のフィールドには、呼吸周期を逆数化した結果である呼吸周波数が設定される。

呼吸眠気値のフィールドには、呼吸の周期または振幅に基づく、対象者１１０に発生している眠気の大きさを示す指標値であって、対象者１１０に眠気が発生しているか否かを判定する際に用いられる呼吸眠気値が設定される。呼吸眠気値は、具体的には、所定時間分の呼吸周波数の平均値である。

呼吸眠気閾値のフィールドには、呼吸眠気値の平均値と、呼吸眠気値の標準偏差値とに基づく、対象者１１０に眠気が発生しているか否かを判定する際に用いられる呼吸眠気閾値が設定される。判定結果のフィールドには、呼吸眠気値と呼吸眠気閾値との比較により対象者１１０に眠気が発生しているか否かを判定した結果が設定される。

（呼息吸息情報テーブル６００の記憶内容）
次に、図６を用いて、呼息吸息情報テーブル６００の記憶内容について説明する。呼息吸息情報テーブル６００は、例えば、図３に示した眠気検知装置１００のメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域により実現される。

図６は、呼息吸息情報テーブル６００の記憶内容の一例を示す説明図である。図６に示すように、呼息吸息情報テーブル６００は、呼息間隔と、吸息間隔と、呼息時間と、吸息時間と、呼息パワーと、吸息パワーと、呼息振幅と、吸息振幅と、呼息吸息比率と、覚醒努力値と、覚醒努力閾値と、判定結果とのフィールドを有する。

呼息吸息情報テーブル６００は、１呼吸ごとに各フィールドに情報を設定することにより、呼息吸息情報がレコードとして記憶される。呼息吸息情報テーブル６００の各列は、各フィールドの情報を集めた配列として記憶される。

呼息間隔のフィールドには、呼息開始点〜吸息開始点の間隔である呼息間隔が設定される。吸息間隔のフィールドには、吸息開始点〜呼息開始点の間隔である吸息間隔が設定される。呼息時間のフィールドには、呼息間隔をサンプリング周波数で除算した結果である呼息時間が設定される。吸息時間のフィールドには、吸息間隔をサンプリング周波数で除算した結果である吸息時間が設定される。

呼息パワーのフィールドには、呼息開始点〜吸息開始点の積分値である呼息パワーが設定される。吸息パワーのフィールドには、吸息開始点〜呼息開始点の積分値である吸息パワーが設定される。呼息振幅のフィールドには、呼息パワーをサンプリング周波数で除算した結果である呼息振幅が設定される。吸息振幅のフィールドには、吸息パワーをサンプリング周波数で除算した結果である吸息振幅が設定される。呼息吸息比率のフィールドには、呼息時間と吸息時間との比率である呼息吸息比率が設定される。呼息吸息比率のフィールドには、呼息振幅と吸息振幅との比率が、呼息吸息比率として設定されてもよい。

覚醒努力値のフィールドには、呼息の周期または振幅、もしくは、吸息の周期または振幅に基づく、対象者１１０に発生している眠気の大きさを示す指標値であって、対象者１１０に眠気が発生しているか否かを判定する際に用いられる覚醒努力値が設定される。覚醒努力値は、例えば、呼息吸息比率の標準偏差である。

覚醒努力閾値のフィールドには、覚醒努力値の平均値と、覚醒努力値の標準偏差値とに基づく、対象者１１０に眠気が発生しているか否かを判定する際に用いられる覚醒努力閾値が設定される。判定結果のフィールドには、覚醒努力値と覚醒努力閾値との比較により対象者１１０に眠気が発生しているか否かを判定した結果が設定される。

（センサ装置２１１のハードウェア構成例）
センサ装置２１１のハードウェア構成例は、図３に示した眠気検知装置１００のハードウェア構成例と同様の部分に加えて、センサ類を有する。センサ類は、対象者１１０の呼吸信号を取得する。センサ類は、例えば、圧力センサを含み、対象者１１０の呼吸に連動する対象者１１０の胸郭胸の拡縮を検出し、圧力センサの検出値の時系列データを呼吸信号として取得する。センサ類は、対象者１１０の心拍を取得する心拍センサを含んでもよい。

（眠気検知装置１００の機能的構成例）
次に、図７を用いて、眠気検知装置１００の機能的構成例について説明する。

図７は、眠気検知装置１００の機能的構成例を示すブロック図である。眠気検知装置１００は、記憶部７００と、取得部７０１と、第１判定部７０２と、第２判定部７０３と、出力部７０４とを含む。

記憶部７００は、例えば、図３に示したメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域によって実現される。取得部７０１〜出力部７０４は、制御部となる機能である。取得部７０１〜出力部７０４は、具体的には、例えば、図３に示したメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１に実行させることにより、または、センサＩ／Ｆ３０７により、その機能を実現する。各機能部の処理結果は、例えば、図３に示したメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域に記憶される。

記憶部７００は、呼吸信号を記憶する。記憶部７００は、呼吸信号に基づく解析結果を記憶する。記憶部７００は、例えば、図４に示した解析情報テーブル４００、図５に示した呼吸情報テーブル５００、および、図６に示した呼息吸息情報テーブル６００などを記憶する。これにより、記憶部７００は、呼吸信号、および呼吸信号に基づく解析結果などを、各機能部が参照可能にすることができる。

取得部７０１は、対象者１１０の呼吸信号を取得し、記憶部７００に記憶する。取得部７０１は、例えば、対象者１１０の呼吸信号をセンサ装置２１１から受信し、記憶部７００に記憶する。これにより、取得部７０１は、対象者１１０に眠気が発生しているか否かを判定する際に用いられる情報を取得し、第１判定部７０２や第２判定部７０３に参照可能にすることができる。

第１判定部７０２は、対象者１１０の呼吸の周期または振幅の情報に基づいて、対象者１１０の呼吸の周期または振幅が第１条件を満たすか否かを判定する。第１判定部７０２は、第１条件を満たすと判定された場合に、対象者１１０に眠気が発生していると判定し、第１条件を満たさないと判定された場合に、対象者１１０に眠気が発生していないと判定する。

第１判定部７０２は、例えば、所定長さの時間帯における、対象者１１０の呼吸の周期または振幅の統計値と、所定閾値との比較結果に基づいて、第１条件を満たすか否かを判定する。統計値は、例えば、平均値である。統計値は、分散、標準偏差、最大値、中央値、最頻値などであってもよい。統計値は、具体的には、呼吸眠気値になる。

所定長さは、例えば、眠気検知装置１００の利用者によって設定される。所定長さは、具体的には、対象者１１０が数呼吸を行う際にかかる時間以上の長さであって、対象者１１０の呼吸の傾向が現れる長さであることが好ましい。所定長さの単位は、時間、分、秒などである。所定閾値は、例えば、眠気検知装置１００の利用者によって設定される。所定閾値は、具体的には、呼吸眠気閾値である。

第１判定部７０２は、具体的には、所定長さの時間帯における、対象者１１０の呼吸の周期または振幅の平均値を、呼吸眠気値として算出する。第１判定部７０２は、呼吸眠気値が呼吸眠気閾値以上である場合、第１条件を満たすと判定する。一方で、第１判定部７０２は、呼吸眠気値が呼吸眠気閾値より小さい場合、第１条件を満たさないと判定する。

これにより、第１判定部７０２は、対象者１１０の呼吸の傾向が現れる長さの時間帯における、対象者１１０の呼吸の周期または振幅の統計値に基づいて、対象者１１０に眠気が発生していることを検知する精度の向上を図ることができる。

第１判定部７０２は、所定長さの時間帯における、対象者１１０の呼吸の周期または振幅のばらつきを示す指標値に基づいて、所定閾値を設定する。指標値は、例えば、呼吸眠気値の分散や標準偏差などである。所定長さは、例えば、眠気検知装置１００の利用者によって設定される。所定長さは、具体的には、対象者１１０が数呼吸を行う際にかかる時間以上の長さであって、対象者１１０の呼吸の傾向が現れる長さであることが好ましい。所定長さの単位は、時間、分、秒などである。

第１判定部７０２は、具体的には、呼吸眠気閾値＝呼吸眠気値の平均値Ａ−重み係数Ｋ×呼吸眠気値の標準偏差値Ｂを算出する。重み係数Ｋは、眠気検知装置１００の利用者によって設定される。これにより、第１判定部７０２は、所定閾値を人手で設定しなくてもよく、利用者の負担の低減化を図り、所定閾値を精度よく設定しやすくすることができる。第１判定部７０２は、例えば、図８に後述する呼吸眠気判定部によって実現される。

第２判定部７０３は、対象者１１０に眠気が発生していると判定された後に、第１条件を満たさなくなったと判定された場合に、対象者１１０の１呼吸ごとの呼息の時間または振幅のばらつきを示す指標値が第２条件を満たすか否かを判定する。第２判定部７０３は、第２条件を満たすと判定された場合に対象者１１０に眠気が発生していると判定し、第２条件を満たさないと判定された場合に対象者１１０に眠気が発生していないと判定する。指標値は、例えば、呼息の時間の標準偏差値や分散などである。指標値は、呼息の時間に対する吸息の時間の割合の標準偏差値や分散などであってもよい。指標値は、具体的には、覚醒努力値になる。これにより、第２判定部７０３は、対象者１１０に眠気が発生していることを検知する精度の向上を図ることができる。

第２判定部７０３は、例えば、所定長さの時間帯における、対象者１１０の１呼吸ごとの呼息の時間または振幅のばらつきを示す指標値と、所定閾値との比較結果に基づいて、第２条件を満たすか否かを判定する。所定長さは、例えば、眠気検知装置１００の利用者によって設定される。所定長さは、具体的には、対象者１１０が数呼吸を行う際にかかる時間以上の長さであって、対象者１１０の呼吸の傾向が現れる長さであることが好ましい。所定長さの単位は、時間、分、秒などである。所定閾値は、具体的には、覚醒努力閾値である。これにより、第２判定部７０３は、対象者１１０の呼吸の傾向が指標値に反映されやすくすることができ、対象者１１０に眠気が発生していることを検知する精度の向上を図ることができる。

第２判定部７０３は、例えば、所定長さの時間帯における、対象者１１０の１呼吸ごとの呼息の時間または振幅のばらつきを示す指標値に基づいて、所定閾値を設定する。指標値は、例えば、覚醒努力値の分散や標準偏差などである。所定長さは、例えば、眠気検知装置１００の利用者によって設定される。所定長さは、具体的には、対象者１１０が数呼吸を行う際にかかる時間以上の長さであって、対象者１１０の呼吸の傾向が現れる長さであることが好ましい。所定長さの単位は、時間、分、秒などである。

第２判定部７０３は、具体的には、覚醒努力閾値＝覚醒努力値の平均値Ａ−重み係数Ｋ×覚醒努力値の標準偏差値Ｂを算出する。重み係数Ｋは、眠気検知装置１００の利用者によって設定される。これにより、第２判定部７０３は、所定閾値を人手で設定しなくてもよく、利用者の負担の低減化を図ることができ、所定閾値を精度よく設定しやすくすることができる。

第２判定部７０３は、対象者１１０に眠気が発生していると判定された後に、第１条件を満たさなくなったと判定されてから所定時間が経過するまでの間に、第２条件を満たすか否かを判定してもよい。これにより、第２判定部７０３は、所定時間が経過した後は、第２条件を基に眠気が発生しているか否かを判定せず、眠気が解消された後に、誤って眠気が発生していると判定することを抑制することができる。

第２判定部７０３は、対象者１１０に眠気が発生していると判定された後に、第１条件を満たさなくなったと判定された場合に、対象者１１０の１呼吸ごとの吸息の時間または振幅のばらつきを示す指標値が第３条件を満たすか否かを判定する。第２判定部７０３は、第３条件を満たすと判定された場合に対象者１１０に眠気が発生していると判定し、第３条件を満たさないと判定された場合に対象者１１０に眠気が発生していないと判定する。指標値は、例えば、吸息の時間の標準偏差値や分散などである。指標値は、吸息の時間に対する呼息の時間の割合の標準偏差値や分散などであってもよい。指標値は、具体的には、覚醒努力値になる。これにより、第２判定部７０３は、対象者１１０に眠気が発生していることを検知する精度の向上を図ることができる。

第２判定部７０３は、例えば、所定長さの時間帯における、対象者１１０の１呼吸ごとの吸息の時間または振幅のばらつきを示す指標値と、所定閾値との比較結果に基づいて、第３条件を満たすか否かを判定する。所定長さは、例えば、眠気検知装置１００の利用者によって設定される。所定長さは、具体的には、対象者１１０が数呼吸を行う際にかかる時間以上の長さであって、対象者１１０の呼吸の傾向が現れる長さであることが好ましい。所定長さの単位は、時間、分、秒などである。所定閾値は、具体的には、覚醒努力閾値である。これにより、第２判定部７０３は、対象者１１０の呼吸の傾向が指標値に反映されやすくすることができ、対象者１１０に眠気が発生していることを検知する精度の向上を図ることができる。

第２判定部７０３は、例えば、所定長さの時間帯における、対象者１１０の１呼吸ごとの吸息の時間または振幅のばらつきを示す指標値に基づいて、所定閾値を設定する。指標値は、例えば、覚醒努力値の分散や標準偏差などである。所定長さは、例えば、眠気検知装置１００の利用者によって設定される。所定長さは、具体的には、対象者１１０が数呼吸を行う際にかかる時間以上の長さであって、対象者１１０の呼吸の傾向が現れる長さであることが好ましい。所定長さの単位は、時間、分、秒などである。

第２判定部７０３は、具体的には、覚醒努力閾値＝覚醒努力値の平均値Ａ−重み係数Ｋ×覚醒努力値の標準偏差値Ｂを算出する。重み係数Ｋは、眠気検知装置１００の利用者によって設定される。これにより、第２判定部７０３は、所定閾値を人手で設定しなくてもよく、利用者の負担の低減化を図ることができ、所定閾値を精度よく設定しやすくすることができる。

第２判定部７０３は、対象者１１０に眠気が発生していると判定された後に、第１条件を満たさなくなったと判定されてから所定時間が経過するまでの間に、第３条件を満たすか否かを判定する。これにより、第２判定部７０３は、所定時間が経過した後は、第３条件を基に眠気が発生しているか否かを判定せず、眠気が解消された後に、誤って眠気が発生していると判定することを抑制することができる。第２判定部７０３は、具体的には、図８に後述する覚醒努力判定部によって実現される。

出力部７０４は、第２判定部７０３の判定結果に応じて、警報器３０６に、音や振動や匂いなどを用いて対象者１１０の眠気の解消を図るように指示を出力する。出力部７０４は、各機能部の処理結果を出力してもよい。出力形式は、例えば、ディスプレイへの表示、プリンタへの印刷出力、ネットワークＩ／Ｆ３０３による外部装置への送信、または、メモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域への記憶である。

（眠気検知装置１００の機能的構成の具体例）
次に、図８を用いて、眠気検知装置１００の機能的構成の具体例について説明する。

図８は、眠気検知装置１００の機能的構成の具体例を示すブロック図である。眠気検知装置１００は、第１判定処理部８０１と、第２判定処理部８０２とを含む。例えば、第１判定処理部８０１によって、図７に示した第１判定部７０２が実現される。例えば、第２判定処理部８０２によって、図７に示した第２判定部７０３が実現される。

第１判定処理部８０１は、呼吸周波数算出部８０３と、呼吸眠気値算出部８０４と、呼吸眠気閾値算出部８０５と、呼吸眠気判定部８０６とを含む。第１判定処理部８０１は、呼吸の周期または振幅に基づいて対象者１１０の眠気値を算出し、対象者１１０の眠気値に基づいて対象者１１０に眠気が発生しているか否かを判定する。

呼吸周波数算出部８０３は、センサ装置２１１から受信した呼吸信号８００に基づいて、呼吸周波数を算出する。呼吸周波数算出部８０３は、例えば、センサ装置２１１から受信した呼吸信号８００に基づいて、呼息開始点と吸息開始点とを算出する。呼吸周波数算出部８０３は、呼息開始点〜呼息開始点までの呼吸間隔を算出する。呼吸周波数算出部８０３は、吸息開始点〜吸息開始点までの呼吸間隔を算出してもよい。呼吸周波数算出部８０３は、算出した呼吸間隔をサンプリング周波数で除算し、呼吸周期を算出する。そして、呼吸周波数算出部８０３は、呼吸周期を逆数化し、呼吸周波数を算出する。

呼吸眠気値算出部８０４は、呼吸周波数に基づいて、所定時間の呼吸周波数の統計値を算出し、呼吸周波数の統計値を用いて呼吸眠気値を算出する。所定時間は、例えば、眠気検知装置１００の利用者によって設定される。所定時間は、具体的には、対象者１１０が数呼吸を行う際にかかる時間より長い時間であって、対象者１１０の呼吸の傾向が現れる長さの時間であることが好ましい。所定時間の単位は、時間、分、秒などである。統計値は、例えば、平均値である。統計値は、分散、標準偏差、最大値、中央値、最頻値などであってもよい。

呼吸眠気閾値算出部８０５は、呼吸周波数に基づいて、所定時間内の呼吸周波数の統計値を算出し、呼吸周波数の統計値を用いて呼吸眠気閾値を算出する。所定時間は、例えば、眠気検知装置１００の利用者によって設定される。所定時間は、具体的には、対象者１１０が数呼吸を行う際にかかる時間より長い時間であって、対象者１１０の呼吸の傾向が現れる長さの時間であることが好ましい。所定時間の単位は、時間、分、秒などである。統計値は、例えば、平均値である。統計値は、分散、標準偏差、最大値、中央値、最頻値などであってもよい。

呼吸眠気判定部８０６は、呼吸眠気値と呼吸眠気閾値とを比較し、呼吸眠気値が呼吸眠気閾値を下回っていた場合、対象者１１０に眠気が発生している「眠い」の状態であると判定する。呼吸眠気値が呼吸眠気閾値以上である場合、対象者１１０に眠気が発生していない「覚醒」の状態であると判定する。

第２判定処理部８０２は、呼息吸息比率算出部８０７と、覚醒努力値算出部８０８と、覚醒努力閾値算出部８０９と、覚醒努力判定要否決定部８１０と、覚醒努力判定部８１１とを含む。第２判定処理部８０２は、呼息の周期または振幅、もしくは、吸息の時間または振幅に基づいて対象者１１０の覚醒努力値を算出し、対象者１１０の覚醒努力値に基づいて対象者１１０に眠気が発生しているか否かを判定する。

呼息吸息比率算出部８０７は、呼吸信号８００に基づいて、呼息吸息比率を算出する。呼息吸息比率算出部８０７は、例えば、センサ装置２１１から受信した呼吸信号８００に基づいて、呼息開始点と吸息開始点とを算出する。呼息吸息比率算出部８０７は、呼息開始点〜吸息開始点の間隔である呼息間隔と、吸息開始点〜呼息開始点の間隔である吸息間隔とを算出する。呼息吸息比率算出部８０７は、呼息間隔をサンプリング周波数で除算し、呼息時間を算出し、吸息間隔をサンプリング周波数で除算し、吸息時間を算出する。呼息吸息比率算出部８０７は、呼息時間と吸息時間との比率を、呼息吸息比率として算出する。

また、呼息吸息比率算出部８０７は、例えば、呼息開始点〜吸息開始点の呼吸信号８００の積分値を、呼息パワーとして算出し、吸息開始点〜呼息開始点の呼吸信号８００の積分値を、吸息パワーとして算出してもよい。呼息吸息比率算出部８０７は、呼息パワーをサンプリング周波数で除算し、呼息振幅を算出し、吸息パワーをサンプリング周波数で除算し、吸息振幅を算出してもよい。呼息吸息比率算出部８０７は、呼息振幅と吸息振幅との比率を、呼息吸息比率として算出してもよい。

覚醒努力値算出部８０８は、呼息吸息比率に基づいて、所定時間の呼息吸息比率の統計値を用いて覚醒努力値を算出する。覚醒努力値は、例えば、呼息吸息比率の標準偏差である。所定時間は、例えば、眠気検知装置１００の利用者によって設定される。所定時間は、具体的には、対象者１１０が数呼吸を行う際にかかる時間より長い時間であって、対象者１１０の呼吸の傾向が現れる長さの時間であることが好ましい。所定時間の単位は、時間、分、秒などである。統計値は、例えば、平均値である。統計値は、分散、標準偏差、最大値、中央値、最頻値などであってもよい。

覚醒努力閾値算出部８０９は、呼息吸息比率に基づいて、所定時間の呼息吸息比率の統計値を用いて覚醒努力閾値を算出する。覚醒努力閾値は、呼息吸息比率から得られた覚醒努力値の平均値と、呼息吸息比率から得られた覚醒努力値の標準偏差値とに基づいて算出される。所定時間は、例えば、眠気検知装置１００の利用者によって設定される。所定時間は、具体的には、対象者１１０が数呼吸を行う際にかかる時間より長い時間であって、対象者１１０の呼吸の傾向が現れる長さの時間であることが好ましい。所定時間の単位は、時間、分、秒などである。統計値は、例えば、平均値である。統計値は、分散、標準偏差、最大値、中央値、最頻値などであってもよい。

覚醒努力判定要否決定部８１０は、過去ｔ秒間に、呼吸眠気判定部８０６が「眠い」の状態であると判定している場合、覚醒努力値に基づいて対象者１１０に眠気が発生しているか否かを「判定要」であると決定する。一方で、覚醒努力判定要否決定部８１０は、過去ｔ秒間に、呼吸眠気判定部８０６が「眠い」の状態であると判定していない場合、覚醒努力値に基づいて対象者１１０に眠気が発生しているか否かを「判定不要」であると判定する。ｔ秒間は、例えば、眠気検知装置１００の利用者によって設定される。覚醒努力判定要否決定部８１０は、ｔ秒間ではなく、ｔ時間、ｔ分などを用いてもよい。

覚醒努力判定部８１１は、覚醒努力値と覚醒努力閾値とを比較し、覚醒努力値が覚醒努力閾値以上である場合、対象者１１０が「覚醒努力中」であると判定する。覚醒努力判定部８１１は、覚醒努力値と覚醒努力閾値とを比較し、覚醒努力値が覚醒努力閾値を下回っていた場合、対象者１１０が「覚醒努力中」ではないと判定する。覚醒努力判定部８１１は、覚醒努力判定要否決定部８１０が「判定要」と判定し、かつ、覚醒努力判定部８１１が「覚醒努力中」であると判定した場合、呼吸眠気判定部８０６の判定結果を「眠い」に補正する。

（眠気検知の流れ）
次に、図９および図１０を用いて、眠気検知の流れについて説明する。

図９および図１０は、眠気検知の流れを示す説明図である。図９において、眠気検知装置１００は、受信した呼吸信号の極大値の間隔に基づいて、呼吸周期を算出する。呼吸信号は、例えば、図９のグラフ９００の波形のようになる。図９のグラフ９００の縦軸は、圧力を示す。図９のグラフ９００の横軸は、時間を示す。眠気検知装置１００は、算出した呼吸周期に基づいて呼吸眠気値を算出し、呼吸眠気閾値と比較することにより、対象者１１０に眠気が発生しているか否かを判定する。次に、図１０の説明に移行する。

図１０において、眠気検知装置１００が、対象者１１０に眠気が発生していると判定した後、呼吸周期と、呼吸眠気閾値との比較では、対象者１１０に眠気が発生していないと判定した場合、呼吸信号に基づいて、呼息時間と吸息時間とを算出する。ここでは、呼吸信号は、例えば、図１０のグラフ１０００の波形のようになっている。図１０のグラフ１０００の縦軸は、圧力を示す。図１０のグラフ１０００の横軸は、時間を示す。図１０の例では、呼吸パターン１と呼吸パターン２との呼吸信号を一例として示している。眠気検知装置１００は、呼吸パターン１と呼吸パターン２とのように、呼吸周期が同様であっても、呼息時間と吸息時間との割合が異なる呼吸パターンを区別して、対象者１１０に眠気が発生しているか否かをさらに判定する。

眠気検知装置１００は、例えば、呼吸パターン１のように、呼吸周期のばらつきが比較的小さく、かつ、呼息時間と吸息時間との割合のばらつきも比較的小さい場合、対象者１１０に眠気が発生していないと判定する。一方で、眠気検知装置１００は、例えば、呼吸パターン２のように、呼吸周期のばらつきは比較的小さいが、呼息時間と吸息時間との割合のばらつきは比較的大きい場合、対象者１１０に眠気が発生していると判定する。

（眠気検知の実施例）
次に、図１１〜図１４を用いて、眠気検知の実施例について説明する。

図１１〜図１４は、眠気検知の実施例を示す説明図である。図１１において、眠気検知装置１００は、センサ装置２１１から受信した呼吸信号を微分し、呼吸微分信号を生成する。呼吸信号は、例えば、図１１のグラフ１１００の波形のようになる。図１１のグラフ１１００の縦軸は、圧力を示す。図１１のグラフ１１００の横軸は、時間を示す。呼吸微分信号は、例えば、図１１のグラフ１１１０の波形のようになる。図１１のグラフ１１１０の縦軸は、微分値を示す。図１１のグラフ１１１０の横軸は、時間を示す。眠気検知装置１００は、呼吸微分信号が正⇒負に変化する時点を、呼息開始点として算出する。一方で、眠気検知装置１００は、呼吸微分信号が負⇒正に変化する時点を、吸息開始点として算出する。眠気検知装置１００は、算出した呼息開始点を含む呼息開始点配列と、算出した吸息開始点を含む吸息開始点配列とを、解析情報テーブル４００を用いて記憶する。

眠気検知装置１００は、呼息開始点〜呼息開始点までの呼吸間隔を算出する。眠気検知装置１００は、吸息開始点〜吸息開始点までの呼吸間隔を算出してもよい。眠気検知装置１００は、算出した呼吸間隔を含む呼吸間隔配列を、呼吸情報テーブル５００を用いて記憶する。眠気検知装置１００は、算出した呼吸間隔をサンプリング周波数で除算し、呼吸周期を算出する。眠気検知装置１００は、算出した呼吸周期を含む呼吸周期配列を、呼吸情報テーブル５００を用いて記憶する。

ここで、眠気検知装置１００は、呼吸信号が比較的細かく振動し、呼吸微分信号が正⇒負に変化する時点が連続して出現する場合、最初に出現した時点を、呼息開始点に設定してもよい。また、眠気検知装置１００は、呼吸信号が閾値以上のうちは、呼吸微分信号が正⇒負に変化する時点が出現しても、呼息開始点に設定しないようにしてもよい。これにより、眠気検知装置１００は、呼吸信号が下がりきっていないうちに、センサ装置２１１の検出誤差などによって、呼吸微分信号が正⇒負に変化する時点が出現した場合に、誤った呼息開始点を設定しないようにすることができる。

また、眠気検知装置１００は、呼吸信号が比較的細かく振動し、呼吸微分信号が負⇒正に変化する時点が連続して出現する場合、最初に出現した時点を、吸息開始点に設定してもよい。また、眠気検知装置１００は、呼吸信号が閾値以上のうちは、呼吸微分信号が負⇒正に変化する時点が出現しても、吸息開始点に設定しないようにしてもよい。これにより、眠気検知装置１００は、呼吸信号が下がりきっていないうちに、センサ装置２１１の検出誤差などによって、呼吸微分信号が負⇒正に変化する時点が出現した場合に、誤った吸息開始点を設定しないようにすることができる。次に、図１２の説明に移行する。

図１２において、眠気検知装置１００は、算出した呼吸周期を逆数化し、呼吸周波数を算出する。眠気検知装置１００は、算出した呼吸周波数を含む呼吸周波数配列を、呼吸情報テーブル５００を用いて記憶する。呼吸周波数は、図１２のグラフ１２００の波形のようになる。図１２のグラフの縦軸は、呼吸周波数を示す。図１２のグラフ１２００の横軸は、時間を示す。次に、眠気検知装置１００が呼吸周波数に基づいて一旦対象者１１０に眠気が発生していると判定した後、呼吸周波数に基づいて対象者１１０に眠気が発生していないと判定されたとして、図１３の説明に移行する。

図１３において、眠気検知装置１００は、呼吸周波数に基づいて対象者１１０に眠気が発生していないと判定されたが、実際には対象者１１０に眠気が続いているのか否かを、呼息時間と吸息時間の割合に基づいて判定し、対象者１１０の眠気を精度よく検知する。

眠気検知装置１００は、図１１と同様に、センサ装置２１１から受信した呼吸信号を微分し、呼吸微分信号を生成する。眠気検知装置１００は、呼吸微分信号が正⇒負に変化する時点を、呼息開始点として算出し、呼吸微分信号が負⇒正に変化する時点を、吸息開始点として算出し、解析情報テーブル４００を用いて記憶している。

眠気検知装置１００は、解析情報テーブル４００を参照し、呼息開始点〜吸息開始点までの呼息間隔を算出する。眠気検知装置１００は、算出した呼息間隔を含む呼息間隔配列を、呼息吸息情報テーブル６００を用いて記憶する。眠気検知装置１００は、吸息開始点〜呼息開始点までの吸息間隔を算出する。眠気検知装置１００は、算出した吸息間隔を含む吸息間隔配列を、呼息吸息情報テーブル６００を用いて記憶する。

眠気検知装置１００は、算出した呼息間隔をサンプリング周波数で除算し、呼息時間を算出する。眠気検知装置１００は、算出した呼息時間を含む呼息時間配列を、呼息吸息情報テーブル６００を用いて記憶する。眠気検知装置１００は、算出した吸息間隔をサンプリング周波数で除算し、吸息時間を算出する。眠気検知装置１００は、算出した吸息時間を含む吸息時間配列を、呼息吸息情報テーブル６００を用いて記憶する。

眠気検知装置１００は、算出した呼息時間と吸息時間とをペアにして、呼息時間に対する吸息時間の割合を、呼息吸息比率として算出する。ここで、眠気検知装置１００は、呼息時間配列と吸息時間配列との配列長の最小値を特定し、配列長が最小値よりも長い分のデータはペアにならないため、呼息吸息比率の算出に使用しない。眠気検知装置１００は、算出した呼息吸息比率を含む呼息吸息比率配列を、呼息吸息情報テーブル６００を用いて記憶する。

眠気検知装置１００は、覚醒努力値として、呼息吸息比率の標準偏差を算出する。眠気検知装置１００は、算出した覚醒努力値を含む覚醒努力値配列を、呼息吸息情報テーブル６００を用いて記憶する。眠気検知装置１００は、算出した覚醒努力値が覚醒努力閾値以上である場合、対象者１１０が「覚醒努力中」であり、対象者１１０が「眠い」の状態であると判定する。一方で、眠気検知装置１００は、算出した覚醒努力値が覚醒努力閾値を下回っていた場合、対象者１１０が「覚醒努力中」ではないと判定する。眠気検知装置１００は、判定結果を含む判定結果配列を、呼息吸息情報テーブル６００を用いて記憶する。次に、図１４の説明に移行し、判定結果の一例について説明する。

図１４において、グラフ１４００は、呼吸眠気値の時間変化を示す。グラフ１４００の縦軸は、呼吸眠気値の大きさである。グラフ１４００の横軸は、時間である。グラフ１４００の線１４０１は、呼吸眠気値の時間変化である。グラフ１４００の線１４０２は、呼吸眠気閾値である。グラフ１４００の黒枠内では、呼吸眠気値が呼吸眠気閾値より大きくなっている。

グラフ１４１０は、実際に対象者１１０に発生している眠気の度合いである眠気正解値を示す。眠気正解値は、顔面表情からの眠気推定手法にしたがって、人がビデオなどに基づいて対象者１１０の眠気を評価したものである。眠気正解値は、例えば、発生していないことを示す「０」、発生していることを示す「１」、発生しており眠気が強いことを示す「２」によって表現される。グラフ１４１０の縦軸は、眠気正解値の大きさである。グラフ１４１０の横軸は、時間である。グラフ１４１０の線１４１１は、眠気正解値の時間変化である。グラフ１４１０の黒枠内では、対象者１１０に眠気が発生している。

グラフ１４２０は、グラフ１４００の呼吸眠気値に基づいて対象者１１０に眠気が発生しているか否かを判定した結果を示す。グラフ１４２０の縦軸は、対象者１１０に眠気が発生しているか否かを判定した結果である。対象者１１０に眠気が発生しているか否かを判定した結果は、例えば、発生していないことを示す「０」、発生していることを示す「１」、発生しており眠気が強いことを示す「２」によって表現される。グラフ１４２０の横軸は、時間である。グラフ１４２０の線１４２１は、判定した結果の時間変化である。グラフ１４２０の黒枠内では、実際には対象者１１０に眠気が発生しているが、呼吸眠気値が呼吸眠気閾値より大きく、呼吸眠気値からは対象者１１０に眠気が発生していると判定することができていない。

グラフ１４３０は、覚醒努力値の時間変化を示す。グラフ１４３０の縦軸は、覚醒努力値の大きさである。グラフ１４３０の横軸は、時間である。グラフ１４３０の線１４３１は、覚醒努力値の時間変化である。グラフ１４３０の線１４３２は、覚醒努力閾値である。グラフ１４３０の黒枠内では、覚醒努力値が呼吸眠気閾値より大きくなっている。

グラフ１４４０は、グラフ１４３０の覚醒努力値に基づいて対象者１１０に眠気が発生しているか否かを判定した結果を示す。グラフ１４４０の縦軸は、対象者１１０に眠気が発生しているか否かを判定した結果である。対象者１１０に眠気が発生しているか否かを判定した結果は、例えば、発生していないことを示す「０」、発生していることを示す「１」、発生しており眠気が強いことを示す「２」によって表現される。グラフ１４４０の横軸は、時間である。グラフ１４４０の線１４４１は、判定した結果の時間変化である。グラフ１４４０の黒枠内では、対象者１１０に眠気が発生していると判定することができている。

これにより、眠気検知装置１００は、対象者１１０に眠気が発生しているか否かを判定する呼吸に基づく指標値として、呼吸の周期のほか、呼息の時間などを用いることができ、対象者１１０に眠気が発生していることを検知する精度の向上を図ることができる。そして、眠気検知装置１００は、対象者１１０に眠気が発生していれば、音や振動や匂いなどを用いて対象者１１０の眠気の解消を図ることにより、交通事故を防止し、交通安全の確保を図るようにすることができる。

（眠気検知処理手順の一例）
次に、図１５を用いて、眠気検知処理手順の一例について説明する。

図１５は、眠気検知処理手順の一例を示すフローチャートである。図１５において、眠気検知装置１００は、図１６に後述する呼吸周波数算出処理を実行する（ステップＳ１５０１）。

次に、眠気検知装置１００は、図１７に後述する呼吸眠気判定処理を実行する（ステップＳ１５０２）。そして、眠気検知装置１００は、判定結果が「眠い」であるか否かを判定する（ステップＳ１５０３）。ここで、判定結果が「眠い」である場合（ステップＳ１５０３：Ｙｅｓ）、眠気検知装置１００は、判定結果として「眠い」を出力し（ステップＳ１５０４）、眠気検知処理を終了する。

一方で、判定結果が「覚醒」である場合（ステップＳ１５０３：Ｎｏ）、眠気検知装置１００は、図２０に後述する覚醒努力判定要否決定処理を実行する（ステップＳ１５０５）。次に、眠気検知装置１００は、決定結果が「判定不要」であるか否かを判定する（ステップＳ１５０６）。ここで、決定結果が「判定不要」である場合（ステップＳ１５０６：Ｙｅｓ）、眠気検知装置１００は、判定結果として「覚醒」を出力し（ステップＳ１５０７）、眠気検知処理を終了する。

一方で、決定結果が「判定要」である場合（ステップＳ１５０６：Ｎｏ）、眠気検知装置１００は、図２１および図２２に後述する覚醒努力値算出処理を実行する（ステップＳ１５０８）。次に、眠気検知装置１００は、図２３に後述する覚醒努力閾値設定処理を実行する（ステップＳ１５０９）。

そして、眠気検知装置１００は、覚醒努力値が覚醒努力閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ１５１０）。覚醒努力値が覚醒努力閾値以上である場合（ステップＳ１５１０：Ｙｅｓ）、眠気検知装置１００は、判定結果として「眠い」を出力し（ステップＳ１５１１）、眠気検知処理を終了する。

一方で、覚醒努力値が覚醒努力閾値より小さい場合（ステップＳ１５１０：Ｎｏ）、眠気検知装置１００は、判定結果として「覚醒」を出力し（ステップＳ１５１２）、眠気検知処理を終了する。

（呼吸周波数算出処理手順の一例）
次に、図１６を用いて、呼吸周波数算出処理手順の一例について説明する。

図１６は、呼吸周波数算出処理手順の一例を示すフローチャートである。図１６において、眠気検知装置１００は、呼吸信号に対して、呼吸周波数成分を抽出するバンドパスフィルタを適用する（ステップＳ１６０１）。バンドパスフィルタは、例えば、０．０５〜０．８Ｈｚの呼吸周波数成分を抽出するフィルタである。

次に、眠気検知装置１００は、呼吸信号を微分し、呼吸微分信号を算出する（ステップＳ１６０２）。そして、眠気検知装置１００は、呼吸微分信号が正→負に変化する点を吸息開始点として算出し、呼吸微分信号が負→正に変化する点を呼息開始点として算出する（ステップＳ１６０３）。

次に、眠気検知装置１００は、吸息開始点〜吸息開始点の間隔を、呼吸間隔として算出する（ステップＳ１６０４）。そして、眠気検知装置１００は、呼吸間隔をサンプリング周波数で除算し、呼吸周期を算出する（ステップＳ１６０５）。

次に、眠気検知装置１００は、呼吸周期を逆数化し、呼吸周波数を算出する（ステップＳ１６０６）。そして、眠気検知装置１００は、呼吸周波数算出処理を終了する。

（呼吸眠気判定処理手順の一例）
次に、図１７を用いて、呼吸眠気判定処理手順の一例について説明する。

図１７は、呼吸眠気判定処理手順の一例を示すフローチャートである。図１７において、眠気検知装置１００は、呼吸周波数配列に、ｘ分以上の呼吸周波数が記憶されているか否かを判定する（ステップＳ１７０１）。ここで、ｘ分以上の呼吸周波数が記憶されていない場合（ステップＳ１７０１：Ｎｏ）、眠気検知装置１００は、判定結果に「覚醒」を設定し（ステップＳ１７０２）、呼吸眠気判定処理を終了する。

一方で、ｘ分以上の呼吸周波数が記憶されている場合（ステップＳ１７０１：Ｙｅｓ）、眠気検知装置１００は、図１８に後述する呼吸眠気値算出処理を実行する（ステップＳ１７０３）。ｘ分は、例えば、運転開始時に過緊張気味から平静化するまでの時間を考慮して１０分である。次に、眠気検知装置１００は、図１９に後述する呼吸眠気閾値設定処理を実行する（ステップＳ１７０４）。

そして、眠気検知装置１００は、呼吸眠気値が呼吸眠気閾値以下であるか否かを判定する（ステップＳ１７０５）。ここで、呼吸眠気値が呼吸眠気閾値以下ではない場合（ステップＳ１７０５：Ｎｏ）、眠気検知装置１００は、判定結果に「覚醒」を設定し（ステップＳ１７０６）、呼吸眠気判定処理を終了する。

一方で、呼吸眠気値が呼吸眠気閾値以下である場合（ステップＳ１７０５：Ｙｅｓ）、眠気検知装置１００は、判定結果に「眠い」を設定し（ステップＳ１７０７）、呼吸眠気判定処理を終了する。

（呼吸眠気値算出処理手順の一例）
次に、図１８を用いて、呼吸眠気値算出処理手順の一例について説明する。

図１８は、呼吸眠気値算出処理手順の一例を示すフローチャートである。図１８において、眠気検知装置１００は、過去の時間ａ分の呼吸周波数配列を取得する（ステップＳ１８０１）。時間ａは、例えば、４分である。次に、眠気検知装置１００は、過去の時間ａ分の呼吸周波数配列を平均化し、呼吸眠気値を算出する（ステップＳ１８０２）。そして、眠気検知装置１００は、呼吸眠気値算出処理を終了する。

（呼吸眠気閾値設定処理手順の一例）
次に、図１９を用いて、呼吸眠気閾値設定処理手順の一例について説明する。

図１９は、呼吸眠気閾値設定処理手順の一例を示すフローチャートである。図１９において、眠気検知装置１００は、前回の走行時に対応する時間ｂ分の呼吸情報があるか否かを判定する（ステップＳ１９０１）。時間ｂは、例えば、９０分である。

ここで、時間ｂ分の呼吸情報がある場合（ステップＳ１９０１：Ｙｅｓ）、眠気検知装置１００は、時間ｂ分の呼吸眠気値の平均値をＡに設定し、時間ｂ分の呼吸眠気値の標準偏差値をＢに設定する（ステップＳ１９０２）。そして、眠気検知装置１００は、ステップＳ１９０４の処理に移行する。

一方で、時間ｂ分の呼吸情報がない場合（ステップＳ１９０１：Ｎｏ）、眠気検知装置１００は、呼吸眠気値の平均値として０をＡに設定し、呼吸眠気値の標準偏差値として０をＢに設定する（ステップＳ１９０３）。そして、眠気検知装置１００は、ステップＳ１９０４の処理に移行する。

ステップＳ１９０４では、眠気検知装置１００は、過去の時間ｃ分の呼吸情報があるか否かを判定する（ステップＳ１９０４）。時間ｃは、例えば、８分である。ここで、時間ｃ分の呼吸情報がない場合（ステップＳ１９０４：Ｎｏ）、眠気検知装置１００は、呼吸眠気閾値＝Ａ−重み係数Ｋ×Ｂを算出する（ステップＳ１９０５）。そして、眠気検知装置１００は、呼吸眠気閾値設定処理を終了する。

一方で、時間ｃ分の呼吸情報がある場合（ステップＳ１９０４：Ｙｅｓ）、眠気検知装置１００は、時間ｃ分の呼吸眠気値の平均値をＣに設定する（ステップＳ１９０６）。次に、眠気検知装置１００は、時間ｃ分の呼吸眠気値の標準偏差値をＤに設定する（ステップＳ１９０７）。そして、眠気検知装置１００は、ＢとＤとの最大値をＥに設定する（ステップＳ１９０８）。

次に、眠気検知装置１００は、呼吸眠気閾値＝Ｃ＋重み係数Ｋ×Ｅを算出する（ステップＳ１９０９）。そして、眠気検知装置１００は、呼吸眠気閾値設定処理を終了する。

（覚醒努力判定要否決定処理手順の一例）
次に、図２０を用いて、覚醒努力判定要否決定処理手順の一例について説明する。

図２０は、覚醒努力判定要否決定処理手順の一例を示すフローチャートである。図２０において、眠気検知装置１００は、呼吸眠気判定処理によって、過去の時間ｄ内に「眠い」と判定されたか否かを判定する（ステップＳ２００１）。時間ｄは、集中力の持続時間を考慮し、例えば、１０分である。

ここで、過去の時間ｄ内に「眠い」と判定されている場合（ステップＳ２００１：Ｙｅｓ）、眠気検知装置１００は、「判定要」と決定し（ステップＳ２００２）、覚醒努力判定要否決定処理を終了する。

一方で、過去の時間ｄ内に「眠い」と判定されていない場合（ステップＳ２００１：Ｎｏ）、眠気検知装置１００は、「判定不要」と決定し（ステップＳ２００３）、覚醒努力判定要否決定処理を終了する。

（覚醒努力値算出処理手順の一例）
次に、図２１および図２２を用いて、覚醒努力値算出処理手順の一例について説明する。

図２１および図２２は、覚醒努力値算出処理手順の一例を示すフローチャートである。図２１において、眠気検知装置１００は、呼吸信号を微分し、呼吸微分信号を算出する（ステップＳ２１０１）。

次に、眠気検知装置１００は、呼吸微分信号が正→負に変化する点を吸息開始点として算出し、呼吸微分信号が負→正に変化する点を呼息開始点として算出する（ステップＳ２１０２）。そして、眠気検知装置１００は、吸息開始点〜呼息開始点の間隔を、吸息間隔として算出する（ステップＳ２１０３）。

次に、眠気検知装置１００は、呼息開始点〜吸息開始点の間隔を、呼息間隔として算出する（ステップＳ２１０４）。そして、眠気検知装置１００は、吸息間隔と、呼息間隔とを、サンプリング周波数で除算し、吸息時間と、呼息時間とを算出する（ステップＳ２１０５）。

次に、眠気検知装置１００は、吸息開始点〜呼息開始点の積分値を、吸息パワーとして算出する（ステップＳ２１０６）。そして、眠気検知装置１００は、呼息開始点〜吸息開始点の積分値を、呼息パワーとして算出する（ステップＳ２１０７）。

次に、眠気検知装置１００は、吸息パワーと、呼息パワーとを、サンプリング周波数で除算し、吸息振幅と、呼息振幅とを算出する（ステップＳ２１０８）。そして、眠気検知装置１００は、ステップＳ２２０１の処理に移行する。

図２２において、眠気検知装置１００は、覚醒努力値の算出に、吸息時間と呼息時間とを用いるか否かを判定する（ステップＳ２２０１）。吸息時間と呼息時間とを用いる場合（ステップＳ２２０１：Ｙｅｓ）、眠気検知装置１００は、過去の時間ｅ分の呼息時間配列を取得する（ステップＳ２２０２）。時間ｅは、例えば、８分である。

次に、眠気検知装置１００は、過去の時間ｅ分の吸息時間配列を取得する（ステップＳ２２０３）。そして、眠気検知装置１００は、呼息時間配列と吸息時間配列との配列長の最小値を算出する（ステップＳ２２０４）。

次に、眠気検知装置１００は、呼息時間配列と吸息時間配列とから、配列長を算出した最小値よりも長くする部分にある要素を削除する（ステップＳ２２０５）。そして、眠気検知装置１００は、呼息時間配列と吸息時間配列とに基づいて、呼息吸息比率配列を生成する（ステップＳ２２０６）。その後、眠気検知装置１００は、ステップＳ２２１２の処理に移行する。

一方で、吸息時間と呼息時間とを用いない場合（ステップＳ２２０１：Ｎｏ）、眠気検知装置１００は、過去の時間ｅ分の呼息振幅配列を取得する（ステップＳ２２０７）。次に、眠気検知装置１００は、過去の時間ｅ分の吸息振幅配列を取得する（ステップＳ２２０８）。そして、眠気検知装置１００は、呼息振幅配列と吸息振幅配列との配列長の最小値を算出する（ステップＳ２２０９）。

次に、眠気検知装置１００は、呼息振幅配列と吸息振幅配列とから、配列長を算出した最小値よりも長くする部分にある要素を削除する（ステップＳ２２１０）。そして、眠気検知装置１００は、呼息振幅配列と吸息振幅配列とに基づいて、呼息吸息比率配列を生成する（ステップＳ２２１１）。その後、眠気検知装置１００は、ステップＳ２２１２の処理に移行する。

ステップＳ２２１２では、眠気検知装置１００は、呼息吸息比率配列に基づいて、呼息吸息比率の標準偏差を、覚醒努力値として算出する（ステップＳ２２１２）。そして、眠気検知装置１００は、覚醒努力値算出処理を終了する。

（覚醒努力閾値設定処理手順の一例）
次に、図２３を用いて、覚醒努力閾値設定処理手順の一例について説明する。

図２３は、覚醒努力閾値設定処理手順の一例を示すフローチャートである。図２３において、眠気検知装置１００は、過去の時間ｆ分の呼息吸息情報があるか否かを判定する（ステップＳ２３０１）。時間ｆは、例えば、５分である。

ここで、過去の時間ｆ分の呼息吸息情報がない場合（ステップＳ２３０１：Ｎｏ）、眠気検知装置１００は、覚醒努力閾値＝０を設定し（ステップＳ２３０２）、覚醒努力閾値設定処理を終了する。

一方で、過去の時間ｆ分の呼息吸息情報がある場合（ステップＳ２３０１：Ｙｅｓ）、眠気検知装置１００は、前回の走行時に対応する時間ｇ分の呼息吸息情報があるか否かを判定する（ステップＳ２３０３）。時間ｇは、例えば、９０分である。

ここで、時間ｇ分の呼息吸息情報がある場合（ステップＳ２３０３：Ｙｅｓ）、眠気検知装置１００は、時間ｇ分の覚醒努力値の標準偏差値をＣに設定し（ステップＳ２３０４）、ステップＳ２３０６の処理に移行する。

一方で、時間ｇ分の呼息吸息情報がない場合（ステップＳ２３０３：Ｎｏ）、眠気検知装置１００は、覚醒努力値の標準偏差値として０をＣに設定する（ステップＳ２３０５）。そして、眠気検知装置１００は、ステップＳ２３０６の処理に移行する。

ステップＳ２３０６では、眠気検知装置１００は、過去の時間ｈ分の覚醒努力値の平均値をＡに設定する（ステップＳ２３０６）。次に、眠気検知装置１００は、時間ｈ分の覚醒努力値の標準偏差値をＢに設定する（ステップＳ２３０７）。そして、眠気検知装置１００は、ＢとＣとの最大値をＤに設定する（ステップＳ２３０８）。

次に、眠気検知装置１００は、覚醒努力閾値＝Ａ＋重み係数Ｋ×Ｄを算出する（ステップＳ２３０９）。そして、眠気検知装置１００は、覚醒努力閾値設定処理を終了する。

以上説明したように、眠気検知装置１００によれば、対象者１１０の呼吸の周期または振幅の情報に基づいて、対象者１１０の呼吸の周期または振幅が第１条件を満たすと判定された場合に、対象者１１０に眠気が発生していると判定することができる。また、眠気検知装置１００によれば、眠気が発生していると判定された後に、第１条件を満たさなくなったと判定された場合に、対象者１１０の１呼吸ごとの呼息の時間または振幅のばらつきを示す指標値が第２条件を満たすか否かを判定することができる。また、眠気検知装置１００によれば、第２条件を満たすと判定された場合に対象者１１０に眠気が発生していると判定し、第２条件を満たさないと判定された場合に対象者１１０に眠気が発生していないと判定することができる。これにより、眠気検知装置１００は、対象者１１０に眠気が発生していることを検知する精度の向上を図ることができる。

眠気検知装置１００によれば、眠気が発生していると判定された後に、第１条件を満たさなくなったと判定された場合に、対象者１１０の１呼吸ごとの吸息の時間または振幅のばらつきを示す指標値が第３条件を満たすか否かを判定することができる。また、眠気検知装置１００によれば、第３条件を満たすと判定された場合に対象者１１０に眠気が発生していると判定し、第３条件を満たさないと判定された場合に対象者１１０に眠気が発生していないと判定することができる。これにより、眠気検知装置１００は、対象者１１０に眠気が発生していることを検知する精度の向上を図ることができる。

眠気検知装置１００によれば、眠気が発生していると判定された後に、対象者１１０の呼吸の周期または振幅が第１条件を満たさなくなったと判定されてから所定時間が経過するまでの間に、第２条件を満たすか否かを判定することができる。これにより、眠気検知装置１００は、所定時間が経過した後は、第２条件を基に眠気が発生しているか否かを判定せず、眠気が解消された後に、誤って眠気が発生していると判定することを抑制することができる。

眠気検知装置１００によれば、眠気が発生していると判定された後に、対象者１１０の呼吸の周期または振幅が第１条件を満たさなくなったと判定されてから所定時間が経過するまでの間に、第３条件を満たすか否かを判定することができる。これにより、眠気検知装置１００は、所定時間が経過した後は、第３条件を基に眠気が発生しているか否かを判定せず、眠気が解消された後に、誤って眠気が発生していると判定することを抑制することができる。

眠気検知装置１００によれば、第１長さの時間帯における、対象者１１０の１呼吸ごとの呼息の時間または振幅のばらつきを示す指標値と、所定閾値との比較結果に基づいて、第２条件を満たすか否かを判定することができる。これにより、眠気検知装置１００は、対象者１１０の呼吸の傾向が現れる長さの時間帯における、対象者１１０の１呼吸ごとの呼息の時間または振幅のばらつきを示す指標値を用いることができる。このため、眠気検知装置１００は、対象者１１０の呼吸の傾向が指標値に反映されやすくすることができ、対象者１１０に眠気が発生していることを検知する精度の向上を図ることができる。

眠気検知装置１００によれば、第２長さの時間帯における、対象者１１０の１呼吸ごとの呼息の時間または振幅のばらつきを示す指標値に基づいて、所定閾値を設定することができる。これにより、眠気検知装置１００は、対象者１１０の呼吸の傾向が現れる長さの時間帯における、対象者１１０の１呼吸ごとの呼息の時間または振幅のばらつきを示す指標値に基づいて、所定閾値を設定することができる。このため、眠気検知装置１００は、所定閾値を人手で設定しなくてもよく、利用者の負担の低減化を図り、所定閾値を精度よく設定しやすくすることができる。

眠気検知装置１００によれば、第１長さの時間帯における、対象者１１０の１呼吸ごとの吸息の時間または振幅のばらつきを示す指標値と、所定閾値との比較結果に基づいて、第３条件を満たすか否かを判定することができる。これにより、眠気検知装置１００は、対象者１１０の呼吸の傾向が現れる長さの時間帯における、対象者１１０の１呼吸ごとの呼息の時間または振幅のばらつきを示す指標値を用いることができる。このため、眠気検知装置１００は、対象者１１０の呼吸の傾向が指標値に反映されやすくすることができ、対象者１１０に眠気が発生していることを検知する精度の向上を図ることができる。

眠気検知装置１００によれば、第２長さの時間帯における、対象者１１０の１呼吸ごとの吸息の時間または振幅のばらつきを示す指標値に基づいて、所定閾値を設定することができる。これにより、眠気検知装置１００は、対象者１１０の呼吸の傾向が現れる長さの時間帯における、対象者１１０の１呼吸ごとの呼息の時間または振幅のばらつきを示す指標値に基づいて、所定閾値を設定することができる。このため、眠気検知装置１００は、所定閾値を人手で設定しなくてもよく、利用者の負担の低減化を図り、所定閾値を精度よく設定しやすくすることができる。

眠気検知装置１００によれば、指標値に、対象者１１０の１呼吸ごとの呼息の時間と吸息の時間との割合についての標準偏差を用いることができる。これにより、眠気検知装置１００は、対象者１１０の呼吸の周期がばらついていても、対象者１１０の１呼吸ごとの呼息の時間や吸息の時間のばらつき度合いを、相対的に評価しやすくすることができる。このため、眠気検知装置１００は、対象者１１０に眠気が発生していることを検知する精度の向上を図ることができる。

眠気検知装置１００によれば、第３長さの時間帯における、対象者１１０の呼吸の周期または振幅の統計値と、所定閾値との比較結果に基づいて、第１条件を満たすか否かを判定することができる。これにより、眠気検知装置１００は、対象者１１０の呼吸の傾向が現れる長さの時間帯における、対象者１１０の呼吸の周期または振幅の統計値に基づいて、対象者１１０に眠気が発生していることを検知する精度の向上を図ることができる。

眠気検知装置１００によれば、第４長さの時間帯における、対象者１１０の呼吸の周期または振幅のばらつきを示す指標値に基づいて、所定閾値を設定することができる。これにより、眠気検知装置１００は、所定閾値を人手で設定しなくてもよく、利用者の負担の低減化を図り、所定閾値を精度よく設定しやすくすることができる。

なお、本実施の形態で説明した眠気検知方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本実施の形態で説明した眠気検知プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、本実施の形態で説明した眠気検知プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。

上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）対象者の呼吸の周期または振幅の情報に基づいて、前記対象者の呼吸の周期または振幅が第１条件を満たすと判定された場合に、前記対象者に眠気が発生していると判定し、
前記対象者に眠気が発生していると判定された後に、前記対象者の呼吸の周期または振幅が前記第１条件を満たさなくなったと判定された場合に、前記対象者の１呼吸ごとの呼息の時間または振幅のばらつきを示す指標値が第２条件を満たすか否か、もしくは、前記対象者の１呼吸ごとの吸息の時間または振幅のばらつきを示す指標値が第３条件を満たすか否かを判定し、
前記第２条件または前記第３条件を満たすと判定された場合に前記対象者に眠気が発生していると判定し、前記第２条件または前記第３条件を満たさないと判定された場合に前記対象者に眠気が発生していないと判定する、
制御部を有することを特徴とする眠気検知装置。

（付記２）前記制御部は、
前記対象者に眠気が発生していると判定された後に、前記対象者の呼吸の周期または振幅が前記第１条件を満たさなくなったと判定されてから所定時間が経過するまでの間に、前記対象者の１呼吸ごとの呼息の時間または振幅のばらつきを示す指標値が第２条件を満たすか否か、もしくは、前記対象者の１呼吸ごとの吸息の時間または振幅のばらつきを示す指標値が第３条件を満たすか否かを判定する、ことを特徴とする付記１に記載の眠気検知装置。

（付記３）前記制御部は、
前記対象者に眠気が発生していると判定された後に、前記対象者の呼吸の周期または振幅が前記第１条件を満たさなくなったと判定された場合に、第１長さの時間帯における、前記対象者の１呼吸ごとの呼息の時間または振幅のばらつきを示す指標値と、所定閾値との比較結果に基づいて、前記第２条件を満たすか否かを判定する、ことを特徴とする付記１または２に記載の眠気検知装置。

（付記４）前記制御部は、
第２長さの時間帯における、前記対象者の１呼吸ごとの呼息の時間または振幅のばらつきを示す指標値に基づいて、前記所定閾値を設定する、ことを特徴とする付記３に記載の眠気検知装置。

（付記５）前記制御部は、
前記対象者に眠気が発生していると判定された後に、前記対象者の呼吸の周期または振幅が前記第１条件を満たさなくなったと判定された場合に、第１長さの時間帯における、前記対象者の１呼吸ごとの吸息の時間または振幅のばらつきを示す指標値と、所定閾値との比較結果に基づいて、前記第３条件を満たすか否かを判定する、ことを特徴とする付記１〜４のいずれか一つに記載の眠気検知装置。

（付記６）前記制御部は、
第２長さの時間帯における、前記対象者の１呼吸ごとの吸息の時間または振幅のばらつきを示す指標値に基づいて、前記所定閾値を設定する、ことを特徴とする付記５に記載の眠気検知装置。

（付記７）前記指標値は、前記対象者の１呼吸ごとの呼息の時間と吸息の時間との割合についての標準偏差である、ことを特徴とする付記１〜６のいずれか一つに記載の眠気検知装置。

（付記８）前記制御部は、
第３長さの時間帯における、前記対象者の呼吸の周期または振幅の統計値と、所定閾値との比較結果に基づいて、前記第１条件を満たすか否かを判定する、ことを特徴とする付記１〜７のいずれか一つに記載の眠気検知装置。

（付記９）前記制御部は、
第４長さの時間帯における、前記対象者の呼吸の周期または振幅のばらつきを示す指標値に基づいて、前記所定閾値を設定する、ことを特徴とする付記８に記載の眠気検知装置。

（付記１０）コンピュータに、
対象者の呼吸の周期または振幅の情報に基づいて、前記対象者の呼吸の周期または振幅が第１条件を満たすと判定された場合に、前記対象者に眠気が発生していると判定し、
前記対象者に眠気が発生していると判定された後に、前記対象者の呼吸の周期または振幅が前記第１条件を満たさなくなったと判定された場合に、前記対象者の１呼吸ごとの呼息の時間または振幅のばらつきを示す指標値が第２条件を満たすか否か、もしくは、前記対象者の１呼吸ごとの吸息の時間または振幅のばらつきを示す指標値が第３条件を満たすか否かを判定し、
前記第２条件または前記第３条件を満たすと判定された場合に前記対象者に眠気が発生していると判定し、前記第２条件または前記第３条件を満たさないと判定された場合に前記対象者に眠気が発生していないと判定する、
処理を実行させることを特徴とする眠気検知プログラム。

１００ 眠気検知装置
１１０ 対象者
２００ 眠気検知システム
２１０ シートベルト
２１１ センサ装置
２２０ 拡縮
３００ バス
３０１ ＣＰＵ
３０２ メモリ
３０３ ネットワークＩ／Ｆ
３０４ 記録媒体Ｉ／Ｆ
３０５ 記録媒体
３０６ 警報器
３０７ センサＩ／Ｆ
３１０ ネットワーク
４００ 解析情報テーブル
５００ 呼吸情報テーブル
６００ 呼息吸息情報テーブル
７００ 記憶部
７０１ 取得部
７０２ 第１判定部
７０３ 第２判定部
７０４ 出力部
８００ 呼吸信号
８０１ 第１判定処理部
８０２ 第２判定処理部
８０３ 呼吸周波数算出部
８０４ 呼吸眠気値算出部
８０５ 呼吸眠気閾値算出部
８０６ 呼吸眠気判定部
８０７ 呼息吸息比率算出部
８０８ 覚醒努力値算出部
８０９ 覚醒努力閾値算出部
８１０ 覚醒努力判定要否決定部
８１１ 覚醒努力判定部
９００，１２００，１４００，１４１０，１４２０，１４３０，１４４０ グラフ
１４０１，１４０２，１４１１，１４２１，１４３１，１４３２，１４４１ 線

Claims (7)

1. 対象者の呼吸の周期または振幅の情報に基づいて、前記対象者の呼吸の周期または振幅が第１条件を満たすと判定された場合に、前記対象者に眠気が発生していると判定し、
   前記対象者に眠気が発生していると判定された後に、前記対象者の呼吸の周期または振幅が前記第１条件を満たさなくなったと判定された場合に、前記対象者の１呼吸ごとの呼息の時間または振幅のばらつきを示す指標値が第２条件を満たすか否か、もしくは、前記対象者の１呼吸ごとの吸息の時間または振幅のばらつきを示す指標値が第３条件を満たすか否かを判定し、
   前記第２条件または前記第３条件を満たすと判定された場合に前記対象者に眠気が発生していると判定し、前記第２条件または前記第３条件を満たさないと判定された場合に前記対象者に眠気が発生していないと判定する、
   制御部を有することを特徴とする眠気検知装置。
2. 前記制御部は、
   前記対象者に眠気が発生していると判定された後に、前記対象者の呼吸の周期または振幅が前記第１条件を満たさなくなったと判定されてから所定時間が経過するまでの間に、前記対象者の１呼吸ごとの呼息の時間または振幅のばらつきを示す指標値が第２条件を満たすか否か、もしくは、前記対象者の１呼吸ごとの吸息の時間または振幅のばらつきを示す指標値が第３条件を満たすか否かを判定する、ことを特徴とする請求項１に記載の眠気検知装置。
3. 前記制御部は、
   前記対象者に眠気が発生していると判定された後に、前記対象者の呼吸の周期または振幅が前記第１条件を満たさなくなったと判定された場合に、第１長さの時間帯における、前記対象者の１呼吸ごとの呼息の時間または振幅のばらつきを示す指標値と、所定閾値との比較結果に基づいて、前記第２条件を満たすか否かを判定する、ことを特徴とする請求項１または２に記載の眠気検知装置。
4. 前記制御部は、
   第２長さの時間帯における、前記対象者の１呼吸ごとの呼息の時間または振幅のばらつきを示す指標値に基づいて、前記所定閾値を設定する、ことを特徴とする請求項３に記載の眠気検知装置。
5. 前記制御部は、
   第３長さの時間帯における、前記対象者の呼吸の周期または振幅の統計値と、所定閾値との比較結果に基づいて、前記第１条件を満たすか否かを判定する、ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の眠気検知装置。
6. 前記制御部は、
   第４長さの時間帯における、前記対象者の呼吸の周期または振幅のばらつきを示す指標値に基づいて、前記所定閾値を設定する、ことを特徴とする請求項５に記載の眠気検知装置。
7. コンピュータに、
   対象者の呼吸の周期または振幅の情報に基づいて、前記対象者の呼吸の周期または振幅が第１条件を満たすと判定された場合に、前記対象者に眠気が発生していると判定し、
   前記対象者に眠気が発生していると判定された後に、前記対象者の呼吸の周期または振幅が前記第１条件を満たさなくなったと判定された場合に、前記対象者の１呼吸ごとの呼息の時間または振幅のばらつきを示す指標値が第２条件を満たすか否か、もしくは、前記対象者の１呼吸ごとの吸息の時間または振幅のばらつきを示す指標値が第３条件を満たすか否かを判定し、
   前記第２条件または前記第３条件を満たすと判定された場合に前記対象者に眠気が発生していると判定し、前記第２条件または前記第３条件を満たさないと判定された場合に前記対象者に眠気が発生していないと判定する、
   処理を実行させることを特徴とする眠気検知プログラム。

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