JP2020087166A - 視線検出処理装置、視線検出処理方法及びプログラム視線検出処理装置、視線検出処理方法及びプログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】路面状態に起因する視線の誤検出を抑制できる視線検出処理装置、視線検出処理方法及びプログラムを提供する。【解決手段】視線検出処理装置1は、路面状態の良し悪しを判定する路面状態判定部2と、ドライバの視線を検出する視線検出部3と、路面状態判定部2が判定した結果に基づき、視線検出部3による視線検出結果Rを出力するか否かを判断する出力判断部4と、を備える。【選択図】図1
Description
本発明は、視線検出処理装置、視線検出処理方法及びプログラムに関する。
ドライバの顔を撮影した動画から、画像処理により、そのドライバの視線を推定して検出する装置が知られている。また、ドライバの視線位置の検出精度を高く保つための技術が提案されている(例えば、特許文献1参照。)。特許文献1は、車両周辺の明るさの変化量が所定量を超えた場合に、視線検出手段によって検出された視線位置を校正する技術を開示する。
ドライバの視線を検出する装置は、安定した走行路面、つまり、凹凸が抑えられ比較的滑らかな状態にある走行路面、を走行する車両内で利用されることが望ましい。走行路面が安定していれば、視線検出精度は高い。しかし、凹凸や亀裂等がある路面、土面、または砂利道等の状態の悪い走行路面では、その走行路面を走行する車体の揺れが大きくなり易い。このとき、車体内のドライバと装置も揺れるが、ドライバと装置との揺れの程度の違いから、装置による視線検出の誤りが増加し、視線検出の精度が低下する。よって、ドライバが特段問題のある運転をしていない状態であっても、誤った視線検出の結果に基づいて運転に問題があると判断される可能性がある。
本発明は、上述した事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、路面状態に起因する視線の誤検出を抑制できる視線検出処理装置、視線検出処理方法及びプログラムを提供することにある。
前述した目的を達成するために、本発明に係る視線検出処理装置、視線検出処理方法及びプログラム、及びプログラムは、下記(1)〜(5)を特徴としている。
(1)
路面状態の良し悪しを判定する路面状態判定部と、
ドライバの視線を検出する視線検出部と、
前記路面状態判定部が判定した結果に基づき、前記視線検出部による検出結果を出力するか否かを判断する出力判断部と、を備える
ことを特徴とする視線検出処理装置。
(2)
前記路面状態判定部は、前記ドライバの顔を撮影した画像から、1フレーム当たりの瞳孔位置の移動量を算出することにより、前記路面状態の良し悪しを判定する
ことを特徴とする上記(1)に記載の視線検出処理装置。
(3)
前記路面状態判定部は、加速度センサ、GPSセンサ及び外部撮影カメラの少なくともいずれかの出力から前記路面状態の良し悪しを判定する
ことを特徴とする上記(1)又は(2)に記載の視線検出処理装置。
(4)
コンピュータが、
路面状態の良し悪しを判定し、
ドライバの視線を検出し、
判定した前記路面状態の良し悪しから、前記視線の検出結果を出力するか否かを判断する
ことを特徴とする視線検出処理方法。
(5)
コンピュータに、上記(4)に記載の視線検出処理方法の各手順を実行させるためのプログラム。
(1)
路面状態の良し悪しを判定する路面状態判定部と、
ドライバの視線を検出する視線検出部と、
前記路面状態判定部が判定した結果に基づき、前記視線検出部による検出結果を出力するか否かを判断する出力判断部と、を備える
ことを特徴とする視線検出処理装置。
(2)
前記路面状態判定部は、前記ドライバの顔を撮影した画像から、1フレーム当たりの瞳孔位置の移動量を算出することにより、前記路面状態の良し悪しを判定する
ことを特徴とする上記(1)に記載の視線検出処理装置。
(3)
前記路面状態判定部は、加速度センサ、GPSセンサ及び外部撮影カメラの少なくともいずれかの出力から前記路面状態の良し悪しを判定する
ことを特徴とする上記(1)又は(2)に記載の視線検出処理装置。
(4)
コンピュータが、
路面状態の良し悪しを判定し、
ドライバの視線を検出し、
判定した前記路面状態の良し悪しから、前記視線の検出結果を出力するか否かを判断する
ことを特徴とする視線検出処理方法。
(5)
コンピュータに、上記(4)に記載の視線検出処理方法の各手順を実行させるためのプログラム。
上記(1)の構成の視線検出処理装置、上記(4)の構成の視線検出処理方法、及び上記(5)の構成のプログラムによれば、悪路と判断された場合には視線検出結果を出力しないことにより、路面状態に起因する視線の誤検出を抑制できる。
上記(2)の構成の視線検出処理装置によれば、ドライバの揺れ具合を直接的に検出できる。
上記(3)の構成の視線検出処理装置によれば、車両にかかる衝撃、地図データ上の車両の現在位置、及び路面状態の画像の少なくともいずれかから、悪路と判断された場合に、視線検出結果を出力せず、視線の誤検出を抑制できる。
本発明によれば、走行路面の状態によっては視線検出結果を出力しないことにより、路面状態に起因する視線の誤検出を抑制できる。
以上、本発明について簡潔に説明した。更に、以下に説明される発明を実施するための形態(以下、「実施形態」という。)を添付の図面を参照して通読することにより、本発明の詳細は更に明確化されるであろう。
本発明に関する具体的な実施形態について、各図を参照しながら以下に説明する。本実施形態の視線検出処理装置は、車両に搭載され、車両のドライバの視線を検出し、視線検出結果を出力する。本実施形態の視線検出処理装置において、視線検出処理装置を構成するコンピュータ(例えばマイクロコンピュータ)がプログラムを実行することにより、視線検出処理方法が実現される。出力された視線検出結果は、例えば、ドライバの視線を利用した自動運転や運転支援を行う車両制御システムに入力され、居眠り検知やわき見検知等に利用される。
図1は、本発明の一実施形態における視線検出処理装置1の構成を示すブロック図である。図1に示す視線検出処理装置1は、路面状態の良し悪しを判定する路面状態判定部2と、ドライバの視線を検出する視線検出部3と、路面状態判定部2が判定した結果に基づき、視線検出部3による視線検出結果を出力するか否かを判断する出力判断部4と、を備える。また、視線検出処理装置1が搭載される車両には、車室内に設けられたドライバモニタ5、並びに、Gセンサ6、GPSセンサ7及び外部撮影カメラ8の各種センサが搭載される。ドライバモニタ5は、ドライバの顔を撮影して映像(画像)を出力する。Gセンサ(加速度センサ)6は、加速度(G値)を検知して出力する。GPSセンサ7は、GPS(Global Positioning System)衛星から送信される電波をGPSアンテナを介して受信し、現在位置の情報(GPS位置情報)を計算して取得する。外部撮影カメラ8は、車両の進行方向前方の道路等の車両外部の情景を撮影する。ドライバモニタ5から出力された画像は、路面状態判定部2及び視線検出部3に入力される。Gセンサ6、GPSセンサ7及び外部撮影カメラ8からの出力は、路面状態判定部2に入力される。
路面状態判定部2は、ドライバモニタ5から出力された、ドライバの顔を含むドライバ映像(画像)について、連続するフレームから1フレームを取出し、1フレーム当たりの瞳孔位置の移動量を算出する。また、路面状態判定部2は、算出した移動量が後述する閾値を超えない場合には路面状態が良いと判定し、閾値を超える場合には路面状態が悪いと判定し、判定結果を出力判断部4へ出力する。瞳孔位置の移動量を算出することにより、ドライバの揺れ具合を直接的に検出できる。また、路面状態判定部2は、Gセンサ6から出力されたG値、GPSセンサ7から出力されたGPS位置情報、及び外部撮影カメラ8から出力された車両外部の画像のいずれかから、路面状態の良し悪しを判定して判定結果を出力判断部4へ出力する。
視線検出部3は、ドライバモニタ5から出力されたドライバ映像から、公知の視線検出技術を用いて、ドライバの視線を検出する。視線検出部3は、視線検出結果を出力判断部4へ出力する。
出力判断部4は、路面状態判定部2から入力された判定結果が、良しの場合には、視線検出部3から入力された視線検出結果Rを出力する。一方、出力判断部4は、路面状態判定部2から入力された判定結果が、悪しの場合には視線検出結果Rを出力しない。
図2は、視線検出処理装置1によるドライバ視線検出処理の流れを示す図である。視線検出処理装置1において、走行路面状態の良し悪しを判定するために、ドライバモニタ5から出力されるドライバの映像または各種センサ(Gセンサ6、GPSセンサ7、及び外部撮影カメラ8)のいずれを用いるかが選択される(ステップS1)。各種センサを利用しない場合(ステップS1でYES)はステップS2の処理に移行し、各種センサを利用する場合(ステップS1でNO)はステップS4の処理に移行する。ステップS2において、ドライバモニタ5からドライバ映像が路面状態判定部2及び視線検出部3に入力される。そして、路面状態判定部2が、入力されたドライバ映像から、1フレーム当たりのドライバの瞳孔の位置の移動量を算出して、路面状態の判定結果を出力判断部4へ出力する(ステップS3)。また、視線検出部3は、入力されたドライバ映像からドライバの視線を検出し、視線検出結果を出力判断部4へ出力する(ステップS7)。次に、出力判断部4は、路面状態判定部2から入力された判定結果が良しか否かを判断し(ステップS8)、判定結果が良しの場合(ステップS8でYES)、出力判断部4は視線検出結果Rを出力する(ステップS9)。そして、視線検出処理装置1はドライバ視線検出処理を終了するか否かを判断し(ステップS11)、YESの場合は処理を終了し、NOの場合はステップS1に戻って処理を継続する。一方、判定結果が良しでない場合(ステップS8でNO)、出力判断部4は視線検出結果Rを出力せず(ステップS10)、ステップS11の処理に移行する。ドライバ映像から、1フレーム当たりの瞳孔位置の移動量を算出することにより、前記路面状態の良し悪しを判定する場合の閾値は、車両が悪路を走行した場合における瞳孔検出率、すなわち、瞳孔の位置が正しく検出された確率、を基に定めた。
図3は、車両が悪路を走行した場合における被験者3名の瞳孔検出率を示すグラフである。図3(a)〜(c)の各グラフは、悪路走行時における各ドライバの顔を下記の撮影環境で撮影し、瞳孔検出率を算出した結果を示す。
<撮影環境>
・センササイズ:VGA(640×480)
・フレームレート:30fps
・焦点距離:6.0mm(水平画角約50°)
図3(a)〜(c)の各グラフにおいて、横軸は瞳孔位置の移動距離(Pixel)を示し、左側の縦軸は瞳孔検出率(正解率)(%)、すなわち、各移動距離における、瞳孔位置が正しく検出できた確率を示し、右側の縦軸は回数、すなわち、各移動距離におけるフレーム枚数を示す。また、図3(a)〜(c)の各グラフにおいて、実線は正解率を表し、破線は回数を表し、点線は各グラフの上部に示された多項式に正解率をあてはめた結果を表す。図3(a)〜(c)に示されるように、瞳孔位置の移動量が1フレーム当たり6Pixel以上の場合、瞳孔検出率が低下する。図4は、瞳孔位置の移動量が1フレーム当たり6Pixel以上の場合の画像の例を示す。図4において、枠F内において、瞳孔位置Pの移動量が表示される。図5は、瞳孔位置の移動量が0Pixelの場合の画像の例を示す。図5において、瞳孔位置Pは移動していない。図3に示した通り、瞳孔位置の移動量が1フレーム当たり6Pixel以上の場合には、瞳孔検出率が低下するため、1フレーム当たり6Pixelを閾値と定めた。また図3に示す例において、瞳孔位置の1フレーム当たりの移動量6Pixelは、移動量0.2m/sに相当する。したがって、瞳孔位置の移動量を路面状態の判定基準とする場合の閾値を、6Pixel又は0.2m/sと定めた。
<撮影環境>
・センササイズ:VGA(640×480)
・フレームレート:30fps
・焦点距離:6.0mm(水平画角約50°)
図3(a)〜(c)の各グラフにおいて、横軸は瞳孔位置の移動距離(Pixel)を示し、左側の縦軸は瞳孔検出率(正解率)(%)、すなわち、各移動距離における、瞳孔位置が正しく検出できた確率を示し、右側の縦軸は回数、すなわち、各移動距離におけるフレーム枚数を示す。また、図3(a)〜(c)の各グラフにおいて、実線は正解率を表し、破線は回数を表し、点線は各グラフの上部に示された多項式に正解率をあてはめた結果を表す。図3(a)〜(c)に示されるように、瞳孔位置の移動量が1フレーム当たり6Pixel以上の場合、瞳孔検出率が低下する。図4は、瞳孔位置の移動量が1フレーム当たり6Pixel以上の場合の画像の例を示す。図4において、枠F内において、瞳孔位置Pの移動量が表示される。図5は、瞳孔位置の移動量が0Pixelの場合の画像の例を示す。図5において、瞳孔位置Pは移動していない。図3に示した通り、瞳孔位置の移動量が1フレーム当たり6Pixel以上の場合には、瞳孔検出率が低下するため、1フレーム当たり6Pixelを閾値と定めた。また図3に示す例において、瞳孔位置の1フレーム当たりの移動量6Pixelは、移動量0.2m/sに相当する。したがって、瞳孔位置の移動量を路面状態の判定基準とする場合の閾値を、6Pixel又は0.2m/sと定めた。
路面状態判定部2が各種センサからの出力から路面状態の良し悪しを判定する場合、図2のステップS4において、各種センサからのデータが路面状態判定部2に入力される。そして、路面状態判定部2は、各種センサから入力されたデータから、路面状態の良し悪しを判定して判定結果を出力判断部4へ出力する(ステップS5)。具体的には、路面状態判定部2は、Gセンサ6から出力された加速度(G値)、GPSセンサ7から出力されたGPS位置情報、及び外部撮影カメラ8から出力された車両外部の画像から、路面状態の良し悪しを判定して、判定結果を出力判断部4へ出力する。
ステップS5において路面状態の良し悪しを判定する基準を説明する。
Gセンサ6から出力されたG値を用いて路面状態を判定する場合の閾値は、下記の通り、瞳孔位置の移動量が0.2m/sに相当する0.2Gとする。Gセンサ6が0.1秒毎に検出を行う場合、1G=9.8m/s2であるから9.8m/s2×0.1s=0.98m/sとなる。移動量が0.2m/sのため、0.2m/s/0.98m/s=0.2Gとなる。
GPSセンサ7から出力されたGPS位置情報を用いて路面状態を判定する場合、路面状態判定部2は、地図データを参照して、GPS位置情報の示す現在位置が悪路に該当するか否かを判断する。
外部撮影カメラ8から出力された車両外部の画像を用いて路面状態を判定する場合、路面状態判定部2は、当該画像が、凹凸や亀裂等がある路面、土面、または砂利道等の状態の悪い路面を含む場合、路面状態が悪いと判定する。
路面状態判定部2は、各種センサの出力のうち、いずれか一つを利用して路面状態の良し悪しを判定するが、各種センサの出力のうち複数を利用して判定してもよい。
Gセンサ6から出力されたG値を用いて路面状態を判定する場合の閾値は、下記の通り、瞳孔位置の移動量が0.2m/sに相当する0.2Gとする。Gセンサ6が0.1秒毎に検出を行う場合、1G=9.8m/s2であるから9.8m/s2×0.1s=0.98m/sとなる。移動量が0.2m/sのため、0.2m/s/0.98m/s=0.2Gとなる。
GPSセンサ7から出力されたGPS位置情報を用いて路面状態を判定する場合、路面状態判定部2は、地図データを参照して、GPS位置情報の示す現在位置が悪路に該当するか否かを判断する。
外部撮影カメラ8から出力された車両外部の画像を用いて路面状態を判定する場合、路面状態判定部2は、当該画像が、凹凸や亀裂等がある路面、土面、または砂利道等の状態の悪い路面を含む場合、路面状態が悪いと判定する。
路面状態判定部2は、各種センサの出力のうち、いずれか一つを利用して路面状態の良し悪しを判定するが、各種センサの出力のうち複数を利用して判定してもよい。
ステップS5で路面状態が判定された後、ドライバモニタ5から視線検出部3にドライバ映像が入力され(ステップS6)、ステップS7の処理に移行する。ステップS7以降の処理は、前述の通りである。路面状態判定部2が、各種センサの出力から路面状態の良し悪しを判定する場合も、判定結果が良しでない場合には、出力判断部4が視線検出結果Rを出力しない(ステップS10)ことにより、路面状態に起因する視線の誤検出を抑制できる。
以上説明したように、本実施形態の視線検出処理装置、視線検出処理方法及びプログラムによれば、路面状態を検出して、悪路の場合には視線検出結果を出力しないことにより、ドライバの揺れによる視線の誤検出を抑制できる。このため、視線検出精度を向上できる。また、ドライバの視線を利用した自動運転などの車両制御システムに対し、ドライバの揺れによる視線検出結果の出力を制御することで、視線誤検出による誤制御を抑制できる。さらに、ドライバ視線を利用した居眠り検知やわき見検知などの機能に対し、ドライバの揺れによる視線検出結果の出力を制御することで、誤警報を抑制できる。
尚、本発明の技術的範囲は、上述した実施形態に限定されるものではない。上述した実施形態は、本発明の技術的範囲内で種々の変形や改良等を伴うことができる。例えば、図2において、ステップS7の順番をステップS8と入れ替えて、ステップS8とステップS9との間にステップS7のドライバ視線検出処理を行ってもよい。路面状態の判定結果が良しでない場合には、ドライバ視線を検出しなくてすむため、ドライバ視線検出に必要なリソースを節約できる。なお、本実施形態では、図2のドライバ視線検出処理(ステップS7)を路面状態判定部2による路面状態判定処理(ステップS3、ステップS5)の後に行ったが、路面状態判定処理と並行して行ってもよい。
また、本実施形態で検知したドライバの揺れ具合(瞳孔位置の移動量)を、アクティブサスペンションの制御値として利用することで、最適なサスペンションの減衰を調整できる。
ここで、上述した本発明の実施形態に係る視線検出処理装置、視線検出処理方法及びプログラムの特徴をそれぞれ以下[1]〜[7]に簡潔に纏めて列記する。
[1] 路面状態の良し悪しを判定する路面状態判定部(2)と、
ドライバの視線を検出する視線検出部(3)と、
前記路面状態判定部が判定した結果に基づき、前記視線検出部による検出結果を出力するか否かを判断する出力判断部(4)と、を備える
ことを特徴とする視線検出処理装置(1)。
[2] 前記路面状態判定部は、前記ドライバの顔を撮影した画像から、1フレーム当たりの瞳孔位置の移動量を算出することにより、前記路面状態の良し悪しを判定する
ことを特徴とする上記[1]に記載の視線検出処理装置。
[3] 前記路面状態判定部は、加速度センサ(Gセンサ6)、GPSセンサ(7)及び外部撮影カメラ(8)の少なくともいずれかの出力から前記路面状態の良し悪しを判定する
ことを特徴とする上記[1]又は[2]に記載の視線検出処理装置。
[4] コンピュータが、
路面状態の良し悪しを判定し(ステップS3、ステップS5)、
ドライバの視線を検出し(ステップS7)、
判定した前記路面状態の良し悪しから、前記視線の検出結果を出力するか否かを判断する(ステップS8)
ことを特徴とする視線検出処理方法。
[5] 前記ドライバの顔を撮影した画像から、1フレーム当たりの瞳孔位置の移動量を算出することにより、前記路面状態の良し悪しを判定する(ステップS3)
ことを特徴とする上記[4]に記載の視線検出処理方法。
[6] 加速度センサ、GPSセンサ及び外部撮影カメラの少なくともいずれかの出力から前記路面状態の良し悪しを判定する(ステップS5)
ことを特徴とする上記[4]又は[5]に記載の視線検出処理方法。
[7]
コンピュータに、上記[4]から[6]のいずれか1つに記載の視線検出処理方法の各手順を実行させるためのプログラム。
[1] 路面状態の良し悪しを判定する路面状態判定部(2)と、
ドライバの視線を検出する視線検出部(3)と、
前記路面状態判定部が判定した結果に基づき、前記視線検出部による検出結果を出力するか否かを判断する出力判断部(4)と、を備える
ことを特徴とする視線検出処理装置(1)。
[2] 前記路面状態判定部は、前記ドライバの顔を撮影した画像から、1フレーム当たりの瞳孔位置の移動量を算出することにより、前記路面状態の良し悪しを判定する
ことを特徴とする上記[1]に記載の視線検出処理装置。
[3] 前記路面状態判定部は、加速度センサ(Gセンサ6)、GPSセンサ(7)及び外部撮影カメラ(8)の少なくともいずれかの出力から前記路面状態の良し悪しを判定する
ことを特徴とする上記[1]又は[2]に記載の視線検出処理装置。
[4] コンピュータが、
路面状態の良し悪しを判定し(ステップS3、ステップS5)、
ドライバの視線を検出し(ステップS7)、
判定した前記路面状態の良し悪しから、前記視線の検出結果を出力するか否かを判断する(ステップS8)
ことを特徴とする視線検出処理方法。
[5] 前記ドライバの顔を撮影した画像から、1フレーム当たりの瞳孔位置の移動量を算出することにより、前記路面状態の良し悪しを判定する(ステップS3)
ことを特徴とする上記[4]に記載の視線検出処理方法。
[6] 加速度センサ、GPSセンサ及び外部撮影カメラの少なくともいずれかの出力から前記路面状態の良し悪しを判定する(ステップS5)
ことを特徴とする上記[4]又は[5]に記載の視線検出処理方法。
[7]
コンピュータに、上記[4]から[6]のいずれか1つに記載の視線検出処理方法の各手順を実行させるためのプログラム。
1 視線検出処理装置
2 路面状態判定部
3 視線検出部
4 出力判断部
5 ドライバモニタ
6 Gセンサ(加速度センサ)
7 GPSセンサ
8 外部撮影カメラ
P 瞳孔位置
R 視線検出結果
2 路面状態判定部
3 視線検出部
4 出力判断部
5 ドライバモニタ
6 Gセンサ(加速度センサ)
7 GPSセンサ
8 外部撮影カメラ
P 瞳孔位置
R 視線検出結果
Claims (5)
- 路面状態の良し悪しを判定する路面状態判定部と、
ドライバの視線を検出する視線検出部と、
前記路面状態判定部が判定した結果に基づき、前記視線検出部による検出結果を出力するか否かを判断する出力判断部と、を備える
ことを特徴とする視線検出処理装置。 - 前記路面状態判定部は、前記ドライバの顔を撮影した画像から、1フレーム当たりの瞳孔位置の移動量を算出することにより、前記路面状態の良し悪しを判定する
ことを特徴とする請求項1に記載の視線検出処理装置。 - 前記路面状態判定部は、加速度センサ、GPSセンサ及び外部撮影カメラの少なくともいずれかの出力から前記路面状態の良し悪しを判定する
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の視線検出処理装置。 - コンピュータが、
路面状態の良し悪しを判定し、
ドライバの視線を検出し、
判定した前記路面状態の良し悪しから、前記視線の検出結果を出力するか否かを判断する
ことを特徴とする視線検出処理方法。 - コンピュータに、請求項4に記載の視線検出処理方法の各手順を実行させるためのプログラム。
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