JP2022155397A - 乗員状態検出システム - Google Patents

Abstract

【課題】車両が走行状態における乗員の監視方法と停車状態における乗員の監視方法とが最適化され、乗員の身体状態を常に、正確に検出することができる乗員状態検出システムを提供する。【解決手段】乗員状態検出システム１は、車両の乗員の身体状態を監視する乗員監視装置１０と、乗員監視装置１０からの乗員監視情報に基づいて車両の乗員の身体状態を検出する乗員状態検出装置２００と、車両の走行状態と停車状態とを判別する判別装置１００と、を備え、乗員状態検出装置２００は、プロセッサ２１０と、プロセッサ２１０に通信可能に接続されるメモリ２２０と、を備え、プロセッサ２１０の情報受信部２１１は、乗員監視情報と判別装置１００からの判別情報とを受信し、受信した乗員監視情報と判別情報とをメモリ２２０に格納し、判別情報に基づいて、乗員監視装置１０が監視する車両の乗員の監視部位を割当て、乗員の身体状態を検出する。【選択図】図２

Description

本発明は、乗員状態検出システムに関する。

近年、車両の安全運転を支援するためにドライバの状態をモニタリングする、所謂、ドライバモニタリングシステムの開発が進んでいる。このようなドライバモニタリングシステムでは、例えば、運転者がどこを注視しているのかを検出し、運転者が現在の状況に気付いていない場合には、運転者に警報を行うようになっている。

例えば、この種の装置として、運転者を含む乗員の監視する乗員監視装置において、監視対象の乗員が増えた場合であっても、撮像デバイスの使用個数を抑えることができる乗員監視装置が開示されている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１９－２０２７２６号公報

しかしながら、特許文献１に記載の技術は、車両の走行時における運転者を含む乗員を監視するものであり、車両が停車状態である場合に、運転者を含む車両の乗員を監視し、乗員の身体状態を判定することは行っていないという課題があった。
また、走行状態と停車状態とでは、乗員監視装置において監視する対象が大きく異なることから、停車時に走行時と同じ監視制御をそのまま適用しても、乗員の状態を正しく検出することができないという課題もあった。

そこで、本発明は、上述の課題に鑑みてなされたものであって、車両が走行状態における監視方法と停車状態における監視方法とを最適化することにより、乗員の身体状態を常に、正確に検出することができる乗員状態検出システムを提供することを目的とする。

形態１；本発明の１またはそれ以上の実施形態は、車両の乗員の身体状態を監視する乗員監視装置と、前記乗員監視装置からの乗員監視情報に基づいて前記車両の乗員の身体状態を検出する乗員状態検出装置と、前記車両の走行状態と停車状態とを判別する判別装置と、を備え、前記乗員状態検出装置は、１つまたは複数のプロセッサと、前記１つまたは複数のプロセッサに通信可能に接続される１つまたは複数のメモリと、を備え、前記１つまたは複数のプロセッサは、前記乗員監視情報と前記判別装置からの判別情報とを受信し、該受信した乗員監視情報と前記判別情報とを前記１つまたは複数のメモリに格納し、前記判別情報に基づいて、前記乗員監視装置が監視する前記車両の乗員の監視部位を割当て、乗員の身体状態を検出する乗員状態検出システムを提案している。

形態２；本発明の１またはそれ以上の実施形態は、前記判別装置が、イグニッション情報を取得し、イグニッションがＯＦＦ状態であるときに、前記１つまたは複数のプロセッサに前記車両が前記停車状態である旨の前記判別情報を送信し、イグニッションがＯＮ状態であるときに、前記１つまたは複数のプロセッサに前記車両が前記走行状態である旨の前記判別情報を送信する乗員状態検出システムを提案している。

形態３；本発明の１またはそれ以上の実施形態は、前記乗員監視装置が前記車両の乗員の画像を撮像するカメラを含み、前記車両の乗員の表情、挙動を含む前記乗員監視情報を取得し、前記１つまたは複数のプロセッサに送信する乗員状態検出システムを提案している。

形態４；本発明の１またはそれ以上の実施形態は、前記１つまたは複数のプロセッサは、前記判別情報が前記停車状態であるときに、前記乗員監視情報に基づいて前記乗員が睡眠状態であると判定した場合には、前記監視部位を前記車両の乗員の全身に割当て、前記車両の乗員の身体状態を検出する乗員状態検出システムを提案している。

形態５；本発明の１またはそれ以上の実施形態は、前記１つまたは複数のプロセッサは、前記判別情報が前記停車状態であるときに、前記乗員監視情報に基づいて前記乗員が睡眠状態であると判定した場合には、前記監視部位を前記車両の乗員の顔以外に割当て、前記車両の乗員の身体状態を検出する乗員状態検出システムを提案している。

形態６；本発明の１またはそれ以上の実施形態は、前記１つまたは複数のプロセッサは、前記判別情報が前記走行状態である場合には、前記監視部位を前記車両の乗員の顔に割当て、前記判別情報が前記停車状態である場合には、前記監視部位を前記車両の乗員の全身に割当て、前記車両の乗員の身体状態を検出する乗員状態検出システムを提案している。

形態７；本発明の１またはそれ以上の実施形態は、前記１つまたは複数のプロセッサは、前記判別情報が前記走行状態である場合には、前記監視部位を前記車両の運転者に割当て、前記判別情報が前記停車状態である場合には、前記監視部位を前記車両の全ての乗員に割当て、前記車両の乗員の身体状態を検出する乗員状態検出システムを提案している。

形態８；本発明の１またはそれ以上の実施形態は、前記判別情報が前記走行状態である場合には、前記監視部位を前記車両の乗員の顔および全身に割当て、前記判別情報が前記停車状態である場合には、前記監視部位を前記車両の乗員の顔の一部および全身に割当て、前記車両の乗員の身体状態を検出する乗員状態検出システムを提案している。

本発明の１またはそれ以上の実施形態によれば、車両が走行状態における監視方法と停車状態における監視方法とが最適化され、乗員の身体状態を常に、正確に検出することができるという効果がある。

本発明の第１の実施形態に係る乗員状態検出システムの構成を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る乗員状態検出システムにおける乗員状態検出装置の構成を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る乗員状態検出システムにおける監視割当処理と乗員監視情報との関連性を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る乗員状態検出システムの処理フロー図である。 本発明の第２の実施形態に係る乗員状態検出システムの構成を示す図である。 本発明の第２の実施形態に係る乗員状態検出システムにおける監視割当処理と乗員監視情報との関連性を示す図である。 本発明の第２の実施形態に係る乗員状態検出システムの処理フロー図である。 本発明の第３の実施形態に係る乗員状態検出システムの構成を示す図である。 本発明の第３の実施形態に係る乗員状態検出システムにおける監視割当処理と乗員監視情報との関連性を示す図である。 本発明の第３の実施形態に係る乗員状態検出システムの処理フロー図である。 本発明の第４の実施形態に係る乗員状態検出システムの構成を示す図である。 本発明の第４の実施形態に係る乗員状態検出システムにおける監視割当処理と乗員監視情報との関連性を示す図である。 本発明の第３の実施形態に係る乗員状態検出システムの処理フロー図である。 本発明のその他の実施形態に係る乗員状態検出システムの構成を示す図である。 本発明のその他の実施形態に係る乗員状態検出システムにおける監視割当処理と乗員監視情報との関連性を示す図である。

以下、本発明の実施形態について、図１から図１５を用いて説明する。

＜第１の実施形態＞
図１から図４を用いて、本実施形態に係る乗員状態検出システム１について説明する。

＜乗員状態検出システム１の構成＞
図１に示すように、本実施形態に係る乗員状態検出システム１は、乗員監視装置１０と、判別装置１００と、乗員状態検出装置２００と、を含んで構成されている。

乗員監視装置１０は、例えば、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）、またはＣＩＳ(CMOS Image Sensor)等の撮像素子を内蔵し、撮像素子によって撮像された車両内の乗員の画像（動画像、静止画像を含む）を取得するカメラを用いて、車両の乗員の身体状態を監視する。
カメラは、専用のカメラであってもよいが、例えば、乗員認識装置を備えている場合には、乗員認識装置内のカメラを用いることが好ましい。また、カメラは、光学式カメラと近赤外線カメラとの双方により構成されていることが好ましい。
なお、本実施形態に係る乗員状態検出システム１において、乗員監視装置１０は、外部から観察可能な乗員の表情や姿勢、挙動といった情報を監視するのに好適である。

乗員監視装置１０から主に得られる乗員に関する情報としては、視線の向き、顔の向き、瞬き回数、目の開度、眼球運動、姿勢、体動、寝返り回数、睡眠時間、睡眠状態、休息時間等を例示することができる。
ここで、目の開度は、居眠りを検知する指標として、瞬き回数は、眼精疲労の度合いや睡眠時間の不足等を検知する指標として、目の開度は乗員の睡眠状態等を検知する指標として例示することができる。
なお、乗員監視装置１０において監視する情報の詳細については、後述する。

判別装置１００は、車両の走行状態と停車状態とを判別する。
判別装置１００は、例えば、図示しない車両のＣＰＵ（Central Processing Unit）から、イグニッション情報を取得し、イグニッションがＯＮ状態であるときには、車両が走行状態であると判別し、イグニッションがＯＦＦ状態であるときには、車両が停車状態であると判別する。
なお、判別装置１００が、さらに、車速パルスやパーキングブレーキの作動状態等を監視して、上記イグニッションのＯＮ／ＯＦＦ状態と併せて、車両の走行状態と停止状態とを判別するようにしてもよい。

乗員状態検出装置２００は、乗員監視装置１０からの乗員監視情報に基づいて車両の乗員の身体情報を検出する。
具体的には、乗員状態検出装置２００は、判別装置１００から車両が停車状態である旨の情報を受信したときに、乗員監視装置１０において監視する車両の乗員の監視部位および取得情報を割当てる。
そして、乗員状態検出装置２００は、乗員の監視部位および取得情報が割当てられた乗員監視装置１０から、乗員監視情報を受信し、乗員監視情報に基づいて乗員の身体状態を検出する。

＜乗員状態検出装置２００の構成＞
図２に示すように、本実施形態に係る乗員状態検出装置２００は、プロセッサ２１０と、メモリ２２０とを含んで構成されている。

プロセッサ２１０は、後述するメモリ２２０に格納された制御プログラムに従って乗員状態検出装置２００全体の制御を行う。
また、プロセッサ２１０は、本実施形態においては、特に、後述する情報受信部２１１、監視割当部２１２、乗員状態検出部２１３等の機能を実行する。

メモリ２２０は、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等を含み、ＲＯＭには、上述の制御プログラム等が格納され、ＲＡＭには、各種データ等が保存されている。
本実施形態においては、例えば、乗員監視装置１０からの乗員監視情報等がＲＡＭに格納されている。

＜プロセッサ２１０の構成＞
図２に示すように、本実施形態に係るプロセッサ２１０は、情報受信部２１１と、監視割当部２１２と、乗員状態検出部２１３と、を含んで構成されている。

情報受信部２１１は、判別装置１００から車両が走行状態である旨の情報あるいは車両が停車状態である旨の情報を受信する。
情報受信部２１１は、判別装置１００から車両が停車状態である旨の情報を受信した場合には、当該情報を後述する監視割当部２１２に送信する。
また、情報受信部２１１は、乗員監視装置１０からの乗員監視情報を受信し、受信した乗員監視情報をメモリ２２０に格納する。

監視割当部２１２は、情報受信部２１１から判別装置１００の判別結果を受信し、さらに、後述する乗員状態検出部２１３から乗員の睡眠状態に関する情報を受信して、乗員監視装置１０において検出する車両の乗員の監視部位および取得情報を割当てる。
具体的には、図３に示すように、監視割当部２１２は、情報受信部２１１から車両が停車状態である旨の情報を受信し、さらに、乗員状態検出部２１３から乗員が睡眠状態にない旨の情報を受信したときには、乗員監視装置１０の監視部位を「顔」に割当て、取得情報を「表情」に割当てる（割当処理Ａ）。
また、監視割当部２１２は、例えば、情報受信部２１１から車両が停車状態である旨の情報を受信し、さらに乗員状態検出部２１３から乗員が睡眠状態である旨の情報を受信したときには、乗員監視装置１０の監視部位を「全身」に割当て、取得情報を「挙動」に割当てる（割当処理Ｂ）。

乗員状態検出部２１３は、メモリ２２０に格納された乗員監視装置１０からの乗員監視情報に基づいて乗員の身体状態を検出する。
具体的には、図３に示すように、乗員状態検出部２１３は、割当処理Ａが実行されたときに得られる乗員監視情報（乗員の「表情」に関する情報）である、「視線の向き、顔の向き、目の開度、瞬き回数、眼球運動」等に基づいて、車両の乗員の睡眠状態、疲労状態等を検出する。
つまり、乗員状態検出部２１３は、乗員監視装置１０の監視部位が「顔」に設定されたときには、停車中の居眠り、視線の向き等をリアルタイムに検出する。
そのために、乗員状態検出部２１３では、乗員の眼球運動や瞬きのような早い動き等の乗員監視情報に基づいた、検出処理が継続的に実行されている。

また、乗員状態検出部２１３は、割当処理Ｂが実行されたときに得られる乗員監視情報（乗員の「挙動」に関する情報）である「姿勢、体動、睡眠時間、寝返り回数、休憩時間」等に基づいて、車両内における乗員の休息状態、睡眠の質等を検出する。
そのため、乗員状態検出部２１３では、乗員監視装置１０の監視部位が「全身」に設定されたときには、「顔」に対する監視処理とは異なり、乗員の寝返り、体動等の遅い動き等の乗員監視情報に基づいた、低負荷の検出処理が継続的に実行されている。

＜乗員状態検出システム１の処理＞
図４を用いて、本実施形態に係る乗員状態検出システム１の処理について説明する。

プロセッサ２１０の監視割当部２１２は、情報受信部２１１を介して、判別装置１００から、イグニッションがＯＦＦ状態である車両の停車状態を示す情報を受信したか否かを判断する（ステップＳ１１０）。
監視割当部２１２が、イグニッションがＯＦＦ状態である車両の停止状態を示す情報を受信していないと判断した場合（ステップＳ１１０の「ＮＯ」）には、処理をステップＳ１１０に戻し、待機状態に移行する。
なお、待機状態では、例えば、通常車両が走行状態時に行われる乗員状態検出処理が継続的に実行される。

一方で、監視割当部２１２が、イグニッションがＯＦＦ状態である車両の停止状態を示す情報を受信していると判断した場合（ステップＳ１１０の「ＹＥＳ」）には、処理をステップＳ１２０に移行する。

プロセッサ２１０の監視割当部２１２は、乗員状態検出部２１３から、乗員が睡眠状態である旨の情報を受信したか否かが判断する（ステップＳ１２０）。
監視割当部２１２において、睡眠状態である旨の情報が受信された場合（ステップＳ１２０の「ＹＥＳ」）には、処理がステップＳ１４０に移行される。
一方で、監視割当部２１２において、睡眠状態である旨の情報が受信されていないと判断された場合（ステップＳ１２０の「ＮＯ」）には、処理がステップＳ１３０に移行される。

監視割当部２１２において、睡眠状態である旨の情報が受信されていないと判断した場合（ステップＳ１２０の「ＮＯ」）には、プロセッサ２１０の監視割当部２１２は、割当処理Ａを実行（ステップＳ１３０）し、処理をステップＳ１５０に移行する。
上述したように、割当処理Ａ（ステップＳ１３０）では、監視割当部２１２は、乗員監視装置１０の監視部位を「顔」に割当て、取得情報を「表情」に割当て、その旨の信号を乗員監視装置１０に送信する処理を実行する。

監視割当部２１２において、睡眠状態である旨の情報が受信された場合（ステップＳ１２０の「ＹＥＳ」）には、プロセッサ２１０の監視割当部２１２は、割当処理Ｂを実行（ステップＳ１４０）し、処理をステップＳ１５０に移行する。
上述したように、割当処理Ｂ（ステップＳ１４０）では、監視割当部２１２は、乗員監視装置１０において検出する車両の乗員の監視部位を「全身」に割当て、取得情報を「挙動」に割当て、その旨の信号を乗員監視装置１０に送信する処理を実行する。

ここで、プロセッサ２１０は、監視割当部２１２における割当処理Ａ（ステップＳ１３０）または割当処理Ｂ（ステップＳ１４０）の実行後に、既に起動している乗員監視装置１０に対して、情報受信部２１１への情報出力を許可する。
なお、プロセッサ２１０は、監視割当部２１２における割当処理Ａ（ステップＳ１３０）、または、割当処理Ｂ（ステップＳ１４０）の実行後に、情報受信部２１１における乗員監視装置１０からの乗員監視情報の受信を許可するようにしてもよい。
あるいは、プロセッサ２１０は、監視割当部２１２における割当処理Ａ（ステップＳ１３０）または割当処理Ｂ（ステップＳ１４０）の実行後に、情報受信部２１１に対して、乗員監視装置１０からの乗員監視情報のメモリ２２０への情報の書き込みを許可するようにしてもよい。

情報受信部２１１は、乗員監視装置１０からの乗員監視情報を受信する（ステップＳ１５０）。
そして、情報受信部２１１は、乗員監視装置１０から受信した乗員監視情報をメモリ２２０に格納する（ステップＳ１５０）。

乗員状態検出部２１３は、メモリ２２０に格納された乗員監視装置１０からの乗員監視情報に基づいて乗員の身体状態等を検出する（ステップＳ１６０）。
なお、乗員監視装置１０が割当処理Ａ（ステップＳ１３０）により、監視部位を「顔」、取得情報を「表情」に割当てられた場合には、乗員状態検出部２１３は、停車中の乗員の居眠り、視線の向き等の状態を検出する。
また、乗員監視装置１０が割当処理Ｂ（ステップＳ１４０）により、監視部位を「全身」、取得情報を「挙動」に割当てられた場合には、乗員状態検出部２１３は、停車中の乗員の休息状態、睡眠の質等を検出する。

そして、プロセッサ２１０において乗員状態検出処理を継続するか否かが判定される（ステップＳ１７０）。
プロセッサ２１０において乗員状態検出処理を継続すると判定された場合（ステップＳ１７０の「ＹＥＳ」）には、処理をステップＳ１１０に戻し、乗員状態検出処理が継続される。
一方、プロセッサ２１０において乗員状態検出処理を継続しないと判定された場合（ステップＳ１７０の「ＮＯ」）には、乗員状態検出処理を終了する。

＜作用・効果＞
以上、説明したように、本実施形態に係る乗員状態検出システム１は、車両の乗員の身体状態を監視する乗員監視装置１０と、乗員監視装置１０からの乗員監視情報に基づいて車両の乗員の身体状態を検出する乗員状態検出装置２００と、車両の走行状態と停車状態とを判別する判別装置１００と、を備え、乗員状態検出装置２００は、プロセッサ２１０と、プロセッサ２１０に通信可能に接続されるメモリ２２０と、を備え、プロセッサ２１０の情報受信部２１１は、乗員監視情報と判別装置１００からの判別情報とを受信し、受信した乗員監視情報と判別情報とをメモリ２２０に格納し、判別情報に基づいて、乗員監視装置１０が監視する車両の乗員の監視部位を割当て、乗員の身体状態を検出する。
つまり、乗員状態検出システム１は、車両の判別情報に基づいて、車両の乗員の監視部位および取得情報が割当てられた乗員監視装置１０を用いて、車両の乗員の身体状態を検出する。
そのため、乗員の身体状態検出において、停車状態における監視方法が最適化されることから、乗員の身体状態を常に、正確に検出することができる。

また、本実施形態に係る乗員状態検出システム１における判別装置１００は、イグニッション情報を取得し、イグニッションがＯＦＦ状態であるときに、プロセッサ２１０に車両が停車状態である旨の情報を送信する。
つまり、判別装置１００は、イグニッションのＯＮ／ＯＦＦ状態で車両の走行状態と停車状態とを判別する。
そのため、乗員状態検出システム１は、特別なセンサ等を用いることなく、一意に車両の走行状態と停車状態とを検知することができる。

また、本実施形態に係る乗員状態検出システム１における乗員監視装置１０は、車両の乗員の画像を撮像するカメラを含み、車両の乗員の挙動や表情を含む乗員監視情報を取得し、プロセッサ２１０に送信する。
つまり、乗員状態検出システム１では、乗員監視装置１０に対して、内蔵するカメラの特性を考慮して乗員の身体状態を検出する情報として、車両の乗員の挙動や表情を含む乗員監視情報を取得させる。
そのため、乗員状態検出システム１は、車両の乗員の挙動や表情等について、確度の高い情報を得ることができるため、車両の乗員の身体状態を検出する精度を向上させることができる。
また、カメラが、光学式カメラと近赤外線カメラの双方により構成されている場合には、昼夜を問わず乗員の画像を取得することができる。
そのため、時間帯を問わず、車両の停車状態における乗員の身体状態を常に、的確に把握することができる。

また、本実施形態に係る乗員状態検出システム１におけるプロセッサ２１０は、判別情報が停車状態であるときに、乗員監視情報に基づいて乗員が睡眠状態であると判定した場合には、監視部位を車両の乗員の「全身」に割当て、車両の乗員の身体状態を検出する。
つまり、判別情報が停車状態であり、乗員が睡眠状態であると判断された場合には、車両の乗員の監視部位を乗員の「全身」に割当て、乗員の身体状態を検出する。
そのため、車両の乗員の監視部位を乗員の「全身」に割当てることにより、プロセッサ２１０の処理の負荷を下げることができ、プロセッサ２１０の消費電力を下げることができる。
さらに、プロセッサ２１０は、プロセッサ２１０の処理の負荷が下がったリソース分を新たな検出機能等に活用することができる。

また、本実施形態に係る乗員状態検出システム１におけるプロセッサ２１０は、判別情報が停車状態であるときに、乗員監視情報に基づいて乗員が睡眠状態であると判定した場合には、前視部位を車両の乗員の顔以外に割当て、車両の乗員の身体状態を検出する。
つまり、判別情報が停車状態であり、乗員が睡眠状態であると判断された場合には、車両の乗員の監視部位を「全身」に割当て、乗員の身体状態を検出する。
そのため、車両の乗員の監視部位を乗員の「全身」に割当てることにより、プロセッサ２１０の処理の負荷を下げることができ、プロセッサ２１０の消費電力を下げることができる。
さらに、プロセッサ２１０は、プロセッサ２１０の処理の負荷が下がったリソース分を新たな検出機能等に活用することができる。

＜第２の実施形態＞
図５から図７を用いて、本実施形態に係る乗員状態検出システム１Ａについて説明する。

＜乗員状態検出システム１Ａの構成＞
図５に示すように、本実施形態に係る乗員状態検出システム１Ａは、乗員監視装置１０と、判別装置１００と、乗員状態検出装置２００Ａと、を含んで構成されている。
なお、第１の実施形態と同一の符号を付す構成要素については、同様の機能を有することから、その詳細な説明は省略する。

＜乗員状態検出装置２００Ａの構成＞
図５に示すように、乗員状態検出装置２００Ａは、プロセッサ２１０Ａと、メモリ２２０とを含んで構成されている。

乗員状態検出装置２００Ａは、判別装置１００から車両が停車状態である旨の情報を受信したときに、乗員監視装置１０において監視する車両の乗員の監視部位および取得情報を割当てる。
なお、乗員状態検出装置２００Ａが実行する、監視部位および取得情報の割当処理の詳細に関しては、後述する。
また、乗員状態検出装置２００Ａは、乗員監視装置１０からの乗員監視情報を受信する。
そして、乗員状態検出装置２００Ａは、乗員監視装置１０からの乗員監視情報に基づいて乗員の身体状態を検出する。

＜プロセッサ２１０Ａの構成＞
図５に示すように、プロセッサ２１０Ａは、情報受信部２１１Ａと、監視割当部２１２Ａと、乗員状態検出部２１３Ａと、を含んで構成されている。

情報受信部２１１Ａは、乗員監視装置１０から受信した乗員監視情報をメモリ２２０に格納する。

監視割当部２１２Ａは、情報受信部２１１Ａからの車両状態が走行状態である旨の情報を受信したときに、乗員監視装置１０において検出する車両の乗員の監視部位および取得情報を割当てる。
具体的には、図６に示すように、監視割当部２１２Ａは、情報受信部２１１Ａから車両が走行状態である旨の情報を受信したときには、乗員監視装置１０の監視対位を「顔」に割当て、取得情報を「表情」に割当てる（割当処理Ｃ）。
また、監視割当部２１２Ａは、情報受信部２１１Ａから車両が停車状態である旨の情報を受信したときには、乗員監視装置１０の監視部位を「全身」に割当て、取得情報を「挙動」に割当てる（割当処理Ｄ）。

乗員状態検出部２１３Ａは、メモリ２２０に格納された乗員監視装置１０からの乗員監視情報に基づいて乗員の身体状態を検出する。
具体的には、図６に示すように、乗員状態検出部２１３Ａは、割当処理Ｃが実行されたときに得られる乗員監視情報（乗員の「表情」に関する情報）である、「視線の向き、顔の向き、目の開度、瞬き回数、眼球運動」等に基づいて、車両の乗員の居眠り、疲労、わき見等を検出する。
つまり、乗員状態検出部２１３Ａは、乗員監視装置１０が「顔」に設定されたときには、運転中の居眠り等をリアルタイムに検出する。
そのために、乗員状態検出部２１３Ａでは、乗員の眼球運動や瞬き等の早い動き等の乗員監視情報に基づいた、検出処理が継続的に実行されている。

また、乗員状態検出部２１３Ａは、割当処理Ｄが実行されたときに得られる乗員監視情報（乗員の「挙動」に関する情報）である「姿勢、体動、睡眠時間、寝返り回数、休憩時間」等に基づいて、車両内における乗員の休息状態、睡眠状態、睡眠の質等を検出する。
そのため、乗員状態検出部２１３Ａでは、乗員監視装置１０の監視部位が「全身」に設定されたときには、「顔」の監視とは異なり、乗員の寝返り、体動等の遅い動き等の乗員監視情報に基づいた、低負荷な検出処理が実行されている。

＜乗員状態検出システム１Ａの処理＞
図７を用いて、本実施形態に係る乗員状態検出システム１Ａの処理について説明する。

プロセッサ２１０Ａの監視割当部２１２Ａは、情報受信部２１１Ａを介して、判別装置１００から、イグニッションがＯＮ状態である車両の走行状態を示す情報を受信したか否かを判断する（ステップＳ２１０）。
このとき、監視割当部２１２Ａは、イグニッションがＯＮ状態である車両の走行状態を示す情報を受信していると判断した場合（ステップＳ２１０の「ＹＥＳ」）には、処理をステップＳ２２０に移行し、割当処理Ｃを実行する（ステップＳ２２０）。
上述したように、割当処理Ｃでは、乗員監視装置１０の監視部位が「顔」に割当てられ、取得情報が「表情」に割当てられる。

一方で、プロセッサ２１０Ａの監視割当部２１２Ａは、イグニッションがＯＦＦ状態である車両の停止状態を示す情報を受信していると判断した場合（ステップＳ２１０の「ＮＯ」）には、処理をステップＳ２３０に移行し、割当処理Ｄを実行する（ステップＳ２３０）。
上述したように、割当処理Ｄでは、乗員監視装置１０の監視部位が「全身」に割当てられ、取得情報が「挙動」に割当てられる。

情報受信部２１１Ａは、乗員監視装置１０からの乗員監視情報を受信する（ステップＳ２４０）。
そして、情報受信部２１１Ａは、乗員監視装置１０から受信した乗員監視情報をメモリ２２０に格納する（ステップＳ２４０）。

乗員状態検出部２１３Ａは、メモリ２２０に格納された乗員監視装置１０の乗員監視情報に基づいて乗員の身体状態等を検出する（ステップＳ２５０）。
なお、乗員監視装置１０が割当処理Ｃ（ステップＳ２２０）により、監視部位を「顔」、取得情報を「表情」に割当てられた場合には、乗員状態検出部２１３Ａは、走行中の乗員の居眠り、疲労、わき見等を検出する。
また、乗員監視装置１０が割当処理Ｄ（ステップＳ２３０）により、監視部位を「全身」、取得情報を「挙動」に割当てられた場合には、乗員状態検出部２１３Ａは、停車中の乗員の休息状態、睡眠状態、睡眠の質等を検出する。

プロセッサ２１０Ａは、乗員状態検出処理を継続するか否かを判定する（ステップＳ２６０）。
プロセッサ２１０Ａにおいて乗員状態検出処理を継続すると判定された場合（ステップＳ２６０の「ＹＥＳ」）には、処理をステップＳ２１０に戻し、乗員状態検出処理を継続する。
一方、プロセッサ２１０Ａにおいて乗員状態検出処理を継続しないと判定された場合（ステップＳ２６０の「ＮＯ」）には、乗員状態検出処理を終了する。

＜作用・効果＞
以上、説明したように、本実施形態に係る乗員状態検出システム１Ａにおけるプロセッサ２１０Ａは、判別情報が走行状態である場合には、監視部位を車両の乗員の顔に割当て、判別情報が停車状態である場合には、監視部位を車両の乗員の体全体に割当て、車両の乗員の身体状態を検出する。
つまり、乗員状態検出システム１は、車両の判別情報に基づいて、車両の乗員の監視部位および取得情報がそれぞれ割当てられた乗員監視装置１０を用いて、車両の乗員の身体状態を検出する。
そのため、乗員の身体状態検出において、乗員の身体状態検出において、車両が走行状態における監視方法と停車状態における監視方法とが最適化されることから、乗員の身体状態を常に、正確に検出することができる。
また、車両が停車状態のときには、車両の乗員の監視部位を乗員の「全身」に割当てることにより、プロセッサ２１０Ａの処理の負荷を下げることができ、プロセッサ２１０Ａの消費電力を下げることができる。
さらに、プロセッサ２１０Ａは、プロセッサ２１０Ａの処理の負荷が下がったリソース分を新たな検出機能等に活用することができる。

＜第３の実施形態＞
図８および図１０を用いて、本実施形態に係る乗員状態検出システム１Ｂについて説明する。

＜乗員状態検出システム１Ｂの構成＞
図８に示すように、本実施形態に係る乗員状態検出システム１Ｂは、乗員監視装置１０と、判別装置１００と、乗員状態検出装置２００Ｂと、を含んで構成されている。

乗員状態検出装置２００Ｂは、判別装置１００から車両が停車状態である旨の情報を受信したときに、乗員監視装置１０において監視する車両の乗員の監視部位および取得情報を割当てる。
なお、乗員状態検出装置２００Ｂが実行する、監視部位および取得情報の割当処理の詳細に関しては、後述する。
また、乗員状態検出装置２００Ｂは、乗員監視装置１０からの乗員監視情報を受信する。
そして、乗員状態検出装置２００Ｂは、乗員監視装置１０からの乗員監視情報に基づいて乗員の身体状態を検出する。

＜プロセッサ２１０Ｂの構成＞
図８に示すように、プロセッサ２１０Ｂは、情報受信部２１１Ｂと、監視割当部２１２Ｂと、乗員状態検出部２１３Ｂと、を含んで構成されている。

情報受信部２１１Ｂは、乗員監視装置１０から受信した乗員監視情報をメモリ２２０に格納する。

監視割当部２１２Ｂは、情報受信部２１１Ｂからの車両状態が走行状態である旨の情報を受信したときに、乗員監視装置１０において検出する車両の乗員の監視部位および取得情報を割当てる。
具体的には、図９に示すように、監視割当部２１２Ｂは、情報受信部２１１Ｂから車両が走行状態である旨の情報を受信したときには、例えば、乗員監視装置１０には、監視部位を「運転手」に割当て、取得情報を「表情」に割当てる（割当処理Ｅ）。
また、監視割当部２１２Ｂは、情報受信部２１１Ｂから車両が停車状態である旨の情報を受信したときには、例えば、乗員監視装置１０には、監視部位として「全ての乗員」、取得情報を「挙動」に割当てる（割当処理Ｆ）。

乗員状態検出部２１３Ｂは、メモリ２２０に格納された乗員監視装置１０からの乗員監視情報に基づいて乗員の身体状態を検出する。
具体的には、図９に示すように、乗員状態検出部２１３Ｂは、割当処理Ｅが実行されたときに得られる乗員監視情報（乗員の「表情」に関する情報）である、「視線の向き、顔の向き、目の開度、瞬き回数、眼球運動」等に基づいて、車両の運転手の居眠り、疲労、わき見等を検出する。
つまり、乗員状態検出部２１３Ｂは、乗員監視装置１０の監視部位が「運転手」に設定されたときには、運転中の運転手の居眠り、よそ見等をリアルタイムに検出する。
そのために、乗員状態検出部２１３Ｂでは、運転手の眼球運動や瞬き等の早い動き等の乗員監視情報に基づいた、検出処理が継続的に実行されている。

また、乗員状態検出部２１３Ｂは、割当処理Ｆが実行されたときに得られる乗員監視情報（乗員の「挙動」に関する情報）である「姿勢、体動、睡眠時間、寝返り回数、休憩時間」等に基づいて、車両内における全ての乗員の休息状態、睡眠状態、睡眠の質等を検出する。
そのため、乗員状態検出部２１３Ｂでは、乗員監視装置１０監視部位が「全ての乗員」に設定されたときには、「運転手」の監視とは異なり、乗員の寝返り、体動等の遅い動き等の乗員監視情報に基づいた、低負荷な検出処理が実行されている。

＜乗員状態検出システム１Ｂの処理＞
図１０を用いて、本実施形態に係る乗員状態検出システム１Ｂの処理について説明する。

プロセッサ２１０Ｂの監視割当部２１２Ｂは、情報受信部２１１Ｂを介して、判別装置１００から、イグニッションがＯＮ状態である車両の走行状態を示す情報を受信したか否かを判断する（ステップＳ３１０）。

監視割当部２１２Ｂが、イグニッションがＯＮ状態である車両の走行状態を示す情報を受信していると判断した場合（ステップＳ３１０の「ＹＥＳ」）には、処理をステップＳ３２０に移行し、割当処理Ｅを実行する（ステップＳ３２０）。
上述したように、割当処理Ｅ（ステップＳ３２０）では、監視割当部２１２Ｂは、乗員監視装置１０の監視部位を「運転手」、取得情報を「表情」に割当て、その旨の信号を乗員監視装置１０に送信する処理を実行する。

一方で、プロセッサ２１０Ｂの監視割当部２１２Ｂが、イグニッションがＯＦＦ状態である車両の停止状態を示す情報を受信していると判断した場合（ステップＳ３１０の「ＮＯ」）には、処理をステップＳ３３０に移行し、割当処理Ｆを実行する（ステップＳ３３０）。
上述したように、割当処理Ｆ（ステップＳ３３０）では、監視割当部２１２Ｂは、乗員監視装置１０の監視部位を「全ての乗員」、取得情報を「挙動」に割当て、その旨の信号を乗員監視装置１０に送信する処理を実行する。

情報受信部２１１Ｂは、乗員監視装置１０からの乗員監視情報を受信する（ステップＳ３４０）。
そして、情報受信部２１１Ｂは、乗員監視装置１０から受信した乗員監視情報をメモリ２２０に格納する（ステップＳ３４０）。

乗員状態検出部２１３Ｂは、メモリ２２０に格納された乗員監視装置１０からの乗員監視情報に基づいて乗員の身体状態を検出する（ステップＳ３５０）。
なお、乗員監視装置１０が割当処理Ｅ（ステップＳ３２０）により、監視部位を「運転手」、取得情報を「表情」に割当てられた場合には、乗員状態検出部２１３Ｂは、走行中の運転手の居眠り、疲労、わき見等を検出する。
また、乗員監視装置１０が割当処理Ｆ（ステップＳ３３０）により、監視部位を「全ての乗員」、取得情報を「挙動」に割当てられた場合には、乗員状態検出部２１３Ｂは、停車中の全ての乗員の休息状態、睡眠状態、睡眠の質等を検出する。

プロセッサ２１０Ｂは、乗員状態検出処理を継続するか否かを判定する（ステップＳ３６０）。
プロセッサ２１０Ｂにおいて乗員状態検出処理を継続すると判定された場合（ステップＳ３６０の「ＹＥＳ」）には、処理をステップＳ３１０に戻し、乗員状態検出処理を継続する。
一方、プロセッサ２１０Ｂにおいて乗員状態検出処理を継続しないと判定された場合（ステップＳ３６０の「ＮＯ」）には、乗員状態検出処理を終了する。

＜作用・効果＞
以上、説明したように、本実施形態に係る乗員状態検出システム１Ｂにおけるプロセッサ２１０Ｂは、判別情報が走行状態である場合には、監視部位を車両の運転者に割当て、判別情報が停車状態である場合には、監視部位を車両の全ての乗員に割当て、車両の乗員の身体状態を検出する。
プロセッサ２１０Ｂは、判別情報が走行状態である場合には、監視部位を運転者に割当て、判別情報が停車状態である場合には、監視部位を車両の全ての乗員に割当て、車両の乗員の身体状態を検出する。
つまり、乗員状態検出システム１Ｂは、車両の判別情報に基づいて、車両の乗員の監視部位および取得情報がそれぞれ割当てられた乗員監視装置１０を用いて、車両の乗員の身体状態を検出する。
そのため、乗員の身体状態検出において、乗員の身体状態検出において、車両が走行状態における監視方法と停車状態における監視方法とが最適化されることから、乗員の身体状態を常に、正確に検出することができる。
また、車両が停車状態のときには、車両の乗員の監視部位を「全ての乗員」に割当てることにより、プロセッサ２１０Ｂの処理の負荷を下げることができ、プロセッサ２１０Ｂの消費電力を下げることができる。
さらに、プロセッサ２１０Ｂは、プロセッサ２１０Ｂの処理の負荷が下がったリソース分を新たな機能等に活用することができる。

＜第４の実施形態＞
図１１～図１３を用いて、本実施形態に係る乗員状態検出システム１Ｃについて説明する。

＜乗員状態検出システム１Ｃの構成＞
図１１に示すように、本実施形態に係る乗員状態検出システム１Ｃは、乗員監視装置１０と、判別装置１００と、乗員状態検出装置２００Ｃと、を含んで構成されている。

乗員状態検出装置２００Ｃは、判別装置１００から車両が停車状態である旨の情報を受信したときに、乗員監視装置１０において監視する車両の乗員の監視部位を割当てる。
なお、乗員状態検出装置２００Ｃが実行する、監視部位の割当処理の詳細に関しては、後述する。
また、乗員状態検出装置２００Ｃは、乗員監視装置１０からの乗員監視情報を受信する。
そして、乗員状態検出装置２００Ｃは、乗員監視装置１０からの乗員監視情報に基づいて乗員の身体状態を検出する。

＜プロセッサ２１０Ｃの構成＞
図８に示すように、プロセッサ２１０Ｃは、情報受信部２１１Ｃと、監視割当部２１２Ｃと、乗員状態検出部２１３Ｃと、を含んで構成されている。

情報受信部２１１Ｃは、乗員監視装置１０から受信した乗員監視情報をメモリ２２０に格納する。

監視割当部２１２Ｃは、情報受信部２１１Ｃからの車両状態が走行状態である旨の情報を受信したときに、乗員監視装置１０において検出する車両の乗員の監視部位を割当てる。

具体的には、図１２に示すように、監視割当部２１２Ｃは、情報受信部２１１Ｃから車両が走行状態である旨の情報を受信したときには、乗員監視装置１０の監視部位を乗員の「顔および全身」に割当てる（割当処理Ｇ）。
つまり、車両が走行状態であるときには、乗員の異常な姿勢や居眠り、わき見等を直ちに検出するために、乗員監視装置１０の監視部位が「顔および全身」に割当てられ、乗員監視情報として、「視線の向き、顔の向き、瞬き回数、目の開度、眼球運動、姿勢、体動」等が、情報受信部２１１Ｃに送信される。
また、監視割当部２１２Ｃは、情報受信部２１１Ｃから車両が停車状態である旨の情報を受信したときには、乗員監視装置１０の監視部位を乗員の「顔の一部および全身」に割当てる（割当処理Ｈ）。
つまり、車両が停車状態であるときには、乗員の居眠り、わき見などの危険状態を直ちに検出する必要がないため、乗員監視装置１０の監視部位が「顔の一部および全身」に割当てられ、乗員監視情報として「顔の向き、目の開度、姿勢、体動」等が情報受信部２１１Ｃに送信される。

＜乗員状態検出システム１Ｃの処理＞
図１３を用いて、本実施形態に係る乗員状態検出システム１Ｃの処理について説明する。

プロセッサ２１０Ｃの監視割当部２１２Ｃは、情報受信部２１１Ｃを介して、判別装置１００から、イグニッションがＯＮ状態である車両の走行状態を示す情報を受信したか否かを判断する（ステップＳ４１０）。

監視割当部２１２Ｃが、イグニッションがＯＮ状態である車両の走行状態を示す情報を受信していると判断した場合（ステップＳ４１０の「ＹＥＳ」）には、処理をステップＳ３２０に移行し、割当処理Ｇを実行する（ステップＳ４２０）。
上述したように、割当処理Ｇ（ステップＳ４２０）では、監視割当部２１２Ｃは、乗員監視装置１０の監視部位を乗員の「顔および全身」に割当て、その旨の信号を乗員監視装置１０に送信する処理を実行する。

一方で、プロセッサ２１０Ｃの監視割当部２１２Ｃが、イグニッションがＯＦＦ状態である車両の停止状態を示す情報を受信していると判断した場合（ステップＳ４１０の「ＮＯ」）には、処理をステップＳ４３０に移行し、割当処理Ｈを実行する（ステップＳ４３０）。
上述したように、割当処理Ｈ（ステップＳ４３０）では、監視割当部２１２Ｃは、乗員監視装置１０の監視部位を乗員の「顔の一部と全身」に割当て、その旨の信号を乗員監視装置１０に送信する処理を実行する。

情報受信部２１１Ｃは、監視割当部２１２Ｃにより検出する車両の乗員の監視部位および取得情報が割当てられた乗員監視装置１０からの乗員監視情報を受信する（ステップＳ４４０）。
そして、情報受信部２１１Ｃは、乗員監視装置１０受信した乗員監視情報をメモリ２２０に格納する（ステップＳ４４０）。

乗員状態検出部２１３Ｃは、メモリ２２０に格納された乗員監視装置１０からの乗員監視情報に基づいて乗員の身体状態を検出する（ステップＳ４５０）。
なお、乗員監視装置１０が割当処理Ｇ（ステップＳ４２０）により、監視部位を乗員の「顔および全身」に割当てられた場合には、乗員状態検出部２１３Ｃは、走行中の乗員の居眠り、疲労、わき見等を検出する。
また、乗員監視装置１０が割当処理Ｈ（ステップＳ４３０）により、監視部位を「顔の一部および全身」に割当てられた場合には、乗員状態検出部２１３Ｃは、停車中の乗員の休息状態、睡眠状態等を検出する。

プロセッサ２１０Ｃは、乗員状態検出処理を継続するか否かを判定する（ステップＳ４６０）。
プロセッサ２１０Ｃにおいて乗員状態検出処理を継続すると判定された場合（ステップＳ４６０の「ＹＥＳ」）には、処理をステップＳ４１０に戻し、乗員状態検出処理を継続する。
一方、プロセッサ２１０Ｃにおいて乗員状態検出処理を継続しないと判定された場合（ステップＳ４６０の「ＮＯ」）には、乗員状態検出処理を終了する。

＜作用・効果＞
以上、説明したように、本実施形態に係る乗員状態検出システム１Ｃにおけるプロセッサ２１０Ｃは、判別情報が走行状態である場合には、監視部位を車両の乗員の顔および全身に割当て、前記判別情報が前記停車状態である場合には、前記監視部位を前記車両の乗員の顔の一部および全身に割当て、前記車両の乗員の身体状態を検出する。
つまり、車両が走行状態であるときには、乗員状態検出システム１Ｃは、運転中の危険状態を直ちに検出する必要があるため、「視線の向き、顔の向き、瞬き回数、目の開度、眼球運動、姿勢、体動」等の乗員監視情報に基づいて、走行中の居眠り、よそ見等を検出する。
また、車両が停車状態であるときには、乗員状態検出システム１Ｃは、居眠り、よそ見などの危険状態を直ちに検出する必要がないため「顔の向き、目の開度、姿勢、体動」等の乗員監視情報に基づいて、車両の乗員の身体状態を検出する。
つまり、乗員状態検出システム１Ｃは、車両が停車状態の乗員の身体状態の検出に必要の無い乗員監視情報は取得しないように監視部位を割当てる。
そのため、乗員の身体状態検出において、車両が走行状態における監視方法と停車状態における監視方法とが最適化されることから、乗員の身体状態を常に、正確に検出することができる。
さらに、車両が走行状態にあるときには、乗員の顔の詳細な情報を監視するために、乗員の外面状態（体動、姿勢等）だけでは判断できない、ストレス、眠気、漫然運転、疲労等の乗員の内面状態を検出することができる。
また、車両が停車状態のときには、車両の乗員の監視部位を乗員の「顔の一部および全身」に割当てることにより、プロセッサ２１０Ｃの処理の負荷を下げることができ、プロセッサ２１０Ｃの消費電力を下げることができる。
さらに、プロセッサ２１０Ｃは、プロセッサ２１０Ｃの処理の負荷が下がったリソース分を新たな検出機能等に活用することができる。

＜その他の実施形態＞
以上、上述した乗員状態検出システム１，１Ａ、１Ｂ，１Ｃは、乗員監視装置１０に備えられたカメラにより撮像した画像情報から取得した乗員監視情報に基づいて、乗員の身体状態を検出していたが、カメラを備えた第１の乗員監視装置とミリ波レーダを備えた第２の乗員監視装置とから取得した乗員監視情報に基づいて、乗員の身体状態を検出する様にしてもよい。
以下に、図１４および図１５を用いて、上述した第１の乗員監視装置と第２の乗員監視装置とを備えた乗員状態検出システム１Ｄについて説明する。

＜乗員状態検出システム１Ｄの構成＞
図１４に示すように、本実施形態に係る乗員状態検出システム１Ｄは、第１の乗員監視装置１０ａと、第２の乗員監視装置１０ｂと、判別装置１００と、乗員状態検出装置２００Ｄと、を含んで構成されている。

第１の乗員監視装置１０ａは、乗員状態検出システム１，１Ａ，１Ｂ，１Ｃに備えられた乗員監視装置１０と同じであり、カメラにより乗員監視情報を取得する
第２の乗員監視装置１０ｂは、ミリ波レーダにより乗員監視情報を取得する。
第２の乗員監視装置１０ｂのミリ波レーダは、第１の乗員監視装置１０ａのカメラに対してある程度距離をおいた位置に配設されている。
なお、遮蔽物によりカメラでは車両の乗員の画像が取得できない場合であっても、ミリ波レーダを用いることにより、車両の乗員の監視が可能となる。
つまり、第２の乗員監視装置１０ｂは、カメラにて捕捉できない範囲、または、一部捕捉できる範囲にいる乗員に関する乗員監視情報を得るのに好適である。
例えば、第２の乗員監視装置１０ｂは、シートを倒して休息や睡眠をとる乗員、後席に座る乗員の乗員監視情報を取得する。
さらに、第２の乗員監視装置１０ｂは、「生体情報」である、心拍数、心拍変動、呼吸数、脳波等を取得することができる。
つまり、第２の乗員監視装置１０ｂは、外部からの観察が難しい乗員の健康状態等を監視するための生体情報を得るのに好適である。

＜乗員状態検出装置２００Ｄの構成＞
図１４に示すように、乗員状態検出装置２００Ｄは、プロセッサ２１０Ｄと、メモリ２２０とを含んで構成されている。

乗員状態検出装置２００Ｄは、判別装置１００から車両が停車状態である旨の情報を受信したときに、第１の乗員監視装置１０ａおよび第２の乗員監視装置１０ｂにおいて検出する車両の乗員の監視部位および取得情報を割当てる。
なお、乗員状態検出装置２００Ｄが実行する、監視部位および取得情報の割当処理の詳細に関しては、後述する。
また、乗員状態検出装置２００Ｄは、第１の乗員監視装置１０ａと第２の乗員監視装置１０ｂとから、乗員監視情報を受信する。
そして、乗員状態検出装置２００Ｄは、第１の乗員監視装置１０ａおよび第２の乗員監視装置１０ｂにおいて取得した乗員監視情報に基づいて乗員の身体状態を検出する。

＜プロセッサ２１０Ｄの構成＞
図１４に示すように、プロセッサ２１０Ｄは、情報受信部２１１Ｄと、監視割当部２１２Ｄと、乗員状態検出部２１３Ｄと、を含んで構成されている。

情報受信部２１１Ｄは、第１の乗員監視装置１０ａおよび第２の乗員監視装置１０ｂから受信した乗員監視情報をメモリ２２０に格納する。

監視割当部２１２Ｄは、情報受信部２１１Ｄからの車両状態が走行状態である旨の情報を受信したときに、第１の乗員監視装置１０ａおよび第２の乗員監視装置１０ｂにおいて監視する車両の乗員の監視部位および取得情報を割当てる。
具体的には、図１５に示すように、監視割当部２１２Ｄは、情報受信部２１１Ｄから車両が走行状態である旨の情報を受信したときには、第１の乗員監視装置１０ａおよび第２の乗員監視装置１０ｂの監視部位を「顔」に割当てる。
そして、監視割当部２１２Ｄは、第１の乗員監視装置１０ａの取得情報を「表情」に割当て、第２の乗員監視装置１０ｂの取得情報を「表情」および「生体情報」に割当てる（割当処理Ｉ）。
また、監視割当部２１２Ｄは、情報受信部２１１Ｄから車両が停車状態である旨の情報を受信したときには、第１の乗員監視装置１０ａおよび第２の乗員監視装置１０ｂの監視部位を「全身」に割当てる。
そして、監視割当部２１２Ｄは、第１の乗員監視装置１０ａの取得情報を、「挙動」に割当て、第２の乗員監視装置１０ｂの取得情報を「挙動」および「生体情報」に割当てる（割当処理Ｊ）。

乗員状態検出部２１３Ｄは、メモリ２２０に格納された第１の乗員監視装置１０ａおよび第２の乗員監視装置１０ｂの乗員監視情報に基づいて乗員の身体状態を検出する。
具体的には、図１５に示すように、乗員状態検出部２１３Ｄは、割当処理Ｉが実行されたときに得られる乗員監視情報（乗員の「表情」および「生体情報」に関する情報）である、「視線の向き、顔の向き、目の開度、瞬き回数、眼球運動」および「心拍数、心拍変動、呼吸数、脳波」に基づいて、車両の乗員の居眠り、疲労、わき見、ストレス等を検出する。

また、乗員状態検出部２１３Ｄは、割当処理Ｊが実行されたときに得られる乗員監視情報（乗員の「挙動」および「生体情報」に関する情報）である「姿勢、体動、睡眠時間、寝返り回数、休憩時間」および「心拍数、心拍変動、呼吸数、脳波」に基づいて、車両内の乗員の休息状態、睡眠状態、睡眠の質等を検出する。

＜作用・効果＞
以上、説明したように、本実施形態に係る乗員状態検出システム１Ｄでは、第２の乗員監視装置１０ｂがミリ波レーダを備えているために、乗員の詳細な生体情報を取得することができる。
そのため、乗員の詳細な生体情報を用いることにより、精度よく乗員の身体状態を検出することができる。
また、本実施形態に係る乗員状態検出システム１Ｄでは、第２の乗員監視装置１０ｂがミリ波レーダを備えているために、カメラでは捕捉できない位置にいる乗員の監視情報を取得することができる。
そのため、カメラでは取得できなかった乗員監視情報を、ミリ波レーダから取得した乗員監視情報により補間することができるために、精度よく乗員の身体状態を検出することができる。

＜変形例＞
例えば、上記実施形態においては、乗員状態検出装置２００内に、監視割当部２１２、乗員状態検出部２１３を設けることを例示したが、乗員監視装置１０からの情報を車両に接続されたサーバに転送し、サーバにおいて、監視割当部２１２の処理、乗員状態検出部２１３の処理を実行させる構成としてもよい。
このようにすることにより、多くの情報を迅速に処理して、車両の停車状態における乗員の身体状態等を、常に、正確に検出することができる。

なお、プロセッサ２１０，２１０Ａ，２１０Ｂ，２１０Ｃ、２１０Ｄの処理をコンピュータシステムが読み取り可能な記録媒体に記録し、この記録媒体に記録されたプログラムをプロセッサ２１０，２１０Ａ，２１０Ｂ，２１０Ｃ，２１０Ｄに読み込ませ、実行することによって本発明の乗員状態検出システム１，１Ａ，１Ｂ，１Ｃ，１Ｄを実現することができる。ここでいうコンピュータシステムとは、ＯＳや周辺装置等のハードウェアを含む。

また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ）システムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。

また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組合せで実現できるもの、所謂、差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。

以上、この発明の実施形態につき、図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。

１；乗員状態検出システム
１Ａ；乗員状態検出システム
１Ｂ；乗員状態検出システム
１Ｃ；乗員状態検出システム
１Ｄ；乗員状態検出システム
１０；乗員監視装置
１０ａ；第１の乗員監視装置
１０ｂ；第２の乗員監視装置
１００；判別装置
２００；乗員状態検出装置
２００Ａ；乗員状態検出装置
２００Ｂ；乗員状態検出装置
２００Ｃ；乗員状態検出装置
２００Ｄ；乗員状態検出装置
２１０；プロセッサ
２１０Ａ；プロセッサ
２１０Ｂ；プロセッサ
２１０Ｃ；プロセッサ
２１０Ｄ；プロセッサ
２１１；情報受信部
２１１Ａ；情報受信部
２１１Ｂ；情報受信部
２１１Ｃ；情報受信部
２１１Ｄ；情報受信部
２１２；監視割当部
２１２Ａ；監視割当部
２１２Ｂ；監視割当部
２１２Ｃ；監視割当部
２１２Ｄ；監視割当部
２１３；乗員状態検出部
２１３Ａ；乗員状態検出部
２１３Ｂ；乗員状態検出部
２１３Ｃ；乗員状態検出部
２１３Ｄ；乗員状態検出部
２２０；メモリ

Claims (5)

1. 車両の乗員の身体状態を監視する乗員監視装置と、
   前記乗員監視装置からの乗員監視情報に基づいて前記車両の乗員の身体状態を検出する乗員状態検出装置と、
   前記車両の走行状態と停車状態とを判別する判別装置と、
   を備え、
   前記乗員状態検出装置は、１つまたは複数のプロセッサと、前記１つまたは複数のプロセッサに通信可能に接続される１つまたは複数のメモリと、を備え、
   前記１つまたは複数のプロセッサは、前記乗員監視情報と前記判別装置からの判別情報とを受信し、該受信した乗員監視情報と前記判別情報とを前記１つまたは複数のメモリに格納し、前記判別情報に基づいて、前記乗員監視装置が監視する前記車両の乗員の監視部位を割当て、乗員の身体状態を検出する乗員状態検出システム。
2. 前記判別装置は、イグニッション情報を取得し、イグニッションがＯＦＦ状態であるときに、前記１つまたは複数のプロセッサに前記車両が前記停車状態である旨の前記判別情報を送信し、イグニッションがＯＮ状態であるときに、前記１つまたは複数のプロセッサに前記車両が前記走行状態である旨の前記判別情報を送信する請求項１に記載の乗員状態検出システム。
3. 前記乗員監視装置が前記車両の乗員の画像を撮像するカメラを含み、
   前記車両の乗員の表情、挙動を含む前記乗員監視情報を取得し、前記１つまたは複数のプロセッサに送信する請求項１または２に記載の乗員状態検出システム。
4. 前記１つまたは複数のプロセッサは、前記判別情報が前記停車状態であるときに、前記乗員監視情報に基づいて前記乗員が睡眠状態であると判定した場合には、前記監視部位を前記車両の乗員の全身に割当て、前記車両の乗員の身体状態を検出する請求項３に記載の乗員状態検出システム。
5. 前記１つまたは複数のプロセッサは、前記判別情報が前記停車状態であるときに、前記乗員監視情報に基づいて前記乗員が睡眠状態であると判定した場合には、前記監視部位を前記車両の乗員の顔以外に割当て、前記車両の乗員の身体状態を検出する請求項３に記載の乗員状態検出システム。
   

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