JP2600834B2 - 居眠り検出装置 - Google Patents
居眠り検出装置Info
- Publication number
- JP2600834B2 JP2600834B2 JP20737988A JP20737988A JP2600834B2 JP 2600834 B2 JP2600834 B2 JP 2600834B2 JP 20737988 A JP20737988 A JP 20737988A JP 20737988 A JP20737988 A JP 20737988A JP 2600834 B2 JP2600834 B2 JP 2600834B2
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- JP
- Japan
- Prior art keywords
- level
- dozing
- drowsiness
- predetermined
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Description
【発明の詳細な説明】 発明の背景 この発明はまぶたの動き検出に基づいて居眠りを検出
する装置に関する。
する装置に関する。
まぶたの動きを検出して閉眼時間を測定し，この閉眼
時間を所定のスレシホールド時間と比較することにより
居眠りを検出する装置があるが，閉眼時間の単なる弁別
に基づいているために，センサの取付け位置，眼球運
動，顔の動き等に影響されやすく誤動作を生じることが
しばしばであった。また人によって，状況によって，利
用目的によってスレシホールド時間がかなり異なるの
で，常に適切な居眠り検出を行なうことは困難であっ
た。
時間を所定のスレシホールド時間と比較することにより
居眠りを検出する装置があるが，閉眼時間の単なる弁別
に基づいているために，センサの取付け位置，眼球運
動，顔の動き等に影響されやすく誤動作を生じることが
しばしばであった。また人によって，状況によって，利
用目的によってスレシホールド時間がかなり異なるの
で，常に適切な居眠り検出を行なうことは困難であっ
た。
発明の概要 この発明は，外的影響による誤動作の少ない居眠り検
出装置を提供することを目的とする。
出装置を提供することを目的とする。
この発明はまた，個人差，利用目的等に応じて手動調
整可能なまたは自動調節可能な居眠り検出装置を提供す
ることを目的とする。
整可能なまたは自動調節可能な居眠り検出装置を提供す
ることを目的とする。
この発明による居眠り検出装置は，まぶたの動きを検
出する手段，検出したまぶたの動きから居眠り検出のた
めの評価パラメータを抽出する手段，抽出された評価パ
ラメータに関する所定のメンバーシップ関数および居眠
りレベルに関する所定のメンバーシップ関数を用いて，
所定のルールを適用して居眠りレベルを演算する推論演
算手段，ならびに演算された居眠りレベルを可変なスレ
シホールド・レベルで弁別して警報出力を発生する手段
を備えていることを特徴とする。
出する手段，検出したまぶたの動きから居眠り検出のた
めの評価パラメータを抽出する手段，抽出された評価パ
ラメータに関する所定のメンバーシップ関数および居眠
りレベルに関する所定のメンバーシップ関数を用いて，
所定のルールを適用して居眠りレベルを演算する推論演
算手段，ならびに演算された居眠りレベルを可変なスレ
シホールド・レベルで弁別して警報出力を発生する手段
を備えていることを特徴とする。
この発明によると，ファジィ推論を利用して居眠りを
検出しているので，ルールの設定に応じて，センサの取
付け位置，センサの位置ずれ，眼球運動，顔の動き等に
あまり影響されずに正しく居眠りを検出することのでき
る装置が実現する。また最終的に警報出力を得るための
居眠りレベルを弁別するためのスレシホールド・レベル
が可変であるから，使用目的に応じて警報を出力する居
眠りレベルを変更することができ，使用の自由度が高く
なる。すなわち早期に居眠りを検出したい，確実に入眠
した状態を検出したいといった要望にこたえうる。
検出しているので，ルールの設定に応じて，センサの取
付け位置，センサの位置ずれ，眼球運動，顔の動き等に
あまり影響されずに正しく居眠りを検出することのでき
る装置が実現する。また最終的に警報出力を得るための
居眠りレベルを弁別するためのスレシホールド・レベル
が可変であるから，使用目的に応じて警報を出力する居
眠りレベルを変更することができ，使用の自由度が高く
なる。すなわち早期に居眠りを検出したい，確実に入眠
した状態を検出したいといった要望にこたえうる。
好ましくは，所定の観察期間における評価パラメータ
に関係するデータを収集する手段，および収集したデー
タを用いて上記スレシホールド・レベルを設定する手段
を備えるとよい。
に関係するデータを収集する手段，および収集したデー
タを用いて上記スレシホールド・レベルを設定する手段
を備えるとよい。
このことにより，センサを取付けた人の個人的特徴が
まず観察され，この観察結果に応じて警報を出力する居
眠りレベルが変化させられるので，個人差に応じた適切
な居眠り検出が達成できる。
まず観察され，この観察結果に応じて警報を出力する居
眠りレベルが変化させられるので，個人差に応じた適切
な居眠り検出が達成できる。
この発明による居眠り検出装置はまた，まぶたの動き
を検出する手段，検出したまぶたの動きから居眠り検出
のための評価パラメータを抽出する手段，検出された評
価パラメータに関する所定のメンバーシップ関数および
居眠りレベルに関する所定のメンバーシップ関数を用い
て，所定のルールを適用して居眠りレベルを演算する推
論演算手段，演算された居眠りレベルをスレシホールド
・レベルで弁別して警報出力を発生する手段，所定の観
察期間における評価パラメータに関係するデータを収集
する手段，ならびに収集したデータに基づいて上記メン
バーシップ関数および上記ルールの少なくともいずれか
一方を変更する手段を備えていることを特徴とする。
を検出する手段，検出したまぶたの動きから居眠り検出
のための評価パラメータを抽出する手段，検出された評
価パラメータに関する所定のメンバーシップ関数および
居眠りレベルに関する所定のメンバーシップ関数を用い
て，所定のルールを適用して居眠りレベルを演算する推
論演算手段，演算された居眠りレベルをスレシホールド
・レベルで弁別して警報出力を発生する手段，所定の観
察期間における評価パラメータに関係するデータを収集
する手段，ならびに収集したデータに基づいて上記メン
バーシップ関数および上記ルールの少なくともいずれか
一方を変更する手段を備えていることを特徴とする。
この発明によっても居眠りに関する個人差，たとえば
覚醒時において閉眼時間が短いとか長いとかが観察さ
れ，それに応じてファジィ推論が実行され，個人差によ
る影響をなくした正確な居眠り検出が可能となる。
覚醒時において閉眼時間が短いとか長いとかが観察さ
れ，それに応じてファジィ推論が実行され，個人差によ
る影響をなくした正確な居眠り検出が可能となる。
実施例の説明 第１図は居眠り検出装置の概略構成を示すものであ
る。
る。
まぶたの動きを検出するセンサ10は，発光素子10aと
受光素子10bとから構成される。センサ10はたとえばめ
がねに取付けられ，駆動回路11によって駆動される発光
素子10aから眼球の位置に向けて光が投射され，その乱
反射光が受光素子10bによって受光される。片目のまぶ
たの動きをセンサ10によって検出すれば充分であるが，
好ましくは両目のまぶたの動きを検出してその平均値ま
たはMAX値を求めるようにしてもよい。
受光素子10bとから構成される。センサ10はたとえばめ
がねに取付けられ，駆動回路11によって駆動される発光
素子10aから眼球の位置に向けて光が投射され，その乱
反射光が受光素子10bによって受光される。片目のまぶ
たの動きをセンサ10によって検出すれば充分であるが，
好ましくは両目のまぶたの動きを検出してその平均値ま
たはMAX値を求めるようにしてもよい。
受光素子10bの出力信号は受光量／電圧変換回路12で
電圧信号に変換され，さらにA/D変換回路13でディジタ
ル信号に変換されてCPU14に取込まれる。CPU14は入力す
るまぶたの動きを表わすデータから後述する特徴量，す
なわち評価パラメータを抽出するとともに，ファジィ推
論を行なって居眠りレベルを表わすデータを出力する。
メモリ15には後述するように評価パラメータに関するメ
ンバーシップ関数および居眠りレベルに関するメンバー
シップ関数があらかじめ設定されている。CPU14はこれ
らのメンバーシップ関数と所定のルール（いわゆるIf,t
henルール）とを用いてファジィ推論を行なう。
電圧信号に変換され，さらにA/D変換回路13でディジタ
ル信号に変換されてCPU14に取込まれる。CPU14は入力す
るまぶたの動きを表わすデータから後述する特徴量，す
なわち評価パラメータを抽出するとともに，ファジィ推
論を行なって居眠りレベルを表わすデータを出力する。
メモリ15には後述するように評価パラメータに関するメ
ンバーシップ関数および居眠りレベルに関するメンバー
シップ関数があらかじめ設定されている。CPU14はこれ
らのメンバーシップ関数と所定のルール（いわゆるIf,t
henルール）とを用いてファジィ推論を行なう。
ファジィ推論はCPU14のようなバイナリィ・タイプの
コンピュータないしはプロセッサのみならず，ファジィ
推論のための専用ディバイス（アナログ・タイプ，ディ
ジアル・タイプを問わず）（たとえば「日経エレクトロ
ニクス」1987年７月27日，第148頁〜第152頁，日経マグ
ロウヒル社を参照）を用いても実行することができる。
コンピュータないしはプロセッサのみならず，ファジィ
推論のための専用ディバイス（アナログ・タイプ，ディ
ジアル・タイプを問わず）（たとえば「日経エレクトロ
ニクス」1987年７月27日，第148頁〜第152頁，日経マグ
ロウヒル社を参照）を用いても実行することができる。
CPU14から出力されるファジィ推論結果である居眠り
レベルを表わすデータはD/A変換回路16でアナログ電圧
信号に変換され，比較器17の正入力端子に与えられる。
一方，基準電圧発生回路18から出力される基準電圧は可
変分圧抵抗Ｒに印加され，この抵抗Ｒからスレシホール
ド・レベルを定める電圧Vrが出力される。この電圧Vrは
可変であり，比較器17の負入力端子に入力する。比較器
17はD/A変換された居眠りレベル信号の電圧が電圧Vrを
超えると出力を発生し，ブザーその他の警報装置19を作
動させる。
レベルを表わすデータはD/A変換回路16でアナログ電圧
信号に変換され，比較器17の正入力端子に与えられる。
一方，基準電圧発生回路18から出力される基準電圧は可
変分圧抵抗Ｒに印加され，この抵抗Ｒからスレシホール
ド・レベルを定める電圧Vrが出力される。この電圧Vrは
可変であり，比較器17の負入力端子に入力する。比較器
17はD/A変換された居眠りレベル信号の電圧が電圧Vrを
超えると出力を発生し，ブザーその他の警報装置19を作
動させる。
受光素子10bの出力信号，すなわち乱反射光はまぶた
が閉じられたときに高いレベルを示す。目の開いた状態
からまぶたが閉じられ，再びまぶたが開いたとき（すな
わち「まばたき」をしたとき）に得られる受光信号波形
（これを「まばたき波形」という）の一例が第３図に示
されている。まばたき波形の特徴量として，図示のよう
な閉眼時間Ｔ（たとえば波形の半値幅），波高値Ｈおよ
び立上り角度Ａがある。居眠り検出のための評価パラメ
ータとしては，これらの特徴量に加えて単位時間当りの
まばたき回数N,まばたき間隔等がある。この実施例で
は，覚醒状態，傾眼状態（居眠りかけている状態）およ
び入眠状態（ほとんど眠っている状態）の間で比較的明
瞭な違いがみられる閉眼時間Ｔおよび波高値Ｈを評価パ
ラメータとして採用する。居眠りレベルは居眠りの程度
に応じたレベルを示すものであり，覚醒状態で最も低
く，入眠状態で最も高い。
が閉じられたときに高いレベルを示す。目の開いた状態
からまぶたが閉じられ，再びまぶたが開いたとき（すな
わち「まばたき」をしたとき）に得られる受光信号波形
（これを「まばたき波形」という）の一例が第３図に示
されている。まばたき波形の特徴量として，図示のよう
な閉眼時間Ｔ（たとえば波形の半値幅），波高値Ｈおよ
び立上り角度Ａがある。居眠り検出のための評価パラメ
ータとしては，これらの特徴量に加えて単位時間当りの
まばたき回数N,まばたき間隔等がある。この実施例で
は，覚醒状態，傾眼状態（居眠りかけている状態）およ
び入眠状態（ほとんど眠っている状態）の間で比較的明
瞭な違いがみられる閉眼時間Ｔおよび波高値Ｈを評価パ
ラメータとして採用する。居眠りレベルは居眠りの程度
に応じたレベルを示すものであり，覚醒状態で最も低
く，入眠状態で最も高い。
閉眼時間Ｔは居眠りレベルが高くなるにつれて長くな
る傾向を示す。また波高値Ｈは居眠りレベルが高くなる
につれて低下する傾向を示す。これは居眠りレベルが高
くなるとまぶたが閉じかげんの状態になり，この結果受
光信号の平均的なレベルが高くなるので相対的に波高値
が低下すると解釈できる。
る傾向を示す。また波高値Ｈは居眠りレベルが高くなる
につれて低下する傾向を示す。これは居眠りレベルが高
くなるとまぶたが閉じかげんの状態になり，この結果受
光信号の平均的なレベルが高くなるので相対的に波高値
が低下すると解釈できる。
まばたき信号はゆらぎが大きく,1つのまばたき波形か
らは正しい閉眼時間T,波高値Ｈは得られにくい。そこで
これらのパラメータについて一定時間（たとえば30秒
間）の平均値が求められる。これらをそれぞれ，測定し
た平均閉眼時間Tw,測定した平均波高値Hwという。ファ
ジィ推論で用いられる評価パラメータとしてはさらにこ
れらの値Tw,Hwをそれぞれ覚醒時の平均閉眼時間Two,覚
醒時の平均波高値Hwoで割ったデータTp,Hpが用いられ
る。すなわちTp＝Tw/Two,Hp＝Hw/Hwoとする。センサ10
を取付けたときやこの居眠り検出装置の使用を開始した
ときは覚醒時であると考えられる。したがって，電源オ
ン直後の一定時間（たとえば１分間）における平均閉眼
時間，平均波高値をTwo,Hwoとすることができる。
らは正しい閉眼時間T,波高値Ｈは得られにくい。そこで
これらのパラメータについて一定時間（たとえば30秒
間）の平均値が求められる。これらをそれぞれ，測定し
た平均閉眼時間Tw,測定した平均波高値Hwという。ファ
ジィ推論で用いられる評価パラメータとしてはさらにこ
れらの値Tw,Hwをそれぞれ覚醒時の平均閉眼時間Two,覚
醒時の平均波高値Hwoで割ったデータTp,Hpが用いられ
る。すなわちTp＝Tw/Two,Hp＝Hw/Hwoとする。センサ10
を取付けたときやこの居眠り検出装置の使用を開始した
ときは覚醒時であると考えられる。したがって，電源オ
ン直後の一定時間（たとえば１分間）における平均閉眼
時間，平均波高値をTwo,Hwoとすることができる。
第４図は上述したTp,Hpおよび居眠りレベルのメンバ
ーシップ関数の一例を示している。このメンバーシップ
関数は収集したデータを統計的に解析して居眠り検出の
ために有効な形としたものである。TpとHpのメンバーシ
ップ関数において,SはSmall（小さい，低い）,MはMediu
m（中くらい）,BはBig（大きい，高い）を表わす。また
居眠りレベルのメンバーシップ関数において,AはAweak
（覚醒）,SはSomnolence（傾眠）,DはDozing（入眠）を
表わしている。
ーシップ関数の一例を示している。このメンバーシップ
関数は収集したデータを統計的に解析して居眠り検出の
ために有効な形としたものである。TpとHpのメンバーシ
ップ関数において,SはSmall（小さい，低い）,MはMediu
m（中くらい）,BはBig（大きい，高い）を表わす。また
居眠りレベルのメンバーシップ関数において,AはAweak
（覚醒）,SはSomnolence（傾眠）,DはDozing（入眠）を
表わしている。
第５図（Ａ）はファジィ推論で用いられるルールを表
の形にまとめたものである。たとえば次のようなルール
を表現している。
の形にまとめたものである。たとえば次のようなルール
を表現している。
もし（If）Tpが大きく（Tp＝Ｂ）かつHpが小さい（Hp
＝Ｓ），ならば（then）入眠（Ｄ）である。
＝Ｓ），ならば（then）入眠（Ｄ）である。
このルールの中にはさらに，「もしTp＝ＳかつHp＝Ｓ
ならば覚醒（Ａ）である」とか，「もしTp＝ＢかつHp＝
Ｂならば覚醒（Ａ）である」というようなルールもあ
る。これらのルールはセンサ10の位置がずれた等の外乱
の影響があった場合を考慮したものであり，このような
ルールの存在により外乱の影響に強いファジィ推論が可
能となる。
ならば覚醒（Ａ）である」とか，「もしTp＝ＢかつHp＝
Ｂならば覚醒（Ａ）である」というようなルールもあ
る。これらのルールはセンサ10の位置がずれた等の外乱
の影響があった場合を考慮したものであり，このような
ルールの存在により外乱の影響に強いファジィ推論が可
能となる。
第５図（Ｂ）は他のルールの例を示している。このル
ールによると入眠の判定が起こりにくくなっている。
ールによると入眠の判定が起こりにくくなっている。
第５図（Ａ），（Ｂ）ではそれぞれ９個のルールが示
されているがルールの数は任意に設定できる。またメン
バーシップ関数も適宜変更してもよい。
されているがルールの数は任意に設定できる。またメン
バーシップ関数も適宜変更してもよい。
第６図はファジィ推論が行なわれる過程の一例を示す
ものであり，これはMIN/MAX演算規則にしたがうファジ
ィ推論の例である。
ものであり，これはMIN/MAX演算規則にしたがうファジ
ィ推論の例である。
あるルールにおいて,Tpのメンバーシップ関数に対す
る，算出されたTp値Tp1の適合度（関数値）が求めら
れ，同じようにHpのメンバーシップ関数に対する，算出
されたHp値Hp1の適合度（関数値）が求められ，これら
の適合度の小さい方が選択される（MIN演算）。同じル
ールにおける居眠りレベルのメンバーシップ関数がMIN
演算結果によって切断される（トランケーション,MIN演
算と等価）。
る，算出されたTp値Tp1の適合度（関数値）が求めら
れ，同じようにHpのメンバーシップ関数に対する，算出
されたHp値Hp1の適合度（関数値）が求められ，これら
の適合度の小さい方が選択される（MIN演算）。同じル
ールにおける居眠りレベルのメンバーシップ関数がMIN
演算結果によって切断される（トランケーション,MIN演
算と等価）。
すべてのルールについて上記の処理が行なわれ，居眠
りレベルのメンバーシップ関数の切断結果が重ね合わさ
れる（MAX演算）。そしてこのMAX演算結果がたとえばそ
の重心を求めることにより非ファジィ化され，推論結果
を表わす居眠りレベルが求められる。
りレベルのメンバーシップ関数の切断結果が重ね合わさ
れる（MAX演算）。そしてこのMAX演算結果がたとえばそ
の重心を求めることにより非ファジィ化され，推論結果
を表わす居眠りレベルが求められる。
このようなファジィ推論は適当な時間間隔で繰返し行
なわれる。
なわれる。
第７図（Ａ）は覚醒状態から傾眠状態を経て入眠状態
に移行する過程におけるセンサ10の受光信号のレベル変
化およびまばたき波形を示している。第７図（Ｂ）はこ
のような受光信号の特徴抽出，ファジィ推論を行なうこ
とにより得られる居眠りレベルの変化を示している。こ
の居眠りレベル信号が可変分圧抵抗Ｒによって設定され
たスレシホールド・レベルVrによってレベル弁別され，
居眠りレベル信号がレベルVrを超えたときに警報が出力
される。
に移行する過程におけるセンサ10の受光信号のレベル変
化およびまばたき波形を示している。第７図（Ｂ）はこ
のような受光信号の特徴抽出，ファジィ推論を行なうこ
とにより得られる居眠りレベルの変化を示している。こ
の居眠りレベル信号が可変分圧抵抗Ｒによって設定され
たスレシホールド・レベルVrによってレベル弁別され，
居眠りレベル信号がレベルVrを超えたときに警報が出力
される。
なお，第７図（Ａ），（Ｂ）では短い時間の間に居眠
りレベルの変化を表現するために，覚醒状態から急激に
入眠状態に移行する様子が示されている。
りレベルの変化を表現するために，覚醒状態から急激に
入眠状態に移行する様子が示されている。
スレシホールド・レベルVrは可変であるから，使用目
的に応じてこのレベルVrを変更することができる。たと
えば車の運転者に対しては居眠りレベルが上昇する早期
に警報を出力するようにスレシホールド・レベルVrを低
い値に設定する。またあまり早期に居眠りを検出する必
要がなく確実に入眠したことを検出することが目的の場
合にはスレシホールド・レベルVrを高い値に設定すれば
よい。
的に応じてこのレベルVrを変更することができる。たと
えば車の運転者に対しては居眠りレベルが上昇する早期
に警報を出力するようにスレシホールド・レベルVrを低
い値に設定する。またあまり早期に居眠りを検出する必
要がなく確実に入眠したことを検出することが目的の場
合にはスレシホールド・レベルVrを高い値に設定すれば
よい。
スレシホールド・レベルVrを手動ではなくCPU14に自
動的に設定させるようにすることもできる。これは，電
源投入時等における覚醒状態での測定値Two,Hwoに基づ
いてレベルVrを設定ないしは変更すればよい。たとえば
覚醒状態におけ閉眼時間の平均値Twoが比較的長い人はT
p＝Tw/Twoが低くなるので，スレシホールド・レベルVr
を低い値に設定することが好ましい。
動的に設定させるようにすることもできる。これは，電
源投入時等における覚醒状態での測定値Two,Hwoに基づ
いてレベルVrを設定ないしは変更すればよい。たとえば
覚醒状態におけ閉眼時間の平均値Twoが比較的長い人はT
p＝Tw/Twoが低くなるので，スレシホールド・レベルVr
を低い値に設定することが好ましい。
第２図において，抵抗R1とR2とが直列に接続されてな
る分圧回路が設けられ，この分圧回路の出力が比較器17
に与えられている。抵抗R1には基準電圧が印加される。
また抵抗R2はCPU14のポートApに接続されている。この
ポートApは通常はフローティング状態にある。したがっ
て，比較器17には基準電圧発生回路18の出力基準電圧が
与えられる。第８図を参照して，電源投入直後（覚醒状
態）における１分間の閉眼時間の平均値がたとえば0.4
秒以上の場合にはCPU14のポートApがＬレベルに設定さ
れる。これにより，基準電圧は抵抗R1とR2とによって分
圧されて比較器17に与えられる。すなわちスレシホール
ド・レベルが低くなる。
る分圧回路が設けられ，この分圧回路の出力が比較器17
に与えられている。抵抗R1には基準電圧が印加される。
また抵抗R2はCPU14のポートApに接続されている。この
ポートApは通常はフローティング状態にある。したがっ
て，比較器17には基準電圧発生回路18の出力基準電圧が
与えられる。第８図を参照して，電源投入直後（覚醒状
態）における１分間の閉眼時間の平均値がたとえば0.4
秒以上の場合にはCPU14のポートApがＬレベルに設定さ
れる。これにより，基準電圧は抵抗R1とR2とによって分
圧されて比較器17に与えられる。すなわちスレシホール
ド・レベルが低くなる。
覚醒時における各種値の測定（学習）に基づいて他の
ファクタの自動設定，変更を行なうことも可能である。
たとえば第９図はTwoの測定結果に基づいてルールを変
更する処理の一例を示している。電源投入直後の覚醒状
態における１分間の閉眼時間の最大値と最小値の比が２
以上の場合には，第５図（Ｂ）に示すルールが選択さ
れ，それ以外の場合には第５図（Ａ）に示すルールが選
択される。これにより，覚醒時にも閉眼時間のばらつき
が大きい人に対しては誤検出を避けるために傾眠検出を
遅くするルールが採用される。
ファクタの自動設定，変更を行なうことも可能である。
たとえば第９図はTwoの測定結果に基づいてルールを変
更する処理の一例を示している。電源投入直後の覚醒状
態における１分間の閉眼時間の最大値と最小値の比が２
以上の場合には，第５図（Ｂ）に示すルールが選択さ
れ，それ以外の場合には第５図（Ａ）に示すルールが選
択される。これにより，覚醒時にも閉眼時間のばらつき
が大きい人に対しては誤検出を避けるために傾眠検出を
遅くするルールが採用される。
ルールの設定，変更は他のパラメータの測定値に基づ
いて行なうこともできる。また，評価パラメータの測定
結果に基づいてメンバーシップ関数の形を変えることも
可能である。たとえばメンバーシップ関数を横軸上にお
いてシフトする。メンバーシップ関数はメモリに記憶さ
れているのでメンバーシップ関数のシフト処理は簡単で
ある。メモリ配置を変えてもよいし，メモリの記憶状態
をそのままにしておいてアドレスをシフトしてもよい。
いて行なうこともできる。また，評価パラメータの測定
結果に基づいてメンバーシップ関数の形を変えることも
可能である。たとえばメンバーシップ関数を横軸上にお
いてシフトする。メンバーシップ関数はメモリに記憶さ
れているのでメンバーシップ関数のシフト処理は簡単で
ある。メモリ配置を変えてもよいし，メモリの記憶状態
をそのままにしておいてアドレスをシフトしてもよい。
以上のようにしてくせとかの個人差に対応した正確な
居眠り検出が可能となる。
居眠り検出が可能となる。
第１図は居眠り検出装置の構成を示すブロック図，第２
図は変形例を示すブロック図，第３図はまばたき波形の
一例を示す波形図，第４図（Ａ），（Ｂ）および（Ｃ）
はTp,Hpおよび居眠りレベルに関するメンバーシップ関
数の例をそれぞれ示すグラフ，第５図（Ａ）および
（Ｂ）は異なるルールの例をそれぞれテーブルの形で示
すものであり，第６図はファジィ推論過程を説明するた
めの図，第７図（Ａ）は受光信号波形を，第７図（Ｂ）
は推論結果である居眠りレベルをそれぞれ示すチャー
ト，第８図はスレシホールド・レベルを自動的に設定す
る処理の例を示すフロー・チャート，第９図はファジィ
・ルールを変更する処理の例を示すフロー・チャートで
ある。 10……センサ,10a……発光素子， 10b……受光素子,14……CPU, 15……メモリ,17……比較器， 18……基準電圧発生回路， 19……警報装置， Ｒ……可変分圧抵抗， R1,R2……分圧抵抗。
図は変形例を示すブロック図，第３図はまばたき波形の
一例を示す波形図，第４図（Ａ），（Ｂ）および（Ｃ）
はTp,Hpおよび居眠りレベルに関するメンバーシップ関
数の例をそれぞれ示すグラフ，第５図（Ａ）および
（Ｂ）は異なるルールの例をそれぞれテーブルの形で示
すものであり，第６図はファジィ推論過程を説明するた
めの図，第７図（Ａ）は受光信号波形を，第７図（Ｂ）
は推論結果である居眠りレベルをそれぞれ示すチャー
ト，第８図はスレシホールド・レベルを自動的に設定す
る処理の例を示すフロー・チャート，第９図はファジィ
・ルールを変更する処理の例を示すフロー・チャートで
ある。 10……センサ,10a……発光素子， 10b……受光素子,14……CPU, 15……メモリ,17……比較器， 18……基準電圧発生回路， 19……警報装置， Ｒ……可変分圧抵抗， R1,R2……分圧抵抗。
Claims (4)
- 【請求項１】まぶたの動きを検出する手段， 検出したまぶたの動きから居眠り検出のための評価パラ
メータを抽出する手段， 抽出された評価パラメータに関する所定のメンバーシッ
プ関数および居眠りレベルに関する所定のメンバーシッ
プ関数を用いて，所定のルールを適用して居眠りレベル
を演算する推論演算手段，ならびに 演算された居眠りレベルを可変なスレシホールド・レベ
ルで弁別して警報出力を発生する手段， を備えた居眠り検出装置。 - 【請求項２】所定の観察期間における評価パラメータに
関係するデータを収集する手段，および 収集したデータを用いて上記スレシホールド・レベルを
設定する手段， を備えた特許請求の範囲第（１）項に記載の居眠り検出
装置。 - 【請求項３】まぶたの動きを検出する手段， 検出したまぶたの動きから居眠り検出のための評価パラ
メータを抽出する手段， 抽出された評価パラメータに関する所定のメンバーシッ
プ関数および居眠りレベルに関する所定のメンバーシッ
プ関数を用いて，所定のルールを適用して居眠りレベル
を演算する推論演算手段， 演算された居眠りレベルをスレシホールド・レベルで弁
別して警報出力を発生する手段， 所定の観察期間における評価パラメータに関係するデー
タを収集する手段，ならびに 収集したデータに基づいて上記メンバーシップ関数およ
び上記ルールの少なくともいずれか一方を変更する手
段， を備えた居眠り検出装置。 - 【請求項４】上記評価パラメータが，平均閉眼時間に関
するパラメータと，まぶたの動きを表わす波形の平均波
高値に関するパラメータである，特許請求の範囲第
（１）項から第（３）項のいずれか１項に記載の居眠り
検出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP20737988A JP2600834B2 (ja) | 1988-08-23 | 1988-08-23 | 居眠り検出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP20737988A JP2600834B2 (ja) | 1988-08-23 | 1988-08-23 | 居眠り検出装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0257433A JPH0257433A (ja) | 1990-02-27 |
| JP2600834B2 true JP2600834B2 (ja) | 1997-04-16 |
Family
ID=16538756
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP20737988A Expired - Lifetime JP2600834B2 (ja) | 1988-08-23 | 1988-08-23 | 居眠り検出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2600834B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7894637B2 (en) | 2004-05-21 | 2011-02-22 | Asahi Kasei Corporation | Device, program, and method for classifying behavior content of an object person |
| JP4864541B2 (ja) * | 2006-05-23 | 2012-02-01 | 旭化成株式会社 | まばたきデータ種別装置、覚醒状態判定装置及び覚醒状態判断装置 |
-
1988
- 1988-08-23 JP JP20737988A patent/JP2600834B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0257433A (ja) | 1990-02-27 |
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