JP5255063B2 - 眠気予兆検出装置 - Google Patents
眠気予兆検出装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP5255063B2 JP5255063B2 JP2010529619A JP2010529619A JP5255063B2 JP 5255063 B2 JP5255063 B2 JP 5255063B2 JP 2010529619 A JP2010529619 A JP 2010529619A JP 2010529619 A JP2010529619 A JP 2010529619A JP 5255063 B2 JP5255063 B2 JP 5255063B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- angular velocity
- eye movement
- drowsiness
- sign
- movement
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 206010041349 Somnolence Diseases 0.000 title claims description 137
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims description 74
- 208000032140 Sleepiness Diseases 0.000 title description 42
- 230000037321 sleepiness Effects 0.000 title description 42
- 230000004424 eye movement Effects 0.000 claims description 99
- 210000005252 bulbus oculi Anatomy 0.000 claims description 54
- 230000004886 head movement Effects 0.000 claims description 51
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 37
- 230000007423 decrease Effects 0.000 claims description 26
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims description 21
- 230000011514 reflex Effects 0.000 claims description 16
- 230000004418 eye rotation Effects 0.000 claims description 11
- 230000001720 vestibular Effects 0.000 claims description 8
- 230000009467 reduction Effects 0.000 claims description 6
- 230000004462 vestibulo-ocular reflex Effects 0.000 description 53
- 230000037007 arousal Effects 0.000 description 17
- 210000001747 pupil Anatomy 0.000 description 13
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 12
- 230000003340 mental effect Effects 0.000 description 9
- 210000003128 head Anatomy 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 230000008859 change Effects 0.000 description 6
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 6
- 238000000034 method Methods 0.000 description 6
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 6
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 5
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 4
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 4
- 230000003565 oculomotor Effects 0.000 description 3
- 238000005096 rolling process Methods 0.000 description 3
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 3
- 206010027646 Miosis Diseases 0.000 description 2
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 230000001965 increasing effect Effects 0.000 description 2
- 230000003547 miosis Effects 0.000 description 2
- 230000008447 perception Effects 0.000 description 2
- 206010062519 Poor quality sleep Diseases 0.000 description 1
- 206010047513 Vision blurred Diseases 0.000 description 1
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 description 1
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 230000001815 facial effect Effects 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000001939 inductive effect Effects 0.000 description 1
- 239000002243 precursor Substances 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 230000000638 stimulation Effects 0.000 description 1
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B3/00—Apparatus for testing the eyes; Instruments for examining the eyes
- A61B3/10—Objective types, i.e. instruments for examining the eyes independent of the patients' perceptions or reactions
- A61B3/113—Objective types, i.e. instruments for examining the eyes independent of the patients' perceptions or reactions for determining or recording eye movement
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B3/00—Apparatus for testing the eyes; Instruments for examining the eyes
- A61B3/10—Objective types, i.e. instruments for examining the eyes independent of the patients' perceptions or reactions
- A61B3/11—Objective types, i.e. instruments for examining the eyes independent of the patients' perceptions or reactions for measuring interpupillary distance or diameter of pupils
- A61B3/112—Objective types, i.e. instruments for examining the eyes independent of the patients' perceptions or reactions for measuring interpupillary distance or diameter of pupils for measuring diameter of pupils
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
- A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
- A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
- A61B5/1113—Local tracking of patients, e.g. in a hospital or private home
- A61B5/1114—Tracking parts of the body
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/16—Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state
- A61B5/163—Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state by tracking eye movement, gaze, or pupil change
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/16—Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state
- A61B5/18—Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state for vehicle drivers or machine operators
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/48—Other medical applications
- A61B5/4806—Sleep evaluation
- A61B5/4809—Sleep detection, i.e. determining whether a subject is asleep or not
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/59—Context or environment of the image inside of a vehicle, e.g. relating to seat occupancy, driver state or inner lighting conditions
- G06V20/597—Recognising the driver's state or behaviour, e.g. attention or drowsiness
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/18—Eye characteristics, e.g. of the iris
- G06V40/19—Sensors therefor
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
- G08B21/02—Alarms for ensuring the safety of persons
- G08B21/06—Alarms for ensuring the safety of persons indicating a condition of sleep, e.g. anti-dozing alarms
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B2562/00—Details of sensors; Constructional details of sensor housings or probes; Accessories for sensors
- A61B2562/02—Details of sensors specially adapted for in-vivo measurements
- A61B2562/0219—Inertial sensors, e.g. accelerometers, gyroscopes, tilt switches
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Surgery (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Pathology (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Ophthalmology & Optometry (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Child & Adolescent Psychology (AREA)
- Hospice & Palliative Care (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Psychology (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Developmental Disabilities (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Social Psychology (AREA)
- Educational Technology (AREA)
- Dentistry (AREA)
- Emergency Management (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Physiology (AREA)
- Anesthesiology (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Eye Examination Apparatus (AREA)
Description
本発明は、頭部運動により誘発される前庭動眼反射を利用して、車両の運転者、設備の操作者などが眠気を自覚する前の予兆を検出する眠気予兆検出装置に関する。
車両の運転者や機械の操作者の覚醒度低下、つまり、眠気に起因する事故防止策として、覚醒度を他覚的に検知することが有効である。従来、車両の運転者の眠気を検知する眠気検知装置として、眠気に起因する脳波、瞬目、眼球運動等の生体信号を指標とし、眠気を検知するものが提案されている。例えば、特許文献１には、覚醒時の運転者に固有な瞬き時の閉じ時間から設定される瞬きの評価時間に基づいて、評価時間より閉じ時間が長い瞬きを検出し、所定時間における瞬き総数に対する長い瞬きの比率から眠気を検知する眠気検知装置が開示されている。
特開平１０−２７２９６０号公報
他覚的に覚醒度を検知する際に、一旦低下した覚醒度を高めるよりも覚醒度低下の予兆を捉え適切な処置により覚醒度の低下を未然に防ぐことが事故防止策として有効とされている。しかし、上述した技術では、低下した覚醒度、つまり眠気の検出は可能であるが、覚醒度低下の予兆を検出することはできないという問題があった。一方、眠気の予兆検出の可能性を示唆するものとして、車両の運転者の瞳孔のゆらぎに着目した覚醒度低下検知法が提案されている。被験者が眠気を自覚している際は、瞳孔に低周波の大きなゆらぎ（Ｌａｒｇｅ Ｌｏｗ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎ：ＬＬＦＦ）が生じ、 眠気の自覚前には、単調な縮瞳（Ｇｒａｄｕａｌ Ｍｉｏｓｉｓ：ＧＭ）が生じることから、ＬＬＦＦが自覚にのぼる眠気、ＧＭが自覚前の眠気予兆を示す指標となりえることが示唆されている。しかし、瞳孔は外界の輝度変化や注視点までの距離に応じてその大きさが変化することから、夜間対向車のない直線道路では有効に機能するものと考えられるが、昼間の走行や対向車の多い夜間の運転状況では、信頼性の高い眠気検出ができないおそれがある。
そこで、本発明は、車両の運転者、機械の操作者などが眠気を自覚する前の予兆を検出する実用条件範囲の広い眠気予兆検出装置を実現することを目的とする。
この発明は、上記目的を達成するため、請求項１に記載の発明では、眠気予兆検出装置において、頭部運動を検出する頭部運動検出手段と、眼球運動を検出する眼球運動検出手段と、前記頭部運動検出手段により検出された頭部運動データに基づいて理想眼球運動角速度を算出する理想眼球運動角速度算出手段と、前記眼球運動検出手段により検出された眼球運動データに基づいて眼球回転角速度を算出する眼球回転角速度算出手段と、前記理想眼球運動角速度と前記眼球回転角速度とから前庭動眼反射（ＶＯＲ）を検出し、この前庭動眼反射に基づいて眠気の予兆を判定する眠気予兆判定手段と、を備えた、という技術的手段を用いる。
車両の運転者や機械の操作者の覚醒度低下に起因する事故防止策として、覚醒度を他覚的に検知することが重要とされている。出願人は、ヒトの眠気を検出するための他覚的指標として、頭部運動に対してほぼ同じ速さで眼球を逆方向に回転させ、ブレのない視界を得るための反射性眼球運動である前庭動眼反射（Ｖｅｓｔｉｂｕｌｏ−Ｏｃｕｌａｒ Ｒｅｆｌｅｘ：ＶＯＲ)に着目し、実験によりその有効性を確認した。請求項１に記載の発明によれば、頭部運動検出手段により頭部運動を検出し、眼球運動検出手段により眼球運動を検出し、理想眼球運動角速度算出手段により頭部運動検出手段により検出された頭部運動データに基づいて理想眼球運動角速度を算出し、眼球回転角速度算出手段により眼球運動検出手段により検出された眼球運動データに基づいて眼球回転角速度を算出し、眠気予兆判定手段により理想眼球運動角速度と眼球回転角速度とから前庭動眼反射（ＶＯＲ）を検出し、この前庭動眼反射に基づいて、車両の運転者、機械の操作者などが眠気を自覚する前の眠気の予兆を判定することができる。前庭動眼反射は、周囲の明るさなどの外部環境の影響を受けにくいので、実用条件範囲を広くすることができる。また、演算負荷が小さいため、リアルタイム測定及び判定が可能である。
請求項２に記載の発明では、請求項１に記載の眠気予兆検出装置において、前記眠気予兆判定手段は、前記眼球回転角速度を前記理想眼球運動角速度の一次式である下式で近似した際のＧで定義されるＶＯＲゲインとそのＶＯＲゲインの減少率とを算出し、前記ＶＯＲゲインの減少率があらかじめ設定された閾値を超えた場合に、眠気の予兆と判定する、という技術的手段を用いる。
ｅ（ｔ） = Ｇ ｈ(ｔ-τ) + ｄｃ +ε（ｔ）
ｅ（ｔ）：眼球回転角速度、Ｇ：ＶＯＲゲイン、ｈ(ｔ)：理想眼球運動角速度、τ：頭部運動に対する眼球運動の遅れ時間、ｄｃ：定数項、ε（ｔ）：回帰モデルの残差
ｅ（ｔ） = Ｇ ｈ(ｔ-τ) + ｄｃ +ε（ｔ）
ｅ（ｔ）：眼球回転角速度、Ｇ：ＶＯＲゲイン、ｈ(ｔ)：理想眼球運動角速度、τ：頭部運動に対する眼球運動の遅れ時間、ｄｃ：定数項、ε（ｔ）：回帰モデルの残差
ＶＯＲゲインの減少は、眠気を自覚する前から生じるため、眠気の予兆を示す指標として有効である。請求項２に記載の発明のように、眠気予兆判定手段は、ＶＯＲゲインの減少率があらかじめ設定された閾値を超えた場合に、眠気の予兆と判定するため、眠気予兆の判定に好適に用いることができる。
請求項３に記載の発明では、請求項１または請求項２に記載の眠気予兆検出装置において、前記眠気予兆判定手段は、前記眼球回転角速度を前記理想眼球運動角速度の一次式である下式で近似した際のε（ｔ）で定義される近似残差と残差標準偏差とを算出し、前記残差標準偏差の増加率があらかじめ設定された閾値を超えた場合に、眠気の予兆と判定する、という技術的手段を用いる。
ｅ（ｔ） = Ｇ ｈ(ｔ-τ) + ｄｃ +ε（ｔ）
ｅ（ｔ）：眼球回転角速度、Ｇ：ＶＯＲゲイン、ｈ(ｔ)：理想眼球運動角速度、τ：頭部運動に対する眼球運動の遅れ時間、ｄｃ：定数項、ε（ｔ）：回帰モデルの残差
ｅ（ｔ） = Ｇ ｈ(ｔ-τ) + ｄｃ +ε（ｔ）
ｅ（ｔ）：眼球回転角速度、Ｇ：ＶＯＲゲイン、ｈ(ｔ)：理想眼球運動角速度、τ：頭部運動に対する眼球運動の遅れ時間、ｄｃ：定数項、ε（ｔ）：回帰モデルの残差
残差標準偏差の増大は、眠気を自覚する前から生じるため、眠気の予兆を示す指標として有効である。請求項３に記載の発明のように、眠気予兆判定手段は、残差標準偏差の増加率があらかじめ設定された閾値を超えた場合に、眠気の予兆と判定するため、眠気予兆の判定に好適に用いることができる。特に、請求項２に記載の発明と併用すると、眠気予兆の判定精度を向上させることができる。
請求項４に記載の発明では、請求項１ないし請求項３のいずれか１つに記載の眠気予兆検出装置において、車両に搭載される眠気予兆検出装置であって、前記頭部運動検出手段において、前記車両が備えている加速度センサ及びジャイロセンサの出力を用いて理想眼球運動角速度を算出する、という技術的手段を用いる。
請求項４に記載の発明のように、眠気予兆検出装置を車両に搭載して用いる場合には、頭部運動検出手段として、車両が備えている加速度センサ及びジャイロセンサの出力を用いて理想眼球運動角速度を算出することができる。これにより、眠気予兆検出装置の構成部材を少なくすることができる。
本発明における眠気予兆検出装置について、図を参照して説明する。図１は、眠気予兆検出装置の構成図である。図２は、眠気予兆検出方法を示すフロー図である。
図１に示すように、眠気予兆検出装置１０は、頭部運動を検出する頭部運動検出手段１１と、眼球運動を検出する眼球運動検出手段１２と、頭部運動検出手段１１により検出された頭部運動データに基づいて理想眼球運動角速度を算出する理想眼球運動角速度算出手段１３と、眼球運動検出手段１２により検出された眼球運動データに基づいて眼球回転角速度を算出する眼球回転角速度算出手段１４と、理想眼球運動角速度と眼球回転角速度とから前庭動眼反射（ＶＯＲ）を検出し、この前庭動眼反射に基づいて眠気の予兆を判定する眠気予兆判定手段１５と、を備えている。
頭部運動検出手段１１は、頭部に生じる直線加速度及び回転角速度を検出するものであり、直線加速度を検出する３軸加速度センサ及び回転角速度を検出するジャイロスコープを用いることができる。例えば、自動車などの車両に搭載する場合には、運転者の進行方向、上下方向、左右方向に対する直線加速度と、運転者のローリング、ピッチング、ヨーイングの各方向に対する回転角速度とを検出可能に構成する。これにより、頭部運動をそれぞれ検出し、加速度データ及び回転角速度データを理想眼球運動角速度算出手段１３に送信する。
眼球運動検出手段１２は、眼球映像を撮影するものであり、例えば、ＣＣＤカメラなどのデジタル撮影装置を好適に用いることができる。眠気予兆検出装置１０を、例えば、自動車などの車両に搭載する場合には、インストゥルメンタル・パネル近傍など運転者の眼球映像を撮影しやすい場所に配置することができる。
理想眼球運動角速度算出手段１３は、頭部運動検出手段１１と接続されており、頭部運動検出手段１１により検出された頭部運動データに基づいて頭部運動を補償するための理想的な眼球運動の角速度である理想眼球運動角速度を算出する。理想眼球運動角速度算出手段１３として、例えば、演算処理用のパーソナルコンピュータ（ＰＣ）を用いることができる。
眼球回転角速度算出手段１４は、眼球運動検出手段１２と接続されており、眼球運動検出手段１２により検出された眼球運動データに基づいて眼球回転角速度を算出する。眼球回転角速度算出手段１４として、例えば、理想眼球運動角速度算出手段１３と同様に演算処理用のパーソナルコンピュータ（ＰＣ）を用いることができる。
眠気予兆判定手段１５は、理想眼球運動角速度算出手段１３及び眼球回転角速度算出手段１４と接続されており、理想眼球運動角速度と眼球回転角速度とから前庭動眼反射（Ｖｅｓｔｉｂｕｌｏ−Ｏｃｕｌａｒ Ｒｅｆｌｅｘ：ＶＯＲ)に関するパラメータとして、後述するＶＯＲゲインＧと残差標準偏差ＳＤｒｅｓとを算出し、少なくとも一方のパラメータに基づいて眠気の予兆を判定する。眠気予兆判定手段１５として、例えば、理想眼球運動角速度算出手段１３及び眼球回転角速度算出手段１４と同様に演算処理用のパーソナルコンピュータ（ＰＣ）を用いることができる。
理想眼球運動角速度算出手段１３、眼球回転角速度算出手段１４及び眠気予兆判定手段１５は、同一の演算処理用パーソナルコンピュータとして構成することができる。また、眠気予兆検出装置１０を、例えば、自動車などの車両に搭載する場合には、エンジンコントロールユニット（ＥＣＵ）を演算処理用パーソナルコンピュータとして共用することもできる。これにより、眠気予兆検出装置１０の構成部材を少なくすることができる。
次に、眠気予兆検出方法を説明する。まず、図２に示すように、ステップＳ１では、頭部運動検出手段１１により頭部に生じる直線加速度及び回転角速度を検出する。ここでは、例えば、自動車などの車両に搭載する場合には、運転者の進行方向、上下方向、左右方向に対する直線加速度と、運転者のローリング、ピッチング、ヨーイングの各方向に対する回転角速度をそれぞれ検出し、直線加速度データ及び回転角速度データを理想眼球運動角速度算出手段１３に送信する。ここでは、上下方向の直線加速度データとピッチング方向に対する回転角速度を用いることとするが、他の成分を用いることもできる。
次に、ステップＳ２では、理想眼球運動角速度算出手段１３により、ステップＳ１において検出された頭部運動に基づいて理想眼球運動角速度を算出し、理想眼球運動角速度データを眠気予兆判定手段１５に送信する。
ステップＳ３では、眼球運動検出手段１２により、眼球運動を撮影し、瞳孔中心座標の移動量を計測し、運転者のローリング、ピッチング、ヨーイングの各方向に対する眼球運動データを眼球回転角速度算出手段１４に送信する。
ステップＳ４では、眼球回転角速度算出手段１４により、ステップＳ３において撮影された眼球運動データに基づいて眼球回転角速度を算出し、眼球回転角速度データを眠気予兆判定手段１５に送信する。
ステップＳ５では、眠気予兆判定手段１５により、理想眼球運動角速度データと眼球回転角速度データとに基づいて、前庭動眼反射に関するパラメータとして、以下に示すＶＯＲゲインＧと残差標準偏差ＳＤｒｅｓとを求める。ここで、前庭動眼反射（ＶＯＲ）とは、頭部運動に対してほぼ同じ速さで眼球を逆方向に回転させ、ブレのない視界を得るための反射性眼球運動である。
ＶＯＲゲインは、目的変数を眼球回転角速度ｅ（ｔ）、説明変数を理想眼球運動角速度ｈ（ｔ）と定数項ｄｃとする回帰モデルの係数Ｇとして最小二乗推定して求める。ここで、ε（ｔ）は回帰モデルの残差であり、τは理想眼球運動に対する眼球運動の遅れ時間である。ここで、ＶＯＲゲインは、運転者の進行方向、上下方向、左右方向の少なくとも１つの方向について算出すればよい。
残差標準偏差ＳＤｒｅｓは次式により算出する。ここで、Ｎは計測されるデータの点数である。
ＶＯＲゲインの減少及び残差標準偏差の増加は、眠気を自覚する前から生じるため、眠気の予兆を示す指標として有効である。そこで、ステップＳ６では、ＶＯＲゲインの増加及び残差標準偏差の増加を定量化するために、眠気予兆判定手段１５により、下記の指標を算出する。つまり、ＶＯＲゲイン及び残差標準偏差ＳＤｒｅｓは個人差により初期値や変化量が異なるため、それぞれ高覚醒状態の平均値を求め、平均値に対する変化率を算出する。ある時刻におけるＶＯＲゲイン減少率ΔＶＯＲ（ｔ）及びＳＤｒｅｓの増加率ΔＳＤｒｅｓ（ｔ）をそれぞれ下記のように定義し、算出する。
ステップＳ７では、眠気予兆判定手段１５により、ステップＳ６で求めたＶＯＲゲイン減少率ΔＶＯＲ（ｔ）及びＳＤｒｅｓの増加率ΔＳＤｒｅｓ（ｔ）をそれぞれあらかじめ設定してある閾値ｔｈ１、ｔｈ２と比較する。ＶＯＲゲイン減少率ΔＶＯＲ（ｔ）及びＳＤｒｅｓの増加率ΔＳＤｒｅｓ（ｔ）がともに閾値を超えている場合（Ｓ７：ＹＥＳ）には、眠気の予兆が検出されたと判定し、続くステップＳ８に処理を移行する。ＶＯＲゲイン減少率ΔＶＯＲ（ｔ）及びＳＤｒｅｓの増加率ΔＳＤｒｅｓ（ｔ）の少なくとも一方が閾値以下の場合（Ｓ７：ＮＯ）には、眠気の予兆は検出されないと判定し、一連の処理を終了する。
ステップＳ８では、眠気予兆判定手段１５により、眠気予兆検出信号を出力し、一連の処理を終了する。
以上のように、本発明の眠気予兆検出装置１０によれば、前庭動眼反射に基づいて、車両の運転者、機械の操作者などが眠気を自覚する前の眠気の予兆を判定することができる。前庭動眼反射は、周囲の明るさなどの外部環境の影響を受けにくいので、実用条件範囲を広くすることができる。また、演算負荷が小さいため、リアルタイム測定及び判定が可能である。
上述の眠気予兆検出方法において、ステップＳ１及びＳ２とステップＳ３及びＳ４との処理順序は任意である。
（実施例）
以下に、本発明の実施例を示す。図３に、自動車運転時を模擬した実験システムの概略図を示す。ドライビングシミュレータ（ＤＳ）システム２１は、ＤＳ映像を投影するプロジェクターとスクリーン、ステアリング、アクセル、ブレーキを備えたドライバーシートから構成される。ドライバーシートは、被験者の頭部とスクリーンの中心が正対する位置に設置した。被験者頭部前面−スクリーン間距離は２４７０ｍｍ、スクリーンサイズは１００ｉｎｃｈ（左右視野角±３９．１ｄｅｇ、上下視野角±２６．３ｄｅｇ）である。ドライバーシート下部には前庭動眼反射を誘発するための振動装置２２を設置した。被験者の瞳孔径が瞳孔可動範囲のほぼ中間径（直径６ｍｍ程度）となるように、プロジェクターの輝度ならびにコントラストを調節した。
以下に、本発明の実施例を示す。図３に、自動車運転時を模擬した実験システムの概略図を示す。ドライビングシミュレータ（ＤＳ）システム２１は、ＤＳ映像を投影するプロジェクターとスクリーン、ステアリング、アクセル、ブレーキを備えたドライバーシートから構成される。ドライバーシートは、被験者の頭部とスクリーンの中心が正対する位置に設置した。被験者頭部前面−スクリーン間距離は２４７０ｍｍ、スクリーンサイズは１００ｉｎｃｈ（左右視野角±３９．１ｄｅｇ、上下視野角±２６．３ｄｅｇ）である。ドライバーシート下部には前庭動眼反射を誘発するための振動装置２２を設置した。被験者の瞳孔径が瞳孔可動範囲のほぼ中間径（直径６ｍｍ程度）となるように、プロジェクターの輝度ならびにコントラストを調節した。
眼球映像は、眼球回旋撮影装置２３により両眼球映像を２９．９７ｆｐｓで計測した。頭部運動は図示しない３軸加速度センサとジャイロスコープ３台とを眼球回旋撮影装置２３上に取り付け、 それぞれ３軸方向の直線加速度及び回転角速度を計測した。頭部運動データは眼球映像と同期させ、サンプリング周波数１ｋＨｚでＡＤ／ＤＡ変換装置２４によりＡＤ変換し, データ保存用ＰＣ２５に収録した。更に、眼球映像及び頭部運動データは演算処理用ＰＣ２６に分岐入力し、頭部運動、眼球運動および瞳孔径変化をリアルタイムで観測した。
ここで、３軸加速度センサ及びジャイロスコープが頭部運動検出手段に、眼球回旋撮影装置２３が眼球運動検出手段に、演算処理用ＰＣ２６が、理想眼球運動角速度算出手段、眼球回転角速度算出手段及び眠気予兆判定手段にそれぞれ対応する。
被験者は、眼球回旋撮影装置２３および加速度センサ、ジャイロスコープを装着後、ドライバーシートに自然な姿勢で着座し、次に説明する実験タスクが課された。
まず、計測開始から２０秒間は静止中の眼球位置を計測するため、振動装置２２を駆動させない状態で前方車両のナンバープレート上部を注視点とし、固視するよう指示した。次に、２０秒経過後, 振動装置２２を駆動させＶＯＲを誘発した。この間、被験者は注視点を固視し続け、走行車線から逸脱しないようステアリング操作を行った。また、振動装置を駆動してから３分間は、覚醒状態を維持させるため、単純な暗算課題を課した。３分経過後、験者の指示により暗算課題を止めさせ、ＤＳ操作と振動刺激は実験が終了するまで続けた。ＤＳ操作時間は暗算課題区間を含め１５分間とし、実験後、暗算課題中とその後の単調走行中の眠気の有無に関する内省報告を被験者にさせた。
（データ解析）
理想眼球運動角速度ｈ（ｔ）は、頭部に生じる直線加速度及び回転角速度から算出することができる。本実施例では、直線加速度の寄与が小さかったため、頭部の回転角速度に基づいて算出した。理想眼球運動角速度ｈ（ｔ）は、デジタルバンドパスフィルタによりノイズを除去した後、眼球運動データとデータ点数をあわせるため、サンプリング周波数２９．９７Ｈｚでリサンプリングして、演算処理用ＰＣ２６により算出した。眼球運動角及び瞳孔径の抽出は、眼球回旋撮影装置２３による眼球映像を演算処理用ＰＣ２６により演算処理して算出した。眼球回転角速度ｅ（ｔ）は、眼球運動角を微分処理することにより求めた。なお、理想眼球運動角速度ｈ（ｔ）は、頭部に生じる直線加速度を考慮に入れて算出することもできる。
理想眼球運動角速度ｈ（ｔ）は、頭部に生じる直線加速度及び回転角速度から算出することができる。本実施例では、直線加速度の寄与が小さかったため、頭部の回転角速度に基づいて算出した。理想眼球運動角速度ｈ（ｔ）は、デジタルバンドパスフィルタによりノイズを除去した後、眼球運動データとデータ点数をあわせるため、サンプリング周波数２９．９７Ｈｚでリサンプリングして、演算処理用ＰＣ２６により算出した。眼球運動角及び瞳孔径の抽出は、眼球回旋撮影装置２３による眼球映像を演算処理用ＰＣ２６により演算処理して算出した。眼球回転角速度ｅ（ｔ）は、眼球運動角を微分処理することにより求めた。なお、理想眼球運動角速度ｈ（ｔ）は、頭部に生じる直線加速度を考慮に入れて算出することもできる。
理想眼球運動角速度ｈ（ｔ）と眼球回転角速度ｅ（ｔ）とから、演算処理用ＰＣ２６によりＶＯＲゲインと残差標準偏差（ＳＤｒｅｓ）とを算出した。ＶＯＲゲインならびに残差標準偏差（ＳＤｒｅｓ）は，眼球運動データから急速相除去後も十分な推定精度が得られる４０秒間のデータを１セグメントとし、３０秒のオーバーラップを持たせながら、１０秒毎に各セグメントにおける値を算出した。
（試験結果）
図４は、試験結果を示す説明図である。図４（ａ）は、典型的な被験者の覚醒時(暗算課題中)の理想眼球運動角速度と眼球回転角速度を重ねてプロットしたものである。頭部運動に対し，眼球運動がほぼ同じ速さで逆向に生じる通常のＶＯＲが誘発されていることが確認できる. 図４（ｂ）は、図４（ａ）のデータを縦軸に眼球回転角速度、横軸に理想眼球運動角速度をとってプロットしたものであり，直線は式１の回帰直線を当てはめたものである。この例では、ＶＯＲゲインは０．８０２、ＳＤｒｅｓは１．０１７であった。
図４は、試験結果を示す説明図である。図４（ａ）は、典型的な被験者の覚醒時(暗算課題中)の理想眼球運動角速度と眼球回転角速度を重ねてプロットしたものである。頭部運動に対し，眼球運動がほぼ同じ速さで逆向に生じる通常のＶＯＲが誘発されていることが確認できる. 図４（ｂ）は、図４（ａ）のデータを縦軸に眼球回転角速度、横軸に理想眼球運動角速度をとってプロットしたものであり，直線は式１の回帰直線を当てはめたものである。この例では、ＶＯＲゲインは０．８０２、ＳＤｒｅｓは１．０１７であった。
被験者が眠気を感じた区間における試験結果を図４（ｃ）、（ｄ）に示す。図４（ｃ）は図４（ａ）に、図４（ｄ）は図４（ｂ）にそれぞれ対応している。ＶＯＲゲインは０．６７３、ＳＤｒｅｓは２．９６４であり、覚醒時と比較してＶＯＲゲインは減少、ＳＤｒｅｓは増加した。
図５は、ＶＯＲゲイン及びＳＤｒｅｓを、眠気ならびにその予兆検知指標としての有効性が確認されている瞳孔径変化と比較した説明図である。暗算課題停止後１分から約２分間にわたり、ＶＯＲゲインは緩やかに減少し、ＳＤｒｅｓはそれとは逆に緩やかに増加している。更に、ＶＯＲゲイン、ＳＤｒｅｓがそれぞれ減少、増加し始める区間における瞳孔径変化には、単調な縮瞳（Ｇｒａｄｕａｌ Ｍｉｏｓｉｓ：ＧＭ）が確認できる。このＧＭ区間では、これまでの研究より被験者は未だ眠気を自覚していないことが示されている。即ち、この区間におけるＶＯＲゲインの減少やＳＤｒｅｓの増加という特徴的な変化は眠気の予兆信号である。
単調縮瞳開始から約２分後、ＶＯＲゲイン、ＳＤｒｅｓはそれぞれ更に減少、増加し、瞳孔径には低周波の大きなゆらぎ（Ｌａｒｇｅ Ｌｏｗ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎ：ＬＬＦＦ）が確認できる。ＬＬＦＦは、被験者が自覚的な眠気を知覚している際に生じる現象であることが知られており、実験中盤から後半にかけて眠気を感じたと報告している被験者の内省報告とも一致する。即ち、ＶＯＲゲインの減少、ＳＤｒｅｓの増加も眠気の予兆信号及び眠気の指標となる。
（眠気予兆判定方法）
上述の実験と同条件の実験タスクにおいて、２分ごとに眠気に関する内省を被験者に報告させ、ＶＯＲゲイン、ＳＤｒｅｓの変化から眠気の予兆を判定した。判定には、式３及び式４で定義したＶＯＲゲイン減少率ΔＶＯＲ（ｔ）及びＳＤｒｅｓの増加率ΔＳＤｒｅｓ（ｔ）を用いた。図６は、ＶＯＲゲイン減少率ΔＶＯＲ（ｔ）及びＳＤｒｅｓの増加率ΔＳＤｒｅｓ（ｔ）と眠気の予兆との関係を示す説明図であり、図６（ａ）は、６つの実験データにおけるＶＯＲゲイン減少率ΔＶＯＲ（ｔ）及びＳＤｒｅｓの増加率ΔＳＤｒｅｓ（ｔ）をそれぞれ縦軸, 横軸にとってプロットしたものである。黒丸印は覚醒状態、×印は眠気有りとした区間のデータである。また、図中上部及び右部には各状態の分布を面積が１になるように重み付けを行いプロットした。ここで, 覚醒状態のデータ全てを含むように、ΔＶＯＲ（ｔ）、ΔＳＤｒｅｓ（ｔ）それぞれに閾値を設定し、2つの閾値以下のエリアをａｒｏｕｓａｌ ａｒｅａ、閾値以上をｓｌｅｅｐｉｎｅｓｓ ａｒｅａとした。図６（ｂ）は、暗算課題終了後から眠気を知覚するまでのΔＶＯＲ（ｔ）、ΔＳＤｒｅｓ（ｔ）をプロットしたものである。図６（ａ）より眠気有りと報告したデータの内９５％がｓｌｅｅｐｉｎｅｓｓ ａｒｅａにプロットされ、眠気の有無を分離できていることが確認できる。図６（ｂ）に示したそれぞれの分布からわかるように, ほとんどのデータはａｒｏｕｓａｌ ａｒｅａ内に存在する一方、いくつかのデータはｓｌｅｅｐｉｎｅｓｓ ａｒｅａにも及んでいる。
上述の実験と同条件の実験タスクにおいて、２分ごとに眠気に関する内省を被験者に報告させ、ＶＯＲゲイン、ＳＤｒｅｓの変化から眠気の予兆を判定した。判定には、式３及び式４で定義したＶＯＲゲイン減少率ΔＶＯＲ（ｔ）及びＳＤｒｅｓの増加率ΔＳＤｒｅｓ（ｔ）を用いた。図６は、ＶＯＲゲイン減少率ΔＶＯＲ（ｔ）及びＳＤｒｅｓの増加率ΔＳＤｒｅｓ（ｔ）と眠気の予兆との関係を示す説明図であり、図６（ａ）は、６つの実験データにおけるＶＯＲゲイン減少率ΔＶＯＲ（ｔ）及びＳＤｒｅｓの増加率ΔＳＤｒｅｓ（ｔ）をそれぞれ縦軸, 横軸にとってプロットしたものである。黒丸印は覚醒状態、×印は眠気有りとした区間のデータである。また、図中上部及び右部には各状態の分布を面積が１になるように重み付けを行いプロットした。ここで, 覚醒状態のデータ全てを含むように、ΔＶＯＲ（ｔ）、ΔＳＤｒｅｓ（ｔ）それぞれに閾値を設定し、2つの閾値以下のエリアをａｒｏｕｓａｌ ａｒｅａ、閾値以上をｓｌｅｅｐｉｎｅｓｓ ａｒｅａとした。図６（ｂ）は、暗算課題終了後から眠気を知覚するまでのΔＶＯＲ（ｔ）、ΔＳＤｒｅｓ（ｔ）をプロットしたものである。図６（ａ）より眠気有りと報告したデータの内９５％がｓｌｅｅｐｉｎｅｓｓ ａｒｅａにプロットされ、眠気の有無を分離できていることが確認できる。図６（ｂ）に示したそれぞれの分布からわかるように, ほとんどのデータはａｒｏｕｓａｌ ａｒｅａ内に存在する一方、いくつかのデータはｓｌｅｅｐｉｎｅｓｓ ａｒｅａにも及んでいる。
ここで、眠気を知覚していない状態において、ｓｌｅｅｐｉｎｅｓｓ ａｒｅａにプロットされ、かつそれが４０秒以上継続して表れたものを眠気の予兆信号として定義した。３０秒以内の継続の場合は, オーバーラップによる影響が含まれる可能性があるためである。その結果、５データ（８３．３％）に眠気の予兆が認められた。眠気予兆が認められなかった１データもｓｌｅｅｐｉｎｅｓｓ ａｒｅａにプロットされたが４０秒以上継続して表れなかったため眠気予兆として認めなかった。
これにより、あらかじめ定義した被験者それぞれの高覚醒状態に対して, 被験者に依存しない閾値を設定することにより、殆どの被験者で容易に眠気予兆を検出できることが確認された。
［最良の実施形態の効果］
（１）本発明の眠気予兆検出装置１０によれば、頭部運動検出手段１１により頭部運動を検出し、眼球運動検出手段１２により眼球運動を検出し、理想眼球運動角速度算出手段１３により頭部運動検出手段１１により検出された頭部運動データに基づいて理想眼球運動角速度を算出し、眼球回転角速度算出手段１４により眼球運動検出手段１２により検出された眼球運動データに基づいて眼球回転角速度を算出し、眠気予兆判定手段１５により理想眼球運動角速度と眼球回転角速度とから前庭動眼反射（ＶＯＲ）を検出し、この前庭動眼反射に基づいて、車両の運転者、機械の操作者などが眠気を自覚する前の眠気の予兆を判定することができる。前庭動眼反射は、周囲の明るさなどの外部環境の影響を受けにくいので、実用条件範囲を広くすることができる。また、演算負荷が小さいため、リアルタイム測定及び判定が可能である。
（１）本発明の眠気予兆検出装置１０によれば、頭部運動検出手段１１により頭部運動を検出し、眼球運動検出手段１２により眼球運動を検出し、理想眼球運動角速度算出手段１３により頭部運動検出手段１１により検出された頭部運動データに基づいて理想眼球運動角速度を算出し、眼球回転角速度算出手段１４により眼球運動検出手段１２により検出された眼球運動データに基づいて眼球回転角速度を算出し、眠気予兆判定手段１５により理想眼球運動角速度と眼球回転角速度とから前庭動眼反射（ＶＯＲ）を検出し、この前庭動眼反射に基づいて、車両の運転者、機械の操作者などが眠気を自覚する前の眠気の予兆を判定することができる。前庭動眼反射は、周囲の明るさなどの外部環境の影響を受けにくいので、実用条件範囲を広くすることができる。また、演算負荷が小さいため、リアルタイム測定及び判定が可能である。
（２）ＶＯＲゲインの減少及び残差標準偏差の増大は、眠気を自覚する前から生じるため、眠気の予兆を示す指標として有効である。眠気予兆判定手段１５により、ＶＯＲゲイン減少率ΔＶＯＲ（ｔ）及びＳＤｒｅｓの増加率ΔＳＤｒｅｓ（ｔ）をそれぞれ算出し、それぞれあらかじめ設定してある閾値Ｌ１、Ｌ２と比較し、ＶＯＲゲイン減少率ΔＶＯＲ（ｔ）及びＳＤｒｅｓの増加率ΔＳＤｒｅｓ（ｔ）がともに閾値を超えている場合に、眠気の予兆が検出されたと判定することができる。これにより、殆どの被験者で容易に眠気予兆を検出できることが確認された。
（３）眠気予兆検出装置を車両に搭載して用いる場合には、頭部運動検出手段として、車両が備えている加速度センサ及びジャイロセンサの出力を用いて理想眼球運動角速度を算出することができる。これにより、眠気予兆検出装置の構成部材を少なくすることができる。
［その他の実施形態］
（１）ステップＳ７では、ＶＯＲゲイン減少率ΔＶＯＲ（ｔ）及びＳＤｒｅｓの増加率ΔＳＤｒｅｓ（ｔ）がともに閾値を超えているか否かを判断したが、簡易的には、どちらか一方だけ算出して、閾値を超えているか否かで眠気の予兆を判定してもよい。
（１）ステップＳ７では、ＶＯＲゲイン減少率ΔＶＯＲ（ｔ）及びＳＤｒｅｓの増加率ΔＳＤｒｅｓ（ｔ）がともに閾値を超えているか否かを判断したが、簡易的には、どちらか一方だけ算出して、閾値を超えているか否かで眠気の予兆を判定してもよい。
（２）ステップＳ８において出力される眠気予兆検出信号は、警告装置に入力することにより、警告装置によりシートを振動させる、シートベルトを締める、音で警告する、などの方法により運転者を覚醒させることができる。
（３）頭部運動検出手段１１として、３軸加速度センサ及びジャイロスコープを用いたが、頭部運動を検出することができれば、これに限定されるものではない。例えば、運転者や操作者の顔面映像を撮影し、眼球回転角速度算出手段１４において画像解析して各フレーム毎の顔向きの方向を検出することにより頭部運動を検出するという構成を採用することもできる。この場合、頭部運動検出手段１１は、眼球運動検出手段１２として用いたＣＣＤカメラを兼用することもできる。
１０ 眠気予兆検出装置
１１ 頭部運動検出手段
１２ 眼球運動検出手段
１３ 理想眼球運動角速度算出手段
１４ 眼球回転角速度算出手段
１５ 眠気予兆判定手段
２１ ドライビングシミュレータ（ＤＳ）システム
２２ 振動装置
２３ 眼球回旋撮影装置（眼球運動検出手段）
２６ 演算処理用ＰＣ（理想眼球運動角速度算出手段、眼球回転角速度算出手段、眠気予兆判定手段）
１１ 頭部運動検出手段
１２ 眼球運動検出手段
１３ 理想眼球運動角速度算出手段
１４ 眼球回転角速度算出手段
１５ 眠気予兆判定手段
２１ ドライビングシミュレータ（ＤＳ）システム
２２ 振動装置
２３ 眼球回旋撮影装置（眼球運動検出手段）
２６ 演算処理用ＰＣ（理想眼球運動角速度算出手段、眼球回転角速度算出手段、眠気予兆判定手段）
Claims (4)
- 頭部運動を検出する頭部運動検出手段と、
眼球運動を検出する眼球運動検出手段と、
前記頭部運動検出手段により検出された頭部運動データに基づいて理想眼球運動角速度を算出する理想眼球運動角速度算出手段と、
前記眼球運動検出手段により検出された眼球運動データに基づいて眼球回転角速度を算出する眼球回転角速度算出手段と、
前記理想眼球運動角速度と前記眼球回転角速度とから前庭動眼反射（ＶＯＲ）を検出し、この前庭動眼反射に基づいて眠気の予兆を判定する眠気予兆判定手段と、を備えたことを特徴とする眠気予兆検出装置。 - 前記眠気予兆判定手段は、前記眼球回転角速度を前記理想眼球運動角速度の一次式である下式で近似した際のＧで定義されるＶＯＲゲインとそのＶＯＲゲインの減少率とを算出し、前記ＶＯＲゲインの減少率があらかじめ設定された閾値を超えた場合に、眠気の予兆と判定することを特徴とする請求項１に記載の眠気予兆検出装置。
ｅ（ｔ） = Ｇ ｈ（ｔ-τ） + ｄｃ +ε（ｔ）
ｅ（ｔ）：眼球回転角速度、Ｇ：ＶＯＲゲイン、ｈ(ｔ)：理想眼球運動角速度、τ：頭部運動に対する眼球運動の遅れ時間、ｄｃ：定数項、ε（ｔ）：回帰モデルの残差 - 前記眠気予兆判定手段は、前記眼球回転角速度を前記理想眼球運動角速度の一次式である下式で近似した際のε（ｔ）で定義される近似残差と残差標準偏差とを算出し、前記残差標準偏差の増加率があらかじめ設定された閾値を超えた場合に、眠気の予兆と判定することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の眠気予兆検出装置。
ｅ（ｔ） = Ｇ ｈ（ｔ-τ） + ｄｃ +ε（ｔ）
ｅ（ｔ）：眼球回転角速度、Ｇ：ＶＯＲゲイン、ｈ(ｔ)：理想眼球運動角速度、τ：頭部運動に対する眼球運動の遅れ時間、ｄｃ：定数項、ε（ｔ）：回帰モデルの残差 - 車両に搭載される眠気予兆検出装置であって、前記頭部運動検出手段において、前記車両が備えている加速度センサ及びジャイロセンサの出力を用いて理想眼球運動角速度を算出することを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれか１つに記載の眠気予兆検出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2010529619A JP5255063B2 (ja) | 2008-09-18 | 2009-09-14 | 眠気予兆検出装置 |
Applications Claiming Priority (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2008238931 | 2008-09-18 | ||
| JP2008238931 | 2008-09-18 | ||
| JP2010529619A JP5255063B2 (ja) | 2008-09-18 | 2009-09-14 | 眠気予兆検出装置 |
| PCT/JP2009/004572 WO2010032424A1 (ja) | 2008-09-18 | 2009-09-14 | 眠気予兆検出装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPWO2010032424A1 JPWO2010032424A1 (ja) | 2012-02-02 |
| JP5255063B2 true JP5255063B2 (ja) | 2013-08-07 |
Family
ID=42039274
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2010529619A Active JP5255063B2 (ja) | 2008-09-18 | 2009-09-14 | 眠気予兆検出装置 |
Country Status (6)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US8356899B2 (ja) |
| EP (1) | EP2359748B1 (ja) |
| JP (1) | JP5255063B2 (ja) |
| KR (1) | KR101576319B1 (ja) |
| CN (1) | CN102159136B (ja) |
| WO (1) | WO2010032424A1 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US10653350B2 (en) | 2018-05-07 | 2020-05-19 | Omron Corporation | Data processing device, monitoring system, awakening system, data processing method, and data processing program |
| US10684695B2 (en) | 2018-05-07 | 2020-06-16 | Omron Corporation | Data processing device, monitoring system, awakening system, data processing method, and data processing program |
Families Citing this family (45)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP2359748B1 (en) | 2008-09-18 | 2020-04-08 | Chubu University Educational Foundation | Sleepiness signal detector |
| KR20120058230A (ko) * | 2010-11-29 | 2012-06-07 | 한국전자통신연구원 | 이동체 안전운행 장치 및 방법 |
| JP6047318B2 (ja) * | 2012-07-06 | 2016-12-21 | 矢崎総業株式会社 | ドライバ状態検出装置及びドライバ状態報知装置 |
| JP6068964B2 (ja) * | 2012-12-07 | 2017-01-25 | 公立大学法人首都大学東京 | 人の状態推定装置およびそれを備えた輸送機器 |
| KR20140079947A (ko) * | 2012-12-20 | 2014-06-30 | 한국전자통신연구원 | 차량용 영상 녹화 장치 및 차량용 영상 녹화 방법 |
| JP6087171B2 (ja) * | 2013-03-01 | 2017-03-01 | 公立大学法人首都大学東京 | 人の状態推定装置およびそれを備えた輸送機器 |
| WO2014179558A1 (en) | 2013-05-01 | 2014-11-06 | Musc Foundation For Research Development | Monitoring neurological functional status |
| CN103366510B (zh) * | 2013-07-02 | 2016-02-24 | 惠州Tcl移动通信有限公司 | 一种手机及基于其摄像头的安全行车方法 |
| TWI503083B (zh) * | 2013-12-20 | 2015-10-11 | Univ Chienkuo Technology | Anti - sleep warning helmet and power limiting system |
| WO2015106202A1 (en) * | 2014-01-10 | 2015-07-16 | Carleton Life Support Systems, Inc. | Reduced cognitive function detection and alleviation system for a pilot |
| WO2015155843A1 (ja) * | 2014-04-08 | 2015-10-15 | 富士通株式会社 | 目視検査支援装置、目視検査支援方法及び目視検査支援プログラム |
| JP6372388B2 (ja) * | 2014-06-23 | 2018-08-15 | 株式会社デンソー | ドライバの運転不能状態検出装置 |
| CN106663377B (zh) | 2014-06-23 | 2019-04-09 | 株式会社电装 | 驾驶员的驾驶不能状态检测装置 |
| US10430676B2 (en) | 2014-06-23 | 2019-10-01 | Denso Corporation | Apparatus detecting driving incapability state of driver |
| WO2016040281A1 (en) | 2014-09-09 | 2016-03-17 | Torvec, Inc. | Methods and apparatus for monitoring alertness of an individual utilizing a wearable device and providing notification |
| KR101714515B1 (ko) * | 2015-01-21 | 2017-03-22 | 현대자동차주식회사 | 웨어러블 기기를 이용한 안전운전 알림 시스템 및 그 방법 |
| US20160213248A1 (en) * | 2015-01-22 | 2016-07-28 | Ovard, Llc | Gaze stabilization system and method |
| DE102015214116A1 (de) * | 2015-07-27 | 2017-02-02 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren und Einrichtung zum Schätzen einer Blickrichtung eines Fahrzeuginsassen, Verfahren und Einrichtung zum Bestimmen eines für einen Fahrzeuginsassen spezifischen Kopfbewegungsverstärkungsparameters und Verfahren und Vorrichtung zum Blickrichtungsschätzen eines Fahrzeuginsassen |
| JP6690179B2 (ja) * | 2015-10-19 | 2020-04-28 | 株式会社デンソー | 挙動推定システム、及び挙動推定方法 |
| US10018847B2 (en) * | 2015-10-28 | 2018-07-10 | Honeywell International Inc. | Methods of vestibulo-ocular reflex correction in display systems |
| JP2019510550A (ja) | 2016-02-18 | 2019-04-18 | カーイージス テクノロジーズ，インコーポレイティド | 注意力予測システム及び方法 |
| CN105575048B (zh) * | 2016-02-25 | 2018-10-02 | 京东方科技集团股份有限公司 | 低头转头提醒装置及其控制方法、头盔 |
| EP3241488A1 (en) * | 2016-05-06 | 2017-11-08 | Aura Innovative Robotics, S.L | Device for synchronized measurement of ocular and cephalic movement |
| US10542927B2 (en) * | 2016-05-16 | 2020-01-28 | Neuro Kinetics, Inc. | Apparatus and method for computerized rotational head impulse test |
| JP6323510B2 (ja) * | 2016-08-26 | 2018-05-16 | マツダ株式会社 | 運転者体調検知装置及び方法 |
| JP6344747B2 (ja) * | 2016-12-26 | 2018-06-20 | ヤマハ発動機株式会社 | 演算処理装置及び人の状態推定方法 |
| JP2018105737A (ja) * | 2016-12-27 | 2018-07-05 | トヨタ紡織株式会社 | アイポイント測定装置、及びアイポイント測定方法 |
| CN106781281A (zh) * | 2016-12-28 | 2017-05-31 | 珠海市魅族科技有限公司 | 一种车辆的提示信息生成方法及车载终端 |
| DE102017202659A1 (de) * | 2017-02-20 | 2018-08-23 | Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft | System und Verfahren zur Erkennung der Müdigkeit eines Fahrzeugführers |
| KR20180124381A (ko) | 2017-05-11 | 2018-11-21 | 현대자동차주식회사 | 운전자의 상태 판단 시스템 및 그 방법 |
| JP2019111092A (ja) * | 2017-12-22 | 2019-07-11 | オムロン株式会社 | 生体状態推定装置、方法およびプログラム |
| JP2019122459A (ja) * | 2018-01-12 | 2019-07-25 | 株式会社東海理化電機製作所 | 検出装置およびプログラム |
| JP6418342B1 (ja) * | 2018-02-07 | 2018-11-07 | オムロン株式会社 | データ処理装置、モニタリングシステム、覚醒システム、データ処理方法、及びデータ処理プログラム |
| JP6418341B1 (ja) * | 2018-02-07 | 2018-11-07 | オムロン株式会社 | データ処理装置、モニタリングシステム、覚醒システム、データ処理方法、及びデータ処理プログラム |
| JP6717330B2 (ja) | 2018-03-15 | 2020-07-01 | オムロン株式会社 | 視線検出装置、該視線検出装置の制御方法、角膜反射像位置の検出方法、及びコンピュータプログラム |
| JP6432702B1 (ja) * | 2018-03-15 | 2018-12-05 | オムロン株式会社 | 算出システム、指標算出方法、およびコンピュータプログラム |
| CN108771532A (zh) * | 2018-06-06 | 2018-11-09 | 苏州桑德欧声听觉技术有限公司 | 用于前庭检测的移动终端的制造方法、移动终端 |
| US11442535B2 (en) | 2018-10-24 | 2022-09-13 | Pcms Holdings, Inc. | Systems and methods for region of interest estimation for virtual reality |
| JP7164275B2 (ja) * | 2018-10-31 | 2022-11-01 | 株式会社豊田中央研究所 | 集中状態推定装置 |
| JP7212295B2 (ja) * | 2019-09-13 | 2023-01-25 | オムロン株式会社 | 表示システム、表示方法、及びプログラム |
| US11148673B2 (en) | 2020-01-13 | 2021-10-19 | Pony Ai Inc. | Vehicle operator awareness detection |
| JP7531783B2 (ja) | 2020-07-01 | 2024-08-13 | マツダ株式会社 | 運転者状態推定システム |
| JP7531782B2 (ja) * | 2020-07-01 | 2024-08-13 | マツダ株式会社 | 運転者状態推定システム |
| US11803237B2 (en) * | 2020-11-14 | 2023-10-31 | Facense Ltd. | Controlling an eye tracking camera according to eye movement velocity |
| CN115002545A (zh) * | 2022-05-27 | 2022-09-02 | 深圳西米通信有限公司 | 一种电视机机顶盒节能控制方法及系统 |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008079737A (ja) * | 2006-09-26 | 2008-04-10 | Toyota Motor Corp | 集中度評価装置及びこれを用いた車両用表示装置 |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3480483B2 (ja) | 1997-03-31 | 2003-12-22 | 三菱自動車工業株式会社 | 覚醒度推定装置 |
| US5907282A (en) * | 1997-04-29 | 1999-05-25 | Chris W. Turto | Physiology monitoring sleep prevention system |
| US6091334A (en) | 1998-09-04 | 2000-07-18 | Massachusetts Institute Of Technology | Drowsiness/alertness monitor |
| WO2005098777A1 (en) * | 2004-03-22 | 2005-10-20 | Volvo Technology Corporation | Method and system for perceptual suitability test of a driver |
| EP2359748B1 (en) | 2008-09-18 | 2020-04-08 | Chubu University Educational Foundation | Sleepiness signal detector |
-
2009
- 2009-09-14 EP EP09814269.8A patent/EP2359748B1/en active Active
- 2009-09-14 JP JP2010529619A patent/JP5255063B2/ja active Active
- 2009-09-14 KR KR1020117008567A patent/KR101576319B1/ko active IP Right Grant
- 2009-09-14 CN CN2009801367782A patent/CN102159136B/zh active Active
- 2009-09-14 WO PCT/JP2009/004572 patent/WO2010032424A1/ja active Application Filing
-
2011
- 2011-03-17 US US13/050,811 patent/US8356899B2/en active Active
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008079737A (ja) * | 2006-09-26 | 2008-04-10 | Toyota Motor Corp | 集中度評価装置及びこれを用いた車両用表示装置 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| JPN6009055756; 平田豊: '動的視覚安定化の脳内情報処理' 日本神経回路学会誌 Ｖｏｌ．１１，Ｎｏ．４, 2004, １７６-１９２ * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US10653350B2 (en) | 2018-05-07 | 2020-05-19 | Omron Corporation | Data processing device, monitoring system, awakening system, data processing method, and data processing program |
| US10684695B2 (en) | 2018-05-07 | 2020-06-16 | Omron Corporation | Data processing device, monitoring system, awakening system, data processing method, and data processing program |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US20120069301A1 (en) | 2012-03-22 |
| EP2359748A4 (en) | 2014-02-19 |
| KR101576319B1 (ko) | 2015-12-09 |
| EP2359748B1 (en) | 2020-04-08 |
| KR20110060932A (ko) | 2011-06-08 |
| WO2010032424A1 (ja) | 2010-03-25 |
| EP2359748A1 (en) | 2011-08-24 |
| CN102159136A (zh) | 2011-08-17 |
| US8356899B2 (en) | 2013-01-22 |
| JPWO2010032424A1 (ja) | 2012-02-02 |
| CN102159136B (zh) | 2013-09-04 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP5255063B2 (ja) | 眠気予兆検出装置 | |
| JP5326521B2 (ja) | 覚醒状態判断装置及び覚醒状態判断方法 | |
| AU2009270333B2 (en) | Alertness sensing device | |
| JP7099037B2 (ja) | データ処理装置、モニタリングシステム、覚醒システム、データ処理方法、及びデータ処理プログラム | |
| JP4727688B2 (ja) | 覚醒度推定装置 | |
| JP6273823B2 (ja) | 状態推定装置、および状態推定プログラム | |
| WO2011055505A1 (ja) | 注意状態判定装置、方法およびプログラム | |
| US10023199B2 (en) | Method and device for ascertaining a state of drowsiness of a driver | |
| JP2007531090A (ja) | 運転者の知覚適性検査の方法およびシステム | |
| JP4977856B2 (ja) | 覚醒状態検知方法および覚醒状態検知装置 | |
| JP6578784B2 (ja) | 状態推定装置および状態推定プログラム | |
| JP6418341B1 (ja) | データ処理装置、モニタリングシステム、覚醒システム、データ処理方法、及びデータ処理プログラム | |
| JP2009018091A (ja) | 居眠り検知装置 | |
| JP5321303B2 (ja) | 居眠り判定装置及びプログラム並びに警報出力装置及びプログラム | |
| WO2019155914A1 (ja) | データ処理装置、モニタリングシステム、覚醒システム、データ処理方法、データ処理プログラム、及び記憶媒体 | |
| KR20140074567A (ko) | 차량 운전자 졸음운전 방지방법 및 그 시스템 | |
| JP2021053240A (ja) | 眠気又は覚醒レベル評価装置及び評価プログラム | |
| WO2020188629A1 (ja) | 覚醒状態判定装置、覚醒システム、及び覚醒状態判定方法 | |
| JP3158494U (ja) | 携帯通信端末 | |
| Hirata et al. | Detection and prediction of drowsiness by reflexive eye movements | |
| JP6948254B2 (ja) | 視覚負担定量装置 | |
| Ueno et al. | A noncontact measurement of saccadic eye movement with two high-speed cameras | |
| Robinson | Drivers drowsiness measurement and the indication of eye movements through algorithmatic approach to avoid accidents | |
| JP2013111348A (ja) | 状態判定装置および状態判定方法 | |
| JP6910982B2 (ja) | ドライバ状態推定装置及びドライバ状態推定方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20120905 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20130402 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20130418 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 Ref document number: 5255063 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20160426 Year of fee payment: 3 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |