JP5360206B2 - 覚醒度判定装置、覚醒度判定方法および覚醒度判定プログラム - Google Patents
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Description
図1を用いて、実施例1に係る覚醒度判定装置100の構成の一例について説明する。なお、図1は、実施例1に係る覚醒度判定装置の構成の一例について説明するためのブロック図である。
上記したように、実施例1によれば、覚醒度判定装置100は、被験者が眠気を感じていても眠らないように抗っている状態であっても覚醒度を判定することが可能である。
図2を用いて、実施例2に係る覚醒度判定装置100の構成の一例について説明する。図2は、実施例2に係る覚醒度判定装置の構成の一例について説明するためのブロック図である。
次に、図11を用いて、実施例2に係る覚醒度判定装置100による処理の流れについて説明する。なお、図11は、実施例2に係る覚醒度判定装置100による処理の流れの一例について説明するためのフローチャートである。
上記したように、実施例2によれば、覚醒度判定装置100は、被験者の心拍信号から心拍間隔を算出し、算出した心拍間隔に対して周波数解析を実行することで、周波数ごとのスペクトル密度を算出する。そして、覚醒度判定装置100は、極大点密度と極大点周波数と大小差分関係とを組み合わせて所定のタイミングごとに抽出する。そして、覚醒度判定装置100は、抽出した組み合わせに含まれる極大点周波数と極大点密度と大小差分関係とを、それぞれ、組み合わせより前のタイミングにて抽出された組み合わせに含まれる極大点周波数と極大点密度と大小差分関係と比較する。そして、覚醒度判定装置100は、比較の結果により定まる判定基準に基づいて、覚醒度を判定する。
また、例えば、覚醒度判定装置100は、被験者の状態を判定する状態判定処理や、眠気に関する危険度を判定する危険度判定処理を実行しても良い。例えば、図11のステップS110において、覚醒度判定部270は、覚醒度を判定するだけでなく、状態判定処理や危険度判定処理を更に実行しても良い。
上述した実施例2では、心拍検出部210が、電極の電位差から心拍信号を検出する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、心拍検出部210は、被験者の心臓の鼓動や脈拍を捕らえられるものであれば良く、例えば、心電計や脈波計、心音センサなどでも良い。また、例えば、脈拍を捕らえるイヤクリップセンサを用いても良い。
実施例2では、出力部280が、覚醒度判定部270による判定結果を出力する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、覚醒度判定用グラフそのものを出力しても良い。
上述した実施例1の覚醒度判定装置100と自動車などに搭載されるカーナビゲーションとを連携させても良い。例えば、カーナビゲーションから取得可能な自動車の位置や道路状況と、代表周波数および代表スペクトル密度とを対応付けて記憶することで、被験者が覚醒状態となりやすい(あるいはなりにくい)自動車の環境を容易に解析することができる。なお、覚醒度判定用グラフをカーナビゲーションのモニタに出力しても良い。なお、カーナビゲーションの画面が、運転席側、助手席側の方向に2画面で表示可能である場合には、助手席側の画面のみに覚醒度判定用グラフによって生成されるグラフを表示しても良い。このように、助手席側の画面のみにグラフを表示させることによって、被験者となる運転者の不快感を軽減させることができるとともに、助手席の乗客に安心感を与えることができる。
例えば、実施例2では、ピーク周波数算出部240が、HF成分内にある極大点が一つあるスペクトル密度データを受信し、極大点密度と極大点周波数と大小差分関係との組み合わせを一つ抽出する場合について説明した。しかし、図5に示したように、HF成分内に複数の極大点があるスペクトル密度データを受信する場合もある。
また、例えば、実施例2では、眠気レベルを「1」〜「5」とする場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、眠気レベルを「1」〜「100」としても良い。
本実施例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部あるいは一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報(例えば、図1〜図13)については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
また、上記の実施例で説明した各種の処理は、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などのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図14を用いて、上記の実施例と同様の機能を有する覚醒度判定プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。なお、図14は、実施例2に係る覚醒度判定プログラムを実行するコンピュータの一例について説明するための図である。
110 間隔算出部
120 スペクトル算出部
130 抽出部
140 比較部
150 判定部
210 心拍検出部
220 心拍間隔算出部
230 スペクトル算出部
240 ピーク周波数算出部
250 ピーク波形判定部
260 覚醒度判定調整部
270 覚醒度判定部
280 出力部
310 被験者眠気推移記憶部
320 被験者状態判定部
3000 コンピュータ
3001 心拍センサ
3003 スピーカ
3005 ディスプレイ
3006 通信部
3009 バス
3010 CPU
3010a 心拍間隔算出プロセス
3010b スペクトル算出プロセス
3010c ピーク周波数算出プロセス
3010d ピーク波形判定プロセス
3010e 覚醒度判定調整プロセス
3010f 覚醒度判定プロセス
3011 ROM
3011a 心拍間隔算出プログラム
3011b スペクトル算出プログラム
3011c ピーク周波数算出プログラム
3011d ピーク波形判定プログラム
3011e 覚醒度判定調整プログラム
3011f 覚醒度判定プログラム
3013 RAM
3013a 心拍データ
Claims (3)
- 被験者の心拍信号から心拍間隔を算出する間隔算出部と、
前記間隔算出部によって算出された心拍間隔に対して周波数解析を実行することで、周波数ごとのスペクトル密度を算出するスペクトル算出部と、
前記スペクトル算出部によって算出されたスペクトル密度のうち極大点となるスペクトル密度である極大点密度と、該極大点密度に対応する周波数である極大点周波数と、該極大点周波数の前後にある周波数に対応するスペクトル密度と該極大点密度との差を示す大小差分関係とを組み合わせて所定のタイミングごとに抽出する抽出部と、
前記抽出部によって抽出された組み合わせに含まれる極大点周波数と極大点密度と大小差分関係とを、それぞれ、該組み合わせより前のタイミングにて抽出された組み合わせに含まれる極大点周波数と極大点密度と大小差分関係と比較する比較部と、
前記比較部による比較の結果、前のタイミングにて抽出された組み合わせと比較して、極大点周波数が低下し、極大点密度が低下し、大小差分関係が小さくなったとの比較結果が得られる場合に、その他の比較結果が得られる場合と比較して同一の検出値に対する覚醒度が低くなる判定基準を用いて、覚醒度を判定する判定部と
を備えたことを特徴とする覚醒度判定装置。 - コンピュータが、
被験者の心拍信号から心拍間隔を算出する間隔算出ステップと、
前記間隔算出ステップによって算出された心拍間隔に対して周波数解析を実行することで、周波数ごとのスペクトル密度を算出するスペクトル算出ステップと、
前記スペクトル算出ステップによって算出されたスペクトル密度のうち極大点となるスペクトル密度である極大点密度と、該極大点密度に対応する周波数である極大点周波数と、該極大点周波数の前後にある周波数に対応するスペクトル密度と該極大点密度との差を示す大小差分関係とを組み合わせて所定のタイミングごとに抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップによって抽出された組み合わせに含まれる極大点周波数と極大点密度と大小差分関係とを、それぞれ、該組み合わせより前のタイミングにて抽出された組み合わせに含まれる極大点周波数と極大点密度と大小差分関係と比較する比較ステップと、
前記比較ステップによる比較の結果、前のタイミングにて抽出された組み合わせと比較して、極大点周波数が低下し、極大点密度が低下し、大小差分関係が小さくなったとの比較結果が得られる場合に、その他の比較結果が得られる場合と比較して同一の検出値に対する覚醒度が低くなる判定基準を用いて、覚醒度を判定する判定ステップと
を実行することを特徴とする覚醒度判定方法。 - 被験者の心拍信号から心拍間隔を算出する間隔算出手順と、
前記間隔算出手順によって算出された心拍間隔に対して周波数解析を実行することで、周波数ごとのスペクトル密度を算出するスペクトル算出手順と、
前記スペクトル算出手順によって算出されたスペクトル密度のうち極大点となるスペクトル密度である極大点密度と、該極大点密度に対応する周波数である極大点周波数と、該極大点周波数の前後にある周波数に対応するスペクトル密度と該極大点密度との差を示す大小差分関係とを組み合わせて所定のタイミングごとに抽出する抽出手順と、
前記抽出手順によって抽出された組み合わせに含まれる極大点周波数と極大点密度と大小差分関係とを、それぞれ、該組み合わせより前のタイミングにて抽出された組み合わせに含まれる極大点周波数と極大点密度と大小差分関係と比較する比較手順と、
前記比較手順による比較の結果、前のタイミングにて抽出された組み合わせと比較して、極大点周波数が低下し、極大点密度が低下し、大小差分関係が小さくなったとの比較結果が得られる場合に、その他の比較結果が得られる場合と比較して同一の検出値に対する覚醒度が低くなる判定基準を用いて、覚醒度を判定する判定手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする覚醒度判定プログラム。
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