JP6887578B2 - 情報処理装置、プログラム及び情報処理方法 - Google Patents
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Description
姿勢崩れ検出装置100は、画像取得部101と、検出信頼度算出部102と、車両状態取得部103と、顔向き判定部104と、検出信頼度処理部105と、検出信頼度記憶部106と、閾値算出部107と、姿勢崩れ判定部108と、判定結果出力部109とを備える。
撮影デバイス120は、車両の運転手の画像を撮影する。撮影デバイス120は、撮像された画像を示す画像情報を姿勢崩れ検出装置100に与える。撮影デバイス120は、例えば、カメラである。なお、撮影デバイス120で撮影される画像は、静止画像であっても、動画像であってもよい。また、撮影デバイス120は、赤外光を用いて撮影を行う赤外線カメラでもよく、撮影対象までの距離を取得できる三次元距離画像カメラであってもよい。
出力インタフェース装置140は、姿勢崩れ検出装置100での姿勢崩れの検出結果に応じて、警報を出力する。出力インタフェース装置140は、例えば、警報装置である。警報装置は、車内に音を出力するスピーカでもよく、警報を示す文字又は図形等を表示する車載モニタ又はヘッドアップディスプレイ等の表示デバイスでもよい。また、警報装置は、図示しない管理センターに、図示しないネットワークを介して、警報を通知してもよい。
顔パーツの検出方法及び顔パーツの検出信頼度の算出方法については、例えば、下記の文献に示された方法等を用いることができる。下記の文献では、事前に大量の顔画像から学習しておいた顔パーツの特徴と、運転手を撮影した画像から抽出された顔パーツの特徴とのマッチングを行うことで顔パーツの検出が行われる。また、そのマッチングにおけるマッチ度合いから、顔パーツの検出信頼度が算出される。
“Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features”,2001,Paul Viola,et al.
図2に示されている「正常姿勢時の検出信頼度」の列は、運転手が正面を向いている場合における顔パーツの検出信頼度を示している。
また、「姿勢崩れ時の検出信頼度」の列は、運転手の姿勢が崩れた場合における顔パーツの検出信頼度を示している。
このため、例えば、図2に示されているように、サングラス着用時に、正常姿勢時の検出信頼度が「75」で、姿勢崩れ時の検出信頼度が「35」である場合には、通常環境時の閾値「80」では、運転手の姿勢崩れを検出することができない。従って、サングラス着用時において、運転手の姿勢崩れを検出するためには、サングラス着用時の閾値を、別途設定する必要がある。
そこで、本実施の形態に係る姿勢崩れ検出装置100は、現環境を反映した適切な閾値を動的に算出する。
また、車両状態取得装置130から得られる車両状態情報にも、その車両状態が取得された時刻を示す車両状態時刻情報が含まれているものとする。
そして、検出信頼度算出部102は、検出信頼度に画像時刻情報を添付して、検出信頼度処理部105に与え、顔向き判定部104も判定結果に車両状態時刻情報を添付することで、検出信頼度処理部105は、検出信頼度と、判定結果とを同期させることができる。
なお、検出信頼度と、判定結果とを同期させる方法については、このような例に限定されない。例えば、画像情報と、車両状態情報とが同期されて、姿勢崩れ検出装置100に入力されるようになっていてもよい。
なお、検出信頼度記憶部106は、図示しない不揮発性メモリ又は揮発性メモリにより構成することができる。
なお、検出信頼度記憶部106は、図示しない不揮発性メモリ又は揮発性メモリにより構成することができ、メモリ154により構成することもできる。
図4は、姿勢崩れ検出装置100の動作を示すフローチャートである。
まず、画像取得部101は、撮影デバイス120が撮影した画像を示す画像情報を取得する(S10)。画像取得部101は、撮影デバイス120から取得した画像情報を検出信頼度算出部102に与える。
顔向き判定部104は、車両状態取得部103から車両状態情報を取得する(S20)。
顔向き判定部104は、取得された車両状態情報で示される車両状態が予め定められた条件を満たすか否かを判定する(S21)。ここでは、顔向き判定部104は、「車速が予め定められた速度以上」かつ「ハンドル角が予め定められた角度範囲内」である場合に、車両状態が予め定められた条件を満たすと判定する。車両状態が予め定められた条件を満たす場合(S21でYes)には、処理はステップS22に進み、車両状態が予め定められた条件を満たさない場合(S21でNo)には、処理はステップS23に進む。
一方、ステップS23では、顔向き判定部104は、運転手の顔が正面向きではないと判定する。そして、処理はステップS24に進む。
検出信頼度処理部105は、検出信頼度算出部102から検出信頼度を取得する(S30)。
検出信頼度処理部105は、顔向き判定部104から顔向き判定結果を取得する(S31)。
閾値算出部107は、検出信頼度記憶部106に記憶されている対象検出信頼度を読み出す(S40)。ここで、検出信頼度記憶部106には、複数の対象検出信頼度が記憶されており、複数の対象検出信頼度が読み出されるものとする。
閾値算出部107は、算出された代表値から、予め定められたオフセット値を減算することで、閾値を算出する(S42)。
ここで、オフセット値は、閾値を算出するために、ベース値とする対象検出信頼度から引き下げる引き下げ幅である。
なお、オフセット値については、例えば、図9に示されているフローチャートで算出されるものとするが、このような例に限定されるものではない。
撮影デバイス120は、通常環境において、姿勢を崩した運転手又は姿勢を崩した運転手を模擬した物(例えば、人形)を対象として撮影し、撮影された画像を示す画像情報を生成し、画像取得部101は、その画像情報を取得する(S50)。画像取得部101は、取得された画像情報を検出信頼度算出部102に与える。
姿勢崩れ判定部108は、検出信頼度算出部102から算出された検出信頼度を取得する(S60)。
姿勢崩れ判定部108は、閾値算出部107で算出された閾値を取得する(S61)。
一方、ステップS64では、姿勢崩れ判定部108は、運転手の姿勢崩れなしと判定する。そして、処理はステップS65に進む。
このため、図2に示されているような、状況毎に閾値を設定する必要がなくなり、現環境に応じた閾値を用いることができるようになる。
図11では、符号160で示されている線は、検出信頼度の推移を示している。符号161で示されている線は、閾値を示している。符号162は、直近の予め定められた期間に得られた検出信頼度の平均値を示している。
これに対して、例えば、姿勢崩れ判定部108が、検出信頼度算出部102で算出された検出信頼度を、現在までの予め定められた期間蓄積し、蓄積された検出信頼度の平均値を算出することで、図11の線162に示されているように、検出信頼度の揺れを軽減することができる。このため、姿勢崩れ判定部108は、線162で示されている平均値と、線161で示されている閾値とを比較することで、不安定な検出信頼度による誤判定を軽減することができる。
Claims (10)
- 運転手を撮影した画像から、前記運転手の顔にある予め定められたパーツである顔パーツを検出し、前記顔パーツの検出信頼度を算出する検出信頼度算出部と、
前記運転手が運転を行っている車両の状態である車両状態から、前記運転手が正面を向いているか否かを判定する顔向き判定部と、
前記顔向き判定部が、前記運転手が正面を向いていると判定した際における前記車両状態において撮影された前記画像を用いて算出された前記検出信頼度を、対象検出信頼度として記憶する検出信頼度記憶部と、
前記対象検出信頼度を用いて、前記運転手の姿勢が崩れているか否かを判定するための閾値を、複数の前記対象検出信頼度の代表値からオフセット値を減算することで算出する閾値算出部と、
前記閾値を用いて、前記検出信頼度から前記運転手の姿勢が崩れているか否かを判定する姿勢崩れ判定部と、を備えること
を特徴とする情報処理装置。 - 前記代表値は、平均値であること
を特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記代表値は、最頻値であること
を特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記閾値算出部は、現在までの予め定められた期間に、前記検出信頼度記憶部に記憶された前記複数の対象検出信頼度を用いて、前記閾値を算出すること
を特徴とする請求項1から3の何れか一項に記載の情報処理装置。 - 前記顔向き判定部は、前記車両状態が予め定められた条件を満たす場合に、前記運転手が正面を向いていると判定すること
を特徴とする請求項1から4の何れか一項に記載の情報処理装置。 - 前記車両状態は、前記車両の速度である車速及び前記車両のハンドル角であり、
前記条件は、前記車速が予め定められた速度以上、かつ、前記ハンドル角が予め定められた角度範囲内であること
を特徴とする請求項5に記載の情報処理装置。 - 前記姿勢崩れ判定部は、前記検出信頼度と、前記閾値とを比較することで、前記運転手の姿勢が崩れているか否かを判定すること
を特徴とする請求項1から6の何れか一項に記載の情報処理装置。 - 前記姿勢崩れ判定部は、現在までの予め定められた期間に算出された複数の前記検出信頼度の平均値と、前記閾値とを比較することで、前記運転手の姿勢が崩れているか否かを判定すること
を特徴とする請求項1から6の何れか一項に記載の情報処理装置。 - コンピュータを、
運転手を撮影した画像から、前記運転手の顔にある予め定められたパーツである顔パーツを検出し、前記顔パーツの検出信頼度を算出する検出信頼度算出部、
前記運転手が運転を行っている車両の状態である車両状態から、前記運転手が正面を向いているか否かを判定する顔向き判定部、
前記顔向き判定部が、前記運転手が正面を向いていると判定した際における前記車両状態において撮影された前記画像を用いて算出された前記検出信頼度を、対象検出信頼度として記憶する検出信頼度記憶部、
前記対象検出信頼度を用いて、前記運転手の姿勢が崩れているか否かを判定するための閾値を、複数の前記対象検出信頼度の代表値からオフセット値を減算することで算出する閾値算出部、及び、
前記閾値を用いて、前記検出信頼度から前記運転手の姿勢が崩れているか否かを判定する姿勢崩れ判定部、として機能させること
を特徴とするプログラム。 - 運転手を撮影した画像から、前記運転手の顔にある予め定められたパーツである顔パーツを検出し、
前記顔パーツの検出信頼度を算出し、
前記運転手が運転を行っている車両の状態である車両状態から、前記運転手が正面を向いているか否かを判定し、
前記運転手が正面を向いていると判定された際における前記車両状態において撮影された前記画像を用いて算出された前記検出信頼度を、対象検出信頼度として記憶し、
前記対象検出信頼度を用いて、前記運転手の姿勢が崩れているか否かを判定するための閾値を、複数の前記対象検出信頼度の代表値からオフセット値を減算することで算出し、
前記閾値を用いて、前記検出信頼度から前記運転手の姿勢が崩れているか否かを判定すること
を特徴とする情報処理方法。
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