JP6937480B2 - Awakening guidance system - Google Patents

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本開示は、覚醒誘導システムに関する。 The present disclosure relates to arousal guidance system.

従来、人の眠気を覚ますように、人の覚醒を誘導する覚醒誘導制御装置が提案されている。例えば、特許文献1には、空調を制御することによって、熱により人を刺激し、当該人の覚醒を誘導する装置が開示されている。また、例えば、特許文献2及び特許文献3には、音を制御することによって、音により人を刺激し、当該人の覚醒を誘導する装置が開示されている。また、特許文献4には、香りを発生する機器を制御することによって、香りにより人を刺激し、当該人の覚醒を誘導する装置が開示されている。 Conventionally, an arousal induction control device that induces a person's arousal has been proposed so as to awaken a person's drowsiness. For example, Patent Document 1 discloses a device that stimulates a person by heat by controlling air conditioning and induces the awakening of the person. Further, for example, Patent Document 2 and Patent Document 3 disclose a device that stimulates a person by sound by controlling the sound and induces the awakening of the person. Further, Patent Document 4 discloses a device that stimulates a person by the scent and induces the awakening of the person by controlling the device that generates the scent.

特開2005−186657号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2005-186657 特開2009−31905号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2009-31905 特開平11−109985号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 11-109985 特開平11−310053号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 11-310053

しかしながら、従来の人の覚醒を誘導する装置では、人の眠気を検知してから当該人の覚醒を誘導するものである。つまり、人が一旦眠気を生じた後に、覚醒が誘導されるので、覚醒度が高まるまでに時間がかかってしまうのが実状である。 However, the conventional device for inducing awakening of a person detects the drowsiness of the person and then induces the awakening of the person. That is, since arousal is induced after a person becomes drowsy once, the actual situation is that it takes time for the arousal level to increase.

このため、本開示は、人が眠気を生じる前の段階で、各種機器による覚醒誘導を可能とすることで、人の覚醒度を高めることを目的とする。 Therefore, it is an object of the present disclosure to increase the arousal level of a person by enabling arousal induction by various devices before the person becomes drowsy.

上記課題を解決するために、本開示の一態様に係る眠くなりやすさ推定装置は、人の熱に関する情報と当該人の周囲環境との少なくとも一方を検出するセンサと、センサの検出結果に基づいて、人の眠くなりやすさ度合いを個人毎に推定する推定部と、を備える。 In order to solve the above problems, the sleepiness estimation device according to one aspect of the present disclosure is based on a sensor that detects at least one of information on a person's heat and the person's surrounding environment, and a sensor detection result. It also includes an estimation unit that estimates the degree of sleepiness of a person for each individual.

また、本開示の一態様に係る覚醒誘導システムは、上記眠くなりやすさ推定装置と、眠くなりやすさ推定装置が推定した眠くなりやすさ度合いに基づいて、人の周囲環境を変更するための機器を制御して前記人の覚醒を誘導する制御装置と、を備える。 Further, the awakening guidance system according to one aspect of the present disclosure is for changing the surrounding environment of a person based on the sleepiness estimation device and the sleepiness estimation device estimated by the sleepiness estimation device. A control device for controlling the device to induce the awakening of the person is provided.

本開示によれば、人が眠気を生じる前の段階で、各種機器による覚醒誘導が可能となり、人の覚醒度を高めることができる。 According to the present disclosure, it is possible to induce arousal by various devices before a person becomes drowsy, and it is possible to increase the arousal level of the person.

図1は、実施の形態1に係る眠くなりやすさ推定装置の機能構成を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing a functional configuration of the sleepiness estimation device according to the first embodiment. 図2は、実施の形態に係る熱画像センサの設置状態の一例を示す模式図である。FIG. 2 is a schematic view showing an example of an installed state of the thermal image sensor according to the embodiment. 図2の熱画像センサで取得された人の熱画像の一例を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows an example of the thermal image of the person acquired by the thermal image sensor of FIG. 図4は、実施の形態に係る熱画像センサによる熱画像撮影のその他の例を示す模式図である。FIG. 4 is a schematic view showing another example of thermal image photographing by the thermal image sensor according to the embodiment. 図5は、図4の熱画像センサ21で取得された人の熱画像の一例を示す模式図である。FIG. 5 is a schematic view showing an example of a thermal image of a person acquired by the thermal image sensor 21 of FIG. 図6は、眠くなりやすさ度合いと放熱量との関係を示すグラフである。FIG. 6 is a graph showing the relationship between the degree of sleepiness and the amount of heat released. 図7は、眠くなりやすさ度合いと環境温度(気温)との関係を示すグラフである。FIG. 7 is a graph showing the relationship between the degree of sleepiness and the environmental temperature (air temperature). 図8は、実施の形態1に係る眠くなりやすさ推定装置が人の眠くなりやすさ度合いを推定する手順を示すフローチャートである。FIG. 8 is a flowchart showing a procedure for estimating the degree of sleepiness of a person by the sleepiness estimation device according to the first embodiment. 図9は、実施の形態2に係る、人の眠くなりやすさ度合いを推定する手順を示すフローチャートである。FIG. 9 is a flowchart showing a procedure for estimating the degree of sleepiness of a person according to the second embodiment. 図10は、実施の形態3に係る、人の眠くなりやすさ度合いを推定する手順を示すフローチャートである。FIG. 10 is a flowchart showing a procedure for estimating the degree of sleepiness of a person according to the third embodiment. 図11は、実施の形態4に係る眠くなりやすさ推定装置の機能構成を示すブロック図である。FIG. 11 is a block diagram showing a functional configuration of the sleepiness estimation device according to the fourth embodiment. 図12は、実施の形態に係る照度センサの設置状態の一例を示す模式図である。FIG. 12 is a schematic view showing an example of the installation state of the illuminance sensor according to the embodiment. 図13は、眠くなりやすさ度合いと照度との関係を示すグラフである。FIG. 13 is a graph showing the relationship between the degree of sleepiness and the illuminance. 図14は、実施の形態5に係る眠くなりやすさ推定装置の機能構成を示すブロック図である。FIG. 14 is a block diagram showing a functional configuration of the sleepiness estimation device according to the fifth embodiment. 図15は、実施の形態6に係る眠くなりやすさ推定装置の機能構成を示すブロック図である。FIG. 15 is a block diagram showing a functional configuration of the sleepiness estimation device according to the sixth embodiment. 図16は、人の放熱量が33W/mであった場合の所定時間後の眠気レベルの変動量を示すグラフである。FIG. 16 is a graph showing the amount of fluctuation in the drowsiness level after a predetermined time when the amount of heat released by a person is 33 W / m 2. 図17は、人の放熱量が50W/mであった場合の所定時間後の眠気レベルの変動量を示すグラフである。FIG. 17 is a graph showing the amount of fluctuation in the drowsiness level after a predetermined time when the heat dissipation amount of a person is 50 W / m 2. 図18は、実施の形態7に係る覚醒誘導システムの機能構成を示すブロック図である。FIG. 18 is a block diagram showing a functional configuration of the awakening guidance system according to the seventh embodiment. 図19は、人の快適度と放熱量との関係を示すグラフである。FIG. 19 is a graph showing the relationship between the comfort level of a person and the amount of heat released. 図20は、実施の形態9に係る覚醒誘導システムの機能構成を示すブロック図である。FIG. 20 is a block diagram showing a functional configuration of the awakening guidance system according to the ninth embodiment.

(本開示の概要)
上記課題を解決するために、本開示の一態様に係る眠くなりやすさ推定装置は、人の熱に関する情報と当該人の周囲環境との少なくとも一方を検出するセンサと、センサの検出結果に基づいて、人の眠くなりやすさ度合いを個人毎に推定する推定部と、を備えている。
(Summary of this disclosure)
In order to solve the above problems, the sleepiness estimation device according to one aspect of the present disclosure is based on a sensor that detects at least one of information on a person's heat and the person's surrounding environment, and a sensor detection result. It also has an estimation unit that estimates the degree of sleepiness of a person for each individual.

これによれば、センサによって検出された、人の熱に関する情報と当該人の周囲環境との少なくとも一方に基づいて、推定部が人の眠くなりやすさ度合いを個人毎に推定する。つまり、眠気を生じていない人であっても、その人の熱に関する情報または周囲環境によって、その時点での眠くなりやすさ度合いを個人毎に推定することができる。したがって、このような眠くなりやすさ推定装置を、覚醒誘導システムに採用すれば、人が眠気を生じる前の段階で、各種機器による覚醒誘導が可能となる。これにより、人の覚醒度を高めることができる。 According to this, the estimation unit estimates the degree of sleepiness of a person for each individual based on at least one of the information about the person's heat and the surrounding environment of the person detected by the sensor. That is, even a person who is not drowsy can estimate the degree of drowsiness at that time for each individual based on the information about the person's heat or the surrounding environment. Therefore, if such a sleepiness estimation device is adopted in the awakening guidance system, it is possible to induce awakening by various devices before a person becomes drowsy. This makes it possible to increase the arousal level of a person.

また、センサは、人の熱に関する情報として人の熱画像を取得する熱画像センサを含んでもよい。 The sensor may also include a thermal image sensor that acquires a thermal image of a person as information about the heat of the person.

ここで、熱画像センサでは、個人毎の熱画像を容易に取得することが可能である。このため、熱画像センサが取得した人の熱画像に基づいて、個人毎の眠くなりやすさ度合いを容易に推定することができる。 Here, the thermal image sensor can easily acquire a thermal image for each individual. Therefore, it is possible to easily estimate the degree of sleepiness of each individual based on the thermal image of the person acquired by the thermal image sensor.

また、推定部は、熱画像センサが取得した熱画像から人の放熱量または温冷感を算出し、放熱量または温冷感に基づいて、個人毎に眠くなりやすさ度合いを推定してもよい。 Further, the estimation unit may calculate the heat dissipation amount or the feeling of warmth and coldness of a person from the thermal image acquired by the thermal image sensor, and estimate the degree of sleepiness for each individual based on the heat dissipation amount or the feeling of warmth and coldness. good.

ここで、人の放熱量または温冷感は、眠くなりやすさ度合いの傾向が現れやすいことが知られている。つまり、推定部が人の放熱量または温冷感に基づいて、当該人の眠くなりやすさ度合いを推定するので、眠くなりやすさ度合いを精度良く推定することが可能である。 Here, it is known that the amount of heat dissipated or the feeling of warmth and coldness of a person tends to show a tendency of the degree of drowsiness. That is, since the estimation unit estimates the degree of sleepiness of the person based on the heat dissipation amount or the feeling of warmth and coldness of the person, it is possible to accurately estimate the degree of sleepiness of the person.

また、センサは、人の周囲環境として、人の周囲の照度を検出する照度センサを含んでもよい。 Further, the sensor may include an illuminance sensor that detects the illuminance around the person as the surrounding environment of the person.

これによれば、人の周囲の照度を検出することにより、当該人の眠くなりやすさ度合いを推定することが可能である。 According to this, it is possible to estimate the degree of sleepiness of the person by detecting the illuminance around the person.

また、センサは、人の周囲環境として、人の周囲の気体成分の濃度を検出するガスセンサを含んでもよい。 Further, the sensor may include a gas sensor that detects the concentration of a gas component around the person as the surrounding environment of the person.

これによれば、人の周囲の気体成分を検出することにより、当該人の眠くなりやすさ度合いを推定することが可能である。 According to this, it is possible to estimate the degree of sleepiness of the person by detecting the gas component around the person.

また、眠くなりやすさ度合いを報知する報知部を備えてもよい。 In addition, a notification unit may be provided to notify the degree of sleepiness.

これによれば、報知部が眠くなりやすさ度合いを報知するので、推定した眠くなりやすさ度合いを人に報知することができる。人は自覚していない眠くなりやすさ度合いを、この報知によって把握することができ、今後の眠気対策に反映することができる。 According to this, since the notification unit notifies the degree of sleepiness, the estimated degree of sleepiness can be notified to a person. The degree of drowsiness that a person is not aware of can be grasped by this notification, and can be reflected in future measures against drowsiness.

また、覚醒誘導システムは、上記眠くなりやすさ推定装置と、眠くなりやすさ推定装置が推定した眠くなりやすさ度合いに基づいて、人の周囲環境を変更するための機器を制御して人の覚醒を誘導する制御装置と、を備えてもよい。 In addition, the awakening guidance system controls a device for changing the surrounding environment of a person based on the sleepiness estimation device and the sleepiness estimation device estimated by the sleepiness estimation device. A control device for inducing arousal may be provided.

これによれば、制御装置は、眠くなりやすさ度合いに応じた態様で、人の覚醒を誘導するための機器を駆動させることができる。したがって、人が眠気を生じる前の段階で、機器による覚醒誘導が可能となる。これにより、人の覚醒度を高めることができる。 According to this, the control device can drive a device for inducing awakening of a person in a manner depending on the degree of susceptibility to sleepiness. Therefore, it is possible to induce arousal by the device before the person becomes drowsy. This makes it possible to increase the arousal level of a person.

また、人の快適度を検出する快適度検出装置を備え、制御装置は、快適度検出装置が検出した快適度と眠くなりやすさ度合いに基づいて、機器を制御してもよい。 Further, a comfort level detecting device for detecting a person's comfort level may be provided, and the control device may control the device based on the comfort level detected by the comfort level detecting device and the degree of sleepiness.

これによれば、快適度検出装置が検出した快適度と眠くなりやすさ度合いとに基づいて、制御装置が機器を制御するので、人が快適と感じる環境を再現しつつ、覚醒誘導を行うことが可能である。 According to this, the control device controls the device based on the comfort level detected by the comfort level detection device and the degree of sleepiness, so that the awakening guidance is performed while reproducing the environment in which the person feels comfortable. Is possible.

また、機器は照明装置を含んでもよい。 The device may also include a lighting device.

これによれば、照明装置を制御することにより、人の覚醒を誘導することができる。 According to this, it is possible to induce awakening of a person by controlling the lighting device.

また、照明装置は、覚醒誘導時においては、0.1Hz以上1Hz以下の周波数で、0.00001以上0.1以下のデューティ比のパルス光を照射してもよい。 Further, the lighting device may irradiate pulsed light having a duty ratio of 0.00001 or more and 0.1 or less at a frequency of 0.1 Hz or more and 1 Hz or less at the time of arousal induction.

これによれば、覚醒誘導時においては、照明装置から0.1Hz以上1Hz以下の周波数で、0.00001以上0.1以下のデューティ比のパルス光が照射されるので、覚醒の誘導を効率よく行うことができる。 According to this, at the time of awakening induction, pulsed light having a duty ratio of 0.00001 or more and 0.1 or less is irradiated from the lighting device at a frequency of 0.1 Hz or more and 1 Hz or less, so that awakening induction is efficiently performed. It can be carried out.

また、機器は音響装置を含んでもよい。 The device may also include an audio device.

これによれば、音響装置を制御することにより、人の覚醒を誘導することができる。 According to this, it is possible to induce awakening of a person by controlling an acoustic device.

また、音響装置は、人における左右で異なる周波数の音を出力可能であり、覚醒誘導時においては、左右における音の周波数を30Hz以下の範囲で差をつけてもよい。 Further, the audio device can output sounds having different frequencies on the left and right sides of a person, and at the time of arousal induction, the frequencies of the sounds on the left and right sides may be different in a range of 30 Hz or less.

これによれば、覚醒誘導時においては、音響装置の左右における音の周波数の差が30Hz以下となっているので、覚醒の誘導を効率よく行うことができる。 According to this, at the time of awakening induction, the difference in sound frequency between the left and right of the audio device is 30 Hz or less, so that the awakening can be efficiently induced.

また、機器は、人に振動を与える振動装置を含んでもよい。 The device may also include a vibrating device that vibrates a person.

これによれば、振動装置を制御することにより、人の覚醒を誘導することができる。 According to this, it is possible to induce awakening of a person by controlling the vibration device.

また、振動装置は、覚醒誘導時においては、人の筋紡錘を刺激する周波数帯の振動を発生してもよい。 In addition, the vibrating device may generate vibrations in a frequency band that stimulates the human muscle spindle during arousal induction.

これによれば、覚醒誘導時においては、振動装置から人の筋紡錘を刺激する周波数帯の振動が発生しているので、覚醒の誘導を効率よく行うことができる。 According to this, at the time of arousal induction, the vibration of the frequency band that stimulates the human muscle spindle is generated from the vibrating device, so that the arousal can be efficiently induced.

また、機器は空調装置を含んでもよい。 The equipment may also include an air conditioner.

これによれば、空調装置を制御することにより、人の覚醒を誘導することができる。 According to this, it is possible to induce awakening of a person by controlling the air conditioner.

以下、本開示の実施の形態について、図面を参照して説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、いずれも本開示の包括的または具体的な例を示すものである。したがって、以下の実施の形態で示される、数値、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、並びに、ステップ及びステップの順序等は、一例であって本開示を限定する主旨ではない。よって、以下の実施の形態における構成要素のうち、本開示の最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。 Hereinafter, embodiments of the present disclosure will be described with reference to the drawings. It should be noted that all of the embodiments described below show comprehensive or specific examples of the present disclosure. Therefore, the numerical values, the components, the arrangement positions and connection forms of the components, the steps and the order of the steps, etc., which are shown in the following embodiments, are examples and are not intended to limit the present disclosure. Therefore, among the components in the following embodiments, the components not described in the independent claims indicating the highest level concept of the present disclosure will be described as arbitrary components.

また、各図は、模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。したがって、各図において縮尺などは必ずしも一致していない。各図において、実質的に同一の構成に対しては同一の符号を付しており、重複する説明は省略又は簡略化する。 Further, each figure is a schematic view and is not necessarily exactly illustrated. Therefore, the scales and the like do not always match in each figure. In each figure, substantially the same configuration is designated by the same reference numerals, and duplicate description will be omitted or simplified.

(実施の形態1)
[眠くなりやすさ推定装置]
<構成>
まず、実施の形態1に係る眠くなりやすさ推定装置について説明する。図1は、実施の形態1に係る眠くなりやすさ推定装置の機能構成を示すブロック図である。
(Embodiment 1)
[Easy to get sleepy estimation device]
<Structure>
First, the sleepiness estimation device according to the first embodiment will be described. FIG. 1 is a block diagram showing a functional configuration of the sleepiness estimation device according to the first embodiment.

眠くなりやすさ推定装置1は、人の熱に関する情報と人の周囲環境との少なくとも一方を検出して、その検出結果に基づいて、当該人の眠くなりやすさ度合いを個人毎に推定する装置である。ここで、「眠くなりやすさ度合い」とは、検出対象である人が、眠気を生じていない状態から、それ以降に眠気に襲われる度合いを示す指標である。つまり、眠くなりやすさ度合いが低いと推定された人は、現時点で眠気に襲われにくいと言える。「眠気に襲われにくい」とは、眠気を感じるまでの時間が長いことや、所定時間の間での眠気の進行が遅いことや、浅い眠気に襲われることなどを含む。一方、眠くなりやすさ度合いが高いと推定された人は、現時点で眠気に襲われやすいと言える。「眠気に襲われやすい」とは、眠気を感じるまでの時間が短いことや、所定時間の間での眠気の進行が速いことや、深い眠気に襲われることなどを含む。 The sleepiness estimation device 1 is a device that detects at least one of information about a person's heat and the surrounding environment of the person, and estimates the degree of sleepiness of the person for each individual based on the detection result. Is. Here, the "degree of drowsiness" is an index indicating the degree of drowsiness of the person to be detected from the state in which the person is not drowsy to the subsequent drowsiness. In other words, it can be said that a person who is presumed to have a low degree of drowsiness is less likely to suffer from drowsiness at this time. "Difficult to get drowsiness" includes a long time until the person feels drowsiness, a slow progress of drowsiness within a predetermined time, and a light drowsiness. On the other hand, it can be said that a person who is presumed to have a high degree of drowsiness is likely to suffer from drowsiness at this time. "Prone to drowsiness" includes short time to feel drowsiness, rapid progress of drowsiness within a predetermined time, deep drowsiness, and the like.

以下、眠くなりやすさ推定装置1の詳細について説明する。 Hereinafter, the details of the sleepiness estimation device 1 will be described.

図1に示すように、眠くなりやすさ推定装置1は、センサ2と、推定部3と、報知部4と、を備えている。 As shown in FIG. 1, the sleepiness estimation device 1 includes a sensor 2, an estimation unit 3, and a notification unit 4.

センサ2は、人の熱に関する情報を検出するセンサである。本実施の形態では、センサ2は、人の熱に関する情報として当該人の熱画像を取得する熱画像センサ21を含む。具体的には、熱画像センサ21は、赤外線による撮像により熱画像を取得することにより、人が発する赤外線を測定するサーモカメラである。 The sensor 2 is a sensor that detects information about human heat. In the present embodiment, the sensor 2 includes a thermal image sensor 21 that acquires a thermal image of the person as information about the heat of the person. Specifically, the thermal image sensor 21 is a thermo camera that measures infrared rays emitted by a person by acquiring a thermal image by imaging with infrared rays.

図2は、実施の形態に係る熱画像センサ21の設置状態の一例を示す模式図である。図3は、図2の熱画像センサ21で取得された人の熱画像G1の一例を示す模式図である。図2に示すように、熱画像センサ21は、机150の上に設置されている。熱画像センサ21の撮像範囲Rに一人の人P1が存在している場合には、図3に示すような熱画像G1が熱画像センサ21によって取得される。 FIG. 2 is a schematic view showing an example of an installed state of the thermal image sensor 21 according to the embodiment. FIG. 3 is a schematic view showing an example of a thermal image G1 of a person acquired by the thermal image sensor 21 of FIG. As shown in FIG. 2, the thermal image sensor 21 is installed on the desk 150. When one person P1 is present in the imaging range R of the thermal image sensor 21, the thermal image G1 as shown in FIG. 3 is acquired by the thermal image sensor 21.

図4は、実施の形態に係る熱画像センサ21による熱画像撮影のその他の例を示す模式図である。図5は、図4の熱画像センサ21で取得された人の熱画像G2、G3の一例を示す模式図である。図4に示すように、熱画像センサ21の撮像範囲Rに二人の人P2、P3が存在している場合には、図5に示す通り、一枚の画像内に、複数人の熱画像G2、G3が含まれることになる。つまり、一度の撮像で、複数人分の熱画像G2、G3を取得することが可能である。 FIG. 4 is a schematic view showing another example of thermal image capture by the thermal image sensor 21 according to the embodiment. FIG. 5 is a schematic view showing an example of the thermal images G2 and G3 of a person acquired by the thermal image sensor 21 of FIG. As shown in FIG. 4, when two people P2 and P3 are present in the imaging range R of the thermal image sensor 21, as shown in FIG. 5, the thermal images of a plurality of people are contained in one image. G2 and G3 will be included. That is, it is possible to acquire thermal images G2 and G3 for a plurality of people by one imaging.

推定部3は、センサ2が取得した熱画像G1、G2、G3に基づいて、人の眠くなりやすさ度合いを推定する。具体的には、推定部3は、センサ2に電気的に接続されており、センサ2から熱画像G1、G2、G3を取得する。推定部3は、熱画像G1、G2、G3から人の放熱量を算出し、この放熱量に基づいて眠くなりやすさ度合いを個人毎に推定する。推定部3は、一つの画像内に一人の熱画像G1がある場合には、当該熱画像G1から一人の放熱量を算出する。また、推定部3は、一つの画像内に複数人の熱画像G2、G3がある場合には、当該熱画像G2、G3から複数人の放熱量を算出する。放熱量の算出には、周知の算出方法を用いることができる。 The estimation unit 3 estimates the degree of sleepiness of a person based on the thermal images G1, G2, and G3 acquired by the sensor 2. Specifically, the estimation unit 3 is electrically connected to the sensor 2 and acquires thermal images G1, G2, and G3 from the sensor 2. The estimation unit 3 calculates the amount of heat released from a person from the thermal images G1, G2, and G3, and estimates the degree of sleepiness for each individual based on the amount of heat released. When there is one person's thermal image G1 in one image, the estimation unit 3 calculates the heat radiation amount of one person from the thermal image G1. Further, when the estimation unit 3 has thermal images G2 and G3 of a plurality of people in one image, the estimation unit 3 calculates the heat radiation amount of the plurality of people from the thermal images G2 and G3. A well-known calculation method can be used for calculating the amount of heat radiation.

図6は、眠くなりやすさ度合いと放熱量との関係を示すグラフである。このグラフは、被験者の着衣量と環境温度(温熱条件)とを変化させることで、各温熱条件における被験者の放熱量を求めるとともに、眠くなりやすさ度合いを評価した結果をまとめている。具体的には、被験者は5つの温熱条件で眠くなりやすさ度合いの評価を受けている。温熱条件1は、厚着で、環境温度が22℃である。温熱条件2は、薄着で、環境温度が22℃である。温熱条件3は、中着(厚着と薄着の間の着衣量)で、環境温度が22℃である。温熱条件4は、中着で、環境温度が28℃である。温熱条件5は、中着で、環境温度が16℃である。例えば、厚着の場合の着衣量は1.5clo、中着の場合の着衣量は1.0clo、薄着の場合の着衣量は0.5cloとしている。 FIG. 6 is a graph showing the relationship between the degree of sleepiness and the amount of heat released. This graph summarizes the results of evaluating the degree of sleepiness while obtaining the heat dissipation amount of the subject under each thermal condition by changing the amount of clothing of the subject and the environmental temperature (thermal condition). Specifically, the subject is evaluated for the degree of sleepiness under five thermal conditions. Thermal condition 1 is thick clothing and the ambient temperature is 22 ° C. Thermal condition 2 is light clothing and the ambient temperature is 22 ° C. Thermal condition 3 is medium clothing (the amount of clothing between thick and light clothing), and the environmental temperature is 22 ° C. The thermal condition 4 is a middle garment, and the environmental temperature is 28 ° C. The thermal condition 5 is a middle coat, and the environmental temperature is 16 ° C. For example, the amount of clothes for thick clothes is 1.5 clo, the amount of clothes for medium clothes is 1.0 clo, and the amount of clothes for light clothes is 0.5 clo.

そして、各温熱条件において被験者の表情を撮影し、上記各温熱条件において所定時間経過後の表情の特徴から、上記各温熱条件における所定時間後の眠気レベルを求め、その値をその温熱条件における眠くなりやすさ度合いとして評価した。また、各温熱条件において、熱画像センサ21によって被験者の熱画像G1を取得して、当該熱画像G1を基に放熱量を算出した。各温熱条件の評価結果及び放熱量を、図6のグラフにまとめ、これらの近似曲線Lを求めた。この近似曲線Lに基づいて、放熱量から眠くなりやすさ度合いを推定することが可能となる。 Then, the facial expression of the subject is photographed under each thermal condition, and the drowsiness level after a predetermined time under each of the above thermal conditions is obtained from the characteristics of the facial expression after the elapse of a predetermined time under each of the above thermal conditions. It was evaluated as the degree of susceptibility. Further, under each thermal condition, the thermal image G1 of the subject was acquired by the thermal image sensor 21, and the amount of heat radiation was calculated based on the thermal image G1. The evaluation results and the amount of heat radiation under each thermal condition were summarized in the graph of FIG. 6, and these approximate curves L were obtained. Based on this approximate curve L, it is possible to estimate the degree of sleepiness from the amount of heat radiation.

なお、眠くなりやすさ度合いを、例えば、今後眠気に襲われるであろう兆候を示すその他の身体的特徴に基づいて評価することも可能である。また、眠くなりやすさ度合いを、被験者の申告により評価することも可能である。 It is also possible to evaluate the degree of drowsiness based on, for example, other physical characteristics showing signs of drowsiness in the future. It is also possible to evaluate the degree of sleepiness by the subject's declaration.

図7は、眠くなりやすさ度合いと環境温度(気温)との関係を示すグラフである。このグラフは、被験者の着衣量と、環境温度とを変化させて、各温熱条件における環境温度と、被験者の眠くなりやすさ度合いを評価した結果とをまとめている。各条件及び眠くなりやすさ度合いの評価方法については、図6の場合と同様としている。図7に示すように、温熱条件1〜3では、環境温度が同じであっても眠くなりやすさ度合いが異なっている。これは環境温度が一定であっても着衣量によって眠くなりやすさ度合いが変動することを示している。このため、環境温度を基準としては、眠くなりやすさを一対一に決めることはできないことが分かる。 FIG. 7 is a graph showing the relationship between the degree of sleepiness and the environmental temperature (air temperature). This graph summarizes the results of evaluating the environmental temperature under each thermal condition and the degree of sleepiness of the subject by changing the amount of clothes worn by the subject and the environmental temperature. Each condition and the evaluation method of the degree of sleepiness are the same as in FIG. As shown in FIG. 7, under the thermal conditions 1 to 3, the degree of susceptibility to sleepiness is different even if the environmental temperature is the same. This indicates that even if the ambient temperature is constant, the degree of sleepiness varies depending on the amount of clothing. Therefore, it can be seen that it is not possible to determine the susceptibility to sleepiness on a one-to-one basis based on the ambient temperature.

一方、上述した図6の場合においては、放熱量と眠くなりやすさ度合いとの関係には、着衣量が影響しておらず、近似曲線Lに基づいて、放熱量から眠くなりやすさ度合いを推定することができる。このため、個人毎に着衣量が異なっていても、その人毎に放熱量を求めることで、当該人の眠くなりやすさ度合いを推定することが可能となる。 On the other hand, in the case of FIG. 6 described above, the amount of clothing does not affect the relationship between the amount of heat radiation and the degree of sleepiness, and the degree of sleepiness is calculated from the amount of heat radiation based on the approximate curve L. Can be estimated. Therefore, even if the amount of clothing is different for each individual, it is possible to estimate the degree of sleepiness of the person by obtaining the amount of heat radiation for each individual.

推定部3は、例えば、CPU(Central Processing Unit)と、当該CPUに通信可能な記憶部に記憶された制御プログラムとによって実現される。記憶部としては、例えば、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)、HDD(Hard Disk Drive)、SSD(Solid State Drive)等が挙げられる。 The estimation unit 3 is realized by, for example, a CPU (Central Processing Unit) and a control program stored in a storage unit capable of communicating with the CPU. Examples of the storage unit include a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), an HDD (Hard Disk Drive), an SSD (Solid State Drive), and the like.

報知部4は、推定部3が推定した眠くなりやすさ度合いを報知する。具体的には、報知部4は、推定部3に電気的に接続されており、推定部3から眠くなりやすさ度合いを取得する。報知部4は、例えば、ディスプレイなどの表示装置であり、眠くなりやすさ度合いを文字、絵、記号などで表示して、周囲に報知する。なお、報知部4は、聴覚的な報知を行う、例えばスピーカなどの音響装置であってもよく、それ以外のものでもよくその手段はディスプレイや音響装置等に限定されない。 The notification unit 4 notifies the degree of sleepiness estimated by the estimation unit 3. Specifically, the notification unit 4 is electrically connected to the estimation unit 3 and acquires the degree of sleepiness from the estimation unit 3. The notification unit 4 is, for example, a display device such as a display, and displays the degree of sleepiness with characters, pictures, symbols, etc., and notifies the surroundings. The notification unit 4 may be an audio device such as a speaker that performs auditory notification, or may be other than that, and the means thereof is not limited to a display, an audio device, or the like.

<動作>
続いて、実施の形態に係る眠くなりやすさ推定装置1の動作について、図8を参照して説明する。
<Operation>
Subsequently, the operation of the sleepiness estimation device 1 according to the embodiment will be described with reference to FIG.

図8は、実施の形態1に係る眠くなりやすさ推定装置1が人の眠くなりやすさ度合いを推定する手順を示すフローチャートである。 FIG. 8 is a flowchart showing a procedure in which the sleepiness estimation device 1 according to the first embodiment estimates the degree of sleepiness of a person.

まず、熱画像センサ21は、人の熱画像G1を取得する(ステップS1)。推定部3は、熱画像センサ21が取得した熱画像G1に基づいて、人の放熱量を算出する(ステップS2)。次いで、推定部3は、近似曲線Lに基づいて、放熱量から人の眠くなりやすさ度合いを推定する(ステップS3)。なお、ステップS1で複数人の熱画像G2、G3が取得されている場合には、推定部3は、ステップS2、S3を人数分だけ繰り返して、眠くなりやすさ度合いを個人毎に推定する。 First, the thermal image sensor 21 acquires a thermal image G1 of a person (step S1). The estimation unit 3 calculates the amount of heat released from a person based on the thermal image G1 acquired by the thermal image sensor 21 (step S2). Next, the estimation unit 3 estimates the degree of sleepiness of a person from the amount of heat radiation based on the approximate curve L (step S3). When the thermal images G2 and G3 of a plurality of people are acquired in step S1, the estimation unit 3 repeats steps S2 and S3 for the number of people to estimate the degree of sleepiness for each individual.

その後、報知部4は、推定部3が推定した個人毎の眠くなりやすさ度合いを周囲に報知する(ステップS4)。この報知時においては、各個人の眠くなりやすさ度合いを個別に報知してもよい。また、複数人の眠くなりやすさ度合いの平均値が一定の基準値を超えた場合にのみ、報知をしてもよいし、複数人の眠くなりやすさ度合いの中に、基準値を超えた眠くなりやすさ度合いがあった場合にのみ報知をしてもよい。 After that, the notification unit 4 notifies the surroundings of the degree of sleepiness estimated by the estimation unit 3 for each individual (step S4). At the time of this notification, the degree of sleepiness of each individual may be individually notified. In addition, the notification may be made only when the average value of the degree of sleepiness of a plurality of people exceeds a certain standard value, or the standard value is exceeded in the degree of sleepiness of a plurality of people. The notification may be made only when there is a degree of sleepiness.

<効果>
以上のように、本実施の形態によれば、センサ2によって検出された人の熱に関する情報に基づいて、推定部3が人の眠くなりやすさ度合いを個人毎に推定する。つまり、眠気を生じていない人であっても、その人の熱に関する情報によって、その時点での眠くなりやすさ度合いを個人毎に推定することができる。したがって、このような眠くなりやすさ推定装置1を、覚醒誘導システムに採用すれば、人が眠気を生じる前の段階で、各種機器による覚醒誘導が個人毎に可能となる。これにより、人の覚醒度を個人毎に高めることができる。
<Effect>
As described above, according to the present embodiment, the estimation unit 3 estimates the degree of sleepiness of a person for each individual based on the information on the heat of the person detected by the sensor 2. That is, even a person who is not drowsy can estimate the degree of drowsiness at that time for each individual based on the information about the person's fever. Therefore, if such a sleepiness estimation device 1 is adopted in the awakening guidance system, it becomes possible for each individual to induce awakening by various devices before the person becomes drowsy. As a result, the arousal level of a person can be increased for each individual.

ここで、熱画像センサ21では、個人毎の熱画像G1、G2、G3を容易に取得することが可能である。このため、熱画像センサ21が取得した人の熱画像G1、G2、G3に基づいて、個人毎の眠くなりやすさ度合いを容易に推定することができる。 Here, the thermal image sensor 21 can easily acquire thermal images G1, G2, and G3 for each individual. Therefore, it is possible to easily estimate the degree of sleepiness of each individual based on the thermal images G1, G2, and G3 of the person acquired by the thermal image sensor 21.

また、上述の通り、眠くなりやすさ度合いと人の放熱量の間に相関があることが分かった。これにより、推定部3が人の放熱量に基づいて、当該人の眠くなりやすさ度合いを推定するので、眠くなりやすさ度合いを精度良く推定することが可能である。 In addition, as described above, it was found that there is a correlation between the degree of sleepiness and the amount of heat released by a person. As a result, the estimation unit 3 estimates the degree of sleepiness of the person based on the amount of heat released from the person, so that the degree of sleepiness can be estimated accurately.

また、個人毎に報知部4が眠くなりやすさ度合いを報知できるので、推定した眠くなりやすさ度合いを個人毎に報知することができる。人は自覚していない眠くなりやすさ度合いを、この報知によって把握することができ、今後の眠気対策に反映することができる。 Further, since the notification unit 4 can notify the degree of sleepiness for each individual, the estimated degree of sleepiness can be notified for each individual. The degree of drowsiness that a person is not aware of can be grasped by this notification, and can be reflected in future measures against drowsiness.

(実施の形態2)
上記実施の形態1では、人の放熱量から眠くなりやすさ度合いを個人毎に推定する場合を例示した。この実施の形態2では、人の温冷感(暑い/寒いの感覚)から眠くなりやすさ度合いを個人毎に推定する場合について説明する。なお、以降の説明において、上記実施の形態1と同等の部分においては、同一の符号を付してその説明を省略する場合がある。
(Embodiment 2)
In the first embodiment, the case where the degree of susceptibility to sleepiness is estimated for each individual from the amount of heat released by a person is illustrated. In the second embodiment, a case where the degree of susceptibility to sleepiness is estimated for each individual from the feeling of warmth / coldness (feeling of hot / cold) of a person will be described. In the following description, in the same parts as those in the first embodiment, the same reference numerals may be given and the description thereof may be omitted.

図9は、実施の形態2に係る、人の眠くなりやすさ度合いを推定する手順を示すフローチャートである。 FIG. 9 is a flowchart showing a procedure for estimating the degree of sleepiness of a person according to the second embodiment.

まず、熱画像センサ21は、人の熱画像G1を取得する(ステップS11)。推定部3は、熱画像センサ21が取得した熱画像G1に基づいて、人の温冷感を推定する。具体的には、推定部3は、熱画像センサ21が取得した熱画像G1に基づいて、着衣から露出した部分の皮膚温度を検出することで、温冷感を推定する(ステップS12)。人体の部位によっては、当該部位の皮膚温度が温冷感と高い相関を持っていることが知られている。温冷感との相関が高い部位としては、例えば鼻が挙げられる。また、額の皮膚温度から鼻の皮膚温度を減算した値も、温冷感と高い相関を示している。推定部3は、温冷感を推定するために必要な部位の皮膚温度を、熱画像G1から求め、その結果から温冷感を推定する。なお、温冷感の推定には、その他の周知の方式を用いることが可能であり、その手法は上述の方法に限定されない。 First, the thermal image sensor 21 acquires a human thermal image G1 (step S11). The estimation unit 3 estimates the feeling of warmth and coldness of a person based on the thermal image G1 acquired by the thermal image sensor 21. Specifically, the estimation unit 3 estimates the feeling of warmth and coldness by detecting the skin temperature of the portion exposed from the clothes based on the thermal image G1 acquired by the thermal image sensor 21 (step S12). It is known that, depending on the part of the human body, the skin temperature of the part has a high correlation with the feeling of warmth and coldness. An example of a site having a high correlation with the feeling of warmth and coldness is the nose. The value obtained by subtracting the skin temperature of the nose from the skin temperature of the forehead also shows a high correlation with the feeling of warmth and coldness. The estimation unit 3 obtains the skin temperature of the portion required for estimating the warm / cold sensation from the thermal image G1 and estimates the warm / cold sensation from the result. It should be noted that other well-known methods can be used for estimating the feeling of warmth and coldness, and the method is not limited to the above-mentioned method.

次いで、推定部3は、温冷感に基づいて、眠くなりやすさ度合いを推定する(ステップS13)。ここでは、温冷感を放熱量に変換して、その放熱量から眠くなりやすさ度合いを推定する場合を例示する。温冷感と放熱量とには所定の関係があることが知られている。所定の関係については、例えば非特許文献1に詳しい(非特許文献1:石垣秀圭、外2名、“気温湿度が人体の熱収支と心理反応に及ぼす影響について(その3)”、[online]、1999年、日生気誌(S46)、[平成29年5月31日検索]、インターネット〈URL:https://www.jstage.jst.go.jp/article/seikisho1966/36/3/36_3_S46/_pdf〉)記載がある。推定部3は、所定の関係に基づいて温冷感を放熱量に変換する。その後、推定部3は、推定部3は、近似曲線Lに基づいて、放熱量から人の眠くなりやすさ度合いを推定する。 Next, the estimation unit 3 estimates the degree of sleepiness based on the feeling of warmth and coldness (step S13). Here, an example is illustrated in which the feeling of warmth and coldness is converted into the amount of heat radiation, and the degree of susceptibility to sleepiness is estimated from the amount of heat radiation. It is known that there is a predetermined relationship between the feeling of warmth and coldness and the amount of heat released. For example, the predetermined relationship is detailed in Non-Patent Document 1 (Non-Patent Document 1: Hidekei Ishigaki, 2 outsiders, "Effect of temperature and humidity on heat balance and psychological reaction of human body (3)", [online ], 1999, Nissei Ki Magazine (S46), [Search on May 31, 2017], Internet <URL: https://www.jstage.jst.go.jp/article/seikisho1966/36/3/36_3_S46 / _pdf>) There is a description. The estimation unit 3 converts the feeling of warmth and coldness into the amount of heat radiation based on a predetermined relationship. After that, the estimation unit 3 estimates the degree of sleepiness of a person from the amount of heat radiation based on the approximate curve L.

その後、報知部4は、推定部3が推定した個人毎の眠くなりやすさ度合いを周囲に報知する(ステップS14)。 After that, the notification unit 4 notifies the surroundings of the degree of sleepiness estimated by the estimation unit 3 for each individual (step S14).

本実施の形態によれば、推定部3が人の温冷感に基づいて、当該人の眠くなりやすさ度合いを推定するので、眠くなりやすさ度合いを精度良く推定することが可能である。 According to the present embodiment, since the estimation unit 3 estimates the degree of sleepiness of the person based on the feeling of warmth and coldness of the person, it is possible to accurately estimate the degree of sleepiness of the person.

なお、ここでは温冷感から眠くなりやすさ度合いを推定するために一旦放熱量を算出する方法を例示したが、これは温冷感と眠くなりやすさ度合いの間に一定の相関関係があることを示している。即ち、放熱量を介さずに温冷感から直接眠くなりやすさ度合いの関係を求めることも当然可能であり、その関係から温冷感から直接眠くなりやすさ度合いを算出してもよく、もちろん他の指標を介してもよく、温冷感を基に眠くなりやすさ度合いを算出していればその手段を限定するものではない。 Here, a method of calculating the amount of heat radiation once to estimate the degree of sleepiness from the feeling of warmth and cold is illustrated, but this has a certain correlation between the feeling of warmth and coldness and the degree of sleepiness. It is shown that. That is, it is of course possible to obtain the relationship of the degree of susceptibility to sleepiness directly from the feeling of heat and cold without the intervention of the amount of heat radiation, and the degree of susceptibility to sleepiness may be calculated directly from the feeling of heat and cold. Other indicators may be used, and the means is not limited as long as the degree of susceptibility to sleepiness is calculated based on the feeling of warmth and coldness.

また、ここでは熱画像G1から該当する人P1の温冷感を求めて眠くなりやすさ度合いを算出しているが、これはもちろん人が複数名の場合でも同様であり、複数名存在する場合には、複数名の温冷感に基づき各人の眠くなりやすさ度合いを個別に推定することが可能である。 Further, here, the degree of susceptibility to sleepiness is calculated by obtaining the feeling of warmth and coldness of the corresponding person P1 from the thermal image G1, but this is of course the same even when there are a plurality of people, and when there are a plurality of people. It is possible to individually estimate the degree of sleepiness of each person based on the feeling of warmth and coldness of a plurality of people.

(実施の形態3)
上記実施の形態2では、推定した温冷感から、眠くなりやすさ度合いを推定する場合について説明した。この実施の形態3では、放熱量に基づいて温冷感を推定し、その温冷感から眠くなりやすさ度合いを推定する場合について説明する。つまり、この実施の形態3では、温冷感と眠くなりやすさ度合いとの関係を、推定部3が予め記憶している。温冷感と眠くなりやすさ度合いとの関係については、種々の実験、シミュレーション、経験則などに基づいて適宜設定されているものとする。例えば、温冷感と眠くなりやすさ度合いとの関係の方が、放熱量と眠くなりやすさ度合いとの関係よりも、正確性が高い場合には、本方式を採用することが望ましい。
(Embodiment 3)
In the second embodiment, the case where the degree of susceptibility to sleepiness is estimated from the estimated feeling of warmth and coldness has been described. In the third embodiment, a case where a feeling of warm / coldness is estimated based on the amount of heat radiation and the degree of susceptibility to sleepiness is estimated from the feeling of warmth / coldness will be described. That is, in the third embodiment, the estimation unit 3 stores in advance the relationship between the feeling of warmth and coldness and the degree of susceptibility to sleepiness. The relationship between the feeling of warmth and coldness and the degree of sleepiness shall be appropriately set based on various experiments, simulations, and empirical rules. For example, it is desirable to adopt this method when the relationship between the feeling of warmth and coldness and the degree of sleepiness is higher than the relationship between the amount of heat radiation and the degree of sleepiness.

図10は、実施の形態3に係る、人の眠くなりやすさ度合いを推定する手順を示すフローチャートである。なお、以降の説明において、上記実施の形態1と同等の部分においては、同一の符号を付してその説明を省略する場合がある。 FIG. 10 is a flowchart showing a procedure for estimating the degree of sleepiness of a person according to the third embodiment. In the following description, in the same parts as those in the first embodiment, the same reference numerals may be given and the description thereof may be omitted.

まず、熱画像センサ21は、人の熱画像G1を取得する(ステップS21)。推定部3は、熱画像センサ21が取得した熱画像G1に基づいて、人の放熱量を算出する(ステップS22)。次いで、推定部3は、人の放熱量に基づいて、当該人の温冷感を推定する(ステップS23)。具体的には、推定部3は、実施の形態3で例示した所定の関係に基づいて放熱量から温冷感を推定する。 First, the thermal image sensor 21 acquires a human thermal image G1 (step S21). The estimation unit 3 calculates the amount of heat released from a person based on the thermal image G1 acquired by the thermal image sensor 21 (step S22). Next, the estimation unit 3 estimates the feeling of warmth and coldness of the person based on the amount of heat dissipated by the person (step S23). Specifically, the estimation unit 3 estimates the feeling of warmth and coldness from the amount of heat radiation based on the predetermined relationship illustrated in the third embodiment.

そして、推定部3は、温冷感と眠くなりやすさ度合いとの関係に基づいて、温冷感から人の眠くなりやすさ度合いを推定する(ステップS24)。その後、報知部4は、推定部3が推定した個人毎の眠くなりやすさ度合いを周囲に報知する(ステップS25)。 Then, the estimation unit 3 estimates the degree of sleepiness of a person from the feeling of warmth and coldness based on the relationship between the feeling of warmth and coldness and the degree of sleepiness (step S24). After that, the notification unit 4 notifies the surroundings of the degree of sleepiness estimated by the estimation unit 3 for each individual (step S25).

本実施の形態によれば、推定部3が人の放熱量から算出した温冷感に基づいて、当該人の眠くなりやすさ度合いを推定するので、眠くなりやすさ度合いを精度良く推定することが可能である。 According to the present embodiment, the estimation unit 3 estimates the degree of sleepiness of the person based on the feeling of warmth and coldness calculated from the amount of heat released from the person, so that the degree of sleepiness of the person is estimated with high accuracy. Is possible.

また、ここでは熱画像G1から該当する人P1の放熱量を求めて眠くなりやすさ度合いを算出しているが、これはもちろん人が複数名の場合でも同様であり、複数名存在する場合には、複数名の放熱量に基づき各人の眠くなりやすさ度合いを個別に推定することが可能である。 Further, here, the degree of susceptibility to sleepiness is calculated by obtaining the heat dissipation amount of the corresponding person P1 from the thermal image G1, but this is of course the same even when there are a plurality of people, and when there are a plurality of people. Can individually estimate the degree of sleepiness of each person based on the amount of heat released by a plurality of people.

(実施の形態4)
上記実施の形態1では、センサ2が取得した人の熱に関する情報から眠くなりやすさ度合いを推定する場合を例示して説明した。この実施の形態4では、センサ2aが取得した人の周囲環境から眠くなりやすさ度合いを推定する場合について説明する。なお、以降の説明において、上記実施の形態1と同等の部分においては、同一の符号を付してその説明を省略する場合がある。
(Embodiment 4)
In the first embodiment, the case where the degree of susceptibility to sleepiness is estimated from the information on the heat of the person acquired by the sensor 2 has been illustrated and described. In the fourth embodiment, a case where the degree of susceptibility to sleepiness is estimated from the surrounding environment of the person acquired by the sensor 2a will be described. In the following description, in the same parts as those in the first embodiment, the same reference numerals may be given and the description thereof may be omitted.

図11は、実施の形態4に係る眠くなりやすさ推定装置1Aの機能構成を示すブロック図である。具体的には、図11は、図1に対応する図である。 FIG. 11 is a block diagram showing a functional configuration of the sleepiness estimation device 1A according to the fourth embodiment. Specifically, FIG. 11 is a diagram corresponding to FIG.

図11に示すように、眠くなりやすさ推定装置1Aのセンサ2aは、人の周囲環境を検出するセンサである。本実施の形態では、センサ2aは、人の周囲環境として当該人の周囲の照度を検出する照度センサ22を含む。 As shown in FIG. 11, the sensor 2a of the sleepiness estimation device 1A is a sensor that detects the surrounding environment of a person. In the present embodiment, the sensor 2a includes an illuminance sensor 22 that detects the illuminance around the person as the surrounding environment of the person.

図12は、実施の形態に係る照度センサ22の設置状態の一例を示す模式図である。具体的には、図12は図2に対応する図である。図12に示すように、複数人の人P4、P5は、壁Wによって区画化された別の空間内に存在している。各空間は完全に区画化されていなくてもよい。各空間は、窓(図示省略)からの外光、照明装置(図示省略)からの照明光により、照らされた状態となっている。そして、照度センサ22は、各空間内の机150の上にそれぞれ設置されている。これにより、各照度センサ22は、各空間内の照度を検出する。つまり、各照度センサ22は、人P4、P5のそれぞれの周囲の照度を検出することができる。 FIG. 12 is a schematic view showing an example of the installation state of the illuminance sensor 22 according to the embodiment. Specifically, FIG. 12 is a diagram corresponding to FIG. As shown in FIG. 12, a plurality of people P4 and P5 exist in another space partitioned by the wall W. Each space does not have to be completely compartmentalized. Each space is illuminated by outside light from a window (not shown) and illumination light from a lighting device (not shown). The illuminance sensor 22 is installed on the desk 150 in each space. As a result, each illuminance sensor 22 detects the illuminance in each space. That is, each illuminance sensor 22 can detect the illuminance around each of the people P4 and P5.

図13は、眠くなりやすさ度合いと照度との関係を示すグラフである。図13に示すように、照度が40lux程度よりも低い場合、眠くなりやすさ度合いは高い状態で安定している。一方、照度が200lux程度よりも高い場合、眠くなりやすさ度合いは低い状態で安定している。そして、照度が40lux程度から200lux程度にかけては、照度が高まるにつれて、眠くなりやすさ度合いも急峻に低下している。 FIG. 13 is a graph showing the relationship between the degree of sleepiness and the illuminance. As shown in FIG. 13, when the illuminance is lower than about 40 lux, the degree of sleepiness is stable in a high state. On the other hand, when the illuminance is higher than about 200 lux, the degree of sleepiness is low and stable. When the illuminance is from about 40 lux to about 200 lux, the degree of susceptibility to sleepiness decreases sharply as the illuminance increases.

推定部3は、センサ2aが所得した周囲の照度から、図13に示す眠くなりやすさ度合いと照度との関係に基づいて、眠くなりやすさ度合いを推定する。 The estimation unit 3 estimates the degree of sleepiness from the ambient illuminance earned by the sensor 2a based on the relationship between the degree of sleepiness and the illuminance shown in FIG.

本実施の形態によれば、人P4、P5の周囲の照度を検出することにより、当該人P4、P5の眠くなりやすさ度合いを個人毎に推定することが可能である。 According to the present embodiment, by detecting the illuminance around the person P4 and P5, it is possible to estimate the degree of sleepiness of the person P4 and P5 for each individual.

(実施の形態5)
上記実施の形態4では、人の周囲環境の一つである照度に基づいて、眠くなりやすさ度合いを推定する場合を例示して説明した。この実施の形態5では、人の周囲環境の一つである人の周囲の気体成分の濃度に基づいて、眠くなりやすさ度合いを推定する場合について説明する。なお、以降の説明において、上記実施の形態1と同等の部分においては、同一の符号を付してその説明を省略する場合がある。
(Embodiment 5)
In the fourth embodiment, a case where the degree of susceptibility to sleepiness is estimated based on the illuminance, which is one of the surrounding environments of a person, has been illustrated and described. In the fifth embodiment, a case where the degree of sleepiness is estimated based on the concentration of the gas component around the person, which is one of the surrounding environments of the person, will be described. In the following description, in the same parts as those in the first embodiment, the same reference numerals may be given and the description thereof may be omitted.

図14は、実施の形態5に係る眠くなりやすさ推定装置1Bの機能構成を示すブロック図である。具体的には、図14は、図1に対応する図である。 FIG. 14 is a block diagram showing a functional configuration of the sleepiness estimation device 1B according to the fifth embodiment. Specifically, FIG. 14 is a diagram corresponding to FIG.

図14に示すように、眠くなりやすさ推定装置1Bのセンサ2bは、人の周囲環境を検出するセンサである。本実施の形態では、センサ2bは、人の周囲環境として当該人の周囲の気体成分の濃度を検出するガスセンサ23を含む。ガスセンサ23は、例えば二酸化炭素及び酸素の少なくとも一方の濃度を検出するガスセンサである。なお、ガスセンサ23は、区画化された各空間の気体成分の濃度を個別に検出できるように設置されていればよい。なお、各空間は、完全に区画化されていなくてもよい。 As shown in FIG. 14, the sensor 2b of the sleepiness estimation device 1B is a sensor that detects the surrounding environment of a person. In the present embodiment, the sensor 2b includes a gas sensor 23 that detects the concentration of a gas component around the person as the surrounding environment of the person. The gas sensor 23 is, for example, a gas sensor that detects the concentration of at least one of carbon dioxide and oxygen. The gas sensor 23 may be installed so as to be able to individually detect the concentration of the gas component in each of the partitioned spaces. It should be noted that each space does not have to be completely partitioned.

ここで、人の周囲環境において、二酸化炭素の濃度が高くなると、眠くなりやすさ度合いも高くなる傾向がある。同様に、酸素の濃度が低くなると、眠くなりやすさ度合いは高くなる傾向がある。この関係に基づいて、推定部3は、センサ2bが所得した周囲の気体成分の濃度から眠くなりやすさ度合いを推定する。 Here, in the surrounding environment of a person, as the concentration of carbon dioxide increases, the degree of susceptibility to sleep tends to increase. Similarly, lower oxygen concentrations tend to increase the degree of sleepiness. Based on this relationship, the estimation unit 3 estimates the degree of sleepiness from the concentration of the surrounding gas component earned by the sensor 2b.

本実施の形態によれば、人の周囲の気体成分の濃度を検出することにより、当該人の眠くなりやすさ度合いを個人毎に推定することが可能である。 According to the present embodiment, it is possible to estimate the degree of sleepiness of the person for each individual by detecting the concentration of the gas component around the person.

なお、ガスセンサ23は、複数の気体成分の濃度を検出できるガスセンサであってもよいし、例えば酸素センサや、二酸化炭素センサなどのような特定の気体成分の濃度を検出できるセンサであってもよい。 The gas sensor 23 may be a gas sensor capable of detecting the concentration of a plurality of gas components, or may be a sensor capable of detecting the concentration of a specific gas component such as an oxygen sensor or a carbon dioxide sensor. ..

(実施の形態6)
上記実施の形態1では、眠くなりやすさ推定装置1が眠くなりやすさ度合いのみを推定する場合を例示した。この実施の形態6では、眠くなりやすさ推定装置1Cが、眠くなりやすさ度合いと、眠気とを推定する場合について説明する。なお、以降の説明において、上記実施の形態1と同等の部分においては、同一の符号を付してその説明を省略する場合がある。
(Embodiment 6)
In the first embodiment, the case where the sleepiness estimation device 1 estimates only the sleepiness degree is illustrated. In the sixth embodiment, a case where the drowsiness estimation device 1C estimates the degree of drowsiness and drowsiness will be described. In the following description, in the same parts as those in the first embodiment, the same reference numerals may be given and the description thereof may be omitted.

図15は、実施の形態6に係る眠くなりやすさ推定装置1Cの機能構成を示すブロック図である。図15に示すように眠くなりやすさ推定装置1Cは、実施の形態1の眠くなりやすさ推定装置1に撮像部30と、眠気推定部40と、眠気予測部50とを追加した構成となっている。 FIG. 15 is a block diagram showing a functional configuration of the sleepiness estimation device 1C according to the sixth embodiment. As shown in FIG. 15, the drowsiness estimation device 1C has a configuration in which an imaging unit 30, a drowsiness estimation unit 40, and a drowsiness prediction unit 50 are added to the drowsiness estimation device 1 of the first embodiment. ing.

撮像部30は、人P1の顔を撮像するためのカメラである。撮像部30としては、CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)イメージセンサ用いたカメラ、CCD(Charge Coupled Device)イメージセンサを用いたカメラなどが例示される。 The imaging unit 30 is a camera for imaging the face of the person P1. Examples of the imaging unit 30 include a camera using a CMOS (Complementary Metal Oxide Sensor) image sensor, a camera using a CCD (Charge Coupled Device) image sensor, and the like.

眠気推定部40は、人P1の眠気度合いを示す眠気レベルを検出する。例えば、眠気推定部40は、眠気推定部40と接続された撮像部30が撮像した人P1を含む動画像を取得するためのインターフェースを有し、当該動画像から人P1の眠気レベルを検出する。眠気推定部40は、人P1の眠気レベルを眠気予測部50に出力する。人P1の眠気レベルを検出する方法は、特に限定されないが、例えば、人P1の顔の動画像情報から眠気レベルを検出することができる。具体的には、人P1の顔の動画像情報に含まれる瞬きの動きから、眠気レベルを推定する。人P1の瞬きの周期が安定している場合は眠気レベルが低く、人P1の瞬きが遅く、且つ瞬きの周期が短く頻繁に行われている場合は眠気レベルが高いと推定することができる。 The drowsiness estimation unit 40 detects the drowsiness level indicating the degree of drowsiness of the person P1. For example, the drowsiness estimation unit 40 has an interface for acquiring a moving image including the person P1 imaged by the imaging unit 30 connected to the drowsiness estimation unit 40, and detects the drowsiness level of the person P1 from the moving image. .. The drowsiness estimation unit 40 outputs the drowsiness level of the person P1 to the drowsiness prediction unit 50. The method for detecting the drowsiness level of the person P1 is not particularly limited, and for example, the drowsiness level can be detected from the moving image information of the face of the person P1. Specifically, the drowsiness level is estimated from the blinking movement included in the moving image information of the face of the person P1. It can be estimated that the drowsiness level is low when the blink cycle of the person P1 is stable, and the drowsiness level is high when the blink cycle of the person P1 is slow and the blink cycle is short and frequently performed.

眠気予測部50は、推定部3が推定した眠くなりやすさ度合いと、眠気推定部40が推定した眠気レベルとに基づいて、その人P1の将来の眠気レベルを予測する。例えば、人P1の眠くなりやすさ度合いが高い場合には、眠気予測部50は、その人P1の現在の眠気レベルを比較的高めに高めたものを、将来の眠気レベルとして予測する。他方、人P1の眠くなりやすさ度合いが低い場合には、眠気予測部50は、その人P1の現在の眠気レベルを低くしたもの、もしくは現在の眠気レベルを僅かに高めたものを、将来の眠気レベルとして予測する。眠気予測部50は、予測した眠気レベルを報知部4に出力する。これにより、予測された人P1の将来の眠気レベルが報知部4で報知される。 The drowsiness prediction unit 50 predicts the future drowsiness level of the person P1 based on the degree of drowsiness estimated by the estimation unit 3 and the drowsiness level estimated by the drowsiness estimation unit 40. For example, when the degree of drowsiness of the person P1 is high, the drowsiness prediction unit 50 predicts the person P1 having a relatively high current drowsiness level as the future drowsiness level. On the other hand, when the degree of drowsiness of the person P1 is low, the drowsiness prediction unit 50 lowers the current drowsiness level of the person P1 or slightly raises the current drowsiness level in the future. Predict as drowsiness level. The drowsiness prediction unit 50 outputs the predicted drowsiness level to the notification unit 4. As a result, the notification unit 4 notifies the predicted future drowsiness level of the person P1.

ここで、その他の眠気の予測方法の例を説明する。熱画像センサ21で取得された熱画像G1に基づいて、推定部3では、撮影された人の放熱量が算出される。推定部3には、放熱量に対応して、所定時間後の眠気レベル変動量をあらかじめ記憶させておく。例えば、人の放熱量が33W/mであった場合の所定時間後の眠気レベル変動量を図16に示す。なお、推定部3には、図16で例示した関係性以外にも、各放熱量に応じた所定時間後の眠気レベル変動量を予め記憶させておく。 Here, an example of another method for predicting drowsiness will be described. Based on the thermal image G1 acquired by the thermal image sensor 21, the estimation unit 3 calculates the amount of heat released from the photographed person. The estimation unit 3 stores in advance the amount of drowsiness level fluctuation after a predetermined time according to the amount of heat radiation. For example, FIG. 16 shows the amount of drowsiness level fluctuation after a predetermined time when the amount of heat released by a person is 33 W / m 2. In addition to the relationship illustrated in FIG. 16, the estimation unit 3 stores in advance the amount of drowsiness level fluctuation after a predetermined time according to each heat dissipation amount.

そして、推定部3において算出された人の放熱量が33W/mであったとすると、推定部3は、図16に示すグラフに基づいて、所定時間後の眠気レベルの変動量を予測する。すなわち、推定部3は、約5分後には眠気レベルが1.5程度、約10分後には眠気レベルが2.3程度増大すると推定する。尚ここで、眠気レベルは5段階で表され、値が大きいほど眠気が強いとしている。このようにすることで、放熱量によって以降の眠気レベルがどのように変動するかを、予測することができる。 Then, assuming that the heat dissipation amount of the person calculated by the estimation unit 3 is 33 W / m 2 , the estimation unit 3 predicts the fluctuation amount of the drowsiness level after a predetermined time based on the graph shown in FIG. That is, the estimation unit 3 estimates that the drowsiness level increases by about 1.5 after about 5 minutes and the drowsiness level increases by about 2.3 after about 10 minutes. Here, the drowsiness level is expressed in five stages, and the larger the value, the stronger the drowsiness. By doing so, it is possible to predict how the subsequent drowsiness level will fluctuate depending on the amount of heat released.

ここでは放熱量が33W/mの場合を説明したが、他の放熱量における所定時間後の眠気レベル変動量も推定部3に記憶させておけば、各放熱量に応じて、所定時間後の眠気レベル変動量を推定することができる。例えば、より寒い環境、つまり人の放熱量が大きくなる場合(例えば放熱量が50W/m)には、図17に示すように、放熱量が33W/mの場合よりも所定時間後の眠気レベルの変動量は小さい。これにより、時間が経過しても、眠気レベルの変動量は相対的に小さいと推定される。例えば自動車を運転しているときに、カーナビ等で設定された目的地までのルート上に、各ルート上の到着予定時間に基づいて、どの地点でどの程度の眠気に達するかを表示することが可能である。ドライバーは、この表示を参考にして、どのあたりの場所で休憩をするかを検討することができる。もちろんこの情報を基に、カーナビがドライバーに対して休憩等を促す報知を行ってもよい。 Here, the case where the heat radiation amount is 33 W / m 2 has been described, but if the drowsiness level fluctuation amount after a predetermined time in another heat radiation amount is also stored in the estimation unit 3, the heat radiation amount will be adjusted after a predetermined time. The amount of drowsiness level fluctuation can be estimated. For example, colder environment, that is, if the heat radiation amount of human increases (e.g. heat radiation amount is 50 W / m 2), as shown in FIG. 17, the heat radiation amount is a predetermined time after the case of 33 W / m 2 The amount of fluctuation in drowsiness level is small. As a result, it is estimated that the amount of fluctuation in the drowsiness level is relatively small over time. For example, when driving a car, it is possible to display on the route to the destination set by the car navigation system, etc., at what point and how much sleepiness is reached based on the estimated arrival time on each route. It is possible. The driver can refer to this display and consider where to take a break. Of course, based on this information, the car navigation system may notify the driver to take a break or the like.

また、ここでは放熱量を基に所定時間後の眠気の変動量を推定することを説明したが、もちろん放熱量でなくてもよく、例えば周囲気温を用いても構わない。人は周囲気温が25℃程度のやや温かい環境であると、周囲気温が例えば15℃以下の低温環境よりも眠気を感じやすい。このため、予め各気温における所定時間後の眠気の変動量を測定しておくことで、外気温に応じて所定時間後の眠気を推定することができる。もちろん周囲気温以外でも、人の眠気に影響を与える要因があるのであれば、それを基に予め各条件における所定時間後の眠気の変動量を測定しておくことで、各条件に応じて所定時間後の眠気を推定することができる。 Further, although it has been described here that the amount of fluctuation in drowsiness after a predetermined time is estimated based on the amount of heat radiation, it does not have to be the amount of heat radiation, and for example, the ambient air temperature may be used. A person is more likely to feel drowsy when the ambient temperature is about 25 ° C. than in a low temperature environment where the ambient temperature is, for example, 15 ° C. or lower. Therefore, by measuring the amount of fluctuation of drowsiness after a predetermined time at each temperature in advance, it is possible to estimate the drowsiness after a predetermined time according to the outside air temperature. Of course, if there are factors that affect human drowsiness other than the ambient temperature, the amount of fluctuation in drowsiness after a predetermined time under each condition can be measured in advance based on that, and the amount can be determined according to each condition. It is possible to estimate drowsiness after hours.

なお、人の眠気に影響を与える要因として放熱量を用いた場合、放熱量は人の温冷感と着衣量に依らない相関を有していることが知られており、厚着であっても薄着であっても関係なく、所定時間後の眠気を推定することができるという利点を有する。 When the amount of heat radiation is used as a factor that affects human drowsiness, it is known that the amount of heat radiation has a correlation between the feeling of warmth and coldness of a person and the amount of clothing, even if the person wears thick clothes. It has the advantage that drowsiness after a predetermined time can be estimated regardless of even light clothing.

また、ここでは熱画像から求めた放熱量を基に眠気を予測することを説明したが、これ以外でも、照度センサやガスセンサを用いて、所定時間後の眠気レベルの変動量を、推定部3にあらかじめ記憶させておき、照度やガスの濃度を基に、所定時間後の眠気レベルの変動量を推定しても構わない。例えば照度の場合には、周囲が明るい時には人は眠くなりにくく、周囲が暗いときには人は比較的眠くなりやすいことに起因する。特に自動車を運転しているときには、その時点の照度に基づいて、人の眠気の推移を正確に予測できるという利点を有する。 Further, although it has been described here that drowsiness is predicted based on the amount of heat released from the thermal image, other than this, the amount of fluctuation in the drowsiness level after a predetermined time is estimated by the estimation unit 3 using an illuminance sensor or a gas sensor. The amount of fluctuation in the drowsiness level after a predetermined time may be estimated based on the illuminance and the gas concentration. For example, in the case of illuminance, it is difficult for a person to become sleepy when the surroundings are bright, and it is relatively easy for a person to become sleepy when the surroundings are dark. Especially when driving a car, it has an advantage that the transition of a person's drowsiness can be accurately predicted based on the illuminance at that time.

一方、例えばガスが炭酸ガスである場合には、炭酸ガスの濃度が高いときには人は眠くなりやすく、濃度が低いときには人は眠くなりにくいことに起因する。これにより、自動車運転中に内気循環させていて炭酸ガスが上昇する際に、炭酸ガス濃度の推移から人の眠気を正確に予測できるという利点を有する。 On the other hand, for example, when the gas is carbon dioxide, a person tends to get sleepy when the concentration of carbon dioxide is high, and a person does not get sleepy when the concentration is low. This has the advantage that when the carbon dioxide gas rises due to the circulation of the inside air while driving a car, the drowsiness of a person can be accurately predicted from the transition of the carbon dioxide gas concentration.

なお、放熱量に応じた所定時間後の眠気レベル変動量を用いた眠気の予測は、眠気予測部50で行うことも可能である。 The drowsiness prediction unit 50 can also predict drowsiness using the amount of drowsiness level fluctuation after a predetermined time according to the amount of heat radiation.

眠気推定部40及び眠気予測部50とは、推定部3と同様に、例えば、CPUと、当該CPUに通信可能な記憶部に記憶された制御プログラムとによって実現されている。 The drowsiness estimation unit 40 and the drowsiness prediction unit 50 are realized by, for example, a CPU and a control program stored in a storage unit capable of communicating with the CPU, similarly to the estimation unit 3.

以上のように、本実施の形態によれば、眠くなりやすさ推定装置1Cでは、人P1の現在の眠気レベルと、眠くなりやすさ度合いとに基づいて、将来の眠気レベルが予測されるので、この将来の眠気レベルを今後の眠気対策に反映することができる。 As described above, according to the present embodiment, the drowsiness estimation device 1C predicts the future drowsiness level based on the current drowsiness level of the person P1 and the degree of drowsiness. , This future drowsiness level can be reflected in future drowsiness measures.

なお、本実施の形態では、人P1を含む動画像により現在の眠気レベルを推定する場合を例示した。しかし、眠気レベルを推定する方法は、如何様でもよい。例えば、人P1の心拍、皮膚コンダクタンス、皮膚温度、脳波などを用いて眠気レベルを推定する事が可能である。 In this embodiment, a case where the current drowsiness level is estimated from a moving image including a person P1 is illustrated. However, any method can be used to estimate the drowsiness level. For example, it is possible to estimate the drowsiness level using the heartbeat, skin conductance, skin temperature, brain wave, etc. of human P1.

心拍を用いる方式では、例えば、心拍のR波とR波の間隔(RR間隔)から交感神経/副交感神経(LF/HF)を求めて、眠気レベルを推定すればよい。LF/HFは、人が眠くなると、低くなる傾向がある。 In the method using the heartbeat, for example, the sympathetic nerve / parasympathetic nerve (LF / HF) may be obtained from the R wave and the R wave interval (RR interval) of the heartbeat to estimate the drowsiness level. LF / HF tends to be lower when a person becomes sleepy.

皮膚コンダクタンスを用いる方式では、例えば、皮膚コンダクタンスから精神性発汗量を求めて眠気レベルを推定すればよい。精神性発汗量は、人が眠くなると減少する傾向がある。 In the method using skin conductance, for example, the amount of mental sweating may be obtained from the skin conductance to estimate the drowsiness level. Mental sweating tends to decrease as a person becomes sleepy.

皮膚温度を用いる方式では、指先などの末梢部の皮膚温度から眠気レベルを推定すればよい。末梢部の皮膚温度は、人が眠くなると上昇する傾向がある。 In the method using the skin temperature, the drowsiness level may be estimated from the skin temperature of the peripheral part such as the fingertip. Peripheral skin temperature tends to rise when a person becomes sleepy.

脳波を用いる方式では、例えば、α波振幅やα波割合から眠気レベルを推定すればよい。α波振幅やα波割合は、人が眠くなると上昇する傾向がある。 In the method using brain waves, for example, the drowsiness level may be estimated from the α wave amplitude and the α wave ratio. The α-wave amplitude and α-wave ratio tend to increase when a person becomes sleepy.

(実施の形態7)
[覚醒誘導システム]
この実施の形態7では、眠くなりやすさ推定装置を覚醒誘導システムに採用した場合について説明する。なお、ここでは、実施の形態1に係る眠くなりやすさ推定装置1を覚醒誘導システムに採用する場合について説明するが、その他の実施の形態の眠くなりやすさ推定装置を覚醒誘導システムに採用してもよい。覚醒誘導システムは、例えば、自動車などの車両内、オフィスなどの室内に設置される。
(Embodiment 7)
[Awakening Guidance System]
In the seventh embodiment, a case where the sleepiness estimation device is adopted in the awakening guidance system will be described. In addition, although the case where the sleepiness estimation device 1 according to the first embodiment is adopted in the awakening guidance system will be described here, the sleepiness estimation device of another embodiment is adopted in the awakening guidance system. You may. The awakening guidance system is installed, for example, in a vehicle such as an automobile or in a room such as an office.

図18は、実施の形態7に係る覚醒誘導システム100の機能構成を示すブロック図である。図18に示すように覚醒誘導システム100は、眠くなりやすさ推定装置1と、人P1の周囲環境を変更するための機器200とを備えている。 FIG. 18 is a block diagram showing a functional configuration of the awakening guidance system 100 according to the seventh embodiment. As shown in FIG. 18, the awakening guidance system 100 includes a sleepiness estimation device 1 and a device 200 for changing the surrounding environment of the person P1.

制御装置110は、眠くなりやすさ推定装置1により推定された眠くなりやすさ度合いに基づいて、機器200を制御して、人P1、P2、P3の覚醒を誘導する。具体的には、制御装置110は、眠くなりやすさ推定装置1と、機器200とに通信可能に接続されている。制御装置110は、CPU、RAM、ROMを備えており、CPUがROM内に
格納されている制御プログラムをRAMに展開して実行することにより、眠くなりやすさ度合いに基づいて、機器200を制御する。例えば、制御装置110は、眠くなりやすさ度合いが所定値以下である場合に通常モードで機器200を制御し、眠くなりやすさ度合いが所定値を超えた場合に、覚醒を誘導するための覚醒誘導モードで機器200を制御する。ここで、所定値とは、機器200を覚醒誘導モードで動作させるための閾値であり、ユーザの任意で変更可能としてもよい。
The control device 110 controls the device 200 based on the degree of sleepiness estimated by the sleepiness estimation device 1 to induce the awakening of the persons P1, P2, and P3. Specifically, the control device 110 is communicably connected to the sleepiness estimation device 1 and the device 200. The control device 110 includes a CPU, a RAM, and a ROM, and the CPU expands the control program stored in the ROM into the RAM and executes the control program to control the device 200 based on the degree of sleepiness. do. For example, the control device 110 controls the device 200 in the normal mode when the degree of sleepiness is equal to or less than a predetermined value, and awakens to induce arousal when the degree of sleepiness exceeds a predetermined value. The device 200 is controlled in the induction mode. Here, the predetermined value is a threshold value for operating the device 200 in the awakening induction mode, and may be arbitrarily changed by the user.

機器200は、例えば、照明装置210と、音響装置220と、振動装置230と、空調装置240とを含んでいる。 The device 200 includes, for example, a lighting device 210, an acoustic device 220, a vibration device 230, and an air conditioner 240.

照明装置210は、制御装置110の制御に基づいて調光可能となっている。照明装置210は、覚醒誘導モードでは通常モードよりも覚醒誘導効果の高い照明が行われる。具体的には、覚醒誘導モードにおいては、照明装置210は、通常モードよりも明るい光を発することで、人P1の覚醒を誘導することができる。なお、覚醒誘導モードでは、光に含まれる青色光を、通常モードよりも多くして人P1の覚醒を誘導する第一方式や、通常モードよりも低いデューティ比のパルス光で人P1の覚醒を誘導する第二方式を採用することも可能である。 The lighting device 210 can be dimmed based on the control of the control device 110. In the awakening guidance mode, the lighting device 210 is illuminated with a higher awakening induction effect than in the normal mode. Specifically, in the awakening guidance mode, the lighting device 210 can induce the awakening of the person P1 by emitting brighter light than in the normal mode. In the awakening induction mode, the blue light contained in the light is increased more than in the normal mode to induce the awakening of the human P1, and the awakening of the human P1 is performed by the pulsed light having a duty ratio lower than that in the normal mode. It is also possible to adopt the second method of guidance.

具体的には、第一方式では照明装置210が400nm以上500nm以下の範囲にピーク波長を有する光を人P1に照射すればよい。これにより、効率的に人P1の覚醒を誘導することができる。 Specifically, in the first method, the lighting device 210 may irradiate the person P1 with light having a peak wavelength in the range of 400 nm or more and 500 nm or less. Thereby, the awakening of the human P1 can be efficiently induced.

また、第二方式では、通常モードよりも低いデューティ比のパルス光で人P1の覚醒を誘導するので、例えば覚醒誘導システム100を車両内に設けた場合に、夜間であっても運転中に人P1の顔が光って目立つことを抑えながら、覚醒を誘導することができる。特に、第二方式では、照明装置210が、0.1Hz以上1Hz以下の周波数で、0.00001以上0.1以下のデューティ比のパルス光を発してもよい(第一条件)。このような光を人P1に照射することで、より効率的に覚醒を誘導することができる。この第二方式においても、照明装置210が400nm以上500nm以下の範囲にピーク波長を有する光を人P1に照射してもよい。 Further, in the second method, the awakening of the person P1 is induced by the pulsed light having a duty ratio lower than that in the normal mode. Therefore, for example, when the awakening guidance system 100 is installed in the vehicle, the person is driving even at night. Awakening can be induced while suppressing the shining and conspicuous face of P1. In particular, in the second method, the lighting device 210 may emit pulsed light having a duty ratio of 0.00001 or more and 0.1 or less at a frequency of 0.1 Hz or more and 1 Hz or less (first condition). By irradiating the person P1 with such light, arousal can be induced more efficiently. Also in this second method, the lighting device 210 may irradiate the person P1 with light having a peak wavelength in the range of 400 nm or more and 500 nm or less.

音響装置220は、制御装置110の制御に基づいて、出力する音が調整可能となっている。音響装置220は、覚醒誘導モードでは通常モードよりも覚醒誘導効果の高い音が出力される。覚醒誘導効果の高い音とは、通常モードよりも音量を高くしたり、覚醒誘導効果の高い曲を流したりすることが含まれる。 The sound output from the audio device 220 can be adjusted based on the control of the control device 110. In the awakening induction mode, the sound device 220 outputs a sound having a higher awakening induction effect than in the normal mode. The sound having a high awakening-inducing effect includes making the volume higher than that in the normal mode and playing a song having a high awakening-inducing effect.

また、人P1における左右で異なる周波数の音を出力可能な音響装置220である場合には、当該音響装置220は、覚醒誘導モードでは左右における音の周波数が30Hz以下の範囲で差をつけている(第二条件)。このように左右の音の周波数に差があれば、効率的に人P1の覚醒を誘導することができる。 Further, in the case of the sound device 220 capable of outputting sounds of different frequencies on the left and right sides of the person P1, the sound device 220 makes a difference in the range where the frequencies of the sounds on the left and right sides are 30 Hz or less in the awakening induction mode. (Second condition). If there is a difference in the frequencies of the left and right sounds in this way, the awakening of the human P1 can be efficiently induced.

振動装置230は、制御装置110の制御に基づいて、人P1に対して振動を付与する。振動装置230としては、振動アクチュエータ、振動ダンパなどが挙げられる。振動装置230は、通常モードでは非振動であり、覚醒誘導モードでは振動する。具体的には、振動装置230は、覚醒誘導モードでは人P1の筋紡錘を刺激する周波数帯の振動を発生することが好ましい(第三条件)。振動によって筋紡錘が刺激されると、脳内の脳幹網様体賦活系が活性化する。脳幹網様体賦活系は、人の覚醒に関与しているために、当該脳幹網様体賦活系が活性化されると、人P1の覚醒が誘導されることになる。 The vibration device 230 applies vibration to the person P1 based on the control of the control device 110. Examples of the vibrating device 230 include a vibrating actuator and a vibrating damper. The vibrating device 230 is non-vibrating in the normal mode and vibrates in the awakening induction mode. Specifically, it is preferable that the vibration device 230 generates vibration in the frequency band that stimulates the muscle spindle of the human P1 in the arousal induction mode (third condition). When the muscle spindle is stimulated by vibration, the brainstem reticular activating system in the brain is activated. Since the brainstem reticular activating system is involved in human arousal, activation of the brainstem reticular activating system induces arousal of human P1.

また、車両内における振動装置230の設置箇所としては、例えばシートや、ステアリングなどが挙げられる。また、室内における振動装置230の設置箇所としては、例えば椅子や、筆記具、操作デバイス(マウス、キーボード等)などが挙げられる。 Further, examples of the installation location of the vibration device 230 in the vehicle include a seat and steering. Further, examples of the installation location of the vibration device 230 in the room include a chair, a writing tool, an operation device (mouse, keyboard, etc.) and the like.

空調装置240は、制御装置110の制御に基づいて空調を行う。空調装置240は、覚醒誘導モードでは通常モードよりも覚醒誘導効果の高い空調が行われる。具体的には、覚醒誘導モードにおいては、空調装置240は、通常モードよりも低い気温とすることで、人P1の覚醒を誘導することができる。また、空調装置240は、覚醒誘導モードでは風を人P1に当てることで体感温度を低くすることにより、人P1の覚醒を誘導してもよい。さらに、空調装置240は、気温を低くするだけでなく、所定の時間間隔で気温を昇降させて、人P1の覚醒を誘導してもよい。この場合の時間間隔は、5分以上60分以下とし、気温の昇降幅は2℃以上15℃以下とすればよい。 The air conditioner 240 performs air conditioning based on the control of the control device 110. In the awakening induction mode, the air conditioner 240 is air-conditioned with a higher awakening induction effect than the normal mode. Specifically, in the awakening induction mode, the air conditioner 240 can induce the awakening of the person P1 by setting the temperature to be lower than that in the normal mode. Further, the air conditioner 240 may induce the awakening of the person P1 by lowering the sensible temperature by blowing the wind on the person P1 in the awakening induction mode. Further, the air conditioner 240 may not only lower the temperature but also raise or lower the temperature at predetermined time intervals to induce the awakening of the person P1. In this case, the time interval may be 5 minutes or more and 60 minutes or less, and the temperature rise / fall range may be 2 ° C. or more and 15 ° C. or less.

以上のように、本実施の形態によれば、制御装置110が照明装置210を制御することにより、人P1の覚醒を誘導することができる。 As described above, according to the present embodiment, the control device 110 controls the lighting device 210 to induce the awakening of the person P1.

また、覚醒誘導時においては、照明装置210から0.1Hz以上1Hz以下の周波数で、0.00001以上0.1以下のデューティ比のパルス光が照射されるので、覚醒の誘導を効率よく行うことができる。 Further, at the time of awakening induction, pulsed light having a duty ratio of 0.00001 or more and 0.1 or less is emitted from the lighting device 210 at a frequency of 0.1 Hz or more and 1 Hz or less, so that awakening induction should be performed efficiently. Can be done.

また、制御装置110が音響装置220を制御することにより、人の覚醒を誘導することができる。 Further, the control device 110 controls the sound device 220 to induce awakening of a person.

また、覚醒誘導時においては、音響装置220の左右における音の周波数の差が30Hz以下となっているので、覚醒の誘導を効率よく行うことができる。 Further, at the time of awakening induction, since the difference in sound frequency between the left and right of the sound device 220 is 30 Hz or less, the awakening can be efficiently induced.

また、制御装置110が振動装置230を制御することにより、人の覚醒を誘導することができる。 Further, the control device 110 controls the vibration device 230 to induce awakening of a person.

また、覚醒誘導時においては、振動装置230から人P1の筋紡錘を刺激する周波数帯の振動が発生しているので、覚醒の誘導を効率よく行うことができる。 Further, at the time of arousal induction, since the vibration device 230 generates vibration in the frequency band that stimulates the muscle spindle of the human P1, the arousal can be efficiently induced.

また、制御装置110が空調装置240を制御することにより、人の覚醒を誘導することができる。 Further, the control device 110 controls the air conditioner 240 to induce awakening of a person.

なお、本実施の形態では、眠くなりやすさ推定装置1が推定した眠くなりやすさ度合いに応じて、機器200(照明装置210、音響装置220、振動装置230、空調装置240)が覚醒誘導モードで動作する場合を例示した。しかしながら、眠くなりやすさ推定装置1に連動させずに、機器200が覚醒誘導モードで動作してもよい。例えば、機器200が人によって個別に操作されることで、覚醒誘導モードで動作する場合が挙げられる。機器200の周囲に存在する人がどのような状況(眠気のない状況、眠気のある状況、眠くなりやすさ度合いの高い状況、眠くなりやすさ度合いの低い状況など)であっても、強制的に覚醒誘導を行うことが可能である。特に、上述した第一条件、第二条件及び第三条件であると、覚醒誘導を効率的に行うことができ、好適である。このように、眠くなりやすさ度合いを考慮せずに覚醒誘導を行う覚醒誘導システムにおいては、眠くなりやすさ推定装置1はなくてもよい。 In the present embodiment, the device 200 (lighting device 210, sound device 220, vibration device 230, air conditioner 240) is in the awakening guidance mode according to the degree of sleepiness estimated by the sleepiness estimation device 1. The case of operating in is illustrated. However, the device 200 may operate in the awakening induction mode without being linked to the sleepiness estimation device 1. For example, there is a case where the device 200 is operated individually by a person to operate in the awakening induction mode. Forced regardless of the circumstances in which the person around the device 200 is drowsy (drowsiness, drowsiness, high drowsiness, low drowsiness, etc.) It is possible to induce arousal. In particular, the above-mentioned first condition, second condition and third condition are preferable because arousal induction can be efficiently performed. As described above, in the awakening guidance system that induces awakening without considering the degree of sleepiness, the sleepiness estimation device 1 may not be necessary.

また、実施の形態6に係る眠くなりやすさ推定装置1Cを覚醒誘導システムに採用する場合には、予測した将来の眠気レベルに基づいて、機器200の動作を制御してもよい。 Further, when the drowsiness estimation device 1C according to the sixth embodiment is adopted in the awakening guidance system, the operation of the device 200 may be controlled based on the predicted future drowsiness level.

(実施の形態8)
上記実施の形態7では、眠くなりやすさ度合いに基づいて、制御装置110が機器200を制御する場合を例示した。この実施の形態7では、眠くなりやすさ度合いと、人P1の快適度とに基づいて、制御装置110が機器200を制御する場合について説明する。なお、以降の説明において、上記実施の形態8と同等の部分においては、同一の符号を付してその説明を省略する場合がある。
(Embodiment 8)
In the seventh embodiment, the case where the control device 110 controls the device 200 based on the degree of sleepiness is illustrated. In the seventh embodiment, a case where the control device 110 controls the device 200 based on the degree of sleepiness and the comfort level of the person P1 will be described. In the following description, in the same parts as those in the eighth embodiment, the same reference numerals may be given and the description thereof may be omitted.

実施の形態8では、推定部3は、熱画像センサ21が取得した熱画像G1から人P1の快適度も推定する。 In the eighth embodiment, the estimation unit 3 also estimates the comfort level of the person P1 from the thermal image G1 acquired by the thermal image sensor 21.

図19は、人P1の快適度と放熱量との関係を示すグラフである。このグラフは、被験者の着衣量と、環境温度とを変化させることで、各温熱条件における被験者の放熱量を求めるとともに、快適度を評価した結果をまとめている。具体的には、被験者は5つの温熱条件で眠くなりやすさ度合いの評価を受けている。温熱条件1〜温熱条件5は、実施の形態1の場合と同様である。被験者は、各温熱条件において快適度を5段階で評価した。快適度が0のときは快適でも不快であるとも判断のつかない状態である。快適度がプラスのときは、段階が高まるほど快適度が高まっていることを示す。快適度がマイナスのときは、段階が下がるほど不快となることを示す。この評価結果の複数人分の平均値を求め、当該平均値及び放熱量を図19のグラフにまとめ、これらの近似曲線L1を求めた。この近似曲線L1に基づいて、推定部3は放熱量から快適度を推定することが可能となる。 FIG. 19 is a graph showing the relationship between the comfort level of the person P1 and the amount of heat released. This graph summarizes the results of evaluating the comfort level while obtaining the heat dissipation amount of the subject under each thermal condition by changing the amount of clothing of the subject and the environmental temperature. Specifically, the subject is evaluated for the degree of sleepiness under five thermal conditions. Thermal conditions 1 to 5 are the same as in the case of the first embodiment. The subjects evaluated the comfort level on a 5-point scale under each thermal condition. When the comfort level is 0, it cannot be determined whether the person is comfortable or uncomfortable. When the comfort level is positive, it indicates that the comfort level increases as the stage increases. Negative comfort indicates that the lower the stage, the more uncomfortable. The average value of the evaluation results for a plurality of persons was obtained, the average value and the amount of heat radiation were summarized in the graph of FIG. 19, and the approximate curve L1 of these was obtained. Based on this approximate curve L1, the estimation unit 3 can estimate the comfort level from the amount of heat radiation.

制御装置110は、機器200を覚醒誘導モードで制御する場合においては、推定部3が推定した快適度も用いて、機器200の動作を制御する。具体的には、制御装置110は、推定部3が推定した快適度をモニタリングしており、当該快適度が所定値よりも大きくなるように、空調装置240を制御する。 When the control device 110 controls the device 200 in the awakening guidance mode, the control device 110 also controls the operation of the device 200 by using the comfort level estimated by the estimation unit 3. Specifically, the control device 110 monitors the comfort level estimated by the estimation unit 3, and controls the air conditioner 240 so that the comfort level becomes larger than a predetermined value.

以上のように、本実施の形態によれば、眠くなりやすさ推定装置1が検出した快適度と眠くなりやすさ度合いとに基づいて、制御装置110が機器200を制御するので、人が快適と感じる環境を再現しつつ、覚醒誘導を行うことが可能である。 As described above, according to the present embodiment, the control device 110 controls the device 200 based on the comfort level detected by the sleepiness estimation device 1 and the sleepiness level, so that the person is comfortable. It is possible to induce awakening while reproducing the environment in which you feel.

(実施の形態9)
上記実施の形態8では推定部3が放熱量に基づいて眠くなりやすさ度合いと、快適度とを推定する場合、つまり、眠くなりやすさ推定装置1が、人P1の快適度を検出する快適度検出装置としても機能している場合について例示した。この実施の形態9では、覚醒誘導システムが、人P1の快適度を検出する専用の快適度推定部を有している場合について説明する。なお、以降の説明において、上記実施の形態6及び7と同等の部分においては、同一の符号を付してその説明を省略する場合がある。
(Embodiment 9)
In the eighth embodiment, when the estimation unit 3 estimates the degree of sleepiness and the comfort level based on the amount of heat radiation, that is, the comfort level in which the sleepiness estimation device 1 detects the comfort level of the person P1. The case where it also functions as a degree detection device is illustrated. In the ninth embodiment, a case where the awakening guidance system has a dedicated comfort level estimation unit for detecting the comfort level of the person P1 will be described. In the following description, the same reference numerals may be given to the parts equivalent to those of the sixth and seventh embodiments, and the description thereof may be omitted.

図20は、実施の形態9に係る覚醒誘導システム100Dの機能構成を示すブロック図である。図20に示すように覚醒誘導システム100Dは、眠くなりやすさ推定装置1Cと、人P1の周囲環境を変更するための機器200と、人P1の快適度を推定する快適度推定部300とを備えている。覚醒誘導システム100Dでは、熱画像センサ21で計測した人P1を含む熱画像G1を基に快適度推定部300にて人P1からの放熱量を算出し、図19のグラフに基づき人P1の快適度を算出する。さらに図20における眠くなりやすさ推定装置1Cにて予測された将来の眠気レベルと、快適度推定部300にて求められた快適度から、快適度を維持しながら将来の眠気レベルや現在の眠気レベルを可能な範囲で低くすることができる。例えば、快適度が0よりも大きくなるように空調装置240を制御しても良い。この場合は放熱量が46W/mよりも大きくならない範囲でなるべく放熱量を大きくなるように制御することで、快適度を維持しながら眠くなりにくい環境を実現できる。もちろん、この快適度の所定値は0でなくてもよいし、ユーザが設定できるようにしていてもよい。例えば快適度が−1よりも大きくなるように設定すれば、快適度が少し低下しても覚醒度をより高くすることができるし、快適度が0よりも大きくなるようにすれば、快適性を維持しながら可能な範囲で覚醒度を高くすることができる。 FIG. 20 is a block diagram showing a functional configuration of the awakening guidance system 100D according to the ninth embodiment. As shown in FIG. 20, the awakening guidance system 100D includes a sleepiness estimation device 1C, a device 200 for changing the surrounding environment of the person P1, and a comfort level estimation unit 300 for estimating the comfort level of the person P1. I have. In the awakening guidance system 100D, the comfort level estimation unit 300 calculates the amount of heat radiated from the person P1 based on the thermal image G1 including the person P1 measured by the thermal image sensor 21, and the comfort of the person P1 is calculated based on the graph of FIG. Calculate the degree. Further, from the future drowsiness level predicted by the drowsiness estimation device 1C in FIG. 20 and the comfort level obtained by the comfort level estimation unit 300, the future drowsiness level and the current drowsiness while maintaining the comfort level. The level can be lowered as much as possible. For example, the air conditioner 240 may be controlled so that the comfort level is greater than zero. In this case, by controlling the heat dissipation amount to be as large as possible within the range where the heat dissipation amount does not become larger than 46 W / m 2, it is possible to realize an environment in which it is difficult to get sleepy while maintaining the comfort level. Of course, the predetermined value of the comfort level does not have to be 0, and may be set by the user. For example, if the comfort level is set to be greater than -1, the alertness level can be increased even if the comfort level is slightly lowered, and if the comfort level is set to be greater than 0, the comfort level can be increased. It is possible to increase the arousal level as much as possible while maintaining.

また、ここでは将来の眠気と快適度とを基に制御装置110にて機器200を制御したが、眠気推定部40にて推定した現在の眠気と快適度推定部300にて推定した快適度を基に機器200を制御しても構わない。こうすることで、快適度を維持しながら現在の眠気をなるべく低くするように制御することができる。 Further, here, the device 200 is controlled by the control device 110 based on the future drowsiness and comfort level, but the current drowsiness estimated by the drowsiness estimation unit 40 and the comfort level estimated by the comfort level estimation unit 300 are calculated. The device 200 may be controlled based on this. By doing so, it is possible to control the current drowsiness as low as possible while maintaining the comfort level.

(他の実施の形態)
以上、本開示に係る眠くなりやすさ推定装置及び覚醒誘導システムについて、上記実施の形態に基づいて説明したが、本開示は、上記の実施の形態に限定されるものではない。例えば、各実施の形態に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態や、本開示の趣旨を逸脱しない範囲で各実施の形態における構成要素及び機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本開示に含まれる。
(Other embodiments)
The sleepiness estimation device and the awakening guidance system according to the present disclosure have been described above based on the above-described embodiment, but the present disclosure is not limited to the above-described embodiment. For example, it is realized by arbitrarily combining the components and functions in each embodiment within the range obtained by applying various modifications to each embodiment and the purpose of the present disclosure. Forms are also included in this disclosure.

例えば、上記実施の形態1〜5では、熱画像センサ21、照度センサ22及びガスセンサ23が個別にセンサ2、2a、2bに備えられている場合を例示したが、熱画像センサ、照度センサ及びガスセンサの少なくとも2つが、センサに備えられていてもよい。これにより、各センサの検出結果を用いて、複合的に眠くなりやすさ度合いを推定することが可能である。 For example, in the above embodiments 1 to 5, the case where the thermal image sensor 21, the illuminance sensor 22, and the gas sensor 23 are individually provided in the sensors 2, 2a, and 2b is illustrated, but the thermal image sensor, the illuminance sensor, and the gas sensor are illustrated. At least two of them may be provided in the sensor. This makes it possible to estimate the degree of sleepiness in a complex manner using the detection results of each sensor.

また、上記実施の形態6、7では、覚醒誘導システム100が、人の周囲環境を変更するための複数の機器(照明装置210、音響装置220、振動装置230、空調装置240)を備えている場合を例示したが、覚醒誘導システムは、人の周囲環境を変更するための機器を少なくとも一つ備えていればよい。また、人の周囲環境を変更するための機器は、周囲環境を変更することにより人の覚醒を誘導できるのであれば、例示した照明装置210、音響装置220、振動装置230及び空調装置240以外の機器を用いることも可能である。 Further, in the above-described embodiments 6 and 7, the awakening guidance system 100 includes a plurality of devices (lighting device 210, sound device 220, vibration device 230, air conditioner 240) for changing the surrounding environment of a person. Although the case has been illustrated, the arousal guidance system need only be equipped with at least one device for changing the surrounding environment of a person. Further, the device for changing the surrounding environment of a person is other than the illustrated lighting device 210, sound device 220, vibration device 230 and air conditioner 240 as long as the device for inducing awakening of the person can be induced by changing the surrounding environment. It is also possible to use equipment.

また、例えば、本開示は、眠くなりやすさ推定装置または覚醒誘導システムとして実現できるだけでなく、眠くなりやすさ推定装置または覚醒誘導システムの各構成要素が行う処理をステップとして含むプログラム、及び、そのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体として実現することもできる。プログラムは、記録媒体に予め記録されていてもよく、あるいは、インターネットなどを含む広域通信網を介して記録媒体に供給されてもよい。 Further, for example, the present disclosure can be realized not only as a sleepiness estimation device or an awakening guidance system, but also a program including a process performed by each component of the sleepiness estimation device or the awakening guidance system as a step, and a program thereof. It can also be realized as a computer-readable recording medium on which a program is recorded. The program may be pre-recorded on a recording medium, or may be supplied to the recording medium via a wide area communication network including the Internet or the like.

つまり、上述した包括的または具体的な態様は、システム、装置、集積回路、コンピュータプログラム又はコンピュータ読み取り可能な記録媒体で実現されてもよく、システム、装置、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。 That is, the above-mentioned comprehensive or specific embodiment may be realized by a system, a device, an integrated circuit, a computer program or a computer-readable recording medium, and any of the system, the device, the integrated circuit, the computer program and the recording medium. It may be realized by various combinations.

本開示は、人の覚醒を誘導する機器などを、現時点での人の状況に応じて動作させるシステムなどに利用される。 The present disclosure is used for a system or the like that operates a device or the like that induces awakening of a person according to the current situation of the person.

1、1A、1B、1C 推定装置
2、2a、2b センサ
3 推定部
4 報知部
21 熱画像センサ
22 照度センサ
23 ガスセンサ
30 撮像部
40 眠気推定部
50 眠気予測部
100 覚醒誘導システム
110 制御装置
150 机
200 機器
210 照明装置
220 音響装置
230 振動装置
240 空調装置
300 快適度推定部
G1、G2、G3 熱画像
L、L1 近似曲線
P1、P2、P3、P4、P5 人
R 撮像範囲
1,1A, 1B, 1C Estimator 2, 2a, 2b Sensor 3 Estimator 4 Notification unit 21 Thermal image sensor 22 Illumination sensor 23 Gas sensor 30 Imaging unit 40 Drowsiness estimation unit 50 Drowsiness prediction unit 100 Awakening guidance system 110 Control device 150 desk 200 Equipment 210 Lighting device 220 Sound device 230 Vibration device 240 Air conditioning device 300 Comfort estimation unit G1, G2, G3 Thermal image L, L1 Approximate curve P1, P2, P3, P4, P5 People R Imaging range

Claims (13)

人の熱に関する情報と当該人の周囲環境との少なくとも一方を検出するセンサと、
前記センサの検出結果に基づいて、前記人の眠くなりやすさ度合いを個人毎に推定する推定部と
前記人の快適度を検出する快適度検出装置と、
前記推定部が推定した前記眠くなりやすさ度合いに基づいて、前記人の周囲環境を変更するための機器を制御して前記人の覚醒を誘導する制御装置と、を備え、
前記制御装置は、前記快適度検出装置が検出した前記快適度と前記眠くなりやすさ度合いに基づいて、前記機器を制御する
覚醒誘導システム。
A sensor that detects at least one of information about a person's heat and the person's surrounding environment,
Based on the detection result of the sensor, an estimation unit that estimates the degree of sleepiness of the person for each individual, and an estimation unit .
A comfort detection device that detects the comfort of the person, and
A control device for inducing arousal of the person by controlling a device for changing the surrounding environment of the person based on the degree of sleepiness estimated by the estimation unit is provided.
The control device controls the device based on the comfort level detected by the comfort level detection device and the degree of sleepiness.
Awakening guidance system.
前記センサは、前記人の熱に関する情報として前記人の熱画像を取得する熱画像センサを含む
請求項1に記載の覚醒誘導システム
The awakening guidance system according to claim 1, wherein the sensor includes a thermal image sensor that acquires a thermal image of the person as information about the person's heat.
前記推定部は、前記熱画像センサが取得した前記熱画像から前記人の放熱量または温冷感を算出し、前記放熱量または温冷感に基づいて、個人毎に前記眠くなりやすさ度合いを推定する
請求項2に記載の覚醒誘導システム
The estimation unit calculates the heat dissipation amount or the feeling of warmth and coldness of the person from the thermal image acquired by the thermal image sensor, and based on the heat dissipation amount or the feeling of warmth and coldness, determines the degree of sleepiness for each individual. The awakening guidance system according to claim 2.
前記センサは、前記人の周囲環境として、前記人の周囲の照度を検出する照度センサを含む
請求項1〜3のいずれか一項に記載の覚醒誘導システム
The awakening guidance system according to any one of claims 1 to 3, wherein the sensor includes an illuminance sensor that detects the illuminance around the person as the surrounding environment of the person.
前記センサは、前記人の周囲環境として、前記人の周囲の気体成分の濃度を検出するガスセンサを含む
請求項1〜4のいずれか一項に記載の覚醒誘導システム
The awakening guidance system according to any one of claims 1 to 4, wherein the sensor includes a gas sensor that detects the concentration of a gas component around the person as the surrounding environment of the person.
前記眠くなりやすさ度合いを報知する報知部を備える
請求項1〜5のいずれか一項に記載の覚醒誘導システム
The awakening guidance system according to any one of claims 1 to 5, further comprising a notification unit for notifying the degree of sleepiness.
前記機器は照明装置を含む
請求項1〜6のいずれか一項に記載の覚醒誘導システム。
The awakening guidance system according to any one of claims 1 to 6, wherein the device includes a lighting device.
前記照明装置は、覚醒誘導時においては、0.1Hz以上1Hz以下の周波数で、0.00001以上0.1以下のデューティ比のパルス光を照射する
請求項に記載の覚醒誘導システム。
The awakening guidance system according to claim 7 , wherein the lighting device irradiates pulsed light having a duty ratio of 0.00001 or more and 0.1 or less at a frequency of 0.1 Hz or more and 1 Hz or less at the time of awakening induction.
前記機器は音響装置を含む
請求項1〜8のいずれか一項に記載の覚醒誘導システム。
The awakening guidance system according to any one of claims 1 to 8 , wherein the device includes an audio device.
前記音響装置は、前記人における左右で異なる周波数の音を出力可能であり、覚醒誘導時においては、左右における音の周波数を30Hz以下の範囲で差をつける
請求項に記載の覚醒誘導システム。
The awakening guidance system according to claim 9 , wherein the sound device can output sounds having different frequencies on the left and right sides of the person, and at the time of awakening induction, the frequencies of the sounds on the left and right sides are different in a range of 30 Hz or less.
前記機器は、前記人に振動を与える振動装置を含む
請求項1〜10のいずれか一項に記載の覚醒誘導システム。
The awakening guidance system according to any one of claims 1 to 10 , wherein the device includes a vibrating device that vibrates the person.
前記振動装置は、覚醒誘導時においては、前記人の筋紡錘を刺激する周波数帯の振動を発生する
請求項11に記載の覚醒誘導システム。
The arousal guidance system according to claim 11 , wherein the vibration device generates vibration in a frequency band that stimulates the muscle spindle of the person at the time of arousal induction.
前記機器は空調装置を含む
請求項1〜12のいずれか一項に記載の覚醒誘導システム。
The awakening guidance system according to any one of claims 1 to 12 , wherein the device includes an air conditioner.
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