JP7316574B2 - 作業適正度判定システム - Google Patents
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Description
[項目1]
本開示の項目1に係る作業適正度判定システムは、
作業者の特徴に基づき作業者を特定し、前記作業者を特定する情報を出力する認証装置と、
前記作業者の生体情報を取得し、前記生体情報を出力する生体センシング装置と、
前記作業者が行っている作業の負荷を検出し、検出された前記作業の前記負荷を示す作業情報を出力する作業センシング装置と、
記憶装置と、
信号処理装置と、
を備える。
前記信号処理装置は、
前記作業者が前記作業を行っている間、前記作業者を特定する前記情報と、前記生体情報と、前記作業情報と、時刻情報とを、関連付けて前記記憶装置に蓄積させ、
前記記憶装置に蓄積された、過去における前記作業情報の時間推移と前記生体情報の時間推移との相関関係に基づいて、現在における前記作業者の前記生体情報を推定し、
推定された現在における前記作業者の前記生体情報と、前記生体センシング装置によって取得された現在における前記作業者の前記生体情報と、を比較することにより、現在における前記作業者の前記作業の適正度を判定する。
[項目2]
項目1に記載の作業適正度判定システムにおいて、
前記認証装置は、前記作業を行う前に個人認証コードを前記作業者が入力することを可能にする入力装置を含み、
前記認証装置は、入力された前記個人認証コードに基づいて前記作業者を特定してもよい。
[項目3]
項目1に記載の作業適正度判定システムにおいて、
前記認証装置は、指紋、掌紋、虹彩、および静脈パターンからなる群から選択される少なくとも1つを用いて前記作業者を特定する生体認証装置を含んでいてもよい。
[項目4]
項目1に記載の作業適正度判定は、
前記作業者の画像を撮像して前記画像のデータを取得する撮像装置をさらに備え、
前記認証装置は、取得された前記画像の前記データに基づいて、前記作業者を特定してもよい。
[項目5]
項目1から4のいずれかに記載の作業適正度判定システムにおいて、
前記生体センシング装置は、
前記作業者から離れた地点に配置され、
前記作業者の頭部を含む画像を撮像して前記画像のデータを取得する撮像素子を含み、
取得した前記画像の前記データに基づいて、前記作業者の前記生体情報を取得してもよい。
[項目6]
項目1から4のいずれかに記載の作業適正度判定システムにおいて、
前記生体センシング装置は、
空間的または時間的に変調された近赤外光を出射する光源と、
前記光源によって照射された前記作業者の顔部を含む画像を撮像する撮像素子と、
を含んでいてもよい。
[項目7]
項目6に記載の作業適正度判定システムにおいて、
前記近赤外光は、ドットアレーパターン、ラインアンドスペースパターン、または市松パターンで空間的に変調されていてもよい。
[項目8]
項目6に記載の作業適正度判定システムにおいて、
前記近赤外光は、パルス光であり、
前記撮像素子は、前記パルス光を受けて信号電荷を蓄積する少なくとも1つの電荷蓄積部を含んでいてもよい。
[項目9]
項目1から8のいずれかに記載の作業適正度判定システムにおいて、
前記信号処理装置は、前記記憶装置に蓄積された前記相関関係を、多変量解析によって解析することにより、現在における前記作業者の前記生体情報を推定してもよい。
[項目10]
項目1から8のいずれかに記載の作業適正度判定システムにおいて、
前記信号処理装置は、前記記憶装置に蓄積された前記相関関係を、機械学習によって学習し、学習結果に基づいて、現在の前記作業者の前記生体情報を推定してもよい。
[項目11]
項目1から10のいずれかに記載の作業適正度判定システムにおいて、
前記作業者は、車両を運転する運転者であり、
前記作業は、前記車両の運転であり、
前記作業情報は、前記車両の運転操作に関する情報であってもよい。
[項目12]
項目11に記載の作業適正度判定システムにおいて、
前記運転操作は、アクセル操作、ブレーキ操作、およびハンドル操作からなる群から選択される少なくとも1つを含んでいてもよい。
[項目13]
項目11または12に記載の作業適正度判定システムにおいて、
前記作業センシング装置は、加速度センサを含み、
前記信号処理装置は、前記加速度センサから出力される情報に基づいて、前記運転操作に関する情報を推定してもよい。
[項目14]
項目11から13のいずれかに記載の作業適正度判定システムにおいて、
前記車両は、運転補助を含む自動運転機能を有し、
前記信号処理装置は、判定された前記運転者の前記適正度に応じて、前記運転補助の内容を決定し、前記車両に前記運転補助を実行させてもよい。
[項目15]
項目1から10のいずれかに記載の作業適正度判定システムにおいて、
前記作業は、コンピュータを用いた入力作業であり、
前記作業情報は、前記コンピュータに入力される操作に関する情報であってもよい。
[項目16]
項目15に記載の作業適正度判定システムにおいて、
前記操作は、キーボード入力およびマウス操作からなる群から選択される少なくとも1つを含んでいてもよい。
[項目17]
項目15または16に記載の作業適正度判定システムにおいて、
前記信号処理装置は、判定された前記作業者の前記適正度に応じて、前記入力作業に対する助言を示す画像または音声を、前記コンピュータに出力させてもよい。
[項目18]
項目1から10のいずれかに記載の作業適正度判定システムにおいて、
前記作業は、コンピュータを用いた学習であり、
前記作業情報は、前記学習の内容と、前記コンピュータの操作と、に関する情報であってもよい。
[項目19]
項目18に記載の作業適正度判定システムにおいて、
前記信号処理装置は、判定された前記作業者の前記適正度に応じた学習コンテンツを、前記コンピュータに提供させてもよい。
[項目20]
本開示の項目20に係る作業者の作業の適正度を判定する方法は、
前記作業者を特定する情報、前記作業を行っている前記作業者の生体情報、および前記作業の負荷を示す作業情報を取得し、
前記作業者を特定する前記情報と、前記生体情報と、前記作業情報と、時刻情報とを、関連付けて記憶装置に蓄積させ、
前記記憶装置に蓄積された、過去における前記作業情報の時間推移と前記生体情報の時間推移との相関関係に基づいて、現在における前記作業者の前記生体情報を推定し、
推定された現在における前記作業者の前記生体情報と、取得された現在における前記作業者の前記生体情報と、を比較することにより、現在における前記作業者の前記作業の前記適正度を判定する。
[項目21]
本開示の項目21に係るコンピュータプログラムは、
コンピュータによって読み取り可能な記録媒体に格納されるコンピュータプログラムであって、
前記コンピュータに、
作業者を特定する情報、作業を行っている前記作業者の生体情報、および前記作業の負荷を示す作業情報を取得し、
前記作業者を特定する前記情報と、前記生体情報と、前記作業情報と、時刻情報とを、関連付けて記憶装置に蓄積させ、
前記記憶装置に蓄積された、過去における前記作業情報の時間推移と前記生体情報の時間推移との相関関係に基づいて、現在における前記作業者の前記生体情報を推定し、
推定された現在における前記作業者の前記生体情報と、取得された現在における前記作業者の前記生体情報と、を比較することにより、現在における前記作業者の前記作業の適正度を判定する、
ことを実行させる。
本開示の実施形態を説明する前に、本開示の基礎となった知見を説明する。
(1)作業の負荷を示す作業情報と生体情報とを個人ごとに比較的長期間にわたってデータベースに蓄積する。例えば、作業ごとに、数日、1週間、1ヶ月、数ヶ月、半年、1年、数年といった期間にわたって繰り返しデータが蓄積され得る。
(2)蓄積されたデータに基づいて現在の生体情報を推定する。
(3)推定された現在の推定生体情報と実際に計測された実測生体情報とを比較して、現在時点の作業適正度を判定する。
・生体反応の個人差の影響を低減して実用的な作業適正度判定システムを構築するために、生体情報と作業負荷との関係を記録したデータベースから推定される生体情報を用いることが有効であること
・生体情報取得の精度向上のために、時間的または空間的に変調された近赤外光を出射する光源を含む撮像装置を用いることが有効であること
第1の実施形態として、非接触式の脳血流計測装置を用いた作業適正度判定システムを説明する。本実施形態では、作業者の脳血流の変化の情報から作業適正度が判定される。本実施形態は、作業適正度判定システムをドライバモニタリングに適用した例である。対象作業は車両の運転であり、作業者はドライバ(「運転者」とも称する)である。
酸素飽和度=C(HbO2)/[C(HbO2)+C(Hb)]×100(%)
ここで、C(Hb)は脱酸素化ヘモグロビンの濃度を、C(HbO2)は酸素化ヘモグロビンの濃度を表している。
L(t)=k1|α(t)|+k2∫α(t)dt+k3|β(t)|+k4|γ(t)| (1)
ここで、k1からk4は定数であり、∫α(t)dtは車両の速度を表している。定数k1からk4には、例えば実験に基づいて予め適切な値が設定される。
HRFi(t)*Li(t)=ΔHbOi(t) (2)
HRFi(t)=Ao((t-δ)/τ)2exp(-((t-δ)/τ)2) (3)
本実施形態における作業適正度判定システムは、作業者の作業ストレスの計測を行う。本実施形態は、例えば、PCなどのコンピュータを用いた事務的な業務に関わる作業者の作業負荷の状況を把握し、作業の効率化と作業者のメンタルヘルス不調の未然防止を目的としている。この作業適正度判定システムは、職場での作業による精神的な負荷の評価を行う。実施形態1においては、時間的に変調された近赤外パルス光を出射する光源を含む撮像システムが生体情報の取得に用いられた。これに対し、本実施形態では、空間的に変調された近赤外光を出射する光源を含む撮像システムが生体情報の取得に用いられる。
本実施形態は、PCなどのコンピュータを用いた学習において、学習の効率化を目的とした作業適正度判定システムである。本実施形態における作業適正度判定システムは、学習適正度判定システムと称することもできる。本システムは、例えば、学校、塾、またはオンライン学習において用いられ得る。本実施形態における作業者は学習者であり、作業内容は、コンピュータを用いた学習である。
101、201 認証装置
102 作業センシング装置
103 生体センシング装置
104、204 記憶装置
105 作業適正度判定部
106、205 生体情報取得部
107、206 表示装置
Claims (9)
- コンピュータによって実行される処理方法であって、
キーボード入力およびマウス操作の少なくとも一方の操作を含む作業を行う作業者の生体情報を取得することと、
前記操作に関する作業情報を取得することと、
前記作業者が前記作業を行っている間の、前記生体情報と、前記作業情報とを、関連付けて記憶装置に蓄積させることと、
前記記憶装置に蓄積された、過去における前記作業情報と前記生体情報との相関関係および現在における前記作業情報に基づいて、現在における前記生体情報を推定することと、
推定された前記生体情報、および現在において取得された前記生体情報に基づいて、現在における前記作業者の前記作業の適正度を判定することと、を含む、
方法。 - 前記操作は前記キーボード入力を含む、請求項1に記載の方法。
- 前記作業情報は、前記キーボード入力によって入力された文字数に関する情報を含む、請求項2に記載の方法。
- 前記作業を行う前に前記キーボード入力によって入力された個人認証コードを取得することをさらに含み、
前記記憶装置に蓄積させることは、前記生体情報と、前記作業情報と、前記個人認証コードとを、関連付けて前記記憶装置に蓄積させることを含む、
請求項2に記載の方法。 - 判定された前記作業者の前記適正度に応じて、前記作業に対する助言を示す画像または音声を、出力することと、を含む請求項1から4のいずれかに記載の方法。
- 前記適正度は、前記作業者の集中度、疲労度、およびストレスからなる群から選択される少なくとも1つの精神状態の程度を示す、請求項1から5のいずれかに記載の方法。
- 前記適正度は、推定された前記生体情報と、現在において取得された前記生体情報と、を比較することにより判定される、請求項1から6のいずれかに記載の方法。
- キーボード入力およびマウス操作の少なくとも一方の操作を含む作業を行う作業者の生体情報を取得する生体センシング装置と、
前記操作に関する作業情報を取得する作業センシング装置と、
記憶装置と、
信号処理装置と、
を備え、
前記信号処理装置は、
前記作業者が前記作業を行っている間の、前記生体情報と、前記作業情報とを、関連付けて前記記憶装置に蓄積させ、
前記記憶装置に蓄積された、過去における前記作業情報と前記生体情報との相関関係および現在における前記作業情報に基づいて、現在における前記生体情報を推定し、
推定された前記生体情報、および現在において取得された前記生体情報に基づいて、現在における前記作業者の前記作業の適正度を判定する、
システム。 - 請求項1に記載の方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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