JPH0332647A - 居眠り検出器 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 （イ）産業上の利用分野 この発明は、瞼の動きに加えて首の傾きをも検出し、居
眠りレベルを推論演算する居眠り検出器に関する。

（ロ）従来の技術 従来、例えば自動車の運転者等の居眠りを検出するため
には、瞼の動きをセンサで検出して、このセンサの出力
信号に基づいて居眠りを検出する居眠り検出器が知られ
ている。上記センサは、投光素子と受光素子とを備えて
おり、投光素子の光は被験者の眼に投じられ、その反射
光が受光素子で受光されて電気信号に変換される。瞼の
反射率と眼球との反射率は相違するから、電気信号のレ
ベルにより閉眼状態か開眼状態かを区別することができ
る。閉眼状態が続く時間（閉眼時間）が所定の閾レベル
を超過すれば居眠りであると判定され、警報音等が発せ
られる。

（ハ）発明が解決しようとする課題 上記従来の居眠り検出器では、閉眼時間のみに基づいて
居眠りを検出しているが、この閉眼時間は、センサの取
付位置や、眼球運動、顔の動き等に影響されやすく、ま
た個人差もあるためしばしば誤動作を生じる問題点があ
った。また、閉眼時間にはゆらぎがあるため、通常一定
の観察時間検出を続け、閉眼時間の平均値を算出し、こ
の平均値に前記所定の閾レベルを適用して居眠りを検出
している。この観察時間を長くすると正確な居眠り検出
が可能であるが居眠り検出に時間がかかり危険である。

この発明は上記に鑑みなされたもので、誤動作が少なく
、早期に居眠りを検出できる居眠り検出器の提供を目的
としている。

（ニ）課題を解決するための手段 上記課題を解決するため、この発明の居眠り検出器は、
瞼の動きを検出する駆動検出手段と、この駆動検出手段
で検出された瞼の動きより、居眠り検出のための駆動パ
ラメータを算出する駆動パラメータ算出手段と、首の傾
きを検出する首傾き検出手段と、前記駆動パラメータで
算出される駆動パラメータ及びこの首傾き検出手段で検
出される首の傾きとに関する所定のメンバーシップ関数
及び居眠りレベルに関する所定のメンバーシップ関数を
用い、所定のルールを適用して居眠りレベルを演算する
居眠りレベル推論演算手段と、この居眠りレベル推論演
算手段で演算された居眠りレベルを閾レベルで弁別して
警報出力を発生する警報手段とを備えてなるものである
。

（ホ）作用 居眠り検出器の誤動作を解消するための一つの手段とし
て、駆動パラメータ以外のパラメータも加えて居眠りを
検出する方法がある。一般に居眠りレベルが高くなって
くると、首が鉛直位置より前後、左右いずれかの状態に
傾くから、首の傾きも居眠り検出のためのパラメータの
一つとして採用することができる。

もっとも、パラメータが増えることにより、全てのパラ
メータを総合的に判断して、居眠りレベルを適確に演算
することは困難を伴い、またパラメータ自体のゆらぎ、
個人差の影響も複雑になる。

そこで、この発明の居眠り検出器では、これらパラメー
タ及び居眠りレベルに所定のメンバーシップ関数を用い
て、所定のルールを適用して居眠りレベルを弁別すると
いう、いわゆるファジィ推論を適用している。よって、
ルールを適切に設定することにより、複数のパラメータ
を総合的に判断して適確に居眠りレベルを弁別できると
ともに、ゆらぎの影響を少なくでき、観察時間を長くす
る必要がなくなるから、早期に居眠りを検出することが
可能となる。

（へ）実施例 この発明の一実施例を図面に基づいて以下に説明する。

この実施例居眠り検出器では、眼鏡フレームに駆動セン
サ及び傾きセンサとを装着している。第４図は、この眼
鏡フレームの要部を示す斜視図である。駆動センサ２は
、取付具１３によりフレーム１４上に取付けられる。こ
の駆動センサ２は、フレーム１４が被験者に装着された
状態で、眼球の斜め下方に位置し、被験者の瞼の動きを
検出する。

一方、フレーム１４のつる１４ａ上には傾きセンサ７が
取付けられている。この傾きセンサは、フレーム１４の
前後方向に対する傾きを検出するように取付けられてお
り、被験者の首の前後の傾きθを検出する。この傾きセ
ンサには、地球重心に対する傾斜角度を検出し、電気信
号に変換する、いわゆる傾斜角度検出器等を使用するこ
とができる。

第３図は、実施例居眠り検出器の回路構成を説明するブ
ロック図である。駆動センサ２は投光素子２ａ及び受光
素子２ｂとにより構成されている。

投光素子２ａよりの光は、眼球に向けて投射され、眼球
又は瞼で生じる乱反射光が受光素子２ｂで受光される。

投光素子２ａは、投光素子駆動回路３により駆動される
。一方、受光素子２ｂの受光信号は受光量／電圧変換回
路４で電圧信号に変換され、さらにアナログ／デジタル
（Ａ／Ｄ）変換回路５でデジタル信号に変換されてＣＰ
Ｕ６に取り込まれる。

また、前記傾きセンサ７の出力信号も、このＡ／Ｄ変換
回路５でデジタル信号に変換されてＣＰＵ６に取り込ま
れる。

ＣＰＵ６は、瞼の動きから瞼動パラメータ（後述のＴＰ
、ＨＰ）を算出する機能、ファジィ推論を行って居眠り
レベルを表すデータを出力する機能を有している。メモ
リ８には後述するように瞼動パラメータ、首の傾きθに
関するメンパージ、２プ関数及び居眠りレベルに関する
メンバーシップ関数が予め設定されている。ＣＰＵ６は
、これらメンバーシップ関数と所定のルール（いわゆる
ｉｆ、ｔｈｅｎルール）とを用いてファジィ推論を行う
。

ＣＰＵ６より出力されるファジィ推論結果すなわち居眠
りレベルＬは、Ｄ／Ａ変換回路９でアナログ電圧信号に
変換され、比較器１０の正入力端子に与えられる。一方
、基準電圧は可変分圧抵抗Ｒに印加され、この抵抗Ｒか
ら閾レベルを定める電圧■、が出力される。この電圧ｖ
ｒは、比較器１０の負入力端子に入力する。比較器１０
はＤ／Ａ変換された居眠りレベルの電圧が電圧Ｖ、を越
えると出力を発生し、ブザーその他の警報器１２を作動
させる。

受光素子２ｂの受光信号、すなわち乱反射光は、瞼が閉
じられた時に高いレベルを示す。眼の開いた状態から瞼
が閉じられ、再び瞼が開いた時（すなわち、瞬きをした
時）に得られる受光信号の波形の一例が第５図に示され
ている。

この波形の特徴量として、図示のような閉眼時間Ｔ（例
えば波形の半値幅）、波高値Ｈがある。

居眠り検出のための瞼動パラメータとしては、他に単位
時間あたりの瞬き回数Ｎ、瞬き間隔等があるが、この実
施例では、覚醒状態、傾眠状態（居眠りかけている状Ｍ
）及び入眠状態（はとんど眠っている状Ｂ）の間で比較
的明瞭な違いが見られる閉眼時間Ｔ及び波高値Ｈを評価
パラメータとして採用する。居眠りレベルは居眠りのレ
ベルを示すものであり、覚醒状態で最も低く、入眠状態
で最も高い。

閉眼時間Ｔは居眠りレベルが高くなるにつれて、長くな
る傾向を示す、また波高値Ｈは居眠りレベルが高くなる
につれて傾向を示す。これは居眠りレベルが高くなると
瞼が閉じかげんの状態になり、この結果受光信号の平均
的なレベルが高くなるので相対的に波高値が低下すると
理解することができる。

瞬き信号はゆらぎが大きく、１つの瞬きからは正確な閉
眼時間Ｔ、波高値Ｈを得ることは困難である。そこでこ
れらのパラメータについて一定観察時間（例えば３０秒
間）の平均値が求められる。

これらをそれぞれ、測定した平均閉眼時間Ｔ８、測定し
た平均波高値Ｈｔｍという、ファジィ推論としてはさら
にこれらの値Ｔｗ　、Ｈｗをそれぞれ覚醒時の平均閉眼
時間Ｔ’ｗｏ、覚醒時の平均波高値Ｈ８゜で割ったデー
タＴＰ　　（＝Ｔｗ　／Ｔｗ。）、Ｈ２（”Ｈｗ／ｌｉ
ｗ。）が用いられる。眼鏡フレームを装着した時や、こ
の居眠り検出器の使用を開始した時は、通常覚醒時であ
ると考えられる。したがって、電源オン直後の一定時間
（例えば１分間）における平均閉眼時間、平均波高値を
Ｔ％、１０、Ｈｗ。

とすることができる。

一方、被験者が居眠り状態となると、首が傾いてくる。

通常の首の傾きθが大きくなってくれば、居眠りレベル
も高いと考えられる。もっとも、覚醒状態においても、
計器の確認などのために首が傾くことがあるので、この
首の傾きθも一定観察時間の平均をとることが好ましい
。

さらに、この実施例居眠り検出器では、一つ前の観察時
間の居眠りレベルＬもパラメータとして用いている。こ
れは、居眠りレベルは、連続する状態を捉えて評価する
ものであり、覚醒状態から急激に入眠状態となることは
通常あり得ないから、直前の居眠りレベルをも考慮に入
れているわけである。

第１図（ａ）（ｂ）（Ｃ）（ｄ）は、上述のＴＰ　、Ｈ
Ｐ　、θ及び居眠りレベルＬについてのメンバーシツプ
関数ｌｌ＆の一例を示している。Ｔ、、）ｆ、のメンバ
ーシップ関数において〔第１図（ａ）　（ｂ）参照）、
ＳはＳｍａｌｌ（短い、小さい）、ＭはＭｅｄｉａｍ　
　（中くらい）、ＢはＢｉｇ（長い、大きい）を表す。

また首の傾きθについては〔第１図（Ｃ）参照）、ＮＬ
はＮｅｇａｔｉｖｅＬａｒｇｅ（後方に大きい）、ＮＳ
はＮｅｇａｔｉｖｅ　Ｓｍａｌｌ（後方に小さい）、Ｚ
ＲはＺｅｒｏ　　（零）、ＰＳはＰ　ｏｓｉｔｉｖｅ　
Ｓ　ｍａｌｌ　（前方に小さい）、ＰＬはＰｏ５ｉｔｉ
ｖｅ　Ｌａｒｇｅ　（前方に大きい）を表している。

さらに、居眠りレベルＬのメンバーシップ関数について
は〔第１図（ｄ）参照〕、ＡはＡｗｅａｋ　（覚醒）、
ＳはＳ　ｏｍｎｏｌｅｎｃｅ　　（傾眠）、Ｄは、Ｄｏ
ｚｉｎｇ（入眠）を表している。

この実施例では、ファジィ推論のルールは以下のように
表すことができる。もしくｉｆ）一つ前の居眠りレベル
Ｌｎ−１が・・・で（ｔｈｅｎ）　、さらにもしく１ｆ
）Ｔｒが・・・かつＨｌ・・・かつθが・・・であれば
（ｔｈｅｎ）現在の居眠りレベルＬ、は・・・である。

以下、具体的なルールを列挙する。

（ａ）ｉｆ　　Ｌ　Ｆｌ−１−Ａ　　ｔｈｅｎ（ａｌ）
Ｔ、＝Ｓ　　　　　　　　　　　ｔｈｅｎ　Ｌｙ＋＝Ａ
（ａ２）　Ｔ　ｐ　＝　Ｍ　、　　ＨＰ　＝　Ｓ　、　
　θ＝ＰＳ　　ｔｈｅｎ　Ｌ、＝Ｓ（ａ３）Ｔｐ＝Ｍ、
Ｈｐ＝Ｓ、　　θ＝ＮＳ　　ｔｈｅｎ　Ｌ、１＝Ｓ（ａ
４）Ｔ、＝Ｍ、　　Ｈ，＝Ｓ　　　　　　　ｔｈｅｎ　
Ｌ、＝Ａ（ａ５）Ｔｒ＝Ｂ、　　ＨＰ＝Ｂ　　　　　　
　ｔｈｅｎ　Ｌ、＝Ａ（ａ６）Ｔ、＝Ｂ、Ｈｐ−３．　
　θ＝ＺＲｔｈｅｎ　Ｌ＋＋−３（ａ７）Ｔｒ＝Ｂ、Ｈ
ｐ＝Ｍ、　　θ＝Ｐ　Ｓ　　ｔｈｅｎ　Ｌ　ｎ　＝Ｓ（
ａ８）　Ｔ　Ｐ　−Ｂ　、　　Ｈｒ　＝　Ｍ　、　　θ
＝ＮＳ　　　ｔｈｅｎ　　Ｌ、＝Ｓ（ａ９）Ｔｒ＝Ｂ、
　　Ｉ（Ｐ−Ｂ　　　　　　　　　ｔｈｅｎ　　Ｌ、＝
Ａその他の組合せについてはり、−Ａとする。

（ｂ）ｉｆ　　Ｌ、−、−３ｔｈｅｎ （ｂｌ）　ＴＰ−Ｓ　、　ＨＰ−Ｍ （ｂ２）Ｔｐ−３，Ｉ（Ｐ−Ｂ （ｂ３）Ｔｒ−Ｍ、ＨＰ−３ （ｂ４）Ｔｒ＝Ｂ、ＨＰ−３ （ｂ５）Ｔｐ−Ｂ　　　　　　　θ＝ＰＳ（ｂ６）Ｔｐ
−Ｂ　　　　　　　θ＝ＮＳその他の組合せについては
り、１ （ｃ）ｉｒ　　ｌＢ１−１−　Ｄ　　ｔｈｅｎ（ｃｌ）
Ｔｐ＝Ｓ、　Ｈｐ−Ｍ　　　　　　　ｔｈｅｎ　Ｌｎ＝
Ｓ（Ｃ２）ＴＰ＝Ｓ、　ＨＰ−Ｂ　　　　　　　ｔｈｅ
ｎ　Ｌ、＝Ｓ（Ｃ３）ＴＰ＝Ｍ、ＨＰ＝Ｍ、　　θ＝Ｚ
Ｒｔｈｅｎ　Ｌｎ＝Ｓ（Ｃ４）ＴＰ”Ｍ、Ｈ，＝Ｂ、　
　θ＝ＺＲｔｈｅｎ　Ｌ、＝Ｓその他の組合せについて
は、Ｌｎ＝Ｄとする。

第２図は、ファジィ推論が行われる過程の一例を示すも
のであり、これはＭＩＮ／ＭＡＸ演算規■りに従ってい
る。

ｔｈｅｎ　　Ｌ　ＲｗＡ ｔｈｅｎ　　Ｌ　ｌ、＝　Ａ ｔｈｅｎ　　Ｌ、＝Ｄ ｔｈｅｎ　　Ｌ、＝Ｄ ｔｈｅｎ　　Ｌｎ＝Ｄ ｔｈｅｎ　　Ｌ、＝Ｄ −３とする。

あるルール〔第２図の場合には前記ルール（ａ３）　）
において、Ｌ、Ｔ、、Ｈ，、θのメンバーシップ関数に
対して、得られたＬ　１１−１　、Ｔｐｙｌ、Ｈ□、θ
７の適合度（関数（ｌ！りが求められる。これら適合度
のうち最も小さいものが選択される（ＭＩＮ演算）同じ
ルールにおける居眠りレベルのメンバーシップ関数がＭ
ＩＮ演算結果によって切断される（トランケージタン）
。

すべてのルールについて上記の処理が行われ、居眠りレ
ベルのメンバーシップ関数の切断結果が重ね合わされる
（ＭＡＸ演箕、図示せず）。そして、このＭＡＸ演算結
果が例えばその重心を求めることにより非ファジィ化さ
れ、推論結果を表す居眠りレベルヒフが求められる。

閾レベル■、は可変であるから、使用目的に応じてこの
閾レベル■、を変更することができる。

例えば車の運転者に対して居眠りレベルが上昇する早期
に警報を出力するように閾レベルＶ、を低く設定する。

また確実に入眠したことを検出することが目的の場合に
は閾レベル■、を高い値に設定すればよい。

この閾レベルＶ、は手動ではなく、ＣＰＵ６が自動的に
設定する構成としてもよい。これは電源投入時における
覚醒状態での測定値Ｔ８゜、ＨＷＯに基づいて閾レベル
■、を設定する。例えば覚醒状態における閉眼時間の平
均値Ｔ。。が比較的長い人はＴＰ　−Ｔ　ｗ／　Ｔ　ｗ
ｏが低くなるので、閾レベルＶ。

を比較的低い値に設定する。

また、居眠り検出中に得られた各パラメータに基づいて
、メンバーシップ関数の形状や、重み付け、あるいはル
ール自体を設定又は変更する構成としてもよい。

（ト）発明の詳細 な説明したように、この発明の居眠り検出器は、瞼の動
きを検出する瞼動検出手段と、この瞼動検出手段で検出
された瞼の動きより居眠り検出のための瞼動パラメータ
を算出する瞼動パラメータ算出手段と、首の傾きを検出
する首傾き検出手段と、前記瞼動パラメータ算出手段で
算出される瞼動パラメータ及びこの首傾き検出手段で検
出される首の傾きとに関する所定のメンバーシップ関数
及び居眠りレベルに関する所定のメンバーシップ関数を
用いて、所定のルールを適用して居眠りレベルを演算す
る居眠りレベル推論演算手段と、この居眠りレベル推論
演算手段で演算された居眠りレベルを閾レベルで弁別し
て警報出力を発生する警報手段とを備えてなるものであ
る。したがって適確かつ早期に居眠りを検出できる利点
を有している。

【図面の簡単な説明】

図面は何れもこの発明の一実施例を示し、第１図は、こ
の実施例に係る居眠り検出器に適用されるメンバーシッ
プ関数を示す図、第２図は、同居眠り検出器のファジィ
推論の過程を説明する図、第３図は、同居眠り検出器の
回路構成を説明するブロック図、第４図は、同居眠り検
出器に適用される眼鏡フレームの要部斜視図、第５図は
、同居眠り検出器の瞼動センサの受光信号の１例を示す
図である。 ２：瞼動センサ、　６：メモリ、 ：（頃きセンサ： ：警報器。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. （１）瞼の動きを検出する瞼動検出手段と、この瞼動検
   出手段で検出された瞼の動きより、居眠り検出のための
   瞼動パラメータを算出する瞼動パラメータ算出手段と、 首の傾きを検出する首傾き検出手段と、 前記瞼動パラメータ算出手段で算出される瞼動パラメー
   タ及びこの首傾き検出手段で検出される首の傾きとに関
   する所定のメンバーシップ関数及び居眠りレベルに関す
   る所定のメンバーシップ関数を用い、所定のルールを適
   用して居眠りレベルを演算する居眠りレベル推論演算手
   段と、 この居眠りレベル推論演算手段で演算された居眠りレベ
   ルを閾レベルで弁別して警報出力を発生する警報手段と
   を備えてなる居眠り検出器。