JPH06293228A - 車上乗員認識装置 - Google Patents

車上乗員認識装置

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JPH06293228A
JPH06293228A JP7946393A JP7946393A JPH06293228A JP H06293228 A JPH06293228 A JP H06293228A JP 7946393 A JP7946393 A JP 7946393A JP 7946393 A JP7946393 A JP 7946393A JP H06293228 A JPH06293228 A JP H06293228A
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JP
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driver
recognition
interest
point
points
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Application number
JP7946393A
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English (en)
Inventor
Katsuo Suzuki
木 勝 雄 鈴
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Aisin Corp
Original Assignee
Aisin Seiki Co Ltd
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Publication date
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Abstract

(57)【要約】 【目的】 認識の誤りによる装置の誤動作を防止する。
無駄な認識動作を減らし、実際に認識が必要な時には短
時間で認識を完了する。 【構成】 実車速が10Km/h以下の時,操舵角又は
ヨ−レ−トが所定(Ax)以上の時,あるいはシ−トベ
ルトが装着されていない時には、認識処理を禁止する。
通常の走行中以外では、運転者の姿勢変化や予期されな
い動作の発生が多く、誤認識が発生し易いが、そのよう
な時には装置を使用する必要はないので、認識動作を禁
止して、誤認識を防止する。

Description

【発明の詳細な説明】
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は、車上乗員認識装置に関
し、例えば、居眠り運転防止装置や非接触遠隔制御装置
に利用しうる。
【0002】
【従来の技術】例えば、特開昭62−247410号公
報の技術では、車上乗員認識装置を用いた非接触遠隔制
御装置を開示している。即ち、自動車のインスツルメン
トパネル上に配置したテレビカメラによって運転者の顔
を撮影し、テレビカメラが出力する映像信号をデジタル
情報に変換してコンピュ−タに入力し、コンピュ−タで
画像のパタ−ン認識を実施し、顔の目,口などを認識
し、目のまばたきや口の動きに応答して各種車上機器を
遠隔操作することが開示されている。
【0003】またこの種の車上乗員認識装置は、目の開
き具合いやまばたきを検出することができるので、運転
者の居眠りを検出するのにも応用しうる。居眠り運転防
止装置については、先に本出願人が特許出願した技術が
存在する。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】ところで、従来の車上
乗員認識装置は、装置の電源がオンしている時、即ち自
動車のエンジンがかかっている時には、常時、乗員の顔
の認識及び監視を実施している。
【0005】ところが、車上乗員認識装置によって監視
される運転者は、運転中でない時、例えば停車中には、
運転中とは全く異なる動作をする機会が多く、例えば後
方を向いたり、横を向いたり、姿勢を大きく変えたりす
る。このような場合、テレビカメラによって撮影される
画像中で、運転者の顔の位置が急激に移動したり、画像
中から顔の一部もしくは全体が欠落することになる。ま
た、車上機器を遠隔操作するための意志とは無関係に、
運転者は、例えば他の同乗者と会話をしたり、あくびを
したり、目を閉じたり、表情を変えたりする機会も多
い。
【0006】このような場合、車上乗員認識装置の認識
に誤りが生じたり、運転者の意志とは無関係に車上機器
の遠隔操作が働くような誤動作が生じ易い。また、例え
ば運転者が姿勢を大きく変えた場合、目や口の認識が不
可能になるので、再び頭や顔全体の認識を実行する必要
があり、複雑な処理を経て、目や口の位置を認識し、そ
れらの追跡を再開することになるが、運転者が姿勢を元
の位置に戻すと、再び認識をやり直さなければならず、
運転者が姿勢を変える度に、この複雑な処理を繰り返す
ことになり、無駄に実行される処理が多い。このような
無駄な処理を実行していると、運転者が所定の運転姿勢
に戻ってから、目や口の追跡ができる状態に進むまでに
長い時間遅れを生じる場合がある。
【0007】従って本発明は、車上乗員認識装置の誤動
作を抑制してその信頼性を向上するとともに、無駄な動
作を減らし、動作が必要な時に短い時間で認識を可能に
することを課題とする。
【0008】
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、第1番の発明では、運転席に着座している運転者の
少なくとも顔を撮影する撮像手段,該撮像手段が出力す
る画像信号から運転者の所定の特徴パタ−ンを認識する
認識手段,及び該認識手段の認識結果に応じて車上機器
を制御する制御手段、を含む車上乗員認識装置におい
て:運転席の近傍に配置された乗員検出手段(24),
及び該乗員検出手段が運転者の所定の運転着座状態を検
出している時に前記認識手段の動作を許可しそうでなけ
れば認識手段の動作を禁止する認識許可手段(8)を設
ける。
【0009】また第2番の発明では、運転席に着座して
いる運転者の少なくとも顔を撮影する撮像手段,該撮像
手段が出力する画像信号から運転者の所定の特徴パタ−
ンを認識する認識手段,及び該認識手段の認識結果に応
じて車上機器を制御する制御手段、を含む車上乗員認識
装置において:車速検出手段(25),及び該車速検出
手段の検出車速が所定以上の時に前記認識手段の動作を
許可しそうでなければ認識手段の動作を禁止する認識許
可手段(8)を設ける。
【0010】また第3番の発明では、運転席に着座して
いる運転者の少なくとも顔を撮影する撮像手段,該撮像
手段が出力する画像信号から運転者の所定の特徴パタ−
ンを認識する認識手段,及び該認識手段の認識結果に応
じて車上機器を制御する制御手段、を含む車上乗員認識
装置において:ステアリングホイ−ルの舵角もしくは車
上のヨ−レ−トを検出する操舵検出手段(26,2
7),及び該操舵検出手段が検出した舵角もしくはヨ−
レ−トが所定以下の時に前記認識手段の動作を許可しそ
うでなければ認識手段の動作を禁止する認識許可手段
(8)を設ける。
【0011】なお上記括弧内に示した記号は、後述する
実施例中の対応する要素の符号を参考までに示したもの
であるが、本発明の各構成要素は実施例中の具体的な要
素のみに限定されるものではない。
【0012】
【作用】第1番の発明では、乗員検出手段が運転者の所
定の運転着座状態を検出していない時には認識手段の動
作が禁止され、乗員検出手段が運転者の所定の運転着座
状態を検出すると認識手段の動作が許可される。乗員検
出手段としては、例えばシ−トベルトの装着状態を検出
するスイッチを利用することができる。即ち、運転者に
運転の意志がない時には、運転者はシ−トベルトを外
し、運転時と異なる楽な姿勢で着座することになるが、
このような状況では、居眠り運転防止装置や非接触遠隔
制御装置を作動させる必要がなく、認識手段の動作を禁
止することによって、誤動作の発生が防止される。また
無駄な認識動作が減少するので、運転者が所定の運転着
座状態になってからの認識完了(目や口の追跡開始)ま
での所要時間が短縮される。
【0013】第2番の発明では、車速検出手段の検出車
速が所定未満の時には認識手段の動作を禁止し、検出車
速が所定以上になると認識手段の動作が許可される。例
えば車速が10Km/h未満の場合のように、低速走行
中(発進時,停止時)あるいは停車中には、居眠り運転
防止装置や非接触遠隔制御装置を作動させる必要はな
く、認識手段の動作を禁止することによって、誤動作の
発生が防止される。また無駄な認識動作が減少するの
で、車速が10Km/h以上の定常走行状態になってか
らの認識完了(目や口の追跡開始)までの所要時間が短
縮される。
【0014】第3番の発明では、操舵検出手段の検出し
た舵角もしくはヨ−レ−トが所定値を越える時には認識
手段の動作を禁止し、舵角もしくはヨ−レ−トが所定以
下になると認識手段の動作が許可される。即ち、舵角も
しくはヨ−レ−トが所定値を越える時には、車輌が急旋
回中であるため、遠心力や車輌の傾きによって、運転者
の姿勢は変化し、運転者の顔の位置は運転席上で横方向
に移動する。このような場合、居眠り運転防止装置や非
接触遠隔制御装置を作動させる必要はなく、認識手段の
動作を禁止することによって、誤動作の発生が防止され
る。また無駄な認識動作が減少するので、舵角もしくは
ヨ−レ−トが所定以下の定常走行状態(例えば直進状
態)に戻ってからの認識完了(目や口の追跡開始)まで
の所要時間が短縮される。
【0015】
【実施例】図1に、一実施例の居眠り運転防止装置の構
成を示す。この装置は、簡単に言えば、自動車の運転席
に着座しているドライバの顔を撮影し、撮影された画像
の情報を処理してドライバの目の位置を検出し、時系列
で目を追跡して、目の開,閉を認識し、所定時間以上継
続して目が閉じられていると、ドライバが居眠りをして
いるとみなし、ドライバの覚醒を促すために、ボイスコ
イル5を駆動して運転席を振動させる。
【0016】CCDカメラ3およびドライバの顔の近傍
を前方から照明する照明灯4は、図2に示すように、一
体に構成されてインスツルメントパネル2上に、上下お
よび左右に指向方向を調整自在に固着されている。CC
Dカメラ3の側面には、覚醒手段であるボイスコイル5
の駆動を停止するためのストップスイッチSSWが設け
られている。照明灯4は、発光ダイオードから構成され
る赤外線照明であり、CCDカメラ3は赤外線領域にお
ける感度を有している。赤外線照明は、普通光による照
明と異なりドライバにまぶしさを与えることがないので
ドライバの前方視認を難しくすることがない。したがっ
て照明灯4は常時点灯してもよい。図2において、符号
1はステアリングホイールである。
【0017】再度図1を参照する。CCDカメラ3は、
2次元イメ−ジセンサを備える撮像装置である。このC
CDカメラ3には、インターフェイス16を介して、マ
イクロプロセッサ6からの制御信号が与えられる。CC
Dカメラ3は、1秒間に30フレ−ムの周期で、被写体
を撮影し、撮影した画像中の各走査位置の画素濃度(明
るさ)に応じたレベルのアナログ映像信号を走査に同期
して出力する。このアナログ映像信号は、A/Dコンバ
ータ17に印加され、画素毎にその信号レベルがデジタ
ルデ−タに変換される。A/Dコンバータ17が出力す
るデ−タは、フレ−ムメモリ12に印加され、CCDカ
メラ3の走査同期信号によって走査位置を計数するアド
レスカウンタが出力するメモリアドレスに順次に記憶さ
れる。フレ−ムメモリ12は、システムバス7にも接続
されており、マイクロプロセッサ6及び8は、それぞれ
必要に応じて、フレ−ムメモリ12に書込まれた画像デ
−タを参照したり、変更したりできる。この例ではCC
Dカメラ3が1画面を横512画素,縦485画素分割
で撮影するので、512×485画素分の256階調
(8ビット)の画像デ−タを記憶しうるメモリがフレー
ムメモリ12に備わっている。
【0018】システムバス7には、2つのマイクロプロ
セッサ6,8と、ROM9,RAM10,バスコントロ
ーラ15,フレームメモリ12,及びパラレルインタ−
フェイス13が接続されている。パラレルインタ−フェ
イス13には、赤外線ランプコントロ−ラ18,ランプ
ドライバ29,リレ−RL,シ−トベルト検出スイッチ
24,車速センサ25,A/Dコンバ−タ30,及びス
トップスイッチSSWが接続されている。赤外線ランプ
コントロ−ラ18には照明灯4が接続され、ランプドラ
イバ29には背後照明灯28が接続されている。
【0019】背後照明灯28は、図19に示すように、
車室内天井の運転席の後方に設置されており、着座状態
の運転者の頭を背後から照明できる。この背後照明灯2
8は、マイクロプロセッサ6及び8によって必要に応じ
て点灯される。シ−トベルト検出スイッチ24は、シ−
トベルトが装着されたか否かに応じてオン/オフする。
また車速センサ25は、車輪の回転に応じたパルス信号
を出力する。A/Dコンバ−タ30には、ステアリング
ホイ−ルの操舵位置に応じたアナログ信号を出力する舵
角センサ26と、自動車のヨ−レ−トに応じたアナログ
信号を出力するヨ−レ−トセンサ27が接続されてい
る。
【0020】ボイスコイル5は、図19に示すように、
運転席のシ−トバック及びシ−トクッション内にそれぞ
れ埋め込まれている。ボイスコイル5の近傍には、固定
された永久磁石5Bが配置してあり、ボイスコイル5に
交流電流を通電すると、ボイスコイル5が振動する。こ
の振動によって、運転席に着座している運転者の覚醒を
促すことができる。ボイスコイル5を駆動する電力増幅
器23の信号入力端子には、振動ピックアップ21が接
続されている。この振動ピックアップ21は、自動車の
車体の振動を検出し、振動に応じた波形の電気信号を出
力する。この電気信号が電力増幅器23で増幅され、ボ
イスコイル5に印加される。従ってこの実施例では、ボ
イスコイル5は車体の振動と良く似た波形で振動する。
【0021】人間の感覚は、例えば正弦波のような人工
的な振動には鈍感であるが、車体の振動のような自然な
振動に対しては敏感である。つまり、実際の車体の振動
を増幅した信号によってボイスコイル5を振動させるこ
とによって、非常に高い覚醒効果が得られる。
【0022】電力増幅器23に供給される電源は、リレ
−RLによってオン/オフ制御される。リレ−RLの状
態は、マイクロプロセッサ6又は8が制御することがで
き、またマニュアルスイッチMSの操作により、運転者
がオン/オフすることもできる。通常はリレ−RLはオ
フであるが、リレ−RLがオンすると、電力増幅器23
に電源が供給され、ボイスコイル5が振動する。
【0023】図3に、マイクロプロセッサ6および8の
動作の概要(メインルーチン)を示し、各処理ステップ
の詳細(サブルーチン)を図4〜図14に示す。以下こ
れらの図面を参照して、設定されたプログラムに基づい
たマイクロプロセッサ6および8の制御動作を説明す
る。
【0024】まず動作の概要を図3を参照して説明す
る。電源が投入されると、マイクロプロセッサ6は、ま
ずステップS31で各種センサの出力する情報を読取
る。次のステップS32では、車速センサ25によって
検出された実車速を予め定めたしきい値(この例では1
0Km/h)と比較し、ステップS33では、舵角セン
サ26が検出した操舵角を、予め定めたしきい値Axと
比較し、ステップS34では、シ−トベルト検出スイッ
チ24の状態を調べる。「実車速>10Km/h」,
「操舵角<Ax」,及び「シ−トベルト装着済」の全て
の条件が満たされる時にはステップS35に進むが、そ
うでない時にはステップS31に戻る。つまりこの実施
例では、「実車速>10Km/h」,「操舵角<A
x」,及び「シ−トベルト装着済」の全ての条件が満た
されない限り、居眠り運転検出のための顔の認識処理に
は進まない。これは、居眠り運転の検出が不要な時の無
駄な処理を省き、誤動作の発生を抑えるためである。即
ち、車速が非常に低い時、あるいは停車中には、居眠り
運転の検出は不要であるし、運転者の姿勢変化などによ
って誤検出が生じ易い。また操舵角がある程度大きい時
には、自動車が旋回中であり、運転者が居眠り運転をし
ている確率は極めて低いし、遠心力や車体の傾きなどに
よって運転者の姿勢変化が大きくなるので、誤検出も生
じ易い。更に、シ−トベルトを装着していない時には、
停車中である確率が高く、運転者が姿勢を変える可能性
も高いので、誤検出が生じ易い。
【0025】なお、ステップS33では舵角センサ26
で検出した操舵角を参照しているが、これに代えて、ヨ
−レ−トセンサ27の出力を参照してもよい。即ち、ヨ
−レ−トセンサ27が検出したヨ−レ−トが大きい時に
は、自動車が旋回状態であるとみなすことができるの
で、ヨ−レ−トによって操舵角の大小を間接的に知るこ
とができる。
【0026】ステップS35では、初期化を行う。これ
においては、入出力ポートを初期化し、内部レジスタ,
フラグ等をクリアし、CCDカメラ3にオンを示す付勢
信号を与える。またマイクロプロセッサ6は、図15に
示すように、フレームメモリ12に書込む画像デ−タの
一画面分布に対して、画面の中央付近に横25個,縦1
7個,の総計425個の注目点(カーソル)を縦,横1
5ドット間隔で配置する。この間隔は、画面上で人の目
の大きさがどの程度になるかによって変わるが、図16
に示すように、CCDカメラ3の撮影画面上で1つの目
の縦方向の最大幅は30ドット,横方向は40〜50ド
ットであるため、1つの目の領域に少くとも1個の注目
点が存在するように、本実施例では15ドット間隔とし
ている。図15のように、フレームメモリ12に書込ま
れる画像の横方向をx軸,縦方向をy軸とした場合(画
像の左上端座標(0,0),右下端座標(511,48
4))、425個の注目点の左上端座標を(68,20
0),右下端座標を(428,440)となるよう注目
点を配置し、その座標データ(Xm,Yn)を、図17に
示すような、RAM(メモリ)10(図1)のメモリテー
ブルのアドレスAnmに書込む。
【0027】 ただし、Xm=68+15(m−1);1≦m≦25, Yn=200+15(n−1);1≦n≦17,であ
る。
【0028】次のステップS36では、赤外線ランプコ
ントロ−ラ18を制御して前方の照明灯4を消灯し、ラ
ンプドライバ29を制御して背後照明灯28を点灯す
る。続くステップS37では、マイクロプロセッサ6は
フレームメモリ12に、画像デ−タ書込み指示を与え
る。この指示に応答して、CCDカメラ3からのフレー
ム同期パルスに同期して、最新の1フレーム分の画像デ
ータが、フレームメモリ12に書込まれる。
【0029】この状態では、運転者の背後にある背後照
明灯28の光がCCDカメラ3に直接入射する。運転者
の頭によって光が遮られた部分、即ち運転者の頭の部分
は暗いが、それ以外の部分は画像中に明るく映し出され
る。つまり、ここでCCDカメラ3により得られる画像
においては、図3中に示されるように、背後照明灯28
の光が直接当たる明るい部分と暗い運転者の影(シルエ
ット)の部分とが明るさによって明瞭に区分される。
【0030】次のステップPR2では、フレームメモリ
12上の画像デ−タを、上から下に向かって水平方向に
順次走査しながら参照し、明るさが所定以下の最初の点
(暗点)を見つけ、その座標を検出する。この点は、図
3から分かるように、運転者の頭の頂部と一致する可能
性が高い。
【0031】ステップPR3では、ステップPR2で検
出された暗点の座標に基づいて、注目点の座標を決定す
る。即ち、この実施例では、運転者の瞳だけを認識する
ので、それ以外の画像情報は不要であるが、瞳が存在す
る位置は、運転者の頭の頂部の位置からある程度推定で
きるので、認識処理の対象とする画像の領域(ARE
A)を、検出された運転者の頭の頂部の位置に基づいて
限定する。実際には、ステップS35の初期化において
決定された多数の注目点のうち、ここで決定した領域
(AREA)を外れるものは消去する。この処理によっ
て、誤検出の発生が抑制され、更に処理対象の情報量が
減るので、認識所要時間も短縮される。
【0032】次のステップS3Aでは、赤外線ランプコ
ントロ−ラ18を制御して前方の照明灯4を点灯し、ラ
ンプドライバ29を制御して背後照明灯28を消灯す
る。続くステップS3Bでは、マイクロプロセッサ6は
フレームメモリ12に、再び画像デ−タ書込み指示を与
える。この指示に応答して、CCDカメラ3からのフレ
ーム同期パルスに同期して、最新の1フレーム分の画像
データが、フレームメモリ12に書込まれる。
【0033】次のステップPR4では、マイクロプロセ
ッサ6は、各々の注目点を中心とした小領域を設定し、
該領域内で最も暗い画素位置に注目点の座標を更新す
る。この操作を、領域AREA内の全ての注目点につい
て行う。この内容は、図4を参照して後述する。
【0034】次のステップPR5では、マイクロプロセ
ッサ6は、座標更新後の注目点について、周辺に他の注
目点が存在しない孤立点を消去したり、ある注目点の近
傍の他の注目点を1つにまとめる処理等を行い、最終的
に注目点の数Nが人の目の数,すなわち注目点が2個で
あるか否かの判定を行う。この内容は、図5〜12を参
照して後述する。最終的に注目点の数Nが2でない場合
には、ステップS36に戻る。
【0035】注目点が2個であれば、ステップS3Eに
進み、注目点の座標は人の両目の位置を示すものとみな
して、毎フレームをメモリ12に書込むごとに該注目点
を追跡して、時系列的に両目の開閉状態を検知してドラ
イバが居眠り,あるいは脇見をしているか否かの判断を
行う。この内容は図13および図14を参照して後述す
る。追跡処理中に、追跡不能になると、ステップS31
の処理に戻る。
【0036】図4を参照して、「小領域での暗点検出」
(PR4)の内容を説明する。これは、注目点を中心に
縦横方向に±10ドット範囲の小領域を設定し、小領域
内で一番暗い点を示す座標に注目点の座標を更新する処
理である。
【0037】まず、マイクロプロセッサ6はレジスタ
m,nに1をセットし(ステップ31)、図17に示す
メモリのアドレスAnmの座標データXm,Ynを読み出す
(ステップ32)。最初はアドレスA11の座標データX
1,Y1が読み出される。次にレジスタx1にXm−10を
1にYn−10をセットして小領域の左上端の座標を設
定し(ステップ33)、レジスタx2にXm+10をy2
にYn+10をセットして小領域の右下端の座標を設定
する(ステップ34)。そして、領域,x1≦x≦x2
1≦y≦y2内においてフレームメモリ12のデータを
読み出して明るさ値の最も暗い点を検出し、その座標を
メモリのアドレスAnmに更新メモリする(ステップ3
5)。次に、レジスタmを1インクレメントし(ステッ
プ36)、ステップ37でmの値が25より大きくなる
まではステップ32〜36の処理を繰り返す。すなわ
ち、これにより25個の注目点の座標(X1,Y1),
(X2,Y1),・・,(X25,Y1)が更新される。レ
ジスタmが25より大きくなると(ステップ37)、m
の値を1にセットしレジスタnを1インクレメントし
(ステップ38)、ステップ39でnの値が17より大
きくなるまではステップ32〜38の処理を繰り返す。
これにより注目点の座標(X1,Y2),(X2,Y2),
・・,(X25,Y2),(X1,Y3),(X2,Y3),
・・,(X25,Y3),・・・が更新され、全ての注目
点の座標が更新されると(ステップ39でYES)リタ
ーンする。これにより、初期化で等間隔で配置された注
目点は人の目,眉や髪の毛等、暗い部分に移動する。
【0038】図5を参照して、「判定」(PR5)の制
御動作を説明する。判定では、黒目には複数の注目点が
集まっているので孤立点を削除する、「孤立点の削除」
(ステップ41),注目点の周辺に複数の注目点がある
場合に一つの注目点に統合する、「注目点近傍の他注目
点の削除」(ステップ42),注目点を中心とする縦方
向と横方向の平均階調を比較して縦階調の方が暗い注目
点を削除する、「十字階調差による削除」(ステップ4
3),予め検出した目のテンプレート画像との比較を行
って比較誤差の大きい注目点を削除する、「テンプレー
トマッチングによる削除」(ステップ44),注目点を
中心とする右上斜め方向と左上斜め方向の平均階調を比
較して比較誤差の大きい注目点を削除する、「斜め方向
階調差による削除」(ステップ45),残存する注目点
をステップPR4と同様の処理により小領域内で最暗点
に移動させる、「小領域での暗点検出」(ステップ4
6),互いに位置の近い注目点を統合する、「近傍注目
点の統合」(ステップ47),の処理を行い、最終的に
残存する注目点の数Nが両目に対応して2であるか否か
を判定する、「注目点数の判定」(ステップ48)を実
行する。
【0039】図6を参照して、「孤立点の削除」(ステ
ップ41)の制御動作を更に詳細に説明する。まず、マ
イクロプロセッサ6はレジスタm1,n1に1をセットし
(ステップ4101)、レジスタm1,n1の値をレジスタm,
nにセットして(ステップ4102)、メモリのアドレスAnm
の座標データXm,Ynを読み出す(ステップ4103)。
1,n1は注目点を示すレジスタである。最初はアドレ
スA11の座標データX1,Y1が読み出される。次にレジ
スタx1にXm−10をy1にYn−10をセットして他の
注目点の存在の有無を検出する領域の左上端の座標を設
定し(ステップ4104)、レジスタx2にXm+10をy2
にYn+10をセットして検出領域の右下端の座標を設
定する(ステップ4105)。
【0040】次に、レジスタm2,n2に1をセットする
(ステップ4106)。レジスタm2,n2はm1,n1で示す注
目点に対する他の注目点を示すレジスタである。次にm
1=m2&n1=n2であるか、すなわち注目点と他の注目
点とが同一のものであるか否かをチェックする(ステッ
プ4107)。同一のものであれば、孤立点の削除の必要は
ないため後述するステップ4112に進むが、同一でなけれ
ばレジスタm,nにm2,n2をセットし(ステップ410
8)、メモリのアドレスAnmにデータが存在するか否かを
チェックし(ステップ4109)、データがなければステップ
4112に進むが、データが有ればその座標データXm,Yn
を読み出す(ステップ4110)。最初は、レジスタm1,n1
およびm2,n2には1がセットされるためステップ4112
に進み、m2が1インクレメントされ、ステップ4107に
戻るので、注目点としてアドレスA11の座標データ
1,Y1と、他の注目点としてアドレスA21の座標デー
タX2,Y1が読み出される。
【0041】次に、他の注目点の座標データXm,Yn
注目点の検出領域内に存在するか否かをチェックし(ス
テップ4111)、存在すれば注目点は孤立点ではないので
そのまま残置するが、検出領域内に存在しなければ、他
の全ての注目点についても検出領域内に在存するか否か
を一つ存在することが検知されるまで行う。すなわち、
2が25より大きくなるまでm2を1インクレメントし(ス
テップ4112,4113)、25より大きくなるとm2を1にセット
しn2を1インクレメントし(ステップ4114)、n2が17よ
り大きくなるまでステップ4107〜4111の処理を繰り返す
(ステップ4115)。そして、注目点を中心とする検出領域
にその他の注目点が全く存在しない場合に(ステップ411
5でYES)、レジスタm,nにm1,n1をセットして(ステ
ップ4116)、メモリのアドレスAnmの座標データを消去
する(ステップ4117)。
【0042】座標データの消去あるいは検出領域に一つ
他の注目点が存在すると、注目点を示すレジスタm1を1
インクレメントし(ステップ4118)、ステップ4102に戻り
上述の処理を残置する(ステップ4109でYES)全ての注目
点に関して繰り返す(ステップ4118〜4121〜4102〜4118・
・・)。そして全注目点について孤立点か否かの判定を終
了すると(4121でYES)、リターンする。すなわち注目点
を中心とする±10ドット領域内に他の注目点があるか否
か判定し、他の注目点が全く存在しないと、基準となる
注目点はメモリ10から消去される。これにより、人の
目,眉や髪の毛等、暗い部分に移動した注目点は残置さ
れるが、それ以外の注目点はメモリテーブルから消去さ
れる。
【0043】図7を参照して、「注目点近傍の他注目点
の削除」(ステップ42)の制御動作を更に詳細に説明
する。まず、マイクロプロセッサ6はレジスタm1,n1
に1をセットし(ステップ4201)、レジスタm1,n1の値
をレジスタm,nにセットして(ステップ4202)、メモリ
のアドレスAnmにデータが存在するか否かをチェックす
る(ステップ4203)。これは「孤立点の削除」(ステップ41)
処理によってデータがメモリ10から消去されている場合
があるからである。なおm1,n1は基準となる注目点を
示すレジスタである。データがなければステップ4217に
進むが、データが有ればその座標データXm,Ynを読み
出す(ステップ4204)。次に、レジスタx1にXm−5をy
1にYn−5をセットして他の注目点の存在の有無を検出
する領域の左上端の座標を設定し(ステップ4205)、レ
ジスタx2にXm+5をy2にYn+5をセットして検出領
域の右下端の座標を設定する(ステップ4206)。
【0044】次に、レジスタm2にm1+1を,n2にn1
セットする(ステップ4207)。「孤立点の削除」(ステップ4
1)と同様にm2,n2に1をセットしないのは、メモリのア
ドレスAnmに残置しているデータは、それ以前の注目点
に対して検出領域外のものであり、重複して検出する必
要がないからである。よって、基準となる注目点を示す
レジスタm1,n1に対し、検出領域に存在するか否かの
対象となる他の注目点のレジスタm2,n2はm1,n1
り大きいものをチェックすればよい。
【0045】次に、レジスタm,nにm2,n2をセット
し(ステップ4208)、メモリのアドレスAnmにデータが存
在するか否かをチェックし(ステップ4209)、データがな
ければステップ4212に進むが、データが有ればその座標
データXm,Ynを読み出す(ステップ4210)。
【0046】次に、他の注目点の座標データXm,Yn
注目点の検出領域内に存在するか否かをチェックし(ス
テップ4211)、存在すればその点は注目点の近傍である
ためメモリのアドレスAnmの座標データを消去する(ス
テップ4216)。一方、検出領域外であればその点は残置
する。これら処理を「孤立点の削除」(ステップ41)と同様
に全ての残存している注目点について行う(4212〜4215
〜4217〜4220〜4202〜4212,・・・)。そして全注目点につ
いて孤立点か否かの判定を終了すると(4220でYES)、リ
ターンする。すなわち、注目点を中心として±5ドット
領域内の他の注目点は、メモリ10から消去し、領域内に
は注目点を一とする。これにより、人の目,眉や髪の毛
等、暗い部分に移動した注目点のうち近傍の注目点は一
とされ、注目点の残存数は減少する。
【0047】図8を参照して、「十字階調差による削
除」(ステップ43)の制御動作を更に詳細に説明す
る。まず、マイクロプロセッサ6はレジスタm,nに1
をセットし(ステップ4301)、メモリのアドレスAnmにデ
ータが存在するか否かをチェックする(ステップ4302)。
データがなければステップ4310に進むが、データが有れ
ばその座標データXm,Ynを読み出し(ステップ4303)、
レジスタx1にXm−20をy1にYn−20をセットし
(4304)、レジスタx2にXm+20をy2にYn+20を
セットする(ステップ4305)。
【0048】次に、y=Yn&x1≦x≦x2の領域、す
なわち注目点を中心に横方向±20ドットにおける各点
の明るさ値を検出し、その総和をレジスタTHにセット
し(ステップ4306)、x=Xm&y1≦y≦y2の領域、す
なわち注目点を中心に縦方向±20ドットにおける各点
の明るさ値を検出し、その総和をレジスタTVにセット
する(ステップ4307)。そして、THとTVを比較し(ステ
ップ4308)、縦階調THの方が横階調TVより大きい場合
のみ注目点をメモリのアドレスAnmから消去する(ステ
ップ4309)。
【0049】この処理を「注目点近傍の他注目点の削除」
(ステップ42)の終了時に残存する全注目点に関して行う
(4310〜4313〜4302〜4310,・・・)。すなわち、図16に示す
ように、人の目の大きさは縦方向より横方向が長く、横
階調の方が縦階調より暗いので、注目点のうち縦階調の
方が暗いものは人の目の位置にあるものでないとしてメ
モリ10から消去する。これにより、人の目や眉以外の特
に髪の毛等の暗い部分に移動した注目点の残存数は減少
する。
【0050】図9を参照して、「テンプレートマッチン
グによる削除」(ステップ44)の制御動作を更に詳細
に説明する。まず、マイクロプロセッサ6はレジスタ
m,nに1をセットし(ステップ4401)、メモリのアドレ
スAnmにデータが存在するか否かをチェックする(ステ
ップ4402)。データがなければステップ4408に進むが、
データが有ればその座標データXm,Ynを読み出し(ス
テップ4403)、レジスタx1にXm−30をy1にYn−2
0をセットし(ステップ4404)、レジスタx2にXm+3
0をy2にYn+20をセットする(ステップ4405)。
【0051】次に、x1≦x≦x2&y1≦y≦y2の領域
内の各点の明るさ値と、各点の位置に対応するテンプレ
ートの、x0−30≦x≦x0+30&y0−20≦y≦
0+20の領域内の各点の明るさ値の差の絶対値の総
和を検出し、レジスタTnmにセットする(ステップ440
6)。すなわち、注目点を中心に縦方向±20ドット、横方
向±30ドット範囲における各点(2400=60×40個)の階調
度と、予め読み込んでおいた人の目の中心(x0,y0)に
同じく縦方向±20ドット,横方向±30ドット範囲におけ
る各点(2400=60×40個)の階調度を、対応する各点,(Xm
−30,Yn−20)と(x0−30,y0−20),(Xm−2
9,Yn−20)と(x0−29,y0−20),(Xm−28,
n−20)と(x0−28,y0−20),・・・,(Xm,
n)と(x0,y0),・・・,(Xm+30,Yn+20)
と(x0+30,y0+20),につきそれぞれ比較する。
そして、セットしたTnmをアドレスAnm対応でセーブす
る(ステップ4407)。
【0052】この処理を「十字階調差による削除」(ステ
ップ43)の終了時に残存する全注目点に関して行う(4408
〜4411〜4402〜4408,・・・)。次に、総和グループ中の最
大値と最小値を検出し、それらの中間値T0を算出し(ス
テップ4412)、総和が中間値T0より大きいアドレスの座
標データを、メモリから消去する(ステップ4413)。これ
により、人の目以外の眉や髪の毛等の暗い部分に移動し
た注目点の残存数は減少する。
【0053】図10を参照して、「斜め方向階調差によ
る削除」(ステップ45)の制御動作を更に詳細に説明
する。これは前述の「十字階調差による削除」(ステッ
プ43)の注目点を中心とする縦横方向の十字を45度
回転した位置における階調差による削除を行う処理であ
る。まず、マイクロプロセッサ6はレジスタm,nに1
をセットし(ステップ4501)、メモリのアドレスAnmにデ
ータが存在するか否かをチェックする(ステップ4502)。
データがなければステップ4512に進むが、データが有れ
ばその座標データXm,Ynを読み出し(ステップ4503)、
レジスタx1にXm−20をy1にYn−20をセットし
(ステップ4504)、レジスタx2にXm+20をy2にYn
+20をセットする(ステップ4505)。
【0054】次に、(x1,y1)と(x2,y2)を結ぶ
直線上,すなわち注目点の中心を通る左斜め上〜右斜め
下方向における各点の明るさ値を検出し、その総和をレ
ジスタTRDにセットし(ステップ4506)、(x1,y2
と(x2,y1)を結ぶ直線上,すなわち注目点の中心を
通る右斜め上〜左斜め下方向における各点の明るさ値を
検出し、その総和をレジスタTRUにセットする(ステッ
プ4507)。そして、TRDとTRUを比較し(ステップ450
8)、両者の差がいずれか小さい方の階調和の+20%の範
囲にあるか否かをチェックし(ステップ4509,4510)、範
囲外の場合の注目点をメモリのアドレスAnmから消去す
る(ステップ4511)。
【0055】この処理を「テンプレートマッチングによ
る削除」(ステップ44)の終了時に残存する全注目点に関
して行う(4512〜4515〜4502〜4512,・・・)。すなわち、人
の黒目の中心に位置する注目点は、TRDとTRUの差はほ
とんどないので、差の大きい注目点をメモリ10から消去
する。これにより、人の目の縁や眉の縁に移動した注目
点の残存数は減少する。
【0056】その後、残存する注目点をステップ46
(図5)で、小領域,注目点を中心として縦横方向±2
0ドットの範囲内で注目点を最暗点に移動させる、「小
領域での暗点検出」を実行する。この処理(図示しな
い)はステップPR4(図4)と同様であるが、領域範
囲が±20ドット(図4では±10ドット)である点,
および図4のステップ31とステップ32の間に「メモ
リのアドレスAnmにデータ有?」の判定処理を設け、存
在すればステップ32に進むが存在しなければステップ
36に進むようにする点において異なる。
【0057】図11を参照して、「近傍注目点の統合」
(ステップ47)の制御動作を更に詳細に説明する。
「注目点近傍の他注目点の削除」(ステップ42)で
は、注目点を中心とする縦横方向±5ドット範囲内の他
の注目点を削除したが、「近傍注目点の統合」では、縦
横方向±20ドット範囲内に他の注目点が存在する場合
には、両点の中間位置に注目点を移動させて他の注目点
を削除する。また、「注目点近傍の他注目点の削除」で
は基準となる注目点を示すレジスタm1,n1に対し、検
出領域に存在するか否かの対象となる他の注目点のレジ
スタm2,n2はm1,n1より大きいものをチェックすれ
ばよかったが、「近傍注目点の統合」では基準となる注
目点は移動するため、基準となる注目点に対し残ってい
る全ての注目点についてチェックする。
【0058】まず、マイクロプロセッサ6はレジスタm
1,n1に1をセットし(ステップ4701)、レジスタm1
1の値をレジスタm,nにセットして(ステップ470
2)、メモリのアドレスAnmにデータが存在するか否かを
チェックし(ステップ4703)、データがなければステップ
4722に進むが、データが有ればメモリのアドレスAnm
座標データXm1,Yn1を読み出す(ステップ4704)。
1,n1は基準となる注目点を示すレジスタである。次
にレジスタx1にXm1−20をy1にYn1−20をセット
して他の注目点の存在の有無を検出する領域の左上端の
座標を設定し(ステップ4705)、レジスタx2にXm1
20をy2にYn1+20をセットして検出領域の右下端
の座標を設定する(ステップ4706)。
【0059】次に、レジスタm2,n2に1をセットする
(ステップ4707)。レジスタm2,n2はm1,n1で示す注
目点に対する他の注目点を示すレジスタである。次にm
1=m2&n1=n2であるか、すなわち注目点と他の注目
点とが同一のものであるか否かをチェックする(ステッ
プ4708)。同一のものであれば、統合する必要はないた
め後述するステップ4718に進むが、同一でなければレジ
スタm,nにm2,n2をセットし(ステップ4709)、メモ
リのアドレスAnmにデータが存在するか否かをチェック
し(ステップ4710)、データがなければステップ4718に進
むが、データが有ればその座標データXm2,Yn2を読み
出す(ステップ4711)。
【0060】次に、他の注目点の座標データXm2,Yn2
が注目点の検出領域内に存在するか否かをチェックし
(ステップ4712)、存在しなければ統合する必要はないの
そのまま残置するが、検出領域内に存在すれば、両注目
点を統合する。すなわち、基準となる注目点と対象とな
る注目点の中間位置(Xi,Yi)を計算し(Xi=(Xm1
m2)/2,Yi=(Ym1+Ym2)/2)、中間位置(Xi
i)に注目点を移動してメモリのアドレスAnmの座標デ
ータを更新メモリし(ステップ4713〜4715)、対象となる
注目点の座標データをメモリのアドレスAnmから消去す
る(ステップ4716,4717)。この処理を残存する全注目点
について行う(4718〜4725〜4702〜4718,・・・)。これによ
り、注目点は人の黒目の中心部を示す位置に近づく。
【0061】図12を参照して、「注目点数の判定」
(ステップ48)の制御動作を更に詳細に説明する。ま
ず、マイクロプロセッサ6はレジスタm,nに1,およ
びNに0をそれぞれをセットし(ステップ4801)、メモリ
のアドレスAnmにデータが存在するか否かをチェックす
る(ステップ4802)。データがなければステップ4805に進
むが、データが有ればレジスタNを1インクレメントし
(ステップ4803)、Nが2以下であるか否かをチェックす
る(ステップ4804)。Nが2以下であるとメモリの全領
域についてデータが存在するか否かをチェックする(ス
テップ4805〜4809〜4802〜4805,・・・)。すなわち、メモ
リ10に存在するデータの数,すなわち注目点の数は人の
目の数(=2)であるか否かをチェックする。このチェック
の途中にNが2より大きくなると(ステップ4804NO),
あるいは全領域についてチェック終了時にNが2でない
と(ステップ4810NO;N=0又は1のとき)両目の位置を注目
点によって特定することができなかったとして、図3の
ステップS36に戻り1フレーム画像の入力し、Nが2
となるまで上述の「小領域での暗点検出」(PR4)お
よび「判定」(PR5)を繰り返す。
【0062】これにより、Nが2であれば両目の位置は
注目点によって特定されるので、メモリにある座標デー
タ(m1,n1)および(m2,n2)をセーブする(ステップ4
811)。図18に、最終的に残った2個の注目点が、人の
両目の位置を特定する状態を示す。
【0063】図13および図14に、図3に示す「追
跡」(S3E)の制御動作を更に詳細に説明する。ま
ず、マイクロプロセッサ6は1フレーム画像データをフ
レームメモリ12に書込む(ステップ501)。そしてレジ
スタm,nにm1,n1をセットする,すなわち人の両目
のうち、いずれ一方の目の位置を示す注目点のアドレス
を示す値をセットする(ステップ502)。そして、メモリ
のアドレスからその目の位置を示す座標データXm,Yn
を読み出す(ステップ503)。次に、「小領域での暗点検
出」(PR4)と同様に小領域(この場合は注目点を中心と
して縦横方向±20ドットの範囲)を設定、すなわちレジ
スタx1にXm−20をy1にYn−20をセットして小領
域の左上端の座標を設定し(ステップ504)、レジスタx2
にXm+20をy2にYn+20をセットして検出領域の
右下端の座標を設定する(ステップ505)。そして、x1
≦x≦x2&y1≦y≦y2の領域内においてフレームメ
モリ12のデータを読み出して明るさ値の最も暗い点を
検出し、その座標をメモリのアドレスAnmに更新メモリ
する(ステップ506)。これにより一方の目の時系列的
に変化する位置が検出される。次に、目の開閉状態をチ
ェックする。すなわち、最暗点に移動した後の注目点を
中心とする縦方向±20ドット範囲における明るさ値の最
大値T(max)と最小値T(min)を検出し、その平均値を算
出し、レジスタTAVにセットする(ステップ507)。そ
してTAV以下の明るさ値を示す縦(y)方向の幅W1
検出する(ステップ508)。図13に示す模式図において
縦方向の幅は、 W1=|y'−y''|となる。
【0064】同様の処理を他方の目についても行い、縦
(y)方向の幅W2を検出する(ステップ509〜515)。こ
れにより時系列的に変化する両目の開閉度が検出され
る。
【0065】次に、両目の幅W1およびW2が所定値W0
以下であるか否かをチェックし(ステップ516)、いずれ
かの目が所定値W0より大きいと、ドライバは正常(居眠
り状態あるいは脇見運転ではない)と判定し、ステップ5
01に戻り上述の処理(ステップ501〜516〜501,・・・)を続
行するが、この途中に両目の幅W1およびW2が所定値W
0以下であると、タイマの作動の有無を示すフラグFが
0(作動していない)であるかチェックし(ステップ51
7)、フラグFが0であればマイクロプロセッサ6は内部
タイマをオンし(ステップ518)、フラグFに1をセット
する(519)。そして、タイマがオーバしたかをチェック
し(ステップ520)、タイマがオーバしていないとステッ
プ501に戻り処理を繰り返すが、タイマがオーバしてい
るとドライバは居眠り状態あるいは脇見運転中であると
判定する。
【0066】居眠り状態を検出すると、ステップ521
で、リレ−RLを制御して電力増幅器23に電源を供給
する。これによって、振動ピックアップ21が検出した
車体の振動を増幅する形でボイスコイル5が振動するの
で、運転者の覚醒を促すことができる。運転者がストッ
プスイッチSSWを操作すると、ステップ522から5
23に進み、リレ−RLを制御して電力増幅器23の電
源を遮断する。これによってボイスコイル5の振動は止
まる。そしてステップS31の処理に戻る。
【0067】なお、一旦タイマがオンされてタイマがオ
ーバしていない間に、ドライバのいずれかの目の幅が所
定値W0より大きくなると(ステップ516)フラグは0にセ
ットされるため(ステップ524)、例えばドライバの自然
のまばたき等、一時的に目を閉じる状態(タイマのセッ
ト時間未満)では、ボイスコイル5の駆動は実施されな
い。
【0068】また、追跡の処理中には、「実車速>10
Km/h」,「|操舵角|<Ax」,「シ−トベルト装
着中」の条件について、それぞれステップ525,52
6及び527でチェックされる。いずれかの条件が満た
されなくなると、追跡を中止してステップS31に戻
る。そして「実車速>10Km/h」,「|操舵角|<
Ax」,「シ−トベルト装着中」の全ての条件が再び満
たされるまで、処理は中止される。
【0069】なお上記実施例では、「実車速>10Km
/h」,「|操舵角|<Ax」及び「シ−トベルト装着
中」の3つの条件が全て満足される時にのみ、瞳の検出
及び追跡を実施して居眠り運転の有無を識別している
が、これら3つの条件の1つだけをチェックの対象と
し、その条件が満たされる時に瞳の検出及び追跡の動作
を許可し、条件が満たされない時にはその動作を禁止す
るように条件を緩和しても、装置の誤動作を低減するの
には充分効果的である。
【0070】また上記実施例では、車上乗員認識装置を
居眠り運転防止装置に適用した例を説明したが、例え
ば、特開昭62−247410号公報に示されるよう
な、車上機器の非接触遠隔制御装置に用いる車上乗員認
識装置においても、同様に本発明を実施しうる。
【0071】
【発明の効果】以上のとおり第1番の発明では、乗員検
出手段が運転者の所定の運転着座状態を検出していない
時には認識手段の動作が禁止され、乗員検出手段が運転
者の所定の運転着座状態を検出すると認識手段の動作が
許可される。即ち、運転者に運転の意志がない時には、
運転者はシ−トベルトを外し、運転時と異なる楽な姿勢
で着座することになるが、このような状況では、居眠り
運転防止装置や非接触遠隔制御装置を作動させる必要が
なく、認識手段の動作を禁止することによって、誤動作
の発生が防止される。また無駄な認識動作が減少するの
で、運転者が所定の運転着座状態になってからの認識完
了(目や口の追跡開始)までの所要時間が短縮される。
【0072】また第2番の発明では、車速検出手段の検
出車速が所定未満の時には認識手段の動作を禁止し、検
出車速が所定以上になると認識手段の動作が許可され
る。即ち、例えば車速が10Km/h未満の場合のよう
に、低速走行中(発進時,停止時)あるいは停車中に
は、居眠り運転防止装置や非接触遠隔制御装置を作動さ
せる必要はなく、認識手段の動作を禁止することによっ
て、誤動作の発生が防止される。また無駄な認識動作が
減少するので、車速が10Km/h以上の定常走行状態
になってからの、認識完了(目や口の追跡開始)までの
所要時間が短縮される。
【0073】また第3番の発明では、操舵検出手段の検
出した舵角もしくはヨ−レ−トが所定値を越える時には
認識手段の動作を禁止し、舵角もしくはヨ−レ−トが所
定以下になると認識手段の動作が許可される。即ち、舵
角もしくはヨ−レ−トが所定値を越える時には、車輌が
急旋回中であるため、遠心力や車輌の傾きによって、運
転者の姿勢は変化し、運転者の顔の位置は運転席上で横
方向に移動する。このような場合、居眠り運転防止装置
や非接触遠隔制御装置を作動させる必要はなく、認識手
段の動作を禁止することによって、誤動作の発生が防止
される。また無駄な認識動作が減少するので、舵角もし
くはヨ−レ−トが所定以下の定常走行状態(例えば直進
状態)に戻ってからの認識完了(目や口の追跡開始)ま
での所要時間が短縮される。
【図面の簡単な説明】
【図1】 一実施例の居眠り運転防止装置の構成を示す
ブロック図である。
【図2】 自動車の車室内のインストルメントパネルを
示す正面図である。
【図3】 図1のマイクロプロセッサ6の制御動作を示
すフローチャートである。
【図4】 図3の「小領域での暗点検出」の詳細を示す
フローチャートである。
【図5】 図3の「判定」の詳細を示すフローチャート
である。
【図6】 図5の「孤立点の削除」の詳細を示すフロー
チャートである。
【図7】 図5の「注目点近傍の他注目点の削除」の詳
細を示すフローチャートである。
【図8】 図5の「十字階調差による削除」の詳細を示
すフローチャートである。
【図9】 図5の「テンプレートマッチングによる削
除」の詳細を示すフローチャートである。
【図10】 図5の「斜め方向階調差による削除」の詳
細を示すフローチャートである。
【図11】 図5の「近傍注目点の統合」の詳細を示す
フローチャートである。
【図12】 図5に示す「注目点数の判定」の詳細を示
すフローチャートである。
【図13】 図3の「追跡」の詳細を示すフローチャー
トである。
【図14】 図3の「追跡」の詳細を示すフローチャー
トである。
【図15】 フレームメモリ12に書込む画像データの
一画面分布に425個の注目点を配置した様子を示す模
式図である。
【図16】 人の目の縦方向と横方向の大きさを示す模
式図である。
【図17】 図1に示すRAM10のメモリテーブルの
内容を示すメモリマップである。
【図18】 2個の注目点が人の両目の位置を特定する
様子を示す模式図である。
【図19】 車室内の一部分を示す縦断面図である。
【符号の説明】
3:CCDカメラ 4:照明ランプ 5:ボイスコイル 5B:永久磁石 6,8:マイクロプロセッサ 7:システムバス 9:ROM 10:RAM 12:フレームメモリ 17,30:A/
Dコンバータ 18:赤外線ランプコントローラ 21:振動ピックアップ 22:居眠り検出
ユニット 23:電力増幅器 24:シ−トベル
ト検出スイッチ 25:車速センサ 26:舵角センサ 27:ヨ−レ−トセンサ 28:背後照明灯 29:ランプドライバ RL:リレ− MS:マニュアルスイッチ SSW:ストップスイッチ

Claims (3)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項1】 運転席に着座している運転者の少なくと
    も顔を撮影する撮像手段,該撮像手段が出力する画像信
    号から運転者の所定の特徴パタ−ンを認識する認識手
    段,及び該認識手段の認識結果に応じて車上機器を制御
    する制御手段、を含む車上乗員認識装置において:運転
    席の近傍に配置された乗員検出手段,及び該乗員検出手
    段が運転者の所定の運転着座状態を検出している時に前
    記認識手段の動作を許可しそうでなければ認識手段の動
    作を禁止する認識許可手段、を設けたことを特徴とす
    る、車上乗員認識装置。
  2. 【請求項2】 運転席に着座している運転者の少なくと
    も顔を撮影する撮像手段,該撮像手段が出力する画像信
    号から運転者の所定の特徴パタ−ンを認識する認識手
    段,及び該認識手段の認識結果に応じて車上機器を制御
    する制御手段、を含む車上乗員認識装置において:車速
    検出手段,及び該車速検出手段の検出車速が所定以上の
    時に前記認識手段の動作を許可しそうでなければ認識手
    段の動作を禁止する認識許可手段、を設けたことを特徴
    とする、車上乗員認識装置。
  3. 【請求項3】 運転席に着座している運転者の少なくと
    も顔を撮影する撮像手段,該撮像手段が出力する画像信
    号から運転者の所定の特徴パタ−ンを認識する認識手
    段,及び該認識手段の認識結果に応じて車上機器を制御
    する制御手段、を含む車上乗員認識装置において:ステ
    アリングホイ−ルの舵角もしくは車上のヨ−レ−トを検
    出する操舵検出手段,及び該操舵検出手段が検出した舵
    角もしくはヨ−レ−トが所定以下の時に前記認識手段の
    動作を許可しそうでなければ認識手段の動作を禁止する
    認識許可手段、を設けたことを特徴とする、車上乗員認
    識装置。
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Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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