JPH08332871A - 覚醒度検出装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 検出対象者の個人差に関わらず、また、検出
対象者の周囲の環境など関わらず、精度よく覚醒度を検
出できる覚醒度検出装置を得る。 【構成】 センサ１１で検出対象者の覚醒度に関わる情
報を計測し、センサで出力された情報から検出対象者の
覚醒度に関わる特徴を特徴抽出手段２１で抽出する。特
徴選別しきい値設定手段５１では、抽出した特徴に基い
て特徴選別しきい値を設定する。覚醒度検出時は、特徴
抽出手段２１で抽出した特徴を特徴選別手段３１で特徴
選別しきい値によって選別し、覚醒度推定手段４１によ
り選別結果に基いて覚醒度を推定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、例えば各種車両の運
転者や、プラントの監視者などの覚醒度の低下を検出す
る覚醒度検出装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】図４１は、特開平６―２１９１８１号公
報や特開平６−２７０７１１号公報に記載された従来の
覚醒度検出装置の構成を示すブロック図である。図にお
いて、１０は閉眼センサ、２０は特徴抽出手段、３０は
特徴選別手段、４０は覚醒度推定手段である。

【０００３】以下、従来の覚醒度検出装置の動作を図４
２に基いて説明する。図４２は従来装置の動作を示すフ
ローチャートである。例えば眼球部を撮像するカメラな
どで構成される閉眼センサ１０は、光源からの光で照明
された検出対象者の眼球部を撮像し、この撮像画像から
眼球部の瞳孔領域を抽出して、閉眼動作を検出する（ス
テップＳ１）。特徴抽出手段２０は、検出した閉眼動作
から閉眼持続時間などを抽出する（ステップＳ２）。特
徴選別手段３０で、閉眼持続時間は５００ｍｓを越える
かどうかを判定し、越える場合と越えない場合に選別す
る（ステップＳ３）。このときの５００ｍｓは、予め定
められた覚醒度のしきい値である。このしきい値は、通
常、覚醒時の人間の閉眼は２００ｍｓ程度以下であり、
覚醒度が低下してくると５００ｍｓ以上閉眼が持続され
ることに基いて設定されている。

【０００４】覚醒度推定手段４０は、特徴選別手段３０
で選別した結果をもとに、覚醒度を推定する。具体的に
は、閉眼持続時間が５００ｍｓを超える場合、閉眼の閉
眼持続時間合計に閉眼持続時間を加える（ステップＳ
４）。覚醒度検出の時間間隔を１分とすると、タイマー
が１分になったかどうかを判定し（ステップＳ５）、１
分たった後に、５００ｍｓを越えた閉眼の閉眼持続時間
合計が１５秒を越えるかどうか判定する（ステップＳ
６）。閉眼持続時間合計が１５秒を越える場合は、覚醒
低下状態と判断し（ステップＳ７）、閉眼持続時間合計
が１５秒を越えない場合は、覚醒状態と判断する（ステ
ップＳ８）。これで、１回の時間間隔での覚醒度検出を
終了し、閉眼持続時間合計とタイマーをクリアし（ステ
ップＳ９）、ステップＳ１に戻って、次の時間間隔の覚
醒度検出の動作を繰り返し行う。

【０００５】図４３及び図４４はそれぞれ被験者に単純
作業を課し、被験者が覚醒低下するまでの閉眼持続時間
の変化を観察した実験結果である。図４３と図４４は被
験者のみを変え、他の条件は同じにして行った実験結果
であり、Ｘ軸は時間（分）、Ｙ軸は閉眼持続時間、Ｚ軸
は閉眼回数を示している。図に示されるように、図４３
では実験開始直後は、被験者は覚醒している状態であ
り、閉眼持続時間が１００ｍｓ〜２００ｍｓの閉眼が多
い。一方、図４４では実験開始直後には、閉眼持続時間
が３３ｍｓ〜１３３ｍｓの閉眼が多い。また、実験開始
直後には発生しておらず、実験時間がある程度経過して
被験者の覚醒が低下してくると、図４３では２３３ｍｓ
以上の閉眼持続時間の閉眼が発生し、図４４では１６７
ｍｓ以上の閉眼持続時間の閉眼が発生する。これらの長
い持続時間の閉眼は、それぞれの実験開始直後にはほと
んど見られない。

【０００６】この実験結果から、覚醒時と覚醒低下時に
現れる閉眼持続時間は、個人によって違いがあることは
明かである。また、周囲の環境が変わればさらに違いが
現れることも充分考えられる。これに対し、従来の覚醒
度検出装置は、５００ｍｓという予め定めた一定の特徴
選別しきい値を用いて検出対象者の特徴を選別してい
た。このことから、あらゆる検出対象者に対して、ま
た、あらゆる環境下において、覚醒度を検出するのは無
理があった。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】従来の覚醒度検出装置
は以上のように、検出対象者や、対象者の周囲の環境な
どに関わらず、予め定めた一定の特徴選別しきい値を用
いて検出対象者の特徴を選別していた。そして、その選
別結果から覚醒度を検出するので、あらゆる検出対象者
やあらゆる環境状態にある検出対象者の覚醒度を精度よ
く検出できないという問題点があった。

【０００８】この発明は、上記のような問題点を解消す
るためになされたもので、検出対象者の個人差に対応で
き、また、検出対象者の周囲の環境などに対応して、精
度よく覚醒度を検出できる覚醒度検出装置を得ることを
目的とするものである。

【０００９】

【課題を解決するための手段】この発明の請求項１に係
る覚醒度検出装置は、検出対象者の覚醒度に関わる情報
を計測する少なくとも１つのセンサ、このセンサで出力
された情報から検出対象者の覚醒度に関わる特徴を抽出
する少なくとも１つの特徴抽出手段、この特徴抽出手段
で抽出した特徴に基いて特徴選別しきい値を設定する少
なくとも１つの特徴選別しきい値設定手段、特徴抽出手
段で抽出した特徴を特徴選別しきい値によって選別する
少なくとも１つの特徴選別手段、及び特徴選別手段によ
って選別された結果に基いて覚醒度を推定する覚醒度推
定手段を備えたものである。

【００１０】また、この発明の請求項２に係る覚醒度検
出装置は、請求項１に加え、センサを検出対象者の閉眼
動作を計測するものとし、特徴抽出手段を閉眼動作から
その閉眼の持続時間を特徴として抽出するものとし、特
徴選別しきい値設定手段を閉眼の持続時間に関する特徴
選別しきい値を設定するものとし、特徴選別手段を閉眼
の持続時間が特徴選別しきい値を越えるかどうかで選別
するようにしたものである。

【００１１】また、この発明の請求項３に係る覚醒度検
出装置は、請求項２に加え、覚醒度推定手段を、所定の
覚醒度検出時間内で、「持続時間が特徴選別しきい値を
越えた閉眼の回数」／「閉眼の総回数」の値に基いて覚
醒度を推定するようにしたものである。

【００１２】また、この発明の請求項４に係る覚醒度検
出装置は、請求項２に加え、覚醒度推定手段を、所定の
覚醒度検出時間内で、「持続時間が特徴選別しきい値を
越えた閉眼の持続時間の合計」／「閉眼の持続時間の総
合計」の値に基いて覚醒度を推定するようにしたもので
ある。

【００１３】また、この発明の請求項５に係る覚醒度検
出装置は、請求項１ないし請求項４のいずれかに加え、
特徴選別しきい値設定手段を、所定の回数抽出された特
徴に基いて特徴選別しきい値を設定するようにしたもの
である。

【００１４】また、この発明の請求項６に係る覚醒度検
出装置は、請求項１ないし請求項４のいずれかに加え、
特徴選別しきい値設定手段を、所定時間の間に抽出され
た特徴に基いて特徴選別しきい値を設定するようにした
ものである。

【００１５】また、この発明の請求項７に係る覚醒度検
出装置は、請求項１ないし請求項６のいずれかに加え、
特徴選別しきい値設定手段を、特徴選別しきい値の妥当
性を判断する妥当性判断手段を有するものとし、この妥
当性判断手段で妥当であると判断されたときに特徴選別
しきい値を設定するようにしたものである。

【００１６】また、この発明の請求項８に係る覚醒度検
出装置は、請求項１ないし請求項７のいずれかに加え、
検出対象者の動作状態を推定する動作状態推定手段を備
え、特徴選別しきい値設定手段は、推定した検出対象者
の動作状態が特定の動作状態のときの特徴をもとに特徴
選別しきい値を設定するようにしたものである。

【００１７】また、この発明の請求項９に係る覚醒度検
出装置は、請求項１ないし請求項８のいずれかに加え、
検出対象者の環境状態を検出する環境状態検出手段を備
え、特徴選別しきい値設定手段は、検出した環境状態が
変化したときに特徴選別しきい値を再設定するようにし
たものである。

【００１８】また、この発明の請求項１０に係る覚醒度
検出装置は、請求項９に加え、特徴選別しきい値設定手
段を、検出した環境状態が変化したときにその変化に応
じて特徴選別しきい値を修正するようにしたものであ
る。

【００１９】また、この発明の請求項１１に係る覚醒度
検出装置は、請求項９に加え、環境状態に対応して特徴
選別しきい値を記憶するしきい値記憶手段を備え、特徴
選別しきい値設定手段は、検出した環境状態がしきい値
記憶手段に記憶した環境状態と一致するとき、その環境
状態に対応する特徴選別しきい値をしきい値記憶手段か
ら取り出して特徴選別しきい値として設定するようにし
たものである。

【００２０】また、この発明の請求項１２に係る覚醒度
検出装置は、請求項１ないし請求項８のいずれかに加
え、検出対象者の環境状態を検出する環境状態検出手段
を備え、覚醒度推定手段は、検出した環境状態に応じて
覚醒度推定の基準を可変にしたものである。

【００２１】また、この発明の請求項１３に係る覚醒度
検出装置は、請求項１ないし請求項８のいずれかに加
え、検出対象者自ら個人状況を入力する個人状況入力手
段と、個人状況に応じて特徴選別しきい値を記憶するし
きい値記憶手段を備え、特徴選別しきい値設定手段は、
入力された個人状況が、しきい値記憶手段に記憶した個
人状況と一致するとき、その個人状況に対応する特徴選
別しきい値をしきい値記憶手段から取り出して特徴選別
しきい値として設定するようにしたものである。

【００２２】また、この発明の請求項１４に係る覚醒度
検出装置は、請求項１ないし請求項８のいずれかに加
え、検出対象者自ら個人状況を入力する個人状況入力手
段を備え、覚醒度推定手段は、入力された個人状況に応
じて覚醒度推定の基準を可変にしたものである。

【００２３】

【作用】請求項１記載の発明による覚醒度検出装置は、
センサで検出対象者の覚醒度に関わる情報を計測し、こ
の情報から特徴抽出手段で特徴を抽出する。しきい値を
設定するときは、抽出した特徴に基いて特徴選別しきい
値を設定する。覚醒度を推定するときは、抽出した特徴
を特徴選別しきい値によって選別し、この結果に基いて
覚醒度を推定する。

【００２４】また、請求項２記載の発明による覚醒度検
出装置は、センサで検出対象者の閉眼動作を計測し、特
徴抽出手段で閉眼動作からその閉眼の持続時間を抽出す
る。特徴選別しきい値を設定するときは、抽出した閉眼
の持続時間に関する特徴選別しきい値を設定する。覚醒
度を推定するときは、抽出した閉眼の持続時間が特徴選
別しきい値を越えるかどうかで選別し、この結果に基い
て覚醒度を推定する。

【００２５】また、請求項３記載の発明による覚醒度検
出装置は、覚醒度推定手段における推定基準として、所
定の覚醒度検出時間内で、「持続時間が特徴選別しきい
値を越えた閉眼の回数」／「閉眼の総回数」の値を用い
る。

【００２６】また、請求項４記載の発明による覚醒度検
出装置は、覚醒度推定手段における推定基準として、所
定の覚醒度検出時間内で、「持続時間が特徴選別しきい
値を越えた閉眼の持続時間の合計」／「閉眼の持続時間
の総合計」の値を用いる。

【００２７】また、請求項５記載の発明に係る特徴選別
しきい値設定手段では、所定の回数抽出された特徴に基
いて特徴選別しきい値を設定する。

【００２８】また、請求項６記載の発明に係る特徴選別
しきい値設定手段では、所定時間の間に抽出された特徴
に基いて特徴選別しきい値を設定する。

【００２９】また、請求項７記載の発明に係る特徴選別
しきい値設定手段では、妥当性判断手段で妥当であると
判断されたときに、特徴選別しきい値を設定する。

【００３０】また、請求項８記載の発明に係る特徴選別
しきい値設定手段では、動作状態推定手段で推定した検
出対象者の動作状態が、安定な状態であると思われる特
定の動作状態のときの特徴をもとに、特徴選別しきい値
を設定する。

【００３１】また、請求項９記載の発明に係る特徴選別
しきい値設定手段では、環境状態検出手段で検出した環
境状態が変化したときに、特徴選別しきい値を再設定す
る。

【００３２】また、請求項１０記載の発明に係る特徴選
別しきい値設定手段では、検出した環境状態が変化した
ときに、その変化に応じて特徴選別しきい値を修正す
る。

【００３３】また、請求項１１記載の発明に係る特徴選
別しきい値設定手段では、検出した環境状態がしきい値
記憶手段に記憶した環境状態と一致するとき、その環境
状態に対応するしきい値をしきい値記憶手段から取り出
して特徴選別しきい値として設定する。

【００３４】また、請求項１２記載の発明による覚醒度
検出装置は、覚醒度推定手段における推定基準を、検出
した環境状態に応じて可変にする。

【００３５】また、請求項１３記載の発明に係る特徴選
別しきい値設定手段では、個人状況入力手段で入力した
個人状況がしきい値記憶手段に記憶した個人状況と一致
するとき、その個人状況に対応する特徴選別しきい値を
しきい値記憶手段から取り出して設定する。

【００３６】また、請求項１４記載の発明による覚醒度
検出装置は、覚醒度推定手段における推定基準を、入力
した個人状況に応じて可変にする。

【００３７】

【実施例】

実施例１．図１は、この発明の実施例１による覚醒度検
出装置の構成を示すブロック図である。図において、１
１は検出対象者の覚醒度に関わる情報を計測するセンサ
で、例えばハンドル操作センサ、２１はセンサ１１の出
力から覚醒度に関わる特徴を抽出する特徴抽出手段、３
１は抽出した特徴を特徴選別しきい値によって選別する
特徴選別手段、４１は選別された特徴に基いて覚醒度を
推定する覚醒度推定手段、５１は特徴選別しきい値設定
手段で、特徴抽出手段２１で抽出した結果に基いて特徴
選別しきい値を設定する。なお、この実施例では、検出
対象者を例えば車両の運転者とし、運転者の覚醒度に関
わる情報を、例えばハンドル操作角θ（度）としてい
る。

【００３８】図２は覚醒時と覚醒低下時のハンドル操作
角θ（度）を示すグラフである。このグラフの横軸は時
間ｔ（分）を示す。図でわかるように、覚醒時のハンド
ル操作角は１０度程度で細かい操作をしているが、次第
に覚醒低下してくると、２０度以上のハンドル操作角
で、疎らな操作になる。これを利用し、この実施例では
ハンドル操作角の分散によって覚醒度を検出する。

【００３９】以下、覚醒度を検出する動作について、図
３のフローチャートをもとに説明する。ハンドル操作セ
ンサ１１は、ハンドルの回転角を測定して運転者による
ハンドル操作を検出する（ステップＳ１１）。特徴抽出
手段２１でハンドル操作角の分散を抽出する（ステップ
Ｓ１２）。次に特徴選別しきい値は設定済みかどうかを
判定し（ステップＳ１３）、設定していない場合は、特
徴選別しきい値設定手段５１で特徴選別しきい値の設定
を行う。例えば、特徴抽出手段２１で抽出したハンドル
操作角の分散×３の値を特徴選別しきい値として設定す
る（ステップＳ１４）。

【００４０】また、ステップＳ１３の判定で特徴選別し
きい値が設定済みの場合、特徴選別手段３１で特徴選別
しきい値を用いて特徴を選別する。即ち、ハンドル操作
角の分散は特徴選別しきい値を越えるかどうかを判断し
（ステップＳ１５）、この結果をもとに覚醒度推定手段
４１で覚醒度を推定する。ハンドル操作角の分散が特徴
選別しきい値を越える場合、覚醒低下状態と推定し（ス
テップＳ１６）、ハンドル操作角の分散が特徴選別しき
い値を越えない場合、覚醒状態と推定する（ステップＳ
１７）。

【００４１】このように、この実施例では、特徴選別し
きい値設定手段５１で特徴選別しきい値の設定を行って
おり、運転者の癖などによって、覚醒時のハンドル操作
角が異なっていても、検出開始時におけるハンドル操作
角をもとにして、特徴選別しきい値を設定している。こ
のため、運転者の個人差があっても、また、運転者の周
囲の環境などにも対応でき、精度よく覚醒度を検出でき
る覚醒度検出装置を得ることができる。なお、この実施
例では、覚醒時のハンドル操作角の分散の３倍を特徴選
別しきい値として設定し、この値以上のハンドル操作角
を検出したときに覚醒低下状態と判断しているが、これ
は３倍に限るものではなく、検出したい覚醒の程度に応
じて設定すればよい。３倍より小さく、１倍に近づくに
つれて少しの覚醒低下でも検出するようになる。

【００４２】実施例２．図４は、この発明の実施例２に
よる覚醒度検出装置の構成を示すブロック図である。図
において、１２は検出対象者の覚醒度に関わる情報とし
て体動を計測するセンサで、例えば頭の動きを検出する
位置センサ、２２はセンサ１２の出力から特徴を抽出す
る特徴抽出手段、３２は抽出した特徴を特徴選別しきい
値によって選別する特徴選別手段、４２は選別された特
徴に基いて覚醒度を推定する覚醒度推定手段、５２は特
徴選別しきい値設定手段で、特徴抽出手段２２で抽出し
た結果に基いて特徴選別しきい値を設定する。なお、こ
の実施例では、検出対象者の覚醒度に関わる情報を、例
えば体動ｄ（ｃｍ）としている。

【００４３】図５は覚醒時と覚醒低下時の体動ｄ（ｃ
ｍ）を示すグラフである。このグラフの横軸は時間ｔ
（分）を示し、基準の頭の中心位置を０ｃｍとしたもの
である。図でわかるように、覚醒の体動は中心から１０
〜２０ｃｍ程度でよく動く様子がみられるが、次第に覚
醒低下してくると、１０ｃｍ以下の体動しか検出され
ず、動きがほとんど見られなくなる。これを利用し、こ
の実施例では体動の幅によって覚醒度を検出する。

【００４４】以下、覚醒度を検出する動作について、図
６のフローチャートをもとに説明する。位置センサ１２
で検出対象者の体動として頭の動きを検出する（ステッ
プＳ２１）。特徴抽出手段２２で体動量の分散を抽出す
る（ステップＳ２２）。次に特徴選別しきい値は設定済
みかどうかを判定し（ステップＳ２３）、設定していな
い場合は、特徴選別しきい値設定手段５２で特徴選別し
きい値の設定を行う。例えば、特徴抽出手段２２で抽出
した体動量の分散×０．３の値を特徴選別しきい値とし
て設定する（ステップＳ２４）。

【００４５】また、ステップＳ２３の判定で特徴選別し
きい値が設定済みの場合、特徴選別手段３２で特徴選別
しきい値を用いて特徴を選別する。即ち、体動量の分散
は特徴選別しきい値を越えるかどうかを判断し（ステッ
プＳ２５）、この結果をもとに覚醒度推定手段４２で覚
醒度を推定する。体動量の分散が特徴選別しきい値を越
える場合、覚醒状態と推定し（ステップＳ２６）、体動
量の分散が特徴選別しきい値を越えない場合、覚醒低下
状態と推定する（ステップＳ２７）。

【００４６】このように、この実施例では、特徴選別し
きい値設定手段５２で特徴選別しきい値の設定を行って
おり、検出対象者の癖などによって、覚醒時の体動の程
度が異なっていても、検出開始時における体動をもとに
して、特徴選別しきい値を設定している。このため、検
出対象者の個人差があっても、また、検出対象者の周囲
の環境などに対応でき、精度よく覚醒度を検出できる覚
醒度検出装置を得ることができる。なお、この実施例で
は、覚醒時の体動のＯ．３倍を特徴選別しきい値として
設定し、この値以下の体動量を検出したときに覚醒低下
状態と判断しているが、これは０．３倍に限るものでは
なく、検出したい覚醒の程度に応じて設定すればよい。
０．３倍より大きく、１倍に近づくにつれて少しの覚醒
低下でも検出するようになる。

【００４７】実施例３．図７は、この発明の実施例３に
よる覚醒度検出装置の構成を示すブロック図である。図
において、１３は検出対象者の覚醒度に関わる情報を計
測するセンサで、例えば皮膚の電位を検出する皮膚電位
センサ、２３はセンサ１３の出力から特徴を抽出する特
徴抽出手段、３３は抽出した特徴を特徴選別しきい値に
よって選別する特徴選別手段、４３は選別された特徴に
基いて覚醒度を推定する覚醒度推定手段、５３は特徴選
別しきい値設定手段で、特徴抽出手段２３で抽出した結
果に基いて特徴選別しきい値を設定する。なお、この実
施例では、検出対象者の覚醒度に関わる情報を、例えば
皮膚電位としている。

【００４８】図８は覚醒時と覚醒低下時の平均皮膚電位
を示すグラフである。このグラフの横軸は時間（分）を
示す。図でわかるように、覚醒時の平均皮膚電位は数ｍ
Ｖ程度であるが、次第に覚醒低下してくると平均皮膚電
位は上昇し、数十ｍＶ程度の値を示す。これを利用し、
この実施例では平均皮膚電位の値によって覚醒度を検出
する。

【００４９】以下、覚醒度を検出する動作について、図
９のフローチャートをもとに説明する。皮膚電位センサ
１３は、検出対象者の例えば腕や手のひらに取り付けら
れ、皮膚電位を検出する（ステップＳ３１）。特徴抽出
手段２３で検出時間間隔内、例えば１分間の平均皮膚電
位を抽出する（ステップＳ３２）。次に特徴選別しきい
値は設定済みかどうかを判定し（ステップＳ３３）、設
定していない場合は、特徴選別しきい値設定手段５３で
特徴選別しきい値の設定を行う。例えば、特徴抽出手段
２３で抽出した平均皮膚電位×２の値を特徴選別しきい
値として設定する（ステップＳ３４）。

【００５０】また、ステップＳ３３の判定で特徴選択し
きい値が設定済みの場合、特徴選別手段３３で特徴選別
しきい値を用いて特徴を選別する。即ち、平均皮膚電位
は特徴選別しきい値を越えるかどうかを判断し（ステッ
プＳ３５）、この結果をもとに覚醒度推定手段４３で覚
醒度を推定する。平均皮膚電位が特徴選別しきい値を越
える場合、覚醒低下状態と推定し（ステップＳ３６）、
平均皮膚電位が特徴選別しきい値を越えない場合、覚醒
状態と推定する（ステップＳ３７）。

【００５１】このように、この実施例では、特徴選別し
きい値設定手段５３で特徴選別しきい値の設定を行って
おり、検出対象者の体調や環境や個人差などによって、
覚醒時の皮膚電位が異なっていても、検出開始時におけ
る皮膚電位をもとにして、特徴選別しきい値を設定して
いる。このため、検出対象者の個人差があっても、ま
た、検出対象者の周囲の環境などに対応でき、精度よく
覚醒度を検出できる覚醒度検出装置を得ることができ
る。なお、この実施例では、覚醒時の平均皮膚電位の２
倍を特徴選別しきい値として設定し、この値以上の平均
皮膚電位を検出したときに覚醒低下状態と判断している
が、これは２倍に限るものではなく、検出したい覚醒の
程度に応じて設定すればよい。２倍より小さく、１倍に
近づくにつれて少しの覚醒低下でも検出するようにな
る。

【００５２】実施例４．図１０は、この発明の実施例４
による覚醒度検出装置の構成を示すブロック図である。
図において、１４は検出対象者の覚醒度に関わる情報を
計測するセンサで、例えば脳波を検出する脳波センサ、
２４ａ，２４ｂ，２４ｃはセンサ１４の出力から特徴を
抽出する複数の特徴抽出手段で、この実施例では例えば
３つの特徴抽出手段を備えている。３４ａ，３４ｂ，３
４ｃは特徴抽出手段２４ａ，２４ｂ，２４ｃで抽出した
特徴を特徴選別しきい値によって選別する特徴選別手
段、４４は選別された特徴に基いて覚醒度を推定する覚
醒度推定手段、５４ａ，５４ｂ，５４ｃは特徴選別しき
い値設定手段で、特徴抽出手段２４ａ，２４ｂ，２４ｃ
で抽出した結果に基いて特徴選別しきい値を設定する。
なお、この実施例では、検出対象者の覚醒度に関わる情
報を、例えば脳波の中のβ波（１４〜２０Ｈｚ）、α波
（８〜１３Ｈｚ）、θ波（４〜７Ｈｚ）それぞれの構成
成分の強度としている。

【００５３】図１１は覚醒から入眠に至るまでの脳波の
β波，α波，θ波の各強度βｐ，αｐ，θｐを示すグラ
フである。このグラフの横軸は時間ｔ（分）を示す。図
でわかるように、覚醒時はβｐが優勢であるが、次第に
覚醒低下してくると、まずαｐが上昇してリラックス状
態になる。次にθｐが次第に上昇して覚醒低下状態とな
り、さらに覚醒低下が進むとθｐのみが優勢となり、入
眠状態になる。これを利用し、この実施例では、β波，
α波，θ波の３つの成分の強度によって覚醒度を検出す
る。

【００５４】以下、覚醒度を検出する動作について、図
１２のフローチャートをもとに説明する。脳波センサ１
４は、検出対象者の頭に取り付けられ、脳波を検出する
（ステップＳ４１）。特徴抽出手段２４ａ，２４ｂ，２
４ｃでβ波，α波，θ波の３つの成分の強度を抽出する
（ステップＳ４２ａ，Ｓ４２ｂ，Ｓ４２ｃ）。次に各特
徴選別しきい値は設定済みかどうかを判定し（ステップ
Ｓ４３）、設定していない場合は、特徴選別しきい値設
定手段５４ａ，５４ｂ，５４ｃで特徴選別しきい値の設
定を行う。例えば、特徴抽出手段２４ｂで抽出したβ波
成分の強度×０．５の値を特徴選別しきい値として設定
し（ステップＳ４４ａ）、特徴抽出手段２４ｂで抽出し
たβ波成分の強度×２の値を特徴選別しきい値として設
定し（ステップＳ４４ｂ）、特徴抽出手段２４ｃで抽出
したθ波成分の強度×２の値を特徴選別しきい値として
設定する（ステップＳ４４ｃ）。

【００５５】また、ステップＳ４３の判定で特徴選別し
きい値が設定済みの場合、特徴選別手段３４ａ，３４
ｂ，３４ｃで特徴選別しきい値を用いて特徴を選別す
る。即ち、３つの成分の強度がそれぞれに対する特徴選
別しきい値を越えるかどうかを判断し、越える場合はそ
れぞれβ＝１，α＝１，θ＝１を設定し、越えない場合
はそれぞれβ＝０，α＝０，θ＝０を設定する（ステッ
プＳ４５ａ，４５ｂ，４５ｃ）。覚醒度推定手段４４で
は、β，α，θの設定値と次に示す覚醒度推定表に基い
て、覚醒度を推定する（ステップＳ４７）。

【００５６】

【表１】

【００５７】例えば、ステップＳ４５ａ，４５ｂ，４５
ｃの判断で、β＝１，α＝０，θ＝０と設定された場
合、覚醒度推定表から覚醒状態と推定され、β＝０，α
＝１，θ＝１と設定された場合、覚醒低下状態と推定さ
れる。

【００５８】このように、この実施例では、特徴選別し
きい値設定手段５４ａ，５４ｂ，５４ｃで特徴選別しき
い値の設定を行っており、検出対象者の周囲の環境や個
人差などによって、覚醒時のβ波，α波，θ波の強度が
異なっていても、検出開始時におけるβ波，α波，θ波
強度をもとにして、特徴選別しきい値を設定している。
このため、検出対象者の個人差があっても、また、検出
対象者の周囲の環境などに対応でき、精度よく覚醒度を
検出できる覚醒度検出装置を得ることができる。また、
この実施例では覚醒状態と覚醒低下状態だけではなく、
リラックス状態や入眠状態を推定できる。

【００５９】なお、この実施例では、覚醒時のβ波成分
の強度×０．５の値，α波成分の強度×２の値，θ波成
分の強度×２の値を特徴選別しきい値として設定し、こ
れにより覚醒低下状態と判断しているが、これはβ波成
分の強度×０．５の値，α波成分の強度×２の値，θ波
成分の強度×２の値に限るものではなく、検出したい覚
醒の程度に応じて設定すればよい。また、筋電図やまば
たきを検出するセンサを特徴抽出手段に設け、体動やま
ばたきによる脳波検出の誤動作を防ぐようにしてもよ
い。また、この実施例では、脳波センサ１つを用いてβ
波、α波、θ波の３つの成分の強度を覚醒低下の指標と
しているが、センサや指標の数は限るものではなく脳
波、皮膚電位、閉眼動作（閉眼持続時間、閉眼回数、閉
眼速度）等の指標を複数使用しても良い。

【００６０】実施例５．図１３は、この発明の実施例５
による覚醒度検出装置の構成を示すブロック図である。
図において、１５は検出対象者の覚醒度に関わる情報を
計測するセンサで、例えば検出対象者の閉眼動作を検出
する閉眼センサ、２５はセンサ１５の出力から特徴を抽
出する特徴抽出手段、３５は抽出した特徴を特徴選別し
きい値によって選別する特徴選別手段、４５は選別され
た特徴に基いて覚醒度を推定する覚醒度推定手段、５５
は特徴選別しきい値設定手段で、特徴抽出手段２５で抽
出した結果に基いて特徴選別しきい値を設定する。な
お、この実施例では検出対象者の覚醒度に関わる情報
を、例えば一定の検出時間間隔内の閉眼回数Ｃとしてい
る。

【００６１】図１４は覚醒時と覚醒低下時の閉眼回数Ｃ
を示すグラフである。このグラフの横軸は時間ｔ（分）
を示し、縦軸は、一定の検出時間間隔、例えば１分間の
閉眼回数を表している。図でわかるように、覚醒時の閉
眼回数は３０回程度であるが、次第に覚醒低下してくる
と閉眼回数は減少し、１０〜２０回程度の値を示す。こ
れを利用し、この実施例では１分間の閉眼回数によって
覚醒度を検出する。

【００６２】以下、覚醒度を検出する動作について、図
１５のフローチャートをもとに説明する。閉眼センサ１
５は、例えば従来装置と同様のものであり、カメラで顔
を撮像し、画像処理によって閉眼しているか開眼してい
るかを検出する（ステップＳ５１）。特徴抽出手段２５
で検出時間間隔、この場合は１分間の閉眼回数を抽出す
る（ステップＳ５２）。次に特徴選別しきい値は設定済
みかどうかを判定し（ステップＳ５３）、設定していな
い場合は、特徴選別しきい値設定手段５５で特徴選別し
きい値の設定を行う。例えば、特徴抽出手段２５で抽出
した閉眼回数×０．７の値を特徴選別しきい値として設
定する（ステップＳ５４）。

【００６３】また、ステップＳ５３の判定で特徴選別し
きい値が設定済みの場合、特徴選別手段３５で特徴選別
しきい値を用いて特徴を選別する。即ち、閉眼回数は特
徴選別しきい値を越えるかどうかを判断し（ステップＳ
５５）、この結果をもとに覚醒度推定手段４５で覚醒度
を推定する。閉眼回数が特徴選別しきい値を越える場
合、覚醒状態と推定し（ステップＳ５６）、閉眼回数が
特徴選別しきい値を越えない場合、覚醒低下状態と推定
する（ステップＳ５７）。

【００６４】このように、この実施例では、特徴選別し
きい値設定手段５５で特徴選別しきい値の設定を行って
おり、検出対象者の周囲の環境や個人差などによって、
覚醒時の閉眼回数が異なっていても、検出開始時におけ
る閉眼回数をもとにして、特徴選別しきい値を設定して
いる。このため、検出対象者の個人差があっても、ま
た、検出対象者の周囲の環境などに対応でき、精度よく
覚醒度を検出できる覚醒度検出装置を得ることができ
る。なお、この実施例では、覚醒時の閉眼回数の０．７
倍を特徴選別しきい値として設定し、この値以下の閉眼
回数を検出したときに覚醒低下状態と判断しているが、
これは０．７倍に限るものではなく、検出したい覚醒の
程度に応じて設定すればよい。０．７倍より大きく、１
倍に近づくにつれて少しの覚醒低下でも検出するように
なる。

【００６５】実施例６．図１６は、この発明の実施例６
による覚醒度検出装置の構成を示すブロック図である。
図において、１６は検出対象者の覚醒度に関わる情報を
計測するセンサで、例えば検出対象者の閉眼動作を検出
する閉眼センサ、２６はセンサ１６の出力から特徴を抽
出する特徴抽出手段、３６は抽出した特徴を特徴選別し
きい値によって選別する特徴選別手段、４６は選別され
た特徴に基いて覚醒度を推定する覚醒度推定手段、５６
は特徴選別しきい値設定手段で、特徴抽出手段２６で抽
出した結果に基いて特徴選別しきい値を設定する。な
お、この実施例では、検出対象者の覚醒度に関わる情報
を、例えば閉眼持続時間としている。

【００６６】図１７は覚醒時と覚醒低下時の閉眼持続時
間を示すグラフである。この場合、閉眼持続時間とは目
を閉じてから開けるまでの時間である。図１７に示すグ
ラフの横軸は時間ｔ（分）であり、縦軸は、瞼の開状態
と閉状態である。図でわかるように、覚醒時の閉眼持続
時間は２００ｍｓ程度であるが、次第に覚醒低下してく
ると閉眼持続時間は増大し、５００ｍｓ程度の値を示
す。これを利用し、この実施例では閉眼持続時間によっ
て覚醒度を検出する。

【００６７】以下、覚醒度を検出する動作について、図
１８のフローチャートをもとに説明する。閉眼センサ１
６は、例えば従来装置と同様のものであり、カメラで顔
を撮像し、画像処理によって閉眼しているか開眼してい
るかを検出する（ステップＳ６１）。特徴抽出手段２６
で１回の閉眼持続時間を抽出する（ステップＳ６２）。
次に特徴選別しきい値は設定済みかどうかを判定し（ス
テップＳ６３）、設定していない場合は、特徴選別しき
い値設定手段５６で特徴選別しきい値の設定を行う。例
えば、特徴抽出手段２６で抽出した閉眼持続時間＋１０
０（ｍｓ）の値を特徴選別しきい値として設定する（ス
テップＳ６４）。

【００６８】また、ステップＳ６３の判定で特徴選別し
きい値が設定済みの場合、特徴選別手段３６で特徴選別
しきい値を用いて特徴を選別する。即ち、閉眼持続時間
は特徴選別しきい値を越えるかどうかを判断し（ステッ
プＳ６５）、この結果をもとに覚醒度推定手段４６で覚
醒度を推定する。閉眼持続時間が特徴選別しきい値を越
える場合、覚醒低下状態と推定し（ステップＳ６６）、
閉眼持続時間が特徴選別しきい値を越えない場合、覚醒
状態と推定する（ステップＳ６７）。この実施例では、
１回の閉眼を検出する毎に覚醒度を推定する処理を示し
ているが、数回、例えば２，３回分の閉眼持続時間を記
憶しておき、その平均値で覚醒度を推定するようにして
もよい。

【００６９】このように、この実施例では、特徴選別し
きい値設定手段５６で特徴選別しきい値の設定を行って
おり、検出対象者の周囲の環境や個人差などによって、
覚醒時の閉眼持続時間が異なっていても、検出開始時に
おける閉眼持続時間をもとにして、特徴選別しきい値を
設定している。このため、検出対象者の個人差があって
も、また、検出対象者の周囲の環境などに対応でき、精
度よく覚醒度を検出できる覚醒度検出装置を得ることが
できる。なお、この実施例では、覚醒時の閉眼持続時間
に１００ｍｓを加えたものを特徴選別しきい値として設
定し、この値以上の閉眼持続時間を検出したときに覚醒
低下状態と判断しているが、これは１００ｍｓに限るも
のではなく、検出したい覚醒の程度に応じて設定すれば
よい。１００ｍｓより小さく、０に近づくにつれて少し
の覚醒低下でも検出するようになる。

【００７０】実施例７．図１９は、この発明の実施例７
による覚醒度検出装置に係る覚醒度を検出処理を示すフ
ローチャートである。この実施例による覚醒度検出装置
の構成は実施例６と同様である。

【００７１】以下、覚醒度を検出する動作について、フ
ローチャートをもとに説明する。実施例６と同様の処理
には同一の符号を付し、説明を省略する。まず、初期設
定として、「総閉眼回数」，「特徴選別しきい値を越え
た閉眼回数」，及びタイマーをクリアする（ステップＳ
７１）。特徴選別しきい値を設定する処理は実施例６と
同様である。

【００７２】また、ステップＳ６３の判定で特徴選別し
きい値が設定済みの場合、特徴選別手段３６で特徴選別
しきい値を用いて特徴を選別する。即ち、閉眼持続時間
は特徴選別しきい値を越えるかどうかを判断し（ステッ
プＳ６５）、越えた場合に、「特徴選別しきい値を越え
た閉眼回数」を１増やす（ステップＳ７２）。閉眼持続
時間が特徴選別しきい値を越える，越えないに関わら
ず、閉眼持続時間を検出したとして「総閉眼回数」を１
増やす（ステップＳ７３）。タイマーが検出時間間隔、
例えば１分になったかどうか判定し（ステップ７４）、
１分になるまで、上記の処理（ステップＳ６１〜ステッ
プＳ７４）を繰り返す。そして、タイマーが１分になっ
たとき、覚醒度推定を行う。即ち、覚醒度推定手段４６
において、式１を計算し、この計算値Ｋ１が推定基準値
とする０．５を越えるかどうかを判断し（ステップＳ７
５）、その結果をもとに覚醒度を推定する。

【００７３】 Ｋ１＝「特徴選別しきい値を越えた閉眼回数」／「総閉眼回数」・・（１）

【００７４】計算値Ｋ１が０．５を越える場合、覚醒低
下状態と推定し（ステップＳ６６）、計算値Ｋ１が０．
５を越えない場合、覚醒状態と推定する（ステップＳ６
７）。これで１回の覚醒度検出を終了し、「総閉眼回
数」，「特徴選別しきい値を越えた閉眼回数」，及びタ
イマーをクリアして（ステップＳ７６）、次の検出処理
を行う。

【００７５】この実施例では、検出時間間隔として、例
えば１分間の「総閉眼回数」のうちで「特徴選別しきい
値を越えた閉眼回数」がどの程度あるかによって覚醒度
を検出している。図２０は覚醒時と覚醒低下時の式１で
計算される値Ｋ１を示すグラフである。この図に示すグ
ラフの横軸は時間ｔ（分）である。図からわかるよう
に、覚醒時の値Ｋ１はほとんど０、即ち特徴選別しきい
値を越えた閉眼はないが、次第に覚醒低下してくると値
Ｋ１は増大し、０．５以上の値を示す。これを利用し、
この実施例では、値Ｋ１によって覚醒度を検出する。

【００７６】このように、この実施例では、特徴選別し
きい値設定手段５６で特徴選別しきい値の設定を行って
おり、検出対象者の周囲の環境や個人差などによって、
覚醒時の閉眼持続時間が異なっていても、検出開始時に
おける閉眼持続時間をもとにして、特徴選別しきい値を
設定している。このため、検出対象者の個人差があって
も、また、検出対象者の周囲の環境などに対応でき、精
度よく覚醒度を検出できる覚醒度検出装置を得ることが
できる。さらに、実施例６に比べ、この実施例では１回
の判断だけではなく、検出時間間隔内での割合で判断し
ているので、覚醒度の検出精度を向上することができ
る。なお、この実施例では、値Ｋ１が０．５以上である
ことを検出したときに覚醒低下状態と判断しているが、
この推定基準値はＯ．５に限るものではなく、検出した
い覚醒の程度に応じて設定すればよい。０．５より小さ
く、０に近づくにつれて少しの覚醒低下でも検出するよ
うになる。

【００７７】実施例８．図２１は、この発明の実施例８
による覚醒度検出装置に係る覚醒度を検出処理を示すフ
ローチャートである。この実施例による覚醒度検出装置
の構成は実施例６と同様である。

【００７８】以下、覚醒度を検出する動作について、フ
ローチャートをもとに説明する。実施例６と同様の処理
には同一の符号を付し、説明を省略する。まず、初期設
定として、「総閉眼時間」，「特徴選別しきい値を越え
た閉眼の閉眼持続時間合計」，及びタイマーをクリアす
る（ステップＳ８１）。特徴選別しきい値を設定する処
理は実施例６と同様である。

【００７９】また、ステップＳ６３の判定で特徴選別し
きい値が設定済みの場合、特徴選別手段３６で特徴選別
しきい値を用いて特徴を選別する。即ち、閉眼持続時間
は特徴選別しきい値を越えるかどうかを判断し（ステッ
プＳ６５）、越えた場合に、「特徴選別しきい値を越え
た閉眼の閉眼持続時間合計」に今回検出した閉眼持続時
間を加える（ステップＳ８２）。閉眼持続時間が特徴選
別しきい値を越える，越えないに関わらず、閉眼持続時
間を検出したとして「総閉眼時間」に今回検出した閉眼
持続時間を加える（ステップＳ８３）。タイマーが検出
時間間隔、例えば１分になったかどうか判定し（ステッ
プＳ８４）、１分になるまで上記の処理（ステップＳ６
１〜ステップＳ８４）を繰り返す。そして、タイマーが
１分になったとき、覚醒度推定を行う。即ち、覚醒度推
定手段４６において、式２を計算し、この計算値Ｋ２が
推定基準値とする０．５を越えるかどうかを判断し（ス
テップＳ８５）、その結果をもとに覚醒度を推定する。

【００８０】 Ｋ２＝「特徴選別しきい値を越えた閉眼の閉眼持続時間合計」 ／「総閉眼時間」 ・・（２）

【００８１】計算値Ｋ２が０．５を越える場合、覚醒低
下状態と推定し（ステップＳ６６）、計算値Ｋ２が０．
５を越えない場合、覚醒状態と推定する（ステップＳ６
７）。これで１回の覚醒度検出を終了し、「総閉眼時
間」，「特徴選別しきい値を越えた閉眼の閉眼持続時間
合計」，及びタイマーをクリアして（ステップＳ８
６）、次の検出処理を行う。

【００８２】この実施例では、検出時間間隔として、例
えば１分間の「総閉眼時間」のうちで「特徴選別しきい
値を越えた閉眼の閉眼持続時間合計」がどの程度あるか
によって覚醒度を検出している。図２２は覚醒時と覚醒
低下時の式２で計算される値Ｋ２を示すグラフである。
この図に示すグラフの横軸は時間ｔ（分）である。図か
らわかるように、覚醒時の値Ｋ２はほとんど０、即ち特
徴選別しきい値を越えた閉眼はないが、次第に覚醒低下
してくると値Ｋ２は増大し、０．５以上の値を示す。こ
れを利用し、この実施例では値Ｋ２によって覚醒度を検
出する。

【００８３】このように、この実施例では、特徴選別し
きい値設定手段５６で特徴選別しきい値の設定を行って
おり、検出対象者の周囲の環境や個人差などによって、
覚醒時の閉眼持続時間が異なっていても、検出開始時に
おける閉眼持続時間をもとにして、特徴選別しきい値を
設定している。このため、検出対象者の個人差があって
も、また、検出対象者の周囲の環境などに対応でき、精
度よく覚醒度を検出できる覚醒度検出装置を得ることが
できる。さらに、実施例６に比べ、この実施例では１回
の判断だけではなく、検出時間間隔内での割合で判断し
ているので、覚醒度の検出精度を向上することができ
る。なお、この実施例では、値Ｋ２が０．５以上である
ことを検出したときに覚醒低下状態と判断しているが、
この推定基準値はＯ．５に限るものではなく、検出した
い覚醒の程度に応じて設定すればよい。０．５より小さ
く、０に近づくにつれて少しの覚醒低下でも検出するよ
うになる。

【００８４】実施例９．図２３は、この発明の実施例９
による覚醒度検出装置に係る覚醒度を検出処理を示すフ
ローチャートである。この実施例による覚醒度検出装置
の構成は実施例６と同様である。

【００８５】以下、覚醒度を検出する動作について、フ
ローチャートをもとに説明する。実施例６と同様の処理
には同一の符号を付し、説明を省略する。まず、初期設
定として、閉眼持続時間の記憶領域及びタイマーをクリ
アする（ステップＳ９１）。特徴選別しきい値を設定す
る処理が実施例６と異なり、その他の処理は同様であ
る。

【００８６】ステップＳ６３で特徴選別しきい値が設定
済みでない場合、特徴選別しきい値設定手段５６で特徴
選別しきい値を設定する。この時、特徴抽出手段２６で
抽出した閉眼持続時間別に閉眼を記憶する（ステップＳ
９２）。例えば、０〜５０ｍｓ，５０〜１００ｍｓ，・
・というように５０ｍｓ間隔で今回検出した閉眼の閉眼
持続時間に対応した持続時間の個数を更新する。タイマ
ーが３分になったかどうか判定し（ステップＳ９３）、
３分になるまで、上記処理（ステップＳ６１〜ステップ
Ｓ９３）を繰り返す。タイマーが３分になったら、頻度
が最大の閉眼持続時間に１００ｍｓを加えて特徴選別し
きい値として設定する（ステップＳ９４）。例えば２５
０〜３００ｍｓの時間間隔の閉眼持続時間の頻度が最大
であったとき、３００＋１００＝４００（ｍｓ）で４０
０ｍｓを特徴選別しきい値として設定する。この後の特
徴選別しきい値が設定された後の処理は実施例６と同様
である。

【００８７】この実施例では、特徴選別しきい値を得る
ときの検出時間として、例えば３分間の閉眼持続時間を
検出し、その間に検出された閉眼持続時間に基いている
ので、特徴選別しきい値が妥当な値に設定される。この
ため、実施例６に比べ、さらに覚醒度の検出精度が向上
する。なお、この実施例では、３分間の閉眼持続時間を
検出して特徴選別しきい値を設定したが、３分に限るも
のではなく、検出対象者の状態がある程度安定して検出
できる時間間隔を設定すればよい。

【００８８】実施例１０．図２４は、この発明の実施例
１０による覚醒度検出装置に係る覚醒度を検出処理を示
すフローチャートである。この実施例による覚醒度検出
装置の構成は実施例６と同様である。

【００８９】以下、覚醒度を検出する動作について、フ
ローチャートをもとに説明する。実施例６と同様の処理
には同一の符号を付し、説明を省略する。特徴選別しき
い値を設定する処理が実施例６と異なり、その他の処理
は同様である。ステップＳ６３で特徴選別しきい値が設
定済みでない場合、特徴選別しきい値設定手段５６で特
徴選別しきい値を設定する。この時、特徴抽出手段２６
で抽出した閉眼持続時間別に閉眼を記憶する（ステップ
Ｓ１０１）。実施例９と同様にして例えば、０〜５０ｍ
ｓ，５０〜１００ｍｓ，・・というように５０ｍｓ間隔
で今回検出した閉眼の閉眼持続時間に対応した持続時間
の個数を更新する。記憶した閉眼の総個数は３０個にな
ったかどうか判定し（ステップＳ１０２）、閉眼の総個
数が３０個になるまで、上記処理（ステップＳ６１〜ス
テップＳ１０２）を繰り返す。閉眼の総個数が３０個に
なったら、頻度が最大の閉眼持続時間に１００ｍｓを加
えて特徴選別しきい値として設定する（ステップＳ１０
３）。この後の特徴選別しきい値が設定された後の処理
は実施例６と同様である。

【００９０】この実施例では、特徴選別しきい値を得る
際、３０回の閉眼を検出したときの閉眼持続時間に基い
ており、特徴選別しきい値が妥当な値に設定されるの
で、実施例６に比べ、さらに覚醒度の検出精度が向上す
る。なお、この実施例では、３０回の閉眼を検出して特
徴選別しきい値を設定したが、３０回に限るものではな
く、検出対象者の状態がある程度安定して検出できる回
数を設定すればよい。

【００９１】実施例１１．図２５は、この発明の実施例
１１による覚醒度検出装置に係る覚醒度を検出処理を示
すフローチャートである。この実施例による覚醒度検出
装置の構成は実施例６と同様である。

【００９２】以下、覚醒度を検出する動作について、フ
ローチャートをもとに説明する。実施例６と同様の処理
には同一の符号を付し、説明を省略する。特徴選別しき
い値を設定する処理が実施例６と異なり、その他の処理
は同様である。ステップＳ６３で特徴選別しきい値が設
定済みでない場合、特徴選別しきい値設定手段５６で特
徴選別しきい値を設定する。この時、特徴抽出手段２６
で抽出した閉眼持続時間に１００ｍｓを加えた値を特徴
選別しきい値候補とする（ステップＳ１１１）。次にこ
の特徴選別しきい値候補が妥当であるかどうか検査す
る。即ち、特徴選別しきい値候補が１０００ｍｓより小
さいかどうかを判定し（ステップＳ１１２）、１０００
ｍｓよりも大きい場合は、特徴選別しきい値の値として
は異常であると判断し、再び、特徴選別しきい値を検出
する処理を行う（ステップＳ６１〜ステップＳ１１
２）。ステップＳ１１２で特徴選別しきい値候補が１０
００ｍｓより小さいと判定された場合、特徴選別しきい
値の値として妥当であると判断し、その閉眼持続時間を
特徴選別しきい値として設定する（ステップＳ１１
３）。この後の特徴選別しきい値が設定された後の処理
は実施例６と同様である。

【００９３】この実施例では、特徴選別しきい値を得る
際、特徴選別しきい値が妥当かどうかを判断し、妥当で
あると思われる値に設定されるので、実施例６に比べ、
さらに覚醒度の検出精度が向上する。なお、この実施例
では、特徴選別しきい値の妥当性を１０００ｍｓより大
きいか小さいかで判断しているがこれに限るものではな
い。

【００９４】実施例１２．図２６は、この発明の実施例
１２による覚醒度検出装置に係る覚醒度を検出処理を示
すフローチャートである。この実施例による覚醒度検出
装置の構成は実施例６と同様である。

【００９５】以下、覚醒度を検出する動作について、フ
ローチャートをもとに説明する。実施例６と同様の処理
には同一の符号を付し、説明を省略する。特徴選別しき
い値を設定する処理が実施例６と異なり、その他の処理
は同様である。ステップＳ６３で特徴選別しきい値が設
定済みでない場合、特徴選別しきい値設定手段５６で特
徴選別しきい値を設定する。この時、実施例１０と同様
にして、特徴抽出手段２６で抽出した閉眼持続時間別に
閉眼を記憶する（ステップＳ１０１）。例えば、０〜５
０ｍｓ，５０〜１００ｍｓ，・・というように５０ｍｓ
間隔で今回検出した閉眼の閉眼持続時間に対応した持続
時間の個数を更新する。記憶した閉眼の総個数は３０個
になったかどうか判定し（ステップＳ１０２）、閉眼の
総個数が３０個になるまで、上記処理（ステップＳ６１
〜ステップＳ１０２）を繰り返す。閉眼の総個数が３０
個になったら、頻度が最大の閉眼持続時間に１００ｍｓ
を加えて特徴選別しきい値候補とする（ステップＳ１２
１）。

【００９６】次に、この特徴選別しきい値候補が妥当で
あるかどうか検査する。即ち、記憶している閉眼のう
ち、「特徴選別しきい値候補を越える閉眼の個数」／３
０が０．５を越えるかどうか判定する（ステップＳ１２
２）。この判定で、０．５よりも大きい場合は、特徴選
別しきい値の値としては異常であると判断する。そし
て、閉眼持続時間毎に記憶した３０個の閉眼をクリアし
（ステップＳ１２３）、再び、特徴選別しきい値を検出
する処理を行う（ステップＳ６１〜ステップＳ１２
２）。ステップＳ１２２で「特徴選別しきい値候補を越
える閉眼の個数」／３０が０．５を越えない場合、特徴
選別しきい値の値として妥当であると判断し、その閉眼
持続時間を特徴選別しきい値として設定する（ステップ
Ｓ１２４）。この後の特徴選別しきい値が設定された後
の処理は実施例６と同様である。

【００９７】この実施例では、特徴選別しきい値を得る
際、３０回の閉眼を検出したときの閉眼持続時間に基い
ており、特徴選別しきい値が妥当な値に設定される。さ
らにこの設定値の妥当性を検査するので、実施例６や実
施例１０に比べ、さらに覚醒度の検出精度が向上する。
なお、この実施例では、３０回の閉眼を検出して特徴選
別しきい値候補を設定したが、３０回に限るものではな
く、検出対象者の状態がある程度安定して検出できる時
間間隔を設定すればよい。また、この実施例では、特徴
選別しきい値の妥当性を「特徴選別しきい値候補を越え
る閉眼の個数」／３０が０．５を越えるか越えないかで
判断したが、これに限るものではない。

【００９８】実施例１３．図２７は、この発明の実施例
１３による覚醒度検出装置の構成を示すブロック図であ
る。この実施例は、検出対象者として車両などの運転者
に適用したものであり、運転者の覚醒度を検出し、覚醒
度低下時に、例えば音声などで警報を発するように構成
すれば、車両の安全性を高めることができる。図におい
て、閉眼センサ１６，特徴抽出手段２６，特徴選別手段
３６，覚醒度推定手段４６は実施例６と同様のものであ
る。また、５７は特徴しきい値設定手段、６１は運転者
の動作状態を推定する動作状態推定手段で、例えば運転
者の環境を検出することによってその動作を推定するも
のである。さらに具体的には、例えば走行状態検出手段
で車両の停車を検出する。車両が停車しているときには
運転者は運転状態ではないと推定される。６２は検出対
象者が運転する車両の速度を検出する車速センサであ
る。

【００９９】以下、覚醒度を検出する動作について、図
２８のフローチャートをもとに説明する。実施例６と同
様の処理には同一の符号を付し、説明を省略する。特徴
選別しきい値設定手段５７において特徴選別しきい値を
設定する処理が実施例６と異なり、その他の処理は同様
である。ステップＳ６３で特徴選別しきい値が設定済み
でない場合、特徴選別しきい値設定手段５７で特徴選別
しきい値を設定する。この時、車速センサ６２で環境状
態として例えば車両の走行状態を検出する（ステップＳ
１３１）。車速センサ６２の出力から動作状態推定手段
６１によって、その車両が停車しているかどうかを検出
する（ステップＳ１３２）。停車しているときは、運転
者にとって特殊な状態にあり、運転する以外のよけいな
動作をするので、この間に設定した特徴選別しきい値は
信頼性が低いと考えられる。このため、停車していると
きは特徴選別しきい値は設定せずに、再び、特徴選別し
きい値を検出する処理を行う（ステップＳ６１〜ステッ
プＳ１３２）。ステップＳ１３２で、動作状態推定手段
６１によってその車両が停車していないと検出されたと
き、特徴選別しきい値として閉眼持続時間＋１００ｍｓ
を設定する（ステップＳ６４）。動作状態推定手段６１
は、車速センサ６２によって車両が停車中か走行中かを
検出し、その結果で運転者の動作を推定する。即ち、車
両が停車中の時は運転者は運転していない状態と推定さ
れ、覚醒度検出の対象外とする。この後の特徴選別しき
い値が設定された後の処理は実施例６と同様である。

【０１００】このように、この実施例では、特徴選別し
きい値設定手段５７で特徴選別しきい値の設定を行って
おり、検出対象者の周囲の環境や個人差などによって、
覚醒時の閉眼持続時間が異なっていても、検出開始時に
おける閉眼持続時間をもとにして、特徴選別しきい値を
設定している。このため、検出対象者の個人差があって
も、また、検出対象者の周囲の環境などに対応でき、精
度よく覚醒度を検出できる覚醒度検出装置を得ることが
できる。さらに、検出対象者の動作状態を推定して、信
頼性が低い状態のときには特徴選別しきい値を設定しな
いので、実施例６に比べ、さらに覚醒度の検出精度が向
上する。

【０１０１】なお、車速センサ６２によって車両の停車
を検出しているが、これに限るものではなく、他の方法
によって車両の走行状態を検出してもよい。また、車両
の走行状態で検出対象者の動作を推定しているがこれに
限るものではなく、他の環境状況に基づいて検出対象者
の動作状態を推定するようにしてもよい。例えば、車載
機器の操作状況を検出し、運転者が車載機器を操作中で
ないときに、しきい値を設定するようにしてもよい。車
載機器の操作中であるかそうでないかを検出するには、
例えば、ラジオのボリューム部にある可変抵抗の抵抗値
を検出し、その抵抗値が変化しているときは運転者がラ
ジオを操作中であると判断するようにすればよい。そし
て、運転以外の他の動作を行っているときには、覚醒度
検出の対象としないようにすれば、信頼性の高い覚醒度
が得られる。

【０１０２】実施例１４．図２９は、この発明の実施例
１４による覚醒度検出装置の構成を示すブロック図であ
る。この実施例は、検出対象者として車両などの運転者
に適用したものである。図において、６４は地図デー
タ、６５はＧＰＳである。

【０１０３】以下、覚醒度を検出する動作について、図
３０のフローチャートをもとに説明する。実施例６と同
様の処理には同一の符号を付し、説明を省略する。特徴
選別しきい値設定手段５７における特徴選別しきい値を
設定する処理が実施例６と異なり、その他の処理は同様
である。ステップＳ６３で特徴選別しきい値が設定済み
でない場合、特徴選別しきい値設定手段５７で特徴選別
しきい値を設定する。この時、地図データ６４とＧＰＳ
６５の情報を入力し、環境検出手段６３で走行中の環境
状態、例えば走行中の道路を検出する（ステップＳ１４
１）。そして、この環境状態を記憶すると共に、閉眼持
続時間＋１００ｍｓを特徴選別しきい値として設定する
（ステップＳ６４）。

【０１０４】ステップＳ６３で特徴選別しきい値が設定
済みの場合にも、地図データ６４とＧＰＳ６５の情報を
入力し、環境検出手段６３で走行中の環境状態、例えば
走行中の道路を検出する（ステップＳ１４２）。そし
て、このときの環境状態が、特徴選別しきい値を設定し
たときの環境状態と同一かどうかを判定する。例えば、
環境状態として、高速道路，一般道などの走行道路種別
が変化したかどうかを判断し（ステップＳ１４３）、走
行道路種別が変化した場合には、特徴選別しきい値を再
設定する（ステップＳ６４）。これと同時にこのときの
環境状態を記憶する。走行道路種別が特徴選別しきい値
を設定したときから変化していない場合は、実施例６と
同様、設定されている特徴選別しきい値をもとに、覚醒
度を推定する（ステップＳ６５〜ステップＳ６７）。

【０１０５】このように、この実施例では、特徴選別し
きい値設定手段５７で特徴選別しきい値の設定を行って
おり、検出対象者の周囲の環境や個人差などによって、
覚醒時の閉眼持続時間が異なっていても、検出開始時に
おける閉眼持続時間をもとにして、特徴選別しきい値を
設定している。このため、検出対象者の個人差があって
も、また、検出対象者の周囲の環境などに対応でき、精
度よく覚醒度を検出できる覚醒度検出装置を得ることが
できる。さらに、地図データ６４とＧＰＳ６５によって
走行道路の環境を検出し、環境が変化したときに特徴選
別しきい値を設定しなおすので、実施例６に比べ、さら
に覚醒度の検出精度が向上する。通常、走行道路種別が
一般道であるか、高速道路であるかによって、運転者の
閉眼の状態が異なる。また、狭く入り組んだ道路である
とか通行人の多い道路とかによって、運転者の閉眼の状
態が異なることもある。これに対応し、走行道路種別が
変化するたびに特徴選別しきい値を設定しなおせば、覚
醒度の検出精度が向上する。

【０１０６】また、環境の変化として、ある程度の時間
停車し、再び走行したときに特徴選別しきい値を設定し
なおすようにしてもよい。この場合は運転者が代わった
可能性もあるので、その運転者に対応した特徴選別しき
い値を設定することができ、覚醒度の検出精度が向上す
る。また、走行道路環境に限らず、他の環境を検出して
もよい。

【０１０７】実施例１５．図３１は、この発明の実施例
１５による覚醒度検出装置の処理を示すフローチャート
である。この実施例の構成は、実施例１４と同様であ
る。また、図３１において、実施例６，実施例１４と同
様の処理には同一の符号を付し、説明を省略する。ここ
では、主に異なる処理の部分について説明する。

【０１０８】この実施例では、式３で特徴選別しきい値
を計算する。 特徴選別しきい値 ＝ 特徴選別しきい基本値 ＋ 特徴選別しきい値調整値 ・・・（３） 特徴選別しきい値調整値は環境の状態によって特徴選別
しきい値を調整するものであり、これによってさまざま
な環境状態に対応しようとするものである。

【０１０９】ステップＳ６３で特徴選別しきい値が設定
済みでない場合、特徴選別しきい値設定手段５７で特徴
選別しきい値を設定する。この時、地図データ６４とＧ
ＰＳ６５の情報を入力し、環境検出手段６３で走行中の
環境状態、例えば走行中の道路を検出する（ステップＳ
１４１）。そして、この環境状態を記憶すると共に、閉
眼持続時間＋１００ｍｓを特徴選別しきい基本値として
設定する（ステップＳ１５１）。

【０１１０】ここで、設定した特徴選別しきい基本値を
特徴選別しきい値に設定する（ステップＳ１５２）。現
在走行中の道路に応じて、特徴選別しきい値調整値を設
定する（ステップＳ１５３）。例えば現在一般道を走行
しているとするときの特徴選別しきい値調整値を図３２
に示す。特徴選別しきい基本値に、走行道路種別が一般
道である場合の特徴選別しきい値を設定しているので、
一般道の場合の特徴選別しきい値調整値は０となり、高
速道路の場合の特徴選別しきい値調整値は、閉眼動作が
一般道に比べて比較的ゆっくりになるので、＋１００ｍ
ｓとしている。

【０１１１】ステップＳ６３で特徴選別しきい値が設定
済みの場合にも、地図データ６４とＧＰＳ６５の情報を
入力し、環境検出手段６３で走行中の環境状態、例えば
走行中の道路を検出する（ステップＳ１４２）。そし
て、このときの環境状態が、特徴選別しきい値を設定し
たときの環境状態と同一かどうかを判定する。例えば、
環境状態として、高速道路，一般道などの走行道路種別
が変化したかどうかを判断する（ステップＳ１４３）。
走行道路種別が変化した場合には、予めステップＳ１５
３で設定してある特徴選別しきい値調整値の中で、変化
後の走行道路種別に対応する特徴選別しきい値調整値を
取り出す（ステップＳ１５４）。例えば一般道を走行し
ていた車両が高速道路に入った場合、特徴選別しきい値
調整値は＋１００ｍｓとなる。特徴選別しきい値を式３
を計算して再設定する（ステップＳ１５５）。これと同
時にこのときの環境状態を記憶する。走行道路種別が特
徴選別しきい値を設定したときから変化していない場合
は、実施例６と同様、設定されている特徴選別しきい値
をもとに、覚醒度を推定する（ステップＳ６５〜ステッ
プＳ６７）。

【０１１２】また、ステップＳ１４３の判断で高速道路
から一般道になった場合、変化後の走行道路種別に対応
する特徴選別しきい値調整値として、０ｍｓを取り出す
（ステップＳ１５４）。そして特徴選別しきい値を式３
を計算して再設定する（ステップＳ１５５）。

【０１１３】このように、この実施例では、地図データ
６４とＧＰＳ６５によって走行道路の環境を検出し、環
境が変化したときに特徴選別しきい値を設定しなおすの
で、覚醒度の検出精度が向上する。また、特徴選別しき
い値を設定しなおす際、環境状態の変化に応じて、予め
決めておいた特徴選別しきい値調整値を用いて特徴選別
しきい値を修正している。このため、比較的簡単に特徴
選別しきい値を再設定でき、設定時間を短くできる。

【０１１４】なお、上記実施例では、環境の変化として
走行道路種別の一般道と高速道路のみについて述べた
が、これに限るものではなく、もっとさまざまな環境の
変化に対応するように、特徴選別しきい値調整値を設定
するようにしてもよい。例えば、時計などで昼夜を検出
し、特徴選別しきい値調整値を設定するようにしてもよ
い。一般に夜は昼に比べて刺激が少なく、閉眼の持続時
間が長くなるので、これを調整するようにすれば、昼夜
に関係なく精度よく覚醒度を検出できる。

【０１１５】実施例１６．図３３は、この発明の実施例
１６による覚醒度検出装置の構成を示すブロック図、図
３４はこの実施例１６に係る覚醒度検出の処理を示すフ
ローチャートである。図において、実施例６，実施例１
４と同様の部分，処理には同一の符号を付し、説明を省
略する。ここでは、主に異なる処理の部分について説明
する。７１は、特徴選別しきい値記憶手段である。これ
は、環境状態に対応して特徴選別しきい値を記憶するも
のであり、これによってさまざまな環境状態に対応しよ
うとするものである。

【０１１６】ステップＳ６３で特徴選別しきい値が設定
済みでない場合、特徴選別しきい値設定手段５７で特徴
選別しきい値を設定する。この時、地図データ６４とＧ
ＰＳ６５の情報を入力し、環境検出手段６３で走行中の
環境状態、例えば現在走行中の道路種別を検出する（ス
テップＳ１４１）。そして、特徴選別しきい値記憶手段
７１に現在走行中の道路種別に対応した特徴選別しきい
値が記憶されているかどうかを判断する（ステップＳ１
６１）。現在走行中の道路種別に対応した特徴選別しき
い値が記憶されていない場合は、閉眼持続時間＋１００
ｍｓを特徴選別しきい値として設定する（ステップＳ６
４）。また、同時に走行道路種別に対応づけて特徴選別
しきい値を特徴選別しきい値記憶手段７１に記憶する
（ステップＳ１６２）。ステップＳ１６１の判断で、現
在走行中の道路種別に対応した特徴選別しきい値が記憶
されている場合は、特徴選別しきい値記憶手段７１に記
憶されている情報の中から、走行道路種別に対応した特
徴選別しきい値を取りだし、覚醒度判定の指標とする特
徴選別しきい値に設定する（ステップＳ１６３）。これ
と同時に現在の環境状態も記憶しておく。

【０１１７】ステップＳ６３で特徴選別しきい値が設定
済みの場合にも、地図データ６４とＧＰＳ６５の情報を
入力し、環境検出手段６３で走行中の環境状態、例えば
走行中の道路を検出する（ステップＳ１４２）。そし
て、このときの環境状態が、特徴選別しきい値を設定し
たときの環境状態と同一かどうかを判定する。例えば、
環境状態として、高速道路，一般道などの走行道路種別
が変化したかどうかを判断する（ステップＳ１４３）。
走行道路種別が変化した場合には、ステップＳ１６１，
Ｓ６４，Ｓ１６２，Ｓ１６３の処理によって、特徴選別
しきい値記憶手段７１に記憶してある特徴選別しきい値
か、新たに今回の閉眼の検出によって計算される特徴選
別しきい値を設定する。新たに検出された特徴選別しき
い値を設定する場合は、ステップＳ１６２で走行道路種
別に対応づけて特徴選別しきい値を特徴選別しきい値記
憶手段７１に記憶する。ステップＳ１４３の判断で、走
行道路種別が特徴選別しきい値を設定したときから変化
していない場合は、実施例６と同様、設定されている特
徴選別しきい値をもとに、覚醒度を推定する（ステップ
Ｓ６５〜ステップＳ６７）。

【０１１８】このように、この実施例では、実施例１４
と同様、地図データ６４とＧＰＳ６５によって走行道路
の環境を検出し、環境が変化したときに特徴選別しきい
値を設定しなおすので、覚醒度の検出精度が向上する。
また、環境状態に対応して特徴選別しきい値を記憶する
記憶手段７１を備え、特徴選別しきい値を設定しなおす
際、この特徴選別しきい値記憶手段７１を参照して設定
するので、以前に記憶した環境状態に再びなったときに
は、すでに記憶されている特徴選別しきい値を取り出す
だけでよく、特徴選別しきい値を設定する時間が短くで
きる。

【０１１９】なお、上記実施例では、環境の変化として
走行道路種別の一般道と高速道路のみについて述べた
が、これに限るものではなく、もっとさまざまな環境の
変化に対応するように、特徴選別しきい値を記憶するよ
うにしてもよい。また、実施例９〜実施例１６におい
て、覚醒度の推定方法は実施例７，実施例８におけるい
ずれの方法を用いてもよい。

【０１２０】実施例１７．図３５は、この発明の実施例
１７による覚醒度検出装置の構成を示すブロック図、図
３６はこの実施例１７に係る覚醒度検出の処理を示すフ
ローチャートである。図において、実施例６，実施例７
と同様の部分，処理には同一の符号を付し、説明を省略
する。この実施例に係る構成は、環境検出手段６６が覚
醒度推定手段４８に接続され、さらに実施例１４と同
様、環境検出手段６６に地図データ６４とＧＰＳ６５が
接続されている。処理は、実施例７に示す覚醒度検出装
置において、環境状態を考慮し、環境状態によって覚醒
度推定時の指標とする基準値を可変にしたものである。

【０１２１】ステップＳ７４で、タイマーが検出時間間
隔、例えば１分になったかどうかを判断し１分になった
とき、覚醒度の推定を行う。地図データ６４とＧＰＳ６
５の情報を入力し、環境検出手段６６で走行中の環境状
態、例えば走行中の道路を検出する（ステップＳ１７
１）。そして、このときの走行道路種別を判別し（ステ
ップＳ１７２）、覚醒度推定手段４８で、検出した環境
状態に応じた覚醒度推定の基準となる覚醒度推定しきい
値を設定する。例えば、一般道路の場合は０．５とし
（ステップＳ１７３）、高速道路の場合は０．３とする
（ステップＳ１７４）。さらに、実施例７と同様、式１
を計算し、この計算値Ｋ１が覚醒度推定しきい値を越え
るかどうかを判断し（ステップＳ１７５）、その結果を
もとに覚醒度を推定する。計算値Ｋ１が覚醒度推定しき
い値を越える場合、覚醒低下状態と推定し（ステップＳ
６６）、計算値Ｋ１が覚醒度しきい値を越えない場合、
覚醒状態と推定する（ステップＳ６７）。これで１回の
覚醒度検出を終了し、「総閉眼回数」，「特徴選別しき
い値を越えた閉眼回数」，及びタイマーをクリアして
（ステップＳ７６）、次の検出処理を行う。

【０１２２】この実施例では、実施例７と同様、検出対
象者の個人差があっても、また、検出対象者の周囲の環
境などに対応でき、精度よく覚醒度を検出できる覚醒度
検出装置を得ることができる。また、検出時間間隔内で
の割合で判断しているので、覚醒度の検出精度を向上す
ることができる。さらに、環境状態に対応して覚醒度を
推定するときの推定基準であるしきい値を可変にしたの
で、さらに覚醒度の信頼性を向上することができる。特
に、この実施例では走行道路種別が一般道路のとき、値
Ｋ１が０．５以上で覚醒低下状態と判断し、高速道路の
とき、値Ｋ１が０．３以上で覚醒低下状態と判断してい
る。このように高速道路では走行スピードが早いので、
少しの覚醒低下でも検出するように構成すれば、車両走
行の安全性を高めることができる。

【０１２３】なお、上記実施例では、環境の変化として
走行道路種別の一般道と高速道路のみについて述べた
が、これに限るものではなく、もっとさまざまな環境の
変化に対応するようにしてもよい。また、しきい値の推
定方法は実施例８における推定方法、即ち計算値Ｋ２に
よる推定方法を用いたものにおいて、推定しきい値を変
えるようにしてもよい。

【０１２４】また、実施例１４〜実施例１７では、地図
データ６４とＧＰＳ６５によって、現在の車両の位置を
検出しているが、これに限るものではない。

【０１２５】実施例１８．図３７は、この発明の実施例
１８による覚醒度検出装置の構成を示すブロック図、図
３８はこの実施例１８に係る覚醒度検出の処理を示すフ
ローチャートである。図において、実施例６，実施例１
６と同様の部分，処理には同一の符号を付し、説明を省
略する。ここでは、主に異なる処理の部分について説明
する。６７は、検出対象者が自ら個人状況を入力する個
人状況入力手段であり、例えばキーボードのようなもの
で検出対象者の個人名を入力したり、音声で個人名や年
齢，性別を入力するようなもので構成している。この個
人状況入力手段６７によって個人特有のしきい値を用い
て、あらゆる検出対象者に対応しようとするものであ
る。

【０１２６】ステップＳ６３で特徴選別しきい値が設定
済みでない場合、特徴選別しきい値設定手段５７で特徴
選別しきい値を設定する。この時、検出対象者が自ら入
力した個人状況情報を個人状況入力手段６７より入力す
る（ステップＳ１９１）。例えば、検出対象者の個人名
を入力する。そして、特徴選別しきい値記憶手段７１の
中に、入力した個人名に対応する特徴選別しきい値が記
憶されているかどうかを判断する（ステップＳ１９
２）。入力した個人に対応した特徴選別しきい値が記憶
されていない場合は、閉眼持続時間＋１００ｍｓを特徴
選別しきい値として設定する（ステップＳ６４）。ま
た、同時に個人名に対応づけて特徴選別しきい値を特徴
選別しきい値記憶手段７１に記憶する（ステップＳ１９
３）。ステップＳ１９２の判断で、入力した個人名に対
応した特徴選別しきい値が記憶されている場合は、特徴
選別しきい値記憶手段７１に記憶されている情報の中か
ら、個人名に対応した特徴選別しきい値を取りだし、覚
醒度判定の指標とする特徴選別しきい値に設定する（ス
テップＳ１９４）。覚醒度推定手段４６では、実施例６
と同様、設定されている特徴選別しきい値をもとに、覚
醒度を推定する（ステップＳ６５〜ステップＳ６７）。

【０１２７】このように、この実施例では、検出対象者
自らが入力した個人名によって特徴選別しきい値を設定
するので、覚醒度の検出精度が向上する。また、個人状
況に対応して特徴選別しきい値を記憶する記憶手段７１
を備え、特徴選別しきい値を設定する際、この特徴選別
しきい値記憶手段７１を参照して設定するので、以前に
記憶した個人状況が入力されたときには、すでに記憶さ
れている特徴選別しきい値を取り出すだけでよく、特徴
選別しきい値を設定する時間が短くできる。

【０１２８】なお、上記実施例では、個人状況として個
人名について述べたが、これに限るものではなく、もっ
とさまざまな個人状況に対応して、特徴選別しきい値を
記憶するようにしてもよい。また、覚醒度の推定方法は
実施例７，実施例８におけるいずれの方法を用いてもよ
い。

【０１２９】実施例１９．図３９は、この発明の実施例
１９による覚醒度検出装置の構成を示すブロック図、図
４０はこの実施例１９に係る覚醒度検出の処理を示すフ
ローチャートである。図において、実施例６，実施例
７，実施例１８と同様の部分，処理には同一の符号を付
し、説明を省略する。この実施例に係る構成は、実施例
１８と同様の個人状況入力手段６７が覚醒度推定手段４
９に接続されている。処理は、実施例７に示す覚醒度検
出装置において、個人状況を考慮し、個人特有の状況に
よって覚醒度推定時の指標とする基準値を可変にしたも
のである。

【０１３０】ステップＳ７４で、タイマーが検出時間間
隔、例えば１分になったかどうかを判断し１分になった
とき、覚醒度の推定を行う。検出対象者が自ら入力した
個人状況情報を個人状況入力手段６７より入力する（ス
テップＳ２０１）。例えば、検出対象者の年齢をキーボ
ードまたは音声で入力する。そして、入力された年齢を
判別し（ステップＳ２０２）、覚醒度推定手段４９では
入力した個人状況に応じた覚醒度推定の基準となる覚醒
度推定しきい値を設定する。例えば、年齢が６０歳以上
の時は０．３とし（ステップＳ２０３）、６０歳未満の
時は０．５とする（ステップＳ２０４）。さらに、実施
例７と同様、式１を計算し、この計算値Ｋ１が覚醒度推
定しきい値を越えるかどうかを判断し（ステップＳ１７
５）、その結果をもとに覚醒度を推定する。

【０１３１】計算値Ｋ１が覚醒度推定しきい値を越える
場合、覚醒低下状態と推定し（ステップＳ６６）、計算
値Ｋ１が覚醒度しきい値を越えない場合、覚醒状態と推
定する（ステップＳ６７）。これで１回の覚醒度検出を
終了し、「総閉眼回数」，「特徴選別しきい値を越えた
閉眼回数」，及びタイマーをクリアして（ステップＳ７
６）、次の検出処理を行う。

【０１３２】この実施例では、実施例７と同様、検出対
象者の個人差があっても、また、検出対象者の周囲の環
境などに対応でき、精度よく覚醒度を検出できる覚醒度
検出装置を得ることができる。また、検出時間間隔内で
の割合で判断しているので、覚醒度の検出精度を向上す
ることができる。さらに、環境状態に対応して覚醒度を
推定するときの推定基準であるしきい値を可変にしたの
で、さらに覚醒度の信頼性を向上することができる。特
に、この実施例では年齢が６０歳以上のときＫ１が０．
３以上で覚醒低下状態と判断し、６０歳未満の時はＫ１
が０．５以上で覚醒低下と判断している。このように高
齢者は障害物等に対する反応が鈍いので、少しに覚醒低
下でも検出するように構成すれば、車両の安全性を高め
ることができる。

【０１３３】なお、上記実施例では年齢についてのみ述
べたがこれに限らず、現在の眠気度合い等、もっとさま
ざまな個人状況に対応するようにしてもよい。また、し
きい値の推定方法は実施例８における推定方法、即ち計
算値Ｋ２による推定方法を用いたものにおいて、推定し
きい値を変えるようにしてもよい。

【０１３４】また、実施例１３〜実施例１９では、覚醒
時の閉眼持続時間に１００ｍｓを加えたものを特徴選別
しきい値として設定し、この値と閉眼に基いて覚醒低下
状態を判断しているが、これに限るものではなく、実施
例９〜実施例１２のいずれの設定方法を用いてもよい。

【０１３５】

【発明の効果】以上のように、請求項１記載の発明によ
れば、検出対象者の覚醒度に関わる情報を計測する少な
くとも１つのセンサ、このセンサで出力された情報から
検出対象者の覚醒度に関わる特徴を抽出する少なくとも
１つの特徴抽出手段、この特徴抽出手段で抽出した特徴
に基いて特徴選別しきい値を設定する少なくとも１つの
特徴選別しきい値設定手段、特徴抽出手段で抽出した特
徴を特徴選別しきい値によって選別する少なくとも１つ
の特徴選別手段、及び特徴選別手段によって選別された
結果に基いて覚醒度を推定する覚醒度推定手段を備えた
ので、検出対象者の個人差に関わらず、また、検出対象
者の周囲の環境など関わらず、精度よく覚醒度を検出で
きる覚醒度検出装置が得られる効果がある。

【０１３６】また、請求項２記載の発明によれば、請求
項１に加え、センサを検出対象者の閉眼動作を計測する
ものとし、特徴抽出手段を閉眼動作からその閉眼の持続
時間を特徴として抽出するものとし、特徴選別しきい値
設定手段を閉眼の持続時間に関する特徴選別しきい値を
設定するものとし、特徴選別手段を閉眼の持続時間が特
徴選別しきい値を越えるかどうかで選別するようにした
ので、検出対象者の個人差に関わらず、また、検出対象
者の周囲の環境など関わらず、精度よく閉眼動作から覚
醒度を検出できる覚醒度検出装置が得られる効果があ
る。

【０１３７】また、請求項３記載の発明によれば、請求
項２に加え、覚醒度推定手段を、所定の覚醒度検出時間
内で、「持続時間が特徴選別しきい値を越えた閉眼の回
数」／「閉眼の総回数」の値に基いて覚醒度を推定する
ようにしたので、覚醒度推定の基準を閉眼回数に関する
演算値を用い、検出対象者の個人差に関わらず、また、
検出対象者の周囲の環境など関わらず、精度よく覚醒度
を検出できる覚醒度検出装置が得られる効果がある。

【０１３８】また、請求項４記載の発明によれば、請求
項２に加え、覚醒度推定手段を、所定の覚醒度検出時間
内で、「持続時間が特徴選別しきい値を越えた閉眼の持
続時間の合計」／「閉眼の持続時間の総合計」の値に基
いて覚醒度を推定するようにしたので、覚醒度推定の基
準を閉眼の持続時間に関する演算値を用い、検出対象者
の個人差に関わらず、また、検出対象者の周囲の環境な
ど関わらず、精度よく覚醒度を検出できる覚醒度検出装
置が得られる効果がある。

【０１３９】また、請求項５記載の発明によれば、請求
項１ないし請求項４のいずれかに加え、特徴選別しきい
値設定手段を、所定の回数抽出された特徴に基いて特徴
選別しきい値を設定するようにしたので、複数回数の抽
出された結果を用いて特徴選別しきい値が設定され、検
出対象者の個人差に関わらず、また、検出対象者の周囲
の環境など関わらず、精度よく覚醒度を検出できる覚醒
度検出装置が得られる効果がある。

【０１４０】また、請求項６記載の発明によれば、請求
項１ないし請求項４のいずれかに加え、特徴選別しきい
値設定手段を、所定時間の間に抽出された特徴に基いて
特徴選別しきい値を設定するようにしたので、所定時間
に抽出された結果を用いて特徴選別しきい値が設定さ
れ、検出対象者の個人差に関わらず、また、検出対象者
の周囲の環境など関わらず、精度よく覚醒度を検出でき
る覚醒度検出装置が得られる効果がある。

【０１４１】また、請求項７記載の発明によれば、請求
項１ないし請求項６のいずれかに加え、特徴選別しきい
値設定手段を、特徴選別しきい値の妥当性を判断する妥
当性判断手段を有するものとし、この妥当性判断手段で
妥当であると判断されたときに特徴選別しきい値を設定
するようにしたので、妥当性のある特徴選別しきい値を
用い、検出対象者の個人差に関わらず、また、検出対象
者の周囲の環境など関わらず、精度よく覚醒度を検出で
きる覚醒度検出装置が得られる効果がある。

【０１４２】また、請求項８記載の発明によれば、請求
項１ないし請求項７のいずれかに加え、検出対象者の動
作状態を推定する動作状態推定手段を備え、特徴選別し
きい値設定手段は、推定した検出対象者の動作状態が特
定の動作状態のときの特徴をもとに特徴選別しきい値を
設定するようにしたので、特定の環境状態で検出した特
徴選別しきい値を用い、検出対象者の個人差に関わら
ず、また、検出対象者の周囲の環境など関わらず、精度
よく覚醒度を検出できる覚醒度検出装置が得られる効果
がある。

【０１４３】また、請求項９記載の発明によれば、請求
項１ないし請求項８のいずれかに加え、検出対象者の環
境状態を検出する環境状態検出手段を備え、特徴選別し
きい値設定手段は、検出した環境状態が変化したときに
特徴選別しきい値を再設定するようにしたので、環境状
態が変化したときに再設定した特徴選別しきい値を用
い、検出対象者の個人差に関わらず精度よく覚醒度を検
出でき、また、検出対象者の周囲の環境が変化しても、
覚醒度の検出精度を維持できる覚醒度検出装置が得られ
る効果がある。

【０１４４】また、請求項１０記載の発明によれば、請
求項９に加え、特徴選別しきい値設定手段を、検出した
環境状態が変化したときにその変化に応じて特徴選別し
きい値を修正するようにしたので、環境状態が変化した
ときに特徴選別しきい値調整値を再設定して算出した特
徴選別しきい値を用い、検出対象者の個人差に関わらず
精度よく覚醒度を検出でき、また、検出対象者の周囲の
環境が変化しても、覚醒度の検出精度を維持できる覚醒
度検出装置が得られる効果がある。

【０１４５】また、請求項１１記載の発明によれば、請
求項９に加え、環境状態に対応して特徴選別しきい値を
記憶するしきい値記憶手段を備え、特徴選別しきい値設
定手段は、検出した環境状態がしきい値記憶手段に記憶
した環境状態と一致するとき、その環境状態に対応する
特徴選別しきい値をしきい値記憶手段から取り出して特
徴選別しきい値として設定するようにしたので、環境状
態が変化したときに記憶してある特徴選別しきい値を用
い、検出対象者の個人差に関わらず精度よく覚醒度を検
出でき、また、検出対象者の周囲の環境が変化しても、
速やかに覚醒度の検出できると共に、精度を維持できる
覚醒度検出装置が得られる効果がある。

【０１４６】また、請求項１２記載の発明によれば、請
求項１ないし請求項８のいずれかに加え、検出対象者の
環境状態を検出する環境状態検出手段を備え、覚醒度推
定手段は、検出した環境状態に応じて覚醒度推定の基準
を可変にしたので、環境状態の変化に応じた覚醒度推定
の基準を用い、検出対象者の個人差に関わらず精度よく
覚醒度を検出でき、また、検出対象者の周囲の環境が変
化しても、高精度を維持できる覚醒度検出装置が得られ
る効果がある。

【０１４７】また、請求項１３記載の発明によれば、請
求項１ないし請求項８のいずれかに加え、検出対象者自
ら個人状況を入力する個人状況入力手段と、個人状況に
応じて特徴選別しきい値を記憶するしきい値記憶手段を
備え、特徴選別しきい値設定手段は、入力された個人状
況が、しきい値記憶手段に記憶した個人状況と一致する
とき、その個人状況に対応する特徴選別しきい値をしき
い値記憶手段から取り出して特徴選別しきい値として設
定するようにしたので、個人状況が変化したときに記憶
してある特徴選別しきい値を用い、検出対象者の個人差
に関わらず精度よく覚醒度を検出でき、精度を維持でき
る覚醒度検出装置が得られる効果がある。

【０１４８】また、請求項１４記載の発明によれば、請
求項１ないし請求項８のいずれかに加え、検出対象者自
ら個人状況を入力する個人状況入力手段を備え、覚醒度
推定手段は、入力された個人状況に応じて覚醒度推定の
基準を可変にしたので、個人状況の変化に応じた覚醒度
推定の基準を用い、検出対象者の個人差に関わらず精度
よく覚醒度を検出でき、高精度を維持できる覚醒度検出
装置が得られる効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】 この発明の実施例１による覚醒度検出装置の
構成を示すブロック図である。

【図２】 実施例１に係る覚醒時と覚醒低下時のハンド
ル操作角θ（度）を示すグラフである。

【図３】 実施例１に係る処理を示すフローチャートで
ある。

【図４】 この発明の実施例２による覚醒度検出装置の
構成を示すブロック図である。

【図５】 実施例２に係る覚醒時と覚醒低下時の体動ｄ
（ｃｍ）を示すグラフである。

【図６】 実施例２に係る処理を示すフローチャートで
ある。

【図７】 この発明の実施例３による覚醒度検出装置の
構成を示すブロック図である。

【図８】 実施例３に係る覚醒時と覚醒低下時の平均皮
膚電位を示すグラフである。

【図９】 実施例３に係る処理を示すフローチャートで
ある。

【図１０】 この発明の実施例４による覚醒度検出装置
の構成を示すブロック図である。

【図１１】 実施例４に係る覚醒時から入眠に至るまで
の脳波のβ波，α波，θ波の各強度βｐ，αｐ，θｐを
示すグラフである。

【図１２】 実施例４に係る処理を示すフローチャート
である。

【図１３】 この発明の実施例５による覚醒度検出装置
の構成を示すブロック図である。

【図１４】 実施例５に係る覚醒時と覚醒低下時の閉眼
回数Ｃを示すグラフである。

【図１５】 実施例５に係る処理を示すフローチャート
である。

【図１６】 この発明の実施例６による覚醒度検出装置
の構成を示すブロック図である。

【図１７】 実施例６に係る覚醒時と覚醒低下時の閉眼
持続時間を示すグラフである。

【図１８】 実施例６に係る処理を示すフローチャート
である。

【図１９】 この発明の実施例７に係る処理を示すフロ
ーチャートである。

【図２０】 実施例７に係る覚醒時と覚醒低下時の値Ｋ
１を示すグラフである。

【図２１】 この発明の実施例８に係る処理を示すフロ
ーチャートである。

【図２２】 実施例８に係る覚醒時と覚醒低下時の値Ｋ
２を示すグラフである。

【図２３】 この発明の実施例９に係る処理を示すフロ
ーチャートである。

【図２４】 この発明の実施例１０に係る処理を示すフ
ローチャートである。

【図２５】 この発明の実施例１１に係る処理を示すフ
ローチャートである。

【図２６】 この発明の実施例１２に係る処理を示すフ
ローチャートである。

【図２７】 この発明の実施例１３による覚醒度検出装
置の構成を示すブロック図である。

【図２８】 実施例１３に係る処理を示すフローチャー
トである。

【図２９】 この発明の実施例１４による覚醒度検出装
置の構成を示すブロック図である。

【図３０】 実施例１４に係る処理を示すフローチャー
トである。

【図３１】 この発明の実施例１５に係る処理を示すフ
ローチャートである。

【図３２】 実施例１５に係る特徴選別しきい値調整値
を説明する説明図である。

【図３３】 この発明の実施例１６による覚醒度検出装
置の構成を示すブロック図である。

【図３４】 実施例１６に係る処理を示すフローチャー
トである。

【図３５】 この発明の実施例１７による覚醒度検出装
置の構成を示すブロック図である。

【図３６】 実施例１７に係る処理を示すフローチャー
トである。

【図３７】 この発明の実施例１８による覚醒度検出装
置の構成を示すブロック図である。

【図３８】 実施例１８に係る処理を示すフローチャー
トである。

【図３９】 この発明の実施例１９による覚醒度検出装
置の構成を示すブロック図である。

【図４０】 実施例１９に係る処理を示すフローチャー
トである。

【図４１】 従来の覚醒度検出装置の構成を示すブロッ
ク図である。

【図４２】 従来例の動作を示すフローチャートであ
る。

【図４３】 一般的な閉眼持続時間の変化を観察した実
験結果であり、Ｘ軸は時間（分）、Ｙ軸は閉眼持続時間
（ｍｓ）、Ｚ軸は閉眼回数を示す。

【図４４】 一般的な閉眼持続時間の変化を観察した実
験結果であり、Ｘ軸は時間（分）、Ｙ軸は閉眼持続時間
（ｍｓ）、Ｚ軸は閉眼回数を示す。

【符号の説明】

１１ ハンドル操作センサ、１２ 加速度センサ、１３
皮膚電位センサ、１４ 脳波センサ、１５ 心拍セン
サ、１６，１７ 閉眼センサ、２１，２２，２３，２４
ａ，２４ｂ，２４ｃ，２５，２６ 特徴抽出手段、３
１，３２，３３，３４ａ，３４ｂ，３４ｃ，３５，３６
特徴選別手段、４１，４２，４３，４４，４５，４
６，４８，４９ 覚醒度推定手段、５１，５２，５３，
５４ａ，５４ｂ，５４ｃ，５５，５６，５７ 特徴選別
しきい値設定手段、６１ 動作状態推定手段、６２ 車
速センサ、６３，６６ 環境検出手段、６４ 地図デー
タ、６５ ＧＰＳ、６７ 個人状況入力手段、７１ 特
徴選別しきい値記憶手段。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 関 真規人 尼崎市塚口本町八丁目１番１号 三菱電機 株式会社産業システム研究所内 (72)発明者 寺下 裕美 尼崎市塚口本町八丁目１番１号 三菱電機 株式会社中央研究所内

Claims (14)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 検出対象者の覚醒度に関わる情報を計測
   する少なくとも１つのセンサ、このセンサで出力された
   上記情報から上記検出対象者の覚醒度に関わる特徴を抽
   出する少なくとも１つの特徴抽出手段、この特徴抽出手
   段で抽出した上記特徴に基いて特徴選別しきい値を設定
   する少なくとも１つの特徴選別しきい値設定手段、上記
   特徴抽出手段で抽出した上記特徴を上記特徴選別しきい
   値によって選別する少なくとも１つの特徴選別手段、及
   び上記特徴選別手段によって選別された結果に基いて覚
   醒度を推定する覚醒度推定手段を備えた覚醒度検出装
   置。
2. 【請求項２】 センサは検出対象者の閉眼動作を計測す
   るものとし、特徴抽出手段は上記閉眼動作からその閉眼
   の持続時間を特徴として抽出するものとし、特徴選別し
   きい値設定手段は上記閉眼の持続時間に関する特徴選別
   しきい値を設定するものとし、特徴選別手段は上記閉眼
   の持続時間が上記特徴選別しきい値を越えるかどうかで
   選別するものとしたことを特徴とする請求項１記載の覚
   醒度検出装置。
3. 【請求項３】 覚醒度推定手段は、所定の覚醒度検出時
   間内で、「持続時間が特徴選別しきい値を越えた閉眼の
   回数」／「閉眼の総回数」の値に基いて覚醒度を推定す
   るものとしたことを特徴とする請求項２記載の覚醒度検
   出装置。
4. 【請求項４】 覚醒度推定手段は、所定の覚醒度検出時
   間内で、「持続時間が特徴選別しきい値を越えた閉眼の
   持続時間の合計」／「閉眼の持続時間の総合計」の値に
   基いて覚醒度を推定するものとしたことを特徴とする請
   求項２記載の覚醒度検出装置。
5. 【請求項５】 特徴選別しきい値設定手段は、所定の回
   数抽出された特徴に基いて特徴選別しきい値を設定する
   ものとしたことを特徴とする請求項１ないし請求項４の
   いずれかに記載の覚醒度検出装置。
6. 【請求項６】 特徴選別しきい値設定手段は、所定時間
   の間に抽出された特徴に基いて特徴選別しきい値を設定
   するものとしたことを特徴とする請求項１ないし請求項
   ４のいずれかに記載の覚醒度検出装置。
7. 【請求項７】 特徴選別しきい値設定手段は、特徴選別
   しきい値の妥当性を判断する妥当性判断手段を有し、こ
   の妥当性判断手段で妥当であると判断されたときに特徴
   選別しきい値を設定するものとしたことを特徴とする請
   求項１ないし請求項６のいずれかに記載の覚醒度検出装
   置。
8. 【請求項８】 検出対象者の動作状態を推定する動作状
   態推定手段を備え、特徴選別しきい値設定手段は、推定
   した上記検出対象者の動作状態が特定の動作状態のとき
   の特徴をもとに特徴選別しきい値を設定するものとした
   ことを特徴とする請求項１ないし請求項７のいずれかに
   記載の覚醒度検出装置。
9. 【請求項９】 検出対象者の環境状態を検出する環境状
   態検出手段を備え、特徴選別しきい値設定手段は、検出
   した環境状態が変化したときに特徴選別しきい値を再設
   定するものとしたことを特徴とする請求項１ないし請求
   項８のいずれかに記載の覚醒度検出装置。
10. 【請求項１０】 特徴選別しきい値設定手段は、検出し
    た環境状態が変化したときにその変化に応じて特徴選別
    しきい値を修正するものとしたことを特徴とする請求項
    ９記載の覚醒度検出装置。
11. 【請求項１１】 環境状態に対応してしきい値を記憶す
    るしきい値記憶手段を備え、特徴選別しきい値設定手段
    は、検出した環境状態が上記しきい値記憶手段に記憶し
    た環境状態と一致するとき、その環境状態に対応する特
    徴選別しきい値を上記しきい値記憶手段から取り出して
    特徴選別しきい値として設定するものとしたことを特徴
    とする請求項９記載の覚醒度検出装置。
12. 【請求項１２】 検出対象者の環境状態を検出する環境
    状態検出手段を備え、覚醒度推定手段は、検出した環境
    状態に応じて覚醒度推定の基準を可変にしたことを特徴
    とする請求項１ないし請求項８のいずれかに記載の覚醒
    度検出装置。
13. 【請求項１３】 検出対象者自ら個人状況を入力する個
    人状況入力手段と、個人状況に応じて特徴選別しきい値
    を記憶するしきい値記憶手段を備え、特徴選別しきい値
    設定手段は、入力された個人状況が、上記しきい値記憶
    手段に記憶した個人状況と一致するとき、その個人状況
    に対応する特徴選別しきい値を上記しきい値記憶手段か
    ら取り出して特徴選別しきい値として設定するものとし
    たことを特徴とする請求項１ないし請求項８のいずれか
    に記載の覚醒度検出装置。
14. 【請求項１４】 検出対象者自ら個人状況を入力する個
    人状況入力手段を備え、覚醒度推定手段は、入力された
    個人状況に応じて覚醒度推定の基準を可変にしたことを
    特徴とする請求項１ないし請求項８のいずれかに記載の
    覚醒度検出装置。