JPWO2019198179A1 - 搭乗者状態判定装置、警告出力制御装置及び搭乗者状態判定方法 - Google Patents
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Abstract
Description
図1は、実施の形態1に係る警告出力制御装置の要部を示すブロック図である。図2は、実施の形態1に係る警告出力制御装置のうちの画像認識処理部の要部を示すブロック図である。図1及び図2を参照して、実施の形態1の搭乗者状態判定装置100及び警告出力制御装置200について説明する。
不動状態判定部13は、顔領域検出部21による検出結果を用いて、時間的に連続する2フレーム分の撮像画像In,In+1における顔領域A1n,A1n+1について(nは任意の整数)、顔領域A1n,A1n+1が互いに重畳している部位の面積(以下「重畳面積」という。)を算出する。不動状態判定部13は、顔領域A1nの面積又は顔領域A1n+1の面積に対する重畳面積の比率(以下「重畳面積比率」という。)を算出する。不動状態判定部13は、重畳面積比率に基づき顔領域A1の移動量を算出する。例えば、不動状態判定部13は、重畳面積比率が小さいほど顔領域A1の移動量を大きい値に算出する。不動状態判定部13は、顔領域A1の移動量が所定の基準量未満である場合、運転者が不動状態であると判定する。なお、重畳面積比率の分母は、顔領域A1nと顔領域A1n+1の和(より具体的には論理和)に対応する部位の面積であっても良い。
不動状態判定部13は、顔領域検出部21による検出結果を用いて、時間的に連続する2フレーム分の撮像画像In,In+1における顔領域A1n,A1n+1について(nは任意の整数)、顔領域A1nのサイズに対する顔領域A1n+1のサイズの変化量を算出する。当該算出された変化量は、前後方向に対する運転者の頭部の移動量を示すものである。不動状態判定部13は、顔領域A1のサイズの変化量が所定の基準量未満である場合、運転者が不動状態であると判定する。
不動状態判定部13は、顔領域検出部21による検出結果を用いて、所定時間内の第1番目に撮像された撮像画像Iにおける顔領域A1の中心部に対する、所定時間内の第2番目以降に撮像された撮像画像Iの各々における顔領域A1の中心部の移動量を算出する。不動状態判定部13は、当該算出された移動量を積算することにより、所定時間内の顔領域A1の移動量を算出する。不動状態判定部13は、顔領域A1の移動量が所定の基準量未満である場合、運転者が不動状態であると判定する。
不動状態判定部13は、傾き角度検出部24による検出結果を用いて、運転者の頭部の傾き角度θ1が所定の基準角度以上であるか否かを判定する。不動状態判定部13は、第1具体例又は第3具体例と同様の方法により、顔領域A1の移動量が基準量未満であるか否かを判定する。不動状態判定部13は、傾き角度θ1が基準角度以上であり、かつ、顔領域A1の移動量が基準量未満である場合、運転者が不動状態であると判定する。
不動状態判定部13は、傾き角度検出部24による検出結果を用いて、運転者の頭部の傾き角度θ1が所定の基準角度以上であるか否かを判定する。不動状態判定部13は、第2具体例と同様の方法により、顔領域A1のサイズの変化量が基準量未満であるか否かを判定する。不動状態判定部13は、傾き角度θ1が基準角度以上であり、かつ、顔領域A1のサイズの変化量が基準量未満である場合、運転者が不動状態であると判定する。
通常、人間のまばたきは3種類に分類される。すなわち、無意識に行われる「周期性まばたき」、眼に光が差し込んだときに行われる「反射性まばたき」及び意識的に行われる「随意性まばたき」である。周期性まばたきは、人間が覚醒している状態にて略一定の周期にて(すなわち略一定の頻度にて)行われる。
不動状態判定部13は、開眼度検出部23による検出結果を用いて、いわゆる「PERCLOS」を算出する。PERCLOSは、所定時間(いわゆる「ウインドウサイズ」)TWINDOWにおける、運転者の眼が閉じている時間TCLOSEの割合を示すものである。したがって、PERCLOSの算出には以下の式(1)が用いられる。
不動状態判定部13は、nフレーム分の撮像画像I0〜In−1における顔領域A10〜A1n−1の中心部の位置座標(より具体的にはx座標値x0〜xn−1及びy座標値y0〜yn−1)を示す情報を顔領域検出部21から取得する(nは2以上の整数)。撮像画像I0〜In−1は、所定条件(以下「キャリブレーション条件」という。)の成立タイミングt1を始点とする所定時間(例えばA+α秒)内に撮像されたものである。カメラ2による撮像フレームレートをframe_rateとすると、nとAの関係は以下の式(2)により表される。
通常、人間が覚醒している状態においては、周囲の環境又は会話の内容などに応じて、略一定の周期にて(すなわち略一定の頻度にて)表情が変化する。これに対して、覚醒度が低下している状態においては表情の変化がなくなる。より具体的には、表情筋が弛緩することにより口角が下がった表情が維持される。
不動状態判定部13は、傾き角度検出部33による検出結果を用いて、傾き角度θ2の変化の有無(すなわち運転者の肩の動きの有無)を判定する。また、不動状態判定部13は、傾き角度θ3の変化の有無(すなわち運転者の腕の動きの有無)を判定する。また、不動状態判定部13は、傾き角度θ4の変化の有無(すなわち運転者の頭部の動きの有無)を判定する。
図12は、実施の形態2に係る警告出力制御装置の要部を示すブロック図である。図12を参照して、実施の形態2の搭乗者状態判定装置100a及び警告出力制御装置200aについて説明する。なお、図12において、図1に示すブロックと同様のブロックには同一符号を付して説明を省略する。
Claims (15)
- 車室内撮像用のカメラによる撮像画像を示す画像データを取得する画像データ取得部と、
前記画像データを用いて、前記撮像画像に対する画像認識処理を実行する画像認識処理部と、
前記画像認識処理の結果を用いて、搭乗者が不動状態であるか否かを判定する不動状態判定部と、
前記不動状態判定部による判定結果を用いて、前記搭乗者が覚醒度の低下による異常状態であるか否かを判定する異常状態判定部と、を備え、
前記異常状態判定部は、前記不動状態の継続時間が基準時間を超えたとき、前記搭乗者が前記異常状態であると判定する
ことを特徴とする搭乗者状態判定装置。 - 前記異常状態判定部は、前記基準時間を自動運転レベルに応じて異なる値に設定することを特徴とする請求項1記載の搭乗者状態判定装置。
- 前記画像認識処理は、前記搭乗者の開眼度を検出する処理を含むものであり、
前記異常状態判定部は、前記基準時間を前記開眼度の検出結果の信頼度に応じて異なる値に設定する
ことを特徴とする請求項1記載の搭乗者状態判定装置。 - 前記画像認識処理は、前記搭乗者の開眼度を検出する処理を含むものであり、
前記不動状態判定部による判定方法は、前記開眼度の検出結果を用いる方法と前記開眼度の検出結果を用いない方法とを含むものであり、
前記不動状態判定部は、前記画像認識処理部が前記開眼度の検出に失敗した場合、前記開眼度の検出結果を用いない方法により前記搭乗者が前記不動状態であるか否かを判定する
ことを特徴とする請求項1記載の搭乗者状態判定装置。 - 前記画像認識処理は、前記撮像画像における顔領域を検出する処理を含むものであり、
前記不動状態判定部は、前記顔領域の移動量又は前記顔領域のサイズの変化量が基準量未満である場合、前記搭乗者が前記不動状態であると判定する
ことを特徴とする請求項1記載の搭乗者状態判定装置。 - 前記撮像画像は、前記カメラにより互いに異なるタイミングにて撮像された第1撮像画像及び第2撮像画像を含むものであり、
前記顔領域は、前記第1撮像画像における第1顔領域及び前記第2撮像画像における第2顔領域を含むものであり、
前記不動状態判定部は、前記第1顔領域の面積又は前記第2顔領域の面積に対する前記第1顔領域及び前記第2顔領域が互いに重畳している部位の面積の比率に基づき前記移動量を算出する
ことを特徴とする請求項5記載の搭乗者状態判定装置。 - 前記画像認識処理は、前記搭乗者の頭部の傾き角度を検出する処理を含むものであり、
前記不動状態判定部は、前記傾き角度が基準角度以上であり、かつ、前記移動量又は前記変化量が前記基準量未満である場合、前記搭乗者が前記不動状態であると判定する
ことを特徴とする請求項5記載の搭乗者状態判定装置。 - 前記画像認識処理は、前記搭乗者の開眼度を検出する処理を含むものであり、
前記不動状態判定部は、前記開眼度の変化に基づき前記搭乗者が前記不動状態であるか否かを判定する
ことを特徴とする請求項1記載の搭乗者状態判定装置。 - 前記画像認識処理は、前記撮像画像における顔領域を検出する処理を含むものであり、
前記不動状態判定部は、所定時間内に撮像された複数枚の前記撮像画像における前記顔領域の中心部の位置を示す基準ヒストグラムと、他の所定時間内に撮像された複数枚の前記撮像画像における前記顔領域の中心部の位置を示す比較用ヒストグラムとを生成して、前記基準ヒストグラムと前記比較用ヒストグラムとを比較することにより前記搭乗者が前記不動状態であるか否かを判定する
ことを特徴とする請求項1記載の搭乗者状態判定装置。 - 前記画像認識処理は、前記搭乗者の表情を検出する処理を含むものであり、
前記不動状態判定部は、前記表情の変化の有無に基づき前記搭乗者が前記不動状態であるか否かを判定する
ことを特徴とする請求項1記載の搭乗者状態判定装置。 - 前記画像認識処理は、前記搭乗者の骨格モデルを用いて前記搭乗者の肩、腕及び頭部の傾き角度を検出する処理を含むものであり、
前記不動状態判定部は、前記傾き角度の変化の有無に基づき前記搭乗者が前記不動状態であるか否かを判定する
ことを特徴とする請求項1記載の搭乗者状態判定装置。 - 前記搭乗者による車両設備の操作状態を示す操作状態情報を取得する操作状態情報取得部を備え、
前記不動状態判定部は、前記画像認識処理の結果及び前記操作状態情報を用いて前記搭乗者が前記不動状態であるか否かを判定する
ことを特徴とする請求項1記載の搭乗者状態判定装置。 - 請求項1記載の搭乗者状態判定装置と、
前記異常状態判定部により前記搭乗者が前記異常状態であると判定されたとき、警告を出力する制御を実行する警告出力制御部と、
を備えることを特徴とする警告出力制御装置。 - 前記警告出力制御部は、警告用の画像を表示装置に表示させる制御、警告用の音声を音声出力装置に出力させる制御又は警告用の信号を無線通信装置に送信させる制御のうちの少なくとも一つを実行することを特徴とする請求項13記載の警告出力制御装置。
- 画像データ取得部が、車室内撮像用のカメラによる撮像画像を示す画像データを取得するステップと、
画像認識処理部が、前記画像データを用いて、前記撮像画像に対する画像認識処理を実行するステップと、
不動状態判定部が、前記画像認識処理の結果を用いて、搭乗者が不動状態であるか否かを判定するステップと、
異常状態判定部が、前記不動状態判定部による判定結果を用いて、前記搭乗者が覚醒度の低下による異常状態であるか否かを判定するステップと、を備え、
前記異常状態判定部は、前記不動状態の継続時間が基準時間を超えたとき、前記搭乗者が前記異常状態であると判定する
ことを特徴とする搭乗者状態判定方法。
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