KR101947830B1 - System and method for detecting drowsy driving - Google Patents

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KR101947830B1
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Abstract

헤드레스트에 설치된 극판과 운전자 두부 사이의 임피던스 변화를 통해 거리를 측정하는 측정센서; 및 상기 측정센서의 거리값을 수신하고, 거리값의 변화가 불안정한 영역에서 안정한 영역으로 돌입하는 시점을 졸음전단계로 파악하며, 졸음전단계 후 거리값의 변화량이 일정크기 이상으로 변동되는 시점을 졸음단계로 파악하는 제어부;를 포함하는 졸음운전 감지시스템 및 방법이 소개된다.A measurement sensor for measuring the distance through impedance change between the electrode plate installed on the headrest and the driver's head; And a time when the change amount of the distance value before the drowsiness changes to a predetermined size or more is referred to as a drowsiness step A drowsiness detection system and a drowsiness detection system are provided.

Description

졸음운전 감지시스템 및 방법 {SYSTEM AND METHOD FOR DETECTING DROWSY DRIVING}TECHNICAL FIELD [0001] The present invention relates to a system and method for detecting drowsiness,

본 발명은 운전자가 졸음에 다다르는 상태를 L0-L1-L2의 3단계로 구분을 하고, 안전 운전이 가능하지만 깊은 졸음 상황으로 악화 될 수 있는 상태를 L1으로 정의하며, 극도로 졸리기 전의 상태인 L1 상태를 머리움직임으로 감지하여, 운전자에 경고하거나 주의를 환기시키는 등의 서비스를 제공할 수 있도록 하는 졸음운전 감지시스템 및 방법에 관한 것이다.
In the present invention, a state in which the driver reaches drowsiness is divided into three stages of L0-L1-L2, a state in which safe operation is possible but can be exacerbated by deep sleepiness is defined as L1, The present invention relates to a drowsiness driving detection system and method for detecting a L1 state as a head movement and thereby providing a service such as warning a driver or calling attention.

차량의 안전운행을 위하여 운전자의 졸음 감지율 향상을 위한 방법은 다양하게 변화되어 가고 있다. 예를 들어, 운전자의 목 끄덕임, 눈꺼풀 처짐 등을 분석하여 졸음을 감지하거나, 최근에는 맥박, 호흡, 눈 깜빡임 등을 감지하여 졸음여부를 체크하도록 하는 것이다. In order to ensure safe driving of the vehicle, various methods for improving the driver 's drowsiness detection rate are being changed. For example, the driver's neck nodule and ptosis are analyzed to detect drowsiness, and recently, pulse, respiration, blinking, etc. are detected to check whether or not to sleep.

그리고, 이러한 정보를 바탕으로 운전자의 주의를 환기시키는 방법 역시 변화되었는데, 예를 들어, 스킨십형의 경우 시트 및 핸들의 진동으로 환기시키고, 음향 경고형의 경우 경고음, 대화시도 등을 통하여 환기시키며, 산소, 방향제 등을 통하여 환기시키는 방법들도 있었다.
For example, in the case of the skin type, the sound is ventilated by the vibration of the seat and the handle. In the case of the acoustic warning type, the sound is ventilated through the warning sound and the conversation attempt. Oxygen, and fragrance.

한편, 구체적으로 졸음을 감지하는 방법으로는, 패널에 장착된 카메라로 운전자의 눈꺼풀을 감지해 운전자가 졸음에 빠지는 것을 측정하는 방법이 있었다.On the other hand, as a method of detecting drowsiness in particular, there was a method of measuring the driver's eyelid sensed by the camera mounted on the panel and the driver falling into drowsiness.

또한, 뇌파와 핸들의 센서를 통해 운전자의 피곤한 정도를 측정 및 운전자 주행패턴을 비교하여 평소와 다른 행동 유발시 졸음판단을 하는 방법도 있었다. 그리고 이를 통하여 경고음 및 경고 메시지를 발생시켰다.In addition, there was a method of judging drowsiness when the driver's tiredness was measured and the driver's driving pattern was compared through the sensor of the brain wave and the steering wheel to induce an action different from usual. Through this, warning and warning messages were generated.

또는, 운전자의 안구 움직임을 기준으로 운전 외 개별 행동을 모니터링하여 졸음 및 집중력 저하 상태를 판단하고, 문자 메시지 및 음성 경고를 수행하도록 하였다.Alternatively, the individual behavior other than the driving based on the driver's eye movement is monitored to determine the drowsiness and the concentration deterioration state, and the text message and the voice warning are performed.

또한, 운전자가 서두를 경우 센서를 통해 차량 가속 정도, 앞차와의 간격,운전자 맥박 및 발한 상태를 모니터링함으로써, 오디오 작동, 내부 환기로 집중력을 향상시키는 방안도 제시되었다.In addition, when the driver is in a hurry, the sensor is used to monitor the acceleration of the vehicle, the gap with the vehicle ahead, the driver's pulse and sweating, thereby improving the concentration by audio operation and internal ventilation.

그리고, 운전자의 목소리 분석을 통해 졸음 운전 상태를 판단하고, 운전자에게 음성 질문 및 안면에 물을 분사하는 개념도 소개되었다.
The concept of drowsy driving was analyzed through voice analysis of the driver, and the driver was asked to voice questions and spray water on the face.

그러나, 앞서 개발된 많은 기술들은 이미지 프로세싱 위주로 졸음을 판별하기 때문에 실차에의 적용이 쉽지 않다는 문제가 있었고, 졸음이 상당 수준 진행된 이후에 경고를 하는 것은 큰 효과가 없다는 것이 문제였다.
However, many of the technologies developed in the past have a problem in that it is not easy to apply to an actual car because it determines drowsiness mainly in image processing, and it is a problem that warning is not effective after a considerable level of drowsiness.

따라서, 이러한 졸음을 감지하는 방법에 있어서 이를 미리 졸음에 돌입하는 단계 또는 졸음에 돌입하기 바로 전 단계에서 이를 체크하여 운전자에게 적절한 주의환기 신호를 발생시킴으로써 안전운전을 도모하기 위한 최적의 프로세스 정립이 필요하였던 것이다.
Therefore, in the method of detecting such drowsiness, it is necessary to determine the optimum process for driving the safe driving by generating a proper ventilation signal to the driver by checking the drowsiness before entering the drowsiness or checking the drowsiness immediately before entering the drowsiness .

한편, 이러한 졸음을 판단하기 위한 방법으로는 운전자의 두부와 헤드레스트 사이의 거리를 정전용량센서로 측정하는 방법이 제시되었는데, 대표적으로 KR 10-2010-0046305 공개특허를 들 수 있다. 그러나 이러한 센싱의 개념을 제시하는 특허에서도 운전자의 졸음을 단계로 나누어 구분하고, 졸음으로 볼 수 있는 전 단계에서 미리 캐치하여 운전자에게 경고를 하는 방법에 대한 기술은 전무하였다.
Meanwhile, as a method for determining such drowsiness, a method of measuring the distance between a head of a driver and a headrest using a capacitance sensor has been proposed, which is disclosed in KR 10-2010-0046305. However, even in the patent that presents the concept of sensing, there has been no description of how to divide the driver 's drowsiness into stages and to warn the driver by catching the driver at all stages of drowsiness.

상기의 배경기술로서 설명된 사항들은 본 발명의 배경에 대한 이해 증진을 위한 것일 뿐, 이 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에게 이미 알려진 종래기술에 해당함을 인정하는 것으로 받아들여져서는 안 될 것이다.It should be understood that the foregoing description of the background art is merely for the purpose of promoting an understanding of the background of the present invention and is not to be construed as an admission that the prior art is known to those skilled in the art.

1. KR 10-2010-0046305 A1. KR 10-2010-0046305 A

본 발명은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 미리 졸음에 돌입하는 단계 또는 졸음에 돌입하기 바로 전 단계에서 이를 체크하여 운전자에게 적절한 주의환기 신호를 발생시킴으로써 안전운전을 도모하기 위한 졸음운전 감지시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been proposed in order to solve such a problem, and it is an object of the present invention to provide a drowsiness driving detection system for safety driving by generating a ventilating signal of an appropriate state to a driver by checking the drowsiness in advance, And a method thereof.

상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 졸음운전 감지시스템은, 헤드레스트에 설치된 극판과 운전자 두부 사이의 임피던스 변화를 통해 거리를 측정하는 측정센서; 및 상기 측정센서의 거리값을 수신하고, 거리값의 변화가 불안정한 영역에서 안정한 영역으로 돌입하는 시점을 졸음전단계로 파악하며, 졸음전단계 후 거리값의 변화량이 일정크기 이상으로 변동되는 시점을 졸음단계로 파악하는 제어부;를 포함한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a drowsiness detection system comprising: a measurement sensor for measuring a distance through a change in impedance between an electrode plate installed on a headrest and a driver's head; And a time when the change amount of the distance value before the drowsiness changes to a predetermined size or more is referred to as a drowsiness step As shown in FIG.

상기 제어부는 상기 측정센서의 거리값을 수신하고, 단위시간당 거리값 변화가 일정크기 이하로 일정시간 동안 유지될 경우 졸음전단계로 파악할 수 있다.The controller receives the distance value of the measurement sensor and can grasp the distance value before the drowsiness when the change of the distance value per unit time is maintained for a predetermined time or less.

상기 제어부는 졸음전단계 후, 단위시간당 거리값 변화가 일정크기 이상으로 변동되는 시점을 졸음단계로 파악할 수 있다.The control unit may determine a time point at which the change in the distance value per unit time after the drowsiness stage changes to a predetermined size or more as a drowsiness stage.

상기 제어부는 졸음전단계 후, 일정시간마다 단위시간당 거리값의 변화량 평균을 산출하고, 그 평균값이 단위시간의 시작시점 대비 일정비율 이상일 경우 졸음단계로 파악할 수 있다.The controller calculates an average change amount of the distance value per unit time at predetermined time intervals after the pre-drowsiness, and can determine that the average value is a drowsiness level when the average value is equal to or greater than a predetermined ratio with respect to the start time point of the unit time.

상기 제어부에는 거리값 변화에 관련하여 졸음전단계와 졸음단계로 구성되는 졸음패턴테이블이 마련되고, 측정되는 거리값의 변화를 졸음패턴테이블과 대비하여 졸음단계를 파악할 수 있다.The control unit is provided with a drowsiness pattern table including a pre-drowsiness stage and a drowsiness stage in relation to a change in a distance value, and the drowsiness stage can be grasped by comparing the measured distance value with the drowsiness pattern table.

상기 제어부는 초기세팅시 측정된 거리값의 실측 데이터를 기반으로 상기 졸음패턴테이블을 작성하고, 졸음패턴테이블이 작성된 후에는 측정되는 거리값의 변화를 졸음패턴테이블과 대비하여 졸음단계를 파악할 수 있다.The controller may generate the sleep pattern table based on actual measurement data of the distance value measured at the initial setting and determine the drowsiness level by comparing the measured distance value after the drowsiness pattern table is prepared with the drowsiness pattern table .

상기 제어부에는 거리값 변화에 관련하여 졸음전단계와 졸음단계로 구성되는 평균패턴테이블이 마련되고, 졸음패턴테이블의 작성 전에는 측정되는 거리값의 변화를 평균패턴테이블과 대비하여 졸음단계를 파악하고, 졸음패턴테이블의 작성 후에는 측정되는 거리값의 변화를 졸음패턴테이블과 대비하여 졸음단계를 파악할 수 있다.
The control section is provided with an average pattern table composed of a pre-sleep state and a drowsiness stage in relation to a change in distance value. Before the drowsiness pattern table is created, a change in a measured distance value is compared with an average pattern table, After the creation of the pattern table, the change in the distance value measured can be compared with the sleep pattern table to determine the drowsiness level.

본 발명의 졸음운전 감지방법은, 헤드레스트와 운전자 두부 사이의 거리값 변화를 통해 졸음운전을 감지하는 졸음운전 감지방법으로서, 헤드레스트와 운전자 두부 사이의 거리값을 측정하는 측정단계; 거리값의 변화가 불안정한 영역에서 안정한 영역으로 돌입하는 졸음전단계를 파악하는 사전파악단계; 및 졸음전단계 돌입 후, 거리값의 변화량이 일정크기 이상으로 변동되는 졸음단계를 파악하는 최종파악단계;를 포함한다.A drowsiness operation sensing method of the present invention is a drowsiness operation sensing method for sensing a drowsiness operation through a change in distance value between a headrest and a driver's head, comprising: measuring a distance value between a headrest and a driver's head; A pre-grasping step of grasping a pre-sleeping state in which a change in distance value is in an unstable region and enters a stable region; And a final grasping step of grasping the drowsiness stage in which the change amount of the distance value changes by a predetermined magnitude or more after the rush before the drowsiness step.

상기 최종파악단계는, 일정시간마다 단위시간당 거리값의 변화량 평균을 산출하고 그 평균값이 단위시간의 시작시점 대비 일정비율 이상일 경우 졸음단계로 파악할 수 있다.
The final grasping step may calculate a change amount average of the distance value per unit time at predetermined time intervals, and determine that the average value is a sleeping step if the average value is equal to or greater than a predetermined ratio with respect to the start time point of the unit time.

한편, 본 발명의 또 다른 졸음운전 감지방법은, 헤드레스트와 운전자 두부 사이의 거리값 변화를 통해 졸음운전을 감지하는 졸음운전 감지방법으로서, 헤드레스트와 운전자 두부 사이의 거리값을 측정하는 측정단계; 거리값의 변화가 불안정한 영역에서 안정한 영역으로 돌입하는 졸음전단계와, 졸음전단계 돌입 후 거리값의 변화량이 일정크기 이상으로 변동되는 졸음단계로 구성된 졸음패턴테이블을 작성하는 테이블작성단계; 및 측정되는 거리값의 변화를 상기 졸음패턴테이블과 대비하여 졸음단계를 파악하는 최종파악단계;를 포함한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a drowsiness detection method for detecting a drowsiness operation through a change in distance value between a headrest and a head of a driver, the method comprising: measuring a distance between a headrest and a driver's head; ; A table creating step of creating a drowsiness pattern table composed of a pre-sleep state before entering a stable region in a region where the change of the distance value is unstable and a drowsiness state in which a change amount of a distance value after a drowsy pre- And a final grasp step of grasping a drowsy step in comparison with a change in measured distance value with the drowsiness pattern table.

상기 최종파악단계는, 일정시간마다 단위시간당 거리값의 변화량 평균을 산출하고 그 평균값이 단위시간의 시작시점 대비 일정비율 이상일 경우 졸음단계로 파악할 수 있다.
The final grasping step may calculate a change amount average of the distance value per unit time at predetermined time intervals, and determine that the average value is a sleeping step if the average value is equal to or greater than a predetermined ratio with respect to the start time point of the unit time.

상술한 바와 같은 구조로 이루어진 졸음운전 감지시스템 및 방법에 따르면, 미리 졸음에 돌입하는 단계 또는 졸음에 돌입하기 바로 전 단계에서 이를 체크하여 운전자에게 적절한 주의환기 신호를 발생시킴으로써 안전운전을 도모하기 위한 최적의 프로세스를 제공할 수 있게 된다.According to the drowsiness driving detection system and method having the above-described structure, it is possible to prevent the drowsiness of the driver from feeling the drowsiness by checking the driver's right ventilation signal Lt; / RTI > process.

또한, 미리 졸음에 돌입하는 단계 또는 졸음에 돌입하기 바로 전 단계에서 이를 체크하여 운전자에게 적절한 주의환기 신호를 발생시킴으로써 안전운전을 도모할 수 있게 된다.In addition, it is possible to check the safety in the step before going into drowsiness or in the stage just before entering drowsiness so as to generate a proper ventilation signal to the driver, thereby enabling safe driving.

그리고, 미리 비교테이블을 마련하여 운용을 하되, 각각의 운전자 특성에 맞게 고유의 테이블을 작성하여 비교판단하도록 함으로써 좀 더 정확하고 빠르게 졸음 시작 여부를 알 수 있게 된다.
In addition, a comparison table is prepared in advance and a unique table is prepared in accordance with the characteristics of each driver, and comparison and judgment are made so that it is possible to know whether or not to start drowsing more accurately and accurately.

도 1은 운전자 두부와 헤드레스트 사이의 거리값을 나타낸 도면.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 졸음운전 감지시스템을 나타낸 도면.
도 3은 운전자의 졸음에 따른 거리값과 β/α비 및 δ변화량의 관계를 나타낸 그래프.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 졸음운전 감지방법을 나타낸 순서도.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS Fig. 1 is a view showing a distance value between a driver's head and a headrest. Fig.
2 illustrates a drowsiness detection system in accordance with an embodiment of the present invention.
3 is a graph showing a relationship between a distance value due to sleepiness of a driver and a variation of? /? Ratio and?.
4 is a flowchart illustrating a drowsiness detection method according to an embodiment of the present invention.

이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 졸음운전 감지시스템 및 방법에 대하여 살펴본다.Hereinafter, a system and method for detecting drowsiness in accordance with a preferred embodiment of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.

도 1은 운전자 두부와 헤드레스트 사이의 거리값을 나타낸 도면으로서, 이하에서의 거리값(D)이란, 운전자의 두부(H)와 차량 시트의 헤드레스트(110) 간의 거리를 말한다. 그러한 거리값(D)은 정전용량센서를 이용한 방식으로 구현이 가능하다.1 is a diagram showing a distance value between the driver's head and the headrest. The distance value D in the following description refers to the distance between the head H of the driver and the headrest 110 of the vehicle seat. Such a distance value D can be realized by a method using a capacitance sensor.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 졸음운전 감지시스템을 나타낸 도면으로서, 본 발명의 졸음운전 감지시스템은, 헤드레스트(110)에 설치된 극판(120)과 운전자 두부(H) 사이의 임피던스 변화를 통해 거리를 측정하는 측정센서(100); 및 상기 측정센서(100)의 거리값(D)을 수신하고, 거리값(D)의 변화가 불안정한 영역에서 안정한 영역으로 돌입하는 시점을 졸음전단계(L1)로 파악하며, 졸음전단계(L1) 후 거리값(D)의 변화량이 일정크기 이상으로 변동되는 시점을 졸음단계(L2)로 파악하는 제어부(300);를 포함한다.FIG. 2 is a view showing a drowsiness driving detection system according to an embodiment of the present invention. The drowsiness driving detection system of the present invention is characterized in that the impedance change between the electrode plate 120 provided on the headrest 110 and the driver's head H A measurement sensor (100) for measuring a distance through the sensor (100); And a distance value D of the measurement sensor 100 and recognizes the time when the distance value D changes to a stable region in an unstable region as a pre-sleep state L1, And a control unit (300) for grasping a point at which the amount of change of the distance value (D) changes to a predetermined size or more as a drowsiness level (L2).

도면에서 볼 수 있듯이, 차량의 시트(S)에는 헤드레스트(110)가 설치되고 그 헤드레스트(110)에는 전극이 마련된다. 측정센서(100)는 운전자의 두부(H)와 헤드레스트(110) 전극사이의 거리를 측정하는데, 이를 위하여 두부(H)와 헤드레스트(110)간의 임피던스(Zin)를 측정하고 이를 바이브레이터(130)를 통해 파형으로 변환하고 변환된 파형을 카운터(140)와 시그널프로세서(150)를 통해 주파수로서 변환하여 제어부(300)에 전달토록 한다. 이를 통해 제어부(300)에서는 실시간으로 운전자 두부와 헤드레스트 사이의 거리값(D)을 알 수 있게 되는 것이다. 한편, 운전자의 두부는 접지되거나, 높은 임피던스 값으로 플로팅되거나, 고정된 임피던스값을 갖도록 할 수도 있을 것이다.
As shown in the drawing, the seat S of the vehicle is provided with a headrest 110, and the headrest 110 is provided with an electrode. The measurement sensor 100 measures the distance between the head H and the headrest 110 of the driver and measures the impedance Zin between the head H and the headrest 110 to measure the impedance Zin between the head H and the vibrator 130 And converts the converted waveform as a frequency through the counter 140 and the signal processor 150 to transmit the converted frequency to the controller 300. Accordingly, the control unit 300 can know the distance value D between the driver's head and the headrest in real time. On the other hand, the driver's head may be grounded, floated with a high impedance value, or may have a fixed impedance value.

제어부(300)는 상기 측정센서(100)의 거리값(D)을 수신하고, 거리값(D)의 변화가 불안정한 영역에서 안정한 영역으로 돌입하는 시점을 졸음전단계(L1)로 파악하며, 졸음전단계(L1) 후 거리값(D)의 변화량이 일정크기 이상으로 변동되는 시점을 졸음단계(L2)로 파악하도록 한다. 그리고, 졸음단계로 파악된 경우에는 운전자의 주의를 환기시키기 위한 졸음신호를 발생시키고 그 졸음신호에 따라 시트나 환기, 경고음 등의 제어가 이루어질 수 있는 것이다. 이에 대하여는 다양한 주의신호가 발생되도록 구현이 가능할 것이다.
The control unit 300 receives the distance value D of the measurement sensor 100 and grasps the time point when the distance value D changes from the unstable region to the stable region as the pre-sleep state L1, The time at which the amount of change of the distance value D after the lane change L1 is changed to a predetermined size or more is recognized as the drowsiness stage L2. In the case of the drowsy stage, a drowsiness signal is generated to alert the driver, and control of the seat, ventilation, warning sound, and the like can be performed according to the drowsiness signal. In this case, various attention signals can be generated so as to be generated.

한편, 제어부는 크게 운전자의 상태를 졸음의심단계(L0), 졸음전단계(L1), 졸음단계(L2)로 구분하게 되는데, 이는 근본적으로 운전자의 눈 껌벅임 등의 외형에서도 예측될 수 있지만, 뇌파를 분석하여 알아내는 것이 가장 직접적인 수단일 것이다. 본 발명에서는 이러한 졸음의 단계를 두부와 헤드레스트간의 거리에 따라 판단하는 것이고, 이를 직접 측정한 뇌파와 비교함으로써 그 신뢰도를 검증하였다.
Meanwhile, the control unit largely divides the state of the driver into the drowsiness doubling step L0, the drowsiness preliminary step L1 and the drowsiness step L2, which can be predicted from the outward form such as being basically a driver's eyeball, The most direct means would be to analyze them. In the present invention, such a sleeping step is determined according to the distance between the head and the headrest, and the reliability is verified by comparing with the measured EEG.

도 3은 운전자의 졸음에 따른 거리값과 β/α비 및 δ변화량의 관계를 나타낸 그래프로서, 도 3의 (B)에서 볼 수 있듯이, 운전자의 탑승 후 주행시작부터 보면, β/α비(뇌파 중 β파의 α파에 대한 비율)가 졸음의심단계(L0)에서는 급격히 줄어드는 현상이 나타남을 알 수 있다. FIG. 3 is a graph showing the relationship between the distance value due to the driver's drowsiness and the amount of change of? /? Ratio and?. As can be seen from FIG. 3 (B) The ratio of β waves to α waves in EEG) is sharply reduced in the suspected sleep phase (L0).

그리고, 졸음전단계(L1)에서는 β/α비가 시작 시점일 때의 크기에 비해 1/2 가량으로 줄어드는 현상을 나타냄을 알 수 있다. 또한, 졸음단계(L2)에서는 장시간에 걸쳐 β/α비가 졸음단계(L2) 시작시점에 비해 최종적으로 1/3 가량으로 줄어드는 것임을 알 수 있다. 이는 실험에 의거한 것으로서 다양한 관측결과 대부분 이러한 경향을 나타냄을 알 수 있었다.In the pre-drowsiness phase (L1), the β / α ratio is reduced to about 1/2 of that at the starting point. Also, in the drowsiness stage L2, it can be seen that the ratio of? /? Is finally reduced to about one third of that at the beginning of the drowsiness stage L2 over a long period of time. This is based on experiments, and it was found that most of the observations showed this tendency.

도 3의 (C)는 뇌파 중 δ값의 변화를 나타낸 것으로서, δ값의 경우 졸음전단계(L1)와 졸음단계(L2)에서 각각 튀는 값을 가짐을 알 수 있다. 이에 따라 상기 β/α비와 함께 δ값 역시 졸음의 단계를 판단하는 기준이 될 수 있음을 알 수 있다.FIG. 3C shows the change of the δ value in the EEG, and it can be seen that the value of δ has a bounce value in each of the pre-sleep state (L1) and the drowsiness phase (L2). Accordingly, it can be seen that the δ value together with the β / α ratio can be a criterion for determining the stage of drowsiness.

도 3의 (A)는 이러한 뇌파의 변화와 거리값을 매칭한 결과를 나타낸 그래프인데, 도시된 바와 같이 거리값은 졸음의심단계(L0)에서는 매우 잦은 변동을 나타냄을 알 수 있고, 졸음전단계(L1)에서는 일정수준으로 유지되다가 큰 변동이 간헐적으로 일어남을 알 수 있다. 즉, 거리값의 변화량인 그래프에서의 거리값 변화의 기울기가 좀 더 가파르게 되는 것이다. 또한, 졸음단계(L2)에서는 변동의 범위가 좀 더 심해지면서 변동의 주기도 짧아지는 것임을 알 수 있다. 따라서, 두부와 헤드레스트 사이의 거리값의 변화를 통해 졸음의 단계를 졸음의심단계(L0), 졸음전단계(L1), 졸음단계(L2)로 구분할 경우, 이는 실제 뇌파의 변화를 통해 계측한 운전자의 졸음 상태와 매우 유사하게 일치하는 것임을 알 수 있는 것이다.FIG. 3 (A) is a graph showing a result of matching the change of the EEG with the distance value. As shown in FIG. 3, the distance value shows a very frequent variation in the drowsiness doubling step (L0) L1), it can be seen that large fluctuations occur intermittently. That is, the slope of the distance value change in the graph, which is the variation amount of the distance value, becomes more steeper. Also, in the drowsiness stage (L2), the range of fluctuation becomes more severe and the period of fluctuation becomes shorter. Therefore, when the distance between the head and the headrest changes, the drowsiness stage is classified into the sleeping doubt stage (L0), the pre-sleep stage (L1), and the drowsiness stage (L2) Which is very similar to the drowsiness state of the person.

여기서, (a)는 졸음을 깨기 위한 행동과 머리움직임이 나타나는 경우의 거리값 변화이다. 그리고 (b)는 머리가 젖혀진 상태 유지이며, (c)는 머리 젖혀짐 후 서서히 고개를 떨굼이고, (d)는 4분~5분30초경 β/α 레벨 1차 감소이고, (e)는 14분~14분30초경 β/α레벨 2차 감소이며, (f)는 9분경 δ파 1차 활성화이고, (g)는 20분경 δ파 2차 활성화를 나타낸다.
Here, (a) is a change in the distance value when the behavior for breaking the drowsiness and the head movement appear. (D) is a first-order decrease in the β / α level from about 4 minutes to 5 minutes and 30 seconds; and (e) (F) is the δ-wave primary activation at 9 minutes, and (g) shows the δ-wave secondary activation at 20 minutes.

따라서, 거리값을 수신하는 제어부에서는 거리값(D)의 변화가 불안정한 영역에서 안정한 영역으로 돌입하는 시점을 졸음전단계(L1)로 파악하며, 졸음전단계(L1) 후 거리값(D)의 변화량이 일정크기 이상으로 변동되는 시점을 졸음단계(L2)로 파악할 경우 매우 정확히 운전자의 졸음 상태를 알 수 있는 것이다.
Therefore, in the control unit receiving the distance value, the time when the distance value D changes from the unstable region to the stable region is regarded as the pre-drowsiness phase L1, and the change amount of the distance value D after the drowsiness phase L1 If the point of time at which the value is changed beyond the predetermined size is regarded as the drowsiness level (L2), the drowsiness state of the driver can be very accurately known.

비디오 영상신호와 거리값의 변화 및 뇌파의 변화를 모두 졸음의 단계로 나누어 대비하면 아래의 표와 같다.The following table summarizes the changes of the video image signal and the distance value and the changes of the EEG by dividing them into the stages of drowsiness.

Figure 112012045920793-pat00001

Figure 112012045920793-pat00001

상기 표에서 볼 수 있듯이, 거리값은 운전자의 졸음의 단계를 파악하는데 매우 유용한 자료인 것을 알 수 있으며, 더욱이 정확하게 졸음의 단계를 구분할 수 있는 척도임을 알 수 있다. 따라서, 이러한 거리값의 변화를 이용할 경우 운전자의 졸음의 단계를 정확히 파악할 수 있고, 이를 근거로 하여 운전자가 심각한 졸음 또는 잠에 들기 전에 미리 경고함으로써 효과적인 안전운행을 유도할 수 있게 되는 것이다.
As can be seen from the above table, it can be seen that the distance value is very useful data for determining the driver's drowsiness stage, and furthermore, it is a measure to accurately distinguish the drowsiness stage. Therefore, when the change of the distance value is used, the driver can accurately grasp the stage of drowsiness, and on the basis of this, the driver can be warned before going to sleep or falling asleep to induce effective safe driving.

한편, 제어부(300)는 상기 측정센서(100)의 거리값(D)을 수신하고, 단위시간당 거리값 변화가 일정크기 이하로 일정시간 동안 유지될 경우 졸음전단계(L1)로 파악하며, 졸음전단계(L1) 후, 단위시간당 거리값 변화가 일정크기 이상으로 변동되는 시점을 졸음단계(L2)로 파악하도록 함으로써 뇌파의 변화와 근사하게 졸음의 단계를 구분하여 파악할 수 있게 된다.The control unit 300 receives the distance value D of the measurement sensor 100 and grasps the distance value D as a pre-sleep state L1 when the change in distance value per unit time is maintained for a predetermined time or less, (L1), it is possible to grasp the stage of drowsiness in a similar manner to the change of the EEG by letting the time when the change of the distance value per unit time changes over a certain size to the drowsiness stage (L2).

또한, 상기 제어부(300)는 졸음전단계(L1) 후, 일정시간마다 단위시간당 거리값의 변화량 평균을 산출하고, 그 평균값이 단위시간의 시작시점 대비 일정비율 이상일 경우 졸음단계(L2)로 파악하도록 하는 것도 가능하다.
The control unit 300 calculates a variation amount average of the distance value per unit time at a predetermined time after the drowsiness phase L1 and determines the drowsiness level L2 when the average value is equal to or greater than a predetermined ratio with respect to the starting time point of the unit time It is also possible to do.

예를들어, 졸음단계를 파악하는 방법은 아래의 수식과 같은 기준을 근거로 수행될 수 있다.For example, the method of determining the drowsiness stage can be performed based on the following formula.

Figure 112012045920793-pat00002
Figure 112012045920793-pat00002

상기 식에서 tc는 일정시간의 끝점 시간대를 의미하고, 상기 예에서 일정시간은 250ms를 의미하는 것이다. 그리고 그 250ms 동안 각 ms마다의 주파수값을 더하고 이를 250으로 나누어 평균값을 도출한 후, 평균값을 tc에서의 주파수값과 대비하여 1.05배 이상으로 변화가 발생한 경우 졸음단계(L2)로 파악하도록 하는 것이다.
In the above equation, t c means the end point time zone of a certain time, and in the above example, the predetermined time means 250 ms. Then, the frequency value of each ms is added for 250 ms, the average value is divided by 250, and the average value is regarded as the drowsiness level (L2) when the average value is changed by 1.05 times or more as compared with the frequency value at t c will be.

한편, 상기 제어부(300)에는 거리값(D) 변화에 관련하여 졸음전단계(L1)와 졸음단계(L2)로 구성되는 졸음패턴테이블이 마련되고, 측정되는 거리값(D)의 변화를 졸음패턴테이블과 대비하여 졸음단계(L2)를 파악하도록 하는 것도 가능하다.The control unit 300 is provided with a drowsiness pattern table composed of the drowsiness phase L1 and the drowsiness phase L2 in relation to the change of the distance value D, It is also possible to grasp the drowsiness stage L2 in contrast to the table.

왜냐하면, 사람마다 졸음의 방식이 다양하며 개인별로 졸음을 하는 방식의 유형은 대부분 일정하기 때문이다. 따라서, 개인별로 이러한 졸음의 형태를 분석한 졸음패턴테이블을 마련하고, 측정되는 실시간의 거리값을 이러한 졸음패턴테이블과 비교하도록 할 경우 운전자의 상태를 명확히 알 수 있는 것이다. 즉, 운전자별로 졸음의심단계(L0), 졸음전단계(L1), 졸음단계(L2)의 단계별 유형을 기준으로 잡아두고 측정되는 거리값의 변화를 각각의 경우와 대비하여 현재 어느 단계의 졸음인지를 빠르게 파악하도록 하는 것이다.
Because, the way of drowsiness varies for each person, and the type of sleeping by individual is mostly constant. Therefore, it is possible to clearly understand the driver's state when a sleepiness pattern table analyzing such drowsiness pattern is prepared for each individual and the measured real-time distance value is compared with the drowsiness pattern table. In other words, it is possible to determine the degree of drowsiness at the current stage by comparing the change of the distance value measured with the stepwise type of the sleeping suspicion step (L0), the sleeping step (L1), and the drowsiness step (L2) So that they can quickly grasp it.

또한, 상기 제어부(300)는 초기세팅시 측정된 거리값(D)의 실측 데이터를 기반으로 상기 졸음패턴테이블을 작성하고, 졸음패턴테이블이 작성된 후에는 측정되는 거리값(D)의 변화를 졸음패턴테이블과 대비하여 졸음단계(L2)를 파악하도록 함이 바람직하다. 이 경우 실제의 거리값의 변화를 짧은 시간의 측정만으로도 빠르게 운전자의 상태를 알 수 있어 효과적이다.
In addition, the controller 300 creates the drowsiness pattern table based on the measured data of the distance value D measured at the initial setting, and changes the measured distance value D after the drowsiness pattern table is created, It is preferable to grasp the drowsiness stage L2 in comparison with the pattern table. In this case, the change of the actual distance value is effective because the state of the driver can be known quickly with only a short time measurement.

또한, 상기 제어부(300)에는 거리값(D) 변화에 관련하여 졸음전단계(L1)와 졸음단계(L2)로 구성되는 평균패턴테이블이 마련되고, 졸음패턴테이블의 작성 전에는 측정되는 거리값(D)의 변화를 평균패턴테이블과 대비하여 졸음단계(L2)를 파악하고, 졸음패턴테이블의 작성 후에는 측정되는 거리값(D)의 변화를 졸음패턴테이블과 대비하여 졸음단계(L2)를 파악하도록 하는 것도 가능하다. The control unit 300 is provided with an average pattern table composed of a drowsiness phase L1 and a drowsiness phase L2 in association with a change in the distance value D and calculates a distance value D ) Is compared with the average pattern table to grasp the drowsiness stage L2 and the change of the distance value D measured after the drowsiness pattern table is prepared is compared with the drowsiness pattern table to grasp the drowsiness stage L2 It is also possible to do.

여기서, 평균패턴테이블은 다수의 실험자들을 대상으로 한 일반적이라고 말할 수 있는 거리값의 변화로서, 이를 먼저 기준데이터로 활용하고 추후 운전자 개인의 졸음패턴테이블의 작성 후에는 이를 이용하여 졸음의 단계를 파악하도록 하는 것이다. 왜나하면, 운전자 개인의 졸음패턴테이블을 작성하기까지에는 충분한 데이터가 축적되어야 하기 때문에 시간이 다소 걸리기 때문이다. 졸음패턴테이블의 작성을 위해서는 운전자의 거리값을 충분히 축적한 후 축적된 데이터를 졸음의심단계(L0), 졸음전단계(L1), 졸음단계(L2)의 단계별 유형으로 구분하고 각 유형별로 평균 흐름을 산출하여 이용하는 방안이 한 예로서 적용될 수 있을 것이다.
Here, the average pattern table is a change in the distance value that can be generally referred to as a plurality of experimenters, which is first used as reference data, and after the sleeping pattern table of the driver is created, . This is because, since sufficient data must be stored until the sleeping pattern table of the driver is created, it takes some time. In order to create the sleep pattern table, the accumulated distance data of the driver is accumulated and the accumulated data is classified into the step-by-step type of sleeping suspicion step (L0), pre-sleeping step (L1), and drowsiness step (L2) And a method of calculating and using it may be applied as an example.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 졸음운전 감지방법을 나타낸 순서도로서, 본 발명의 졸음운전 감지방법은, 헤드레스트와 운전자 두부 사이의 거리값 변화를 통해 졸음운전을 감지하는 졸음운전 감지방법으로서, 헤드레스트와 운전자 두부 사이의 거리값을 측정하는 측정단계(S100); 거리값의 변화가 불안정한 영역에서 안정한 영역으로 돌입하는 졸음전단계를 파악하는 사전파악단계(S400); 및 졸음전단계 돌입 후, 거리값의 변화량이 일정크기 이상으로 변동되는 졸음단계를 파악하는 최종파악단계(S500);를 포함한다.4 is a flowchart illustrating a drowsiness operation sensing method according to an embodiment of the present invention. The drowsiness operation sensing method of the present invention includes a drowsiness operation sensing method for sensing a drowsiness operation through a change in distance value between a headrest and a driver's head (S100) for measuring a distance value between the headrest and the driver's head; A pre-grasping step (S400) of grasping a pre-sleep state where a change in the distance value enters a stable region in an unstable region; And a final grasping step (S500) of grasping the drowsy stage in which the amount of change of the distance value changes by a predetermined magnitude or more after the elapse of the pre-sleep state.

그리고, 상기 최종파악단계(S500)는, 일정시간마다 단위시간당 거리값의 변화량 평균을 산출하고 그 평균값이 단위시간의 시작시점 대비 일정비율 이상일 경우 졸음단계로 파악하도록 할 수 있다.
The final grasping step (S500) may calculate a variation amount average of the distance value per unit time at predetermined time intervals, and determine that the average value is a sleeping step when the average value is equal to or greater than a predetermined ratio with respect to the starting time point of the unit time.

한편, 또 다른 본 발명의 졸음운전 감지방법은, 헤드레스트와 운전자 두부 사이의 거리값 변화를 통해 졸음운전을 감지하는 졸음운전 감지방법으로서, 헤드레스트와 운전자 두부 사이의 거리값을 측정하는 측정단계(S100); 거리값의 변화가 불안정한 영역에서 안정한 영역으로 돌입하는 졸음전단계와, 졸음전단계 돌입 후 거리값의 변화량이 일정크기 이상으로 변동되는 졸음단계로 구성된 졸음패턴테이블을 작성하는 테이블작성단계(S300); 및 측정되는 거리값의 변화를 상기 졸음패턴테이블과 대비하여 졸음단계를 파악하는 최종파악단계(S500);를 포함한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a drowsiness detection method for detecting a drowsiness operation through a change in distance value between a headrest and a head of a driver, the method comprising: measuring a distance between a headrest and a driver's head; (S100); A table creating step (S300) of creating a drowsiness pattern table composed of a pre-sleep state before entering a stable region in a region where the change of the distance value is unstable and a drowsiness state in which a change amount of a distance value after a drowsy pre- And a final grasp step (S500) of grasping a drowsy step by comparing a change in measured distance value with the drowsiness pattern table.

여기서, 상기 최종파악단계(S500)는, 일정시간마다 단위시간당 거리값의 변화량 평균을 산출하고 그 평균값이 단위시간의 시작시점 대비 일정비율 이상일 경우 졸음단계로 파악하도록 할 수 있다.
Here, the final grasping step (S500) may calculate a variation amount average of the distance value per unit time at predetermined time intervals, and determine that the average value is a drowsiness level when the average value is equal to or greater than a predetermined ratio with respect to the starting time point of the unit time.

도시된 순서도에 따르면, 차량에서는 먼저 운전자의 거리값을 실시간으로 측정한다(S100). 이러한 측정단계는 본 로직이 수행되는 동안 지속적으로 이루어진다. 그리고, 졸음패턴테이블이 존재한다면 이를 이용하여 졸음전단계와 졸음단계를 순차적으로 파악한다(S200,S220,S400,S500). According to the flowchart shown in FIG. 1, the vehicle measures the distance value of the driver in real time (S100). These measurement steps are performed continuously during the execution of this logic. If there is a drowsiness pattern table, the drowsiness stage and the drowsiness stage are sequentially recognized (S200, S220, S400, S500).

만약 졸음패턴테이블이 존재하지 않는다면 졸음패턴테이블을 작성함과 동시에(S300), 미리 마련하여둔 평균패턴테이블을 이용하여 거리값을 대비함으로써 졸음전단계와 졸음단계를 순차적으로 파악한다(S320). 그리고 추후 많은 데이터가 축적되어 졸음패턴테이블이 작성되면 그때 비로소 졸음패턴테이블을 이용하여 운전자의 상황을 판단하도록 하는 것이다. 운전자가 졸음단계로 파악되면 경고신호를 생성하여 운전자 주의를 환기시키도록 할 수 있다(S600). 이러한 본 발명의 졸음운전 감지방법에 대하여는 앞서 설명한 졸음운전 감지시스템과 중요 구성이 일치하므로 더 구체적인 설명은 생략하도록 한다.
If the drowsiness pattern table does not exist, the drowsiness pattern table is created (S300), and the distance values are compared using the average pattern table previously prepared (S320). Then, when a lot of data is accumulated and a sleep pattern table is created, the sleep situation pattern table is used to judge the situation of the driver. If the driver is determined to be in the drowsy state, a warning signal may be generated to prompt the driver's attention (S600). The drowsiness detection method according to the present invention is substantially the same as the drowsiness detection system described above, so that a detailed description thereof will be omitted.

상술한 바와 같은 구조로 이루어진 졸음운전 감지시스템 및 방법에 따르면, 미리 졸음에 돌입하는 단계 또는 졸음에 돌입하기 바로 전 단계에서 이를 체크하여 운전자에게 적절한 주의환기 신호를 발생시킴으로써 안전운전을 도모하기 위한 최적의 프로세스를 제공할 수 있게 된다.According to the drowsiness driving detection system and method having the above-described structure, it is possible to prevent the drowsiness of the driver from feeling the drowsiness by checking the driver's right ventilation signal Lt; / RTI > process.

또한, 미리 졸음에 돌입하는 단계 또는 졸음에 돌입하기 바로 전 단계에서 이를 체크하여 운전자에게 적절한 주의환기 신호를 발생시킴으로써 안전운전을 도모할 수 있게 된다.In addition, it is possible to check the safety in the step before going into drowsiness or in the stage just before entering drowsiness so as to generate a proper ventilation signal to the driver, thereby enabling safe driving.

그리고, 미리 비교테이블을 마련하여 운용을 하되, 각각의 운전자 특성에 맞게 고유의 테이블을 작성하여 비교판단하도록 함으로써 좀 더 정확하고 빠르게 졸음 시작 여부를 알 수 있게 된다.
In addition, a comparison table is prepared in advance and a unique table is prepared in accordance with the characteristics of each driver, and comparison and judgment are made so that it is possible to know whether or not to start drowsing more accurately and accurately.

본 발명은 특정한 실시예에 관련하여 도시하고 설명하였지만, 이하의 특허청구범위에 의해 제공되는 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 한도 내에서, 본 발명이 다양하게 개량 및 변화될 수 있다는 것은 당 업계에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어서 자명할 것이다.
While the present invention has been particularly shown and described with reference to specific embodiments thereof, it will be understood by those skilled in the art that various changes in form and details may be made therein without departing from the spirit and scope of the invention as defined by the following claims It will be apparent to those of ordinary skill in the art.

H : 운전자 두부 100 : 측정센서
110 : 헤드레스트 300 : 제어부H: Driver head 100: Measuring sensor
110: headrest 300:

Claims (11)

헤드레스트(110)에 설치된 극판(120)과 운전자 두부(H) 사이의 임피던스 변화를 통해 거리를 측정하는 측정센서(100); 및
상기 측정센서(100)의 거리값(D)을 수신하고, 단위시간당 거리값 변화가 일정크기 이하로 일정시간 동안 유지될 경우 졸음전단계(L1)로 파악하며, 졸음전단계(L1) 후, 단위시간당 거리값 변화가 일정크기 이상으로 변동되는 시점을 졸음단계(L2)로 파악하는 제어부(300);를 포함하되,
상기 제어부(300)에는 거리값(D) 변화에 관련하여 졸음전단계(L1)와 졸음단계(L2)로 구성되는 평균패턴테이블이 마련되고, 졸음패턴테이블의 작성 전에는 측정되는 거리값(D)의 변화를 평균패턴테이블과 대비하여 졸음단계(L2)를 파악하고, 졸음패턴테이블의 작성 후에는 측정되는 거리값(D)의 변화를 졸음패턴테이블과 대비하여 졸음단계(L2)를 파악하며,
상기 졸음패턴테이블은 초기세팅시 측정된 거리값(D)의 실측 데이터를 기반으로 작성되는 것을 특징으로 하는 졸음운전 감지시스템.A measurement sensor 100 for measuring a distance through a change in impedance between the electrode plate 120 provided on the headrest 110 and the driver's head H; And
The distance value D of the measurement sensor 100 is received and if the change in the distance value per unit time is maintained for a predetermined time or less for a predetermined time, it is determined as a pre-sleep state L1, And a control unit (300) for grasping a time point at which the distance value change is changed to a predetermined size or more as a sleeping step (L2)
The control unit 300 is provided with an average pattern table composed of a drowsiness phase L1 and a drowsiness phase L2 with respect to a change in the distance value D The change of the distance value D measured after the drowsiness pattern table is prepared is compared with the drowsiness pattern table to grasp the drowsiness phase L2,
Wherein the drowsiness pattern table is created based on actual measurement data of a distance value (D) measured at the initial setting. 삭제delete 삭제delete 청구항 1에 있어서,
상기 제어부(300)는 졸음전단계(L1) 후, 일정시간마다 단위시간당 거리값의 변화량 평균을 산출하고, 그 평균값이 단위시간의 시작시점 대비 일정비율 이상일 경우 졸음단계(L2)로 파악하는 것을 특징으로 하는 졸음운전 감지시스템.The method according to claim 1,
The control unit 300 calculates a variation amount average of the distance value per unit time at predetermined time intervals after the drowsiness stage L1 and comprehends the variation amount at the drowsiness level L2 when the average value is equal to or greater than a predetermined ratio with respect to the starting time point of the unit time A drowsy driving detection system. 청구항 1에 있어서,
상기 제어부(300)에는 거리값(D) 변화에 관련하여 졸음전단계(L1)와 졸음단계(L2)로 구성되는 졸음패턴테이블이 마련되고, 측정되는 거리값(D)의 변화를 졸음패턴테이블과 대비하여 졸음단계(L2)를 파악하는 것을 특징으로 하는 졸음운전 감지시스템.The method according to claim 1,
The control unit 300 is provided with a drowsiness pattern table composed of a pre-drowsiness phase L1 and a drowsiness phase L2 with respect to a change in the distance value D, Wherein the drowsiness level (L2) is determined in consideration of the drowsiness level (L2). 청구항 5에 있어서,
상기 제어부(300)는 초기세팅시 측정된 거리값(D)의 실측 데이터를 기반으로 상기 졸음패턴테이블을 작성하고, 졸음패턴테이블이 작성된 후에는 측정되는 거리값(D)의 변화를 졸음패턴테이블과 대비하여 졸음단계(L2)를 파악하는 것을 특징으로 하는 졸음운전 감지시스템.The method of claim 5,
The control unit 300 creates the drowsiness pattern table based on the measured data of the distance value D measured at the initial setting and changes the measured distance value D after the drowsiness pattern table is created to the drowsiness pattern table (L2) in comparison with the drowsiness level (L2). 삭제delete 헤드레스트와 운전자 두부 사이의 거리값 변화를 통해 졸음운전을 감지하는 졸음운전 감지방법으로서,
헤드레스트와 운전자 두부 사이의 거리값을 측정하는 측정단계(S100);
단위시간당 거리값의 변화가 일정크기 이하로 일정시간 동안 유지될 경우 졸음전단계로 파악하는 사전파악단계(S400); 및
졸음전단계 돌입 후, 단위시간당 거리값 변화가 일정크기 이상으로 변동되는 시점을 졸음단계로 파악하는 최종파악단계(S500);를 포함하되,
거리값 변화에 관련하여 졸음전단계와 졸음단계로 구성되는 평균패턴테이블을 마련하는 단계; 및
초기 세팅시 측정된 거리값의 실측 데이터를 기반으로 졸음패턴테이블을 작성하는 단계;를 더 포함하되,
상기 최종파악단계에서는, 졸음패턴테이블의 작성전에는 측정되는 거리값의 변화를 평균테이블과 대비하여 졸음단계를 파악하고, 졸음패턴테이블의 작성 후에는 측정되는 거리값의 변화를 졸음패턴테이블과 대비하여 졸음단계를 파악하는 것을 특징으로 하는 졸음운전 감지방법.A drowsiness driving detection method for detecting a drowsiness operation through a change in distance value between a headrest and a driver's head,
A measuring step (S100) of measuring a distance value between the headrest and the driver's head;
(S400) of grasping the change in the distance value per unit time as a pre-sleep state when the change is maintained for a predetermined time or less; And
A final grasping step (S500) of grasping a time when the change in the distance value per unit time after the entry into the sleeping step is equal to or greater than a predetermined magnitude as a sleeping step,
Providing an average pattern table consisting of a pre-sleep state and a drowsy stage in relation to a change in distance value; And
And generating a sleep pattern table based on actual measurement data of the distance value measured at the initial setting,
In the final grasp step, before the drowsiness pattern table is prepared, the change of the measured distance value is compared with the average table to determine the drowsiness stage, and after the drowsiness pattern table is prepared, the change of the measured distance value is compared with the drowsiness pattern table And detecting the drowsiness stage. 청구항 8에 있어서,
상기 최종파악단계(S500)는, 일정시간마다 단위시간당 거리값의 변화량 평균을 산출하고 그 평균값이 단위시간의 시작시점 대비 일정비율 이상일 경우 졸음단계로 파악하는 것을 특징으로 하는 졸음운전 감지방법.The method of claim 8,
The method of detecting drowsiness according to claim 5, wherein the final grasping step (S500) comprises calculating a change amount average of the distance value per unit time at predetermined time intervals, and determining the drowsy step if the average value is equal to or greater than a predetermined ratio. 헤드레스트와 운전자 두부 사이의 거리값 변화를 통해 졸음운전을 감지하는 졸음운전 감지방법으로서,
헤드레스트와 운전자 두부 사이의 거리값을 측정하는 측정단계(S100);
단위시간당 거리값의 변화가 일정크기 이하로 일정시간 동안 유지되는 경우인 졸음전단계와, 졸음전단계 돌입 후 단위시간당 거리값의 변화량이 일정크기 이상으로 변동되는 졸음단계로 구성된 졸음패턴테이블을 작성하는 테이블작성단계(S300); 및
측정되는 거리값의 변화를 상기 졸음패턴테이블과 대비하여 졸음단계를 파악하는 최종파악단계(S500);를 포함하되,
거리값 변화에 관련하여 졸음전단계와 졸음단계로 구성되는 평균패턴테이블을 마련하는 단계를 더 포함하며,
상기 테이블작성단계에서 졸음패턴테이블은 초기 세팅시 측정된 거리값의 실측 데이터를 기반으로 작성되며,
상기 최종파악단계에서는, 졸음패턴테이블의 작성전에는 측정되는 거리값의 변화를 평균테이블과 대비하여 졸음단계를 파악하고, 졸음패턴테이블의 작성 후에는 측정되는 거리값의 변화를 졸음패턴테이블과 대비하여 졸음단계를 파악하는 것을 특징으로 하는 졸음운전 감지방법.A drowsiness driving detection method for detecting a drowsiness operation through a change in distance value between a headrest and a driver's head,
A measuring step (S100) of measuring a distance value between the headrest and the driver's head;
A table for creating a drowsiness pattern table composed of a drowsiness step in which a change amount of a distance value per unit time after a rush before the drowsiness changes to a predetermined size or more, which is a case where a change in distance value per unit time is maintained for a predetermined time or less, Creation step S300; And
And a final grasping step (S500) of grasping a drowsy stage in comparison with a change in measured distance value with the drowsiness pattern table,
Further comprising the step of providing an average pattern table composed of a pre-sleep state and a drowsiness stage in relation to a change in distance value,
In the table creation step, the sleepiness pattern table is created based on actual measurement data of the distance value measured at the initial setting,
In the final grasp step, before the drowsiness pattern table is prepared, the change of the measured distance value is compared with the average table to determine the drowsiness stage, and after the drowsiness pattern table is prepared, the change of the measured distance value is compared with the drowsiness pattern table And detecting the drowsiness stage. 청구항 10에 있어서,
상기 최종파악단계(S500)는, 일정시간마다 단위시간당 거리값의 변화량 평균을 산출하고 그 평균값이 단위시간의 시작시점 대비 일정비율 이상일 경우 졸음단계로 파악하는 것을 특징으로 하는 졸음운전 감지방법.The method of claim 10,
The method of detecting drowsiness according to claim 5, wherein the final grasping step (S500) comprises calculating a change amount average of the distance value per unit time at predetermined time intervals, and determining the drowsy step if the average value is equal to or greater than a predetermined ratio.
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