WO2018235536A1 - 眠くなりやすさ推定装置及び覚醒誘導システム - Google Patents

眠くなりやすさ推定装置及び覚醒誘導システム Download PDF

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WO2018235536A1
WO2018235536A1 PCT/JP2018/020431 JP2018020431W WO2018235536A1 WO 2018235536 A1 WO2018235536 A1 WO 2018235536A1 JP 2018020431 W JP2018020431 W JP 2018020431W WO 2018235536 A1 WO2018235536 A1 WO 2018235536A1
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person
sleepiness
degree
awakening
sensor
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式井　愼一
弘一 楠亀
義弘 下村
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パナソニックＩｐマネジメント株式会社
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    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/01—Measuring temperature of body parts ; Diagnostic temperature sensing, e.g. for malignant or inflamed tissue
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
    • A61M21/00—Other devices or methods to cause a change in the state of consciousness; Devices for producing or ending sleep by mechanical, optical, or acoustical means, e.g. for hypnosis
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60H—ARRANGEMENTS OF HEATING, COOLING, VENTILATING OR OTHER AIR-TREATING DEVICES SPECIALLY ADAPTED FOR PASSENGER OR GOODS SPACES OF VEHICLES
    • B60H1/00—Heating, cooling or ventilating [HVAC] devices
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/62—Control or safety arrangements characterised by the type of control or by internal processing, e.g. using fuzzy logic, adaptive control or estimation of values
    • F24F11/63—Electronic processing
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/02—Alarms for ensuring the safety of persons
    • G08B21/06—Alarms for ensuring the safety of persons indicating a condition of sleep, e.g. anti-dozing alarms
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M11/00—Telephonic communication systems specially adapted for combination with other electrical systems
    • H04M11/04—Telephonic communication systems specially adapted for combination with other electrical systems with alarm systems, e.g. fire, police or burglar alarm systems

Definitions

  • the present disclosure relates to a sleepiness susceptibility estimation device and an awakening guidance system.
  • Patent Document 1 discloses a device that stimulates a person with heat and controls awakening of the person by controlling air conditioning.
  • Patent Document 2 and Patent Document 3 disclose a device that stimulates a person by sound and controls awakening of the person by controlling the sound.
  • Patent Document 4 discloses a device that stimulates a person with a scent and controls the awakening of the person by controlling a device that generates a scent.
  • the conventional apparatus for inducing awakening of a person detects the drowsiness of the person and then induces the awakening of the person. That is, since awakening is induced after a person has once become sleepy, it is a fact that it takes time to increase the awakening degree.
  • the present disclosure aims to enhance the awakening degree of a person by enabling the awakening induction by various devices before the person causes sleepiness.
  • the sleepiness susceptibility estimation apparatus is based on a sensor that detects at least one of information related to human heat and the surrounding environment of the person, and a detection result of the sensor And an estimation unit for estimating the degree of sleepiness of a person for each individual.
  • the awakening guidance system is for changing the surrounding environment of a person based on the above-described sleepiness estimation device and the sleepiness degree estimated by the sleepiness estimation device.
  • a controller for controlling the device to induce the awakening of the person.
  • the present disclosure it is possible to induce awakening with various devices before a person becomes sleepy, and can increase the awakening degree of the person.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a functional configuration of the sleepiness susceptibility estimation apparatus according to the first embodiment.
  • FIG. 2 is a schematic diagram which shows an example of the installation state of the thermal image sensor which concerns on embodiment.
  • FIG. 3 is a schematic view showing an example of a human thermal image acquired by the thermal image sensor of FIG.
  • FIG. 4 is a schematic view showing another example of thermal image capturing by the thermal image sensor according to the embodiment.
  • FIG. 5 is a schematic view showing an example of a human thermal image acquired by the thermal image sensor 21 of FIG.
  • FIG. 6 is a graph showing the relationship between the degree of sleepiness and the amount of heat release.
  • FIG. 7 is a graph showing the relationship between the degree of sleepiness and the environmental temperature (air temperature).
  • FIG. 8 is a flow chart showing a procedure of the sleepiness estimation apparatus according to the first embodiment for estimating the sleepiness degree of a person.
  • FIG. 9 is a flowchart showing a procedure of estimating the degree of sleepiness of a person according to the second embodiment.
  • FIG. 10 is a flowchart showing a procedure of estimating the degree of sleepiness of a person according to the third embodiment.
  • FIG. 11 is a block diagram showing a functional configuration of the sleepiness susceptibility estimation apparatus according to the fourth embodiment.
  • FIG. 12 is a schematic view showing an example of the installation state of the illuminance sensor according to the embodiment.
  • FIG. 13 is a graph showing the relationship between the degree of sleepiness and the illuminance.
  • FIG. 14 is a block diagram showing a functional configuration of the sleepiness susceptibility estimation apparatus according to the fifth embodiment.
  • FIG. 15 is a block diagram showing a functional configuration of the sleepiness susceptibility estimation apparatus according to the sixth embodiment.
  • FIG. 16 is a graph showing the amount of fluctuation of the drowsiness level after a predetermined time when the heat radiation amount of a person is 33 W / m 2 .
  • FIG. 17 is a graph showing the amount of fluctuation of the drowsiness level after a predetermined time when the amount of heat released by a person is 50 W / m 2 .
  • FIG. 18 is a block diagram showing a functional configuration of the awakening guidance system according to the seventh embodiment.
  • FIG. 19 is a graph showing the relationship between the degree of comfort of a person and the amount of heat release.
  • FIG. 20 is a block diagram showing a functional configuration of the awakening guidance system according to the ninth embodiment.
  • the sleepiness susceptibility estimation apparatus is based on a sensor that detects at least one of information related to human heat and the surrounding environment of the person, and a detection result of the sensor And an estimation unit for estimating the degree of sleepiness of a person on an individual basis.
  • the estimation unit estimates the sleepiness degree of the person for each individual. That is, even if the person is not sleepy, the degree of susceptibility to sleep at that time can be estimated for each individual according to the information on the heat of the person or the surrounding environment. Therefore, if such a sleepiness proneness estimation device is adopted for the awakening guidance system, the awakening guidance can be induced by various devices before a person becomes sleepy. This can increase the awakening level of a person.
  • the sensor may also include a thermal imaging sensor that acquires a thermal image of the person as information regarding the person's heat.
  • the thermal image sensor can easily acquire a thermal image for each individual. For this reason, it is possible to easily estimate the sleepiness degree for each individual based on the human thermal image acquired by the thermal image sensor.
  • the estimation unit may calculate the amount of heat release or thermal sensation of a person from the thermal image acquired by the thermal image sensor, and estimate the degree of sleepiness for each individual based on the amount of heat release or thermal sensation. Good.
  • the estimation unit estimates the sleepiness degree of the person based on the heat radiation amount or the thermal sensation of the person, it is possible to accurately estimate the sleepiness degree.
  • the sensor may also include an illuminance sensor that detects the illuminance around the person as the environment around the person.
  • the sensor may also include a gas sensor that detects the concentration of gas components around the person as the person's ambient environment.
  • the notification unit since the notification unit notifies the sleepiness degree degree, it is possible to notify the person of the estimated sleepiness degree degree. With this notification, it is possible to know the degree of sleepiness that a person is not aware of, and to reflect it in future sleepiness measures.
  • the awakening guidance system controls the device for changing the surrounding environment of the person based on the sleepiness estimation device and the sleepiness degree estimated by the sleepiness estimation device. And a controller for inducing awakening.
  • control device can drive the device for inducing the awakening of a person in a mode according to the degree of being sleepy. Therefore, it is possible to induce wakefulness by the device at a stage before the person becomes sleepy. This can increase the awakening level of a person.
  • control apparatus may be provided with a comfort degree detection device for detecting a human comfort degree, and the control device may control the device based on the comfort degree detected by the comfort degree detection device and the sleepiness degree.
  • the control device controls the device based on the comfort level detected by the comfort level detection device and the sleepiness degree, the awakening guidance is performed while reproducing the environment in which the person feels comfortable. Is possible.
  • the device may also include a lighting device.
  • the illumination device may emit pulsed light with a duty ratio of 0.00001 or more and 0.1 or less at a frequency of 0.1 Hz or more and 1 Hz or less at the time of awakening induction.
  • pulsed light of a duty ratio of 0.00001 or more and 0.1 or less is emitted from the lighting device at a frequency of 0.1 Hz or more and 1 Hz or less from the lighting device. It can be carried out.
  • the device may also include an acoustic device.
  • the acoustic device can output sounds of different frequencies on the left and right of a person, and at the time of awakening induction, the frequencies of sounds on the left and right may be differentiated within a range of 30 Hz or less.
  • the awakening can be efficiently induced.
  • the device may also include a vibratory device that vibrates the person.
  • the vibration device may generate vibration of a frequency band that stimulates a human muscle spindle at the time of awakening induction.
  • the awakening can be efficiently induced.
  • the device may also include an air conditioner.
  • each drawing is a schematic view, and is not necessarily illustrated exactly. Therefore, the scale and the like do not necessarily match in each figure.
  • substantially the same components are denoted by the same reference numerals, and redundant description will be omitted or simplified.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a functional configuration of the sleepiness susceptibility estimation apparatus according to the first embodiment.
  • a sleepiness susceptibility estimation device 1 detects at least one of information concerning human heat and the surrounding environment of the person, and estimates the sleepiness degree of the person for each individual based on the detection result It is.
  • the “degree of sleepiness” is an index indicating the degree to which a person to be detected suffers from sleepiness from the state where sleepiness does not occur. In other words, it can be said that people who are estimated to be less sleepy and less likely to get sleepy at this time.
  • the term “hard to get sleepy” includes that it takes a long time to feel sleepy, that the progress of sleepiness is slow for a predetermined time, and that it is shallow sleepiness.
  • prone to sleepy includes short time to feel sleepy, rapid progress of sleepy for a predetermined time, and deep sleepiness.
  • the sleepiness tendency estimation apparatus 1 includes a sensor 2, an estimation unit 3, and a notification unit 4.
  • the sensor 2 is a sensor that detects information related to human heat.
  • the sensor 2 includes a thermal image sensor 21 that acquires a thermal image of the person as information on heat of the person.
  • the thermal image sensor 21 is a thermo camera that measures infrared rays emitted by a person by acquiring a thermal image by imaging with infrared rays.
  • FIG. 2 is a schematic view showing an example of the installation state of the thermal image sensor 21 according to the embodiment.
  • FIG. 3 is a schematic view showing an example of a human thermal image G1 acquired by the thermal image sensor 21 of FIG. As shown in FIG. 2, the thermal image sensor 21 is installed on the desk 150. When one person P1 exists in the imaging range R of the thermal image sensor 21, the thermal image G1 as shown in FIG. 3 is acquired by the thermal image sensor 21.
  • FIG. 4 is a schematic view showing another example of thermal image photographing by the thermal image sensor 21 according to the embodiment.
  • FIG. 5 is a schematic view showing an example of thermal images G2, G3 of a person acquired by the thermal image sensor 21 of FIG.
  • the thermal images of a plurality of persons are included in one image.
  • G2 and G3 will be included. That is, it is possible to acquire thermal images G2 and G3 for a plurality of persons by one imaging.
  • the estimation unit 3 estimates the sleepiness degree of the person based on the thermal images G1, G2, and G3 acquired by the sensor 2. Specifically, the estimation unit 3 is electrically connected to the sensor 2 and acquires thermal images G1, G2, and G3 from the sensor 2. The estimation unit 3 calculates the amount of heat radiation of a person from the thermal images G1, G2, and G3 and estimates the degree of ease of being sleepy for each individual based on the amount of heat radiation. When there is one thermal image G1 in one image, the estimation unit 3 calculates the heat release amount of one from the thermal image G1. Further, when there are thermal images G2 and G3 of a plurality of persons in one image, the estimation unit 3 calculates the heat radiation amounts of the plurality of persons from the thermal images G2 and G3. A well-known calculation method can be used for calculation of heat release.
  • FIG. 6 is a graph showing the relationship between the degree of sleepiness and the amount of heat release. This graph summarizes the results of evaluating the degree of susceptibility to sleep while determining the amount of heat release of the subject under each thermal condition by changing the amount of clothing of the subject and the environmental temperature (thermal condition). Specifically, the subject is evaluated for the degree of sleepiness under five thermal conditions.
  • the thermal condition 1 is thick and the environmental temperature is 22 ° C.
  • the thermal condition 2 is thin, and the environmental temperature is 22 ° C.
  • Thermal condition 3 is an inner garment (dressing amount between thick and light clothes), and the environmental temperature is 22 ° C.
  • Thermal condition 4 is a middle coat, and the environmental temperature is 28 ° C.
  • Thermal condition 5 is a middle coat, and the environmental temperature is 16 ° C.
  • the amount of clothing is 1.5 clo
  • in the case of inner clothing is 1.0 clo
  • in the case of thin clothing is 0.5 clo.
  • the subject's expression is photographed under each thermal condition, and the drowsiness level after a predetermined time under each thermal condition is determined from the characteristics of the expression after the predetermined time under each thermal condition, and the value is sleepy under the thermal condition It was evaluated as the degree of ease.
  • the thermal image G1 of the subject was acquired by the thermal image sensor 21, and the amount of heat release was calculated based on the thermal image G1.
  • the evaluation results of each thermal condition and the heat release amount are summarized in the graph of FIG. 6, and their approximate curve L was determined. Based on this approximate curve L, it becomes possible to estimate the degree of likelihood of getting sleepy from the amount of heat release.
  • FIG. 7 is a graph showing the relationship between the degree of sleepiness and the environmental temperature (air temperature). This graph summarizes the results of evaluating the environmental temperature under each thermal condition and the degree of sleepiness of the subject by changing the amount of clothing of the subject and the environmental temperature.
  • the conditions and the method of evaluating the ease of sleepiness are the same as in the case of FIG.
  • the degree of susceptibility to sleep differs even if the environmental temperature is the same. This indicates that the degree of susceptibility to sleep changes depending on the amount of clothes even if the environmental temperature is constant. For this reason, it can be seen that it is not possible to decide the ease of being sleepy one-on-one on the basis of the environmental temperature.
  • the amount of clothing does not affect the relationship between the heat release amount and the sleepiness degree, and based on the approximate curve L, the sleepiness degree is calculated from the heat release amount. It can be estimated. For this reason, even if the amount of clothes is different for each individual, it is possible to estimate the degree of susceptibility of the person to become sleepy by obtaining the heat radiation amount for each individual.
  • the estimation unit 3 is realized by, for example, a central processing unit (CPU) and a control program stored in a storage unit that can communicate with the CPU.
  • the storage unit include a read only memory (ROM), a random access memory (RAM), a hard disk drive (HDD), and a solid state drive (SSD).
  • the notification unit 4 notifies the sleepiness degree estimated by the estimation unit 3. Specifically, the notification unit 4 is electrically connected to the estimation unit 3, and acquires the sleepiness degree from the estimation unit 3.
  • the notification unit 4 is, for example, a display device such as a display, and displays the degree of sleepiness as a letter, a picture, a symbol, or the like to notify the surroundings.
  • the notification unit 4 may be an auditory notification, for example, an audio device such as a speaker or the like, or may be other than that.
  • the means is not limited to a display, an audio device, or the like.
  • FIG. 8 is a flowchart showing a procedure of the sleepiness likelihood estimation apparatus 1 according to the first embodiment estimating the sleepiness degree of a person.
  • the thermal image sensor 21 acquires a thermal image G1 of a person (step S1).
  • the estimation unit 3 calculates a heat release amount of a person based on the thermal image G1 acquired by the thermal image sensor 21 (step S2).
  • the estimation unit 3 estimates the degree of sleepiness of a person from the heat radiation amount based on the approximate curve L (step S3).
  • the estimation unit 3 repeats steps S2 and S3 for the number of people to estimate the degree of sleepiness for each individual.
  • the notification unit 4 notifies the user of the degree of sleepiness for each individual estimated by the estimation unit 3 (Step S4).
  • the sleepiness degree of each individual may be notified individually.
  • notification may be performed only when the average value of the degree of sleepiness of a plurality of persons exceeds a certain reference value, and the reference value is exceeded in the degree of the sleepiness of a plurality of persons.
  • the notification may be made only when there is a sleepiness degree.
  • the estimation unit 3 estimates the degree of sleepiness of a person for each individual based on the information on the heat of the person detected by the sensor 2. That is, even for a person who is not sleepy, the degree of susceptibility to sleep at that time can be estimated for each individual based on the information on the heat of the person. Therefore, if such a sleepiness proneness estimation device 1 is adopted for the wakefulness induction system, alertness induction by various devices becomes possible for each individual before the person gets sleepy. Thereby, the awakening degree of a person can be increased for each individual.
  • the thermal image sensor 21 can easily acquire thermal images G1, G2, and G3 for each individual. Therefore, based on the thermal images G1, G2, G3 of the person acquired by the thermal image sensor 21, it is possible to easily estimate the sleepiness degree for each individual.
  • the estimation unit 3 estimates the sleepiness degree of the person based on the heat radiation amount of the person, it is possible to accurately estimate the sleepiness degree.
  • the notification unit 4 can notify the sleepiness degree for each individual, the estimated sleepiness degree can be notified for each individual. With this notification, it is possible to know the degree of sleepiness that a person is not aware of, and to reflect it in future sleepiness measures.
  • Second Embodiment In the first embodiment described above, the case is illustrated where the degree of susceptibility to sleep is estimated for each individual from the heat radiation amount of the person. In this second embodiment, a case is described where the degree of ease of being sleepy is estimated for each individual based on the human thermal sensation (hot / cold feeling). In the following description, portions equivalent to those in the first embodiment may be assigned the same reference numerals and descriptions thereof may be omitted.
  • FIG. 9 is a flowchart showing a procedure of estimating the degree of sleepiness of a person according to the second embodiment.
  • the thermal image sensor 21 acquires a thermal image G1 of a person (step S11).
  • the estimation unit 3 estimates a human thermal sensation based on the thermal image G1 acquired by the thermal image sensor 21. Specifically, the estimation unit 3 estimates the thermal sensation by detecting the skin temperature of the portion exposed from the clothes based on the thermal image G1 acquired by the thermal image sensor 21 (step S12).
  • the skin temperature of the part has a high correlation with the thermal sensation.
  • a nose is mentioned, for example. Also, the value obtained by subtracting the skin temperature of the nose from the skin temperature of the forehead shows a high correlation with the thermal sensation.
  • the estimation unit 3 obtains the skin temperature of the site necessary for estimating the thermal sensation from the thermal image G1, and estimates the thermal sensation from the result.
  • the estimation unit 3 estimates the degree of ease of being sleepy based on the thermal sensation (step S13).
  • a case is exemplified in which the thermal sensation is converted into the amount of heat radiation, and the degree of likelihood of getting sleepy from the amount of heat radiation is estimated. It is known that there is a predetermined relationship between the thermal sensation and the heat radiation amount.
  • Non-Patent Document 1 Hideaki Ishigaki, 2 others, "On the influence of temperature and humidity on heat balance and psychological reaction of human body (Part 3)", [online ], 1999, Nissou kikaku (S46), [search May 31, 2017], the Internet ⁇ URL: https://www.jstage.jst.go.jp/article/seikisho1966/36/3/36_3_S46 There is a description.
  • the estimation unit 3 converts the thermal sensation into a heat radiation amount based on a predetermined relationship. After that, the estimation unit 3 estimates the degree of ease of being sleepy of a person from the amount of heat release based on the approximate curve L.
  • the notification unit 4 notifies the user of the degree of sleepiness for each individual estimated by the estimation unit 3 (step S14).
  • the estimation unit 3 estimates the sleepiness degree of the person based on the human's thermal sensation, it is possible to accurately estimate the sleepiness degree.
  • the method of calculating the amount of heat release was once illustrated to estimate the degree of susceptibility to sleepiness from the sense of thermal sensation here, there is a certain correlation between the sensation of thermal sensation and the degree of susceptibility to sleepiness It is shown that. That is, it is naturally possible to obtain the relationship of the degree of tendency to become sleepy directly from the feeling of thermal sensation without involving the amount of heat release, and from that relationship the degree of ease of becoming sleepy may be calculated directly from the thermal sensation.
  • Other indicators may be used, and the means is not limited as long as the degree of sleepiness is calculated based on the thermal sensation.
  • the thermal sensation of the corresponding person P1 is calculated from the thermal image G1 to calculate the sleepiness degree, but of course this is the same even when there are a plurality of persons, and there are a plurality of persons.
  • the estimation unit 3 stores in advance the relationship between the thermal sensation and the degree of susceptibility to sleep.
  • the relationship between the thermal sensation and the sleepiness degree is appropriately set based on various experiments, simulations, empirical rules, and the like. For example, it is desirable to adopt this method when the relationship between the thermal sensation and the degree of ease of sleepiness is more accurate than the relation between the amount of heat release and the degree of ease of sleepiness.
  • FIG. 10 is a flowchart showing a procedure of estimating the degree of sleepiness of a person according to the third embodiment.
  • portions equivalent to those in the first embodiment may be assigned the same reference numerals and descriptions thereof may be omitted.
  • the thermal image sensor 21 acquires a thermal image G1 of a person (step S21).
  • the estimation unit 3 calculates the heat release amount of a person based on the thermal image G1 acquired by the thermal image sensor 21 (step S22).
  • the estimation unit 3 estimates the thermal sensation of the person based on the heat radiation amount of the person (step S23). Specifically, the estimation unit 3 estimates the thermal sensation from the heat radiation amount based on the predetermined relationship illustrated in the third embodiment.
  • the estimation unit 3 estimates the sleepiness degree of the person from the thermal sensation based on the relationship between the thermal sensation and the sleepiness degree (step S24). After that, the notification unit 4 notifies the surrounding person of the sleepiness degree for each individual estimated by the estimation unit 3 (step S25).
  • the estimation unit 3 estimates the degree of sleepiness of the person based on the thermal sensation calculated from the heat radiation amount of the person, it is possible to accurately estimate the degree of ease of sleepiness. Is possible.
  • the heat radiation amount of the corresponding person P1 is calculated from the thermal image G1 to calculate the sleepiness degree, but of course this is the same even in the case of a plurality of persons, and a plurality of persons exist. It is possible to estimate individually the sleepiness degree of each person based on the heat radiation amount of a plurality of persons.
  • Embodiment 4 In the first embodiment described above, the case of estimating the sleepiness degree from the information on the heat of the person acquired by the sensor 2 has been described as an example. In the fourth embodiment, a case will be described where the degree of susceptibility to sleep is estimated from the ambient environment of a person acquired by the sensor 2a. In the following description, portions equivalent to those in the first embodiment may be assigned the same reference numerals and descriptions thereof may be omitted.
  • FIG. 11 is a block diagram showing a functional configuration of the sleepiness susceptibility estimation apparatus 1A according to the fourth embodiment. Specifically, FIG. 11 is a diagram corresponding to FIG.
  • the sensor 2a of the sleepiness susceptibility estimation apparatus 1A is a sensor that detects the surrounding environment of a person.
  • the sensor 2a includes an illuminance sensor 22 that detects the illuminance around the person as the person's ambient environment.
  • FIG. 12 is a schematic view showing an example of the installation state of the illuminance sensor 22 according to the embodiment.
  • FIG. 12 corresponds to FIG.
  • a plurality of people P 4 and P 5 exist in another space partitioned by the wall W. Each space may not be completely segmented. Each space is illuminated by external light from a window (not shown) and illumination light from a lighting device (not shown). And the illumination sensor 22 is installed on the desk 150 in each space, respectively. Thereby, each illuminance sensor 22 detects the illuminance in each space. That is, each illuminance sensor 22 can detect the illuminance around each of the people P4 and P5.
  • FIG. 13 is a graph showing the relationship between the degree of sleepiness and the illuminance. As shown in FIG. 13, when the illuminance is lower than about 40 lux, the sleepiness degree is stable in a high state. On the other hand, when the illuminance is higher than about 200 lux, the sleepiness degree is stable at a low level. And as the illuminance increases from about 40 lux to about 200 lux, the degree of tendency to sleep is also sharply reduced.
  • the estimation unit 3 estimates the sleepiness degree from the ambient illumination acquired by the sensor 2a based on the relationship between the sleepiness degree and the illumination shown in FIG.
  • the present embodiment it is possible to estimate the sleepiness degree of the persons P4 and P5 for each individual by detecting the illuminance around the persons P4 and P5.
  • the degree of being sleepy is estimated is estimated based on the illuminance which is one of the ambient environment of a person.
  • the case of estimating the likelihood of getting sleepy based on the concentration of gas components around a person who is one of the people's surrounding environment will be described.
  • portions equivalent to those in the first embodiment may be assigned the same reference numerals and descriptions thereof may be omitted.
  • FIG. 14 is a block diagram showing a functional configuration of the sleepiness susceptibility estimation apparatus 1B according to the fifth embodiment. Specifically, FIG. 14 is a diagram corresponding to FIG.
  • the sensor 2 b of the sleepiness estimating apparatus 1 B is a sensor that detects the environment around a person.
  • the sensor 2b includes a gas sensor 23 that detects the concentration of the gas component around the person as the person's ambient environment.
  • the gas sensor 23 is, for example, a gas sensor that detects the concentration of at least one of carbon dioxide and oxygen.
  • the gas sensor 23 should just be installed so that the density
  • the estimation unit 3 estimates the degree of ease of being sleepy from the concentration of the surrounding gas component acquired by the sensor 2b.
  • the present embodiment it is possible to estimate the sleepiness degree of the person for each individual by detecting the concentration of the gas component around the person.
  • the gas sensor 23 may be a gas sensor capable of detecting the concentration of a plurality of gas components, or may be a sensor capable of detecting the concentration of a specific gas component such as an oxygen sensor or a carbon dioxide sensor. .
  • the first embodiment exemplifies the case where the sleepiness estimation device 1 estimates only the sleepiness degree.
  • the sleepiness estimation device 1C estimates the sleepiness degree and the sleepiness will be described.
  • portions equivalent to those in the first embodiment may be assigned the same reference numerals and descriptions thereof may be omitted.
  • FIG. 15 is a block diagram showing a functional configuration of the sleepiness susceptibility estimation apparatus 1C according to the sixth embodiment.
  • the sleepiness susceptibility estimation apparatus 1C has a configuration in which the imaging unit 30, the sleepiness estimation unit 40, and the sleepiness prediction unit 50 are added to the sleepiness susceptibility estimation apparatus 1 of the first embodiment. ing.
  • the imaging unit 30 is a camera for imaging the face of the person P1.
  • Examples of the imaging unit 30 include a camera using a complementary metal oxide semiconductor (CMOS) image sensor, a camera using a charge coupled device (CCD) image sensor, and the like.
  • CMOS complementary metal oxide semiconductor
  • CCD charge coupled device
  • the drowsiness estimation unit 40 detects a drowsiness level indicating the drowsiness level of the person P1.
  • the sleepiness estimation unit 40 has an interface for acquiring a moving image including the person P1 captured by the imaging unit 30 connected to the sleepiness estimation unit 40, and detects the sleepiness level of the person P1 from the moving image. .
  • the sleepiness estimation unit 40 outputs the sleepiness level of the person P1 to the sleepiness prediction unit 50.
  • the method of detecting the drowsiness level of the person P1 is not particularly limited, for example, the drowsiness level can be detected from moving image information of the face of the person P1.
  • the drowsiness level is estimated from the blinking motion included in the moving image information of the face of the person P1. If the blink cycle of the person P1 is stable, the drowsiness level is low, the blink of the person P1 is slow, and if the blink cycle is short and frequent, it can be estimated that the drowsiness level is high.
  • the sleepiness prediction unit 50 predicts the future sleepiness level of the person P1 based on the sleepiness degree estimated by the estimation unit 3 and the sleepiness level estimated by the sleepiness estimation unit 40. For example, if the degree of sleepiness of the person P1 is high, the drowsiness prediction unit 50 predicts the drowsiness level of the person P1 with the current drowsiness level relatively high. On the other hand, when the degree of sleepiness of the person P1 is low, the drowsiness prediction unit 50 lowers the current drowsiness level of the person P1 or slightly increases the current drowsiness level in the future. Predict as drowsiness level. The sleepiness prediction unit 50 outputs the predicted sleepiness level to the notification unit 4. Thus, the notification unit 4 reports the predicted future sleepiness level of the person P1.
  • the estimation unit 3 calculates the amount of heat released from the photographed person.
  • the estimation unit 3 stores in advance the drowsiness level fluctuation amount after a predetermined time corresponding to the heat release amount.
  • FIG. 16 shows the sleepiness level fluctuation amount after a predetermined time when the heat radiation amount of a person is 33 W / m 2 .
  • the estimation unit 3 stores in advance a drowsiness level fluctuation amount after a predetermined time according to each heat release amount.
  • the estimation unit 3 predicts the variation amount of the sleepiness level after a predetermined time based on the graph shown in FIG. That is, the estimation unit 3 estimates that the drowsiness level increases by about 1.5 after about 5 minutes, and the drowsiness level increases by about 2.3 after about 10 minutes.
  • the drowsiness level is expressed in five levels, and the greater the value, the stronger the drowsiness. By doing this, it is possible to predict how the subsequent sleepiness level fluctuates depending on the amount of heat release.
  • the heat release amount is 33 W / m 2
  • the drowsiness level fluctuation amount after a predetermined time in other heat release amounts is also stored in the estimation unit 3, after a predetermined time according to each heat release amount
  • the drowsiness level fluctuation amount of can be estimated.
  • colder environment that is, if the heat radiation amount of human increases (e.g. heat radiation amount is 50 W / m 2), as shown in FIG. 17, the heat radiation amount is a predetermined time after the case of 33 W / m 2
  • the level of drowsiness level is small. Thereby, even if time passes, it is estimated that the fluctuation amount of the drowsiness level is relatively small.
  • the car navigation system may notify the driver to take a rest or the like.
  • the variation of sleepiness after a predetermined time is estimated based on the heat release amount
  • the heat release amount may not be used.
  • ambient temperature may be used.
  • a person is more likely to feel drowsiness than a low-temperature environment having an ambient temperature of, for example, 15 ° C. or less when the ambient temperature is a slightly warm environment of around 25 ° C. For this reason, it is possible to estimate the drowsiness after a predetermined time according to the outside air temperature by measuring the variation amount of the drowsiness after the predetermined time in each air temperature in advance.
  • the amount of heat release when used as a factor that affects human sleepiness, it is known that the amount of heat release has a correlation that does not depend on the thermal sensation of the person and the amount of clothing, even if it is thick It has an advantage that sleepiness after a predetermined time can be estimated regardless of thin clothes.
  • the amount of fluctuation of the drowsiness level after a predetermined time is estimated using an illuminance sensor or a gas sensor.
  • the amount of change in the sleepiness level after a predetermined time may be estimated based on the illuminance and the concentration of the gas. For example, in the case of illuminance, when the environment is bright, the person is less likely to sleep and when the environment is dark, the person is more likely to be sleepy. In particular, when driving a car, it has the advantage of being able to accurately predict the transition of drowsiness of a person based on the illuminance at that time.
  • the drowsiness prediction unit 50 can also predict drowsiness using the drowsiness level fluctuation amount after a predetermined time according to the heat release amount.
  • the sleepiness estimation unit 40 and the sleepiness prediction unit 50 are realized by, for example, a CPU and a control program stored in a storage unit communicable with the CPU, as the estimation unit 3.
  • the future sleepiness level is predicted based on the current sleepiness level of the person P1 and the sleepiness degree. This future sleepiness level can be reflected in future sleepiness measures.
  • the present embodiment exemplifies the case where the current sleepiness level is estimated by a moving image including the person P1.
  • any method may be used to estimate the drowsiness level.
  • sympathetic / parasympathetic nerve may be obtained from the interval (RR interval) of the R wave and R wave of the heart rate to estimate the drowsiness level.
  • LF / HF tends to be low when a person sleeps.
  • the amount of mental sweating may be obtained from skin conductance to estimate the level of drowsiness.
  • the amount of mental sweating tends to decrease when a person becomes sleepy.
  • the drowsiness level may be estimated from the skin temperature of the peripheral portion such as a fingertip.
  • Peripheral skin temperature tends to increase as a person sleeps.
  • the sleepiness level may be estimated from the alpha wave amplitude or the alpha wave ratio.
  • the alpha wave amplitude and the alpha wave ratio tend to rise when a person sleeps.
  • the awakening guidance system is installed, for example, in a vehicle such as a car or in a room such as an office.
  • FIG. 18 is a block diagram showing a functional configuration of the awakening guidance system 100 according to the seventh embodiment.
  • the awakening guidance system 100 includes the sleepiness tendency estimation apparatus 1 and a device 200 for changing the environment around the person P1.
  • the control device 110 controls the device 200 based on the sleepiness degree estimated by the sleepiness estimation device 1 to induce awakening of the persons P1, P2, and P3.
  • the control device 110 is communicably connected to the sleepiness estimation device 1 and the device 200.
  • the control device 110 includes a CPU, a RAM, and a ROM, and the CPU develops the control program stored in the ROM into the RAM and executes the control program to control the device 200 based on the degree of sleepiness.
  • the control device 110 controls the device 200 in the normal mode when the degree of ease of being sleepy is equal to or less than a predetermined value, and wakes up for inducing awakening when the degree of easyness to become sleepy exceeds the predetermined value.
  • the device 200 is controlled in the guidance mode.
  • the predetermined value is a threshold for operating the device 200 in the wake induction mode, and may be arbitrarily changeable by the user.
  • the device 200 includes, for example, a lighting device 210, an acoustic device 220, a vibration device 230, and an air conditioner 240.
  • the lighting device 210 is dimmable based on the control of the control device 110.
  • the illumination device 210 performs illumination with a higher awakening induction effect than the normal mode.
  • the lighting device 210 can induce the awakening of the person P1 by emitting brighter light than the normal mode.
  • the blue light contained in the light is increased more than in the normal mode to induce the awakening of the person P1, and pulse light of a duty ratio lower than the normal mode causes the awakening of the person P1. It is also possible to adopt a second method of guidance.
  • the lighting device 210 may irradiate the person P1 with light having a peak wavelength in the range of 400 nm to 500 nm. Thereby, the awakening of the person P1 can be efficiently induced.
  • the illumination device 210 may emit pulsed light with a duty ratio of 0.00001 or more and 0.1 or less at a frequency of 0.1 Hz or more and 1 Hz or less (first condition). Awakening can be induced more efficiently by irradiating the person P1 with such light. Also in this second method, the lighting device 210 may emit light having a peak wavelength in the range of 400 nm to 500 nm to the person P1.
  • the sound device 220 can adjust the sound to be output based on the control of the control device 110.
  • the sound device 220 outputs a sound with a higher awakening-inducing effect than the normal mode in the awakening-inducing mode.
  • the sound having a high wake-up induction effect includes raising the volume as compared to the normal mode or playing a song having a high wake-up induction effect.
  • the acoustic device 220 capable of outputting sounds of different frequencies on the left and right in the person P1
  • the acoustic device 220 has a difference in the frequency of the sound on the left and right in the awakening induction mode in the range of 30 Hz or less (Second condition). As described above, if there is a difference between the frequencies of the left and right sounds, the awakening of the person P1 can be efficiently induced.
  • the vibration device 230 applies vibration to the person P1 based on the control of the control device 110.
  • the vibration device 230 may, for example, be a vibration actuator or a vibration damper.
  • the vibrating device 230 is non-vibrating in the normal mode and vibrates in the wake induction mode. Specifically, it is preferable that the vibration device 230 generate vibration of a frequency band that stimulates the muscle spindle of the person P1 in the awakening induction mode (third condition).
  • the muscle spindle is stimulated by vibration, the brainstem reticular activation system in the brain is activated. Since the brainstem reticular activation system is involved in the awakening of a person, when the brainstem reticular activation system is activated, the awakening of the person P1 is induced.
  • seat, a steering, etc. are mentioned, for example.
  • a writing instrument a mouse, a keyboard, etc.
  • an operation device a mouse, a keyboard, etc.
  • the air conditioner 240 performs air conditioning based on the control of the control device 110.
  • the air conditioner 240 performs air conditioning with a higher awakening induction effect than the normal mode.
  • the air conditioner 240 can induce the awakening of the person P1 by setting the air temperature lower than that in the normal mode.
  • the air conditioner 240 may induce awakening of the person P1 by lowering the sensible temperature by applying wind to the person P1 in the awakening induction mode.
  • the air conditioner 240 may not only lower the air temperature but also raise and lower the air temperature at predetermined time intervals to induce the awakening of the person P1.
  • the time interval in this case may be 5 minutes or more and 60 minutes or less, and the temperature increase / decrease range may be 2 ° C. or more and 15 ° C. or less.
  • control device 110 can control lighting device 210 to induce the awakening of person P1.
  • control device 110 can control the sound device 220 to induce the awakening of a person.
  • the awakening can be efficiently induced.
  • control device 110 controls the vibration device 230, awakening of a person can be induced.
  • vibration of a frequency band that stimulates the muscle spindle of the person P1 is generated from the vibration device 230, so that arousal can be induced efficiently.
  • control device 110 can control the air conditioner 240 to induce awakening of a person.
  • the device 200 (the lighting device 210, the acoustic device 220, the vibration device 230, the air conditioner 240) is in the awakening induction mode according to the sleepiness degree estimated by the sleepiness estimation device 1.
  • the device 200 may operate in the wake induction mode without being linked to the sleepiness estimation device 1.
  • the device 200 may be operated individually by a person to operate in the wake induction mode. Compulsory even if there are people in the vicinity of the device 200 (such as sleeplessness, sleepyness, high sleepiness, high sleepiness, etc.) It is possible to perform awakening induction.
  • wakefulness induction can be efficiently performed, which is preferable.
  • the ease of being sleepy may be omitted.
  • the operation of the device 200 may be controlled based on the predicted future sleepiness level.
  • the seventh embodiment exemplifies the case where the control device 110 controls the device 200 based on the sleepiness degree.
  • a case where control device 110 controls device 200 based on the degree of sleepiness and the degree of comfort of person P1 will be described.
  • portions equivalent to those in the eighth embodiment may be assigned the same reference numerals and descriptions thereof may be omitted.
  • the estimation unit 3 also estimates the degree of comfort of the person P1 from the thermal image G1 acquired by the thermal image sensor 21.
  • FIG. 19 is a graph showing the relationship between the comfort level of the person P1 and the amount of heat release. This graph summarizes the results of evaluating the degree of comfort as well as determining the amount of heat release of the subject under each thermal condition by changing the amount of clothing of the subject and the environmental temperature. Specifically, the subject is evaluated for the degree of sleepiness under five thermal conditions. Thermal conditions 1 to 5 are the same as in the first embodiment. The subject rated the degree of comfort at five levels under each thermal condition. When the degree of comfort is 0, neither comfort nor discomfort can be judged. When the degree of comfort is positive, it indicates that the degree of comfort increases as the level increases. When the degree of comfort is negative, it indicates that the lower the level, the more uncomfortable it is.
  • the average value for several persons of this evaluation result was calculated
  • the said average value and heat release were summarized on the graph of FIG. 19, and these approximated curve L1 was calculated
  • the estimation unit 3 can estimate the degree of comfort from the heat release amount.
  • the control device 110 controls the operation of the device 200 also using the degree of comfort estimated by the estimation unit 3. Specifically, the control device 110 monitors the degree of comfort estimated by the estimation unit 3 and controls the air conditioner 240 such that the degree of comfort is larger than a predetermined value.
  • the control device 110 controls the device 200 based on the comfort level detected by the sleepiness estimation device 1 and the degree of sleepiness, so that people are comfortable. It is possible to perform awakening induction while reproducing the environment that you feel.
  • the sleepiness evaluation device 1 detects the comfort degree of the person P1. It illustrated about the case where it functions also as a degree detection apparatus.
  • the awakening guidance system has a dedicated comfort level estimation unit that detects the comfort level of the person P1.
  • portions equivalent to those in the sixth and seventh embodiments may be denoted with the same reference numerals and description thereof may be omitted.
  • FIG. 20 is a block diagram showing a functional configuration of an awakening guidance system 100D according to a ninth embodiment.
  • the awakening guidance system 100D includes a sleepiness estimation device 1C, a device 200 for changing the surrounding environment of the person P1, and a comfort degree estimation unit 300 for estimating the comfort degree of the person P1.
  • the heat dissipation amount from the person P1 is calculated by the comfort degree estimation unit 300 based on the thermal image G1 including the person P1 measured by the thermal image sensor 21, and the comfort of the person P1 is calculated based on the graph of FIG. Calculate the degree.
  • the future drowsiness level and the current drowsiness level are maintained while maintaining the comfort level from the future drowsiness level predicted by the sleepiness susceptibility estimation device 1C in FIG. 20 and the comfort level obtained by the comfort level estimation unit 300.
  • Levels can be as low as possible.
  • the air conditioner 240 may be controlled such that the degree of comfort is greater than zero. In this case, by controlling the amount of heat release to be as large as possible within the range in which the amount of heat release does not exceed 46 W / m 2, it is possible to realize an environment in which sleepiness does not occur while maintaining the comfort level.
  • the predetermined value of the degree of comfort may not be 0, and may be set by the user. For example, if the degree of comfort is set to be greater than -1, the degree of awakening can be increased even if the degree of comfort is slightly reduced, and if the degree of comfort is set to be greater than 0, the comfort is enhanced. Can be as high as possible while maintaining
  • the apparatus 200 was controlled by the control apparatus 110 based on future drowsiness and a degree of comfort here, the present drowsiness estimated by the drowsiness estimation part 40 and the comfort degree estimated by the comfort degree estimation unit 300 are used.
  • the device 200 may be controlled based on it. By doing this, it is possible to control to make current drowsiness as low as possible while maintaining the degree of comfort.
  • the thermal image sensor 21, the illuminance sensor 22, and the gas sensor 23 are separately provided in the sensors 2, 2a and 2b, but the thermal image sensor, the illuminance sensor, and the gas sensor are illustrated. At least two of may be provided in the sensor. Thereby, it is possible to estimate the degree of sleepiness easily in a combined manner using the detection results of the respective sensors.
  • the awakening guidance system 100 includes a plurality of devices (illumination device 210, acoustic device 220, vibration device 230, air conditioner 240) for changing the surrounding environment of a person.
  • the awakening guidance system may be provided with at least one device for changing the surrounding environment of a person.
  • the device for changing the surrounding environment of the person can induce the awakening of the person by changing the surrounding environment, the lighting device 210, the acoustic device 220, the vibrating device 230, and the air conditioner 240 other than illustrated. It is also possible to use an apparatus.
  • the present disclosure can be realized not only as a sleepiness susceptibility estimation device or an awakening guidance system, but also a program including, as steps, processes performed by the respective components of the sleepiness susceptibility estimation device or the awakening guidance system
  • the present invention can also be realized as a computer readable recording medium recorded with a program.
  • the program may be pre-recorded on the recording medium, or may be supplied to the recording medium via a wide area communication network including the Internet.
  • the general or specific aspects described above may be realized by a system, an apparatus, an integrated circuit, a computer program, or a computer readable recording medium, any of the system, an apparatus, an integrated circuit, a computer program, and a recording medium. It may be realized by any combination.
  • the present disclosure is used for a system or the like that operates equipment or the like that induces human awakening according to the current situation of the human.

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Abstract

眠くなりやすさ推定装置（１）は、人の熱に関する情報と当該人の周囲環境との少なくとも一方を検出するセンサ（２）と、センサ（２）の検出結果に基づいて、人の眠くなりやすさ度合いを個人毎に推定する推定部（３）と、を備えている。

Description

眠くなりやすさ推定装置及び覚醒誘導システム
　本開示は、眠くなりやすさ推定装置及び覚醒誘導システムに関する。
　従来、人の眠気を覚ますように、人の覚醒を誘導する覚醒誘導制御装置が提案されている。例えば、特許文献１には、空調を制御することによって、熱により人を刺激し、当該人の覚醒を誘導する装置が開示されている。また、例えば、特許文献２及び特許文献３には、音を制御することによって、音により人を刺激し、当該人の覚醒を誘導する装置が開示されている。また、特許文献４には、香りを発生する機器を制御することによって、香りにより人を刺激し、当該人の覚醒を誘導する装置が開示されている。
特開２００５－１８６６５７号公報 特開２００９－３１９０５号公報 特開平１１－１０９９８５号公報 特開平１１－３１００５３号公報
　しかしながら、従来の人の覚醒を誘導する装置では、人の眠気を検知してから当該人の覚醒を誘導するものである。つまり、人が一旦眠気を生じた後に、覚醒が誘導されるので、覚醒度が高まるまでに時間がかかってしまうのが実状である。
　このため、本開示は、人が眠気を生じる前の段階で、各種機器による覚醒誘導を可能とすることで、人の覚醒度を高めることを目的とする。
　上記課題を解決するために、本開示の一態様に係る眠くなりやすさ推定装置は、人の熱に関する情報と当該人の周囲環境との少なくとも一方を検出するセンサと、センサの検出結果に基づいて、人の眠くなりやすさ度合いを個人毎に推定する推定部と、を備える。
　また、本開示の一態様に係る覚醒誘導システムは、上記眠くなりやすさ推定装置と、眠くなりやすさ推定装置が推定した眠くなりやすさ度合いに基づいて、人の周囲環境を変更するための機器を制御して前記人の覚醒を誘導する制御装置と、を備える。
　本開示によれば、人が眠気を生じる前の段階で、各種機器による覚醒誘導が可能となり、人の覚醒度を高めることができる。
図１は、実施の形態１に係る眠くなりやすさ推定装置の機能構成を示すブロック図である。 図２は、実施の形態に係る熱画像センサの設置状態の一例を示す模式図である。 図３は、図２の熱画像センサで取得された人の熱画像の一例を示す模式図である。 図４は、実施の形態に係る熱画像センサによる熱画像撮影のその他の例を示す模式図である。 図５は、図４の熱画像センサ２１で取得された人の熱画像の一例を示す模式図である。 図６は、眠くなりやすさ度合いと放熱量との関係を示すグラフである。 図７は、眠くなりやすさ度合いと環境温度（気温）との関係を示すグラフである。 図８は、実施の形態１に係る眠くなりやすさ推定装置が人の眠くなりやすさ度合いを推定する手順を示すフローチャートである。 図９は、実施の形態２に係る、人の眠くなりやすさ度合いを推定する手順を示すフローチャートである。 図１０は、実施の形態３に係る、人の眠くなりやすさ度合いを推定する手順を示すフローチャートである。 図１１は、実施の形態４に係る眠くなりやすさ推定装置の機能構成を示すブロック図である。 図１２は、実施の形態に係る照度センサの設置状態の一例を示す模式図である。 図１３は、眠くなりやすさ度合いと照度との関係を示すグラフである。 図１４は、実施の形態５に係る眠くなりやすさ推定装置の機能構成を示すブロック図である。 図１５は、実施の形態６に係る眠くなりやすさ推定装置の機能構成を示すブロック図である。 図１６は、人の放熱量が３３Ｗ／ｍ２であった場合の所定時間後の眠気レベルの変動量を示すグラフである。 図１７は、人の放熱量が５０Ｗ／ｍ２であった場合の所定時間後の眠気レベルの変動量を示すグラフである。 図１８は、実施の形態７に係る覚醒誘導システムの機能構成を示すブロック図である。 図１９は、人の快適度と放熱量との関係を示すグラフである。 図２０は、実施の形態９に係る覚醒誘導システムの機能構成を示すブロック図である。
　（本開示の概要）
　上記課題を解決するために、本開示の一態様に係る眠くなりやすさ推定装置は、人の熱に関する情報と当該人の周囲環境との少なくとも一方を検出するセンサと、センサの検出結果に基づいて、人の眠くなりやすさ度合いを個人毎に推定する推定部と、を備えている。
　これによれば、センサによって検出された、人の熱に関する情報と当該人の周囲環境との少なくとも一方に基づいて、推定部が人の眠くなりやすさ度合いを個人毎に推定する。つまり、眠気を生じていない人であっても、その人の熱に関する情報または周囲環境によって、その時点での眠くなりやすさ度合いを個人毎に推定することができる。したがって、このような眠くなりやすさ推定装置を、覚醒誘導システムに採用すれば、人が眠気を生じる前の段階で、各種機器による覚醒誘導が可能となる。これにより、人の覚醒度を高めることができる。
　また、センサは、人の熱に関する情報として人の熱画像を取得する熱画像センサを含んでもよい。
　ここで、熱画像センサでは、個人毎の熱画像を容易に取得することが可能である。このため、熱画像センサが取得した人の熱画像に基づいて、個人毎の眠くなりやすさ度合いを容易に推定することができる。
　また、推定部は、熱画像センサが取得した熱画像から人の放熱量または温冷感を算出し、放熱量または温冷感に基づいて、個人毎に眠くなりやすさ度合いを推定してもよい。
　ここで、人の放熱量または温冷感は、眠くなりやすさ度合いの傾向が現れやすいことが知られている。つまり、推定部が人の放熱量または温冷感に基づいて、当該人の眠くなりやすさ度合いを推定するので、眠くなりやすさ度合いを精度良く推定することが可能である。
　また、センサは、人の周囲環境として、人の周囲の照度を検出する照度センサを含んでもよい。
　これによれば、人の周囲の照度を検出することにより、当該人の眠くなりやすさ度合いを推定することが可能である。
　また、センサは、人の周囲環境として、人の周囲の気体成分の濃度を検出するガスセンサを含んでもよい。
　これによれば、人の周囲の気体成分を検出することにより、当該人の眠くなりやすさ度合いを推定することが可能である。
　また、眠くなりやすさ度合いを報知する報知部を備えてもよい。
　これによれば、報知部が眠くなりやすさ度合いを報知するので、推定した眠くなりやすさ度合いを人に報知することができる。人は自覚していない眠くなりやすさ度合いを、この報知によって把握することができ、今後の眠気対策に反映することができる。
　また、覚醒誘導システムは、上記眠くなりやすさ推定装置と、眠くなりやすさ推定装置が推定した眠くなりやすさ度合いに基づいて、人の周囲環境を変更するための機器を制御して人の覚醒を誘導する制御装置と、を備えてもよい。
　これによれば、制御装置は、眠くなりやすさ度合いに応じた態様で、人の覚醒を誘導するための機器を駆動させることができる。したがって、人が眠気を生じる前の段階で、機器による覚醒誘導が可能となる。これにより、人の覚醒度を高めることができる。
　また、人の快適度を検出する快適度検出装置を備え、制御装置は、快適度検出装置が検出した快適度と眠くなりやすさ度合いに基づいて、機器を制御してもよい。
　これによれば、快適度検出装置が検出した快適度と眠くなりやすさ度合いとに基づいて、制御装置が機器を制御するので、人が快適と感じる環境を再現しつつ、覚醒誘導を行うことが可能である。
　また、機器は照明装置を含んでもよい。
　これによれば、照明装置を制御することにより、人の覚醒を誘導することができる。
　また、照明装置は、覚醒誘導時においては、０．１Ｈｚ以上１Ｈｚ以下の周波数で、０．００００１以上０．１以下のデューティ比のパルス光を照射してもよい。
　これによれば、覚醒誘導時においては、照明装置から０．１Ｈｚ以上１Ｈｚ以下の周波数で、０．００００１以上０．１以下のデューティ比のパルス光が照射されるので、覚醒の誘導を効率よく行うことができる。
　また、機器は音響装置を含んでもよい。
　これによれば、音響装置を制御することにより、人の覚醒を誘導することができる。
　また、音響装置は、人における左右で異なる周波数の音を出力可能であり、覚醒誘導時においては、左右における音の周波数を３０Ｈｚ以下の範囲で差をつけてもよい。
　これによれば、覚醒誘導時においては、音響装置の左右における音の周波数の差が３０Ｈｚ以下となっているので、覚醒の誘導を効率よく行うことができる。
　また、機器は、人に振動を与える振動装置を含んでもよい。
　これによれば、振動装置を制御することにより、人の覚醒を誘導することができる。
　また、振動装置は、覚醒誘導時においては、人の筋紡錘を刺激する周波数帯の振動を発生してもよい。
　これによれば、覚醒誘導時においては、振動装置から人の筋紡錘を刺激する周波数帯の振動が発生しているので、覚醒の誘導を効率よく行うことができる。
　また、機器は空調装置を含んでもよい。
　これによれば、空調装置を制御することにより、人の覚醒を誘導することができる。
　以下、本開示の実施の形態について、図面を参照して説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、いずれも本開示の包括的または具体的な例を示すものである。したがって、以下の実施の形態で示される、数値、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、並びに、ステップ及びステップの順序等は、一例であって本開示を限定する主旨ではない。よって、以下の実施の形態における構成要素のうち、本開示の最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。
　また、各図は、模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。したがって、各図において縮尺などは必ずしも一致していない。各図において、実質的に同一の構成に対しては同一の符号を付しており、重複する説明は省略又は簡略化する。
　（実施の形態１）
　［眠くなりやすさ推定装置］
　＜構成＞
　まず、実施の形態１に係る眠くなりやすさ推定装置について説明する。図１は、実施の形態１に係る眠くなりやすさ推定装置の機能構成を示すブロック図である。
　眠くなりやすさ推定装置１は、人の熱に関する情報と人の周囲環境との少なくとも一方を検出して、その検出結果に基づいて、当該人の眠くなりやすさ度合いを個人毎に推定する装置である。ここで、「眠くなりやすさ度合い」とは、検出対象である人が、眠気を生じていない状態から、それ以降に眠気に襲われる度合いを示す指標である。つまり、眠くなりやすさ度合いが低いと推定された人は、現時点で眠気に襲われにくいと言える。「眠気に襲われにくい」とは、眠気を感じるまでの時間が長いことや、所定時間の間での眠気の進行が遅いことや、浅い眠気に襲われることなどを含む。一方、眠くなりやすさ度合いが高いと推定された人は、現時点で眠気に襲われやすいと言える。「眠気に襲われやすい」とは、眠気を感じるまでの時間が短いことや、所定時間の間での眠気の進行が速いことや、深い眠気に襲われることなどを含む。
　以下、眠くなりやすさ推定装置１の詳細について説明する。
　図１に示すように、眠くなりやすさ推定装置１は、センサ２と、推定部３と、報知部４と、を備えている。
　センサ２は、人の熱に関する情報を検出するセンサである。本実施の形態では、センサ２は、人の熱に関する情報として当該人の熱画像を取得する熱画像センサ２１を含む。具体的には、熱画像センサ２１は、赤外線による撮像により熱画像を取得することにより、人が発する赤外線を測定するサーモカメラである。
　図２は、実施の形態に係る熱画像センサ２１の設置状態の一例を示す模式図である。図３は、図２の熱画像センサ２１で取得された人の熱画像Ｇ１の一例を示す模式図である。図２に示すように、熱画像センサ２１は、机１５０の上に設置されている。熱画像センサ２１の撮像範囲Ｒに一人の人Ｐ１が存在している場合には、図３に示すような熱画像Ｇ１が熱画像センサ２１によって取得される。
　図４は、実施の形態に係る熱画像センサ２１による熱画像撮影のその他の例を示す模式図である。図５は、図４の熱画像センサ２１で取得された人の熱画像Ｇ２、Ｇ３の一例を示す模式図である。図４に示すように、熱画像センサ２１の撮像範囲Ｒに二人の人Ｐ２、Ｐ３が存在している場合には、図５に示す通り、一枚の画像内に、複数人の熱画像Ｇ２、Ｇ３が含まれることになる。つまり、一度の撮像で、複数人分の熱画像Ｇ２、Ｇ３を取得することが可能である。
　推定部３は、センサ２が取得した熱画像Ｇ１、Ｇ２、Ｇ３に基づいて、人の眠くなりやすさ度合いを推定する。具体的には、推定部３は、センサ２に電気的に接続されており、センサ２から熱画像Ｇ１、Ｇ２、Ｇ３を取得する。推定部３は、熱画像Ｇ１、Ｇ２、Ｇ３から人の放熱量を算出し、この放熱量に基づいて眠くなりやすさ度合いを個人毎に推定する。推定部３は、一つの画像内に一人の熱画像Ｇ１がある場合には、当該熱画像Ｇ１から一人の放熱量を算出する。また、推定部３は、一つの画像内に複数人の熱画像Ｇ２、Ｇ３がある場合には、当該熱画像Ｇ２、Ｇ３から複数人の放熱量を算出する。放熱量の算出には、周知の算出方法を用いることができる。
　図６は、眠くなりやすさ度合いと放熱量との関係を示すグラフである。このグラフは、被験者の着衣量と環境温度（温熱条件）とを変化させることで、各温熱条件における被験者の放熱量を求めるとともに、眠くなりやすさ度合いを評価した結果をまとめている。具体的には、被験者は５つの温熱条件で眠くなりやすさ度合いの評価を受けている。温熱条件１は、厚着で、環境温度が２２℃である。温熱条件２は、薄着で、環境温度が２２℃である。温熱条件３は、中着（厚着と薄着の間の着衣量）で、環境温度が２２℃である。温熱条件４は、中着で、環境温度が２８℃である。温熱条件５は、中着で、環境温度が１６℃である。例えば、厚着の場合の着衣量は１．５ｃｌｏ、中着の場合の着衣量は１．０ｃｌｏ、薄着の場合の着衣量は０．５ｃｌｏとしている。
　そして、各温熱条件において被験者の表情を撮影し、上記各温熱条件において所定時間経過後の表情の特徴から、上記各温熱条件における所定時間後の眠気レベルを求め、その値をその温熱条件における眠くなりやすさ度合いとして評価した。また、各温熱条件において、熱画像センサ２１によって被験者の熱画像Ｇ１を取得して、当該熱画像Ｇ１を基に放熱量を算出した。各温熱条件の評価結果及び放熱量を、図６のグラフにまとめ、これらの近似曲線Ｌを求めた。この近似曲線Ｌに基づいて、放熱量から眠くなりやすさ度合いを推定することが可能となる。
　なお、眠くなりやすさ度合いを、例えば、今後眠気に襲われるであろう兆候を示すその他の身体的特徴に基づいて評価することも可能である。また、眠くなりやすさ度合いを、被験者の申告により評価することも可能である。
　図７は、眠くなりやすさ度合いと環境温度（気温）との関係を示すグラフである。このグラフは、被験者の着衣量と、環境温度とを変化させて、各温熱条件における環境温度と、被験者の眠くなりやすさ度合いを評価した結果とをまとめている。各条件及び眠くなりやすさ度合いの評価方法については、図６の場合と同様としている。図７に示すように、温熱条件１～３では、環境温度が同じであっても眠くなりやすさ度合いが異なっている。これは環境温度が一定であっても着衣量によって眠くなりやすさ度合いが変動することを示している。このため、環境温度を基準としては、眠くなりやすさを一対一に決めることはできないことが分かる。
　一方、上述した図６の場合においては、放熱量と眠くなりやすさ度合いとの関係には、着衣量が影響しておらず、近似曲線Ｌに基づいて、放熱量から眠くなりやすさ度合いを推定することができる。このため、個人毎に着衣量が異なっていても、その人毎に放熱量を求めることで、当該人の眠くなりやすさ度合いを推定することが可能となる。
　推定部３は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）と、当該ＣＰＵに通信可能な記憶部に記憶された制御プログラムとによって実現される。記憶部としては、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ　Ｓｔａｔｅ　Ｄｒｉｖｅ）等が挙げられる。
　報知部４は、推定部３が推定した眠くなりやすさ度合いを報知する。具体的には、報知部４は、推定部３に電気的に接続されており、推定部３から眠くなりやすさ度合いを取得する。報知部４は、例えば、ディスプレイなどの表示装置であり、眠くなりやすさ度合いを文字、絵、記号などで表示して、周囲に報知する。なお、報知部４は、聴覚的な報知を行う、例えばスピーカなどの音響装置であってもよく、それ以外のものでもよくその手段はディスプレイや音響装置等に限定されない。
　＜動作＞
　続いて、実施の形態に係る眠くなりやすさ推定装置１の動作について、図８を参照して説明する。
　図８は、実施の形態１に係る眠くなりやすさ推定装置１が人の眠くなりやすさ度合いを推定する手順を示すフローチャートである。
　まず、熱画像センサ２１は、人の熱画像Ｇ１を取得する（ステップＳ１）。推定部３は、熱画像センサ２１が取得した熱画像Ｇ１に基づいて、人の放熱量を算出する（ステップＳ２）。次いで、推定部３は、近似曲線Ｌに基づいて、放熱量から人の眠くなりやすさ度合いを推定する（ステップＳ３）。なお、ステップＳ１で複数人の熱画像Ｇ２、Ｇ３が取得されている場合には、推定部３は、ステップＳ２、Ｓ３を人数分だけ繰り返して、眠くなりやすさ度合いを個人毎に推定する。
　その後、報知部４は、推定部３が推定した個人毎の眠くなりやすさ度合いを周囲に報知する（ステップＳ４）。この報知時においては、各個人の眠くなりやすさ度合いを個別に報知してもよい。また、複数人の眠くなりやすさ度合いの平均値が一定の基準値を超えた場合にのみ、報知をしてもよいし、複数人の眠くなりやすさ度合いの中に、基準値を超えた眠くなりやすさ度合いがあった場合にのみ報知をしてもよい。
　＜効果＞
　以上のように、本実施の形態によれば、センサ２によって検出された人の熱に関する情報に基づいて、推定部３が人の眠くなりやすさ度合いを個人毎に推定する。つまり、眠気を生じていない人であっても、その人の熱に関する情報によって、その時点での眠くなりやすさ度合いを個人毎に推定することができる。したがって、このような眠くなりやすさ推定装置１を、覚醒誘導システムに採用すれば、人が眠気を生じる前の段階で、各種機器による覚醒誘導が個人毎に可能となる。これにより、人の覚醒度を個人毎に高めることができる。
　ここで、熱画像センサ２１では、個人毎の熱画像Ｇ１、Ｇ２、Ｇ３を容易に取得することが可能である。このため、熱画像センサ２１が取得した人の熱画像Ｇ１、Ｇ２、Ｇ３に基づいて、個人毎の眠くなりやすさ度合いを容易に推定することができる。
　また、上述の通り、眠くなりやすさ度合いと人の放熱量の間に相関があることが分かった。これにより、推定部３が人の放熱量に基づいて、当該人の眠くなりやすさ度合いを推定するので、眠くなりやすさ度合いを精度良く推定することが可能である。
　また、個人毎に報知部４が眠くなりやすさ度合いを報知できるので、推定した眠くなりやすさ度合いを個人毎に報知することができる。人は自覚していない眠くなりやすさ度合いを、この報知によって把握することができ、今後の眠気対策に反映することができる。
　（実施の形態２）
　上記実施の形態１では、人の放熱量から眠くなりやすさ度合いを個人毎に推定する場合を例示した。この実施の形態２では、人の温冷感（暑い／寒いの感覚）から眠くなりやすさ度合いを個人毎に推定する場合について説明する。なお、以降の説明において、上記実施の形態１と同等の部分においては、同一の符号を付してその説明を省略する場合がある。
　図９は、実施の形態２に係る、人の眠くなりやすさ度合いを推定する手順を示すフローチャートである。
　まず、熱画像センサ２１は、人の熱画像Ｇ１を取得する（ステップＳ１１）。推定部３は、熱画像センサ２１が取得した熱画像Ｇ１に基づいて、人の温冷感を推定する。具体的には、推定部３は、熱画像センサ２１が取得した熱画像Ｇ１に基づいて、着衣から露出した部分の皮膚温度を検出することで、温冷感を推定する（ステップＳ１２）。人体の部位によっては、当該部位の皮膚温度が温冷感と高い相関を持っていることが知られている。温冷感との相関が高い部位としては、例えば鼻が挙げられる。また、額の皮膚温度から鼻の皮膚温度を減算した値も、温冷感と高い相関を示している。推定部３は、温冷感を推定するために必要な部位の皮膚温度を、熱画像Ｇ１から求め、その結果から温冷感を推定する。なお、温冷感の推定には、その他の周知の方式を用いることが可能であり、その手法は上述の方法に限定されない。
　次いで、推定部３は、温冷感に基づいて、眠くなりやすさ度合いを推定する（ステップＳ１３）。ここでは、温冷感を放熱量に変換して、その放熱量から眠くなりやすさ度合いを推定する場合を例示する。温冷感と放熱量とには所定の関係があることが知られている。所定の関係については、例えば非特許文献１に詳しい（非特許文献１：石垣秀圭、外２名、“気温湿度が人体の熱収支と心理反応に及ぼす影響について（その３）”、［online］、１９９９年、日生気誌（S46）、［平成２９年５月３１日検索］、インターネット〈URL：https://www.jstage.jst.go.jp/article/seikisho1966/36/3/36_3_S46/_pdf〉）記載がある。推定部３は、所定の関係に基づいて温冷感を放熱量に変換する。その後、推定部３は、推定部３は、近似曲線Ｌに基づいて、放熱量から人の眠くなりやすさ度合いを推定する。
　その後、報知部４は、推定部３が推定した個人毎の眠くなりやすさ度合いを周囲に報知する（ステップＳ１４）。
　本実施の形態によれば、推定部３が人の温冷感に基づいて、当該人の眠くなりやすさ度合いを推定するので、眠くなりやすさ度合いを精度良く推定することが可能である。
　なお、ここでは温冷感から眠くなりやすさ度合いを推定するために一旦放熱量を算出する方法を例示したが、これは温冷感と眠くなりやすさ度合いの間に一定の相関関係があることを示している。即ち、放熱量を介さずに温冷感から直接眠くなりやすさ度合いの関係を求めることも当然可能であり、その関係から温冷感から直接眠くなりやすさ度合いを算出してもよく、もちろん他の指標を介してもよく、温冷感を基に眠くなりやすさ度合いを算出していればその手段を限定するものではない。
　また、ここでは熱画像Ｇ１から該当する人Ｐ１の温冷感を求めて眠くなりやすさ度合いを算出しているが、これはもちろん人が複数名の場合でも同様であり、複数名存在する場合には、複数名の温冷感に基づき各人の眠くなりやすさ度合いを個別に推定することが可能である。
　（実施の形態３）
　上記実施の形態２では、推定した温冷感から、眠くなりやすさ度合いを推定する場合について説明した。この実施の形態３では、放熱量に基づいて温冷感を推定し、その温冷感から眠くなりやすさ度合いを推定する場合について説明する。つまり、この実施の形態３では、温冷感と眠くなりやすさ度合いとの関係を、推定部３が予め記憶している。温冷感と眠くなりやすさ度合いとの関係については、種々の実験、シミュレーション、経験則などに基づいて適宜設定されているものとする。例えば、温冷感と眠くなりやすさ度合いとの関係の方が、放熱量と眠くなりやすさ度合いとの関係よりも、正確性が高い場合には、本方式を採用することが望ましい。
　図１０は、実施の形態３に係る、人の眠くなりやすさ度合いを推定する手順を示すフローチャートである。なお、以降の説明において、上記実施の形態１と同等の部分においては、同一の符号を付してその説明を省略する場合がある。
　まず、熱画像センサ２１は、人の熱画像Ｇ１を取得する（ステップＳ２１）。推定部３は、熱画像センサ２１が取得した熱画像Ｇ１に基づいて、人の放熱量を算出する（ステップＳ２２）。次いで、推定部３は、人の放熱量に基づいて、当該人の温冷感を推定する（ステップＳ２３）。具体的には、推定部３は、実施の形態３で例示した所定の関係に基づいて放熱量から温冷感を推定する。
　そして、推定部３は、温冷感と眠くなりやすさ度合いとの関係に基づいて、温冷感から人の眠くなりやすさ度合いを推定する（ステップＳ２４）。その後、報知部４は、推定部３が推定した個人毎の眠くなりやすさ度合いを周囲に報知する（ステップＳ２５）。
　本実施の形態によれば、推定部３が人の放熱量から算出した温冷感に基づいて、当該人の眠くなりやすさ度合いを推定するので、眠くなりやすさ度合いを精度良く推定することが可能である。
　また、ここでは熱画像Ｇ１から該当する人Ｐ１の放熱量を求めて眠くなりやすさ度合いを算出しているが、これはもちろん人が複数名の場合でも同様であり、複数名存在する場合には、複数名の放熱量に基づき各人の眠くなりやすさ度合いを個別に推定することが可能である。
　（実施の形態４）
　上記実施の形態１では、センサ２が取得した人の熱に関する情報から眠くなりやすさ度合いを推定する場合を例示して説明した。この実施の形態４では、センサ２ａが取得した人の周囲環境から眠くなりやすさ度合いを推定する場合について説明する。なお、以降の説明において、上記実施の形態１と同等の部分においては、同一の符号を付してその説明を省略する場合がある。
　図１１は、実施の形態４に係る眠くなりやすさ推定装置１Ａの機能構成を示すブロック図である。具体的には、図１１は、図１に対応する図である。
　図１１に示すように、眠くなりやすさ推定装置１Ａのセンサ２ａは、人の周囲環境を検出するセンサである。本実施の形態では、センサ２ａは、人の周囲環境として当該人の周囲の照度を検出する照度センサ２２を含む。
　図１２は、実施の形態に係る照度センサ２２の設置状態の一例を示す模式図である。具体的には、図１２は図２に対応する図である。図１２に示すように、複数人の人Ｐ４、Ｐ５は、壁Ｗによって区画化された別の空間内に存在している。各空間は完全に区画化されていなくてもよい。各空間は、窓（図示省略）からの外光、照明装置（図示省略）からの照明光により、照らされた状態となっている。そして、照度センサ２２は、各空間内の机１５０の上にそれぞれ設置されている。これにより、各照度センサ２２は、各空間内の照度を検出する。つまり、各照度センサ２２は、人Ｐ４、Ｐ５のそれぞれの周囲の照度を検出することができる。
　図１３は、眠くなりやすさ度合いと照度との関係を示すグラフである。図１３に示すように、照度が４０ｌｕｘ程度よりも低い場合、眠くなりやすさ度合いは高い状態で安定している。一方、照度が２００ｌｕｘ程度よりも高い場合、眠くなりやすさ度合いは低い状態で安定している。そして、照度が４０ｌｕｘ程度から２００ｌｕｘ程度にかけては、照度が高まるにつれて、眠くなりやすさ度合いも急峻に低下している。
　推定部３は、センサ２ａが所得した周囲の照度から、図１３に示す眠くなりやすさ度合いと照度との関係に基づいて、眠くなりやすさ度合いを推定する。
　本実施の形態によれば、人Ｐ４、Ｐ５の周囲の照度を検出することにより、当該人Ｐ４、Ｐ５の眠くなりやすさ度合いを個人毎に推定することが可能である。
　（実施の形態５）
　上記実施の形態４では、人の周囲環境の一つである照度に基づいて、眠くなりやすさ度合いを推定する場合を例示して説明した。この実施の形態５では、人の周囲環境の一つである人の周囲の気体成分の濃度に基づいて、眠くなりやすさ度合いを推定する場合について説明する。なお、以降の説明において、上記実施の形態１と同等の部分においては、同一の符号を付してその説明を省略する場合がある。
　図１４は、実施の形態５に係る眠くなりやすさ推定装置１Ｂの機能構成を示すブロック図である。具体的には、図１４は、図１に対応する図である。
　図１４に示すように、眠くなりやすさ推定装置１Ｂのセンサ２ｂは、人の周囲環境を検出するセンサである。本実施の形態では、センサ２ｂは、人の周囲環境として当該人の周囲の気体成分の濃度を検出するガスセンサ２３を含む。ガスセンサ２３は、例えば二酸化炭素及び酸素の少なくとも一方の濃度を検出するガスセンサである。なお、ガスセンサ２３は、区画化された各空間の気体成分の濃度を個別に検出できるように設置されていればよい。なお、各空間は、完全に区画化されていなくてもよい。
　ここで、人の周囲環境において、二酸化炭素の濃度が高くなると、眠くなりやすさ度合いも高くなる傾向がある。同様に、酸素の濃度が低くなると、眠くなりやすさ度合いは高くなる傾向がある。この関係に基づいて、推定部３は、センサ２ｂが所得した周囲の気体成分の濃度から眠くなりやすさ度合いを推定する。
　本実施の形態によれば、人の周囲の気体成分の濃度を検出することにより、当該人の眠くなりやすさ度合いを個人毎に推定することが可能である。
　なお、ガスセンサ２３は、複数の気体成分の濃度を検出できるガスセンサであってもよいし、例えば酸素センサや、二酸化炭素センサなどのような特定の気体成分の濃度を検出できるセンサであってもよい。
　（実施の形態６）
　上記実施の形態１では、眠くなりやすさ推定装置１が眠くなりやすさ度合いのみを推定する場合を例示した。この実施の形態６では、眠くなりやすさ推定装置１Ｃが、眠くなりやすさ度合いと、眠気とを推定する場合について説明する。なお、以降の説明において、上記実施の形態１と同等の部分においては、同一の符号を付してその説明を省略する場合がある。
　図１５は、実施の形態６に係る眠くなりやすさ推定装置１Ｃの機能構成を示すブロック図である。図１５に示すように眠くなりやすさ推定装置１Ｃは、実施の形態１の眠くなりやすさ推定装置１に撮像部３０と、眠気推定部４０と、眠気予測部５０とを追加した構成となっている。
　撮像部３０は、人Ｐ１の顔を撮像するためのカメラである。撮像部３０としては、ＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ　Ｍｅｔａｌ　Ｏｘｉｄｅ　Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）イメージセンサ用いたカメラ、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ　Ｃｏｕｐｌｅｄ　Ｄｅｖｉｃｅ）イメージセンサを用いたカメラなどが例示される。
　眠気推定部４０は、人Ｐ１の眠気度合いを示す眠気レベルを検出する。例えば、眠気推定部４０は、眠気推定部４０と接続された撮像部３０が撮像した人Ｐ１を含む動画像を取得するためのインターフェースを有し、当該動画像から人Ｐ１の眠気レベルを検出する。眠気推定部４０は、人Ｐ１の眠気レベルを眠気予測部５０に出力する。人Ｐ１の眠気レベルを検出する方法は、特に限定されないが、例えば、人Ｐ１の顔の動画像情報から眠気レベルを検出することができる。具体的には、人Ｐ１の顔の動画像情報に含まれる瞬きの動きから、眠気レベルを推定する。人Ｐ１の瞬きの周期が安定している場合は眠気レベルが低く、人Ｐ１の瞬きが遅く、且つ瞬きの周期が短く頻繁に行われている場合は眠気レベルが高いと推定することができる。
　眠気予測部５０は、推定部３が推定した眠くなりやすさ度合いと、眠気推定部４０が推定した眠気レベルとに基づいて、その人Ｐ１の将来の眠気レベルを予測する。例えば、人Ｐ１の眠くなりやすさ度合いが高い場合には、眠気予測部５０は、その人Ｐ１の現在の眠気レベルを比較的高めに高めたものを、将来の眠気レベルとして予測する。他方、人Ｐ１の眠くなりやすさ度合いが低い場合には、眠気予測部５０は、その人Ｐ１の現在の眠気レベルを低くしたもの、もしくは現在の眠気レベルを僅かに高めたものを、将来の眠気レベルとして予測する。眠気予測部５０は、予測した眠気レベルを報知部４に出力する。これにより、予測された人Ｐ１の将来の眠気レベルが報知部４で報知される。
　ここで、その他の眠気の予測方法の例を説明する。熱画像センサ２１で取得された熱画像Ｇ１に基づいて、推定部３では、撮影された人の放熱量が算出される。推定部３には、放熱量に対応して、所定時間後の眠気レベル変動量をあらかじめ記憶させておく。例えば、人の放熱量が３３Ｗ／ｍ２であった場合の所定時間後の眠気レベル変動量を図１６に示す。なお、推定部３には、図１６で例示した関係性以外にも、各放熱量に応じた所定時間後の眠気レベル変動量を予め記憶させておく。
　そして、推定部３において算出された人の放熱量が３３Ｗ／ｍ２であったとすると、推定部３は、図１６に示すグラフに基づいて、所定時間後の眠気レベルの変動量を予測する。すなわち、推定部３は、約５分後には眠気レベルが１．５程度、約１０分後には眠気レベルが２．３程度増大すると推定する。尚ここで、眠気レベルは５段階で表され、値が大きいほど眠気が強いとしている。このようにすることで、放熱量によって以降の眠気レベルがどのように変動するかを、予測することができる。
　ここでは放熱量が３３Ｗ／ｍ２の場合を説明したが、他の放熱量における所定時間後の眠気レベル変動量も推定部３に記憶させておけば、各放熱量に応じて、所定時間後の眠気レベル変動量を推定することができる。例えば、より寒い環境、つまり人の放熱量が大きくなる場合（例えば放熱量が５０Ｗ／ｍ２）には、図１７に示すように、放熱量が３３Ｗ／ｍ２の場合よりも所定時間後の眠気レベルの変動量は小さい。これにより、時間が経過しても、眠気レベルの変動量は相対的に小さいと推定される。例えば自動車を運転しているときに、カーナビ等で設定された目的地までのルート上に、各ルート上の到着予定時間に基づいて、どの地点でどの程度の眠気に達するかを表示することが可能である。ドライバーは、この表示を参考にして、どのあたりの場所で休憩をするかを検討することができる。もちろんこの情報を基に、カーナビがドライバーに対して休憩等を促す報知を行ってもよい。
　また、ここでは放熱量を基に所定時間後の眠気の変動量を推定することを説明したが、もちろん放熱量でなくてもよく、例えば周囲気温を用いても構わない。人は周囲気温が２５℃程度のやや温かい環境であると、周囲気温が例えば１５℃以下の低温環境よりも眠気を感じやすい。このため、予め各気温における所定時間後の眠気の変動量を測定しておくことで、外気温に応じて所定時間後の眠気を推定することができる。もちろん周囲気温以外でも、人の眠気に影響を与える要因があるのであれば、それを基に予め各条件における所定時間後の眠気の変動量を測定しておくことで、各条件に応じて所定時間後の眠気を推定することができる。
　なお、人の眠気に影響を与える要因として放熱量を用いた場合、放熱量は人の温冷感と着衣量に依らない相関を有していることが知られており、厚着であっても薄着であっても関係なく、所定時間後の眠気を推定することができるという利点を有する。
　また、ここでは熱画像から求めた放熱量を基に眠気を予測することを説明したが、これ以外でも、照度センサやガスセンサを用いて、所定時間後の眠気レベルの変動量を、推定部３にあらかじめ記憶させておき、照度やガスの濃度を基に、所定時間後の眠気レベルの変動量を推定しても構わない。例えば照度の場合には、周囲が明るい時には人は眠くなりにくく、周囲が暗いときには人は比較的眠くなりやすいことに起因する。特に自動車を運転しているときには、その時点の照度に基づいて、人の眠気の推移を正確に予測できるという利点を有する。
　一方、例えばガスが炭酸ガスである場合には、炭酸ガスの濃度が高いときには人は眠くなりやすく、濃度が低いときには人は眠くなりにくいことに起因する。これにより、自動車運転中に内気循環させていて炭酸ガスが上昇する際に、炭酸ガス濃度の推移から人の眠気を正確に予測できるという利点を有する。
　なお、放熱量に応じた所定時間後の眠気レベル変動量を用いた眠気の予測は、眠気予測部５０で行うことも可能である。
　眠気推定部４０及び眠気予測部５０とは、推定部３と同様に、例えば、ＣＰＵと、当該ＣＰＵに通信可能な記憶部に記憶された制御プログラムとによって実現されている。
　以上のように、本実施の形態によれば、眠くなりやすさ推定装置１Ｃでは、人Ｐ１の現在の眠気レベルと、眠くなりやすさ度合いとに基づいて、将来の眠気レベルが予測されるので、この将来の眠気レベルを今後の眠気対策に反映することができる。
　なお、本実施の形態では、人Ｐ１を含む動画像により現在の眠気レベルを推定する場合を例示した。しかし、眠気レベルを推定する方法は、如何様でもよい。例えば、人Ｐ１の心拍、皮膚コンダクタンス、皮膚温度、脳波などを用いて眠気レベルを推定する事が可能である。
　心拍を用いる方式では、例えば、心拍のＲ波とＲ波の間隔（ＲＲ間隔）から交感神経／副交感神経（ＬＦ／ＨＦ）を求めて、眠気レベルを推定すればよい。ＬＦ／ＨＦは、人が眠くなると、低くなる傾向がある。
　皮膚コンダクタンスを用いる方式では、例えば、皮膚コンダクタンスから精神性発汗量を求めて眠気レベルを推定すればよい。精神性発汗量は、人が眠くなると減少する傾向がある。
　皮膚温度を用いる方式では、指先などの末梢部の皮膚温度から眠気レベルを推定すればよい。末梢部の皮膚温度は、人が眠くなると上昇する傾向がある。
　脳波を用いる方式では、例えば、α波振幅やα波割合から眠気レベルを推定すればよい。α波振幅やα波割合は、人が眠くなると上昇する傾向がある。
　（実施の形態７）
　［覚醒誘導システム］
　この実施の形態７では、眠くなりやすさ推定装置を覚醒誘導システムに採用した場合について説明する。なお、ここでは、実施の形態１に係る眠くなりやすさ推定装置１を覚醒誘導システムに採用する場合について説明するが、その他の実施の形態の眠くなりやすさ推定装置を覚醒誘導システムに採用してもよい。覚醒誘導システムは、例えば、自動車などの車両内、オフィスなどの室内に設置される。
　図１８は、実施の形態７に係る覚醒誘導システム１００の機能構成を示すブロック図である。図１８に示すように覚醒誘導システム１００は、眠くなりやすさ推定装置１と、人Ｐ１の周囲環境を変更するための機器２００とを備えている。
　制御装置１１０は、眠くなりやすさ推定装置１により推定された眠くなりやすさ度合いに基づいて、機器２００を制御して、人Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３の覚醒を誘導する。具体的には、制御装置１１０は、眠くなりやすさ推定装置１と、機器２００とに通信可能に接続されている。制御装置１１０は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭを備えており、ＣＰＵがＲＯＭ内に格納されている制御プログラムをＲＡＭに展開して実行することにより、眠くなりやすさ度合いに基づいて、機器２００を制御する。例えば、制御装置１１０は、眠くなりやすさ度合いが所定値以下である場合に通常モードで機器２００を制御し、眠くなりやすさ度合いが所定値を超えた場合に、覚醒を誘導するための覚醒誘導モードで機器２００を制御する。ここで、所定値とは、機器２００を覚醒誘導モードで動作させるための閾値であり、ユーザの任意で変更可能としてもよい。
　機器２００は、例えば、照明装置２１０と、音響装置２２０と、振動装置２３０と、空調装置２４０とを含んでいる。
　照明装置２１０は、制御装置１１０の制御に基づいて調光可能となっている。照明装置２１０は、覚醒誘導モードでは通常モードよりも覚醒誘導効果の高い照明が行われる。具体的には、覚醒誘導モードにおいては、照明装置２１０は、通常モードよりも明るい光を発することで、人Ｐ１の覚醒を誘導することができる。なお、覚醒誘導モードでは、光に含まれる青色光を、通常モードよりも多くして人Ｐ１の覚醒を誘導する第一方式や、通常モードよりも低いデューティ比のパルス光で人Ｐ１の覚醒を誘導する第二方式を採用することも可能である。
　具体的には、第一方式では照明装置２１０が４００ｎｍ以上５００ｎｍ以下の範囲にピーク波長を有する光を人Ｐ１に照射すればよい。これにより、効率的に人Ｐ１の覚醒を誘導することができる。
　また、第二方式では、通常モードよりも低いデューティ比のパルス光で人Ｐ１の覚醒を誘導するので、例えば覚醒誘導システム１００を車両内に設けた場合に、夜間であっても運転中に人Ｐ１の顔が光って目立つことを抑えながら、覚醒を誘導することができる。特に、第二方式では、照明装置２１０が、０．１Ｈｚ以上１Ｈｚ以下の周波数で、０．００００１以上０．１以下のデューティ比のパルス光を発してもよい（第一条件）。このような光を人Ｐ１に照射することで、より効率的に覚醒を誘導することができる。この第二方式においても、照明装置２１０が４００ｎｍ以上５００ｎｍ以下の範囲にピーク波長を有する光を人Ｐ１に照射してもよい。
　音響装置２２０は、制御装置１１０の制御に基づいて、出力する音が調整可能となっている。音響装置２２０は、覚醒誘導モードでは通常モードよりも覚醒誘導効果の高い音が出力される。覚醒誘導効果の高い音とは、通常モードよりも音量を高くしたり、覚醒誘導効果の高い曲を流したりすることが含まれる。
　また、人Ｐ１における左右で異なる周波数の音を出力可能な音響装置２２０である場合には、当該音響装置２２０は、覚醒誘導モードでは左右における音の周波数が３０Ｈｚ以下の範囲で差をつけている（第二条件）。このように左右の音の周波数に差があれば、効率的に人Ｐ１の覚醒を誘導することができる。
　振動装置２３０は、制御装置１１０の制御に基づいて、人Ｐ１に対して振動を付与する。振動装置２３０としては、振動アクチュエータ、振動ダンパなどが挙げられる。振動装置２３０は、通常モードでは非振動であり、覚醒誘導モードでは振動する。具体的には、振動装置２３０は、覚醒誘導モードでは人Ｐ１の筋紡錘を刺激する周波数帯の振動を発生することが好ましい（第三条件）。振動によって筋紡錘が刺激されると、脳内の脳幹網様体賦活系が活性化する。脳幹網様体賦活系は、人の覚醒に関与しているために、当該脳幹網様体賦活系が活性化されると、人Ｐ１の覚醒が誘導されることになる。
　また、車両内における振動装置２３０の設置箇所としては、例えばシートや、ステアリングなどが挙げられる。また、室内における振動装置２３０の設置箇所としては、例えば椅子や、筆記具、操作デバイス（マウス、キーボード等）などが挙げられる。
　空調装置２４０は、制御装置１１０の制御に基づいて空調を行う。空調装置２４０は、覚醒誘導モードでは通常モードよりも覚醒誘導効果の高い空調が行われる。具体的には、覚醒誘導モードにおいては、空調装置２４０は、通常モードよりも低い気温とすることで、人Ｐ１の覚醒を誘導することができる。また、空調装置２４０は、覚醒誘導モードでは風を人Ｐ１に当てることで体感温度を低くすることにより、人Ｐ１の覚醒を誘導してもよい。さらに、空調装置２４０は、気温を低くするだけでなく、所定の時間間隔で気温を昇降させて、人Ｐ１の覚醒を誘導してもよい。この場合の時間間隔は、５分以上６０分以下とし、気温の昇降幅は２℃以上１５℃以下とすればよい。
　以上のように、本実施の形態によれば、制御装置１１０が照明装置２１０を制御することにより、人Ｐ１の覚醒を誘導することができる。
　また、覚醒誘導時においては、照明装置２１０から０．１Ｈｚ以上１Ｈｚ以下の周波数で、０．００００１以上０．１以下のデューティ比のパルス光が照射されるので、覚醒の誘導を効率よく行うことができる。
　また、制御装置１１０が音響装置２２０を制御することにより、人の覚醒を誘導することができる。
　また、覚醒誘導時においては、音響装置２２０の左右における音の周波数の差が３０Ｈｚ以下となっているので、覚醒の誘導を効率よく行うことができる。
　また、制御装置１１０が振動装置２３０を制御することにより、人の覚醒を誘導することができる。
　また、覚醒誘導時においては、振動装置２３０から人Ｐ１の筋紡錘を刺激する周波数帯の振動が発生しているので、覚醒の誘導を効率よく行うことができる。
　また、制御装置１１０が空調装置２４０を制御することにより、人の覚醒を誘導することができる。
　なお、本実施の形態では、眠くなりやすさ推定装置１が推定した眠くなりやすさ度合いに応じて、機器２００（照明装置２１０、音響装置２２０、振動装置２３０、空調装置２４０）が覚醒誘導モードで動作する場合を例示した。しかしながら、眠くなりやすさ推定装置１に連動させずに、機器２００が覚醒誘導モードで動作してもよい。例えば、機器２００が人によって個別に操作されることで、覚醒誘導モードで動作する場合が挙げられる。機器２００の周囲に存在する人がどのような状況（眠気のない状況、眠気のある状況、眠くなりやすさ度合いの高い状況、眠くなりやすさ度合いの低い状況など）であっても、強制的に覚醒誘導を行うことが可能である。特に、上述した第一条件、第二条件及び第三条件であると、覚醒誘導を効率的に行うことができ、好適である。このように、眠くなりやすさ度合いを考慮せずに覚醒誘導を行う覚醒誘導システムにおいては、眠くなりやすさ推定装置１はなくてもよい。
　また、実施の形態６に係る眠くなりやすさ推定装置１Ｃを覚醒誘導システムに採用する場合には、予測した将来の眠気レベルに基づいて、機器２００の動作を制御してもよい。
　（実施の形態８）
　上記実施の形態７では、眠くなりやすさ度合いに基づいて、制御装置１１０が機器２００を制御する場合を例示した。この実施の形態７では、眠くなりやすさ度合いと、人Ｐ１の快適度とに基づいて、制御装置１１０が機器２００を制御する場合について説明する。なお、以降の説明において、上記実施の形態８と同等の部分においては、同一の符号を付してその説明を省略する場合がある。
　実施の形態８では、推定部３は、熱画像センサ２１が取得した熱画像Ｇ１から人Ｐ１の快適度も推定する。
　図１９は、人Ｐ１の快適度と放熱量との関係を示すグラフである。このグラフは、被験者の着衣量と、環境温度とを変化させることで、各温熱条件における被験者の放熱量を求めるとともに、快適度を評価した結果をまとめている。具体的には、被験者は５つの温熱条件で眠くなりやすさ度合いの評価を受けている。温熱条件１～温熱条件５は、実施の形態１の場合と同様である。被験者は、各温熱条件において快適度を５段階で評価した。快適度が０のときは快適でも不快であるとも判断のつかない状態である。快適度がプラスのときは、段階が高まるほど快適度が高まっていることを示す。快適度がマイナスのときは、段階が下がるほど不快となることを示す。この評価結果の複数人分の平均値を求め、当該平均値及び放熱量を図１９のグラフにまとめ、これらの近似曲線Ｌ１を求めた。この近似曲線Ｌ１に基づいて、推定部３は放熱量から快適度を推定することが可能となる。
　制御装置１１０は、機器２００を覚醒誘導モードで制御する場合においては、推定部３が推定した快適度も用いて、機器２００の動作を制御する。具体的には、制御装置１１０は、推定部３が推定した快適度をモニタリングしており、当該快適度が所定値よりも大きくなるように、空調装置２４０を制御する。
　以上のように、本実施の形態によれば、眠くなりやすさ推定装置１が検出した快適度と眠くなりやすさ度合いとに基づいて、制御装置１１０が機器２００を制御するので、人が快適と感じる環境を再現しつつ、覚醒誘導を行うことが可能である。
　（実施の形態９）
　上記実施の形態８では推定部３が放熱量に基づいて眠くなりやすさ度合いと、快適度とを推定する場合、つまり、眠くなりやすさ推定装置１が、人Ｐ１の快適度を検出する快適度検出装置としても機能している場合について例示した。この実施の形態９では、覚醒誘導システムが、人Ｐ１の快適度を検出する専用の快適度推定部を有している場合について説明する。なお、以降の説明において、上記実施の形態６及び７と同等の部分においては、同一の符号を付してその説明を省略する場合がある。
　図２０は、実施の形態９に係る覚醒誘導システム１００Ｄの機能構成を示すブロック図である。図２０に示すように覚醒誘導システム１００Ｄは、眠くなりやすさ推定装置１Ｃと、人Ｐ１の周囲環境を変更するための機器２００と、人Ｐ１の快適度を推定する快適度推定部３００とを備えている。覚醒誘導システム１００Ｄでは、熱画像センサ２１で計測した人Ｐ１を含む熱画像Ｇ１を基に快適度推定部３００にて人Ｐ１からの放熱量を算出し、図１９のグラフに基づき人Ｐ１の快適度を算出する。さらに図２０における眠くなりやすさ推定装置１Ｃにて予測された将来の眠気レベルと、快適度推定部３００にて求められた快適度から、快適度を維持しながら将来の眠気レベルや現在の眠気レベルを可能な範囲で低くすることができる。例えば、快適度が０よりも大きくなるように空調装置２４０を制御しても良い。この場合は放熱量が４６Ｗ／ｍ２よりも大きくならない範囲でなるべく放熱量を大きくなるように制御することで、快適度を維持しながら眠くなりにくい環境を実現できる。もちろん、この快適度の所定値は０でなくてもよいし、ユーザが設定できるようにしていてもよい。例えば快適度が－１よりも大きくなるように設定すれば、快適度が少し低下しても覚醒度をより高くすることができるし、快適度が０よりも大きくなるようにすれば、快適性を維持しながら可能な範囲で覚醒度を高くすることができる。
　また、ここでは将来の眠気と快適度とを基に制御装置１１０にて機器２００を制御したが、眠気推定部４０にて推定した現在の眠気と快適度推定部３００にて推定した快適度を基に機器２００を制御しても構わない。こうすることで、快適度を維持しながら現在の眠気をなるべく低くするように制御することができる。
　（他の実施の形態）
　以上、本開示に係る眠くなりやすさ推定装置及び覚醒誘導システムについて、上記実施の形態に基づいて説明したが、本開示は、上記の実施の形態に限定されるものではない。例えば、各実施の形態に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態や、本開示の趣旨を逸脱しない範囲で各実施の形態における構成要素及び機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本開示に含まれる。
　例えば、上記実施の形態１～５では、熱画像センサ２１、照度センサ２２及びガスセンサ２３が個別にセンサ２、２ａ、２ｂに備えられている場合を例示したが、熱画像センサ、照度センサ及びガスセンサの少なくとも２つが、センサに備えられていてもよい。これにより、各センサの検出結果を用いて、複合的に眠くなりやすさ度合いを推定することが可能である。
　また、上記実施の形態６、７では、覚醒誘導システム１００が、人の周囲環境を変更するための複数の機器（照明装置２１０、音響装置２２０、振動装置２３０、空調装置２４０）を備えている場合を例示したが、覚醒誘導システムは、人の周囲環境を変更するための機器を少なくとも一つ備えていればよい。また、人の周囲環境を変更するための機器は、周囲環境を変更することにより人の覚醒を誘導できるのであれば、例示した照明装置２１０、音響装置２２０、振動装置２３０及び空調装置２４０以外の機器を用いることも可能である。
　また、例えば、本開示は、眠くなりやすさ推定装置または覚醒誘導システムとして実現できるだけでなく、眠くなりやすさ推定装置または覚醒誘導システムの各構成要素が行う処理をステップとして含むプログラム、及び、そのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体として実現することもできる。プログラムは、記録媒体に予め記録されていてもよく、あるいは、インターネットなどを含む広域通信網を介して記録媒体に供給されてもよい。
　つまり、上述した包括的または具体的な態様は、システム、装置、集積回路、コンピュータプログラム又はコンピュータ読み取り可能な記録媒体で実現されてもよく、システム、装置、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
　本開示は、人の覚醒を誘導する機器などを、現時点での人の状況に応じて動作させるシステムなどに利用される。
１、１Ａ、１Ｂ、１Ｃ　推定装置
２、２ａ、２ｂ　センサ
３　推定部
４　報知部
２１　熱画像センサ
２２　照度センサ
２３　ガスセンサ
３０　撮像部
４０　眠気推定部
５０　眠気予測部
１００　覚醒誘導システム
１１０　制御装置
１５０　机
２００　機器
２１０　照明装置
２２０　音響装置
２３０　振動装置
２４０　空調装置
３００　快適度推定部
Ｇ１、Ｇ２、Ｇ３　熱画像
Ｌ、Ｌ１　近似曲線
Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、Ｐ５　人
Ｒ　撮像範囲

Claims (15)

  1. 　人の熱に関する情報と当該人の周囲環境との少なくとも一方を検出するセンサと、
    　前記センサの検出結果に基づいて、前記人の眠くなりやすさ度合いを個人毎に推定する推定部と、を備える眠くなりやすさ推定装置。
  2. 　前記センサは、前記人の熱に関する情報として前記人の熱画像を取得する熱画像センサを含む
    　請求項１に記載の眠くなりやすさ推定装置。
  3. 　前記推定部は、前記熱画像センサが取得した前記熱画像から前記人の放熱量または温冷感を算出し、前記放熱量または温冷感に基づいて、個人毎に前記眠くなりやすさ度合いを推定する
    　請求項２に記載の眠くなりやすさ推定装置。
  4. 　前記センサは、前記人の周囲環境として、前記人の周囲の照度を検出する照度センサを含む
    　請求項１～３のいずれか一項に記載の眠くなりやすさ推定装置。
  5. 　前記センサは、前記人の周囲環境として、前記人の周囲の気体成分の濃度を検出するガスセンサを含む
    　請求項１～４のいずれか一項に記載の眠くなりやすさ推定装置。
  6. 　前記眠くなりやすさ度合いを報知する報知部を備える
    　請求項１～５のいずれか一項に記載の眠くなりやすさ推定装置。
  7. 　請求項１～６のいずれか一項に記載の眠くなりやすさ推定装置と、
    　前記眠くなりやすさ推定装置が推定した前記眠くなりやすさ度合いに基づいて、前記人の周囲環境を変更するための機器を制御して前記人の覚醒を誘導する制御装置と、を備える
    　覚醒誘導システム。
  8. 　前記人の快適度を検出する快適度検出装置を備え、
    　前記制御装置は、前記快適度検出装置が検出した前記快適度と前記眠くなりやすさ度合いに基づいて、前記機器を制御する
    　請求項７に記載の覚醒誘導システム。
  9. 　前記機器は照明装置を含む
    　請求項７または８に記載の覚醒誘導システム。
  10. 　前記照明装置は、覚醒誘導時においては、０．１Ｈｚ以上１Ｈｚ以下の周波数で、０．００００１以上０．１以下のデューティ比のパルス光を照射する
    　請求項９に記載の覚醒誘導システム。
  11. 　前記機器は音響装置を含む
    　請求項７～１０のいずれか一項に記載の覚醒誘導システム。
  12. 　前記音響装置は、前記人における左右で異なる周波数の音を出力可能であり、覚醒誘導時においては、左右における音の周波数を３０Ｈｚ以下の範囲で差をつける
    　請求項１１に記載の覚醒誘導システム。
  13. 　前記機器は、前記人に振動を与える振動装置を含む
    　請求項７～１２のいずれか一項に記載の覚醒誘導システム。
  14. 　前記振動装置は、覚醒誘導時においては、前記人の筋紡錘を刺激する周波数帯の振動を発生する
    　請求項１３に記載の覚醒誘導システム。
  15. 　前記機器は空調装置を含む
    　請求項７～１４のいずれか一項に記載の覚醒誘導システム。
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