JPH0257433A - 居眠り検出装置 - Google Patents
居眠り検出装置Info
- Publication number
- JPH0257433A JPH0257433A JP20737988A JP20737988A JPH0257433A JP H0257433 A JPH0257433 A JP H0257433A JP 20737988 A JP20737988 A JP 20737988A JP 20737988 A JP20737988 A JP 20737988A JP H0257433 A JPH0257433 A JP H0257433A
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- JP
- Japan
- Prior art keywords
- dozing
- level
- membership function
- doze
- predetermined
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- Auxiliary Drives, Propulsion Controls, And Safety Devices (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
発明の背景
この発明はまぶたの動き検出に基づいて居眠りを検出す
る装置に関する。
る装置に関する。
まぶたの動きを検出して開眼時間を測定し、この開眼時
間を所定のスレシホールド時間と比較することにより居
眠りを検出する装置があるが、開眼時間の単なる弁別に
基づいているために、センサの取付は位置、眼球運動、
顔の動き等に影響されやすく誤動作を生じることがしば
しばであった。また人によって、状況によって、利用目
的によってスレシホールド時間がかなり異なるので。
間を所定のスレシホールド時間と比較することにより居
眠りを検出する装置があるが、開眼時間の単なる弁別に
基づいているために、センサの取付は位置、眼球運動、
顔の動き等に影響されやすく誤動作を生じることがしば
しばであった。また人によって、状況によって、利用目
的によってスレシホールド時間がかなり異なるので。
常に適切な居眠り検出を行なうことは困難であった。
発明の概要
この発明は、外的影響による誤動作の少ない居眠り検出
装置を提供することを目的とする。
装置を提供することを目的とする。
この発明はまた１個人差、利用目的等に応じて手動調整
可能なまたは自動調節可能な居眠り検出装置を提供する
ことを目的とする。
可能なまたは自動調節可能な居眠り検出装置を提供する
ことを目的とする。
この発明による居眠り検出装置は、まぶたの動きを検出
する手段、検出したまぶたの動きから居眠り検出のだめ
の評価パラメータを抽出する手段、抽出された評価パラ
メータに関する所定のメンバーシップ関数および居眠り
レベルに関する所定のメンバーシップ関数を用いて、所
定のルールを適用して居眠りレベルを演算する推論演算
手段、ならびに演算された居眠りレベルを可変なスレシ
ホールド・レベルで弁別して警報出力を発生する手段を
備えていることを特徴とする。
する手段、検出したまぶたの動きから居眠り検出のだめ
の評価パラメータを抽出する手段、抽出された評価パラ
メータに関する所定のメンバーシップ関数および居眠り
レベルに関する所定のメンバーシップ関数を用いて、所
定のルールを適用して居眠りレベルを演算する推論演算
手段、ならびに演算された居眠りレベルを可変なスレシ
ホールド・レベルで弁別して警報出力を発生する手段を
備えていることを特徴とする。
この発明によると、ファジィ推論を利用して居眠りを検
出しているので、ルールの設定に応じて、センサの取付
は位置、センサの位置ずれ、眼球運動、顔の動き等にあ
まり影響されずに正しく居眠りを検出することのできる
装置が実現する。
出しているので、ルールの設定に応じて、センサの取付
は位置、センサの位置ずれ、眼球運動、顔の動き等にあ
まり影響されずに正しく居眠りを検出することのできる
装置が実現する。
また最終的に警報出力を得るための居眠りレベルを弁別
するためのスレシホールド・レベルが可変であるから、
使用目的に応じて警報を出力する居眠りレベルを変更す
ることができ、使用の自由度が高くなる。すなわち早期
に居眠りを検出したい、確実に人眼した状態を検出した
いといった要望にこたえうる。
するためのスレシホールド・レベルが可変であるから、
使用目的に応じて警報を出力する居眠りレベルを変更す
ることができ、使用の自由度が高くなる。すなわち早期
に居眠りを検出したい、確実に人眼した状態を検出した
いといった要望にこたえうる。
好ましくは、所定の観察期間における評価パラメータに
関係するデータを収集する手段、および収集したデータ
を用いて上記スレシホールド・レベルを設定する手段を
備えるとよい。
関係するデータを収集する手段、および収集したデータ
を用いて上記スレシホールド・レベルを設定する手段を
備えるとよい。
このことにより、センサを俄付けた人の個人的特徴がま
ず観察され、この観察結果に応じて警報を出力する居眠
りレベルが変化させられるので。
ず観察され、この観察結果に応じて警報を出力する居眠
りレベルが変化させられるので。
個人差に応じた適切な居眠り検出が達成できる。
この発明による居眠り検出装置はまた。まぶたの動きを
検出する手段、検出したまぶたの動きから居眠り検出の
ための評価パラメータを抽出する手段、抽出された評価
パラメータに関する所定のメンバーシップ関数および居
眠りレベルに関する所定のメンバーシップ関数を用いて
、所定のルールを適用して唐眠りレベルを演算する推論
演算手段＋ｅＩ算された居眠りレベルをスレシホールド
・レベルで弁別して警報出力を発生する手段、所定の観
察期間における評価パラメータに関係するデータを収集
する手段、ならびに収集したデータに基づいて上記メン
バーシップ関数および上記ルールの少なくともいずれか
一方を変更する手段を備えていることを特徴とする。
検出する手段、検出したまぶたの動きから居眠り検出の
ための評価パラメータを抽出する手段、抽出された評価
パラメータに関する所定のメンバーシップ関数および居
眠りレベルに関する所定のメンバーシップ関数を用いて
、所定のルールを適用して唐眠りレベルを演算する推論
演算手段＋ｅＩ算された居眠りレベルをスレシホールド
・レベルで弁別して警報出力を発生する手段、所定の観
察期間における評価パラメータに関係するデータを収集
する手段、ならびに収集したデータに基づいて上記メン
バーシップ関数および上記ルールの少なくともいずれか
一方を変更する手段を備えていることを特徴とする。
この発明によっても居眠りに関する個人疋、たとえば覚
醒時において開眼時間が短いとか長いとかが観察され、
それに応じてファジィ推論が実行され１個人差による影
響をなくした正確な居眠り検出が口Ｊ能となる。
醒時において開眼時間が短いとか長いとかが観察され、
それに応じてファジィ推論が実行され１個人差による影
響をなくした正確な居眠り検出が口Ｊ能となる。
実施例の説明
第１図は居眠り検出装置の概略構成を示すものである。
まぶたの動きを検出するセンサｌＯは２発光素子１０ａ
と受光素子ｌＯｂとから構成される。センサｌＯはたと
えばめがねに取付けられ、駆動回路１１によって駆動さ
れる発光素子１０ａから眼球の位置に向けて光が投射さ
れ、その乱反射光が受光素子１０ｂによって受光される
。片目のまぶたの動きをセンサ１０によって検出すれば
充分であるが、好ましくは両目のまぶたの動きを検出し
てその平均値またはＭＡＸ値を求めるようにしてもよい
。
と受光素子ｌＯｂとから構成される。センサｌＯはたと
えばめがねに取付けられ、駆動回路１１によって駆動さ
れる発光素子１０ａから眼球の位置に向けて光が投射さ
れ、その乱反射光が受光素子１０ｂによって受光される
。片目のまぶたの動きをセンサ１０によって検出すれば
充分であるが、好ましくは両目のまぶたの動きを検出し
てその平均値またはＭＡＸ値を求めるようにしてもよい
。
受光素子１０ｂの出力信号は受光量／電圧変換回路１２
で電圧信号に変換され、さらにＡ／Ｄ変換回路１３でデ
ィジタル信号に変換されてＣＰＵ１４に取込まれる。Ｃ
ＰＵ１４は入力するまぶたの動きを表わすデータから後
述する特徴量、すなわち評価パラメータを抽出するとと
もに、ファジィ推論を行なって居眠りレベルを表わすデ
ータを出力する。
で電圧信号に変換され、さらにＡ／Ｄ変換回路１３でデ
ィジタル信号に変換されてＣＰＵ１４に取込まれる。Ｃ
ＰＵ１４は入力するまぶたの動きを表わすデータから後
述する特徴量、すなわち評価パラメータを抽出するとと
もに、ファジィ推論を行なって居眠りレベルを表わすデ
ータを出力する。
メモリ１５には後述するように評価パラメータに関する
メンパージ・多ブ関数および居眠りレベルに関するメン
バーシップ関数があらかじめ設定されている。ＣＰＵＩ
４はこれらのメンバーシップ関数と所定のルール（いわ
ゆる Ｉｆ、 ｔｌ＋ｅｒ＋ルール）とを用いてファジ
ィＨｆｉ論を行なう。
メンパージ・多ブ関数および居眠りレベルに関するメン
バーシップ関数があらかじめ設定されている。ＣＰＵＩ
４はこれらのメンバーシップ関数と所定のルール（いわ
ゆる Ｉｆ、 ｔｌ＋ｅｒ＋ルール）とを用いてファジ
ィＨｆｉ論を行なう。
ファジィ推論はＣＰＵＩ４のようなバイナリイタイブの
コンピュータないしはプロセッサのみならず、ファジィ
推論のための専用デイバイス（アナログ・タイプ、ディ
ジタル・タイプを問わず）（たとえば「日経エレクトロ
ニクスＪ １９８７年７月２７日、第１４８百〜第１５
２頁１日経マグロウヒル社を参照）を用いても実行する
ことができる。
コンピュータないしはプロセッサのみならず、ファジィ
推論のための専用デイバイス（アナログ・タイプ、ディ
ジタル・タイプを問わず）（たとえば「日経エレクトロ
ニクスＪ １９８７年７月２７日、第１４８百〜第１５
２頁１日経マグロウヒル社を参照）を用いても実行する
ことができる。
ＣＰ Ｕ １４から出力されるファジィ推論結果である
居眠りレベルを表わすデータはＤ／Ａ変換回路Ｉ６でア
ナログ電圧信号に変換され、比較器１７の正入力端子に
与えられる。一方、基準電圧発生回路１８から出力され
る基準電圧は可変分圧抵抗Ｒに印加され、この抵抗Ｒか
らスレシホールド・レベルを定める電圧Ｖ が出力され
る。この電圧Ｖ はｒ ｉＩＴ ｔであり、比較器１７の負入力端子に入力する
。
居眠りレベルを表わすデータはＤ／Ａ変換回路Ｉ６でア
ナログ電圧信号に変換され、比較器１７の正入力端子に
与えられる。一方、基準電圧発生回路１８から出力され
る基準電圧は可変分圧抵抗Ｒに印加され、この抵抗Ｒか
らスレシホールド・レベルを定める電圧Ｖ が出力され
る。この電圧Ｖ はｒ ｉＩＴ ｔであり、比較器１７の負入力端子に入力する
。
比較器１７はＤ／Ａ変換された居眠りレベル信号の電圧
が電圧Ｖ を超えると出力を発生し、ブザーその他の警
報装置１９を作動させる。
が電圧Ｖ を超えると出力を発生し、ブザーその他の警
報装置１９を作動させる。
受光素子ｌＯｂの出力信号、すなわち乱反射光はまぶた
が閉じられたときに高いレベルを示す。目の開いた状態
からまぶたが閉じられ、再びまぶたが開いたとき（すな
わち「まばたき」をしたとき）に得られる受光信号波形
（これを「まばたき波形」という）の−例が第３図に示
されている。
が閉じられたときに高いレベルを示す。目の開いた状態
からまぶたが閉じられ、再びまぶたが開いたとき（すな
わち「まばたき」をしたとき）に得られる受光信号波形
（これを「まばたき波形」という）の−例が第３図に示
されている。
まばたき波形の特徴量として１図示のような閉眼時間Ｔ
（たとえば波形の半値幅）、波高値Ｈおよび立上り角度
Ａがある。居眠り検出のための評価パラメータとしては
、これらの特徴量に加えて単位時間当りのまばたき回数
Ｎ、まばたき間隔等がある。この実施例では、覚醒状態
、傾眼状態（居眠りかけている状態）および入眠状態（
はとんど眠っている状態）の間で比較的明瞭な違いがみ
られる閉眼時間Ｔおよび波高値Ｈを評価パラメータとし
て採用する。居眠りレベルは居眠りの程度に応じたレベ
ルを示すものであり、覚醒状態で最も低く１入眠状態で
最も高い。
（たとえば波形の半値幅）、波高値Ｈおよび立上り角度
Ａがある。居眠り検出のための評価パラメータとしては
、これらの特徴量に加えて単位時間当りのまばたき回数
Ｎ、まばたき間隔等がある。この実施例では、覚醒状態
、傾眼状態（居眠りかけている状態）および入眠状態（
はとんど眠っている状態）の間で比較的明瞭な違いがみ
られる閉眼時間Ｔおよび波高値Ｈを評価パラメータとし
て採用する。居眠りレベルは居眠りの程度に応じたレベ
ルを示すものであり、覚醒状態で最も低く１入眠状態で
最も高い。
閉眼時間Ｔは居眠りレベルが高くなるにつれて長くなる
傾向を示す。また波高値Ｈは居眠りレベルが高くなるに
つれて低下する傾向を示す。これは居眠りレベルが高く
なるとまぶたが閉じかげんの状態になり、この結果受光
信号の平均的なレベルが高くなるので相対的に波高値が
低下すると解釈できる。
傾向を示す。また波高値Ｈは居眠りレベルが高くなるに
つれて低下する傾向を示す。これは居眠りレベルが高く
なるとまぶたが閉じかげんの状態になり、この結果受光
信号の平均的なレベルが高くなるので相対的に波高値が
低下すると解釈できる。
まばたき信号はゆらぎが大きく、１つのまばたき波形か
らは正しい閉眼時間Ｔ、波高値Ｈは得られにくい。そこ
でこれらのパラメータについて一定１．７間（たとえば
３０秒間）の平均値が求められる。これらをそれぞれ、
測定した平均開眼時間ＴＶ、ｎｌ定した平均波高値Ｈと
いう。ファジィｔｒＥ論で用いられる評価パラメータと
してはさらにこれらの値Ｔ 、Ｈをそれぞれ覚醒時の
平均ｖ ｖ 開眼時間Ｔ 、覚醒時の平均波高値Ｈで割ったＶＯシ０ データＴ 、Ｈが用いられる。すなわちＴ −ｐ
ｐ ｐＴ ／Ｔ 、Ｈ
−Ｈ／Ｈとする。センサー。
らは正しい閉眼時間Ｔ、波高値Ｈは得られにくい。そこ
でこれらのパラメータについて一定１．７間（たとえば
３０秒間）の平均値が求められる。これらをそれぞれ、
測定した平均開眼時間ＴＶ、ｎｌ定した平均波高値Ｈと
いう。ファジィｔｒＥ論で用いられる評価パラメータと
してはさらにこれらの値Ｔ 、Ｈをそれぞれ覚醒時の
平均ｖ ｖ 開眼時間Ｔ 、覚醒時の平均波高値Ｈで割ったＶＯシ０ データＴ 、Ｈが用いられる。すなわちＴ −ｐ
ｐ ｐＴ ／Ｔ 、Ｈ
−Ｈ／Ｈとする。センサー。
ｖ ｖｏ ｐ ｖ
ｗ。
ｗ。
を取付けたときやこの居眠り検出装置の使用を開始した
ときは覚醒時であると考えられる。したがって、電源オ
ン直後の一定時間（たとえば１分間）における平均開眼
時間、平均波高値をＴ 。
ときは覚醒時であると考えられる。したがって、電源オ
ン直後の一定時間（たとえば１分間）における平均開眼
時間、平均波高値をＴ 。
Ｈとすることができる。
ＶＯ
第４図は」二連したＴ 、Ｈおよび居眠りレベｐ
ルのメンバーシップ関数の一例を示している。このメン
バーシップ関数は収集したデータを統計的に解析して居
眠り検出のために自°効な形としたものである。Ｔ と
Ｈのメンバーシップ関数におｐ いて、ＳはＳａ＋ａｌｌ （小さい、低い）２ＭはＭ
ｅｄｉｕ＋ｇ（中くらい）、Ｂは１３１ｇ （大きい
、高い）を表わす。また居眠りレベルのメンバーシップ
関数において、ＡはＡｖａａｋ （覚醒）、ＳはＳｏ
ｍｎｏｌｅｎｃｅ （傾眠）、ＤはＤｏｚｉｎｇ （入
眠）を表わしている。
バーシップ関数は収集したデータを統計的に解析して居
眠り検出のために自°効な形としたものである。Ｔ と
Ｈのメンバーシップ関数におｐ いて、ＳはＳａ＋ａｌｌ （小さい、低い）２ＭはＭ
ｅｄｉｕ＋ｇ（中くらい）、Ｂは１３１ｇ （大きい
、高い）を表わす。また居眠りレベルのメンバーシップ
関数において、ＡはＡｖａａｋ （覚醒）、ＳはＳｏ
ｍｎｏｌｅｎｃｅ （傾眠）、ＤはＤｏｚｉｎｇ （入
眠）を表わしている。
第５図（Ａ）はファジィ推論で用いられるルールを表の
形にまとめたものである。たとえば次のようなシレール
を表現している。
形にまとめたものである。たとえば次のようなシレール
を表現している。
もしくＩｒ）Ｔ か太きく（Ｔ−Ｂ）かつＨ。
ｐ
が小さい（Ｈ−３）、ならば（ｔｈａｎ）入眠（Ｄ）で
ある。
ある。
このルールの中にはさらに、「もしＴ −３かつＨ−
３ならば覚醒（Ａ）である」とか、「もしＴ −Ｂか
つＨ−Ｂならば覚醒（Ａ）であｐ る」というようなルールもある。これらのルールはセン
サーＯの位置がずれた等の外乱の影響があった場合を考
慮したものであり、このようなルールの存在により外乱
の影響に強いファジィ推論が可能となる。
３ならば覚醒（Ａ）である」とか、「もしＴ −Ｂか
つＨ−Ｂならば覚醒（Ａ）であｐ る」というようなルールもある。これらのルールはセン
サーＯの位置がずれた等の外乱の影響があった場合を考
慮したものであり、このようなルールの存在により外乱
の影響に強いファジィ推論が可能となる。
第５図（Ｂ）は他のルールの例を示している。このルー
ルによると入眠の判定が起こりにくくなっている。
ルによると入眠の判定が起こりにくくなっている。
第５図（Ａ） 、 （Ｂ）ではそれぞれ９個のルールが
示されているがルールの数は任意に設定できる。
示されているがルールの数は任意に設定できる。
またメンバーシップ関数も適宜変更してもよい。
第６図はファジィ推論が行なわれる過程の一例を示すも
のであり、これはＭ Ｉ Ｎ／ＭＡＸ演算規則にしたが
うファジィ推論の例である。
のであり、これはＭ Ｉ Ｎ／ＭＡＸ演算規則にしたが
うファジィ推論の例である。
あるルールにおいて、Ｔ のメンバーシップ関数に対す
る。算出されたＴ 値Ｔ、ｌの適合度（関数値）が求め
られ、同じようにＨのメンバーシップ関数に対する。算
出されたＨ 値Ｈ１１の適今度（関数値）が求められ、
これらの適合度の小さい方が選択される（ＭＩＮ演算）
。同じルールニオケる居眠りレベルのメンバーシップ関
数がＭ Ｉ Ｎ演算結果によって切断される（トランケ
ーンヨン、ＭＩＮｅｉ算と等価）。
る。算出されたＴ 値Ｔ、ｌの適合度（関数値）が求め
られ、同じようにＨのメンバーシップ関数に対する。算
出されたＨ 値Ｈ１１の適今度（関数値）が求められ、
これらの適合度の小さい方が選択される（ＭＩＮ演算）
。同じルールニオケる居眠りレベルのメンバーシップ関
数がＭ Ｉ Ｎ演算結果によって切断される（トランケ
ーンヨン、ＭＩＮｅｉ算と等価）。
スヘてのルールについて上記の処理が行°なわれ、居眠
りレベルのメンバーシップ関数の切断結果が市ね合わさ
れる（ＭＡＸ演算）。そしてこのＭＡＸ演算結果がたと
えばその重心を求めることにより非ファジィ化され、推
論結果を表わす居眠リレベルが求められる。
りレベルのメンバーシップ関数の切断結果が市ね合わさ
れる（ＭＡＸ演算）。そしてこのＭＡＸ演算結果がたと
えばその重心を求めることにより非ファジィ化され、推
論結果を表わす居眠リレベルが求められる。
このようなファジィ推論は適当な時間間隔で繰返し行な
われる。
われる。
第７図（Ａ）は覚醒状態から傾眠状態を経て入眠状態に
移行する過程におけるセンサーＯの受光信号のレベル変
化およびまばたき波形を示している。
移行する過程におけるセンサーＯの受光信号のレベル変
化およびまばたき波形を示している。
第７図（１３）はこのような受光信号の特徴抽出。
ファジィ推論を行なうことにより得られる居眠りレベル
の変化を示している。この居眠りレベル信号が可低分圧
抵抗Ｒによって設定されたスレシホールド・レベルＶ
によってレベル弁別され。
の変化を示している。この居眠りレベル信号が可低分圧
抵抗Ｒによって設定されたスレシホールド・レベルＶ
によってレベル弁別され。
居眠りレベル信号がレベルＶ を超えたときに警「
報が出力される。
なお、第７図（Ａ） 、 （Ｂ）では短い時間の間に居
眠りレベルの変化を表現するために、覚醒状態から急激
に入眠状態に移行する様子が示されている。
眠りレベルの変化を表現するために、覚醒状態から急激
に入眠状態に移行する様子が示されている。
スレシホールド・レベル■ は可変であるから７使用目
的に応じてこのレベルＶ を変更することができる。た
とえば車の運転者に対しては居眠りレベルが１−昇する
早期に警報を出力するようにスレシホールド・レベルＶ
を低い値に設定す「 る。またあまり早期、に居眠りを検出する必要がなく確
実に入眠したことを検出することが目的の場合にはスレ
シホールド・レベルＶ を高い値に設定すればよい。
的に応じてこのレベルＶ を変更することができる。た
とえば車の運転者に対しては居眠りレベルが１−昇する
早期に警報を出力するようにスレシホールド・レベルＶ
を低い値に設定す「 る。またあまり早期、に居眠りを検出する必要がなく確
実に入眠したことを検出することが目的の場合にはスレ
シホールド・レベルＶ を高い値に設定すればよい。
スレシホールド・レベルＶ を手動ではなくＣＰ Ｕ
１４に自動的に設定させるようにすることもできる。こ
れは、電源投入時等における覚醒状態での測定値Ｔ
、Ｈに基づいてレベルＶ を設νＯｖＯ「 定ないしは変更すればよい。たとえば覚醒状態におけ開
眼時間の平均値Ｔ が比較的長い人はＴ。
１４に自動的に設定させるようにすることもできる。こ
れは、電源投入時等における覚醒状態での測定値Ｔ
、Ｈに基づいてレベルＶ を設νＯｖＯ「 定ないしは変更すればよい。たとえば覚醒状態におけ開
眼時間の平均値Ｔ が比較的長い人はＴ。
ｖＯ
−Ｔ ／Ｔ が低くなるので、スレシホールド・ｖ
ｖＯ レベル■ を低い値に設定することが好ましい。
ｖＯ レベル■ を低い値に設定することが好ましい。
第２図において、抵抗ＲとＲ２とが直列に接続されてな
る分圧回路が設けられ、この分圧回路の出力が比ｑ 器
１７に与えられている。抵抗Ｒ１にはプλ学電圧が印加
される。また抵抗Ｒ２はＣＰＵｌ４のポートＡ に接続
されている。このポートｐ Ａ は通常はフローティング状態にある。したかって、
比較器Ｉ７には基′＄雷正圧発生回路８の出力基！ｆＩ
電圧かり、えられる。第８図を参照して、電源役人直後
（覚醒状態）における１分間の開眼時間の甲均値がたと
えば０．４秒以上の場合にはＣＰＵ１４のポートＡ が
Ｌレベルに設定される。これにより、基僧電圧は抵抗Ｒ
とＲ２とによって分圧されて比較器１７に与えられる。
る分圧回路が設けられ、この分圧回路の出力が比ｑ 器
１７に与えられている。抵抗Ｒ１にはプλ学電圧が印加
される。また抵抗Ｒ２はＣＰＵｌ４のポートＡ に接続
されている。このポートｐ Ａ は通常はフローティング状態にある。したかって、
比較器Ｉ７には基′＄雷正圧発生回路８の出力基！ｆＩ
電圧かり、えられる。第８図を参照して、電源役人直後
（覚醒状態）における１分間の開眼時間の甲均値がたと
えば０．４秒以上の場合にはＣＰＵ１４のポートＡ が
Ｌレベルに設定される。これにより、基僧電圧は抵抗Ｒ
とＲ２とによって分圧されて比較器１７に与えられる。
すなわちスレシホールド・レベルが低くなる。
覚醒時における各種値の測定（学習）に基づいて他のフ
ァクタの自動設定、変更を行なうことも可能である。た
とえば第９図はＴ／７）測定結果にＯ 基づいてルールを変更する処理の一例を示している。電
源投入直後の覚醒状態における１分間の開眼時間の最大
値と最小値の比が２以上の場合には、第５図（１３）に
示すルールが選択され、それ以外の場合には第５図（Ａ
）に示すルールが選択される。これにより、覚醒時にも
開眼時間のばらつきが大きい人に対しては誤検出を避け
るために傾眠検出を遅くするルールが採用される。
ァクタの自動設定、変更を行なうことも可能である。た
とえば第９図はＴ／７）測定結果にＯ 基づいてルールを変更する処理の一例を示している。電
源投入直後の覚醒状態における１分間の開眼時間の最大
値と最小値の比が２以上の場合には、第５図（１３）に
示すルールが選択され、それ以外の場合には第５図（Ａ
）に示すルールが選択される。これにより、覚醒時にも
開眼時間のばらつきが大きい人に対しては誤検出を避け
るために傾眠検出を遅くするルールが採用される。
ルールの設定、変更は他のパラメータの測定値ｊこ基づ
いて行なうこともできる。また、評価パラメータの測定
結果に基づいてメンバーシップ関数の形を変えることも
可能である。たとえばメンバーシップ関数を横軸上にお
いてシフトする。メンバーシップ関数はメモリに記憶さ
れているのでメンバーシップ関数のシフト処理は簡単で
ある。
いて行なうこともできる。また、評価パラメータの測定
結果に基づいてメンバーシップ関数の形を変えることも
可能である。たとえばメンバーシップ関数を横軸上にお
いてシフトする。メンバーシップ関数はメモリに記憶さ
れているのでメンバーシップ関数のシフト処理は簡単で
ある。
メモリ配置を変えてもよいし、メモリの記憶状態をその
ままにしておいてアドレスをシフトしてもよい。
ままにしておいてアドレスをシフトしてもよい。
以上のようにしてくせとかの個人差に対応したＩＴ確な
居眠り検出が可能となる。
居眠り検出が可能となる。
第１図は居眠り検出装置の構成を示すブロック図、第２
図は変形例を示すブロック図、第３図はまばたき波形の
一例を示す波形図、第４図（Δ）（Ｂ）および（Ｃ）は
Ｔ 、Ｈおよび居眠りレベルｐ に関するメンバーシップ関数の例をそれぞれ示すグラフ
、第５図（Ａ）および（Ｂ）は異なるルールの例をそれ
ぞれテーブルの形で示すものであり、第６図はファジィ
推論過程を説明するための図、第７図（Ａ）は受光信号
波形を、第７図（Ｂ）は推論結果である居眠りレベルを
それぞれ示すチャート。 第８図はスレシホールド・レベルを自動的に設定する処
理の例を示すフロー・チャート、第９図はファジィ・ル
ールを変更する処理の例を示すフロー・チャー１・であ
る。 第３図 第４図 ＋Ａ＋ １０・・・センサ、１０ａ・・・発光素子。 １０ｂ・・受光素子、１４・・・ＣＰＵ。 １５・・・メモリ、１７・・・比較器。 １８・・・基準電圧発生回路。 １９・・・警報装置。 Ｒ・・・可変分圧抵抗。 Ｒ，Ｒ，、・・・分圧抵抗。 以 上
図は変形例を示すブロック図、第３図はまばたき波形の
一例を示す波形図、第４図（Δ）（Ｂ）および（Ｃ）は
Ｔ 、Ｈおよび居眠りレベルｐ に関するメンバーシップ関数の例をそれぞれ示すグラフ
、第５図（Ａ）および（Ｂ）は異なるルールの例をそれ
ぞれテーブルの形で示すものであり、第６図はファジィ
推論過程を説明するための図、第７図（Ａ）は受光信号
波形を、第７図（Ｂ）は推論結果である居眠りレベルを
それぞれ示すチャート。 第８図はスレシホールド・レベルを自動的に設定する処
理の例を示すフロー・チャート、第９図はファジィ・ル
ールを変更する処理の例を示すフロー・チャー１・であ
る。 第３図 第４図 ＋Ａ＋ １０・・・センサ、１０ａ・・・発光素子。 １０ｂ・・受光素子、１４・・・ＣＰＵ。 １５・・・メモリ、１７・・・比較器。 １８・・・基準電圧発生回路。 １９・・・警報装置。 Ｒ・・・可変分圧抵抗。 Ｒ，Ｒ，、・・・分圧抵抗。 以 上
Claims (4)
- （１）まぶたの動きを検出する手段、 検出したまぶたの動きから居眠り検出のための評価パラ
メータを抽出する手段、 抽出された評価パラメータに関する所定のメンバーシッ
プ関数および居眠りレベルに関する所定のメンバーシッ
プ関数を用いて、所定のルールを適用して居眠りレベル
を演算する推論演算手段、ならびに 演算された居眠りレベルを可変なスレシホールド・レベ
ルで弁別して警報出力を発生する手段、を備えた居眠り
検出装置。 - （２）所定の観察期間における評価パラメータに関係す
るデータを収集する手段、および収集したデータを用い
て上記スレシホールド・レベルを設定する手段、 を備えた特許請求の範囲第（１）項に記載の居眠り検出
装置。 - （３）まぶたの動きを検出する手段、 検出したまぶたの動きから居眠り検出のための評価パラ
メータを抽出する手段、 抽出された評価パラメータに関する所定のメンバーシッ
プ関数および居眠りレベルに関する所定のメンバーシッ
プ関数を用いて、所定のルールを適用して居眠りレベル
を演算する推論演算手段、演算された居眠りレベルをス
レシホールド・レベルで弁別して警報出力を発生する手
段、 所定の観察期間における評価パラメータに関係するデー
タを収集する手段、ならびに 収集したデータに基づいて上記メンバーシップ関数およ
び上記ルールの少なくともいずれか一方を変更する手段
、 を備えた居眠り検出装置。 - （４）上記評価パラメータが、平均閉眼時間に関するパ
ラメータと、まぶたの動きを表わす波形の平均波高値に
関するパラメータである、特許請求の範囲第（１）項か
ら第（３）項のいずれか１項に記載の居眠り検出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP20737988A JP2600834B2 (ja) | 1988-08-23 | 1988-08-23 | 居眠り検出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP20737988A JP2600834B2 (ja) | 1988-08-23 | 1988-08-23 | 居眠り検出装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0257433A true JPH0257433A (ja) | 1990-02-27 |
| JP2600834B2 JP2600834B2 (ja) | 1997-04-16 |
Family
ID=16538756
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP20737988A Expired - Lifetime JP2600834B2 (ja) | 1988-08-23 | 1988-08-23 | 居眠り検出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2600834B2 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007312824A (ja) * | 2006-05-23 | 2007-12-06 | Asahi Kasei Corp | まばたきデータ種別装置、覚醒状態判定装置及び覚醒状態判断装置 |
| US7894637B2 (en) | 2004-05-21 | 2011-02-22 | Asahi Kasei Corporation | Device, program, and method for classifying behavior content of an object person |
-
1988
- 1988-08-23 JP JP20737988A patent/JP2600834B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7894637B2 (en) | 2004-05-21 | 2011-02-22 | Asahi Kasei Corporation | Device, program, and method for classifying behavior content of an object person |
| JP2007312824A (ja) * | 2006-05-23 | 2007-12-06 | Asahi Kasei Corp | まばたきデータ種別装置、覚醒状態判定装置及び覚醒状態判断装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2600834B2 (ja) | 1997-04-16 |
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