JP6418342B1 - Data processing apparatus, monitoring system, awakening system, data processing method, and data processing program - Google Patents
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Abstract
【課題】前庭動眼反射運動を取得するのに適したデータを識別可能にして、前庭動眼反射運動のモニタリング精度を高めることができるデータ処理装置を提供すること。【解決手段】人をモニタリングするためのデータ処理を行うデータ処理装置であって、前記人又は該人が操作する物の状態が、前記人の前庭動眼反射運動の算出に適した所定の状態にあるか否かを判定する状態判定部と、前記人の瞳孔運動及び頭部運動を測定する測定部と、該測定部により測定された前記人の頭部運動及び瞳孔運動に係るデータに、前記状態判定部による判定結果を示す識別情報を付与する付与部とを装備する。【選択図】図2To provide a data processing apparatus capable of identifying data suitable for acquiring a vestibular movement reflex movement and improving the monitoring accuracy of the vestibular movement reflex movement. A data processing apparatus for performing data processing for monitoring a person, wherein the state of the person or an object operated by the person is in a predetermined state suitable for calculating the vestibulooculomotor reflex movement of the person. A state determination unit that determines whether or not there is a measurement unit that measures the pupil movement and head movement of the person, and data relating to the head movement and pupil movement of the person measured by the measurement unit, And an adding unit that provides identification information indicating a determination result by the state determination unit. [Selection] Figure 2
Description
本発明はデータ処理装置、モニタリングシステム、覚醒システム、データ処理方法、及びデータ処理プログラムに関する。 The present invention relates to a data processing device, a monitoring system, an awakening system, a data processing method, and a data processing program.
特許文献1には、頭部運動により誘発される前庭動眼反射を利用して、車両の運転者などが眠気を自覚する前の予兆を検出することを目的とする眠気予兆検出装置について開示されている。
特許文献1記載の眠気予兆検出装置は、頭部運動を検出する頭部運動検出手段と、眼球運動を検出する眼球運動検出手段と、前記頭部運動検出手段により検出された頭部運動データに基づいて理想眼球運動角速度を算出する理想眼球運動角速度算出手段と、前記眼球運動検出手段により検出された眼球運動データに基づいて眼球回転角速度を算出する眼球回転角速度算出手段と、理想眼球運動角速度と眼球回転角速度とから前庭動眼反射(Vestibulo−Ocular Reflex:VOR)を検出し、この前庭動眼反射に基づいて眠気の予兆を判定する眠気予兆判定手段と、を備えている。
The drowsiness sign detection device described in
[発明が解決しようとする課題]
特許文献1には、自動車運転時を模擬した実験システム、すなわちドライビングシミュレータシステムを用い、スクリーンに投影される前方車両のナンバープレート上部を注視点として固視させるなどの実験タスクを被験者に課した状態で試験を行った結果が開示されている。
[Problems to be solved by the invention]
In
しかしながら、前記ドライビングシミュレータシステムを用いた疑似的な実験環境は、実際の車両の走行環境とは大きく異なっている。本発明者は、実際の車両の走行環境(実車環境)で検証を行った結果、実車環境では、前庭動眼反射運動を精度良く取得することが極めて難しいことを見出した。 However, the pseudo experimental environment using the driving simulator system is greatly different from the actual driving environment of the vehicle. As a result of the verification in the actual vehicle environment (actual vehicle environment), the present inventor has found that it is extremely difficult to accurately acquire the vestibular eye movement in the actual vehicle environment.
例えば、眼球運動の中には、前庭動眼反射運動の他に、サッカード運動(衝動性眼球運動ともいう)、及び輻輳性運動などがある。実験環境では、予め定められた前記注視点を固視させるようにすればよいが、実車環境では、路面状況、車両の挙動、及び運転者の頭部や眼などの動きは一定ではなく、前庭動眼反射運動以外の眼球運動も多く発生している。 For example, eye movement includes saccade movement (also referred to as impulsive eye movement) and vergence movement in addition to vestibulo-oculomotor reflex movement. In the experimental environment, the predetermined gaze point may be fixed. However, in the actual vehicle environment, the road surface condition, the behavior of the vehicle, and the movement of the driver's head and eyes are not constant. Many eye movements other than oculomotor reflex movements occur.
また、前庭動眼反射運動は頭部運動により誘発される。前記実験環境では、ドライバーシートを振動させて、頭部運動を誘発させているが、実車環境では、必ずしも都合よく、頭部が振動する状態が発生するとは限らない。そのため、眼球運動が前庭動眼反射運動であるのかを精度良く判定することが難しいという課題があった。また、実車環境に限らず、設備等の操作環境や作業環境などの様々な現実環境においても、眼球運動が前庭動眼反射運動であるのかを精度よく判定することが難しいという課題があった。 Vestibulo-oculomotor reflex movement is induced by head movement. In the experimental environment, the driver seat is vibrated to induce head movement. However, in an actual vehicle environment, the state where the head vibrates does not always occur conveniently. Therefore, there has been a problem that it is difficult to accurately determine whether the eye movement is the vestibular movement reflex movement. In addition to the actual vehicle environment, there is a problem that it is difficult to accurately determine whether the eye movement is the vestibular movement or eye reflex movement in various real environments such as an operation environment such as equipment and a work environment.
本発明は上記課題に鑑みなされたものであって、現実環境下における前庭動眼反射運動のモニタリング精度を高めることができるデータ処理装置、モニタリングシステム、覚醒システム、データ処理方法、及びデータ処理プログラムを提供することを目的としている。 The present invention has been made in view of the above problems, and provides a data processing device, a monitoring system, a wakefulness system, a data processing method, and a data processing program that can improve the monitoring accuracy of the vestibulo-oculomotor reflex movement in a real environment. The purpose is to do.
上記目的を達成するために本開示に係るデータ処理装置(1)は、人をモニタリングするためのデータ処理を行うデータ処理装置であって、
前記人又は該人が操作する物の状態が、前記人の前庭動眼反射運動の算出に適した所定の状態にあるか否かを判定する状態判定部と、
前記人の瞳孔運動及び頭部運動を測定する測定部と、
該測定部により測定された前記人の頭部運動及び瞳孔運動に係るデータに、前記状態判定部による判定結果を示す識別情報を付与する付与部とを備えていることを特徴としている。
In order to achieve the above object, a data processing device (1) according to the present disclosure is a data processing device that performs data processing for monitoring a person,
A state determination unit that determines whether the state of the person or an object operated by the person is in a predetermined state suitable for calculating the vestibulooculomotor reflex movement of the person;
A measurement unit for measuring pupil movement and head movement of the person;
The data processing apparatus includes an adding unit that adds identification information indicating a determination result by the state determination unit to data related to the human head movement and pupil movement measured by the measurement unit.
上記データ処理装置(1)によれば、前記付与部により付与される前記識別情報によって、前記測定部で測定された前記データが、前記前庭動眼反射運動の算出に適した前記所定の状態にあるときに測定されたデータであるかどうかを適切に識別することができる。したがって、前記識別情報に基づいて、前記所定の状態にあるときに測定された前記データを用いることで、現実環境における前庭動眼反射運動のモニタリング精度を高めることが可能となる。なお、前記データは、前記人の頭部運動及び瞳孔運動のデータでもよいし、前記人の頭部運動及び瞳孔運動のデータから算出された値(算出値)などでもよい。 According to the data processing device (1), the data measured by the measurement unit is in the predetermined state suitable for the calculation of the vestibulo-oculomotor reflex movement by the identification information given by the grant unit. Sometimes it can be properly identified whether the data is measured. Therefore, by using the data measured in the predetermined state based on the identification information, it becomes possible to improve the monitoring accuracy of the vestibulo-ocular reflex movement in the real environment. The data may be data on the person's head movement and pupil movement, or may be values (calculated values) calculated from the data on the person's head movement and pupil movement.
また本開示に係るデータ処理装置(2)は、上記データ処理装置(1)において、前記状態判定部により、前記人又は前記物の状態が前記所定の状態にはないと判定された場合に、前記人又は前記物の状態が前記所定の状態になるように介入制御を行う介入制御部を備えていることを特徴としている。 In the data processing device (2) according to the present disclosure, in the data processing device (1), when the state determination unit determines that the state of the person or the object is not in the predetermined state, An intervention control unit that performs intervention control so that the state of the person or the object becomes the predetermined state is provided.
上記データ処理装置(2)によれば、前記介入制御によって、前記人又は前記物を、前記人の前庭動眼反射運動の算出に適した状態、換言すれば、前記前庭動眼反射運動を算出するために用いる前記データのシグナルノイズ(SN)比が高くなる状態に促すことができる。したがって、現実環境下において、前記所定の状態にはないと判定された場合であっても前記前庭動眼反射運動のモニタリング精度を高めることが可能になる。また不要な前記介入制御を行う必要がなくなるので、省電力化を実現することができる。なお、前記シグナルノイズのシグナルは、前記前庭動眼反射運動による眼球運動を示し、ノイズは、前記前庭動眼反射運動以外の眼球運動(例えば、サッカード運動、輻輳性運動など)を示す。 According to the data processing device (2), by the intervention control, the person or the object is in a state suitable for the calculation of the person's vestibular movement reflex movement, in other words, the vestibule movement reflex movement is calculated. It is possible to prompt a state where the signal noise (SN) ratio of the data used in the above is increased. Therefore, even if it is determined that the predetermined state is not satisfied in the actual environment, it is possible to improve the monitoring accuracy of the vestibulo-oculomotor reflex movement. Further, since unnecessary intervention control is not required, power saving can be realized. Note that the signal noise signal indicates eye movement due to the vestibulo-ocular reflex movement, and noise indicates eye movement other than the vestibulo-ocular reflex movement (for example, saccade movement, vergence movement, etc.).
また本開示に係るデータ処理装置(3)は、上記データ処理装置(1)又は(2)において、前記データと前記識別情報とを用いて、前記前庭動眼反射運動を算出する算出部を備えていることを特徴としている。 In addition, the data processing device (3) according to the present disclosure includes a calculation unit that calculates the vestibulo-ocular reflex movement using the data and the identification information in the data processing device (1) or (2). It is characterized by being.
上記データ処理装置(3)によれば、前記算出部が、前記データと前記識別情報とを用いて、前記前庭動眼反射運動を算出するので、前記識別情報を用いて前記所定の状態のときに測定された前記データを識別し、該データを用いることにより、現実環境においても前記前庭動眼反射運動を精度良くモニタリングすることができる。 According to the data processing device (3), since the calculation unit calculates the vestibulo-ocular reflex movement using the data and the identification information, when the predetermined state is established using the identification information By identifying the measured data and using the data, the vestibulo-oculomotor reflex movement can be accurately monitored even in a real environment.
また本開示に係るデータ処理装置(4)は、上記データ処理装置(3)において、前記付与部が、前記所定の状態にある場合に測定された前記データに第1の識別情報を付与し、前記所定の状態にない場合に測定された前記データに第2の識別情報を付与するものであり、
前記算出部が、前記データのうち、前記第1の識別情報が付与された前記データを用いて、前記前庭動眼反射運動を算出するものであることを特徴としている。
Moreover, the data processing device (4) according to the present disclosure provides the first identification information to the data measured when the adding unit is in the predetermined state in the data processing device (3), Giving the second identification information to the data measured when not in the predetermined state,
The calculation unit is configured to calculate the vestibulo-ocular reflex movement using the data to which the first identification information is given among the data.
上記データ処理装置(4)によれば、前記所定の状態にある場合に測定された前記データに前記第1の識別情報が付与され、前記所定の状態でない場合に測定された前記データに前記第2の識別情報が付与される。そして、前記第1の識別情報が付与された前記データを用いて前記前庭動眼反射運動が算出されるので、前記状態判定部での判定後における前記前庭動眼反射運動のモニタリング精度を確実に高めることができる。
According to the data processing device (4), the first identification information is given to the data measured when the data is in the predetermined state, and the data measured when the data is not in the predetermined
また本開示に係るデータ処理装置(5)は、上記データ処理装置(2)において、前記データと前記識別情報とを用いて、前記前庭動眼反射運動を算出する算出部と、
前記介入制御部により前記介入制御が行われた後、前記測定部により測定された前記データが、前記前庭動眼反射運動の算出に適したデータであるか否かを判定するデータ判定部とを備え、
前記付与部が、前記測定部により測定された前記データのうち、前記データ判定部により前記適したデータと判定された前記データに第1の識別情報を付し、前記適したデータではないと判定された前記データに第2の識別情報を付すものであり、
前記算出部が、前記データのうち、前記第1の識別情報が付与された前記データを用いて、前記前庭動眼反射運動を算出するものであることを特徴としている。
In addition, the data processing device (5) according to the present disclosure includes a calculation unit that calculates the vestibulo-oculomotor reflex movement using the data and the identification information in the data processing device (2),
A data determination unit for determining whether the data measured by the measurement unit after the intervention control by the intervention control unit is data suitable for calculation of the vestibulo-ocular reflex movement; ,
The adding unit attaches first identification information to the data determined by the data determination unit as the suitable data among the data measured by the measurement unit, and determines that the data is not suitable data Second identification information is attached to the data that has been
The calculation unit is configured to calculate the vestibulo-ocular reflex movement using the data to which the first identification information is given among the data.
上記データ処理装置(5)によれば、前記介入制御が行われた後に測定された前記データのうち、前記適したデータであると判定された前記データに前記第1の識別情報が付与され、前記適したデータではないと判定された前記データに前記第2の識別情報が付与される。そして、前記第1の識別情報が付与された前記データを用いて前記前庭動眼反射運動が算出されるので、前記介入制御後における前記前庭動眼反射運動のモニタリング精度を確実に高めることができる。 According to the data processing device (5), the first identification information is given to the data determined to be the suitable data among the data measured after the intervention control is performed, The second identification information is given to the data determined not to be suitable data. And since the said vestibular movement reflex movement is calculated using the said data to which the said 1st identification information was provided, the monitoring precision of the said vestibular movement reflex movement after the said intervention control can be improved reliably.
また本開示に係るデータ処理装置(6)は、上記データ処理装置(3)〜(5)のいずれかにおいて、前記算出部により算出された前記前庭動眼反射運動を用いて、前記人の眠気度を判定する眠気判定部を備えていることを特徴としている。 In addition, the data processing device (6) according to the present disclosure uses any one of the data processing devices (3) to (5), and uses the vestibulo-oculomotor reflex motion calculated by the calculation unit to measure the sleepiness level of the person. It is characterized by having a drowsiness judging unit for judging
上記データ処理装置(6)によれば、前記眠気判定部により、現実環境下における前記眠気度も精度良く判定することができる。 According to the data processing device (6), the sleepiness level in the real environment can be accurately determined by the sleepiness determination unit.
また本開示に係るデータ処理装置(7)は、上記データ処理装置(6)において、前記眠気判定部により判定された前記眠気度に基づいて、前記人を覚醒させるための制御を行う覚醒制御部を備えていることを特徴としている。 In addition, the data processing device (7) according to the present disclosure includes a wake control unit that performs control for making the person wake up based on the sleepiness level determined by the sleepiness determination unit in the data processing device (6). It is characterized by having.
上記データ処理装置(7)によれば、前記覚醒制御部により、前記眠気度に応じて前記人を適切に覚醒させる制御を行うことができる。 According to the data processing device (7), the awakening control unit can perform control to appropriately awaken the person according to the sleepiness level.
また本開示に係るデータ処理装置(8)は、上記データ処理装置(1)〜(7)のいずれかにおいて、前記物が車両であり、前記人が前記車両を運転する運転者であることを特徴としている。 In the data processing device (8) according to the present disclosure, in any one of the data processing devices (1) to (7), the object is a vehicle, and the person is a driver who drives the vehicle. It is a feature.
上記データ処理装置(8)によれば、前記物が車両であり、前記人が前記車両を運転する運転者であるので、実車環境において前記運転者の前庭動眼反射運動を精度良く算出することができる。 According to the data processing device (8), since the object is a vehicle and the person is a driver who drives the vehicle, the driver's vestibulo-ocular reflex motion can be accurately calculated in an actual vehicle environment. it can.
また本開示に係るデータ処理装置(9)は、上記データ処理装置(8)において、前記状態判定部が、前記データに含まれるノイズ、前記運転者の視線方向、前記車両の走行状態、及び前記車両の進行方向に存在する物体の検出状態のうちの少なくともいずれかに基づいて、前記所定の状態にあるか否かを判定するものであることを特徴としている。 Further, in the data processing device (9) according to the present disclosure, in the data processing device (8), the state determination unit includes noise included in the data, the driver's line-of-sight direction, the driving state of the vehicle, and the It is characterized in that it is determined whether or not the vehicle is in the predetermined state based on at least one of detection states of an object existing in the traveling direction of the vehicle.
上記データ処理装置(9)によれば、前記所定の状態にあるか否かを、前記車両又は前記運転者の様々な状態に基づいて判定することができるので、実車環境における前庭動眼反射運動のモニタリング精度を高めることが可能となる。なお、前記データに含まれるノイズには、前記前庭動眼反射運動の算出を妨げる眼球や頭部の運動成分が含まれ、例えば、前記前庭動眼反射運動以外の眼球運動の成分が含まれる。 According to the data processing device (9), whether or not the vehicle is in the predetermined state can be determined based on various states of the vehicle or the driver. Monitoring accuracy can be improved. Note that the noise included in the data includes eyeball and head movement components that hinder the calculation of the vestibular eye movement, for example, eye movement components other than the vestibular movement movement.
また本開示に係るデータ処理装置(10)は、上記データ処理装置(8)において、
前記車両の加速度を取得する取得部を備え、
前記状態判定部が
前記取得部で取得された前記車両の加速度と、前記測定部により測定された前記運転者の頭部運動又は瞳孔運動とが所定の関係にある場合に、前記所定の状態にあると判定するものであることを特徴としている。
A data processing device (10) according to the present disclosure includes the data processing device (8),
An acquisition unit for acquiring the acceleration of the vehicle;
When the state determination unit has a predetermined relationship between the vehicle acceleration acquired by the acquisition unit and the driver's head movement or pupil movement measured by the measurement unit, the predetermined state is established. It is characterized by being judged to be present.
上記データ処理装置(10)によれば、前記車両の加速度の変化、換言すれば、前記車両に生じる振動に追従して、前記運転者の頭部運動又は瞳孔運動が測定された場合、前記所定の状態にあると判定することができる。実車環境において前記前庭動眼反射運動が発生しやすい状況で、前庭動眼反射運動を精度良く算出することができる。 According to the data processing device (10), when the driver's head movement or pupil movement is measured following a change in acceleration of the vehicle, in other words, vibration generated in the vehicle, the predetermined It can be determined that it is in the state. In a situation where the vestibular eye movement is likely to occur in an actual vehicle environment, the vestibular eye movement can be calculated with high accuracy.
また本開示に係るモニタリングシステム(1)は、上記データ処理装置(1)〜(10)のいずれかと、前記人を含む画像を撮像するカメラとを含み、
前記データ処理装置の前記測定部が、前記カメラから取得した前記画像を用いて、前記人の瞳孔運動及び頭部運動を測定するものであることを特徴としている。
A monitoring system (1) according to the present disclosure includes any one of the data processing devices (1) to (10) and a camera that captures an image including the person,
The measurement unit of the data processing device measures the pupil movement and head movement of the person using the image acquired from the camera.
上記モニタリングシステム(1)によれば、上記データ処理装置(1)〜(10)のいずれかと、前記カメラとを含んで構成されているので、上記データ処理装置(1)〜(10)のいずれかの効果が得られる、様々な現実環境下において導入しやすいシステムを提供することができる。 According to the monitoring system (1), since any one of the data processing devices (1) to (10) and the camera are configured, any of the data processing devices (1) to (10) is provided. Thus, it is possible to provide a system that can be easily introduced in various real environments.
また本開示に係る覚醒システムは、上記データ処理装置(7)と、該データ処理装置(7)の前記覚醒制御部により制御される覚醒装置とを含んで構成されていることを特徴としている。
上記覚醒システムによれば、前記覚醒制御部により前記覚醒装置が制御されるので、該覚醒装置により前記人を覚醒させることができる。
Moreover, the wakefulness system which concerns on this indication is comprised including the said data processing device (7) and the wakefulness device controlled by the said wakefulness control part of this data processing device (7).
According to the awakening system, since the awakening device is controlled by the awakening control unit, the person can be awakened by the awakening device.
また本開示に係るデータ処理方法は、人をモニタリングするためのデータ処理方法であって、前記人の瞳孔運動及び頭部運動を測定する測定ステップと、
前記人又は該人が操作する物の状態が、前記人の前庭動眼反射運動の算出に適した所定の状態にあるか否かを判定する状態判定ステップと、
前記測定ステップにより測定された前記人の頭部運動及び瞳孔運動に係るデータに、前記状態判定ステップにより判定された結果を示す識別情報を付与する付与ステップとを含むステップを実行させることを特徴としている。
Further, the data processing method according to the present disclosure is a data processing method for monitoring a person, the measuring step of measuring the pupil movement and head movement of the person,
A state determination step of determining whether or not the state of the person or an object operated by the person is in a predetermined state suitable for calculating the vestibulooculomotor reflex movement of the person;
A step including an adding step of adding identification information indicating a result determined by the state determination step to data related to the head movement and pupil movement of the person measured by the measurement step. Yes.
上記データ処理方法によれば、前記付与ステップにより付与される前記識別情報によって、前記測定ステップで測定された前記データが、前記前庭動眼反射運動の算出に適した前記所定の状態にあるときに測定されたデータであるかどうかを適切に識別することができる。したがって、前記識別情報に基づいて、前記所定の状態にあるときに測定された前記データを用いることで、現実環境における前庭動眼反射運動のモニタリング精度を高めることが可能となる。 According to the data processing method, measurement is performed when the data measured in the measurement step is in the predetermined state suitable for the calculation of the vestibulo-ocular reflex movement by the identification information given in the grant step. It is possible to appropriately identify whether the data is processed. Therefore, by using the data measured in the predetermined state based on the identification information, it becomes possible to improve the monitoring accuracy of the vestibulo-ocular reflex movement in the real environment.
また本開示に係るデータ処理プログラムは、人をモニタリングするためのデータ処理を少なくとも1つのコンピュータに実行させるためのデータ処理プログラムであって、
前記少なくとも1つのコンピュータに、
人の瞳孔運動及び頭部運動を測定する測定ステップと、
前記人又は該人が操作する物の状態が、前記人の前庭動眼反射運動の算出に適した所定の状態にあるか否かを判定する状態判定ステップと、
前記測定ステップにより測定された前記人の頭部運動及び瞳孔運動に係るデータに、前記状態判定ステップにより判定された結果を示す識別情報を付与する付与ステップとを実行させることを特徴としている。
A data processing program according to the present disclosure is a data processing program for causing at least one computer to execute data processing for monitoring a person,
Said at least one computer,
A measuring step for measuring human pupil movement and head movement;
A state determination step of determining whether or not the state of the person or an object operated by the person is in a predetermined state suitable for calculating the vestibulooculomotor reflex movement of the person;
An adding step of giving identification information indicating a result determined by the state determining step to data related to the head movement and pupil movement of the person measured by the measuring step is performed.
上記データ処理プログラムによれば、前記付与ステップにより付与される前記識別情報によって、前記測定ステップで測定された前記データが、前記前庭動眼反射運動の算出に適した前記所定の状態にあるときに測定されたデータであるかどうかを適切に識別することができる。したがって、前記識別情報に基づいて、前記所定の状態にあるときに測定された前記データを用いることで、現実環境における前庭動眼反射運動のモニタリング精度を高めることが可能なデータ処理を実現することができる。 According to the data processing program, measurement is performed when the data measured in the measurement step is in the predetermined state suitable for the calculation of the vestibulo-ocular reflex movement by the identification information given in the grant step. It is possible to appropriately identify whether the data is processed. Therefore, by using the data measured when in the predetermined state based on the identification information, it is possible to realize data processing capable of improving the monitoring accuracy of the vestibulo-ocular reflex movement in the real environment. it can.
以下、本発明に係るデータ処理装置、モニタリングシステム、覚醒システム、データ処理方法、及びデータ処理プログラムの実施の形態を図面に基づいて説明する。 Embodiments of a data processing device, a monitoring system, an awakening system, a data processing method, and a data processing program according to the present invention will be described below with reference to the drawings.
[適用例]
図1は、実施の形態に係るデータ処理装置をモニタリングシステムへ適用させた例を示す概略図である。
モニタリングシステム1は、車両2に搭載され、車両2の運転者3をモニタリングするためのデータ処理を行うデータ処理装置10と、運転者3の顔を含む画像を撮像するカメラ20とを含んで構成されている。
[Application example]
FIG. 1 is a schematic diagram illustrating an example in which a data processing apparatus according to an embodiment is applied to a monitoring system.
The
車両2は、自動車であるが、二輪車等の車両であってもよく、車両2の種類は特に限定されない。また、車両2は、自動運転車両であってもよい。自動運転車両は、米国自動車技術会(SAE)が提示している自動運転レベルにおけるレベル1(ドライバ支援)、レベル2(部分的自動運転)、レベル3(条件付自動運転)、レベル4(高度自動運転)、及びレベル5(完全自動運転)のうちのいずれのレベルの車両であってもよい。
The
データ処理装置10は、少なくとも1つの制御ユニット、及び記憶ユニットを含んで構成されている。前記制御ユニットは、Central Processing Unit(CPU)、Graphics processing unit(GPU)などの1つ以上のハードウェアプロセッサを含んで構成されている。前記記憶ユニットは、Random Access Memory(RAM)、Read Only Memory(ROM)、ハードディスクドライブ(HDD)、ソリッドステートドライブ(SSD)、フラッシュメモリ、その他の不揮発性メモリや揮発性メモリなど、半導体素子などによってデータを記憶可能な1つ以上の記憶装置で構成されている。
The
また、データ処理装置10は、車両2に搭載されている各種機器、例えば、車載センサ30、始動スイッチ40、ナビゲーション装置50、電子制御ユニット(ECU:Electronic Control Unit)60又は振動装置70などに接続可能に構成されている。データ処理装置10は、車載センサ30で検出された各種の検出データ、始動スイッチ40のオン、オフ信号などを取得でき、また、ナビゲーション装置50、電子制御ユニット60又は振動装置70などに対して、所定の制御信号などを出力できるようになっている。
また、ナビゲーション装置50、電子制御ユニット60又は振動装置70では、データ処理装置10から取得した所定の制御信号に基づいて、所定の制御動作が実行されるようになっている。
Further, the
In the
電子制御ユニット60には、車両2の駆動部、制動部、操舵部、又はサスペンション部などの各部を制御する1つ以上の電子制御ユニットが含まれている。データ処理装置10は、ナビゲーション装置50、電子制御ユニット60又は振動装置70と、例えば、CAN(Controller Area Network)などの車載ネットワークで相互に通信可能な構成としてもよい。
The
振動装置70は、例えば、運転者3の座席シートの下部、背部、又はヘッドレストなどに1つ以上配設され、運転者3の上体又は頭部を上下、前後、又は左右の方向、或いはヨー又はピッチ方向などに所定の周期で連続的又は断続的に振動させることが可能な装置である。
One or
背景技術の欄に記載したように、実車環境では、路面状況、車両の挙動、及び運転者の頭部や眼の動きなどは一定ではない。そのため、運転者の瞳孔運動及び頭部運動を示すデータに、前庭動眼反射運動とは異なる運動成分、例えば、サッカード運動や輻輳性運動などの成分(ノイズ成分)が多く含まれる。その結果、前庭動眼反射運動を検出するためのデータのシグナルノイズ(SN)比が悪くなりやすく、運転者の前庭動眼反射運動を精度良く検出することが難しかった。なお、前庭動眼反射運動とは、人の頭部運動により誘発される眼球運動であり、頭部の動きの反対方向へ眼球を動かすことで、網膜像のブレを抑制する不随意的眼球運動である。 As described in the Background Art section, in an actual vehicle environment, the road surface condition, the behavior of the vehicle, and the movement of the driver's head and eyes are not constant. Therefore, data indicating the driver's pupil movement and head movement includes many movement components different from the vestibulo-ocular reflex movement, for example, components (noise components) such as saccade movement and convergence movement. As a result, the signal noise (SN) ratio of the data for detecting the vestibulo-ocular reflex movement is likely to deteriorate, and it is difficult to accurately detect the driver's vestibulo-ocular reflex movement. The vestibular eye movement is an involuntary eye movement that suppresses blurring of the retinal image by moving the eyeball in the opposite direction of the head movement. is there.
係る課題を解決すべく、本実施の形態に係るデータ処理装置10は、前記SN比が良い状態のデータを識別できるように、運転者3又は車両2の状態が、運転者3の前庭動眼反射運動の算出に適した所定の状態にあるか否かを判定し、カメラ20で撮像された画像を解析して、運転者3の瞳孔運動及び頭部運動を測定し、該測定された運転者3の瞳孔運動及び頭部運動に係るデータに、前記判定の結果を示す識別情報を付与する処理を行う。
In order to solve the problem, the
前記識別情報が付与される運転者3の瞳孔運動及び頭部運動に係るデータは、運転者3の頭部運動及び瞳孔運動のデータでもよいし、運転者3の頭部運動及び瞳孔運動のデータから算出された値(算出値)などでもよい。例えば、頭部運動及び瞳孔運動の相関関係を示す係数などの算出値に前記識別情報を付与する構成としてもよい。 The data related to the pupil movement and the head movement of the driver 3 to which the identification information is given may be the data of the head movement and the pupil movement of the driver 3, or the data of the head movement and the pupil movement of the driver 3. The value calculated from (a calculated value) may be used. For example, the identification information may be added to a calculated value such as a coefficient indicating the correlation between head movement and pupil movement.
また、前記所定の状態には、運転者3の頭部が振動しやすい状態、換言すれば、前庭動眼反射運動のシグナル成分、特に変位量が大きくなる状態が含まれる。より具体的には、運転者3の頭部が上下、左右又は前後方向、或いはヨー又はピッチ方向に、変位又は振動しやすい状態などが含まれる。 The predetermined state includes a state in which the head of the driver 3 is likely to vibrate, in other words, a state in which the signal component of the vestibulo-oculomotor reflex movement, in particular, the amount of displacement increases. More specifically, a state in which the head of the driver 3 is likely to be displaced or vibrated in the up and down, left and right, front and rear directions, or the yaw or pitch direction is included.
さらに、前記所定の状態には、前庭動眼反射運動以外の眼球運動、例えば、サッカード運動や輻輳性運動などが生じにくい状態、換言すれば、前庭動眼反射運動のノイズ成分が小さくなる状態が含まれてもよい。より具体的には、車両2が直線道路を走行している状態、又は運転者3が特定の箇所を注視している状態などが含まれてもよい。
Furthermore, the predetermined state includes a state in which eye movements other than the vestibular oculomotor reflex movement, for example, a saccade movement or a vergence movement are less likely to occur, in other words, a state in which the noise component of the vestibular oculomotor reflex movement is reduced May be. More specifically, a state where the
そして、データ処理装置10は、前記識別情報を用いて、前記所定の状態にあるときに測定された前記データと、前記所定の状態でないときに測定された前記データとを識別して、前庭動眼反射運動を算出する。これら処理により、実車環境における前庭動眼反射運動のモニタリング精度が高められるようになっている。
Then, the
[構成例]
図2は、実施の形態に係るモニタリングシステム1のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
データ処理装置10は、データ取得部11、及び制御ユニット12、記憶ユニット13を含んで構成されている。
[Configuration example]
FIG. 2 is a block diagram illustrating an example of a hardware configuration of the
The
データ取得部11は、カメラ20の他、車載センサ30、始動スイッチ40、ナビゲーション装置50、電子制御ユニット60、及び振動装置70などに接続され、これら装置との間で各種の信号やデータなどの授受を行うためのインターフェース回路や接続コネクタなどを含んで構成されている。
The data acquisition unit 11 is connected to the in-
制御ユニット12は、状態判定部12a、測定部12b、付与部12c、介入制御部12d、データ判定部12e、算出部12f、眠気判定部12g、及び覚醒制御部12hを含んで構成されている。記憶ユニット13は、画像記憶部13a、取得データ記憶部13b、測定データ記憶部13c、及びプログラム記憶部13dを含んで構成されている。
The
画像記憶部13aには、カメラ20から取得した運転者の画像データが記憶される。取得データ記憶部13bには、車載センサ30、ナビゲーション装置50、又は電子制御ユニット60などから取得したデータが記憶される。測定データ記憶部13cには、測定部12bで測定された、運転者の瞳孔運動及び頭部運動を示すデータが、画像記憶部13aに記憶される各画像と紐付けて記憶される。プログラム記憶部13dには、制御ユニット12の各部で実行されるデータ処理のプログラム、及び該プログラムの実行や判定処理に必要なデータなどが記憶されている。
The
制御ユニット12は、記憶ユニット13に画像データ、測定データなどを記憶する処理を行い、また、記憶ユニット13に記憶されたプログラムやデータなどを読み出し、これらプログラムを実行する。制御ユニット12が、記憶ユニット13と協働して、これらプログラムを実行することにより、状態判定部12a、測定部12b、付与部12c、介入制御部12d、算出部12f、データ判定部12e、眠気判定部12g、及び覚醒制御部12hの各部の動作が実現される。
The
カメラ20は、運転者3の顔を含む画像を撮像する装置であり、例えば、図示しないレンズ部、撮像素子部、光照射部、これら各部を制御する制御部などを含んで構成されている。前記撮像素子部は、例えば、CCD(Charge Coupled Device)、CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)などの撮像素子、フィルタ、マイクロレンズなどを含んで構成されている。
The
前記撮像素子部は、可視領域の光を受けて撮像画像を形成できるものを含む他、紫外線又は赤外線を受けて撮像画像を形成できるCCD、CMOS、或いはフォトダイオード等の赤外線センサを含んで構成されてもよい。 The image pickup element section includes an infrared sensor such as a CCD, a CMOS, or a photodiode that can form a picked-up image by receiving ultraviolet or infrared light, in addition to those that can form a picked-up image by receiving light in the visible region. May be.
前記光照射部は、LED(Light Emitting Diode)などの発光素子を含み、また、昼夜を問わず運転者の状態を撮像できるように赤外線LEDなどを用いてもよい。前記制御部は、例えば、CPU、メモリ、画像処理回路などを含んで構成されている。 The light irradiation unit includes a light emitting element such as an LED (Light Emitting Diode), and an infrared LED or the like may be used so that the state of the driver can be imaged regardless of day or night. The control unit includes, for example, a CPU, a memory, an image processing circuit, and the like.
前記制御部が、前記撮像素子部や前記光照射部を制御して、該光照射部から光(例えば、近赤外線など)を照射し、前記撮像素子部でその反射光を撮像する制御などを行う。カメラ20は所定のフレームレート(例えば、毎秒30〜60フレーム)で画像を撮像し、カメラ20で撮像された画像データがデータ処理装置10に出力される。
The control unit controls the imaging element unit and the light irradiation unit, emits light (for example, near infrared rays) from the light irradiation unit, and controls the imaging element unit to capture the reflected light. Do. The
カメラ20は、1台で構成されているが、2台以上で構成してもよい。また、カメラ20は、データ処理装置10と別体(別筐体)で構成してもよいし、データ処理装置10と一体(同一筐体)で構成してもよい。また、カメラ20は、単眼カメラでもよいし、ステレオカメラであってもよい。
Although the
カメラ20の車室内での設置位置は、少なくとも運転者3の顔を含む視野を撮像できる位置であれば、特に限定されない。例えば車両2のダッシュボード中央付近の他、ステアリング部分、ステアリングコラム部分、メーターパネル部分、ルームミラー近傍位置、Aピラー部分、又はナビゲーション装置50などに設置してもよい。また、カメラ20の仕様(画角や画素数(縦×横)など)及び位置姿勢(取付角度や所定の原点(ハンドル中央位置など)からの距離など)を含む情報がカメラ20又はデータ処理装置10に記憶されてもよい。
The installation position of the
車載センサ30には、車外センサ31、加速度センサ32、ジャイロセンサ33、及び操舵センサ34などが含まれているが、これら以外のセンサを含んでもよい。
The in-
車外センサ31は、車両2の周辺に存在する対象物を検出するセンサである。前記対象物には、他車両、自転車、人などの移動物体の他、白線など路面標示、ガードレール、中央分離帯、その他、車両2の走行に影響を与える構造物などが含まれてもよい。車外センサ31は、前方監視カメラ、後方監視カメラ、レーダ(Radar)、ライダー、即ちLight Detection and Ranging、又は、Laser Imaging Detection and Ranging(LIDAR)、及び超音波センサのうち少なくとも1つを含んで構成されている。車外センサ31で検出された対象物の検出データがデータ処理装置10に出力される他、電子制御ユニット60に出力されてもよい。
前記前方監視カメラや後方監視カメラには、ステレオカメラや単眼カメラなどが採用され得る。前記レーダは、ミリ波等の電波を車両周囲に送信し、車両周囲に存在する対象物で反射された電波を受信することで対象物の位置、方向、距離などを検出する。前記ライダーは、レーザー光を車両周囲に送信し、車両周囲に存在する対象物で反射された光を受信することで対象物の位置、方向、距離などを検出する。
The
As the front monitoring camera and the rear monitoring camera, a stereo camera, a monocular camera, or the like can be adopted. The radar detects a position, a direction, a distance, and the like of an object by transmitting radio waves such as millimeter waves around the vehicle and receiving radio waves reflected by the object existing around the vehicle. The rider detects the position, direction, distance, and the like of the object by transmitting laser light around the vehicle and receiving light reflected by the object present around the vehicle.
加速度センサ32は、車両2の加速度を検出するセンサであり、XYZ軸の3方向の加速度を検出する3軸加速度センサを用いてもよいし、2軸、1軸の加速度センサを用いてもよい。3軸加速度センサには、静電容量型の他、ピエゾ抵抗型などの半導体方式の加速度センサを用いてもよい。加速度センサ32で検出された加速度データが、データ処理装置10に出力される他、ナビゲーション装置50又は電子制御ユニット60に出力されてもよい。
The
ジャイロセンサ33は、車両2の回転角速度(例えば、ヨーレート)を検出する角速度センサである。ジャイロセンサ33で検出された回転角速度の信号がデータ処理装置10に出力される他、ナビゲーション装置50又は電子制御ユニット60に出力されてもよい。
The
操舵センサ34は、車両2のステアリングに対する操舵量を検出するセンサであり、例えば、車両2のステアリングシャフトに設けられ、運転者3によりステアリングに与えられる操舵トルク又はステアリングの操舵角を検出する。操舵センサ43で検出された、運転者3のステアリング操作に応じた信号が、データ処理装置10に出力される他、電子制御ユニット60に出力されてもよい。
The
ナビゲーション装置50は、図示しない制御部、表示部、音声出力部、操作部、地図データ記憶部、GPS受信部などを含んで構成されている。ナビゲーション装置50は、GPS受信部などで計測された車両2の位置情報と地図データ記憶部の地図情報とに基づいて、車両2が走行する道路や車線を割り出し、車両2の現在位置から目的地までの経路などを演算し、該経路を表示部(図示せず)へ表示し、音声出力部(図示せず)から経路案内などの音声出力を行う。ナビゲーション装置50で求められた、車両2の位置情報、走行道路の情報、又は走行予定経路の情報などがデータ処理装置10へ出力される構成としてもよい。
The
覚醒装置80は、データ処理装置10の覚醒制御部12hにより制御される装置であり、覚醒制御部12hからの制御信号に基づいて、運転者3を覚醒させるための動作を実行する。覚醒装置80は、例えば、音又は光などで運転者3に警告を発する警報装置、冷風、温風、又は香気成分や臭気成分を含む気体などを運転者3に吹き付ける空調装置、ステアリングやシートベルトなどを振動させる振動装置などで構成することができる。
The
次にデータ処理装置10の各部の構成について説明する。
データ取得部11で取得したカメラ20の画像データが、画像記憶部13aに記憶される。また、データ取得部11で取得した車載センサ30、ナビゲーション装置50、又は電子制御ユニット60のデータが、取得データ記憶部13bに記憶される。
状態判定部12aは、画像記憶部13a又は取得データ記憶部13bから状態判定に用いるデータを読み出し、読み出したデータを用いて、運転者3又は車両2の状態が、前庭動眼反射運動の算出に適した所定の状態にあるか否かを判定する処理を行う。
前記所定の状態には、運転者3の頭部が振動しやすい状態、換言すれば、前庭動眼反射運動のシグナル成分、特に変位量が大きくなる状態が含まれる。より具体的には、運転者3の頭部が上下、左右又は前後方向、或いはヨー又はピッチ方向に、変位又は振動しやすい状態などが含まれる。
Next, the configuration of each unit of the
The image data of the
The
The predetermined state includes a state in which the head of the driver 3 is likely to vibrate, in other words, a state in which the signal component of the vestibulo-ocular reflex movement, in particular, the amount of displacement increases. More specifically, a state in which the head of the driver 3 is likely to be displaced or vibrated in the up and down, left and right, front and rear directions, or the yaw or pitch direction is included.
また、前記所定の状態には、前庭動眼反射運動以外の眼球運動(例えば、サッカード運動や輻輳性運動など)が生じにくい状態、換言すれば、前庭動眼反射運動のノイズ成分が小さくなる状態が含まれる。より具体的には、車両2が直線道路を走行している状態、又は運転者3が特定の箇所を注視している状態などが含まれる。
In addition, the predetermined state includes a state in which eye movements other than the vestibulo-ocular reflex movement (for example, saccade movement, vergence movement) are unlikely to occur, in other words, a state in which the noise component of the vestibulo-ocular reflex movement is reduced. included. More specifically, a state where the
状態判定部12aで、前記所定の状態にあると判定された場合、前記所定の状態にあることを示す第1の判定信号が測定部12bに出力される。一方、状態判定部12aで、前記所定の状態にないと判定された場合、前記所定の状態にないことを示す第2の判定信号が介入制御部12dに出力される。
When the
測定部12bは、状態判定部12aから前記第1の判定信号を取得した場合に、カメラ20で撮像された画像から運転者3の瞳孔運動及び頭部運動を測定する処理を行う。当該測定処理は、例えば、画像のフレーム毎に実行されるが、所定のフレーム間隔毎に実行されるようにしてもよい。その後、測定部12bは、付与部12cに、識別情報の付与を指示する信号(付与指示信号)を出力する。
When the
また、測定部12bは、介入制御部12dから介入実行信号を取得した場合においても運転者3の瞳孔運動及び頭部運動を測定する処理を行う。この場合、測定部12bは、データ判定部12eに対し、測定データが、前庭動眼反射運動の算出に適したデータであるか否かの判定を指示する信号(判定指示信号)を出力する。
Moreover, the
測定部12bが行う瞳孔運動の測定処理の一例を説明する。
測定部12bは、まず、テンプレートマッチングによりカメラ20で撮像された画像から運転者3の顔(顔領域)を検出する。顔領域の検出は、予め用意された顔のテンプレート画像を用いてよい。次に、測定部12bは、前記画像から検出された運転者3の顔領域に対して、テンプレートマッチングにより前記顔領域から瞳孔の位置を検出する。前記瞳孔の位置の検出は、予め用意された瞳孔のテンプレート画像を用いてよい。そして、測定部12bは、前記画像のフレーム毎に瞳孔の位置を検出し、これらフレーム毎の瞳孔の位置変化(移動量)から瞳孔運動を測定する。
An example of pupil movement measurement processing performed by the
First, the
次に測定部12bが行う頭部運動の測定処理の一例を説明する。
測定部12bは、まず、テンプレートマッチングによりカメラ20で撮像された画像から運転者3の顔(顔領域)を抽出する。前記顔領域の検出は、予め用意された顔のテンプレート画像を用いてよい。また、前記瞳孔運動を測定する処理で検出された運転者3の顔領域のデータを用いてもよい。
Next, an example of the head movement measurement process performed by the
First, the
次に、測定部12bは、前記画像から検出された運転者3の顔領域に対して、テンプレートマッチングにより前記顔領域から眼の位置を検出する。前記眼の位置の検出は、予め用意された眼のテンプレート画像を用いてよい。眼のテンプレート画像には、目尻と目頭の位置を示す座標が予め紐付けられている。前記目尻と目頭の座標から画像中における運転者3の目尻と目頭の位置を検出することが可能となっている。目尻と目頭の位置は、瞬きなどの眼の開閉動作によっては移動しないため、目尻と目頭の位置変化は頭部運動により動いたものと推定できる。
そして、測定部12bは、前記画像のフレーム毎に運転者3の目尻と目頭の位置を検出し、これらフレーム毎の目尻と目頭の位置変化(移動量)から頭部運動を測定する。
Next, the
Then, the
なお、画像から運転者3の目尻と目頭の位置を検出する場合に、二次元の画像データを用いる他、三次元の位置情報を含む距離画像データと組み合わせて検出してもよい。
前記距離画像データを取得するために、例えば、モニタリングシステム1に三次元画像計測部を装備してもよい。該三次元画像計測部は、撮像された画像の各画素に対象物までの距離の値(奥行きに関する情報)を持たせた三次元画像(距離画像)を取得するものである。前記三次元画像計測部は、例えば、ステレオ法などの受動型計測部であってもよいし、光レーダやパターン光などの光を投影する方式の能動型計測部であってもよい。
In addition, when detecting the position of the driver | operator's 3 eye | corner and eye corner from an image, you may detect in combination with the distance image data containing three-dimensional position information other than using two-dimensional image data.
In order to acquire the distance image data, for example, the
二次元画像と距離画像とを組み合わせることによって、運転者3の目尻と目頭の位置の変化が、頭部の平行運動(上下、又は左右方向の運動)によるものであるのか、又は回転運動(ヨー又はピッチ方向の運動)によるものであるのかを精度よく検出することが可能になる。この構成により、瞳孔運動及び頭部運動をより正確に測定することが可能となり、前庭動眼反射運動のモニタリング精度をより高めることができる。 By combining the two-dimensional image and the distance image, the change in the position of the driver's eye corner and the eye is due to the parallel movement of the head (movement in the vertical or horizontal direction), or rotational movement (yaw) Or movement in the pitch direction) can be accurately detected. With this configuration, it becomes possible to measure the pupil movement and the head movement more accurately, and the monitoring accuracy of the vestibulo-ocular reflex movement can be further increased.
また、運転者3の瞳孔運動及び頭部運動の測定処理は、上記した方法に限定されるものではなく、公知の各種手法を採用することもできる。例えば、国際公開第2006/051607号パンフレット、特開2007−249280号公報に開示されているように、画像のフレーム毎に顔の各器官の特徴点を検出し、顔の各器官の特徴点の位置から顔の向きを求め、これらフレーム毎の顔の向きの変化(移動量)から頭部運動を測定するようにしてもよい。 Moreover, the measurement process of the pupil movement and the head movement of the driver 3 is not limited to the above-described method, and various known methods can be employed. For example, as disclosed in International Publication No. 2006/051607 pamphlet and Japanese Patent Application Laid-Open No. 2007-249280, feature points of facial organs are detected for each frame of an image, and feature points of facial organs are detected. The face orientation may be obtained from the position, and the head movement may be measured from the change (movement amount) of the face orientation for each frame.
付与部12cは、測定部12bから前記付与指示信号を取得した場合、測定部12bで測定された運転者3の頭部運動及び瞳孔運動に係るデータに、状態判定部12aによる判定結果を示す識別情報を付与する処理を行う。この場合、前記所定の状態にある(算出適)という判定結果を識別するためのラベル(第1のラベル)が付与される。その後、付与部12cは、運転者3の頭部運動及び瞳孔運動に係るデータと識別情報(第1のラベル)とを紐付けた状態で測定データ記憶部13cに記憶する処理を行うとともに、算出部12fに前庭動眼反射運動の算出を指示する信号(算出指示信号)を出力する。
When the
この場合の前記識別情報は、状態判定部12aによる判定結果、例えば、前庭動眼反射運動の算出に適した所定の状態にある場合と、該所定の状態にない場合とをコンピュータ上で識別するために付与される情報であれば、その形態は特に限定されない。
The identification information in this case is for identifying on the computer the determination result by the
また、前記識別情報は、前記所定の状態に応じて重み付けされた重み係数などの情報であってもよい。係る構成によれば、前記所定の状態を前記重み付けによって細かく識別することが可能となる。そして、前記重み付けを加味して前庭動眼反射運動を算出することにより、測定部12bで測定されたデータの一部だけ(前記所定の状態にある場合のデータだけ)ではなく全てのデータを用いて、実車環境に対応した前庭動眼反射運動をモニタリングすることが可能となる。
The identification information may be information such as a weighting coefficient weighted according to the predetermined state. According to such a configuration, the predetermined state can be finely identified by the weighting. Then, by calculating the vestibulo-ocular reflex movement in consideration of the weighting, not only a part of the data measured by the measuring
また、付与部12cは、介入制御部12dにより所定の介入制御が行われた後、測定部12bで測定された運転者3の頭部運動及び瞳孔運動のデータに、データ判定部12eによる判定結果を示す識別情報、例えば判定結果を識別するためのラベルを付与する処理を行う。
Further, after the predetermined intervention control is performed by the
より具体的に説明すると、付与部12cは、データ判定部12eから第1の付与指示信号を取得した場合、データ判定部12eで判定した頭部運動及び瞳孔運動のデータに、前庭動眼反射運動の算出に適していることを示す第1のラベルを付与する処理を行う。その後、付与部12cは、運転者3の頭部運動及び瞳孔運動に係るデータと第1のラベルとを紐付けた状態で測定データ記憶部13cに記憶する処理を行うとともに、算出部12fに前庭動眼反射運動の算出を指示する信号(算出指示信号)を出力する。
More specifically, when the first assigning instruction signal is acquired from the
また、付与部12cは、データ判定部12eから第2の付与指示信号を取得した場合、データ判定部12eで判定した頭部運動及び瞳孔運動のデータに、前庭動眼反射運動の算出に不適であることを示す第2のラベルを付与する処理を行う。その後、付与部12cは、運転者3の頭部運動及び瞳孔運動に係るデータと第2のラベルとを紐付けた状態で測定データ記憶部13cに記憶する処理を行う。
In addition, when the giving
この場合の前記識別情報は、データ判定部12eによる判定結果、例えば、前庭動眼反射運動の算出に適したデータである場合と、適したデータではない場合とをコンピュータ上で識別するために付与される情報であれば、その形態は特に限定されない。
The identification information in this case is given to identify on the computer the determination result by the
また、前記識別情報は、前庭動眼反射運動の算出に適したデータであるか否かを重み付けする情報であってもよい。係る構成によれば、前記適したデータであるか否かを前記重み付けによって細かく識別することが可能となる。そして、前記重み付けを加味して前庭動眼反射運動を算出することにより、測定部12bで測定されたデータの一部だけ(前記適したデータであると判定されたデータだけ)ではなく全てのデータを用いて、実車環境に対応した前庭動眼反射運動をモニタリングすることが可能となる。
In addition, the identification information may be information that weights whether or not the data is suitable for calculating the vestibular eye movement. According to such a configuration, whether or not the data is suitable can be finely identified by the weighting. Then, by calculating the vestibular ocular reflex movement in consideration of the weighting, not only a part of the data measured by the
介入制御部12dは、状態判定部12aから前記第2の判定信号を取得した場合、運転者3又は車両2の状態が、運転者3の前庭動眼反射運動の算出に適した前記所定の状態になるように介入制御を行うとともに、該介入制御を実行したことを示す介入実行信号を測定部12bに出力する。
When the
介入制御部12dが行う介入制御の一例を説明する。
(1)介入制御部12dが、ナビゲーション装置50に対し、直線道路を走行するようにルート変更を指示するルート変更信号を出力する介入制御を行う。直線道路を走行している時は、通常、運転者3は前を向いているので、視線が一方向に定まりやすい状態にある。したがって、データ処理装置10では、前記介入制御により前庭動眼反射運動以外の眼球運動が生じにくい状態で、頭部運動及び瞳孔運動を測定することが可能となる。
An example of intervention control performed by the
(1) The
前記ルート変更信号は、例えば、車両2の現在地点と該現在地点から所定距離(例えば、500m)先の走行予定地点とが直線道路上にあるルートに変更させる制御信号でもよい。また、前記ルート変更信号は、例えば、車両2の現在地点から所定距離(例えば、500m)先の第1の走行予定地点までの直線の延長線と、前記第1の走行予定地点から所定距離(例えば、500m)先の第2の走行予定地点までの直線とのなす角度が所定の角度より小さくなる道路にルート変更させる制御信号でもよい。
The route change signal may be, for example, a control signal for changing the current location of the
また、ナビゲーション装置50は、データ処理装置10から上記ルート変更信号を取得した場合、車両2の走行道路がルート変更信号で指示された条件を満たす直線道路であるか否かを判断する。
Further, when the
ナビゲーション装置50の設定ルートが前記ルート変更信号で指示された条件を満たしていない場合、ナビゲーション装置50は、例えば、交差点ごとにルート探索を実行し、前記ルート変更信号で指示された条件に合致するルートに変更する処理を繰り返す。前記介入制御により、車両2の状態を前庭動眼反射運動の算出に適した状態にすることが可能となる。
When the set route of the
(2)車外センサ31により周囲の安全が確認された場合、介入制御部12dが、ナビゲーション装置50に対し、運転者3に所定の箇所を集中して見るように促す報知信号を出力する制御を行ってもよい。
ナビゲーション装置50は、データ処理装置10から上記報知信号を受信した場合、例えば、「前方を注視してください。」といった音声を出力したり、画面に表示したりする制御を実行する。前記介入制御により、運転者3の眼を前庭動眼反射運動の算出に適した状態、すなわち、前方を注視させる状態に誘導することが可能となる。周囲の安全の確認とは、例えば車両2の前方及び後方100mに先行車または後続車が検出されず、車両の周囲5m以内にその他の障害物が検出されないことを指す。ただし周囲の安全の確認方法はこれに限定されない。
(2) When the surrounding safety is confirmed by the vehicle outside
When the
(3)介入制御部12dが、ナビゲーション装置50に対し、運転者3に頭部を動かすように促す報知信号を出力する制御を行ってもよい。
ナビゲーション装置50は、データ処理装置10から上記報知信号を受信した場合、例えば、「前方を見たまま頭部を上下又は左右に動かしてください。」といった音声を出力したり、画面に表示したりする制御を実行する。前記介入制御により、運転者3の頭部を前庭動眼反射運動の算出に適した状態、すなわち頭部を振動させる状態に誘導することが可能となる。
(3) The
When the
(4)介入制御部12dが、振動装置70に対し、運転者3の座席を上下、左右、前後又はピッチ方向などに所定の周期で振動させるための制御信号を出力する制御を行ってもよい。
振動装置70は、データ処理装置10から上記制御信号を受信した場合、例えば、所定期間、運転者3の座席を上下、左右、前後又はピッチ方向に所定の振動周期で振動させる制御を実行する。前記介入制御により、運転者3の頭部を前庭動眼反射運動の算出に適した状態、すなわち、頭部を振動させる状態にすることが可能となる。
(4) The
When the control device receives the control signal from the
(5)介入制御部12dが、サスペンション制御ユニット61に対し、車両2を振動させやすい状態に制御するための制御信号を出力する制御を行ってもよい。
サスペンション制御ユニット61は、データ処理装置10から上記制御信号を受信した場合、例えば、一定期間、アクティブサスペンション機構の減衰力を調整して、車体を上下又は左右などに揺動させやすい状態にする制御を実行する。前記介入制御により、運転者3の頭部を前庭動眼反射運動の算出に適した状態、すなわち、頭部を振動させる状態にすることが可能となる。
(5) The
When the
なお、介入制御部12dでは、上記(1)〜(5)のいずれかの介入制御を行うように構成してもよいし、車両2又は運転者3の状態に応じて、上記(1)〜(5)のうちの2以上の介入制御を適宜組み合わせて実行するように構成してもよい。
In addition, in
データ判定部12eは、測定部12bから前記判定指示信号を取得した場合、介入制御部12dにより前記介入制御が行われた後に測定部12bで測定されたデータが、前庭動眼反射運動の算出に適したデータであるか否かを判定する。
データ判定部12eが前庭動眼反射運動の算出に適したデータであると判定した場合、データ判定部12eは、付与部12cに第1のラベルの付与を指示する信号(第1の付与指示信号)を出力する。
一方、データ判定部12eが前庭動眼反射運動の算出に適したデータではないと判定した場合、データ判定部12eは、介入制御部12dに前記介入制御を指示する信号(介入指示信号)を出力するとともに、付与部12cに第2のラベルの付与を指示する信号(第2の付与指示信号)を出力する。
When the
When the
On the other hand, when the
データ判定部12eが行う判定処理の一例を説明する。
(1)データ判定部12eは、瞳孔運動及び頭部運動のデータが測定部12bで取得できたか否かを判定する。そもそも、瞳孔運動及び頭部運動のデータが取得できていなければ、前庭動眼反射運動の算出を行うことができない。
An example of the determination process performed by the
(1) The
そこで、測定部12bでテンプレートマッチングにより瞳孔運動及び頭部運動を測定した場合において、画像から抽出された顔領域と顔のテンプレート画像との類似度、又は画像から抽出された眼領域と眼のテンプレート画像との類似度を判定する。それぞれの類似度が所定の閾値より低い場合は、画像から頭部(眼、すなわち目尻と目頭)の位置、又は瞳孔の位置を適切に取得できていない、すなわち、前庭動眼反射運動の算出に適したデータを取得できていないと判定してもよい。
Therefore, when the pupil movement and the head movement are measured by template matching in the
(2)データ判定部12eは、瞳孔運動のデータが、前庭動眼反射運動以外の眼球運動、すなわちサッカード運動などのノイズ成分を多く含むデータであるか否かを判定してもよい。
例えば、瞳孔の運動量が頭部の運動量よりも大きい場合、又は頭部の移動又は回転方向に追従して瞳孔が移動又は回転している場合など、眼球の回転速度や回転角などの眼球運動が所定の閾値より大きい場合、瞳孔運動のデータには、サッカード運動などのノイズ成分が多く含まれ、前庭動眼反射運動の算出に適した瞳孔運動データではないと判定してもよい。
(2) The
For example, when the pupil's momentum is greater than the head's momentum, or when the pupil moves or rotates following the movement or rotation direction of the head, eye movement such as the rotation speed or rotation angle of the eyeball When it is larger than the predetermined threshold value, it may be determined that the pupil movement data includes a lot of noise components such as saccade movement and is not suitable for the calculation of the vestibular eye movement.
また、顔の向きが大きく動いたときは、運転者3が一定の方向を集中して見ようとしている状態にはないため、顔の回転速度や回転角などの頭部の運動が所定の閾値より大きい場合、頭部運動のデータにはノイズ成分が多く含まれ、前庭動眼反射運動の算出に適した頭部運動データではないと判定してもよい。 In addition, when the face moves greatly, the driver 3 is not in a state of concentrating on looking at a certain direction, so the head movement such as the face rotation speed and the rotation angle is less than a predetermined threshold. When the head movement data is large, it may be determined that the head movement data contains a lot of noise components and is not head movement data suitable for calculating the vestibulo-ocular reflex movement.
(3)データ判定部12eは、測定部12bで瞳孔運動及び頭部運動を測定しているときの車速データを取得し、該車速データが所定の速度より小さいか否か、又は前記車速データが所定の速度より大きいか否かを判定することにより、測定部12bで測定されたデータが前庭動眼反射運動の算出に適したデータであるか否かを判定してもよい。
(3) The
一般的に車速が大きい場合、運転者3は前方の狭い範囲を集中して見ている傾向がある。一方で車速が小さい場合、運転者3は周辺の安全を確保するため、広い範囲を随意的に見渡す傾向にある。前庭動眼反射運動を算出する場合、運転者3が狭い範囲を集中して見ている状態での眼球運動及び頭部運動のデータを使用することが好ましい。
そこで、データ判定部12eは、車速データが所定の速度(例えば、徐行速度)より小さい場合、前庭動眼反射運動の算出に適したデータではないと判定する。又は前記車速データが所定の速度より大きい場合、前庭動眼反射運動の算出に適したデータであると判定してもよい。
In general, when the vehicle speed is high, the driver 3 tends to concentrate on a narrow range in front. On the other hand, when the vehicle speed is low, the driver 3 tends to voluntarily overlook a wide range in order to ensure the surrounding safety. When calculating the vestibular eye movement, it is preferable to use data on eye movements and head movements when the driver 3 is concentrating on a narrow range.
Therefore, when the vehicle speed data is smaller than a predetermined speed (for example, slow speed), the
さらに、データ判定部12eは、所定の速度を閾値にして2値判断するのではなく、眼球運動及び頭部運動のデータに対して車速に応じた重み付けを行ってもよい。例えば、車速が時速0〜20kmであれば重み係数0.2、時速20〜40kmであれば重み係数0.5、時速40〜60kmであれば重み係数0.8、時速60km以上であれば重み係数1.0を、眼球運動及び頭部運動のデータに対応付けて記憶し、前記重み係数を加味して前庭動眼反射運動を算出するようにしてもよい。
Furthermore, the
(4)データ判定部12eは、測定部12bで瞳孔運動及び頭部運動を測定しているときの操舵データを取得し、該操舵データが所定の操舵角より大きいか否かを判定することにより、測定部12bで測定されたデータが前庭動眼反射運動の算出に適したデータであるか否かを判定してもよい。
(4) The
前庭動眼反射運動を算出する場合、運転者3が前方の狭い範囲を集中して見ている状態での眼球運動及び頭部運動のデータを使用することが好ましい。運転者3が前方の狭い範囲を集中して見ている傾向が高いのは、カーブが連続する道路を走行している場合よりも直線道路を走行している場合である。そこで、データ判定部12eは、操舵データが所定の操舵角より大きい場合、前庭動眼反射運動の算出に適したデータではないと判定してもよい。
When calculating the vestibular eye movement, it is preferable to use data on eye movements and head movements in a state where the driver 3 is concentrating on a narrow area ahead. The driver 3 is more likely to concentrate on a narrow area ahead when traveling on a straight road than when traveling on a curved road. Therefore, the
(5)データ判定部12eは、測定部12bで瞳孔運動及び頭部運動を測定しているときの車両2の位置データ又は走行道路データなどを取得し、車両2が直線道路を走行中であるか否かを判定することにより、測定部12bで測定されたデータが前庭動眼反射運動の算出に適したデータであるか否かを判定してもよい。
(5) The
運転者3が前方の狭い範囲を集中して見ている傾向が高いのは、カーブが連続する道路を走行している場合よりも直線道路を走行している場合である。そこで、データ判定部12eは、車両2が直線道路を走行していない場合、前庭動眼反射運動の算出に適したデータではないと判定してもよい。
The driver 3 is more likely to concentrate on a narrow area ahead when traveling on a straight road than when traveling on a curved road. Therefore, when the
(6)データ判定部12eは、測定部12bで瞳孔運動及び頭部運動を測定しているときに、車外センサ31で取得された周辺監視データを取得し、車両2の周辺に障害物や先行車両などが存在するか否かを判定することにより、測定部12bで測定されたデータが前庭動眼反射運動の算出に適したデータであるか否かを判定してもよい。
(6) The
車両2に対して相対的に移動している先行車両や障害物などが存在する場合、運転者3は、相対移動している先行車両や障害物を目で追跡する傾向があり、運転者3の眼が能動的に動いている状態にある。眼を能動的に動かしている状態は、前庭動眼反射運動の算出に適した状態にはない。そこで、データ判定部12eは、車両2に対して相対移動している先行車両や障害物などが検出されている場合、前庭動眼反射運動の算出に適したデータではないと判定してもよい。
When there is a preceding vehicle or an obstacle moving relatively with respect to the
(7)データ判定部12eは、測定部12bで瞳孔運動及び頭部運動を測定しているときの運転者3の視線の向きを取得し、運転者3の視線の向きに基づいて、測定部12bで測定されたデータが前庭動眼反射運動の算出に適したデータであるか否かを判定してもよい。運転者3の顔が撮像された画像から運転者3の視線の向きを検出する方法には、公知の視線検出方法が採用される。
(7) The
例えば、運転者3が、地平線の方向などの前方の遠い場所を見ている場合、前方を集中して見ている可能性が高いので、例えば、視線の向きが、車両の前方(基準方向)に対して所定角度(例えば、上下±5度、又は左右±5度)以内である場合、前方を集中して見ていると判定してもよい。 For example, when the driver 3 is looking at a distant place in the front such as the direction of the horizon, there is a high possibility that the driver 3 is looking at the front in a concentrated manner. For example, the direction of the line of sight is the front of the vehicle (reference direction). If the angle is within a predetermined angle (for example, ± 5 degrees in the vertical direction or ± 5 degrees in the horizontal direction), it may be determined that the front is concentrated.
また、運転者3が、ナビゲーション装置50などの車内の操作部や表示部を見ている場合も、狭い範囲を注視している可能性が高い。したがって、例えば、運転者3の視線の向きが、ナビゲーション装置50などの設置方向である場合、前庭動眼反射運動の算出に適したデータであると判定してもよい。ただし、車内の装備を注視しているときの測定データから前庭動眼反射運動を算出する場合は、安全性の観点から、自動運転レベルが前記SAEのレベル3以上の自動運転車両などにおいて適用することが好ましい。
In addition, when the driver 3 is looking at an operation unit or a display unit in the vehicle such as the
(8)データ判定部12eは、測定部12bで測定した頭部運動の運動量(平行移動又は回転移動)に基づいて、前庭動眼反射運動の算出に適したデータであるか否かを判定してもよい。
前庭動眼反射運動は、運転者3の頭部が運動しなければ発生しない眼球運動である。したがって、データ判定部12eは、測定部12bで測定した頭部運動の運動量(平行移動又は回転移動)が、所定の運動量より小さい場合、前庭動眼反射運動の算出に適したデータではないと判定してもよい。
(8) The
The vestibulo-ocular reflex movement is an eye movement that does not occur unless the head of the driver 3 moves. Therefore, the
(9)データ判定部12eは、測定部12bで瞳孔運動及び頭部運動を測定しているときの車両の加速度データを取得し、車両2の加速度データに基づいて、測定部12bで測定されたデータが前庭動眼反射運動の算出に適したデータであるか否かを判定してもよい。
車両2の上下、左右又は前後方向に所定の加速度が発生している場合、運転者3の頭部が上下、左右又はピッチ方向に運動しやすい状態になる。
(9) The
When a predetermined acceleration is generated in the up / down, left / right or front / rear direction of the
したがって、データ判定部12eは、車両2の加速度データが、運転者3の頭部運動が発生しやすい閾値より大きい場合、前庭動眼反射運動の算出に適したデータであると判定してもよい。
また、データ判定部12eは、車両2の加速度データから得られた車両2の振動と頭部運動とが、同じ方向に同等の周波数で振動しているなどの一定の関係にある場合、前庭動眼反射運動の算出に適したデータであると判定する。
車両2の加速度データは、車両2に装備した加速度センサ32からのデータを用いることができる他、車外センサ31で認識された物体との距離の時系列変化から車両2の速度を求め、該速度から求めた加速度データを用いてもよい。
Therefore, the
In addition, the
As the acceleration data of the
なお、データ判定部12eでは、上記(1)〜(9)のいずれかの判定を行うように構成してもよいし、車両2又は運転者3の状態に応じて、上記(1)〜(9)のうちの2以上の判定を適宜組み合わせて実行するように構成してもよい。
In addition, in the
算出部12fは、付与部12cから前記算出指示信号を取得した場合、測定データ記憶部13cから、第1のラベルが付与された運転者3の瞳孔運動及び頭部運動のデータを読み出し、これらデータを用いて、前庭動眼反射運動を算出する処理を行う。算出部12fは、算出処理を行った後、前庭動眼反射運動に関する算出データ(パラメータ)を眠気判定部12gに出力する。
When the
算出部12fで算出される前庭動眼反射運動に関するパラメータには、例えば、VORゲイン、残差標準偏差、位相差の少なくともいずれかのデータが含まれている。
VORゲインは、原理的には頭部の運動(回転角速度)に対する瞳孔の運動(回転角速度)の応答度合を意味し、瞳孔の運動(回転角速度)/頭部の運動(回転角速度)で表すことができる。
The parameter relating to the vestibulo-ocular reflex movement calculated by the
VOR gain, in principle, means the degree of response of pupil movement (rotational angular velocity) to head movement (rotational angular velocity), expressed as pupil movement (rotational angular velocity) / head movement (rotational angular velocity). Can do.
例えば、VORゲインは、目的変数を眼球回転角速度e(t)、説明変数を理想眼球角速度h(t)と定数項dcとする式[数1]の回帰モデルの係数Gとして式[数2]により最小二乗推定して求めることができる。ここで、ε(t)は回帰モデルの残差である。また、τは理想眼球運動に対する眼球運動の遅れ時間である。
眼球回転角速度e(t)は、測定部12bで測定された瞳孔運動データに基づいて眼球運動角を求め、該眼球運動角を微分処理して求めることができる。理想眼球角速度h(t)は、測定部12bで測定された頭部運動データに基づいて頭部運動角を求め、該頭部運動角を微分処理して求めることができる。なお、VORゲインは、運転者3の前後、上下、左右、ヨー、及びピッチ方向の少なくとも1つの方向について算出すればよい。
For example, the VOR gain is expressed by the equation [Equation 2] as the coefficient G of the regression model of the equation [Equation 1] where the objective variable is the eyeball rotation angular velocity e (t) and the explanatory variable is the ideal eyeball angular velocity h (t) and the constant term dc. Can be obtained by least square estimation. Here, ε (t) is the residual of the regression model. Further, τ is a delay time of the eye movement with respect to the ideal eye movement.
The eyeball rotation angular velocity e (t) can be obtained by obtaining an eyeball movement angle based on the pupil movement data measured by the
また、残差標準偏差(SDres)は、式[数3]により算出することができる。
なお、VORゲインと残差標準偏差は、充分な推定精度が得られるように第1の時間(例えば、数十秒)のデータを1セグメントとし、第1の時間より短い第2の時間のオーバーラップを持たせながら、第2の時間より短い第3の時間毎に各セグメントにおける値を算出してもよい。また、一般的に運転者3が眠気を催すと、VORゲインが減少するとともに、残差標準偏差が増加する傾向が見られる。したがって、眠気の予兆を精度よく判定するため、VORゲインの減少率などの変化率、又は残差標準偏差の増加率などの変化率を求めてもよい。 The VOR gain and the residual standard deviation are over the second time shorter than the first time, with the data of the first time (for example, several tens of seconds) as one segment so that sufficient estimation accuracy can be obtained. You may calculate the value in each segment for every 3rd time shorter than 2nd time, giving a lap. In general, when the driver 3 is drowsy, the VOR gain decreases and the residual standard deviation tends to increase. Therefore, in order to accurately determine a sign of sleepiness, a change rate such as a decrease rate of the VOR gain or a change rate such as an increase rate of the residual standard deviation may be obtained.
眠気判定部12gは、算出部12fから前庭動眼反射運動に関する算出データを取得した場合、取得した前庭動眼反射運動に関する算出データを用いて、運転者3の眠気を判定する。例えば、VORゲイン、残差標準偏差、位相差の少なくともいずれかのパラメータを用いて、所定の閾値との比較等を行い、運転者3の眠気度を判定してもよいし、前庭動眼反射運動以外のパラメータも加味して判定してもよい。眠気判定部12gは、運転者3の眠気を判定した後、運転者3の眠気の判定結果(例えば、眠気度)を覚醒制御部12hに出力する。
When the
覚醒制御部12hは、眠気判定部12gから取得した眠気度に基づいて、覚醒装置80に対し、運転者3を覚醒させるための制御信号を出力する処理を行う。
覚醒装置80が、例えば、音又は光などで運転者3に警告を発する警報装置で構成されている場合、覚醒制御部12hは、前記警報装置を所定期間作動させる制御信号を前記警報装置に出力する。
また、覚醒装置80が、冷風、温風、又は香気成分や臭気成分を含む気体などを運転者3に吹き付ける空調装置で構成されている場合、覚醒制御部12hは、前記空調装置を所定期間作動させる制御信号を前記警報装置に出力する。
また、覚醒装置80が、ステアリングやシートベルトなどを振動させる振動装置で構成されている場合、覚醒制御部12hは、前記振動装置を所定期間作動させる制御信号を前記振動装置に出力する。
The
When the wake-up
In addition, when the
When the
また、ナビゲーション装置50、又は振動装置70に対し、運転者3を覚醒させるための制御信号を出力する処理を行ってもよい。この場合、前記制御信号には、ナビゲーション装置50に対して、運転者3を覚醒させるための警告音や警告表示を出力させる制御信号、振動装置70により座席を所定期間振動させる制御信号などが含まれる。
Moreover, you may perform the process which outputs the control signal for awakening the driver | operator 3 with respect to the
[動作例]
図3は、実施の形態に係るデータ処理装置10における制御ユニット12が行う処理動作を示したフローチャートである。本処理動作は、例えば、車両2の始動スイッチ40がオンされた後に実行されるようになっている。
[Operation example]
FIG. 3 is a flowchart showing processing operations performed by the
ステップS1では、制御ユニット12がカメラ20を起動させる処理を行う。カメラ20では、毎秒所定フレーム数の画像が撮像される。制御ユニット12は、これら撮像された画像を時系列で取り込み、毎フレーム、又は所定間隔のフレーム毎に本処理を実行する。
In step S1, the
ステップS2では、データ取得部11が、カメラ20、車載センサ30、又はナビゲーション装置50からデータを取得する処理を行う。例えば、運転者3を撮像した画像データをカメラ20から取得する他、車載センサ30から周辺監視データなどを取得してもよいし、走行道路の形状(直線、カーブなど)などを含む道路データをナビゲーション装置50から取得してもよい。
In step S <b> 2, the data acquisition unit 11 performs a process of acquiring data from the
ステップS3では、状態判定部12aが、ステップS2で取得したデータを用いて、運転者3又は車両2の状態が、前庭動眼反射運動(VOR)の算出に適した所定の状態にあるか否かを判定する。前記所定の状態については、上記説明のとおりである。
In step S3, the
ステップS3において、状態判定部12aが、運転者3又は車両2の状態が前記所定の状態にはないと判断すれば、制御ユニット12はステップS4を実行する。
ステップS4では、介入制御部12dが、運転者3又は車両2が前記所定の状態になるように介入制御を行い、次に制御ユニット12はステップS5を実行する。なお、ステップS4では、上記説明した(1)〜(5)のいずれかの介入制御を行うように構成してもよいし、車両2又は運転者3の状態に応じて、上記(1)〜(5)のうちの2以上の介入制御を適宜組み合わせて実行するように構成してもよい。
If the
In step S4, the
ステップS5では、測定部12bが、運転者3の瞳孔運動を測定する処理を行い、次のステップS6では、測定部12bが、運転者3の頭部運動を測定する処理を行い、次に制御ユニット12はステップS7を実行する。なお、ステップS5、S6の順序を入れ替えてもよい。
In step S5, the
ステップS7では、データ判定部12eが、ステップS5、S6で測定された運転者3の瞳孔運動及び頭部運動のデータが前庭動眼反射運動の算出に適用可能であるか否かを判定する。なお、ステップS7では、上記説明した(1)〜(9)のいずれかの判定を行うように構成してもよいし、車両2又は運転者3の状態に応じて、上記(1)〜(9)のうちの2以上の判定を適宜組み合わせて実行するように構成してもよい。
In step S7, the
ステップS7において、データ判定部12eが、前記データが前庭動眼反射運動の算出に適用可能ではないと判断すれば、制御ユニット12はステップS8を実行する。ステップS8では、付与部12cが、上記ステップS5、6で測定された前記データに、前庭動眼反射運動の算出に適していないこと(算出不適)を示す第2のラベルを付与する処理を行い、その後制御ユニット12はステップS4に戻り、処理を繰り返す。
In step S7, if the
一方、ステップS7において、データ判定部12eが、前記データが前庭動眼反射運動の算出に適用可能であると判断すれば、制御ユニット12はステップS11を実行する。
ステップS11では、付与部12cが、上記ステップS5、6で測定された前記データに、前庭動眼反射運動の算出に適していること(算出適)を示す第1のラベルを付与する処理を行い、次に制御ユニット12はステップS12を実行する。
On the other hand, if the
In step S11, the assigning
また、一方ステップS3において、状態判定部12aが、運転者3又は車両2の状態が前記所定の状態にあると判断すれば、制御ユニット12はステップS9を実行する。
ステップS9では、測定部12bが、運転者3の瞳孔運動を測定する処理を行い、次に制御ユニット12はステップS10を実行する。瞳孔運動の測定処理は、ステップS5と同様の測定処理を行うようになっている。
On the other hand, if the
In Step S9,
ステップS10では、測定部12bが、運転者3の頭部運動を測定する処理を行い、次に制御ユニット12はステップS11を実行する。頭部運動の測定処理は、ステップS6と同様の測定処理を行うようになっている。なお、ステップS9、S10の順序を入れ替えてもよい。
In Step S10,
ステップS11では、付与部12cが、上記ステップS9、S10で測定された前記データに、前庭動眼反射運動の算出に適していること(算出適)を示す第1のラベルを付与する処理を行い、次に制御ユニット12はステップS12を実行する。
In step S11, the assigning
ステップS12では、算出部12fが、第1のラベルが付与された前記データを用いて、前庭動眼反射運動を算出し、次に制御ユニット12はステップS13を実行する。前庭動眼反射運動の算出データには、VORゲイン、残差標準偏差、位相差のうちの少なくともいずれかが含まれる。
In step S12, the
ステップS13では、眠気判定部12gが運転者3の眠気度を算出し、次のステップS14では、眠気判定部12gが、眠気度が所定の閾値より小さいか否かを判断する。ステップS14において、眠気判定部12gが、眠気度が所定の閾値以上であると判断すれば、制御ユニット12はステップS15を実行する。
ステップS15では、覚醒制御部12hが、ナビゲーション装置50又は振動装置70に、運転者3を覚醒させるための所定の制御信号を出力する処理を行い、次に制御ユニット12はステップS16を実行する。
In step S13, the
In step S15, the
ステップS16では、始動スイッチ40がオフされたか否かを判断し、始動スイッチ40がオフされていないと判断すれば、制御ユニット12はステップS2の処理に戻る。一方、ステップS16において、始動スイッチ40がオフされたと判断すれば、制御ユニット12はステップS17を実行する。ステップS17では、制御ユニット12がカメラ20の駆動を停止し、処理を終える。
In step S16, it is determined whether or not the
[作用・効果]
上記実施の形態に係るデータ処理装置10によれば、付与部12cにより付与される識別情報(第1のラベルと第2のラベル)によって、測定部12bで測定された前記データが、前庭動眼反射運動の算出に適した前記所定の状態のときに測定されたデータであるかどうかを適切に識別することができる。
したがって、前記識別情報に基づいて、前記所定の状態のときに測定された前記第1のラベルが付与されたデータを用いることで、実車環境であっても前庭動眼反射運動のモニタリング精度を高めることができる。
[Action / Effect]
According to the
Therefore, based on the identification information, by using the data with the first label measured in the predetermined state, the monitoring accuracy of the vestibulo-oculomotor reflex movement is improved even in an actual vehicle environment. Can do.
また、データ処理装置10によれば、介入制御部12dによる介入制御によって、運転者3の前庭動眼反射運動の算出に適した状態、換言すれば、運転者3又は車両2を、前庭動眼反射運動の算出のためのシグナルノイズ比を高めることができる状態に促すことができる。
Further, according to the
また、介入制御が行われた後に測定された前記データのうち、データ判定部12eにより前記適したデータと判定された前記データに、付与部12cにより第1のラベルが付与され、前記適したデータではないと判定された前記データに第2のラベルが付与される。そして、付与部12cにより第1のラベルが付与されたデータを用いて前庭動眼反射運動が算出されるので、前記介入制御が行われた後における前庭動眼反射運動のモニタリング精度をより高めることができる。
In addition, among the data measured after intervention control is performed, the data determined by the
また、データ処理装置10によれば、前記所定の状態にあると判定された場合、換言すれば、前記SN比が高いと想定される状態では、介入制御部12dによる介入制御を行うことなく、測定部12bで測定された運転者3の瞳孔運動及び頭部運動のデータに、第1のラベルを付与し、前庭動眼反射運動を算出することができ、前記介入制御による運転者3への負担を少なくすることができる。
Further, according to the
また、データ処理装置10によれば、眠気判定部12gを備えているので、実車環境下における運転者3の眠気度を精度良く判定することができ、また、覚醒制御部12hを備えているので、眠気度に応じて運転者3を適切に覚醒させる制御を行うことができる。
Further, according to the
また、データ処理装置10とカメラ20とを備えたモニタリングシステム1によれば、実車環境下において導入しやすいモニタリングシステムを提供することができる。
また、データ処理装置10と覚醒装置80とを備えた覚醒システムにより、実車環境下において、運転者3を適切に覚醒させることができるシステムを提供することができる。
Moreover, according to the
Moreover, the system which can awaken the driver | operator 3 appropriately in a real vehicle environment by the awakening system provided with the
[変形例]
以上、本発明の実施の形態を詳細に説明したが、前述までの説明はあらゆる点において本発明の例示に過ぎない。本発明の範囲を逸脱することなく、種々の改良や変更を行うことができることは言うまでもない。
[Modification]
As mentioned above, although embodiment of this invention was described in detail, the above description is only the illustration of this invention in all the points. It goes without saying that various improvements and modifications can be made without departing from the scope of the present invention.
(変形例1)
データ処理装置10の制御ユニット12は、図2に示した各部を全て備えている必要はなく、別の実施の形態では、制御ユニット12が、少なくとも状態判定部12a、測定部12b、付与部12cを備えた第1の構成、該第1の構成に介入制御部12dをさらに備えた第2の構成、前記第2の構成にデータ判定部12eをさらに備えた第3の構成、前記第1〜第3の構成のいずれかに算出部12fをさらに備えた第4の構成、前記第4の構成に眠気判定部12gをさらに備えた第5の構成、又は前記第5の構成に覚醒制御部12hをさらに備えた第6の構成によって構成されてもよい。
(Modification 1)
The
(変形例2)
図3で説明した制御ユニット12が行う処理動作において、ステップS2とステップS3との間に、ステップS9の瞳孔運動の測定処理と、ステップS10の頭部運動の測定処理とを実行する。そして、頭部運動の測定処理の後、ステップS3の判定処理を行い、ステップS3において、前記所定の状態にあると判断した場合に、ステップS11に進み、算出適の第1のラベルを付し、ステップS12以降の処理を行うようにしてもよい。また、この場合、ステップS3の状態判定処理に代えて、ステップS7のデータ判定処理を実行するようにしてもよい。
(Modification 2)
In the processing operation performed by the
(変形例3)
また、ステップS7のデータ判定処理では、運転者3の瞳孔運動及び頭部運動のデータが前庭動眼反射運動の算出に適用可能であるか否かを2値判定で行っているが、別の実施の形態では、2値判定ではなく、適用可能な状態に応じた重み付け判定を行うようにしてもよい。そして、ステップS8において、重み付けに応じたラベルを付与した後、ステップS12に進み、ステップS12では、重み付けラベルが付与された瞳孔運動及び頭部運動のデータを用いて、前庭動眼反射運動を算出するようにしてもよい。
係る構成を採用した場合、測定部12bで測定された前記データが、前庭動眼反射運動の算出に適したデータであるか否かを前記重み付けによって細かく判定することができる。また、前記重み付けを加味して前庭動眼反射運動を算出することにより、前記データの一部だけではなく全てを用いて、実車環境に対応した前庭動眼反射運動をモニタリングすることができる。
(Modification 3)
Further, in the data determination process of step S7, whether or not the data of the pupil movement and head movement of the driver 3 is applicable to the calculation of the vestibular movement reflex movement is determined by binary determination. In this embodiment, instead of binary determination, weighting determination according to an applicable state may be performed. In step S8, a label corresponding to the weight is assigned, and then the process proceeds to step S12. In step S12, vestibular eye movement is calculated using the pupil movement and head movement data to which the weighted label is assigned. You may do it.
When such a configuration is adopted, it is possible to finely determine whether or not the data measured by the
(変形例4)
また、上記実施の形態では、モニタリングシステム1及びデータ処理装置10が車両2に搭載されている場合について説明したが、モニタリングシステム1及びデータ処理装置10は、車載用に限定されるものではない。
別の実施の形態では、例えば、モニタリングシステム1及びデータ処理装置10を工場内や事務所内に設置して、工場内に装備された設備を操作する人、机で所定の作業を行う人などの眠気をモニタリングするシステムなどにも広く適用することができる。この場合、工場内で人が操作する物には、例えば、生産装置などが挙げられる。また、事務所内で人が操作する物には、例えば、パーソナルコンピュータなどの事務機器などが挙げられる。
(Modification 4)
Moreover, although the said embodiment demonstrated the case where the
In another embodiment, for example, the
[付記]
本発明の実施の形態は、以下の付記の様にも記載され得るが、これらに限定されない。
(付記1)
人をモニタリングするためのデータ処理を行うデータ処理装置(10)であって、
前記人又は該人が操作する物の状態が、前記人の前庭動眼反射運動の算出に適した所定の状態にあるか否かを判定する状態判定部(12a)と、
前記人の瞳孔運動及び頭部運動を測定する測定部(12b)と、
測定部(12b)により測定された前記人の頭部運動及び瞳孔運動のデータに、状態判定部(12a)による判定結果を示す識別情報を付与する付与部(12c)とを備えていることを特徴とするデータ処理装置。
[Appendix]
Embodiments of the present invention can also be described as in the following supplementary notes, but are not limited thereto.
(Appendix 1)
A data processing device (10) for performing data processing for monitoring a person,
A state determination unit (12a) for determining whether the state of the person or an object operated by the person is in a predetermined state suitable for calculation of the vestibulooculomotor reflex movement of the person;
A measurement unit (12b) for measuring the pupil movement and head movement of the person;
A provision unit (12c) for providing identification information indicating a determination result by the state determination unit (12a) to the data of the human head movement and pupil movement measured by the measurement unit (12b); Characteristic data processing device.
(付記2)
データ処理装置(10)と、
人を含む画像を撮像するカメラ(20)とを含み、
データ処理装置(10)の測定部(12b)が、
カメラ(20)から取得した前記画像を用いて、前記人の瞳孔運動及び頭部運動を測定するものであることを特徴とするモニタリングシステム(1)。
(Appendix 2)
A data processing device (10);
A camera (20) for capturing an image including a person,
The measurement unit (12b) of the data processing device (10)
The monitoring system (1), wherein the human eye movement and head movement are measured using the image acquired from the camera (20).
(付記3)
人をモニタリングするためのデータ処理方法であって、
前記人の瞳孔運動及び頭部運動を測定する測定ステップ(ステップS5、S6、またはステップS9、S10)と、
前記人又は該人が操作する物の状態が、前記人の前庭動眼反射運動の算出に適した所定の状態にあるか否かを判定する状態判定ステップ(ステップS3、またはステップS7)と、
前記測定ステップにより測定された前記人の頭部運動及び瞳孔運動を示すデータに、前記状態判定ステップにより判定された結果を示す識別情報を付与する付与ステップ(ステップS8、又はステップS9)と、を含むステップを実行させることを特徴とするデータ処理方法。
(Appendix 3)
A data processing method for monitoring a person,
A measuring step (steps S5, S6, or steps S9, S10) for measuring the human pupil movement and head movement;
A state determination step (step S3 or step S7) for determining whether or not the state of the person or an object operated by the person is in a predetermined state suitable for calculation of the vestibulooculomotor reflex movement of the person;
An adding step (step S8 or step S9) for adding identification information indicating a result determined by the state determination step to data indicating the head movement and pupil movement of the person measured by the measurement step; The data processing method characterized by performing the step which contains.
(付記4)
人をモニタリングするためのデータ処理を少なくとも1つのコンピュータに実行させるためのデータ処理プログラムであって、
前記少なくとも1つのコンピュータ(12)に、
人の瞳孔運動及び頭部運動を測定する測定ステップ(ステップS5、S6、またはステップS9、S10)と、
前記人又は該人が操作する物の状態が、前記人の前庭動眼反射運動の算出に適した所定の状態にあるか否かを判定する状態判定ステップ(ステップS3、またはステップS7)と、
前記測定ステップにより測定された前記人の頭部運動及び瞳孔運動を示すデータに、前記状態判定ステップにより判定された結果を示す識別情報を付与する付与ステップ(ステップS8、又はステップS9)と、を実行させることを特徴とするデータ処理プログラム。
(Appendix 4)
A data processing program for causing at least one computer to execute data processing for monitoring a person,
Said at least one computer (12),
A measurement step (steps S5, S6, or steps S9, S10) for measuring human pupil movement and head movement;
A state determination step (step S3 or step S7) for determining whether or not the state of the person or an object operated by the person is in a predetermined state suitable for calculation of the vestibulooculomotor reflex movement of the person;
An adding step (step S8 or step S9) for adding identification information indicating a result determined by the state determination step to data indicating the head movement and pupil movement of the person measured by the measurement step; A data processing program that is executed.
1モニタリングシステム
2 車両
3 運転者
10 データ処理装置
11 データ取得部
12 制御ユニット
12a 状態判定部
12b 測定部
12c 付与部
12d 介入制御部
12e データ判定部
12f 算出部
12g 眠気判定部
12h 覚醒制御部
13 記憶ユニット
13a 画像記憶部
13b 取得データ記憶部
13c 測定データ記憶部
13d プログラム記憶部
20 カメラ
30 車載センサ
31 車外センサ
32 加速度センサ
33 ジャイロセンサ
34 操舵センサ
40 始動スイッチ
50 ナビゲーション装置
60 電子制御ユニット(ECU)
61 サスペンション制御ユニット
70 振動装置
80 覚醒装置
1
61
Claims (14)
前記人又は該人が操作する物の状態が、前記人の前庭動眼反射運動の算出に適した所定の状態にあるか否かを判定する状態判定部と、
前記人の瞳孔運動及び頭部運動を測定する測定部と、
該測定部により測定された前記人の頭部運動及び瞳孔運動に係るデータに、前記状態判定部による判定結果を示す識別情報を付与する付与部とを備えていることを特徴とするデータ処理装置。 A data processing device that performs data processing for monitoring a person,
A state determination unit that determines whether the state of the person or an object operated by the person is in a predetermined state suitable for calculating the vestibulooculomotor reflex movement of the person;
A measurement unit for measuring pupil movement and head movement of the person;
A data processing apparatus comprising: an adding unit that adds identification information indicating a determination result by the state determination unit to data related to the human head movement and pupil movement measured by the measurement unit .
前記所定の状態にある場合に測定された前記データに第1の識別情報を付与し、
前記所定の状態にない場合に測定された前記データに第2の識別情報を付与するものであり、
前記算出部が、
前記データのうち、前記第1の識別情報が付与された前記データを用いて、前記前庭動眼反射運動を算出するものであることを特徴とする請求項3記載のデータ処理装置。 The grant unit is
Giving first identification information to the data measured when in the predetermined state;
Giving the second identification information to the data measured when not in the predetermined state,
The calculation unit
The data processing apparatus according to claim 3, wherein the vestibulo-ocular reflex movement is calculated using the data to which the first identification information is assigned among the data.
前記介入制御部により前記介入制御が行われた後、前記測定部により測定された前記データが、前記前庭動眼反射運動の算出に適したデータであるか否かを判定するデータ判定部とを備え、
前記付与部が、
前記測定部により測定された前記データのうち、前記データ判定部により前記適したデータと判定された前記データに第1の識別情報を付し、前記適したデータではないと判定された前記データに第2の識別情報を付すものであり、
前記算出部が、
前記データのうち、前記第1の識別情報が付与された前記データを用いて、前記前庭動眼反射運動を算出するものであることを特徴とする請求項2記載のデータ処理装置。 Using the data and the identification information, a calculation unit that calculates the vestibulo-oculomotor reflex movement,
A data determination unit for determining whether the data measured by the measurement unit after the intervention control by the intervention control unit is data suitable for calculation of the vestibulo-ocular reflex movement; ,
The grant unit is
Of the data measured by the measurement unit, first identification information is attached to the data determined to be the appropriate data by the data determination unit, and the data determined not to be the suitable data With second identification information,
The calculation unit
The data processing apparatus according to claim 2, wherein the vestibulo-ocular reflex movement is calculated using the data to which the first identification information is given among the data.
前記人が前記車両を運転する運転者であることを特徴とする請求項1〜7のいずれかの項に記載のデータ処理装置。 The object is a vehicle;
The data processing apparatus according to claim 1, wherein the person is a driver who drives the vehicle.
前記データに含まれるノイズ、前記運転者の視線方向、前記車両の走行状態、及び前記車両の進行方向に存在する物体の検出状態のうちの少なくともいずれかに基づいて、前記所定の状態にあるか否かを判定するものであることを特徴とする請求項8記載のデータ処理装置。 The state determination unit is
Whether the vehicle is in the predetermined state based on at least one of noise included in the data, the driver's line-of-sight direction, the traveling state of the vehicle, and the detection state of an object existing in the traveling direction of the vehicle. 9. The data processing apparatus according to claim 8, wherein the data processing apparatus determines whether or not.
前記状態判定部が
前記車両から取得した該車両の加速度の変化と、前記測定部により測定された前記運転者の頭部運動又は瞳孔運動とが所定の関係にある場合に、前記所定の状態にあると判定するものであることを特徴とする請求項8記載のデータ処理装置。 An acquisition unit for acquiring the acceleration of the vehicle;
When the state determination unit has a predetermined relationship between a change in acceleration of the vehicle acquired from the vehicle and the head movement or pupil movement of the driver measured by the measurement unit, the predetermined state is established. 9. The data processing apparatus according to claim 8, wherein the data processing apparatus is determined to be present.
前記人を含む画像を撮像するカメラとを含み、
前記データ処理装置の前記測定部が、
前記カメラから取得した前記画像を用いて、前記人の瞳孔運動及び頭部運動を測定するものであることを特徴とするモニタリングシステム。 A data processing device according to any one of claims 1 to 10,
A camera for capturing an image including the person,
The measurement unit of the data processing device is
A monitoring system for measuring pupil movement and head movement of the person using the image acquired from the camera.
該データ処理装置の前記覚醒制御部により制御される覚醒装置とを含んで構成されていることを特徴とする覚醒システム。 A data processing device according to claim 7;
A wake-up system comprising: a wake-up device controlled by the wake-up control unit of the data processing device.
前記人の瞳孔運動及び頭部運動を測定する測定ステップと、
前記人又は該人が操作する物の状態が、前記人の前庭動眼反射運動の算出に適した所定の状態にあるか否かを判定する状態判定ステップと、
前記測定ステップにより測定された前記人の頭部運動及び瞳孔運動に係るデータに、前記状態判定ステップにより判定された結果を示す識別情報を付与する付与ステップとを含むステップを実行させることを特徴とするデータ処理方法。 A data processing method for monitoring a person,
A measuring step for measuring pupil movement and head movement of the person;
A state determination step of determining whether or not the state of the person or an object operated by the person is in a predetermined state suitable for calculating the vestibulooculomotor reflex movement of the person;
A step including an adding step of adding identification information indicating a result determined by the state determining step to data related to the human head movement and pupil movement measured by the measuring step. Data processing method.
前記少なくとも1つのコンピュータに、
人の瞳孔運動及び頭部運動を測定する測定ステップと、
前記人又は該人が操作する物の状態が、前記人の前庭動眼反射運動の算出に適した所定の状態にあるか否かを判定する状態判定ステップと、
前記測定ステップにより測定された前記人の頭部運動及び瞳孔運動に係るデータに、前記状態判定ステップにより判定された結果を示す識別情報を付与する付与ステップとを実行させることを特徴とするデータ処理プログラム。 A data processing program for causing at least one computer to execute data processing for monitoring a person,
Said at least one computer,
A measuring step for measuring human pupil movement and head movement;
A state determination step of determining whether or not the state of the person or an object operated by the person is in a predetermined state suitable for calculating the vestibulooculomotor reflex movement of the person;
A data processing characterized by causing the data relating to the head movement and pupil movement of the person measured in the measurement step to perform an adding step for giving identification information indicating a result determined in the state determination step program.
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2021015496A (en) * | 2019-07-12 | 2021-02-12 | 株式会社東海理化電機製作所 | Determination device and program |
CN113271852A (en) * | 2019-01-21 | 2021-08-17 | 三菱电机株式会社 | Attention determination device, attention determination system, attention determination method, and program |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7376996B2 (en) * | 2019-03-18 | 2023-11-09 | 株式会社Subaru | Vehicle dangerous situation determination device, vehicle dangerous situation determination method, and program |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2008091759A1 (en) * | 2007-01-26 | 2008-07-31 | University Of Florida Research Foundation, Inc. | Apparatus and methods for assessment of vestibulo-ocular reflexes |
WO2010032424A1 (en) * | 2008-09-18 | 2010-03-25 | 学校法人中部大学 | Sleepiness signal detector |
JP2015095162A (en) * | 2013-11-13 | 2015-05-18 | 株式会社デンソー | Driver monitoring device |
-
2018
- 2018-02-07 JP JP2018019761A patent/JP6418342B1/en active Active
-
2019
- 2019-01-25 WO PCT/JP2019/002466 patent/WO2019155914A1/en active Application Filing
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2008091759A1 (en) * | 2007-01-26 | 2008-07-31 | University Of Florida Research Foundation, Inc. | Apparatus and methods for assessment of vestibulo-ocular reflexes |
WO2010032424A1 (en) * | 2008-09-18 | 2010-03-25 | 学校法人中部大学 | Sleepiness signal detector |
JP2015095162A (en) * | 2013-11-13 | 2015-05-18 | 株式会社デンソー | Driver monitoring device |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
平田豊: "眼球運動による運動学習神経機構理解,ロボット制御,ドライバ状態検知", 基礎心理学研究, vol. 33, no. 1, JPN6018018266, 2014, pages 81 - 85 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113271852A (en) * | 2019-01-21 | 2021-08-17 | 三菱电机株式会社 | Attention determination device, attention determination system, attention determination method, and program |
JPWO2020152732A1 (en) * | 2019-01-21 | 2021-09-09 | 三菱電機株式会社 | Attention determination device, attention determination system, attention determination method, and program |
JP2021015496A (en) * | 2019-07-12 | 2021-02-12 | 株式会社東海理化電機製作所 | Determination device and program |
Also Published As
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