(57)【要約】【課題】時空間勾配法を利用しつつ、迅速かつある程度の精度で運転者の動きを検出することができる動作検出システムを提供する。【解決手段】運転者の動作を評価するために使用されるシステムであって、運転者の画像を撮影する画像撮影手段２と、画像撮影手段２によって撮影された画像に基づいて、運転者の動作を評価する評価手段１０と、を備えており、評価手段１０は、画像の各部において、直交する２方向における輝度の空間差分値および輝度の時間差分値を算出する差分算出部１２と、差分算出部１２によって算出された２方向の輝度の空間差分値と輝度の時間差分値とに基づいて、運転者の動作を評価する評価部１３を有しており、評価部１３は、一の方向における輝度の空間差分値が０であると仮定して得られる直交する２方向への運転者の運動に基づいて、運転者の動作を推定するものである。【選択図】図１
2014063374.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
運転者の動作を評価するために使用されるシステムであって、
前記運転者の画像を撮影する画像撮影手段と、
該画像撮影手段によって撮影された画像に基づいて、前記運転者の動作を評価する評価手段と、を備えており、
該評価手段は、
画像の各部において、直交する２方向における輝度の空間差分値および輝度の時間差分値を算出する差分算出部と、
該差分算出部によって算出された前記２方向の輝度の空間差分値と前記輝度の時間差分値とに基づいて、前記運転者の動作を評価する評価部と、を有しており、
前記評価部は、
一の方向における見かけ上の動きがないと仮定して得られる前記直交する２方向への前記運転者の運動に基づいて、前記運転者の動作を推定するものである
ことを特徴とする動作検出システム。
【請求項２】
前記評価部は、
前記２方向の輝度の空間差分値から求められる移動量の大きさに基づいて前記運転者の動作を評価するものである
ことを特徴とする請求項１記載の動作検出システム。
【請求項３】
前記評価手段は、
画像において前記運転者の顔が撮影されている検査領域を検出する検出部を備えており、
前記評価部は、
画像において、前記検出部によって検出された前記検査領域の前記２方向の空間差分値および前記輝度の時間差分値に基づいて前記運転者の動作を評価する
ことを特徴とする請求項１または２記載の動作検出システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、動作検出システムに関する。さらに詳しくは、自動車等の運転中において、運転手の動作を検出するために使用される動作検出システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
自動車等の事故原因として、脇見運転が大きな割合を占めている。脇見運転の原因には、周囲に気を取られる（周囲を注視する）ことを要因とするものや、ダッシュボードへの荷物の出し入れや地図閲覧、オーディオ機器の操作などのように運転に関係のない動作をすることを要因とするものなどがある。とくに、近年では、携帯電話を操作する行為が脇見運転の大きな原因となっている。
【０００３】
このような脇見運転などに起因する事故を防止する方法として、運転手の動作を解析して危険な動作が検出された場合に、運転手に警告を発したり、ハンドルやブレーキなどの作動を制御したりして危険を回避する技術が研究開発されている。
【０００４】
上記の技術を実現する上では、運転手の動作を的確に検出し把握することが重要であるので、運転手の動作を検出する技術も種々開発されている（例えば、特許文献１、２）。
【０００５】
特許文献１、２の技術は、運転中の車内を撮影し、撮影された画像に基づいて運転手の動作を判断している。そして、特許文献１、２の技術では、運転手の動作のオプティカルフローを求め、このオプティカルフローに基づいて、運転手の動作を評価している。
【０００６】
ここで、画像からオプティカルフローを求める方法として、大きく分けると、マッチング法（照合法）と時空間勾配法がある。マッチング法は、連続する画像間で対応する点を探索して求め、その対応する点の相対的な位置を比較してオプティカルフローを求める方法である。一方、時空間勾配法は、画像中の各点の明るさの空間的および時間的な勾配に基づいてオプティカルフローを求める方法である。なお、上述した特許文献１、２の技術では、マッチング法を使用してオプティカルフローを求めている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特許第４２５２７１号公報
【特許文献２】特開２０１１−１５９２１４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかるに、マッチング法の場合、一の画像中から対象物に相当する部分を検出し、この部分に対応する部分を他の画像から検出（マッチング）しなければならない。このマッチングには、非常に時間がかかるため、オプティカルフローを算出するために長時間を要するという問題がある。
また、撮影された画像の画質が悪い場合には、対応する部分を適切に検出できないので、オプティカルフローを算出することは非常に難しくなる一方、画像を高画質で撮影した場合、一画像のデータ容量が大きくなり、大容量の記憶装置が必要となるという問題も生じる。
【０００９】
一方、オプティカルフローを求める際に、時空間勾配法を採用した場合には、以下のごとき問題が生じる。
【００１０】
まず、時空間勾配法では、輝度値を用いて見かけ上の動き（画像内での動き）を計算する。時刻ｔにおける画素（x，y）の輝度値をＩ(x，y，t)とすると、横の動きｕ（x，y）と縦の動きｖ（x，y）との間には、以下の関係が成立する。そして、その関係を満たすｕ（x，y）とｖ（x，y）が求まれば、オプティカルフローを求めることができる。なお、Ｉｘ(x，y，t)、Ｉｙ(x，y，t)、Ｉｔ(x，y，t)は、それぞれ輝度値のｘ方向微分、輝度値のｙ方向微分、輝度値の時間微分を示しており，ディジタル画像の場合は，各方向の輝度値の差分で求める。
Ｉx(x，y，t)ｕ（x，y）＋Ｉｙ(x，y，t)ｖ（x，y）＋Ｉｔ(x，y，t)=０
【００１１】
ここで、上記式において、Ｉｘ、Ｉｙ、Ｉｔは撮影された画像から求めることができるものの、ｕ（x，y）とｖ（x，y）の２つは未知である。すると、１つの関係式に対して未知数が２つ存在しているので、ｕ（x，y）およびｖ（x，y）を把握できず、オプティカルフローを求めることができない。
別に拘束条件を設定すれば、ｕ（x，y）およびｖ（x，y）の値を得ることはできるものの、ｕ（x，y）およびｖ（x，y）の値を迅速に算出することは非常に難しい。
【００１２】
本発明は上記事情に鑑み、時空間勾配法を利用しつつ、迅速かつある程度の精度で運転者の動きを検出することができる動作検出システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
第１発明の動作検出システムは、運転者の動作を評価するために使用されるシステムであって、前記運転者の画像を撮影する画像撮影手段と、該画像撮影手段によって撮影された画像に基づいて、前記運転者の動作を評価する評価手段と、を備えており、該評価手段は、画像の各部において、直交する２方向における輝度の空間差分値および輝度の時間差分値を算出する差分算出部と、該差分算出部によって算出された前記２方向の輝度の空間差分値と前記輝度の時間差分値とに基づいて、前記運転者の動作を評価する評価部と、を有しており、前記評価部は、一の方向における見かけ上の動きがないと仮定して得られる前記直交する２方向への前記運転者の運動に基いて、前記運転者の動作を推定するものであることを特徴とする。
第２発明の動作検出システムは、第１発明において、前記評価部は、前記２方向の輝度の空間差分値から求められる移動量の大きさに基づいて前記運転者の動作を評価するものであることを特徴とする。
第３発明の動作検出システムは、第１または第２発明において、前記評価手段は、画像において前記運転者の顔が撮影されている検査領域を検出する検出部を備えており、前記評価部は、画像において、前記検出部によって検出された前記検査領域の前記２方向の輝度の空間差分値および前記輝度の時間差分値に基づいて前記運転者の動作を評価することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
第１発明によれば、直交する２方向における輝度の空間差分値を、一の方向における見かけ上の動きがないと仮定として運転者の動作を推定するので、迅速にかつある程度の精度で運転者の動きを評価することができる。例えば、運転者の大きな動きであれば、十分に検出することができる。しかも、輝度の空間差分値と輝度の時間差分値は、画像が粗くても、運転者の大きな動きを推定できる程度の精度で得ることができる。すると、撮影する画像を高画質にする必要がないので、画像撮影手段や記憶装置として安価なものを使用できるので、システムを安価に構成することができる。
第２発明によれば、運転者が大きな動きをすると、算出される移動量が大きくなるので、運転者の動作のうち、危険な動作を把握することができる。
第３発明によれば、運転者の顔が撮影されている領域を検査領域としているので、外乱の影響を小さくすることができる。そして、顔を大きく動かすような脇見を検出しやすくなるので、運転者の動作のうち、危険な行動を把握しやすくなる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本実施形態の動作検出システム１の概略説明図であり、（Ａ）は車両に配置した一例であり、（Ｂ）は動作検出システム１のブロック図である。
【図２】（Ａ）は輝度の時間差分の説明図であり、（Ｂ）、（Ｃ）は輝度の空間差分の説明図である。
【図３】（Ａ）は各画素の動きを散布図で表した例であり、（Ｂ）平均移動量Ｌ１の時間変動を表した例である。
【図４】画像中に設定される検査領域の概略説明図である。
【図５】実際に撮影された画像あって、（Ａ）は通常運転時の連続画像であり、（Ｂ）は運転者が大きく動いた状態の連続画像である。
【図６】（Ａ）は図５（Ａ）の画像に基づいて作成した散布図であり、（Ｂ）は図５（Ｂ）の画像に基づいて作成した散布図である。
【図７】実際に撮影された画像あって、（Ａ）は通常運転時の連続画像であり、（Ｂ）は運転者が大きく動いた状態の連続画像である。
【図８】（Ａ）は図７（Ａ）の画像に基づいて作成した散布図であり、（Ｂ）は図７（Ｂ）の画像に基づいて作成した散布図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本発明の動作検出システムは、自動車を運転している運転手の動作を検出するシステムであって、運転者が通常の動作に比べて大きな動作をした場合に、その動作を検出することができるようにしたことに特徴を有している。
【００１７】
本発明において、「通常の動作に比べて大きな動作」とは、運転者が助手席やダッシュボードにある物品（例えば、携帯電話や地図など）を探したり取ったりするような動作や、大きく後ろを振り返ったりする動作を意味している。つまり、比較的長時間、前方を見ないような状況、いわゆる脇見運転の状態となるような危険な動作を意味している。
もちろん、脇見運転に限らず、シートベルトを装着する様な動作や、ハンドルから手を離すなどの動作の検出も可能であり、かかる動作も本発明が検出すべき動作とすることができる。
【００１８】
まず、本実施形態の動作検出システム１の概略構成を説明する。
図１に示すように、本実施形態の発明の動作検出システム１は、画像撮影手段２と、評価手段１０とを備えている。
【００１９】
（画像撮影手段２）
画像撮影手段２は、自動車の車内を撮影して、運転者の画像を撮影するものである。画像撮影手段２は、自動車の車内のどの位置に設けてもよいが、運転者を正面から撮影できるように配設することが好ましい。例えば、バックミラーの位置に設けたりインジケータの近傍に設けたりすれば、ある程度正面に近い位置から運転者を撮影することができる。
【００２０】
また、画像撮影手段２は、車内をある程度の期間連続して撮影でき、連続撮影した複数の画像データを得ることができる機能を有するものであればよい。例えば、ＣＣＤカメラやＣＭＯＳカメラ等を採用することができる。とくに、画像を、０．１〜１秒間隔、好ましくは０．１秒間隔で撮影できるものが好ましい。
【００２１】
なお、画像撮影手段２は、一旦画像を保存しておく記憶機能を有しているが、撮影した画像をすぐに評価手段１０に送信するようにしてもよい。
【００２２】
（評価手段１０）
評価手段１０は、この画像撮影手段２によって撮影された画像に基づいて運転者の動作を評価するものである。図１に示すように、評価手段１０は、記憶部１１と、差分算出部１２と、評価部１３と、を備えている。
【００２３】
（記憶部１１の説明）
記憶部１１は、画像撮影手段２が撮影した画像を記憶しておく機能を有している。この記憶部１１は、本実施形態の動作検出システム１が搭載されている車両が連続して運転される期間に撮影された全ての画像データを保存しておくことができる機能を有している。
例えば、本実施形態の動作検出システムを、タクシーやバスやトラック等に搭載する場合であれば、約５時間分の画像データを記憶しておくことができるものが好ましい。
【００２４】
ここで、運転する期間に撮影された全ての画像データを保存する場合、通常、記憶部１１は大きな記憶容量が必要となる。しかし、本実施形態の動作検出システム１では、画像がある程度粗くても、目的とする運転者の動作を検出することができる。つまり、１つの画像データ容量を小さくできるので、記憶部１１として、記憶容量がそれほど大きくないものでも使用できる。例えば、８Ｇ程度の記憶容量しか有しないＳＤカードなどに、約５時間分の全データを収容することができるようにすることができる。
【００２５】
もちろん、記憶部１１は、順次古いデータが消去されるようにしてもよく、その場合にはさらに記憶容量を少なくできる。この場合でも、事故などを検出した際にその前後の画像データが保存されるようにしておけば、画像データを事故の原因究明などに役立てることができる。
【００２６】
（差分算出部１２の説明）
差分算出部１２は、画像データに基づいて、評価部１３において運転者の動作を評価する基礎となるデータを作成する機能を有している。
具体的には、差分算出部１２は、撮影された画像について、輝度データを利用して画像各部の輝度の時間差分値および輝度の空間差分値を算出する機能を有している。
【００２７】
まず、輝度の時間差分値は、時間差分値を求める画像（対象画像）と、この対象画像とは異なるタイミングで撮影された画像（比較画像）とを利用して算出される。つまり、両画像において、撮影対象の同じ位置を撮影している領域の輝度値の差を時間差分値として算出する。
例えば、図２（Ａ）に示すように、時刻ｔにおいて撮影された画像の画素Ａ（ｘ、ｙ）の輝度の時間差分値Ｉｔ(x，y，t)は、時刻ｔ−１において撮影された画像を利用して、以下の式で求められる。なお、Ｉ(x，y，t)は、時刻ｔにおいて撮影された画像の画素Ａ（ｘ、ｙ）の輝度、Ｉ(x，y，t−１)は時刻ｔ−１において撮影された画像の画素Ａ（ｘ、ｙ）の輝度を、それぞれ示している。
Ｉｔ(x，y，t)＝Ｉ(x，y，t)−Ｉ(x，y，t−１)
【００２８】
つぎに、輝度の空間差分値は、対象画像中の異なる領域の輝度値の差を利用して算出される。つまり、対象画像中において撮影対象の異なる位置を撮影している領域間の輝度値の差から、輝度の空間差分値が算出される。具体的には、対象画像において、互いに直交する２方向の空間差分値がそれぞれ別々に算出される。なお、対象画像は、輝度の時間差分値を求める画像と同じ画像である。
例えば、図２（Ｂ）、（Ｃ）に示すように、画像が、ｘ方向およびｙ方向にそれぞれ複数の画素を有するとする。すると、対象画像の画素Ａ（ｘ、ｙ）について、ｘ方向の空間差分値Ｉｘ(x，y，t)と、ｙ方向の空間差分値Ｉｙ(x，y，t)は、以下の式で求められる。
なお、Ｉ(x，y，t)は、図２（Ｂ）、（Ｃ）における画素Ａ（ｘ、ｙ）の輝度を示している。また、Ｉ(x−１，y，t)は、図２（Ｂ）における画素Ｂ（ｘ−１、ｙ）の輝度を示しており、Ｉ(x，y−１，t)は、図２（Ｃ）における画素Ｃ（ｘ、ｙ−１）の輝度を示している。
Ｉｘ(x，y，t)＝Ｉ(x，y，t)−Ｉ(x−１，y，t)
Ｉｙ(x，y，t)＝Ｉ(x，y，t)−Ｉ(x，y−１，t)
【００２９】
なお、差分算出部１２は、一旦記憶部１１に記憶されたデータを読みだして差分値の算出に使用してもよいし、画像撮影手段２から直接送信される画像データを使用してもよい。そして、得られた差分値も、評価部１３（または検出部１４）に直接送信してもよいし、記憶部１１に送信して画像データと関連付けて記憶するようにしてもよい。
【００３０】
（評価部１３の説明）
評価部１３は、時空間勾配法を利用して、対象画像中に撮影されている運転者の動作を評価する機能を有している。この評価部１３では、上述した差分算出部１２において算出された時間差分値Ｉｔ(x，y，t)と、ｘ方向の空間差分値Ｉｘ(x，y，t)およびｙ方向の空間差分値Ｉｙ(x，y，t)に基づいて、対象画像中に撮影されている運転者の動作を評価する。
【００３１】
ここで、時空間勾配法において、画像の輝度値を用いて、撮影対象（本願であれば運転者が相当する）の見かけ上の動き（撮影された画像内での動き）を計算する場合、時刻ｔにおける画素（x，y）の輝度値をＩ(x，y，t)とすると、直交する２方向の動き、つまり、横の動きｕ（x，y）と縦の動きｖ（x，y）との間には、以下の関係が成立する。
Ｉｘ(x，y，t)ｕ（x，y）＋Ｉｙ(x，y，t)ｖ（x，y）＋Ｉｔ(x，y，t)=０
この式では、Ｉｘ(x，y，t)、Ｉｙ(x，y，t)およびＩｔ(x，y，t)は画像から求めることができるが、ｕ（x，y）とｖ（x，y）の２つは未知である。つまり、１つの式に２つの未知数があるので、ｕ（x，y）およびｖ（x，y）は得ることができない。言い換えれば、撮影対象（本願であれば運転者が相当する）の見かけ上の動きを把握することはできない。
【００３２】
しかし、評価部１３では、ｕ（x，y）、ｖ（x，y）を算出するために、一の方向における輝度の空間差分値を求める際に、他の方向における見かけ上の動きがないと仮定している。つまり、図２（Ｂ）、（Ｃ）に示すように、ｘ方向およびｙ方向について、マスクされていない部分の画素のみを用いて輝度の空間差分値を求めることになるので、以下の式が成立する。
Ｉｘ(x，y，t)ｕ（x，y）＋Ｉｔ(x，y，t)=０
Ｉｙ(x，y，t)ｖ（x，y）＋Ｉｔ(x，y，t)=０
上記２式では、いずれも１つの式に一つの未知数であるので、ｕ（x，y）およびｖ（x，y）を算出することができる。つまり、Ｉｘ(x，y，t)、Ｉｙ(x，y，t)およびＩｔ(x，y，t)が算出できれば、ｕ（x，y）およびｖ（x，y）を算出することができる。つまり、画素（x，y）に撮影されている撮影対象の各方向の移動速度を算出することができ、撮影対象の動きを把握することができるのである。
【００３３】
したがって、画像中の運転者が撮影されている領域について、差分算出部１２が輝度の時間差分値Ｉｔとｘ方向、ｙ方向の輝度の空間差分値Ｉｘ、Ｉｙを算出すれば、評価部１３は、上記方法によって、運転者の動作を推定することができる。
【００３４】
ここで、一の方向における見かけ上の動きがないと仮定として運転者の動作を推定した場合、算出されるｕ（x，y）やｖ（x，y）の精度は低下することが想定される。しかし、上記方法で算出されるｕ（x，y）やｖ（x，y）であっても、十分に通常運転から運転者の大きな動きを区別する程度の精度は得られる。
【００３５】
しかも、輝度の空間差分値と輝度の時間差分値は、画像が若干粗くても（画像の画質が若干悪くても）、運転者の大きな動きを推定できる程度の精度で算出することができる。すると、撮影する画像を高画質にする必要がないので、画像撮影手段２や評価手段１０の記憶装置１１として安価なものを使用できるから、システムを安価に構成することができる。
【００３６】
（運転者の動作の評価方法）
評価部１３は、ｘ方向およびｙ方向の移動速度に基づいて、各画素（x，y）の移動量Ｌは以下の式により求めることができる。
Ｌ＝（ｕ（x，y）２＋ｖ（x，y）２）１／２
【００３７】
各画素（x，y）について移動量Ｌが算出されると、この移動量Ｌに基づいて、運転者の動作を判断して、その動作が危険動作であるか否か等を評価することもできる。
例えば、ある画像について、全ての画素（x，y）の移動量Ｌの平均値（平均移動量Ｌ１）に基づいて運転者の動作を判断する場合には、平均移動量Ｌ１が所定の閾値を超えた場合に、運転者が危険動作をしたと評価することができる。この閾値は、運転者が通常の運転動作をしている場合の平均移動量Ｌ１を基準として定めることができる。
【００３８】
また、各画像について、各画素のｕ（x，y）、ｖ（x，y）の散布図を作成して、その分布の状況によって運転者が危険動作をしているか否かを判断することもできる。
例えば、図３（Ａ）に示すように、横軸をｕ（x，y）（画像の水平方向）、縦軸をｖ（x，y）（画像の垂直方向）とした場合において、各画像のｕ（x，y）平均値とｖ（x，y）の平均値の交点に点を打って散布図を作成すれば、その点の分布状況から、運転者の動きの傾向を判断することができる。しかも、散布図では、横軸と縦軸の交点（原点）から点までの距離が各画像の平均移動量Ｌ１となる。したがって、散布図を使用すれば、運転者の動きの大きさと、その動作の傾向を同時に判断することができる。例えば、図３（Ｂ）に示すように平均移動量Ｌ１が時間変動した場合に、その動きの方向も含めて、運転者の動作を確認することができる。そして、図３（Ａ）に示すように、動きの大きさ危険度に応じて、同心円状の危険レベルラインを示しておけば、危険な動きをしたか否かを判別することができる。
【００３９】
また、平均移動量Ｌ１を算出せずに、全ての画素（x，y）の移動量Ｌのうち、所定の閾値を超える画素数が一定以上ある場合に、運転者が危険動作をしたと評価することもできる。
【００４０】
さらに、散布図は、各画像について作成してもよい。この場合、各画像を撮影したタイミングの運転者の動作を、平均移動量Ｌ１よりもより詳細に把握することが可能となる。
例えば、画像の各画素におけるｕ（x，y）値、ｖ（x，y）値で散布図を作成すれば、その点の分布状況から、画像を撮影したときにおける運転者の動きが、危険動作か否かをより詳細に検証することができる。散布図では、横軸と縦軸の交点（原点）から点までの距離が各画素の移動量Ｌとなる。つまり、原点近傍に点が存在する場合には、運転者は、危険動作に相当するような大きな動きはしていないと判断できる。一方、原点から離れた点が多数存在し、かつ、原点から見て特定の方向に固まっている場合には、運転者が大きな動きをしたと判断することができる。そして、原点から離れた点が、全画素に対してわずかである場合には、その点は誤差の可能性があると判断することもできる。したがって、散布図を使用すれば、各画像を撮影したタイミングにおける運転者の動きをより正確に評価することができる可能性がある。
【００４１】
上述したように、各画像の各画素のｕ（x，y）値とｖ（x，y）値に基づく散布図を作成した場合には、車両の振動に起因する人の縦揺れなどが生じた場合には、その縦揺れなどの影響もｕ（x，y）値やｖ（x，y）値に反映されてしまう。つまり、運転者の動きに起因しない輝度の変化（誤差要因）もｕ（x，y）値やｖ（x，y）値に反映されることになる。しかし、異なる時間に撮影された複数の画像の各画素におけるｕ（x，y）値、ｖ（x，y）値を、一つのグラフ上に表示させて散布図を作成すれば、上記のごとき誤差要因を排除して運転者の動きを評価することができる。
例えば、車両の振動などの影響は、ｕ（x，y）値やｖ（x，y）値に周期的な変動となって現れる。つまり、振動などの影響を除去すると同じ画素においてｕ（x，y）値やｖ（x，y）値が一定となる場合であれば（つまり運転者が大きな動きをしていない場合には）、正しいｕ（x，y）値やｖ（x，y）値を中心として、ｕ（x，y）値やｖ（x，y）値は時間変動する。つまり、画像を撮影するタイミングに対応して、ｕ（x，y）値やｖ（x，y）値が周期的に変動する。このため、異なる時間に撮影された複数の画像の各画素におけるｕ（x，y）値、ｖ（x，y）値を、一つのグラフ上に表示させて散布図を作成すれば、正しいｕ（x，y）値やｖ（x，y）値の点を中心として点が分布する。すると、点の分布状況から車両の振動などの影響の有無を判断できるので、車両の振動などの影響による誤った評価をすることを防止できる。したがって、運転者の動きをより正確に評価することができる可能性がある。とくに、トラックなどのように、運転者が受ける振動が大きい車両などにおける運転者の動きの評価には、この方法が適している。
【００４２】
なお、評価部１３は、一旦記憶部１１に記憶された画像データや差分値のデータを読みだして移動量Ｌなどを算出してもよいし、差分算出部１２から直接送信されるデータを利用して移動量Ｌなどを算出してもよい。そして、移動量Ｌなどは、記憶部１１に送信して画像データと関連付けて記憶されるようにすることが好ましい。
【００４３】
（検査領域の限定について）
撮影された画像には、動作を把握すべき対象である運転者以外の周囲の物体も撮影されている。周囲の物体が車外の風景であれば、車両の移動に伴って周囲の物体も移動するので、この周囲の物体を撮影した画素でもｕ（x，y）値およびｖ（x，y）値が算出されてしまう。例えば、画像では、運転者の腕なども撮影されるが、この部分は通常の運転動作（ハンドル操作など）でも大きな移動が生じる部分であるため、運転者の動作を判断する際に、誤差を生じさせる要因となる。
【００４４】
また、画像撮影手段２は車体に固定されているので、車体や車両中の動いていないものは、画像撮影手段２と相対的に移動しないはずである。このため、これらを撮影した部分は、ｕ（x，y）値およびｖ（x，y）値は通常０となるはずである。しかし、車体の振動等によって画像撮影手段２が揺れたりすれば、上記のものでも、画像撮影手段２に対して相対的に移動してしまい、その部分を撮影した画素でも移動量が算出されてしまう。このような要因でｕ（x，y）値やｖ（x，y）値が大きな値を示す場合も、運転者の動作を判断する際の誤差要因となる。
【００４５】
そこで、運転者の危険運転に最も関係が深いと考えられる、運転者の顔の動きだけを抽出すれば、上記誤差要因を除くことができ、より正確に運転者の動作を判断することができる。とくに、顔を大きく動かすような脇見を検出しやすくなるので、危険な行動を把握しやすくなる。
【００４６】
したがって、差分算出部１２では、図４に示すように、顔と想定される領域（検査領域）の画素だけについて、輝度の時間差分値および輝度の空間差分値を算出するようにすることが、好ましい。この場合、顔と想定される領域を判断する方法はとくに限定されない。
【００４７】
例えば、運転終了後に解析を行う場合であれば、基準となる画像（例えば、車両の運転を開始したときの画像等）において、顔が写っていると想定される領域を人が画像上で検査領域として指定し、全ての画像について、基準となる画像と同じ位置に検査領域を設定してこの検査領域内についてだけ解析を行えばよい。
また、運転席に座ったときに運転者の顔が位置する領域を予め確認しておき、その領域を検査領域として設定しておき、この検査領域だけを解析するようにしてもよい。この場合、上述した記憶部１１にその領域のデータだけを保存するようにしてもよい。すると、記憶部１１の記憶容量をより少なくすることができる。
【００４８】
もちろん、評価手段１０に検査部１４を設けておき、この検査部１４が、撮影開始直後の画像を使用して、パターンマッチング等の公知の手法により運転者の顔の領域を検出して、その周辺に検査領域を自動で設定するようにしてもよい。この場合、一旦検査領域を設定すると、その検査領域に基づいて撮影や処理を実行すればよいだけある。つまり、各画像ごとにパターンマッチング等をしなくてよいので、処理時間が長時間化や、記憶装置の大容量化などの問題が生じることを防ぐことができる。
【００４９】
なお、事前に指定した検査領域だけを解析する場合、上述したように、差分算出部１２は、画像中の検査領域内の画素だけについて輝度の時間差分や空間の時間差分を算出するようにすることができる。
一方、差分算出部１２が画像の全画素について輝度の時間差分や空間の時間差分を算出する場合には、評価部１３において、検査領域の値だけを使用して運転者の動作を評価するようにすることも可能である。
【００５０】
（その他の実施形態）
上記例では、画像撮影手段２および評価手段１０がいずれも車載されている場合を説明した。しかし、画像撮影手段２が評価手段１０の記憶部１１と同等程度の記憶容量を有する場合には、車内には画像撮影手段２だけを設けて評価手段１０は車載しないようにしてもよい。例えば、トラックやタクシーなどにおいて、運転者の運転状況を確認する目的で使用する場合には、車内には画像撮影手段２だけを設けてもよい。この場合、帰社した後、画像撮影手段２からデータを取得し、そのデータを評価手段１０によって解析するようにすればよい。
もちろん、画像撮影手段２が十分な記憶容量を有しない場合には、画像撮影手段２とは別に記憶装置を設けておけばよい。例えば、評価手段１０の記憶部１１だけを車載するようにすることも可能である。
【実施例】
【００５１】
本発明の動作検出システムによって、運転者の動作を検出できることを確認した。
実験では、車両のフロントガラス上部に配置されたカメラ（ＮＰシステム開発製、型番：ＮＤＲ２００Ｐ）によって車両内を０．１秒間隔で撮影した。撮影された画像を用いて、画像の各画素について直交する２方向の動き（速度）を算出した。そして、直交する２方向をそれぞれ２軸として散布図を作成した。
【００５２】
上記カメラは，縦480pixel×横640pixelの画像を撮影することができるものであり、運転者の顔を検出した結果から上半身領域を特定して、その領域内で解析している。
【００５３】
結果を図５および図６に示す。
図５は、実際に撮影された画像であって、図５（Ａ）が通常運転時の連続画像であり、図５（Ｂ）が運転者が大きく動いた状態の連続画像である。
図６（Ａ）に示すように、通常運転時では、各画素の動きはある程度まとまっており、しかも、その大きさ（原点からの距離）がそれほど大きくないことが確認できる。
一方、図６（Ｂ）に示すように、運転者が大きく動いた場合、通常運転よりも原点からの離れた位置まで点が分布しており、大きい動きを検出できていることが確認できる。
【００５４】
また、検査領域を顔の周辺に設定して、この検査領域の画素だけの散布図を作成した結果を図７および図８に示す。
図７は、実際に撮影された画像あって、図７（Ａ）が通常運転時の連続画像であり、図７（Ｂ）が運転者が大きく動いた状態の連続画像である。
図８（Ａ）に示すように、顔の周辺だけを検査領域とした場合、通常運転時では、各画素の動きは、ほぼ原点近傍に集中していることが確認できる。
一方、図８（Ｂ）に示すように、顔の周辺だけを検査領域とした場合でも、運転者が大きく動いた場合には、通常運転よりも原点からの離れた位置まで点が分布していることが確認できる。
そして、顔の周辺だけを検査領域とした場合の方が、通常運転時と運転者が大きく動いた場合との差がはっきりと現れることが確認された。
【００５５】
以上の結果より、本発明の動作検出システムによって、運転者が大きな動きをした場合、その動きを通常運転時の動きと識別して把握することが可能であることが確認された。
そして、本発明の動作検出システムの場合、ある程度画像が粗い場合でも、動きの識別が可能であることも確認された。
【産業上の利用可能性】
【００５６】
本発明の動作検出システムは、運転手の危険動作を検出する運転監視システムとして適している。
【符号の説明】
【００５７】
１              動作検出システム
２              画像撮影手段
１０              評価手段
１１              記憶部
１２              差分算出部
１３              評価部
１４              検出部
【図１】
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【図２】
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【図４】
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【図３】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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