(57)【要約】  検知装置（１０１）は、移動体（Ｍ）内の被写体を撮像した画像情報を取得する。また、検知装置（１０１）は、移動体（Ｍ）内の照度を示す照度情報を取得する。検知装置（１０１）は、取得した画像情報に基づいて、移動体（Ｍ）内の被写体の瞳孔径の時系列変化に関する第１の特徴情報を生成する。検知装置（１０１）は、取得した照度情報に基づいて、移動体（Ｍ）内の照度の時系列変化に関する第２の特徴情報を生成する。検知装置（１０１）は、生成した第１の特徴情報と第２の特徴情報とに基づいて、移動体（Ｍ）内の被写体に照射された光に対する被写体の瞳孔の反射速度に関する反応情報を生成する。検知装置（１０１）は、生成した反応情報に基づいて、被写体の疲労状態を検知する。
2019043896.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体内の被写体を撮像した画像情報を取得し、
前記移動体内の照度を示す照度情報を取得し、
取得した前記画像情報に基づいて、前記被写体の瞳孔径の時系列変化に関する第１の特徴情報を生成し、
取得した前記照度情報に基づいて、前記移動体内の照度の時系列変化に関する第２の特徴情報を生成し、
生成した前記第１の特徴情報と前記第２の特徴情報とに基づいて、前記被写体に照射された光に対する前記被写体の瞳孔の反射速度に関する反応情報を生成し、
生成した前記反応情報に基づいて、前記被写体の疲労状態を検知する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする検知プログラム。
【請求項２】
前記移動体の位置の時系列変化を示す情報と、トンネルが設けられた場所を示す情報とに基づいて、前記移動体が前記トンネルに入った第１のタイミングと、前記移動体が前記トンネルを出た第２のタイミングとを特定し、
特定した前記第１のタイミングと前記第２のタイミングとに基づいて、前記移動体内の被写体を撮像した画像情報と、前記移動体内の照度を示す照度情報とを選定する、
処理を前記コンピュータに実行させ、
前記第１の特徴情報を生成する処理は、
選定した前記画像情報に基づいて、前記第１の特徴情報を生成し、
前記第２の特徴情報を生成する処理は、
選定した前記照度情報に基づいて、前記第２の特徴情報を生成する、
ことを特徴とする請求項１に記載の検知プログラム。
【請求項３】
前記第１の特徴情報に基づいて、前記被写体の瞳孔径の時系列変化を表す波形の特徴点のうち連続する特徴点間の時間間隔から第１の有効区間を特定し、
前記第２の特徴情報に基づいて、前記移動体内の照度の時系列変化を表す波形の特徴点のうち連続する特徴点間の時間間隔から第２の有効区間を特定し、
特定した前記第１の有効区間と前記第２の有効区間とに基づいて、前記被写体の瞳孔径の時系列変化を示す有効データを判定し、
判定した前記有効データに基づいて、前記反応情報を生成する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１または２に記載の検知プログラム。
【請求項４】
前記特徴点は、前記波形の極大点、極小点、または、下り変化量最大点の少なくともいずれかの点である、ことを特徴とする請求項３に記載の検知プログラム。
【請求項５】
前記反応情報は、前記被写体に光が照射された際の前記被写体の瞳孔の変化速度、または、前記被写体の瞳孔径の時系列変化を表す波形の長さを示し、
前記検知する処理は、
前記変化速度が第１の閾値以下、または、前記波形の長さが第２の閾値以下の場合に、前記被写体が疲労ありの状態であることを検知する、
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の検知プログラム。
【請求項６】
検知した前記被写体の疲労状態を出力する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の検知プログラム。
【請求項７】
前記照度情報は、前記移動体内に設置された照度センサから出力され、前記移動体内に入射した光の照度を示す情報である、ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか一つに記載の検知プログラム。
【請求項８】
移動体の位置の時系列変化を示す情報と、トンネルが設けられた場所を示す情報とに基づいて、前記移動体が前記トンネルに入った第１のタイミングと、前記移動体が前記トンネルを出た第２のタイミングとを特定し、
特定した前記第１のタイミングと前記第２のタイミングとに基づいて、前記移動体内の対象者に関する計測データを選定し、
選定した前記計測データに基づいて、前記対象者の疲労状態を検知する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする検知プログラム。
【請求項９】
移動体内の被写体を撮像した画像情報を取得し、
前記移動体内の照度を示す照度情報を取得し、
取得した前記画像情報に基づいて、前記被写体の瞳孔径の時系列変化に関する第１の特徴情報を生成し、
取得した前記照度情報に基づいて、前記移動体内の照度の時系列変化に関する第２の特徴情報を生成し、
生成した前記第１の特徴情報と前記第２の特徴情報とに基づいて、前記被写体に照射された光に対する前記被写体の瞳孔の反射速度に関する反応情報を生成し、
生成した前記反応情報に基づいて、前記被写体の疲労状態を検知する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする検知方法。
【請求項１０】
移動体の位置の時系列変化を示す情報と、トンネルが設けられた場所を示す情報とに基づいて、前記移動体が前記トンネルに入った第１のタイミングと、前記移動体が前記トンネルを出た第２のタイミングとを特定し、
特定した前記第１のタイミングと前記第２のタイミングとに基づいて、前記移動体内の対象者に関する計測データを選定し、
選定した前記計測データに基づいて、前記対象者の疲労状態を検知する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする検知方法。
【請求項１１】
移動体内の被写体を撮像する撮像装置と、
前記移動体内の照度を計測するセンサと、
前記撮像装置によって撮像された画像情報を取得し、前記センサによって計測された照度を示す照度情報を取得し、取得した前記画像情報に基づいて、前記被写体の瞳孔径の時系列変化に関する第１の特徴情報を生成し、取得した前記照度情報に基づいて、前記移動体内の照度の時系列変化に関する第２の特徴情報を生成し、生成した前記第１の特徴情報と前記第２の特徴情報とに基づいて、前記被写体に照射された光に対する前記被写体の瞳孔の反射速度に関する反応情報を生成し、生成した前記反応情報に基づいて、前記被写体の疲労状態を検知する検知装置と、
を含むことを特徴とする検知システム。
【請求項１２】
移動体の位置を計測するセンサと、
前記センサによって計測された前記移動体の位置の時系列変化を示す情報と、トンネルが設けられた場所を示す情報とに基づいて、前記移動体が前記トンネルに入った第１のタイミングと、前記移動体が前記トンネルを出た第２のタイミングとを特定し、特定した前記第１のタイミングと前記第２のタイミングとに基づいて、前記移動体内の対象者に関する計測データを選定し、選定した前記計測データに基づいて、前記対象者の疲労状態を検知する検知装置と、
を含むことを特徴とする検知システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検知プログラム、検知方法、および検知システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、対象者へ可視光を照射した際にどの程度早く瞳孔が収縮するかという瞳孔反射の速さから、対象者の疲労度を推定可能であることが知られている。【０００３】
先行技術としては、点滅する可視光を放射する発光部と、赤外線を照射する照明部と、赤外線映像を撮影する撮像部と、制御部とを備える、精神的疲労の検出装置がある。この検出装置では、発光部が、単調かつ階段状に点滅周波数が変化する可視光を被験者に提示する。そして、制御部が、撮像部によって撮影された被験者の目を含む映像を構成するフレーム画像から瞳孔径の時系列データを求め、瞳孔径の変動から、被験者が精神的疲労状態にあるか否かを判断する。また、対象者の顔を撮影し、撮影された顔画像から瞳孔の面積を検出し、検出された瞳孔面積を基準値と比較することにより、対象者の眠気を検知する眠気検知装置がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−３０１８４１号公報
【特許文献２】特開２００８−２４６０１３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来技術では、自動車や鉄道などの移動体内の対象者の疲労状態を検知することが難しい。例えば、従来技術では、対象者の瞳孔反射の速さから疲労状態を判断するために、規則的に点滅する可視光を放射する光源を準備する必要がある。また、運転中の対象者に対して点滅する可視光を継続して当てることになると、対象者に負担がかかり、安全運転の妨げになるおそれがあり実用的ではない。【０００６】
一つの側面では、本発明は、移動体内の対象者の疲労状態を検知することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
１つの実施態様では、移動体内の被写体を撮像した画像情報を取得し、前記移動体内の照度を示す照度情報を取得し、取得した前記画像情報に基づいて、前記被写体の瞳孔径の時系列変化に関する第１の特徴情報を生成し、取得した前記照度情報に基づいて、前記移動体内の照度の時系列変化に関する第２の特徴情報を生成し、生成した前記第１の特徴情報と前記第２の特徴情報とに基づいて、前記被写体に照射された光に対する前記被写体の瞳孔の反射速度に関する反応情報を生成し、生成した前記反応情報に基づいて、前記被写体の疲労状態を検知する、検知プログラムが提供される。【０００８】
また、１つの実施態様では、移動体の位置の時系列変化を示す情報と、トンネルが設けられた場所を示す情報とに基づいて、前記移動体が前記トンネルに入った第１のタイミングと、前記移動体が前記トンネルを出た第２のタイミングとを特定し、特定した前記第１のタイミングと前記第２のタイミングとに基づいて、前記移動体内の対象者に関する計測データを選定し、選定した前記計測データに基づいて、前記対象者の疲労状態を検知する、検知プログラムが提供される。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の一側面によれば、移動体内の対象者の疲労状態を検知することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、実施の形態１にかかる検知方法の一実施例を示す説明図である。
【図２】図２は、実施の形態２にかかる検知方法の一実施例を示す説明図である。
【図３】図３は、実施の形態３にかかる検知システム３００のシステム構成例を示す説明図である。
【図４】図４は、検知装置１０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図５】図５は、端末装置３０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図６】図６は、位置ＤＢ３２０の記憶内容の一例を示す説明図である。
【図７】図７は、トンネル内瞳孔径ＤＢ３６０の記憶内容の一例を示す説明図である。
【図８】図８は、トンネル内照度ＤＢ３７０の記憶内容の一例を示す説明図である。
【図９】図９は、検知装置１０１の機能的構成例を示すブロック図である。
【図１０】図１０は、瞳孔径および照度の時系列変化を表す波形を示す説明図である。
【図１１】図１１は、対象者の瞳孔径の時系列変化を示す有効データの判定例を示す説明図である。
【図１２】図１２は、特徴情報の具体例を示す説明図（その１）である。
【図１３】図１３は、特徴情報の具体例を示す説明図（その２）である。
【図１４】図１４は、瞳孔の変化速度の算出例を示す説明図である。
【図１５】図１５は、対象者の瞳孔径の時系列変化を表す波形の一部を示す説明図である。
【図１６】図１６は、対象者の疲労状態の出力例を示す説明図（その１）である。
【図１７】図１７は、対象者の疲労状態の出力例を示す説明図（その２）である。
【図１８】図１８は、検知装置１０１のトンネルフラグ判定処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１９】図１９は、検知装置１０１の疲労状態検知処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。
【図２０】図２０は、検知装置１０１の疲労状態検知処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。
【図２１】図２１は、反応情報生成処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下に図面を参照して、本発明にかかる検知プログラム、検知方法、および検知システムの実施の形態を詳細に説明する。
【００１２】
（実施の形態１）
図１は、実施の形態１にかかる検知方法の一実施例を示す説明図である。図１において、検知装置１０１は、移動体Ｍ内の対象者の疲労状態を検知するコンピュータである。移動体Ｍは、自動車、鉄道、オートバイ、自転車などである。自動車は、普通自動車、トラック、バスなどを含む。鉄道は、電車、新幹線などを含む。対象者は、移動体Ｍに乗っている者であり、例えば、自動車や鉄道の運転手である。
【００１３】
人は疲労が蓄積していくと、判断力や注意力が低下する傾向がある。このため、長距離トラックの運転手や、鉄道の運転手などの疲労状態を把握して、疲労が要因となる事故を防ぐことは重要である。例えば、運転者の疲労状態を検知できれば、疲労している運転手に休憩を促したり、運転を交代させたりすることができる。
【００１４】
対象者の疲労状態を推定する技術としては、対象者へ可視光を照射した際にどの程度早く瞳孔が収縮するかという瞳孔反射の速さから疲労状態を検知するものがある。これは、疲労していない時と比較して、疲労時には瞳孔反射の速さが遅くなる、すなわち、可視光の照射タイミングに対して、瞳孔が収縮するまでの反応速度が鈍くなることを利用したものである。
【００１５】
ところが、移動体Ｍ内の対象者の疲労状態を検知するために、規則的に点滅する可視光を放射する光源を準備することになると、設置コストや装置コストが増加する。また、運転中の対象者に対して点滅する可視光を継続して当てることになると、対象者に負担がかかり、安全運転の妨げになるおそれがある。さらに、車外から入射する太陽光等がノイズとなり正確な値を得ることができない場合がある。
【００１６】
ここで、トンネルは、山腹や地下などを掘り貫いた通路である。トンネル内には複数の照明（光源）が設置されており、トンネル内を対象者が移動体Ｍで通過する際は、移動体Ｍ内の環境が「点滅する光源」によって光が照射された状態と類似したものとなる。また、トンネル内では、自然光の影響がほとんどない。さらに、トンネル内は、一方通行であったり、対向車線との間に遮光用フェンスが設けられていることが多く、対向車のライトの影響がほとんどない。
【００１７】
このため、トンネル内を走行しているときの対象者の瞳孔反射から、対象者の疲労状態を検知することが考えられる。しかし、トンネル内を走行する移動体Ｍの速さが一定であるとは限らないし、照明の設置間隔も一定であるとは限らない。また、トンネル内には、非常灯が設置されていたり、他よりも明るい避難所が設けられていることもある。
【００１８】
したがって、トンネル内を走行しているときの移動体Ｍ内の環境は、規則的に光が照射される状態となっているとは限らない。パルス光のような規則的な光が照射されるような環境下でなければ、瞳孔反射の速さから、対象者の疲労状態を正確に検知することが難しくなる。
【００１９】
さらに、対象者は、運転中に車載機や計器類等を見ることもあり、前（走行方向）を向いているとは限らない。また、対象者が瞬きしたときは瞳孔を検出できない。対象者が前を向いているときの瞳孔反射の速さを得られないと、対象者の疲労状態を正確に検知することが難しくなる。
【００２０】
そこで、実施の形態１では、トンネル内のように走行している移動体Ｍ内に規則的に光が照射される環境を利用して、移動体Ｍ内の対象者の瞳孔反射の速さから対象者の疲労状態を精度よく検知する検知方法について説明する。以下、実施の形態１にかかる検知装置１０１の処理例について説明する。
【００２１】
（１−１）検知装置１０１は、移動体Ｍ内の被写体を撮像した画像情報を取得する。移動体Ｍ内の被写体は、疲労状態を検知する対象となる者であり、例えば、移動体Ｍの運転手である。また、検知装置１０１は、移動体Ｍ内の照度を示す照度情報を取得する。照度（光量）は、光に照らされている面の明るさの度合いを表す。照度情報は、例えば、トンネル内の照明等により、移動体Ｍ内に入射した光の照度を示す情報である。
【００２２】
図１の例では、移動体Ｍには、センサユニットＳＵが設けられる。センサユニットＳＵは、移動体Ｍ内の被写体を撮像する撮像装置（例えば、後述の図５に示す赤外線カメラ５０７）を有する。また、センサユニットＳＵは、移動体Ｍ内の照度を計測する照度センサ（例えば、後述の図５に示す照度センサ５０５）を有する。照度は、例えば、受光素子によって検出される光の強弱を示す電気信号から特定される。照度センサ（受光素子）は、移動体Ｍ内に入射した光を受光可能な位置、例えば、フロントガラスやダッシュボード上に設けられる。ただし、照度は、例えば、移動体Ｍ内を撮像した画像情報から特定されることにしてもよい。
【００２３】
具体的には、例えば、検知装置１０１は、センサユニットＳＵにより定期的に撮像される画像情報Ｉを順次取得する。また、検知装置１０１は、センサユニットＳＵにより定期的に計測される移動体Ｍ内の照度を示す照度情報Ｌを順次取得する。画像の撮像タイミングと照度の計測タイミングは、同じであっても異なっていてもよい。
【００２４】
また、検知装置１０１は、例えば、一定期間分の画像情報Ｉや照度情報Ｌを一括して取得することにしてもよい。なお、センサユニットＳＵが通信機能を有していない場合、検知装置１０１は、移動体Ｍ内の通信機能を有する他機器を介して、センサユニットＳＵから画像情報Ｉや照度情報Ｌを取得することにしてもよい。
【００２５】
（１−２）検知装置１０１は、取得した画像情報に基づいて、移動体Ｍ内の被写体の瞳孔径の時系列変化に関する第１の特徴情報を生成する。ここで、被写体の瞳孔径とは、被写体の瞳孔の大きさ（直径）である。具体的には、例えば、検知装置１０１は、取得した画像情報Ｉから被写体の瞳孔を検出し、検出した瞳孔の瞳孔径を算出する。
【００２６】
より具体的には、例えば、検知装置１０１は、画像情報Ｉから被写体の目の領域を検出する。そして、検知装置１０１は、検出した目の領域に対して、テンプレートマッチングを実行することで、被写体の瞳孔を検出する。なお、瞳孔の検出技術については、例えば、特開２０１７−１０３３７号公報を参照することができる。
【００２７】
図１の例では、第１の特徴情報１１０が生成された場合を想定する。第１の特徴情報１１０は、移動体Ｍ内の被写体の瞳孔径（単位：ｍｍ）の時系列変化を表す波形情報である（図１中、点線グラフ）。
【００２８】
（１−３）検知装置１０１は、取得した照度情報に基づいて、移動体Ｍ内の照度の時系列変化に関する第２の特徴情報を生成する。なお、センサユニットＳＵにより計測された照度が電圧によって表される場合、検知装置１０１は、［Ｌｘ］の単位に変換する。
【００２９】
図１の例では、第２の特徴情報１２０が生成された場合を想定する。第２の特徴情報１２０は、移動体Ｍ内の照度（単位：Ｌｘ）の時系列変化を表す波形情報である（図１中、実線グラフ）。
【００３０】
（１−４）検知装置１０１は、生成した第１の特徴情報と第２の特徴情報とに基づいて、移動体Ｍ内の被写体に照射された光に対する被写体の瞳孔の反射速度に関する反応情報を生成する。反応情報は、例えば、被写体に光が照射された際の被写体の瞳孔の変化速度（単位：ｍｍ／ｓ）を示す情報である。
【００３１】
具体的には、例えば、検知装置１０１は、第１の特徴情報１１０に基づいて、被写体の瞳孔径の時系列変化を表す波形の特徴点を抽出する。特徴点は、例えば、波形の極大点、極小点、および下り変化量最大点（ゼロクロス）の少なくともいずれかの点である。そして、検知装置１０１は、抽出した特徴点のうち連続する特徴点間の時間間隔から第１の有効区間を特定する。第１の有効区間は、パルス波のように一定の幅を持った瞳孔径の波形が表れる区間である。
【００３２】
また、検知装置１０１は、第２の特徴情報１２０に基づいて、移動体Ｍ内の照度の時系列変化を表す波形の特徴点を抽出する。そして、検知装置１０１は、抽出した特徴点のうち連続する特徴点間の時間間隔から第２の有効区間を特定する。第２の有効区間は、パルス波のように一定の幅を持った照度の波形が表れる区間である。
【００３３】
つぎに、検知装置１０１は、特定した第１の有効区間と第２の有効区間とに基づいて、被写体の瞳孔径の時系列変化を示す有効データを取得する。ここで、有効データは、パルス光のような規則的な光が被写体に照射された環境下での被写体の瞳孔径の時系列変化を示す情報である。
【００３４】
そして、検知装置１０１は、取得した有効データに基づいて、被写体の瞳孔の反射速度に関する反応情報を生成する。より具体的には、例えば、検知装置１０１は、有効データにおいて連続する瞳孔径の極大点と極小点との変化量および時間差から、瞳孔の反射速度（変化速度）を算出する。
【００３５】
図１の例では、移動体Ｍ内の被写体の瞳孔の反射速度（単位：ｍｍ／ｓ）を示す反応情報１３０が生成された場合を想定する。
【００３６】
（１−５）検知装置１０１は、生成した反応情報に基づいて、被写体の疲労状態を検知する。具体的には、例えば、検知装置１０１は、生成した反応情報１３０が示す瞳孔の反射速度が閾値以下である場合に、被写体が疲労ありの状態であることを検知することにしてもよい。閾値は、任意に設定可能であり、例えば、被写体の性別、年齢等に応じて設定されることにしてもよい。
【００３７】
以上説明したように、実施の形態１にかかる検知装置１０１によれば、トンネル内のように走行している移動体Ｍ内に規則的に光が照射される環境を利用して、移動体Ｍ内の被写体の疲労状態を精度よく検知することができる。例えば、疲労状態検知に用いる情報を、トンネル内の照明（光源）によって規則的に光が対象者に照射された区間の情報に限定することができる。また、疲労状態検知のために、規則的に点滅する光源を準備する必要がないため、設置コストや装置コストの増加を抑えることができる。さらに、規則的に点滅する光源により被写体に対して可視光を継続して当てる場合に比べて、被写体にかかる負担を削減することができる。
【００３８】
なお、図１の例では、検知装置１０１とセンサユニットＳＵとが別体に設けられる場合を例に挙げて説明したが、これに限らない。例えば、センサユニットＳＵは、移動体Ｍに設けられる検知装置１０１に内蔵されることにしてもよい。
【００３９】
（実施の形態２）
つぎに、実施の形態２にかかる検知装置１０１について説明する。なお、実施の形態１で説明した箇所と同様の箇所については、同一符合を付して説明を省略する。
【００４０】
図２は、実施の形態２にかかる検知方法の一実施例を示す説明図である。ここで、対象者はトンネル以外も走行するため、疲労状態検知に適した環境下（トンネル内）を走行しているのか、疲労状態検知に適していない環境下（トンネル外）を走行しているのかを区別しなければ、対象者の疲労状態を正確に検知することが難しくなる。
【００４１】
そこで、実施の形態２では、疲労状態検知に用いる情報を、トンネル内で得られた対象者に関する計測データ（例えば、移動体Ｍ内の被写体を撮像した画像情報）に限定することで、対象者の疲労状態の検知精度を向上させる検知方法について説明する。以下、実施の形態２にかかる検知装置１０１の処理例について説明する。
【００４２】
（２−１）検知装置１０１は、移動体Ｍの位置を示す位置情報を取得する。移動体Ｍの位置情報は、移動体Ｍの位置を示す情報であり、例えば、移動体Ｍが位置する地点の緯度、経度の情報である。
【００４３】
図２の例では、センサユニットＳＵは、移動体Ｍの位置を計測するセンサを有する。具体的には、例えば、検知装置１０１は、センサユニットＳＵにより定期的に計測される移動体Ｍの位置情報Ｐを順次取得する。
【００４４】
また、検知装置１０１は、移動体Ｍ内の対象者に関する計測データを取得する。移動体Ｍ内の対象者は、疲労状態を検知する対象となる者であり、例えば、移動体Ｍの運転手である。対象者に関する計測データは、対象者の疲労状態検知に用いる情報であり、例えば、対象者を撮像した画像情報である。
【００４５】
具体的には、例えば、検知装置１０１は、センサユニットＳＵにより定期的に計測される移動体Ｍ内の対象者に関する計測データを順次取得する。図２の例では、各時刻ｔ１〜ｔ５０において計測された計測データＤ１〜Ｄ５０が取得された場合を想定する。
【００４６】
（２−２）検知装置１０１は、移動体Ｍの位置の時系列変化を示す情報と、場所情報２１０とに基づいて、移動体Ｍがトンネルに入った第１のタイミングと、移動体Ｍがトンネルから出た第２のタイミングとを特定する。移動体Ｍの位置の時系列変化を示す情報は、例えば、取得された移動体Ｍの位置情報を時系列に並べた情報である。場所情報２１０は、トンネルが設けられた場所を示す情報である。
【００４７】
具体的には、例えば、検知装置１０１は、場所情報２１０を参照して、移動体Ｍの位置がトンネルである位置情報Ｐを特定する。そして、検知装置１０１は、特定した位置情報Ｐが計測された時刻に基づいて、移動体Ｍがトンネルに入った第１のタイミングと、移動体Ｍがトンネルから出た第２のタイミングとを特定する。
【００４８】
図２の例では、移動体Ｍがトンネルに入った第１のタイミングｔｘと、移動体Ｍがトンネルから出た第２のタイミングｔｙとが特定された場合を想定する。なお、移動体Ｍが鉄道（電車、新幹線など）のときは、運行管理システムによって移動体Ｍがいつどこを走行するのかが管理される場合がある。この場合、検知装置１０１は、運行管理システムに問い合わせることにより、移動体Ｍがトンネルに入った第１のタイミングと、移動体Ｍがトンネルから出た第２のタイミングとを特定することにしてもよい。
【００４９】
（２−３）検知装置１０１は、特定した第１のタイミングと第２のタイミングとに基づいて、移動体Ｍ内の対象者に関する計測データを選定する。具体的には、例えば、検知装置１０１は、第１のタイミングから第２のタイミングまでの期間に計測された移動体Ｍ内の対象者に関する計測データを選定する。
【００５０】
図２の例では、各時刻ｔ１〜ｔ５０において計測された計測データＤ１〜Ｄ５０のうち、第１のタイミングｔｘから第２のタイミングｔｙまでの期間に計測された計測データＤ１０〜Ｄ３９が選定された場合を想定する。なお、計測データの選定は、例えば、移動体Ｍが走行中のリアルタイム、すなわち、第１および第２のタイミングが特定されたタイミングで、それまでに取得された計測データに対して行われてもよい。また、計測データの選定は、移動体Ｍの走行終了後に、走行中に取得された全計測データに対して行われることにしてもよい。
【００５１】
（２−４）検知装置１０１は、選定した計測データに基づいて、対象者の疲労状態を検知する。具体的には、例えば、検知装置１０１は、取得した計測データＤ１０〜Ｄ３９に基づいて、対象者の瞳孔径の時系列変化に関する特徴情報を生成する。つぎに、検知装置１０１は、生成した特徴情報に基づいて、対象者に照射された光に対する対象者の瞳孔の反射速度に関する反応情報を生成する。そして、検知装置１０１は、生成した反応情報に基づいて、対象者の疲労状態を検知する。
【００５２】
以上説明したように、実施の形態２にかかる検知装置１０１によれば、疲労状態検知に用いる情報を、移動体Ｍがトンネル内を走行しているとき、すなわち、疲労状態検知に適した環境下で計測された計測データ（画像情報）に限定することができる。これにより、例えば、移動体Ｍがトンネル内を走行しているタイミングや、移動体Ｍがトンネル内を走行しているときに計測された計測データを人手により指定しなくても、移動体Ｍ内の対象者の疲労状態を検知することができる。
【００５３】
（実施の形態３）
つぎに、実施の形態３にかかる検知装置１０１について説明する。なお、実施の形態１，２で説明した箇所と同様の箇所については、同一符合を付して説明を省略する。まず、実施の形態３にかかる検知装置１０１を含む検知システム３００のシステム構成例について説明する。
【００５４】
図３は、実施の形態３にかかる検知システム３００のシステム構成例を示す説明図である。図３において、検知システム３００は、検知装置１０１と、複数の端末装置３０１（図３の例では、２台）と、を含む。検知システム３００において、検知装置１０１、複数の端末装置３０１は、有線または無線のネットワーク３１０を介して接続される。ネットワーク３１０は、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、移動体通信網、インターネットなどである。
【００５５】
検知装置１０１は、位置ＤＢ（Ｄａｔａｂａｓｅ）３２０、画像ＤＢ３３０、照度ＤＢ３４０、地図ＤＢ３５０、トンネル内瞳孔径ＤＢ３６０およびトンネル内照度ＤＢ３７０を有し、移動体Ｍ内の対象者の疲労状態を検知する。ここで、位置ＤＢ３２０は、移動体Ｍの位置情報を記憶する。画像ＤＢ３３０は、移動体Ｍ内の被写体を撮像した画像情報を記憶する。
【００５６】
照度ＤＢ３４０は、移動体Ｍ内の照度を示す照度情報を記憶する。地図ＤＢ３５０は、地図情報を記憶する。地図情報は、移動体Ｍが走行する地域を一定の割合で縮小して平面上に表す情報である。トンネル内瞳孔径ＤＢ３６０は、移動体Ｍがトンネル内を走行しているときに撮像された画像情報に基づく被写体の瞳孔径を示す情報を記憶する。トンネル内照度ＤＢ３７０は、移動体Ｍがトンネル内を走行しているときの移動内Ｍ内の照度を示す情報を記憶する。
【００５７】
なお、位置ＤＢ３２０、トンネル内瞳孔径ＤＢ３６０およびトンネル内照度ＤＢ３７０の記憶内容については、図６〜図８を用いて後述する。検知装置１０１は、例えば、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）やタブレット型ＰＣなどであってもよく、また、サーバであってもよい。
【００５８】
端末装置３０１は、移動体Ｍに設けられるコンピュータである。ここでは、端末装置３０１は、ネットワーク３１０を介して、検知装置１０１と直接通信可能である場合を想定するが、これに限らない。例えば、端末装置３０１は、スマートフォンなどの他の通信機器を介して、検知装置１０１と通信することにしてもよい。
【００５９】
（検知装置１０１のハードウェア構成例）
図４は、検知装置１０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。図４において、検知装置１０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）４０１と、メモリ４０２と、ディスクドライブ４０３と、ディスク４０４と、Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）４０５と、ディスプレイ４０６と、入力装置４０７と、を有する。また、各構成部はバス４００によってそれぞれ接続される。
【００６０】
ここで、ＣＰＵ４０１は、検知装置１０１の全体の制御を司る。メモリ４０２は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）およびフラッシュＲＯＭなどを有する記憶部である。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭやＲＯＭが各種プログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ４０１のワークエリアとして使用される。メモリ４０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ４０１にロードされることで、コーディングされている処理をＣＰＵ４０１に実行させる。
【００６１】
ディスクドライブ４０３は、ＣＰＵ４０１の制御に従ってディスク４０４に対するデータのリード／ライトを制御する。ディスク４０４は、ディスクドライブ４０３の制御で書き込まれたデータを記憶する。ディスク４０４としては、例えば、磁気ディスク、光ディスクなどが挙げられる。
【００６２】
Ｉ／Ｆ４０５は、通信回線を通じてネットワーク３１０に接続され、ネットワーク３１０を介して外部装置（例えば、図３に示した端末装置３０１）に接続される。そして、Ｉ／Ｆ４０５は、ネットワーク３１０と自装置内部とのインターフェースを司り、外部装置からのデータの入出力を制御する。
【００６３】
ディスプレイ４０６は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する表示装置である。ディスプレイ４０６としては、例えば、液晶ディスプレイ、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ  Ｒａｙ  Ｔｕｂｅ）などを採用することができる。
【００６４】
入力装置４０７は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを有し、データの入力を行う。入力装置４０７は、キーボードやマウスなどであってもよく、また、タッチパネル式の入力パッドやテンキーなどであってもよい。
【００６５】
なお、検知装置１０１は、上述した構成部のうち、例えば、ディスクドライブ４０３、ディスク４０４、ディスプレイ４０６、入力装置４０７などを有さないことにしてもよい。また、ディスプレイ４０６や入力装置４０７は、検知装置１０１に接続された他のコンピュータが有することにしていてもよい。また、検知装置１０１は、上述した構成部のほかに、例えば、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、スキャナ、プリンタなどを有することにしてもよい。
【００６６】
（端末装置３０１のハードウェア構成例）
図５は、端末装置３０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。図５において、端末装置３０１は、ＣＰＵ５０１と、メモリ５０２と、Ｉ／Ｆ５０３と、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）ユニット５０４と、照度センサ５０５と、赤外線ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ  Ｅｍｉｔｔｉｎｇ  Ｄｉｏｄｅ）５０６と、赤外線カメラ５０７と、を有する。また、各構成部は、バス５００によってそれぞれ接続される。
【００６７】
ここで、ＣＰＵ５０１は、端末装置３０１の全体の制御を司る。メモリ５０２は、例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭおよびフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭやＲＯＭが各種プログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ５０１のワークエリアとして使用される。メモリ５０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ５０１にロードされることで、コーディングされている処理をＣＰＵ５０１に実行させる。
【００６８】
Ｉ／Ｆ５０３は、通信回線を通じてネットワーク３１０に接続され、ネットワーク３１０を介して外部装置（例えば、図３に示した検知装置１０１）に接続される。そして、Ｉ／Ｆ５０３は、ネットワーク３１０と装置内部とのインターフェースを司り、外部装置からのデータの入出力を制御する。
【００６９】
ＧＰＳユニット５０４は、ＧＰＳ衛星からの電波を受信して、自装置の位置を示す位置情報を出力する。位置情報は、例えば、端末装置３０１の位置を示す座標（緯度、経度）が含まれる。ここでは、測位衛星としてＧＰＳ衛星を用いる場合を例に挙げて説明したが、例えば、準天頂衛星システムの測位衛星を用いることにしてもよい。
【００７０】
照度センサ５０５は、照度を計測するセンサである。照度センサ５０５は、ＣＰＵ５０１の制御に従って、照度を計測する時間間隔（サンプリング周期）を調整可能である。照度のサンプリング周期は、例えば、１［ｍｓ］である。照度センサ５０５は、移動体Ｍ内に入射した光を受光可能な位置、例えば、移動体Ｍのフロントガラスやダッシュボード上に設けられる。なお、図１および図２に示したセンサユニットＳＵは、例えば、照度センサ５０５を有する。
【００７１】
赤外線ＬＥＤ５０６は、近赤外光を照射する光源である。近赤外光は、対象者には見えない波長の光である。赤外線ＬＥＤ５０６は、移動体Ｍの運転手に対して近赤外光が照射される位置、例えば、移動体Ｍのダッシュボード上に設けられる。
【００７２】
赤外線カメラ５０７は、移動体Ｍ内の被写体を撮像する撮像装置である。赤外線カメラ５０７は、ＣＰＵ５０１の制御に従って、被写体を撮像する時間間隔（サンプリング周期）を調整可能である。被写体を撮像するサンプリング周期は、例えば、５０［ｍｓ］である。赤外線カメラ５０７は、移動体Ｍの運転手を撮像可能な位置、例えば、移動体Ｍのダッシュボード上に設けられる。図１および図２に示したセンサユニットＳＵは、例えば、赤外線ＬＥＤ５０６および赤外線カメラ５０７を有する。
【００７３】
なお、端末装置３０１は、上述した構成部のほかに、例えば、ＳＳＤ、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）、入力装置等を有することにしてもよい。また、ＧＰＳユニット５０４、照度センサ５０５、赤外線ＬＥＤ５０６および赤外線カメラ５０７は、端末装置３０１とは別体に設けられていてもよい。この場合、ＧＰＳユニット５０４、照度センサ５０５、赤外線ＬＥＤ５０６および赤外線カメラ５０７は、端末装置３０１と通信可能に接続される。
【００７４】
（位置ＤＢ３２０の記憶内容）
つぎに、検知装置１０１が有する位置ＤＢ３２０の記憶内容について説明する。位置ＤＢ３２０は、例えば、図４に示したメモリ４０２、ディスク４０４などの記憶装置により実現される。
【００７５】
図６は、位置ＤＢ３２０の記憶内容の一例を示す説明図である。図６において、位置ＤＢ３２０は、時刻、座標およびトンネルフラグのフィールドを有し、各フィールドに情報を設定することで、位置情報（例えば、位置情報６００−１〜６００−３）をレコードとして記憶する。
【００７６】
ここで、時刻は、移動体Ｍの位置情報が計測された日時を示す。座標は、移動体Ｍの位置を示す緯度、経度である。トンネルフラグは、移動体Ｍの位置がトンネル内であるか否かを示す。ここでは、トンネルフラグ「０」は、移動体Ｍの位置がトンネル外であることを示す。トンネルフラグ「１」は、移動体Ｍの位置がトンネル内であることを示す。
【００７７】
（トンネル内瞳孔径ＤＢ３６０の記憶内容）
つぎに、検知装置１０１が有するトンネル内瞳孔径ＤＢ３６０の記憶内容について説明する。トンネル内瞳孔径ＤＢ３６０は、例えば、図４に示したメモリ４０２、ディスク４０４などの記憶装置により実現される。
【００７８】
図７は、トンネル内瞳孔径ＤＢ３６０の記憶内容の一例を示す説明図である。図７において、トンネル内瞳孔径ＤＢ３６０は、時刻、瞳孔径（Ｌ）および瞳孔径（Ｒ）のフィールドを有し、各フィールドに情報を設定することで、トンネル内瞳孔径情報（例えば、トンネル内瞳孔径情報７００−１，７００−２）をレコードとして記憶する。
【００７９】
ここで、時刻は、移動体Ｍ内の被写体が撮像された日時（例えば、ミリ秒単位までの時刻）を示す。瞳孔径（Ｌ）は、対応する時刻に撮像された画像情報に基づく被写体の左目の瞳孔径を示す（単位：ｍｍ）。瞳孔径（Ｒ）は、対応する時刻に撮像された画像情報に基づく被写体の右目の瞳孔径を示す（単位：ｍｍ）。
【００８０】
（トンネル内照度ＤＢ３７０の記憶内容）
つぎに、検知装置１０１が有するトンネル内照度ＤＢ３７０の記憶内容について説明する。トンネル内照度ＤＢ３７０は、例えば、図４に示したメモリ４０２、ディスク４０４などの記憶装置により実現される。
【００８１】
図８は、トンネル内照度ＤＢ３７０の記憶内容の一例を示す説明図である。図８において、トンネル内照度ＤＢ３７０は、時刻および照度のフィールドを有し、各フィールドに情報を設定することで、トンネル内照度情報（例えば、トンネル内照度情報８００−１，８００−２）をレコードとして記憶する。
【００８２】
ここで、時刻は、移動体Ｍ内の照度が計測された日時（例えば、ミリ秒単位までの時刻）を示す。照度は、対応する時刻に計測された移動体Ｍ内の照度を示す（単位：Ｌｘ）。
【００８３】
（検知装置１０１の機能的構成例）
図９は、検知装置１０１の機能的構成例を示すブロック図である。図９において、検知装置１０１は、取得部９０１と、特定部９０２と、生成部９０３と、検知部９０４と、出力部９０５と、を含む。取得部９０１〜出力部９０５は制御部となる機能であり、具体的には、例えば、図４に示したメモリ４０２、ディスク４０４などの記憶装置に記憶されたプログラムをＣＰＵ４０１に実行させることにより、または、Ｉ／Ｆ４０５により、その機能を実現する。各機能部の処理結果は、例えば、メモリ４０２、ディスク４０４などの記憶装置に記憶される。
【００８４】
取得部９０１は、移動体Ｍの位置を示す位置情報を取得する。移動体Ｍの位置情報には、例えば、移動体Ｍの位置が計測された時刻、および移動体Ｍの位置を示す緯度、経度が含まれる。具体的には、例えば、取得部９０１は、端末装置３０１のＧＰＳユニット５０４（図５参照）により定期的に計測される移動体Ｍの位置情報を端末装置３０１から受信することにより、移動体Ｍの位置情報を順次取得する。
【００８５】
取得された移動体Ｍの位置情報は、例えば、図６に示した位置ＤＢ３２０に記憶される。なお、トンネルフラグは初期状態では「０」である。
【００８６】
特定部９０２は、移動体Ｍの位置の時系列変化を示す情報と、トンネルが設けられた場所を示す情報とに基づいて、移動体Ｍがトンネルに入った第１のタイミングと、移動体Ｍがトンネルを出た第２のタイミングとを特定する。ここで、トンネルが設けられた場所を示す情報は、例えば、地図ＤＢ３５０（図３参照）に記憶された地図情報である。
【００８７】
具体的には、例えば、特定部９０２は、地図ＤＢ３５０を参照して、取得された移動体Ｍの位置情報が示す位置を含む区間（リンク）を特定する。つぎに、特定部９０２は、地図ＤＢ３５０を参照して、特定した区間の属性が「トンネル」であるか否かを判断する。ここで、区間の属性が「トンネル」の場合、特定部９０２は、取得された移動体Ｍの位置情報のトンネルフラグに「１」を設定する。そして、特定部９０２は、位置ＤＢ３２０を参照して、トンネルフラグが時系列に連続して「１」となる複数の位置情報のうち、先頭の位置情報の時刻を第１のタイミング、末尾の位置情報の時刻を第２のタイミングとして特定する。
【００８８】
なお、移動体Ｍが鉄道（電車、新幹線など）の場合、特定部９０２は、鉄道の運行管理システムに問い合わせることにより、移動体Ｍがトンネルに入った第１のタイミングと、移動体Ｍがトンネルから出た第２のタイミングとを特定することにしてもよい。
【００８９】
また、取得部９０１は、移動体Ｍ内の被写体を撮像した画像情報を取得する。画像情報には、例えば、移動体Ｍ内の被写体が撮像された時刻が含まれる。具体的には、例えば、取得部９０１は、端末装置３０１の赤外線カメラ５０７（図５参照）により定期的に撮像される画像情報を端末装置３０１から受信することにより、移動体Ｍ内の被写体を撮像した画像情報を順次取得する。
【００９０】
取得された画像情報は、例えば、画像ＤＢ３３０（図３参照）に記憶される。なお、取得部９０１は、特定部９０２によって第１のタイミングが特定されたことに応じて、移動体Ｍ内の被写体を撮像した画像情報の取得を開始することにしてもよい。また、取得部９０１は、特定部９０２によって第２のタイミングが特定されたことに応じて、移動体Ｍ内の被写体を撮像した画像情報の取得を終了することにしてもよい。
【００９１】
また、取得部９０１は、移動体Ｍ内の照度を示す照度情報を取得する。照度情報には、例えば、移動体Ｍ内の照度が計測された時刻が含まれる。具体的には、例えば、取得部９０１は、端末装置３０１の照度センサ５０５（図５参照）により定期的に計測される照度を示す照度情報を端末装置３０１から受信することにより、移動体Ｍ内の照度を示す照度情報を順次取得する。
【００９２】
取得された照度情報は、例えば、照度ＤＢ３４０（図３参照）に記憶される。この際、取得された照度情報が示す照度が電圧によって表される場合、検知装置１０１は、照度を［Ｌｘ］の単位に変換する。なお、取得部９０１は、特定部９０２によって第１のタイミングが特定されたことに応じて、移動体Ｍ内の照度を示す照度情報の取得を開始することにしてもよい。また、取得部９０１は、特定部９０２によって第２のタイミングが特定されたことに応じて、移動体Ｍ内の照度を示す照度情報の取得を終了することにしてもよい。
【００９３】
生成部９０３は、取得された画像情報に基づいて、移動体Ｍ内の被写体の瞳孔径の時系列変化に関する第１の特徴情報を生成する。具体的には、例えば、生成部９０３は、画像ＤＢ３３０を参照して、特定部９０２によって特定された第１のタイミングから第２のタイミングまでの期間に撮像された画像情報を選定する。つぎに、生成部９０３は、選定された画像情報から被写体の目の領域を検出する。
【００９４】
そして、生成部９０３は、検出した目の領域に対して、テンプレートマッチングを実行することで、被写体の瞳孔を検出する。つぎに、生成部９０３は、検出した瞳孔の瞳孔径を算出する。そして、生成部９０３は、選定された画像情報の時刻に基づいて、算出した瞳孔径を時系列に並べることで、移動体Ｍ内の被写体の瞳孔径の時系列変化を表す第１の特徴情報を生成する。
【００９５】
なお、生成部９０３は、被写体の両目の瞳孔径を算出することにしてもよく、また、被写体の左目または右目のいずれかの瞳孔径を算出することにしてもよい。また、生成部９０３は、左目の瞳孔径と右目の瞳孔径との平均値を、被写体の瞳孔径として算出することにしてもよい。
【００９６】
これにより、トンネル内を走行している移動体Ｍ内の対象者（被写体）の瞳孔径の時系列変化を表す第１の特徴情報を生成することができる。第１の特徴情報は、例えば、後述の図１２および図１３に示す波形情報１２０１，１３０１である。生成された第１の特徴情報は、例えば、図７に示したトンネル内瞳孔径ＤＢ３６０に記憶される。
【００９７】
また、生成部９０３は、取得された照度情報に基づいて、移動体Ｍ内の照度の時系列変化に関する第２の特徴情報を生成する。具体的には、例えば、生成部９０３は、照度ＤＢ３４０を参照して、特定部９０２によって特定された第１のタイミングから第２のタイミングまでの期間に計測された照度を示す照度情報を選定する。そして、生成部９０３は、選定された照度情報の時刻に基づいて、照度情報が示す照度を時系列に並べることで、移動体Ｍ内の照度の時系列変化を表す第２の特徴情報を生成する。
【００９８】
これにより、トンネル内を走行している移動体Ｍ内の照度の時系列変化を表す第２の特徴情報を生成することができる。第２の特徴情報は、例えば、後述の図１２および図１３に示す波形情報１２０２，１３０２である。生成された第２の特徴情報は、例えば、図８に示したトンネル内照度ＤＢ３７０に記憶される。
【００９９】
また、生成部９０３は、生成した第１の特徴情報と第２の特徴情報とに基づいて、移動体Ｍ内の被写体に照射された光に対する被写体の瞳孔の反射速度に関する反応情報を生成する。具体的には、例えば、生成部９０３は、トンネル内瞳孔径ＤＢ３６０を参照して、被写体の瞳孔径の時系列変化を表す波形の特徴点を抽出する。
【０１００】
この際、生成部９０３は、例えば、被写体の左目または右目のいずれかの瞳孔径を、被写体の瞳孔径としてもよく、また、左目の瞳孔径と右目の瞳孔径との平均値を、被写体の瞳孔径としてもよい。特徴点は、例えば、極大点、極小点および下り変化量最大点（ゼロクロス）の少なくともいずれかの点である。
【０１０１】
そして、生成部９０３は、抽出した特徴点のうち時系列に連続する特徴点間の時間間隔から第１の有効区間を特定する。第１の有効区間は、パルス波のように一定の幅を持った瞳孔径の波形が表れる区間である。第１の有効期間の特定例については、図１０および図１１を用いて後述する。
【０１０２】
また、生成部９０３は、例えば、トンネル内照度ＤＢ３７０を参照して、移動体Ｍ内の照度の時系列変化を表す波形の特徴点を抽出する。そして、生成部９０３は、抽出した特徴点のうち連続する特徴点間の時間間隔から第２の有効区間を特定する。第２の有効区間は、パルス波のように一定の幅を持った照度の波形が表れる区間である。第２の有効期間の特定例については、図１０および図１１を用いて後述する。
【０１０３】
つぎに、生成部９０３は、特定した第１の有効区間と第２の有効区間とに基づいて、被写体の瞳孔径の時系列変化を示す有効データを判定する。ここで、有効データは、パルス光のような規則的な光が被写体に照射された環境下での被写体の瞳孔径の時系列変化を示す情報である。有効データの判定例については、図１０および図１１を用いて後述する。
【０１０４】
そして、生成部９０３は、判定した有効データに基づいて、被写体の瞳孔の反射速度に関する反応情報を生成する。ここで、反応情報は、例えば、被写体に光が照射された際の被写体の瞳孔の変化速度（単位：ｍｍ／ｓ）を示す情報である。また、反応情報は、例えば、被写体に光が照射された際の被写体の瞳孔径の時系列変化を表す波形の長さ、いわゆる、「伸展波波長（単位：ｍｍ）」を示す情報であってもよい。
【０１０５】
より具体的には、例えば、生成部９０３は、有効データにおいて連続する瞳孔径の極大点と極小点との変化量および時間差から、瞳孔の変化速度を算出する。なお、瞳孔の変化速度を算出例については、図１２〜図１４を用いて説明する。また、生成部９０３は、有効データにおいて連続する瞳孔径の極大点から極小点までの波形の長さ（伸展波波長）を算出することにしてもよい。なお、伸展波波長を算出する具体的な処理内容については、図１５を用いて説明する。
【０１０６】
検知部９０４は、生成された反応情報に基づいて、移動体Ｍ内の被写体の疲労状態を検知する。具体的には、例えば、検知部９０４は、反応情報が示す瞳孔の変化速度が閾値α以下の場合に、移動体Ｍ内の被写体が疲労ありの状態であることを検知する。一方、反応情報が示す瞳孔の変化速度が閾値αより大きい場合は、検知部９０４は、移動体Ｍ内の被写体が疲労なしの状態であることを検知する。閾値αは、任意に設定可能であり、例えば、被写体の性別、年齢等に応じて設定される。一例を挙げると、閾値αは、１４．３５［ｍｍ／ｓ］程度の値に設定される。なお、移動体Ｍ内の被写体の疲労状態の検知例については、図１４を用いて後述する。
【０１０７】
また、検知部９０４は、反応情報が示す伸展波波長が閾値β以下の場合に、移動体Ｍ内の被写体が疲労ありの状態であることを検知することにしてもよい。一方、反応情報が示す伸展波波長が閾値βより大きい場合は、検知部９０４は、移動体Ｍ内の被写体が疲労なしの状態であることを検知する。閾値βは、任意に設定可能であり、例えば、被写体の性別、年齢等に応じて設定される。一例を挙げると、閾値βは、２５．６７［ｍｍ］程度の値に設定される。
【０１０８】
出力部９０５は、検知された移動体Ｍ内の被写体の疲労状態を出力する。出力部９０５の出力形式としては、例えば、メモリ４０２、ディスク４０４などの記憶装置への記憶、Ｉ／Ｆ４０５による他のコンピュータへの送信、ディスプレイ４０６への表示、不図示のプリンタへの印刷出力などがある。
【０１０９】
具体的には、例えば、出力部９０５は、検知された被写体の疲労状態と対応付けて、検知時刻または検知場所を特定可能な情報を出力することにしてもよい。ここで、検知時刻は、被写体の疲労状態が検知されたときの時刻であり、例えば、疲労状態検知に用いた変化速度（または、伸展波波長）の算出元である瞳孔径に対応する時刻である。検知場所は、検知時刻のときの移動体Ｍの位置である。
【０１１０】
また、出力部９０５は、トンネル区間に対する疲労検知区間の割合を示す情報を出力することにしてもよい。ここで、疲労検知区間は、移動体Ｍ内の被写体が疲労ありの状態であることが検知された区間である。例えば、トンネル区間は、第１のタイミングから第２のタイミングまでの期間の時間長に相当する。第１のタイミングから第２のタイミングまでの期間が複数存在する場合、トンネル区間は、例えば、各期間の時間長を累積したものとしてもよい。また、例えば、第１のタイミングから第２のタイミングまでの期間において、単位時間（例えば、１秒）ごとに、直近一定時間分（例えば、直近７秒分）の第１および第２の特徴情報をもとに、移動体Ｍ内の被写体の疲労状態を検知するとする。この場合、疲労検知区間は、例えば、移動体Ｍ内の被写体が疲労ありの状態であることが検知された回数に単位時間（例えば、１秒）を掛けた値となる。移動体Ｍ内の被写体の疲労状態の出力例については、図１６および図１７を用いて後述する。
【０１１１】
なお、検知装置１０１の各機能部は、検知システム３００内の検知装置１０１とは異なる他のコンピュータ、例えば、端末装置３０１で実現することにしてもよい。また、検知装置１０１の各機能部は、検知システム３００内の複数のコンピュータにより実現されることにしてもよい。
【０１１２】
（有効データの判定例）
つぎに、図１０および図１１を用いて、対象者（移動体Ｍ内の被写体）の瞳孔径の時系列変化を示す有効データの判定例について説明する。
【０１１３】
図１０は、瞳孔径および照度の時系列変化を表す波形を示す説明図である。また、図１１は、対象者の瞳孔径の時系列変化を示す有効データの判定例を示す説明図である。図１０において、波形情報１００１は、対象者の瞳孔径の時系列変化を表す情報であり、第１の特徴情報の一部を抜粋したものに相当する。また、波形情報１００２は、移動体Ｍ内の照度の時系列変化を表す情報であり、第２の特徴情報の一部を抜粋したものに相当する。
【０１１４】
生成部９０３は、波形情報１００１を参照して、特徴点を抽出する。ここでは、特徴点として、極大点、極小点および下り変化量最大点を抽出する場合を想定する。図１０の例では、極大点Ｈ１，Ｈ２，Ｈ３，Ｈ４と、極小点Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３，Ｌ４と、下り変化量最大点Ａ１，Ａ２，Ａ３，Ａ４とがそれぞれ抽出される。
【０１１５】
また、生成部９０３は、波形情報１００２を参照して、特徴点を抽出する。図１０の例では、極大点Ｈ’１，Ｈ’２，Ｈ’３，Ｈ’４と、極小点Ｌ’１，Ｌ’２，Ｌ’３，Ｌ’４と、下り変化量最大点Ａ’１，Ａ’２，Ａ’３，Ａ’４とがそれぞれ抽出される。
【０１１６】
図１１において、波形情報１００１の各特徴点の時刻Ｔおよび瞳孔径が示されている。例えば、極大点Ｈ１の時刻Ｔは「０．８７９」であり、瞳孔径は「３．０６」である。ただし、時刻Ｔの年月日時分は省略し、秒単位のみ表記している。また、波形情報１００２の各特徴点の時刻Ｔ’および照度が示されている。ただし、時刻Ｔ’の年月日時分は省略し、秒単位のみ表記している。例えば、極大点Ｈ’１の時刻Ｔ’は「０．７４５」であり、照度は「６５」である。
【０１１７】
生成部９０３は、波形情報１００１について、抽出した特徴点のうち時系列に連続する同種の特徴点間の時間間隔を算出する。なお、特徴点間の時間間隔とは、２つの特徴点それぞれに対応する時刻間の時間差に相当する。図１０の例では、極大点Ｈ１，Ｈ２，Ｈ３，Ｈ４について、生成部９０３は、極大点Ｈ１，Ｈ２間の時間間隔と、極大点Ｈ２，Ｈ３間の時間間隔と、極大点Ｈ３，Ｈ４間の時間間隔とを算出する。
【０１１８】
また、極小点Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３，Ｌ４について、生成部９０３は、極小点Ｌ１，Ｌ２間の時間間隔と、極小点Ｌ２，Ｌ３間の時間間隔と、極小点Ｌ３，Ｌ４間の時間間隔とを算出する。また、下り変化量最大点Ａ１，Ａ２，Ａ３，Ａ４について、生成部９０３は、下り変化量最大点Ａ１，Ａ２間の時間間隔と、下り変化量最大点Ａ２，Ａ３間の時間間隔と、下り変化量最大点Ａ３，Ａ４間の時間間隔とを算出する。
【０１１９】
つぎに、生成部９０３は、極大点Ｈ１，Ｈ２間の時間間隔と、極大点Ｈ２，Ｈ３間の時間間隔との差分ｄ１が閾値γ未満であるか否かを判断する。閾値γは、任意に設定可能であり、例えば、１０［ｍｓ］程度の値に設定される。また、生成部９０３は、極小点Ｌ１，Ｌ２間の時間間隔と、極小点Ｌ２，Ｌ３間の時間間隔との差分ｄ２が閾値γ未満であるか否かを判断する。また、生成部９０３は、下り変化量最大点Ａ１，Ａ２間の時間間隔と、下り変化量最大点Ａ２，Ａ３間の時間間隔との差分ｄ３が閾値γ未満であるか否かを判断する。
【０１２０】
そして、生成部９０３は、差分ｄ１，ｄ２，ｄ３が全て閾値γ未満の場合に、特徴点Ｈ１〜Ｈ３，Ｌ１〜Ｌ３，Ａ１〜Ａ３に対応する期間を第１の有効期間として特定する。特徴点Ｈ１〜Ｈ３，Ｌ１〜Ｌ３，Ａ１〜Ａ３に対応する期間は、例えば、各特徴点Ｈ１〜Ｈ３，Ｌ１〜Ｌ３，Ａ１〜Ａ３に対応する時刻のうち、最古の時刻（極小点Ｌ１に対応する時刻）から最新の時刻（下り変化量最大点Ａ３に対応する時刻）までの期間である。
【０１２１】
以降は、各特徴点を１つずらして同様の処理を行う。具体的には、生成部９０３は、極大点Ｈ２，Ｈ３間の時間間隔と、極大点Ｈ３，Ｈ４間の時間間隔との差分ｄ４が閾値γ未満であるか否かを判断する。また、生成部９０３は、極小点Ｌ２，Ｌ３間の時間間隔と、極小点Ｌ３，Ｌ４間の時間間隔との差分ｄ５が閾値γ未満であるか否かを判断する。また、生成部９０３は、下り変化量最大点Ａ２，Ａ３間の時間間隔と、下り変化量最大点Ａ３，Ａ４間の時間間隔との差分ｄ６が閾値γ未満であるか否かを判断する。
【０１２２】
そして、生成部９０３は、差分ｄ４，ｄ５，ｄ６が全て閾値γ未満の場合に、特徴点Ｈ２〜Ｈ４，Ｌ２〜Ｌ４，Ａ２〜Ａ４に対応する期間を第１の有効期間として特定する（判定結果：ＯＫ）。一方、差分ｄ４，ｄ５，ｄ６の少なくともいずれかが閾値γ以上の場合には、生成部９０３は、特徴点Ｈ２〜Ｈ４，Ｌ２〜Ｌ４，Ａ２〜Ａ４に対応する期間を第１の有効期間として特定しない（判定結果：ＮＧ）。
【０１２３】
図１１の例では、特徴点Ｈ１〜Ｈ３，Ｌ１〜Ｌ３，Ａ１〜Ａ３に対応する期間と、特徴点Ｈ２〜Ｈ４，Ｌ２〜Ｌ４，Ａ２〜Ａ４に対応する期間とが第１の有効期間として特定される。これにより、波形情報１００１において、時系列に連続する特徴点間の時間間隔がほぼ同じ区間を第１の有効区間として特定することができる。
【０１２４】
同様に、生成部９０３は、波形情報１００２について、抽出した特徴点のうち時系列に連続する同種の特徴点間の時間間隔を算出する。図１０の例では、極大点Ｈ’１，Ｈ’２，Ｈ’３，Ｈ’４について、生成部９０３は、極大点Ｈ’１，Ｈ’２間の時間間隔と、極大点Ｈ’２，Ｈ’３間の時間間隔と、極大点Ｈ’３，Ｈ’４間の時間間隔とを算出する。
【０１２５】
また、極小点Ｌ’１，Ｌ’２，Ｌ’３，Ｌ’４について、生成部９０３は、極小点Ｌ’１，Ｌ’２間の時間間隔と、極小点Ｌ’２，Ｌ’３間の時間間隔と、極小点Ｌ’３，Ｌ’４間の時間間隔とを算出する。また、下り変化量最大点Ａ’１，Ａ’２，Ａ’３，Ａ’４について、生成部９０３は、下り変化量最大点Ａ’１，Ａ’２間の時間間隔と、下り変化量最大点Ａ’２，Ａ’３間の時間間隔と、下り変化量最大点Ａ’３，Ａ’４間の時間間隔とを算出する。
【０１２６】
つぎに、生成部９０３は、極大点Ｈ’１，Ｈ’２間の時間間隔と、極大点Ｈ’２，Ｈ’３間の時間間隔との差分ｄ’１が閾値γ未満であるか否かを判断する。また、生成部９０３は、極小点Ｌ’１，Ｌ’２間の時間間隔と、極小点Ｌ’２，Ｌ’３間の時間間隔との差分ｄ’２が閾値γ未満であるか否かを判断する。また、生成部９０３は、下り変化量最大点Ａ’１，Ａ’２間の時間間隔と、下り変化量最大点Ａ’２，Ａ’３間の時間間隔との差分ｄ’３が閾値γ未満であるか否かを判断する。そして、生成部９０３は、差分ｄ’１，ｄ’２，ｄ’３が全て閾値γ未満の場合に、特徴点Ｈ’１〜Ｈ’３，Ｌ’１〜Ｌ’３，Ａ’１〜Ａ’３に対応する期間を第２の有効期間として特定する。
【０１２７】
以降は、各特徴点を１つずらして同様の処理を行う。具体的には、生成部９０３は、極大点Ｈ’２，Ｈ’３間の時間間隔と、極大点Ｈ’３，Ｈ’４間の時間間隔との差分ｄ’４が閾値γ未満であるか否かを判断する。また、生成部９０３は、極小点Ｌ’２，Ｌ’３間の時間間隔と、極小点Ｌ’３，Ｌ’４間の時間間隔との差分ｄ’５が閾値γ未満であるか否かを判断する。また、生成部９０３は、下り変化量最大点Ａ’２，Ａ’３間の時間間隔と、下り変化量最大点Ａ’３，Ａ’４間の時間間隔との差分ｄ’６が閾値γ未満であるか否かを判断する。
【０１２８】
そして、生成部９０３は、差分ｄ’４，ｄ’５，ｄ’６が全て閾値γ未満の場合に、特徴点Ｈ’２〜Ｈ’４，Ｌ’２〜Ｌ’４，Ａ’２〜Ａ’４に対応する期間を第２の有効期間として特定する（判定結果：ＯＫ）。一方、差分ｄ’４，ｄ’５，ｄ’６の少なくともいずれかが閾値γ以上の場合には、生成部９０３は、特徴点Ｈ’２〜Ｈ’４，Ｌ’２〜Ｌ’４，Ａ’２〜Ａ’４に対応する期間を第２の有効期間として特定しない（判定結果：ＮＧ）。
【０１２９】
図１１の例では、特徴点Ｈ’１〜Ｈ’３，Ｌ’１〜Ｌ’３，Ａ’１〜Ａ’３に対応する期間と、特徴点Ｈ’２〜Ｈ’４，Ｌ’２〜Ｌ’４，Ａ’２〜Ａ’４に対応する期間とが第２の有効期間として特定される。これにより、波形情報１００２において、時系列に連続する特徴点間の時間間隔がほぼ同じ区間を第２の有効区間として特定することができる。
【０１３０】
つぎに、生成部９０３は、特定した第１の有効区間と第２の有効区間とに基づいて、疲労検知有効区間を特定する。ここで、疲労検知有効区間は、疲労状態検知に適したデータを得られる期間である。具体的には、例えば、生成部９０３は、第１の有効区間と第２の有効区間とが重複する期間であって、瞳孔径の極小点の時刻Ｔが、照度の連続する極大点の時刻Ｔ’間にある期間を疲労検知有効区間として特定する。
【０１３１】
図１１の例では、第１の有効区間と第２の有効区間とが重複する期間は、極小点Ｌ１に対応する時刻から下り変化量最大点Ａ’４に対応する時刻までの期間である。また、第１の有効区間と第２の有効区間とが重複する期間において、瞳孔径の極小点Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３の時刻Ｔが、照度の連続する極大点の時刻Ｔ’間に存在する。
【０１３２】
したがって、生成部９０３は、例えば、極小点Ｌ１に対応する時刻から下り変化量最大点Ａ’４に対応する時刻までの期間を、疲労検知有効区間として特定する。そして、生成部９０３は、特定した疲労検知有効区間に基づいて、対象者の瞳孔径の時系列変化を示す有効データを判定する。具体的には、例えば、生成部９０３は、トンネル内瞳孔径ＤＢ３６０を参照して、疲労検知有効区間に時刻が含まれるトンネル内瞳孔径情報を、有効データとして判定する。
【０１３３】
これにより、パルス光のような規則的な光が被写体に照射された環境下での対象者の瞳孔径の時系列変化を示す有効データを得ることができる。
【０１３４】
なお、検知装置１０１は、例えば、移動体Ｍの速度がある程度一定であることを判断するために、照度センサ５０５により計測された照度と、赤外線カメラ５０７により撮像された画像情報に基づく対象者の瞳孔径に対して周波数解析を実施してもよい。そして、検知装置１０１は、照度と瞳孔径との間で、ピーク値と変化周期が同期している区間を疲労検知有効区間として特定することにしてもよい。
【０１３５】
（瞳孔の変化速度を算出例）
つぎに、図１２〜図１４を用いて、対象者（移動体Ｍ内の被写体）の瞳孔の変化速度の算出例について説明する。
【０１３６】
図１２および図１３は、特徴情報の具体例を示す説明図である。図１２において、波形情報１２０１，１２０２は、ある日の午前中（例えば、起床後４時間経過）に移動体ＭがトンネルＫ内を走行したときの情報である。波形情報１２０１は、移動体Ｍ内の対象者Ｘの瞳孔径の時系列変化を表す情報であり、第１の特徴情報の一例である。また、波形情報１２０２は、移動体Ｍ内の照度の時系列変化を表す情報であり、第２の特徴情報の一例である。
【０１３７】
また、図１３において、波形情報１３０１，１３０２は、ある日の午前中（例えば、起床後４時間経過）に移動体ＭがトンネルＫ内を走行したときの情報である。波形情報１３０１は、移動体Ｍ内の対象者Ｘの瞳孔径の時系列変化を表す情報であり、第１の特徴情報の一例である。また、波形情報１３０２は、移動体Ｍ内の照度の時系列変化を表す情報であり、第２の特徴情報の一例である。
【０１３８】
なお、図１２および図１３において、縦軸（左）は、瞳孔径を示している（単位：ｍｍ）。また、縦軸（右）は、照度を示している（単位：Ｌｘ）。また、横軸は、時間の経過を示している（単位：ｓ）。
【０１３９】
図１４は、瞳孔の変化速度の算出例を示す説明図である。図１４において、表１４００は、波形情報１２０１，１２０２における有効データに基づく対象者の瞳孔の変化速度の算出結果（午前中の瞳孔変化速度）と、波形情報１３０１，１３０２における有効データに基づく対象者の瞳孔の変化速度の算出結果（午後の瞳孔変化速度）とを示す。ここでは、２秒程度の疲労検知有効区間において１０点のサンプル（算出結果）が得られた場合を想定する。
【０１４０】
この場合、生成部９０３は、例えば、１０点の算出結果（午前中の瞳孔変化速度）のうち、最大値（１８．０８［ｍｍ／ｓ］）および最小値（１０．７２［ｍｍ／ｓ］）を１点ずつ削除する。これにより、外れ値を除外することができる。そして、生成部９０３は、最大値および最小値を削除した８点の算出結果（午前中の瞳孔変化速度）の平均速度を、瞳孔の変化速度として算出する。ここでは、午前中の対象者の瞳孔の変化速度は、「約１６．５［ｍｍ／ｓ］」となる。
【０１４１】
また、生成部９０３は、例えば、１０点の算出結果（午後の瞳孔変化速度）のうち、最大値（１７．２８［ｍｍ／ｓ］）および最小値（８．６４［ｍｍ／ｓ］）を１点ずつ削除する。これにより、外れ値を除外することができる。そして、生成部９０３は、最大値および最小値を削除した８点の算出結果（午後の瞳孔変化速度）の平均速度を、瞳孔の変化速度として算出する。ここでは、午後の対象者の瞳孔の変化速度は、「約１３．３［ｍｍ／ｓ］」となる。
【０１４２】
ここで、閾値αを「α＝１４．３５［ｍｍ／ｓ］」とする。この場合、午前中の対象者の瞳孔の変化速度（１６．５［ｍｍ／ｓ］）は、閾値αより大きい。このため、検知部９０４は、対象者が疲労なしの状態であることを検知する。一方、午後の対象者の瞳孔の変化速度（１３．３［ｍｍ／ｓ］）は、閾値α以下である。このため、検知部９０４は、対象者が疲労ありの状態であることを検知する。
【０１４３】
（伸展波波長を算出する具体的な処理内容）
つぎに、図１５を用いて、伸展波波長（波形の長さ）を算出する具体的な処理内容について説明する。
【０１４４】
図１５は、対象者の瞳孔径の時系列変化を表す波形の一部を示す説明図である。図１５において、波形１５０１は、対象者の瞳孔径の時系列変化を表す波形の一部を抜粋して表示したものである。縦軸（ｙ）は、瞳孔径を示している。また、横軸（ｘ）は、時間の経過を示している。
【０１４５】
生成部９０３は、定積分の定理により、例えば、下記式（１）を用いて、伸展波波長（波形の長さ）を算出することができる。ただし、ｔ１は、瞳孔径の変化量を求める所定区間の先頭の時間である。ｔｎは、瞳孔径の変化量を求める所定区間の末尾の時間である。所定区間は、任意に設定可能であり、例えば、有効データにおける、一定時間分の区間（例えば、２秒分の区間）であってもよく、また、極大点から極小点までの区間であってもよい。
【０１４６】
【数１】
2019043896.tif 000003
【０１４７】
これにより、瞳孔径の変化量を波形に表した際の波形の長さ（伸展波波長）から、対象者に照射された光に対する対象者の瞳孔の反射速度に関する反応情報を生成することができる。
【０１４８】
（対象者の疲労状態の出力例）
つぎに、図１６および図１７を用いて、移動体Ｍ内の対象者の疲労状態の出力例について説明する。
【０１４９】
図１６は、対象者の疲労状態の出力例を示す説明図（その１）である。図１６において、疲労検知結果画面１６００は、検知部９０４により検知された移動体Ｍ内の対象者の疲労状態を示すものであり、対象者向けに表示される画面の一例である。疲労検知結果画面１６００は、例えば、出力部９０５により、端末装置３０１のディスプレイ（不図示）や対象者のスマートフォンなどに表示される。なお、図１６では、画面内の一部を抜粋して拡大表示している（図１６中、矢印部分）。
【０１５０】
ここでは、移動体Ｍ内の対象者は、鉄道の運転手である。疲労検知結果画面１６００では、地図１６０１上に、移動体Ｍが走行した線路１６０２が表示されている。線路１６０２上の白抜き四角の図形は、線路１６０２上に存在するトンネル（例えば、トンネル１６０３〜１６０９）を示している。アイコン１６１０，１６１１は、トンネル１６０３，１６０７内において対象者が疲労ありの状態であることが検知されたことを示す。メッセージ１６１２は、疲労状態の検知結果に応じて表示される情報である。
【０１５１】
疲労検知結果画面１６００によれば、対象者は、トンネル１６０３，１６０７内において疲労ありの状態であることが検知されたことがわかる。また、対象者は、メッセージ１６１２から、運転開始６０分後から疲労度が高くなったことがわかる。これらのことから、対象者は、例えば、運転開始６０分後くらいで自身の疲労度が高くなるため、他の人と運転を交代するなどして休憩をとることが望ましいことがわかる。
【０１５２】
図１７は、対象者の疲労状態の出力例を示す説明図（その２）である。図１７において、疲労検知結果画面１７００は、検知部９０４により検知された複数の対象者それぞれの疲労状態を示すものであり、管理者向けに表示される画面の一例である。管理者は、複数の対象者の疲労状態を管理する者である。対象者は、例えば、長距離トラックや長距離バスの運転手である。疲労検知結果画面１７００は、例えば、出力部９０５により、管理者が使用するＰＣやスマートフォンなどに表示される。
【０１５３】
疲労検知結果画面１７００において、対象者１７０１〜１７０４それぞれについて、日ごとの疲労度が時系列に表示されている。疲労度は、対象者が疲労している度合いを示す。ここでは、疲労度は、トンネル区間に対する疲労検知区間の割合（％）を１００から引いた値である。このため、疲労度の値が低いほど、対象者が疲労している度合いが高いことを示す。
【０１５４】
疲労検知結果画面１７００によれば、管理者は、対象者１７０１〜１７０４それぞれについて、日ごとの疲労度を把握することができる。また、管理者は、各対象者１７０１〜１７０４の疲労度の時系列変化から、各対象者１７０１〜１７０４の疲労が、回復傾向（上昇）にあるのか、蓄積傾向（下降）にあるのかを判断することができる。
【０１５５】
これらのことから、管理者は、疲労が蓄積している対象者（例えば、対象者１７０２，１７０３）を休ませたり、仕事量を減らしたりして、疲労回復を促すことができる。
【０１５６】
（検知装置１０１の各種処理手順）
つぎに、実施の形態３にかかる検知装置１０１の各種処理手順について説明する。まず、図１８を用いて、検知装置１０１のトンネルフラグ判定処理手順について説明する。
【０１５７】
・トンネルフラグ判定処理手順
図１８は、検知装置１０１のトンネルフラグ判定処理手順の一例を示すフローチャートである。図１８のフローチャートにおいて、まず、検知装置１０１は、端末装置３０１から移動体Ｍの位置情報を受信したか否かを判断する（ステップＳ１８０１）。ここで、検知装置１０１は、移動体Ｍの位置情報を受信するのを待つ（ステップＳ１８０１：Ｎｏ）。
【０１５８】
そして、検知装置１０１は、移動体Ｍの位置情報を受信した場合（ステップＳ１８０１：Ｙｅｓ）、地図ＤＢ３５０を参照して、取得した移動体Ｍの位置情報が示す位置を含む区間を特定する（ステップＳ１８０２）。つぎに、検知装置１０１は、地図ＤＢ３５０を参照して、特定した区間の属性が「トンネル」であるか否かを判断する（ステップＳ１８０３）。
【０１５９】
ここで、属性が「トンネル」の場合（ステップＳ１８０３：Ｙｅｓ）、検知装置１０１は、トンネルフラグ「１」を設定して、取得した移動体Ｍの位置情報を位置ＤＢ３２０に登録し（ステップＳ１８０４）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。
【０１６０】
一方、属性が「トンネル」ではない場合（ステップＳ１８０３：Ｎｏ）、検知装置１０１は、トンネルフラグ「０」を設定して、取得した移動体Ｍの位置情報を位置ＤＢ３２０に登録し（ステップＳ１８０５）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。
【０１６１】
これにより、移動体Ｍがトンネルに入った第１のタイミングと、移動体Ｍがトンネルを出た第２のタイミングとを特定可能な情報（トンネルフラグ）を生成することができる。
【０１６２】
・疲労状態検知処理手順
つぎに、図１９および図２０を用いて、検知装置１０１の疲労状態検知処理手順について説明する。
【０１６３】
図１９および図２０は、検知装置１０１の疲労状態検知処理手順の一例を示すフローチャートである。図１９のフローチャートにおいて、まず、検知装置１０１は、位置ＤＢ３２０を参照して、移動体Ｍがトンネルに入った第１のタイミングを特定する（ステップＳ１９０１）。つぎに、検知装置１０１は、位置ＤＢ３２０を参照して、移動体Ｍがトンネルを出た第２のタイミングを特定する（ステップＳ１９０２）。
【０１６４】
そして、検知装置１０１は、画像ＤＢ３３０を参照して、特定した第１のタイミングから第２のタイミングまでのトンネル区間に撮像された画像情報を選定する（ステップＳ１９０３）。つぎに、検知装置１０１は、選定した画像情報から被写体の瞳孔を検出し（ステップＳ１９０４）、検出した瞳孔の瞳孔径を算出する（ステップＳ１９０５）。
【０１６５】
そして、検知装置１０１は、選定した画像情報の時刻に基づいて、算出した瞳孔径を時系列に並べることで、移動体Ｍ内の被写体の瞳孔径の時系列変化を表す第１の特徴情報を生成する（ステップＳ１９０６）。生成された第１の特徴情報は、トンネル内瞳孔径ＤＢ３６０に記憶される。
【０１６６】
つぎに、検知装置１０１は、照度ＤＢ３４０を参照して、特定した第１のタイミングから第２のタイミングまでのトンネル区間に計測された照度を示す照度情報を選定する（ステップＳ１９０７）。
【０１６７】
そして、検知装置１０１は、選定した照度情報の時刻に基づいて、照度情報が示す照度を時系列に並べることで、移動体Ｍ内の照度の時系列変化を表す第２の特徴情報を生成して（ステップＳ１９０８）、図２０に示すステップＳ２００１に移行する。生成された第２の特徴情報は、トンネル内照度ＤＢ３７０に記憶される。
【０１６８】
図２０のフローチャートにおいて、まず、検知装置１０１は、第１のタイミングから第２のタイミングまでのトンネル区間内の処理区間を設定する（ステップＳ２００１）。例えば、検知装置１０１は、トンネル区間の先頭から一定時間分を処理区間に設定する。一定時間は、任意に設定可能であり、例えば、７秒程度の時間に設定される。
【０１６９】
つぎに、検知装置１０１は、対象者の瞳孔の反射速度に関する反応情報を生成する反応情報生成処理を実行する（ステップＳ２００２）。ここでは、対象者に光が照射された際の対象者の瞳孔の変化速度を示す反応情報を生成する場合を想定する。反応情報生成処理の具体的な処理手順については、図２１を用いて後述する。
【０１７０】
そして、検知装置１０１は、生成した反応情報が示す瞳孔変化速度が閾値α以下であるか否かを判断する（ステップＳ２００３）。ここで、瞳孔変化速度が閾値α以下の場合（ステップＳ２００３：Ｙｅｓ）、検知装置１０１は、対象者が疲労ありの状態であることを検知して（ステップＳ２００４）、ステップＳ２００６に移行する。
【０１７１】
一方、瞳孔変化速度が閾値αより大きい場合（ステップＳ２００３：Ｎｏ）、検知装置１０１は、対象者が疲労なしの状態であることを検知する（ステップＳ２００５）。そして、検知装置１０１は、トンネル区間のうち処理区間に設定されていない未処理の区間があるか否かを判断する（ステップＳ２００６）。
【０１７２】
ここで、未処理の区間がある場合（ステップＳ２００６：Ｙｅｓ）、検知装置１０１は、トンネル区間内の処理区間を単位時間ずらすことにより、処理区間を変更して（ステップＳ２００７）、ステップＳ２００２に戻る。なお、単位時間は、任意に設定可能であり、例えば、１秒程度の時間に設定される。
【０１７３】
一方、未処理の区間がない場合（ステップＳ２００６：Ｎｏ）、検知装置１０１は、処理区間ごとに対象者の疲労状態を検知した検知結果を出力して（ステップＳ２００８）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。
【０１７４】
これにより、移動体Ｍ内の対象者に対してパルス光のような規則的な光が照射される環境下であるトンネル内の対象者の瞳孔径の時系列変化を利用して、対象者の疲労状態を検知することができる。
【０１７５】
・反応情報生成処理手順
つぎに、図２１を用いて、図２０に示したステップＳ２００２の反応情報生成処理の具体的な処理手順について説明する。
【０１７６】
図２１は、反応情報生成処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。図２１のフローチャートにおいて、まず、検知装置１０１は、トンネル内瞳孔径ＤＢ３６０を参照して、ステップＳ２００１において設定した処理区間内の対象者の瞳孔径の時系列変化を表す波形の特徴点を抽出する（ステップＳ２１０１）。
【０１７７】
つぎに、検知装置１０１は、抽出した特徴点のうち時系列に連続する特徴点間の時間間隔を算出する（ステップＳ２１０２）。そして、検知装置１０１は、算出した特徴点間の時間間隔に基づいて、第１の有効区間を特定する（ステップＳ２１０３）。
【０１７８】
つぎに、検知装置１０１は、トンネル内照度ＤＢ３７０を参照して、ステップＳ２００１において設定した処理区間内の移動体Ｍ内の照度の時系列変化を表す波形の特徴点を抽出する（ステップＳ２１０４）。そして、検知装置１０１は、抽出した特徴点のうち時系列に連続する特徴点間の時間間隔を算出する（ステップＳ２１０５）。
【０１７９】
つぎに、検知装置１０１は、算出した特徴点間の時間間隔に基づいて、第２の有効区間を特定する（ステップＳ２１０６）。そして、検知装置１０１は、特定した第１の有効区間と第２の有効区間とに基づいて、疲労検知有効区間を特定する（ステップＳ２１０７）。疲労検知有効区間は、疲労状態検知に適したデータを得られる期間である。
【０１８０】
つぎに、検知装置１０１は、特定した疲労検知有効区間に基づいて、対象者の瞳孔径の時系列変化を示す有効データを判定する（ステップＳ２１０８）。例えば、検知装置１０１は、トンネル内瞳孔径ＤＢ３６０を参照して、疲労検知有効区間に時刻が含まれるトンネル内瞳孔径情報を、有効データとして判定する。
【０１８１】
そして、検知装置１０１は、判定した有効データに基づいて、対象者に光が照射された際の対象者の瞳孔変化速度を算出して（ステップＳ２１０９）、反応情報生成処理を呼び出したステップに戻る。これにより、対象者に照射された光に対する対象者の瞳孔の反射速度に関する反応情報を生成することができる。
【０１８２】
以上説明したように、実施の形態にかかる検知装置１０１によれば、移動体Ｍ内の被写体を撮像した画像情報を順次取得し、順次取得した画像情報に基づいて、被写体の瞳孔径の時系列変化に関する第１の特徴情報を生成することができる。また、検知装置１０１は、移動体Ｍ内の照度を示す照度情報を順次取得し、順次取得した照度情報に基づいて、移動体Ｍ内の照度の時系列変化に関する第２の特徴情報を生成することができる。そして、検知装置１０１は、生成した第１の特徴情報と第２の特徴情報とに基づいて、移動体Ｍ内の被写体に照射された光に対する被写体の瞳孔の反射速度に関する反応情報を生成し、生成した反応情報に基づいて、対象者の疲労状態を検知することができる。
【０１８３】
これにより、トンネル内のように走行している移動体Ｍ内に規則的に光が照射される環境を利用して、対象者の疲労状態を精度よく検知することができる。また、疲労状態検知のために、規則的に点滅する光源を準備する必要がないため、設置コストや装置コストの増加を抑えることができる。さらに、規則的に点滅する光源により対象者に対して可視光を継続して当てる場合に比べて、運転中の対象者にかかる負担を削減することができる。
【０１８４】
また、検知装置１０１によれば、移動体の位置の時系列変化を示す情報と、トンネルが設けられた場所を示す情報とに基づいて、移動体Ｍがトンネルに入った第１のタイミングと、移動体Ｍがトンネルを出た第２のタイミングとを特定することができる。また、検知装置１０１によれば、特定した第１のタイミングと第２のタイミングとに基づいて、移動体Ｍ内の被写体を撮像した画像情報と、移動体Ｍ内の照度を示す照度情報とを選定することができる。そして、検知装置１０１は、選定した画像情報に基づいて、第１の特徴情報を生成し、選定した照度情報に基づいて、第２の特徴情報を生成することができる。
【０１８５】
これにより、疲労状態検知に用いる情報を、移動体Ｍがトンネル内を走行しているとき、すなわち、疲労状態検知に適した環境下で計測された計測データ（画像情報、照度情報）に限定して、対象者の疲労状態を検知することができる。
【０１８６】
また、検知装置１０１によれば、第１の特徴情報に基づいて、被写体の瞳孔径の時系列変化を表す波形の特徴点のうち連続する特徴点間の時間間隔から第１の有効区間を特定することができる。特徴点は、極大点、極小点、または、下り変化量最大点の少なくともいずれかの点である。これにより、対象者の瞳孔径の時系列変化を表す波形の連続する特徴点間の時間間隔が略一定の区間、すなわち、対象者の瞳孔径が規則的に変動している区間を第１の有効区間として特定することができる。
【０１８７】
また、検知装置１０１によれば、第２の特徴情報に基づいて、移動体Ｍ内の照度の時系列変化を表す波形の特徴点のうち連続する特徴点間の時間間隔から第２の有効区間を特定することができる。これにより、移動体Ｍ内の照度の時系列変化を表す波形の連続する特徴点間の時間間隔が略一定の区間、すなわち、パルス光のような規則的な光が移動体Ｍ内に照射されている区間を第２の有効区間として特定することができる。
【０１８８】
また、検知装置１０１によれば、特定した第１の有効区間と第２の有効区間とに基づいて、被写体の瞳孔径の時系列変化を示す有効データを判定し、判定した有効データに基づいて、反応情報を生成することができる。これにより、トンネル内の照明（光源）により移動体Ｍ内に規則的に照射される光に応じて変動する対象者の瞳孔の反射速度から、対象者の疲労状態を検知することが可能となり、対象者の疲労状態の検知精度を向上させることができる。
【０１８９】
また、検知装置１０１によれば、判定した有効データに基づいて、被写体に光が照射された際の被写体の瞳孔の変化速度を示す反応情報を生成することができる。そして、検知装置１０１によれば、生成した反応情報が示す瞳孔の変化速度が閾値α以下の場合に、被写体が疲労ありの状態であることを検知することができる。これにより、疲労していない時と比較して、疲労時は光が照射されたときの対象者の瞳孔の変化速度が遅くなることを利用して、対象者の疲労状態を検知することができる。
【０１９０】
また、検知装置１０１によれば、判定した有効データに基づいて、被写体に光が照射された際の被写体の瞳孔径の時系列変化を表す波形の長さ（伸展波波長）を示す反応情報を生成することができる。そして、検知装置１０１によれば、生成した反応情報が示す伸展波波長が閾値β以下の場合に、被写体が疲労ありの状態であることを検知することができる。これにより、疲労していない時と比較して、疲労時は光が照射されたときの対象者の瞳孔径の変化量が小さくなることを利用して、対象者の疲労状態を検知することができる。
【０１９１】
また、検知装置１０１によれば、検知した被写体の疲労状態を出力することができる。これにより、対象者の疲労状態を対象者本人あるいは管理者が把握することができ、対象者の疲労状態に応じて適切な対応をとることが可能となる。
【０１９２】
これらのことから、実施の形態３にかかる検知装置１０１および検知システム３００によれば、規則的に点滅する光源を要することなく、トンネル内の環境を利用して、移動体Ｍ内の対象者の瞳孔反射の速さに基づく疲労検知を精度よく行うことができる。
【０１９３】
なお、本実施の形態で説明した検知方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本検知プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ）−ＲＯＭ、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ−Ｏｐｔｉｃａｌ  ｄｉｓｋ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）メモリ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、本検知プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。
【符号の説明】
【０１９４】
１０１  検知装置
１１０  第１の特徴情報
１２０  第２の特徴情報
１３０  反応情報
２１０  場所情報
３００  検知システム
３０１  端末装置
３１０  ネットワーク
３２０  位置ＤＢ
３３０  画像ＤＢ
３４０  照度ＤＢ
３５０  地図ＤＢ
３６０  トンネル内瞳孔径ＤＢ
３７０  トンネル内照度ＤＢ
４００，５００  バス
４０１，５０１  ＣＰＵ
４０２，５０２  メモリ
４０３  ディスクドライブ
４０４  ディスク
４０５，５０３  Ｉ／Ｆ
４０６  ディスプレイ
４０７  入力装置
５０４  ＧＰＳユニット
５０５  照度センサ
５０６  赤外線ＬＥＤ
５０７  赤外線カメラ
９０１  取得部
９０２  特定部
９０３  生成部
９０４  検知部
９０５  出力部
１００１，１００２，１２０１，１２０２，１３０１，１３０２  波形情報
１６００，１７００  疲労検知結果画面
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【国際調査報告】
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