(57)【要約】【課題】被監視者に危険状態が発生することを未然に防止できる危険状態予測装置等の提供。【解決手段】被監視者に危険状態が発生することを予測する危険状態予測装置であって、前記被監視者の動作を監視し、前記被監視者が危険状態に移行する兆候を示す兆候動作と一致する前記被監視者が行った動作を検出する兆候動作検出部を有する危険状態予測装置である。【選択図】図６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被監視者に危険状態が発生することを予測する危険状態予測装置であって、
前記被監視者の動作を監視し、前記被監視者が危険状態に移行する兆候を示す兆候動作と一致する前記被監視者が行った動作を検出する兆候動作検出部
を有することを特徴とする危険状態予測装置。
【請求項２】
前記被監視者の所定の動作から前記被監視者に危険状態が発生したことを検出すると、
前記危険状態が発生した所定時間前の前記被監視者の動作から前記兆候動作を抽出して判定データ格納部に記録する記録部を有し、
前記兆候動作検出部が、前記判定データ格納部に記録された前記兆候動作と一致する前記被監視者が行った動作を検出する請求項１に記載の危険状態予測装置。
【請求項３】
前記兆候動作検出部が、前記兆候動作と一致する動作を検出すると、危険状態が発生する可能性が高いことを前記被監視者に警告する警告部を有する請求項１から２のいずれかに記載の危険状態予測装置。
【請求項４】
前記危険状態が、前記被監視者の注意力低下状態、前記被監視者の認識力低下状態、前記被監視者の眠気発生状態、前記被監視者の酩酊状態、前記被監視者の発作による意識障害状態、及び前記被監視者の発作による運動障害状態の少なくともいずれかである請求項１から３のいずれかに記載の危険状態予測装置。
【請求項５】
前記兆候動作が、前記被監視者の頭の動きの変化、前記被監視者の顔の表情の変化、前記被監視者の視線の動きの変化、前記被監視者の頭を振る回数、前記被監視者の肩の上下動の回数、前記被監視者の瞬きの回数、前記被監視者の目をこする回数、前記被監視者の手を伸ばす回数、前記被監視者のあくびの回数、及び前記被監視者の座り直しの回数の少なくともいずれかを含む請求項１から４のいずれかに記載の危険状態予測装置。
【請求項６】
前記被監視者の所定の動作が、前記被監視者の動作の変化、前記被監視者の生体情報の変化、及び前記被監視者の行動状態の変化の少なくともいずれかであって、これらの変化の危険状態の判定閾値を超える動作である請求項２から５のいずれかに記載の危険状態予測装置。
【請求項７】
前記危険状態が、前記被監視者の注意力低下状態、前記被監視者の眠気発生状態、及び前記被監視者の酩酊状態の少なくともいずれかである請求項１から６のいずれかに記載の危険状態予測装置。
【請求項８】
被監視者に危険状態が発生することを予測する危険状態予測方法であって、
前記被監視者の動作を監視し、前記被監視者が危険状態に移行する兆候を示す兆候動作と一致する前記被監視者が行った動作を検出する兆候動作検出工程
を含むことを特徴とする危険状態予測方法。
【請求項９】
被監視者に危険状態が発生することを予測する危険状態予測プログラムであって、
前記被監視者の動作を監視し、前記被監視者が危険状態に移行する兆候を示す兆候動作と一致する前記被監視者が行った動作を検出する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする危険状態予測プログラム。
【請求項１０】
被監視者に危険状態が発生することを予測するためのデータを取得する危険状態予測用データ取得装置であって、
前記被監視者の動作を監視し、前記被監視者の所定の動作から前記被監視者に危険状態が発生したことを検出すると、前記危険状態が発生した所定時間前の前記被監視者の動作から、前記被監視者が危険状態に移行する兆候を示す兆候動作を抽出して判定データ格納部に記録する記録部
を有することを特徴とする危険状態予測用データ取得装置。
【請求項１１】
被監視者に危険状態が発生することを予測するためのデータを取得する危険状態予測用データ取得方法であって、
前記被監視者の動作を監視し、前記被監視者の所定の動作から前記被監視者に危険状態が発生したことを検出すると、前記危険状態が発生した所定時間前の前記被監視者の動作から、前記被監視者が危険状態に移行する兆候を示す兆候動作を抽出して判定データ格納部に記録する記録工程
を含むことを特徴とする危険状態予測用データ取得方法。
【請求項１２】
被監視者に危険状態が発生することを予測するためのデータを取得する危険状態予測用データ取得プログラムであって、
前記被監視者の動作を監視し、前記被監視者の所定の動作から前記被監視者に危険状態が発生したことを検出すると、前記危険状態が発生した所定時間前の前記被監視者の動作から、前記被監視者が危険状態に移行する兆候を示す兆候動作を抽出して判定データ格納部に記録する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする危険状態予測用データ取得プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、危険状態予測装置、危険状態予測方法、及び危険状態予測プログラム、並びに危険状態予測用データ取得装置、危険状態予測用データ取得方法、及び危険状態予測用データ取得プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
車両を運転中の運転者において、注意力低下、眠気発生等の危険状態が発生していることを判定する方法として、次のような方法などが考えられる。
（１）運転中の運転者の注意力が低下していることを、急ブレーキや急ハンドルの操作、車両の加速度センサデータ、又は運転者を撮影した画像から判定する方法
（２）運転中の運転者に眠気が発生していることを、ハンドル操作量の変化、道路の白線をタイヤがはみ出す頻度等の走行データから判定、脈拍や呼吸等のバイタルデータの変化から判定、又は運転者を撮影した画像から判定する方法
【０００３】
しかし、前記走行データ、バイタルデータ、及び運転者の撮像画像から得られた危険状態の発生の判定結果は、運転者個人によるばらつきが大きく、必ずしも適切な危険状態の発生の判定ができていないという問題がある。
また、危険状態の一つである眠気発生の判定を運転者に通知してから手動解除するまでの時間を基準とし、運転者の好みや特性に合わせて居眠り運転判定方法を容易に変更できる居眠り運転警報装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−１８３９００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、特許文献１に記載の方法のように、危険状態が発生してから運転者に警告しても手遅れになってしまうという問題がある。
【０００６】
一つの側面では、被監視者に危険状態が発生することを未然に防止できる危険状態予測装置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】
【０００７】
一つの実施態様では、危険状態予測装置は、被監視者に危険状態が発生することを予測する危険状態予測装置であって、前記被監視者の動作を監視し、前記被監視者が危険状態に移行する兆候を示す兆候動作と一致する前記被監視者が行った動作を検出する兆候動作検出部を有する。
【発明の効果】
【０００８】
一つの側面では、被監視者に危険状態が発生することを未然に防止できる危険状態予測装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、本発明の危険状態予測装置の一例を示すハードウェア構成図である。
【図２】図２は、本発明の危険状態予測装置の一例を示す機能ブロック図である。
【図３】図３は、運転者の危険状態の想定モデルの一例を示す模式図である。
【図４Ａ】図４Ａは、危険状態の検出処理の一例を示す機能ブロック図である。
【図４Ｂ】図４Ｂは、危険状態の検出処理に用いる危険状態の判定閾値のテーブルの一例を示す図である。
【図４Ｃ】図４Ｃは、危険状態動画データ格納部に格納されている運転者の危険状態と運転者の動画データが紐づけられている情報の一例を示す図である。
【図５Ａ】図５Ａは、判定データの抽出処理の一例を示す機能ブロック図である。
【図５Ｂ】図５Ｂは、判定データの抽出処理に用いる兆候動作と、兆候動作の判定基準との一例を示す図である。
【図５Ｃ】図５Ｃは、危険状態動画データ格納部に格納されている動画データの一例を示す図である。
【図６】図６は、兆候動作の検出処理の一例を示す機能ブロック図である。
【図７】図７は、危険状態の検出処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図８】図８は、判定データの抽出処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図９】図９は、兆候動作の検出処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、兆候動作の検出処理の結果の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、兆候動作の検出処理の結果の他の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の一実施形態について説明するが、本発明は、これらの実施形態に何ら限定されるものではない。
なお、本発明の「危険状態予測装置」における兆候動作検出部等が行う制御は、本発明の「危険状態予測方法」を実施することと同義であるので、本発明の「危険状態予測装置」の説明を通じて本発明の「危険状態予測方法」の詳細についても明らかにする。また、本発明の「危険状態予測プログラム」は、ハードウェア資源としてのコンピュータ等を用いることにより、本発明の「危険状態予測装置」として実現させることから、本発明の「危険状態予測装置」の説明を通じて本発明の「危険状態予測プログラム」の詳細についても明らかにする。
また、本発明の「危険状態予測用データ取得装置」における記録部が行う制御は、本発明の「危険状態予測用データ取得方法」を実施することと同義であるので、本発明の「危険状態予測用データ取得装置」の説明を通じて本発明の「危険状態予測用データ取得方法」の詳細についても明らかにする。また、本発明の「危険状態予測用データ取得プログラム」は、ハードウェア資源としてのコンピュータ等を用いることにより、本発明の「危険状態予測用データ取得装置」として実現させることから、本発明の「危険状態予測用データ取得装置」の説明を通じて本発明の「危険状態予測用データ取得プログラム」の詳細についても明らかにする。
更に、本発明の「危険状態予測用データ取得装置」は、本発明の「危険状態予測装置」における記録部と同義であるため、本発明の「危険状態予測装置」の記録部の説明を通じて本発明の「危険状態予測用データ取得装置」の詳細についても明らかにする。
【００１１】
（危険状態予測装置及び危険状態予測方法）
本発明の危険状態予測装置は、被監視者に危険状態が発生することを予測する危険状態予測装置であって、兆候動作検出部を有し、記録部及び警告部を有することが好ましく、更に必要に応じてその他の部を有する。
【００１２】
本発明の危険状態予測方法は、被監視者に危険状態が発生することを予測する危険状態予測方法であって、兆候動作検出工程を含み、記録工程及び警告工程を含むことが好ましく、更に必要に応じてその他の工程を含む。
【００１３】
本発明の危険状態予測方法は、本発明の危険状態予測装置により好適に実施することができ、兆候動作検出工程は兆候動作検出部により行うことができ、記録工程は記録部により行うことができ、警告工程は警告部により行うことができ、その他の工程はその他の手段により行うことができる。
【００１４】
前記危険状態予測装置及び本発明の危険状態予測方法によると、前記被監視者の動作を監視し、前記兆候動作と一致する前記被監視者が行った動作を検出することにより、前記被監視者に危険状態が発生することを事前に予測できるので、危険状態の発生を未然に防止することができる。
【００１５】
＜兆候動作検出工程及び兆候動作検出部＞
前記兆候動作検出工程は、前記被監視者の動作を監視し、前記被監視者が危険状態に移行する兆候を示す兆候動作と一致する前記被監視者が行った動作を検出する工程であり、兆候動作検出部により実施される。
【００１６】
−被監視者−
前記「危険状態予測装置」等における「被監視者」としては、危険状態の発生を未然に防止するために監視する必要がある者であれば特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、乗り物の運転者、一人暮らしの高齢者、要介護認定者、工事作業現場での作業員、発作により意識障害を生じる患者、発作により運動障害を生じる患者などが挙げられる。
【００１７】
前記乗り物の運転者は、運転中における、運転者の注意力低下状態、運転者の眠気発生状態、運転者の酩酊状態等の危険状態の発生を未然に防止するため、運転中は常時、運転者を監視する必要がある。
前記「乗り物」としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、汽車、電車、車両、船、飛行機などが挙げられる。これらの中でも、車両が好ましい。
前記車両としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、大型自動車（バス、トラック等）、中型自動車、又は普通自動車などが挙げられる。
【００１８】
前記工事作業現場での作業員は、特に真夏の作業中の熱中症等の危険状態の発生を未然に防止するため、常時、監視する必要がある。
前記一人暮らしの高齢者は、食事を摂取しているか、寝たきり状態になっていないか等の危険状態の発生を未然に防止するため、常時、監視する必要がある。
前記要介護認定者は、例えば、ベットからの転落、一人での外出等の危険状態の発生を未然に防止するため、常時、監視する必要がある。
前記発作により意識障害又は運動障害を生じる患者としては、例えば、不整脈、狭心症、心筋梗塞等の心臓疾患者、てんかん患者などが挙げられる。これらの患者は、何時発作が生じるかわからないため、常時、監視する必要がある。
【００１９】
−危険状態−
前記被監視者の危険状態としては、前記被監視者の種類に応じて異なり一概には規定できないが、例えば、前記被監視者の注意力低下状態、前記被監視者の認識力低下状態、前記被監視者の眠気発生状態、前記被監視者の酩酊状態、前記被監視者の発作による意識障害状態、前記被監視者の発作による運動障害状態などが挙げられる。これらは、１種単独で使用してもよいし、２種以上を併用してもよい。
【００２０】
−兆候動作−
前記被監視者の兆候動作としては、前記被監視者の種類に応じて異なり一概には規定できないが、例えば、前記被監視者の頭の動きの変化、前記被監視者の顔の表情の変化、前記被監視者の視線の動きの変化、前記被監視者の頭を振る回数、前記被監視者の肩の上下動の回数、前記被監視者の瞬きの回数、前記被監視者の目をこする回数、前記被監視者の手を伸ばす回数、前記被監視者のあくびの回数、前記被監視者の座り直しの回数などが挙げられる。これらは、１種単独で使用してもよいし、２種以上を併用してもよい。
【００２１】
＜記録工程及び記録部＞
前記被監視者の所定の動作から前記被監視者に危険状態が発生したことを検出すると、
前記危険状態が発生した所定時間前の前記被監視者の動作から前記兆候動作を抽出して判定データ格納部に記録する記録部を有し、前記兆候動作検出部が、前記判定データ格納部に記録された前記兆候動作と一致する前記被監視者が行った動作を検出することが好ましい。
前記記録部を有することにより、前記兆候動作を抽出して判定データ格納部に蓄積することができるので、被監視者に危険状態が発生することを事前により正確に予測することができるので、危険状態の発生を未然に防止できる。
ここで、前記記録部の構成は、本発明の「危険状態予測用データ取得装置」に該当し、前記記録部を実施する判定データの抽出処理は、本発明の「危険状態予測用データ取得方法」に該当し、前記記録部の処理をコンピュータに実行させるプログラムは、本発明の「危険状態予測用データ取得プログラム」に該当する。
【００２２】
−被監視者の所定の動作−
前記被監視者の所定の動作は、前記被監視者の動作の変化、前記被監視者の生体情報の変化、及び前記被監視者の行動状態の変化の少なくともいずれかであって、これらの変化の危険状態の判定閾値を超える動作であることが好ましい。
前記被監視者の危険状態の判定閾値は、被監視者毎に異なるので、事前に、被監視者毎に求めておき、危険状態検出部に登録しておくことが好ましい。
【００２３】
＜警告工程及び警告部＞
前記兆候動作検出部が、前記兆候動作と一致する動作を検出すると、危険状態が発生する可能性が高いことを前記被監視者に警告する警告部を有することが好ましい。
前記警告部としては、例えば、バイブレーター、スピーカー、ライト、ディスプレイ、速度減速手段、自動運転切替手段などが挙げられる。これらは、１種単独で使用してもよいし、２種以上を併用してもよい。
【００２４】
＜その他の工程及びその他の部＞
前記その他の部としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、通信部、入力部などが挙げられる。
前記その他の工程としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、通信工程、入力工程などが挙げられる。
【００２５】
前記通信部としては、車両の外部と通信可能なものであれば特に制限はなく、適宜公知のものを用いることができ、例えば、送受信機などが挙げられる。
【００２６】
前記入力部としては、危険運転予測装置に対する各種要求を受け付けることができれば特に制限はなく、適宜公知のものを用いることができ、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル、マイクなどが挙げられる。
【実施例】
【００２７】
以下の実施例では、本発明の「危険状態予測装置」における「被監視者」が「車両の運転者」である「危険運転予測装置」を一例として具体的に説明するが、本発明は、この実施例に何ら限定されるものではない。
【００２８】
＜危険運転予測装置＞
本発明の危険状態予測装置の一実施例としての危険運転予測装置は、車両の運転者に危険状態が発生することを予測する危険運転予測装置であって、兆候動作検出部を有し、記録部及び警告部を有することが好ましく、更に必要に応じてその他の部を有する。
【００２９】
前記危険運転予測装置によると、前記運転者の動作を監視し、前記兆候動作と一致する前記運転者が行った動作を検出することにより、前記運転者に危険状態が発生することを事前に予測することができるので、危険状態の発生を未然に防止できる。
【００３０】
−兆候動作検出部−
前記兆候動作検出部は、前記運転者の動作を監視し、前記運転者が危険状態に移行する兆候を示す兆候動作と一致する前記運転者が行った動作を検出する部である。
【００３１】
−−運転者の危険状態−−
前記運転者の危険状態としては、例えば、運転者の注意力低下状態、運転者の眠気発生状態、運転者の酩酊状態などが挙げられ、具体的には、居眠り運転、脇見運転、漫然運転、飲酒運転などが該当する。
【００３２】
−−運転者の兆候動作−−
前記運転者の兆候動作には、運転中の状態変化として検出するものと、運転中の発生回数の変化として検出するものとがある。
前記運転中の状態変化として検出する兆候動作としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、運転者の頭の動きの変化、運転者の顔の表情の変化、運転者の視線の動きの変化などが挙げられる。これらは、１種単独で使用してもよいし、２種以上を併用してもよい。
前記運転中の発生回数の変化として検出する兆候動作としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、運転者の頭を振る回数、運転者の肩の上下動の回数、運転者の瞬きの回数、運転者の目をこする回数、運転者の手を伸ばす回数、運転者のあくびの回数、運転者の座り直しの回数などが挙げられる。これらは、１種単独で使用してもよいし、２種以上を併用してもよい。なお、前記運転中の発生回数の変化として検出する兆候動作における回数は、運転者毎に異なるので、運転者毎に個別に求めることが好ましい。
【００３３】
−記録部−
前記記録部は、前記運転者の所定の動作から前記運転者に危険状態が発生したことを検出すると、前記危険状態が発生した所定時間前の前記運転者の動作から前記兆候動作を抽出して判定データ格納部に記録する記録部を有し、前記兆候動作検出部が、前記判定データ格納部に記録された前記兆候動作と一致する前記運転者が行った動作を検出することが好ましい。
【００３４】
−−運転者の所定の動作−−
前記運転者の所定の動作としては、前記運転者の運転操作の変化、前記運転者の生体情報の変化、及び前記運転者の運転状態の変化の少なくともいずれかであって、これらの変化の危険状態の判定閾値を超える動作であることが好ましい。
前記運転者の危険状態の判定閾値は、運転者毎に異なるので、事前に運転者毎に求めておき、危険状態検出部の判定閾値のデータベースに登録しておくことが好ましい。
前記運転者の運転操作の変化は、車両データとして、例えば、運転中の運転者の急ブレーキの発生傾向、ハンドル操作量の変化、急加速の発生傾向、車体振動量の変化などが挙げられる。
前記運転者の生体情報の変化は、生体データとして、例えば、運転者の脈拍、呼吸、心拍、脳波、血圧、発汗、体動などが挙げられる。
前記運転者の運転状態の変化は、カメラ撮像画像として、例えば、運転中の運転者の表情、身体の動き、顔の動きなどが挙げられる。
【００３５】
−警告部−
前記警告部は、前記兆候動作検出部が、前記兆候動作と一致する動作を検出すると、危険状態が発生する可能性が高いことを前記運転者に警告することが好ましい。
警告部としては、運転者に警告できるものであれば特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、バイブレーター、スピーカー、ライト、ディスプレイ、速度減速手段、自動運転切替手段などが挙げられる。これらは、１種単独で使用してもよいし、２種以上を併用してもよい。
【００３６】
−その他の部−
前記その他の部としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、通信部、入力部などが挙げられる。
【００３７】
（実施例１）
以下、本発明の実施例１の危険運転予測装置について説明する。
ここで、図１は、本発明の一実施例に係る危険運転予測装置１００の構成図である。なお、危険運転予測装置１００の図示せぬメモリには危険状態予測プログラムが記録されており、後述のＣＰＵ４０２が当該プログラムを読出して実行することにより、後述の危険状態検出部１０、兆候動作検出部１６として動作する。
【００３８】
危険運転予測装置１００は、ブレーキ電子制御ユニット（ブレーキＥＣＵ）１０１と、ステアリング電子制御ユニット（ステアリングＥＣＵ）１０２と、アクセル電子制御ユニット（アクセルＥＣＵ）１０３と、センサ電子制御ユニット（センサＥＣＵ）１０４と、車両制御電子制御ユニット（車両制御ＥＣＵ）４０１と、第１のバイタルセンサ２０１と、第１のカメラ３０１と、警告部５０１とを有し、更に必要に応じてその他の部を有する。
【００３９】
−ブレーキＥＣＵ、ステアリングＥＣＵ、アクセルＥＣＵ、センサＥＣＵ−
ブレーキＥＣＵ１０１は、ブレーキの操作情報取得に用いるユニットである。
ステアリングＥＣＵ１０２は、ハンドルの操作情報取得に用いるユニットである。
アクセルＥＣＵ１０３は、アクセルの操作情報取得に用いるユニットである。
センサＥＣＵ１０４は、加速度センサ等のセンサ情報取得に用いるユニットである。
【００４０】
ブレーキＥＣＵ１０１、ステアリングＥＣＵ１０２、アクセルＥＣＵ１０３、及びセンサＥＣＵ１０４から得られる情報は、車両データとして、車両制御ＥＣＵ４０１を介して収集され、急ブレーキの発生傾向、ハンドル操作量の変化、急加速の発生傾向、車体振動量の変化などであり、これらの情報に基いて運転者に危険状態が発生したことを判定することができる。
【００４１】
第１のバイタルセンサ２０１は、脈拍、呼吸、心拍、脳波、血圧、発汗、体動等の生体データ取得に用い、例えば、眠気検知アルゴリズムから運転中の眠気発生等を検出する。
また、取得する生体情報に応じて、第２のバイタルセンサ２０２のように生体データ取得に使用するバイタルセンサを複数用意してもよい。
前記眠気検知アルゴリズムとしては、例えば、特開２０１５−２１７０３５号公報などに記載されているものを使用することができる。
前記バイタルセンサから得られる情報は、生体データとして、車両制御ＥＣＵ４０１を介して収集され、眠気の発生状況等から、運転者に危険状態が発生したことを判定することができる。
【００４２】
第１のカメラ３０１は、運転者の運転状態（例えば、運転中の表情、身体の動き、顔の動き、目の動き等）を撮像し、例えば、脇見検知アルゴリズムから運転中の運転者の脇見を検出する。
前記脇見検知アルゴリズムとしては、例えば、特開２００５−１８２４５２号公報、特開２００４−１３３７４９号公報などに記載されているものを使用することができる。
前記第１のカメラ３０１としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、単眼カメラ、ステレオカメラなどが挙げられ、市販品を使用することができる。
また、撮像する運転者に応じて、第２のカメラ３０２のように撮像に使用するカメラを複数台用意してもよい。
前記カメラから得られる情報は、運転者のカメラ撮像画像として、車両制御ＥＣＵ４０１を介して収集され、脇見の発生状況等から、運転者に危険状態が発生したことを判定することができる。また、第１のカメラ３０１で撮像した運転者の画像は、動画データとして、車両制御ＥＣＵ４０１のデータ格納装置４０３にも格納され、運転者が危険状態に移行する兆候を示す兆候動作の検出に用いられる。
【００４３】
車両制御ＥＣＵ４０１は、処理に用いるＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）４０２と、データを格納するデータ格納装置４０３とから構成されている。
ＣＰＵ４０２には、図４Ａ、図５Ａ、及び図６に示す危険運転予測装置の機能ブロックにおける、危険状態検出部１０、兆候動作検出部１６、処理部１１などが含まれる。
データ格納装置４０３には、図４Ａ、図５Ａ、及び図６に示す危険運転予測装置の機能ブロックにおける記録部が含まれている。前記記録部としては、動画データ格納部１３、危険状態動画データ格納部１４、判定データ格納部１５などが挙げられる。
前記記録部は、本発明の危険状態予測用データ取得装置に該当し、前記記録部を実施すると、本発明の危険状態予測用データ取得方法、及び本発明の危険状態予測用データ取得プログラムも実施される。
【００４４】
車両制御ＥＣＵ４０１のＣＰＵ２は、車両データ、生体データ、及びカメラ撮像画像から運転者が危険状態に移行したことを判定すると共に、予めデータ格納装置４０３に格納されている運転者の動画データから、前記兆候動作と一致する運転者が行った動作を抽出する。
更に、ＣＰＵ２は、第１のカメラ３０１等で撮像した運転者の動画データを監視し、前記兆候動作と一致する運転者が行った動作を検出すると、運転者に危険状態が発生する可能性が高いと判定し、警告部５０１を介して運転者に危険状態が発生したことを警告する。
【００４５】
車両制御ＥＣＵ４０１のデータ格納装置４０３としては、各種情報を記憶することができれば特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、ソリッドステートドライブ、ハードディスクドライブ、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ）ドライブ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ）ドライブ、ＢＤ（Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）  Ｄｉｓｃ）ドライブなどが挙げられる。また、データ格納装置４０３は、ネットワーク上のコンピュータ群であるクラウドの一部であってもよい。
【００４６】
警告部５０１による警告としては、例えば、バイブレーターで触感的に通知したり、スピーカーで音として通知したり、ディスプレイのような表示機器で視覚的に通知したりすることが含まれる。また、前記警告には、危険状態の程度に応じて、車両の外部にも警告を行った上で、車両のスピードを減速したり、車両を強制的に停止することも含まれる。更に、自動運転機能付きの車両であれば手動運転から自動運転に切り替えることも含まれる。
【００４７】
図２に危険運転予測装置の機能ブロック図を示す。図２の危険運転予測装置の機能は、処理Ａ、処理Ｂ、及び処理Ｃの３つに分かれている。
【００４８】
処理Ａは、危険状態の検出処理であり、図４Ａに示す危険状態検出部１０により実施される。
危険状態の検出処理（処理Ａ）は、運転者が車両を運転中、常に動作しており、前記運転者の運転操作の変化（車両データの変化）、前記運転者の生体情報の変化（バイタルデータの変化）、及び前記運転者の運転状態の変化（カメラ撮像画像の変化）の少なくともいずれかであって、これらの変化の危険状態の判定閾値を用いて、運転者に危険状態が発生していないかを検出する。
前記判定閾値は、事前に求められており、固定値でもよいが、走行環境等に応じて適宜調整することが望ましい。
危険状態検出部１０は、運転者に危険状態が発生したと判定した場合は、その旨を、警告部５０１を通じて運転者に警告すると共に、危険状態が発生した所定時間前の運転者の動画データと前記危険状態とを紐づけて保存し、判定データの抽出処理（処理Ｂ）に用いる。
前記所定時間は、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができるが、１分間以上好ましく、１分間〜５分間がより好ましい。
【００４９】
処理Ｂは、判定データの抽出処理であり、図５Ａに示す記録部により実施される。判定データの抽出処理は、本発明の危険状態予測用データ取得方法に該当し、前記記録部は、本発明の危険状態予測用データ取得装置に該当する。
判定データの抽出処理（処理Ｂ）は、事前に定めた一定間隔で動作する処理であり、処理Ａからの指令により運転者の動画データから、処理Ｃの兆候動作の検出処理で用いる判定データ（兆候動作）を抽出する処理である。なお、本処理は必ずしも運転中に行わなくてもよく、判定データの抽出処理が完了すれば、処理Ｂは停止する。
なお、前記判定データは、運転者が危険状態に移行する兆候を示す兆候動作と一致する運転者の動作画像である。
【００５０】
処理Ｃは、兆候動作の検出処理であり、図６に示す兆候動作検出部１６により実施される。
兆候動作の検出処理（処理Ｃ）は、運転者が車両を運転中、常に動作しており、カメラ撮像画像と処理Ｂで抽出された判定データ（兆候動作）を用いて、運転者が車両を運転中に危険状態に移行する兆候を示す兆候動作と一致する運転者が行った動作が存在しないか監視する。兆候動作検出部１６が、カメラ撮像画像から前記兆候動作と一致する運転者が行った動作を検出すると、運転者に危険状態が発生する可能性が高いことを、運転者に警告部５０１を通じて警告する。
【００５１】
ここで、図３に運転中の車両の運転者の危険状態の想定モデルの一例を示す。この図３では、「眠気発生」という危険状態（このような運転者の危険状態を「居眠運転」と称することもある）を定義しており、「眠気発生」という危険状態が発生した所定時間前に「視線の移動が止まる」という兆候動作が生じる場合について説明する。なお、「眠気発生」という危険状態には、「注意力低下」も含まれる。
この図３の想定モデルを用いた、危険状態の検出処理（処理Ａ）、判定データの抽出処理（処理Ｂ）、及び兆候動作の検出処理（処理Ｃ）の処理毎の機能ブロックを図４Ａ、図５Ａ、及び図６に示す。
【００５２】
図４Ａに示すように、危険状態の検出処理（処理Ａ）において、危険状態検出部１０は、常に、運転者の車両データ、バイタルデータ、及びカメラ撮像画像の少なくともいずれかを検出しており、これらのデータに基づき、運転者に「眠気発生」という危険状態が発生していないかを監視している（処理Ａ−１）。
【００５３】
ここで、運転者に「眠気発生」という危険状態が発生したことの判定は、前記運転者の所定の動作が、前記運転者の運転操作の変化（車両データの変化）、前記運転者の生体情報の変化（バイタルデータの変化）、及び前記運転者の運転状態の変化（カメラ撮像画像の変化）のいずれかであって、これらの変化の危険状態の判定閾値を超える動作に該当するか否かにより、行われる。
前記運転者の危険状態の判定閾値は、運転者毎に異なるので、事前に運転者毎に求めておき、危険状態検出部の判定閾値のデータベースに登録しておくことが好ましい。
前記運転者に「眠気発生」という危険状態が発生したことを判定する方法の具体例としては、以下のものがある。
・車両データであるハンドル操作量の変化において、その変化が危険状態の判定閾値を超えることにより危険状態が発生したことを判定する。
・バイタルセンサから得られる脈波のゆらぎ成分の変化において、その変化が危険状態の判定閾値を超えることにより危険状態が発生したことを判定する。
・運転者を撮像した画像から運転者が目を数秒間以上閉じるという動作の変化において、その変化が危険状態の判定閾値を超えることにより危険状態が発生したことを判定する。
【００５４】
図４Ｂは、危険状態の判定閾値のテーブルの一例を示す図である。この図４Ｂのテーブルでは、「検出データ」と、「判定閾値」と、「危険状態」とが対応付けされて格納されている。
「検出データ」は、本実施例では、「車両データ」、「バイタルデータ」、又は「カメラ撮像画像」である。これらの内容については、上述したとおりである。
「判定閾値」は、検出デバイスに応じた判定閾値を示しており、判定閾値は事前に求められており、判定閾値は固定値でもよいが、走行環境等に応じて調整することが好ましい。
「危険状態」は、本実施例では、「注意力低下」、又は「眠気発生」である。
【００５５】
処理部１１は、危険状態検出部１０から、運転者に「眠気発生」という危険状態が発生したことの通知を受ける（処理Ａ−２）と、処理部１１は、運転者に危険状態が発生したことを警告するように警告部５０１に指示をする（処理Ａ−３）と共に、動画データ格納部１３に格納されている運転者の動画データから、「眠気発生」という危険状態が発生した所定時間前の運転者の動画データについて、「眠気発生」という危険状態と紐づけして危険状態動画データ格納部１４に格納するように指示する（処理Ａ−４）。
前記所定時間は、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができるが、１分間以上好ましく、１分間〜５分間がより好ましい。
なお、カメラで撮影された運転者の動画データは、一定期間、動画データ格納部１３に保存されるようになっているが、一定期間が過ぎると新しい動画データで上書きされる。
【００５６】
ここで、図４Ｃは、危険状態動画データ格納部１４に格納されている動画データの一例を示す。
図４Ｃのテーブルには、「時刻情報」と、「検出した危険状態」と、「動画データ」とが紐づけされて格納されている。
「時刻情報」は、運転者に危険状態が発生した年月日時刻の情報である。
「検出した危険状態」は、本実施例では、「注意力低下」、又は「眠気発生」である。
「動画データ」は、「危険状態」と紐づけされている。
【００５７】
図５Ａに示すように、判定データの抽出処理（処理Ｂ）において、処理部１１は、一定間隔で、危険状態動画データ格納部１４に格納されている動画データについて、「視線移動が止まる」という兆候動作が存在しないか、モーション検出アルゴリズム等を用いて検出する（処理Ｂ−１）。
前記モーション検出アルゴリズムとしては、例えば、特開平１０−３０４３８４号公報などに記載されているものを使用することができる。
【００５８】
危険状態動画データ格納部１４に格納されている運転者の動画データから、「視線移動が止まる」という兆候動作の検出は、例えば、図５Ｂに示す兆候動作の判定基準テーブルを用いて行われる。
図５Ｂのテーブルには、「兆候動作」と、「判定基準」と、「備考」とが格納されている。
「兆候動作」には、運転者の運転姿勢の変化や視線移動の変化等の運転中の状態変化として検出するものと、あくびや座り直し等の運転中の発生回数の変化として検出するものとがある。なお、兆候動作の検出を容易にするため、事前に兆候動作を用意しておいてもよい。
「判定基準」は、本実施例では、「兆候動作／状態の発生」、又は、「兆候動作の発生回数」によって定義する。
「備考」は、本実施例では、判定基準が「兆候動作／状態の発生」である場合には、対象となる動画データを判定データ格納部１５に格納する。また、判定基準が「兆候動作の発生回数」である場合には、動画データではなく、該当する兆候動作が発生したことを判定データ格納部１５に格納する。
【００５９】
処理部１１が、危険状態動画データ格納部１４に格納されている運転者の動画データから「視線移動が止まる」という兆候動作が存在すると判定すると、この兆候動作のデータを判定データ格納部１５に格納する（処理Ｂ−２）。なお、格納される兆候動作のデータは、動画データから兆候動作の画像のみを抽出したものである。
ここで、図５Ｃに示すように、検出した危険状態が「眠気発生」である場合には、危険状態動画データ格納部１４に格納されている「データＡ」、「データＢ」、及び「データＣ」の中から、「視線移動が止まる」という兆候動作に該当する、「データＡ」及び「データＢ」が判定データ格納部１５に格納される。
【００６０】
図６に示すように、兆候動作の検出処理において、兆候動作検出部１６は、運転者のカメラ撮像画像について、判定データ格納部１５に格納されている「視線移動が止まる」という兆候動作と一致する運転者が行った動作が存在しないか監視している（処理Ｃ−１）。
兆候動作検出部１６が、運転者のカメラ撮像画像について、モーション検出アルゴリズム等を用い、「視線移動が止まる」という兆候動作と一致する運転者が行った動作を検出すると、そのことを処理部１１に通知する。すると、処理部１１は、運転者に「眠気発生」という危険状態が発生する可能性が高いことを警告するように警告部５０１に指示する（処理Ｃ−２）。
警告する際には、兆候動作の発生回数に応じて警告レベルを変えてもよく、例えば、あくび発生３回の警告レベルを、あくび発生１回の警告レベルよりも高くすることなどが挙げられる。
警告レベルの例としては、色を変えたり、音を変えたり、振動の大きさを変える方法などがある。
【００６１】
以上説明したように、兆候動作検出部が、「眠気発生」という危険状態に移行する兆候を示す「視線移動が止まる」という兆候動作と一致する運転者が行った動作を検出することにより、運転者に「眠気発生」という危険状態が発生する可能性が高いことを、事前に警告することができ、「眠気発生」という危険状態の発生を未然に防止できる。また、兆候動作検出部は、運転者毎に兆候動作を検出することができるので、運転者毎の特徴に応じた正確な危険状態の検出を行うことができる。
【００６２】
図７は、危険状態の検出処理の流れの一例を示すフローチャートである。以下、図７、及び図４Ａ〜図４Ｃを参照して、「眠気発生」という危険状態の検出処理の流れについて説明する。
【００６３】
ステップＳ１０１では、危険状態検出部１０は、運転者が車両を運転中に、「眠気発生」という危険状態が発生しているか否かを車両データ、バイタルデータ、及びカメラ撮像画像の少なくともいずれかと、これらのデータについての危険状態の判定閾値とにより監視している。
危険状態検出部１０が、「眠気発生」という危険状態が発生していないと判定すると処理をＳ１０１に戻し、「眠気発生」という危険状態が発生していることをと判定すると、処理をＳ１０２に移行させる。
【００６４】
ステップＳ１０２では、処理部１１は、危険状態検出部１０から「眠気発生」という危険状態が発生していることの通知を受けると、「眠気発生」という危険状態が発生していることを運転者に警告するように警告部５０１に指示すると、処理をＳ１０３に移行する。
【００６５】
ステップＳ１０３では、処理部１１は、動画データ格納部１３に保存されている運転者の動画データから、運転者に「眠気発生」という危険状態が発生した所定時間前の運転者の動画データを「眠気発生」という危険状態と紐づけて危険状態動画データ格納部１４に保存するように指示すると、本処理を終了する。
前記所定時間は、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができるが、１分間以上好ましく、１分間〜５分間がより好ましい。
【００６６】
図８は、判定データの抽出処理の流れの一例を示すフローチャートである。以下、図８、及び図５Ａ〜図５Ｃを参照して、判定データの抽出処理の流れについて説明する。
【００６７】
ステップＳ２０１では、処理部１１は、危険状態動画データ格納部１４に対して、危険状態動画データ格納部１４が格納している運転者の動画データ中から、「視線移動が止まる」という兆候動作が存在することを抽出する処理を指示すると、処理をＳ２０２に移行する。
【００６８】
ステップＳ２０２では、処理部１１は、危険状態動画データ格納部１４に格納されている動画データ中に、「視線移動が止まる」という兆候動作が存在しないと判定すると処理をＳ２０１に戻し、「視線移動が止まる」という兆候動作が存在すると判定すると、処理をＳ２０３に移行させる。
【００６９】
ステップＳ２０３では、処理部１１は、「視線移動が止まる」という兆候動作が存在すると判定すると、「視線移動が止まる」という兆候動作を「眠気発生」という危険状態と紐づけして判定データ格納部１５に格納すると本処理を終了する。
【００７０】
図９は、兆候動作の検出処理の流れの一例を示すフローチャートである。以下、図９、及び図６を参照して、運転者の「視線移動が止まる」という兆候動作の検出処理の流れについて説明する。
【００７１】
ステップＳ３０１では、兆候動作検出部１６は、運転者のカメラ撮像画像において、判定データ格納部１５に格納されている「視線移動が止まる」という兆候動作と一致する運転者が行った動作が存在するか監視すると処理をＳ３０２に移行する。
【００７２】
ステップＳ３０２では、兆候動作検出部１６は、運転者のカメラ撮像画像に、「視線移動が止まる」という兆候動作と一致する運転者が行った動作が存在しないと判定すると処理をＳ３０１に戻し、「視線移動が止まる」という兆候動作と一致する運転者が行った動作を検出すると処理をＳ３０３に移行させる。
【００７３】
ステップＳ３０３では、処理部１１は、兆候動作検出部１６から、運転者に「眠気発生」という危険状態が発生する可能性が高いという通知を受けると、「眠気発生」という危険状態が発生する可能性が高いことを運転者に警告するように警告部５０１に指示すると本処理を終了する。
【００７４】
以上により、実施例１では、図１０に示すように、危険状態である「注意力低下」の発生が４件であるのに対して、「視線移動が止まる」という兆候動作と一致する運転者が行った動作を検出できたのは、４件中２件であるため、両者の一致率は５０％であった。なお、一致率等に応じて警告レベルを適否変更することもできる。
したがって、運転中の運転者を監視し、「視線移動が止まる」という兆候動作と一致する運転者が行った動作を検出することにより、運転者に危険状態が発生する可能性が高いことを警告することができるので、「眠気発生」という危険状態の発生を事前に予測することができ、危険状態が発生することを未然に防止できることがわかった。
【００７５】
（実施例２）
実施例２は、実施例１において、「視線移動が止まる」という兆候動作を「運転姿勢が傾く」という兆候動作に代えた以外は、実施例１と同様にして、危険状態の検出を行ったものであり、実施例１と同一の内容については、その説明を省略する。
実施例２では、図１１に示すように、危険状態である「注意力低下」の発生が４件であるのに対して、「運転姿勢が傾く」という兆候動作と一致する運転者が行った動作を検出できたのは、４件中２件であるため、両者の一致率は５０％であった。なお、一致率等に応じて警告レベルを適否変更することもできる。
したがって、運転中の運転者を監視し、「運転姿勢が傾く」という兆候動作と一致する運転者が行った動作を検出することにより、運転者に危険状態が発生する可能性が高いことを警告できるので、「眠気発生」という危険状態の発生を事前に予測することができ、危険状態が発生することを未然に防止できることがわかった。
【００７６】
以上の実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
被監視者に危険状態が発生することを予測する危険状態予測装置であって、
前記被監視者の動作を監視し、前記被監視者が危険状態に移行する兆候を示す兆候動作と一致する前記被監視者が行った動作を検出する兆候動作検出部
を有することを特徴とする危険状態予測装置。
（付記２）
前記被監視者の所定の動作から前記被監視者に危険状態が発生したことを検出すると、
前記危険状態が発生した所定時間前の前記被監視者の動作から前記兆候動作を抽出して判定データ格納部に記録する記録部を有し、
前記兆候動作検出部が、前記判定データ格納部に記録された前記兆候動作と一致する前記被監視者が行った動作を検出する付記１に記載の危険状態予測装置。
（付記３）
前記兆候動作検出部が、前記兆候動作と一致する動作を検出すると、危険状態が発生する可能性が高いことを前記被監視者に警告する警告部を有する付記１から２のいずれかに記載の危険状態予測装置。
（付記４）
前記被監視者が、乗り物の運転者、一人暮らしの高齢者、要介護認定者、工事作業現場での作業員、発作により意識障害を生じる患者、及び発作により運動障害を生じる患者の少なくともいずれかである付記１から３のいずれかに記載の危険状態予測装置。
（付記５）
前記危険状態が、前記被監視者の注意力低下状態、前記被監視者の認識力低下状態、前記被監視者の眠気発生状態、前記被監視者の酩酊状態、前記被監視者の発作による意識障害状態、及び前記被監視者の発作による運動障害状態の少なくともいずれかである付記１から４のいずれかに記載の危険状態予測装置。
（付記６）
前記兆候動作が、前記被監視者の頭の動きの変化、前記被監視者の顔の表情の変化、前記被監視者の視線の動きの変化、前記被監視者の頭を振る回数、前記被監視者の肩の上下動の回数、前記被監視者の瞬きの回数、前記被監視者の目をこする回数、前記被監視者の手を伸ばす回数、前記被監視者のあくびの回数、及び前記被監視者の座り直しの回数の少なくともいずれかを含む付記１から５のいずれかに記載の危険状態予測装置。
（付記７）
前記被監視者の所定の動作が、前記被監視者の動作の変化、前記被監視者の生体情報の変化、及び前記被監視者の行動状態の変化の少なくともいずれかであって、これらの変化の危険状態の判定閾値を超える動作である付記２から６のいずれかに記載の危険状態予測装置。
（付記８）
前記被監視者が、車両の運転者である付記１から７のいずれかに記載の危険状態予測装置。
（付記９）
前記運転者の危険状態が、前記運転者の注意力低下状態、前記運転者の眠気発生状態、及び前記運転者の酩酊状態の少なくともいずれかである付記８に記載の危険状態予測装置。
（付記１０）
前記運転者の危険状態が、居眠り運転、脇見運転、漫然運転、及び飲酒運転のいずれかである付記８から９のいずれかに記載の危険状態予測装置。
（付記１１）
前記警告部が、バイブレーター、スピーカー、ライト、ディスプレイ、速度減速手段、及び自動運転切替手段の少なくともいずれかである付記３から１０のいずれかに記載の危険状態予測装置。
（付記１２）
被監視者に危険状態が発生することを予測する危険状態予測方法であって、
前記被監視者の動作を監視し、前記被監視者が危険状態に移行する兆候を示す兆候動作と一致する前記被監視者が行った動作を検出する兆候動作検出工程
を含むことを特徴とする危険状態予測方法。
（付記１３）
前記被監視者の所定の動作から前記被監視者に危険状態が発生したことを検出すると、
前記危険状態が発生した所定時間前の前記被監視者の動作から前記兆候動作を抽出して判定データ格納部に記録する記録工程を含み、
前記兆候動作検出工程により、前記判定データ格納部に記録された前記兆候動作と一致する前記被監視者が行った動作を検出する付記１２に記載の危険状態予測方法。
（付記１４）
前記兆候動作検出工程により、前記兆候動作と一致する動作を検出すると、危険状態が発生する可能性が高いことを前記被監視者に警告する警告工程を含む付記１２から１３のいずれかに記載の危険状態予測方法。
（付記１５）
被監視者に危険状態が発生することを予測する危険状態予測プログラムであって、
前記被監視者の動作を監視し、前記被監視者が危険状態に移行する兆候を示す兆候動作と一致する前記被監視者が行った動作を検出する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする危険状態予測プログラム。
（付記１６）
前記被監視者の所定の動作から前記被監視者に危険状態が発生したことを検出すると、
前記危険状態が発生した所定時間前の前記被監視者の動作から前記兆候動作を抽出して判定データ格納部に記録し、
前記判定データ格納部に記録された前記兆候動作と一致する前記被監視者が行った動作を検出する
処理をコンピュータに実行させる付記１５に記載の危険状態予測プログラム。
（付記１７）
前記兆候動作と一致する動作を検出すると、危険状態が発生する可能性が高いことを前記被監視者に警告する
処理をコンピュータに実行させる付記１５から１６のいずれかに記載の危険状態予測プログラム。
（付記１８）
被監視者に危険状態が発生することを予測するためのデータを取得する危険状態予測用データ取得装置であって、
前記被監視者の動作を監視し、前記被監視者の所定の動作から前記被監視者に危険状態が発生したことを検出すると、前記危険状態が発生した所定時間前の前記被監視者の動作から、前記被監視者が危険状態に移行する兆候を示す兆候動作を抽出して判定データ格納部に記録する記録部
を有することを特徴とする危険状態予測用データ取得装置。
（付記１９）
被監視者に危険状態が発生することを予測するためのデータを取得する危険状態予測用データ取得方法であって、
前記被監視者の動作を監視し、前記被監視者の所定の動作から前記被監視者に危険状態が発生したことを検出すると、前記危険状態が発生した所定時間前の前記被監視者の動作から、前記被監視者が危険状態に移行する兆候を示す兆候動作を抽出して判定データ格納部に記録する記録工程
を含むことを特徴とする危険状態予測用データ取得方法。
（付記２０）
被監視者に危険状態が発生することを予測するためのデータを取得する危険状態予測用データ取得プログラムであって、
前記被監視者の動作を監視し、前記被監視者の所定の動作から前記被監視者に危険状態が発生したことを検出すると、前記危険状態が発生した所定時間前の前記被監視者の動作から、前記被監視者が危険状態に移行する兆候を示す兆候動作を抽出して判定データ格納部に記録する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする危険状態予測用データ取得プログラム。
【符号の説明】
【００７７】
１０      危険状態検出部
１１      処理部
１３      動画データ格納部
１４      危険状態動画データ格納部
１５      判定データ格納部
１６      兆候動作検出部
１００      危険状態予測装置（危険運転予測装置）
４０１      車両制御電子制御ユニット（車両制御ＥＣＵ）
４０２      ＣＰＵ
４０３      データ格納装置
５０１      警告部
【図１】
2018147021.tif 000003
【図２】
2018147021.tif 000004
【図３】
2018147021.tif 000005
【図４Ａ】
2018147021.tif 000006
【図４Ｂ】
2018147021.tif 000007
【図４Ｃ】
2018147021.tif 000008
【図５Ａ】
2018147021.tif 000009
【図５Ｂ】
2018147021.tif 000010
【図５Ｃ】
2018147021.tif 000011
【図６】
2018147021.tif 000012
【図７】
2018147021.tif 000013
【図８】
2018147021.tif 000014
【図９】
2018147021.tif 000015
【図１０】
2018147021.tif 000016
【図１１】
2018147021.tif 000017