(57)【要約】【課題】精度のよい眠気検知を行なう眠気検知装置を提供する。【解決手段】眠気検知装置１０は、特徴量抽出部１２と、検知規則記憶部１４と、正規化部１３と、眠気検知部１５とを備える。特徴量抽出部１２は、ユーザの心拍の間隔に基づいて、心拍に関する特徴量を抽出する。検知規則記憶部１４は、眠気を検知するための検知規則を保持する。正規化部１３は、正規化係数を更新する。眠気検知部１５は、特徴量、検知規則および正規化係数に基づいて、ユーザの眠気を検知する。正規化部１３は、眠気検知部１５がユーザの眠気を検知しなかったときの特徴量に基づいて、正規化係数を更新する。【選択図】図１
2019013737.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの心拍の間隔に基づいて前記心拍に関する特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
眠気を検知するための検知規則を保持する検知規則記憶部と、
正規化係数を更新する正規化部と、
前記特徴量、前記検知規則および前記正規化係数に基づいて、前記ユーザの眠気を検知する眠気検知部とを備え、
前記正規化部は、前記眠気検知部が前記ユーザの眠気を検知しなかったときの前記特徴量に基づいて、前記正規化係数を更新する、
眠気検知装置。
【請求項２】
前記正規化部は、前記正規化係数を用いて前記特徴量を正規化し、
前記眠気検知部は、正規化された前記特徴量および前記検知規則に基づいて、前記ユーザの眠気を検知する、
請求項１に記載の眠気検知装置。
【請求項３】
前記正規化部は、前記正規化係数を用いて前記検知規則の規則閾値を正規化し、
前記眠気検知部は、正規化された前記規則閾値を有する前記検知規則および前記特徴量に基づいて、前記ユーザの眠気を検知する、
請求項１に記載の眠気検知装置。
【請求項４】
心電波形を受信し、前記心電波形のＲＲ間隔を検出するＲＲＩ検出部をさらに備え、
前記特徴量抽出部は、前記ＲＲ間隔に基づいて前記心拍に関する特徴量を抽出する、
請求項１から３のいずれかに記載の眠気検知装置。
【請求項５】
心電波形のＲＲ間隔を受信するＲＲＩ入力部をさらに備え、
前記特徴量抽出部は、前記ＲＲ間隔に基づいて前記心拍に関する特徴量を抽出する、
請求項１から３のいずれかに記載の眠気検知装置。
【請求項６】
前記眠気検知部が検知した前記ユーザの眠気の確度を判定する確度判定部をさらに備え、
前記確度が所定の確度閾値より高い場合に、前記正規化部は、前記正規化係数を更新する、
請求項１から５のいずれかに記載の眠気検知装置。
【請求項７】
前記検知規則は、決定木による規則であり、
前記確度判定部は、前記決定木のリーフノードにおける眠気の割合により前記ユーザの眠気の確度を判定する、
請求項６に記載の眠気検知装置。
【請求項８】
前記特徴量抽出部は、複数の前記特徴量を抽出し、
前記複数の特徴量は、それぞれ、前記決定木の複数のノードに対応している、
請求項７に記載の眠気検知装置。
【請求項９】
前記検知規則は、複数の決定木からなるランダムフォレストによる規則であり、
前記確度判定部は、前記複数の決定木における眠気の割合により前記ユーザの眠気の確度を判定する、
請求項６に記載の眠気検知装置。
【請求項１０】
前記正規化部は、所定の時間前から現在までの間に抽出された特徴量であって、前記眠気検知部が前記ユーザの眠気を検知しなかったときの前記特徴量に基づいて、前記正規化係数を更新する、
請求項６から９のいずれかに記載の眠気検知装置。
【請求項１１】
前記正規化部は、前回の正規化係数と、前記特徴量との重み付け和に基づいて、前記正規化係数を更新する、
請求項１０に記載の眠気検知装置。
【請求項１２】
前記重み付け和に用いられる重みは、前記確度が高いほど大きく設定される、
請求項１１に記載の眠気検知装置。
【請求項１３】
ユーザの心拍の間隔に基づいて前記心拍に関する特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
正規化係数を更新する更新ステップと、
前記特徴量、眠気を検知するための検知規則および前記正規化係数に基づいて、前記ユーザの眠気を検知する眠気検知ステップとを有し、
前記正規化係数は、前記眠気検知ステップにおいて前記ユーザの眠気が検知されなかったときの前記特徴量に基づいて、更新される、
眠気検知方法。
【請求項１４】
請求項１３に記載の眠気検知方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録した、
プログラム記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、ユーザの眠気を検知する眠気検知装置、眠気検知方法、及び、プログラム記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１は、眠気検知装置を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】国際公開第２０１６／１０４４９８号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本開示は、眠気検知結果に基づいて眠気検知のための値を正規化することにより、精度のよい眠気検知を行なう眠気検知装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示における眠気検知装置は、特徴量抽出部と、検知規則記憶部と、正規化部と、眠気検知部とを備える。特徴量抽出部は、ユーザの心拍の間隔に基づいて、心拍に関する特徴量を抽出する。検知規則記憶部は、眠気を検知するための検知規則を保持する。正規化部は、正規化係数を更新する。眠気検知部は、特徴量、検知規則および正規化係数に基づいて、ユーザの眠気を検知する。正規化部は、眠気検知部がユーザの眠気を検知しなかったときの特徴量に基づいて、正規化係数を更新する。
【０００６】
なお、これらの全般的または具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムおよび記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
【発明の効果】
【０００７】
本開示における眠気検知装置は、眠気検知結果に基づいて眠気検知のための値を正規化することにより、精度のよい眠気検知を行うことができる。さらに、同一人物においても時間が経過すれば、心拍に関する特徴量が変化する。本開示は同一人物における時間経過においても、精度よく眠気を検知することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施の形態１における眠気検知装置１０の構成図である。
【図２】図２は、ＲＲＩ検出部１１に入力される心電波形の例を示す模式図である。
【図３】図３は、検知規則記憶部１４が保持する検知規則の例を示す模式図である。
【図４】図４は、実施の形態１における眠気検知装置１０の動作を示すフローチャートである。
【図５Ａ】図５Ａは、実施の形態１において、運転者の申告値に基づく眠気検知例を示す図である。
【図５Ｂ】図５Ｂは、実施の形態１において、特徴量の正規化を実施しなかった場合の眠気検知例を示す図である。
【図５Ｃ】図５Ｃは、実施の形態１において、特徴量の正規化を実施した場合の眠気検知例を示す図である。
【図６】図６は、変形例２における眠気検知装置２０の構成図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、適宜図面を参照しながら、実施の形態を詳細に説明する。但し、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするためである。
【００１０】
なお、発明者は、当業者が本開示を十分に理解するために添付図面および以下の説明を提供するのであって、これらによって特許請求の範囲に記載の主題を限定することを意図するものではない。
【００１１】
（実施の形態１）
以下、図１〜図５Ｃを用いて、実施の形態１の眠気検知装置１０を説明する。
【００１２】
［１．構成］
図１は、実施の形態１における眠気検知装置１０を示す構成図である。眠気検知装置１０は、ＲＲＩ検出部１１と、特徴量抽出部１２と、特徴量正規化部１３と、検知規則記憶部１４と、眠気検知部１５と、確度判定部１６とを備える。特徴量正規化部１３は、正規化部の一例である。
【００１３】
ＲＲＩ検出部１１は、外部から入力されるユーザの心電波形（心電情報）に基づいて、ＲＲ間隔（ＲＲＩ：Ｒ−Ｒ  Ｉｎｔｅｒｖａｌ）を検出する。ＲＲ間隔は、心電波形において近接する２つのＲ波同士の時間間隔である。特徴量抽出部１２は、ＲＲＩ検出部１１で検出されたＲＲ間隔に基づいて、後述の心拍変動に関する特徴量を抽出する。特徴量正規化部１３は、特徴量抽出部１２により抽出された特徴量を、後述する正規化係数に基づいて正規化する。検知規則記憶部１４は、正規化された特徴量から眠気を検知するための検知規則を保持する。眠気検知部１５は、特徴量正規化部１３により正規化された特徴量と検知規則記憶部１４に保持された検知規則とに基づいて眠気の有無を検知する。確度判定部１６は、眠気検知部１５により検知した眠気の有無の確度を判定する。
【００１４】
眠気検知装置１０は、プロセッサと、揮発性の記憶領域（主記憶装置）と、不揮発性の記憶領域（補助記憶装置）とを有する。揮発性の記憶領域は、制御プログラムを実行するときに使用するワークエリアとして用いられる。不揮発性の記憶領域は、制御プログラム、コンテンツなどを記憶している。揮発性の記憶領域は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）である。不揮発性の記憶領域は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）などである。眠気検知装置１０の機能の全部または一部は、例えば、プロセッサが制御プログラムを実行することにより実現される。
【００１５】
つぎに各構成要素について詳細に説明する。
【００１６】
［１−１．ＲＲＩ検出部１１］
ＲＲＩ検出部１１は、ユーザの心電波形を外部装置から受信する。一般に心電波形には、図２に示すような心臓の１拍ごとの動きに同期して、Ｐ波、Ｑ波、Ｒ波、Ｓ波、Ｔ波、Ｕ波が現れる。図２において、横軸は時間ｔを示し、縦軸は心電位Ｖを示す。心電波形において、Ｒ波は振幅が大きく、時間あたりの変化が急峻である。そのため、Ｒ波は心拍検出に用いられる。具体的なＲ波の検出方法は特に限定するものではない。例えば振幅が所定の閾値以上になる区間の最大振幅に対応する時刻をＲ波時刻として検出するようにすれば、Ｒ波を検出することができる。検出されたＲ波時刻と、前回検出されたＲ波時刻との間隔は、ＲＲ間隔（ＲＲＩ：Ｒ−Ｒ  Ｉｎｔｅｒｖａｌ）と呼ばれる。ＲＲＩ検出部１１は、このＲＲ間隔を検出する。
【００１７】
［１−２．特徴量抽出部１２］
特徴量抽出部１２は、ＲＲＩ検出部１１より入力されたＲＲ間隔に基づいて眠気検知を実施するため特徴量を抽出する。特徴量としては心拍変動に関する特徴量を用いることができる。心拍変動の特徴量は、所定の時間区間に含まれるＲＲ間隔の時系列を用いて算出することができる。時間区間の設定方法に特に限定はない。時間区間の長さは、例えば６０秒と設定することができる。時間区間の長さが短ければ、心拍変動の時間追従を早くすることができる。一方で、時間区間の長さが短ければ、体動等の原因によりＲＲ間隔に誤差が生じた場合に、ＲＲ間隔が誤差に敏感に反応してしまう場合がある。そのため、時間区間の長さを適切に設定することが望ましい。
【００１８】
心拍変動に関する特徴量は、所定の時間区間に含まれるＲＲ間隔の時系列を用いて算出することができる。このような心拍変動に関する特徴量としては、時間領域の特徴量と周波数領域の特徴量がある。
【００１９】
時間領域の心拍変動に関する特徴量としては、下記の特徴量を使用することができる。
【００２０】
・平均ＲＲ間隔：時間区間内のＲＲ間隔の平均値
・平均心拍数：時間区間内の心拍数の平均値
・ＳＤＮＮ：時間区間内のＲＲ間隔の標準偏差
・ＲＭＳＳＤ：時間区間内の連続して隣接するＲＲ間隔の差の２乗の平均値の平方根
・ＮＮ５０：時間区間内の連続した隣接するＲＲ間隔の差が５０ｍｓを超える総数
・ｐＮＮ５０：時間区間内の連続した隣接するＲＲ間隔の差が５０ｍｓを超える割合
【００２１】
一方、周波数領域の心拍変動に関する特徴量としては、時間区間内のＲＲ間隔についてスペクトル分析を行うことにより、下記の特徴量を使用することができる。
【００２２】
・ＬＦ（低周波）：０．０４〜０．１５Ｈｚの周波数帯のスペクトルパワー
・ＨＦ（高周波）：０．１５〜０．４Ｈｚの周波数帯のスペクトルパワー
・ＬＦ／ＨＦ：ＬＦ（低周波）とＨＦ（高周波）のスペクトルパワーの比
【００２３】
特徴量抽出部１２が抽出する特徴量は上記に限定するものではない。上記の特徴量以外に、心電波形から得られる別の特徴量を加えてもよい。または、心電波形から得られる別の特徴量を上記の特徴量と入れ替えてもよい。なお、眠気検知装置１０が図３に示すような決定木を用いる場合、特徴量抽出部１２は、複数の特徴量を抽出してもよい。
【００２４】
上記のように抽出した特徴量Ｆを数式１のように表す。
【００２５】
【数１】
2019013737.tif 000003
【００２６】
ここで、Ｆｋは、ｋ番目の時間区間の特徴量を表す。時間区間は１〜Ｎとする。
【００２７】
［１−３．特徴量正規化部１３］
特徴量正規化部１３は、特徴量抽出部１２により抽出された現在の時間区間ｋの特徴量Ｆｋの正規化を行なう。ここで、特徴量正規化部１３は、後述する確度判定部１６によって所定の確度よりも高く「眠気なし」と検出された時間区間の特徴量に基づいて、正規化係数Ｃｋを算出する。そして、特徴量正規化部１３は、正規化係数Ｃｋを用いて特徴量Ｆｋを正規化する。
【００２８】
具体的には、所定の時間前の時刻から現在の時間区間ｋまでの間に確度高く「眠気なし」と判定された時間区間をｐ１・・・ｐＬとする。ここで、Ｌは所定の時間前の時刻から現在の時間区間ｋまでの間に確度高く「眠気なし」と判定された区間数である。特徴量正規化部１３は、数式２により正規化係数を算出することができる。
【００２９】
【数２】
2019013737.tif 000004
【００３０】
つまり、特徴量正規化部１３は、所定の時間前の時刻から現在の時間区間ｋまでの間に確度高く「眠気なし」と判定された時間区間の特徴量の平均値を正規化係数Ｃｋとして算出する。特徴量正規化部１３は、特徴量Ｆｋおよび算出した正規化係数Ｃｋを用いて、数式３により正規化特徴量ＦＮｋを算出する。
【００３１】
【数３】
2019013737.tif 000005
【００３２】
なお、正規化係数Ｃｋの算出のための式は数式２に限定するものではない。正規化係数Ｃｋは、確度高く「眠気なし」と判定された区間の特徴量に基づいて決定されるものであればよい。例えば、正規化係数Ｃｋは、数式４に示すように前回算出した正規化係数Ｃｋ−１と直近の確度高く「眠気なし」と判定された区間の特徴量ＦpＬの重み付け和により算出されるものでもよい。
【００３３】
【数４】
2019013737.tif 000006
【００３４】
ここで、係数ｒは重み付け和を算出するための係数である。係数ｒは、０〜１の値であり、特徴量ＦpＬをどれだけ優先するかを示す。
【００３５】
係数ｒの設定方法は特に限定するものではない。係数ｒとして、例えば、０．８などの固定の値を設定するようにすればよい。あるいは、後述する確度判定部１６により判定される確度が高ければ係数ｒを大きく設定し、確度が低ければ係数ｒを小さく設定してもよい。このように、確度が高い直近の特徴量を優先するように係数ｒを設定しても良い。
【００３６】
なお、数式３では、正規化係数Ｃｋで除算することにより正規化特徴量ＦＮｋを算出していた。しかし、数式５に示すように、正規化係数Ｃｋで減算することにより正規化特徴量ＦＮｋを算出しても良い。
【００３７】
【数５】
2019013737.tif 000007
【００３８】
つまり、「眠気なし」時の特徴量との比により眠気を検知するようにしてもよいし、「眠気なし」時の特徴量との差により眠気を検知してもよい。
【００３９】
［１−４．検知規則記憶部１４］
検知規則記憶部１４は、特徴量正規化部１３により算出された正規化特徴量ＦＮｋを用いて、「眠気あり」または「眠気なし」を判定するための検知規則を記憶する。例えば、決定木により眠気を判別する場合は、検知規則記憶部１４は、図３に示すような決定木による検知規則を記憶する。
【００４０】
図３に示す決定木は、例えば、ＩＤ３（Iterative Dichotomiser 3）等の学習アルゴリズムに基づいて生成される。この決定木の複数のノードＮ１〜Ｎ７は、それぞれ、前述したユーザの心拍に関する複数の特徴量Ｆ１〜Ｆ７に対応している。また、この決定木は、複数のノードＮ１〜Ｎ７に対応した、複数の閾値Ｔ１〜Ｔ７を有している。具体的には、ノードＮ１には、特徴量Ｆ１および閾値Ｔ１が対応しており、ノードＮ２には、特徴量Ｆ２および閾値Ｔ２が対応している。他のノードにも、特徴量および閾値が対応している。
【００４１】
例えば、ノードＮ１において、特徴量Ｆ１の値が閾値Ｔ１よりも小さい場合は、ノードＮ２へ遷移する。ノードＮ２において、特徴量Ｆ２が閾値Ｔ２よりも小さい場合は、ノードＮ４へ遷移する。ノードＮ４において、特徴量Ｆ４が閾値Ｔ４よりも小さければ、リーフノードＬ１に達する。そして、眠気検知部１５は、「眠気あり」と判断する。一方、ノードＮ４において、特徴量Ｆ４が閾値Ｔ４以上であれば、リーフノードＬ２に達する。そして、眠気検知部１５は、「眠気なし」と判定する。このように、各ノードにおいて、ノードに対応する特徴量と閾値とを比較している。各リーフノードには「眠気なし」、「眠気あり」の確度を記憶しておく。例えば、リーフノードＬ１において「眠気あり」の確度は０．８であり、リーフノードＬ２において「眠気なし」の確度は０．８である。以上のような検知規則を検知規則記憶部１４は記憶する。なお、「眠気なし」、「眠気あり」の確度は、後述の確度判定部１６により判定される。
【００４２】
上記の説明では、決定木による規則記憶方法について述べたが、これに限るものではない。例えば、ランダムフォレストと呼ばれる複数の決定木を用いた方法により検知規則を実現しても良い。ランダムフォレストにおける複数の決定木の数は、例えば１００である。ランダムフォレストを用いた場合は、個々の決定木で「眠気なし」あるいは「眠気あり」と判定された数の総和が大きい方を眠気の判定結果とする。
【００４３】
［１−５．眠気検知部１５］
眠気検知部１５は、特徴量正規化部１３により正規化された特徴量ＦＮｋと、検知規則記憶部１４に記憶された検知規則に基づいて、「眠気なし」あるいは「眠気あり」を判定する。眠気検知部１５は、検知規則記憶部１４に記憶された検知規則に従って、ユーザの眠気を検知する。
【００４４】
［１−６．確度判定部１６］
確度判定部１６は、眠気検知部１５において「眠気なし」あるいは「眠気あり」を検知する際に、どの程度の確度ＣＭで眠気を検知したかを判定する。
【００４５】
検知規則記憶部１４に記憶した決定木を用いた場合の例を具体的に説明する。決定木をＩＤ３アルゴリズム等により作成する場合は、リーフノードにおいて判定結果（この場合、「眠気なし」あるいは「眠気あり」）が多い方を判定結果とする。このとき、リーフノードにおける「眠気なし」と「眠気あり」の比率により確度ＣＭを算出することができる。例えば、図３のリーフノードＬ１における「眠気なし」と「眠気あり」の比率が、２：８である。この場合、リーフノードＬ１における「眠気あり」の確度ＣＭを０．８とする。以上のようにして、確度判定部１６は、眠気検知部１５が検知した「眠気なし」あるいは「眠気あり」の検知の確度を判定することができる。なお、上記のような確度は、あらかじめ生成された学習済みモデルから決定することができる。
【００４６】
なお、上記では眠気検知部１５が決定木により眠気を検知する場合について説明したが、これに限るものではない。例えば、眠気検知部１５がランダムフォレストにより眠気を検知する場合は、確度判定部１６は、複数の決定木（Ｍ個）の判定結果のうち、判定結果が「眠気なし」あるいは「眠気あり」と判定された決定木の数（Ｗ個）を用いて、確度ＣＭを算出することができる。すなわち、確度判定部１６は、下記の式により、確度ＣＭを算出することができる。
【００４７】
ＣＭ  ＝  Ｗ／Ｍ
【００４８】
［２．動作］
以下、実施の形態１のより詳細な動作について、図４のフローチャートを用いて説明する。
【００４９】
ＲＲＩ検出部１１は、外部より入力されるユーザの心電波形に基づいて、ＲＲ間隔を検出する（Ｓ４１）。具体的なＲ波の検出方法は特に限定するものではない。例えば振幅が所定の閾値以上になる区間の最大振幅に対応する時刻をＲ波時刻として検出するようにすれば、Ｒ波を検出することができる。検出されたＲ波時刻と、前回検出されたＲ波時刻との間隔は、ＲＲ間隔と呼ばれる。ＲＲＩ検出部１１は、このＲＲ間隔を検出する。
【００５０】
特徴量抽出部１２は、ＲＲＩ検出部１１より入力されたＲＲ間隔に基づいて眠気検知を実施するため特徴量を抽出する（Ｓ４２）。特徴量抽出部１２は、特徴量として、心拍変動に関する特徴量である平均ＲＲ間隔、平均心拍数、ＳＤＮＮ、ＲＭＳＳＤ、ＮＮ５０、ｐＮＮ５０、ＬＦ、ＨＦ、ＬＦ／ＨＦなどを抽出する。特徴量は、心拍に基づき算出されるものであれば、上記の特徴量に限定されない。
【００５１】
特徴量正規化部１３は、特徴量抽出部１２により抽出された特徴量Ｆｋの正規化を行なう（Ｓ４３）。特徴量正規化部１３は、確度判定部１６によって所定の確度よりも高く「眠気なし」と検出された時間区間の特徴量に基づいて正規化係数Ｃｋを更新する。そして、特徴量正規化部１３は、正規化係数Ｃｋに基づいて現在の時間区間ｋの特徴量Ｆｋの正規化を行なう。なお、本動作の開始時は確度判定部１６による確度判定が未実施であるため、特徴量正規化部１３は、正規化係数Ｃｋを１として、特徴量Ｆｋを正規化するようにすればよい。あるいは、開始時は「眠気なし」であると仮定することができるため、開始時の正規化係数をＦ１（開始時の特徴量）とするように設定しても良い。或いは、事前に決定した正規化係数を用いるようにしても良い。
【００５２】
眠気検知部１５は、特徴量正規化部１３により正規化された特徴量ＦＮｋと、検知規則記憶部１４に記憶された検知規則に基づいて、眠気、つまり、「眠気なし」あるいは「眠気あり」を判定する（Ｓ４４）。判定結果が「眠気あり」の場合は、ユーザにその判定結果を通知することができる。
【００５３】
確度判定部１６は、眠気検知部１５において「眠気なし」あるいは「眠気あり」を判定した際の確度を判定する（Ｓ４５）。
【００５４】
特徴量正規化部１３は、ステップＳ４４で眠気検知部１５が「眠気なし」と検知し、かつ、ステップＳ４５で判定した確度ＣＭが所定の確度閾値よりも高いかどうかを確認する（Ｓ４６）。
【００５５】
ステップＳ４６でＹｅｓ（「眠気なし」、かつ、確度ＣＭが所定の確度閾値よりも高い）の場合は、特徴量正規化部１３は、正規化係数を更新する（Ｓ４７）。そして、特徴量正規化部１３は、更新した正規化係数に基づいて特徴量を正規化する。
【００５６】
ＲＲＩ検出部１１が新たな心電波形の入力があるか否かを判定し、入力がある場合はステップＳ４１に戻る。一方、入力がない場合は終了する（Ｓ４８）。
【００５７】
ステップＳ４６でＮｏ（「眠気あり」、または、確度ＣＭが所定の確度閾値以下）の場合は、ステップＳ４８に進む。
【００５８】
以上の動作により、眠気検知装置１０は、眠気検知結果に基づいて眠気検知のための特徴量を正規化する。これにより、個人差に依存しにくい精度のよい眠気検知を行なうことができる。
【００５９】
図５Ａ〜Ｃに、ドライブシミュレータを用いて３０分間単調な運転を継続した際の眠気検知結果の例を示す。図５Ａ〜Ｃにおいて、横軸は時間を示し、縦軸は「眠気なし」あるいは「眠気あり」を示す。図５Ａは、運転者の申告に基づく眠気の有無である。図５Ｂは、特徴量を正規化しない従来の方法の検出結果である。すなわち、図５Ｂにおいては、特徴量抽出部１２により抽出した特徴量をそのまま用いて眠気を検出している。図５Ｃは、特徴量を正規化した実施の形態１の方法の検出結果である。すなわち、図５Ｃにおいては、「眠気なし」の状態における特徴量に基づいて特徴量を正規化して眠気を検出している。
【００６０】
図５Ａでは、運転者は運転開始後１４分で「眠気あり」と申告している。それに対して、図５Ｂの従来の検知結果では、眠気を検知できず運転開始後２６分の段階で「眠気あり」を検出している。一方、図５Ｃの実施の形態１の検出結果では、「眠気なし」との差に基づいた眠気検知を行なうことができる。そのため、眠気検知装置１０は、運転者の申告と同じ運転開始後１４分のタイミングで「眠気あり」を検知することができている。
【００６１】
［３．効果等］
以上のように、本実施の形態に係る眠気検知装置１０は、特徴量抽出部１２と、検知規則記憶部１４と、特徴量正規化部１３と、眠気検知部１５とを備える。特徴量抽出部１２は、ユーザの心拍の間隔に基づいて、心拍に関する特徴量を抽出する。検知規則記憶部１４は、眠気を検知するための検知規則を保持する。特徴量正規化部１３は、正規化係数を更新する。眠気検知部１５は、特徴量、検知規則および正規化係数に基づいて、ユーザの眠気を検知する。特徴量正規化部１３は、眠気検知部１５がユーザの眠気を検知しなかったときの特徴量に基づいて、正規化係数を更新する。このため、個人差に依存しにくい精度のよい眠気検知を行なうことができる。
【００６２】
また、眠気検知装置１０は、眠気検知部１５が検知した眠気の確度を判定する確度判定部１６をさらに備えている。眠気検知部１５が眠気なしと判断した際の確度が所定の確度閾値より高い場合に、特徴量正規化部１３は正規化係数を更新する。このため、同一人物における時間変動においても、精度よく眠気を検出することができる。
【００６３】
また、眠気検知装置１０は、心電波形を受信し、心電波形のＲＲ間隔を検出するＲＲＩ検出部１１をさらに備えている。特徴量抽出部１２は、ＲＲ間隔に基づいて心拍に関する特徴量を抽出する。このため、心電波形を直接入力することで、リアルタイムに眠気を判定することができる。
【００６４】
また、特徴量抽出部１２は、複数の特徴量Ｆ１〜Ｆ７を抽出する。そして、複数の特徴量Ｆ１〜Ｆ７は、それぞれ、決定木の複数のノードＮ１〜Ｎ７に対応している。この構成により、複数の特徴量を用いて、眠気を検知し、かつ、眠気の確度を判定することができる。そのため、眠気検知装置１０は、より正確に眠気検知を行うことができる。
【００６５】
また、本実施の形態において、特徴量正規化部１３は、所定の時間前から現在までの間に確度判定部１６が判定した確度が所定の確度閾値よりも高い場合の特徴量に基づいて、正規化係数を算出する。このため、効果的に眠気検知を行なうことができる。
【００６６】
また、本実施の形態において、特徴量正規化部１３は、前回の正規化係数と、確度判定部１６が判定した確度が所定の確度閾値よりも高い場合の特徴量の重み付け和により、正規化係数を算出する。このため、効果的に眠気検知を行なうことができる。
【００６７】
なお、本実施の形態において、眠気検知装置１０は、心電波形を受信してＲＲ間隔を検出するＲＲＩ検出部１１を備えている。しかし、眠気検知装置１０は、ＲＲＩ検出部１１の代わりに、別途外部装置で検出したＲＲ間隔のデータを受信するＲＲＩ入力部を備えるとしても良い。
【００６８】
なお、本実施の形態において、眠気検知部１５が「眠気なし」と判定し、かつ、確度判定部１６が検知した確度が所定の確度閾値以上のときに、特徴量正規化部１３は正規化係数を更新するとした。しかし、眠気検知装置１０は、確度判定部１６を備えなくてもよい。そして、特徴量正規化部１３は、眠気検知部１５が「眠気なし」と判定したときに正規化係数を更新するとしてもよい。その場合、眠気検知装置１０の構成を簡略化することができる。
【００６９】
なお、本実施の形態において、眠気検知部１５が眠気を検知する方法として、決定木とランダムフォレストを例示した。しかし、これに限定するものではない。眠気を検知する方法は、心拍の変動に関する特徴量から眠気を検出する方法であればよい。例えば、心拍の変動に関する特徴量に基づいて確率モデルにより、眠気を検知するようにしても良い。その場合、「眠気なし」を検知した際に確率モデルが出力する確率値を確度判定部１６が判定する確度として用いることができる。
【００７０】
［４−１．変形例１］
上記実施の形態１の眠気検知装置１０は、心電波形を入力とし、入力された心電波形からＲＲ間隔を検出し、眠気を検知した。しかし、眠気検知装置１０は、心電波形の代わりに脈波を入力として受信しても良い。これにより心電波形だけではなく、耳朶や手首で計測した脈波に基づいて眠気検知を行なうことができる。
【００７１】
［４−２．変形例２］
変形例２に係る眠気検知装置について、図６を用いて説明する。図６は、本変形例に係る眠気検知装置２０の構成図である。
【００７２】
眠気検知装置２０は、眠気検知装置１０の特徴量正規化部１３（図１参照）に代えて、正規化部２３を備える。
【００７３】
正規化部２３は、特徴量正規化部１３と同様に、眠気検知部１５がユーザの眠気を検知しなかったときの特徴量に基づいて、正規化係数Ｃｋを更新する。そして、正規化部２３は、正規化係数Ｃｋを用いて検知規則記憶部１４が保持している検知規則の規則閾値を正規化する。ここで、正規化部２３は、各規則閾値に正規化係数Ｃｋを乗算して各規則閾値を正規化してもよい。図１に示す眠気検知装置１０では、決定木のノードにおいて、正規化された特徴量と規則閾値（閾値Ｔ１〜Ｔ７）が比較されていた。しかし、眠気検知装置２０では、正規化されていない特徴量と正規化された規則閾値が比較される。そして、眠気検知装置２０は、正規化された規則閾値を有する検知規則および特徴量に基づいて、ユーザの眠気を検知する。この構成によっても、眠気検知装置１０と同様に、精度のよい眠気検知を行うことができる。
【００７４】
また、正規化部２３は、正規化係数を用いて、特徴量および検知規則の規則閾値の両方を正規化してもよい。そして、眠気検知装置２０は、正規化された規則閾値を有する検知規則および正規化された特徴量に基づいて、ユーザの眠気を検知してもよい。
【００７５】
以上、本開示の一つまたは複数の態様に係る眠気検知装置などについて、実施の形態に基づいて説明した。しかし、本開示は、この実施の形態に限定されるものではない。本開示の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したものや、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、本開示の一つまたは複数の態様の範囲内に含まれてもよい。
【００７６】
以上のように、本開示における技術の例示として、実施の形態を説明した。そのために、添付図面および詳細な説明を提供した。
【００７７】
したがって、添付図面および詳細な説明に記載された構成要素の中には、課題解決のために必須な構成要素だけでなく、上記技術を例示するために、課題解決のためには必須でない構成要素も含まれ得る。そのため、それらの必須ではない構成要素が添付図面や詳細な説明に記載されていることをもって、直ちに、それらの必須ではない構成要素が必須であるとの認定をするべきではない。
【００７８】
また、上述の実施の形態は、本開示における技術を例示するためのものであるから、特許請求の範囲またはその均等の範囲において種々の変更、置き換え、付加、省略などを行うことができる。
【産業上の利用可能性】
【００７９】
本開示は、精度のよい眠気検知を行なう眠気検知装置等に適用可能である。
【符号の説明】
【００８０】
１０、２０  眠気検知装置
１１  ＲＲＩ検出部
１２  特徴量抽出部
１３  特徴量正規化部（正規化部）
１４  検知規則記憶部
１５  眠気検知部
１６  確度判定部
【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５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図５Ｃ】
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【図６】
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