(57)【要約】【課題】運転者の眠気度の推定精度を向上可能な、推定装置及び推定方法を提供する。【解決手段】運転者の顔画像を撮影する撮影部１１と、顔画像から求めた運転者の目の特徴量に基づき眠気度を推定する推定部１２と、を有し、推定部１２は、所定時間における特徴量に係るヒストグラムを用いて眠気度を推定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
運転者の顔画像を撮影する撮影部と、
前記顔画像から求めた前記運転者の目の特徴量に基づき眠気度を推定する推定部と、
を有し、
前記推定部は、所定時間における前記特徴量に係るヒストグラムを用いて前記眠気度を推定する推定装置。
【請求項２】
前記特徴量は、瞼開率又は瞼開閉速度である、請求項１に記載の推定装置。
【請求項３】
所定時間は、眠気表情評定法における評定時間又は移動平均時間のいずれかに対応する時間である、請求項１に記載の推定装置。
【請求項４】
前記瞼開率は、推定開始から一定時間における瞼開度を基準とした瞼の大きさの割合である、請求項２に記載の推定装置。
【請求項５】
前記特徴量に係るヒストグラムは、前記特徴量を対数変換、指数変換、累乗変換又は逆数変換した値のヒストグラムである、請求項１に記載の推定装置。
【請求項６】
前記特徴量に応じて、前記特徴量に係るヒストグラムのビン数、ヒストグラムの最小値、ヒストグラムの最大値、前記所定時間及びカーネル関数のスケールのうち少なくともいずれかを決定する、請求項１に記載の推定装置。
【請求項７】
前記特徴量に係るヒストグラムの各ビンのうち、推定精度への影響が所定値以上のビンのみを用いる、請求項６に記載の推定装置。
【請求項８】
運転者の顔画像を撮影する撮影ステップと、
前記顔画像から求めた前記運転者の目の特徴量に基づき眠気度を推定する推定ステップと、
を含み、
前記推定ステップにおいて、所定時間における前記特徴量に係るヒストグラムを用いて前記眠気度を推定する推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、運転者の眠気度等の状態を推定する推定装置及び推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、運転者の状態（例えば脇見運転、眠気度）を推定する手法として、運転者の顔を車両内に設けられたカメラで撮影し、得られた顔画像から運転者の目の開閉度を検出することにより目の開閉を判定して脇見運転や居眠り運転などを防止する技術がある。例えば特許文献１には、顔画像から検出された目の開閉度及び視線方向に基づいて、目の開閉を判定する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−１３４６０８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１の技術では、検出された目の開閉度及び視線方向に基づいて目の開閉を判定しているが、安全運転の観点から、より高精度に運転者の脇見、眠気度等の状態を推定する手法が望まれている。
【０００５】
従って、上記のような問題点に鑑みてなされた本発明の目的は、運転者の脇見、眠気度等の状態を推定する精度を高めることができる、推定装置及び推定方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために本発明の一実施形態に係る推定装置は、
運転者の顔画像を撮影する撮影部と、
前記顔画像から求めた前記運転者の目の特徴量に基づき前記運転者の状態を推定する推定部と、
を有し、
前記推定部は、所定時間における前記特徴量に係るヒストグラムを用いて前記眠気度を推定することを特徴とする。
【０００７】
また、本発明の一実施形態に係る推定方法は、
運転者の顔画像を撮影する撮影ステップと、
前記顔画像から求めた前記運転者の目の特徴量に基づき前記運転者の状態を推定する推定ステップと、
を含み、
前記推定ステップにおいて、所定時間における前記特徴量に係るヒストグラムを用いて前記眠気度を推定することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明の一実施形態に係る推定装置及び推定方法によれば、運転者の脇見、眠気度等の状態を推定する精度を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の一実施形態に係る推定装置のブロック図である。
【図２】撮影部が設けられる位置の一例を示す図である。
【図３】瞼開率に係るヒストグラムの概略を示す図である。
【図４】本発明の一実施形態に係る推定装置の動作を示すフローチャートである。
【図５】本発明の一実施形態に係る推定装置により推定された眠気度と真値とを対比した実験結果である。
【図６】各特徴量の次元数とＲＭＳＥとの関係を示す図である。
【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係る推定装置１について説明する。本実施の形態では、運転者の状態として、運転者の眠気度を推定する例について説明する。本実施の形態に係る推定装置１は概略として、車内に設置されたカメラ等により運転者の顔を撮影し、顔画像から得られる瞬目に係る特徴量を用いて推定処理を行う。
【００１１】
本実施の形態に係る推定装置１は、手動運転及び自動運転のいずれにも用いることができる。自動運転用のドライバモニタリングシステムにおいても、早期かつ正確に覚醒度の低下を検出する必要がある。具体的には、自動運転レベル２又は自動運転レベル３の自動運転においては、自動運転から手動運転へのモード遷移があるため、運転者は自動運転システムの監視を行い、システムの機能限界時には運転者自ら、又はシステムからの要求に応じて運転を交代（テイクオーバー）しなければならない。かかる交代時において、運転者は交代が可能な心理的状態である必要があるが、自動運転システムの監視タスクが単調である場合、脇見や覚醒度の低下が予想されるため、自動運転においても眠気度を推定する必要がある。
【００１２】
図１は、本発明の一実施形態に係る推定装置１のブロック図である。推定装置１は、撮影部１１と、推定部１２と、記憶部１３と、出力部１４とを含む。推定装置１は、メータ、操作系等のＨＭＩ（Ｈｕｍａｎ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）システム、空調システム等の外部システムに接続され、これらの外部システムにおいて、推定した眠気度の情報を利用する。例えばＨＭＩシステム、空調システムを用いて、推定装置１から得た眠気度の情報に基づき、運転者の覚醒度を維持、向上するようにする。
【００１３】
撮影部１１は、運転者の顔を撮影し顔画像を取得するためのものである。撮影部１１は、少なくとも１つのカメラを含む。当該カメラは、例えば近赤外線カメラ、ＣＣＤカメラ、ＣＭＯＳカメラ等である。撮影部１１は、所定の画素数及びフレームレートで運転者の顔を撮影し、各時刻における運転者の顔画像を取得する。撮影画像の画素数、フレームレートは、例えばそれぞれ６４０×４８０、６０ｆｐｓである。なお撮影画像の画素数及びフレームレートはこれに限られず、任意の画素数及びフレームレートを採用することができる。
【００１４】
図２に、車両内において撮影部１１が設けられる位置の一例を示す。図２に示す例では、撮影部１１を３つの近赤外線カメラにより構成している。図２では、ステアリングホイール２の近傍に３つの近赤外線カメラが設けられており、このうち２つの近赤外線カメラは、メータ表示部３の略中央の上部及び中央部に設けられる。残りの１つの近赤外線カメラは、インストパネル４に設けられる。ステアリングホイール２の近傍に設けることにより、運転者の正面の顔画像を撮影することができる。複数の異なる位置に各近赤外線カメラを設けることにより、運転者の視線や顔の向きが左右及び上下に変化した場合でも、特徴量を検出可能な顔画像をいずれかのカメラにより撮影することができる。
【００１５】
さらに図２に示す例では、赤外線投光器５が設けられている。赤外線投光器５は、例えばインストパネル４に設けられる。赤外線投光器５の光源は例えばＬＥＤであり、赤外線投光器５は近赤外線カメラの撮影のタイミングと同期して露光する。赤外線投光器５を用いることで外来光の影響を低減し、撮影部１１による撮影品質を向上させることができる。なお赤外線投光器５により投光する光は赤外線であるため、運転者の正面を照らしても、運転者が眩しくなる等の問題が生じることもない。また正面から投光することで顔画像に影が生じ難く、高品質な顔画像を得ることができる。なお、赤外線投光器５の数は１つに限られず、複数設けるようにしてもよい。
【００１６】
推定部１２は、撮影部１１が撮影した運転者の顔画像から特徴量を検出し、後述する推定モデル１２１を用いて眠気度を推定する。推定部１２は、例えば制御手順を規定したプログラムを実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等のプロセッサにより構成する。このようなプログラムは、記憶部１３に格納される。ここで眠気度とは、眠気の度合いを１から５の数値（レベル）により示すものである。当該数値が低いほど眠気が少なく覚醒している状態であることを表す。一方で数値が高いほど眠い状態であることを表す。具体的にはレベル１は、例えば「全く眠くない」に対応する。レベル２は、例えば「やや眠い」に対応する。レベル３は、例えば「眠い」に対応する。レベル４は、例えば「かなり眠い」に対応する。レベル５は、例えば「非常に眠い」に対応する。眠気度の数値によるレベル分けの方法は、これ限定されない。
【００１７】
記憶部１３は、例えば半導体メモリ又は磁気メモリを含む。記憶部１３は、これらに限定されず、任意の記憶装置を含んでもよい。記憶部１３は、例えば光ディスクのような光学記憶装置を含んでもよいし、光磁気ディスク等を含んでもよい。記憶部１３は、撮影部１１が撮影した顔画像等、各種情報を必要に応じて記憶する。また記憶部１３は、推定装置１を動作させるために推定部１２によって実行されるプログラム等を記憶する。記憶部１３は、推定部１２による演算結果等の各種データを必要に応じて記憶する。記憶部１３は、推定部１２が動作する際のワークメモリとして機能してもよい。
【００１８】
ここで従来、眠気度の推定において用いられている特徴量は、瞬目波形の時間変化を平均化したもの（例えば平均開眼度）、割合、発生回数（例えば、瞬目回数）等、所定の時間における一次元の値である。例えばフレームレートが６０ｆｐｓで、所定の時間が６０秒である場合、３６００次元（６０ｆｐｓ×６０秒）のデータを一次元のデータに圧縮し、当該一次元の値を用いて推定を行っている。
【００１９】
これに対して本実施形態に係る推定装置１は、特徴量として一次元のデータではなく多次元のデータを用いることを特徴としている。具体的には本実施の形態に係る推定装置１は、特徴量の時系列変化を所定の区間で分割して特徴量の多次元化を図る。より具体的には本実施形態では、所定時間における特徴量の分布データ、言い換えると、所定時間における特徴量に係るヒストグラム（度数分布）を用いて推定を行う。
【００２０】
本実施の形態において用いる目の特徴量は、例えば瞼開率又は瞼開閉速度である。瞼開率とは、各個人の正常状態の瞼開度（目のサイズ）を基準値として、当該基準値に対する瞼開度の比率を示す値である。すなわち、瞼開率は瞼開度を基準値で除算した値であり、基準値で除算することにより、個人差を低減した値となる。瞼開率は、瞼を閉じた状態では０であり、瞼が完全に開いた状態で１となる。基準値として例えば、運転当初の６０秒間の瞼開度を用いる。運転当初の６０秒間において運転者は覚醒している状態であるため、当該期間を基準値として用いることができる。なお基準値の決定方法はこれに限られず、運転者の正常状態（覚醒している状態）を基準とすればよく、他の方法により適宜定めることができる。
【００２１】
瞼開閉速度とは、瞼開率の時間変化を示し、瞼開率を微分することにより算出される。なお瞼開閉速度は、瞼開度を微分することにより算出してもよい。以下、本実施の形態では、目の特徴量として瞼開率を用いる例について説明するがこれに限定されず、他の特徴量を用いてもよい。
【００２２】
推定部１２は、眠気度を推定するために、撮影部１１が撮影した顔画像から、各時刻における瞼開率を検出する。各時刻において検出した瞼開率から、推定部１２は６０秒間における瞼開率の全データ（３６００個の瞼開率のデータ）の分布、すなわち瞼開率に係るヒストグラムを生成する。
【００２３】
上記の６０秒間は、眠気表情評定法において眠気度を評定する際に用いる移動平均時間と同一の値である。ここで眠気表情評定法では、運転者の表情に基づき、評定時間として定められている５秒毎における眠気のレベルを実測値として１から５の５段階のいずれかで決定する。得られた実測値に関して移動平均時間（６０秒間）で平均値を取り、当該平均値を眠気度として評定している。本実施の形態では、推定部１２が生成するヒストグラムの作成範囲である所定時間を、かかる移動平均時間と同一にし、当該所定時間における瞼開率に係るヒストグラムに基づいて眠気度を推定する。
【００２４】
図３は、瞼開率に係るヒストグラムの概略を示す概念図である。図３では、眠気度がａである場合と、眠気度がｂである場合との２パターンのヒストグラムを示している。ここで眠気度はａ＜ｂである。すなわち、眠気度がｂのときの方が、眠気度がａのときよりも眠気がある状態である。図３に示すように、眠気度がｂのときは、眠気度がａであるときよりも瞼開率が低い状態の度数が高い。このように、眠気度に応じてヒストグラムの形状に特徴が表れる。概略として、本実施の形態に係る推定装置１は、予め実験により眠気度が分かっている複数の状態（眠い状態、覚醒している状態）における特徴量に係る複数のヒストグラムを基準として用いる。そして、顔画像から得られた瞼開率に係るヒストグラムが、これらのヒストグラムのいずれに形状が近似するかを回帰分析により推定することにより、眠気度を推定する。
【００２５】
かかる回帰分析を行うために、実験により予め眠気度の真値が分かっている状態のヒストグラムにより推定モデル１２１を導出し、推定モデル１２１を用いて眠気度を推定する。推定モデル１２１は、機械学習手法の一つであるＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ）を用いて導出される。ＳＶＭは、機械学習の中でも計算負荷がそれほど高くない。そのため車両に実装する装置において用いる機械学習としてＳＶＭは適している。また眠気度の推定に用いられている従来の手法であるＰＥＲＣＬＯＳでは、相関関係のある多次元のデータを入力データとして用いることができないという制約があるが、ＳＶＭではこのような制約もない。ＳＶＭでは、カーネル法を用いることで、多重共線性の影響も受け難く、データの多次元化を行うことができるという特徴がある。
【００２６】
本実施の形態では、６０秒間における瞼開率に係るヒストグラムのビンの値と各ビンの度数とを推定モデル１２１の入力層への入力データとする。推定モデル１２１の入力層にデータが入力されると、中間層及び出力層を経て、多次元の当該入力データに対応する出力データとして、眠気度の推定値を得る。このように本実施の形態に係る推定装置１は、ＳＶＭを用いた推定モデル１２１を用いることにより、特徴量を多次元化することができる。
【００２７】
推定モデル１２１の導出は、適宜の方法により行う。例えば、実車による走行実験で取得した実験参加者の眠気度真値及び瞼開率のセットの数万パターンを全データとして用意する。かかる全データを、教師データとして用いる学習サンプルと、推定モデル１２１の最適化計算のためのテストサンプルとに分類し、これらを用いて推定モデル１２１を導出及び最適化する。具体的には、まず１０分割交差検定により眠気度真値とモデル推定値との平均二乗誤差（ＲＭＳＥ）が最小になるように推定モデル１２１を探索する。次に、探索した推定モデル１２１にテストサンプルを入力してモデル推定値を求める。得られたモデル推定値と真値とのＲＭＳＥを求め、ＲＭＳＥが最小となるように推定モデル１２１の最適化を行う。
【００２８】
出力部１４は、推定装置１に接続されたＨＭＩシステム、空調システム等との出力インタフェースである。出力部１４は、推定部１２により推定された眠気度を、ＨＭＩシステム、空調システム等に出力する。これらのＨＭＩシステム、空調システムは、受け取った眠気度に応じて適宜の動作をする。例えばＨＭＩシステム、空調システムは、温度、嗅覚、聴覚、視覚、触覚等の外部刺激を運転者に与えることで、眠気度が低い状態においては当該状態を維持し、眠気度が高い場合には当該状態を回復させるようにする。
【００２９】
次に、本発明の一実施形態に係る推定装置１について、図４に示すフローチャートによりその動作を説明する。当該動作は、例えば車両の運転開始時にスタートし、運転中において繰り返し実行される。そして車両の運転終了時に動作が終了する。
【００３０】
はじめに、推定装置１の撮影部１１は、運転者の顔画像を撮影する（ステップＳ１０）。撮影部１１により撮影する際に赤外線投光器５により赤外線を同時露光することで、外来光の影響を低減する。
【００３１】
次に推定部１２は、撮影部１１が撮影した顔画像から瞼開率を検出する（ステップＳ２０）。検出した各時刻の瞼開率に基づき、所定時間（ここでは６０秒間）における瞼開率に係るヒストグラムを生成する（ステップＳ３０）。
【００３２】
続いて推定部１２は、所定時間における瞼開率に係るヒストグラムに基づき、眠気度を推定する（ステップＳ４０）。推定部１２は、推定モデル１２１を用い、所定時間における瞼開率に係るヒストグラムを入力データとして用い、入力データに対応する出力データとして、眠気度の推定値を得る。
【００３３】
続いて出力部１４は、推定部１２により推定された眠気度を出力する。具体的には出力部１４は、推定装置１に接続されたＨＭＩシステム、空調システム等に、推定された眠気度を出力する（ステップＳ５０）。
【００３４】
図５に、本発明の位置実施形態に係る推定装置１により推定された眠気度と真値とを対比した実験結果を示す。真値の眠気度は、眠気表情評定法により評定した値である。実験環境は以下の通りである。
（１）空調は設定温度を２４℃とし、風が体に直接当たらないように風向を調整した。
（２）オーディオ機能はオフとした。
（３）自動運転レベル２を想定し、自動運転システム監視、交通環境監視以外の行動は禁止した。
（４）テストコース内は先行者、後続車が視認できない単独走行とし、最高速度は６０ｋｍ／ｈとした。実験実施者は、原則が必要な曲率のカーブでは事前に十分な減速を行い、前後方向、横方向ともに低い加加速度となるように運転した。
【００３５】
図５に示すように、推定装置１により推定された眠気度（図５におけるＥｓｔｉｍａｔｅｄ）は、真値（図５におけるＴｒｕｅ Ｖａｌｕｅ）の変化に感度良く追従できていることが確認できる。
【００３６】
このように本発明の一実施形態に係る推定装置１によれば、所定時間における特徴量に係るヒストグラムを用いて眠気度を推定するため、多次元化された特徴量を用いることで、運転者の眠気度の推定精度を高めることができる。
【００３７】
また、本実施の形態では、撮影部１１により得られた顔画像に基づき瞼開率を検出し、眠気度の推定に用いている。そのため、無拘束かつ非侵襲で、眠気度を計測可能であり、運転者を煩わせることがない。また眠気度の推定に、操舵角等の運転行動を用いない。そのため、自動運転等の運転行動が行われない場合においても、適切に眠気度を推定することができる。
【００３８】
また本実施の形態では、特徴量として瞼開率又は瞼開閉速度を用いている。これらの特徴量は、眠気度との相関が高く、またこれらの特徴量に係るヒストグラムも、眠気度との相関が高いため、これらのいずれかを用いることで眠気度の推定精度を高めることができる。
【００３９】
また本実施の形態では、所定時間として眠気表情評定法における移動平均時間である６０秒と同一時間としている。このように、真値の判定基準と合わせることにより、推定精度の向上を図ることができる。
【００４０】
なお、本実施の形態では、所定時間として眠気表情評定法における移動平均時間である６０秒と同一時間としたがこれに限られない。例えば所定時間は、眠気表情評定法における移動平均時間に対応した時間であってもよい。例えば所定時間は、移動平均時間の１／２の時間（つまり３０秒）等であってもよい。あるいは所定時間は、眠気表情評定法において実測値を決定する評定時間に対応する時間、すなわち５秒等であってもよい。このように眠気表情評定法における移動平均時間や評定時間と対応させることで、推定精度を高めることができる。
【００４１】
なお本実施の形態では瞼開度ではなく、推定開始から一定時間における瞼開度を基準とした瞼の大きさの割合である瞼開率を用いている。これにより、目の大きさによる個人差の影響を除去し、推定精度を高めることができる。
【００４２】
なお特徴量に係るヒストグラムは、特徴量ｘを対数変換（log(x)）、指数変換(ax)、累乗変換(xa)又は逆数変換(1/(x+a))した値のヒストグラムであってもよい。例えば瞼開閉速度は、対数変換した値のヒストグラムを用いてもよい。このように特徴量を適宜変換することで、線形分離可能でない特徴量であっても、線形分離可能な新たな特徴空間を算出することができる。線形分離が可能となることで、対数変換した値のヒストグラムを用いた眠気度の推定精度を高めることができる。
【００４３】
なお、特徴量に係る次元の数は、計算精度及び計算速度に影響するため、最適な次元数を選択することが望ましい。図６に、特徴量の次元数とＲＭＳＥとの関係を示す。次元数は、ヒストグラムにおいて用いるビンの数に対応する。いずれの特徴量（特徴量Ａ〜Ｃ）についても、少ない次元数で高い推定精度となる特徴量を選択することが好ましい。なお、図６に示す特徴量Ａは、瞼開率である。瞼開率を用いる場合、次元数を６程度とすることが望ましい。
【００４４】
なお特徴量に応じて、特徴量に係るヒストグラムのビン数、ヒストグラムの最小値、ヒストグラムの最大値、所定時間及びカーネル関数のスケールのうち少なくともいずれかを決定するようにしてもよい。特徴量に応じてヒストグラムの形状パターンは異なり、当該形状パターンが、眠気度毎に相違する程度にヒストグラムの取り方を最適化する。このようにヒストグラムの最小値、ヒストグラムの最大値、所定時間、及びカーネル関数のスケールを決定して最適化することにより、過学習を防止し、眠気度の推定精度及び計算速度を向上させることができる。
【００４５】
また、ヒストグラムの各ビンの幅は同一の幅でなくてもよい。例えば細かくヒストグラムを区分して判別する必要のある範囲については、ビンの幅を他の範囲の幅よりも狭くしてもよい。反対に、ヒストグラムを粗く区分して判別しても、推定精度への影響が低い部分については、ビンの幅を他の範囲の幅よりも広くしてもよい。
【００４６】
また、特徴量に係るヒストグラムの全てのビンのうち、一部のビンのみを用いて眠気度を推定するようにしてもよい。例えば一部のビンとして、推定精度への影響が所定値以上のビンのみを用いるようにしてもよい。このようにすることで、推定精度を低下させることなく、計算速度を向上させることができる。
【００４７】
なお本実施の形態では、特徴量として瞼開率を用いる例を示したが、特徴量を複数組み合わせて用いてもよい。例えば、瞼開率に係るヒストグラムと、瞼開閉速度に係るヒストグラムの２つを用いてもよい。このように特徴量を複数組み合わせて眠気度を推定することで、推定精度を高めることができる。
【００４８】
なお本実施の形態では、眠気度を、眠気表情評定法に合わせて５段階のレベルを基準にする例を示したがこれに限られない。例えば眠気度を、５より多い詳細段階に分けても良く、あるいは５より少ない段階に分けるようにしてもよい。
【００４９】
なお、本実施の形態では、推定装置１により眠気度を推定する例を示したが、推定する対象は眠気度に限られない。例えば脇見運転等、運転者の任意の状態を推定することにも用いることができる。運転者の状態を推定するのに適した特徴量を適宜選択し、当該特徴量に係るヒストグラムを用いることで、運転者の状態を精度良く推定することも可能である。
【００５０】
本発明に係る一実施形態について、諸図面や実施例に基づき説明してきたが、当業者であれば本発明に基づき種々の変形や修正を行うことが容易であることに注意されたい。従って、これらの変形や修正は本発明の範囲に含まれることに留意されたい。例えば、各手段に含まれる機能等は論理的に矛盾しないように再配置可能であり、複数の手段等を１つに組み合わせたり、あるいは分割したりすることが可能である。
【符号の説明】
【００５１】
１      推定装置
１１    撮影部
１２    推定部
１２１  推定モデル
１３    記憶部
１４    出力部
２      ステアリングホイール
３      メータ表示部
４      インストパネル
５      赤外線投光器
【図１】
2019068933.tif 000003
【図２】
2019068933.tif 000004
【図３】
2019068933.tif 000005
【図４】
2019068933.tif 000006
【図５】
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【図６】
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