(57)【要約】【課題】車室内の環境において、乗員の皮膚の含水量を測定して、脱水状態を適切に判定することが可能となる脱水状態判定装置、脱水状態判定方法及びプログラムを提供する。【解決手段】皮膚の含水量を、近赤外線カメラで撮像した皮膚の第１近赤外画像の画素における皮膚の水分によって吸収される水分吸収画素値に関連づけて記憶する含水量記憶手段と、可視光カメラ及び近赤外線カメラで車室内の乗員の皮膚と皮膚以外の部分とを同時に撮像した皮膚の第１可視光画像の画素値及び第１近赤外画像の画素値と、皮膚以外の部分の第２可視光画像の画素値及び第２近赤外画像の画素値とに基づいて水分吸収画素値を取得する水分吸収画素値取得手段と、この水分吸収画素値に関連づけて含水量記憶手段に記憶されている皮膚の含水量を取得する含水量取得手段と、この取得した皮膚の含水量に基づいて乗員の脱水状態を判定する脱水状態判定手段と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
皮膚の含水量を、近赤外線カメラで撮像した前記皮膚の第１近赤外画像の画素における前記皮膚の水分によって吸収される水分吸収画素値に関連づけて記憶する含水量記憶手段と、
車室内の乗員の皮膚と前記皮膚以外の部分とを同時に撮像する可視光カメラ及び近赤外線カメラと、
前記可視光カメラ及び近赤外線カメラで撮像した前記皮膚の第１可視光画像の画素値及び第１近赤外画像の画素値と、前記皮膚以外の部分の第２可視光画像の画素値及び第２近赤外画像の画素値とに基づいて前記水分吸収画素値を取得する水分吸収画素値取得手段と、
前記水分吸収画素値取得手段を介して取得された前記水分吸収画素値に関連づけて前記含水量記憶手段に記憶されている前記皮膚の含水量を取得する含水量取得手段と、
前記含水量取得手段を介して取得された前記皮膚の含水量に基づいて前記乗員の脱水状態を判定する脱水状態判定手段と、
を備えたことを特徴とする脱水状態判定装置。
【請求項２】
前記近赤外線カメラで撮像した第１近赤外画像の計測領域内の一部又は全部の画素について、一定時間毎に、前記含水量取得手段を介して各画素の含水量を取得して、前記各画素の含水量の合計値を前記一部又は全部の画素の画素数で割り算して平均含水量を算出する平均含水量算出手段を備え、
前記脱水状態判定手段は、前記平均含水量算出手段を介して１回目に算出された初期平均含水量に対する２回目以降に算出された各平均含水量の第１相対変化率に基づいて、前記乗員の脱水状態を判定することを特徴とする請求項１に記載の脱水状態判定装置。
【請求項３】
前記平均含水量算出手段を介して１回目に算出された初期平均含水量を時系列的に順次記憶する初期平均含水量記憶手段を備え、
前記脱水状態判定手段は、前記初期含水量記憶手段に前回記憶された前記初期平均含水量に対する今回記憶された前記初期平均含水量の第２相対変化率に基づいて、前記乗員の脱水状態を判定することを特徴とする請求項２に記載の脱水状態判定装置。
【請求項４】
前記第１可視光画像と前記第１近赤外画像との前記皮膚の撮像領域は同一領域であることを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の脱水状態判定装置。
【請求項５】
前記第２可視光画像と前記第２近赤外画像との前記皮膚以外の部分の撮像領域は同一領域であることを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれかに記載の脱水状態判定装置。
【請求項６】
制御部と、記憶部と、車室内の乗員の皮膚と前記皮膚以外の部分とを同時に撮像する可視光カメラ及び近赤外線カメラと、を少なくとも備えた脱水状態判定装置で実行される脱水状態判定方法であって、
前記記憶部は、皮膚の含水量を、前記近赤外線カメラで撮像した前記皮膚の第１近赤外画像の画素における前記皮膚の水分によって吸収される水分吸収画素値に関連づけて記憶する含水量記憶手段を有し、
前記制御部が実行する、
前記可視光カメラ及び近赤外線カメラで撮像した前記皮膚の第１可視光画像の画素値及び第１近赤外画像の画素値と、前記皮膚以外の部分の第２可視光画像の画素値及び第２近赤外画像の画素値とに基づいて前記水分吸収画素値を取得する水分吸収画素値取得工程と、
前記水分吸収画素値取得工程で取得された前記水分吸収画素値に関連づけて記憶されている前記皮膚の含水量を取得する含水量取得工程と、
前記含水量取得工程で取得された前記皮膚の含水量に基づいて前記乗員の脱水状態を判定する脱水状態判定工程と、
を備えたことを特徴とする脱水状態判定方法。
【請求項７】
皮膚の含水量を、近赤外線カメラで撮像した前記皮膚の第１近赤外画像の画素における前記皮膚の水分によって吸収される水分吸収画素値に関連づけて記憶する含水量記憶手段と、
車室内の乗員の皮膚と前記皮膚以外の部分とを同時に撮像する可視光カメラ及び近赤外線カメラと、を備えたコンピュータに、
前記可視光カメラ及び近赤外線カメラで撮像した前記皮膚の第１可視光画像の画素値及び第１近赤外画像の画素値と、前記皮膚以外の部分の第２可視光画像の画素値及び第２近赤外画像の画素値とに基づいて前記水分吸収画素値を取得する水分吸収画素値取得工程と、
前記水分吸収画素値取得工程で取得された前記水分吸収画素値に関連づけて記憶されている前記皮膚の含水量を取得する含水量取得工程と、
前記含水量取得工程で取得された前記皮膚の含水量に基づいて前記乗員の脱水状態を判定する脱水状態判定工程と、
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車室内における乗員の脱水状態を判定する脱水状態判定装置、脱水状態判定方法及びプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、肌の含水量を計測する技術に関して種々提案されている。
例えば、特許文献１に記載される含水量測定装置では、近赤外領域まで感度を有するＣＣＤカメラのＣＣＤ撮像素子の有効画素領域に近赤外線カットフィルタが設けられ、有効外画素領域に可視光カットフィルタが設けられている。そして、自然光等のノイズを少なくするために、なるべく手のひらにＣＣＤカメラのレンズを近づけて撮影する。
【０００３】
コントローラは、ＣＣＤカメラで撮像した有効画素領域の可視光画像の画像データを表示装置に表示する。また、ＣＣＤカメラの有効外画素領域の画像データに基づき画素毎の肌の含水量を算出して、全ての画素の含水量の平均値から平均含水量を算出すると共に、最も含水量の多い最大値、及び、最も含水量の少ない最小値を求める。そして、コントローラは、表示装置の表示画面に、可視光画像と共に、平均含水量、最も含水量の多い最大値、及び、最も含水量の少ない最小値を表示するように構成されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−９８０９５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、前記した特許文献１に記載された含水量測定装置においては、車室内の環境において、乗員の皮膚の含水量を測定する場合には、乗員の運転操作を妨げ無いために、近赤外線カメラが乗員から所定距離離間して、皮膚の含水量を測定する必要がある。この結果、太陽光が乗員に当たるため、近赤外線画像の画素値は、太陽光の光量に応じて明るく変化してしまい、乗員の皮膚の含水量を正しく計測できない虞がある。また、体内の含水量の絶対値が適切かどうかは個人によって異なるため、計測した含水量が適切な体内の含水量か否かを判定することは困難である。
【０００６】
そこで、本発明は、上述した問題点を解決するためになされたものであり、車室内の環境において、乗員の皮膚の含水量を測定して、脱水状態を適切に判定することが可能となる脱水状態判定装置、脱水状態判定方法及びプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
前記目的を達成するため本発明に係る脱水状態判定装置（２）は、皮膚の含水量を、近赤外線カメラで撮像した前記皮膚の第１近赤外画像の画素における前記皮膚の水分によって吸収される水分吸収画素値に関連づけて記憶する含水量記憶手段（２８）と、車室内の乗員の皮膚と前記皮膚以外の部分とを同時に撮像する可視光カメラ（５２）及び近赤外線カメラ（５３）と、前記可視光カメラ及び近赤外線カメラで撮像した前記皮膚の第１可視光画像の画素値及び第１近赤外画像の画素値と、前記皮膚以外の部分の第２可視光画像の画素値及び第２近赤外画像の画素値とに基づいて前記水分吸収画素値を取得する水分吸収画素値取得手段（４１）と、前記水分吸収画素値取得手段を介して取得された前記水分吸収画素値に関連づけて前記含水量記憶手段に記憶されている前記皮膚の含水量を取得する含水量取得手段（４１）と、前記含水量取得手段を介して取得された前記皮膚の含水量に基づいて前記乗員の脱水状態を判定する脱水状態判定手段（４１）と、を備えたことを特徴とする。
【０００８】
また、本発明に係る脱水状態判定方法は、制御部と、記憶部と、車室内の乗員の皮膚と前記皮膚以外の部分とを同時に撮像する可視光カメラ及び近赤外線カメラと、を少なくとも備えた脱水状態判定装置で実行される脱水状態判定方法であって、前記記憶部は、皮膚の含水量を、前記近赤外線カメラで撮像した前記皮膚の第１近赤外画像の画素における前記皮膚の水分によって吸収される水分吸収画素値に関連づけて記憶する含水量記憶手段を有し、前記制御部が実行する、前記可視光カメラ及び近赤外線カメラで撮像した前記皮膚の第１可視光画像の画素値及び第１近赤外画像の画素値と、前記皮膚以外の部分の第２可視光画像の画素値及び第２近赤外画像の画素値とに基づいて前記水分吸収画素値を取得する水分吸収画素値取得工程と、前記水分吸収画素値取得工程で取得された前記水分吸収画素値に関連づけて記憶されている前記皮膚の含水量を取得する含水量取得工程と、前記含水量取得工程で取得された前記皮膚の含水量に基づいて前記乗員の脱水状態を判定する脱水状態判定工程と、を備えたことを特徴とする。
【０００９】
また、本発明に係るプログラムは、皮膚の含水量を、近赤外線カメラで撮像した前記皮膚の第１近赤外画像の画素における前記皮膚の水分によって吸収される水分吸収画素値に関連づけて記憶する含水量記憶手段と、車室内の乗員の皮膚と前記皮膚以外の部分とを同時に撮像する可視光カメラ及び近赤外線カメラと、を備えたコンピュータに、前記可視光カメラ及び近赤外線カメラで撮像した前記皮膚の第１可視光画像の画素値及び第１近赤外画像の画素値と、前記皮膚以外の部分の第２可視光画像の画素値及び第２近赤外画像の画素値とに基づいて前記水分吸収画素値を取得する水分吸収画素値取得工程と、前記水分吸収画素値取得工程で取得された前記水分吸収画素値に関連づけて記憶されている前記皮膚の含水量を取得する含水量取得工程と、前記含水量取得工程で取得された前記皮膚の含水量に基づいて前記乗員の脱水状態を判定する脱水状態判定工程と、を実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１０】
前記構成を有する脱水状態判定装置、脱水状態判定方法及びプログラムでは、可視光カメラ及び近赤外線カメラで撮像した車室内の乗員の皮膚の第１可視光画像の画素値及び第１近赤外画像の画素値と、車室内の乗員の皮膚以外の部分の第２可視光画像の画素値及び第２近赤外画像の画素値とに基づいて、皮膚の第１近赤外画像の画素値における皮膚の水分によって吸収される水分吸収画素値を取得する。
【００１１】
これにより、太陽光が乗員に当たる車室内の環境においても、第１可視光画像、第１近赤外画像、第２可視光画像、及び、第２近赤外画像に基づいて、太陽光による第１近赤外画像の画素値への影響を除去して、車室内の乗員の皮膚の第１近赤外画像の画素値における皮膚の水分によって吸収される水分吸収画素値を取得することができる。そして、この水分吸収画素値に関連づけられて記憶されている皮膚の含水量を取得することによって、乗員の運転操作を妨げることなく、乗員の皮膚の含水量を測定することができる。更に、乗員の皮膚の含水量に基づいて当該乗員の脱水状態を判定するため、乗員の脱水状態を適切に判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本実施形態に係るナビゲーション装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】室内可視光カメラと室内近赤外線カメラの配置を説明する側面図である。
【図３】室内可視光カメラと室内近赤外線カメラの配置を説明する正面図である。
【図４】含水量ＤＢに格納される含水量テーブルの一例を示す図である。
【図５】ナビゲーション装置が実行する「脱水状態判定処理」を示すメインフローチャートである。
【図６】ナビゲーション装置が実行する「脱水状態判定処理」を示すメインフローチャートである。
【図７】図５の「平均含水量取得処理」のサブ処理を示すサブフローチャートである。
【図８】室内可視光カメラの計測領域の一例を示す図である。
【図９】室内可視光カメラで測定した画素値の内訳を示す図である。
【図１０】室内近赤外線カメラの計測領域の一例を示す図である。
【図１１】室内近赤外線カメラで測定した画素値の内訳を示す図である。
【図１２】太陽光の分光放射分布の一例を示す図である。
【図１３】室内可視光カメラと室内近赤外線カメラの分光感度の一例を示す図である。
【図１４】ヘモグロビンと水の分子吸光係数の一例を示す図である。
【図１５】平均含水量の基準値変化率の一例を示す図である。
【図１６】平均含水量の含水量変化率の一例を示す図である。
【図１７】脱水状態判定結果を液晶ディスプレイに表示した一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明に係る脱水状態判定装置、脱水状態判定方法及びプログラムをナビゲーション装置について具体化した一実施形態に基づき図面を参照しつつ詳細に説明する。
【００１４】
［ナビゲーション装置の概略構成］
先ず、本実施例に係るナビゲーション装置の概略構成について図１乃至図３に基づいて説明する。
【００１５】
図１に示すように、本実施例に係るナビゲーション装置１は、自車の現在位置（以下、「自車位置」という。）等を検出する現在地検出処理部１１と、各種のデータが記録されたデータ記録部１２と、入力された情報に基づいて、各種の演算処理を行うナビゲーション制御部１３と、操作者からの操作を受け付ける操作部１４と、操作者に対して地図等の情報を表示する液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）１５と、経路案内等に関する音声ガイダンスを出力するスピーカ１６と、不図示の道路交通情報センタや不図示のプローブセンタ等の情報センタとの間で携帯電話網等を介して通信を行う通信装置１７と、液晶ディスプレイ１５の表面に装着されたタッチパネル１８とから構成されている。尚、タッチパネル１８に替えて、リモコン、ジョイスティック、マウス、タッチパッド等を設けてもよい。
【００１６】
また、ナビゲーション制御部１３には車速センサ５１が接続されている。また、ナビゲーション制御部１３には、室内可視光カメラ５２、室内近赤外線カメラ５３が接続されている。図２及び図３に示すように、室内可視光カメラ５２と室内近赤外線カメラ５３は、自車両５５の車室５５Ａ内において、ダッシュボード５６のステアリングホイール５７に対向する部分の上端面に固定されたカメラケース５８内に左右方向に隣接して配置されている。
【００１７】
室内可視光カメラ５２は、波長が４００ｎｍ〜７００ｎｍの可視光領域を撮像するカラーＣＣＤカメラにより構成されている。室内近赤外線カメラ５３は、波長が７００ｎｍ〜２５００ｎｍの近赤外領域を撮像するＣＣＤカメラにより構成されている。そして、室内可視光カメラ５２と室内近赤外線カメラ５３は、ドライバ（乗員）５９の頭部５９Ａから胸部５９Ｂまでのほぼ同じ領域を撮像するように設けられている。
【００１８】
以下に、ナビゲーション装置１を構成する各構成要素について説明すると、現在地検出処理部１１は、ＧＰＳ３１等からなり、自車位置、自車方位、走行距離等を検出することが可能となっている。尚、現在地検出処理部１１に不図示の方位センサや距離センサ等を接続するようにしてもよい。
【００１９】
また、通信装置１７は、不図示のプローブセンタ、道路交通情報センタ等から配信された最新の交通情報を所定時間間隔で（例えば、５分間隔である。）受信することが可能に構成されている。また、この「交通情報」は、例えば、各リンクの旅行時間、道路の渋滞等に関する道路渋滞情報、道路工事、建築工事等による交通規制情報等の交通情報に関する詳細情報である。該詳細情報は、道路渋滞情報の場合、渋滞の実際の長さ、渋滞解消の見込まれる時刻等であり、交通規制情報の場合、道路工事、建築工事等の継続期間、通行止め、片側交互通行、車線規制等の交通規制の種類、交通規制の時間帯等である。
【００２０】
また、データ記録部１２は、外部記憶装置及び記録媒体としてのハードディスク（図示せず）やフラッシュメモリ（図示せず）等と、ハードディスク等に記憶された地図情報データベース（地図情報ＤＢ）２５、交通情報データベース（交通情報ＤＢ）２７、含水量データベース（含水量ＤＢ）２８及び所定のプログラム等を読み出すとともにハードディスクやフラッシュメモリ等に所定のデータを書き込む為のドライバ（図示せず）とを備えている。
【００２１】
また、地図情報ＤＢ２５には、ナビゲーション装置１の走行案内や経路探索に使用されるナビ地図情報２６が格納されている。また、交通情報ＤＢ２７には、プローブセンタ、道路交通情報センタ等から受信した交通情報を収集して作成した渋滞の実際の長さ、所要時間、渋滞の原因、渋滞解消の見込まれる時刻等から構成される現況の道路の渋滞等に関する情報である現況交通情報が、各交通情報に対応するナビ地図情報２６のリンクＩＤに関連付けられて記憶されている。また、含水量ＤＢ２８には、室内近赤外線カメラ５３によって撮像した近赤外画像の画素値における、皮膚の水分によって吸収される水分吸収画素値と、皮膚の含水量とを関連づけて記憶する皮膚含水量テーブル６１（図４参照）が格納されている。
【００２２】
ここで、ナビ地図情報２６は、経路案内及び地図表示に必要な各種情報から構成されており、例えば、各新設道路を特定するための新設道路情報、地図を表示するための地図表示データ、各交差点に関する交差点データ、ノード点に関するノードデータ、道路（リンク）に関するリンクデータ、経路を探索するための探索データ、施設の一種である店舗等のＰＯＩ（Point of Interest）に関する施設データ、地点を検索するための検索データ等から構成されている。
【００２３】
また、ノードデータとしては、実際の道路の分岐点（交差点、Ｔ字路等も含む）、各道路に曲率半径等に応じて所定の距離ごとに設定されたノードの座標（位置）、ノードが交差点に対応するノードであるか等を表すノード属性、ノードに接続するリンクの識別番号であるリンクＩＤのリストである接続リンク番号リスト、ノードにリンクを介して隣接するノードのノード番号のリストである隣接ノード番号リスト等に関するデータ等が記録される。
【００２４】
また、リンクデータとしては、道路を構成する各リンクに関してリンクを特定するリンクＩＤ、リンクの長さを示すリンク長さ、リンクの始点と終点の座標位置（例えば、緯度と経度である。）、中央分離帯の有無、リンクの勾配、リンクの属する道路の幅員、車線数、法定速度、踏切り等を表すデータが、コーナに関して、曲率半径、交差点、Ｔ字路、コーナの入口及び出口等を表すデータが、道路種別に関して、国道、県道、細街路等の一般道路のほか、高速自動車国道、都市高速道路、一般有料道路、有料橋等の有料道路を表すデータがそれぞれ記録される。
【００２５】
また、探索データとしては、設定された目的地までの経路を探索及び表示する際に使用されるデータについて記録されており、ノードを通過する際のコスト（以下、ノードコストという）や道路を構成するリンクのコスト（以下、リンクコストという）からなる探索コストを算出する為に使用するコストデータ、経路探索により選択された案内経路を液晶ディスプレイ１５の地図上に表示するための経路表示データ等から構成されている。このリンクコストは、そのリンクを通過する際にかかる平均旅行時間を示すデータであって、例えば「３（ｍｉｎ）」等になっている。
【００２６】
また、施設データとしては、各地域のホテル、遊園地、宮殿、病院、ガソリンスタンド、駐車場、駅、空港、フェリー乗り場、インターチェンジ（ＩＣ）、ジャンクション（ＪＣＴ）、パーキングエリア（ＰＡ）等のＰＯＩに関する名称や住所、電話番号、地図上の座標位置（例えば、中心位置、入口、出口等の緯度と経度である。）、地図上に施設の位置を表示する施設アイコンやランドマーク等のデータがＰＯＩを特定する施設ＩＤとともに記憶されている。また、ユーザが登録したコンビニエンスストア、ガソリンスタンド等の登録施設を特定する登録施設ＩＤも記憶されている。
また、地図情報ＤＢ２５の内容は、不図示の地図情報配信センタから通信装置１７を介して配信された更新情報をダウンロードすることによって更新される。
【００２７】
また、図１に示すように、ナビゲーション装置１を構成するナビゲーション制御部１３は、ナビゲーション装置１の全体の制御を行う演算装置及び制御装置としてのＣＰＵ４１、並びにＣＰＵ４１が各種の演算処理を行うに当たってワーキングメモリとして使用されるとともに、経路が探索されたときの経路データ等が記憶されるＲＡＭ４２、制御用のプログラム等が記憶されたＲＯＭ４３等の内部記憶装置や、時間を計測するタイマ４５等を備えている。また、ＲＯＭ４３には、後述のドライバの脱水状態を判定して報知する「脱水状態判定処理」（図５参照）等のプログラムが記憶されている。
【００２８】
更に、前記ナビゲーション制御部１３には、操作部１４、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）１５、スピーカ１６、通信装置１７、タッチパネル１８の各周辺装置（アクチュエータ）が電気的に接続されている。
この操作部１４は、走行開始時の現在位置を修正し、案内開始地点としての出発地及び案内終了地点としての目的地を入力する際や施設に関する情報の検索を行う場合等に操作され、各種のキーや複数の操作スイッチから構成される。そして、ナビゲーション制御部１３は、各スイッチの押下等により出力されるスイッチ信号に基づき、対応する各種の動作を実行すべく制御を行う。
【００２９】
また、液晶ディスプレイ１５には、現在走行中の地図情報、目的地周辺の地図情報、操作案内、操作メニュー、キーの案内、現在地から目的地までの推奨経路、推奨経路に沿った案内情報、交通情報、ニュース、天気予報、時刻、メール、テレビ番組等が表示される。
【００３０】
また、スピーカ１６は、ナビゲーション制御部１３からの指示に基づいて、推奨経路に沿った走行を案内する音声ガイダンス等を出力する。ここで、案内される音声ガイダンスとしては、例えば、「２００ｍ先、○○交差点を右方向です。」等がある。
【００３１】
また、タッチパネル１８は、液晶ディスプレイ１５の表示画面上に装着された透明なパネル状のタッチスイッチであり、液晶ディスプレイ１５の画面に表示されたボタンや地図上を押下することによって各種指示コマンドの入力等をすることが可能に構成されている。尚、タッチパネル１８は、液晶ディスプレイ１５の画面を直接押下する光センサ液晶方式等で構成してもよい。
【００３２】
次に、含水量ＤＢ２７に格納される皮膚含水量テーブル６１の一例について図４に基づいて説明する。
図４に示すように、皮膚含水量テーブル６１は、「水による吸収分の画素値（ｐｘ）」と「含水量（％）」とから構成されている。「水による吸収分の画素値（ｐｘ）」には、室内近赤外線カメラ５３によって撮像した近赤外画像の画素値における、皮膚の水分によって吸収される水分吸収画素値（ｐｘ）が記憶されている。「含水量（％）」には、室内近赤外線カメラ５３によって撮像したときの皮膚を、接触型の肌水分計で測定した含水量（％）が記憶されている。
【００３３】
［脱水状態判定処理］
次に、上記のように構成されたナビゲーション装置１のＣＰＵ４１が実行する処理であって、ドライバの脱水状態を判定して報知する「脱水状態判定処理」について図５乃至図１７に基づいて説明する。尚、図５にフローチャートで示されるプログラムは、ナビゲーション装置１が起動された際に、ＣＰＵ４１により実行される。
【００３４】
図５に示すように、先ず、ステップ（以下、Ｓと略記する）１１において、ＣＰＵ４１は、室内可視光カメラ（以下、「可視光カメラ」という。）５２と室内近赤外線カメラ（以下、「近赤外線カメラ」という。）５３とで測定した皮膚の第１計測領域６５（図８参照）における、皮膚の平均含水量ＷＴ＿ＡＶＧ（％）を取得する「平均含水量取得処理」のサブ処理（図７参照）を実行する。
【００３５】
ここで、「平均含水量取得処理」のサブ処理について図７乃至図１４に基づいて説明する。図７に示すように、先ず、Ｓ１１１において、ＣＰＵ４１は、可視光カメラ５２と近赤外線カメラ５３とでドライバ５９の頭部５９Ａの皮膚の部分と、胸部５９Ｂの皮膚以外の部分、つまり、衣服で覆われた部分とを同時に撮像して、それぞれの画像データを取得してＲＡＭ４２に記憶する。
【００３６】
そして、Ｓ１１２において、ＣＰＵ４１は、ドライバ５９の頭部５９Ａの皮膚の部分に、画素数がＭ個×Ｎ個の第１計測領域６５を設定する。また、ＣＰＵ４１は、ドライバ５９の胸部５９Ｂの皮膚以外の部分に、画素数がＭ個×Ｎ個の第２計測領域６６を設定する。例えば、図８及び図１０に示すように、ＣＰＵ４１は、頭部５９Ａの左頬の部分に第１計測領域６５を設定する。また、ＣＰＵ４１は、胸部５９Ｂの中央部分の皮膚以外の部分に第２計測領域６６を設定する。尚、第１計測領域６５と第２計測領域６６は、太陽光の光量が同じ部分に設定されている。
【００３７】
そして、図８及び図１０に示すように、ＣＰＵ４１は、可視光カメラ５３で撮像した画像データから、第１計測領域６５を撮像した第１可視光画像６８の各画素６８Ａの画素値ＶＴ［ｐｘ］と、第２計測領域６６を撮像した第２可視光画像６９の各画素６９Ａの画素値ＶＴ＿Ｂ［ｐｘ］とを順番に読み出し、画素順にＲＡＭ４２に各可視光画像６８、６９の画素値として記憶する。ＣＰＵ４１は、近赤外線カメラ５３で撮像した画像データから、第１計測領域６５を撮像した第１近赤外画像７１の各画素７１Ａの画素値ＩＲＴ［ｐｘ］と、第２計測領域６６を撮像した第２近赤外画像７２の各画素７２Ａの画素値ＩＲＴ＿Ｂ［ｐｘ］とを順番に読み出し、画素順にＲＡＭ４２に各近赤外画像７１、７２の画素値として記憶する。
【００３８】
続いて、図７に示すように、Ｓ１１３において、ＣＰＵ４１は、第１計測領域６５の第１近赤外画像７１の各画素７１Ａにおける、水による吸収分の画素値Ｉ＿ＩＲＴ＿Ｈ２Ｏ［ｐｘ］を算出して、順次ＲＡＭ４２に記憶する。ここで、水による吸収分の画素値Ｉ＿ＩＲＴ＿Ｈ２Ｏ［ｐｘ］の算出について図９、図１１〜図１４に基づいて説明する。
【００３９】
図９に示すように、第１可視光画像６８の各画素６８Ａの画素値ＶＴ［ｐｘ］と、太陽光の影響分の画素値Ｉ＿ＶＴ［ｐｘ］と、ヘモグロビンによる吸収分の画素値Ｉ＿ＶＴ＿ＨＢ［ｐｘ］とは、下記式（１）で表される関係を有している。また、第２可視光画像６９の各画素６９Ａの画素値ＶＴ＿Ｂ［ｐｘ］と、太陽光の影響分の画素値Ｉ＿ＶＴ＿Ｂ［ｐｘ］とは、下記式（２）で表される関係を有している。尚、画素値ＶＴ、画素値ＶＴ＿Ｂは、ガンマ補正された画素値である。
【００４０】
（画素値ＶＴ）＝（画素値Ｉ＿ＶＴ）−（画素値Ｉ＿ＶＴ＿ＨＢ）・・・・（１）
（画素値ＶＴ＿Ｂ）＝（画素値Ｉ＿ＶＴ＿Ｂ）・・・・（２）
【００４１】
図１１に示すように、第１近赤外画像７１の各画素７１Ａの画素値ＩＲＴ［ｐｘ］と、太陽光の影響分の画素値Ｉ＿ＩＲＴ［ｐｘ］と、ヘモグロビンによる吸収分の画素値Ｉ＿ＩＲＴ＿ＨＢ［ｐｘ］と、水による吸収分の画素値Ｉ＿ＩＲＴ＿Ｈ２Ｏ［ｐｘ］とは、下記式（３）で表される関係を有している。また、第２近赤外画像７２の各画素７２Ａの画素値ＩＲＴ＿Ｂ［ｐｘ］と、太陽光の影響分の画素値Ｉ＿ＩＲＴ＿Ｂ［ｐｘ］とは、下記式（４）で表される関係を有している。尚、画素値ＩＲＴ、画素値ＩＲＴ＿Ｂは、ガンマ補正された画素値である。
【００４２】
（画素値ＩＲＴ）＝（画素値Ｉ＿ＩＲＴ）−（画素値Ｉ＿ＩＲＴ＿ＨＢ）−（画素値Ｉ＿ＩＲＴ＿Ｈ２Ｏ）・・・・（３）
（画素値ＩＲＴ＿Ｂ）＝（画素値Ｉ＿ＩＲＴ＿Ｂ）・・・・（４）
【００４３】
また、第１可視光画像６８の各画素６８Ａの画素値ＶＴ［ｐｘ］と、太陽光の影響分の画素値Ｉ＿ＶＴ［ｐｘ］と、ヘモグロビンによる吸収分の画素値Ｉ＿ＶＴ＿ＨＢ［ｐｘ］と、第２可視光画像６９の各画素６９Ａの画素値ＶＴ＿Ｂ［ｐｘ］と、太陽光の影響分の画素値Ｉ＿ＶＴ＿Ｂ［ｐｘ］とをそれぞれ、近赤外線カメラ５３によって測定した画素値に換算するための各係数Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３は、下記式（５）〜（７）で算出される。
【００４４】
係数Ｒ１は、図１２に示す太陽光の分光放射分布から、波長が４００ｎｍ〜７００ｎｍの可視光領域における太陽光の波長毎の分光放射分布の積分値Ｅ１［Ｗｍ−２］に対する、波長が７００ｎｍ〜２５００ｎｍの近赤外線領域における太陽光の波長毎の分光放射分布の積分値Ｅ２［Ｗｍ−２］の比率を表す下記式（５）で算出される。
【００４５】
Ｒ１＝Ｅ２÷Ｅ１・・・・（５）
【００４６】
係数Ｒ２は、図１３に示す可視光カメラ５２の青色感度曲線７５、緑色感度曲線７６、赤色感度曲線７７のそれぞれの波長４００ｎｍ〜７００ｎｍにおける感度（％）の積分値の総和Ｐ１を「３」で除算した平均値に対する、近赤外線カメラ５３の近赤外感度曲線７８の波長７００ｎｍ〜２５００ｎｍにおける感度（％）の積分値Ｐ２の比率を表す下記式（６）で算出される。
【００４７】
Ｒ２＝Ｐ２÷（Ｐ１÷３）＝Ｐ２÷Ｐ１×３・・・・（６）
【００４８】
係数Ｒ３は、図１４に示すヘモグロビンの分子吸光係数を表す分子吸光曲線８１の波長４００ｎｍ〜７００ｎｍにおける分子吸光係数の積分値Ｑ１に対する、当該分子吸光曲線８１の波長７００ｎｍ〜２５００ｎｍにおける分子吸光係数の積分値Ｑ２の比率を表す下記式（７）で算出される。尚、水の分子吸光係数を表す分子吸光曲線８２は、波長６００ｎｍ以下において約０となり、波長約１４００ｎｍ以上において約１００となっている。
【００４９】
Ｒ３＝Ｑ２÷Ｑ１・・・・（７）
【００５０】
式（１）の両辺に各係数Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３を掛け算して、近赤外線カメラ５３によって測定した画素値に換算した後、当該換算式から式（３）を引き算することによって、下記式（８）を得る。
【００５１】
Ｒ１×Ｒ２×Ｒ３×（画素値ＶＴ）−（画素値ＩＲＴ）＝｛Ｒ１×Ｒ２×Ｒ３×（画素値Ｉ＿ＶＴ）−（画素値Ｉ＿ＩＲＴ）｝＋｛−Ｒ１×Ｒ２×Ｒ３×（画素値Ｉ＿ＶＴ＿ＨＢ）＋（画素値Ｉ＿ＩＲＴ＿ＨＢ）｝＋（画素値Ｉ＿ＩＲＴ＿Ｈ２Ｏ）・・・・（８）
【００５２】
式（２）の両辺に各係数Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３を掛け算して、近赤外線カメラ５３によって測定した画素値に換算した後、当該換算式から式（４）を引き算することによって、下記式（９）を得る。
【００５３】
Ｒ１×Ｒ２×Ｒ３×（画素値ＶＴ＿Ｂ）−（画素値ＩＲＴ＿Ｂ）＝Ｒ１×Ｒ２×Ｒ３×（画素値Ｉ＿ＶＴ＿Ｂ）−（画素値Ｉ＿ＩＲＴ＿Ｂ）・・・・（９）
【００５４】
また、図９、図１１、及び式（９）より、下記式（１０）、（１１）の関係がある。
【００５５】
Ｒ１×Ｒ２×Ｒ３×（画素値Ｉ＿ＶＴ）−（画素値Ｉ＿ＩＲＴ）＝Ｒ１×Ｒ２×Ｒ３×（画素値Ｉ＿ＶＴ＿Ｂ）−（画素値Ｉ＿ＩＲＴ＿Ｂ）＝Ｒ１×Ｒ２×Ｒ３×（画素値ＶＴ＿Ｂ）−（画素値ＩＲＴ＿Ｂ）・・・・（１０）
（画素値Ｉ＿ＩＲＴ＿ＨＢ）＝Ｒ１×Ｒ２×Ｒ３×（画素値Ｉ＿ＶＴ＿ＨＢ）・・・・（１１）
【００５６】
式（８）に各式（１０）、（１１）を代入すると、下記式（１２）の関係が成立する。
【００５７】
（画素値Ｉ＿ＩＲＴ＿Ｈ２Ｏ）＝Ｒ１×Ｒ２×Ｒ３×｛（画素値ＶＴ）−（画素値ＶＴ＿Ｂ）｝−｛（画素値ＩＲＴ）−（画素値ＩＲＴ＿Ｂ）｝・・・・（１２）
【００５８】
従って、ＣＰＵ４１は、第１可視光画像６８の各画素６８Ａの画素値ＶＴ［ｐｘ］と、第２可視光画像６９の各画素６９Ａの画素値ＶＴ＿Ｂ［ｐｘ］と、第１近赤外画像７１の各画素７１Ａの画素値ＩＲＴ［ｐｘ］と、第２近赤外画像７２の各画素７２Ａの画素値ＩＲＴ＿Ｂ［ｐｘ］とを順番に読み出し、式（１２）に代入することによって、第１計測領域６５の第１近赤外画像７１の各画素７１Ａにおける、水による吸収分の画素値Ｉ＿ＩＲＴ＿Ｈ２Ｏ［ｐｘ］を算出して、順次ＲＡＭ４２に記憶することができる。
【００５９】
続いて、図７に示すように、Ｓ１１４において、ＣＰＵ４１は、第１計測領域６５の第１近赤外画像７１の各画素７１Ａにおける、水による吸収分の画素値Ｉ＿ＩＲＴ＿Ｈ２Ｏ［ｐｘ］をＲＡＭ４２から順番に読み出し、皮膚含水量テーブル６１の「水による吸収分の画素値［ｐｘ］」とする。そして、ＣＰＵ４１は、各画素７１Ａにおける、水による吸収分の画素値Ｉ＿ＩＲＴ＿Ｈ２Ｏ［ｐｘ］に対応する皮膚含水量テーブル６１の「含水量（％）」を読み出し、第１計測領域６５の第１近赤外画像７１の各画素７１Ａにおける含水量ＷＴ（％）としてＲＡＭ４２に記憶する。つまり、ＣＰＵ４１は、各画素７１Ａにおける、水による吸収分の画素値Ｉ＿ＩＲＴ＿Ｈ２Ｏ［ｐｘ］に対応する皮膚含水量テーブル６１の「含水量（％）」を、第１計測領域６５の各画素７１Ａに対応する皮膚の含水量ＷＴ（％）としてＲＡＭ４２に記憶する。
【００６０】
そして、Ｓ１１５において、ＣＰＵ４１は、第１計測領域６５のＭ×Ｎ個の各画素７１Ａに対応する皮膚の各含水量ＷＴ［１］、ＷＴ［２］、・・・、ＷＴ［Ｍ×Ｎ］（％）の平均値である平均含水量ＷＴ＿ＡＶＧ（％）を下記式（１３）により算出する。そして、ＣＰＵ４１は、現在の日時をタイマ４５から読み出し、平均含水量ＷＴ＿ＡＶＧ（％）を現在の日時に関連づけてＲＡＭ４２に記憶する。その後、ＣＰＵ４１は、当該「平均含水量取得処理」のサブ処理を終了して、メインフローチャートに戻り、Ｓ１２の処理に移行する。
【００６１】
（平均含水量ＷＴ＿ＡＶＧ）＝（含水量ＷＴ［１］＋含水量ＷＴ［２］＋・・・＋含水量ＷＴ［Ｍ×Ｎ］）÷（Ｍ×Ｎ）・・・・（１３）
【００６２】
続いて、図５に示すように、Ｓ１２において、ＣＰＵ４１は、ＲＡＭ４２から平均含水量ＷＴ＿ＡＶＧ（％）を読み出すと共に、現在の日時をタイマ４５から読み出し、脱水状態を判定する今回の基準値ＡＮ（％）として、現在の日時に関連づけて含水量ＤＢ２８に記憶する。
【００６３】
そして、Ｓ１３において、ＣＰＵ４１は、今回の基準値ＡＮ（％）と、今回の基準値ＡＮ（％）よりも１つ前に含水量ＤＢ２８に記憶した前回の基準値ＡＮ＿１（％）を含水量ＤＢ２８から読み出す。その後、Ｓ１４において、ＣＰＵ４１は、前回の基準値ＡＮ＿１（％）に対する今回の基準値ＡＮ（％）の相対変化率である基準値変化率ＤＢＴ（％）を下記式（１４）により算出してＲＡＭ４２に記憶する。
【００６４】
（基準値変化率ＤＢＴ）＝（今回の基準値ＡＮ−前回の基準値ＡＮ＿１）÷（前回の基準値ＡＮ＿１）×１００・・・・（１４）
【００６５】
例えば、図１５に示すように、前回の基準値ＡＮ＿１のＡ１（％）と今回の基準値ＡＮのＡ２（％）を含水量ＤＢ２８に記憶した時刻は、ほぼ同じ時刻Ｔ、例えば、午前７時３５分に記憶されている。つまり、ドライバは、ほぼ同じ時刻Ｔに乗車している。そして、ＣＰＵ４１は、式（１４）により、前回の基準値ＡＮ＿１のＡ１（％）に対する今回の基準値ＡＮのＡ２（％）の相対変化率である基準値変化率ＤＢＴ（％）をＹ（％）、例えば、−１（％）と算出してＲＡＭ４２に記憶する。
【００６６】
続いて、図５に示すように、Ｓ１５において、ＣＰＵ４１は、基準値変化率ＤＢＴ（％）をＲＡＭ４２から読み出し、基準値変化率ＤＢＴ（％）が０％〜−２％の範囲内の値であるか否か、つまり、正常、若しくは、軽度の脱水状態であるか否かを判定する判定処理を実行する。そして、基準値変化率ＤＢＴ（％）が０％〜−２％の範囲内の値であると判定した場合、つまり、正常、若しくは、軽度の脱水状態であると判定した場合には（Ｓ１５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ４１は、Ｓ１６の処理に移行する。
【００６７】
Ｓ１６において、ＣＰＵ４１は、ＲＡＭ４２から基準値正常フラグを読み出し、基準値正常フラグをＯＮに設定して、再度ＲＡＭ４２に記憶した後、Ｓ２０の処理に移行する。尚、ナビゲーション装置１の起動時に、基準値正常フラグはＯＦＦに設定されて、ＲＡＭ４２に記憶される。
【００６８】
一方、Ｓ１５で基準値変化率ＤＢＴ（％）が０％〜−２％の範囲内の値でないと判定した場合には（Ｓ１５：ＮＯ）、ＣＰＵ４１は、Ｓ１７の処理に移行する。Ｓ１７において、ＣＰＵ４１は、基準値変化率ＤＢＴ（％）が−３％〜−９％の範囲内の値であるか否か、つまり、倦怠感、頭痛、めまい等が生じる中度の脱水状態であるか否かを判定する判定処理を実行する。そして、基準値変化率ＤＢＴ（％）が−３％〜−９％の範囲内の値であると判定した場合、つまり、中度の脱水状態であると判定した場合には（Ｓ１７：ＹＥＳ）、ＣＰＵ４１は、Ｓ１８の処理に移行する。
【００６９】
Ｓ１８において、ＣＰＵ４１は、ＲＡＭ４２から基準値中度フラグを読み出し、基準値中度フラグをＯＮに設定して、再度ＲＡＭ４２に記憶した後、Ｓ２０の処理に移行する。尚、ナビゲーション装置１の起動時に、基準値中度フラグはＯＦＦに設定されて、ＲＡＭ４２に記憶される。
【００７０】
更に、Ｓ１７で基準値変化率ＤＢＴ（％）が−３％〜−９％の範囲内の値でないと判定した場合には（Ｓ１７：ＮＯ）、ＣＰＵ４１は、緊急の治療が必要な重度の脱水状態であると判定して、Ｓ１９の処理に移行する。Ｓ１９において、ＣＰＵ４１は、ＲＡＭ４２から基準値重度フラグを読み出し、基準値重度フラグをＯＮに設定して、再度ＲＡＭ４２に記憶した後、Ｓ２０の処理に移行する。尚、ナビゲーション装置１の起動時に、基準値重度フラグはＯＦＦに設定されて、ＲＡＭ４２に記憶される。
【００７１】
続いて、Ｓ２０において、ＣＰＵ４１は、比較対象となる平均含水量ＷＴ＿ＡＶＧ（％）を取得したか否かを判定する判定処理を実行する。そして、比較対象となる平均含水量ＷＴ＿ＡＶＧ（％）を取得していないと判定した場合には（Ｓ２０：ＮＯ）、ＣＰＵ４１は、Ｓ２１の処理に移行する。Ｓ２１において、ＣＰＵ４１は、上記Ｓ１１で実行した「平均含水量取得処理」のサブ処理を実行して、平均含水量ＷＴ＿ＡＶＧ（％）を算出し、「現在の含水量（％）」としてＲＡＭ４２に記憶した後、再度、Ｓ２０以降の処理を実行する。
【００７２】
一方、Ｓ２０で比較対象となる平均含水量ＷＴ＿ＡＶＧ（％）を取得したと判定した場合には（Ｓ２０：ＹＥＳ）、ＣＰＵ４１は、Ｓ２２の処理に移行する。図６に示すように、Ｓ２２において、ＣＰＵ４１は、今回の基準値ＡＮ（％）を含水量ＤＢ２８から読み出し、今回の基準値ＡＮ（％）に対する比較対象となる現在の平均含水量ＷＴ＿ＡＶＧ（％）の相対変化率である含水量変化率ＤＲＴ（％）を下記式（１５）により算出してＲＡＭ４２に記憶する。
【００７３】
（含水量変化率ＤＲＴ）＝{（現在の平均含水量ＷＴ＿ＡＶＧ）−（今回の基準値ＡＮ）}÷（今回の基準値ＡＮ）×１００・・・・（１５）
【００７４】
例えば、図１６に示すように、ＣＰＵ４１は、乗車直後の時刻Ｔから所定時間経過した時刻Ｔ＋１に測定した現在の平均含水量ＷＴ＿ＡＶＧ（％）がＢ１（％）の場合には、式（１５）より、今回の基準値ＡＮのＡ２（％）に対する、現在の平均含水量ＷＴ＿ＡＶＧのＢ１（％）の相対変化率である含水量変化率ＤＲＴ（％）をＸ（％）、例えば、−０．５（％）と算出して、ＲＡＭ４２に記憶する。
【００７５】
続いて、図６に示すように、Ｓ２３において、ＣＰＵ４１は、含水量変化率ＤＲＴ（％）をＲＡＭ４２から読み出し、含水量変化率ＤＲＴ（％）が０％〜−２％の範囲内の値であるか否か、つまり、正常、若しくは、軽度の脱水状態であるか否かを判定する判定処理を実行する。そして、含水量変化率ＤＲＴ（％）が０％〜−２％の範囲内の値であると判定した場合、つまり、正常、若しくは、軽度の脱水状態であると判定した場合には（Ｓ２３：ＹＥＳ）、ＣＰＵ４１は、Ｓ２４の処理に移行する。
【００７６】
Ｓ２４において、ＣＰＵ４１は、ＲＡＭ４２から含水量正常フラグを読み出し、含水量正常フラグをＯＮに設定して、再度ＲＡＭ４２に記憶した後、Ｓ２８の処理に移行する。尚、ナビゲーション装置１の起動時に、含水量正常フラグはＯＦＦに設定されて、ＲＡＭ４２に記憶される。
【００７７】
一方、Ｓ２３で含水量変化率ＤＲＴ（％）が０％〜−２％の範囲内の値でないと判定した場合には（Ｓ２３：ＮＯ）、ＣＰＵ４１は、Ｓ２５の処理に移行する。Ｓ２５において、ＣＰＵ４１は、含水量変化率ＤＲＴ（％）が−３％〜−９％の範囲内の値であるか否か、つまり、倦怠感、頭痛、めまい等が生じる中度の脱水状態であるか否かを判定する判定処理を実行する。そして、含水量変化率ＤＲＴ（％）が−３％〜−９％の範囲内の値であると判定した場合、つまり、中度の脱水状態であると判定した場合には（Ｓ２５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ４１は、Ｓ２６の処理に移行する。
【００７８】
Ｓ２６において、ＣＰＵ４１は、ＲＡＭ４２から含水量中度フラグを読み出し、含水量中度フラグをＯＮに設定して、再度ＲＡＭ４２に記憶した後、Ｓ２８の処理に移行する。尚、ナビゲーション装置１の起動時に、含水量中度フラグはＯＦＦに設定されて、ＲＡＭ４２に記憶される。
【００７９】
更に、Ｓ２５で含水量変化率ＤＲＴ（％）が−３％〜−９％の範囲内の値でないと判定した場合には（Ｓ２５：ＮＯ）、ＣＰＵ４１は、緊急の治療が必要な重度の脱水状態であると判定して、Ｓ２７の処理に移行する。Ｓ２７において、ＣＰＵ４１は、ＲＡＭ４２から含水量重度フラグを読み出し、含水量重度フラグをＯＮに設定して、再度ＲＡＭ４２に記憶した後、Ｓ２８の処理に移行する。尚、ナビゲーション装置１の起動時に、含水量重度フラグはＯＦＦに設定されて、ＲＡＭ４２に記憶される。
【００８０】
続いて、Ｓ２８において、ＣＰＵ４１は、皮膚の含水量の測定結果を液晶ディスプレイ１５に表示する。例えば、ＣＰＵ４１は、今回の基準値ＡＮ（％）、前回の基準値ＡＮ＿１（％）を含水量ＤＢ２８から読み出し、液晶ディスプレイ１５に表示する。また、ＣＰＵ４１は、現在の平均含水量ＷＴ＿ＡＶＧ（％）と、基準値変化率ＤＢＴ（％）と、含水量変化率ＤＲＴ（％）をＲＡＭ４２から読み出し、液晶ディスプレイ１５に表示する。そして、ＣＰＵ４１は、基準値正常フラグ、基準値中度フラグ、及び、基準値重度フラグをＲＡＭ４２から読み出し、ＯＮに設定されているフラグに対応する判定結果を、基準値変化率ＤＢＴ（％）に対応させて液晶ディスプレイ１５に表示する。
【００８１】
また、ＣＰＵ４１は、含水量正常フラグ、含水量中度フラグ、及び、含水量重度フラグをＲＡＭ４２から読み出し、ＯＮに設定されているフラグに対応する判定結果を、含水量変化率ＤＲＴ（％）に対応させて液晶ディスプレイ１５に表示する。更に、ＣＰＵ４１は、基準値正常フラグ、基準値中度フラグ、及び、基準値重度フラグと、含水量正常フラグ、含水量中度フラグ、及び、含水量重度フラグのＯＮに設定されているフラグのうち、最も脱水状態の程度が重いものに対応する判定結果を総合評価結果として液晶ディスプレイ１５に表示する。尚、ＣＰＵ４１は、この総合評価結果をスピーカ１６を介して音声案内するようにしてもよい。
【００８２】
例えば、図１７に示すように、ＣＰＵ４１は、前回の基準値ＡＮ＿１のＡ１（％）と今回の基準値ＡＮのＡ２（％）を含水量ＤＢ２８から読み出し、液晶ディスプレイ１５に表示する。ＣＰＵ４１は、基準値変化率ＤＢＴのＹ（％）をＲＡＭ４２から読み出し、液晶ディスプレイ１５に表示する。また、基準値正常フラグがＯＮに設定されているため、Ｙ（％）の右側に「正常」と表示する。
【００８３】
その下段に、ＣＰＵ４１は、現在の平均含水量ＷＴ＿ＡＶＧのＢ１（％）と、含水量変化率ＤＲＴのＸ（％）とをＲＡＭ４２から読み出し、液晶ディスプレイ１５に表示する。また、ＣＰＵ４１は、含水量正常フラグがＯＮに設定されているため、Ｘ（％）の右側に「正常」と表示する。更に、ＣＰＵ４１は、基準値正常フラグと含水量正常フラグがＯＮに設定されているため、表示画面の最上段に「正常」である旨の総合評価結果を表示する。
【００８４】
続いて、図６に示すように、Ｓ２９において、ＣＰＵ４１は、アクセサリキー（ＡＣＣ）がＯＦＦに設定されたか否かを判定する判定処理を実行する。そして、アクセサリキー（ＡＣＣ）がＯＮに設定されていると判定した場合には（Ｓ２９：ＮＯ）、ＣＰＵ４１は、Ｓ２０以降の処理を再度実行する。一方、アクセサリキー（ＡＣＣ）がＯＦＦに設定されたと判定した場合には（Ｓ２９：ＹＥＳ）、ＣＰＵ４１は、当該処理を終了する。
【００８５】
以上詳細に説明した通り、本実施例に係るナビゲーション装置１では、ＣＰＵ４１は、可視光カメラ５２と近赤外線カメラ５３とによって、ドライバ５９の頭部５９Ａの皮膚の部分と胸部５９Ｂの皮膚以外の部分を同時に撮像する。そして、ＣＰＵ４１は、ドライバ５９の頭部５９Ａの皮膚の部分に、画素数がＭ個×Ｎ個の第１計測領域６５を設定する。また、ＣＰＵ４１は、ドライバ５９の胸部５９Ｂの皮膚以外の部分に、画素数がＭ個×Ｎ個の第２計測領域６６を設定する。
【００８６】
そして、ＣＰＵ４１は、第１可視光画像６８の各画素６８Ａの画素値ＶＴ［ｐｘ］と、第２可視光画像６９の各画素６９Ａの画素値ＶＴ＿Ｂ［ｐｘ］と、第１近赤外画像７１の各画素７１Ａの画素値ＩＲＴ［ｐｘ］と、第２近赤外画像７２の各画素７２Ａの画素値ＩＲＴ＿Ｂ［ｐｘ］とを順番に読み出し、式（１２）に代入することによって、第１計測領域６５の第１近赤外画像７１の各画素７１Ａにおける、水による吸収分の画素値Ｉ＿ＩＲＴ＿Ｈ２Ｏ［ｐｘ］を算出して、順次ＲＡＭ４２に記憶する。
【００８７】
その後、ＣＰＵ４１は、第１計測領域６５の第１近赤外画像７１の各画素７１Ａにおける、水による吸収分の画素値Ｉ＿ＩＲＴ＿Ｈ２Ｏ［ｐｘ］を皮膚含水量テーブル６１の「水による吸収分の画素値［ｐｘ］」として、対応する皮膚含水量テーブル６１の「含水量（％）」を読み出し、第１計測領域６５の第１近赤外画像７１の各画素７１Ａにおける皮膚の含水量ＷＴ（％）としてＲＡＭ４２に記憶する。
【００８８】
これにより、太陽光がドライバ５９に当たる車室５５Ａ内の環境においても、第１可視光画像６８の各画素６８Ａの画素値ＶＴ［ｐｘ］と、第２可視光画像６９の各画素６９Ａの画素値ＶＴ＿Ｂ［ｐｘ］と、第１近赤外画像７１の各画素７１Ａの画素値ＩＲＴ［ｐｘ］と、第２近赤外画像７２の各画素７２Ａの画素値ＩＲＴ＿Ｂ［ｐｘ］に基づいて、太陽光による第１近赤外画像７１の各画素７１Ａの画素値ＩＲＴ［ｐｘ］への影響を除去して、車室５５Ａ内のドライバ５９の頭部５９Ａにおける第１近赤外画像７１の各画素７１Ａの皮膚の水分によって吸収される水分吸収画素値Ｉ＿ＩＲＴ＿Ｈ２Ｏ［ｐｘ］を取得することができる。
【００８９】
そして、ＣＰＵ４１は、この水分吸収画素値Ｉ＿ＩＲＴ＿Ｈ２Ｏ［ｐｘ］に関連づけられて皮膚含水量テーブル６１に記憶されている皮膚の「含水量（％）」を読み出すことによって、ドライバ５９の運転操作を妨げることなく、ドライバ５９の頭部５９Ａにおける第１計測領域６５の各画素７１Ａに対応する皮膚の含水量ＷＴ（％）を測定することができる。
【００９０】
また、ＣＰＵ４１は、第１計測領域６５のＭ×Ｎ個の各画素７１Ａに対応する皮膚の各含水量ＷＴ［１］、ＷＴ［２］、・・・、ＷＴ［Ｍ×Ｎ］（％）の平均値である平均含水量ＷＴ＿ＡＶＧ（％）を式（１３）により算出する。そして、１回目に算出した平均含水量ＷＴ＿ＡＶＧ（％）を今回の基準値ＡＮ（％）として含水量ＤＢ２８に記憶した後、前回の基準値ＡＮ＿１（％）に対する今回の基準値ＡＮ（％）の相対変化率である基準値変化率ＤＢＴ（％）を式（１４）により算出する。
【００９１】
これにより、ＣＰＵ４１は、ドライバ５９の乗車時における脱水状態を、基準値変化率ＤＢＴ（％）が０％〜−２％の範囲内の値のときは「正常」、−３％〜−９％の範囲内のときは「中程度の脱水状態」、−１０％以上のときは「重度の脱水状態」であると迅速且つ適切に判定することができる。また、ＣＰＵ４１は、今回の基準値ＡＮの前回の基準値ＡＮ＿１に対する基準値変化率ＤＢＴ（％）に基づいて当該ドライバ５９の脱水状態を判定するため、各個人によって皮膚の適切な含水量が異なっても、ドライバ５９の乗車時における脱水状態を適切に判定して報知することができる。
【００９２】
また、ＣＰＵ４１は、今回の基準値ＡＮ（％）に対する現在の平均含水量ＷＴ＿ＡＶＧ（％）の相対変化率である含水量変化率ＤＲＴ（％）を式（１５）により算出する。これにより、ＣＰＵ４１は、ドライバ５９の運転操作中における脱水状態を、含水量変化率ＤＲＴ（％）が０％〜−２％の範囲内の値のときは「正常」、−３％〜−９％の範囲内のときは「中程度の脱水状態」、−１０％以上のときは「重度の脱水状態」であると迅速且つ適切に判定することができる。
【００９３】
また、ＣＰＵ４１は、今回の基準値ＡＮに対する現在の平均含水量ＷＴ＿ＡＶＧ（％）の相対変化率である含水量変化率ＤＲＴ（％）に基づいて当該ドライバ５９の脱水状態を判定するため、各個人によって皮膚の適切な含水量が異なっても、ドライバ５９の運転操作中における脱水状態を適切に判定して報知することができる。
【００９４】
尚、本発明は前記実施例に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で種々の改良、変形が可能であることは勿論である。
【００９５】
また、本発明に係る脱水状態判定装置を具体化した実施例について上記に説明したが、脱水状態判定装置は以下の構成を有することも可能であり、その場合には以下の効果を奏する。
【００９６】
例えば、第１の構成は以下の通りである。
前記近赤外線カメラで撮像した第１近赤外画像の計測領域内の一部又は全部の画素について、一定時間毎に、前記含水量取得手段を介して各画素の含水量を取得して、前記各画素の含水量の合計値を前記一部又は全部の画素の画素数で割り算して平均含水量を算出する平均含水量算出手段を備え、前記脱水状態判定手段は、前記平均含水量算出手段を介して１回目に算出された初期平均含水量に対する２回目以降に算出された各平均含水量の第１相対変化率に基づいて、前記乗員の脱水状態を判定することを特徴とする。
上記構成を有する脱水状態判定装置によれば、第１近赤外画像の計測領域内の１回目に算出された初期平均含水量に対する２回目以降に算出された各平均含水量の第１相対変化率に基づいて、乗員の脱水状態を判定するため、乗員の運転操作中における脱水状態を迅速、且つ、適切に判定することが可能となる。
【００９７】
また、第２の構成は以下の通りである。
前記平均含水量算出手段を介して１回目に算出された初期平均含水量を時系列的に順次記憶する初期平均含水量記憶手段を備え、前記脱水状態判定手段は、前記初期含水量記憶手段に前回記憶された前記初期平均含水量に対する今回記憶された前記初期平均含水量の第２相対変化率に基づいて、前記乗員の脱水状態を判定することを特徴とする。
上記構成を有する脱水状態判定装置によれば、初期含水量記憶手段に前回記憶された初期平均含水量に対する今回記憶された初期平均含水量の第２相対変化率に基づいて、乗員の脱水状態を判定するため、乗員の乗車時における、当該乗員の脱水状態を適切に判定することが可能となる。
【００９８】
また、第３の構成は以下の通りである。
前記第１可視光画像と前記第１近赤外画像との前記皮膚の撮像領域は同一領域であることを特徴とする。
上記構成を有する脱水状態判定装置によれば、第１可視光画像と第１近赤外画像との皮膚の撮像領域は同一領域であるため、車室内の乗員の皮膚の第１近赤外画像の画素値における皮膚の水分によって吸収される水分吸収画素値を正確に測定することが可能となる。
【００９９】
また、第４の構成は以下の通りである。
前記第２可視光画像と前記第２近赤外画像との前記皮膚以外の部分の撮像領域は同一領域であることを特徴とする。
上記構成を有する脱水状態判定装置によれば、第２可視光画像と第２近赤外画像との皮膚以外の部分の撮像領域は同一領域であるため、車室内の乗員の皮膚の第１近赤外画像の画素値における皮膚の水分によって吸収される水分吸収画素値を更に正確に測定することが可能となる。
【符号の説明】
【０１００】
１      ナビゲーション装置
１５      液晶ディスプレイ
２８      含水量ＤＢ
４１      ＣＰＵ
４２      ＲＡＭ
４３      ＲＯＭ
５２      室内可視光カメラ
５３      室内近赤外線カメラ
５９      ドライバ
６１      皮膚含水量テーブル
６５      第１計測領域
６６      第２計測領域
６８      第１可視光画像
６９      第２可視光画像
７１      第１近赤外画像
７２      第２近赤外画像
【図１】
2015161517.tif 000003
【図２】
2015161517.tif 000004
【図３】
2015161517.tif 000005
【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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