(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに、
被験者が車両に乗車した時点から所定時間後までの覚醒区間を設定し、
前記被験者から検出された生体信号を基にして、前記覚醒区間よりも時間的に後の区間において、前記被験者の覚醒度が覚醒方向に移動したか否かを判定し、
前記覚醒区間よりも時間的に後の区間において、前記被験者の覚醒度が覚醒方向に移動した場合には、前記覚醒区間を、前記被験者の覚醒度が覚醒方向に移動した区間に更新し、
前記更新した覚醒区間に対応する被験者の覚醒度の平均値あるいは中央値と標準偏差とを算出し、前記平均値あるいは中央値と標準偏差とを基にして閾値を算出し、算出した前記閾値を、前記被験者が覚醒状態であるか否かを判定するための閾値として設定する
処理を実行させることを特徴とする覚醒度判定プログラム。
【請求項２】
前記生体信号の心拍間隔の平均間隔と、前記覚醒区間よりも時間的に後のある区間に対応する生体信号の心拍間隔との差分値を算出し、前記差分値が第１所定値よりも大きい場合、あるいは第２所定値よりも小さい場合に、前記ある区間を前記覚醒区間に設定することを抑止する処理を更に実行させることを特徴とする請求項１に記載の覚醒度判定プログラム。
【請求項３】
被験者が車両に乗車した時刻から所定時間後までの覚醒区間を設定し、前記被験者から検出された生体信号を基にして、前記覚醒区間よりも時間的に後の区間において、前記被験者の覚醒度が覚醒方向に移動したか否かを判定し、前記覚醒区間よりも時間的に後の区間において、前記被験者の覚醒度が覚醒方向に移動した場合には、前記覚醒区間を、前記被験者の覚醒度が覚醒方向に移動した区間に更新する覚醒区間設定部と、
前記覚醒区間設定部によって更新された覚醒区間に対応する覚醒度の平均値あるいは中央値と標準偏差とを算出し、前記平均値あるいは中央値と標準偏差とを基にして閾値を算出し、算出した前記閾値を、前記被験者が覚醒状態であるか否かを判定するための閾値として設定する閾値設定部と
を有することを特徴とする覚醒度判定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、覚醒度判定プログラム等に関する。
【背景技術】
【０００２】
交通事故の総数は、年々減ってきているものの、ヒューマンエラーによる事故はそれほど減っていない。ヒューマンエラーによる事故の原因の一つとして、運転中の眠気がある。このため、運転中の覚醒度に基づいてドライバに警告を発し、事故を未然に防ぐ技術が求められる。
【０００３】
例えば、覚醒度を判定する従来技術１として、ＬＦ（Low  Frequency）／ＨＦ（High  Frequency）指標を用いる技術がある。ＬＦは、ドライバの心拍信号を周波数変換して、周波数とスペクトル密度との関係を算出した場合において、低い周波数帯域のスペクトル密度を積算した値である。ＨＦは、高い周波数帯域のスペクトル密度を積算した値である。かかる従来技術１では、ＬＦとＨＦとの比で眠気を判定する方法で、例えば、ＬＦとＨＦとの比が、７対３となる場合に、ドライバが覚醒状態であると判定し、ＬＦとＨＦとの比が、３対７となる場合に、ドライバが眠い状態であると判定する。
【０００４】
しかし、上記の従来技術１では、予め設定されるドライバ共通の覚醒度の判定基準を用いているため、各ドライバの覚醒度の個人差に対応することが難しい。
【０００５】
これに対して、覚醒度を判定する他の従来技術２には、ドライバの運転開始直後をドライバが覚醒状態であると判定し、また、運転を開始してから所定時間後のスペクトル信号のピーク周波数を、ドライバの覚醒時ピークの周波数であるとして用いる技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開平８−１５３２８８号公報
【特許文献２】特開２００８−１２６８１８号公報
【特許文献３】特開２０１１−２４８７４６号公報
【特許文献４】特開２００４−３５０７７３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上述した従来技術では、覚醒度を判定するための閾値を個人毎に設定することができないという問題がある。
【０００８】
従来技術２では、ドライバの運転開始直後をドライバが覚醒状態であると判定しているが、運転開始直後であっても、ドライバが覚醒状態であるといえない場合がある。また、ドライバが運転を開始してから所定時間後のスペクトル信号のピーク周波数が、覚醒時ピークの周波数でない場合もあり得る。
【０００９】
１つの側面では、覚醒度を判定するための閾値を個人毎に設定することができる覚醒度判定プログラムおよび覚醒度判定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】
【００１０】
第１の案では、コンピュータに、下記の処理を実行させる。コンピュータは、被験者が車両に乗車した時点から所定時間後までの覚醒区間を設定する。コンピュータは、被験者から検出された生体信号を基にして、覚醒区間よりも時間的に後の区間において、被験者の覚醒度が覚醒方向に移動したか否かを判定する。コンピュータは、覚醒区間よりも時間的に後の区間において、被験者の覚醒度が覚醒方向に移動した場合には、覚醒区間を、被験者の覚醒度が覚醒方向に移動した区間に更新する。コンピュータは、更新した覚醒区間に対応する被験者の覚醒度を基にして、前記被験者が覚醒状態であるか否かを判定するための閾値を設定する。
【発明の効果】
【００１１】
本発明の１実施態様によれば、覚醒度を判定するための閾値を個人毎に設定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、本実施例に係る覚醒度判定装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】図２は、心拍信号データの一例を示す図である。
【図３】図３は、心拍間隔変動データの一例を示す図である。
【図４】図４は、周波数とスペクトル密度との関係を示す図である。
【図５】図５は、覚醒度を判定する処理を説明するための図である。
【図６】図６は、覚醒区間テーブルのデータ構造の一例を示す図である。
【図７】図７は、覚醒度と時間との関係を示す図である。
【図８】図８は、覚醒区間設定部の処理を説明するための図である。
【図９】図９は、閾値設定部が設定する閾値ＴＨの一例を示す図である。
【図１０】図１０は、覚醒平均値Ｔおよび標準偏差σによる正規分布を示す図である。
【図１１】図１１は、警告部が警告を行うタイミングの一例を示す図である。
【図１２】図１２は、本実施例に係る覚醒度判定装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図１３】図１３は、覚醒度判定プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下に、本願の開示する覚醒度判定プログラムおよび覚醒度判定装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。
【実施例】
【００１４】
図１は、本実施例に係る覚醒度判定装置の構成を示す機能ブロック図である。図１に示すように、この覚醒度判定装置１００は、センサ１１０と、心拍間隔算出部１２０、覚醒度判定部１３０と、覚醒区間設定部１４０と、記憶部１４５と、閾値設定部１５０と、警告部１６０とを有する。
【００１５】
センサ１１０は、被験者の心拍信号を検出するセンサである。被験者は、例えば、車両のドライバに対応する。例えば、センサ１１０は、車両のハンドル等に設置されている。本実施例では一例として、心拍信号を検出する場合について説明するが、センサ１１０は、被験者の脈拍信号を検出してもよい。心拍信号および脈拍信号は、生体信号の一例である。センサ１１０は、心拍信号のデータを心拍間隔算出部１２０に出力する。以下の説明において、心拍信号のデータを心拍信号データと表記する。
【００１６】
図２は、心拍信号データの一例を示す図である。図２に示すように心拍信号データは、Ｐ、Ｑ、Ｒ、Ｓ、Ｔ波と呼ばれる波形を有する。例えば、図２の横軸は時間を示し、縦軸は心拍信号の振幅を示す。
【００１７】
心拍間隔算出部１２０は、心拍信号データに基づいて心拍信号の振幅ピークを検出し、検出したタイミングの間隔を検出する処理部である。心拍信号の振幅ピークを検出したタイミングの間隔を、心拍間隔と表記する。図２を用いて、心拍間隔算出部１２０の処理を説明する。図２に示すように、心拍間隔算出部１２０は、心拍信号の振幅が閾値以上となるポイントＲ、すなわち振幅ピークを検出し、検出した各ポイントＲの間隔を、振幅間隔として検出する。心拍間隔算出部１２０は、検出した心拍間隔のデータを、覚醒度判定部１３０および覚醒区間設定部１４０に出力する。以下の説明において、心拍間隔のデータを心拍間隔データと表記する。
【００１８】
覚醒度判定部１３０は、心拍間隔データを基にして、各時刻の被験者の覚醒度を判定する処理部である。例えば、覚醒度判定部１３０は、心拍間隔に対応するスペクトル密度を算出する処理を行い、スペクトル密度の極大値と、スペクトル密度の極大値に対応する周波数を基にして、覚醒度を判定する。例えば、覚醒度が大きいほど、被験者は眠くなくなり、覚醒度が低いほど、被験者は眠くなる。覚醒度判定部１３０は、覚醒度の情報を、覚醒区間設定部１４０に出力する。また、覚醒度判定部１３０は、覚醒度と閾値ＴＨとを比較して、被験者が眠い状態であるか否かを判定し、判定結果を警告部１６０に出力する。覚醒度判定部１３０が利用する閾値ＴＨは、後述する閾値設定部１５０により設定される。
【００１９】
以下において、覚醒度判定部１３０が、心拍間隔に対応するスペクトル密度を算出する処理の一例について説明する。覚醒度判定部１３０は、心拍間隔データを基にして、時間変化によって変動する心拍間隔のデータを生成する。以下の説明において、時間変化によって変動する心拍間隔のデータを、心拍間隔変動データと表記する。
【００２０】
図３は、心拍間隔変動データの一例を示す図である。図３において、縦軸は心拍間隔を示す軸であり、横軸は時間を示す軸である。図３に示すように、心拍間隔は、時間変化に伴って変動している。
【００２１】
覚醒度判定部１３０は、心拍間隔変動データを基にして周波数とスペクトル密度との関係を算出する。図４は、周波数とスペクトル密度との関係を示す図である。図４において、縦軸はスペクトル密度を示す軸であり、横軸は周波数を示す軸である。図４に示す例では、スペクトル密度は、ポイント１０ａ，１０ｂ，１０ｃ，１０ｄにおいて極大となっている。以下の説明において、スペクトル密度と周波数との関係を示すデータを、スペクトル密度データと表記する。
【００２２】
ここで、覚醒度判定部１３０は、スペクトル密度と周波数との関係を算出する場合に、どのような方法を用いてもかまわないが、ＡＲ（Autoregressive）モデルを用いてスペクトル密度を算出することができる。ＡＲモデルは、非特許文献（佐藤俊輔、吉川昭、木竜徹、”生体信号処理の基礎”、コロナ社）などに開示されてあるように、ある時点の状態を過去の時系列データの線形和で表すモデルであり、フーリエ変換と比較して少ないデータ数でも明瞭な極大点が得られるという特徴がある。なお、覚醒度判定部１３０は、フーリエ変換により、スペクトル密度と周波数との関係を算出してもよい。
【００２３】
時系列ｘ（ｓ）のｐ次のＡＲモデルは、過去の値に対する重みであるＡＲ係数ａ（ｍ）および誤差項ｅ（ｓ）を用いて、式（１）によって表すことができる。式（１）において、ｅ（ｓ）は理想的にはホワイトノイズである。
【００２４】
【数１】
0006596847.tif 000002
【００２５】
ｐを同定次数、ｆｓをサンプリング周波数、εｐを同定誤差とし、
【数２】
0006596847.tif 000003
をｋ次のＡＲ係数とすると、スペクトル密度ＰAR（ｆ）は、式（３）によって表される。覚醒度判定部１３０は、式（３）および心拍間隔変動データを基にして、スペクトル密度データを算出する。
【００２６】
【数３】
0006596847.tif 000004
【００２７】
続いて、覚醒度判定部１３０が、スペクトル密度の極大値と、スペクトル密度の極大値に対応する周波数を基にして、眠気レベルを判定する処理の一例について説明する。以下の説明において、スペクトル密度の極大値を、極大スペクトル密度と表記する。また、極大スペクトル密度に対応する周波数を極大周波数と表記する。
【００２８】
覚醒度判定部１３０は、式（４）の関係を満たす周波数ｆを極大周波数として算出する。覚醒度判定部１３０は、極大周波数を式（３）に代入することによって、極大スペクトル密度を得る。
【００２９】
【数４】
0006596847.tif 000005
【００３０】
覚醒度判定部１３０は、スペクトル密度データを基にして、何れかの極大スペクトル密度を選択する。例えば、覚醒度判定部１３０は、図４において、極大スペクトル密度１０ａ〜１０ｄの何れかを選択し、選択した極大スペクトル密度と、その極大スペクトル密度に対応する極大周波数の時間変化に伴う変化に着目する。
【００３１】
例えば、覚醒度判定部１３０は、着目する極大スペクトル密度と、その極大スペクトル密度に対応する極大周波数との関係をグラフにプロットする。極大スペクトル密度および極大周波数により定まるグラフ上の点を特徴点と表記する。覚醒度判定部１３０は、グラフ上の特徴点の位置に基づき、被験者の覚醒度を判定する。
【００３２】
図５は、覚醒度を判定する処理を説明するための図である。図に示すグラフ２０の縦軸は、極大スペクトル密度に対応する軸である。グラフ２０では、下側から上側に向かって、極大スペクトル密度が低くなる。グラフ２０の横軸は、極大周波数に対応する軸である。グラフ２０では、左側から右側に向かって、極大周波数が高くなる。極大周波数が低下し、かつ、極大スペクトルが高くなると、被験者は眠くなり、覚醒度が低くなる。これに対して、極大周波数が高くなり、かつ、極大スペクトルが低くなると、被験者は眠くなくなり、覚醒度が高くなる。すなわち、特徴点が左下から右上方向に移動すると、被験者の覚醒度が覚醒方向に移動したといえる。
【００３３】
例えば、覚醒度判定部１３０は、特徴点の位置が領域２０ａに含まれる場合に、被験者の覚醒度を「覚醒度１」と判定する。覚醒度判定部１３０は、特徴点の位置が領域２０ｂに含まれる場合に、被験者の覚醒度を「覚醒度２」と判定する。覚醒度判定部１３０は、特徴点の位置が領域２０ｃに含まれる場合に、被験者の覚醒度を「覚醒度３」と判定する。覚醒度判定部１３０は、特徴点の位置が領域２０ｄに含まれる場合に、被験者の覚醒度を「覚醒度４」と判定する。覚醒度判定部１３０は、特徴点の位置が領域２０ｅに含まれる場合に、被験者の覚醒度を「覚醒度５」と判定する。
【００３４】
図５に示すグラフでは、一例として、グラフ２０の領域を２０ａ〜２０ｅに分割して、被験者の覚醒度を覚醒度１〜覚醒度５の何れかに分類しているが、これに限定されるものではない。例えば、グラフ２０の領域を更に分割して、被験者の覚醒度を更に細かく分類しても良い。
【００３５】
覚醒度判定部１３０は、覚醒度と閾値ＴＨとを比較して、覚醒度が閾値ＴＨ未満となるか否かを判定する。覚醒度判定部１３０は、覚醒度が閾値ＴＨ未満となる場合には、被験者の覚醒度が閾値ＴＨ未満となった旨を、警告部１６０に出力する。
【００３６】
覚醒区間設定部１４０は、被験者が覚醒状態となる区間を示す覚醒区間を設定する処理部である。覚醒区間設定部１４０は、覚醒区間の情報を、記憶部１４５の覚醒区間テーブル１４０ａに登録する。覚醒状態とは、被験者の覚醒度が所定の値以上となる状態である。かかる所定の値は、上記閾値ＴＨと同じ値であっても良い。また、覚醒区間設定部１４０は、覚醒度判定部１３０から受け付ける覚醒度と時刻とを対応付けて、記憶部１４５の履歴データ１４５ｂに登録する。
【００３７】
図６は、覚醒区間テーブルのデータ構造の一例を示す図である。図６に示すように、覚醒区間テーブル１４５ａは、開始時刻と、終了時刻と、極大覚醒度とを対応付ける。このうち、開始時刻は、覚醒区間の開始時刻であり、終了時刻は、覚醒区間の終了時刻に対応する。極大覚醒度は、開始時刻から終了時刻に含まれる覚醒区間の覚醒度のうち、極大となる覚醒度に対応する。
【００３８】
覚醒区間設定部１４０が、覚醒区間を設定する処理の一例について説明する。図７は、覚醒度と時間との関係を示す図である。図７の縦軸は覚醒度に対応し、横軸は時間に対応する。覚醒区間設定部１４０は、被験者が車両に乗車した時刻ｔ０から時刻ｔ１までの区間を、初期の覚醒区間として設定する。例えば、覚醒区間のウインドウサイズを１０分とすると、ｔ０〜ｔ１の時間は、１０分となる。
【００３９】
覚醒区間設定部１４０は、時刻ｔ０をどのように判定しても良い。例えば、覚醒区間設定部１４０はセンサ１１０が、被験者の心拍信号の検出を開始した時刻をｔ０としても良いし、被験者から乗車した旨の情報を受け付けても良い。また、覚醒区間のウインドウサイズを１０分としたが、これに限定されるものではなく、８分でも５分でも良い。
【００４０】
覚醒区間設定部１４０は、覚醒区間を判定した後に、覚醒区間の開始時刻と、終了時刻と、極大覚醒度とを対応付けて、覚醒区間テーブル１４５ａに登録する。
【００４１】
覚醒区間設定部１４０は、覚醒度判定部１３０から出力される覚醒度を監視し、覚醒区間テーブル１４５ａに登録された極大覚醒度と比較して、被験者の覚醒度が覚醒方向に移動したか否かを判定する。覚醒区間設定部１４０は、被験者の覚醒度が覚醒方向に移動した場合には、覚醒区間テーブル１４５ａの情報を更新する。例えば、覚醒区間設定部１４０は、覚醒度判定部１３０から出力される覚醒度が、覚醒区間テーブル１４５ａの極大覚醒度よりも大きくなった場合に、被験者の覚醒度が覚醒方向に移動したと判定する。
【００４２】
例えば、図７において、現在の覚醒区間を、時刻ｔ０〜時刻ｔ１とし、極大覚醒度を、覚醒度Ｘとする。覚醒区間設定部１４０は、時刻ｔ３において、覚醒度Ｘよりも大きい覚醒度Ｙを検出したとすると、時刻ｔ２〜ｔ４を、新たな覚醒区間として、覚醒区間を更新する。覚醒区間設定部１４０は、開始時刻「ｔ２」、終了時刻「ｔ４」、極大覚醒度「覚醒度Ｙ」によって、覚醒区間テーブル１４５ａのレコードを更新することで、覚醒区間を更新する。なお、更新する覚醒区間の開始時刻および終了時刻は、極大覚醒度Ｙを含むウインドウサイズであれば、どのように設定しても良い。
【００４３】
ところで、覚醒区間設定部１４０は、覚醒区間を更新する場合に、心拍間隔算出部１２０から出力される心拍間隔を基にして、更新する処理をそのまま行うか、更新する処理を抑止するかを判定する。
【００４４】
例えば、覚醒区間設定部１４０は、所定区間の心拍間隔の平均値を算出する。以下の説明では、心拍間隔の平均値を心拍間隔平均値と表記する。覚醒区間設定部１４０は、時刻毎に心拍間隔と、心拍間隔平均値との差分値を算出し、算出した差分値がノイズ閾値を超える時刻が存在するが否かを判定する。そして、覚醒区間設定部１４０は、更新候補となる覚醒区間に、差分値がノイズ閾値を超える時刻を含む場合には、更新候補となる覚醒区間によって、覚醒区間を更新する処理を抑止する。これに対して、覚醒区間設定部１４０は、更新候補となる覚醒区間に、差分値がノイズ閾値を超える時刻を含まない場合には、更新対象となる覚醒区間によって、覚醒区間を更新する。
【００４５】
覚醒区間設定部１４０は、ノイズ閾値をどのように設定しても良い。例えば、覚醒区間設定部１４０は、心拍間隔平均値の２０％の値をノイズ閾値として利用する。更に、覚醒区間設定部１４０は、差分値と最小閾値とを比較し、差分値が係る最小閾値より小さくなる場合にも、更新候補となる覚醒区間によって、覚醒区間を更新する処理を抑止しても良い。係る最小閾値は、ノイズ閾値よりも小さい値であり、管理者によって適宜設定される値である。差分値が最小閾値よりも小さい場合には、心拍間隔の変動が少ないことを意味する。なお、覚醒区間設定部１４０は、心拍間隔の平均値を算出する場合について説明したが、平均値の代わりに中央値を用いても良い。この場合には、覚醒区間設定部１４０は、時刻毎に心拍間隔と、心拍間隔の中央値との差分値を算出し、上記判定を行う。
【００４６】
図８は、覚醒区間設定部の処理を説明するための図である。図８のグラフ２５ａは、時間と覚醒度との関係を示すグラフである。グラフ２５ｂは、時間と差分値との関係を示すグラフである。グラフ２５ａについて、縦軸は覚醒度に対応し、横軸は時間に対応する。グラフ２５ｂについて、縦軸は差分値に対応し、横軸は時間に対応する。
【００４７】
例えば、覚醒区間設定部１４０は、時刻ｔ２から時刻ｔ４までの区間を更新対象の覚醒区間として判定したものとする。また、覚醒区間設定部１４０は、時刻ｔ’１から時刻ｔ’２までの区間において、差分値がノイズ閾値を超えたものとする。この場合には、覚醒区間設定部１４０は、覚醒区間に、差分値がノイズ閾値を超える時刻が含まれないため、更新対象の覚醒区間の情報によって、覚醒区間テーブル１４５ａのレコードを更新する。
【００４８】
ところで、覚醒区間設定部１４０は、下記の条件１および条件２を満たす覚醒区間を探索し、探索した覚醒区間によって、覚醒区間テーブル１４５ａのレコードを更新しても良い。
条件１：更新対象となる覚醒区間に、差分値がノイズ閾値を超える時刻が含まれない。
条件２：更新対象となる覚醒区間に、覚醒区間テーブル１４５ａに格納された極大覚醒度よりも大きい極大覚醒度を含む。
【００４９】
図１の説明に戻る。記憶部１４５は、覚醒区間テーブル１４５ａと、履歴データ１４５ｂと、統計値データ１４５ｃとを有する。記憶部１４５は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、フラッシュメモリ（Flash  Memory）などの半導体メモリ素子などの記憶装置に対応する。
【００５０】
覚醒区間テーブル１４５ａは、図６で説明したように、覚醒区間の情報を保持するテーブルである。履歴データ１４５ｂは、各時刻の覚醒度の情報を保持するテーブルである。統計値データ１４５ｃは、後述する閾値設定部１５０が算出する統計値の情報を保持するテーブルである。統計値の情報は、覚醒度の平均値と覚醒度の標準偏差に対応するものである。
【００５１】
閾値設定部１５０は、覚醒区間に含まれる覚醒度の統計値を算出し、閾値ＴＨを算出する処理部である。閾値ＴＨは、上述した覚醒度判定部１３０が利用する閾値ＴＨである。覚醒度の統計値は、覚醒区間に含まれる覚醒度の平均値および標準偏差に対応する。閾値設定部１５０は、覚醒区間を、覚醒区間テーブル１４５ａを基に特定する。また、閾値設定部１５０は、覚醒区間に含まれる覚醒度の情報を、履歴データ１４５ｂから取得する。
【００５２】
閾値設定部１５０は、式（５）に基づいて閾値ＴＨを算出する。式（５）において、覚醒平均値Ｔは、覚醒区間に含まれる覚醒度の平均値である。標準偏差σは、覚醒区間に含まれる覚醒度の標準偏差である。
【００５３】
閾値ＴＨ＝覚醒平均値Ｔ−３×標準偏差σ・・・（５）
【００５４】
閾値設定部１５０は、式（６）を用いて、覚醒平均値Ｔを算出する。式（６）において、ｘｉは、覚醒区間に含まれるある時刻の覚醒度に対応する。Ｎは、覚醒区間に含まれる覚醒度の数に対応する。
【００５５】
【数５】
0006596847.tif 000006
【００５６】
閾値設定部１５０は、式（７）を用いて、標準偏差σを算出する。式（７）において、ｘｉは、覚醒区間に含まれるある時刻の覚醒度に対応する。Ｎは、覚醒区間に含まれる覚醒度の数に対応する。
【００５７】
【数６】
0006596847.tif 000007
【００５８】
なお、閾値設定部１５０は、順次算出する覚醒平均値Ｔおよび標準偏差σをそれぞれ平均化し、平均化した値を、式（５）に適用し、閾値ＴＨを算出してもよい。
【００５９】
閾値設定部１５０は、１回目に、覚醒平均値Ｔおよび標準偏差σを算出した場合には、覚醒平均値Ｔと標準偏差σとを対応付けて、記憶部１４５の統計値データ１４５ｃに登録しておく。
【００６０】
閾値設定部１５０は、２回目以降に、覚醒平均値Ｔを算出した場合には、統計値データ１４５ｃに登録された覚醒平均値Ｔと、算出した覚醒平均値Ｔとの平均値を算出し、算出した平均値を、覚醒平均値Ｔとして用いる。閾値設定部１５０は、算出した平均値によって、統計値データ１４５ｃの覚醒平均値Ｔを更新する。
【００６１】
閾値設定部１５０は、２回目以降に、標準偏差σを算出した場合には、統計値データ１４５ｃに登録された標準偏差σと、算出した標準偏差σとの平均値を算出し、算出した平均値を、標準偏差σとして用いる。閾値設定部１５０は、算出した平均値によって、統計値データ１４５ｃの標準偏差σを更新する。
【００６２】
図９は、閾値設定部が設定する閾値ＴＨの一例を示す図である。図９の縦軸は、覚醒度に対応する軸であり、横軸は時間に対応する軸である。図９に示すように、覚醒平均値Ｔよりも３σ低い位置に、閾値ＴＨが設定される。
【００６３】
図１０は、覚醒平均値Ｔおよび標準偏差σによる正規分布を示す図である。図１０に示すように、例えば、覚醒平均Ｔ±σの範囲には、全被験者のうち６９％の被験者の覚醒度が含まれる覚醒平均Ｔ±２σの範囲には、全被験者のうち９６％の被験者の覚醒度を求めることができる。覚醒平均Ｔ±３σの範囲には、全被験者のうち９９．８％の被験者の覚醒度が含まれる。
【００６４】
図１０に示すように、覚醒平均Ｔ±３σの範囲には、全被験者のうち９９．８％の被験者の覚醒度が含まれるため、式（５）によって閾値ＴＨを算出することで、ほぼ全ての被験者について、かかる被験者が覚醒状態であるのかそうでないのかを判定することができる。
【００６５】
ところで、閾値設定部１５０は、図示しない入力装置からの入力情報に応じて、閾値ＴＨを補正しても良い。例えば、閾値設定部１５０は、閾値を高くする旨の指示を入力装置から受け付けた場合には、式（８）または式（９）によって閾値ＴＨを更新する。
【００６６】
更新後の閾値ＴＨ＝閾値ＴＨ＋０．５σ・・・（８）
【００６７】
更新後の閾値ＴＨ＝閾値ＴＨ＋１σ・・・（９）
【００６８】
また、閾値設定部１５０は、閾値を低くする旨の指示を入力装置から受け付けた場合には、式（１０）または式（１１）によって閾値ＴＨを更新する。
【００６９】
更新後の閾値ＴＨ＝閾値ＴＨ−０．５σ・・・（１０）
【００７０】
更新後の閾値ＴＨ＝閾値ＴＨ−１σ・・・（１１）
【００７１】
警告部１６０は、覚醒度判定部１３０から判定結果を受け付け、判定結果に応じて警告を行う処理部である。具体的に、警告部１６０は、被験者の覚醒度が閾値ＴＨ未満となった旨の情報を受け付けると、被験者に対して警告を行う。警告部１６０は、音による警告を行ってもよいし、車内に設置されたディスプレイを用いて、映像による警告を行ってもよい。
【００７２】
図１１は、警告部が警告を行うタイミングの一例を示す図である。図１１のグラフ３０において、縦軸は覚醒度に対応し、横軸は時間に対応する。グラフ３０の線分３０ａは、各時刻の覚醒度を示す線分である。グラフ３０の線分３０ｂは、閾値ＴＨに対応する線分である。例えば、時間ｔにおいて、覚醒度が閾値ＴＨを下回るので、警告部１６０は、被験者に対して警告を行う。
【００７３】
次に、本実施例に係る覚醒度判定装置１００の処理手順について説明する。図１２は、本実施例に係る覚醒度判定装置の処理手順を示すフローチャートである。図１２に示すように、覚醒度判定装置１００のセンサ１１０は、被験者の心拍信号を検出する（ステップＳ１０１）。覚醒度判定装置１００の閾値設定部１５０は、乗車後の覚醒区間において、覚醒度を収集し、統計値を算出する（ステップＳ１０２）。
【００７４】
閾値設定部１５０は、過去の統計値の情報が存在するか否かを判定する（ステップＳ１０３）。閾値設定部１５０は、過去の統計値の情報が存在しない場合には（ステップＳ１０３，Ｎｏ）、ステップＳ１０５に移行する。
【００７５】
一方、閾値設定部１５０は、過去の統計値の情報が存在する場合には（ステップＳ１０３，Ｙｅｓ）、過去の統計値と今回の統計値とを平均化し（ステップＳ１０４）、ステップＳ１０５に移行する。
【００７６】
覚醒区間設定部１４０は、差分値がノイズ閾値を超えるか否かを判定する（ステップＳ１０５）。覚醒度判定装置１００は、差分値がノイズ閾値を超える場合には（ステップＳ１０５，Ｙｅｓ）、ステップＳ１０２に移行する。
【００７７】
一方、差分値がノイズ閾値を超えない場合には（ステップＳ１０５，Ｎｏ）、覚醒度判定装置１００の閾値設定部１５０は、覚醒度の閾値ＴＨを算出する（ステップＳ１０６）。
【００７８】
覚醒区間設定部１４０は、覚醒度が覚醒方向に移動する区間を検出したか否かを判定する（ステップＳ１０７）。覚醒区間設定部１４０は、覚醒度が覚醒方向に移動する区間を検出していない場合には（ステップＳ１０７，Ｎｏ）、ステップＳ１０９に移行する。
【００７９】
覚醒区間設定部１４０は、覚醒度が覚醒方向に移動する区間を検出した場合には（ステップＳ１０７，Ｙｅｓ）、覚醒度の閾値ＴＨを再設定し（ステップＳ１０８）、ステップＳ１０９に移行する。
【００８０】
覚醒度判定装置１００の覚醒度判定部１３０は、覚醒度を判定する（ステップＳ１０９）。覚醒度判定部１３０は、覚醒度が閾値ＴＨ未満であるか否かを判定する（ステップＳ１１０）。覚醒度判定部１３０は、覚醒度が閾値未満でない場合には（ステップＳ１１０，Ｎｏ）、ステップＳ１１２に移行する。
【００８１】
一方、覚醒度が閾値未満である場合には（ステップＳ１１０，Ｙｅｓ）、覚醒度判定装置１００の警告部１６０は、警告を出力し（ステップＳ１１１）、ステップＳ１１２に移行する。
【００８２】
覚醒度判定装置１００は、覚醒度の検出を終了するか否かを判定する（ステップＳ１１２）。覚醒度判定部１３０は、覚醒度の検出を終了しない場合には（ステップＳ１１２，Ｎｏ）、ステップＳ１１０に移行する。覚醒度の検出を終了する場合には（ステップＳ１１２，Ｙｅｓ）、覚醒区間設定部１４０は、統計値データ１４５ｃを更新する（ステップＳ１１３）。
【００８３】
次に、本実施例に係る覚醒度判定装置１００の効果について説明する。覚醒度判定装置１００は、被験者が車両に乗車した直後の区間よりも被験者の覚醒度が覚醒方向に移動した区間を覚醒区間として特定する。覚醒度判定装置１００は、特定した覚醒区間に含まれる覚醒度の統計値を算出し、算出した統計値を基にして、被験者の覚醒状態を判定するための閾値ＴＨを設定する。このため、覚醒度判定装置１００によれば、個人固有の覚醒区間に基づき、被験者固有の閾値ＴＨを設定できる。また、これにより、被験者の覚醒状態を判定することができる。
【００８４】
覚醒度判定装置１００は、時刻毎の心拍間隔と、心拍間隔平均値との差分値を算出し、算出した差分値がノイズ閾値を超える時刻が存在するか否かを判定する。そして、覚醒度判定装置１００は、更新候補となる覚醒区間に、差分値がノイズ閾値を超える時刻を含む場合には、更新候補となる覚醒区間によって、覚醒区間を更新する処理を抑止する。このため、覚醒度判定装置１００によれば、被験者の動きなどに起因するセンサ１１０のこすれ等による外乱が閾値ＴＨに与える影響を取り除くことができる。
【００８５】
覚醒度判定装置１００は、覚醒区間に含まれる覚醒度の平均値と標準偏差とを算出し、算出した覚醒平均値と標準偏差とを基にして、閾値ＴＨを設定する。例えば、覚醒度判定装置１００は、覚醒平均値Ｔから３σを減算した値を、閾値ＴＨに設定すると、正規分布の考え方により、ほぼ全ての被験者の覚醒状態を判定可能な閾値ＴＨを設定することができる。
【００８６】
次に、上記の実施例に示した覚醒度判定装置と同様の機能を実現する覚醒度判定プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図１３は、覚醒度判定プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【００８７】
図１３に示すように、コンピュータ２００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ２０１と、ユーザからのデータの入力を受け付ける入力装置２０２と、ディスプレイ２０３を有する。また、コンピュータ２００は、記憶媒体からプログラム等を読取る読み取り装置２０４と、ネットワークを介して他のコンピュータとの間でデータの授受を行うインターフェース装置２０５とを有する。また、コンピュータ２００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ２０６と、ハードディスク装置２０７を有する。そして、各装置２０１〜２０７は、バス２０８に接続される。
【００８８】
ハードディスク装置２０７は、例えば、覚醒区間設定プログラム２０７ａおよび閾値設定プログラム２０７ｂを有する。ＣＰＵ２０１は、覚醒区間設定プログラム２０７ａおよび閾値設定プログラム２０７ｂを読み出してＲＡＭ２０６に展開する。覚醒区間設定プログラム２０７ａは、覚醒区間設定プロセス２０６ａとして機能する。閾値設定プログラム２０７ｂは、閾値設定プロセス２０６ｂとして機能する。覚醒区間設定プロセス２０６ａは、例えば、覚醒区間設定部１４０に対応する。閾値設定プロセス２０６ｂは、閾値設定部１５０に対応する。
【００８９】
なお、覚醒区間設定プログラム２０７ａおよび閾値設定プログラム２０７ｂについては、必ずしも最初からハードディスク装置２０７に記憶させておかなくてもよい。例えば、コンピュータ２００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ２００がこれらから覚醒区間設定プログラム２０７ａおよび閾値設定プログラム２０７ｂを読み出して実行するようにしてもよい。
【００９０】
以上の各実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【００９１】
（付記１）コンピュータに、
被験者が車両に乗車した時点から所定時間後までの覚醒区間を設定し、
前記被験者から検出された生体信号を基にして、前記覚醒区間よりも時間的に後の区間において、前記被験者の覚醒度が覚醒方向に移動したか否かを判定し、
前記覚醒区間よりも時間的に後の区間において、前記被験者の覚醒度が覚醒方向に移動した場合には、前記覚醒区間を、前記被験者の覚醒度が覚醒方向に移動した区間に更新し、
前記更新した覚醒区間に対応する被験者の覚醒度の統計値を基にして、前記被験者が覚醒状態であるか否かを判定するための閾値を設定する
処理を実行させることを特徴とする覚醒度判定プログラム。
【００９２】
（付記２）前記生体信号の心拍間隔の平均間隔と、前記覚醒区間よりも時間的に後のある区間に対応する生体信号の心拍間隔との差分値を算出し、前記差分値が第１所定値よりも大きい場合あるいは第２所定値よりも小さい場合に、前記ある区間を前記覚醒区間に設定することを抑止する処理を更に実行させることを特徴とする付記１に記載の覚醒度判定プログラム。
【００９３】
（付記３）前記閾値を設定する処理は、前記覚醒区間に含まれる覚醒度の平均値あるいは中央値と標準偏差とを算出し、前記平均値あるいは中央値と標準偏差とを基にして、前記閾値を算出することを特徴とする付記１または２に記載の覚醒度判定プログラム。
【００９４】
（付記４）被験者が車両に乗車した時刻から所定時間後までの覚醒区間を設定し、前記被験者から検出された生体信号を基にして、前記覚醒区間よりも時間的に後の区間において、前記被験者の覚醒度が覚醒方向に移動したか否かを判定し、前記覚醒区間よりも時間的に後の区間において、前記被験者の覚醒度が覚醒方向に移動した場合には、前記覚醒区間を、前記被験者の覚醒度が覚醒方向に移動した区間に更新する覚醒区間設定部と、
前記覚醒区間設定部によって更新された覚醒区間に対応する覚醒度の統計値を基にして、前記被験者が覚醒状態であるか否かを判定するための閾値を設定する閾値設定部と
を有することを特徴とする覚醒度判定装置。
【００９５】
（付記５）前記覚醒区間設定部は、前記生体信号の心拍間隔の平均間隔と、前記覚醒区間よりも時間的に後のある区間に対応する生体信号の心拍間隔との差分値を算出し、前記差分値が第１所定値よりも大きい場合あるいは第２所定値よりも小さい場合に、前記ある区間を前記覚醒区間に設定することを抑止する処理を更に実行することを特徴とする付記４に記載の覚醒度判定装置。
【００９６】
（付記６）前記閾値設定部は、前記覚醒区間に含まれる覚醒度の平均値あるいは中央値と標準偏差とを算出し、前記平均値あるいは中央値と標準偏差とを基にして、前記閾値を算出することを特徴とする付記４または５に記載の覚醒度判定装置。
【符号の説明】
【００９７】
１００  覚醒度判定装置
１３０  覚醒度判定部
１４０  覚醒区間設定部
１５０  閾値設定部
【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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