(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者から順次得られた心拍データについて周波数解析を行い、
前記心拍データから算出される心拍間隔のスペクトル密度から前記被験者の覚醒度を判定し、
前記被験者の覚醒度が所定値以下の場合、前記周波数解析の結果得られた周波数分布からエントロピーまたは分散を算出し、算出したエントロピーまたは分散が所定の閾値以上の場合、前記被験者がリラックス状態であると推定し、エントロピーまたは分散が前記閾値未満の場合、前記被験者が眠気のある状態と推定する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする眠気検知プログラム。  
【請求項２】
被験者が車両に乗車した時点から所定期間の周波数分布からエントロピーまたは分散を算出し、算出したエントロピーまたは分散よりも小さい値に前記閾値を設定する処理をコンピュータにさらに実行させることを特徴とする請求項１に記載の眠気検知プログラム。
【請求項３】
前記推定する処理は、前記周波数分布から、ＬＦ（Low  Frequency）およびＨＦ（High  Frequency）の周波数範囲毎にエントロピーまたは分散をそれぞれ算出し、算出したＬＦおよびＨＦの周波数範囲のエントロピーまたは分散に基づいて、前記被験者が眠気のある状態またはリラックス状態であるかを推定する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の眠気検知プログラム。  
【請求項４】
前記推定する処理は、前記スペクトル密度の積分値またはピークが予め定めた値以下の場合、前記周波数分布のばらつき度合いに関わらず、前記被験者が眠気のある状態と推定する
ことを特徴とする請求項１〜３の何れか１項に記載の眠気検知プログラム。  
【請求項５】
被験者から順次得られた心拍データについて周波数解析を行い、
前記心拍データから算出される心拍間隔のスペクトル密度から前記被験者の覚醒度を判定し、
前記被験者の覚醒度が所定値以下の場合、前記周波数解析の結果得られた周波数分布からエントロピーまたは分散を算出し、算出したエントロピーまたは分散が所定の閾値以上の場合、前記被験者がリラックス状態であると推定し、エントロピーまたは分散が前記閾値未満の場合、前記被験者が眠気のある状態と推定する
処理をコンピュータが実行することを特徴とする眠気検知方法。  
【請求項６】
被験者から順次得られた心拍データについて周波数解析を行う解析部と、
前記心拍データから算出される心拍間隔のスペクトル密度から前記被験者の覚醒度を判定する判定部と、
前記判定部による判定の結果、前記被験者の覚醒度が所定値以下の場合、前記解析部による周波数解析の結果得られた周波数分布からエントロピーまたは分散を算出し、算出したエントロピーまたは分散が所定の閾値以上の場合、前記被験者がリラックス状態であると推定し、エントロピーまたは分散が前記閾値未満の場合、前記被験者が眠気のある状態と推定する推定部と、
を有することを特徴とする眠気検知装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、眠気検知プログラム、眠気検知方法および眠気検知装置に関する。
【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として、ドライバの心拍信号から周波数解析によって算出されるスペクトル密度のＬＦ（Low  Frequency）およびＨＦ（High  Frequency）の周波数範囲での極大点の変化からドライバの覚醒度を判定する技術がある。かかる従来技術では、覚醒度が低い場合、ドライバが眠い状態であると判定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１０−６３６８２号公報
【特許文献２】特開２００４−２６７４０９号公報
【特許文献３】特開２００４−６４６号公報
【特許文献４】特表２００４−５１１２８６号公報
【特許文献５】特開２０１４−１２０４２号公報
【特許文献６】特開２０１０−１３１０６１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、覚醒度が低い状態には、ドライバが眠い状態以外の状態もある。このため、上述した従来技術では、ドライバが眠い状態を精度良く判別できない場合がある。
【０００６】
１つの側面では、被験者が眠い状態を精度良く推定できる眠気検知プログラム、眠気検知方法および眠気検知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】
第１の案では、眠気検知プログラムは、コンピュータに、被験者から順次得られた心拍データについて周波数解析を行う処理を実行させる。眠気検知プログラムは、コンピュータに、周波数解析の結果得られた周波数分布のばらつき度合いに応じて、被験者が眠気のある状態またはリラックス状態であるかを推定する処理を実行させる。
【発明の効果】
【０００８】
本発明の１実施態様によれば、被験者が眠い状態を精度良く推定できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、本実施例に係る眠気検知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、周波数帯域の特徴を説明するための図である。
【図７】図７は、周波数分布の一例を示す図である。
【図８Ａ】図８Ａは、被験者の体調が通常の状態の場合の周波数分布の一例を示す図である。
【図８Ｂ】図８Ｂは、被験者の体調が悪い状態の場合の周波数分布の一例を示す図である。
【図９】図９は、眠気検知処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、眠気検知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】
【００１０】
以下に、本願の開示する眠気検知プログラム、眠気検知方法および眠気検知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１】
【００１１】
図１は、本実施例に係る眠気検知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、この眠気検知装置１００は、センサ１１０と、心拍間隔算出部１２０と、解析部１３０と、判定部１４０と、推定部１５０と、設定部１６０と、警告部１７０とを有する。
【００１２】
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。本実施例では、心拍信号データが心拍データに対応する。
【００１３】
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、Ｕ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。
【００１４】
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、解析部１３０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。
【００１５】
解析部１３０は、心拍間隔データを基にして、周波数解析を行う処理部である。解析部１３０は、被験者から順次得られ、心拍間隔算出部１２０により順次検出された心拍間隔データを少なくとも一定期間記憶する。そして、解析部１３０は、所定時間ごとに、直前の一定期間の間に得られた心拍間隔データの周波数解析を行って心拍間隔に対応するスペクトル密度を算出する。
【００１６】
以下において、解析部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。解析部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。
【００１７】
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。
【００１８】
解析部１３０は、心拍間隔変動データを基にして、周波数解析を行っ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。
【００１９】
ここで、解析部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、例えば、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）などに開示されている。ＡＲモデルは、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、解析部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。
【００２０】
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。
【００２１】
【数１】
0006750229.tif 000002
【００２２】
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】
0006750229.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。解析部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。
【００２３】
【数３】
0006750229.tif 000004
【００２４】
判定部１４０は、解析部１３０による解析結果を基にして、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、判定部１４０は、解析部１３０による周波数解析により得られた心拍間隔に対応する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。
【００２５】
以下において、判定部１４０が、覚醒度を判定する処理の一例について説明する。最初に、判定部１４０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、覚醒度を判定する処理を説明する。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。
【００２６】
判定部１４０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。判定部１４０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。
【００２７】
【数４】
0006750229.tif 000005
【００２８】
判定部１４０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、判定部１４０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。
【００２９】
例えば、判定部１４０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。判定部１４０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。
【００３０】
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５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、被験者の覚醒度が低くなる。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、被験者の覚醒度が高くなる。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。
【００３１】
例えば、判定部１４０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。判定部１４０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。判定部１４０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。判定部１４０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。判定部１４０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。
【００３２】
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。
【００３３】
判定部１４０は、覚醒度と所定の閾値ＴＨ１とを比較して、覚醒度が閾値ＴＨ１未満となるか否かを判定する。判定部１４０は、覚醒度が閾値ＴＨ１未満となる場合には、被験者の覚醒度が低い状態である旨の情報を、推定部１５０に出力する。
【００３４】
次に、判定部１４０が、スペクトル密度の周波数範囲毎の特徴量からドライバの覚醒度を判定する処理を説明する。心拍間隔は、呼吸によって変動、つまり自律神経の調整により変動する。変動の要素には、例えば、ＭＷＳＡ（Mayer  Wave  Sinus  Arrhythmia）と呼ばれる心拍血圧性変動と、ＲＳＡ（Respiratory  Sinus  Arrhythmia）と呼ばれる呼吸性洞性不整脈とがある。心拍間隔データにおける呼吸変動の周期は、ＭＷＳＡに対応する０．０５〜０．１５Ｈｚ近辺の低周波数側（ＬＦ）の成分と、ＲＳＡに対応する０．１５〜０．４Ｈｚ近辺の高周波数側（ＨＦ）成分とを含む。よって、スペクトル密度には、次のような特徴がある。図６は、周波数帯域の特徴を説明するための図である。図６の横軸は周波数を示し、縦軸はスペクトル密度を示す。例えば、０．０５〜０．１５Ｈｚが、ＬＦ（Low  Frequency）の周波数範囲である。０．１５〜０．４Ｈｚが、ＨＦ（High  Frequency）の周波数範囲である。ＬＦの周波数範囲のスペクトル密度の成分には、交感神経の活動状態が現れやすい。ＨＦの周波数範囲のスペクトル密度の成分には、副交感神経の活動状態が現れやすい。図６の例には、覚醒度の高い状態と、覚醒度の低い状態の周波数ごとのスペクトル密度の分布の波形が示されている。図６に示すように、覚醒度の高い状態は、覚醒度の低い状態と比較して、ＨＦの周波数範囲でスペクトル密度が極大となるピークが高くなる。また、覚醒度の高い状態は、覚醒度の低い状態と比較して、ＨＦの周波数範囲でスペクトル密度が高い。
【００３５】
そこで、判定部１４０は、ＬＦおよびＨＦの周波数範囲毎の周波数分布の特徴量からドライバの覚醒度を判定する。この特徴量は、ピークとなる極大点のスペクトル密度であってもよく、周波数範囲のスペクトル密度を積算した値であってもよい。判定部１４０は、ＬＦおよびＨＦの周波数範囲毎の特徴量に基づいて、覚醒度を求める。例えば、判定部１４０は、ＬＦの周波数範囲の特徴量に比べて、ＨＦの周波数範囲の特徴量が大きいほど覚醒度が高いものとして、覚醒度を求める。判定部１４０は、覚醒度と閾値ＴＨ１とを比較して、覚醒度が閾値ＴＨ１以上であるか否かを判定する。判定部１４０は、覚醒度が閾値ＴＨ１以上ではない場合には、被験者の覚醒度が低い状態である旨の情報を、推定部１５０に出力する。例えば、判定部１４０は、ＬＦの周波数範囲のスペクトル密度を積算したＬＦ成分と、ＨＦの周波数範囲のスペクトル密度を積算したＨＦ成分を算出する。判定部１４０は、ＬＦ成分とＨＦ成分との比が、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成分とＨＦ成分との比が、３対７となる場合に、被験者の覚醒度が低い状態である旨の情報を、推定部１５０に出力する。
【００３６】
推定部１５０は、判定部１４０により被験者の覚醒度が低い状態である旨の情報を受け付けた場合、被験者が覚醒度の低い状態のうち、どのような状態であるかを推定する。
【００３７】
ここで、覚醒度の低い状態には、ドライバが眠い状態以外の状態もある。例えば、覚醒度の低い状態には、眠い状態と、緊張が解けたリラックス状態がある。眠い状態とは、眠気を感じ、注意力が低下している状態である。リラックス状態とは、眠気を感じておらず、注意力が保たれた状態である。ドライバは、リラックス状態である場合、注意力が保たれており、状況の変化に速やかに反応するため、周波数分布のばらつきが大きくなる。一方、ドライバは、眠い状態の場合、注意力が低下し、状況の変化への反応が低下するため、周波数分布に偏りがあり、周波数分布のばらつきが小さくなる。
【００３８】
そこで、推定部１５０は、解析部１３０により心拍間隔データを周波数解析した結果得られた周波数分布のばらつき度合いに応じて、被験者が眠気のある状態またはリラックス状態であるかを推定する。
【００３９】
以下において、推定部１５０が、周波数分布のばらつき度合いに応じて、被験者が眠気のある状態またはリラックス状態であるかを推定する処理の一例について説明する。最初に、推定部１５０が、周波数分布のばらつき度合いとして、エントロピーを用いて、被験者が眠気のある状態またはリラックス状態であるかを推定する処理を説明する。
【００４０】
図７は、周波数分布の一例を示す図である。図７の例では、ＬＦの周波数範囲（０．０５〜０．１５Ｈｚ）の周波数分布と、ＨＦの周波数範囲（０．１５〜０．４Ｈｚ）の周波数分布にパターンを付している。推定部１５０は、周波数分布を所定の周波数幅ごとに、当該周波数幅のスペクトル密度を積分したスペクトル密度の積分値を求める。周波数幅は、対象とする周波数範囲の周波数分布が概略的に示す積分値を求めることができれば、何れであってもよく、例えば、０．０１Ｈｚとする。推定部１５０は、周波数幅ごとに、全周波数のスペクトル密度の積分値に対する当該周波数幅のスペクトル密度の積分値の割合を求める。この周波数幅ごとのスペクトル密度の積分値の割合は、それぞれの周波数幅での出現確率である。なお、出現確率は、ＬＦおよびＨＦの周波数範囲のスペクトル密度の積分値に対する周波数幅のスペクトル密度の積分値の割合として求めてもよい。
【００４１】
周波数幅ｉの出現確率をＰｉは、周波数ｆに関するスペクトル密度を表したＰＳＤ（Power  Spectral  Density  Function、パワースペクトル密度関数）を用いて式（５−１）で表せる。エントロピーＨは、式（５−２）によって表される。ここで、Ｐｉは確率分布となり、ｉ＝１，２,…ｎ、Δｆ＝０．０５Ｈｚとなる。Δｆは、０．０５Ｈｚ以外のもう少し小さい値でもよいし、大きな値でもよい。但し、積分の下限は、心拍揺らぎ周波数のＬＦの下限である０．０５Ｈｚ、上限は、ＨＦの上限である０．４Ｈｚとすることが望ましい。推定部１５０は、式（５−１）、（５−２）を用いて、周波数幅ｉの出現確率ＰｉからエントロピーＨを算出する。
【００４２】
【数５】
0006750229.tif 000006
【００４３】
推定部１５０は、算出したエントロピーＨが所定の閾値ＴＨ２以上の場合、被験者がリラックス状態であると推定し、エントロピーＨが閾値未満の場合、被験者が眠気のある状態と推定する。閾値ＴＨ２は、固定値としてもよく、動的に変更されてもよい。例えば、性別や年齢層ごとに標準的な閾値ＴＨ２を予め記憶し、閾値ＴＨ２は、被験者の性別や年齢層に合わせて設定してもよい。本実施例では、閾値ＴＨ２は、初期値が定められており、後述する設定部１６０により動的に変更される。初期値は、１つの値であってもよく、被験者の性別や年齢層に合わせて設定してもよい。推定部１５０は、被験者が眠気のある状態と推定した場合、被験者が眠気のある状態と推定した旨の情報を警告部１７０へ出力する。
【００４４】
次に、推定部１５０が、周波数分布のばらつき度合いとして、分散を用いて、被験者が眠気のある状態またはリラックス状態であるかを推定する処理を説明する。
【００４５】
推定部１５０は、周波数分布の一定区間でのスペクトル密度の分散を求める。一定区間は、全周波数範囲としてもよく、ＬＦおよびＨＦの周波数範囲（０．０５〜０．４Ｈｚ）など特定の周波数範囲としてもよい。推定部１５０は、一定区間でのｎ個の周波数ｆ１、ｆ２、・・・、ｆｎが与えられた場合、それらの平均値は、式（６）によって表される。また、分散Ｓ２は、式（７）によって表される。
【００４６】
【数６】
0006750229.tif 000007
【００４７】
推定部１５０は、算出した分散Ｓ２が所定の閾値ＴＨ２以上の場合、被験者がリラックス状態であると推定し、分散Ｓ２が閾値ＴＨ２未満の場合、被験者が眠気のある状態と推定する。閾値ＴＨ２は、固定値としてもよく、動的に変更されてもよい。本実施例では、閾値ＴＨ２は、初期値が定められており、後述する設定部１６０により動的に変更される。推定部１５０は、被験者が眠気のある状態と推定した場合、被験者が眠気のある状態と推定した旨の情報を警告部１７０へ出力する。
【００４８】
ここで、周波数分布のスペクトル密度は、被験者の体調等によっても変化する。例えば、被験者の体調が悪い状態の場合、通常の状態（体調が健康な状態）の場合と比較して、周波数分布のスペクトル密度は、全体的に低くなる。図８Ａは、被験者の体調が通常の状態の場合の周波数分布の一例を示す図である。図８Ｂは、被験者の体調が悪い状態の場合の周波数分布の一例を示す図である。図８Ｂは、図８Ａに比較して全体的に低くなっている。被験者の体調が悪い状態の場合、周波数分布は、偏りが出来にくい。また、被験者の体調が悪い状態は、注意力が低くなりやすい。
【００４９】
そこで、推定部１５０は、周波数分布のスペクトル密度が全体的に低い状態の場合、周波数分布のばらつき度合いに関わらず、被験者が眠気のある状態と推定してもよい。例えば、推定部１５０は、スペクトル密度の積分値またはピークが所定の閾値ＴＨ３以下の場合、周波数分布のばらつき度合いに関わらず、被験者が眠気のある状態と推定する。閾値ＴＨ３は、例えば、多数の被験者について体調と周波数分布のスペクトル密度を求めて、体調が悪い状態と見なせる値に設定する。
【００５０】
設定部１６０は、リラックス状態と眠い状態の判別に用いる閾値ＴＨ２を設定する。一般的に、ドライバは、車両に乗車した時点では、眠気が低く、運転時間が長くなると眠気が発生しやすい。そこで、設定部１６０は、被験者が車両に乗車した時点から所定期間の周波数分布から閾値ＴＨ２を設定する。この所定期間は、被験者が車両に乗車して安定した状態での周波数分布が得られる期間であれば何れであってもよく、例えば、５分とする。例えば、周波数分布のばらつき度合いとして、エントロピーを用いる場合、設定部１６０は、被験者が車両に乗車した時点から所定期間の周波数分布のエントロピーを算出する。そして、設定部１６０は、算出したエントロピーよりも小さい値に閾値ＴＨ２を設定する。例えば、設定部１６０は、算出したエントロピーの７０％の値に閾値ＴＨ２を設定する。同様に、例えば、周波数分布のばらつき度合いとして、分散を用いる場合、設定部１６０は、被験者が車両に乗車した時点から所定期間の周波数分布の分散Ｓ２を算出する。そして、設定部１６０は、算出した分散Ｓ２よりも小さい値に閾値を設定する。例えば、設定部１６０は、算出した分散Ｓ２の７０％の値に閾値ＴＨ２を設定する。これにより、設定部１６０は、ドライバに合わせて閾値ＴＨ２を設定できるため、ドライバの状態を精度良く識別できる。
【００５１】
警告部１７０は、推定部１５０から推定結果を受け付け、推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１７０は、被験者が眠気のある状態と推定し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１７０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。
【００５２】
次に、本実施例に係る眠気検知装置１００が眠気を検知する眠気検知処理を実行する流れについて説明する。図９は、眠気検知処理の手順の一例を示すフローチャートである。この眠気検知処理は、所定のタイミング、例えば、車両のエンジンが始動して車両の制御ユニットから処理開始の指示を受け付けたタイミングで実行される。
【００５３】
図９に示すように、眠気検知装置１００のセンサ１１０は、被験者の心拍信号を検出し、心拍信号データを取得する（Ｓ１０）。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算出する（Ｓ１１）。
【００５４】
解析部１３０は、直前の一定期間の間に得られた心拍間隔データの周波数解析を行って心拍間隔に対応するスペクトル密度を算出する（Ｓ１２）。判定部１４０は、周波数解析により得られた心拍間隔に対応する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、覚醒度を導出する（Ｓ１３）。
【００５５】
判定部１４０は、導出した覚醒度が閾値ＴＨ１以上であるか否かを判定する（Ｓ１４）。覚醒度が閾値ＴＨ１以上である場合（Ｓ１４肯定）、後述するＳ２１へ移行する。
【００５６】
一方、覚醒度が閾値ＴＨ１以上ではない場合（Ｓ１４否定）、推定部１５０は、周波数分布のスペクトル密度が全体的に低い状態か判定する。例えば、推定部１５０は、スペクトル密度のピークが閾値ＴＨ３以下であるか判定する（Ｓ１５）。スペクトル密度のピークが閾値ＴＨ３以下である場合（Ｓ１５肯定）、推定部１５０は、周波数分布のスペクトル密度が全体的に低い状態であるため、被験者が眠気のある状態と推定する（Ｓ１６）。警告部１７０は、被験者に対して警告を行い（Ｓ１７）、後述するＳ２１へ移行する。
【００５７】
一方、スペクトル密度のピークが閾値ＴＨ３以下ではない場合（Ｓ１５否定）、推定部１５０は、スペクトル密度のエントロピーＨを算出する（Ｓ１８）。推定部１５０は、エントロピーＨが閾値ＴＨ２以上であるか判定する（Ｓ１９）。エントロピーＨが閾値ＴＨ２以上ではない場合（Ｓ１９否定）、Ｓ１６へ移行する。これにより、被験者が眠気のある状態と推定され、被験者に対して警告が行われる。
【００５８】
一方、エントロピーＨが閾値ＴＨ２以上である場合（Ｓ１９肯定）、推定部１５０は、被験者がリラックス状態であると推定し（Ｓ２０）、後述するＳ２１へ移行する。
【００５９】
解析部１３０は、処理終了が指示されたか否かを判定する（Ｓ２１）。例えば、車両のエンジンが停止して車両の制御ユニットから処理終了の指示を受け付けた場合、解析部１３０は、処理終了が指示されたものと判定する。処理終了が指示された場合（Ｓ２１肯定）、処理を終了する。
【００６０】
一方、処理終了が指示されていない場合（Ｓ２１否定）、上述のＳ１０へ移行する。
【００６１】
このように、本実施例に係る眠気検知装置１００は、被験者から順次得られた心拍データについて周波数解析を行う。眠気検知装置１００は、周波数解析の結果得られた周波数分布のばらつき度合いに応じて、被験者が眠気のある状態またはリラックス状態であるかを推定する。これにより、眠気検知装置１００は、被験者が眠い状態を精度良く推定できる。
【００６２】
また、本実施例に係る眠気検知装置１００は、周波数分布からエントロピーまたは分散を算出する。眠気検知装置１００は、算出したエントロピーまたは分散が所定の閾値（閾値ＴＨ２）以上の場合、被験者がリラックス状態であると推定する。眠気検知装置１００は、算出したエントロピーまたは分散が閾値（閾値ＴＨ２）未満の場合、被験者が眠気のある状態と推定する。これにより、眠気検知装置１００は、周波数分布のばらつきが大きいか、小さいかを判別できるため、被験者が眠い状態を精度良く推定できる。
【００６３】
また、本実施例に係る眠気検知装置１００は、被験者が車両に乗車した時点から所定期間の周波数分布からエントロピーまたは分散を算出し、算出したエントロピーまたは分散よりも小さい値に閾値（閾値ＴＨ２）を設定する。これにより、眠気検知装置１００は、ドライバに合わせて閾値ＴＨ２を設定でき、ドライバの状態を精度良く識別できる。
【００６４】
また、本実施例に係る眠気検知装置１００は、心拍データから算出される心拍間隔のスペクトル密度から被験者の覚醒度を判定する。眠気検知装置１００は、被験者の覚醒度が所定値（閾値ＴＨ１）以下の場合、周波数分布のばらつき度合いに応じて、被験者が眠気のある状態またはリラックス状態であるかを推定する。これにより、眠気検知装置１００は、覚醒度の低い状態が、被験者が眠気のある状態またはリラックス状態であるかを推定できる。
【００６５】
また、本実施例に係る眠気検知装置１００は、スペクトル密度の積分値またはピークが予め定めた値以下の場合、周波数分布のばらつき度合いに関わらず、被験者が眠気のある状態と推定する。これにより、眠気検知装置１００は、被験者の体調が悪い状態では覚醒度の低い状態で警告を行うことで、事故の発生を抑制できる。
【実施例２】
【００６６】
さて、これまで開示の装置に関する実施例について説明したが、開示の技術は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、本発明に含まれる他の実施例を説明する。
【００６７】
例えば、上記の実施例では、周波数分布の全体的なばらつき度合いに基づいて、被験者が眠気のある状態またはリラックス状態であるかを推定する場合を説明した。しかし、開示の装置はこれに限定されない。推定部１５０は、周波数分布の特定の周波数範囲でのばらつき度合いに基づいて、被験者が眠気のある状態またはリラックス状態であるかを推定してもよい。例えば、推定部１５０は、周波数分布から、ＬＦおよびＨＦの周波数範囲毎にエントロピーまたは分散をそれぞれ算出する。そして、推定部１５０は、算出したＬＦおよびＨＦの周波数範囲のエントロピーまたは分散に基づいて、被験者が眠気のある状態またはリラックス状態であるかを推定してもよい。例えば、推定部１５０は、ＬＦおよびＨＦの周波数範囲のエントロピーまたは分散がそれぞれ所定の閾値以上である場合、リラックス状態と推定し、何れか一方または両方が閾値以上とならない場合、眠気のある状態と推定してもよい。また、推定部１５０は、ＬＦまたはＨＦの周波数範囲でのばらつき度合いに基づいて、被験者が眠気のある状態またはリラックス状態であるかを推定してもよい。
【００６８】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的状態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、心拍間隔算出部１２０、解析部１３０、判定部１４０、推定部１５０および設定部１６０の各処理部が適宜統合されてもよい。また、各処理部が機能によって複数の処理部に分けてもよい。さらに、各処理部にて行なわれる各処理機能は、その全部又は任意の一部が、ＣＰＵ及び該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【００６９】
次に、上記の実施例に示した眠気検知装置１００と同様の機能を実現する眠気検知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１０は、眠気検知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。
【００７０】
図１０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。
【００７１】
ハードディスク装置２０７は、例えば、眠気検知プログラム２０７ａを有する。ＣＰＵ２０１は、眠気検知プログラム２０７ａを読み出してＲＡＭ２０６に展開する。眠気検知プログラム２０７ａは、眠気検知プロセス２０６ａとして機能する。眠気検知プロセス２０６ａは、例えば、心拍間隔算出部１２０、解析部１３０、判定部１４０、推定部１５０および設定部１６０に対応する。
【００７２】
なお、眠気検知プログラム２０７ａ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がこれらから眠気検知プログラム２０７ａを読み出して実行するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００７３】
１００  眠気検知装置
１１０  センサ
１２０  心拍間隔算出部
１３０  解析部
１４０  判定部
１５０  推定部
１６０  設定部
１７０  警告部
【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８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図９】
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【図１０】
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