JP3116638B2 - 覚醒状態検知装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、人間の覚醒状態の低下
を検知する覚醒状態検知装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】この種の覚醒状態検知装置としては、例
えば特開昭６０−１７８５９６号公報に開示されている
ように、人間の上体をカメラで撮像し、この撮像した画
像から人間の上体の変動を検出し、この変動が周期的に
なった場合、人間の覚醒状態が低下していると判断する
ものがある。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】上述した従来の覚醒状
態検知装置では、人間の上体の変動を検出し、この検出
した変動に基づいて覚醒状態の低下を検知しているが、
人間の上体に当たる光線の状態が悪いと、人間の上体を
適確に検出することができず、覚醒状態の低下の検知精
度が悪いという問題がある。

【０００４】本発明は、上記に鑑みてなされたもので、
その目的とするところは、高い検知精度で覚醒状態の低
下を適確に検知する覚醒状態検知装置を提供することに
ある。

【０００５】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明の覚醒状態検知装置は、人間の眼球部を照明
する近赤外光源と、人間の眼球部を撮像する撮像手段
と、該撮像手段により撮像された画像から眼球部の瞳孔
領域を抽出する抽出手段と、該抽出手段により抽出され
た瞳孔領域の円形度を検出する円形度検出手段と、該円
形度検出手段で検出された瞳孔領域の円形度の変化によ
り瞬きを判定する瞬き判定手段と、瞬きの時間及び頻度
が所定値以上の時に人間の覚醒状態が低下していると判
定する覚醒状態判定手段とを有することを要旨とする。

【０００６】また、本発明は、人間の眼球部を照明する
近赤外光源と、人間の眼球部を撮像する撮像手段と、該
撮像手段により撮像された画像から眼球部の瞳孔領域を
抽出する抽出手段と、該抽出手段により抽出された瞳孔
領域の重心位置を検出する重心位置検出手段と、該重心
位置検出手段により検出された瞳孔領域の重心位置の垂
直方向の動きを検出する動き検出手段と、該動き検出手
段の検出結果に基づいて、重心位置が所定時間以上連続
してほぼ同じ位置に検出された場合に、人間の覚醒状態
が低下していると判断する判断手段とを有することを要
旨とする。さらに、本発明は、人間の眼球部を照明する
近赤外光源と、人間の眼球部を撮像する撮像手段と、該
撮像手段により撮像された画像から眼球部の瞳孔領域を
抽出する抽出手段と、該抽出手段により抽出された瞳孔
領域の重心位置を検出する重心位置検出手段と、該重心
位置検出手段により検出された重心位置の垂直方向の動
きを検出する動き検出手段と、該動き検出手段の検出結
果に基づいて重心位置が周期的に変動したことが検出さ
れた場合に人間の覚醒状態が低下していると判断する判
断手段とを有することを要旨とする。

【０００７】

【作用】本発明の覚醒状態検知装置では、光源からの光
で照明された人間の眼球部を撮像し、この撮像画像から
眼球部の瞳孔領域を抽出し、この抽出した瞳孔領域の円
形度を検出し、この検出した瞳孔領域の円形度の変化に
より瞬きを判定し、瞬きの時間及び頻度が所定値以上の
時に人間の覚醒状態が低下していると判定している。

【０００８】また、本発明では、光源からの光で照明さ
れた人間の眼球部を撮像し、この撮像画像から眼球部の
瞳孔領域を抽出し、この抽出した瞳孔領域の重心位置を
検出し、この検出した瞳孔領域の重心位置の垂直方向の
動きを検出し、この検出結果に基づいて、重心位置が所
定時間以上連続してほぼ同じ位置に検出された場合に、
人間の覚醒状態が低下していると判断している。 さら
に、本発明では、光源からの光で照明された人間の眼球
部を撮像し、この撮像画像から眼球部の瞳孔領域を抽出
し、この抽出した瞳孔領域の重心位置を検出し、この検
出した瞳孔領域の重心位置の垂直方向の動きを検出し、
この検出結果に基づいて、重心位置が周期的に変動した
ことが検出された場合に、人間の覚醒状態が低下してい
ると判断している。

【０００９】

【実施例】以下、図面を用いて本発明の実施例を説明す
る。

【００１０】図１は、本発明の一実施例に係わる車両用
覚醒状態検知装置の構成を示すブロック図である。同図
に示す車両用覚醒状態検知装置は、ドライバ１１２の顔
面領域の画像を撮像するＣＣＤセンサを有する撮像手段
であるカメラ１０１を有するとともに、このカメラ１０
１のレンズ中心に該カメラと共軸系をなすように配設さ
れた近赤外ＬＥＤ等の不可視光を発する光源１０２を有
する。この光源１０２は、光源発光制御部１０３によっ
て制御され、該光源発光制御部１０３は全体の動作を制
御する全体制御部１１１によって制御される。

【００１１】また、カメラ１０１で撮像したドライバ１
１２の顔面領域の画像は、Ａ／Ｄ変換器１０４でディジ
タルデータに変換されて、画像メモリ１０５に記憶され
る。そして、この画像メモリ１０５に記憶された画像デ
ータは、瞳孔抽出部１０６に供給され、瞳孔領域が抽出
される。この抽出された瞳孔領域は円形度計測部１０７
に供給され、瞳孔の円形度が計測され、形状変化記録部
１０８に供給される。形状変化記録部１０８は瞳孔の円
形度の時間的変化を記録し、この瞳孔の時間的形状変化
を覚醒状態判定部１０９に供給する。覚醒状態判定部１
０９は瞳孔の時間的形状変化からドライバ１１２の覚醒
状態を判定し、ドライバ１１２の覚醒状態が低下してい
ると判定すると、警報出力部１１０を駆動して、警報音
を発生させる。なお、全体制御部１１１は装置全体の動
作を制御するものである。

【００１２】以上のように構成される車両用覚醒状態検
知装置の作用を次に説明する。

【００１３】まず、全体制御部１１１から計測開始信号
が出力され、これに応答して光源発光制御部１０３から
光源発光信号が光源１０２に供給され、光源１０２が点
灯する。これと同時に、カメラ１０１はドライバ１１２
の顔面領域の画像を撮像し、この画像をＡ／Ｄ変換器１
０４に供給して、ディジタル画像Ｉ（ｘ，ｙ）（１≦ｘ
≦Ｘ，１≦ｙ≦Ｙ）を生成し、画像メモリ１０５に記憶
する。そして、画像入力が完了すると、光源１０２は全
体制御部１１１の制御により光源発光制御部１０３を介
して消灯させられる。

【００１４】画像メモリ１０５に記憶されたドライバ１
１２の顔面領域のディジタル画像Ｉ（ｘ，ｙ）は、瞳孔
抽出部１０６に供給されて、瞳孔領域が抽出される。こ
の瞳孔領域は、網膜反射像として明るく観測されるが、
これは入射光が網膜で反射されて外部に出射したものを
カメラ１０１で観測しているためである。なお、この網
膜反射像は瞳孔の大きさを表している。

【００１５】瞳孔領域、すなわち網膜反射像は、明るい
円形領域（一般には楕円領域）になることを利用して、
その位置が抽出される。

【００１６】瞳孔抽出部１０６における瞳孔抽出処理を
図２に示すフローチャートを参照して説明する。

【００１７】図２においては、まずパラメータＫを０に
セットし（ステップ２８０）、それからカメラ１０１に
よってドライバ１１２の画像を撮像する（ステップ２９
０）。そして、この撮像した画像Ｉ（ｘ，ｙ）からしき
い値Ｔｈ１〜Ｔｈ２の間の明るさを有する画素を抽出し
（ステップ３１０）、これによって画像Ｉ（ｘ，ｙ）の
中の瞳孔候補領域を表す画像Ｊ（ｘ，ｙ）を生成でき
る。

【００１８】すなわち、しきい値Ｔｈ１〜Ｔｈ２の間の
画像Ｉ（ｘ，ｙ）を瞳孔候補領域と判断し、これをＪ
（ｘ，ｙ）＝１とし（ステップ３２０）、その他の画像
をＪ（ｘ，ｙ）＝０とする（ステップ３３０）。そし
て、この処理を画像全体（１≦ｘ≦Ｘ，１≦ｙ≦Ｙ）に
ついて繰り返し行う。

【００１９】このようにして抽出された結果には、瞳孔
以外のノイズも混合している可能性があるため、瞳孔の
みを特定する処理を行う。

【００２０】この処理は、画像Ｊ（ｘ，ｙ）に対してラ
ベリング処理（領域の番号付け）を行い（ステップ３４
０）、それから各領域の面積を求め、予想された瞳孔面
積Ｓに対して面積Ｓ−α以上であって、Ｓ＋α以下（α
は０より大きいしきい値）の領域のみを選出することに
より行われる（ステップ３５０）。この処理によって極
端に小さいまたは極端に大きい面積を有する領域が除去
される。

【００２１】次に、面積しきい値処理の結果、Ｊ（ｘ，
ｙ）＝１の画素がないかどうかによって、すべての領域
が除去されたか否かを判定する（ステップ３６０）。す
べての領域が除去されてしまったとき、すなわち瞳孔が
検出されなかった時には、パラメータＫを＋１インクリ
メントし（ステップ３９０）、所定回数（Ｋth）連続し
て瞳孔が抽出されない場合には（ステップ４００）、ド
ライバ１１２の覚醒状態が低下しているか、またはよそ
見をしているものと判断し、警報出力部１１０を制御
し、警報を発生する（ステップ４１０）。

【００２２】また、ステップ３６０のチェックにおい
て、Ｊ（ｘ，ｙ）＝１の画素の領域がある場合には、抽
出された領域の円形度を円形度計測部１０７で算出し
（ステップ３７０）、それから後述する図４に示す覚醒
状態判定処理に進む（ステップ３８０）。

【００２３】ステップ３７０で抽出された領域の円形度
は、（領域の周囲長）² ／（領域の面積）を計算して求
める。なお、この円形度は円に近いほど４πに近くな
る。開眼またはそれに近い状態にある時には、円形度の
計測結果は４πに近くなり、閉眼状態になるにつれて円
形度は大きくなる。

【００２４】また、円形度は瞳孔の存在位置には依存せ
ず、かつ瞳孔面積で正規化されているため、瞳孔の位置
が移動しても、また光線状態の変化で瞳孔面積が変化し
ても、同じ円形度が得られる。更に、同時刻における左
右眼の円形度はほぼ等しいと考えられるので、抽出され
る瞳孔が左眼右眼混在しても、同じ円形度が得られる。

【００２５】以上のように、時刻ｔで計測された円形度
は、データＣ（ｔ）として、形状変化記録部１０８に記
録される。

【００２６】このように形状変化記録部１０８に記録さ
れた瞳孔の円形度の時系列データＣ（ｔ）は覚醒状態判
定部１０９に供給され、覚醒状態判定部１０９において
該時系列データＣ（ｔ）を解析し、ドライバ１１２の覚
醒状態が低下しているか否かが判定される。

【００２７】この瞳孔の円形度の時系列データＣ（ｔ）
の一例を図３に示す。同図に示すように、ドライバ１１
２の瞬きの状態が時系列データＣ（ｔ）の周期性に反映
されると考えられる。一般に、覚醒状態が低下し始める
と、１回の瞬きに要する時間が長くなる。従って、例え
ば１回の瞬きに要する時間が１秒より長くなった場合に
は、覚醒状態が低下しているかまたは覚醒状態が低下し
始めている時であるので、警報を発するようにすればよ
いことになる。

【００２８】次に、図４に示すフローチャートを参照し
て、時系列データＣ（ｔ）の波形から覚醒状態の低下を
判定する処理について説明する。

【００２９】図４においては、まずパラメータＮを０に
セットし（ステップ４９０）、それから図２で説明した
前記瞳孔抽出処理および円形度計測処理が行われる（ス
テップ５１０）。また、覚醒状態判定処理に入る前に、
パラメータαを１に設定する（ステップ５１５）。

【００３０】そして、まず時系列データＣ（ｔ）の中か
ら、４π≦Ｃ（ｔ）≦４π＋Ｃth（Ｃthはしきい値）で
ある部分を抽出する（ステップ５２０）。これはドライ
バ１１２が開眼していると見なせる部分を抽出するもの
である。このように抽出されたデータを新たにＣ2(t)と
し、開眼していると見なせる箇所をＣ2(t)＝１に設定し
（ステップ５３０）、それ以外をＣ2(t)＝０に設定する
（ステップ５４０）。そして、上述したステップ５２０
〜５４０の処理をパラメータαがｎになるまで繰り返し
行い（ステップ５４５）、ｎ回繰り返したら、ステップ
５５０に進む。

【００３１】ステップ５５０では、ステップ５２０〜５
４０で求めた過去ｎ個の時系列データＣ2(t)について、
連続した２データがＣ2(t-Δt)＝１であって、かつＣ2
(t)＝０である関係にあるような時刻ｔ１を求める（ス
テップ５５０，５６０）。なお、Δｔは画像のサンプリ
ング時間である。また、この時刻ｔ１は閉眼開始時刻、
すなわち瞬き開始時刻と考えられるものである。

【００３２】また、ステップ５５０の条件に合わない場
合には、ステップ５７０に進んで、同様に、ステップ５
２０〜５４０で求めた過去ｎ個の時系列データＣ2(t)に
ついて、前記時刻ｔ１の次に、連続した２データがＣ2
(t)＝０であって、かつＣ2(t+Δt)＝１である関係にあ
るような時刻ｔ２を求める（ステップ５７０，５８
０）。この時刻ｔ２は閉眼終了時刻、すなわち瞬き終了
時刻と考えられるものである。

【００３３】それから、以上のように求めた瞬き開始時
刻ｔ１と瞬き終了時刻ｔ２との差（ｔ２−ｔ１）を計算
し、これにより１回の瞬きに要した時間Ｔを算出する
（ステップ５９０）。そして、この時間Ｔが所定のしき
い値Ｔth以上であるか否かを判断する（ステップ６１
０）。この所定のしきい値Ｔthは例えば１秒である。

【００３４】ステップ６１０において、１回の瞬きの時
間Ｔが所定のしきい値Ｔth以上の場合には、パラメータ
Ｎを＋１インクリメントし（ステップ６２０）、このパ
ラメータＮが所定のしきい値Ｎthより大きいか否かを判
断する（ステップ６３０）。このパラメータＮは瞬き時
間が所定のしきい値Ｔth以上である回数を計数するもの
である。そして、この回数パラメータＮが所定のしきい
値Ｎth以上の場合には、ドライバ１１２の覚醒状態が低
下しているものと判断し、警報出力部１１０から警報を
発生し（ステップ６４０）、ステップ４９０に戻る。ま
た、回数パラメータＮが所定のしきい値Ｎthより大きく
ない場合も、ステップ４９０に戻り、同じ動作を繰り返
す。

【００３５】次に、本発明の他の実施例に係わる車両用
覚醒状態検知装置について図５に示すブロック図を参照
して説明する。

【００３６】図５に示す車両用覚醒状態検知装置は、図
１に示した実施例の構成における円形度計測部１０７お
よび形状変化記録部１０８の代わりに時間変化記録部１
１７を設けた点が大きく異なるとともに、これに伴って
覚醒状態判定部も符号１１９で示すように異なっている
ものであり、その他の構成および作用は同じである。な
お、時間変化記録部１１７は、瞳孔抽出部１０６で検出
した瞳孔位置の時間的変化を記録するものであり、覚醒
状態判定部１１９はこの瞳孔の時間的位置変化からドラ
イバ１１２の覚醒状態の低下を判定するものである。

【００３７】次に作用を説明する。

【００３８】図１の実施例の場合と同様に、まず全体制
御部１１１から計測開始信号が出力され、これに応答し
て光源発光制御部１０３から光源発光信号が光源１０２
に供給され、光源１０２が点灯する。これと同時に、カ
メラ１０１はドライバ１１２の顔面領域の画像を撮像
し、この画像をＡ／Ｄ変換器１０４に供給して、ディジ
タル画像Ｉ（ｘ，ｙ）（１≦ｘ≦Ｘ，１≦ｙ≦Ｙ）を生
成し、画像メモリ１０５に記憶する。そして、画像入力
が完了すると、光源１０２は全体制御部１１１の制御に
より光源発光制御部１０３を介して消灯させられる。

【００３９】画像メモリ１０５に記憶されたドライバ１
１２の顔面領域のディジタル画像Ｉ（ｘ，ｙ）は、瞳孔
抽出部１０６に供給されて、瞳孔領域が抽出される。こ
の瞳孔領域は、網膜反射像として明るく観測され、この
網膜反射像は瞳孔の大きさを表している。

【００４０】瞳孔領域、すなわち網膜反射像は、明るい
円形領域（一般には楕円領域）になることを利用して、
その位置が抽出される。

【００４１】瞳孔抽出部１０６における瞳孔抽出処理を
図６に示すフローチャートを参照して説明する。

【００４２】図６においては、まずカメラ１０１によっ
てドライバ１１２の画像を撮像する（ステップ６１
０）。そして、この撮像した画像Ｉ（ｘ，ｙ）からしき
い値Ｔｈ１〜Ｔｈ２の間の明るさを有する画素を抽出し
（ステップ６２０）、これによって画像Ｉ（ｘ，ｙ）の
中の瞳孔候補領域を表す画像Ｊ（ｘ，ｙ）を生成でき
る。

【００４３】すなわち、しきい値Ｔｈ１〜Ｔｈ２の間の
画像Ｉ（ｘ，ｙ）を瞳孔候補領域と判断し、これをＪ
（ｘ，ｙ）＝１とし（ステップ６３０）、その他の画像
をＪ（ｘ，ｙ）＝０とする（ステップ６４０）。そし
て、この処理を画像全体（１≦ｘ≦Ｘ，１≦ｙ≦Ｙ）に
ついて繰り返し行う。

【００４４】このようにして抽出された結果には、瞳孔
以外のノイズも混合している可能性があるため、瞳孔の
みを特定する処理を行う。

【００４５】この処理は、画像Ｊ（ｘ，ｙ）に対してラ
ベリング処理（領域の番号付け）を行い（ステップ６５
０）、それから各領域の面積を求め、予想された瞳孔面
積Ｓに対して面積Ｓ−α以上であって、Ｓ＋α以下（α
は０より大きいしきい値）の領域のみを選出することに
より行われる（ステップ６６０）。この処理によって極
端に小さいまたは極端に大きい面積を有する領域が除去
される。

【００４６】次に、上記処理によって複数の領域が選出
された場合には、各領域の円形度が（領域の周囲長）²
／（領域の面積）を計算して求められる（ステップ６７
０）。なお、この円形度は円に近いほど４πに近くな
る。最も円に近い領域が瞳孔として検出される（ステッ
プ６８０）。これは瞳孔が円または楕円形状に観測され
ることを利用しているものである。

【００４７】そして、領域が唯１つに確定したことを判
断し（ステップ６９０）、抽出した瞳孔領域の重心位置
を算出し（ステップ７００）、その重心座標（ｘg ，ｙ
g ）を保持し、後述する図８のステップ８９０に進む。
また、瞳孔が検出されない場合には、ステップ６９０か
ら図８のステップ８５０に進む。

【００４８】以上のようにして抽出された瞳孔位置座標
（ｘg ，ｙg ）は、時間変化記録部１１７に保持され
る。時刻ｔo において得られた瞳孔位置を（ｘg(ｔo)，
ｙg(ｔo)）とすると、時間変化記録部１１７には時系列
データｘg(t)，ｙg(t)が生成される。

【００４９】次に、覚醒状態判定部１１９では、時系列
データｘg(t)，ｙg(t)を解析し、ドライバ１１２が覚醒
状態が低下しているか否が判定される。

【００５０】瞳孔位置の時系列データｙg(t)の１例を図
７に示す。同図は代表的な覚醒状態の低下時の時系列デ
ータを示すが、覚醒状態の低下時に特有なパターンは、
（１）停留：一定時間以上瞳孔位置が変化しない。
（２）消失：一定時間以上瞳孔がフレームアウトする。
これは、よそ見時にも見られる現象であるが、覚醒状態
の低下と同様な状態であるので、警報を発生する。
（３）周期性：ドライバ１１２の上体の上下動により時
系列データｙg(t)が周期的な挙動を示す。

【００５１】次に、上述した３つのパターンの検出法に
ついて図８に示すフローチャートを参照して説明する。

【００５２】図８では、まずパラメータｎおよびＮを０
に設定し（ステップ８１０，８２０）、それから図６の
処理で示したように入力画像を処理し、瞳孔の位置を算
出し（ステップ８３０）、瞳孔があるか否かをチェック
する（ステップ８４０）。

【００５３】画像に瞳孔が発見されない場合には、パラ
メータＮを＋１インクリメントして、瞳孔が検出されな
い回数を計数する（ステップ８５０）。一定回数Ｎth以
上瞳孔が検出されない場合には、ドライバ１１２の覚醒
状態が低下しているかまたはよそ見をしている（消失）
と判断し、警報出力部１１０から警報を発生し（ステッ
プ８７０）、ステップ８２０に戻る。

【００５４】また、ステップ５０１の瞳孔位置計測処理
の結果、瞳孔が検出された場合には、ステップ８４０か
らステップ８９０に進んで、この瞳孔位置の垂直方向位
置を時系列データｙg(t)として記憶する。

【００５５】それから、過去の５点の時系列データｙg
(t)を平均化する処理を行い、移動平均値ｙg(t)をステ
ップ９００に示す計算式に従って計算する（ステップ９
００）。なお、この式におけるΔｔは画像入力のサンプ
リング時間である。更に、この算出した平均値ｙg(t)と
時系列データｙg(t)との差がしきい値Ｔｈ１より小さい
か否かを評価する（ステップ９１０）。差がしきい値Ｔ
ｈ１よりも小さい場合には、瞳孔が一定位置に停留して
いるものと判断し、警報出力部１１０から警報を発生す
る（ステップ９２０）。そして、ステップ８２０に戻
る。なお、本実施例では、停留の判定時間を５Δｔとし
ているが、これは使用するハードウェアの演算時間によ
って任意に選択すればよい。

【００５６】また、ステップ９１０における評価におい
て、差がしきい値Ｔｈ１よりも小さくない場合には、瞳
孔が停留していないと判断されるが、この場合には時系
列データｙg(t)のフーリエ変換を行う（ステップ９３
０）。そして、フーリエ変換の結果から周波数ｆ１〜ｆ
２の成分のパワースペクトルＰ（ｆ１），Ｐ（ｆ２）を
算出する（ステップ９４０）。これにより時系列波形ｙ
g(t)内の特定周波数成分（ｆ１〜ｆ２）の強度がわか
る。

【００５７】それから、前記パワースペクトルＰ（ｆ
１），Ｐ（ｆ２）の中に、しきい値Ｐth以上の成分があ
るか否かを判定する（ステップ９５０）。しきい値Ｐth
以上の成分があった場合には、ドライバ１１２の瞳孔位
置の空間的動きに周期性が見られたと判断し、警報出力
部１１０から警報を発生し（ステップ９６０）、ステッ
プ８２０に戻る。

【００５８】なお、上記処理において瞳孔の垂直方向の
位置データｙg(t)のみを使用したのは、本装置で検知す
る瞳孔は片目のみであるので、抽出した瞳孔が左眼であ
るのか右眼であるのか不定であり、また覚醒状態低下時
のドライバの瞳孔の位置の動きに水平垂直成分が含まれ
ているため、厳密には両方向の動きを分析しなければな
らないが、水平位置計測結果ｘg(t)を周波数分析する
と、左眼と右眼が入れ替わった時点でデータに大きな変
動が見られるため、これが停留判断や周期性判断に悪影
響を与える恐れがある。そこで、一般にドライバの両瞳
孔の垂直位置はほぼ等しく、仮に左眼と右眼をランダム
に検出しても、データｙg(t)の波形に大きく影響しない
ことに着目し、瞳孔の垂直方向のデータｙg(t)のみで停
留判断および周期性判断を行ったのである。

【００５９】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
光源からの光で照明された人間の眼球部を撮像し、この
撮像画像から眼球部の瞳孔領域を抽出し、この抽出した
瞳孔領域の円形度を検出し、この検出した瞳孔領域の円
形度の変化により瞬きを判定し、瞬きの時間及び頻度が
所定値以上の時に人間の覚醒状態が低下していると判定
しているので、人間の周囲からの光線の具合に関係なく
瞳孔を検出し、覚醒状態の低下を高い精度をもって適確
に検知することができる。

【００６０】また、本発明によれば、光源からの光で照
明された人間の眼球部を撮像し、この撮像画像から眼球
部の瞳孔領域を抽出し、この抽出した瞳孔領域の重心位
置を検出し、この検出した瞳孔領域の重心位置の垂直方
向の動きを検出し、この検出結果に基づいて、重心位置
が所定時間以上連続してほぼ同じ位置に検出された場合
に、人間の覚醒状態が低下していると判断しているの
で、人間の周囲からの光線の具合や人間の上体変化に拘
らず、覚醒状態の低下を高い精度をもって適確に検知す
ることができる。さらに、本発明では、光源からの光で
照明された人間の眼球部を撮像し、この撮像画像から眼
球部の瞳孔領域を抽出し、この抽出した瞳孔領域の重心
位置を検出し、この検出した瞳孔領域の重心位置の垂直
方向の動きを検出し、この検出結果に基づいて、重心位
置が周期的に変動したことが検出された場合に、人間の
覚醒状態が低下していると判断しているので、人間の周
囲からの光線の具合や人間の上体変化に拘らず、覚醒状
態の低下を高い精度をもって適確に検知することができ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例に係わる車両用覚醒状態検知
装置の構成を示すブロック図である。

【図２】図１に示す車両用覚醒状態検知装置の瞳孔抽出
処理を示すフローチャートである。

【図３】瞳孔円形度の時系列信号の例を示す図である。

【図４】図１に示す車両用覚醒状態検知装置の覚醒状態
判定処理を示すフローチャートである。

【図５】本発明の他の実施例に係わる車両用覚醒状態検
知装置の構成を示すブロック図である。

【図６】図５に示す車両用覚醒状態検知装置の瞳孔抽出
処理を示すフローチャートである。

【図７】瞳孔位置の時系列信号の例を示す図である。

【図８】図５に示す車両用覚醒状態検知装置の覚醒状態
判定処理を示すフローチャートである。

【符号の説明】

１０１ カメラ １０２ 光源 １０３ 光源発光制御部 １０５ 画像メモリ １０６ 瞳孔抽出部 １０７ 円形度計測部 １０８ 形状変化記録部 １０９，１１９ 覚醒状態判定部 １１０ 警報出力部 １１７ 時間変化記録部

フロントページの続き (56)参考文献 特開 平４−279143（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−258226（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−42337（ＪＰ，Ａ) 特開 昭59−144990（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) B60K 28/06 A61B 3/113 G08G 1/16 G08B 21/00

Claims (3)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 人間の眼球部を照明する近赤外光源と、 人間の眼球部を撮像する撮像手段と、 該撮像手段により撮像された画像から眼球部の瞳孔領域
   を抽出する抽出手段と、 該抽出手段により抽出された瞳孔領域の円形度を検出す
   る円形度検出手段と、 該円形度検出手段で検出された瞳孔領域の円形度の変化
   により瞬きを判定する瞬き判定手段と、 瞬きの時間及び頻度が所定値以上の時に人間の覚醒状態
   が低下していると判定する覚醒状態判定手段とを有する
   ことを特徴とする覚醒状態検知装置。
2. 【請求項２】 人間の眼球部を照明する近赤外光源と、 人間の眼球部を撮像する撮像手段と、 該撮像手段により撮像された画像から眼球部の瞳孔領域
   を抽出する抽出手段と、 該抽出手段により抽出された瞳孔領域の重心位置を検出
   する重心位置検出手段と、 該重心位置検出手段により検出された瞳孔領域の重心位
   置の垂直方向の動きを検出する動き検出手段と、 該動き検出手段の検出結果に基づいて、重心位置が所定
   時間以上連続してほぼ同じ位置に検出された場合に、人
   間の覚醒状態が低下していると判断する判断手段とを有
   することを特徴とする覚醒状態検知装置。
3. 【請求項３】 人間の眼球部を照明する近赤外光源と、 人間の眼球部を撮像する撮像手段と、 該撮像手段により撮像された画像から眼球部の瞳孔領域
   を抽出する抽出手段と、 該抽出手段により抽出された瞳孔領域の重心位置を検出
   する重心位置検出手段と、 該重心位置検出手段により検出された重心位置の垂直方
   向の動きを検出する動き検出手段と、 該動き検出手段の検出結果に基づいて重心位置が周期的
   に変動したことが検出された場合に人間の覚醒状態が低
   下していると判断する判断手段とを有することを特徴と
   する覚醒状態検知装置。