特許ウォッチ

公開番号2024140302
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-10-10
出願番号2023051385
出願日2023-03-28
発明の名称興味関心度推定装置
出願人マツダ株式会社
代理人個人,個人
主分類G08G 1/16 20060101AFI20241003BHJP(信号)
要約【課題】車両の運転者の視線位置に基づいて興味関心度を推定する興味関心度推定手段において、運転者の視線位置の検出精度が高くない場合でも、十分に的確な興味関心度の推定を行い得るものを提供する。
【解決手段】興味関心度推定装置において、車両の運転者の視界画像50からボトムアップサリエンシーマップを生成するサリエンシーマップ生成手段23と、視界画像50を複数の分割領域に分割する視界画像分割手段25と、運転者の視線位置が含まれる分割領域におけるサリエンシー値の代表値に基づいて関心度指数を算出する関心度指数算出手段31と、走行シーンの複雑さを表す複雑度指数を算出する複雑度指数算出手段32と、関心度指数と複雑度指数に基づいて運転者の興味関心度を推定する興味関心度推定手段33を備えた。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
車両の運転者の関心度に関する感情・認知状態を推定する興味関心度推定装置において、
前記運転者の視界に対応する視界画像を取得する視界画像取得手段と、
前記運転者の視線が向かう前記視界画像上の視線位置を算出する視線位置検出手段と、
前記視界画像取得手段により取得された前記視界画像の各地点におけるサリエンシーをマップ化したサリエンシーマップを生成するサリエンシーマップ生成手段と、
前記視界画像を複数の分割領域に分割する画像分割手段と、
前記分割手段により分割された各分割領域に対して、前記ボトムアップサリエンシーマップにおけるサリエンシーの代表値を設定するサリエンシー代表値設定手段と、
前記視線位置検出手段により検出された視線位置が含まれる前記分割領域における前記サリエンシー代表値に基づいて、関心度指数を算出する関心度指数算出手段と、
前記関心度指数に基づいて、前記運転者の関心度に関する感情・認知状態を推定する興味関心度推定手段と
を備えた興味関心度推定装置。
続きを表示（約 1,200 文字）【請求項２】
請求項１に記載の興味関心度推定装置において、
前記分割手段は、前記視界画像を前記複数の分割領域に分割する分割態様を変更可能である興味関心度推定装置。
【請求項３】
請求項２に記載の興味関心度推定装置において、
前記分割手段は、前記分割態様の変更において、前記車両の走行環境、前記運転者の個人特性、前記運転者の状態に応じて、前記分割領域への分割数、前記分割領域の形状、前記分割領域の寸法を変更可能である興味関心度推定装置。
【請求項４】
請求項２に記載の興味関心度推定装置において、
前記分割手段は、前記視線位置検出手段による前記運転者の視線位置の計測精度に応じて、前記分割態様を変更する興味関心度推定装置。
【請求項５】
請求項２に記載の興味関心度推定装置において、
前記分割手段は、前記運転者が着座しているシートの位置及び／又は前記運転者の姿勢に応じて、前記分割態様を変更する興味関心度推定装置。
【請求項６】
請求項２に記載の興味関心度推定装置において、
前記運転者の視野範囲を検出する視野範囲検出手段を備え、
前記分割手段は、前記視野範囲検出手段により検出された前記運転者の視野範囲に応じて、前記分割態様を変更する興味関心度推定装置。
【請求項７】
請求項１に記載の興味関心度推定装置において、
前記分割手段は、前記複数の分割領域の中に、前記関心度指数の算出に利用しない不要エリアを設定可能である興味関心度推定装置。
【請求項８】
請求項７に記載の興味関心度推定装置において、
前記分割手段は、前記車両が右ハンドルである場合には、前記視界画像の右下部分に配置された前記分割領域を不要エリアに設定し、前記車両が左ハンドルである場合には、前記視界画像の左下部分に配置された前記分割領域を不要エリアに設定する興味関心度推定装置。
【請求項９】
請求項１に記載の興味関心度推定装置において、
前記サリエンシーマップは、前記視界画像自体から得られる特徴量のみに基づいて算出されたサリエンシーをマップ化したボトムアップサリエンシーマップである興味関心度推定装置。
【請求項１０】
請求項１に記載の興味関心度推定装置において、
前記関心度指数算出手段は、
前記サリエンシーマップを確率密度関数に変換し、
前記運転者の視線位置における前記確率密度関数の値の対数に－１を乗じた値である対数尤度を算出し、
前記対数尤度の測定単位時間における時間平均値を、当該測定単位時間における前記運転者の関心度指数とする興味関心度推定装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、自動車等の車両における運転者の興味及び関心に関する感情・認知状態を推定する興味関心度推定装置に関するものである。
続きを表示（約 2,100 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、交通におけるウェルビーイング（ｗｅｌｌｂｅｉｎｇ）サービス、すなわち、車両の運転者の満足度や幸福度を高めたり、交通における社会的価値（社会貢献）を高めたりするサービスの重要性が増大してきている。具体的には、例えば、車両の運転者から得られる情報（例えば運転者の視線）から、運転者の感情・認知状態を推定し、推定された感情・認知状態に基づいて運転者への運転支援を行ったり、推定された感情・認知状態のデータを記憶したデータベースに基づいて様々な予測や分析を行ったりする技術が、広く求められてきている。
【０００３】
このような技術の一例として、特許文献１（特開２０１５－１２７９３７号公報）には、ドライバの視線方向を示す視線データに基づいて関心エリアに対するドライバの注視状況を推定する推定部と、注視状況の推定結果の信頼度を算出する信頼度算出部を備えた運転支援装置が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０１５－１２７９３７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
一方、被験者の視線に基づいて感情・認知状態を把握する技術としては、サリエンシー技術が広く知られており、車両の運転者に対する運転支援技術においても、サリエンシー技術を用いた様々な手法が提案されてきている。このような技術としては、例えば、車両における運転者の視線と前方視界のサリエンシーの一致を計測することにより、運転者の感情・認知状態を推定する技術が考えられる。この場合、運転者の視線方向を取得する撮影手段（例えば、車載カメラ）の精度を向上させ、運転者の視線位置をより精密に測定することができれば、推定の精度も向上することになる。
【０００６】
しかしながら、精度の高いカメラは高額であり、車両における撮影手段として採用する場合には大幅なコストアップを招いてしまう。また、ドライバの視線位置を精密に測定するためには、キャリブレーションに時間がかかってしまうという問題もある。したがって、現状の車両に搭載されている車載カメラの性能で、運転者の視線位置に基づく感情・認知状態の推定を十分に的確に行うことができる実用的な技術は、極めて有用なものである。
【０００７】
本発明は、以上のような事情を勘案してなされたもので、車両の運転者の興味関心度を運転者の視線位置に基づいて推定する興味関心度推定装置において、運転者の視線位置の検出精度が高くない場合でも、十分に的確な興味関心度の推定を行い得る興味関心度推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】
【０００８】
前記目的を達成するため、本発明にあっては、次のような解決方法を採択している。すなわち、請求項１に記載のように、車両の運転者の関心度に関する感情・認知状態を推定する興味関心度推定装置において、前記運転者の視界に対応する視界画像を取得する視界画像取得手段と、前記運転者の視線が向かう前記視界画像上の視線位置を算出する視線位置検出手段と、前記視界画像取得手段により取得された前記視界画像の各地点におけるサリエンシーをマップ化したサリエンシーマップを生成するサリエンシーマップ生成手段と、前記視界画像を複数の分割領域に分割する画像分割手段と、前記分割手段により分割された各分割領域に対して、前記ボトムアップサリエンシーマップにおけるサリエンシーの代表値を設定するサリエンシー代表値設定手段と、前記視線位置検出手段により検出された視線位置が含まれる前記分割領域における前記サリエンシー代表値に基づいて、関心度指数を算出する関心度指数算出手段と、前記関心度指数に基づいて、前記運転者の関心度に関する感情・認知状態を推定する興味関心度推定手段とを備えた。
【０００９】
上記解決手法によれば、視界画像を分割領域に分割したうえで、運転者の視線位置がある分割領域におけるサリエンシー代表値に基づいて関心度指数を算出し、運転者の興味関心度を推定するので、運転者の視線位置を検出する視線位置検出手段の精度が低く、分割領域内における正確な視線位置を検出できない場合でも、問題なく適切な推定を行うことができる。したがって、運転者の視線位置を求めるための視線方向の検出は、従来の車載カメラ程度の性能の撮影手段を用いて行うことができ、低コストで興味関心度推定装置を提供できる。
【００１０】
上記解決手法を前提とした好ましい態様は、特許請求の範囲における請求項２以下に記載の通りである。すなわち、前記分割手段は、前記視界画像を前記複数の分割領域に分割する分割態様を変更可能である（請求項２対応）。この場合、分割態様（分割領域への分割数、各分割領域の形状、各分割領域の寸法、不要領域の設定等）を変更することにより、状況に応じた適切な分割領域への分割を行えるので、的確な関心度指数の算出及び興味関心度の推定を行える。
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許