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公開番号2024165972
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-11-28
出願番号2023082607
出願日2023-05-18
発明の名称状態判定方法、状態判定装置及び状態判定用学習済みモデル
出願人日産自動車株式会社
代理人弁理士法人とこしえ特許事務所
主分類A61B 10/00 20060101AFI20241121BHJP(医学または獣医学;衛生学)
要約【課題】運転者の脳内のうち脳活動を正確に検出できない部分がある場合であっても、運転者の状態を判定できる状態判定方法、状態判定装置及び状態判定用学習済みモデルを提供することである。
【解決手段】状態判定装置は、状態判定用学習済みモデルに、車両の運転者の少なくとも一部の脳血流の分布を含む分布画像を入力し、状態判定用学習済みモデルから運転者の状態を出力させることで、運転者の状態を判定し、状態判定用学習済みモデルは、分布画像と運転者の状態とを含む教師データに基づいて運転者の状態を判定するための学習がされた学習済みモデルである。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
状態判定装置によって実行される状態判定方法であって、
前記状態判定装置は、
車両の運転者の少なくとも一部の脳血流の分布を含む分布画像を取得し、
状態判定用学習済みモデルに前記分布画像を含む入力データを入力し、
前記状態判定用学習済みモデルから、前記入力データに対応する出力データとして、前記運転者の状態を出力させることで、前記運転者の状態を判定し、
前記状態判定用学習済みモデルは、前記分布画像と前記運転者の状態とを含む教師データに基づいて、前記運転者の状態を判定するための学習がされた学習済みモデルである状態判定方法。
続きを表示（約 1,000 文字）【請求項２】
請求項１に記載の状態判定方法であって、
前記教師データは、前記脳血流の分布の特徴を強調する処理をした前記分布画像を含む状態判定方法。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の状態判定方法であって、
前記状態判定用学習済みモデルは、前記教師データに含まれる前記分布画像から抽出された前記脳血流の分布の特徴に基づいて学習がされた学習済みモデルである状態判定方法。
【請求項４】
請求項１又は２に記載の状態判定方法であって、
前記教師データは、ノイズを生じさせる処理をした前記分布画像を含む状態判定方法。
【請求項５】
請求項１又は２に記載の状態判定方法であって、
前記教師データは、前記脳血流の分布以外の信号の変動を含まない前記分布画像を含む状態判定方法。
【請求項６】
請求項１又は２に記載の状態判定方法であって、
前記教師データは、前記脳血流の分布以外の信号の変動を含む前記分布画像を含む状態判定方法。
【請求項７】
請求項１又は２に記載の状態判定方法であって、
前記教師データは、前記脳血流の分布以外の信号の変動を含まない前記分布画像である処理前分布画像と、前記処理前分布画像に対してノイズを生じさせる処理をした前記分布画像とを含む状態判定方法。
【請求項８】
請求項１又は２に記載の状態判定方法であって、
前記教師データは、外乱によるノイズが発生する条件で検出した前記運転者の前記脳血流の分布を含む前記分布画像を含む状態判定方法。
【請求項９】
請求項１又は２に記載の状態判定方法であって、
前記状態判定装置は、ノイズを除去する処理をした前記分布画像を含む前記入力データを前記状態判定用学習済みモデルに入力する状態判定方法。
【請求項１０】
車両の運転者の少なくとも一部の脳血流の分布を含む分布画像を取得する取得部と、
状態判定用学習済みモデルに前記分布画像を含む入力データを入力し、前記状態判定用学習済みモデルから、前記入力データに対応する出力データとして、前記運転者の状態を出力させることで、前記運転者の状態を判定する判定部と、を備え、
前記状態判定用学習済みモデルは、前記分布画像と前記運転者の状態とを含む教師データに基づいて、前記運転者の状態を判定するための学習がされた学習済みモデルである状態判定装置。
（【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、状態判定方法、状態判定装置及び状態判定用学習済みモデルに関するものである。
続きを表示（約 1,500 文字）【背景技術】
【０００２】
車両の運転者の脳内部の活性化した部位を検出可能な脳活動センサの検出結果を用いて、運転者の不安度合いが閾値を超えているか否かを判定し、閾値を超えていると判定した場合、運転者の不安度合いが高いことに対応するよう車両を制御する技術が知られている（特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０１６－６４７７３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１の技術では、例えば、運転者の体動などのノイズによって、脳内のうち脳活動を正確に検出できない部分がある場合に、運転者の状態を判定できないという問題がある。
【０００５】
本発明が解決しようとする課題は、運転者の脳内のうち脳活動を正確に検出できない部分がある場合であっても、運転者の状態を判定できる状態判定方法、状態判定装置及び状態判定用学習済みモデルを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、状態判定用学習済みモデルに、車両の運転者の少なくとも一部の脳血流の分布を含む分布画像を入力し、状態判定用学習済みモデルから運転者の状態を出力させることで、運転者の状態を判定し、状態判定用学習済みモデルは、分布画像と運転者の状態とを含む教師データに基づいて運転者の状態を判定するための学習がされた学習済みモデルであることによって上記課題を解決する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、運転者の脳内のうち脳活動を正確に検出できない部分がある場合であっても、運転者の状態を判定できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
図１は、本実施形態に係る状態判定装置を含む運転支援システムのブロック構成を示す図である。
図２は、本実施形態に係る状態判定装置によって実行される状態判定方法の制御処理のフローチャートの一例を示す図である。
図３は、本実施形態にかかる状態判定用学習済みモデルを生成するための制御処理のフローチャートの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。本発明の実施形態に係る状態判定装置を、運転支援システムに適用した場合を例にして説明する。なお、状態判定装置は、運転支援システムに適用することに限らず、他のシステム等に適用されることとしてもよい。
【００１０】
図１は、本実施形態に係る状態判定装置を含む運転支援システムのブロック構成を示す図である。運転支援システム１は、脳血流センサ２０と、状態判定装置１００と、車両コントローラ２００と、出力装置３００と、を備える。各装置は、車両に搭載されている装置であって、有線又は無線により相互に情報の授受が可能に接続されている。例えば、各装置は、ＣＡＮ（Controller Area Network）その他の車載ＬＡＮによって接続されている。運転支援システム１は、車両の走行を制御することにより、車両の運転を支援する。運転支援システム１は、自律走行制御による車両の走行のみならず、運転者の手動運転による車両の走行を支援する場合にも適用できる。また、車両の自律走行制御に適用する場合、運転支援システム１は、速度制御と操舵制御の両方を自律制御するほか、速度制御と操舵制御の一方を自律制御し、他方を手動制御する場合にも適用することができる。
（【００１１】以降は省略されています）

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