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公開番号2025087114
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-06-10
出願番号2023201541
出願日2023-11-29
発明の名称学習方法、検出装置、学習データ生成装置、及び学習データ生成プログラム
出願人株式会社デンソーテン
代理人弁理士法人佐野特許事務所
主分類A61B 5/16 20060101AFI20250603BHJP(医学または獣医学;衛生学)
要約【課題】ヒヤリハット等の発生時における感情の変化の検出精度向上に資するAIモデルを提供する。
【解決手段】例示的な学習方法は、同じタイミングにおいて学習データ生成用被験者の生体信号と外観情報とを取得し、取得した前記生体信号に基づき感情指標値を算出し、算出した前記感情指標値の変化量を算出し、取得した前記外観情報を入力値とし、算出した前記変化量を分類したラベルを正解値とする教師付き学習データを生成し、生成した前記教師付き学習データでAIモデルを学習する。
【選択図】図6
特許請求の範囲【請求項１】
同じタイミングにおいて学習データ生成用被験者の生体信号と外観情報とを取得し、
取得した前記生体信号に基づき感情指標値を算出し、
算出した前記感情指標値の変化量を算出し、
取得した前記外観情報を入力値とし、算出した前記変化量を分類したラベルを正解値とする教師付き学習データを生成し、
生成した前記教師付き学習データでＡＩモデルを学習する、
学習方法。
続きを表示（約 2,100 文字）【請求項２】
前記感情指標値の変化量は、前記感情指標値の変化量の算出に係る第１時間における前記感情指標値の変化量と、前記第１時間より長時間の第２時間における前記感情指標値の連続する極値間の差の統計的平均値との割合である、請求項１に記載の学習方法。
【請求項３】
前記感情指標値の変化量は、前記感情指標値の変化量の算出に係る第１時間における前記感情指標値の最大値と最小値との差、または前記第１時間における始点の前記感情指標値と終点の前記感情指標値との差である、
請求項１に記載の学習方法。
【請求項４】
前記感情指標値の変化量は、前記感情指標値の変化量の算出に係る第１時間における前記感情指標値の平均と前記第１時間より長時間の第２時間における前記感情指標値の平均との割合である、
請求項１に記載の学習方法。
【請求項５】
前記ラベルは離散値のラベルである、
請求項１～４のいずれか一項に記載の学習方法。
【請求項６】
感情推定対象者の外観情報に基づき、第１ＡＩモデルで第１感情指標値を分類した算出し、第１ラベルを算出し、
前記感情推定対象者の外観情報に基づき、第２ＡＩモデルで第２感情指標値を分類した算出し、第２ラベルを算出し、
前記第１ラベルと前記第２ラベルの組み合わせ状態により、前記感情推定対象者の感情を推定する感情推定装置であって、
前記第１ＡＩモデルは、第１教師付き学習データで学習され、
前記第２ＡＩモデルは、第２教師付き学習データで学習され、
前記第１教師付き学習データは、
同じタイミングにおいて学習データ生成用被験者の第１生体信号と外観情報とを取得し、
取得した前記第１生体信号に基づき第１感情指標値を算出し、
算出した前記第１感情指標値の第１変化量を算出し、
取得した前記外観情報を入力値とし、算出した前記第１変化量を分類した前記第１ラベルを正解値とする教師付き学習データであり、
前記第２教師付き学習データは、
同じタイミングにおいて前記学習データ生成用被験者の第２生体信号と前記外観情報とを取得し、
取得した前記第２生体信号に基づき第２感情指標値を算出し、
算出した前記第２感情指標値の第２変化量を算出し、
取得した前記外観情報を入力値とし、算出した前記第２変化量を分類した前記第２ラベルを正解値とする教師付き学習データである、
感情推定装置。
【請求項７】
前記第１感情指標値は、中枢神経系覚醒度であり、
前記第２感情指標値は、自律神経系活性度である、
請求項６記載の感情推定装置。
【請求項８】
感情推定対象者の外観情報に基づき、第１ＡＩモデルで第１感情指標値を分類した算出し、第１ラベルを算出し、
前記感情推定対象者の外観情報に基づき、第２ＡＩモデルで第２感情指標値を分類した算出し、第２ラベルを算出し、
前記第１ラベルと前記第２ラベルの組み合わせ状態の変化状態に基づきにより、ヒヤリハット事象の発生を検出するヒヤリハット検出装置であって、
前記第１ＡＩモデルは、第１教師付き学習データで学習され、
前記第２ＡＩモデルは、第２教師付き学習データで学習され、
前記第１教師付き学習データは、
同じタイミングにおいて学習データ生成用被験者の第１生体信号と外観情報とを取得し、
取得した前記第１生体信号に基づき第１感情指標値を算出し、
算出した前記第１感情指標値の第１変化量を算出し、
取得した前記外観情報を入力値とし、算出した前記第１変化量を分類した前記第１ラベルを正解値とする教師付き学習データで、
前記第２教師付き学習データは、
同じタイミングにおいて前記学習データ生成用被験者の第２生体信号と前記外観情報とを取得し、
取得した前記第２生体信号に基づき第２感情指標値を算出し、
算出した前記第２感情指標値の第２変化量を算出し、
取得した前記外観情報を入力値とし、算出した前記第２変化量を分類した前記第２ラベルを正解値とする教師付き学習データである、
ヒヤリハット検出装置。
【請求項９】
前記第１感情指標値は、中枢神経系覚醒度であり、
前記第２感情指標値は、自律神経系活性度である、
請求項８に記載のヒヤリハット検出装置。
【請求項１０】
同じタイミングにおいて学習データ生成用被験者の生体信号と外観情報とを取得し、
取得した前記生体信号に基づき感情指標値を算出し、
算出した前記感情指標値の変化量を算出し、
取得した前記外観情報を入力値とし、算出した前記変化量を分類したラベルを正解値とする教師付き学習データを生成する、学習データ生成装置。
（【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、ＡＩモデルの学習方法、学習済みＡＩモデルを用いた検出装置、ＡＩモデルを学習するために用いられる学習データを生成する学習データ生成装置、及びＡＩモデルを学習するために用いられる学習データをコンピュータに生成させる学習データ生成プログラムに関する。
続きを表示（約 1,500 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、生体信号（例えば、心拍と脳波）に基づき感情を推定する感情推定装置が知られている（例えば特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２０－１８５１３８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、心拍、脳波等の生体信号を測定するには、生体信号を検出する接触センサ（生体センサ）の電極等を感情推定対象者の皮膚に貼り付ける等の装着作業が必要となる。装着作業の手間、接触センサの装着によって感情推定対象者が感じる不快感等があるために、特に車載用装置へ適用する場合、運転者等の乗員に接触センサを装着することはあまり現実的ではない。
【０００５】
このため、感情推定対象者の外観情報から人工知能（ＡＩ：Artificial Intelligence）モデルを用いて感情を推定（算出）する方法の採用が期待される。また、感情推定装置によって推定された感情の利用用途の例として、ヒヤリハット等の発生検出が想定される。このため、ヒヤリハット等の発生検出に適したＡＩモデルの生成が望まれる。
【０００６】
本発明は、上記事情に鑑み、ヒヤリハット等の発生時における感情の変化の検出精度向上に資するＡＩモデル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】
例示的な本発明の学習方法は、同じタイミングにおいて学習データ生成用被験者の生体信号と外観情報とを取得し、取得した前記生体信号に基づき感情指標値を算出し、算出した前記感情指標値の変化量を算出し、取得した前記外観情報を入力値とし、算出した前記変化量を分類したラベルを正解値とする教師付き学習データを生成し、生成した前記教師付き学習データでＡＩモデルを学習する。
【発明の効果】
【０００８】
例示的な本発明によれば、生体信号に基づく感情指標値の変化量を分類したラベルをＡＩ学習用データの正解値として使用し、ＡＩモデルの学習を行う。ヒヤリハット等における感情は、その感情の変化量との相関性が高いと推知されるので、当該学習済みＡＩモデルは、ヒヤリハット等の発生時における感情の変化の検出精度向上に資するＡＩモデルとなる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
ヒヤリハット検出装置による検出処理を示す概念的説明図
感情推定の複数次元（２次元）モデル（心理平面）の一例を示す図
ニュートラル領域を含む心理平面の一例を示す図
ヒヤリハット検出装置の構成を示すブロック図
図４のヒヤリハット検出装置のコントローラが実行する検出処理を示すフローチャート
学習装置によるＡＩモデルの学習処理を示す概念的説明図
学習装置の構成を示すブロック図
図７の学習装置のコントローラが実行する学習処理を示すフローチャート
感情指標値の第１算出例を説明するための図
感情指標値の第２算出例を説明するための図
感情指標値の第３算出例を説明するための図
感情指標値の変化量ラベルとヒヤリハットの検出有無との関係を示すデータテーブルの一例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の例示的な実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、本発明は以下に示す実施形態の内容に限定されるものではない。
（【００１１】以降は省略されています）

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