高次スペクトル解析を用いた運転者の眠気検出システムの開発

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現在,運転者の注意力低下による自動車事故等が社会問題となっており,このような事故を未然に防ぐため,ITSの分野等で運転者の覚醒度低下を評価する研究が行われている.近年,運転者の疲労・眠気評価対象として,瞳孔応答が注目されている.瞳孔制御系は自律神経系に支配されており,安静時における瞳孔径変化瞳孔雑音)については,自律神経系の活動を反映すると考えられる.本研究では,高次統計量(高次スペクトル)を用いて,瞳孔雑音および心拍等の生体信号を解析し,運転者の眠気を検出するシステムのプロトタイプを開発することを目的とする.今年度は,高次統計量を用いた瞳孔雑音の解析について研究を行った.従来研究より,運転者が眠気をより,運転者の瞳孔径がゆるやかに縮瞳し,その後大きく揺らぐという特徴が現れるという報告がされている.しかしながら,こうした瞳孔雑音により運転者の状態変化を自動的に十分な精度で判定するまでには至っていない.眠気検出のシステムを開発する上で,こう.した自動検出は大変重要であると考える.そこで,今回,歪度・尖度等の高次統計量を含む瞳孔雑音の各統計量を入力として,階層型ニューラルネットワークを用いて運転者の状態評価を行った.その結果,まだ予備実験の段階ではあるが,従来法より精度が向上し,判定方法として有効であると考えている.現在,さらに実験に行ってデータの収集・解析を行い,成果をまとめている段階である.また,瞳孔雑音について,高次スペクトルを用いて解析を行った.その結果,従来の解析では捉えることが困難な運転者の覚醒状態の違いが,3次の高次スペクトルであるバイコヒーレンスによって従来注目されていなかった高い周波数においてその特徴が捉えることを示した.現在,これらの成果をまとめ論文を投稿中である.このような他角的な解析は,眠気検出システムだけでなく,医療等の他分野への応用も期待できる.