认知功能推测装置、学习装置及认知功能推测方法制造方法及图纸

本发明专利技术的认知功能推测装置包括：获取车外信息的车外信息获取部(14)；获取脸部信息的脸部信息获取部(11)；获取生物信息的生物信息获取部(12)；获取车辆信息的车辆信息获取部(13)；基于车外信息提取车外信息特征量的车外信息特征量提取部(15)；基于车外信息特征量提取脸部信息特征量的脸部信息特征量提取部(16)；基于车外信息特征量提取生物信息特征量的生物信息特征量提取部(17)；基于车外信息特征量提取车辆信息特征量的车辆信息特征量提取部(18)；以及基于车外信息特征量、与脸部信息特征量、生物信息特征量和车辆信息特征量中的至少1个、以及机器学习模型(203)来推测驾驶员的认知功能是否较低的认知功能推测部(19)。员的认知功能是否较低的认知功能推测部(19)。员的认知功能是否较低的认知功能推测部(19)。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】认知功能推测装置、学习装置及认知功能推测方法


[0001]本专利技术涉及推测车辆的驾驶员的认知功能的认知功能推测装置、学习车辆的驾驶员的认知功能的学习装置、以及推测车辆的驾驶员的认知功能的认知功能推测方法。

技术介绍

[0002]已知在一般情况下，人随着年龄的增长，认知功能会下降。这里所说的认知功能是指人所具有的用于恰当地驾驶车辆的功能。例如，在车辆的驾驶员年龄较大的情况下，由于认知功能下降，驾驶员可能无法实现该认知功能，其结果是，有时无法进行恰当的驾驶。因此，例如，在驾驶辅助的技术中，寻求一种技术，推测驾驶员是否具有一定水平的认知功能。另一方面，作为某驾驶员的、与针对驾驶的集中程度这一意义上的认知度有关的技术，例如，在专利文献1中公开了一种认知度推测装置，基于车辆的驾驶员的视线的上下方向的移动来推测认知度。现有技术文献专利文献
[0003]专利文献1：日本专利特开2015
‑
80549号公报

技术实现思路

专利技术所要解决的技术问题
[0004]如上所述，在驾驶辅助的技术中，寻求一种技术，推测驾驶员是否具有一定水平的认知功能。然而，现有的驾驶辅助的技术中，存在无法推测驾驶员的认知功能的问题。专利文献1所公开的认知度推测装置中，对认知度进行了推测，但该认知度是某个驾驶员暂时的针对驾驶的集中度，并非对某个驾驶员是否具有一定水平的用于恰当地驾驶车辆的功能进行推测。因此，专利文献1所公开的认知度推测装置的技术无法解决上述问题。
[0005]本专利技术是为了解决上述问题而完成的，其目的在于提供一种认知功能推测装置，能推测驾驶员是否具有一定水平的认知功能。用于解决技术问题的技术手段
[0006]本专利技术所涉及的认知功能推测装置包括：车外信息获取部，该车外信息获取部获取与车辆周边的状况有关的车外信息；脸部信息获取部，该脸部信息获取部获取与车辆的驾驶员的脸部有关的脸部信息；生物信息获取部，该生物信息获取部获取驾驶员的生物信息；车辆信息获取部，该车辆信息获取部获取与车辆有关的车辆信息；车外信息特征量提取部，该车外信息特征量提取部基于车外信息获取部获取到的车外信息，提取用于推测驾驶员的认知功能的车外信息特征量；脸部信息特征量提取部，该脸部信息特征量提取部根据车外信息特征量提取部提取出的车外信息特征量，基于脸部信息获取部获取到的脸部信息，提取用于推测驾驶员的认知功能的脸部信息特征量；生物信息特征量提取部，该生物信
息特征量提取部根据车外信息特征量提取部提取出的车外信息特征量，基于生物信息获取部获取到的生物信息，提取用于推测驾驶员的认知功能的生物信息特征量；车辆信息特征量提取部，该车辆信息特征量提取部根据车外信息特征量提取部提取出的车外信息特征量，基于车辆信息获取部获取到的车辆信息，提取用于推测驾驶员的认知功能的车辆信息特征量；以及认知功能推测部，该认知功能推测部基于车外信息特征量提取部提取出的车外信息特征量、与脸部信息特征量提取部提取出的脸部信息特征量、生物信息特征量提取部提取出的生物信息特征量和车辆信息特征量提取部提取出的车辆信息特征量中的至少1个、以及机器学习模型，来推测驾驶员的认知功能是否较低。专利技术效果
[0007]根据本专利技术，能推测驾驶员是否具有一定水平的认知功能。
附图说明
[0008]图1是示出实施方式1所涉及的认知状态推测装置的结构例的图。图2是用于说明实施方式1中、车外信息特征量提取部所提取的车外信息特征量、脸部信息特征量提取部所提取的脸部信息特征量、生物信息特征量提取部所提取的生物信息特征量、或车辆信息特征量提取部所提取的车辆信息特征量之间的关系的一个示例的图像的图。图3是用于说明实施方式1所涉及的认知功能推测装置的动作的流程图。图4是用于说明实施方式1所涉及的学习装置的动作的流程图。图5A、图5B是示出实施方式1所涉及的认知功能推测装置的硬件结构的一个示例的图。
具体实施方式
[0009]以下，参照附图对本专利技术的实施方式进行详细说明。实施方式1.图1是示出实施方式1所涉及的认知功能推测装置1的结构例的图。假设实施方式1所涉及的认知功能推测装置1搭载于车辆(图示省略)。如图1所示，认知功能推测装置1与车内拍摄装置2、生物传感器3、车辆信息检测装置4以及车外拍摄装置5相连接。假设车内拍摄装置2、生物传感器3、车辆信息检测装置4和车外拍摄装置5搭载于车辆。
[0010]车内拍摄装置2对车辆内进行拍摄。车内拍摄装置2例如是以监视车辆内为目的而设置于车辆的车内摄像头等，设置为至少能拍摄包含坐在驾驶座上的驾驶员的脸部应当存在的范围在内的车辆内的范围。坐在驾驶座上的驾驶员的脸部应当存在的范围例如指与驾驶座的头枕前方附近的空间相当的范围。车内拍摄装置2可以与为了监视车辆内的驾驶员的状态而搭载于车辆的所谓的“驾驶员监控系统”所具有的拍摄装置共用。
[0011]生物传感器3测量驾驶员的生物信息。驾驶员的生物信息例如是驾驶员的脉搏、体温、血压、呼吸、心跳或脑电波的信息。
[0012]车辆信息检测装置4检测与车辆有关的车辆信息。车辆信息检测装置4包含加速器开度传感器、转向角传感器、制动器传感器、GPS(Global Positioning System：全球定位系
统)、导航装置等检测与车辆有关的信息的各种装置。车辆信息例如是与加速器开度有关的信息、与方向盘转向角有关的信息或与制动器操作量有关的信息。例如，在车辆信息检测装置4是加速器开度传感器的情况下，该加速器开度传感器检测加速器被操作的情况或车辆的加速器开度等。此外，例如，在车辆信息检测装置4是转向角传感器的情况下，该转向角传感器检测车辆的方向盘转向角等。此外，例如，在车辆信息检测装置4是制动器传感器的情况下，该制动器传感器检测车辆的制动器被操作的情况或制动器操作量等。此外，例如，在车辆信息检测装置4是GPS情况下，该GPS检测车辆的当前位置。此外，例如，在车辆信息检测装置4是导航装置的情况下，该导航装置检测该导航装置被操作的情况或车辆的路径信息等。
[0013]车外拍摄装置5例如是拍摄车辆的周边的车外摄像头。
[0014]认知功能推测装置1基于车外拍摄装置5拍摄到的图像(以下称为“车外拍摄图像”)、车内拍摄装置2拍摄到的图像(以下称为“车内拍摄图像”)、生物传感器3测量出的生物信息或车辆信息检测装置4测量出的车辆信息、机器学习模型203，来推测车辆的驾驶员的认知功能。这里，“模型”是机器学习中的学习完成模型。机器学习模型203由学习装置20使用机器学习来生成。学习装置20和机器学习模型203的详细内容在后文中阐述。实施方式1中，“认知功能”是指人所具有的用于恰当地驾驶车辆的功能。在驾驶员具有一定水平的认知功能的情况下，该驾驶员能恰当地驾驶车辆。另一方面，如果驾驶员的认知功能下降，则该驾驶员无法恰当地驾驶车辆，如在驾驶车辆时产生一定的违规行为等。一般来说，随着年龄的增加，认知功能将下降。
[0015]认知功能推测装置1包括脸部信息获取部11、生物信息获取部12、车辆本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种认知功能推测装置，其特征在于，包括：车外信息获取部，该车外信息获取部获取与车辆周边的状况有关的车外信息；脸部信息获取部，该脸部信息获取部获取与所述车辆的驾驶员的脸部有关的脸部信息；生物信息获取部，该生物信息获取部获取所述驾驶员的生物信息；车辆信息获取部，该车辆信息获取部获取与所述车辆有关的车辆信息；车外信息特征量提取部，该车外信息特征量提取部基于所述车外信息获取部获取到的车外信息，提取用于推测所述驾驶员的认知功能的车外信息特征量；脸部信息特征量提取部，该脸部信息特征量提取部根据所述车外信息特征量提取部提取出的车外信息特征量，基于所述脸部信息获取部获取到的脸部信息，提取用于推测所述驾驶员的认知功能的脸部信息特征量；生物信息特征量提取部，该生物信息特征量提取部根据所述车外信息特征量提取部提取出的车外信息特征量，基于所述生物信息获取部获取到的生物信息，提取用于推测所述驾驶员的认知功能的生物信息特征量；车辆信息特征量提取部，该车辆信息特征量提取部根据所述车外信息特征量提取部提取出的车外信息特征量，基于所述车辆信息获取部获取到的车辆信息，提取用于推测所述驾驶员的认知功能的车辆信息特征量；以及认知功能推测部，该认知功能推测部基于所述车外信息特征量提取部提取出的车外信息特征量、与所述脸部信息特征量提取部提取出的脸部信息特征量、所述生物信息特征量提取部提取出的生物信息特征量和所述车辆信息特征量提取部提取出的车辆信息特征量中的至少1个、以及机器学习模型，来推测所述驾驶员的认知功能是否较低。2.如权利要求1所述的认知功能推测装置，其特征在于，具备判定部，该判定部基于所述车外信息特征量、与所述脸部信息特征量、所述生物信息特征量和所述车辆信息特征量中的至少1个、以及所述机器学习模型，在判定用期间持续判定是否推测为所述驾驶员的认知功能较低，在所述判定部在所述判定用期间持续判定为所述驾驶员的认知功能被推测为较低的情况下，所述认知功能推测部推测为所述驾驶员的认知功能较低。3.如权利要求1所述的认知功能推测装置，其特征在于，所述脸部信息特征量包含与所述驾驶员的视线有关的信息、与所述驾驶员的睁眼度有关的信息、或与所述驾驶员的情绪有关的信息。4.如权利要求1所述的认知功能推测装置，其特征在于，所述车辆信息特征量包含与所述驾驶员的加速器操作量有关的信息、与所述驾驶员的制动器操作量有关的信息、或与所述驾驶员的方向盘操作量有关的信息。5.如权利要求1所述的认知功能推测装置，其特征在于，所述车辆信息特征量、所述脸部信息特征量或所述生物信息特征量是所述驾驶员针对所述车外信息特征量所表示的事件的反应时间。6.如权利要求1所述的认知功能推测装置，其特征在于，所述车辆信息特征量、所述脸部信息特征量或所述生物信息特征量是所述驾驶员针对所述车外信息特征量所表示的事件的行动模式。
7.如权利要求1所述的认知功能推测装置，其特征在于，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：高本周作，
申请(专利权)人：三菱电机株式会社，
类型：发明
国别省市：