【課題】事故の発生を未然に防止できるようにする。
【解決手段】運転者情報検知部３１Ａは、自車両を運転する運転者の外見に関する運転者情報を検知し、走行情報検知部３１Ｂは、自車両の走行状態に関する走行情報を検知し、周辺情報検知部３１Ｃは、自車両の周辺の物標に関する周辺情報を検知する。通知選定部３３（警告選定部３７）は、検知された運転者情報、走行情報、及び周辺情報を判定条件として、通知先（警告先）と通知方法（警告方法）とを選定し、伝達部３５は、選定された通知先（警告先）に対し、選定された通知方法（警告方法）によって自車両の危険性を伝達することで、危険運転が行われている場合には運転者又は周囲に注意を喚起させて、事故の発生を未然に防止することができる。本発明は、車両に搭載される車載装置に適用できる。 （もっと読む）

【課題】顔向きの検出精度をより一段と向上させる。
【解決手段】顔向き検出部５１は、カメラ１２により撮影された画像から、運転者TSの画像上の顔向きを検出する。特定部位検出部５２は、画像上の顔の特定部位の位置（座標）を検出する。記憶部５３には、顔の形状に関する知識の情報、例えば、特定部位と基準点の関係を表す頭部モデルが記憶されている。顔基準情報検出部５４は、特定部位の座標を用いて、記憶部５３に記憶された頭部モデルを画像にあてはめ、そのときの顔基準情報、即ち、顔の基準線または基準点を検出する。補正角度取得部５５は、画像上の顔の基準線または基準点の位置から、画像上に写る顔向きの変化量を補正角度として求める。顔向き補正部５６は、この補正角度を用いて、顔向きを補正する。本発明は、例えば、監視カメラシステムに適用できる。 （もっと読む）

【課題】運転者の行動意図を適切に推定できる運転支援装置を提供する。
【解決手段】運転者の視線方向を検出する視線方向検出手段と、車両周囲の情報を取得する周囲情報取得手段４０，５０と、車両周囲の情報に基づいて、運転者の操作により車両１が採りうる複数の挙動を予測する挙動候補予測手段と、視線方向検出手段により検出された運転者の視線方向に基づいて、挙動候補予測手段により予測された複数の挙動のうちから運転者が選択する挙動を推定する挙動推定手段と、を有することを特徴とする運転支援装置。 （もっと読む）

【課題】少ない情報量で、車両の運転状況を確認できるようにする。
【解決手段】顔情報取得部５２は、運転者の顔画像から得られる顔情報を取得し、運転者情報取得部５３は、運転者の外見又は個人情報に関する運転者情報を取得し、走行状態情報取得部５４は、車両の走行状態に関する走行状態情報を取得する。情報保存部５５は、取得された顔情報と走行状態情報とを時系列に対応付けて保存し、さらに、顔情報と運転者情報とを対応付けて保存する。運転状況情報の再生が指示された場合、情報再生部５６は、アバタ情報保存部５７から読み出した顔情報と運転者情報に対応するアバタ情報、及び走行状態情報に対応する素材情報に基づいて、運転状況画面を生成し、再生する。本発明は、車両に搭載される車載装置に適用できる。 （もっと読む）

【課題】飲酒を伴う可能性を有する営業施設が指定された場合、その営業施設から自宅までの交通機関を用いた代替帰宅情報を提供する。
【解決手段】飲酒を伴う可能性を有する飲酒関連営業施設か否かを判別するための営業施設データを記憶したＰＯＩデータ記憶手段１５と、交通機関を用いた経路区間を含む経路を探索するための路線データを記憶した路線データ記憶手段１６と、を備え、制御手段１０は、目的地として施設が指定されたときには、該目的施設が前記飲酒関連営業施設か否かを判別する飲酒関連営業施設判別処理と、目的施設が前記飲酒関連営業施設であると判別された場合に、予め登録された自宅位置情報に基づいて路線データを参照して、目的施設周辺の最寄り駅から、自宅周辺の最寄り駅までの交通機関を用いた経路を探索し、探索された経路を代替帰宅情報とする処理と、該代替帰宅情報を、表示手段を介して報知する報知処理と、を実行する。 （もっと読む）

【課題】軽度の眠気を検出できる運転支援装置を提供する。
【解決手段】運転手の顔を撮像する撮像手段１１と、前記撮像手段により撮像された顔画像から運転手の口の動きを検出する検出手段Ｆ２と、前記検出手段により検出された前記口の形状変化から前記運転手の特徴動作を検出する特徴検出手段Ｆ３と、前記特徴検出手段により検出された特徴動作の経時的変化から前記運転手の覚醒度低下の初期状態を判定する判定手段Ｆ４と、を備える。 （もっと読む）

【課題】より適切に停車中に運転者に危険を通知する。
【解決手段】監視部１３の車両状態判定部２２は、車両情報取得部２１により取得された車両情報に基づいて、車両が停車中であるか否かを判定する。障害物検知部２３は、センサ部１１からの信号に基づいて、車両の前方の障害物を検知する。脇見検知部２４は、画像センサ１２により運転者の顔を撮影した入力画像に基づいて、運転者の脇見を検知する。警告制御部２５は、車両の停車中に運転者が脇見をしている場合、障害物の位置が変化したとき、運転者への警告を行うように警告部１４を制御する。本発明は、例えば、自動車の安全監視装置に適用できる。 （もっと読む）

【課題】簡易な処理で対象者の睡眠深度を精度よく判定できる睡眠深度判定装置を提供する。
【解決手段】睡眠深度判定装置２は、睡眠状態にある対象者Ｍが知覚し得る最小の刺激強度である感覚閾値を利用して対象者Ｍの睡眠深度を判定する装置であり、第１の刺激Ｐ１と第１の刺激Ｐ１よりも強い第２の刺激Ｐ２とを対象者Ｍに付与する刺激付与部５と、対象者Ｍが第１及び第２の刺激Ｐ１，Ｐ２を知覚したか否かを検出する知覚検出部６と、知覚検出部６によって、対象者Ｍが第１の刺激Ｐ１を知覚せず且つ第２の刺激Ｐ２を知覚したことが検出された場合に、対象者Ｍの睡眠深度が、第１及び第２の刺激強度Ｔ２ａ，Ｔ２ｂとの間の感覚閾値に対応する睡眠深度である睡眠深度Ｓ２と判定する睡眠深度判定部７とを備える。これにより、対象者Ｍの睡眠深度が睡眠深度Ｓ２であることを精度よく判定できる。 （もっと読む）

【課題】本発明は、運転者が未検出となったり、運転者の顔向き状態が正常であっても、横向き状態であると誤検出を行ったりするような検出異常発生状態を検出でき、信頼性の高い運転者状態検出装置を提供することを目的とする。
【解決手段】運転者の顔向きを撮像により検出する第１の運転者状態検出手段１０と、
該第１の運転者状態検出手段による人物未検出の状態又は前記顔向きが横向きである検出状態が所定時間継続したときに、前記第１の運転者状態検出手段による顔向き検出が正常に行われていない検出異常状態であることを判定する検出異常判定手段２０と、
該検出異常判定手段により前記第１の運転者状態検出手段が前記検出異常状態にあると判定されたときに、前記第１の運転状態検出手段と異なる位置から前記運転者の姿勢を検出する第２の運転者状態検出手段４０と、を含むことを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】単調な運転状態であっても乗員の集中度を高揚させることができる運転支援装置および方法を提供する。
【解決手段】乗員の運転状態を検出する運転状態検出手段１０１と、前記運転状態検出手段により検出された運転状態に関する運転負荷の大きさを判定する運転負荷判定手段１０２と、前記乗員に提示する第１の情報を記憶または生成する情報記憶生成手段１０３と、前記運転負荷の大きさに応じて、前記情報記憶生成手段から前記乗員に提示される前記第１の情報を、前記乗員の思考解釈負荷が異なる第２の情報に変換する情報変換手段１０４と、を備える。 （もっと読む）

【課題】撮影画像を縮小した縮小画像を用いて人の開眼度を特定する技術において、特定された開眼度の精度を向上させる。
【解決手段】開眼度特定装置は、取得した撮影画像を単純間引き法または近傍画素平均法のいずれかで縮小し（ステップ２１５、２２０、２２５）、縮小した結果の縮小画像を用いてドライバの開眼度を特定し（ステップ２５５）、特定した開眼度の確からしさを示す適合度が閾値を超えていれば（ステップ２６０）、次回以降に取得する撮影画像についても同じ縮小方法を採用し、閾値以下であれば（ステップ２６０）、次回以降に取得する撮影画像についても同じ縮小方法を切り替える（ステップ２８０）。 （もっと読む）

【課題】学習精度及び運転不全状態の情報提供の精度を向上可能な車両用情報提供の技術を提供する。
【解決手段】取得した運転状態の情報をからなる学習情報により運転者の運転特性を学習する。また、直近に取得した運転状態の情報に基づき直近の運転特性を求める。そして、学習した運転者の運転特性に対する直近の運転特性に基づき、運転者の運転不全状態を判定し、運転不全状態と判定した場合に運転者へ情報提供する。このとき、運転者の普段の運転特性が発現し難いと想定される走行状態のときの運転状態の情報を学習情報として使用することを禁止する。また、運転状態を運転不全状態と誤認知する因子がある走行状態の場合には、上記情報提供若しくは運転者の運転不全状態の判定を禁止する。 （もっと読む）

【課題】適切な誘導を行うことによって、より安全な衝突回避を支援する衝突回避支援装置を提供する。
【解決手段】 衝突回避支援システムは、歩行者に装着される携帯端末１、及び車両に設置される運転支援装置２を備える。運転支援装置２は、歩行者との通信を行う歩車間通信部２６と、運転支援ＥＣＵ２０とを有する。運転支援ＥＣＵ２０は、歩行者周囲の道路環境及び他車両の接近状況に応じて身体誘導装置１２の作動条件を変更し、身体誘導装置１２の作動を制御する。これにより、歩行者に対して適切な誘導を行うことが可能となり、より安全な衝突回避を支援することができる。 （もっと読む）

【課題】自車両周囲のリスクに対する必要な警報を抑制することなく、運転者の不全状態を検出する運転不全状態検出の技術を課題とする。
【解決手段】自車両周囲のリスクに応じたリスク回避のための処理に対する、運転者のリスク回避行動の状況に基づき運転者の運転不全度合を検出する。そして、検出した運転不全度合に基づき運転者に運転不全に係わる報知を行う。 （もっと読む）

【課題】簡易な方法で外乱光の影響を受けずに操縦者の顔を撮像することができる、撮像装置を提供することにある。
【解決手段】撮像装置は、上記操縦席の前方から上記操縦者に向けて光を照射する発光手段と、上記操縦席の前方から当該操縦席方向を撮像する撮像手段とを備える。また、上記発光手段が照射する光は、少なくともアイセーフ波長帯（おおよそ１．４μｍ〜２．６μｍ）の光を含み、上記撮像手段は、上記アイセーフ波長帯の光に対して感度が高いことを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】高い精度で多段階の覚醒度推定が可能な覚醒度推定装置を提供する。
【解決手段】
覚醒度推定装置は、動作者が閉眼状態である閉眼時間を計測する閉眼時間計測回路１２０と、動作者の覚醒度を段階的に示す複数の覚醒度レベルに応じて複数の閉眼時間範囲Ｒ１，Ｒ２を規定する範囲規定部１３２と、閉眼時間計測回路１２０により計測された閉眼計測時間を閉眼時間範囲Ｒ１，Ｒ２に分類する分類部１３３と、覚醒度レベルに応じて規定された判定値算出方法に従って、分類部１３３により分類された閉眼計測時間から、覚醒度レベルに応じた判定値を算出する判定値算出部１３４と、判定値に基づいて動作者の覚醒度がいずれの覚醒度レベルに属するかを判定する判定部１３５と、を備えている。 （もっと読む）

【課題】ドライバモニタコンピュータのデータ処理負荷を軽減すると共に、ドライバモニタコンピュータから発生する熱により車体に悪影響を与えることを防止したドライバ状態監視装置、及び衝突制御システムを提供する。
【解決手段】障害物を検出するミリ波レーダ１０２と、ドライバモニタカメラ１０４から取得するドライバの顔画像情報を用いて、ドライバの顔向き状態及び眼の開閉状態の情報を取得するドライバモニタＥＣＵ１０５と、ミリ波レーダ１０２で検出された情報を用いて障害物までの衝突予測時間を演算すると共に、衝突予測時間が所定の閾値以下となる場合においてのみ、ドライバモニタＥＣＵ１０５に作動開始の信号を送信するドライバサポートＥＣＵ１０３とを備え、ドライバモニタＥＣＵ１０５は、ドライバサポートＥＣＵ１０３からの作動開始の信号を受信した場合にのみ、ドライバモニタカメラ１０４を用いたドライバ状態監視の処理を開始する。 （もっと読む）

【課題】より快適に運転者を覚醒させる。
【解決手段】制御装置１６は、車室内カメラ１０ａにより撮影された運転者の顔の撮影画像に基づいて運転者の眠気の強さの度合いを推定し、運転者の眠気の強さの度合いを示す眠気度を特定する。そして、運転者の眠気度が大きいほど運転者を覚醒させる度合いが強くなるように、運転者に異なる種類、異なる強さで刺激を与えることが可能な各装置１２〜１５、２０〜２２を制御する。 （もっと読む）

【課題】異常運転を検出した場合に、適切な道路状況を表すデータを車両制御機器に提供できる道路状況データ提供装置を提供する。
【解決手段】車両を制御するための車両制御部３に接続される道路状況データ提供装置において、地図データを格納する地図データ格納部５と、自車の現在位置を表す位置情報を取得する位置情報取得部４と、異常運転を検出する異常検出部１と、異常検出部で異常運転が検出された場合に、地図データ格納部から取得した地図データに含まれる道路データおよび駐車スペースデータと、位置情報取得部で取得された位置情報から得られた自車の現在位置および進行方向を表すデータとに基づき、自車の現在位置、走行中の道路種別、道路状況または進行方向に存在する停車可能な場所の少なくとも１つ含む道路状況データを生成して車両制御機器に送る制御部２とを備えている。 （もっと読む）

【課題】運転者の意識低下度に対する操舵状態の判定情報を用い操舵状態に応じて運転者の意識低下状態を判定することにより、運転者の意識低下状態を適切に判定することが可能となる意識低下判定装置を提供すること。
【解決手段】車両の運転者の意識低下を判定する意識低下判定装置であって、予め運転者の操舵状態と意識低下度を対応付けた意識低下判定情報を記録しておき、その意識低下判定情報を用い運転者の操舵状態に基づいて運転者の意識低下状態を判定する（Ｓ２２〜Ｓ２８）。これにより、運転者の意識低下に伴う車両の操舵状態の特性に応じて意識低下状態を判定することができ、適切な意識低下判定が行える。 （もっと読む）