CN1572575A - 困倦程度检测设备 - Google Patents
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Abstract
一种困倦程度检测设备，当从开始驾驶起所过去的时间等于或长于T1并等于或短于T2时，检测心跳信号。对心跳信号进行FFT处理，以获得谱信号。通过使用谱信号的峰频率，估计驾驶员清醒状态峰频率。相对于清醒状态峰频率，设置清醒程度指标频带α。相对于通过将清醒状态峰频率与预定比例(65到90％)相乘计算而得的频率，设置困倦程度指标频带β。利用谱信号的强度αp和βp，计算用于表示驾驶员的困倦程度的困倦程度评估参数Sp(＝βp/ (αp+βp))。
Description
技术领域
本发明涉及一种困倦程度检测设备，用于检测操作如车辆等设备的测试对象的困倦程度。
背景技术
通常，如日本专利未审公开No.Sho 60-15240(1985)中所公开的那样，一种设备根据如设置在车辆的方向盘中的电极之间的电位差，计算车辆驾驶员的心率，以便根据心率，判断驾驶员的紧张或嗜睡状态。更具体地，该设备检测心脏电位中具有高脉冲高度值的R波等，并在心率转换电路中，将R波出现的时间间隔转换为驾驶员的心率。相对于清醒状态，心率在睡眠期间下降，而在紧张时上升。因此，将心率转换电路转换后的心率与预定的心率范围进行比较，以判断心率是否比预定的心率异常地高或低。当心率不处于预定心率范围内时，该设备以告警灯、蜂鸣器等发出警告，并拉紧座椅安全带，以给出对驾驶员身体上的警告。
如上所述，传统的设备简单地根据心率是否处于预定的心率范围内来确定驾驶员是处于正常的身体状态或是处于紧张或嗜睡的状态。但是，对于车辆驾驶员的嗜睡状态，驾驶员不会从清醒状态突然入睡，而是在困倦程度逐渐增加之后，驾驶员最终达到嗜睡状态。在驾驶车辆或其他设备的情况下，与其清醒状态相比，驾驶员在增加困倦程度的状态下，精神不太集中等。因此，需要精确地检测增加的困倦状态。这是因为，如果精确地检测车辆驾驶员或设备操作员的困倦程度，就能够采取与困倦程度相一致的适当措施,如发出警告等，或者限制对设备的操作等。
发明内容
考虑到上述问题，本发明的目的是提供一种困倦程度检测设备，能够精确地检测测试对象的困倦程度。
为了实现上述目的，按照本发明的一个方面，一种困倦程度检测设备，具有心跳信号检测装置、计算装置和评估装置。心跳信号检测装置检测测试对象的心跳信号。计算装置对心跳信号进行频率分析，以计算表示包括在心跳信号中的频率分量的分布的谱信号。评估装置在谱信号中，相对于测试对象清醒状态的清醒状态峰频率，将具有比清醒状态峰频率低的频率的频带设置为用于表示困倦程度的困倦程度指标频带。评估装置根据困倦程度指标频带中的谱信号的强度，来评估测试对象的困倦程度。
由于随着测试对象的困倦的增加，心率下降，随着测试对象困倦程度的增加，包括在测试对象的心跳信号中的频率分量下降。因此，可以通过包含在心跳信号中的频率分量定量地检测困倦程度。即，在表示包括在心跳信号中的频率分量的分布的谱信号中，相对于测试对象清醒状态的清醒状态峰频率，将具有比清醒状态峰频率低的频率的频带设置为困倦程度指标频带。当测试对象的清醒程度较高时，心率几乎不会下降。在这种情况下，包括在心跳信号中的低频分量是微不足道的，因此，困倦程度指标频带中的谱信号的强度较低。另一方面，随着测试对象困倦程度的增加，心率下降变得显著，而包括在心跳信号中的低频分量增加。因此，困倦程度指标频带中的谱信号的强度增加。由于困倦程度指标频带中的谱信号的强度与困倦程度相关联，可以通过谱信号的强度，精确地评估测试对象的困倦程度。
根据本发明的另一方面，优选的是，所述计算装置将心跳信号转换为只具有位于心跳信号的最大峰位置处的峰的信号，并对转换后的信号进行频率分析。心跳信号的单一波形包括P波、Q波、R波、S波和T波，每个波均表现出波峰。因此，如果对心跳信号进行直接频率分析，则对包括上述每个波的频率分量的谱信号进行计算。但是，在本发明中，对每单位时间心跳信号中的心率，即可归因于心率的频率分量进行分析，从而上述每个波的频率分量变为误差的起因。为此，将心跳信号转换为只具有心跳信号的最大峰(通常为R波)的信号，然后，对转换后的信号进行频率分析。因此，能够获得精确表示了归因于心率的频率分量的谱信号。
按照本发明的另一方面，当测试对象操作预定设备时，所述评估装置评估测试对象的困倦程度。优选的是，将从测试对象开始操作预定设备开始过去预定时间时的谱信号的峰频率设置为清醒状态峰频率。由于清醒状态下的心率(即心跳频率)因人而异，最好不要将固定的频率设置为清醒状态峰频率。因此，需要针对每个测试对象，设置清醒状态峰频率。根据本申请的发明人的实验，显而易见的是，作为紧接在测试对象开始操作车辆等之后的心跳信号的频率分析的结果的谱信号具有于清醒状态峰频率不同的峰频率。这是因为测试对象暂时处于与平时不同的状态下，如紧张状态等。因此，当经过了预定时间，并且测试对象习惯了设备的操作时，将此时的谱信号的峰频率设置为清醒状态峰频率。从而，可以增加所设置的清醒状态峰频率的精确度。
为了进一步提高清醒状态峰频率的精确度，根据本发明的另一方面，优选的是，通过平均多个谱信号的峰频率，来计算清醒状态峰频率。从测试对象开始操作预定设备开始已经过去预定时间的时间点开始，针对预定的检测时间，计算多个谱信号。从而，能够减少噪声等对清醒状态峰频率的影响。
根据本发明的另一方面，优选的是，从100秒到500秒的范围内选择预定的时间。这是因为，如上所述，只是在开始之后，保持有由于开始操作而引起的紧张的影响。另一方面，在经过相当长的时间段时，测试对象习惯了操作，而困倦程度可能增加。
按照本发明的另一方面，优选的是，评估装置将包括清醒状态峰频率在内的频带设置为清醒程度指标频带，并利用清醒程度指标频带和困倦程度指标频带中的谱信号的强度来评估测试对象的困倦程度。换句话说，随着测试对象清醒程度的增加，清醒程度指标频带中的谱信号的强度增加。随着测试对象困倦程度的增加，困倦程度指标频带中的谱信号的强度增加。因此，对两个谱信号进行比较能够判断测试对象的清醒程度和困倦程度中的哪一个更高。从而，能够进一步精确地评估困倦程度。
在这种情况下，根据本发明的另一方面，优选的是，评估装置计算困倦程度评估参数。困倦程度评估参数的分母是清醒和困倦程度指标频带中的谱信号的强度的总和。困倦程度评估参数的分子是困倦程度指标频带中的谱信号的强度。考虑到测试对象的清醒程度和困倦程度，困倦程度评估参数连续地表示0(最大清醒程度)和1(最大困倦程度)之间的困倦程度。从而，能够通过困倦程度评估参数的数值直接评估测试对象的困倦程度。
根据本发明的另一方面，优选的是，将清醒程度指标频带设置为以清醒状态峰频率为中心，具有±0.05Hz的带宽。通过按照具有0.1Hz的带宽等方式设置清醒程度指标带宽，清醒程度带宽可以精确地包括用于表示清醒状态的频率分量。
根据本发明的另一方面，优选的是，设置困倦程度指标带宽，从而包括清醒状态峰频率的65到90％的任意频率。根据多个测试对象的实验结果，已经确定当困倦发生时，与清醒状态峰频率的比值为65到90％的频率分量增加。因此，如果设置困倦程度指标带宽从而包括清醒状态峰频率的65到90％的任意频率，困倦程度指标带宽可以精确地包括与困倦相对应的频率分量。
按照本发明的另一方面，当测试对象操作预定的设备时，所述评估装置评估测试对象的困倦程度。在测试对象开始操作预定的设备之后，评估装置可以重复计算谱信号的峰频率。当在预定时间段内的最大峰频率和最小峰频率之间的差等于或小于预定值时，可以将此时间段内的峰频率的平均值设置为清醒状态峰频率。当测试对象处于紧张状态或处于高困倦程度的状态时，心跳信号的峰值之间的间隔来回徘徊或变化。相反，当谱信号的峰频率的变化较小时，可以认为测试对象既不感到紧张也不感到困倦。因此，可以通过最大和最小峰频率之间的差来判断峰频率的变化量。可以将变化量较小时的峰频率设置为清醒状态峰频率，以便提高清醒状态峰频率的精确度。
根据本发明的另一方面，所述评估装置可以在每次测试对象开始操作设备时，计算清醒状态峰频率。同样，评估装置可以根据最后的清醒状态峰频率和过去的清醒状态峰频率，确定最终的清醒状态峰频率。这是因为存在清醒状态峰频率随时间而变化的情况。
通过以下所提供的详细描述，可应用本发明的其他领域将变得显而易见。应当理解的是，详细描述和特定示例，在表示本发明优选实施例的同时，只是针对示例性的目的，而并不倾向于限制本发明的范围。
附图说明
通过详细的描述和附图，将对本发明有更为全面的理解，其中：
图1是根据本发明实施例的困倦程度检测设备的示意性结构的方框图；
图2是由困倦程度检测设备执行的困倦程度检测处理的流程图，以及在检测到困倦时执行的警告处理等；
图3是困倦程度评估参数的计算例行程序的流程图；
图4是普通心跳信号的示例波形的波形图；
图5是用于解释将心跳信号转换为只具有作为心跳信号的最大峰的R波的波峰的信号的处理方法的说明图；
图6是表示心跳信号的频率分量的分布的谱信号的特征曲线图；
图7是从驾驶员开始驾驶车辆时开始的谱信号的峰频率的变化的曲线图；
图8是根据从开始驾驶开始的时间段示出了其检测到的峰频率不同于其清醒状态峰频率的驾驶员的比例的曲线图；
图9是车辆的横向偏移量的变化(即，工作性能(WP)的变化)与谱信号的每个频率的信号强度的变化之间的相关性的曲线图；
图10是WP与每个频带，以及多个驾驶员的频率之间的相关系数的曲线图；
图11是在将每个驾驶员的清醒状态峰频率(Fmin)归一化为1Hz时，与WP的相关性变为最大的频率(Fmax)的变化的范围的曲线图；
图12是在将清醒状态峰频率(Fmin)归一化为1Hz时，属于每个频带(0.65到0.70Hz、0.70到0.75Hz、0.75到0.80Hz、0.80到0.85Hz以及0.85到0.90Hz)的谱信号的强度与WP之间的相关性的曲线图；以及
图13是属于0.80到0.85Hz频带的谱信号的强度的变化和WP的变化的时间图。
具体实施方式
以下对优选实施例的描述本质上只是示例性的，而并决不倾向于限制本发明及其应用或使用。此后，将参照附图，对本发明的困倦程度检测设备的实施例进行描述。此实施例解释了其中安装在车辆中的困倦程度检测设备检测驾驶员在驾驶期间的困倦，但所述困倦程度检测设备也可以用于检测可能不同于车辆的设备的操作员或看守人的困倦。
图1是示出了按照本实施例的困倦程度检测设备的示意性结构的方框图。参照图1，困倦程度检测设备具有：心跳信号检测单元10，用于检测车辆驾驶员的信号信号；以及ECU 20，用于根据所检测到的心跳信号，检测驾驶员的困倦程度。ECU 20与空调控制单元30、警告单元40、引擎控制单元50、刹车控制单元60等相连。因此，当检测到驾驶员发生困倦时，困倦程度检测设备(ECU 20)根据困倦程度，有效地消除驾驶员的困倦，并控制车辆以确保整体安全性。
心跳信号检测单元10具有多个设置在方向盘上的电极。当驾驶员的左手和右手中的每一个与电极相接触时，在两个电极之间出现与驾驶员的心脏电位相对应的电位差。通过连续地检测在两个电极之间出现的电位差，获得驾驶员的心跳信号。
由于在本实施例中，将困倦程度检测设备安装在本车辆中，心跳信号检测单元10由设置在方向盘上的电极构成。但是，也可以通过其他装置检测心跳信号。例如，脉冲波传感器可以用作用于检测心跳信号的其他装置。脉冲波传感器具有一对光发射和接收元件。光发射元件利用光照射驾驶员的皮肤表面。部分光通过皮肤，并由流过血管的血液散射。从而，由光接收元件接收到的光量根据流过血管的血量发生变化。因此，在使用脉冲波传感器的情况下，也能检测与驾驶员的心脏的运动相对应的信号，即，与心跳信号相对应的信号。
优选的是，为了消除干扰光的影响，以光接收元件与驾驶员的皮肤表面紧密接触的方式使用脉冲波传感器。因此，可以将光接收元件设置在方向盘中适合于驾驶员紧握的为止中。否则，作为各种提议，可以将如腕表、指环等形状的脉冲波传感器放在驾驶员身上，以检测心跳信号(与心跳信号相对应的信号)。
然后，将根据图2所示的流程图，来描述困倦程度检测处理、警告处理等。由ECU 20执行困倦程度检测处理。在检测到困倦时，执行警告处理。首先，在步骤S100中，ECU 20获得从心跳信号检测单元10输出的心跳信号。在获得心跳信号时，ECU 20以大约100Hz的周期对心跳信号进行采样，并将模拟信号转换为数字信号。心跳信号的QRS波通常持续大约0.1秒。因此，前述以大约100Hz的周期进行采样能够确定地获得心跳信号的峰值。
然后，在步骤S200中，根据所取得的心跳信号，计算用于评估驾驶员的困倦程度的困倦程度评估参数Sp。稍后，将详细描述困倦程度评估参数Sp的计算方法。
在步骤S200中计算出困倦程度评估参数Sp之后，处理进行到步骤S300，并将困倦程度评估参数Sp与第一标准值C1进行比较。当在此比较中，判断困倦程度评估参数Sp小于第一标准值C1时，认为驾驶员并未发生困倦，因此处理返回到步骤S100。另一方面，当在步骤S300中，判断困倦程度评估参数Sp等于或大于第一标准值C1时，处理进行到步骤S400。
在步骤S400中，将困倦程度评估参数Sp与大于第一标准值C1的第二标准值C2进行进一步的比较。当判断困倦程度评估参数Sp小于第二标准值C2时，将驾驶员的困倦程度评估为低，处理进行到步骤S500。在步骤S500中，ECU 20输出对空调控制单元30的控制信号，使空调控制单元30执行困倦改进控制。在困倦改进控制中，利用设置在车辆中的空调，将冷空气吹向驾驶员，或者从空调的出口放出具有减少困倦的效果的香味。从而，如果困倦程度较低，可以通过困倦改进控制清除困倦。
另一方面，当在步骤S400中，判断困倦程度评估参数Sp等于或大于第二标准值C2时，处理进行到步骤S600。在步骤S600中，将困倦程度评估参数Sp与大于第二标准值C2的第三标准值C3进行比较。当在步骤S600的判断中，判断困倦程度评估参数Sp小于第三标准值C3时，将驾驶员的困倦程度评估为中等程度。因而，ECU 20在步骤S700中向警告单元40输出警告信号。警告单元40以相对高的音量发出警告声音或警告消息，以唤起驾驶员的注意。另一方面，当在步骤S600中，判断困倦程度评估参数Sp等于或大于第三标准值C3时，将驾驶员的困倦程度估计为较高。在这种情况下，处理进行到步骤S800，并且ECU 20向刹车控制单元60和/或引擎控制单元50输出控制信号，以使其执行车辆控制。例如，在车辆控制中，通过降低引擎的输出，或强制实行刹车，降低车辆的速度，或者停止车辆。
此后，将根据图3的流程图，对上述困倦程度评估参数计算例行程序进行解释。首先，在步骤S210中，将在图2的流程图的步骤S100中所得到的心跳信号转换为具有R波的波峰的信号。
图4示出了普通心跳信号的波形的示例。如图4所示，心跳信号在单一的波形中包括P波、Q波、R波、S波和T波，并且每个波均表现出波峰。因此，如果对心跳信号进行直接频率分析，则获得包括上述每个频率分量的谱信号。但是，根据本实施例的困倦程度检测设备分析每单位时间心跳信号中的心率，换句话说，分析归因于心率的频率分量，从而上述每个波的频率分量就变为了误差的起因。因此，如图5所示，将心跳信号转换为只具有作为心跳信号的最大峰的R波的峰的信号，然后，对转换后的信号进行频率分析。
在本实施例中，测量时间的单位是10秒。每隔10秒，对以100Hz的周期采样后的心跳信号进行上述转换，并通过稍后描述的快速傅立叶变换(FFT)对其进行频率分析，以便获得表示包括在心跳信号中的频率分量的分布的谱信号。
如果以100Hz的周期对心跳信号采样10秒，则采样数为1000(10(秒)×100(Hz))。利用此采样周期和采样数，通过FFT处理获得的谱信号的频率分辨率较低。因而，执行用于提高频率分辨率的处理。换句话说，当以100Hz的周期对心跳信号采样10秒时，谱信号的频率分辨率是0.1Hz(采样周期(100Hz)/采样数(1000))。通常，心率大约是60跳每分钟，而心跳频率是1Hz，所以0.1Hz的频率分辨率对应于相当高的心率，即，6跳。
因此，如图5所示，以因子10缩减与采样后的R波的为止有关的信息(62、127、…)，以降低采样频率(从100Hz到10Hz)。但是，在这种情况下，也以因子10缩减了采样数，并未提高频率分辨率，从而在采样数中添加924个伪数据(0数据)。根据此处理，能够提高谱信号的频率分辨率(以大约为10的因子提高频率分辨率)。
然后，在步骤S220中，对在步骤S210中计算的转换后的信号执行FFT处理，以计算表示心跳信号中的频率分量的分布的谱信号。图6示出了计算后的谱信号的示例。如图6所示，当驾驶员的清醒程度较高时，获得了在相对较高的频率区域中具有峰的谱信号。当驾驶员的困倦程度较高时，获得了在相对较低的频率区域中具有峰的谱信号。这是因为包含在驾驶员的心跳信号中的频率分量随着驾驶员困倦程度的增加而降低，因为心率随着驾驶员困倦的增加而下降。
然后，在步骤S230中，判断从驾驶员开始驾驶车辆以来所过去的时间长度。当在此判断中，已过去的时间短于T1，并且其判断驾驶刚刚开始时，结束此例行程序的处理。当判断已过去的时间等于或长于T1，并且等于或短于T2时，在步骤S240中，检测驾驶员的清醒状态峰频率。然后，在步骤S250中，根据清醒状态峰频率，设置清醒程度指标频带α和困倦程度指标频带β。当判断已过去的时间长于T2时，则执行步骤S260到S280的处理，以计算表示驾驶员的困倦程度的困倦程度评估参数Sp。
以下，将对依照从开始驾驶以来所过去的时间，如上所述地执行不同处理的原因进行描述。图7是示出了从驾驶员开始驾驶车辆起，通过对心跳信号进行FFT处理而获得的谱信号的峰频率的变化的曲线图。如图7所示，在刚刚开始驾驶之后所检测到的峰频率与其中驾驶员既不感到紧张也不感到困倦的状态下的正常峰频率有极大的不同(此后，将其称为“清醒状态峰频率”)。随着时间的流逝，所检测到的峰频率倾向于靠近清醒状态峰频率。由此，本申请的发明人验证了其他驾驶员是否具有类似的趋势。在图8的曲线图中示出了验证的结果。
图8根据从开始驾驶起的时间段，示出了在作为验证目标的全部驾驶员中，其被检测到的峰频率在等于或小于预定值(±0.05Hz)的范围内不同于其清醒状态峰频率的驾驶员的比例。如图8所示，从刚刚开始驾驶到大约100秒，其被检测到的峰频率与其清醒状态峰频率具有很大的不同的驾驶员的比例较大。但是，在100秒以后的时刻，其被检测到的峰频率靠近其清醒状态峰频率的驾驶员的比例逐渐增加。例如，对于300秒和400秒之间的每个驾驶员，所检测到的峰频率和清醒状态峰频率之间的差别变得微不足道。直到大约500秒为止，其被检测到的峰频率与其清醒状态峰频率具有轻微不同的驾驶员的比例仍保持在大多数。但是，在500秒之后，其被检测到的峰频率与其清醒状态峰频率具有极大不同的驾驶员的比例增加。
根据前述验证结果，显而易见的是，在过去了T1(100秒，优选地为300秒)和过去了T2(500秒，优选地为400秒)之间的时间段内，而不是刚刚开始驾驶之后，所检测到的谱信号的峰频率近似于每个驾驶于的清醒状态峰频率。因此，在本实施例中，当从开始驾驶起所过去的时间等于或长于T1并且等于或短于T2时，处理进行到步骤S240。提取并估计在步骤S220中所计算的谱信号的峰频率，作为驾驶员的清醒状态峰频率。优选地，设置T1和T2，从而在T1和T2之间的时间差中，可以计算多次谱信号。在步骤S240中，优选地，提取出每个谱信号的峰频率，并对多个峰频率进行平均，以估计平均峰频率，作为清醒状态峰频率。
此外，可以存储过去所计算的清醒状态峰频率。可以利用或不利用权重对最后和过去的清醒状态峰频率进行平均，以更新清醒状态峰频率。在这种情况下，根据较长时间段的峰频率，以较高的精确度来估计清醒状态峰频率。如果以存储清醒状态峰频率和最后清醒状态峰频率之间的差等于或大于预定值，可以发布关于驾驶员的身体状况异常的警告。此外，考虑到多驾驶员驾驶的情况，例如，可以设置多个开关等，以区分驾驶员，并且可以针对每个驾驶员，存储前述清醒状态峰频率。
在接下来的步骤S250中，根据步骤S240中所估计的清醒状态峰频率，设置清醒程度指标频带α和困倦程度指标频带β。将清醒程度指标频带α设置为相对于所估计的清醒状态峰频率具有±0.05Hz的带宽。例如，对于图6的情况，由于将清醒状态峰频率估计在1.07Hz，清醒程度指标频带α具有1.02Hz的下限频率和1.12Hz的上限频率。由于清醒程度指标频带α包括清醒状态峰频率，当驾驶员的清醒程度较高时，属于清醒程度指标频带α的谱信号的强度变高。换句话说，清醒程度指标频带α中的谱信号的强度是驾驶员的清醒程度的指标。
将对困倦程度指标频带β的设置进行描述。如上所述，由于驾驶员的心率随着驾驶员困倦程度的增加而下降，表示心跳信号的频率分量的分布的谱信号的峰向低频率侧移动。本申请的发明人进行了以下的测量，以确定最为精确地表示每个驾驶员的困倦程度的频带。
首先，本发明人是多个驾驶员操作驾驶模拟器，并测量在操作期间车辆的横向偏移量。横向偏移量，称为工作性能(WP)被用作驾驶员困倦程度的客观指标。此外，同时测量驾驶员的心跳信号，并对心跳信号进行FFT处理，以计算谱信号。调查车辆的横向偏移量的变化(即，WP的变化)与谱信号的每个频率的信号强度的变化之间的相关性。图9示出了调查的结果。图9是车辆的横向偏移量的变化(即，工作性能(WP)的变化)与谱信号的每个频率的信号强度的变化之间的相关性的曲线图。
参照图9，在清醒状态峰频率(Fmin)处，与WP的相关系数最小化。这意味着当横向偏移量变大(WP较小)时，清醒状态峰频率的信号强度下降，以及当横向偏移量变大(WP较大)时，清醒状态峰频率的信号强度增加。
在图9所示的示例中，与清醒状态峰频率(Fmin)相反，在大约为0.91Hz的频率(Fmax)处，与WP的相关系数最大化。设置困倦程度指标频带β以具有相对于0.91Hz的预定带宽，因此，属于困倦程度指标频带β的谱信号的强度是驾驶员的困倦程度的指标。
对于多个驾驶员，调查前述WP与谱信号的每个频率的信号强度之间的相关性，如图10所示，显而易见的是，与WP的相关系数达到最大值的频率(Fmax)变化较大(1.03±0.12Hz)。因此，如果将特定的频带简单地设置为困倦程度指标频带β，困倦程度的指标的精确度各个驾驶员之间有较大变化。图10是多个驾驶员的特征曲线的曲线图，每个曲线表明了车辆横向偏移量的变化与谱信号的每个频率的信号强度的变化之间的相关性。
为了直接获得与WP的相关系数达到最大的频率(Fmax)，如上所述，需要对WP进行测量。换句话说，仅对心跳信号进行测量的系统，如本实施例一样，不能直接获得与WP的相关性达到其最大值的频率(Fmax)。因此，需要通过可测量的心跳信号，以较高的精确度直接获得与WP的相关性最大的频率(Fmax)。为此目的，本申请的发明人调查了在将每个驾驶员的清醒状态峰频率(Fmin)归一化为1Hz时，与WP的相关性最大的频率(Fmax)的变化范围。在这种情况下，显而易见的是，与WP的相关性最大的频率(Fmax)的变化范围变窄。在图1 1的示例中，与WP的相关性最大的每个频率(Fmax)均属于0.83±0.03Hz的范围。
因此，将与清醒状态峰频率成预定比例的频率设置为前述与WP的相关性最大的频率(Fmax)。于是，将相对于该频率的频带设置为困倦程度指标频带β。
图12示出了在将清醒状态峰频率(Fmin)归一化为1Hz时，属于每个频带(0.65到0.70Hz、0.70到0.75Hz、0.75到0.80Hz、0.80到0.85Hz以及0.85到0.90Hz)的谱信号的强度与WP之间的相关性。甚至属于0.65到0.70Hz的频带的谱信号的强度与WP之间的相关性也超过0.84。尤其是在0.75到0.90Hz的频带中，与WP的相关性超过0.9，在0.80到0.85Hz的频带，与WP的相关性最大。图13是示出了属于0.80到0.85Hz的频带的谱信号的强度的变化和WP的变化的时间图。从图13清楚的是，强度和WP具有几乎相同的变化趋势。
根据图12和13的结果，将65到90％，优选地75到90％，更为优选地80到85％的范围内的数值用作用于计算与WP的相关性最大的频率(Fmax)的、与清醒状态峰频率(Fmin)的预定比值。因此，能够精确地获得与WP的相关性最大的频率(Fmax)。在计算出与WP的相关性最大的频率(Fmax)之后，按照这种方式，将具有相对于此频率的±0.05Hz带宽的频带设置为困倦程度指标频带β。可以按照将清醒程度指标频带α的上限和下限频率分别乘以预定的比例来计算困倦程度指标频带β的上限和下限频率的方式，对困倦程度指标频带β进行设置。
参照图3的流程图，当在步骤S230中，判断从开始驾驶起所过去的时间长于T2时，处理进行到步骤S260，以便计算属于如上设置的清醒程度指标频带α的谱信号的强度αp。然后，在步骤S270中，计算属于困倦程度指标频带β的谱信号的强度βp。然后，在步骤S280中，利用以下等式计算困倦程度评估参数Sp。
Sp＝βp/(αp+βp)
利用此等式计算的困倦程度评估参数Sp考虑了驾驶员的清醒程度和困倦程度。困倦程度评估参数Sp连续地表示0(最大清醒程度)和1(最大困倦程度)之间的困倦程度。因此，能够通过困倦程度评估参数Sp的数值，直接评估驾驶员的困倦程度。
上面，已经对本发明的优选实施例进行了描述。但是，根据本发明的困倦程度检测设备并不局限于前述实施例，而且可以对其进行多种修改。
例如，在前述实施例中，通过属于清醒程度指标频带α和困倦程度指标频带β的谱信号的强度αp和βp来计算困倦程度评估参数Sp。可以只根据属于困倦程度指标频带β的谱信号的强度βp来检测驾驶员的困倦程度。当驾驶员的清醒程度较高时，心跳很少下降。包括在心跳信号中的低频分量微不足道，因此属于困倦程度指标频带β的谱信号的强度βp变低。另一方面，随着驾驶员困倦程度的增加，心率的下降变得可以察觉，而且包括在心跳信号中的低频分量增加。因此，困倦程度指标频带β中的谱信号的强度βp增加。由于困倦程度指标频带β中的谱信号的强度βp与困倦程度相关，可以只通过属于困倦程度指标频带β的谱信号的强度βp来检测驾驶员的困倦程度。
在前述实施例中，清醒程度指标频带α和困倦程度指标频带β具有0.1Hz的带宽，但是其带宽并不局限于0.1Hz。此外，在前述实施例中，将在从驾驶员开始驾驶起时间过去了等于或长于T1并等于或短于T2的时间段内所检测到的谱信号的峰频率估计为清醒状态峰频率。但是，可以在驾驶员开始驾驶之后，重复地计算谱信号的峰频率。当在预定时间段内的峰频率的最大和最小值之间的差等于或小于预定值时，可以将该时间段内的峰频率的平均值设置为清醒状态峰频率。当驾驶员处于紧张或困倦状态时，心跳信号的波峰之间的间隔徘徊或改变。相反，当谱信号的峰频率的变化较小时，则认为驾驶员既不感到紧张也不感到困倦。因此，可以通过其最大和最小值之间的差来判断峰频率的变化量。当变化量较小时，可以将峰频率设置为清醒状态峰频率。
本发明的描述实质上只是示例性的，因此，倾向于将并未偏离本发明的精髓的变化包括在本发明的范围内。这种变化并不被认为是偏离本发明的精神和范围的。
Claims (11)
1、一种困倦程度检测设备，包括：
检测装置，用于检测测试对象的心跳信号；
计算装置，用于对心跳信号进行频率分析，并计算表示包括在心跳信号中的频率分量的分布的谱信号；以及
评估装置，在谱信号中，相对于测试对象清醒状态的清醒状态峰频率，将具有比清醒状态峰频率低的频率的频带设置为用于表示困倦程度的困倦程度指标频带，并根据困倦程度指标频带中的谱信号的强度，来评估测试对象的困倦程度。
2、按照权利要求1所述的困倦程度检测设备，其特征在于
所述计算装置将心跳信号转换为只具有位于心跳信号的最大峰位置处的峰的信号，并对转换后的信号进行频率分析。
3、按照权利要求1或2所述的困倦程度检测设备，其特征在于
当测试对象操作预定设备时，所述评估装置评估测试对象的困倦程度，并将从测试对象开始操作预定设备开始过去预定时间时的谱信号的峰频率设置为清醒状态峰频率。
4、按照权利要求3所述的困倦程度检测设备，其特征在于
通过平均多个谱信号的峰频率，来计算清醒状态峰频率，其中从测试对象开始操作预定设备开始已经过去预定时间的时间点开始，针对预定的检测时间，计算所述多个谱信号。
5、按照权利要求3所述的困倦程度检测设备，其特征在于
从100秒到500秒的范围内选择所述预定时间。
6、按照权利要求1所述的困倦程度检测设备，其特征在于
所述评估装置将包括清醒状态峰频率在内的频带设置为清醒程度指标频带，并利用清醒程度指标频带和困倦程度指标频带中的谱信号的强度来评估测试对象的困倦程度。
7、按照权利要求6所述的困倦程度检测设备，其特征在于
所述评估装置计算困倦程度评估参数，困倦程度评估参数的分母是清醒和困倦程度指标频带中的谱信号的强度的总和，而困倦程度评估参数的分子是困倦程度指标频带中的谱信号的强度。
8、按照权利要求6或7所述的困倦程度检测设备，其特征在于
将清醒程度指标频带设置为以清醒状态峰频率为中心，具有±0.05Hz的带宽。
9、按照权利要求6或7所述的困倦程度检测设备，其特征在于
设置困倦程度指标带宽，从而包括清醒状态峰频率的65到90％的任意频率。
10、按照权利要求1或2所述的困倦程度检测设备，其特征在于
当测试对象操作预定的设备时，所述评估装置评估测试对象的困倦程度，在测试对象开始操作预定的设备之后，所述评估装置可以重复计算谱信号的峰频率，当在预定时间段内的最大峰频率和最小峰频率之间的差等于或小于预定值时，将此时间段内的峰频率的平均值设置为清醒状态峰频率。
11、按照权利要求3所述的困倦程度检测设备，其特征在于
所述评估装置在每次测试对象开始操作设备时，计算清醒状态峰频率，并且所述评估装置根据最后的清醒状态峰频率和过去的清醒状态峰频率，确定最终的清醒状态峰频率。
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