The present invention provides a drowsiness estimation device comprising: a drowsiness score calculation unit (15) that uses a trained machine learning model to calculate a drowsiness score indicating a degree of drowsiness of an occupant of a vehicle on the basis of a captured image of the face of the occupant; an excessive detection factor reliability calculation unit (16) that determines whether an excessive detection factor affecting the calculation of the drowsiness score is present on the basis of the image, and, upon determining that the excessive detection factor exists, calculates, on the basis of a rule, an excessive detection factor indicator indicating the existence of the excessive detection factor and reliability of the excessive detection factor indicator; and a state transition determination unit (17) that determines, on the basis of the calculated drowsiness score, the calculated excessive detection factor indicator, and the calculated reliability of the excessive detection factor indicator, a drowsiness state of the occupant from a plurality of drowsiness states including a first drowsiness state in which the degree of drowsiness is low and a second drowsiness state in which the degree of drowsiness is higher than that in the first drowsiness state.

    La présente invention concerne un dispositif d'estimation de somnolence comprenant : une unité de calcul de score de somnolence (15) qui utilise un modèle d'apprentissage automatique entraîné pour calculer un score de somnolence indiquant un degré de somnolence d'un occupant d'un véhicule sur la base d'une image capturée du visage de l'occupant ; une unité de calcul de fiabilité de facteur de détection excessif (16) qui détermine si un facteur de détection excessif affectant le calcul du score de somnolence est présent sur la base de l'image, et, lorsqu'il est déterminé que le facteur de détection excessif existe, calcule, sur la base d'une règle, un indicateur de facteur de détection excessif indiquant l'existence du facteur de détection excessif et la fiabilité de l'indicateur de facteur de détection excessif ; et une unité de détermination de transition d'état (17) qui détermine, sur la base du score de somnolence calculé, de l'indicateur de facteur de détection excessif calculé et de la fiabilité calculée de l'indicateur de facteur de détection excessif, un état de somnolence de l'occupant à partir d'une pluralité d'états de somnolence incluant un premier état de somnolence dans lequel le degré de somnolence est faible et un second état de somnolence dans lequel le degré de somnolence est plus grand que dans le premier état de somnolence.

    眠気推定装置は、車両の乗員の顔部を撮影した画像に基づいて、学習済みの機械学習モデルを用いて前記乗員の眠気の度合いを示す眠気スコアを算出する眠気スコア算出部(15)と、前記画像に基づいて、前記眠気スコアの算出に影響を与える過検知要因が存在するかを判定し、前記過検知要因が存在すると判定した場合に前記過検知要因が存在することを示す過検知要因指標およびその過検知要因指標の信頼度をルールベースで算出する過検知要因信頼度算出部(16)と、その算出された眠気スコア、その算出された過検知要因指標、およびその算出された過検知要因指標の信頼度に基づいて、前記乗員の眠気が、眠気度合いが低い第1の眠気状態と、前記第1の眠気状態よりも眠気度合いが高い第2の眠気状態を含む複数の眠気状態のうちのいずれの眠気状態であるかを判定する状態遷移判定部(17)と、を備える。


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    Title :

    DROWSINESS ESTIMATION DEVICE AND DROWSINESS ESTIMATION METHOD


    Additional title:

    DISPOSITIF D'ESTIMATION DE SOMNOLENCE ET PROCÉDÉ D'ESTIMATION DE SOMNOLENCE
    眠気推定装置および眠気推定方法


    Contributors:

    Publication date :

    2024-03-07


    Type of media :

    Patent


    Type of material :

    Electronic Resource


    Language :

    Japanese


    Classification :

    IPC:    G08G Anlagen zur Steuerung, Regelung oder Überwachung des Verkehrs , TRAFFIC CONTROL SYSTEMS



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