JP7152950B2 - 眠気開始検出 - Google Patents
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Description
1.0 眠気開始検出
[0018] 概略的に、本明細書において説明する眠気開始検出の実施態様は、人が覚醒の状態から眠気の状態に遷移するときを、経時的な心拍数情報に基づいて予測することができる。次いで、この人を刺激して覚醒の状態にする、または他の人々に彼らの状態について通知する(眠気/警戒性)ために、しかるべき行動を起こすことができる。これは、車を運転する間、船舶を接収する(commandeering)間、航空機を操縦する間、試験のために人が勉強している間、会議中等のように、人の覚醒が要求される多くのシナリオにおいて有用である。
1.1 システムおよびプロセス・フレームワーク
[0022] この章では、本明細書において説明する眠気開始検出の実施態様を実現するために使用することができるシステム・フレームワークおよびプロセス・フレームワークの異なる例示的な実施態様について説明する。尚、この章において説明するシステム・フレームワークおよびプロセス・フレームワークの実施態様に加えて、眠気開始検出の実施態様を実現するために、種々のその他のシステム・フレームワークおよびプロセス・フレームワークの実施態様を使用してもよいことを注記しておく。
1.2 特徴抽出
[0036] 先に示したように、自己充足型の実施態様またはクラウド・サービス・ベースの実施態様のいずれにおいても、監視されている個人において眠気の開始を検出するために、前述の抽出した特徴に基づいて、個人の覚醒状態と個人の眠気状態との間で区別するように既に訓練されている人工ニューラル・ネットワーク(ANN)クラシファイアを採用する。この章では、例示的な特徴抽出方法、および抽出される特徴の例示的な種類について説明する。
b)A8エントロピー係数
c)A1からA8までのエントロピー係数の平均。
1.3 クラシファイアの訓練
[0043] 図5は、眠気開始検出クラシファイアを訓練するときに使用されるシステム・フレームワークの例示的な実施形態を、簡略化した形態で示す。一方、眠気開始検出クラシファイアは、個人における眠気の開始を検出するために使用することができる。図5に例示するように、システム・フレームワーク500は、1つ以上のコンピューティング・デバイスによって実行可能なサブプログラムを有する眠気開始検出訓練コンピューター・プログラム502を含む。これらのサブプログラムは、受信サブプログラム504と、複数の個人(I1、I2、...、In)の各々に関連するHR情報のために、抽出サブプログラム506および組み合わせサブプログラム508とを含む。加えて、個人(I1、I2、...、In)毎に組み合わせサブプログラムの出力を使用して訓練される訓練サブプログラム510がある。1つ以上の心拍数センサーによって複数の個人のために出力されたHR情報512、およびこれらの個人の各々について、その個人が覚醒状態にあるかまたは眠気状態にあるか特定する眠気指標514が、受信サブプログラム504に入力される。訓練された眠気開始検出クラシファイア516が、訓練サブプログラム510から出力される。これらのサブプログラムの各々は、以下に続く例示的な動作環境の章において更に詳しく説明するもののような、1つ以上のコンピューティング・デバイス上で実現される。尚、複数のコンピューティング・デバイスがあるときはいつでも、これらは(インターネットまたは企業固有のイントラネットのような)コンピューター・ネットワークを通じて互いに通信状態にあることを注記しておく。
2.0 例示的な動作環境
[0046] 本明細書において説明する眠気開始検出の実施態様は、多数の種類の汎用または特殊目的コンピューティング・システム環境もしくは構成を使用して動作可能である。図7は、本明細書において説明したような、眠気開始検出の種々の態様およびエレメントを実現することができる汎用コンピューター・システムの簡略例を示す。尚、図7に示す簡略化コンピューティング・デバイス10において破線または点線で表されたボックスはいずれも、簡略化コンピューティング・デバイスの代替実施態様を表すことを注記しておく。以下で説明するように、これらの代替実施態様の内任意のものまたは全ては、本文書全体を通じて説明した他の代替実施態様と組み合わせて使用することもできる。通例、簡略化コンピューティング・デバイス10は、パーソナル・コンピューター(PC)、サーバー・コンピューター、ハンドヘルド・コンピューティング・デバイス、ラップトップまたは移動体コンピューター、携帯電話またはパーソナル・ディジタル・アシスタント(PDA)のような通信デバイス、マルチプロセッサー・システム、マイクロプロセッサー・ベースのシステム、セット・トップ・ボックス、プログラマブル消費者電子機器、ネットワークPC、ミニコンピューター、メインフレーム・コンピューター、ならびにオーディオまたはビデオ・メディア・プレーヤーのような、少なくとも何らかの最小限の計算能力を有するデバイスにおいて見られる。
3.0 他の実施態様
[0058] 尚、以上の説明全体にわたって述べた実施態様の内任意のものまたは全ては、追加の混合実施態様を形成するために望まれる任意の組み合わせで使用されてもよいことを注記しておく。加えて、構造的特徴および/または方法論的アクトに特定的な文言で主題について説明したが、添付した特許請求の範囲において定められる主題は、必ずしも、以上で説明した特定的な特徴やアクトには限定されないことは理解されてしかるべきである。逆に、以上で説明した特定的な特徴およびアクトは、特許請求の範囲を実現する形態例として開示されたまでである。
4.0 請求項の裏付けおよび更に他の実施態様
[0064] 以下の節では、本文書において特許請求することができる実施態様の種々の例について、その概要を説明する。しかしながら、以下で概要を説明する実施態様は、以上の説明に鑑みて特許請求することができる主題を限定することを意図するのではないことは、理解されてしかるべきである。更に、以下で概要を説明する実施態様の内任意のものまたは全ては、以上の説明全体にわたって説明した実施態様および図の1つ以上において例示した任意の実施態様の内一部または全部、ならびに以下で説明する任意の他の実施態様との任意の所望の組み合わせで特許請求することもできる。加えて、以下の実施態様は、以上の説明および本文書全体にわたって説明した図に鑑みて理解されることを意図することは注記してしかるべきである。
[0070] 一実施態様では、眠気開始検出クラシファイアを訓練するために、他のシステムを採用する。このシステムは、1つ以上のコンピューティング・デバイスを含み、複数のコンピューティング・デバイスがあるときにはいつでも、これらのコンピューティング・デバイスはコンピューター・ネットワークを通じて互いに通信する。また、このシステムは、1つ以上のコンピューティング・デバイスによって実行可能な複数のサブプログラムを有する眠気開始検出訓練コンピューター・プログラムも含む。1つ以上のコンピューティング・デバイスは、眠気開始検出訓練コンピューター・プログラムのサブプログラムによって、複数の個人について1つ以上の心拍数センサーによって出力されたHR情報と、個人の各々について、HR情報が取り込まれた時点において、その個人が覚醒状態にあるのかまたは眠気状態にあるのか特定する眠気指標を受信するように指令される。複数の個人の各々に関連するHR情報にについて、(HR情報から抽出することができる多くの特徴の中でもとりわけ)個人の覚醒状態から個人の眠気状態への遷移を特定的に示すと判定されている1組の特徴を、HR情報から抽出し、抽出した特徴を組み合わせて、眠気検出入力を生成する。眠気検出入力と、複数の個人の各々に関連する眠気指標とを使用して、個人の覚醒状態と個人の眠気状態との間で区別するように、人工ニューラル・ネットワーク(ANN)クラシファイアを訓練する。
Claims (15)
- 個人における眠気の開始を検出するシステムであって、
前記個人のHR情報を取り込む1つ以上の心拍数(HR)センサーと、
1つ以上のコンピューティング・デバイスであって、複数のコンピューティング・デバイスがあるときにはいつでも、互いに通信する、コンピューティング・デバイスと、
前記1つ以上のコンピューティング・デバイスによって実行可能な複数のサブプログラムを有する眠気開始検出コンピューター・プログラムと、
を含み、
前記1つ以上のコンピューティング・デバイスが、前記眠気開始検出コンピューター・プログラムのサブプログラムによって、
HR情報を1つまたは複数の心拍数センサーから受信し、
前記HR情報から1組の特徴を抽出し、前記特徴が、HR情報から抽出することができる多くの特徴の中でもとりわけ、個人の覚醒状態から個人の眠気状態への遷移を特定的に示すと判定されており、
前記抽出した特徴を組み合わせて、眠気検出入力を生成し、
個人の覚醒状態と個人の眠気状態との間で、抽出した特徴に基づいて区別するように既に訓練されている人工ニューラル・ネットワーク(ANN)クラシファイアに、前記眠気検出入力を入力し、
前記ANNクラシファイアの出力から、前記眠気検出入力が、前記個人が眠気の開始を呈していることを示すか否か識別し、
前記眠気検出入力が、前記個人が眠気の開始を呈していることを示すときはいつでも、眠気開始警告を発生するように指令され、
前記眠気開始検出コンピューター・プログラムは、前記HR情報から前記1組の特徴を抽出する前記サブプログラムの実行前に実行されるセグメント化サブプログラムを更に含み、前記セグメント化サブプログラムは、受信したHR情報が心拍数変動(HRV)信号の形態であるときはいつでも、前記1つまたは複数の心拍数センサーから受信したHR情報を、既定長のセグメントのシーケンスにセグメント化し、前記セグメント化サブプログラムは、前記受信したHR情報が心拍数変動(HRV)信号の形態でないときにはいつでも、前記HRV信号を既定長のセグメントのシーケンスにセグメント化する前に、前記受信したHR情報からHRV信号を計算し、
前記HRV信号の既定長セグメントは、各セグメント間に既定のオフセット時間があるように、ローリング・ウィンドウを表し、前記既定のオフセット時間は、各既定長セグメントが隣の既定長セグメントと部分的に重なり合うように、前記既定長セグメントの長さよりも短い、システム。 - 請求項1記載のシステムであって、
前記HR情報から1組の特徴を抽出する前記サブプログラム、前記抽出した特徴を組み合わせる前記サブプログラム、前記眠気検出入力を前記ANNクラシファイアに入力する前記サブプログラム、前記ANNクラシファイアの出力から、前記眠気検出入力が、前記個人が眠気の開始を呈していることを示すか否か識別する前記サブプログラム、および前記眠気検出入力が、個人が眠気の開始を呈していることを示すときはいつでも、眠気開始警告を発生する前記サブプログラムが、前記HRV信号セグメントが形成されるに連れて、その各々について実行される、システム。 - 請求項2記載のシステムにおいて、前記HRV信号の既定長セグメントが、各々、長さが2分である、システム。
- 請求項3記載のシステムにおいて、2分長のHRV信号セグメントが、各々、120の心拍数変動値を表し、前記セグメント化サブプログラムが、更に、曲線当てはめ技法を使用して、各HRV信号セグメントを、840サンプルの心拍数変動値にアップサンプリングするステップを含む、システム。
- 請求項2記載のシステムにおいて、各HRV信号セグメントから前記1組の特徴を抽出する前記サブプログラムが、離散高速フーリエ変換(DFFT)および離散ウェーブレット変換(DWT)を使用して前記1組の特徴を抽出するステップを含む、システム。
- 請求項5記載のシステムにおいて、前記DFFTが、前記HRV信号セグメントの低周波数成分のパワーのHRV信号セグメントの高周波数(HF)成分のパワーに対する比率を、抽出される特徴として計算するために使用され、前記DWTが、HRVセグメントの8-レベル分解から、D1~D8エントロピー係数、A8エントロピー係数、およびA1~A8までのエントロピー係数の平均を、抽出される特徴として計算するために使用される、システム。
- 請求項1記載のシステムにおいて、前記HR情報が、前記1つ以上のHRセンサーによって取り込まれた生のHR信号を含み、前記HR情報から前記1組の特徴を抽出する前記サブプログラムが、最初に、前記生のHR信号から心拍数変動(HRV)信号を計算するステップを含む、システム。
- 請求項1記載のシステムにおいて、前記1つ以上のHRセンサーが、当該1つ以上のHRセンサーによって取り込まれた生のHR信号から心拍数変動(HRV)信号を計算するコンピューティング・デバイスを含み、前記HR情報が前記HRV信号を含む、システム。
- 請求項1記載のシステムにおいて、前記1つ以上の心拍数(HR)センサーおよび前記1つ以上のコンピューティング・デバイスが、統一眠気開始検出デバイスに内在する、システム。
- 請求項9記載のシステムにおいて、前記眠気開始検出デバイスが、前記個人の人上に装着されるウェアラブル・デバイス、または前記個人によって携行される移動体デバイスのいずれかである、システム。
- 請求項1記載のシステムにおいて、前記1つ以上の心拍数(HR)センサーが、前記個人の人上に装着されるウェアラブル・デバイスに内在し、前記1つ以上のコンピューティング・デバイスが、前記個人によって携行される移動体デバイスに内在し、前記ウェアラブル・デバイスが前記移動体デバイスとワイヤレス通信する、システム。
- 請求項11記載のシステムにおいて、前記HR情報が、前記1つ以上のHRセンサーによって取り込まれた生のHR信号を含み、前記個人によって携行される前記移動体デバイスに送信される、システム。
- 請求項11記載のシステムにおいて、前記HR情報が、前記1つ以上のHRセンサーによって取り込まれた生のHR信号を含み、前記1つ以上のHRセンサーが、前記生のHR信号から心拍数変動(HRV)信号を計算するコンピューティング・デバイスを含み、前記HRV信号が、前記個人によって携行される前記移動体デバイスに送信される、システム。
- 請求項1記載のシステムにおいて、眠気開始警告を発生する前記サブプログラムが、前記個人によって目視可能な表示画面上に表示されるメッセージの形態で前記個人に警鐘を発生するステップを含む、システム。
- 個人における眠気の開始を検出するシステムであって、
1つ以上のコンピューティング・デバイスであって、複数のコンピューティング・デバイスがあるときにはいつでも互いに通信する、コンピューティング・デバイスと、
前記1つ以上のコンピューティング・デバイスによって実行可能な複数のサブプログラムを有する眠気開始検出コンピューター・プログラムとを含み、前記1つ以上のコンピューティング・デバイスが、前記眠気開始検出コンピューター・プログラムのサブプログラムによって、
前記個人の心拍数(HR)情報を受信し、前記1つ以上のコンピューティング・デバイスが、前記HR情報を取り込む1つ以上のHRセンサーに関連付けられたリモート・コンピューティング・デバイスと、データー通信ネットワークを通じて通信し、前記HR情報が前記データー通信ネットワークを通じて前記リモート・コンピューティング・デバイスから受信され、
前記HR情報から1組の特徴を抽出し、前記特徴が、HR情報から抽出することができる多くの特徴の中でもとりわけ、個人の覚醒状態から個人の眠気状態への遷移を特定的に示すと判定されており、
抽出した特徴を組み合わせて、眠気検出入力を生成し、
個人の覚醒状態と個人の眠気状態との間で、前記抽出した特徴に基づいて区別するように既に訓練されている人工ニューラル・ネットワーク(ANN)クラシファイアに、前記眠気検出入力を入力し、
前記ANNクラシファイアの出力から、前記眠気検出入力が、前記個人が眠気の開始を呈していることを示すか否か識別し、
前記眠気検出入力が、前記個人が眠気の開始を呈していることを示すときはいつでも、眠気開始通知を送信する、
ように指令され、
前記眠気開始検出コンピューター・プログラムは、前記HR情報から前記1組の特徴を抽出する前記サブプログラムの実行前に実行されるセグメント化サブプログラムを更に含み、前記セグメント化サブプログラムは、受信したHR情報が心拍数変動(HRV)信号の形態であるときはいつでも、前記1つまたは複数の心拍数センサーから受信したHR情報を、既定長のセグメントのシーケンスにセグメント化し、前記セグメント化サブプログラムは、前記受信したHR情報が心拍数変動(HRV)信号の形態でないときにはいつでも、前記HRV信号を既定長のセグメントのシーケンスにセグメント化する前に、前記受信したHR情報からHRV信号を計算し、
前記HRV信号の既定長セグメントは、各セグメント間に既定のオフセット時間があるように、ローリング・ウィンドウを表し、前記既定のオフセット時間は、各既定長セグメントが隣の既定長セグメントと部分的に重なり合うように、前記既定長セグメントの長さよりも短い、システム。
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Families Citing this family (39)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10535024B1 (en) | 2014-10-29 | 2020-01-14 | Square, Inc. | Determining employee shift changes |
US9955925B2 (en) * | 2015-12-18 | 2018-05-01 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Drowsiness onset detection |
JP6365554B2 (ja) * | 2016-01-14 | 2018-08-01 | マツダ株式会社 | 運転支援装置 |
KR102670512B1 (ko) * | 2016-12-16 | 2024-05-30 | 삼성전자주식회사 | 차량의 운전을 보조하는 전자 장치 및 방법 |
US11172874B2 (en) * | 2017-03-08 | 2021-11-16 | Strive Orthopedics, Inc. | Sensors and a method for evaluation of characteristics of human joints and for diagnosis of joint ailments |
US11076766B2 (en) * | 2017-04-19 | 2021-08-03 | Beijing Shunyuan Kaihua Technology Limited | Systems and methods for providing user insights based on heart rate variability |
EP3416147B1 (en) | 2017-06-13 | 2020-01-15 | Volvo Car Corporation | Method for providing drowsiness alerts in vehicles |
WO2019060298A1 (en) | 2017-09-19 | 2019-03-28 | Neuroenhancement Lab, LLC | METHOD AND APPARATUS FOR NEURO-ACTIVATION |
KR101962812B1 (ko) * | 2017-10-13 | 2019-03-28 | 아주대학교산학협력단 | Ppg 기반 rem 수면 검출 방법 및 장치 |
TWI698223B (zh) * | 2017-11-20 | 2020-07-11 | 金寶電子工業股份有限公司 | 可辨識打瞌睡階段的穿戴式裝置及其辨識方法 |
US11717686B2 (en) | 2017-12-04 | 2023-08-08 | Neuroenhancement Lab, LLC | Method and apparatus for neuroenhancement to facilitate learning and performance |
US10709386B2 (en) | 2017-12-12 | 2020-07-14 | Lear Corporation | Electrocardiogram waveform identification and diagnostics via electrophysiological sensor system fusion |
US10147319B1 (en) * | 2017-12-22 | 2018-12-04 | Pin-Hua CHEN | Safe driving system having function of detecting heart rate variability |
EP3731749A4 (en) | 2017-12-31 | 2022-07-27 | Neuroenhancement Lab, LLC | NEURO-ACTIVATION SYSTEM AND METHOD FOR ENHANCING EMOTIONAL RESPONSE |
FR3078518B1 (fr) * | 2018-03-05 | 2020-02-07 | Psa Automobiles Sa | Dispositif d’assistance d’un conducteur de vehicule par determination d’un etat de vigilance avec des regles de decision adaptees |
US11364361B2 (en) | 2018-04-20 | 2022-06-21 | Neuroenhancement Lab, LLC | System and method for inducing sleep by transplanting mental states |
CN108937916A (zh) * | 2018-08-03 | 2018-12-07 | 西南大学 | 一种心电信号检测方法、装置及存储介质 |
WO2020031586A1 (ja) * | 2018-08-10 | 2020-02-13 | 古野電気株式会社 | 船舶操縦支援システム、船舶制御装置、船舶制御方法、及びプログラム |
WO2020043855A1 (en) * | 2018-08-29 | 2020-03-05 | Sleep Advice Technologies S.R.L. | Photoplethysmography based detection of transitions between awake, drowsiness, and sleep phases of a subject |
WO2020053280A1 (en) * | 2018-09-11 | 2020-03-19 | Icm (Institut Du Cerveau Et De La Moelle Épinière) | System and methods for consciousness evaluation in non-communcating subjects |
CN113382683A (zh) | 2018-09-14 | 2021-09-10 | 纽罗因恒思蒙特实验有限责任公司 | 改善睡眠的***和方法 |
US11529097B2 (en) * | 2018-11-23 | 2022-12-20 | Wellness Ip, Inc. | Micro-coherence network strength and deep behavior modification optimization application |
KR102171236B1 (ko) * | 2019-03-14 | 2020-10-28 | 서울시립대학교 산학협력단 | 심장 박동의 타입을 분류하는 방법 및 이를 이용한 장치 |
US11786694B2 (en) | 2019-05-24 | 2023-10-17 | NeuroLight, Inc. | Device, method, and app for facilitating sleep |
CN110580799A (zh) * | 2019-06-19 | 2019-12-17 | 四川鼎鸿物联网科技有限公司 | 一种出租车网约车驾乘人员言行自动预判报警*** |
US10993647B2 (en) * | 2019-08-21 | 2021-05-04 | Micron Technology, Inc. | Drowsiness detection for vehicle control |
JP7328828B2 (ja) * | 2019-08-27 | 2023-08-17 | フォルシアクラリオン・エレクトロニクス株式会社 | 状態推定装置、状態推定プログラムおよび状態推定方法 |
KR102108515B1 (ko) | 2019-10-10 | 2020-05-08 | 국방과학연구소 | 조종사의 졸음 상태 감지 및 누적 분석을 활용한 졸음 예방 시스템 및 방법 |
CN110786869B (zh) * | 2019-10-29 | 2021-12-21 | 浙江工业大学 | 一种程序员的疲劳程度的检测方法 |
FR3113368B1 (fr) | 2020-08-17 | 2022-12-09 | Fipsico | Procede et systeme de detection de la somnolence d’un individu |
WO2022037914A1 (fr) | 2020-08-17 | 2022-02-24 | Fipsico | Procede et systeme de detection de la somnolence d'un individu |
FR3113369B1 (fr) | 2020-08-17 | 2022-12-09 | Fipsico | Procede et systeme de detection de la somnolence d’un individu |
FR3113370B1 (fr) | 2020-08-17 | 2022-10-21 | Fipsico | Procede et systeme de detection de la somnolence d’un individu |
WO2022104184A1 (en) * | 2020-11-13 | 2022-05-19 | Khurana Vikas | Systems and methods for analysis of pulse and physiological, pathological, and emotional state and applications thereof |
US11909784B2 (en) * | 2021-07-29 | 2024-02-20 | Vmware, Inc. | Automated actions in a conferencing service |
CN114283559B (zh) * | 2022-03-04 | 2022-05-17 | 西南交通大学 | 一种驾驶员疲劳预警方法、装置、设备及存储介质 |
EP4276825A1 (en) * | 2022-05-12 | 2023-11-15 | BIC Violex Single Member S.A. | Writing instrument |
US20230389714A1 (en) | 2022-06-01 | 2023-12-07 | Rezet Technologies, Inc. | Smart mattress topper system and associated method |
WO2024062439A1 (en) * | 2022-09-22 | 2024-03-28 | Sleep Advice Technologies S.R.L. | Real-time sleep prediction based on statistical analysis off a reduced set of biometric data |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2010143535A1 (ja) | 2009-06-08 | 2010-12-16 | 公立大学法人名古屋市立大学 | 眠気判定装置 |
JP2011517411A (ja) | 2008-03-14 | 2011-06-09 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 被験者の精神心理学的状態を修正すること |
JP2011517982A (ja) | 2008-04-16 | 2011-06-23 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 睡眠/覚醒状態評価方法及びシステム |
JP2014230717A (ja) | 2013-05-30 | 2014-12-11 | トヨタ自動車株式会社 | 集中度推定装置 |
JP2015510810A (ja) | 2012-03-21 | 2015-04-13 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ | Ecg信号に基づいて睡眠の質の視覚的表現を提供するための方法及び装置 |
WO2015082382A1 (en) | 2013-12-02 | 2015-06-11 | Koninklijke Philips N.V. | Calculating a current circadian rhythm of a person |
JP2015226696A (ja) | 2014-06-02 | 2015-12-17 | エイケン工業株式会社 | 眠気検出方法及び眠気検出装置 |
Family Cites Families (21)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
GB9518094D0 (en) * | 1995-09-05 | 1995-11-08 | Cardionics Ltd | Heart monitoring apparatus |
US6822573B2 (en) * | 2002-01-18 | 2004-11-23 | Intelligent Mechatronic Systems Inc. | Drowsiness detection system |
CN101198277B (zh) | 2005-02-22 | 2011-06-15 | 海尔思-斯玛特有限公司 | 用于生理学和心理生理学监控的*** |
ATE526866T1 (de) * | 2005-03-04 | 2011-10-15 | Sleep Diagnostics Pty Ltd | Wachheitsmessung |
US7423540B2 (en) * | 2005-12-23 | 2008-09-09 | Delphi Technologies, Inc. | Method of detecting vehicle-operator state |
RU63084U1 (ru) * | 2007-01-11 | 2007-05-10 | Открытое акционерное общество "Бинейро" | Устройство для фиксации состояния сонливости у человека |
CN101224113B (zh) | 2008-02-04 | 2012-02-29 | 电子科技大学 | 机动车驾驶员状态监控方法及*** |
RU2548791C2 (ru) * | 2008-04-14 | 2015-04-20 | Итамар Медикал Лтд. | Неинвазивный способ и устройство для определения стадий поверхностного и глубокого сна |
JP2010063682A (ja) * | 2008-09-11 | 2010-03-25 | Aisin Seiki Co Ltd | 運転者監視装置 |
CA2649731C (en) | 2008-11-05 | 2015-07-21 | The George Washington University | An unobtrusive driver drowsiness detection method |
US10575751B2 (en) | 2008-11-28 | 2020-03-03 | The University Of Queensland | Method and apparatus for determining sleep states |
US20120123232A1 (en) | 2008-12-16 | 2012-05-17 | Kayvan Najarian | Method and apparatus for determining heart rate variability using wavelet transformation |
US20140276090A1 (en) * | 2011-03-14 | 2014-09-18 | American Vehcular Sciences Llc | Driver health and fatigue monitoring system and method using optics |
US8725311B1 (en) | 2011-03-14 | 2014-05-13 | American Vehicular Sciences, LLC | Driver health and fatigue monitoring system and method |
US20120265080A1 (en) | 2011-04-15 | 2012-10-18 | Xiong Yu | Non-contact sensing of physiological signals |
EP2829230B1 (en) | 2012-03-19 | 2019-03-20 | Fujitsu Limited | Awaking degree determination device, awaking degree determination program, and awaking degree determination method |
US8917182B2 (en) * | 2012-06-06 | 2014-12-23 | Honda Motor Co., Ltd. | System and method for detecting and preventing drowsiness |
US20150164377A1 (en) | 2013-03-13 | 2015-06-18 | Vaidhi Nathan | System and method of body motion analytics recognition and alerting |
CN103714660B (zh) * | 2013-12-26 | 2017-02-08 | 苏州清研微视电子科技有限公司 | 基于图像处理融合心率特征与表情特征实现疲劳驾驶判别的*** |
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Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2011517411A (ja) | 2008-03-14 | 2011-06-09 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 被験者の精神心理学的状態を修正すること |
JP2011517982A (ja) | 2008-04-16 | 2011-06-23 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 睡眠/覚醒状態評価方法及びシステム |
WO2010143535A1 (ja) | 2009-06-08 | 2010-12-16 | 公立大学法人名古屋市立大学 | 眠気判定装置 |
JP2015510810A (ja) | 2012-03-21 | 2015-04-13 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ | Ecg信号に基づいて睡眠の質の視覚的表現を提供するための方法及び装置 |
JP2014230717A (ja) | 2013-05-30 | 2014-12-11 | トヨタ自動車株式会社 | 集中度推定装置 |
WO2015082382A1 (en) | 2013-12-02 | 2015-06-11 | Koninklijke Philips N.V. | Calculating a current circadian rhythm of a person |
JP2015226696A (ja) | 2014-06-02 | 2015-12-17 | エイケン工業株式会社 | 眠気検出方法及び眠気検出装置 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
Gang Li and Wan-Young Chung,Detection of Driver Drowsiness Using Wavelet Analysis of Heart Rate Variability and a Support Vector Machine Classifier,Sensors,2013年12月 2日,vol. 13,pp. 16494-16511 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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