TWI478691B - 睡意偵測方法及其裝置 - Google Patents

睡意偵測方法及其裝置 Download PDF

Info

Publication number
TWI478691B
TWI478691B TW101100663A TW101100663A TWI478691B TW I478691 B TWI478691 B TW I478691B TW 101100663 A TW101100663 A TW 101100663A TW 101100663 A TW101100663 A TW 101100663A TW I478691 B TWI478691 B TW I478691B
Authority
TW
Taiwan
Prior art keywords
detection
sleepiness
detecting
condition
mental state
Prior art date
Application number
TW101100663A
Other languages
English (en)
Other versions
TW201328659A (zh
Inventor
Chia Hsien Li
Yao Tsung Chang
Pai Yang Lin
Original Assignee
Wistron Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Wistron Corp filed Critical Wistron Corp
Priority to TW101100663A priority Critical patent/TWI478691B/zh
Priority to CN201210021827.1A priority patent/CN103190923B/zh
Priority to US13/662,968 priority patent/US9113837B2/en
Publication of TW201328659A publication Critical patent/TW201328659A/zh
Application granted granted Critical
Publication of TWI478691B publication Critical patent/TWI478691B/zh

Links

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/16Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state
    • A61B5/18Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state for vehicle drivers or machine operators
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60RVEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R21/00Arrangements or fittings on vehicles for protecting or preventing injuries to occupants or pedestrians in case of accidents or other traffic risks
    • B60R21/01Electrical circuits for triggering passive safety arrangements, e.g. airbags, safety belt tighteners, in case of vehicle accidents or impending vehicle accidents
    • B60R21/015Electrical circuits for triggering passive safety arrangements, e.g. airbags, safety belt tighteners, in case of vehicle accidents or impending vehicle accidents including means for detecting the presence or position of passengers, passenger seats or child seats, and the related safety parameters therefor, e.g. speed or timing of airbag inflation in relation to occupant position or seat belt use
    • B60R21/01512Passenger detection systems
    • B60R21/01552Passenger detection systems detecting position of specific human body parts, e.g. face, eyes or hands
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50Context or environment of the image
    • G06V20/59Context or environment of the image inside of a vehicle, e.g. relating to seat occupancy, driver state or inner lighting conditions
    • G06V20/597Recognising the driver's state or behaviour, e.g. attention or drowsiness
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08BSIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/02Alarms for ensuring the safety of persons
    • G08B21/06Alarms for ensuring the safety of persons indicating a condition of sleep, e.g. anti-dozing alarms
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08BSIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B23/00Alarms responsive to unspecified undesired or abnormal conditions
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2503/00Evaluating a particular growth phase or type of persons or animals
    • A61B2503/20Workers
    • A61B2503/22Motor vehicles operators, e.g. drivers, pilots, captains
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/1103Detecting eye twinkling
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/369Electroencephalography [EEG]
    • A61B5/377Electroencephalography [EEG] using evoked responses
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235Details of waveform analysis
    • A61B5/7264Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Emergency Management (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Child & Adolescent Psychology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Educational Technology (AREA)
  • Hospice & Palliative Care (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Psychology (AREA)
  • Social Psychology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Developmental Disabilities (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)

Description

睡意偵測方法及其裝置
本發明是有關於一種睡意偵測裝置及睡意偵測方法,且特別是有關於一種應用針對偵測標的觸發刺激事件及偵測其對應之回應事件的手段,來決定睡意偵測實測條件的睡意偵測裝置及睡意偵測方法。
在科技發展日新月異的現今時代中,睡意偵測裝置係已被開發出來,以針對諸多需要操作者保持清醒狀態的應用場合,提供針對操作者進行睡意偵測的解決方案。一般來說,現有之睡意偵測裝置多針對待測使用者進行各種生理訊號偵測;睡意偵測裝置更將測得之生理訊號與既有之門檻條件進行比對,進而針對待測操作者實現睡意偵測。
然而,對於不同年齡、性別、人種等條件的待測使用者來說,其在進入想睡狀態的條件往往具有迥異的生理訊號型態。這樣一來,將使得傳統睡意偵測裝置難以針對各式各樣的待測使用者提供較為精確的睡意偵測操作。據此,如何提出更具彈性,且可針對不同類型之待測使用者提供精確的睡意偵測操作,為業界不斷致力的方向之一。
根據本發明之第一方面,提出一種睡意偵測方法,以針對偵測標的進行睡意偵測操作,睡意偵測方法包括資料收集流程,資料收集流程包括下列步驟。首先偵測偵測標的之第一生理表徵資訊。接著根據第一生理表徵資訊判斷偵測標的是否符合預設睡意臨界條件;若是,針對偵測標的觸發刺激事件。然後判斷是否接收到偵測標的回應於刺激事件觸發之回應事件;若否,則判斷刺激事件是否滿足臨界強度條件。當刺激事件滿足臨界強度條件時,將第一生理表徵資訊記錄為偵測標的對應之睡意偵測實測條件。
根據本發明之第二方面,提出一種睡意偵測裝置,以針對偵測標的進行睡意偵測操作,睡意偵測裝置包括偵測/控制電路、觸發刺激電路及刺激電路。偵測/控制電路偵測偵測標的之第一生理表徵資訊,並據以判斷偵測標的是否符合預設睡意臨界條件;若是,則提供驅動訊號。觸發刺激電路回應於驅動訊號,針對偵測標的觸發刺激事件。回應電路偵測偵測標的回應於刺激事件觸發之回應事件,並據以提供回應訊號。偵測/控制電路更根據回應訊號判斷偵測標的是否對應地觸發回應事件;若否,偵測/控制電路更判斷刺激事件是否滿足臨界強度條件。當刺激事件滿足臨界強度條件時,偵測/控制電路將第一生理表徵資訊記錄為偵測標的對應之睡意偵測實測條件。
為了對本發明之上述及其他方面有更佳的瞭解,下文特舉較佳實施例,並配合所附圖式,作詳細說明如下:
請參照第1圖,其繪示依照本發明實施例之睡意偵測裝置的方塊圖。本實施例之睡意偵測裝置1針對偵測標的2進行睡意偵測操作,其中偵測標的2例如為待測使用者。睡意偵測裝置1包括偵測/控制電路10、觸發刺激電路12及回應電路14。觸發刺激電路12受控於偵測/控制電路10提供之驅動訊號Sdr,以針對偵測標的2觸發刺激事件Esti。舉例來說,觸發刺激電路12可為任意的使用者介面輸出裝置,例如是喇叭、震動器(Vibrator)及燈具等,其可回應於驅動訊號Sdr,觸發諸如聲響、震動或光線閃爍等刺激事件Esti。
回應電路14偵測偵測標的2是否回應於刺激事件Esti觸發對應之回應事件Ersp,並據以提供回應訊號Srsp。舉例來說,回應電路14可為任意的使用者介面輸入裝置,例如是鍵盤、滑鼠、觸控板、按鈕、切換開關(Switch)、語音辨識裝置、影像辨識裝置、紅外線感測器等,其可判斷偵測標的2是否觸發對應之人機介面回應事件,並據以提供回應訊號Srsp。
偵測/控制電路10與觸發刺激電路12及回應電路14耦接,並執行睡意偵測方法,以控制睡意偵測裝置1針對偵測標的2進行睡意偵測操作。請參照第2圖,其繪示依照本發明實施例之睡意偵測方法之資料收集流程的流程圖。舉例來說,本實施例之睡意偵測方法包括資料收集流程,其中包括下列之步驟。首先如步驟(a),偵測/控制電路10偵測偵測標的2之生理表徵資訊Is。舉例來說,偵測/控制電路10選擇性地包括腦波偵測單元、影像擷取單元、心跳偵測單元、呼吸偵測單元及行車狀態偵測單元其中之一或全部,以針對偵測標的2進行腦波資訊、眨眼頻率資訊或頭部擺動資訊、心跳資訊、呼吸頻率資訊及行車狀態資訊,並據以得到生理表徵資訊Is。
舉例來說,此預設睡意臨界條件為以前述各種生理表徵資訊為基礎所決定之睡意臨界標準。以生理表徵資訊Is包括眨眼頻率資訊的操作實例來說,此睡意臨界條件對應地為頻率臨界值;當眨眼頻率資訊對應之眨眼頻率實質上大於此頻率臨界值時,偵測/控制電路10初步判斷偵測標的2進入預設之想睡狀態而符合此預設睡意臨界條件。相對地,當眨眼頻率資訊對應之眨眼頻率實質上小於此頻率臨界值時,偵測/控制電路10判斷偵測標的2尚未進入預設之想睡狀態而不符合此預設睡意臨界條件。基於相似的手段,當生理表徵資訊Is包括其他訊號時,偵測/控制電路10可基於對應之臨界值,來對應地判斷偵測標的2是否符合此預設睡意臨界值,進而判斷偵測標的是否進入預設之想睡狀態。
接著如步驟(b),偵測/控制電路10根據生理表徵資訊Is判斷偵測標的2是否符合預設睡意臨界條件;若否,本實施例之睡意偵測方法重複執行步驟(a),以反覆地針對偵測標的2進行生理表徵資訊Is之偵測操作。當針對偵測標的2偵測到之生理表徵資訊Is符合此睡意臨界條件時,本實施例之睡意偵測方法執行步驟(c),於其中偵測/控制電路10提供驅動訊號Sdr,以驅動觸發刺激電路12針對偵測標的2觸發刺激事件Esti。
於步驟(c)之後一段預設期間內,本實施例之睡意偵測方法執行步驟(d),於其中偵測/控制電路10判斷是否經由回應電路14接收到偵測標的2回應於刺激事件Esti觸發之回應事件Ersp;若是,表示偵測標的2在段預設期間內即刻的針對刺激事件Esti做出反應,而偵測標的2的精神狀態應非處於想睡覺狀態。據此,本實施例之睡意偵測方法係重新回到步驟(a),以持續地偵測偵測標的2的生理表徵資訊Is。
相對地,當偵測/控制電路10未能在此段預設期間內偵測到回應事件Ersp時,表示偵測標的2未能即刻地針對刺激事件Esti做出反應,而偵測標的2很可能處於想睡覺狀態。據此,本實施例之睡意偵測方法於步驟(d)之後係執行步驟(e),於其中偵測/控制電路10更判斷刺激事件Esti是否滿足臨界強度條件。舉例來說,此臨界強度條件例如與刺激事件Esti針對偵測標的2所觸發之感官刺激的強度相關。以觸發刺激電路12為喇叭的操作實例來說,此臨界強度條件例如係指示刺激事件Esti(例如是喇叭發出聲響)的音量臨界值。當喇叭發出聲響的音量實質上小於此音量臨界值時,偵測/控制電路10對應地判斷刺激事件Esti尚未滿足此臨界強度條件。相對地,當喇叭發出聲響的音量實質上大於此音量臨界值時,偵測/控制電路10對應地判斷刺激事件Esti滿足此臨界強度條件。
當刺激事件Esti滿足此臨界強度條件時,表示睡意偵測裝置1已針對偵測標的2觸發強度甚高的刺激事件Esti,然而偵測標的2仍未即刻地針對刺激事件Esti做出回應;換言之,偵測標的2應已進入想睡覺狀態。據此,本實施例之睡意偵測方法執行步驟(f),於其中偵測/控制電路10將生理表徵資訊Is記錄為偵測標的2對應之睡意偵測實測條件。
相對地,當刺激事件Esti不滿足此臨界強度條件時,表示睡意偵測裝置1尚未針對偵測標的2觸發對應至上限強度的刺激事件。據此,本實施例之睡意偵測方法執行步驟(g),於其中偵測/控制電路10提升刺激事件Esti的強度,並對應地重複執行步驟(c),以針對偵測標的2提供強度提升後之刺激事件Esti。
綜合以上,本實施例之睡意偵測裝置1可在資料收集流程中,透過觸發刺激電路12與回應電路14之操作,來針對偵測標的2進行刺激與偵測回應的測試,以確實地在偵測標的2進入想睡覺狀態時,記錄其對應之生理表徵資訊Is。
在本實施例中,雖僅以本實施例之睡意偵測方法包括資料收集流程的情形為例作說明,然,本實施例之睡意偵測方法並不侷限於此。在其他例子中,本實施例之睡意偵測方法亦可多次地重複執行資料收集流程,以對應地記錄多筆睡意偵測實測條件;而在對應地找出多筆睡意偵測實測條件後,本實施例之睡意偵測方法更執行偵測條件訓練流程,以根據多筆睡意偵測實測條件來找出一筆適應性精神狀態判斷條件。舉例來說,此偵測條件訓練流程可由偵測/控制電路10來執行;在其他例子中,偵測/控制電路10更將此多筆睡意偵測實測條件提供至一個後端伺服器,並對應地經由此後端伺服器來執行相關之運算流程。
請參照第3圖,其繪示依照本發明實施例之睡意偵測方法之偵測條件訓練流程的流程圖。接下來的說明書段落,係以透過後端伺服器來執行偵測條件訓練流程的例子,來針對本實施例之睡意偵測方法之偵測條件訓練流程作進一步的說明。舉例來說,本實施例之睡意偵測方法的偵測條件訓練流程包括下列之步驟。首先如步驟(a’),於其中此後端伺服器建立類神經網路N。接著如步驟(b’),於其中此後端伺服器將此多筆睡意偵測實測條件輸入類神經網路N,以經由相關之資料分析、參數預測及特徵值運算操作,來找出適應性精神狀態判斷條件Ca。
以此多筆睡意偵測實測條件對應之生理表徵資訊Is為腦波資訊的例子來說,各筆睡意偵測實測條件係記錄偵測標的2進入想睡覺狀態時之一筆腦波時間域波形,其中此筆腦波時間域波形可經由轉換,以α(例如對應至8-14Hz之頻段)、β(例如對應至14Hz以上之頻段)、θ(例如對應至4-8Hz以上之頻段)及δ波段(例如對應至.04-4Hz之頻段)四個基底來表示。換言之,此多筆睡意偵測實測條件係對應地記錄多筆偵測標的2進入想睡覺狀態時之多筆腦波時間域波形。在步驟(b’)中,此後端伺服器係將此多筆腦波時間域波形的α、β、θ及δ成分做為輸入資料,提供至類神經網路N中,並經由對應之類神經網路訓練方法,來找出適應性精神狀態判斷條件Ca。舉例來說,適應性精神狀態判斷條件Ca係指示偵測標的2進入想睡覺狀態時,其腦波時間域波形的α、β、θ及δ的強度分佈標準。
請參照第4圖,其繪示依照本發明實施例之睡意偵測方法之睡意監測流程的流程圖。在偵測條件訓練流程之後,此後端伺服器更將適應性精神狀態判斷條件Ca載入偵測/控制電路10中;而偵測/控制電路10更執行本實施例之睡意偵測方法中之睡意監測流程,以參考適應性精神狀態判斷條件Ca,來判斷偵測標的2之精神狀態。換言之,經由本實施例之睡意偵測方法中資料收集流程及偵測條件訓練流程,本實施例之偵測/控制電路10可找出適用於偵測標的2的適應性精神狀態判斷條件Ca。藉此,偵測/控制電路10可經由針對偵測標的2最佳化之適應性精神狀態判斷條件Ca,來針對其實現更為精確的睡意監測操作。
舉例來說,本實施例之睡意偵測方法的偵測條件訓練流程包括下列之步驟。首先如步驟(a”),於其中偵測/控制電路10偵測偵測標的2之生理表徵資訊Is。接著如步驟(b”),於其中偵測/控制電路2判斷生理表徵資訊Is是否符合適應性精神狀態判斷條件Ca;若否,表示偵測標的2尚未進入想睡覺之精神狀態。據此,本實施例之睡意偵測方法將重複執行步驟(a”),以持續地針對偵測標的2的生理表徵資訊Is進行偵測。相對地,當生理表徵資訊Is符合適應性精神狀態判斷條件Ca時,表示偵測標的2的生理表徵資訊Is符合適應性精神狀態判斷條件Ca中所定義之想睡覺狀態,而偵測標的2很有可能已進入想睡覺狀態。據此,本實施例之睡意偵測方法係執行步驟(c”),於其中偵測/控制電路10對應地判斷偵測標的2處於想睡覺之精神狀態。
在本實施例中,雖僅以本實施例之睡意偵測方法於偵測條件訓練流程中找出一筆適應性精神狀態判斷條件Ca的情形為例作說明,然,本實例之睡意偵測方法並不侷限於此。在其他例子中,本實施例之睡意偵測方法於偵測條件訓練流程中更可同時找出兩筆或兩筆以上之適應性精神狀態判斷條件,其係分別對應至偵測標的2兩個或兩個以上之不同精神狀態。舉例來說,偵測條件訓練流程係找出兩筆適應性精神狀態判斷條件Ca及Cb,其分別指示偵測標的2進入想睡覺狀態及淺眠狀態時,偵測標的2之腦波時間域波形的α、β、θ及δ的強度分佈標準。
而在同時具有兩筆適應性精神狀態判斷條件Ca及Cb的情況下,本實施例之睡意偵測方法在睡意監測流程中例如更包括操作步驟(d”)及(e”),如第5圖所示。進一步的說,在步驟(c”)之後,當生理表徵資訊Is不符合適應性精神狀態判斷條件Ca時,本實施例之睡意偵測方法執行步驟(d”),於其中偵測/處理電路10判斷生理表徵資訊Is是否符合適應性精神狀態判斷條件Cb;若否表示偵測標的2尚未進入想睡覺或淺眠精神狀態。據此,本實施例之睡意偵測方法將重複執行步驟(a”),以持續地針對偵測標的2的生理表徵資訊Is進行偵測。相對地,當生理表徵資訊Is符合適應性精神狀態判斷條件Cb時,表示偵測標的2的生理表徵資訊Is符合適應性精神狀態判斷條件Ca中所定義之淺眠狀態,而偵測標的2很有可能已進入淺眠狀態。據此,本實施例之睡意偵測方法係執行步驟(e”),於其中偵測/控制電路10對應地判斷偵測標的2處於淺眠之精神狀態。
在本實施例中,雖僅以本實施例之睡意偵測方法於偵測條件訓練流程中找出一筆及兩筆適應性精神狀態判斷條件的例子作說明,然,本實施例之睡意偵測方法並不侷限於此。在其他例子中,本實施例之睡意偵測方法於偵測條件訓練流程中亦可找出三筆或三筆以上之適應性精神狀態判斷條件,藉此針對偵測標的2提出更為多元化之睡意監測操作。舉例來說,於偵測條件訓練流程中,偵測/控制電路10可找出四筆適應性精神狀態判斷條件,分別與偵測標的2的想睡覺精神狀態、淺眠精神狀態、深眠精神狀態及眼睛動期精神狀態。
在本實施例中,雖僅以偵測/控制電路10為單一模組的情形為例作說明,然,本實施例之偵測/控制電路10並不侷限於此。在其他例子中,偵測/控制電路10亦可以兩個模組,例如是偵測模組及核心處理電路,的方式來實現。進一步的說,此偵測模組用以實現針對偵測標的2進行生理表徵資訊偵測之操作;此核心處理電路用以實現針對睡意偵測裝置1中之各個模組進行控制及綜合運算操作,其中此核心處理電路可以處理器及隨取記憶體的方式來實現。
本實施例之睡意偵測方法係包括資料收集流程,於其中係應用偵測/控制電路來針對偵測標進行生理表徵資訊偵測,並在此生理表徵資訊滿足預設睡意臨界條件時,應用刺激電路與回應電路之操作,來針對偵測標的進行刺激與偵測回應的測試,以確實地在偵測標的進入想睡覺狀態時,記錄其對應之生理表徵資訊。換言之,本實施例之睡意偵測方法可經由觸發刺激事件及判斷偵測標的之回應事件的實測方式,來找出偵測標的確實進入想睡覺狀態時的生理表徵資訊。據此,相較於傳統睡意偵測裝置,本實施例之睡意偵測方法及其裝置具有可更具彈性地針對不同的待測使用者提供更為精確之睡意偵測操作的優點。
綜上所述,雖然本發明已以較佳實施例揭露如上,然其並非用以限定本發明。本發明所屬技術領域中具有通常知識者,在不脫離本發明之精神和範圍內,當可作各種之更動與潤飾。因此,本發明之保護範圍當視後附之申請專利範圍所界定者為準。
2...偵測標的
1...睡意偵測裝置
10...偵測/控制電路
12...觸發刺激電路
14...回應電路
第1圖繪示依照本發明實施例之睡意偵測裝置的方塊圖。
第2圖繪示依照本發明實施例之睡意偵測方法之資料收集流程的流程圖。
第3圖繪示依照本發明實施例之睡意偵測方法之偵測條件訓練流程的流程圖。
第4圖繪示依照本發明實施例之睡意偵測方法之睡意監測流程的流程圖。
第5圖繪示依照本發明實施例之睡意偵測方法之睡意監測流程的另一流程圖。
(a)-(g)...流程步驟

Claims (16)

  1. 一種睡意偵測方法,用以針對一偵測標的進行睡意偵測操作,該睡意偵測方法包括一資料收集流程,該資料收集流程包括:(a)偵測該偵測標的之一第一生理表徵資訊;(b)根據該第一生理表徵資訊判斷該偵測標的是否符合一預設睡意臨界條件;若是,執行步驟(c);(c)針對該偵測標的觸發一刺激事件;(d)在步驟(c)之後,判斷是否接收到該偵測標的回應於該刺激事件觸發之一回應事件;(e)當未能偵測到該回應事件時,判斷該刺激事件是否滿足一臨界強度條件;以及(f)當該刺激事件滿足該臨界強度條件時,將該第一生理表徵資訊記錄為該偵測標的對應之一睡意偵測實測條件。
  2. 如申請專利範圍第1項所述之睡意偵測方法,其中該資料收集流程更包括:(g)當該刺激事件不滿足該臨界強度條件時,提升該刺激事件之強度,並重複執行步驟(c)。
  3. 如申請專利範圍第1項所述之睡意偵測方法,其中該資料收集流程更重複執行步驟(a)-(f),以對應地找出複數筆該睡意偵測實測條件。
  4. 如申請專利範圍第3項所述之睡意偵測方法,其中該睡意偵測方法更包括一偵測條件訓練流程,其中包括:(a’)建立一類神經網路;及(b’)將該些筆睡意偵測實測條件輸入該類神經網路,以找出並儲存一第一適應性精神狀態判斷條件。
  5. 如申請專利範圍第4項所述之睡意偵測方法,更包括一睡意監測流程,其中包括:(a”)偵測該偵測標的之一第二生理表徵資訊;(b”)判斷該第二生理表徵資訊是否符合該第一適應性精神狀態判斷條件;及(c”)當該第二生理表徵資訊符合該第一適應性精神狀態判斷條件時,判斷該偵測標的處於一第一精神狀態。
  6. 如申請專利範圍第5項所述之睡意偵測方法,其中該睡意監測流程更包括:(d”)當該第二生理表徵資訊不符合該第一適應性精神狀態判斷條件時,重複執行步驟(a”)。
  7. 如申請專利範圍第5項所述之睡意偵測方法,其中該偵測條件訓練流程更找出並儲存一第二適應性精神狀態判斷條件。
  8. 如申請專利範圍第7項所述之睡意偵測方法,其中該睡意監測流程更包括: (d”)當該第二生理表徵資訊不符合該第一適應性精神狀態判斷條件時,判斷該第二生理表徵資訊是否符合該第二適應性精神狀態判斷條件;及(e”)當該第二生理表徵資訊符合該第二適應性精神狀態判斷條件時,判斷該偵測標的處於一第二精神狀態。
  9. 一種睡意偵測裝置,用以針對一偵測標的進行睡意偵測操作,該睡意偵測裝置包括:一偵測/控制電路,用以偵測該偵測標的之一第一生理表徵資訊,並據以判斷該偵測標的是否符合一預設睡意臨界條件,當該偵測標的處於該預設睡意臨界條件時,該偵測/控制電路更提供一驅動訊號;一觸發刺激電路,回應於該驅動訊號,針對該偵測標的觸發一刺激事件;以及一回應電路,用以偵測該偵測標的回應於該刺激事件觸發之一回應事件,並據以提供一回應訊號;其中,該偵測/控制電路更根據該回應訊號判斷該偵測標的是否對應地觸發該回應事件;當未偵測到該回應事件時,該偵測/控制電路更判斷該刺激事件是否滿足一臨界強度條件;當該刺激事件滿足該臨界強度條件時,該偵測/控制電路將該第一生理表徵資訊記錄為該偵測標的對應之一睡意偵測實測條件。
  10. 如申請專利範圍第9項所述之睡意偵測裝置,其中當該刺激事件不滿足該臨界強度條件時,該偵測/控制電 路更提升該刺激事件之強度,並針對該偵測標的觸發強度提升後之該刺激事件。
  11. 如申請專利範圍第9項所述之睡意偵測裝置,其中該偵測/控制電路驅動該睡意偵測裝置對應地找出複數筆該睡意偵測實測條件。
  12. 如申請專利範圍第11項所述之睡意偵測裝置,其中該偵測/控制電路更建立一類神經網路,並將該些筆睡意偵測實測條件輸入該類神經網路,以找出並儲存一第一適應性精神狀態判斷條件。
  13. 如申請專利範圍第12項所述之睡意偵測裝置,其中該偵測/控制電路更偵測該偵測標的之一第二生理表徵資訊,並判斷該第二生理表徵資訊是否符合該第一適應性精神狀態判斷條件;其中,當該第二生理表徵資訊符合該第一適應性精神狀態判斷條件時,該偵測/控制電路判斷該偵測標的處於一第一精神狀態。
  14. 如申請專利範圍第13項所述之睡意偵測裝置,其中當該第二生理表徵資訊不符合該第一適應性精神狀態判斷條件時,該偵測/控制電路再次地偵測該偵測標的之該第二生理表徵資訊。
  15. 如申請專利範圍第13項所述之睡意偵測裝置,其中該偵測/控制電路更找出並儲存一第二適應性精神狀態判斷條件。
  16. 如申請專利範圍第15項所述之睡意偵測裝置,其中當該第二生理表徵資訊不符合該第一適應性精神狀態判斷條件時,該偵測/控制電路判斷該第二生理表徵資訊是否符合該第二適應性精神狀態判斷條件;其中,當該第二生理表徵資訊符合該第二適應性精神狀態判斷條件時,該偵測/控制電路判斷該偵測標的處於一第二精神狀態。
TW101100663A 2012-01-06 2012-01-06 睡意偵測方法及其裝置 TWI478691B (zh)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
TW101100663A TWI478691B (zh) 2012-01-06 2012-01-06 睡意偵測方法及其裝置
CN201210021827.1A CN103190923B (zh) 2012-01-06 2012-01-31 睡意侦测方法及其装置
US13/662,968 US9113837B2 (en) 2012-01-06 2012-10-29 Drowsiness detection method and associated device

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
TW101100663A TWI478691B (zh) 2012-01-06 2012-01-06 睡意偵測方法及其裝置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
TW201328659A TW201328659A (zh) 2013-07-16
TWI478691B true TWI478691B (zh) 2015-04-01

Family

ID=48713873

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
TW101100663A TWI478691B (zh) 2012-01-06 2012-01-06 睡意偵測方法及其裝置

Country Status (3)

Country Link
US (1) US9113837B2 (zh)
CN (1) CN103190923B (zh)
TW (1) TWI478691B (zh)

Families Citing this family (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11318949B2 (en) * 2010-06-07 2022-05-03 Affectiva, Inc. In-vehicle drowsiness analysis using blink rate
AU2013205744B1 (en) * 2013-05-07 2014-10-16 Safemine Ag Improving safety sites with movable objects
TW201501044A (zh) * 2013-06-24 2015-01-01 Utechzone Co Ltd 偵測臉部動作以產生訊號的裝置、方法以及電腦可讀取紀錄媒體
AU2013206671B2 (en) 2013-07-03 2015-05-14 Safemine Ag Operator drowsiness detection in surface mines
DE102014204339A1 (de) * 2014-03-10 2015-09-10 Ford Global Technologies, Llc Verfahren zur Ermöglichung eines leistungsfördernden Kurzschlafes in einem Kraftfahrzeug
CN106456077A (zh) * 2014-06-20 2017-02-22 Sdip控股企业有限公司 监测睡意
CN104207791B (zh) * 2014-08-26 2017-02-15 江南大学 一种疲劳驾驶检测方法
TWI536279B (zh) * 2015-04-22 2016-06-01 緯創資通股份有限公司 人眼偵測方法及系統
US11365975B2 (en) 2018-09-27 2022-06-21 Honda Motor Co., Ltd. Visual confirmation system for driver assist system
CN109330564B (zh) * 2018-10-11 2023-04-11 杨松 判断入睡的方法与装置
CN112435441B (zh) * 2020-11-19 2022-08-16 维沃移动通信有限公司 睡眠检测方法和可穿戴电子设备

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TW200929089A (en) * 2007-12-28 2009-07-01 Univ Chung Yuan Christian Drowsiness detection system
TWM364383U (en) * 2009-03-03 2009-09-01 Cheng-Yun Yang Earphone having alarm detection function
CN101969849A (zh) * 2009-03-03 2011-02-09 丰田自动车株式会社 睡眠深度判定装置、睡眠深度维持装置以及睡眠深度判定方法

Family Cites Families (32)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4408616A (en) * 1981-05-15 1983-10-11 The Children's Medical Center Corporation Brain electricaL activity mapping
JP3369201B2 (ja) * 1991-10-02 2003-01-20 マツダ株式会社 覚醒度維持装置
US5259390A (en) * 1992-02-03 1993-11-09 Queen's University Method and apparatus to monitor sleep behaviour
US6265978B1 (en) * 1996-07-14 2001-07-24 Atlas Researches, Ltd. Method and apparatus for monitoring states of consciousness, drowsiness, distress, and performance
US6070098A (en) * 1997-01-11 2000-05-30 Circadian Technologies, Inc. Method of and apparatus for evaluation and mitigation of microsleep events
US6805668B1 (en) * 2001-06-26 2004-10-19 Cadwell Industries, Inc. System and method for processing patient polysomnograph data utilizing multiple neural network processing
US7277748B2 (en) * 2002-09-13 2007-10-02 Neuropace, Inc. Spatiotemporal pattern recognition for neurological event detection and prediction in an implantable device
IL155955A0 (en) * 2003-05-15 2003-12-23 Widemed Ltd Adaptive prediction of changes of physiological/pathological states using processing of biomedical signal
JP4111062B2 (ja) * 2003-05-27 2008-07-02 株式会社デンソー 眠気度合検出装置
US8606356B2 (en) * 2003-09-18 2013-12-10 Cardiac Pacemakers, Inc. Autonomic arousal detection system and method
BRPI0712837B8 (pt) * 2006-06-11 2021-06-22 Volvo Tech Corporation método para determinação e análise de uma localização de interesse visual
US8295934B2 (en) * 2006-11-14 2012-10-23 Neurovista Corporation Systems and methods of reducing artifact in neurological stimulation systems
WO2008065724A1 (fr) * 2006-11-29 2008-06-05 Fujitsu Limited Procédé d'évaluation de niveau d'alerte et programme d'évaluation de niveau d'alerte
JP4697185B2 (ja) * 2006-12-04 2011-06-08 トヨタ自動車株式会社 覚醒度判定装置及び覚醒度判定方法
US8033998B2 (en) * 2006-12-28 2011-10-11 Medtronic, Inc. Device and method for automatic threshold setting
JP5056067B2 (ja) * 2007-02-26 2012-10-24 株式会社デンソー 居眠り警報装置
US7982620B2 (en) * 2007-05-23 2011-07-19 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. System and method for reducing boredom while driving
US8131352B2 (en) * 2007-06-20 2012-03-06 Neuropace, Inc. System and method for automatically adjusting detection thresholds in a feedback-controlled neurological event detector
US8343065B2 (en) * 2007-10-18 2013-01-01 Innovative Surgical Solutions, Llc Neural event detection
ATE554706T1 (de) * 2008-03-11 2012-05-15 Toyota Motor Co Ltd Schlafsteuerungsvorrichtung und steuerungsverfahren dafür
EP2100556A1 (en) * 2008-03-14 2009-09-16 Koninklijke Philips Electronics N.V. Modifying a psychophysiological state of a subject
US8140149B2 (en) 2008-07-04 2012-03-20 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Drowsiness detector
US8298153B2 (en) * 2008-07-09 2012-10-30 Medtronic, Inc. System and method for the detection of acute myocardial infarction
TW201025207A (en) * 2008-12-31 2010-07-01 Ind Tech Res Inst Drowsiness detection method and apparatus thereof
US8489253B2 (en) * 2009-09-30 2013-07-16 Honda Motor Co., Ltd. Driver state assessment device
CN102271584B (zh) * 2009-10-29 2015-01-07 松下电器产业株式会社 生物疲劳评价装置以及生物疲劳评价方法
US20120029302A1 (en) * 2010-07-29 2012-02-02 Shih-Chung Hsu Apparatus and method for dynamic detection of electrophysiological signals for stillness feedback
US8666603B2 (en) * 2011-02-11 2014-03-04 Sitting Man, Llc Methods, systems, and computer program products for providing steering-control feedback to an operator of an automotive vehicle
US8698639B2 (en) * 2011-02-18 2014-04-15 Honda Motor Co., Ltd. System and method for responding to driver behavior
JP5666383B2 (ja) * 2011-05-26 2015-02-12 パナソニック株式会社 眠気推定装置及び眠気推定方法
US8766819B2 (en) * 2011-06-17 2014-07-01 The Boeing Company Crew allertness monitoring of biowaves
TWI438727B (zh) * 2012-02-15 2014-05-21 Wistron Corp 防瞌睡預警系統及方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TW200929089A (en) * 2007-12-28 2009-07-01 Univ Chung Yuan Christian Drowsiness detection system
TWM364383U (en) * 2009-03-03 2009-09-01 Cheng-Yun Yang Earphone having alarm detection function
CN101969849A (zh) * 2009-03-03 2011-02-09 丰田自动车株式会社 睡眠深度判定装置、睡眠深度维持装置以及睡眠深度判定方法

Also Published As

Publication number Publication date
TW201328659A (zh) 2013-07-16
CN103190923B (zh) 2015-03-18
US20130176129A1 (en) 2013-07-11
US9113837B2 (en) 2015-08-25
CN103190923A (zh) 2013-07-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
TWI478691B (zh) 睡意偵測方法及其裝置
US10706717B2 (en) Electronic device and control method thereof
JP6641298B2 (ja) 多肢選択式の解答の直接選択及び状態変更の特定を容易にするためのブレインコンピュータインターフェース
CN107595245B (zh) 一种睡眠管理方法、***及终端设备
JP6084953B2 (ja) コンテンツ評価システム及びそれを用いたコンテンツ評価方法
RU2672684C2 (ru) Сенсорные стимулы для повышения точности оценки определения стадий сна
JP2017537725A (ja) 乳幼児睡眠モニタ
KR101851690B1 (ko) 착용형 센서를 이용한 일주기 생체리듬의 비정상성 탐지 장치 및 방법
JP6396593B2 (ja) 仮眠の回復値を増加させるためのシステム及び方法
JP2019531792A (ja) 異常心音の検出のための分類器アンサンブル
JP2009501557A5 (zh)
JP2018521830A (ja) 注意欠陥を監視し改善する方法およびシステム
CN105615884B (zh) 检测打鼾的方法和装置
WO2019176992A1 (ja) 推定システム、学習装置、学習方法、推定装置及び推定方法
KR20180046354A (ko) 저전력 모션 센서를 이용한 코골이 검출 방법
US10123394B2 (en) Control method of information terminal apparatus provided with vibration sensor
JP6385470B2 (ja) 対象の健康状態を検出するデバイス、システム及びコンピュータプログラム
WO2022010573A1 (en) Using ambient light sensors and ambient audio sensors to determine sleep quality
CN105496381A (zh) 一种基于智能穿戴设备的婴幼儿看护方法及智能穿戴设备
Mindoro et al. Drowsy or not? Early drowsiness detection utilizing arduino based on electroencephalogram (eeg) neuro-signal
KR20160120482A (ko) 생체 신호를 이용한 사용자 행동 예측 시스템 및 방법
US20210236023A1 (en) TECHNOLOGY ADAPTED TO ENABLE IMPROVED COLLECTION OF INVOLUNTARY EYELlD MOVEMENT PARAMETERS, INCLUDING COLLECTION OF EYELlD MOVEMENT PARAMETERS TO SUPPORT ANALYSIS OF NEUROLOGICAL FACTORS
JP6652558B2 (ja) 徐波を検出するシステム及び方法
TW202108077A (zh) 專注力自動偵測方法和系統
CN108837271A (zh) 电子装置、提示信息的输出方法及相关产品