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眠気検知

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交通死亡事故の原因の第一位は「漫然運転」

近年、集中力や注意力が低下した状態で車を運転する漫然運転や脇見運転など、ドライバーのヒューマンエラーに起因する交通事故が増加しています。 中でも居眠り運転などの「漫然運転」は交通死亡事故の原因として最上位に挙げられており、減少傾向にはあるものの、年間 500 件 近くの死亡事故が発生しています。

令和元年中の交通死亡事故の発生状況及び 道路交通法違反取締り状況等について

※警察庁交通局「令和元年中の交通死亡事故の発生状況及び 道路交通法違反取締り状況等について」より

このような背景から、政府もドライバーの眠気対策機器の導入支援などを行ってきましたが、一部の事業社を除き、一般家庭にまでは広く普及できていない状況です。 ドライバーの眠気を見える化し、運転中の心身を最適な状態に保つことは極めて重要ですが、これまでの居眠り運転対策では、眠気状態を検知するために特定の装置を身につける必要があるなど、ドライバーにとって負荷やストレスが大きいものがほとんどでした。

SHARONのまばたき検知アルゴリズム

ドライバーの眠気状態の検知は、車両情報や操作情報を用いる方法と、ドライバーの生体情報を用いる方法に大別できます。 生体情報から眠気状態を推定する方法には、瞬目、表情(あくび等)、脳波、心拍、皮膚コンダクタンス、呼吸、それら複数の情報を用いる方法があります。 いずれも眠気を直接的に計測しているわけではなく、眠気と相関がある情報(物理量)を計測することで眠気状態を推測するというアプローチをとっています。

その中で、運転中のドライバーに対するストレスを最小限に抑えながらも、眠気を非接触・ 非侵襲にリアルタイムで眠気を検知する有効な方法として、画像認識技術を用いるものがあります。これは、車内のダッシュボード等に設置したカメラによりドライバーの顔画像を撮像し、画像認識AIを用いてドライバーの「瞬目」の情報(閉眼時間や瞬目回数など)を検知し、眠気状態を推定するというものです。

SHARONの「まばたき検知アルゴリズム」を活用すれば、ドライバーの瞬目情報が高精度に認識することができます。撮影された動画像から人の顔の特徴点を検出し、上下のまぶたの間隔(距離)の情報から、瞬目時間や回数を高精度に算出することができ、そこから得られる長い閉眼時間の出現比率や瞬目回数などの情報を用いて、眠気の推定に活用することが可能になります。

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期待インパクト

画像認識をベースに眠気状態を検知する方法は、特定の装置などの装着の必要がなく、ドライバーへのストレスを最小限にすることができます。 また、車内の空調や音響機器などの様々な装置と連動させることで、眠くなる前にさりげなく自然な覚醒を促すことができるようになり、ストレスなく快適な移動手段を提供できるとともに、交通事故の低減に貢献することが可能になります。

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活用事例

顔モザイク処理

SHARONの「顔モザイク処理アルゴリズム」を用いることによって、人の顔部分をリアルタイムに認識しモザイク処理を行うことが可能です。

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