運転者の眠気を予測するためのEEG / NIRS併用システムの利用

Utilization of a combined EEG/NIRS system to predict driver drowsiness
Thien Nguyen, Sangtae Ahn, Hyojung Jang, Sung Chan Jun, Jae Gwan Kim
Scientific reports, 7: 43933, 2017

運転者の居眠りによる多数の自動車事故は多くの国々にとって重大な懸念である.この問題を解決するために,数多くの対策方法が提案されている.しかしながら,居眠り検出の精度が不十分であるため,結果は不鮮明であった.本研究では,運転者の眠気を検出するための新しいアプローチ,EEGとNIRSの組み合わせを提案する. EEG,EOG,ECGおよびNIRS信号は,被験者が覚醒および眠気状態の両方を伴う模擬運転作業中に測定された.瞬目率,目の閉じ具合,心拍数,アルファおよびベータバンドパワーを使用して被験者の状態を特定した.最も有益なパラメータを見つけるために,EEGおよびNIRS信号に対して統計的検定が行われた.覚醒状態と眠気状態を分類するために,フィッシャーの線形判別分析法が採用された.時系列分析を使用して眠気を予測した.前頭葉におけるオキシヘモグロビン濃度変化およびベータバンドパワーは.2状態の間で最も異なることが明らかになった.さらに,これら2つのパラメータは,覚醒状態から眠気状態への遷移によく対応している.オキシヘモグロビン濃度変化の急激な増加は,ベータバンドパワーの劇的な減少と共に,最初の目の閉鎖の数秒前に起こった.

事故防止のためのドライバ嗜眠状態のリアルタイム緊急自動車駐車システム

Real time emergency auto parking system in driver lethargic state for accident preventing
Mohammed Hayyan Alsibai, Syafiq Fauzi Kamarulzaman, Hossam Adden Alfarra and Yasir Hashim Naif MATEC
Web Conf. Volume 90, 01034, 2017
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本稿では,運転者の眠気や嗜眠状態を検知する視覚センサを用いた安全運転・事故防止システムについて述べる.危険な状況に陥った場合,システムはドライバに通知する.また、ドライバが安全運転を行うことができない場合には,緊急駐車システムを作動させる.このシステムは2つの段階からなる.まず,スマートフォンやタブレットコンピュータを処理装置として使用する眠気検出段階がある.第2段階は,マイクロコントローラユニット(MCU)を使用する車両緊急駐車制御システムである.MCUは,アラームシステム,ハザードランプ,および車両制御インタフェースに接続されている.実験結果では現実的なリアルタイム応答を示した.眠気検出平均処理時間は約480ms /フレームであった.警報システムは500ミリ秒以内に完全に応答していた.シミュレーション結果は,自動駐車システムの開発された計画の実効性をリアルタイムで示していた.眠気検出から完全駐車までの平均時間は,車両が100km/h の速度で動いている場合、約15秒であった.