JP4052081B2 - 視線方向検出装置 - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、車両の運転者の視線方向を検出する視線方向検出装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
車両の運転者の視線方向を検出する技術として、従来より、特開平８−１７８７１２公報（以下、特許文献１という）に記載された「漫然運転検出装置」が知られている。該特許文献１では、視線検出センサで検出された視線データを、所定の周波数（例えば３０Ｈｚ）でサンプリングし、視線座標をメモリに格納する。そして、サンプリング数が所定数（例えば１０，０００）を超えた場合には、その１０，０００個のサンプリングデータの中から最も度数の多い座標を視線中心座標として認識する。
【０００３】
【特許文献１】
特開平８−１７８７１２号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
上述した特許文献１に開示された技術では、状況を特定せずサンプリングするデータ数を決めているため、どんな状況下でもイニシャル位置が確実に検出できるようなサンプル数を指定しておかなければならない。特許文献１に示されている例であれば、サンプリングレートが３０Ｈｚのビデオレートの時でも１０，０００個のサンプルを収集するのに５分以上かかることになる。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、本発明は、運転者の眼のイニシャル位置を求め、当該イニシャル位置を基準として前記運転者の視線方向を検出する視線方向検出装置において、前記運転者の、眼の位置を検出する眼の位置検出手段と、前記眼の位置検出手段によって検出された運転者の眼の位置データに基づいて、運転者が正面を向いているときの眼の位置をイニシャル位置として設定するイニシャル設定手段と、車両の走行速度を検出する車速検出手段と、当該車両と、その前方を走行する先行車との間の車間距離を検出する車間距離検出手段と、前記車速検出手段にて検出された車速データと前記車間距離検出手段にて検出された車間距離データとに基づいて、前記先行車との車間時間を演算する車間時間算出手段と、前記車間時間算出手段にて得られた車間時間に基づいて、前記イニシャル位置を決定するための精度をイニシャル設定精度として設定するイニシャル設定精度設定手段と、を有し、前記イニシャル設定手段は、前記イニシャル設定精度設定手段により設定されたイニシャル設定精度で、前記運転者の眼のイニシャル位置を求めることを特徴とする。
【０００６】
【発明の効果】
本発明に係る視線方向検出装置では、運転者の視線方向を検出する際のイニシャル位置の設定精度（イニシャル設定精度）を、車間時間に応じて変更するようにしている。即ち、車速検出手段にて検出された車両の走行速度（Ｖ）と、車間距離検出手段にて検出された車間距離（Ｌ）に基づいて、車間時間（Ｌ／Ｖ）を算出し、この車間時間に基づき、イニシャル設定精度を設定している。従って、高精度に、且つ短時間で、運転者の眼のイニシャル位置を求めることができるようになる。
【０００７】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
【０００８】
＜第１の実施形態＞
先行車との間の車間時間Ｌ／Ｖ（車間距離を走行速度で除した値）に基づいて検出測定回数に関するイニシャル設定精度ｉmaxを設定するようにした第１の実施の形態を説明する。
【０００９】
［システムブロック図］
図１は、本発明に係る視線方向検出装置の、第１の実施形態の構成を示すブロック図である。同図に示す視線方向検出装置は、顔画像撮像手段ＣＬ１と、眼の位置検出手段ＣＬ２と、イニシャル設定手段ＣＬ３と、車速検出手段ＣＬ４と、車間距離検出手段ＣＬ５と、車間時間算出手段ＣＬ６と、イニシャル設定精度設定手段ＣＬ７と、を備えている。
【００１０】
撮像手段ＣＬ１は、車両の乗員の顔を撮像して、当該乗員の顔画像データを出力する。眼の位置検出手段ＣＬ２は、顔画像撮像手段ＣＬ１から出力された顔画像データを処理して、乗員の眼の位置を特定する。
【００１１】
イニシャル設定手段ＣＬ３は、眼の位置検出手段ＣＬ２で検出された眼の位置に基づき、乗員が車両の正面を見ているときの、眼の代表位置を設定する。車速検出手段ＣＬ４は、自車の走行速度Ｖを検出する。
【００１２】
車間距離検出手段ＣＬ５は、先行車の有無を検出し、更に、先行車が存在する場合には、この先行車との間の車間距離Ｌを検出する。
【００１３】
車間時間算出手段ＣＬ６は、車速検出手段ＣＬ４より検出された自車の走行速度Ｖと、車間距離検出手段ＣＬ５より検出された車間距離Ｌに基づいて、先行車と自車との車間時間（Ｌ／Ｖ）を算出する。ここで、車頭時間はある地点を前車が通過し始めてから後車が通過し始めるまでの時間をいう。また、類似のものとして車間時間があり、当該時間はある地点を前車が通過完了した後、後車が通過を完了するまでの時間をいう。このため、車頭時間には前車の車長分が含まれることになり、同じ車頭時間でも前車の全長が長ければ車間時間は短くなる。
【００１４】
イニシャル設定精度設定手段ＣＬ７は、イニシャル設定手段ＣＬ３で設定するイニシャルの設定精度を、車間時間算出手段ＣＬ６より算出された車間時間に基づいて設定する。
【００１５】
［機器の配置］
図２は、第１の実施形態に係る視線方向検出装置の、各機器の配置図である。
【００１６】
顔画像撮像手段ＣＬ１として、ＴＶカメラ１が自動車のインストルメント上で運転者を略正面で撮像できる位置に設置され、運転者の顔部分を撮影する。
【００１７】
ＴＶカメラ１の入力画像は、本実施形態では、例えば横方向（Ｘ）６４０画素、縦方向（Ｙ）４８０画素からなる。ＴＶカメラ１で撮像された入力画像は、インストルメント裏側など車体内部に設置されたマイクロコンピュータ２に画像データとして入力される。
【００１８】
マイクロコンピュータ２には、眼の位置検出手段ＣＬ２と、イニシャル設定手段ＣＬ３と、車間時間算出手段ＣＬ６と、イニシャル設定精度設定手段ＣＬ７がプログラミングされている。
【００１９】
車速検出手段ＣＬ４として、インストパネル上の速度メータと連動した車速センサー３が設置されている。
【００２０】
車間距離検出手段ＣＬ５として、レーザレーダ４が車両先頭部に備え付けられている。
【００２１】
［システム全体の処理］
次に、システムの処理状況について説明する。
【００２２】
図３は、システムの全体の処理の流れを示すフローチャートである。まず、処理が開始されると、車速Ｖの検知処理ステップＳ０１（以下、「ステップＳ」は単に「Ｓ」と表す）で自車の車速を検知する。
【００２３】
次いで、先行車検知、車間距離Ｌ検知処理Ｓ０２で、先行車を検知して先行車が見つかると、先行車との車間距離Ｌを検知する。
【００２４】
車間時間Ｌ／Ｖ算出処理Ｓ０３では、検知された車速Ｖと車間距離Ｌとに基づいて、車間時間Ｌ／Ｖを算出する。
【００２５】
イニシャル設定精度ｉmax読込処理Ｓ０４では、予め設定してマイクロコンピュータ２に記憶されている車間時間Ｌ／Ｖに対するイニシャル設定精度ｉmaxのテーブル（図４参照、詳細後述）から、車間時間Ｌ／Ｖ算出処理Ｓ０３で算出した車間時間Ｌ／Ｖに対応するイニシャル設定精度ｉmaxを読み込む。
【００２６】
Ｓ０５では、変数ｉを０に初期化する。眼の位置検出処理Ｓ０６では、ＴＶカメラ１で顔画像を撮像され、マイクロコンピュータ２に入力された画像データを画像処理することによって、画像上の眼の位置を特定する。
【００２７】
Ｓ０７では、眼の位置検出処理Ｓ０６で検出された眼の位置を、データ配列ＥＰ（ｉ）に代入する。Ｓ０８では、変数ｉをインクリメントする。
【００２８】
Ｓ０９では、変数ｉがイニシャル設定精度ｉmaxに達したか否かを判断する。変数ｉがイニシャル設定精度ｉmaxに達した場合は（Ｓ０９でＹＥＳ）、イニシャル位置算出処理Ｓ１０へ処理を進める。他方、変数ｉがイニシャル設定精度ｉmaxに達していない場合は（Ｓ０９でＮＯ）、眼の位置検出処理Ｓ０６へ処理を戻す。
【００２９】
イニシャル位置算出処理Ｓ１０では、データ配列ＥＰ（ｉ）の総和をイニシャル設定精度ｉmaxで除算することによって平均位置を算出し、平均位置をイニシャル位置として設定する。
【００３０】
もし、眼の位置検出処理Ｓ０６で眼が検出できなっかったループがある場合は、検出できなっかったループの回数だけ、イニシャル設定精度ｉmaxを減じた値で平均位置の算出を行う。
【００３１】
［イニシャル設定精度ｉmaxのテーブル］
図４は、車間時間Ｌ／Ｖに対するイニシャル設定精度ｉmaxのマップを示す。なお、実際にはこのマップは数値化され、データテーブルとしてマイクロコンピュータ２に記憶される。
【００３２】
発明者らによる幹線道路走行時の脇見運転状況の計測結果によると、通常の運転中に脇見状態が発生するのは、車間時間Ｌ／Ｖが長すぎず、短すぎず、ある程度の車間時間の範囲内で発生する確率が高くなることが確認されている。これは、車間時間が短いときは前方の先行車の監視に努め、車間時間が長いときは先行車以外の前方の障害物の探索を行っているためと考えられる。
【００３３】
図５は、脇見の発生確率の高い時と脇見の発生確率の小さい時の、片側の眼の位置（ｘ方向）の度数分布を示したものである。脇見の発生確率の高い時も、脇見の発生確率の小さい時も、ほぼ同じ場所を頂点とした山型の分布となる。脇見の発生確率の高い時も、脇見の発生確率の小さい時も、運転者が正面を見ている時の度数が一番多くなり、この頂点の部分が運転者が正面を見ている時の眼の位置となる。
【００３４】
しかし、脇見の発生確率の高い時は、頂点が低くすそ野が広い分布となり、脇見の発生確率の小さい時は、頂上が高くすそ野の狭い分布となる。このことから、脇見の発生確率の小さい時は、少ないサンプル数でも確からしい代表位置（平均位置、最頻位置、中央位置等の統計値が使える）を求めることができるが、脇見の発生確率の高い時は、サンプル数を多くしなければ確からしい代表位置を求めることはできない。
【００３５】
よって、イニシャル設定精度ｉmaxが大きくなると必要となるイニシャル位置を求めるために必要となるサンプル数が多くなり、処理時間が大きくなり、イニシャル設定精度ｉmaxが小さくなればイニシャル位置を求めるために必要となるサンプル数が少なくてすみ、処理時間は短くなる。
【００３６】
図４に示したテーブルは、発明者らによる上述した車間時間と脇見の発生確率と眼の位置の関係に基づいて実験的に設定したものである。イニシャル設定精度ｉmaxは、同図（ａ）に示すように、車間時間Ｌ／Ｖに対して連続的に設定してもよいし、同図（ｂ）に示すように、車間時間Ｌ／Ｖに対してステップ状に設定してもよい。或いは、同図（ｃ）に示すように、実験結果に沿って設定してもよい。
【００３７】
なお、図４に示すテーブルでは、所定の車間時間においてイニシャル設定精度ｉmaxが最大値ｉmaxpとなる設定例を示すが、所定の車間時間範囲において、イニシャル設定精度ｉmaxが最大値ｉmaxpとなるように設定してもよい。
【００３８】
いずれのテーブルでも、所定の車間時間、或いは所定の車間時間範囲において、イニシャル設定精度ｉmaxが最大値ｉmaxpとなるように設定しているので、所定の車間時間、或いは所定の車間時間範囲を境界に、車間時間が短くなるほど、或いは車間時間が長くなるほど、イニシャル設定精度ｉmaxを小さくする。
【００３９】
［眼の位置特定処理］
眼の位置特定処理Ｓ０６を、図６に示すフローチャートを用いて説明する。まず、図６のＳ０６１では、顔画像の撮像処理Ｓ０６１が実行され、ＴＶカメラ１で検出対象者の顔画像を撮像し、マイクロコンピュータ２に画像データとして入力される。
【００４０】
Ｓ０６２では、顔画像の撮像処理Ｓ０６１で撮像された画像から、眼の候補の位置の特定の処理が実行される。Ｓ０６３では、眼判定処理を行う。
【００４１】
Ｓ０６４では、Ｓ０６１で眼の候補の位置の特定の処理で検出した眼の候補点すべてを判定したかどうかを判定する。眼の候補点すべてを判定した場合（Ｓ０６４でＹＥＳ）は、図３のＳ０７に処理が移る。眼の候補点すべてを判定し終わっていない場合（Ｓ０６４でＮＯ）は、Ｓ０６３眼判定処理に戻る。
【００４２】
［眼の候補の位置の特定の処理］
眼の候補の位置の特定の処理Ｓ０６２の流れを、図７に示すフローチャート、及び図８〜図１２を用いて説明する。
【００４３】
まず、図７のステップＳ０６２１では、顔画像の撮像処理Ｓ０６１で撮像し、マイクロコンピュータ２に入力された画像データ全体を全体画像Ｇとして画像メモリに保存する。
【００４４】
次に、ステップＳ０６２２では、縦方向に１ライン終了後に、一つ隣のラインの処理に移して行き、縦方向の全ラインでのポイント抽出が終了したか否かを判断する。ステップＳ０６２２で、全ラインにおいてポイント抽出が行われていないと判断された場合は、ステップＳ０６２３に移行する。
【００４５】
ステップＳ０６２３では、縦方向（Ｙ軸方向）の１ラインの濃度値の相加平均演算を行う。この処理は、画像データ撮影時の濃度値の変化の小さなバラツキを無くすことを目的としており、濃度値の大局的な変化を捉えるためである。
【００４６】
ステップＳ０６２４では、ステップＳ０６２３の演算結果である相加平均値における微分演算を行う。ステップＳ０６２５では、ステップＳ０６２４の演算結果である微分値によるポイント抽出を行う。この処理が１ライン終了した後、ステップＳ０６２６で、次のラインの処理に切り替えて行く。
【００４７】
前述のステップＳ０６２２で、全ラインのポイント抽出が終了したと判断されると、ステップＳ０６２７へ移行し、隣合う各ラインの抽出ポイントのＹ座標値を比較し、Ｙ座標値が所定値以内の場合、連続データとして、▲１▼連続データのグループ番号、▲２▼連続開始ライン番号、▲３▼連続データ数、▲４▼連続データを構成する各抽出ポイントの縦方向位置の平均値（その連続データの代表上下位置）、▲５▼連続開始ラインと終了ラインの横方向位置の平均値（その連続データの代表左右位置）をメモリする。
【００４８】
ここでの検出対象は眼としているため、その特徴量は横に比較的長く続くデータであるといえるので、横方向に所定値以上続くことを条件に、連続データを選択することができる。
【００４９】
このようにして選択した顔の特徴量を連続データＧとして表したものを、図８に示す。なお、連続データＧの抽出方法をフローチャートの流れのみで簡単に説明したが、処理状態の詳細については、「特開平１０−４０３６１号公報」、及び「特開平１０−１４３６６９号公報」等にも記載されている。
【００５０】
連続データＧがいわば眼の候補となり、こお連続データＧの代表座標値Ｃが眼の候補点の位置となる。
【００５１】
次に、ステップＳ０６２８において、図８に示すような各連続データＧの代表座標値Ｃを基準に各連続データＧを含む存在領域ＥＡを設定する。この存在領域ＥＡは、次のようにして決定する。
【００５２】
（存在領域ＥＡの大きさの決め方）
存在領域ＥＡの大きさは、図９〜図１２のようにして決めている。図９は、存在領域ＥＡの大きさを示し、図１０，図１１は数人の眼の大きさを調べた横、縦の長さの統計データを示している。ここで、存在領域ＥＡの大きさは、ノイズ（顔の皺や明暗などを抽出してしまう）の低減や処理速度を落とさないためにも、可能な限り小さい領域が良い。
【００５３】
現在の居眠り検出などの処理で使っている大きさは数人の眼の大きさを調べ、それに余裕分（例えば×１．５倍）を加味した大きさにしている。数人の眼の大きさを統計的に求める方法としては、図１０，図１１のように、眼の縦横寸法のデータを集め、その分布の例えば９５％をカバーする寸法に余裕分をみて決定する方法が考えられる。そして、この９５％をカバーする寸法、即ち、横寸法ｘａ、縦寸法ｙａに、図９のように余裕分（×１．５）をみて決定している。なお、画像処理により眼の幅や高さを推定し、縦横の大きさに余裕分を加える方法も考えられる。
【００５４】
（存在領域ＥＡの位置の決め方）
図１２は、例えば右眼の存在領域ＥＡを位置決めする方法について示している。眼の座標値（ｘ１，ｙ１）を基準に、距離ｘ２，ｙ２の位置に存在領域ＥＡを描く基準点Ｐを決め、Ｐ点から予め決めておいた存在領域ＥＡの寸法ｘ３，ｙ３を描画し、位置を決める。ｘ２及びｙ２はｘ３，ｙ３の１／２で予め存在領域ＥＡが眼の中心にくるような長さとしている。存在領域ＥＡを画像全体で見つかった連続データＧすべてについて設定する。
【００５５】
[眼判定処理]
図６に示した眼判定処理Ｓ０６３を、図１３に示すフローチャート、及び図１４〜図１６を用いて説明する。
【００５６】
まず、図１３のステップＳ０６３０１では、眼の候補点の存在領域ＥＡの画像データを微少画像ＩＧとして画像メモリに保存する。全体画像Ｇと保存される微小画像ＩＧの状態を、図１４に示す。
【００５７】
更に、顔画像の撮像処理Ｓ０６１（図６）で撮像しマイクロコンピュータ２に入力された画像データ全体を、全体画像Ｇとして画像メモリに保存する。
【００５８】
次に、ステップＳ０６３０２では、全体画像Ｇの代表座標値Ｃに相当する微小画像ＩＧの、代表座標値ＩＣを基準とした範囲ＡＲの濃度情報をもとに、二値化閾値を設定する。この範囲ＡＲは、存在領域ＥＡより小さくし、二値化閾値を正確に設定できるようにしている。
【００５９】
各範囲ＡＲでの二値化閾値の算出方法の一例を、図１５を用いて説明する。範囲ＡＲにおいて、縦方向に数ラインの濃度値の読み出しを行う。図１５では、この縦方向へのラインが４本あることを示している。この各ラインにおいて、最も高い（明るい）濃度値と、最も低い（暗い）濃度値をメモリして行き、全ラインのメモリが終了したら、各ラインの最も高い（明るい）濃度値の中で、一番低い濃度値（皮膚の部分）と、各ラインの最も低い（暗い）濃度値の中で、一番低い濃度値（眼の部分）とを求め、その中央値を二値化閾値とする。
【００６０】
この二値化閾値のための範囲ＡＲは、眼の黒い部分と眼の周囲の皮膚の白い部分が入るように設定し、また、画像の明るさのバラツキによる影響を少なくするために必要最小限の大きさにしている。また、二値化閾値は、その領域内の眼の一番低い（暗い）濃度値と、皮膚の部分の一番低い（暗い）濃度値の中央値とすることで、皮膚の部分から眼の部分を切り出すのに適した値になる。
【００６１】
更に、二値化閾値を決定するのに皮膚の部分の濃度値の一番低い（暗い）濃度値を用いている理由は、次の通りである。
【００６２】
即ち、眼の周囲の明るさのバラツキによる影響を少なくするために、濃度値を読み出す範囲ＡＲを極力小さくしていても、該範囲ＡＲの一部に直射光が当たっているような部分が外乱として入ることがあり、この部分を二値化閾値の決定に用いないようにするためである。
【００６３】
ステップＳ０６３０３では、こうして決定した二値化閾値を用いて微少画像ＩＧを二値化処理し、二値画像ｂＧとして画像メモリに保存する。
【００６４】
このような二値化閾値を用いて、二値化した候補オブジェクトを検出することにより、眼を正確に捉えて候補オブジェクトの幾何形状を用いた判定をより正確に行うことができ、眼の位置検出精度をより向上することができる。
【００６５】
次に、Ｓ０６３０４に移行し、全体画像Ｇの代表座標値Ｃに相当する二値画像ｂＧの位置ｂＣを初期位置に設定する。
【００６６】
設定位置が黒画素か否かを判定Ｓ０６３０５し、設定位置が黒画素と判定されれば（Ｓ０６３０５でＹＥＳ）、処理をステップＳ０６３０６に移行し、設定位置が黒画素と判定されなければ、Ｓ０６３０５でＮＯとして、設定位置を上下左右に１画素ずつずらして、再度、設定位置が黒画素か否かの判定Ｓ０６３０５を行い、設定位置が黒画素になるまで処理を行う。
【００６７】
ステップＳ０６３０６では、その黒画素を包括する連結成分を候補オブジェクトとして設定する。
【００６８】
ステップＳ０６３０７では、候補オブジェクトの幾何形状を算出し、ステップＳ０６３０８で特定したい眼テンプレートの幾何形状と候補オブジェクトの幾何形状を比較する。
【００６９】
ステップＳ０６３０８の候補オブジェクトと眼テンプレートの幾何形状の比較方法の一例を眼の場合について、図１６を用いて説明する。
【００７０】
眼の二値化した形状は光環境が良く安定した画像であれば、図１６の（ａ）に示すようなものになるが、車室内に直射日光が一側から当たる等して光環境が悪化した時は、図１６の（ｂ）や（ｃ）のような形状になることもある。
【００７１】
眼のテンプレートは、横幅が眼の相場値の２／３以上あり、且つ上に凸の所定範囲の曲率を持っていることの条件▲１▼と、黒眼の左側の凹み形状条件の▲２▼と、黒眼の右側の凹み形状条件の▲３▼と、を組み合わせることにより設定し、図１６の（ｂ），（ｃ）の例を許容するために、▲１▼と▲２▼、または、▲１▼と▲３▼の条件を満たすものであっても良いものとする。
【００７２】
ステップＳ０６３０９では、ステップＳ０６３０８の結果、候補オブジェクトと眼テンプレートの幾何形状が一致するか否かを判定する。候補オブジェクトと眼テンプレートの幾何形状が一致する場合には（Ｓ０６３０９でＹＥＳ）、Ｓ０６３１０で、その候補オブジェクトを眼と判定する。候補オブジェクトと眼テンプレートの幾何形状が一致しない場合には（Ｓ０６３０９でＮＯ）、Ｓ０６３１４でその候補オブジェクトを眼ではないと判定する。
【００７３】
ステップＳ０６３１１では、眼と判定された候補オブジェクトの全体画像Ｇでの代表座標値Ｃをこの画像フレームでの眼の座標としてメモリする。
【００７４】
ステップＳ０６３１２では、眼であると判定された代表候補点の微少画像ＩＧを、眼画像ＭＧiとして画像メモリに保存する。
【００７５】
このようにして、第１の実施形態に係る視線方向検出装置では、運転者が正面を向いているときの眼の位置をイニシャル位置として求めると共に、車間時間（自車両と先行車両との車間距離Ｌを走行速度Ｖで除した値）に基づいて、このイニシャル精度を変更するので、車間時間に応じた好適なイニシャル精度を得ることができる。
【００７６】
また、イニシャル設定精度を眼の位置データのサンプル数、合う理は眼の位置データを測定するサンプル時間、のうちのいずれかにより決定されるので、高精度なイニシャル精度設定が可能となる。
【００７７】
更に、撮像手段により撮像された画像にて判別された眼の位置を、運転者の眼の位置とするので、高精度な眼の位置検出が可能となる。
【００７８】
＜第２の実施形態＞
先行車との間の車間時間Ｌ／Ｖに基づいて、検出測定時間に関するイニシャル設定精度Ｔmaxを設定するようにした、第２の実施形態を説明する。
【００７９】
［システムブロック図］
第１の実施形態と同様のものを用いている
［機器の配置］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【００８０】
［システム全体の処理］
次に、システムの処理状況について説明する。図１７は、システムの全体の処理の流れを示している。まず、処理が開始されると、車速Ｖの検知処理Ｓ０１で自車の車速を検知する。
【００８１】
次いで、先行車検知、車間距離Ｌ検知処理Ｓ０２で先行車を検知し、先行車の存在が見つかると、先行車との車間距離Ｌを検知する。
【００８２】
車間時間Ｌ／Ｖ算出処理Ｓ０３では、検知された車速Ｖと車間距離Ｌに基づいて車間時間Ｌ／Ｖを算出する。
【００８３】
イニシャル設定精度Ｔmax読込処理Ｓ１１では、予め設定してマイクロコンピュータ２に記憶されている車間時間Ｌ／Ｖに対するイニシャル設定精度Ｔmaxのテーブル（図１８参照、詳細後述）から、車間時間Ｌ／Ｖ算出処理Ｓ０３で算出した車間時間Ｌ／Ｖに対応するイニシャル設定精度Ｔmaxを読み込む。
【００８４】
Ｓ１２では、現在の時間を検知して変数Ｔ０に代入する。Ｓ０５では、変数ｉを０に初期化する。
【００８５】
眼の位置検出処理Ｓ０６では、ＴＶカメラ１で顔画像を撮像し、マイクロコンピュータ２に画像データとし、マイクロコンピュータ２に入力された画像データを画像処理することによって、画像上の眼の位置を特定する。
【００８６】
Ｓ０７では、眼の位置検出処理Ｓ０６で検出された眼の位置を、データ配列ＥＰ（ｉ）に代入する。Ｓ０８では、変数ｉをインクリメントする。Ｓ１３では、現在の時間を検知して変数Ｔ１に代入する。
【００８７】
Ｓ１４では、変数Ｔ１と変数Ｔ０の差がイニシャル設定精度Ｔmaxに達したか否かを判断する。そして、変数Ｔ１と変数Ｔ０の差がイニシャル設定精度Ｔmaxに達した場合（Ｓ１４でＹＥＳ）は、イニシャル位置算出処理Ｓ１５へ処理を進める。他方、変数Ｔ１と変数Ｔ０の差がイニシャル設定精度Ｔmaxに達していない場合（Ｓ１４でＮＯ）は、眼の位置検出処理Ｓ０６へ処理を戻す。
【００８８】
イニシャル位置算出処理Ｓ１５では、データ配列ＥＰ（ｉ）の総和ΣＥＰ（ｉ）を変数ｉで除算することによって、平均位置を算出し、平均位置をイニシャル位置として設定する。もし、眼の位置検出処理Ｓ０６で眼が検出できなっかったループがある場合は、検出できなっかったループの回数だけ変数ｉを減じた値で平均位置の算出を行う。
【００８９】
［イニシャル設定精度Ｔmaxのテーブル］
図１８は、車間時間Ｌ／Ｖに対するイニシャル設定精度Ｔmaxのマップを示す。なお、実際にはこのマップは数値化され、データテーブルとしてマイクロコンピュータ２に記憶される。
【００９０】
図１８に示すテーブルは、第１の実施形態で示した車間時間と脇見の発生確率と眼の位置の関係に基づいて実験的に設定したものである。イニシャル設定精度Ｔmaxは、同図（ａ）に示すように、車間時間Ｌ／Ｖに対して連続的に設定してもよいし、同図（ｂ）に示すように、車間時間Ｌ／Ｖに対してステップ状に設定してもよい。或いは、同図（ｃ）に示すように、実験結果に沿って設定してもよい。
【００９１】
なお、図４に示すテーブルでは、所定の車間時間においてイニシャル設定精度Ｔmaxが最大値Ｔmaxpとなる設定例を示すが、所定の車間時間範囲においてイニシャル設定精度Ｔmaxが最大値Ｔmaxpとなるように設定してもよい。いずれのテーブルでも所定の車間時間、或いは所定の車間時間範囲において、イニシャル設定精度Ｔmaxが最大値Ｔmaxpとなるように設定しているので、所定の車間時間或いは所定の車間時間範囲を境界に車間時間が短くなるほど、或いは車間時間が長くなるほどイニシャル設定精度Ｔmaxを小さくする。
【００９２】
［眼の位置特定処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【００９３】
［眼の候補の位置の特定の処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【００９４】
［眼判定処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【００９５】
このようにして、第２の実施形態に係る視線方向検出装置では、前述した第１の実施形態と同様に、運転者が正面を向いているときの眼の位置をイニシャル位置として求めると共に、車間時間（自車両と先行車両との車間距離Ｌを走行速度Ｖで除した値）に基づいて、このイニシャル精度を変更するので、車間時間に応じた好適なイニシャル精度を得ることができる。
【００９６】
また、イニシャル設定精度を眼の位置データのサンプル数、合う理は眼の位置データを測定するサンプル時間、のうちのいずれかにより決定されるので、高精度なイニシャル精度設定が可能となる。
【００９７】
更に、撮像手段により撮像された画像にて判別された眼の位置を、運転者の眼の位置とするので、高精度な眼の位置検出が可能となる。
【００９８】
＜第３の実施形態＞
先行車との間の車間時間Ｌ／Ｖに基づいて設定した検出測定回数に関するイニシャル設定精度ｉmaxを、車速Ｖに応じて補正するようにした第３の実施形態を説明する。
【００９９】
［システムブロック図］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０１００】
［機器の配置］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０１０１】
［システム全体の処理］
次に、システムの処理状況について説明する。図１９は、システムの全体の処理の流れを示している。まず、処理が開始されると、車速Ｖの検知処理Ｓ０１で自車の車速を検知する。
【０１０２】
次いで、先行車検知、車間距離Ｌ検知処理Ｓ０２で、先行車を検知して先行車の存在が確認されると、先行車との車間距離Ｌを検知する。車間時間Ｌ／Ｖ算出処理Ｓ０３では、検知された車速Ｖと車間距離Ｌに基づいて、車間時間Ｌ／Ｖを算出する。
【０１０３】
イニシャル設定精度ｉmax読込処理Ｓ０４では、予め設定してマイクロコンピュータ２に記憶されている車間時間Ｌ／Ｖに対するイニシャル設定精度ｉmaxのテーブルから、車間時間Ｌ／Ｖ算出処理Ｓ０３で算出した車間時間Ｌ／Ｖに対応するイニシャル設定精度ｉmaxを読み込む。
【０１０４】
イニシャル設定精度ｉmaxの補正処理Ｓ１６では、車速Ｖに応じて、イニシャル設定精度ｉmaxを補正する。この補正方法については後述する。
【０１０５】
Ｓ０５では、変数ｉを０に初期化する。眼の位置検出処理Ｓ０６では、ＴＶカメラ１で顔画像を撮像し、マイクロコンピュータ２に画像データとし、マイクロコンピュータ２に入力された画像データを画像処理することによって、画像上の眼の位置を特定する。
【０１０６】
Ｓ０７では、眼の位置検出処理Ｓ０６で検出された眼の位置を、データ配列ＥＰ（ｉ）に代入する。Ｓ０８では、変数ｉをインクリメントする。
【０１０７】
Ｓ０９では、変数ｉがイニシャル設定精度ｉmaxに達したか否かを判断する。変数ｉが、イニシャル設定精度ｉmaxに達した場合は（Ｓ０９でＹＥＳ）、イニシャル位置算出処理Ｓ１０へ処理を進める。変数ｉが、イニシャル設定精度ｉmaxに達していない場合は（Ｓ０９でＮＯ）、眼の位置検出処理Ｓ０６へ処理を戻す。
【０１０８】
イニシャル位置算出処理Ｓ１０では、データ配列ＥＰ（ｉ）の総和ΣＥＰ（ｉ）をイニシャル設定精度ｉmaxで除算することによって平均位置を算出し、平均位置をイニシャル位置として設定する。もし、眼の位置検出処理Ｓ０６で眼が検出できなっかったループがある場合は、検出できなっかったループの回数だけイニシャル設定精度ｉmaxを減じた値で、平均位置の算出を行う。
【０１０９】
［イニシャル設定精度ｉmaxのテーブル］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０１１０】
［イニシャル設定精度ｉmaxの補正］
図２０は、車速Ｖに応じたイニシャル設定精度ｉmaxの補正例を示す。運転者は車速が速いほど、また車間距離が短いほど、車両正面を凝視する傾向があり、脇見の発生率が小さくなる。従って、同図（ａ）に示すように、イニシャル設定精度ｉmaxの最大値ｉmaxpを、車速Ｖが速くなるほど小さくする。
【０１１１】
この補正により、車間時間Ｌ／Ｖとイニシャル設定精度ｉmaxとの関係は、同図（ｃ）に示す如くの関係になり、車速が速いほどイニシャル設定精度ｉmaxを小さくすることができる。
【０１１２】
なお、図２０（ｂ）に示すように、イニシャル設定精度ｉmaxが最大値ｉmaxpとなる車間時間を、車速Ｖに応じて補正してもよい。同図（ａ）に示す補正１と同図（ｂ）に示す補正２の双方を行った場合に、車間時間Ｌ／Ｖとイニシャル設定精度ｉmaxとの関係は、同図（ｄ）に示す如くの関係となり、車速Ｖが高いほどイニシャル設定精度ｉmax、及び最大値ｉmaxpが短くなり、イニシャル設定精度ｉmaxが最大値ｉmaxpとなる車間時間Ｌ／Ｖも短くなる。これにより、車速が速いほどイニシャル設定精度ｉmaxを小さくすることができる。
【０１１３】
上述した第３の実施形態では、車速Ｖに応じてイニシャル設定精度ｉmaxの最大値ｉmaxpを補正する例を示したが、車間距離Ｌに応じてイニシャル設定精度ｉmaxの最大値ｉmaxpを補正してもよい。つまり、運転者は車間距離が短いほど車両正面を凝視する傾向があるので、車間距離Ｌが短いほどイニシャル設定精度ｉmaxの最大値ｉmaxpが短くなるように補正する。これにより、車間距離Ｌが短いほど車速が速いほどイニシャル設定精度ｉmaxを小さくすることができる。
【０１１４】
［眼の位置特定処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０１１５】
［眼の候補の位置の特定の処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０１１６】
［眼判定処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０１１７】
このようにして、第３の実施形態に係る視線方向検出装置では、自車両の走行速度Ｖ、或いは先行車との間の車間距離Ｌに応じて、イニシャル設定精度ｉmaxを補正するようにしているので、走行速度Ｖ或いは車間距離Ｌに応じた、高精度且つ短時間でイニシャル位置を検出することができる。
【０１１８】
＜第４の実施形態＞
先行車との間の車間時間Ｌ／Ｖに基づいて設定した検出測定時間に関するイニシャル設定精度Ｔmaxを、車速Ｖに応じて補正するようにした第４の実施形態を説明する。
【０１１９】
［システムブロック図］
第１実施形態と同様のものを用いている。
【０１２０】
［機器の配置］
第１実施形態と同様のものを用いている。
【０１２１】
［システム全体の処理］
次に、システムの処理状況について説明する。図２１は、システムの全体の処理の流れを示している。まず、処理が開始されると、車速Ｖの検知処理Ｓ０１で自車の車速を検知する。
【０１２２】
次いで、先行車検知、車間距離Ｌ検知処理Ｓ０２で、先行車を検知して先行車の存在が見つかると先行車との車間距離Ｌを検知する。
【０１２３】
車間時間Ｌ／Ｖ算出処理Ｓ０３では、検知された車速Ｖと車間距離Ｌに基づいて、車間時間Ｌ／Ｖを算出する。
【０１２４】
イニシャル設定精度Ｔmax読込処理Ｓ１１では、予め設定してマイクロコンピュータ２に記憶されている車間時間Ｌ／Ｖに対するイニシャル設定精度Ｔmaxのテーブル（図１８）から、車間時間Ｌ／Ｖ算出処理Ｓ０３で算出した車間時間Ｌ／Ｖに対応するイニシャル設定精度Ｔmaxを読み込む。
【０１２５】
イニシャル設定精度ｉmaxの補正処理Ｓ１７では、車速Ｖに応じてイニシャル設定精度Ｔmaxを補正する。この補正については後述する。
【０１２６】
Ｓ１２では、現在の時間を検知して変数Ｔ０に代入する。Ｓ０５では、変数ｉを０に初期化する。
【０１２７】
眼の位置検出処理Ｓ０６では、ＴＶカメラ１で顔画像を撮像し、マイクロコンピュータ２に画像データとし、マイクロコンピュータ２に入力された画像データを画像処理することによって、画像上の眼の位置を特定する。
【０１２８】
Ｓ０７では、眼の位置検出処理Ｓ０６で検出され眼の位置を、データ配列ＥＰ（ｉ）に代入する。Ｓ０８では、変数ｉをインクリメントする。Ｓ１３では、現在の時間を検知して変数Ｔ１に代入する。
【０１２９】
Ｓ１４では、変数Ｔ１と変数Ｔ０の差がイニシャル設定精度Ｔmaxに達したか否かを判断する。そして、変数Ｔ１と変数Ｔ０の差がイニシャル設定精度Ｔmaxに達した場合は（Ｓ１４でＹＥＳ）、イニシャル位置算出処理Ｓ１５へ処理を進める。他方、変数Ｔ１と変数Ｔ０の差がイニシャル設定精度Ｔmaxに達していない場合は（Ｓ１４でＮＯ）、眼の位置検出処理Ｓ０６へ処理を戻す。
【０１３０】
イニシャル位置算出処理Ｓ１４では、データ配列ＥＰ（ｉ）の総和ΣＥＰ（ｉ）を変数ｉで除算することによって平均位置を算出し、平均位置をイニシャル位置として設定する。もし、眼の位置検出処理Ｓ０６で眼が検出できなっかったループがある場合は、検出できなっかったループの回数だけ変数ｉを減じた値で、平均位置の算出を行う。
【０１３１】
［イニシャル設定精度Ｔmaxのテーブル］
第２の実施形態と同様のものを用いている。
【０１３２】
［イニシャル設定精度Ｔmaxの補正］
図２２は、車速Ｖに応じたイニシャル設定精度Ｔmaxの補正例を示す。運転者は車速が速いほど、また車間距離が短いほど、車両正面を凝視する傾向があり、脇見の発生率が小さくなる。従って、同図（ａ）に示すように、イニシャル設定精度Ｔmaxの最大値Ｔmaxpを、車速Ｖが速くなるほど小さくする。この補正により、車間時間Ｌ／Ｖとイニシャル設定精度Ｔmaxとの関係は、同図（ｃ）に示す如くの関係になり、車速が速いほどイニシャル設定精度Ｔmaxを小さくすることができる。
【０１３３】
なお、図２２（ｂ）に示すように、イニシャル設定精度Ｔmaxが最大値Ｔmaxpとなる車間時間を、車速Ｖに応じて補正してもよい。同図（ａ）に示す補正１と、同図（ｂ）に示す補正２とを行った場合に、車間時間Ｌ／Ｖとイニシャル設定精度Ｔmaxとの関係は、同図（ｄ）に示す如くの関係となり、車速Ｖが高いほど、イニシャル設定精度Ｔmaxの最大値Ｔmaxpが短くなり、イニシャル設定精度Ｔmaxが最大値Ｔmaxpとなる車間時間Ｌ／Ｖも短くなる。これにより、車速が速いほどイニシャル設定精度Ｔmaxを小さくすることができる。
【０１３４】
上述した第４の実施形態では、車速Ｖに応じてイニシャル設定精度Ｔmaxの最大値Ｔmaxpを補正する例を示したが、車間距離Ｌに応じて、イニシャル設定精度Ｔmaxの最大値Ｔmaxpを補正してもよい。つまり、運転者は車間距離が短いほど車両正面を凝視する傾向があるので、車間距離Ｌが短いほど、イニシャル設定精度Ｔmaxの最大値Ｔmaxpが短くなるように補正する。これにより、車間距離Ｌが短いほど、また、車速が速いほど、イニシャル設定精度Ｔmaxを小さくすることができる。
【０１３５】
［眼の位置特定処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０１３６】
［眼の候補の位置の特定の処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０１３７】
［眼判定処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０１３８】
このようにして、第４の実施形態に係る視線方向検出装置では、自車両の走行速度Ｖ、或いは先行車との間の車間距離Ｌに応じて、イニシャル設定精度Ｔmaxを補正するようにしているので、走行速度Ｖ或いは車間距離Ｌに応じた、高精度且つ短時間でイニシャル位置を検出することができる。
【０１３９】
＜第５の実施形態＞
先行車との間の車間時間Ｌ／Ｖに基づいて設定した検出測定回数に関するイニシャル設定精度ｉmaxを、加速度Ａに応じて補正するようにした、第５の実施形態を説明する。
【０１４０】
［システムブロック図］
図２３は、本発明に係る視線方向検出装置の、第５の実施形態の構成を示すブロック図である。同図に示すように、該視線方向検出装置は、顔画像撮像手段ＣＬ１と、眼の位置検出手段ＣＬ２と、イニシャル設定手段ＣＬ３と、車速検出手段ＣＬ４と、車間距離検出手段ＣＬ５と、車間時間算出手段ＣＬ６と、イニシャル設定精度設定手段ＣＬ７と、加速度検出手段ＣＬ８と、を備えている。
【０１４１】
顔画像撮像手段ＣＬ１は、乗員の顔を撮像して顔画像データを出力する。眼の位置検出手段ＣＬ２は、顔画像撮像手段ＣＬ１から出力された顔画像データを処理して眼の位置を特定する。
【０１４２】
イニシャル設定手段ＣＬ３は、眼の位置検出手段ＣＬ２で検出された眼の位置に基づいて、乗員が車両の正面を見ているときの眼の代表位置を設定する。
【０１４３】
車速検出手段ＣＬ４は、自車の走行速度Ｖを検出する。車間距離検出手段ＣＬ５は、先行車の有無と車間距離Ｌを検出する。車間時間算出手段ＣＬ６は、車速検出手段ＣＬ４より検出された自車の走行速度Ｖと、車間距離検出手段ＣＬ５より検出された車間距離Ｌより、先行車と自車との車間時間Ｌ／Ｖを算出する。
【０１４４】
加速度検出手段ＣＬ８は、自車の加速度を検出する。イニシャル設定精度設定手段ＣＬ７は、イニシャル設定手段ＣＬ３で設定するイニシャルの設定精度を、車間時間算出手段ＣＬ６より算出された車間時間及び加速度検出手段ＣＬ８によって検出された自車の加速度Ａに基づいて設定する。
【０１４５】
［機器の配置］
図２４は、本発明の機器の配置図である。同図に示すように、顔画像撮像手段ＣＬ１として、ＴＶカメラ１が自動車のインストルメント上で運転者を略正面で撮像できる位置に設置され、運転者の顔部分を撮影する。ＴＶカメラ１の入力画像は、本実施形態では、例えば横方向（Ｘ）６４０画素、縦方向（Ｙ）４８０画素からなる。ＴＶカメラ１で撮像された入力画像は、インストルメント裏側など車体内部に設置されたマイクロコンピュータ２に画像データとして入力される。
【０１４６】
マイクロコンピュータ２には、眼の位置検出手段ＣＬ２と、イニシャル設定手段ＣＬ３と、車間時間算出手段ＣＬ６と、イニシャル設定精度設定手段ＣＬ７がプログラミングされている。
【０１４７】
車速検出手段ＣＬ４として、インストパネル上の速度メータと連動した車速センサー３が設置されている。車間距離検出手段ＣＬ５としてレーザレーダ４が車両先頭部に備え付けられている。
【０１４８】
加速度検出手段ＣＬ８として、加速度センサー５がインストルメント裏側など車体内部設置されている。なお、加速度センサー５を設けずに、車速センサー３により検出した車速Ｖの単位時間あたりの変化を算出して加速度Ａとしてもよい。
【０１４９】
［システム全体の処理］
次に、システムの処理状況について説明する。図２５は、システムの全体の処理の流れを示している。まず、処理が開始されると、車速Ｖの検知処理ステップＳ０１（以下、「ステップＳ」は単に「Ｓ」と表す）で、自車の車速を検知する。
【０１５０】
次いで、先行車検知、車間距離Ｌ検知処理Ｓ０２で、先行車を検知して先行車の存在が見つかると、先行車との車間距離Ｌを検知する。
【０１５１】
車間時間Ｌ／Ｖ算出処理Ｓ０３では、検知された車速Ｖと車間距離Ｌに基づいて車間時間Ｌ／Ｖを算出する。加速度Ａ検出処理Ｓ１８では、自車の加速度Ａを検出する。
【０１５２】
イニシャル設定精度ｉmax読込処理Ｓ０４では、予め設定してマイクロコンピュータ２に記憶されている車間時間Ｌ／Ｖに対するイニシャル設定精度ｉmaxのテーブルから、車間時間Ｌ／Ｖ算出処理Ｓ０３で算出した車間時間Ｌ／Ｖに対応するイニシャル設定精度ｉmaxを読み込む。
【０１５３】
イニシャル設定精度ｉmaxの補正処理Ｓ１９では、加速度Ａに応じてイニシャル設定精度ｉmaxを補正する。この補正については後述する。Ｓ０５では、変数ｉを０に初期化する。
【０１５４】
眼の位置検出処理Ｓ０６では、ＴＶカメラ１で顔画像を撮像し、マイクロコンピュータ２に画像データとし、マイクロコンピュータ２に入力された画像データを画像処理することによって、画像上の眼の位置を特定する。
【０１５５】
Ｓ０７では、眼の位置検出処理Ｓ０６で検出された眼の位置を、データ配列ＥＰ（ｉ）に代入する。Ｓ０８では、変数ｉをインクリメントする。Ｓ０９では、変数ｉがイニシャル設定精度ｉmaxに達したか否かを判断する。変数ｉがイニシャル設定精度ｉmaxに達した場合は（Ｓ０９でＹＥＳ）、イニシャル位置算出処理Ｓ１０へ処理を進める。他方、変数ｉがイニシャル設定精度ｉmaxに達していない場合は（Ｓ０９でＮＯ）、眼の位置検出処理Ｓ０６へ処理を戻す。
【０１５６】
イニシャル位置算出処理Ｓ１０では、データ配列ＥＰ（ｉ）の総和ΣＥＰ（ｉ）をイニシャル設定精度ｉmaxで除算することによって平均位置を算出し、平均位置をイニシャル位置として設定する。もし、眼の位置検出処理Ｓ０６で、眼が検出できなっかったループがある場合は、検出できなっかったループの回数だけイニシャル設定精度ｉmaxを減じた値で平均位置の算出を行う。
【０１５７】
［イニシャル設定精度ｉmaxのテーブル］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０１５８】
［イニシャル設定精度ｉmaxの補正］
図２６は、加速度Ａに応じたイニシャル設定精度ｉmaxの補正例を示す。車両の加速中は、脇見の発生確率は小さく、減速中は脇見の発生確率が大きくなる。
これは、車両の加速中に脇見をすると先行車に接近した状態になりやすく、ドライバーは、常に先行車との車間を監視する必要があるため、前方を凝視して、脇見をすることが少なくなり、これに対して車両の減速中に比較的長い時間の脇見をしても先行車に接近した状態になりにくいため、脇見をする余裕ができるためである。
【０１５９】
第５の実施形態では、加速度センサー５により検出した加速度Ａに基づいて自車が加速中か、等速走行中か、減速中かを判断し、図２６（ａ）に示すように、車両の加減速度に応じて、イニシャル設定精度ｉmaxの最大値ｉmaxpを補正する。つまり、加速度Ａが０の等速走行中を基準にして、加速度Ａが正の値をとる加速中は、加速度Ａが大きくなるほどイニシャル設定精度ｉmaxの最大値ｉmaxpを小さくする。
【０１６０】
また、加速度Ａが負の値をとる減速中は、加速度Ａが小さくなるほど、つまり減速度が大きくなるほどイニシャル設定精度ｉmaxの最大値ｉmaxpを大きくする。この補正により車間時間Ｌ／Ｖとイニシャル設定精度ｉmaxの関係は、同図（ｃ）に示す関係になり、加速度が大きいほどイニシャル設定精度ｉmaxを小さくすることができる。
【０１６１】
なお、図２６（ｂ）に示すように、イニシャル設定精度ｉmaxが最大値ｉmaxpとなる車間時間を加速度Ａに応じて補正してもよい。同図（ａ）に示す補正１と同図（ｂ）に示す補正２とを行った場合に、車間時間Ｌ／Ｖとイニシャル設定精度ｉmaxとの関係は、同図（ｄ）に示す如くの関係となり、加速度Ａが大きいほどイニシャル設定精度ｉmaxの最大値ｉmaxpが小さくなり、イニシャル設定精度ｉmaxが最大値ｉmaxpとなる車間時間Ｌ／Ｖも短くなる。これにより、加速度が大きいほどほどイニシャル設定精度ｉmaxは小さくすることができる。
【０１６２】
［眼の位置特定処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０１６３】
［眼の候補の位置の特定の処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０１６４】
［眼判定処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０１６５】
このようにして、第５の実施形態に係る視線方向検出装置では、自車両の加速度Ａに応じて、イニシャル設定精度ｉmaxを補正するようにしているので、加速度Ａに基づいた、高精度且つ短時間でイニシャル位置を検出することができる。
【０１６６】
＜第６の実施形態＞
先行車との間の車間時間Ｌ／Ｖに基づいて設定した検出測定時間に関するイニシャル設定精度Ｔmaxを、加速度Ａに応じて補正するようにした第６の実施形態を説明する。
【０１６７】
［システムブロック図］
第５の実施形態と同様のものを用いている。
【０１６８】
［機器の配置］
第５の実施形態と同様のものを用いている。
【０１６９】
［システム全体の処理］
次に、システムの処理状況について説明する。図２７は、システムの全体の処理の流れを示している。まず、処理が開始されると、車速Ｖの検知処理ステップＳ０１（以下、「ステップＳ」は単に「Ｓ」と表す）で自車の車速を検知する。
【０１７０】
次いで、先行車検知、車間距離Ｌ検知処理Ｓ０２で、先行車を検知して先行車の存在が見つかると、先行車との車間距離Ｌを検知する。
【０１７１】
車間時間Ｌ／Ｖ算出処理Ｓ０３では、検知された車速Ｖと車間距離Ｌに基づいて車間時間Ｌ／Ｖを算出する。
【０１７２】
加速度Ａ検出処理Ｓ１８では、自車の加速度Ａを検出する。イニシャル設定精度Ｔmax読込処理Ｓ１１では、予め設定してマイクロコンピュータ２に記憶されている車間時間Ｌ／Ｖに対するイニシャル設定精度Ｔmaxのテーブル（図１８）から、車間時間Ｌ／Ｖ算出処理Ｓ０３で算出した車間時間Ｌ／Ｖに対応するイニシャル設定精度Ｔmaxを読み込む。
【０１７３】
イニシャル設定精度Ｔmaxの補正処理Ｓ２０では、加速度Ａに応じてイニシャル設定精度Ｔmaxを補正する。この補正については後述する。Ｓ１２では、現在の時間を検知して変数Ｔ０に代入する。Ｓ０５では、変数ｉを０に初期化する。
【０１７４】
眼の位置検出処理Ｓ０６では、ＴＶカメラ１で顔画像を撮像し、マイクロコンピュータ２に画像データとし、マイクロコンピュータ２に入力された画像データを画像処理することによって画像上の眼の位置を特定する。
【０１７５】
Ｓ０７では、眼の位置検出処理Ｓ０６で検出され眼の位置を、データ配列ＥＰ（ｉ）に代入する。Ｓ０８では、変数ｉをインクリメントする。Ｓ１３では、現在の時間を検知して変数Ｔ１に代入する。
【０１７６】
Ｓ１４では、変数Ｔ１と変数Ｔ０の差がイニシャル設定精度Ｔmaxに達したか否かを判断する。そして、変数Ｔ１と変数Ｔ０の差がイニシャル設定精度Ｔmaxに達した場合は（Ｓ１４でＹＥＳ）、イニシャル位置算出処理Ｓ１５へ処理を進める。他方、変数Ｔ１と変数Ｔ０の差がイニシャル設定精度Ｔmaxに達していない場合は（Ｓ１４でＮＯ）、眼の位置検出処理Ｓ０６へ処理を戻す。
【０１７７】
イニシャル位置算出処理Ｓ１４では、データ配列ＥＰ（ｉ）の総和ΣＥＰ（ｉ）を変数ｉで除算することによって平均位置を算出し、平均位置をイニシャル位置として設定する。もし、眼の位置検出処理Ｓ０６で眼が検出できなかったループがある場合は、検出できなっかったループの回数だけ変数ｉを減じた値で平均位置の算出を行う。
【０１７８】
［イニシャル設定精度Ｔmaxのテーブル］
第２の実施形態と同様のものを用いている。
【０１７９】
［イニシャル設定精度Ｔmaxの補正］
図２８は、加速度Ａに応じたイニシャル設定精度Ｔmaxの補正例を示す。車両の加速中は脇見の発生確率は小さく、減速中は脇見の発生確率が大きくなる。これは、車両の加速中に脇見をすると先行車に接近した状態になりやすく、ドライバーは常に先行車との車間を監視する必要があるため、前方を凝視して、脇見をすることが少なくなり、これに対して車両の減速中に比較的長い時間の脇見をしても先行車に接近した状態になりにくいため、脇見をする余裕ができるためである。
【０１８０】
第６の実施形態では、加速度センサー５により検出した加速度Ａに基づいて自車が加速中か、等速走行中か、減速中かを判断し、図２８（ａ）に示すように、車両の加減速度に応じて、イニシャル設定精度Ｔmaxの最大値Ｔmaxpを補正する。
【０１８１】
つまり、加速度Ａが０の等速走行中を基準にして、加速度Ａが正の値をとる加速中は、加速度Ａが大きくなるほどイニシャル設定精度Ｔmaxの最大値Ｔmaxpを小さくする。また、加速度Ａが負の値をとる減速中は、加速度Ａが小さくなるほど、つまり減速度が大きくなるほどイニシャル設定精度Ｔmaxの最大値Ｔmaxpを大きくする。この補正により車間時間Ｌ／Ｖとイニシャル設定精度Ｔmaxの関係は同図（ｃ）に示す関係になり、加速度が大きいほどイニシャル設定精度Ｔmaxは小さくすることができる。
【０１８２】
なお、図２８（ｂ）に示すように、イニシャル設定精度Ｔmaxが最大値Ｔmaxpとなる車間時間を加速度Ａに応じて補正してもよい。同図（ａ）に示す補正１と同図（ｂ）に示す補正２とを行った場合に、車間時間Ｌ／Ｖとイニシャル設定精度Ｔmaxとの関係は同図（ｄ）に示す如くの関係となり、加速度Ａが大きいほどイニシャル設定精度Ｔmaxの最大値Ｔmaxpが小さくなり、イニシャル設定精度Ｔmaxが最大値Ｔmaxpとなる車間時間Ｌ／Ｖも短くなる。これにより、加速度が大きいほどほどイニシャル設定精度Ｔmaxは小さくすることができる。
【０１８３】
［眼の位置特定処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０１８４】
［眼の候補の位置の特定の処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０１８５】
［眼判定処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０１８６】
このようにして、第６の実施形態に係る視線方向検出装置では、自車両の加速度Ａに応じて、イニシャル設定精度Ｔmaxを補正するようにしているので、前述した第５の実施形態と同様に、加速度Ａに基づいた、高精度且つ短時間でイニシャル位置を検出することができる。
【０１８７】
＜第７の実施形態＞
先行車との間の車間時間Ｌ／Ｖに基づいて設定した検出測定回数に関するイニシャル設定精度ｉmaxを、車両の繰舵角θに応じて補正するようにした第７の実施形態を説明する。
【０１８８】
［システムブロック図］
図２９は、本発明を適用した視線方向検出装置の第７の実施形態の構成ブロック図にかかり、該装置は、顔画像撮像手段ＣＬ１と、眼の位置検出手段ＣＬ２と、イニシャル設定手段ＣＬ３と、車速検出手段ＣＬ４と、車間距離検出手段ＣＬ５と、車間時間算出手段ＣＬ６と、イニシャル設定精度設定手段ＣＬ７と、操舵角検出手段ＣＬ９と、を備えている。
【０１８９】
撮像手段ＣＬ１は、乗員の顔を撮像して顔画像データを出力する。眼の位置検出手段ＣＬ２は、顔画像撮像手段ＣＬ１から出力された顔画像データを処理して眼の位置を特定する。
【０１９０】
イニシャル設定手段ＣＬ３は、眼の位置検出手段ＣＬ２で検出された眼の位置を元に乗員が車両の正面を見ているときの眼の代表位置を設定する。車速検出手段ＣＬ４は、自車の走行速度Ｖを検出する。車間距離検出手段ＣＬ５は、先行車の有無と車間距離Ｌを検出する。
【０１９１】
車間時間算出手段ＣＬ６は、車速検出手段ＣＬ４より検出された自車の走行速度Ｖと車間距離検出手段ＣＬ５より検出された車間距離Ｌより先行車と自車との車間時間を算出する。
【０１９２】
繰舵角検出手段ＣＬ９は、自車の繰舵角を検出する。イニシャル設定精度設定手段ＣＬ７は、イニシャル設定手段ＣＬ３で設定するイニシャルの設定精度を、車間時間算出手段ＣＬ６より算出された車間時間と、繰舵角検出手段ＣＬ９によって検出された自車の繰舵角度と、に基づいて設定する。
【０１９３】
［機器の配置］
図３０は、本発明の機器の配置図である。顔画像撮像手段ＣＬ１としてＴＶカメラ１が自動車のインストルメント上で運転者を略正面で撮像できる位置に設置され、運転者の顔部分を撮影する。ＴＶカメラ１の入力画像は、本実施形態では、例えば横方向（Ｘ）６４０画素、縦方向（Ｙ）４８０画素からなる。前記ＴＶカメラ１で撮像された入力画像は、インストルメント裏側など車体内部に設置されたマイクロコンピュータ２に画像データとして入力される。
【０１９４】
マイクロコンピュータ２には、眼の位置検出手段ＣＬ２と、イニシャル設定手段ＣＬ３と、車間時間算出手段ＣＬ６と、イニシャル設定精度設定手段ＣＬ７がプログラミングされている。
【０１９５】
車速検出手段ＣＬ４として、インストパネル上の速度メータと連動した車速センサー３が設置されている。車間距離検出手段ＣＬ５として、レーザレーダ４が車両先頭部に備え付けられている。繰舵角検出手段ＣＬ９として、繰舵角センサー６がハンドル内部の回転軸に設置されている。
【０１９６】
［システム全体の処理］
次に、システムの処理状況について説明する。図３１は、システムの全体の処理の流れを示している。まず、処理が開始されると、車速Ｖの検知処理ステップＳ０１（以下、「ステップＳ」は単に「Ｓ」と表す）で自車の車速を検知する。
【０１９７】
次いで、先行車検知、車間距離Ｌ検知処理Ｓ０２で先行車を検知して先行車の存在が見つかると先行車との車間距離Ｌを検知する。
【０１９８】
車間時間Ｌ／Ｖ算出処理Ｓ０３では、検知された車速Ｖと車間距離Ｌに基づいて車間時間Ｌ／Ｖを算出する。繰舵角θ検出処理Ｓ２１では、自車の繰舵角θを検出する。
【０１９９】
イニシャル設定精度ｉmax読込処理Ｓ０４では、予め設定してマイクロコンピュータ２に記憶されている車間時間Ｌ／Ｖに対するイニシャル設定精度ｉmaxのテーブルから、車間時間Ｌ／Ｖ算出処理Ｓ０３で算出した車間時間Ｌ／Ｖに対応するイニシャル設定精度ｉmaxを読み込む。
【０２００】
イニシャル設定精度ｉmaxの補正処理Ｓ２２では、繰舵角θに応じてイニシャル設定精度ｉmaxを補正する。この補正については後述する。Ｓ０５では、変数ｉを０に初期化する。
【０２０１】
眼の位置検出処理Ｓ０６では、ＴＶカメラ１で顔画像を撮像し、マイクロコンピュータ２に画像データとし、マイクロコンピュータ２に入力された画像データを画像処理することによって画像上の眼の位置を特定する。
【０２０２】
Ｓ０７では、眼の位置検出処理Ｓ０６で検出された眼の位置を、データ配列ＥＰ（ｉ）に代入する。Ｓ０８では、変数ｉをインクリメントする。
【０２０３】
Ｓ０９では、変数ｉがイニシャル設定精度ｉmaxに達したか否かを判断する。変数ｉがイニシャル設定精度ｉmaxに達した場合は（Ｓ０９でＹＥＳ）、イニシャル位置算出処理Ｓ１０へ処理を進める。他方、変数ｉがイニシャル設定精度ｉmaxに達していない場合は（Ｓ０９でＮＯ）、眼の位置検出処理Ｓ０６へ処理を戻す。
【０２０４】
イニシャル位置算出処理Ｓ１０では、データ配列ＥＰ（ｉ）の総和ΣＥＰ（ｉ）をイニシャル設定精度ｉmaxで除算することによって平均位置を算出し、平均位置をイニシャル位置として設定する。もし、眼の位置検出処理Ｓ０６で眼が検出できなっかったループがある場合は検出できなっかったループの回数だけイニシャル設定精度ｉmaxを減じた値で平均位置の算出を行う。
【０２０５】
［イニシャル設定精度ｉmaxのテーブル］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０２０６】
［イニシャル設定精度ｉmaxの補正］
図３２は、繰舵角θに応じたイニシャル設定精度ｉmaxの補正例を示す。曲線路の通過、交差点での右左折、車線変更、進路変更などを行うときは転舵を行うが、このとき転舵方向の状況を充分に監視しなければならない。そのため頻繁に操舵を繰り返している状況では運転手は転舵する方向を視認する必要があるため、大きく転舵するほど車両の正面から転舵方向に離れた方向を視認するようになる。
【０２０７】
第７の実施形態では、繰舵角センサー６により検出した繰舵角θに応じて、イニシャル設定精度ｉmaxの最大値ｉmaxpを補正する。図３２（ａ）に示すように、操舵角θ（θ１＞θ２＞θ３）が大きいほど、イニシャル設定精度ｉmaxの最大値ｉmaxpを大きくする。この補正により車間時間Ｌ／Ｖとイニシャル設定精度ｉmaxpの関係は同図（ｃ）に示す如くの関係となり、繰舵角θが大きいほど、イニシャル設定精度ｉmaxを大きくすることができる。
【０２０８】
なお、図３２（ｂ）に示すように、イニシャル設定精度ｉmaxが最大値ｉmaxpとなる車間時間を繰舵角θに応じて補正してもよい。同図（ａ）に示す補正１と同図（ｂ）に示す補正２とを行った場合に、車間時間Ｌ／Ｖとイニシャル設定精度ｉmaxとの関係は、同図（ｄ）に示す如くの関係となり、繰舵角θが大きいほどイニシャル設定精度ｉmaxの最大値ｉmaxpが大きくなり、イニシャル設定精度ｉmaxが最大値ｉmaxpとなる車間時間Ｌ／Ｖも長くなる。これにより、繰舵角θが大きいほど、イニシャル設定精度ｉmaxを大きくすることができる。
【０２０９】
［眼の位置特定処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０２１０】
［眼の候補の位置の特定の処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０２１１】
［眼判定処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０２１２】
このようにして、第７の実施形態に係る視線方向検出装置では、自車両の操舵角θに応じて、イニシャル設定精度ｉmaxを補正するようにしているので、操舵角θに基づいた、高精度且つ短時間でイニシャル位置を検出することができる。
【０２１３】
＜第８の実施形態＞
先行車との間の車間時間Ｌ／Ｖに基づいて設定した検出測定時間に関するイニシャル設定精度Ｔmaxを、繰舵角θに応じて補正するようにした、第８の実施形態を説明する。
【０２１４】
［システムブロック図］
第７の実施形態と同様のものを用いている。
【０２１５】
［機器の配置］
第７の実施形態と同様のものを用いている。
【０２１６】
［システム全体の処理］
次に、システムの処理状況について説明する。図３３は、システムの全体の処理の流れを示している。まず、処理が開始されると、車速Ｖの検知処理ステップＳ０１（以下、「ステップＳ」は単に「Ｓ」と表す）で自車の車速を検知する。
【０２１７】
次いで、先行車検知、車間距離Ｌ検知処理Ｓ０２で、先行車を検知して先行車の存在が見つかると、先行車との車間距離Ｌを検知する。車間時間Ｌ／Ｖ算出処理Ｓ０３では、検知された車速Ｖと車間距離Ｌに基づいて、車間時間Ｌ／Ｖを算出する。
【０２１８】
繰舵角θ検出処理Ｓ２１では、自車の繰舵角θを検出する。イニシャル設定精度Ｔmax読込処理Ｓ１１では、予め設定してマイクロコンピュータ２に記憶されている車間時間Ｌ／Ｖに対するイニシャル設定精度Ｔmaxのテーブル（図１８）から、車間時間Ｌ／Ｖ算出処理Ｓ０３で算出した車間時間Ｌ／Ｖに対応するイニシャル設定精度Ｔmaxを読み込む。
【０２１９】
イニシャル設定精度Ｔmaxの補正処理Ｓ２３では、繰舵角θに応じてイニシャル設定精度Ｔmaxを補正する。この補正については後述する。Ｓ１２では、現在の時間を検知して変数Ｔ０に代入する。
【０２２０】
Ｓ０５では、変数ｉを０に初期化する。眼の位置検出処理Ｓ０６では、ＴＶカメラ１で顔画像を撮像し、マイクロコンピュータ２に画像データとし、マイクロコンピュータ２に入力された画像データを画像処理することによって画像上の眼の位置を特定する。Ｓ０７では、眼の位置検出処理Ｓ０６で検出された眼の位置を、データ配列ＥＰ（ｉ）に代入する。
【０２２１】
Ｓ０８では、変数ｉをインクリメントする。Ｓ１３では、現在の時間を検知して変数Ｔ１に代入する。Ｓ１４では、変数Ｔ１と変数Ｔ０の差がイニシャル設定精度Ｔmaxに達したか否かを判断する。そして、変数Ｔ１と変数Ｔ０の差がイニシャル設定精度Ｔmaxに達した場合は（Ｓ１４でＹＥＳ）、イニシャル位置算出処理Ｓ１５へ処理を進める。他方、変数Ｔ１と変数Ｔ０の差がイニシャル設定精度Ｔmaxに達していない場合は（Ｓ１４でＮＯ）、眼の位置検出処理Ｓ０６へ処理を戻す。
【０２２２】
イニシャル位置算出処理Ｓ１４では、データ配列ＥＰ（ｉ）の総和ΣＥＰ（ｉ）を変数ｉで除算することによって平均位置を算出し、平均位置をイニシャル位置として設定する。もし、眼の位置検出処理Ｓ０６で、眼が検出できなっかったループがある場合は検出できなっかったループの回数だけ変数ｉを減じた値で平均位置の算出を行う。
【０２２３】
［イニシャル設定精度Ｔmaxのテーブル］
第２の実施形態と同様のものを用いている。
【０２２４】
［イニシャル設定精度Ｔmaxの補正］
図３４は、繰舵角θに応じたイニシャル設定精度Ｔmaxの補正例を示す。曲線路の通過、交差点での右左折、車線変更、進路変更などを行うときは転舵を行うが、このとき転舵方向の状況を充分に監視しなければならない。そのため頻繁に操舵を繰り返している状況では運転手は転舵する方向を視認する必要があるため、大きく転舵するほど車両の正面から転舵方向に離れた方向を視認するようになる。
【０２２５】
第８の実施形態では、繰舵角センサー６により検出した繰舵角θに応じて、イニシャル設定精度Ｔmaxの最大値Ｔmaxpを補正する。図３４（ａ）に示すように、操舵角θ（θ１＞θ２＞θ３）が大きいほど、イニシャル設定精度Ｔmaxの最大値Ｔmaxpを大きくする。この補正により車間時間Ｌ／Ｖとイニシャル設定精度Ｔmaxの関係は同図（ｃ）に示す関係になり、繰舵角θが大きいほど、イニシャル設定精度Ｔmaxを大きくすることができる。
【０２２６】
なお、図３４（ｂ）に示すように、イニシャル設定精度Ｔmaxが最大値Ｔmaxpとなる車間時間を繰舵角θに応じて補正してもよい。同図（ａ）に示す補正１と同図（ｂ）に示す補正２とを行った場合に、車間時間Ｌ／Ｖとイニシャル設定精度Ｔmaxとの関係は、同図（ｄ）に示す関係となり、繰舵角θが大きいほどイニシャル設定精度Ｔmaxの最大値Ｔmaxpが大きくなり、イニシャル設定精度Ｔmaxが最大値Ｔmaxpとなる車間時間Ｌ／Ｖも長くなる。これにより、繰舵角θが大きいほどイニシャル設定精度Ｔmaxを大きくすることができる。
【０２２７】
［眼の位置特定処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０２２８】
［眼の候補の位置の特定の処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０２２９】
［眼判定処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０２３０】
このようにして、第８の実施形態に係る視線方向検出装置では、自車両の操舵角θに応じて、イニシャル設定精度Ｔmaxを補正するようにしているので、前述した第７の実施形態と同様に、操舵角θに基づいた、高精度且つ短時間でイニシャル位置を検出することができる。
【０２３１】
＜第９の実施形態＞
先行車との間の車間時間Ｌ／Ｖに基づいて設定した検出測定回数に関するイニシャル設定精度ｉmaxを、渋滞状況に応じて補正するようにした、第９の実施形態を説明する。
【０２３２】
［システムブロック図］
図３５は、本発明を適用した視線方向検出装置の、第９の実施形態の構成ブロック図にかかり、該装置は、顔画像撮像手段ＣＬ１と、眼の位置検出手段ＣＬ２と、イニシャル設定手段ＣＬ３と、車速検出手段ＣＬ４と、車間距離検出手段ＣＬ５と、車間時間算出手段ＣＬ６と、イニシャル設定精度設定手段ＣＬ７と、走行環境検出手段ＣＬ１０と、を備えている。
【０２３３】
撮像手段ＣＬ１は、乗員の顔を撮像して顔画像データを出力する。眼の位置検出手段ＣＬ２は、顔画像撮像手段ＣＬ１から出力された顔画像データを処理して眼の位置を特定する。
【０２３４】
イニシャル設定手段ＣＬ３は、眼の位置検出手段ＣＬ２で検出された眼の位置を元に乗員が車両の正面を見ているときの眼の代表位置を設定する。車速検出手段ＣＬ４は、自車の走行速度Ｖを検出する。車間距離検出手段ＣＬ５は、先行車の有無と車間距離Ｌを検出する。
【０２３５】
車間時間算出手段ＣＬ６は、車速検出手段ＣＬ４より検出された自車の走行速度Ｖと車間距離検出手段ＣＬ５より検出された車間距離Ｌより先行車と自車との車間時間を算出する。走行環境検出手段ＣＬ１０は、渋滞状況、昼夜、天候といった自車の走行環境を検出する。
【０２３６】
イニシャル設定精度設定手段ＣＬ７は、イニシャル設定手段ＣＬ３で設定するイニシャルの設定精度を、車間時間算出手段ＣＬ６より算出された車間時間と、走行環境検出手段ＣＬ１０によって検出された自車の走行環境に基づいて設定する。
【０２３７】
［機器の配置］
配置図は、図２に示したものと同様であるので、説明と共に省略する。マイクロコンピュータ２が、走行環境検出手段ＣＬ１０の機能をも担う。渋滞状況は、マイクロコンピュータ２がインターネット、ＶＩＣＳ等の、外部通信網に接続することで検知できる。道路種別は、マイクロコンピュータ２に内蔵された地図機能によって判定できる。
【０２３８】
［システム全体の処理］
次に、システムの処理状況について説明する。図３６は、システムの全体の処理の流れを示している。まず、処理が開始されると、車速Ｖの検知処理ステップＳ０１（以下、「ステップＳ」は単に「Ｓ」と表す）で自車の車速を検知する。
【０２３９】
次いで、先行車検知、車間距離Ｌ検知処理Ｓ０２で、先行車を検知して先行車の存在が見つかると、先行車との車間距離Ｌを検知する。
【０２４０】
車間時間Ｌ／Ｖ算出処理Ｓ０３では、検知された車速Ｖと車間距離Ｌに基づいて車間時間Ｌ／Ｖを算出する。渋滞状況検知処理Ｓ２４では、渋滞状況を検出する。
【０２４１】
イニシャル設定精度ｉmax読込処理Ｓ０４では、予め設定してマイクロコンピュータ２に記憶されている車間時間Ｌ／Ｖに対するイニシャル設定精度ｉmaxのテーブルから、車間時間Ｌ／Ｖ算出処理Ｓ０３で算出した車間時間Ｌ／Ｖに対応するイニシャル設定精度ｉmaxを読み込む。
【０２４２】
イニシャル設定精度ｉmaxの補正処理Ｓ２５では、渋滞状況に応じてイニシャル設定精度ｉmaxを補正する。この補正については後述する。Ｓ０５では、変数ｉを０に初期化する。眼の位置検出処理Ｓ０６では、ＴＶカメラ１で顔画像を撮像し、マイクロコンピュータ２に画像データとし、マイクロコンピュータ２に入力された画像データを画像処理することによって画像上の眼の位置を特定する。
【０２４３】
Ｓ０７では、眼の位置検出処理Ｓ０６で検出された眼の位置を、データ配列ＥＰ（ｉ）に代入する。Ｓ０８では、変数ｉをインクリメントする。
【０２４４】
Ｓ０９では、変数ｉがイニシャル設定精度ｉmaxに達したか否かを判断する。変数ｉがイニシャル設定精度ｉmaxに達した場合は（Ｓ０９でＹＥＳ）、イニシャル位置算出処理Ｓ１０へ処理を進める。他方、変数ｉがイニシャル設定精度ｉmaxに達していない場合は（Ｓ０９でＮＯ）、眼の位置検出処理Ｓ０６へ処理を戻す。
【０２４５】
イニシャル位置算出処理Ｓ１０では、データ配列ＥＰ（ｉ）の総和ΣＥＰ（ｉ）をイニシャル設定精度ｉmaxで除算することによって平均位置を算出し、平均位置をイニシャル位置として設定する。もし、眼の位置検出処理Ｓ０６で眼が検出できなっかったループがある場合は、検出できなっかったループの回数だけイニシャル設定精度ｉmaxを減じた値で平均位置の算出を行う。
【０２４６】
［イニシャル設定精度ｉmaxのテーブル］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０２４７】
［イニシャル設定精度ｉmaxの補正］
図３７は、渋滞状況に応じたイニシャル設定精度ｉmaxの補正例を示す。渋滞時には速度が低下し、混雑度が増すと脇見の発生確率は大きくなる。
【０２４８】
第９の実施形態では、検出した渋滞状況に応じて、イニシャル設定精度ｉmaxの最大値ｉmaxpを補正する。図３７（ａ）に示すように、渋滞状況の混雑度が大きいほど、イニシャル設定精度ｉmaxの最大値ｉmaxpを大きくする。この補正により、車間時間Ｌ／Ｖとイニシャル設定精度ｉmaxの関係は同図（ｃ）に示す関係となり、渋滞状況の混雑度が大きいほどイニシャル設定精度ｉmaxを大きくすることができる。
【０２４９】
なお、図３７（ｂ）に示すように、イニシャル設定精度ｉmaxが最大値ｉmaxpとなる車間時間を渋滞状況に応じて補正してもよい。同図（ａ）に示す補正１と同図（ｂ）に示す補正２とを行った場合に、車間時間Ｌ／Ｖとイニシャル設定精度ｉmaxとの関係は、同図（ｄ）に示す如くの関係となり、渋滞状況の混雑度が大きいほどイニシャル設定精度ｉmaxの最大値ｉmaxpが大きくなり、イニシャル設定精度ｉmaxが最大値ｉmaxpとなる車間時間Ｌ／Ｖも長くなる。これにより、渋滞状況の混雑度が大きいほどイニシャル設定精度ｉmaxを大きくすることができる。
【０２５０】
［眼の位置特定処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０２５１】
［眼の候補の位置の特定の処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０２５２】
［眼判定処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０２５３】
このようにして、第９の実施形態に係る視線方向検出装置では、自車両周辺の渋滞状況に応じて、イニシャル設定精度ｉmaxを補正するようにしているので、渋滞状況に基づいた、高精度且つ短時間でイニシャル位置を検出することができる。
【０２５４】
＜第１０の実施形態＞
先行車との間の車間時間Ｌ／Ｖに基づいて設定した検出測定時間に関するイニシャル設定精度Ｔmaxを、渋滞状況に応じて補正するようにした第１０の実施形態を説明する。
【０２５５】
［システムブロック図］
第９の実施形態と同様のものを用いている。
【０２５６】
［機器の配置］
第９の実施形態と同様のものを用いている。
【０２５７】
［システム全体の処理］
次にシステムの処理状況について説明する。図３８はシステムの全体の処理の流れを示している。まず、処理が開始されると、車速Ｖの検知処理ステップＳ０１（以下、「ステップＳ」は単に「Ｓ」と表す）で自車の車速を検知する。
【０２５８】
次いで、先行車検知、車間距離Ｌ検知処理Ｓ０２で先行車を検知して先行車の存在が見つかると、先行車との車間距離Ｌを検知する。
【０２５９】
車間時間Ｌ／Ｖ算出処理Ｓ０３では、検知された車速Ｖと車間距離Ｌに基づいて車間時間Ｌ／Ｖを算出する。渋滞状況検知処理Ｓ２４では、渋滞状況を検出する。
【０２６０】
イニシャル設定精度Ｔmax読込処理Ｓ１１では、予め設定してマイクロコンピュータ２に記憶されている車間時間Ｌ／Ｖに対するイニシャル設定精度Ｔmaxのテーブル（図１８）から、車間時間Ｌ／Ｖ算出処理Ｓ０３で算出した車間時間Ｌ／Ｖに対応するイニシャル設定精度Ｔmaxを読み込む。
【０２６１】
イニシャル設定精度Ｔmaxの補正処理Ｓ２６では、渋滞状況に応じてイニシャル設定精度Ｔmaxを補正する。この補正については後述する。Ｓ１２では、現在の時間を検知して変数Ｔ０に代入する。
【０２６２】
Ｓ０５では変数ｉを０に初期化する。眼の位置検出処理Ｓ０６では、ＴＶカメラ１で顔画像を撮像し、マイクロコンピュータ２に画像データとし、マイクロコンピュータ２に入力された画像データを画像処理することによって画像上の眼の位置を特定する。
【０２６３】
Ｓ０７では、眼の位置検出処理Ｓ０６で検出され眼の位置を、データ配列ＥＰ（ｉ）に代入する。Ｓ０８では、変数ｉをインクリメントする。Ｓ１３では、現在の時間を検知して変数Ｔ１に代入する。
【０２６４】
Ｓ１４では、変数Ｔ１と変数Ｔ０の差がイニシャル設定精度Ｔmaxに達したか否かを判断する。そして、変数Ｔ１と変数Ｔ０の差がイニシャル設定精度Ｔmaxに達した場合は（Ｓ１４ＹＥＳ）、イニシャル位置算出処理Ｓ１５へ処理を進める。他方、変数Ｔ１と変数Ｔ０の差がイニシャル設定精度Ｔmaxに達していない場合は（Ｓ１４ＮＯ）、眼の位置検出処理Ｓ０６へ処理を戻す。
【０２６５】
イニシャル位置算出処理Ｓ１４では、データ配列ＥＰ（ｉ）の総和ΣＥＰ（ｉ）を変数ｉで除算することによって平均位置を算出し、平均位置をイニシャル位置として設定する。もし、眼の位置検出処理Ｓ０６で眼が検出できなっかったループがある場合は、検出できなっかったループの回数だけ変数ｉを減じた値で平均位置の算出を行う。
【０２６６】
［イニシャル設定精度Ｔmaxのテーブル］
第２の実施形態と同様のものを用いている。
【０２６７】
［イニシャル設定精度Ｔmaxの補正］
図３９は、渋滞状況に応じたイニシャル設定精度Ｔmaxの補正例を示す。渋滞時には速度が低下し、混雑度が増すと脇見の発生確率は大きくなる。第１０の実施形態では、検出した渋滞状況に応じて、イニシャル設定精度Ｔmaxの最大値Ｔmaxpを補正する。図３９（ａ）に示すように、渋滞状況の混雑度が大きいほどイニシャル設定精度Ｔmaxの最大値Ｔmaxpを大きくする。この補正により、車間時間Ｌ／Ｖとイニシャル設定精度Ｔmaxの関係は、同図（ｃ）に示す関係になり、渋滞状況の混雑度が大きいほどイニシャル設定精度Ｔmaxを大きくすることができる。
【０２６８】
なお、図３９（ｂ）に示すように、イニシャル設定精度Ｔmaxが最大値Ｔmaxpとなる車間時間を渋滞状況に応じて補正してもよい。同図（ａ）に示す補正１と同図（ｂ）に示す補正２とを行った場合に、車間時間Ｌ／Ｖとイニシャル設定精度Ｔmaxとの関係は、同図（ｄ）に示す関係となり、渋滞状況の混雑度が大きいほどイニシャル設定精度Ｔmaxの最大値Ｔmaxpが大きくなり、イニシャル設度Ｔmaxが最大値Ｔmaxpとなる車間時間Ｌ／Ｖも長くなる。これにより、渋滞状況の混雑度が大きいほどイニシャル設定精度Ｔmaxを大きくすることができる。
【０２６９】
［眼の位置特定処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０２７０】
［眼の候補の位置の特定の処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０２７１】
［眼判定処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０２７２】
このようにして、第１０の実施形態に係る視線方向検出装置では、自車両周辺の渋滞状況に応じて、イニシャル設定精度Ｔmaxを補正するようにしているので、渋滞状況に基づいた、高精度且つ短時間でイニシャル位置を検出することができる。
【０２７３】
＜第１１の実施形態＞
先行車との間の車間時間Ｌ／Ｖに基づいて、設定した検出測定回数に関するイニシャル設定精度ｉmaxを、昼夜走行の別に応じて補正するようにした第１１の実施形態を説明する。
【０２７４】
［システムブロック図］
第９の実施形態と同様のものを用いている。
【０２７５】
［機器の配置］
配置図は、図２と同様であるので、説明と共に省略する。マイクロコンピュータ２が、走行環境検出手段ＣＬ１０の機能をも担う。昼夜判定は、マイクロコンピュータ２に内蔵された時計機能によって判定できる。
【０２７６】
また、受光センサーをインストルメントパネル上面部に備え、この受光センサーにより車外の照度（ルクス）を検出することもできる。マイクロコンピュータ２は受光センサーにより検出された車外の照度に基づいて昼、薄暮れ、夜を判別する。なお、受光センサーは車外の照度に応じて車両のヘッドランプやスモールランプを自動的に点消灯するランプ制御装置に用いられるが、このようなランプ制御装置を装備していない車両では手動で点消灯されるヘッドランプとスモールランプの点消灯状況に基づいて昼、薄暮れ、夜を判別してもよい。即ち、ヘッドランプとスモールランプがともに消灯されているときは昼間走行、スモールランプのみ点灯されているときは薄暮れ時の走行、ヘッドランプが点灯されているときは夜間走行と判定すればよい。
【０２７７】
［システム全体の処理］
次に、システムの処理状況について説明する。図４０は、システムの全体の処理の流れを示している。まず、処理が開始されると、車速Ｖの検知処理ステップＳ０１（以下、「ステップＳ」は単に「Ｓ」と表す）で自車の車速を検知する。
【０２７８】
次いで、先行車検知、車間距離Ｌ検知処理Ｓ０２で、先行車を検知して先行車の存在が見つかると先行車との車間距離Ｌを検知する。
【０２７９】
車間時間Ｌ／Ｖ算出処理Ｓ０３では、検知された車速Ｖと車間距離Ｌに基づいて車間時間Ｌ／Ｖを算出する。
【０２８０】
昼夜検知処理Ｓ２７では、昼夜および夕刻（薄暮時）を検出する。イニシャル設定精度ｉmax読込処理Ｓ０４では、予め設定してマイクロコンピュータ２に記憶されている車間時間Ｌ／Ｖに対するイニシャル設定精度ｉmaxのテーブルから、車間時間Ｌ／Ｖ算出処理Ｓ０３で算出した車間時間Ｌ／Ｖに対応するイニシャル設定精度ｉmaxを読み込む。
【０２８１】
イニシャル設定精度ｉmaxの補正処理Ｓ２８では、昼夜および夕刻（薄暮時）に応じてイニシャル設定精度ｉmaxを補正する。この補正については後述する。Ｓ０５では、変数ｉを０に初期化する。
【０２８２】
眼の位置検出処理Ｓ０６では、ＴＶカメラ１で顔画像を撮像し、マイクロコンピュータ２に画像データとし、マイクロコンピュータ２に入力された画像データを画像処理することによって画像上の眼の位置を特定する。Ｓ０７では、眼の位置検出処理Ｓ０６で検出された眼の位置を、データ配列ＥＰ（ｉ）に代入する。Ｓ０８では、変数ｉをインクリメントする。
【０２８３】
Ｓ０９では、変数ｉがイニシャル設定精度ｉmaxに達したか否かを判断する。変数ｉがイニシャル設定精度ｉmaxに達した場合は（Ｓ０９ＹＥＳ）、イニシャル位置算出処理Ｓ１０へ処理を進める。他方、変数ｉがイニシャル設定精度ｉmaxに達していない場合は（Ｓ０９ＮＯ）、眼の位置検出処理Ｓ０６へ処理を戻す。
【０２８４】
イニシャル位置算出処理Ｓ１０では、データ配列ＥＰ（ｉ）の総和ΣＥＰ（ｉ）をイニシャル設定精度ｉmaxで除算することによって平均位置を算出し、平均位置をイニシャル位置として設定する。もし、眼の位置検出処理Ｓ０６で、眼が検出できなっかったループがある場合は検出できなっかったループの回数だけイニシャル設定精度ｉmaxを減じた値で平均位置の算出を行う。
【０２８５】
［イニシャル設定精度ｉmaxのテーブル］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０２８６】
［イニシャル設定精度ｉmaxの補正］
図４１は、昼夜の別に応じたイニシャル設定精度ｉmaxの補正例を示す。夜間は昼間と異なり、視認性も被視認性も低下するため、運転手は夜間は昼間よりも注意深く前方を監視するため、前方を凝視し、脇見の発生確率が小さくなる。
【０２８７】
第１１の実施形態では、検出した昼夜および夕刻（薄暮時）に応じて、イニシャル設定精度ｉmaxの最大値ｉmaxpを補正する。図４１（ａ）に示すように、夜になって車外が暗くなるほどイニシャル設定精度ｉmaxの最大値ｉmaxpを小さくする。この補正により、車間時間Ｌ／Ｖとイニシャル設定精度ｉmaxの関係は、同図（ｃ）に示す如くの関係になり、夜になって車外が暗くなるほどイニシャル設定精度ｉmaxを小さくすることができる。
【０２８８】
なお、図４１（ｂ）に示すように、イニシャル設定精度ｉmaxが最大値ｉmaxpとなる車間時間を昼夜および夕刻（薄暮時）に応じて補正してもよい。同図（ａ）に示す補正１と、同図（ｂ）に示す補正２とを行った場合に、車間時間Ｌ／Ｖとイニシャル設定精度ｉmaxとの関係は、同図（ｄ）に示す如くの関係となり、夜になって車外が暗くなるほど、イニシャル設定精度ｉmaxの最大値ｉmaxpが小さくなり、イニシャル設定精度ｉmaxが最大値ｉmaxpとなる車間時間Ｌ／Ｖも短くなる。これにより、夜になって車外が暗くなるほどイニシャル設定精度ｉmaxを小さくすることができる。
【０２８９】
［眼の位置特定処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０２９０】
［眼の候補の位置の特定の処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０２９１】
［眼判定処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０２９２】
このようにして、第１１の実施形態に係る視線方向検出装置では、自車両走行時の昼夜に応じて、イニシャル設定精度ｉmaxを補正するようにしているので、昼夜に基づいた、高精度且つ短時間でイニシャル位置を検出することができる。
【０２９３】
＜第１２の実施形態＞
先行車との間の車間時間Ｌ／Ｖに基づいて設定した検出測定時間に関するイニシャル設定精度Ｔmaxを、昼夜走行の別に応じて補正するようにした、第１２の実施形態を説明する。
【０２９４】
［システムブロック図］
第９の実施形態と同様のものを用いている。
【０２９５】
［機器の配置］
第１１の実施形態と同様のものを用いている。
【０２９６】
［システム全体の処理］
次にシステムの処理状況について説明する。図４２は、システムの全体の処理の流れを示している。まず、処理が開始されると、車速Ｖの検知処理ステップＳ０１（以下、「ステップＳ」は単に「Ｓ」と表す）で自車の車速を検知する。
【０２９７】
次いで、先行車検知、車間距離Ｌ検知処理Ｓ０２で、先行車を検知して先行車の存在が見つかると先行車との車間距離Ｌを検知する。
【０２９８】
車間時間Ｌ／Ｖ算出処理Ｓ０３では、検知された車速Ｖと車間距離Ｌに基づいて車間時間Ｌ／Ｖを算出する。
【０２９９】
昼夜検知処理Ｓ２７では、昼夜および夕刻（薄暮時）を検出する。イニシャル設定精度Ｔmax読込処理Ｓ１１では、予め設定してマイクロコンピュータ２に記憶されている車間時間Ｌ／Ｖに対するイニシャル設定精度Ｔmaxのテーブル（図１８）から、車間時間Ｌ／Ｖ算出処理Ｓ０３で算出した車間時間Ｌ／Ｖに対応するイニシャル設定精度Ｔmaxを読み込む。
【０３００】
イニシャル設定精度Ｔmaxの補正処理Ｓ２９では、昼夜、及び夕刻（薄暮時）に応じてイニシャル設定精度Ｔmaxを補正する。この補正については後述する。Ｓ１２では、現在の時間を検知して変数Ｔ０に代入する。Ｓ０５では、変数ｉを０に初期化する。
【０３０１】
眼の位置検出処理Ｓ０６では、ＴＶカメラ１で顔画像を撮像し、マイクロコンピュータ２に画像データとし、マイクロコンピュータ２に入力された画像データを画像処理することによって画像上の眼の位置を特定する。Ｓ０７では、眼の位置検出処理Ｓ０６で検出され眼の位置を、データ配列ＥＰ（ｉ）に代入する。Ｓ０８では、変数ｉをインクリメントする。
【０３０２】
Ｓ１３では、現在の時間を検知して変数Ｔ１に代入する。Ｓ１４では、変数Ｔ１と変数Ｔ０の差がイニシャル設定精度Ｔmaxに達したか否かを判断する。そして、変数Ｔ１と変数Ｔ０の差がイニシャル設定精度Ｔmaxに達した場合は（Ｓ１４ＹＥＳ）、イニシャル位置算出処理Ｓ１５へ処理を進める。他方、変数Ｔ１と変数Ｔ０の差がイニシャル設定精度Ｔmaxに達していない場合は（Ｓ１４ＮＯ）、眼の位置検出処理Ｓ０６へ処理を戻す。
【０３０３】
イニシャル位置算出処理Ｓ１４では、データ配列ＥＰ（ｉ）の総和ΣＥＰ（ｉ）を変数ｉで除算することによって平均位置を算出し、平均位置をイニシャル位置として設定する。もし、眼の位置検出処理Ｓ０６で眼が検出できなっかったループがある場合は、検出できなっかったループの回数だけ変数ｉを減じた値で平均位置の算出を行う。
【０３０４】
［イニシャル設定精度Ｔmaxのテーブル］
第２の実施形態と同様のものを用いている。
【０３０５】
［イニシャル設定精度Ｔmaxの補正］
図４３は、昼夜の別に応じたイニシャル設定精度Ｔmaxの補正例を示す。夜間は昼間と異なり、視認性も被視認性も低下するため、運転手は夜間は昼間よりも注意深く前方を監視するため、前方を凝視し、脇見の発生確率が小さくなる。
【０３０６】
第１２の実施形態では、検出した昼夜および夕刻（薄暮時）に応じて、イニシャル設定精度Ｔmaxの最大値Ｔmaxpを補正する。図４３（ａ）に示すように、夜になって車外が暗くなるほどイニシャル設定精度Ｔmaxの最大値Ｔmaxpを小さくする。この補正により、車間時間Ｌ／Ｖとイニシャル設定精度Ｔmaxの関係は同図（ｃ）に示す如くの関係となり、夜になって車外が暗くなるほど、イニシャル設定精度Ｔmaxを小さくすることができる。
【０３０７】
なお、図４３（ｂ）に示すように、イニシャル設定精度Ｔmaxが最大値Ｔmaxpとなる車間時間を、昼夜および夕刻（薄暮時）に応じて補正してもよい。同図（ａ）に示す補正１と、同図（ｂ）に示す補正２とを行った場合に、車間時間Ｌ／Ｖとイニシャル設定精度Ｔmaxとの関係は同図（ｄ）に示す如くの関係となり、夜になって車外が暗くなるほど、イニシャル設定精度Ｔmaxの最大値Ｔmaxpが小さくなり、イニシャル設定精度Ｔmaxが最大値Ｔmaxpとなる車間時間Ｌ／Ｖも短くなる。これにより、夜になって車外が暗くなるほどイニシャル設定精度Ｔmaxを小さくすることができる。
【０３０８】
［眼の位置特定処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０３０９】
［眼の候補の位置の特定の処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０３１０】
［眼判定処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０３１１】
このようにして、第１２の実施形態に係る視線方向検出装置では、自車両走行時の昼夜に応じて、イニシャル設定精度Ｔmaxを補正するようにしているので、昼夜に基づいた、高精度且つ短時間でイニシャル位置を検出することができる。
【０３１２】
＜第１３の実施形態＞
先行車との間の車間時間Ｌ／Ｖに基づいて、設定した検出測定回数に関するイニシャル設定精度ｉmaxを、天候状態に応じて補正するようにした第１３の実施形態を説明する。
【０３１３】
［システムブロック図］
第９の実施形態と同様のものを用いている。
【０３１４】
［機器の配置］
配置図は、図２と同様であるので、説明と共に省略する。マイクロコンピュータ２が、走行環境検出手段ＣＬ１０の機能もも担う。天候状態は、マイクロコンピュータ２がインターネットに接続することで検知することができる。
【０３１５】
また、雨滴センサーをエンジンフード上面に備え、雨滴センサー面に当たる雨滴や雪の量、及び圧力を検出することもできる。マイクロコンピュータ２は、雨滴センサーにより検出された雨滴の量及び圧力に基づいて、雨天、降雪を判断する。なお、ワイパーが作動しているときは、雨天または降雪と判断してもよい。フォッグランプが点灯されているときは霧が発生していると判断することもできる。なお、天候の種類とその検出方法はこの実施の形態に限定されない。
【０３１６】
［システム全体の処理］
次に、システムの処理状況について説明する。図４４は、システムの全体の処理の流れを示している。まず、処理が開始されると、車速Ｖの検知処理ステップＳ０１（以下、「ステップＳ」は単に「Ｓ」と表す）で自車の車速を検知する。
【０３１７】
次いで、先行車検知、車間距離Ｌ検知処理Ｓ０２で、先行車を検知して先行車の存在が見つかると、先行車との車間距離Ｌを検知する。
【０３１８】
車間時間Ｌ／Ｖ算出処理Ｓ０３では、検知された車速Ｖと車間距離Ｌに基づいて車間時間Ｌ／Ｖを算出する。天候状態検知処理Ｓ３０では、天候状態を検出する。
【０３１９】
イニシャル設定精度ｉmax読込処理Ｓ０４では、予め設定してマイクロコンピュータ２に記憶されている車間時間Ｌ／Ｖに対するイニシャル設定精度ｉmaxのテーブルから、車間時間Ｌ／Ｖ算出処理Ｓ０３で算出した車間時間Ｌ／Ｖに対応するイニシャル設定精度ｉmaxを読み込む。
【０３２０】
イニシャル設定精度ｉmaxの補正処理Ｓ３１では、天候状態に応じてイニシャル設定精度ｉmaxを補正する。この補正については後述する。Ｓ０５では、変数ｉを０に初期化する。眼の位置検出処理Ｓ０６では、ＴＶカメラ１で顔画像を撮像し、マイクロコンピュータ２に画像データとし、マイクロコンピュータ２に入力された画像データを画像処理することによって画像上の眼の位置を特定する。
【０３２１】
Ｓ０７では、眼の位置検出処理Ｓ０６で検出された眼の位置を、データ配列ＥＰ（ｉ）に代入する。Ｓ０８では、変数ｉをインクリメントする。
【０３２２】
Ｓ０９では、変数ｉがイニシャル設定精度ｉmaxに達したか否かを判断する。変数ｉがイニシャル設定精度ｉmaxに達した場合は（Ｓ０９ＹＥＳ）、イニシャル位置算出処理Ｓ１０へ処理を進める。他方、変数ｉがイニシャル設定精度ｉmaxに達していない場合は（Ｓ０９ＮＯ）、眼の位置検出処理Ｓ０６へ処理を戻す。
【０３２３】
イニシャル位置算出処理Ｓ１０では、データ配列ＥＰ（ｉ）の総和ΣＥＰ（ｉ）をイニシャル設定精度ｉmaxで除算することによって平均位置を算出し、平均位置をイニシャル位置として設定する。もし、眼の位置検出処理Ｓ０６で眼が検出できなっかったループがある場合は、検出できなっかったループの回数だけイニシャル設定精度ｉmaxを減じた値で平均位置の算出を行う。
【０３２４】
［イニシャル設定精度ｉmaxのテーブル］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０３２５】
［イニシャル設定精度ｉmaxの補正］
図４５は、昼夜の別に応じたイニシャル設定精度ｉmaxの補正例を示す。雨天、降雪時、霧発生時は晴天や曇天時と異なり視認性も被視認性も低下しているため、運転者は、悪天候時は晴天や曇天時よりも注意深く前方を監視するため、前方を凝視し、脇見の発生確率が小さくなる。
【０３２６】
第１３の実施形態では、検出した天候状態に応じて、イニシャル設定精度ｉmaxの最大値ｉmaxpを補正する。図４５（ａ）に示すように、天候が悪くなるほどイニシャル設定精度ｉmaxの最大値ｉmaxpを小さくする。この補正により車間時間Ｌ／Ｖとイニシャル設定精度ｉmaxの関係は、同図（ｃ）に示す如くの関係になり、天候が悪くなるほどイニシャル設定精度ｉmaxを小さくすることができる。
【０３２７】
なお、図４５（ｂ）に示すように、イニシャル設定精度ｉmaxが最大値ｉmaxpとなる車間時間を天候に応じて補正してもよい。同図（ａ）に示す補正１と、同図（ｂ）に示す補正２とを行った場合に、車間時間Ｌ／Ｖとイニシャル設定精度ｉmaxとの関係は、同図（ｄ）に示す如くの関係となり、天候が悪くなるほどイニシャル設定精度ｉmaxの最大値ｉmaxpが小さくなり、イニシャル設定精度ｉmaxが最大値ｉmaxpとなる車間時間Ｌ／Ｖも短くなる。これにより、天候が悪くなるほどイニシャル設定精度ｉmaxを小さくすることができる。
【０３２８】
［眼の位置特定処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０３２９】
［眼の候補の位置の特定の処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０３３０】
［眼判定処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０３３１】
このようにして、第１３の実施形態に係る視線方向検出装置では、自車両走行時の天候に応じて、イニシャル設定精度ｉmaxを補正するようにしているので、天候に基づいた、高精度且つ短時間でイニシャル位置を検出することができる。
【０３３２】
＜第１４の実施形態＞
先行車との間の車間時間Ｌ／Ｖに基づいて設定した検出測定時間に関するイニシャル設定精度Ｔmaxを、天候状態に応じて補正するようにした第１４の実施形態を説明する。
【０３３３】
［システムブロック図］
第９の実施形態と同様のものを用いている。
【０３３４】
［機器の配置］
第１３の実施形態と同様のものを用いている。
【０３３５】
［システム全体の処理］
次に、システムの処理状況について説明する。図４６は、システムの全体の処理の流れを示している。まず、処理が開始されると、車速Ｖの検知処理ステップＳ０１（以下、「ステップＳ」は単に「Ｓ」と表す）で自車の車速を検知する。
【０３３６】
次いで、先行車検知、車間距離Ｌ検知処理Ｓ０２で、先行車を検知して先行車が見つかると先行車との車間距離Ｌを検知する。
【０３３７】
車間時間Ｌ／Ｖ算出処理Ｓ０３では、検知された車速Ｖと車間距離Ｌに基づいて、車間時間Ｌ／Ｖを算出する。天候状態検知処理Ｓ３０では、天候状態を検出する。
【０３３８】
イニシャル設定精度Ｔmax読込処理Ｓ１１では、予め設定してマイクロコンピュータ２に記憶されている車間時間Ｌ／Ｖに対するイニシャル設定精度Ｔmaxのテーブル（図１８）から、車間時間Ｌ／Ｖ算出処理Ｓ０３で算出した車間時間Ｌ／Ｖに対応するイニシャル設定精度Ｔmaxを読み込む。
【０３３９】
イニシャル設定精度Ｔmaxの補正処理Ｓ３２では、天候状態に応じてイニシャル設定精度Ｔmaxを補正する。この補正については後述する。Ｓ１２では、現在の時間を検知して変数Ｔ０に代入する。Ｓ０５では、変数ｉを０に初期化する。
【０３４０】
眼の位置検出処理Ｓ０６では、ＴＶカメラ１で顔画像を撮像し、マイクロコンピュータ２に画像データとし、マイクロコンピュータ２に入力された画像データを画像処理することによって画像上の眼の位置を特定する。
【０３４１】
Ｓ０７では、眼の位置検出処理Ｓ０６で検出され眼の位置を、データ配列ＥＰ（ｉ）に代入する。Ｓ０８では、変数ｉをインクリメントする。Ｓ１３では、現在の時間を検知して変数Ｔ１に代入する。
【０３４２】
Ｓ１４では、変数Ｔ１と変数Ｔ０の差がイニシャル設定精度Ｔmaxに達したか否かを判断する。そして、変数Ｔ１と変数Ｔ０の差がイニシャル設定精度Ｔmaxに達した場合は（Ｓ１４でＹＥＳ）、イニシャル位置算出処理Ｓ１５へ処理を進める。他方、変数Ｔ１と変数Ｔ０の差がイニシャル設定精度Ｔmaxに達していない場合は（Ｓ１４ＮＯ）、眼の位置検出処理Ｓ０６へ処理を戻す。
【０３４３】
イニシャル位置算出処理Ｓ１４では、データ配列ＥＰ（ｉ）の総和ΣＥＰ（ｉ）を変数ｉで除算することによって平均位置を算出し、平均位置をイニシャル位置として設定する。もし、眼の位置検出処理Ｓ０６で眼が検出できなっかったループがある場合は、検出できなっかったループの回数だけ変数ｉを減じた値で平均位置の算出を行う。
【０３４４】
［イニシャル設定精度Ｔmaxのテーブル］
第２の実施形態と同様のものを用いている。
【０３４５】
［イニシャル設定精度Ｔmaxの補正］
図４７は、昼夜の別に応じたイニシャル設定精度Ｔmaxの補正例を示す。雨天、降雪時、霧発生時は晴天や曇天時と異なり、視認性も被視認性も低下しているため、運転者は悪天候時は晴天や曇天時よりも注意深く前方を監視するため、前方を凝視し、脇見の発生確率が小さくなる。
【０３４６】
第１４の実施形態では、検出した天候状態に応じて、イニシャル設定精度Ｔmaxの最大値Ｔmaxpを補正する。図４７（ａ）に示すように、天候が悪くなるほどイニシャル設定精度Ｔmaxの最大値Ｔmaxpを小さくする。この補正により、車間時間Ｌ／Ｖとイニシャル設定精度Ｔmaxの関係は、同図（ｃ）に示す如くの関係となり、天候が悪くなるほどイニシャル設定精度Ｔmaxを小さくすることができる。
【０３４７】
なお、図４７（ｂ）に示すように、イニシャル設定精度Ｔmaxが最大値Ｔmaxpとなる車間時間を天候に応じて補正してもよい。同図（ａ）に示す補正１と同図（ｂ）に示す補正２とを行った場合に、車間時間Ｌ／Ｖとイニシャル設定精度Ｔmaxとの関係は、同図（ｄ）に示す如くの関係となり、天候が悪くなるほどイニシャル設定精度Ｔmaxの最大値Ｔmaxpが小さくなり、イニシャル設定精度Ｔmaxが最大値Ｔmaxpとなる車間時間Ｌ／Ｖも短くなる。これにより、天候が悪くなるほどイニシャル設定精度Ｔmaxを小さくすることができる。
【０３４８】
［眼の位置特定処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０３４９】
［眼の候補の位置の特定の処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０３５０】
［眼判定処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０３５１】
このようにして、第１４の実施形態に係る視線方向検出装置では、自車両走行時の天候に応じて、イニシャル設定精度Ｔmaxを補正するようにしているので、天候に基づいた、高精度且つ短時間でイニシャル位置を検出することができる。
【０３５２】
＜第１５の実施形態＞
先行車との間の車間時間Ｌ／Ｖに基づいて設定した検出測定回数に関するイニシャル設定精度ｉmaxを、道路種別に応じて補正するようにした第１５の実施形態を説明する。
【０３５３】
［システムブロック図］
第９の実施形態と同様のものを用いている。
【０３５４】
［機器の配置］
配置図は、図２と同様であるので、説明と共に省略する。マイクロコンピュータ２が、走行環境検出手段ＣＬ１０の機能をも担う。道路種別は、マイクロコンピュータ２に内蔵された地図機能によって判定することができる。また、マイクロコンピュータ２がインターネット、ＶＩＣＳなどの外部通信網に接続することで道路種別を検知することもできる。
【０３５５】
［システム全体の処理］
次に、システムの処理状況について説明する。図４８は、システムの全体の処理の流れを示している。まず、処理が開始されると、車速Ｖの検知処理ステップＳ０１（以下、「ステップＳ」は単に「Ｓ」と表す）で自車の車速を検知する。
【０３５６】
次いで、先行車検知、車間距離Ｌ検知処理Ｓ０２で、先行車を検知して先行車の存在が見つかると、先行車との車間距離Ｌを検知する。車間時間Ｌ／Ｖ算出処理Ｓ０３では、検知された車速Ｖと車間距離Ｌに基づいて車間時間Ｌ／Ｖを算出する。
【０３５７】
道路種別検知処理Ｓ３３では、渋滞状況を検出する。イニシャル設定精度ｉmax読込処理Ｓ０４では、予め設定してマイクロコンピュータ２に記憶されている車間時間Ｌ／Ｖに対するイニシャル設定精度ｉmaxのテーブルから、車間時間Ｌ／Ｖ算出処理Ｓ０３で算出した車間時間Ｌ／Ｖに対応するイニシャル設定精度ｉmaxを読み込む。
【０３５８】
イニシャル設定精度ｉmaxの補正処理Ｓ３４では、道路種別に応じてイニシャル設定精度ｉmaxを補正する。この補正については後述する。Ｓ０５では、変数ｉを０に初期化する。眼の位置検出処理Ｓ０６では、ＴＶカメラ１で顔画像を撮像し、マイクロコンピュータ２に画像データとし、マイクロコンピュータ２に入力された画像データを画像処理することによって画像上の眼の位置を特定する。
【０３５９】
Ｓ０７では、眼の位置検出処理Ｓ０６で検出された眼の位置を、データ配列ＥＰ（ｉ）に代入する。Ｓ０８では、変数ｉをインクリメントする。Ｓ０９では、変数ｉが、イニシャル設定精度ｉmaxに達したか否かを判断する。変数ｉがイニシャル設定精度ｉmaxに達した場合は（Ｓ０９でＹＥＳ）、イニシャル位置算出処理Ｓ１０へ処理を進める。変数ｉがイニシャル設定精度ｉmaxに達していない場合は（Ｓ０９でＮＯ）、眼の位置検出処理Ｓ０６へ処理を戻す。
【０３６０】
イニシャル位置算出処理Ｓ１０では、データ配列ＥＰ（ｉ）の総和ΣＥＰ（ｉ）をイニシャル設定精度ｉmaxで除算することによって、平均位置を算出し、平均位置をイニシャル位置として設定する。もし、眼の位置検出処理Ｓ０６で眼が検出できなっかったループがある場合は、検出できなっかったループの回数だけイニシャル設定精度ｉmaxを減じた値で平均位置の算出を行う。
【０３６１】
［イニシャル設定精度ｉmaxのテーブル］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０３６２】
［イニシャル設定精度ｉmaxの補正］
図４９は、道路種別に応じたイニシャル設定精度ｉmaxの補正例を示す。自車前方への交差車両、右折車両あるいは歩行者などの障害物の進入の可能性は、幹線道路や高速道路よりも市街地の一般道路の方が高い。そのため、市街地では運転者は常に周囲に視線を動かしている。そのため、高速道路よりも幹線道路、幹線道路よりも市街地一般道路の方が脇見の発生確率は大きくなる。
【０３６３】
第１５の実施形態では、検出した道路種別に応じて、イニシャル設定精度ｉmaxの最大値ｉmaxpを補正する。図４９（ａ）に示すように、市街地の一般道路を走行する場合は、高速道路や幹線道路よりもイニシャル設定精度ｉmaxの最大値ｉmaxpを大きくする。この補正により、車間時間Ｌ／Ｖとイニシャル設定精度ｉmaxの関係は同図（ｃ）に示す如くの関係となり、市街地の一般道路を走行する場合は高速道路や幹線道路よりもイニシャル設定精度ｉmaxを大きくすることができる。
【０３６４】
なお、図４９（ｂ）に示すように、イニシャル設定精度ｉmaxが最大値ｉmaxpとなる車間時間を、道路種別に応じて補正してもよい。同図（ａ）に示す補正１と同図（ｂ）に示す補正２とを行った場合に、車間時間Ｌ／Ｖとイニシャル設定精度ｉmaxとの関係は、同図（ｄ）に示す如くの関係となり、市街地の一般道路を走行する場合は高速道路や幹線道路よりもイニシャル設定精度ｉmaxの最大値ｉmaxpが大きくなり、イニシャル設定精度ｉmaxが最大値ｉmaxpとなる車間時間Ｌ／Ｖも長くなる。これにより、市街地の一般道路を走行する場合は高速道路や幹線道路よりもイニシャル設定精度ｉmaxを大きくすることができる。
【０３６５】
［眼の位置特定処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０３６６】
［眼の候補の位置の特定の処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０３６７】
［眼判定処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０３６８】
このようにして、第１５の実施形態に係る視線方向検出装置では、自車両が走行する道路種別に応じて、イニシャル設定精度ｉmaxを補正するようにしているので、道路種別に基づいた、高精度且つ短時間でイニシャル位置を検出することができる。
【０３６９】
＜第１６の実施形態＞
先行車との間の車間時間Ｌ／Ｖに基づいて設定した検出測定時間に関するイニシャル設定精度Ｔmaxを、道路種別に応じて補正するようにした、第１６の実施形態を説明する。
【０３７０】
［システムブロック図］
第９の実施形態と同様のものを用いている。
【０３７１】
［機器の配置］
第９の実施形態と同様のものを用いている。
【０３７２】
［システム全体の処理］
次に、システムの処理状況について説明する。図５０は、システムの全体の処理の流れを示している。まず、処理が開始されると、車速Ｖの検知処理ステップＳ０１（以下、「ステップＳ」は単に「Ｓ」と表す）で自車の車速を検知する。
【０３７３】
次いで、先行車検知、車間距離Ｌ検知処理Ｓ０２で、先行車を検知して先行車の存在が見つかると、先行車との車間距離Ｌを検知する。
【０３７４】
車間時間Ｌ／Ｖ算出処理Ｓ０３では、検知された車速Ｖと車間距離Ｌに基づいて車間時間Ｌ／Ｖを算出する。
【０３７５】
道路種別検知処理Ｓ３５では、渋滞状況を検出する。イニシャル設定精度Ｔmax読込処理Ｓ１１では、予め設定してマイクロコンピュータ２に記憶されている車間時間Ｌ／Ｖに対するイニシャル設定精度Ｔmaxのテーブル（図１８）から、車間時間Ｌ／Ｖ算出処理Ｓ０３で算出した車間時間Ｌ／Ｖに対応するイニシャル設定精度Ｔmaxを読み込む。
【０３７６】
イニシャル設定精度Ｔmaxの補正処理Ｓ３６では、道路種別に応じてイニシャル設定精度Ｔmaxを補正する。この補正については後述する。Ｓ１２では、現在の時間を検知して変数Ｔ０に代入する。Ｓ０５では、変数ｉを０に初期化する。
【０３７７】
眼の位置検出処理Ｓ０６では、ＴＶカメラ１で顔画像を撮像し、マイクロコンピュータ２に画像データとし、マイクロコンピュータ２に入力された画像データを画像処理することによって、画像上の眼の位置を特定する。
【０３７８】
Ｓ０７では、眼の位置検出処理Ｓ０６で検出され眼の位置を、データ配列ＥＰ（ｉ）に代入する。Ｓ０８では、変数ｉをインクリメントする。Ｓ１３では、現在の時間を検知して変数Ｔ１に代入する。
【０３７９】
Ｓ１４では、変数Ｔ１と変数Ｔ０の差がイニシャル設定精度Ｔmaxに達したか否かを判断する。そして、変数Ｔ１と変数Ｔ０の差がイニシャル設定精度Ｔmaxに達した場合は（Ｓ１４でＹＥＳ）、イニシャル位置算出処理Ｓ１５へ処理を進める。他方、変数Ｔ１と変数Ｔ０の差がイニシャル設定精度Ｔmaxに達していない場合は（Ｓ１４でＮＯ）、眼の位置検出処理Ｓ０６へ処理を戻す。
【０３８０】
イニシャル位置算出処理Ｓ１４では、データ配列ＥＰ（ｉ）の総和を変数ｉで除算することによって平均位置を算出し、平均位置をイニシャル位置として設定する。もし、眼の位置検出処理Ｓ０６で眼が検出できなっかったループがある場合は、検出できなっかったループの回数だけ変数ｉを減じた値で平均位置の算出を行う。
【０３８１】
［イニシャル設定精度Ｔmaxのテーブル］
第２の実施形態と同様のものを用いている。
【０３８２】
［イニシャル設定精度Ｔmaxの補正］
図５１は、道路種別に応じたイニシャル設定精度Ｔmaxの補正例を示す。自車前方への交差車両、右折車両あるいは歩行者などの障害物の進入の可能性は、幹線道路や高速道路よりも市街地の一般道路の方が高い。そのため、市街地では運転者は常に周囲に視線を動かしている。そのため、高速道路よりも幹線道路、幹線道路よりも市街地一般道路の方が脇見の発生確率は大きくなる。
【０３８３】
第１６の実施形態では、検出した道路種別に応じて、イニシャル設定精度Ｔmaxの最大値Ｔmaxpを補正する。図５１（ａ）に示すように、市街地の一般道路を走行する場合は高速道路や、幹線道路よりもイニシャル設定精度Ｔmaxの最大値Ｔmaxpを大きくする。この補正により、車間時間Ｌ／Ｖとイニシャル設定精度Ｔmaxとの関係は、同図（ｃ）に示す如くの関係となり、市街地の一般道路を走行する場合は高速道路や幹線道路よりもイニシャル設定精度Ｔmaxを大きくすることができる。
【０３８４】
なお、図５１（ｂ）に示すように、イニシャル設定精度Ｔmaxが最大値Ｔmaxpとなる車間時間を道路種別に応じて補正してもよい。同図（ａ）に示す補正１と同図（ｂ）に示す補正２とを行った場合に、車間時間Ｌ／Ｖとイニシャル設定精度Ｔmaxとの関係は、同図（ｄ）に示す関係となり、市街地の一般道路を走行する場合は高速道路や幹線道路よりもイニシャル設定精度Ｔmaxの最大値Ｔmaxpが大きくなり、イニシャル設定精度Ｔmaxが最大値Ｔmaxpとなる車間時間Ｌ／Ｖも長くなる。これにより、市街地の一般道路を走行する場合は高速道路や幹線道路よりもイニシャル設定精度Ｔmaxを大きくすることができる。
【０３８５】
［眼の位置特定処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０３８６】
［眼の候補の位置の特定の処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０３８７】
［眼判定処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０３８８】
このようにして、第１６の実施形態に係る視線方向検出装置では、自車両が走行する道路種別に応じて、イニシャル設定精度Ｔmaxを補正するようにしているので、道路種別に基づいた、高精度且つ短時間でイニシャル位置を検出することができる。
【０３８９】
＜第１７の実施形態＞
先行車との間の車間時間Ｌ／Ｖに基づいて設定した検出測定回数に関するイニシャル設定精度ｉmaxを、運転者の運転歴に応じて補正するようにした、第１７の実施形態を説明する。
【０３９０】
［システムブロック図］
図５２は、本発明を適用した視線方向検出装置の、第１７の実施形態の構成ブロック図にかかり、該装置は、顔画像撮像手段ＣＬ１と、眼の位置検出手段ＣＬ２と、イニシャル設定手段ＣＬ３と、車速検出手段ＣＬ４と、車間距離検出手段ＣＬ５と、車間時間算出手段ＣＬ６と、イニシャル設定精度設定手段ＣＬ７と、運転者情報検出手段ＣＬ１１と、を備えている。
【０３９１】
撮像手段ＣＬ１は、乗員の顔を撮像して顔画像データを出力する。眼の位置検出手段ＣＬ２は、顔画像撮像手段ＣＬ１から出力された顔画像データを処理して眼の位置を特定する。
【０３９２】
イニシャル設定手段ＣＬ３は、眼の位置検出手段ＣＬ２で検出された眼の位置を元に乗員が車両の正面を見ているときの眼の代表位置を設定する。車速検出手段ＣＬ４は、自車の走行速度Ｖを検出する。車間距離検出手段ＣＬ５は、先行車の有無と車間距離Ｌを検出する。
【０３９３】
車間時間算出手段ＣＬ６は、車速検出手段ＣＬ４より検出された自車の走行速度Ｖと、車間距離検出手段ＣＬ５より検出された車間距離Ｌより先行車と自車との車間時間を算出する。
【０３９４】
運転者情報検出手段ＣＬ１１は、予め登録されている情報、或いは運転者から申告された情報、車両の運転状況から判断された情報から運転者個別の情報を検知する。
【０３９５】
イニシャル設定精度設定手段ＣＬ７は、イニシャル設定手段ＣＬ３で設定するイニシャルの設定精度を、車間時間算出手段ＣＬ６より算出された車間時間と、運転者情報検出手段ＣＬ１１によって検出された運転者情報と、に基づいて設定する。
【０３９６】
［機器の配置］
配置図は、図２と同様であるので、説明と共に省略する。マイクロコンピュータ２が、運転者情報検出手段ＣＬ１１の機能をも担う。運転者を識別し、予めマイクロコンピュータ２に登録されている運転者情報テーブルから運転者の運転歴情報を検索する。運転歴情報としては、運転経験年数の他に累積運転時間などを用いてもよい。
【０３９７】
運転者の識別方法については、予め登録された運転者に対してのみドアの施解錠を許可するキーレスエントリーシステムやエンジン始動を許可するイモビライザー、或いは、運転者ごとに運転席シート位置やバックミラー位置を自動的に調節するオートドライビングポジションシステムなどで用いられている運転者ＩＤを利用し、それらの装置から運転者ＩＤを入力して運転者情報テーブルから運転者ＩＤに対応する運転歴情報を検索する。なお、運転者の識別方法はこの実施の形態の方法に限定されず、例えば運転者のＩＤを手動で入力するようにしてもよい。
【０３９８】
［システム全体の処理］
次に、システムの処理状況について説明する。図５３は、システムの全体の処理の流れを示している。まず、処理が開始されると、車速Ｖの検知処理ステップＳ０１（以下、「ステップＳ」は単に「Ｓ」と表す）で自車の車速を検知する。
【０３９９】
次いで、先行車検知、車間距離Ｌ検知処理Ｓ０２で先行車を検知して先行車の存在が見つかると、先行車との車間距離Ｌを検知する。
【０４００】
車間時間Ｌ／Ｖ算出処理Ｓ０３では、検知された車速Ｖと車間距離Ｌに基づいて車間時間Ｌ／Ｖを算出する。運転歴識別処理Ｓ３６では、運転歴の識別を行う。
【０４０１】
イニシャル設定精度ｉmax読込処理Ｓ０４では、予め設定してマイクロコンピュータ２に記憶されている車間時間Ｌ／Ｖに対するイニシャル設定精度ｉmaxのテーブルから、車間時間Ｌ／Ｖ算出処理Ｓ０３で算出した車間時間Ｌ／Ｖに対応するイニシャル設定精度ｉmaxを読み込む。
【０４０２】
イニシャル設定精度ｉmaxの補正処理Ｓ３７では、運転者の運転歴に応じてイニシャル設定精度ｉmaxを補正する。この補正については後述する。Ｓ０５では、変数ｉを０に初期化する。
【０４０３】
眼の位置検出処理Ｓ０６では、ＴＶカメラ１で顔画像を撮像し、マイクロコンピュータ２に画像データとし、マイクロコンピュータ２に入力された画像データを画像処理することによって画像上の眼の位置を特定する。
【０４０４】
Ｓ０７では、眼の位置検出処理Ｓ０６で検出された眼の位置を、データ配列ＥＰ（ｉ）に代入する。Ｓ０８では、変数ｉをインクリメントする。Ｓ０９では、変数ｉがイニシャル設定精度ｉmaxに達したか否かを判断する。変数ｉがイニシャル設定精度ｉmaxに達した場合は（Ｓ０９でＹＥＳ）、イニシャル位置算出処理Ｓ１０へ処理を進める。他方、変数ｉがイニシャル設定精度ｉmaxに達していない場合は（Ｓ０９でＮＯ）、眼の位置検出処理Ｓ０６へ処理を戻す。
【０４０５】
イニシャル位置算出処理Ｓ１０では、データ配列ＥＰ（ｉ）の総和ΣＥＰ（ｉ）をイニシャル設定精度ｉmaxで除算することによって、平均位置を算出し、平均位置をイニシャル位置として設定する。もし、眼の位置検出処理Ｓ０６で、眼が検出できなっかったループがある場合は、検出できなっかったループの回数だけイニシャル設定精度ｉmaxを減じた値で平均位置の算出を行う。
【０４０６】
［イニシャル設定精度ｉmaxのテーブル］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０４０７】
［イニシャル設定精度ｉmaxの補正］
図５４は、運転者の運転歴に応じたイニシャル設定精度ｉmaxの補正例を示す。運転経験の少ない運転者は、運転に余裕がなく脇見をする余裕が少ないが、運転経験を積むに従って運転に余裕が生まれ、周りの状況を頻繁に確認するようになるため、脇見の発生確率が大きくなる。
【０４０８】
第１７の実施形態では、検出した運転者の運転歴に応じて、イニシャル設定精度ｉmaxの最大値ｉmaxpを補正する。図５４（ａ）に示すように、運転経験年数や累積運転時間等の、運転歴が短い初心者ほど、イニシャル設定精度ｉmaxの最大値ｉmaxpを大きくする。この補正により車間時間Ｌ／Ｖとイニシャル設定精度ｉmaxとの関係は同図（ｃ）に示す如くの関係となり、運転経験年数や累積運転時間などの運転歴が短い初心者は運転歴が長い熟練者よりもイニシャル設定精度ｉmaxを大きくすることができる。
【０４０９】
なお、図５４（ｂ）に示すように、イニシャル設定精度ｉmaxが最大値ｉmaxpとなる車間時間を道路種別に応じて補正してもよい。同図（ａ）に示す補正１と同図（ｂ）に示す補正２とを行った場合に、車間時間Ｌ／Ｖとイニシャル設定精度ｉmaxとの関係は、同図（ｄ）に示す如くの関係となり、運転経験年数や累積運転時間などの運転歴が短い初心者は、運転歴が長い熟練者よりもイニシャル設定精度ｉmaxの最大値ｉmaxpが大きくなり、イニシャル設定精度ｉmaxが最大値ｉmaxpとなる車間時間Ｌ／Ｖも長くなる。これにより、運転経験年数や累積運転時間などの運転歴が短い初心者は運転歴が長い熟練者よりもイニシャル設定精度ｉmaxを大きくすることができる。
【０４１０】
［眼の位置特定処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０４１１】
［眼の候補の位置の特定の処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０４１２】
［眼判定処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０４１３】
このようにして、第１７の実施形態に係る視線方向検出装置では、運転者の運転歴に応じて、イニシャル設定精度ｉmaxを補正するようにしているので、運転歴に基づいた、高精度且つ短時間でイニシャル位置を検出することができる。
【０４１４】
＜第１８の実施形態＞
先行車との間の車間時間Ｌ／Ｖに基づいて設定した検出測定時間に関するイニシャル設定精度Ｔmaxを、運転者の運転歴に応じて補正するようにした、第１８の実施形態を説明する。
【０４１５】
［システムブロック図］
第１８の実施形態と同様のものを用いている。
【０４１６】
［機器の配置］
第１８の実施形態と同様のものを用いている。
【０４１７】
［システム全体の処理］
次に、システムの処理状況について説明する。図５５は、システムの全体の処理の流れを示している。まず、処理が開始されると、車速Ｖの検知処理ステップＳ０１（以下、「ステップＳ」は単に「Ｓ」と表す）で自車の車速を検知する。
【０４１８】
次いで、先行車検知、車間距離Ｌ検知処理Ｓ０２で、先行車を検知して先行車の存在が見つかると先行車との車間距離Ｌを検知する。
【０４１９】
車間時間Ｌ／Ｖ算出処理Ｓ０３では、検知された車速Ｖと車間距離Ｌに基づいて車間時間Ｌ／Ｖを算出する。運転歴識別処理Ｓ３６では、運転歴の識別を行う。
【０４２０】
イニシャル設定精度Ｔmax読込処理Ｓ１１では、予め設定してマイクロコンピュータ２に記憶されている車間時間Ｌ／Ｖに対するイニシャル設定精度Ｔmaxのテーブル（図１８）から、車間時間Ｌ／Ｖ算出処理Ｓ０３で算出した車間時間Ｌ／Ｖに対応するイニシャル設定精度Ｔmaxを読み込む。
【０４２１】
イニシャル設定精度Ｔmaxの補正処理Ｓ３８では、運転者の運転歴に応じてイニシャル設定精度Ｔmaxを補正する。この補正については後述する。Ｓ１２では、現在の時間を検知して変数Ｔ０に代入する。Ｓ０５では、変数ｉを０に初期化する。
【０４２２】
眼の位置検出処理Ｓ０６では、ＴＶカメラ１で顔画像を撮像し、マイクロコンピュータ２に画像データとし、マイクロコンピュータ２に入力された画像データを画像処理することによって、画像上の眼の位置を特定する。
【０４２３】
Ｓ０７では、眼の位置検出処理Ｓ０６で検出され眼の位置を、データ配列ＥＰ（ｉ）に代入する。Ｓ０８では、変数ｉをインクリメントする。Ｓ１３では、現在の時間を検知して変数Ｔ１に代入する。
【０４２４】
Ｓ１４では、変数Ｔ１と変数Ｔ０の差がイニシャル設定精度Ｔmaxに達したか否かを判断する。そして、変数Ｔ１と変数Ｔ０の差がイニシャル設定精度Ｔmaxに達した場合は（Ｓ１４ＹＥＳ）、イニシャル位置算出処理Ｓ１５へ処理を進める。他方、変数Ｔ１と変数Ｔ０の差がイニシャル設定精度Ｔmaxに達していない場合は（Ｓ１４ＮＯ）、眼の位置検出処理Ｓ０６へ処理を戻す。
【０４２５】
イニシャル位置算出処理Ｓ１４では、データ配列ＥＰ（ｉ）の総和ΣＥＰ（ｉ）を変数ｉで除算することによって平均位置を算出し、平均位置をイニシャル位置として設定する。もし、眼の位置検出処理Ｓ０６で眼が検出できなっかったループがある場合は、検出できなっかったループの回数だけ変数ｉを減じた値で平均位置の算出を行う。
【０４２６】
［イニシャル設定精度Ｔmaxのテーブル］
第２の実施形態と同様のものを用いている。
【０４２７】
［イニシャル設定精度Ｔmaxの補正］
図５６は、運転者の運転歴に応じたイニシャル設定精度Ｔmaxの補正例を示す。運転経験の少ない運転者は、運転に余裕がなく脇見をする余裕が少ないが、運転経験を積むに従って運転に余裕が生まれ周りの状況を頻繁に確認するようになるため、脇見の発生確率が大きくなる。
【０４２８】
第１８の実施形態では、検出した運転者の運転歴に応じて、イニシャル設定精度Ｔmaxの最大値Ｔmaxpを補正する。図５６（ａ）に示すように、運転経験年数や累積運転時間等の、運転歴が短い初心者ほど、イニシャル設定精度Ｔmaxの最大値Ｔmaxpを大きくする。この補正により車間時間Ｌ／Ｖとイニシャル設定精度Ｔmaxの関係は、同図（ｃ）に示す如くの関係となり、運転経験年数や累積運転時間などの運転歴が短い初心者は、運転歴が長い熟練者よりもイニシャル設定精度Ｔmaxを大きくすることができる。
【０４２９】
なお、図５６（ｂ）に示すように、イニシャル設定精度Ｔmaxが最大値Ｔmaxpとなる車間時間を道路種別に応じて補正してもよい。同図（ａ）に示す補正１と同図（ｂ）に示す補正２とを行った場合に、車間時間Ｌ／Ｖとイニシャル設定精度Ｔmaxとの関係は、同図（ｄ）に示す如くの関係となり、運転経験年数や累積運転時間等の、運転歴が短い初心者は運転歴が長い熟練者よりもイニシャル設定精度Ｔmaxの最大値Ｔmaxpが大きくなり、イニシャル設定精度Ｔmaxが最大値Ｔmaxpとなる車間時間Ｌ／Ｖも長くなる。これにより、運転経験年数や累積運転時間等の、運転歴が短い初心者は運転歴が長い熟練者よりもイニシャル設定精度Ｔmaxを大きくすることができる。
【０４３０】
［眼の位置特定処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０４３１】
［眼の候補の位置の特定の処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０４３２】
［眼判定処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０４３３】
このようにして、第１８の実施形態に係る視線方向検出装置では、運転者の運転歴に応じて、イニシャル設定精度Ｔmaxを補正するようにしているので、運転歴に基づいた、高精度且つ短時間でイニシャル位置を検出することができる。
【０４３４】
＜第１９の実施形態＞
先行車との間の車間時間Ｌ／Ｖに基づいて設定した検出測定回数に関するイニシャル設定精度ｉmaxを、運転者の普段の車間時間と脇見状態時間との関係、即ち、運転者の脇見傾向に応じて補正するようにした、第１９の実施形態を説明する。
【０４３５】
［システムブロック図］
第１７の実施形態と同様のものを用いている。
【０４３６】
［機器の配置］
配置図は、図２と同様であるので、説明と共に省略する。マイクロコンピュータ２が、運転者情報検出手段ＣＬ１１の機能をも担う。運転者を識別し、運転者ごとに普段の車間時間と脇見状態時間との関係を学習し、運転者の脇見傾向として記憶する。なお、運転者の識別方法は第１７の実施形態で説明した方法を用いる。
【０４３７】
［システム全体の処理］
次に、システムの処理状況について説明する。図５７は、システムの全体の処理の流れを示している。まず、処理が開始されると、車速Ｖの検知処理ステップＳ０１（以下、「ステップＳ」は単に「Ｓ」と表す）で自車の車速を検知する。
【０４３８】
次いで、先行車検知、車間距離Ｌ検知処理Ｓ０２で、先行車を検知して先行車の存在が見つかると、先行車との車間距離Ｌを検知する。車間時間Ｌ／Ｖ算出処理Ｓ０３では、検知された車速Ｖと車間距離Ｌに基づいて車間時間Ｌ／Ｖを算出する。
【０４３９】
イニシャル設定精度ｉmax読込処理Ｓ０４では、予め設定してマイクロコンピュータ２に記憶されている車間時間Ｌ／Ｖに対するイニシャル設定精度ｉmaxのテーブルから、車間時間Ｌ／Ｖ算出処理Ｓ０３で算出した車間時間Ｌ／Ｖに対応するイニシャル設定精度ｉmaxを読み込む。
【０４４０】
イニシャル設定精度ｉmaxの補正処理Ｓ３９では、運転者の普段の車間時間と脇見状態時間に応じてイニシャル設定精度ｉmaxを補正する。この補正については後述する。Ｓ０５では、変数ｉを０に初期化する。
【０４４１】
眼の位置検出処理Ｓ０６では、ＴＶカメラ１で顔画像を撮像し、マイクロコンピュータ２に画像データとし、マイクロコンピュータ２に入力された画像データを画像処理することによって、画像上の眼の位置を特定する。Ｓ０７では、眼の位置検出処理Ｓ０６で検出された眼の位置を、データ配列ＥＰ（ｉ）に代入する。
【０４４２】
Ｓ０８では、変数ｉをインクリメントする。Ｓ０９では、変数ｉがイニシャル設定精度ｉmaxに達したか否かを判断する。変数ｉがイニシャル設定精度ｉmaxに達した場合は（Ｓ０９でＹＥＳ）、イニシャル位置算出処理Ｓ１０へ処理を進める。他方、変数ｉがイニシャル設定精度ｉmaxに達していない場合は（Ｓ０９でＮＯ）、眼の位置検出処理Ｓ０６へ処理を戻す。
【０４４３】
イニシャル位置算出処理Ｓ１０では、データ配列ＥＰ（ｉ）の総和ΣＥＰ（ｉ）をイニシャル設定精度ｉmaxで除算することによって平均位置を算出し、平均位置をイニシャル位置として設定する。もし、眼の位置検出処理Ｓ０６で眼が検出できなっかったループがある場合は、検出できなっかったループの回数だけイニシャル設定精度ｉmaxを減じた値で平均位置の算出を行う。
【０４４４】
［イニシャル設定精度ｉmaxのテーブル］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０４４５】
［イニシャル設定精度ｉmaxの補正］
図５８は、運転者の普段の車間時間と脇見状態時間に応じたイニシャル設定精度ｉmaxの補正例を示す。走行中の運転者の脇見状態には個人差があり、同じ車間時間でも脇見状態時間が長めの人や短めの人がいる。
【０４４６】
第１９の実施形態では、運転者ごとに普段の車間時間と脇見状態時間との関係を学習し、この関係に基づい、イニシャル設定精度ｉmaxの最大値ｉmaxpを補正する。
【０４４７】
図５８（ａ）に示すように、脇見状態時間が長い運転者（脇見状態時間はＤｒＡ＞ＤｒＢ＞ＤｒＣ）ほど、イニシャル設定精度ｉmaxの最大値ｉmaxpを大きくする。この補正により車間時間Ｌ／Ｖとイニシャル設定精度ｉmaxの関係は、同図（ｃ）に示す関係になり、脇見状態時間が長い運転者は脇見状態時間が短い運転者よりもイニシャル設定精度ｉmaxを大きくすることができる。
【０４４８】
なお、図５８（ｂ）に示すように、イニシャル設定精度ｉmaxが最大値ｉmaxpとなる車間時間を道路種別に応じて補正してもよい。同図（ａ）に示す補正１と同図（ｂ）に示す補正２とを行った場合に、車間時間Ｌ／Ｖとイニシャル設定精度ｉmaxとの関係は、同図（ｄ）に示す関係となり、脇見状態時間が長い運転者は脇見状態時間が短い運転者よりもイニシャル設定精度ｉmaxの最大値ｉmaxpが大きくなり、イニシャル設定精度ｉmaxが最大値ｉmaxpとなる車間時間Ｌ／Ｖも長くなる。これにより、脇見状態時間が長い運転者は、脇見状態時間が短い運転者よりもイニシャル設定精度ｉmaxを大きくすることができる。
【０４４９】
［眼の位置特定処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０４５０】
［眼の候補の位置の特定の処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０４５１】
［眼判定処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０４５２】
このようにして、第１９の実施形態に係る視線方向検出装置では、運転者の脇見傾向に応じて、イニシャル設定精度ｉmaxを補正するようにしているので、運転歴に基づいた、高精度且つ短時間でイニシャル位置を検出することができる。
【０４５３】
＜第２０の実施形態＞
先行車との間の車間時間Ｌ／Ｖに基づいて設定した検出測定時間に関するイニシャル設定精度Ｔmaxを、運転者の普段の車間時間と脇見状態時間との関係、即ち、運転者の脇見傾向に応じて補正するようにした、第２０の実施形態を説明する。
【０４５４】
［システムブロック図］
第１７の実施形態と同様のものを用いている。
【０４５５】
［機器の配置］
第１９の実施形態と同様のものを用いている。
【０４５６】
［システム全体の処理］
次に、システムの処理状況について説明する。図５９は、システムの全体の処理の流れを示している。まず、処理が開始されると、車速Ｖの検知処理ステップＳ０１（以下、「ステップＳ」は単に「Ｓ」と表す）で自車の車速を検知する。
【０４５７】
次いで、先行車検知、車間距離Ｌ検知処理Ｓ０２で先行車を検知して先行車がの存在が見つかると先行車との車間距離Ｌを検知する。車間時間Ｌ／Ｖ算出処理Ｓ０３では、検知された車速Ｖと車間距離Ｌに基づいて車間時間Ｌ／Ｖを算出する。
【０４５８】
イニシャル設定精度Ｔmax読込処理Ｓ１１では、予め設定してマイクロコンピュータ２に記憶されている車間時間Ｌ／Ｖに対するイニシャル設定精度Ｔmaxのテーブル（図１８）から、車間時間Ｌ／Ｖ算出処理Ｓ０３で算出した車間時間Ｌ／Ｖに対応するイニシャル設定精度Ｔmaxを読み込む。
【０４５９】
イニシャル設定精度Ｔmaxの補正処理Ｓ４０では、運転者の普段の車間時間と脇見状態時間に応じてイニシャル設定精度Ｔmaxを補正する。この補正については後述する。Ｓ１２では、現在の時間を検知して変数Ｔ０に代入する。Ｓ０５では、変数ｉを０に初期化する。
【０４６０】
眼の位置検出処理Ｓ０６では、ＴＶカメラ１で顔画像を撮像し、マイクロコンピュータ２に画像データとし、マイクロコンピュータ２に入力された画像データを画像処理することによって、画像上の眼の位置を特定する。Ｓ０７では、眼の位置検出処理Ｓ０６で検出された眼の位置を、データ配列ＥＰ（ｉ）に代入する。
【０４６１】
Ｓ０８では、変数ｉをインクリメントする。Ｓ１３では、現在の時間を検知して変数Ｔ１に代入する。Ｓ１４では、変数Ｔ１と変数Ｔ０との差がイニシャル設定精度Ｔmaxに達したか否かを判断する。そして、変数Ｔ１と変数Ｔ０との差がイニシャル設定精度Ｔmaxに達した場合は（Ｓ１４でＹＥＳ）、イニシャル位置算出処理Ｓ１５へ処理を進める。他方、変数Ｔ１と変数Ｔ０との差がイニシャル設定精度Ｔmaxに達していない場合は（Ｓ１４でＮＯ）、眼の位置検出処理Ｓ０６へ処理を戻す。
【０４６２】
イニシャル位置算出処理Ｓ１４では、データ配列ＥＰ（ｉ）の総和ΣＥＰ（ｉ）を変数ｉで除算することによって平均位置を算出し、平均位置をイニシャル位置として設定する。もし、眼の位置検出処理Ｓ０６で眼が検出できなっかったループがある場合は、検出できなっかったループの回数だけ変数ｉを減じた値で平均位置の算出を行う。
【０４６３】
［イニシャル設定精度Ｔmaxのテーブル］
第２実施例と同様のものを用いている。
【０４６４】
［イニシャル設定精度Ｔmaxの補正］
図６０は、運転者の普段の車間時間と脇見状態時間に応じたイニシャル設定精度Ｔmaxの補正例を示す。走行中の運転者の脇見状態には個人差があり、同じ車間時間でも脇見状態時間が長めの人や短めの人がいる。
【０４６５】
第２０の実施形態では、運転者ごとに普段の車間時間と脇見状態時間との関係を学習し、この関係に基づい、イニシャル設定精度Ｔmaxの最大値Ｔmaxpを補正する。図６０（ａ）に示すように、脇見状態時間が長い運転者（脇見状態時間はＤｒＡ＞ＤｒＢ＞ＤｒＣ）ほど、イニシャル設定精度Ｔmaxの最大値Ｔmaxpを大きくする。この補正により車間時間Ｌ／Ｖとイニシャル設定精度Ｔmaxの関係は、同図（ｃ）に示す如くの関係となり、脇見状態時間が長い運転者は脇見状態時間が短い運転者よりもイニシャル設定精度Ｔmaxを大きくすることができる。
【０４６６】
なお、図６０（ｂ）に示すように、イニシャル設定精度Ｔmaxが最大値Ｔmaxpとなる車間時間を道路種別に応じて補正してもよい。同図（ａ）に示す補正１と同図（ｂ）に示す補正２とを行った場合に、車間時間Ｌ／Ｖとイニシャル設定精度Ｔmaxとの関係は、同図（ｄ）に示す関係となり、脇見状態時間が長い運転者は脇見状態時間が短い運転者よりもイニシャル設定精度Ｔmaxの最大値Ｔmaxpが大きくなり、イニシャル設定精度Ｔmaxが最大値Ｔmaxpとなる車間時間Ｌ／Ｖも長くなる。これにより、脇見状態時間が長い運転者は脇見状態時間が短い運転者よりもイニシャル設定精度Ｔmaxを大きくすることができる。
【０４６７】
［眼の位置特定処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０４６８】
［眼の候補の位置の特定の処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０４６９】
［眼判定処理］
第１の実施形態と同様のものを用いている。
【０４７０】
このようにして、第２０の実施形態に係る視線方向検出装置では、運転者の脇見傾向に応じて、イニシャル設定精度Ｔmaxを補正するようにしているので、運転歴に基づいた、高精度且つ短時間でイニシャル位置を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る視線方向検出装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施形態に係る視線方向検出装置の、各構成機器の配置を示す説明図である。
【図３】第１の実施形態に係る視線方向検出装置の、全体の処理手順を示すフローチャートである。
【図４】イニシャル設定精度ｉmaxのマップを示す説明図である。
【図５】検出対象者の、眼の位置（ｘ方向）の度数分布を示す説明図である。
【図６】顔の向き判定処理を示すフローチャートである。
【図７】眼の候補の位置特定処理を示すフローチャートである。
【図８】眼のテンプレートを用いて、眼の位置を検出する処理を示す説明図である。
【図９】眼の存在領域の大きさを示す説明図である。
【図１０】眼の横方向の長さの統計結果を示す説明図である。
【図１１】眼の縦方向の長さの統計結果を示す説明図である。
【図１２】眼の存在領域の位置を決める際の説明図である。
【図１３】眼判定処理のフローチャートである。
【図１４】微小画像抽出の処理の説明図である。
【図１５】二値化閾値の求め方を示す説明図である。
【図１６】眼のテンプレートを用いて眼の位置を検出する処理を示す説明図である。
【図１７】第２の実施形態に係る視線方向検出装置の、全体の処理手順を示すフローチャートである。
【図１８】イニシャル設定精度Ｔmaxのマップを示す説明図である。
【図１９】第３の実施形態に係る視線方向検出装置の、全体の処理手順を示すフローチャートである。
【図２０】第３の実施形態に係り、イニシャル設定精度ｉmaxの補正処理を示す説明図である。
【図２１】第４の実施形態に係る視線方向検出装置の、全体の処理手順を示すフローチャートである。
【図２２】第４の実施形態に係り、イニシャル設定精度Ｔmaxの補正処理を示す説明図である。
【図２３】本発明の第５の実施形態に係る視線方向検出装置の構成を示すブロック図である。
【図２４】本発明の第５の実施形態に係る視線方向検出装置の、各構成機器の配置を示す説明図である。
【図２５】第５の実施形態に係る視線方向検出装置の、全体の処理手順を示すフローチャートである。
【図２６】第５の実施形態に係り、イニシャル設定精度ｉmaxの補正処理を示す説明図である。
【図２７】第６の実施形態に係る視線方向検出装置の、全体の処理手順を示すフローチャートである。
【図２８】第６の実施形態に係り、イニシャル設定精度Ｔmaxの補正処理を示す説明図である。
【図２９】本発明の第７の実施形態に係る視線方向検出装置の構成を示すブロック図である。
【図３０】本発明の第７の実施形態に係る視線方向検出装置の、各構成機器の配置を示す説明図である。
【図３１】第７の実施形態に係る視線方向検出装置の、全体の処理手順を示すフローチャートである。
【図３２】第７の実施形態に係り、イニシャル設定精度ｉmaxの補正処理を示す説明図である。
【図３３】第８の実施形態に係る視線方向検出装置の、全体の処理手順を示すフローチャートである。
【図３４】第８の実施形態に係り、イニシャル設定精度Ｔmaxの補正処理を示す説明図である。
【図３５】本発明の第９の実施形態に係る視線方向検出装置の構成を示すブロック図である。
【図３６】第９の実施形態に係る視線方向検出装置の、全体の処理手順を示すフローチャートである。
【図３７】第９の実施形態に係り、イニシャル設定精度ｉmaxの補正処理を示す説明図である。
【図３８】第１０の実施形態に係る視線方向検出装置の、全体の処理手順を示すフローチャートである。
【図３９】第１０の実施形態に係り、イニシャル設定精度Ｔmaxの補正処理を示す説明図である。
【図４０】第１１の実施形態に係る視線方向検出装置の、全体の処理手順を示すフローチャートである。
【図４１】第１１の実施形態に係り、イニシャル設定精度ｉmaxの補正処理を示す説明図である。
【図４２】第１２の実施形態に係る視線方向検出装置の、全体の処理手順を示すフローチャートである。
【図４３】第１２の実施形態に係り、イニシャル設定精度Ｔmaxの補正処理を示す説明図である。
【図４４】第１３の実施形態に係る視線方向検出装置の、全体の処理手順を示すフローチャートである。
【図４５】第１３の実施形態に係り、イニシャル設定精度ｉmaxの補正処理を示す説明図である。
【図４６】第１４の実施形態に係る視線方向検出装置の、全体の処理手順を示すフローチャートである。
【図４７】第１４の実施形態に係り、イニシャル設定精度Ｔmaxの補正処理を示す説明図である。
【図４８】第１５の実施形態に係る視線方向検出装置の、全体の処理手順を示すフローチャートである。
【図４９】第１５の実施形態に係り、イニシャル設定精度ｉmaxの補正処理を示す説明図である。
【図５０】第１６の実施形態に係る視線方向検出装置の、全体の処理手順を示すフローチャートである。
【図５１】第１６の実施形態に係り、イニシャル設定精度Ｔmaxの補正処理を示す説明図である。
【図５２】本発明の第１７の実施形態に係る視線方向検出装置の構成を示すブロック図である。
【図５３】第１７の実施形態に係る視線方向検出装置の、全体の処理手順を示すフローチャートである。
【図５４】第１７の実施形態に係り、イニシャル設定精度ｉmaxの補正処理を示す説明図である。
【図５５】第１８の実施形態に係る視線方向検出装置の、全体の処理手順を示すフローチャートである。
【図５６】第１８の実施形態に係り、イニシャル設定精度Ｔmaxの補正処理を示す説明図である。
【図５７】第１９の実施形態に係る視線方向検出装置の、全体の処理手順を示すフローチャートである。
【図５８】第１９の実施形態に係り、イニシャル設定精度ｉmaxの補正処理を示す説明図である。
【図５９】第２０の実施形態に係る視線方向検出装置の、全体の処理手順を示すフローチャートである。
【図６０】第２０の実施形態に係り、イニシャル設定精度Ｔmaxの補正処理を示す説明図である。
【符号の説明】
１ ＴＶカメラ
２ マイクロコンピュータ
３ 車速センサ
４ レーザーレーダ
５ 加速度センサ
６ 操舵角センサ
ＣＬ１ 顔画像撮像手段
ＣＬ２ 眼の位置検出手段
ＣＬ３ イニシャル設定手段
ＣＬ４ 車速検出手段
ＣＬ５ 車間距離検出手段
ＣＬ６ 車間時間算出手段
ＣＬ７ イニシャル設定精度設定手段
ＣＬ８ 加速度検出手段
ＣＬ９ 操舵角検出手段
ＣＬ１０ 走行環境検出手段
ＣＬ１１ 運転者手情報検出手段

Claims (15)

1. 運転者の眼のイニシャル位置を求め、当該イニシャル位置を基準として前記運転者の視線方向を検出する視線方向検出装置において、
   前記運転者の、眼の位置を検出する眼の位置検出手段と、
   前記眼の位置検出手段によって検出された運転者の眼の位置データに基づいて、運転者が正面を向いているときの眼の位置をイニシャル位置として設定するイニシャル設定手段と、
   車両の走行速度を検出する車速検出手段と、
   当該車両と、その前方を走行する先行車との間の車間距離を検出する車間距離検出手段と、
   前記車速検出手段にて検出された車速データと前記車間距離検出手段にて検出された車間距離データとに基づいて、前記先行車との車間時間を演算する車間時間算出手段と、
   前記車間時間算出手段にて得られた車間時間に基づいて、前記イニシャル位置を決定するための精度をイニシャル設定精度として設定するイニシャル設定精度設定手段と、を有し、
   前記イニシャル設定手段は、前記イニシャル設定精度設定手段により設定されたイニシャル設定精度で、前記運転者の眼のイニシャル位置を求めることを特徴とする視線方向検出装置。
2. 前記イニシャル設定精度設定手段にて設定されるイニシャル設定精度は、前記イニシャル位置を決定するために用いる、前記眼の位置データのサンプル数、或いは眼の位置データを測定するサンプリング時間、のうちの少なくとも一方により設定されることを特徴とする請求項１に記載の視線方向検出装置。
3. 前記運転者の顔を撮像する撮像手段と、前記撮像手段によって撮像された運転者の顔画像に基づき、当該運転者の眼の存在を判別する眼判別手段と、を更に備え、
   前記眼判別手段によって判別された画像上の、眼の位置を運転者の眼の位置とすることを特徴とする請求項１または請求項２のいずれかに記載の視線方向検出装置。
4. 前記イニシャル設定精度設定手段は、前記車間時間と前記イニシャル設定精度との対応関係を示すテーブルを有し、
   当該テーブルにおける、イニシャル設定精度の最大値、または、イニシャル設定精度が最大値となる車間時間を、前記車速検出手段にて検出された車速が大きいほど、小さくなるように補正することを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれか１項に記載の視線方向検出装置。
5. 前記イニシャル設定精度設定手段は、前記車間時間と前記イニシャル設定精度との対応関係を示すテーブルを有し、
   当該テーブルにおける、イニシャル設定精度の最大値、または、イニシャル設定精度が最大値となる車間時間を、前記車間距離検出手段にて検出された車間距離が大きいほど、小さくなるように補正することを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれか１項に記載の視線方向検出装置。
6. 車両の加速度を検出する加速度検出手段を更に備え、前記イニシャル設定精度設定手段は、前記車間時間と前記イニシャル設定精度との対応関係を示すテーブルを有し、
   当該テーブルにおける、イニシャル設定精度の最大値、または、イニシャル設定精度が最大値となる車間時間を、前記加速度検出手段にて検出された加速度が大きいほど、小さくなるように補正することを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれか１項に記載の視線方向検出装置。
7. 車両の操舵角を検出する操舵角検出手段を更に備え、前記イニシャル設定精度設定手段は、前記車間時間と前記イニシャル設定精度との対応関係を示すテーブルを有し、
   当該テーブルにおける、イニシャル設定精度の最大値、または、イニシャル設定精度が最大値となる車間時間を、前記操舵角検出手段にて検出された操舵角が大きいほど、小さくなるように補正することを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれか１項に記載の視線方向検出装置。
8. 車両の走行環境を検出する走行環境検出手段を更に備え、前記イニシャル設定精度設定手段は、前記車間時間と前記イニシャル設定精度との対応関係を示すテーブルを有し、
   当該テーブルにおける、イニシャル設定精度の最大値、または、イニシャル設定精度が最大値となる車間時間を、前記走行環境検出手段にて検出された走行環境に応じて補正することを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれか１項に記載の視線方向検出装置。
9. 前記走行環境検出手段は、車両走行路周辺の渋滞状況を検出し、前記テーブルにおける、イニシャル設定精度の最大値、または、イニシャル設定精度が最大値となる車間時間を、前記渋滞状況が混雑するほど、小さくなるように補正することを特徴とする請求項８に記載の視線方向検出装置。
10. 前記走行環境検出手段は、車両走行時の昼夜を検出し、前記テーブルにおける、イニシャル設定精度の最大値、または、イニシャル設定精度が最大値となる車間時間を、夜間に近づくほど、小さくなるように補正することを特徴とする請求項８に記載の視線方向検出装置。
11. 前記走行環境検出手段は、車両走行時の天候を検出し、前記テーブルにおける、イニシャル設定精度の最大値、または、イニシャル設定精度が最大値となる車間時間を、天候が悪くなるほど、小さくなるように補正することを特徴とする請求項８に記載の視線方向検出装置。
12. 前記走行環境検出手段は、車両走行路の道路種別を検出し、前記テーブルにおける、イニシャル設定精度の最大値、または、イニシャル設定精度が最大値となる車間時間を、市街地の一般道路走行時には、小さくなるように補正することを特徴とする請求項８に記載の視線方向検出装置。
13. 前記運転者に関する情報を検出する運転者情報検出手段を更に備え、前記イニシャル設定精度設定手段は、前記車間時間と前記イニシャル設定精度との対応関係を示すテーブルを有し、
    当該テーブルにおける、イニシャル設定精度の最大値、または、イニシャル設定精度が最大値となる車間時間を、前記運転者情報検出手段による検出結果に応じて、補正することを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれか１項に記載の視線方向検出装置。
14. 前記運転者情報検出手段は、前記運転者の運転歴を検出し、前記テーブルにおける、イニシャル設定精度の最大値、または、イニシャル設定精度が最大値となる車間時間を、前記運転歴が長いほど、小さくなるように補正することを特徴とする請求項１３に記載の視線方向検出装置。
15. 前記運転者情報検出手段は、前記運転者の脇見傾向を検出し、前記テーブルにおける、イニシャル設定精度の最大値、または、イニシャル設定精度が最大値となる車間時間を、前記脇見傾向の検出結果に応じて補正することを特徴とする請求項１３に記載の視線方向検出装置。

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