カメラ画像による疲労計測技術
背景
現代社会の働き方において,働く人の疲労による”過労事故・過労死”“メンタルヘルス問題”“労働生産性の低下“が大きな社会課題となっています。
これらを解決するためには,疲労を計測して見える化し,マネジメントできるようにすることが重要です。
しかし,これまで疲労を計測するための様々な生体情報を収集するには接触型の専用計測器が必要でした。そのため,オフィスや自宅など,日常生活の中で疲労を簡単に計測することができませんでした。
こんな事を解決
リコーの疲労計測技術は,専用の計測器を必要としません。オフィスや自宅にあるPC・スマートフォンの内蔵カメラやWebカメラを使って,簡単・高精度に疲労を計測することができます。
これにより,日常の様々なシーンで疲労を計測して見える化し,マネジメントに活用することができるようになります。
過労事故対策に
長距離トラックやバスを運転する前の点呼時に,ドライバーの疲労を計測して運行管理に活用することで,過労事故のリスク低減が期待できます。
過労死・メンタルヘルス対策に
長時間残業時やストレスチェック時に,従業員の疲労を計測して産業医面談や労務管理に活用することで,過労死やメンタルヘルス問題の予防が期待できます。
労働生産性の改善に
オフィスや自宅で,日常的に疲労を計測して疲労低減のためのマネジメントに活用することで,パフォーマンスの向上が期待できます。
技術の特徴
高画質な印刷画像を追求してリコーが長年研究してきた画像解析技術を,顔画像の解析に応用しました。リコー独自のアルゴリズムによって,これまでは専用の計測器での計測が必要であった疲労を,汎用のカメラを用いて簡単・高精度に計測できるようになりました。
技術のしくみ
汎用カメラで撮影した顔画像から脈拍間隔(脈拍と脈拍の時間間隔)を検出し,自律神経の状態を分析することで,客観的な疲労度を評価します。
1.顔動画像の測定
汎用のRGBカメラを使って顔の動画像を測定します。疲労度を評価する際は,椅子に座って安静にした状態で測定します。
2.脈拍間隔の検出
顔動画像を解析して,脈拍間隔を検出します。脈拍間隔は,肌領域のRGB信号の時間的な変化を解析することで検出できます。これは,血中のヘモグロビンが可視波長域の光(特に緑色の波長の光)を吸収する特性を持つためです。脈拍に伴い血流量が変化すると,ヘモグロビンによる光吸収量が変化するので,肌領域からの反射光量が変化します。その結果,肌領域のRGB信号が周期的に変化します。この周期的に変化する信号のピークとピークの間隔を検出することで,脈拍間隔を算出することができます。
肌領域のRGB信号の時間的な変化には,脈拍に起因する信号成分以外に,計測中に体が動いてしまうこと等に起因するノイズ成分が含まれます。リコーでは,印刷画像の設計で培った画像解析技術を応用して,信号成分とノイズ成分を高精度に分離できる独自技術を開発しました。それによって,汎用カメラで撮影した顔動画像からでも,自律神経状態の分析に必要な脈拍間隔を高精度に検出することが可能になりました。
3.自律神経状態の分析
脈拍間隔の時系列データを周波数解析して,自律神経機能の状態を表す指標を算出します。自律神経指標としては,低频(交感神経の活動を反映),高频(副交感神経の活動を反映),低频/高频(交感神経と副交感神経のバランスを反映)などが利用されています。低频は低周波域(一般的に0.04 ~ 0.15 (Hz))のパワースペクトル,高频は高周波域(一般的に0.15 ~ 0.40 (Hz))のパワースペクトル,低频/高频は低频と高频のパワーの比率から算出することができます。
4.疲労度の評価
低频/高频などの自律神経指標と疲労との間には相関があることが知られています。そのため,測定した自律神経指標を用いて,客観的な疲労度を評価することができます。
信頼性
大学・研究機関との共同研究によって,既存の接触式計測器の計測値と高い相関が得られること,被験者に疲労負荷を与えたときの主観的な疲労度の変化と有意な相関が得られることを実証しました。
疲労以外の評価への応用
自律神経の状態は,ストレスの評価指標としても活用されています。また,自律神経は循環器,消化器,呼吸器など様々な生体機能をコントロールしている神経であるため,今後の研究により,自律神経と関連する様々な不調や疾病の予防や改善等にも活用できる可能性があります。
リコーの想い
疲労を簡単・高精度に計測できる技術の活用によって,働く人の疲労による社会課題の解決にお役立ちし,一人ひとりが”イキイキ”と働ける社会の実現に貢献していきます。
ソーシャルメディアアカウント
