JP2014154004A - Danger information processing method, device and system, and program - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To acquire even danger information that is not actualized.SOLUTION: During driving a vehicle, an image is photographed with a camera 21 of a tablet terminal 11 at a constant interval and is recorded. Also, operation information and behavior information obtained by detecting a driving operation and a vehicle behavior during driving are recorded. A danger factor which can be a factor that causes danger of an accident or the like is acquired from each image and the operation information and the behavior information. A danger type to be statistically alarmed is determined on the basis of each acquired danger factor, and danger information is registered in map data.

Description

本発明は、車両の運転時の危険情報処理方法、装置及びシステム、並びにプログラム
に関する。
The present invention relates to a risk information processing method, apparatus and system, and a program for driving a vehicle.

車両の走行時に事故の発生可能性が高い地点をドライバに報知・警告することにより、事故を未然に防止するシステムが知られている。このようなシステムでは、車両の位置とともに、車両の挙動や運転操作などの検出結果から、事故等の発生可能性が高い地点、すなわち危険度が高い地点を特定し、その特定した地点を地図データと対応付けて記憶している。   There is known a system for preventing an accident in advance by notifying a driver of a point where an accident is likely to occur when the vehicle is traveling. In such a system, a point where the possibility of an accident or the like is high, that is, a point with a high degree of risk is identified from the detection result of the behavior of the vehicle and the driving operation together with the position of the vehicle, and the identified point is map data. Are stored in association with each other.

例えば、特許文献1の運転指導装置では、車両に加速度センサと位置を検知するGPSセンサを搭載し、これらセンサによって特定挙動とそれが発生した位置を検知し、特定挙動が頻繁に生じる特定位置を解析している。そして、車両の走行中に特定挙動が頻繁に生じる特定位置に接近すると、その旨を報知している。   For example, in the driving guidance device of Patent Document 1, an acceleration sensor and a GPS sensor that detects a position are mounted on a vehicle, a specific behavior and a position where the sensor is detected are detected by these sensors, and a specific position where the specific behavior frequently occurs is detected. Analyzing. And when approaching the specific position where a specific behavior occurs frequently during driving | running | working of a vehicle, it will alert | report.

また、特許文献2に記載された危険地点記録装置では、危険な状況が発生したときの対象や周囲の状況を記録し、警報制御装置は、危険な状況が発生したときの対象や周囲の状況に応じた警報を出力するものである。この危険地点記録装置では、加速度センサの出力に基づいて、急減速があった場合や他の車両等との衝突が起きたと判断される場合に、自車両が危険な状況であると判定している。また、車載の撮像装置によって車両の前方画像を撮像し、危険な状況にあると判定したときの画像から、先行車両、交差車両、対向車両や歩行者、自転車などのパターン認識を行い、認識された物体の種類を、危険な状況が発生したときの対象や周囲の状況としてデータベースに記録している。   In addition, the danger point recording device described in Patent Document 2 records the target and surrounding situation when a dangerous situation occurs, and the alarm control device records the target and surrounding situation when the dangerous situation occurs. The alarm corresponding to the is output. In this danger point recording device, based on the output of the acceleration sensor, it is determined that the host vehicle is in a dangerous situation when it is determined that there has been a sudden deceleration or a collision with another vehicle. Yes. In addition, a vehicle front image is captured by an in-vehicle imaging device, and patterns such as preceding vehicles, crossing vehicles, oncoming vehicles, pedestrians, and bicycles are recognized and recognized from images when it is determined that the vehicle is in a dangerous situation. The object type is recorded in the database as the target when the dangerous situation occurs and the surrounding situation.

特許文献3に記載された潜在危険地点検出装置では、特許文献3と同様に危険事態の発生を判定している。また、危険事態の発生直前にカメラで撮影された自車両前方の画像の画像解析を行い、その画像解析によって自転車、人等の障害物が自車両の前面に飛び出したなどの危険事態の発生原因の判定を行っており、その発生原因に応じた警告を行っている。   In the latent danger point detection device described in Patent Document 3, the occurrence of a dangerous situation is determined as in Patent Document 3. The cause of the occurrence of a dangerous situation such as an image of the front of the vehicle taken by the camera immediately before the occurrence of the dangerous situation is analyzed, and obstacles such as bicycles and people jump out to the front of the own vehicle by the image analysis. The warning is made according to the cause of the occurrence.

一方、特許文献4の車両走行支援装置は、他車両への衝突を回避する走行経路を探索するものである。この車両走行支援装置では、自車両の進路および障害物の予測進路に基づいて、自車両と障害物との衝突可能性から危険度を求めている。障害物の予測進路は、障害物センサにより自車両の周囲にある障害物を検出し、その検出した障害物の位置や移動速度に基づいて予測している。   On the other hand, the vehicle travel support device of Patent Document 4 searches for a travel route that avoids a collision with another vehicle. In this vehicle travel support device, the degree of danger is obtained from the possibility of collision between the host vehicle and the obstacle based on the course of the host vehicle and the predicted course of the obstacle. The predicted course of the obstacle is predicted based on the position and moving speed of the detected obstacle by detecting the obstacle around the host vehicle by the obstacle sensor.

特開2007−163472号公報JP 2007-163472 A 特開2010−97345号公報JP 2010-97345 A 特開2009−104531号公報JP 2009-104531 A 特許第4900076号Patent No. 4900076

ところで、特許文献1〜3のいずれも走行中の自車両が危険な状態になったことを検出し、そのときの自車位置を登録している。すなわち、事故に至らないまでも、急ハンドルや急ブレーキ等の事故を回避するための操作が行われたことをもって危険度が高いと判定し、その地点が登録される。このため、顕在化していない危険をドライバに警告することができないという問題があった。   Incidentally, all of Patent Documents 1 to 3 detect that the traveling vehicle is in a dangerous state, and register the vehicle position at that time. That is, even if an accident does not occur, it is determined that the degree of danger is high when an operation for avoiding an accident such as a sudden handle or a sudden brake is performed, and the point is registered. For this reason, there has been a problem that it is impossible to warn the driver of an unexposed danger.

本発明は上記課題を解決するためになされたものであり、車両の運転中に収集された多くの画像を統計的に処理し、潜在化している危険までも登録し、また提供できる危険情報処理方法、装置及びシステム、並びにプログラムを提供するものである。   The present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and is a risk information processing that statistically processes many images collected during driving of a vehicle, registers even latent dangers, and provides them. A method, an apparatus and a system, and a program are provided.

上記問題を解消するために、本発明の危険情報処理方法は、車両周辺の画像を撮影するカメラと位置情報を取得する位置センサとカメラで撮影した画像と位置センサで取得した撮影時の位置情報とを対応付けて収集する収集端末装置とを搭載した複数台の車両を走行させ、各々の車両の運転中に撮影される画像を撮影時の位置情報に対応づけて収集する第1収集ステップと、収集端末装置で収集された各画像を位置情報とともに各収集端末装置から収集する第2収集ステップと、第2収集ステップで収集された各画像に対して画像認識を行い、画像に対応付けられた位置情報に示される地点を含む道路区間の危険因子を抽出する危険因子抽出ステップと、同一の道路区間内の各危険因子に基づいて、当該道路区間の車両運転上の警告すべき危険種別を統計的に判定する判定ステップと、判定ステップで判定された警告すべき危険種別を対応する道路区間の危険情報として登録する情報登録ステップと、を有するものである。   In order to solve the above problem, the risk information processing method of the present invention includes a camera that captures an image around a vehicle, a position sensor that acquires position information, an image captured by the camera, and position information at the time of capturing acquired by the position sensor. A first collection step of running a plurality of vehicles equipped with a collection terminal device that collects the data in association with each other, and collecting images taken during driving of each vehicle in association with position information at the time of photography; A second collection step of collecting each image collected by the collection terminal device together with position information from each collection terminal device, and performing image recognition on each image collected in the second collection step, and associating with each image Based on the risk factor extraction step for extracting the risk factor of the road section including the point indicated in the position information and each risk factor in the same road section, a risk that should be warned in driving the vehicle in the road section And statistically determination step of classification, and information registration step of registering as a danger information of the road section corresponding risk classification alarming determined in decision step, and has a.

判定ステップは、画像ごとに、画像から得られる1つの危険因子ないし複数の危険因子の組み合わせに基づいて、予め設定された各危険種別の危険の発生しやすさを個別危険度としてそれぞれ求め、同一道路区間の同一の危険種別についての各個別危険度から統計危険度を求め、統計危険度が一定値以上の危険種別を当該道路区間の警告すべき危険種別と判定することが好ましい。   The determination step determines, for each image, the likelihood of occurrence of a risk of each risk type set in advance as an individual risk based on one risk factor or a combination of a plurality of risk factors obtained from the image. It is preferable to obtain a statistical risk level from each individual risk level for the same risk type in a road section, and to determine a risk type with a statistical risk level equal to or higher than a certain value as a risk type to be warned in the road section.

また、第1収集ステップは、画像のそれぞれに撮影時の時刻情報を位置情報とともに対応付けて収集し、第2収集ステップは、第1収集ステップで収集された画像、位置情報及び時刻情報を収集し、判定ステップは、同一の道路区間内の同一の時間帯に撮影された画像から抽出された各危険因子を基に、時間帯ごとに警告すべき危険種別を判定することが好ましい。   The first collection step collects the time information at the time of photographing together with the position information in association with each image, and the second collection step collects the image, the position information, and the time information collected in the first collection step. In the determination step, it is preferable to determine a risk type to be warned for each time zone based on each risk factor extracted from images taken in the same time zone within the same road section.

また、第1収集ステップは、運転操作を検出した操作情報及び車両の挙動をさらに収集し、第2収集ステップは、第1収集ステップで収集された操作情報と挙動情報をさらに収集し、危険因子抽出ステップは、収集された画像と操作情報及び挙動情報のそれぞれから危険因子を抽出し、判定ステップは、対応する画像と操作情報及び挙動情報とのそれぞれから抽出された各危険因子を基に各道路区間の警告すべき危険種別を判定することが好ましい。   The first collection step further collects the operation information and the vehicle behavior detected in the driving operation, and the second collection step further collects the operation information and the behavior information collected in the first collection step. In the extraction step, risk factors are extracted from each of the collected images and the operation information and behavior information, and in the determination step, each risk factor is extracted based on each risk factor extracted from each of the corresponding images, operation information, and behavior information. It is preferable to determine the danger type to be warned of the road section.

また、車両の走行予定ルート及び走行予定時間帯を入力する入力ステップと、入力ステップで入力された走行予定ルート及び走行予定時間帯に基づいて、登録ステップによって登録された各道路区間の危険情報のうちから走行予定ルート上の各道路区間の走行予定時間帯における危険情報を取得する取得ステップと、取得ステップで取得された危険情報またはこれに対応する警告情報を出力する出力ステップと、を有することが好ましい。   Further, based on the input step for inputting the planned travel route and the planned travel time zone of the vehicle and the planned travel route and the planned travel time zone input at the input step, the risk information of each road section registered by the registration step is displayed. An acquisition step for acquiring danger information in the scheduled travel time zone of each road section on the planned travel route from within, and an output step for outputting the danger information acquired in the acquisition step or warning information corresponding thereto Is preferred.

また、出力ステップは、走行予定ルートを含む地図画像を表示し、取得した各危険情報またはこれに対応する警告情報を、表示された地図画像上の対応する道路区間に関連付けて表示することが好ましい。   In the output step, it is preferable to display a map image including the planned travel route, and display the acquired risk information or the corresponding warning information in association with the corresponding road section on the displayed map image. .

また、出力ステップは、車両に搭載された表示装置に地図画像と各危険情報またはこれに対応する警告情報を表示することが好ましい。   Moreover, it is preferable that an output step displays a map image and each danger information, or warning information corresponding to this on the display apparatus mounted in the vehicle.

本発明の危険情報処理装置は、危険車両に搭載されたカメラによって、車両の運転中に車両周辺を撮影した画像と、各画像に対応付けられた撮影時の位置情報を複数の車両から収集する収集部と、収集部で収集された各画像に対して画像認識を行い、画像に対応付けられた位置情報に示される地点を含む道路区間の危険因子を抽出する危険因子抽出部と、同一の道路区間内の各危険因子に基づいて、当該道路区間の車両運転上の警告すべき危険種別を統計的に判定する判定部と、判定部で判定された警告すべき危険種別を対応する道路区間の危険情報として登録する情報登録部と、を備えるものである。   The danger information processing apparatus of the present invention collects, from a plurality of vehicles, images obtained by photographing the periphery of the vehicle while driving the vehicle and positional information at the time of photographing associated with each image by a camera mounted on the dangerous vehicle. The same as the risk factor extraction unit that performs image recognition on each image collected by the collection unit and extracts the risk factor of the road section including the point indicated by the position information associated with the image Based on each risk factor in the road section, a determination section that statistically determines a risk type to be warned in driving the vehicle in the road section, and a road section corresponding to the risk type to be warned determined by the determination section And an information registration unit for registering as dangerous information.

判定部は、画像ごとに、画像から得られる1つの危険因子ないし複数の危険因子の組み合わせに基づいて、予め設定された各危険種別の危険の発生しやすさを個別危険度としてそれぞれ求め、同一道路区間の同一の危険種別についての各個別危険度から統計危険度を求め、統計危険度が一定値以上の危険種別を当該道路区間の警告すべき危険種別と判定することが好ましい。   For each image, the determination unit obtains the risk of occurrence of each preset risk type as an individual risk based on one risk factor or a combination of a plurality of risk factors obtained from the image, and the same. It is preferable to obtain a statistical risk level from each individual risk level for the same risk type in a road section, and to determine a risk type with a statistical risk level equal to or higher than a certain value as a risk type to be warned in the road section.

また、収集部は、位置情報とともに画像に対応付けられた撮影時の時刻情報を収集し、判定部は、同一の道路区間内の同一の時間帯に撮影された画像から抽出された各危険因子を基に、時間帯ごとに警告すべき危険種別を判定することが好ましい。   The collection unit collects time information at the time of shooting associated with the image together with the position information, and the determination unit extracts each risk factor extracted from the images shot in the same time zone within the same road section. Based on the above, it is preferable to determine the risk type to be warned for each time zone.

また、収集部は、運転操作を検出した操作情報及び車両の挙動を検出した挙動情報をさらに収集し、危険因子抽出部は、収集された画像と操作情報及び挙動情報のそれぞれから危険因子を抽出し、判定部は、対応する画像と操作情報及び挙動情報とのそれぞれから抽出された各危険因子を基に各道路区間の警告すべき危険種別を判定することが好ましい。   In addition, the collection unit further collects operation information for detecting driving operations and behavior information for detecting vehicle behavior, and a risk factor extraction unit extracts risk factors from each of the collected images, operation information, and behavior information. The determination unit preferably determines the risk type to be warned for each road section based on each risk factor extracted from the corresponding image, the operation information, and the behavior information.

本発明の危険情報処理システムは、上記の危険情報処理装置と、情報提供装置とを備え、情報提供装置は、車両の走行予定ルート及び走行予定時間帯を入力する入力部と、入力ステップで入力された走行予定ルート及び走行予定時間帯に基づいて、危険情報処理装置によって登録された各道路区間の危険情報のうちから走行予定ルート上の各道路区間の走行予定時間帯における危険情報を取得する取得部と、取得部で取得した危険情報またはこれに対応する警告情報を出力する出力部と、を備えるものである。   A risk information processing system of the present invention includes the above-described risk information processing device and an information providing device, and the information providing device is input at an input unit that inputs a planned travel route and a planned travel time zone of the vehicle, and an input step. Based on the planned travel route and the planned travel time zone, risk information in the planned travel time zone of each road section on the planned travel route is acquired from the risk information of each road section registered by the risk information processing apparatus. An acquisition unit and an output unit that outputs danger information acquired by the acquisition unit or warning information corresponding thereto are provided.

出力部は、走行予定ルートを含む地図画像を表示し、取得した各危険情報またはこれに対応する警告情報を、表示された地図画像上の対応する道路区間に関連付けて表示するディスプレイであることが好ましい。   The output unit may be a display that displays a map image including a planned travel route and displays each acquired risk information or corresponding warning information in association with a corresponding road section on the displayed map image. preferable.

また、ディスプレイは、車両に搭載される装置のものであることが好ましい。   Moreover, it is preferable that a display is a thing of the apparatus mounted in a vehicle.

本発明のプログラムは、車両に搭載されたカメラによって、車両の運転中に車両周辺を撮影した画像と、各画像に対応付けられた撮影時の位置情報を複数の車両から収集する収集ステップと、収集ステップで収集された各画像に対して画像認識を行い、当該画像に対応づけられた位置情報に示される地点を含む道路区間の危険因子を抽出する危険因子抽出ステップと、同一の道路区間内の各危険因子に基づいて、当該道路区間の車両運転上の警告すべき危険種別を統計的に判定する判定ステップと、判定ステップで判定された警告すべき危険種別を対応する道路区間の危険情報として登録する情報登録ステップと、をコンピュータに実行させるものである。   The program of the present invention is a collection step of collecting, from a plurality of vehicles, images obtained by photographing the periphery of the vehicle while the vehicle is being driven, and positional information at the time of photographing associated with each image by a camera mounted on the vehicle, A risk factor extraction step that performs image recognition on each image collected in the collection step and extracts a risk factor of a road segment including the point indicated by the position information associated with the image, and within the same road segment A determination step for statistically determining a risk type to be warned in driving the vehicle in the road section based on each risk factor, and risk information of the road section corresponding to the risk type to be warned determined in the determination step The information registration step to be registered as is executed by the computer.

本発明によれば、車両の運転中に撮影される複数の画像から抽出される種々の危険因子に基づいて警告すべき危険種別が判定されるので、潜在化している危険までも取得することができる。   According to the present invention, since the risk type to be warned is determined based on various risk factors extracted from a plurality of images taken during driving of the vehicle, it is possible to acquire even a latent risk. it can.

危険情報システムの構成を示すブロック図であるIt is a block diagram which shows the structure of a danger information system タブレット端末の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of a tablet terminal. 危険情報処理装置の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of a danger information processing apparatus. 地図データベースに登録されている道路区間の危険情報の例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of the danger information of the road area registered into the map database. 運転分析装置の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of a driving | running analysis apparatus. ドライバIDごとの運転傾向の例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of the driving | running tendency for every driver ID. 運転傾向と危険種別の対応関係の例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of the correspondence of a driving tendency and danger classification. 通常表示モードでディスプレイ上の地図画像に危険情報を表示した例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example which displayed danger information on the map image on a display in normal display mode. 通常表示モードで危険情報を出力したハードコピーの例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of the hard copy which output danger information in normal display mode. 絞込表示モードでディスプレイ上の地図画像に危険情報を表示した例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example which displayed danger information on the map image on a display in narrowing-down display mode. 絞込表示モードで危険情報を出力したハードコピーの例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of the hard copy which output danger information in narrowing-down display mode. 運転傾向に応じた危険情報をそれ以外の危険情報に対して強調してディスプレイ上の地図画像に表示した例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example which highlighted the danger information according to the driving tendency with respect to other danger information, and displayed it on the map image on a display. 危険情報をカーナビゲーションシステムのディスプレイに表示させる例におけるタブレット端末とカーナビゲーションシステムの構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the tablet terminal in the example which displays danger information on the display of a car navigation system, and a car navigation system. 図13の例におけるカーナビゲーションシステムのディスプレイ上の表示例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of a display on the display of the car navigation system in the example of FIG.

図1において、危険情報処理システム10は、車両の走行中に撮影位置(位置情報)と対応付けて記録された複数の画像から事故等の危険を生じさせる要素となりうる危険因子をそれぞれ取得し、取得した各険危険因子に基づいて統計的に警告すべき危険種別を判定して、危険情報や警告情報をドライバに提供するシステムである。なお、この実施形態では、車両の例として自動車の場合を説明するが、車両は、特に限定されるものではなく、自動車の他、オートバイ、自転車等であってもよい。   In FIG. 1, the risk information processing system 10 acquires risk factors that can be factors that cause danger such as accidents from a plurality of images recorded in association with shooting positions (position information) while the vehicle is running, This system provides a driver with risk information and warning information by determining a risk type to be statistically warned based on each acquired risk factor. In this embodiment, the case of an automobile will be described as an example of the vehicle. However, the vehicle is not particularly limited, and may be a motorcycle, a bicycle, or the like in addition to the automobile.

危険情報処理システム10は、タブレット端末11、危険情報処理装置12、地図DB(データベース)14、運転分析装置15を有する。   The risk information processing system 10 includes a tablet terminal 11, a risk information processing device 12, a map DB (database) 14, and a driving analysis device 15.

各タブレット端末11は、車両にそれぞれ搭載され、収集端末装置となる。タブレット端末11は、車両の運転中に、内蔵したカメラで撮影した画像に位置情報、時刻情報、操作情報,挙動情報、ドライバごとのドライバIDを付加した情報付加画像を収集し、収集した情報付加画像を危険情報処理装置12に送る。また、タブレット端末11は、情報提供装置として機能する。すなわち、タブレット端末11のタッチパネル11aを構成するディスプレイ27a(図2参照)には、情報表示モード下で地図DB14から取得した地図画像や危険情報が表示されるタッチパネル11aを備えている。タブレット端末11には、ドライバの車両に対する操作を検出する外部センサ部19が接続されており、外部センサ部19から操作情報が入力される。   Each tablet terminal 11 is mounted on a vehicle and becomes a collection terminal device. The tablet terminal 11 collects information-added images in which position information, time information, operation information, behavior information, and a driver ID for each driver are added to an image captured by a built-in camera during driving of the vehicle, and the collected information addition The image is sent to the danger information processing apparatus 12. The tablet terminal 11 functions as an information providing device. That is, the display 27a (see FIG. 2) constituting the touch panel 11a of the tablet terminal 11 includes the touch panel 11a on which the map image and the danger information acquired from the map DB 14 are displayed in the information display mode. The tablet terminal 11 is connected to an external sensor unit 19 that detects a driver's operation on the vehicle, and operation information is input from the external sensor unit 19.

タブレット端末11と危険情報処理装置12、地図DB14、運転分析装置15は、ネットワーク18を介して接続され、このネットワーク18を介して相互に各種データの授受を行う。ネットワーク18は、インターネット、専用線、携帯電話回線、公衆無線LANなどや、それらが混在するものでもよい。   The tablet terminal 11, the danger information processing device 12, the map DB 14, and the driving analysis device 15 are connected via a network 18, and exchange various data with each other via this network 18. The network 18 may be the Internet, a dedicated line, a mobile phone line, a public wireless LAN, or a combination thereof.

なお、この実施形態では、収集端末装置及び情報提装置として1台のタブレット端末を用いているが、収集端末装置及び情報提装置は、これに限定されるものではない。例えば、タブレット端末の他に、スマートホン(多機能電話機)、ノートブック型のPCなどの携帯型の端末装置を採用することができる。また、カーナビゲーション装置に収集端末装置及び情報提装置の機能を持たせてもよい。さらには、収集端末装置及び情報提装置として機能する専用の装置であってもよい。   In this embodiment, one tablet terminal is used as the collecting terminal device and the information providing device, but the collecting terminal device and the information providing device are not limited to this. For example, in addition to a tablet terminal, a portable terminal device such as a smart phone (multifunctional telephone) or a notebook PC can be employed. Further, the car navigation device may have functions of a collection terminal device and an information providing device. Furthermore, a dedicated device that functions as a collection terminal device and an information providing device may be used.

収集端末装置と情報提供装置とは、別々の装置であってもよい。収集端末装置としては、車両に搭載され、走行中に画像と位置情報等の各種情報とを関連付けて収集できればどのようなものでもよい。また、カメラや詳細を後述するセンサなどは、収集端末装置に内蔵されていなくてもよい。   The collection terminal device and the information providing device may be separate devices. The collection terminal device may be any device as long as it is mounted on a vehicle and can be collected in association with various information such as images and position information during traveling. Further, the camera and the sensor whose details will be described later may not be incorporated in the collection terminal device.

また、情報提供装置としては、取得した地図画像や危険情報を出力できるものであれば、どのようなものでもよい。例えば、ドライバの自宅に設置されたPCであってもよい。車両の運転中に危険情報をドライバが確認できる点からは、情報提供装置は、特に出力部を車両に搭載できるものが好ましい。   The information providing device may be any device that can output the acquired map image and danger information. For example, it may be a PC installed at the driver's home. In view of the danger information being confirmed by the driver during driving of the vehicle, the information providing device is particularly preferably capable of mounting the output unit on the vehicle.

さらに、情報付加画像を危険情報処理装置12に送る手法、及び地図画像や危険情報を取得する手法は、上記のように通信に限るものではない。例えば、メモリカード等の記憶媒体を用いて、機器相互間で情報付加画像、地図画像や危険情報の授受を行ってもよい。   Furthermore, the method of sending the information-added image to the risk information processing device 12 and the method of acquiring the map image and the risk information are not limited to communication as described above. For example, information addition images, map images, and danger information may be exchanged between devices using a storage medium such as a memory card.

危険情報処理装置12は、各タブレット端末11から情報付加画像を受信する。危険情報処理装置12は、各情報付加画像中の各画像,各操作・挙動情報から危険因子を取得し、取得した危険因子を基にした統計的処理によって道路区間ごと、時間帯ごとに警告すべき危険種別を判定する。危険種別としては、例えば「歩行者との接触」、「自転車との接触」、「人の飛び出し」、「前方車両への衝突」、「対向車との衝突」、「併走車との接触」、「出会い頭の衝突」、「スリップ」などがある。   The risk information processing apparatus 12 receives the information added image from each tablet terminal 11. The risk information processing device 12 acquires a risk factor from each image and each operation / behavior information in each information-added image, and warns for each road section and each time zone by statistical processing based on the acquired risk factor. The risk type to be determined is determined. Examples of danger types include “contact with pedestrians”, “contact with bicycles”, “jumping out of people”, “collision with forward vehicle”, “collision with oncoming vehicle”, and “contact with parallel vehicle”. , “Encounter collision”, “slip”, etc.

地図DB14は、地図画像を表示するための地図データと、道路情報データとを格納している。道路情報データは、地図画像上の自動車が走行する各道路の位置情報、各道路の接続情報を含んでいる。また、道路情報データでは、交叉点を含む各道路は、1あるいは複数の道路区間に区分されており、道路情報データは、各道路区間の領域を示す情報を含むとともに、道路区間ごとに危険情報が格納される。危険情報は、危険情報処理装置12が警告すべきと判定した危険種別である。各道路区間は、区間IDで識別される。   The map DB 14 stores map data for displaying a map image and road information data. The road information data includes position information of each road on which the automobile on the map image travels and connection information of each road. In the road information data, each road including the intersection is divided into one or a plurality of road sections. The road information data includes information indicating the area of each road section, and the risk information for each road section. Is stored. The danger information is a danger type determined by the danger information processing apparatus 12 to warn. Each road section is identified by a section ID.

道路区間の距離あるいは区分位置は、適宜に設定することができるが、道路の交通状態や周囲の環境が同じと見なせる範囲を同一の道路区間とするのがよい。また、交差点及び交差点への道路の接続部分は、それ以外の道路部分に一般的に発生する危険とそれの発生する恐れの程度が異なるから、それらを異なる道路区間とするのがよい。また、進行方向別に道路区間を設定したり、交差点や分岐路では、例えば直進、右折、左折の別にそれぞれ道路区間を設定してもよい。   The distance or section position of the road section can be set as appropriate, but it is preferable to set the same road section as a range where the traffic state of the road and the surrounding environment can be regarded as the same. In addition, since the intersection and the connecting portion of the road to the intersection are different in risk generally occurring in other road portions and the degree of fear of the occurrence, it is preferable to make them different road sections. Alternatively, road sections may be set for each traveling direction, or road sections may be set for intersections and branch roads, for example, straight ahead, right turn, and left turn.

運転分析装置15は、危険情報処理装置12を通して操作情報・挙動情報を取得し、取得した操作情報・挙動情報に基づいて、ドライバの運転傾向を分析する。運転分析装置15は、分析したドライバごとの運転傾向をデータベース化して蓄積している。   The driving analysis device 15 acquires operation information / behavior information through the danger information processing device 12, and analyzes the driving tendency of the driver based on the acquired operation information / behavior information. The driving analysis device 15 accumulates the analyzed driving tendency for each driver in a database.

図2において、タブレット端末11は、制御部20によって各部が制御される。例えばタブレット端末11に専用アプリケーションがインストールされており、この専用アプリケーションを実行することにより各部の機能を実現している。このタブレット端末11は、カメラ21,時計回路22,内蔵センサ部23,インタフェース回路(I/F)24,内蔵メモリ25,通信部26,画面表示部27,タッチセンサ28,ルート検索部29を備えている。インタフェース回路24には、外部センサ部19が接続されている。   In FIG. 2, each part of the tablet terminal 11 is controlled by the control unit 20. For example, a dedicated application is installed in the tablet terminal 11, and the functions of each unit are realized by executing the dedicated application. The tablet terminal 11 includes a camera 21, a clock circuit 22, a built-in sensor unit 23, an interface circuit (I / F) 24, a built-in memory 25, a communication unit 26, a screen display unit 27, a touch sensor 28, and a route search unit 29. ing. An external sensor unit 19 is connected to the interface circuit 24.

カメラ21は、その撮影レンズがタッチパネル11aと反対側の背面に露呈されている。タブレット端末11は、タッチパネル11aをドライバに向け、背面を前方に向けた姿勢で車両内に配置される。これにより、カメラ21は、車両のフロントガラスを通して前方を撮影する。このカメラ21は、車両の運転中に、制御部20の制御下で一定の撮影間隔で画像(静止画や、動画)の撮影を行う。撮影間隔は、適宜に決定することができる。時計回路22は、現在の時刻を計時し、時刻情報を出力する。   The camera 21 has its photographing lens exposed on the back surface opposite to the touch panel 11a. The tablet terminal 11 is disposed in the vehicle in a posture with the touch panel 11a facing the driver and the back facing forward. Thereby, the camera 21 images the front through the windshield of the vehicle. The camera 21 shoots images (still images and moving images) at a constant shooting interval under the control of the control unit 20 during driving of the vehicle. The shooting interval can be determined as appropriate. The clock circuit 22 measures the current time and outputs time information.

なお、車両の前方以外に、後方や側方を撮影してもよく、複数の方向を撮影してもよい。また、撮影が行われる車両の運転中として、車両の走行中、停止中を問わないが、車両の走行中だけで撮影を行ってもよい。また、外部センサ部19、内蔵センサ部23の検出結果に基づいて、車両に対する衝撃を検知したとき、急ハンドルや急ブレーキ操作が行われたときなどを検知したときに撮影を行ってもよい。一定の間隔の撮影を行いながら、車両に対する衝撃、急ハンドルや急ブレーキ操作等を検知したタイミングで、さらに撮影を行ってもよい。   In addition to the front of the vehicle, the rear and sides may be photographed, and a plurality of directions may be photographed. In addition, while the vehicle in which the image is being taken is being driven, the vehicle may be running or stopped, but the image may be taken only while the vehicle is running. Moreover, based on the detection result of the external sensor part 19 and the built-in sensor part 23, you may image | photograph, when the impact with respect to a vehicle is detected, when a sudden handle | steering-wheel or a sudden brake operation is detected. You may further image | photograph at the timing which detected the impact with respect to a vehicle, a sudden handle, a sudden brake operation, etc., performing imaging | photography at a fixed space | interval.

内蔵センサ部23は、位置センサ23a,加速度センサ23b,角加速度センサ23cを有している。位置センサ23aは、GPS(グローバルポジショニングシステム)受信機などで構成され、タブレット端末11を搭載した車両の位置を検出して位置情報を出力する。加速度センサ23bや走行距離の情報などを基に位置検出を行う測位システムを併用することで、確実にまた精度の高い位置検出を行うことが好ましい。加速度センサ23b,角加速度センサ23cは、それぞれ車両の加速度,角速度を検出する。制御部20は、加速度センサ23bから得られる加速度に基づいて、車両の走行速度を検出する。車両の挙動を示す挙動情報は、これら検出される走行速度,加速度,角速度からなる。   The built-in sensor unit 23 includes a position sensor 23a, an acceleration sensor 23b, and an angular acceleration sensor 23c. The position sensor 23a is configured by a GPS (global positioning system) receiver or the like, detects the position of the vehicle on which the tablet terminal 11 is mounted, and outputs position information. It is preferable to perform position detection reliably and with high accuracy by using a positioning system that performs position detection based on the acceleration sensor 23b and travel distance information. The acceleration sensor 23b and the angular acceleration sensor 23c detect the acceleration and angular velocity of the vehicle, respectively. The control unit 20 detects the traveling speed of the vehicle based on the acceleration obtained from the acceleration sensor 23b. The behavior information indicating the behavior of the vehicle includes the detected traveling speed, acceleration, and angular velocity.

外部センサ部19は、ドライバの各種操作の操作タイミングや操作量を検出して操作情報として出力する。この外部センサ部19は、ハンドルセンサ19a,アクセルセンサ19b,ブレーキセンサ19cを有しており、ハンドル操作、ブレーキ操作,アクセル操作を検出する。   The external sensor unit 19 detects operation timings and operation amounts of various operations of the driver and outputs them as operation information. The external sensor unit 19 includes a handle sensor 19a, an accelerator sensor 19b, and a brake sensor 19c, and detects a handle operation, a brake operation, and an accelerator operation.

センサとしては、上記に示す種類のセンサに限らず、抽出する危険因子、分析される運転傾向に必要となる情報を取得するものを各種用いることができる。例えば方向指示器の操作、ライトの点灯・消灯の操作等を検出するセンサを設け、方向指示器の操作タイミング、ライトの点灯・消灯のタイミング等を操作情報の一部として取得してもよい。   The sensors are not limited to the types of sensors described above, and various sensors that acquire risk factors to be extracted and information necessary for the driving tendency to be analyzed can be used. For example, a sensor for detecting the operation of the direction indicator, the operation of turning on / off the light, etc. may be provided, and the operation timing of the direction indicator, the timing of turning on / off the light, etc. may be acquired as part of the operation information.

制御部20は、カメラ21が撮影を行うごとに、撮影で得られる画像に、その撮影時の位置情報及び時刻情報と、操作情報・挙動情報と、ドライバIDとを付加した情報付加画像を生成して内蔵メモリ25に記録する。これにより、画像、位置情報,時刻情報,操作情報,挙動情報が相互に関連付けられる。内蔵メモリ25には、複数の情報付加画像が蓄積される。制御部20は、蓄積された各情報画像を一括して、通信部26を介して危険情報処理装置12に送る。この例では、タブレット端末11に送信を指示した時点で情報付加画像の送信を行うが、一定数以上の情報画像が蓄積されたときに送信したり、危険情報処理装置12との通信が可能なるごとに蓄積されている各情報画像を送信してもよい。   Each time the camera 21 captures an image, the control unit 20 generates an information-added image in which position information and time information at the time of shooting, operation information / behavior information, and a driver ID are added to the image obtained by shooting. And recorded in the built-in memory 25. Thereby, an image, position information, time information, operation information, and behavior information are associated with each other. The built-in memory 25 stores a plurality of information-added images. The control unit 20 collectively sends the accumulated information images to the risk information processing apparatus 12 via the communication unit 26. In this example, the information-added image is transmitted when the tablet terminal 11 is instructed to transmit. However, the information-added image is transmitted when a certain number of information images are accumulated, or communication with the risk information processing apparatus 12 is possible. Each information image stored for each time may be transmitted.

ドライバIDは、例えば運転開始に先立ってドライバによってタブレット端末11に入力される。操作情報・挙動情報は、例えば撮影時を中心に撮影間隔と同じ時間分の情報が画像に付加される。これにより、画像が撮影された前後の期間におけるドライバの各種操作、車両の挙動を知ることができる。なお、走行中の全ての操作情報・挙動情報を時刻情報を対応付けて連続した情報として記録し、危険情報処理装置12で各画像と対応付けを行ってもよい。   The driver ID is input to the tablet terminal 11 by the driver prior to the start of operation, for example. For the operation information / behavior information, for example, information for the same time as the shooting interval is added to the image centering on the time of shooting. Thereby, it is possible to know the various operations of the driver and the behavior of the vehicle in the period before and after the image is taken. Note that all operation information / behavior information during traveling may be recorded as continuous information in association with time information, and may be associated with each image by the risk information processing device 12.

通信部26は、危険情報処理装置12,地図DB14,運転分析装置15と通信を行う。出力部としての画面表示部27は、ディスプレイ27aとそれを駆動する駆動回路27bで構成される。画面表示部27は、制御部20によって取得した地図DB14から取得した地図、危険情報をディスプレイ27aに表示する。また、ディスプレイ27aには、各種の操作画面が表示される。   The communication unit 26 communicates with the danger information processing device 12, the map DB 14, and the driving analysis device 15. The screen display unit 27 as an output unit includes a display 27a and a drive circuit 27b that drives the display 27a. The screen display unit 27 displays the map and the danger information acquired from the map DB 14 acquired by the control unit 20 on the display 27a. Various operation screens are displayed on the display 27a.

ディスプレイ27aの表面には、透明なタッチセンサ28が配されている。これにより、ディスプレイ27aに表示される操作画面等にしたがって表面をタッチすることによって入力を行うタッチパネル11aが構成される。タッチパネル11aの操作によって、ドライバIDの入力、情報画像の収集開始の指示、蓄積されている情報画像の送信指示,情報表示モード下での通常表示モードと絞込表示モードの切替え、ルート検索のための各種入力などを行うことができる。   A transparent touch sensor 28 is disposed on the surface of the display 27a. Thereby, the touch panel 11a which inputs by touching the surface according to the operation screen etc. which are displayed on the display 27a is comprised. For operation of the touch panel 11a, input of driver ID, instruction to start collecting information images, instruction to transmit stored information images, switching between normal display mode and narrowed display mode under information display mode, and route search Various inputs can be made.

ルート検索部29は、現在地から目的地に行くための走行予定ルートを検索して、制御部20に入力する。また、ルート検索部29、例えば出発時刻を基に走行予定ルート上の各道路区間における走行予定時間帯を求めて制御部20に入力する。現在地、目的地、出発時刻は、タッチパネル11aの操作によって入力する。   The route search unit 29 searches for a planned travel route for going from the current location to the destination and inputs the route to the control unit 20. Further, a route search unit 29, for example, a scheduled travel time zone in each road section on the planned travel route based on the departure time is obtained and input to the control unit 20. The current location, destination, and departure time are input by operating the touch panel 11a.

情報表示モードの通常表示モードは、走行予定ルートの各道路区間について予定走行時間帯の危険情報を表示するモードである。絞込表示モードは、通常表示モードで出力される危険情報をドライバごとの運転傾向に対応した危険情報に絞り込んで表示するモードである。いずれの表示モードにおいても、表示形式として、地図形式とリスト形式を選択することができる。   The normal display mode of the information display mode is a mode for displaying the danger information of the scheduled travel time period for each road section of the planned travel route. The narrowed display mode is a mode for narrowing down and displaying the danger information output in the normal display mode to the danger information corresponding to the driving tendency for each driver. In any display mode, a map format and a list format can be selected as a display format.

なお、ルート検索用の道路地図情報をタブレット端末11に記憶しておき、これに基づいて走行予定ルートを検索してもよいが、インターネット上に公開されているルート検索のサイトにアクセスして走行予定ルートや各道路区間の走行予定時間帯を取得してもよい。また、このように走行予定ルートを検索する代わりに、例えばタッチパネル11aに表示した地図上の道路をなぞることにより走行予定ルートを入力してもよい。   The road map information for route search may be stored in the tablet terminal 11 and the planned travel route may be searched based on this information. However, the route search site published on the Internet may be accessed for driving. The scheduled route and the scheduled traveling time zone of each road section may be acquired. Further, instead of searching for the planned travel route in this way, the planned travel route may be input by tracing a road on a map displayed on the touch panel 11a, for example.

制御部20は、情報表示モード下で危険情報を取得する取得部となっている。通常表示モードでは、制御部20は、走行予定ルートを含む範囲の地図データと、走行予定ルートの各道路区間についての走行予定時間帯と同じ時間帯に登録されている危険情報を地図DB14から取得する。また、絞込表示モードでは、制御部20は、通常表示モードと同様に、地図データと危険情報とを取得するが、ドライバの運転傾向に応じた危険情報だけを取得する。ドライバの運転傾向は、ドライバIDに対応する運転傾向を運転傾向DB42から取得する。メモリ20aには、運転傾向ごとに発生しやすい危険種別を示す危険情報を各運転傾向に対応付けた対応データが予め格納されており、これを参照することで運転傾向に応じた危険情報が特定される。   The control unit 20 is an acquisition unit that acquires danger information in the information display mode. In the normal display mode, the control unit 20 acquires from the map DB 14 map data in a range including the planned travel route and danger information registered in the same time zone as the planned travel time zone for each road section of the planned travel route. To do. Further, in the narrowed-down display mode, the control unit 20 acquires map data and danger information as in the normal display mode, but acquires only danger information according to the driving tendency of the driver. As the driving tendency of the driver, the driving tendency corresponding to the driver ID is acquired from the driving tendency DB 42. The memory 20a stores in advance correspondence data in which danger information indicating the type of danger that is likely to occur for each driving tendency is associated with each driving tendency, and the danger information corresponding to the driving tendency is specified by referring to this data. Is done.

地図形式が選択されている場合、制御部20は、取得した地図データと危険情報とに基づいて画面表示部27を駆動し、走行予定ルートを含む地図画像と危険情報とをディスプレイ27aに表示する。危険情報は、表示されている地図画像上の対応する道路区画上あるいは近傍に記号等で表示される。なお、危険情報に対応した警告メッセージ等の警告情報を表示してもよい。制御部20は、リスト形式が選択された場合には、取得した各危険情報を時間帯ごとに分けたリストを生成し、これをディスプレイ27aに表示する。なお、ディスプレイ27aの各表示と同様に危険情報付きの地図画像や時間帯別の危険情報をプリンタで印刷してもよい。   When the map format is selected, the control unit 20 drives the screen display unit 27 based on the acquired map data and the danger information, and displays a map image including the planned travel route and the danger information on the display 27a. . The danger information is displayed as a symbol or the like on or near the corresponding road section on the displayed map image. Note that warning information such as a warning message corresponding to the danger information may be displayed. When the list format is selected, the control unit 20 generates a list obtained by dividing each acquired danger information for each time zone, and displays the list on the display 27a. Similar to each display on the display 27a, a map image with danger information and danger information for each time zone may be printed by a printer.

図3において、危険情報処理装置12は、収集部31,危険因子抽出部32,特定部33,判定部34,危険度DB35,情報登録部36を有している。危険情報処理装置12は、例えばコンピュータで危険情報処理プログラムを実行することによって、各部の機能が実現される。   In FIG. 3, the risk information processing apparatus 12 includes a collection unit 31, a risk factor extraction unit 32, a specification unit 33, a determination unit 34, a risk DB 35, and an information registration unit 36. The risk information processing apparatus 12 realizes the functions of each unit by executing a risk information processing program on a computer, for example.

収集部31は、タブレット端末11から情報付加画像を収集するものであり、HDD31aと、通信回路31bとを有している。この収集部31は、通信回路31bを介して各タブレット端末11と通信し、タブレット端末11からの情報付加画像を受信する。HDD31aには、受信した各情報付加画像が蓄積される。HDD31aとしては、複数のタブレット端末11からの各情報付加画像を記憶することができる大容量のものが用いられている。   The collection unit 31 collects information-added images from the tablet terminal 11 and includes an HDD 31a and a communication circuit 31b. The collection unit 31 communicates with each tablet terminal 11 via the communication circuit 31 b and receives an information-added image from the tablet terminal 11. Each information added image received is stored in the HDD 31a. As the HDD 31a, a large-capacity HDD capable of storing each information added image from the plurality of tablet terminals 11 is used.

収集部31は、HDD31aから情報付加画像を1つずつ読み出して、操作情報,挙動情報,時刻情報,位置情報,ドライバID,画像に分離する。これらのうちの画像と操作情報、挙動情報は、危険因子抽出部32に送られる。また、操作情報,挙動情報は、ドライバIDとともに運転分析装置15にも送られる。さらに、時刻情報,位置情報は、特定部33に送られる。   The collection unit 31 reads information-added images one by one from the HDD 31a and separates them into operation information, behavior information, time information, position information, driver ID, and images. Of these, the image, the operation information, and the behavior information are sent to the risk factor extraction unit 32. Further, the operation information and behavior information are sent to the driving analysis device 15 together with the driver ID. Further, the time information and position information are sent to the specifying unit 33.

危険因子抽出部32は、画像解析器32aと情報解析器32bとを有している。画像解析器32aは、画像に画像認識処理を行って、その画像中にある被写体を解析して危険因子を抽出する。情報解析器32bは、操作情報及び挙動情報を解析して、ドライバの操作及び車両の挙動の危険因子を抽出する。各解析器32a,32bは、各危険因子の有無や抽出した危険因子の内容(程度等)に応じた点数の危険因子点数を判定部34に送る。   The risk factor extraction unit 32 includes an image analyzer 32a and an information analyzer 32b. The image analyzer 32a performs image recognition processing on the image, analyzes a subject in the image, and extracts risk factors. The information analyzer 32b analyzes the operation information and the behavior information, and extracts risk factors for the driver's operation and the vehicle behavior. Each analyzer 32a, 32b sends a risk factor score of a score corresponding to the presence / absence of each risk factor and the content (extent etc.) of the extracted risk factor to the determination unit 34.

画像から抽出する危険因子としては、例えば「車線区分」、「道路幅」、「水溜まり」などの道路自体に関するものや、「歩行者数」、「自転車数」、「車間距離」、「道路を横切る歩行者」、「自車走行車線にはみ出している対向車」、「対向車数」、「自車の前方を横切る車両」、「歩行者までの距離」、「ほぼ正面の朝日・西日」、など、周囲の状況に関するものなどがある。操作情報,挙動情報から抽出する危険因子としては、「急なハンドル操作」、「急加速」、「急ブレーキ」、「走行速度」などがある。抽出すべき危険因子は予め設定されている。   Risk factors extracted from the image include, for example, those related to the road itself such as “lane classification”, “road width”, “puddle”, “number of pedestrians”, “number of bicycles”, “inter-vehicle distance”, “road `` Pedestrians crossing '', `` Oncoming vehicles protruding from the vehicle lane '', `` Number of oncoming vehicles '', `` Vehicles crossing the front of the vehicle '', `` Distance to pedestrians '', `` Almost front Asahi / West ”, Etc. related to the surrounding situation. Risk factors extracted from operation information and behavior information include “rapid steering operation”, “rapid acceleration”, “rapid braking”, “traveling speed”, and the like. The risk factors to be extracted are set in advance.

各解析器32a,32bは、0〜1.0の間の点数を危険因子点数に与える。「車線区分」、「道路を横切る歩行者」、「自車走行車線にはみ出している対向車」、「ほぼ正面の朝日・西日」、「自車の前方を横切る車両」「急なハンドル操作」、「急加速」、「急ブレーキ」など危険因子の有無が調べられるものの危険因子点数は、その危険因子が抽出された場合に「1.0」とされ、抽出されない場合は「0」とされる。例えば、画像中に道路を横切っている歩行者がいる場合、「道路を横切る歩行者」の危険因子点数は「1.0」とされ、そのような歩行者が画像中にいない場合には「0」とされる。   Each analyzer 32a, 32b gives a score between 0 and 1.0 to the risk factor score. “Lane classification”, “Pedestrians crossing the road”, “Oncoming vehicles that protrude from the vehicle lane”, “Rearly front of Asahi / West”, “Vehicles that cross the front of the vehicle”, “Sudden steering wheel operation” The risk factor score is “1.0” when the risk factor is extracted, such as “”, “rapid acceleration”, “rapid brake”, etc., and “0” when the risk factor is not extracted. Is done. For example, when there is a pedestrian crossing a road in the image, the risk factor score of “pedestrian crossing the road” is “1.0”. When such a pedestrian is not in the image, “ 0 ”.

また、「道路幅」、「水溜まり」、「歩行者数」、「自転車数」、「車間距離」、「歩行者までの距離」、「走行速度」など危険因子の程度が調べられるものでは、危険性が高くなると考えほど「1.0」に近い値とされる。例えば「道路幅」は、道路幅が狭いほど危険因子点数が「1.0」に近い点数とされ、「歩行者数」、「自転車数」などはその数が多いほど危険因子点数が「1.0」に近い点数とされる。なお、「走行速度」は、速度が高いほど「1.0」に近い点数としているが、画像中の標識や道路上に記された表示から取得できる制限速度を基準にした超過速度に応じて点数化してもよい。   In addition, if the degree of risk factors such as “road width”, “puddle”, “number of pedestrians”, “number of bicycles”, “distance between vehicles”, “distance to pedestrians”, “traveling speed” are examined, The value is closer to “1.0” as the risk increases. For example, “road width” is such that the risk factor score is closer to “1.0” as the road width is narrower, and the risk factor score is “1” as the number of “pedestrians”, “bicycles”, etc. increases. .0 ". The “traveling speed” is a score closer to “1.0” as the speed is higher, but depending on the excess speed based on the speed limit that can be obtained from the signs in the image and the display on the road. You may score.

道路幅は、画像中の道幅と既知の撮影倍率から判定することができる。また、歩行者数や自転車数については、画像認識でそれらを検出した個数を計数することで検出できる。また、車間距離は、前車のナンバープレートのサイズが一定であることを利用し、歩行者までの距離は、歩行者の顔のサイズを一定とみなして、それぞれ画像中のサイズと既知の撮影倍率とに基づいて検出することができる。   The road width can be determined from the road width in the image and the known photographing magnification. The number of pedestrians and bicycles can be detected by counting the number of detected pedestrians by image recognition. The inter-vehicle distance is based on the fact that the license plate size of the previous vehicle is constant, and the distance to the pedestrian is considered to be the same as the size in the image, assuming that the pedestrian's face size is constant. Detection can be performed based on the magnification.

特定部33は、位置情報に示される道路情報データ上の地点を調べ、その地点を含む道路区間を特定し、その区間IDを出力する。また、時刻情報に示される時刻が含まれる時間帯を特定する。例えば、時間帯は、0時から1時間ごとに24の時間帯に分けてある。特定した道路区間の区間IDと時間帯は、判定部34と情報登録部36に送られ、処理対象となっている道路区間、時間帯を示す情報として用いられる。   The specifying unit 33 checks a point on the road information data indicated by the position information, specifies a road section including the point, and outputs the section ID. Further, a time zone including the time indicated in the time information is specified. For example, the time zone is divided into 24 time zones every hour from 0:00. The identified section ID and time zone of the road section are sent to the determination unit 34 and the information registration unit 36, and are used as information indicating the road section and time zone that are to be processed.

判定部34は、危険因子点数に基づいて統計的な処理で警告すべき危険種別の判定を行う。この判定部34は、個別危険度算出器34a、統計危険度算出器34b、比較器34cとを有し、統計危険度算出器34bには、危険度DB35が接続されている。   The determination unit 34 determines the risk type to be warned by statistical processing based on the risk factor score. The determination unit 34 includes an individual risk calculator 34a, a statistical risk calculator 34b, and a comparator 34c, and a risk DB 35 is connected to the statistical risk calculator 34b.

個別危険度算出器34aは、1つの画像と、これに対応する操作情報及び挙動情報から得られた1つないし複数の危険因子点数に基づいて、各危険種別についての個別危険度をそれぞれ求め、統計危険度算出器34bに送る。個別危険度は、対応する危険種別に示される危険の発生しやすさを示している。   The individual risk calculator 34a obtains an individual risk level for each risk type based on one image and one or more risk factor scores obtained from the corresponding operation information and behavior information, This is sent to the statistical risk calculator 34b. The individual risk level indicates the likelihood of occurrence of the risk indicated by the corresponding risk type.

この個別危険度算出器34aには、各危険種別についての個別危険度を危険因子点数を用いて算出する算出式が設定されている。算出式は、危険種別で示される危険が発生する条件に応じて作成してある。例えば、「歩行者が多く、かつ走行速度が高い、かつ歩行者までの距離が短い」場合に、「歩行者との接触」の事故が発生する危険性があるとした場合、「歩行者数」、「走行速度」、「歩行者までの距離」の各危険因子点数を、それぞれf1〜f3としたときに、「歩行者との接触」の個別危険度Gaは、「Ga=k1f1・f3・f3」(k1は適当な係数)によって求める。「自転車との接触」につても同様に算出する。   In the individual risk calculator 34a, a calculation formula for calculating the individual risk for each risk type using the risk factor score is set. The calculation formula is created in accordance with the condition for generating the danger indicated by the danger type. For example, if there is a risk of an accident of “contact with pedestrians” when “there are many pedestrians, the traveling speed is high, and the distance to the pedestrians is short”, the “number of pedestrians” ”,“ Traveling speed ”, and“ distance to pedestrian ”are f1 to f3, respectively, and the individual risk Ga of“ contact with pedestrian ”is“ Ga = k1f1 · f3 ”.・ F3 ”(k1 is an appropriate coefficient). The same calculation is made for “contact with the bicycle”.

また、例えば「道路幅が狭い場合で対向車が多いとき、あるいは自車走行車線に対向車がはみ出して走行しているとき」に、「対向車との衝突」の事故が発生する危険性があるとした場合、「道路幅」、「対向車数」、「自車走行車線にはみ出している対向車」の各危険因子点数を、それぞれf4〜f6としたときに、「対向車との衝突」の個別危険度Gbは、「Gb=(k4・f4・k5f5+k6f6」(k4〜k6は適当な係数)によって求める。   In addition, for example, there is a risk of an accident of “collision with an oncoming vehicle” occurring when “the road is narrow and there are many oncoming vehicles, or the oncoming vehicle is running outside the host vehicle lane”. Assuming that there is a risk factor score of “road width”, “number of oncoming vehicles”, and “oncoming vehicles that protrude from the host vehicle lane” as f4 to f6, respectively, "Gb = (k4.f4.k5f5 + k6f6" (k4 to k6 are appropriate coefficients).

また、例えば「前方車両への衝突」は、走行速度が高く車間距離が短い場合、「出会い頭の衝突」は、走行速度が高く、前方を横切る車両がある場合、「スリップ」は、路面に大きな水溜まりがあり走行速度が高い場合に、それらが発生しやすいとして算出することができる。また、無意識に制限速度をオーバしてしまう道路区間を想定して、制限速度違反を危険種別としてもよい。この場合には、画像解析で標識や標示などから抽出した制限速度を基準にして、挙動情報から得られる走行速度の超過分を危険因子点数として出力し、その危険因子点数から個別危険度を求めればよい。   In addition, for example, a “collision with a vehicle ahead” has a high traveling speed and a short inter-vehicle distance, and a “meeting collision” has a high traveling speed and there is a vehicle crossing the front. When there is a puddle and the traveling speed is high, it can be calculated that these are likely to occur. Further, assuming that a road section where the speed limit is unintentionally exceeded, a speed limit violation may be set as the risk type. In this case, on the basis of the speed limit extracted from the signs and signs in image analysis, the excess of the running speed obtained from the behavior information is output as a risk factor score, and the individual risk level can be obtained from the risk factor score. That's fine.

統計危険度算出器34bは、危険種別ごとに、同一の道路区間、同一の時間帯、同一の危険種別の各個別危険度に基づいて、統計的に危険種別に示される危険の発生しやすさを示す統計危険度を求める。この例では、各個別危険度の平均値、例えば相加平均を統計危険度としている。統計危険度の算出に用いられる各個別危険度は、個別危険度算出器34aから入力された今回の個別危険度、及び過去の各個別危険度である。過去の各個別危険度は、特定部33で特定される道路区間の区間ID、時間帯、及び算出すべき統計危険度に対応する危険種別を用いて危険度DB35から取得する。すなわち、1つの危険種別の統計危険度は、同一の道路区間、同一の時間帯の各画像、各挙動操作情報のそれぞれから得られる各危険因子に基づいて統計的に求めたものである。統計危険度算出器34bは、算出した統計危険度を比較器34cに送る。また、統計危険度算出器34bは、統計危険度を算出に用いた今回の個別危険度は危険度DB35に登録する。   The statistical risk calculator 34b is, for each risk type, based on the individual risk levels of the same road section, the same time zone, and the same risk type, the likelihood of occurrence of the risk statistically indicated by the risk type. The statistical risk level indicating In this example, an average value of each individual risk, for example, an arithmetic average is used as the statistical risk. Each individual risk used for calculating the statistical risk is the current individual risk input from the individual risk calculator 34a and each individual risk in the past. Each past individual risk is acquired from the risk DB 35 using the section ID of the road section specified by the specifying unit 33, the time zone, and the risk type corresponding to the statistical risk to be calculated. That is, the statistical risk level of one risk type is obtained statistically based on each risk factor obtained from each image of the same road section, the same time zone, and each behavior operation information. The statistical risk calculator 34b sends the calculated statistical risk to the comparator 34c. The statistical risk calculator 34b registers the current individual risk level used for calculating the statistical risk level in the risk level DB 35.

危険度DB35には、地図DB14の道路情報データ上の各道路区間のそれぞれについて、これまでに得られた各個別危険度が記憶されている。危険度DB35の各個別危険度には、対応する危険種別、時間帯、区間IDが与えられており、それらを指定することで、道路区間、時間帯、危険種別が同一の各個別危険度を読み出すことができる。   The risk DB 35 stores individual risk levels obtained so far for each road section on the road information data in the map DB 14. Each individual risk level in the risk level DB 35 is given a corresponding risk type, time zone, and section ID, and by specifying them, each individual risk level with the same road section, time zone, and risk type can be obtained. Can be read.

比較器34cは、入力された危険種別の統計危険度を所定の閾値と比較することによって車両の運転上で警告すべき危険種別であるか否かを調べる。この比較において、比較器34cは、統計危険度が閾値以上である場合には、警告すべき危険種別であると判定して、この危険種別の登録指示を情報登録部36に送る。一方、統計危険度が閾値未満である場合には、警告すべき危険種別ではないと判定して、この危険種別の削除指示を情報登録部36に送る。   The comparator 34c checks whether or not it is a risk type to be warned in driving the vehicle by comparing the statistical risk level of the input risk type with a predetermined threshold value. In this comparison, when the statistical risk is equal to or higher than the threshold value, the comparator 34c determines that the risk type should be warned, and sends a registration instruction for this risk type to the information registration unit 36. On the other hand, if the statistical risk is less than the threshold value, it is determined that the risk type is not a warning risk type, and an instruction to delete this risk type is sent to the information registration unit 36.

なお、警告すべき危険種別であるか否かを判定するための手法は、上記のものに限られない。   Note that the method for determining whether or not the risk type should be warned is not limited to the above.

情報登録部36は、比較器34cからの危険種別の登録指示を受けた場合には、その危険種別を、特定部33で特定されている道路区間及び時間帯における危険情報として地図DB14の道路情報データに登録する。また、危険種別の削除指示を受けた場合には、地図DB14の道路情報データに、その危険種別が特定部33で特定されている道路区間及び時間帯に危険情報としてすでに登録されていれば、その危険情報を削除する。   When the information registration unit 36 receives a risk type registration instruction from the comparator 34c, the information registration unit 36 uses the risk type as road information and road information specified by the specification unit 33 as road information in the map DB 14. Register to data. In addition, when a risk type deletion instruction is received, if the risk type is already registered in the road information data of the map DB 14 as the risk information in the road section and time zone specified by the specifying unit 33, Delete the danger information.

図4に示すように、道路情報データの各道路区間には、その道路区間が有している危険情報が登録される。図4では、「○」が付された欄に対応する危険種別が、その時間帯の危険情報として登録されていることを示している。図示される区間ID「56ff381de」の道路区間では、例えば9時〜10時の時間帯には「自転車との接触」と「人の飛び出し」が危険情報として登録され、11時〜12時の時間帯と17時〜18時の時間帯にはそれぞれ「対向車との衝突」が危険情報として登録されている。   As shown in FIG. 4, each road section of the road information data is registered with danger information that the road section has. FIG. 4 shows that the risk type corresponding to the column with “◯” is registered as the risk information for that time zone. In the road section of the section ID “56ff381de” shown in the figure, for example, “contact with a bicycle” and “popping out of a person” are registered as danger information in the time zone from 9:00 to 10:00, and the time from 11:00 to 12:00 “Collision with an oncoming vehicle” is registered as danger information in the time zone and from 17:00 to 18:00.

図5において、運転分析装置15は、分析部41、運転傾向DB42を有している。分析部41は、例えば「急ブレーキの頻度が高い」などドライバの運転傾向を分析する。運転傾向は、複数の分析項目について分析される。分析部41は、入力される各操作情報・挙動情と、これまでに分析した各分析項目の結果とに基づいて、最新の運転傾向を分析する。分析で得られた運転傾向は、ドライバIDに関連付けて運転傾向DB42に格納される。   In FIG. 5, the driving | running analysis apparatus 15 has the analysis part 41 and driving | operation tendency DB42. The analysis unit 41 analyzes the driving tendency of the driver, for example, “the frequency of sudden braking is high”. The driving tendency is analyzed for a plurality of analysis items. The analysis unit 41 analyzes the latest driving tendency based on the input operation information / behavior information and the results of the analysis items analyzed so far. The driving tendency obtained by the analysis is stored in the driving tendency DB 42 in association with the driver ID.

図6において、運転傾向DB42は、複数のドライバの運転傾向を各々のドライバに対応付けた傾向データを記憶している。傾向データは、ドライバIDごとのレコードで構成されており、各レコードには運転傾向の各分析項目が書き込まれている。図6では、記録されている運転傾向の項目に「○」を付して示してある。運転傾向としては、例えば、「ブレーキ操作が遅い」、「急ブレーキの頻度が高い」、「急ハンドルの頻度が高い」、「急発進の頻度が高い」などがある。   In FIG. 6, the driving tendency DB 42 stores trend data in which driving tendencies of a plurality of drivers are associated with each driver. The trend data is composed of records for each driver ID, and each analysis item of driving tendency is written in each record. In FIG. 6, the recorded driving tendency items are indicated by “◯”. The driving tendency includes, for example, “slow brake operation”, “high frequency of sudden braking”, “high frequency of sudden steering”, “high frequency of sudden start”, and the like.

運転傾向の分析項目は、上記に例示するものに限られない。分析項目は、それ自体が危険なもの、危険につながるもの、直接には危険につながらないような運転の癖などの各種のものを設定できる。また、運転傾向は、操作情報,挙動情報に含まれる各情報を組み合わせて分析してよく、例えば車両速度あるいは加速度の情報とハンドル操作の情報とに基づいて「カーブでの速度が高い」、ハンドル操作とブレーキ操作の情報に基づいて「ブレーキ操作しながらハンドル操作を行う」などの運転傾向を分析することができる。さらに、例えば方向指示器の操作を検出するセンサを設けている場合、そのセンサから得られる情報と、ハンドル操作、車両速度の情報から「右左折時にウインカの操作が遅い」、「ウインカを出さずに右左折する」などの運転傾向を分析することもできる。   The analysis items of the driving tendency are not limited to those exemplified above. Various analysis items can be set such as those that are dangerous in themselves, those that lead to danger, and driving habits that do not directly lead to danger. The driving tendency may be analyzed by combining each information included in the operation information and the behavior information. For example, based on the vehicle speed or acceleration information and the steering operation information, “the speed on the curve is high”, the steering wheel Based on the information on the operation and the brake operation, it is possible to analyze the driving tendency such as “operating the steering wheel while operating the brake”. Furthermore, for example, when a sensor for detecting the operation of the direction indicator is provided, the information obtained from the sensor, the steering wheel operation, and the vehicle speed information indicate that “the turn signal operation is slow when turning right or left”, “the turn signal is not emitted. You can also analyze the driving tendency such as “turn left and right”.

また、操作情報・挙動情報の他に、例えばカメラ21で撮影される画像を運転傾向の分析に用いてもよい。撮影された画像だけから運転傾向を分析できることはもちろん、撮影された画像と操作情報,挙動情報とを組み合わせて運転傾向を分析することができる。例えば例えば画像中の中央線の位置から「車線の右寄りを走行する」などを分析できる。また、画像から得られる車間距離、道幅、路面の濡れ状態、一時停止の交差点などの情報と、車両速度やブレーキ操作の情報とを組み合わせて、「高速走行時の車間距離が短い」、「道幅の狭い道路で速度が高い」、「濡れた路面で速度が高い」、「一時停止が不完全」などの運転傾向を分析することができる。   In addition to the operation information / behavior information, for example, an image captured by the camera 21 may be used for analysis of driving tendency. The driving tendency can be analyzed from only the photographed image, and the driving tendency can be analyzed by combining the photographed image with the operation information and the behavior information. For example, it is possible to analyze “running to the right of the lane” from the position of the center line in the image. Also, by combining information such as the inter-vehicle distance, road width, road surface wetness, and paused intersections obtained from the images with information on vehicle speed and brake operation, “the inter-vehicle distance during high-speed driving is short”, “the road width Driving tendencies such as “high speed on narrow roads”, “high speed on wet roads”, “incomplete pause”.

図7に一例を示すように、メモリ20aには、各運転傾向に対して取得すべき危険情報がの対応データとして書き込まれている。例えば、「急ブレーキの頻度が高い」には、「前方車両への衝突」、「人の飛び出し」などの危険情報が対応付けられている。また、「急ハンドルの頻度が高い」には、「併走車との接触」や「スリップ」などの危険情報(対象危険情報)が対応付けられている。   As shown in an example in FIG. 7, danger information to be acquired for each driving tendency is written in the memory 20 a as corresponding data. For example, danger information such as “a collision with a preceding vehicle” and “a person jumping out” is associated with “the frequency of sudden braking is high”. Further, danger information (target danger information) such as “contact with a parallel running vehicle” and “slip” is associated with “the frequency of sudden steering is high”.

次に上記構成の作用について説明する。車両を運転する際には、ドライバはタブレット端末11のタッチパネル11aにタッチすることにより、専用アプリケーションを起動してから、ドライバに割り当てられたドライバIDを入力する。この後、車両を運転する。車両の運転中では、カメラ21が車両の前方を一定間隔で撮影する。この撮影が行われるごとに、入力されたドライバIDと、位置センサ23a、時計回路22からの位置情報、時刻情報とが取得され、これが撮影された画像に付加される。   Next, the operation of the above configuration will be described. When driving the vehicle, the driver touches the touch panel 11a of the tablet terminal 11 to start the dedicated application and then inputs the driver ID assigned to the driver. Thereafter, the vehicle is driven. While driving the vehicle, the camera 21 captures the front of the vehicle at regular intervals. Each time this shooting is performed, the input driver ID, the position information from the position sensor 23a and the clock circuit 22, and the time information are acquired and added to the shot image.

また、加速度センサ23b,角速度センサ23bや外部センサ部19により、ドライバの各種操作、車両の挙動の検出が継続して行われており、撮影の前後の操作情報と挙動情報が画像に付加される。そして、このように、位置情報、時刻情報、操作情報,挙動情報が画像に付加された情報付加画像が生成されるごとに、その情報付加画像が内蔵メモリ25に順次蓄積される。   Further, various operations of the driver and detection of the behavior of the vehicle are continuously performed by the acceleration sensor 23b, the angular velocity sensor 23b, and the external sensor unit 19, and operation information and behavior information before and after photographing are added to the image. . As described above, each time an information-added image in which position information, time information, operation information, and behavior information are added to the image is generated, the information-added image is sequentially stored in the built-in memory 25.

これにより、車両が、例えば歩行者が多い道路区間を走行すれば、多くの歩行者を含む画像が撮影され、また前方車両に近接して走行すれば車間距離が短い状態が撮影される。また、その撮影されたときの車両の速度などの挙動や、ブレーキ操作やハンドル操作などドライバが行った操作も記録される。   Accordingly, for example, if the vehicle travels on a road section with many pedestrians, an image including many pedestrians is captured, and if the vehicle travels close to the preceding vehicle, a state in which the inter-vehicle distance is short is captured. Also, behaviors such as the speed of the vehicle at the time of shooting, and operations performed by the driver such as brake operation and steering wheel operation are recorded.

運転の終了後、ドライバは、例えばタブレット端末11を車両から取り外して、危険情報処理装置12と通信が可能な場所に移動してから、タッチパネル11aにタッチして、送信を指示する。これにより、内蔵メモリ25に蓄勢されている各情報付加画像が制御部20によって順次に読み出され、通信部26を介して収集部31に送信される。そして、このようにタブレット端末11から送信される各情報付加画像が収集部31に受信されてHDD31aに書き込まれる。   After the driving is finished, for example, the driver removes the tablet terminal 11 from the vehicle, moves to a place where communication with the danger information processing apparatus 12 is possible, and then touches the touch panel 11a to instruct transmission. As a result, the information addition images stored in the built-in memory 25 are sequentially read out by the control unit 20 and transmitted to the collection unit 31 via the communication unit 26. Each information added image transmitted from the tablet terminal 11 is received by the collection unit 31 and written to the HDD 31a.

情報付加画像の書き込みが完了すると、HDD31aから1番目の情報付加画像が読み出され、この情報付加画像が画像、操作情報・挙動情報,時刻情報,位置情報,及びドライバIDとに分離される。そして、分離された1番目の画像と操作情報・挙動情報とが危険因子抽出部32に送られ、時刻情報,位置情報が特定部33に送られる。また、操作情報・挙動情報とドライバIDとが運転分析装置15に送られる。   When the writing of the information addition image is completed, the first information addition image is read from the HDD 31a, and this information addition image is separated into an image, operation information / behavior information, time information, position information, and a driver ID. Then, the separated first image and operation information / behavior information are sent to the risk factor extracting unit 32, and time information and position information are sent to the specifying unit 33. Further, the operation information / behavior information and the driver ID are sent to the driving analysis device 15.

時刻情報,位置情報が入力されると、特定部33によって、収集部31から出力された画像と操作情報・挙動情報とがいずれの時間帯のものであるかが時刻情報から特定される。また、地図DB14の道路情報データを参照することにより、位置情報に示される地点を含む道路区間が特定され、その区間IDが取得される。そして、区間IDと時間帯とが統計危険度算出器34bと、情報登録部36とに送られる。なお、測位誤差によって位置情報がずれていることがあるので、位置情報で示される地点が道路上ではない場合には、その地点が道路上となるように補正を行ってから道路区間の特定を行うのがよい。   When the time information and the position information are input, the specifying unit 33 specifies from which time zone the image output from the collection unit 31 and the operation information / behavior information belong. Further, by referring to the road information data in the map DB 14, a road section including the point indicated by the position information is specified, and the section ID is acquired. Then, the section ID and the time zone are sent to the statistical risk calculator 34 b and the information registration unit 36. Since the location information may be shifted due to positioning errors, if the location indicated by the location information is not on the road, the location of the road section must be specified after correcting the location to be on the road. Good to do.

危険因子抽出部32では、画像解析器32aに1番目の画像が入力される。画像解析器32aによって、この画像に画像認識処理が行われて、画像中の各危険因子の抽出が行われる。そして、各危険因子のそれぞれについて危険因子の有無や程度に応じた危険因子点数が出力される。また、操作挙動情報が情報解析器32bに入力され、操作情報・挙動情報から危険因子が抽出され、各危険因子のそれぞれについての危険因子点数が出力される。そして、各解析器32a,32bからの各危険因子点数が個別危険度算出器34aに送られる。   In the risk factor extraction unit 32, the first image is input to the image analyzer 32a. Image recognition processing is performed on the image by the image analyzer 32a, and each risk factor in the image is extracted. Then, the risk factor score corresponding to the presence or absence of the risk factor or the degree is output for each risk factor. In addition, operation behavior information is input to the information analyzer 32b, risk factors are extracted from the operation information / behavior information, and risk factor scores for each risk factor are output. Then, each risk factor score from each analyzer 32a, 32b is sent to the individual risk calculator 34a.

個別危険度算出器34aは、危険因子点数が入力されると、まず1番目の危険種別、例えば「歩行者との接触」を算出するのに必要な各危険因子点数を取り出して、これらを「歩行者との接触」の算出式に適用する。これにより、1番目の画像から判断される1番目の危険種別の個別危険度が求められる。そして、この1番目の危険種別の個別危険度は、統計危険度算出器34bに送られる。   When the risk factor score is input, the individual risk calculator 34a first extracts each risk factor score necessary for calculating the first risk type, for example, “contact with pedestrian”, Applies to the formula for “contact with pedestrians”. Thereby, the individual risk of the first risk type determined from the first image is obtained. Then, the individual risk level of the first risk type is sent to the statistical risk level calculator 34b.

1番目の危険種別の個別危険度が統計危険度算出器34bに入力されると、この統計危険度算出器34bは、特定部33で特定されている道路区間かつ時間帯に登録されている1番目の危険種別の各個別危険度を危険度DB35から読み出す。したがって、このときに読み出される各個別危険度は、1番目の画像と同じ道路区間内で同じ時間帯に撮影された各画像及びそれらに付加されていた操作情報・挙動情報を基に算出されたものである。   When the individual risk of the first risk type is input to the statistical risk calculator 34b, the statistical risk calculator 34b is registered in the road section and time zone specified by the specifying unit 33. Each individual risk level of the th risk type is read from the risk level DB 35. Therefore, each individual risk read at this time is calculated based on each image taken in the same time zone within the same road section as the first image, and operation information / behavior information added thereto. Is.

統計危険度算出器34bは、読み出した各個別危険度と個別危険度算出器34aからの個別危険度の平均を求め、これを1番目の危険種別の統計危険度とする。そして、この統計危険度を比較器34cに送る。また、このように統計危険度を求めた後に、個別危険度算出器34aからの個別危険度を危険度DB14に格納する。この格納では、個別危険度は、特定部33で特定されている道路区間の時間帯のものとして格納される。   The statistical risk calculator 34b obtains the average of the read individual risk and the individual risk from the individual risk calculator 34a, and sets this as the statistical risk of the first risk type. Then, this statistical risk is sent to the comparator 34c. Further, after obtaining the statistical risk in this way, the individual risk from the individual risk calculator 34 a is stored in the risk DB 14. In this storage, the individual risk is stored as the time zone of the road section specified by the specifying unit 33.

比較器34cにより、1番目の危険種別の統計危険度が閾値と比較される。そして、統計危険度が閾値以上であると、比較器34cは、1番目の危険種別が警告すべき危険種別であるとして、それの登録指示を情報登録部36に送る。この場合、この登録指示を受けて、情報登録部36は、地図DB14の道路情報データの特定部33で特定されている道路区間の時間帯に、1番目の危険種別を危険情報として登録する。このときに、すでに同じ危険情報が登録されているときには上書きするが、何も登録しなくてもよい。   The comparator 34c compares the statistical risk level of the first risk type with a threshold value. If the statistical risk is equal to or greater than the threshold, the comparator 34c sends the registration instruction to the information registration unit 36, assuming that the first risk type is the risk type to be warned. In this case, in response to this registration instruction, the information registration unit 36 registers the first risk type as risk information in the time zone of the road section specified by the road information data specifying unit 33 of the map DB 14. At this time, if the same danger information is already registered, it is overwritten, but nothing need be registered.

一方、統計危険度が閾値よりも小さいときには、比較器34cは、警告すべき危険種別ではないとして、登録削除指示を情報登録部36に送る。この場合には、情報登録部36は、道路情報データの特定部33で特定されている道路区間の時間帯に、1番目の危険種別が危険情報として登録されているか否かを調べ、登録されていればその危険情報を削除する。登録されていない場合には、何もしないで処理を完了する。   On the other hand, when the statistical risk level is smaller than the threshold value, the comparator 34c sends a registration deletion instruction to the information registration unit 36, assuming that it is not a risk type to be warned. In this case, the information registration unit 36 checks whether or not the first risk type is registered as the risk information in the time zone of the road section specified by the road information data specifying unit 33. If so, delete the danger information. If it is not registered, the process is completed without doing anything.

上記のようにして、1番目の危険種別の処理が完了すると、個別危険度算出器34a,統計危険度算出器34bによって、2番目の危険種別、例えば「自転車との接触」について、個別危険度、統計危険度が順次に算出される。これらの各危険度の算出は、1番目の危険種別と同様であるが、個別危険度の算出では、2番目の危険種別のための算出式が用いられる。また、統計危険度の算出では、特定部33で特定されている道路区間かつ時間帯に登録されている2番目の危険種別の各個別危険度を危険度DB35から読み出して、これらと算出された2番目の危険種別の各個別危険度との平均として統計危険度が算出される。   When the processing of the first risk type is completed as described above, the individual risk level is calculated for the second risk type, for example, “contact with a bicycle” by the individual risk level calculator 34a and the statistical risk level calculator 34b. The statistical risk is calculated sequentially. The calculation of each risk level is the same as that of the first risk type, but the calculation formula for the second risk type is used in calculating the individual risk level. In the calculation of the statistical risk, each individual risk of the second risk type registered in the road section and time zone specified by the specifying unit 33 is read from the risk DB 35 and calculated as these. The statistical risk is calculated as an average with each individual risk of the second risk type.

続いて、比較器34cにより、2番目の危険種別の統計危険度が閾値と比較され、統計危険度が閾値以上であると、それの登録指示が情報登録部36に送られて、閾値よりも小さいときには、削除指示が送られる。そして、登録指示または削除指示に基づいて、上記同様にして、地図DB14の道路情報データの特定部33で特定されている道路区間の時間帯に危険情報の登録または削除が行われる。   Subsequently, the comparator 34c compares the statistical risk level of the second risk type with a threshold value. If the statistical risk level is equal to or higher than the threshold value, a registration instruction is sent to the information registration unit 36, and the threshold value is higher than the threshold value. When it is small, a delete instruction is sent. Then, based on the registration instruction or the deletion instruction, the risk information is registered or deleted in the time zone of the road section specified by the road information data specifying unit 33 of the map DB 14 in the same manner as described above.

以降、同様にして、3番目以降の危険種別についても、個別危険度の算出、統計危険度の算出、統計危険度と閾値との比較を順番に行う。そして、統計危険度が閾値以上とである危険種別については、危険情報として地図DB14に登録し、閾値未満であるときにはそれの危険情報を地図DB14から削除する。   Thereafter, in the same manner, for the third and subsequent risk types, the calculation of the individual risk, the calculation of the statistical risk, and the comparison between the statistical risk and the threshold are sequentially performed. Then, the risk type whose statistical risk level is equal to or greater than the threshold is registered in the map DB 14 as risk information, and when it is less than the threshold, the risk information is deleted from the map DB 14.

最後の危険種別についての処理が完了すると、2番目の情報付加画像が読み出され、1番目の情報付加画像と同じ手順で、危険因子の抽出及び危険因子点数の出力、各危険種別の個別危険度、統計危険度の算出、統計危険度と閾値との比較、この比較結果に基づく危険情報の登録・削除が行われる。この場合では、2番目の情報付加画像から分離される画像を撮影した地点を含む道路区間における撮影時刻を含む時間帯について、統計危険度の算出や危険情報の登録・削除が行われる。以降、最後の情報付加画像まで同様な手順で処理を行う。   When the process for the last risk type is completed, the second information-added image is read out, and risk factors are extracted and risk factor scores are output in the same procedure as the first information-added image. Degree, statistical risk level, statistical risk level and threshold value, and risk information registration / deletion based on the comparison result. In this case, calculation of statistical risk and registration / deletion of risk information are performed for a time zone including a shooting time in a road section including a point where an image separated from the second information-added image is shot. Thereafter, processing is performed in the same procedure up to the last information added image.

一方、各画像から分離された操作情報・挙動情報は、ドライバIDとともに順次に運転分析装置15に入力される。入力される各操作情報・挙動情報が過去の運転傾向とともに、この運転分析装置15によって分析されることで、新たな運転傾向が生成される。そして、生成された運転傾向がドライバIDに関連付けて運転傾向DB42に格納される。   On the other hand, the operation information / behavior information separated from each image is sequentially input to the driving analysis device 15 together with the driver ID. Each input operation information / behavior information is analyzed by the driving analysis device 15 together with the past driving tendency, so that a new driving tendency is generated. Then, the generated driving tendency is stored in the driving tendency DB 42 in association with the driver ID.

上記のようにして、1ドライバの1回の運転で得られた各画像及び各操作情報・挙動情報を用いた危険情報の解析と、運転傾向の分析とが行われる。   As described above, analysis of danger information using each image and each operation information / behavior information obtained by one driving of one driver and analysis of driving tendency are performed.

上記同様にして、他の車両に搭載されたタブレット端末11にドライバIDを入力してから車両を運転し、運転中に情報付加画像を収集し、走行の終了後に蓄積された各情報付加画像を収集部31に送信する。これにより各車両の走行ごとに、各情報付加画像の収集され、これらが収集部31で収集されて、HDD31aに書き込まれる。以降、同様な手順で、HDD31aに新たに書き込まれた情報付加画像から分離された画像、操作情報・挙動情報,時刻情報,位置情報,ドライバIDに基づいて、危険因子抽出部32、判定部34による警告すべき危険種別の判定、運転分析装置15による運転傾向の分析とが行われる。   In the same manner as described above, the driver ID is input to the tablet terminal 11 mounted on another vehicle, the vehicle is driven, information additional images are collected during driving, and each information additional image accumulated after the end of traveling is displayed. Transmit to the collection unit 31. As a result, each information-added image is collected for each travel of each vehicle, collected by the collection unit 31, and written in the HDD 31a. Thereafter, in the same procedure, based on the image, operation information / behavior information, time information, position information, and driver ID separated from the information addition image newly written in the HDD 31a, the risk factor extraction unit 32 and the determination unit 34 The risk type to be warned is determined and the driving tendency is analyzed by the driving analyzer 15.

各車両が様々な道路区間を様々な時間帯に走行することで、各道路区間の各危険種別の個別危険度が順次に蓄積される。そして、その蓄積された個別危険度に基づいて統計的に判定された危険情報が地図DB14に登録される。したがって、地図DB14に登録されている危険情報の精度が高くなる。   As each vehicle travels on various road sections in various time zones, the individual risk levels of the respective risk types in each road section are sequentially accumulated. Then, risk information statistically determined based on the accumulated individual risk is registered in the map DB 14. Therefore, the accuracy of the danger information registered in the map DB 14 is increased.

運転前に危険情報を参照する場合には、タッチパネル11aの表面をタッチして情報表示モードとし、さらに通常表示モードまたは絞込表示モードのいずれかを選択する。例えば、通常表示モードを選択した場合には、この後、出発地と目的地、及び出発時刻を入力してルート検索を行う。   When referring to danger information before driving, the surface of the touch panel 11a is touched to enter the information display mode, and either the normal display mode or the narrowed display mode is selected. For example, when the normal display mode is selected, a route search is performed by inputting a departure place, a destination, and a departure time.

ルート検索部29により、入力された出発地と目的地に基づいて走行予定ルートの検索が行われる。また、このルート検索部29により、入力された出発時刻を基に走行予定ルートの各道路区間の走行予定時間帯が求められる。この後に、制御部20が通信部26を介して地図DB14にアクセスし、ルート検索部29が求めた走行予定ルートを含む範囲の地図データと、走行予定時間帯と同じ時間帯に登録されている走行予定ルート上の各道路区間についての各危険情報とを地図DB14から取得する。   The route search unit 29 searches for a planned travel route based on the input departure point and destination. Further, the route search unit 29 obtains the scheduled traveling time zone of each road section of the scheduled traveling route based on the input departure time. After this, the control unit 20 accesses the map DB 14 via the communication unit 26 and is registered in the same time zone as the map data in the range including the planned travel route obtained by the route search unit 29 and the planned travel time zone. Each risk information about each road section on the planned travel route is acquired from the map DB 14.

表示形式の初期値として例えば地図形式が設定されており、各情報の取得後に、制御部20により、取得した地図データと危険情報に基づいて画面表示部27が駆動され、ディスプレイ27aに地図画像と危険情報とが表示される。このときに、各危険情報は、それぞれ対応する道路区画上あるいは近傍に表示されるドライバは、これをタッチパネル11aの画面として見ることができる。   For example, a map format is set as an initial value of the display format. After each information is acquired, the control unit 20 drives the screen display unit 27 based on the acquired map data and the danger information, and displays a map image on the display 27a. Danger information is displayed. At this time, the driver displaying each danger information on or near the corresponding road section can view this as a screen of the touch panel 11a.

例えば、走行予定時間が9時30分〜11時30時までの場合、走行予定時間帯としては、9時〜10時、10時〜11時、11時〜12時がある。したがって、走行予定ルート上の各道路区間は、それら3つの時間帯のいずれかが走行予定時間帯となっている。走行予定時間帯が9時〜10時の1つの道路区間とこれとは別の道路区間の同時間帯に、「歩行者との接触」と、「人の飛び出し」とが登録され、10時〜11時の道路区間の同時間帯に「前方車両との衝突」が登録され、さらに11時〜12時の各道路区間には危険情報が登録されていないとする。   For example, in the case where the scheduled traveling time is from 9:30 to 11:30, the scheduled traveling time zone includes 9am to 10am, 10am to 11am, and 11am to 12am. Therefore, each road section on the planned travel route has one of these three time zones as the planned travel time zone. “Contact with pedestrians” and “People jumps out” are registered at 10:00 in one road section with a scheduled travel time of 9:00 to 10:00 and another time section in another road section. It is assumed that “collision with the vehicle ahead” is registered in the same time zone of the road section at ˜11 o'clock, and that danger information is not registered in each road section between 11:00 and 12:00.

この場合には、「歩行者との接触」、「人の飛び出し」、「前方車両との衝突」が取得されて、タッチパネル11aには、図8に一例を示すように、表示画面51が表示される。表示された表示画面51には、走行ルートを含む地図画像52と、マーク53a,53c、点線53bが危険情報として表示されている。すなわち、「歩行者との接触」の危険情報がある道路区間には、斜線のマーク53aが重ねて表示され、「人の飛び出し」の危険情報がある道路区間には、その道路区間に沿って点線53bが表示される。さらに、「前方車両との衝突」の危険情報がある道路区間には、その道路区間の近傍に星型のマーク53cが表示される。ここで、「歩行者との接触」、「人の飛び出し」の危険情報に対応してマーク53a,点線53bが表示されている各道路区間の走行予定時間帯9時〜10時であり、「前方車両との衝突」の危険情報に対応してマーク53cが表示されている道路区間の走行予定時間帯10時〜11時である。これにより、走行予定ルート上にある発生する恐れのある危険がドライバに提供され、注意が促される。なお、符号R1は、走行予定ルートを示している。   In this case, “contact with a pedestrian”, “popping out a person”, and “collision with a preceding vehicle” are acquired, and a display screen 51 is displayed on the touch panel 11a as shown in FIG. Is done. On the displayed display screen 51, a map image 52 including a travel route, marks 53a and 53c, and a dotted line 53b are displayed as danger information. That is, a hatched mark 53a is superimposed and displayed on a road section with danger information of “contact with pedestrians”, and a road section with danger information of “popping out of people” is displayed along the road section. A dotted line 53b is displayed. Furthermore, a star-shaped mark 53c is displayed in the vicinity of the road section having the danger information of “collision with the preceding vehicle”. Here, it is the scheduled travel time zone of each road section where the mark 53a and the dotted line 53b are displayed corresponding to the danger information of “contact with pedestrian” and “popping out of the person”, and “ The scheduled travel time zone of the road section where the mark 53c is displayed corresponding to the danger information of “collision with the vehicle ahead” is from 10:00 to 11:00. This provides the driver with a danger that may occur on the planned travel route and prompts attention. Note that the symbol R1 indicates the planned travel route.

リスト形式の表示を指示すると、取得した各危険情報を時間帯ごとに分類してリスト形式にしたデータが制御部20によって生成され、これが画面表示部27に送られる。これにより、図9に示すように、タッチパネル11aには、ドライバが走行を予定している各道路区間の危険情報が時間帯別に示す表示画面54が表示される。表示画面54では、9時〜10時の時間帯に「歩行者との接触」、「人の飛び出し」が、また10時〜11時の時間帯に「前方車両との衝突」が表示されている。11時〜12時の時間帯には、危険情報は表示されていない。   When the display in the list format is instructed, the control unit 20 generates data in which the acquired risk information is classified into the list format for each time zone, and is sent to the screen display unit 27. As a result, as shown in FIG. 9, a display screen 54 is displayed on the touch panel 11a showing the danger information of each road section where the driver plans to travel for each time zone. On the display screen 54, “contact with a pedestrian” and “popping out a person” are displayed in the time zone from 9:00 to 10:00, and “collision with the vehicle ahead” is displayed in the time zone from 10:00 to 11:00. Yes. No danger information is displayed in the time zone from 11:00 to 12:00.

一方、絞込表示モードを選択した場合には、ドライバIDを入力してから、出発地と目的地、及び出発時刻を入力してルート検索を行う。通常表示モード時と同様に、出発地と目的地、及び出発時刻に基づいて、走行予定ルートの検索が行われ、また走行予定ルートの各道路区間の走行予定時間帯が求められる。次に、制御部20は、入力されたドライバIDに対応する運転傾向を運転傾向DB42から読み出し、メモリ20aを参照してその運転傾向に応じた危険情報を特定する。この後、地図DB14にアクセスし、走行予定ルートを含む範囲の地図データと、走行予定ルート上の各道路区間について走行予定時間帯と同じ時間帯に登録されている各危険情報のうち特定した危険情報を取得する。   On the other hand, when the narrowed-down display mode is selected, the route search is performed by inputting the driver ID and then inputting the departure place, the destination, and the departure time. As in the normal display mode, the planned travel route is searched based on the departure point, the destination, and the departure time, and the planned travel time zone of each road section of the planned travel route is obtained. Next, the control unit 20 reads the driving tendency corresponding to the input driver ID from the driving tendency DB 42, and refers to the memory 20a to identify the danger information corresponding to the driving tendency. Thereafter, the map DB 14 is accessed, and the specified risk among the map data in the range including the planned travel route and each risk information registered in the same time zone as the planned travel time zone for each road section on the planned travel route. Get information.

例えば、上記の通常表示モードと同じ走行予定ルート及び各道路区間の走行予定時間帯である場合であり、図6に示されるように、ドライバIDが「AA001」であって、そのドライバの運転傾向が「ブレーキ操作が遅い」だけである場合を想定する。また、「ブレーキ操作が遅い」に対応付された危険情報が、図7に示されるように、「前方車両への衝突」、「人の飛び出し」が含まれるが、「歩行者との接触」が含まれていないとする。この場合では、制御部20は、「前方車両への衝突」、「人の飛び出し」は危険情報として取得するが、「歩行者との接触」は取得しない。   For example, in the case of the same planned travel route and the planned travel time zone of each road section as in the normal display mode, as shown in FIG. 6, the driver ID is “AA001”, and the driving tendency of the driver Is assumed to be only “the brake operation is slow”. Further, as shown in FIG. 7, the danger information associated with “slow brake operation” includes “collision with the vehicle ahead” and “jumping out of person”, but “contact with pedestrian” Is not included. In this case, the control unit 20 acquires “collision with the vehicle ahead” and “popping out of a person” as danger information, but does not acquire “contact with a pedestrian”.

したがって、地図形式では、図10に示すように、タッチパネル11aに表示された地図画面55では、「歩行者との接触」の危険情報に対応するマークは表示されず、「人の飛び出し」の危険情報がある道路区間に点線53bが表示され、「前方車両との衝突」の危険情報がある道路区間に星型のマーク53cが表示される。また、図11に示すようにリスト形式の場合では、9時〜10時の時間帯に「人の飛び出し」が、また10時〜11時の時間帯に「前方車両との衝突」が表示された表示画面56がタッチパネル11aに表示される。   Therefore, in the map format, as shown in FIG. 10, the map screen 55 displayed on the touch panel 11a does not display the mark corresponding to the danger information of “contact with pedestrians”, and the danger of “popping out of people”. A dotted line 53b is displayed on the road section with the information, and a star mark 53c is displayed on the road section with the danger information “collision with the preceding vehicle”. Further, in the case of the list format as shown in FIG. 11, “popping out a person” is displayed in the time zone from 9:00 to 10:00, and “collision with the preceding vehicle” is displayed in the time zone from 10:00 to 11:00. The display screen 56 is displayed on the touch panel 11a.

このように、絞込表示モードでは、運転傾向に応じてドライバが必要とする危険情報だけに絞り込んで提供される。なお、この例では、運転傾向に対応した危険情報に絞り込んでいるが、その他の条件で危険情報を絞り込んでもよい。また、走行予定ルートが1つの絞込条件と考えることもできる。したがって、例えば走行予定ルートという絞込条件を外して、地図画像として表示しているエリアの各道路区間について、ドライバの運転傾向に応じた危険情報だけを表示してもよい。また、任意の時間帯を指定して、指定した時間帯の危険情報だけを表示してもよい。1つあるいは複数の危険情報を任意に指定して、その指定された危険情報だけが表示されるようにしてもよい。もちろん、複数の条件を組み合わせて表示する危険情報を絞り込んでもよい。   Thus, in the narrowed-down display mode, only the danger information required by the driver is narrowed down and provided according to the driving tendency. In this example, the risk information corresponding to the driving tendency is narrowed down, but the risk information may be narrowed down under other conditions. Also, the planned travel route can be considered as one narrowing condition. Therefore, for example, it is possible to remove the narrowing condition of the planned travel route and display only the danger information corresponding to the driving tendency of the driver for each road section of the area displayed as the map image. Alternatively, an arbitrary time zone may be designated and only the danger information for the designated time zone may be displayed. One or a plurality of danger information may be arbitrarily designated, and only the designated danger information may be displayed. Of course, danger information to be displayed by combining a plurality of conditions may be narrowed down.

上記の絞込表示モードでは、ドライバの運転傾向に応じた危険情報を表示し、それ以外の危険情報を表示しないことで、それらの出力態様を異なったものとしているが、異なる出力態様はこれに限定されない。図12の例では、運転傾向に応じた危険情報を、それ以外の危険情報よりも強調して表示している。この図12では、運転傾向に応じた危険情報がマーク53a,53bとして表示されており、運転傾向に対応していない危険情報のマーク53cは、マーク53a,53bよりも薄い濃度で表示している。これにより、マーク53a,53bがマーク53cに対して強調される。   In the above-described narrowed display mode, the danger information corresponding to the driving tendency of the driver is displayed, and other danger information is not displayed, so that their output modes are different. It is not limited. In the example of FIG. 12, the danger information corresponding to the driving tendency is displayed more emphasized than the other danger information. In FIG. 12, the danger information corresponding to the driving tendency is displayed as marks 53a and 53b, and the danger information mark 53c not corresponding to the driving tendency is displayed at a lighter density than the marks 53a and 53b. . Thereby, the marks 53a and 53b are emphasized with respect to the mark 53c.

図13,図14は、カーナビゲーション装置の案内表示画面に危険情報を表示する例を示している。なお、以下に説明する他は、上記実施形態と同じであり、同じ構成部材には同一の符号を付してその詳細な説明を省略する。   13 and 14 show an example in which danger information is displayed on the guidance display screen of the car navigation device. In addition, except being demonstrated below, it is the same as the said embodiment, The same code | symbol is attached | subjected to the same structural member, and the detailed description is abbreviate | omitted.

タブレット端末11は、メモリカード61に対するデータの書き込み・読み込みを行うインタフェース回路62を備え、メモリカード61が着脱自在にされている。制御部20は、走行予定ルート及び各道路区間の走行予定時間帯に基づいて、危険情報を対応する道路区間の位置情報とともに地図DB14から取得し、取得した各危険情報及びそれらの位置情報と、走行予定ルートとを、タブレット端末11に装着されているメモリカード61にインタフェース回路62を介して書き込む。メモリカード61は、危険情報と位置情報の書き込み完了後に、タブレット端末11から取り外されて、車両に搭載されたカーナビゲーション装置64に装着される。   The tablet terminal 11 includes an interface circuit 62 for writing / reading data to / from the memory card 61, and the memory card 61 is detachable. The control unit 20 acquires risk information from the map DB 14 along with the position information of the corresponding road section based on the planned travel route and the planned travel time zone of each road section, and the acquired risk information and their position information, The planned travel route is written to the memory card 61 attached to the tablet terminal 11 via the interface circuit 62. The memory card 61 is removed from the tablet terminal 11 after completion of the writing of the danger information and the position information, and is attached to the car navigation device 64 mounted on the vehicle.

カーナビゲーション装置64は、周知のように表示した地図画像上に車両の現在位置を表示したり、目的地へのルート案内を行なうものである。カーナビゲーション装置64には、地図表示用データを記憶した記憶部65、自車両の現在位置を測定するGPS受信機66、各部を制御するナビ制御部67、ディスプレイ68を備えている。ナビ制御部67は、記憶部65から現在地の周辺の地図データを読み出して、図14に示すように、ディスプレイ68に案内表示画面69を表示する。案内表示画面69には、読み出した地図データにより、現在地周辺の地図画像70が表示される。また、メモリカード61から読み出した走行予定ルートを示す予定ルートR2、GPS受信機66の測定結果に基づいた自車両の位置に自車マークPを地図画像70に重ねて表示する。   The car navigation device 64 displays the current position of the vehicle on a map image displayed as is well known and provides route guidance to the destination. The car navigation device 64 includes a storage unit 65 that stores map display data, a GPS receiver 66 that measures the current position of the host vehicle, a navigation control unit 67 that controls each unit, and a display 68. The navigation control unit 67 reads out map data around the current location from the storage unit 65 and displays a guidance display screen 69 on the display 68 as shown in FIG. A map image 70 around the current location is displayed on the guidance display screen 69 based on the read map data. Further, the host vehicle mark P is superimposed on the map image 70 at the position of the host vehicle based on the planned route R2 indicating the planned driving route read from the memory card 61 and the measurement result of the GPS receiver 66.

そして、上記の予定ルートR2の表示の際には、メモリカード61に書き込まれている各道路区間の位置情報を参照し、表示中の地図範囲内の各道路区間の危険情報をメモリカード61から読み出して、案内表示画面69上の対応する道路区画に、あるいはその近傍に表示する。図14では、現在走行中の道路区間とその前方の道路区間に、「歩行者との接触」の危険情報のマーク71が表示されている。   When the planned route R2 is displayed, the position information of each road section written in the memory card 61 is referred to, and the danger information of each road section in the displayed map range is read from the memory card 61. It is read out and displayed on the corresponding road section on the guidance display screen 69 or in the vicinity thereof. In FIG. 14, danger information marks 71 of “contact with pedestrians” are displayed on the currently traveling road section and the road section ahead.

このように、カーナビゲーション装置64の表示された案内表示画面上に危険情報を表示することによって、走行中に危険情報をドライバに提供することができる。なお、このカーナビゲーション装置の表示においても、運転傾向に応じて特定された危険情報と、それ以外の危険表時との表示を異なったものとすることができる。   Thus, by displaying the danger information on the displayed guidance display screen of the car navigation device 64, the danger information can be provided to the driver during traveling. Also in the display of this car navigation device, the display of the danger information specified according to the driving tendency and the other danger tables can be made different.

この実施形態では、タブレット端末と、カーナビゲーション装置によって情報提供装置が構成されるが、カーナビゲーション装置が直接に地図DBや運転傾向分析装置にアクセスして各種情報を取得してもよい。また、カーナビゲーション装置としては、例えば収集端末装置や情報提供装置となるタブレット端末にカーナビゲーション用のアプリケーションをインストールしたものであってもよい。   In this embodiment, the information providing device is configured by the tablet terminal and the car navigation device, but the car navigation device may directly access the map DB and the driving tendency analysis device to acquire various information. In addition, as a car navigation device, for example, an application for car navigation may be installed in a tablet terminal serving as a collection terminal device or an information providing device.

上記各実施形態では、収集された画像を1枚ずつ解析することで、危険因子の抽出を行っているが、収集された複数の画像をまとめて解析することで危険因子を抽出してもよい。このようにすれば、例えば、他車の動き、他車が停止していること、追い越しする車両が多いなどの危険因子を抽出して利用することができる。また、静止画に代えて動画を撮影してもよい。また、画像と操作挙動情報のそれぞれから危険因子の抽出を行っているが、画像だけから危険因子の抽出を行ってもよい。   In each of the above embodiments, risk factors are extracted by analyzing collected images one by one. However, risk factors may be extracted by analyzing a plurality of collected images collectively. . In this way, for example, it is possible to extract and use risk factors such as the movement of other vehicles, that other vehicles are stopped, and that many vehicles are overtaking. A moving image may be taken instead of a still image. Further, although risk factors are extracted from each of the image and the operation behavior information, the risk factors may be extracted from only the image.

さらに、危険情報を出力する際に、時間帯にかかわらず、同一区間の危険情報を出力、表示してもよい。また、時間帯の他に、危険が発生するおそれがある月日、季節、曜日、祭日、特定の日(例えば5日、10日,15日,20日、25日など)、午前/午後、天候などの属性を危険情報にそれぞれ付与しておき、その属性で危険情報を絞り込んで出力・表示してもよい。   Furthermore, when the danger information is output, the danger information of the same section may be output and displayed regardless of the time zone. In addition to the time zone, the month, season, day of the week, national holidays, specific days (for example, 5, 10, 15, 20, 25, etc.), AM / PM, An attribute such as weather may be assigned to the danger information, and the danger information may be narrowed down by the attribute and output / displayed.

登録されている危険情報に基づいてドライバの警告を与える場合、記号やメッセージの表示以外にも、光の点灯、警告音や音声による警告、臭いによる警告、接触・振動・熱による警告を行ってもよい。この場合にも、それらを出力するしないの他に、運転傾向に応じた危険情報とそれ以外とで光の明るさや色を変える、違う警告音を出力する、違う臭いを出力する、違う接触・振動・熱を出すなど、出力態様を変えるのがよい。   When giving a driver warning based on the registered danger information, in addition to displaying symbols and messages, light warning, warning sound and voice warning, smell warning, contact / vibration / heat warning, etc. Also good. Also in this case, in addition to not outputting them, changing the brightness and color of the light according to the danger information according to the driving tendency and others, outputting different warning sounds, outputting different odors, different contact / It is better to change the output mode such as generating vibration and heat.

10 危険情報処理システム
11 タブレット端末
12 危険情報処理装置
14 地図データベース
31 収集部
32 危険因子抽出部
34 判定部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Risk information processing system 11 Tablet terminal 12 Risk information processing apparatus 14 Map database 31 Collection part 32 Risk factor extraction part 34 Determination part

Claims (15)

車両周辺の画像を撮影するカメラと位置情報を取得する位置センサと前記カメラで撮影した画像と前記位置センサで取得した撮影時の位置情報とを対応付けて収集する収集端末装置とを搭載した複数台の車両を走行させ、各々の車両の運転中に撮影される画像を撮影時の位置情報に対応づけて収集する第1収集ステップと、
前記収集端末装置で収集された各画像を位置情報とともに前記各収集端末装置から収集する第2収集ステップと、
前記第2収集ステップで収集された各画像に対して画像認識を行い、画像に対応付けられた位置情報に示される地点を含む道路区間の危険因子を抽出する危険因子抽出ステップと、
同一の道路区間内の各危険因子に基づいて、当該道路区間の車両運転上の警告すべき危険種別を統計的に判定する判定ステップと、
前記判定ステップで判定された警告すべき危険種別を対応する道路区間の危険情報として登録する情報登録ステップと、
を有することを特徴とする危険情報処理方法。
A plurality of cameras equipped with a camera that captures images around the vehicle, a position sensor that acquires position information, and a collection terminal device that collects images captured by the camera and position information acquired by the position sensor in association with each other A first collection step of running a vehicle and collecting images taken during driving of each vehicle in association with positional information at the time of shooting;
A second collection step of collecting each image collected by the collection terminal device together with position information from each collection terminal device;
A risk factor extracting step of performing image recognition on each image collected in the second collecting step and extracting a risk factor of a road section including a point indicated by position information associated with the image;
A determination step for statistically determining a risk type to be warned in driving the vehicle in the road section based on each risk factor in the same road section;
An information registration step of registering the danger type to be warned determined in the determination step as the risk information of the corresponding road section;
A risk information processing method characterized by comprising:
前記判定ステップは、画像ごとに、画像から得られる1つの危険因子ないし複数の危険因子の組み合わせに基づいて、予め設定された各危険種別の危険の発生しやすさを個別危険度としてそれぞれ求め、同一道路区間の同一の危険種別についての各個別危険度から統計危険度を求め、統計危険度が一定値以上の危険種別を当該道路区間の警告すべき危険種別と判定することを特徴とする請求項1記載の危険情報処理方法。   In the determination step, for each image, based on one risk factor or a combination of a plurality of risk factors obtained from the image, the risk of occurrence of each risk type set in advance is determined as an individual risk level, A statistical risk level is obtained from each individual risk level for the same risk type on the same road section, and a risk type with a statistical risk level equal to or greater than a certain value is determined as a risk type to be warned for the road section. Item 1. The risk information processing method according to Item 1. 前記第1収集ステップは、画像のそれぞれに撮影時の時刻情報を位置情報とともに対応付けて収集し、
前記第2収集ステップは、前記第1収集ステップで収集された画像、位置情報及び時刻情報を収集し、
前記判定ステップは、同一の道路区間内の同一の時間帯に撮影された画像から抽出された各危険因子を基に、時間帯ごとに警告すべき危険種別を判定することを特徴とする請求項1または2記載の危険情報処理方法。
The first collecting step collects time information at the time of photographing together with position information for each of the images,
The second collecting step collects the image, position information and time information collected in the first collecting step,
The determination step is to determine a risk type to be warned for each time zone based on each risk factor extracted from images taken in the same time zone within the same road section. The risk information processing method according to 1 or 2.
前記第1収集ステップは、運転操作を検出した操作情報及び車両の挙動をさらに収集し、
前記第2収集ステップは、前記第1収集ステップで収集された操作情報と挙動情報をさらに収集し、
前記危険因子抽出ステップは、収集された画像と操作情報及び挙動情報のそれぞれから危険因子を抽出し、
前記判定ステップは、対応する画像と操作情報及び挙動情報とのそれぞれから抽出された各危険因子を基に各道路区間の警告すべき危険種別を判定することを特徴とする請求項1ないし3のいずれか1項に記載の危険情報処理方法。
The first collection step further collects the operation information and the behavior of the vehicle that detected the driving operation,
The second collection step further collects the operation information and behavior information collected in the first collection step,
The risk factor extraction step extracts a risk factor from each of the collected image and operation information and behavior information,
4. The determination step according to claim 1, wherein the risk type to be warned of each road section is determined based on each risk factor extracted from the corresponding image, operation information, and behavior information. The dangerous information processing method according to any one of the above items.
車両の走行予定ルート及び走行予定時間帯を入力する入力ステップと、
前記入力ステップで入力された前記走行予定ルート及び前記走行予定時間帯に基づいて、前記登録ステップによって登録された各道路区間の危険情報のうちから前記走行予定ルート上の各道路区間の前記走行予定時間帯における危険情報を取得する取得ステップと、
前記取得ステップで取得された危険情報またはこれに対応する警告情報を出力する出力ステップと、を有することを特徴とする請求項1ないし4のいずれか1項に記載の危険情報処理方法。
An input step for inputting a planned travel route and a planned travel time zone of the vehicle;
Based on the planned travel route and the planned travel time zone input in the input step, the travel schedule of each road section on the planned travel route from the danger information of each road section registered by the registration step. An acquisition step for acquiring danger information in a time zone;
The risk information processing method according to any one of claims 1 to 4, further comprising: an output step of outputting the danger information acquired in the acquisition step or warning information corresponding thereto.
前記出力ステップは、前記走行予定ルートを含む地図画像を表示し、取得した各危険情報またはこれに対応する警告情報を、表示された前記地図画像上の対応する道路区間に関連付けて表示することを特徴とする請求項5記載の危険情報処理方法。   The output step displays a map image including the planned travel route, and displays each acquired risk information or warning information corresponding thereto in association with a corresponding road section on the displayed map image. 6. The risk information processing method according to claim 5, wherein 前記出力ステップは、車両に搭載された表示装置に地図画像と各危険情報またはこれに対応する警告情報を表示することを特徴とする請求項6記載の危険情報処理方法。   7. The danger information processing method according to claim 6, wherein the output step displays a map image and each danger information or warning information corresponding thereto on a display device mounted on the vehicle. 車両に搭載されたカメラによって、車両の運転中に車両周辺を撮影した画像と、各画像に対応付けられた撮影時の位置情報を複数の車両から収集する収集部と、
前記収集部で収集された各画像に対して画像認識を行い、画像に対応付けられた位置情報に示される地点を含む道路区間の危険因子を抽出する危険因子抽出部と、
同一の道路区間内の各危険因子に基づいて、当該道路区間の車両運転上の警告すべき危険種別を統計的に判定する判定部と、
前記判定部で判定された警告すべき危険種別を対応する道路区間の危険情報として登録する情報登録部と、
を備えることを特徴とする危険情報処理装置。
An image obtained by photographing the periphery of the vehicle while driving the vehicle by a camera mounted on the vehicle, and a collection unit that collects position information at the time of photographing associated with each image from a plurality of vehicles,
Recognizing each image collected by the collection unit, a risk factor extraction unit that extracts a risk factor of a road section including a point indicated by position information associated with the image;
Based on each risk factor in the same road section, a determination unit that statistically determines a risk type to be warned in driving the vehicle in the road section,
An information registration unit that registers the risk type to be warned determined by the determination unit as the risk information of the corresponding road section;
A risk information processing apparatus comprising:
前記判定部は、画像ごとに、画像から得られる1つの危険因子ないし複数の危険因子の組み合わせに基づいて、予め設定された各危険種別の危険の発生しやすさを個別危険度としてそれぞれ求め、同一道路区間の同一の危険種別についての各個別危険度から統計危険度を求め、統計危険度が一定値以上の危険種別を当該道路区間の警告すべき危険種別と判定することを特徴とする請求項8記載の危険情報処理装置。   The determination unit, for each image, based on one risk factor or a combination of a plurality of risk factors obtained from the image, to determine the risk of occurrence of each risk type set in advance as an individual risk, A statistical risk level is obtained from each individual risk level for the same risk type on the same road section, and a risk type with a statistical risk level equal to or greater than a certain value is determined as a risk type to be warned for the road section. Item 9. The danger information processing apparatus according to Item 8. 前記収集部は、位置情報とともに画像に対応付けられた撮影時の時刻情報を収集し、
前記判定部は、同一の道路区間内の同一の時間帯に撮影された画像から抽出された各危険因子を基に、時間帯ごとに警告すべき危険種別を判定することを特徴とする請求項8または9記載の危険情報処理装置。
The collection unit collects time information at the time of photographing associated with an image together with position information,
The determination unit determines a risk type to be warned for each time zone based on each risk factor extracted from images taken in the same time zone within the same road section. The danger information processing apparatus according to 8 or 9.
前記収集部は、運転操作を検出した操作情報及び車両の挙動を検出した挙動情報をさらに収集し、
前記危険因子抽出部は、収集された画像と操作情報及び挙動情報のそれぞれから危険因子を抽出し、
前記判定部は、対応する画像と操作情報及び挙動情報とのそれぞれから抽出された各危険因子を基に各道路区間の警告すべき危険種別を判定することを特徴とする請求項8ないし10のいずれか1項に記載の危険情報処理装置。
The collection unit further collects operation information for detecting driving operations and behavior information for detecting vehicle behavior,
The risk factor extraction unit extracts risk factors from each of the collected images and operation information and behavior information,
The said determination part determines the risk classification which should be warned of each road area based on each risk factor extracted from each of a corresponding image, operation information, and behavior information. The danger information processing apparatus according to any one of the preceding claims.
請求項8ないし11のいずれか1項に記載された危険情報処理装置と、情報提供装置とを備え、
前記情報提供装置は、
車両の走行予定ルート及び走行予定時間帯を入力する入力部と、
前記入力ステップで入力された前記走行予定ルート及び前記走行予定時間帯に基づいて、前記危険情報処理装置によって登録された各道路区間の危険情報のうちから前記走行予定ルート上の各道路区間の前記走行予定時間帯における危険情報を取得する取得部と、
前記取得部で取得した危険情報またはこれに対応する警告情報を出力する出力部と、
を備えることを特徴とする危険情報処理システム。
A risk information processing device according to any one of claims 8 to 11 and an information providing device,
The information providing apparatus includes:
An input unit for inputting a planned travel route and a planned travel time zone of the vehicle;
Based on the planned travel route and the planned travel time zone input in the input step, the risk information of each road section on the planned travel route from among the risk information of each road section registered by the risk information processing device. An acquisition unit for acquiring danger information in the scheduled driving time zone;
An output unit that outputs the danger information acquired by the acquisition unit or warning information corresponding thereto;
A risk information processing system comprising:
前記出力部は、前記走行予定ルートを含む地図画像を表示し、取得した各危険情報またはこれに対応する警告情報を、表示された前記地図画像上の対応する道路区間に関連付けて表示するディスプレイであることを特徴とする請求項12記載の危険情報提供システム。   The output unit is a display that displays a map image including the planned travel route, and displays each acquired risk information or warning information corresponding thereto in association with a corresponding road section on the displayed map image. 13. The danger information providing system according to claim 12, wherein the danger information providing system is provided. 前記ディスプレイは、車両に搭載される装置のものであることを特徴とする請求項13記載の危険情報処理システム。   The danger information processing system according to claim 13, wherein the display is of a device mounted on a vehicle. 車両に搭載されたカメラによって、車両の運転中に車両周辺を撮影した画像と、各画像に対応付けられた撮影時の位置情報を複数の車両から収集する収集ステップと、
前記収集ステップで収集された各画像に対して画像認識を行い、当該画像に対応づけられた位置情報に示される地点を含む道路区間の危険因子を抽出する危険因子抽出ステップと、
同一の道路区間内の各危険因子に基づいて、当該道路区間の車両運転上の警告すべき危険種別を統計的に判定する判定ステップと、
前記判定ステップで判定された警告すべき危険種別を対応する道路区間の危険情報として登録する情報登録ステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
An image obtained by photographing the periphery of the vehicle during driving of the vehicle by a camera mounted on the vehicle, and a collection step of collecting position information at the time of photographing associated with each image from a plurality of vehicles;
A risk factor extraction step of performing image recognition on each image collected in the collecting step and extracting a risk factor of a road section including a point indicated by position information associated with the image;
A determination step for statistically determining a risk type to be warned in driving the vehicle in the road section based on each risk factor in the same road section;
An information registration step of registering the danger type to be warned determined in the determination step as the risk information of the corresponding road section;
A program that causes a computer to execute.
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