JP3499819B2 - Operation analysis system, operation analysis method, and computer program - Google Patents

Operation analysis system, operation analysis method, and computer program

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JP3499819B2
JP3499819B2 JP2000339496A JP2000339496A JP3499819B2 JP 3499819 B2 JP3499819 B2 JP 3499819B2 JP 2000339496 A JP2000339496 A JP 2000339496A JP 2000339496 A JP2000339496 A JP 2000339496A JP 3499819 B2 JP3499819 B2 JP 3499819B2
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敏男 大門
通保 田野
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東京海上リスクコンサルティング株式会社
株式会社データ・テック
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Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、複数の顧客の各々
によって収集された、当該顧客に所属する運転者による
移動体の運行状況を表す電子情報を集中的に受領して、
運転手毎、顧客毎、顧客間の運転者による移動体の運行
状況の相対評価及びそれに対応するメッセージ情報等を
個別的に提示するための情報処理の仕組みに関する。こ
こで、「運行状況」とは、運転者の操作に応じて変化す
る移動体の前進/後退状態、停止状態、発進状態、加速
状態、減速状態、旋回状態その他の運行に関わる状態を
いう。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention centrally receives electronic information, which is collected by each of a plurality of customers and represents the operating status of a moving body by a driver belonging to the customer,
The present invention relates to an information processing mechanism for individually presenting a relative evaluation of a traveling state of a moving body by a driver, a customer, a driver between customers, and message information corresponding to the relative evaluation. Here, the "operational state" refers to a forward / backward state, a stopped state, a starting state, an accelerating state, a decelerating state, a turning state, and other operating-related states of the moving body that change according to a driver's operation.

【0002】[0002]

【発明の背景】交通事故が発生した場合、その発生原因
や発生状況を当事者以外の者が事後的に分析することは
困難である。通常、このような分析は、現場の状況証
拠、運転者や目撃者からの証言等を判断材料として行う
ことになる。しかし、このような形態での分析は、多分
に感覚的、概括的であり、正確性に欠ける。そこで、デ
ータレコーダに車両の挙動内容及び走行状況を表すデー
タを記録しておき、事故発生時にこの記録データをコン
ピュータ装置で解析することで、事故状況を再現するこ
とも試みられている。このデータレコーダは、角速度計
や加速度計等の挙動センサ、速度計や車両計器からの走
行パルスを入力とする車速センサ、不揮発性のメモリ及
びその記録制御手段を備え、各センサで測定したデータ
をメモリに一定時間分、随時更新しながら記録するよう
に構成される。交通事故が発生したときは、このデータ
レコーダのメモリから記録データを読み出して解析す
る。例えば、事故発生後に停止した時点から一定時間遡
った走行状況をコンピュータ装置による画像処理等を通
じて再現する。これにより、事故発生時点の状況が客観
的に明らかになり、事故発生原因等も正しく把握できる
ようになる。
BACKGROUND OF THE INVENTION When a traffic accident occurs, it is difficult for a person other than the parties concerned to analyze the cause and status of the occurrence after the fact. Usually, such an analysis is performed by using evidence of the situation in the field, testimony from a driver or a witness, etc. as a judgment material. However, such forms of analysis are probably sensory, general, and inaccurate. Therefore, it has also been attempted to reproduce the accident situation by recording data representing the behavior content and running situation of the vehicle in a data recorder and analyzing the recorded data with a computer when an accident occurs. This data recorder is equipped with a behavior sensor such as an angular velocity meter and an accelerometer, a vehicle speed sensor that receives travel pulses from a speedometer and a vehicle instrument, a non-volatile memory and its recording control means. It is configured to record in a memory for a certain time while updating it at any time. When a traffic accident occurs, the recorded data is read from the memory of this data recorder and analyzed. For example, a traveling situation that goes back a certain time from the time of stopping after the occurrence of an accident is reproduced through image processing by a computer device or the like. This makes it possible to objectively clarify the situation at the time of the accident and correctly understand the cause of the accident.

【0003】しかしながら、このような解析は、特定の
企業あるいは個人のレベルで完結的に行われているにす
ぎず、それを普及させるには、一定の限界があった。例
えば、企業において、データレコーダを含む一定水準以
上のシステム環境の構築を行う必要があるが、そのため
には多大なコストがかかり、システム構築に対する強い
動機付けがない限り、それが困難である。また、解析に
は高度な解析能力と経験をもつ専門家が必要となるが、
このような専門家の数が非常に少ないため、企業毎に確
保することは現実的でない。
However, such an analysis is only completed at the level of a specific company or individual, and there has been a certain limit to its widespread use. For example, in a company, it is necessary to build a system environment including a data recorder at a certain level or higher, but this requires a great deal of cost and is difficult unless there is a strong incentive to build the system. In addition, analysis requires specialists with advanced analysis ability and experience,
The number of such experts is so small that it is not realistic to secure it for each company.

【0004】運転者数が少ない企業の場合には他の運転
者との客観的な相対比較ができない。この点に関して
は、一企業における情報のみならず、同業他社の情報を
用いて解析ができれば、より客観的な解析が行うことが
できる可能性がある。また、複数企業からの運行状況を
表す情報を集中させ、専門家がそれらの情報に基づく客
観的な解析を行うことで解決が可能かもしれない。しか
し、それには企業の利害に拘束されない専門の第三者管
理機関が必要となる。従来、このような第三者管理機関
は存在しない。また、仮に第三者管理機関が存在したと
しても、各企業から迅速且つ効果的に運行状況を収集し
て解析結果をフィードバックするインフラストラクチャ
が確立されていない。さらに、各企業で収集された運行
状況を収集しようとしても、通常は、各企業に対するデ
ータ送信の動機付けができない。
In the case of a company with a small number of drivers, it is not possible to make an objective relative comparison with other drivers. Regarding this point, if analysis can be performed using not only information of one company but also information of other companies in the same industry, there is a possibility that more objective analysis can be performed. In addition, it may be possible to solve the problem by concentrating the information indicating the operation status from multiple companies and having an expert perform an objective analysis based on the information. However, it requires a specialized third-party authority that is not bound by the interests of the company. Conventionally, there is no such third party management organization. Even if there is a third-party management organization, the infrastructure for quickly and effectively collecting operation status from each company and feeding back the analysis results is not established. Furthermore, even if an attempt is made to collect the operation status collected by each company, it is usually impossible to motivate each company to transmit data.

【0005】本発明は、このような背景に鑑み、客観的
な運行状況の解析を可能にするとともに解析結果を効果
的に配信する技術を提供することを主たる課題とする。
In view of such a background, the present invention has as its main object to provide a technique capable of objectively analyzing the operating condition and effectively delivering the analysis result.

【0006】[0006]

【課題を解決するための手段】本発明は、複数の顧客の
各々が操作する各顧客端末から、それぞれ当該顧客に属
する運転者の運転に起因する移動体の運行状況が運転者
毎に定量化された第1電子情報、及び、前記定量化の際
に用いられた当該移動体の挙動特徴の計測データを含む
第2電子情報を、通信網又は所定の記録媒体の読みとり
機構を通じて受領する受領手段と;各顧客端末から受領
した前記第1電子情報及び前記第2電子情報を、所定の
メモリに蓄積させる電子情報蓄積手段と;前記メモリに
蓄積されてい第1電子情報に基づく同一顧客内、同業
種顧客間又は異業種顧客間の運転者同士の前記運行状況
相対評価処理を、即時処理として行う第1評価処理
段と;この第1評価処理手段とは選択的に起動され、
記メモリに蓄積されている第2電子情報に基づく前記即
時処理よりも詳細な運行状況の相対評価処理を、バッジ
処理として行う第2評価処理手段と;前記即時処理又は
前記バッジ処理の結果情報評価対象となった運転者
が所属する顧客の顧客端末に提示する情報提示手段と;
を備えてなる、運行解析システムを提供する。前記第1
評価処理手段及び前記第2評価処理手段は、例えば、各
顧客端末から受領した電子情報から運転開始から運転終
了までの間の移動体の挙動特徴を特定する挙動分析モジ
ュール、運転者別や顧客別の挙動操作の統計分析により
運転傾向性の特徴の判定用情報を生成する統計分析モジ
ュール、個々の運転者の運転傾向性あるいは特定の運転
者の運転傾向性に対する他の運転者の運転傾向性の相違
を判定するための判定用情報を生成する傾向性分析モジ
ュール、車両の燃料消費傾向を運転者別に分析して定量
化して効率の良い走行と効率の悪い走行とを区別できる
ようにするための判定用情報を生成する燃料相関分析モ
ジュールのいずれか、あるいは複数のモジュールを同時
に起動実行することにより、前記相対評価処理を行うこ
とを特徴とする。前記相対評価処理は、例えば、前記メ
モリに蓄積されている第1電子情報又は第2電子情報の
うち個々の運転者による運行状況を特定するための数値
データの所定期間毎の平均値と、複数の運転者による運
行状況を特定するための数値データの標準偏差とを演算
し、この標準偏差と前記平均値の偏差を比較する処理
である。前記第1電子情報及び前記第2電子情報が、イ
ベント発生時に生じた複数種類の移動体の挙動特徴を特
定するための数値データを含む情報である場合、前記相
対評価処理、個々の運転者の前記第1電子情報又は前
記第2電子情報に含まれる異種データ間の相関分析を行
い、この相関分析結果に基づいて当該運転者によるイベ
ント発生の因果関係を定量化する処理とすることができ
る。前記相対評価処理は、また、前記メモリに蓄積され
ている第1電子情報又は第2電子情報のうち、運転者に
よる運行状況を特定するための数値データのすべての運
転者についての平均値とその標準偏差1、ならびに、
々の運転者についての平均値とその標準偏差2を演算す
るとともに、演算された標準偏差1と標準偏差2とを比
較する処理、あるいは、前記メモリに蓄積されている
1電子情報又は第2電子情報と所定の条件パターンとを
対比することにより危険な挙動の発生の有無と当該運転
者による運転の癖とを検出する処理であってもよい。な
お、相対評価処理が前記比較する処理を行う場合におい
て、前記第1評価処理手段及び前記第2評価処理手段
は、通常の運行状況とは異なる特別運行状況を呈した運
転者を、前記評価対象となった運転者として特定するよ
うに構成することもできる。前記受領手段は、前記通信
網を通じて、前記第1電子情報を所定の時間間隔又は
アルタイムでオンライン受領するとともに、前記読みと
り機構を通じて、前記第2電子情報を前記第1電子情報
よりも長い時間間隔でオフライン受領するように構成さ
れており、前記受領手段がオンライン受領したときには
前記第1評価処理手段が起動し、前記受領手段がオフラ
イン受領したときには前記第2評価処理手段が起動する
ように構成されている。前記第1評価処理手段は、例え
ば、顧客のニーズに応じて予め定めた評価条件パターン
と前記第1電子情報との比較に基づく定型的な相対評価
処理を行うものであり、前記第2評価処理手段は、デー
タベース化された専門家の知識と前記第2電子情報とに
基づく相対評価処理を行うものである。前記情報提示手
段は、例えば、前記相対評価処理の結果情報を同一顧客
内、同業種顧客間、異業種顧客間のいずれか毎に分類
、この分類結果を各顧客が前記顧客端末を通じて視認
可能な形態で提示するものである。あるいは、前記情報
提示手段は、運行状況の評価結果に応じて出力するメッ
セージ情報を評価項目と対応付けて格納したメッセージ
データベースを備えており、前記相対評価処理により特
定された評価項目に対応するメッセージ情報を前記メッ
セージデータベースより読み出し、このメッセージ情報
に、前記評価対象となった運転者の情報を埋め込んで出
力するように構成される。前記情報提示手段は、各顧客
に配信するための評価結果用帳票を記録した帳票データ
ベースを備えており、前記相対評価処理の結果情報を、
前記帳票データベースから帳票を読み出した帳票上にマ
ッピングして出力するように構成される態様もある
SUMMARY OF THE INVENTION The present invention is, from the customer terminal to each of a plurality of customer operation, operation status of the mobile each you due to driving of the driver belonging to the customer by the driver
The first electronic information quantified for each , and the quantification
The second electronic information including the measurement data of the behavioral characteristics of the moving body used for the reading of the communication network or a predetermined recording medium.
Receiving means and for receiving through mechanism; the first electronic information and the second electronic information received from the customer terminal, a predetermined
Electronic information storage means and for Ru is accumulated in the memory; the same customer based on the first electronic information that is <br/> stored in the memory, the operation status of the driver between between same industry customer or between different industries customers
Of the relative evaluation process, a first evaluation process hand <br/> stage performing as an immediate treatment; this first evaluation processing means is selectively activated, before
The above-mentioned prompt based on the second electronic information stored in the memory.
More detailed relative evaluation processing of operating status than time processing , badge
Second evaluation processing means for performing processing ; information presenting means for presenting the result information of the immediate processing or the badge processing to the customer terminal of the customer to which the driver who is the evaluation object belongs;
Consisting comprise, providing a luck line analysis system. The first
The evaluation processing means and the second evaluation processing means are, for example,
From the start of operation to the end of operation based on the electronic information received from the customer terminal
Behavior analysis module to identify the behavioral characteristics of a moving object until completion
By statistical analysis of behavioral operations by vehicle, driver and customer
A statistical analysis module for generating information for determining driving tendency characteristics
Vehicle, individual driver's driving tendency or specific driving
Difference of driving tendency of other drivers with respect to driving tendency of driver
The tendency analysis module that generates the judgment information for judging
And fuel consumption trends of vehicles and vehicles are analyzed and quantified by driver
To distinguish between efficient and inefficient driving
Fuel correlation analysis module that generates determination information for
Modules or multiple modules simultaneously
The relative evaluation process can be performed by activating
And are characterized . The relative evaluation process is performed by, for example, the method described above.
Of the first electronic information or the second electronic information stored in the memory
Numerical value for identifying the operation status of each driver
The average value of the data for each predetermined period and the
Calculating a standard deviation of the numerical data for identifying the row status is a process of comparing the deviation between the average value and the standard deviation. If the first electronic information and the second electronic information are
Characterize the behavioral characteristics of multiple types of moving objects when a vent occurs.
If the information including the numerical data for the constant, the relative evaluation processing, performs a correlation analysis between dissimilar data included in the first electronic information or the second electronic information of the individual driver, this correlation analysis It can be a process to quantify the causal relationship of the event occurrence by the driver based on the result.
It The relative evaluation process is also stored in the memory.
Of the first electronic information or the second electronic information provided, all the numerical data for identifying the operating status by the driver
A process of calculating the average value and the standard deviation 1 of the transferee, and the average value and the standard deviation 2 of each driver, and comparing the calculated standard deviation 1 and the standard deviation 2 , or also the first electronic information stored in said memory met process detects the habit of the driver due to the presence or absence and the driver of the occurrence of the dangerous behavior by comparing the second electronic information and a predetermined condition pattern May be. Na
When the relative evaluation process performs the comparison process
The first evaluation processing means and the second evaluation processing means
Can also be configured to identify a driver who has a special operation status different from the normal operation status as the driver who is the evaluation target . The receiving means is the communication
Through the network, the first electronic information a predetermined time interval or Li
Along with the online received in real-time, may read the
Is configured to receive the second electronic information offline at a longer time interval than the first electronic information through the storage mechanism, and when the receiving means receives online, the first evaluation processing means is activated, and The second evaluation processing means is activated when the receiving means receives the offline information. The first evaluation processing means is, for example, an evaluation condition pattern that is predetermined according to the needs of the customer.
And the first electronic information are compared with each other to perform a typical relative evaluation process, and the second evaluation processing means is a data evaluation device.
To the knowledge of the database of the experts and the second electronic information
Based on this, a relative evaluation process is performed. The information presenting means, for example, classifies the result information of the relative evaluation processing into any of the same customer, between customers of the same industry, and between customers of different industries, and each customer can visually recognize the classification result through the customer terminal It is presented in various forms. Alternatively, the information presenting means outputs a message output according to the evaluation result of the operation status.
A message that stores sage information in association with evaluation items
It is equipped with a database, and can be
The message information corresponding to the specified evaluation item is added to the above message.
Read this message information from the sage database
Embedded in the information of the driver who was evaluated above.
Configured to force. The information presenting means is for each customer.
Data that records the evaluation result form for distribution to
It has a base, and the result information of the relative evaluation process is
The form is read out from the form database and is displayed on the form.
There is also a mode in which the output is performed by wrapping .

【0007】 本発明は、また、複数の顧客の各々が
作する各顧客端末から、それぞれ当該顧客に属する運転
の運転に起因する移動体の運行状況が運転者毎に定量
化された電子情報を、通信網又は所定の記録媒体の読み
とり機構を通じて受領する受領手段と;各顧客端末から
受領した電子情報所定のメモリに蓄積させる電子情報
蓄積手段と;前記メモリに蓄積されている電子情報から
移動体の特異な挙動の発生回数が相対的に少ない運転者
を特定するとともに、特定した運転者による移動体の
行状況を模範運行状況として認定し、この模範運行状況
評価対象となる他の運転者による移動体の運行状況
の相対評価処理を行うことで、当該他の運転者の運転操
作傾向を表す情報を生成する評価処理手段と;生成され
た運転操作傾向を表す情報を当該他の運転者が所属する
顧客の顧客端末に提示する情報提示手段と;を備えてな
る、運行解析システムを提供する。上記の各運行解析シ
ステムは、それぞれコンピュータとそのコンピュータが
読み取り可能なコンピュータプログラムとの協働によっ
ても実現が可能である。このようなコンピュータによっ
て上記の各機能手段による情報処理が段階的に実行され
る場合、各段階の手順は、コンピュータによる運行解析
方法として把握される。このコンピュータプログラム
は、コンピュータ読み取り可能な形態であれば、その存
在形態は問わない。
The present invention also provides for each of a plurality of customers to operate.
From each customer terminal to work, operation status of the mobile each due to driving of the driver belonging to the customer quantified each driver
Read the digitized electronic information on a communication network or a specified recording medium.
A receiving means for receiving through taking mechanism; and the electronic information storing means Ru is accumulated in a predetermined memory electronic information received from the customer terminal; from the electronic information stored in the memory
A driver with a relatively low number of occurrences of unusual behavior of a moving body
As well as identifying, certifies luck <br/> line status of the mobile body according to the identified driver as a model operation situation, the operation status of the mobile body according to another driver to be evaluated this model operation status
By performing relative evaluation process, the evaluation processing means for generating information representing a driving operation tendency of the other drivers; generated
It comprises a; was driving information indicating the operation tendency and information presentation means for presenting to the customer the customer terminal to which the other driver belongs
That, to provide a service analysis system. Each operation analysis system described above can also be realized by cooperation between a computer and a computer program readable by the computer. When information processing by each of the above functional means is executed stepwise by such a computer, the procedure of each step is grasped as an operation analysis method by the computer. The computer program may have any form as long as it is computer-readable.

【0008】[0008]

【発明の実施の形態】以下、本発明を車両の運行状況の
解析を集中的に行う運行解析システムに適用した場合の
実施の形態を説明する。本実施形態の運行解析システム
は、図1に示されるように、企業又は個人事業所等の顧
客(以下、単に「企業」と称する)に備えられる顧客端
末2がインターネットLを介してアクセス可能なサイト
に設けられる。このサイトの運営主体は、各企業に対し
て第三者管理機関となる者である。顧客端末2は、光磁
気ディスクのような高密度記録媒体MOへの情報記録が
可能なものである。運行解析システム1が設けられるサ
イトは1箇所のみでも良く、複数箇所であっても良い。
複数のサイトを設ける場合は、各々で管理している運行
状況を表す電子情報を相互に連携して同時期に更新する
ようにする。以後の説明では、1箇所のサイトに1つの
運行解析システム1が備えられる場合の例を挙げる。
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION An embodiment in which the present invention is applied to an operation analysis system for intensively analyzing the operation status of a vehicle will be described below. In the operation analysis system of the present embodiment, as shown in FIG. 1, a customer terminal 2 provided for a customer (hereinafter, simply referred to as “company”) such as a company or an individual business establishment can access via the Internet L. It is provided on the site. The operator of this site is a person who becomes a third-party management organization for each company. The customer terminal 2 is capable of recording information on a high density recording medium MO such as a magneto-optical disk. The operation analysis system 1 may be provided at only one site or at multiple sites.
When a plurality of sites are provided, the electronic information representing the operation status managed by each site should be linked to each other and updated at the same time. In the following description, an example will be given in which one operation analysis system 1 is provided at one site.

【0009】<顧客端末>まず、顧客端末2について説
明する。顧客端末2は、顧客が操作するもので、CP
U,各種RAM,ROM,外部記憶装置を有し、BIO
Sやオペレーティングシステム(OS)等の制御プログ
ラム下で動作するコンピュータである。このコンピュー
タは、図2に示されるように、後述するデータレコーダ
3のメモリカードあるいはメモリチップ等のメモリ媒体
MBを収容してデータ記録及びその読み出しを行うリー
ダライタ21、高密度記録媒体MOにデータを記録する
ディスクドライブ22、各種設定情報の入力画面や解析
結果を確認するための表示装置23、データやコマンド
等を入力するためのデータ入力装置24、インターネッ
トLとの通信接続を行う通信接続機構25、これらの装
置又は機構と内部機能との間の入出力制御を行う入出力
制御機構26と、CPUが所定のコンピュータプログラ
ムを読み込んで実行することにより運行解析及び情報送
出に関わる企業側での処理を行うデータ処理機構27と
を有するものである。
<Customer Terminal> First, the customer terminal 2 will be described. The customer terminal 2 is operated by the customer, and CP
U, various RAM, ROM, external storage device, BIO
It is a computer that operates under a control program such as S and an operating system (OS). As shown in FIG. 2, this computer accommodates a memory medium MB such as a memory card or a memory chip of a data recorder 3 which will be described later and records and reads data in a reader / writer 21 and a high-density recording medium MO. A disk drive 22 for recording the data, a display device 23 for confirming an input screen of various setting information and an analysis result, a data input device 24 for inputting data and commands, and a communication connection mechanism for communication connection with the Internet L. 25, an input / output control mechanism 26 for controlling input / output between these devices or mechanisms and internal functions, and a company involved in operation analysis and information transmission by the CPU reading and executing a predetermined computer program. It has a data processing mechanism 27 for processing.

【0010】ここでいう、企業側の処理とは、1日毎に
発生する運行状況を表す電子情報の集計処理、後述する
「1日1行集計データ」、「危険挙動リスト」等の生成
処理、生成した1日1行集計データ等を通信接続機構2
5を介して運行解析システム1に送出する処理、生デー
タ等を高密度記録媒体MOに記録する処理、通信接続機
構25を介して運行解析システム1にアクセスし、評価
結果やメッセージ等を知得する処理等である。なお、デ
ータ処理機構27に、ウエブブラウザ機能を有する公知
のインターネットエクスプローラ(マイクロソフト社の
商標)ないし同等機能のブラウザを搭載しておき、この
ブラウザを通じて評価結果等を知得できるようにするこ
とが望ましい。
The processing on the side of the company referred to here is the processing of collecting electronic information representing the operating status occurring every day, the processing of generating "one-line data per day", "dangerous behavior list", etc., which will be described later. The communication connection mechanism 2 uses the generated one-line aggregate data per day.
The process of sending to the operation analysis system 1 via 5, the process of recording raw data and the like on the high-density recording medium MO, the operation analysis system 1 is accessed via the communication connection mechanism 25, and the evaluation result, message, etc. are known. Processing, etc. It is desirable that the data processing mechanism 27 be equipped with a known Internet Explorer (a trademark of Microsoft Corporation) having a web browser function or a browser having an equivalent function so that the evaluation result and the like can be known through this browser. .

【0011】企業の中には、イントラネットを構築して
複数の顧客端末2をセクション毎に接続しているものと
とそうでないものとがある。また、イントラネットネッ
トが構築されているかどうかを問わず、データレコーダ
3のメモリ媒体MBの記録データに基づいて上記のデー
タ処理機構27が最低限具備する上記の処理を行うプロ
グラムのほか、企業側で自社目的に応じた運行解析を行
い、解析結果を表示するための運行解析用プログラム
(以下、「専用ソフトウエア」)がデータ処理機構27
に搭載されているものとされていないものとがある。専
用ソフトウエアは、上記のデータ処理機構27が最低限
具備する上記の処理を行う機能のほか、所定期間毎、例
えば1営業日毎、あるいは1月毎にデータレコーダ3で
計測したデータを集計し、統計処理を施すことで、車両
の運行履歴や危険挙動の発生日時、発生場所、発生頻度
等のデータを、例えばグラフ、ヒストグラフ、一覧表等
を用いてビジュアルに表した帳票を自動的に作成するた
めのソフトウエアである。作成された帳票は、表示装置
23に表示され、必要に応じて、図示ないし印刷装置宛
に出力されて印刷される。1営業日単位に集計したもの
を日報といい、集計目的に応じて、運行管理日報、安全
運転日報に分類される。1月単位毎に集計したものが月
報であり、例えば1月間に生じた危険挙動の発生事実や
時刻等が時系列に帳票上に記録される。以後、イントラ
ネットを構築し且つ上記の専用ソフトウエアがデータ処
理機構27にロードされている企業を「Aタイプ企
業」、イントラネットは構築していないが専用ソフトウ
エアがロードされている企業を「Bタイプ企業」、イン
トラネットも構築せず、上記の専用ソフトウエアももた
ない企業を、「Cタイプ企業」とする。
Some companies have an intranet that connects a plurality of customer terminals 2 for each section and some do not. Further, regardless of whether or not an intranet is built, in addition to the program for performing the above-mentioned processing which the above-mentioned data processing mechanism 27 has at least based on the recorded data of the memory medium MB of the data recorder 3, the company side The data processing mechanism 27 is an operation analysis program (hereinafter, “dedicated software”) for performing operation analysis according to the company's purpose and displaying the analysis result.
There are some that are installed in and some that are not. The dedicated software has a function of performing the above-mentioned processing which the above-mentioned data processing mechanism 27 has at a minimum, and collects data measured by the data recorder 3 every predetermined period, for example, every one business day or every month, By performing statistical processing, data such as vehicle operation history, date and time of occurrence of dangerous behavior, place of occurrence, frequency of occurrence, etc. are automatically created visually using graphs, histographs, lists, etc. Is software for. The created form is displayed on the display device 23 and, if necessary, is output to an illustrated or printing device and printed. A daily report is a collection of one business day, and is classified into an operation management daily report and a safe driving daily report according to the purpose of aggregation. A monthly report is collected for each month, and for example, the fact that dangerous behavior has occurred in January, the time, and the like are recorded in time series on a form. Thereafter, a company that builds an intranet and has the above-mentioned dedicated software loaded in the data processing mechanism 27 is an "A type company", and a company that does not build an intranet but has the dedicated software loaded is a "B type". "Company", a company that does not build an intranet and does not have the above-mentioned dedicated software is called a "C type company".

【0012】 本実施形態では、上述の3タイプの企業
において、各々、データレコーダ3を用いて企業毎のす
べての運転者による車両の運行状況を表す電子情報を収
集し、これを企業名、セクション名、車両の種類、運転
者名等を含む管理データと共に、インターネットLに接
続された顧客端末2を通じて、あるいは高密度記録媒体
MOを通じて運行解析システム1に集中させる。
In the present embodiment, each of the above-mentioned three types of companies collects electronic information representing the operation status of the vehicle by all the drivers of each company using the data recorder 3, and the collected information is used as the company name and section. With the management data including the name, the type of vehicle, the driver's name, etc., the operation analysis system 1 is concentrated through the customer terminal 2 connected to the Internet L or through the high-density recording medium MO.

【0013】<データレコーダ>データレコーダ3は、
特開2000−171267号公報に記載されたものを
用いることができる。すなわち、データレコーダ3は、
一例として、図3に示されるように、センサ部31、媒
体収容機構32、レコーダ部33を含んで構成される。
<Data Recorder> The data recorder 3 is
What was described in Unexamined-Japanese-Patent No. 2000-171267 can be used. That is, the data recorder 3
As an example, as shown in FIG. 3, the sensor unit 31, the medium accommodating mechanism 32, and the recorder unit 33 are included.

【0014】センサ部31は、データレコーダ3を搭載
する車両の二次元姿勢を計測するもので、当該車両の三
次元軸線回りの角速度データ(ヨーレート)を計測する
角速度計311z、車両の前後左右方向の加速度データ
(アクセル加速度、ブレーキ加速度、旋回加速度等)を
計測する加速度計312x,312y、車両の現在の緯
度・経度・速度・方位・時刻等を表すGPSデータを受
信するGPSレシーバ313、車両計器等から車速パル
スを取得するパルス取得機構314を有している。セン
サ部31において計測されるデータのうち、角速度デー
タ、加速度データ、及び車速を表すデータは、運転者の
運転傾向を評価する上で重要な挙動特徴を表す計測デー
タである。GPSデータと車速パルスは、適宜切り換え
たり、どちらかを優先して出力できる。例えば、GPS
データを受信できる通常の路上ではGPSデータを用
い、GPSデータの届かないトンネル内では車速パルス
を用いて速度等を表したり、それまで受信したGPSデ
ータに基づく現在位置の補正等を行うことができるよう
になっている。媒体収容機構32は、メモリ媒体MBを
離脱自在に収容してレコーダ部33との間のデータ読出
やデータ書込を支援するものである。
The sensor unit 31 measures the two-dimensional posture of a vehicle equipped with the data recorder 3. The sensor unit 31 measures the angular velocity data (yaw rate) around the three-dimensional axis of the vehicle, the angular velocity meter 311z, the front-rear, left-right direction of the vehicle. 312x, 312y for measuring acceleration data (accelerator acceleration, brake acceleration, turning acceleration, etc.), GPS receiver 313 for receiving GPS data representing the current latitude / longitude / speed / direction / time of the vehicle, vehicle instrument It has a pulse acquisition mechanism 314 for acquiring vehicle speed pulses from the above. Among the data measured by the sensor unit 31, the angular velocity data, the acceleration data, and the data representing the vehicle speed are the measurement data representing the behavioral characteristics important in evaluating the driving tendency of the driver. The GPS data and the vehicle speed pulse can be appropriately switched, or one of them can be preferentially output. For example, GPS
GPS data can be used on a normal road where data can be received, and vehicle speed pulses can be used to represent speed and the like in tunnels where GPS data does not reach, and the current position can be corrected based on GPS data received up to that point. It is like this. The medium accommodating mechanism 32 detachably accommodates the memory medium MB to support data reading and data writing with the recorder unit 33.

【0015】レコーダ部33は、CPUとメモリとを含
み、CPUが内部メモリの一部に記録された所定のプロ
グラムを読み込んで実行することにより形成される、前
処理部331、イベント抽出部332、データ記録部3
33の機能ブロックを少なくとも具備して構成される。
前処理部331は、センサ部31から出力される計測デ
ータをバッファ331aに一時的に蓄積するとともに、
蓄積されたデータのうち角速度データ及び加速度データ
に含まれるオフセット成分及びドリフト成分の除去処理
を行う。また、角速度データ及び加速度データから成る
自律データとGPSデータとのマッチング処理を行う。
つまりGPSデータは自律データに対して2秒程度の遅
れがあるので、2秒前の自律データとのマッチング処理
を行う。イベント抽出部332は、前処理部331でオ
フセット成分等が除去された蓄積データから、所定の閾
値を超えた挙動(この状態を「イベント」と称する)を
表すデータ(角速度データ、加速度データ、GPSデー
タ、車速パルス等:以下、「イベントデータ」)を予め
設定した集計時間毎に抽出し、抽出したイベントデー
タ、イベント発生日時(GPS時刻)、イベント発生場
所及び初期情報(レコーダ番号、運転手名、車両番号名
等)等をデータ記録部333に送出する。測定日時(G
PS時刻)は、GPSレシーバ312で受信した世界標
準時に9時間を加算した日時である。イベント発生場所
は、GPS緯度・経度で特定できる位置情報である。
The recorder unit 33 includes a CPU and a memory, and is formed by the CPU reading and executing a predetermined program recorded in a part of the internal memory. The preprocessing unit 331, the event extracting unit 332, and the like. Data recording unit 3
It is configured to include at least 33 functional blocks.
The pre-processing unit 331 temporarily stores the measurement data output from the sensor unit 31 in the buffer 331a, and
The offset component and the drift component included in the angular velocity data and the acceleration data of the accumulated data are removed. In addition, matching processing is performed between autonomous data composed of angular velocity data and acceleration data and GPS data.
That is, since the GPS data has a delay of about 2 seconds with respect to the autonomous data, matching processing with the autonomous data 2 seconds before is performed. The event extracting unit 332 uses the accumulated data from which the offset component and the like have been removed by the pre-processing unit 331 to represent data (a state called an “event”) that exceeds a predetermined threshold (angular velocity data, acceleration data, GPS). Data, vehicle speed pulse, etc .: hereinafter, "event data") is extracted for each preset aggregation time, and the extracted event data, event occurrence date and time (GPS time), event occurrence location and initial information (recorder number, driver name) , Vehicle number name, etc.) to the data recording unit 333. Measurement date and time (G
PS time) is the date and time obtained by adding 9 hours to the world standard time received by the GPS receiver 312. The event occurrence place is position information that can be specified by GPS latitude / longitude.

【0016】データ記録部333は、前処理部331に
よる処理及びイベント抽出部332による処理を経て加
工されたデータを、状態収集データ、イベントデータ、
集計データに分類するとともに、分類後のデータをメモ
リ媒体MBに記録する。また、車両のイグニッションO
N/OFF、データレコーダ3の電源ON/OFF、走
行/停止のほか、GPS通信正常・異常等が発生したと
きは、その発生時間、発生内容(何時、何処で、何が起
こったか)を予め定めたビットパターンで記録する。
The data recording unit 333 processes the data processed through the processing by the preprocessing unit 331 and the processing by the event extraction unit 332 as status collection data, event data,
The classified data is classified and the classified data is recorded in the memory medium MB. Also, the vehicle ignition O
In addition to N / OFF, power ON / OFF of data recorder 3, running / stopping, when GPS communication normality / abnormality occurs, the occurrence time and content (when, where and what happened) are pre-specified. Record with the specified bit pattern.

【0017】メモリ媒体MBは、例えば、不揮発性メモ
リ領域を有する可搬性のメモリ媒体である。メモリ領域
には、上述の管理データ、状態収集データ、イベントデ
ータ、集計データが随時記録されるようになっている。
The memory medium MB is, for example, a portable memory medium having a non-volatile memory area. The above-mentioned management data, status collection data, event data, and aggregate data are recorded in the memory area as needed.

【0018】データレコーダ3において運行状況を表す
情報をメモリ媒体MBに記録する場合の手順は、以下の
とおりである。前提として、メモリ媒体MBには、車両
及びその運転者を識別するためのデータと、運転目的を
識別するためのデータを、管理データの一部として設定
しておく。運転が開始され、車両が動き始めると、セン
サ部31で計測された、車両の挙動特徴を表す各種計測
データが、バッファ331aに逐次蓄積される。レコー
ダ部33は、計測開始の時刻をGPSデータ(GPS時
刻)から割り出し、これを状態収集データの一部として
メモリ媒体MBに記録する。イベントが発生した場合
は、その前後一定期間、例えば30秒間の計測データを
バッファ331aをスキャンして抽出し、これをイベン
トデータとしてメモリ媒体MBに記録する。閾値は、計
器のオフセットや坂道に対応できるようにするため、固
定値ではなく変動幅とする。例えば、角速度計311z
の出力と過去3秒間の平均値との差、又は、加速度計3
12x,312yの出力と過去3秒間の平均値との差の
いずれか一方が予め設定した変動幅を超えたかどうかで
イベントが発生したかどうかを判定する。計器出力及び
平均値は、それぞれ3つの計器出力のベクトル合成によ
って求めることができる。
The procedure for recording information representing the operating status in the data recorder 3 in the memory medium MB is as follows. As a premise, data for identifying the vehicle and its driver and data for identifying the driving purpose are set in the memory medium MB as part of the management data. When driving is started and the vehicle starts to move, various measurement data representing behavior characteristics of the vehicle measured by the sensor unit 31 are sequentially accumulated in the buffer 331a. The recorder unit 33 calculates the measurement start time from the GPS data (GPS time) and records it in the memory medium MB as a part of the state collection data. When an event occurs, the measurement data for a certain period before and after that, for example, 30 seconds is extracted by scanning the buffer 331a and recorded as event data in the memory medium MB. The threshold value is not a fixed value but a variable width so that it can correspond to the offset of the instrument and the slope. For example, the angular velocity meter 311z
Difference between the output of and the average value for the past 3 seconds, or the accelerometer 3
Whether or not an event has occurred is determined by whether or not one of the differences between the outputs of 12x and 312y and the average value for the past 3 seconds exceeds a preset fluctuation range. The meter output and the average value can be obtained by vector composition of three meter outputs.

【0019】走行状況に変更があった場合は、その都
度、走行距離、GPS緯度・経度、GPS時刻をバッフ
ァ331aから読み出し、後述する状態フラグ(イグニ
ッションON/OFF、走行/停止等)と共に、これを
状態収集データとしてメモリ媒体MBに記録する。読出
データがそれまでの当該種類の計測データの最大値、す
なわち正の絶対最大値を超える場合は、その読出データ
を新たな最大値に更新する。また、読出データがそれま
での最小値、すなわち負の絶対最大値を超える場合は、
その読出データを新たな最小値に更新する。平均値を求
めるために読出データを積算するとともに、積算回数に
“1”を加算する。以上の処理を、予め設定した集計時
間が経過するまで繰り返し、集計時間に達したときは、
積算した各種読出データをそれぞれ積算回数で除算して
個々の計測データの平均値を求める。各計測データの最
大値、最小値、平均値を集計データとしてメモリ媒体M
Bに記録し、記録後は、各変数をクリアし、同様の処理
を繰り返し行う。
Whenever the traveling condition is changed, the traveling distance, GPS latitude / longitude, and GPS time are read out from the buffer 331a, and the status flags (ignition ON / OFF, traveling / stop, etc.) described below are read together. Is recorded in the memory medium MB as state collection data. When the read data exceeds the maximum value of the measurement data of the type up to that point, that is, the positive absolute maximum value, the read data is updated to the new maximum value. Also, if the read data exceeds the minimum value up to that point, that is, the negative absolute maximum value,
The read data is updated to the new minimum value. The read data is integrated to obtain the average value, and "1" is added to the integration count. The above processing is repeated until the preset total time elapses, and when the total time is reached,
The various read data that have been integrated are divided by the number of integrations to obtain the average value of the individual measurement data. Memory medium M with the maximum, minimum, and average values of each measurement data as aggregated data
After recording in B, each variable is cleared and the same processing is repeated.

【0020】エンジンがOFFになった場合は、最後の
上記集計時間が経過するまでデータレコーダ3の電源供
給を維持し(例えばコンデンサにより)、最後の集計時
間が経過した時点でデータ記録処理を終えるようにす
る。このような記録形態を採用することにより、運転操
作の傾向をより顕著に表現できるようになり、しかもメ
モリ媒体MB側のデータ容量の節約を図ることも可能に
なる。
When the engine is turned off, the power supply of the data recorder 3 is maintained (for example, by a capacitor) until the last counting time elapses, and the data recording process is terminated when the last counting time has passed. To do so. By adopting such a recording form, it becomes possible to more prominently represent the tendency of the driving operation, and it is also possible to save the data capacity of the memory medium MB side.

【0021】車両が完全に停止していることが明らかで
ある場合、つまりエンジンがOFFではないが、計測デ
ータが一定時間以上継続して変動していない場合は、時
間を間引きながらデータ記録を行う。これにより、車両
停止状態をも検知しつつ、データ容量を、より顕著に節
約することができる。
When it is clear that the vehicle is completely stopped, that is, when the engine is not OFF but the measurement data does not fluctuate continuously for a certain period of time or more, data is recorded while thinning out the time. . As a result, the data capacity can be more significantly saved while detecting the vehicle stop state.

【0022】図4〜図10は、上記形態によってメモリ
媒体MBに記録される電子情報のイメージを示した説明
図である。図4は全体的なイメージを示した図であり、
集計データ、イベントデータ、状態収集データが、時系
列でデータ発生順に任意の領域に記録される様子が示さ
れている。「ID」はデータフィールドの識別データで
あり、上位数ビットで当該フィールドのブロック構成を
表している。図5は管理データの要部構造図である。
「30h」〜「33h」はID、「ロットNo.」は製造
ロットの識別データ、「Ax sf」,「Ay sf」は
それぞれX軸,Y軸方向の加速度データのスケールファ
クタ、「q sf」はヨーレートのスケールファクタで
ある。スケールファクタは、計測の精度に関わる条件デ
ータの一つである。「車速」は車速パルスより求まる速
度データであり、GPSデータによる速度データに優先
して採用されるようになっている。「シリアルNo.」は
当該製造ロットのユニーク番号である。
4 to 10 are explanatory views showing images of electronic information recorded in the memory medium MB according to the above-mentioned embodiment. Figure 4 is a diagram showing the overall image,
It is shown that the aggregated data, the event data, and the state collection data are recorded in an arbitrary area in chronological order of data generation. “ID” is identification data of the data field, and the upper several bits represent the block configuration of the field. FIG. 5 is a structural diagram of the main part of the management data.
"30h" to "33h" are IDs, "lot No." is identification data of manufacturing lots, "Ax sf" and "Ay sf" are scale factors of acceleration data in the X-axis and Y-axis directions, respectively, and "q sf". Is the yaw rate scale factor. The scale factor is one of the condition data related to the accuracy of measurement. "Vehicle speed" is speed data obtained from a vehicle speed pulse, and is adopted in preference to speed data based on GPS data. “Serial No.” is a unique number of the manufacturing lot.

【0023】図6及び図7はイベントデータの構造図で
ある。イベントデータは、イベント発生時刻を中心とし
て、前のイベント記録時間から後ろのイベント記録時間
までが組として記録される。図6(a)はこのイベント
の先頭や区切りに配置されるイベントヘッド、図6
(b)はイベント内容を表す自律データ(Ax等)と車
速データである。図7はGPSデータより取得した速
度、イベント発生場所の情報、GPS時刻である。「s
ts」は、非測位/2次元測位/3次元測位/ディファ
レンシャル測位の別を表すデータである。なお、GPS
データは、イベントデータ内において、GPS受信毎に
発生する。図8は状態収集データの構造図である。この
データは、走行状況が変化するたびに、所定刻み(例え
ば1秒)毎に図示の構造で記録される。下段の「状態」
はビットパターンで表現される状態フラグである。例え
ば第1ビットをイグニッション(論理1:ON、論理
0:OFF)、第2ビットを電源電圧(論理1:異常、
論理0:正常)、第3ビットを車両状態(論理1:走
行、論理0:停止)のように割り当てる。なお、ビット
数及びそれに対応する状態表現内容は、解析目的に応じ
て任意に追加・変更できるようになっている。図9及び
図10は、集計データの構造図である。図9は自律及び
車速集計データ、図10はGPS集計データである。図
10において「sts」はGPSデータが集計期間中に
欠損なく収集できたかどうかを表すデータである。ま
た、「緯度」、「経度」は、中心(平均値)に一番近い
測位データが記録されるようになっている。最も単純な
処理としては、例えば集計期間が1分であれば現在秒が
30の部分のデータを採用する。なお、集計期間が1分
以内の場合は、測位データが無かったとみなして記録は
行わないようにする。なお、ランダムに記録される上記
イベントデータ、集計データ、状態収集データは、ID
によって識別できるようになっている。例えばIDが
「00h」,「03h」,「10h」,「11h」の場
合はイベントデータ、「02h」,「20h」,「21
h」,「22h」の場合は集計データのようにして識別
する。
6 and 7 are structural diagrams of event data. The event data is recorded as a set from the previous event recording time to the subsequent event recording time, centering on the event occurrence time. FIG. 6 (a) shows an event head placed at the beginning or at a break of this event.
(B) is autonomous data (Ax, etc.) representing the event content and vehicle speed data. FIG. 7 shows the speed acquired from the GPS data, the information on the event occurrence location, and the GPS time. "S
“Ts” is data representing non-positioning / two-dimensional positioning / three-dimensional positioning / differential positioning. In addition, GPS
The data occurs in the event data every GPS reception. FIG. 8 is a structural diagram of state collection data. This data is recorded in a structure shown in the drawing at every predetermined interval (for example, 1 second) every time the traveling situation changes. Lower "state"
Is a status flag represented by a bit pattern. For example, the first bit is ignition (logic 1: ON, logic 0: OFF), the second bit is power supply voltage (logic 1: abnormal,
The logic 0: normal) and the third bit are assigned like the vehicle state (logic 1: running, logic 0: stop). The number of bits and the content of state expression corresponding thereto can be arbitrarily added or changed according to the purpose of analysis. 9 and 10 are structural diagrams of aggregated data. FIG. 9 is autonomous and vehicle speed total data, and FIG. 10 is GPS total data. In FIG. 10, “sts” is data indicating whether GPS data could be collected without loss during the aggregation period. As for "latitude" and "longitude", the positioning data closest to the center (average value) is recorded. As the simplest process, for example, if the total period is 1 minute, the data of the part where the current second is 30 is adopted. If the aggregation period is within 1 minute, it is considered that there is no positioning data and no recording is performed. In addition, the above-mentioned event data, total data, and status collection data that are randomly recorded are IDs.
Can be identified by. For example, if the IDs are “00h”, “03h”, “10h”, and “11h”, the event data is “02h”, “20h”, “21”.
In the case of "h" and "22h", they are identified like aggregated data.

【0024】<顧客端末2における電子情報の送出形態
>上述のようにしてデータレコーダ3のメモリ媒体MB
に記録された情報は、いったん顧客端末2に蓄積され、
一定の加工処理が施される。Aタイプ企業では、イント
ラネットに接続されたセクション(事業所、支社等)毎
の一定期間における集計、相対比較及びその表示を行
う。そして、その結果情報を当該顧客端末内のメモリ領
域(図示省略)に蓄積する。Bタイプ企業では、イント
ラネットが構築されていないので、セクション毎には分
類されないが、一定期間における集計、相対比較、及び
その表示を行い、その結果情報を顧客端末のメモリ領域
に蓄積する。Cタイプ企業は、専用ソフトウェアによる
情報の表示はできないので、メモリ媒体MBの記録情報
を情報送信可能なように解析して顧客端末2のメモリ領
域に蓄積しておく。顧客端末2に蓄積された情報は、最
終的には、すべて運行解析システム1に送出される。こ
のときの送出形態としては2形態ある。第1の形態は、
インターネットLによる送信であり、蓄積されている電
子情報を、毎日1回、あるいは実時間で、電子メール等
を通じて送信する形態である。第2の形態は、一定期
間、例えば1月間蓄積されたすべてのデータを高密度記
録媒体に記録して、1月に1回、定期的に送付する形態
である。第2形態の場合、運行解析システム1では、各
企業に代わって生データを一定期間保管しておき、企業
ニーズにより過去のデータを解析することができるよう
にしておく。以下、第1の形態の送出形態を「オンライ
ン送出」、第2の形態の送出形態を「オフライン送出」
と称する。
<Sending form of electronic information at customer terminal 2> Memory medium MB of data recorder 3 as described above
The information recorded in is temporarily stored in the customer terminal 2,
A certain amount of processing is performed. In the A-type company, each section (business office, branch office, etc.) connected to the intranet performs tabulation, relative comparison, and display thereof. Then, the result information is accumulated in a memory area (not shown) in the customer terminal. In a B-type company, an intranet is not constructed, so it is not classified into sections, but aggregation, relative comparison, and display are performed for a certain period, and the result information is stored in the memory area of the customer terminal. Since the C type company cannot display the information by the dedicated software, it analyzes the record information of the memory medium MB so that the information can be transmitted and stores it in the memory area of the customer terminal 2. All the information accumulated in the customer terminal 2 is finally sent to the operation analysis system 1. There are two forms of sending at this time. The first form is
The transmission is via the Internet L, and the accumulated electronic information is transmitted once a day or in real time through an electronic mail or the like. The second form is a form in which all data accumulated for a certain period, for example, one month, is recorded on a high-density recording medium and sent once a month at regular intervals. In the case of the second mode, the operation analysis system 1 stores raw data for a certain period of time on behalf of each company so that past data can be analyzed according to the needs of the company. Hereinafter, the first form of transmission form is “online transmission”, and the second form of transmission form is “offline transmission”.
Called.

【0025】 オンライン送出による電子情報は、その
日に生じた1日1行集計データ、危険挙動リスト及び隠
しデータである。「1日1行集計データ」は、各企業の
運転手毎(Aタイプ企業の場合は、イントラネットに接
続されたセクション毎)に1行のデータとなるように集
計されたデータである。この1日1行集計データには、
車両の出庫情報(時刻・場所、ODOメータ値)、走行
距離(データレコーダで検出距離、ODOメータ入力距
離)、合計走行時間(運行中の走行していた時間)、合
計運行時間(出庫から入庫までの時間)、最長連続走行
時間、高速走行・一般走行それぞれの平均速度、最高速
度及び合計時間、アイドリング合計時間、停止合計時
間、整備記録、事故・遅延・異常等の状況・原因、作業
地毎の出発時刻・場所、到着時刻・場所、業務内容(走
行中、実車又は空車、到着後荷卸、荷積又は休憩等)が
含まれる。必要に応じて、以下のようなデータも含まれ
る。 ・所定の設定値を超え、その人の癖と考えられる挙動を
表す急アクセル合計回数及び急アクセル割合(急アクセ
ル合計/加速回数) ・急ブレーキ合計回数及び急ブレーキ割合(急ブレーキ
合計/ブレーキ回数) ・急ハンドル合計回数及び急ハンドル割合(急ハンドル
合計/ハンドル回数) ・発進・加速中の停止操作回数、制動中の停止操作回
数、旋回中の停止操作回数、車線変更中の停止操作回数 ・路上における後退回数 ・危険挙動の回数 ・急発進等による使用燃料増加量、経費増 この1日1行集計データによって、運行解析システム1
側に、各運転者による車両の運行状況に関する基本的な
データを、集計や相対比較な可能な状態で、蓄積するこ
とができる。
The electronic information transmitted online is one-line-per-day aggregated data, dangerous behavior list, and hidden data generated on that day. The “1 line per day aggregated data” is data aggregated to be one line for each driver of each company (in the case of an A type company, each section connected to the intranet). This one line per day aggregated data,
Vehicle departure information (time / location, ODO meter value), travel distance (distance detected by data recorder, ODO meter input distance), total travel time (time traveled during operation), total operation time (from storage to storage) Time), longest continuous running time, average speed of high speed running / general running, maximum speed and total time, total idling time, total stopping time, maintenance record, situation / cause of accident / delay / abnormality, work site, etc. It includes departure time / place, arrival time / place, and work content (running, actual or empty vehicle, unloading after arrival, loading or rest, etc.) for each. If necessary, the following data is also included. -The total number of sudden accelerations and sudden accelerator ratios (total sudden accelerators / accelerations) that exceed the prescribed set value and are considered to be behaviors of the person.-Total sudden brakes and total sudden braking (total sudden brakes / number of brakes). ) ・ Sudden steering wheel total number and sudden steering wheel ratio (total sudden steering wheel / steering wheel number) ・ Number of stop operations during start / acceleration, number of stop operations during braking, number of stop operations during turning, number of stop operations during lane change ・Increased amount of fuel used due to the number of retreats on the road, number of dangerous behaviors, sudden start, etc., increase in cost.
On the side, the basic data regarding the operation status of the vehicle by each driver can be accumulated in a state where they can be aggregated and compared with each other.

【0026】「危険挙動リスト」は、危険挙動の発生時
刻、発生場所を危険挙動の種類毎にリスト化したもので
ある。
The "dangerous behavior list" is a list of occurrence times and locations of dangerous behaviors for each type of dangerous behavior.

【0027】「隠しデータ」は、企業自身がみることが
できない、1日1行集計データよりも更に細かいデータ
である。この隠しデータに基づいて詳細な評価処理を行
うことにより、専用ソフトウエアではできない詳細な分
析及び評価結果を得ることができ、これによって、各企
業に、電子情報を運行解析システム1に集中させること
の動機付けを与えることが可能になる。隠しデータの例
としては、速度ヒストグラム数値化データ、加減速Gヒ
ストグラム数値化データ、横Gヒストグラム数値化デー
タ、1分集計データ(各種データを1分毎に集計し、平
均化を行ったデータや最大値のデータ等)の数値化デー
タ等がある。加減速Gヒストグラム数値化データは、同
じGでも、速域によって危険度合いが異なることから一
般走行と高速走行のようにそれぞれ速域(任意設定可
能)を2段階に分けてある。例えば、20キロメートル
毎時未満と、20キロメートル毎時以上とに分けてあ
る。横Gヒストグラム数値化データは、速域を3段階に
分けてある。例えば、40キロメートル毎時未満、40
キロメートル毎時以上80キロメートル毎時未満、80
キロメートル毎時以上とする。
The "hidden data" is more detailed data than the one-line a day aggregated data that cannot be seen by the company itself. By performing detailed evaluation processing based on this hidden data, detailed analysis and evaluation results that cannot be obtained with dedicated software can be obtained, thereby allowing each company to concentrate electronic information on the operation analysis system 1. It will be possible to give motivation for. Examples of hidden data include velocity histogram digitized data, acceleration / deceleration G histogram digitized data, lateral G histogram digitized data, and 1-minute aggregate data (data obtained by aggregating various data every 1 minute and averaging data). There is digitized data etc.). Acceleration / deceleration G histogram quantified data is divided into two speed ranges (arbitrarily settable) such as general running and high speed running because the degree of danger varies depending on the speed range even for the same G. For example, it is divided into less than 20 kilometers per hour and more than 20 kilometers per hour. The lateral G histogram digitized data is divided into three speed ranges. For example, less than 40 kilometers per hour, 40
80 kilometers per hour and less than 80 kilometers per hour, 80
Kilometers per hour or more.

【0028】オフライン送出による電子情報の内容は、
企業別、セクション別に蓄積されたすべての加工データ
(Aタイプ企業の場合)、企業別に蓄積されたすべての
加工データ(Bタイプ及びCタイプ企業の場合)、及
び、生データ(メモリ媒体MBに記録されたバイナリデ
ータ)である。
The contents of the electronic information transmitted by offline are as follows:
All processed data (in case of A type company) accumulated by company and section, all processed data (in case of B type and C type company) accumulated by company, and raw data (recorded in memory medium MB) Binary data).

【0029】<運行解析システムの構成>次に、本実施
形態の運行解析システム1の構成を説明する。運行解析
システム1は、CPU,各種RAM,ROM,外部記憶
装置を有し、BIOSやOS等の制御プログラム下で動
作するコンピュータ装置によって実現される。このコン
ピュータ装置は、インターネットLを介して上記の各タ
イプの企業が保有する各顧客端末2との間でデータ通信
を行うための通信接続を行う通信接続機構11、上記の
高密度記録媒体MOに記録された電子情報を読みとるデ
ィスクドライブ12、表示装置13、データ入力装置1
4、及び、これらの装置又は機構と内部機能との間の入
出力制御を行う入出力制御機構15を有し、さらに、顧
客別DB161と、メッセージDB162と、帳票DB
163と、これらのDB161〜163への情報蓄積及
びその読み出しを制御するデータベース管理システム
(DBMS)16と、各DB161〜163に蓄積され
ている情報とその都度受領する電子情報とに基づいて運
行状況管理に関する各種データ処理とを行う処理装置1
7を有するものである。
<Configuration of Operation Analysis System> Next, the configuration of the operation analysis system 1 of this embodiment will be described. The operation analysis system 1 has a CPU, various RAMs, ROMs, and external storage devices, and is realized by a computer device that operates under a control program such as BIOS or OS. This computer device is provided with a communication connection mechanism 11 for performing a communication connection for performing data communication with each customer terminal 2 owned by each type of company described above via the Internet L, and the above high-density recording medium MO. Disk drive 12, display device 13, and data input device 1 for reading recorded electronic information
4 and an input / output control mechanism 15 for controlling input / output between these devices or mechanisms and internal functions, and further, a customer-specific DB 161, a message DB 162, and a form DB.
163, a database management system (DBMS) 16 that controls the storage and reading of information in these DBs 161 to 163, and the operation status based on the information stored in each DB 161 to 163 and the electronic information received each time Processing device 1 for performing various data processing related to management
It has 7.

【0030】 顧客別DB161には、各企業のすべて
の運転者による車両の運行状況に関わるデータを項目別
に一定期間保管しておき、ニーズに応じてこれを読み出
して解析できるようにする。この顧客別DB161に
は、企業別マスタと複数のフォルダとが備えられる。フ
ォルダは企業毎に分けられ、顧客コード番号で管理され
る。保管される項目としては、1日1行集計データ、隠
しデータ、危険挙動リスト、生データがある。企業別マ
スタは、顧客コード番号を割り振ることで、データ送信
状況等を企業別に記録するためのものである。記録され
るデータは、企業情報(業種、地域、企業規模、従業員
数、所有台数等様々な情報を管理)、集計情報(当該企
業のデータ送信状況や運行解析システム1からの評価結
果配信状況等)、企業別の評価結果情報(解析され、更
新格納される企業毎の最新の評価結果を表す情報)等が
ある。
In the customer-specific DB 161, data relating to the operation status of vehicles by all drivers of each company is stored for each item for a certain period of time, and the data can be read and analyzed according to needs. The customer-specific DB 161 includes a company-specific master and a plurality of folders. Folders are divided by company and managed by customer code numbers. Items to be stored include one-line total data per day, hidden data, dangerous behavior list, and raw data. The company-specific master records the data transmission status and the like for each company by assigning a customer code number. The recorded data includes company information (management of various information such as industry, region, company size, number of employees, number of owned vehicles), aggregate information (data transmission status of the company and evaluation result distribution status from the operation analysis system 1). ), Company-specific evaluation result information (information indicating the latest evaluation result for each company that is analyzed and updated and stored).

【0031】メッセージDB162は、運行状況の評価
結果に応じて出力するメッセージ情報を評価項目と対応
付けて格納し、該当する企業、運転者名等をあてはめて
出力できるようにしたものである。例えば、旋回中の急
制動が多い運転者が特定できた場合は、当該運転者が属
する企業宛のメッセージとして、「○○氏は旋回中の急
制動が多いようです。旋回中の急制動は軌道逸脱事故に
つながる大きな要因の一つです。見通しの悪いカーブな
どの予測運転を心がける必要があります。」という表現
の文章データを用意しておく。
The message DB 162 stores message information to be output according to the evaluation result of the operation status in association with the evaluation items, and applies the corresponding company, driver name, etc. to the output. For example, if a driver with a lot of sudden braking during a turn can be identified, the message to the company to which the driver belongs is that "Mr. XX seems to have a lot of sudden braking during a turn. It is one of the major factors leading to a track deviation accident. It is necessary to try to predict driving such as a curve with poor visibility. ”Prepare the text data.

【0032】帳票DB163には、各企業に配信するた
めの評価結果用帳票を記録しておく。
In the form DB 163, evaluation result forms to be distributed to each company are recorded.

【0033】処理装置17は、当該コンピュータ装置の
CPUが、本発明のコンピュータプログラムを読み込ん
で実行することにより形成される、Webサーバ機能1
71、評価処理部172、データ編集部173、データ
出力部174の機能ブロックを備える。Webサーバ機
能は、通信接続機構11を通じて、各顧客端末2に対し
てHTML画面を提示したり、電子メール(添付文書付
を含む)を受け渡したりする、公知のサーバ機能であ
る。
The processing device 17 is formed by the CPU of the computer device reading and executing the computer program of the present invention, and the Web server function 1
71, an evaluation processing unit 172, a data editing unit 173, and a data output unit 174. The Web server function is a well-known server function that presents an HTML screen to each customer terminal 2 and delivers an electronic mail (including an attached document) via the communication connection mechanism 11.

【0034】評価処理部172は、挙動分析モジュール
M11、統計分析モジュールM12、傾向性分析モジュ
ールM13、燃料相関分析モジュールM14のいずれ
か、あるいは複数のモジュールを同時に起動実行するこ
とによって、各タイプの顧客端末2より受領した電子情
報と顧客別DB161に蓄積されている情報に基づく運
行状況の相対評価処理を行い、評価結果に所定値以上の
差異がある特別運行状況を呈した運転者を特定すること
もできる。ここでいう所定値は、事前に設定した閾値、
時々刻々変化する複数の顧客端末2からのデータの平均
値や特定値である。「特別運行状況」とは、通常の運行
状況とは異なる特徴を呈する運行状況、例えば危険挙
動、危険ではないが一定の癖のある運行状況または過去
の運行状況と比較して特異な運行状況を記録した日もし
くは時間帯等をいう。この評価処理部172の詳細な内
容については後述する。
The evaluation processing unit 172 activates and executes any one of the behavior analysis module M11, the statistical analysis module M12, the tendency analysis module M13, the fuel correlation analysis module M14, or a plurality of modules at the same time, so that each type of customer Performing a relative evaluation process of the operation status based on the electronic information received from the terminal 2 and the information accumulated in the customer-specific DB 161 to identify the driver who has the special operation status in which the evaluation result has a difference of a predetermined value or more. You can also The predetermined value here is a threshold value set in advance,
It is an average value or a specific value of data from a plurality of customer terminals 2 that changes moment by moment. The "special operation status" means an operation status that has characteristics different from the normal operation status, such as dangerous behavior, an operation status that is not dangerous but has a certain habit, or a unique operation status compared to the past operation status. Refers to the date or time of recording. The detailed contents of the evaluation processing unit 172 will be described later.

【0035】データ編集部173は、評価処理部172
による処理結果を、企業内、同種企業間、異種企業間の
いずれか毎に分類し、これを、Webサーバ機能171
を通じて企業に提示できるようにするための電子情報の
フォーマットに編集する。必要に応じて、帳票DB16
3から帳票を読み出し、この帳票上に電子情報をマッピ
ングする。データ出力部174は、データ編集部173
で編集された電子情報をWebサーバ機能171を通じ
て該当する企業宛に出力したり、電子メールで出力でき
るようにするための処理を行う。
The data editing section 173 has an evaluation processing section 172.
Processing results are classified into companies, companies of the same type, and companies of different types, and these are classified by the Web server function 171.
Edit into a format of electronic information that can be presented to companies through. If necessary, the form DB16
The form is read from 3, and electronic information is mapped on this form. The data output unit 174 is a data editing unit 173.
The electronic information edited in (1) is output to the corresponding company through the Web server function 171 or can be output by electronic mail.

【0036】<評価処理部の詳細機能>ここで、評価処
理部172の機能を詳細に説明する。まず、上記モジュ
ールM11〜M14の機能を説明する。挙動分析モジュ
ールM11は、各企業から受領した電子情報の中から運
転開始から運転終了までの間の車両の挙動特徴を特定す
る。挙動特徴の特定は、簡便には、挙動特徴を表すデー
タの組み合わせを抽出し、抽出した組み合わせと予め挙
動特徴毎に定めた評価条件パターンとの対比によって行
う。挙動特徴を詳細に特定する場合は、データレコーダ
3で計測した生データを用いて専門家又は専門家の知識
をデータベース化したエキスパートシステムによって解
析する。なお、挙動特徴をより正確に特定するために、
管理データから運転目的を認識することにより、同一車
両における同一イベントであっても、運転目的に応じた
評価条件パターンを選ぶようにする。例えば、時速80
kmは、一般道路走行用では高速走行であるが、高速道
路走行用では通常走行と判定されるようにする。また、
高速道路走行の場合のデータ読出の間隔を一般道路走行
の場合よりも長くなるようにする。同様に、私用の場合
には、例えば、運転中断場所を記録しないようする。以
上のようにして挙動分析を行うことにより、危険挙動や
悪癖の有無、その発生頻度、走行履歴を定量的に判定す
ることができる。
<Detailed Functions of Evaluation Processing Unit> Here, the functions of the evaluation processing unit 172 will be described in detail. First, the functions of the modules M11 to M14 will be described. The behavior analysis module M11 identifies behavior characteristics of the vehicle from the start of driving to the end of driving from the electronic information received from each company. The behavioral feature is specified by simply extracting a combination of data representing the behavioral feature and comparing the extracted combination with an evaluation condition pattern determined in advance for each behavioral feature. When the behavioral characteristics are specified in detail, the raw data measured by the data recorder 3 is used to analyze an expert or the knowledge of the expert by an expert system that is a database. In addition, in order to identify the behavioral characteristics more accurately,
By recognizing the driving purpose from the management data, the evaluation condition pattern according to the driving purpose is selected even in the same event in the same vehicle. For example, 80 per hour
The km is determined to be high speed traveling for general road traveling, but normal traveling for highway traveling. Also,
The interval of data reading when traveling on a highway is set to be longer than that when traveling on a general road. Similarly, in the case of private use, for example, the place where the operation is interrupted is not recorded. By performing the behavior analysis as described above, it is possible to quantitatively determine the presence / absence of dangerous behavior or bad habit, the occurrence frequency thereof, and the traveling history.

【0037】統計分析モジュールM12は、運転者別や
企業別の挙動操作の統計分析を行い、統計に基づく運転
傾向性の判定用情報を生成する。例えば運転者別の分析
の場合、企業別又はすべての企業のすべての運転者によ
る挙動操作を表すデータをその挙動の種類毎に平均し、
平均値に対する個々の運転者による当該データとの相対
値を求める。この場合の種別は、例えば挙動発生回数、
走行速度、等速走行時間、アイドリング時間等であり、
これによって、全体に対する個々人の運転傾向性の特徴
を統計的に把握できるようになる。なお、進んで危険な
運転をする者は少ないという観点から、統計的に危険挙
動が少なかった運転者のデータ領域を安全運転領域とし
て定め、このデータ領域から逸脱するかどうかで危険運
転傾向者かどうかを把握するような分析形態も可能であ
る。
The statistical analysis module M12 performs statistical analysis of behavioral operations for each driver and each company, and generates driving tendency judgment information based on the statistics. For example, in the case of analysis by driver, data representing behavior operations by all drivers of each company or all companies is averaged for each type of the behavior,
Calculate the relative value of each driver to the average value. The type in this case is, for example, the number of behavior occurrences,
Running speed, constant speed running time, idling time, etc.,
As a result, it becomes possible to statistically grasp the characteristics of the driving tendency of the individual with respect to the whole. In addition, from the viewpoint that few people are willing to drive dangerously, the data area of the driver with statistically few dangerous behaviors is defined as the safe driving area, and whether the driver is a dangerous driving tendency depends on whether it deviates from this data area. It is also possible to use an analysis form that grasps whether or not.

【0038】傾向性分析モジュールM13は、個々の運
転者の運転傾向性、あるいは特定の運転者の運転傾向性
に対する他の運転者の運転傾向性の相違を判定するため
の判定用情報を生成する。挙動分析モジュールM11に
よって、走行中の挙動の履歴から客観的に運転傾向性を
把握できるし、統計分析モジュールM12では全体に対
する個々人の運転傾向性の相違を把握することができ
る。しかし、挙動分析モジュールM11等は、走行速度
と運動加速度(前後G、横G)の相関、角速度と運動加
速度の相関、あるいは走行中のアクセルやハンドル操作
のゆらぎの日にちや時間帯による変化等を考慮したもの
ではない。例えば運転に際し、同じ強さでアクセルを踏
んでも、高速走行の場合は低速走行の場合よりも危険度
が高いことは良く経験することである。ハンドル操作に
ついても同様である。疲労している状態で運転した場合
にも、健康時の場合とは異なる操作になりがちである。
これらの操作は、例えば、平均速度は同じでも前後G、
横Gや、方位角速度の変位の大小として現れたり、普段
と比較して特異に大きなそれらの平均値や標準偏差とし
て現れる。つまり、速度データや加速度データのような
異種のデータ間の相関分析を行ったり、種々のデータの
経日変化か経時変化の分析を行うことで運転傾向性を評
価し、交通事故や疲労度との相関を判定することが容易
になることが推測される。そこで、傾向性分析モジュー
ルM13では、収集した速度データ、前後G、横G、方
位角速度データ等の間の相互相関を考慮することで、運
転傾向性と運転交通事故や運転者の疲労度等との相関を
判定するための判定用情報を生成する。
The tendency analysis module M13 generates judgment information for judging the driving tendency of an individual driver or the difference of the driving tendency of another driver with respect to the driving tendency of a specific driver. . The behavior analysis module M11 can objectively grasp the driving tendency from the history of the behavior during traveling, and the statistical analysis module M12 can grasp the difference in the driving tendency of the individual with respect to the whole. However, the behavior analysis module M11, etc., correlates the traveling speed and the motion acceleration (front and rear G, lateral G), the correlation between the angular velocity and the motion acceleration, or the fluctuation of the accelerator and the steering wheel operation during traveling due to the day and time zone. Not considered. For example, when driving, it is often experienced that even when the accelerator is stepped on with the same strength, the risk is higher in high-speed traveling than in low-speed traveling. The same applies to the steering wheel operation. Even when driving in a fatigued state, the operation tends to be different from that in a healthy state.
These operations include, for example, front and rear G, even if the average speed is the same.
It appears as the lateral G and the magnitude of the displacement of the azimuth angular velocity, or appears as an average value or standard deviation thereof that is unusually large as compared with usual. In other words, the driving tendency is evaluated by performing correlation analysis between different types of data such as speed data and acceleration data, and by analyzing the change over time or changes over time of various data, and evaluate the driving tendency and determine the degree of traffic accidents and fatigue. It is presumed that it will be easier to determine the correlation of Therefore, the tendency analysis module M13 considers the cross-correlation among the collected speed data, longitudinal G, lateral G, azimuth angular velocity data, and the like to determine the driving tendency, the driving traffic accident, the fatigue degree of the driver, and the like. The determination information for determining the correlation of is generated.

【0039】判定用情報としては種々のものが考えられ
るが、ここでは、加速度の速域別の平均値と標準偏差を
用いて、各運転者が安全運転傾向か危険運転傾向かを把
握できるようにする場合の例を挙げる。平均値と標準偏
差は、例えばある速域における加速度の分布を表すこと
になる。図12は、標準的な運転を行う運転者によるア
クセル加速度の平均値(バーX)とその分布を示した図
であり、横軸は加速度(G)、縦軸は加速度の発現頻度
(1a)である。図13は、この運転者による速域別の
加速度の分布を示した図である。「低速域」は30km
/h未満の速域、「中速域」は70km/h未満の速
域、「高速域」は70km/h以上の速域を想定してい
る。図13から、アクセル操作は、低速域であれば比較
的安全であるが、高速域になるほど危険となることが判
る。安全運転傾向かどうかは、より簡便には、個々の運
転者の平均値と標準偏差がどれだけ小さいかどうか、あ
るいは複数の運転者の分布に対する分析対象者の分布が
どの程度ずれているかによって判定することができる。
後者の場合、ずれが少ない運転者ほど、安全運転傾向で
あると判定することができる。しかし、このような手法
だけでは、判定精度が必ずしも十分なものにならない。
精度を高めるためには、実際に安全運転を行った運転者
の分布を基準として比較することが合理的である。そこ
で、この実施形態では、所定期間内における危険挙動の
発生回数が相対的に少ない、より好ましくは0回の運転
者の集計データに基づく分布を求め、これを安全運転パ
ターンとする。そして、この安全運転パターンと分析対
象者の分布とを比較することで、その分析対象者がそれ
だけ安全運転の傾向にあるかどうかを表す情報を生成す
る。例えば、図14は、ある速域における安全運転傾向
者であるB氏の安全運転パターンに対する分析対象者で
あるA氏の分布の差を示している。図示の例の場合、A
氏の分布は、安全運転パターンからかなりずれているた
め、安全運転傾向とは言い難いことになる。
Various kinds of information can be considered as the judgment information, but here, each driver can grasp the tendency of safe driving or dangerous driving by using the average value and the standard deviation of the acceleration for each speed range. Here is an example of the case. The average value and standard deviation represent, for example, the distribution of acceleration in a certain speed range. FIG. 12 is a diagram showing an average value (bar X) of accelerator acceleration and its distribution by a driver who performs a standard driving, the horizontal axis represents acceleration (G), and the vertical axis represents occurrence frequency of acceleration (1a). Is. FIG. 13 is a diagram showing the distribution of accelerations by the driver for each speed range. "Low speed range" is 30km
It is assumed that the speed range is less than / h, the "medium speed range" is less than 70 km / h, and the "high speed range" is more than 70 km / h. It can be seen from FIG. 13 that the accelerator operation is relatively safe in the low speed range, but becomes more dangerous in the high speed range. Whether it is a safe driving tendency or not can be judged more simply by how small the average value and standard deviation of individual drivers are, or by how much the distribution of analysis subjects is different from the distribution of multiple drivers. can do.
In the latter case, a driver with less deviation can be determined to have a safe driving tendency. However, such a method alone does not always provide sufficient determination accuracy.
In order to improve accuracy, it is rational to compare the distribution of drivers who actually drive safely as a reference. Therefore, in this embodiment, a distribution based on the total data of the drivers in which the number of times of occurrence of dangerous behavior is relatively small within a predetermined period, more preferably 0 times, is obtained, and this is set as a safe driving pattern. Then, by comparing the safe driving pattern with the distribution of the analysis target persons, information indicating whether or not the analysis target person has a tendency of safe driving is generated. For example, FIG. 14 shows a difference in distribution of Mr. A, who is an analysis target, with respect to a safe driving pattern of Mr. B, who is a driver of safe driving in a certain speed range. In the illustrated example, A
Since his distribution deviates considerably from the safe driving pattern, it is hard to say that it is a safe driving tendency.

【0040】複数の運転者の全体または個々の運転者に
よる加速度の標準偏差は、以下のようにして求めること
ができる。まず、低速域(30km/h未満の速域)、
中速域(70km/h未満の速域)、高速域#1(70
km/h以上100km/h未満の速域)、高速域#2
(100km/h以上の速域)での平均値を求める。す
なわち、1フレーム毎に速度データ,前後Gを読み出
す。速度が30km/h未満の場合は、図示しない作業
メモリの「合計#1」領域に前後Gを加算し、「加算回
数#1」に1回を加算する。速度が30km/hを超え
且つ70km/h未満の場合は、作業メモリの「合計#
2」領域に前後Gを加算し、「加算回数#2」に1回を
加算する。速度が70km/hを超え且つ100km/
h未満の場合は、作業メモリの「合計#3」領域に前後
Gを加算し、「加算回数#3」に1回を加算する。速度
が100km/h以上の場合は、作業メモリの「合計#
4」領域に前後Gを加算し、「加算回数#4」に1回を
加算する。集計期間内であれば、最初の処理に戻り、集
計期間が終了した場合は、「合計#1」〜「合計#4」
の各領域の平均値(前後Gの累積値/加算回数:第1平
均値〜第4平均値)を算出する。
The standard deviation of the accelerations of all the drivers or by the individual drivers can be determined as follows. First, low speed range (speed range less than 30 km / h),
Medium speed range (speed range less than 70 km / h), high speed range # 1 (70
High speed range # 2 (high speed range from km / h to less than 100 km / h)
An average value in (speed range of 100 km / h or more) is obtained. That is, the speed data and the front and rear G are read for each frame. If the speed is less than 30 km / h, G before and after is added to the “total # 1” area of the work memory (not shown), and one is added to the “addition count # 1”. If the speed exceeds 30 km / h and less than 70 km / h, the "total #
The front and rear G are added to the "2" area, and one is added to the "addition count # 2". Speed exceeds 70km / h and 100km /
If it is less than h, G before and after is added to the “total # 3” area of the working memory, and one is added to the “addition count # 3”. If the speed is 100 km / h or more, the "total #
The front and rear G are added to the "4" area, and one is added to the "addition count # 4". If it is within the aggregation period, the process returns to the first processing, and if the aggregation period has ended, “total # 1” to “total # 4”
The average value (cumulative value of front / rear G / number of additions: first average value to fourth average value) of each area is calculated.

【0041】各平均値を算出した後は、集計期間の始め
から1フレーム毎にその運転者の速域別の前後Gを読み
出す。速度が30km/h未満の場合は、作業メモリの
「分散#1」領域に(第1平均値−前後G)の2乗を加
算する。速度が30km/hを超え且つ70km/h未
満の場合は、作業メモリの「分散#2」領域に(第2平
均値−前後G)の2乗を加算する。速度が70km/h
を超え且つ100km/h未満の場合は、作業メモリの
「分散#3」領域に(第3平均値−前後G)の2乗を加
算する。速度が100km/h以上の場合は、作業メモ
リの「分散#4」領域に(第4平均値−前後G)の2乗
を加算する。集計期間内であれば最初の処理に戻り、集
計期間が終了した場合は、「分散#1」〜「分散#4」
の各領域における標準偏差を算出する。各標準偏差は、
各分散領域における加算値を加算回数で除算した値の平
方根を求めることで算出することができる。
After each average value is calculated, the front and rear G for each speed range of the driver are read out for each frame from the beginning of the counting period. When the speed is less than 30 km / h, the square of (first average value−before and after G) is added to the “dispersion # 1” area of the working memory. If the speed is higher than 30 km / h and lower than 70 km / h, the square of (second average value−before and after G) is added to the “dispersion # 2” area of the working memory. Speed is 70km / h
If it is greater than and less than 100 km / h, the square of (third average value−before and after G) is added to the “dispersion # 3” area of the working memory. When the speed is 100 km / h or more, the square of (4th average value−before and after G) is added to the “dispersion # 4” area of the working memory. If it is within the aggregation period, the process returns to the first processing, and if the aggregation period has ended, "Dispersion # 1" to "Dispersion # 4"
The standard deviation in each area of is calculated. Each standard deviation is
It can be calculated by obtaining the square root of the value obtained by dividing the added value in each dispersion area by the number of additions.

【0042】比較する母体を企業全体あるいは営業所全
体とした場合は、例えば以下の手順で判定用情報を生成
する。まず、全体の速域毎の前後Gの平均値を上記手順
で求め、これをXとする。また、全体の速域毎の前後G
の標準偏差を同様に求め、これをSとする。さらに、個
々の運転者の速域毎の前後Gの平均値を同様に求め、こ
れをMとする。全体に対する個々の運転者のずれの相対
的な大小は、「(M−X)/S)」の式で演算すること
ができる。この値が小さい運転者ほど安全運転傾向であ
ると判断することができる。
When the parent company to be compared is the whole company or the whole sales office, the judgment information is generated in the following procedure, for example. First, the average value of front and rear G for each entire speed range is obtained by the above procedure, and this is set as X. Also, the front and rear G for each overall speed range
Similarly, the standard deviation of is obtained, and this is designated as S. Further, an average value of front and rear G for each speed range of each driver is similarly obtained, and this is set as M. The relative magnitude of the displacement of each driver with respect to the whole can be calculated by the formula "(MX) / S)". It can be determined that the driver with a smaller value has a tendency to drive safely.

【0043】燃料相関分析モジュールM14は、車両の
燃料消費傾向を運転者別に分析して定量化し、効率の良
い走行と効率の悪い走行とを区別できるようにするため
の判定用情報を生成する。この場合の定量化は、具体的
には、挙動分析モジュールM11で特定した車両のアイ
ドリング時間、走行速度及び集計データによる加速度累
積値を変数とする所定の燃料消費量を演算することによ
って行う。燃料消費量は、例えばアイドリング時間を
I、加速度累積値をGd、その他の要素、例えば走行平
均速度や走行時間に応じた定数をαと仮定すると、ほぼ
aI+bGd+αの演算結果で表される。つまり、発進
回数が少なく且つ等速走行時間が継続される限り加速度
累積値Gdは“0”に近づくので、消費燃料は、アイド
リング時間Iや走行時間のような時間要素と、平均走行
速度のような速度要素との関数となる。各係数a,b
は、以下のようにして求めることができる。 (係数a)「Gd=0、α=0」の場合、消費燃料量
は、係数a・アイドリング時間Iの演算結果となる。そ
こで、一定時間、アイドリング状態を保ち、このときの
燃料消費量を実測する。これを上記演算式に代入するこ
とで、係数aを求める。 (係数b)アイドリング時間Iが0の状態で同一の平均
速度で走行を行う。n回目の走行の際の燃料消費量と加
速度累積値をそれぞれ「消費燃料量n」、「加速度累積
値Gdn」とすると、燃料消費量nは、「b・Gdn+
α」で表される。同一の平均速度のためαが共通なの
で、各回の燃料消費量nの差を加速度累積値Gdnの差
で除算することによって、係数bを特定することができ
る。 (評価)上記手順で係数a,b及び定数αを確定し、ア
イドリング時間I及び加速度累積値Gdを状態収集デー
タ等から求め、「aI+bGd+α」の演算結果を得
る。この演算結果が相対的に小さい場合は「効率の良い
走行」、大きい場合は「効率の悪い走行」と評価するこ
とができる。評価結果は、例えば同一データフィールド
内に複数の運転者のものを統合的に表示することで、各
運転者による燃料消費傾向を一目で判定できるようにな
る。
The fuel correlation analysis module M14 analyzes and quantifies the fuel consumption tendency of the vehicle for each driver, and generates judgment information for distinguishing between the efficient traveling and the inefficient traveling. Specifically, the quantification in this case is performed by calculating a predetermined fuel consumption amount using the idling time of the vehicle specified by the behavior analysis module M11, the traveling speed, and the accumulated acceleration value based on the aggregated data as variables. Assuming that the idling time is I, the accumulated acceleration value is Gd, and other factors, for example, a constant according to the running average speed or running time is α, the fuel consumption amount is represented by a calculation result of approximately aI + bGd + α. That is, as long as the number of starts is small and the constant speed running time is continued, the accumulated acceleration value Gd approaches "0". Therefore, the fuel consumption depends on time elements such as the idling time I and the running time, and the average running speed. It becomes a function with various velocity elements. Each coefficient a, b
Can be obtained as follows. (Coefficient a) In the case of “Gd = 0, α = 0”, the consumed fuel amount is the calculation result of coefficient a and idling time I. Therefore, the idling state is maintained for a certain period of time, and the fuel consumption amount at this time is measured. The coefficient a is obtained by substituting this into the above arithmetic expression. (Coefficient b) The vehicle runs at the same average speed when the idling time I is 0. Assuming that the fuel consumption amount and the accumulated acceleration value during the n-th traveling are “fuel consumption amount n” and “acceleration accumulated value Gdn”, respectively, the fuel consumption amount n is “b · Gdn +
It is represented by "α". Since α is common because of the same average speed, the coefficient b can be specified by dividing the difference in the fuel consumption amount n at each time by the difference in the accumulated acceleration value Gdn. (Evaluation) The coefficients a and b and the constant α are determined by the above procedure, the idling time I and the accumulated acceleration value Gd are obtained from the state collection data, etc., and the calculation result of “aI + bGd + α” is obtained. If the calculation result is relatively small, it can be evaluated as “efficient driving”, and if it is large, it can be evaluated as “inefficient driving”. For example, by displaying the evaluation results of a plurality of drivers in an integrated manner in the same data field, the fuel consumption tendency of each driver can be determined at a glance.

【0044】<評価処理形態>本実施形態では、2種類
の相対評価処理を実行する。1つは、オンライン送出さ
れた電子情報に対する定型的な即時処理であり、他の1
つは、オフライン送出された電子情報に対する専門家評
価によるバッジ処理である。
<Evaluation Processing Mode> In this embodiment, two types of relative evaluation processing are executed. One is a routine and immediate process for electronic information sent online.
The third is the badge processing by the expert evaluation for the electronic information transmitted offline.

【0045】即時処理は、企業のニーズに応じて予め定
めた評価条件パターンに基づく定型的な相対評価処理を
上記各モジュールM11〜M14を起動して自動的に実
施する処理である。具体的には、1日1行集計データを
もとに行う定型的な数値解析処理、1日1行集計データ
や危険挙動リストからデータ急変者などに注意を促すた
めのメッセージを出力するウォーニング処理、隠しデー
タに基づく定型数値解析を行う隠しデータ簡易定型解析
処理、イントラネットが構築されていない顧客端末のた
めのセクション別、運転者別の比較集計処理である。ま
た、各顧客端末からの電子情報に含まれる管理データに
基づいて、同業種又は異業種間の同種データ比較、異種
データ相関や地域別比較等を行う。比較結果は、個別的
なメッセージの形で該当する企業に即時提示するか、ま
たは、顧客が端末から自らのデータに自由にアプローチ
して閲覧する。
The immediate process is a process for automatically activating each of the modules M11 to M14 to perform a typical relative evaluation process based on a predetermined evaluation condition pattern according to the needs of the company. Specifically, a routine numerical analysis process that is performed based on 1-line per day aggregated data, a warning process that outputs a message to alert a data sudden change person from the 1-line aggregated data per day and the dangerous behavior list , A hidden data simple fixed form analysis process for performing a fixed numerical analysis based on the hidden data, a comparison and aggregation process for each section and a driver for a customer terminal in which an intranet is not built. Further, based on the management data included in the electronic information from each customer terminal, the same type of data comparison between different industries or the same type of industry, different data correlation, regional comparison, etc. are performed. The comparison result is immediately presented to the relevant company in the form of an individual message, or the customer freely browses his / her data from the terminal.

【0046】バッジ処理は、生データを上記の各モジュ
ールM11〜M14を用いて詳細に解析した後、専門家
の判断に基づいて、あるいは専門家の知識をデータベー
ス化したエキスパートシステムを用いて、単位期間の運
転癖データ解析、条件パターンとの比較による危険挙動
データ解析、それらの解析結果を用いた相関分析を詳細
に行う処理である。このバッジ処理は、過去の一定期間
の蓄積データに遡って行う場合もあり、また、現在を起
点に所定の時間分の蓄積データについて行う場合もあ
る。バッジ処理の結果は、レーダーチャートやグラフに
集計され、さらに、日報、旬報、月報のような帳票上に
マッピングされて、該当する企業に提示される。また、
評価結果に基づく個別的なメッセージの形で該当する企
業に提示される。
In the badge processing, raw data is analyzed in detail by using each of the modules M11 to M14 described above, and then the unit is determined based on the expert's judgment or an expert system in which the expert's knowledge is stored in a database. It is a process of performing detailed driving habit data analysis of a period, dangerous behavior data analysis by comparison with a condition pattern, and correlation analysis using those analysis results. This badge process may be performed retroactively to the accumulated data of a certain past period, or may be performed on the accumulated data for a predetermined time from the present point. The result of the badge processing is tabulated on a radar chart or graph, further mapped on a form such as daily report, seasonal report, monthly report, and presented to the corresponding company. Also,
It is presented to the relevant companies in the form of individual messages based on the evaluation results.

【0047】<運用形態>次に、運行解析システム1の
運用形態を説明する。図15は、企業において行われる
情報収集・送信の処理手順図である。各企業では、自己
が保有するすべての車両の1日の運行状況を集計すると
ともに、生データを保存しておく(ステップS10
1)。すなわち、運転者が運転した車両の1日の挙動内
容をそれぞれデータレコーダ3のメモリ媒体MBに記録
する。そして、運行業務終了後にメモリ媒体MBをリー
ダライタ21に装着して記録情報を読み取り、1日毎に
集計する。顧客端末2のデータ処理機構27に専用ソフ
トウエアが搭載されている場合(Aタイプ企業及びBタ
イプ企業の場合)は、それぞれ各種帳票を作成し(ステ
ップSS102:Yes、S103)、帳票のデータ内
容を確認する。必要な場合にはデータ修正を行う(ステ
ップS104)。このデータに基づいて1日1行集計デ
ータを作成するとともに、危険挙動リストを作成する
(ステップS105)。顧客端末2に専用ソフトウエア
が搭載されていない場合は、ステップS101から直ち
にステップ105に移行する。その後、1日1行集計デ
ータ及び危険挙動リストを隠しデータと共に運行解析シ
ステム1へオンラインで送信する(ステップS10
6)。また、送信した情報及び生データを所定のメモリ
領域へ蓄積する(ステップS107)。前月の締め日か
ら1月経過するまで上記ステップ101移行の処理を繰
り返す(ステップS108:No)。1月経過した場合
は、蓄積されている生データ等を高密度記録媒体MOに
記録し、これを運行解析システム1へオフライン送出す
る(ステップS108:Yes、S109)。
<Operational Form> Next, an operational form of the operation analysis system 1 will be described. FIG. 15 is a processing procedure diagram of information collection / transmission performed in a company. Each company totals the daily operating conditions of all the vehicles it owns and stores raw data (step S10).
1). That is, the contents of daily behavior of the vehicle driven by the driver are recorded in the memory medium MB of the data recorder 3, respectively. Then, after the operation work is completed, the memory medium MB is attached to the reader / writer 21 to read the recorded information, and the recorded information is totaled every day. When dedicated software is installed in the data processing mechanism 27 of the customer terminal 2 (in the case of A type companies and B type companies), various forms are created respectively (step SS102: Yes, S103), and the data contents of the forms To confirm. If necessary, the data is corrected (step S104). Based on this data, one-line daily aggregate data is created and a dangerous behavior list is created (step S105). When the dedicated software is not installed in the customer terminal 2, the process immediately proceeds from step S101 to step 105. After that, the one-line data per day and the dangerous behavior list are transmitted online together with the hidden data to the operation analysis system 1 (step S10).
6). Further, the transmitted information and raw data are stored in a predetermined memory area (step S107). The processing of the above step 101 is repeated until January has passed since the closing date of the previous month (step S108: No). When one month has passed, the stored raw data and the like are recorded in the high-density recording medium MO, and this is sent off-line to the operation analysis system 1 (step S108: Yes, S109).

【0048】運行解析システム1では、図16の手順で
運行解析を行う。すなわち、電子情報を受領した場合、
それがオンラインでの受領であれば、上述の即時処理を
実行し(ステップS201:Yes、S202:Ye
s、S203)、オフラインでの受領であれば、上述の
バッジ処理を実行する(ステップS201:Yes、S
202:No、S204)。そして、各々の処理結果を
発信元の企業に提示する(ステップS205)。この場
合、即時処理の結果は、翌日提示され、バッジ処理の結
果は、翌月の所定日に提示される。情報提示は、具体的
は、帳票DB163から該当する帳票を抽出し、これに
処理結果をマッピングして電子メールに添付する形での
提示と、マッピング済みの帳票画面をWeb上に掲載す
る形での提示とがある。その後、受領した電子情報及び
各処理の結果を、顧客別DB161の該当顧客フィール
ドに蓄積しておき、他の企業の運転者による運行状解析
の比較情報として用いる(ステップS206)。
In the operation analysis system 1, the operation analysis is performed according to the procedure shown in FIG. That is, if you receive electronic information,
If it is an online receipt, the above-mentioned immediate processing is executed (step S201: Yes, S202: Ye
s, S203), if it is an offline receipt, the above-mentioned badge processing is executed (step S201: Yes, S).
202: No, S204). Then, each processing result is presented to the source company (step S205). In this case, the result of the immediate processing is presented on the next day, and the result of the badge processing is presented on a predetermined day of the next month. Specifically, the information is presented by extracting the corresponding form from the form DB 163, mapping the processing result to this and attaching it to an e-mail, and posting the mapped form screen on the Web. There is a presentation of. After that, the received electronic information and the result of each processing are accumulated in the corresponding customer field of the customer-specific DB 161 and used as the comparison information of the travel condition analysis by the driver of another company (step S206).

【0049】各企業が、自己がオンライン又はオフライ
ンで送出した電子情報の解析結果をWebを通じて知得
する場合の手順は、図17のとおりである。すなわち、
通信接続機構25を介してインターネットLに接続した
後、表示装置23に表示されるブラウザ画面上から運行
解析システム1のURL(UniformResource Locator)
にアクセスする(ステップS301)。運行解析システ
ム1のページ画面が表示された場合は自社ID、パスワ
ードその他システムが要求するデータを入力して評価済
みの案内ページに移る(ステップS302)。希望の項
目(評価済みのデータ項目)をデータ入力装置24で選
択する(ステップS303)。運行解析システム1は、
選択された項目を認知すると必要な帳票を帳票DB16
3から抽出し、即時処理又はバッジ処理の結果をマッピ
ングして提示するので、ブラウザ画面には、当該項目の
解析結果が表示される(ステップS304)。必要に応
じて、当該解析結果を印刷し、あるいはディスク等に保
存する(ステップS305)。このように、本実施形態
の運行解析システム1では、複数の企業の各々によって
収集された、各企業に所属する運転者による車両の運行
状況を表す電子情報を受領し、その電子情報の内容解析
を行うことにより同一運転者又は異なる運転者間の運行
状況の相対評価処理を行うとともに特別運行状況を呈し
た運転者を特定し、特定された運転者が所属する企業宛
に相対評価処理の結果情報を提示するようにしたので、
一企業のみでは把握し得ない、運行状況の客観的な相対
評価結果を各企業に提供することができる。この効果
は、運転者数が少ない小企業の場合には顕著となる。ま
た、即時処理とバッジ処理とを用意し、即時処理では1
日単位で解析結果を各企業に提示し、バッジ処理では、
専門的な評価結果を各企業に提示するようにしたので、
早いサイクルでの改善事項については即時処理の結果、
根本的な改善事項の有無についてはバッジ処理の結果を
活用できるようになる。また、付加価値の高い評価結果
が電子情報の発信元の企業にフィードバックされるの
で、各企業に対して、自己が収集した運行状況を表す電
子情報を発信することの動機付けが可能になる。また、
複数の企業で収集された電子情報と既に評価した結果と
を蓄積しておき、これを随時利用できるようにしたの
で、種々の業種間での比較も可能になる。また、各企業
が解析能力や経験をもたなくとも正確な評価結果が得ら
れるので、解析が可能となる効果もある。また、一企業
の複数の事業所間でイントラネットが構築されていなく
とも、すべての事業所からの電子情報と評価結果が蓄積
されるので、当該企業における事業所間の比較等ができ
るようになる。
FIG. 17 shows the procedure for each company to obtain the analysis result of electronic information sent online or offline by itself through the Web. That is,
After connecting to the Internet L via the communication connection mechanism 25, the URL (Uniform Resource Locator) of the operation analysis system 1 is displayed on the browser screen displayed on the display device 23.
Is accessed (step S301). When the page screen of the operation analysis system 1 is displayed, the company ID, password, and other data required by the system are input to move to the evaluated guide page (step S302). A desired item (evaluated data item) is selected by the data input device 24 (step S303). The operation analysis system 1
When the selected item is recognized, the required form is the form DB16.
Since the results of the immediate processing or the badge processing are mapped and presented after being extracted from No. 3, the analysis result of the item is displayed on the browser screen (step S304). If necessary, the analysis result is printed or stored in a disk or the like (step S305). As described above, the operation analysis system 1 according to the present embodiment receives electronic information, which is collected by each of a plurality of companies and represents the operation status of a vehicle by a driver belonging to each company, and analyzes the content of the electronic information. By performing the relative evaluation process of the operation status between the same driver or different drivers, the driver who has the special operation status is specified, and the result of the relative evaluation process is addressed to the company to which the specified driver belongs. Since I tried to present the information,
It is possible to provide each company with an objective relative evaluation result of the operation status that cannot be grasped by only one company. This effect is remarkable in the case of a small company with a small number of drivers. In addition, the immediate processing and the badge processing are prepared.
The analysis results are presented to each company on a daily basis, and in badge processing,
Since we tried to present the professional evaluation results to each company,
As for the improvement items in the early cycle, as a result of immediate processing,
The results of badge processing can be used to determine whether there are any fundamental improvements. In addition, since the evaluation result having a high added value is fed back to the company that is the source of the electronic information, it is possible to motivate each company to transmit the electronic information indicating the operation status collected by itself. Also,
Since the electronic information collected by a plurality of companies and the already evaluated results are stored and can be used at any time, it is possible to make a comparison between various industries. In addition, since accurate evaluation results can be obtained even if each company does not have analysis ability or experience, there is an effect that analysis can be performed. In addition, even if an intranet is not built between multiple business establishments of one company, electronic information and evaluation results from all business establishments will be stored, making it possible to make comparisons among business establishments of the relevant business. .

【0050】<メッセージ例>本実施形態の運用解析シ
ステム1では、相対評価処理の結果に応じて、改善点に
関するメッセージ情報の提示も行うことは前述のとおり
である。以下に、各企業宛に提示されるメッセージの一
例を示す。
<Example of Message> As described above, the operation analysis system 1 according to the present embodiment also presents message information regarding an improvement point according to the result of the relative evaluation process. Below, an example of the message presented to each company is shown.

【0051】(1)即時処理の場合 (1−1)特別運行状況が、旋回中の危険挙動合計回数
(旋回中の急制動)で、1月のデータ収集期間における
全社平均値及び全国平均値(同業種、異業種を問わない
すべての企業の平均値、以下同じ)との比較によって相
対評価を行ったとする。この回数が、全社平均値1回
(1月平均)、全国平均値0.5回(1月平均)である
のに対し、ある企業に属する運転者であるA氏による回
数が6回(1月平均)であった場合、運行解析システム
1は、当該企業に対し、メッセージDB162から該当
する定型文章データを抽出して編集し、「A氏は旋回中
の急制動が多いようです。旋回中の急制動は軌道逸脱事
故につながる大きな要因の一つです。見通しの悪いカー
ブなどの予測運転を心がける必要があります。」という
メッセージを提示する。固有名詞や数値は、評価結果に
基づいてマッピングする。以下、同様の処理を行う。
(1) In the case of immediate processing (1-1) The special operation status is the total number of dangerous behaviors during turning (sudden braking during turning), company-wide average and national average during the January data collection period. It is assumed that the relative evaluation is performed by comparison with (the average value of all companies regardless of the same industry or different industries, the same applies hereinafter). This number of times is 1 for the whole company (January average) and 0.5 for the national average (January average), while the number of times by driver A who belongs to a certain company is 6 (1 If it is monthly average, the operation analysis system 1 extracts and edits the corresponding standard text data from the message DB 162 for the relevant company and says, "Mr. A seems to have a lot of sudden braking while turning. Sudden braking is one of the major factors leading to a track deviation accident. It is necessary to keep in mind predictive driving such as curves with poor visibility. " The proper nouns and numerical values are mapped based on the evaluation results. Hereinafter, the same processing is performed.

【0052】(1−2)特別運行状況が、車線変更中の
危険挙動合計回数(急な車線変更、Vレーンチェンジ)
で、速度、アイドリング時間、停止回数情報から10キ
ロメートル毎時以下走行が30分以上続いている状態を
「渋滞」と判断し、1月のデータ収集期間における全社
平均値及び全国平均値との比較によって相対評価を行っ
たとする。この回数がA氏18回(A氏については渋滞
時に危険挙動が特に多い(18回中15回は渋滞
中))、B氏13回、C氏9回(1月平均)、全社平均
値0.7回(1月平均)、全国平均値0.5回(同型車
種)であったとする。この場合のメッセージは、例えば
「A氏、B氏、C氏が、急な車線変更が多いようです。
A氏は渋滞中のジグザグ走法が多いです。ジグザグ走法
による時間の短縮はそれほど効果がありません。渋滞時
には接触事故の危険性も増えるので、運転を見直すなど
の指示が必要です。またA氏は業務に追われてこのよう
な運転をしているのではないでしょうか。配車計画など
に無理がないか確認してみるのも必要かもしれませ
ん。」となる。
(1-2) Special operation status is the total number of dangerous behaviors during lane change (a sudden lane change, V lane change)
Then, judging from the speed, idling time, and the number of times of stoppage, that the condition that the vehicle is running for less than 10 kilometers per hour for 30 minutes or more is judged as "congestion", and it is compared with the company-wide average and the national average during the January data collection period. It is assumed that a relative evaluation is performed. This number is 18 times for Mr. A (Most dangerous behavior for Mr. A during traffic jam (15 out of 18 times is congested)), 13 times for Mr. B, 9 times for Mr. C (January average), company-wide average value 0 7 times (January average), national average 0.5 times (same model). The message in this case is, for example, "Mr. A, Mr. B, Mr. C seem to have many sudden lane changes.
Mr. A has a lot of zigzag running methods during congestion. The time reduction by the zigzag method is not so effective. When traffic is congested, the risk of contact accidents increases, so it is necessary to give instructions such as reviewing driving. In addition, Mr. A may be driving like this because he is busy with work. It may be necessary to check if there are any restrictions on the vehicle allocation plan. It will be.

【0053】(1−3)特別運行状況が、制動中の危険
挙動(急制動)の回数で、A氏がある日にこれを1回記
録し、かつ、隠しデータを利用して加減速G、横Gから
判定すると、この日だけむらがあった場合、メッセージ
は、例えば「危険な急制動を1回だけですが記録されま
した。ただこの日のデータからみると加減速G(アクセ
ル操作、ブレーキ操作)や横G(ハンドル操作)にむら
があるようです。急制動も気になりますが、加減速G横
Gも気になります。体調不良や業務には直接関係ないか
もしれませんが、家庭内の事情なども確認してみてはい
かがでしょうか。」となる。
(1-3) The special operation status is the number of dangerous behaviors (rapid braking) during braking. Mr. A records this once on a certain day, and accelerates / decelerates G using hidden data. , Judging from the lateral G, if there is unevenness only on this day, the message is, for example, "dangerous sudden braking was recorded only once. From the data of this day, acceleration / deceleration G (accelerator operation It seems that there is unevenness in the brake operation) and lateral G (steering wheel operation). I am concerned about sudden braking, but I am concerned about acceleration / deceleration G and lateral G. It may not be directly related to poor physical condition or work. However, why not check the circumstances in your home? "

【0054】(1−4)特別運行状況が、一時停止回数
で、この回数が、A氏8回、B氏12回、C氏14回
(1日平均)で、同事業所間で同じルートを走っている
者の平均値が29回(1日平均)である場合、メッセー
ジは、例えば「A氏、B氏、C氏の3人が比較的「一時
停止回数」が少ないようです。同じルートを走り、この
ような結果が出ている場合には「一時停止」を怠ってい
る可能性があります。子供の不意な飛び出しなどに対応
するためにも「一時停止の励行」を指示する必要があり
ます。」となる。
(1-4) The special operation status is the number of temporary stops, which is 8 times for Mr. A, 12 times for Mr. B, and 14 times for Mr. C (1 day average), and the same route between the same offices. If the average value of those who are running is 29 times (1 day average), the message is, for example, "Mr. A, Mr. B, Mr. C seem to have relatively few" pause times ". If you are following the same route and seeing these results, you may be neglecting to "pause". It is necessary to instruct "enforcement of suspension" in order to deal with unexpected jumping out of children. It will be.

【0055】(1−5)特別運行状況が、危険挙動の合
計回数で、その回数がA氏が月初1回、月中2回、月末
30回、解析比較が、1ヶ月を3段階に分けて解析を行
う場合、メッセージは、例えば「月末に危険挙動が多く
なる傾向にあるようです。業務が月末に集中するのか道
路状況によるものか不明ですが、運転者にヒアリングな
どを実施し原因の究明を行い、対策を立てる必要があり
ます。」となる。
(1-5) The special operation status is the total number of dangerous behaviors, which is Mr. A once a month, twice a month, 30 times at the end of the month, and analysis comparison is divided into three stages for one month. When performing analysis, the message is, for example, "It seems that dangerous behavior tends to increase at the end of the month. It is unclear whether work is concentrated at the end of the month or due to road conditions. It is necessary to investigate and take measures. "

【0056】(1−6)特別運行状況が、危険挙動合計
回数で、その回数がA氏午前1回午後2回夕方5回(1
日平均)、解析比較が、一日の平均値を時間帯別で分け
解析を行う場合、メッセージは、例えば「夕方に危険挙
動が多くなる傾向にあるようです。夕方は道路状況も悪
くなり、運転者の疲労も蓄積されていることも考えられ
ます。このような状況が続くようであれば、いつか事故
を起こす可能性もあるため「5分前出発行動」などの対
策を立てる必要があります。」となる。
(1-6) The special operation status is the total number of dangerous behaviors, and the number of times is 1 A in the morning, 2 in the afternoon, and 5 in the evening (1
If you analyze the average value of one day according to the time zone and analyze it, the message is, for example, "It seems that dangerous behavior tends to increase in the evening. Road conditions worsen in the evening, It is also possible that the driver's fatigue has accumulated.If this situation continues, it is possible that an accident may occur someday, so it is necessary to take measures such as "5 minutes before departure behavior" . It will be.

【0057】(1−7) 特別運行状況がデータの急変
で、A氏のそのような急変の発生頻度がいきなり増え始
めた、解析比較が、A氏の過去のデータとの比較によっ
て行う場合、メッセージは、例えば「A氏は今まで比較
的穏やかな運転をしていましたが、ここ数日危険挙動が
多数発生しています。何もなければよいのですが、A氏
に確認をとってみてはいかがでしょうか。」となる。
(1-7) When the special operation situation is a sudden change in data and the frequency of occurrence of such a sudden change in Mr. A suddenly increases, when the analysis comparison is performed by comparison with Mr. A's past data, The message was, for example, "Mr. A had been driving relatively gently until now, but many dangerous behaviors have occurred in the past few days. I hope that nothing is done, but ask Mr. A to confirm How about seeing it? "

【0058】(1−8)特別運行状況が事故回避ブレー
キ操作であり、その回数がA氏5回(平均値)、全社平
均値0.7回、全国平均値0.5回、解析比較が全国・
全社の平均値と比較解析を行う場合、メッセージは、例
えば「A氏のデータを解析してみると、「事故を回避す
るためのブレーキ操作」が多いようです。それだけ危険
場面に遭遇する機会が多いことが予測されます。予測運
転などを心がけるよう指導が必要です。」となる。
(1-8) The special operation status is an accident avoidance braking operation, the number of times is 5 times for Mr. A (average value), company-wide average value 0.7 times, national average value 0.5 times, and analysis comparison Nationwide·
When carrying out comparative analysis with the average value of the entire company, the message is, for example, "Analysis of Mr. A's data shows that" brake operation to avoid an accident "is common. It is predicted that there will be many opportunities to encounter dangerous situations. Guidance is required to keep in mind predictive driving. It will be.

【0059】(2)バッジ処理の場合 (2−1)生データに含まれる特別運行状況がブレーキ
最大Gの平均値で、結果が急制動の危険挙動の多いA氏
0.30G(平均値)、全社平均値が0.19G、全国
平均値が0.17Gであり、解析比較が1分間集計デー
タをもとに全社・全国の平均値と比較解析するものであ
る場合、メッセージは例えば「A氏は普段から急制動の
危険挙動が多い結果が出ています。今回の生データ解析
で普段のブレーキ操作自体もGが高いことが分かりまし
た。事故を防止するためにも、「早め早めのブレーキ」
を意識するようにしてください。」となる。
(2) In the case of badge processing (2-1) The special operation status included in the raw data is the average value of the brake maximum G, and the result is 0.30 G (average value) of Mr. A, which has many dangerous behaviors of sudden braking. , The company-wide average value is 0.19G, the national average value is 0.17G, and the analysis comparison is to analyze and compare with the company-wide / national average value based on the 1-minute aggregated data, the message is, for example, “A There are many dangerous behaviors of sudden braking, and he found that the raw data analysis this time also shows that the normal braking operation itself has a high G. In order to prevent accidents, "Early and early brake"
Please be aware of. It will be.

【0060】(2−2)生データに含まれる特別運行状
況がブレーキとアクセルの操作のムラで、その結果が、
日によってアクセルとブレーキの標準偏差にばらつきが
あり、解析比較が1分間集計データをもとに解析日毎に
標準偏差を求めるものである場合、メッセージは、例え
ば「A氏は日ごとにブレーキ、アクセル操作にムラがあ
ります。危険挙動には至りませんが、少々気になりま
す。配送計画や業務の内容が問題であれば改善が必要で
す。また直接運転には関係ないと考えがちですが、家庭
の問題でこのように運転にムラが出ることもありま
す。」となる。
(2-2) The special operation status included in the raw data is uneven operation of the brake and the accelerator, and the result is
If there are variations in the standard deviation of the accelerator and brake depending on the day, and the analysis comparison is to obtain the standard deviation for each analysis day based on the 1-minute aggregated data, the message is, for example, "Mr. The operation is uneven.It does not lead to dangerous behavior, but it is a little worrisome.If there is a problem with the delivery plan or the content of the work, it needs to be improved. There may be irregular driving like this due to household problems. "

【0061】(2−3)生データに含まれる特別運行状
況が、ある地点で運転者全員の危険挙動(急制動)の多
さで、結果はA地点近辺では運転者全員が危険挙動(急
制動)を起こしており、解析比較はイベントデータをも
とに近似している緯度、経度情報を検索して危険挙動を
解析するものである場合、メッセージは、例えば「A地
点近辺では運転者全員が急制動を起こしています。全員
がこの地点で危険挙動を起こしいることから、何かの外
的要因が考えられます。運転者にヒアリングを実施し、
対策を必要とします。また、この地点を通過しないよう
なコース設定も必要です。」となる。
(2-3) The special operation status included in the raw data is the number of dangerous behaviors (rapid braking) of all the drivers at a certain point. (Braking) and the analysis comparison is to search for approximate latitude and longitude information based on the event data to analyze dangerous behavior, the message is, for example, "All drivers near point A. Is suddenly braking. There are some external factors that can be considered because everyone is not doing dangerous behavior at this point.
I need a countermeasure. It is also necessary to set the course so that it does not pass through this point. It will be.

【0062】このようなメッセージを帳票上にマッピン
グされた情報と共に提示することで、危険挙動や悪癖の
原因と改善策を客観的に把握することができるようにな
り、安全運転、業務の効率化に寄与することができる。
By presenting such a message together with the information mapped on the form, it becomes possible to objectively grasp the cause of the dangerous behavior or bad habit and the remedy, and improve the safety driving and the efficiency of the work. Can contribute to.

【0063】以上、本発明を具体的な実施形態を挙げて
説明したが、本発明の適用範囲は、上記の例に限定され
るものではない。例えば上記の実施形態では、移動体と
して車両を例に挙げて説明したが、運行解析が必要とな
るすべての移動体、例えば電車やオートバイにも同様に
適用が可能である。
Although the present invention has been described with reference to specific embodiments, the scope of application of the present invention is not limited to the above examples. For example, in the above-described embodiment, the vehicle has been described as an example of the moving body, but the present invention can be similarly applied to all moving bodies that require operation analysis, such as trains and motorcycles.

【0064】[0064]

【発明の効果】本発明によれば、客観的な運行状況の解
析が可能となり、且つ解析結果を効果的に顧客に配信さ
れるという、特有の効果を奏することができる。
According to the present invention, it is possible to objectively analyze the operation situation, and it is possible to achieve the unique effect that the analysis result is effectively delivered to the customer.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】 本発明の運行解析システムの適用場面を示し
た全体構成図。
FIG. 1 is an overall configuration diagram showing a scene where an operation analysis system of the present invention is applied.

【図2】 顧客端末の構成図。FIG. 2 is a block diagram of a customer terminal.

【図3】 データレコーダの構成図。FIG. 3 is a block diagram of a data recorder.

【図4】 データレコーダの媒体に記録される電子情報
のイメージ図。
FIG. 4 is an image diagram of electronic information recorded on a medium of a data recorder.

【図5】 管理データの要部構造図。FIG. 5 is a structural diagram of a main part of management data.

【図6】 (a)はイベントの先頭や区切りに配置され
るイベントヘッド、(b)はイベント内容を表す自律デ
ータ(Ax等)と車速データの構造図。
FIG. 6A is a structural diagram of event heads arranged at the beginning or at a break of an event, and FIG. 6B is a structure diagram of autonomous data (Ax and the like) representing event contents and vehicle speed data.

【図7】 イベントデータのうち、GPSデータより取
得した速度、イベント発生場所の情報、GPS時刻の配
列を示した図。
FIG. 7 is a diagram showing an array of speed, event occurrence place information, and GPS time acquired from GPS data among the event data.

【図8】 状態収集データの構造図。FIG. 8 is a structural diagram of state collection data.

【図9】 自律及び車速集計データの構造図。FIG. 9 is a structural diagram of autonomous and vehicle speed aggregation data.

【図10】 GPS集計データの構造図。FIG. 10 is a structural diagram of GPS total data.

【図11】 運行解析システムの構成図。FIG. 11 is a block diagram of the operation analysis system.

【図12】 標準的な運転を行う運転者による平均値
(バーX)とそのゆらぎを示した図。
FIG. 12 is a diagram showing an average value (bar X) and its fluctuation by a driver who performs standard driving.

【図13】 運転者による速域別の加速度のゆらぎを示
した図。
FIG. 13 is a diagram showing fluctuations in acceleration by the driver for each speed range.

【図14】 ある速域における安全運転傾向者であるB
氏の安全運転パターンに対する分析対象者であるA氏の
分布の差を示した図。
FIG. 14: B who is a driver of safe driving in a certain speed range
The figure which showed the difference of distribution of Mr. A who is an analysis object with respect to his safe driving pattern.

【図15】 運行解析処理の手順説明図(企業側が行う
処理)。
FIG. 15 is an explanatory diagram of the procedure of the operation analysis process (process performed by the company side).

【図16】 運行解析処理の手順説明図(運行解析シス
テムで行う処理)。
FIG. 16 is an explanatory diagram of the procedure of the operation analysis process (processing performed by the operation analysis system).

【図17】 運行解析処理の手順説明図(企業側が行う
処理)。
FIG. 17 is an explanatory diagram of the procedure of the operation analysis process (process performed by the company side).

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1 運行解析システム 16 DBMS 161 顧客別DB 162 メッセージDB 163 帳票DB 17 処理装置 172 評価処理部 173 データ編集部 174 データ出力部 2 顧客端末 27 データ処理機構 3 データレコーダ 31 センサ部 32 媒体収容機構 33 レコーダ部 MB メモリ媒体 MO 高密度記録媒体 1 Operation analysis system 16 DBMS 161 DB by customer 162 Message DB 163 Form DB 17 Processor 172 Evaluation processing unit 173 Data Editing Department 174 Data output section 2 Customer terminal 27 Data processing mechanism 3 data recorder 31 Sensor part 32 medium accommodation mechanism 33 Recorder section MB memory medium MO High density recording medium

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 田野 通保 東京都大田区蒲田4−42−12 新生ビル 株式会社データ・テック内 (56)参考文献 特開2000−185676(JP,A) 特開 平11−272996(JP,A) 特開 平8−129659(JP,A) 特開 平11−64009(JP,A) 特開2000−258171(JP,A) 特開 平9−237032(JP,A) (58)調査した分野(Int.Cl.7,DB名) G08G 1/00 G06F 17/60 112 ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of the front page (72) Inventor Tsuho Tano 4-42-12 Kamata, Ota-ku, Tokyo Inside Shinsei Building Data Tech Co., Ltd. (56) Reference JP 2000-185676 (JP, A) JP JP-A-11-272996 (JP, A) JP-A-8-129659 (JP, A) JP-A-11-64009 (JP, A) JP-A-2000-258171 (JP, A) JP-A-9-237032 (JP, A) A) (58) Fields surveyed (Int.Cl. 7 , DB name) G08G 1/00 G06F 17/60 112

Claims (17)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項1】 複数の顧客の各々が操作する各顧客端末
から、それぞれ当該顧客に属する運転者の運転に起因す
る移動体の運行状況が運転者毎に定量化された第1電子
情報、及び、前記定量化の際に用いられた当該移動体の
挙動特徴の計測データを含む第2電子情報を、通信網又
は所定の記録媒体の読みとり機構を通じて受領する受領
手段と; 各顧客端末から受領した前記第1電子情報及び前記第2
電子情報を、所定のメモリに蓄積させる電子情報蓄積手
段と;前記メモリに 蓄積されてい第1電子情報に基づく同一
顧客内、同業種顧客間又は異業種顧客間の運転者同士
前記運行状況の相対評価処理を、即時処理として行う第
1評価処理手段と; この第1評価処理手段とは選択的に起動され、前記メモ
リに蓄積されている第2電子情報に基づく前記即時処理
よりも詳細な運行状況の相対評価処理を、バッジ処理と
して行う第2評価処理手段と; 前記即時処理又は前記バッジ処理の結果情報評価対
象となった運転者が所属する顧客の顧客端末に提示する
情報提示手段と; を備えてなる、運行解析システム。
1. Each customer terminal operated by each of a plurality of customers
From the above , the first electronic information in which the operation status of the mobile body caused by the driving of the driver belonging to the customer is quantified for each driver, and the operation information used in the quantification. Mobile
The second electronic information including the measurement data of the behavioral characteristics is transmitted to the communication network or
Receiving means and for receiving through mechanisms as read predetermined recording medium; first received from the client terminal electronic information and the second
Electronic information, electronic information storage means and for Ru is accumulated in a predetermined memory; the same in the customer based on the first electronic information that is stored in the memory, the driver each other between the same industry customer or between different industries customers
First evaluation processing means for performing the relative evaluation processing of the operation status as an immediate processing ; the first evaluation processing means is selectively activated, and the memo
The immediate processing based on the second electronic information accumulated in the memory
A more detailed relative evaluation process of operation status is called badge process.
And a second evaluation processing unit performed; the result information of the immediate processing or the badge processing, and information presentation means for presenting to the customer the customer terminal the driver became evaluated belongs; consisting comprise, operation Analysis system.
【請求項2】前記第1評価処理手段及び前記第2評価処
理手段は、各顧客端末から受領した電子情報から運転開
始から運転終了までの間の移動体の挙動特徴を特定する
挙動分析モジュール、運転者別や顧客別の挙動操作の統
計分析により運転傾向性の特徴の判定用情報を生成する
統計分析モジュール、個々の運転者の運転傾向性あるい
は特定の運転者の運転傾向性に対する他の運転者の運転
傾向性の相違を判定するための判定用情報を生成する傾
向性分析モジュール、車両の燃料消費傾向を運転者別に
分析して定量化して効率の良い走行と効率の悪い走行と
を区別できるようにするための判定用情報を生成する燃
料相関分析モジュールのいずれか、あるいは複数のモジ
ュールを同時に起動実行することにより、前記相対評価
処理を行うことを特徴とする、 請求項1記載の運行解析システム。
2. The first evaluation processing means and the second evaluation processing
The operation means starts operation from the electronic information received from each customer terminal.
Identify behavioral characteristics of moving body from start to end of driving
Behavior analysis module, which controls the behavior of each driver and customer.
Generates information for determining driving tendency characteristics by statistical analysis
Statistical analysis module, driving tendency of individual driver
Is the driving tendency of another driver against the driving tendency of a specific driver
The inclination to generate the judgment information for judging the difference in tendency.
Directional analysis module, vehicle fuel consumption trends by driver
By analyzing and quantifying efficient driving and inefficient driving
The fuel that generates the judgment information for distinguishing
One or more modules
The relative evaluation
The operation analysis system according to claim 1 , wherein processing is performed .
【請求項3】 前記相対評価処理は、前記メモリに蓄積
されている第1電子情報又は第2電子情報のうち個々の
運転者による運行状況を特定するための数値データの所
定期間毎の平均値と、複数の運転者による運行状況を特
定するための数値データの標準偏差とを演算し、この標
準偏差と前記平均値の偏差を比較する処理である、 請求項1記載の運行解析システム。
3. The relative evaluation process is stored in the memory.
Among the first electronic information or the second electronic information stored , the average value of the numerical data for specifying the operation status by the individual driver for each predetermined period and the operation status by the plurality of drivers are specified.
Calculating a standard deviation of the numerical data for a constant, it is a process of comparing the deviation between the average value and the standard deviation, claim 1 operating analysis system according.
【請求項4】前記第1電子情報及び前記第2電子情報
は、イベント発生時に生じた複数種類の移動体の挙動特
徴を特定するための数値データを含む情報であり、 前記相対評価処理、個々の運転者の前記第1電子情報
又は前記第2電子情報に含まれる異種データ間の相関分
析を行い、この相関分析結果に基づいて当該運転者によ
るイベント発生の因果関係を定量化する処理である、 請求項2記載の運行解析システム。
4. The first electronic information and the second electronic information
Is the behavioral characteristics of multiple types of moving objects that occur when an event occurs.
Is information that includes a numeric data to specify a symptom, the relative evaluation processing, performs a correlation analysis between dissimilar data included in the first electronic information or the second electronic information of the individual driver, this correlation The operation analysis system according to claim 2, wherein the operation analysis system is a process of quantifying a causal relationship of an event occurrence by the driver based on an analysis result.
【請求項5】前記相対評価処理が、前記メモリに蓄積さ
れている第1電子情報又は第2電子情報のうち、運転者
による運行状況を特定するための数値データのすべての
運転者についての平均値とその標準偏差1、ならびに、
個々の運転者についての平均値とその標準偏差2を演算
するとともに、演算された標準偏差1と標準偏差2とを
比較する処理である、 請求項記載の運行解析システム。
5. The relative evaluation process is stored in the memory.
Of the first electronic information or the second electronic information that is stored, all of the numerical data for identifying the operation status by the driver
The average value for the driver and its standard deviation 1, and
Thereby calculating an average value and its standard deviation 2 for the individual driver is a process of comparing the standard deviation 1 and the standard deviation 2 computed, operating analysis system according to claim 2, wherein.
【請求項6】前記相対評価処理が、前記メモリに蓄積さ
れている第1電子情報又は第2電子情報と所定の条件パ
ターンとを対比することにより危険な挙動の発生の有無
と当該運転者による運転の癖とを検出する処理である、 請求項記載の運行解析システム。
6. The relative evaluation process is stored in the memory.
The first electronic information or that a process of detecting a habit of the driver due to the presence or absence and the driver of the occurrence of the dangerous behavior by comparing the second electronic information and a predetermined condition pattern, claim 2 The operation analysis system described.
【請求項7】前記第1評価処理手段及び前記第2評価
手段は、前記相対評価処理の結果、通常の運行状況と
は異なる特別運行状況を呈した運転者を、前記評価対象
となった運転者として特定するように構成されている、 請求項記載の運行解析システム。
7. The first evaluation processing means and the second evaluation processing
Management means, the result of the relative evaluation process, a normal operation status
The operation analysis system according to claim 5 , wherein the driver having different special operation conditions is configured to be specified as the driver to be evaluated.
【請求項8】前記受領手段は、前記通信網を通じて、
記第1電子情報を所定の時間間隔又はリアルタイムで
ンライン受領するとともに、前記読みとり機構を通じ
て、前記第2電子情報を前記第1電子情報よりも長い時
間間隔でオフライン受領するように構成されており、 前記受領手段がオンライン受領したときには前記第1評
処理手段が起動し、前記受領手段がオフライン受領し
たときには前記第2評価処理手段が起動するように構成
されている、 請求項7記載の運行解析システム。
8. The receiving means online receives the first electronic information at a predetermined time interval or in real time through the communication network, and through the reading mechanism.
Te, the second is configured to offline receive electronic information in a time interval longer than the first electronic information, when the receiving means has online receipt activates said first evaluation processing means, said receiving means The operation analysis system according to claim 7, wherein the second evaluation processing means is activated when received offline.
【請求項9】前記第1評価処理手段は、顧客のニーズに
応じて予め定めた評価条件パターンと前記第1電子情報
との比較に基づく定型的な相対評価処理を行うものであ
り、 前記第2評価処理手段は、データベース化された専門家
の知識と前記第2電子情報とに基づく相対評価処理を行
うものである、 請求項8記載の運行解析システム。
9. The first evaluation processing means meets customer needs.
A predetermined evaluation condition pattern corresponding to the first electronic information
It is intended to perform a routine relative evaluation process based on a comparison between, the second evaluation process means database and expert
The operation analysis system according to claim 8, wherein a relative evaluation process is performed based on the knowledge of the above and the second electronic information.
【請求項10】前記情報提示手段は、前記相対評価処理
の結果情報を同一顧客内、同業種顧客間、異業種顧客間
のいずれか毎に分類し、この分類結果を各顧客が前記顧
客端末を通じて視認可能な形態で提示するものである、 請求項7記載の運行解析システム。
10. The information presenting means classifies the result information of the relative evaluation processing into any one of within the same customer, among customers of the same industry, and among customers of different industries, and each customer judges the classification result by the customer.
The operation analysis system according to claim 7, which is presented in a form visible through a customer terminal .
【請求項11】前記情報提示手段は、運行状況の評価結
果に応じて出力するメッセージ情報を評価項目と対応付
けて格納したメッセージデータベースを備えており、前
記相対評価処理により特定された評価項目に対応するメ
ッセージ情報を前記メッセージデータベースより読み出
し、このメッセージ情報に、前記評価対象となった運転
者の情報を埋め込んで出力するように構成されている、 請求項7記載の運行解析システム。
11. The information presenting means is used to evaluate the operation status.
Corresponding message information output according to the result and evaluation items
Is equipped with a message database
The message corresponding to the evaluation item specified by the relative evaluation process.
Read message information from the message database
In this message information, the driving that was evaluated
The operation analysis system according to claim 7, wherein the operation analysis system is configured to embed and output the information of the person .
【請求項12】前記情報提示手段は、各顧客に配信する
ための評価結果用帳票を記録した帳票データベースを備
えており、前記相対評価処理の結果情報を、前記帳票デ
ータベースから帳票を読み出した帳票上にマッピングし
て出力するように構成されている、 請求項7記載の運行解析システム。
12. The information presenting means delivers to each customer.
Equipped with a form database that records evaluation result forms for
Therefore, the result information of the relative evaluation process is
The form is read from the database and mapped on the form.
The operation analysis system according to claim 7, wherein the operation analysis system is configured to output the output .
【請求項13】複数の顧客の各々が操作する各顧客端末
から、それぞれ当該顧客に属する運転者の運転に起因す
る移動体の運行状況が運転者毎に定量化された電子情報
、通信網又は所定の記録媒体の読みとり機構を通じて
受領する受領手段と; 各顧客端末から受領した電子情報所定のメモリに蓄積
させる電子情報蓄積手段と; 前記メモリに蓄積されている電子情報から移動体の特異
な挙動の発生回数が相対的に少ない運転者を特定すると
ともに、特定した運転者による移動体の運行状況を模範
運行状況として認定し、この模範運行状況と評価対象と
なる他の運転者による移動体の運行状況との相対評価処
理を行うことで、当該他の運転者の運転操作傾向を表す
情報を生成する評価処理手段と;生成された運転操作傾向を表す情報 を当該他の運転者が
所属する顧客の顧客端末に提示する情報提示手段と;を
備えてなる、 運行解析システム。
13. A customer terminal operated by each of a plurality of customers.
From the above, electronic information in which the operation status of the moving body caused by the driving of the driver belonging to the customer is quantified for each driver is obtained through a communication network or a reading mechanism of a predetermined recording medium. /> Receiving means for receiving; electronic information received from each customer terminal is stored in a predetermined memory
An electronic information storage means Ru is; the number of occurrences of a specific behavior of the mobile object to identify the relatively small driver from the electronic information stored in the memory
In both cases, the operation status of the moving body by the identified driver is certified as a model operation status, and this model operation status and the evaluation target are evaluated.
Relative evaluation processing of the operation status of the mobile body according to another driver made
By performing the physical, indicative of an operating operation tendency of the other drivers
An operation analysis system comprising: an evaluation processing unit that generates information ; and an information presenting unit that presents the generated information indicating the driving operation tendency to a customer terminal of a customer to which the other driver belongs.
【請求項14】複数の顧客の各々が操作する顧客端末と
通信網を介して接続可能で、所定の記録媒体の読みとり
機構をも備えたコンピュータにより実行される方法であ
って、各顧客端末から、それぞれ当該 顧客に属する運転者の運
転に起因する移動体の運行状況が運転者毎に定量化され
第1電子情報、及び、前記定量化の際に用いられた当
該移動体の挙動特徴の計測データを含む第2電子情報
を、前記通信網又は前記読みとり機構を通じて受領する
段階と; 各顧客端末から受領した前記第1電子情報及び前記第2
電子情報を所定のメモリに蓄積させる段階と; 前記メモリに蓄積されている第1電子情報に基づく同一
顧客内、同業種顧客間又は異業種顧客間の運転者同士の
前記運行状況の相対評価処理を即時処理として行うとと
もに、前記メモリに蓄積されている第2電子情報に基づ
く前記即時処理よりも詳細な運行状況の相対評価処理を
バッジ処理として行う段階と;前記即時処理又は前記バッジ処理による 相対評価処理の
結果情報、評価対象となった運転者が所属する顧客の
顧客端末に提示する段階と;を有することを特徴とす
る、コンピュータによる運行解析方法。
14. multiple customers of each can be connected via a communication network with the customer terminal operated, a method performed by a computer also provided with a mechanism which reads the predetermined recording medium, from the customer terminal , The luck of each driver belonging to the customer
Operation status of the mobile you due to the rolling is quantified for each driver
First electronic information, and those used during the quantification was
Second electronic information including measurement data of behavior characteristics of the moving body
, Said communication network or said reading step and to receive through mechanism; the first received from the client terminal electronic information and the second
Phase and the Ru is accumulated electronic information in a predetermined memory; the same customer based on the first electronic information stored in the memory, the driver each other between the same industry customer or between different industries customers
Performs relative evaluation processing of the running condition as immediate processing, based on the second electronic information stored in the memory
More detailed relative evaluation processing of operation status than the above-mentioned immediate processing
A method performed as badges treatment; and wherein a, the result information relative evaluation process by the immediate processing or the badge process, the steps to be presented to the customer end the end of the customer by the driver belongs became evaluated A computer-based operation analysis method.
【請求項15】複数の顧客の各々が操作する顧客端末と
通信網を介して接続可能で、所定の記録媒体の読みとり
機構をも備えたコンピュータにより実行される方法であ
って、各顧客端末から、それぞれ当該 顧客に属する運転者の運
転に起因する移動体の運行状況を運転者毎に定量化した
電子情報を、前記通信網又は前記読みとり機構を通じて
受領する段階と; 各顧客端末から受領した電子情報所定のメモリに蓄積
させる段階と; 前記メモリに蓄積されている電子情報から移動体の特異
な挙動の発生回数が相対的に少ない運転者を特定すると
ともに、特定した運転者による移動体の運行状況を模範
運行状況として認定し、この模範運行状況と評価対象と
なる他の運転者による移動体の運行状況との相対評価処
理を行うことで、当該他の運転者の運転操作傾向を表す
情報を出力する段階と;この運転操作傾向を表す情報 を当該他の運転者が所属す
る顧客の顧客端末に提示する段階と;を有することを特
徴とする、 コンピュータによる運行解析方法。
15. Reading a predetermined recording medium connectable to a customer terminal operated by each of a plurality of customers via a communication network.
The method is executed by a computer that also has a mechanism, and the operation of the driver belonging to the customer is performed from each customer terminal.
Electrons received from the customer terminal; the operation status of the mobile you due to rolling the <br/> electronic information quantified for each driver stage and which <br/> received via the communication network or said read mechanism Stores information in a predetermined memory
A step of thereby Ru is; the number of occurrences of a specific behavior of the mobile object to identify the relatively small driver from the electronic information stored in the memory
In both cases, the operation status of the moving body by the identified driver is certified as a model operation status, and this model operation status and the evaluation target are evaluated.
Relative evaluation processing of the operation status of the mobile body according to another driver made
By performing the physical, indicative of an operating operation tendency of the other drivers
Phase and to output information; information indicating the driving operation tendency such other driver comprising the steps of presenting to the customer end the end of the customer belongs; and having a travel analysis method by a computer.
【請求項16】複数の顧客の各々が操作する顧客端末と
通信網を介して接続可能で、所定の記録媒体の読みとり
機構をも備えたコンピュータに、以下の段階の情報処理
を実行させるためのコンピュータプログラム。 (1)各顧客端末から、それぞれ当該顧客に属する運転
の運転に起因する移動体の運行状況が運転者毎に定量
化された第1電子情報、及び、前記定量化の際に用いら
れた当該移動体の挙動特徴の計測データを含む第2電子
情報を、前記通信網又は前記読みとり機構を通じて受領
する段階; (2)各顧客端末から受領した前記第1電子情報及び
第2電子情報を所定のメモリに蓄積させる段階; (3)前記メモリに蓄積されている第1電子情報に基づ
く同一顧客内、同業種顧客間又は異業種顧客間の運転者
同士の前記運行状況の相対評価処理を即時処理として
うとともに、前記メモリに蓄積されている第2電子情
に基づく前記即時処理よりも詳細な運行状況の相対評価
処理をバッジ処理として行う段階; (4)前記即時処理又は前記バッジ処理による相対評価
処理の結果情報、評価対象となった運転者が所属する
顧客の顧客端末に提示する段階。
16. A computer, which is connectable to a customer terminal operated by each of a plurality of customers through a communication network and has a reading mechanism for a predetermined recording medium, to execute information processing in the following steps. Computer program. (1) from each customer terminal, operation status of the mobile each you due to driving of the driver belonging to the customer quantified each driver
Digitized first electronic information, and used in the quantification.
The second electronic information including the measurement data of the behavior characteristics of the mobile bodies, wherein the step receiving through a communication network or the read mechanism; (2) the first electronic information and pre-received from the customer terminal
Serial stages Ru to accumulate second electronic information in a predetermined memory; (3) the first electronic information based Dzu <br/> rather the same customer that is stored in the memory, between the same industry customers or different industries customers line <br/> Utotomoni relative evaluation processing of the running condition of the driver between the immediate processing between the second electronic information stored in the memory
It said step performing relative evaluation process detailed operation status than immediate process as badges processing based on; (4) the immediate process or result information relative evaluation processing by said badge processing, evaluation and became driver belongs stage to be presented to the customer end at the end of customers.
【請求項17】複数の顧客の各々が操作する顧客端末と
通信網を介して接続可能で、所定の記録媒体の読みとり
機構をも備えたコンピュータに、以下の段階の情報処理
を実行させるためのコンピュータプログラム。 (1)各顧客端末から、それぞれ当該顧客に属する運転
の運転に起因する移動体の運行状況を運転者毎に定量
化した電子情報を、前記通信網又は前記読みとり機構を
通じて受領する段階; (2)各顧客端末から受領した電子情報所定のメモリ
蓄積させる段階; (3)前記メモリに蓄積されている電子情報から移動体
特異な挙動の発生回数が相対的に少ない運転者を特定
するとともに、特定した運転者による移動体の運行状況
を模範運行状況として認定し、この模範運行状況と評価
対象となる他の運転者による移動体の運行状況との相対
評価処理を行うことで、当該他の運転者の運転操作傾向
を表す情報を出力する段階; (4)この運転操作傾向を表す情報を当該他の運転者が
所属する顧客の顧客端末に提示する段階。
17. Reading a predetermined recording medium connectable to a customer terminal operated by each of a plurality of customers via a communication network.
A computer program for causing a computer having a mechanism to execute the following information processing. (1) Determination from the customer terminal, the operation status of each mobile you due to driving of the driver belonging to the customer each driver
The converted electronic information is transferred to the communication network or the reading mechanism.
(2) a predetermined memory electronic information received from the customer terminal; step of receiving through
Step Ru is accumulated in; (3) mobile unit from the electronic information stored in the memory
Identifies drivers with relatively few occurrences of unique behavior
In addition, the operation status of the moving body by the specified driver is certified as a model operation status, and this model operation status is evaluated.
Relative to the operating status of the moving body by other target drivers
By performing the evaluation process , the driving operation tendency of the other driver
Step outputs information representing; (4) the step of presenting information indicating the driving operation tendency to end customers end customers the other driver belongs.
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