CN111507559A - 用户评价装置 - Google Patents

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Abstract

一种用户评价装置(50)具有：信息获取部(5311)，其获取使用车辆租赁服务的用户所使用的车辆(1)的图像和拍摄车辆(1)的场所的位置信息；变化检测部(5312)，其基于由信息获取部(5311)获取的车辆(1)的图像，检测车辆(1)的脏污程度；车辆评价部(5315)，其基于由变化检测部(5312)检测出的车辆(1)的脏污程度，评价车辆(1)的状态；用户评价获取部(5316)，其获取使用车辆(1)的用户对与车辆(1)的脏污程度相关的车辆(1)的状态的用户评价；可信度判定部(5319)，其基于车辆评价部(5315)的评价和由用户评价获取部获取的用户评价，对包含车辆(1)的使用行为素养在内的用户的可信度进行判定。

Description

用户评价装置
技术领域
本发明涉及一种对包含使用车辆租赁服务的用户的车辆使用行为素养在内的可信度进行评价的用户评价装置。
背景技术
最近，使用预先登记的IC卡等以无人方式租赁车辆(共享车辆)并在归还车辆时根据车辆的使用时间、使用距离(行驶距离)向用户收费的车辆租赁服务正在普及。在这样的车辆租赁服务中，实施用于让用户舒适地使用车辆的定期清扫或用户投诉时的临时清扫。另一方面，用户中既有对弄脏车辆感觉抵触的也有即使弄脏车辆也不在乎的。在后者使用车辆后，需要进行车辆清扫，存在清扫相关成本增大的问题。
针对于此，已知有使后使用的用户对先使用的用户的车辆使用行为素养进行评价来提高用户的行为素养的技术(例如，参见Times Car Press“TCP程序”(https://plus.timescar.jp/about/tcp_program.html))。
然而，上述技术仅是后使用车辆的用户看到先使用的用户的车辆脏污等而对车辆使用行为素养进行评价，无法说对紧前一个使用的用户的车辆使用行为素养的评价是正确的，也难以促使提高使用行为素养。
发明内容
本发明的一方式的用户评价装置具有：信息获取部，其获取使用车辆租赁服务的用户所使用的车辆的图像和拍摄车辆的场所的位置信息；变化检测部，其基于由信息获取部获取的车辆的图像对车辆的脏污程度进行检测；车辆评价部，其基于由变化检测部检测出的车辆的脏污程度，对车辆状态进行评价；用户评价获取部，其获取使用车辆的用户对与车辆脏污程度相关的车辆的状态的用户评价；以及可信度判定部，其基于车辆评价部的评价和由用户评价获取部获取的用户评价，对包含车辆的使用行为素养在内的用户的可信度进行判定。
附图说明
本发明的目的、特征以及优点通过与附图相关的以下实施方式的说明进一步阐明。
图1A是包含构成本发明一实施方式的用户评价装置的服务器装置的整个用户评价系统的概略结构图。
图1B是示意性地示出用户在图1A的站点拍摄车辆时的样子的图。
图2是示出具有本发明一实施方式的用户评价装置的用户评价系统的主要部分结构的框图。
图3是示出图2的服务器装置的主要部分结构的框图。
图4A是示出基于由图2的服务器装置的变化检测部检测出的脏污度的车辆评价(图像)的一例的图。
图4B是示出图4A所示的车辆评价(图像)的基准的一例的图。
图5是示出由图2的服务器装置的可信度判定部判定的用户的可信度的一例的图。
图6A是示出包含由图2的服务器装置的运算部执行的车辆评价处理的可信度评价处理的一例的流程图。
图6B是示出由图2的服务器装置的运算部执行的脏污度检测处理的一例的流程图。
具体实施方式
以下，参照图1A～图6B，说明本发明的一实施方式。在本发明的实施方式的用户评价装置中，由汽车共享等车辆租赁服务的用户拍摄自己所使用的车辆(共享车辆)的图像，基于所拍摄的图像检测车辆的脏污度，基于所检测出的脏污度和用户自身评价的脏污度，检测包含用户的车辆使用行为素养在内的可信度。由此能够提高对用户的车辆使用行为素养的评价的正确性，提高用户的车辆的使用行为素养。
车辆租赁服务包含汽车共享、租车等服务。例如在汽车共享中，使用预先登记的IC卡等以无人方式进行车辆(共享车辆)的租赁，在归还车辆时，根据使用时间、使用距离(行驶距离)，自动地决定使用费用。租车是由店员实施车辆的租赁。本实施方式的用户评价装置也能够用于租车，但下文对用于汽车共享的例子进行说明。
图1A是具有作为本发明的实施方式的用户评价装置发挥作用的服务器装置50的用户评价系统100的概略结构图，图1B是示意性地示出用户在预先决定的车辆1的租赁场所和归还场所即站点2拍摄车辆1时的样子的图。如图1A所示，在用户评价系统100中，在汽车共享经营企业所拥有的汽车共享用车辆1搭载车载终端10，各车载终端10构成为能够与服务器装置50进行通信。
车辆1包含轿车(箱式小客车)、SUV、小型面包车、卡车等车体大小、后备箱容量等不同的各种类型的四轮车辆。通过准备各种类型的车辆1，由此用户的选项增加，汽车共享的便利性提高。
站点2是车辆1的租赁场所和归还场所，特定的用户使用车辆1时的租赁场所和归还场所例如为同一站点2。
用户预先在汽车共享经营企业登记必要的信息。用于拍摄车辆1的终端构成为能够与服务器装置50进行无线通信，例如由设置于站点2的终端、用户自身的智能手机等用户终端20构成。用户在租赁时对驻车于作为租赁场所的站点2的使用前的车辆1进行拍摄，在归还时对驻车于作为归还场所的站点2的使用后的车辆1进行拍摄。如图1B所示，可以依次以静态图像拍摄车辆1的前后左右四个方向，也可以以车辆1为中心一边360度移动一边拍摄动态图像。
能够基于由用户拍摄的图像，实施车辆1的状态评价，基于车辆1的状态评价来判定用户的可信度。用户的可信度是用于表示是没有弄脏车辆、使用车辆1时的行为素养良好的用户和是弄脏了车辆1的情况下正确地进行申告的诚实的用户的指标，示出对用户的评定。
并且，能够基于车辆1的状态评价来判定是否需要清扫经营企业和修理经营企业的作业。清扫经营企业和修理经营企业预先向汽车共享经营企业进行登记。
一般而言，在像汽车共享服务这样的车辆租赁服务中，在车辆1租出期间用户弄脏车辆1成为一大问题。关于车辆1的脏污，除为了舒适使用而进行的定期清扫外，在用户投诉脏污的情况下也会实施临时清扫，因此如果脏污投诉多，则清扫费用增加，企业负担增加。
因此，企业希望使用车辆1时的行为素养良好、在弄脏的情况下正确申告的诚实的用户等可信度高的用户使用车辆1。另一方面，用户中包含使用车辆1时的行为素养差的用户、不正确申告脏污、损坏的不诚实的用户等可信度低的用户。
因而，在本实施方式中，让用户自己拍摄租赁时(使用前)和归还时(使用后)的车辆1，基于这些图像对车辆1归还时相对于租赁时而言的变化进行检测。另外，使用包含拍摄场所的位置信息的高可信度的图像。由此，能够正确地评价用户使用后的车辆1的状态。通过基于用户自己拍摄的图像对该用户所使用的车辆1的状态进行评价，能够让用户意识到车辆1的脏污，从而提高使用车辆1时的行为素养。为了良好地实现这样的运行，在本实施方式中，如下构成用户评价装置(服务器装置)50和用户评价系统100。
图2是示出用户评价系统100的主要部分结构的框图，图3是示出图2的服务器装置50的主要部分结构的框图。如图2所示，用户评价系统100具有车载终端10、用户终端20、清扫车辆1的清扫经营企业所拥有的清扫经营企业终端30、修理车辆1的修理经营企业所拥有的修理经营企业终端40以及服务器装置50。
车载终端10、用户终端20、清扫经营企业终端30、修理经营企业终端40以及服务器装置50与无线通信网、互联网、电话网等通信网络6连接。为方便起见，图2分别示出一个车载终端10、用户终端20、清扫经营企业终端30以及修理经营企业终端40，但这些终端10、20、30、40也可以分别设置多个。另外，在图2和图3中，示出单个服务器装置50，但也可以将图2和图3所示的服务器装置50的功能分散于多个服务器装置。通信路线的一部分也可以不是无线而是有线。
车载终端10例如包含车载导航装置而构成。车载终端10具有通信部11、输入/输出部12、运算部13以及存储部14。在车载终端10连接车载相机15、传感器组16、执行器17。
通信部11构成为能够借助通信网络6与服务器装置50进行无线通信。通信部11以规定时间为单位将来自车载相机15和传感器组16的信号的一部分与用于识别车辆1的车辆ID一起向服务器装置50发送。
输入/输出部12具有用户能够操作的各种开关、按钮、话筒、扬声器、监视器等。此外，输入/输出部12具有从用户的认证卡读取用户信息的读卡器121。认证卡使用例如组装有集成电路(IC)、存储有用户的个人信息的驾驶执照。读卡器121以能够识别从车辆外部靠近的认证卡的方式设置于车辆1的规定部位(例如后窗的下方)。
运算部13具有CPU，基于通过输入/输出部12输入的信号、由传感器组16检测出的信号、通过通信部11从车载终端10的外部接收到的信号以及存储于存储部14的数据等执行规定的处理，向车辆1的各部的执行器17、输入/输出部12以及存储部14输出控制信号。
运算部13进一步向通信部11输出控制信号，对车载终端10与服务器装置50之间的信号的收发进行控制。例如，在开始使用车辆1时用户将认证卡靠近读卡器121时，运算部13控制通信部11将由读卡器121读取到的用户信息通过通信部11向服务器装置50发送。服务器装置50对有无与所接收到的用户信息相对应的预约信息和后述的租赁时图像等进行判定，如果有对应的车辆预约信息和租赁时图像等则向车载终端10的运算部13发送解锁指示。另一方面，如果没有对应的车辆预约信息和租赁时图像等，则发送上锁指示。运算部13当接收到解锁指示时，向后述的门锁执行器171输出解锁信号，当接收到上锁指示时，向后述的门锁执行器171输出上锁信号。
存储部14具有未图示的易失性存储器或非易失性存储器。在存储部14中存储各种数据、由运算部13执行的各种程序。例如暂时存储传感器组16的检测数据、车载相机15拍摄到的图像数据等。所存储的数据通过在运算部13进行的处理，以规定时间为单位借助通信部11向服务器装置50发送。
车载相机15是具有CCD、CMOS等拍摄元件的相机，能够对车辆1的车内进行拍摄。基于由车载相机15拍摄的车内的图像数据，能够检测例如车辆1归还时相对于租赁时而言车内的变化。为方便起见，图2示出一个车载相机15，但车载相机15也可以设置多个。例如，可以搭载对驾驶席和副驾驶席进行拍摄的车载相机和对后部座位进行拍摄的车载相机。
传感器组16包含对车辆1的状态进行检测的各种传感器。传感器组16作为一例具有接收来自GPS卫星的信号来检测车辆1的位置的GPS传感器161和检测车速的车速传感器162。对作用于车辆1的加速度进行检测的加速度传感器、检测角速度的陀螺仪传感器、检测行驶距离的行驶距离传感器(车速传感器162可以兼做行驶距离传感器)、检测剩余燃料量的剩余燃料检测传感器、检测剩余电池容量的剩余电池容量检测传感器、检测门开关的门开关传感器等也包含于传感器组16等也包含于传感器组16中，这些省略图示。
执行器17根据来自车载终端10(运算部13)的指示对搭载于车辆1的各种设备进行驱动。执行器17作为一例具有对门锁进行解锁或上锁的门锁执行器171。当从运算部13输出解锁信号时，门锁执行器171对门锁进行解锁，当输出上锁信号时，门锁执行器171对门锁进行上锁。发动机驱动用执行器、变速器驱动用执行器、制动装置驱动用执行器、转向用执行器等也包含于执行器17中，这些省略图示。
用户终端20由用户所操作的个人计算机、智能手机所代表的便携无线终端等构成。用户终端20也可以包含搭载于车辆1的车载相机15。在该情况下，例如车载相机15始终对车辆1的车内进行拍摄，能够将用户开始使用车辆1、车载终端10刚刚起动后的车内图像作为租赁时图像，将车载终端10停止、用户结束对车辆1的使用之前的车内图像作为归还时图像。用户终端20具有通信部21、输入/输出部22、运算部23、存储部24、相机25以及传感器组26。
通信部21构成为能够借助通信网络6与服务器装置50进行无线通信。通信部21将指示车辆1的预约、取消等的信号、用相机25拍摄到的静态图像、动态图像以及由传感器组26检测到的终端的位置信息、姿势信息等与用于识别用户的用户ID一起向服务器装置50发送。车载相机15的图像通过车载终端10的通信部11向服务器装置50发送。
输入/输出部22具有例如键盘、鼠标、监视器、触控面板等。用户通过输入/输出部22输入用户信息。用户信息包含用户的地址、姓名、联系方式、执照号、结算所需的信息(例如信用卡号)等。用户在输入用户信息进行了会员登记后，能够使用车辆1。
预约车辆1时，由用户输入车辆预约信息。例如，用户输入车辆1的使用时间(使用开始时间和使用结束时间)。此时，服务器装置50对能够在所指定的使用时间预约的车辆1进行检索并且将检索出的车辆1和站点2的信息向用户终端20发送。
所预约的车辆1的信息(车辆信息)和站点2的信息(站点信息)显示于输入/输出部22。当由用户通过输入/输出部22从所显示的多个车辆1和站点2中选择所希望的车辆1和站点2时或者用户应允所显示的单个车辆1和站点2时，车辆预约确定下来。
运算部23具有CPU，基于通过输入/输出部22输入的信号、通过通信部21从用户终端20的外部接收到的信号、由相机25拍摄到的图像、由传感器组26检测到的终端的位置信息、姿势信息以及存储于存储部24中的数据，执行规定的处理，向通信部21、输入/输出部22、存储部24分别输出控制信号。通过在运算部23进行的该处理，用户能够通过输入/输出部22(监视器等)实施预约车辆的变更、确认等或者向服务器装置50发送车辆1的图像、拍摄时的用户终端20的位置信息和姿势信息等。
存储部24具有未图示的易失性或非易失性存储器。在存储部34存储由各种数据、运算部33执行的各种程序。
相机25是具有CCD、CMOS等拍摄元件的相机，能够拍摄车辆1。基于由用户使用相机25拍摄到的车辆1的图像，例如，检测车辆1归还时相对于租赁时而言的车辆1的变化。用户能够使用相机25拍摄车辆1的外装，并通过通信部21将所拍摄到的图像向服务器装置50发送。服务器装置50判定所接收到的图像的可信度，在判定为能够置信的情况下，对归还时的车辆1的状态和使用车辆1的用户的可信度进行评价。关于服务器装置50的主要部分结构后述。
传感器组26包含对用户终端20的状态进行检测的各种传感器。传感器组26作为一例具有：GPS传感器261，其接收来自GPS卫星的信号，检测用户终端20的位置；和陀螺仪传感器262，其检测用户终端20的角速度。检测剩余电池容量的剩余电池容量检测传感器和检测电波的接收状况的电波接收传感器等也包含于传感器组26，这些省略图示。服务器装置50基于由GPS传感器261检测出的用户终端20的位置信息和由陀螺仪传感器262检测出的用户终端20的姿势信息，判定例如用户是否绕车辆1进行360度移动而拍摄了车辆1的至少前后左右四个方向即车辆1的整个外装。
清扫经营企业终端30由清扫经营企业所操作的个人计算机、智能手机所代表的便携无线终端等构成。清扫经营企业终端30具有通信部31、输入/输出部32、运算部33以及存储部34。
通信部31构成为能够通过通信网络6与服务器装置50进行无线通信。通信部31当接收到从服务器装置50发送的指示车辆1的清扫的信号时，将应允指示的信号与用于识别清扫经营企业的清扫经营企业ID一起向服务器装置50发送。然后，当车辆1的清扫结束时，通信部31将清扫前的车辆1的状态的评价信息和用于通知清扫结束的信号与清扫经营企业ID一起向服务器装置50发送。
输入/输出部32具有例如键盘、鼠标、监视器、触控面板等。清扫经营企业通过输入/输出部32输入对车辆1的清扫指示的应允、对清扫前的车辆1的状态的评价信息和清扫结束的通知等。清扫经营企业的信息(清扫经营企业信息)预先登记在实施汽车共享服务的企业。清扫经营企业信息包含清扫经营企业的地址、名称(姓名)、联系方式、登记年月日等。
运算部33具有CPU，基于通过输入/输出部32输入的信号、借助通信部31从清扫经营企业终端30的外部接收到的信号以及存储于存储部34的数据执行规定的处理，分别向通信部31、输入/输出部32以及存储部34输出控制信号。通过在运算部33进行的该处理，清扫经营企业能够通过输入/输出部32(监视器等)实施对来自汽车共享经营企业的清扫指示的应允、确认等。
存储部34具有未图示的易失性或非易失性存储器。在存储部34存储各种数据、由运算部33执行的各种程序。
修理经营企业终端40由修理经营企业所操作的个人计算机、智能手机所代表的便携无线终端等构成。修理经营企业终端40具有通信部41、输入/输出部42、运算部43以及存储部44。
通信部41构成为能够通过通信网络6与服务器装置50进行无线通信。通信部41当接收到从服务器装置50发送的指示车辆1的修理的信号时，将应允指示的信号与用于识别修理经营企业的修理经营企业ID一起向服务器装置50发送。进而，当车辆1的修理结束时，通信部41将通知修理结束的信号与修理经营企业ID一起向服务器装置50发送。
输入/输出部42具有例如键盘、鼠标、监视器、触控面板等。修理经营企业通过输入/输出部42输入对车辆1的修理指示的应允和修理结束的通知等。修理经营企业的信息(修理经营企业信息)预先登记在实施汽车共享服务的企业。修理经营企业信息包含修理经营企业的地址、名称(姓名)、联系方式、登记年月日等。
运算部43具有CPU，基于通过输入/输出部42输入的信号、借助通信部41从修理经营企业终端40的外部接收到的信号以及存储于存储部44的数据执行规定的处理，向通信部41、输入/输出部42以及存储部44分别输出控制信号。通过在运算部43进行的该处理，修理经营企业能够通过输入/输出部42(监视器等)实施对来自汽车共享经营企业的修理指示的应允、确认等。
存储部44具有未图示的易失性或非易失性存储器。在存储部44存储各种数据、由运算部43执行的各种程序。
服务器装置50构成为例如实施汽车共享服务的企业所拥有的服务器装置。也能够在云上利用虚拟服务器功能来构成服务器装置50。如图3所示，服务器装置50具有通信部51、输入/输出部52、运算部53以及存储部54。
通信部51构成为能够通过通信网络6分别与车载终端10、用户终端20、清扫经营企业终端30以及修理经营企业终端40进行无线通信。输入/输出部52具有例如键盘、鼠标、监视器、触控面板等。运算部53具有CPU，基于通过输入/输出部52输入的信号、借助通信部51从服务器装置50的外部接收到的信号以及存储于存储部54的数据，执行规定的处理，向输入/输出部52、存储部54输出控制信号。运算部53的功能性结构后述。
存储部54具有未图示的易失性或非易失性存储器。在存储部54存储各种数据、由运算部53执行的各种程序。存储部54具有车辆数据库541、站点数据库542、用户数据库543、清扫经营企业数据库544以及修理经营企业数据库545，作为存储器所承担的功能性结构。
车辆数据库541存储供汽车共享服务使用的多辆车辆1的各自的车辆信息即各车辆1的车型、年型、车辆识别号码、车牌号码、行驶距离、维护履历、车辆利用率等表示车辆状态、车辆特性的车辆信息以及各车辆1的使用计划。使用计划包含各车辆1的时间序列的使用实绩、当前和未来的时间序列的预约信息、在预约信息的间歇实施的车辆1的维护计画。
站点数据库542存储供汽车共享服务使用的多个站点2的各自的站点信息，即各站点2的地址以及驻车于各站点2的车辆1的车辆信息。
用户数据库543存储通过用户终端20(输入/输出部22)输入的各用户的用户ID、地址、姓名、联系方式、执照号等用户信息和各用户的车辆1的使用履历、使用费用的支付状况、事故履历、交通违章履历等表示用户的信用度的信息(信用信息)以及包含各用户对车辆1的使用行为素养在内的表示可信度的信息(信任信息)。也就是说，用户数据库543与用户ID相关联地存储各用户的用户信息、信用信息以及信任信息。信用度例如根据事故、交通违章的次数、程度而变化，事故、交通违章的次数、程度越少，值越大。可信度例如在用户使用车辆1时的行为素养良好的情况下、当对车辆1造成损坏、脏污时正确进行申告的情况下，值较大。
清扫经营企业数据库544存储预先登记的各清扫经营企业的清扫经营企业ID、地址、名称(姓名)、联系方式等清扫经营企业信息以及各清扫经营企业对车辆1的清扫履历(实绩)等表示信用度的信息(信用信息)。也就是说，清扫经营企业数据库544与清扫经营企业ID相关联地存储各清扫经营企业的清扫经营企业信息和信用信息。
修理经营企业数据库545存储预先登记的各修理经营企业的修理经营企业ID、地址、名称(姓名)、联系方式等修理经营企业信息以及各修理经营企业对车辆1的修理履历(实绩)等表示信用度的信息(信用信息)。也就是说，修理经营企业数据库545与修理经营企业ID相关联地存储各修理经营企业的修理经营企业信息和信用信息。
运算部53具有预约管理部5310、信息获取部5311、变化检测部5312、图像信任判定部5313、外部因素获取部5314、车辆评价部5315、用户评价获取部5316、第三方评价获取部5317、清扫人员判定部5318、可信度判定部5319、作业要否判定部5320、解锁上锁指示部5321、违章判定部5322以及输出部5323，作为处理器所承担的功能性结构。
预约管理部5310接受由用户通过用户终端20(输入/输出部22)输入的对车辆1的预约。例如预约管理部5310通过通信部51接收车辆1的使用时间等与由用户输入的车辆预约信息一致的可预约的车辆1的信息。预约管理部5310检索满足所接收到的车辆预约信息的条件的可预约的车辆1。预约管理部5310向用户终端20发送检索出的车辆1和站点2的信息，将被选择或应允的车辆1作为预约车辆，接受预约。
另外，预约管理部5310对每个车辆1制作当前和将来的使用计划，将使用计划登记在车辆数据库541。更具体而言，制作由用户利用用户终端20(输入/输出部22)预约的车辆1的使用计划，登记于车辆数据库541。使用计划包含所预约的车辆1的使用开始时间和使用结束时间以及定期执行的维护计画。
信息获取部5311获取用户所使用的车辆1的图像(图像信息)和拍摄场所的位置信息以及拍摄时的用户终端20的姿势信息等。具体而言，信息获取部5311获取从用户终端20发送的车辆1的图像(租赁时图像和归还时图像)、拍摄场所的位置信息(租赁时位置信息和归还时位置信息，例如发送租赁时图像和归还时图像时的用户终端20的位置信息)、拍摄时刻的信息(租赁时时刻信息和归还时时刻信息，例如租赁时图像和归还时图像的发送时刻信息)以及从用户终端20发送的用户终端20的位置信息和姿势信息。
变化检测部5312将车辆1的租赁时图像与归还时图像进行比较，对车辆1归还时相对于租赁时而言车辆1的状态的变化程度进行检测。例如，变化检测部5312对在车辆1租赁时没有的车辆1归还时的损坏、脏污等变化进行检测。对车辆1归还时的变化的检测能够使用利用了一般图像处理的变化检测技术。例如，将租赁时图像和归还时图像进行二值化，再计算二值化后的这些图像的差分，并根据计算出的差分的比例来检测车辆1归还时的变化。
例如变化检测部5312对车辆1的租赁时图像与归还时图像进行比较，检测归还时的车辆1的脏污，检测脏污的程度(脏污度)作为车辆1的状态变化的程度。脏污度表示归还时的车辆1相对于租赁时的车辆1脏到什么程度。对车辆1的脏污度的检测与对车辆1的变化的检测相同，能够使用利用了一般图像处理的方法。脏污度例如通过图像处理检测出的脏污的面积越大，越检测为较大的值。
图像信任判定部5313基于车辆1的租赁时位置信息和归还时位置信息、租赁时时刻信息和归还时时刻信息以及拍摄时的用户终端20的姿势信息，判定车辆1的租赁时图像和归还时图像能否置信。具体而言，图像信任判定部5313判定车辆1的拍摄场所是否为作为车辆1的租赁场所和归还场所的站点2，并且判定租赁时图像和归还时图像是否至少包含车辆1的前后左右的图像，例如车辆1的图像是否为车辆1的外装的整体图像。
也就是说，图像信任判定部5313判定车辆1的租赁时位置信息和归还时位置信息与车辆1的站点2的位置信息的差分是否分别在规定的范围内。在这些差分在规定的范围内的情况下，图像信任判定部5313判定为拍摄场所为站点2，租赁时图像和归还时图像能够置信。另一方面，在这些差分不在规定的范围内的情况下，图像信任判定部5313判定为拍摄场所不是站点2，租赁时图像和归还时图像不能置信。在该情况下，通过通信部51，向用户终端20发送意为要求重新拍摄车辆1的图像的警告。
图像信任判定部5313也可以判定租赁时图像和归还时图像的发送时刻与车辆预约信息的租赁预定时刻和归还预定时刻的差分是否分别在规定的范围内。在这些差分在规定的范围内的情况下，判定为租赁时图像和归还时图像能够置信。另一方面，在这些差分不在规定的范围内的情况下，图像信任判定部5313判定为租赁时图像和归还时图像不能置信。在该情况下，通过通信部51，向用户终端20发送意为要求重新拍摄车辆1的图像的警告。
图像信任判定部5313进而基于拍摄租赁时图像和归还时图像时的用户终端20的姿势信息，判定租赁时图像和归还时图像是否至少包含车辆1的前后左右的图像。即，判定与图1B所示的用户的拍摄动作相伴随，用户终端20是否绕车辆1进行360度移动而拍摄了包含车辆1的至少前后左右四个方向的车辆1的整个外装。图像信任判定部5313当判定为包含车辆1的前后左右的图像时，判定为租赁时图像和归还时图像能够置信。另一方面，当判定为不包含车辆1的前后左右的图像时，判定为租赁时图像和归还时图像不能置信。在该情况下，通过通信部51，向用户终端20发送意为要求重新拍摄车辆1的图像的警告。
当由图像信任判定部5313判定为租赁时图像和归还时图像能够置信时，上述变化检测部5312将车辆1的租赁时图像与归还时图像进行比较，检测车辆1归还时相对于租赁时而言车辆1的状态变化程度即脏污度。
外部因素获取部5314获取与弄脏车辆1的外部因素相关的信息。例如，在使用车辆1的过程中用户前往大海、高山的情况下、下雪、下雨的情况下，车辆1很有可能不因用户的过失而脏污。因此，外部因素获取部5314通过通信部51获取由车载终端10的GPS传感器161检测出的车辆1的行驶信息(行驶轨迹)、天气信息，判定有无外部因素。变化检测部5312在外部因素获取部5314获取了外部因素的情况下，对去除了因外部因素所致的变化后的变化进行计算。具体而言，对去除了因外部因素导致的脏污度后的脏污度进行计算(修正)。
车辆评价部5315基于由变化检测部5312检测出的脏污度对车辆1的状态进行评价。参照图4A和图4B，说明车辆评价部5315对车辆1的状态评价的一例。图4A是示出基于由变化检测部5312检测出的脏污度的车辆1(1A～1E)的状态评价的一例的图，图4B是示出图4A所示的车辆1(1A～1E)的状态评价的基准的一例的图。
在图4A所示的车辆1A的情况下，由变化检测部5312检测出的车辆1A的脏污度为10％，当外部因素获取部5314判定为没有外部因素时，无需去除因外部因素造成的脏污度，车辆1A的脏污度确定为10％不变。在该情况下，车辆评价部5315将车辆评价(图像)判定为“好”。另一方面，当外部因素获取部5314判定为有外部因素时，变化检测部5312对去除了因外部因素造成的脏污度后的脏污度进行计算。例如，当外部因素获取部5314判定为有外部因素时，变化检测部5312将对所检测出的脏污度乘以0.7所得的值作为新的脏污度。在该情况下，车辆1A的脏污度为7％，车辆评价部5315将车辆评价(图像)判定为“好”。
在车辆1B的情况下，由变化检测部5312检测出的车辆1B的脏污度为25％，当外部因素获取部5314判定为无外部因素时，车辆1B的脏污度确定为25％不变。在该情况下，车辆评价部5315将车辆评价(图像)判定为“较好”。另一方面，当外部因素获取部5314判定为有外部因素时，车辆1B的脏污度为17％，车辆评价部5315将车辆评价(图像)判定为“较好”。
在车辆1C的情况下，由变化检测部5312检测出的车辆1C的脏污度为40％，当外部因素获取部5314判定为无外部因素时，车辆1C的脏污度确定为40％不变。在该情况下，车辆评价部5315将车辆评价(图像)判定为“较差”。另一方面，当外部因素获取部5314判定为外部因素时，车辆1C的脏污度为28％，车辆评价部5315将车辆评价(图像)判定为“较好”。
在车辆1D的情况下，由变化检测部5312检测出的车辆1D的脏污度为70％，当外部因素获取部5314判定为无外部因素时，车辆1D的脏污度确定为70％不变。在该情况下，车辆评价部5315将车辆评价(图像)判定为“差”。另一方面，当外部因素获取部5314判定为有外部因素时，车辆1D的脏污度为49％，车辆评价部5315将车辆评价(图像)判定为“较差”。
在车辆1E的情况下，由变化检测部5312检测出的车辆1E的脏污度为90％，当外部因素获取部5314判定为无外部因素时，车辆1E的脏污度确定为90％不变。在该情况下，车辆评价部5315将车辆评价(图像)判定为“差”。另一方面，当外部因素获取部5314判定为有外部因素时，车辆1E的脏污度为63％，车辆评价部5315将车辆评价(图像)判定为“差”。
如图4B所示，关于车辆评价部5315的车辆评价(图像)，在脏污度为0％～10％的情况下，为“好”，在脏污度为11％～30％的情况下，为“较好”，在脏污度为31％～50％的情况下，为“较差”，在脏污度为51％～100％的情况下，为“差”。该评价基准为一例，车辆评价部5315的评价基准并不局限于此。
用户评价获取部5316通过用户终端20(输入/输出部22)，获取由用户输入的车辆1的状态评价的信息。即，用户评价获取部5316通过通信部51接收用户基于主观对车辆1的脏污度的评价的信息。用户的基于主观对车辆1的脏污度的评价例如与车辆评价部5315相同，能够基于图4B所示的评价基准实施。
第三方评价获取部5317通过第三方的终端，获取由与本用户不同的第三方输入的车辆1的状态评价的信息。例如第三方为对驻车于站点2的车辆1定期进行清扫的清扫经营企业的清扫人员、接下来使用车辆1的下一个用户。例如，第三方评价获取部5317通过清扫经营企业终端30(输入/输出部32)，获取由清扫人员输入的车辆1的状态评价的信息。即，第三方评价获取部5317通过通信部51接收清扫人员基于主观对车辆1的脏污度的评价的信息。清扫人员基于主观对车辆1的脏污度的评价例如与车辆评价部5315的车辆评价(图像)相同，能够基于图4B所示的评价基准实施。此外，第三方评价获取部5317通过接下来使用车辆的下一个用户的用户终端20(输入/输出部22)，获取由下一个用户输入的车辆1的状态评价的信息。即，第三方评价获取部5317通过通信部51，接收下一个用户基于主观对车辆1的脏污度的评价的信息。下一个用户基于主观对车辆1的脏污度的评价例如与车辆评价部5315的车辆评价(图像)相同，能够基于图4B所示的评价基准实施。
清扫人员判定部5318判定将由第三方评价获取部5317接收到的车辆1的状态评价进行了输入的第三方是否为清扫经营企业的清扫人员。清扫人员判定部5318的判定例如能够基于清扫经营企业ID实施。
可信度判定部5319基于由变化检测部5312检测出的脏污度和由用户评价获取部5316获取的用户评价，判定包含用户对车辆1的使用行为素养在内的可信度。换言之，可信度判定部5319基于由车辆评价部5315评价出的车辆评价(图像)和由用户评价获取部5316获取的用户评价，判定用户的可信度。可信度判定部5319还能够根据由第三方评价获取部5317获取的第三方(例如清扫人员)基于主观对车辆1的脏污度的评价(第三方评价)，判定用户的可信度。
在由第三方评价获取部5317获取的第三方基于主观对车辆1的脏污度的评价为清扫人员的评价的情况下，即由清扫人员判定部5318判定为第三方是清扫人员的情况下，可信度判定部5319对该第三方评价进行加权，判定用户的可信度。另一方面，在由清扫人员判定部5318判定为第三方不是清扫人员的情况下，例如判定为是下一个用户的情况下，可信度判定部5319不实施对该第三方评价的加权。并且，即使在由清扫人员判定部5318判定为第三方是清扫人员的情况下，当车辆1被归还后经过规定时间时，可信度判定部5319也不实施对该第三方评价的加权。
这里，参照图5说明可信度判定部5319对包括用户对车辆1的使用行为素养在内的可信度进行判定的一例。图5是示出由图2的服务器装置50的可信度判定部5319判定的用户的可信度的一例的图。
在图5所示的车辆1A的情况下，车辆评价部5315对车辆1A的车辆评价(图像)为“好”，用户评价获取部5316获取的用户对车辆1A的脏污度的评价(用户评价)为“好”，第三方评价获取部5317获取的第三方对车辆1A的脏污度的评价(第三方评价)为“好”。在该情况下，可信度判定部5319将包含用户的车辆1A的使用行为素养在内的可信度判定为“好”。在第三方为清扫人员的情况下，对第三方评价进行加权，但因为第三方评价为“好”，因此用户的可信度为“好”不变。
在车辆1B的情况下，车辆评价(图像)为“较好”，用户评价为“好”，第三方评价为“较好”。在该情况下，可信度判定部5319将用户的可信度判定为“较好”。即，用户评价高于车辆评价(图像)和第三方评价，在用户评价、车辆评价(图像)以及第三方评价之间存在分歧，但车辆评价(图像)和第三方评价为“较好”，因此可信度为“较好”。在第三方为清扫人员的情况下，对第三方评价进行加权，但因为第三方评价为“较好”，因此可信度为“较好”不变。
在车辆1C的情况下，车辆评价(图像)为“较好”，用户评价为“较差”，第三方评价为“较好”。在该情况下，可信度判定部5319将用户的可信度判定为“较好”。即，用户评价比车辆评价(图像)和第三方评价低，在用户评价、车辆评价(图像)以及第三方评价之间存在分歧，但考虑是用户谦逊的结果，因而由于车辆评价(图像)和第三方评价为“较好”，因此可信度为“较好”。在第三方为清扫人员的情况下，对第三方评价进行加权，但是因为第三方评价为“较好”，所以可信度为“较好”不变。
在车辆1D的情况下，车辆评价(图像)为“较差”，用户评价为“好”，第三方评价为“差”。在该情况下，可信度判定部5319将用户的可信度判定为“差”。即，在用户评价、车辆评价(图像)以及第三方评价之间存在分歧，并且因为车辆评价(图像)和第三方评价为“较差”和“差”，所以可以认为用户没有诚实地申告车辆1的状态，因此可信度为“差”。在第三方为清扫人员的情况下，对第三方评价进行加权，但因为第三方评价为“差”，所以可信度为“差”不变。
在车辆1E的情况下，车辆评价(图像)为“差”，用户评价为“差”，第三方评价为“差”。在该情况下，可信度判定部5319将用户的可信度判定为“较差”。即，用户诚实地申告车辆1的状态，车辆评价(图像)和第三方评价为“差”，因此可信度为“较差”。在第三方为清扫人员的情况下，对第三方评价进行加权，但考虑到用户的诚实，因此可信度为“较差”。
作业要否判定部5320基于由变化检测部5312检测出的车辆1的脏污度，判定是否要向车辆1的归还场所(站点2)安排作业员。而且作业要否判定部5320基于由变化检测部5312检测出的车辆1的脏污度，判定是否安排实施车辆1的清扫的作业员(清扫员)，是否安排实施车辆1的修理的作业人员(修理作业员)。
在由变化检测部5312检测出的脏污度低于第1阈值的情况下，认为无需清扫，因此作业要否判定部5320判定为无需安排作业员。此外，在由变化检测部5312检测出的脏污度为第1阈值以上且低于第2阈值的情况下，认为需要清扫，因此作业要否判定部5320判定为需要安排清扫人员。而且在脏污度为第2阈值以上的情况下，归还时的车辆1相对于租赁时的车辆1变化较大，认为与清扫相比更需要修理，因此作业要否判定部5320判定为需要安排修理作业员。
解锁上锁指示部5321在图像信任判定部5313判定为能够置信租赁时图像的情况下，向车辆1发送解锁指示，在判定为能够置信租赁时图像和归还时图像的情况下，向车辆1发送上锁指示。
违章判定部5322基于由车载终端10的传感器组16获取的信号，判定使用车辆1的用户有无交通违章。例如，基于来自GPS传感器161的信号确定车辆1的当前位置，并对该位置处的车辆1的限制速度与根据来自车速传感器162的信号所得到的车速之间的大小进行判定，由此判定用户是否超速违章。当判定为有速度违章时，降低存储于用户数据库543的用户的信用度，更新信用信息。
输出部5323将由车辆评价部5315判定出的车辆1的状态评价和由可信度判定部5319判定出的用户的可信度存储于用户数据库543，并且通过通信部51向用户终端20发送。由此，用户能够知道基于正确的车辆1的状态的与自己对车辆1的使用行为素养相关的评价。
图6A和图6B是按照预先存储于服务器装置50的存储部54的程序由运算部53执行的处理的一例。图6A是示出包含车辆评价处理在内的可信度评价处理的一例的流程图，图6B是示出脏污度检测处理的一例的流程图。图6A的流程图所示的处理例如当在用户开始使用车辆1时服务器装置50接收到由读卡器121读取的用户信息时开始，通过输出用户的可信度的信息而结束。图6B的流程图所示的处理为图6A的流程图所示的处理的一部分。
首先，在S1(S：处理步骤)中，获取从用户终端20发送的车辆1的租赁时图像、租赁时位置信息以及租赁时时刻信息。接下来，在S2中，判定从用户终端20发送的租赁时图像是否为车辆1的整个外装的图像。当在S2中为否定(S2：否)时，通过通信部51向用户终端20输出规定的警告，返回S1，当为肯定(S2：是)时，进入S3。接下来，在S3中，判定拍摄到租赁时图像的场所是否为站点2。在S3中为否定时，通过通信部51向用户终端20输出规定的警告，返回S1，当为肯定(S3：否)时，进入S4，判定为能够置信租赁时图像。接下来，在S5中，通过通信部51，将租赁许可的信号向用户终端20输出并向车载终端10发送解锁指示。
接下来，在S6中，获取从用户终端20发送的车辆1的归还时图像、归还时位置信息以及归还时时刻信息。接下来，在S7中，判定从用户终端20发送的归还时图像是否为车辆1的整个外装的图像。当在S7中为否定(S7：否)时，通过通信部51，向用户终端20输出规定的警告，返回S6，当为肯定时，进入S8。接下来，在S8中，判定拍摄到归还时图像的场所是否为站点2。当在S8中为否定(S8：否)时，通过通信部51向用户终端20输出规定的警告，返回S6，当为肯定(S8：是)时，进入S9，判定为能够置信归还时图像。接下来，在S10中，通过通信部51，向车载终端10发送上锁指示。
接下来，在S11中，检测车辆1的脏污度。关于S11的脏污度检测处理后述。接下来，在S12中，评价车辆1的状态。接下来，在S13中，判定用户的可信度。接下来，在S14中，向用户终端20输出用户的可信度的信息，结束处理。
接下来，对上述的S11的脏污度检测处理进行说明。如图6B所示，首先在S20中计算租赁时图像和归还时图像的差分。接下来，在S21中，判定有无与外部因素相关的信息。当在S21中为肯定(S21：是)时，进入S22，计算去除掉因外部因素所致的脏污度后的脏污度，在S23中确定脏污度。另一方面，当在S21中为否定(S21：否)时，无需去除因外部因素所致的脏污度，在S23中确定脏污度。
接下来，在S24中，判定脏污度是否为第1阈值以上。当在S24中为否定(S24：否)时，判定为无需安排作业员，进入S25，向车辆评价部5315输出脏污度的信息，结束处理。另一方面，当在S24中为肯定(S24：是)时，判定为需要安排实施车辆1的清扫、修理的作业员，进入S26，判定脏污度是否为第2阈值以上。当在S26中为否定(S26：否)时，判定为需要安排清扫人员，进入S27，通过通信部51，向清扫经营企业终端30输出安排清扫人员的信号，进入S25，向车辆评价部5315输出脏污度的信息，结束处理。另一方面，当在S26中为肯定(S26：是)时，判定为需要安排修理作业员，进入S28，通过通信部51，向修理经营企业终端40输出安排修理作业员的信号，进入S25，将脏污度的信息向车辆评价部5315输出，结束处理。
根据本实施方式，能够发挥如下作用效果。
(1)作为用户评价装置发挥作用的服务器装置50具有：信息获取部5311，其获取使用汽车共享服务的用户所使用的车辆1的图像和拍摄车辆1的场所的位置信息；变化检测部5312，其基于由信息获取部5311获取的车辆1的图像，检测车辆1的脏污的程度；车辆评价部5315，其基于由变化检测部5312检测出的车辆1的脏污的程度，评价车辆1的状态；用户评价获取部5316，其获取使用车辆1的用户对与车辆1的脏污程度相关的车辆1的状态的用户评价；以及可信度判定部5319，其基于车辆评价部5315的评价和由用户评价获取部5316获取的用户评价，判定包含对车辆1的使用行为素养在内的用户的可信度。
根据该结构，能够提高针对使用汽车共享服务的用户对车辆1的使用行为素养的评价的正确性，能够提高用户的对车辆1的使用行为素养。即，如图5所示，通过对用户自身的自我评价与基于图像处理的客观评价、第三方的客观评价进行对比，由此不仅是对车辆1的使用行为素养，还能够包括自我评价的真挚、申告的诚实在内，适当地评价用户的可信度。另外，通过向用户自身提示图5所示的自我评价与客观评价的对比结果，由此能够促使自我评价宽松的用户、申告内容不诚实的用户在下一次以后使用车辆1时提高行为素养。
(2)服务器装置50还具有图像信任判定部5313，所述图像信任判定部5313基于由信息获取部5311获取的位置信息，判定由信息获取部5311获取的车辆1的图像能否置信。当由图像信任判定部5313判定为车辆1的图像能够置信时，变化检测部5312基于由信息获取部5311获取的车辆1的图像来检测车辆1的脏污程度。由此，能够正确地评价因用户的使用所致的车辆1的脏污程度。例如，即使用户在目的地等预先获取车辆1的图像，欲将其用作车辆1的归还时图像，因为得到该图像的场所的位置信息与车辆1的站点2不同，所以也无法使用该图像。即，用户无法使用不正当的图像作为归还时图像。因此，能够正确地评价用户使用的车辆1的状态。通过正确地评价用户自身所使用的车辆1的状态，由此能让用户具备不损坏车辆1地干净使用的意识。其结果是，能够提高用户使用车辆1时的行为素养。
(3)信息获取部5311获取在租赁车辆1时拍摄到的车辆1的租赁时图像和租赁时位置信息以及在归还时拍摄到的归还时图像和归还时位置信息，变化检测部5312基于租赁时图像和归还时图像，检测与车辆1归还时相对于租赁时而言的车辆1的脏污程度。由此，能够更加正确地评价因用户的使用所致的车辆1的脏污。
(4)服务器装置50还具有外部因素获取部5314，所述外部因素获取部5314获取与弄脏车辆1的外部因素相关的信息。变化检测部5312基于由外部因素获取部5314获取的外部因素，对基于由信息获取部5311获取的车辆1的图像而检测出的车辆1的脏污程度进行修正。由此，能够考虑不因用户的过失而提高车辆1脏污的可能性那样的行驶区域、气象条件等外部因素，来计算脏污程度，能够更加提高针对用户对车辆1的使用行为素养的评价的正确性。
(5)服务器装置50还具有第三方评价获取部5317，所述第三方评价获取部5317获取与使用车辆1的用户不同的第三方对与车辆1的脏污程度相关的车辆1的状态的第三方评价。可信度判定部5319基于车辆评价部5315的评价、由用户评价获取部5316获取的用户评价、由第三方评价获取部5317获取的第三方评价，判定用户的可信度。由此，能够给予第三方的更加客观的对车辆1的脏污度的评价，能够进一步提高针对用户对车辆1的使用行为素养的评价的正确性。
(6)服务器装置50还具有清扫人员判定部5318，所述清扫人员判定部5318判定由第三方评价获取部5317获取的第三方评价是否为清扫车辆1的清扫人员的评价。当由清扫人员判定部5318判定为由第三方评价获取部5317获取的第三方评价是清扫人员的评价时，可信度判定部5319对由第三方评价获取部5317获取的第三方评价进行加权，判定用户的可信度。由此，能够重视能够实施更加客观且正确的评价的清扫人员的评价，能够提高针对用户对车辆1的使用行为素养的评价的正确性。
在上述实施方式中，信息获取部5311获取了从用户终端20发送的车辆1的图像，但本发明并不局限于此。例如信息获取部5311可以获取设置于站点2的相机自动或手动地拍摄到的车辆1的图像，也可以获取由用户使用配置于站点2的相机拍摄到的车辆1的图像。
在上述实施方式中，信息获取部5311获取从用户终端20发送的车辆1的外装图像，评价了用户的可信度，但也可以获取车辆1的内装图像来评价可信度，还可以获取车辆1的外装和内装的图像来评价可信度。在获取车辆1的内装图像的情况下，例如，可以自动或由用户操作使用车载相机15，拍摄内装，获取图像，也可以使用用户终端20的相机，获取车辆1的内装图像。
上述实施方式对本发明的用户评价装置应用于汽车共享的例子进行了说明，但本发明的用户评价装置也能够用于租车。
能够将上述实施方式和变形例中的一个或多个任意组合，也能够组合变形例彼此。
根据本发明，能够提高针对用户对车辆的使用行为素养的评价的正确性，能够提高用户对车辆的使用行为素养。
以上，利用优选实施方式，说明了本发明，但本领域技术人员应理解为能够不脱离后述的权利要求书的公开范围地进行各种修正和变更。

Claims (6)

1.一种用户评价装置(50)，其特征在于，具有：
信息获取部(5311)，其获取使用车辆租赁服务的用户所使用的车辆(1)的图像和拍摄所述车辆(1)的场所的位置信息；
变化检测部(5312)，其基于由所述信息获取部(5311)获取的所述车辆(1)的图像，检测所述车辆(1)的脏污程度；
车辆评价部(5315)，其基于由所述变化检测部(5312)检测出的所述车辆(1)的脏污程度，评价所述车辆(1)的状态；
用户评价获取部(5316)，其获取使用所述车辆(1)的用户对与所述车辆(1)的脏污程度相关的所述车辆(1)的状态的用户评价；以及
可信度判定部(5319)，其基于所述车辆评价部(5315)的评价和由所述用户评价获取部获取的用户评价，判定包含车辆(1)的使用行为素养在内的用户的可信度。
2.根据权利要求1所述的用户评价装置，其特征在于，
还具有图像信任判定部(5313)，所述图像信任判定部(5313)基于由所述信息获取部(5311)获取的所述位置信息，判定由所述信息获取部(5311)获取的所述车辆(1)的图像是否能够置信，
当由所述图像信任判定部(5313)判定为所述车辆(1)的图像能够置信时，所述变化检测部(5312)基于由所述信息获取部(5311)获取的所述车辆(1)的图像，检测所述车辆(1)的脏污程度。
3.根据权利要求1或2所述的用户评价装置，其特征在于，
所述信息获取部(5311)获取在租赁所述车辆(1)时拍摄的所述车辆(1)的租赁时图像和租赁时位置信息以及在归还时拍摄的归还时图像和归还时位置信息，
所述变化检测部(5312)基于所述租赁时图像和所述归还时图像，检测所述车辆(1)归还时相对于租赁而言的所述车辆(1)的脏污程度。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的用户评价装置，其特征在于，
还具有外部因素获取部(5314)，所述外部因素获取部(5314)获取与弄脏所述车辆(1)的外部因素相关的信息，
所述变化检测部(5312)基于由所述外部因素获取部(5314)获取的外部因素，对基于由所述信息获取部(5311)获取的所述车辆(1)的图像而检测出的所述车辆(1)的脏污程度进行修正。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的用户评价装置，其特征在于，
还具有第三方评价获取部(5317)，所述第三方评价获取部(5317)获取与使用所述车辆(1)的用户不同的第三方对与所述车辆(1)的脏污程度相关的所述车辆(1)的状态的第三方评价，
所述可信度判定部(5319)基于所述车辆评价部(5315)的评价、由所述用户评价获取部(5316)获取的用户评价、由所述第三方评价获取部(5317)获取的第三方评价，判定所述用户的可信度。
6.根据权利要求5所述的用户评价装置，其特征在于，
还具有清扫人员判定部(5318)，所述清扫人员判定部(5318)对由所述第三方评价获取部(5317)获取的第三方评价是否为清扫所述车辆(1)的清扫人员做出的评价进行判定，
当由所述清扫人员判定部(5318)判定为由所述第三方评价获取部(5317)获取的第三方评价是所述清扫人员做出的评价时，所述可信度判定部(5319)对由所述第三方评价获取部(5317)获取的第三方评价进行加权，判定所述用户的可信度。
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