CN118015849A - 信息处理装置 - Google Patents

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Abstract

作为信息处理装置的车载装置具备：取得部，其以预定的时间间隔取得包含车辆的行驶道路的区域的最新的卫星图像；检测部，其基于取得部所取得的卫星图像，对行驶道路的形状变化和行驶道路上的障碍物中的至少一方进行检测；以及输出部，其输出检测部的检测结果。

Description

信息处理装置
技术领域
本发明涉及信息处理装置。
背景技术
日本特开2010－176506公开了与在发生灾害时进行路径引导的信息收发系统有关的技术。该信息收发系统包括移动体用装置和信息发布机关。移动体用装置搭载于车辆，具备通过信息发送部。通过信息发送部对信息发布机关发送表示所述车辆所通过的道路的通过信息和所述车辆的尺寸信息。信息发布机关基于所接收到的通过信息和尺寸信息来更新并发布灾害道路信息。
发明内容
然而，上述现有技术为依靠从车辆的移动体用装置向信息发布机关发送的信息的构造。因此，当那样的信息存在不足时，有可能无法提供车辆的行驶道路的灾害信息，在这一点上具有改善的余地。
本发明考虑上述事实，目的在于获得能够不依赖于来自车辆的信息而提供车辆的行驶道路的灾害信息的信息处理装置。
技术方案1涉及的本发明的信息处理装置具备：
取得部，其以预定的时间间隔取得包含车辆的行驶道路的区域的最新的卫星图像；
检测部，其基于所述取得部所取得的所述卫星图像，对所述行驶道路的形状变化和所述行驶道路上的障碍物中的至少一方进行检测；以及
输出部，其输出所述检测部的检测结果。
根据上述构成，取得部以预定的时间间隔取得包含车辆的行驶道路的区域的最新的卫星图像。另外，基于取得部所取得的卫星图像，检测部对行驶道路的形状变化和行驶道路上的障碍物中的至少一方进行检测。进一步，输出部输出检测部的检测结果。因此，能够不依赖于来自车辆的信息而提供关于行驶道路的形状变化和行驶道路上的障碍物中的至少一方的灾害信息。
技术方案2涉及的本发明的信息处理装置在技术方案1所述的构成中，
所述检测部进一步基于所述取得部所取得的所述卫星图像，对所述行驶道路周边的路堤进行检测。
根据上述构成，检测部进一步基于取得部所取得的卫星图像，检测行驶道路周边的路堤，因此，能够提供与行驶道路周边的路堤有关的信息。由此，能够掌握起因于路堤的灾害风险。
技术方案3涉及的本发明的信息处理装置在技术方案1所述的构成中，
还具备等级赋予部，所述等级赋予部基于所述取得部所取得的所述卫星图像，对将所述行驶道路分割而得到的区间赋予危险度等级，
所述输出部进一步将所述等级赋予部所赋予的所述危险度等级与所述行驶道路的区间建立关联来进行输出。
根据上述构成，等级赋予部基于取得部所取得的卫星图像，对将行驶道路分割而得到的区间赋予危险度等级，输出部进一步将等级赋予部所赋予的危险度等级与行驶道路的区间建立关联来进行输出。因此，能够不依赖于来自车辆的信息而提供行驶道路的各区间的危险度等级的信息。
技术方案4涉及的本发明的信息处理装置在技术方案3所述的构成中，还具备：
受理部，其受理车辆的当前位置和目的地的各信息；
路线搜索部，其基于所述受理部所受理的信息和所述等级赋予部所赋予的所述危险度等级，搜索从所述车辆的当前位置到所述目的地为止的路线、且所述危险度等级比预定等级低的路线；以及
路线提示部，其输出所述路线搜索部所搜索到的路线。
根据上述构成，受理部受理车辆的当前位置和目的地的各信息。路线搜索部基于受理部所受理的信息和等级赋予部所赋予的危险度等级，搜索从车辆的当前位置到目的地为止的路线、且危险度等级比预定等级低的路线，路线提示部输出路线搜索部所搜索到的路线。因此，能够不依赖于来自车辆的信息而提供危险度低的路线的信息。
技术方案5涉及的本发明的信息处理装置在技术方案3所述的构成中，
所述等级赋予部使用机器学习模型来推定所述行驶道路的各区间的危险度，基于所推定的该危险度来赋予所述危险度等级。
根据上述构成，危险度是使用机器学习模型来推定的，因此，能够提示精度更好的危险度等级。
如以上说明的那样，根据本发明的信息处理装置，具有能够不依赖于来自车辆的信息而提供车辆的行驶道路的灾害信息的这一优异的效果。
附图说明
下文将参照附图说明本发明示例性实施例的特征、优点以及技术和产业的意义，其中相同的标号表示同样的要素，并且，其中：
图1是表示实施方式涉及的信息系统的概略构成的一个例子的图；
图2是表示实施方式涉及的车载装置的硬件结构的一个例子的框图；
图3是表示实施方式涉及的ECU中的CPU的功能结构的一个例子的框图；
图4是表示实施方式涉及的灾害信息输出处理的流程的一个例子的流程图；
图5是表示实施方式涉及的路径引导处理的流程的一个例子的流程图。
具体实施方式
以下，使用图1～图5对本发明的一个实施方式涉及的信息处理装置进行说明。
实施方式的构成
图1示出了本实施方式涉及的信息系统100的概略构成的一个例子。如图1所示，信息系统100包括卫星图像服务器10和车载装置20来构成。车载装置20是信息处理装置的一个例子。车载装置20搭载于车辆30。另外，车载装置20具有作为导航装置的功能。此外，搭载了车载装置20的车辆30的数量不限于图1所示的数量。卫星图像服务器10和车载装置20通过网络N相互连接。
在卫星图像服务器10中依次存储有作为通过人造卫星从上空定期地拍摄到的地上的图像的卫星图像。另外，卫星图像服务器10将卫星图像、该卫星图像的拍摄日期时间以及该卫星图像的拍摄位置相关联来进行存储。卫星图像服务器10能够提供各拍摄位置的最新的卫星图像。
在图2中用框图示出了本实施方式涉及的车载装置20的硬件结构的一个例子。如图2所示，车载装置20具备电子控制单元(Electrical Control Unit(ECU))22、全球定位系统(Global Positioning System(GPS))装置24、用户接口(在图2省略为“用户I/F”)26。
GPS装置24包括接收GPS信号的天线(省略图示)，对车辆30(参照图1)的当前位置进行测定。用户接口26是用户使用车载装置20时的接口。用户接口26包括输入部和显示部来构成。作为一个例子，对用户接口26应用具备能够进行用户的触摸操作的触摸面板的液晶显示器。
ECU 22包括中央处理单元(Central Processing Unit(CPU))22A(处理器)、只读存储器(Read Only Memory(ROM))22B、随机访问存储器(RandomAccess Memory(RAM))22C、储存器22D、通信接口(在图2省略为“通信I/F”)22E以及输入输出接口(在图2中省略为“输入输出I/F”)22F来构成。CPU 22A、ROM 22B、RAM 22C、储存器22D、通信接口22E以及输入输出接口22F经由总线22Z相互以能够通信的方式相连接。
CPU 22A是中央运算处理单元，执行各种程序，对各部进行控制。即，CPU 22A从ROM22B或者储存器22D读出程序，将RAM 22C作为工作区域来执行程序。
ROM 22B存储各种程序和各种数据。RAM 22C作为工作区域来暂时性地存储程序或者数据。储存器22D由硬盘驱动器(Hard Disk Drive(HDD))或者固态硬盘驱动器(SolidState Drive(SSD))等的存储装置构成。储存器22D存储各种程序和各种数据。在本实施方式中，在ROM 22B或者储存器22D中存储有灾害信息输出用程序、安全路径引导程序以及灾害信息参考程序。
通信接口22E是用于与卫星图像服务器10(参照图1)等进行通信的接口(换言之为用于与网络N连接的接口)。对该通信例如使用4G、5G或者Wi－Fi(注册商标)等的无线通信标准。
输入输出接口22F是用于与搭载于车辆30(参照图1)的各装置进行通信的接口。在本实施方式的车载装置20中，经由输入输出接口22F而对ECU 22连接有GPS装置24和用户接口26来作为一个例子。
在图3中用框图示出了CPU 22A的功能结构的一个例子。如图3所示，CPU 22A具有取得部221、检测部222、等级(rank)赋予部223、输出部224、受理部225、路线搜索部226以及路线提示部227来作为功能结构。
图3所示的取得部221、检测部222、等级赋予部223以及输出部224通过图2所示的CPU 22A读出并执行存储于ROM 22B或者储存器22D的灾害信息输出用程序来实现。另外，图3所示的受理部225、路线搜索部226以及路线提示部227通过图2所示的CPU 22A读出并执行存储于ROM 22B或者储存器22D的安全路径引导程序来实现。
图3所示的取得部221以预定的时间间隔取得包含车辆的行驶道路的区域的最新的卫星图像。最新的卫星图像从卫星图像服务器10(参照图1)取得。
检测部222基于取得部221所取得的卫星图像，检测行驶道路的形状变化和行驶道路上的障碍物。作为一个例子，检测部222使用众所周知的图像识别技术，对仅是预先存储的行驶道路的图像和取得部221所取得的最新的卫星图像进行比较。并且，检测部222检测行驶道路的形状变化和行驶道路上的障碍物。此外，行驶道路的形状变化例如也包括如高速道路崩塌那样的变化。行驶道路上的障碍物包括由塌方导致的土砂、落石、飞来物等。在行驶道路上通行的车辆和人不包含于行驶道路上的障碍物。
另外，在本实施方式中，检测部222进一步基于取得部221所取得的卫星图像，检测行驶道路周边的路堤(embankment)。作为一个例子，检测部222使用众所周知的图像识别技术，从取得部221所取得的卫星图像中的行驶道路周边的图像检测行驶道路周边的路堤。
等级赋予部223基于取得部221所取得的卫星图像，对将行驶道路分割而得到的区间赋予危险度等级。作为危险度等级，可以分类为A等级、B等级以及C等级来作为一个例子，所述A等级表示完全无法通行的危险状态或者今后变为无法通行的可能性高的危险状态，所述B等级表示不属于所述A等级、且能够进行通行自身但无法进行如通常那样的通行的状态，所述C等级表示能够如通常那样进行通行的状态。危险度等级也可以被细分化为这三个等级以上。
在此，在本实施方式中，作为一个例子，等级赋予部223使用机器学习模型来推定行驶道路的各区间的危险度，基于所推定的该危险度来赋予危险度等级。补充说明的话，等级赋予部223对机器学习模型输入取得部221所取得的最新的卫星图像，该机器学习模型是将行驶道路的危险度和卫星图像作为数据集来进行了学习的。由此，等级赋予部223推定行驶道路的各区间的危险度。
输出部224输出检测部222的检测结果。另外，输出部224进一步将等级赋予部223所赋予的危险度等级与行驶道路的区间建立关联来进行输出。
另外，受理部225受理车辆30的当前位置和目的地的各信息。作为一个例子，受理部225受理GPS装置24的测定值来作为车辆30的当前位置，受理使用用户接口26所输入的目的地的信息。
路线搜索部226基于受理部225所受理到的信息和等级赋予部223所赋予的危险度等级，搜索从车辆30的当前位置到目的地为止的路线、且危险度等级比预定等级低的路线。路线提示部227输出路线搜索部226所搜索到的路线。
实施方式的作用
接着，对图2所示的车载装置20的作用进行说明。
在图4中用流程图示出了灾害信息输出处理的流程的一个例子。通过CPU 22A从ROM 22B或者储存器22D读出灾害信息输出用程序并展开到RAM 22C来加以执行，从而进行灾害信息输出处理。此外，作为一个例子，图4所示的处理根据车辆30的未图示的点火开关接通(on)来被加以执行。
首先，CPU 22A从卫星图像服务器10取得最新的卫星图像(S101)。接着，CPU 22A基于在S101中取得的卫星图像，进行行驶道路的形状变化、行驶道路上的障碍物以及行驶道路周边的路堤的检测处理(S102)。
接着，CPU 22A基于S102的检测结果，对将行驶道路分割而得到的区间赋予危险度等级(S103)。在S103中，作为一个例子，CPU 22A使用机器学习模型推定行驶道路的各区间的危险度。CPU 22A基于所推定的该危险度来赋予危险度等级。
接着，CPU 22A对储存器22D输出S102的检测结果和在S103中所赋予的危险度等级的信息(S104)。在此，危险度等级被与行驶道路的区间建立关联地输出至储存器22D。通过S104的处理，S102的检测结果和在S103中所赋予的危险度等级的信息被存储于储存器22D。
接着，CPU 22A判定执行S104后的经过时间是否少于设定时间(预先设定的时间)(S105)。在执行S104后的经过时间达到了设定时间的情况下(S105：否)，CPU 22A反复进行从S101开始的处理。在执行S104后的经过时间少于设定时间的情况下(S105：是)，CPU 22A基于未图示的点火开关是否已断开(off)等来判定是否存在了结束的指示(S106)。
在没有结束的指示的情况下(S106：否)，CPU 22A返回S105的处理。在存在了结束的指示的情况下(S106：是)，CPU 22A结束基于灾害信息输出用程序的处理。
在图5中用流程图示出了路径引导处理的流程的一个例子。CPU 22A从ROM 22B或者储存器22D读出安全路径引导程序并展开到RAM 22C来加以执行。由此，CPU 22A进行路径引导处理。在从用户接口26输入了目的地的信息的情况下，开始执行图5所示的路径引导处理。
首先，CPU 22A受理目的地的信息，受理来自GPS装置24的信息、即车辆30的当前位置的信息(S201)。接着，CPU 22A基于车辆30的当前位置和目的地的各信息以及存储于储存器22D的危险度等级，搜索从车辆30的当前位置到目的地为止的路线、且危险度等级比预定等级(作为一个例子为上述的B等级)低的路线(S202)。接着，CPU 22A在用户接口26的液晶显示器的地图上显示输出在S202中搜索到的路线的信息(S203)。
接着，CPU 22A基于用户接口26的操作等，判定是否存在了路线信息的显示输出的结束指示(S204)。在没有路线信息的显示输出的结束指示的情况下(S204：否)，CPU 22A待机到具有路线信息的显示输出的结束指示。在存在了路线信息的显示输出的结束指示的情况下(S204：是)，CPU 22A结束路线信息的显示输出。然后，CPU 22A结束基于安全路径引导程序的处理。
另外，图2所示的车载装置20当被从用户接口26进行参考预定区域(例如周边区域)的灾害信息之意的操作时，通过CPU 22A从ROM 22B或者储存器22D读出灾害信息参考程序并展开到RAM 22C来加以执行，从而进行灾害信息显示处理。虽然省略流程图的图示，但当执行灾害信息参考程序时，CPU 22A读出存储于储存器22D的数据，使用户接口26的液晶显示器上显示与关于该区域的行驶道路的形状变化和行驶道路上的障碍物有关的信息、与行驶道路周边的路堤有关的信息、以及与行驶道路的区间建立了关联的危险度等级的信息。另外，当被从用户接口26进行结束灾害信息的参考之意的操作时，CPU 22A使用户接口26的液晶显示器上的灾害信息的显示处理结束。
如以上说明的那样，根据本实施方式，能够不依赖于来自车辆的信息而提供车辆的行驶道路的灾害信息。
另外，在本实施方式中，不依赖于来自车辆的信息而基于卫星图像来检测行驶道路的形状变化和行驶道路上的障碍物，因此，例如也能够对根据通过来自车辆的通信得到的车轮速数据的话难以检测那样的状况进行检测。补充说明的话，基本上，车辆的驾驶员会针对如坑洼等那样的路面的较小的形状变化部分和较小的障碍物进行驾驶以使得对它们进行躲避。因此，难以从车轮速数据检测路面的较小的形状变化部分和较小的障碍物。与此相对，在本实施方式中，基于卫星图像来检测行驶道路的形状变化和行驶道路上的障碍物，因此，能够检测路面的较小的形状变化部分和较小的障碍物。
另外，在本实施方式中能够提供与车辆的行驶道路周边的路堤有关的信息。因此，图1所示的车辆30的驾驶员能够掌握起因于路堤的灾害风险。
另外，在本实施方式中，能够提供行驶道路的各区间的危险度等级的信息。因此，车辆30的驾驶员能够容易地掌握各区间的危险度。另外，在本实施方式中，危险度是使用机器学习模型来推定的。因此，能够提示精度更好的危险度等级。补充的话，在本实施方式中，等级赋予部223(参照图3)能够通过使用机器学习模型，例如预测塌方、浸水的漫延等来推定危险度。因此，能够赋予精度更好的危险度等级。
进一步，在本实施方式中，能够提供危险度低的路线的信息。因此，车辆30的驾驶员能够容易地获知更安全的路线，能够安全地进行驾驶。
实施方式的补充说明
此外，在图1～图5所示的上述实施方式中，应用了车载装置20来作为信息处理装置。然而，信息处理装置例如也可以是不搭载于车辆的服务器、且能够对车载装置或者用户终端输出信息的装置等。
另外，在上述实施方式中，通过人造卫星拍摄到的卫星图像被依次存储于卫星图像服务器10，车载装置20从卫星图像服务器10取得最新的卫星图像。然而，例如也可以为如下构成：通过人造卫星拍摄到的卫星图像被直接依次存储于车载装置20的储存器22D，CPU22A以预定的时间间隔从那些卫星图像的数据库取得最新的卫星图像。
另外，在上述实施方式中，检测部222基于取得部221所取得的卫星图像，对行驶道路的形状变化和行驶道路上的障碍物这两方进行检测。作为上述实施方式的变形例，检测部222也可以是基于取得部221所取得的卫星图像来对行驶道路的形状变化和行驶道路上的障碍物中的一方进行检测。
另外，在上述实施方式中，检测部222基于取得部221所取得的卫星图像，检测行驶道路周边的路堤。作为上述实施方式的变形例，检测部222也可以采用对行驶道路周边的路堤不进行检测这一构成。
另外，在上述实施方式中，车载装置20具有等级赋予部223，该等级赋予部223基于取得部221所取得的卫星图像，对将行驶道路分割而得到的区间赋予危险度等级。作为上述实施方式的变形例，也可以采用车载装置20没有等级赋予部223这一构成。
另外，在上述实施方式中，等级赋予部223使用机器学习模型来推定行驶道路的各区间的危险度，基于所推定的该危险度来赋予危险度等级。作为上述实施方式的变形例，等级赋予部223也可以基于从取得部221所取得的卫星图像掌握的行驶道路的形状变化的大小和行驶道路上的障碍物的大小来赋予危险度等级。另外，作为其他变形例，等级赋予部223也可以基于从取得部221所取得的卫星图像掌握的行驶道路的形状变化部分的位置和行驶道路上的障碍物的位置来赋予危险度等级。
另外，在上述实施方式中，车载装置20具有路线搜索部226，该路线搜索部226基于受理部225所受理到的信息和等级赋予部223所赋予的危险度等级，搜索从车辆30的当前位置到目的地为止的路线、且危险度等级比预定等级低的路线。作为上述实施方式的变形例，也可以采用车载装置20没有路线搜索部226这一构成。
另外，作为上述实施方式的变形例，也可以采用如下构成：CPU 22A基于从卫星图像服务器10取得的最新的卫星图像，在该卫星图像中检测车辆进行了蛇行驾驶的地点。另外，CPU 22A也可以采用如下构成：对于该检测地点，以比其他地点高的精度检测行驶道路的形状变化和行驶道路上的障碍物。
另外，也可以是CPU以外的各种处理器执行在上述实施方式中CPU 22A读入软件(程序)而执行的各处理。作为该情况下的处理器，可例示现场可编程门阵列(Field-Programmable GateArray(FPGA))等的能够在制造后改变电路结构的可编程逻辑器件(Programmable Logic Device(PLD))、以及专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit(ASIC))等具有为了使之执行特定处理而以专用的方式设计的电路结构的处理器即专用电路等。另外，各处理既可以在这些各种处理器中的一个中进行执行，也可以在同种或者不同种的两个以上的处理器的组合(例如多个FPGA以及CPU和FPGA的组合等)中进行执行。另外，更具体而言，这些各种处理器的硬件上的构造为组合了半导体元件等的电路元件的电路。
另外，在上述实施方式中说明的灾害信息输出用程序、安全路径引导程序以及灾害信息参考程序也可以用记录于光盘只读存储器(Compact Disc Read Only Memory(CD-ROM))、数字多功能光盘只读存储器(Digital Versatile Disc Read Only Memory(DVD-ROM))以及通用串行总线(Universal Serial Bus(USB))存储器等的记录介质的形态来提供。另外，程序也可以设为经由网络来从外部装置进行下载的形态。
此外，上述实施方式和上述多个变形例可以适当组合来实施。
以上，对本发明的一个例子进行了说明，但本发明并不限定为上述，当然在上述以外也可以在不脱离其主旨的范围内进行各种变形来加以实施。

Claims (5)

1.一种信息处理装置，包括：
取得部，其以预定的时间间隔取得包含车辆的行驶道路的区域的最新的卫星图像；
检测部，其基于所述取得部所取得的所述卫星图像，对所述行驶道路的形状变化和所述行驶道路上的障碍物中的至少一方进行检测；以及
输出部，其输出所述检测部的检测结果。
2.根据权利要求1所述的信息处理装置，
所述检测部进一步基于所述取得部所取得的所述卫星图像，对所述行驶道路周边的路堤进行检测。
3.根据权利要求1所述的信息处理装置，
还包括等级赋予部，所述等级赋予部基于所述取得部所取得的所述卫星图像，对将所述行驶道路分割而得到的区间赋予危险度等级，
所述输出部进一步将所述等级赋予部所赋予的所述危险度等级与所述行驶道路的区间建立关联来进行输出。
4.根据权利要求3所述的信息处理装置，还包括：
受理部，其受理车辆的当前位置和目的地的各信息；
路线搜索部，其基于所述受理部所受理的信息和所述等级赋予部所赋予的所述危险度等级，搜索从所述车辆的当前位置到所述目的地为止、且所述危险度等级比预定等级低的路线；以及
路线提示部，其输出所述路线搜索部所搜索到的路线。
5.根据权利要求3所述的信息处理装置，
所述等级赋予部使用机器学习模型来推定所述行驶道路的各区间的危险度，基于所推定的该危险度来赋予所述危险度等级。
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