JP2000163687A - 事故検出装置および事故検出システム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 検出精度の高い事故検出装置を提供する。 【解決手段】 事故検出装置は、複数の地点に設置され
た端末装置１００ａ，１００ｂと端末装置１００ａ，１
００ｂを管理する管制センターとにより構成される。端
末装置１００ａ，１００ｂのマイク１０６ａ，１０６ｂ
を介して衝撃音が入力された場合には、学習機能付事故
判定部１２０ａ，１２０ｂはその衝撃音が事故によるも
のであるか否かを判定する。また、その衝撃音は管制セ
ンターの学習機能付事故判定部４１に送られる。管制セ
ンター側の学習機能付事故判定部４１はニューラルネッ
トワークを有し、送られてきた音声データに基づき学習
を行なう。この学習結果が、端末装置１００ａ，１００
ｂの学習機能付事故判定部１２０ａ，１２０ｂに送られ
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は事故検出装置およ
び事故検出システムに関し、特に道路の付近で発生した
音声を入力し、その音声が事故により生じた音声である
か否かを判定することで事故を検出する事故検出装置お
よび事故検出システムに関する。

【０００２】

【従来の技術】従来より交通事故発生の直前および直後
に関するデータを効率よく収集し、そのデータによって
事故の発生メカニズムを解明するための交通事故自動記
録装置が知られている。このような装置に関する技術と
して、以下の文献が知られている。

【０００３】特開平４−３３８９００号公報において
は、事故の有無を衝撃音を検出することで判定し、その
事故発生前後の映像と音響とを時刻、場所、および信号
機の情報とともに記録する交通事故状況記録装置が開示
されている。

【０００４】特開平８−２６３７８５号公報において
は、音圧の判定を行なうことで事故が発生したか否かを
判定し、事故発生前後の映像と音響とを記録する装置が
開示されている。この文献にはデータを管制センターに
伝送することや、音と映像の回線を１本にすることや、
ビデオテープの残量が少なくなったら警告をすることな
どが開示されている。

【０００５】特開平１０−１４２０４２号公報において
は、音響データのパワースペクトルを求め、そのパター
ンによって事故が発生したか否かを判定する事故音検出
回路が開示されている。これは、従来までの事故判定ア
ルゴリズムが音圧のみによるものであった点を改めたも
のである。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述の
アルゴリズムによって事故を検出する場合、事故以外の
事象を事故と判定するケースが多く、事故検出精度に問
題があることが指摘されている（たとえば「交通事故自
動記録装置（ＴＡＡＭＳ）による交通事故の発生メカニ
ズムに関する研究」；科学警察研究所報告交通編Ｖｏ
ｌ．３８，Ｎｏ．２，ｐ．１２−２９，１９９７年７
月）。

【０００７】上述の問題が生じる原因として、事故判定
の方法が、測定された音響のパワースペクトルや自己相
関などのパターンと、事故発生のモデルパターンとの比
較によるものであることなどが挙げられる。すなわち、
従来のように線形的なパターン比較による判定のみでは
十分な検出精度が得られないのである。

【０００８】そこでこの発明は、検出精度の高い事故検
出装置および事故検出システムを提供することを目的と
している。

【０００９】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
この発明のある局面に従うと、事故検出装置は、音声を
入力する入力手段と、入力された音声が特定の原因によ
り生じた音声であるか否かを判定する判定手段とを備
え、判定手段は学習機能を有することを特徴としてい
る。

【００１０】この発明の他の局面に従うと事故検出装置
は、互いに異なる場所に設けられ、その場所の音声を入
力する複数の音声入力手段と、複数の音声入力手段から
の音声に基づいて、特定の事象が発生したか否かを判定
する判定手段とを備え、判定手段は、複数の音声入力手
段からの音声に基づいて学習する学習機能を有すること
を特徴とする。

【００１１】この発明のさらに他の局面に従うと事故検
出システムは、互いに異なる場所に設けられた複数の端
末装置と、複数の端末装置の各々に接続される管制セン
ターとからなる事故検出システムであって、複数の端末
装置の各々は、音声を入力する入力手段と、入力された
音声が特定の原因により生じた音声であるか否かを所定
の基準で判定する判定手段とを含み、管制センターは、
複数の端末装置の各々の入力手段で入力された音声に基
づいて、所定の基準を変更する変更手段を含む。

【００１２】これらの発明に従うと学習に基づいて事故
が生じたか否かの判定が行なわれるため、検出精度の高
い事故検出装置および事故検出システムを提供すること
が可能となる。

【００１３】

【発明の実施の形態】＜第１の実施の形態＞図１は本発
明の第１の実施の形態における事故検出システムの構成
を示す斜視図である。図を参照して、事故検出システム
は、互いに異なる場所（この実施の形態においては互い
に異なる交差点）に設けられる複数の端末装置１００
ａ，１００ｂと、それらに接続される管制センター４と
から構成される。

【００１４】端末装置１００ａ，１００ｂのそれぞれに
は、信号機１０２ａ，１０２ｂが接続されている。ま
た、端末装置１００ａ，１００ｂはそれぞれ交差点付近
の映像と音声とを入力するためのカメラ１０４ａ，１０
４ｂとマイク１０６ａ，１０６ｂとを備えている。

【００１５】管制センター４は、通信回線用モデム４３
と、制御装置４２と、ニューラルネットワークを含む学
習機能付事故判定部４１とを備えている。

【００１６】本実施の形態における事故検出システムで
は、さまざまな地点（さまざまな交差点）やさまざまな
時刻に起きた事故のデータを管制センター４で集中管理
し、事故検出システムを学習させながら、システムの知
能化、高度化を図ることで、事故判定精度を向上させて
いる。本実施の形態において採用されている学習システ
ムは、線形もしくは非線形な対応づけから、交差点で発
生した事象を学習させ、事故が発生したか否かを判定す
るものである。この実施の形態においては、学習システ
ムとしてニューラルネットワークを用いている。ただ
し、学習機能を有するシステムであればカオスやファジ
ィなどを用いたシステムを用いることも可能である。

【００１７】図２は、端末装置１００ａ，１００ｂの詳
細を説明するためのブロック図である。図を参照して、
各端末装置には信号機１０２ａ，１０２ｂが接続されて
おり、各端末装置１００ａ，１００ｂはカメラ１０４
ａ，１０４ｂと、マイク１０６ａ，１０６ｂと、文字作
成部１０８ａ，１０８ｂと合成部１１０ａ，１１０ｂ
と、エンドレス記録再生部１１２ａ，１１２ｂと、デー
タ蓄積部１１４ａ，１１４ｂと、音圧判定部１１６ａ，
１１６ｂと、データ加工部１１８ａ，１１８ｂと、ニュ
ーラルネットワーク（ＮＮ）を含む学習機能付事故判定
部１２０ａ，１２０ｂとを備えている。

【００１８】学習機能付事故判定部１２０ａ，１２０ｂ
は、管制センターの学習機能付事故判定部４１から学習
結果を受取る。また、学習機能付事故判定部１２０ａ，
１２０ｂは入力された音声が事故（特定の原因）により
生じた音声であるか否かを判定し、その判定結果を判定
信号としてエンドレス記録再生部１１２ａ，１１２ｂに
送信する。事故が生じたと判定されたときに、データ蓄
積部１１４ａ，１１４ｂはエンドレス記録再生部１１２
ａ，１１２ｂからデータを読出し記録する。

【００１９】文字作成部１０８ａ，１０８ｂは、交差点
における時刻、場所およびその時点での信号機１０２
ａ，１０２ｂの状況（信号現示）のデータを文字データ
にし、出力する。

【００２０】合成部１１０ａ，１１０ｂは、カメラ１０
４ａ，１０４ｂからの映像と、その映像に対応する文字
作成部１０８ａ，１０８ｂの出力結果を映像上に合成す
る。

【００２１】エンドレス記録再生部１１２ａ，１１２ｂ
は、マイク１０６ａ，１０６ｂから音声（交通音響）を
収集し、過去最新の一定時間分のデータを更新しなが
ら、常時エンドレスに記録する。またエンドレス記録再
生部１１２ａ，１１２ｂは同様に合成部１１０ａ，１１
０ｂが出力する映像を、過去最新の一定時間分のデータ
を更新しながら常時エンドレスに記録する。

【００２２】音圧発生部１１６ａ，１１６ｂはマイク１
０６ａ，１０６ｂからの音声データ（入力音響データ）
が衝撃音であるか否かを判定し、衝撃音であると判定し
た場合に、その衝撃音データを選び出してデータ加工部
１１８ａ，１１８ｂに出力する。

【００２３】データ加工部１１８ａ，１１８ｂは、音圧
判定部１１６ａ，１１６ｂから出力された衝撃音データ
を音響信号の周波数分布や時系列の音圧データなどに加
工し、学習機能付事故判定部１２０ａ，１２０ｂに出力
する。また、データ加工部１１８ａ，１１８ｂは回線を
通じて管制センター４の学習機能付事故判定部４１へ加
工されたデータを伝送する。

【００２４】管制センター４における学習機能付事故判
定部４１は伝送されてきた加工データに基づき学習を行
なう。端末１００ａ，１００ｂに含まれる学習機能付事
故判定部１２０ａ，１２０ｂは、管制センター４におけ
る学習機能付事故判定部４１の学習結果を、回線を用い
て入力する。これにより、各端末１００ａ，１００ｂに
おいて学習結果が反映される。これは、具体的には管制
センター４における学習機能付事故判定部４１のソフト
ウェアを一定時間ごとに各端末装置１００ａ，１００ｂ
にコピーするものである。

【００２５】端末装置１００ａ，１００ｂの学習機能付
事故判定部１２０ａ，１２０ｂは、データ加工部１１８
ａ，１１８ｂからのデータを入力して、衝撃音の発生要
因を判定する。判定結果に基づいて、学習機能付事故判
定部１２０ａ，１２０ｂはエンドレス記録再生部１１２
ａ，１１２ｂに判定信号を与える。

【００２６】判定信号に基づいてエンドレス記録再生部
１１２ａ，１１２ｂは、衝撃音が発生した前後の映像デ
ータおよび音響データをデータ蓄積部１１４ａ，１１４
ｂに送信する。

【００２７】図３は、事故検出システムの学習手順を示
すフローチャートである。以下各ステップで行なわれる
処理について説明する。

【００２８】［ステップＳ１］まず、事故検出システム
に予め収録済の交差点における衝撃音のデータを順次入
力する。入力データとしては、たとえば音響データを周
波数解析した周波数分布データの波形などが挙げられ
る。その衝突音がいかなる要因による衝突音であるかに
ついて、人間が教師信号を与えてやることで、事故検出
システムは学習を行なう。たとえば、入力された衝撃音
データが車両の衝突音、クラクション音、サイレン音、
急ブレーキ音であるなどの信号を人間は入力する。

【００２９】［ステップＳ３］ステップＳ１である程度
のデータを学習したシステムを実地に導入する。

【００３０】［ステップＳ５，Ｓ７］実地に導入した事
故検出システムによって感知されたＮ番目の衝撃音デー
タは、学習機能付事故判定部１２０ａ，１２０ｂにより
いかなる要因により発生した衝撃音であるかが判定され
る。たとえば、車両の衝突音であるか、クラクション音
であるか、サイレン音であるか、急ブレーキ音であるか
が学習機能付事故判定部１２０ａ，１２０ｂにより判定
される。

【００３１】［ステップＳ９］衝撃音データと判定結果
の対応づけは、管制センター４の学習機能付事故判定部
４１の学習機能によって自動的に学習される。

【００３２】［ステップＳ１１］その後に入力される
（Ｎ＋１）番目の衝撃音データにおいては、Ｎ番目のデ
ータを学習させた後の事故検出システムによって、いか
なる要因の衝撃音であるかが判定される。その衝撃音デ
ータと判定結果との対応づけは、自動的に事故検出シス
テムの学習機能により学習される。

【００３３】このように、本実施の形態においては１つ
１つの衝撃音データを学習機能付事故判定部で判定させ
ると同時に、そのデータの判定結果の対応づけを学習さ
せ、事故判定部を知能化させることで、事故判定精度を
向上させることができる。

【００３４】上述のように、端末装置１００ａ，１００
ｂにおける学習機能付事故判定部１２０ａ，１２０ｂは
衝撃音が何であるかの判定を行なう。また、管制センタ
ー４の学習機能付事故判定部４１は衝撃音の学習を行な
う。そして、一定期間が経過すると、管制センター４の
学習機能付事故判定部４１のソフトウェアは、端末装置
１００ａ，１００ｂにおける学習機能付事故判定部１２
０ａ，１２０ｂへコピーされる。

【００３５】図４は、そのコピーの動作を示すフローチ
ャートである。図を参照して、ステップＳ１０１で、端
末装置１００ａ，１００ｂにより音響データが収集さ
れ、ステップＳ１０３で衝撃音については端末装置１０
０ａ，１００ｂ側の学習機能付事故判定部１２０ａ，１
２０ｂでその音が何によるものか判定される。衝撃音の
データはステップＳ１０５で管制センターに転送され、
ステップＳ１０７で管制センター４の学習機能付事故判
定部４１は音響データの学習を行なう。

【００３６】このステップＳ１０１〜Ｓ１０７の動作
は、一定期間継続し、繰返し行なわれる。

【００３７】一定時間が経過したのであれば、ステップ
Ｓ１０９で、管制センター４の学習機能付事故判定部４
１内の事故判定ソフトウェアが、端末装置１００ａ，１
００ｂの学習機能付事故判定部１２０ａ，１２０ｂにコ
ピーされる。

【００３８】コピーされるのは、事故判定用のソフトウ
ェアそのものである。それ以外にもたとえばそのソフト
ウェアを制御する上で使用されるパラメータの数値のみ
をコピーするといった方法も考えられる。これにより、
衝撃音の判定のための基準が変更される。

【００３９】さらに、次の一定期間が経過した後に（Ｓ
１１１〜Ｓ１１７）、管制センター側から各端末装置に
事故判定用のソフトウェアのコピーが行なわれる（Ｓ１
１９）。

【００４０】このような動作を一定期間経過ごとに繰返
し行なう。ソフトウェアをコピーする目的は、各端末に
おいて記録すべき事象の判断（映像および音響データの
取捨選択）を行なわせるためである。この判断は、具体
的には車両の衝突音や急ブレーキ音が発生したと判断さ
れた場合に記録し、クラクション音やサイレン音の場合
は記録しないというような基準に沿って行なわれる。

【００４１】このような手順で学習された学習機能付事
故判定部が十分な学習を行ない、これ以上の精度向上が
必要ないと判断された場合、管制センター４から各端末
装置１００ａ，１００ｂへのコピーは中止するようにし
てもよい。なお、精度向上の必要性の有無は、事故判定
ソフトウェアの使用するパラメータの値の変動値が予め
定めた基準値以下になったというような状況で判断する
ことが考えられる。

【００４２】このように、本実施の形態における事故検
出システムでは、学習機能付事故判定部により音響デー
タの判断における学習が行なわれるため、事故の検出精
度の高いシステムを提供することができる。

【００４３】＜第２の実施の形態＞上述の第１の実施の
形態においては複数の端末装置を用意し、複数の端末装
置から得られた音響データを管制センター４で集中して
管理および学習することとしたが、第２の実施の形態に
おいては端末装置は単独で稼働し、単独で音響データを
収集し学習を行なう。

【００４４】図５は、第２の実施の形態における端末装
置の構成を示すブロック図である。図を参照して端末装
置は、第１の実施の形態と同じく信号機１０２と、文字
作成部１０８と、カメラ１０４と、合成部１１０と、エ
ンドレス記録再生部１１２と、データ蓄積部１１４と、
マイク１０６と、音圧判定部１１６と、データ加工部１
１８と、学習機能付事故判定部１２０とを備える。

【００４５】本実施の形態においては学習機能付事故判
定部１２０は第１の実施の形態のように事故の判定を行
なうのみではなく、収集された音響データに基づき学習
を行なう。

【００４６】本実施の形態においても、学習により高精
度な事故の検出を行なうことができる。

【００４７】＜第３の実施の形態＞第３の実施の形態に
おける事故検出システムは、事故の判定および学習につ
いて端末装置側では一切行なわずに、管制センター側で
行なうことを特徴としている。このような方法を採用す
ると、大量のデータを瞬時に管制センターに転送する必
要がある。将来的にデータ通信技術の進歩とともに、デ
ータ送信の大容量化および高速化が実現されれば、この
ようなシステムは実現可能であり、人間が事故データを
端末装置のデータ蓄積部から取出す手間を省き、かつ事
故発生直後にその事後前後の映像を管制センターで確認
することができるものと考えられる。

【００４８】図６は本発明の第３の実施の形態における
事故検出システムの構成を示すブロック図である。端末
装置１００ａ，１００ｂ側に、信号機１０２ａ，１０２
ｂと、カメラ１０４ａ，１０４ｂと、マイク１０６ａ，
１０６ｂと、文字作成部１０８ａ，１０８ｂと、合成部
１１０ａ，１１０ｂと、エンドレス記録再生部１１２
ａ，１１２ｂと、音圧判定部１１６ａ，１１６ｂとが設
けられている点は第１の実施の形態におけるそれと同様
である。しかしながら、本実施の形態においては管制セ
ンター側にデータ蓄積部１５０ａ，１５０ｂと音響デー
タ加工部１５０ａ，１５０ｂとが備えられている点で相
違する。

【００４９】以下に第３の実施の形態における事故検出
システムの動作について説明する。まず、予め収集され
た音響データを管制センターの学習機能付事故判定部４
１に入力し、音響データとその発生要因の対応づけを学
習させる。学習の具体的な手順については上述のとおり
である。

【００５０】端末装置で収集された音響データが音圧判
定部１１６ａ，１１６ｂで衝撃音によるものであると判
定された場合、その判定信号はエンドレス記録再生部１
１２ａ，１１２ｂに送られる。すると、衝撃音発生前後
の音響データとともに、その地点、時刻、信号機１０２
ａ，１０２ｂの情報が合成された映像データが、逐次管
制センターに伝送される。

【００５１】伝送されたデータのうち、音響データは音
響データ加工部１５２ａで加工される。加工後のデータ
形式については第１の実施の形態と同様である。加工後
の音響データは、学習機能付事故判定部４１に入力され
る。そして、学習機能付事故判定部４１はその衝撃音が
いかなる要因によって発生したものかを判定する。判定
結果によってそのデータの取捨選択が行なわれ、蓄積す
べきと判定されるものについては、学習機能付事故判定
部４１が蓄積指令をデータ蓄積部１５０ａ，１５０ｂに
出力する。この指令に基づき音響データおよび映像デー
タはまとめてデータ蓄積部１５０ａ，１５０ｂに格納さ
れる。取捨選択の判断基準については前述のとおりであ
る。

【００５２】さらに、その音響データと判定結果との対
応づけを学習機能付事故判定部４１は自動的に学習す
る。学習方法についても、前述のとおりである。

【００５３】本実施の形態においては、事故についての
判定と学習とを管制センターで集中して行なうことがで
きる。これにより、端末装置のハードウェア構成を簡略
化することができる。

【００５４】上述のように、本発明においては事故検出
システムにおいて学習機能が備えられている。そして、
単なる線形的なパターン認識による判定のみならず、非
線形的な対応づけも視野に入れて判定が行なわれている
（たとえばニューラルネットワークによる判定）。

【００５５】また、第１の実施の形態および第３の実施
の形態においては複数の地点により収集された音響デー
タを管制センターに集中させて管理を行なっているた
め、学習効果を高めることができる。

【００５６】今回開示された実施の形態はすべての点で
例示であって制限的なものではないと考えられるべきで
ある。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求
の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味お
よび範囲内でのすべての変更が含まれることが意図され
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施の形態における事故検出シ
ステムの構成を示す斜視図である。

【図２】事故検出システムのブロック図である。

【図３】事故検出システムの学習手順を示すフローチャ
ートである。

【図４】管制センターから端末装置へのソフトウェアの
コピーの手順を説明するためのフローチャートである。

【図５】本発明の第２の実施の形態における端末装置の
構成を示すブロック図である。

【図６】本発明の第３の実施の形態における事故検出シ
ステムの構成を示すブロック図である。

【符号の説明】

４１ 学習機能付事故判定部 １００ 端末装置 １０２ 信号機 １０４ カメラ １０６ マイク １１２ エンドレス記録再生部 １１４ データ蓄積部 １１６ 音圧判定部 １１８ データ加工部 １２０ 学習機能付事故判定部

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 音声を入力する入力手段と、 前記入力された音声が特定の原因により生じた音声であ
   るか否かを判定する判定手段とを備えた事故検出装置で
   あって、 前記判定手段は学習機能を有することを特徴とする、事
   故検出装置。
2. 【請求項２】 互いに異なる場所に設けられ、その場所
   の音声を入力する複数の音声入力手段と、 前記複数の音声入力手段からの音声に基づいて、特定の
   事象が発生したか否かを判定する判定手段とを備えた事
   故検出装置であって、 前記判定手段は、前記複数の音声入力手段からの音声に
   基づいて学習する学習機能を有することを特徴とする、
   事故検出装置。
3. 【請求項３】 互いに異なる場所に設けられた複数の端
   末装置と、前記複数の端末装置の各々に接続される管制
   センターとからなる事故検出システムであって、 前記複数の端末装置の各々は、 音声を入力する入力手段と、 前記入力された音声が特定の原因により生じた音声であ
   るか否かを所定の基準で判定する判定手段とを含み、 前記管制センターは、 前記複数の端末装置の各々の入力手段で入力された音声
   に基づいて、前記所定の基準を変更する変更手段を含
   む、事故検出システム。