JP2010113494A - 車両内犯罪防止システム、車両内犯罪防止方法および車両内犯罪防止プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】特別な画像解析を必要とすることなく、車両内での犯罪の発生を抑制することのできる車両内犯罪防止システム、方法およびプログラムを得ること。
【解決手段】車両内犯罪防止システム２０は、車両に乗っている者が車両内部で発生するおそれのある犯罪に寄与するとみられる外観的な特徴を犯人の犯行に影響するとみられる内部要因として収集する内部要因特徴収集手段２１と、車両内部における犯人の犯行に影響するとみられる外部要因を収集する外部要因特徴収集手段２２と、これらの手段２１、２２で収集した要因から車両内で犯罪が発生する危険度を算出する危険度算出手段２３と、算出した危険度に応じた情報の密度で車両内部の経時的な変化を示す車両内部情報を収集する車両内部情報収集手段２４と、車両内部情報収集手段２４で収集した車両内部情報の存在を車両に実際に乗っている者に通告する情報存在通告手段２５とを具備する。
【選択図】図２

Description

本発明は、タクシー、バス、レンタカー、列車のような車両内で発生する犯罪を防止するための車両内犯罪防止システム、車両内犯罪防止方法および車両内犯罪防止プログラムに関する。

タクシー、バス、レンタカー、列車のような車両は、密室であり、比較的高速で移動する関係で車両に乗っている者の車両内部での移動範囲が大きく制限されるばかりでなく、車両内部の人の行動が外部から把握しづらいという特徴を有している。このため、車両の乗員と客とのトラブルや、客同士のトラブルが発生しやすい。

バスのハイジャックや海外の地下鉄や列車内の犯罪が良く知られているが、タクシーに関係する凶悪犯罪の発生は国内外で増加の道を辿っている。タクシーは現金を扱うので、運転手に現金を要求して危害を加える場合がある。また、隣国では運転手が乗客に睡眠剤入りの飲料水を与えて眠らせ、犯罪を行うケースが増加している。

日本では、タクシーに関係する強盗事件が、平成１５年だけで２２６件発生しており、その前年度と比べると３５％も増加している。タクシーという密室で運転手から現金を強奪することは、日本のタクシーの構造上比較的容易であり、突発的に事件が発生することもあるが、模倣によって犯罪が増加する場合も多い。また、犯罪も６６．８％が住宅街という周囲に目立ちにくい場所で発生しており、男性客が犯罪を起こした場合の９９．３％は単独犯である。一人で犯罪を犯した場合には、周囲に気付かれることなく逃走しやすい。特に夜間の住宅地では逃走が容易である。

タクシーの乗客が犯人の場合、運転手を脅すための凶器を使用した場合が８０．１％に昇っている。運転席と乗客の座る座席の間に防犯仕切り板が設置される場合も多いが、凶器を所持する計画的犯行の場合にはその効果も小さい。また、タクシー会社は防犯マニュアルを作成することが求められているが、防犯マニュアルの利用率が低く、強盗事件を防止する訓練も行われないところが多い。このようにタクシー会社も乗務員も危機意識が低い。このため、車外防犯灯を備えたタクシーであっても、強盗が発生した場合の使用率が低い。特に、犯行が計画的に行われたような場合には、乗務員が車外防犯灯を使えない環境に追い込まれる場合も多い。

そこで、乗客が車両に乗ってきたときにこれを検知して乗客の画像を撮影して記録すると共に、乗客が犯罪性の高い言語を発した時には画像を撮影してタクシー無線で基地局に送信することが、本発明の第１の関連技術として提案されている（たとえば特許文献１参照）。この第１の関連技術によれば、事件発生を即座に知ることができる。

また、タクシーの賃走ボタンが押されると、撮影カメラが始動し、このとき撮影された静止画像をタクシーの業務が終了するまで撮影情報データベースに格納することが、第２の関連技術として提案されている。この第２の関連技術によれば、タクシーやバス、飛行機等で犯罪行為が発生した場合でも、外部の者によって犯罪者を容易に特定することができる。

ところが、第１の関連技術では乗車時に乗客の画像を撮影して記録するので、プライバシ上の問題を顕在化させる可能性が高い。また、運転手等の乗員の画像を撮影せず、乗客の画像のみを撮影するので、犯罪防止が片手落ちとなるという問題がある。また、第２の関連技術では、タクシーの走行開始時の画像が記録されるものの、走行中や目的地に到達したときに発生する犯罪を証拠として特定することができないという問題がある。

そこで、監視領域内の人物の動きに異常があるときだけ、入力される動画像信号を記録手段に記録することが、第３の関連技術として提案されている（たとえば特許文献３参照）。この第３の関連技術では、画像から人物の動きを切り出して、人物の動きの異常の度合いに応じて記録手段に記録する入力画像信号の記録時間を異ならせたり、異常の度合いに応じて、異常通報の通報先を異ならせることも提案されている。

このような第３の関連技術によれば、人物の動きの確認にそれほどの時間が必要でない場合には、記録時間が短く、異常の度合いが高くて長時間の確認が必要な異常状況の場合には、記録時間が長くなり、必要な記録時間を確保しながら無駄な記録をなくすことができる。
特開２００２−０２９３８７号公報（第００１２段落〜第００１４段落、図１） 特開２００３−１５３２４４号公報（第００１４段落、第００１５段落、図１） 特開２００７−１２４５２６号公報（第００１７段落、第００４８段落、第００５１段落〜第００５８段落、図６、図７）

この第３の関連技術では監視領域内の人物の動きを観察して、これに異常があるときに通報を行うようにしている。このような技術は、エレベータの乗客の場合のように、人間が足以外をほぼ静止状態にして乗降したり、車両内で目的地に到着するまで直立状態で待機するような特殊な車両の場合には有効である。

ところが、タクシーやバスのような通常の車両の場合、乗客は乗降の際に大きく体を動かすのが通常である。また、車内でも席を代わったり、荷物を上げ下げしたり、手で景色を指さしたり、ビデオカメラを鉄砲の射撃のように他人に向けたり、大声で歌ったり呼び合うことも珍しいことではない。また、テレビカメラの画像から一人一人の顔の画像を切り出す技術が発展したとしても、体の画像までも一人一人切り離して、各人の動きを別々に観察し、動きの異常を個人単位で検出することは、かなり高度な画像処理技術を必要とする。したがって、大型のコンピュータや多数のテレビカメラが必要となって、タクシーやバスといった通常の車両に経済性も考慮したシステムとして実用化することは困難であると考えられる。

そこで本発明の目的は、特別な画像解析を必要とすることなく、車両内での犯罪の発生を抑制することのできる車両内犯罪防止システム、車両内犯罪防止方法および車両内犯罪防止プログラムを提供することにある。

本発明では、（イ）車両の走行環境を判別する走行環境判別手段と、（ロ）この走行環境判別手段の判別結果に基づいて前記した車両の走行の際に車両に乗っている者の犯罪に対する危険度を判別する危険度判別手段と、（ハ）前記した車両に乗っている者の状況を情報として収集する車両内部情報収集手段と、（ニ）この車両内部情報収集手段の収集する情報の密度を前記した危険度判別手段の判別結果に基づいて調整する収集情報密度調整手段とを車両内犯罪防止システムが具備する。

また、本発明では、（イ）車両に実際に乗っている者が車両内部で発生するおそれのある犯罪に寄与するとみられる外観的な特徴を犯人の犯行に影響するとみられる内部要因として収集する内部要因特徴収集手段と、（ロ）前記した車両内部における前記した犯人の犯行に影響するとみられる外部要因を収集する外部要因特徴収集手段と、（ハ）前記した内部要因特徴収集手段および外部要因特徴収集手段で収集した内部要因および外部要因から前記した車両内で犯罪が発生する危険度を算出する危険度算出手段と、（ニ）この危険度算出手段で算出した危険度に応じた情報の密度で前記した車両内部の経時的な変化を示す車両内部情報を収集する車両内部情報収集手段と、（ホ）この車両内部情報収集手段で収集した車両内部情報の存在を前記した車両に実際に乗っている者に通告する情報存在通告手段とを車両内犯罪防止システムが具備する。

更に本発明では、（イ）車両に実際に乗っている者が車両内部で発生するおそれのある犯罪に寄与するとみられる外観的な特徴を犯人の犯行に影響するとみられる内部要因として収集する内部要因特徴収集ステップと、（ロ）前記した車両内部における前記した犯人の犯行に影響するとみられる外部要因を収集する外部要因特徴収集ステップと、（ハ）前記した内部要因特徴収集ステップおよび外部要因特徴収集ステップで収集された内部要因および外部要因から前記した車両内で犯罪が発生する危険度を算出する危険度算出ステップと、（ニ）この危険度算出ステップで算出した危険度に応じた情報の密度で前記した車両内部の経時的な変化を示す車両内部情報を収集する車両内部情報収集ステップと、（ホ）この車両内部情報収集ステップで収集した車両内部情報の存在を前記した車両に実際に乗っている者に通告する情報存在通告ステップとを車両内犯罪防止方法が具備する。

更にまた本発明では、コンピュータに、車両内犯罪防止プログラムとして、（イ）車両に実際に乗っている者が車両内部で発生するおそれのある犯罪に寄与するとみられる外観的な特徴を犯人の犯行に影響するとみられる内部要因として収集する内部要因特徴収集処理と、（ロ）前記した車両内部における前記した犯人の犯行に影響するとみられる外部要因を収集する外部要因特徴収集処理と、（ハ）前記した内部要因特徴収集処理および外部要因特徴収集処理で収集された内部要因および外部要因から前記した車両内で犯罪が発生する危険度を算出する危険度算出処理と、（ニ）この危険度算出処理で算出した危険度に応じた情報の密度で前記した車両内部の経時的な変化を示す車両内部情報を収集する車両内部情報収集処理と、（ホ）この車両内部情報収集処理で収集した車両内部情報の存在を前記した車両に実際に乗っている者に通告する情報存在通告処理とを実行させる。

以上説明したように本発明によれば、車両の走行の際に車両に乗っている者の犯罪に対する危険度を判別し、その結果に基づいて車両内部情報収集手段の収集する情報の密度を調整することにしたので、情報の効率的な収集だけでなく、情報を収集したことによって犯罪の発生を抑止する効果が得られる。

また、本発明によれば、車両に乗っている者の犯罪に寄与するとみられる外観に現われる内部要因と、犯行に影響するとみられる外部要因を収集して、これにより得られる危険度に応じた情報の密度で車両内部情報を収集することにしたので、効率的な情報収集が可能になる。しかも車両内部情報の存在を車両に実際に乗っている者に通告することにしたので、犯罪の発生を抑止する効果が得られる。

図１は、本発明の車両内犯罪防止システムのクレーム対応図を示したものである。本発明の車両内犯罪防止システム１０は、車両の走行環境を判別する走行環境判別手段１１と、この走行環境判別手段１１の判別結果に基づいて前記した車両の走行の際に車両に乗っている者の犯罪に対する危険度を判別する危険度判別手段１２と、前記した車両に乗っている者の状況を情報として収集する車両内部情報収集手段１３と、この車両内部情報収集手段１３の収集する情報の密度を危険度判別手段１２の判別結果に基づいて調整する収集情報密度調整手段１４とを具備することを特徴としている。

図２は、本発明の他の車両内犯罪防止システムのクレーム対応図を示したものである。本発明の車両内犯罪防止システム２０は、車両に実際に乗っている者が車両内部で発生するおそれのある犯罪に寄与するとみられる外観的な特徴を犯人の犯行に影響するとみられる内部要因として収集する内部要因特徴収集手段２１と、前記した車両内部における前記した犯人の犯行に影響するとみられる外部要因を収集する外部要因特徴収集手段２２と、内部要因特徴収集手段２１および外部要因特徴収集手段２２で収集した内部要因および外部要因から前記した車両内で犯罪が発生する危険度を算出する危険度算出手段２３と、この危険度算出手段２３で算出した危険度に応じた情報の密度で前記した車両内部の経時的な変化を示す車両内部情報を収集する車両内部情報収集手段２４と、この車両内部情報収集手段２４で収集した車両内部情報の存在を前記した車両に実際に乗っている者に通告する情報存在通告手段２５とを具備することを特徴としている。
とを備えている。

図３は、本発明の車両内犯罪防止方法のクレーム対応図を示したものである。本発明の車両内犯罪防止方法３０は、車両に実際に乗っている者が車両内部で発生するおそれのある犯罪に寄与するとみられる外観的な特徴を犯人の犯行に影響するとみられる内部要因として収集する内部要因特徴収集ステップ３１と、前記した車両内部における前記した犯人の犯行に影響するとみられる外部要因を収集する外部要因特徴収集ステップ３２と、内部要因特徴収集ステップ３１および外部要因特徴収集ステップ３２で収集された内部要因および外部要因から前記した車両内で犯罪が発生する危険度を算出する危険度算出ステップ３３と、この危険度算出ステップ３３で算出した危険度に応じた情報の密度で前記した車両内部の経時的な変化を示す車両内部情報を収集する車両内部情報収集ステップ３４と、この車両内部情報収集ステップ３４で収集した車両内部情報の存在を前記した車両に実際に乗っている者に通告する情報存在通告ステップ３５とを具備することを特徴としている。

図４は、本発明の車両内犯罪防止プログラムのクレーム対応図を示したものである。本発明の車両内犯罪防止プログラム４０は、コンピュータに、車両に実際に乗っている者が車両内部で発生するおそれのある犯罪に寄与するとみられる外観的な特徴を犯人の犯行に影響するとみられる内部要因として収集する内部要因特徴収集処理４１と、前記した車両内部における前記した犯人の犯行に影響するとみられる外部要因を収集する外部要因特徴収集処理４２と、内部要因特徴収集処理４１および外部要因特徴収集処理４２で収集された内部要因および外部要因から前記した車両内で犯罪が発生する危険度を算出する危険度算出処理４３と、この危険度算出処理４３で算出した危険度に応じた情報の密度で前記した車両内部の経時的な変化を示す車両内部情報を収集する車両内部情報収集処理４４と、この車両内部情報収集処理４４で収集した車両内部情報の存在を前記した車両に実際に乗っている者に通告する情報存在通告処理４５とを実行させることを特徴としている。

＜発明の実施の形態＞

次に本発明の実施の形態を説明する。

図５は、本発明の実施の形態による車両内犯罪防止システムの構成の概要を表わしたものである。本実施の形態の車両内犯罪防止システム１００は、インターネット１０１を利用したシステムとなっている。インターネット１０１には、第１〜第Ｍのタクシー１０２₁〜１０２_M（Ｍは任意の正の整数）にそれぞれ１台ずつ搭載された第１〜第Ｍのタクシー端末１０３₁〜１０３_Mと通信を行う無線基地局１０４が接続されている。図５では無線基地局１０４を１つのみ示したが、電波の到達するエリアとの関係で通常は複数存在している。インターネット１０１には、この他に第１〜第Ｍのタクシー端末１０３₁〜１０３_Mから送られてくる車両内部の映像（音声も含む）を保管する映像センタ１０５と、第１〜第Ｍのタクシー１０２₁〜１０２_Mを管轄する会社の本部としてのタクシー会社本部１０６と、社会の治安を維持する機関としての警察１０７と、犯罪の通報等の所定の情報の入力操作を行う入力端末１０８が接続されている。

ここで映像センタ１０５は、映像を原則として非公開で格納する場所である。第１〜第Ｍのタクシー１０２₁〜１０２_M内で撮影された映像は、入力端末１０８等からの通知により警察１０７が公開を要求し、タクシー会社本部１０６が承諾した範囲内で事件解明のための資料として警察１０７内部で公開される。インターネットや各家庭の図示しないテレビジョンや刊行物でその画像が公開されるには、更なる条件が満たされることが必要とされる場合が多い。しかしながら、第１〜第Ｍのタクシー１０２₁〜１０２_Mの内部が撮影され、その映像が公開される可能性があるということは、犯罪に対する大きな抑止力となる。本実施の形態では、第１〜第Ｍのタクシー１０２₁〜１０２_Mのそれぞれの走行環境に応じて犯罪の生じる確率を求めて、これらの車両の映像の記録情報密度を調整するようになっている。これにより、犯罪の起きる可能性が高い状態で映像センタ１０５には高い情報記録密度の映像が蓄えられていることになり、犯罪の解明に役立つと共に、反射的に犯罪の抑止に繋がることになる。

図６は、本実施の形態における第１のタクシー端末についての電気的な構成の概要を表わしたものである。第２〜第Ｍのタクシー端末１０３₂〜１０３_Mについては、仮に第１のタクシー１０２₁と第２〜第Ｍのタクシー１０２₂〜１０２_Mの車種が違っても、装備する電気関係の部品は実質的に同一となっている。そこで、第２〜第Ｍのタクシー端末１０３₁〜１０３_Mについては、図示および電気関係の部品の説明は省略する。図５と共に説明を行う。

第１のタクシー端末１０３₁は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１２１と、ＲＡＭ（Random Access Memory）あるいはＲＯＭ（Read Only Memory）等の記憶媒体によって構成されるメモリ１２２を備えた主制御部１２３を有している。ここで、メモリ１２２は、ＣＰＵ１２１の実行する制御プログラムを格納した制御プログラム格納領域１２４と、第１のタクシー端末１０３₁の車両内部の映像をデジタル化して一時的に格納する映像メモリ領域１２５と、同様に車両内部の音声を圧縮デジタル信号として一時的に格納する音声メモリ領域１２６と、乗客の乗車地名の音声認識結果を一時的に格納する乗車地メモリ領域１２７と、乗客の行き先の音声認識結果を一時的に格納する行き先メモリ領域１２８を備えている。主制御部１２３は、次の各部と接続されて、これら全体の制御を行うようになっている。ここで、これらの各部は、ハードウェアで構成されていてもよいし、少なくともこれらの一部はＣＰＵ１２１が制御プログラムを実行することによって機能的に実現するソフトウェアで構成されていてもよい。

通信制御部１３１は、映像センタ１０５との送受信制御機能を備えている。開始処理部１３２は、運転手がこの車両内犯罪防止システム１００における第１のタクシー端末１０３₁の処理を開始させる処理部分である。操作盤１３３上に配置された開始ボタン１３４を押下することで、第１のタクシー端末１０３₁の処理が開始する。この時点から、映像センタ１０５は第１のタクシー１０２₁の第１のタクシー端末１０３₁を監視体制下に入れることになる。これ以後、第１のタクシー端末１０３₁は、各状態をチェックする処理を開始する。すなわち開始ボタン１３４は第１のタクシー端末１０３₁から映像センタ１０５へ処理の開始の宣言を通知するために使用される。この宣言の通知後、映像センタ１０５は、第１のタクシー端末１０３₁を監視下に置く。そして、開始ボタン１３４に内蔵されたランプの点灯指示を第１のタクシー端末１０３₁に返送する。したがって、開始ボタン１３４のランプが点灯している間は、映像センタ１０５で第１のタクシー端末１０３₁を監視中であることを意味する。

状態監視処理部１３５は、運転手の操作状態をチェックするようになっている。そして、運転操作状態に応じてプログラム処理が変わるようになっている。チェック項目ごとに運転操作状態を検知するデバイスが配置されている。このうちの２つは、操作盤制御部１３６に接続された前記した操作盤１３３上の緊急ボタン１３７と、解除ボタン１３８の押下状態である。残りの３つのチェック項目は、状態検知部１４１に接続されたドアオープン検知スイッチ１４２、急ブレーキ検知スイッチ１４３および急ハンドブレーキ検知スイッチ１４４による、ドアの開閉の状況、急ブレーキおよび急ハンドブレーキの操作状況である。ドアオープン検知スイッチ１４２は、図示しない後部ドアがオープンとなったときにこれを検知するスイッチである。ここで解除ボタン１３８は、たとえば急ブレーキまたは緊急ボタン１３７の押下により発生した非常事態の解除用のボタンである。映像センタ１０５は、解除ボタン１３８が押下されたことの通知を受けると、該当する非常事態を解除するようになっている。

すなわち、本実施の形態では、運転手が非常事態に反応できる最初の手段は急ハンドブレーキ、急ブレーキをかけたり、第１のタクシー端末１０３₁の緊急ボタン１３７を押すことであると想定する。そこで、これらの時点で車両内犯罪防止システム１００は、非常事態発生と見なし、映像センタ１０５とタクシー会社本部１０６と警察１０７に緊急通報する仕組みとなっている。

緊急ボタン１３７が押下されると、第１のタクシー端末１０３₁から映像センタ１０５とタクシー会社本部１０６に緊急通知が送付される。このとき、映像センタ１０５およびタクシー会社本部１０６に送付される送付データは、緊急ボタン１３７が押下された日時と、第１のタクシー１０２₁のタクシー番号と、映像メモリ領域１２５に格納された映像データと、音声メモリ領域１２６に格納された音声データと、緊急事態が発生した旨の通知データである。映像センタ１０５は緊急通知を受信すると、所定の緊急処理を実行する。そして、第１のタクシー端末１０３₁に対して緊急ボタンランプ点灯指示を送付する。第１のタクシー端末１０３₁は、この緊急ボタンランプ点灯指示を受信すると、緊急ボタン１３７に内蔵されたランプ（図示せず）を点灯させる。したがって、緊急ボタン１３７が点灯中は、映像センタ１０５が第１のタクシー１０２₁を緊急監視中であることを意味する。

公開空間処理部１４６は、車内カメラ制御部１４８を介して車内の前方に配置された前方撮影用の前方撮影カメラ１４９と、車内の後方に配置され後部座席を主として撮影する後部座席カメラ１５０を制御する。また、公開空間処理部１４６は、スピーカ・マイク制御部１５１を介してマイクロフォン１５２の制御も行う。

音声認識部１５３は、マイクロフォン１５２を介して運転手が発する乗車地名と行き先名を音声認識し、その結果としての地名を操作盤１３３の乗車地名表示盤１５４と行き先名表示盤１５５に表示させる。撮影処理部１５６は、９段階の危険度に従って、前方撮影カメラ１４９と後部座席カメラ１５０による撮影とマイクロフォン１５２による音声収録を行う。

定期送信処理部１５７は、メモリ１２２の映像メモリ領域１２５および音声メモリ領域１２６に格納されているデータを定期的に映像センタ１０５に送信する。非常事態処理部１５８は、操作盤１３３上の緊急ボタン１３７の押下で起動し、映像センタ１０５とタクシー会社本部１０６に緊急通知を発信する。また、非常事態処理部１５８は非常灯制御部１５９を介して非常灯１６１の点灯を行わせ、第１のタクシー１０２₁に非常事態が発生していることを車外に通知する。

急ブレーキ処理部１６２は、運転手が何らかの原因でかけた急ブレーキを非常事態発生として処理する。そして、即座に映像と音声を映像センタ１０５に送信する。乗客にはスピーカ・マイク制御部１５１を介してスピーカ１６３から非常事態が発生した旨の音声案内を流す。

人の目サポート部１６４は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）表示制御部１６５を介してＬＣＤ表示盤１６６に第１のタクシー端末１０３₁の搭載された第１のタクシー１０２₁の内部空間が公開され得る空間であることを表示して、乗客に認知してもらうようになっている。すなわち、前方撮影カメラ１４９と後部座席カメラ１５０による撮影とマイクロフォン１５２による音声収録が行われるので、第１のタクシー１０２₁の内部空間は密室空間ではなく、「人の目がある」ことによって犯罪の発生を抑止する効果を狙っている。ＬＣＤ表示盤１６６には、その他に乗客に対して各種メッセージを伝える機能も備えている。

図７は、本実施の形態で使用される操作盤の一例を示したものである。図５、図６と共に説明する。

操作盤１３３は、第１のタクシー１０２₁に搭載された第１のタクシー端末１０３₁の一部として、図示しない運転席の前のダッシュボードに配置されている。操作盤１３３には、図６で説明した乗車地名表示盤１５４と行き先名表示盤１５５、開始ボタン１３４、緊急ボタン１３７および解除ボタン１３８の他に１０個のボタンが配置されている。

このうち性別ボタン１６７は、乗客の性別を入力するボタンである。性別ボタン１６７は、男ボタン１６７Ａ、女ボタン１６７Ｂ、男女ボタン１６７Ｃの３種類のボタンに分かれており、これらのいずれかを運転手が選択して押下する。客数ボタン１６８は、乗客の人数を入力するボタンである。客数ボタン１６８は、１人ボタン１６８Ａ、２人ボタン１６８Ｂ、３人ボタン１６８Ｃ、４人ボタン１６８Ｄに分かれており、これらのいずれかを運転手が選択して押下する。荷物ボタン１６９は、乗客が持ち込んだ荷物の有無を入力するボタンである。荷物ボタン１６９は荷物有ボタン１６９Ａと荷物無ボタン１６９Ｂに分かれており、これらのいずれかを運転手が選択して押下する。

終了ボタン１７１は、タクシー業務終了時点で押下するボタンである。映像センタ１０５では、終了ボタン１７１が押下されたことの通知を受けると、データバンク部１９２に格納した第１のタクシー端末１０３₁から送られてきた映像データおよび音声データの厳重保管と、第１のタクシー端末１０３₁の監視体制を解除する。そして、第１のタクシー端末１０３₁に対してその操作盤１３３上に配置されたランプ類すべての消灯指示を送付する。また、タクシー会社本部１０６に第１のタクシー端末１０３₁に関する監視体制の終了宣言を通知する。危険度表示ランプ１７２は、表示のサイズが連続的に変化する８個のランプを配置しており、映像センタ１０５から算出された９段階の危険度を、運転手に対して点灯しているランプの数あるいは無点灯の状態で告知するようになっている。９段階の危険度については、後に説明する。

図８は、映像センタの構成の概要を表わしたものである。図５および図６と共に説明する。映像センタ１０５は、ＣＰＵ１８１と、ＲＡＭあるいはＲＯＭ等の記憶媒体によって構成されるメモリ１８２を備えた主制御部１８３を有している。主制御部１８３は、次の各部と接続されて、これら全体の制御ならびに第１〜第Ｍのタクシー端末１０３₁〜１０３_Mの制御を行うようになっている。ここで、主制御部１８３に直接接続された各部は、ハードウェアで構成されていてもよいし、少なくともこれらの一部はＣＰＵ１８１が制御プログラムを実行することによって機能的に実現するソフトウェアで構成されていてもよい。

通信制御部１９１は、第１〜第Ｍのタクシー端末１０３₁〜１０３_Mとタクシー会社本部１０６、警察１０７および入力端末１０８との通信制御機能を有している。データバンク部１９２は、過去に発生したすべてのタクシー事件の関係詳細情報の格納と、第１〜第Ｍのタクシー端末１０３₁〜１０３_Mから送られてくる映像データおよび音声データの格納を行う。

タクシー端末監視処理部１９３は、第１〜第Ｍのタクシー端末１０３₁〜１０３_Mから開始通知を受けた時点を起点として解除通知が行われるまでの間、監視体制に入るようになっている。第１〜第Ｍのタクシー端末１０３₁〜１０３_Mから送られてくる映像データおよび音声データをデータバンク部１９２に保存する処理と、乗客の乗車時間監視と、緊急ボタン１３７の押下、急ブレーキ検知スイッチ１４３および急ハンドブレーキ検知スイッチ１４４による急ブレーキおよび急ハンドブレーキの監視処理が行われる。ここで急ブレーキ検知スイッチ１４３は、図示しないフットブレーキに取り付けたスイッチであり、急激な力がかかったときのみ検知するようになっている。急ハンドブレーキ検知スイッチ１４４は、図示しないハンドブレーキに取り付けたスイッチであり、急激な力がかかったときのみ検知するようになっている。

犯罪発生率判定部１９４は、第１のタクシー１０２₁に乗客が乗車するたびに、乗車環境データと、タクシー事件過去データとを比較検証して、犯罪発生率を予想する。そしてこれを、ソフト設定表に代入する。ここで乗車環境とは、第１のタクシー１０２₁に乗客が乗車する乗車時刻、乗車場所、行き先の地名と土地区分、行き先地までの走行予想時間、強奪事件の未解決有無、天候、季節、乗客の黙秘時間、客数、性別、手荷物有無といった乗車に関係した環境をいう。

図９は、映像センタに備わったソフト設定表の一例を示したものである。ソフト設定表２０１は、犯罪要因項目ごとに実際の乗客の情報と過去に生じた犯罪発生率が対比して設定されるようになっている。そして、これらの犯罪要因項目の犯罪発生率の総和をとることで、犯罪に至る危険度としての犯罪発生率の合計が算出されるようになっている。図９に示した例では、乗客が男でかつ一人であるということが過去の犯罪発生率から犯罪の起きる危険度を高めており、危険度の総合判定が「高強」という高いレベルに判定されている。危険度の総合判定については、次に説明する。

図８に戻って説明を続ける。総合判定処理部１９５は、ソフト設定表２０１に代入された犯罪発生率から９段階の危険度を作成する。危険度の９段階とは、高強、高中、高弱、中強、中中、中弱、低強、低中、低弱である。このような危険度の各段階は、前方撮影カメラ１４９および後部座席カメラ１５０の撮影周期および撮影時間に関係するようになっている。すなわち総合判定処理部１９５が危険度が高くて強いと判定した場合には、前方撮影カメラ１４９および後部座席カメラ１５０が頻繁に車内の撮影を行い、かつ１回当たりの撮影時間が長時間となる。前方撮影カメラ１４９および後部座席カメラ１５０の撮影と同期してマイクロフォン１５２による集音も行われる。したがって、映像データを映像センタ１０５に送信するタイミングで、音声データも映像センタ１０５に送信される。

緊急処理部１９６は、第１〜第Ｍのタクシー端末１０３₁〜１０３_Mから緊急ボタン１３７の押下の通知を受けた場合に起動するようになっている。緊急処理部１９６が起動すると、タクシー会社本部１０６と警察１０７へ通報が行われる。これと共に、第１〜第Ｍのタクシー端末１０３₁〜１０３_Mのうちの該当するものから送られてくる映像データと音声データがデータバンク部１９２に保存される。

乗客認識部１９７は、第１〜第Ｍのタクシー端末１０３₁〜１０３_Mから危険度に応じて送られてくる映像を毎回チェックし、乗客の姿の有無を判別する。乗客の姿が確認できた時点で、第１〜第Ｍのタクシー端末１０３₁〜１０３_Mのうちの該当するタクシーは、順調に業務遂行していると判断する。この映像センタ１０５による自動監視では、乗客の姿が確認できれば良しとするようにしている。

図１０は、第１のタクシーにおける運転手および主要部品の配置状況を示したものである。第１のタクシー１０２₁のルーフには非常灯１６１が取り付けられている。また、車内の運転席２２１の背もたれ２２２の後部座席２２３に面した側にはＬＣＤ表示盤１６６が取り付けられている。後部座席２２３は主に乗客（図示せず）が座るもので、出入りに使用する後部ドア２２４にはドアオープン検知スイッチ１４２が取り付けられている。運転席２２１は運転手２２５が座るもので、その近傍に配置されたハンドブレーキ２２６には、急ハンドブレーキ検知スイッチ１４４が取り付けられている。更に運転手２２５が足によって操作するブレーキ２２７には、急ブレーキ検知スイッチ１４３が取り付けられている。

運転席２２１の前方の図示しないダッシュボードには操作盤１３３が取り付けられている。主制御部１２３は操作盤１３３の操作やランプ表示を制御するようになっている。運転席２２１のほぼ真上の天井部分にはスピーカ１６３が取り付けられている。その後方には後部座席カメラ１５０とマイクロフォン１５２が配置されている。後部座席カメラ１５０は広角カメラであり、後部座席２２３に座った乗客の様子を映像で捉えるようになっている。この図では前方撮影カメラ１４９の位置を示していない。前方撮影カメラ１４９は、後部座席カメラ１５０とほぼ同一位置で前方を向いて配置されている。

前方撮影カメラ１４９は、運転席２２１と図示しない助手席を背後から撮影するようになっている。これは、第１のタクシー１０２₁の前方の障害物に対する運転手２２５の運転行動も監視しつつ、乗客との間でトラブルが発生したときの画像も撮影できるようにするためである。もちろん、運転手２２５の運転行動の監視を行わないでよい場合には、前方撮影カメラ１４９を車内の前方にずらして配置し、運転手２２５を前方から撮影するようにしてもよいし、魚眼レンズを使用して１台のカメラで車内全体を撮影することも可能である。

図１１は、第１のタクシーの車内での映像に関するデータ処理の様子を表わしたものである。図５および図６と共に説明する。

本実施の形態の車両内犯罪防止システム１００で、状態検知部１４１は、乗客の乗り入れのために後部ドア２２４が開くと、公開空間処理部１４６にこれを通知し、主制御部１２３は前方撮影カメラ１４９および後部座席カメラ１５０をそれぞれ所定時間撮影させるようになっている。また、運転手が急ブレーキをかけるためにハンドブレーキ２２６あるいはブレーキ２２７を操作すると、この場合にも異常自体が発生した可能性があるので、状態検知部１４１は公開空間処理部１４６にこれを通知し、主制御部１２３は前方撮影カメラ１４９および後部座席カメラ１５０をそれぞれ所定時間撮影させるようになっている。緊急ボタン１３７が押された場合には緊急事態が発生した可能性が大である。そこで、この場合には状態検知部１４１が公開空間処理部１４６にこれを通知し、主制御部１２３は前方撮影カメラ１４９および後部座席カメラ１５０を、特に時間の制限なく撮影させる。この場合の撮影は、図６に示した解除ボタン１３８が押されるまで、続行されることになる。

以上説明したような予め定めた事態が発生した場合、前方撮影カメラ１４９および後部座席カメラ１５０は主制御部１２３の指示によって強制的に撮影を開始する。そして、これにより取得された映像データは映像メモリ領域１２５に格納されて、ここから図示しない映像センタ１０５に送られることになる。

これ以外の場合、車両内犯罪防止システム１００は、公開空間処理部１４６に入力される犯罪発生率２４１を示すデータに基づいて、図９で説明したソフト設定表２０１から危険度の総合判定を行う。具体的には、たとえば過去に発生したタクシー事件のデータ２４２のすべてを、データバンク部１９２から関係詳細情報として参照して、乗客の特徴２４３と車両の走行環境要因２４４から犯罪発生率２４１を求める。

ここで乗客の特徴２４３は、本実施の形態で性別、客数、荷物の有無から特定する。年齢、国籍、服装の状態等の他の要因を適宜組み合わせてもよい。車両の走行環境要因２４４については、第１のタクシー１０２₁の走行する、あるいは乗客の乗降する地域と犯罪発生の関係、地名と犯罪発生の関係、土地区分と犯罪発生の関係、走行時間と犯罪発生の関係、未解決事件と犯罪発生の関係、運行が行われた時刻と犯罪発生の関係、天候と犯罪発生の関係、季節と犯罪発生の関係、乗客と運転手２２５（図１０）あるいは乗客同士の会話の沈黙時間と犯罪発生の関係といったものを挙げることができる。

主制御部１２３は、公開空間処理部１４６が取得した犯罪発生率２４１を示すデータを基にして、危険度に応じて、前方撮影カメラ１４９および後部座席カメラ１５０の撮影が行われる周期と、１回当たりの撮影時間を設定する。これにより、犯罪発生の危険度が高いほど、画像の記録情報密度が高くなることになる。もちろん、このような犯罪の待機状態で、たとえば緊急ボタン１３７が押下されるようなことがあれば、緊急事態が発生した可能性が大となり、その時点からの撮影が開始されることはもちろんである。

図１２は、以上説明した前方撮影カメラおよび後部座席カメラの撮影タイミングの一例を示したものである。図１０および図１１と共に説明する。

この図１２に示した例では、時刻ｔ₁に後部ドア２２４がオープンになったことがドアオープン検知スイッチ１４２で検知されたので、前方撮影カメラ１４９および後部座席カメラ１５０が一例として３０秒間、撮影を行う。これから任意の時間が経過した時刻ｔ₂にハンドブレーキ２２６あるいはブレーキ２２７の操作で急ブレーキがかけられ、急ハンドブレーキ検知スイッチ１４４あるいは急ブレーキ検知スイッチ１４３で急ブレーキが検知されたとする。この場合にも前方撮影カメラ１４９および後部座席カメラ１５０が一例として３０秒間、撮影を行う。

その後、緊急事態が発生しない状態では、犯罪発生率２４１を示すデータを基にした危険度に応じて、前方撮影カメラ１４９および後部座席カメラ１５０の撮影が行われる周期と１回当たりの撮影時間がソフトウェアによって設定（ソフト設定）される。これにより、たとえば時刻ｔ₃に、危険度に応じた時間（ＸＸ秒）で前方撮影カメラ１４９および後部座席カメラ１５０による撮影が行われる。この例では、その後の時刻ｔ₄に急ブレーキが検知されたので、その場合には前方撮影カメラ１４９および後部座席カメラ１５０が３０秒間、撮影を行う。この後、ソフト設定によって定められた時刻ｔ₅に、危険度に応じた時間（ＸＸ秒）で前方撮影カメラ１４９および後部座席カメラ１５０による撮影が行われる。以下同様に、緊急事態が発生しない状態では、危険度に応じて、前方撮影カメラ１４９および後部座席カメラ１５０の撮影が撮影周期と撮影時間を定めて行われる。

図１２に示した例では、このようにして第１のタクシー１０２₁の運転が行われている状態で時刻ｔ₆に緊急ボタン１３７が押されている。すると、この時点から前方撮影カメラ１４９および後部座席カメラ１５０による撮影が開始される。この場合には緊急事態が発生した可能性が大である。そこで、主制御部１２３は前方撮影カメラ１４９および後部座席カメラ１５０を、特に時間の制限なく撮影させる。この場合、図６に示した解除ボタン１３８が押されるまで、撮影が続行される。解除ボタン１３８が押されれば、それ以後は、ソフト設定によって定められた撮影周期と撮影時間で前方撮影カメラ１４９および後部座席カメラ１５０による撮影が行われることはもちろんである。

図１１および図１２では、前方撮影カメラ１４９および後部座席カメラ１５０の撮影による画像データの処理について説明したが、図５に示したマイクロフォン１５２から採取される音声データについても同様の処理が可能である。ただし、図５に示す音声メモリ領域１２６に格納される音声データについては、画像データと比較すると単位時間当たりのデータ量が少なくて済む。したがって、第１のタクシー１０２₁が乗客を乗車させている間、録音期間を制限することなく録音を行うようにしてもよい。

図１３は、本実施の形態の車両内犯罪防止システムで各タクシーの情報が必要個所に伝達される様子を表わしたものである。図５で説明したように車両内犯罪防止システム１００は第１〜第Ｍのタクシー１０２₁〜１０２_Mで構成されている。これら第１〜第Ｍのタクシー１０２₁〜１０２_Mが、第１〜第Ｍのタクシー端末１０３₁〜１０３_Mを用いて映像センタ１０５と通信し、必要な映像データおよび音声データを映像センタ１０５側に送信する。映像センタ１０５は、犯罪通報や犯罪の認定の入力を行う所定の入力端末１０８の指示によって、本来秘密にすべきこれらの映像データおよび音声データを映像センタ１０５からタクシー会社本部１０６や警察１０７に開示する。入力端末１０８は、タクシー会社本部１０６や警察１０７あるいは図示しない裁判所に存在する場合もある。なお、乗客が乗車した時点の所定の映像データおよび音声データは乗車の確認のために映像センタ１０５からタクシー会社本部１０６に自動的に通知される。

以上、車両内犯罪防止システム１００の構成を中心として説明したが、次にシステムの動作を詳細に説明する。

図１４は、第１のタクシー端末側における第１のタクシーについての監視の開始および終了処理の様子を表わしたものであり、図１５は映像センタ側での監視状態の設定と解除に関する処理の様子を表わしたものである。図５〜図７と共に説明する。

第１のタクシー端末１０３₁の開始ボタン１３４が押されると（図１４ステップＳ３０１：Ｙ）、開始処理部１３２は映像センタ１０５に開始宣言を送信する（ステップＳ３０２）。そして、映像センタ１０５から開始ボタン１３４のランプ点灯を指示するための開始点灯指示が送られてくるのを待機する（ステップＳ３０３）。

一方、映像センタ１０５側では、第１〜第Ｍのタクシー端末１０３₁〜１０３_Mのいずれかから監視のための開始宣言が受信されるか（図１５ステップＳ３２１）と、監視の終了のための終了宣言が受信されるか（ステップＳ３２２）を待機している。第１のタクシー端末１０３₁から開始宣言が送られてくると（ステップＳ３２１：Ｙ）、この第１のタクシー端末１０３₁を監視状態に置く設定を行う（ステップＳ３２３）。そして、この処理が終了すると、開始ボタン１３４のランプ点灯を行わせるために開始点灯指示を第１のタクシー端末１０３₁に送信する（ステップＳ３２４）。そして、再びステップＳ３２１およびステップＳ３２２の処理を待機する状態に戻る（リターン）。

ステップＳ３２４の開始点灯指示を行うとき、映像センタ１０５は第１のタクシー端末１０３₁の前回の乗客乗車時の危険度を読み出して、これを暫定的な危険度として第１のタクシー端末１０３₁に指示する。第１のタクシー端末１０３₁が初回の使用時の場合のように前回の乗客乗車時の危険度の記録が映像センタ１０５に存在しない場合には、危険度について予め定めた初期設定値を第１のタクシー端末１０３₁に送信する。

図１４に戻って説明を続ける。第１のタクシー端末１０３₁は、映像センタ１０５から開始点灯指示が送られてきたら（ステップＳ３０３：Ｙ）、開始ボタン１３４のランプ点灯を実行する（ステップＳ３０４）。これにより、運転手２２５（図１０）は、第１のタクシー１０２₁が監視状態に置かれたことを知ることができる。この後、第１のタクシー１０２₁は終了ボタン１７１が押されない限り（ステップＳ３０５：Ｎ）、映像センタ１０５と監視処理を実行することになる（ステップＳ３０６）。なお、第１のタクシー端末１０３₁は、開始点灯指示と共に映像センタ１０５から送られてきた危険度を暫定的なデータとしてメモリ１２２の図示しない作業用メモリ領域の危険度格納部位に格納する。

運転手２２５（図１０）等の者が間違って開始ボタン１３４を押した場合や一日のタクシー業務が終了した時点で、終了ボタン１７１が押下される（ステップＳ３０５：Ｙ）。すると、状態監視処理部１３５は映像センタ１０５に終了宣言を送信する（ステップＳ３０７）。

図１５に戻って説明を続ける。映像センタ１０５は終了宣言を受信すると（ステップＳ３２２：Ｙ）、終了宣言を送信してきた第１のタクシー端末１０３₁を特定し、この特定した第１のタクシー端末１０３₁を監視状態から解除する（ステップＳ３２５）。そして、この第１のタクシー端末１０３₁に対して開始ボタン１３４のランプ消灯を行わせるために開始消灯指示を送信して（ステップＳ３２６）、再びステップＳ３２１およびステップＳ３２２の処理を待機する状態に戻る（リターン）。

再び図１４に戻って説明を続ける。第１のタクシー端末１０３₁は、映像センタ１０５から開始消灯指示が送られてきたら（ステップＳ３０８：Ｙ）、開始ボタン１３４の点灯しているランプを消灯させて（ステップＳ３０９）、一連の処理を終了させる（エンド）。運転手２２５（図１０）は開始ボタン１３４が消灯したことによって映像センタ１０５の監視が終了したことを知ることができる。

図１６は、第１のタクシー端末側の監視処理の様子を表わしたものである。図５および図６と共に説明する。

第１のタクシー端末１０３₁は、図１４のステップＳ３０６による監視処理が開始すると、以下に示すような各処理の発生をそれぞれ待機して、発生時点で対応する処理を実行する。

まず、ドアオープン検知スイッチ１４２によって第１のタクシー１０２₁の後部ドア２２４（図１０）が開いたことが検知された場合には（ステップＳ３４１：Ｙ）、乗客が乗車する可能性がある。そこで、これに対応できるドアオープン処理が実行される（ステップＳ３４２）。また、急ブレーキ検知スイッチ１４３あるいは急ハンドブレーキ検知スイッチ１４４による急ブレーキあるいは急ハンドブレーキ（以下、適宜「急ブレーキ」と略称する。）が検知された場合には（ステップＳ３４３：Ｙ）、急ブレーキ処理が実行される（ステップＳ３４４）。

緊急ボタン１３７の押下が検出された場合には（ステップＳ３４５：Ｙ）、緊急ボタン処理が実行される（ステップＳ３４６）。また、解除ボタン１３８が押下された場合には（ステップＳ３４７：Ｙ）、解除ボタン処理が実行される（ステップＳ３４８）。

ところで、非常事態が発生していない通常状態の場合、撮影処理部１５６は映像センタ１０５から送られてきてメモリ１２２の前記した危険度格納部位に格納されている危険度に従った撮影タイミングの到来を監視している。また、乗客が乗車して、第１のタクシー１０２₁の走行が開始した後は、走行環境に応じて映像センタ１０５が判別した危険度を基にして撮影処理部１５６は撮影タイミングの到来を監視している。このような非常事態以外の通常状態で撮影タイミングが到来したら（ステップＳ３４９：Ｙ）、通常撮影処理が実行される（ステップＳ３５０）。

一方、定期送信処理部１５７は、メモリ１２２の映像メモリ領域１２５および音声メモリ領域１２６に格納されているデータを映像センタ１０５に送信するタイミングの到来を監視している。定期送信タイミングが到来すると（ステップＳ３５１：Ｙ）、映像センタ１０５に映像データおよび音声データを送信する処理を行う（ステップＳ３５２）。たとえば、ドアオープン検知スイッチ１４２が後部ドア２２４（図１０）のオープンを検知して乗客が乗車したとする。運転手２２５（図１０）が乗客についてのデータを入力する以前の状態で、乗車の映像は後に説明するようにメモリ１２２の映像メモリ領域１２５に格納されるが、この時点でこれが映像センタ１０５に送られることはない。映像センタ１０５に映像データが送られるのは、メモリ１２２の前記した危険度格納部位に格納されている初期設定された危険度に伴って定期送信タイミングが到来したときとなる。

図１６で、映像センタ１０５から第１のタクシー端末１０３₁にデータが送られてきたとき（ステップＳ３５３：Ｙ）、通信制御部１３１はその受信データに合わせたデータ処理を実行する（ステップＳ３５４）。たとえば前記したように第１のタクシー端末１０３₁が走行環境を映像センタ１０５に通知した場合には、映像センタ１０５がこれを基にして第１のタクシー１０２₁の走行の危険度を判別してこれを送信してくる。そこで第１のタクシー端末１０３₁はこれをメモリ１２２の前記した危険度格納部位に上書きすると共に、ステップＳ３５１で説明した定期送信タイミングを設定したり、前方撮影カメラ１４９と後部座席カメラ１５０の撮影周期および撮影時間を設定することになる。

図１７は、第１のタクシー端末側のドアオープン処理の様子を表わしたものである。図５〜図７および図１０と共に説明する。

第１のタクシー端末１０３₁は、図１６のステップＳ３４２に示したドアオープン処理が開始すると、前方撮影カメラ１４９と後部座席カメラ１５０が、図１２でも説明したように映像を一例として３０秒間撮影し、これをメモリ１２２の映像メモリ領域１２５に保存する（ステップＳ３７１）。そして、ＬＣＤ表示盤１６６に「本タクシー内は公開空間です」という文章と、これに続けて「撮影映像は映像センタにて厳重保管します。具体的事件発生および警察の要請が無い限り、そのまま非公開で保存されます」という文章を表示する（ステップＳ３７２）。これは、第１のタクシー１０２₁の内部空間が、前方撮影カメラ１４９と後部座席カメラ１５０の撮影やマイクロフォン１５２の集音により、限定的に公開されうる空間であることを乗客に知らせ、理解を求めると共に密室でない安心感を与える。ＬＣＤ表示盤１６６の表示と併せて音声による同様の内容の通知が行われてもよい。

この後、運転手２２５がルートに関する音声入力を行ったり、乗客に関するデータを操作盤１３３を操作して入力することになるので、そのための待機モードとなる（ステップＳ３７３、ステップＳ３７４）。このモードで運転手２２５がマイクロフォン１５２から乗車地と行き先を音声入力すると（ステップＳ３７３：Ｙ）、音声認識部１５３がこれらの地名を音声認識して、乗車地名と行き先名を乗車地名表示盤１５４と行き先名表示盤１５５にそれぞれ表示する。音声認識が不可能であったものは乗車地名表示盤１５４あるいは行き先名表示盤１５５に表示されない。また、間違って認識されたものは間違った地名として表示される。図示しない運賃メータが倒されてその作動が開始するまでの間（ステップＳ３７６：Ｎ）、運転手２２５は音声による地名の入力を訂正することができる。もちろん、乗車地名表示盤１５４に表示する乗車地名は、第１のタクシー端末１０３₁がＧＰＳ（Global Positioning System）機能を備えている場合、現在地の位置データの取得が可能であるため、入力を省略することができる。

運転手２２５は操作盤１３３の開始ボタン１３４、性別ボタン１６７、客数ボタン１６８および荷物ボタン１６９を順に押すことで（ステップＳ３７４：Ｙ）、乗客の特徴を入力することができる（ステップＳ３７７）。これらの入力も運賃メータが倒されてその作動が開始するまでの間は（ステップＳ３７６：Ｎ）、訂正が可能である。運賃メータが倒されると（ステップＳ３７６：Ｙ）、ステップＳ３７５およびステップＳ３７７で入力されたデータが保存される（ステップＳ３７８）。

この後、マイクロフォン１５２を用いた車内の音声の録音とこれによって得られた音声データの圧縮処理が行われる（ステップＳ３７９）。圧縮した音声データはメモリ１２２の音声メモリ領域１２６に格納される。これ以後は、既に説明したように定期送信処理部１５７が、メモリ１２２の映像メモリ領域１２５および音声メモリ領域１２６に格納されているデータを定期的に映像センタ１０５に送信する。このとき、送信されるデータには、データ作成の日時、第１のタクシー１０２₁の識別番号、乗車地および行き先名が付加されている。

このように運転手２２５は乗車地名と行き先を音声で確認（入力）し、操作盤１３３の４つのボタンを押すだけで、走行環境に関するデータの入力を終了して、第１のタクシー１０２₁を発車させることができる。これ以降の車両内犯罪防止システム１００の動作は自動化されている。

図１８は、映像センタ側の乗客不在チェックに関する処理を表わしたものである。図５、図６、図８および図１０と共に説明する。

映像センタ１０５は第１のタクシー端末１０３₁の定期送信処理部１５７から定期的に送信される映像データのうちのドアオープン検知スイッチ１４２の検知による３０秒間の映像を受信したら（ステップＳ３９１：Ｙ）、乗客認識部１９７で車内に乗客が通常座っている位置に存在するか、その位置に不在であるかを判別する（ステップＳ３９２）。その結果、乗客が不在と判別されなかったかった場合には（Ｎ）、処理を終了する（エンド）。乗客が不在と判別された場合には（ステップＳ３９３：Ｙ）、何らかの事件が発生した可能性がある。そこで場合にはタクシー会社本部１０６にドアオープン検知スイッチ１４２の検知による３０秒間の映像の映像データとこれに対応する音声データを、乗客不在通知に添付して送信する（ステップＳ３９４）。

この後、タクシー会社本部１０６からこれに関する指示が送られてきたら（ステップＳ３９５：Ｙ）、その指示が継続してチェックを必要とする旨のものであるかを判別する（ステップＳ３９６）。たとえば乗客が目的地で後部座席２２３から降車したような場合には、すぐ乗車する別の乗客がいない限り、後部座席２２３は空席となる。このような正常な場合、タクシー会社本部１０６は継続チェックの要請はしない。そこで、継続チェックの要請がなかった場合には（ステップＳ３９６：Ｎ）、映像センタ１０５の処理は終了する（エンド）。

これに対して継続チェックの要請があった場合には（ステップＳ３９６：Ｙ）、第１のタクシー端末１０３₁から次に送られてきた映像データと音声データをタクシー会社本部１０６に送信する（ステップＳ３９７）。この時点で次の映像データと音声データが送られてきていない場合には、受信を待機してこれらのデータを送信することになる。そして、ステップＳ３９５の処理に戻ることになる。

なお、ステップＳ３９２およびステップＳ３９３では乗客が不在であるかどうかをチェックしたが、乗客が異常に動き回っているというような後部座席２２３に座った乗客の通常の画像と異なる画像のチェックを行うようにしてもよい。

図１９は、図１６のステップＳ３４４で示したタクシー端末側の急ブレーキ処理の具体的な内容を表わしたものである。図５および図６と共に説明する。

第１のタクシー端末１０３₁は、前方撮影カメラ１４９および後部座席カメラ１５０をそれぞれ３０秒間撮影状態として映像データを映像メモリ領域１２５に格納する。また、音声データは音声メモリ領域１２６に格納する（ステップＳ４０１）。これらのデータは第１のタクシー端末１０３₁から映像センタ１０５へ緊急送信される（ステップＳ４０２）。このとき、送信されるデータには、データ作成の日時と第１のタクシー１０２₁の識別番号および急ブレーキが発生した旨の注記が付加される。

第１のタクシー端末１０３₁は、次に、「急ブレーキ事態発生」の音声案内をスピーカ１６３から車内に流して（ステップＳ４０３）、処理を終了する（エンド）。もちろん、音声案内のタイミングがずれて感じられるような場合には、この音声案内をステップＳ４０１の処理の中に含めてもよい。

図２０は、映像センタによる急ブレーキチェック処理の内容を表わしたものである。図５、図６、図８および図１０と共に説明する。

映像センタ１０５は第１のタクシー端末１０３₁から急ブレーキ時の映像データ等のデータが受信されたら（ステップＳ４２１：Ｙ）、乗客認識部１９７で車内に乗客が存在するかを判別する（ステップＳ４２２）。その結果、乗客が不在と判別された場合には（ステップＳ４２３：Ｙ）、乗客に危害が発生するおそれはない。そこで、この場合には処理をそのまま終了する（エンド）。

乗客が存在すると確認された場合には（ステップＳ４２３：Ｎ）、タクシー会社本部１０６にステップＳ４２１で受信したデータを、急ブレーキ通知に添付して送信する（ステップＳ４２４）。

この後、タクシー会社本部１０６からこれに関する指示が送られてきたら（ステップＳ４２５：Ｙ）、その指示が継続してチェックを必要とする旨のものであるかを判別する（ステップＳ４２６）。継続チェックの要請がなかった場合には（ステップＳ４２６：Ｎ）、映像センタ１０５の処理は終了する（エンド）。

これに対して継続チェックの要請があった場合には（ステップＳ４２６：Ｙ）、第１のタクシー端末１０３₁から次に送られてきた映像データと音声データをタクシー会社本部１０６に送信する（ステップＳ４２７）。そして、ステップＳ４２５の処理に戻ることになる。

なお、ステップＳ４２２およびステップＳ４２３では乗客が不在であるかどうかをチェックしたが、乗客が後部座席２２３以外の場所に移動している可能性を画像からチェックするようにしてもよい。

図２１は、図１６のステップＳ３４６で示したタクシー端末側の緊急ボタン処理の具体的な内容を表わしたものである。図５および図６と共に説明する。

第１のタクシー端末１０３₁の非常事態処理部１５８は、緊急ボタン１３７が押されると、映像センタ１０５を経由してタクシー会社本部１０６に緊急通知を送付する（ステップＳ４４１）。そして、地域の目で犯罪を防止するために地域の目サポート体制に入る。具体的には、非常灯１６１を点灯させ、図示しないスピーカを用いて緊急のヘルプコールを車外に発信する（ステップＳ４４２）。そして、緊急ボタン１３７の押下時点から記録が開始している映像データと音声データに、データ作成の日時と第１のタクシー１０２₁の識別番号および緊急事態が発生した旨の注記を付加して、これ緊急通知文として映像センタ１０５経由でタクシー会社本部１０６に送出する（ステップＳ４４３）。この緊急時の緊急通知文の送信は、解除ボタン１３８が押されるまで継続的に行われることになる。

図２２は、映像センタによる緊急ボタン処理の内容を表わしたものである。図５、図６および図８と共に説明する。

映像センタ１０５は、図２１のステップＳ４４１に基づく緊急通知を第１のタクシー端末１０３₁から受信すると（ステップＳ４６１：Ｙ）、この緊急通知をタクシー会社本部１０６と警察１０７に転送して（ステップＳ４６２）、処理を待機状態に戻す（リターン）。この緊急通知自体は乗客の画像が含まれていないので、これによって乗客個人のプライバシが侵害されることはない。タクシー会社本部１０６と警察１０７は、この緊急通知を犯罪に発展する可能性がある情報として、保存することになる。

映像センタ１０５は、図２１のステップＳ４４３に基づく緊急通知文が送られてきたら（ステップＳ４６３：Ｙ）、これを図示しない磁気ディスク等の大容量の記憶装置に順次保存して（ステップＳ４６４）、処理を待機状態に戻す（リターン）。このとき、たとえば第１のタクシー端末１０３₁から順次送られてくる緊急通知文は、１カ所にまとめて保存するようにしてもよい。緊急通知文は映像データと音声データを含んでいるので、個人のプライバシが侵害されないように、映像センタ１０５内部で何人もその内容を再生することはできない。

裁判所等の特別の入力端末１０８からデータの送信要求が受信された場合には（ステップＳ４６５：Ｙ）、要求された緊急通知文が映像センタ１０５から指定した宛先としてのタクシー会社本部１０６や警察１０７に送信されて（ステップＳ４６６）、処理を待機状態に戻す（リターン）。したがって、犯罪が起きたような場合には、必要な範囲で緊急通知文が公開されることになり、密室空間が公開空間になり得ることが犯罪の抑止力にもなる。

図２３は、図１６のステップ３４６で示した第１のタクシー端末の解除ボタン処理を表わしたものである。図５および図６と共に説明する。

第１のタクシー端末１０３₁の非常事態処理部１５８は、解除ボタン１３８が押された場合にそれよりも短時間前に急ブレーキ検知スイッチ１４３あるいは急ハンドブレーキ検知スイッチ１４４による急ブレーキの操作の検知が行われていたかをチェックする（ステップＳ４８１）。このような判別は、急ブレーキ検知スイッチ１４３および急ハンドブレーキ検知スイッチ１４４の押下されるたびに、その時刻情報をメモリ１２２の図示しない作業用メモリ領域に一次保存しておくことで可能である。

急ブレーキ検知スイッチ１４３あるいは急ハンドブレーキ検知スイッチ１４４が急ブレーキを検知して短時間以内に解除ボタン１３８が押されていた場合には（Ｙ）、非常事態処理部１５８は予め用意した音声メッセージをスピーカ１６３から流して急ブレーキに対して乗客にお詫びする（ステップＳ４８２）。そして、映像センタ１０５に対して急ブレーキ解除通知を送信して（ステップＳ４８３）、処理を終了する（エンド）。

一方、解除ボタン１３８が押された場合にそれよりも短時間前に急ブレーキ検知スイッチ１４３あるいは急ハンドブレーキ検知スイッチ１４４による急ブレーキの操作の検知が行われていなかった場合には（ステップＳ４８１：Ｎ）、解除ボタン１３８が押されたよりも短時間前に緊急ボタン１３７が押されたことになる。そこで、この場合には予め用意した音声メッセージをスピーカ１６３から流して緊急ボタン１３７の押下に対して乗客にお詫びする（ステップＳ４８４）。もちろん、緊急事態が発生した場合には、解除ボタン１３８がこの時点で押されることはない。緊急ボタン１３７が何らかのミスで押された場合が解除ボタン１３８が押される場合である。この場合、非常事態処理部１５８は、映像センタ１０５に対して緊急事態解除通知を送信して（ステップＳ４８５）、処理を終了する（エンド）。

図２４は、映像センタによる解除ボタン処理を表わしたものである。図５、図６および図８と共に説明する。

映像センタ１０５の緊急処理部１９６は、第１〜第Ｍのタクシー端末１０３₁〜１０３_Mのいずれかから、図２３のステップＳ４８３に基づく急ブレーキ解除通知を受信したら（ステップＳ５０１：Ｙ）、乗客認識部１９７で車内に乗客が通常座っている位置に存在するか、その位置に不在であるかを判別する（ステップＳ５０２）。その結果、乗客が不在と判別された場合には（ステップＳ５０３：Ｙ）、衝撃により解除ボタン１３８が押される等の何らかの事態が発生した可能性がある。そこでこの場合にはタクシー会社本部１０６に急ブレーキ検知スイッチ１４３あるいは急ハンドブレーキ検知スイッチ１４４の検知による３０秒間の映像の映像データとこれに対応する音声データを、乗客不在通知に添付して送信する（ステップＳ５０４）。

この後、タクシー会社本部１０６からこれに関する指示が送られてきたら（ステップＳ５０５：Ｙ）、その指示が継続してチェックを必要とする旨のものであるかを判別する（ステップＳ５０６）。この結果として乗客に怪我がないような場合、タクシー会社本部１０６は継続チェックの要請はしない。そこで、継続チェックの要請がなかった場合には（ステップＳ５０６：Ｎ）、映像センタ１０５の処理は終了する（エンド）。

これに対して継続チェックの要請があった場合には（ステップＳ５０６：Ｙ）、第１のタクシー端末１０３₁から次に送られてきた映像データと音声データをタクシー会社本部１０６に送信する（ステップＳ５０７）。この時点で次の映像データと音声データが送られてきていない場合には、受信を待機してこれらのデータを送信することになる。そして、ステップＳ５０５の処理に戻ることになる。

車内に乗客が通常座っている位置に存在する場合には（ステップＳ５０３：Ｎ）、乗客が正常であると判別して一連の処理を終了する（エンド）。

一方、映像センタ１０５の緊急処理部１９６は、第１〜第Ｍのタクシー端末１０３₁〜１０３_Mのいずれかから、図２３のステップＳ４８５に基づく緊急事態解除通知を受信したら（ステップＳ５０１：Ｎ、ステップＳ５０８：Ｙ）、緊急事態が解消したものとして、図２２のステップＳ４６４で保存した緊急通知文のうちの該当するものを消去する（ステップＳ５０９）。これは、個人のプライバシを守る上で必要である。

ただし、車両内犯罪防止システムの内容によっては、犯人が解除ボタン１３８を押して、犯行に関する映像データや音声データの送信を停止させるおそれがある。そこで、これを配慮したシステムでは、緊急事態の解除の指示をタクシー会社本部１０６や警察１０７側でのみ行えるようにして、操作盤１３３の如何なる操作が行われたとしても緊急事態の解除は行われず、映像センタ１０５に対する映像データや音声データの送信が引き続き行われるようにしてもよい。

次に、図１６のステップＳ３５０で示した第１のタクシー端末１０３₁の通常撮影処理におけるカメラの撮影周期と撮影時間について説明する。第１のタクシー端末１０３₁では、これらを基にしてステップＳ３４９の通常撮影タイミングを決定しているからである。本実施の形態の車両内犯罪防止システム１００では、第１〜第Ｍのタクシー端末１０３₁〜１０３_Mの個々について、乗客が乗車して行き先まで走行するたびに犯罪発生率を算出している。映像センタ１０５は、犯罪発生率を基にして危険度を判定する。

危険度は、図９に示したソフト設定表２０１に代入された「乗車場所」、「行き先」、「土地区分」等の１１個の判定結果の中で、一番高い犯罪発生率の数値によって、高、中、低の３段階に区分する。これを第１危険度による区分とする。第１危険度はカメラの撮影回数（周期）に関係する。第１危険度は、次のように区分される。
「高」……犯罪発生率が０．６以上
「中」……犯罪発生率が０．３以上０．６未満
「低」……犯罪発生率が０．３未満

本実施の形態では、カメラの撮影時間に関係する第２危険度も算出するようにしている。第２危険度は、「乗車場所」、「行き先」、「土地区分」等の１１個の判定結果における犯罪発生率の合計値で区分されて、「強」、「中」、「弱」のいずれかとなる。
「強」……犯罪発生率の合計値が３．３以上
「中」……犯罪発生率の合計値が１．０以上３．３未満
「弱」……犯罪発生率の合計値が１．０未満

したがって、危険度は第１危険度と第２危険度の組み合わせとなり、次のように全部で９段階となる。
高強、高中、高弱、中強、中中、中弱、低強、低中、低弱

映像センタ１０５は、たとえば第１のタクシー端末１０３₁から走行環境を収集して、第１のタクシー１０２₁の９段階で表わされた危険度を判定する。そしてこれを第１のタクシー端末１０３₁に通知することになる。

図２５は、第１のタクシー端末が判定結果の１つとして算出する沈黙時間の計測処理の様子を表わしたものである。図５および図６と共に説明する。

第１のタクシー端末１０３₁のマイクロフォン１５２は車内の音を採取しており、予め定めたレベル以上の音が入力されると（ステップＳ５２１：Ｙ）、これが車内の乗客あるいは運転手２２５（図１０参照）の発した音声であるか、それ以外の音であるかを判別する（ステップＳ５２２）。たとえばエンジンの音や警報の音あるいは車内で流している音楽は「それ以外の音」と判別される。ラジオやタクシー無線によって車内に乗客や運転手以外の音声が流れる場合があるが、これらは特定のスピーカから流れるため、マイクロフォン１５２の位置を工夫するか、マイクロフォン１５２を複数配置して、入力する音声の差分を求める等の処理を行うことにより、音源の位置を特定し、車内で発生した音声であるかの判別が可能である。

マイクロフォン１５２により入力された音が車内の音声であると判別された場合には（ステップＳ５２２：Ｙ）、図示しない時計回路から現在の時刻情報を読み出して、これを音声入力時刻情報としてメモリ１２２の作業用メモリ領域に格納して（ステップＳ５２３）、処理を待機状態に戻す（リターン）。このとき、この領域に格納されている他の音声入力時刻情報があれば、これと時系列で追加されるように今回の音声入力時刻情報の格納が行われる。

一方、第１のタクシー端末１０３₁は定期送信処理部１５７によって、映像センタ１０５へ映像データや音声データの定期的な送信を行っている。この映像センタ１０５への送信の時刻の直前の時刻が到来すると（ステップＳ５２４：Ｙ）、第１のタクシー端末１０３₁はメモリ１２２の作業用メモリ領域に格納された一連の音声入力時刻情報を読み出す。これらの音声入力時刻情報は、基となる音声が連続的に発声されているとしても、ステップＳ５２１の音入力のサンプリング周期に応じて離散的な時刻の列となっている。したがって、状態監視処理部１３５は、一連の音声入力時刻情報の中でサンプリング周期よりも所定時間間隔以上広い時間間隔で音声入力時刻情報が欠けて記録されている個所をピックアップして、両端に位置する音声入力時刻情報の時間差をそれぞれの沈黙時間として抽出する。そして、これらの沈黙時間を沈黙時間の報告用データとする（ステップＳ５２５）。

このようにして今回の沈黙時間の報告用データを作成したら、メモリ１２２の作業用メモリ領域に格納された一連の音声入力時刻情報を不要なデータとして消去する（ステップＳ５２６）。これ以後は、再びステップＳ５２１あるいはステップＳ５２４の処理を待機する状態に戻る（リターン）。

図２６は、映像センタにおける犯罪発生率の判定処理の様子を表わしたものである。ここでは、図６に示す第１のタクシー端末１０３₁の定期送信処理部１５７から定期的に送られてくるデータを基にして犯罪発生率を判定する様子を図５、図６、図８および図９を基にして説明する。

映像センタ１０５の犯罪発生率判定部１９４は、たとえば第１のタクシー１０２₁から犯罪発生率を算出するためのデータを受信すると（ステップＳ５４１：Ｙ）、これが同一の乗客の最初のデータであるかをチェックする（ステップＳ５４２）。同一の乗客の最初のデータである場合には（Ｙ）、第１のタクシー１０２₁が配置されている地域（たとえば東北とか、関東といった比較的広いエリア）別の犯罪履歴のうちの該当する地域の犯罪履歴を照合して、これをソフト設定表２０１に代入する（ステップＳ５４３）。すなわち、ステップＳ５４３では該当する地域で犯罪履歴が無いか確認して、犯罪環境がある限り繰り返される例を逆に利用するようにしている。履歴の有無がソフト設定表２０１に設定される。

犯罪発生率判定部１９４は、次に、行き先の土地区分別の犯罪発生率をソフト設定表２０１に代入する（ステップＳ５４４）。過去の事例では、犯人が逃げやすい住宅地が犯罪数の６６％を占めている。

犯罪発生率判定部１９４は、次に、乗車地から行き先までの予想される走行時間別の犯罪発生率をソフト設定表２０１に代入する（ステップＳ５４５）。過去に起きた犯罪では２０分が最も高い犯罪発生率である。犯罪発生率の予想が高い場合でも、２０分以内の早めに、前方撮影カメラ１４９、後部座席カメラ１５０およびマイクロフォン１５２の収集したデータが公開され得ることによる「人の目」あるいは「地域の目」の存在を乗客や運転手２２５（図１０）に認知させることで犯罪防止に役立つ場合が多い。

犯罪発生率判定部１９４は、次に、全国でタクシーに関する強奪事件の未解決数を確認し、ソフト設定表２０１に代入する（ステップＳ５４６）。タクシーに関する強奪事件の未解決数が１件でもあれば、音声案内とＬＣＤ表示盤１６６を使ってタクシーに関する強奪事件への捜査協力依頼を行って、乗客や運転手２２５をけん制する。

犯罪発生率判定部１９４は、次に、乗車時刻別の犯罪発生率をソフト設定表２０１に代入する（ステップＳ５４７）。夜９時から午前６時までが７８％の犯罪発生率である。密室と暗がりの逃げやすい環境が繰り返しの犯罪要因である。そこで特にこの環境での犯罪の発生を防止するように音声案内やＬＣＤ表示盤１６６による表示を行う。これらの音声案内やＬＣＤ表示盤１６６による表示は時間によって内容を変えるのが効果的である。

犯罪発生率判定部１９４は、次に、天候別犯罪発生率をソフト設定表２０１に代入する（ステップＳ５４８）。また、次のステップＳ５４９で季節別犯罪発生率をソフト設定表２０１に代入する。更に次のステップＳ５５０で、乗客が第１のタクシー１０２₁に乗り込んだ時点から運転手２２５や乗客同士の会話が無い沈黙時間別の犯罪発生率をソフト設定表２０１に代入する。更に次のステップＳ５５１で、客数別の犯罪発生率をソフト設定表２０１に代入する。

更に次のステップＳ５５２で、乗客の手荷物の有無別の犯罪発生率をソフト設定表２０１に代入する。犯罪に凶器を使うのが８０．１％であるので、乗客の手荷物の有無も犯罪に大きく関係する。第１のタクシー１０２₁が乗客と運転手２２５を場所的に仕切る防犯仕切り板を備えている場合には、その特性に応じてソフト設定表２０１に代入する値を変えてもよい。防犯仕切り板が比較的安価なものであれば、犯人の凶器使用で防犯の役に立たないことになる。

更に次のステップＳ５５３で、性別による犯罪発生率をソフト設定表２０１に代入する。過去の事例では乗客が男一人の場合の犯罪発生率は９９％である。ここでも犯罪を抑制するべく、音声案内とＬＣＤ表示盤１６６の内容を考慮する。

以上のようにして現時点での最新の資料をソフト設定表２０１に組み込んだら、ステップＳ５４１で受信した第１のタクシー端末１０３₁から送られてきたデータを基にして各項目を判定して、それぞれの値を求める（ステップＳ５５４）。ただし、沈黙時間の項目については、乗客が乗車したばかりなので、その値が不明である。そこで、これについては所定のデフォルト値を採用する。このようにして乗客が乗車したときの最初の犯罪発生率の判定結果が求められる（リターン）。

これ以降の犯罪発生率の判定は、第１のタクシー１０２₁から犯罪発生率を算出するためのデータを受信するたびに行われる（ステップＳ５４１：Ｙ）。２回目以降のデータの受信に対しては（ステップＳ５４２：Ｎ）、ソフト設定表２０１の沈黙時間の項目について最新の計測結果に基づいた値に置き換えられ（ステップＳ５５５）その後ステップＳ５５４に進むことになる。

図２７は、映像センタにおける危険度の判定処理の様子を表わしたものである。図５および図９を基にして説明する。

映像センタ１０５は、図２６で説明した犯罪発生率の算出を行うと、ソフト設定表２０１に代入された１１個の判定結果の中で、一番高い犯罪発生率の数値を抽出する（ステップＳ５７１）。そして、その値が、犯罪発生率が０．６以上の第１危険度「高」の状態であるか、０．３以上０．６未満の第１危険度「中」の状態であるか、０．３未満の第１危険度「低」の状態であるかを判定する（ステップＳ５７２）。

次に、ソフト設定表２０１に代入された１１個の判定結果の合計値を算出する（ステップＳ５７３）。そして、この合計値が、合計値３．３以上の第２危険度「強」に該当するか、合計値１．０以上３．３未満の第２危険度「中」に該当するか、合計値１．０未満の第２危険度「弱」に該当するかを判定する（ステップＳ５７４）。このように第１危険度と第２危険度を求めて、処理を終了する（エンド）。

図２８は、映像センタにおける危険度の送付処理の様子を表わしたものである。図５、図８および図９を基にして説明する。

映像センタ１０５は、図２７で求めた第１のタクシー１０２₁に対する第１危険度を基にして、第１のタクシー端末１０３₁の前方撮影カメラ１４９および後部座席カメラ１５０の撮影周期を決定する（ステップＳ５９１）。一例としては、第１危険度「高」の状態では１２０秒周期であり、第１危険度「中」の状態では３６０秒周期であり、第１危険度「低」の状態では７２０秒周期となる。

映像センタ１０５は、次に図２７で求めた第１のタクシー１０２₁に対する第２危険度を基にして、第１のタクシー端末１０３₁の前方撮影カメラ１４９および後部座席カメラ１５０の１回当たりの撮影時間を決定する（ステップＳ５９２）。一例としては、第２危険度「強」の場合には３０秒間、第２危険度「中」の場合には１５秒間、第２危険度「弱」の場合には５秒間が撮影時間となる。

以上の決定の後、通信制御部１９１は図２７で求めた高強、高中、高弱、中強、中中、中弱、低強、低中、低弱の合計９段階で表示される危険度における第１のタクシー１０２₁の該当する危険度と共に、前方撮影カメラ１４９および後部座席カメラ１５０の撮影周期および撮影時間を第１のタクシー端末１０３₁に送信して（ステップＳ５９３）、処理を終了する（エンド）。

なお、第１のタクシー１０２₁が９段階の危険度を基にして独自に前方撮影カメラ１４９および後部座席カメラ１５０の撮影周期および撮影時間を決定する場合には、映像センタ１０５からこれら撮影周期および撮影時間を送信する必要はない。また、第１のタクシー１０２₁が前方撮影カメラ１４９および後部座席カメラ１５０の撮影周期および撮影時間のみを必要とするのであれば、危険度の送付を省略することができる。ただし、本実施の形態では９段階の危険度は危険度表示ランプ１７２（図７）で現在の危険度を表示するものとして使用されている。

以上説明したように本実施の形態によれば、タクシーの内部空間を密室から公開空間化した。これにより、タクシー内にできた「人の目」が、突発的な犯罪以外の場合には抑制力が働くので、タクシー内部の犯罪を大幅に減少させることができる。

また、タクシー内にできた「人の目」および「地域の目」によるサポート体制が、運転手を犯罪から守るので、タクシー乗務員が安心安全に業務を遂行することができる。もちろん乗客も安心安全にタクシーを利用することができる。特に、女性や老人が安心してタクシーを利用することができることになる。

更に事件が発生したときには、証拠となる映像データや音声データが車内に残されていたり、映像センタに蓄積されている可能性がある。このため、これらのデータを用いることで事件の早期解決を図ることができる。

また、本実施の形態では犯罪発生率を予測して、これに応じて各タクシー端末が映像データを撮影する周期および撮影時間を定め、緊急時を除いてはこれらを定期的に映像センタに送信することにした。また、危険度に応じて映像の撮影の周期および撮影時間を変化させた。このため、通信ネットワークへの接続時間や、通信データ量を危険度に応じて調整することができ、効率的かつ経済的な通信が可能であると共に、犯罪の防止との調和を図ることができる。

更に本実施の形態ではタクシー端末が取得した映像データおよび音声データを公開性のあるものとして位置付けると共に、具体的事件の発生や警察あるいは裁判所といった特定の機関からの要請が無い限り、非公開扱いとしたので、乗客や運転手のプライバシを保護することができる。

このように本実施の形態の車両内犯罪防止システムは各種の優れた効果を奏するので、このシステムを全国各地で採用することで、犯罪防止だけでなく、指名手配犯の確保または犯人の行動範囲の限定化に効果がある。また、各国がこのシステムを採用することで、国際手配人の逮捕や犯罪発生を抑制することができる。

なお、本発明ではインターネット１０１をネットワークとして使用したが、たとえばタクシー同士が使用する無線ネットワークのように他の通信ネットワークを使用することも可能である。

また、実施の形態では本発明をタクシーに適用する場合を説明したが、これに限るものではない。たとえばレンタカーを使用した犯罪防止または犯罪被害防止バスジャックあるいはバス内部での乗客同士の喧嘩防止といった各種の用途に本発明を適用することができることは当然である。

更に本実施の形態では犯罪に対する危険度を２種類に分けて、合計９段階で表示することにしたが、これに限定されるものではない。危険度の区分や撮影条件への反映の仕方については、各種の態様が可能であることは当然である。

更にまた本実施の形態では映像データと音声データを公開性のあるデータとして収集することにしたが、動画情報に代えて静止画情報を扱ってもよい。また、温度、照度等の物理情報を適宜付け加えることも可能である。

また、実施の形態では危険度に関するデータベースおよび危険度の算出を映像センタで行ったが、必要なデータを車両に送って車両内でこれらの処理を行うようにしてもよい。

本発明の車両内犯罪防止システムのクレーム対応図である。 本発明の他の車両内犯罪防止システムのクレーム対応図である。 本発明の車両内犯罪防止方法のクレーム対応図である。 本発明の車両内犯罪防止プログラムのクレーム対応図である。 本発明の実施の形態による車両内犯罪防止システムの構成の概要を表わしたシステム構成図である。 本実施の形態における第１のタクシー端末のブロック図である。 本実施の形態で使用される操作盤の一例を示した平面図である。 本実施の形態における映像センタのブロック図である。 本実施の形態におけるソフト設定表の一例を示した説明図である。 本実施の形態の第１のタクシーにおける運転手および主要部品の配置状況を示した説明図である。 本実施の形態で第１のタクシーの車内での映像に関するデータ処理の様子を表わした説明図である。 本実施の形態で前方撮影カメラおよび後部座席カメラの撮影タイミングの一例を示したタイミング図である。 本実施の形態の車両内犯罪防止システムで各タクシーの情報が必要個所に伝達される様子を表わした説明図である。 本実施の形態でタクシー端末側におけるタクシーの監視の開始および終了処理の様子を表わした流れ図である。 本実施の形態で映像センタ側での監視状態の設定と解除に関する処理を表わした流れ図である。 本実施の形態でタクシー端末側の監視処理の様子を表わした流れ図である。 本実施の形態でタクシー端末側のドアオープン処理の様子を表わした流れ図である。 本実施の形態で映像センタ側の乗客不在チェックに関する処理を表わした流れ図である。 本実施の形態でタクシー端末側の急ブレーキ処理の具体的な内容を表わした流れ図である。 本実施の形態で映像センタによる急ブレーキチェック処理の内容を表わした流れ図である。 本実施の形態でタクシー端末側の緊急ボタン処理の具体的な内容を表わした流れ図である。 本実施の形態で映像センタによる緊急ボタン処理の内容を表わした流れ図である。 本実施の形態でタクシー端末の解除ボタン処理を表わした流れ図である。 本実施の形態で映像センタによる緊急ボタン解除処理を表わした流れ図である。 本実施の形態でタクシー端末が判定結果の１つとして算出する沈黙時間の計測処理の様子を表わした流れ図である。 本実施の形態で映像センタにおける犯罪発生率の判定処理の様子を表わした流れ図である。 本実施の形態で映像センタにおける危険度の判定処理の様子を表わした流れ図である。 本実施の形態で映像センタにおける危険度の送付処理の様子を表わした流れ図である。

符号の説明

１０、２０、１００ 車両内犯罪防止システム
１１ 走行環境判別手段
１２ 危険度判別手段
１３、２４ 車両内部情報収集手段
１４ 収集情報密度調整手段
２１ 内部要因特徴収集手段
２２ 外部要因特徴収集手段
２３ 危険度算出手段
２５ 情報存在通告手段
３０ 車両内犯罪防止方法
３１ 内部要因特徴収集ステップ
３２ 外部要因特徴収集ステップ
３３ 危険度算出ステップ
３４ 車両内部情報収集ステップ
３５ 情報存在通告ステップ
４０ 車両内犯罪防止プログラム
４１ 内部要因特徴収集処理
４２ 外部要因特徴収集処理
４３ 危険度算出処理
４４ 車両内部情報収集処理
４５ 情報存在通告処理
１０１ インターネット
１０２ 車両内犯罪防止システム
１０３ タクシー端末
１０５ 映像センタ
１０６ タクシー会社本部
１０７ 警察
１０８ 入力端末
１２１、１８１ ＣＰＵ
１２２、１８２ メモリ
１２３、１８３ 主制御部
１２４ 制御プログラム格納領域
１２５ 映像メモリ領域
１２６ 音声メモリ領域
１２７ 乗車地メモリ領域
１２８ 行き先メモリ領域
１３１、１９１ 通信制御部
１３２ 開始処理部
１３３ 操作盤
１３４ 開始ボタン
１３５ 状態監視処理部
１３６ 操作盤制御部
１３７ 緊急ボタン
１３８ 解除ボタン
１４１ 状態検知部
１４２ ドアオープン検知スイッチ
１４３ 急ブレーキ検知スイッチ
１４４ 急ハンドブレーキ検知スイッチ
１４６ 公開空間処理部
１４８ 車内カメラ制御部
１４９ 前方撮影カメラ
１５０ 後部座席カメラ
１５２ マイクロフォン
１５３ 音声認識部
１５４ 乗車地名表示盤
１５５ 行き先名表示盤
１５６ 撮影処理部
１５７ 定期送信処理部
１５８ 非常事態処理部
１５９ 非常灯制御部
１６１ 非常灯
１６２ 急ブレーキ処理部
１６３ スピーカ
１６４ 人の目サポート部
１６５ ＬＣＤ表示制御部
１６６ ＬＣＤ表示盤
１６７ 性別ボタン
１６８ 客数ボタン
１６９ 荷物ボタン
１７１ 終了ボタン
１７２ 危険度表示ランプ
１９２ データバンク部
１９３ タクシー端末監視処理部
１９４ 犯罪発生率判定部
１９５ 総合判定処理部
１９６ 緊急処理部
１９７ 乗客認識部
２０１ ソフト設定表
２２５ 運転手

Claims (12)

1. 車両の走行環境を判別する走行環境判別手段と、
   この走行環境判別手段の判別結果に基づいて前記車両の走行の際に車両に乗っている者の犯罪に対する危険度を判別する危険度判別手段と、
   前記車両に乗っている者の状況を情報として収集する車両内部情報収集手段と、
   この車両内部情報収集手段の収集する情報の密度を前記危険度判別手段の判別結果に基づいて調整する収集情報密度調整手段
   とを具備することを特徴とする車両内犯罪防止システム。
2. 車両に実際に乗っている者が車両内部で発生するおそれのある犯罪に寄与するとみられる外観的な特徴を犯人の犯行に影響するとみられる内部要因として収集する内部要因特徴収集手段と、
   前記車両内部における前記犯人の犯行に影響するとみられる外部要因を収集する外部要因特徴収集手段と、
   前記内部要因特徴収集手段および外部要因特徴収集手段で収集した内部要因および外部要因から前記車両内で犯罪が発生する危険度を算出する危険度算出手段と、
   この危険度算出手段で算出した危険度に応じた情報の密度で前記車両内部の経時的な変化を示す車両内部情報を収集する車両内部情報収集手段と、
   この車両内部情報収集手段で収集した車両内部情報の存在を前記車両に実際に乗っている者に通告する情報存在通告手段
   とを具備することを特徴とする車両内犯罪防止システム。
3. 前記車両内部情報収集手段は、前記車両に乗っている者の映像を動画または静止画で収集する映像収集手段であることを特徴とする請求項１または請求項２記載の車両内犯罪防止システム。
4. 前記車両内部情報収集手段は、前記車両内部の音を収集する音収集手段であることを特徴とする請求項１または請求項２記載の車両内犯罪防止システム。
5. 車両内部情報収集手段の収集内容を、犯罪発生時の証拠として公開可能な特定の格納場所に送信する収集結果送信手段を具備することを特徴とする請求項１または請求項２記載の車両内犯罪防止システム。
6. 前記特定の格納場所は特定の場合を除き、格納した収集内容を非公開とする場所であることを特徴とする請求項５記載の車両内犯罪防止システム。
7. 前記走行環境判別手段の判別する走行環境は、乗客の特徴や前記車両を取り巻く各種の環境のうちで車両内犯罪の発生と関係付けられる各種の要因であり、その少なくとも一部を前記車両の乗員が入力するための操作盤が前記車両に備えられていることを特徴とする請求項１記載の車両内犯罪防止システム。
8. 前記映像収集手段は、収集する映像の収集周期および１回当たりの収集時間を前記危険度判別手段の判別結果に応じて変化させる収集調整手段を具備することを特徴とする請求項３記載の車両内犯罪防止システム。
9. 車両に実際に乗っている者が車両内部で発生するおそれのある犯罪に寄与するとみられる外観的な特徴を犯人の犯行に影響するとみられる内部要因として収集する内部要因特徴収集ステップと、
   前記車両内部における前記犯人の犯行に影響するとみられる外部要因を収集する外部要因特徴収集ステップと、
   前記内部要因特徴収集ステップおよび外部要因特徴収集ステップで収集された内部要因および外部要因から前記車両内で犯罪が発生する危険度を算出する危険度算出ステップと、
   この危険度算出ステップで算出した危険度に応じた情報の密度で前記車両内部の経時的な変化を示す車両内部情報を収集する車両内部情報収集ステップと、
   この車両内部情報収集ステップで収集した車両内部情報の存在を前記車両に実際に乗っている者に通告する情報存在通告ステップ
   とを具備することを特徴とする車両内犯罪防止方法。
10. 前記外部要因は、前記車両内部で発生するおそれのある犯罪に寄与するとみられる地理的な要因や気象的な要因を含むものであることを特徴とする請求項９記載の車両内犯罪防止方法。
11. 前記車両内部情報収集ステップで収集した車両内部情報を公開可能な特定の格納場所に送信する収集結果送信ステップ
    を具備することを特徴とする請求項９記載の車両内犯罪防止方法。
12. コンピュータに、
    車両に実際に乗っている者が車両内部で発生するおそれのある犯罪に寄与するとみられる外観的な特徴を犯人の犯行に影響するとみられる内部要因として収集する内部要因特徴収集処理と、
    前記車両内部における前記犯人の犯行に影響するとみられる外部要因を収集する外部要因特徴収集処理と、
    前記内部要因特徴収集処理および外部要因特徴収集処理で収集された内部要因および外部要因から前記車両内で犯罪が発生する危険度を算出する危険度算出処理と、
    この危険度算出処理で算出した危険度に応じた情報の密度で前記車両内部の経時的な変化を示す車両内部情報を収集する車両内部情報収集処理と、
    この車両内部情報収集処理で収集した車両内部情報の存在を前記車両に実際に乗っている者に通告する情報存在通告処理
    とを実行させることを特徴とする車両内犯罪防止プログラム。

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