JP2018092509A - Information processing device, information processing method, and information processing program - Google Patents

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JP2018092509A JP2016237376A JP2016237376A JP2018092509A JP 2018092509 A JP2018092509 A JP 2018092509A JP 2016237376 A JP2016237376 A JP 2016237376A JP 2016237376 A JP2016237376 A JP 2016237376A JP 2018092509 A JP2018092509 A JP 2018092509A
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To derive a more accurate error rate by using biological information.SOLUTION: An information processing device comprises: a biological information acquisition part for acquiring biological information of a driver of a vehicle; a vehicle information acquisition part for acquiring vehicle information of the vehicle; a periphery image acquisition part for acquiring a periphery image of the vehicle including the vehicle from an imaging part attached to the vehicle; a timing estimation part for extracting a change in the biological information before the vehicle encounters an accident, and for estimating a timing at which the driver has sensed a danger of occurrence of the accident on the basis of the extracted change in the biological information; a driver analysis part for analyzing a driving operation of the driver and a behavior of the vehicle on the basis of the biological information, the vehicle information, and the periphery image; and an error rate correction part for correcting a basic error rate corresponding to an occurrence configuration of the accident of the driver on the basis of the timing, the driving operation and the behavior of the vehicle.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。   The present invention relates to an information processing apparatus, an information processing method, and an information processing program.

上記技術分野において、特許文献1には、ショックセンサ、スピードガンおよびカメラにより事故情報を取得して解析し、これを用いて過失割合算出表に基づき過失割合を算出する技術が開示されている。   In the above technical field, Patent Document 1 discloses a technique for acquiring and analyzing accident information by using a shock sensor, a speed gun, and a camera, and calculating the negligence rate based on the negligence rate calculation table using this information.

特開2005−32027号公報JP-A-2005-32027

しかしながら、上記文献に記載の技術では、生体情報を用いていないので、より正確な過失割合を導出することができなかった。   However, since the technique described in the above document does not use biological information, a more accurate error rate cannot be derived.

本発明の目的は、上述の課題を解決する技術を提供することにある。   The objective of this invention is providing the technique which solves the above-mentioned subject.

上記目的を達成するため、本発明に係る情報処理装置は、
車両の運転者の生体情報を取得する生体情報取得手段と、
前記車両の車両情報を取得する車両情報取得手段と、
前記車両に取り付けられた撮像手段から、前記車両を含む前記車両の周囲画像を取得する周囲画像取得手段と、
事故に遭遇する前の前記生体情報の変化を抽出し、抽出した前記生体情報の変化に基づいて、前記運転者が事故発生の危険を察知したタイミングを推定するタイミング推定手段と、
前記生体情報、前記車両情報および前記周囲画像に基づいて、前記運転者の運転操作および前記車両の挙動を解析する運転者解析手段と、
前記タイミング、前記運転操作および前記車両の挙動に基づいて、前記運転者の前記事故の発生形態に応じた基本過失割合を修正する過失割合修正手段と、
を備える。
In order to achieve the above object, an information processing apparatus according to the present invention provides:
Biometric information acquisition means for acquiring biometric information of the driver of the vehicle;
Vehicle information acquisition means for acquiring vehicle information of the vehicle;
A surrounding image acquisition means for acquiring a surrounding image of the vehicle including the vehicle from an imaging means attached to the vehicle;
A timing estimation means for extracting a change in the biological information before encountering an accident, and estimating a timing at which the driver senses the risk of an accident based on the extracted change in the biological information;
Based on the biological information, the vehicle information, and the surrounding image, driver analysis means for analyzing the driving operation of the driver and the behavior of the vehicle;
Based on the timing, the driving operation, and the behavior of the vehicle, a negligence ratio correcting means for correcting a basic negligence ratio according to the accident occurrence mode of the driver;
Is provided.

上記目的を達成するため、本発明に係る情報処理方法は、
車両の運転者の生体情報を取得する生体情報取得ステップと、
前記車両の車両情報を取得する車両情報取得ステップと、
前記車両に取り付けられた撮像手段から、前記車両を含む前記車両の周囲画像を取得する周囲画像取得ステップと、
事故に遭遇する前の前記生体情報の変化を抽出し、抽出した前記生体情報の変化に基づいて、前記運転者が事故発生の危険を察知したタイミングを推定するタイミング推定ステップと、
前記生体情報、前記車両情報および前記周囲画像に基づいて、前記運転者の運転操作および前記車両の挙動を解析する運転者解析ステップと、
前記タイミング、前記運転操作および前記車両の挙動に基づいて、前記運転者の前記事故の発生形態に応じた基本過失割合を修正する過失割合修正ステップと、
を含む。
In order to achieve the above object, an information processing method according to the present invention includes:
A biological information acquisition step for acquiring biological information of the driver of the vehicle;
Vehicle information acquisition step of acquiring vehicle information of the vehicle;
A surrounding image acquisition step of acquiring a surrounding image of the vehicle including the vehicle from an imaging means attached to the vehicle;
A timing estimation step of extracting a change in the biological information before encountering an accident, and estimating a timing at which the driver senses the risk of an accident based on the extracted change in the biological information;
A driver analysis step of analyzing the driving operation of the driver and the behavior of the vehicle based on the biological information, the vehicle information, and the surrounding image;
Based on the timing, the driving operation and the behavior of the vehicle, a negligence rate correction step of correcting a basic negligence rate according to the accident occurrence mode of the driver;
including.

上記目的を達成するため、本発明に係る情報処理プログラムは、
車両の運転者の生体情報を取得する生体情報取得ステップと、
前記車両の車両情報を取得する車両情報取得ステップと、
前記車両に取り付けられた撮像手段から、前記車両を含む前記車両の周囲画像を取得する周囲画像取得ステップと、
事故に遭遇する前の前記生体情報の変化を抽出し、抽出した前記生体情報の変化に基づいて、前記運転者が事故発生の危険を察知したタイミングを推定するタイミング推定ステップと、
前記生体情報、前記車両情報および前記周囲画像に基づいて、前記運転者の運転操作および前記車両の挙動を解析する運転者解析ステップと、
前記タイミング、前記運転操作および前記車両の挙動に基づいて、前記運転者の前記事故の発生形態に応じた基本過失割合を修正する過失割合修正ステップと、
をコンピュータに実行させる。
In order to achieve the above object, an information processing program according to the present invention provides:
A biological information acquisition step for acquiring biological information of the driver of the vehicle;
Vehicle information acquisition step of acquiring vehicle information of the vehicle;
A surrounding image acquisition step of acquiring a surrounding image of the vehicle including the vehicle from an imaging means attached to the vehicle;
A timing estimation step of extracting a change in the biological information before encountering an accident, and estimating a timing at which the driver senses the risk of an accident based on the extracted change in the biological information;
A driver analysis step of analyzing the driving operation of the driver and the behavior of the vehicle based on the biological information, the vehicle information, and the surrounding image;
Based on the timing, the driving operation and the behavior of the vehicle, a negligence rate correction step of correcting a basic negligence rate according to the accident occurrence mode of the driver;
Is executed on the computer.

本発明によれば、生体情報を用いるので、より正確な過失割合を導出することができる。   According to the present invention, since biological information is used, a more accurate error rate can be derived.

本発明の第1実施形態に係る情報処理装置の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the information processing apparatus which concerns on 1st Embodiment of this invention. 本発明の第2実施形態に係る情報処理装置による処理の概要を説明する図である。It is a figure explaining the outline | summary of the process by the information processing apparatus which concerns on 2nd Embodiment of this invention. 本発明の第2実施形態に係る情報処理装置の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the information processing apparatus which concerns on 2nd Embodiment of this invention. 本発明の第2実施形態に係る情報処理装置の備える修正過失割合テーブルの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the correction negligence ratio table with which the information processing apparatus which concerns on 2nd Embodiment of this invention is provided. 本発明の第2実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the hardware constitutions of the information processing apparatus which concerns on 2nd Embodiment of this invention. 本発明の第2実施形態に係る情報処理装置の処理手順を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining the process sequence of the information processing apparatus which concerns on 2nd Embodiment of this invention. 本発明の第3実施形態に係る情報処理装置の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the information processing apparatus which concerns on 3rd Embodiment of this invention. 本発明の第3実施形態に係る情報処理装置の備える修正過失割合テーブルの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the correction fault ratio table with which the information processing apparatus which concerns on 3rd Embodiment of this invention is provided. 本発明の第3実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the hardware constitutions of the information processing apparatus which concerns on 3rd Embodiment of this invention. 本発明の第3実施形態に係る情報処理装置の処理手順を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining the process sequence of the information processing apparatus which concerns on 3rd Embodiment of this invention.

以下に、本発明を実施するための形態について、図面を参照して、例示的に詳しく説明記載する。ただし、以下の実施の形態に記載されている、構成、数値、処理の流れ、機能要素などは一例に過ぎず、その変形や変更は自由であって、本発明の技術範囲を以下の記載に限定する趣旨のものではない。   DESCRIPTION OF EMBODIMENTS Hereinafter, embodiments for carrying out the present invention will be exemplarily described in detail with reference to the drawings. However, the configuration, numerical values, process flow, functional elements, and the like described in the following embodiments are merely examples, and modifications and changes are free, and the technical scope of the present invention is described in the following description. It is not intended to be limited.

[第1実施形態]
本発明の第1実施形態としての情報処理装置100について、図1を用いて説明する。情報処理装置100は、生体情報を利用して、事故の発生形態に応じた基本過失割合を修正する装置である。
[First Embodiment]
An information processing apparatus 100 as a first embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. The information processing apparatus 100 is an apparatus that corrects a basic negligence rate according to an accident occurrence form using biological information.

図1に示すように、情報処理装置100は、生体情報取得部101と、車両情報取得部102と、周囲画像取得部103と、タイミング推定部104と、運転者解析部105と、過失割合修正部106と、を含む。   As shown in FIG. 1, the information processing apparatus 100 includes a biological information acquisition unit 101, a vehicle information acquisition unit 102, a surrounding image acquisition unit 103, a timing estimation unit 104, a driver analysis unit 105, and a negligence rate correction. Part 106.

生体情報取得部101は、車両の運転者の生体情報を取得する。車両情報取得部102は、車両の車両情報を取得する。周囲画像取得部103は、車両に取り付けられた撮像部から、車両を含む車両の周囲画像を取得する。タイミング推定部104は、事故に遭遇する前の生体情報の変化を抽出し、抽出した生体情報の変化に基づいて、運転者が事故発生の危険を察知したタイミングを推定する。運転者解析部105は、生体情報、車両情報および周囲画像に基づいて、運転者の運転操作および車両の挙動を解析する。過失割合修正部106は、タイミング、運転操作および車両の挙動に基づいて、運転者の事故の発生形態に応じた基本過失割合を修正する。   The biological information acquisition unit 101 acquires biological information of a vehicle driver. The vehicle information acquisition unit 102 acquires vehicle information of the vehicle. The surrounding image acquisition unit 103 acquires a surrounding image of the vehicle including the vehicle from an imaging unit attached to the vehicle. The timing estimation unit 104 extracts changes in biometric information before encountering an accident, and estimates the timing at which the driver senses the risk of an accident based on the extracted changes in biometric information. The driver analysis unit 105 analyzes the driving operation of the driver and the behavior of the vehicle based on the biological information, the vehicle information, and the surrounding image. The negligence ratio correcting unit 106 corrects the basic negligence ratio according to the occurrence of the driver's accident based on the timing, the driving operation, and the behavior of the vehicle.

本実施形態によれば、生体情報を用いるので、基本過失割合を修正でき、より正確な過失割合を導出することができる。   According to this embodiment, since biometric information is used, the basic negligence rate can be corrected, and a more accurate negligence rate can be derived.

[第2実施形態]
次に本発明の第2実施形態に係る情報処理装置について、図2乃至図6を用いて説明する。図2は、本実施形態に係る情報処理装置200の動作の概要を説明するための図である。
[Second Embodiment]
Next, an information processing apparatus according to a second embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. FIG. 2 is a diagram for explaining an outline of the operation of the information processing apparatus 200 according to the present embodiment.

情報処理装置200は、図2に示したように、車両210と相手方車両220とが事故を起こした場合の基本過失割合を修正する装置である。情報処理装置200は、車両210から車両情報を取得する。また、情報処理装置200は、車両210の運転者212が装着するウェアラブル端末から運転者212の生体情報を取得する。さらに、情報処理装置200は、車両210に取り付けられたドライブレコーダ211や運転者212の所持するスマートフォンなどの携帯端末のカメラにより撮像された車両210を含む車両210の周囲画像や周囲映像などを取得する。   As shown in FIG. 2, the information processing device 200 is a device that corrects the basic negligence rate when the vehicle 210 and the counterparty vehicle 220 cause an accident. The information processing apparatus 200 acquires vehicle information from the vehicle 210. In addition, the information processing apparatus 200 acquires the biological information of the driver 212 from the wearable terminal worn by the driver 212 of the vehicle 210. Furthermore, the information processing apparatus 200 acquires a surrounding image, a surrounding image, and the like of the vehicle 210 including the vehicle 210 captured by a camera of a mobile terminal such as a drive recorder 211 attached to the vehicle 210 or a smartphone owned by the driver 212. To do.

情報処理装置200は、基本過失割合の修正が必要な事故について、生体情報の変化から、運転者212が、事故発生の危険を察知したタイミングを推定する。また、情報処理装置200は、生体情報、車両情報および周囲画像から、運転者212の運転操作および車両210の挙動を解析する。そして、情報処理装置200は、推定したタイミング、運転者212の運転操作および車両210の挙動に基づいて、運転者212の事故の発生形態に応じた基本過失割合を修正して、例えば、運転者212と相手方車両220の運転者との過失割合を導出する。   The information processing apparatus 200 estimates the timing when the driver 212 senses the risk of occurrence of an accident from the change in biological information for an accident that requires a correction of the basic negligence ratio. The information processing apparatus 200 analyzes the driving operation of the driver 212 and the behavior of the vehicle 210 from the biological information, the vehicle information, and the surrounding image. Then, the information processing device 200 corrects the basic negligence ratio according to the accident occurrence mode of the driver 212 based on the estimated timing, the driving operation of the driver 212 and the behavior of the vehicle 210, for example, the driver The negligence ratio between 212 and the driver of the opponent vehicle 220 is derived.

例えば、車両210の運転者212が、相手方車両220の運転者が事故を回避するための運転操作(事故回避操作)をするよりも前に、事故回避操作を行っていれば、情報処理装置200は、運転者212の過失割合を低く見積もる。これとは反対に、運転者212の事故回避操作が、相手方車両220の運転者の事故回避操作よりも遅れていれば、情報処理装置200は、運転者の過失割合を高く見積もる。このように、情報処理装置200は、ドライブレコーダ211により記録された映像や運転者212の生体情報などに基づいて、運転者212の事故の発生形態に応じた基本過失割合を修正して、事故の過失割合を自動的に導出する。なお、基本過失割合は、民事交通訴訟における過失相殺率の認定・判断基準により、四輪車・単車・自転車・歩行者の分類と事故発生形態から決定されるものである。また、事故の発生形態とは、事故の発生した場所の道路形状と各当事者の動きとを含む組み合わせであり、例えば、信号の無い交差点における四輪左折車と四輪直進車との事故、単車道路直進と四輪路外車とが道路に進入した事故などを含む。   For example, if the driver 212 of the vehicle 210 performs the accident avoiding operation before the driver of the counterpart vehicle 220 performs the driving operation (accident avoiding operation) for avoiding the accident, the information processing apparatus 200 is performed. Estimates the driver 212's negligence ratio low. On the other hand, if the accident avoiding operation of the driver 212 is delayed from the accident avoiding operation of the driver of the counterpart vehicle 220, the information processing apparatus 200 estimates the driver's negligence ratio high. In this way, the information processing apparatus 200 corrects the basic negligence rate according to the accident occurrence mode of the driver 212 based on the video recorded by the drive recorder 211, the biological information of the driver 212, and the like. Automatically derives the negligence rate of. The basic negligence ratio is determined from the classification of the four-wheeled vehicle, single vehicle, bicycle, and pedestrian and the type of accident according to the certification / judgment criteria for the negligence offset rate in civil traffic lawsuits. In addition, the accident occurrence form is a combination including the road shape of the place where the accident occurred and the movement of each party. For example, an accident between a four-wheel left turn vehicle and a four-wheel straight vehicle at an intersection without a signal, a single vehicle This includes accidents in which straight roads and vehicles outside the four-wheel road enter the road.

図3は、本実施形態に係る情報処理装置200の構成を示すブロック図である。情報処理装置200は、生体情報取得部301と、車両情報取得部302と、周囲画像取得部303と、タイミング推定部304と、運転者解析部305と、相手方解析部306と、過失割合修正部307と、を有する。   FIG. 3 is a block diagram illustrating a configuration of the information processing apparatus 200 according to the present embodiment. The information processing apparatus 200 includes a biological information acquisition unit 301, a vehicle information acquisition unit 302, a surrounding image acquisition unit 303, a timing estimation unit 304, a driver analysis unit 305, a counterparty analysis unit 306, and a negligence rate correction unit. 307.

生体情報取得部301は、ウェアラブルデバイスから車両210の運転者212の生体情報を取得する。取得する生体情報は、例えば、脈拍や心拍数、血圧、発汗量、呼吸数、脳波、体温などであるがこれらには限定されない。   The biometric information acquisition unit 301 acquires biometric information of the driver 212 of the vehicle 210 from the wearable device. The biometric information to be acquired includes, for example, a pulse, a heart rate, a blood pressure, a sweat rate, a respiratory rate, an electroencephalogram, and a body temperature, but is not limited thereto.

車両情報取得部302は、運転者212が運転する車両210の車両情報を取得する。車両情報は、例えば、車両210の位置情報や速度、加速度、ハンドル舵角、残燃料、ブレーキ踏力、アクセル開放度、エンジン回転数などを含むが、これらには限定されない。車両210の位置情報は、例えば、車両210に取り付けられたGPS(Global Positioning System)機器などから取得されるが、位置情報の取得元はこれには限定されない。また、車両210の速度や、加速度、ハンドル舵角などは、例えば、OBD(On-board Diagnostics)やCAN(Controller Area Network)などから取得されるが、これらには限定されない。   The vehicle information acquisition unit 302 acquires vehicle information of the vehicle 210 that the driver 212 drives. The vehicle information includes, but is not limited to, for example, position information, speed, acceleration, steering angle, remaining fuel, brake pedal force, accelerator release degree, engine speed, and the like of the vehicle 210. The position information of the vehicle 210 is acquired from, for example, a GPS (Global Positioning System) device attached to the vehicle 210, but the acquisition source of the position information is not limited to this. The speed, acceleration, steering angle, etc. of the vehicle 210 are acquired from, for example, OBD (On-board Diagnostics), CAN (Controller Area Network), etc., but are not limited thereto.

周囲画像取得部303は、運転者212の運転する車両210(自車両)を含む車両210の周囲の画像(周囲画像)を取得する。すなわち、周囲画像取得部303は、車両210に取り付けられたドライブレコーダ211などのカメラで撮像した画像を取得する。また、周囲画像取得部303は、車両210の運転者212や同乗者の所有するスマートフォンなどの携帯端末などのカメラで撮像した画像を取得してもよく、スマートフォンなどは所定の取付器具を用いて車両210に取り付けられる。なお、周囲画像取得部303は、周囲画像を常時取得するものであっても、所定のトリガーを検知したら取得を開始するものであってもよい。また、周囲画像には、自動車や自転車、歩行者などに関連する交通事故の映像や画像などが含まれる。   The surrounding image acquisition unit 303 acquires an image (ambient image) around the vehicle 210 including the vehicle 210 (own vehicle) driven by the driver 212. That is, the surrounding image acquisition unit 303 acquires an image captured by a camera such as the drive recorder 211 attached to the vehicle 210. Moreover, the surrounding image acquisition part 303 may acquire the image imaged with cameras, such as portable terminals, such as a smart phone which the driver 212 of the vehicle 210 or the passenger owns, and a smart phone etc. use a predetermined | prescribed attachment. It is attached to the vehicle 210. The surrounding image acquisition unit 303 may acquire the surrounding image all the time, or may start acquiring when a predetermined trigger is detected. In addition, the surrounding images include videos and images of traffic accidents related to automobiles, bicycles, pedestrians, and the like.

タイミング推定部304は、事故に遭遇する前の生体情報の変化を抽出し、抽出した生体情報の変化に基づいて、運転者212が事故発生の危険を察知したタイミングを推定する。タイミング推定部304は、例えば、脈拍や心拍数、血圧、呼吸数などが上昇したタイミングを運転者212が危険などを察知したタイミングと推定するが、タイミングの推定方法はこれには限定されない。例えば、運転者212が一定のリズムでまばたきをしていたものが、このリズムが崩れた場合などを、タイミング推定部304は、危険察知のタイミングと推定してもよい。また、例えば、タイミング推定部304は、脳波の変化、運転者212の腕や足の筋肉の動きなどから、危険察知のタイミングを推定してもよい。また、タイミング推定部304は、生体情報の変化が起こった時から所定時間前を危険察知のタイミングと推定してもよい。   The timing estimation unit 304 extracts changes in biological information before encountering an accident, and estimates the timing at which the driver 212 has detected the risk of an accident based on the extracted changes in biological information. The timing estimation unit 304 estimates, for example, the timing at which the pulse, heart rate, blood pressure, respiration rate, and the like have risen as the timing when the driver 212 senses danger, but the timing estimation method is not limited to this. For example, when the driver 212 blinks at a constant rhythm, the timing estimation unit 304 may estimate the danger detection timing when the rhythm is lost. Further, for example, the timing estimation unit 304 may estimate the timing of danger detection from changes in brain waves, movements of the arm and leg muscles of the driver 212, and the like. Further, the timing estimation unit 304 may estimate a predetermined time before the timing of danger detection from the time when the change of the biological information occurs.

運転者解析部305は、生体情報、車両情報および周囲画像に基づいて、運転者212の運転操作および車両210の挙動を解析する。すなわち、運転者212がどのような運転操作をしたことにより、車両210がどのような挙動をし、事故発生に至ったのかなどが解析される。   The driver analysis unit 305 analyzes the driving operation of the driver 212 and the behavior of the vehicle 210 based on the biological information, the vehicle information, and the surrounding image. In other words, what kind of driving operation the driver 212 has performed and how the vehicle 210 behaves and an accident has occurred are analyzed.

相手方解析部306は、取得した周囲画像に基づいて、事故の相手方車両220の挙動を解析する。相手方解析部306は、例えば、取得した周囲画像から、相手方車両220の進行方向や加速度、速度などを解析する。   The counterparty analysis unit 306 analyzes the behavior of the counterparty vehicle 220 in the accident based on the acquired surrounding image. For example, the counterparty analysis unit 306 analyzes the traveling direction, acceleration, speed, and the like of the counterparty vehicle 220 from the acquired surrounding image.

過失割合修正部307は、推定したタイミング、解析した運転者212の運転操作、車両210の挙動および相手方車両220の挙動に基づいて、運転者212の事故の発生形態に応じた基本過失割合を修正する。そして、修正した基本過失割合に基づいて、車両210の運転者212と事故の相手方である相手方車両220の運転者との過失割合を算出する。   The negligence rate correction unit 307 corrects the basic negligence rate according to the accident occurrence mode of the driver 212 based on the estimated timing, the analyzed driving operation of the driver 212, the behavior of the vehicle 210, and the behavior of the counterpart vehicle 220. To do. Then, based on the corrected basic negligence ratio, the negligence ratio between the driver 212 of the vehicle 210 and the driver of the counterpart vehicle 220 that is the other party of the accident is calculated.

図4は、本実施形態に係る情報処理装置200の備える修正過失割合テーブル401の一例を示す図である。修正過失割合テーブル401は、分類410および事故発生形態411に関連付けて、基本過失割合412、車両情報・周囲画像413、生体情報(タイミング)414、操作・挙動415、相手方車両挙動416および修正過失割合417を記憶する。分類410は、交通事故における当事者を、例えば、四輪車、単車、自転車、歩行者などという基準で区分したものである。事故発生形態411は、事故の発生した場所の道路形状と各当事者の動きとを含む組み合わせである。基本過失割合412は、事故発生形態411に応じて決定される運転者212と相手方車両220の運転者との過失割合である。車両情報・周囲画像413は、取得した、車両210の車両情報および周囲画像である。生体情報(タイミング)414は、生体情報を用いて推定された、運転者212が事故発生の危険を察知したタイミングである。操作・挙動415は、運転者212の運転操作、車両210の挙動、運転操作開始時間および運転操作の操作量である。相手方車両挙動416は、事故の相手方車両220の挙動である。修正過失割合417は、発生した交通事故の態様に応じた基本過失割合を修正した過失の割合である。そして、情報処理装置200は、例えば、修正過失割合テーブル401を参照して、基本過失割合を修正する。   FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the corrected negligence ratio table 401 included in the information processing apparatus 200 according to the present embodiment. The corrected negligence ratio table 401 is associated with the classification 410 and the accident occurrence form 411, the basic negligence ratio 412, the vehicle information / ambient image 413, the biological information (timing) 414, the operation / behavior 415, the opponent vehicle behavior 416, and the corrected negligence ratio. 417 is stored. The classification 410 classifies the parties involved in the traffic accident according to the criteria such as a four-wheeled vehicle, a single vehicle, a bicycle, and a pedestrian. The accident occurrence form 411 is a combination including the road shape of the place where the accident occurred and the movement of each party. The basic negligence ratio 412 is the negligence ratio between the driver 212 and the driver of the counterpart vehicle 220 determined according to the accident occurrence mode 411. The vehicle information / ambient image 413 is the acquired vehicle information and ambient image of the vehicle 210. The biometric information (timing) 414 is a timing estimated by using the biometric information when the driver 212 detects the danger of an accident. The operation / behavior 415 is a driving operation of the driver 212, a behavior of the vehicle 210, a driving operation start time, and an operation amount of the driving operation. The opponent vehicle behavior 416 is the behavior of the opponent vehicle 220 in the accident. The corrected negligence rate 417 is a negligence rate obtained by correcting the basic negligence rate according to the mode of the traffic accident that has occurred. Then, the information processing apparatus 200 refers to the corrected negligence ratio table 401 and corrects the basic negligence ratio, for example.

図5は、本実施形態に係る情報処理装置200のハードウェア構成を示すブロック図である。CPU(Central Processing Unit)510は演算制御用のプロセッサであり、プログラムを実行することで図3の情報処理装置200の機能構成部を実現する。ROM(Read Only Memory)520は、初期データおよびプログラムなどの固定データおよびその他のプログラムを記憶する。また、ネットワークインタフェース530は、ネットワークを介して他の装置などと通信する。なお、CPU510は1つに限定されず、複数のCPUであっても、あるいは画像処理用のGPU(Graphics Processing Unit)を含んでもよい。また、ネットワークインタフェース530は、CPU510とは独立したCPUを有して、RAM(Random Access Memory)540の領域に送受信データを書き込みあるいは読み出しするのが望ましい。また、RAM540とストレージ550との間でデータを転送するDMAC(Direct Memory Access Controller)を設けるのが望ましい(図示なし)。さらに、入出力インタフェース560は、CPU510とは独立したCPUを有して、RAM540の領域に入出力データを書き込みあるいは読み出しするのが望ましい。したがって、CPU510は、RAM540にデータが受信あるいは転送されたことを認識してデータを処理する。また、CPU510は、処理結果をRAM540に準備し、後の送信あるいは転送はネットワークインタフェース530やDMAC、あるいは入出力インタフェース560に任せる。   FIG. 5 is a block diagram illustrating a hardware configuration of the information processing apparatus 200 according to the present embodiment. A CPU (Central Processing Unit) 510 is a processor for arithmetic control, and realizes a functional component of the information processing apparatus 200 of FIG. 3 by executing a program. A ROM (Read Only Memory) 520 stores fixed data such as initial data and programs and other programs. The network interface 530 communicates with other devices via the network. Note that the number of CPUs 510 is not limited to one, and may be a plurality of CPUs or may include a graphics processing unit (GPU) for image processing. The network interface 530 preferably includes a CPU independent of the CPU 510 and writes or reads transmission / reception data in a RAM (Random Access Memory) 540 area. It is desirable to provide a DMAC (Direct Memory Access Controller) that transfers data between the RAM 540 and the storage 550 (not shown). Furthermore, the input / output interface 560 preferably has a CPU independent of the CPU 510 and writes or reads input / output data in the RAM 540 area. Therefore, the CPU 510 recognizes that the data has been received or transferred to the RAM 540 and processes the data. Further, the CPU 510 prepares the processing result in the RAM 540 and leaves the subsequent transmission or transfer to the network interface 530, the DMAC, or the input / output interface 560.

RAM540は、CPU510が一時記憶のワークエリアとして使用するランダムアクセスメモリである。RAM540には、本実施形態の実現に必要なデータを記憶する領域が確保されている。分類データ・事故発生形態データ541は、事故の発生形態に関するデータである。基本過失割合データ542は、事故の発生形態に応じた基本過失割合に関するデータである。車両情報・周囲画像データ543は、車両210から取得された車両情報およびドライブレコーダ211などで撮像された画像に関するデータである。生体情報(タイミング)データ544は、運転者212の生体情報から推定した、運転者212が危険を察知したタイミングを示すデータである。操作・挙動データ545は、運転者212の運転操作、車両210の挙動を示すデータである。相手方車両挙動データ546は、相手方車両220の挙動を示すデータである。これらのデータは、例えば、修正過失割合テーブル401から展開されたデータである。そして、情報処理装置200は、これらのデータに基づいて、基本過失割合を修正する。   The RAM 540 is a random access memory used by the CPU 510 as a work area for temporary storage. In the RAM 540, an area for storing data necessary for realizing the present embodiment is secured. The classification data / accident occurrence form data 541 is data relating to the form of occurrence of an accident. The basic negligence rate data 542 is data relating to the basic negligence rate according to the accident occurrence mode. The vehicle information / ambient image data 543 is data relating to vehicle information acquired from the vehicle 210 and an image captured by the drive recorder 211 or the like. The biometric information (timing) data 544 is data indicating the timing when the driver 212 senses danger, which is estimated from the biometric information of the driver 212. The operation / behavior data 545 is data indicating the driving operation of the driver 212 and the behavior of the vehicle 210. The opponent vehicle behavior data 546 is data indicating the behavior of the opponent vehicle 220. These data are, for example, data developed from the corrected negligence ratio table 401. Then, the information processing apparatus 200 corrects the basic negligence ratio based on these data.

入出力データ547は、入出力インタフェース560を介して入出力されるデータである。送受信データ548は、ネットワークインタフェース530を介して送受信されるデータである。また、RAM540は、各種アプリケーションモジュールを実行するためのアプリケーション実行領域549を有する。   The input / output data 547 is data input / output via the input / output interface 560. The transmission / reception data 548 is data transmitted / received via the network interface 530. The RAM 540 has an application execution area 549 for executing various application modules.

ストレージ550には、データベースや各種のパラメータ、あるいは本実施形態の実現に必要な以下のデータまたはプログラムが記憶されている。ストレージ550は、修正過失割合テーブル401を格納する。修正過失割合テーブル401は、図4に示した、事故発生形態411と基本過失割合412などとの関係を管理するテーブルである。また、ストレージ550には、生体情報、車両情報および周囲画像をそれぞれ対応付けた複数の組を記憶してもよい。   The storage 550 stores a database, various parameters, or the following data or programs necessary for realizing the present embodiment. The storage 550 stores a corrected negligence ratio table 401. The corrected negligence rate table 401 is a table for managing the relationship between the accident occurrence mode 411 and the basic negligence rate 412 shown in FIG. Further, the storage 550 may store a plurality of sets each associated with biometric information, vehicle information, and surrounding images.

ストレージ550は、さらに、生体情報取得モジュール551と、車両情報取得モジュール552と、周囲画像取得モジュール553と、タイミング推定モジュール554と、を格納する。また、ストレージ550は、運転者解析モジュール555と、相手方解析モジュール556と、過失割合修正モジュール557と、を格納する。   The storage 550 further stores a biological information acquisition module 551, a vehicle information acquisition module 552, a surrounding image acquisition module 553, and a timing estimation module 554. In addition, the storage 550 stores a driver analysis module 555, a counterparty analysis module 556, and a negligence rate correction module 557.

生体情報取得モジュール551は、車両の運転者212の生体情報を取得するモジュールである。車両情報取得モジュール552は、車両210の車両情報を取得するモジュールである。周囲画像取得モジュール553は、車両210を含む車両210の周囲画像を取得するモジュールである。タイミング推定モジュール554は、生体情報の変化を抽出して、抽出した生体情報に基づいて、運転者212が事故発生の危険を察知したタイミングを推定する。運転者解析モジュール555は、生体情報、車両情報および周囲画像に基づいて、運転者212の運転操作および車両210の挙動を解析するモジュールである。相手方解析モジュール556は、周囲画像に基づいて、事故の相手方車両220の挙動を解析するモジュールである。過失割合修正モジュール557は、推定したタイミング、運転操作、車両210の挙動および相手方車両220の挙動などに基づいて、運転者212の事故の発生形態に応じた基本過失割合を修正するモジュールである。これらのモジュール551〜557は、CPU510によりRAM540のアプリケーション実行領域549に読み出され、実行される。制御プログラム558は、情報処理装置200の全体を制御するためのプログラムである。   The biometric information acquisition module 551 is a module that acquires biometric information of the vehicle driver 212. The vehicle information acquisition module 552 is a module that acquires vehicle information of the vehicle 210. The surrounding image acquisition module 553 is a module that acquires surrounding images of the vehicle 210 including the vehicle 210. The timing estimation module 554 extracts changes in biological information, and estimates the timing at which the driver 212 senses the risk of an accident based on the extracted biological information. The driver analysis module 555 is a module that analyzes the driving operation of the driver 212 and the behavior of the vehicle 210 based on biological information, vehicle information, and surrounding images. The counterparty analysis module 556 is a module that analyzes the behavior of the counterparty vehicle 220 in an accident based on the surrounding image. The negligence ratio correction module 557 is a module that corrects the basic negligence ratio according to the accident occurrence mode of the driver 212 based on the estimated timing, the driving operation, the behavior of the vehicle 210, the behavior of the counterpart vehicle 220, and the like. These modules 551 to 557 are read by the CPU 510 into the application execution area 549 of the RAM 540 and executed. The control program 558 is a program for controlling the entire information processing apparatus 200.

入出力インタフェース560は、入出力機器との入出力データをインタフェースする。入出力インタフェース560には、表示部561、操作部562、が接続される。また、入出力インタフェース560には、さらに、記憶媒体564が接続されてもよい。さらに、音声出力部であるスピーカ563や、音声入力部であるマイク、あるいは、GPS位置判定部が接続されてもよい。なお、図5に示したRAM540やストレージ550には、情報処理装置200が有する汎用の機能や他の実現可能な機能に関するプログラムやデータは図示されていない。   The input / output interface 560 interfaces input / output data with input / output devices. A display unit 561 and an operation unit 562 are connected to the input / output interface 560. Further, a storage medium 564 may be further connected to the input / output interface 560. Furthermore, a speaker 563 that is an audio output unit, a microphone that is an audio input unit, or a GPS position determination unit may be connected. Note that the RAM 540 and the storage 550 shown in FIG. 5 do not show programs and data related to general-purpose functions and other realizable functions that the information processing apparatus 200 has.

図6は、本実施形態に係る情報処理装置200の処理手順を説明するフローチャートである。このフローチャートは、CPU510がRAM540を使用して実行し、図3の情報処理装置200の機能構成部を実現する。   FIG. 6 is a flowchart for explaining the processing procedure of the information processing apparatus 200 according to this embodiment. This flowchart is executed by the CPU 510 using the RAM 540, and implements the functional components of the information processing apparatus 200 of FIG.

ステップS601において、情報処理装置200は、車両210の運転者212の生体情報を、例えば、運転者212の装着しているウェアラブル端末などから取得する。ステップS603において、情報処理装置200は、車両210の車両情報を取得する。ステップS605において、情報処理装置200は、車両210を含む車両210の周囲画像を取得する。なお、ステップS601〜S605の順序は図6に示した順序には限定されず、順序を適宜入れ替えて実行してもよいし、これらのステップを同時に実行してもよい。   In step S <b> 601, the information processing apparatus 200 acquires biological information of the driver 212 of the vehicle 210 from, for example, a wearable terminal worn by the driver 212. In step S <b> 603, the information processing apparatus 200 acquires vehicle information of the vehicle 210. In step S <b> 605, the information processing apparatus 200 acquires a surrounding image of the vehicle 210 including the vehicle 210. Note that the order of steps S601 to S605 is not limited to the order shown in FIG. 6, and the order may be changed as appropriate, or these steps may be executed simultaneously.

ステップS607において、情報処理装置200は、事故に遭遇する前の生体情報の変化を抽出し、抽出した生体情報の変化に基づいて、運転者212が事故発生の危険を察知したタイミングを推定する。   In step S607, the information processing apparatus 200 extracts changes in biological information before encountering an accident, and estimates the timing when the driver 212 senses the risk of an accident based on the extracted changes in biological information.

ステップS609において、情報処理装置200は、生体情報、車両情報および周囲画像に基づいて、運転者212の運転操作および車両210の挙動を解析する。ステップS611において、情報処理装置200は、周囲画像に基づいて、相手方車両220の挙動を解析する。ステップS613において、情報処理装置200は、推定したタイミング、運転者212の運転操作、車両210の挙動および相手方車両220の挙動に基づいて、運転者212の事故の発生形態に応じた基本過失割合を修正する。   In step S609, the information processing apparatus 200 analyzes the driving operation of the driver 212 and the behavior of the vehicle 210 based on the biological information, the vehicle information, and the surrounding image. In step S611, the information processing apparatus 200 analyzes the behavior of the counterpart vehicle 220 based on the surrounding image. In step S <b> 613, the information processing apparatus 200 calculates the basic negligence rate according to the accident occurrence mode of the driver 212 based on the estimated timing, the driving operation of the driver 212, the behavior of the vehicle 210, and the behavior of the counterpart vehicle 220. Correct it.

本実施形態によれば、生体情報を用いるので、基本過失割合を修正することができ、より正確な過失割合を導出できる。また、事故時の映像の他に、生体情報を用いて危険察知のタイミングを推定するので、運転者は、事故後の交渉において、交渉を有利に進めることができる。   According to the present embodiment, since biometric information is used, the basic negligence rate can be corrected, and a more accurate negligence rate can be derived. In addition to the video at the time of the accident, the timing of danger detection is estimated using biological information, so that the driver can advantageously proceed with the negotiation in the negotiation after the accident.

[第3実施形態]
次に本発明の第3実施形態に係る情報処理装置について、図7乃至図10を用いて説明する。図7は、本実施形態に係る情報処理装置700の構成を説明するための図である。本実施形態に係る情報処理装置700は、上記第2実施形態と比べると、時間操作量解析部および外部情報取得部を有する点で異なる。その他の構成および動作は、第2実施形態と同様であるため、同じ構成および動作については同じ符号を付してその詳しい説明を省略する。
[Third Embodiment]
Next, an information processing apparatus according to the third embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. FIG. 7 is a diagram for explaining the configuration of the information processing apparatus 700 according to the present embodiment. The information processing apparatus 700 according to the present embodiment is different from the second embodiment in that it includes a time operation amount analysis unit and an external information acquisition unit. Since other configurations and operations are the same as those of the second embodiment, the same configurations and operations are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof is omitted.

情報処理装置700は、さらに、時間操作量解析部701および外部情報取得部702を備える。時間操作量解析部701は、運転者212が事故発生の危険を察知してから、危険回避のためにブレーキを踏むなどの運転操作を開始するまでの時間である運転操作開始時間を、生体情報、車両情報および周囲画像に基づいて解析する。また、時間操作量解析部701は、危険回避ための運転操作の操作量を解析する。運転操作の操作量は、例えば、ブレーキ踏力やアクセル開放度、ハンドル舵角などについての操作量である。   The information processing apparatus 700 further includes a time operation amount analysis unit 701 and an external information acquisition unit 702. The time operation amount analysis unit 701 calculates the driving operation start time, which is the time from when the driver 212 senses the danger of an accident, until the start of the driving operation such as stepping on the brake for avoiding the danger. Analyzing based on vehicle information and surrounding images. Further, the time operation amount analysis unit 701 analyzes the operation amount of the driving operation for avoiding danger. The operation amount of the driving operation is, for example, an operation amount with respect to a brake depression force, an accelerator opening degree, a steering wheel steering angle, and the like.

時間操作量解析部701は、生体情報の変化から推定した危険察知のタイミングと、例えば、ブレーキ踏力から判定したブレーキを踏み始めたタイミングから、運転操作開始時間を解析する。また、時間操作量解析部701は、例えば、車両情報などからブレーキ踏力やアクセル開度、ハンドル舵角などを解析する。   The time operation amount analysis unit 701 analyzes the driving operation start time from the timing of the danger perception estimated from the change of the biological information and the timing when the brake is started determined from the brake pedal force, for example. In addition, the time operation amount analysis unit 701 analyzes, for example, brake pedal force, accelerator opening, steering angle, etc. from vehicle information.

外部情報取得部702は、気象情報を含む外部情報を取得する。そして、運転者解析部305および相手方解析部306は、例えば、外部情報としての気象情報と、生体情報、車両情報および周囲画像と、に基づいて、運転者212の運転操作や車両210の挙動、相手方車両220の挙動を解析する。気象情報として、例えば、雨天という情報を取得すれば、運転者解析部305および相手方解析部306は、雨天という天候を考慮して、車両210や相手方車両220のスリップ量や制動距離などを解析する。   The external information acquisition unit 702 acquires external information including weather information. Then, the driver analysis unit 305 and the counterparty analysis unit 306, for example, based on weather information as external information, biological information, vehicle information, and surrounding images, the driving operation of the driver 212 and the behavior of the vehicle 210, The behavior of the opponent vehicle 220 is analyzed. If, for example, information on rainy weather is acquired as weather information, the driver analysis unit 305 and the counterparty analysis unit 306 analyze the slip amount and braking distance of the vehicle 210 and the counterparty vehicle 220 in consideration of the weather such as rainy weather. .

なお、外部情報は、例えば、渋滞情報、混雑予測情報、故障車両情報などのプローブデータであるが、これらには限定されない。なお、周囲画像取得部303は、周囲画像の撮影日時や撮影時間帯(例えば、朝昼夜など)、地域、自車および相手車の車体形状や車高などを合わせて記憶してもよい。   The external information is, for example, probe data such as traffic jam information, congestion prediction information, and faulty vehicle information, but is not limited thereto. The surrounding image acquisition unit 303 may also store the shooting date and time of the surrounding image, the shooting time zone (for example, morning, day and night), the region, the vehicle shape and the vehicle height of the host vehicle and the opponent vehicle.

図8は、本実施形態に係る情報処理装置700の備える修正過失割合テーブル801の一例を示す図である。修正過失割合テーブル801は、事故発生形態411に関連付けて、さらに、操作・挙動(時間・操作量)811および外部情報812を記憶する。そして、過失割合修正部307は、例えば、修正過失割合テーブル801を参照して、運転者212の事故の発生形態に応じた基本過失割合を修正した修正過失割合を導出する。そして、情報処理装置700は、車両210の運転者212と相手方車両220の運転者との過失割合を導出する。   FIG. 8 is a diagram illustrating an example of the corrected negligence ratio table 801 included in the information processing apparatus 700 according to the present embodiment. The corrected negligence ratio table 801 further stores an operation / behavior (time / operation amount) 811 and external information 812 in association with the accident occurrence form 411. Then, the negligence rate correction unit 307 refers to the corrected negligence rate table 801, for example, and derives a corrected negligence rate obtained by correcting the basic negligence rate according to the accident occurrence mode of the driver 212. Then, the information processing apparatus 700 derives a negligence ratio between the driver 212 of the vehicle 210 and the driver of the counterpart vehicle 220.

図9は、本実施形態に係る情報処理装置700のハードウェア構成を示すブロック図である。RAM940は、CPU510が一時記憶のワークエリアとして使用するランダムアクセスメモリである。RAM940には、本実施形態の実現に必要なデータを記憶する領域が確保されている。時間・操作量データ941は、運転者212が事故発生の危険を察知してから事故発生を回避するための運転操作を開始するまでの時間およびその運転操作の操作量のデータである。外部情報データ942は、気象情報や渋滞情報などに関するデータである。これらのデータは、例えば、修正過失割合テーブル801から展開されたデータである。   FIG. 9 is a block diagram illustrating a hardware configuration of the information processing apparatus 700 according to the present embodiment. The RAM 940 is a random access memory that the CPU 510 uses as a work area for temporary storage. In the RAM 940, an area for storing data necessary for realizing the present embodiment is secured. The time / operation amount data 941 is data of the time from when the driver 212 senses the risk of an accident to the start of the driving operation for avoiding the accident and the operation amount of the driving operation. The external information data 942 is data related to weather information and traffic jam information. These data are, for example, data developed from the corrected negligence ratio table 801.

ストレージ950には、データベースや各種のパラメータ、あるいは本実施形態の実現に必要な以下のデータまたはプログラムが記憶されている。ストレージ950は、修正過失割合テーブル801を格納する。修正過失割合テーブル801は、図8に示した、事故発生形態411と操作・挙動(時間・操作量)811などとの関係を管理するテーブルである。   The storage 950 stores a database, various parameters, or the following data or programs necessary for realizing the present embodiment. The storage 950 stores a corrected negligence rate table 801. The corrected negligence ratio table 801 is a table for managing the relationship between the accident occurrence mode 411 and the operation / behavior (time / operation amount) 811 shown in FIG.

ストレージ950は、さらに、時間操作量解析モジュール951および外部情報取得モジュール952を格納する。時間操作量解析モジュール951は、生体情報、車両情報および周囲画像に基づいて、運転者212が運転操作を開始するまでの時間およびその運転操作の操作量を解析するモジュールである。外部情報取得モジュール952は、気象情報を含む外部情報を取得するモジュールである。これらのモジュール951〜952は、CPU510によりRAM940のアプリケーション実行領域549に読み出され、実行される。   The storage 950 further stores a time operation amount analysis module 951 and an external information acquisition module 952. The time operation amount analysis module 951 is a module that analyzes the time until the driver 212 starts the driving operation and the operation amount of the driving operation based on the biological information, the vehicle information, and the surrounding image. The external information acquisition module 952 is a module that acquires external information including weather information. These modules 951 to 952 are read by the CPU 510 into the application execution area 549 of the RAM 940 and executed.

図10は、本実施形態に係る情報処理装置700の処理手順を説明するフローチャートである。このフローチャートは、CPU510がRAM940を使用して実行し、図7の情報処理装置700の機能構成部を実現する。ステップS1001において、情報処理装置700は、気象情報などを含む外部情報を取得する。そして、例えば、ステップS607において、情報処理装置700は、取得した生体情報、車両情報、周囲画像および外部情報に基づいて、運転者212が事故発生の危険を察知したタイミングを推定する。   FIG. 10 is a flowchart for explaining the processing procedure of the information processing apparatus 700 according to this embodiment. This flowchart is executed by the CPU 510 using the RAM 940, and implements the functional components of the information processing apparatus 700 in FIG. In step S1001, the information processing apparatus 700 acquires external information including weather information and the like. For example, in step S607, the information processing apparatus 700 estimates the timing at which the driver 212 senses the risk of an accident based on the acquired biological information, vehicle information, surrounding images, and external information.

ステップS1003において、情報処理装置700は、取得した生体情報、車両情報、周囲画像および外部情報に基づいて、運転者212が事故発生の危険を察知してから運転操作を開始するまでの時間およびその運転操作の操作量を解析する。そして、例えば、ステップS613において、情報処理装置700は、運転操作開始時間および運転操作量を加味して基本過失割合を修正する。   In step S1003, the information processing apparatus 700 determines the time from when the driver 212 senses the risk of an accident to the start of a driving operation based on the acquired biological information, vehicle information, surrounding images, and external information and the time. Analyze the amount of operation. For example, in step S613, the information processing apparatus 700 corrects the basic negligence ratio in consideration of the driving operation start time and the driving operation amount.

本実施形態によれば、生体情報を用いるので、基本過失割合を修正することができ、より正確な過失割合を導出できる。また、事故時の映像の他に、生体情報を用いて危険察知のタイミングを推定するので、運転者は、事故後の交渉において、交渉を有利に進めることができる。さらに、相手方車両の挙動も解析して基本過失割合を修正するので、さらに正確な過失割合を導出することができる。また、運転操作開始時間および運転操作量を加味して基本過失割合を修正するので、さらに正確な過失割合を導出することができる。   According to the present embodiment, since biometric information is used, the basic negligence rate can be corrected, and a more accurate negligence rate can be derived. In addition to the video at the time of the accident, the timing of danger detection is estimated using biological information, so that the driver can advantageously proceed with the negotiation in the negotiation after the accident. Furthermore, since the behavior of the opponent vehicle is also analyzed to correct the basic negligence rate, a more accurate negligence rate can be derived. In addition, since the basic fault ratio is corrected in consideration of the driving operation start time and the driving operation amount, a more accurate fault ratio can be derived.

[他の実施形態]
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。また、それぞれの実施形態に含まれる別々の特徴を如何様に組み合わせたシステムまたは装置も、本発明の範疇に含まれる。
[Other Embodiments]
While the present invention has been described with reference to the embodiments, the present invention is not limited to the above embodiments. Various changes that can be understood by those skilled in the art can be made to the configuration and details of the present invention within the scope of the present invention. In addition, a system or an apparatus in which different features included in each embodiment are combined in any way is also included in the scope of the present invention.

また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用されてもよいし、単体の装置に適用されてもよい。さらに、本発明は、実施形態の機能を実現する情報処理プログラムが、システムあるいは装置に直接あるいは遠隔から供給される場合にも適用可能である。したがって、本発明の機能をコンピュータで実現するために、コンピュータにインストールされるプログラム、あるいはそのプログラムを格納した媒体、そのプログラムをダウンロードさせるWWW(World Wide Web)サーバも、本発明の範疇に含まれる。特に、少なくとも、上述した実施形態に含まれる処理ステップをコンピュータに実行させるプログラムを格納した非一時的コンピュータ可読媒体(non-transitory computer readable medium)は本発明の範疇に含まれる。   In addition, the present invention may be applied to a system composed of a plurality of devices, or may be applied to a single device. Furthermore, the present invention can also be applied to a case where an information processing program that implements the functions of the embodiments is supplied directly or remotely to a system or apparatus. Therefore, in order to realize the functions of the present invention on a computer, a program installed in the computer, a medium storing the program, and a WWW (World Wide Web) server that downloads the program are also included in the scope of the present invention. . In particular, at least a non-transitory computer readable medium storing a program for causing a computer to execute the processing steps included in the above-described embodiments is included in the scope of the present invention.

Claims (9)

車両の運転者の生体情報を取得する生体情報取得手段と、
前記車両の車両情報を取得する車両情報取得手段と、
前記車両に取り付けられた撮像手段から、前記車両を含む前記車両の周囲画像を取得する周囲画像取得手段と、
事故に遭遇する前の前記生体情報の変化を抽出し、抽出した前記生体情報の変化に基づいて、前記運転者が事故発生の危険を察知したタイミングを推定するタイミング推定手段と、
前記生体情報、前記車両情報および前記周囲画像に基づいて、前記運転者の運転操作および前記車両の挙動を解析する運転者解析手段と、
前記タイミング、前記運転操作および前記車両の挙動に基づいて、前記運転者の前記事故の発生形態に応じた基本過失割合を修正する過失割合修正手段と、
を備える情報処理装置。
Biometric information acquisition means for acquiring biometric information of the driver of the vehicle;
Vehicle information acquisition means for acquiring vehicle information of the vehicle;
A surrounding image acquisition means for acquiring a surrounding image of the vehicle including the vehicle from an imaging means attached to the vehicle;
A timing estimation means for extracting a change in the biological information before encountering an accident, and estimating a timing at which the driver senses the risk of an accident based on the extracted change in the biological information;
Based on the biological information, the vehicle information, and the surrounding image, driver analysis means for analyzing the driving operation of the driver and the behavior of the vehicle;
Based on the timing, the driving operation, and the behavior of the vehicle, a negligence ratio correcting means for correcting a basic negligence ratio according to the accident occurrence mode of the driver;
An information processing apparatus comprising:
前記周囲画像に基づいて、事故の相手方車両の挙動を解析する相手方解析手段をさらに備え、
前記過失割合修正手段は、さらに、前記相手方車両の挙動に基づいて、前記基本過失割合を修正する請求項1に記載の情報処理装置。
Based on the surrounding image, further comprising a partner analysis means for analyzing the behavior of the partner vehicle of the accident
The information processing apparatus according to claim 1, wherein the negligence ratio correcting unit further corrects the basic negligence ratio based on a behavior of the opponent vehicle.
前記運転者解析手段は、さらに、前記生体情報、前記車両情報および前記周囲画像に基づいて、前記運転者が事故発生の危険を察知してから運転操作を開始するまでの運転操作開始時間と、運転操作の操作量と、を解析する時間操作量解析手段を備え、
前記過失割合修正手段は、さらに、前記運転操作開始時間および前記操作量に基づいて、前記基本過失割合を修正する請求項1または2に記載の情報処理装置。
The driver analysis means further includes a driving operation start time from when the driver senses the risk of occurrence of an accident based on the biometric information, the vehicle information, and the surrounding image, until a driving operation is started. A time operation amount analysis means for analyzing the operation amount of the driving operation is provided.
The information processing apparatus according to claim 1, wherein the negligence rate correction unit further corrects the basic negligence rate based on the driving operation start time and the operation amount.
気象情報を含む外部情報を取得する外部情報取得部をさらに備え、
前記運転者解析手段は、前記生体情報、前記車両情報、前記周囲画像および前記外部情報に基づいて、前記運転者の運転操作および前記車両の挙動を解析する請求項1乃至3のいずれか1項に記載の情報処理装置。
An external information acquisition unit that acquires external information including weather information is further provided.
The driver analysis means analyzes the driving operation of the driver and the behavior of the vehicle based on the biological information, the vehicle information, the surrounding image, and the external information. The information processing apparatus described in 1.
前記タイミング推定手段は、前記生体情報の変化から所定時間前を前記タイミングと推定する請求項1乃至4のいずれか1項に記載の情報処理装置。   5. The information processing apparatus according to claim 1, wherein the timing estimation unit estimates a predetermined time before the change of the biological information as the timing. 前記生体情報は、脈拍、心拍数、発汗量、体温および呼吸数のうち少なくとも1つを含み、請求項1乃至5のいずれか1項に記載の情報処理装置。   The information processing apparatus according to claim 1, wherein the biological information includes at least one of a pulse, a heart rate, a sweating amount, a body temperature, and a respiration rate. 前記車両情報は、前記車両の速度、ハンドル舵角、アクセル開放度、エンジン回転数、ブレーキ踏力および前記車両の加速度のうち少なくとも1つを含む請求項1乃至6のいずれか1項に記載の情報処理装置。   The information according to any one of claims 1 to 6, wherein the vehicle information includes at least one of a speed of the vehicle, a steering angle, an accelerator opening degree, an engine speed, a brake pedal force, and an acceleration of the vehicle. Processing equipment. 車両の運転者の生体情報を取得する生体情報取得ステップと、
前記車両の車両情報を取得する車両情報取得ステップと、
前記車両に取り付けられた撮像手段から、前記車両を含む前記車両の周囲画像を取得する周囲画像取得ステップと、
事故に遭遇する前の前記生体情報の変化を抽出し、抽出した前記生体情報の変化に基づいて、前記運転者が事故発生の危険を察知したタイミングを推定するタイミング推定ステップと、
前記生体情報、前記車両情報および前記周囲画像に基づいて、前記運転者の運転操作および前記車両の挙動を解析する運転者解析ステップと、
前記タイミング、前記運転操作および前記車両の挙動に基づいて、前記運転者の前記事故の発生形態に応じた基本過失割合を修正する過失割合修正ステップと、
を含む情報処理方法。
A biological information acquisition step for acquiring biological information of the driver of the vehicle;
Vehicle information acquisition step of acquiring vehicle information of the vehicle;
A surrounding image acquisition step of acquiring a surrounding image of the vehicle including the vehicle from an imaging means attached to the vehicle;
A timing estimation step of extracting a change in the biological information before encountering an accident, and estimating a timing at which the driver senses the risk of an accident based on the extracted change in the biological information;
A driver analysis step of analyzing the driving operation of the driver and the behavior of the vehicle based on the biological information, the vehicle information, and the surrounding image;
Based on the timing, the driving operation and the behavior of the vehicle, a negligence rate correction step of correcting a basic negligence rate according to the accident occurrence mode of the driver;
An information processing method including:
車両の運転者の生体情報を取得する生体情報取得ステップと、
前記車両の車両情報を取得する車両情報取得ステップと、
前記車両に取り付けられた撮像手段から、前記車両を含む前記車両の周囲画像を取得する周囲画像取得ステップと、
事故に遭遇する前の前記生体情報の変化を抽出し、抽出した前記生体情報の変化に基づいて、前記運転者が事故発生の危険を察知したタイミングを推定するタイミング推定ステップと、
前記生体情報、前記車両情報および前記周囲画像に基づいて、前記運転者の運転操作および前記車両の挙動を解析する運転者解析ステップと、
前記タイミング、前記運転操作および前記車両の挙動に基づいて、前記運転者の前記事故の発生形態に応じた基本過失割合を修正する過失割合修正ステップと、
をコンピュータに実行させる情報処理プログラム。
A biological information acquisition step for acquiring biological information of the driver of the vehicle;
Vehicle information acquisition step of acquiring vehicle information of the vehicle;
A surrounding image acquisition step of acquiring a surrounding image of the vehicle including the vehicle from an imaging means attached to the vehicle;
A timing estimation step of extracting a change in the biological information before encountering an accident, and estimating a timing at which the driver senses the risk of an accident based on the extracted change in the biological information;
A driver analysis step of analyzing the driving operation of the driver and the behavior of the vehicle based on the biological information, the vehicle information, and the surrounding image;
Based on the timing, the driving operation and the behavior of the vehicle, a negligence rate correction step of correcting a basic negligence rate according to the accident occurrence mode of the driver;
An information processing program that causes a computer to execute.
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