JP2019008709A - 車両、情報処理システム、情報処理装置、およびデータ構造 - Google Patents

Abstract

【課題】車両の安全性が向上される。【解決手段】本開示の車両６は、情報処理システム１００を備える。情報処理システム１００は、撮像装置１と、情報処理装置５と、を含む。撮像装置１は、画像を撮像する。情報処理装置５は、コントローラ５３を含む。コントローラ５３は、画像に基づいて、前記画像に含まれる前記他車両に起因して自車両に発生する危険の度合いを示す危険度を算出する。【選択図】図１

Description

本開示は、車両、情報処理システム、情報処理装置、およびデータ構造に関する。

従来、周辺を走行する他車両を撮像する撮像システムが知られている。例えば、特許文献１には、撮像システムが、画像に含まれるナンバープレートの像の大きさに基づいて他車両までの距離を算出することが記載されている。特許文献１には、撮像システムが、他車両までの距離に基づいて運転手へ警告を発したり、撮像システムを搭載する自車両を減速させたりすることが記載されている。

特開２００５−３２１８７２号公報

上述の従来技術においては、周辺を走行する他車両に起因して危険が発生することがあり、安全性が十分ではないことがあった。

本開示の目的は、安全性を向上させる車両、情報処理システム、情報処理装置、およびデータ構造を提供することにある。

本開示の一実施形態に係る車両は、情報処理システムを備える。前記情報処理システムは、撮像装置と、コントローラと、を含む。前記撮像装置は、画像を撮像する。前記コントローラは、前記画像に基づいて、前記画像に含まれる前記他車両に起因して自車両に発生する危険の度合いを示す危険度を算出する。

本開示の一実施形態に係る情報処理システムは、撮像装置と、コントローラと、を備える。前記撮像装置は、画像を撮像する。前記コントローラは、前記画像に基づいて、前記画像に含まれる前記他車両に起因して自車両に発生する危険の度合いを示す危険度を算出する。

本開示の一実施形態に係る情報処理装置は、コントローラを備える。前記コントローラは、前記入出力部は、撮像装置が撮像した画像に基づいて、前記画像に含まれる他車両に起因して自車両に発生する危険の度合いを示す危険度を算出する。

本開示の一実施形態に係るデータ構造は、コンピュータにおいて使用されるデータ構造である。前記データ構造は、自車両ナンバーと、危険度と、を含む。前記自車両ナンバーは、自車両に対応付けられる。前記危険度は、前記自車両に搭載された撮像装置によって撮像された画像に基づいて算出された、前記画像に含まれる前記他車両に起因して自車両に発生する危険の度合いを示す。前記データ構造は、前記危険度に基づいて、前記自車両に関する自動車保険料を算出する処理に用いられる。

本開示の一実施形態に係るデータ構造は、コンピュータにおいて使用されるデータ構造である。前記データ構造は、特定情報と、危険度と、を含む。前記特定情報は、自車両に搭載された撮像装置によって撮像された画像から読み取られた、他車両を一意に特定する。前記危険度は、前記画像に基づいて算出された、前記他車両に起因して前記自車両に発生する危険の度合いを示す。前記データ構造は、前記危険度に基づいて、前記他車両に関する自動車保険料を算出する処理に用いられる。

本開示の一実施形態に係る情報処理システム、車両、情報処理装置、およびデータ構造によれば、安全性が向上される。

本開示の一実施形態に係る情報処理システムの概略構成を示す機能ブロック図である。 図１に示す情報処理システムを搭載した車両の一例の概略図である。 図１に示す撮像装置によって撮像された画像の一例を示す図である。 本実施形態に係る情報処理システムによる処理全体のフロー図の一例である。 図４に示す危険度算出処理のフロー図の一例である。 図１に示す管理装置の概略図である。

以下、本開示の一実施形態について、図面を参照して説明する。

本実施形態に係る情報処理システム１００について説明する。図１に示すように、情報処理システム１００は、撮像装置１と、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機２と、方位センサ３と、ディスプレイ４と、情報処理装置５と、を備える。

図２に示すように、情報処理システム１００は、車両６に搭載され得る。本明細書において、本実施形態に係る情報処理システム１００を備える車両６を「自車両」とも称する。撮像装置１と情報処理装置５とは、専用線またはＣＡＮ（Controller Area Network）等の車載ネットワークを介して情報を互いに送受信可能である。情報処理装置５は、車両６を制御する車両制御部としてのＥＣＵ（Engine Control UnitまたはElectric Control Unit）７に情報を送信可能である。車両６は、ＥＣＵ７によって制御されることによって、自動走行可能な、いわゆる自動運転機能を有する。例えば、車両６は、車両６の乗員によって目的地が入力されると、現在地から目的地までの経路を決定し、決定した経路に従って目的地まで自動で運転を行う。情報処理装置５は、通信ネットワークを介して外部の管理装置８に情報を送信可能である。

撮像装置１は、画像を撮像する。撮像装置１は、例えば、カメラであってよい。撮像装置１は、車両６に搭載される。撮像装置１は、車両６において、車両６の前方の周辺領域を撮像可能となるように配置されてよい。ただし撮像装置１の配置はこれに限られない。撮像装置１は、例えば、車両６の後方または側方の周辺領域を撮像可能となるように配置されてよい。撮像装置１は、車両６の前方、後方および側方の任意の組合せの領域を撮像可能となるように、車両６において複数配置されていてよい。本実施形態では、撮像装置１は、車両６の前方を撮像するとして、以下説明する。

撮像装置１は、撮像光学系１１と、撮像素子１２と、信号処理部１３と、出力部１４と、を備える。図１は、例示である。撮像装置１は図１に示す構成要素以外の構成要素を備えてよい。

撮像光学系１１は、被写体像を結像させる。例えば、撮像光学系１１は、絞りを含んでよい。撮像光学系１１は、１つ以上のレンズを含んで構成されてよい。

撮像素子１２は、撮像光学系１１によって結像された画像を電気信号に変換する。撮像素子１２は、ＣＣＤ（Charge-Coupled Device）イメージセンサ、およびＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）イメージセンサを含んでよい。

信号処理部１３は、撮像素子１２により取得された電気信号を処理して画像信号を生成する。信号処理部１３は、１つまたは複数のプロセッサで構成されていてよい。信号処理部１３の有するプロセッサは、例えば特定の機能を実行するように構成された専用のマイクロプロセッサ、または特定のプログラムを読み出すことにより特定の機能を実行するプロセッサである。信号処理部１３は、電気信号に対して、歪み補正、明度調整、コントラスト調整、ガンマ補正等の処理を行うことによって画像信号を生成する。

出力部１４は、信号処理部１３によって生成された画像信号を情報処理装置５に出力するインタフェースである。出力部１４は、物理コネクタ、無線通信機等を有することができる。物理コネクタには、電気コネクタ、光コネクタ、および電磁コネクタが含まれる。無線通信機には、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）およびＩＥＥＥ８０２．１１を含む各規格に準拠する無線通信機、ならびにアンテナが含まれる。複数の実施形態の１つにおいて、出力部１４は、車両６の専用線またはＣＡＮ等の車載ネットワークに接続されてよい。出力部１４は、車載ネットワークを介して情報処理装置５に接続されてよい。出力部１４は、車載ネットワークを介さず、通信ケーブル等を用いて直接、情報処理装置５に接続されてよい。

ＧＰＳ受信機２は、ＧＰＳ衛星から受信した情報に基づいて、当該ＧＰＳ受信機２の位置を判定する。ＧＰＳ受信機２の位置は、当該ＧＰＳ受信機２を搭載する車両６の位置に相当する。ＧＰＳ受信機２は、判定した位置に関する情報（以下、「位置情報」とも称する）を、情報処理装置５に出力する。

情報処理システム１００は、ＧＰＳ受信機２の代替的または補助的に、ＧＰＳ以外の測位衛星受信機を備えてもよい。ＧＰＳ以外の測位衛星受信機は、例えば、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）、ＧＬＯＮＡＳＳ（Global Navigation Satellite System）、ＩＲＮＳＳ（Indian Regional Navigational Satellite System）、ＣＯＭＰＡＳＳ、Ｇａｌｉｌｅｏおよび準天頂衛星システム（ＱＺＳＳ：Quasi-Zenith Satellites System）等の受信機を含む。

情報処理システム１００において、車両６の位置の判定は、ＧＰＳ衛星等の測位衛星からの信号に基づいて取得されなくてもよい。例えば、車両６はセルラーフォン通信方式の電波および無線通信方式の電波の少なくとも一つを通信部５４が受信したときに、その信号に基づいて位置を判定してもよい。例えば車両６は、通信部５４が受信した信号に対応する基地局の位置情報、受信電波強度等に基づいて、車両６の位置を判定してもよい。

また、車両６は、車両６の位置の判定に撮像装置１が撮像する画像の情報を利用してもよい。具体的には、車両６は、撮像装置１から車両６の周辺の、建物、設備、交通標識、看板、貼り紙又は植物等を含む風景画像を取得する。車両６は、取得した風景画像を画像解析し、画像解析により特定した特徴に基づいて、車両６の位置を判定してもよい。車両６は、例えば、画像解析により特定した特徴に一致する場所を、緯度・経度等の位置情報と当該位置情報に対応する場所の風景画像の特徴とを紐付けて管理するクラウドサーバに通信部５４を介して問い合わせてもよい。車両６は、画像解析により特定した特徴に一致する場所に対応する位置情報をクラウドサーバから受け取ってもよい。車両６は、クラウドサーバから受け取った位置情報を基に車両６の位置を決定してよい。また、車両６は、撮像装置１から風景画像を取得した時刻から車両６の位置を判定した時刻までの遅延時間を算出してよい。車両６は、算出した遅延時間と、風景画像を取得した時刻以降の車両６の走行情報（例えば、車両６の速度情報、進行方向情報等を含む）と、に基づいて、判定した位置を補正してよい。すなわち、車両６が走行中であるときには、風景画像を取得した位置と車両６の現在位置とは必ずしも一致しないため、風景画像を取得した位置に、両６が風景画像を取得してから移動した距離、方向を考慮して、現在位置を判定してもよい。車両６は、車両６の周辺の風景画像を、例えば、車両６の近傍にある街頭カメラ等のカメラ付路側機から通信部５４を介して取得してもよい。

方位センサ３は、地磁気の向きを検出するセンサである。方位センサ３は地磁気の向きを検出することにより、車両６が向いている方位（方向）を検出することができる。方位センサ３は、検出した方位に関する情報（以下、「方位情報」とも称する）を、情報処理装置５に出力する。情報処理装置５は、方位センサ３から出力された方位、および車両６における撮像装置１の取付け方向に基づいて、撮像装置１が撮像した画像に写りこむ他車両の車両６に対する方位を判定することができる。

ディスプレイ４は、情報処理装置５から出力された情報を表示する。ディスプレイ４は、例えば液晶ディスプレイ（Liquid Crystal Display）、有機ＥＬパネル（Organic Electro-Luminescence panel）、または無機ＥＬパネル（Inorganic Electro-Luminescence panel）等の表示デバイスにより構成されていてよい。ディスプレイ４は、例えば車両６のコンソールパネルに配置されてよい。ディスプレイ４は、例えば、ＥＣＵ７から出力された、車両６の速度、ガソリン残量等を表示する。ディスプレイ４は、例えば、車両６の周辺の地図、および目的地までの経路等を表示するカーナビゲーションシステムの表示部として機能してよい。

情報処理装置５は、入出力部５１と、メモリ５２と、コントローラ５３と、通信部５４と、報知部５５と、を備える。

入出力部５１は、各種情報の入出力を行うインタフェースとして機能する。入出力部５１は、例えば撮像装置１から出力された画像信号の入力を受け付ける。入出力部５１は、コントローラ５３によって取得、算出、および生成された情報をＥＣＵ７に出力することができる。入出力部５１は、上述の出力部１４と同様に、物理コネクタ、無線通信機等を有することができる。入出力部５１は、上述の出力部１４と同様に、車両６の専用線またはＣＡＮ等の車載ネットワークに接続されてよい。

メモリ５２は、プログラムおよびデータを記憶する。メモリ５２は、コントローラ５３の処理結果を一時的に記憶する。メモリ５２は、半導体記憶デバイスおよび磁気記憶デバイス等の任意の記憶デバイスを含んでよい。メモリ５２は、複数の種類の記憶デバイスを含んでもよい。メモリ５２は、メモリカード等の可搬の記憶媒体と、記憶媒体の読み取り装置との組み合わせを含んでもよい。

メモリ５２に記憶されるプログラムには、フォアグランドまたはバックグランドで実行されるアプリケーションと、アプリケーションの動作を支援する制御プログラムとが含まれる。アプリケーションは、例えば、画像に基づいて危険度を算出する処理をコントローラ５３に実行させるためのプログラムである。危険度は、自車両以外の車両（以下、「他車両」とも称する）に起因して、自車両に危険が発生し得る度合いである。危険度は、例えば数値で示される。危険度は、例えば交通事故が発生し得る度合いを数値化して示したものである。制御プログラムは、例えば、ＯＳ（Operating System）である。アプリケーションおよび制御プログラムは、通信ネットワークを介して受信されて、メモリ５２に記憶されてよい。アプリケーションおよび制御プログラムは、記憶媒体を介してメモリ５２にインストールされてよい。

コントローラ５３は、情報処理装置５の各機能ブロックをはじめとして、情報処理装置５の全体を制御および管理する。コントローラ５３は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサで構成されていてよい。コントローラ５３は、他の構成要素が統合されたＳｏＣ（System-on-a-Chip）等の集積回路で構成されていてよい。コントローラ５３は、複数の集積回路を組み合わせて構成されてよい。コントローラ５３は、情報処理装置５の動作を統括的に制御して各種の機能を実現する。本実施形態において、コントローラ５３は、撮像装置１によって撮像された画像に基づいて危険度を算出する。コントローラ５３は、危険度および当該危険度に関連する情報を含む危険情報を生成してよい。危険情報の詳細については後述する。コントローラ５３は、生成した危険情報をメモリ５２に記憶させる。コントローラ５３は、通信部５４を介して、危険情報を管理装置８に送信する。コントローラ５３が実行する処理の詳細については後述する。

通信部５４は、有線または無線により外部の装置と通信するためのインタフェースである。通信部５４は、管理装置８と通信を行い、例えばコントローラ５３が生成した情報を管理装置８に送信する。一実施形態の通信部５４によって行われる通信方式は無線通信規格である。例えば、無線通信規格は２Ｇ、３Ｇおよび４Ｇ等のセルラーフォンの通信規格を含む。例えばセルラーフォンの通信規格は、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、Ｗ−ＣＤＭＡ（Wideband Code Division Multiple Access）、ＣＤＭＡ２０００、ＰＤＣ（Personal Digital Cellular）、ＧＳＭ（登録商標）（Global System for Mobile communications）およびＰＨＳ（Personal Handy-phone System）等を含む。例えば、無線通信規格は、ＷｉＭＡＸ（Worldwide Interoperability for Microwave Access）、ＩＥＥＥ８０２．１１、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＩｒＤＡ（Infrared Data Association）およびＮＦＣ（Near Field Communication）、ＡＲＩＢ（Association of Radio Industries and Business） ＳＴＤ−Ｔ１０９ (例えば、Rev.1.2)、ＩＴＳ（Intelligent Transport Systems） ＦＯＲＵＭ ＲＣ−０１０に準拠する通信規格等を含む。通信部５４は、上述した通信規格の１つまたは複数をサポートすることができる。通信部５４は、複数の通信規格をサポートするとき、それぞれの通信規格に対応する複数の通信モジュールにより構成されていてもよい。

報知部５５は、コントローラ５３によって算出された危険度を報知する。報知部５５は、例えば、危険度を音、画像、映像または触感等で出力する。報知部５５は、例えば、スピーカ、ディスプレイまたは振動子等で構成されてよい。例えば、ディスプレイ４が報知部５５として機能してよい。車両６の乗員は、報知部５５の報知により、危険度を知ることができる。なお、本実施形態のように車両６が自動運転機能を有する場合には、情報処理装置５は、必ずしも報知部５５を有していなくてよい。

ＥＣＵ７は、車両６を制御する。ＥＣＵ７は、例えば撮像装置１によって撮像された画像に基づいて、車線および周囲の物体を認識して、車両６の走行を制御する。ＥＣＵ７は、例えば車両６に関連して使用される被制御装置を制御することにより、車両６の走行を制御することができる。被制御装置には、例えば、エンジン、モータ、ステアリング、トランスミッション、カーエアコンディショナ、パワーウィンドウ、カーナビゲーションシステム、カーオーディオ、ヘッドアップディスプレイ等を含んでよいが、これらに限られない。例えば、ＥＣＵ７は、車両６の発進および停止を制御する。例えば、ＥＣＵ７は、車両６に取り付けられているワイパーおよびランプ等の動作を制御する。例えば、ＥＣＵ７は、車両６が走行する速度、および車両６が走行する方向等を制御する。

本実施形態において、ＥＣＵ７は、情報処理装置５から出力された車両制御情報の入力を受け付ける。ＥＣＵ７は、情報処理装置５から出力された車両制御情報に基づいて車両６の動作（制御内容）を決定し、決定した制御内容に基づいて車両６を制御する。情報処理装置５がＥＣＵ７に出力する車両制御情報の詳細については後述する。

管理装置８は、危険情報を収集および管理する。管理装置８は、例えばサーバ装置により構成されていてよい。管理装置８は、例えば情報処理装置５からネットワークを介して、危険情報を収集（取得）する。管理装置８は、各車両６が備える情報処理装置５から危険情報を取得してよい。すなわち、管理装置８は、複数の情報処理装置５からそれぞれ危険情報を取得できる。

管理装置８は、取得した危険情報の活用方法に応じて、適宜の機関により管理されてよい。例えば、管理装置８は、交通を管理する機関によって管理されてよい。この場合、交通を管理する機関は、管理装置８により収集した危険情報を、交通安全対策として活用することができる。例えば、管理装置８は、保険会社によって管理されてよい。この場合、保険会社は、管理装置８により収集した危険情報を、自動車保険の保険料の算出に用いることができる。

コントローラ５３は、撮像装置１によって撮像され、入出力部５１が入力を受け付けた画像信号が示す画像に基づいて危険度を算出する。ここで、コントローラ５３が、画像に基づいて危険度を算出する処理の詳細について説明する。

コントローラ５３は、入出力部５１を介して画像信号の入力を受け付けることによって画像を取得する。上述のように、本実施形態において、撮像装置１は、車両６の前方を撮像する。そのため、車両６の前方を他車両が走行している場合、図３に示すように、コントローラ５３が取得した画像には、当該他車両の像が含まれる。コントローラ５３は、取得した画像が含む物体の像を認識する物体認識処理を行うことによって、画像に他車両の像が含まれているか否かを判定する。コントローラ５３は、公知の手法により物体認識処理を行ってよい。

コントローラ５３は、画像に他車両の像が含まれていると判定すると、他車両の像に基づいて危険度を算出する。ここで、コントローラ５３が危険度を算出する処理の詳細について説明する。コントローラ５３は、例えば、他車両の像に基づいて指標を算出し、算出した指標から危険度を算出してよい。

コントローラ５３は、画像に写りこんだ他車両の自動車登録番号標（以下、「ナンバープレート」とも称する）の情報に基づいて危険度を算出してよい。自動車登録番号標に記載されている情報により、車両は一意に特定される。以降において、自動車登録番号標に記載された、車両を一意に特定する情報を、特定情報と称することがある。具体的には、コントローラ５３は、ナンバープレートの像からナンバープレート情報を読み取る。ナンバープレート情報は、他車両に取り付けられたナンバープレートに記載された情報である。ナンバープレート情報は、例えばナンバープレートに記載された文字、色およびデザインの少なくともいずれかの情報を含んでよい。ナンバープレート情報は、例えば、図３に示すような、一連指定番号３１Ａ（以下、「ナンバー３１Ａ」とも称する）、および運輸支局またはその自動車検査登録事務所を表示する文字３１Ｂ（以下、「文字３１Ｂ」とも称する）等を含んでよい。

コントローラ５３は、例えば、ナンバープレート情報に基づいて第１指標Ｐ１を算出し、当該第１指標Ｐ１に基づいて危険度を算出する。第１指標Ｐ１は、例えば、ナンバープレート情報に関連する、交通事故が発生する可能性の高さを表す指標である。本実施形態では、第１指標Ｐ１は、当該可能性が高いほど高い数値で表されるとして説明する。メモリ５２には、例えば、ナンバープレート情報と第１指標Ｐ１を示す数値とが対応付けられたテーブルが、予め記憶されている。

例えば、メモリ５２には、特定のナンバーと第１指標Ｐ１を示す数値とが対応付けられたテーブルが記憶されている。コントローラ５３は、公知の画像認識の手法により、ナンバープレートの像に基づいて、ナンバープレートに記載された他車両のナンバー３１Ａを読み取る。コントローラ５３は、他車両のナンバー３１Ａがメモリ５２に記憶されている特定のナンバーのいずれかと一致するか否かを判定する。コントローラ５３は、他車両のナンバー３１Ａがメモリ５２に記憶された特定のナンバーのいずれかと一致すると判定した場合、第１指標Ｐ１を当該特定のナンバーに対応付けられて記憶されている数値として算出する。

例えば、特定のナンバーと第１指標Ｐ１が示す数値とは、公的機関等により公開されていてよい。例えば、第１指標Ｐ１が示す数値は、公的機関等により公開されている情報に基づいて算出されてよい。

例えば、メモリ５２には、２つの地域の距離に応じた第１指標Ｐ１の数値が、テーブルとして予め記憶されている。２つの地域は、例えば所定の行政区分に従う２つの地域であり、例えば都道府県により表されてよい。テーブルにおいて、例えば、２つの地域の距離が長いほど、第１指標Ｐ１の数値が高い。この場合、コントローラ５３は、ナンバープレートの像に基づいて、公知の画像認識の手法により、ナンバープレートに記載された文字３１Ｂを読み取る。コントローラ５３は、当該文字３１Ｂが示す場所が含まれる都道府県を判定する。文字３１Ｂが示す場所と都道府県との対応関係は、例えば予めメモリ５２に、テーブルとして記憶されていてよい。以下、文字３１Ｂが示す場所が含まれる行政区分の地域（例えば都道府県）を「第１地域」とも称する。また、コントローラ５３は、ＧＰＳ受信機２により取得される、自車両の現在地を特定する。コントローラ５３は、自車両の現在地が所属する都道府県を判定する。以下、自車両の現在地が所属する行政区分の地域（例えば都道府県）を「第２地域」とも称する。コントローラ５３は、テーブルにおいて、それぞれ判定された第１地域および第２地域の距離に対応付けられている数値を特定する。このようにして、コントローラ５３は、第１指標Ｐ１を算出してよい。

なお、コントローラ５３は、メモリ５２に記憶されたテーブルを用いずに、例えば第１地域および第２地域の距離に基づいて所定のアルゴリズムを用いて第１指標Ｐ１を算出してよい。例えば、コントローラ５３は、距離が長いほど、第１指標Ｐ１が高くなるようなアルゴリズムを用いて第１指標Ｐ１を算出する。

例えば、他車両の文字３１Ｂにより示される地域名は、当該他車両の運転者が高い頻度で運転する地域を示す場合がある。現在地が、他車両の文字３１Ｂによって示される地域から離れるほど、当該他車両の運転者は現在地での運転に慣れていないと想定される。したがって、文字３１Ｂが示す地域が現在地から遠いほど、交通事故が発生する可能性が高いと考えられる。そのため、上述のように、他車両の文字３１Ｂにより示される地域名と、車両６の現在地とが離れている程、高い第１指標Ｐ１が算出されてよい。

コントローラ５３は、他車両の外観に基づいて危険度を算出してよい。具体的には、コントローラ５３は、画像における他車両の像に基づいて他車両の車体の外観を判定する。車体の外観は、例えば、車体のキズおよび凹み等の位置、大きさ、および深さ等を含んでよい。車体の外観は、例えば、ユーザによって変更され得る部分の外観を含んでよい。ユーザによって変更され得る部分は、例えば、車高、制動灯の色、方向指示器の灯光の色、サイドミラーの位置および角度、装飾品の有無、当該他車両におけるナンバープレートの取付位置および取付角度、ならびにタイヤおよびホイールの位置および向き等を含んでよい。

コントローラ５３は、例えば、車両の外観に基づいて第２指標Ｐ２を算出し、当該第２指標Ｐ２に基づいて危険度を算出する。第２指標Ｐ２は、例えば、車両の外観に基づいて推定される、交通事故が発生する可能性の高さを表す指標である。本実施形態では、第２指標Ｐ２は、当該可能性が高いほど高い数値で表されるとして説明する。メモリ５２には、例えば外観に関する情報（以下、「外観情報」とも称する）と第２指標Ｐ２を示す数値とが対応付けられたテーブルが、予め記憶されている。

ここで、一例として、コントローラ５３が車体のキズおよび凹みの位置、大きさおよび深さに基づいて第２指標Ｐ２を算出する場合の制御について説明する。例えば、メモリ５２には、多様なパターンの車体のキズおよび凹みの位置、大きさおよび深さと、各パターンに対応付けられた第２指標Ｐ２を示す数値とが、対応付けて記憶されている。コントローラ５３は、撮像装置１が撮像した画像において、他車両の像を含む領域を抽出する。コントローラ５３は、抽出された領域に対して公知の判定手法を適用することにより、他車両の外観を判定してよい。公知の判定手法は、ディープラーニング等であってよい。コントローラ５３は、判定した外観と、記憶部に記憶された外観の各パターンとを比較することにより、外観の類似度を算出する。外観の類似度は、例えば、外観を示す特徴量が近似している度合いであってよい。コントローラ５３は、類似度が最も高い外観のパターンを決定する。コントローラ５３は、決定した外観のパターンに対応付けられて記憶されている数値を、第２指標Ｐ２の数値として決定する。

車体のキズおよび凹み等は、物体との衝突により発生したと考えられ得る。そのため、車両にキズおよび凹み等が多いほど、当該車両の運転者は衝突の事故を多く起こしていると推定され得る。すなわち、車両にキズおよび凹み等が多いほど、当該運転者の運転技術は低く、衝突の事故を起こす可能性が他の運転者より高いと推定され得る。仮に、このような運転者によって運転される他車両が車両６の周囲を走行している場合、車両６が事故に巻き込まれる可能性が高いと考えられる。したがって、上述のように、キズおよび凹み等のパターンに応じて決定した第２指標Ｐ２を用いることによって、他車両に起因して車両６に危険が発生し得る危険度を算出することができる。

コントローラ５３は、他車両の挙動に基づいて危険度を算出してよい。具体的には、コントローラ５３は、画像における他車両の像に基づいて他車両の挙動を判定する。他車両の挙動は、例えば、他車両の速度変化、および走行の軌跡等を含んでよい。走行の軌跡は、例えば蛇行の程度等を含んでよい。

コントローラ５３は、例えば、他車両の挙動に基づいて第３指標Ｐ３を算出し、当該第３指標Ｐ３に基づいて危険度を算出する。第３指標Ｐ３は、例えば、車両の挙動に関連する、交通事故が発生する可能性の高さを表す指標である。本実施形態では、第３指標Ｐ３は、当該可能性が高いほど高い数値で表されるとして説明する。

例えば、コントローラ５３は、撮像装置１によって連続して撮像された複数の画像に基づいて他車両の挙動を判定してよい。以降において、連続して撮像された複数の画像は「映像」と称されることがある。コントローラ５３は、映像に基づいて、公知の任意の手法を用いて他車両の速度変化および蛇行の程度等を数値で算出する。例えば、コントローラ５３は、時間の経過に伴う他車両の像の大きさの変化に基づいて、他車両の速度変化を数値として算出することができる。例えば、コントローラ５３は、時間の経過に伴う、画像における他車両の像の位置の変化に基づいて、他車両の蛇行の程度を数値として算出できる。コントローラ５３は、例えば所定のアルゴリズムを用いて、第３指標Ｐ３を算出する。当該所定のアルゴリズムでは、車両の速度変化および蛇行の程度等を示す数値が高いほど、第３指標Ｐ３として高い値が算出される。

コントローラ５３は、第１指標Ｐ１、第２指標Ｐ２、および第３指標Ｐ３の１つ以上を用いて危険度を算出してよい。本実施形態では、コントローラ５３は、第１指標Ｐ１、第２指標Ｐ２、および第３指標Ｐ３を用いて危険度を算出するとして、以下説明する。例えば、コントローラ５３は、第１指標Ｐ１、第２指標Ｐ２、および第３指標Ｐ３それぞれに対して、予め設定された重み係数を用いて危険度を算出する。例えば、第１指標Ｐ１、第２指標Ｐ２、および第３指標Ｐ３の重み係数は、それぞれα、β、γ（α＋β＋γ＝１）とすることができる。この場合、コントローラ５３は、α×Ｐ１＋β×Ｐ２＋γ×Ｐ３という数式により危険度を算出してよい。ただし、コントローラ５３が算出する指標は３つに限られず、コントローラ５３が実行する制御に応じて適宜の数の指標が算出されてよい。

コントローラ５３は、算出した危険度に基づき、多様な処理を実行してよい。

例えば、コントローラ５３は、危険度を算出すると、危険度に基づいて車両制御情報を決定してよい。車両制御情報は、ＥＣＵ７が車両６の制御を決定するために用いられる、車両の制御に関する追加的な情報である。車両制御情報は、例えば、車両６が他車両との間で距離を取ることを指示する情報を含んでよい。具体的には、車両制御情報は、例えば、他車両と車両６との間にとるべき車間距離に関する情報を含んでよい。具体的には、車両制御情報は、例えば、車線の変更を指示する情報を含んでよい。

例えば、コントローラ５３は、車両制御情報として、他車両と車両６との間にとるべき車間距離を決定してよい。コントローラ５３は、危険度が高いほど、車間距離を長くするように決定してよい。

具体的には、コントローラ５３は、危険度が所定値より低い場合、車間距離を第１距離と決定してよい。第１距離は、例えば、他車両が急停止した場合に、車両６が当該他車両との追突を回避できると見込まれる程度の距離であってよい。例えば、第１距離は、空走距離と制動距離との合計であってよい。コントローラ５３は、危険度が所定値より高い場合、車間距離を第２距離と決定してよい。第２距離は、他車両が急停止した場合に、車両６が当該他車両との追突を回避できると見込まれる程度の距離に、より一層の安全性を高めるために所定の距離が加算された距離であってよい。

コントローラ５３は、危険度に基づいて、車両制御情報として、車線の変更を決定してよい。例えば車両６がある他車両と同一の車線を走行している場合、コントローラ８３は、当該ある車両の危険度が所定値以上であると判定すると、当該ある他車両から離れるために車両６が走行する車線を変更すると決定してよい。

コントローラ５３は、車両制御情報を決定すると、当該車両制御情報を、入出力部５１を介してＥＣＵ７に出力してよい。ＥＣＵ７は、車両制御情報を受信すると、当該車両制御情報に基づいて、車両６の制御内容を決定し、決定した制御内容に基づいて車両６を制御する。例えば、ＥＣＵ７は、車両制御情報に含まれる車間距離に基づいて、車両６の走行速度を制御する。例えば、ＥＣＵ７は、車両制御情報に含まれる車線の変更に基づいて、車両６が走行する車線を変更する。これにより、車両６は、情報処理装置５が算出した危険度に基づいて、より安全に走行することができる。

例えば、コントローラ５３は、危険度を算出すると、当該危険度に基づいて撮像装置１に前方を連続して撮像した映像を生成させてよい。コントローラ５３は、生成された映像をメモリ５２に記憶させてよい。この場合、情報処理システム１００はイベントデータレコーダとして機能する。

具体的には、コントローラ５３は、危険度が所定値以上である場合に、撮像装置１に前方を撮像した映像を生成させ、メモリ５２に映像を記憶させてよい。コントローラ５３は、危険度が所定値未満である場合に、撮像装置１に前方を撮像した映像を生成させなくてよい。危険度が高いほど、事故が発生する可能性が高い。危険度が所定値以上である場合に映像を記憶させることにより、危険度が低い場合に撮像装置１におけるコントローラ５３の処理負荷およびメモリ５２の容量を節減しつつ、危険度が高い場合に事故の発生後に責任の所在を明確にするための証拠となり得る映像を記録することができる。

例えば、コントローラ５３は、危険度を算出すると、車両６の乗員に危険度を認識させるための報知を、報知部５５から行ってよい。例えば、報知部５５がスピーカにより構成されている場合、コントローラ５３は、危険度を報知部５５から音により出力させてよい。例えば、報知部５５は、危険度が高いほど、大きい音量で音を出力してよい。例えば、報知部５５は、危険度に応じて異なるパターンで音を出力してよい。例えば、報知部５５は、危険度を音声ガイダンスで出力してよい。例えば、報知部５５がディスプレイ４により構成されている場合、コントローラ５３は、危険度をディスプレイ４から画像として表示させてよい。報知部５５は、危険度が高いほど、視覚が認識しやすい色、文字等をディスプレイ４に表示させてよい。報知部５５は、危険度が高いほど、強い触感を、例えば、乗員に触れる部材に設けられた振動子に呈示させてよい。当該部材は、例えば、車両６の座席等であってよい。報知部５５は、危険度に応じて異なるパターンで触感を振動子に呈示させてよい。報知部５５は、危険度が高いほど、強い触感を呈示させるための情報を、通信部５４を介して通信デバイスに送信してよい。通信デバイスは、予め設定（登録）された車両６の乗員が所持する通信デバイスであってよい。この場合、通信デバイスは、報知部５５によって送信された情報に基づいて触感を呈示する。これにより、乗員は、車両６の周辺に危険を及ぼす可能性の高い他車両の存在を認識することができる。

コントローラ５３は、危険度が所定値以上である場合にのみ報知を行ってよい。具体的には、コントローラ５３は、危険度を算出すると、危険度が所定値以上であるか否かを判定する。コントローラ５３は、危険度が所定値以上であると判定された場合に報知を報知部５５から行ってよい。この場合、コントローラ５３は、危険度が所定値未満であると判定された場合に報知を行わなくてよい。

本実施形態では、車両６が自動運転する場合における情報処理装置５の処理の例を説明しているが、例えば車両６が人間によって運転される場合、報知部５５が報知を行うことにより、運転者は、報知に応じた安全を確保するための対策を取ることができる。運転者は、例えば、報知部５５によって報知された危険度に応じて、適宜車間間隔をとることができる。運転者は、例えば、危険度に応じて車線を変更することもできる。

車両６が人間によって運転される場合、例えば、コントローラ５３は、危険度を算出すると、危険度に基づいて、車両６に搭載されている映像音響装置を制御してよい。映像音響装置は、例えば、音楽等を出力するオーディオ装置、映像および音を出力するテレビ等を含んでよい。コントローラ５３は、例えば、危険度が所定値より高い場合、映像音響装置の駆動を停止してよい。コントローラ５３は、例えば、危険度が所定値より低い場合、映像音響装置の駆動を停止しない。コントローラ５３は、例えば、危険度が高いほど、映像音響装置から出力される音の音量を低くしてよい。

例えば、コントローラ５３は、危険度を算出すると、危険度および当該危険度に関連する情報を含む危険情報を生成してよい。危険度に関連する情報は、情報処理装置５を搭載する車両６を一意に特定する情報を含んでよい。車両６を一意に特定する情報は、例えば車両６の自動車登録番号であってよい。危険度に関連する情報は、危険度を算出するために用いられた他車両の情報（以下、「他車両情報」とも称する）を含んでよい。他車両情報は、危険度を算出するために用いられた他車両のナンバープレート情報、外観情報、および挙動情報等を含んでよい。危険度に関連する情報は、走行情報を含んでよい。走行情報は、位置情報と、方向情報と、時刻情報とを含んでよい。

位置情報は、危険度の算出に用いられた画像が撮像された位置を含む。位置情報は、例えばＧＰＳ受信機２によって判定された位置を含んでよい。例えば、位置情報は、各画像が撮像されたときに、ＧＰＳ受信機２によって出力され、入出力部５１が入力を受け付けることによって取得される。

方向情報は、危険度の算出に用いられた画像が撮像されたときの車両６の進行方向である。方向情報は、各画像が撮像されたときに、方位センサ３によって検出された方位情報に基づいて決定されてよい。方向情報は、ＧＰＳ受信機２によって判定された位置情報の時間変化に基づいて算出されてよい。例えば、方向情報は、複数の画像が撮像されたときに、ＧＰＳ受信機２によって出力され、入出力部５１が入力を受け付けることによって取得された位置情報が示す位置の変化に基づいて算出されてよい。

時刻情報は、画像が撮像された時刻である。時刻情報は、例えば、情報処理装置５内のリアルタイムクロックを用いて取得されてよい。

コントローラ５３は、危険情報を生成すると、各種の処理を行う。

例えば、コントローラ５３は、危険情報を生成すると、通信部５４を介して、危険情報を車両６の周囲を走行する車両が備える装置に送信してよい。コントローラ５３は、例えば、車両に搭載された通信機器間で情報の送受信を行う車車間通信等により、危険情報を送信してよい。危険情報を受信した車両が自動運転の車両である場合には、当該車両に搭載されたＥＣＵ７が、受信した危険情報に基づいて安全性の高い制御を行うことができる。車両が、運転者が運転することにより走行する車両である場合には、危険情報を受信した装置は、当該装置を備える車両の乗員等に危険情報を報知することができる。このようにして、周辺の車両の安全性も向上し得る。

例えば、コントローラ５３は、危険情報を生成すると、例えば、危険情報をメモリ５２に記憶させてよい。コントローラ５３は、危険情報を、通信部５４を介して管理装置８に送信してよい。

図４は、本実施形態における、情報処理装置５のコントローラ５３が実行する処理の一例を示すフローチャートである。コントローラ５３が実行する処理の一例について図４を参照して説明する。

コントローラ５３は、入出力部５１を介して、撮像装置１から出力された画像の入力を受け付ける（ステップＳ１）。

コントローラ５３は、入力された画像に物体認識処理を行うことによって、当該画像に他車両の像が含まれているか否かを判定する（ステップＳ２）。

コントローラ５３は、画像に他車両の像が含まれていないと判定した場合（ステップＳ２のＮｏ）、ステップＳ１に戻って処理を繰り返す。

コントローラ５３は、画像に他車両の像が含まれていると判定した場合（ステップＳ２のＹｅｓ）、車両６の危険度を算出する危険度算出処理を行う（ステップＳ３）。

図５は、コントローラ５３が実行する危険度算出処理の一例を示すフローチャートである。ここで、ステップＳ３における危険度算出処理の詳細について図５を参照して説明する。

コントローラ５３は、画像におけるナンバープレートの像に基づいて、ナンバープレートに記載された他車両のナンバー３１Ａを読み取る（ステップＳ３０１）。

コントローラ５３は、画像におけるナンバープレートの像に基づいて、ナンバープレートに記載された他車両の文字３１Ｂを読み取る（ステップＳ３０２）。

コントローラ５３は、他車両のナンバー３１Ａおよび文字３１Ｂに基づいて、第１指標Ｐ１を算出する（ステップＳ３０３）。

コントローラ５３は、画像における他車両の像に基づいて、他車両の外観を判定する（ステップＳ３０４）。

コントローラ５３は、他車両の外観に基づいて第２指標Ｐ２を算出する（ステップＳ３０５）。

コントローラ５３は、連続して撮像された複数の画像の入力を受け付ける（ステップＳ３０６）。

コントローラ５３は、連続して撮像された複数の画像を含む映像に基づいて、他車両の挙動を判定する（ステップＳ３０７）。

コントローラ５３は、他車両の挙動に基づいて第３指標Ｐ３を算出する（ステップＳ３０８）。

コントローラ５３は、第１指標Ｐ１、第２指標Ｐ２、および第３指標Ｐ３に基づいて、危険度を算出する（ステップＳ３０９）。

図４に戻って、コントローラ５３は、危険度に基づいて車両制御情報を決定する（ステップＳ４）。

コントローラ５３は、ステップＳ４で決定された車両制御情報を、入出力部５１を介してＥＣＵ７に出力する（ステップＳ５）。ＥＣＵ７は、車両制御情報を取得すると、車両制御情報に基づいて、車両６の制御を行うことができる。

コントローラ５３は、危険度を、報知部５５を介して乗員に報知する（ステップＳ６）。

コントローラ５３は、入出力部５１に終了指示が入力されたか否かを判定する（ステップＳ７）。終了指示は、情報処理装置５による危険度を判定する処理の終了の指示である。終了指示は、例えば、車両６のエンジンが停止したときにＥＣＵ７から出力されてよい。終了指示は、例えば、ユーザの操作により撮像装置１の電源が停止されるときに、撮像装置１から出力されてよい。

コントローラ５３は、終了指示が入力されたと判定すると（ステップＳ７のＹｅｓ）、処理を終了する。コントローラ５３は、終了指示が入力されないと判定すると（ステップＳ７のＮｏ）、ステップＳ１に戻って処理を繰り返す。

上述のように、コントローラ５３は、危険情報を管理装置８に送信してよい。管理装置８は、例えば複数の車両６から危険情報を収集することができる。ここで、管理装置８について説明する。図６に示すように、管理装置８は、通信部８１、メモリ８２、およびコントローラ８３を備える。

通信部８１は、有線または無線により外部の装置と通信するためのインタフェースである。通信部８１は、１つ以上の車両６にそれぞれ搭載された情報処理装置５から送信された危険情報を受信してよい。

メモリ８２は、プログラムおよびデータを記憶する。メモリ８２は、コントローラ８３の処理結果を一時的に記憶する。メモリ８２は、半導体記憶デバイスおよび磁気記憶デバイス等の任意の記憶デバイスを含んでよい。メモリ８２は、複数の種類の記憶デバイスを含んでもよい。メモリ８２は、メモリカード等の可搬の記憶媒体と、記憶媒体の読み取り装置との組み合わせを含んでもよい。

メモリ８２に記憶されるプログラムには、フォアグランドまたはバックグランドで実行されるアプリケーションと、アプリケーションの動作を支援する制御プログラムとが含まれる。アプリケーションは、例えば、危険情報に基づいて各種の処理をコントローラ８３に実行させるためのプログラムである。制御プログラムは、例えば、ＯＳである。アプリケーションおよび制御プログラムは、通信ネットワークを介して受信されて、メモリ８２に記憶されてよい。アプリケーションおよび制御プログラムは、記憶媒体を介してメモリ８２にインストールされてよい。

メモリ８２は、１つ以上の情報処理装置５からそれぞれ送信された危険情報を記憶してよい。メモリ８２に記憶された危険情報は、自車両ナンバー、危険度、他車両情報、および走行情報を含む。メモリ８２は、例えば危険情報を、所定のデータ構造で記憶してよい。メモリ８２は、例えば図６に示すように、自車両ナンバー、危険度、他車両情報、および走行情報を所定のデータ構造で記憶する。

コントローラ８３は、管理装置８の各機能ブロックをはじめとして、管理装置８の全体を制御および管理する。コントローラ８３は、例えばＣＰＵ等のプロセッサで構成されていてよい。コントローラ８３は、他の構成要素が統合されたＳｏＣ等の集積回路で構成されていてよい。コントローラ８３は、複数の集積回路を組み合わせて構成されてよい。コントローラ８３は、管理装置８の動作を統括的に制御して各種の機能を実現する。本実施形態において、コントローラ８３は、１つ以上の情報処理装置５からそれぞれ送信された危険情報に基づいて各種の処理を行ってよい。

管理装置８に収集された危険情報は、交通における要注意位置および要注意時間帯の判定に用いられてよい。要注意位置は、交通事故が発生する可能性が高い位置である。要注意時間帯は、交通事故が発生する可能性が高い時間帯である。コントローラ８３は、危険情報に含まれる危険度、および走行情報に基づいて、要注意位置および要注意時間帯を判定してよい。例えば、コントローラ８３は、メモリ８２に記憶された危険情報のうち、所定値以上の危険度を含む危険情報を抽出する。コントローラ８３は、抽出された危険情報に含まれる走行情報に基づき、要注意位置および要注意時間帯を決定してよい。

例えば、コントローラ８３は、抽出された危険情報に含まれる走行情報の位置情報が示す位置を要注意位置と決定してよい。例えば、コントローラ８３は、抽出された危険情報に含まれる走行情報の時刻情報が示す時刻を含む要注意時間帯と決定してよい。例えば、コントローラ８３は、抽出された危険情報に含まれる走行情報の位置情報が示す位置と時刻情報が示す時刻とに基づいて、要注意位置において特に注意を要する時間帯を決定してよい。

コントローラ８３は、収集した複数の危険情報に基づいて、要注意位置を決定してよい。例えば、コントローラ８３は、複数の危険情報のうち、所定値以上の危険度を有する危険情報を抽出する。コントローラ８３は、抽出した危険情報に含まれる位置情報に基づき、要注意位置を決定することができる。例えば、コントローラ８３は、抽出した危険情報のうち、特定の位置を示す位置情報を含む危険情報のデータ数が所定数以上である場合に、当該特定の位置を要注意位置と決定してよい。例えば、コントローラ８３は、抽出した危険情報のうち、特定の位置を示す位置情報を含む危険情報のデータ数が、メモリ８２に記憶された危険情報の全体のデータ数に対して所定割合以上である場合に、当該特定の位置を要注意位置と決定してよい。コントローラ８３は、これと同様の要領で、収集した複数の危険情報に基づいて、要注意時間帯を決定してよい。

管理装置８に収集された危険情報は、交通における要注意車両の判定に用いられてよい。要注意車両は、交通事故等の危険な状況を起こす可能性の高い車両である。管理装置８は、例えば危険情報に含まれる高い危険度が対応するナンバープレート情報に基づいて、要注意車両を決定してよい。

例えば、コントローラ８３は、抽出された危険情報に含まれる他車両情報のナンバープレート情報により特定される車両を要注意車両と決定してよい。コントローラ８３は、収集した複数の危険情報に基づいて、要注意車両を特定してよい。コントローラ８３は、上述した要注意位置と同様の要領で、要注意車両を特定してよい。

例えば、コントローラ８３は、決定された要注意位置、要注意時間帯および要注意車両を管理装置８が備える表示部（不図示）に表示させてよい。例えば、コントローラ８３は、決定された要注意位置、要注意時間帯および要注意車両を、通信部８１を介して他の装置に送信してよい。当該他の装置は、管理装置８から受信した要注意位置、要注意時間帯および要注意車両に関する情報を、表示部に表示することができる。決定された要注意位置、要注意時間帯および要注意車両に関する情報は、例えば交通安全対策の立案に用いることができる。

上記説明では、管理装置８のコントローラ８３が、要注意位置、要注意時間帯および要注意車両を決定すると説明したが、要注意位置、要注意時間帯および要注意車両は、例えば管理装置８以外の外部の装置（例えばコンピュータ等）により決定されてよい。この場合、当該外部装置は、管理装置８のメモリ８２に記憶されたデータを用いて、上述の方法と同様の要領で、要注意位置、要注意時間帯および要注意車両を決定することができる。

例えば、管理装置８に収集された危険情報は、危険情報を用いて所定の車両の現在位置の推定に用いられてよい。コントローラ８３は、危険情報に含まれる走行情報が示す位置情報、方向情報および時刻情報に基づいて、車両の現在位置を推定してよい。車両の現在位置を推定するアルゴリズムは任意のアルゴリズムであってよい。例えば、コントローラ８３は、位置情報、方向情報および時刻情報に基づいて、時刻情報が示す時刻に、所定の車両が走行している位置、および当該所定の車両が向かっている方向を特定することができる。コントローラ８３は、時刻情報が示す時刻と現在時刻との差から、車両が上記特定した方向に走行したと仮定した場合に、現在時刻において到達していると予想される位置を推定する。

管理装置８に収集された危険情報は、例えば車両６の自動車保険の保険料の算出に用いられてよい。例えば、コントローラ８３は、危険情報に含まれる自車両ナンバーと、危険度とに基づいて、当該自車両ナンバーで識別される車両６に関する自動車保険料を算出してよい。例えば、コントローラ８３は、危険度が高いほど、当該車両６に関する自動車保険料が高くなる所定のアルゴリズムを用いて、保険料を算出してよい。コントローラ８３は、自車両ナンバーと、危険度とに加え、さらに走行情報に基づいて、当該車両６に関する自動車保険料を算出してよい。具体的には、コントローラ８３は、自車両ナンバーに対応する走行情報が示す位置又は時間が、それぞれ運転しにくい位置または時間帯であるほど、自動車保険料を高く算出してよい。例えば、コントローラ８３は、走行情報に含まれる位置に隘路、見通しの悪い場所、霧の発生しやすい場所、交通量の多い場所、等が多く含まれるほど、自動車保険料を高く算出してよい。例えば、コントローラ８３は、走行情報に含まれる時刻に、夜間、霧の発生しやすい時間帯、等が多く含まれるほど、自動車保険料を高く算出してよい。

管理装置８に収集された危険情報は、例えば他車両の自動車保険の保険料の算出に用いられてよい。例えば、コントローラ８３は、危険情報に基づいて他車両に関する自動車保険料を算出してよい。具体的には、コントローラ８３は、危険情報に含まれる他車両情報と、危険度とに基づいて、当該他車両情報を有する他車両に関する自動車保険料を算出してよい。さらに具体的には、コントローラ８３は、危険度が高いほど、当該他車両に関する自動車保険料を高く算出してよい。

以上説明したように、本実施形態によれば、情報処理装置５は、画像に基づいて、他車両に起因する、車両６の走行に関する危険度を算出する。車両６が走行するにあたって、周辺にいる他車両が、走行の安全性に影響を与え得る。例えば、他車両が急停止する場合、車両６は当該他車両と衝突する危険性がある。このような他車両に起因する危険度を算出することによって、危険度に基づき、例えば交通事故等の危険な事態が発生する前に、例えば危険な状態を回避するための適切な対策を講じ得る。したがって、車両６の安全性が向上される。

本実施形態によれば、情報処理装置５は、他車両のナンバー３１Ａおよび文字３１Ｂの１つ以上に基づいて第１指標Ｐ１を算出し、第１指標Ｐ１に基づいて危険度を算出する。例えば、特定の自動車ナンバーを有する車両の運転者は、事故の発生につながりやすい運転をすることがあると推測される。そのため、情報処理装置５は、他車両のナンバー３１Ａまたは文字３１Ｂが特定の自動車ナンバーに相当するか否かに基づいて、他車両に起因する危険度を算出することができる。

本実施形態によれば、情報処理装置５は、他車両の外観に基づいて第２指標Ｐ２を算出し、算出された第２指標Ｐ２に基づいて危険度を算出する。キズおよび凹み等は、他車両が車両を含む他の物体との衝突したことにより発生したと考えられ得る。そのため、キズおよび凹み等を多く有する車両であるほど、当該運転者は衝突の事故を多く起こしていると推定され得る。したがって、当該運転者の運転技術は低く、衝突の事故を起こす可能性が他の運転者より高いと推定され得る。運転技術の低い運転者によって運転される他車両が車両６の周辺を走行している場合、車両６の走行の安全が脅かされることが考えられる。そのため、情報処理装置５は、他車両の外観に基づいて、他車両に起因する危険度を算出することができる。

本実施形態によれば、情報処理装置５は、他車両の車体の挙動に基づいて第３指標Ｐ３を算出し、第３指標Ｐ３に基づいて危険度を算出する。例えば、急停止する車両、または蛇行の程度が大きい車両等は、車両６の乗員にとって予測しがたい走行をすると推測される。予測しがたい走行をする車両は、交通事故等の危険な事態を発生させる可能性が高いと推定される。そのため、情報処理装置５は、他車両の挙動に基づいて、他車両に起因する危険度を算出することができる。

本実施形態によれば、情報処理装置５は、危険度に基づいて報知を行う。このため、車両６の乗員は、安全な走行に影響を及ぼす可能性のある他車両の存在を認識することができる。これにより、乗員は、安全性を高めるための対策をとることができる。車両６が人間によって運転される場合、運転者は、例えば、走行にあたって危険度が高いほど他車両との距離を長くとったり、車線を変更したりするといった対策をとることができる。したがって、車両６の安全性が向上される。

本実施形態によれば、情報処理装置５は、危険度に関する情報を外部の装置に送信する。例えば、当該外部の装置が車両６の周辺に存在する車両に搭載されている場合、周辺の車両も車両６の走行についての危険度に基づいて走行することができる。例えば、車両６から送信された危険度が高いほど、周辺の車両は車両６または車両６が危険度の算出対象としている他車両との距離を長くするといった対策をとることができる。これにより、仮に、他車両と車両６とが追突する事故が発生しても、周辺の車両は、当該追突に伴って発生し得る玉突き事故の被害に遭う可能性を低減することができる。したがって、事故による被害の拡散が防がれ、車両６の走行を含む交通における安全性が向上される。

本実施形態は代表的な例として説明したが、本開示の趣旨および範囲内で、多くの変更および置換ができることは当業者に明らかである。従って、本開示は、上述の実施形態によって制限するものと解するべきではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形および変更が可能である。例えば、実施形態に記載の複数の構成ブロックを１つに組合せたり、あるいは１つの構成ブロックを分割したりすることが可能である。

本実施形態において、コントローラ５３は、第１指標Ｐ１、第２指標Ｐ２、および第３指標Ｐ３を算出すると説明したが、この限りではない。コントローラ５３は、第１指標Ｐ１、第２指標Ｐ２、および第３指標Ｐ３の１つ以上を算出してよい。コントローラ５３は、上記実施形態で説明した第１指標Ｐ１、第２指標Ｐ２および第３指標Ｐ３以外の指標を用いて危険度を算出してよい。

図４を参照して説明されたコントローラ５３の処理において、ステップＳ５、あるいはステップＳ６およびＳ７は省略されてよい。ステップＳ３以降において、コントローラ５３が危険情報を管理装置８へ送信する処理が追加されてよい。ステップＳ６にて危険度が所定値以上であると判定された場合、コントローラ５３が、撮像装置１に前方を撮像した映像を生成させ、メモリ５２に映像を記憶させる処理が追加されてよい。

図５を参照して説明されたコントローラ５３の処理において、ステップＳ３０１〜Ｓ３０４と、ステップＳ３０５およびＳ３０６と、ステップＳ３０７からＳ３０９と、ステップＳ３０１０およびＳ３１１とのいずれか１つ以上が省略されてよい。この場合、コントローラ５３は、第１指標Ｐ１、第２指標Ｐ２、および第３指標Ｐ３のうち算出された指標に基づいて危険度を算出してよい。

１ 撮像装置
２ ＧＰＳ受信機
３ 方位センサ
４ ディスプレイ
５ 情報処理装置
６ 車両
７ ＥＣＵ
８ 管理装置
１１ 撮像光学系
１２ 撮像素子
１３ 信号処理部
１４ 出力部
５１ 入出力部
５２，８２ メモリ
５３，８３ コントローラ
５４，８１ 通信部
５５ 報知部
１００ 情報処理システム

Claims (12)

1. 画像を撮像する撮像装置と、
   前記画像に基づいて、前記画像に含まれる他車両に起因して自車両に発生する危険の度合いを示す危険度を算出するコントローラと、
   を含む情報処理システムを備える車両。
2. 前記コントローラは、前記他車両のナンバープレートに記載された情報に基づいて、前記危険度を算出する、請求項１に記載の車両。
3. 前記コントローラは、前記他車両の外観に基づいて前記危険度を算出する、請求項１または２に記載の車両。
4. 前記コントローラは、前記他車両の挙動に基づいて前記危険度を算出する、請求項１から３のいずれか一項に記載の車両。
5. 前記自車両を制御する車両制御部をさらに備え、
   前記コントローラは、前記危険度に基づいて前記自車両の制御を決定するために用いられる車両制御情報を決定し、
   前記車両制御部は、前記車両制御情報に基づいて前記自車両の制御内容を決定し、決定した制御内容で前記自車両を制御する、請求項１から４のいずれか一項に記載の車両。
6. 前記コントローラによって算出された危険度を報知する報知部をさらに備える、請求項１から５のいずれか一項に記載の車両。
7. 前記コントローラによって算出された危険度を含む危険情報を外部の装置に送信する通信部をさらに備える、請求項１から６のいずれか一項に記載の車両。
8. 画像を撮像する撮像装置と、
   前記画像に基づいて、前記画像に含まれる他車両に起因して自車両に発生する危険の度合いを示す危険度を算出するコントローラと、
   を備える情報処理システム。
9. 撮像装置が撮像した画像に基づいて、前記画像に含まれる他車両に起因して自車両に発生する危険の度合いを示す危険度を算出するコントローラ、
   を備える、情報処理装置。
10. コンピュータにおいて使用されるデータ構造であって、
    自車両に対応付けられた自車両ナンバーと、
    前記自車両に搭載された撮像装置によって撮像された画像に基づいて算出された、前記画像に含まれる前記他車両に起因して自車両に発生する危険の度合いを示す危険度と、
    を含み、
    前記危険度に基づいて、前記自車両に関する自動車保険料を算出する処理に用いられる、データ構造。
11. 前記画像が撮像されたときの前記自車両の位置、および時刻に関する情報を含む走行情報をさらに含み、
    前記危険度と、前記走行情報とに基づいて、前記自車両に関する前記自動車保険料を算出する処理に用いられる、請求項１０に記載のデータ構造。
12. コンピュータにおいて使用されるデータ構造であって、
    自車両に搭載された撮像装置によって撮像された画像から読み取られた、他車両を一意に特定する特定情報と、
    前記画像に基づいて算出された、前記他車両に起因して前記自車両に発生する危険の度合いを示す危険度と、
    を含み、
    前記危険度に基づいて、前記他車両に関する自動車保険料を算出する処理に用いられる、データ構造。

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