JP2019114875A - 画像撮影装置 - Google Patents

Abstract

【課題】車両が走行している状態において、車両の乗員の好みに合った車外及び車内の撮影画像を得る。【解決手段】画像撮影装置５０は、第１カメラ２１と、第２カメラ２２と、走行状態の車両の車外を撮影する場合、車両の乗員がＳＮＳにアップロードした、車両の車外を撮影した画像の被写体を機械学習した結果に基づいて、乗員の好みに合った被写体を推定し、走行状態の車両の車内を撮影する場合、乗員がＳＮＳにアップロードした、車両の車内を撮影した画像の合成背景及び撮影条件を機械学習した結果に基づいて、乗員の好みに合った合成背景及び撮影条件を推定する推定部４２と、走行状態の車両の車外を撮影する場合、第１カメラ２１に対して、推定部４２により推定された被写体の撮影を指示し、走行状態の車両の車内を撮影する場合、第２カメラ２２に対して、推定部４２により推定された合成背景及び撮影条件での撮影を指示する指示部４３と、を備える。【選択図】図３

Description

本発明は、画像撮影装置に関する。

近年、スマートフォンやタブレット端末等の携帯端末装置の普及に伴い、ＬＩＮＥ（登録商標）、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）、Ｆａｃｅｂｏｏｋ（登録商標）、及びＩｎｓｔａｇｒａｍ（登録商標）等のソーシャル・ネットワーキング・サービス（以下、これらを総称してＳＮＳという。）が頻繁に利用されている。

また、上記ＳＮＳの投稿情報は、カーナビゲーション装置等の車載装置でも利用される場合がある。例えば、特許文献１には、携帯装置と車載装置とを用いて、車載装置を視認するユーザが、携帯装置により取得した投稿情報の投稿位置を直感的に把握できるようにする技術が記載されている。上記携帯装置は、ＳＮＳの投稿情報を取得し、取得した投稿情報の投稿位置と、車両の位置と、カメラの光軸方向とに基づいて、カメラの撮影対象となる領域内で投稿された投稿情報を示すアイコンを撮影画像に重畳して拡張現実画像を生成し、生成した拡張現実画像を上記車載装置に送信する。上記車載装置は、受信した拡張現実画像をディスプレイに表示する。

特開２０１３−２３１６５５号公報

ところで、例えば、車両の乗員が車両の走行中に車外の気に入った風景を撮影し、撮影した画像をＳＮＳにアップロードしたいという要求がある。また、乗員が車両の走行中にプリクラ（登録商標）感覚で車内の様子を撮影し、撮影した画像をＳＮＳにアップロードしたいという要求もある。しかし、車外及び車内に係らず、車両の乗員の好みに合った画像を、車両が走行している状態で撮影して得ることは困難である。

本発明は、以上の事実を考慮して成されたもので、車両が走行している状態において、車両の乗員の好みに合った車外及び車内の撮影画像を得ることを目的とする。

上記目的を達成するために、請求項１に記載の画像撮影装置は、車両に搭載され、かつ前記車両の車外を撮影するための第１撮影部と、前記車両に搭載され、かつ前記車両の車内を撮影するための第２撮影部と、走行された状態の前記車両の車外を撮影する場合、前記車両の乗員が予め定められたソーシャル・ネットワーキング・サービスにアップロードした、前記車両の車外を撮影した画像の被写体を機械学習した結果に基づいて、前記乗員の好みに合った被写体を推定し、走行された状態の前記車両の車内を撮影する場合、前記乗員がソーシャル・ネットワーキング・サービスにアップロードした、前記車両の車内を撮影した画像の合成背景及び撮影条件の少なくとも一方を機械学習した結果に基づいて、前記乗員の好みに合った合成背景及び撮影条件の少なくとも一方を推定する推定部と、走行された状態の前記車両の車外を撮影する場合、前記第１撮影部に対して、前記推定部により推定された被写体の撮影を指示し、走行された状態の前記車両の車内を撮影する場合、前記第２撮影部に対して、前記推定部により推定された合成背景及び撮影条件の少なくとも一方での撮影を指示する指示部と、を備えている。

請求項１に記載の発明によれば、車両の乗員がＳＮＳにアップロードした画像の被写体、合成背景、及び撮影条件を機械学習した結果を用いることで、車両が走行している状態において、車両の乗員の好みに合った車外及び車内の撮影画像を得ることができる。

以上説明したように、本発明によれば、車両が走行している状態において、車両の乗員の好みに合った車外及び車内の撮影画像を得ることができる、という効果が得られる。

実施形態に係る画像撮影装置を含むネットワークシステムの構成の一例を示す図である。 実施形態に係る制御装置の電気的な構成の一例を示すブロック図である。 実施形態に係る制御装置の機能的な構成の一例を示すブロック図である。 実施形態に係る画像撮影処理プログラムによる処理の流れの一例を示すフローチャートである。 実施形態に係る撮影モード受付画面の一例を示す正面図である。 実施形態に係る画像撮影処理プログラムによる車内撮影処理の流れの一例を示すフローチャートである。

以下、図面を参照して、本発明を実施するための形態の一例について詳細に説明する。

図１は、本実施形態に係る画像撮影装置５０を含むネットワークシステムの構成の一例を示す図である。
図１に示すように、本実施形態に係るネットワークシステムは、車両１０に搭載されている画像撮影装置５０と、ＳＮＳサーバ６０と、外部サーバ７０と、を含んで構成されている。

本実施形態に係る画像撮影装置５０は、第１カメラ２１、第２カメラ２２、及び制御装置３０を備えている。第１カメラ２１は、第１撮影部の一例であり、第２カメラ２２は、第２撮影部の一例である。制御装置３０は、第１カメラ２１及び第２カメラ２２の各々の撮影動作を制御可能な装置である。

本実施形態に係る第１カメラ２１は、車両１０の車外を撮影するためのカメラである。第１カメラ２１は、図１に示すように車外に設けられていてもよいが、車内に設けられていてもよい。第１カメラ２１を車内に設ける場合、例えば、フロントピラー（所謂Ａピラー）が撮影の邪魔になる場合がある。この場合、例えば、複数のミラーを用いてフロントピラーによって見えない部分を表示させ、光学的にピラーが透明になったかのように見せる公知の技術を適用してもよい。この場合、第１カメラ２１は、透明に見えるピラー越しに車外を撮影することで、車内からでも自然な撮影画像を得ることができる。また、第１カメラ２１には、立体的な撮影が可能となるステレオカメラ等を適用してもよい。

本実施形態に係る第２カメラ２２は、車両１０の車内を撮影するためのカメラである。第２カメラ２２は、一例として、インナーミラー（バックミラーともいう。）と一体的に設けられている。また、第２カメラ２２は、車両１０の車内側ルーフに配置されたカメラレールに沿って移動可能なように設けられていてもよい。この場合、カメラレールの配置に応じて、予め決められた範囲で位置を変化させて車内の撮影が可能となる。なお、位置のみならず、角度を変化させてもよい。このように、第２カメラ２２は、車内において、予め決められた範囲で角度を変えたり、位置を変えたりできることが望ましい。

本実施形態に係る制御装置３０は、第１カメラ２１及び第２カメラ２２の各々と通信可能とされている。また、制御装置３０は、ネットワークＮ１を介して、予め定められたＳＮＳを提供するサービス提供会社が管理するＳＮＳサーバ６０と接続されている。また、制御装置３０は、ネットワークＮ１を介して、合成背景を提供するサービス提供会社が管理する外部サーバ７０とも接続されている。外部サーバ７０には、複数種類の合成背景を登録したデータベースを備えている。なお、ここでいう合成背景とは、予め定められた絵柄や、仮想的な風景、車のアバター等、撮影画像の背景として合成される画像である。また、ネットワークＮ１には、例えば、インターネットや、ＷＡＮ（Wide Area Network）等が適用される。

本実施形態に係る制御装置３０には、一例として、車両１０の乗員が所有するスマートフォンやタブレット端末等の携帯端末装置や、車両１０に固定的に設置されているカーナビゲーション装置等が適用される。

図２は、本実施形態に係る制御装置３０の電気的な構成の一例を示すブロック図である。
図２に示すように、本実施形態に係る制御装置３０は、制御部３１と、記憶部３２と、表示部３３と、操作部３４と、通信部３５と、を備えている。

制御部３１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３１Ａ、ＲＯＭ（Read Only Memory）３１Ｂ、ＲＡＭ（Random Access Memory）３１Ｃ、及び入出力インターフェース（Ｉ／Ｏ）３１Ｄを備えており、これら各部がバスを介して各々接続されている。

Ｉ／Ｏ３１Ｄには、記憶部３２と、表示部３３と、操作部３４と、通信部３５と、を含む各機能部が接続されている。これらの各機能部は、Ｉ／Ｏ３１Ｄを介して、ＣＰＵ３１Ａと相互に通信可能とされる。

制御部３１は、制御装置３０の一部の動作を制御するサブ制御部として構成されてもよいし、制御装置３０の全体的な動作を制御するメイン制御部の一部として構成されてもよい。制御部３１の各ブロックの一部又は全部には、例えば、ＬＳＩ（Large Scale Integration）等の集積回路又はＩＣ（Integrated Circuit）チップセットが用いられる。上記各ブロックに個別の回路を用いてもよいし、一部又は全部を集積した回路を用いてもよい。上記各ブロック同士が一体として設けられてもよいし、一部のブロックが別に設けられてもよい。また、上記各ブロックのそれぞれにおいて、その一部が別に設けられてもよい。制御部３１の集積化には、ＬＳＩに限らず、専用回路又は汎用プロセッサを用いてもよい。

記憶部３２としては、例えば、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ等が用いられる。記憶部３２には、本実施形態に係る画像撮影処理を実行するための画像撮影処理プログラム３２Ａが記憶される。なお、この画像撮影処理プログラム３２Ａは、ＲＯＭ３１Ｂに記憶されていてもよい。

画像撮影処理プログラム３２Ａは、例えば、制御装置３０に予めインストールされていてもよい。また、画像撮影処理プログラム３２Ａは、不揮発性の記憶媒体に記憶して、又はネットワークＮ１を介して配布し、制御装置３０に適宜インストールすることで実現してもよい。なお、不揮発性の記憶媒体の例としては、ＣＤ-ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、光磁気ディスク、ＨＤＤ、ＤＶＤ-ＲＯＭ（Digital Versatile Disc Read Only Memory）、フラッシュメモリ、メモリカード等が想定される。

表示部３３には、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Liquid Crystal Display）や有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等が用いられる。操作部３４には、制御装置３０の操作者から各種の指示を受け付けるための操作キー群が設けられている。通信部３５は、ネットワークＮ１に接続されており、ＳＮＳサーバ６０とネットワークＮ１を介して通信を行う。

本実施形態に係る制御装置３０のＣＰＵ３１Ａは、記憶部３２に記憶されている画像撮影処理プログラム３２ＡをＲＡＭ３１Ｃに書き込んで実行することにより、図３に示す各部として機能する。

図３は、本実施形態に係る制御装置３０の機能的な構成の一例を示すブロック図である。
図３に示すように、本実施形態に係る制御装置３０のＣＰＵ３１Ａは、受付部４０、選択部４１、推定部４２、指示部４３、取得部４４、及び実行部４５として機能する。

本実施形態に係る受付部４０は、例えば、車両１０の乗員から、車外撮影及び車内撮影のいずれかの選択指定の入力を受け付ける。この選択指定の入力の受け付けは、例えば、後述の図５に示す撮影モード受付画面から行ってもよいし、乗員の音声を認識することにより行ってもよい。音声認識で受け付ける場合、例えば、「車外を撮影して。」や、「車内を撮影して。」等の音声を認識する。この場合、制御装置３０は、音声認識機能を備える。

本実施形態に係る選択部４１は、受付部４０により入力を受け付けた撮影モードに応じて、第１カメラ２１及び第２カメラ２２のいずれかを選択する。具体的には、選択部４１は、車外撮影モードが指定された場合には、第１カメラ２１を選択し、車内撮影モードが指定された場合には、第２カメラ２２を選択する。

本実施形態に係る推定部４２は、選択部４１により第１カメラ２１が選択され、走行された状態の車両１０の車外を撮影する場合には、車両１０の乗員がＳＮＳサーバ６０にアップロードした、車両１０の車外を撮影した画像の被写体を機械学習した結果に基づいて、乗員の好みに合った被写体を推定する。なお、ここでいう被写体の一例としては、山、川、海等の自然の風景や、工場跡地、高層ビル、橋等の人工物等が挙げられる。また、機械学習の手法としては、例えば、ニューラルネットワークを用いた手法等が挙げられる。また、機械学習に用いる画像は、第１カメラ２１で撮影された画像に限らず、例えば、車両１０の乗員が所有する携帯端末装置で撮影された画像であってもよい。制御装置３０が携帯端末装置である場合には、自装置のカメラ機能を用いて撮影された画像を機械学習に用いてもよい。機械学習の結果、例えば、車両１０の乗員が好む被写体（例えば、山、川、海等）が推定可能となる。

なお、車両１０の車外を撮影する場合において、画像の被写体に対応付けて、画像の撮影条件を機械学習の対象としてもよい。なお、ここでいう撮影条件の一例としては、絞り、シャッター速度、ＩＳＯ感度、ホワイトバランス、及び画像サイズ等が挙げられる。これらの撮影条件を被写体に対応付けて機械学習することで、被写体に応じて、最適な撮影条件を推定することが可能となる。

一方、推定部４２は、選択部４１により第２カメラ２２が選択され、走行された状態の車両１０の車内を撮影する場合には、車両１０の乗員がＳＮＳサーバ６０にアップロードした、車両１０の車内を撮影した画像の合成背景及び撮影条件の少なくとも一方を機械学習した結果に基づいて、乗員の好みに合った合成背景及び撮影条件の少なくとも一方を推定する。なお、ここでいう合成背景は、上述したように、予め定められた絵柄や、仮想的な風景、車のアバター等、撮影画像の背景として合成される画像である。なお、合成背景として、第１カメラ２１で撮影された自然の風景等の画像を背景として利用してもよい。また、ここでいう撮影条件としては、上記と同様に、絞り、シャッター速度、ＩＳＯ感度、ホワイトバランス、及び画像サイズ等が挙げられる。また、第２カメラ２２で撮影された画像を機械学習に用いる場合には、撮影条件として、画像を撮影したときのカメラの画角及びアングルの少なくとも一方を含めてもよい。この場合、推定部４２は、上記機械学習したカメラの画角及びアングルの少なくとも一方に基づいて、車両１０の乗員の好みに合った画角及びアングルの少なくとも一方を推定する。画角とは、撮影範囲を設定するためのパラメータである。アングルとは、被写体に対する撮影角度を設定するためのパラメータである。なお、上記機械学習は、制御装置３０で行うようにしてもよいし、外部サーバで行うようにしてもよい。

本実施形態に係る指示部４３は、走行された状態の車両１０の車外を撮影する場合、第１カメラ２１に対して、推定部４２により推定された被写体の撮影を指示する。一方、指示部４３は、走行された状態の車両１０の車内を撮影する場合、第２カメラ２２に対して、推定部４２により推定された合成背景及び撮影条件の少なくとも一方での撮影を指示する。

本実施形態に係る取得部４４は、指示部４３による指示に応じて第１カメラ２１から得られた撮影画像を取得する一方、指示部４３による指示に応じて第２カメラ２２から得られた撮影画像を取得する。

本実施形態に係る実行部４５は、取得部４４により取得された撮影画像をＳＮＳサーバ６０にアップロード（投稿）する処理を実行する。また、実行部４５は、取得部４４により取得された撮影画像を表示部３３に表示する処理を実行する。なお、撮影画像をアップロードする前に、表示部３３に表示させ、乗員が気に入った撮影画像だけをアップロードするようにしてもよい。

次に、図４を参照して、本実施形態に係る画像撮影装置５０の作用を説明する。なお、図４は、本実施形態に係る画像撮影処理プログラム３２Ａによる処理の流れの一例を示すフローチャートである。本実施形態では、車両１０の乗員による所定の操作に従って、画像撮影処理プログラム３２Ａが起動され、以下の各ステップでの処理を実行する。

まず、図４のステップ１００では、受付部４０が、表示部３３に、一例として、図５に示す撮影モード受付画面を表示させ、車外撮影モード及び車内撮影モードのいずれかの撮影モードの入力を受け付ける。車両１０の乗員が、撮影モード受付画面に対して、いずれかの撮影モードを指定し、「ＯＫ」ボタンが押圧操作されると、当該撮影モードの選択指定の入力が受け付けられる。一方、「中止」ボタンが押圧操作されると、撮影モードは受け付けられず、撮影処理は実行されない。

ステップ１０２では、選択部４１が、ステップ１００で入力を受け付けた撮影モードが車外撮影モードか否かを判定する。車外撮影モードと判定した場合（肯定判定の場合）、ステップ１０４に移行し、車外撮影モードではない、つまり、車内撮影モードと判定した場合（否定判定の場合）、ステップ１１６に移行する。

ステップ１０４では、選択部４１が、第１カメラ２１を選択する。

ステップ１０６では、推定部４２が、車両１０の乗員がＳＮＳサーバ６０にアップロードした、車両１０の車外を撮影した画像の被写体を機械学習した結果に基づいて、乗員の好みに合った被写体を推定する。

ステップ１０８では、指示部４３が、第１カメラ２１により取り込まれた画像の中に、上記ステップ１０６で推定した被写体が認識されたか否かを判定する。被写体が認識されたと判定した場合（肯定判定の場合）、ステップ１１０に移行し、被写体が認識されないと判定した場合（否定判定の場合）、ステップ１０８で待機となる。

ステップ１１０では、指示部４３が、第１カメラ２１に対して、撮影を指示する。

ステップ１１２では、取得部４４が、上記ステップ１１０で撮影が指示された第１カメラ２１から得られた撮影画像を取得する。

ステップ１１４では、実行部４５が、上記ステップ１１２で取得した撮影画像を表示部３３に表示する処理を実行する。

一方、ステップ１１６では、選択部４１が、第２カメラ２２を選択する。

ステップ１１８では、推定部４２が、車両１０の乗員がＳＮＳサーバ６０にアップロードした、車両１０の車内を撮影した画像の合成背景及び撮影条件の少なくとも一方を機械学習した結果に基づいて、乗員の好みに合った合成背景及び撮影条件の少なくとも一方を推定する。

ステップ１２０では、指示部４３が、車内撮影処理を実行する。この車内撮影処理について、図６を参照して説明する。

図６は、本実施形態に係る画像撮影処理プログラム３２Ａによる車内撮影処理の流れの一例を示すフローチャートである。

まず、ステップ１３０では、指示部４３が、外部サーバ７０から、上記ステップ１１８で推定した合成背景を取得する。

ステップ１３２では、指示部４３が、第２カメラ２２に対して、上記ステップ１１８で推定した撮影条件を設定する。

ステップ１３４では、指示部４３が、上記ステップ１３２にて撮影条件が設定された第２カメラ２２により取り込まれた車内の画像に、上記ステップ１３０で取得した合成背景を合成して得られる合成画像を表示部３３にモニタ表示する。

ステップ１３６では、指示部４３が、上記ステップ１３４でモニタ表示されている合成画像中に乗員の見切れが発生しているか否かを判定する。なお、ここでいう「見切れ」とは、撮影対象とする乗員の顔の少なくとも一部がモニタ表示されていない状態をいう。見切れの発生の有無は、例えば、パターンマッチングや、顔認証等の公知の技術を用いて自動的に判定される。見切れが発生していると判定した場合（肯定判定の場合）、ステップ１３８に移行し、見切れが発生していないと判定した場合（否定判定の場合）、ステップ１４０に移行する。

ステップ１３８では、指示部４３が、見切れを修正するために、乗員に対して位置決めの指示を行い、ステップ１３４に戻り処理を繰り返す。位置決めの指示としては、例えば、「少し右に寄って下さい。」や、「真ん中に寄って下さい。」等の音声メッセージを出力する。ここで、見切れの発生の有無は、乗員がモニタ表示を見て目視で判定してもよい。この場合、位置決めの指示は、乗員が自ら行うようにしてもよい。この場合、ステップ１３６及びステップ１３８は不要となる。

ステップ１４０では、指示部４３が、第２カメラ２２に対して、撮影を指示する。すなわち、指示部４３は、推定部４２で推定された撮影条件が設定された第２カメラ２２により取り込まれた車内の画像に、推定部４２で推定された合成背景を合成して得られる合成画像に見切れが発生していないと判定した場合に、第２カメラ２２に対して、撮影を指示する。このとき、指示部４３は、例えば、撮影を指示する前に、「撮影を行います。」等の音声メッセージを出力してから、第２カメラ２２に対して、撮影を指示するとよい。また、指示部４３は、推定部４２で推定された撮影条件が設定された第２カメラ２２により取り込まれた車内の画像に、推定部４２で推定された合成背景を合成した合成画像が得られ、乗員による撮影指示を認識した場合に、第２カメラ２２に対して、撮影を指示してもよい。乗員による撮影指示としては、例えば、「撮影して。」等の音声を認識することで行ってもよい。

ステップ１４２では、取得部４４が、上記ステップ１４０で撮影が指示された第２カメラ２２から得られた撮影画像を取得する。

ステップ１４４では、実行部４５が、上記ステップ１４２で取得した撮影画像を表示部３３に表示する処理を実行する。

ステップ１４６では、実行部４５が、表示部３３に表示されている撮影画像に合成されている合成背景を変更するか否かを判定する。合成背景を変更するか否かは、例えば、乗員からの指示に基づいて判定される。合成背景を変更すると判定した場合（肯定判定の場合）、ステップ１４８に移行し、合成背景を変更しないと判定した場合（否定判定の場合）、図４のステップ１２２にリターンする。

ステップ１４８では、実行部４５が、合成背景の変更候補の一覧を、外部サーバ７０から取得し、取得した変更候補の一覧を、乗員により選択可能に表示部３３に表示させる処理を実行する。そして、実行部４５は、撮影画像の合成背景を、乗員により選択された変更候補の合成背景に変更し、ステップ１４４に戻り処理を繰り返す。

図４のステップ１２２では、実行部４５が、上記ステップ１１４又は上記ステップ１４４で表示した撮影画像をＳＮＳサーバ６０にアップロードする処理を実行し、本画像撮影処理プログラム３２Ａによる一連の処理を終了する。

以上説明したように、本実施形態によれば、車両の乗員がＳＮＳにアップロードした画像の被写体を機械学習した結果を用いることで、車両が走行している状態において、車両の乗員の好みに合った車外の撮影画像を得ることができる。例えば、乗員が好む風景等を撮影した撮影画像をＳＮＳにアップロードすることができる。
更に、車両の乗員がＳＮＳにアップロードした画像の合成背景及び撮影条件の少なくとも一方を機械学習した結果を用いることで、車両が走行している状態において、車両の乗員の好みに合った車内の撮影画像を得ることができる。例えば、気の合う仲間で旅行中の車内の様子等を撮影した撮影画像をＳＮＳにアップロードすることができる。

以上、実施形態として画像撮影装置を例示して説明した。実施形態は、画像撮影装置の各々が備える各部の機能をコンピュータに実行させるためのプログラムの形態としてもよい。実施形態は、このプログラムを記憶したコンピュータが読み取り可能な記憶媒体の形態としてもよい。

その他、上記実施形態で説明した画像撮影装置の各々の構成は、一例であり、主旨を逸脱しない範囲内において状況に応じて変更してもよい。

また、上記実施形態で説明したプログラムの処理の流れも、一例であり、主旨を逸脱しない範囲内において不要なステップを削除したり、新たなステップを追加したり、処理順序を入れ替えたりしてもよい。

また、上記実施形態では、プログラムを実行することにより、実施形態に係る処理がコンピュータを利用してソフトウェア構成により実現される場合について説明したが、これに限らない。実施形態は、例えば、ハードウェア構成や、ハードウェア構成とソフトウェア構成との組み合わせによって実現してもよい。

１０ 車両
２１ 第１カメラ
２２ 第２カメラ
３０ 制御装置
３１ 制御部
３１Ａ ＣＰＵ
３１Ｂ ＲＯＭ
３１Ｃ ＲＡＭ
３１Ｄ Ｉ／Ｏ
３２ 記憶部
３２Ａ 画像撮影処理プログラム
３３ 表示部
３４ 操作部
３５ 通信部
４０ 受付部
４１ 選択部
４２ 推定部
４３ 指示部
４４ 取得部
４５ 実行部
５０ 画像撮影装置
６０ ＳＮＳサーバ
７０ 外部サーバ

Claims (1)

1. 車両に搭載され、かつ前記車両の車外を撮影するための第１撮影部と、
   前記車両に搭載され、かつ前記車両の車内を撮影するための第２撮影部と、
   走行された状態の前記車両の車外を撮影する場合、前記車両の乗員が予め定められたソーシャル・ネットワーキング・サービスにアップロードした、前記車両の車外を撮影した画像の被写体を機械学習した結果に基づいて、前記乗員の好みに合った被写体を推定し、走行された状態の前記車両の車内を撮影する場合、前記乗員がソーシャル・ネットワーキング・サービスにアップロードした、前記車両の車内を撮影した画像の合成背景及び撮影条件の少なくとも一方を機械学習した結果に基づいて、前記乗員の好みに合った合成背景及び撮影条件の少なくとも一方を推定する推定部と、
   走行された状態の前記車両の車外を撮影する場合、前記第１撮影部に対して、前記推定部により推定された被写体の撮影を指示し、走行された状態の前記車両の車内を撮影する場合、前記第２撮影部に対して、前記推定部により推定された合成背景及び撮影条件の少なくとも一方での撮影を指示する指示部と、
   を備えた画像撮影装置。