JP2019121039A - 安全性判定装置、安全性判定方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】車両の乗車者の降車後の安全を確保可能とする。【解決手段】安全性判定装置１は、車両の乗車者が降車する降車場所の安全性を判定し、乗車者に関する乗車者情報を取得する乗車者情報取得手段１１と、乗車者情報に基づき、乗車者の特徴である特徴情報を抽出する特徴情報抽出手段１２と、降車場所の状況に関する降車場所情報を取得する降車場所情報取得手段１３と、降車場所情報による降車場所の状況が安全か否かを、特徴情報に応じて判定する安全性判定手段１４と、を備える。【選択図】図２

Description

本発明は、車両の乗車者が降車する降車場所の安全性を判定する安全性判定装置に関する。

従来、ユーザを車両に乗せ、ユーザが要望する場所に車両を移動させ、ユーザを降車させるサービスが知られている。このようなサービスでは、乗車者の安全を確保する必要がある。

そこで、特許文献１には、乗客の乗車状態を把握する乗車状態把握手段と、車両の走行状態を把握する走行状態把握手段と、乗車状態及び走行状態に基づいて乗客の安全に関する報知を行う報知手段と、を備える車両制御装置が開示されている。このような車両制御装置によれば、乗客の輸送を目的とする公共交通機関の車両内での乗客の転倒を防止することができる。

特開２０１６−６２４１４号公報

ところで、国が官民ＩＴＳ構想・ロードマップ２０１６で提示しているように、「限定地域での無人自動走行移動サービス」の実現に向けた取り組みが加速している。これは、制限された区域（限定地域）内において、地域公共交通に近いイメージのサービスを行おうとするものであり、基本的には、限定地域内から地域公共交通までをつなぐ移動手段という想定であるが、自宅玄関前からの乗降の可能性も検討されている。既に大学や企業による公道での自動走行技術実証も進められており、この流れでいけば、政府のロードマップのとおり、２０２０年度にはサービスが普及することが期待されている。

このような無人自動走行移動サービスが普及した場合、乗車者を乗せた車両が自動走行にて目的地に到着後、降車時の時刻や到着地周辺の状況によっては、周辺の安全確認が十分に行えず、乗車者が降車後に犯罪等に巻き込まれるおそれがある。また、運転者がいない無人走行という特性からも、乗車者の降車タイミングを狙った犯罪発生が増加することも懸念される。

しかしながら、特許文献１の車両制御装置は、車両の走行中における乗車者の安全が確保できたとしても、降車後の安全を確保することはできない。

したがって、本発明では、上記のような課題にかんがみ、車両の乗車者の降車後の安全を確保可能な安全性判定装置、安全性判定方法及びプログラムを提供することを目的とする。

上記課題を解決するため、本発明は、以下のような解決手段を提供する。

（１）車両の乗車者が降車する降車場所の安全性を判定する安全性判定装置であって、前記乗車者に関する乗車者情報を取得する乗車者情報取得手段と、前記乗車者情報に基づき、前記乗車者の特徴である特徴情報を抽出する特徴情報抽出手段と、前記降車場所の状況に関する降車場所情報を取得する降車場所情報取得手段と、前記降車場所情報による前記降車場所の状況が安全か否かを、前記特徴情報に応じて判定する安全性判定手段と、を備えることを特徴とする。

（２）上記（１）の構成において、降車場所情報取得手段は、前記安全性判定手段が安全でないと判定した場合、前記車両の移動中に、代替降車場所の候補となる場所の状況に関する代替降車場所情報を取得し、前記安全性判定手段は、前記代替降車場所情報による前記降車場所の候補となる場所の状況が安全か否かを判定することを特徴とする。

（３）上記（１）又は（２）の構成において、前記安全性判定手段が安全でないと判定した場合に、危険であることを報知する報知手段を、更に備えることを特徴とする。

（４）車両の乗車者が降車する降車場所の安全性を判定する安全性判定装置が実行する方法であって、前記乗車者に関する乗車者情報を取得するステップと、前記乗車者情報に基づき、前記乗車者の特徴である特徴情報を抽出するステップと、前記降車場所の状況に関する降車場所情報を取得するステップと、前記降車場所情報による前記降車場所の状況が安全か否かを、前記特徴情報に応じて判定するステップと、を含むことを特徴とする。

（５）車両の乗車者が降車する降車場所の安全性を判定する安全性判定装置を制御するプログラムであって、コンピュータを、前記乗車者に関する乗車者情報を取得する乗車者情報取得手段、前記乗車者情報に基づき、前記乗車者の特徴である特徴情報を抽出する特徴情報抽出手段、前記降車場所の状況に関する降車場所情報を取得する降車場所情報取得手段、前記降車場所情報による前記降車場所の状況が安全か否かを、前記特徴情報に応じて判定する安全性判定手段、として機能させることを特徴とするプログラム。

本発明によれば、車両の乗車者の降車後の安全を確保可能な安全性判定装置、安全性判定方法及びプログラムを提供することができる。

本発明が適用される安全性判定装置の概念を説明する図である。 本発明の実施形態に係る安全性判定装置の機能構成を示す図である。 安全性判定ＤＢに格納されるデータを表形式で模式的に示す図である。 本発明の実施形態に係る安全性判定装置が実行する安全性判定処理フローを示す図である。 乗車者情報の一例を示す図である。 降車場所情報の一例を示す図である。 代替降車場所情報の一例を示す図である。

以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための形態（以下、実施形態）について詳細に説明する。以降の図においては、実施形態の説明の全体を通して同じ要素には同じ番号又は符号を付している。また、機能構成の図において、機能ブロック間の矢印は、データの流れ方向、又は処理の流れ方向を表す。

（安全性判定装置の概要）
まず、本発明が適用される安全性判定装置の概要について説明する。安全性判定装置は、車両の乗車者が降車する降車場所の安全性を判定する装置である。

図１は、本発明が適用される安全性判定装置１の概念を説明する図である。

本実施形態において、安全性判定装置１は、車両Ａに積載された装置であるが、これに限らず、車両Ａと通信可能なサーバ等で構成してもよい。また、車両Ａは、自動運転に関する周知のシステムを備えた車両であってもよいし、安全性判定装置１を運営するスタッフ又は乗車したユーザ（以下、「運転者」ともいう。）の操作により走行する車両であってもよい。

安全性判定装置１は、まず、車両Ａの乗車者Ｂに関する乗車者情報（例えば、乗車者Ｂを撮像した画像情報等）を取得し、取得した乗車者情報に基づき、乗車者Ｂの特徴である特徴情報（例えば、性別等）を抽出する。

また、安全性判定装置１は、車両Ａが乗車者Ｂの要望する降車場所に到着したら、降車場所の状況に関する降車場所情報（例えば、降車場所を撮像した画像情報等）を取得する。

そして、安全性判定装置１は、降車場所情報による降車場所の状況が安全か否かを、乗車者Ｂの特徴情報に応じて判定し、安全でないと判定した場合に、危険であることを報知する。詳しくは後述するが、安全性判定装置１は、抽出した特徴情報に応じた判定基準により、降車場所情報を判定し、降車場所の状況が安全か否かを判定する。

図１に示す例では、安全性判定装置１は、乗車者Ｂに関する乗車者情報（乗車者Ｂの顔部分の画像情報）から、乗車者Ｂの特徴情報として、乗車者Ｂが女性であることを抽出する。そして、安全性判定装置１は、この特徴情報（女性）に応じた判定基準として、例えば、降車場所が暗いか否かを選択する。

また、安全性判定装置１は、降車場所の状況に関する降車場所情報（降車場所を撮像した画像情報）を取得し、降車場所の画像情報の画像処理により、例えば、当該画像情報の明度が所定値以下であれば、降車場所が暗いと判定し、例えば、音声により「暗いので、明るいところまでいきますか。」と報知する。

このような安全性判定装置１によれば、乗車者Ｂに関する乗車者情報から乗車者Ｂの特徴情報を抽出し、降車場所の状況に関する降車場所情報による降車場所の状況が安全か否かを、乗車者Ｂの特徴情報に応じて判定する。これにより、乗車者の特徴に応じて、降車場所が安全か否かを判定できる。したがって、車両の乗車者の降車後の安全を確保可能な安全性判定装置を提供できる。

（機能構成）
図２は、本発明の実施形態に係る安全性判定装置１の機能構成を示す図である。

（安全性判定装置１の構成）
安全性判定装置１は、乗車者情報取得手段１１と、特徴情報抽出手段１２と、降車場所情報取得手段１３と、安全性判定手段１４と、撮像情報取得手段１５と、検知手段１６と、報知手段１７と、安全性判定データベース１００（以下、安全性判定ＤＢ１００ともいう。）と、を備える。安全性判定装置１は、車両に積載される装置として構成してもよいし、乗車者情報取得手段１１と、特徴情報抽出手段１２と、降車場所情報取得手段１３と、安全性判定手段１４と、安全性判定ＤＢ１００と、を備え、車両外に設けられたサーバで構成し、これらの構成により、通信可能な車両に積載された撮像情報取得手段１５と、検知手段１６と、報知手段１７と、を制御してもよい。

乗車者情報取得手段１１は、乗車者に関する乗車者情報を取得する。本実施形態において、「乗車者情報」は、撮像情報取得手段１５が撮像情報の取得先の一例である内部カメラで、車両に乗車した乗車者の顔や上半身や体全体や持ち物（例えば、杖、車椅子等）を撮像した画像情報（静止画や、乗車する様子を撮影した動画を含む。）や、検知手段１６の一例である重量センサにより計測された乗車者の重量を示す情報等の、乗車者の特徴を特定するための各種情報が含まれる。

特徴情報抽出手段１２は、乗車者情報に基づき、乗車者の特徴である特徴情報を抽出する。本実施形態において、「特徴情報」は、女性か否か、歩行困難か否か、子供か否か、身体の障害の有無、体格（例えば、体重が所定重量以下等）等の乗車者の特徴を示す情報が含まれる。

具体的には、特徴情報抽出手段１２は、乗車者情報の一例である乗車者の顔や上半身の画像情報を画像処理し、例えば、女性を識別するための基準画像と、乗車者情報の画像情報とを対比し、所定値以上近似していれば、特徴情報として女性である、と抽出する。

また、特徴情報抽出手段１２は、乗車者情報の一例である乗車者の体全体や持ち物の画像情報を画像処理し、例えば、杖や車椅子を識別するための基準画像と、乗車者情報の画像情報とを対比し、所定値以上近似していれば、特徴情報として歩行困難である、と抽出する。

また、特徴情報抽出手段１２は、乗車者情報の一例である乗車者の体全体の画像情報を画像処理し、子供を識別するための基準画像（例えば、背の高さや肩幅が所定値以下の人物の画像等）と、乗車者情報の画像情報とを対比し、所定値以上近似していれば、特徴情報として子供である、と抽出する。

また、特徴情報抽出手段１２は、乗車者情報の一例である乗車者が乗車する様子を撮影した動画である画像情報を画像処理し、健常者の乗車態様を識別するための基準画像と、乗車者情報の画像情報とを対比し、所定値以上近似していなければ、特徴情報として身体の障害がある、と抽出する。

また、特徴情報抽出手段１２は、乗車者情報の一例である乗車者の重量を示す情報が、所定値以下であれば、特徴情報として体格が小さい（体重が所定値以下）、と抽出する。

また、特徴情報抽出手段１２は、特徴情報を、内部カメラの画像から取得するだけでなく、乗車者の会員カード等の情報から取得してもよいし、障害者手帳などの認定情報格納媒体等から取得してもよい。また、身体のハンデキャップ情報などは、乗車者が積極的に車両（又はサービス提供者）の乗車者情報取得手段１１に提供してもよい。

降車場所情報取得手段１３は、降車場所の状況に関する降車場所情報を取得する。また、降車場所情報取得手段１３は、安全性判定手段１４が安全でないと判定した場合、車両の移動中に、降車場所の候補となる場所の状況に関する代替降車場所情報を取得する。本実施形態において、「降車場所情報」及び「代替降車場所情報」は、不審人物の有無、交通量、イベントの有無、天候、明るさ、道路の傾斜、降車時間を示す情報等の降車場所の状況に関する情報が含まれる。

本実施形態において、「降車場所情報」及び「代替降車場所情報」は、撮像情報取得手段１５が画像を取得する外部カメラで、降車場所周辺や代替降車場所周辺を撮像した画像情報（静止画や、乗車する様子を撮影した動画を含む。）や、検知手段１６の一例である近接センサにより他の車両の近接を検知した情報や、外部のサーバ等から受信した降車場所周辺におけるイベントに関する情報や、外部のサーバ等から受信した降車場所周辺における悪天候に関する情報や、検知手段１６の一例である明るさセンサにより検知した降車場所周辺や代替降車場所周辺の明るさを示す情報や、検知手段１６の一例である傾きセンサにより検知した降車場所の道路（車両）の傾きを示す情報や、内部や外部の時計により取得した現在時刻（降車時間）を示す情報等が含まれる。

安全性判定手段１４は、降車場所情報による降車場所の状況が安全か否かを、特徴情報に応じて判定する。また、安全性判定手段１４は、代替降車場所情報による降車場所の候補となる場所の状況が安全か否かを判定する。

詳細には、安全性判定手段１４は、安全性判定ＤＢ１００を参照して、特徴情報抽出手段１２が抽出した特徴情報に応じた判定基準により、降車場所情報を判定し、降車場所の状況が安全か否かを判定する。

図３は、安全性判定ＤＢに格納されるデータを表形式で模式的に示す図である。安全性判定ＤＢ１００は、特徴情報に、安全性判定手段１４が降車場所の状況が安全か否かを判定するための判定基準と、安全性判定手段１４が安全でないと判定した場合の報知態様が対応付けられている。図３中の特徴情報における「―」は、全ての乗車者に対して、安全性判定手段１４が降車場所の状況が安全か否かを判定するための判定基準である。

例えば、図３に示す例では、特徴情報抽出手段１２が抽出した特徴情報が「女性」である場合、安全性判定手段１４は、「―」に対応付けられた判定基準に基づき、降車場所の状況が安全か否かを判定するとともに、「女性」に対応付けられた判定基準に基づき、降車場所の状況が安全か否かを判定する。なお、図３に示す特徴情報や判定基準は、一例であり、図３に示す一部のみを用いてもよいし、図３に示すもの以外の特徴情報や判定基準を用いてもよい。

具体的には、安全性判定手段１４は、降車場所情報取得手段１３が取得した画像情報に写っている人の画像を画像処理し、公知の技術により、この写っている人の精神状態を分析し、例えば、精神状態が不安定であると判定した場合には、不審人物が存在、との判定基準を満たすと判定する。

また、安全性判定手段１４は、降車場所情報取得手段１３が取得した、所定時間内における、他の車両の近接を検知した情報の数が所定値以上の場合には、交通量が多い、との判定基準を満たすと判定する。

また、安全性判定手段１４は、降車場所情報取得手段１３が降車場所周辺におけるイベントに関する情報を受信した場合には、イベント中、との判定基準を満たすと判定する。

また、安全性判定手段１４は、降車場所情報取得手段１３が降車場所周辺における悪天候に関する情報を受信した場合には、悪天候、との判定基準を満たすと判定する。

また、安全性判定手段１４は、降車場所情報取得手段１３が取得した画像情報を画像処理し、画像全体の平均明度が所定値以下である場合や、降車場所情報取得手段１３が取得した明るさを示す情報が所定値以下である場合には、暗い、との判定基準を満たすと判定する。また、安全性判定手段１４は、安全性判定ＤＢ１００に犯罪情報ＤＢ、地形情報ＤＢ、事故ＤＢを含ませ（図示せず）、降車場所の画像情報だけでなく、降車場所近辺で発生した犯罪情報、事故情報、地形情報などを利用してもよい。また、その他安全を判定するための情報を適宜加えて判断させてもよい。

また、安全性判定手段１４は、降車場所情報取得手段１３が取得した傾きを示す情報が、所定値以上である場合には、降車場所の道路が坂道（傾斜）、との判定基準を満たすと判定する。

また、安全性判定手段１４は、降車場所情報取得手段１３が取得した現在時刻（降車時間）を示す情報が所定時間を過ぎていた場合には、降車時間が所定時間を過ぎている（例えば「降車時間がＰＭ７：００以降」）、との判定基準を満たすと判定する。

図２に戻って、撮像情報取得手段１５は、車両内部を撮像する内部カメラ、車両外部を撮像する外部カメラなどから撮像情報を取得し、乗車者情報取得手段１１や降車場所情報取得手段１３に送信する。

なお、外部カメラは、自動飛行可能なドローンに積載されていてもよい。この場合、乗車者が降車した後、例えば、建物に入るまで、ドローンで追跡し、周辺を撮影し、撮影した画像情報を、降車場所情報取得手段１３が取得し、安全性判定手段１４が安全性を判定し、安全でないと判定した場合、報知手段１７により報知してもよい。これにより、乗車者が降車するときのみならず、降車後建物に入るまでの安全性を確保することも可能となる。また、この場合、撮影した画像情報は、乗車者が建物に入った後、速やかに消去されることが望ましい。これにより、個人情報が流出するのを防止できる。また、ドローンは、乗車者が乗車していた車両が回収してもよいし、他の車両で回収してもよいし、自動飛行により所定場所（例えば、車両基地等）に移動してもよい。

検知手段１６は、車両に設置された重量センサ、近接センサ、明るさセンサ、傾きセンサ等の各種センサで構成され、検知した情報を、乗車者情報取得手段１１や降車場所情報取得手段１３に送信する。

報知手段１７は、安全性判定手段１４が安全でないと判定した場合に、危険であることを報知する。詳細には、報知手段１７は、スピーカを含み、安全性判定ＤＢ１００を参照して、安全性判定手段１４が安全でないと判定した判定基準に対応付けられた報知態様で報知（発音）する。また、報知手段１７は、スピーカの他、画像表示装置や情報送信装置を含んでもよく、報知態様に適した装置を用いることができる。例えば、図３に示す例では、報知手段１７は、特徴情報が「子供」であり、判定基準が「降車時間がＰＭ７：００以降」であり、安全性判定手段１４がこの判定基準を満たすと判定した場合、情報送信装置により、あらかじめ登録されている保護者の端末に、当該乗車者の降車時間を通知する。これにより、保護者が、乗車者の動向を把握することが可能となる。

上記の本システムの機能構成は、あくまで一例であり、一つの機能ブロック（データベース及び機能処理部）を分割したり、複数の機能ブロックをまとめて一つの機能ブロックとして構成したりしてもよい。各機能処理部は、装置に内蔵されたＣＰＵ（Central Processing Unit）が、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、ＳＳＤ(Solid State Drive)、ハードディスク等の記憶装置に格納されたコンピュータ・プログラム（例えば、基幹ソフト等）を読み出し、ＣＰＵにより実行されたコンピュータ・プログラムによって実現される。すなわち、各機能処理部は、このコンピュータ・プログラムが、記憶装置に格納されたデータベース（ＤＢ;Data Base)やメモリ上の記憶領域からテーブル等の必要なデータを読み書きし、場合によっては、関連するハードウェア（例えば、入出力装置、表示装置、通信インターフェース装置）を制御することによって実現される。また、本発明の実施形態におけるデータベース（ＤＢ）は、商用データベースであってよいが、単なるテーブルやファイルの集合体をも意味し、データベースの内部構造自体は問わないものとする。

（処理フロー）
以降の処理フロー図（フローチャート）においては、各ステップの入力と出力の関係を損なわない限り、各ステップの処理順序を入れ替えてもよい。図４は、本発明の実施形態に係る安全性判定装置１が実行する安全性判定処理フローを示す図である。このような安全性判定処理フローは、安全性判定装置１が実行する安全性判定方法を示すものである。

まず、図４を参照して、安全性判定装置１が実行する安全性判定処理フローについて説明する。

ステップＳ１において、乗車者情報取得手段１１は、乗車者に関する乗車者情報を取得する。詳細には、乗車者情報取得手段１１は、撮像情報取得手段１５の撮像情報の取得先である内部カメラで、車両に乗車した乗車者の顔等を撮像した画像情報を取得する。

ステップＳ２において、特徴情報抽出手段１２は、ステップＳ１で乗車者情報取得手段１１が取得した乗車者情報に基づき、乗車者の特徴である特徴情報を抽出する。

図５は、乗車者情報の一例を示す図である。図５に示す例では、乗車者情報は、乗車者Ｂの顔を撮像した画像情報である。特徴情報抽出手段１２は、ステップＳ２において、この画像情報を画像処理し、女性を識別するための基準画像と、乗車者情報の画像情報とを対比し、所定値以上近似していたので、特徴情報として女性である、と抽出した。

図４に戻って、ステップＳ３において、降車場所情報取得手段１３は、降車場所の状況に関する降車場所情報を取得する。詳細には、降車場所情報取得手段１３は、撮像情報取得手段１５の撮像情報の取得先である外部カメラで、降車場所周辺を撮像した画像情報を取得する。

ステップＳ４において、安全性判定手段１４は、ステップＳ３で降車場所情報取得手段１３が取得した降車場所情報による降車場所の状況が安全か否かを、ステップＳ２で特徴情報抽出手段１２が抽出した特徴情報に応じて判定する。また、安全性判定手段１４は、後述するステップＳ６で降車場所情報取得手段１３が取得した代替降車場所情報による降車場所の候補となる場所の状況が安全か否かを判定する。安全性判定手段１４は、安全と判定した場合には本処理を終了し、安全でないと判定した場合にはステップＳ５に処理を移す。

図６は、降車場所情報の一例を示す図である。図６に示す例では、降車場所情報は、降車場所周辺を撮像した画像情報である。安全性判定手段１４は、ステップＳ４において、この画像情報を画像処理し、画像全体の平均明度が所定値以下であったので、暗い、との判定基準を満たすと判定（安全でないと判定）した。

図４に戻って、ステップＳ５において、報知手段１７は、危険であることを報知する。

ステップＳ６において、降車場所情報取得手段１３は、車両の移動中に、降車場所の候補となる場所の状況に関する代替降車場所情報を取得する。

安全性判定装置１は、ステップＳ６の後、ステップＳ４に処理を移す。ステップＳ４において、安全性判定手段１４は、ステップＳ６で降車場所情報取得手段１３が取得した代替降車場所情報による降車場所の候補となる場所の状況が安全か否かを判定する。

図７は、代替降車場所情報の一例を示す図である。図７に示す例では、代替降車場所情報は、代替降車場所周辺を撮像した画像情報である。安全性判定手段１４は、ステップＳ４において、この画像情報を画像処理し、画像全体の平均明度が所定値を超えていたので、暗い、との判定基準を満たさないと判定（安全であると判定）した。

（実施形態の効果）
本実施形態の安全性判定装置１によれば、乗車者Ｂに関する乗車者情報から乗車者Ｂの特徴情報を抽出し、降車場所の状況に関する降車場所情報による降車場所の状況が安全か否かを、乗車者Ｂの特徴情報に応じて判定する。これにより、乗車者の特徴に応じて、降車場所が安全か否かを判定できる。したがって、車両の乗車者の降車後の安全を確保可能な安全性判定装置を提供できる。

また、安全性判定装置１によれば、降車場所を安全でないと判定した場合、車両の移動中に、降車場所の候補となる場所の状況に関する代替降車場所情報を取得し、代替降車場所情報による降車場所の候補となる場所の状況が安全か否かを判定する。これにより、仮に降車場所が安全でなかった場合、確実に安全なところまで乗車者を移動させることが可能となる。

また、安全性判定装置１によれば、降車場所が安全でないと判定した場合に、危険であることを報知するので、乗車者に注意を喚起することが可能となる。

以上、実施形態を用いて本発明を説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施形態に記載の範囲には限定されないことは言うまでもない。上記実施形態に、多様な変更又は改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。また、そのような変更又は改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

１ 安全性判定装置
１１ 乗車者情報取得手段
１２ 特徴情報抽出手段
１３ 降車場所情報取得手段
１４ 安全性判定手段
１５ 撮像情報取得手段
１６ 検知手段
１７ 報知手段
１００ 安全性判定データベース

Claims (5)

1. 車両の乗車者が降車する降車場所の安全性を判定する安全性判定装置であって、
   前記乗車者に関する乗車者情報を取得する乗車者情報取得手段と、
   前記乗車者情報に基づき、前記乗車者の特徴である特徴情報を抽出する特徴情報抽出手段と、
   前記降車場所の状況に関する降車場所情報を取得する降車場所情報取得手段と、
   前記降車場所情報による前記降車場所の状況が安全か否かを、前記特徴情報に応じて判定する安全性判定手段と、を備えることを特徴とする安全性判定装置。
2. 降車場所情報取得手段は、前記安全性判定手段が安全でないと判定した場合、前記車両の移動中に、代替降車場所の候補となる場所の状況に関する代替降車場所情報を取得し、
   前記安全性判定手段は、前記代替降車場所情報による前記降車場所の候補となる場所の状況が安全か否かを判定することを特徴とする請求項１に記載の安全性判定装置。
3. 前記安全性判定手段が安全でないと判定した場合に、危険であることを報知する報知手段を、更に備えることを特徴とする請求項１又は２に記載の安全性判定装置。
4. 車両の乗車者が降車する降車場所の安全性を判定する安全性判定装置が実行する方法であって、
   前記乗車者に関する乗車者情報を取得するステップと、
   前記乗車者情報に基づき、前記乗車者の特徴である特徴情報を抽出するステップと、
   前記降車場所の状況に関する降車場所情報を取得するステップと、
   前記降車場所情報による前記降車場所の状況が安全か否かを、前記特徴情報に応じて判定するステップと、を含むことを特徴とする安全性判定方法。
5. 車両の乗車者が降車する降車場所の安全性を判定する安全性判定装置を制御するプログラムであって、コンピュータを、
   前記乗車者に関する乗車者情報を取得する乗車者情報取得手段、
   前記乗車者情報に基づき、前記乗車者の特徴である特徴情報を抽出する特徴情報抽出手段、
   前記降車場所の状況に関する降車場所情報を取得する降車場所情報取得手段、
   前記降車場所情報による前記降車場所の状況が安全か否かを、前記特徴情報に応じて判定する安全性判定手段、として機能させることを特徴とするプログラム。