JP2019159741A - 運転評価装置、運転評価方法、及び運転評価プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】交差点において運転者が安全確認しているか否かをより適切に判定することができる運転評価装置を提供すること。【解決手段】車両の運転者の運転を評価する運転評価装置であって、前記車両が交差点を通過する間に検出された、前記運転者の顔が検出されている顔検出状態と前記運転者の顔が検出されていない顔非検出状態とに関するデータを取得するデータ取得部と、該データ取得部で取得された前記データが示す、前記顔検出状態と前記顔非検出状態との時間的関係に基づいて、前記顔非検出状態が前記運転者の安全確認動作によるものであるか否かを判定する判定部と、該判定部による判定結果を考慮して前記交差点における前記運転者の安全確認動作を評価する評価部とを装備する。【選択図】図４

Description

本発明は運転評価装置、運転評価方法、及び運転評価プログラムに関する。

特許文献１には、車両を運転する運転者の脇見を検出し、運転者に脇見による危険を回避させるための動作を行う脇見検出システムが開示されている。特許文献１記載の脇見検出システムは、撮像装置及び脇見検出装置を含んで構成されている。

前記撮像装置は、運転者の顔をほぼ正面から撮影できる位置に設置され、撮影した画像（顔画像）を前記脇見検出装置に供給する。前記脇見検出装置は、視線検出部、脇見検出部、及び車両制御部を含んで構成されている。

前記視線検出部は、顔画像に基づいて、運転者の視線の方向を検出する。前記脇見検出部は、運転者の視線の方向に基づいて、運転者の上下方向および左右方向の脇見を検出する。前記車両制御部は、自車および自車に設けられている各種の車載装置の動作を制御することにより、危険度に応じた強さで運転者に脇見に対する注意を促す。

［発明が解決しようとする課題］
特許文献１記載の脇見検出システムでは、前記撮像装置が運転者の顔をほぼ正面から撮影できる位置に設置されている。したがって、前記撮像装置により、運転者の左右の視線方向を左右同じ範囲で検出することが可能となっている。

ところで、このようなシステムにおいて、撮像装置を運転者の正面付近に設置できない場合もある。例えば、撮像装置がダッシュボードの中央付近に設置される場合もある。この位置から右ハンドル車の運転者を撮像すると、撮像装置が運転者の左斜め前方に位置するため、撮像装置では、運転者の右方向の顔の向きの検出範囲が左方向と比べて狭くなる。脇見検出であれば、右方向の顔の向きの検出範囲が左方向と比べて、ある程度狭くなったとしても、視線の方向が所定の範囲を超えているか否かを判定できればよいため、該判定に与える影響は比較的小さい。

しかしながら、脇見検出ではなく、交差点における運転者の安全確認動作を検出する場合は、右方向の顔の向きの検出範囲が左方向と比べて狭くなることによる影響が大きくなる。

例えば、交差点で右折する時に運転者が右方向（右前方から右後方）の安全を確認する場合、運転者は右方向へ大きく顔を振り向ける。特に、トラックやバスなどの車長が長い大型車両になるほど、運転者の右方向へ顔の振り角度が大きくなる。さらに、交通状況などによっては、運転者が運転席の窓から頭を出して右後方を確認する場合もある。そのため、撮像装置で安全確認中の運転者の顔を適切に検出できない場合も生じる。

このような場合、特許文献１記載の脇見検出装置では、撮像装置で運転者の顔が検出されない現象が、安全確認によるものなのか否かを適切に判定できず、運転者が安全確認を行っているのに、誤って脇見と判定して運転者に注意を促すといった処理がなされる虞があるという課題があった。

特許第５０８２８３４号公報

課題を解決するための手段及びその効果

本発明は上記課題に鑑みなされたものであって、交差点において運転者が安全確認しているか否かをより適切に判定することができる運転評価装置、運転評価方法、及び運転評価プログラムを提供することを目的としている。

上記目的を達成するために本開示に係る運転評価装置（１）は、車両の運転者の運転を評価する運転評価装置であって、
前記車両が交差点を通過する間に検出された、前記運転者の顔が検出されている顔検出状態と前記運転者の顔が検出されていない顔非検出状態とに関するデータを取得するデータ取得部と、
該データ取得部で取得された前記データが示す、前記顔検出状態と前記顔非検出状態との時間的関係に基づいて、前記顔非検出状態が前記運転者の安全確認動作によるものであるか否かを判定する判定部と、
該判定部による判定結果を考慮して前記交差点における前記運転者の安全確認動作を評価する評価部とを備えていることを特徴としている。

上記運転評価装置（１）によれば、前記データ取得部で取得された前記データが示す、前記顔検出状態と前記顔非検出状態との時間的関係に基づいて、前記顔非検出状態が前記運転者の安全確認動作によるものであるか否かが判定される。したがって、前記車両が交差点を通過する間に前記顔非検出状態が検出された場合に、該顔非検出状態が前記運転者の安全確認動作によるものであるか否かを適切に判定することができ、前記交差点における前記運転者の安全確認動作を精度よく評価することができる。

また本開示に係る運転評価装置（２）は、上記運転評価装置（１）において、前記判定部が、前記顔非検出状態の前後少なくともいずれかの前記顔検出状態における前記運転者の顔の向きの時間的変化を考慮して、前記顔非検出状態が前記運転者の安全確認動作によるものであるか否かを判定するものであることを特徴としている。

上記運転評価装置（２）によれば、前記判定部において、前記顔非検出状態の前後少なくともいずれかの前記顔検出状態における前記運転者の顔の向きの時間的変化を考慮して、前記顔非検出状態が前記運転者の安全確認動作によるものであるか否かが判定される。したがって、前記顔非検出状態の前後少なくともいずれかの前記顔検出状態における前記運転者の顔の向きの時間的変化を考慮することにより、前記顔非検出状態が前記運転者の安全確認動作によるものであるか否かをより正確に判定することができ、前記交差点における前記運転者の安全確認動作をさらに精度よく評価することができる。

また本開示に係る運転評価装置（３）は、上記運転評価装置（１）又は（２）において、前記判定部が、前記データ取得部で取得された前記データが、前記顔検出状態から前記顔非検出状態になって所定時間内に再び前記顔検出状態に戻ったことを示すものである場合、前記顔非検出状態が前記運転者の安全確認動作によるものであると判定することを特徴としている。

上記運転評価装置（３）によれば、前記データ取得部で取得された前記データが、前記顔検出状態から前記顔非検出状態になって所定時間内に再び前記顔検出状態に戻ったことを示すものである場合、前記顔非検出状態が前記運転者の安全確認動作によるものであると判定される。したがって、前記車両が交差点を通過する間における前記顔非検出状態が前記運転者の安全確認動作によるものであるか否かをより正確に判定することができ、前記交差点における前記運転者の安全確認動作をさらに精度よく評価することができる。

また本開示に係る運転評価装置（４）は、上記運転評価装置（１）又は（２）において、前記判定部が、前記データ取得部で取得された前記データが、前記顔検出状態から前記顔非検出状態になって所定時間内に再び前記顔検出状態に戻らなかったことを示すものである場合、前記顔非検出状態が前記運転者の安全確認動作によるものではないと判定することを特徴としている。

上記運転評価装置（４）によれば、前記データ取得部で取得された前記データが、前記顔検出状態から前記顔非検出状態になって所定時間内に再び前記顔検出状態に戻らなかったことを示すものである場合、前記顔非検出状態が前記運転者の安全確認動作によるものではないと判定される。したがって、前記顔非検出状態が前記運転者の安全確認動作によるものではない場合も適切に判定することができ、前記交差点における前記運転者の安全確認動作を正確に評価することができる。

また本開示に係る運転評価装置（５）は、上記運転評価装置（１）〜（３）のいずれかにおいて、前記評価部が、前記判定部により、前記顔非検出状態が前記運転者の安全確認動作によるものであると判定された場合、前記顔非検出状態において前記運転者の安全確認動作が行われたものとして評価することを特徴としている。

上記運転評価装置（５）によれば、前記判定部により前記顔非検出状態が前記運転者の安全確認動作によるものであると判定された場合、前記顔非検出状態において前記運転者の安全確認動作が行われたものとして適切に評価することができる。

また本開示に係る運転評価方法は、車両の運転者の運転を評価する運転評価方法であって、
前記車両が交差点を通過する間に検出された、前記運転者の顔が検出されている顔検出状態と前記運転者の顔が検出されていない顔非検出状態とに関するデータを取得するデータ取得ステップと、
該データ取得ステップにより取得された前記データが示す、前記顔検出状態と前記顔非検出状態との時間的関係に基づいて、前記顔非検出状態が前記運転者の安全確認動作によるものであるか否かを判定する判定ステップと、
該判定ステップによる判定結果を考慮して前記交差点における前記運転者の安全確認動作を評価する評価ステップとを含むことを特徴としている。

上記運転評価方法によれば、前記データ取得ステップにより取得された前記データが示す、前記顔検出状態と前記顔非検出状態との時間的関係に基づいて、前記顔非検出状態が前記運転者の安全確認動作によるものであるか否かを判定する。したがって、前記車両が交差点を通過する間に前記顔非検出状態が検出された場合に、該顔非検出状態が前記運転者の安全確認動作によるものであるか否かを適切に判定することができ、前記交差点における前記運転者の安全確認動作を精度よく評価することができる。

また本開示に係る運転評価プログラムは、車両の運転者の運転を評価する処理を少なくとも１つのコンピュータに実行させる運転評価プログラムであって、
前記少なくとも１つのコンピュータに、
前記車両が交差点を通過する間に検出された、前記運転者の顔が検出されている顔検出状態と前記運転者の顔が検出されていない顔非検出状態とに関するデータを取得するデータ取得ステップと、
該データ取得ステップにより取得された前記データが示す、前記顔検出状態と前記顔非検出状態との時間的関係に基づいて、前記顔非検出状態が前記運転者の安全確認動作によるものであるか否かを判定する判定ステップと、
該判定ステップによる判定結果を考慮して前記交差点における前記運転者の安全確認動作を評価する評価ステップとを実行させることを特徴としている。

上記運転評価プログラムによれば、前記データ取得ステップにより取得された前記データが示す、前記顔検出状態と前記顔非検出状態との時間的関係に基づいて、前記顔非検出状態が前記運転者の安全確認動作によるものであるか否かを判定する。したがって、前記車両が交差点を通過する間に前記顔非検出状態が検出された場合に、該顔非検出状態が前記運転者の安全確認動作によるものであるか否かを適切に判定することができ、前記交差点における前記運転者の安全確認動作を精度よく評価することができる装置を実現することができる。

実施の形態に係る運転評価装置が適用される運転評価システムの一例を示す概略構成図である。 実施の形態に係る運転評価システムで用いられる車載機の要部を概略的に示すブロック図である。 車載機からサーバ装置に送信されるデータの構造の一例を示す図である。 実施の形態に係るサーバ装置の特徴部分を示す機能構成ブロック図である。 実施の形態に係る車載機のドライバモニタリング部が行う処理動作を示すフローチャートである。 実施の形態に係る車載機の制御部が行う処理動作を示すフローチャートである。 実施の形態に係るサーバ装置の中央処理装置が行う処理動作を示すフローチャートである。 実施の形態に係るサーバ装置の中央処理装置が行う安全確認評価の処理動作を示すフローチャートである。 実施の形態に係るサーバ装置の中央処理装置が行う安全確認評価の処理動作を示すフローチャートである。

以下、本発明に係る運転評価装置、運転評価方法、及び運転評価プログラムの実施の形態を図面に基づいて説明する。

［適用例］
図１は、実施の形態に係る運転評価装置が適用される運転評価システムの一例を示す概略構成図である。
運転評価システム１は、車両２の運転者３の運転評価を行うためのシステムであって、少なくとも１台以上の車両２に搭載される車載機１０と、各車載機１０で取得されたデータを処理する少なくとも１つ以上のサーバ装置４０とを含んで構成されている。サーバ装置４０が、本発明に係る「運転評価装置」の一例である。

車載機１０が搭載される車両２は、特に限定されない。本適用例では、各種の事業を営む事業者が管理する車両が対象とされ得る。例えば、運送事業者が管理するトラック、バス事業者が管理するバス、タクシー事業者が管理するタクシー、カーシェアリング事業者が管理するカーシェア車両、レンタカー事業者が管理するレンタカー、会社が所有している社有車、又はカーリース事業者からリースして使用する社有車などが対象とされ得る。

車載機１０とサーバ装置４０とは、通信ネットワーク４を介して通信可能に構成されている。通信ネットワーク４は、基地局を含む携帯電話網（３Ｇ／４Ｇ）や無線ＬＡＮ（Local Area Network）などの無線通信網を含んでもよいし、公衆電話網などの有線通信網、インターネット、又は専用網などの電気通信回線を含んでもよい。

また、車両２を管理する事業者の端末装置８０（以下、事業者端末という。）が、通信ネットワーク４を介してサーバ装置４０と通信可能に構成されている。事業者端末８０は、通信機能を備えたパーソナルコンピュータでもよいし、携帯電話、スマートフォン、又はタブレット装置などの携帯情報端末などでもよい。また、事業者端末８０が、通信ネットワーク４を介して車載機１０と通信可能に構成されてもよい。

車載機１０は、車両２の運転者３の状態をモニタリングするとともに、運転者３の運転評価に用いるデータを取得し、例えば、所定の事象が検出されたときに取得したデータをサーバ装置４０へ送信する装置である。
車載機１０は、車両２の位置及び車両２の挙動を検出する処理などを行うプラットフォーム部１１と、運転者３の画像を撮像して、運転者３の状態を検出するドライバモニタリング部２０とを含んで構成されている。運転者３の状態を示すデータには、運転者３の画像から検出された運転者３の顔の向きなどの顔画像情報が含まれている。また、車両２の車外と車内をそれぞれ撮影するドライブレコーダ部３０が車載機１０に接続されている。

車載機１０は、プラットフォーム部１１とドライバモニタリング部２０とが１つの筐体内に収納されたコンパクトな構成となっている。車載機１０の車内設置箇所は、ドライバモニタリング部２０の撮像部で少なくとも運転者の顔を含む視野を撮像できる位置であれば、特に限定されない。例えば、車載機１０は、車両２のダッシュボード中央付近に設置され得るが、ハンドルコラム部分、メーターパネル付近、ルームミラー近傍位置、又はＡピラー部分などに設置されてもよい。

車載機１０は、例えば、車両２が交差点を通過（例えば、右折又は左折など）したことを検出すると、交差点を通過しているときに、ドライバモニタリング部２０とプラットフォーム部１１とで検出された、運転者３の状態、車両２の位置、及び車両２の挙動を含むデータをサーバ装置４０へ送信する処理を実行する。

サーバ装置４０は、通信ユニット４１、サーバコンピュータ５０、及び記憶ユニット６０を含んで構成され、これらが通信バス４２を介して接続されている。

通信ユニット４１は、通信ネットワーク４を介して、車載機１０や事業者端末８０などとの間で各種のデータや信号の送受信を実現するための通信装置で構成されている。

サーバコンピュータ５０は、１つ以上のＣＰＵ(Central Processing Unit)を含んで構成される中央処理装置５１と、制御プログラム５２が記憶されたメインメモリ５３とを含んで構成されている。中央処理装置５１は、メインメモリ５３中の制御プログラム５２に従って、各種処理を実行するようになっている。制御プログラム５２に、本発明に係る「運転評価プログラム」の一例が含まれている。

記憶ユニット６０は、例えば、ハードディスクドライブ、ソリッドステートドライブなど、１つ以上の大容量記憶装置で構成され、データ蓄積部６１、評価データ記憶部６２、及び運転者３の情報を記憶する運転者情報記憶部６３を含んで構成されている。

サーバ装置４０は、各車載機１０から所定の事象が検出されたときに送信されてきた、運転者３の状態、車両２の位置、及び車両２の挙動を含むデータを取得して、記憶ユニット６０のデータ蓄積部６１に蓄積する。

サーバ装置４０は、データ蓄積部６１に蓄積された各車載機１０のデータを用いて、各運転者３の運転評価を行う。該運転評価の項目には、交差点における運転者の安全確認動作に関する評価が含まれているが、さらに運転者の運転操作行為に関する評価、運転時の集中状態に関する評価などの項目が含まれてもよい。

サーバ装置４０は、各車載機１０から取得したデータを用いて、各車両２の一日の運転が終了した後に、各項目の評価処理を実行してもよいし、又は一定期間毎に、該一定期間内における各項目の評価処理を実行してもよく、運転評価処理の実行タイミングは特に限定されない。そして、サーバ装置４０は、前記運転評価処理で得られた各運転者３の運転評価データを記憶ユニット６０の評価データ記憶部６２に記憶する処理を実行する。

本実施の形態に係るサーバ装置４０の特徴の１つは、交差点における運転者３の安全確認動作の判定処理にある。
交差点における運転者３の安全確認動作の判定処理は、データ蓄積部６１に蓄積されたデータに基づいて実行される。
データ蓄積部６１に蓄積されるデータには、車両２が交差点を通過（例えば、右折又は左折）しているときに、車載機１０（ドライバモニタリング部２０、プラットフォーム部１１）で検出された、運転者３の状態、車両２の位置、及び車両２の挙動を含むデータが含まれている。

運転者３の状態を示すデータには、ドライバモニタリング部２０で検出される、運転者３の顔の向きなどの顔の検出状態に関するデータ（以下、このデータを顔画像情報ともいう）が含まれている。
車載機１０が、例えば、車両２のダッシュボードの中央付近に設置された場合、この位置から、車載機１０のドライバモニタリング部２０で右ハンドル車の運転者３の画像を撮像すると、車載機１０が運転者３の左斜め前方に位置するため、運転者３の右方向の顔の向きの検出範囲が左方向と比べて狭くなる。

そのため、車両２が、例えば、交差点を右折するときに、運転者３が顔を右側に大きく振り、右方向を確認した場合、ドライバモニタリング部２０で運転者３の顔の向きを検出できない期間が生じることもある。
また、車両２が、トラックやバスなどの車長が長い大型車両である場合、交差点を右折するときに、運転者３が運転席の窓から頭を出して右方向を確認すると、ドライバモニタリング部２０で運転者３の顔を検出できない期間が生じることもある。なお、このような現象は、車載機１０が車両２のダッシュボードの中央付近以外の場所に設置された場合、車両２が左ハンドル車である場合、又は車両２が交差点を左折する場合であっても生じ得るものである。

このような場合、運転者３の状態を示すデータには、運転者３の顔（顔の向きを含む）が検出されていない状態のデータが含まれることとなる。
そこで、実施の形態に係るサーバ装置４０は、車両２が交差点を通過しているときの運転者３の状態を示すデータに、運転者３の顔（顔の向きを含む）が検出されていない状態（以下、顔非検出状態ともいう）のデータが含まれている場合、顔非検出状態が運転者３の安全確認動作によるものであるか否かを判定し、該判定結果を考慮して交差点における運転者の安全確認動作を評価する処理を実行する。

顔非検出状態が運転者３の安全確認動作によるものであるか否かの判定は、例えば、車両２が交差点を通過（右折又は左折）しているときの運転者３の顔が検出されている状態（以下、顔検出状態ともいう）と運転者３の顔非検出状態との時間的関係に基づいて判定される。

例えば、交差点で曲がる時（右折又は左折する時）に運転者３が曲がる方向を確認する場合、運転者３の顔は、正面方向を向いた状態から曲がる方向に振られ、その後正面方向に振られ、元の正面方向を向いた状態に戻る。
したがって、サーバ装置４０は、車載機１０から取得したデータが、交差点で曲がる時に運転者３の顔の向きが曲がる方向に変化して、顔検出状態から顔非検出状態になって所定の第１の時間内に再び顔検出状態に戻ったことを示すものである場合、顔非検出状態が運転者３の安全確認動作によるものであると判定してもよい。前記第１の時間は、安全確認に必要かつ適切な時間（例えば、１秒前後）に設定される。

また、顔非検出状態が運転者３の安全確認動作によるものであるか否かの判定は、顔非検出状態の前後少なくともいずれかの顔検出状態における運転者３の顔の向きの時間的変化を考慮して判定してもよい。

例えば、サーバ装置４０は、車載機１０から取得したデータが、車両２が交差点で曲がる時に、運転者３の曲がる方向への顔の向き（振り角度）が、経時的に大きくなった後に、顔非検出状態になり、その後、振り角度が経時的に小さくなる変化を示すものである場合、顔非検出状態が運転者３の安全確認動作によるものであると判定してもよい。

または、サーバ装置４０は、車載機１０から取得したデータが、車両２が交差点で曲がる時に、運転者３の曲がる方向への顔の向き（振り角度）が、経時的に大きくなった後に、顔非検出状態になり、所定時間内に再び顔検出状態に戻ったことを示すものである場合、顔非検出状態が運転者３の安全確認動作によるものであると判定してもよい。

または、サーバ装置４０は、車載機１０から取得したデータが、車両２が交差点で曲がる時に、運転者３の顔の向きが曲がる方向に変化し、顔検出状態から顔非検出状態になって、その後、運転者３の曲がる方向への顔の向き（振り角度）が経時的に小さくなる変化を示すものである場合、顔非検出状態が運転者３の安全確認動作によるものであると判定してもよい。

一方、サーバ装置４０は、車載機１０から取得したデータが、車両２が交差点で曲がる時に、顔検出状態から顔非検出状態になって所定の第２の時間内に再び顔検出状態に戻らなかったことを示すものである場合、顔非検出状態が運転者３の安全確認動作によるものではないと判定してもよい。前記第２の時間は、前記第１の時間より長く、運転者３が正常に運転できない状態であると判定する時間に設定される。

このようなサーバ装置４０によれば、車両２が交差点を通過する間に顔非検出状態が検出された場合であっても、該顔非検出状態が運転者３の安全確認動作によるものであるか否かを適切に判定することが可能となり、交差点における運転者３の安全確認動作を精度よく評価することが可能となる。

［構成例］
図２は、実施の形態に係る運転評価システム１で用いられる車載機１０の要部を概略的に示すブロック図である。
車載機１０は、プラットフォーム部１１及びドライバモニタリング部２０を含んで構成されている。また、車載機１０にドライブレコーダ部３０が接続されている。

プラットフォーム部１１には、車両２の加速度を測定する加速度センサ１２、車両２の回転角速度を検出する角速度センサ１３、及び車両２の位置を検出するＧＰＳ（Global Positioning System）受信部１４が装備されている。また、プラットフォーム部１１には、通信ネットワーク４を介して外部機器と通信処理を行う通信部１５、警告などを行うための所定の音や音声などを出力する報知部１６、記憶部１７、及び外部インターフェース（外部Ｉ／Ｆ）１８が装備されている。さらにプラットフォーム部１１には、各部の処理動作を制御する制御部１９が装備されている。

加速度センサ１２は、例えば、ＸＹＺ軸の３方向の加速度を測定する３軸加速度センサで構成されている。３軸加速度センサには、静電容量型の他、ピエゾ抵抗型などの半導体方式の加速度センサを用いることができる。なお、加速度センサ１２には、２軸、１軸の加速度センサを用いてもよい。加速度センサ１２で測定された加速度データが、検出時刻と対応付けて制御部１９のＲＡＭ１９ｂに記憶される。

角速度センサ１３は、少なくとも鉛直軸回り（ヨー方向）の回転に応じた角速度、すなわち、車両２の左右方向への回転（旋回）に応じた角速度データを検出可能なセンサ、例えば、ジャイロセンサ（ヨーレートセンサともいう）で構成されている。
なお、角速度センサ１３には、鉛直軸回りの１軸ジャイロセンサの他、左右方向の水平軸回り（ピッチ方向）の角速度も検出する２軸ジャイロセンサ、さらに前後方向の水平軸回り（ロール方向）の角速度も検出する３軸ジャイロセンサを用いてもよい。これらジャイロセンサには、振動式ジャイロセンサの他、光学式、又は機械式のジャイロセンサを用いることができる。

また、角速度センサ１３の鉛直軸回りの角速度の検出方向については、例えば、時計回りを正方向に、反時計回りを負方向に設定してもよい。この場合、車両２が右方向に旋回すれば正の角速度データが検出され、左方向に旋回すれば負の角速度データが検出される。角速度センサ１３では、所定の周期（例えば、数十ｍｓ周期）で角速度が検出され、検出された角速度データが、例えば、検出時刻と対応付けて制御部１９のＲＡＭ１９ｂに記憶される。なお、加速度センサ１２と角速度センサ１３には、これらが一つのパッケージ内に実装された慣性センサを用いてもよい。

ＧＰＳ受信部１４は、アンテナ１４ａを介して人工衛星からのＧＰＳ信号を所定周期で受信して、現在地の位置データ（緯度、及び経度）を検出する。ＧＰＳ受信部１４で検出された位置データは、検出時刻と対応付けて制御部１９のＲＡＭ１９ｂに記憶される。なお、車両２の位置を検出する装置は、ＧＰＳ受信部１４に限定されるものではない。例えば、日本の準天頂衛星、ロシアのグロナス（GLONASS）、欧州のガリレオ（Galileo）、又は中国のコンパス（Compass）等の他の衛星測位システムに対応した測位装置を用いてもよい。

通信部１５は、通信ネットワーク４を介してサーバ装置４０にデータ出力処理などを行う通信モジュールを含んで構成されている。

記憶部１７は、例えば、メモリーカードなどの着脱可能な記憶装置、又はハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）などの１つ以上の記憶装置で構成されている。記憶部１７には、例えば、加速度センサ１２、角速度センサ１３、ＧＰＳ受信部１４、ドライバモニタリング部２０、又はドライブレコーダ部３０から取得したデータなどが記憶される。

外部Ｉ／Ｆ１８は、ドライブレコーダ部３０などの車載機器との間でデータや信号の授受を行うためのインターフェース回路や接続コネクタなどを含んで構成されている。

制御部１９は、ＣＰＵ(Central Processing Unit)１９ａ、ＲＡＭ(Random Access Memory)１９ｂ、及びＲＯＭ(Read Only Memory)１９ｃを含むマイクロコンピュータで構成されている。制御部１９は、取得した各種データをＲＡＭ１９ｂ又は記憶部１７に記憶する処理を行う。また、制御部１９は、ＲＯＭ１９ｃに記憶されたプログラムの他、必要に応じてＲＡＭ１９ｂ又は記憶部１７に記憶された各種データを読み出して、プログラムを実行する。

ドライバモニタリング部２０は、ドライバカメラ２１、画像解析部２２、及びインターフェース（Ｉ／Ｆ）２３を含んで構成されている。
ドライバカメラ２１は、例えば、図示しないレンズ部、撮像素子部、光照射部、及びこれら各部を制御するカメラ制御部などを含み、撮像部として構成される。

ドライバカメラ２１の仕様（例えば、画角や画素数（縦×横）など）及び位置姿勢（例えば、取付角度や所定の原点（ハンドル中央位置など）からの距離など）を含む情報がドライバモニタリング部２０又はプラットフォーム部１１に記憶されてもよい。また、ドライバモニタリング部２０は、プラットフォーム部１１と一体に構成される形態の他、プラットフォーム部１１と別体で構成されてもよい。

前記撮像素子部は、例えば、ＣＣＤ(Charge Coupled Device)、又はＣＭＯＳ(Complementary Metal Oxide Semiconductor)などの撮像素子、フィルタ、及びマイクロレンズなどを含んで構成されている。前記撮像素子部は、可視領域の光を受けて撮像画像を形成できるものを含む他、近赤外線などの赤外線又は紫外線を受けて撮像画像を形成できるＣＣＤ、ＣＭＯＳ、或いはフォトダイオード等の赤外線センサを含んでもよい。前記光照射部は、ＬＥＤ(Light Emitting Diode)などの発光素子を含み、また、昼夜を問わず運転者の状態を撮像できるように赤外線ＬＥＤなどを用いてもよい。ドライバカメラ２１は、単眼カメラでもよいし、ステレオカメラであってもよい。

前記カメラ制御部は、例えば、プロセッサなどを含んで構成されている。前記カメラ制御部が、前記撮像素子部や前記光照射部を制御して、該光照射部から光（例えば、近赤外線など）を照射し、前記撮像素子部でその反射光を撮像する制御などを行う。ドライバカメラ２１は所定のフレームレート（例えば、毎秒３０〜６０フレーム）で画像を撮像し、ドライバカメラ２１で撮像された画像のデータが画像解析部２２へ出力される。

画像解析部２２は、例えば、画像処理プロセッサなどを含んで構成され、ドライバカメラ２１で撮像された画像から運転者の顔の有無、運転者の顔の向き、視線の方向、及び目開度のうちの少なくとも運転者の顔の有無を含む顔画像情報を検出する処理などを行う。画像解析部２２で検出された運転者の顔画像情報、画像データ、及び撮像日時データが、インターフェース（Ｉ／Ｆ）２３を介してプラットフォーム部１１に送出され、プラットフォーム部１１のＲＡＭ１９ｂ又は記憶部１７に記憶される。

画像解析部２２で検出される運転者の顔の向きは、例えば、運転者の顔のＸ軸（左右軸）回りの角度(上下の向き)であるピッチ（Pitch）角、顔のＹ軸(上下軸)回りの角度（左右の向き）であるヨー(Yaw)角、及び顔のＺ軸（前後軸）回りの角度（左右傾き）であるロール(Roll)角で示してよく、少なくとも左右の向きを示すヨー角が含まれる。またこれらの角度は、所定の基準方向に対する角度で示すことができ、例えば、前記基準方向が、運転者の正面方向に設定されてもよい。

また、画像解析部２２で検出される運転者の視線の方向は、例えば、画像から検出された、運転者の顔の向きと、目領域の情報（目頭、眼尻、又は瞳孔の位置など）との関係から推定され、３次元座標上における視線ベクトルＶ（３次元ベクトル）などで示すことができる。視線ベクトルＶは、例えば、運転者の顔のＸ軸（左右軸）回りの角度(上下の向き)であるピッチ角、顔のＹ軸(上下軸)回りの角度（左右の向き）であるヨー角、及び顔のＺ軸（前後軸）回りの角度（左右傾き）であるロール角のうち、少なくとも１つと、前記目領域の情報とから推定されたものでもよい。また、視線ベクトルＶは、その３次元ベクトルの一部の値を顔の向きのベクトルの値と共通（例えば、３次元座標の原点を共通）にして示したり、顔の向きのベクトルを基準とした相対角度（顔の向きのベクトルの相対値）で示したりしてもよい。

また、画像解析部２２で検出される運転者の目開度は、例えば、画像から検出された、運転者の目領域の情報（目頭、眼尻、上下のまぶたの位置、又は瞳孔の位置など）を基に推定される。

プラットフォーム部１１の外部Ｉ／Ｆ１８には、ドライブレコーダ部３０が接続されている。ドライブレコーダ部３０は、車外カメラ３１と車内カメラ３２とを含んで構成されている。

車外カメラ３１は、車両２の前方の画像を撮像するカメラであり、車内カメラ３２は、車両２の室内の画像を撮像するカメラである。車外カメラ３１と車内カメラ３２は、例えば、可視光カメラで構成され得るが、近赤外線カメラなどで構成してもよい。

車外カメラ３１と車内カメラ３２は、それぞれ所定のフレームレート（例えば、毎秒３０〜６０フレーム）で画像を撮像し、車外カメラ３１と車内カメラ３２で撮像された画像と撮像日時などのデータがプラットフォーム部１１へ送出され、プラットフォーム部１１のＲＡＭ１９ｂ又は記憶部１７に記憶される。なお、ドライブレコーダ部３０は車外カメラ３１のみ備えた構成であってもよい。

図３は、車載機１０からサーバ装置４０に送信されるデータの構造の一例を示す図である。
車載機１０からサーバ装置４０に送信されるデータには、車載機１０の識別情報（シリアルナンバー等）、送信日時、顔検出フラグＦのデータ（例えば、Ｆ＝１、又はＦ＝０）、運転者の顔の向き（ピッチ、ヨー、及びロール）、視線の方向（ピッチ、及びヨー）、目開度（右目、及び左目）、車両の加速度（前後、左右、及び上下）、角速度（ヨー）、運転者画像、車外画像、車両の位置データ（緯度、及び経度）、及び走行速度が含まれている。顔検出フラグＦは、ドライバカメラ２１で撮像された画像から運転者の顔が検出された顔検出状態（Ｆ＝１）と運転者の顔が検出されていない顔非検出状態（Ｆ＝０）を示すものである。なお、顔検出フラグＦが０に設定された場合に、サーバ装置４０へ送信されるデータには、顔の向き、視線の方向、目開度、及び運転者画像は含まれない。また、サーバ装置４０に送信されるデータの構造は、図３に示した構造に限定されるものではない。

図３に例示した構造のデータは、例えば、車載機１０が、車両２が交差点を通過したことを検出した場合に送信される。車載機１０は、例えば、角速度センサ１３で検出された角速度の積分値が所定の閾値（交差点進入を推定する閾値）を超えてから所定時間が経過した場合に、車両２が交差点を通過したと判断することが可能となっている。

図４は、実施の形態に係るサーバ装置４０の特徴部分を示す機能構成ブロック図である。
サーバコンピュータ５０の中央処理装置５１は、データ取得部５４、判定部５５、及び評価部５６を含んで構成されている。また、中央処理装置５１は、検出部５７を備えている。

データ取得部５４は、運転評価を行う対象の車載機１０から取得した所定の運転期間（日、週、又は月単位などの期間）のデータをデータ蓄積部６１から取得する。データ蓄積部６１から取得するデータには、車載機１０が搭載された車両２が各交差点を通過する間の運転者３の状態を示すデータが含まれている。このデータには、車両２が交差点を通過する間に検出された、運転者３の顔が検出されている顔検出状態と運転者３の顔が検出されていない顔非検出状態とを示すデータが含まれている。また、運転者３の状態を示すデータに顔画像情報が含まれていてもよい。

判定部５５は、データ取得部５４で取得されたデータ、すなわち、車両２が各交差点を通過（例えば、右折又は左折）する間に検出された、運転者３の顔検出状態と顔非検出状態との検出データ（例えば、顔検出フラグＦのデータ）を読み込み、これら検出データが示す各交差点を通過する間における顔検出状態と顔非検出状態との時間的関係に基づいて、顔非検出状態が運転者３の安全確認動作によるものであるか否かを判定する処理を実行する。

例えば、判定部５５は、データ取得部５４で取得されたデータが、車両２が交差点を通過する間に顔非検出状態を示す検出データである場合、顔非検出状態の前後少なくともいずれかの顔検出状態における運転者３の顔の向きの時間的変化（例えば、角度データの経時変化）を考慮して、顔非検出状態が運転者３の安全確認動作によるものであるか否かを判定してもよい。

顔非検出状態の前後少なくともいずれかの顔検出状態における運転者３の顔の向きの時間的変化には、例えば、車両２が交差点で曲がる時に、運転者３の曲がる方向への顔の向きを示す角度データが、経時的に大きくなった後に顔非検出状態になる変化、又は顔非検出状態となった後に検出された角度データが経時的に小さくなる変化のいずれかが含まれる。

または、判定部５５は、データ取得部５４で取得されたデータが、車両２が交差点を通過する間に、顔検出状態から顔非検出状態になって所定の第１の時間内に再び顔検出状態に戻ったことを示すものである場合、顔非検出状態が運転者３の安全確認動作によるものであると判定してもよい。前記第１の時間は、安全確認に必要かつ適切な時間（例えば、１秒前後）に設定される。

一方、判定部５５は、データ取得部５４で取得されたデータが、車両２が交差点を通過するときに、顔検出状態から顔非検出状態になって所定の第２の時間内に再び顔検出状態に戻らなかったことを示すものである場合、顔非検出状態が運転者３の安全確認動作によるものではないと判定してもよい。前記第２の時間は、前記第１の時間より長く、運転者３が正常に運転できない状態であると判定する時間に設定される。

評価部５６は、判定部５５で判定された結果を取得して、判定結果を考慮して交差点における運転者３の安全確認動作を評価する処理を実行する。
例えば、判定部５５により、交差点を通過するときに検出された顔非検出状態が運転者３の安全確認動作によるものであると判定された場合、評価部５６は、顔非検出状態が安全確認動作によるものである、すなわち、交差点で安全確認が行われたものとして運転者３の運転を評価する。

また、判定部５５により、交差点を通過するときに検出された顔非検出状態が運転者３の安全確認動作によるものでないと判定された場合、評価部５６は、顔非検出状態が安全確認動作によるものではない、すなわち、交差点で安全確認が行われていないものとして運転者３の運転を評価する。

次に、中央処理装置５１のデータ取得部５４、判定部５５、評価部５６、及び検出部５７で実行される処理の一例について説明する。
検出部５７は、車両２の交差点への進入時刻と曲がる方向を検出する処理を行う。例えば、検出部５７は、データ取得部５４で取得された角速度データ（車載機１０から交差点を通過した後に送信されてきた角速度データ）の積分値を演算し、演算された積分値が所定の積分比率に到達した時刻を交差点への進入時刻として推定する。また、角速度データの正負により、車両２が交差点を曲がる方向を推定する。例えば、正の値の場合は右折、負の値の場合は左折と推定する。

また、検出部５７は、データ取得部５４で取得した顔画像情報に基づいて、進入時刻の前後所定時間における運転者の顔の向きの振り角度及び振り時間を検出する。また、検出部５７は、運転者３の顔画像情報に含まれている運転者の顔の向きを示す角度データ（例えば、ヨー方向の角度データ）に基づいて、運転者３の顔の向きの時間的変化（例えば、角度データの経時変化）を検出してもよい。

次に評価部５６は、進入時刻より前の所定時間（進入前）における振り角度及び振り時間に基づいて、交差点への進入前の安全確認動作を評価する処理を行う。

例えば、右方向の安全確認については、（１）右方向の確認タイミングが適切であるか否か、（２）右方向への振り角度が所定角度以上であるか否か、（３）前記所定角度以上の状態が所定時間以上継続しているか否かを判定する。上記（１）右方向の確認タイミングが適切であるか否かは、例えば、進入時刻の所定時間前までに、右方向への振り角度が所定角度以上になったか否かにより判定することができる。

上記（２）、（３）の状態を判定する場合において、右方向への振り角度が検出できない、すなわち顔非検出状態を示すデータを取得している期間があった場合、判定部５５が、顔検出状態と顔非検出状態との時間的関係に基づいて、顔非検出状態が運転者３の右方向の安全確認動作によるものであるか否かを判定する処理を行う。

例えば、データ取得部５４で取得されたデータが、顔検出状態から顔非検出状態になって前記第１の時間内に再び顔検出状態に戻ったことを示すものである場合、顔非検出状態が運転者３の右方向の安全確認動作によるものであると判定される。

または、検出部５７において、顔非検出状態の前に運転者３の顔の向きに時間的変化、例えば、右方向への振り角度が大きくなる経時変化が検出された場合、或いは顔非検出状態の後に運転者３の顔の向きに時間的変化、例えば、右方向への振り角度が小さくなる経時変化が検出された場合、判定部５５は、顔非検出状態が運転者３の右方向の安全確認動作によるものであると判定してもよい。

また一方で、データ取得部５４で取得されたデータが、顔検出状態から顔非検出状態になって前記第２の時間内に再び顔検出状態に戻らなかったことを示すものである場合、顔非検出状態が運転者３の右方向の安全確認動作によるものではないと判定される。

同様に、左方向の安全確認については、（４）左方向の確認タイミングが適切であるか否か、（５）左方向への振り角度が所定角度以上であるか否か、（６）前記所定角度以上の状態が所定時間以上継続しているか否かを判定する。上記（４）左方向の確認タイミングが適切であるか否かは、例えば、進入時刻の所定時間前までに、左方向への振り角度が所定角度以上になったか否かにより判定することができる。

上記（５）、（６）の状態を判定する場合において、左方向への振り角度が検出できない期間があった場合、すなわち顔非検出状態を示すデータを取得している期間があった場合、判定部５５が、顔検出状態と顔非検出状態との時間的関係に基づいて、顔非検出状態が運転者３の左方向の安全確認動作によるものであるか否かを判定する処理を行う。

また、評価部５６は、進入時刻より後の所定時間（すなわち進入中）における、振り角度及び振り時間に基づいて、交差点での進路変更方向、例えば、右折先又は左折先の安全確認動作を評価する処理を行う。
例えば、進路変更方向の安全確認については、（７）進路変更方向の確認タイミングが適切であるか否か、（８）右折又は左折する進路変更方向への振り角度が所定角度以上であるか否か、（９）前記所定角度以上の状態が所定時間以上継続しているか否かを判定する。上記（７）進路変更方向の確認タイミングが適切であるか否かは、例えば、進入時刻より後の所定時間までに、進路変更方向への振り角度が所定角度以上になったか否かにより判定することができる。

上記(８)、（９）の状態を判定する場合において、進路変更方向への振り角度が検出できない期間があった場合、すなわち顔非検出状態を示すデータを取得している期間があった場合、判定部５５が、顔検出状態と顔非検出状態との時間的関係に基づいて、顔非検出状態が運転者３の右折又は左折する進路変更方向への安全確認動作によるものであるか否かを判定する処理を行う。

さらに、評価部５６は、進入時刻の前後所定時間における車両２の走行速度に基づいて、運転者の減速意識を評価する処理を行ってもよい。例えば、（１０）進入時刻の前後所定時間における車両２の走行速度の最高値が、所定の速度（たとえば、交差点を安全に曲がって通過できる上限速度）以下であるかを判定することにより、減速意識の有無を評価してもよい。

評価部５６は、所定の評価条件に設定された各確認行動について、上記項目（１）〜（１０）の判定方法に基づいて評価を行い、交差点毎の評価点を算出する処理を行う。例えば、所定の評価条件に設定された各確認行動について、確認タイミング、確認角度、及び確認時間の評価結果を合計し、必要な統計処理（平均化、又は正規化処理など）を施して、交差点毎の点数又はランク付けによるスコアを算出する。
そして、評価部５６は、算出した交差点毎の評価点を記憶ユニット６０の評価データ記憶部６２に記憶する処理を行う。

また、サーバ装置４０は、クラウドサービスを提供できるように構成されていてもよい。例えば、サーバ装置４０は、Ｗｅｂサーバ、アプリケーションサーバ、及びデータベースサーバを含むサーバシステムで構成されてもよい。Ｗｅｂサーバは、事業者端末８０のブラウザからのアクセス要求などの処理を行う。アプリケーションサーバは、例えば、Ｗｅｂサーバからの要求に応じ、データベースサーバにアクセスして、処理に必要なデータの検索やデータの抽出などの処理を行う。データベースサーバは、例えば、車載機１０から取得した各種データなどを管理し、アプリケーションサーバからの要求に応じて、データの検索、抽出、保存などの処理を行う。

例えば、サーバ装置４０は、事業者端末８０のブラウザなどから要求された各種リクエスト、例えば、Ｗｅｂサイトへのログイン、運転評価報告書の送信リクエストなどを処理する。また、サーバ装置４０は、ブラウザなどを通じて処理結果、例えば、作成した運転評価報告書のデータを事業者端末８０に送信し、事業者端末８０の表示画面に運転評価報告書を表示させる処理を実行する。

事業者は、事業者端末８０の表示画面に表示された各運転者３の運転評価報告書を確認し、各運転者３に対して安全意識の改善を図る指導などを行う。このような指導を行うことにより、運転者３の安全意識を高めて、事故リスクの低減を図ることが可能となる。

［動作例］
図５は、実施の形態に係る車載機１０におけるドライバモニタリング部２０が行う処理動作を示すフローチャートである。本処理動作は、例えば、ドライバカメラ２１で画像が撮像されるタイミング（例えば、毎フレーム、又は所定間隔のフレーム毎）で実行される。

まず、画像解析部２２は、ドライバカメラ２１で撮像された画像を取得する（ステップＳ１）。

次に画像解析部２２は、取得した画像から運転者の顔、又は顔の領域を検出する処理を行う（ステップＳ２）。画像から顔を検出する手法は特に限定されないが、高速で高精度に顔を検出する手法を採用することが好ましい。

次に画像解析部２２は、ステップＳ１で取得した画像から運転者の顔が検出されたか否かを判断する（ステップＳ３）。

画像解析部２２は、ステップＳ３において、運転者の顔が検出されたと判断すれば、次に、顔検出フラグＦに１を設定する（ステップＳ４）。なお、顔検出フラグＦに１が設定されている状態は、顔検出状態であることを示している。

次に画像解析部２２は、ステップＳ２で検出した顔の領域から、目、鼻、口、眉などの顔器官の位置や形状を検出する処理を行う（ステップＳ５）。画像中の顔の領域から顔器官を検出する手法は特に限定されないが、高速で高精度に顔器官を検出できる手法を採用することが好ましい。例えば、画像解析部２２が、３次元顔形状モデルを作成し、これを２次元画像上の顔の領域にフィッティングさせ、顔の各器官の位置と形状を検出する手法が採用され得る。この手法によれば、ドライバカメラ２１の設置位置や画像中の顔の向きなどに関わらず、正確に顔の各器官の位置と形状を検出することが可能となる。画像中の人の顔に３次元顔形状モデルをフィッティングさせる技術として、例えば、特開２００７−２４９２８０号公報に記載された技術を適用することができるが、これに限定されるものではない。

次に画像解析部２２は、ステップＳ５で求めた顔の各器官の位置や形状のデータに基づいて、運転者の顔の向きを検出する（ステップＳ６）。例えば、上記３次元顔形状モデルのパラメータに含まれている、上下回転（Ｘ軸回り）のピッチ角、左右回転（Ｙ軸回り）のヨー角、及び全体回転（Ｚ軸回り）のロール角を運転者の顔の向きに関する情報として検出してもよい。

次に画像解析部２２は、ステップＳ６で求めた運転者の顔の向き、及びステップＳ５で求めた運転者の顔器官の位置や形状、特に目の特徴点（目尻、目頭、及び瞳孔）の位置や形状に基づいて、視線の方向を検出する（ステップＳ７）。
視線の方向は、例えば、様々な顔の向きと視線方向の目の画像の特徴量（目尻、目頭、瞳孔の相対位置、又は強膜（いわゆる白目）部分と虹彩（いわゆる黒目）部分の相対位置、濃淡、テクスチャーなど）とを予め学習器を用いて学習し、これら学習した特徴量データとの類似度を評価することで検出してもよい。または、前記３次元顔形状モデルのフィッティング結果などを用いて、顔の大きさや向きと目の位置などから眼球の大きさと中心位置とを推定するとともに、瞳孔の位置を検出し、眼球の中心と瞳孔の中心とを結ぶベクトルを視線方向として検出してもよい。

次に画像解析部２２は、ステップＳ５で求めた運転者の顔器官の位置や形状、特に目の特徴点（目尻、目頭、瞳孔、及びまぶた）の位置や形状に基づいて、目開度を検出する（ステップＳ８）。

次に画像解析部２２は、ステップＳ４で設定された顔検出フラグＦ＝１のデータと、ステップＳ６で検出した運転者の顔の向きと、ステップＳ７で検出した運転者の視線の方向と、ステップＳ８で検出した運転者の目開度と、撮像時刻とを対応付けて、顔画像情報としてプラットフォーム部１１に送信し（ステップＳ９）、その後、画像解析部２２は、ステップＳ１に戻り、処理を繰り返す。なお、ステップＳ９において送信する顔画像情報に、ステップＳ１で取得した運転者の画像を含めてもよい。また、ステップＳ５〜Ｓ８の処理を省略して、ステップＳ９において、ステップＳ４で設定された顔検出フラグＦ＝１のデータをプラットフォーム部１１に送信してもよい。

また一方、ステップＳ３において、画像解析部２２が、運転者の顔が検出されなかったと判断すれば、次に、顔検出フラグＦに０を設定する（ステップＳ１０）。なお、顔検出フラグＦに０が設定されている状態は、顔非検出状態であることを示している。

次に画像解析部２２は、顔非検出状態を示すデータ、すなわち、顔検出フラグＦ＝０のデータをプラットフォーム部１１に送信し（ステップＳ１１）、その後、画像解析部２２は、ステップＳ１に戻り、処理を繰り返す。

図６は、実施の形態に係る車載機１０における制御部１９が行う処理動作を示すフローチャートである。本処理動作は、例えば、数十ｍｓ〜数秒の所定周期で実行される。

制御部１９は、加速度センサ１２で測定された加速度データを取得してＲＡＭ１９ｂに記憶する（ステップＳ２１）。

また、制御部１９は、角速度センサ１３で検出された角速度データを取得してＲＡＭ１９ｂに記憶する（ステップＳ２２）。

また、制御部１９は、ドライバモニタリング部２０から送信されてきた顔検出情報を取得してＲＡＭ１９ｂに記憶する（ステップＳ２３）。顔検出情報には、各画像に対して設定された顔検出フラグＦのデータ、すなわち、顔検出フラグＦ＝１又はＦ＝０の設定データが含まれている。なお、ステップＳ２３において、顔検出フラグＦが１である顔検出状態の場合には、ドライバモニタリング部２０から顔画像情報も取得するようにしてもよい。

さらに、制御部１９は、ドライブレコーダ部３０から送出されてきたデータ（車外画像と車内画像のデータ）を取得してＲＡＭ１９ｂに記憶する（ステップＳ２４）。

また、制御部１９は、ＧＰＳ受信部１４で検出された位置データを取得する（ステップＳ２５）。なお、ステップＳ２１〜Ｓ２５の処理の順序は問わない。

次に制御部１９は、ステップＳ２５で取得した位置データの単位時間変化に基づいて走行速度を算出し、位置データと走行速度とをＲＡＭ１９ｂに記憶する（ステップＳ２６）。

次に制御部１９は、車両２が交差点に進入したか否かを判断する（ステップＳ２７）。例えば、制御部１９は、角速度の積分値が車両の交差点への進入を示す閾値以上であり、かつ走行速度が交差点への進入を示す所定の上限速度以下であるか否かを判断する。

ステップＳ２７において、制御部１９は、車両２が交差点に進入したと判断すれば、次に制御部１９は、車両２が交差点を通過したか否かを判断する（ステップＳ２８）。例えば、角速度の積分値が、車両が交差点を通過したことを示す閾値以下になり、かつ走行速度が、交差点の通過を示す所定の下限速度以上になったか否かを判断する。

制御部１９が、車両２が交差点を通過したと判断すれば、制御部１９は、車両２が交差点に進入した前後所定時間（数十秒程度）に取得したデータをＲＡＭ１９ｂから読み出し、通信部１５を制御して、交差点通過時のデータとしてサーバ装置４０へ送信する処理を実行する（ステップＳ２９）。その後、制御部１９は、ステップＳ２１に戻り、処理を繰り返す。車載機１０からサーバ装置４０へ送信される、交差点通過時のデータの構造の一例は図３に示している。

なお、制御部１９は、ステップＳ２９の処理に代えて、ＲＡＭ１９ｂから読み出したデータを記憶部１７（例えば、着脱式記憶媒体）に記憶してもよい。そして、一日の走行終了後、運転者３が車載機１０から記憶部１７を取り外し、記憶部１７に記憶されたデータを事業者端末８０に読み込ませて、事業者端末８０がサーバ装置４０に送信するようにしてもよい。

図７は、実施の形態に係るサーバ装置４０における中央処理装置５１が行う処理動作を示すフローチャートである。
中央処理装置５１は、車載機１０から送信されてきたデータを受信したか否かを判断する（ステップＳ３１）。

中央処理装置５１は、車載機１０からデータを受信したと判断すれば、次に、車載機１０から受信したデータを、車載機１０の識別情報と対応付けてデータ蓄積部６１に記憶する（ステップＳ３２）。

その後、中央処理装置５１は、運転者の安全運転行動の評価を実行するタイミングか否かを判断する（ステップＳ３３）。前記評価を実行するタイミングか否かは、例えば、車載機１０から車両２の運転終了を示す信号を受信したか否かで判断してもよい。

中央処理装置５１は、前記評価を実行するタイミングではないと判断すればステップＳ３１に戻る。

一方、中央処理装置５１は、前記評価を実行するタイミングになったと判断すれば、車載機１０が搭載された車両２の運転者３の交差点における安全確認動作の評価処理を行う（ステップＳ３４）。ステップＳ３４で実行される評価処理については、図８Ａ、図８Ｂのフローチャートを用いて説明する。

その後、中央処理装置５１は、評価処理の結果を、車載機１０又は運転者３の情報と対応付けて評価データ記憶部６２に記憶する処理を行い（ステップＳ３５）、処理を終える。

図８Ａ、図８Ｂは、実施の形態に係るサーバ装置４０における中央処理装置５１が行う安全確認評価の処理動作を示すフローチャートの一例である。なお、本フローチャートは、車載機１０が搭載された車両２の１日の運転が終了するまでに通過した各交差点における運転者３の安全確認動作を評価する処理動作を示している。

中央処理装置５１は、データ蓄積部６１から車載機１０の交差点通過時のデータを取得する（ステップＳ４１）。

次に中央処理装置５１は、車両２が交差点に進入した時刻を推定する（ステップＳ４２）。例えば、中央処理装置５１は、交差点通過時のデータに含まれる角速度データの積分値を演算し、演算された積分値が所定の積分比率に到達した時刻を交差点への進入時刻として推定する。

次に中央処理装置５１は、車両２が交差点で曲がる方向を推定する（ステップＳ４３）。例えば、中央処理装置５１は、角速度データの正負により、車両２が交差点で曲がる方向を推定する。例えば、正の値の場合は右折、負の値の場合は左折と推定する。

次に中央処理装置５１は、ステップＳ４１で取得したデータから、交差点への進入時刻の前後所定時間における運転者３の顔検出情報を読み込む（ステップＳ４４）。中央処理装置５１は、交差点通過時のデータに含まれている顔検出情報、すなわち、顔検出フラグＦのデータを読み込む。

次に中央処理装置５１は、交差点への進入時刻より前の所定時間内に、顔非検出状態（顔検出フラグＦ＝０の期間）が検出されたか否かを判断する（ステップＳ４５）。

ステップＳ４５において、中央処理装置５１が、交差点への進入時刻より前の所定時間内に、顔非検出状態が検出されたと判断すれば、中央処理装置５１は、交差点への進入時刻より前に検出された顔非検出状態が、運転者３の安全確認動作によるものであるか否かを判定する（ステップＳ４６）。

中央処理装置５１は、例えば、交差点への進入時刻より前の所定時間内の顔検出情報が、顔検出状態から顔非検出状態になって前記第１の時間内に再び顔検出状態に戻ったことを示すものである場合、顔非検出状態が運転者３の安全確認動作によるものであると判定する。前記第１の時間は、安全確認に必要かつ適切な時間に設定される。

また、中央処理装置５１は、顔非検出状態の前に運転者３の顔の向きに時間的変化、例えば、曲がる方向への顔の振り角度が大きくなる経時変化を検出した場合、又は顔非検出状態の後に運転者３の顔の向きに時間的変化、例えば、曲がる方向への顔の振り角度が小さくなる経時変化を検出した場合、顔非検出状態が運転者３の安全確認動作によるものであると判定してもよい。

ステップＳ４６において、中央処理装置５１は、顔非検出状態が運転者３の安全確認動作によるものであると判定すれば、中央処理装置５１は、顔非検出状態の期間を安全確認動作が行われた期間の一部として評価する（ステップＳ４７）。

そして、次のステップＳ４９において、中央処理装置５１は、安全確認動作が行われた期間の一部として評価された顔非検出状態と、該顔非検出状態の前後の顔検出状態とで検出されたデータに基づいて、交差点進入前の安全確認動作（右又は左方向の確認タイミング、顔の振り角度、及び振り時間など）を、所定の評価条件と比較して評価を行い、ステップＳ５０の処理に進む。

一方、ステップＳ４６において、中央処理装置５１は、顔非検出状態が運転者３の安全確認動作によるものではないと判定すれば、中央処理装置５１は、顔非検出状態の期間を安全確認動作が行われていない期間として評価する（ステップＳ４８）。なお、安全確認動作が行われていない期間を、運転者３が正常に運転できていない期間として評価してもよい。

そして次のステップＳ４９において、中央処理装置５１は、安全確認動作が行われていない期間として評価された顔非検出状態と、該顔非検出状態の前後の顔検出状態とで検出されたデータに基づいて、交差点進入前の安全確認動作（右又は左方向の確認タイミング、顔の振り角度、及び振り時間など）を、所定の評価条件と比較して評価を行い、ステップＳ５０の処理に進む。

また、ステップＳ４５において、中央処理装置５１が、交差点への進入時刻より前の所定時間内に、顔非検出状態が検出されていないと判断すれば、中央処理装置５１は、ステップＳ４９の処理に進み、顔検出状態で検出されたデータに基づいて、交差点進入前の安全確認動作（右又は左方向の確認タイミング、振り角度、及び振り時間など）を、所定の評価条件と比較して評価を行い、ステップＳ５０の処理に進む。

ステップＳ５０において、中央処理装置５１は、交差点への進入時刻より後の所定時間内に、顔非検出状態（顔検出フラグＦ＝０の期間）が検出されたか否かを判断する。ステップＳ５０において、中央処理装置５１が、交差点への進入時刻より後の所定時間内に、顔非検出状態が検出されたと判断すれば、中央処理装置５１は、交差点への進入時刻より後に検出された顔非検出状態が、運転者３の安全確認動作によるものであるか否かを判定する（ステップＳ５１）。

中央処理装置５１は、例えば、交差点への進入時刻より後の所定時間内の顔検出情報が、顔検出状態から顔非検出状態になって前記第１の時間内に再び顔検出状態に戻ったことを示すものである場合、顔非検出状態が運転者３の安全確認動作によるものであると判定する。前記第１の時間は、安全確認に必要かつ適切な時間に設定される。

また、中央処理装置５１は、顔非検出状態の前に運転者３の顔の向きに時間的変化、例えば、曲がる方向への顔の振り角度が大きくなる経時変化を検出した場合、又は顔非検出状態の後に運転者３の顔の向きに時間的変化、例えば、曲がる方向への顔の振り角度が小さくなる経時変化を検出した場合、顔非検出状態が運転者３の安全確認動作によるものであると判定してもよい。

ステップＳ５１において、中央処理装置５１は、顔非検出状態が運転者３の安全確認動作によるものであると判定すれば、中央処理装置５１は、顔非検出状態の期間を安全確認動作が行われた期間の一部として評価する（ステップＳ５２）。

そして、次のステップＳ５４において、中央処理装置５１は、安全確認動作が行われた期間の一部として評価された顔非検出状態と、該顔非検出状態の前後の顔検出状態とで検出されたデータに基づいて、交差点進入後の安全確認動作（右又は左方向の確認タイミング、顔の振り角度、及び振り時間など）を、所定の評価条件と比較して評価を行い、ステップＳ５５の処理に進む。

一方、ステップＳ５１において、中央処理装置５１は、顔非検出状態が運転者３の安全確認動作によるものではないと判定すれば、中央処理装置５１は、顔非検出状態の期間を安全確認動作が行われていない期間として評価する（ステップＳ５３）。なお、安全確認動作が行われていない期間を、運転者３が正常に運転できていない期間として評価してもよい。

そして次のステップＳ５４において、中央処理装置５１は、安全確認動作が行われていない期間として評価された顔非検出状態と、該顔非検出状態の前後の顔検出状態とで検出されたデータに基づいて、交差点進入後の安全確認動作（右又は左方向の確認タイミング、顔の振り角度、及び振り時間など）を、所定の評価条件と比較して評価を行い、ステップＳ５５の処理に進む。

また、ステップＳ５０において、中央処理装置５１が、交差点への進入時刻より後の所定時間内に、顔非検出状態が検出されていないと判断すれば、中央処理装置５１は、ステップＳ５４の処理に進み、顔検出状態で検出されたデータに基づいて、交差点進入後の安全確認動作（右又は左方向の確認タイミング、振り角度、及び振り時間など）を、所定の評価条件と比較して評価を行い、ステップＳ５５の処理に進む。

ステップＳ５５において、中央処理装置５１は、交差点への進入時刻の前後所定時間における車両２の走行速度が適切であるかを評価する。例えば、車両２の走行速度が、交差点内で安全走行が可能な所定の速度以下であるかどうかを評価する。

次に中央処理装置５１は、ステップＳ４９、Ｓ５４、Ｓ５５で評価された点数又はランク付けされたスコアを集計し、交差点における運転評価点を算出し（ステップＳ５６）、算出した運転評価点を、車載機１０の識別情報又は運転者３の情報と対応付けて記憶ユニット６０の評価データ記憶部６２に記憶する（ステップＳ５７）。

次に中央処理装置５１は、全ての通過交差点における評価を完了したか否かを判断し（ステップＳ５８）、評価を完了したと判断すればその後処理を終える一方、評価を完了していないと判断すればステップＳ４１に戻り、処理を繰り返す。

［作用・効果］
上記実施の形態に係るサーバ装置４０によれば、車両２が交差点を通過する間に、運転者３の顔非検出状態が検出された場合であっても、顔検出状態と顔非検出状態との時間的関係を考慮することにより、該顔非検出状態が運転者３の安全確認動作によるものであるか否かを適切かつ効率よく判定することができるとともに、交差点における運転者３の安全確認動作の評価精度を高めることができる。特に、安全確認のための動作が大きくなりやすい、トラックやバスなどの車長が長い車両の運転者の運転評価の精度を高めることができる。

運転者３の顔検出状態と顔非検出状態との時間的関係として、運転者３の顔検出状態から顔非検出状態になって前記第１の時間内に再び顔検出状態に戻ったことを検出することにより、車両２が交差点を通過する間における顔非検出状態が運転者３の安全確認動作によるものであるか否かをより正確に判定することができる。

また、顔非検出状態の前後少なくともいずれかにおける運転者３の顔の向きの時間的変化を考慮することにより、前記顔非検出状態が運転者３の安全確認動作によるものであるか否かをより正確に判定することができる。

また、運転者３の顔検出状態と顔非検出状態との時間的関係として、運転者３の顔検出状態から顔非検出状態になって前記第２の時間内に再び顔検出状態に戻らなかったことを検出することにより、車両２が交差点を通過する間における顔非検出状態が運転者３の安全確認動作によるものではない場合も適切に判定することができる。

［変形例］
以上、本発明の実施の形態を詳細に説明したが、前述までの説明はあらゆる点において本発明の例示に過ぎない。本発明の範囲を逸脱することなく、種々の改良や変更を行うことができることは言うまでもない。
例えば、上記実施の形態では、サーバ装置４０を本発明に係る「運転評価装置」の一例として説明したが、別の実施の形態では、本発明に係る「運転評価装置」の構成を、車載機１０に装備してもよい。

より具体的には、図４に示したサーバコンピュータ５０が備えているデータ取得部５４、判定部５５、評価部５６、及び検出部５７を、車載機１０の制御部１９に装備してもよい。この場合、データ取得部５４は、車載機１０のＲＡＭ１９ｂ又は記憶部１７から運転者３の顔検出情報を含む顔画像情報を取得すればよい。係る構成によれば、車載機１０で上記した判定、及び評価の処理を実行することができる。また、車載機１０の制御部１９に、データ取得部５４、判定部５５、及び検出部５７を装備させて、評価部５６をサーバコンピュータ５０に装備させてもよい。

［付記］
本発明の実施の形態は、以下の付記の様にも記載され得るが、これらに限定されない。
（付記１）
車両（２）の運転者の運転を評価する運転評価装置（４０）であって、
前記車両（２）が交差点を通過する間に検出された、前記運転者の顔が検出されている顔検出状態と前記運転者の顔が検出されていない顔非検出状態とに関するデータを取得するデータ取得部（５４）と、
該データ取得部（５４）で取得された前記データが示す、前記顔検出状態と前記顔非検出状態との時間的関係に基づいて、前記顔非検出状態が前記運転者の安全確認動作によるものであるか否かを判定する判定部（５５）と、
該判定部（５５）による判定結果を考慮して前記交差点における前記運転者の安全確認動作を評価する評価部（５６）とを備えていることを特徴とする運転評価装置。

（付記２）
車両（２）の運転者の運転を評価する運転評価方法であって、
前記車両（２）が交差点を通過する間に検出された、前記運転者の顔が検出されている顔検出状態と前記運転者の顔が検出されていない顔非検出状態とに関するデータを取得するデータ取得ステップ（Ｓ４１）と、
該データ取得ステップ（Ｓ４１）により取得された前記データが示す、前記顔検出状態と前記顔非検出状態との時間的関係に基づいて、前記顔非検出状態が前記運転者の安全確認動作によるものであるか否かを判定する判定ステップ（Ｓ４６、Ｓ５１）と、
該判定ステップ（Ｓ４６、Ｓ５１）による判定結果を考慮して前記交差点における前記運転者の安全確認動作を評価する評価ステップ（Ｓ４９、Ｓ５４）とを含むことを特徴とする運転評価方法。

（付記３）
車両（２）の運転者の運転を評価する処理を少なくとも１つのコンピュータ（５０）に実行させる運転評価プログラムであって、
前記少なくとも１つのコンピュータ（５０）に、
前記車両（２）が交差点を通過する間に検出された、前記運転者の顔が検出されている顔検出状態と前記運転者の顔が検出されていない顔非検出状態とに関するデータを取得するデータ取得ステップ（Ｓ４１）と、
該データ取得ステップ（Ｓ４１）により取得された前記データが示す、前記顔検出状態と前記顔非検出状態との時間的関係に基づいて、前記顔非検出状態が前記運転者の安全確認動作によるものであるか否かを判定する判定ステップ（Ｓ４６、Ｓ５１）と、
該判定ステップ（Ｓ４６、Ｓ５１）による判定結果を考慮して前記交差点における前記運転者の安全確認動作を評価する評価ステップ（Ｓ４９、Ｓ５４）とを実行させることを特徴とする運転評価プログラム。

１ 運転評価システム
２ 車両
３ 運転者
４ 通信ネットワーク
１０ 車載機
１１ プラットフォーム部
１２ 加速度センサ
１３ 角速度センサ
１４ ＧＰＳ受信部
１４ａ アンテナ
１５ 通信部
１６ 報知部
１７ 記憶部
１８ 外部インターフェース（外部Ｉ／Ｆ）
１９ 制御部
１９ａ ＣＰＵ
１９ｂ ＲＡＭ
１９ｃ ＲＯＭ
２０ ドライバモニタリング部
２１ ドライバカメラ
２２ 画像解析部
２３ インターフェース（Ｉ／Ｆ）
３０ ドライブレコーダ部
３１ 車外カメラ
３２ 車内カメラ
４０ サーバ装置（運転評価装置）
４１ 通信ユニット
５０ サーバコンピュータ
５１ 中央処理装置
５２ メインメモリ
５３ 制御プログラム
５４ データ取得部
５５ 判定部
５６ 評価部
５７ 検出部
６０ 記憶ユニット
６１ データ蓄積部
６２ 評価データ記憶部
６３ 運転者情報記憶部
８０ 事業者端末

Claims (7)

1. 車両の運転者の運転を評価する運転評価装置であって、
   前記車両が交差点を通過する間に検出された、前記運転者の顔が検出されている顔検出状態と前記運転者の顔が検出されていない顔非検出状態とに関するデータを取得するデータ取得部と、
   該データ取得部で取得された前記データが示す、前記顔検出状態と前記顔非検出状態との時間的関係に基づいて、前記顔非検出状態が前記運転者の安全確認動作によるものであるか否かを判定する判定部と、
   該判定部による判定結果を考慮して前記交差点における前記運転者の安全確認動作を評価する評価部とを備えていることを特徴とする運転評価装置。
2. 前記判定部が、
   前記顔非検出状態の前後少なくともいずれかの前記顔検出状態における前記運転者の顔の向きの時間的変化を考慮して、前記顔非検出状態が前記運転者の安全確認動作によるものであるか否かを判定するものであることを特徴とする請求項１記載の運転評価装置。
3. 前記判定部が、
   前記データ取得部で取得された前記データが、前記顔検出状態から前記顔非検出状態になって所定時間内に再び前記顔検出状態に戻ったことを示すものである場合、前記顔非検出状態が前記運転者の安全確認動作によるものであると判定することを特徴とする請求項１又は請求項２記載の運転評価装置。
4. 前記判定部が、
   前記データ取得部で取得された前記データが、前記顔検出状態から前記顔非検出状態になって所定時間内に再び前記顔検出状態に戻らなかったことを示すものである場合、前記顔非検出状態が前記運転者の安全確認動作によるものではないと判定することを特徴とする請求項１又は請求項２記載の運転評価装置。
5. 前記評価部が、
   前記判定部により、前記顔非検出状態が前記運転者の安全確認動作によるものであると判定された場合、前記顔非検出状態において前記運転者の安全確認動作が行われたものとして評価することを特徴とする請求項１〜３のいずれかの項に記載の運転評価装置。
6. 車両の運転者の運転を評価する運転評価方法であって、
   前記車両が交差点を通過する間に検出された、前記運転者の顔が検出されている顔検出状態と前記運転者の顔が検出されていない顔非検出状態とに関するデータを取得するデータ取得ステップと、
   該データ取得ステップにより取得された前記データが示す、前記顔検出状態と前記顔非検出状態との時間的関係に基づいて、前記顔非検出状態が前記運転者の安全確認動作によるものであるか否かを判定する判定ステップと、
   該判定ステップによる判定結果を考慮して前記交差点における前記運転者の安全確認動作を評価する評価ステップとを含むことを特徴とする運転評価方法。
7. 車両の運転者の運転を評価する処理を少なくとも１つのコンピュータに実行させる運転評価プログラムであって、
   前記少なくとも１つのコンピュータに、
   前記車両が交差点を通過する間に検出された、前記運転者の顔が検出されている顔検出状態と前記運転者の顔が検出されていない顔非検出状態とに関するデータを取得するデータ取得ステップと、
   該データ取得ステップにより取得された前記データが示す、前記顔検出状態と前記顔非検出状態との時間的関係に基づいて、前記顔非検出状態が前記運転者の安全確認動作によるものであるか否かを判定する判定ステップと、
   該判定ステップによる判定結果を考慮して前記交差点における前記運転者の安全確認動作を評価する評価ステップとを実行させることを特徴とする運転評価プログラム。

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