JP2020154881A - 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】空車の駐車場所の位置をより分かりやすくドライバーに案内する情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供する。【解決手段】情報処理装置１００は、取得部１３１と、提供部１３４とを有する。取得部は、移動体に搭載された撮像手段によって撮像された撮像データを取得する。提供部は、撮像データに基づいて、撮像データに写される、空車があるため移動体を駐車可能となっている駐車場所の近傍に駐車されている移動体である駐車移動体の位置を基準として、駐車場所の位置を指し示す情報を移動体のドライバーに提供する。【選択図】図６

Description

本発明の実施形態は、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。

従来、見えている特徴物を用いて案内を行う車両用案内技術が知られている。

特許平１０−１７６９９号公報

しかしながら、上記の従来技術では、空車の駐車場所の位置をよりわかりやすくドライバーに案内することができるとは限らない。例えば、上記の従来技術では、前方に存在する分岐点を認識と、分岐点手前における車載カメラの撮像結果から音声案内に用いる特徴物を抽出し、抽出した特徴物の情報を音声案内に含める。

このように、上記の従来技術では、分岐点手前の特徴物を用いて経路案内を行っているに過ぎない。このため、上記の従来技術では、例えば、ドライバーに分岐点を分かりやすく説明でき、より好適な経路案内が行えたとしても、必ずしも空車の駐車場所の位置をよりわかりやすくドライバーに案内することができるとは限らない。

本願にかかる情報処理装置は、移動体に搭載された撮像手段によって撮像された撮像データを取得する取得部と、前記撮像データに基づいて、前記撮像データに写される駐車場所であって、空車であるため前記移動体を駐車可能となっている駐車場所の近傍に駐車されている移動体である駐車移動体の位置を基準として、前記駐車場所の位置を指し示す情報を前記移動体のドライバーに提供する提供部とを有することを特徴とする。

空車の駐車場所の位置をよりわかりやすくドライバーに案内することができるといった効果を奏する。

図１は、実施形態にかかる第１の情報処理の一例を示す図である。 図２は、実施形態にかかる第１の情報処理での情報提供の一例を示す図である。 図３は、実施形態にかかる情報処理システムの構成例を示す図である。 図４は、実施形態にかかる第２の情報処理の一例を示す図である。 図５は、満空判定での判定結果を通知する一例を示す図である。 図６は、実施形態にかかる情報処理装置の構成例を示す図である。 図７は、実施形態にかかる撮像データ記憶部の一例を示す図である。 図８は、実施形態にかかる駐車場所情報記憶部の一例を示す図である。 図９は、情報通知の他の一例を示す図である。 図１０は、実施形態にかかる第１の情報処理の処理手順を示すフローチャートである。 図１１は、実施形態にかかる第２の情報処理の処理手順を示すフローチャートである。 図１２は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

以下に、本願にかかる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ説明する。なお、この実施形態により本願にかかる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の実施形態において、同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

〔１．第１の情報処理の一例〕
まず、図１を用いて、実施形態にかかる情報処理のうち、第１の情報処理の一例について説明する。図１は、実施形態にかかる第１の情報処理の一例を示す図である。実施形態にかかる第１の情報処理は、図１に示す情報処理装置１００によって行われる。また、実施形態にかかる情報処理のうち、第２の情報処理も情報処理装置１００によって行われるが、第２の情報処理の説明は後ほど図４等を用いて行うことにする。

図１の説明に先立って、図３を用いて、実施形態にかかる情報処理システムについて説明する。図３は、実施形態にかかる情報処理システム１の構成例を示す図である。実施形態にかかる情報処理システム１は、図３に示すように、ドラレコ（ドライブレコーダー）装置１０と、情報処理装置１００とを含む。ドラレコ装置１０、情報処理装置１００は、ネットワークＮを介して有線または無線により通信可能に接続される。なお、図３に示す情報処理システム１には、複数台のドラレコ装置１０や、複数台の情報処理装置１００が含まれてよい。

また、以下に説明する実施形態にかかる第１の情報処理は、ドラレコ装置１０と、情報処理装置１００とが協働することにより、情報処理装置１００側で主に行われるものとして説明するが、実施形態にかかる第１の情報処理は、ドラレコ（ドライブレコーダー）装置１０が独立して行ってもよい。この場合には、実施形態にかかる情報処理システム１には、情報処理装置１００は必ずしも含まれなくてよい。また、ドラレコ装置１０が独立して第１の情報処理を行う場合、ドラレコ装置１０が、実施形態にかかる第１の情報処理を行う情報処理装置の一例といえる。以下の例において、車両毎のドラレコ装置１０を区別する必要がある場合には、「ドラレコ装置１０−ｎ」（ｎは任意の数値）といった表記を用いる。例えば、車両Ｃ５のドラレコ装置１０を「ドラレコ装置１０−５」と表記する場合がある。

ここで、本願で対象とする駐車場所について説明する。本願で対象とする駐車場所は、パーキングメーター用の駐車場所のように道路に設置される駐車場所（道路に付随する付随型駐車場所等とも言い換えることができる）や、コインパーキングや、店舗等の各種施設に併設される一般的な駐車場、その他駐停車禁止でないエリアである。なお、実施形態にかかる第１の情報処理では、駐車場所は、パーキングメーター用の駐車場所（道路に設置される駐車場所）であるものとして説明する。

また、通常、パーキングメーター用の駐車場所は、パーキングメーター毎に存在する駐車区画であって、車両１台を駐車するための駐車区画（駐車スペース）が一の方向（車道の方向）に連なった集合体として、各地の特定のエリアにおいて構成されている。このため、以下の実施形態において、例えば、道路に設置される駐車場所、もしくは、単に駐車場所と表記する場合、かかる駐車場所は、上記のような１つの集合体、および、１つの駐車区画の双方を示すものとする。また、説明するうえで、区別が必要な場合には、適宜、集合体、駐車区画との表現を用いることにする。

また、パーキングメーター用の駐車場所は、上記にような集合体であるため、施設等に併設される一般的な駐車場（コインパーキングもこれに含まれる）と比較して、地理的な広がりがある。このため、ある１つの集合体であっても、利用する駐車区画によっては目的地から非常に遠くなってしまうといった問題が発生する。

次に、ドラレコ装置１０は、ドライブレコーダーに関する端末装置（情報処理装置）であって、車両（移動体の一例）のドライバー（ユーザ）によって利用される情報処理装置である。実施形態にかかるドラレコ装置１０は、ドライブレコーダーが内蔵されたカーナビゲーションシステム（カーナビ）用の端末装置であるものとする。言い換えれば、ドラレコ装置１０は、ドライブレコーダーとカーナビゲーションシステム用の端末装置とが一体型となった情報処理装置であるものとする。しかしながら、ドラレコ装置１０は、ドライブレコーダーと、カーナビゲーションシステム用の端末装置とが別々になっており外部で接続されている状態であってもよいし、ドライブレコーダーだけを指し示してもよい。

また、ドラレコ装置１０は、車外を撮像するカメラ（撮像部または撮像手段）と、カメラによる撮像によって得られた撮像データが表示される表示画面Ｄとを有する。また、この表示画面Ｄには、カーナビゲーションシステムによる道案内情報も表示される。また、この表示画面Ｄには、タッチパネルが採用されているものとする。また、ドラレコ装置１０は、ドライバーの音声を集音するマイク（集音部）や、音声を出力するスピーカー（出力部）も有する。また、ドラレコ装置１０は、車外ではなく車内の所定の対象（例えば、徂徠バーの顔）を撮像するためのインカメラも備えてよい。インカメラは、例えば、ドライバーの居眠り運転防止の一機能として利用される場合がある。

ここで、実施形態にかかる第１の情報処理が行われるにあたっての前提について説明する。例えば、空車のため車両を駐車可能な駐車場所が存在する場合、運転中のドライバーに対してこの駐車場所の位置をより的確にわかりやすく案内することは重要である。例えば、ある駐車区画は空車であるが、その前後の駐車区画には車両が駐車されている場合、これらの車両によって空の駐車区画が邪魔されることにより、ドライバーは運転に集中していることも要因となり空の駐車区画の位置を認識できない場合がある。このような場合、空の駐車区画の位置をより的確にわかりやすく案内できれば便利であるし、運転の安全性も確保できる。

以上のような前提を踏まえて、実施形態にかかる情報処理装置１００は、実施形態にかかる第１の情報処理を行う。具体的には、情報処理装置１００は、処理対象の車両（移動体の一例）に搭載された撮像手段（例えば、ドラレコ装置１０が有するカメラ）によって撮像された撮像データを取得する。そして、情報処理装置１００は、取得した撮像データに基づいて、撮像データに写される駐車場所であって、空車であるため車両を駐車可能となっている駐車場所の近傍に駐車されている車両である駐車車両（駐車移動体の一例）の位置を基準として、駐車場所の位置を指し示す情報を車両のドライバーに提供する。例えば、情報処理装置１００は、処理対象の車両に対する駐車車両の位置を基準として、駐車場所の位置を指し示す情報を提供する。

例えば、情報処理装置１００は、撮像データに基づいて、駐車車両の特徴を認識し、認識した駐車車両の特徴をさらに用いて、駐車場所の位置を指し示す情報を処理対象の車両のドライバーに提供する。例えば、情報処理装置１００は、駐車車両の特徴として、駐車車両の色、形状、車種、名称、または、ナンバープレートに記載される情報の少なくともいずれか１つを認識する。また、情報処理装置１００は、認識した特徴を用いて当該特徴を有する駐車車両と、駐車場所との位置関係を説明する情報を駐車場所の位置を指し示す情報として提供する。

また、例えば、情報処理装置１００は、１台の駐車車両について、複数の特徴が認識された場合には、複数の特徴を組合せた状態で、駐車場所の位置を指し示す情報を提供する。また、例えば、情報処理装置１００は、処理対象の車両が駐車場所に駐車される際の時間帯、または、天候に応じて、認識した特徴のうち処理対象の車両のドライバーの視認率がより高くなるような特徴を選択し、選択した特徴を用いて、駐車場所の位置を指し示す情報をこのドライバーに提供する。以下では、図１を用いて、実施形態にかかる第１の情報処理の一例を手順を追って説明する。

図１の例では、第１の情報処理の対象となる処理対象の車両を車両Ｃ５とする。すなわち、図１の例では、駐車場所の位置を指し示す情報が提供される提供対象となる車両を車両Ｃ５とする。また、図１の例では、車両Ｃ５は、ドライバーＤ５によって道路Ｌ５を運転されており、ドラレコ装置１０−５が搭載されている。

このような状態において、情報処理装置１００は、車両Ｃ５のドラレコ装置１０−５によって現在撮像された撮像データＤＡ５をドラレコ装置１０−５から取得する（ステップＳ１１）。つまり、情報処理装置１００は、ドラレコ装置１０−５のリアルタイム撮像によって得られた撮像データＤＡ５をドラレコ装置１０−５から取得する。例えば、ドラレコ装置１０−５が情報処理装置１００に対して撮像データＤＡ５を送信することにより、情報処理装置１００は、撮像データＤＡ５をドラレコ装置１０−５から取得する。

例えば、ドラレコ装置１０−５は、車両Ｃ５が運転されている間において録画設定（例えば、録画ボタンを押下）されている場合には、録画設定されている間は連続的に撮像を行う。このようなことから、ドラレコ装置１０−５の撮像によって得られる撮像データは動画データである。したがって、ドラレコ装置１０−５が動画データを構成する画像ファイルをリアルタイムに連続的に送信することで、情報処理装置１００は、連続的に送信された動画ファイルで構成される動画データを撮像データＤＡ５として取得する。

次に、情報処理装置１００は、処理対象の車両である車両Ｃ５のドライバーＤ５が、空車の駐車場所（空車場所）を探しているタイミングであるか否かを判定する（ステップＳ１２）。例えば、ドライバーＤ５は、空車のため駐車可能となっている駐車場所を特に探してもいない（現状、駐車する予定がない）場合、このような駐車場所の位置を指し示す情報が提供されるとこれを煩わしく感じる可能性がある。このため、情報処理装置１００は、ステップＳ１２のような判定処理を行う。例えば、情報処理装置１００は、車両Ｃ５の運転に関する挙動が所定の条件を満たしたか否かを判定する。そして、情報処理装置１００は、所定の条件を満たしたと判定した場合には、車両Ｃ５のドライバーＤ５が、空車場所を探しているタイミングであると判定する。

例えば、情報処理装置１００は、車両Ｃ５の運転に関する挙動として、車両Ｃ５の速度が、所定の速度より遅くなったか否かを判定し、所定の速度より遅くなったと判定した場合には、ドライバーＤ５が、空車場所を探しているタイミングであると定め、空車場所を検出する処理（ステップＳ１３での処理）を開始する。

なお、情報処理装置１００は、車両Ｃ５の運転に関する挙動として、ドライバーＤ５が車両Ｃ５を運転している際の運転態様が、所定の運転態様（例えば、車両Ｃ５を道路脇に寄せる運転、あるいは、同一エリアを周回する運転）となったか否かを判定し、所定の運転態様となったと判定した場合には、ドライバーＤ５が、空車場所を探しているタイミングであると定め、空車場所を検出する処理を開始してもよい。

また、情報処理装置１００は、車両Ｃ５の運転に関する挙動として、ドライバーＤ５が車両Ｃ５を運転している際の身体的挙動が、所定の身体的挙動（例えば、顔を左右に動かして辺りを見渡す挙動、あるいは、「どこか空いてないかな」といった発話）となったか否かを判定し、所定の身体的挙動となったと判定した場合には、ドライバーＤ５が、空車場所を探しているタイミングであると定め、空車場所を検出する処理を開始してもよい。

情報処理装置１００は、車両Ｃ５のドライバーＤ５が、空車場所を探しているタイミングでないと判定した場合には（ステップＳ１２；Ｎｏ）、このタイミングになるまで待機する。一方、情報処理装置１００は、車両Ｃ５のドライバーＤ５が、空車場所を探しているタイミングであると判定した場合には（ステップＳ１２；Ｙｅｓ）、ステップＳ１３の処理（空車場所を検出する処理）を開始する。図１の例では、情報処理装置１００は、車両Ｃ５のドライバーＤ５が、空車場所を探しているタイミングであると判定したものとする。

そうすると、情報処理装置１００は、ステップＳ１１で取得した撮像データＤＡ５に基づいて、空車場所を検出する検出処理を開始する（ステップＳ１３）。例えば、情報処理装置１００は、撮像データＤＡ５を画像解析することにより空車場所を検出することができる。情報処理装置１００は、かかる画像解析として、既存の画像解析技術を用いることができる。例えば、情報処理装置１００は、画像解析により撮像データＤＡ５の中に駐車区画が写されているか否かを判定し、駐車区画が写されている場合には、その駐車区画の満空状況を判定する満空判定を行う。そして、情報処理装置１００は、満空判定による判定結果に基づき駐車区画に中に空車の駐車区画が存在する場合には、その空車の駐車区画を検出する。

ここで、図１に示す撮像データＤＡ５について説明する。図１に示す撮像データＤＡ５の例では、道路Ｌ５に沿って、パーキングメーター用の駐車区画で構成される集合体を含む区間が写されている。図１に示す撮像データＤＡ５の例では、車両Ｃ１０と車両Ｃ１２との間に空車の駐車区画である空車場所ＳＰ５が存在する。よって、情報処理装置１００は、ステップＳ１３において、画像解析により空車場所ＳＰ５を検出する。なお、上記例は、情報処理装置１００が単なる画像解析により空車場所を検出する例であるが、このような処置では、満空状況が高精度に判定されるとは限らないため、精度よく空車場所を検出できない状況が起こり得る。そこで、情報処理装置１００は、満空判定として、後述する第２の情報処理を行うことができる。

次に、情報処理装置１００は、ステップＳ１３で検出した空車場所ＳＰ５の近傍に存在する駐車車両を基準とした、空車場所ＳＰ５の位置を特定する（ステップＳ１４）。例えば、情報処理装置１００は、撮像データＤＡ５を画像解析することにより、空車場所ＳＰ５の近傍（例えば、空車場所を中心とする半径Ｘメートル以内のエリア）に駐車（もしくは停車）されている駐車車両が存在するか否かを判定する。そして、情報処理装置１００は、駐車車両が存在すると判定した場合には、この駐車車両を基準とした、空車場所ＳＰ５の位置を特定する。

図１に示す撮像データＤＡ５の例では、情報処理装置１００は、画像解析により空車場所ＳＰ５の近傍（例えば、前方または後方）には、駐車車両である車両Ｃ１０および車両Ｃ１２が存在すると判定する。また、撮像データＤＡ５の例によると、車両Ｃ１０は空車場所ＳＰ５の後方の駐車区画に駐車されており、車両Ｃ１２は空車場所ＳＰ５の前方の駐車区画に駐車されている。以降は、説明を簡単にするために、情報処理装置１００は、駐車車両として車両Ｃ１０のみを用いる例を示すが、情報処理装置１００は、駐車車両として車両Ｃ１２を用いてもよいし、車両Ｃ１０および車両Ｃ１２の双方を用いてもよい。

そして、情報処理装置１００は、図１に示す撮像データＤＡ５の例では、駐車車両である車両Ｃ１０（駐車車両Ｃ１０）を基準とした、空車場所ＳＰ５の位置として、「車両Ｃ１０の前方の位置」を特定する。また、このような位置を示す情報を基準情報Ｂ１１とする。

次に、情報処理装置１００は、駐車車両Ｃ１０の特徴を認識する（ステップＳ１５）。例えば、情報処理装置１００は、撮像データＤＡ５の画像解析により、駐車車両Ｃ１０の特徴として、駐車車両Ｃ１０の色、形状、車種、名称、または、ナンバープレートに記載される情報の少なくともいずれか１つを認識する。ここでは、情報処理装置１００は、駐車車両Ｃ１０の色および車種を認識するものとする。そうすると、情報処理装置１００は、図１の例では、駐車車両Ｃ１０の色として「白色」、駐車車両Ｃ１０の車種として「大型トラック」を認識する。

なお、情報処理装置１００は、駐車車両Ｃ１０の特徴だけでなく空車場所ＳＰ５の周辺環境の特徴をさらに認識してもよい。図１に示す撮像データＤＡ５の例では、情報処理装置１００は、撮像データＤＡ５の画像解析により、空車場所ＳＰ５の周辺環境の特徴として、「空車場所ＳＰ５の後方に横断歩道あり」、あるいは、「空車場所ＳＰ５の横に植木あり」を認識する。

次に、情報処理装置１００は、現在の時間帯や天候に基づいて、ステップＳ１５で認識した特徴のうち、ドライバーＤ５の視認に最適な特徴を選択する（ステップＳ１６）。具体的には、情報処理装置１００は、車両Ｃ５が空車場所ＳＰ５に駐車される際の時間帯、または、天候に応じて、ステップＳ１５で認識した特徴のうち車両Ｃ５のドライバーＤ５の視認率がより高くなるような特徴を選択する。

例えば、現在が「日中の時間帯」かつ「晴れ」であれば、周囲の対象物に対するドライバーＤ５の視認率は、所定値より高くなると考えられる。したがって、かかる場合には、情報処理装置１００は、ステップＳ１５で認識した特徴のうち、いずれの特徴を選択してもよい。

一方、現在が「晩の時間帯」であれば、周囲の対象物に対するドライバーＤ５の視認率は、所定値より低くなると考えられる。したがって、かかる場合には、情報処理装置１００は、ステップＳ１５で認識した特徴のうち、ドライバーＤ５がより認識し易いと考えられる特徴を選択する。「晩の時間帯」の場合、ドライバーＤ５は、車両Ｃ５のヘッドライトの影響を受けて、周囲の対象物に対する色を実際とは異なる色で認識してしなう可能性が高くなるが、車種であれば正しく認識し易いと考えられる。このため、情報処理装置１００は、「晩の時間帯」では、駐車車両Ｃ１０の色「白色」、および、駐車車両Ｃ１０の車種「大型トラック」のうち、車種「大型トラック」を選択する。

また、現在が「雨」であれば、周囲の対象物に対するドライバーＤ５の視認率は、所定値より低くなると考えられる。したがって、かかる場合には、情報処理装置１００は、ステップＳ１５で認識した特徴のうち、ドライバーＤ５がより認識し易いと考えられる特徴を選択する。「雨」の場合、ドライバーＤ５は、雨の影響を受けて視界が悪くなるため、色や細かな文字は非常に視認し難くなるが、車種であれば比較的正しく認識し易いと考えられる。このため、情報処理装置１００は、「雨」では、駐車車両Ｃ１０の色「白色」、および、駐車車両Ｃ１０の車種「大型トラック」のうち、車種「大型トラック」を選択する。

ステップＳ１６で示した選択例は、一例に過ぎず、情報処理装置１００は、例えば、人間工学に基づいて、より最適な特徴を選択することができる。また、情報処理装置１００は、ステップＳ１５で認識した特徴を示す特徴情報や、ステップＳ１６で選択した特徴を示す選択情報を図示しない所定の記憶部に格納しておくことで、これらの情報を適宜、記憶部から取得することができる。

図１の例では、情報処理装置１００は、ドライバーＤ５の視認に最適な特徴として、単純に、駐車車両Ｃ１０の色「白色」、および、駐車車両Ｃ１０の車種「大型トラック」の双方を選択したものとする。また、これらの特徴を示す特徴情報を特徴情報Ｂ１２とする。

次に、情報処理装置１００は、空車場所ＳＰ５の位置を指し示す情報をドライバーＤ５に提供する（ステップＳ１７）。具体的には、情報処理装置１００は、ステップＳ１４で特定した基準情報Ｂ１１と、ステップＳ１６で選択した特徴を示す特徴情報Ｂ１２とに基づいて、空車場所ＳＰ５の位置を指し示す（定義付ける）情報である定義情報Ｂ１３を生成する。そして、情報処理装置１００は、生成した定義情報をドライバーＤ５に提供する。例えば、情報処理装置１００は、基準情報Ｂ１１と特徴情報Ｊ１２とを組み合わせることにより定義情報Ｂ１３を生成する。そして、情報処理装置１００は、定義情報Ｂ１３で定義付けた内容をドライバーＤ５に提供する。

例えば、定義情報Ｂ１３では、基準として用いられる駐車車両が「車両Ｃ１０」であること、空車場所ＳＰ５は「車両Ｃ１０の前方の位置」に存在すること、駐車車両Ｃ１０の色は「白色」であること、駐車車両Ｃ１０の車種は「大型トラック」であることが定義されている。

また、ドライバーＤ５への情報提供としては、ドライバーＤ５に対する画面表示や音声出力がある。したがって、情報処理装置１００は、ステップＳ１７では、ドラレコ装置１０−５を制御することにより、定義情報Ｂ１３で定義付けた内容に基づく情報を表示画面Ｄに表示させるとともにスピーカーから音声出力させる。この点について、図２を用いて説明する。図２は、実施形態にかかる第１の情報処理での情報提供の一例を示す図である。

図２の例では、ドラレコ装置１０−５は、情報処理装置１００から制御（指示）を受けて、自装置の表示画面Ｄに定義情報Ｂ１３で定義されている内容を表示させる。例えば、表示画面Ｄには、現在の車外の様子が表示されている。第１の情報処理は、リアルタイムで撮像された撮像データに基づき行われるものであるため、表示画面Ｄには、例えば、撮像データＤＡ５に写される車外の様子とほぼ同一の様子が表示されている。

このような状態において、ドラレコ装置１０−５は、図２示すように、表示画面Ｄに現在表示されている車外の様子対して、空車場所ＳＰ５を囲むように枠線を表示させるととともに、「白トラックの前方に駐車可能スペースあり！」との文章表示させる。もちろん、図２での表示例は一例に過ぎず、ドラレコ装置１０−５は、任意の態様で定義情報Ｂ１３を表示させることができる。また、ドラレコ装置１０−５は、表示画面Ｄへの表示と同じタイミングで、スピーカーに対して「白トラックの前方に駐車可能スペースあり！」との音声を出力させる。

さて、図１および図２を用いて説明してきたように、実施形態にかかる情報処理装置１００が、第１の情報処理を行う。具体的には、情報処理装置１００は、処理対象の車両に搭載された撮像手段によって撮像された撮像データを取得する。そして、情報処理装置１００は、取得した撮像データに基づいて、撮像データに写される駐車場所であって、空車であるため車両を駐車可能となっている駐車場所の近傍に駐車されている車両である駐車車両（駐車移動体の一例）の位置を基準として、駐車場所の位置を指し示す情報を車両のドライバーに提供する。

このように、情報処理装置１００は、空車の駐車場所の近傍として、例えば、空車の駐車場所の左右、または、空車の駐車場所の前方あるいは後方に駐車（駐車）されている駐車車両があれば、その駐車車両を基準とした位置であって、空車の駐車場所の位置を指し示す情報をドライバーに提案する。具体的には、情報処理装置１００は、駐車車両の特徴や、空車の駐車場所の周辺環境の特徴も絡めて、空車の駐車場所の位置を指し示す情報をドライバーに提案する。これにより、情報処理装置１００は、空車の駐車場所の位置をよりわかりやすくドライバーに案内することができる。この結果、情報処理装置１００は、利便性の高い情報提案を実現することができるとともに、運転の安全性も確保した情報提案を実現することができる。

上記例では、情報処理装置１００は、ステップＳ１５では、駐車車両の特徴だけでなく、空車場所ＳＰ５の周辺環境の特徴をさらに認識してよく、また、ステップＳ１７では、駐車車両の特徴とともにこの周辺環境の特徴も用いて、空車場所ＳＰ５の位置を指し示す情報をドライバーＤ５に提案してよい旨説明した。この処理に加えて、情報処理装置１００は、例えば、駐停車禁止エリアの位置を指し示す情報をさらに案内してもよい。駐停車禁止エリアとは、法的に定められた各種駐停車禁止エリア、信号機付近のエリア、停止線付近のエリア、所定の施設への出入り口付近のエリア等が一例として挙げられるが、もちろんこれらに限定されない。

図１の例を用いて説明すると、情報処理装置１００は、例えば、ステップＳ１３での撮像データＤＡ５の画像解析により、上記のような駐停車禁止エリアを検出したとすると、ステップＳ１４では、検出した駐停車禁止エリアの近傍に駐車車両が存在するか否かを判定する。そして、情報処理装置１００は、駐車車両が存在すると判定した場合には、ステップＳ１５において、この駐車車両を基準とした、駐停車禁止エリアの位置を特定する。そして、例えば、駐車車両Ｃ１２の前方が駐停車禁止エリアなのであれば、情報処理装置１００は、ドラレコ装置１０−５に対して、例えば、「白の乗用車の前方は駐車可能エリアです！ご注意ください！」といった案内を表示、および、出力させる。

このように、情報処理装置１００は、駐車車両の位置を基準として、駐停車禁止エリアの位置を指し示す情報もドライバーに提供する。これにより、例えば、ドライバーによっては一見すると駐停車禁止エリアかどうか判断付かないといった場合でも、情報処理装置１００は、駐停車禁止エリアの位置を的確に提案することができるため、より利便性の高い情報提案を実現することができる。また、情報処理装置１００は、例えば、駐車違反防止や事故防止にも貢献することができる。

〔２．第２の情報処理の一例〕
さて、これまで図１および図２を用いて実施形態にかかる第１の情報処理について説明してきた。ここからは、実施形態にかかる第２の情報処理について説明する。上記の通り、単なる画像解析では満空状況が高精度に判定されない場合があるため、精度よく空車場所を検出できない状況が起こり得る。そこで、情報処理装置１００は、満空判定として、第２の情報処理を行うことができる。

第２の情報処理の説明に先立って、第２の情報処理が行われるにあたっての他の前提についても説明する。例えば、地図上でパーキングメーター用の駐車場所の満空状況が案内されても、取り合いの激しいパーキングメーターも多く存在することから、到着したときには、全ての駐車区画が満車となっている、という状況が起こり得る。このため、例えば、パーキングメーター用の駐車場所付近を通りがかったときに、この駐車場所において、適宜、各駐車区画の満空状況が通知されれば、空車の駐車区画を通り過ぎてしまうことを防止することができる。例えば、一旦、空車の駐車区画を通り過ぎてしまうと、取り合いの激しい駐車場所では、次にこの駐車区画に戻ってきたときには、満車となっていることもあり得る。

このようなことから、道路に設置される駐車場所の満空状況であって、走行付近の駐車場所の満空状況を走行中のドライバーに対して的確に通知することが可能なカーナビやドライブレコーダーがあれば非常に便利であるし、運転の安全性も高まる。

以上のような前提を踏まえて、実施形態にかかる情報処理装置１００は、実施形態にかかる第２の情報処理を行う。具体的には、情報処理装置１００は、撮像データを取得する。例えば、情報処理装置１００は、道路を走行する車両に搭載されたカメラによって撮像された撮像データを取得する。すなわち、情報処理装置１００は、車両のドライブレコーダーによって撮像された撮像データを取得する。そして、情報処理装置１００は、取得した撮像データに基づいて、撮像データに写される道路に設置される駐車場所の満空状況を判定する。そして、情報処理装置１００は、判定結果をドライバー（ユーザ）に通知する。例えば、情報処理装置１００は、カメラが搭載された車両が現在走行中の道路に設置される駐車場所であって、当該移動体の進行方向に存在する駐車場所の現在の満空状況を判定する。具体的には、情報処理装置１００は、駐車場所として、１台の移動体を駐車させるための駐車区画毎に、当該駐車場所の満空状況を判定する。

また、情報処理装置１００は、撮像データに基づいて、撮像データに写される所定の撮像物の撮像態様が所定の条件を満たしているか否かに応じて、駐車場所の満空状況を判定する。例えば、情報処理装置１００は、所定の撮像物の撮像態様として、道路上に引かれたライン（例えば、駐車区画を示す白線）が移動体との位置関係に応じてどのように撮像されるかを示す撮像態様であって、ラインの撮像態様が所定の条件を満たしているか否かに応じて、駐車場所の満空状況を判定する。例えば、情報処理装置１００は、撮像態様が示す形状であって、所定の撮像物の形状が所定の形状であるか否かに応じて、所定の駐車場所の満空状況を判定する。例えば、情報処理装置１００は、所定の撮像物の撮像態様と、当該撮像態様が示すように撮像物が撮像された際の駐車場所の満空状況とが対応付けられた情報により学習されたモデルに基づいて、処理対象の駐車場所の満空状況を判定する。

以下では、図４を用いて、実施形態にかかる第２の情報処理の一例を手順を追って説明する。図４は、実施形態にかかる第２の情報処理の一例を示す図である。実施形態にかかる第２の情報処理も図３に示す情報処理システム１に対応する。また、第２の情報処理で対象とする駐車場所は、基本的には、パーキングメーター用の駐車場所のような、道路に設置される駐車場所（駐車区画）であるが、一般的な駐車場やコインパーキング等にも適用されてよい。

ステップＳ２３までの説明は、駐車場所の満空状況を判定する満空判定を行うための、前段階の処理であり、学習モデルを生成するための処理である。学習には、各車両がドライブレコーダーで撮影（録画）しながら、各地を走行することにより収集された撮像データサンプルの実績が用いられる。そして、実績としての撮像データサンプルに対して、正解データ（正解ラベル、教師データ）が指定されることにより、情報処理装置１００は、例えば、道路に描かれたライン（白線）がどのように写されているときには、そのラインが駐車区画を示すラインであり、その駐車区画が空車であるのか満車であるのかを学習し、学習結果が反映されたモデルを生成する。

図４では、撮像データサンプルを得るための車両として、車両Ｃ１、車両Ｃ２、車両Ｃ３といった３台の車両が例示されているが、車両の台数に制限は無い。また、車両の車種等にも制限は無い。また、図４の例では、車両Ｃ１は、ドライバーＤ１によって道路Ｌ１を運転されており、ドラレコ装置１０−１が搭載されている。また、図４の例では、車両Ｃ２は、ドライバーＤ２によって道路Ｌ２を運転されており、ドラレコ装置１０−２が搭載されている。また、図４の例では、車両Ｃ３は、ドライバーＤ３によって道路Ｌ３を運転されており、ドラレコ装置１０−３が搭載されている。ドラレコ装置１０−１、１０−２、１０−３を特に区別する必要がない場合には、単にドラレコ装置１０と表記する。

そして、車両Ｃ１、車両Ｃ２、車両Ｃ３の各ドラレコ装置１０は、例えば、撮像中（録画中）となっている場合には、撮像によって得られた撮像データ（動画像データ）サンプルを随時、情報処理装置１００に送信する。一方で、各ドラレコ装置１０は、ある期間（例えば、１日、または、１週間）毎に、この期間中に得られた撮像データサンプルをまとめて情報処理装置１００に送信してもよい。つまり、ドラレコ装置１０が、どのようなタイミングで撮像データを送信するかは限定されない。

情報処理装置１００は、各ドラレコ装置１０から撮像データサンプルが送信されることにより、送信された撮像データサンプルを取得（受信）し、取得した撮像データサンプルを撮像データ記憶部１２１に格納する（ステップＳ２１）。図４の例では、ドラレコ装置１０−１は、撮像データサンプルとして、撮像データＶＧ１を送信している。よって、情報処理装置１００は、ドラレコ装置１０−１から撮像データＶＧ１を取得し、撮像データ記憶部１２１に格納する。なお、図４の例では、撮像データＶＧ１は、ある一場面（一コマ）のみを示したデータとなっているが、撮像データＶＧ１は、実際には、動画長さ３０分（再生時間３０分）といったように時間の概念を有する。また、図４の例では、ドラレコ装置１０−２は、撮像データサンプルとして、撮像データＶＧ２を送信している。よって、情報処理装置１００は、ドラレコ装置１０−２から撮像データＶＧ２を取得し、撮像データ記憶部１２１に格納する。撮像データＶＧ２も同様に時間の概念を有する。また、図４の例では、ドラレコ装置１０−３は、撮像データサンプルとして、撮像データＶＧ３を送信している。よって、情報処理装置１００は、ドラレコ装置１０−３から撮像データＶＧ３を取得し、撮像データ記憶部１２１に格納する。撮像データＶＧ３も同様に時間の概念を有する。撮像データ記憶部１２１の内部構成については後述する。

このような状態において、情報処理装置１００は、正解ラベルを取得する（ステップＳ２２）。情報処理装置１００は、撮像データサンプルに対して、人手によってタグ付けされた部分を正解ラベルとして撮像データ記憶部１２１から取得する。このタグ付けの手法には、任意の手法が用いられる。例えば、作業員は、撮像データサンプルに駐車区画を示すラインが含まれる場合には、そのラインに色塗りし、色塗りした部分の意味をタグ付けする。例えば、作業員は、この部分が「どういうラインなのか」、「どういう色か」等の属性をタグ付けする。また、例えば、駐車区画に車両が駐車されている場合、ラインと、駐車されている車両との位置関係に応じて、ラインは様々な撮像態様を示す（ラインは様々な形状で写される）。したがって、作業員は、ラインが駐車されている車両の影響を受けて様々な撮像態様を示す各場合において、「ラインがこの形状のときは空車」、「ラインがこの形状のときは満車」等のタグ付けを行う。

このようなことから、作業員は、所定の撮像物の撮像態様として、道路上に引かれたラインが車両との位置関係に応じてどのように撮像されるかを示す撮像態様に応じて、各撮像態様での満空状況を示すタグ付けを行うことにより、タグ付けした部分を正解ラベルとして指定する。例えば、作業員は、撮像態様が示す形状であって、道路上に引かれたラインの形状が所定の形状であるか否かに応じて、各形状での満空状況を示すタグ付けを行うことにより、タグ付けした部分を正解ラベルとして指定する。この点について図４に示す各サンプルデータの例を用いて説明する。

撮像データＶＧ１において、正解ラベルＣＬ１１は、「コの字形の白ラインは駐車区画であり、空車の場合にはコの字形に見える態様で撮像される」といった意味のタグ付けが行われることにより指定された正解データの一例である。また、正解ラベルＣＬ１２は、「横断歩道付近の直線白ラインは停止線であり（駐車区画ではない）、この直線白ライン付近は駐停車禁止エリアのため、満空判定の対象外」といった意味のタグ付けが行われることにより指定された正解データの一例である。また、正解ラベルＣＬ１３は、「信号機付近の直線白ラインは停止線であり、また、複数ラインは横断歩道であり、これらのライン付近は駐停車禁止エリアのため、満空判定の対象外」といった意味のタグ付けが行われることにより指定された正解データの一例である。

また、撮像データＶＧ２において、正解ラベルＣＬ２１は、「コの字形の白ラインは駐車区画であり、空車の場合にはコの字形に見える態様で撮像される」といった意味のタグ付けが行われることにより指定された正解データの一例である。また、正解ラベルＣＬ２２は、「鍵形の白ラインは駐車区画の一部であり、満車の場合には駐車されている車両との位置関係に応じて鍵型に見える態様で撮像される」といった意味のタグ付けが行われることにより指定された正解データの一例である。

また、撮像データＶＧ３において、正解ラベルＣＬ３１は、「タイヤ後ろにわずかに見える白い対象物は駐車区画を示す白ラインの一部であり、満車の場合には駐車されている車両との位置関係に応じてこのような態様で撮像される」といった意味のタグ付けが行われることにより指定された正解データの一例である。また、正解ラベルＣＬ３２は、「鍵形の白ラインは駐車区画の一部であり、満車の場合には駐車されている車両との位置関係に応じて鍵型に見える態様で撮像される」といった意味のタグ付けが行われることにより指定された正解データの一例である。

上記のような正解ラベルは、撮像データ記憶部１２１に格納される。また、上記例では、作業員が人手によってタグ付けにより正解ラベル指定を行う例を示したが、手作業のため多くの手間と時間を要する。したがって、この手作業は、自動化または効率化されてもよい。この一例として、情報処理装置１００は、教師なし学習や半教師付き学習などを組み合わせたり、強化学習のように報酬と罰を決めることによって、後はアルゴリズムでシミュレートしながら学習し、モデルを生成してもよい。このようなことから、情報処理装置１００は、必ずしも教師あり学習でモデルを生成する必要はない。以下では、教師あり学習として説明を進める。

さて、次に、情報処理装置１００は、撮像物の撮像態様に応じた満空状況を学習することにより、撮像物の撮像態様に応じた満空状況を学習されたモデルを生成する（ステップＳ２３）。具体的には、情報処理装置１００は、所定の撮像物の撮像態様と、当該撮像態様が示すように撮像物が撮像された際の所定の駐車場所の満空状況とが対応付けられた情報により、撮像物の撮像態様に応じた満空状況を学習しモデルを生成する。例えば、情報処理装置１００は、撮像物の撮像態様のうち、駐車場所の満空状況に応じた撮像態様を正解データとして学習されたモデルを生成する。

例えば、情報処理装置１００は、ステップＳ２２で説明したように、撮像物の撮像態様として、道路上に引かれたラインが車両との位置関係に応じてどのような形状で撮像されるかを示す撮像態様と、各撮像態様での満空状況との組合せを正解データとして用いることにより、ラインがどのようなパターンのときは空車であるのかや、ラインがどのようなパターンのときは空車であるのかを学習しモデルを生成する。

また、例えば、情報処理装置１００は、ステップＳ２２で説明したように、撮像物の撮像態様として、道路上に引かれたラインが車両との位置関係に応じてどのような形状で撮像されるかを示す撮像態様と、各撮像態様での満空状況との組合せを正解データとして用いることにより、ラインがどのようなパターンのときは空車であるのか、また、ラインがどのようなパターンのときは満車であるのかを学習しモデルを生成する。

また、例えば、情報処理装置１００は、時間帯、天候、周辺の照度等がさらに要素として組み合わされた正解データを用いて、ラインがどのようなパターンや色のときは空車であるか、また、ラインがどのようなパターンや色のときは満車であるのかを学習しモデルを生成する。また、例えば、情報処理装置１００は、車両の駐停車が禁止とされる禁止エリアに関する情報も学習することにより、そもそもどのような形状（パターン）のラインが駐車区画のラインであるのかも学習しモデルを生成する。

さらに、情報処理装置１００は、上記のような学習により、満空判定の判定結果が通知される処理対象の車両からの撮像データが入力された場合に、この撮像データに写される対象物（例えば、道路上に引かれたライン）の形状（パターン）と、正解データとしての撮像態様が示すラインの形状（パターン）との一致度に基づくスコアであって、駐車場所の満空状況に関する確度を示すスコアを出力するモデルを生成する。生成されたモデルは、情報処理装置１００内の所定の記憶部に格納される。なお、情報処理装置１００は、道路がメッシュ状に仮想的に分割された各エリアのうち、どのエリアに駐車場所が存在するかを示す位置情報を記憶部内に有している場合がある。かかる場合、情報処理装置１００は、駐車場所が存在するエリア毎に、そのエリアの撮像データサンプルに基づき学習されたモデルを生成してもよい。

また、モデルの学習手法については、任意の公知技術が適用可能である。例えば、モデルの生成は、機械学習に関する種々の従来技術を適宜用いて行われてもよい。例えば、モデルの生成は、ＳＶＭ（Support Vector Machine）等の教師あり学習の機械学習に関する技術を用いて行われてもよい。また、例えば、モデルの生成は、教師なし学習の機械学習に関する技術を用いて行われてもよい。例えば、モデルの生成は、深層学習（ディープラーニング）の技術を用いて行われてもよい。例えば、モデルの生成は、ＲＮＮ（Recurrent Neural Network）やＣＮＮ（Convolutional Neural Network）等の種々のディープラーニングの技術を適宜用いて行われてもよい。なお、上記モデルの生成に関する記載は例示であり、モデルの生成は、取得可能な情報等に応じて適宜選択された学習手法により行われてもよい。

次に、情報処理装置１００は、処理対象の車両について、駐車場所の満空状況を判定する判定処理を行い、その判定結果を通知するタイミングであるか否かを判定する（ステップＳ２４）。処理対象の車両は、ドラレコ装置１０を有する車両であればどのような車両であってもよい。ここでは、処理対象の車両として、道路Ｌ５を走行中の車両Ｃ５（ドライバーＤ５が運転）を例に挙げる。例えば、情報処理装置１００は、車両Ｃ５の運転態様が所定の条件を満たした場合（例えば、速度が所定速度より遅くなった場合）や、ドライバーＤ１０の身体的挙動が所定の条件を満たした場合（例えば、首を振る等の左右を見渡す挙動が取られた場合）には、上記タイミングであると判定する。情報処理装置１００は、かかるタイミングでないと判定した場合には（ステップＳ２４；Ｎｏ）、条件が満たされるまで待機する。一方、情報処理装置１００は、かかるタイミングであると判定した場合には（ステップＳ２４；Ｙｅｓ）、ステップＳ２５の処理を行う。

次に、情報処理装置１００は、ステップＳ２５で取得した対象撮像データに基づいて、例えば、道路Ｌ５に存在するパーキングメーター用の駐車場所の満空状況を判定する満空判定を実行する（ステップＳ２６）。そして、情報処理装置１００は、満空判定の判定結果を処理対象の車両Ｃ５のドライバーＤ５に通知する（ステップＳ２７）。

ここで、実施形態にかかる撮像データは、動画であるため、例えば、１秒間において数十枚もの画像データにおいて構成される。したがって、情報処理装置１００が、リアルタイムに撮像データを遂次取得するというのは、車両の走行および走行中の時間経過に応じて変化する画像データを連続的に取得してゆくことを意味する。このため、例えば、車両Ｃ５のドラレコ装置１０−５から遂次取得された対象撮像データとして、画像データＧＰ５−１、画像データＧＰ５−２、画像データＧＰ５−３を例に挙げる。言い換えれば、ドラレコ装置１０−５から遂次取得される動画としての対象撮像データは、画像データＧＰ５−１、画像データＧＰ５−２、画像データＧＰ５−３によって構成されるものとする。

また、画像データＧＰ５−１は、車両Ｃ５が道路Ｌ５を走行しているときの、ある所定の時刻ｔ１において撮像されたデータであるものとする。また、画像データＧＰ５−２は、車両Ｃ５が道路Ｌ５を走行しているときの、ある所定の時刻ｔ２において撮像されたデータであるものとする。また、画像データＧＰ５−３は、車両Ｃ５が道路Ｌ５を走行しているときの、ある所定の時刻ｔ３において撮像されたデータであるものとする。

まず、画像データＧＰ５−１の例について説明する。情報処理装置１００は、画像データＧＰ５−１を取得した時点で、画像データＧＰ５−１をモデルに入力することにより、画像データＧＰ５−１に写されている駐車区画が空車である確率（空車率）を算出する。情報処理装置１００は、正解データに基づきどのような形状のラインが駐車区画のラインであるかや、このラインが駐車区画のラインである場合、近傍の車両との位置関係に応じてどのような態様で撮像されているときに空車あるいは満車であるかを学習している。したがって、情報処理装置１００は、画像データＧＰ５−１に一切ラインが映されてない場合には満空判定を行わない。一方、情報処理装置１００は、画像データＧＰ５−１に駐車区画のラインが映されている場合には、このラインに対応する駐車区画について、モデルを用いて空車である確率を算出する。空車である確率を算出するは、満車である確率（満車率）を算出するとも言い換えることができる。

例えば、情報処理装置１００は、画像データＧＰ５−１に写されている駐車区画について、所定値（例えば、９０％）以上の確率を算出した場合にはその駐車場所は空車であると判定し、所定値（例えば、３％）以下の確率を算出した場合にはその駐車場所は満車であると判定する。この後、図５を用いて詳しく説明するが、画像データＧＰ６−１に写されている駐車区画には、車両Ｃ１００が駐車されているため満車である。したがって、かかる例では、情報処理装置１００は、車両Ｃ１００が駐車されている駐車区画について、空車率３％以下の確率を算出することになる。そうすると、情報処理装置１００は、車両Ｃ１００が駐車されているこの駐車区画は満車と判定する。

かかる場合、情報処理装置１００は、ステップＳ２７において、車両Ｃ１００が駐車されている駐車区画は満車であることを示す情報を、ドラレコ装置１０−５を介してドライバーＤ５に通知する。例えば、情報処理装置１００は、ドラレコ装置１０−５の表示画面Ｄに現在表示されている画像データＧＰ５−１に対して、車両Ｃ１００が駐車されている駐車区画は満車であることを示す満車情報を重ねて表示させる。このあと図５で説明するが、一例を示すと、情報処理装置１００は、「満」という文字が対応付けられた矩形の枠線としての満車情報ＩＦ１００を、車両Ｃ１００が駐車されている駐車区画を囲むようにして表示させる。

次に、画像データＧＰ５−２の例について説明する。同様に、情報処理装置１００は、画像データＧＰ５−２を取得した時点で、画像データＧＰ５−２をモデルに入力することにより、画像データＧＰ５−２に写されている駐車区画が空車である確率（空車率）を算出する。例えば、情報処理装置１００は、画像データＧＰ５−２に駐車区画のラインが映されている場合には、このラインに対応する駐車区画について、モデルを用いて空車である確率を算出する。

例えば、情報処理装置１００は、画像データＧＰ５−２に写されている駐車区画について、所定値（例えば、９０％）以上の確率を算出した場合にはその駐車場所は空車であると判定し、所定値（例えば、３％）以下の確率を算出した場合にはその駐車場所は満車であると判定する。次の図５の例では、画像データＧＰ５−２に写されている手前の駐車区画には、車両Ｃ１１０が駐車されているため満車である。したがって、情報処理装置１００は、車両Ｃ１１０が駐車されている駐車区画について、空車率３％以下の確率を算出することになる。そうすると、情報処理装置１００は、車両Ｃ１１０が駐車されているこの駐車区画は満車と判定する。

また、図５の例によると、画像データＧＰ５−２では、車両Ｃ１１０と車両Ｃ１２０との間には車両一台分の駐車区画が存在し、かかる駐車区画には車両が駐車されていない。したがって、情報処理装置１００は、車両Ｃ１１０と車両Ｃ１２０との間に存在するこの駐車区画について、空車率９０％以上の確率を算出することになる。そうすると、情報処理装置１００は、車両Ｃ１１０と車両Ｃ１２０との間に存在するこの駐車区画は空車と判定する。

以上のような場合、情報処理装置１００は、ステップＳ２７において、車両Ｃ１１０が駐車されている駐車区画は満車であることを示す情報、および、車両Ｃ１１０と車両Ｃ１２０との間に存在する駐車区画は空車であることを示す情報をドラレコ装置１０−５を介して、ドライバーＤ５に通知する。例えば、情報処理装置１００は、ドラレコ装置１０−５の表示画面Ｄに現在表示されている画像データＧＰ５−２に対して、満車情報および空車情報を重ねて表示させる。このあと図５で説明するが、一例を示すと、情報処理装置１００は、「満」という文字が対応付けられた矩形の枠線としての満車情報ＩＦ１１０を、車両Ｃ１１０が駐車されている駐車区画を囲むようにして表示させる。また、情報処理装置１００は、「空」という文字が対応付けられた矩形の枠線としての空車情報ＩＦ１１５を、車両Ｃ１１０と車両Ｃ１２０との間に存在する駐車区画を囲むようにして表示させる。

次に、画像データＧＰ５−３の例について説明する。同様に、情報処理装置１００は、画像データＧＰ５−３を取得した時点で、画像データＧＰ５−３をモデルに入力することにより、画像データＧＰ５−３に写されている駐車区画が空車である確率（空車率）を算出する。例えば、情報処理装置１００は、画像データＧＰ５−３に駐車区画のラインが映されている場合には、このラインに対応する駐車区画について、モデルを用いて空車である確率を算出する。

例えば、情報処理装置１００は、画像データＧＰ５−３に写されている駐車区画について、所定値（例えば、９０％）以上の確率を算出した場合にはその駐車場所は空車であると判定し、所定値（例えば、３％）以下の確率を算出した場合にはその駐車場所は満車であると判定する。次の図５の例では、画像データＧＰ５−３に写されている駐車区画には、車両Ｃ１２０が駐車されているため満車である。したがって、情報処理装置１００は、車両Ｃ１２０が駐車されている駐車区画について、空車率３％以下の確率を算出することになる。そうすると、情報処理装置１００は、車両Ｃ１２０が駐車されているこの駐車区画は満車と判定する。

かかる場合、情報処理装置１００は、ステップＳ２７において、車両Ｃ１２０が駐車されている駐車区画は満車であることを示す情報をドラレコ装置１０−５を介して、ドライバーＤ５に通知する。例えば、情報処理装置１００は、ドラレコ装置１０−５の表示画面Ｄに現在表示されている画像データＧＰ５−３に対して、満車情報を重ねて表示させる。このあと図５で説明するが、一例を示すと、情報処理装置１００は、「満」という文字が対応付けられた矩形の枠線としての満車情報ＩＦ１２０を、車両Ｃ１２０が駐車されている駐車区画を囲むようにして表示させる。

ここからは、図５を用いて、画像データＧＰ５−１、画像データＧＰ５−２、画像データＧＰ５−３それぞれで説明した通知例についてあらためて説明する。図５は、満空判定での判定結果を通知する一例を示す図である。図５に示すように、処理対象の車両Ｃ５のドラレコ装置１０−５は、ステップＳ２７での判定結果の通知を受けて、満空状況を示す情報を表示画面Ｄに表示する。例えば、ドラレコ装置１０−５は、時間経過に応じて逐次変化する撮像データに応じて、そのときの撮像データに対する判定結果を重ねて表示する（ステップＳ２８）。

図５（ａ）に示す画像データＧＰ５−１は、時間経過に応じて変化する動画データのうち、車両Ｃ５が道路Ｌ５を走行しているときの、ある所定の時刻ｔ１において撮像されたデータである。例えば、ドラレコ装置１０−５は、情報処理装置１００からの通知（表示指示）を受けて、自装置の表示画面Ｄに現在時刻（時刻ｔ１）に表示されている画像データＧＰ５−１に対して、車両Ｃ１００が駐車されている駐車区画は満車であることを示す満車情報を重ねて表示させる。図５（ａ）に示すように、ドラレコ装置１０−５は、例えば、「満」という文字が対応付けられた矩形の枠線としての満車情報ＩＦ１００を、車両Ｃ１００が駐車されている駐車区画を囲むようにして表示させる。例えば、ドラレコ装置１０−６は、車両Ｃ５の走行によりこの駐車区画が撮像範囲から完全に外に出るまで、満車情報ＩＦ１００を表示し続ける。

図５（ｂ）に示す画像データＧＰ５−２は、時間経過に応じて変化する動画データのうち、車両Ｃ５が道路Ｌ５を走行しているときの、ある所定の時刻ｔ２において撮像されたデータである。例えば、ドラレコ装置１０−５は、情報処理装置１００からの通知（表示指示）を受けて、自装置の表示画面Ｄに現在時刻（時刻ｔ２）に表示されている画像データＧＰ５−２に対して、車両Ｃ１１０が駐車されている駐車区画は満車であることを示す情報、および、車両Ｃ１１０と車両Ｃ１２０との間に存在する駐車区画は空車であることを示す情報を重ねて表示させる。図５（ｂ）に示すように、ドラレコ装置１０−５は、例えば、「満」という文字が対応付けられた矩形の枠線としての満車情報ＩＦ１１０を、車両Ｃ１１０が駐車されている駐車区画を囲むようにして表示させる。また、ドラレコ装置１０−５は、「空」という文字が対応付けられた矩形の枠線としての空車情報ＩＦ１１５を、車両Ｃ１１０と車両Ｃ１２０との間に存在する駐車区画を囲むようにして表示させる。例えば、ドラレコ装置１０−５は、車両Ｃ５の走行によりこれらの駐車区画が撮像範囲から完全に外に出るまで、満車情報ＩＦ１１０および空車情報ＩＦ１１５を表示し続ける。

図５（ｃ）に示す画像データＧＰ５−３は、時間経過に応じて変化する動画データのうち、車両Ｃ５が道路Ｌ５を走行しているときの、ある所定の時刻ｔ３において撮像されたデータである。例えば、ドラレコ装置１０−５は、情報処理装置１００からの通知（表示指示）を受けて、自装置の表示画面Ｄに現在時刻（時刻ｔ３）に表示されている画像データＧＰ５−３に対して、車両Ｃ１２０が駐車されている駐車区画は満車であることを示す満車情報を重ねて表示させる。図５（ｃ）に示すように、ドラレコ装置１０−５は、例えば、「満」という文字が対応付けられた矩形の枠線としての満車情報ＩＦ１２０を、車両Ｃ１２０が駐車されている駐車区画を囲むようにして表示させる。例えば、ドラレコ装置１０−６は、車両Ｃ５の走行によりこの駐車区画が撮像範囲から完全に外に出るまで、満車情報ＩＦ１２０を表示し続ける。

なお、情報処理装置１００は、例えば、正解データと対象撮像データとのマッチング、あるいは、対象撮像データに対する動画解析により駐車区画のラインを検出できた時点で、検出した駐車区画について満空判定を開始することができる。これにより、情報処理装置１００は、例えば、車両Ｃ５と駐車区画とが離れすぎておりドライバーＤ５が駐車区画の存在を視認不可能な位置を車両Ｃ５が走行している段階で、判定結果を通知することができる。また、情報処理装置１００は、車両Ｃ１１０と車両Ｃ１２０との間に存在する駐車区画のように、他の車両に邪魔されて目視ではその存在を視認不可能な位置を車両Ｃ５が走行している段階で、判定結果を通知することができる。このように、情報処理装置１００は、例えば、ドライバーが駐車区画の存在を完全に視認できるような位置まで近づかなくともかなり早い段階で判定結果を通知することができるため、駐車区画に駐車するか否かの判断を余裕をもって行わせることができる。

さて、図４および図５を用いて説明してきたように、実施形態にかかる情報処理装置１００は、第２の情報処理として、空車場所の満空状況を判定する満空判定を行う。具体的には、情報処理装置１００は、車両のドライブレコーダーによって撮像された撮像データを取得する。そして、情報処理装置１００は、取得した撮像データに基づいて、撮像データに写される道路に設置される駐車場所の満空状況をリアルタイム判定する。そして、情報処理装置１００は、判定結果をドライバー（ユーザ）にリアルタイム通知する。

これにより、実施形態にかかる情報処理装置１００は、道路に設置される駐車場所の満空状況であって、走行付近の駐車場所の満空状況を走行中のドライバーに対して、リアルタイムかつ的確に通知することができる。

また、情報処理装置１００は、車両の駐停車が禁止とされる禁止エリアに関する情報も学習しているため、例えば、信号前の停止線、横断歩道を駐車区画として認識し、満空判定してしまうといった状況を回避することができる。また、情報処理装置１００は、特定の施設（例えば、店舗、消防署、警察所）前のエリアも駐停車禁止エリアとして学習することもできる。このため、情報処理装置１００は、例えば、これらの施設前にライン等の特定の撮像物が存在するような場合、これを駐車区画として認識し、満空判定してしまうといった状況を回避することができる。

また、ドラレコ装置１０のカメラは、例えば、暗闇や悪天候時等、視認によって得られる情報が不確かな環境下や、その他の希少環境下においても、その環境下におかれた対象物を高精度に認識することができる場合がある。このようなことからも、本実施形態では、撮像データを用いることに優位性を見出している。すなわち、情報処理装置１００は、車両の周辺環境がどのような環境であってもそれに左右されずに、的確に精度よく満空状況を通知することができる。

また、先に、ドラレコ装置１０が、実施形態にかかる情報処理を行う情報処理装置の一例として単独で動作してもよいことを示したが、かかる場合には、ドラレコ装置１０は、例えば、自装置が設置される車両を処理対象の車両として、図４および図５で説明した各ステップでの処理を行う。また、ドラレコ装置１０は、学習によるモデル生成は行わず、例えば、所定期間毎にそれまでに収集された撮像データサンプルを用いて更新されるモデルを外部装置（例えば、情報処理装置１００）から取得してもよい。

また、情報処理装置１００は、ドラレコ装置１０とパーキングメータ間での近距通信による決済や、例えば、ドライバーがスマートフォン等の端末装置に表示されたバーコードをパーキングメーターにかざすことによるバーコード決済に関する決済処理を行う機能を有してもよい。また、ドラレコ装置１０が単独で動作する場合には、例えば、ドラレコ装置１０が、パーキングメーターとの近距通信で取得した決済情報を所定の決済サーバ等に送信することにより決済処理を行ってもよい。

また、上記例では、情報処理装置１００が、撮像データに写される所定の撮像物として、ラインの撮像態様が所定の条件を満たしているか否かに応じて、駐車場所の満空状況を判定する例を示した。しかし、情報処理装置１００は、撮像データに写される所定の撮像物のうち、駐車場所が存在することを示す所定の対象物に基づいて、駐車場所の満空状況を判定することもできる。例えば、情報処理装置１００は、所定の対象物として、パーキングメーター、または、駐車場所に対応する（駐車場所を示す）標識に基づいて、駐車場所の満空状況を判定する。この場合、例えば、情報処理装置１００、駐車区画が満車および空車それぞれの場合においてパーキングメーター、または、標識がどのような撮像態様で撮像されるかが正解データとしてさらに学習されたモデルに基づいて、処理対象の駐車場所の満空状況を判定する。

また、情報処理装置１００は、判定結果が通知される処理対象の車両から取得した撮像データにパーキングメータ、または、標識が写されている場合に、処理対象の車両はパーキングメーター用の駐車場所が存在するエリアに進入したと判断し、このエリア内に存在する駐車場所の満空状況を判定することもできる。

〔３．情報処理装置の構成〕
次に、図６を用いて、実施形態にかかる情報処理装置１００について説明する。図６は、実施形態にかかる情報処理装置１００の構成例を示す図である。図６に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。例えば、情報処理装置１００は、図１〜図５で説明した情報処理を行うサーバ装置である。一方で、実施形態にかかる情報処理を行うのは、端末装置としてのドラレコ装置１０であってもよい。

（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子またはハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２０は、撮像データ記憶部１２１と、駐車場所情報記憶部１２２と、モデル記憶部１２３とを有する。

（撮像データ記憶部１２１について）
撮像データ記憶部１２１は、ドラレコ装置１０のカメラ（撮像手段）による撮像で得られた撮像データに関する情報を記憶する。ここで、図７に実施形態にかかる撮像データ記憶部１２１の一例を示す。図７の例では、撮像データ記憶部１２１は、「ドライバーＩＤ」、「端末ＩＤ」、「日時」、「撮像データ」、「正解ラベル」といった項目を有する。

「ドライバーＩＤ」は、ドラレコ装置１０が設置される車両のドライバーを識別する識別情報を示す。なお、ドライバーは、ドラレコ装置１０の所有者であるため、「ユーザ」と言い換えることができる。「端末ＩＤ」は、ドラレコ装置１０を識別する識別情報を示す。「日時」は、「撮像データ」が得られた日時を示す。図７の例では、日時に「ＤＴ１」といった概念的な記号を用いているが、実際には、例えば、年月日、日付、時刻情報が入力される。「撮像データ」は、ドラレコ装置１０のカメラ（撮像部）による撮像で得られた撮像データを示す。「撮像データ」は、例えば、情報処理装置１００の学習のために正解データ用のサンプルとして用いられることから、図４で示した撮像データサンプルに相当する。また、「撮像データ」は、動画であり、動画長「１０分」といったように時間の概念を有する。「正解ラベル」は、対応する「撮像データ」に対するタグ付けによって指定された機械学習用の正解データ（教師データ）である。

すなわち、図７の例では、ドライバーＩＤ「Ｄ１」によって識別されるドライバー（ドライバーＤ１）のドラレコ装置であって、端末ＩＤ「１０−１」によって識別されるドラレコ装置（ドラレコ装置１０−１）が、日時「ＤＴ１」での撮像によって取得した撮像データ（撮像データサンプル）である「撮像データＶＧ１」を情報処理装置１００に送信することにより、情報処理装置１００がこれを格納している例を示す。かかる例は、図４での説明に対応する。また、図７の例では、図４で説明したように、撮像データＶＧ１に対して、正解ラベルＣＬ１１、正解ラベルＣＬ１２、正解ラベルＣＬ１３が指定されている例を示す。

なお、例えば、ドラレコ装置１０−５が独立して実施形態にかかる第２の情報処理を実行する場合、ドラレコ装置１０−５は、図７に示すような撮像データ記憶部１２１を有することができる。

（駐車場所情報記憶部１２２について）
駐車場所情報記憶部１２２は、道路に設置される駐車場所（例えば、パーキングメーター用の駐車場所）の位置（所在地）に関する情報を記憶する。ここで、図８に実施形態にかかる駐車場所情報記憶部１２２の一例を示す。図８の例では、駐車場所情報記憶部１２２は、「都道府県」、「市区町村」、「道路ＩＤ」、「エリア」、「位置情報」といった項目を有する。

「都道府県」、および、「市区町村」は、対応する「位置情報」が示す位置が含まれる都道府県および市区町村を示す。「道路ＩＤ」は、道路を識別する識別情報を示す。「エリア」は、「道路ＩＤ」が示す道路がメッシュ状に仮想的に分割された各エリアのうち、駐車場所が存在するエリアを識別する識別情報を示す。「位置情報」は、対応する「エリア」の位置を示す位置情報である。このようなことから、「位置情報」は、駐車場所の位置を示す位置情報とも言い換えることができる。図８の例では、「位置情報」に概念的な記号を用いているが、実際に例えば、住所あるいは経緯度等によって示される。

すなわち、図８の例では、東京都Ｍ区を通る道路であって、道路ＩＤ「ＲＴ１１」によって識別される道路（道路ＲＴ１１）が仮想的に分割された各エリアのうち、「ＰＴｍ１」の位置にあるエリア「ＡＲｍ１」、「ＰＴｍ２」の位置にあるエリア「ＡＲｍ２」、「ＰＴｍ３」の位置にあるエリア「ＡＲｍ３」に駐車場所が存在する例を示す。つまり、図６の例では、道路ＲＴ１１上の位置である位置「ＰＴｍ１」、位置「ＰＴｍ２」、位置「ＰＴｍ３」には、駐車場所が存在する例を示す。

（モデル記憶部１２３について）
モデル記憶部１２３は、情報処理装置１００により生成されたモデルを記憶する記憶部である。モデル記憶部１２３は、例えば、各モデルを識別する「モデルＩＤ」と、当該モデルを示すモデル情報とを対応付けて記憶する。

（制御部１３０について）
図６に戻り、制御部１３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、情報処理装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。

図６に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、検出部１３２と、認識部１３３と、提供部１３４と、学習部１３５、生成部１３６と、満空判定部１３７と、通知部１３８と、動作制御部１３９とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図６に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図６に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。

（取得部１３１について）
取得部１３１は、撮像データを取得する。例えば、取得部１３１は、リアルタイムに撮像された撮像データを、このリアルタイムに合わせて取得する。例えば、取得部１３１は、道路を走行する移動体に搭載されたカメラ（ドラレコ装置１０のカメラ）によって撮像された撮像データを取得する。例えば、ドラレコ装置１０から撮像データが送信される場合、取得部１３１は、ドラレコ装置１０から撮像データを取得（受信）する。また、取得部１３１は、取得した撮像データを撮像データ記憶部１２１に格納する。

なお、取得部１３１は、必ずしもドラレコ装置１０のカメラによる撮像データだけを取得する必要はなく、例えば、各地の施設（例えば、信号機、電柱、マンション、店舗等）に備え付けられるカメラ（例えば、防犯カメラ）と通信可能なのであれば、このようなカメラよる撮像データも取得することができる。

また、取得部１３１は、撮像データを利用して処理が行われる場合、撮像データ記憶部１２１から必要な撮像データを取得し、対応する処理部に出力するといった処理も行うことができる。例えば、後述する生成部１３６が学習を行う際には、取得部１３１は、撮像データ記憶部１２１から撮像データを取得し、生成部１３６に出力する。このようなことから、取得部１３１は、処理の一例として、例えば、図１で説明したステップＳ１１、図４で説明したステップＳ２１やＳ２５の処理を行う。

（検出部１３２について）
検出部１３２は、空車の駐車場所である空車場所を検出する検出処理を行う。例えば、検出部１３２は、取得部１３１により取得された撮像データを画像解析することにより空車場所を検出する。例えば、検出部１３２は、画像解析により撮像データの中に駐車場所が写されているか否かを判定し、駐車場所が写されている場合には、その駐車場所の満空状況を判定する満空判定を行う。そして、検出部１３２は、満空判定による判定結果に基づき駐車場所に中に空車の駐車場所が存在する場合には、その空車の駐車場所を検出する。

なお、検出部１３２は、満空状況を高精度に判定することができるとは限らないため、精度よく空車場所を検出できない場合がある。そこで、後述する満空判定部１３７が、第２の情報処理としての満空判定を行い、検出部１３２は、満空判定部１３７による判定結果が示す満空情報に基づいて、空車場所を検出してもよい。また、このようなことから、検出部１３２は、処理の一例として、例えば、図１で説明したステップＳ１３の処理を行う。

また、検出部１３２は、空車場所を検出したことにより、検出した空車場所の近傍に存在する駐車移動体（駐車車両）を基準とした、空車場所の位置を特定する処理も行うことができる。例えば、検出部１３２は、取得部１３１によりリアルタイム取得されたリアルタイム撮像データを画像解析することにより、空車場所の近傍（例えば、空車場所を中心とする半径Ｘメートル以内のエリア）に駐車（もしくは停車）されている駐車移動体が存在するか否かを判定する。そして、検出部１３２は、駐車移動体が存在すると判定した場合には、この駐車移動体を基準とした、空車場所の位置を特定する。このようなことから、検出部１３２は、処理の一例として、例えば、図１で説明したステップＳ１４の処理も行う。なお、情報処理装置１００は、かかる処理を行う他の処理部（例えば、特定部）を有してもよい。

また、検出部１３２は、検出した駐車移動体を認識部１３３に通知する。例えば、検出部１３２は、撮像データの写される移動体のうち、どの移動体を駐車移動体として特定したかを認識部１３３に通知する。

（認識部１３３について）
認識部１３３は、取得部１３１によりリアルタイム取得されたリアルタイム撮像データに基づいて、検出部１３２により検出された空車場所の近傍に駐車されている駐車移動体（駐車車両）の特徴を認識する。検出部１３２により検出された空車場所の近傍とは、かかる空車場所を中心とする所定範囲内において、かかる空車場所の前方位置または後方位置、あるいは、かかる空車場所の左右いずれかの位置である。

例えば、認識部１３３は、駐車移動体の特徴として、駐車移動体の色、形状、車種、名称、または、ナンバープレートに記載される情報の少なくともいずれか１つを認識する。また、認識部１３３は、取得部１３１によりリアルタイム取得されたリアルタイム撮像データに基づいて、空車場所の周辺環境の特徴をさらに認識する。例えば、認識部１３３は、空車場所の周辺環境の特徴として、空車場所から所定範囲内に存在する対象物の特徴を認識する。

例えば、認識部１３３は、空車場所から所定範囲内に存在する対象物として、信号機、横断歩道、停止線、駐停車禁止エリア、電柱、植木、各種施設（店舗、その他公共施設等）等の特徴（例えば、色、形状、名称等）を認識する。また、空車場所から所定範囲内に存在する対象物としてどのような対象物が存在するかの特定（検出）は、検出部１３２によって行われてよい。このようなことから、認識部１３３は、処理の一例として、例えば、図１で説明したステップＳ１５の処理も行う。

（提供部１３４について）
提供部１３４は、取得部１３１により取得された撮像データに基づいて、撮像データに写される駐車場所であって、空車であるため移動体を駐車可能となっている駐車場所（空車場所）の近傍に駐車されている移動体である駐車移動体の位置を基準として、駐車場所の位置を指し示す情報を移動体のドライバーに提供する。具体的には、提供部１３４は、処理対象の移動体に対する駐車移動体の位置を基準として、駐車場所の位置を指し示す情報を提供する。

例えば、提供部１３４は、認識部１３３により認識された駐車移動体の特徴をさらに用いて、空車場所の位置を指し示す情報を、処理対象の移動体のユーザ（ドライバー）に提供する。例えば、提供部１３４は、認識部１３３により認識された特徴を用いて当該特徴を有する駐車移動体と空車場所との位置関係を説明する情報を、空車場所の位置を指し示す情報として提供する。例えば、提供部１３４は、１台の駐車移動体について、複数の特徴が認識された場合には、複数の特徴を組合せた状態で、空車場所の位置を指し示す情報を提供する。

また、例えば、提供部１３４は、認識部１３３により周辺環境の特徴が認識された場合には、認識された周辺環境の特徴をさらに用いて、空車場所の位置を指し示す情報をする。また、例えば、提供部１３４は、認識部１３３により駐停車禁止エリアが認識された場合には、駐停車禁止エリアの位置を指し示す情報をさらに提供する。

また、提供部１３４は、処理対象の移動体が空車場所に駐車される際の時間帯、または、天候に応じて、認識部１３３により認識された特徴のうち処理対象の移動体のドライバーの視認率がより高くなるような特徴を選択し、選択した特徴を用いて、空車場所の位置を指し示す情報を提供する。このようなことから、提供部１３４は、処理の一例として、例えば、図１で説明したステップＳ１６およびＳ１７の処理を行う。

（学習部１３５について）
学習部１３５は、提供部１３４により空車場所の位置を指し示す情報が提供された際の、処理対象の移動体のドライバーの運転特性を学習する。この場合、提供部１３４は、学習部１３５により学習された運転特性に基づいて、認識部１３３により認識された特徴のうち、ドライバーの運転特性に応じた特徴を選択し、選択した特徴を用いて、空車場所の位置を指し示す情報をドライバーに提供する。この点について、図１および図２の例を用いて説明する。図１および図２の例では、処理対象の移動体は車両Ｃ５であり、処理対象の移動体のドライバーは車両Ｃ５のドライバーＤ５である。そして、図２の例では、提供部１３４は、ドラレコ装置１０−５を制御し、「白トラックの前方に駐車可能スペースあり！」といった、空車場所ＳＰ５の位置を指し示す情報の提供を行っている。

そうすると、ドライバーＤ５は、この情報提供に従って空車場所ＳＰ５を駐車させようと車両Ｃ５を操作する。かかる操作を示す情報や、かかる操作に応じて車両Ｃ５がどのように運転されたかを示す運転履歴は、例えば、ドラレコ装置１０−５によって情報処理装置１００に送信される。運転履歴は、ドラレコ装置１０−５のカメラによる撮像データであってもよい。

このようなことから、情報処理装置１００は、例えば、空車場所の位置を指し示す情報が提供されたドライバーがどのような運転を行ったかを示す情報である運転履歴を、空車場所の位置を指し示す情報が提供される度にドラレコ装置１０から取得することができる。よって、学習部１３５は、ドラレコ装置１０から取得された運転履歴に基づいて、この運転履歴が示す運転を行ったドライバーの運転特性を学習する。例えば、学習部１３５は、運転特性として、空車場所の位置を指し示す情報の提供を受けたドライバーが、この情報に対してどれだけスムーズに（効率的に）駐車を行うことができたか、その傾向を学習する。例えば、学習部１３５は、駐車車両の特徴として、駐車車両の色だけが提供された場合、そのドライバーがどれだけスムーズに駐車を行うことができた、その傾向を学習する。また、例えば、学習部１３５は、駐車車両の特徴として、駐車車両の色および形状が提供された場合、そのドライバーがどれだけスムーズに駐車を行うことができた、その傾向を学習する。また、例えば、学習部１３５は、駐車車両の特徴として、駐車車両の色、形状、車種が提供された場合、そのドライバーどれだけスムーズに駐車を行うことができた、その傾向を学習する。

例えば、図２の例において、ドライバーＤ５は、特徴として色だけが提供された場合、高頻度で駐車場所を認識できず通り過ぎてしまうとする。このような場合、学習部１３５は、上記のような学習により、ドライバーＤ５は特徴として色だけが提供されてもスムーズに停車することができない傾向にあると学習することができる。そうすると、提供部１３４は、ドライバーＤ５には複数の特徴を用いたより明確な情報提供が必要と認識する。そして、提供部１３４は、例えば、ドライバーＤ５が次回、所定の空車場所に駐車しようとする際には、認識部１３３により認識された特徴のうち、駐車車両の色、形状、車種の３つを選択し、これらを組み合わせた情報であって、空車場所の位置を指し示す情報をドライバーＤ５に提供する。

これにより、実施形態にかかる情報処理装置１００は、例えば、少ない情報でも空車場所を容易に認識できるようなドライバーには必要最低限の情報提供に済ますことで、例えば、情報が多すぎることによる混乱を回避することができる。また、情報処理装置１００は、例えば、少ない情報ではスムーズに駐車できないようなドライバーにはより多くの情報を提供することで、例えば、空車場所の位置をよりわかりやすくドライバーに案内することができる。

また、提供部１３４は、処理対象の移動体のドライバーと同一、または、類似する属性（例えば、年代、性別、車両に対する趣味嗜好）を有するドライバー全体での運転特性の傾向に基づいて、認識部１３３により認識された特徴のうち、当該運転特性の傾向に応じた特徴を選択し、選択した特徴を用いて、駐車場所の位置を指し示す情報を処理対象の移動体のドライバーに提供してもよい。

例えば、学習部１３５は、上記のような学習により得た学習結果に基づいて、例えば、「２０代、女性」ではどのような運転特性（例えば、「２０代、女性」は少ない情報提供では、スムーズな駐車が困難な傾向にある等）にあるかを総合的に学習する。また、例えば、学習部１３５は、上記のような学習により得た学習結果に基づいて、例えば、「５０代、男性」ではどのような運転特性（例えば、「５０代、男性」は少ない情報提供でスムーに駐車出来る傾向にある等）にあるかを総合的に学習する。

このような状態において、提供部１３４は、例えば、図２のドライバーＤ５が「２０代、女性」なのであれば、「２０代、女性」に対応する学習結果（例えば、「２０代、女性」は少ない情報提供では、スムーズな駐車が困難な傾向にある）に基づいて、次回の情報提供に応用させる。例えば、提供部１３４は、ドライバーＤ５が次回、所定の空車場所に駐車しようとする際には、認識部１３３により認識された特徴のうち、駐車車両の色、形状、車種の３つを選択し、これらを組み合わせた情報であって、空車場所の位置を指し示す情報をドライバーＤ５に提供する。

（生成部１３６について）
生成部１３６は、学習によりモデルを生成する。生成部１３６は、所定の撮像物の撮像態様と、当該撮像態様が示すようにこの撮像物が撮像された際の駐車場所の満空状況とが対応付けられた情報により学習されたモデルを生成する。例えば、生成部１３６は、撮像物の撮像態様のうち、駐車場所の満空状況に応じた撮像態様を正解データとして学習されたモデルを生成する。例えば、生成部１３６は、判定結果が通知される処理対象の移動体に搭載されたカメラによって撮像された撮像データが入力された場合に、撮像データに写される対象物である道路上に引かれたラインの形状と、正解データとしての撮像態様が示すラインの形状との一致度に基づくスコアであって、駐車場所の満空状況に関する確度を示すスコアを出力するモデルを生成する。

また、生成部１３６は、移動体の駐停車が禁止とされる禁止エリアに関する情報がさらに学習されたモデルを生成することもできる。例えば、生成部１３６は、移動体の駐停車が禁止とされる禁止エリアに関する情報を、満空判定を行わないための正解データとして学習することによりモデルを生成する。このようなことから、生成部１３６は、処理の一例として、例えば、図４で説明したステップＳ２２およびＳ２３の処理を行う。

（満空判定部１３７について）
満空判定部１３７は、取得部１３１により取得された撮像データに基づいて、撮像データに写される道路に設置される駐車場所の満空状況を判定する。例えば、満空判定部１３７は、ドラレコ装置１０を有する移動体が現在走行中の道路に設置される駐車場所であって、当該移動体の進行方向に存在する駐車場所の現在の満空状況を判定する。例えば、満空判定部１３７は、駐車場所として、１台の移動体を駐車させるための駐車区画毎に、当該駐車区画の満空状況を判定する。

また、満空判定部１３７は、撮像データに基づいて、撮像データに写される所定の撮像物の撮像態様が所定の条件を満たしているか否かに応じて、駐車場所の満空状況を判定する。例えば、満空判定部１３７は、所定の撮像物の撮像態様として、道路上に引かれたラインが移動体との位置関係に応じてどのように撮像されるかを示す撮像態様であって、ラインの撮像態様が所定の条件を満たしているか否かに応じて、駐車場所の満空状況を判定する。例えば、満空判定部１３７は、撮像態様が示す形状であって、所定の撮像物の形状が所定の形状であるか否かに応じて、駐車場所の満空状況を判定する。

一例として、満空判定部１３７は、所定の撮像物の撮像態様と、当該撮像態様が示すように撮像物が撮像された際の駐車場所の満空状況とが対応付けられた情報により学習されたモデルに基づいて、処理対象の駐車場所の満空状況を判定する。例えば、満空判定部１３７は、撮像物の撮像態様のうち、駐車場所の満空状況に応じた撮像態様を正解データとして学習されたモデルに基づいて、処理対象の駐車場所の満空状況を判定する。例えば、満空判定部１３７は、判定結果が通知される処理対象の移動体に搭載されたカメラによって撮像された撮像データが入力された場合に、撮像データに写される対象物である道路上に引かれたラインの形状と、正解データとしての撮像態様が示すラインの形状との一致度に基づくスコアであって、駐車場所の満空状況に関する確度を示すスコアを出力するモデルに基づいて、駐車場所の満空状況を判定する。また、満空判定部１３７は、移動体の駐停車が禁止とされる禁止エリアに関する情報が学習された前記モデルに基づいて、禁止エリアを除く領域における駐車場所の満空状況を判定する。このようなことから、満空判定部１３７は、処理の一例として、例えば、図４で説明したステップＳ２６の処理を行う。

また、検出部１３２は、第１の情報処理では、満空判定部１３７による満空判定での判定結果が示す満空情報に基づいて、空車場所を検出する。

また、図８で説明したように、情報処理装置１００は、駐車場所情報記憶部１２２において、駐車場所が存在するエリアを示す位置情報を有している。したがって、満空判定部１３７は、例えば、処理対象の移動体が、駐車場所が存在するエリアに近付いた場合に、満空判定を行ってもよい。具体的には、満空判定部１３７は、駐車場所が存在するエリアを示す位置情報に基づいて、駐車場所の満空状況を判定する。例えば、満空判定部１３７は、判定結果が通知される処理対象の移動体がこのエリア内に進入した場合に、エリア内に存在する駐車場所の満空状況を判定する。

（通知部１３８について）
通知部１３８は、満空判定部１３７による判定結果をドライバーに通知する。例えば、通知部１３８は、判定結果が通知される処理対象の移動体に搭載されたカメラによって撮像された撮像データであって、表示画面においてリアルタイムに表示される撮像データに写される駐車場所毎に、現在の満空状況を表示させる。例えば、通知部１３８は、図５で説明したように、「満」という文字が対応付けられた矩形の枠線としての満車情報を、車両が駐車されている駐車区画を囲むようにして表示させる。また、例えば、通知部１３８は、図２で説明したように、「空」という文字が対応付けられた矩形の枠線としての空車情報を、車両が駐車されていない駐車区画を囲むようにして表示させる。

さて、ここからは、通知部１３８による他の通知について説明する。例えば、情報処理装置１００は、情報通知される通知対象の移動体（判定結果が通知される処理対象の移動体）以外の他の移動体を基準とする満空情報であって、駐車場所の満空状況を示す満空情報（判定結果）を取得し、取得した満空情報を情報通知される通知対象の移動体に通知する。よりわかり易く説明する。図４および図５の例では、情報処理装置１００が、処理対象の車両Ｃ５のドラレコ装置１０から現在の撮像データを取得し、この撮像データについて満空判定し、表示画面の撮像データに重ねる形で判定結果（すなわち、満空情報）を通知する例を示した。しかしながら、このような一連の第２の情報処理は、当然ながら車両Ｃ５だけでなく、多くの各車両に対して行われる。例えば、車両Ｃ５から見て他の車両である車両Ｃ６についても同様の情報処理が行われる。したがって、ここで説明する通知は、車両Ｃ５から見て他の車両である車両Ｃ６からの撮像データに基づき、車両Ｃ６を基準として満空判定された際の判定結果を、車両Ｃ５のドラレコ装置１０−５が有する表示画面に現在写される撮像データに対して反映させる、という通知手法である。

このような通知を行う前提について説明する。例えば、図５の例によると、情報処理装置１００は、車両Ｃ５の走行車線側に存在する駐車区画を対象に満空判定している。しかし、車両Ｃ５の走行車線に対する反対車線側にも駐車区画があり、この駐車区画が撮像データに写されていれば、情報処理装置１００は、当然、この駐車区画についても満空判定することができる。要は、情報処理装置１００は、判定結果が通知される処理対象の車両の走行車線、反対車線に拘わらず撮像データに駐車区画が写されていればそれに対して満空判定を行うことができる。しかしながら、ドラレコ装置１０は、基本的には走行車線側の情報を中心に撮像してしまう傾向にあるため、撮像データからは、反対車線側の情報（例えば、駐車区画が存在するか否か）を高精度に認識することができない場合がある。そうすると、車両Ｃ５の撮像データに基づき反対車線側の駐車区画について満空判定された判定結果より、反対車線を走行する車両Ｃ６の撮像データについて満空判定された判定結果の方が精度が高い場合がある。このため、車両Ｃ５のドライバーＤ５に対して、車両Ｃ６を基準とする判定結果も通知することができれば、より正確な満空状況をドライバーＤ５に通知することができるようになる。

以上の前提を踏まえて、車両Ｃ５および車両Ｃ６を例に用いると、情報処理装置１００は、情報通知される通知対象の車両Ｃ５以外の他の移動体である車両Ｃ６であって、反対車線を走行する車両Ｃ６を基準とする満空情報であって、駐車区画の満空状況を示す満空情報を取得する。そして、情報処理装置１００（通知部１３８）は、取得された満空情報を車両Ｃ５のドライバーＤ５に通知する。この点について、図９を用いて説明する。図９は、情報通知の他の一例を示す図である。

図９の例では、車両Ｃ６は、車両Ｃ５とは反対車線を車両Ｃ５に向かって走行してきている。このようなことから、車両Ｃ６は、この先、車両Ｃ５が通過し得る地点を既に走行してきているため、同時刻において、車両Ｃ５から見るよりもその地点の情報を正確に知ることができる。例えば、図９において丸印で囲まれる２つの駐車区画の満空状況がどうであるかは、時刻ｔ４の時点では、車両Ｃ６の方が車両Ｃ５よりも早く知ることができる。言い換えれば、情報処理装置１００は、時刻ｔ４の時点では、車両Ｃ５の撮像データよりも車両Ｃ６の撮像データからの方が精度よく、上記２つの車区画の満空状況を判定することができる。

例えば、情報処理装置１００は、通知対象の車両Ｃ５以外の他の車両のうち、例えば、車両Ｃ５が将来通過し得る地点を走行してきた車両を特定する、図９の例では、情報処理装置１００は、このような車両として車両Ｃ６を特定したとする。なお、図９では不図示であるが、情報処理装置１００は、かかる特定処理を行う処理部（例えば、特定部）をさらに有してよい。そしてこのように特定された時点である時刻ｔ４では、例えば、車両Ｃ５および車両Ｃ６は、図９のような位置関係で走行している。

このような状態において、取得部１３１は、車両Ｃ５のドラレコ装置１０−５から時刻ｔ４時点での撮像データ（画像データＧＰ５−４）を取得する（ステップＳ３１）。また、取得部１３１は、ステップＳ３１において、車両Ｃ６のドラレコ装置１０−６からも時刻ｔ４時点での撮像データ（画像データ）を取得する。次に、満空判定部１３７は、画像データＧＰ５−４をモデルに適用することにより、画像データＧＰ５−４について満空判定を行う（ステップＳ３２）。満空判定の詳細については、図４で説明したとおりであるため省略する。また、満空判定部１３７は、ステップＳ３２において、ドラレコ装置１０−６からの画像データについても満空判定を行う。例えば、ドラレコ装置１０−６からの画像データについての満空判定で得られた判定結果は、車両Ｃ６を基準とする判定結果である。

例えば、満空判定部１３７は、ドラレコ装置１０−６からの画像データに基づいて、丸印で囲まれる２つの駐車区画のうち、車両Ｃ５から見て手前の駐車区画は車両Ｃ２００が駐車されており満車で、後方の駐車区画は空車と判定したとする。このような判定結果は、車両Ｃ６を基準とする判定結果である。

また、かかる場合、通知部１３８は、車両Ｃ６を基準とする判定結果を、例えば、満空判定部１３７から取得する。そして、通知部１３８は、車両Ｃ６を基準とする判定結果と、車両Ｃ５側での判定結果とを合わせて通知する（ステップＳ３３）。例えば、通知部１３８は、車両Ｃ６を基準とする判定結果として、車両Ｃ２００が駐車されている手前の駐車区画は満車であることを示す情報と、その後方の駐車区画は空車であること示す情報とを、ドラレコ装置１０−５を介して、ドライバーＤ５に通知する。例えば、通知部１３８は、ドラレコ装置１０−５の表示画面に現在表示されている画像データＧＰ５−４に対して、車両Ｃ２００が駐車されている駐車区画は満車であることを示す満車情報を重ねて表示させる。一例を示すと、通知部１３８は、「満」という文字が対応付けられた矩形の枠線としての満車情報ＩＦ２００を、車両Ｃ２００が駐車されている駐車区画を囲むようにして表示させる。

また、通知部１３８は、ドラレコ装置１０−５の表示画面に現在表示されている画像データＧＰ５−４に対して、後方の駐車区画は空車であることを示す空車情報を重ねて表示させる。一例を示すと、通知部１３８は、「空」という文字が対応付けられた矩形の枠線としての空車情報ＩＦ２１０を、この駐車区画を囲むようにして表示させる。

図９（ａ）は、上述した状況が反映されている図である。図９（ａ）に示す画像データＧＰ５−４は、時間経過に応じて変化する動画データのうち、車両Ｃ５が道路Ｌ５を走行しているときの時刻ｔ４において撮像されたデータである。例えば、ドラレコ装置１０−５は、通知部１３８からの通知（表示指示）を受けて、自装置の表示画面に現在時刻（時刻ｔ４）に表示されている画像データＧＰ５−４に対して、車両Ｃ２００が駐車されている駐車区画は満車であることを示す満車情報を重ねて表示させる。図９（ａ）に示すように、ドラレコ装置１０−５は、例えば、「満」という文字が対応付けられた矩形の枠線としての満車情報ＩＦ２００を、車両Ｃ２００が駐車されている駐車区画を囲むようにして表示させる。例えば、ドラレコ装置１０−５は、車両Ｃ５の走行によりこの駐車区画が撮像範囲から完全に外に出るまで、満車情報ＩＦ２００を表示し続ける。

また、例えば、ドラレコ装置１０−５は、通知部１３８からの通知（表示指示）を受けて、自装置の表示画面に現在時刻（時刻ｔ４）に表示されている画像データＧＰ５−４に対して、後方の駐車区画は空車であることを示す空車情報を重ねて表示させる。図９（ａ）に示すように、ドラレコ装置１０−５は、例えば、「空」という文字が対応付けられた矩形の枠線としての空車情報ＩＦ２１０を、後方の駐車区画を囲むようにして表示させる。例えば、ドラレコ装置１０−５は、車両Ｃ５の走行によりこの駐車区画が撮像範囲から完全に外に出るまで、空車情報ＩＦ２１０を表示し続ける。

図９を用いて説明したように、情報処理装置１００は、情報通知される通知対象の移動体（判定結果が通知される処理対象の移動体）以外の他の移動体を基準とする満空情報であって、駐車場所の満空状況を示す満空情報（判定結果）を取得し、取得した満空情報を情報通知される通知対象の移動体に通知する。これにより、情報処理装置１００は、より正確な満空状況を通知することができる。

また、図９の例では、情報処理装置１００が、通知対象の車両が将来通過し得る地点を走行してきた車両（通知対象の車両のために満空情報が利用される利用対象の車両）として、通知対象の車両以外の他の車両であって、対向車線を走行する車両を特定する例を示した。また、情報処理装置１００が、通知対象の車両以外の他の車両を基準とする満空情報であって、駐車場所の満空状況を示す満空情報を通知対象の車両に通知する例を示した。ここで、情報処理装置１００は、通知対象の車両が将来通過し得る地点を走行してきた車両として、対向車線を走行する車両を特定する以外に、例えば、所定のカーナビゲーションサービスに対する登録情報に基づいて、通知対象の車両が将来通過し得る道路や目的地を取得し、通知対象の車両が将来通過し得る道路や目的付近を現在走行中の車両を、満空情報が利用される利用対象の車両として特定してもよい。また、情報処理装置１００は、このように特定した車両を基準とする満空情報であって、駐車場所の満空状況を示す満空情報を取得し、通知対象の車両に通知する。

（動作制御部１３９について）
ここで、例えば、情報処理装置１００による満空判定や満空判定での判定結果の通知が常時行われると、ドラレコ装置１０の表示画面には、矩形の枠線としての満車情報や空車情報が高頻度で表示される場合がある。この場合、駐車区画に駐車予定の無いドライバーにとっては、かかる表示を煩わしく思うかもしれない。したがって、情報処理装置１００は、ドライバーが駐車区画に駐車しようとしているか否かを判定し、車区画に駐車しようとしている状況下でのみ、駐車区画の通知に関する処理（満空判定や満空判定での判定結果を通知する処理）を開始する。

具体的には、動作制御部１３９は、車両の運転に関する挙動が所定の条件を満たしたか否かを判定する。そして、動作制御部１３９は、所定の条件を満たしたと判定した場合には、駐車区画の通知に関する処理（満空判定や満空判定での判定結果を通知する処理を開始させる。例えば、動作制御部１３９は、所定の条件を満たしたと判定した場合には、満空判定部１３７に対して満空判定を開始するよう指示する。なお、車両の運転に関する挙動が所定の条件を満たしたか否かを判定する判定処置は、動作制御部１３９以外の処理部（例えば、挙動判定部）によって行われてもよい。

処理対象の車両Ｃ５を例に説明すると、例えば、動作制御部１３９は、車両Ｃ５の運転に関する挙動として、車両Ｃ５の速度が、所定の速度より遅くなったか否かを判定し、車両Ｃ５の速度が所定の速度より遅くなったと判定した場合には、満空判定部１３７に対して満空判定を開始させる。

また、動作制御部１３９は、車両Ｃ５の運転に関する挙動として、ドライバーＤ５が車両Ｃ５を運転している際の運転態様が、所定の運転態様となったか否かを判定し、運転態様が所定の運転態様（例えば、車両Ｃ５を道路脇に寄せる運転、あるいは、同一エリアを周回する運転）となったと判定した場合には、満空判定部１３７に対して満空判定を開始させる。

また、動作制御部１３９は、車両Ｃ５の運転に関する挙動として、ドライバーＤ５が車両Ｃ５を運転している際の身体的挙動が、所定の挙動となったか否かを判定し、ドライバーＤ５の身体的挙動が所定の挙動（例えば、顔を左右に動かして辺りを見渡す挙動、「どこか空いてないかな」といった発話）となったと判定した場合には、満空判定部１３７に対して満空判定を開始させる。

なお、例えば、図１のステップＳ１１や、図４のステップＳ２４で示した判定処理が、動作制御部１３９によって行われる判定処理に相当する。

〔４．処理手順（１）〕
次に、図１０を用いて、実施形態にかかる情報処理のうち、第１の情報処理の手順について説明する。図１０は、実施形態にかかる第１の情報処理の処理手順を示すフローチャートである。なお、図１０の例では、移動体を車両値とする。また、図１０の例では、情報処理装置１００による各種処理対象となっている処理対象の車両のドライバーは、駐車場所を探しているものとする。

また、取得部１３１は、処理対象の車両のドラレコ装置１０からリアルタイム撮像された撮像データをそのリアルタイムに合わせて取得する（ステップＳ１０１）。

次に、検出部１３２は、空車の駐車場所である空車場所を検出する検出処理を行う（ステップＳ１０２）。例えば、検出部１３２は、取得部１３１により取得された撮像データを画像解析することにより空車場所を検出する。例えば、検出部１３２は、画像解析により撮像データの中に駐車場所が写されているか否かを判定し、駐車場所が写されている場合には、その駐車場所の満空状況を判定する満空判定を行う。そして、検出部１３２は、満空判定による判定結果に基づき駐車場所に中に空車の駐車場所が存在する場合には、その空車の駐車場所を検出する。

また、検出部１３２は、空車場所を検出したことにより、検出した空車場所の近傍に存在する駐車車両を基準とした、空車場所の位置を特定する（ステップＳ１０３）。例えば、検出部１３２は、取得部１３１により取得された撮像データを画像解析することにより、空車場所の近傍に駐車されている駐車車両が存在するか否かを判定する。そして、検出部１３２は、駐車車両が存在すると判定した場合には、この駐車車両を基準とした、空車場所の位置を特定する。

次に、認識部１３３は、取得部１３１により取得された撮像データに基づいて、検出部１３２により検出された空車場所の近傍に駐車されている駐車車両の特徴を認識する（ステップＳ１０４）。例えば、認識部１３３は、駐車車両の特徴として、駐車移動体の色、形状、車種、名称、または、ナンバープレートに記載される情報の少なくともいずれか１つを認識する。また、認識部１３３は、撮像データに基づいて、空車場所の周辺環境の特徴をさらに認識するしてもよい。

次に、提供部１３４は、現在の時間帯、または、天候に応じて、認識部１３３により認識された特徴のうち処理対象の車両のドライバーの視認率がより高くなるような特徴を選択する（ステップＳ１０５）。そして、提供部１３４は、空車場所の位置を指し示す情報を処理対象の車両のドライバーに提供する（ステップＳ１０６）。例えば、提供部１３４は、ステップＳ１０３で特定された空車場所の位置と、ステップＳ１０５で選択した特徴とに基づいて、空車場所の位置を指し示す（定義付ける）情報を生成する。そして、提供部１３４は、生成した情報を処理対象の車両のドライバーに提供する。

〔５．処理手順（２）〕
次に、図１１を用いて、実施形態にかかる情報処理のうち、第２の情報処理の手順について説明する。図１１は、実施形態にかかる第２の情報処理の処理手順を示すフローチャートである。なお、図１１の例では、情報処理装置１００は、各地を走行する車両のドラレコ装置１０から、学習のためのサンプルとなる撮像データ（撮像データサンプル）を収集し、収集した撮像データサンプルを用いてモデルを生成済みであるものとする。なお、情報処理装置１００は、撮像データサンプルを随時取得（収集）している場合には、所定のタイミング毎に（例えば、１週間経過する毎に）、当該所定のタイミングまでに取得した撮像データサンプルを用いてこれまでに生成したモデルを更新することができる。

まず、動作制御部１３９は、処理対象の車両について、駐車場所の満空状況を判定する判定処理を行い、その判定結果を通知するタイミングであるか否かを判定する（ステップＳ２０１）。例えば、動作制御部１３９は、処理対象の車両の運転に関する挙動が所定の条件を満たしたか否かを判定する。動作制御部１３９は、処理対象の車両の運転に関する挙動が所定の条件を満たしていないと判定した場合には（ステップＳ２０１；Ｎｏ）、処理を行うタイミングではないと判断し、所定の条件が満たされるまで待機する。一方、動作制御部１３９は、処理対象の車両の運転に関する挙動が所定の条件を満たしたと判定した場合には（ステップＳ２０１；Ｙｅｓ）、、満空判定や満空判定での判定結果を処理対象の車両に通知する処理を開始させる制御を行う。

このような制御を受けて、取得部１３１は、処理対象の車両から撮像データ（対象撮像データ）を取得する（ステップＳ２０２）。例えば、取得部１３１は、処理対象の車両のドラレコ装置１０から、撮像によって得られた対象撮像データを取得する。より具体的には、取得部１３１は、処理対象の車両が走行中においてリアルタイム撮像された対象撮像データを逐一取得する。

次に、満空判定部１３７は、ステップＳ２０２で取得された対象撮像データに基づいて、例えば、対象撮像データに写される駐車場所の満空状況を判定する満空判定を実行する（ステップＳ２０３）。例えば、満空判定部１３７は、駐車区画毎に、当該駐車区画の満空状況を判定する満空判定を実行する。例えば、満空判定部１３７は、対象撮像データをモデルに入力することにより出力された確度であって、対象撮像データに写される駐車区画が空車である確率、または、対象撮像データに写される駐車区画が満車である確率に基づいて、駐車区画の満空状況を判定する。

次に、通知部１３８は、満空判定の判定結果を処理対象の車両のドライバーに通知する（ステップＳ２０４）。例えば、通知部１３８は、処理対象の車両のドラレコ装置１０を制御することにより、現在の撮像データに写される駐車区画毎に満車情報や空車情報を表示させる。

〔６．ハードウェア構成〕
また、上記実施形態にかかる情報処理装置１００は、例えば図１２に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図１２は、情報処理装置１００の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、および、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、通信網５０を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを、通信網５０を介して他の機器へ送信する。

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを、入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

例えば、コンピュータ１０００が実施形態にかかる情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部１２０内のデータが格納される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを、記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から、通信網５０を介してこれらのプログラムを取得してもよい。

〔７．その他〕
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

以上、本願の実施形態をいくつかの図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。

１ 情報処理システム
１０ ドラレコ装置
１００ 情報処理装置
１２０ 記憶部
１２１ 撮像データ記憶部
１２２ 駐車場所情報記憶部
１２３ モデル記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 検出部
１３３ 認識部
１３４ 提供部
１３５ 学習部
１３６ 生成部
１３７ 満空判定部
１３８ 通知部
１３９ 動作制御部

Claims (15)

1. 移動体に搭載された撮像手段によって撮像された撮像データを取得する取得部と、
   前記撮像データに基づいて、前記撮像データに写される駐車場所であって、空車であるため前記移動体を駐車可能となっている駐車場所の近傍に駐車されている移動体である駐車移動体の位置を基準として、前記駐車場所の位置を指し示す情報を前記移動体のドライバーに提供する提供部と
   を有することを特徴とする情報処理装置。
2. 前記提供部は、前記移動体に対する前記駐車移動体の位置を基準として、前記駐車場所の位置を指し示す情報を提供する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記撮像データに基づいて、前記駐車移動体の特徴を認識する認識部をさらに有し、
   前記提供部は、前記認識部により認識された駐車移動体の特徴をさらに用いて、前記駐車場所の位置を指し示す情報を前記移動体のドライバーに提供する
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
4. 前記認識部は、前記駐車移動体の特徴として、前記駐車移動体の色、形状、車種、名称、または、ナンバープレートに記載される情報の少なくともいずれか１つを認識する
   ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記提供部は、前記認識部により認識された特徴を用いて当該特徴を有する前記駐車移動体と前記駐車場所との位置関係を説明する情報を前記駐車場所の位置を指し示す情報として提供する
   ことを特徴とする請求項３または４に記載の情報処理装置。
6. 前記提供部は、１台の前記駐車移動体について、複数の特徴が認識された場合には、前記複数の特徴を組合せた状態で、前記駐車場所の位置を指し示す情報を提供する
   ことを特徴とする請求項３〜５のいずれか１つに記載の情報処理装置。
7. 前記認識部は、前記撮像データに基づいて、前記駐車場所の周辺環境の特徴をさらに認識し、
   前記提供部は、前記認識部により認識された周辺環境の特徴をさらに用いて、前記駐車場所の位置を指し示す情報を前記移動体のドライバーに提供する
   ことを特徴とする請求項３〜６のいずれか１つに記載の情報処理装置。
8. 前記提供部は、前記認識部により認識された周辺環境の特徴を用いて、駐停車禁止エリアの位置を指し示す情報をさらに提供する
   ことを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
9. 前記認識部は、前記駐車場所の周辺環境の特徴として、前記駐車場所から所定範囲内に存在する対象物の特徴を認識する
   ことを特徴とする請求項７または８に記載の情報処理装置。
10. 前記提供部は、前記移動体が前記駐車場所に駐車される際の時間帯、または、天候に応じて、前記認識部により認識された特徴のうち前記移動体のドライバーの視認率がより高くなるような特徴を選択し、選択した特徴を用いて、前記駐車場所の位置を指し示す情報を前記移動体のドライバーに提供する
    ことを特徴とする請求項３〜９のいずれか１つに記載の情報処理装置。
11. 前記提供部により前記駐車場所の位置を指し示す情報が提供された際の、前記移動体のドライバーの運転特性を学習する学習部をさらに有し、
    前記提供部は、前記学習部により学習された運転特性に基づいて、前記認識部により認識された特徴のうち、前記ドライバーの運転特性に応じた特徴を選択し、選択した特徴を用いて、前記駐車場所の位置を指し示す情報を前記ドライバーに提供する
    ことを特徴とする請求項３〜１０のいずれか１つに記載の情報処理装置。
12. 前記提供部は、前記移動体のドライバーと同一、または、類似する属性を有するドライバー全体での運転特性の傾向に基づいて、前記認識部により認識された特徴のうち、当該運転特性の傾向に応じた特徴を選択し、選択した特徴を用いて、前記駐車場所の位置を指し示す情報を前記ドライバーに提供する
    ことを特徴とする請求項３〜１１のいずれか１つに記載の情報処理装置。
13. 前記撮像データに基づいて、前記駐車場所の満空状況を判定する判定部をさらに有し、
    前記提供部は、前記駐車場所のうち、前記判定部により空車であると判定された駐車場所の近傍に駐車されている移動体である駐車移動体の位置を基準として、前記駐車場所の位置を指し示す情報を前記移動体のドライバーに提供する
    ことを特徴とする請求項１〜１２のいずれか１つに記載の情報処理装置。
14. 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
    移動体に搭載された撮像手段によって撮像された撮像データを取得する取得工程と、
    前記撮像データに基づいて、前記撮像データに写される駐車場所であって、空車であるため前記移動体を駐車可能となっている駐車場所の近傍に駐車されている移動体である駐車移動体の位置を基準として、前記駐車場所の位置を指し示す情報を前記移動体のドライバーに提供する提供工程と
    を含むことを特徴とする情報処理方法。
15. 移動体に搭載された撮像手段によって撮像された撮像データを取得する取得手順と、
    前記撮像データに基づいて、前記撮像データに写される駐車場所であって、空車であるため前記移動体を駐車可能となっている駐車場所の近傍に駐車されている移動体である駐車移動体の位置を基準として、前記駐車場所の位置を指し示す情報を前記移動体のドライバーに提供する提供手順と
    をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
    
    

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