JP2021051371A - 推定装置、推定方法及び推定プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】利用者にとってより適切な情報を提供する。【解決手段】本願に係る推定装置は、複数の車載装置（例えば、同一の経路を走行する複数の車両のそれぞれに設置された車載装置）がそれぞれ個別に撮影した複数の画像から、撮影された車両の車両ナンバを特定する特定部と、所定の車両ナンバが撮影された撮影画像に基づいて、所定の車両ナンバと対応する対応車両の運転者の行動（例えば、運転者の移動経路、訪問先など）を推定する推定部とを有することを特徴とする。【選択図】図１

Description

本発明は、推定装置、推定方法及び推定プログラムに関する。

従来、利用者が操作する移動体に配置された端末装置が撮影した画像を用いた各種技術が提案されている。このような技術の一例として、車両に設置されたナビゲーション装置が撮影した画像から、盗難車を発見する技術が知られている。

特開２００８−０７０９７８号公報

一方、利用者に対して適切な情報を提供するため、例えば、利用者の位置履歴や行動履歴等、利用者の移動のコンテキストに応じて、提供する情報を決定するといった処理が考えられる。しかしながら、上述した従来技術では、予め登録された盗難車の車両ナンバを検出しているに過ぎない。このため、各車両を利用する利用者の行動に応じた情報を提供しているとは言えなかった。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、利用者にとってより適切な情報を提供することを目的とする。

本願に係る推定装置は、複数の車載装置がそれぞれ個別に撮影した複数の画像から、撮影された車両の車両ナンバを特定する特定部と、所定の車両ナンバが撮影された撮影画像に基づいて、前記所定の車両ナンバと対応する対応車両の運転者の行動を推定する推定部とを有することを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、利用者にとってより適切な情報を提供することができるといった効果を奏する。

図１は、実施形態に係る推定処理の一例を示す図である。 図２は、実施形態に係る情報提供システムの構成例を示す図である。 図３は、実施形態に係る情報提供装置の構成例を示す図である。 図４は、実施形態に係る画像データベースの一例を示す図である。 図５は、実施形態に係る運転者データベースの一例を示す図である。 図６は、実施形態に係る紐付データベースの一例を示す図である。 図７は、実施形態に係る推定処理の手順の一例を示すフローチャートである。 図８は、情報提供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、本願に係る推定装置、推定方法及び推定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係る推定装置、推定方法及び推定プログラム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．実施形態〕
図１を用いて、本実施形態の推定装置等により実現される推定処理を説明する。図１は、実施形態に係る推定処理の一例を示す図である。なお、図１では、本願に係る推定装置の一例である情報提供装置１０によって、実施形態に係る推定処理などが実現されるものとする。

図１の説明に先立って、図２を用いて、実施形態に係る情報提供システム１について説明する。図２は、実施形態に係る情報提供システムの構成例を示す図である。図２に示すように、実施形態に係る情報提供システム１は、情報提供装置１０と、端末装置１００と外部装置２００とを含む。情報提供装置１０及び端末装置１００は、ネットワークＮを介して有線または無線により相互に通信可能に接続される。ネットワークＮは、例えば、インターネットなどのＷＡＮ（Wide Area Network）である。なお、図２に示した情報提供システム１には、複数台の情報提供装置１０、複数台の端末装置１００及び複数台の外部装置２００が含まれていてもよい。

情報提供装置１０は、車載装置により撮影された画像（静止画像、動画像）に基づき当該画像に撮影された車両の運転者の行動を推定し、推定した行動に基づく各種の情報を、当該運転者と同一と推定される利用者に対し提供する情報処理装置である。例えば、情報提供装置１０は、各車両に設置された車載装置により撮影された画像を管理する。また、情報提供装置１０は、車載装置により撮影された画像に基づき推定した運転者の行動を管理する。また、情報提供装置１０は、運転者と利用者との対応関係（紐付け）を管理する。

また、情報提供装置１０は、端末装置１００に制御情報を配信する配信装置として機能してもよい。ここで、制御情報は、例えば、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）等のスクリプト言語やＣＳＳ（Cascading Style Sheets）等のスタイルシート言語により記述される。なお、端末装置１００から配信される所定のアプリケーションそのものを制御情報とみなしてもよい。

端末装置１００は、利用者によって利用される情報処理装置である。端末装置１００は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等により実現される。なお、図１に示す例において、端末装置１００は、利用者によって利用されるスマートフォンやタブレット等のスマートデバイスである場合を示す。

また、端末装置１００は、情報提供装置１０によって提供される情報を、ウェブブラウザやアプリケーションにより表示する。なお、端末装置１００は、情報の表示処理を実現する制御情報を情報提供装置１０から受け取った場合には、制御情報に従って表示処理を実現する。

外部装置２００は、利用者にネットワークＮを介してサービス（ウェブサービス）を提供し、提供したウェブサービスにおける利用者の利用履歴を管理するサーバ装置である。なお、外部装置２００が提供するウェブサービスは、例えば、ナビゲーションサービス、電子決済サービス、検索サービス、ニュース配信サービス、オークションサービス、天気予報サービス、ショッピングサービス、ファイナンスサービス、路線検索サービス、地図提供サービス、旅行サービス、飲食店紹介サービス、施設予約サービス、ＳＮＳ（Social Networking Service）サービス、ウェブブログサービスなどであってもよい。また、外部装置２００は、例えば、端末装置１００にインストールされた各種アプリケーションに関するコンテンツを配信するウェブサービスを提供してもよい。具体的には、ナビゲーションアプリ、電子決済アプリ、ポータルアプリ、ニュースアプリ、オークションサイト、天気予報アプリ、ショッピングアプリ、ファイナンス（株価）アプリ、路線検索アプリ、地図提供アプリ、旅行アプリ、飲食店紹介アプリ、施設予約アプリ、ＳＮＳアプリ、ブログ閲覧アプリ等に関するコンテンツを配信するサービスを提供してもよい。

以下、図１を用いて、情報提供装置１０が行う決定処理について説明する。なお、以下の説明において、端末装置１００は、利用者Ｕ１によって利用されるスマートフォンやタブレット等のスマートデバイスである場合を示す。また、以下の説明では、端末装置１００を利用者Ｕ１と同一視する場合がある。すなわち、以下では、利用者Ｕ１を端末装置１００と読み替えることもできる。

また、以下の説明において、各車両（自動車）には、撮像部を有する装置であって、情報提供装置１０と各種の情報を通信可能な装置である車載装置が設置されているものとする。

まず、各車載装置は、車両の走行時の画像を撮影する（ステップＳ１）。例えば、図１の例において、各車載装置は、設置されている車両の走行時の周囲の画像を撮影し、画像を撮影した際の位置を示す位置情報を、ＧＰＳ（Global Positioning System）や地磁気などを用いた各種の測位技術を用いて特定する。

続いて、情報提供装置１０は、車載装置が撮影した画像と、画像を撮影した位置を示す位置情報と、画像を撮影した日時を示す日時情報とを車載装置から取得する（ステップＳ２）。例えば、図１の例において、情報提供装置１０は、複数の車載装置がそれぞれ個別に撮影した複数の画像と、各画像を撮影した位置を示す位置情報と、各画像を撮影した日時を示す日時情報とを取得する。

続いて、情報提供装置１０は、画像から車両ナンバを特定する（ステップＳ３）。例えば、図１の例において、情報提供装置１０は、ステップＳ２において取得した画像に撮影対象として含まれる車両の車両ナンバを、任意の画像認識技術を用いることにより特定する。なお、図１の例において、情報提供装置１０は、車両Ｃ１と同一の経路Ｒ１を走行した複数の車両（図１の例では車両Ｃ２及びＣ３）に設置された車載装置により個別に撮影された複数の画像から、車両Ｃ１の車両ナンバを特定したものとする。

続いて、情報提供装置１０は、車両ナンバが撮影された位置の履歴から、運転者の行動を推定する（ステップＳ４）。例えば、図１の例において、情報提供装置１０は、ステップＳ２において取得した画像のうち、車両Ｃ１の車両ナンバが特定（撮影）された画像に対応する位置情報に基づき、車両Ｃ１の位置を推定する。そして、情報提供装置１０は、推定した車両Ｃ１の位置の履歴と、各位置を推定した画像に対応する日時情報とに基づき、車両Ｃ１の運転者（以下、「運転者Ｄ１」と記載する場合がある）の行動を推定する。具体的な例を挙げると、情報提供装置１０は、車両Ｃ１の位置の時系列的な変化（推移）に基づき、運転者Ｄ１が車両Ｃ１に搭乗して移動した経路や移動の目的（例えば、訪問先の施設）を運転者Ｄ１の行動として推定する。

続いて、外部装置２００は、外部装置２００が提供する各種のウェブサービスにおける各利用者の利用履歴を収集する（ステップＳ５）。例えば、図１の例において、外部装置２００は、ナビゲーションサービスにおいて利用者が検索した経路、飲食店紹介サービスや施設予約サービスにおいて利用者が閲覧した施設に関するコンテンツ、検索サービスやＳＮＳサービスにおいて利用者が入力した文字列などの情報を、利用者がウェブサービスを利用した日時に対応付けて収集する。

続いて、情報提供装置１０は、外部装置２００から各利用者の利用履歴を取得する（ステップＳ６）。例えば、図１の例において、情報提供装置１０は、各利用者の利用履歴と、対応する利用者の識別情報（利用者ＩＤ）とを外部装置２００から取得する。

続いて、情報提供装置１０は、利用履歴の特徴と、推定された運転者の行動との関連性に基づいて、同一と推定される運転者と利用者とを紐付ける（ステップＳ７）。例えば、図１の例において、情報提供装置１０は、利用履歴に基づいて推定される利用者の行動と、車両ナンバが特定された画像に基づいて推定される運転者の行動との関連性に基づいて、同一と推定される運転者と利用者（利用者ＩＤ）とを紐付ける。

具体的な例を挙げると、情報提供装置１０は、ウェブサービスの利用に応じて測位された利用者の位置の履歴と、運転者の位置の履歴との一致度に基づいて、運転者と利用者とを紐付ける。また、情報提供装置１０は、ナビゲーションサービスにおいて利用者が検索した経路と、運転者が車両に搭乗して移動した経路との一致度に基づいて、運転者と利用者とを紐付ける。また、情報提供装置１０は、利用者が閲覧したコンテンツに対応する施設や、電子決済サービスの利用履歴（購入履歴）により推定される訪問先と、運転者の移動の目的との一致度に基づいて、運転者と利用者とを紐付ける。また、情報提供装置１０は、利用者の拠点（例えば、自宅、通勤先など）から利用者の訪問先と推定される施設までの経路と、運転者が車両に搭乗して移動した経路との一致度に基づいて、運転者と利用者とを紐付ける。

なお、利用履歴の特徴と、運転者の行動との一致度の判定は、利用履歴と、運転者の行動とが示す位置及び日時が完全に一致するか否かを判定することに限られない。例えば、情報提供装置１０は、利用履歴が示す位置と、運転者の行動が示す位置との差が所定の範囲（例えば、１０メートル、５０メートル）内となるか否かを判定してもよい。また、情報提供装置１０は、利用履歴が示す日時と、運転者の行動が示す日時との差が所定の範囲内となるか否かを判定してもよい。具体的な例を挙げると、情報提供装置１０は、利用履歴が、ウェブサービスの利用に応じて測位された利用者の位置や、ナビゲーションサービスにおいて利用者が検索した経路を示すものである場合（言い換えると、利用履歴が、利用者が実際に移動した位置や経路を示す場合）、当該利用履歴が示す日時と、運転者の行動が示す日時との差が、当該利用履歴の特徴に対応する範囲（例えば、５分、１０分）内となるか否かを判定する。また、情報提供装置１０は、利用履歴の特徴が、利用者が閲覧したコンテンツに対応する施設を示すものである場合（言い換えると、利用履歴の特徴が、利用者の行動予定を示す場合）、当該利用履歴が示す日時（例えば、コンテンツの閲覧日時）と、運転者の行動が示す日時との差が、当該当該利用履歴の特徴に対応する範囲（例えば、３日、１週間）内となるか否かを判定する。

続いて、情報提供装置１０は、紐付け結果に応じた各種の情報を提供する（ステップＳ８）。ここで、図１の例において、情報提供装置１０は、利用者Ｕ１と運転者Ｄ１とを紐付けたものとする。この場合、情報提供装置１０は、利用者Ｕ１の各種ウェブサービスの利用履歴に基づく情報を車両Ｃ１の車載装置に提供し、運転者Ｄ１の行動に基づく情報を端末装置１００に提供する。具体的な例を挙げると、情報提供装置１０は、利用者Ｕ１が閲覧したコンテンツに対応する施設までの移動経路を示す案内情報を車両Ｃ１の車載装置に出力させる。また、情報提供装置１０は、運転者Ｄ１の車両Ｃ１に搭乗して訪問した店舗で利用可能なクーポンに関する情報を外部装置２００から取得し、当該情報を端末装置１００に提供する。

なお、外部装置２００は、情報提供装置１０と同一の管理者（事業者）、若しくは、情報提供装置１０の管理者と関連性を有する管理者により管理されてもよい。

以上のように、実施形態に係る情報提供装置１０は、各種ウェブサービスの利用者と、運転者とを紐付け、ウェブサービスに基づく情報と、車両の運転に応じて取得される情報に基づく情報とを提供する。これにより、実施形態に係る情報提供装置１０は、例えば、利用者（運転者）が車両を運転する際、プローブデータを取得するためのアプリケーションが端末装置１００にインストールされていない場合であっても、プローブデータに基づく情報提供を可能とする。また、実施形態に係る情報提供装置１０は、利用者が運転する車両の車載装置と、端末装置１００とが接続されていない場合であっても、利用者が端末装置１００を利用して蓄積した各種ウェブサービスの利用履歴に基づく情報を、車載装置に提供できる。すなわち、実施形態に係る情報提供装置１０は、利用者にとってより適切な情報を提供することができる。

〔２．情報提供装置の構成〕
次に、図３を用いて、情報提供装置１０の構成について説明する。図３は、実施形態に係る情報提供装置の構成例を示す図である。図３に示すように、情報提供装置１０は、通信部２０と、記憶部３０と、制御部４０とを有する。

（通信部２０について）
通信部２０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部２０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、端末装置１００、外部装置２００等との間で情報の送受信を行う。

（記憶部３０について）
記憶部３０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）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。図３に示すように、記憶部３０は、画像データベース３１と、運転者データベース３２と、紐付データベース３３を有する。

（画像データベース３１について）
画像データベース３１は、車載装置により撮影された画像に関する各種情報を記憶する。ここで、図４を用いて、画像データベース３１が記憶する情報の一例を説明する。図４は、実施形態に係る画像データベースの一例を示す図である。図４の例では、画像データベース３１は、「画像ＩＤ」、「画像データ」、「位置情報」、「日時情報」、「特定ナンバ」といった項目を有する。

「画像ＩＤ」は、画像を識別するための識別情報を示す。「画像データ」は、車載装置により撮影された画像のデータを示す。なお、図５に示す例では、「画像データ」に「データ＃１」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、静止画像や動画像等若しくはこれらの所在を示すＵＲＬ（Uniform Resource Locator）、格納場所を示すファイルパス名などが格納される。

「位置情報」は、車載装置が画像を撮影した位置を示す。「日時情報」は、車載装置が画像を撮影した日時を示す。「特定ナンバ」は、撮影された画像から特定された車両ナンバを示す。

すなわち、図４では、画像ＩＤ「画像＃１」によって識別される「データ＃１」の画像が、「位置＃１」において「日時＃１」に撮影され、当該画像から「ナンバ＃１」が特定された例を示す。

（運転者データベース３２について）
運転者データベース３２は、車載装置により撮影された画像に基づき推定される運転者に関する各種情報を記憶する。ここで、図５を用いて、運転者データベース３２が記憶する情報の一例を説明する。図５は、実施形態に係る運転者データベースの一例を示す図である。図５の例では、運転者データベース３２は、「運転者ＩＤ」、「推定位置履歴」、「推定行動履歴」といった項目を有する。

「運転者ＩＤ」は、運転者を識別するための識別情報を示す。「推定位置履歴」は、画像データベース３１に格納された情報に基づき推定される運転者の位置と、当該位置に対応する日時情報とを示す。「推定行動履歴」は、推定位置履歴に基づき推定される運転者の行動を示す。

すなわち、図５では、運転者ＩＤ「運転者＃１」によって識別され、運転者の推定位置履歴が「推定位置＃１」、推定行動履歴が「推定行動＃１」である例を示す。

（紐付データベース３３について）
紐付データベース３３は、運転者と利用者との対応関係（紐付け）を示す情報を記憶する。ここで、図６を用いて、紐付データベース３３が記憶する情報の一例を説明する。図６は、実施形態に係る紐付データベースの一例を示す図である。図６の例では、紐付データベース３３は、「利用者ＩＤ」、「利用履歴」、「推定運転者」といった項目を有する。

「利用者ＩＤ」は、利用者を識別するための識別情報を示す。「利用履歴」は、利用者の各種サービスにおける利用履歴を示す。「推定運転者」は、利用者と同一と推定される運転者を識別するための識別情報を示す。

すなわち、図６では、利用者ＩＤ「利用者＃１」によって識別される利用者の各種サービスの利用履歴が「利用履歴＃１」であり、当該利用者が「運転者＃１」により識別される運転者と同一と推定される例を示す。

（制御部４０について）
制御部４０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、情報提供装置１０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４０は、コントローラであり、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。実施形態に係る制御部４０は、図３に示すように、取得部４１と、特定部４２と、推定部４３と、紐付部４４と、提供部４５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。

（取得部４１について）
取得部４１は、車載装置から、画像と、当該画像が撮影された位置を示す位置情報とを取得する。例えば、図１の例において、取得部４１は、車載装置が撮影した画像と、画像を撮影した位置を示す位置情報と、画像を撮影した日時を示す日時情報とを車載装置から取得し、画像データベース３１に格納する。なお、取得部４１は、車載装置と通信可能に接続された端末装置１００から、車載装置が撮影した画像と、位置情報とを取得してもよい。

また、取得部４１は、車載装置が撮影した画像から特定した車両ナンバを車載装置から取得してもよい。例えば、取得部４１は、車載装置が任意の画像認識技術を用いることにより特定した車両ナンバを取得する。なお、取得部４１は、車載装置が特定した車両ナンバの確度に応じた情報を取得してもよい。例えば、車載装置が特定した車両ナンバの確度が所定の閾値以下である場合、取得部４１は、車両ナンバと、車両ナンバを特定した画像とを車載装置から取得する。

また、取得部４１は、所定のサービスにおける利用者の利用履歴を取得してもよい。例えば、図１の例において、取得部４１は、各利用者の利用履歴と、対応する利用者の識別情報とを外部装置２００から取得し、紐付データベース３３に格納する。

（特定部４２について）
特定部４２は、複数の車載装置がそれぞれ個別に撮影した複数の画像から、撮影された車両の車両ナンバを特定する。例えば、図１の例において、特定部４２は、車載装置により撮影された画像に撮影対象として含まれる車両の車両ナンバを、任意の画像認識技術を用いることにより特定し、画像データベース３１に格納する。

（推定部４３について）
推定部４３は、所定の車両ナンバが撮影された撮影画像に基づいて、所定の車両ナンバと対応する対応車両の運転者の行動を推定する。例えば、図１の例において、推定部４３は、車載装置が撮影した画像のうち、車両Ｃ１の車両ナンバが特定された画像（撮影画像）に基づき、車両Ｃ１の運転者Ｄ１の行動を推定する。具体的な例を挙げると、推定部４３は、車両Ｃ１の車両ナンバが特定された画像が施設の領域（例えば、駐車場）内であることを示す場合、当該施設に対応する行動（例えば、施設「飲食店Ａ」に対応する行動「飲食店Ａでの食事」）を、運転者Ｄ１の行動として推定する。

また、推定部４３は、撮影画像を車載装置が撮影した位置に基づいて、対応車両の位置の履歴を推定し、推定した位置の履歴に基づいて、運転者の行動を推定してもよい。例えば、図１の例において、推定部４３は、車両Ｃ１の車両ナンバが特定された画像に対応する位置情報に基づき、車両Ｃ１の位置を推定し、運転者データベース３２に格納する。そして、推定部４３は、推定した車両Ｃ１の位置の履歴に基づき、車両Ｃ１の運転者Ｄ１の行動を推定し、運転者データベース３２に格納する。

また、推定部４３は、位置情報に基づいて、撮影画像が撮影された位置を推定し、推定した位置の履歴に基づいて、運転者の行動を推定してもよい。例えば、図１の例において、推定部４３は、画像データベース３１を参照し、取得部４１により取得された位置情報に基づいて車両Ｃ１の位置を推定し、推定した位置の履歴に基づいて車両Ｃ１の運転者Ｄ１の行動を推定する。

また、推定部４３は、撮影画像に撮影された被写体に基づいて、当該撮影画像が撮影された位置を推定し、推定した位置の履歴に基づいて、運転者の行動を推定してもよい。例えば、推定部４３は、任意の画像認識技術を用いることにより撮影画像に撮影された被写体（例えば、ランドマーク）に基づいて当該撮影画像が撮影された位置を推定し、推定した位置の履歴に基づいて、運転者の行動を推定する。

また、推定部４３は、運転者の行動として、当該運転者の移動の目的を推定してもよい。例えば、図１の例において、推定部４３は、運転者Ｄ１が車両Ｃ１に搭乗して移動した経路や移動の目的（例えば、訪問先の施設）を運転者Ｄ１の行動として推定する。

また、推定部４３は、運転者が訪問した施設を推定し、推定した施設に基づいて、運転者の移動の目的を推定してもよい。例えば、推定部４３は、運転者の行動の履歴（例えば、利用者が過去に訪問した施設の履歴）や、運転者の位置の履歴に基づいて推定される進行方向などに基づいて運転者が訪問した施設を推定し、推定した施設に基づいて、運転者の移動の目的を推定する。

（紐付部４４について）
紐付部４４は、利用者の利用履歴と、推定部により推定された運転者の行動に基づいて、当該運転者と所定のサービスの利用者とを紐付ける。例えば、図１の例において、紐付部４４は、利用履歴に基づいて推定される利用者の行動と、車両ナンバが特定された画像に基づいて推定される運転者の行動との関連性に基づいて、同一と推定される運転者と利用者とを紐付け、紐付データベース３３に格納する。

また、紐付部４４は、推定部４３により推定された運転者の行動と関連性が高い利用履歴の利用者と、当該運転者とを紐付けてもよい。例えば、図１の例において、紐付部４４は、ウェブサービスの利用に応じて測位された利用者の位置の履歴と、運転者の位置の履歴との一致度に基づいて、運転者と利用者とを紐付ける。

（提供部４５について）
提供部４５は、運転者に対し、当該運転者と紐付けられた利用者の利用履歴に基づく情報を提供する、若しくは、利用者に対し、当該利用者と紐付けられた運転者の行動に基づく情報を提供する。例えば、図１の例において、提供部４５は、利用者Ｕ１の各種ウェブサービスの利用履歴に基づく情報を車両Ｃ１の車載装置に提供し、運転者Ｄ１の行動に基づく情報を端末装置１００に提供する。具体的な例を挙げると、提供部４５は、利用者の利用履歴に基づき、利用者のアルコールの摂取が推定された場合、当該利用者に紐付けられた運転者に対し、運転代行業者に関する情報を提供する。

〔３．推定処理のフロー〕
ここで、図７を用いて、実施形態に係る情報提供装置１０の推定処理の手順について説明する。図７は、実施形態に係る推定処理の手順の一例を示すフローチャートである。

図７に示すように、情報提供装置１０は、各車載装置から画像を取得する（ステップＳ１０１）。続いて、情報提供装置１０は、取得した画像から車両ナンバを特定する（ステップＳ１０２）。続いて、情報提供装置１０は、車両ナンバと対応する車両の位置の履歴に基づいて、運転者の行動を推定する（ステップＳ１０３）。

続いて、情報提供装置１０は、各種のサービスにおける各利用者の利用履歴を取得する（ステップＳ１０４）。続いて、情報提供装置１０は、利用者と、その利用者の利用履歴と関連性を有する行動が推定された運転者とを紐付け（ステップＳ１０４）、処理を終了する。

〔４．変形例〕
上述の実施形態は一例を示したものであり、種々の変更及び応用が可能である。

〔４−１．車両について〕
上述の実施形態において、推定部４３が、自動車に設置された車載装置が撮影した画像に基づいて、移動車を運転する運転者の行動を推定する例を示したが、推定部４３の機能はこのような例に限定されず、バイクや自転車などといった各種の車両に設置された車載装置が撮影した画像に基づいて、各種の車両を運転する運転者の行動を推定してもよい。

〔４−２．顔画像の特定について〕
上述の実施形態において、特定部４２が、車載装置が撮影した画像から車両の車両ナンバを特定する例を示したが、特定部４２の機能はこのような例に限定されない。例えば、特定部４２は、任意の顔認識技術に基づいて、車載装置が撮影した画像から車両を運転する運転者の顔画像を特定してもよい。そして、紐付部４４は、運転者と、当該運転者の顔画像と対応する利用者とを紐付ける。

〔４−３．車両ナンバの推定について〕
上述の実施形態において、特定部４２が、車載装置により撮影された画像に撮影対象として含まれる車両の車両ナンバを、任意の画像認識技術を用いることにより特定する例を示したが、特定部４２の機能はこのような例に限定されない。例えば、特定部４２は、撮影された画像に基づき推定される車両ナンバを、撮影対象として含まれる車両の車両ナンバとして特定してもよい。具体的な例を挙げると、例えば、同一の経路（道路）を走行する車両Ａ（車両Ｂの先行車）、車両Ｂ及び車両Ｃ（車両Ｂの後続車）を撮影対象に含む画像が車載装置＃１により撮影され、特定部４２が、当該画像から車両Ａ−Ｃの車両ナンバを、それぞれ「１１００」、「１１１１」、「１１２２」と特定したものとする。また、車載装置＃１により画像が撮影された位置から所定の範囲（例えば、１００ｍ、５００ｍ）内で、車載装置＃１とは異なる車載装置＃２により、同一の経路を走行する車両Ｄ（車両Ｅの先行車）、車両Ｅ及び車両Ｆ（車両Ｅの後続車）を撮影対象に含む画像が撮影され、特定部４２が、当該画像から車両Ｄの車両ナンバを「１１００」、車両Ｆの車両ナンバを「１１２２」と特定した一方、車両Ｅの車両ナンバの一部若しくは全体が特定できなかったものとする。この場合、特定部４２は、車両Ａ及び車両Ｃがそれぞれ車両Ｄ及び車両Ｆと同一であり、車両Ｄ及び車両Ｆの間を走行する車両Ｅが車両Ｂと同一（言い換えると、車両Ｅの車両ナンバが車両Ｂと同一）であると推定し、車両Ｅの車両ナンバを「１１１１」と特定する。すなわち、特定部４２は、対象車両の周囲を走行する車両（例えば、先行車、後続車など）の情報に基づき対象車両の車両ナンバを推定し、推定した車両ナンバを対象車両の車両ナンバと特定してもよい。

〔４−４．行動パターンの推定について〕
上述の実施形態において、推定部４３が、推定した位置の履歴に基づいて、運転者の行動を推定する例を示したが、推定部４３の機能はこのような例に限定されない。例えば、推定部４３は、運転者の行動の履歴に基づいて運転者の行動パターンを推定してもよい。そして、紐付部４４は、推定部４３が推定した運転者の行動パターンと関連性が高い利用履歴の利用者と、当該運転者とを紐付ける。

〔５．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報提供装置１０は、取得部４１と、特定部４２と、推定部４３と、紐付部４４と、提供部４５とを有する。取得部４１は、車載装置から、画像と、当該画像が撮影された位置を示す位置情報とを取得する。また、取得部４１は、所定のサービスにおける利用者の利用履歴を取得する。特定部４２は、複数の車載装置がそれぞれ個別に撮影した複数の画像から、撮影された車両の車両ナンバを特定する。推定部４３は、所定の車両ナンバが撮影された撮影画像に基づいて、所定の車両ナンバと対応する対応車両の運転者の行動を推定する。また、推定部４３は、位置情報に基づいて、撮影画像が撮影された位置を推定し、推定した位置の履歴に基づいて、運転者の行動を推定する。紐付部４４は、利用者の利用履歴と、推定部により推定された運転者の行動に基づいて、当該運転者と所定のサービスの利用者とを紐付ける。提供部４５は、運転者に対し、当該運転者と紐付けられた利用者の利用履歴に基づく情報を提供する、若しくは、利用者に対し、当該利用者と紐付けられた運転者の行動に基づく情報を提供する。

これにより、実施形態に係る情報提供装置１０は、運転者と利用者とを紐付け、利用者に運転者の行動に基づく情報を提供することにより、サービスの利用履歴に加え、運転に応じて蓄積された情報を活用して情報提供を行うことができるため、利用者にとってより適切な情報を提供することができる。

また、実施形態に係る情報提供装置１０において、例えば、推定部４３は、撮影画像を車載装置が撮影した位置に基づいて、対応車両の位置の履歴を推定し、推定した位置の履歴に基づいて、運転者の行動を推定する。また、推定部４３は、撮影画像に撮影された被写体に基づいて、当該撮影画像が撮影された位置を推定し、推定した位置の履歴に基づいて、運転者の行動を推定する。また、推定部４３は、運転者の行動として、当該運転者の移動の目的を推定する。また、推定部４３は、運転者が訪問した施設を推定し、推定した施設に基づいて、運転者の移動の目的を推定する。そして、紐付部４４は、推定部４３により推定された運転者の行動と関連性が高い利用履歴の利用者と、当該運転者とを紐付ける。

これにより、実施形態に係る情報提供装置１０は、運転者の行動をより詳細に推定し、運転者と利用者とを精度よく紐付けることができるため、利用者にとってより適切な情報を提供することができる。

〔６．ハードウェア構成〕
また、上述してきた各実施形態に係る情報提供装置１０は、例えば、図８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。以下、情報提供装置１０を例に挙げて説明する。図８は、情報提供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。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＯＭ１２００、ＲＡＭ１３００、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、ＲＯＭ１２００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。ＲＯＭ１２００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、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を記憶する。通信インターフェイス１５００は、通信網５００（実施形態のネットワークＮに対応する）を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、また、通信網５００を介してＣＰＵ１１００が生成したデータを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、入出力インターフェイス１６００を介して生成したデータを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、ＲＡＭ１３００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ＲＡＭ１３００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が情報提供装置１０として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１３００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４０の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、情報提供装置１０の記憶装置内の各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、他の装置から所定の通信網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〕
以上、本願の実施形態のいくつかを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、上述した情報提供装置１０は、機能によっては外部のプラットフォーム等をＡＰＩ（Application Programming Interface）やネットワークコンピューティングなどで呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。

また、特許請求の範囲に記載した「部」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。

１０ 情報提供装置
２０ 通信部
３０ 記憶部
３１ 画像データベース
３２ 運転者データベース
３３ 紐付データベース
４０ 制御部
４１ 取得部
４２ 特定部
４３ 推定部
４４ 紐付部
４５ 提供部
１００ 端末装置
２００ 外部装置

Claims (11)

1. 複数の車載装置がそれぞれ個別に撮影した複数の画像から、撮影された車両の車両ナンバを特定する特定部と、
   所定の車両ナンバが撮影された撮影画像に基づいて、前記所定の車両ナンバと対応する対応車両の運転者の行動を推定する推定部と
   を有することを特徴とする推定装置。
2. 前記推定部は、
   前記撮影画像を前記車載装置が撮影した位置に基づいて、前記対応車両の位置の履歴を推定し、推定した位置の履歴に基づいて、前記運転者の行動を推定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の推定装置。
3. 前記車載装置から、前記画像と、当該画像が撮影された位置を示す位置情報とを取得する第１取得部
   を有し、
   前記推定部は、
   前記位置情報に基づいて、前記撮影画像が撮影された位置を推定し、推定した位置の履歴に基づいて、前記運転者の行動を推定する
   ことを特徴とする請求項２に記載の推定装置。
4. 前記推定部は、
   前記撮影画像に撮影された被写体に基づいて、当該撮影画像が撮影された位置を推定し、推定した位置の履歴に基づいて、前記運転者の行動を推定する
   ことを特徴とする請求項２に記載の推定装置。
5. 前記推定部は、
   前記運転者の行動として、当該運転者の移動の目的を推定する
   ことを特徴とする請求項１〜４のうちいずれか１つに記載の推定装置。
6. 前記推定部は、
   前記運転者が訪問した施設を推定し、推定した施設に基づいて、前記運転者の移動の目的を推定する
   ことを特徴とする請求項５に記載の推定装置。
7. 所定のサービスにおける利用者の利用履歴を取得する第２取得部と、
   前記利用者の利用履歴と、前記推定部により推定された運転者の行動に基づいて、当該運転者と前記所定のサービスの利用者とを紐付ける紐付部と
   を有することを特徴とする請求項１〜６のうちいずれか１つに記載の推定装置。
8. 前記紐付部は、
   前記推定部により推定された運転者の行動と関連性が高い利用履歴の利用者と、当該運転者とを紐付ける
   ことを特徴とする請求項７に記載の推定装置。
9. 前記運転者に対し、当該運転者と紐付けられた利用者の利用履歴に基づく情報を提供する、若しくは、前記利用者に対し、当該利用者と紐付けられた運転者の行動に基づく情報を提供する提供部
   を有することを特徴とする請求項７または８に記載の推定装置。
10. 推定装置が実行する推定方法であって、
    複数の車載装置がそれぞれ個別に撮影した複数の画像から、撮影された車両の車両ナンバを特定する特定工程と、
    所定の車両ナンバが撮影された撮影画像に基づいて、前記所定の車両ナンバと対応する対応車両の運転者の行動を推定する推定工程と
    を含むことを特徴とする推定方法。
11. 複数の車載装置がそれぞれ個別に撮影した複数の画像から、撮影された車両の車両ナンバを特定する特定手順と、
    所定の車両ナンバが撮影された撮影画像に基づいて、前記所定の車両ナンバと対応する対応車両の運転者の行動を推定する推定手順と
    をコンピュータに実行させるための推定プログラム。

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