JP2021077176A

JP2021077176A - 情報処理装置、情報処理システム、及び情報処理プログラム

Info

Publication number: JP2021077176A
Application number: JP2019204266A
Authority: JP
Inventors: 弘幸坂大; Hiroyuki Sakadai
Original assignee: Toyota Motor Corp
Current assignee: Toyota Motor Corp
Priority date: 2019-11-11
Filing date: 2019-11-11
Publication date: 2021-05-20
Anticipated expiration: 2039-11-11
Also published as: JP7243586B2; CN112785874A; DE102020125486A1; US11594038B2; US20210142075A1

Abstract

【課題】危険運転車両の特定にかかる処理を早めることが可能な情報処理装置、情報処理システム、及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。
【解決手段】クラウドサーバ１２は、車両に搭載された撮影部２４により撮影された画像情報、及び車両の位置情報を含む車両情報の各々を複数の車両から受信して蓄積するＤＢ３８と、危険運転車両が複数の車両で検出された場合に、受信した画像情報のうち、危険運転車両が検出された複数の車両で撮影された複数の画像情報に対する画像処理の優先順位を予め定めた条件に応じて設定する処理順変更部３４と、画像情報に基づいて危険運転車両の特徴を特定する画像処理を、設定された優先順位に従って行う画像処理部３２と、を含む。
【選択図】図２

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理システム、及び情報処理プログラムに関する。

インターネット等の通信ネットワークに接続する機能を備えたコネクティッドカーの登場により、クラウドサーバと通信を行うことで種々の情報サービスを受けることが可能となっている。

例えば、特許文献１では、外界認識手段による認識結果に基づいて制御される車両とネットワークを介して接続される情報提供装置であって、過去に外界認識の失敗が発生した際の条件に基づいて、外界認識の失敗の可能性に関する情報を車両に提供する情報処理装置が提案されている。詳細には、コネクティッドカーの外界認識装置における不検知や誤検知などの失敗が発生した場合に、その異常を車両の位置、天候等の外部走行環境と紐づけて記憶することが提案されている。

特開２０１７−１７４２４４号公報

しかしながら、特許文献１の技術では、コネクティッドカーから種々の情報がクラウドサーバ等の情報処理装置に収集されて多大な情報処理を行う必要があるため、処理負荷が高くなり応答が遅くなるため、改善の余地がある。

本発明は、上記事実を考慮して成されたもので、危険運転車両の特定にかかる処理を早めることが可能な情報処理装置、情報処理システム、及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために請求項１に記載の情報処理装置は、車両に搭載された撮影部により撮影された画像情報、及び車両の位置情報を含む車両情報の各々を複数の車両から受信する受信部と、危険運転車両が複数の車両で検出された場合に、前記受信部が受信した前記画像情報のうち、前記危険運転車両が検出された前記複数の車両で撮影された複数の前記画像情報に対する画像処理の優先順位を予め定めた条件に応じて設定する設定部と、前記画像情報に基づいて前記危険運転車両の特徴を特定する画像処理を、前記設定部によって設定された前記優先順位に従って行う画像処理部と、を含む。

請求項１に記載の発明によれば、受信部では、車両に搭載された撮影部により撮影された画像情報、及び車両の位置情報を含む車両情報の各々が複数の車両から受信される。

設定部では、危険運転車両が複数の車両で検出された場合に、受信部が受信した画像情報のうち、危険運転車両が検出された複数の車両で撮影された複数の画像情報に対する画像処理の優先順位が予め定めた条件に応じて設定される。

そして、画像処理部では、画像情報に基づいて危険運転車両の特徴を特定する画像処理が、設定部によって設定された優先順位に従って行われる。例えば、あおり運転や、幅寄せ運転、蛇行運転等の危険運転車両の特徴を画像処理によって特定する。このように、危険運転車両が複数の車両で検出された場合に、優先順位を設定することで、優先順位を設定しない場合に比べて、危険運転車両の特定にかかる処理を早めることが可能となる。

なお、車両側で危険運転車両の有無の検出を行って、受信部が、危険運転車両の検出結果を複数の車両から更に受信してもよい。或いは、情報処理装置は、危険運転車両の有無を検出する検出部を更に含んでもよい。

また、画像処理部によって特定された危険運転車両の特徴を表す特徴情報を複数の車両に報知する報知部を更に含んでもよい。これにより、周辺の車両や、先行する車両等に危険運転車両の存在を報知することが可能となる。この場合、報知部は、画像処理部の画像処理結果に基づいて、危険運転車両が検出された車両の周辺の他車両から受信した画像情報に危険運転車両が含まれる場合、特徴情報を他車両へ報知してもよい。これにより、危険運転車両の近くに存在する車両に危険運転車両の存在を報知することが可能となる。

また、設定部は、受信部が受信した前記画像情報のうち、危険運転車両が検出された車両の周辺の他車両から受信した画像情報に対する画像処理の優先順位が他車両以外の車両より高くなるように優先順位を更に設定してもよい。これにより、危険運転車両が検出された車両の周辺の他車両から受信した画像情報に危険運転車両が含まれる可能性が高いので、危険運転車両の特定にかかる処理を早めることが可能となる。

また、受信部は、危険運転車両が検出された車両、及び当該車両の周辺車両から画像情報及び車両情報を受信してもよい。これにより、不要な画像処理、すなわち、危険運転車両が含まれない画像情報に対する画像処理を行うことなく、効率的に危険運転車両を特定することが可能となる。

また、予め定めた条件は、危険運転車両が検出された車両の周辺に存在する周辺車両の数、危険運転車両が検出された車両の車種、及び危険運転車両が検出された車両の車速の少なくとも１つを適用してもよい。

なお、本発明は、車両に搭載されて車両周辺を撮影する撮影部と、車両の位置情報を含む車両情報を検出する車両情報検出部と、前記撮影部により撮影された画像情報、及び前記車両情報検出部によって検出された前記車両情報を送信する送信部と、を含む車両と、請求項１〜８の何れか１項に記載の情報処理装置と、を含む情報処理システムとしてもよい。

或いは、コンピュータを、請求項１〜８の何れか１項に記載の情報処理装置の各部として機能させるための情報処理プログラムとしてもよい。

以上説明したように本発明によれば、危険運転車両の特定にかかる処理を早めることが可能な情報処理装置、情報処理システム、及び情報処理プログラムを提供できる、という効果がある。

本実施形態に係る情報処理システムの概略構成を示すブロック図である。本実施形態に係る情報処理システムにおける車載器及びクラウドサーバの構成を示すブロック図である。第１実施形態に係る情報処理システムの車載器で行われる処理の流れの一例を示すフローチャートである。第１実施形態に係る情報処理システムのクラウドサーバで行われる処理の流れの一例を示すフローチャートである。第２実施形態に係る情報処理システムの車載器で行われる処理の流れの一例を示すフローチャートである。第２実施形態に係る情報処理システムのクラウドサーバで行われる処理の流れの一例を示すフローチャートである。第３実施形態に係る情報処理システムの車載器で行われる処理の流れの一例を示すフローチャートである。第３実施形態に係る情報処理システムのクラウドサーバで行われる処理の流れの一例を示すフローチャートである。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態の一例を詳細に説明する。図１は、本実施形態に係る情報処理システムの概略構成を示すブロック図である。

本実施形態に係る情報処理システム１０は、車両１４に搭載された車載器１６と、情報処理装置としてのクラウドサーバ１２とが通信ネットワーク１８を介して接続されている。本実施形態に係る情報処理システム１０では、複数の車載器１６の撮影によって得られる画像情報をクラウドサーバ１２に送信して、クラウドサーバ１２が各種画像処理を行う。画像処理の一例としては、あおり運転や、幅寄せ運転、蛇行運転等の危険運転車両を特定する画像処理などを行う。

図２は、本実施形態に係る情報処理システムにおける車載器１６及びクラウドサーバ１２の構成を示すブロック図である。

車載器１６は、制御部２０、車両情報検出部２２、撮影部２４、通信部２６、及び表示部２８を備えている。

車両情報検出部２２は、車両１４の位置情報を少なくとも含む車両１４に関する車両情報を検出する。車両情報としては、位置情報の他に、例えば、車速加速度、舵角、アクセル開度、経路等の車両情報を検出してもよい。車両情報検出部２２は、具体的には、車両１４の周辺環境がどのような状況かを表す情報を取得する複数種のセンサや装置を適用できる。センサや装置の一例としては、車速センサ、及び加速度センサなどの車両１４に搭載されるセンサや、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）装置、車載通信機、ナビゲーションシステム、及びレーダ装置などが挙げられる。ＧＮＳＳ装置は、複数のＧＮＳＳ衛星からＧＮＳＳ信号を受信して自車両１４の位置を測位する。ＧＮＳＳ装置は受信可能なＧＮＳＳ信号の数が多くなるに従って測位の精度が向上する。車載通信機は、通信部２６を介して他の車両１４との間の車車間通信及び路側機との間の路車間通信の少なくとも一方を行う通信装置である。ナビゲーションシステムは、地図情報を記憶する地図情報記憶部を含み、ＧＮＳＳ装置から得られる位置情報と地図情報記憶部に記憶された地図情報とに基づいて、自車両１４の位置を地図上で表示したり、目的地迄の経路を案内する処理を行う。また、レーダ装置は、検出範囲が互いに異なる複数のレーダを含み、自車両１４の周辺に存在する歩行者や他車両１４等の物体を検出し、検出した物体と自車両１４の相対位置及び相対速度を取得する。また、レーダ装置は周辺の物体の探知結果を処理する処理装置を内蔵している。当該処理装置は、直近の複数回の探知結果に含まれる個々の物体との相対位置や相対速度の変化等に基づき、ノイズやガードレール等の路側物等を監視対象から除外し、歩行者や他車両１４等を監視対象物体として追従監視する。そしてレーダ装置は、個々の監視対象物体との相対位置や相対速度等の情報を出力する。

撮影部２４は、本実施形態では、車両１４の後部に設けられて車両１４の後方を撮影する。また、撮影部２４は、車両１４の前方及び側方の少なくとも一方を更に撮影してもよい。なお、撮影部２４は、車両１４に設けられて車両１４の前方、側方、及び後方の少なくとも１つの車両周辺を撮影する形態としてもよい。また、撮影部２４は、車室内を更に撮影してもよい。

通信部２６は、通信ネットワーク１８を介してクラウドサーバ１２と通信を確立して、撮影部２４の撮影によって得られる画像情報や車両情報検出部２２によって検出された車両情報等の情報の送受信を行う。

表示部２８は、情報を表示することにより、乗員に各種情報を提供する。本実施形態では、クラウドサーバ１２から提供される危険運転車両情報を表示することにより、危険運転車両に対する警告を報知する。例えば、危険運転車両情報として、危険運転車両の形状（セダンやワンボックス等）、色、ナンバー等の情報を表示する。

制御部２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、及びＲＡＭ（Random Access Memory）等を含む一般的なマイクロコンピュータで構成されている。また、制御部２０は、撮影部２４によって撮影された画像を表す画像情報、及び画像の撮影時に車両情報検出部２２によって検出された車両情報をクラウドサーバ１２にアップロードする制御等を行う。また、制御部２０は、あおり運転や、幅寄せ運転、蛇行運転等の可能性がある車両１４を危険車両として検出する処理を行う場合がある。例えば、撮影部２４の撮影によって得られる画像情報の中の車両１４を特定して特定された車両１４の画像中の大きさが予め定めた大きさ以上の車両１４を危険車両として検出する。或いは、画像情報の中の車両１４を特定し、特定された車両１４の画像中の大きさなどから車間距離を推定して、予め定めた距離以内の車両１４を危険車両として検出してもよい。或いは、車両情報検出部２２としてレーダ装置を備える場合には、周辺車両までの距離を車両情報に基づいて検出し、周辺車両までの距離が予め定めた距離以内の車両１４を危険車両として検出してもよい。或いは、画像情報に基づいて検出した周辺車両までの距離、及び車両情報に基づいて検出した周辺車両までの距離が共に、予め定めた距離以内の車両１４を危険車両として検出してもよい。

一方、クラウドサーバ１２は、中央処理部３０、中央通信部３６、及びＤＢ（データベース）３８を備えている。

中央処理部３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、及びＲＡＭ（Random Access Memory）等を含む一般的なマイクロコンピュータで構成されている。中央処理部３０は、画像処理部３２及び処理順変更部３４の機能を備えており、車載器１６から送信される画像情報及び車両情報をＤＢ３８に蓄積してデータベース化する処理を行うと共に、画像情報に基づいて、あおり運転や、幅寄せ運転、蛇行運転等の危険運転車両の特徴を特定する処理等を行う。なお、中央処理部３０の各機能は、ＲＯＭ等に記憶されたプログラムを実行することにより実現される。また、処理順変更部３４は設定部に対応し、ＤＢ３８は受信部に対応する。

画像処理部３２は、車載器１６から受信した画像情報に対して各種画像処理を行って、交通状況の検出や、冠水や土砂崩れ等の災害検知、危険運転車両の特徴の特定等を行う。本実施形態では、一例として、画像処理部３２は、車載器１６から受信した画像情報に対して画像処理を行って危険運転車両の特徴の特定を行う。具体的には、危険運転車両の色や、ナンバー等の特徴を画像情報から特定する処理を行う。なお、画像処理部３２は、車載器１６の制御部２０と同様に、あおり運転や、幅寄せ運転、蛇行運転等の可能性がある車両１４を危険車両として検出する処理を行う場合がある。例えば、画像情報の中の車両１４を特定して特定された車両１４の画像中の大きさが予め定めた大きさ以上の車両１４を危険車両として検出する。或いは、画像情報の中の車両１４を特定し、特定された車両１４の画像中の大きさなどから車間距離を推定して、予め定めた距離以内の車両１４を危険車両として検出してもよい。或いは、車両情報検出部２２としてレーダ装置を備える場合には、周辺車両までの距離を車両情報に基づいて検出し、周辺車両までの距離が予め定めた距離以内の車両１４を危険車両として検出してもよい。或いは、画像情報に基づいて検出した周辺車両までの距離、及び車両情報に基づいて検出した周辺車両までの距離が共に、予め定めた距離以内の車両１４を危険車両として検出してもよい。なお、周辺とは、例えば、車両１４を中心として半径１０ｍ以内等の車両１４を中心とした予め定めた距離範囲内とする。

処理順変更部３４は、危険運転車両が検出された場合に、画像処理部３２による画像処理の処理順を変更する。具体的には、危険運転車両が検出された場合には、危険運転車両が検出された車両１４の周辺の車両１４から受信した画像情報の優先順位が他の車両１４より高くなるように変更し、危険運転車両の特定を優先させる。なお、危険運転車両の検出は、車載器１６の制御部２０による危険車両の検出を適用してもよいし、クラウドサーバ１２の画像処理部３２による危険車両の検出を適用してもよい。

中央通信部３６は、通信ネットワーク１８を介して車載器１６と通信を確立して、画像情報や車両情報等の情報の送受信を行う。

ＤＢ３８は、車載器１６から画像情報及び車両情報を受信し、受信した画像情報及び車両情報のそれぞれ対応付けて蓄積する。

上述のように構成された情報処理システム１０では、車載器１６の撮影部２４によって撮影された画像情報が、位置情報を少なくとも含む車両情報と共にクラウドサーバ１２に送信されてＤＢ３８に蓄積される。

クラウドサーバ１２は、ＤＢ３８に蓄積された画像情報に基づいて画像処理部３２が画像処理を行うことで、あおり運転や、幅寄せ運転、蛇行運転等の危険運転車両の特徴を特定する。そして、クラウドサーバ１２は、危険運転車両の特徴を表す情報を周辺の車両１４に通知して注意を促すサービスを提供する。

しかしながら、ＤＢ３８には莫大な数の画像情報が蓄積されるので、順番に画像処理を行っていたのでは、危険運転車両の特徴を特定するまでに処理時間がかかると共に処理負荷が高くなってしまう。

そこで、本実施形態では、危険運転車両が複数の車両１４で検出された場合に、処理順変更部３４が、危険運転車両が検出された複数の車両１４で撮影された複数の画像情報に対する画像処理の優先順位を予め定めた条件に応じて設定する。そして、設定した優先順位に従って、画像処理部３２が危険運転車両の特徴を特定する画像処理を行うことで、危険運転車両の特定にかかる処理を早めることができる。なお、予め定めた条件としては、例えば、危険運転車両を検出した車両１４の周辺の車両１４の台数、危険運転車両を検出した車両１４の車種（例えば、車両の大きさ等）、及び危険運転車両を検出した車両１４の車速の少なくとも１つを適用できる。具体的には、危険運転車両を検出した車両１４の周辺の車両の台数が多いほど危険運転車両を特定し易くなるので、優先順位を上げることで、危険運転車両の特徴の特定を早めることができる。或いは、車両１４が小さい車種又はパワーウエイトレシオが低い車種ほど危険運転されている可能性が高いので、優先順位を上げることで、危険運転車両の特徴の特定を早めることができる。或いは、車速が高いほど危険運転されている可能性が高いので、優先順位を上げることで、危険運転車両の特徴の特定を早めることができる。

続いて、上述のように構成された本実施形態に係る情報処理システム１０で行われる具体的な処理について説明する。以下では、具体的な処理例として、第１実施形態から第３実施形態について説明する。

（第１実施形態）
まず、第１実施形態に係る情報処理システム１０の車載器１６で行われる具体的な処理の流れについて説明する。図３は、本実施形態に係る情報処理システム１０の車載器１６で行われる処理の流れの一例を示すフローチャートである。なお、図３の処理は、例えば、予め定めた時間毎（一例としては１０秒毎）に開始する。

ステップ１００では、制御部２０が、画像情報及び車両情報を取得してステップ１０２へ移行する。すなわち、撮影部２４の撮影によって得られる画像情報を取得すると共に、車両情報検出部２２によって検出された車両情報を取得する。

ステップ１０２では、制御部２０が、あおり運転や、幅寄せ運転、蛇行運転等と思われる危険車両があるか否か判定する。該判定は、危険運転車両の仮判定として危険運転車両の可能性がある危険車両の存在を判定する。例えば、画像情報に基づいて、画像中の後方の車両１４の大きさが予め定めた大きさ以上であるか否かを判定することによりあおり運転車両らしい車両１４の有無を判定する。或いは、画像情報に基づいて、周辺車両までの距離が予め定めた距離以内の危険車両が存在するか否かを判定する。或いは、車両情報検出部２２としてレーダ装置を備える場合には、周辺車両までの距離を車両情報に基づいて検出し、周辺車両までの距離が予め定めた距離以内の危険車両が存在するか否かを判定する。或いは、画像情報に基づいて検出した周辺車両までの距離、及び車両情報に基づいて検出した周辺車両までの距離が共に、予め定めた距離以内の危険車両が存在するか否かを判定する。該判定が否定された場合にはステップ１０４へ移行し、肯定された場合にはステップ１０６へ移行する。

ステップ１０４では、制御部２０が、画像情報に車両情報を付与して、通信部２６及び通信ネットワーク１８を介してクラウドサーバ１２に送信してステップ１０８へ移行する。

一方、ステップ１０６では、制御部２０が、画像情報に車両情報と危険車両情報を付与して、通信部２６及び通信ネットワーク１８を介してクラウドサーバ１２に送信してステップ１０８へ移行する。なお、ステップ１０４及びステップ１０６は送信部に対応する。

ステップ１０８では、制御部２０が、危険運転車両情報をクラウドサーバ１２から受信したか否かを判定する。該判定は、後述するクラウドサーバ１２の処理により特定された危険運転車両情報をクラウドサーバ１２から受信したか否かを判定する。該判定が肯定された場合にはステップ１１０へ移行し、否定された場合には一連の処理を終了する。

ステップ１１０では、制御部２０が、危険運転車両情報を運転者に報知して一連の処理を終了する。例えば、制御部２０が、クラウドサーバ１２から受信した危険運転車両情報を表示部２８に表示することにより乗員に注意を促す。また、危険運転車両情報を音声により報知してもよい。また、危険運転車両の画像情報がクラウドサーバ１２から送信される場合には、危険運転車両の画像を表示部２８に表示してもよい。

次に、第１実施形態に係る情報処理システム１０のクラウドサーバ１２で行われる具体的な処理について説明する。図４は、本実施形態に係る情報処理システム１０のクラウドサーバ１２で行われる処理の流れの一例を示すフローチャートである。なお、図４の処理は、車載器１６からクラウドサーバ１２に画像情報が予め定めた時間毎に送信されるので、例えば、クラウドサーバ１２が複数の車載器１６から画像情報を受信して、ＤＢ３８に画像情報が蓄積された場合に開始する。

ステップ２００では、中央処理部３０が、車載器１６から受信してＤＢ３８に蓄積された画像情報に、危険車両情報が付与された画像情報があるか否かを判定する。すなわち、車載器１６から送信された画像情報の中に、上述したステップ１０６の処理によって危険車両情報が付与された画像情報があるか否かを判定する。該判定が否定された場合には一連の処理を終了し、該判定が肯定された場合にはステップ２０２へ移行する。

ステップ２０２では、中央処理部３０が、危険車両情報が複数存在するか否かを判定する。該判定は、複数の車載器１６が危険車両を検出したか否かを判定する。該判定が肯定された場合にはステップ２０４へ移行し、否定された場合にはステップ２０６へ移行する。

ステップ２０４では、処理順変更部３４が、危険車両情報が付与された画像情報の優先順位を決定してステップ２０６へ移行する。すなわち、処理順変更部３４は、危険運転車両が検出された複数の車両１４で撮影された複数の画像情報に対する画像処理の優先順位を予め定めた条件に応じて設定する。具体的には、危険運転車両を検出した車両１４の周辺の車両１４の台数が多いほど危険運転車両を特定し易くなるので、周辺の車両１４の台数が多いほど優先順位を上げる。或いは、車両１４が小さい車種ほど危険運転されている可能性が高いので、小さい車種ほど優先順位を上げる。或いは、車速が高いほど危険運転されている可能性が高いので、車速が高いほど優先順位を上げる。

ステップ２０６では、処理順変更部３４が、画像処理部３２による画像処理の処理順を変更してステップ２０８へ移行する。具体的には、危険車両情報を送信した車両１４の周辺の車両１４から送信された画像情報の優先順位が他の車両１４より高くなるように変更し、危険運転車両を特定する。すなわち、ステップ２０６では、１台の車両１４だけでなく、その周辺の車両の画像情報も合わせて危険運転車両を特定するために、周辺の車両１４の優先順位を高くする。

ステップ２０８では、画像処理部３２が、画像処理によって画像情報から危険運転車両の特徴を特定してステップ２１０へ移行する。例えば、画像情報の中の車両１４を特定し、特定された車両１４の画像中の大きさなどから車間距離を推定して、予め定めた距離以内に車両１４が存在する場合に、危険運転車両が存在すると判定する。そして、当該危険運転車両の色や、ナンバー等の特徴を画像情報から特定する処理を行う。すなわち、変更された優先順位に従って、画像情報に対する画像処理を順次行うことで危険運転車両を特定し、「ワゴンでナンバーが○○−○○」のように危険運転車両の特徴を特定する。そして、例えば、３台分の画像情報に対する画像処理で、８０％以上の確率で特定できた場合に、危険運転車両の特定を終了する。或いは、ワゴン、セダン、トラック等の車両の形状、色、及びナンバーが特定できた場合に、危険運転車両の特定を停止してもよい。或いは、形状、色、及びナンバーの少なくとも１つ以上が特定できた場合に停止してもよい。

ステップ２１０では、中央処理部３０が、画像処理部３２によって特定した危険運転車両の特徴を表す危険運転車両情報の送信先を選定してステップ２１２へ移行する。送信先の選定は、例えば、危険車両情報を送信した車両１４の周辺の車両１４や、危険車両情報を送信した車両１４の周辺の車両１４のうち危険運転車両が含まれる画像情報を送信した車両１４、危険車両情報を送信した車両１４の進行方向に位置する車両１４等を選定する。

ステップ２１２では、中央処理部３０が、危険運転車両情報を選定した他車両１４へ送信して一連の処理を終了する。これにより、危険運転車両が送信された車両１４では、上述のステップ１１０の判定が肯定されて、危険運転車両情報が乗員に報知される。なお、ステップ２１２は報知部に対応する。

このように、本実施形態では、危険運転車両が複数の車両１４で検出された場合に、危険運転車両が検出された複数の車両１４で撮影された複数の画像情報に対する画像処理の優先順位を予め定めた条件に応じて設定することで、危険運転車両の特定にかかる処理を早めることができる。

（第２実施形態）
続いて、第２実施形態に係る情報処理システム１０で行われる具体的な処理について説明する。

第１実施形態では、危険車両の有無の検出を車載器１６側で行う例を説明したが、本実施形態では、車載器１６では危険車両の有無の検出は行わず、代わりに、クラウドサーバ１２側で危険車両の有無の検出を行う形態とされている。

図５は、本実施形態に係る情報処理システム１０の車載器１６で行われる処理の流れの一例を示すフローチャートである。なお、図５の処理は、例えば、予め定めた時間毎（一例としては１０秒毎）に開始する。また、本実施形態では、図３のステップ１０２、１０６の処理を省略した処理が行われ、図３と同一処理については同一符号を付して説明する。

ステップ１００では、制御部２０が、画像情報及び車両情報を取得してステップ１０４へ移行する。すなわち、撮影部２４の撮影によって得られる画像情報を取得すると共に、車両情報検出部２２によって検出された車両情報を取得する。

ステップ１０８では、制御部２０が、危険運転車両情報をクラウドサーバ１２から受信したか否かを判定する。該判定は、後述するクラウドサーバ１２の処理により特定された危険運転車両情報を受信したか否かを判定する。該判定が肯定された場合にはステップ１１０へ移行し、否定された場合には一連の処理を終了する。

次に、第２実施形態に係る情報処理システム１０のクラウドサーバ１２で行われる具体的な処理について説明する。図６は、本実施形態に係る情報処理システム１０のクラウドサーバ１２で行われる処理の流れの一例を示すフローチャートである。なお、図６の処理は、車載器１６からクラウドサーバ１２に画像情報が予め定めた時間毎に送信されるので、例えば、クラウドサーバ１２が複数の車載器１６から画像情報を受信して、ＤＢ３８に画像情報が蓄積された場合に開始する。また、図４の処理と同一処理については同一符号を付して説明する。

ステップ２０１Ａでは、中央処理部３０が、危険車両の有無を検出する処理を行ってステップ２０１Ｂへ移行する。危険車両の有無を検出する処理は、例えば、画像処理部３２が、ＤＢ３８に蓄積された画像情報及び車両情報の少なくとも一方を順次処理して危険車両の有無を検出する。例えば、画像情報に基づいて周辺車両までの距離が予め定めた距離以内の危険車両の有無を検出する処理を蓄積された画像情報に対して順次行う。或いは、ＤＢ３８に蓄積された画像情報に付与された車両情報（レーダ装置等の検出結果）に基づいて、周辺車両までの距離が予め定めた距離以内の危険車両の有無を検出する処理を蓄積された車両情報に対して順次行う。或いは、画像情報及び車両情報に基づいて周辺車両までの距離が予め定めた距離以内の危険車両の有無を検出する処理を蓄積された車両情報に対して順次行う。なお、ステップ２０１Ａは検出部に対応する。

ステップ２０１Ｂでは、中央処理部３０が、危険車両の有無を検出する処理の結果から、危険車両があるか否かを判定する。該判定が肯定された場合には上述のステップ２０３へ移行し、否定された場合には一連の処理を終了する。

ステップ２０３では、中央処理部３０が、危険車両が複数存在するか否かを判定する。該判定が肯定された場合にはステップ２０５へ移行し、否定された場合にはステップ２０６へ移行する。

ステップ２０５では、処理順変更部３４が、危険車両が検出された画像情報の優先順位を決定してステップ２０６へ移行する。すなわち、処理順変更部３４は、危険車両が検出された複数の車両１４で撮影された複数の画像情報に対する画像処理の優先順位を予め定めた条件に応じて設定する。具体的には、危険車両を検出した車両１４の周辺の車両１４の台数が多いほど危険運転車両を特定し易くなるので、周辺の車両１４の台数が多いほど優先順位を上げる。或いは、車両１４が小さい車種ほど危険運転されている可能性が高いので、小さい車種ほど優先順位を上げる。或いは、車速が高いほど危険運転されている可能性が高いので、車速が高いほど優先順位を上げる。

ステップ２０６では、処理順変更部３４が、画像処理部３２による画像処理の処理順を変更してステップ２０８へ移行する。具体的には、危険車両情報を送信した車両１４の周辺の車両１４から送信された画像情報の優先順位が他の車両１４より高くなるように変更し、危険運転車両を特定する。

ステップ２１２では、中央処理部３０が、危険運転車両情報を選定した他車両１４へ送信して一連の処理を終了する。これにより、危険運転車両が送信された車両１４では、上述のステップ１１０の判定が肯定されて、危険運転車両情報が乗員に報知される。

（第３実施形態）
続いて、第３実施形態に係る情報処理システム１０で行われる具体的な処理について説明する。

第１実施形態では、全ての車載器１６から画像情報及び車両情報をクラウドサーバ１２に送信したが、本実施形態では、画像情報及び車両情報のクラウドサーバ１２への送信を制限した例である。本実施形態では、各車載器１６側で危険車両の有無の判定を行い、危険車両が検出された場合にのみ、危険車両を検出した車両１４の車載器１６と、その周辺の車両１４の車載器１６から画像情報及び車両情報をクラウドサーバ１２に送信する。

図７は、本実施形態に係る情報処理システム１０の車載器１６で行われる処理の流れの一例を示すフローチャートである。図７の処理と同一処理について同一符号を付して詳細な説明は省略する。なお、図７の処理は、例えば、予め定めた時間毎（一例としては１０秒毎）に開始する。また、図３と同一処理については同一符号を付して説明する。

ステップ１０２では、制御部２０が、あおり運転や、幅寄せ運転、蛇行運転等と思われる危険車両があるか否か判定する。該判定は、危険運転車両の仮判定として危険運転車両１４の可能性がある危険車両の存在を判定する。例えば、画像情報に基づいて、画像中の後方の車両１４の大きさが予め定めた大きさ以上であるか否かを判定することによりあおり運転車両らしい車両１４の有無を判定する。或いは、画像情報に基づいて、周辺車両までの距離が予め定めた距離以内の危険車両が存在するか否かを判定する。或いは、車両情報検出部２２としてレーダ装置を備える場合には、周辺車両までの距離を車両情報に基づいて検出し、周辺車両までの距離が予め定めた距離以内の危険車両が存在するか否かを判定する。該判定が否定された場合にはステップ１０３へ移行し、肯定された場合にはステップ１０６へ移行する。

ステップ１０３では、制御部２０が、クラウドサーバ１２から画像情報の送信要求があるか否かを判定する。該判定は、後述するステップ２０１の処理により、クラウドサーバ１２が画像情報を取得するために、画像情報の送信要求を行ったか否かを判定する。該判定が肯定された場合にはステップ１０４へ移行し、否定された場合にはステップ１０８へ移行する。

一方、ステップ１０６では、制御部２０が、画像情報に車両情報と危険車両情報を付与して、通信部２６及び通信ネットワーク１８を介してクラウドサーバ１２に送信してステップ１０８へ移行する。

次に、第３実施形態に係る情報処理システム１０のクラウドサーバ１２で行われる具体的な処理について説明する。図８は、本実施形態に係る情報処理システム１０のクラウドサーバ１２で行われる処理の流れの一例を示すフローチャートである。なお、図８の処理は、危険車両が検出された場合に、車載器１６からクラウドサーバ１２に画像情報が予め定めた時間毎に送信されるので、例えば、クラウドサーバ１２が車載器１６から画像情報を受信して、ＤＢ３８に画像情報が蓄積された場合に開始する。

ステップ２００では、中央処理部３０が、車載器１６から受信してＤＢ３８に蓄積された画像情報に、危険車両情報が付与された画像情報があるか否かを判定する。すなわち、車載器１６から送信された画像情報の中に、上述したステップ１０６の処理によって危険車両情報が付与された画像情報があるか否かを判定する。該判定が否定された場合には一連の処理を終了し、該判定が肯定された場合にはステップ２０１へ移行する。

ステップ２０１では、中央処理部３０が、危険車両情報を送信した車両１４の周辺車両から画像情報を取得してステップ２０２へ移行する。これにより、周辺車両の車載器１６において上述のステップ１０３の判定が肯定されてステップ１０４の処理によって周辺車両から画像情報が送信されるので、送信された画像情報を中央処理部３０が取得する。

ステップ２０４では、処理順変更部３４が、危険車両情報が付与された画像情報の優先順位を決定してステップ２０８へ移行する。すなわち、処理順変更部３４は、危険運転車両が検出された複数の車両１４で撮影された複数の画像情報に対する画像処理の優先順位を予め定めた条件に応じて設定する。具体的には、危険運転車両を検出した車両１４の周辺の車両１４の台数が多いほど危険運転車両を特定し易くなるので、周辺の車両１４の台数が多いほど優先順位を上げる。或いは、車両１４が小さい車種ほど危険運転されている可能性が高いので、小さい車種ほど優先順位を上げる。或いは、車速が高いほど危険運転されている可能性が高いので、車速が高いほど優先順位を上げる。

ステップ２０８では、画像処理部３２が、画像処理によって画像情報から危険運転車両の特徴を特定してステップ２１０へ移行する。例えば、画像情報の中の車両１４を特定し、特定された車両１４の画像中の大きさなどから車間距離を推定して、予め定めた距離以内に車両１４が存在する場合に、危険運転車両が存在すると判定する。そして、当該危険運転車両の色や、ナンバー等の特徴を画像情報から特定する処理を行う。すなわち、変更された優先順位に従って、画像情報に対する画像処理を順次行うことで危険運転車両を特定し、「ワゴンでナンバーが○○−○○」のように危険運転車両の特徴を特定する。そして、例えば、３台分の画像情報に対する画像処理で、８０％以上の確率で特定できた場合に、危険運転車両の特定を終了する。或いは、ワゴン、セダン、トラック等の車両１４の形状、色、及びナンバーが特定できた場合に、危険運転車両の特定を停止してもよい。或いは、形状、色、及びナンバーの少なくとも１つ以上が特定できた場合に停止してもよい。

このように、本実施形態では、車載器１６からは危険車両が検出された場合のみ、危険情報を検出した車両１４の画像情報と、危険情報を検出した車両１４の周辺の車両１４の画像情報を送信するので、必要以上に画像情報をクラウドサーバ１２に送信することがなくなる。これにより、クラウドサーバ１２の処理負荷を低減して危険運転車両の特定にかかる処理を早めることができる。

なお、上記の各実施形態における情報処理システム１０の各部で行われる処理は、プログラムを実行することにより行われるソフトウエア処理として説明したが、これに限るものではない。例えば、ハードウエアで行う処理としてもよい。或いは、ソフトウエア及びハードウエアの双方を組み合わせた処理としてもよい。また、ソフトウエアの処理とした場合には、プログラムを各種記憶媒体に記憶して流通させるようにしてもよい。

さらに、本発明は、上記に限定されるものでなく、上記以外にも、その主旨を逸脱しない範囲内において種々変形して実施可能であることは勿論である。

１０情報処理システム
１２クラウドサーバ
１４車両
１６車載器
２０制御部
２２車両情報検出部
２４撮影部
２８表示部
３０中央処理部
３２画像処理部
３４処理順変更部
３８ＤＢ

Claims

車両に搭載された撮影部により撮影された画像情報、及び車両の位置情報を含む車両情報の各々を複数の車両から受信する受信部と、
危険運転車両が複数の車両で検出された場合に、前記受信部が受信した前記画像情報のうち、前記危険運転車両が検出された前記複数の車両で撮影された複数の前記画像情報に対する画像処理の優先順位を予め定めた条件に応じて設定する設定部と、
前記画像情報に基づいて前記危険運転車両の特徴を特定する画像処理を、前記設定部によって設定された前記優先順位に従って行う画像処理部と、
を含む情報処理装置。
前記受信部は、前記危険運転車両の検出結果を前記複数の車両から更に受信する請求項１に記載の情報処理装置。
前記危険運転車両の有無を検出する検出部を更に含む請求項１に記載の情報処理装置。
前記画像処理部によって特定された前記危険運転車両の特徴を表す特徴情報を前記複数の車両に報知する報知部を更に含む請求項１〜３の何れか１項に記載の情報処理装置。
前記報知部は、前記画像処理部の画像処理結果に基づいて、前記危険運転車両が検出された車両の周辺の他車両から受信した前記画像情報に前記危険運転車両が含まれる場合、前記特徴情報を前記他車両へ報知する請求項４に記載の情報処理装置。
前記設定部は、前記受信部が受信した前記画像情報のうち、前記危険運転車両が検出された車両の周辺の他車両から受信した前記画像情報に対する前記画像処理の優先順位が前記他車両以外の車両より高くなるように前記優先順位を更に設定する請求項１〜５の何れか１項に記載の情報処理装置。
前記受信部は、前記危険運転車両が検出された車両、及び当該車両の周辺車両から前記画像情報及び前記車両情報を受信する請求項２に記載の情報処理装置。
前記予め定めた条件は、前記危険運転車両が検出された車両の周辺に存在する周辺車両の数、前記危険運転車両が検出された車両の車種、及び前記危険運転車両が検出された車両の車速の少なくとも１つである請求項１〜７の何れか１項に記載の情報処理装置。
車両に搭載されて車両周辺を撮影する撮影部と、車両の位置情報を含む車両情報を検出する車両情報検出部と、前記撮影部により撮影された画像情報、及び前記車両情報検出部によって検出された前記車両情報を送信する送信部と、を含む車両と、
請求項１〜８の何れか１項に記載の情報処理装置と、
を含む情報処理システム。
コンピュータを、請求項１〜８の何れか１項に記載の情報処理装置の各部として機能させるための情報処理プログラム。