JP2021147001A

JP2021147001A - 判定装置

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Publication number: JP2021147001A
Application number: JP2020051513A
Authority: JP
Inventors: 隆太津田; Ryuta Tsuda; 英人平原; Hideto Hirahara; 聡今井; Satoshi Imai
Original assignee: Isuzu Motors Ltd
Current assignee: Isuzu Motors Ltd
Priority date: 2020-03-23
Filing date: 2020-03-23
Publication date: 2021-09-27
Anticipated expiration: 2040-03-23
Also published as: JP7306303B2

Abstract

【課題】車室内の乗員の安全性の判定の精度を向上させる。【解決手段】バスの内部を撮像した撮像画像を取得する取得部３２１と、取得部３２１が取得した撮像画像に基づいて、起立状態の乗員を検知する検知部３２２と、検知部３２２が検知した乗員のバスに設けられている乗員を支持するための支持具の利用状況を特定する利用状況特定部３２４と、利用状況特定部３２４が特定した利用状況に基づいて、乗員が危険であるかを判定する判定部３２５と、を備える。【選択図】図２

Description

本発明は、バスの乗員の安全性を判定する判定装置に関する。

バスにおいて乗員の転倒等の事故を抑制するために、車室内に起立状態の乗員がいるか否かを判定し、起立状態の乗員がいる場合に危険性ありと判定することが提案されている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１６−１０７８１７号公報

乗員は、起立状態において手すり等の支持具を把持していれば、比較的安定した姿勢を維持することが可能である。しかしながら、特許文献１に記載の技術では、乗員が支持具を把持しているか否かを判定することができず、乗員の安全性を精度良く判定することができないという問題があった。

本発明はこの点に鑑みてなされたものであり、車室内の乗員の安全性の判定の精度を向上させることができる判定装置を提供することを目的とする。

本発明の第１の態様の判定装置は、バスの内部を撮像した撮像画像を取得する取得部と、前記取得部が取得した前記撮像画像に基づいて、起立状態の乗員を検知する検知部と、前記検知部が検知した前記乗員の前記バスに設けられている前記乗員を支持するための支持具の利用状況を特定する利用状況特定部と、前記利用状況特定部が特定した前記利用状況に基づいて、前記乗員が危険であるかを判定する判定部と、を備える。

前記検知部は、起立状態の前記乗員の手の位置を検知し、前記利用状況特定部は、前記手の高さが吊架高さ以上である場合に、前記乗員が前記支持具を利用している状況であると特定してもよい。前記検知部は、起立状態の前記乗員の手の位置を検知し、前記利用状況特定部は、前記手の所定時間内の変位量に基づいて、前記乗員の前記支持具の利用状況を特定してもよい。

前記判定装置は、前記撮像画像において所定の色を有する構造物を前記支持具として特定する支持具特定部をさらに備え、前記検知部は、起立状態の前記乗員の手の位置を検知し、前記利用状況特定部は、前記支持具特定部が特定した前記支持具の位置と、前記検知部が検知した前記手の位置とに基づいて、前記乗員の前記支持具の利用状況を特定してもよい。

前記検知部は、前記乗員の手の位置を特定し、乗員がバスに搭乗していない状態の前記撮像画像を解析することにより、エッジを有する構造物を支持具として特定する支持具特定部と、過去の複数の前記撮像画像において前記検知部が検知した前記手の位置の履歴を示す履歴情報を記憶している記憶部をさらに備え、前記支持具特定部は、前記支持具を複数のセグメントに分割し、前記履歴情報が示す複数の前記手の位置のそれぞれと、前記セグメントの位置とが一致する回数に基づいて、前記支持具の有効セグメントを特定し、前記利用状況特定部は、前記取得部が前記撮像画像を取得すると、当該撮像画像において前記検知部が特定した前記手の位置と、特定した前記有効セグメントの位置とに基づいて、前記乗員の前記支持具の利用状況を特定してもよい。前記検知部は、前記乗員の属性を検知し、前記判定部は、前記検知部が検知した前記乗員の属性が所定条件を満たすかに基づいて、前記乗員が危険であるかを判定してもよい。

本発明によれば、車室内の乗員の安全性の判定の精度を向上させるという効果を奏する。

実施形態の判定装置の概要を示す図である。バスの構成を示す図である。手の変位量の一例を示す図である。判定装置によるバスの乗員の安全性の判定の処理手順を示すフローチャートである。支持具特定部による有効セグメントの特定方法について説明するための図である。

［判定装置の概要］
図１は、本実施形態の判定装置の概要を示す図である。図１は、バスに搭載された撮像部により車内を撮像した撮像画像を示す。判定装置は、例えば、ＥＣＵ（Electronic Control Unit）により実現される。判定装置は、撮像部が生成した撮像画像に基づいてバスの乗員を検知する。判定装置は、検知した乗員が座席に着席していない起立状態であるかを特定する。バスには、乗員を支持するための複数の支持具が設けられている。支持具は、例えば、つり革又は手すりである。判定装置は、撮像部が生成した撮像画像に基づいて、起立状態の乗員の支持具の利用状況を特定する。判定装置は、特定した利用状況に基づいて、乗員が危険な状態であるかを判定する。図１の例では、手前の起立状態の乗員Ａは、支持具を把持している。判定装置は、起立状態の乗員Ａが支持具を把持しているため、乗員Ａが危険な状態でないと判定する。

判定装置は、支持具の利用状況を特定し、特定した利用状況に基づいて、乗員が危険な状態であるかを判定する。このようにして、判定装置は、乗員が支持具を把持していて安全な状態である場合に、乗員が危険な状態であると誤って判定することを抑制することができる。このため、判定装置は、乗員の安全性の判定精度を向上させることができる。

［バスの構成］
図２は、バス１００の構成を示す図である。バス１００は、撮像部１、表示部２及び判定装置３を備える。判定装置３は、記憶部３１及び制御部３２を備える。

撮像部１は、バスの内部を撮像した撮像画像を生成する。図１の例では、撮像部１は、バスの後方からバスの内部を撮像するが、バスの前方からバスの内部を撮像してもよい。また、複数の撮像部がバスに設けられてもよい。

表示部２は、文字等を表示するためのディスプレイである。記憶部３１は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）等により構成される。制御部３２は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）である。制御部３２は、記憶部３１に記憶されたプログラムを実行することにより、取得部３２１、検知部３２２、支持具特定部３２３、利用状況特定部３２４、判定部３２５及び通知部３２６として機能する。

取得部３２１は、撮像部１が生成したバス１００の内部の撮像画像を取得する。取得部３２１は、所定時間ごとに撮像画像を取得する。取得部３２１は、バス１００の車内に複数の撮像部１が設けられている場合には、それぞれの撮像部１が生成した撮像画像を取得する。

［乗員の検知］
検知部３２２は、取得部３２１が取得した撮像画像に基づいて、起立状態の乗員を検知する。まず、検知部３２２は、撮像画像に基づいて、公知の手法によりバス１００の内部の乗員を検知する。検知部３２２は、検知した乗員が起立状態であるか否かを特定する。記憶部３１には、座席が配置された座席エリアを示すエリア情報が予め記憶されている。検知部３２２は、エリア情報を記憶部３１から読み出す。検知部３２２は、読み出したエリア情報が示す座席エリア以外の位置において検知した乗員を起立状態であると特定する。一方、検知部３２２は、エリア情報が示す座席エリア内の位置において検知した乗員を座席に着席している着席状態であると特定する。また、検知部３２２は、取得部３２１が取得した撮像画像を公知の方法で画像処理することにより、乗員の属性を検知してもよい。属性は、例えば、性別、年齢、身長、体格等である。例えば、検知部３２２は、乗員の年齢を考慮して、乗客が危険であるかを判定するために、起立状態の乗員を顔認証することにより属性の一つである年齢を検知してもよい。

検知部３２２は、起立状態の乗員の手の位置を検知する。例えば、検知部３２２は、撮像部１が生成した撮像画像を入力データとし、乗員の手の位置を含む姿勢情報を出力データとする学習済みの機械学習モデルを用いて、乗員の姿勢情報を機械学習モデルに出力させる。検知部３２２は、撮像画像に複数の乗員が含まれる場合には、複数の乗員の姿勢情報を機械学習モデルにそれぞれ出力させる。検知部３２２は、乗員の手の位置に加えて、乗員の肩や足等の他の部位の位置を含む姿勢情報を機械学習モデルに出力させてもよい。

［支持具の位置の特定］
支持具特定部３２３は、バス１００の内部の複数の支持具の位置を特定する。例えば、支持具特定部３２３は、乗員がバスに搭乗していない状態において撮像部１が生成し、取得部３２１が取得した撮像画像（以下、背景画像ともいう）を解析することにより、エッジを有する構造物を支持具として特定する。また、支持具特定部３２３は、特定した構造物のうち、背景画像において所定の色を有する構造物を支持具として特定してもよい。所定の色は、一例としては橙又は黄色である。

支持具特定部３２３は、撮像画像上において支持具の位置に対応する表示領域を設定する第１設定情報を生成して記憶部３１に予め記憶させる。支持具特定部３２３は、取得部３２１が撮像画像を取得すると、第１設定情報を記憶部３１から読み出し、読み出した第１設定情報に基づいて、支持具の位置を特定する。

なお、支持具特定部３２３は、管理者から支持具の位置を受け付けることにより支持具の位置を設定してもよい。例えば、支持具特定部３２３は、背景画像を表示部２に表示させ、管理者から支持具の位置を受け付けることにより、支持具の位置を設定する。

［利用状況の特定］
利用状況特定部３２４は、検知部３２２が検知した起立状態の乗員の支持具の利用状況を特定する。例えば、利用状況特定部３２４は、支持具特定部３２３が特定した支持具の位置と、検知部３２２が特定した手の位置とに基づいて、起立状態の乗員の支持具の利用状況を特定する。より詳しくは、利用状況特定部３２４は、支持具の位置と、起立状態の乗員の手の位置とが一致すれば、乗員が支持具を利用している状況であると特定する。利用状況特定部３２４は、支持具の位置と、起立状態の乗員の手の位置とが一致しなければ、乗員が支持具を利用している状況であると特定しない。また、利用状況特定部３２４は、支持具の位置と、起立状態の乗員の手の位置との距離が所定距離以内であれば、乗員が支持具を利用している状況であると特定してもよい。所定距離は、乗員の手が支持具を把持している場合に取り得る距離の最大値である。

支持具がつり革の場合、所定の可動域においてつり輪が移動するため、乗員の手の位置と、支持具特定部３２３が特定した支持具の位置との間の距離が変動することがある。そこで、利用状況特定部３２４は、検知部３２２が検知した手の高さが吊架高さ以上である場合に、乗員が支持具を利用している状況であると特定してもよい。利用状況特定部３２４は、例えば、手すりよりも高い位置を示す値を吊架高さとして用いる。利用状況特定部３２４は、乗員の肩の高さを吊架高さとして用いてもよい。このようにして、利用状況特定部３２４は、支持具がつり革を含む場合に、乗員の支持具の利用状況を特定する精度を向上させることができる。

［変位量に基づく利用状況の特定］
利用状況特定部３２４は、検知部３２２が検知した手の所定時間内の変位量に基づいて、乗員の支持具の利用状況を特定してもよい。図３（ａ）及び（ｂ）は、手の変位量の一例を示す図である。図３（ａ）は、検知部３２２が学習済みの機械学習モデルに出力させた乗員の姿勢情報の一例を示す図である。図３（ａ）の例では、姿勢情報に含まれる乗員の手、ひじ、肩等の各部位の位置をそれぞれ丸印で示す。

図３（ｂ）は、図３（ａ）の姿勢情報の作成に用いた撮像画像よりも後のタイミングで生成された撮像画像に対応する姿勢情報を示す図である。図３（ｂ）は、バスの急制動により乗員が体勢をくずしたときの様子を示す。図３（ｂ）には、図３（ａ）との比較のため、図３（ａ）に対応する手の位置をハッチングした丸印で示す。図３（ｂ）には、図３（ａ）に示す手の位置を基準として、手の位置の変位を矢印で示す。

利用状況特定部３２４は、乗員の少なくとも一方の手の所定時間内の変位量が第１基準値以下である場合に、乗員が支持具を利用している状況であると特定する。利用状況特定部３２４は、乗員の手が所定時間内に動いた距離の総和を変位量として求めるものとする。

利用状況特定部３２４は、例えば、記憶部３１が記憶している履歴情報において支持具を把持している複数の乗員について、支持具を把持している方の手の所定時間内の変位量の平均である把持者平均値を求める。利用状況特定部３２４は、履歴情報において支持具を把持していない複数の乗員の手の所定時間内の変位量の平均である非把持者平均値を求める。利用状況特定部３２４は、把持者平均値と非把持者平均値との中間値を第１基準値として用いる。利用状況特定部３２４は、乗員の両方の手の所定時間内の変位量がいずれも第１基準値を超える場合に、乗員が支持具を利用していない状況であると特定する。

このようにして、利用状況特定部３２４は、支持具の位置の情報を用いることなく、乗員が支持具を利用しているか否かを判定する。このため、管理者は、支持具の位置を設定する作業を省略することができる。また、利用状況特定部３２４は、乗員の肩や足等の全身の各部位の所定時間内の変位量の平均が第２基準値を超える場合に、乗員が支持具を利用していない状況であると特定してもよい。

利用状況特定部３２４は、例えば、履歴情報において支持具を把持している乗員の全身の各部位の所定時間内の変位量の平均値を乗員ごとに求め、求めた平均値の複数の乗員における平均値を把持者平均値として求める。利用状況特定部３２４は、支持具を把持していない乗員の全身の各部位の所定時間内の変位量の平均値を乗員ごとに求め、求めた平均値の複数の乗員における平均値を非把持者平均値として求める。利用状況特定部３２４は、把持者平均値と非把持者平均値との中間値を第２基準値として用いる。

［危険な状態であるかの判定］
判定部３２５は、検知部３２２が特定した起立状態の乗員の支持具の利用状況に基づいて、バス１００の内部の乗員が危険な状態であるかを判定する。判定部３２５は、検知部３２２が特定した起立状態の乗員が支持具を利用していない状況であることを利用状況特定部３２４が特定したことを条件として、当該乗員が危険な状態であると判定する。判定部３２５は、判定結果を通知部３２６へ出力する。

また、判定部３２５は、起立状態の乗員が、支持具を利用していない状況であることを特定したことを条件として、乗員が危険な状態であるかを判定したが、これに限らない。判定部３２５は、さらに、検知部３２２が検知した乗員の属性が所定条件を満たすかに基づいて、乗員は危険な状態であるかを判定してもよい。属性は、例えば、性別、年齢、身長、体格等である。例えば、判定部３２５は、起立状態の乗員が支持具を利用していない状況であることを特定したことに加えて、検知部３２２が検知した乗員の年齢が第１年齢以上または第２年齢未満であることを条件として、乗員は危険な状態であると判定してもよい。第１年齢は、例えば６５歳である。第２年齢は、第１年齢よりも低い年齢である。第２年齢は、例えば１２歳である。

一方、判定部３２５は、起立状態の乗員が支持具を利用していない状況であることを特定した場合であっても、検知部３２２が検知した乗員の年齢が第１年齢未満であって第２年齢以上である場合に、危険な状態でないと判定してもよい。このようにして、判定部３２５は、転倒等により大きなケガをしにくい年齢層の乗員を危険性の判定から除外することにより、過剰な通知を抑制することができる。

通知部３２６は、バス１００の乗員は危険な状態であると判定部３２５が判定した場合に、乗員が危険な状態であることを示すメッセージを表示部２に表示する。

［判定装置による安全性の判定の処理手順］
図４は、判定装置３によるバス１００の乗員の安全性の判定の処理手順を示すフローチャートである。この処理手順は、例えば、バス１００が乗員を搭乗させて走行している間に開始する。

まず、取得部３２１は、撮像部１が生成したバス１００の内部の撮像画像を取得する（Ｓ１０１）。検知部３２２は、取得部３２１が取得した撮像画像に基づいて、バス１００の乗員を検知する（Ｓ１０２）。判定部３２５は、乗員が起立状態であることを検知部３２２が特定したか否かを判定する（Ｓ１０３）。利用状況特定部３２４は、乗員が起立状態であることを検知部３２２が特定した場合（Ｓ１０３のＹＥＳ）、乗員の支持具の利用状況を特定する（Ｓ１０４）。

判定部３２５は、乗員が支持具を利用している状況であることを利用状況特定部３２４が特定したか否かを判定する（Ｓ１０５）。判定部３２５は、乗員が支持具を利用している状況であることを利用状況特定部３２４が特定していないと判定した場合（Ｓ１０５のＮＯ）、乗員は危険な状態であると判定する（Ｓ１０６）。判定部３２５は、検知部３２２が検知した他の乗員はいるか否かを判定する（Ｓ１０７）。判定部３２５は、Ｓ１０７の判定において検知部３２２が検知した他の乗員はいないと判定した場合に（Ｓ１０７のＮＯ）、処理を終了する。

判定部３２５は、Ｓ１０３の判定において乗員が着席状態であることを検知部３２２が特定した場合（Ｓ１０３のＮＯ）、Ｓ１０７の判定に移る。判定部３２５は、Ｓ１０５の判定において乗員が支持具を利用している状況であることを利用状況特定部３２４が特定したと判定した場合（Ｓ１０５のＹＥＳ）、Ｓ１０７の判定に移る。判定部３２５は、Ｓ１０７の判定において検知部３２２が検知した他の乗員はいると判定した場合に（Ｓ１０７のＹＥＳ）、Ｓ１０３の判定に戻る。

［本実施形態の判定装置による効果］
本実施形態によれば、利用状況特定部３２４は、支持具の利用状況を特定し、判定部３２５は、利用状況特定部３２４が特定した利用状況に基づいて、乗員が危険な状態であるかを判定する。このため、判定部３２５は、乗員が支持具を把持していて安全な状態である場合に、乗員が危険な状態であると誤って判定することを抑制することができ、乗員の安全性の判定精度を向上させることができる。

本実施形態では、通知部３２６は、判定部３２５が乗員は危険な状態であると判定した場合に、乗員が危険な状態であることを示すメッセージを表示部２に表示する場合の例について説明した。しかしながら、本発明は、メッセージを表示する例に限定されない。例えば、挙動制御部（不図示）は、判定部３２５が乗員は危険な状態であると判定した場合に、バス１００の急加速等の乗客が倒れてしまうおそれがある運転を制限してもよい。例えば、挙動制御部は、判定部３２５が乗員は危険な状態であると判定した場合に、バス１００の急加速による加速度の上限を課してもよい。一方、挙動制御部は、判定部３２５が乗員は危険な状態であると判定していない場合に、バス１００の急加速による加速度の上限を課さない。

また、挙動制御部は、乗員が倒れてしまうおそれがある急制動を制限してもよいが、衝突等の危険性がある場合には、急制動を制限しなくてもよい。運転者は、乗員が危険な状態であることを示すメッセージが表示部２に表示された場合、急制動等により乗員が転倒してしまうようなことを考慮しながら、早期に、バス１００を制動させて停止させる。

＜支持具の有効セグメントを特定する変形例＞
支持具特定部３２３が支持具として特定するエッジを有する構造物には、乗員が把持するのに適していない部位も含まれる可能性がある。そこで、支持具特定部３２３は、支持具を複数のセグメントに分割し、これらのセグメントのうち、所定値以上の高さに配置されたセグメントを支持具の有効セグメントとしてもよい。

まず、支持具特定部３２３は、特定した構造物を複数のセグメントに分割する。例えば、支持具特定部３２３は、各セグメントに含まれる画素数がなるべく一定になるように、支持具を複数のセグメントに分割する。支持具特定部３２３は、これらのセグメントのうち、所定値以上の高さに配置されたセグメントを支持具の有効セグメントとする。支持具特定部３２３は、撮像画像において支持具に含まれる有効セグメントの位置に対応する表示領域を設定する第２設定情報を生成する。支持具特定部３２３は、例えば、座席のひじ掛けよりも低い高さに対応する値を所定値として用いる。

また、支持具特定部３２３は、撮像画像上において把持される回数が多い支持具の有効セグメントの位置に対応する表示領域を設定する第２設定情報を生成し、この第２設定情報を記憶部３１に記憶させてもよい。記憶部３１には、過去の複数の撮像画像において検知部３２２が検知した手の位置の履歴を示す履歴情報を記憶されている。例えば、記憶部３１には、直近の数週間のバス１００の走行中に生成された撮像画像に対応する履歴情報が記憶されている。この履歴情報は、例えば、検知部３２２が検知した複数の手の位置をそれぞれ一定時間以上追跡することにより作成される。

支持具特定部３２３は、履歴情報が示す複数の手の位置のそれぞれと支持具のセグメントの位置とが一致する場合に、乗員が支持具を把持していると判定し、把持回数を計数する。支持具特定部３２３は、計数した把持回数に基づいて、有効セグメントを特定する。例えば、支持具特定部３２３は、把持回数が閾値以上であるセグメントを有効セグメントとして特定する。支持具特定部３２３は、例えば、履歴情報の作成に用いた撮像画像の数と、撮像画像に含まれる乗員の延べ人数とに基づいて、閾値を定めるものとする。

図５は、支持具特定部３２３による有効セグメントの特定方法について説明するための図である。図５には、支持具を分割したセグメントＡ〜Ｇをそれぞれ示す。記憶部３１が記憶している履歴情報において手の位置が多く分布している範囲Ｒをハッチングして示す。セグメントＡ〜Ｄは、範囲Ｒと重なっているため、セグメントＡ〜Ｄの把持回数は閾値以上であったものとする。この場合、支持具特定部３２３は、セグメントＡ〜Ｄを有効セグメントとして特定する。一方、セグメントＥ〜Ｇは、範囲Ｒと重なっていないため、セグメントＥ〜Ｇの把持回数は閾値未満であったものとする。この場合、支持具特定部３２３は、セグメントＥ〜Ｇを有効セグメントとして特定しない。

支持具特定部３２３は、撮像画像上において特定した有効セグメントの表示領域を示す第２設定情報を記憶部３１に記憶させておく。支持具特定部３２３は、取得部３２１が撮像画像を取得すると、第２設定情報を記憶部３１から読み出し、読み出した第２設定情報に基づいて、支持具の有効セグメントを特定してもよい。

利用状況特定部３２４は、支持具の位置の代わりに、支持具の有効セグメントの位置を用いて、乗員の支持具の利用状況を特定する。利用状況特定部３２４は、取得部３２１が撮像画像を取得すると、この撮像画像において検知部３２２が特定した手の位置と、支持具特定部３２３が特定した支持具の有効セグメントの位置とに基づいて、乗員の支持具の利用状況を特定する。

例えば、利用状況特定部３２４は、支持具の有効セグメントの位置と、手の位置とが一致するか否かに基づいて、乗員の支持具の利用状況を特定する。このようにして、利用状況特定部３２４は、乗員が支持具の有効セグメントを把持しているか否かを特定するので、乗員の手が支持具の一部と偶然重なって撮像画像が生成された場合等に、乗員が支持具を利用していると誤って特定することを抑制することができる。

本実施形態では、検知部３２２は、撮像部１が生成した撮像画像を入力データとし、乗員の手の位置を含む姿勢情報を出力データとする学習済みの機械学習モデルを用いて、乗員の姿勢情報を機械学習モデルに出力させる例について説明した。検知部３２２は、乗員の検知を同じ機械学習モデルにより行ってもよい。

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。例えば、装置の全部又は一部は、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。また、複数の実施の形態の任意の組み合わせによって生じる新たな実施の形態も、本発明の実施の形態に含まれる。組み合わせによって生じる新たな実施の形態の効果は、もとの実施の形態の効果を併せ持つ。

１撮像部
２表示部
３判定装置
３１記憶部
３２制御部
１００バス
３２１取得部
３２２検知部
３２３支持具特定部
３２４利用状況特定部
３２５判定部
３２６通知部

Claims

バスの内部を撮像した撮像画像を取得する取得部と、
前記取得部が取得した前記撮像画像に基づいて、起立状態の乗員を検知する検知部と、
前記検知部が検知した前記乗員の前記バスに設けられている前記乗員を支持するための支持具の利用状況を特定する利用状況特定部と、
前記利用状況特定部が特定した前記利用状況に基づいて、前記乗員が危険であるかを判定する判定部と、
を備える、判定装置。
前記検知部は、起立状態の前記乗員の手の位置を検知し、
前記利用状況特定部は、前記手の高さが吊架高さ以上である場合に、前記乗員が前記支持具を利用している状況であると特定する、
請求項１に記載の判定装置。
前記検知部は、起立状態の前記乗員の手の位置を検知し、
前記利用状況特定部は、前記手の所定時間内の変位量に基づいて、前記乗員の前記支持具の利用状況を特定する、
請求項１又は２に記載の判定装置。
前記撮像画像において所定の色を有する構造物を前記支持具として特定する支持具特定部をさらに備え、
前記検知部は、起立状態の前記乗員の手の位置を検知し、
前記利用状況特定部は、前記支持具特定部が特定した前記支持具の位置と、前記検知部が検知した前記手の位置とに基づいて、前記乗員の前記支持具の利用状況を特定する、
請求項１から３のいずれか一項に記載の判定装置。
前記検知部は、前記乗員の手の位置を特定し、
乗員がバスに搭乗していない状態の前記撮像画像を解析することにより、エッジを有する構造物を支持具として特定する支持具特定部と、
過去の複数の前記撮像画像において前記検知部が検知した前記手の位置の履歴を示す履歴情報を記憶している記憶部をさらに備え、
前記支持具特定部は、前記支持具を複数のセグメントに分割し、前記履歴情報が示す複数の前記手の位置のそれぞれと、前記セグメントの位置とが一致する回数に基づいて、前記支持具の有効セグメントを特定し、
前記利用状況特定部は、前記取得部が前記撮像画像を取得すると、当該撮像画像において前記検知部が特定した前記手の位置と、特定した前記有効セグメントの位置とに基づいて、前記乗員の前記支持具の利用状況を特定する、
請求項１から４のいずれか一項に記載の判定装置。
前記検知部は、前記乗員の属性を検知し、
前記判定部は、前記検知部が検知した前記乗員の属性が所定条件を満たすかに基づいて、前記乗員が危険であるかを判定する、
請求項１から５のいずれか一項に記載の判定装置。