JP2021163462A - Information processing method, information processing apparatus, and program - Google Patents
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Abstract
Description
開示技術は、情報処理方法、情報処理装置、及びプログラムに関する。 Disclosure techniques relate to information processing methods, information processing devices, and programs.
従来、加速度センサを用いて車両の事故を検知するシステムが知られている(例えば特
許文献1参照)。また、近年、車両に搭載されるセンサやデバイスなどの機器が増え、車
両から取得できるデータの数が増えている。
Conventionally, a system for detecting a vehicle accident using an acceleration sensor is known (see, for example, Patent Document 1). Further, in recent years, the number of devices such as sensors and devices mounted on vehicles has increased, and the number of data that can be acquired from vehicles has increased.
しかしながら、車両から取得されるデータを用いて車両事故を検知する際、車両に搭載
される各機器から取得されるデータの数は膨大であり、事故を検知するセンターにおいて
、全てのデータを収集し、解析するためには、大容量のストレージ、および処理性能が高
いマシンを具備したインフラが必要となってしまう。そこで、事故検知を行うにあたって
データを効率的に用いる新たな仕組みが求められている。
However, when detecting a vehicle accident using the data acquired from the vehicle, the number of data acquired from each device mounted on the vehicle is enormous, and the center for detecting the accident collects all the data. , In order to analyze, a large capacity storage and an infrastructure equipped with a machine with high processing performance are required. Therefore, a new mechanism for efficiently using data for accident detection is required.
開示技術は、以上説明した事情に鑑みてなされたものであり、車両から取得されるデー
タのうち、適切なデータを効率よく用いて事故を検知する仕組みを提供することを目的と
する。
The disclosure technology was made in view of the circumstances described above, and an object of the disclosure technology is to provide a mechanism for detecting an accident by efficiently using appropriate data among the data acquired from the vehicle.
開示技術の一態様である情報処理方法は、1又は複数の情報処理装置が、車両に搭載さ
れる各機器から1又は複数のデータを取得し、前記1又は複数のデータのうち、少なくと
も1つのデータに基づいて、事故の可能性を判定し、判定された事故の可能性に応じて、
前記1又は複数のデータの中から送信対象のデータを選択し、選択された前記送信対象の
データを他の情報処理装置に出力する、処理を実行する。
In the information processing method, which is one aspect of the disclosure technology, one or more information processing devices acquire one or more data from each device mounted on the vehicle, and at least one of the one or more data is obtained. Based on the data, the possibility of an accident is determined, and according to the determined possibility of an accident,
A process is executed in which data to be transmitted is selected from the one or a plurality of data, and the selected data to be transmitted is output to another information processing apparatus.
開示技術によれば、車両から取得されるデータのうち、適切なデータを効率よく用いて
事故を検知することができる。
According to the disclosed technology, it is possible to detect an accident by efficiently using appropriate data among the data acquired from the vehicle.
以下、本開示の実施形態について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、同一の要素
には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
Hereinafter, embodiments of the present disclosure will be described in detail with reference to the drawings. The same elements are designated by the same reference numerals, and duplicate description will be omitted.
<システム概要>
図1は、本開示の事故検知システム1の概要を説明するための図である。図1に示す例
において、事故検知システム1は、各車両10A、10B、10Cと、第1情報処理装置
20と、第2情報処理装置30とがネットワークNを介して接続されている。
<System overview>
FIG. 1 is a diagram for explaining an outline of the
各車両10A、10B、10Cは、個別に区別されない場合は車両10と称す。車両1
0は、二輪車や自律走行車両などを含み、ネットワークNを介して他の装置と通信可能な
車両である。車両は、コネクティッドカー、ドライブレコーダー搭載車に限らず、車両に
関するデータを送信する機能を有していればよい。
Each
0 is a vehicle that includes a two-wheeled vehicle, an autonomous traveling vehicle, and the like, and can communicate with other devices via the network N. The vehicle is not limited to a connected car and a vehicle equipped with a drive recorder, and may have a function of transmitting data related to the vehicle.
車両10は、デバイスやセンサなどの各機器を搭載する。デバイスは、例えば車両に後
付け等で搭載されるデバイスであり、加速度センサ、マイク、ドライブレコーダー、カメ
ラなどの録画機器などを含む。センサは、例えば、車両に予め搭載されるセンサであり、
ミリ波、ライダー(LiDAR)、ソナー、赤外線、エアバッグ、タイヤ空気圧などのセ
ンシングするセンサを含む。車両に搭載される各機器は、随時もしくは、所定の状態が発
生した時いずれかのタイミングで各機器により取得された情報(以下、機器データともい
う)を、通信機能を利用して、直接的又は間接的に第1情報処理装置20に送信する。
The
Includes sensors that sense millimeter waves, lidar, sonar, infrared, airbags, tire pressure, and more. Each device mounted on the vehicle directly uses the communication function to directly receive information (hereinafter, also referred to as device data) acquired by each device at any time or when a predetermined state occurs. Alternatively, it is indirectly transmitted to the first
第1情報処理装置20は、例えば事故検知を行うサーバであり、車両から取得されたデ
ータを受信することで、車両事故が起きたか否かを判定する。以下、第1情報処理装置2
0は、事故検知サーバとも称する。事故検知サーバ20は、車両から取得したデータに基
づき事故を検知すると、事故に関するレポートを第2情報処理装置30に通知する。
The first
0 is also referred to as an accident detection server. When the
第2情報処理装置30は、例えば保険会社のオペレータ端末であり、事故検知サーバ2
0からレポートを取得すると、レポート内容に基づいてその後の処理を実行する。
The second
When the report is acquired from 0, the subsequent processing is executed based on the report contents.
ネットワークNは、例えば、インターネット、LAN、専用線、電話回線、企業内ネッ
トワーク、移動体通信網、ブルートゥース(登録商標)、WiFi(登録商標)(Wirele
ss Fidelity)、その他の通信回線、それらの組み合わせ等のいずれであってもよく、有
線であるか無線であるかを問わない。
Network N is, for example, the Internet, LAN, leased line, telephone line, corporate network, mobile communication network, Bluetooth (registered trademark), WiFi (registered trademark) (Wirele).
ss Fidelity), other communication lines, combinations thereof, etc. may be used, regardless of whether they are wired or wireless.
<車両の構成例>
図2は、実施形態における車両10の構成の一例を示す図である。図2に示すように、
車両10は、通信インタフェース11と、記憶部12と、プロセッサ13と、各機器15
とを備える。
<Vehicle configuration example>
FIG. 2 is a diagram showing an example of the configuration of the
The
And.
通信インタフェース11は、車両10をネットワークNに接続し、ネットワークN上の
他の端末や装置と通信をするためのハードウェアモジュールである。
The
記憶部12は、例えば、ディスクドライブ又は半導体メモリ(ROM、RAMなど)等
のコンピュータ読み取り可能な記録媒体からなる物理デバイスの記憶領域が提供する論理
デバイスである。記憶部12は、複数の物理デバイスを1つの論理デバイスにマッピング
して構築してもよいし、1つの物理デバイスを複数の論理デバイスにマッピングして構築
してもよい。
The
記憶部12は、オペレーティングシステムプログラムやドライバプログラムを含む各種
プログラム及びこれらのプログラムの実行中に使用される各種データを格納する。具体的
には、記憶部12は、プロセッサ13に実行させる各種のプログラムP10と、各機器1
5から取得した機器データD10と、事故の分類に応じたデータ選択又は事故判定を行う
ための条件を含む条件情報D12とを格納してもよい。
The
The device data D10 acquired from 5 and the condition information D12 including the conditions for data selection or accident determination according to the accident classification may be stored.
プロセッサ13は、算術演算、論理演算、ビット演算等を処理する算術論理演算ユニッ
ト(CPUなど)及び各種レジスタから構成され、記憶部12に格納されている各種プロ
グラムを実行することで車両10の各部を中枢的に制御する。各種レジスタは、例えば、
プログラムカウンタ、データレジスタ、命令レジスタ、汎用レジスタ等である。
The
Program counters, data registers, instruction registers, general-purpose registers, etc.
また、プロセッサ13は、プログラムP10を実行することにより、事故の発生を検知
し、必要な通報を行う事故検知機能を実現する。プロセッサ13がプログラムP10を実
行することにより実現される機能部には、取得部131と、判定部132と、選択部13
3と、出力部134とが含まれる。
Further, the
3 and the
取得部131は、車両10に搭載される各機器15から1又は複数のデータを取得する
。例えば、取得部131は、加速度センサ、カメラ、マイク、車両センサなどの各機器1
5から、加速度データ、画像(静止画像、及び/又は動画像)データ、音声データ、ミリ
波データ、赤外線データ、エアバッグの発動を示すデータ、経度、緯度、ブレーキ作動状
況を示すデータ、安全運転支援システムから取得されるデータ、ACC電源に関するデー
タなどを取得する。
The
From 5, acceleration data, image (still image and / or moving image) data, audio data, millimeter wave data, infrared data, data indicating the activation of the airbag, longitude, latitude, data indicating the brake operation status, safe driving Data acquired from the support system, data related to the ACC power supply, etc. are acquired.
判定部132は、取得部131により取得された1又は複数のデータのうち、少なくと
も1つのデータに基づいて、事故の可能性を判定する。例えば、判定部132は、予め定
めされたデータを用いて簡易的に事故の可能性を判定する。一例として、判定部132は
、加速度データ、音声データを用いて、各データが閾値を超えた場合に、事故の可能性あ
りと判定する。以下、この判定を、事故疑義トランザクションの判定などとも称する。
The
また、判定部132は、事故の分類に応じた事故の有無の判定を行ってもよい。例えば
、判定部132は、取得部131により取得された全てのデータのうちの一部のデータを
用いて、予め決められた事故の分類に含まれる事故が発生したか否かを判定する。一例と
して、判定部132は、エアバッグの発動を示すデータを取得した場合、大事故が発生し
たと判定する。
In addition, the
なお、事故の分類は、例えば大、中、小などの複数の分類を含む。判定部132は、各
データに対して閾値を保持し、閾値を超えた場合に事故が発生したと判定してもよい。ま
た、判定部132は、閾値を超えたデータの種類に応じて、事故の分類を判定してもよい
。なお、事故の分類は、事故の規模の分類や、事故の類型の分類を含んでもよい。
The classification of accidents includes a plurality of classifications such as large, medium, and small. The
選択部133は、判定部132により判定された事故の可能性に応じて、取得部131
により取得された1又は複数のデータの中から送信対象のデータを選択する。例えば、選
択部133は、取得部131により取得された全てのデータを事故検知サーバ20に送信
するのではなく、事故の可能性(例えば、確信度など)に応じて事故検知サーバ20で必
要となるデータを選択する。一例として、選択部133は、事故の可能性判定に用いたデ
ータ以外にも、その他のデータを選択して事故検知サーバ20に送信する。
The
Select the data to be transmitted from one or more data acquired by. For example, the
また、選択部133は、判定部132に判定された事故の分類に応じて、取得部131
により取得された1又は複数のデータの中から送信対象のデータを選択してもよい。例え
ば、選択部133は、取得部131により取得された全てのデータを事故検知サーバ20
に送信するのではなく、事故の分類(例えば時期の規模及び/又は事故の類型)に応じて
事故検知サーバ20で必要となるデータを選択する。なお、選択部133は、場合によっ
ては全てのデータを選択してもよい。
Further, the
The data to be transmitted may be selected from one or more data acquired by. For example, the
The data required by the
出力部134は、選択部133により選択された送信対象のデータを他の情報処理装置
(例えば事故検知サーバ20)に出力するよう制御する。例えば、出力部134は、選択
された1又は複数のデータを、通信インタフェース11を介して、事故検知サーバ20に
送信する。
The
これにより、車両側で判定した事故の可能性又は事故の分類に応じて、適切なデータを
サーバ側に送信することができる。また、適切なデータをサーバ側に送信することにより
、通信帯域に負荷をかけずにすむ。
As a result, appropriate data can be transmitted to the server side according to the possibility of the accident or the classification of the accident determined on the vehicle side. In addition, by transmitting appropriate data to the server side, it is possible to avoid imposing a load on the communication band.
また、判定部132は、事故の箇所を推定することを含んでもよい。また、選択部13
3は、推定された事故の箇所に応じて、1又は複数のデータの中から送信対象のデータを
選択することを含んでもよい。
Further, the
3 may include selecting data to be transmitted from one or a plurality of data depending on the estimated location of the accident.
例えば、判定部132は、事故の分類によっては、事故の分類の判定に用いたデータが
車両のどの位置の機器であるかを特定し、特定された機器の位置に対応する車両の箇所に
おいて事故が発生したと判定してもよい。この場合、判定部132は、各機器が搭載され
た車両の位置の情報を保持しておけばよい。また、選択部133は、推定された車両の箇
所に対応する機器から取得されるデータを少なくとも選択してもよい。
For example, depending on the accident classification, the
これにより、事故の箇所を推定することで、サーバ側に送信するデータの数をより絞る
ことが可能になり、通信帯域の負荷軽減、サーバ側の処理負荷軽減に寄与することができ
る。また、事故判定においても、推定された箇所を用いて事故の判定をすることで、事故
判定の確信度を向上させることができる。
As a result, by estimating the location of the accident, the number of data to be transmitted to the server side can be further reduced, which can contribute to the reduction of the communication bandwidth load and the processing load on the server side. Further, also in the accident determination, the certainty of the accident determination can be improved by determining the accident using the estimated portion.
また、判定部132は、複数の事故の分類を段階的に判定することを含んでもよい。ま
た、選択部133は、判定された事故の分類の段階数に応じて、送信対象のデータ数を変
更することを含んでもよい。例えば、判定部132は、事故判定を多段階に分け、選択部
133は、判定された段階に応じて、送信対象のデータ数を選択してもよい。
Further, the
これにより、車両側から送信されるデータを多段階に分けることができ、サーバ側では
、段階的な事故検知を行うことができる。また、段階的な事故検知により、初期段階で事
故の検知が確定した場合は、サーバ側は、データ送信を停止するための通知を車両側に送
信することができる。よって、車両側及びサーバ側双方の処理負荷軽減に寄与することが
できる。
As a result, the data transmitted from the vehicle side can be divided into multiple stages, and the server side can perform stepwise accident detection. Further, when the accident detection is confirmed at the initial stage by the stepwise accident detection, the server side can send a notification for stopping the data transmission to the vehicle side. Therefore, it is possible to contribute to reducing the processing load on both the vehicle side and the server side.
判定部132は、1又は複数のデータの中の第1データが、事故の分類に含まれる車両
が走行困難な第1事故(例えば大規模事故)について、この第1事故に関する第1所定条
件を満たすか否かを、第1段階で判定することを含んでもよい。このとき、判定部132
は、1又は複数のデータの中の第2データが、事故の分類に含まれる第1事故以外の第2
事故(例えば中、小規模)について、この第2事故に関する第2所定条件を満たすか否か
を、第2段階で判定してもよい。
The
Is the second data other than the first accident in which the second data in one or more data is included in the accident classification.
For an accident (for example, medium or small scale), it may be determined in the second stage whether or not the second predetermined condition regarding the second accident is satisfied.
例えば、第1条件は、エアバッグの発動を示すデータがあることを含み、判定部132
は、エアバッグの発動に基づいて大規模の事故を、第1段階として判定するようにしても
よい。また、第1条件には、安全運転支援システムの作動を示すデータがあることなどを
含んでもよい。第2条件は、例えば、加速度センサのセンサデータが閾値を超えること、
音声データのデータが閾値の音量を超えること、画像データが所定の画像を示すことなど
を含み、判定部132は、これらの条件を満たすか否かを、第2段階として判定してもよ
い。
For example, the first condition includes that there is data indicating the activation of the airbag, and the
May determine a large-scale accident as the first step based on the activation of the airbag. Further, the first condition may include data indicating the operation of the safe driving support system. The second condition is, for example, that the sensor data of the accelerometer exceeds the threshold value.
The
これにより、確信度の高い事故判定を第1段階にすることで、その後の車両側からサー
バ側へのデータ送信を行わなくて済み、確信度が高くない事故判定を第2段階以降にする
ことで、この段階で必要なデータをサーバ側に送信することができる。よって、車両側で
取得されるデータ全てを、事故検知のためにサーバ側に送信するのではなく、効率的にデ
ータを送信することが可能になる。
As a result, by setting the accident judgment with high certainty to the first stage, it is not necessary to transmit data from the vehicle side to the server side after that, and the accident judgment with low certainty is set to the second stage or later. So, at this stage, the necessary data can be sent to the server side. Therefore, all the data acquired on the vehicle side can be efficiently transmitted instead of being transmitted to the server side for accident detection.
また、判定部132は、第2段階で判定する第2事故として複数の事故を含む場合、こ
の第2段階の複数の事故それぞれに対応する所定条件を満たすか否かを判定してもよい。
例えば、第2段階で判定する事故として、中規模の事故、小規模の事故の2つの分類の事
故を判定してもよく、この場合、判定部132は、中規模及び小規模それぞれの条件を満
たすか否かを判定してもよい。
Further, when the
For example, as the accident to be determined in the second stage, two types of accidents, a medium-scale accident and a small-scale accident, may be determined. In this case, the
これにより、事故の分類数に応じて段階数を増やすことで、事故検知やデータ送信のバ
リエーションを増やすことができる。さらに、段階数が増えるにつれ、送信するデータ数
が増えるようにすると、初期段階の方で事故が検知されれば、送信するデータ数を減らす
ことに寄与することができ、通信帯域の負荷減少、処理負荷軽減に貢献することができる
。
As a result, it is possible to increase the variation of accident detection and data transmission by increasing the number of stages according to the number of accident classifications. Furthermore, if the number of data to be transmitted increases as the number of stages increases, if an accident is detected in the initial stage, it can contribute to reducing the number of data to be transmitted, reducing the load on the communication band. It can contribute to reducing the processing load.
また、判定部132は、各種センサの故障に関する条件を満たすか否かを判定してもよ
い。各種センサの故障に関する条件は、例えば、異常値が所定時間続く、又はセンサから
の信号を所定時間検知できないなどである。判定部132により故障が判定されると、出
力部134は、故障を示す情報を、通信インタフェース11を介して事故検知サーバ20
に出力してもよい。
Further, the
It may be output to.
<事故検知サーバの構成例>
図3は、実施形態における事故検知サーバ20の構成の一例を示す図である。図3に示
すように、事故検知サーバ20は、通信インタフェース21と、記憶部22と、プロセッ
サ23とを備える。
<Accident detection server configuration example>
FIG. 3 is a diagram showing an example of the configuration of the
通信インタフェース21は、車両10をネットワークNに接続し、ネットワークN上の
他の端末と通信をするためのハードウェアモジュールである。
The
記憶部22は、例えば、ディスクドライブ又は半導体メモリ(ROM、RAMなど)等
のコンピュータ読み取り可能な記録媒体からなる物理デバイスの記憶領域が提供する論理
デバイスである。記憶部22は、複数の物理デバイスを1つの論理デバイスにマッピング
して構築してもよいし、1つの物理デバイスを複数の論理デバイスにマッピングして構築
してもよい。
The
記憶部22は、オペレーティングシステムプログラムやドライバプログラムを含む各種
プログラム及びこれらのプログラムの実行中に使用される各種データを格納する。具体的
には、記憶部22は、プロセッサ23に実行させる各種のプログラムP20と、車両10
から取得した機器データD20と、事故検知に用いる条件情報D22と、事故検知に関す
るレポートを含む結果情報D24とを格納する。
The
The device data D20 acquired from the above, the condition information D22 used for accident detection, and the result information D24 including a report on accident detection are stored.
プロセッサ23は、算術演算、論理演算、ビット演算等を処理する算術論理演算ユニッ
ト(CPUなど)及び各種レジスタから構成され、記憶部22に格納されている各種プロ
グラムを実行することで事故検知サーバ20の各部を中枢的に制御する。各種レジスタは
、例えば、プログラムカウンタ、データレジスタ、命令レジスタ、汎用レジスタ等である
。
The
また、プロセッサ23は、プログラムP20を実行することにより、事故の発生を検知
し、必要な通報を行う事故検知機能を実現する。プロセッサ23がプログラムP20を実
行することにより実現される機能部には、取得部231と、判定部232と、出力部23
7とが含まれる。
Further, the
7 and are included.
取得部231は、車両10に搭載される各機器15から取得された1又は複数のデータ
のうち、選択された少なくとも1つのデータを車両10から取得する。例えば、取得部2
31は、通信インタフェース21を介して、車両10から送信されたデータを取得する。
このとき、車両10からは、取得可能なデータ全てが毎回送信されるのではなく、選択さ
れたデータが送信されるため、サーバ側のメモリ量を削減したり、処理負荷を軽減したり
することが可能になる。
The
31 acquires the data transmitted from the
At this time, since the selected data is transmitted from the
判定部232は、取得部231により取得された少なくとも1つのデータに基づいて、
事故の有無を総合的に判定する。判定部232は、総合的に事故を判定するため、事故判
定部234と、事故分類部235と、確信度分類部236とを有する。
The
Comprehensively determine the presence or absence of an accident. The
事故判定部234は、取得部231により取得されたデータを用いて、総合的に事故が
起きたか否かを判定するための所定条件に基づき、事故を判定する。例えば、事故判定部
234は、各種データの閾値を保持し、各種データが閾値を超えたか否かに基づいて、事
故の可能性があるか否かを判定するための判定情報を保持してもよい。判定情報について
は、図10を用いて後述する。
The
事故分類部235は、事故の可能性があると判定された場合、この事故の種類を分類す
る。例えば、事故分類部235は、上述した判定情報に含まれる、又は別途の分類情報を
用いて、事故の分類を行ってもよい。また、事故分類部235は、事故の規模と、事故の
類型とを分類してもよい。
When it is determined that there is a possibility of an accident, the
確信度分類部236は、事故の判定に関する確信度を分類する。事故判定に寄与したデ
ータ又は閾値との差分値等に応じて、事故判定に対する確信度を分類する。例えば、確信
度分類部236は、上述した判定情報に含まれる、又は別途の判定情報を用いて、確信度
の分類を行ってもよい。
The
出力部237は、事故に関し、分類された結果を含むレポートを出力する。例えば、出
力部237は、判定部232から判定結果、及び/又は分類結果を取得し、事故検知の有
無、発生した事故の確信度の程度(分類)、発生した事故の規模(分類)、事故の類型(
分類)を含むレポートを作成して出力する。出力先は、例えば、第2情報処理装置(オペ
レータ端末)30等である。
The
Create and output a report that includes (classification). The output destination is, for example, a second information processing device (operator terminal) 30 or the like.
これにより、サーバ側は、適切なデータに基づいて事故検知を行うことができ、サーバ
側の処理負荷を軽減することができる。また、事故を検知する目的は、事業者によってさ
まざまであり、一概にすべての事故を検知するのではなく、その目的に沿って「どのよう
な事故か」を検知することではじめて、ビジネスニーズに答えることができる。例えば、
レッカー手配を目的とした事故検知であれば、大規模の事故を検知する必要があり、小規
模事故は検知する必要はない、などである。
As a result, the server side can detect an accident based on appropriate data, and the processing load on the server side can be reduced. In addition, the purpose of detecting accidents varies depending on the business operator, and business needs can only be met by detecting "what kind of accident" according to the purpose, rather than detecting all accidents. I can answer. for example,
In the case of accident detection for the purpose of arranging a tow truck, it is necessary to detect a large-scale accident, and it is not necessary to detect a small-scale accident.
次に、事故検知の効率化を含む総合的な事故検知について説明する。以下では、センサ
からのデータに基づいて機器の故障情報(故障データ)を車両から取得し、故障情報に基
づいて事故を判定する実施形態や、故障情報に基づく事故判定を含む総合的な事故検知を
行う実施形態について説明する。
Next, comprehensive accident detection including efficiency improvement of accident detection will be described. In the following, an embodiment in which device failure information (fault data) is acquired from a vehicle based on data from a sensor and an accident is determined based on the failure information, and comprehensive accident detection including accident judgment based on the failure information. The embodiment in which the above is performed will be described.
ここで、事故を検知する手法は、従来には様々な手法があるが、全てを網羅的に判断し
て事故を検知する手法は確立されていない。ここで、事故検知に使用可能な、車両10か
ら取得されるデータの特徴を以下に記載する。
・加速度:一定の規模以上の事故であれば相応の衝撃が発生し、検知することも可能であ
るが、小規模事故の検知には不向き
・動画:AI(Artificial Intelligence)等を用いることで、軽微な事故も検知可能だ
がカメラの視野に応じて検知できる範囲は限定的
・音声:大・小規模を問わず事故時には音が発生するため、網羅的に検知できる可能性は
あるが、社内には様々な音が発生するため精度に難
・車両データ(エアバッグ等):大規模な事故を目的とした機能及びその発動結果のデータ
であり、小規模事故の検知には不向き
・ミリ波レーダー等:周辺物との距離測定が可能であり、物体との衝突を検知できる可能
性はあるが、センサの方向・検知可能な物体が限定的
・センサ故障情報:衝突によるものか経年劣化か、等の特定が不可能。ただし、他の情報
と組み合わせることで精度向上に寄与
Here, there are various methods for detecting an accident in the past, but a method for detecting an accident by comprehensively judging all of them has not been established. Here, the features of the data acquired from the
・ Acceleration: If the accident is larger than a certain scale, a corresponding impact will be generated and it is possible to detect it, but it is not suitable for detecting small accidents. ・ Video: By using AI (Artificial Intelligence) etc. Even minor accidents can be detected, but the range that can be detected is limited according to the field of view of the camera. Is difficult to be accurate due to the generation of various sounds ・ Vehicle data (airbags, etc.): Data for functions aimed at large-scale accidents and their activation results, unsuitable for detecting small-scale accidents ・ Millimeter-wave radar Etc: It is possible to measure the distance to surrounding objects and it may be possible to detect a collision with an object, but the direction of the sensor ・ The objects that can be detected are limited ・ Sensor failure information: Is it due to a collision or aged deterioration? Etc. cannot be specified. However, it contributes to improving accuracy by combining with other information.
本実施形態では、上述されたデータのうち、少なくとも1つ以上のデータを用いて、車
両側及び/又はサーバ側で網羅的な事故検知を行う。
In the present embodiment, at least one or more of the above-mentioned data is used to perform comprehensive accident detection on the vehicle side and / or the server side.
事故検知サーバ20の取得部231は、車両10に搭載される各機器15から取得され
た1又は複数のデータのうち、選択された少なくとも1つのデータに基づいて所定機器の
故障が判定された場合、所定機器の故障情報を車両10から取得する。
When the
例えば、車両10は、センサデータを取得できない場合、または異常値を所定時間以上
取得し続ける場合、その車両センサの故障を検知し、故障情報を事故検知サーバ20に送
信してもよい。車両センサの例としては、ミリ波センサ、ライダーセンサ、ソナーセンサ
、赤外線センサ、エアバッグの発動センサ、タイヤ空気圧を検査するセンサなどがあげら
れる。
For example, when the
判定部232は、故障情報に基づき事故を判定してもよい。この場合、出力部237は
、事故に関するレポートを出力する。例えば、判定部232は、センサに故障情報がある
と簡易的に事故と判定して、出力部237は、故障と判定されたセンサと、例えば小規模
の事故であることとを含むレポートを作成して出力する。出力先は、例えば、オペレータ
端末30等である。
The
これにより、車両側やサーバ側で、センサの故障情報を用いて簡易的に車両の事故を検
知することができる。また、検知結果を保険会社のオペレータ端末30等に送信すること
ができ、オペレータは、レポートの内容に応じて、その後の事故処理を行うことができる
。
As a result, it is possible to easily detect a vehicle accident on the vehicle side or the server side by using the failure information of the sensor. In addition, the detection result can be transmitted to the
また、判定部232は、各機器15の中の所定機器から取得されるデータが車両10か
ら取得されない場合に、車両10の事故を判定してもよい。また、車両側において、所定
機器からデータが取得できない場合に、故障と判定し、故障であることを含む故障情報が
事故検知サーバ20に送信されてもよい。
Further, the
これにより、事故検知サーバ20は、データを出力できない、故障したセンサの位置に
、何らかの事故が起きたと判定することができる。
As a result, the
取得部231は、1又は複数のデータのうちの所定データを車両10から取得すること
を含んでもよく、判定部232は、所定データ及び故障情報に基づいて、事故を判定する
ことを含んでもよい。例えば、判定部232は、故障情報と、他のデータとを総合的に用
いて事故を判定してもよい。このとき、判定部232は、事故の分類を判定可能な条件に
基づいて、事故の分類を判定してもよい。
The
これにより、車両10から取得される各データを網羅的に用いて、総合的に事故を判定
(事故検知)することができる。従来、それぞれのデータに対して事故検知をすることが
できたが、本実施形態では、車両10から取得される、故障情報を含む各種データに基づ
いて事故検知をすることができる。
As a result, it is possible to comprehensively determine an accident (accident detection) by comprehensively using each data acquired from the
車両10から取得される所定データは、画像データ、音声データ、加速度データ、緯度
及び/又は経度データ及び車両10のセンサから取得されるセンサデータを含んでもよい
。これにより、車両10に搭載される主要なデータを総合的に用いて事故検知を行うこと
ができる。
The predetermined data acquired from the
判定部232は、各機器15から取得される事故時の1又は複数のデータを学習データ
に用いて学習された学習済モデルを保持する。この場合、判定部232は、この学習済モ
デルに基づき、事故の判定を行うことを含んでもよい。学習は、教師データあり、教師デ
ータなしの学習いずれでもよい。例えば、判定部232は、取得された1又は複数のデー
タを学習済モデルの関数に入力することで、事故の可能性を出力すればよい。
The
これにより、車両10から取得可能な各種データを網羅的に用いて、確度の高い事故検
知処理を実行することができるようになる。なお、検知対象の車両10は、コネクティッ
ドカーやドライブレコーダー搭載車に限られない。
As a result, it becomes possible to execute highly accurate accident detection processing by comprehensively using various data that can be acquired from the
また、判定部232は、上述したように、事故が判定された場合、事故分類部235に
より事故を分類し、確信度分類部236により、事故の確信度を分類することを含んでも
よい。この場合、出力部237は、事故に関し、分類された結果を含むレポートを出力す
ることを含んでもよい。
Further, as described above, the
これにより、総合的に判断された結果をレポートとして、表示装置に表示したり、オペ
レータ端末30に送信したりすることができる。
As a result, the result of the comprehensive judgment can be displayed as a report on the display device or transmitted to the
以上、上述した実施形態における車両10によれば、上述の各種データの複数種類のデ
ータを用いて、一定の条件を満たすか否かの判定結果に基づいて、事故疑義事案をピック
アップし、疑義がある事故の分類を実施することができる。また、車両10は、事故疑義
事案の分類に応じて、必要となるデータを抽出し、サーバ側にデータを送信し、サーバ側
は、取得したデータに基づいて、総合的に事故か否かの判定を行ってもよい。
As described above, according to the
また、事故検知システム1は、車両側での処理と、サーバ側での処理とを分担すること
により、通信データ量の最適化と事故検知にかかるレスポンスへの遅延回避を実現するこ
とができる。また、事故検知システム1は、取得したデータを用いて、その後のビジネス
、及び業務目的に応じた事故分類結果を活用することができる。
Further, the
<事故検知の概要>
図4は、実施形態に係る事故検知の概要の一例を示す図である。図4に示すように、事
故検知は、車両側とサーバ側とに分けられる。まず、車両側の処理の概要に説明する。車
両側は、事故疑義検知の処理と、データの収集、送信の処理とを有する。
<Summary of accident detection>
FIG. 4 is a diagram showing an example of an outline of accident detection according to the embodiment. As shown in FIG. 4, accident detection is divided into a vehicle side and a server side. First, the outline of the processing on the vehicle side will be described. The vehicle side has a process of detecting an accident suspicion and a process of collecting and transmitting data.
事故疑義検知の処理は、第1所定データに対して常時監視する処理を含む。例えば、取
得部131は、加速度データ及び音声データを取得すると、判定部132は、加速度デー
タが所定値を超えるか否かを判定し、音声データが所定の音量(デシベル)を超えるか否
かを判定し、かつ、周波数帯域の音を検知する。これは、車両10が、加速度データ、音
声データなどの第1所定データを常時監視して、事故と思われるトランザクション(事故
疑義トランザクション)を広めに検知することを目的とする。
The accident suspicion detection process includes a process of constantly monitoring the first predetermined data. For example, when the
事故疑義検知の処理は、追加情報収集、チェックの処理を含む。例えば、取得部131
は、常時監視で用いた第1所定データ以外の第2所定データを取得し、判定部132は、
常時監視により事故疑義トランザクションがあれば、追加で第2所定データを用いて故障
個所を推定する。第2所定データは、例えばミリ波データなどに関する機器故障情報であ
り、機器の故障が判定されれば、その機器の搭載位置が故障個所であると推定される。こ
れにより、検知した事故疑義トランザクションの信頼度を確認するため、他の情報をチェ
ックすることができる。
The accident suspicion detection process includes the process of collecting additional information and checking. For example,
Acquires the second predetermined data other than the first predetermined data used in the constant monitoring, and the
If there is a suspected accident transaction by continuous monitoring, the location of the failure is estimated using the second predetermined data. The second predetermined data is device failure information related to, for example, millimeter wave data, and if a device failure is determined, it is estimated that the mounting position of the device is the failure location. As a result, other information can be checked in order to confirm the reliability of the detected accident suspected transaction.
データの収集、送信の処理は、選択部133が、サーバ側で事故か否かを判定する際に
必要な情報を収集するための処理を含む。選択部133は、第1所定データ及び第2所定
データに加え、車両センサから取得されるデータ(ミリ波データ、ライダーデータなど)
を選択する。出力部134は、選択されたデータを事故検知サーバ20に送信する。
The data collection / transmission process includes a process for the
Select. The
次に、サーバ(センター)側の処理の概要について説明する。サーバ側の処理は、事故
総合判定処理と、確信度分類処理と、事故分類処理とを含む。
Next, the outline of the processing on the server (center) side will be described. The server-side processing includes an accident comprehensive judgment processing, a certainty classification processing, and an accident classification processing.
事故総合判定処理は、取得部231が、車両側から送信されたデータを取得し、事故判
定部234が、取得されたデータを総合的に判断し、事故の判定処理を行う処理を含む。
事故判定部234は、例えば、人口知能(AI)を使用して事故を総合的に判定してもよ
い。
The accident comprehensive determination process includes a process in which the
The
確信度分類処理は、確信度分類部236が、事故の総合判定処理の結果に基づいて確信
度を分類する処理を含む。確信度分類部236は、事故総合判定結果に起因したデータ(
例えば閾値を超えたデータ)等を用いて、判定された結果の確信度を分類する。例えば、
確信度分類部236は、以下の分類を行う。
確信度1:事故確率0%
確信度2:事故確率25%
確信度3:事故確率50%
確信度4:事故確率75%
確信度5:事故確率100%
なお、確信度分類部236による分類は上記例に限られない。
The certainty classification process includes a process in which the
For example, data exceeding the threshold value) is used to classify the certainty of the determined result. for example,
The
Certainty 1:
Certainty 2: Accident probability 25%
Certainty 3: Accident probability 50%
Certainty 4: Accident probability 75%
Confidence 5: Accident probability 100%
The classification by the
事故分類処理は、事故分類部235が、事故総合判定結果に基づいて、事故を複数のレ
ベルに分類する処理を含む。例えば、事故分類部235は、事故の規模と、事故の類型と
を分類するとする。
(事故の規模)
レベル1:小規模事故、自走可能
レベル2:中規模事故、レッカー手配およびケガの可能性がある
レベル3:大規模事項、レッカー手配およびケガの可能性が高い
(事故の類型)
類型1:人対車両
類型2:車両対車両(正面衝突、側面衝突等)
類型3:車両単独事故(道路外逸脱、構造物衝突等)
なお、事故分類部235による分類は上記例に限られない。
The accident classification process includes a process in which the
(Scale of accident)
Level 1: Small-scale accident, self-propelled Level 2: Medium-scale accident, tow truck arrangement and possibility of injury Level 3: Large-scale matter, tow truck arrangement and possibility of injury (accident type)
Type 1: Person-to-vehicle type 2: Vehicle-to-vehicle (head-on collision, side collision, etc.)
Type 3: Single vehicle accident (off-road deviation, structure collision, etc.)
The classification by the
<データ例>
次に、図5〜10を用いて事故検知システム1で使用されるデータについて説明する。
図5は、実施形態に係る車両10で取得されるデータの一例を示す図である。図5に示す
例では、車両10が取得するデータが、デバイス、車両、機器故障の3つのカテゴリに分
類される。なお、図5に示すデータは、機器データD10として記憶部12に記憶されて
もよい。また、図5に示す*印が付与されたデータは、例えば車両10がコネクティッド
カーの場合に取得可能なデータである。
<Data example>
Next, the data used in the
FIG. 5 is a diagram showing an example of data acquired by the
デバイスのデータは、一例として、加速度センサから取得される加速度データ、マイク
から取得される音声データ、カメラから取得される画像データ、GPS等の位置計測器か
ら取得される緯度、経度データを含む。このうち、加速度データ及び音声データは、常時
監視データとして用いられ、車両側での事故疑義トランザクションの判定に用いられる。
また、デバイスデータは、事故検知サーバ20に送信される対象となるデータである。
The device data includes, for example, acceleration data acquired from an acceleration sensor, audio data acquired from a microphone, image data acquired from a camera, latitude and longitude data acquired from a position measuring instrument such as GPS. Of these, acceleration data and voice data are used as constant monitoring data and are used for determining an accident suspected transaction on the vehicle side.
Further, the device data is data to be transmitted to the
車両のデータは、車両センサから取得されるデータであり、一例として、エアバッグの
センサから取得されるエアバッグの発動データ、タイヤ空気圧のセンサから取得されるタ
イヤ空気圧データ、ミリ波センサから取得されるミリ波データ、ライダーから取得される
ライダーデータ、ソナーセンサから取得されるソナーデータ、赤外線センサから取得され
る赤外線データ、ブレーキ作動状況を示すデータ、安全運転支援システムから取得される
データ、ACC電源に関するデータを含む。このうち、エアバッグの発動データ、タイヤ
空気圧データは、車両側での事故疑義トランザクションの判定に用いられる。また、車両
データは、事故検知サーバ20に送信される対象となるデータである。
The vehicle data is data acquired from the vehicle sensor, and as an example, the airbag activation data acquired from the airbag sensor, the tire pressure data acquired from the tire pressure sensor, and the millimeter wave sensor are acquired. Millimeter wave data, rider data acquired from the rider, sonar data acquired from the sonar sensor, infrared data acquired from the infrared sensor, data indicating the brake operation status, data acquired from the safe driving support system, ACC power supply Contains data. Of these, the airbag activation data and the tire pressure data are used to determine the accident suspicion transaction on the vehicle side. Further, the vehicle data is data to be transmitted to the
機器故障情報は、機器が故障したか否かを示す情報であり、判定に用いられるデータは
、ミリ波センサから取得されるミリ波データ、ライダーから取得されるライダーデータ、
ソナーセンサから取得されるソナーデータ、赤外線センサから取得される赤外線データ、
その他の機器から取得されるデータである。判定部132は、機器が故障したと判定され
る条件として、例えば、データが所定期間取得されない、又は所定値を超える異常値デー
タが所定期間継続しているなどを含む。
The device failure information is information indicating whether or not the device has failed, and the data used for the determination are millimeter wave data acquired from the millimeter wave sensor, rider data acquired from the rider, and so on.
Sonar data acquired from the sonar sensor, infrared data acquired from the infrared sensor,
Data obtained from other devices. The
図6は、実施形態に係るデータの信頼度の一例を示す図である。図6に示す例では、各
データに関連付けて、信頼度が付与される。例えば、加速度データの信頼度は、C(信頼
度小)であり、ミリ波データの信頼度は、B(信頼度中)であり、エアバッグの発動デー
タの信頼度は、A(信頼度大)である。
FIG. 6 is a diagram showing an example of the reliability of the data according to the embodiment. In the example shown in FIG. 6, reliability is given in association with each data. For example, the reliability of acceleration data is C (low reliability), the reliability of millimeter wave data is B (medium reliability), and the reliability of airbag activation data is A (high reliability). ).
確信度分類部236は、例えば図6に示すデータを用いて、事故の判定において、判定
結果に寄与したデータの信頼度を用いて、事故の判定結果の確信度を分類してもよい。例
えば、確信度分類部236は、事故の判定に用いたデータと、確信度の分類条件とに基づ
いて確信度を分類する。確信度の分類条件の具体例は、事故の判定に用いたデータの信頼
度A、B、Cの割合に応じて、確信度1〜5に分類する条件を含む。例えば、確信度分類
部236は、事故の判定に用いたデータのうち、信頼度Aが1つでもあれば、確信度5に
分類したり、データの信頼度B、Cのうち、Bが多ければ確信度3にしたりする。なお、
図6に示すデータは、条件情報D22として記憶部22に記憶されてもよい。
The
The data shown in FIG. 6 may be stored in the
図7は、実施形態に係る確信度の分類例を示す図である。図7に示す例では、上述した
とおり、以下の分類条件が示される。
確信度1:事故確率0%
確信度2:事故確率25%
確信度3:事故確率50%
確信度4:事故確率75%
確信度5:事故確率100%
なお、図7に示すデータは、条件情報D22として記憶部22に記憶されてもよい。
FIG. 7 is a diagram showing a classification example of the degree of certainty according to the embodiment. In the example shown in FIG. 7, the following classification conditions are shown as described above.
Certainty 1:
Certainty 2: Accident probability 25%
Certainty 3: Accident probability 50%
Certainty 4: Accident probability 75%
Confidence 5: Accident probability 100%
The data shown in FIG. 7 may be stored in the
図8は、実施形態に係る事故の規模の分類例を示す図である。図8に示す例では、上述
したとおり、以下の分類条件が示される。
レベル1:小規模事故、自走可能
レベル2:中規模事故、レッカー手配およびケガの可能性がある
レベル3:大規模事項、レッカー手配およびケガの可能性が高い
なお、図8に示すデータは、条件情報D22として記憶部22に記憶されてもよい。
FIG. 8 is a diagram showing a classification example of the scale of the accident according to the embodiment. In the example shown in FIG. 8, the following classification conditions are shown as described above.
Level 1: Small-scale accident, self-propelled Level 2: Medium-scale accident, tow truck arrangement and possibility of injury Level 3: Large-scale matter, tow truck arrangement and possibility of injury Note that the data shown in Fig. 8 is , The condition information D22 may be stored in the
図9は、実施形態に係る事故の類型の分類例を示す図である。図9に示す例では、上述
したとおり、以下の分類条件が示される。
類型1:人対車両
類型2:車両対車両(正面衝突、側面衝突等)
類型3:車両単独事故(道路外逸脱、構造物衝突等)
なお、図9に示すデータは、条件情報D22として記憶部22に記憶されてもよい。
FIG. 9 is a diagram showing a classification example of accident types according to the embodiment. In the example shown in FIG. 9, the following classification conditions are shown as described above.
Type 1: Person-to-vehicle type 2: Vehicle-to-vehicle (head-on collision, side collision, etc.)
Type 3: Single vehicle accident (off-road deviation, structure collision, etc.)
The data shown in FIG. 9 may be stored in the
図10は、実施形態に係る分類判定情報の一例を示す図である。図10に示す分類判定
情報(例えば分類判定テーブル)は、判定部232により用いられ、総合判定、確信度の
分類、事故の分類が可能である。また、分類判定情報は、確信度と、事故の規模とを分類
するための分類情報と、事故の可能性を判定するための判定情報とを含んでもよい。
FIG. 10 is a diagram showing an example of classification determination information according to the embodiment. The classification determination information (for example, the classification determination table) shown in FIG. 10 is used by the
例えば、各種データは、加速度データ、音声データ、画像データ、センサゼロ距離デー
タ、センサ対象物との距離データ、故障情報などである。これらのデータが異常を示せば
「1」、異常なしであれば「0」となる。また、移動判定データは、移動可能であれば「
1」、移動不可能であれば「0」とし、ACC電源データは、電源のON/OFFに異常
がなければ「1」であり、異常があれば「0」とする。これらの値に基づいて、判定部2
32は、確信度を分類し、事故の規模を分類し、判定理由により事故総合判定の結果を把
握する。なお、分類判定テーブルは、機械学習を用いて、各種データの生のデータを利用
して学習させた学習済モデルに代替可能である。つまり、判定部232は、加速度データ
からACC電源データまでを入力データとし、学習済みモデルに入力データを入力するこ
とで、確信度と事故の規模とを出力することが可能である。
For example, various data include acceleration data, voice data, image data, sensor zero distance data, distance data to a sensor object, failure information, and the like. If these data show an abnormality, it is "1", and if there is no abnormality, it is "0". In addition, if the movement judgment data can be moved, "
1 ”, if it cannot be moved, it is set to“ 0 ”, and the ACC power supply data is set to“ 1 ”if there is no abnormality in the ON / OFF of the power supply, and is set to“ 0 ”if there is an abnormality.
32 classifies the degree of certainty, classifies the scale of the accident, and grasps the result of the accident comprehensive judgment based on the judgment reason. The classification determination table can be replaced with a trained model trained using raw data of various data using machine learning. That is, the
<事故位置の推定>
図11は、実施形態に係るセンサの位置と事故位置との関係を示す図である。図11に
示す領域ARは、各センサにより検知される領域を示す。各センサは、車両10のどの位
置に搭載されたかが特定できるため、例えば、判定部132は、所定センサからデータを
取得できない場合、その所定センサに関連付けられた車両10の位置を特定し、その位置
において事故の可能性があることを推定することが可能になる。
<Estimation of accident location>
FIG. 11 is a diagram showing the relationship between the position of the sensor and the accident position according to the embodiment. The region AR shown in FIG. 11 indicates a region detected by each sensor. Since each sensor can identify the position of the
<動作処理>
次に、事故検知システム1の処理について説明する。図12は、実施形態に係る車両1
0の処理の一例を示すフローチャートである。図12に示す例では、ステップS102で
、取得部131は、車両10に搭載された各機器15からのデータを取得する。取得する
タイミングは各機器15に応じたタイミングでよい。
<Operation processing>
Next, the processing of the
It is a flowchart which shows an example of the process of 0. In the example shown in FIG. 12, in step S102, the
ステップS104で、判定部132は、取得部131により取得された1又は複数のデ
ータのうち、少なくとも1つのデータに基づいて、事故の可能性を判定する。例えば、判
定部132は、所定データに基づいて事故があるか否かを判定する。一例として、判定部
132は、エアバッグの発動信号を取得すれば、重大事故(例えば事故分類A)があると
判定する。重大事故があると判定されれば(ステップS104−YES)、処理はステッ
プS106に進み、重大事故がないと判定されれば(ステップS104−NO)、処理は
ステップS108に進む。
In step S104, the
ステップS106で、選択部133は、事故の可能性に応じて、送信対象のデータを選
択する。例えば選択部133は、エアバッグの発動信号を選択する。このとき、出力部1
34は、通信インタフェース11を介して、選択されたエアバッグの発動信号を事故検知
サーバ20に送信する。
In step S106, the
34 transmits the activation signal of the selected airbag to the
ステップS108で、判定部132は、加速度データが閾値を超えたか否かを判定する
。加速度データが閾値を超えれば(ステップS108−YES)、処理はステップS11
0に進み、加速度データが閾値を超えなければ(ステップS108−NO)、処理はステ
ップS112に進む。
In step S108, the
If the process proceeds to 0 and the acceleration data does not exceed the threshold value (step S108-NO), the process proceeds to step S112.
ステップS110で、選択部133は、事故の可能性(例えば事故の箇所)に応じて、
必要なデータを選択し、出力部134は、選択されたデータを、通信インタフェース11
を介して事故検知サーバ20に送信する。例えば、選択部133は、加速度データにおい
て閾値を超えたデータを用いて衝撃の方向を特定し、その方向に対応するデータを選択し
てもよい。
In step S110, the
The required data is selected, and the
It is transmitted to the
ステップS112で、判定部132は、音声データが閾値を超えたか否かを判定する。
音声データが閾値を超えれば(ステップS112−YES)、処理はステップS114に
進み、音声データが閾値を超えなければ(ステップS112−NO)、処理はステップS
116に進む。音声データが閾値を超えるとは、例えば、音量が閾値を超えたり、音声を
周波数変換して、周波数変換後のパワースペクトルが閾値を超えたりすることを含む。
In step S112, the
If the voice data exceeds the threshold value (step S112-YES), the process proceeds to step S114, and if the voice data does not exceed the threshold value (step S112-NO), the process proceeds to step S.
Proceed to 116. The term “voice data exceeding the threshold value” includes, for example, that the volume exceeds the threshold value, or that the voice is frequency-converted and the power spectrum after frequency conversion exceeds the threshold value.
ステップS114で、選択部133は、事故の可能性(例えば事故の箇所)に応じて、
必要なデータを選択し、出力部134は、選択されたデータを、通信インタフェース11
を介して事故検知サーバ20に送信する。例えば、選択部133は、音声データにおいて
音の音源の方向が推定できる場合は、その方向に対応するデータを選択してもよく、音声
に対して音声認識を行って、方向に対応する音声が含まれていれば、その方向に対応する
データを選択してもよい。
In step S114, the
The required data is selected, and the
It is transmitted to the
ステップS116で、判定部132は、車両10がコネクティッドカー以外か否かを判
定する。車両10がコネクティッドカーでなければ(ステップS116−YES)、処理
はステップS118に進み、車両10がコネクティッドカーであれば(ステップS116
−NO)、処理はステップS120に進む。
In step S116, the
−NO), the process proceeds to step S120.
ステップS118で、選択部133は、事故の可能性(例えば事故の箇所)に応じて、
必要なデータを選択し、出力部134は、選択されたデータを、通信インタフェース11
を介して事故検知サーバ20に送信する。例えば、選択部133は、サーバ側で事故を詳
細に判定させるため、図5に示すカテゴリが「デバイス」および「車両」に関する全ての
データを選択してもよい。
In step S118, the
The required data is selected, and the
It is transmitted to the
ステップS120で、取得部131は、機器の故障データを取得する。なお、取得部1
31において故障データを取得するタイミングは、このタイミングでなくてもよく、各機
器15から送信されるタイミングで取得部131が取得すればよい。
In step S120, the
The timing of acquiring the failure data in 31 does not have to be this timing, and the
ステップS122で、判定部132は、機器の故障を示す故障データがあるか否かを判
定する。例えば、判定部132は、異常値が所定期間の間何度も計測されたり、データが
取得されなかったりした場合に、機器に故障ありと判定してもよい。故障が判定されれば
(ステップS22−YES)、処理はステップS124に進み、故障が判定されなければ
(ステップS122−NO)、処理はステップS126に進む。
In step S122, the
ステップS124で、選択部133は、事故の可能性(例えば事故の箇所)に応じて、
必要なデータを選択し、出力部134は、選択されたデータを、通信インタフェース11
を介して事故検知サーバ20に送信する。例えば、選択部133は、故障データに対応す
る機器の位置(故障部位)を用いて、その位置に対応するデータを選択してもよい。
In step S124, the
The required data is selected, and the
It is transmitted to the
ステップS126で、判定部132は、事故の可能性なしと判定する。この後、ステッ
プS102に戻り、取得部131は、次のデータを取得する。
In step S126, the
以上の処理により、車両10は、事故判定を行うためのデータを選択して送信すること
で、データを効率よく用いて事故判定(事故検知)を行うことができる。また、車両側で
取得されるデータ全てを、毎回送信しなくてもよく、通信帯域の負荷軽減、事故検知サー
バ20の処理負荷軽減に寄与することができる。
Through the above processing, the
図13は、実施形態に係る事故検知サーバ20の処理の一例を示すフローチャートであ
る。図13に示す例では、ステップS202で、取得部231は、車両10から送信され
たデータを取得する。車両10は、送信対象のデータを適宜選択するが、取得可能なデー
タを全て選択してもよい。
FIG. 13 is a flowchart showing an example of processing of the
ステップS204で、事故判定部234は、取得された各データを用いて、総合的な事
故判定を行う。例えば、事故判定部234は、各種データに対応して、事故判定に関する
各所定条件を保持しておき、取得された各データに対する判定結果に基づき、総合的な事
故判定を行う。一例としては、事故判定部234は、図10に示す分類判定情報を用いて
、総合的な事故判定を行ってもよい。
In step S204, the
ステップS206で、確信度分類部236は、取得された各データに基づいて、事故判
定に関する確信度を分類する。例えば、確信度分類部236は、図10に示す分類判定情
報を用いて、確信度を分類してもよい。
In step S206, the
ステップS208で、事故分類部235は、取得された各データに基づいて、事故判定
された事故の規模を分類する。例えば、事故分類部235は、図10に示す分類判定情報
を用いて、事故の規模を分類してもよい。
In step S208, the
ステップS210で、事故分類部235は、取得された各データに基づいて、事故判定
された事故の類型を分類する。例えば、事故分類部235は、加速度データ、画像、音声
データ等に基づいて、事故の類型を分類する。例えば、加速度データに基づく衝突箇所、
画像に車両又は人物が写っているか、音声により所定の単語(例えば「ぶつかる」)が発
声されたか等が用いられ、事故の類型が分類される。
In step S210, the
The type of accident is classified according to whether a vehicle or a person is shown in the image, whether a predetermined word (for example, "collision") is uttered by voice, and the like.
ステップS212で、判定部232は、分類された事故の規模、確信度、事故の総合的
判定に基づいて、事故があったか否かを判定する。例えば、判定部232は、確信度が高
いものは、事故の分類や総合判定に関わらず事故があったと判定してもよく、また、確信
度が低くても、総合判定の結果によって事故の可能性有と判定してもよい。
In step S212, the
ステップS214で、出力部237は、分類された結果を含むレポートを出力する。例
えば、出力部237は、オペレータ端末30にレポートを送信する。また、レポートは、
総合判定の内容、分類された確信度、分類された事故の規模、分類された事故の類型の少
なくとも1つを含んでもよい。この後、処理はステップS202に戻る。
In step S214, the
It may include at least one of the content of the overall judgment, the degree of certainty classified, the scale of the classified accident, and the type of the classified accident. After this, the process returns to step S202.
ステップS216で、判定部232は、事故は発生していないと判定した場合、処理は
ステップS202に戻る。
If the
以上の処理により、事故検知サーバ20は、車両側で選択されたデータを用いて効率よ
く事故判定を行うことができる。また、事故検知サーバ20は、車両側で取得可能な全て
のデータを毎度記憶する必要がないため、メモリ量を削減することができ、処理するデー
タ量を減らすことができるため、処理負荷を軽減することができる。また、事故検知サー
バ20は、取得したデータを用いて、その後のビジネス及び業務目的に応じた事故分類結
果等を出力することができる。
Through the above processing, the
<変形例>
以上、実施形態について詳述したが、上記実施形態に限定されるものではなく、特許請
求の範囲に記載された範囲内において、上記実施形態以外にも種々の変形及び変更が可能
である。
<Modification example>
Although the embodiment has been described in detail above, the embodiment is not limited to the above embodiment, and various modifications and changes other than the above embodiment can be made within the scope of the claims.
上述した処理のフローに含まれる各処理ステップは、処理内容に矛盾を生じない範囲で
、任意に順番を変更して又は並列に実行することができるとともに、各処理ステップ間に
他のステップを追加してもよい。また、便宜上1ステップとして記載されているステップ
は、複数ステップに分けて実行することができる一方、便宜上複数ステップに分けて記載
されているものは、1ステップとして把握することができる。
Each processing step included in the above-mentioned processing flow can be arbitrarily changed in order or executed in parallel within a range that does not cause a contradiction in the processing contents, and another step is added between each processing step. You may. Further, the steps described as one step for convenience can be executed by being divided into a plurality of steps, while those described as one step can be grasped as one step for convenience.
また、上述した各処理は、コンピュータにより実行されるプログラムとして実装されて
もよい。このプログラムは、コンピュータにインストールされたり、コンピュータに読み
取り可能な記録媒体(例えば非一時的な記録媒体)に記憶されたりし、コンピュータの制
御部(例えばプロセッサなど)により実行されることで、上記処理が実現されてもよい。
Further, each of the above-mentioned processes may be implemented as a program executed by a computer. This program is installed in a computer, stored in a computer-readable recording medium (for example, a non-temporary recording medium), and executed by a computer control unit (for example, a processor) to perform the above processing. May be realized.
1…事故検知システム
10…車両
20…第1情報処理装置(事故検知サーバ)
30…第2情報処理装置(オペレータ端末)
11、21…通信インタフェース
12、22…記憶部
13、23…プロセッサ
15…各機器
131、231…取得部
132、232…判定部
133…選択部
134、237…出力部
234…事故判定部
235…事故分類部
236…確信度分類部
1 ...
30 ... Second information processing device (operator terminal)
11, 21 ... Communication interfaces 12, 22 ...
Claims (10)
車両に搭載される各機器から1又は複数のデータを取得し、
前記1又は複数のデータのうち、少なくとも1つのデータに基づいて、事故の可能性を
判定し、
判定された事故の可能性に応じて、前記1又は複数のデータの中から送信対象のデータ
を選択し、
選択された前記送信対象のデータを他の情報処理装置に出力する、処理を実行する情報
処理方法。 One or more information processing devices
Acquire one or more data from each device mounted on the vehicle,
The possibility of an accident is determined based on at least one of the above-mentioned one or a plurality of data, and the possibility of an accident is determined.
Select the data to be transmitted from the one or more data according to the determined accident possibility, and select the data to be transmitted.
An information processing method for executing processing that outputs the selected data to be transmitted to another information processing device.
事故の箇所を推定することを含み、
前記選択することは、
推定された事故の箇所に応じて、前記1又は複数のデータの中から送信対象のデータを
選択することを含む、請求項1に記載の情報処理方法。 Making the above judgment
Including estimating the location of the accident
The selection is
The information processing method according to claim 1, further comprising selecting data to be transmitted from the one or more data according to the estimated location of the accident.
複数の事故の分類を段階的に判定することを含み、
前記選択することは、
判定された事故の分類の段階数に応じて、送信対象のデータ数を変更することを含む、
請求項1又は2に記載の情報処理方法。 The above judgment is
Includes step-by-step determination of multiple accident classifications
The selection is
Including changing the number of data to be transmitted according to the number of stages of classification of the determined accident,
The information processing method according to claim 1 or 2.
前記1又は複数のデータの中の第1データが、前記事故の分類に含まれる前記車両が走
行困難な第1事故について、当該第1事故に関する第1所定条件を満たすか否かを、第1
段階で判定すること、
前記1又は複数のデータの中の第2データが、前記事故の分類に含まれる前記第1事故
以外の第2事故について、当該第2事故に関する第2所定条件を満たすか否かを、第2段
階で判定すること、
を含む、請求項3に記載の情報処理方法。 Making the above judgment
Whether or not the first data in the one or a plurality of data satisfies the first predetermined condition regarding the first accident for the first accident in which the vehicle is difficult to drive, which is included in the classification of the accident, first.
Judging in stages,
Whether or not the second data in the one or more data satisfies the second predetermined condition regarding the second accident for the second accident other than the first accident included in the classification of the accident, the second. Judging in stages,
3. The information processing method according to claim 3.
前記第2事故が複数の事故を含み、前記複数の事故それぞれに対応する所定条件を満た
すか否かを判定することを含む、請求項4に記載の情報処理方法。 Judgment in the second stage is
The information processing method according to claim 4, wherein the second accident includes a plurality of accidents and determines whether or not a predetermined condition corresponding to each of the plurality of accidents is satisfied.
車両に搭載される各機器から1又は複数のデータを取得し、
前記1又は複数のデータのうち、少なくとも1つのデータに基づいて、事故の可能性を
判定し、
判定された事故の可能性に応じて、前記1又は複数のデータの中から送信対象のデータ
を選択し、
選択された前記送信対象のデータを他の情報処理装置に出力する、処理を実行させるプ
ログラム。 Acquire one or more data from each device mounted on the vehicle in one or more information processing devices,
The possibility of an accident is determined based on at least one of the above-mentioned one or a plurality of data, and the possibility of an accident is determined.
Select the data to be transmitted from the one or more data according to the determined accident possibility, and select the data to be transmitted.
A program that executes processing by outputting the selected data to be transmitted to another information processing device.
前記1又は複数のデータのうち、少なくとも1つのデータに基づいて、事故の可能性を
判定する判定部と、
判定された事故の可能性に応じて、前記1又は複数のデータの中から送信対象のデータ
を選択する選択部と、
選択された前記送信対象のデータを他の情報処理装置に出力する出力部と、を備える情
報処理装置。 An acquisition unit that acquires one or more data from each device mounted on the vehicle,
A determination unit that determines the possibility of an accident based on at least one of the above-mentioned one or a plurality of data.
A selection unit that selects data to be transmitted from the one or more data according to the determined accident possibility, and a selection unit.
An information processing device including an output unit that outputs the selected data to be transmitted to another information processing device.
車両に搭載される各機器から取得された1又は複数のデータのうち、選択された少なく
とも1つのデータを前記車両から取得し、
前記少なくとも1つのデータに基づいて、事故の有無を判定し、
前記事故があると判定された場合、前記事故を分類し、
前記事故の判定に関する確信度を分類し、
前記事故に関し、分類された結果を含むレポートを出力する、処理を実行する情報処理
方法。 One or more information processing devices
Of the one or more data acquired from each device mounted on the vehicle, at least one selected data is acquired from the vehicle.
Based on at least one of the above data, the presence or absence of an accident is determined.
If it is determined that there is the accident, the accident is classified and
Classify the degree of certainty regarding the judgment of the accident,
An information processing method that executes processing that outputs a report containing the classified results for the accident.
車両に搭載される各機器から取得された1又は複数のデータのうち、選択された少なく
とも1つのデータを前記車両から取得し、
前記少なくとも1つのデータに基づいて、事故の有無を判定し、
前記事故があると判定された場合、前記事故を分類し、
前記事故の判定に関する確信度を判定し、
前記事故に関し、分類された結果を含むレポートを出力する、処理が実行されるプログ
ラム。 For one or more information processing devices
Of the one or more data acquired from each device mounted on the vehicle, at least one selected data is acquired from the vehicle.
Based on at least one of the above data, the presence or absence of an accident is determined.
If it is determined that there is the accident, the accident is classified and
Determine the degree of certainty regarding the determination of the accident,
A program that executes processing that outputs a report containing the classified results for the accident.
とも1つのデータを前記車両から取得する取得部と
前記少なくとも1つのデータに基づいて、事故の有無を判定する事故判定部と
前記事故があると判定された場合、前記事故を分類する事故分類部と、
前記事故の判定に関する確信度を分類する確信度分類部と、
前記事故に関し、分類された結果を含むレポートを出力する出力部と、を備える情報処
理装置。 The presence or absence of an accident is determined based on the acquisition unit that acquires at least one selected data from each device mounted on the vehicle and the at least one data. Accident judgment unit and accident classification unit that classifies the accident when it is determined that there is the accident,
The certainty classification unit that classifies the certainty regarding the judgment of the accident,
An information processing device including an output unit that outputs a report including classified results regarding the accident.
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