JP2023084896A - 画像解析装置、画像解析システムおよびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】事故未遂の状況を好適に解析して事故の発生を抑制する画像解析装置等を提供する。
【解決手段】画像解析装置１００において、車両位置データ取得部１１１は、車両の位置に関する車両位置データを取得する。画像データ取得部１１２は、車両の外部を撮影した画像の画像データを取得する。移動体検出部１１３は、画像に含まれる移動体を検出する。判定部１１４は、移動体と車両との位置関係に基づいて画像が事故未遂状態であるか否かを判定する。事故未遂データ生成部１１５は、画像が事故未遂状態であると判定された場合に、車両位置データと画像データとを紐づけた事故未遂データを出力可能に生成する。
【選択図】図２

Description

本発明は画像解析装置、画像解析システムおよびプログラムに関する。

車両の運転者に対して事故発生場所に関する情報提供を行うことにより、類似の事故を未然に防ぐ技術が開示されている。

例えば、交通安全上注意を要する要注意場所に関する情報が支援データベースに記憶され、入力された行先までの経路に、要注意場所を含むか否かを検索し、要注意場所が検出された場合に、その要注意場所などを出力するシステムが開示されている（特許文献１）。

また例えば、事故発生場所周辺の映像を収集する技術が開示されている（特許文献２）。この技術にかかるシステムは、事故が検知されたとき、事故車両から情報センターに事故に関する情報が送信され、情報センターは事故の発生場所周辺の他の車両に対して、事故の発生を通知し、他の車両のカメラで撮影された映像を取得する。

特開２００６－１６３９７３号公報 特開２０１２－０９８１０５号公報

上述の技術は、実際に事故が発生したという事実を収集する。しかしながら、事故が発生することはなくても、危険な状況すなわち事故未遂の状況は発生する。

本発明は、このような課題を解決するためになされたものであって、事故未遂の状況を好適に解析して事故の発生を抑制する画像解析装置等を提供するものである。

本発明にかかる画像解析装置は、車両位置データ取得部、画像データ取得部、移動体検出部、判定部および事故未遂データ生成部を有している。車両位置データ取得部は、車両の位置に関する車両位置データを取得する。画像データ取得部は、車両の外部を撮影した画像の画像データを取得する。移動体検出部は、画像に含まれる移動体を検出する。判定部は、移動体と車両との位置関係に基づいて画像が事故未遂状態であるか否かを判定する。事故未遂データ生成部は、画像が事故未遂状態であると判定された場合に、車両位置データと画像データとを紐づけた事故未遂データを出力可能に生成する。

本発明にかかるプログラムはコンピュータに以下の画像解析方法を実行させる。画像解析方法は、車両位置データ取得ステップ、画像データ取得ステップ、移動体検出ステップ、判定ステップおよび事故未遂データ生成ステップを有している。車両位置データ取得ステップは、車両の位置に関する車両位置データを取得する。画像データ取得ステップは、車両の外部を撮影した画像の画像データを取得する。移動体検出ステップは、画像に含まれる移動体を検出する。判定ステップは、移動体と車両との位置関係に基づいて画像が事故未遂状態であるか否かを判定する。事故未遂データ生成ステップは、画像が事故未遂状態であると判定された場合に、車両位置データと画像データとを紐づけた事故未遂データを出力可能に生成する。

本発明によれば、事故未遂の状況を好適に解析して事故の発生を抑制する画像解析装置等を提供することができる。

実施の形態１にかかる情報処理システムの概略図である。 実施の形態１にかかる画像解析システムのブロック図である。 実施の形態１にかかる情報処理装置のブロック図である。 実施の形態１にかかる画像解析方法のフローチャートである。 実施の形態１にかかる情報処理方法のフローチャートである。 画像解析装置が処理をする画像の例を示す図である。 情報処理装置から注意情報を受け取った端末が表示する画像の例を示す図である。 実施の形態２にかかる画像解析システムのブロック図である。 実施の形態２にかかる情報処理装置のブロック図である。 実施の形態２にかかる情報処理方法のフローチャートである。

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、特許請求の範囲にかかる発明を以下の実施形態に限定するものではない。また、実施形態で説明する構成の全てが課題を解決するための手段として必須であるとは限らない。説明の明確化のため、以下の記載および図面は、適宜、省略、および簡略化がなされている。なお、各図面において、同一の要素には同一の符号が付されており、必要に応じて重複説明は省略されている。

＜実施の形態１＞
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。図１は、実施の形態１にかかる情報処理システムの概略図である。図１には情報処理システム１が示されている。情報処理システム１は、道路を走行する車両９０に搭載された画像解析システム１０と、情報処理装置２０とを有している。画像解析システム１０と情報処理装置２０とは、無線通信可能に接続されている。

画像解析システム１０は、車両９０が遭遇した事故未遂に関する事故未遂データを出力する端末である。事故未遂データとは、車両９０が遭遇した事故未遂に関するデータであって、事故未遂であることを示す情報が少なくとも含まれる。本開示において事故未遂とは、事故にはならなかったものの、車両９０が他の物体と接触や衝突をする可能性が高かった状況をいう。事故未遂は、実際に衝突などが発生するわけではない。そのため、例えば加速度センサは、事故未遂を精度よく検出することができない。そこで本開示における画像解析システム１０は車両９０が走行しているときの車両９０の外部を撮影した画像の画像データを解析することにより事故未遂を検出する。なお、画像解析システム１０の詳細は後述する。

画像解析システム１０は、車両９０に設置された着脱可能な端末あってもよいし、車両９０と一体となって組み込まれたものであってもよい。すなわち画像解析システム１０は車両９０の一部であってもよい。画像解析システム１０は無線通信可能に情報処理装置２０に接続し、情報処理装置２０に対して事故未遂データを送信する。

情報処理装置２０は、無線通信可能に画像解析システム１０と接続し、端末である画像解析システム１０から事故未遂データを取得する。情報処理装置２０は、通信機能を有するコンピュータまたはサーバである。情報処理装置２０は１個の装置に限らず、分散コンピューティングにより構成されたものであってもよい。情報処理装置２０は画像解析システム１０から取得した事故未遂データを収集し、車両９０に対して事故未遂データに関する注意情報を出力する。このような構成により、情報処理システム１は、事故未遂が発生した位置に車両９０が向かっている場合の注意を促すための注意情報を車両９０に供給できる。

事故未遂データは、上述したように、事故未遂であることを示す情報を含むが、事故未遂データは、これに加えて以下のデータを含み得る。すなわち事故未遂データは、事故未遂の状況を撮影した画像データを含み得る。画像データには、画像に含まれる他車両や人などの識別データや、画像におけるそれら物体の位置データを含み得る。事故未遂データは、事故未遂が発生した位置や日時に関するデータを含み得る。また事故未遂データは、事故未遂が発生した際の車両９０の走行速度や進行方向に関するデータを含み得る。

次に、図２を参照して画像解析システム１０について説明する。図２は、実施の形態１にかかる画像解析システム１０のブロック図である。画像解析システム１０は例えばドライブレコーダやナビゲーションシステムであってもよいし、スマートフォンやタブレット端末であってもよい。また画像解析システム１０は、車両９０のシステムの一部であってもよい。画像解析システム１０は、車両９０が有するＥＣＵ（Electronic Control Unit）に通信可能に接続していてもよい。画像解析システム１０は主な構成として、カメラ１１、通信装置１２および画像解析装置１００を有している。

カメラ１１は、車両９０の外部を撮影可能に設置された撮影装置である。カメラ１１は、例えば対物レンズ、撮像素子および画像信号処理回路等を含む。カメラ１１は少なくとも車両９０の前方すなわち進行方向を撮影する。カメラ１１はこの撮影動作を例えば３０分の１秒ごとに行い、撮影した画像ごとの画像データを生成し、これを画像解析装置１００の画像データ取得部１１２に供給する。カメラ１１は車両９０の前方に加えて、車両９０の後方や左右方向を撮影してもよい。カメラ１１は全方位カメラであってもよい。

通信装置１２は、事故未遂データを車両９０の外部に出力する装置である。通信装置１２は例えばアンテナ、送受信信号処理回路等を含む無線通信機能を有する装置である。通信装置１２は画像解析装置１００の通信制御部１１６と通信可能に接続しており、画像解析装置１００から事故未遂データを受け取り、受け取ったデータを情報処理装置２０に送信する。また通信装置１２は、情報処理装置２０から所定の信号を受け取り、受け取った信号を通信制御部１１６に供給するものであってもよい。

次に、画像解析装置１００について説明する。画像解析装置１００は例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＣＵ（Micro Controller Unit）またはＲＡＭ（Random Access Memory）等を含み、このようなハードウェアと予め格納されたプログラムとの組み合わせにより、本開示において説明する機能を実現する。あるいは画像解析装置１００は、ソフトウェアとして本開示において説明する機能を実現するものであってもよい。画像解析装置１００は主な構成として、車両位置データ取得部１１１、画像データ取得部１１２、移動体検出部１１３、判定部１１４、事故未遂データ生成部１１５、通信制御部１１６および記憶部１２０を有している。また上述の構成は、バス１０１により適宜通信可能に接続されている。

車両位置データ取得部１１１は、車両９０の位置に関する車両位置データを取得する。より具体的には、車両位置データ取得部１１１は例えばＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）衛星からの信号を受信することにより車両位置データを取得してもよい。また車両位置データ取得部１１１は、車両９０が有する測位システムから車両位置データを取得してもよい。

画像データ取得部１１２は、車両９０の外部を撮影した画像の画像データを取得する。より具体的には、画像データ取得部１１２は、カメラ１１と通信可能に接続しており、カメラ１１が生成した画像データを取得する。

移動体検出部１１３は、画像データ取得部１１２が取得した画像データの画像に含まれる移動体を検出する。移動体とは例えば他車両、自転車、バイク、歩行者または車椅子などである。移動体検出部１１３は例えば所定の認識辞書を予め有しており、認識辞書と画像データとを照合することにより上述の検出を行う。このとき移動体検出部１１３はＨＯＧ（Histogram of oriented gradients）やサポートベクターマシンのような手法を利用するものであってもよいし、機械学習により学習した学習済みモデルを利用するものであってもよい。

判定部１１４は、検出した移動体と車両９０との関係に基づいて画像が事故未遂状態であるか否かを判定する。この判定に関して、判定部１１４は例えば、検出した移動体が車両９０の進行方向に存在し、この移動体が車両９０に接触するおそれがある場合には、事故未遂状態であると判定する。

判定部１１４は、車両９０の通行予定領域を設定し、移動体の位置と通行予定領域との位置関係に基づいて、事故未遂状態であるか否かを判定するものであってもよい。このような判定を行うために、判定部１１４は例えば、画像データにおいて設定した通行予定領域に侵入している移動体を検出する。

あるいは、判定部１１４は例えば、画像データにおけるこの通行予定領域に侵入してくるおそれがある移動体を検出する。通行予定領域に侵入してくるおそれがあるか否かは、例えば連続した画像データ内の複数のフレームにおいて、異なる時刻における画像データ内の異なるフレームから移動体の進行方向や進行速度を解析することにより判定可能である。なお、通行予定領域は安全係数を考慮して設定される。したがって、移動体が車両９０に対して所定の距離よりも近くに存在する可能性がある場合に、判定部１１４はこの状況を事故未遂状態と判定できる。

事故未遂データ生成部１１５は、画像が事故未遂状態であると判定された場合に、この事故未遂状態と車両位置データとを紐づけた事故未遂データを出力可能に生成する。事故未遂データは、少なくとも事故未遂であることを示す情報を含むが、車両９０が事故未遂に遭遇した位置を示す車両位置データも含む。事故未遂データ生成部１１５はこの事故未遂データを、記憶部１２０に記憶させる。これにより、画像解析装置１００は、記憶した事故未遂データを、必要に応じて出力できる。

通信制御部１１６は、通信装置１２に通信可能に接続し、通信装置１２を制御する。また通信制御部１１６は、記憶部１２０に記憶した事故未遂データを通信装置１２に供給し、通信装置１２にこの事故未遂データを送信させる。この場合、送信先は情報処理装置２０である。また通信制御部１１６は、情報処理装置２０から所定の信号を受信した場合には、この信号に応じた処理を実行してもよい。

記憶部１２０は、フラッシュメモリやＳＳＤ（Solid State Drive）またはＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの不揮発性記憶装置である。記憶部１２０は例えば事故未遂データ生成部１１５が生成した事故未遂データを記憶する。記憶部１２０はこの他に、上述の機能を画像解析装置１００が実行するためのプログラムを記憶しておいてもよい。

なお、画像解析装置１００は情報処理装置２０から所定の注意情報を受信するものであってもよい。所定の注意情報とは、例えば情報処理装置２０が出力する車両９０の経路における事故未遂データに関する情報である。この注意情報を受け取ることにより、画像解析システム１０を搭載した車両９０の運転者は、進行方向に運転を注意すべき場所があることを認識できる。またこの場合、画像解析装置１００は、この注意情報を車両９０の運転者に認識させるための手段を有していてもよい。すなわち画像解析システム１０は図示しないディスプレイ、スピーカを有していて、注意情報を報知してもよい。また画像解析装置１００はこの注意情報を他の装置に供給するためのインタフェースを有していてもよい。

次に、図３を参照して情報処理装置２０について説明する。図３は、実施の形態１にかかる情報処理装置２０のブロック図である。情報処理装置２０は主な構成として、通信部２１１、事故未遂データ取得部２１２、日時データ取得部２１３、推定部２１４、注意情報出力部２１５および記憶部２２０を有している。

通信部２１１は、画像解析システム１０と通信可能に接続するためのインタフェースである。通信部２１１は例えば画像解析システム１０と無線通信可能なインタフェースであってもよい。通信部２１１は、インターネットや電話回線等を通じて画像解析システム１０と通信可能なインタフェースであってもよい。

事故未遂データ取得部２１２は、車両９０が事故未遂に遭遇したことを示す情報と位置データとを少なくとも含む事故未遂データを複数の異なる車両から取得する。より具体的には、事故未遂データ取得部２１２は、通信部２１１を介して事故未遂データを取得する。すなわち、情報処理システム１において、車両９０は複数存在しうる。

日時データ取得部２１３は、事故未遂データを取得した日時に関する日時データを取得する。日時データは、日付および時刻を含む。

推定部２１４は、事故未遂データと日時データとを利用して、事故未遂データにかかる位置における事故未遂の発生確率を推定する。より具体的には、推定部２１４は、所定の期間における事故未遂データの件数を集計する。推定部２１４は集計した事故未遂データの件数と所定の期間の長さとから、その位置における事故未遂の発生確率を算出する。なお、発生確率は、発生頻度と言い換えてもよい。所定の期間とは、例えば１ヶ月、３ヶ月、１２ヶ月などである。

この場合、推定部２１４は記憶部２２０が記憶している複数の事故未遂データや日時データ等から事故未遂の発生確率を算出する。また推定部２１４は事故未遂の発生確率を既に算出した場所に関して、所定の期間ごとにその発生確率を算出し直して更新するものであってもよい。情報処理装置２０はこのような構成により、道路事情などの状況に対して動的に対応して発生確率を算出できる。

上述の推定を実行する場合、推定部２１４は、複数の事故未遂データにおける車両位置データが一致していない場合であっても、これらの位置が所定の範囲内であれば、この複数の事故未遂データを１つの場所として、演算の対象とすることができる。このように処理をすることにより、推定部２１４は所定の範囲内において事故未遂データが発生しやすいという傾向を示すことができる。所定の範囲は、高速道路や一般道といった道路の種別により設定されてもよい。また所定の範囲は、市街地、通学路または公園などといった地域の種別により設定されてもよい。

注意情報出力部２１５は、推定した発生確率が予め設定された閾値より高い場合に、事故未遂にかかる位置を走行する車両９０に対して注意を促すための注意情報を出力する。これにより、情報処理装置２０は、事故未遂が発生する確率が所定の閾値より高い位置を走行する車両９０に対して好適に注意を促すことができる。

記憶部２２０は、不揮発メモリや磁気記録装置を含む記憶装置であって、上述の事故未遂データ、日時データ、事故未遂の発生確率および事故未遂データにかかる注意情報等を記憶する。記憶部２２０は例えば、記憶したこれらのデータ等を、適宜、推定部２１４に供給する。なお、記憶部２２０は、予め設定された期間よりも前のデータを消去するものであってもよい。この場合の予め設定された期間とは、例えば３年間や５年間などである。つまりこの場合、情報処理装置２０は予め設定された期間までの事故未遂データを集計することにより発生確率を算出する。

次に、図４を参照して、画像解析装置１００が実行する処理について説明する。図４は、実施の形態１にかかる画像解析方法のフローチャートである。図４に示すフローチャートは、例えば画像解析装置１００が起動したことをトリガとして開始する。

まず、車両位置データ取得部１１１は、車両９０の位置に関する車両位置データを取得する（ステップＳ１０１）。車両位置データ取得部１１１は、取得した車両位置データを、事故未遂データ生成部１１５に供給する。

画像データ取得部１１２は、車両９０の外部を撮影した画像の画像データを取得する（ステップＳ１０２）。画像データ取得部１１２は取得した画像データを、移動体検出部１１３および判定部１１４に供給する。

移動体検出部１１３は、画像データ取得部１１２から取得した画像データの画像に含まれる移動体を検出する（ステップＳ１０３）。移動体検出部１１３は検出した移動体に関する情報を、判定部１１４に供給する。

判定部１１４は、画像データ取得部１１２から受け取った画像データと、移動体検出部１１３から受け取った移動体に関する情報とから、車両９０と移動体との位置関係を認識する。これにより判定部１１４は、画像データにかかる車両９０が事故未遂状態であるか否かを判定する（ステップＳ１０４）。画像データにかかる車両９０が事故未遂状態であると判定する場合（ステップＳ１０４：ＹＥＳ）、判定部１１４は、ステップＳ１０５に進む。一方、画像データにかかる車両９０が事故未遂状態であると判定しない場合（ステップＳ１０４：ＮＯ）、判定部１１４は、ステップＳ１０６に進む。

ステップＳ１０５において、事故未遂データ生成部１１５は、上記事故未遂状態と車両位置データとを紐づけた事故未遂データを出力可能に生成する（ステップＳ１０５）。なお、事故未遂データ生成部１１５は生成した事故未遂データを、記憶部１２０に記憶させてもよいし、情報処理装置２０に対して出力してもよい。

ステップＳ１０６において、画像解析装置１００は、一連の処理を終了するか否かを判定する（ステップＳ１０６）。一連の処理を終了すると判定する場合（ステップＳ１０６：ＹＥＳ）、画像解析装置１００は、処理を終了する。一方、一連の処理を終了すると判定しない場合（ステップＳ１０６：ＮＯ）、画像解析装置１００は、ステップＳ１０１に戻り処理を繰り返す。

以上、画像解析装置１００が実行する処理について説明した。なお、上述のステップＳ１０１はステップＳ１０２と同時であってもよいし、ステップＳ１０２からステップＳ１０５の間に実行されてもよい。換言すると、画像データは、ヘッダ部分に車両位置データを含んだものであってもよい。あるいは、車両位置データと画像データとは取得するタイミングが一致している必要はなく、例えば数十ミリ秒から数百ミリ秒程度のズレは許容され得る。

上述のステップＳ１０５において事故未遂データ生成部１１５が事故未遂データを生成した後に、生成した事故未遂データを記憶部１２０に記憶させる場合、画像解析装置１００は、所定のタイミングでこの事故未遂データを情報処理装置２０に送信する。この場合、画像解析装置１００は、事故未遂状態が生じた日時に関するデータ（日時データ）を事故未遂データに含めるのが好ましい。

次に図５を参照しながら、情報処理装置２０が実行する処理について説明する。図５は、実施の形態１にかかる情報処理方法のフローチャートである。図５のフローチャートは、例えば情報処理装置２０が起動することにより開始する。

まず、情報処理装置２０は、事故未遂データ取得部２１２が事故未遂データを取得したか否かを判定する（ステップＳ２０１）。事故未遂データを取得したと判定しない場合（ステップＳ２０１：ＮＯ）、情報処理装置２０はステップＳ２０１を繰り返す。一方、事故未遂データ取得部２１２が事故未遂データを取得すると（ステップＳ２０１：ＹＥＳ）、情報処理装置２０は、ステップＳ２０２に進む。

ステップＳ２０２において、日時データ取得部２１３は、事故未遂データを取得した日時に関する日時データを取得する（ステップＳ２０２）。情報処理装置２０は事故未遂データと、日時データとを紐づけて、これらのデータを推定部２１４に供給する。なお、日時データ取得部２１３が取得する日時データは、事故未遂データに含まれているものであってもよい。日時データが事故未遂データに含まれていない場合、日時データ取得部２１３は、事故未遂データを取得した日時を日時データとして取得してもよい。この場合、日時データ取得部２１３は情報処理装置２０が有する時計（不図示）から上記の日時データを取得し得る。

次に、推定部２１４は、事故未遂データと日時データとから、事故未遂データにかかる位置における事故未遂の発生確率を推定する（ステップＳ２０３）。なお、図５に示すフローチャートにおいては、推定部２１４は発生確率Ｐ１を算出するものとする。

次に、情報処理装置２０は、推定部２１４が行った推定の結果である発生確率Ｐ１と所定の閾値Ｐｔｈとを比較し、発生確率Ｐ１が閾値Ｐｔｈより高いか否かを判定する（ステップＳ２０４）。

発生確率Ｐ１が閾値Ｐｔｈより高いと判定する場合（ステップＳ２０４：ＹＥＳ）、情報処理装置２０はステップＳ２０５に進む。この場合、情報処理装置２０は、事故未遂データにかかる注意情報を出力する（ステップＳ２０５）。これにより、かかる注意情報を受け取った車両は、事故未遂位置の付近を走行する場合にこの注意情報を認識可能となる。

一方、ステップＳ２０４において、発生確率Ｐ１が閾値Ｐｔｈより高いと判定しない場合（ステップＳ２０４：ＮＯ）、情報処理装置２０は、事故未遂データにかかる注意情報の出力をせずステップＳ２０６に進む。つまり情報処理装置２０は、発生確率Ｐ１が閾値Ｐｔｈより大きくない場合には、その事故未遂データに関して、他の車両に対して注意を促すことを行わない。

ステップＳ２０６において、情報処理装置２０は、一連の処理を終了するか否かを判定する（ステップＳ２０６）。一連の処理を終了すると判定する場合（ステップＳ２０６：ＹＥＳ）、情報処理装置２０は、処理を終了する。一方、一連の処理を終了すると判定しない場合（ステップＳ２０６：ＮＯ）、情報処理装置２０は、ステップＳ２０１に戻り処理を繰り返す。

以上、情報処理装置２０が実行するフローチャートについて説明した。上述の方法を実行することにより、情報処理装置２０は複数の異なる車両から事故未遂データを収集し、複数の事故未遂データから発生確率を推定し、その発生確率が所定の閾値より高い事故未遂に関して、車両に対して所定の注意情報を出力する。このような構成により、情報処理装置２０は、所定の確率より高い発生確率の場所について、車両に対して注意を促すことが可能となる。

次に、図６を参照して、画像解析装置１００が処理する画像データの例を説明する。図６は、画像解析装置が処理をする画像の例を示す図である。図６には走行画像３００が示されている。走行画像３００は、車両９０の前方をカメラ１１が撮影した画像である。走行画像３００は対向車線を走行する他車両や、複数の歩行者を含む。これらの移動体はそれぞれ矩形により囲まれている。これは、移動体検出部１１３がこれらの移動体を検出していることを示している。走行画像３００は、通行予定領域３０１および人物画像３０２を含む。

通行予定領域３０１は、車両９０が通行する予定の領域である。より具体的には、通行予定領域３０１は、矩形状の走行画像３００における下辺部からこの画像の消失点に向かって形成される台形状または三角形状の領域である。すなわち通行予定領域３０１は車両９０の前方に伸びる道路に沿って設定される。

通行予定領域３０１の左右方向の形状は車両９０のハンドルの角度に応じて変化するように設定されてもよい。すなわち、例えば車両９０が直進よりも右側に進む場合、あるいは、車両９０が右折する場合、通行予定領域３０１は直進する場合よりも右寄りに設定されてもよい。またこのとき、ハンドルの回転角の大きさに応じて通行予定領域３０１の形状も中央から右寄りに変形するように設定されていてもよい。なお、当然ながら、左側の場合についても同様に設定され得る。

通行予定領域３０１の上下方向の形状は、車両９０の走行速度に応じて設定されてもよい。より具体的には、例えば、通行予定領域３０１の上下方向の寸法は、車両９０の速度が速いほど大きく、車両９０の速度が遅いほど小さく設定されていてもよい。あるいは、通行予定領域３０１の左右方向の幅の寸法は、車両９０の速度が速いほど大きく、車両９０の速度が遅いほど小さく設定されていてもよい。

人物画像３０２は子供の画像である。走行画像３００に含まれる人物画像３０２は、通行予定領域３０１に干渉している。つまり人物画像３０２にかかる人物は、車両９０と接触する可能性が高い。

上述の状況において、判定部１１４は、事故未遂状況であることを判定する。そのため、事故未遂データ生成部１１５は、走行画像３００に基づいて、走行画像３００を取得した位置における事故未遂データを生成する。

次に、図７を参照して、情報処理装置２０から注意情報を受け取った車両９０に含まれる端末がこの注意情報を表示する例について説明する。図７は、情報処理装置から注意情報を受け取った端末（例えば図示していない画像解析システム１０のディスプレイ、またはナビゲーションシステムや携帯端末等）が表示する画像の例を示す図である。すなわち注意情報を受け取った車両は、情報処理装置２０から受け取った注意情報をナビゲーションシステムの画面に重畳する機能を有しているものとする。

図７は、ナビゲーション画像４００が示されている。ナビゲーション画像４００は、地図画像、地図画像に重畳された目的地４０１および車両アイコン４９０を含む。またナビゲーション画像４００は、車両アイコン４９０と目的地４０１を結ぶ道路に案内ルート４０４が重畳されている。さらに、案内ルート４０４には、登録位置４０２が示されている。登録位置４０２は、情報処理装置２０から受け取った注意情報に含まれている事故未遂データにかかる位置である。またナビゲーション画像４００は、登録位置４０２にメッセージ４０３が付け加えられている。メッセージ４０３は、登録位置４０２に関する注意を促すメッセージであって、「飛び出しが多い位置」「注意してください」と記載されている。メッセージ４０３に記載されている情報は、情報処理装置２０に含まれたものであってもよい。

車両が有するナビゲーションシステムは、情報処理装置２０から受け取った注意情報を地図情報に重畳可能に登録する。そしてナビゲーションシステムは、車両がこの登録された位置に向かって走行している場合に、注意情報にかかるメッセージを運転者に認識させる。

以上、注意情報の例について説明したが、端末が注意情報を受け取った際にこれを運転者に認識させる手段は、上述のものに限られない。例えば車両は、音声により注意を促すメッセージを出力してもよい。また車両はヘッドアップディスプレイ装置を有している場合には、ヘッドアップディスプレイ装置に注意を促すメッセージを表示してもよい。

以上、実施の形態１について説明した。実施の形態１によれば、事故未遂の状況を好適に解析して事故の発生を抑制する画像解析装置等を提供することができる。あるいは実施の形態１によれば、事故未遂の状況を好適に解析し、車両に対して好適に注意を促す情報処理装置等を提供することができる。

＜実施の形態２＞
次に、実施の形態２について説明する。実施の形態２は、付帯情報を扱う点が、実施の形態１と異なる。また実施の形態２にかかる情報処理装置は、注意情報を送信する機能が、実施の形態１と異なる。

図８は、実施の形態２にかかる画像解析システム１０Ｂのブロック図である。画像解析システム１０Ｂは、画像解析装置１００に代えて画像解析装置１００Ｂを有している。また画像解析システム１０Ｂは、ＧＮＳＳセンサ１３をさらに有している。

ＧＮＳＳセンサ１３は、ＧＮＳＳ衛星から送信された信号を受信するアンテナを含む。ＧＮＳＳセンサは、ＧＮＳＳ衛星から受信した信号から車両位置データを生成し、生成した車両位置データを車両位置データ取得部１１１に供給する。

画像解析装置１００Ｂは、付帯データ生成部１１７を有している。付帯データ生成部１１７は、画像が撮影された日時にかかる所定の付帯データを生成する。付帯データは、カメラ１１が画像を撮影したときの西暦、月、日、時刻などを含む。付帯データはさらに、この日時における画像データが取得された場所の天候を含んでいてもよい。また付帯データは、日時に付帯する曜日や季節、祝日、休日、所定の行事などを含んでいてもよい。付帯データ生成部１１７は上述の付帯データを、例えばインターネットおよび通信装置１２を介して取得してもよい。

またこの場合、事故未遂データ生成部１１５は、画像データ取得部１１２が取得した画像データの画像が事故未遂状態であると判定された場合に、付帯データを紐づけて、事故未遂データを生成する。すなわち、画像解析装置１００Ｂは、付帯データを含む事故未遂データを生成し、これを情報処理装置２０Ｂに送信する。

図９は、実施の形態２にかかる情報処理装置２０Ｂのブロック図である。図９に示す情報処理装置２０Ｂは、付帯データ取得部２１６および移動データ取得部２１７をさらに有する点が、実施の形態１にかかる情報処理装置２０と異なる。

付帯データ取得部２１６は、事故未遂データにかかる画像データが撮影された日時にかかる所定の付帯データを取得する。付帯データ取得部２１６が取得する付帯データは、事故未遂データに予め含まれているものであってもよい。また付帯データは、事故未遂データに含まれていないデータを情報処理装置２０Ｂが取得するものであってもよい。この場合、付帯データ取得部２１６は、例えばインターネットを介して他の情報端末等から付帯データを取得してもよい。なお、情報処理装置２０Ｂが取得する付帯データは、図８を参照しながら説明したものと同様である。すなわち例えば画像解析装置１００Ｂが取得する付帯データと情報処理装置２０Ｂが取得する付帯データとは同じものであってもよいし、補完関係にあってもよい。

本実施の形態にかかる推定部２１４は、付帯データを加味して発生確率を推定する、より具体的には例えば推定部２１４は、所定の時間的周期に基づいて発生確率を推定するものであってもよい。所定の時間的周期とは例えば、曜日や季節など同じパターンを繰り替えすサイクルの周期であってもよい。また所定の時間的周期とは、１年間、３か月または４週間などの予め設定された期間であってもよい。あるいは所定の時間的周期とは、例えば１日のうちの午前８時から９時の間等のように、予め設定された期間内におけるさらに特定の期間と設定されるものであってもよい。

このような付帯データを加味して発生確率を推定することにより、情報処理装置２０Ｂは例えば、平日の朝の通学時間帯において、事故未遂状態が多く発生するなどと推定することが可能となる。あるいはこのような構成により、情報処理装置２０Ｂは、特定の季節における太陽の角度によって、事故未遂状態が多く発生するといった状況を推定することが可能となる。

また付帯データが天候に関するデータを含む場合、推定部２１４は、天候に応じて事故未遂状態が発生しやすいという情報を車両に送信できる。

移動データ取得部２１７は、車両の移動にかかる移動データを取得する。移動データは、車両の車両位置データを少なくとも含む。移動データは、車両の移動速度を含んでもよい。移動データは、車両が走行している道路の種別を含んでいてもよい。この場合、注意情報出力部２１５は、事故未遂データの車両位置データにかかる位置に近づいている車両に対して注意情報を出力することができる。これにより情報処理装置２０Ｂは、事故未遂が発生する確率が所定の閾値より高い位置に向かっている車両に対して好適に注意を促すことができる。

なお、注意情報出力部２１５は、発生確率が予め設定された閾値より高い場合に、事故未遂にかかる位置の付近に車両が存在しない場合には、この注意情報を出力可能な状態に保持する。また情報処理装置２０Ｂは、この注意情報にかかる注意位置情報を記憶部２２０に記憶する。これにより、情報処理装置２０は、事故未遂が発生する確率が所定の閾値より高い位置に向かう車両が存在する場合に、その車両に対して好適なタイミングで注意を促すことができる。本実施の形態にかかる記憶部２２０は、注意情報を、その注意情報にかかる位置に近づいている車両に対して出力可能に記憶している。

以上の構成により、本実施の形態にかかる情報処理装置２０Ｂは、事故未遂が発生した位置に向かって走行している車両に対して動的に注意を促すことが可能となる。

次に図１０を参照して、情報処理装置２０が実行する処理についてさらに説明する。図１０は、実施の形態２にかかる情報処理方法のフローチャートである。図１０に示すフローチャートは、注意情報が出力する際に開始される。

まず、情報処理装置２０Ｂの移動データ取得部２１７は、車両から移動データを取得する（ステップＳ３００）。

次に、情報処理装置２０Ｂは、注意情報にかかる位置（注意位置）に車両が向かっているか否かを判定する（ステップＳ３０１）。注意情報にかかる位置（注意位置）に車両が向かっていると判定しない場合（ステップＳ３０１：ＮＯ）、情報処理装置２０Ｂは、ステップＳ３００に戻る。注意情報にかかる位置（注意位置）に車両が向かっていると判定する場合（ステップＳ３０１：ＹＥＳ）、情報処理装置２０はステップＳ３０２に進む。

ステップＳ３０２において、注意情報出力部２１５は、該当する車両に対して注意情報を出力する（ステップＳ３０２）。すなわち注意情報出力部２１５は、推定した発生確率が予め設定された閾値より高い場合に、事故未遂にかかる位置に向かっている車両に対して注意情報を出力する。

次に、情報処理装置２０Ｂは、一連の処理を終了するか否かを判定する（ステップＳ３０３）。一連の処理を終了すると判定する場合（ステップＳ３０３：ＹＥＳ）、情報処理装置２０Ｂは、処理を終了する。一方、一連の処理を終了すると判定しない場合（ステップＳ３０３：ＮＯ）、情報処理装置２０Ｂは、ステップＳ３００に戻り処理を繰り返す。

以上、実施の形態２について説明した。実施の形態２によれば、事故未遂の状況を好適に解析して事故の発生を抑制する画像解析装置、画像解析システム、情報処理装置、情報処理システム等を提供することができる。あるいは実施の形態２によれば、事故未遂の状況を好適に解析し、車両に対して好適に注意を促す情報処理装置等を提供することができる。

なお、上述のプログラムは、コンピュータに読み込まれた場合に、実施形態で説明された１またはそれ以上の機能をコンピュータに行わせるための命令群（またはソフトウェアコード）を含む。プログラムは、非一時的なコンピュータ可読媒体または実体のある記憶媒体に格納されてもよい。限定ではなく例として、コンピュータ可読媒体または実体のある記憶媒体は、random-access memory（RAM）、read-only memory（ROM）、フラッシュメモリ、solid-state drive（SSD）またはその他のメモリ技術を含む。プログラムは、一時的なコンピュータ可読媒体または通信媒体上で送信されてもよい。限定ではなく例として、一時的なコンピュータ可読媒体または通信媒体は、電気的、光学的、またはその他の形式の伝搬信号を含む。

なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。

１ 情報処理システム
１０ 画像解析システム
１１ カメラ
１２ 通信装置
１３ ＧＮＳＳセンサ
２０ 情報処理装置
９０ 車両
１００ 画像解析装置
１０１ バス
１１１ 車両位置データ取得部
１１２ 画像データ取得部
１１３ 移動体検出部
１１４ 判定部
１１５ 事故未遂データ生成部
１１６ 通信制御部
１１７ 付帯データ生成部
１２０ 記憶部
２０１ バス
２１１ 通信部
２１２ 事故未遂データ取得部
２１３ 日時データ取得部
２１４ 推定部
２１５ 注意情報出力部
２１６ 付帯データ取得部
２１７ 移動データ取得部
２２０ 記憶部
３００ 走行画像
３０１ 通行予定領域
３０２ 人物画像
４００ ナビゲーション画像
４０１ 目的地
４０２ 登録位置
４０３ メッセージ
４０４ 案内ルート
４９０ 車両アイコン

Claims (5)

1. 車両の位置に関する車両位置データを取得する車両位置データ取得部と、
   前記車両の外部を撮影した画像の画像データを取得する画像データ取得部と、
   前記画像に含まれる移動体を検出する移動体検出部と、
   前記移動体と前記車両との位置関係に基づいて前記画像が事故未遂状態であるか否かを判定する判定部と、
   前記画像が前記事故未遂状態であると判定された場合に、前記事故未遂状態と前記車両位置データとを紐づけた事故未遂データを出力可能に生成する事故未遂データ生成部と、を備える
   画像解析装置。
2. 前記判定部は、前記車両の通行予定領域を設定し、前記移動体の位置と前記通行予定領域との位置関係に基づいて、前記事故未遂状態であるか否かを判定する、
   請求項１に記載の画像解析装置。
3. 前記画像が撮影された日時にかかる所定の付帯データを取得する付帯データ取得部をさらに備え、
   前記事故未遂データ生成部は、前記画像が前記事故未遂状態であると判定された場合に、前記付帯データをさらに紐づけた前記事故未遂データを生成する、
   請求項１または２に記載の画像解析装置。
4. 前記車両の外部を撮影可能に設置された撮影装置と、
   前記画像データを生成するカメラと通信可能に接続する請求項１～３のいずれか一項に記載の画像解析装置と、
   前記事故未遂データを前記車両の外部に出力する通信装置と、
   を備える画像解析システム。
5. 車両の位置に関する車両位置データを取得する車両位置データ取得ステップと、
   前記車両の外部を撮影した画像の画像データを取得する画像データ取得ステップと、
   前記画像に含まれる移動体を検出する移動体検出ステップと、
   前記移動体と前記車両との位置関係に基づいて前記画像が事故未遂状態であるか否かを判定する判定ステップと、
   前記画像が前記事故未遂状態であると判定された場合に、前記事故未遂状態と前記車両位置データとを紐づけた事故未遂データを出力可能に生成する事故未遂データ生成ステップと、を備える
   画像解析方法をコンピュータに実行させるプログラム。

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