JP2023104235A - 情報処理装置、車両挙動判定方法および車両挙動判定プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】車両内から外部を撮影した動画像から車両の挙動を求めること。【解決手段】情報処理装置１００は、車両内から外部を撮影した動画像を取得する取得部１３１と、取得部により取得した動画像のフレームの画像を、画像の所定の領域ごとに、フレーム間で比較する比較部１３２と、比較部１３２の比較結果に基づいて、前記車両の挙動を判定する判定部１３３と、を備える。【選択図】図２

Description

本発明は、情報処理装置、車両挙動判定方法および車両挙動判定プログラムに関する。

従来、動画像のフレーム間の差分を利用して物体の動きを検出することが行われているが、その代表的なものとして、テンプレートマッチングを行って物体を検出する技術が提案されている。例えば、駅のホーム及び線路に関する監視対象の領域の画像を撮像する。そして、監視対象の領域について用意した背景画像と撮像された画像とについて、画像内の複数の部分領域毎にテンプレートマッチングを行って画像間の相関値を部分領域毎に算出する。そして、部分領域毎の相関値に基づいて監視対象の領域における電車などの車両の存在の状況を判定する。

特許第５３８６７４４号公報

ところで、ドライブレコーダーなどの車両内から外部を撮影して記録する録画装置が知られている。

しかしながら、上記の従来技術は、テンプレートマッチングを行って、撮像した画像内に車両などの動くものがあるかを検出するものである。上記の従来技術では、例えば、録画装置などにより車両内から外部を撮影した動画像から車両の挙動を求めることができない。

本発明は、車両内から外部を撮影した動画像から車両の挙動を求めることができる情報処理装置、車両挙動判定方法および車両挙動判定プログラムの実現を目的とする。

請求項１に記載の情報処理装置は、車両内から外部を撮影した動画像を取得する取得部と、前記取得部により取得した前記動画像のフレームの画像を、前記画像の所定の領域ごとに、フレーム間で比較する比較部と、前記比較部の比較結果に基づいて、前記車両の挙動を判定する判定部と、を備えることを特徴とする。

請求項８に記載の車両挙動判定方法は、情報処理装置が実行する車両挙動判定方法であって、車両内から外部を撮影した動画像を取得する取得工程と、取得した前記動画像のフレームの画像を、前記画像の所定の領域ごとに、フレーム間で比較する比較工程と、比較結果に基づいて、前記車両の挙動を判定する判定工程と、を含むことを特徴とする。

請求項９に記載の車両挙動判定プログラムは、車両内から外部を撮影した動画像を取得する取得手順と、取得した前記動画像のフレームの画像を、前記画像の所定の領域ごとに、フレーム間で比較する比較手順と、比較結果に基づいて、前記車両の挙動を判定する判定手順と、を情報処理装置に実行させるための車両挙動判定プログラムである。

図１は、実施形態に係る情報処理システムの一例を示す図である。 図２は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。 図３は、実施形態に係るフレーム間での画像の比較を説明する図である。 図４は、実施形態に係るテンプレートマッチングを説明する図である。 図５は、実施形態に係る車両の挙動の判定を説明する図である。 図６は、実施形態に係る車両の挙動の判定を説明する図である。 図７は、実施形態に係る車両ＶＥｘの挙動によるフレームの画像の領域の移動位置を説明する図である。 図８は、実施形態に係る車両ＶＥｘの挙動によるフレームの画像の領域の移動位置を説明する図である。 図９は、実施形態に係る車両ＶＥｘの挙動によるフレームの画像の領域の移動位置を説明する図である。 図１０は、実施形態に係る車両の挙動の判定を説明する図である。 図１１は、実施形態に係る車両の挙動の判定を説明する図である。 図１２は、車両の挙動を判定する車両挙動判定処理の手順を示すフローチャートである。 図１３は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

以下に、情報処理装置、車両挙動判定方法および車両挙動判定プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と記載する）の一例について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により情報処理装置、車両挙動判定方法および車両挙動判定プログラムが限定されるものではない。また、以下の実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。

〔１．システム構成〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る情報処理システムの構成を説明する。図１は、実施形態に係る情報処理システムの一例を示す図である。図１には、実施形態に係る情報処理システムの一例として、情報処理システム１が示される。

図１に示すように、情報処理システム１は、車載装置１０と、情報処理装置１００とを備えてよい。また、車載装置１０と、情報処理装置１００とは、ネットワークＮを介して、有線または無線により通信可能に接続される。また、図１に示す情報処理システム１には、任意の数の車載装置１０と、任意の数の情報処理装置１００とが含まれてもよい。

車載装置１０は、車両ＶＥｘに内蔵あるいは外付けされる専用のナビゲーション装置であってよいし、防犯や煽り運転対策のために車両ＶＥｘに設置される録画装置（ドライブレコーダー）であってもよい。

また、車載装置１０は、ナビゲーション装置と、録画装置とで構成されてもよい。この一例として、車載装置１０は、互いに独立したナビゲーション装置および録画装置が通信可能に接続された複合的な装置であってよい。また、他の例として、車載装置１０は、ナビゲーション機能と、録画機能とを有する１つの装置であってもよい。

また、利用者は、日常的に使用している携帯型端末装置（例えば、スマートフォン、タブレット型端末、ノート型ＰＣ、デスクトップＰＣ、ＰＤＡ等）に所定のアプリケーションを導入することで、これを車載装置１０として代用することもできる。例えば、所定のナビアプリや所定の録画アプリがインストールされた携帯型端末装置は、ここでいう車載装置１０と解せることができる。携帯型端末装置が車載装置１０として活用される場合、例えば、運転時において車両ＶＥｘのダッシュボード等に設置される。

また、車載装置１０は、各種のセンサを備えていてよい。例えば、車載装置１０は、カメラ、加速度センサ、ジャイロセンサ、ＧＰＳセンサ、気圧センサ等の各種センサを備えていてよい。

情報処理装置１００は、これらセンサによって検知されたセンサ情報に基づいて（例えば、センサ情報を解析することで）、各種のデータを取得してよい。例えば、情報処理装置１００は、カメラにより車両ＶＥｘ内から外部を撮影した動画像のデータを取得する。また、情報処理装置１００は、ＧＰＳセンサから位置情報を取得する。情報処理装置１００は、車載装置１０に備えられるセンサだけでなく、車両ＶＥｘ自体に備えられるセンサが検知したセンサ情報を取得してよい。

情報処理装置１００は、実施形態に係る情報処理を行う装置である。例えば、情報処理装置１００は、取得した動画像のフレームの画像を、画像の所定の領域ごとに、フレーム間で比較し、比較結果に基づいて、車両ＶＥｘの挙動を判定する。また、情報処理装置１００は、判定した車両ＶＥｘの挙動に基づいて、利用者に対して各種の運転支援も行うことができる。

ここで、車載装置１０を利用者の近くでエッジ処理を行うエッジコンピュータとするなら、情報処理装置１００は、例えば、クラウド側で処理を行うクラウドコンピュータであってよい。すなわち、情報処理装置１００は、サーバ装置であってよい。

また、以下の実施形態では、車載装置１０と情報処理装置１００との間で情報の送受信が行われることで、情報処理システム１において、実施形態に係る情報処理が実現される例を示す。しかしながら、実施形態に係る情報処理は、エッジ側すなわち車載装置１０のみで実現されてもよい。この場合、車載装置１０は、例えば、実施形態に係る車両挙動判定プログラムによって、情報処理装置１００のように振る舞うよう構成されてよい。

車載装置１０は、センサによって検知されたセンサ情報を情報処理装置１００に送信する。例えば、車載装置１０は、カメラにより車両ＶＥｘ内から外部を撮影する。例えば、カメラは、車両ＶＥｘの前方に向けて配置され、車両ＶＥｘ内から車両ＶＥｘの前方を撮影する。車載装置１０は、カメラにより車両ＶＥｘ内から外部を撮影した動画像のデータを情報処理装置１００に送信する。また、車載装置１０は、ＧＰＳセンサにより検出された車両ＶＥｘの現在位置を示す位置情報を情報処理装置１００に送信する。車載装置１０は、カメラにより撮影した動画像やセンサ情報をリアルタイムに送信してもよく、一定期間ごとのタイミングなど周期的なタイミングで送信してもよい。

情報処理装置１００は、車両ＶＥｘから取得した動画像のデータやセンサ情報を蓄積する。情報処理装置１００は、以下の手順で実施形態に係る情報処理を行って、蓄積した動画像から車両ＶＥｘの挙動を判定する。

〔２．情報処理装置１００の構成〕
図２を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理装置１００の構成例を示す図である。図２に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。

（通信部１１０について）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、例えば、車載装置１０との間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子またはハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２０は、動画像データ１２１と、センサ情報データベース１２２と、地図情報データベース１２３とを有する。

動画像データ１２１は、車載装置１０が有するカメラで撮影された動画像のデータである。センサ情報データベース１２２は、車載装置１０が有するセンサ、あるいは、車両ＶＥｘ自体が有するセンサによって検知されたセンサ情報を記憶するデータベースである。地図情報データベース１２３は、地図に関する各種の情報を記憶するデータベースである。

（制御部１３０について）
制御部１３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、情報処理装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（例えば、実施形態に係る車両挙動判定プログラム）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。

制御部１３０は、取得部１３１と、比較部１３２と、判定部１３３と、格納部１３４と、出力部１３５とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図２に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。

（取得部１３１について）
取得部１３１は、車載装置１０から各種の情報を取得する。例えば、取得部１３１は、車載装置１０のカメラにより車両ＶＥｘ内から外部を撮影した動画像のデータを取得する。また、取得部１３１は、車両ＶＥｘが有するセンサ（例えば、車両ＶＥｘに備えられる車載装置１０が有するセンサ、あるいは、車両ＶＥｘ自体が有するセンサ）によって検知されたセンサ情報を取得する。取得部１３１は、取得した動画像のデータを動画像データ１２１に記憶する。また、取得部１３１は、取得したセンサ情報をセンサ情報データベース１２２に記憶する。

（比較部１３２について）
比較部１３２は、各種の比較を行う。例えば、比較部１３２は、取得部１３１により取得した動画像のフレームの画像を、画像の所定の領域ごとに、フレーム間で比較する。

フレーム間での画像の比較の具体的な一例を説明する。図３は、実施形態に係るフレーム間での画像の比較を説明する図である。図３には、動画像のフレームの画像１５０一例が示されている。比較部１３２は、動画像のフレームの画像１５０を所定の複数の領域を区分する。図３では、画像１５０の周辺を除いた中央部分を縦横に所定の行列状に区分することで、画像１５０を複数の矩形状の領域１６０に区分している。

比較部１３２は、動画像のフレームの画像１５０を領域１６０ごとに、フレーム間での相関または類似度を判定する、例えばテンプレートマッチングであり、以下テンプレートマッチングとして説明するが、これに限定されない。例えば、比較部１３２は、動画像のフレームの画像１５０を領域１６０ごとに、次のフレームの画像とテンプレートマッチングを行う。図４は、実施形態に係るテンプレートマッチングを説明する図である。図４は、画像の比較対象とする中央の領域１６０を注目領域１６０ａとして示している。比較部１３２は、動画像のフレームの画像を領域１６０ごとに、最初に、次のフレームの画像の同じ位置の領域１６０とテンプレートマッチングを行う。例えば、比較部１３２は、フレームの画像の図４に示した注目領域１６０ａとした領域１６０を、次のフレームの画像の同じ位置の領域１６０と比較を行い、一致するか否か判定する。比較部１３２は、比較の結果、一致する領域１６０については、テンプレートマッチングを終了する。一方、比較部１３２は、比較の結果、一致しない領域１６０については、次のフレームの画像の同じ位置の領域１６０を中心として周辺部分と比較を行い、一致する部分があるか否か判定する。例えば、比較部１３２は、フレームの画像の図４に示した注目領域１６０ａとした領域１６０について、次のフレームの画像の同じ位置の領域１６０を中心として周辺の領域１６０の範囲をテンプレートマッチングの探索領域とする。比較部１３２は、注目領域１６０ａとした領域１６０の画像を、次のフレームの画像の同じ位置の領域１６０を中心に探索領域の範囲内で移動させて一致する部分があるか否か判定する。比較部１３２は、一致する部分がない領域１６０については、テンプレートマッチングを終了する。一方、比較部１３２は、一致する部分がある場合、一致する部分を、注目領域１６０ａとした領域１６０についての次のフレームの画像での移動位置と特定して、テンプレートマッチングを終了する。

なお、動画像のフレームの画像に空や道路の路面などの特徴が乏しい部分が含まれる場合、特徴が乏しい部分の領域１６０は、フレーム間でテンプレートマッチングを行っても、特徴が乏しいため、精度のよいマッチングが難しい。そこで、比較部１３２は、特徴が乏しい部分の領域１６０を比較の対象から除外してもよい。例えば、比較部１３２は、フレームの画像の各領域１６０の画素の輝度値の標準偏差を求め、標準偏差が所定値よりも小さい領域１６０を比較の対象から除外してもよい。所定値は、特徴が乏しいとみなす標準偏差の上限値に定める。これにより、フレーム間での同じ画像部分の領域１６０を精度よくマッチングできる。

（判定部１３３について）
判定部１３３は、各種の判定を行う。例えば、判定部１３３は、比較部１３２の比較結果に基づいて、車両ＶＥｘの挙動を判定する。例えば、判定部１３３は、一致する領域の数に基づいて車両ＶＥｘの停止を判定する。例えば、判定部１３３は、一致する領域の数が所定の条件を満たした場合、車両ＶＥｘが停止していると判定する。また、判定部１３３は、動画像のフレームの画像の各領域の移動の結果に基づいて車両ＶＥｘの移動方向を判定する。

ここで、車両ＶＥｘの挙動を判定する具体例を説明する。最初に、図５及び図６を用いて、車両ＶＥｘの停止を判定する具体例を説明する。

図５は、実施形態に係る車両の挙動の判定を説明する図である。図５は、駐車場に停車中の車両ＶＥｘ内から車両ＶＥｘの前方を撮影した画像１５１が示されている。画像１５１には、停車中の車両ＶＥｘの前方の建物１５１ａ、１５１ｂが写っている。

比較部１３２は、画像１５１を複数の矩形状の領域１６０に区分する。比較部１３２は、画像１５１の各領域１６０の画素の輝度値の標準偏差を求める。比較部１３２は、標準偏差が所定値よりも小さい領域１６０を比較の対象から除外し、標準偏差が所定値以上の領域１６０を次のフレームの画像とテンプレートマッチングを行う。図５には、テンプレートマッチングの結果、一致する領域１６１が示されている。また、図５には、比較の対象から除外された、又は、一致する部分が無かった領域１６２が示されている。図５では、路面の領域１６０などが、特徴が乏しいため、比較の対象から除外されている。

図６は、実施形態に係る車両の挙動の判定を説明する図である。図６は、道路を走行中の車両ＶＥｘ内から車両ＶＥｘの前方を撮影した画像１５２が示されている。画像１５２には、車両ＶＥｘが走行中の道路１５２ａや道路周辺の建物１５２ｂが写っている。

比較部１３２は、画像１５２を複数の矩形状の領域１６０に区分する。比較部１３２は、画像１５２の各領域１６０の画素の輝度値の標準偏差を求める。比較部１３２は、標準偏差が所定値よりも小さい領域１６０を比較の対象から除外し、標準偏差が所定値以上の領域１６０を次のフレームの画像とテンプレートマッチングを行う。これにより、テンプレートマッチングに適さない特徴の小さい領域を除外できる。輝度値の標準偏差以外にも、特徴点が抽出されない、エッジが抽出されないことによる除外を行っても良い。図６には、テンプレートマッチングの結果、一致する領域１６１が示されている。図６では、車両ＶＥｘが走行中であるため、道路１５２ａの遠方付近の領域１６０などが一致する領域１６１として示されている。また、図６には、テンプレートマッチングの結果、領域１６０と一致する部分がある場合の次のフレームでの移動位置がマッチング領域１６３として示されている。また、図６には、マッチング領域１６３への移動方向が矢印１６４により示されている。例えば、図６では、建物１５２ｂ付近の領域１６０でマッチング領域１６３が特定され、移動方向が矢印１６４により示されている。また、図６には、比較の対象から除外された、又は、一致する部分が無かった領域１６２が示されている。図６では、車両ＶＥｘが走行中であるため、多くの領域１６０が領域１６２となっている。

判定部１３３は、比較部１３２の比較結果に基づいて、車両ＶＥｘの挙動を判定する。例えば、判定部１３３は、一致する領域１６１の数に基づいて車両ＶＥｘの停止を判定する。例えば、判定部１３３は、一致する領域１６１の数が、所定の閾値以上、又は、比較の対象とした領域１６０の数の所定の割合以上である場合、車両ＶＥｘが停止していると判定する。所定の閾値又は所定の割合は、車両ＶＥｘが停止しているとみなせる値に定める。例えば、所定の割合を３０～６０％の何れかとする。これにより、判定部１３３は、図５に示した画像１５１から車両ＶＥｘが停止していると判定でき、図６に示した画像１５２から車両ＶＥｘが停止していないと判定できる。また、図５は、一致する領域１６１の数が７８個である。一方、図６は、一致する領域１６１の数が４個である。例えば、閾値を３０～７８の何れかの値（または３０～６０％の割合）とすることで、判定部１３３は、図５に示した画像１５１から車両ＶＥｘが停止していると判定でき、図６に示した画像１５２から車両ＶＥｘが停止していないと判定できる。

次に、図７～図１１を用いて、車両ＶＥｘの移動方向を判定する具体例を説明する。図７～図９は、実施形態に係る車両ＶＥｘの挙動によるフレームの画像の領域１６０の移動位置を説明する図である。図７～図９には、車両ＶＥｘの挙動による、Ｎフレームの画像の領域１６０のＮ＋１フレームでの移動位置が概略的に示されている。図７～図９では、画像の中央に位置する領域１６０の縦列を列Ｃとする。また、図７～図９では、列Ｃに対して、右側に１列となりの領域１６０の縦列を列Ｒ１とし、右側に２列となりの領域１６０の縦列を列Ｒ２とする。また、図７～図９では、列Ｃに対して、左側に１列となりの領域１６０の縦列を列Ｌ１とし、左側に２列となりの領域１６０の縦列を列Ｌ２とする。

図７は、車両ＶＥｘが直進している場合の領域１６０の移動を示している。車両ＶＥｘが直進している場合、領域１６０は、画像の中心から放射状に移動する。例えば、Ｎフレームの画像の領域１６０は、Ｎ＋１フレームにおいて、列Ｃを中央として、列Ｒ１、列Ｒ２の領域１６０が右側に移動し、列Ｌ１、列Ｌ２の領域１６０が左側に移動する。また、列Ｃ、列Ｒ１、列Ｒ２、列Ｌ１、列Ｌ２の領域１６０は、縦方向にも移動する。また、Ｎフレームの画像の領域１６０は、中央の列Ｃから離れるほど、移動量が大きくなる。例えば、Ｎ＋１フレームにおいて、列Ｌ２の領域１６０は、列Ｌ１の領域１６０よりも大きく移動する。

図８は、車両ＶＥｘが左折している場合の領域１６０の移動を示している。車両ＶＥｘが左折している場合、領域１６０は、画像の右側へ上下に広がりつつ移動する。例えば、Ｎフレームの画像の領域１６０は、Ｎ＋１フレームにおいて、列Ｌ２、列Ｌ１、列Ｃ１、列Ｒ１、列Ｒ２の領域１６０が右側に移動する。また、領域１６０は、画像の縦方向の中心位置から離れているほど縦方向にも移動する。また、右側の例の領域１６０ほど、移動量が大きくなる。例えば、Ｎ＋１フレームにおいて、列Ｒ２の領域１６０は、列Ｒ１の領域１６０よりも右側に大きく移動する。

図９は、車両ＶＥｘが右折している場合の領域１６０の移動を示している。車両ＶＥｘが右折している場合、領域１６０は、画像の左側へ上下に広がりつつ移動する。例えば、Ｎフレームの画像の領域１６０は、Ｎ＋１フレームにおいて、列Ｌ２、列Ｌ１、列Ｃ１、列Ｒ１、列Ｒ２の領域１６０が左側に移動する。また、領域１６０は、画像の縦方向の中心位置から離れているほど縦方向にも移動する。また、車両ＶＥｘが右折している場合、左側の例の領域１６０ほど、移動量が大きくなる。例えば、Ｎ＋１フレームにおいて、列Ｌ２の領域１６０は、列Ｌ１の領域１６０よりも左側に大きく移動する。

よって、動画像のフレームの画像の各領域１６０の移動の結果に基づいて車両ＶＥｘの移動方向を判定できる。

図１０は、実施形態に係る車両ＶＥｘの挙動の判定を説明する図である。図１０は、左折中の車両ＶＥｘ内から車両ＶＥｘの前方を撮影した画像１５３が示されている。画像１５３には、交差点の横断歩道１５３ａや、街路樹１５３ｂ、車両１５３ｃなどが写っている。

比較部１３２は、画像１５３を複数の矩形状の領域１６０に区分する。比較部１３２は、画像１５３の各領域１６０の画素の輝度値の標準偏差を求める。比較部１３２は、標準偏差が所定値よりも小さい領域１６０を比較の対象から除外し、標準偏差が所定値以上の領域１６０を次のフレームの画像とテンプレートマッチングを行う。例えば、比較部１３２は、領域１６０を、次のフレームの画像の同じ位置の領域１６０と比較を行い、一致するか否か判定する。比較部１３２は、領域１６０の類似度を示す相関値を求め、相関値が閾値より大きい場合、一致すると判定する。比較部１３２は、比較の結果、一致する領域１６０については、テンプレートマッチングを終了する。一方、比較部１３２は、比較の結果、一致しない領域１６０については、次のフレームの画像の同じ位置の領域１６０を中心として周辺部分と比較を行い、一致する部分があるか否か判定する。比較部１３２は、周辺部分について、領域１６０の類似度を示す相関値を求め、相関値が閾値より大きい部分を一致する部分と判定する。比較部１３２は、一致する部分がある場合、一致する部分を、領域１６０についての次のフレームの画像での移動位置と特定する。一致の判定に用いる閾値は、変更してもよい。例えば、領域１６０を次のフレームの画像の同じ位置と比較する場合、閾値を高くすることで、高い精度での一致を判定できる。一方、領域１６０を次のフレームの周辺部分と比較する場合、閾値を低くすることで、移動位置を特定しやすくすることができる。図１０には、テンプレートマッチングの結果、一致する領域１６１が示されている。図１０では、車両ＶＥｘが左折中であり、画像に写る物体が全体的に右に移動するため、一致する領域１６１が少なく、画像１５３の右下の領域１６０が一致する領域１６１として示されている。また、図１０には、テンプレートマッチングの結果、領域１６０と一致する部分がある場合の次のフレームでの移動位置がマッチング領域１６３として示されている。例えば、図１０では、横断歩道１５３ａや車両１５３ｃの付近の領域１６０でマッチング領域１６３が特定されている。また、図１０には、比較の対象から除外された、又は、一致する部分が無かった領域１６２が示されている。

図１１は、実施形態に係る車両ＶＥｘの挙動の判定を説明する図である。図１１は、右折中の車両ＶＥｘ内から車両ＶＥｘの前方を撮影した画像１５４が示されている。画像１５４には、交差点の角に建つ建物１５４ａや、車両１５４ｂ、右折先の道路１５４ｃ、道路１５４ｃの脇に沿った線路１５４ｄが写っている。

比較部１３２は、画像１５４を複数の矩形状の領域１６０に区分する。比較部１３２は、画像１５４の各領域１６０の画素の輝度値の標準偏差を求める。比較部１３２は、標準偏差が所定値よりも小さい領域１６０を比較の対象から除外し、標準偏差が所定値以上の領域１６０を次のフレームの画像とテンプレートマッチングを行う。図１１には、テンプレートマッチングの結果、一致する領域１６１が示されている。図１１では、車両ＶＥｘが右折中であり、画像に写る物体が全体的に左に移動するため、一致する領域１６１が少なく、画像１５４の右下の領域１６０が一致する領域１６１として示されている。また、図１１には、テンプレートマッチングの結果、領域１６０と一致する部分がある場合の次のフレームでの移動位置がマッチング領域１６３として示されている。例えば、図１１では、建物１５４ａ付近の領域１６０でマッチング領域１６３が特定されている。また、図１１には、比較の対象から除外された、又は、一致する部分が無かった領域１６２が示されている。

判定部１３３は、比較部１３２の比較結果に基づいて、車両ＶＥｘの挙動を判定する。例えば、判定部１３３は、各領域１６０の移動の結果に基づいて車両ＶＥｘの移動方向を判定する。例えば、判定部１３３は、動画像のフレームの画像全体において、右側への移動する領域の数が所定の閾値以上、又は、所定の割合以上である場合、車両ＶＥｘが左折していると判定する。また、判定部１３３は、動画像のフレームの画像全体において、左側への移動する領域の数が所定の閾値以上、又は、所定の割合以上である場合、車両ＶＥｘが右折していると判定する。所定の閾値又は所定の割合は、車両ＶＥｘが右左折しているとみなせる値に定める。例えば、図１０は、動画像のフレームの画像全体において、右側への移動する領域１６０の数が２２個である。一方、図１１は、動画像のフレームの画像全体において、左側への移動する領域１６０の数が２４個である。例えば、閾値を１０～２０程度の値とすることで、判定部１３３は、図１０に示した画像１５３から車両ＶＥｘが左折していると判定でき、図１０に示した画像１５４から車両ＶＥｘが右折していないと判定できる。

ここで、図７～図９に示したように、動画像のフレームの画像の左側半分に位置する領域１６０は、直進や右折の場合、左側へ移動し、左折の場合、右側へ移動する。また、動画像のフレームの画像の右側半分に位置する領域１６０は、直進や左折の場合、右側へ移動し、右折の場合、左側へ移動する。

そこで、判定部１３３は、動画像のフレームの画像の左側半分に位置する領域１６０の右側への移動に基づいて右折を判定し、動画像のフレームの画像の右側半分に位置する領域１６０の左側への移動に基づいて左折を判定してもよい。例えば、判定部１３３は、動画像のフレームの画像の左側半分において、右側への移動する領域１６０の数が所定の閾値以上、又は、所定の割合以上である場合、車両ＶＥｘが左折していると判定する。また、判定部１３３は、動画像のフレームの画像の右側半分において、左側への移動する領域１６０の数が所定の閾値以上、又は、所定の割合以上である場合、車両ＶＥｘが右折していると判定する。所定の閾値又は所定の割合は、車両ＶＥｘが右左折しているとみなせる値に定める。もしくは、移動量のみに着目し、直進時よりも移動量が多い事により右左折を判定しても良い。

また、判定部１３３は、領域１６０の縦列ごとに移動の平均を求めて車両ＶＥｘの挙動を判定してもよい。例えば、判定部１３３は、領域１６０の縦列ごとに、平均の移動量及び移動方向を求める。判定部１３３は、領域１６０の縦列ごとの平均の移動量及び移動方向に基づいて、車両ＶＥｘの挙動を判定する。

例えば、図１０には、画像１５３の下側に、領域１６０の縦列ごとに、平均の移動量及び移動方向がバー１７０により示されている。

また、図１１には、画像１５４の下側に、領域１６０の縦列ごとに、平均の移動量及び移動方向がバー１７０により示されている。

判定部１３３は、動画像のフレームの画像全体において、移動方向が右側かつ平均の移動量が一定値以上となった縦列の数が所定の閾値以上、又は、所定の割合以上である場合、車両ＶＥｘが左折していると判定する。また、判定部１３３は、動画像のフレームの画像全体において、移動方向が左側かつ平均の移動量が一定値以上となった縦列の数が所定の閾値以上、又は、所定の割合以上である場合、車両ＶＥｘが右折していると判定する。所定の閾値又は所定の割合は、車両ＶＥｘが右左折しているとみなせる値に定める。例えば、閾値を１０～３０程度の値とすることで、判定部１３３は、図１０に示した画像１５３から車両ＶＥｘが左折していると判定でき、図１０に示した画像１５４から車両ＶＥｘが右折していないと判定できる。

また、判定部１３３は、動画像のフレームの画像の左側半分と右側半分でそれぞれ領域１６０の縦列ごとに移動量の平均を求めて車両ＶＥｘの挙動を判定してもよい。

例えば、図１０には、画像１５３の下側に、左折と判定された縦列の数と、右折と判定された縦列の数とが「Ｌ：８、Ｒ：０」として示されている。左折と判定された縦列の数は、画像１５３の右側半分において、移動方向が右側かつ平均の移動量が一定値以上となった縦列の数をカウントした値である。右折と判定された縦列の数は、画像１５３の左側半分において、移動方向が右側かつ平均の移動量が一定値以上となった縦列の数をカウントした値である。

また、図１１には、画像１５４の下側に、左折と判定された縦列の数と、右折と判定された縦列の数とが「Ｌ：０、Ｒ：８」として示されている。左折と判定された縦列の数は、画像１５４の右側半分において、移動方向が右側かつ平均の移動量が一定値以上となった縦列の数をカウントした値である。右折と判定された縦列の数は、画像１５４の左側半分において、移動方向が左側かつ平均の移動量が一定値以上となった縦列の数をカウントした値である。

判定部１３３は、動画像のフレームの画像の左側半分において、移動方向が右側かつ平均の移動量が一定値以上となった縦列の数が所定の閾値以上、又は、所定の割合以上である場合、車両ＶＥｘが左折していると判定する。また、判定部１３３は、動画像のフレームの画像の右側半分において、移動方向が左側かつ平均の移動量が一定値以上となった縦列の数が所定の閾値以上、又は、所定の割合以上である場合、車両ＶＥｘが右折していると判定する。所定の閾値又は所定の割合は、車両ＶＥｘが右左折しているとみなせる値に定める。例えば、閾値を５程度の値とすることで、判定部１３３は、図１０に示した画像１５３から車両ＶＥｘが左折していると判定でき、図１１に示した画像１５４から車両ＶＥｘが右折していないと判定できる。なお、判定部１３３は、左折と判定された縦列の数と右折と判定された縦列の数との差分から、右左折を判定してもよい。例えば、判定部１３３は、左折と判定された縦列の数から右折と判定された縦列の数を引いた差分の値が所定の閾値以上、又は、所定の割合以上である場合、車両ＶＥｘが左折していると判定してもよい。また、判定部１３３は、右折と判定された縦列の数から左折と判定された縦列の数を引いた差分の値が所定の閾値以上、又は、所定の割合以上である場合、車両ＶＥｘが右折していると判定してもよい。例えば、左折と判定された縦列の数を２とする。右折と判定された縦列の数を８とする。閾値を５とする。この場合、右折と判定された縦列の数から左折と判定された縦列の数を引いた差分の値は、６となる。判定部１３３は、差分の値である６が閾値の５以上であることから、右折と判定する。

なお、複数車線の道路において車両ＶＥｘと他の車両が同じ速度で並走している場合、動画像には、並走する他の車両が同様の位置に写り、一致する領域１６１の数が多くなるため、車両ＶＥｘが停止していると判定される場合がある。そこで、判定部１３３は、一致する領域１６１の数が所定の条件を満たすフレームが所定数連続した場合、車両ＶＥｘが停止した判定してもよい。例えば、判定部１３３は、一致する領域１６１の数が、所定の閾値以上、又は、比較の対象とした領域１６０の数の所定の割合以上であるフレームが、例えば、５フレーム連続した場合、車両ＶＥｘが停止した判定する。これにより、車両ＶＥｘと他の車両が一時的に同じ速度で並走した場合に車両ＶＥｘが停止したと判定されることを抑制でき、車両ＶＥｘの停止を精度よく判定できる。判定部１３３は、右折、左折についても、所定数連続したフレームで右折、左折と判定された場合、車両ＶＥｘが右折、左折したと判定してもよい。所定数は、可変としてもよく、小さな値とすることで短い時間で車両ＶＥｘの挙動を判定できる。

（格納部１３４について）
格納部１３４は、判定部１３３による判定結果を記憶する。例えば、格納部１３４は、判定部１３３により判定された車両ＶＥｘの挙動を、挙動が判定された動画像のフレームや撮影時刻に対応付けて、動画像データ１２１又は動画像データ１２１に関連付けられたデータに記憶する。なお、格納部１３４は、判定部１３３による判定結果を挙動が検出された地図の位置に対応付けて地図情報データベース１２３に記憶させてもよい。

（出力部１３５について）
出力部１３５は、各種の出力を行う。例えば、出力部１３５は、判定部１３３による判定結果に基づいて、各種の情報を車載装置１０に送信する。例えば、出力部１３５は、地図情報データベース１２３に記憶された一時停止が必要な箇所において、判定部１３３により停止との判定が得られない場合、警告を車載装置１０に送信する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、車両ＶＥｘ内から外部を撮影した動画像から車両ＶＥｘの挙動を求めることができる。例えば、情報処理装置１００は、動画像から車両ＶＥｘの停止や、右折、左折の挙動を求めることができる。例えば、情報処理装置１００は、ＧＰＳの位置情報では判別できないような一時停止などの車両ＶＥｘの瞬時の停止などの挙動を動画像から求めることができる。これにより、情報処理装置１００は、次のように利用することもできる。例えば、情報処理装置１００により、ドライブレコーダーなどの録画装置で撮影された動画像から車両ＶＥｘの挙動を求めることで、事故の検証を行うことができる。例えば、車両ＶＥｘが一時停止を行った否かを動画像から検証できる。また、情報処理装置１００により、動画像から車両ＶＥｘの挙動を求めることで、ドライバが安全運転を行っているかを評価でき、例えば、保険会社がテレマスティック保険などでドライバの運転の評価に利用できる。

〔３．処理手順〕
続いて、図１２を用いて、情報処理装置１００が実施する情報処理の手順について説明する。図１２は、車両の挙動を判定する車両挙動判定処理の手順を示すフローチャートである。

図１２の例によれば、取得部１３１は、車載装置１０から各種の情報を取得する（ステップＳ１０）。例えば、取得部１３１は、車載装置１０のカメラにより車両ＶＥｘ内から外部を撮影した動画像のデータを取得する。

比較部１３２は、取得部１３１により取得した動画像のフレームの画像を、画像の所定の領域ごとに、フレーム間で比較する（ステップＳ１１）。例えば、比較部１３２は、動画像のフレームの画像を複数の領域１６０を区分する。比較部１３２は、動画像のフレームの画像を領域１６０ごとに、フレーム間でテンプレートマッチングを行う。

判定部１３３は、比較部１３２の比較結果に基づいて、車両ＶＥｘの挙動を判定する（ステップＳ１２）。例えば、判定部１３３は、一致する領域１６１の数が所定の条件を満たした場合、車両ＶＥｘが停止していると判定する。また、判定部１３３は、動画像のフレームの画像の各領域１６０の移動の結果に基づいて車両ＶＥｘの移動方向を判定する。

格納部１３４は、判定部１３３による判定結果を記憶する（ステップＳ１３）。例えば、格納部１３４は、判定部１３３により判定された車両ＶＥｘの挙動を、挙動が判定された動画像のフレームや撮影時刻に対応付けて、動画像データ１２１又は動画像データ１２１に関連付けられたデータに記憶する。

出力部１３５は、判定部１３３による判定結果に基づいて、各種の情報を車載装置１０に送信する（ステップＳ１４）。例えば、出力部１３５は、地図情報データベース１２３に記憶された一時停止が必要な箇所において、判定部１３３により停止との判定が得られない場合、警告を車載装置１０に送信する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、車両ＶＥｘ内から外部を撮影した動画像から車両ＶＥｘの挙動を求めることができる。

なお、実施形態では、情報処理装置１００において、上述した車両挙動判定処理を行って、車両ＶＥｘ内から外部を撮影した動画像から車両ＶＥｘの挙動を判定する場合を説明した。しかし、これに限定されるものではない。車載装置１０が、上述した車両挙動判定処理を行って、車両ＶＥｘ内から外部を撮影した動画像から車両ＶＥｘの挙動を判定してもよい。

また、実施形態では、領域１６０の形状を矩形とした場合を例に説明した。しかし、これに限定されるものではない。領域１６０の形状は、矩形以外であってもよい。例えば、比較部１３２は、動画像のフレームの画像を正三角形や正六角形の形状に区分して領域１６０を正三角形や正六角形の形状としてもよい。また、例えば、比較部１３２は、動画像のフレームの画像を複数種類の多角形で区分して領域１６０を複数種類の多角形の形状としてもよい。また、比較部１３２は、動画像のフレームの画像に写る物体の輪郭を認識し、フレームの画像を物体の輪郭で領域１６０に区分してもよい。

また、実施形態では、車両ＶＥｘの移動方向として、右折及び左折を判定する場合を例に説明した。しかし、これに限定されるものではない。比較部１３２によるテンプレートマッチングによりマッチング領域１６３を特定することで、上下方向の移動も求めることができる。判定部１３３は、上下方向に対する車両ＶＥｘの挙動を判定してもよい。これにより、例えば、車両ＶＥｘが坂道を登っているかや、坂道を降っているかなどを判定することができる。

また、実施形態では、動画像を、車両ＶＥｘの前方に向けてカメラが配置され、車両ＶＥｘ内から車両ＶＥｘの前方を撮影したものと場合を例に説明した。しかし、これに限定されるものではない。動画像は、車両ＶＥｘ内から外部を撮影したものであればよい。例えば、動画像は、車両ＶＥｘの後方に向けてカメラが配置され、車両ＶＥｘ内から車両ＶＥｘの後方を撮影してものであってもよい。車両ＶＥｘ内から外部を撮影した動画像であれば、車両ＶＥｘの挙動として、車両ＶＥｘの停止を判定できる。また、車両ＶＥｘ内から車両ＶＥｘの前方又は後方又は側方を撮影した動画像であれば、車両ＶＥｘの挙動として、車両ＶＥｘの右左折などの移動方向を精度よく判定できる。

また、実施形態では、図４に示したように、注目領域１６０ａとした領域１６０について、注目領域１６０ａを中心として周辺の領域１６０の範囲をテンプレートマッチングの探索領域の範囲とした場合を例に説明した。しかし、これに限定されるものではない。比較部１３２は、車両ＶＥｘの速度に応じて探索領域の範囲を変えてもよい。例えば、比較部１３２は、車両ＶＥｘの速度が速いほど探索領域の範囲を左右に広げてもよい。

また、車両ＶＥｘ内から外部を撮影した場合、動画像には、車両ＶＥｘの一部が写る場合がある。例えば、車両ＶＥｘ内から車両ＶＥｘの前方を撮影する場合、動画像には、車両ＶＥｘのボンネットなどが写る場合がある。動画像に車両ＶＥｘの一部が写った場合、フレーム画像に写る車両ＶＥｘ部分の領域１６０は、同じ像となるため、テンプレートマッチングの結果、常に一致する領域１６１と判定される。そこで、情報処理装置１００は、常に一致する領域１６１を除外して、車両ＶＥｘの挙動を判定してもよい。例えば、判定部１３３は、複数の異なる挙動で常に領域１６１となっている領域１６０を除外して、車両ＶＥｘの挙動を判定してもよい。また、フレーム画像に写る車両ＶＥｘ部分が大きい場合、車両ＶＥｘの周囲が写る領域１６１が少なくなり、車両ＶＥｘの挙動の判定の精度が低下する場合がある。そこで、情報処理装置１００は、フレーム画像に写る車両ＶＥｘ部分が大きい場合、車載装置１０へ警告を出力してもよい。例えば、出力部１３５は、常に一致する領域１６１の数が許容値を超えた場合、カメラの画角の調整を促す警告を車載装置１０へ出力してもよい。または、対象となる矩形領域を無効とするようにしても良い。

〔４．まとめ〕
実施形態に係る情報処理装置１００は、取得部１３１と、比較部１３２と、判定部１３３とを備える。取得部１３１は、車両ＶＥｘ内から外部を撮影した動画像を取得する。比較部１３２は、取得部１３１により取得した動画像のフレームの画像を、画像の所定の領域１６０ごとに、フレーム間で比較する。判定部１３３は、比較部１３２の比較結果に基づいて、車両ＶＥｘの挙動を判定する。これにより、情報処理装置１００は、車両ＶＥｘ内から外部を撮影した動画像から車両ＶＥｘの挙動を求めることができる。

また、比較部１３２は、動画像のフレームの画像を領域１６０ごとに、次のフレームの画像の同じ位置の領域１６０とテンプレートマッチングを行う。判定部１３３は、一致する領域１６１の数に基づいて車両ＶＥｘの停止を判定する。また、判定部１３３は、一致する領域１６１の数が所定の条件を満たした場合、車両ＶＥｘが停止していると判定する。これにより、情報処理装置１００は、車両ＶＥｘ内から外部を撮影した動画像から車両ＶＥｘが停止したかを判定できる。

また、判定部１３３は、一致する領域１６１の数が所定の条件を満たすフレームが所定数連続した場合、車両ＶＥｘが停止した判定する。これにより、情報処理装置１００は、車両ＶＥｘが停止したかを精度よく判定できる。

また、比較部１３２は、フレームの画像の各領域１６０の画素の輝度値の標準偏差を求め、標準偏差が所定値よりも小さい領域１６０を比較の対象から除外する。これにより、情報処理装置１００は、フレーム間での同じ画像部分の領域１６０を精度よくマッチングできる。

また、比較部１３２は、動画像のフレームの画像を、領域１６０ごとに次のフレームの画像とテンプレートマッチングを行って、次のフレームの画像内での領域１６０ごとの移動位置を特定する。判定部１３３は、各領域１６０の移動の結果に基づいて車両ＶＥｘの移動方向を判定する。これにより、情報処理装置１００は、車両ＶＥｘ内から外部を撮影した動画像から車両ＶＥｘの移動方向を判定できる。

判定部１３３は、動画像のフレームの画像の左側半分に位置する領域１６０の右側への移動に基づいて右折を判定し、当該画像の右側半分に位置する領域１６０の左側への移動に基づいて左折を判定する。これにより、情報処理装置１００は、車両ＶＥｘ内から外部を撮影した動画像から車両ＶＥｘの右左折を精度良く判定できる。

〔５．ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る情報処理装置１００は、例えば、図１３に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図１３は、情報処理装置１００の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００またはＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、所定の通信網を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを所定の通信網を介して他の機器へ送信する。

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から所定の通信網を介してこれらのプログラムを取得してもよい。

〔６．その他〕
また、上記各実施形態において説明した処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

また、上記各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

１ 情報処理システム
１０ 車載装置
１００ 情報処理装置
１２０ 記憶部
１２１ 動画像データ
１２２ センサ情報データベース
１２３ 地図情報データベース
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 比較部
１３３ 判定部
１３４ 格納部
１３５ 出力部
１６０、１６１、１６２ 領域
１６３ マッチング領域
ＶＥｘ 車両

Claims (9)

1. 車両内から外部を撮影した動画像を取得する取得部と、
   前記取得部により取得した前記動画像のフレームの画像を、前記画像の所定の領域ごとに、フレーム間で比較する比較部と、
   前記比較部の比較結果に基づいて、前記車両の挙動を判定する判定部と、
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 前記比較部は、前記動画像のフレームの画像を前記領域ごとに、次のフレームの画像の同じ位置の領域と類似度判定を行い、
   前記判定部は、一致する領域の数または割合に基づいて前記車両の停止を判定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記判定部は、一致する領域の数または割合が所定の条件を満たした場合、車両が停止していると判定する
   ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記判定部は、一致する領域の数または割合が所定の条件を満たすフレームが所定数連続した場合、車両が停止した判定する
   ことを特徴とする請求項２又は３に記載の情報処理装置。
5. 前記比較部は、フレームの画像の各領域の画素の輝度値の標準偏差を求め、標準偏差が所定値よりも小さい領域を比較の対象から除外する
   ことを特徴とする請求項１～４の何れか１つに記載の情報処理装置。
6. 前記比較部は、前記動画像のフレームの画像を、前記領域ごとに次のフレームの画像とテンプレートマッチングを行って、次のフレームの画像内での前記領域ごとの移動位置を特定し、
   前記判定部は、各領域の移動の結果に基づいて前記車両の移動方向を判定する
   ことを特徴とする請求項１～５の何れか１つに記載の情報処理装置。
7. 前記判定部は、前記動画像のフレームの画像の左側半分に位置する領域の右側への移動に基づいて右折を判定し、当該画像の右側半分に位置する領域の左側への移動に基づいて左折を判定する
   ことを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
8. 情報処理装置が実行する車両挙動判定方法であって、
   車両内から外部を撮影した動画像を取得する取得工程と、
   取得した前記動画像のフレームの画像を、前記画像の所定の領域ごとに、フレーム間で比較する比較工程と、
   比較結果に基づいて、前記車両の挙動を判定する判定工程と、
   を含むことを特徴とする車両挙動判定方法。
9. 車両内から外部を撮影した動画像を取得する取得手順と、
   取得した前記動画像のフレームの画像を、前記画像の所定の領域ごとに、フレーム間で比較する比較手順と、
   比較結果に基づいて、前記車両の挙動を判定する判定手順と、
   を情報処理装置に実行させるための車両挙動判定プログラム。

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