JP2024005056A - 車載装置、データ収集装置、データ収集システムおよびデータ収集方法 - Google Patents

Abstract

【課題】交通安全施設の視認性の低下を精度良く判定することができる車載装置、データ収集装置、データ収集システムおよびデータ収集方法を提供する。【解決手段】実施形態の一態様に係る車載装置においては、コントローラを備える。コントローラは、車両の周辺が撮像された画像データを取得し、取得した画像データに基づいて、画像データにおける交通安全施設の位置と、当該交通安全施設の周辺に存在する植物の位置とを検出する。また、コントローラは、検出した植物の位置が交通安全施設の視認の障害となる障害位置であるか否かを判定する判定処理を実行する。【選択図】図１

Description

本発明は、車載装置、データ収集装置、データ収集システムおよびデータ収集方法に関する。

従来、信号機や道路標識などの交通安全施設が撮像された画像データに対して画像処理を施し、かかる交通安全施設を識別する技術が種々提案されている（例えば、特許文献１参照）。

特開２００７－２６５２９２号公報

ところで、上記した交通安全施設においては、周辺に存在する樹木や生垣などの植物が覆いかぶさり、交通安全施設の視認性が低下することがある。しかしながら、従来技術には、交通安全施設の視認性の低下を精度良く判定するという点で、改善の余地があった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、交通安全施設の視認性の低下を精度良く判定することができる車載装置、データ収集装置、データ収集システムおよびデータ収集方法を提供することを目的とする。

上記課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、車載装置において、コントローラを備える。前記コントローラは、車両の周辺が撮像された画像データを取得し、取得した前記画像データに基づいて、前記画像データにおける交通安全施設の位置と、当該交通安全施設の周辺に存在する植物の位置とを検出する。また、前記コントローラは、検出した前記植物の位置が前記交通安全施設の視認の障害となる障害位置であるか否かを判定する判定処理を実行する。

本発明によれば、交通安全施設の視認性の低下を精度良く判定することができる。

図１は、実施形態に係るデータ収集システムの概要を示す図である。 図２は、実施形態に係るデータ収集システムの構成例を示すブロック図である。 図３は、車載装置の構成例を示すブロック図である。 図４は、対象物情報の一例を示す図である。 図５は、画像データにおける交通安全施設等の位置の検出を説明する図である。 図６は、データ収集装置の構成例を示すブロック図である。 図７は、収集情報の一例を示す図である。 図８は、傾向情報の一例を示す図である。 図９は、傾向情報の通知が行われた管理者端末装置のディスプレイを示す図である。 図１０は、実施形態に係る車載装置が実行する処理手順を示すフローチャートである。 図１１は、実施形態に係るデータ収集装置が実行する処理手順を示すフローチャートである。

以下、添付図面を参照して、本願の開示する車載装置、データ収集装置、データ収集システムおよびデータ収集方法の実施形態を詳細に説明する。なお、以下に示す実施形態によりこの発明が限定されるものではない。

＜データ収集システムの概要＞
まず、実施形態に係るデータ収集システムの概要について、図１を用いて説明する。図１は、実施形態に係るデータ収集システムの概要を示す図である。

図１に示すように、実施形態に係るデータ収集システム１は、車両Ｖ－１，Ｖ－２…にそれぞれ搭載された車載装置１０－１，１０－２…と、データ収集装置１００とを含む。なお、以下では、車両全般を指す場合には「車両Ｖ」と、また、車載装置全般を指す場合には「車載装置１０」と、それぞれ記載する。

車載装置１０は、例えばカメラ、ＧＰＳ（Global Positioning System）センサといった各種センサ、記憶デバイス、マイクロコンピュータなどを有する装置であって、データ収集装置１００と通信可能に接続される。

上記したカメラは、例えば車両Ｖの周辺を撮像して画像データを出力する。画像データは、動画データであるが、これに限られず、静止画データなどであってもよい。ＧＰＳセンサは、車両Ｖの位置を検出する。車載装置１０としては、ドライブレコーダを用いることができるが、これに限定されるものではない。

データ収集装置１００は、例えばインターネットや携帯電話回線網等のネットワークＮ（図２参照）を介したクラウドサービスを提供するクラウドサーバとして構成され、各種の処理を実行する。なお、データ収集装置１００は、複数のサーバを用いて分散処理を行う構成であってもよい。

ところで、車両Ｖが走行する道路沿いには、交通安全施設が設置される。交通安全施設としては、例えば信号機や道路標識、交通情報板などがある。なお、図１では、信号機Ａを交通安全施設の一例として示している。

また、信号機Ａなどの交通安全施設の周辺には、樹木や生垣などの植物Ｂが存在する場合がある。かかる植物Ｂは、例えば生長によって信号機Ａの信号灯部分に覆いかぶさってしまい、信号機Ａの視認性（可視性）が低下することがある。

そこで、本実施形態に係る車載装置１０にあっては、交通安全施設（ここでは信号機Ａ）の視認性の低下を精度良く判定することができるようにした。

具体的に説明すると、車載装置１０（正確には車載装置１０－１）は、カメラを用いて車両Ｖの周辺を撮像し、車両Ｖの周辺が撮像された画像データを取得する（ステップＳ１）。次いで、車載装置１０は、取得した画像データに基づいて、画像データ内における植物Ｂの位置が信号機Ａの視認の障害となる障害位置であるか否かを判定する判定処理を実行する（ステップＳ２）。

具体的には、車載装置１０は、画像データにおける信号機Ａの位置と、植物Ｂの位置とを検出する。そして、車載装置１０は、画像データ内において植物Ｂの位置が信号機Ａの位置と重複する、あるいは隣接するような場合、植物Ｂの位置が障害位置であると判定する。すなわち、車載装置１０は、植物Ｂの位置が障害位置であるため、交通安全施設（ここでは信号機Ａ）の視認性が低下している、あるいは視認性が低下する可能性があると判定することができる。

一方、車載装置１０は、画像データ内において植物Ｂの位置が信号機Ａの位置と重複せず、また所定距離以上離間しているような場合、植物Ｂの位置は障害位置ではないと判定する。すなわち、車載装置１０は、植物Ｂの位置が障害位置ではないため、交通安全施設（ここでは信号機Ａ）の視認性が低下していない、あるいは視認性が低下する可能性がないと判定することができる。

なお、上記した所定距離は、例えば植物Ｂの位置と信号機Ａの位置とが隣接していないと推定される値に設定されるが、これに限定されるものではない。また、植物Ｂの位置が障害位置であるか否かを判定については、図３および図５などを参照して後述する。

このように、本実施形態に係る車載装置１０にあっては、車両Ｖの周辺が撮像された画像データにおける交通安全施設（信号機Ａ）の位置と植物Ｂの位置とを検出し、検出した植物Ｂの位置が障害位置であるか否かを判定する判定処理を実行するようにした。

これにより、本実施形態にあっては、判定処理の判定結果により、交通安全施設（ここでは信号機Ａ）の視認性の低下を精度良く判定することができる。

また、信号機Ａの視認性が低下した場合、植物Ｂの剪定作業などの対策を行って信号機Ａの視認性を改善する必要がある。そこで、本実施形態にあっては、植物Ｂが信号機Ａの視認性に与える影響の傾向を分析するようにした。そして、本実施形態にあっては、分析結果である傾向情報を、交通安全施設の管理者に通知することで、視認性が悪化する傾向にある地点の植物Ｂに対して優先的に剪定作業などの対策が行えるようにした。

具体的に説明すると、車載装置１０は、判定処理において植物Ｂの位置が障害位置であると判定された場合、判定処理に用いられた画像データ、および、画像データが撮像された撮像位置Ｘを示す撮像位置情報などをデータ収集装置１００へ送信する（ステップＳ３）。なお、車載装置１０は、画像データが撮像された時間帯を示す撮像時間帯情報をデータ収集装置１００へ送信してもよい。

データ収集装置１００は、車載装置１０から画像データなどを収集すると、対象となる車両Ｖから画像データ等を収集するための収集条件を設定する。収集条件には、画像データが撮像された撮像位置Ｘ、撮像時間帯、収集の時間間隔（例えば１日毎）などの情報が設定されるが、これに限定されるものではない。

そして、データ収集装置１００は、設定した収集条件を配信対象となる車両Ｖの車載装置１０に対して配信する（ステップＳ４）。配信対象は、例えば撮像位置Ｘを含む都道府県に車両登録されている車両Ｖ、走行履歴などから撮像位置Ｘを比較的多く通過すると推定される車両Ｖ、ナビゲーション装置の経路情報から撮像位置Ｘを通過すると推定される車両Ｖなどの車載装置１０であるが、これらは例示であって限定されるものではない。なお、図１では、車両Ｖ－２の車載装置１０－２が配信対象である例を示している。

そして、車載装置１０－２は、車両Ｖ－２が、上記した収集条件の撮像位置Ｘを通過するとき、カメラで信号機Ａおよび植物Ｂを撮像し、信号機Ａおよび植物Ｂを含む経過画像データを取得する（ステップＳ５）。

上記した経過画像データは、車載装置１０－１のカメラによって画像データが撮像された時点から時間経過したときに撮像された画像データである。詳しくは、経過画像データは、車両Ｖが過去に画像データ（ここではステップＳ１の画像データ）を撮像した時点から時間経過した画像データであって、交通安全施設（ここでは信号機Ａ）および植物Ｂを含む画像データである。なお、図１では、過去に画像データを撮像する車両（車両Ｖ－１）と経過画像データを撮像する車両（車両Ｖ－２）とが異なる車両である例を示したが、これに限定されるものではなく、同じ車両であってもよい。

次いで、車載装置１０－２は、取得した経過画像データをデータ収集装置１００へ送信する（ステップＳ６）。

次いで、データ収集装置１００は、収集した画像データおよび経過画像データに基づいて、植物Ｂが信号機Ａの視認性に与える影響の傾向を示す傾向情報を生成する（ステップＳ７）。

例えば、データ収集装置１００は、画像データと経過画像データとを比較し、画像データあるいは経過画像データ内において植物Ｂの位置と信号機Ａの位置とが重複する面積が時間経過に伴って増大しているような場合、信号機Ａの視認性が悪化する傾向にあることを示す傾向情報を生成する。具体的には、データ収集装置１００は、当該植物Ｂに対して剪定作業などの対策を行う優先度を示す対策優先度が高く設定された傾向情報を生成する。

次いで、データ収集装置１００は、生成した傾向情報を交通安全施設の管理者に通知する（ステップＳ８）。なお、データ収集装置１００は、傾向情報等に基づいて、視認性が低下していると判定された交通安全施設の位置を対策優先度とともにマップ化して管理者に通知するが、これについては図９を参照して後述する。

そして、管理者は、通知された傾向情報を元に、例えば視認性が低下していると判定された交通安全施設付近の植物Ｂであって、対策優先度が高く設定された植物Ｂに対して優先的に剪定作業などの対策を行うことができる。これにより、本実施形態にあっては、視認性が低下していると判定された交通安全施設が複数ある場合であっても、交通安全施設の視認性を効率よく改善していくことが可能になる。

＜データ収集システムの全体構成＞
図２は、実施形態に係るデータ収集システム１の構成例を示すブロック図である。なお、図２等のブロック図では、実施形態の特徴を説明するために必要な構成要素のみを表しており、一般的な構成要素についての記載を省略している。

換言すれば、図２等のブロック図に図示される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。例えば、各ブロックの分散・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可能である。

また、図２以降の説明では、既に説明済みの構成要素については、説明を簡略するか、省略する場合がある。

図２に示すように、実施形態に係るデータ収集システム１は、上記した車載装置１０と、データ収集装置１００と、管理者端末装置２００とを含み、各装置は互いに通信ネットワークＮを介して通信可能に接続される。なお、図２では、図示の簡略化のため、車載装置１０を１つ示しているが、複数であってもよい。

管理者端末装置２００は、交通安全施設を管理する管理者によって利用される装置である。管理者端末装置２００としては、例えばＰＣ（Personal Computer）、スマートフォンやタブレット端末などを用いることができるが、これに限定されるものではない。

＜車載装置＞
次いで、車載装置１０の構成について図３を参照して説明する。図３は、車載装置１０の構成例を示すブロック図である。図３に示すように、車載装置１０は、通信部１１と、カメラ１２と、ＧＰＳセンサ１３と、車載コントローラ（制御部）２０と、記憶部３０とを備える。

通信部１１は、通信ネットワークＮに双方向通信可能に接続する通信インターフェイスであり、データ収集装置１００や管理者端末装置２００などとの間で情報の送受信を行う。

カメラ１２は、車両Ｖの周辺（例えば前方や後方、左右方向など）を撮像し、撮像された画像データを車載コントローラ２０へ出力する。ＧＰＳセンサ１３は、車両Ｖの位置を検出し、検出した車両Ｖの位置を示す位置情報を車載コントローラ２０へ出力する。

記憶部３０は、例えば、不揮発性メモリやデータフラッシュ、ハードディスクドライブといった記憶デバイスで構成される記憶部である。かかる記憶部３０には、画像データ３１、検出モデル３２、対象物情報３３、収集条件情報３４、経過画像データ３５および各種プログラムなどが記憶される。

画像データ３１は、車両Ｖの周辺が撮像された画像データである。検出モデル３２は、画像データ内における交通安全施設の位置や、植物の位置などを検出するためのモデルである。言い換えると、検出モデル３２は、画像データ内における交通安全施設が撮像されている領域や、植物が撮像されている領域を抽出して検出するためのモデルである。

検出モデル３２は、例えば、ディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ：Deep Neural Network）等の機械学習のアルゴリズムにより学習を行うことで得られる。検出モデル３２は、例えば、教師あり学習により得られてよい。検出モデル３２は、ＨＯＧ（Histogram Of Gradient）特徴量を利用したＳＶＭ（Support Vector Machine）等の機械学習のアルゴリズムを用いる構成であってもよい。また、車載装置１０は、機械学習を行った検出モデルを用いることなく、例えば、テンプレートマッチング等を用いて交通安全施設や植物の位置を検出する構成であってもよい。

対象物情報３３は、分析対象となる対象物に関する情報であり、具体的には、上記した植物が交通安全施設の視認性に与える影響の傾向を分析する処理の分析対象となる対象物に関する情報である。詳しくは、対象物情報３３には、植物の位置が障害位置であるため、視認性が低下している、あるいは視認性が低下する可能性があると判定された交通安全施設に関する情報が含まれる。

ここで、図４を用いて対象物情報３３について説明する。図４は、対象物情報３３の一例を示す図である。図４に示すように、対象物情報３３には、「対象物情報ＩＤ」、「画像データ」、「撮像位置」、「撮像時間帯」および「交通安全施設の種類」等の項目が含まれ、各項目のデータは互いに関連付けられている（紐付けられている）。

「対象物情報ＩＤ」は、対象物情報を識別する識別情報である。「画像データ」は、植物の位置が障害位置であると判定された判定処理に用いられた画像データである。なお、図４に示す例では、便宜上、「画像データ」を「Ｄ１」といったように抽象的な記載とするが、「Ｄ１」には具体的な情報が記憶されるものとする。以下、他の情報についても抽象的に記載する場合がある。

「撮像位置」は、対応する画像データが撮像された撮像位置を示す撮像位置情報である。「撮像時間帯」は、対応する画像データが撮像された時間帯を示す撮像時間帯情報である。「撮像時間帯」には、例えば９時～９時３０分などの情報が含まれる。なお、「撮像時間帯」には、対応する画像データが撮像された時刻（例えば９時）などの撮像時刻情報が含まれてもよい。

「交通安全施設の種類」は、対応する画像データにおいて検出された交通安全施設の種類を示す情報である。「交通安全施設の種類」には、例えば信号機、道路標識、交通情報板などを示す情報が含まれる。

図４に示す例では、対象物情報ＩＤ「Ｃ１」で識別される対象物情報は、画像データが「Ｄ１」、撮像位置が「Ｅ１」、撮像時間帯が「Ｆ１」、交通安全施設の種類が「Ｇ１」であることを示している。

図３の説明に戻ると、収集条件情報３４は、例えば視認性が低下している、あるいは視認性が低下する可能性があると判定された交通安全施設についての画像データ（詳しくは経過画像データ）等を収集するための収集条件を示す情報である。収集条件情報３４には、上記したように、植物の位置が障害位置であると判定された判定処理に用いられた画像データが撮像された撮像位置Ｘ（図１参照）、撮像時間帯、収集の時間間隔などの情報が設定される。なお、収集条件情報３４の撮像時間帯には、判定処理に用いられた画像データが撮像された撮像時刻情報が含まれてもよい。

経過画像データ３５は、上記した撮像位置Ｘ（図１参照）を通過するときに撮像された、交通安全施設および植物を含む経過画像データである。詳しくは、経過画像データ３５は、車両Ｖが過去に画像データ（判定処理に用いられた画像データ）を撮像した時点から時間経過した経過画像データであって、交通安全施設および植物を含む画像データである。

車載コントローラ２０は、取得部２１と、検出部２２と、判定部２３と、アップロード部２４と、受付部２５とを備え、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ハードディスクドライブ、入出力ポートなどを有するコンピュータや各種の回路を含む。コンピュータのＣＰＵは、例えば、ＲＯＭに記憶されたプログラムを読み出して実行することによって、車載コントローラ２０の取得部２１、検出部２２、判定部２３、アップロード部２４および受付部２５として機能する。なお、車載コントローラ２０は、コントローラの一例である。

また、車載コントローラ２０の取得部２１、検出部２２、判定部２３、アップロード部２４および受付部２５の少なくともいずれか一部または全部をＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアで構成することもできる。

取得部２１は、カメラ１２から車両Ｖの周辺が撮像された画像データを取得し、取得したデータを記憶部３０に画像データ３１として記憶させる。このとき、取得部２１は、ＧＰＳセンサ１３から車両Ｖの位置を検出し、検出した位置情報を画像データ３１の撮像位置情報として画像データ３１に対応付けて記憶させる。また、取得部２１は、画像データを撮像した時間帯を撮像時間帯情報として画像データ３１に対応付けて記憶させる。

検出部２２は、取得した画像データに基づいて、画像データにおける交通安全施設の位置と、当該交通安全施設の周辺に存在する植物の位置とを検出する。この画像データにおける交通安全施設および植物の位置の検出について、図５を参照して説明する。図５は、画像データにおける交通安全施設および植物の位置の検出を説明する図である。なお、図５は、車両Ｖの周辺が撮像された画像データ３１の一部を示している。

図５に示すように、検出部２２は、上記した検出モデル３２（図３参照）を用いて、画像データ３１内において交通安全施設（ここでは信号機Ａ）が撮像された領域Ｈａと、植物Ｂが撮像された領域Ｈｂとを抽出する。そして、検出部２２は、領域Ｈａを交通安全施設の位置Ｈａ、領域Ｈｂを植物Ｂの位置Ｈｂとして検出する。また、検出部２２は、交通安全施設の種類（ここでは信号機Ａ）を検出する。

検出部２２は、検出された交通安全施設の位置Ｈａ、植物Ｂの位置Ｈｂおよび交通安全施設の種類の情報を判定部２３へ出力する。

判定部２３は、検出した植物Ｂの位置Ｈｂが交通安全施設の視認の障害となる障害位置であるか否かを判定する判定処理を実行する。具体的には、判定部２３は、画像データ３１内において植物Ｂの位置Ｈｂが交通安全施設（信号機Ａ）の位置Ｈａと重複する、あるいは隣接するような場合、植物Ｂの位置が障害位置であると判定する。なお、図５の例では、画像データ３１内において植物Ｂの位置Ｈｂが交通安全施設の位置Ｈａと一部重複しているため、判定部２３は、植物Ｂの位置が障害位置であると判定する。

従って、判定部２３においては、植物Ｂの位置Ｈｂが障害位置であるため、交通安全施設（ここでは信号機Ａ）の視認性が低下している、あるいは視認性が低下する可能性があると判定することができる。

このように、本実施形態に係る判定部２３にあっては、画像データ３１における交通安全施設（信号機Ａ）の位置Ｈａと植物Ｂの位置Ｈｂとを検出し、検出した植物Ｂの位置Ｈｂが障害位置であるか否かを判定する判定処理を実行するようにしたので、交通安全施設（ここでは信号機Ａ）の視認性の低下を精度良く判定することができる。

図３の説明を続けると、判定部２３は、視認性が低下している、あるいは視認性が低下する可能性があると判定された交通安全施設を、交通安全施設の視認性に与える影響の傾向を分析する処理の分析対象とする。すなわち、判定部２３は、かかる交通安全施設についての対象物情報３３（図４参照）を生成する。詳しくは、判定部２３は、判定処理に用いられた画像データや、画像データの撮像位置情報、撮像時間帯情報、交通安全施設の種類を示す情報などを含む対象物情報３３を生成する。

アップロード部２４は、対象物情報３３をデータ収集装置１００へアップロードする。すなわち、アップロード部２４は、判定部２３による判定処理において植物の位置が障害位置であると判定された場合、判定処理に用いられた画像データや、画像データが撮像された撮像位置を示す撮像位置情報などをデータ収集装置１００へアップロードする（送信する）。

これにより、データ収集装置１００において、画像データや撮像位置情報などに基づいて、交通安全施設の視認性に与える影響の傾向を分析する分析処理を効率よく行うことが可能になる。

なお、アップロード部２４は、データ収集装置１００において既に分析処理が行われている交通安全施設については、対象物情報３３をデータ収集装置１００へアップロードしないようにする、言い換えると、対象物情報３３のデータ収集装置１００へのアップロード（送信）を禁止する。

具体的には、車載装置１０には、データ収集装置１００において分析処理が行われている交通安全施設の位置情報（別言すれば、交通安全施設を撮像した画像データの撮像位置情報）が、上記した収集条件情報としてデータ収集装置１００から配信されている。

従って、アップロード部２４は、今回の判定処理に用いられた画像データの撮像位置が収集条件情報に含まれる撮像位置（すなわち、分析処理が既に行われている交通安全施設の位置）である場合、対象物情報３３のデータ収集装置１００へのアップロードを禁止する。言い換えると、アップロード部２４は、今回の判定処理に用いられた画像データの撮像位置が、データ収集装置１００に既に送信された撮像位置情報に含まれる撮像位置と同じである場合、今回の判定処理に用いられた画像データおよび当該画像データの撮像位置情報などのデータ収集装置１００へのアップロード（送信）を禁止する。

これにより、本実施形態にあっては、不要な情報（ここでは、データ収集装置１００において既に分析処理が行われている交通安全施設に関する情報など）をデータ収集装置１００へアップロード（送信）することを抑制することができる。

受付部２５は、データ収集装置１００から分析処理に利用するデータの収集指示を受け付ける。そして、受付部２５は、収集指示に応じて経過画像データなどを取得し、取得した経過画像データなどをデータ収集装置１００へ送信（アップロード）する。

詳しくは、受付部２５は、データ収集装置１００から配信される収集条件を受け付け、記憶部３０に収集条件情報３４として記憶させる。受付部２５は、収集条件が満たされるタイミングで、経過画像データなどを取得する。具体的には、受付部２５は、現在の時刻が収集条件の撮像時間帯に含まれるとともに、収集の時間間隔に該当し、また、車両Ｖが収集条件の撮像位置を通過するとき、カメラ１２で交通安全施設および植物を撮像し、交通安全施設および植物を含む経過画像データを取得する。また、受付部２５は、取得したデータを記憶部３０に経過画像データ３５として記憶させる。

そして、受付部２５は、経過画像データなどをデータ収集装置１００へアップロード（送信）する。なお、かかるアップロード処理は、アップロード部２４によって行われてもよい。

これにより、データ収集装置１００においては、分析処理の対象となっている交通安全施設および植物を含む経過画像データを効率よく収集することが可能になる。

なお、受付部２５は、データ収集装置１００からアップロード指示を受け付けた場合に、経過画像データなどをデータ収集装置１００へアップロードするようにしてもよい。これにより、データ収集装置１００においては、分析処理の対象となっている交通安全施設および植物を含む経過画像データをより一層効率よく収集することが可能になる。

詳説すると、データ収集装置１００は、上記したように、収集条件を配信対象となる車両Ｖの車載装置１０に対して配信することから、収集条件が複数の車載装置１０に配信される場合がある。かかる場合、車載装置１０と、他車両に搭載された他車載装置（図示せず）との両方において、経過画像データが取得されることがある。

このとき、例えばデータ収集装置１００における分析処理に必要な経過画像データが１つである場合、データ収集装置１００は、車載装置１０および他車載装置のいずれか一方から経過画像データを収集すればよい。

そこで、本実施形態に係る車載装置１０は、取得した経過画像データが、データ収集装置１００によって設定された収集条件を満たす場合に、当該経過画像データをデータ収集装置１００へアップロードするようにした。

詳しくは、車載装置１０の受付部２５は、経過画像データを取得すると、まず、取得した経過画像データの撮像時刻情報および撮像位置情報をデータ収集装置１００へアップロードする。同様に、他車載装置も、自身で取得した経過画像データの撮像時刻情報および撮像位置情報をデータ収集装置１００へアップロードする。

そして、データ収集装置１００では、収集条件に撮像時刻情報（例えば９時）が含まれる場合、撮像時刻が、収集条件における撮像時刻情報に近い経過画像データを、収集条件を満たすデータ、言い換えると、複数の経過画像データの中で収集条件を最も満たすデータとして選択する。データ収集装置１００は、選択した経過画像データを有する車載装置１０（または他車載装置）に対して、経過画像データのアップロード指示を送信する。

車載装置１０の受付部２５は、データ収集装置１００からアップロード指示を受け付けた場合に、言い換えると、自身で取得した経過画像データが、データ収集装置１００によって設定された収集条件を満たす場合に、当該経過画像データをデータ収集装置１００へアップロードする。

なお、受付部２５は、アップロード指示を受け付けない場合、経過画像データをデータ収集装置１００へアップロードしない。すなわち、他車載装置が、アップロード指示を受け付け、他車載装置で取得した経過画像データをデータ収集装置１００へアップロードする。

これにより、データ収集装置１００においては、分析処理の対象となっている交通安全施設および植物を含む経過画像データのうち、必要な経過画像データをより一層効率よく収集することが可能になる。

また、本実施形態にあっては、分析処理に不要な情報（ここでは、アップロード指示がない経過画像データ）をデータ収集装置１００へアップロードすることを抑制することができ、通信負荷を低減させることができる。

＜データ収集装置＞
次に、データ収集装置１００の構成について図６を参照して説明する。図６は、データ収集装置１００の構成例を示すブロック図である。図６に示すように、データ収集装置１００は、通信部１０１と、コントローラ（制御部）１１０と、記憶部１２０とを備える。

通信部１０１は、通信ネットワークＮに双方向通信可能に接続する通信インターフェイスであり、車載装置１０や管理者端末装置２００などとの間で情報の送受信を行う。

記憶部１２０は、例えば、不揮発性メモリやデータフラッシュ、ハードディスクドライブといった記憶デバイスで構成される記憶部である。かかる記憶部１２０には、地図情報１２１、収集情報１２２、車両管理情報１２３、傾向情報１２４および各種プログラムなどが記憶される。

地図情報１２１は、車両Ｖが走行する道路の地図を示す情報である。なお、地図情報１２１には、交通安全施設の位置を示す施設位置情報が含まれてもよい。

収集情報１２２は、後述する収集部１１１によって車載装置１０や他車載装置（図示せず）などから収集された情報である。ここで、図７を用いて収集情報１２２について説明する。

図７は、収集情報１２２の一例を示す図である。図７に示すように、収集情報１２２には、「収集情報ＩＤ」、「画像データ」、「撮像位置」、「撮像時間帯」、「交通安全施設の種類」および「経過画像データ」等の項目が含まれ、各項目のデータは互いに関連付けられている（紐付けられている）。

「収集情報ＩＤ」は、収集情報を識別する識別情報である。「画像データ」は、車載装置１０から収集した画像データであり、詳しくは、車載装置１０において植物の位置が障害位置であると判定された判定処理に用いられた画像データである。

「撮像位置」、「撮像時間帯」、「交通安全施設の種類」は、対象物情報３３（図４参照）と同様であるため、ここでの説明は省略する。

「経過画像データ」は、車載装置１０や他車載装置から収集した経過画像データである。「経過画像データ」には、収集条件を満たした経過画像データが１つまたは２つ以上含まれる。

図７に示す例では、収集情報ＩＤ「Ｊ１」で識別される収集情報は、画像データが「Ｄ１」、撮像位置が「Ｅ１」、撮像時間帯が「Ｆ１」、交通安全施設の種類が「Ｇ１」、経過画像データが「Ｋ１」であることを示している。

図６の説明に戻ると、車両管理情報１２３は、車両Ｖの管理に関する情報である。車両管理情報１２３には、例えば車両Ｖの現在位置情報、走行中あるいは駐車中などの運転状況情報、車両登録されている都道府県などの車両登録情報、走行履歴情報、ナビゲーション装置の経路情報などが含まれる。なお、車両管理情報１２３には、上記した現在位置情報等のうちの一部が含まれてもよいし、現在位置情報等に加えてあるいは代えて、車両Ｖの管理に関するその他の情報が含まれてもよい。

傾向情報１２４は、植物が交通安全施設の視認性に与える影響の傾向を示す情報である。具体的には、傾向情報１２４は、植物が交通安全施設の視認性に与える影響の傾向を分析する処理の結果などを含む情報である。

ここで、図８を用いて傾向情報１２４について説明する。図８は、傾向情報１２４の一例を示す図である。図８に示すように、傾向情報１２４には、「傾向情報ＩＤ」、「交通安全施設の位置」、「交通安全施設の種類」、「傾向」および「対策優先度」等の項目が含まれ、各項目のデータは互いに関連付けられている（紐付けられている）。

「傾向情報ＩＤ」は、傾向情報を識別する識別情報である。「交通安全施設の位置」は、視認性に与える影響の傾向を分析する処理の対象となっている交通安全施設の位置を示す情報である。言い換えると、「交通安全施設の位置」は、視認性が低下していると判定された交通安全施設の位置を示す情報である。従って、「交通安全施設の位置」は、植物の位置が障害位置であると判定された判定処理に用いられた画像データが撮像された撮像位置を示す情報でもある。

「交通安全施設の種類」は、対応する交通安全施設の種類を示す情報（例えば信号機、道路標識など）である。

「傾向」は、植物が交通安全施設の視認性に与える影響の傾向を示す情報である。例えば、「傾向」は、後述する分析部１１３によって画像データと経過画像データとが比較され、画像データあるいは経過画像データ内において植物Ｂの位置Ｈｂ（図５参照）と交通安全施設（信号機Ａ）の位置Ｈａとが重複する面積Ｐ（図５の斜線部分）が時間経過に伴って増大しているような場合、「傾向」は、交通安全施設の視認性が悪化する傾向にあることを示す情報となる。

なお、「傾向」は、上記した重複する面積Ｐに変化がない場合に「変化なし」、重複する面積Ｐが減少した場合に「改善」などを示す情報となる。

「対策優先度」は、植物に対して剪定作業などの対策を行う優先度を示す情報である。「対策優先度」は、後述する分析部１１３によって例えば「高」、「中」、「低」など優先度が段階的に設定される。

図８に示す例では、傾向情報ＩＤ「Ｍ１」で識別される傾向情報は、交通安全施設の位置が「Ｅ１」、交通安全施設の種類が「Ｇ１」、傾向が「悪化」、対策優先度が「高」であることを示している。

図６の説明に戻ると、コントローラ１１０は、収集部１１１と、指示部１１２と、分析部１１３と、通知部１１４とを備え、例えば、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ハードディスクドライブ、入出力ポートなどを有するコンピュータや各種の回路を含む。コンピュータのＣＰＵは、例えば、ＲＯＭに記憶されたプログラムを読み出して実行することによって、コントローラ１１０の収集部１１１、指示部１１２、分析部１１３および通知部１１４として機能する。

また、コントローラ１１０の収集部１１１、指示部１１２、分析部１１３および通知部１１４との少なくともいずれか一部または全部をＡＳＩＣやＦＰＧＡ等のハードウェアで構成することもできる。

収集部１１１は、車載装置１０や他車載装置（図示せず）などから各種の情報を収集する。例えば、収集部１１１は、車載装置１０から車両Ｖの周辺が撮像された画像データを収集する。なお、かかる画像データは、上記したように、車載装置１０において、画像データに含まれる植物の位置が交通安全施設の視認の障害となる障害位置であると判定された場合に収集される。

また、収集部１１１は、車載装置１０から、画像データの撮像位置情報、撮像時間帯情報、交通安全施設の種類を示す情報などを収集する。そして、収集部１１１は、収集した情報を記憶部１２０に収集情報１２２として記憶させる。

また、収集部１１１は、後述する指示部１１２によって配信された収集条件を満たす経過画像データを車載装置１０から収集する。そして、収集部１１１は、収集した経過画像データを記憶部１２０に収集情報１２２として記憶させる。

指示部１１２は、収集部１１１によって車載装置１０から画像データなどが収集されると、経過画像データ等を収集するための収集条件を設定する。収集条件には、画像データが撮像された撮像位置、撮像時間帯、収集の時間間隔などの情報が設定される。

そして、指示部１１２は、設定した収集条件を配信対象となる車両Ｖの車載装置１０に対して配信する。配信対象となる車載装置１０は、車両管理情報１２３などに基づいて設定される。配信対象は、上記したように、画像データが撮像された撮像位置を含む都道府県に車両登録されている車両Ｖの車載装置１０などであるが、これに限定されるものではない。

また、指示部１１２は、車載装置１０から経過画像データの撮像時刻情報および撮像位置情報が複数収集された場合、上記したように、複数の経過画像データの中で収集条件を最も満たす経過画像データを選択する。そして、指示部１１２は、選択した経過画像データを有する車載装置１０に対して、経過画像データのアップロード指示を送信し、よって当該経過画像データが収集される。

分析部１１３は、収集した画像データおよび経過画像データに基づいて、植物が交通安全施設の視認性に与える影響の傾向を示す傾向情報１２４（図８参照）を生成する。例えば、分析部１１３は、画像データおよび経過画像データを分析し、画像データおよび経過画像データ内において植物Ｂの位置Ｈｂ（図５参照）と交通安全施設（信号機Ａ）の位置Ｈａとが重複する面積Ｐを算出する。面積Ｐは、交通安全施設において視認性が欠落している面積であるともいえる。

そして、分析部１１３は、算出した面積Ｐなどに基づいて傾向情報を生成する。一例として、分析部１１３は、面積Ｐが時間経過に伴って増大しているような場合、傾向情報１２４の「傾向」を、交通安全施設の視認性が悪化する傾向にあることを示す「悪化」に設定する。

また、分析部１１３は、面積Ｐに基づいて傾向情報１２４の「対策優先度」を設定する。一例として、分析部１１３は、面積Ｐが閾値以上である場合、交通安全施設の視認性が比較的悪いことから、傾向情報１２４の「対策優先度」を、剪定作業などの対策を行う優先度が高いことを示す「高」に設定する。なお、上記した閾値は、例えば交通安全施設の視認性が比較的悪く、剪定作業などの対策を行う必要があると推定される値に設定されるが、これに限定されるものではなく、任意の値に設定可能である。

一方、分析部１１３は、面積Ｐが閾値未満である場合、交通安全施設の視認性が比較的確保できていることから、傾向情報１２４の「対策優先度」を、剪定作業などの対策を行う優先度が低いことを示す「低」に設定する。

また、分析部１１３は、上記した画像データおよび経過画像データに加えて、現在の季節情報に基づいて、傾向情報１２４を生成してもよい。これにより、本実施形態にあっては、傾向情報１２４を精度良く生成することができる。

すなわち、上記した植物によっては、季節に応じてその生長スピードが変化することがある。具体的には、季節が夏季である場合、植物の生長スピードは増加する一方、季節が冬季である場合、植物の生長スピードは減少する。

従って、例えば分析部１１３は、現在の季節情報において季節が夏季である場合、面積Ｐが閾値未満であっても、増加する植物の生長スピードを考慮して、傾向情報１２４の「対策優先度」を「高」に設定する。また、例えば分析部１１３は、現在の季節情報において季節が冬季であって、かつ、面積Ｐが閾値未満である場合、減少する植物の生長スピードを考慮して、傾向情報１２４の「対策優先度」を「低」のままとする。なお、分析部１１３は、現在の季節情報において季節が中間期である春季あるいは秋季である場合、傾向情報１２４の「対策優先度」を「中」に設定する。

このように、本実施形態にあっては、現在の季節情報を用いることで、傾向情報１２４を精度良く生成することができる。

通知部１１４は、上記した傾向情報を交通安全施設を管理する管理者に通知する。詳しくは、通知部１１４は、傾向情報を管理者が利用するに管理者端末装置２００に送信して通知する。

例えば、通知部１１４は、傾向情報等に基づいて、視認性が低下していると判定された交通安全施設の位置を対策優先度とともにマップ化して管理者に通知する。ここで、傾向情報の通知について図９を参照して説明する。図９は、傾向情報の通知が行われた管理者端末装置２００のディスプレイ２１０を示す図である。

図９に示すように、通知部１１４は、傾向情報等に基づいて、視認性が低下していると判定された交通安全施設の位置をマップ上に表示させて通知する。図９の例では、通知部１１４は、視認性が低下していると判定された交通安全施設の位置にマーク２２１を付して通知する。また、通知部１１４は、交通安全施設の種類や対策優先度などの情報を表示欄２２２に表示して通知する。

上記した傾向情報等の通知がなされた管理者は、傾向情報等を元に、例えば視認性が低下していると判定された交通安全施設付近の植物であって、対策優先度が高く設定された植物に対して優先的に剪定作業などの対策を行うことができる。これにより、本実施形態にあっては、視認性が低下していると判定された交通安全施設が複数ある場合であっても、交通安全施設の視認性を効率よく改善していくことが可能になる。

＜車載装置の制御処理＞
次に、実施形態に係る車載装置１０が実行する処理手順について、図１０を用いて説明する。図１０は、実施形態に係る車載装置１０が実行する処理手順を示すフローチャートである。

図１０に示すように、車載装置１０の車載コントローラ２０は、車両Ｖの周辺が撮像された画像データを取得する（ステップＳ１００）。次いで、車載コントローラ２０は、取得した画像データに基づいて、画像データにおける植物の位置が交通安全施設の視認の障害となる障害位置であるか否かを判定する（ステップＳ１０１）、すなわち、交通安全施設の視認性が植物によって低下しているか否かを判定する。

車載コントローラ２０は、画像データにおける植物の位置が障害位置であると判定された場合（ステップＳ１０１，Ｙｅｓ）、かかる画像データが撮像された撮像位置が収集条件に含まれる撮像位置と同じである否かを判定する（ステップＳ１０２）。すなわち、車載コントローラ２０は、今回の判定処理に用いられた画像データの撮像位置が収集条件情報に含まれる撮像位置（すなわち、分析処理が既に行われている交通安全施設の位置）であるか否かを判定する。

車載コントローラ２０は、画像データが撮像された撮像位置が収集条件に含まれる撮像位置と同じはないと判定された場合（ステップＳ１０２，Ｎｏ）、当該画像データや撮像時間帯情報などをデータ収集装置１００へアップロードする（ステップＳ１０３）。

他方、車載コントローラ２０は、画像データの撮像位置が収集条件に含まれる撮像位置と同じあると判定された場合（ステップＳ１０２，Ｙｅｓ）、ステップＳ１０３の処理をスキップする、すなわち、画像データ等のアップロードを行わない。また、車載コントローラ２０は、画像データにおける植物の位置が障害位置でないと判定された場合（ステップＳ１０１，Ｎｏ）、ステップＳ１０２，Ｓ１０３の処理をスキップする。

次いで、車載コントローラ２０は、経過画像データの収集条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ１０４）。すなわち、車載コントローラ２０は、車両Ｖが、収集条件に含まれる撮像時間帯に撮像位置を通過するなど、車両Ｖの走行状態が収集条件を満たす状態であるか否かを判定する。

車載コントローラ２０は、経過画像データの収集条件を満たさないと判定された場合（ステップＳ１０４，Ｎｏ）、そのまま処理を終了する。一方、車載コントローラ２０は、経過画像データの収集条件を満たすと判定された場合（ステップＳ１０４，Ｙｅｓ）、カメラ１２で交通安全施設および植物を撮像し、交通安全施設および植物を含む経過画像データを取得する（ステップＳ１０５）。

次いで、車載コントローラ２０は、取得した経過画像データの撮像位置情報および撮像時刻情報をデータ収集装置１００へアップロードする（ステップＳ１０６）。次いで、車載コントローラ２０は、データ収集装置１００からアップロード指示があるか否かを判定する（ステップＳ１０７）。ステップＳ１０７の処理は、言い換えると、車載コントローラ２０によって取得された経過画像データが、複数の経過画像データの中で収集条件を最も満たすデータとしてデータ収集装置１００において選択されたか否かを判定する処理である。

車載コントローラ２０は、アップロード指示があると判定された場合（ステップＳ１０７，Ｙｅｓ）、ステップＳ１０５で取得した経過画像データをデータ収集装置１００へアップロードする（ステップＳ１０８）。一方、車載コントローラ２０は、アップロード指示がないと判定された場合（ステップＳ１０７，Ｎｏ）、そのまま処理を終了する。

＜データ収集装置の制御処理＞
次に、実施形態に係るデータ収集装置１００が実行する処理手順について、図１１を用いて説明する。図１１は、実施形態に係るデータ収集装置１００が実行する処理手順を示すフローチャートである。

図１１に示すように、データ収集装置１００のコントローラ１１０は、車載装置１０から画像データを取得する（ステップＳ２００）。すなわち、コントローラ１１０は、車載装置１０において植物の位置が障害位置であると判定された判定処理に用いられた画像データを取得する。

次いで、コントローラ１１０は、経過画像データを収集する収集条件を配信対象となる車両Ｖの車載装置１０に対して配信する（ステップＳ２０１）。次いで、コントローラ１１０は、収集条件が配信された車載装置１０から、経過画像データの撮像位置情報および撮像時刻情報を収集する（ステップＳ２０２）。

コントローラ１１０は、車載装置１０において取得された経過画像データが複数であるか否かを判定する（ステップＳ２０３）。言い換えると、ステップＳ２０３の処理は、車載装置１０から経過画像データの撮像位置情報等が複数収集された否かを判定する処理である。

コントローラ１１０は、経過画像データが複数であると判定された場合（ステップＳ２０３，Ｙｅｓ）、複数の経過画像データの中で収集条件を最も満たすデータを選択し、選択した経過画像データを有する車載装置１０に対して、経過画像データのアップロード指示を送信する（ステップＳ２０４）。

そして、コントローラ１１０は、車載装置１０から経過画像データを収集する（ステップＳ２０５）。一方、コントローラ１１０は、経過画像データが複数ではないと判定された場合（ステップＳ２０３，Ｎｏ）、ステップＳ２０５の処理に進む。

次いで、コントローラ１１０は、収集した画像データおよび経過画像データ等に基づいて、植物が交通安全施設の視認性に与える影響の傾向を示す傾向情報を生成する（ステップＳ２０６）。次いで、コントローラ１１０は、生成した傾向情報を交通安全施設の管理者に通知する（ステップＳ２０７）。

上述してきたように、実施形態に係る車載装置１０は、車載コントローラ（コントローラの一例）２０を備える。車載コントローラ２０は、車両Ｖの周辺が撮像された画像データを取得し、取得した画像データに基づいて、画像データにおける交通安全施設の位置と、当該交通安全施設の周辺に存在する植物の位置とを検出する。また、車載コントローラ２０は、検出した植物の位置が交通安全施設の視認の障害となる障害位置であるか否かを判定する判定処理を実行する。これにより、交通安全施設の視認性の低下を精度良く判定することができる。

さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲およびその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。

１ データ収集システム
１０ 車載装置
２０ 車載コントローラ
１００ データ収集装置
１１０ コントローラ

Claims (11)

1. コントローラを備えた車載装置であって、
   前記コントローラは、
   車両の周辺が撮像された画像データを取得し、
   取得した前記画像データに基づいて、前記画像データにおける交通安全施設の位置と、当該交通安全施設の周辺に存在する植物の位置とを検出し、
   検出した前記植物の位置が前記交通安全施設の視認の障害となる障害位置であるか否かを判定する判定処理を実行する、
   車載装置。
2. 前記コントローラは、
   前記判定処理において前記植物の位置が前記障害位置であると判定された場合、前記判定処理に用いられた前記画像データと、前記画像データが撮像された撮像位置を示す撮像位置情報とをデータ収集装置へ送信する、
   請求項１に記載の車載装置。
3. 前記コントローラは、
   今回の前記判定処理に用いられた前記画像データの撮像位置が、前記データ収集装置に既に送信された前記撮像位置情報に含まれる撮像位置と同じである場合、今回の前記判定処理に用いられた前記画像データおよび当該画像データの前記撮像位置情報の前記データ収集装置への送信を禁止する、
   請求項２に記載の車載装置。
4. 前記コントローラは、
   車両が、前記植物の位置が前記障害位置であると判定された前記判定処理に用いられた前記画像データの撮像位置を通過するとき、前記車両が過去に当該画像データを撮像した時点から時間経過した経過画像データであって、前記交通安全施設および前記植物を含む経過画像データを取得し、
   取得した前記経過画像データをデータ収集装置へ送信する、
   請求項１に記載の車載装置。
5. 他車両に搭載された他車載装置によって前記経過画像データが取得されているとき、前記コントローラは、
   取得した前記経過画像データが、前記データ収集装置によって設定された収集条件を満たす場合に、当該経過画像データを前記データ収集装置へ送信する、
   請求項４に記載の車載装置。
6. コントローラを備えたデータ収集装置であって、
   前記コントローラは、
   車載装置において、車両の周辺が撮像された画像データに含まれる植物の位置が交通安全施設の視認の障害となる障害位置であると判定された場合に、前記画像データを収集する、
   データ収集装置。
7. 前記コントローラは、
   前記画像データと、前記車両が過去に当該画像データを撮像した時点から時間経過した経過画像データであって、前記交通安全施設および前記植物を含む経過画像データとを収集し、
   収集した前記画像データおよび前記経過画像データに基づいて、前記植物が前記交通安全施設の視認性に与える影響の傾向を示す傾向情報を生成する、
   請求項６に記載のデータ収集装置。
8. 前記コントローラは、
   現在の季節情報、収集した前記画像データおよび前記経過画像データに基づいて、前記傾向情報を生成する、
   請求項７に記載のデータ収集装置。
9. 前記コントローラは、
   前記傾向情報を前記交通安全施設を管理する管理者に通知する、
   請求項７または８に記載のデータ収集装置。
10. 車載装置と、前記車載装置からデータを収集するデータ収集装置とを含むデータ収集システムであって、
    前記車載装置は、
    車両の周辺が撮像された画像データを取得し、
    取得した前記画像データに基づいて、前記画像データにおける交通安全施設の位置と、当該交通安全施設の周辺に存在する植物の位置とを検出し、
    検出した前記植物の位置が前記交通安全施設の視認の障害となる障害位置であるか否かを判定する判定処理を実行し、
    前記判定処理において前記植物の位置が前記障害位置であると判定された場合、前記判定処理に用いられた前記画像データを前記データ収集装置へ送信し、
    前記データ収集装置は、
    前記車載装置から送信された前記画像データを収集する、
    データ収集システム。
11. 車載装置と、前記車載装置からデータを収集するデータ収集装置とを含むデータ収集システムにおいて用いられるデータ収集方法であって、
    前記車載装置が、
    車両の周辺が撮像された画像データを取得し、
    取得した前記画像データに基づいて、前記画像データにおける交通安全施設の位置と、当該交通安全施設の周辺に存在する植物の位置とを検出し、
    検出した前記植物の位置が前記交通安全施設の視認の障害となる障害位置であるか否かを判定する判定処理を実行し、
    前記判定処理において前記植物の位置が前記障害位置であると判定された場合、前記判定処理に用いられた前記画像データを前記データ収集装置へ送信し、
    前記データ収集装置が、
    前記車載装置から送信された前記画像データを収集する、
    データ収集方法。

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