JP2024079193A - Information processing device, information processing method, and information processing program - Google Patents
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Abstract
【課題】暴走運転などの危険運転による事故の防止を支援することができる情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムを提供すること。
【解決手段】本願に係る情報処理装置は、取得部と、判定部とを備える。取得部は、車両の乗員が所持する携帯端末に搭載されたセンサによって検出された情報であるセンサ情報を取得する。判定部は、取得部によって取得されたセンサ情報に基づいて、乗員による危険運転を判定する。
【選択図】図4
The present invention provides an information processing device, an information processing method, and an information processing program that can assist in preventing accidents caused by dangerous driving such as reckless driving.
The information processing device according to the present application includes an acquisition unit and a determination unit. The acquisition unit acquires sensor information, which is information detected by a sensor mounted on a mobile device carried by a vehicle occupant. The determination unit determines dangerous driving by the occupant based on the sensor information acquired by the acquisition unit.
[Selected Figure] Figure 4
Description
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムに関する。 The present invention relates to an information processing device, an information processing method, and an information processing program.
従来、暴走運転などといった危険運転による事故を抑制する技術が知られている。例えば、特許文献1には、アクセルペダルが有効最大値範囲まで踏み込まれた場合に、ペダルアームと接触する位置に配置されたスイッチと、かかるスイッチの出力に基づいて、駆動力制御装置とブレーキ制御装置を制御する暴走防止装置とを有する暴走防止システムが提案されている。 Conventionally, there are known technologies for preventing accidents caused by dangerous driving such as reckless driving. For example, Patent Document 1 proposes a runaway prevention system that has a switch that is positioned to come into contact with the pedal arm when the accelerator pedal is depressed to the effective maximum value range, and a runaway prevention device that controls a driving force control device and a brake control device based on the output of the switch.
しかしながら、上記の従来技術では、スイッチや暴走防止装置などの追加のパーツを車両に取り付ける必要があり、かかる技術の導入が容易でないといった課題がある。 However, the above conventional technology requires additional parts such as switches and anti-runaway devices to be installed in the vehicle, and there is an issue that such technology is not easy to introduce.
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、スイッチや暴走防止装置などの追加のパーツの車両への取り付けを利用者Uに強いることなく、暴走運転などの危険運転による事故の防止を支援することができる情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムを提供することを目的とする。 The present application has been made in consideration of the above, and aims to provide an information processing device, an information processing method, and an information processing program that can help prevent accidents caused by dangerous driving, such as reckless driving, without forcing the user U to install additional parts, such as switches or anti-reckless driving devices, in the vehicle.
本願に係る情報処理装置は、取得部と、判定部とを備える。取得部は、車両の乗員が所持する携帯端末に搭載されたセンサによって検出された情報であるセンサ情報を取得する。判定部は、取得部によって取得されたセンサ情報に基づいて、乗員による危険運転を判定する。 The information processing device according to the present application includes an acquisition unit and a determination unit. The acquisition unit acquires sensor information, which is information detected by a sensor mounted on a mobile device carried by a vehicle occupant. The determination unit determines dangerous driving by the occupant based on the sensor information acquired by the acquisition unit.
実施形態の一態様によれば、スイッチや暴走防止装置などの追加のパーツの車両への取り付けを利用者Uに強いることなく、暴走運転などの危険運転による事故の防止を支援することができるという効果を奏する。 According to one aspect of the embodiment, it is possible to help prevent accidents caused by dangerous driving such as reckless driving without forcing the user U to install additional parts such as switches or anti-runaway devices on the vehicle.
以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムを実施するための形態(以下、「実施形態」と呼ぶ)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本願に係る情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムが限定されるものではない。また、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。また、以下の各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される。 Below, the information processing device, information processing method, and information processing program according to the present application will be described in detail with reference to the drawings. Note that the information processing device, information processing method, and information processing program according to the present application are not limited to these embodiments. Furthermore, the embodiments can be appropriately combined as long as they do not cause inconsistencies in the processing content. Furthermore, the same parts in the following embodiments will be given the same reference numerals, and duplicated explanations will be omitted.
〔1.情報処理の一例〕
まず、図1を用いて、実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図1は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図であり、情報処理装置1によって実行される。
[1. An example of information processing]
First, an example of information processing according to the embodiment will be described with reference to Fig. 1. Fig. 1 is a diagram showing an example of information processing according to the embodiment, which is executed by an information processing device 1.
図1に示す情報処理装置1は、インターネットなどのネットワークを介して各種のサービスを提供する。例えば、情報処理装置1は、暴走運転などの危険運転による事故の防止を支援する事故防止支援サービスを提供する。 The information processing device 1 shown in FIG. 1 provides various services via a network such as the Internet. For example, the information processing device 1 provides an accident prevention support service that supports the prevention of accidents caused by dangerous driving such as reckless driving.
図1に示すように、情報処理装置1は、車両3の乗員Oが所持する携帯端末2に搭載されたセンサによって検出された情報であるセンサ情報を取得する(ステップS1)。携帯端末2に搭載されているセンサは、例えば、測位センサ(位置センサ)、加速度センサ、ジャイロセンサ、イメージセンサなどである。携帯端末2は、携帯端末2に搭載されている各センサで検出される情報をセンサ情報として情報処理装置1に送信する。
As shown in FIG. 1, the information processing device 1 acquires sensor information, which is information detected by sensors mounted on a
つづいて、情報処理装置1は、ステップS1によって取得されたセンサ情報に基づいて、乗員Oによる危険運転を判定する(ステップS2)。危険運転は、例えば、暴走運転、蛇行運転、逆走運転、急加速、急減速、急ハンドルなどである。暴走運転は、車道の制限速度を超過したスピードでの車両3の運転であり、蛇行運転は、車道において車両3を蛇行させる運転であり、逆走運転は、車道において指定された方向とは逆方向への車両3の運転である。
Then, the information processing device 1 judges dangerous driving by the occupant O based on the sensor information acquired in step S1 (step S2). Dangerous driving includes, for example, reckless driving, meandering driving, wrong-way driving, sudden acceleration, sudden deceleration, and abrupt steering. Reckless driving is driving the
ステップS2において、情報処理装置1は、例えば、携帯端末2から送信される位置情報から車両3が走行している車道や車線などを特定する。また、情報処理装置1は、例えば、携帯端末2から送信される位置情報または加速度情報などから車両3の速度や加速度などを特定する。
In step S2, the information processing device 1 identifies, for example, the roadway or lane on which the
そして、情報処理装置1は、特定した車道や車線で規定されている制限速度と特定した車両3の速度とを比較することによって、車両3の運転が暴走運転であるか否かを判定する。例えば、情報処理装置1は、車両3の速度が制限速度を超過している時間が予め定められた時間以上継続する場合に、車両3の運転が暴走運転であると判定する。
Then, the information processing device 1 determines whether the driving of the
また、情報処理装置1は、車両3が急加速である場合や急減速である場合に、車両3の運転が暴走運転であると判定する。例えば、情報処理装置1は、携帯端末2から送信される加速度情報に基づいて、車両3の正の加速度が予め定められた時間以上継続する場合に、車両3が急加速であると判定し、車両3の負の加速度が予め定められた時間以上継続する場合に、車両3が急減速であると判定することができる。
In addition, the information processing device 1 determines that the
また、情報処理装置1は、例えば、携帯端末2から送信される加速度情報などから車両3の左右方向への加速度を特定し、特定した車両3の左右方向への加速度と特定した車両3の速度とに基づいて、車両3の運転が蛇行運転であるか否かを判定する。情報処理装置1は、例えば、特定した車両3の位置の変化から車両3の運転が蛇行運転であるか否かを判定することもできる。
In addition, the information processing device 1 identifies the left-right acceleration of the
また、情報処理装置1は、例えば、携帯端末2から送信される加速度情報などから車両3の左方向または右方向への加速度を特定し、特定した車両3の左方向または右方向への加速度に基づいて、急ハンドルであるか否かを判定することもできる。情報処理装置1は、特定した車両3の左方向または右方向への動きがある場合の加速度が予め定められた時間以上継続する場合に、急ハンドルであると判定することができる。情報処理装置1は、急ハンドルであると判定した場合に、車両3の運転が暴走運転であると判定することができる。
The information processing device 1 can also, for example, identify the acceleration of the
また、情報処理装置1は、特定した車道や車線で規定されている方向と特定した車両3の速度とに基づいて、車両3の運転が逆走運転であるか否かを判定する。例えば、情報処理装置1は、特定した車道や車線で規定されている方向と逆方向に車両3が走行している場合に、車両3の運転が逆走運転であると判定する。
In addition, the information processing device 1 determines whether the driving of the
また、情報処理装置1は、センサ情報を入力とし、危険運転度合いを示す危険運転スコアを出力とする学習モデルを用いて、危険運転を判定することもできる。学習モデルは、例えば、センサ情報と運転状態を示す情報とを含む学習データを用いた機械学習によって生成される。運転状態を示す情報は、暴走運転であるか否かを示す情報、蛇行運転であるか否かを示す情報、逆走運転であるか否かを示す情報などである。 The information processing device 1 can also determine dangerous driving using a learning model that takes sensor information as input and outputs a dangerous driving score indicating the degree of dangerous driving. The learning model is generated, for example, by machine learning using learning data including sensor information and information indicating the driving state. The information indicating the driving state is information indicating whether or not the vehicle is driving recklessly, information indicating whether or not the vehicle is driving in a swerving manner, information indicating whether or not the vehicle is driving the wrong way, etc.
つづいて、情報処理装置1は、ステップS2で乗員Oによる危険運転があると判定した場合、ステップS2で判定した危険運転に応じた通知を通知対象に対して行う(ステップS3)。通知対象は、例えば、交通関係装置などである。 Next, if the information processing device 1 determines in step S2 that the occupant O is engaged in dangerous driving, the information processing device 1 issues a notification corresponding to the dangerous driving determined in step S2 to a notification target (step S3). The notification target is, for example, a traffic-related device.
交通関係装置は、車両3の周囲にある交通に関する装置であり、例えば、信号機5および電子交通標識6などを制御する制御装置4や、車両3とは異なる他の車両などである。信号機5は、交通信号機であり、進行許可、停止指示などを示す信号を発する。進行許可を示す信号は、例えば、青信号であり、停止指示を示す信号は、黄色信号や赤信号である。なお、信号機5は、矢印を示す信号を発することもできる。矢印を示す信号は、矢印の方向への進行許可を示す信号である。信号機5は、制御装置4からの制御によって、発する信号を変更する。
The traffic-related devices are devices related to traffic around the
電子交通標識6は、例えば、交通標識を表示するためのLED(Light-Emitting Diode)表示器などの表示器を含み、制御装置4からの制御などによって表示する交通標識を変更する。電子交通標識6で表示される交通標識は、例えば、進入禁止、一方通行、右折禁止、Uターン禁止などであるが、かかる例に限定されない。
The
情報処理装置1は、車両3の走行先にある信号機5を制御する制御装置4を通知対象として危険運転に応じた通知を行う。例えば、情報処理装置1は、危険運転の状態にある車両3を特定する情報(例えば、車種やナンバー)、危険運転の状態にある車両3の走行位置と走行方向とを示す情報、および危険運転の種類を示す情報などを含む危険運転情報を制御装置4に通知する。危険運転の種類は、例えば、暴走運転、蛇行運転、逆走運転、急加速、急減速、急ハンドルなどである。
The information processing device 1 issues a notification in response to dangerous driving to the
制御装置4は、情報処理装置1から通知された危険運転情報に基づいて、信号機5および電子交通標識6のうちの少なくとも一方を制御する。例えば、制御装置4は、危険運転情報で示される危険運転の種類が暴走運転または蛇行運転であり、暴走運転または蛇行運転の状態にある車両3の走行先にある信号機5である対象信号機の信号が進行許可を示す信号である場合、対象信号機の信号を、進行許可を示す信号に維持する。
The
また、制御装置4は、暴走運転または蛇行運転の状態にある車両3の走行先にある信号機5である対象信号機の信号が停止指示を示す信号である場合、対象信号機の信号を、進行許可を示す信号に変更し、暴走運転または蛇行運転の状態にある車両3が走行する道路と交差する道路を走行する車両3の交差点への進入を規制したり許可したりする信号機5の信号を、停止指示を示す信号に変更する。
In addition, when the signal of the target signal, which is a
また、制御装置4は、暴走運転または蛇行運転の状態にある車両3が走行先の車道または車線に通じる車道の入り口にある電子交通標識6の表示を進入禁止の表示に変更する。
The
また、制御装置4は、危険運転情報で示される危険運転の種類が逆走運転である場合、逆走運転の状態にある車両3の走行先にある信号機5である対象信号機の信号が進行許可を示す信号である場合、対象信号機の信号を、進行許可を示す信号に維持する。
In addition, when the type of dangerous driving indicated by the dangerous driving information is wrong-way driving, if the signal of the target traffic light, which is a
また、制御装置4は、逆走運転の状態にある車両3の走行先にある信号機5である対象信号機の信号が停止指示を示す信号である場合、対象信号機の信号を、進行許可を示す信号に変更し、逆走運転の状態にある車両3が走行する道路と交差する道路を走行する車両3の交差点への進入を規制したり許可したりする信号機5の信号を、停止指示を示す信号に変更する。
In addition, when the signal of the target signal, which is the
また、制御装置4は、危険運転情報で示される危険運転の種類が逆走運転であり、逆走運転の状態にある車両3が走行している車線が車道の複数車線のうちの1つである場合、逆走運転の状態にある車両3の走行先にある電子交通標識6の表示で示される進行方向を逆方向に変更することができる。
In addition, when the type of dangerous driving indicated by the dangerous driving information is wrong-way driving and the lane in which the
また、情報処理装置1は、ステップS2において危険運転の状態であると判定した車両3の周囲の他の車両を通知対象としてステップS2で判定した危険運転に応じた通知を行うこともできる。例えば、情報処理装置1は、通知対象となる他の車両に対して危険運転情報を送信することで、他の車両に危険運転に応じた通知を行う。
In addition, the information processing device 1 can also notify other vehicles around the
通知対象となる他の車両に対して送信される危険運転情報は、例えば、危険運転の状態にある車両3を特定する情報、危険運転の種類を示す情報、および危険運転の状態を示す情報などを含む。危険運転の状態は、ステップS2において危険運転の状態であると判定した車両3の走行位置、走行方向、および走行速度などを含む。また、危険運転情報は、上述した危険運転スコアを含んでいてもよい。
The dangerous driving information transmitted to other vehicles that are the subject of notification includes, for example, information identifying the
通知対象である他の車両の車載装置は、情報処理装置1から取得した危険運転情報を表示したり、かかる危険運転情報に基づく表示を行ったりする。例えば、通知対象である他の車両の車載装置は、危険運転情報に基づく表示として、ステップS2において危険運転の状態であると判定した車両3の走行位置を示す情報や危険運転の種類を示す情報などを地図上に表示することもできる。
The on-board device of the other vehicle that is the subject of the notification displays the dangerous driving information acquired from the information processing device 1, or performs a display based on the dangerous driving information. For example, the on-board device of the other vehicle that is the subject of the notification can display on a map, as a display based on the dangerous driving information, information indicating the driving position of the
また、情報処理装置1は、ステップS2において危険運転の状態であると判定した車両3である危険運転状態車両の運転者、かかる運転者の家族、または危険運転状態車両の周囲に存在する歩行者を通知対象としてステップS2で判定した危険運転に応じた通知を行う。
In addition, the information processing device 1 issues a notification in response to the dangerous driving determined in step S2 to the driver of the vehicle in a dangerous driving state, which is the
例えば、情報処理装置1は、危険運転状態車両の運転者の携帯端末2、かかる運転者の家族の携帯端末7、または危険運転状態車両の周囲に存在する歩行者の携帯端末7を通知対象端末として危険運転情報を送信することもできる。通知対象端末は、通知対象である他の車両の車載装置と同様に、情報処理装置1から取得した危険運転情報を表示したり、かかる危険運転情報に基づく表示を行ったりすることができる。運転者の家族の携帯端末7に送信される危険運転情報には、例えば、上述した情報に加えて、危険運転が行われている車両3の運転者の情報(例えば、氏名、年齢)などの情報が含まれる。
For example, the information processing device 1 can transmit dangerous driving information to the
また、情報処理装置1は、危険運転状態車両の事故による損失の補償を行う保険会社、警察署、および消防署のうちの1以上を通知対象として通知することができる。例えば、情報処理装置1は、保険会社、警察署、および消防署のうちの1以上を通知対象として危険運転情報を送信することができる。 In addition, the information processing device 1 can notify one or more of an insurance company, a police station, and a fire station that compensates for losses caused by an accident involving a vehicle in a dangerous driving state. For example, the information processing device 1 can transmit dangerous driving information to one or more of an insurance company, a police station, and a fire station as notification targets.
このように、情報処理装置1は、車両3の乗員Oが所持する携帯端末2に搭載されたセンサによって検出された情報であるセンサ情報を取得し、かかるセンサ情報に基づいて、乗員Oによる危険運転を判定し、判定した危険運転に応じた通知を行う。これにより、情報処理装置1は、スイッチや暴走防止装置などの追加のパーツの車両3への取り付けを利用者Uに強いることなく、暴走運転などの危険運転による事故の防止を支援することができる。
In this way, the information processing device 1 acquires sensor information, which is information detected by a sensor mounted on the
以下、このような処理を行う情報処理装置1および携帯端末2などを含む情報処理システムの構成などについて、詳細に説明する。
The following provides a detailed explanation of the configuration of an information processing system that includes an information processing device 1 and a
〔2.情報処理システムの構成〕
次に、図2を用いて、実施形態に係る情報処理装置1が含まれる情報処理システムの構成の一例を示す図である。
2. Configuration of Information Processing System
Next, FIG. 2 is a diagram showing an example of the configuration of an information processing system including the information processing device 1 according to the embodiment.
図2は、実施形態に係る情報処理システムの構成の一例を示す図である。図2に示すように、実施形態に係る情報処理システム100は、情報処理装置1と、複数の携帯端末2と、複数の車両3と、制御装置4と、複数の信号機5と、複数の電子交通標識6と、複数の携帯端末7とを含む。
FIG. 2 is a diagram showing an example of the configuration of an information processing system according to an embodiment. As shown in FIG. 2, the
情報処理装置1は、事故防止支援サービスを提供する。また、情報処理装置1は、ウェブ検索サービス、スケジュール管理サービス、経路案内サービス、路線情報提供サービス、動画配信サービス、音楽配信サービス、地図情報提供サービス、電子商取引サービスなどの各種のオンラインサービスも提供することができる。 The information processing device 1 provides an accident prevention support service. The information processing device 1 can also provide various online services such as a web search service, a schedule management service, a route guidance service, a route information service, a video distribution service, a music distribution service, a map information service, and an e-commerce service.
複数の携帯端末2の各々は、互いに異なる乗員Oによって用いられる。複数の携帯端末7の各々は、例えば、互いに異なる利用者Uによって用いられる。携帯端末2は、例えば、スマートフォン、タブレット端末、またはウェアラブルデバイスなどである。複数の携帯端末7の各々は、例えば、スマートフォン、タブレット端末、ノート型のPC、デスクトップ型のPC、ウェアラブルデバイスなどであり、互いに異なる利用者U(例えば、乗員Oの家族や歩行者)によって用いられる。
Each of the multiple
情報処理装置1、携帯端末2、車両3、制御装置4、携帯端末7、保険会社装置50、警察署装置51、および消防署装置52の各々は、ネットワークNを介して、有線または無線により互いに通信可能に接続される。保険会社装置50は、例えば、保険会社の端末装置であり、警察署装置51は、例えば、警察署の端末装置であり、消防署装置52は、例えば、消防署の端末装置である。
The information processing device 1, the
なお、図2に示す情報処理システム100には、情報処理装置1が複数含まれてもよい。ネットワークNは、例えば、LAN(Local Area Network)や、インターネットなどのWAN(Wide Area Network)である。
The
各携帯端末2,7や各車両3などは、LTE(Long Term Evolution)、4G(4th Generation)、5G(5th Generation:第5世代移動通信システム)などの無線通信網や、Bluetooth(登録商標)、無線LANなどの近距離無線通信を介してネットワークNに接続し、情報処理装置1と通信することができる。
Each
〔3.携帯端末2〕
図3は、実施形態に係る携帯端末2の構成の一例を示す図である。図3に示すように、実施形態に係る携帯端末2は、通信部10と、表示部11と、操作部12と、センサ群13と、記憶部14と、処理部15とを備える。
3.
Fig. 3 is a diagram showing an example of a configuration of the
〔3.1.通信部10〕
通信部10は、例えば、NIC(Network Interface Card)などによって実現される。通信部10は、ネットワークNと有線または無線で接続され、ネットワークNを介して、情報処理装置1との間で情報の送受信を行う。
3.1. Communication unit 10
The communication unit 10 is realized by, for example, a network interface card (NIC), etc. The communication unit 10 is connected to a network N by wire or wirelessly, and transmits and receives information to and from the information processing device 1 via the network N.
〔3.2.表示部11〕
表示部11は、例えば、LCD(Liquid Crystal Display)または有機EL(Electro Luminescence)ディスプレイなどである。
[3.2. Display unit 11
The display unit 11 is, for example, an LCD (Liquid Crystal Display) or an organic EL (Electro Luminescence) display.
〔3.3.操作部12〕
操作部12は、例えば、文字、数字、およびスペースを入力するためのキー、エンターキーおよび矢印キーなどを含むキーボード、マウス、および電源ボタンなどを含む。表示部11は、タッチパネル対応ディスプレイである場合、操作部12はタッチパネルを含む。
[3.3. Operation unit 12
The operation unit 12 includes, for example, a keyboard including keys for inputting letters, numbers, and spaces, an enter key, arrow keys, etc., a mouse, a power button, etc. In the case where the display unit 11 is a touch panel compatible display, The operation unit 12 includes a touch panel.
〔3.4.センサ群13〕
センサ群13は、例えば、測位センサ、加速度センサ、ジャイロセンサ、地磁気センサ、およびイメージセンサなどを含む。測位センサは、携帯端末2の位置を検出する位置センサである。かかる測位センサは、複数の衛星から送信される複数の測位信号を受信し、受信した複数の測位信号に基づいて、携帯端末2の現在位置を検出し、検出した携帯端末2の位置を示す位置情報をセンサ情報として出力する。
3.4.
The
位置情報は、例えば、携帯端末2の緯度および経度を示す情報である。衛星は、GPS(Global Positioning System)受またはガリレオなどのGNSS(Global Navigation Satellite System)の測位衛星である。なお、測位センサは、受信した複数の測位信号を含む測位情報をセンサ情報として出力することもできる。
The location information is, for example, information indicating the latitude and longitude of the
加速度センサは、携帯端末2に加わる加速度を検出するセンサであり、検出した携帯端末2に加わる加速度を示す加速度情報をセンサ情報として出力する。ジャイロセンサは、携帯端末2の傾きおよび回転などの姿勢を検出するセンサであり、検出した携帯端末2の傾きおよび回転などの姿勢を示す姿勢情報をセンサ情報として出力する。イメージセンサは、携帯端末2の周囲を撮像するセンサであり、撮像した携帯端末2の周囲の画像を示す画像情報をセンサ情報として出力する。
The acceleration sensor is a sensor that detects acceleration applied to the
〔3.5.記憶部14〕
記憶部14は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)などの半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置によって実現される。
[3.5.
The
記憶部14には、例えば、情報処理装置1から送信されネットワークNおよび通信部10を介して処理部15によって取得された情報およびセンサ群13によって検出された情報であるセンサ情報などが記憶される。
The
〔3.6.処理部15〕
処理部15は、コントローラ(controller)であり、例えば、CPU(Central Processing Unit)またはMPU(Micro Processing Unit)などによって、携帯端末2内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがRAMを作業領域として実行されることにより実現される。
3.6. Processing
The
処理部15は、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)またはFPGA(Field Programmable Gate Array)などの集積回路により一部または全部が実現されてもよい。処理部15は、情報取得部16と、表示処理部17と、情報出力部18とを備える。
The
携帯端末2には、例えば、事故防止支援サービス用のアプリケーションプログラム(以下、事故防止支援アプリと記載する場合がある)がインストールされており、かかる事故防止支援アプリによって、処理部15は、情報取得部16、表示処理部17、および情報出力部18などとして機能する。
For example, an application program for an accident prevention support service (hereinafter, sometimes referred to as an accident prevention support app) is installed on the
〔3.6.1.情報取得部16〕
情報取得部16は、情報処理装置1から送信されネットワークNを介して通信部10で受信される種々の情報を取得する。情報処理装置1から携帯端末2に送信される情報は、例えば、上述した危険運転情報などである。また、情報取得部16は、センサ群13によって検出された情報であるセンサ情報をセンサ群13から繰り返し取得する。
[3.6.1. Information Acquisition Unit 16
The information acquisition unit 16 acquires various pieces of information transmitted from the information processing device 1 and received by the communication unit 10 via the network N. The information transmitted from the information processing device 1 to the
〔3.6.2.表示処理部17〕
表示処理部17は、情報取得部16によって取得された情報を表示部11に表示させる。例えば、表示処理部17は、情報取得部16によって取得された情報を表示部11に表示させる。例えば、表示処理部17は、情報取得部16によって取得された危険運転情報などを表示部11に表示させる。
[3.6.2. Display Processing Unit 17]
The display processing unit 17 causes the display unit 11 to display the information acquired by the information acquisition unit 16. For example, the display processing unit 17 causes the display unit 11 to display the information acquired by the information acquisition unit 16. For example, the display processing unit 17 causes the display unit 11 to display dangerous driving information acquired by the information acquisition unit 16, etc.
〔3.6.3.情報出力部18〕
情報出力部18は、例えば、利用者Uによる操作部12への操作に応じた情報である操作情報を情報処理装置1へ通信部10を介して送信する。また、情報出力部18は、情報取得部16によって繰り返し取得されたセンサ情報を情報処理装置1へ通信部10を介して繰り返し送信する。
[3.6.3. Information output unit 18]
The
〔4.情報処理装置1の構成〕
図4は、実施形態に係る情報処理装置1の構成の一例を示す図である。図4に示すように、情報処理装置1は、通信部20と、記憶部21と、処理部22とを有する。
4. Configuration of information processing device 1
4 is a diagram showing an example of the configuration of the information processing device 1 according to the embodiment. As shown in FIG. 4, the information processing device 1 includes a communication unit 20, a storage unit 21, and a processing unit 22.
〔4.1.通信部20〕
通信部20は、例えば、NICなどによって実現される。そして、通信部20は、ネットワークNと有線または無線で接続され、他の各種装置との間で情報の送受信を行う。例えば、通信部20は、携帯端末2、車両3、制御装置4、携帯端末7、保険会社装置50、警察署装置51、および消防署装置52の各々との間でネットワークNを介して情報の送受信を行う。
4.1. Communication unit 20
The communication unit 20 is realized by, for example, a NIC. The communication unit 20 is connected to a network N by wire or wirelessly, and transmits and receives information to and from various other devices. For example, the communication unit 20 transmits and receives information to and from each of the
〔4.2.記憶部21〕
記憶部21は、例えば、RAM、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置によって実現される。記憶部21は、乗員情報記憶部30と、利用者情報記憶部31とを有する。
[4.2. Storage unit 21
The storage unit 21 is realized by, for example, a semiconductor memory element such as a RAM or a flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk. The storage unit 21 includes an occupant information storage unit 30, a user information storage unit 31, and has.
〔4.2.1.乗員情報記憶部30〕
乗員情報記憶部30は、乗員Oに関する各種の情報を記憶する。図5は、実施形態に係る乗員情報記憶部30に記憶される乗員情報テーブルの一例を示す図である。
4.2.1. Occupant information storage unit 30
The occupant information storage unit 30 stores various information related to the occupant O. Fig. 5 is a diagram showing an example of an occupant information table stored in the occupant information storage unit 30 according to the embodiment.
図5に示す例では、乗員情報記憶部30に記憶される乗員情報テーブルは、「乗員ID(Identifier)」、「属性情報」、「端末情報」、「センサ情報履歴」、および「設定情報」といった項目の情報を含む。 In the example shown in FIG. 5, the occupant information table stored in the occupant information storage unit 30 includes information on items such as "occupant ID (identifier)," "attribute information," "terminal information," "sensor information history," and "setting information."
「乗員ID」は、車両3の乗員Oを識別する識別子であり、乗員O毎に付される情報である。「属性情報」は、「乗員ID」に対応付けられた乗員Oの属性を示す属性情報である。乗員Oの属性は、例えば、デモグラフィック属性、サイコグラフィック属性などである。デモグラフィック属性は、人口統計学的属性であり、例えば、年齢、性別、職業、居住地、年収、家族構成などの複数の属性項目を含む。
"Occupant ID" is an identifier that identifies an occupant O of the
サイコグラフィック属性は、心理学的属性であり、例えば、ライフスタイル、価値観、興味関心などに関する複数の属性項目を含む。例えば、サイコグラフィック属性における複数の属性項目の各々は、車、服、旅行、ゲーム、キャンプ、バイク、電車、家電、またはパソコンなどといった乗員Oの興味関心を有する対象である。 Psychographic attributes are psychological attributes and include, for example, multiple attribute items related to lifestyle, values, interests, etc. For example, each of the multiple attribute items in the psychographic attributes is an object of interest to occupant O, such as cars, clothes, travel, games, camping, motorcycles, trains, home appliances, or computers.
「端末情報」は、「乗員ID」に対応付けられた乗員Oの携帯端末2の情報であり、例えば、乗員Oの携帯端末2の種類を示す情報、乗員Oの携帯端末2の識別情報、事故防止アプリのアカウントなどを含む。「センサ情報履歴」は、「乗員ID」に対応付けられた乗員Oの携帯端末2から情報処理装置1に送信されたセンサ情報の履歴であり、携帯端末2のセンサ群13に含まれる1以上のセンサによって検出された情報である。
"Terminal information" is information about the
「保険会社情報」は、「乗員ID」に対応付けられた乗員Oが加入している車両3に対する自動車保険を販売した保険会社の情報であり、例えば、危険運転情報の送信先アドレスの情報などを含む。
"Insurance company information" is information about the insurance company that sold the automobile insurance for the
「設定情報」は、危険運転情報の送信先として、「乗員ID」に対応付けられた乗員Oによって設定された情報を含む。危険運転情報の送信先として、「乗員ID」に対応付けられた乗員Oは、携帯端末2を操作することで、「乗員ID」に対応付けられた乗員Oの家族などを設定することができる。
The "setting information" includes information set by the occupant O associated with the "occupant ID" as a destination of the dangerous driving information. The occupant O associated with the "occupant ID" can operate the
家族の設定は、例えば、家族に対する危険運転情報の送信先の情報などの設定である。送信先の情報は、例えば、家族が有する携帯端末7の電話番号、電子メールアドレス、または家族が有する携帯端末7にインストールされ、事故防止アプリに設定されたアカウントである。 The family settings are, for example, settings such as information on the destination to which dangerous driving information is sent to the family. The destination information is, for example, the telephone number or email address of the mobile terminal 7 owned by the family member, or an account installed on the mobile terminal 7 owned by the family member and set up in the accident prevention app.
〔4.2.2.利用者情報記憶部31〕
利用者情報記憶部31は、利用者Uに関する各種の情報を記憶する。図6は、実施形態に係る利用者情報記憶部31に記憶される利用者情報テーブルの一例を示す図である。
[4.2.2. User information storage unit 31
The user information storage unit 31 stores various types of information related to the user U. Fig. 6 is a diagram showing an example of a user information table stored in the user information storage unit 31 according to the embodiment.
図6に示す例では、利用者情報記憶部31に記憶される利用者情報テーブルは、「利用者ID」、「属性情報」、「端末情報」、および「設定情報」といった項目の情報を含む。「利用者ID」は、利用者Uを識別する識別子であり、利用者U毎に付される情報である。 In the example shown in FIG. 6, the user information table stored in the user information storage unit 31 includes information on items such as "user ID," "attribute information," "terminal information," and "setting information." The "user ID" is an identifier that identifies a user U, and is information assigned to each user U.
「属性情報」は、「利用者ID」に対応付けられた利用者Uの属性を示す属性情報であり、利用者Uの属性を示す属性情報と同様の情報である。「端末情報」は、「利用者ID」に対応付けられた利用者Uの携帯端末7の情報であり、例えば、利用者Uの携帯端末7の種類を示す情報、利用者Uの携帯端末7の識別情報などを含む。 "Attribute information" is attribute information indicating the attributes of user U associated with the "user ID", and is similar information to the attribute information indicating the attributes of user U. "Terminal information" is information on user U's mobile terminal 7 associated with the "user ID", and includes, for example, information indicating the type of user U's mobile terminal 7, identification information of user U's mobile terminal 7, etc.
「設定情報」は、「利用者ID」に対応付けられた利用者Uによって設定された情報であり、例えば、利用者Uが通知を希望する情報の種類を示す情報などが含まれる。 The "setting information" is information set by the user U associated with the "user ID," and includes, for example, information indicating the type of information that the user U wishes to be notified of.
〔4.3.処理部22〕
処理部22は、コントローラであり、例えば、CPU、MPUなどのプロセッサによって、情報処理装置1内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(情報処理プログラムの一例に相当)がRAMなど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、処理部22は、例えば、ASIC、FPGA、GPGPUなどの集積回路によって一部または全部が実現されてもよい。
4.3. Processing section 22
The processing unit 22 is a controller, and is realized by a processor such as a CPU or an MPU, which executes various programs (corresponding to an example of an information processing program) stored in a storage device inside the information processing device 1 using a RAM or the like as a working area. The processing unit 22 may be realized in part or in whole by an integrated circuit such as an ASIC, an FPGA, or a GPGPU.
図4に示すように、処理部22は、取得部40と、判定部41と、通知部42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、処理部22の内部構成は、図4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。
As shown in FIG. 4, the processing unit 22 has an acquisition unit 40, a determination unit 41, and a
〔4.3.1.取得部40〕
取得部40は、外部の情報処理装置、携帯端末2,7、および車両3などから通信部20を介して種々の情報を取得し、取得した情報を記憶部21に記憶させる。
[4.3.1. Acquisition unit 40
The acquisition unit 40 acquires various information from external information processing devices, the
取得部40は、例えば、外部の情報処理装置または携帯端末2などから通信部20を介して乗員Oの情報である乗員情報を取得し、取得した乗員情報を乗員情報記憶部30に記憶される乗員情報テーブルに追加する。乗員情報は、例えば、属性情報、端末情報、設定情報などである。
The acquisition unit 40 acquires occupant information, which is information about the occupant O, from, for example, an external information processing device or a
また、取得部40は、車両3の乗員Oが所持する携帯端末2に搭載されたセンサによって検出された情報であるセンサ情報を取得する。取得部40は、取得したセンサ情報を乗員情報記憶部30に記憶される乗員情報テーブルに追加する。
The acquisition unit 40 also acquires sensor information, which is information detected by a sensor mounted on the
また、取得部40は、例えば、車道の周囲に設置されたセンサ(例えば、イメージセンサ)によって検出された情報をセンサ情報として取得したり、車両3の車載装置(例えば、ドライブレコーダ)に搭載されたセンサ(例えば、イメージセンサ)によって検出された情報をセンサ情報として取得したりすることもできる。
The acquisition unit 40 can also acquire, for example, information detected by a sensor (e.g., an image sensor) installed around the roadway as sensor information, or information detected by a sensor (e.g., an image sensor) mounted on an in-vehicle device (e.g., a drive recorder) of the
例えば、取得部40は、外部の情報処理装置または携帯端末7などから通信部20を介して利用者Uの情報である利用者情報を取得し、取得した利用者情報を利用者情報記憶部31の利用者情報テーブルに追加する。利用者情報は、例えば、属性情報、端末情報、および設定情報である。 For example, the acquisition unit 40 acquires user information, which is information about the user U, from an external information processing device or a mobile terminal 7, etc., via the communication unit 20, and adds the acquired user information to the user information table in the user information storage unit 31. The user information is, for example, attribute information, terminal information, and setting information.
また、取得部40は、記憶部21から各種の情報を取得する。例えば、取得部40は、乗員Oに関する各種の情報を乗員情報記憶部30などから取得する。取得部40によって取得される乗員Oに関する情報は、例えば、上述した属性情報、端末情報、センサ情報、および設定情報のうちの少なくとも1つ以上の情報の一部または全部を含む。 The acquisition unit 40 also acquires various types of information from the storage unit 21. For example, the acquisition unit 40 acquires various types of information related to the occupant O from the occupant information storage unit 30, etc. The information related to the occupant O acquired by the acquisition unit 40 includes, for example, a part or all of at least one of the above-mentioned attribute information, terminal information, sensor information, and setting information.
また、取得部40は、利用者Uに関する各種の情報を利用者情報記憶部31などから取得する。取得部40によって取得される利用者Uに関する各種の情報は、例えば、上述した属性情報、端末情報、および設定情報のうちの少なくとも1つ以上の情報の一部または全部を含む。 The acquisition unit 40 also acquires various pieces of information related to the user U from the user information storage unit 31 and the like. The various pieces of information related to the user U acquired by the acquisition unit 40 include, for example, part or all of at least one of the above-mentioned attribute information, terminal information, and setting information.
〔4.3.2.判定部41〕
判定部41は、取得部40によって取得されたセンサ情報に基づいて、乗員Oによる危険運転を判定する。危険運転は、例えば、暴走運転、蛇行運転、逆走運転、急加速、急減速、急ハンドルなどである。暴走運転は、車道の制限速度を超過したスピードでの車両3の運転であり、蛇行運転は、車道において車両3を蛇行させる運転であり、逆走運転は、車道において指定された方向とは逆方向への車両3の運転である。
[4.3.2. Determination unit 41
The determination unit 41 determines dangerous driving by the occupant O based on the sensor information acquired by the acquisition unit 40. Examples of dangerous driving include reckless driving, meandering driving, driving the wrong way, sudden acceleration, sudden deceleration, and sudden Reckless driving is driving the
例えば、判定部41は、携帯端末2から送信される位置情報から車両3が走行している車道や車線などを特定する。また、判定部41は、例えば、携帯端末2から送信される位置情報または加速度情報などから車両3の速度や加速度などを特定する。
For example, the determination unit 41 identifies the roadway or lane on which the
そして、判定部41は、特定した車道や車線で規定されている制限速度と特定した車両3の速度とを比較することによって、車両3の運転が暴走運転であるか否かを判定する。例えば、判定部41は、車両3の速度が制限速度を超過している時間が予め定められた時間以上継続する場合に、車両3の運転が暴走運転であると判定する。
Then, the determination unit 41 determines whether the driving of the
また、判定部41は、車両3が急加速である場合や急減速である場合に、車両3の運転が暴走運転であると判定することができる。例えば、判定部41は、携帯端末2から送信され取得部40によって取得される加速度情報に基づいて、車両3の正の加速度が予め定められた時間以上継続する場合に、車両3が急加速であると判定し、車両3の負の加速度が予め定められた時間以上継続する場合に、車両3が急減速であると判定することができる。
The determination unit 41 can also determine that the
また、判定部41は、例えば、携帯端末2から送信される加速度情報などから車両3の左右方向への加速度を特定し、特定した車両3の左右方向への加速度と特定した車両3の速度とに基づいて、車両3の運転が蛇行運転であるか否かを判定する。判定部41は、例えば、特定した車両3の位置の変化から車両3の運転が蛇行運転であるか否かを判定することもできる。
The determination unit 41 also identifies the left-right acceleration of the
また、判定部41は、例えば、携帯端末2から送信される加速度情報などから車両3の左方向または右方向への加速度を特定し、特定した車両3の左方向または右方向への加速度に基づいて、急ハンドルであるか否かを判定することもできる。判定部41は、特定した車両3の左方向または右方向への動きがある場合の加速度が予め定められた時間以上継続する場合に、急ハンドルであると判定することができる。判定部41は、急ハンドルであると判定した場合に、車両3の運転が暴走運転であると判定することができる。
The determination unit 41 can also, for example, identify the acceleration of the
また、判定部41は、特定した車道や車線で規定されている方向と特定した車両3の速度とに基づいて、車両3の運転が逆走運転であるか否かを判定する。例えば、判定部41は、特定した車道や車線で規定されている方向と逆方向に車両3が走行している場合に、車両3の運転が逆走運転であると判定する。
The determination unit 41 also determines whether the
また、判定部41は、センサ情報を入力とし、危険運転度合いを示す危険運転スコアを出力とする学習モデルを用いて、危険運転を判定することもできる。学習モデルは、例えば、センサ情報と運転状態を示す情報とを含む学習データを用いた機械学習によって生成される。運転状態を示す情報は、暴走運転であるか否かを示す情報、蛇行運転であるか否かを示す情報、逆走運転であるか否かを示す情報などである。 The determination unit 41 can also determine dangerous driving using a learning model that receives sensor information as input and outputs a dangerous driving score indicating the degree of dangerous driving. The learning model is generated, for example, by machine learning using learning data including sensor information and information indicating the driving state. The information indicating the driving state is information indicating whether or not the vehicle is driving recklessly, information indicating whether or not the vehicle is driving in a swerving manner, information indicating whether or not the vehicle is driving the wrong way, etc.
危険運転スコアは、総合的なスコアであってもよく、危険運転の種類毎のスコアであってもよい。判定部41は、危険運転スコアが危険運転の種類毎のスコアである場合、学習モデルから出力されるスコアが閾値以上のスコアになる種類の危険運転があると判定することができる。 The dangerous driving score may be an overall score or a score for each type of dangerous driving. When the dangerous driving score is a score for each type of dangerous driving, the determination unit 41 can determine that there is a type of dangerous driving for which the score output from the learning model is equal to or greater than a threshold value.
例えば、危険運転の種類が、暴走運転、蛇行運転、逆走運転であるとする。この場合、判定部41は、暴走運転のスコアが閾値以上である場合、暴走運転であると判定し、蛇行運転のスコアが閾値以上である場合、蛇行運転であると判定し、逆走運転のスコアが閾値以上である場合、逆走運転であると判定する。 For example, assume that the types of dangerous driving are reckless driving, meandering driving, and wrong-way driving. In this case, the determination unit 41 determines that the driving is reckless if the score for reckless driving is equal to or greater than a threshold, determines that the driving is meandering if the score for meandering driving is equal to or greater than a threshold, and determines that the driving is wrong-way if the score for wrong-way driving is equal to or greater than a threshold.
また、判定部41は、センサ情報を入力とし、事故発生スコアを事故原因毎に出力する学習モデルを用いて、事故の発生の可能性を判定することもできる。学習モデルは、例えば、予め定められた期間に得られたセンサ情報と予め定められた期間における事故の発生の有無を示す情報とを事故原因の種類毎に含む学習用データを用いた機械学習によって生成される。 The determination unit 41 can also determine the possibility of an accident occurring by using a learning model that receives sensor information as input and outputs an accident occurrence score for each accident cause. The learning model is generated, for example, by machine learning using learning data that includes sensor information obtained during a predetermined period and information indicating whether or not an accident occurred during the predetermined period for each type of accident cause.
事故原因の種類は、例えば、速度超過によるカーブ曲がり切れないことによる事故である第1事故、赤信号での交差点への進入による事故である第2事故、または逆走運転による対向車との衝突の事故である第3事故などである。この場合、判定部41は、第1事故、第2事故、および第3事故の各々の事故発生スコアを学習モデルから取得する。 The types of accident causes are, for example, a first accident caused by being unable to make a turn due to speeding, a second accident caused by entering an intersection when the light is red, or a third accident caused by a collision with an oncoming vehicle due to driving the wrong way. In this case, the determination unit 41 obtains the accident occurrence scores for each of the first accident, second accident, and third accident from the learning model.
また、判定部41は、センサ情報を入力とし、事故発生スコアを事故の種類毎に出力する学習モデルを用いて、事故の発生の可能性を判定することもできる。学習モデルは、例えば、予め定められた期間に得られたセンサ情報と予め定められた期間における事故の発生の有無を示す情報とを事故の種類毎に含む学習用データを用いた機械学習によって生成される。 The determination unit 41 can also determine the possibility of an accident occurring using a learning model that receives sensor information as input and outputs an accident occurrence score for each type of accident. The learning model is generated, for example, by machine learning using learning data that includes sensor information obtained during a predetermined period and information indicating whether or not an accident has occurred during the predetermined period for each type of accident.
事故の種類は、例えば、物損事故、人身事故などである。この場合、判定部41は、物損事故のスコアが閾値以上である場合、物損事故であると判定し、人身事故のスコアが閾値以上である場合、人身事故であると判定する。 The type of accident may be, for example, a property damage accident, a personal injury accident, etc. In this case, the determination unit 41 determines that it is a property damage accident if the score of the property damage accident is equal to or greater than a threshold, and determines that it is a personal injury accident if the score of the personal injury accident is equal to or greater than a threshold.
〔4.3.3.通知部42〕
通知部42は、判定部41によって判定された危険運転に応じた通知を行う。通知部42による通知対象は、例えば、交通関係装置などである。交通関係装置は、車両3の周囲にある交通に関する装置であり、例えば、信号機5および電子交通標識6などを制御する制御装置4や、車両3とは異なる他の他車両などである。
[4.3.3.
The
通知部42は、車両3の走行先にある信号機5を制御する制御装置4を通知対象として危険運転に応じた通知を行う。例えば、通知部42は、危険運転の状態にある車両3を特定する情報(例えば、車種やナンバー)、危険運転の状態にある車両3の走行位置と走行方向とを示す情報、および危険運転の種類を示す情報などを含む危険運転情報を制御装置4に通知する。危険運転の種類は、例えば、暴走運転、蛇行運転、逆走運転、急加速、急減速、急ハンドルなどである。
The
制御装置4は、通知部42から通知された危険運転情報に基づいて、信号機5および電子交通標識6のうちの少なくとも一方を制御する。例えば、制御装置4は、危険運転情報で示される危険運転の種類が暴走運転または蛇行運転であり、暴走運転または蛇行運転の状態にある車両3の走行先にある信号機5である対象信号機の信号が進行許可を示す信号である場合、対象信号機の信号を、進行許可を示す信号に維持する。
The
また、制御装置4は、暴走運転または蛇行運転の状態にある車両3の走行先にある信号機5である対象信号機の信号が停止指示を示す信号である場合、対象信号機の信号を、進行許可を示す信号に変更し、暴走運転または蛇行運転の状態にある車両3が走行する道路と交差する道路を走行する車両3の交差点への進入を規制したり許可したりする信号機5の信号を、停止指示を示す信号に変更する。
In addition, when the signal of the target signal, which is a
また、制御装置4は、暴走運転または蛇行運転の状態にある車両3が走行先の車道または車線に通じる車道の入り口にある電子交通標識6の表示を進入禁止の表示に変更する。
The
また、制御装置4は、危険運転情報で示される危険運転の種類が逆走運転である場合、逆走運転の状態にある車両3の走行先にある信号機5である対象信号機の信号が進行許可を示す信号である場合、対象信号機の信号を、進行許可を示す信号に維持する。
In addition, when the type of dangerous driving indicated by the dangerous driving information is wrong-way driving, if the signal of the target traffic light, which is a
また、制御装置4は、危険運転情報で示される危険運転の種類が逆走運転であり、逆走運転の状態にある車両3が走行している車線が車道の複数車線のうちの1つである場合、逆走運転の状態にある車両3の走行先にある電子交通標識6の表示で示される進行方向を逆方向に変更することができる。
In addition, when the type of dangerous driving indicated by the dangerous driving information is wrong-way driving and the lane in which the
また、制御装置4は、逆走運転の状態にある車両3の走行先にある信号機5である対象信号機の信号が停止指示を示す信号である場合、対象信号機の信号を、進行許可を示す信号に変更し、逆走運転の状態にある車両3が走行する道路と交差する道路を走行する車両3の交差点への進入を規制したり許可したりする信号機5の信号を、停止指示を示す信号に変更する。
In addition, when the signal of the target signal, which is the
また、通知部42は、判定部41によって危険運転の状態であると判定された車両3の周囲の他の車両を通知対象として判定部41によって判定した危険運転に応じた通知を行うこともできる。例えば、通知部42は、通知対象となる他の車両に対して危険運転情報を送信することで、他の車両に危険運転に応じた通知を行う。
The
通知対象となる他の車両に対して送信される危険運転情報は、例えば、危険運転の状態にある車両3を特定する情報、危険運転の種類を示す情報、および危険運転の状態を示す情報などを含む。危険運転の状態は、判定部41によって危険運転の状態であると判定された車両3の走行位置、走行方向、および走行速度などを含む。また、危険運転情報は、判定部41によって判定された危険運転スコアや事故発生スコアなどを含んでいてもよい。通知部42は、危険運転スコアや事故発生スコアなどを含む情報を危険運転に応じた通知として通知したりすることができる。
The dangerous driving information transmitted to other vehicles that are the subject of notification includes, for example, information identifying the
通知対象である他の車両の車載装置は、通知部42から取得した危険運転情報を表示したり、かかる危険運転情報に基づく表示を行ったりする。例えば、通知対象である他の車両の車載装置は、危険運転情報に基づく表示として、判定部41によって危険運転の状態であると判定された車両3の走行位置を示す情報や危険運転の種類を示す情報などを地図上に表示することもできる。
The on-board device of the other vehicle that is the subject of the notification displays the dangerous driving information acquired from the
図7は、実施形態に係る制御装置4における制御対象の特定および制御の一例を示す図である。図7に示すように、制御装置4は、判定部41によって暴走運転の状態であると判定された車両3(3A)の周囲にある交通に関する装置に対して危険運転に応じた通知を行う。
Figure 7 is a diagram showing an example of identification and control of a control target in the
図7に示す例では、車両3(3A)の周囲にある交通に関する装置は、制御装置4(4A)や車両3(B3),3(3C)などに危険運転に応じた通知を行う。制御装置4(4A)は、車両3(3A)の周囲にある信号機5(5A),5(5B),5(5C),5(5D)および電子交通標識6(6A),6(6B)を制御する装置である。図7に示す例では、車両3(3A)の危険運転は、暴走運転である。 In the example shown in FIG. 7, traffic-related devices around vehicle 3 (3A) notify control device 4 (4A) and vehicles 3 (B3) and 3 (3C) of dangerous driving. Control device 4 (4A) is a device that controls traffic lights 5 (5A), 5 (5B), 5 (5C), and 5 (5D) and electronic traffic signs 6 (6A) and 6 (6B) around vehicle 3 (3A). In the example shown in FIG. 7, the dangerous driving of vehicle 3 (3A) is reckless driving.
制御装置4(4A)は、信号機5(5A)の信号が進行許可の信号である場合、信号機5(5A)の信号を進行許可の信号に維持し、信号機5(5A)の信号が停止指示の信号である場合、信号機5(5A)の信号を進行許可の信号に変更する。 When the signal of traffic light 5 (5A) is a signal allowing passage, control device 4 (4A) maintains the signal of traffic light 5 (5A) as a signal allowing passage, and when the signal of traffic light 5 (5A) is a signal instructing to stop, control device 4 (4A) changes the signal of traffic light 5 (5A) to a signal allowing passage.
また、制御装置4(4A)は、信号機5(5B),5(5C),5(5D)の信号が停止指示の信号である場合、信号機5(5B),5(5C),5(5D)の信号を停止指示の信号に維持し、信号機5(5B),5(5C),5(5D)の信号が進行許可の信号である場合、信号機5(5A)の信号を停止指示の信号に変更する。 In addition, when the signals of the traffic lights 5 (5B), 5 (5C), and 5 (5D) are stop signals, the control device 4 (4A) maintains the signals of the traffic lights 5 (5B), 5 (5C), and 5 (5D) as stop signals, and when the signals of the traffic lights 5 (5B), 5 (5C), and 5 (5D) are proceeding permission signals, the control device 4 (4A) changes the signal of the traffic light 5 (5A) to a stop signal.
また、制御装置4(4A)は、電子交通標識6(6A),6(6B)の表示を進入禁止の表示に制御する。なお、制御装置4(4A)は、信号機5(5B)の信号を信号機5(5A)と同じ状態にすることもできる。 The control device 4 (4A) also controls the display of the electronic traffic signs 6 (6A) and 6 (6B) to display "No entry." The control device 4 (4A) can also set the signal of the traffic light 5 (5B) to the same state as the traffic light 5 (5A).
また、通知部42は、判定部41によって危険運転の状態であると判定された車両3である危険運転状態車両の運転者、かかる運転者の家族、または危険運転状態車両の周囲に存在する歩行者を通知対象として判定部41によって判定された危険運転に応じた通知を行う。
The
例えば、通知部42は、危険運転状態車両の運転者の携帯端末2、かかる運転者の家族の携帯端末7、または危険運転状態車両の周囲に存在する歩行者の携帯端末7を通知対象端末として危険運転情報を送信することもできる。通知対象端末には、上述した事故防止支援アプリがインストールされており、通知対象である他の車両の車載装置と同様に、通知部42から取得した危険運転情報を表示したり、かかる危険運転情報に基づく表示を行ったりすることができる。
For example, the
運転者の家族の携帯端末7に送信される危険運転情報には、例えば、上述した情報に加えて、危険運転が行われている車両3の運転者の情報(例えば、氏名、年齢)などの情報が含まれる。運転者の家族の携帯端末7への危険運転情報は、運転者の家族の携帯端末7にインストールされた事故防止支援アプリ宛に送信されるが、例えば、電子メールによって送信されてもよい。
The dangerous driving information sent to the mobile device 7 of the driver's family member includes, for example, in addition to the information described above, information about the driver of the
また、運転者の携帯端末2の処理部15は、例えば、通知部42からの危険運転情報を受信した場合、警報音(アラート)を出力することもできる。これにより、判定部41によって異常運転であると判定された車両3の運転者に、危険運転であることを気づかせることもできる。
In addition, the
また、通知部42は、危険運転状態車両の事故による損失の補償を行う保険会社、警察署、および消防署のうちの1以上を通知対象として通知することができる。例えば、通知部42は、保険会社、警察署、および消防署のうちの1以上を通知対象として危険運転情報を送信することができる。かかる危険運転情報には、例えば、危険運転状態車両を特定する情報などが含まれている。
The
また、通知部42は、判定部41によって得られた事故の種別毎の事故発生スコアや事故原因毎の事故発生スコアを危険運転情報に含めることもできる。また、通知部42は、判定部41によって得られた危険運転の種類毎のスコアを危険運転情報に含めることもできる。
The
また、通知部42は、危険運転の種類に応じて異なる通知を行うこともできる。通知部42は、上述したように、例えば、危険運転の種類を示す情報を危険運転情報に含めることで、危険運転の種類に応じて異なる通知を行う。
The
また、通知部42は、例えば、危険運転の種類に応じて通知対象を変更することもできる。例えば、通知部42は、危険運転が蛇行運転である場合、危険運転状態車両の周囲に存在する車両に対して危険運転情報を通知し、危険運転状態車両の周囲に存在する信号機5や電子交通標識6を制御する制御装置4には危険運転情報を通知しないことができる。
The
また、通知部42は、危険運転が暴走運転や逆走運転である場合、危険運転状態車両の周囲に存在する車両と危険運転状態車両の周囲に存在する信号機5や電子交通標識6を制御する制御装置4とに危険運転情報を通知する。
In addition, when the dangerous driving is reckless driving or wrong-way driving, the
また、通知部42は、危険運転の種類に応じて通知対象の範囲を変更することもできる。例えば、通知部42は、危険運転が暴走運転である場合、危険運転状態車両の前方であって危険運転状態車両から予め定められた第1範囲に存在する車両に危険運転情報を通知する。
The
また、通知部42は、危険運転が逆走運転である場合、危険運転状態車両の前方であって危険運転状態車両から予め定められた第2範囲に存在する車両に危険運転情報を通知する。また、通知部42は、危険運転が蛇行運転である場合、危険運転状態車両の前方であって危険運転状態車両から予め定められた第3範囲に存在する車両に危険運転情報を通知する。第1範囲、第2範囲、および第3範囲は互いに異なる範囲であり、例えば、第2範囲>第1範囲>第3範囲の関係であるが、かかる例に限定されない。
In addition, when the dangerous driving is wrong-way driving, the
〔5.処理手順〕
次に、実施形態に係る情報処理装置1の処理部22による情報処理の手順について説明する。図8は、実施形態に係る情報処理装置1の処理部22による情報処理の一例を示すフローチャートである。
5. Processing Procedure
Next, a procedure of information processing by the processing unit 22 of the information processing device 1 according to the embodiment will be described. Fig. 8 is a flowchart showing an example of information processing by the processing unit 22 of the information processing device 1 according to the embodiment.
図8に示すように、情報処理装置1の処理部22は、携帯端末2などから送信されるセンサ情報を取得したか否かを判定する(ステップS10)。処理部22は、センサ情報を取得したと判定すると(ステップS10:Yes)、取得したセンサ情報を記憶部21に記憶させる(ステップS11)。
As shown in FIG. 8, the processing unit 22 of the information processing device 1 determines whether or not sensor information transmitted from the
処理部22は、ステップS11の処理が終了した場合、またはセンサ情報を取得していないと判定した場合(ステップS10:No)、判定タイミングになったか否かを判定する(ステップS12)。判定タイミングは、例えば、予め定められた期間毎に到来するタイミングなどであるが、かかる例に限定されない。 When the processing of step S11 is completed or when it is determined that the sensor information has not been acquired (step S10: No), the processing unit 22 determines whether or not a determination timing has arrived (step S12). The determination timing is, for example, a timing that occurs at every predetermined period, but is not limited to such an example.
処理部22は、判定タイミングになったと判定した場合(ステップS12:Yes)、ステップS11で記憶部21に記憶されたセンサ情報に基づいて、乗員Oによる危険運転を判定する危険運転判定処理を行う(ステップS13)。 When the processing unit 22 determines that the judgment timing has arrived (step S12: Yes), it performs dangerous driving judgment processing to judge dangerous driving by the occupant O based on the sensor information stored in the memory unit 21 in step S11 (step S13).
処理部22は、ステップS13の処理が終了した場合、または判定タイミングになっていないと判定した場合(ステップS12:No)、通知タイミングになったか否かを判定する(ステップS14)。通知タイミングは、例えば、予め定められた期間毎に到来するタイミング、またはステップS13において乗員Oによる危険運転があると判定されたタイミングであるが、かかる例に限定されない。 When the processing of step S13 is completed or when it is determined that the judgment timing has not come (step S12: No), the processing unit 22 judges whether the notification timing has come (step S14). The notification timing is, for example, a timing that occurs at every predetermined period or a timing when it is determined in step S13 that the occupant O is driving dangerously, but is not limited to such examples.
処理部22は、判定タイミングになったと判定した場合(ステップS14:Yes)、ステップS13で判定された危険運転に応じた通知を行う通知処理を行う(ステップS15)。処理部22は、ステップS15の処理が終了した場合、または通知タイミングになっていないと判定した場合(ステップS14:No)、動作終了タイミングになったか否かを判定する(ステップS16)。処理部22は、例えば、情報処理装置1の電源がオフにされた場合などに動作終了タイミングになったと判定する。 When the processing unit 22 determines that the judgment timing has arrived (step S14: Yes), it performs a notification process to provide a notification corresponding to the dangerous driving determined in step S13 (step S15). When the processing unit 22 has finished the process of step S15 or has determined that the notification timing has not arrived (step S14: No), it determines whether the operation end timing has arrived (step S16). The processing unit 22 determines that the operation end timing has arrived, for example, when the power supply of the information processing device 1 is turned off.
処理部22は、動作終了タイミングになっていないと判定した場合(ステップS16:No)、処理をステップS10へ移行し、動作終了タイミングになったと判定した場合(ステップS16:Yes)、図8に示す処理を終了する。 If the processing unit 22 determines that the operation end time has not yet arrived (step S16: No), it transitions to step S10, and if it determines that the operation end time has arrived (step S16: Yes), it terminates the processing shown in FIG. 8.
〔6.その他〕
通知部42は、危険運転が暴走運転である場合、危険運転の状態にある車両3である危険運転状態車両の速度が速いほどまたは加速度が大きいほど第1範囲を大きくすることができ、危険運転が逆走運転である場合、危険運転状態車両の速度が速いほどまたは加速度が大きいほど第2範囲を大きくすることができる。また、通知部42は、危険運転が蛇行運転である場合、危険運転状態車両の速度が速いほどまたは加速度が大きいほど第3範囲を大きくすることができる。
[6. Other]
The
また、判定部41は、例えば、車両3に複数の乗員Oが乗っている場合、これら複数の乗員Oの携帯端末2から送信されるセンサ情報に基づいて、車両3の乗員Oによる危険運転を判定することもできる。この場合、判定部41は、例えば、複数の乗員Oの携帯端末2から送信されるセンサ情報が同程度の速度や加速度を示す情報である場合に、これら複数の乗員Oの携帯端末2から送信されるセンサ情報に基づいて、車両3の乗員Oによる危険運転を判定する。
In addition, for example, when there are multiple occupants O on board the
また、判定部41は、乗員Oの携帯端末2から送信されるセンサ情報に基づいて、車両3の運転者か同乗者かを判定することができる。例えば、判定部41は、これら乗員Oの携帯端末2から送信されるセンサ情報に基づいて各携帯端末2の振動を算出する。そして、判定部41は、算出した振動を推定モデルに入力し、かかる推定モデルから出力される運転者スコアが閾値以上である携帯端末2の所有者を運転者と判定することができる。
The determination unit 41 can also determine whether the occupant O is the driver or passenger of the
上述した推定モデルは、携帯端末2から送信されるセンサ情報に基づいて算出される振動を示す情報と運転者であるか否かを示す情報とを含む学習用データによる機械学習によって生成される。
The estimation model described above is generated by machine learning using learning data that includes information indicating vibrations calculated based on sensor information transmitted from the
上述した学習モデルや推定モデルは、例えば、畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク、またはディープニューラルネットワークなどのニューラルネットワークによる機械学習によって生成されるが、かかる例に限定されない。例えば、学習モデルや推定モデルは、ニューラルネットワークに代えて、GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)、線形回帰またはロジスティック回帰といった学習アルゴリズムによる機械学習を用いて生成されてもよい。 The above-mentioned learning model and estimation model are generated by machine learning using a neural network such as a convolutional neural network, a recurrent neural network, or a deep neural network, but are not limited to such examples. For example, instead of a neural network, the learning model and estimation model may be generated using machine learning using a learning algorithm such as a gradient boosting decision tree (GBDT), linear regression, or logistic regression.
また、判定部41は、取得部40によって各乗員の携帯端末2による特定のオンラインサービスの利用の有無を示す情報がリアルタイムに取得できる場合、特定のオンラインサービスの利用を行っている携帯端末2を有する乗員Oを運転者ではないと認定することもできる。特定のオンラインサービスは、例えば、ウェブ検索サービス、スケジュール管理サービス、経路案内サービス、路線情報提供サービス、電子商取引サービスなどであるが、かかる例に限定されない。
In addition, when the acquisition unit 40 can acquire information in real time indicating whether or not a specific online service is being used by the
また、判定部41は、取得部40によって各乗員Oの携帯端末2による特定のオンラインサービスの利用の有無を示す情報がリアルタイムに取得できる場合、特定のオンラインサービスの利用を行っている携帯端末2を有する乗員Oが運転者である場合、上述した危険運転スコアをn倍にすることができる。nは、例えば、1を超える整数である。
In addition, when the acquisition unit 40 can acquire information indicating whether or not a specific online service is being used by the
また、制御装置4は、危険運転が暴走運転であることを示す情報を含む危険運転情報を受信した場合、危険運転状態車両の前方であって対向車線を走行している車両が左折または右折するように左折または右折の矢印を信号機5や電子交通標識6に表示させることもできる。これにより、危険運転状態車両の前方であって対向車線を走行している車両を、危険運転状態車両が走行している道路から退避させることができる。
In addition, when the
また、制御装置4は、危険運転が逆走運転であることを示す情報を含む危険運転情報を受信した場合、危険運転状態車両の前方であって危険運転状態車両に向かって走行する車両が左折または右折するように左折または右折の矢印を信号機5や電子交通標識6に表示させることもできる。これにより、危険運転状態車両の前方であって危険運転状態車両に向かって走行する車両を、危険運転状態車両が走行している道路から退避させることができる。
In addition, when the
上述した例では、信号機5や電子交通標識6は、情報処理装置1から制御装置4に送信される動き関連情報に基づいて制御装置4によって制御されるが、信号機5や電子交通標識6の制御は、情報処理装置1によって直接行われてもよい。この場合、情報処理装置1の処理部22は、制御装置4の機能を実現する制御部を有する。
In the above example, the
携帯端末2は、情報処理装置1の機能の一部または全部を実行する構成であってもよい。この場合、携帯端末2の処理部15は、例えば、情報取得部16が取得部40の機能を有し、さらに、処理部15は、判定部41の機能を有したり、判定部41と通知部42の機能を有したりする。
The
〔7.ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る情報処理装置1は、例えば図9に示すような構成のコンピュータ200によって実現される。図9は、実施形態に係る情報処理装置1の機能を実現するコンピュータ200の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ200は、CPU201、RAM202、ROM(Read Only Memory)203、HDD(Hard Disk Drive)204、通信インターフェイス(I/F)205、入出力インターフェイス(I/F)206、およびメディアインターフェイス(I/F)207を有する。
7. Hardware Configuration
The information processing device 1 according to the embodiment described above is realized by a
CPU201は、ROM203またはHDD204に記憶されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ROM203は、コンピュータ200の起動時にCPU201によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ200のハードウェアに依存するプログラムなどを記憶する。
The
HDD204は、CPU201によって実行されるプログラム、および、かかるプログラムによって使用されるデータなどを記憶する。通信インターフェイス205は、ネットワークN(図2参照)を介して他の機器からデータを受信してCPU201へ送り、CPU201が生成したデータを、ネットワークNを介して他の機器へ送信する。
The
CPU201は、入出力インターフェイス206を介して、ディスプレイやプリンタなどの出力装置、および、キーボードまたはマウスなどの入力装置を制御する。CPU201は、入出力インターフェイス206を介して、入力装置からデータを取得する。また、CPU201は、入出力インターフェイス206を介して生成したデータを出力装置へ出力する。
The
メディアインターフェイス207は、記録媒体208に記憶されたプログラムまたはデータを読み取り、RAM202を介してCPU201に提供する。CPU201は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス207を介して記録媒体208からRAM202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208は、例えばDVD(Digital Versatile Disc)、PD(Phase change rewritable Disk)などの光学記録媒体、MO(Magneto-Optical disk)などの光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリなどである。
The
例えば、コンピュータ200が実施形態に係る情報処理装置1や携帯端末2として機能する場合、コンピュータ200のCPU201は、RAM202上にロードされたプログラムを実行することにより、処理部22や処理部15の機能を実現する。また、HDD204には、記憶部21内または記憶部14内のデータが記憶される。コンピュータ200のCPU201は、これらのプログラムを記録媒体208から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークNを介してこれらのプログラムを取得してもよい。
For example, when the
〔8.その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、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。
[8. Other]
In addition, among the processes described in the above embodiments, all or part of the processes described as being performed automatically can be performed manually, or all or part of the processes described as being performed manually can be performed automatically by a known method. In addition, the information including the processing procedures, specific names, various data and parameters shown in the above documents and drawings can be changed arbitrarily unless otherwise specified. For example, the various information shown in each drawing is not limited to the illustrated information.
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。 In addition, each component of each device shown in the figure is a functional concept, and does not necessarily have to be physically configured as shown in the figure. In other words, the specific form of distribution and integration of each device is not limited to that shown in the figure, and all or part of them can be functionally or physically distributed and integrated in any unit depending on various loads, usage conditions, etc.
例えば、上述した情報処理装置1は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットホームなどをAPIやネットワークコンピューティングなどで呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。 For example, the information processing device 1 described above may be realized by multiple server computers, and depending on the function, the configuration can be flexibly changed, such as by calling an external platform using an API or network computing.
また、上述してきた実施形態および変形例は、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。 The above-described embodiments and variations can be combined as appropriate to the extent that they do not cause inconsistencies in the processing content.
〔9.効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置1は、車両3の乗員Oが所持する携帯端末2に搭載されたセンサによって検出された情報であるセンサ情報を取得する取得部40と、取得部40によって取得されたセンサ情報に基づいて、乗員Oによる危険運転を判定する判定部41とを備える。これにより、情報処理装置1は、スイッチや暴走防止装置などの追加のパーツの車両3への取り付けを利用者Uに強いることなく、暴走運転などの危険運転による事故の防止を支援することができる。
9. Effects
As described above, the information processing device 1 according to the embodiment includes an acquisition unit 40 that acquires sensor information, which is information detected by a sensor mounted on the
また、情報処理装置1は、判定部41によって判定された危険運転に応じた通知を行う通知部42を備える。これにより、情報処理装置1は、暴走運転などの危険運転による事故を抑制することができる。
The information processing device 1 also includes a
また、通知部42は、車両3の走行先にある信号機5を制御する制御装置4に対して通知を行う。これにより、情報処理装置1は、暴走運転などの危険運転による事故を抑制することができる。
The
また、通知部42は、車両3の周囲の他の車両3に対して通知を行う。これにより、情報処理装置1は、暴走運転などの危険運転による事故を抑制することができる。
The
また、通知部42は、車両3の運転者、運転者の家族、および車両3の周囲の人のうちの1以上に対して通知を行う。これにより、情報処理装置1は、暴走運転などの危険運転による事故の防止をより支援することができる。
The
また、通知部42は、車両3の事故による損失の補償を行う保険会社、警察署、および消防署のうちの1以上に対して通知を行う。これにより、情報処理装置1は、暴走運転などの危険運転による事故の防止をより支援することができる。
The
また、判定部41は、センサ情報を入力とし、危険運転度合いを示す危険運転スコアを出力とする学習モデルを用いて、危険運転を判定し、通知部42は、判定部41によって判定された危険運転スコアを含む情報を危険運転に応じた通知として通知する。これにより、情報処理装置1は、暴走運転などの危険運転による事故の防止をより支援することができる。
The determination unit 41 also determines dangerous driving using a learning model that receives sensor information as input and outputs a dangerous driving score indicating the degree of dangerous driving, and the
また、通知部42は、危険運転の種類に応じて異なる通知を行う。これにより、情報処理装置1は、暴走運転などの危険運転による事故の防止をより支援することができる。
The
以上、本願の実施形態を図面に基づいて詳細に説明したが、これは例示であり、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。 The above describes the embodiments of the present application in detail based on the drawings, but this is merely an example, and the present invention can be embodied in other forms that incorporate various modifications and improvements based on the knowledge of those skilled in the art, including the aspects described in the disclosure section of the invention.
また、上述してきた「部(section、module、unit)」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。 The above-mentioned "section, module, unit" can be read as "means" or "circuit." For example, an acquisition unit can be read as an acquisition means or an acquisition circuit.
1 情報処理装置
2,7 携帯端末
3 車両
4 制御装置
5 信号機
6 電子交通標識
10,20 通信部
11 表示部
12 操作部
13 センサ群
14,21 記憶部
15,22 処理部
16 情報取得部
17 表示処理部
18 情報出力部
30 乗員情報記憶部
31 利用者情報記憶部
40 取得部
41 判定部
42 通知部
50 保険会社装置
51 警察署装置
52 消防署装置
100 情報処理システム
N ネットワーク
REFERENCE SIGNS LIST 1
Claims (10)
前記取得部によって取得された前記センサ情報に基づいて、前記乗員による危険運転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。 an acquisition unit that acquires sensor information that is information detected by a sensor mounted on a mobile terminal carried by a vehicle occupant;
a determination unit that determines dangerous driving by the occupant based on the sensor information acquired by the acquisition unit.
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 The information processing device according to claim 1 , further comprising a notification unit that performs a notification in response to the dangerous driving determined by the determination unit.
前記車両の走行先にある信号機を制御する制御装置に対して前記通知を行う
ことを特徴とする請求項2に記載の情報処理装置。 The notification unit is
The information processing device according to claim 2 , further comprising: a control device that controls a traffic light at a destination where the vehicle is traveling, and the notification is sent to the control device.
前記車両の周囲の他の車両に対して前記通知を行う
ことを特徴とする請求項2に記載の情報処理装置。 The notification unit is
The information processing device according to claim 2 , further comprising: a controller configured to notify other vehicles surrounding the vehicle of the notification.
前記車両の運転者、前記運転者の家族、および前記車両の周囲の人のうちの1以上に対して前記通知を行う
ことを特徴とする請求項2~4のいずれか1つに記載の情報処理装置。 The notification unit is
5. The information processing device according to claim 2, wherein the notification is sent to at least one of a driver of the vehicle, a family member of the driver, and people around the vehicle.
前記車両の事故による損失の補償を行う保険会社、警察署、および消防署のうちの1以上に対して前記通知を行う
ことを特徴とする請求項2~4のいずれか1つに記載の情報処理装置。 The notification unit is
5. The information processing device according to claim 2, further comprising: transmitting the notification to one or more of an insurance company that compensates for losses due to an accident involving the vehicle, a police station, and a fire station.
前記センサ情報を入力とし、危険運転度合いを示す危険運転スコアを出力とする学習モデルを用いて、前記危険運転を判定し、
前記通知部は、
前記判定部によって判定された前記危険運転スコアを含む情報を前記危険運転に応じた通知として通知する
ことを特徴とする請求項2~4のいずれか1つに記載の情報処理装置。 The determination unit is
The dangerous driving is determined using a learning model that receives the sensor information as an input and outputs a dangerous driving score indicating a degree of dangerous driving;
The notification unit is
The information processing device according to any one of claims 2 to 4, characterized in that information including the dangerous driving score determined by the determination unit is notified as a notification corresponding to the dangerous driving.
前記危険運転の種類に応じて異なる通知を行う
ことを特徴とする請求項2~4のいずれか1つに記載の情報処理装置。 The notification unit is
5. The information processing device according to claim 2, further comprising: a notification unit configured to notify the driver of a risk of driving by issuing a different notification depending on the type of the risky driving.
車両の乗員が所持する携帯端末に搭載されたセンサによって検出された情報であるセンサ情報を取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された前記センサ情報に基づいて、前記乗員による危険運転を判定する判定工程と、を含む
ことを特徴とする情報処理方法。 1. A computer-implemented information processing method, comprising:
An acquisition step of acquiring sensor information which is information detected by a sensor mounted on a mobile terminal carried by an occupant of the vehicle;
a determination step of determining dangerous driving by the occupant based on the sensor information acquired in the acquisition step.
前記取得手順によって取得された前記センサ情報に基づいて、前記乗員による危険運転を判定する判定手順と、をコンピュータに実行させる
ことを特徴とする情報処理プログラム。 An acquisition step of acquiring sensor information, which is information detected by a sensor mounted on a mobile device carried by an occupant of the vehicle;
a determination step of determining dangerous driving by the occupant based on the sensor information acquired by the acquisition step,
Publications (1)
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JP2024079193A true JP2024079193A (en) | 2024-06-11 |
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