JP6567602B2 - 情報処理装置、情報処理システム、および情報処理方法 - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、情報処理装置、情報処理システム、および情報処理方法に関する。

従来から、道路の混雑度等の交通状況の把握や、路上駐車の発見のために、プローブ車両が取得した情報を分析する技術が知られている。例えば、プローブ車両に搭載された撮像装置が周囲を撮像した撮像画像から、道路上に位置する車両のうち、走行していない車両を検出する技術が知られている。

特表２０００−５０４８５９号公報 特開２０１６−０６２４４３号公報 特開２０１５−０７６０７４号公報 特開２０１６−１７０７０８号公報 特開平３−２５２７９９号公報 特開２００９−１６９５２７号公報 特開２０１７−０４５２１１号公報

しかしながら、従来技術においては、走行していない車両が、駐車している駐車車両であるのか、または信号待ち等のために一時的に停車している停車車両であるのか、を高精度に判別することが困難であった。

実施形態の情報処理装置は、車両検出部と、走行判断部と、停車評価部と、駐車評価部と判別部とを備える。車両検出部は、プローブ車両に搭載された撮像装置によって撮像された撮像画像から車両を検出する。走行判断部は、検出された車両が走行しているか否かを判断する。停車評価部は、車両が走行していない場合に、停止時間が閾値未満である停車車両の特徴を示す複数の停車車両条件の各々に対応付けられたポイントのうち検出された車両が満たす停車車両条件に対応付けられたポイントの合計値を、検出された車両が停車車両である可能性の高さを示す停車評価値として算出する。駐車評価部は、車両が走行していない場合に、停止時間が閾値以上である駐車車両の特徴を示す複数の駐車車両条件の各々に対応付けられたポイントのうち検出された車両が満たす駐車車両条件に対応付けられたポイントの合計値を、検出された車両が駐車車両である可能性の高さを示す駐車評価値として算出する。判別部は、停車評価値と駐車評価値とに基づいて、車両が停車車両であるか駐車車両であるか、を判別する。複数の停車車両条件または複数の駐車車両条件の各々に対応付けられたポイントの値は、複数の停車車両条件または複数の駐車車両条件の各々の重要度に応じて異なる。

図１は、実施形態１にかかる情報処理システムの全体構成の一例を示す図である。 図２は、実施形態１にかかるプローブ車両の車内のコックピット（運転席）周辺の構成の一例を示す図である。 図３は、実施形態１にかかるプローブ車両の制御装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 図４は、実施形態１にかかるプローブ車両の制御装置が有する機能の一例を示すブロック図である。 図５は、実施形態１にかかる管理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 図６は、実施形態１にかかる管理装置が有する機能の一例を示すブロック図である。 図７は、テーブル形式の情報として表現された本実施形態の履歴データベースの一例を示す図である。 図８は、実施形態１にかかる車間距離の計測について説明するための図である。 図９は、実施形態１にかかる条件の一例を一覧にした図である。 図１０は、実施形態１にかかる車間距離の閾値の一例を示す図である。 図１１は、実施形態１にかかる出力画面の一例を示す図である。 図１２は、実施形態１にかかる制御装置で実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図１３は、実施形態１にかかる管理装置で実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図１４は、実施形態２にかかるプローブ車両の制御装置が有する機能の一例を示すブロック図である。 図１５は、実施形態２にかかる管理装置が有する機能の一例を示すブロック図である。 図１６は、実施形態２にかかる制御装置で実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図１７は、実施形態２にかかる管理装置で実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。

（実施形態１）
本実施形態の情報処理システムでは、プローブ車両から撮像画像等を受信した管理装置が、撮像画像中の車両が停車車両か、駐車車両か、または、停車車両であるか駐車車両であるかが不明な車両か、を判別する。以下、本実施形態の詳細について説明する。

図１は、本実施形態にかかる情報処理システムＳの全体構成の一例を示す図である。図１に示すように、情報処理システムＳは、プローブ車両１と、管理装置８とを備える。

プローブ車両１は、撮像装置やＧＰＳアンテナ等を搭載した車両であり、道路上を走行しながら撮像した撮像画像や、自車の位置等の情報を管理装置８に送信する。例えば、プローブ車両１は、車両２を撮像する。図１に示されるプローブ車両１は１台であるが、情報処理システムＳは複数のプローブ車両１を含むものとする。

車両２は、プローブ車両１が位置する車線（以下、自車線という）に隣接する他の車線（以下、隣接車線と言う）に位置する車両であり、プローブ車両１の前方に位置する。また、プローブ車両１は、後方や側方に位置する車両を撮像する構成を採用しても良いし、自車線に位置する車両を撮像しても良い。

管理装置８は、プローブ車両１から、車両２を撮像した撮像画像や、ＧＰＳ信号に基づくプローブ車両１の位置等の情報を受信する。管理装置８は、車両２が停止している場合に、プローブ車両１から受信した情報と後述する条件とに基づいて、車両２が停車車両であるか、駐車車両であるか、または、停車車両であるか駐車車両であるかが不明な車両か、を判別する。詳細な内容については後述する。管理装置８は、本実施形態における情報処理装置の一例である。

駐車車両は、停止時間が閾値以上の車両である。また、停車車両は、停止時間が閾値未満の車両である。例えば、停車車両には、信号待ちや渋滞によって一時的に停車している車両が含まれる。本実施形態における停止時間の閾値は、例えば５分とするが、これに限定されるものではない。また、停車車両を、一時停止車両、信号待ち車両、渋滞内車両等と呼ぶ場合もある。

また、管理装置８は、ネットワークを介して交通情報提供業者９へ車両２の判別結果、車両２の位置、撮像時刻、撮像画像等のデータを送信する。

また、図１に示すＧＰＳ（Global Positioning System）衛星４は、プローブ車両１に対して、ＧＰＳ信号を発信する。

また、図１に示す基地局７は、無線で情報を送受信するための基地局である。プローブ車両１および管理装置８は、基地局７を介することで、無線通信を用いて情報の送受信を行うことができる。

また、図１に示す交通情報提供業者９は、道路の混雑状況や駐車車両の有無等の交通情報をドライバや企業に提供する事業者である。交通情報提供業者９は、管理装置８から停車車両および駐車車両の検出についての情報を受信する。

図２は、本実施形態にかかるプローブ車両１の車内のコックピット（運転席）周辺の構成の一例を示す図である。図２に示すように、プローブ車両１は、制御装置１０と、第１撮像装置１１と、第２撮像装置１２と、ＧＰＳアンテナ１３と、を備える。

制御装置１０は、プローブ車両１全体を制御する。制御装置１０は、本実施形態における車載装置の一例である。

第１撮像装置１１は、プローブ車両１のバックミラーＢＭを基準として、運転席側から見て左側に設けられる。第２撮像装置１２は、プローブ車両１のバックミラーＢＭを基準として、運転席側から見て右側に設けられる。第１撮像装置１１および第２撮像装置１２は、プローブ車両１の前方に位置する車両２を、互いに異なるアングルから撮像する。第１撮像装置１１および第２撮像装置１２は、ステレオカメラを構成する。

第１撮像装置１１と第２撮像装置１２とを区別しない場合は、撮像装置と称する。本実施形態の撮像装置はプローブ車両１の前方を撮像可能な位置に設置されるが、設置位置はこれに限定されるものではない。例えば、撮像装置は、プローブ車両１の斜め前方、左右の側方、斜め後方、後方等を撮像可能な位置に設置されても良い。また、撮像装置は、周囲３６０度を撮像可能なカメラであっても良い。設置される撮像装置の数は、２台に限定されるものではない。また、本実施形態において撮像装置は撮像画像として動画像を撮像するが、静止画を撮像する構成を採用しても良い。また、撮像装置はステレオカメラに限定されるものではなく、単眼カメラであっても良い。

ＧＰＳアンテナ１３は、ＧＰＳ衛星４から発信されるＧＰＳ信号を受信する。

図３は、本実施形態にかかるプローブ車両１の制御装置１０のハードウェア構成の一例を示す図である。図３に示すように、制御装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１と、メモリ１０２と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１０３と、ツールインタフェース（Ｉ／Ｆ）１０４と、ＧＰＳモジュール１０５と、計時回路１０６と、通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）１０７とを備える。

ＣＰＵ１０１は、制御装置１０の全体を制御する。メモリ１０２は、プログラム等の各種のデータを記憶するメモリであり、例えばＲＯＭである。また、メモリ１０２は、ＣＰＵ１０１のワークエリア（作業領域）として機能するＲＡＭ等をさらに備える構成であってもよいし、メモリ１０２とは別にＲＡＭ等が設けられてもよい。ＨＤＤ１０３は、外部記憶装置（補助記憶装置）である。制御装置１０は、ＨＤＤ１０３の代わりに、フラッシュメモリ等の記憶媒体を備える構成を採用しても良い。

ツールインタフェース１０４は、プローブ車両１が備える各種のツールと接続するためのインタフェースである。例えば、ツールは、撮像装置、プローブ車両１のＥＣＵ（Engine Control Unit）、車輪速センサ等の各種センサ、カーナビゲーションシステム、スマートフォン等である。例えばツールインタフェース１０４は、撮像装置と接続し、撮像画像を受信する。

ＧＰＳモジュール１０５は、ＧＰＳアンテナ１３を介してＧＰＳ信号を受信する。また、ＧＰＳモジュール１０５は、複数の衛星４から受信したＧＰＳ信号（電波）に基づいて、プローブ車両１の現在位置（緯度、経度）を算出する。また、ＧＰＳモジュール１０５は、複数のＧＰＳ衛星４から受信したＧＰＳ信号に基づいて、現在時刻を算出しても良い。

また、計時回路１０６は、計時機能を有する回路である。計時回路１０６は、例えばＲＴＣ（Real Time Clock）であるが、これに限定されるものではない。

通信インタフェース１０７は、ネットワーク等を介して情報の送受信を行うためのインタフェースである。通信インタフェース１０７は、無線のネットワークを介して基地局７と接続し、管理装置８との間で情報の送受信を行う。例えば、通信インタフェース１０７は、モバイルルータやスマートフォンのネットワーク接続機能により、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）やＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等によって情報の送受信を行っても良い。

図４は、本実施形態にかかるプローブ車両１の制御装置１０が有する機能の一例を示すブロック図である。図４に示すように、制御装置１０は、取得部１１０と、送信部１１１と、記憶部１５０とを備える。

記憶部１５０は、制御装置１０を搭載するプローブ車両１を識別するプローブ車両ＩＤを記憶する。プローブ車両ＩＤはプローブ車両１を特定することが可能な識別情報であれば良い。記憶部１５０は、例えばＨＤＤ１０３によって構成される。

取得部１１０は、ツールインタフェース１０４を介して各種の情報を取得する。より具体的には、取得部１１０は、撮像装置が撮像した撮像画像を、ツールインタフェース１０４を介して取得する。例えば、取得部１１０は、一定時間ごとに撮像装置から撮像画像を取得する。また、取得部１１０は、１度の取得にあたり、複数フレームを含む動画像を撮像画像として取得する。なお、取得部１１０は、１度の取得にあたり、１フレームの静止画像を取得しても良い。

また、取得部１１０は、ツールインタフェース１０４を介して撮像画像を撮像した時点におけるプローブ車両１の車速をＥＣＵから取得する。また、取得部１１０は、ツールインタフェース１０４を介してプローブ車両１の車輪速センサから車輪速を取得して、プローブ車両１の車速を算出しても良い。または、取得部１１０は、所定の時間単位における、ＧＰＳモジュール１０５が算出したプローブ車両１の位置の変化から、プローブ車両１の車速を算出しても良い。

また、取得部１１０は、計時回路１０６から現在時刻を取得する。取得部１１０は、撮像装置から撮像画像を取得したタイミングで現在時刻を取得するため、当該時刻は、撮像画像が撮像された時刻（撮像時刻）である。現在時刻の取得の手法はこれに限定されるものではなく、取得部１１０は、ＧＰＳモジュール１０５や、カーナビゲーションシステム、スマートフォン等から現在時刻を取得しても良い。

さらに、取得部１１０は、ＧＰＳモジュール１０５から、現在時刻におけるプローブ車両１の位置（緯度、経度）を取得する。本実施形態において、取得部１１０は、撮像装置から撮像画像を取得したタイミングでプローブ車両１の位置を取得するため、当該位置は、撮像時刻におけるプローブ車両１の位置（撮像位置）である。

送信部１１１は、取得部１１０が取得した撮像画像と、撮像位置と、撮像時刻と、プローブ車両１の車速と、記憶部１５０に記憶されたプローブ車両１のプローブ車両ＩＤと、を対応付けて、管理装置８へ送信する。

次に、管理装置８の詳細を説明する。
図５は、本実施形態にかかる管理装置８のハードウェア構成の一例を示す図である。図５に示すように、管理装置８は、ＣＰＵ８１と、メモリ８２と、ＨＤＤ８３と、表示装置８４と、入力装置８５と、通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）８６とを備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。ＣＰＵ８１は、例えば、ＨＤＤ８３（外部記憶装置）に記憶されたプログラムをメモリ８２上にロードする。

表示装置８４は、液晶パネル等からなるディスプレイ等である。また、入力装置８５は、例えばキーボードやマウス、タッチパネル等であり、ユーザの操作を受け付ける装置である。なお、表示装置８４および入力装置８５は取り外し可能であっても良い。

通信インタフェース８６は、ネットワーク等を介して管理装置８が送受信を行うためのインタフェースである。

図６は、本実施形態にかかる管理装置８が有する機能の一例を示すブロック図である。図６に示すように、管理装置８は、受信部８０１と、車線検出部８０２と、車両検出部８０３と、点灯状態検出部８０４と、信号機検出部８０５と、車間距離計測部８０６と、車速算出部８０７と、車列パターン検出部８０８と、位置補正部８０９と、停車評価部８１０と、駐車評価部８１１と、判別部８１２と、送信部８１３と、出力部８１４と、受付部８１５と、記憶部８５０とを備える。

記憶部８５０は、デジタルマップ８５１と、履歴データベース（ＤＢ）８５２と、停留所位置データベース（ＤＢ）８５３と、駐車可能区間データベース（ＤＢ）８５４と、信号機位置データベース（ＤＢ）８５５と、踏切位置データベース（ＤＢ）８５６とを記憶する。

デジタルマップ８５１は、デジタルデータ化された地図情報である。デジタルマップ８５１は、車両が走行可能な道路の位置（緯度、経度）を特定する情報を含む。

履歴データベース８５２は、後述する判別部８１２による過去の判別結果の履歴を記録するデータベースである。
図７は、テーブル形式の情報として表現された本実施形態の履歴データベース８５２の一例を示す図である。図７に示すように、履歴データベース８５２は、判別結果と、プローブ車両ＩＤと、撮像画像と、撮像位置と、撮像時刻と、車両が満たした条件ＩＤと、車間距離と、深度マップとが対応付けられた情報である。

判別結果は、後述する判別部８１２が、車両２が停車車両か、駐車車両か、または、停車車両であるか駐車車両であるかが不明な車両か、を判別した結果を示す情報である。

また、撮像位置は、後述の位置補正部８０９によって補正された撮像位置（緯度、経度）を示す情報である。また、車両が満たした条件ＩＤは、後述の停車評価部８１０および駐車評価部８１１によって車両２が満たすと判断された条件の条件ＩＤである。条件についての詳細は後述する。

車間距離は、車両２と、車両２の前方に位置する他の車両との車間距離である。車間距離については、車間距離計測部８０６の説明で後述する。

深度マップ（depth map）は、被写体の奥行の情報をもつ画像であり、後述の車列パターン検出部８０８によって撮像画像から生成される。深度マップについては、車列パターン検出部８０８の説明で後述する。

図７に示す履歴データベース８５２の構成および登録されたデータの内容は一例であり、これに限定されるものではない。

図６に戻り、停留所位置データベース８５３は、バスの停留所の位置（緯度、経度）が登録されたデータベースである。

また、駐車可能区間データベース８５４は、路上で駐車可能な位置が登録されたデータベースである。例えば、駐車可能区間データベース８５４には、パーキングメータの位置が登録される。

信号機位置データベース８５５は、信号機の位置（緯度、経度）が登録されたデータベースである。また、踏切位置データベース８５６は、踏切の位置（緯度、経度）が登録されたデータベースである。

受信部８０１は、制御装置１０から、撮像画像と、撮像位置と、撮像時刻と、プローブ車両１の車速と、プローブ車両ＩＤとを受信する。

車線検出部８０２は、受信部８０１が受信した撮像画像を構成するフレームに対して画像処理を行って、当該フレームに含まれる車線を検出する。例えば、車線検出部８０２は、エッジ検出によって複数の白線を検出することにより、白線と白線との間に位置する車線を検出する。検出対象は白線に限定されるものではなく、ガードレールや縁石等でも良い。また、車線検出の手法はこれに限定されるものではなく、パターン認識等の他の手法を採用しても良い。また、車線検出部８０２は、検出した車線のうち、プローブ車両１が位置する車線（以下、自車線という）と、自車線に隣接する他の車線（以下、隣接車線と言う）とを判別する。

車両検出部８０３は、受信部８０１が受信した撮像画像から、隣接車線に位置する車両２を検出する。具体的には、車両検出部８０３は、受信部８０１が受信した撮像画像を構成するフレームに対してパターン認識等の画像処理を行って、当該フレームに含まれる車両２を検出する。車両検出の手法はこれに限定されるものではなく、他の手法を採用しても良い。また、車両検出部８０３は、検出した車両２と、車線検出部８０２が検出した車線との撮像画像における位置から、検出した車両２が隣接車線に位置するか否かを判断する。

また、車両検出部８０３は、撮像画像から、車両２と同一の車線（隣接車線）において、車両２の前方に位置する他の車両を検出する。

また、車両検出部８０３は、隣接車線の幅方向（左右方向）における車両２の位置を判断する。例えば、車両検出部８０３は、隣接車線の路肩から車両２までの距離と、隣接車線の路肩と反対側の端から車両２までの距離と、を算出することにより、車両２の位置を判断する。隣接車線の路肩は、左側通行の場合、プローブ車両１から見て左側に位置するものとする。隣接車線の幅方向における車両２の位置の判断の手法はこれに限定されるものではない。例えば、車両検出部８０３は、隣接車線の幅方向の中間点を隣接車線の中央として検出し、車両２の車体の幅方向の中心と隣接車線の中央との距離を算出しても良い。

本実施形態においては、車両検出部８０３は隣接車線に位置する車両２を検出するが、検出対象の車両はこれに限定されるものではない。例えば、プローブ車両が１車線の道路を走行する場合、車両検出部８０３は、自車線に位置する車両２を検出しても良い。また、プローブ車両が３車線以上の道路を走行する場合、車両検出部８０３は、自車線や隣接車線以外のその他の車線に位置する車両２を検出しても良い。

点灯状態検出部８０４は、受信部８０１が受信した撮像画像から、車両２が搭載している照明の点灯状態を検出する。車両２が搭載している照明は、例えばブレーキランプ、テールランプ、ハザードランプ等である。また、点灯状態は、照明が消灯しているか、点灯しているか、点滅しているか、のいずれかの状態のことをいう。

具体的には、点灯状態検出部８０４は、撮像画像内において、車両検出部８０３が検出した車両２から撮像装置へ進行する光を放出している光源を、車両２が搭載している照明として検出する。そして、点灯状態検出部８０４は、検出した光源の車両２における位置から、当該光源が、車両２が搭載している照明のうち、いずれの種類（ブレーキランプ、テールランプ、ハザードランプ等）に該当するものであるかを判断する。点灯状態検出部８０４は、検出した光源がブレーキランプであると判断した場合、ブレーキランプが点灯していると判断する。また、点灯状態検出部８０４は、検出した光源がテールランプであると判断した場合、テールランプが点灯していると判断する。また、点灯状態検出部８０４は、撮像画像の複数のフレームに対して光源の検出を行い、ハザードランプが点灯と消灯とを一定時間以上繰り返していることを検出した場合に、ハザードランプが点滅していると判断する。点灯状態検出部８０４は、撮像画像内の車両２から光源を検出しない場合は、いずれの照明も消灯していると判断する。また、点灯状態検出部８０４は、検出した光源がいずれの照明によるものであるかが特定できない場合や、太陽光の逆光等の影響で光源の検出が困難である場合は、点灯状態が不明であると判断する。

点灯状態検出部８０４による照明の点灯状態の検出の手法はこれに限定されない。また、点灯状態検出部８０４は、撮像画像の撮像時刻が夜間である場合にのみ、車両２が搭載している照明の点灯状態の検出を行うものとしても良い。

信号機検出部８０５は、受信部８０１が受信した撮像画像から、パターン認識等の手法により、車両検出部８０３が検出した車両２の前方（進行方向）に位置する信号機を検出する。また、信号機検出部８０５は、検出した信号機が、赤色点灯表示をしているか否かをさらに判断する構成を採用しても良い。例えば、信号機検出部８０５は、撮像画像内の信号機の灯器の色を識別することにより、赤色点灯表示か否かを判断する。また、信号機検出部８０５は、さらに、踏切に設けられた遮断機や、バスの停留所等を撮像画像から検出しても良い。

車間距離計測部８０６は、撮像画像に含まれるフレームごとに、プローブ車両１と車両２との車間距離と、プローブ車両１と車両２の前方に位置する他の車両との車間距離と、車両２と車両２の前方に位置する他の車両との車間距離と、をそれぞれ計測する。

図８は、本実施形態にかかる車間距離の計測について説明するための図である。車間距離計測部８０６は、第１撮像装置１１により得られた撮像画像と、第２撮像装置１２により得られた撮像画像との視差に基づいて、図８に示すように、プローブ車両１と車両２との車間距離３と、プローブ車両１と他の車両３６との車間距離３７とを計測する。そして、車間距離計測部８０６は、車間距離３７から車間距離３を減算し、他の車両３６の後端から車両２の後端までの距離３８を算出する。車間距離計測部８０６は、距離３８から一般的な車長を減算することにより、車両２と他の車両３６との車間距離３９を算出する。

車両２と他の車両３６との車間距離３９を計測する手法はこれに限定されるものではない。例えば、車間距離計測部８０６は、撮像装置により得られた撮像画像の視差に基づいて撮像画像における被写体の深度を計測することにより、車両２と他の車両３６との車間距離３９を直接的に計測しても良い。

図６に戻り、車速算出部８０７は、車両２の車速を算出する。具体的には、車速算出部８０７は、車間距離計測部８０６が計測したプローブ車両１と車両２との車間距離３の一定時間内における変化量を、フレームごとの車間距離３から求める。車速算出部８０７は、車間距離３の一定時間内における変化量から、プローブ車両１に対する車両２の相対速度を算出する。そして、車速算出部８０７は、受信部８０１が受信したプローブ車両１の車速と、プローブ車両１に対する車両２の相対速度から、車両２の絶対速度を車速として算出する。

本実施形態においては、車速算出部８０７は、車両２の車速が時速０ｋｍである場合に、車両２が走行していない（停止している）と判断する。また、車両２の車速が時速０ｋｍではない場合に、車速算出部８０７は、車両２が走行している（停止していない）と判断する。車速算出部８０７は、本実施形態における走行判断部の一例である。判断基準となる時速は時速０ｋｍに限らず、車速算出部８０７は、車速が閾値未満である場合に車両２が走行していないと判断してもよい。また、車両２が走行しているか否かを判断する手法はこれに限定されるものではない。例えば、車速算出部８０７は、撮像画像内の背景部分と車両２との位置の変化の有無等に基づいて車両２が走行しているか否かを判断しても良い。

車列パターン検出部８０８は、受信部８０１が受信した撮像画像から、車両２付近の画像領域の深度マップを生成することにより、車列パターンを検出する。本実施形態において、車列パターンは、車両２を含む車列全体の形状である。具体的には、車列パターン検出部８０８は、第１撮像装置１１により得られた撮像画像と、第２撮像装置１２により得られた撮像画像との視差に基づいて、撮像画像における被写体の深度(距離)を計測する。車列パターン検出部８０８は、計測した深度(距離)に基づいて、深度マップを生成する。例えば、深度マップは、被写体との距離が近いほど白く、距離が遠いほど黒くなるように色によって距離を表すモノクロの画像であっても良い。

車列パターン検出部８０８は、撮像画像から生成した深度マップのうち、車両検出部８０３により検出された車両２を含む所定の画像範囲を車列パターンとして検出する。所定の画像範囲は、車両２を含む車列が含まれると想定される範囲であり、予め定められる。あるいは、車列パターン検出部８０８は、深度マップ全体を車列パターンとして取り扱っても良い。また、車列パターンの検出の手法はこれに限定されるものではなく、深度マップ以外の手法を採用しても良い。

また、車列パターン検出部８０８は、車速算出部８０７が車両２が走行していないと判断した場合に、深度マップの生成を行うものとする。このように限定することにより、車列パターン検出部８０８の処理負荷が低減される。

位置補正部８０９は、車速算出部８０７が車両２が走行していないと判断した場合に、受信部８０１が受信した撮像位置を、デジタルマップ８５１を用いて道路上の位置に補正する。ＧＰＳ信号に基づいて撮像位置が特定される際に誤差が生じることにより、受信部８０１が受信した撮像位置は、プローブ車両１が走行する道路上から外れる場合がある。位置補正部８０９は、デジタルマップ８５１に含まれる道路の位置を特定する情報に基づいて、受信部８０１が受信した撮像位置を道路上の位置（緯度、経度）に補正する。

また、位置補正部８０９は、補正後の撮像位置と、車間距離計測部８０６が計測したプローブ車両１と他の車両３６との車間距離３７とから、車両２の位置（緯度、経度）を特定する。

停車評価部８１０は、車両２が走行していない場合に、停止時間が閾値未満である停車車両の特徴を示す１以上の停車車両条件に基づいて、車両２が停車車両である可能性の高さを示す停車評価値を算出する。

図９は、本実施形態にかかる条件の一例を一覧にした図である。図９に示す区分が“停車車両”である条件は、停車車両条件である。また、区分が“駐車車両”である条件は、駐車車両条件である。停車車両条件は、車両２が停車車両であると判定するための判定条件とも称され得る。また、駐車車両条件は、車両２が駐車車両であると判定するための判定条件とも称され得る。以下、停車車両条件と駐車車両条件とを区別しない場合には、単に条件という。駐車車両条件については、駐車評価部８１１の説明で後述する。

図９に示すように、複数の停車車両条件のそれぞれは互いに異なる内容の条件であり、複数の駐車車両条件のそれぞれは互いに異なる内容の条件である。また、条件ＩＤは、各条件を特定するための番号である。

また、図９に示すように、条件のそれぞれには、ポイントが対応付けられている。図９に示すように、各条件に対応付けられたポイントは、各条件の重要度（判定への寄与度）に応じてそれぞれ値が異なる。本実施形態においては、条件の重要度が高いほど、大きい値のポイントが対応付けられる。また、ポイントの値が決定される基準はこれに限定されるものではなく、重要度が高いほど、小さい値のポイントが対応付けられても良い。本実施形態においては、各条件に対応付けられたポイントの値は、予め定められているものとする。例えば、各条件ＩＤとポイントの値とは、対応付けられて記憶部８５０に記憶されても良い。

具体的には、停車評価部８１０は、車両２が各停車車両条件を満たすか否かを判断する。換言すれば、停車評価部８１０は、車両２が停車車両の特徴に当てはまるか否か、を判断する。そして、停車評価部８１０は、車両２が満たした停車車両条件に対応付けられたポイントを加算（合計）して停車評価値を算出する。停車評価値は、車両２が停車車両である可能性の高さを示す。また、停車評価値は、停車車両らしさとも称され得る。

図９に示すように、複数の停車車両条件の中には、“車両同士の車間距離が、停車車両の車間距離の閾値以下である”（条件ＩＤ“００１”）という停車車両条件が含まれる。具体的には、停車評価部８１０は、車間距離計測部８０６が計測した車両２と他の車両３６との車間距離３９が、停車車両の車間距離の閾値以下であるか否かを判断する。当該条件における停車車両の車間距離の閾値は、本実施形態における第３の閾値の一例である。

図１０は、本実施形態にかかる車間距離の閾値の一例を示す図である。図１０に示す平均停車車間距離４０は、信号待ち等における一般的な停車車両同士の間の車間距離であり、例えば、複数の停車車両同士の間の車間距離を計測した結果の平均値である。また、停車車間距離マージン４１は、平均停車車間距離４０に対するマージンであり、平均停車車間距離４０から増加しても許容され得る範囲を示す。本実施形態における停車車両の車間距離の閾値は、平均停車車間距離４０と停車車間距離マージン４１との合計値である。停車評価部８１０は、車両２と他の車両３６との車間距離３９が、停車車両の車間距離の閾値（平均停車車間距離４０と停車車間距離マージン４１との合計値）以下の場合に、車両２が当該条件を満たすと判断する。

また、図９に示すように、複数の停車車両条件の中には、“車両のブレーキランプまたはテールランプが点灯している”（条件ＩＤ“００２”）という停車車両条件が含まれる。停車評価部８１０は、点灯状態検出部８０４が車両２のブレーキランプまたはテールランプが点灯していることを検出した場合に、車両２が当該条件を満たすと判断する。ブレーキランプが点灯している場合は、ドライバが運転席でブレーキペダルを踏む等の制動動作をしているので、ドライバに駐車意図はなく、一時的に停車している可能性が高い。また、テールランプはブレーキランプと兼用されることがあるため、当該条件に含まれる。

また、複数の停車車両条件の中には、“車両が車線の中央付近に位置する”（条件ＩＤ“００３”）という停車車両条件が含まれる。停車評価部８１０は、車両検出部８０３が判断した隣接車線の幅方向における車両２の位置に基づいて、車両２が当該条件を満たすか否かを判断する。例えば、停車評価部８１０は、車両検出部８０３が算出した隣接車線の路肩から車両２までの距離と、隣接車線の路肩と反対側の端から車両２までの距離と、の差が閾値以下であれば、車両２が、隣接車線の中央付近に位置すると判断する。車両２が隣接車線の中央付近に位置するか否かの判断の手法はこれに限定されるものではない。また、停車評価部８１０は、車両２が、自車線やその他の車線の中央付近に位置するか否かを判断しても良い。

一般に、車線の中央付近に位置する車両２は、信号待ち等で一時的に停車している場合が多いため、条件ＩＤ“００３”の重要度は上述の条件ＩＤ“００１”，“００２”等と比較して高い。このため、条件ＩＤ“００３”には比較的大きい値のポイントが設定される。

また、複数の停車車両条件の中には、“車両の前方に信号機を検出した”（条件ＩＤ“００４”）という停車車両条件が含まれる。停車評価部８１０は、信号機検出部８０５が撮像画像から車両２の前方に信号機を検出した場合に、車両２が当該条件を満たすと判断する。また、条件ＩＤ“００４”は“車両の前方に赤色点灯表示中の信号機を検出した”という条件であっても良い。この場合は、停車評価部８１０は、信号機検出部８０５が撮像画像から車両２の前方に信号機を検出し、かつ、検出された信号機が赤色点灯表示中である場合に、車両２が当該条件を満たすと判断する。

また、複数の停車車両条件の中には、“停止していた（走行していなかった）車両の移動を検出した”（条件ＩＤ“００５”）という停車車両条件が含まれる。停車評価部８１０は、受信部８０１が制御装置１０から新たに受信した撮像画像から、車両２の移動の有無を判断する。例えば、車両検出部８０３が新たな撮像画像から車両２を検出し、車間距離計測部８０６がプローブ車両１と車両２との車間距離３を計測する。計測された車間距離３の変化量に基づいて、車速算出部８０７が車両２が走行している（移動している）と判断した場合に、停車評価部８１０は、車両２が当該条件を満たすと判断する。車両２の移動の有無を判断する手法はこれに限定されるものではない。また、前回受信した撮像画像から検出された車両２と、新たに受信した撮像画像から検出された車両２とが同一の車両であることを確認するために、停車評価部８１０は、パターンマッチング等の手法を用いても良い。

車両２が移動している場合、駐車車両ではなく停車車両である可能性が非常に高いため、条件ＩＤ“００５”には、他の条件よりも大きい値のポイントが設定される。あるいは、停車評価部８１０は、車両２の移動を検出した時点で、車両２を停車車両と判別し、条件との比較を終了する構成を採用しても良い。

また、複数の停車車両条件の中には、“撮像位置がプローブ車両の進行方向にある信号機または踏切の付近である”（条件ＩＤ“０５１”）という停車車両条件が含まれる。停車評価部８１０は、位置補正部８０９によって補正された撮像位置を、信号機位置データベース８５５に登録された信号機の位置および踏切位置データベース８５６に登録された踏切の位置と比較する。また、停車評価部８１０は、デジタルマップ８５１に登録された道路の位置から、信号機および踏切が、プローブ車両１の進行方向に位置するか否かを判断する。

補正後の撮像位置から信号機または踏切までの距離が閾値以下であり、かつ、当該信号機または踏切がプローブ車両１の進行方向に存在する場合に、停車評価部８１０は、補正後の撮像位置がプローブ車両１の進行方向にある信号機または踏切の付近であると判断する。当該条件における補正後の撮像位置から信号機または踏切までの距離の閾値は、例えば“５０ｍ”とするが、これに限定されるものではない。また、停車評価部８１０は、プローブ車両１の進行方向にかかわらず、補正後の撮像位置が信号機または踏切の付近であるか否かを単に判断するものとしても良い。

また、複数の停車車両条件の中には、“過去の履歴において、当該撮像位置で検出された車両が停車車両であった割合が閾値以上である”（条件ＩＤ“０５２”）という停車車両条件が含まれる。停車評価部８１０は、図７に示した履歴データベース８５２を検索し、補正後の撮像位置と一致するレコードを取得する。また、補正後の撮像位置と完全に一致しない場合であっても、履歴データベース８５２に登録された撮像位置が補正後の撮像位置から所定の範囲内の位置に含まれる場合は、取得対象としても良い。そして、停車評価部８１０は、取得した全レコードの件数の内、判別結果が“停車車両”である件数の割合を算出し、当該割合が閾値以上である場合に、車両２が当該条件を満たすと判断する。当該条件における閾値は、例えば“７割”等としても良いが、これに限定されるものではない。

また、複数の停車車両条件の中には、“撮像位置がバスの停留所付近である”（条件ＩＤ“０５３”）という停車車両条件が含まれる。停車評価部８１０は、位置補正部８０９によって補正された撮像位置を、停留所位置データベース８５３に登録されたバスの停留所の位置と比較する。補正後の撮像位置からバスの停留所までの距離が閾値以下である場合は、停車評価部８１０は、補正後の撮像位置がバスの停留所付近であると判断する。当該条件における閾値は、例えば“３０ｍ”とするが、これに限定されるものではない。

また、複数の停車車両条件の中には、“撮像位置がパーキングメータから離れている”（条件ＩＤ“０５４”）という停車車両条件が含まれる。停車評価部８１０は、位置補正部８０９によって補正された撮像位置を、駐車可能区間データベース８５４に登録されたパーキングメータの位置と比較する。補正後の撮像位置からパーキングメータまでの距離が閾値以上である場合は、停車評価部８１０は、補正後の撮像位置がパーキングメータから離れていると判断する。当該条件における閾値は、例えば“２０ｍ”とするが、これに限定されるものではない。ＧＰＳ信号により計測された撮像位置に誤差がある場合や、プローブ車両１の撮像位置から車両２までの車間距離３が長い場合もあるため、閾値はパーキングメータから駐車区画の端までの一般的な距離よりも大きな数値とする。

また、駐車評価部８１１は、車両２が走行していない場合に、停止時間が閾値以上である駐車車両の特徴を示す１以上の駐車車両条件に基づいて、車両２が駐車車両である可能性の高さを示す駐車評価値を算出する。

具体的には、駐車評価部８１１は、車両２が各駐車車両条件を満たすか否かを判断する。換言すれば、駐車評価部８１１は、車両２が駐車車両の特徴に当てはまるか否か、を判断する。そして、駐車評価部８１１は、車両２が満たした駐車車両条件に対応付けられたポイントを加算（合計）して駐車評価値を算出する。駐車評価値は、車両２が駐車車両である可能性の高さを示す。また、駐車評価値は、駐車車両らしさとも称され得る。

図９に示すように、複数の駐車車両条件の中には、“車両同士の車間距離が、駐車車両の車間距離の閾値以上である”（条件ＩＤ“１０１”）という駐車車両条件が含まれる。一般に、駐車車両同士の間の車間距離は、停車車両同士の間の車間距離と比べて大きい。図１０に示す駐車車間距離マージン４２は、車両２が駐車車両であると仮定した場合に平均停車車間距離４０から増加する距離の下限値である。平均停車車間距離４０と駐車車間距離マージン４２との合計値は、本実施形態における駐車車両の車間距離の閾値の一例であり、本実施形態における第４の閾値の一例である。

駐車評価部８１１は、車両２と他の車両３６との車間距離３９が、駐車車両の車間距離の閾値（平均停車車間距離４０と駐車車間距離マージン４２との合計値）以上の場合に、車両２が当該条件を満たすと判断する。また、車両検出部８０３が車両２の前方に他の車両を検出しなかった場合は、他の車両３６が撮像画像の画角内に収まる距離よりも離れて位置するともいえる。この場合、駐車評価部８１１は、車両２と他の車両３６との車間距離３９が駐車車両の車間距離の閾値以上であるとして、車両２が当該条件を満たすと判断しても良い。あるいは、この場合は、駐車評価部８１１は、条件ＩＤ“００１”，“１０１”のいずれにも加点をしないものとしても良い。

また、本実施形態においては、図１０に示すように、停車車間距離マージン４１が駐車車間距離マージン４２よりも小さいため、停車車両の車間距離と、駐車車両の車間距離との間に、停車車両であるか駐車車両であるかが不明な範囲が存在する。車両２と他の車両３６との車間距離３９が当該範囲に含まれる場合、駐車評価部８１１は、ポイントを加算しない。

また、停車車間距離マージン４１および駐車車間距離マージン４２の大きさは図１０に示す例に限定されるものではない。例えば、停車車間距離マージン４１は、駐車車間距離マージン４２よりも大きくても良い。この場合、停車車両の車間距離と、駐車車両の車間距離とが重複する範囲が発生する。このような場合においては、上述の条件ＩＤ“００１”の条件は“車両同士の車間距離が、停車車両の車間距離の閾値以下であり、かつ、駐車車両の車間距離の閾値未満である”であっても良い。また、この場合、条件ＩＤ“１０１”の条件は“車両同士の車間距離が、停車車両の車間距離の閾値より大きい”であっても良い。

また、図９に示すように、複数の駐車車両条件の中には、“車両のハザードランプが点滅している”（条件ＩＤ“１０２”）という駐車車両条件が含まれる。車両２のハザードランプが点灯している場合は、ドライバが意図的な操作により駐車の意思表示をしている可能性が高い。駐車評価部８１１は、点灯状態検出部８０４が車両２のハザードランプが点滅していることを検出した場合に、車両２が当該条件を満たすと判断する。

また、複数の駐車車両条件の中には、“撮像時刻が夜間であり、かつ、ブレーキランプおよびテールランプが消灯している”（条件ＩＤ“１０３”）という駐車車両条件が含まれる。車両２が走行していないにもかかわらず、ブレーキランプおよびテールランプが消灯している場合は、エンジンが停止し、停止時間が閾値以上である可能性が高い。駐車評価部８１１は、受信部８０１が受信した撮像時刻が夜間の時間帯に含まれ、かつ、点灯状態検出部８０４が車両２のブレーキランプおよびテールランプが消灯していることを検出した場合に、車両２が当該条件を満たすと判断する。また、点灯状態検出部８０４が昼間にブレーキランプおよびテールランプが消灯していることを高精度に検出することは夜間と比較して難しいため、当該条件は夜間に限定される。本実施形態における夜間は、季節によって変動する日没から日の出までの時間帯であっても良いし、固定した時間帯が定められても良い。

また、複数の駐車車両条件の中には、“車両が車線の路肩寄りに位置する”（条件ＩＤ“１０４”）という駐車車両条件が含まれる。条件ＩＤ“００３”と同様に、駐車評価部８１１は、車両検出部８０３が判断した隣接車線の幅方向における車両２の位置に基づいて、車両２が当該条件を満たすか否かを判断する。例えば、駐車評価部８１１は、車両検出部８０３が算出した隣接車線の路肩から車両２までの距離が閾値以下であれば、車両２が隣接車線の路肩寄りに位置すると判断する。あるいは、駐車評価部８１１は、撮像画像において、車両２の車体が隣接車線の左側（路肩側）の白線を隠す場合に、車両２が路肩寄りに位置すると判断しても良い。一般に、信号待ち等で一時的に停車している車両であっても、左折をするために路肩寄りに位置する場合があるため、当該条件には、上述の条件ＩＤ“００３”よりも小さい値のポイントが対応付けられる。

また、複数の駐車車両条件の中には、“撮像位置が信号機および踏切から離れている”（条件ＩＤ“１５１”）という駐車車両条件が含まれる。駐車評価部８１１は、位置補正部８０９によって補正された撮像位置を、信号機位置データベース８５５に登録された信号機の位置および踏切位置データベース８５６に登録された踏切の位置と比較する。補正後の撮像位置から信号機および踏切までの距離が閾値以上である場合に、駐車評価部８１１は、車両２が当該条件を満たすと判断する。当該条件における閾値は、上述の条件ＩＤ“０５１”の停車車両条件における閾値よりも大きい値とし、例えば“１００ｍ”とするが、これに限定されるものではない。補正後の撮像位置から信号機および踏切までの距離が、これら２つの閾値の間の距離（５０ｍより長く、１００ｍより短い距離）である場合、停車評価部８１０および駐車評価部８１１はポイントの加算を行わない。また、当該条件においても、上述の条件ＩＤ“０５１”と同様に、プローブ車両１の進行方向に位置する信号機および踏切に限定しても良い。

また、複数の駐車車両条件の中には、“撮像位置がバスの停留所から離れている”（条件ＩＤ“１５２”）という駐車車両条件が含まれる。駐車評価部８１１は、位置補正部８０９によって補正された撮像位置を、停留所位置データベース８５３に登録されたバスの停留所の位置と比較する。補正後の撮像位置からバスの停留所までの距離が閾値以上である場合は、駐車評価部８１１は、補正後の撮像位置がバスの停留所から離れていると判断する。当該条件における閾値は、条件ＩＤ“０５３”の停車車両条件における閾値よりも大きい値とし、例えば“８０ｍ”とするが、これに限定されるものではない。補正後の撮像位置からバスの停留所までの距離が、これら２つの閾値の間の距離（３０ｍより長く、８０ｍより短い距離）である場合、停車評価部８１０および駐車評価部８１１は、ポイントの加算を行わない。

また、複数の駐車車両条件の中には、“検出された車両の形状と、当該撮像位置において他のプローブ車両に撮像された車両の形状と、の一致度が閾値以上である”（条件ＩＤ“１５３”）という駐車車両条件が含まれる。他のプローブ車両１の撮像画像から車両２と類似する車両が検出された場合、車両２が同じ位置で停止時間の閾値以上停止している可能性がより高くなる。具体的には、駐車評価部８１１は、図７に示した履歴データベース８５２を検索し、補正後の撮像位置と一致し、かつ、プローブ車両１と異なるプローブ車両ＩＤのレコードを取得する。そして、駐車評価部８１１は、取得したレコードに登録された撮像画像に対して、受信部８０１が取得した撮像画像から検出した車両２の形状とのパターンマッチングを行い、一致度（類似度）を求める。当該条件における閾値は、本実施形態における第１の閾値の一例である。

当該条件においては、車両２が同じ位置で継続的に停止していることを判断できれば良いため、履歴データベース８５２から取得するレコードの撮像時刻の範囲を限定しても良い。例えば、駐車評価部８１１は、過去１０分以内の撮像時刻の撮像画像のみをパターンマッチングの対象としても良い。撮像時刻の範囲はこれに限定されるものではない。または、他のプローブ車両が、プローブ車両１と同じ撮像位置で撮像した過去の撮像画像の内、最新の撮像時刻のものをパターンマッチングの対象としても良い。また、履歴データベース８５２から取得する撮像画像は、他のプローブ車両のものに限定しなくとも良い。例えば、プローブ車両１が同じ道路を何度も走行する場合、プローブ車両１が前回撮像した撮像画像を対象としても良い。また、車両２の形状と、他のプローブ車両に撮像された車両の形状とを比較する手法は限定されるものではなく、駐車評価部８１１は、既知の画像検索の技術等を用いても良い。

また、複数の駐車車両条件の中には、“撮像位置がパーキングメータ付近である”（条件ＩＤ“１５４”）という駐車車両条件が含まれる。撮像位置がパーキングメータ付近である場合は、車両２は当該パーキングメータが設置された駐車区間に駐車している駐車車両である可能性が高い。具体的には、駐車評価部８１１は、位置補正部８０９によって補正された撮像位置を、駐車可能区間データベース８５４に登録されたパーキングメータの位置と比較する。補正後の撮像位置からパーキングメータまでの距離が閾値以下である場合は、駐車評価部８１１は、補正後の撮像位置がパーキングメータ付近であると判断する。当該条件における閾値は、例えば“１０ｍ”とするが、これに限定されるものではない。停車車両と駐車車両とをより明確に分けるために、当該条件における閾値は、条件ＩＤ“０５４”の条件における閾値よりも小さな値とする。

また、複数の駐車車両条件の中には、“過去の履歴において、当該撮像位置で検出された車両が駐車車両であった割合が閾値以上である”（条件ＩＤ“１５５”）という駐車車両条件が含まれる。駐車評価部８１１は、図７に示した履歴データベース８５２を検索し、補正後の撮像位置と一致するレコードを取得する。そして、駐車評価部８１１は、取得した全レコードの件数の内、判別結果が“駐車車両”である件数の割合を算出し、当該割合が閾値以上である場合に車両２が当該条件を満たすと判断する。当該条件における閾値は、条件ＩＤ“０５２”における閾値と同じ値でも良いし、異なる値でも良い。

また、複数の駐車車両条件の中には、“検出された車列パターンと、当該撮像位置において他のプローブ車両に撮像された撮像画像から検出された車列パターンと、の一致度が閾値以上である”（条件ＩＤ“１５６”）という駐車車両条件が含まれる。駐車評価部８１１は、図７に示した履歴データベース８５２を検索し、補正後の撮像位置と一致し、かつ、プローブ車両１と異なるプローブ車両ＩＤのレコードを取得する。駐車評価部８１１は、取得したレコードに登録された深度マップから、車列パターン検出部８０８によって検出された車列パターンに相当する画像範囲を、車列パターンとして検出する。駐車評価部８１１は、履歴データベース８５２に登録された深度マップから検出した過去の車列パターンと、車列パターン検出部８０８によって検出された車列パターンとをマッチングし、一致度（類似度）を求める。または、駐車評価部８１１は、履歴データベース８５２に登録された深度マップの全体と、車列パターン検出部８０８によって生成された深度マップの全体とをマッチングしても良い。当該条件における閾値は、本実施形態における第２の閾値の一例である。

履歴データベース８５２に登録された深度マップから検出された過去の車列パターンと、車列パターン検出部８０８によって検出された車列パターンと、が類似する場合、車両２を含む車列が同じ位置で停止時間の閾値以上停止している可能性が高い。また、当該条件においては、条件ＩＤ“１５３”と同様に、履歴データベース８５２から取得するレコードの撮像時刻の範囲を限定しても良い。また、履歴データベース８５２から取得する深度マップは、他のプローブ車両のものに限定しなくとも良い。

停車評価部８１０および駐車評価部８１１は、条件ＩＤの順に車両２が各条件を満たすか否かの判断を行う。また、判断を行う順番はこれに限定されるものではない。例えば、停車評価部８１０および駐車評価部８１１は、判断のために使用する情報（車間距離、照明の点灯状態等）が共通する条件ごとに、図９に示す条件の判断を行っても良い。例えば、停車評価部８１０および駐車評価部８１１は、条件ＩＤ“００１”の次に条件ＩＤ“１０１”の判断を行い、条件ＩＤ“００２”の次に条件ＩＤ“１０２”の判断を行っても良い。

図９に示す条件は一例であり、これに限定されるものではない。また、条件ＩＤ“０５１”〜“０５４”，“１５１”〜“１５６”では、停車評価部８１０および駐車評価部８１１は、判別の精度を向上するために位置補正部８０９によって補正された撮像位置を使用しているが、これに限定されるものではない。例えば、停車評価部８１０および駐車評価部８１１は、受信部８０１が受信した撮像位置を用いて判別を行うことも可能である。また、停車評価部８１０および駐車評価部８１１は、撮像位置の代わりに、位置補正部８０９によって特定された車両２の位置を用いても良い。

停車評価部８１０および駐車評価部８１１は、複数の停車車両条件と複数の駐車車両条件とに基づいて、車両２の停車評価値と駐車評価値とを総合的に求めるため、個々の条件の結果における誤差や誤判定の影響を受けにくい。このため、停車評価部８１０および駐車評価部８１１は、車両２の停車評価値と駐車評価値とをより高精度に求めることができる。

図６に戻り、判別部８１２は、停車評価部８１０および駐車評価部８１１が算出した車両２の停車評価値と駐車評価値とに基づいて、車両２が停車車両であるか、駐車車両であるか、停車車両であるか駐車車両であるかが不明な車両かを判別する。

具体的には、判別部８１２は、車両２の停車評価値と、車両２の駐車評価値との差分を求める。そして、当該差分が“１０”以上であり、かつ、車両２の停車評価値の方が大きい場合に、判別部８１２は、車両２は停車車両であると判別する。また、当該差分が“１０”以上であり、かつ、車両２の駐車評価値の方が大きい場合に、判別部８１２は、車両２は駐車車両であると判別する。当該差分が“１０”未満である場合に、判別部８１２は、車両２が停車車両であるか駐車車両であるかが不明な車両であると判別する。“１０”は本実施形態における所定の値の一例であり、これに限定されるものではない。

そして、判別部８１２は、判別結果と、受信部８０１が受信したプローブ車両ＩＤと、受信部８０１が受信した撮像画像と、位置補正部８０９が補正した撮像位置と、受信部８０１が受信した撮像時刻と、車両２が満たした条件ＩＤと、車間距離計測部８０６が計測した車両２と他の車両３６との車間距離３９と、車列パターン検出部８０８が生成した深度マップと、を対応付けて履歴データベース８５２に登録する。履歴データベース８５２に登録される内容は一例であり、これに限定されるものではない。

本実施形態における停車評価部８１０と駐車評価部８１１とは、１つの機能部として構成されても良い。また、本実施形態における停車評価部８１０と駐車評価部８１１と判別部８１２とが、１つの機能部として構成されても良い。

送信部８１３は、判別部８１２による判別結果に応じて、交通情報提供業者９へ情報を送信する。具体的には、送信部８１３は、判別部８１２が車両２を停車車両と判別した場合は、判別結果（車両２が停車車両であること）と、位置補正部８０９が特定した車両２の位置と、受信部８０１が受信した撮像時刻と、車両２が満たした条件ＩＤと、補正後の撮像位置から信号機、踏切、バスの停留所までのそれぞれの距離と、を交通情報提供業者９へ送信する。送信部８１３が補正後の撮像位置から信号機、踏切、バスの停留所までのそれぞれの距離を送信することにより、交通情報提供業者９は、信号待ち等による車列の長さを推定することができる。

また、送信部８１３は、判別部８１２が車両２を駐車車両と判別した場合は、判別結果（車両２が駐車車両であること）と、受信部８０１が受信した撮像画像と、位置補正部８０９が特定した車両２の位置と、受信部８０１が受信した撮像時刻と、車両２が満たした条件ＩＤと、を交通情報提供業者９へ送信する。送信部８１３が撮像画像を送信することにより、車両２が違法駐車であった場合等に、交通情報提供業者９は、撮像画像から車両２を特定することができる。

また、送信部８１３は、判別部８１２が車両２を停車車両であるか駐車車両であるかが不明な車両と判別した場合は、交通情報提供業者９への情報の送信を行わない。送信部８１３が送信する情報は、これに限定されるものではない。

出力部８１４は、判別部８１２による判別結果と、当該判別結果に対応付けられた撮像画像と、撮像時刻と、撮像位置とを対応付けて表示装置８４に出力する。出力部８１４は、出力する情報を判別部８１２から取得しても良いし、これらの情報が履歴データベース８５２に登録された後に、履歴データベース８５２から読み出して出力しても良い。本実施形態においては出力部８１４が出力する撮像位置は、位置補正部８０９による補正後の撮像位置であるが、補正前の撮像位置であっても良い。

図１１は、本実施形態にかかる出力画面の一例を示す図である。図１１に示すように、出力部８１４は、撮像画像９００と、撮像時刻と、撮像位置と、判別結果とを表示装置８４に出力する。また、出力部８１４は、車両２が駐車禁止区域に駐車している駐車車両である可能性が高い場合に、図１１に示すように、警告等を表示してユーザに報知をしても良い。具体的には、判別部８１２が車両２を駐車車両と判別した場合であって、撮像位置と、駐車禁止区域との距離が閾値以下である場合に、出力部８１４は、当該報知を行う。駐車禁止区域は、信号機、踏切、バスの停留所の付近であるが、これらに限定されるものではない。閾値の値は、駐車禁止区域の種類によって異なっても良い。当該閾値は、本実施形態における第５の閾値の一例である。また、出力部８１４は、判別部８１２が車両２を駐車車両と判別した場合であって、車両２が条件ＩＤ“０５１”または条件ＩＤ“０５３”を満たしている場合、車両２が駐車禁止区域に駐車された可能性が高いと判断しても良い。

また、出力部８１４は、図１１に示す変更ボタン９０１や保存ボタン９０２のように、ユーザによる判別結果の変更操作を受け付け可能な構成を表示装置８４に表示しても良い。図１１に示す画面構成や機能は一例であり、これに限定されるものではない。例えば、出力部８１４は、さらに、車両２が満たした条件ＩＤ等を表示しても良い。また、出力部８１４は、複数の撮像画像をそれぞれの判別結果と対応付けて一覧形式で表示しても良い。また、出力部８１４は、履歴データベース８５２に登録された過去の情報を、ユーザが撮像時刻や撮像位置で検索する検索画面を表示しても良い。

図６に戻り、受付部８１５は、ユーザによる変更ボタン９０１や保存ボタン９０２の操作を受け付ける。例えば、受付部８１５は、ユーザが図１１に示す変更ボタン９０１を押下したことを受け付けた場合に、画面上に表示された判別結果を編集可能にする。また、受付部８１５は、ユーザが保存ボタン９０２を押下したことを受け付けた場合に、変更された判別結果を履歴データベース８５２に上書き保存する。受付部８１５が、ユーザによる判別結果の変更を受け付けることにより、履歴データベース８５２に登録された過去の判別結果の精度を向上させることができる。

次に、以上のように構成された本実施形態における処理の流れについて説明する。
図１２は、本実施形態にかかる制御装置１０で実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。

まず、取得部１１０は、撮像装置から撮像画像を取得する（Ｓ１）。そして、取得部１１０は、ＧＰＳモジュール１０５から現在のプローブ車両１（自車）の位置を、撮像位置として取得する（Ｓ２）。また、取得部１１０は、計時回路１０６から現在時刻を、撮像時刻として取得する（Ｓ３）。また、取得部１１０は、プローブ車両１の現在の車速をＥＣＵから取得する（Ｓ４）。取得部１１０は、取得した撮像画像と、撮像位置と、撮像時刻と、車速とを送信部１１１に送出する。

送信部１１１は、取得部１１０が取得した撮像画像と、撮像位置と、撮像時刻と、プローブ車両１の車速と、プローブ車両１のプローブ車両ＩＤと、を対応付けて管理装置８へ送信する（Ｓ５）。

図１３は、本実施形態にかかる管理装置８で実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。

受信部８０１は、制御装置１０から、撮像画像と、撮像位置と、撮像時刻と、プローブ車両１の車速と、プローブ車両１のプローブ車両ＩＤとを受信する（Ｓ１１）。

車線検出部８０２は、受信部８０１が受信した撮像画像を構成するフレームに対して画像処理を行って、当該フレームに含まれる車線を検出する（Ｓ１２）。また、車線検出部８０２は、検出した車線のうち、プローブ車両１が位置する自車線と、隣接車線とを判別する。

車両検出部８０３は、受信部８０１が受信した撮像画像から、車両２を検出する（Ｓ１３）。また、車両検出部８０３は、検出した車両２と、車線検出部８０２が検出した車線との撮像画像における位置から、検出した車両２が隣接車線に位置するか否かを判断する。そして、車両検出部８０３は、受信部８０１が受信した撮像画像から、車両２の前方に位置する他の車両３６を検出する。

また、車両検出部８０３は、隣接車線の幅方向における車両２の位置を判断する（Ｓ１４）。

点灯状態検出部８０４は、受信部８０１が受信した撮像画像から、車両検出部８０３が検出した車両２が搭載しているブレーキランプ、テールランプ、ハザードランプ等の照明の点灯状態を検出する（Ｓ１５）。

信号機検出部８０５は、受信部８０１が受信した撮像画像から、車両検出部８０３が検出した車両２の進行方向に位置する信号機を検出する（Ｓ１６）。

次に、車間距離計測部８０６は、撮像画像に含まれるフレームごとに、プローブ車両１と車両２との車間距離３と、プローブ車両１と他の車両３６との車間距離３７と、車両２と他の車両３６との車間距離３９とをそれぞれ計測する（Ｓ１７）。

次に、車速算出部８０７は、車間距離計測部８０６が計測したプローブ車両１と車両２との車間距離３の一定時間内における変化量から、プローブ車両１に対する車両２の相対速度を算出する。そして、車速算出部８０７は、受信部８０１が受信したプローブ車両１の車速と、プローブ車両１に対する車両２の相対速度から、車両２の車速を算出する（Ｓ１８）。

車速算出部８０７は、車両２の車速が時速０ｋｍであるか否かを判断する（Ｓ１９）。車速算出部８０７は、車両２の車速が時速０ｋｍではない場合に（Ｓ１９“Ｎｏ”）、車両２が走行していると判断する。この場合、このフローチャートの処理は終了する。

一方、車両２の車速が時速０ｋｍである場合に（Ｓ１９“Ｙｅｓ”）、車速算出部８０７は、車両２が走行していないと判断する。

車列パターン検出部８０８は、車速算出部８０７が車両２が走行していないと判断した場合に、受信部８０１が受信した撮像画像から、深度マップを生成する（Ｓ２０）。車列パターン検出部８０８は、撮像画像から生成した深度マップのうち、車両検出部８０３により検出された車両２を含む所定の画像範囲を車列パターンとして検出する。

位置補正部８０９は、受信部８０１が受信した撮像位置を、デジタルマップ８５１を用いて道路上の位置に補正する（Ｓ２１）。また、位置補正部８０９は、補正後の撮像位置と、車間距離計測部８０６が計測したプローブ車両１と他の車両３６との車間距離３７とから、車両２の位置を特定する（Ｓ２２）。

停車評価部８１０は、車両検出部８０３が検出した車両２が、複数の停車車両条件のそれぞれを満たすか否かを判断する。また、停車評価部８１０は、車両２が満たした停車車両条件に対応付けられたポイントの合計値（停車評価値）を算出する（Ｓ２３）。

また、駐車評価部８１１は、車両検出部８０３が検出した車両２が、複数の駐車車両条件のそれぞれを満たすか否かを判断する。また、駐車評価部８１１は、車両２が満たした駐車車両条件に対応付けられたポイントの合計値（駐車評価値）を算出する（Ｓ２４）。

判別部８１２は、停車評価値から駐車評価値を減算し、停車評価値と駐車評価値との差分を求める（Ｓ２５）。

判別部８１２は、停車評価値と駐車評価値との差分が“１０”以上か否かを判断する（Ｓ２６）。差分が“１０”以上の場合に（Ｓ２６“Ｙｅｓ”）、判別部８１２は、車両２が停車車両であると判断する（Ｓ２７）。この場合、送信部８１３は、判別結果と、停車車両である車両２の位置と、撮像時刻と、車両２が満たした条件ＩＤと、補正後の撮像位置から信号機、踏切、バスの停留所までのそれぞれの距離と、を交通情報提供業者９へ送信する（Ｓ２８）。

また、停車評価値と駐車評価値との差分が“１０”未満の場合に（Ｓ２６“Ｎｏ”）、判別部８１２は、差分が“−１０”以下か否かを判断する（Ｓ２９）。差分が“−１０”以下の場合に（Ｓ２９“Ｙｅｓ”）、判別部８１２は、車両２が駐車車両であると判断する（Ｓ３０）。この場合、送信部８１３は、判別結果と、撮像画像と、駐車車両である車両２の位置と、撮像時刻と、車両２が満たした条件ＩＤと、を交通情報提供業者９へ送信する（Ｓ３１）。

また、停車評価値と駐車評価値との差分が“１０”未満かつ“−１０”より大きい場合に（Ｓ２６“Ｎｏ”，Ｓ２９“Ｎｏ”）、判別部８１２は、車両２が停車車両であるか駐車車両であるかが不明な車両であると判断する（Ｓ３２）。

次に、判別部８１２は、判別結果と、プローブ車両ＩＤと、撮像画像と、補正後の撮像位置と、撮像時刻と、車両２が満たした条件ＩＤと、車両２と他の車両３６との車間距離３９と、深度マップと、を対応付けて履歴データベース８５２に保存する（Ｓ３３）。また、出力部８１４は、判別結果と、撮像画像と、撮像時刻と、撮像位置とを対応付けて表示装置８４に出力する（Ｓ３４）。

このように、本実施形態の管理装置８は、車両２が走行していない場合に、１以上の停車車両条件に基づいて算出された停車評価値と、１以上の駐車車両条件に基づいて算出された駐車評価値と、に基づく上述の判別処理を行うことで、車両２が駐車車両であるか、停車車両であるか、を高精度に判別することができる。

より具体的には、本実施形態の管理装置８は、停車評価値と駐車評価値との差分に基づいて、車両２が、停車車両および駐車車両の何れであるかを判別する。このため、本実施形態の管理装置８によれば、車両２が停車車両と駐車車両の両方の条件に当てはまる場合であっても、停車車両または駐車車両である可能性のどちらの方がより高いかを相対的に評価することによって、より高精度に判別することができる。

さらに詳細には、本実施形態の管理装置８は、停車評価値と駐車評価値との差分が所定の値以上である場合に、停車評価値の方が大きければ停車車両と判別し、駐車評価値の方が大きければ駐車車両と判別する。また、本実施形態の管理装置８は、停車評価値と駐車評価値との差分が所定の値未満である場合に、車両２が停車車両であるか駐車車両であるかが不明な車両であると判別する。このため、本実施形態の管理装置８によれば、停車車両または駐車車両である可能性がより高い車両２のみを停車車両または駐車車両と判別し、不明な車両を切り分けるため、誤判定を低減することができる。

また、本実施形態の管理装置８では、停車評価部８１０は、複数の停車車両条件のうち車両２が満たす停車車両条件に対応付けられたポイントを合計して停車評価値を算出する。また、駐車評価部８１１は、複数の駐車車両条件のうち車両２が満たす駐車車両条件に対応付けられたポイントを合計して駐車評価値を算出する。このため、本実施形態の管理装置８によれば、個々の条件における誤差や誤判定の影響を低減し、車両２が駐車車両であるか停車車両であるかをより高精度に判別することができる。

また、本実施形態の管理装置８では、複数の駐車車両条件の中には、撮像画像から検出された車両２の形状と、撮像位置において撮像時刻よりも前の時刻に他のプローブ車両で検出された過去の車両の形状と、の一致度が第１の閾値以上であることを示す駐車車両条件が含まれる。このため、本実施形態の管理装置８によれば、定点カメラ等を用いて観察しなくとも、車両２が継続的に同じ位置に存在していることを判断することができ、車両２が駐車車両である可能性をより高精度に求めることができる。

また、本実施形態の管理装置８では、複数の駐車車両条件の中には、車列パターンと、撮像位置において撮像時刻よりも前の時刻に他のプローブ車両で検出された過去の車列パターンと、の一致度が第２の閾値以上であることを示す駐車車両条件が含まれる。このため、本実施形態の管理装置８によれば、車両２を含む車列が継続的に同じ位置に存在することを確認でき、車両２が駐車車両である可能性をより高精度に求めることができる。

また、本実施形態の管理装置８では、複数の停車車両条件の中には、車両２と他の車両３６との間の車間距離３９が第３の閾値以下であることを示す停車車両条件が含まれる。また、本実施形態の管理装置８では、複数の駐車車両条件の中には、車両２と他の車両３６との間の車間距離３９が第３の閾値より大きい第４の閾値以上であることを示す駐車車両条件が含まれる。このため、本実施形態の管理装置８によれば、異なる閾値によって停車車両と駐車車両の車間距離を切り分けることにより、駐車車両と停車車両を互いに誤判定することを低減することができる。

また、本実施形態の管理装置８では、複数の停車車両条件の中には、車両２が車線の中央付近に位置することを示す停車車両条件が含まれる。また、複数の駐車車両条件の中には、車両２が車線の路肩寄りに位置することを示す駐車車両条件が含まれる。このため、本実施形態の管理装置８によれば、車両２の車線の幅方向の位置から推定可能な車両２のドライバによる停車または駐車の意図に基づいて、車両２が駐車車両であるか停車車両であるかをより高精度に判別することができる。

また、本実施形態の管理装置８では、複数の停車車両条件の中には、車両２のブレーキランプまたはテールランプが点灯していることを示す停車車両条件が含まれる。また、本実施形態の管理装置８では、複数の駐車車両条件の中には、車両２のハザードランプが点滅していることを示す駐車車両条件が含まれる。このため、本実施形態の管理装置８によれば、照明の点灯状態から推定可能な車両２のドライバによる停車または駐車の意図に基づいて、車両２が駐車車両であるか停車車両であるかをより高精度に判別することができる。

また、本実施形態の管理装置８では、複数の停車車両条件の中には、撮像位置が信号機または踏切付近であることを示す停車車両条件が含まれる。また、複数の駐車車両条件の中には、撮像位置がパーキングメータ付近であることを示す駐車車両条件が含まれる。このため、本実施形態の管理装置８によれば、車両２の位置が一般的に車両が停車する可能性が高い場所であるか、または駐車する可能性が高い場所であるかに応じて、車両２が駐車車両であるか停車車両であるかをより高精度に判別することができる。

また、本実施形態の管理装置８では、記憶部８５０が、判別結果と、撮像画像と、撮像画像の撮像時刻と、撮像位置とを対応付けて記憶する。このため、本実施形態の管理装置８によれば、蓄積した過去の情報を判別の精度の向上に利用することができる。また、本実施形態の管理装置８では、出力部８１４が、記憶部８５０に記憶された撮像画像と、判別結果とを対応付けて出力する。このため、本実施形態の管理装置８によれば、ユーザが撮像画像と判別結果とを容易に確認することができる。

また、本実施形態の管理装置８では、出力部８１４は、判別部８１２が車両２を駐車車両と判別した場合であって、撮像位置と、駐車禁止区域との距離が第５の閾値以下である場合に、駐車禁止区域における駐車車両である可能性が高いことを報知する。このため、本実施形態の管理装置８によれば、駐車車両のうち、特に注意を要する車両２をユーザが容易に特定することができる。

（実施形態２）
実施形態１では、管理装置８が、全ての条件について、車両２が各条件を満たすか否かの判断を行っていた。本実施形態では、一部の条件については、プローブ車両１の制御装置１０が、車両２が各条件を満たすか否かの判断を行う。

本実施形態にかかる情報処理システムＳの全体構成と、プローブ車両１のコックピット周辺の構成と、制御装置１０および管理装置８のハードウェア構成とは図１〜３，５で説明した実施形態１の構成と同様である。

図１４は、本実施形態にかかるプローブ車両１の制御装置１０が有する機能の一例を示すブロック図である。図１４に示すように、本実施形態の制御装置１０は、図４で説明した実施形態１の機能的構成に加えて、図６で説明した実施形態１の管理装置８の機能の一部を備える。具体的には、制御装置１０は、取得部１１０と、送信部１１１１と、記憶部１５０とに加えて、車線検出部１８０２と、車両検出部１８０３と、点灯状態検出部１８０４と、信号機検出部１８０５と、車間距離計測部１８０６と、車速算出部１８０７と、車列パターン検出部１８０８と、第１の停車評価部１８１０と、第１の駐車評価部１８１１と、を備える。

取得部１１０と、記憶部１５０と、車線検出部１８０２と、車両検出部１８０３と、点灯状態検出部１８０４と、信号機検出部１８０５と、車間距離計測部１８０６と、車速算出部１８０７と、車列パターン検出部１８０８とは、実施形態１と同様の機能を備える。

第１の停車評価部１８１０は、車両２が、図９に示した条件ＩＤ“００１”〜“００５”の停車車両条件を満たすか否かを判断する。また、第１の駐車評価部１８１１は、車両２が、図９に示した条件ＩＤ“１０１”〜“１０４”の駐車車両条件を満たすか否かを判断する。第１の停車評価部１８１０および第１の駐車評価部１８１１による判断の手法は、実施形態１の停車評価部８１０および駐車評価部８１１と同様である。

条件ＩＤ“００１”〜“００５”，“１０１”〜“１０４”の条件は、デジタルマップ８５１、履歴データベース８５２、停留所位置データベース８５３、駐車可能区間データベース８５４、信号機位置データベース８５５、および踏切位置データベース８５６に保存された情報を利用しないため、制御装置１０側で大量のデータを保存しなくとも良い。当該切り分けは一例であり、第１の停車評価部１８１０および第１の駐車評価部１８１１は、さらに他の条件についての判断を行う構成を採用しても良い。また、第１の停車評価部１８１０と第１の駐車評価部１８１１とは、１つの機能部として構成されても良い。

また、本実施形態の送信部１１１１は、撮像画像と、撮像位置と、撮像時刻と、記憶部１５０に記憶されたプローブ車両１のプローブ車両ＩＤと、に加えて、車両２が満たした条件ＩＤと、深度マップと、プローブ車両１と車両２との車間距離３と、車両２と他の車両３６との車間距離３９と、を対応付けて管理装置８へ送信する。本実施形態においては、プローブ車両１の車速を使用する車速算出部１８０７が制御装置１０に含まれるため、送信部１１１１は、プローブ車両１の車速を管理装置８へ送信しなくとも良い。また、送信部１１１１は、車両２が満たした条件ＩＤの代わりに、車両２が満たした停車車両条件に対応付けられたポイントを加算した値と、車両２が満たした駐車車両条件に対応付けられたポイントを加算した値と、を送信しても良い。

また、送信部１１１１は、車両２の現在の撮像位置（最新の撮像位置）に加えて、数回前までの撮像位置の履歴を併せて送信しても良い。例えば、３回前までの撮像位置を最新の撮像位置と併せて送信することにより、管理装置８側で車両２の移動方向を特定することができ、車両２の位置をより高精度に補正することができる。

図１５は、本実施形態にかかる管理装置８が有する機能の一例を示すブロック図である。図１５に示すように、本実施形態の管理装置８は、受信部１８０１と、位置補正部８０９と、第２の停車評価部２８１０と、第２の駐車評価部２８１１と、判別部８１２と、送信部８１３と、出力部８１４と、受付部８１５と、記憶部８５０とを備える。

位置補正部８０９と、送信部８１３と、出力部８１４と、判別部８１２と、受付部８１５と、記憶部８５０とは、図６で説明した実施形態１と同様の機能を備える。

また、本実施形態の受信部１８０１は、撮像画像と、撮像位置と、撮像時刻と、プローブ車両ＩＤと、に加えて、車両２が満たした条件ＩＤと、深度マップと、プローブ車両１と車両２との車間距離３と、車両２と他の車両３６との車間距離３９と、を受信する。

第２の停車評価部２８１０は、車両２が、図９に示した条件ＩＤ“０５１”〜“０５４”の停車車両条件を満たすか否かを判断し、車両２が満たした停車車両条件に対応付けられたポイントを加算（合計）する。また、第２の停車評価部２８１０は、制御装置１０の第１の停車評価部１８１０が車両２が満たすと判断した停車車両条件に対応付けられたポイントを加算（合計）する。第２の停車評価部２８１０は、これらのポイントの加算結果を合計し、車両２の停車評価値を算出する。

また、第２の駐車評価部２８１１は、車両２が、条件ＩＤ“１５１”〜“１５６”の駐車車両条件を満たすか否かを判断し、車両２が満たした駐車車両条件に対応付けられたポイントを加算（合計）する。また、第２の駐車評価部２８１１は、第１の駐車評価部１８１１が車両２が満たすと判断した駐車車両条件に対応付けられたポイントを加算（合計）する。第２の駐車評価部２８１１は、これらの加算結果を合計し、車両２の駐車評価値を算出する。第２の停車評価部２８１０および第２の駐車評価部２８１１による判断の手法は、実施形態１と同様である。

本実施形態の第２の停車評価部２８１０と第２の駐車評価部２８１１とは、１つの機能部として構成されても良い。また、第２の停車評価部２８１０と第２の駐車評価部２８１１と判別部８１２とが、１つの機能部として構成されても良い。

次に、以上のように構成された本実施形態における処理の流れについて説明する。
図１６は、本実施形態にかかる制御装置１０で実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。

Ｓ４１の撮像画像の取得から、Ｓ４４の現在の車速の取得までの処理は、図１２に示すＳ１〜Ｓ４の処理と同様である。また、Ｓ４５の車線の検出から、Ｓ５２の車両２の車速が時速０ｋｍであるか否かの判断までの処理は、図１３に示すＳ１２〜Ｓ１９の処理と同様である。

第１の停車評価部１８１０は、車両２が、条件ＩＤ“００１”〜“００５”の停車車両条件のそれぞれを満たすか否かを判断する（Ｓ５３）。また、第１の駐車評価部１８１１は、車両２が、条件ＩＤ“１０１”〜“１０４”の駐車車両条件を満たすか否かを判断する（Ｓ５４）。

Ｓ５５の深度マップの生成の処理は、図１３に示すＳ２０の処理と同様である。

送信部１１１１は、撮像画像と、撮像位置と、撮像時刻と、車両２が満たした条件ＩＤと、深度マップと、プローブ車両１と車両２との車間距離３と、車両２と他の車両３６との車間距離３９と、プローブ車両１のプローブ車両ＩＤと、を対応付けて管理装置８へ送信する（Ｓ５６）。

図１７は、本実施形態にかかる管理装置８で実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。

受信部１８０１は、制御装置１０から、撮像画像と、撮像位置と、撮像時刻と、車両２が満たした条件ＩＤと、深度マップと、プローブ車両１と車両２との車間距離３と、車両２と他の車両３６との車間距離３９と、プローブ車両ＩＤとを受信する（Ｓ６１）。

Ｓ６２の撮像位置の補正と、Ｓ６３の車両の位置の特定の処理は、図１３に示すＳ２１，Ｓ２２の処理と同様である。

次に、第２の停車評価部２８１０は、車両２が、条件ＩＤ“０５１”〜“０５４”の停車車両条件を満たすか否かを判断し、車両２が満たした停車車両条件に対応付けられたポイントを加算する。また、第２の停車評価部２８１０は、制御装置１０の第１の停車評価部１８１０が車両２が満たすと判断した停車車両条件に対応付けられたポイントを加算する。第２の停車評価部２８１０は、これらのポイントの加算結果の合計値（車両２の停車評価値）を算出する（Ｓ６４）。

また、第２の駐車評価部２８１１は、車両２が、条件ＩＤ“１５１”〜“１５６”の駐車車両条件を満たすか否かを判断し、車両２が満たした駐車車両条件に対応付けられたポイントを加算する。また、第２の駐車評価部２８１１は、第１の駐車評価部１８１１が車両２が満たすと判断した駐車車両条件に対応付けられたポイントを加算する。第２の駐車評価部２８１１は、これらのポイントの加算結果の合計値（車両２の駐車評価値）を算出する（Ｓ６５）。

Ｓ６６の停車評価値と駐車評価値との差分の算出から、Ｓ７５の表示装置８４への出力までの処理は、図１３に示すＳ２５〜Ｓ３４の処理と同様である。

このように、本実施形態にかかる情報処理システムＳでは、一部の条件についての判断の処理およびそれに伴う車両検出等の処理をプローブ車両１の制御装置１０が行うため、実施形態１の効果に加えて、管理装置８の処理負荷を低減することができる。また、本実施形態にかかる情報処理システムＳでは、車両２が走行しているか否かの判断を制御装置１０が行うため、制御装置１０から管理装置８へ送信する撮像画像の量を削減し、通信量を大幅に削減することができる。

以上説明したとおり、実施形態１，２によれば、車両２が、駐車車両であるか、停車車両であるか、を高精度に判別することができる。

（変形例１）
実施形態１では、管理装置８が全ての条件についての判断を行い、実施形態２では制御装置１０と管理装置８とがそれぞれ一部の条件についての判断を行っていた。これに対して、本変形例では、制御装置１０が全ての条件について判断を行う構成を採用しても良い。

（変形例２）
また、実施形態１，２では、送信部８１３は交通情報提供業者９へ情報を送信しているが、送信する情報の内容は上述の例に限定されるものではない。例えば、送信部８１３は、判別部８１２が車両２を駐車車両と判別した場合であって、車両２が条件ＩＤ“０５１”または条件ＩＤ“０５３”を満たしている場合、車両２が駐車禁止区域に駐車された可能性が高いという情報を交通情報提供業者９に通知しても良い。

（変形例３）
また、実施形態１，２の判別部８１２が車両２が停車車両であるか、駐車車両であるか、停車車両であるか駐車車両であるかが不明な車両か、を判別するために使用する停車評価値と駐車評価値の差分の所定の値は、固定した値でなくとも良い。例えば、所定の値は、時刻や、曜日（平日、土曜日、日曜日、祝祭日等）、月、季節等に応じて変更されても良い。また、所定の値は、情報処理システムＳの用途に応じて異なる値がユーザ等により設定される構成を採用しても良い。所定の値が大きいほど、車両２が停車車両または駐車車両と判別する場合の精度は向上し、誤判定を抑制することができる。また、所定の値が小さいほど、車両２が停車車両であるか駐車車両であるかが不明な車両と判断される割合が減少するため、判別結果の用途によってはより便宜である。

（変形例４）
また、実施形態１，２の条件で用いられる各閾値は、固定した値でなくとも良い。例えば、車両２が急カーブ付近に位置する場合等の地理的条件によって、車両２が通常よりも車線の路肩側、または中央側に位置する場合がある。また、車両２の車線の幅方向における位置も、急カーブ等の地理的条件によって通常とは異なる場合がある。このような場合に誤判定が生じることを抑制するために、条件ＩＤ“００１”，“００３”，“１０１”，“１０４”で用いられる閾値は、撮像位置または車両２の位置に応じて、異なる値が採用されても良い。

（変形例５）
また、実施形態１，２の条件に対応付けられたポイントは、図９に示す値に限定されるものではない。例えば、条件によっては、太陽光等の影響により判定の精度が低下する場合があるものがある。このため、各条件に対応付けられたポイントは、時刻等に応じて変更されても良い。具体的には、条件ＩＤ“００２”，“１０２”のように照明の点灯状態に基づく判断は、撮像時刻が昼間の時間帯の場合にポイントを小さく、夜間の時間帯の場合にポイントを大きくしても良い。また、月や季節によって日没や日の出時間は異なるので、月や季節に応じて「昼間の時間帯」と「夜間の時間帯」との開始終了時刻を変化させても良い。

また、条件によっては、車両２が急カーブ付近に位置する場合や、車線を示す白線等が存在しない等の地理的条件によって判定の精度が低下する場合があるものがある。この場合、撮像位置または車両２の位置に応じて、ポイントが変更されても良い。

また、各条件に対応付けられたポイントは、情報処理システムＳの運用開始後に変更可能な構成を採用しても良い。例えば、受付部８１５は、ユーザが変更したポイントを受け付ける構成を採用しても良い。または、ユーザによる判別結果の変更に応じて、各条件に対応付けられたポイントの値を、管理装置８が学習によって変更しても良い。

（変形例６）
また、実施形態１，２の条件の内容は一例であり、これらに限定されるものではない。例えば、図９に示した以外の条件がさらに追加されても良いし、一部の条件が除かれても良い。例えば、プローブ車両１は赤外線カメラをさらに備え、車両２を撮像することによって車両２のマフラーの温度を計測しても良い。この場合、停車車両条件の中には、マフラーの温度が閾値以上であることを示す条件が含まれても良い。また、駐車車両条件の中には、マフラーの温度が閾値未満であることを示す条件が含まれても良い。また、車両検出部８０３，１８０３は、車両２の運転席におけるドライバの有無を検出しても良い。この場合、停車車両条件の中には、車両２の運転席におけるドライバが存在することを示す条件が含まれても良い。または、駐車車両条件の中には、車両２の運転席におけるドライバが存在しないことを示す条件が含まれても良い。

（変形例７）
また、実施形態１，２では、制御装置１０はＧＰＳ信号からプローブ車両１の位置を取得しているが、他の公知の技術を採用しても良い。例えば、取得部１１０または車両検出部８０３，１８０３は、撮像装置が撮像した撮像画像からマーカを検出することによりプローブ車両１の位置を特定しても良い。または、取得部１１０は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）を用いてプローブ車両１の位置を特定しても良い。取得部１１０は、トンネル等のＧＰＳ信号の受信が困難な場所や、ガード下等の詳細な位置の特定が困難な場所をプローブ車両１が走行する場合に、これらの位置特定技術をＧＰＳ信号による位置特定と併用、または切り替えて使用しても良い。

（変形例８）
また、実施形態１，２では、位置補正部８０９は、デジタルマップ８５１を用いて撮像位置を補正しているが、他の手法を採用しても良い。例えば、取得部１１０は、プローブ車両１のカーナビゲーションシステムから、補正済みのプローブ車両１の位置を取得しても良い。

また、位置補正部８０９は、制御装置１０から数秒間隔ごとにプローブ車両１の位置を取得して、プローブ車両１の位置の履歴をデジタルマップ８５１とマッチングした結果に基づいて、撮像位置を補正しても良い。当該構成を採用する場合、位置補正部８０９は、デジタルマップ８５１上の道路の位置と、撮像位置とをより正確にマッチングすることができる。また、当該構成を採用する場合、位置補正部８０９は、プローブ車両１の進行方向を明確に特定することができる。

（変形例９）
また、実施形態１，２では、条件ＩＤ“０５２”，“１５５”において、停車評価部８１０等が履歴データベース８５２を検索し、過去の履歴における停車車両の割合と、駐車車両の割合とを算出しているが、これらの割合は予め算出されていても良い。例えば、判別部８１２は、新規な判別結果を履歴データベース８５２に登録する度に、過去の履歴における停車車両の割合と、駐車車両の割合とを算出して、記憶部８５０に保存しても良い。または、判別部８１２は、夜間や、処理の負荷が低い時間帯等にバックグラウンド処理としてこれらの割合を算出する構成を採用しても良い。また、判別部８１２は、履歴データベース８５２に登録された情報から、これらの割合以外の各種の統計情報を算出しても良い。また、これらの割合や、統計情報は、外部のクラウド環境等で算出されても良い。

（変形例１０）
また、実施形態１，２では、車間距離計測部８０６，１８０６は、車間距離３，３７，３９を撮像画像から計測していたが、プローブ車両１に搭載されたレーダーやソナー等の測距装置による検出結果を取得することにより、車間距離３，３７，３９を計測しても良い。

（変形例１１）
また、実施形態１，２では記憶部８５０に記憶された各種の情報（デジタルマップ８５１と、履歴データベース８５２と、停留所位置データベース８５３と、駐車可能区間データベース８５４と、信号機位置データベース８５５と、踏切位置データベース８５６）は予め保存されたものであるとしたが、情報処理システムＳの運用開始後も定期的に外部システム等からデータの更新を受ける構成を採用しても良い。また、記憶部８５０に記憶された各種の情報は、管理装置８ではなく、外部のクラウド環境に記憶される構成を採用しても良い。

（変形例１２）
また、実施形態１，２では、プローブ車両１と、車両２とは、図１に示すように共に自動車であるが、これに限定されるものではない。例えば、プローブ車両１は、道路上を走行するトラム車両、自動二輪車、自動運転車両等であっても良い。また、判別対象である車両２も同様に、トラム車両等であっても良い。

上述の各変形例は、単体で実施形態１または実施形態２に適用されても良いし、複数の変形例が組み合わされて適用されても良い。

なお、実施形態１，２の制御装置１０で実行されるプログラムは、ＲＯＭ等に予め組み込まれて提供される。実施形態１，２の制御装置１０で実行されるプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供するように構成してもよい。さらに、実施形態１，２の制御装置１０で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。また、制御装置１０で実行されるプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成しても良い。

実施形態１，２の制御装置１０で実行されるプログラムは、上述した各部（取得部、送信部、車線検出部、車両検出部、点灯状態検出部、信号機検出部、車間距離計測部、車速算出部、車列パターン検出部、第１の停車評価部、第１の駐車評価部）を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵ（プロセッサ）が上記ＲＯＭから当該プログラムを読み出して実行することにより上記各部が主記憶装置上にロードされ、取得部、送信部、車線検出部、車両検出部、点灯状態検出部、信号機検出部、車間距離計測部、車速算出部、車列パターン検出部、第１の停車評価部、第１の駐車評価部が主記憶装置上に生成されるようになっている。

実施形態１，２の管理装置８で実行されるプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供される。

また、実施形態１，２の管理装置８で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。また、実施形態１，２の管理装置８で実行されるプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成しても良い。また、実施形態１，２の管理装置８で実行されるプログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成しても良い。

実施形態１，２の管理装置８で実行されるプログラムは、上述した各部（受信部、車線検出部、車両検出部、点灯状態検出部、信号機検出部、車間距離計測部、車速算出部、車列パターン検出部、位置補正部、停車評価部、駐車評価部、第２の停車評価部、第２の駐車評価部、判別部、送信部、出力部、受付部）を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵ（プロセッサ）が上記記憶媒体からプログラムを読み出して実行することにより上記各部が主記憶装置上にロードされ、受信部、車線検出部、車両検出部、点灯状態検出部、信号機検出部、車間距離計測部、車速算出部、車列パターン検出部、位置補正部、停車評価部、駐車評価部、第２の停車評価部、第２の駐車評価部、判別部、送信部、出力部、受付部が主記憶装置上に生成されるようになっている。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１ プローブ車両
２ 車両
３，３７，３９ 車間距離
８ 管理装置
９ 交通情報提供業者
１０ 制御装置
１１ 第１撮像装置
１２ 第２撮像装置
１１０ 取得部
１１１，１１１１ 送信部
１５０ 記憶部
８０１，１８０１ 受信部
８０２，１８０２ 車線検出部
８０３，１８０３ 車両検出部
８０４，１８０４ 点灯状態検出部
８０５，１８０５ 信号機検出部
８０６，１８０６ 車間距離計測部
８０７，１８０７ 車速算出部
８０８，１８０８ 車列パターン検出部
８０９ 位置補正部
８１０ 停車評価部
８１１ 駐車評価部
８１２ 判別部
８１３ 送信部
８１４ 出力部
８１５ 受付部
８５０ 記憶部
１８１０ 第１の停車評価部
１８１１ 第１の駐車評価部
２８１０ 第２の停車評価部
２８１１ 第２の駐車評価部
Ｓ 情報処理システム

Claims (13)

1. プローブ車両に搭載された撮像装置によって撮像された撮像画像から車両を検出する車両検出部と、
   検出された前記車両が走行しているか否かを判断する走行判断部と、
   前記車両が走行していない場合に、停止時間が閾値未満である停車車両の特徴を示す複数の停車車両条件の各々に対応付けられたポイントのうち検出された前記車両が満たす停車車両条件に対応付けられたポイントの合計値を、検出された前記車両が前記停車車両である可能性の高さを示す停車評価値として算出する停車評価部と、
   前記車両が走行していない場合に、停止時間が閾値以上である駐車車両の特徴を示す複数の駐車車両条件の各々に対応付けられたポイントのうち検出された前記車両が満たす駐車車両条件に対応付けられたポイントの合計値を、検出された前記車両が前記駐車車両である可能性の高さを示す駐車評価値として算出する駐車評価部と、
   前記停車評価値と前記駐車評価値とに基づいて、前記車両が停車車両であるか前記駐車車両であるか、を判別する判別部と、
   を備え、
   前記複数の停車車両条件または前記複数の駐車車両条件の各々に対応付けられたポイントの値は、前記複数の停車車両条件または前記複数の駐車車両条件の各々の重要度に応じて異なる、
   情報処理装置。
2. 前記判別部は、前記停車評価値と前記駐車評価値との差分に基づいて、前記車両が、前記停車車両および前記駐車車両の何れであるかを判別する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記判別部は、前記差分が所定の値以上であり、かつ、前記停車評価値が前記駐車評価値よりも大きい場合に、前記車両が停車車両であると判別し、前記差分が前記所定の値以上であり、かつ、前記駐車評価値が前記停車評価値よりも大きい場合に、前記車両が駐車車両であると判別し、前記差分が前記所定の値未満である場合に、前記車両が前記停車車両であるか前記駐車車両であるかが不明な車両であると判別する、
   請求項２に記載の情報処理装置。
4. 複数の前記駐車車両条件の中には、前記撮像画像から検出された前記車両の形状と、前記撮像画像の撮像時刻における前記プローブ車両の位置において、前記撮像時刻よりも前の時刻に他のプローブ車両で検出された過去の車両の形状と、の一致度が第１の閾値以上であることを示す前記駐車車両条件が含まれる、
   請求項１から３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
5. 前記撮像画像から前記車両を含む車列全体の形状である車列パターンを検出する車列パターン検出部をさらに備え、
   複数の前記駐車車両条件の中には、前記車列パターンと、前記撮像画像の撮像時刻における前記プローブ車両の位置において、前記撮像時刻よりも前の時刻に他のプローブ車両で検出された過去の車列パターンと、の一致度が第２の閾値以上であることを示す前記駐車車両条件が含まれる、
   請求項１から４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
6. 前記車両と、前記車両の前方に位置する他の車両との間の車間距離を計測する車間距離計測部をさらに備え、
   複数の前記停車車両条件の中には、前記車間距離が第３の閾値以下であることを示す前記停車車両条件が含まれ、
   複数の前記駐車車両条件の中には、前記車間距離が前記第３の閾値より大きい第４の閾値以上であることを示す前記駐車車両条件が含まれる、
   請求項１から５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
7. 前記撮像画像から車線を検出する車線検出部をさらに備え、
   前記車両検出部は、前記車線における前記車両の位置を判断し、
   複数の前記停車車両条件の中には、前記車両が前記車線の中央付近に位置することを示す前記停車車両条件が含まれ、
   複数の前記駐車車両条件の中には、前記車両が前記車線の路肩寄りに位置することを示す前記駐車車両条件が含まれる、
   請求項１から６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
8. 前記車両が搭載している照明の点灯状態を検出する点灯状態検出部をさらに備え、
   複数の前記停車車両条件の中には、前記照明のうちブレーキランプまたはテールランプが点灯していることを示す前記停車車両条件が含まれ、
   複数の前記駐車車両条件の中には、前記照明のうちハザードランプが点滅していることを示す前記駐車車両条件が含まれる、
   請求項１から７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
9. 複数の前記停車車両条件の中には、前記撮像画像の撮像時刻における前記プローブ車両の位置が信号機または踏切付近であることを示す前記停車車両条件が含まれ、
   複数の前記駐車車両条件の中には、前記撮像時刻における前記プローブ車両の位置がパーキングメータ付近であることを示す前記駐車車両条件が含まれる、
   請求項１から８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
10. 前記判別部による判別結果と、前記撮像画像と、前記撮像画像の撮像時刻と、前記撮像時刻における前記プローブ車両の位置とを対応付けて記憶する記憶部と、
    前記記憶部に記憶された前記撮像画像と、前記判別結果とを対応付けて出力する出力部と、
    をさらに備える、請求項１から９のいずれか１項に記載の情報処理装置。
11. 前記出力部は、前記判別部が前記車両を前記駐車車両と判別した場合であって、前記撮像装置が前記車両を撮像した撮像時刻における前記プローブ車両の位置と、駐車禁止区域との距離が第５の閾値以下である場合に、前記駐車禁止区域における前記駐車車両である可能性が高いことを報知する、
    請求項１０に記載の情報処理装置。
12. プローブ車両に搭載された車載装置と、前記車載装置とネットワークを介して相互に接続された情報処理装置と、を備えた情報処理システムであって、
    前記プローブ車両に搭載された撮像装置によって撮像された撮像画像から車両を検出する車両検出部と、
    検出された前記車両が走行しているか否かを判断する走行判断部と、
    前記車両が走行していない場合に、停止時間が閾値未満である停車車両の特徴を示す複数の停車車両条件の各々に対応付けられたポイントのうち検出された前記車両が満たす停車車両条件に対応付けられたポイントの合計値を、検出された前記車両が前記停車車両である可能性の高さを示す停車評価値として算出する停車評価部と、
    前記車両が走行していない場合に、停止時間が閾値以上である駐車車両の特徴を示す複数の駐車車両条件の各々に対応付けられたポイントのうち検出された前記車両が満たす駐車車両条件に対応付けられたポイントの合計値を、検出された前記車両が前記駐車車両である可能性の高さを示す駐車評価値として算出する駐車評価部と、
    前記停車評価値と前記駐車評価値とに基づいて、前記車両が停車車両であるか前記駐車車両であるか、を判別する判別部と、
    を備え、
    前記複数の停車車両条件または前記複数の駐車車両条件の各々に対応付けられたポイントの値は、前記複数の停車車両条件または前記複数の駐車車両条件の各々の重要度に応じて異なる、
    情報処理システム。
13. プローブ車両に搭載された撮像装置によって撮像された撮像画像から車両を検出する車両検出ステップと、
    検出された前記車両が走行しているか否かを判断する走行判断ステップと、
    前記車両が走行していない場合に、停止時間が閾値未満である停車車両の特徴を示す複数の停車車両条件の各々に対応付けられたポイントのうち検出された前記車両が満たす停車車両条件に対応付けられたポイントの合計値を、検出された前記車両が前記停車車両である可能性の高さを示す停車評価値として算出する停車評価ステップと、
    前記車両が走行していない場合に、停止時間が閾値以上である駐車車両の特徴を示す複数の駐車車両条件の各々に対応付けられたポイントのうち検出された前記車両が満たす駐車車両条件に対応付けられたポイントの合計値を、検出された前記車両が前記駐車車両である可能性の高さを示す駐車評価値として算出する駐車評価ステップと、
    前記停車評価値と前記駐車評価値とに基づいて、前記車両が停車車両であるか前記駐車車両であるか、を判別する判別ステップと、
    を含み、
    前記複数の停車車両条件または前記複数の駐車車両条件の各々に対応付けられたポイントの値は、前記複数の停車車両条件または前記複数の駐車車両条件の各々の重要度に応じて異なる、
    情報処理方法。

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