JP6634887B2 - 情報提供システム、方法、プログラムおよびネットワークシステム - Google Patents

Description

本発明は、情報提供システム、方法、プログラムおよびネットワークシステムに関する。

従来、市街地に設置したカメラを利用して自動車の交通違反を取り締まることが広く行われている。

この点につき、例えば、特開２００３−１５１０７２号公報（特許文献１）は、スピード違反を犯している自動車の時系列順の撮影画像に基づいて自動車の移動方向を判定し、判定した移動方向の下流側で待機する取締要員に対して取締指示を出力することを特徴とした速度違反取締支援システムを開示する。

一方、近年、自転車の運転者が加害者になる事故が急増していることを受けて、自転車の交通違反の取り締まりを強化することが求められている。

ここで、自動車の場合は、撮影画像からナンバープレートを読み取ることによって運転者を特定することができるのに対し、自転車には、自動車のナンバープレートに相当するものがないため、交通違反を犯した自転車を撮影したとしても、その運転者を特定する術がなく、違反者を有効に取り締まることができないという問題があった。

本発明は、上記従来技術における課題に鑑みてなされたものであり、自転車の運転者を取り締まるための情報を提供することができる情報提供システムを提供することを目的とする。

本発明者は、自転車の運転者を取り締まるための情報を提供することができる情報提供システムの構成につき鋭意検討した結果、以下の構成に想到し、本発明に至ったのである。

すなわち、本発明によれば、自転車の交通違反の取り締まりを支援する支援情報を提供する１以上の情報処理装置からなる情報提供システムであって、自転車の走行路の各所に配置される複数の撮影手段が撮影した画像を解析して自転車の交通違反を検出する違反検出端末から、該違反を犯した違反者の画像と該違反の検出位置を紐付けた違反情報をネットワークを介して受信して蓄積する違反情報蓄積部と、前記違反情報に含まれる違反者の画像を解析して該違反者の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、抽出した前記違反者の特徴量を登録済みの特徴量と照合して該違反者の特徴量が既に登録されているか否かを判定する特徴量登録有無判定部と、抽出した前記違反者の特徴量が登録されていない場合に、該違反者と該特徴量を紐付けて登録する違反者登録部と、登録した違反者と、該違反者による違反の累計回数と、該違反に対応する前記違反情報とを紐付けた違反実績情報を管理する違反実績情報管理部と、前記違反実績情報と前記違反情報に基づいて自転車の交通違反の取り締まりを支援するための支援情報を提供する支援情報提供部と、を含み、前記違反実績情報管理部は、受信した前記違反情報に含まれる違反者の画像から抽出した該違反者の特徴量が既に登録されている場合に、該違反者に紐付いた前記累計回数を１増分するとともに、該違反者に該違反情報を新たに紐付け、前記支援情報提供部は、前記累計回数に係る条件が指定されたことに応じて、前記違反実績情報から該条件に合致する違反者を抽出し、該違反者に紐付いた前記違反情報に含まれる前記違反の検出位置を地図に重ね合わせて示す支援情報を提供する、情報提供システムが提供される。

上述したように、本発明によれば、自転車の運転者を取り締まるための情報を提供することができる情報提供システムが提供される。

本実施形態のネットワークシステムを示す図。 本実施形態のネットワークシステムの機能ブロック図。 本実施形態の情報提供システムが保持するテーブルを示す図。 本実施形態の情報提供システムが保持するテーブルを示す図。 本実施形態のネットワークシステムが実行する処理のシーケンス図。 本実施形態の情報提供システムが実行する処理のフローチャート。 違反自転車通報フォームを示す図。 本実施形態のネットワークシステムが実行する処理のシーケンス図。 常習者出没マップを示す図。 常習者出没マップ生成処理のフローチャート。 常習者出没マップを示す図。 自転車違反常習者確認画面等を示す図。 本実施形態のネットワークシステムの機能ブロック図。 本実施形態のネットワークシステムのハードウェア構成図。

以下、本発明を、実施形態をもって説明するが、本発明は後述する実施形態に限定されるものではない。なお、以下に参照する各図においては、共通する要素について同じ符号を用い、適宜その説明を省略するものとする。

図１は、本発明の実施形態であるネットワークシステム１０００のシステム構成を示す。本実施形態のネットワークシステム１０００は、自転車の交通違反の取り締まりを支援するためのシステムであって、図１に示すように、情報提供サーバ１００と、複数の違反検出端末２００と、パーソナル・コンピュータ（ＰＣ）として参照されるクライアント端末４０とを含んで構成されており、情報提供サーバ１００とその他の装置は、インターネットなどとして参照されるネットワーク５０を介して相互通信可能に接続されている。

違反検出端末２００は、デジタルビデオカメラとして参照される撮影手段３０と、撮影手段３０が撮影した画像を解析可能なマイクロコンピュータ（図示せず）を搭載する装置であり、本システムでは、自転車の道路交通法違反（以下、単に、「交通違反」または「違反」という）を検出する役割を担う。本実施形態では、複数の違反検出端末２００が自転車の走行路の各所に配置され、各所において検出された自転車の交通違反の内容に関する情報（以下、“違反情報”という）をネットワーク５０を介して情報提供サーバ１００に送信する。

情報提供サーバ１００は、データベース機能ならびにＷｅｂアプリケーションサーバ機能を搭載する情報処理装置であり、本システムでは、各違反検出端末２００からネットワーク５０を介して送信される違反情報を蓄積し、自転車の交通違反を取り締まる取締要員（警察官など）からの要求に応じて、自転車の交通違反の取り締まりを支援するための支援情報を生成・提供する役割を担う。

なお、図１では、情報提供サーバ１００を１台の情報処理装置として図示しているが、情報提供サーバ１００を１以上の情報処理装置からなる情報提供システムとして構成してもよく、情報提供システムが２以上の情報処理装置から構成される場合は、各装置をネットワーク上に分散配置してもよい。以下では、これら全ての形態を総称して“情報提供サーバ１００”と呼ぶものとする。

クライアント端末４０は、取締要員や一般市民が操作するＰＣであり、デスクトップＰＣ、ノートＰＣ、タブレットＰＣ、スマートフォンなどを例示することができる。

以上、本実施形態のネットワークシステムのシステム構成を説明してきたが、続いて、図２に示す機能ブロック図に基づいて、違反検出端末２００および情報提供サーバ１００の機能構成を説明する。

本実施形態の違反検出端末２００は、違反検出部２０２と違反情報送信部２０４とを含んで構成される。

違反検出部２０２は、撮影手段３０が撮影した画像を解析して自転車の交通違反を検出する手段である。

違反情報送信部２０４は、違反検出部２０２によって検出された違反を犯した違反者の画像とその違反の検出位置を示す位置情報を紐付けた情報（以下、違反情報という）を生成し、生成した違反情報をネットワーク５０を介して情報提供サーバ１００に送信する手段である。

なお、本実施形態では、違反検出端末２００に搭載されるマイクロコンピュータ（図示せず）が所定のプログラムを実行することによって、違反検出端末２００が上述した各手段として機能する。

一方、情報提供サーバ１００は、違反情報蓄積部１０２と、特徴量抽出部１０３と、特徴量登録有無判定部１０４と、違反者登録部１０５と、違反実績情報管理部１０６と、目撃情報蓄積部１０７と、支援情報提供部１０８と、データベース１０９とを含んで構成される。

違反情報蓄積部１０２は、違反検出端末２００から受信した違反情報をデータベース１０９に蓄積する手段である。

特徴量抽出部１０３は、違反検出端末２００から受信した違反情報に含まれる違反者の違反者画像を解析して、当該違反者の特徴量を抽出する手段である。

特徴量登録有無判定部１０４は、特徴量抽出部１０３が抽出した違反者の特徴量を、データベース１０９において既に登録済みの特徴量と照合し、抽出した違反者の特徴量が既に登録されているか否かを判定する手段である。

違反者登録部１０５は、抽出した違反者の特徴量が登録されていない場合に、その違反者と抽出した特徴量を紐付けてデータベース１０９に登録する手段である。

違反実績情報管理部１０６は、登録済みの違反者の違反実績に関する情報（以下、違反実績情報という）を管理する手段である。

目撃情報蓄積部１０７は、一般市民から自転車の交通違反の目撃情報を受け付けて蓄積する手段である。

支援情報提供部１０８は、違反情報および違反実績情報に基づいて自転車の交通違反の取り締まりを支援するための支援情報（以下、単に、“支援情報”という）支援情報を生成し、取締要員に提供する手段である。

データベース１０９は、違反情報を管理する違反情報管理テーブル５００と、違反者をその特徴量に紐付けて登録する違反者登録テーブル６００と、違反実績情報を管理する違反実績情報管理テーブル７００と、目撃情報を管理する目撃情報管理テーブル８００を保持する。ここで、図３（ａ）は、違反情報管理テーブル５００を示し、図３（ｂ）は、違反者登録テーブル６００を示し、図３（ｃ）は、違反実績情報管理テーブル７００を示し、図４は、目撃情報管理テーブル８００を示す。

なお、本実施形態では、情報提供サーバ１００に搭載されるプロセッサ（図示せず）が所定のプログラムを実行することによって、情報提供サーバ１００が上述した各手段として機能する。

以上、違反検出端末２００および情報提供サーバ１００の機能構成について説明してきたが、続いて、本実施形態のネットワークシステム１０００が実行する処理の内容を具体的に説明する。なお、以下の説明においては、適宜、図２を参照するものとする。

まず最初に、本実施形態の情報提供サーバ１００のデータベース１０９に各種の情報が蓄積されるシーンを図５に示すシーケンス図に基づいて説明する。

自転車の通行路の各所に配置された違反検出端末２００の違反検出部２０２は、撮影手段３０が撮影した画像を逐次解析して違反を検出する（Ｓ１）。具体的には、違反検出部２０２は、既存の画像解析技術や行動解析技術等を使用して、撮影画像から自転車の運転者を抽出・追跡し、その運転者が予め定義された違反行為を行っているか否かを判定・検出する。ここで、本実施形態においては、自転車の交通違反の類型行為を“違反種別”として予め定義しておき、違反検出部２０２は、自転車の運転者が犯した違反行為の違反種別を判定・検出する。ここでいう違反種別としては、「無灯火」、「逆送」、「片手運転」、「速度超過」、「二人乗り」などを例示することができる。

撮影画像の解析の結果、違反検出部２０２が自転車の運転者の違反を検出した場合、違反情報送信部２０４が違反情報を生成する（Ｓ２）。具体的には、違反情報送信部２０４は、違反の検出日時（以下、検出日時という）、違反の検出位置を示す位置情報（以下、検出位置という）、違反種別、違反を犯した運転者が写っている画像（以下、違反者画像という）を含む情報を違反情報として生成する。なお、ここでいう“検出位置”は、緯度経度座標であってもよいし、住所であってよいし、本システムが独自に管理する位置識別子（ロケーションＩＤ）であってもよい。

その後、違反情報送信部２０４は、生成した違反情報をネットワーク５０を介して情報提供サーバ１００に送信する（Ｓ３）。これを受けて、情報提供サーバ１００の違反情報蓄積部１０２は、受信した違反情報をデータベース１０９に蓄積する（Ｓ４）。具体的には、違反情報蓄積部１０２は、受信した違反情報に対して一意識別子である違反ＩＤを付与した上で、当該違反情報に係るレコードを新たに追加し、付与した違反ＩＤと、受信した違反情報に含まれる“検出日時”、“検出位置”、“違反種別”、“違反者画像”を、それぞれ、違反情報管理テーブル５００（図４（ａ）参照）のフィールド５０１、５０２、５０３、５０４、５０５に格納する。なお、このとき、処理フラグを格納するフィールド５０６には、未処理であることを示す値“未”を格納する。

Ｓ４で、新たに違反情報がデータベース１０９に蓄積されたことに応答して、情報提供サーバ１００は、“違反者情報更新処理”を実行する（Ｓ５）。以下、Ｓ５で実行される“違反者情報更新処理”の具体的な内容を図６に示すフローチャートに基づいて説明する。

まず、ステップ１０１では、特徴量抽出部１０３が、違反情報管理テーブル５００から未処理の違反情報（すなわち、フィールド５０６の値が“未”となっているレコードの値）を読み出す。続くステップ１０２では、特徴量抽出部１０３が、読み出した違反情報に含まれる違反者画像を読み出す。続くステップ１０３では、特徴量抽出部１０３が、読み出した違反者画像から所定のアルゴリズムに基づいて違反者の特徴量を抽出する。ここでいう“違反者の特徴量”とは、第一義的には「顔」の特徴量を意味するが、顔以外の身体の特徴量を抽出するようにしてもよい。

続くステップ１０４では、特徴量登録有無判定部１０４が、違反者登録テーブル６００（図３（ｂ）参照）を参照して、先のステップ１０３で抽出された特徴量が既に登録されているか否かを判定する。ここで、図３（ｂ）に示すように、違反者登録テーブル６００は、違反者に対して一意識別子として付与される違反者ＩＤと、当該違反者の特徴量とを紐付けて管理するテーブルであり、ステップ１０４では、違反者登録テーブル６００のフィールド６０２に格納される全ての特徴量と、先のステップ１０３で抽出した特徴量とを一対一で比較し、所定のアルゴリズムに基づいて両者の類似度を算出する。そして、算出した類似度が予め設定した閾値を超える場合には、抽出された特徴量が登録されていると判定し、閾値を超えない場合には、抽出された特徴量が登録されていないと判定する。

その結果、特徴量が登録されていないと判定された場合には（ステップ１０５、Ｎｏ）、処理はステップ１０８に進む。ステップ１０８では、違反者登録部１０５が、抽出した特徴量と違反者を紐付けて登録する。具体的には、抽出した特徴量を有する違反者に対して違反者ＩＤを付与した上で、付与した違反者ＩＤと抽出した特徴量を、それぞれ、違反者登録テーブル６００のフィールド６０１および６０２に格納する。その後、処理はステップ１０７に進む。

一方、特徴量が既に登録されていると判定された場合には（ステップ１０５、Ｙｅｓ）、処理はステップ１０６に進む。ステップ１０６では、違反実績情報管理部１０６が、違反実績情報管理テーブル７００（図３（ｃ）参照）を以下の手順で更新する。

図３（ｃ）に示すように、違反実績情報管理テーブル７００は、違反者の違反者ＩＤと、当該違反者が過去に犯した違反の累計回数（以下、累計違反回数という）と、当該違反者が過去に犯した違反に係る違反情報の違反ＩＤを紐付けて管理するテーブルである。そして、違反実績情報管理部１０６は、違反者登録テーブル６００（図３（ｂ）参照）を参照して、先のステップ１０３で抽出した特徴量との類似度が閾値を超えた特徴量に紐付いた違反者ＩＤを特定した後、違反実績情報管理テーブル７００において、フィールド７０１に特定した違反者ＩＤが格納されるレコードのフィールド７０２の累計違反回数を１増分するとともに、同レコードのフィールド７０３に、先のステップ１０１で読み出した違反情報の違反ＩＤを格納する。その後、処理はステップ１０７に進む。

続く、ステップ１０７では、未処理の違反情報があるか否かを判断する。具体的は、違反情報管理テーブル５００（図３（ａ）参照）のフィールド５０５の処理フラグが“未”になっているレコードを検索し、処理フラグが“未”になっているレコードがある場合は（ステップ１０７、Ｙｅｓ）、処理はステップ１０１に戻って上述した一連の処理を繰り返す。一方、処理フラグが“未”になっているレコードがない場合は（ステップ１０７、Ｎｏ）、違反者情報更新処理を終了する。

再び、図５に戻って説明を続ける。

本実施形態においては、違反検出部２０２が違反を検出する度に、上述したＳ２〜Ｓ５の処理が繰り返される結果、交通違反を繰り返す自転車の運転者（以下、違反常習者という）の違反実績がデータベース１０９に蓄積されることになる。

一方、本実施形態の情報提供サーバ１００は、一般市民から自転車の交通違反の目撃情報を募るために、所定のウェブサイトにおいて、目撃情報を通報するための通報フォームを公開する。

図７は、一般市民に公開される通報フォームを例示する。図７に示す通報フォームは、下記（１）〜（４）の情報の入力を受け付けるように構成されている。
（１）違反を目撃した日時
（２）違反を目撃した場所
（３）違反種別
（４）違反の詳細内容

ここで、図７に示す通報フォームは、違反を目撃した場所を地図上で指定し、プルダウンリストの中から該当する違反種別を選択し、テキストエリアの中に違反の詳細内容を文字入力するよう構成されている。

ここで、自転車の交通違反を目撃した一般市民が、自身のクライアント端末４０（例えば、スマートフォン）から情報提供サーバ１００が公開するウェブサイトにアクセスして、図７に示す通報フォームを開き、上記（１）〜（４）の情報を入力して“送信”ボタンを選択すると（Ｓ６）、クライアント端末４０が入力された上記（１）〜（４）の情報からなる目撃情報を情報提供サーバ１００に送信する（Ｓ７）。

これを受けて、情報提供サーバ１００の目撃情報蓄積部１０７は、受信した目撃情報をデータベース１０９に蓄積する（Ｓ８）。具体的には、目撃情報蓄積部１０７は、受信した目撃情報に対して一意識別子である目撃情報ＩＤを付与した上で、当該目撃情報に係るレコードを新たに追加し、付与した目撃情報ＩＤと、受信した目撃情報に含まれる上記（１）〜（４）の情報を、それぞれ、目撃情報管理テーブル８００（図４参照）のフィールド８０１、８０２、８０３、８０４、８０５に格納する。

これにより、一般市民から提供された違反現場の詳しい内容がデータベース１０９に蓄積されることになる。

以上、情報提供サーバ１００のデータベース１０９に各種の情報が蓄積されるシーンを説明してきたが、続いて、取締要員が情報提供サーバ１００から支援情報を取得するシーンを図８に示すシーケンス図に基づいて説明する。

取締要員は、自身のクライアント端末４０を操作して、情報提供サーバ１００が提供するＷｅｂサービス“自転車交通違反取締支援サービス”にアクセスし（Ｓ１）、これを受けて、クライアント端末４０は、情報提供サーバ１００にサービス画面を要求する（Ｓ２）。これを受けて、情報提供サーバ１００は、サービス画面をクライアント端末４０に送信し（Ｓ３）、クライアント端末４０がこれを表示する。

図９は、取締要員のクライアント端末４０に表示されるサービス画面を例示する。図９に示すサービス画面は、違反常習者の違反実績を可視化する“常習者出没マップ”を支援情報として提示する画面であり、サービス画面の上方に、“常習者出没マップ”の表示条件として、下記（１）〜（４）を入力するための入力フォームが表示されている。
（１）期間
（２）時間帯
（３）違反種別
（４）違反回数

ここで、上記（１）および（２）は、違反の検出日時に係る条件であり、上記（３）は、違反種別に係る条件であり、上記（４）は、累計違反回数に係る条件である。なお、この入力フォームは、プルダウンリストの中から所望の違反種別を選択し、目撃情報の表示の要否をチェックボックスで選択するように構成されている。

図９に示す入力フォームが表示されたことを受けて、取締要員が上記（１）〜（４）の条件と目撃情報の表示の要否を指定して“地図を表示”ボタンを選択すると（Ｓ４）、クライアント端末４０は、指定された内容を含む常習者出没マップ要求を生成し、生成した常習者出没マップ要求を情報提供サーバ１００に送信する（Ｓ５）。

これを受けて、情報提供サーバ１００の支援情報提供部１０８は、“常習者出没マップ生成処理”を実行する（Ｓ６）。以下、Ｓ６で実行される“常習者出没マップ生成処理”の内容を図１０に示すフローチャートに基づいて説明する。

まず、ステップ２０１では、違反実績情報管理テーブル７００（図３（ｃ）参照）から、指定された“累計違反回数”の条件に合致する違反者の違反者ＩＤを検索・特定する。

続くステップ２０２では、違反情報管理テーブル５００（図３（ａ）参照）から、特定した違反者ＩＤに紐付いた違反情報のレコードを抽出する。

続くステップ２０３では、抽出した違反情報のレコードから、指定された“検出日時”の条件および“違反種別”の条件の両方に合致するレコードを検索し、当該レコードに格納される検出位置を抽出する。

続くステップ２０４では、抽出した検出位置を地図上にマッピングして“常習者出没マップ”を生成する。具体的には、抽出した検出位置を示すアイコンを地図に重ね合わせた画像を“常習者出没マップ”として生成する。

続くステップ２０５では、受信した支援情報要求に含まれる目撃情報の表示条件が「要」となっているか否かを判断する。その結果、目撃情報の表示条件が「否」となっている場合は（ステップ２０５、Ｎｏ）、そのまま“常習者出没マップ生成処理”を終了する。一方、目撃情報の表示条件が「要」となっている場合は（ステップ２０５、Ｙｅｓ）、処理はステップ２０６に進む。

続くステップ２０６では、目撃情報管理テーブル８００（図５参照）から、指定された“検出日時”の条件および“違反種別”の条件の両方に合致するレコードを検索し、当該レコードに格納される“目撃位置”と“詳細内容”を抽出する。この場合、“検出日時”の条件は、目撃情報管理テーブル８００のフィールド８０２の“目撃日時”の値と照合する。

続くステップ２０７では、ステップ２０６で抽出した“目撃位置”と“詳細内容”を先のステップ２０４で生成した“常習者出没マップ”の上にマッピングする。具体的には、抽出した目撃位置を示すアイコンを“常習者出没マップ”の上に重ね合わせるとともに、抽出した詳細内容をポップアップ表示するためのリンクを当該アイコンに埋め込む。

以上で、“常習者出没マップ生成処理”が終了する。

再び、図８に戻って説明を続ける。

支援情報提供部１０８は、Ｓ６で生成された“常習者出没マップ”を取締要員のクライアント端末４０に送信し（Ｓ７）、クライアント端末４０がこれを表示する。

図１１（ａ）は、取締要員のクライアント端末４０に表示される“常習者出没マップ”を示す。図１１（ａ）に示す“常習者出没マップ”には、条件として、「期間：２０ＸＸ年１月１日〜２０ＸＸ年１月３１日」、「時間帯：８時〜１０時」、「違反種別：片手運転」、「違反回数：１回以上」が指定されていることを受けて、２０ＸＸ年１月１日〜２０ＸＸ年１月３１日の８時〜１０時の間に検出された“片手運転”の検出位置の全てが「×」のアイコンで示されている。また、目撃情報のチェックボックスにチェックが入っていることを受けて、２０ＸＸ年１月１日〜２０ＸＸ年１月３１日の８時〜１０時の間に目撃された“片手運転”の目撃位置が「☆」のアイコンで示されている。

図１１（ａ）に示す例のように、表示条件として、違反回数の値を小さく指定した場合、悪質な違反常習者のみならず、常習性のない違反者の違反実績までもが“常習者出没マップ”に反映されることになるので、場合によっては、「×」が全域的に表示されてしまい、重点的に取り締まるべきエリアを特定しづらくなる。

これを受けて、取締要員が「違反回数」の条件のみを「１」回以上から「１０」回以上に変更して、“地図を表示”ボタンを選択すると、上述したＳ５〜Ｓ７の処理が再度実行され、“常習者出没マップ”が取締要員のクライアント端末４０に再表示される。

図１１（ｂ）は、再表示された“常習者出没マップ”を示す。図１１（ｂ）に示す“常習者出没マップ”には、２０ＸＸ年１月１日〜２０ＸＸ年１月３１日の８時〜１０時の間に検出された片手運転の検出位置のうち、過去にのべ１０回以上の違反を繰り返している違反常習者による片手運転の検出位置のみが「×」のアイコンで示される。

図１１（ｂ）に示す例のように、表示条件として、違反回数の値を大きく指定した場合、悪質な違反常習者の実績のみが“常習者出没マップ”に反映されるようになるので、取締要員は、「×」が局所的に表示されるエリア（例えば、郵便局の前を南北に通る道路）で、８時から１０時の間に取り締まりを行えばよいことを直観的に理解することができる。

ここで、図１１（ｂ）に示す“常習者出没マップ”が表示されたことを受けて、違反常習者を捕らえるべく、取締要員は、８時から「郵便局の前を南北に通る道路」に待機する場合を考える。この場合、違反常習者を捕らえるためには、事前に、違反常習者の特徴（顔、体型、服装など）を把握しておく必要があるので、取締要員は、図１１（ｂ）に示す“常習者出没マップ”の「郵便局の前を南北に通る道路」上の表示されるいずれかの「×」アイコンをクリック（またはタップ）して、違反の検出位置を指定する（Ｓ８）。

これを受けて、取締要員のクライアント端末４０は、地図上で指定された検出位置（「×」に対応する位置情報）を含む常習者確認画面要求を生成し、生成した常習者確認画面要求を情報提供サーバ１００に送信する（Ｓ９）。これを受けて、情報提供サーバ１００の支援情報提供部１０８は、“常習者確認画面”を生成する（Ｓ１０）。

具体的には、支援情報提供部１０８は、Ｓ６の“常習者出没マップ生成処理”のステップ２０２（図１０参照）で抽出した違反情報のレコードの中から、常習者確認画面要求で指定される検出位置に合致する１以上のレコードを抽出し、抽出したレコードに格納される違反情報（違反者画像を含む）を読み出した後、読み出した違反情報を埋め込んだ“常習者確認画面”を生成する。

情報提供サーバ１００の支援情報提供部１０８は、生成した“常習者確認画面”を取締要員のクライアント端末４０に送信し（Ｓ１１）、クライアント端末４０がこれを表示する。

図１２（ａ）は、取締要員のクライアント端末４０に表示される“常習者確認画面”を示す。図１２（ａ）に示す例では、“常習者確認画面”の下方に、“片手運転”をしている違反常習者の違反者画像が表示されている。これにより、取締要員は、その取り締まり場所において、過去に違反を犯した違反常習者の特徴（顔、体型、服装など）を事前に把握することが可能になり、ある程度の目星を付けた状態で、違反常習者の出現を待機することができる。

また、図１２（ａ）に示す例では、“常習者確認画面”の上方に、違反者の違反者ＩＤと違反の検出日時の一覧がメニューリストとして表示されており、取締要員が違反者ＩＤを指定することで、対応する違反常習者の違反者画像が表示されるようになっている。このメニューリストに同じ違反者ＩＤが複数羅列されていた場合、その違反者ＩＤに係る違反常習者がその場所に再び現れる蓋然性は高いと言える。この場合、取締要員は、過去の複数の画像から、その違反常習者の特徴を正確に把握した上で、その出現を待機することができる。

さらに、本実施形態では、取締要員が「郵便局の前を南北に通る道路」上の表示される「☆」をクリック（またはタップ）して目撃位置を指定すると（Ｓ１２）、図１２（ｂ）に示すように、指定された目撃位置に対応する詳細内容がポップアップ表示されるようになっている（Ｓ１３）。

図１２（ｂ）に示す例では、「携帯電話で大声で話しながら運転していた。」という詳細内容がポップアップ表示されている。この場合、この目撃情報に係る運転者を直ちに違反常習者と断定することはできないが、一般市民から通報があったという事実からして、同様の行為を繰り返している違反常習者であることが推認される。この場合、取締要員は、ターゲットが携帯電話で大声で話しながら取り締まり場所に現れる可能性があることを考慮に入れて、違反常習者の出現を待機することができる。

以上、説明したように、本実施形態によれば、違反常習者の撮影画像から抽出した特徴量に基づいて違反常習者が特定され、違反常習者が出没する可能性が高い場所を地図上に可視化して提示されるので、違反常習者を有効に取り締まることが可能になる。さらに、本実施形態によれば、違反常習者が出没する場所に関連づけて、違反常習者の画像や一般市民からの目撃情報が提示されるので、違反常習者の捕捉に成功する可能性が高くなる。

なお、上述した実施形態では、情報提供サーバ１００が、クライアント端末４０から指定された条件に合致する違反情報を検出・抽出し、抽出した違反情報に基づいて支援情報を生成してクライアント端末４０に提供する態様を説明してきたが、別の実施形態では、情報提供サーバ１００が、クライアント端末４０から指定された条件に合致する違反情報を検出・抽出した後、抽出した違反情報をクライアント端末４０に送信するようにしてよい。

図１３は、上述した別の実施形態に係るネットワークシステム１０００の機能構成を示す。この場合、情報提供サーバ１００は、先出の支援情報生成部１０８に代えて、クライアント端末４０から指定された条件に合致する違反情報をクライアント端末４０に送信する違反情報提供部１１０を備える。一方、取締要員のクライアント端末４０は、情報提供サーバ１００から受信した違反情報に基づいて、先述の支援情報提供部１０８と同様の手順で、支援情報（“常習者出没マップ”など）を生成する支援情報生成部４２を備える。

以上、本発明について実施形態をもって説明してきたが、上述した実施形態に限定されるものではない。

例えば、上述した違反検出端末２００は、同じ又は異なる場所を撮影する２以上の撮影手段３０が撮影した撮影画像に基づいて処理を行うものであってもよい。また、違反検出端末２００と撮影手段３０は、１つの筐体に一体化されていてもよいし、物理的に分離された状態で有線または無線で通信を行ってもよい。さらに、撮影手段３０は、夜間の違反を検出するために赤外線カメラの機能を搭載していてもよい。

また、情報提供サーバ１００の方から取締要員のクライアント端末４０に定期的に支援情報を送信するようにしてもよく、例えば、上述した“常習者出没マップ”を表示するサービス画面のリンクを貼った電子メールを、予め設定された日時に、取締要員のメールアドレスに送信するようにしてもよい。

また、撮影手段３０が撮影画像を情報提供サーバ１００に直接転送するようにしてもよい。この場合、情報提供サーバ１００は、上述した違反検出端末２００と同等の機能を搭載することになり、情報提供サーバ１００側で違反の検出および違反情報の生成を行うことになる。

最後に、本実施形態の情報提供サーバ１００と違反検出端末２００のハードウェア構成を図１４に示すハードウェア構成図に基づいて説明する。

図１４（ａ）に示すように、本実施形態の情報提供サーバ１００を構成する情報処理装置は、装置全体の動作を制御するプロセッサ１２と、ブートプログラムやファームウェアプログラムなどを保存するＲＯＭ１３と、プログラムの実行空間を提供するＲＡＭ１４と、情報提供サーバ１００を上述した各手段として機能させるためのプログラムやオペレーティングシステム（ＯＳ）等を保存するための補助記憶装置１５と、外部装置を接続するための入出力インタフェース１６と、ネットワーク５０に接続するためのネットワーク・インターフェース１７とを備えている。

一方、違反検出端末２００を構成するマイクロコンピュータは、図１４（ｂ）に示すように、端末全体の動作を制御するプロセッサ２２と、ブートプログラムやファームウェアプログラムなどを保存するＲＯＭ２３と、プログラムの実行空間を提供するＲＡＭ２４と、違反検出端末２００を上述した各手段として機能させるためのプログラム等を保存するための補助記憶装置２５と、撮影手段であるデジタルビデオカメラ３０を接続するためのカメラ・インターフェース２６と、ネットワーク５０に接続するためのネットワーク・インターフェース２９とを備えている。

なお、上述した本発明の実施形態の各機能は、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｃ＃、Ｊａｖａ（登録商標）等で記述された装置実行可能なプログラムにより実現でき、本実施形態のプログラムは、ハードディスク装置、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、フレキシブルディスク、ＥＥＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ等の装置可読な記録媒体に格納して頒布することができ、また他装置が可能な形式でネットワークを介して伝送することができる。

以上、本発明について実施形態をもって説明してきたが、本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、当業者が推考しうる実施態様の範囲内において、本発明の作用・効果を奏する限り、本発明の範囲に含まれるものである。

１２…プロセッサ
１３…ＲＯＭ
１４…ＲＡＭ
１５…補助記憶装置
１６…入出力インタフェース
１７…ネットワーク・インターフェース
２２…プロセッサ
２３…ＲＯＭ
２４…ＲＡＭ
２５…補助記憶装置
２６…カメラ・インターフェース
２９…ネットワーク・インターフェース
３０…撮影手段（デジタルビデオカメラ）
４０…クライアント端末
５０…ネットワーク
１００…情報提供サーバ
１０２…違反情報蓄積部
１０３…特徴量抽出部
１０４…特徴量登録有無判定部
１０５…違反者登録部
１０６…違反実績情報管理部
１０７…目撃情報蓄積部
１０８…支援情報提供部
１０９…データベース
２００…違反検出端末
２０２…違反検出部
２０４…違反情報送信部
５００…違反情報管理テーブル
６００…違反者登録テーブル
７００…違反実績情報管理テーブル
８００…目撃情報管理テーブル
１０００…ネットワークシステム

特開２００３−１５１０７２号公報

Claims (11)

1. 自転車の交通違反の取り締まりを支援する支援情報を提供する１以上の情報処理装置からなる情報提供システムであって、
   自転車の走行路の各所に配置される複数の撮影手段が撮影した画像を解析して自転車の交通違反を検出する違反検出端末から、該違反を犯した違反者の画像と該違反の検出位置を紐付けた違反情報をネットワークを介して受信して蓄積する違反情報蓄積部と、
   前記違反情報に含まれる違反者の画像を解析して該違反者の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
   抽出した前記違反者の特徴量を登録済みの特徴量と照合して該違反者の特徴量が既に登録されているか否かを判定する特徴量登録有無判定部と、
   抽出した前記違反者の特徴量が登録されていない場合に、該違反者と該特徴量を紐付けて登録する違反者登録部と、
   登録した違反者と、該違反者による違反の累計回数と、該違反に対応する前記違反情報とを紐付けた違反実績情報を管理する違反実績情報管理部と、
   前記違反実績情報と前記違反情報に基づいて自転車の交通違反の取り締まりを支援するための支援情報を提供する支援情報提供部と、
   を含み、
   前記違反実績情報管理部は、
   受信した前記違反情報に含まれる違反者の画像から抽出した該違反者の特徴量が既に登録されている場合に、該違反者に紐付いた前記累計回数を１増分するとともに、該違反者に該違反情報を新たに紐付け、
   前記支援情報提供部は、
   前記累計回数に係る条件が指定されたことに応じて、前記違反実績情報から該条件に合致する違反者を抽出し、該違反者に紐付いた前記違反情報に含まれる前記違反の検出位置を地図に重ね合わせて示す支援情報を提供する、
   情報提供システム。
2. 前記違反情報蓄積部は、
   前記違反検出端末から、前記違反を犯した違反者の画像と該違反の検出日時を紐付けた前記違反情報を受信して蓄積し、
   前記支援情報提供部は、
   前記検出日時に係る条件が指定されたことに応じて、前記累計回数に係る条件に合致する違反者に紐付いた前記違反情報から該検出日時に係る条件に合致する前記検出位置を抽出し、該検出位置を地図に重ね合わせて示す前記支援情報を提供する、
   請求項１に記載の情報提供システム。
3. 前記違反情報蓄積部は、
   前記違反検出端末から、前記違反を犯した違反者の画像と該違反の種別を紐付けた前記違反情報を受信して蓄積し、
   前記支援情報提供部は、
   前記種別に係る条件が指定されたことに応じて、前記累計回数に係る条件に合致する違反者に紐付いた前記違反情報から該種別に係る条件に合致する前記検出位置を抽出し、該検出位置を地図に重ね合わせて示す前記支援情報を提供する、
   請求項１または２に記載の情報提供システム。
4. 前記支援情報提供部は、
   前記地図上に示した違反の検出位置が指定されたことに応じて、前記違反情報から該検出位置に紐付いた違反者の画像を抽出し、該画像を表示する前記支援情報を提供する、
   請求項１〜３のいずれか一項に記載の情報提供システム。
5. さらに、自転車の交通違反の目撃情報を受け付けて蓄積する目撃情報蓄積部を含み、
   前記支援情報提供部は、
   前記目撃情報を前記地図に重ね合わせて示す前記支援情報を提供する、
   請求項１〜４のいずれか一項に記載の情報提供システム。
6. 前記支援情報提供部は、
   設定された日時に前記支援情報を提供する、
   請求項１〜５のいずれか一項に記載の情報提供システム。
7. コンピュータに自転車の交通違反の取り締まりを支援する支援情報を提供させる方法であって、
   自転車の走行路の各所に配置される複数の撮影手段が撮影した画像を解析して自転車の交通違反を検出する違反検出端末から、該違反を犯した違反者の画像と該違反の検出位置を紐付けた違反情報をネットワークを介して受信して蓄積するステップと、
   前記違反情報に含まれる違反者の画像を解析して該違反者の特徴量を抽出するステップと、
   抽出した前記違反者の特徴量を登録済みの特徴量と照合して該違反者の特徴量が既に登録されているか否かを判定するステップと、
   抽出した前記違反者の特徴量が登録されていない場合に、該違反者と該特徴量を紐付けて登録するステップと、
   登録した違反者と、該違反者による違反の累計回数と、該違反に係る前記違反情報とを紐付けた違反実績情報を管理するステップと、
   前記違反実績情報と前記違反情報に基づいて自転車の交通違反の取り締まりを支援するための支援情報を提供するステップと、
   を実行させ、
   前記違反実績情報を管理するステップは、
   受信した前記違反情報に含まれる違反者の画像から抽出した該違反者の特徴量が既に登録されている場合に、該違反者に紐付いた前記累計回数を１増分するとともに、該違反者に該違反情報を新たに紐付けるステップを含み、
   前記支援情報を提供するステップは、
   前記累計回数に係る検索条件が指定されたことに応じて、前記違反実績情報から該条件に合致する違反者を抽出し、該違反者に紐付いた前記違反情報に含まれる前記違反の検出位置を地図上重ね合わせて示す支援情報を提供するステップを含む、
   方法。
8. コンピュータに、請求項７に記載の方法の各ステップを実行させるためのプログラム。
9. 自転車の交通違反の取り締まりを支援するネットワークシステムであって、
   自転車の走行路の各所に配置される複数の撮影手段と、
   各前記撮影手段が撮影した画像を解析して自転車の交通違反を検出し、該違反を犯した違反者の画像と該違反の検出位置を紐付けた違反情報をネットワークを介して送信する違反検出端末と、
   各前記違反検出端末から前記ネットワークを介して受信した前記違反情報に基づいて情報処理を行う１以上の情報処理装置からなる情報提供システムと、
   を含み、
   前記情報提供システムは、
   受信した前記違反情報を蓄積する違反情報蓄積部と、
   前記違反情報に含まれる違反者の画像を解析して該違反者の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
   抽出した前記違反者の特徴量を登録済みの特徴量と照合して該違反者の特徴量が既に登録されているか否かを判定する特徴量登録有無判定部と、
   抽出した前記違反者の特徴量が登録されていない場合に、該違反者と該特徴量を紐付けて登録する違反者登録部と、
   登録済みの違反者と、該違反者による違反の累計回数と、該違反に係る前記違反情報とを紐付けた違反実績情報を管理する違反実績情報管理部と、
   前記違反実績情報と前記違反情報に基づいて自転車の交通違反の取り締まりを支援するための支援情報を提供する支援情報提供部と、
   を含み、
   前記違反実績情報管理部は、
   前記違反情報に含まれる違反者の画像から抽出した該違反者の特徴量が既に登録されている場合に、該違反者に紐付いた前記累計回数を１増分するとともに、該違反者に該違反情報を新たに紐付け、
   前記支援情報提供部は、
   前記累計回数に係る条件が指定されたことに応じて、前記違反実績情報から該条件に合致する違反者を抽出し、該違反者に紐付いた前記違反情報に含まれる違反の検出位置を地図に重ね合わせて示す支援情報を提供する、
   ネットワークシステム。
10. 自転車の交通違反の取り締まりを支援するネットワークシステムであって、
    自転車の走行路の各所に配置される複数の撮影手段が撮影した画像を解析して自転車の交通違反を検出する違反検出端末から、該違反を犯した違反者の画像と該違反の検出位置を紐付けた違反情報をネットワークを介して受信し、該違反情報に基づいて情報処理を行う１以上の情報処理装置からなる情報提供システムと、
    前記情報提供システムから提供される情報に基づいて自転車の交通違反の取り締まりを支援するための支援情報を生成するクライアント端末と、
    を含み、
    前記情報提供システムは、
    受信した前記違反情報を蓄積する違反情報蓄積部と、
    前記違反情報に含まれる違反者の画像を解析して該違反者の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
    抽出した前記違反者の特徴量を登録済みの特徴量と照合して該違反者の特徴量が既に登録されているか否かを判定する特徴量登録有無判定部と、
    抽出した前記違反者の特徴量が登録されていない場合に、該違反者と該特徴量を紐付けて登録する違反者登録部と、
    登録済みの違反者と、該違反者による違反の累計回数と、該違反に係る前記違反情報とを紐付けた違反実績情報を管理する違反実績情報管理部と、
    前記違反情報を前記クライアント端末に提供する違反情報提供部と、
    を含み、
    前記違反実績情報管理部は、
    前記違反情報に含まれる違反者の画像から抽出した該違反者の特徴量が既に登録されている場合に、該違反者に係る前記累計回数を１増分するとともに、該違反者に該違反情報を新たに紐付け、
    前記違反情報提供部は、
    前記クライアント端末から前記累計回数に係る条件を指定した要求を受けたことに応じて、前記違反実績情報から該条件に合致する違反者を抽出し、該違反者に紐付いた前記違反情報を前記クライアント端末に提供し、
    前記クライアント端末は、
    提供された前記違反情報に含まれる違反の検出位置を地図に重ね合わせて示す支援情報を生成する支援情報生成部を含む、
    ネットワークシステム。
11. 自転車の交通違反の取り締まりを支援するネットワークシステムであって、
    自転車の走行路の各所に配置される複数の撮影手段と、
    各前記撮影手段が撮影した画像を解析して自転車の交通違反を検出し、該違反を犯した違反者の画像と該違反の検出位置を紐付けた違反情報をネットワークを介して送信する違反検出端末と、
    各前記違反検出端末から前記ネットワークを介して受信した前記違反情報に基づいて情報処理を行う１以上の情報処理装置からなる情報提供システムと、
    前記情報提供システムから提供される情報に基づいて自転車の交通違反の取り締まりを支援するための支援情報を生成するクライアント端末と、
    を含み、
    前記情報提供システムは、
    受信した前記違反情報を蓄積する違反情報蓄積部と、
    前記違反情報に含まれる違反者の画像を解析して該違反者の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
    抽出した前記違反者の特徴量を登録済みの特徴量と照合して該違反者の特徴量が既に登録されているか否かを判定する特徴量登録有無判定部と、
    抽出した前記違反者の特徴量が登録されていない場合に、該違反者と該特徴量を紐付けて登録する違反者登録部と、
    登録済みの違反者と、該違反者による違反の累計回数と、該違反に係る前記違反情報とを紐付けた違反実績情報を管理する違反実績情報管理部と、
    前記違反情報を前記クライアント端末に提供する違反情報提供部と、
    を含み、
    前記違反実績情報管理部は、
    前記違反情報に含まれる違反者の画像から抽出した該違反者の特徴量が既に登録されている場合に、該違反者に係る前記累計回数を１増分するとともに、該違反者に該違反情報を新たに紐付け、
    前記違反情報提供部は、
    前記クライアント端末から前記累計回数に係る条件を指定した要求を受けたことに応じて、前記違反実績情報から該条件に合致する違反者を抽出し、該違反者に紐付いた前記違反情報を前記クライアント端末に提供し、
    前記クライアント端末は、
    提供された前記違反情報に含まれる違反の検出位置を地図に重ね合わせて示す支援情報を生成する支援情報生成部を含む、
    ネットワークシステム。