JP6662456B2 - 画像判定プログラム、画像判定方法および画像判定装置 - Google Patents

Description

本発明は、画像判定プログラム等に関する。

高速道路上では、事故、落下物、法面崩壊等に起因して車両の急減速や渋滞が発生する場合がある。高速路面上に設置された監視カメラは、全てのエリアをカバーしているわけではないので、監視カメラによって、上記のような車両の急減速や渋滞の原因を特定することは難しい。

上記課題に関して、車両の急減速や急ハンドルを検出した場合に、検出したタイミングにおける車載カメラの画像データを取得することで、車両の急減速等の原因を特定する従来技術がある。

特開２００１−３２５７００号公報 特開２０１１−２８４１５号公報

しかしながら、上述した従来技術では、道路上の急減速に関する要因を特定することができないという問題がある。

例えば、車両が急減速する要因には、急カーブ等の道路の特徴に起因して前方を走行する車両の挙動により引き起こされるものと、予期しない落下物や法面崩壊により引き起こされるものがある。

道路の管理者は、急カーブ等の道路の特徴により事故などが発生することは経験上知っており、かかる場所には、監視カメラなどが設置されている場合も多い。このため、かかる場所で事故などが発生した場合には、早急に対応することが可能である。しかし、予期しない落下物や法面崩壊の発生を容易に特定することはできない。

また、上記従来技術のように、車両の急減速や急ハンドルを検出した場合に、検出したタイミングにおける車載カメラの画像データを取得する場合には、道路の特徴等により発生した急減速なのか、予期しない落下物や法面崩壊等の道路上の障害物により急減速したのかを区別できない。このため、従来技術により、急減速に関する要因を特定するためには、管理者等が、車両から送信されてくる画像データをそれぞれ確認しなければならず、対応するまでに時間を要する。

１つの側面では、本発明は、道路上の障害物に起因する急減速を特定することができる画像判定プログラム、画像判定方法および画像判定装置を提供することを目的とする。

第１の案では、コンピュータに、下記の処理を実行させる。コンピュータは、車両に搭載されたカメラによって撮影された画像データを格納する記憶装置を参照して、車両が急減速した場合にカメラによって撮影された画像データを抽出する。コンピュータは、抽出した画像データに他の車両の特徴が含まれていない場合には、画像データを検索対象の画像データであると判定する。

道路上の障害物に起因する急減速を特定できる。

図１は、実施例にかかるシステムの全体構成例を示す図である。 図２は、本実施例に係る運行管理装置の構成を示す機能ブロック図である。 図３は、道路データのデータ構造の一例を示す図である。 図４は、急減速多発領域情報のデータ構造の一例を示す図である。 図５は、走行データテーブルのデータ構造の一例を示す図である。 図６は、本実施例に係る運行管理装置の処理手順を示すフローチャートである。 図７は、運行管理装置と同様の機能を実現するコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。

以下に、本願の開示する画像判定プログラム、画像判定方法および画像判定装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。

図１は、実施例にかかるシステムの全体構成例を示す図である。図１に示す運行管理システムは、運行管理装置１００と、デジタコ１ａ、１ｂ、１ｃと、カメラ２ａ、２ｂ、２ｃとを有する。例えば、カメラ２ａ〜２ｃは、デジタコ１ａ〜１ｃに接続される。例えば、カメラ２ａ〜２ｃは、車両の前方の画像を撮影する。運行管理装置１００は、画像判定装置の一例である。

デジタコ１ａ、１ｂ、１ｃのそれぞれは、車両Ａ、車両Ｂ、車両Ｃに搭載される。これらデジタコ１ａ、１ｂ、１ｃと運行管理装置１００との間は、ネットワークＮを介して相互に通信可能に接続される。かかるネットワークＮには、有線または無線を問わず、インターネット（Internet）を始め、ＬＡＮ（Local Area Network）やＶＰＮ（Virtual Private Network）などの任意の種類の通信網を採用できる。

各デジタコは、車両に搭載される車載装置の一種であり、デジタルタコグラフ、あるいは運行記録計とも呼ばれる。以下では、デジタコ１ａ、１ｂ、１ｃの各装置を総称する場合に単に「デジタコ」と記載する場合がある。また、カメラ２ａ，２ｂ，２ｃを総称する場合に単に「カメラ」と記載する場合がある。

各デジタコは、図示しない車両のデジタコ専用コネクタやＥＣＵ（Electronic Control Unit）などを介して接続されることにより、速度や距離などの走行記録を取得できる。例えば、各デジタコは、速度や距離などの法定の走行パラメータの時系列変化を始め、これと共に、図示しないＧＰＳ（Global Positioning System）受信機などを介して、緯度および経度を含む位置情報の時系列データを走行データとして取得することもできる。なお、各デジタコは、一例として、所定のサンプリング周期、例えば０．５秒以下の間隔で走行データを取得できる。

より詳細には、各デジタコは、各カメラによって撮影された画像データと、後述する各種走行データとを対応付けた情報を、定期的に運行管理装置１００に送信する。例えば、デジタコ１ａは、１秒ごとに、車両Ａの識別子（ＩＤ）、日時、位置座標、速度、加速度、エンジン回転数、カメラ２ａに撮影された画像データなどを運行管理装置１００に送信する。なお、デジタコ１ａは、位置座標を、車両Ａの外部アンテナを設置しているＧＰＳレシーバーから得られる０．１秒単位のデータを基に特定する。デジタコ１ａは、車両のパルス信号から瞬時値を０．１ｋｍ／ｈ単位で取得することで、速度を得る。

なお、各デジタコは、加速度について、加速度（ａ_ｉ）＝（Ｖ_ｉ−Ｖ_ｉ−１）／ｔ_ｉと計算して通知することができる。ここで、「ａ_ｉ」は、区間ｉにおける加速度［ｍ／ｓ^２］を指し、また、「Ｖ_ｉ」は、区間ｉにおける速度［ｍ／ｓ］を指し、また、「ｔ_ｉ」は、区間ｉ−１に流入してから区間ｉに流入するまでに要した時間［ｓ］を指す。

以下の説明では、デジタコ１ａ〜１ｃが、運行管理装置１００に送信する車両の識別子（ＩＤ）、日時、位置座標、速度、加速度、エンジン回転数、カメラに撮影された画像データの情報を、まとめて走行データと表記する。なお、走行データに含まれる日時は、カメラが画像データを撮影した日時に対応する。

運行管理装置１００は、デジタコ１ａ〜１ｃから取得する走行データを基にして、道路上の障害物に起因する急減速時に撮影された画像データを判定する装置である。例えば、運行管理装置１００は、障害物に起因する急減速時に撮影された画像データに対応付けられる位置座標の情報を、管理者に通知することで、管理者に道路上の障害物の位置情報を通知することができる。

図２は、本実施例に係る運行管理装置の構成を示す機能ブロック図である。図２に示すように、この運行管理装置１００は、通信部１１０と、入力部１２０と、表示部１３０と、タイマ１４０と、記憶部１５０と、制御部１６０とを有する。

通信部１１０は、デジタコ１ａ〜１ｃとの間のデータ通信を制御する通信装置である。後述する制御部１６０は、通信部１１０を介して、デジタコ１ａ〜１ｃから走行データを受信する。例えば、通信部１１０は、ＮＩＣ（Network Interface Card）等の通信装置に対応する。

入力部１２０は、各種の情報を運行管理装置１００に入力する入力装置である。入力部１２０は、例えば、キーボードやマウス、タッチパネル等に対応する。

表示部１３０は、制御部１６０から出力される各種の情報を表示する表示装置である。表示部１３０は、液晶ディスプレイやタッチパネル等に対応する。

タイマ１４０は、現在の日時および曜日の情報を、制御部１６０に通知するタイマである。なお、制御部１６０は、図示しない、ネットワークＮ上の時刻を管理するサーバ等から、日時の情報を取得しても良い。

記憶部１５０は、道路データ１５１と、走行データテーブル１５２とを有する。記憶部１５０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）などの半導体メモリ素子や、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの記憶装置に対応する。

道路データ１５１は、車両の急減速の発生しやすい道路上の領域を示す情報である。なお、車両の急減速の発生しやすい道路上の領域は、曜日や時間帯によって変化する。図３は、道路データのデータ構造の一例を示す図である。図３に示すように、この道路データ１５１は、曜日と、時間帯と、急減速多発領域情報とを対応付ける。

曜日は、曜日を一意に示す情報である。時間帯は、０時から２４時までの時間を所定の時間幅で分割した各時間帯を一意に識別する情報である。分割する時間幅は、管理者により予め設定される。急減速多発領域情報は、該当する曜日、時間帯において、急減速が多発する地域の情報を示す。ここで、ある曜日、ある時間帯における急減速多発領域情報のデータ構造の一例について説明する。

図４は、急減速多発領域情報のデータ構造の一例を示す図である。図４に示すように、急減速多発領域情報は、領域識別情報とフラグとを対応付ける。領域識別情報は、全国の道路を複数の領域に分割した場合のいずれかの領域を一意に識別する情報である。図示を省略するが、各領域識別情報は、対応する領域の四隅を位置座標で定義した情報と対応付けられているものとする。

フラグは、該当する領域が、車両による急減速の多発する領域であるか否かを識別する情報である。例えば、該当する領域が、車両による急減速の多発する領域である場合には、フラグが「オン」となる。該当する領域が、車両による急減速の多発する領域でない場合には、フラグが「オフ」となる。

例えば、過去に、該当する曜日、時間帯において、車両が急減速した回数が、閾値回数以上である場合には、フラグが「オン」となり、車両が急減速した回数が、閾値回数未満である場合には、フラグが「オフ」となる。

一例として、図４に示す急減速多発領域情報を、「月曜日」の「時間帯Ｉ」として説明を行う。領域識別情報「領域５０Ａ」のフラグが「オフ」となっているため、「月曜日」の「時間帯Ｉ」の領域識別情報「領域５０Ａ」により識別される道路上の領域は、車両による急減速の多発する領域でないことが示される。

領域識別情報「領域５０Ｂ」のフラグが「オン」となっているため、「月曜日」の「時間帯Ｉ」の領域識別情報「領域５０Ｂ」により識別される道路上の領域は、車両による急減速の多発する領域であることが示される。

図２の説明に戻る。走行データテーブル１５２は、各デジタコ１ａ〜１ｃから受信した走行データを格納するテーブルである。図５は、走行データテーブルのデータ構造の一例を示す図である。図５に示すように、この走行データテーブル１５２は、識別子と、日時と、位置座標と、速度と、加速度と、エンジン回転数と、画像データとを対応付ける。

識別子は、車両を一意に識別する情報である。日時は、走行データに含まれる画像データがカメラに撮影された日時に対応する。速度、加速度、エンジン回転数は、該当する日時における車両の速度、加速度、エンジン回転数に対応する。画像データは、該当する日時において、カメラにより撮影された画像のデータである。

制御部１６０は、走行データ受信部１６１と、更新部１６２と、抽出部１６３と、判定部１６４と、通知部１６５とを有する。制御部１６０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）などによって実現できる。また、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などのハードワイヤードロジックによっても実現できる。

走行データ受信部１６１は、各デジタコ１ａ〜１ｃから走行データを受信する処理部である。走行データ受信部１６１は、受信した走行データを、走行データテーブル１５２に格納する。

更新部１６２は、走行データテーブル１５２を基にして、道路データ１５１を更新する処理部である。例えば、更新部１６２は、各曜日、時間帯に対応する急減速多発領域情報のフラグを、走行データテーブル１５２に記憶された車両の位置座標および急減速の回数に基づき更新する。

一例として、月曜日の時間帯Ｉに対応する急減速多発領域情報を、図４に示した急減速多発領域情報とし、領域識別情報「領域５０Ａ」のフラグを更新する場合について説明する。更新部１６２は、走行データテーブル１５２の日時および位置座標をキーにして、月曜日の時間帯Ｉにおいて、領域５０Ａを通過した車両の一連の加速度の情報を抽出する。更新部１６２は、時間帯Ｉにおける加速度を基にして、該当する車両が急減速したか否かを判定する。例えば、更新部１６２は、時間帯Ｉにおける加速度の内、負の加速度を抽出し、抽出した負の加速度の絶対値が閾値以上となる場合に、該当する車両が急減速したと判定する。更新部１６２は、月曜日の時間帯Ｉにおいて急減速した車両の数が所定数以上である場合には、領域５０Ａのフラグを「オン」に更新する。更新部１６２は、月曜日の時間帯Ｉにおいて急減速した車両の数が所定数未満である場合には、領域５０Ａのフラグを「オフ」に更新する。

なお、本実施例では一例として、メッシュ状の領域毎に急減速多発領域であるか否かを管理する例を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、急減速の発生回数が閾値以上発生した位置座標を中心とした円状の領域であっても良い。また、急減速の発生回数が閾値以上発生した位置座標から所定の距離以内に位置する所定の長さの道路を急減速多発領域として管理しても良い。

更新部１６２は、他の曜日の他の時間帯に対応する急減速多発領域情報についても、上記処理を実行することでフラグを更新する。

抽出部１６３は、車両による急減速の多発しない領域において、急減速した車両のカメラにより撮影された画像データを、走行データテーブル１５２から抽出する処理部である。具体的には、抽出部１６３は、道路データ１５１および走行データテーブル１５２を参照し、下記の条件１、２の双方を満たす画像データを抽出する処理部である。抽出部１６３は、抽出した画像データに関する情報を、判定部１６４に出力する。

条件１：画像データは、車両が急減速した日時にカメラにより撮影された画像データである。
条件２：画像データがカメラにより撮影された位置座標は、該当する曜日・時間帯に対応する急減速多発領域情報のフラグがオンとなる領域に含まれていない。

抽出部１６３が、条件１を満たす画像データを抽出する処理の一例について説明する。抽出部１６３は、走行データテーブル１５２に格納された各加速度に基づいて、車両が急減速した日時に撮影された画像データを特定する。例えば、抽出部１６３は、走行データテーブル１５２に格納された各加速度の内、負の加速度を特定し、特定した負の加速度の絶対値が閾値以上となる加速度を特定する。抽出部１６３は、特定した加速度に対応付けられた走行データテーブル１５２の画像データを、条件１を満たす画像データとして特定する。

なお、抽出部１６３は、走行データテーブル１５２に格納された速度に基づいて、車両が急減速した日時に撮影された画像データを特定しても良い。例えば、抽出部１６３は、１秒ごとに取得している車両の速度が１秒で所定の負の速度差が発生した場合に急減速が発生したと判定する。抽出部１６３は、急減速が発生したタイミングで撮影された画像データを、条件１を満たす画像データとして特定する。

続いて、抽出部１６３が、条件１、２を満たす画像データを抽出する処理の一例について説明する。抽出部１６３は、条件１を満たす画像データが撮影された曜日および日時の情報を取得し、道路データ１５１を参照して、条件１を満たす画像データが撮影された曜日および日時にヒットする、曜日および時間帯を特定する。抽出部１６３は、ヒットした曜日および時間帯に対応する急減速多発領域情報を、道路データ１５１から取得する。

抽出部１６３は、取得した急減速多発領域情報を参照し、フラグが「オフ」となる領域識別情報を特定する。フラグが「オフ」となる領域識別情報の領域は、車両による急減速が多発しない領域を示す。抽出部１６３は、フラグが「オフ」となる領域識別情報の領域に、条件１を満たす画像データが撮影された位置座標が含まれている場合に、かかる画像データを、条件１および条件２を満たす画像データとして特定する。以下の説明では適宜、条件１および条件２を満たす画像データを、候補画像データと表記する。

抽出部１６３は、候補画像データと、この候補画像データが撮影された日時および位置座標の情報とを対応付けた抽出情報を、判定部１６４に出力する。

判定部１６４は、候補画像データに他の車両の特徴が含まれているか否かを判定する処理部である。例えば、他の車両の特徴は、ナンバープレートである。判定部１６４は、候補画像データにナンバープレートが含まれていない場合には、候補画像データを、検索対象の画像であると判定する。一方、判定部１６４は、候補画像データにナンバープレートが含まれている場合には、候補画像データを、検索対象の画像ではないと判定する。以下の説明では、検索対象と判定された候補画像データを、検索対象画像データと表記する。

候補画像データは、車両が急減速した場合に撮影された画像データであり、候補画像データにナンバープレートが含まれている場合には、前方に他の車両が位置していることを示すため、他の車両の急接近等により、車両が急減速したと推測される。このため、候補画像データにナンバープレートが含まれている場合には、道路上の障害物に起因する急減速時に撮影された画像データではないといえる。これに対して、候補画像データにナンバープレートが含まれていない場合には、前方に他の車両が走行していないため、道路上の障害物に起因する急減速時に撮影された画像データである可能性が高いといえる。

判定部１６４は、検索対象画像データと、この検索対象画像データが撮影された日時および位置座標の情報を、通知部１６５に出力する。

ここで、判定部１６４が、候補画像データにナンバープレートが含まれているか否かを判定する処理の一例について説明する。判定部１６４は、候補画像データを二値化画像に変換し、変換した二値化画像から矩形領域を抽出する。判定部１６４は、ナンバープレートの特徴を示すテンプレートと、矩形領域との類似度を算出し、算出した類似度が所定の類似度以上となる場合に、候補画像データにナンバープレートが含まれていると判定する。

通知部１６５は、道路上の障害物に起因する急減速が発生した場合に警告を通知する処理部である。例えば、通知部１６５は、判定部１６４から取得した検索対象画像データと、この検索対象画像データが撮影された日時および位置座標の情報とを警告として通知する。通知部１６５は、検索対象画像データと、検索対象画像データが撮影された日時および位置座標の情報とを、表示部１３０に表示させる。または、通知部１６５は、ネットワークＮに接続された管理者の端末装置等に検索対象画像データと、検索対象画像データが撮影された日時および位置座標の情報とを送信しても良い。また、通知部１６５は、地図データを表示すると共に、検索対象画像データが撮影された位置座標をハイライトで表示しても良い。

次に、本実施例に係る運行管理装置の処理手順について説明する。図６は、本実施例に係る運行管理装置の処理手順を示すフローチャートである。図６に示すように、運行管理装置１００の走行データ受信部１６１は、デジタコ１ａ〜１ｃから走行データを受信し、走行データテーブル１５２に走行データを格納する（ステップＳ１０１）。

運行管理装置１００の抽出部１６３は、車両が急減速した時点において、カメラによって撮影された画像データを抽出する（ステップＳ１０２）。抽出部１６３は、抽出した画像データから、未選択の画像データを選択する（ステップＳ１０３）。抽出部１６３は、選択した画像データが撮影された位置座標が、急減速の発生しやすい領域であるか否かを判定する（ステップＳ１０４）。抽出部１６３は、急減速の発生しやすい領域で撮影された画像データである場合には（ステップＳ１０５，Ｙｅｓ）、ステップＳ１１０に移行する。一方、抽出部１６３は、急減速の発生しやすい領域で撮影された画像データではない場合には（ステップＳ１０５，Ｎｏ）、ステップＳ１０６に移行する。

運行管理装置１００の判定部１６４は、画像データにナンバープレートが含まれるか否かを判定する（ステップＳ１０６）。判定部１６４は、画像データにナンバープレートが含まれる場合には（ステップＳ１０７，Ｙｅｓ）、ステップＳ１１０に移行する。判定部１６４は、画像データにナンバープレートが含まれない場合には（ステップＳ１０７，Ｎｏ）、ステップＳ１０８に移行する。

判定部１６４は、選択した画像データを、検索対象の画像データであると判定する（ステップＳ１０８）。運行管理装置１００の通知部１６５は、警告通知を行う（ステップＳ１０９）。

抽出部１６３は、未選択の画像データが存在するか否かを判定する（ステップＳ１１０）。抽出部１６３は、未選択の画像データが存在する場合には（ステップＳ１１０，Ｙｅｓ）、ステップＳ１０３に移行する。一方、抽出部１６３は、未選択の画像データが存在しない場合には（ステップＳ１１０，Ｎｏ）、ステップＳ１１１に移行する。

運行管理装置１００は、処理を継続するか否かを判定する（ステップＳ１１１）。運行管理装置１００は、処理を継続する場合には（ステップＳ１１１，Ｙｅｓ）、ステップＳ１０１に移行する。一方、運行管理装置１００は、処理を継続しない場合には（ステップＳ１１１，Ｎｏ）、処理を終了する。

次に、本実施例に係る運行管理装置１００の効果について説明する。運行管理装置１００は、車両が急減速した場合にカメラによって撮影された画像データを抽出し、抽出した画像データに、ナンバープレート等の他の車両の特徴が含まれていない場合に、抽出した画像データを、検索対象の画像であると判定する。運行管理装置１００は、抽出した画像データに、ナンバープレート等の他の車両の特徴が含まれている場合に、抽出した画像データを、検索対象の画像ではないと判定する。これにより、道路上の障害物に起因する急減速を特定できる。

例えば、車両が急減速した時点においてカメラによって撮影された画像データを抽出するのみでは、前方車両に起因する急減速時に撮影された画像データであるのか、道路上の障害物に起因する急減速時に撮影された画像データであるのかを区別することは難しい。

ここで、画像データにナンバープレートが含まれている場合には、前方に他の車両が位置していることを示すため、他の車両の急接近等により、車両が急減速したと推測される。このため、画像データにナンバープレートが含まれている場合には、道路上の障害物に起因する急減速時に撮影された画像データではないといえる。これに対して、画像データにナンバープレートが含まれていない場合には、前方に他の車両が走行していないため、道路上の障害物に起因する急減速時に撮影された画像データである可能性が高いといえる。従って、上記のように、画像データに、ナンバープレート等の他の車両の特徴が含まれていない場合に、画像データを、検索対象の画像であると判定することで、道路上の障害物に起因する急減速時に撮影された画像データに関する情報を、管理者等に通知できる。このため、道路上の障害物に起因する急減速を特定できる。

運行管理装置１００は、車両が急減速し、かつ、車両の急減速が発生しやすい領域以外で撮影された画像データを、検索対象の候補となる画像データとして抽出する。車両の急減速が発生しやすい領域で撮影された画像データは、車両が急減速した場合にカメラによって撮影された画像データである可能性が高いため、上記処理を実行することで、検索対象となる画像データを効率的に検出することができる。

車両の急減速が発生しやすい領域は、一定ではなく、時間帯や曜日によって変化し得る。これに着目して、運行管理装置１００は、時間帯や曜日に応じて、車両の急減速が発生しやすい領域を切り替えるため、曜日や時間帯により変化する急減速の発生しやすい領域以外で撮影された画像データをより適切に抽出することができる。

ところで、上記実施例では、画像データに他の車両の特徴が含まれているか否かを判定する場合に、車両のナンバープレートを用いて処理を行ったが、車両の特徴を示すものであれば、ナンバープレート以外を用いても良い。例えば、運行管理装置１００の判定部１６４は、車両を後方から見た場合の形状を、テンプレートとして設定しておき、テンプレートに一致する形状が、画像データに含まれる場合に、画像データに他の車両の特徴が含まれていると判定しても良い。

また、デジタコ１ａ〜１ｃは、所定時間毎に、走行データを運行管理装置１００に送信しても良いし、急減速を検出した前後に生成される走行データを、運行管理装置１００に送信しても良い。

また、デジタコ１ａ〜１ｃに、図２に示した抽出部１６３、判定部１６４、通信部１６５の機能を持たせ、デジタコ１ａ〜１ｃが、検索対象の画像データを判定しても良い。

次に、上記実施例に示した運行管理装置１００と同様の機能を実現するコンピュータのハードウェア構成の一例について説明する。図７は、運行管理装置と同様の機能を実現するコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。

図７に示すように、コンピュータ２００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ２０１と、ユーザからのデータの入力を受け付ける入力装置２０２と、ディスプレイ２０３とを有する。また、コンピュータ２００は、記憶媒体からプログラム等を読み取る読み取り装置２０４と、ネットワークを介して他のコンピュータとの間でデータの授受を行うインタフェース装置２０５とを有する。また、コンピュータ２００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ２０６と、ハードディスク装置２０７とを有する。そして、各装置２０１〜２０７は、バス２０８に接続される。

ハードディスク装置２０７は、走行データ受信プログラム２０７ａ、更新プログラム２０７ｂ、抽出プログラム２０７ｃ、判定プログラム２０７ｄ、通知プログラム２０７ｅを有する。ＣＰＵ２０１は、走行データ受信プログラム２０７ａ、更新プログラム２０７ｂ、抽出プログラム２０７ｃ、判定プログラム２０７ｄ、通知プログラム２０７ｅを読み出してＲＡＭ２０６に展開する。

走行データ受信プログラム２０７ａは、走行データ受信プロセス２０６ａとして機能する。更新プログラム２０７ｂは、更新プロセス２０６ｂとして機能する。抽出プログラム２０７ｃは、抽出プロセス２０６ｃとして機能する。判定プログラム２０７ｄは、判定プロセス２０６ｄとして機能する。通知プログラム２０７ｅは、通知プロセス２０６ｅとして機能する。

走行データ受信プロセス２０６ａの処理は、走行データ受信部１６１の処理に対応する。更新プロセス２０６ｂの処理は、更新部１６２の処理に対応する。抽出プロセス２０６ｃの処理は、抽出部１６３の処理に対応する。判定プロセス２０６ｄの処理は、判定部１６４の処理に対応する。通知プロセス２０６ｅの処理は、通知部１６５の処理に対応する。

なお、各プログラム２０７ａ〜２０７ｅについては、必ずしも最初からハードディスク装置２０７に記憶させておかなくても良い。例えば、コンピュータ２００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ２００が各プログラム２０７ａ〜２０７ｅを読み出して実行するようにしても良い。

１ａ，１ｂ，１ｃ デジタコ
２ａ，２ｂ，２ｃ カメラ
１００ 運行管理装置

Claims (6)

1. コンピュータに、
   車両の急減速が発生しやすい領域の情報と、前記車両に搭載されたカメラによって撮影された画像データおよび前記画像データが撮影された位置情報を対応付けた情報とを格納する記憶装置を参照して、前記車両の急減速が発生しやすい領域の情報と、前記位置情報とを比較して、前記車両が急減速し、かつ、前記車両の急減速が発生しやすい領域以外で撮影された画像データを抽出し、
   抽出した前記画像データに他の車両の特徴が含まれていない場合には、前記画像データを検索対象の画像データであると判定する
   処理を実行させることを特徴とする画像判定プログラム。
2. 前記判定する処理は、前記画像データに他の車両の特徴が含まれている場合には、前記画像データを検索対象の画像データでないと判定し、前記画像データに他の車両の特徴が含まれていない場合には、前記画像データを検索対象の画像データであると判定することを特徴とする請求項１に記載の画像判定プログラム。
3. 前記領域の情報は、領域毎に、時間帯および曜日に対応付けられ、前記抽出する処理は、前記画像データが撮影された時刻および曜日に対応する領域を特定し、特定した領域と前記位置情報とを比較して、前記車両が急減速し、かつ、特定した領域以外で撮影された画像データを抽出することを特徴とする請求項１または２に記載の画像判定プログラム。
4. 前記判定する処理は、前記画像データにナンバープレートが含まれている場合には、前記画像データを検索対象の画像データではないと判定し、前記画像データにナンバープレートが含まれていない場合には、前記画像データを検索対象の画像データであると判定することを特徴とする請求項１、２または３に記載の画像判定プログラム。
5. コンピュータが実行する画像判定方法であって、
   車両の急減速が発生しやすい領域の情報と、前記車両に搭載されたカメラによって撮影された画像データおよび前記画像データが撮影された位置情報を対応付けた情報とを格納する記憶装置を参照して、前記車両の急減速が発生しやすい領域の情報と、前記位置情報とを比較して、前記車両が急減速し、かつ、前記車両の急減速が発生しやすい領域以外で撮影された画像データを抽出し、
   抽出した前記画像データに他の車両の特徴が含まれていない場合には、前記画像データを検索対象の画像データであると判定する
   処理を実行することを特徴とする画像判定方法。
6. 車両の急減速が発生しやすい領域の情報と、前記車両に搭載されたカメラによって撮影された画像データおよび前記画像データが撮影された位置情報を対応付けた情報とを格納する記憶部と、
   前記車両の急減速が発生しやすい領域の情報と、前記位置情報とを比較して、前記車両が急減速し、かつ、前記車両の急減速が発生しやすい領域以外で撮影された画像データを抽出する抽出部と、
   抽出した前記画像データに他の車両の特徴が含まれていない場合には、前記画像データを検索対象の画像であると判定する判定部と
   を有することを特徴とする画像判定装置。

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