JP6912324B2

JP6912324B2 - 情報処理方法、情報処理装置及び情報処理プログラム

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Publication number: JP6912324B2
Application number: JP2017165085A
Authority: JP
Inventors: 征矢芋本; 俊介久原
Original assignee: Panasonic Intellectual Property Corp of America
Current assignee: Panasonic Intellectual Property Corp of America
Priority date: 2017-08-30
Filing date: 2017-08-30
Publication date: 2021-08-04
Anticipated expiration: 2037-08-30
Also published as: CN109427114B; CN109427114A; US20190068925A1; JP2019045926A; US10687031B2

Description

本開示は、車両の外部が撮影された撮影画像のうち、異常な状況が撮影された撮影画像のみを記録する情報処理方法、情報処理装置及び情報処理プログラムに関するものである。

従来、車両の加速度が所定の閾値を超えた際にヒヤリ・ハットと呼ばれる事故には至らない危険な状況が発生したと判定し、危険な状況が発生した時点の前後に撮影された画像情報を記憶するドライブレコーダが知られている（例えば、特許文献１参照）。

また、危険な状況の発生を検知する技術としては、例えば、特許文献２に示す技術がある。特許文献２には、ＲＦ（ＲａｄｉｏＦｒｅｑｕｅｎｃｙ）タグにより個々の運転者を特定し、車速、ブレーキ及びアクセル操作の頻度などの運転特性、運転者の注意力などの運転者の現在の体調特性及び道路種別などの環境情報を取得し、それらに基づいて危険予知の判定を行う安全装置が開示されている。

特開２０１３−１１７７７７号公報特開２００６−２７７０５８号公報

しかしながら、特許文献１では、ドライブレコーダで記憶される画像情報の中には、実際には危険な状況が映っていない画像情報も含まれることがあり、更なる改善が必要とされていた。

また、特許文献２では、危険な状況が発生していないにも関わらず、危険な状況が発生したと検知されるおそれがあり、更なる改善が必要とされていた。

本開示は、上記の問題を解決するためになされたもので、車両について発生する異常な状況以外の状況が撮影された撮影画像が記録されることを抑制できる情報処理方法、情報処理装置及び情報処理プログラムを提供することを目的とするものである。

本開示の一態様に係る情報処理方法は、プロセッサを用いて、車両の内部が映る第１撮影画像を取得し、前記車両を運転する運転者を前記第１撮影画像から識別し、識別した前記運転者の属性及び識別した前記運転者の運転履歴の少なくとも１つを示す運転者情報を取得し、前記運転者情報を用いて、識別した前記運転者が熟練運転者の条件を満たしているか否かの第１の判定を行い、前記第１の判定の結果に基づき、前記車両の外部が映る第２撮影画像の撮影又は記録のトリガとなるイベントの発生の検知に用いられる閾値を決定する。

本開示によれば、車両について発生する異常な状況以外の状況が撮影された撮影画像が記録されることを抑制できる。

本実施の形態１におけるシステムの全体構成を概念的に示す図である。本実施の形態１における管理装置の構成を示すブロック図である。本実施の形態１における撮影装置の構成を示すブロック図である。本実施の形態１において、イベント録画情報について説明するための模式図である。本実施の形態１における管理装置の処理を説明するためのフローチャートである。本実施の形態１において撮影された第１撮影画像の一例を示す図である。本実施の形態１において、運転者が熟練運転者の条件を満たしている場合に決定される閾値について説明するための模式図である。本実施の形態１の変形例において、運転者が熟練運転者の条件を満たしていない場合に決定される閾値について説明するための模式図である。本実施の形態２における管理装置の構成を示すブロック図である。本実施の形態２における管理装置の処理を説明するためのフローチャートである。本実施の形態２において、動物が同乗している場合に撮影された第１撮影画像の一例を示す図である。本実施の形態２において、幼児が同乗している場合に撮影された第１撮影画像の一例を示す図である。本実施の形態２において、乳児が同乗している場合に撮影された第１撮影画像の一例を示す図である。本実施の形態３における管理装置の構成を示すブロック図である。本実施の形態３における撮影装置の構成を示すブロック図である。本実施の形態３における管理装置の処理を説明するための第１のフローチャートである。本実施の形態３における管理装置の処理を説明するための第２のフローチャートである。本実施の形態３において、熟練者である運転者が所定の時間運転した後、所定の時間休憩し、運転を再開した場合に変更する閾値について説明するための模式図である。本実施の形態３において、初心者である運転者が所定の時間運転した後、所定の時間休憩し、運転を再開した場合に変更する閾値について説明するための模式図である。

（本開示の基礎となった知見）
従来のドライブレコーダは、車両の加速度が単純に１回でも所定の閾値を超えたことを条件として危険な状況が発生したと判定するので、ノイズ又は走行中の外乱によって一時的に大きな加速度が検知された場合すなわち危険な状況でない状況であっても、危険な状況が発生したと判定するおそれがあった。そのため、従来のドライブレコーダで記憶される画像情報の中には、実際には危険な状況が発生していない場面の画像情報も含まれることがあった。

また、上記の安全装置では例えば、運転者が運転する車両に慣れていない場合、上述したようなノイズなどが危険予測処理の入力となる情報に発生し、危険な状況が発生していないにも関わらず、危険な状況が発生したと検知されるおそれがある。

以上の課題を解決するために、本開示の一態様に係る情報処理方法は、プロセッサを用いて、車両の内部が映る第１撮影画像を取得し、前記車両を運転する運転者を前記第１撮影画像から識別し、識別した前記運転者の属性及び識別した前記運転者の運転履歴の少なくとも１つを示す運転者情報を取得し、前記運転者情報を用いて、識別した前記運転者が熟練運転者の条件を満たしているか否かの第１の判定を行い、前記第１の判定の結果に基づき、前記車両の外部が映る第２撮影画像の撮影又は記録のトリガとなるイベントの発生の検知に用いられる閾値を決定する。

この構成によれば、車両の内部が映る第１撮影画像が取得される。車両を運転する運転者が第１撮影画像から識別される。識別された運転者の属性及び識別された運転者の運転履歴の少なくとも１つを示す運転者情報が取得される。運転者情報を用いて、識別された運転者が熟練運転者の条件を満たしているか否かの第１の判定が行われる。第１の判定の結果に基づき、車両の外部が映る第２撮影画像の撮影又は記録のトリガとなるイベントの発生の検知に用いられる閾値が決定される。

したがって、運転者が熟練運転者の条件を満たしているか否かの第１の判定の結果に基づき、車両の外部が映る第２撮影画像の撮影又は記録のトリガとなるイベントの発生の検知に用いられる閾値が決定されるので、イベントの発生を確実に検知することができ、車両について発生する異常な状況以外の状況が撮影された撮影画像が記録されることを抑制できる。

また、上記の情報処理方法において、さらに、前記車両の外部を撮影し、撮影により生成される前記第２撮影画像を前記閾値を用いて記録する記録装置へ前記閾値を送信してもよい。

この構成によれば、車両の外部を撮影し、撮影により生成される第２撮影画像を閾値を用いて記録する記録装置へ閾値が送信される。したがって、閾値のみが送信されればよいので、通信量を抑制することができる。

また、上記の情報処理方法において、さらに、前記車両の外部を撮影し、前記第２撮影画像を生成する撮影装置から前記第２撮影画像及びセンシング情報を取得し、前記閾値及び前記センシング情報を用いて、取得された前記第２撮影画像を記録するかを判定し、前記第２撮影画像を記録すると判定された場合、前記第２撮影画像を記録してもよい。

この構成によれば、車両の外部を撮影し、第２撮影画像を生成する撮影装置から第２撮影画像及びセンシング情報が取得される。閾値及びセンシング情報を用いて、取得された第２撮影画像を記録するかが判定される。第２撮影画像を記録すると判定された場合、第２撮影画像が記録される。

したがって、撮影装置から取得された第２撮影画像が記録されるので、第２撮影画像の記録漏れを防止するとともに、より正確に記録することができる。

また、上記の情報処理方法において、前記第１の判定は、識別した前記運転者が前記車両の所有者であるか否かを判定することを含んでもよい。

この構成によれば、第１の判定において、識別した運転者が車両の所有者であるか否かが判定される。

したがって、運転者が車両の所有者である場合、運転者が車両の運転に慣れている熟練運転者であると推定することができ、運転者が熟練運転者の条件を満たしていることを容易に判定することができる。

また、上記の情報処理方法において、識別した前記運転者が前記車両の所有者であると判定された場合、基準の閾値よりも前記イベントの発生が検知されやすい前記閾値を決定してもよい。

この構成によれば、識別した運転者が車両の所有者であると判定された場合、基準の閾値よりもイベントの発生が検知されやすい閾値が決定されるので、熟練運転者について、不要なイベント検知を抑制するとともに、イベント検知漏れを抑制することができる。

また、上記の情報処理方法において、識別した前記運転者が前記車両の所有者でないと判定された場合、基準の閾値よりも前記イベントの発生が検知されにくい前記閾値を決定してもよい。

この構成によれば、識別した運転者が車両の所有者でないと判定された場合、基準の閾値よりもイベントの発生が検知されにくい閾値が決定されるので、運転初心者について、不要なイベント検知を抑制するとともに、イベント検知漏れを抑制することができる。

また、上記の情報処理方法において、前記第１の判定は、識別した前記運転者の前記車両の累積運転時間が所定の時間以上であるか否か、又は識別した前記運転者の前記車両の累積運転距離が所定の距離以上であるか否かを判定することを含んでもよい。

この構成によれば、第１の判定において、識別した運転者の車両の累積運転時間が所定の時間以上であるか否か、又は識別した運転者の車両の累積運転距離が所定の距離以上であるか否かが判定される。

したがって、運転者が車両を運転した累積運転時間が所定の時間以上である場合、又は運転者が車両を運転した累積運転距離が所定の距離以上である場合、運転者が車両の運転に慣れている熟練運転者であると推定することができ、運転者が熟練運転者の条件を満たしていることを容易に判定することができる。

また、上記の情報処理方法において、前記累積運転時間が前記所定の時間以上である、又は前記累積運転距離が前記所定の距離以上であると判定された場合、基準の閾値よりも前記イベントの発生が検知されやすい前記閾値を決定してもよい。

この構成によれば、累積運転時間が所定の時間以上である、又は累積運転距離が所定の距離以上であると判定された場合、基準の閾値よりもイベントの発生が検知されやすい閾値が決定されるので、熟練運転者について、不要なイベント検知を抑制するとともに、イベント検知漏れを抑制することができる。

また、上記の情報処理方法において、前記累積運転時間が前記所定の時間以上でない、又は前記累積運転距離が前記所定の距離以上でないと判定された場合、基準の閾値よりも前記イベントの発生が検知されにくい前記閾値を決定してもよい。

この構成によれば、累積運転時間が所定の時間以上でない、又は累積運転距離が所定の距離以上でないと判定された場合、基準の閾値よりもイベントの発生が検知されにくい閾値が決定されるので、運転初心者について、不要なイベント検知を抑制するとともに、イベント検知漏れを抑制することができる。

また、上記の情報処理方法において、前記第１の判定は、識別した前記運転者の前記車両の累積運転回数が、所定の回数以上であるか否かを判定することを含んでもよい。

この構成によれば、第１の判定において、識別した運転者の車両の累積運転回数が、所定の回数以上であるか否かが判定される。

したがって、運転者が車両を運転した累積運転回数が、所定の回数以上である場合、運転者が車両の運転に慣れている熟練運転者であると推定することができ、運転者が熟練運転者の条件を満たしていることを容易に判定することができる。

また、上記の情報処理方法において、前記累積運転回数が前記所定の回数以上であると判定された場合、基準の閾値よりも前記イベントの発生が検知されやすい前記閾値を決定してもよい。

この構成によれば、累積運転回数が所定の回数以上であると判定された場合、基準の閾値よりもイベントの発生が検知されやすい閾値が決定されるので、熟練運転者について、不要なイベント検知を抑制するとともに、イベント検知漏れを抑制することができる。

また、上記の情報処理方法において、前記累積運転回数が前記所定の回数未満であると判定された場合、基準の閾値よりも前記イベントの発生が検知されにくい前記閾値を決定してもよい。

この構成によれば、累積運転回数が所定の回数未満であると判定された場合、基準の閾値よりもイベントの発生が検知されにくい閾値が決定されるので、運転初心者について、不要なイベント検知を抑制するとともに、イベント検知漏れを抑制することができる。

また、上記の情報処理方法において、さらに、前記運転者と共に前記車両に同乗している物体を前記第１撮影画像から識別し、識別された前記物体の属性及び態様の少なくとも１つを示す物体情報を取得し、前記物体情報を用いて、識別された前記物体が前記運転者の注意を引く物体であるか否かの第２の判定を行い、前記第２の判定において、識別された前記物体が前記運転者の注意を引く物体であると判定した場合、決定した前記閾値を変更してもよい。

この構成によれば、運転者と共に車両に同乗している物体が第１撮影画像から識別される。識別された物体の属性及び態様の少なくとも１つを示す物体情報が取得される。物体情報を用いて、識別された物体が運転者の注意を引く物体であるか否かの第２の判定が行われる。第２の判定において、識別された物体が運転者の注意を引く物体であると判定された場合、決定された閾値が変更される。

したがって、同乗している物体が運転者の注意を引く物体である場合、運転者は運転に集中することができない可能性が高いので、閾値を変更することにより、イベントの発生をより確実に検知することができる。

また、上記の情報処理方法において、前記物体の属性は、前記物体の種別を含み、前記第２の判定は、識別した前記物体の種別が、子供及び動物のいずれかであるか否かを判定することを含み、前記識別した前記物体の種別が、子供及び動物のいずれかであると判定された場合、決定した前記閾値よりも前記イベントの発生が検知されにくい値に前記閾値を変更してもよい。

この構成によれば、物体の属性は、物体の種別を含む。第２の判定において、識別した前記物体の種別が、子供及び動物のいずれかであるか否かが判定される。識別した物体の種別が、子供及び動物のいずれかであると判定された場合、決定した閾値よりもイベントの発生が検知されにくい値に閾値が変更される。

したがって、同乗している物体の種別が子供及び動物のいずれかである場合、運転者は運転に集中することができない可能性が高いので、決定した閾値よりもイベントの発生が検知されにくい値に閾値を変更することにより、イベントの発生をより確実に検知することができる。

また、上記の情報処理方法において、前記物体の態様は、前記物体の状態、動作の有無又は動作の内容を含み、前記第２の判定は、識別した前記物体の状態が所定の状態であるかを判定すること、識別した前記物体が動いているかを判定すること、又は識別した前記物体の動作が所定の動作であるかを判定すること、を含み、前記物体の状態が所定の状態であると判定された場合、前記物体が動いていると判定された場合、又は前記物体の動作が所定の動作であると判定された場合、決定した前記閾値よりも前記イベントの発生が検知されにくい値に前記閾値を変更してもよい。

この構成によれば、物体の態様は、物体の状態、動作の有無又は動作の内容を含む。第２の判定において、識別した物体の状態が所定の状態であるか、識別した物体が動いているか、又は識別した物体の動作が所定の動作であるかが判定される。物体の状態が所定の状態であると判定された場合、物体が動いていると判定された場合、又は物体の動作が所定の動作であると判定された場合、決定した閾値よりもイベントの発生が検知されにくい値に閾値が変更される。

したがって、物体の状態が所定の状態である場合、物体が動いている場合、又は物体の動作が所定の動作である場合、運転者は運転に集中することができない可能性が高いので、決定した閾値よりもイベントの発生が検知されにくい値に閾値を変更することにより、イベントの発生をより確実に検知することができる。

また、上記の情報処理方法において、さらに、前記運転者の運転状況を示す運転状況情報を取得し、前記運転状況情報を用いて、識別した前記運転者の前記運転状況が所定の状況であるか否かの第３の判定を行い、前記第３の判定において、識別した前記運転者の前記運転状況が前記所定の状況であると判定された場合、決定した前記閾値を変更してもよい。

この構成によれば、運転者の運転状況を示す運転状況情報が取得される。運転状況情報を用いて、識別した運転者の運転状況が所定の状況であるか否かの第３の判定が行われる。第３の判定において、識別した運転者の運転状況が所定の状況であると判定された場合、決定された閾値が変更される。

したがって、運転者の運転状況を考慮して、閾値を変更することにより、イベントの発生をより確実に検知することができる。

また、上記の情報処理方法において、前記運転状況情報は、前記車両の運転の継続時間、前記車両の運転の継続距離、及び前記車両の運転中に前記イベントが発生したイベント発生回数の少なくとも１つを含み、前記第３の判定は、前記運転の継続時間が所定の時間に達したか否か、前記運転の継続距離が所定の距離に達したか否か、及び前記運転中の前記イベント発生回数が所定の回数に達したか否かの少なくとも１つを判定することを含み、前記閾値の変更は、前記運転の継続時間が所定の時間に達したと判定された場合、前記運転の継続距離が所定の距離に達したと判定された場合、又は前記運転中の前記イベント発生回数が所定の回数に達したと判定された場合、決定した前記閾値を変更することを含んでもよい。

この構成によれば、運転状況情報は、車両の運転の継続時間、車両の運転の継続距離、及び車両の運転中にイベントが発生したイベント発生回数の少なくとも１つを含む。第３の判定において、運転の継続時間が所定の時間に達したか否か、運転の継続距離が所定の距離に達したか否か、及び運転中のイベント発生回数が所定の回数に達したか否かの少なくとも１つが判定される。閾値の変更において、運転の継続時間が所定の時間に達したと判定された場合、運転の継続距離が所定の距離に達したと判定された場合、又は運転中のイベント発生回数が所定の回数に達したと判定された場合、決定した閾値が変更される。

したがって、運転の継続時間が所定の時間に達したと判定された場合、運転の継続距離が所定の距離に達したと判定された場合、又は運転中のイベント発生回数が所定の回数に達したと判定された場合、閾値を変更することにより、イベントの発生をより確実に検知することができる。

また、上記の情報処理方法において、前記所定の時間は、第１の時間及び前記第１の時間よりも長い第２の時間を含み、前記所定の距離は、第１の距離及び前記第１の距離よりも長い第２の距離を含み、前記所定の回数は、第１の回数及び前記第１の回数よりも多い第２の回数を含み、前記閾値の変更は、前記運転の継続時間が前記第１の時間に達したと判定された場合と前記運転の継続時間が前記第２の時間に達したと判定された場合で、異なる値に前記閾値を変更し、前記運転の継続距離が前記第１の距離に達したと判定された場合と前記運転の継続距離が前記第２の距離に達したと判定された場合で、異なる値に前記閾値を変更し、前記運転中の前記イベント発生回数が前記第１の回数に達したと判定された場合と前記運転中の前記イベント発生回数が前記第２の回数に達したと判定された場合で、異なる値に前記閾値を変更してもよい。

この構成によれば、所定の時間は、第１の時間及び第１の時間よりも長い第２の時間を含む。所定の距離は、第１の距離及び第１の距離よりも長い第２の距離を含む。所定の回数は、第１の回数及び第１の回数よりも多い第２の回数を含む。閾値の変更において、運転の継続時間が第１の時間に達したと判定された場合と運転の継続時間が第２の時間に達したと判定された場合とで、異なる値に閾値が変更され、運転の継続距離が第１の距離に達したと判定された場合と運転の継続距離が第２の距離に達したと判定された場合とで、異なる値に閾値が変更され、運転中のイベント発生回数が第１の回数に達したと判定された場合と運転中の前記イベント発生回数が第２の回数に達したと判定された場合とで、異なる値に閾値が変更される。

したがって、運転者の状況が変わっても、不要なイベント検知を抑制するとともに、イベント検知漏れを抑制することができる。

本開示の他の態様に係る情報処理装置は、プロセッサと、メモリと、を備え、前記プロセッサは、車両の内部が映る第１撮影画像を取得し、前記車両を運転する運転者を前記第１撮影画像から識別し、識別した前記運転者の属性及び識別した前記運転者の運転履歴の少なくとも１つを示す運転者情報を取得し、前記運転者情報を用いて、識別した前記運転者が熟練運転者の条件を満たしているか否かの第１の判定を行い、前記第１の判定の結果に基づき、前記車両の外部が映る第２撮影画像の撮影又は記録のトリガとなるイベントの発生の検知に用いられる閾値を決定する。

本開示の他の態様に係る情報処理プログラムは、プロセッサに、車両の内部が映る第１撮影画像を取得するステップと、前記車両を運転する運転者を前記第１撮影画像から識別するステップと、識別した前記運転者の属性及び識別した前記運転者の運転履歴の少なくとも１つを示す運転者情報を取得するステップと、前記運転者情報を用いて、識別した前記運転者が熟練運転者の条件を満たしているか否かの第１の判定を行うステップと、前記第１の判定の結果に基づき、前記車両の外部が映る第２撮影画像の撮影又は記録のトリガとなるイベントの発生の検知に用いられる閾値を決定するステップと、を実行させる。

以下添付図面を参照しながら、本開示の実施の形態について説明する。なお、以下の実施の形態は、本開示を具体化した一例であって、本開示の技術的範囲を限定するものではない。

（実施の形態１）
本実施の形態１では、車両の内部が映る第１撮影画像を取得し、車両を運転する運転者を第１撮影画像から識別し、識別した運転者の属性及び識別した運転者の運転履歴の少なくとも１つを示す運転者情報を取得し、運転者情報を用いて、識別した運転者が熟練運転者の条件を満たしているか否かの第１の判定を行い、第１の判定の結果に基づき、車両の外部が映る第２撮影画像の撮影又は記録のトリガとなるイベントの発生の検知に用いられる閾値を決定する方法について説明する。

図１は、本実施の形態１におけるシステムの全体構成を概念的に示す図である。

図１に示すシステムは、管理装置１と、車両４に搭載された撮影装置２とを備える。管理装置１は、撮影装置２と通信ネットワーク５を介して通信可能に接続されている。通信ネットワーク５は、例えば、インターネットである。

管理装置１は、例えば、サーバであり、通信ネットワーク５を介して、車両４に設置された撮影装置２から、車両４の内部が映る第１撮像画像を受信する。また、管理装置１は、車両４の外部が映る第２撮像画像の撮影又は記録のトリガとなる所定のイベントの発生の検知に用いられる閾値を決定する。

撮影装置２は、例えば、ドライブレコーダであり、車両４に搭載される。撮影装置２は、車両４の内部を撮影するとともに、車両４の外部である進行方向を撮影する。撮影装置２は、所定のイベントの発生を検知したことをトリガに、所定のイベントの発生が検知された時点を基準とする特定の時点の撮影データを含むイベント録画情報を作成する。具体的には、撮影装置２は、所定のイベントの発生が検知された時点から所定の時間前までの第１の期間と、所定のイベントの発生が検知された時点から所定の時間後までの第２の期間とを含む第３の期間の撮影データを含むイベント録画情報を記録する。

以下に、管理装置１及び撮影装置２の構成について、詳細に説明する。

図２は、本実施の形態１における管理装置の構成を示すブロック図である。

図２に示す管理装置１は、通信部１１、制御部１２及び記憶部１３を備える。

通信部１１は、無線又は有線を用いて、インターネット等の通信ネットワーク５を介して、撮影装置２などの外部装置と通信を行い、情報を送受信する。

制御部１２は、例えばプロセッサであり、撮影画像取得部１２１、運転者識別部１２２、運転条件判定部１２３及び閾値決定部１２４を備える。

記憶部１３は、例えば、半導体メモリ等のメモリであり、搭乗者情報記憶部１３１、運転者情報記憶部１３２及び他装置情報記憶部１３３を備える。

撮影画像取得部１２１は、車両４の内部が映る第１撮影画像を取得する。通信部１１は、撮影装置２によって送信された第１撮影画像を受信し、受信した第１撮影画像を撮影画像取得部１２１へ出力する。撮影画像取得部１２１は、通信部１１を介して、撮影装置２によって送信された第１撮影画像を取得する。なお、第１撮影画像情報（以下、単に第１撮影画像とも称する。）は、第１撮影画像を取得した車両を識別するための車両識別情報を含む。

搭乗者情報記憶部１３１は、車両４を識別するための車両識別情報と、車両４に搭乗する人物を識別するための搭乗者識別情報と、搭乗者の顔の画像とを対応付けた搭乗者情報を予め記憶する。搭乗者情報は、例えば、不図示の端末装置によって入力される。端末装置は、例えば、スマートフォン、タブレット型コンピュータ又はパーソナルコンピュータである。端末装置は、入力された搭乗者情報を管理装置１へ送信する。管理装置１の通信部１１は、端末装置によって送信された搭乗者情報を受信し、受信した搭乗者情報を搭乗者情報記憶部１３１に記憶する。

運転者識別部１２２は、車両４を運転する運転者を第１撮影画像から識別する。運転者識別部１２２は、第１撮影画像に含まれる車両識別情報に対応付けられている顔の画像を搭乗者情報記憶部１３１から抽出し、第１撮影画像の運転席部分に存在する人間の顔の画像を抜き出し、抽出した顔の画像と比較し、一致した顔の画像に対応付けられている搭乗者識別情報を運転者として識別する。これにより、運転者の搭乗者識別情報を特定することができる。

運転者情報記憶部１３２は、搭乗者識別情報と、搭乗者識別情報で識別される搭乗者が所有する車両の車両識別情報とを対応付けた運転者情報を予め記憶する。

運転条件判定部１２３は、運転者識別部１２２によって識別された運転者の属性及び識別された運転者の運転履歴の少なくとも１つを示す運転者情報を取得し、運転者情報を用いて、識別された運転者が熟練運転者の条件を満たしているか否かの第１の判定を行う。

ここで、熟練運転者の条件は、運転者が、運転者が現在乗車している車両の所有者であることである。運転条件判定部１２３は、識別された運転者が車両の所有者であるか否かを判定する。運転条件判定部１２３は、識別された運転者が車両の所有者であると判定した場合、識別された運転者が熟練運転者の条件を満たしていると判定する。すなわち、運転条件判定部１２３は、運転者識別部１２２によって識別された運転者の搭乗者識別情報に対応付けられている運転者が所有する車両の車両識別情報が、第１撮影画像に含まれる車両識別情報、すなわち運転者が乗車している車両の車両識別情報と一致するか否かを判定する。運転条件判定部１２３は、運転者が所有する車両の車両識別情報が、運転者が乗車している車両の車両識別情報と一致する場合、識別された運転者が熟練運転者の条件を満たしていると判定する。一方、運転条件判定部１２３は、運転者が所有する車両の車両識別情報が、運転者が乗車している車両の車両識別情報と一致しない場合、識別した運転者が熟練運転者の条件を満たしていないと判定する。

閾値決定部１２４は、運転条件判定部１２３による第１の判定の結果に基づき、車両４の外部が映る第２撮影画像の撮影又は記録のトリガとなるイベントの発生の検知に用いられる閾値を決定する。

ここで、イベントとは、事故には至らないものの、場合によっては事故に直結したかもしれないヒヤリ・ハット事象の発生に伴い、発生する種々のイベントを示す。イベントの例としては、運転者が急ブレーキを踏む行為により発生する加速度が閾値を超えるというイベントがある。閾値決定部１２４は、識別された運転者が熟練運転者の条件を満たしていると判定された場合、車両の加速度に対する閾値を初期値よりも低い値に決定する。

閾値決定部１２４は、識別した運転者が車両の所有者であると判定された場合、基準の閾値よりもイベントの発生が検知されやすい閾値を決定する。また、閾値決定部１２４は、識別した運転者が車両の所有者でないと判定された場合、基準の閾値よりもイベントの発生が検知されにくい閾値を決定する。

通信部１１は、閾値決定部１２４によって決定された閾値を撮影装置２へ送信する。

他装置情報記憶部１３３は、撮影装置２などの他装置に関する他装置情報を記憶する。他装置情報は、例えば、撮影装置２を識別する識別情報を含む。

次に、撮影装置２の構成について、詳細に説明する。

図３は、本実施の形態１における撮影装置の構成を示すブロック図である。

撮影装置２は、通信部２１、第１撮影部２２１、第２撮影部２２２、位置測定部２３、時間測定部２４、イベント検知部２５、制御部２６及び記憶部２７を備える。

通信部２１は、無線を用いて、ＷＡＮ（ＷｉｄｅＡｒｅａＮｅｔｗｏｒｋ）又はインターネットなどの通信ネットワーク５を介して、管理装置１と通信を行い、管理装置１と情報を送受信する。なお、通信部２１は、管理装置１と情報を送受信することができれば、この構成に限定されない。例えば、通信部２１は、運転者の有するスマートフォンなどの他の装置を中継して管理装置１と通信を行い、管理装置１と情報を送受信してもよい。

第１撮影部２２１は、カメラであり、車両に搭載されており、車両の内部を撮影する。第１撮影部２２１は、例えば、エンジンが始動した場合に、車両の内部が映る第１撮影画像を通信部２１へ出力する。通信部２１は、第１撮影部２２１によって映る第１撮影画像を管理装置１へ送信する。なお、本実施の形態１では、エンジンが始動したタイミングで、車両の内部が撮影され、第１撮影画像が管理装置１へ送信されるが、本開示は特にこれに限定されず、他のタイミングで第１撮影画像が管理装置１へ送信されてもよい。

なお、第１撮影部２２１は、定期的に（例えば、３０ミリ秒に１度）、車両の内部が映る第１撮影画像を撮影情報記憶部２７３に記憶してもよい。

第２撮影部２２２は、カメラであり、車両に搭載されており、車両又は車両の周囲などを撮影する。撮影部２２は、定期的に（例えば、３０ミリ秒に１度）、車両の外部が映る第２撮影画像を撮影情報記憶部２７３に記憶する。

位置測定部２３は、例えば、ＧＰＳ（ＧｌｏｂａｌＰｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇＳｙｓｔｅｍ）受信機であり、撮影装置２の位置情報、すなわち車両の位置情報を測定する。位置測定部２３で測定される位置情報は、例えば、イベント検知部２５により所定のイベントが検知された時点の撮影装置２の位置情報として利用される。

時間測定部２４は、例えば、時計であり、現在時刻を測定する。時間測定部２４で測定される時刻情報は、例えば、イベント検知部２５により所定のイベントが検知された時点の時刻情報として利用される。イベント検知部２５により所定のイベントが検知された時点の時刻情報は、イベント検知時刻情報としてイベント録画情報に付与される。

イベント検知部２５は、所定のイベントの発生を検知する。所定のイベントは、運転者又は車両の管理者などによって、予め設定されるものである。イベント検知部２５は、イベントの発生の検知に閾値を用いる。運転者が急ブレーキを踏む行為により発生する加速度が閾値を超えるというイベントの例の場合、イベント検知部２５は、加速度が閾値を超えたことを検知する。なお、初期状態では、イベント検知部２５には初期閾値が設定されている。イベント検知部２５の閾値は、閾値設定部２６３により変更される。

記憶部２７は、例えば、半導体メモリ等のメモリであり、自装置情報記憶部２７１、他装置情報記憶部２７２、撮影情報記憶部２７３及びイベント録画情報記憶部２７４を備える。

自装置情報記憶部２７１は、撮影装置２に関する情報を示す自装置情報を記憶する。自装置情報は、少なくとも撮影装置２を識別する撮影装置識別情報を含む。この撮影装置識別情報は、撮影装置２から管理装置１に対して情報を送信する際の送信情報に付加される。例えば、撮影装置２から管理装置１に第１撮影画像が送信される際に、通信部２１は、撮影装置識別情報を第１撮影画像に付加して、撮影装置識別情報が付加された第１撮影画像を送信する。これにより、管理装置１は、どの撮影装置２から第１撮影画像が送信されたのかを認識することが可能となる。

また、自装置情報記憶部２７１は、撮影装置２が搭載されている車両を識別するための車両識別情報を記憶してもよい。通信部２１は、車両識別情報を第１撮影画像にさらに付加して、車両識別情報がさらに付加された第１撮影画像を送信してもよい。

他装置情報記憶部２７２は、他の装置に関する情報を示す他装置情報を記憶する。他装置情報は、少なくとも管理装置１のアドレス情報を含む。撮影装置２は、管理装置１に対して情報を送信する際に、他装置情報に含まれるアドレス情報を用いる。

撮影情報記憶部２７３は、第２撮影部２２２により、定期的に（例えば、３０ミリ秒に１度）撮影された第２撮影画像を記憶する。また、撮影情報記憶部２７３は、第１撮影部２２１により、定期的に（例えば、３０ミリ秒に１度）撮影された第１撮影画像を記憶してもよい。

イベント録画情報記憶部２７４は、イベント録画情報記録制御部２６１により、イベントの発生が検知された時点の前後の所定期間の第２撮影画像に、イベント検知位置情報と、イベント検知時刻情報とを付加したイベント録画情報を記憶する。

制御部２６は、例えばプロセッサであり、イベント録画情報記録制御部２６１、撮影画像送信制御部２６２及び閾値設定部２６３を備える。

イベント録画情報記録制御部２６１は、閾値を用いてイベントの発生が検知された場合、イベントの発生が検知された時点の第２撮影画像の記録を制御する。イベント録画情報記録制御部２６１は、イベント検知部２５により所定のイベントの発生が検知されると、位置測定部２３から撮影装置２の位置情報を取得するとともに、時間測定部２４から現在時刻を取得する。次に、イベント録画情報記録制御部２６１は、イベントの発生が検知された時点の前後の所定期間の第２撮影画像を撮影情報記憶部２７３から抽出する。そして、イベント録画情報記録制御部２６１は、取得した位置情報及び時刻情報を、それぞれイベント検知位置情報及びイベント検知時刻情報として含むとともに、抽出した第２撮影画像を含むイベント録画情報を生成し、生成したイベント録画情報をイベント録画情報記憶部２７４に記憶する。

図４は、本実施の形態１において、イベント録画情報について説明するための模式図である。イベント録画情報は、所定のイベントの発生が検知された時点から所定の時間前までの第１の期間と、所定のイベントの発生が検知された時点から所定の時間後までの第２の期間とを含む第３の期間７Ａの撮影データを含む。なお、第１の期間は、例えば１０秒であり、第２の期間は、例えば５秒であり、第３の期間は、第１の期間と第２の期間とを合わせた１５秒である。第１の期間及び第２の期間の長さは一例であり、上記に限定されない。

撮影画像送信制御部２６２は、通信部２１を介して、第１撮影部２２１によって撮影された第１撮影画像を管理装置１に送信する。撮影画像送信制御部２６２は、車両のエンジンが始動されると、第１撮影部２２１から第１撮影画像を取得するとともに、自装置情報記憶部２７１から車両識別情報を取得する。そして、撮影画像送信制御部２６２は、車両識別情報を含む第１撮影画像を管理装置１に送信する。

なお、第１撮影画像を管理装置１に送信するタイミングの別の例としては、運転者の送信指示入力を受信した場合であってもよい。

閾値設定部２６３は、イベント検知部２５においてイベントの発生の検知に用いられる閾値を設定する。通信部２１は、管理装置１によって送信された閾値を受信する。閾値設定部２６３は、通信部２１によって受信された閾値をイベント検知部２５に設定する。

図５は、本実施の形態１における管理装置の処理を説明するためのフローチャートである。

まず、管理装置１の撮影画像取得部１２１は、撮影装置２から第１撮影画像を取得する（ステップＳ１１）。具体的には、撮影画像取得部１２１は、通信部１１を介して、撮影装置２から、車両４を識別するための車両識別情報を含む車両４の内部の撮影により得られた第１撮影画像を取得する。

図６は、本実施の形態１において撮影された第１撮影画像の一例を示す図である。図６に示すように、第１撮影画像３１１は、車両４の内部が映る画像である。第１撮影部２２１は、例えば、車両４の内部を３６０度撮影可能な魚眼レンズを用いて撮影する。本実施の形態１では、運転者６を識別する必要があるので、第１撮影部２２１は、少なくとも運転者６が画像に含まれるように撮影する。

車両４のエンジンが始動した場合、撮影装置２が起動した場合、又は車両４内に動体が検知された場合、撮影装置２の通信部２１は、第１撮影部２２１によって撮影された第１撮影画像を管理装置１へ送信する。

図５に戻って、次に、運転者識別部１２２は、車両４を運転する運転者を第１撮影画像から識別する（ステップＳ１２）。運転者識別部１２２は、画像認識技術を用いて、運転者が予め登録されている搭乗者のうちの誰であるかを識別し、運転者の搭乗者識別情報を特定する。なお、運転者を識別することができなかった場合、すなわち、運転者が予め登録されていなかった場合、処理を終了してもよい。

なお、本実施の形態１では、車両４を運転する運転者を第１撮影画像から識別しているが、本開示は特にこれに限定されず、搭乗者情報記憶部１３１は、搭乗者の指紋又は虹彩などの生体情報を搭乗者情報として予め記憶しておき、運転者識別部１２２は、運転者の生体情報を取得し、運転者から取得した生体情報と、搭乗者情報記憶部１３１に記憶されている搭乗者情報とを比較して、車両４を運転する運転者を識別してもよい。

また、搭乗者情報記憶部１３１は、搭乗者を識別するための搭乗者識別情報を搭乗者情報として予め記憶しておき、撮影装置２は、運転者が所持する端末装置又はＲＦタグから送信された搭乗者識別情報を受信し、受信した搭乗者識別情報を管理装置１へ送信してもよい。そして、運転者識別部１２２は、撮影装置２から受信した搭乗者識別情報と、搭乗者情報記憶部１３１に記憶されている搭乗者情報とを比較して、車両４を運転する運転者を識別してもよい。

次に、運転条件判定部１２３は、運転者識別部１２２によって識別された運転者の搭乗者識別情報に対応する運転者情報を取得する（ステップＳ１３）。例えば、運転者情報は、搭乗者識別情報と、搭乗者識別情報で識別される搭乗者が所有する車両の車両識別情報とを対応付けている。

次に、運転条件判定部１２３は、取得した運転者情報に基づいて、識別された運転者が熟練運転者の条件を満たしているか否かを判定する（ステップＳ１４）。具体的には、運転条件判定部１２３は、運転者情報を参照し、運転者識別部１２２によって識別された運転者の搭乗者識別情報に対応付けられている運転者が所有する車両の車両識別情報が、第１撮影画像に含まれる車両識別情報、すなわち運転者が現在乗車している車両の車両識別情報と一致するか否かを判定する。

なお、本実施の形態１では、熟練運転者の条件は、運転者が車両の所有者であることであり、運転条件判定部１２３は、識別した運転者が車両の所有者である場合、識別した運転者が熟練運転者の条件を満たしていると判定しているが、本開示は特にこれに限定されない。

熟練運転者の条件は、運転者が車両を運転した累積運転時間が、所定の時間以上であることであってもよい。運転条件判定部１２３は、識別された運転者の車両の累積運転時間が所定の時間以上であるか否かを判定してもよい。運転条件判定部１２３は、識別した運転者の車両の累積運転時間が、所定の時間以上であると判定した場合、識別した運転者が熟練運転者の条件を満たしていると判定してもよい。また、運転条件判定部１２３は、識別した運転者の車両の累積運転時間が、所定の時間より短い場合、識別した運転者が熟練運転者の条件を満たしていないと判定してもよい。そして、閾値決定部１２４は、累積運転時間が所定の時間以上であると判定された場合、基準の閾値よりもイベントの発生が検知されやすい閾値を決定してもよい。また、閾値決定部１２４は、累積運転時間が所定の時間以上でないと判定された場合、基準の閾値よりもイベントの発生が検知されにくい閾値を決定してもよい。

この場合、運転者情報は、搭乗者識別情報と、搭乗者識別情報で識別される搭乗者が車両を現在までに運転した時間を示す累積運転時間とを対応付けている。なお、累積運転時間は、搭乗者が特定の車両を運転した累積運転時間であってもよい。この場合、車両毎に搭乗者の累積運転時間が記憶される。また、累積運転時間は、特定の車両に関係なく、搭乗者が種々の車両を運転した累積運転時間であってもよい。また、撮影装置２は、運転者が運転した時間を測定し、管理装置１へ送信する。管理装置１の通信部１１は、運転者が運転した時間を撮影装置２から受信し、運転者情報の累積運転時間に加算する。

また、熟練運転者の条件は、運転者が車両を運転した累積運転距離が、所定の距離以上であることであってもよい。運転条件判定部１２３は、識別された運転者の車両の累積運転距離が所定の距離以上であるか否かを判定してもよい。運転条件判定部１２３は、識別した運転者の車両の累積運転距離が、所定の距離以上であると判定した場合、識別した運転者が熟練運転者の条件を満たしていると判定してもよい。また、運転条件判定部１２３は、識別した運転者の車両の累積運転距離が、所定の距離より短い場合、識別した運転者が熟練運転者の条件を満たしていないと判定してもよい。そして、閾値決定部１２４は、累積運転距離が所定の距離以上であると判定された場合、基準の閾値よりもイベントの発生が検知されやすい閾値を決定してもよい。また、閾値決定部１２４は、累積運転距離が所定の距離以上でないと判定された場合、基準の閾値よりもイベントの発生が検知されにくい閾値を決定してもよい。

この場合、運転者情報は、搭乗者識別情報と、搭乗者識別情報で識別される搭乗者が車両を現在までに運転した距離を示す累積運転距離とを対応付けている。なお、累積運転距離は、搭乗者が特定の車両を運転した累積運転距離であってもよい。この場合、車両毎に搭乗者の累積運転距離が記憶される。また、累積運転距離は、特定の車両に関係なく、搭乗者が種々の車両を運転した累積運転距離であってもよい。また、撮影装置２は、運転者が運転した距離を測定し、管理装置１へ送信する。管理装置１の通信部１１は、運転者が運転した距離を撮影装置２から受信し、運転者情報の累積運転距離に加算する。

また、熟練運転者の条件は、運転者が車両を運転した累積運転回数が、所定の回数以上であることであってもよい。運転条件判定部１２３は、識別された運転者の車両の累積運転回数が、所定の回数以上であるか否かを判定してもよい。運転条件判定部１２３は、識別した運転者の車両の累積運転回数が、所定の回数以上であると判定した場合、識別した運転者が熟練運転者の条件を満たしていると判定してもよい。また、運転条件判定部１２３は、識別した運転者の車両の累積運転回数が、所定の回数より少ない場合、識別した運転者が熟練運転者の条件を満たしていないと判定してもよい。そして、閾値決定部１２４は、累積運転回数が所定の回数以上であると判定された場合、基準の閾値よりもイベントの発生が検知されやすい閾値を決定してもよい。また、閾値決定部１２４は、累積運転回数が所定の回数未満であると判定された場合、基準の閾値よりもイベントの発生が検知されにくい閾値を決定してもよい。

この場合、運転者情報は、搭乗者識別情報と、搭乗者識別情報で識別される搭乗者が車両を現在までに運転した回数を示す累積運転回数とを対応付けている。なお、累積運転回数は、搭乗者が特定の車両を運転した累積運転回数であってもよい。この場合、車両毎に搭乗者の累積運転回数が記憶される。また、累積運転回数は、特定の車両に関係なく、搭乗者が種々の車両を運転した累積運転回数であってもよい。また、撮影装置２は、運転者が運転した回数を測定し、管理装置１へ送信する。例えば、撮影装置２は、エンジンが始動されてから停止されるまでを１回とカウントしてもよい。管理装置１の通信部１１は、運転者が運転した回数を撮影装置２から受信し、運転者情報の累積運転回数に加算する。

また、運転者情報は、搭乗者識別情報と、搭乗者識別情報で識別される搭乗者が熟練運転者であるか否かを示す情報とを対応付けてもよい。この場合、運転条件判定部１２３は、識別した運転者の搭乗者識別情報に対して熟練運転者である情報が対応付けられている場合、識別した運転者が熟練運転者の条件を満たしていると判定してもよい。また、運転条件判定部１２３は、識別した運転者の搭乗者識別情報に対して熟練運転者である情報が対応付けられていない場合、識別した運転者が熟練運転者の条件を満たしていないと判定してもよい。端末装置は、搭乗者が熟練運転者であるか否かの入力を受け付け、搭乗者が熟練運転者であるか否かを示す情報を管理装置１へ送信する。管理装置１の通信部１１は、搭乗者が熟練運転者であるか否かを示す情報を撮影装置２から受信し、運転者情報の搭乗者に対応付けて記憶する。

ここで、識別された運転者が熟練運転者の条件を満たしていると判定された場合（ステップＳ１４でＹＥＳ）、閾値決定部１２４は、車両４の外部が映る第２撮影画像の撮影又は記録のトリガとなるイベントの発生の検知に用いられる閾値を決定する（ステップＳ１５）。具体的には、識別された運転者が熟練運転者の条件を満たしていると判定された場合、閾値決定部１２４は、閾値を下げる。

図７は、本実施の形態１において、運転者が熟練運転者の条件を満たしている場合に決定される閾値について説明するための模式図である。

図７に示す波形は、車両の加速度を表している。図７に示す破線は、予め設定されている初期閾値２０１であり、実線は、運転者が熟練運転者の条件を満たしている場合に決定される閾値２０２である。図７に示すように、識別された運転者が熟練運転者の条件を満たしていると判定された場合、閾値決定部１２４は、初期閾値２０１より低い閾値２０２に決定する。より詳細には、閾値決定部１２４は、初期閾値２０１より低く、かつヒヤリ・ハット事象の発生に関係ない加速度の変化を検知しない程度の値に閾値２０２を決定する。これにより、運転者が熟練運転者である場合に検知が漏れやすくなりかねないヒヤリ・ハット事象の発生に伴い発生するイベントをより確実に検知することができ、かつヒヤリ・ハット事象の発生に関係ないイベントの検知を回避することができる。したがって、ヒヤリ・ハット事象が発生した状況を記録しながら、当該状況以外の状況が撮影された画像が記録されることを抑制できる。

図５に戻って、次に、通信部１１は、閾値決定部１２４によって決定された閾値を撮影装置２へ送信する（ステップＳ１６）。

一方、識別された運転者が熟練運転者の条件を満たしていないと判定された場合（ステップＳ１４でＮＯ）、閾値決定部１２４は、閾値を変更せずに処理を終了する。

なお、本実施の形態１では、識別された運転者が熟練運転者の条件を満たしていないと判定された場合、閾値決定部１２４は、識別された運転者が運転初心者であると判定し、閾値を初期閾値より高い閾値に決定してもよい。

図８は、本実施の形態１の変形例において、運転者が熟練運転者の条件を満たしていない場合に決定される閾値について説明するための模式図である。

図８に示す波形は、車両の加速度を表している。図８に示す破線は、予め設定されている初期閾値２０１であり、実線は、運転者が熟練運転者の条件を満たしていない場合に決定される閾値２０３である。図８に示すように、識別された運転者が熟練運転者の条件を満たしていないと判定された場合、閾値決定部１２４は、初期閾値２０１より高い閾値２０３に決定する。これにより、運転者が運転初心者である場合に、危険な状況が撮影されていない第２撮影画像が記録されることを防止することができる。すなわち、運転初心者は、危険な状況でなくても急ブレーキを踏む場合があり、危険な状況でなくても加速度が初期閾値２０１を超える可能性がある。そのため、閾値決定部１２４は、初期閾値２０１より高い閾値２０３に決定することにより、危険な状況が撮影された第２撮影画像のみを記録することができる。また、閾値決定部１２４は、初期閾値２０１より高く、かつヒヤリ・ハット事象の発生に伴い発生する加速度の変化を検知する程度の値に閾値２０２を決定する。これにより、ヒヤリ・ハット事象の発生に伴い発生するイベントを検知することもできる。したがって、ヒヤリ・ハット事象が発生した状況を記録しながら、当該状況以外の状況が撮影された画像が記録されることを抑制できる。

なお、本実施の形態１では、閾値をどの程度下げるかは予め決められているが、本開示は特にこれに限定されず、閾値決定部１２４は、累積運転時間、累積運転距離又は累積運転回数に応じて閾値の下げ幅を変化させてもよい。

本実施の形態１では、運転者の車両に対する熟練度に基づき、イベントの発生の検知に用いられる閾値を決定することで、撮影装置２によって撮影された撮影画像が危険であるか否かを正確に判定することができる。これにより、例えば、イベント録画情報の内容を確認して、危険な状況が撮影されたイベント録画情報を抽出する担当者は、危険である、又は、危険である可能性が高いイベント録画情報のみを容易に抽出することができるため、作業の効率化を図ることができる。

また、本実施の形態１において、管理装置１の通信部１１は、第２撮影画像を生成する撮影装置２から第２撮影画像及びセンシング情報を取得してもよい。制御部１２は、閾値及びセンシング情報を用いて、取得された第２撮影画像を記録するか否かを判定してもよい。制御部１２は、第２撮影画像を記録すると判定した場合、第２撮影画像を記憶部１３に記録してもよい。この場合、撮影装置２から取得された第２撮影画像が管理装置１に記録されるので、第２撮影画像の記録漏れを防止するとともに、より正確に記録することができる。

（実施の形態２）
実施の形態１では、運転者のみを識別しているが、実施の形態２では、運転者だけでなく、運転者と一緒に乗車している物体を識別し、識別した物体の種類に応じて閾値を変更する。

図９は、本実施の形態２における管理装置の構成を示すブロック図である。なお、本実施の形態２における撮影装置の構成は、実施の形態１における撮影装置の構成と同じである。

管理装置１Ａは、通信部１１、制御部１２Ａ及び記憶部１３Ａを備える。なお、本実施の形態２において、実施の形態１と同じ構成については、同じ符号を付し、説明を省略する。

制御部１２Ａは、撮影画像取得部１２１、運転者識別部１２２、第１の運転条件判定部１２３Ａ、閾値決定部１２４Ａ、同乗物体識別部１２５及び第２の運転条件判定部１２６を備える。

記憶部１３Ａは、搭乗者情報記憶部１３１、運転者情報記憶部１３２、他装置情報記憶部１３３及び同乗物体情報記憶部１３４を備える。

管理装置１Ａは、実施の形態１の構成に加えて、第１の運転条件判定部１２３Ａ、同乗物体識別部１２５、第２の運転条件判定部１２６及び同乗物体情報記憶部１３４を備える。なお、第１の運転条件判定部１２３Ａは、実施の形態１における運転条件判定部１２３と同じ構成である。

同乗物体識別部１２５は、運転者と車両４に同乗している物体を第１撮影画像から識別する。同乗物体識別部１２５は、第１撮影画像に含まれる車両識別情報に対応付けられている顔の画像を搭乗者情報記憶部１３１から抽出し、第１撮影画像の運転席以外の部分に存在する物体の顔の画像を抜き出し、抽出した顔の画像と比較し、一致した顔の画像に対応付けられている搭乗者識別情報を同乗している物体として識別する。これにより、同乗している物体の搭乗者識別情報を特定することができる。なお、同乗している物体は、人間に限らず、犬又は猫などの動物であってもよい。

同乗物体情報記憶部１３４は、搭乗者識別情報と、搭乗者識別情報で識別される同乗している物体の属性情報とを対応付けた同乗物体情報を予め記憶する。属性情報は、搭乗者識別情報に対応する同乗している物体が大人、子供及び動物のいずれであるかを示す種別情報を含む。すなわち、同乗物体情報は、搭乗者識別情報と、大人、子供及び動物のいずれかを示す属性情報とを対応付けている。なお、子供とは、例えば１２歳以下の人物である。

第２の運転条件判定部１２６は、識別された物体の属性及び態様の少なくとも１つを示す同乗物体情報を取得し、同乗物体情報を用いて、識別された物体が運転者の注意を引く物体であるか否かの第２の判定を行う。物体の属性は、物体の種別を含む。運転者の注意を引く物体は、子供及び動物を含む。第２の運転条件判定部１２６は、識別された物体の種別が、子供及び動物のいずれかであるか否かを判定する。第２の運転条件判定部１２６は、識別された物体の種別が子供及び動物のいずれかであると判定場合、識別された物体が運転者の注意を引く物体であると判定する。また、第２の運転条件判定部１２６は、識別された物体が大人であれば、識別された物体が運転者の注意を引く物体ではないと判定する。なお、物体の属性の判別に、物体認識技術が用いられてもよい。例えば、同乗物体識別部１２５は、同乗している物体の属性まで識別してよく、第２の運転条件判定部１２６は、識別された当該物体の属性が所定の属性（例えば、上述したような大人、子供など）であるかを判定してよい。

閾値決定部１２４Ａは、第２の運転条件判定部１２６による第２の判定において、識別された物体が運転者の注意を引く物体であると判定された場合、決定した閾値を変更する。閾値決定部１２４Ａは、識別された物体の種別が、子供及び動物のいずれかであると判定された場合、決定した閾値よりもイベントの発生が検知されにくい値に閾値を変更する。閾値決定部１２４Ａは、例えば同乗している物体が、子供又は動物などの明らかに注意しておかなければならない物体であると判定すると、決定した閾値をさらに上げる。

図１０は、本実施の形態２における管理装置の処理を説明するためのフローチャートである。

ステップＳ２１〜ステップＳ２５の処理は、図５に示すステップＳ１１〜ステップＳ１５の処理と同じであるので説明を省略する。

次に、同乗物体識別部１２５は、運転者と車両４に同乗している物体を第１撮影画像から識別する（ステップＳ２６）。同乗物体識別部１２５は、画像認識技術を用いて、運転者に同乗している物体が、予め登録されている搭乗者及び動物のうちのいずれであるかを識別し、同乗している物体の搭乗者識別情報を特定する。

なお、本実施の形態２では、同乗している物体を第１撮影画像から識別しているが、本開示は特にこれに限定されず、搭乗者情報記憶部１３１は、搭乗者の指紋又は虹彩などの生体情報を搭乗者情報として予め記憶しておき、同乗物体識別部１２５は、同乗している物体の生体情報を取得し、同乗している物体から取得した生体情報と、搭乗者情報記憶部１３１に記憶されている搭乗者情報とを比較して、同乗している物体を識別してもよい。

また、搭乗者情報記憶部１３１は、搭乗者を識別するための搭乗者識別情報を搭乗者情報として予め記憶しておき、撮影装置２は、同乗している物体が所持する端末装置又はＲＦタグから送信された搭乗者識別情報を受信し、受信した搭乗者識別情報を管理装置１へ送信してもよい。そして、同乗物体識別部１２５は、撮影装置２から受信した搭乗者識別情報と、搭乗者情報記憶部１３１に記憶されている搭乗者情報とを比較して、同乗している物体を識別してもよい。

次に、第２の運転条件判定部１２６は、同乗物体識別部１２５によって同乗している物体が識別されたか否かを判定する（ステップＳ２７）。ここで、同乗している物体が識別されていないと判定された場合（ステップＳ２７でＮＯ）、通信部１１は、閾値決定部１２４Ａによって決定された閾値を撮影装置２へ送信する（ステップＳ３１）。

一方、同乗している物体が識別されたと判定された場合（ステップＳ２７でＹＥＳ）、第２の運転条件判定部１２６は、同乗物体識別部１２５によって識別された同乗している物体の搭乗者識別情報に対応する同乗物体情報を同乗物体情報記憶部１３４から取得する（ステップＳ２８）。

次に、第２の運転条件判定部１２６は、取得した同乗物体情報を用いて、識別された同乗している物体が運転者の注意を引く物体であるか否かを判定する（ステップＳ２９）。具体的には、第２の運転条件判定部１２６は、同乗物体情報を参照し、同乗物体識別部１２５によって識別された同乗している物体の搭乗者識別情報に対応付けられている属性情報が、子供又は動物であるか否かを判定する。

図１１は、本実施の形態２において、動物が同乗している場合に撮影された第１撮影画像の一例を示す図であり、図１２は、本実施の形態２において、幼児が同乗している場合に撮影された第１撮影画像の一例を示す図であり、図１３は、本実施の形態２において、乳児が同乗している場合に撮影された第１撮影画像の一例を示す図である。

図１１に示す第１撮影画像３１２には、運転者６に同乗している物体として犬３２１が含まれている。この場合、同乗物体識別部１２５は、画像認識技術を用いて、運転者６に同乗している犬３２１の搭乗者識別情報を特定する。そして、第２の運転条件判定部１２６は、同乗物体情報を参照し、同乗物体識別部１２５によって識別された同乗している犬３２１の搭乗者識別情報に対応付けられている属性情報が、動物であると判定する。

また、図１２に示す第１撮影画像３１３には、運転者６に同乗している物体として幼児３２２が含まれている。この場合、同乗物体識別部１２５は、画像認識技術を用いて、運転者６に同乗している幼児３２２の搭乗者識別情報を特定する。そして、第２の運転条件判定部１２６は、同乗物体情報を参照し、同乗物体識別部１２５によって識別された同乗している幼児３２２の搭乗者識別情報に対応付けられている属性情報が、子供であると判定する。

さらに、図１３に示す第１撮影画像３１４には、運転者６に同乗している物体として乳児３２３が含まれている。この場合、同乗物体識別部１２５は、画像認識技術を用いて、運転者６に同乗している乳児３２３の搭乗者識別情報を特定する。そして、第２の運転条件判定部１２６は、同乗物体情報を参照し、同乗物体識別部１２５によって識別された同乗している乳児３２３の搭乗者識別情報に対応付けられている属性情報が、子供であると判定する。

図１０に戻って、同乗している物体が運転者の注意を引く物体であると判定された場合、すなわち、同乗している物体が子供又は動物であると判定された場合（ステップＳ２９でＹＥＳ）、閾値決定部１２４Ａは、決定した閾値を変更する（ステップＳ３０）。具体的には、同乗している物体が運転者の注意を引く物体であると判定された場合、閾値決定部１２４Ａは、決定した閾値を上げる。そして、ステップＳ３１において、通信部１１は、閾値決定部１２４Ａによって変更された閾値を撮影装置２へ送信する。

一方、同乗している物体が運転者の注意を引く物体ではないと判定された場合、すなわち、同乗している物体が大人であると判定された場合（ステップＳ２９でＮＯ）、閾値決定部１２４Ａによって決定された閾値を変更することなく、ステップＳ３１の処理に移行する。

なお、本実施の形態２では、第２の運転条件判定部１２６は、同乗している物体の属性に基づいて、同乗している物体が運転者の注意を引く物体であるか否かを判定しているが、同乗している物体の態様に基づいて、同乗している物体が運転者の注意を引く物体であるか否かを判定してもよい。物体の態様は、物体の状態、動作の有無又は動作の内容を含む。第２の運転条件判定部１２６は、識別された物体の状態が所定の状態であるか否か、識別された物体が動いているか否か、又は識別された物体の動作が所定の動作であるか否かを判定してもよい。閾値決定部１２４Ａは、物体の状態が所定の状態であると判定された場合、物体が動いていると判定された場合、又は物体の動作が所定の動作であると判定された場合、決定した閾値よりもイベントの発生が検知されにくい値に閾値を変更してもよい。

例えば、同乗している物体が子供である場合、第２の運転条件判定部１２６は、当該子供が起きているか否かに基づいて、同乗している物体が運転者の注意を引く物体であるか否かを判定してもよい。第２の運転条件判定部１２６は、同乗している子供が起きていると判定した場合、同乗している物体が運転者の注意を引く物体であると判定し、同乗している子供が起きていないと判定した場合、ずなわち、同乗している子供が寝ていると判定した場合、同乗している物体が運転者の注意を引く物体であると判定してもよい。なお、子供が起きているか否かは、第１撮影画像から画像認識技術により判定することができる。

（実施の形態３）
実施の形態１では、運転者が熟練運転者の条件を満たしているか否かを判定し、運転者が熟練運転者の条件を満たしていると判定された場合、閾値を決定しているが、実施の形態３では、運転者の運転状況が所定の状況であるか否かをさらに判定し、運転者の運転状況が所定の状況であると判定された場合、決定された閾値を変更する。

図１４は、本実施の形態３における管理装置の構成を示すブロック図である。

管理装置１Ｂは、通信部１１、制御部１２Ｂ及び記憶部１３Ｂを備える。なお、本実施の形態３において、実施の形態１及び実施の形態２と同じ構成については、同じ符号を付し、説明を省略する。

制御部１２Ｂは、撮影画像取得部１２１、運転者識別部１２２、第１の運転条件判定部１２３Ａ、閾値決定部１２４Ｂ、同乗物体識別部１２５、第２の運転条件判定部１２６及び運転状況判定部１２７を備える。

記憶部１３Ｂは、搭乗者情報記憶部１３１、運転者情報記憶部１３２、他装置情報記憶部１３３、同乗物体情報記憶部１３４及び運転状況情報記憶部１３５を備える。

管理装置１Ｂは、実施の形態１の構成と実施の形態２の構成とに加えて、運転状況判定部１２７及び運転状況情報記憶部１３５を備える。

運転状況情報記憶部１３５は、運転者の運転状況を示す運転状況情報を記憶する。運転状況情報は、車両の運転を開始してから現在までの運転時間を含む。運転状況情報記憶部１３５は、搭乗者識別情報と、搭乗者識別情報で識別される運転者が車両の運転を開始してから現在までの運転時間とを対応付けた運転状況情報を記憶する。なお、車両の運転が開始された時刻は、例えば、車両のエンジンが始動した時刻である。また、運転状況情報記憶部１３５は、搭乗者識別情報と、搭乗者識別情報で識別される運転者が車両の運転を開始した時刻とを対応付けた運転状況情報を記憶してもよい。

運転状況判定部１２７は、運転者の運転状況を示す運転状況情報を取得し、運転状況情報を用いて、識別された運転者の運転状況が所定の状況であるか否かの第３の判定を行う。運転状況判定部１２７は、車両の運転の継続時間が所定の時間に達したか否かを判定する。例えば、運転状況判定部１２７は、識別された運転者の運転時間が所定の時間に達したか否かを判定する。運転状況判定部１２７は、識別された運転者の運転時間が所定の時間に達したと判定した場合、識別された運転者の運転状況が所定の状況であると判定する。

閾値決定部１２４Ｂは、第３の判定において、識別された運転者の運転状況が所定の状況であると判定された場合、決定された閾値を変更する。閾値決定部１２４Ｂは、運転の継続時間が所定の時間に達したと判定された場合、決定した閾値を変更する。

なお、本実施の形態３において、運転状況情報は、車両の運転の継続距離、例えば、車両の運転を開始してから現在までの運転距離を含んでもよい。この場合、運転状況判定部１２７は、運転の継続距離が所定の距離に達したか否かを判定してもよい。例えば、運転状況判定部１２７は、識別された運転者の運転距離が所定の距離に達したか否かを判定してもよい。運転状況判定部１２７は、識別された運転者の運転距離が所定の距離に達したと判定した場合、識別された運転者の運転状況が所定の状況であると判定してもよい。閾値決定部１２４Ｂは、運転の継続距離が所定の距離に達したと判定された場合、決定した閾値を変更してもよい。

また、本実施の形態３において、運転状況情報は、車両の運転中にイベントが発生したイベント発生回数、例えば、車両の運転を開始してから現在までにイベントが発生したイベント発生回数を含んでもよい。この場合、運転状況判定部１２７は、運転中のイベント発生回数が所定の回数に達したか否かを判定してもよい。例えば、運転状況判定部１２７は、識別された運転者のイベント発生回数が所定の回数に達したか否かを判定してもよい。運転状況判定部１２７は、識別された運転者のイベント発生回数が所定の回数に達したと判定した場合、識別された運転者の運転状況が所定の状況であると判定してもよい。閾値決定部１２４Ｂは、運転中のイベント発生回数が所定の回数に達したと判定された場合、決定した閾値を変更してもよい。

図１５は、本実施の形態３における撮影装置の構成を示すブロック図である。

撮影装置２Ｂは、通信部２１、第１撮影部２２１、第２撮影部２２２、位置測定部２３、時間測定部２４、イベント検知部２５、制御部２６Ｂ及び記憶部２７を備える。なお、本実施の形態３において、実施の形態１及び実施の形態２と同じ構成については、同じ符号を付し、説明を省略する。

制御部２６Ｂは、イベント録画情報記録制御部２６１、撮影画像送信制御部２６２、閾値設定部２６３、エンジン判定部２６４及びエンジン情報送信制御部２６５を備える。

エンジン判定部２６４は、撮影装置２Ｂが配置されている車両のエンジンが始動されたか否かを判定すると共に、車両のエンジンが停止されたか否かを判定する。

エンジン情報送信制御部２６５は、エンジン判定部２６４によって車両のエンジンが始動されたと判定された場合、車両のエンジンが始動されたことを示すエンジン始動信号を管理装置１Ｂへ送信する。また、エンジン情報送信制御部２６５は、エンジン判定部２６４によって車両のエンジンが停止されたと判定された場合、車両のエンジンが停止されたことを示すエンジン停止信号を管理装置１Ｂへ送信する。

管理装置１Ｂの通信部１１は、エンジン始動信号又はエンジン停止信号を受信する。制御部１２Ｂは、エンジン始動信号を受信した時刻からの時間を計測し、運転時間として運転状況情報記憶部１３５に記憶する。また、制御部１２Ｂは、エンジン停止信号を受信した場合、運転状況情報記憶部１３５への運転時間の記憶を終了する。

図１６は、本実施の形態３における管理装置の処理を説明するための第１のフローチャートであり、図１７は、本実施の形態３における管理装置の処理を説明するための第２のフローチャートである。

ステップＳ４１〜ステップＳ５０の処理は、図１０に示すステップＳ２１〜ステップＳ３０の処理と同じであるので説明を省略する。

次に、同乗している物体が識別されていないと判定された場合（ステップＳ４７でＮＯ）、同乗している物体が運転者の注意を引く物体ではないと判定された場合（ステップＳ４９でＮＯ）、又は、決定された閾値が変更された場合（ステップＳ５０）、運転状況判定部１２７は、識別された運転者の搭乗者識別情報に対応付けられている運転状況情報を運転状況情報記憶部１３５から取得する（ステップＳ５１）。

次に、運転状況判定部１２７は、取得した運転状況情報を用いて、識別された運転者の運転状況が所定の状況であるか否かを判定する（ステップＳ５２）。運転状況判定部１２７は、識別された運転者の運転時間が所定の時間に達したか否かを判定する。具体的には、運転状況判定部１２７は、識別された運転者の運転時間が所定の時間に達したか否かを判定する。運転状況判定部１２７は、識別された運転者の運転時間が所定の時間に達したと判定した場合、識別された運転者の運転状況が所定の状況であると判定する。運転状況判定部１２７は、識別された運転者の運転時間が所定の時間に達していないと判定した場合、識別された運転者の運転状況が所定の状況ではないと判定する。なお、所定の時間は、運転者が長時間の運転により疲労を感じる時間であり、例えば５時間である。

ここで、運転状況が所定の状況であると判定された場合、すなわち、識別された運転者の運転時間が所定の時間に達したと判定された場合（ステップＳ５２でＹＥＳ）、閾値決定部１２４Ｂは、決定した閾値を変更する（ステップＳ５３）。具体的には、運転状況が所定の状況であると判定された場合、閾値決定部１２４Ｂは、決定した閾値を上げる。

なお、運転時間と比較する所定の時間は、運転者の年齢に応じて変化させてもよい。例えば、運転者が５０歳代である場合の所定の時間は、運転者が２０歳代である場合の所定の時間より短くしてもよく、運転者の年齢が高くなるほど、所定の時間を短くしてもよい。

また、閾値の上げ幅は、運転者の年齢に応じて変化させてもよい。例えば、運転者が５０歳代である場合の閾値の上げ幅は、運転者が２０歳代である場合の閾値の上げ幅より大きくしてもよく、運転者の年齢が高くなるほど、閾値の上げ幅を大きくしてもよい。

次に、通信部１１は、閾値決定部１２４Ｂによって変更された閾値を撮影装置２Ｂへ送信する（ステップＳ５４）。

一方、運転状況が所定の状況ではないと判定された場合、すなわち、識別された運転者の運転時間が所定の時間に達していないと判定された場合（ステップＳ５２でＮＯ）、閾値決定部１２４Ｂによって決定された閾値を変更することなく、ステップＳ５４の処理に移行する。

なお、本実施の形態３では、識別された運転者の運転時間が所定の時間に達した場合、すなわち、運転者が長時間運転した場合に、決定した閾値を上げているが、識別された運転者の運転時間が所定の時間に達した後、運転者が所定の時間休憩し、再度運転を開始した場合は、上げられた閾値を下げてもよい。運転者が所定の時間休憩したか否かは、エンジンが停止してからの時間を計測することにより、判定することができる。

この場合、運転状況情報記憶部１３５は、搭乗者識別情報と、搭乗者識別情報で識別される運転者が車両の運転を開始してから現在までの運転時間と、搭乗者識別情報で識別される運転者が車両の運転を中止してから現在までの休憩時間とを対応付けた運転状況情報を記憶してもよい。なお、車両の運転が中止された時刻は、例えば、車両のエンジンが停止した時刻である。運転状況判定部１２７は、所定の時間運転された後、所定の時間停止され、運転が再開されたか否かを判定する。閾値決定部１２４Ｂは、所定の時間運転された後、所定の時間停止され、運転が再開されたと判定された場合、上げられた閾値を下げる。

本実施の形態３において、所定の時間は、第１の時間及び第１の時間よりも長い第２の時間を含んでもよい。閾値決定部１２４Ｂは、運転の継続時間が第１の時間に達したと判定された場合と運転の継続時間が第２の時間に達したと判定された場合とで、異なる値に閾値を変更してもよい。

図１８は、本実施の形態３において、熟練者である運転者が所定の時間運転した後、所定の時間休憩し、運転を再開した場合に変更する閾値について説明するための模式図である。図１８に示す波形は、車両の加速度を表している。

まず、運転開始時において、識別された運転者が熟練運転者の条件を満たしていると判定された場合、閾値決定部１２４Ｂは、初期閾値３０１より低い第１閾値３０２に決定する。次に、識別された運転者の運転時間が所定の時間に達したと判定された場合、閾値決定部１２４Ｂは、第１閾値３０２より高い第２閾値３０３に変更する。なお、第２閾値３０３は、初期閾値３０１と同じであってもよいし、初期閾値３０１と異なっていてもよい。図１８に示すように、長時間運転すると、運転者は疲労し、急ブレーキを踏む回数が増えるおそれがあり、危険な状況でなくても加速度が第１閾値３０２を超える可能性がある。そのため、閾値決定部１２４Ｂは、第１閾値３０２より高い第２閾値３０３に変更することにより、危険な状況が撮影された第２撮影画像のみを記録することができる。

その後、運転状況判定部１２７は、車両が所定の時間停止した後、運転が再開されたか否かを判定する。車両が所定の時間停止した後、運転が再開されたと判定された場合、運転再開時において、閾値決定部１２４Ｂは、第２閾値３０３より低い第３閾値３０４に変更する。なお、第３閾値３０４は、第１閾値３０２と同じであってもよいし、第１閾値３０２と異なっていてもよい。このように、運転者が休憩した後、運転を再開した場合、第２閾値３０３より低い第３閾値３０４に変更することにより、危険な状況の発生に伴い、発生するイベントをより確実に検知することができる。

また、本実施の形態３では、運転開始時において、運転者が熟練運転者の条件を満たしておらず、運転者が車両の運転になれていない者である場合、初期閾値より高い閾値に決定されるが、本開示は特にこれに限定されない。すなわち、運転者が車両の運転に慣れていない者であっても、所定の時間運転することによって運転に慣れてくる。すなわち、運転者が所定の時間運転した場合に、閾値決定部１２４Ｂは、決定した閾値を下げ、さらに所定の時間運転した場合に、下げた閾値を上げてもよい。そして、運転者が所定の時間休憩し、再度運転を開始した場合は、閾値決定部１２４Ｂは、上げられた閾値を下げてもよい。

この場合、運転状況情報記憶部１３５は、搭乗者識別情報と、搭乗者識別情報で識別される運転者が車両の運転を開始してから現在までの運転時間と、搭乗者識別情報で識別される運転者が車両の運転を中止してから現在までの休憩時間とを対応付けた運転状況情報を記憶してもよい。

図１９は、本実施の形態３において、初心者である運転者が所定の時間運転した後、所定の時間休憩し、運転を再開した場合に変更する閾値について説明するための模式図である。図１９に示す波形は、車両の加速度を表している。

まず、運転開始時において、識別された運転者が熟練運転者の条件を満たしていないと判定された場合、閾値決定部１２４Ｂは、初期閾値４０１より高い第１閾値４０２に決定する。次に、運転状況判定部１２７は、識別された運転者の運転時間が第１の所定の時間に達したか否かを判定する。識別された運転者の運転時間が第１の所定の時間に達したと判定された場合、閾値決定部１２４Ｂは、第１閾値４０２より低い第２閾値４０３に変更する。なお、第２閾値４０３は、初期閾値４０１と同じであってもよいし、初期閾値４０１と異なっていてもよい。また、第１の所定の時間は、運転者が運転に慣れる時間であり、例えば、２時間である。このように、運転者が車両の運転に慣れてきた場合、第１閾値４０２より低い第２閾値４０３に変更することにより、危険な状況の発生に伴い、発生するイベントをより確実に検知することができる。

続いて、運転状況判定部１２７は、識別された運転者の運転時間が第２の所定の時間に達したか否かを判定する。識別された運転者の運転時間が第２の所定の時間に達したと判定された場合、閾値決定部１２４Ｂは、第２閾値４０３より高い第３閾値４０４に変更する。なお、第３閾値４０４は、第１閾値４０２と同じであってもよいし、第１閾値４０２と異なっていてもよい。また、第２の所定の時間は、運転者が長時間の運転により疲労を感じる時間であり、例えば５時間である。図１９に示すように、長時間運転すると、運転者は疲労し、急ブレーキを踏む回数が増えるおそれがあり、危険な状況でなくても加速度が第２閾値４０３を超える可能性がある。そのため、閾値決定部１２４Ｂは、第２閾値４０３より高い第３閾値４０４に変更することにより、危険な状況が撮影された第２撮影画像のみを記録することができる。

その後、運転状況判定部１２７は、車両が所定の時間停止した後、運転が再開されたか否かを判定する。車両が所定の時間停止した後、運転が再開されたと判定された場合、運転再開時において、閾値決定部１２４Ｂは、第３閾値４０４より低い第４閾値４０５に変更する。なお、第４閾値４０５は、第２閾値４０３と同じであってもよいし、第２閾値４０３と異なっていてもよい。このように、運転者が休憩した後、運転を再開した場合、第３閾値４０４より低い第４閾値４０５に変更することにより、危険な状況の発生に伴い、発生するイベントをより確実に検知することができる。

また、本実施の形態３において、所定の距離は、第１の距離及び第１の距離よりも長い第２の距離を含んでもよい。閾値決定部１２４Ｂは、運転の継続距離が第１の距離に達したと判定された場合と運転の継続距離が第２の距離に達したと判定された場合とで、異なる値に閾値を変更してもよい。

また、本実施の形態３において、所定の回数は、第１の回数及び第１の回数よりも多い第２の回数を含んでもよい。閾値決定部１２４Ｂは、運転中のイベント発生回数が第１の回数に達したと判定された場合と運転中の前記イベント発生回数が第２の回数に達したと判定された場合とで、異なる値に閾値を変更してもよい。

以上、本開示のシステムについて、実施の形態に基づいて説明したが、本開示は、この実施の形態に限定されるものではない。本開示の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したものや、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、本開示の一つまたは複数の態様の範囲内に含まれてもよい。

なお、上記各実施の形態において、各構成要素は、専用のハードウェアで構成されるか、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、プロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。

本開示の実施の形態に係る装置の機能の一部又は全ては典型的には集積回路であるＬＳＩ（ＬａｒｇｅＳｃａｌｅＩｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）として実現される。これらは個別に１チップ化されてもよいし、一部又は全てを含むように１チップ化されてもよい。また、集積回路化はＬＳＩに限るものではなく、専用回路又は汎用プロセッサで実現してもよい。ＬＳＩ製造後にプログラムすることが可能なＦＰＧＡ（ＦｉｅｌｄＰｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅＧａｔｅＡｒｒａｙ）、又はＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサを利用してもよい。

また、本開示の実施の形態に係る装置の機能の一部又は全てを、ＣＰＵ（中央演算処理装置）等のプロセッサがプログラムを実行することにより実現してもよい。

また、上記で用いた数字は、全て本開示を具体的に説明するために例示するものであり、本開示は例示された数字に制限されない。

また、上記フローチャートに示す各ステップが実行される順序は、本開示を具体的に説明するために例示するためのものであり、同様の効果が得られる範囲で上記以外の順序であってもよい。また、上記ステップの一部が、他のステップと同時（並列）に実行されてもよい。

さらに、本開示の主旨を逸脱しない限り、本開示の各実施の形態に対して当業者が思いつく範囲内の変更を施した各種変形例も本開示に含まれる。

本開示に係る情報処理方法、情報処理装置及び情報処理プログラムは、車両について発生する異常な状況以外の状況が撮影された撮影画像が記録されることを抑制でき、車両の外部が撮影された撮影画像のうち、異常な状況が撮影された撮影画像のみを記録する情報処理方法、情報処理装置及び情報処理プログラムとして有用である。

１，１Ａ，１Ｂ管理装置
２，２Ｂ撮影装置
４車両
５通信ネットワーク
６運転者
１１通信部
１２，１２Ａ，１２Ｂ制御部
１３，１３Ａ，１３Ｂ記憶部
２１通信部
２２撮影部
２３位置測定部
２４時間測定部
２５イベント検知部
２６，２６Ｂ制御部
２７記憶部
１２１撮影画像取得部
１２２運転者識別部
１２３運転条件判定部
１２３Ａ第１の運転条件判定部
１２４，１２４Ａ，１２４Ｂ閾値決定部
１２５同乗物体識別部
１２６第２の運転条件判定部
１２７運転状況判定部
１３１搭乗者情報記憶部
１３２運転者情報記憶部
１３３他装置情報記憶部
１３４同乗物体情報記憶部
１３５運転状況情報記憶部
２２１第１撮影部
２２２第２撮影部
２６１イベント録画情報記録制御部
２６２撮影画像送信制御部
２６３閾値設定部
２６４エンジン判定部
２６５エンジン情報送信制御部
２７１自装置情報記憶部
２７２他装置情報記憶部
２７３撮影情報記憶部
２７４イベント録画情報記憶部

Claims

プロセッサを用いて、
車両の内部が映る第１撮影画像を取得し、
前記車両を運転する運転者を前記第１撮影画像から識別し、
識別した前記運転者の属性及び識別した前記運転者の運転履歴の少なくとも１つを示す運転者情報を取得し、
前記運転者情報を用いて、識別した前記運転者が熟練運転者の条件を満たしているか否かの第１の判定を行い、
前記第１の判定の結果に基づき、前記車両の外部が映る第２撮影画像の撮影又は記録のトリガとなるイベントの発生の検知に用いられる閾値を決定し、
前記車両の外部を撮影し、前記第２撮影画像を生成する撮影装置から前記第２撮影画像及びセンシング情報を取得し、
前記閾値及び前記センシング情報を用いて、取得された前記第２撮影画像を記録するかを判定し、
前記第２撮影画像を記録すると判定した場合、前記第２撮影画像を記録する、
情報処理方法。
さらに、
前記車両の外部を撮影し、撮影により生成される前記第２撮影画像を前記閾値を用いて記録する記録装置へ前記閾値を送信する、
請求項１に記載の情報処理方法。
前記第１の判定は、識別した前記運転者が前記車両の所有者であるか否かを判定することを含む、
請求項１又は２に記載の情報処理方法。
識別した前記運転者が前記車両の所有者であると判定された場合、基準の閾値よりも前記イベントの発生が検知されやすい前記閾値を決定する、
請求項３に記載の情報処理方法。
識別した前記運転者が前記車両の所有者でないと判定された場合、基準の閾値よりも前記イベントの発生が検知されにくい前記閾値を決定する、
請求項３又は４に記載の情報処理方法。
前記第１の判定は、識別した前記運転者の前記車両の累積運転時間が所定の時間以上であるか否か、又は識別した前記運転者の前記車両の累積運転距離が所定の距離以上であるか否かを判定することを含む、
請求項１〜５のいずれか１項に記載の情報処理方法。
前記累積運転時間が前記所定の時間以上である、又は前記累積運転距離が前記所定の距離以上であると判定された場合、基準の閾値よりも前記イベントの発生が検知されやすい前記閾値を決定する、
請求項６に記載の情報処理方法。
前記累積運転時間が前記所定の時間以上でない、又は前記累積運転距離が前記所定の距離以上でないと判定された場合、基準の閾値よりも前記イベントの発生が検知されにくい前記閾値を決定する、
請求項６又は７に記載の情報処理方法。
前記第１の判定は、識別した前記運転者の前記車両の累積運転回数が、所定の回数以上であるか否かを判定することを含む、
請求項１〜８のいずれか１項に記載の情報処理方法。
前記累積運転回数が前記所定の回数以上であると判定された場合、基準の閾値よりも前記イベントの発生が検知されやすい前記閾値を決定する、
請求項９に記載の情報処理方法。
前記累積運転回数が前記所定の回数未満であると判定された場合、基準の閾値よりも前記イベントの発生が検知されにくい前記閾値を決定する、
請求項９又は１０に記載の情報処理方法。
プロセッサを用いて、
車両の内部が映る第１撮影画像を取得し、
前記車両を運転する運転者を前記第１撮影画像から識別し、
識別した前記運転者の属性及び識別した前記運転者の運転履歴の少なくとも１つを示す運転者情報を取得し、
前記運転者情報を用いて、識別した前記運転者が熟練運転者の条件を満たしているか否かの第１の判定を行い、
前記第１の判定の結果に基づき、前記車両の外部が映る第２撮影画像の撮影又は記録のトリガとなるイベントの発生の検知に用いられる閾値を決定し、
前記運転者と共に前記車両に同乗している物体を前記第１撮影画像から識別し、
識別された前記物体の属性及び態様の少なくとも１つを示す物体情報を取得し、
前記物体情報を用いて、識別された前記物体が前記運転者の注意を引く物体であるか否かの第２の判定を行い、
前記第２の判定において、識別された前記物体が前記運転者の注意を引く物体であると判定した場合、決定した前記閾値を変更する、
情報処理方法。
前記物体の属性は、前記物体の種別を含み、
前記第２の判定は、識別した前記物体の種別が、子供及び動物のいずれかであるか否かを判定することを含み、
前記識別した前記物体の種別が、子供及び動物のいずれかであると判定された場合、決定した前記閾値よりも前記イベントの発生が検知されにくい値に前記閾値を変更する、
請求項１２に記載の情報処理方法。
前記物体の態様は、前記物体の状態、動作の有無又は動作の内容を含み、
前記第２の判定は、識別した前記物体の状態が所定の状態であるかを判定すること、識別した前記物体が動いているかを判定すること、又は識別した前記物体の動作が所定の動作であるかを判定すること、を含み、
前記物体の状態が所定の状態であると判定された場合、前記物体が動いていると判定された場合、又は前記物体の動作が所定の動作であると判定された場合、決定した前記閾値よりも前記イベントの発生が検知されにくい値に前記閾値を変更する、
請求項１２又は１３に記載の情報処理方法。
さらに、
前記運転者の運転状況を示す運転状況情報を取得し、
前記運転状況情報を用いて、識別した前記運転者の前記運転状況が所定の状況であるか否かの第３の判定を行い、
前記第３の判定において、識別した前記運転者の前記運転状況が前記所定の状況であると判定された場合、決定した前記閾値を変更する、
請求項１〜１４のいずれか１項に記載の情報処理方法。
前記運転状況情報は、前記車両の運転の継続時間、前記車両の運転の継続距離、及び前記車両の運転中に前記イベントが発生したイベント発生回数の少なくとも１つを含み、
前記第３の判定は、前記運転の継続時間が所定の時間に達したか否か、前記運転の継続距離が所定の距離に達したか否か、及び前記運転中の前記イベント発生回数が所定の回数に達したか否かの少なくとも１つを判定することを含み、
前記閾値の変更は、前記運転の継続時間が所定の時間に達したと判定された場合、前記運転の継続距離が所定の距離に達したと判定された場合、又は前記運転中の前記イベント発生回数が所定の回数に達したと判定された場合、決定した前記閾値を変更することを含む、
請求項１５に記載の情報処理方法。
前記所定の時間は、第１の時間及び前記第１の時間よりも長い第２の時間を含み、
前記所定の距離は、第１の距離及び前記第１の距離よりも長い第２の距離を含み、
前記所定の回数は、第１の回数及び前記第１の回数よりも多い第２の回数を含み、
前記閾値の変更は、
前記運転の継続時間が前記第１の時間に達したと判定された場合と前記運転の継続時間が前記第２の時間に達したと判定された場合とで、異なる値に前記閾値を変更し、
前記運転の継続距離が前記第１の距離に達したと判定された場合と前記運転の継続距離が前記第２の距離に達したと判定された場合とで、異なる値に前記閾値を変更し、
前記運転中の前記イベント発生回数が前記第１の回数に達したと判定された場合と前記運転中の前記イベント発生回数が前記第２の回数に達したと判定された場合とで、異なる値に前記閾値を変更する、
請求項１６に記載の情報処理方法。
プロセッサと、
メモリと、
を備え、
前記プロセッサは、
車両の内部が映る第１撮影画像を取得し、
前記車両を運転する運転者を前記第１撮影画像から識別し、
識別した前記運転者の属性及び識別した前記運転者の運転履歴の少なくとも１つを示す運転者情報を取得し、
前記運転者情報を用いて、識別した前記運転者が熟練運転者の条件を満たしているか否かの第１の判定を行い、
前記第１の判定の結果に基づき、前記車両の外部が映る第２撮影画像の撮影又は記録のトリガとなるイベントの発生の検知に用いられる閾値を決定し、
前記車両の外部を撮影し、前記第２撮影画像を生成する撮影装置から前記第２撮影画像及びセンシング情報を取得し、
前記閾値及び前記センシング情報を用いて、取得された前記第２撮影画像を記録するかを判定し、
前記第２撮影画像を記録すると判定した場合、前記第２撮影画像を記録する、
情報処理装置。
プロセッサに、
車両の内部が映る第１撮影画像を取得するステップと、
前記車両を運転する運転者を前記第１撮影画像から識別するステップと、
識別した前記運転者の属性及び識別した前記運転者の運転履歴の少なくとも１つを示す運転者情報を取得するステップと、
前記運転者情報を用いて、識別した前記運転者が熟練運転者の条件を満たしているか否かの第１の判定を行うステップと、
前記第１の判定の結果に基づき、前記車両の外部が映る第２撮影画像の撮影又は記録のトリガとなるイベントの発生の検知に用いられる閾値を決定するステップと、
前記車両の外部を撮影し、前記第２撮影画像を生成する撮影装置から前記第２撮影画像及びセンシング情報を取得するステップと、
前記閾値及び前記センシング情報を用いて、取得された前記第２撮影画像を記録するかを判定するステップと、
前記第２撮影画像を記録すると判定した場合、前記第２撮影画像を記録するステップと、
を実行させるための情報処理プログラム。
プロセッサと、
メモリと、
を備え、
前記プロセッサは、
車両の内部が映る第１撮影画像を取得し、
前記車両を運転する運転者を前記第１撮影画像から識別し、
識別した前記運転者の属性及び識別した前記運転者の運転履歴の少なくとも１つを示す運転者情報を取得し、
前記運転者情報を用いて、識別した前記運転者が熟練運転者の条件を満たしているか否かの第１の判定を行い、
前記第１の判定の結果に基づき、前記車両の外部が映る第２撮影画像の撮影又は記録のトリガとなるイベントの発生の検知に用いられる閾値を決定し、
前記運転者と共に前記車両に同乗している物体を前記第１撮影画像から識別し、
識別された前記物体の属性及び態様の少なくとも１つを示す物体情報を取得し、
前記物体情報を用いて、識別された前記物体が前記運転者の注意を引く物体であるか否かの第２の判定を行い、
前記第２の判定において、識別された前記物体が前記運転者の注意を引く物体であると判定した場合、決定した前記閾値を変更する、
情報処理装置。
プロセッサに、
車両の内部が映る第１撮影画像を取得するステップと、
前記車両を運転する運転者を前記第１撮影画像から識別するステップと、
識別した前記運転者の属性及び識別した前記運転者の運転履歴の少なくとも１つを示す運転者情報を取得するステップと、
前記運転者情報を用いて、識別した前記運転者が熟練運転者の条件を満たしているか否かの第１の判定を行うステップと、
前記第１の判定の結果に基づき、前記車両の外部が映る第２撮影画像の撮影又は記録のトリガとなるイベントの発生の検知に用いられる閾値を決定するステップと、
前記運転者と共に前記車両に同乗している物体を前記第１撮影画像から識別するステップと、
識別された前記物体の属性及び態様の少なくとも１つを示す物体情報を取得するステップと、
前記物体情報を用いて、識別された前記物体が前記運転者の注意を引く物体であるか否かの第２の判定を行うステップと、
前記第２の判定において、識別された前記物体が前記運転者の注意を引く物体であると判定した場合、決定した前記閾値を変更するステップと、
を実行させるための情報処理プログラム。