JP7044382B2 - 運転支援装置、方法、プログラム及びシステム - Google Patents

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本発明は、運転支援装置、方法、プログラム及びシステムに関する。
近年、車両の運転中に他の車両から、いわゆる煽り運転の被害に遭うことが社会問題となっている。ここで、特許文献1には、他車両の運転者が煽り運転の常習者であると判定した場合に、自車両の運転者に自己防衛を促すために情報提供する技術が開示されている。
特開2018-112892号公報
しかしながら、特許文献1には、自車両に対して他車両が煽り運転を行っているか否かの判定精度が不十分であるという問題点がある。その理由は、特許文献1における煽り運転の判定基準が画一的であり、また、主観的であるためである。
本開示は、このような問題点を解決するためになされたものであり、自車両に対して他車両が煽り運転を行っているか否かの判定精度を向上させるための運転支援装置、方法、プログラム及びシステムを提供することを目的とする。
本開示の第1の態様にかかる運転支援装置は、
走行中の自車両から撮影された周辺画像を取得する取得部と、
前記周辺画像に含まれる他車両のうち、前記自車両に対して煽り運転を行っている可能性のある候補車両を選出する選出部と、
前記候補車両に関する詳細情報を収集する収集部と、
前記詳細情報に基づき前記候補車両が煽り運転を行っているか否かの判定結果を取得する判定部と、
前記判定結果が、前記候補車両が煽り運転を行っていることを示す場合、前記詳細情報を含めた通知情報を外部へ通知する通知部と、
を備える。
本開示の第2の態様にかかる運転支援方法は、
コンピュータが、
走行中の自車両から撮影された周辺画像を取得し、
前記周辺画像に含まれる他車両のうち、前記自車両に対して煽り運転を行っている可能性のある候補車両を選出し、
前記候補車両に関する詳細情報を収集し、
前記詳細情報に基づき前記候補車両が煽り運転を行っているか否かの判定結果を取得し、
前記判定結果が、前記候補車両が煽り運転を行っていることを示す場合、前記詳細情報を含めた通知情報を外部へ通知する。
本開示の第3の態様にかかる運転支援プログラムは、
走行中の自車両から撮影された周辺画像を取得する取得処理と、
前記周辺画像に含まれる他車両のうち、前記自車両に対して煽り運転を行っている可能性のある候補車両を選出する選出処理と、
前記候補車両に関する詳細情報を収集する収集処理と、
前記詳細情報に基づき前記候補車両が煽り運転を行っているか否かの判定結果を取得する判定処理と、
前記判定結果が、前記候補車両が煽り運転を行っていることを示す場合、前記詳細情報を含めた通知情報を外部へ通知する通知処理と、
をコンピュータに実行させる。
本開示の第4の態様にかかる運転支援システムは、
走行中の自車両から撮影された周辺画像を取得する取得部と、
前記周辺画像に含まれる他車両のうち、前記自車両に対して煽り運転を行っている可能性のある候補車両を選出する選出部と、
前記候補車両に関する詳細情報を収集する収集部と、
を有する車載装置と、
前記車載装置とネットワークを介して接続されたサーバと、
を備え、
前記車載装置は、前記収集した詳細情報を前記ネットワークを介して前記サーバへ送信し、
前記サーバは、
前記車載装置から受信した詳細情報に基づき前記候補車両が煽り運転を行っているか否かを判定し、
前記判定の結果に基づく情報を、前記ネットワークを介して外部へ通知する。
本開示の第5の態様にかかる運転支援装置は、
車載装置において走行中の自車両から撮影された周辺画像に含まれる他車両のうち、前記自車両に対して煽り運転を行っている可能性があるとして選出された候補車両に関して収集された詳細情報を、前記車載装置からネットワークを介して受信する受信部と、
前記車載装置から受信した詳細情報に基づき前記候補車両が煽り運転を行っているか否かを判定する判定部と、
前記判定部による判定結果に基づく情報を前記ネットワークを介して外部へ通知する通知する通知部と、
を備える。
本開示の第6の態様にかかる運転支援方法は、
コンピュータが、
車載装置において走行中の自車両から撮影された周辺画像に含まれる他車両のうち、前記自車両に対して煽り運転を行っている可能性があるとして選出された候補車両に関して収集された詳細情報を、前記車載装置からネットワークを介して受信し、
前記車載装置から受信した詳細情報に基づき前記候補車両が煽り運転を行っているか否かを判定し、
前記判定の結果に基づく情報を前記車載装置へ前記ネットワークを介して外部へ通知する。
本開示の第7の態様にかかる運転支援プログラムは、
車載装置において走行中の自車両から撮影された周辺画像に含まれる他車両のうち、前記自車両に対して煽り運転を行っている可能性があるとして選出された候補車両に関して収集された詳細情報を、前記車載装置からネットワークを介して受信する処理と、
前記車載装置から受信した詳細情報に基づき前記候補車両が煽り運転を行っているか否かを判定する処理と、
前記判定の結果に基づく情報を前記車載装置へ前記ネットワークを介して外部へ通知する処理と、
をコンピュータに実行させる。
本開示により、自車両に対して他車両が煽り運転を行っているか否かの判定精度を向上させるための運転支援装置、方法、プログラム及びシステムを提供することができる。
本実施形態1にかかる運転支援装置の構成を示すブロック図である。 本実施形態1にかかる運転支援方法の流れを示すフローチャートである。 本実施形態2にかかる運転支援システムの構成を示すブロック図である。 本実施形態2にかかる運転支援方法の流れを示すシーケンス図である。 本実施形態3にかかる運転支援システムの概念を説明するための図である。 本実施形態3にかかる自車両に搭載された車載装置群の構成を示すブロック図である。 本実施形態3にかかる通報ユニットのハードウェア構成を示すブロック図である。 本実施形態3にかかる運転支援方法の流れを示すシーケンス図である。 本実施形態4にかかる運転支援システムの構成を示すブロック図である。 本実施形態4にかかる判定モデルの学習用データの収集及び学習処理とその後の判定処理の流れを示すシーケンス図である。
以下では、本開示の実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。各図面において、同一又は対応する要素には同一の符号が付されており、説明の明確化のため、必要に応じて重複説明は省略される。尚、以下では、各実施形態にかかる運転支援装置が搭載された車両を「自車両」と呼ぶものとする。また、本明細書における「車載装置」とは、車両に組み込まれている必要はなく、携帯型端末のように、車両から任意に取り外し可能な装置を含むものとする。
<実施形態1>
図1は、本実施形態1にかかる運転支援装置1の構成を示すブロック図である。運転支援装置1は、例えば、自動車(自車両)に搭載された車載装置等の情報処理装置である。自車両には、少なくとも前方又は後方のいずれかを撮影可能なカメラが搭載されており、自車両の走行中の映像が記録されるものとする。
また、自車両は、所定の道路を所定の速度以上、例えば、60km/h以上で走行中であり、周辺に1台以上の他車両(他の自動車)が走行中であるものとする。そして、他車両は、自車両の前方、後方、側方(横方向)又は斜め方向等を走行しているものとする。
運転支援装置1は、取得部11と、選出部12と、収集部13と、判定部14と、通知部15とを備える。取得部11は、走行中の自車両から撮影された周辺画像を取得する。尚、周辺画像には、1台以上の他車両が含まれているものとする。選出部12は、周辺画像に含まれる他車両のうち、自車両に対して煽り運転を行っている可能性のある候補車両を選出する。
例えば、選出部12は、周辺画像を解析して他車両の形状を抽出し、他車両の画像内の位置に基づき、自車両と他車両の車間距離を算出する。そして、選出部12は、車間距離が所定距離以下である場合に、他車両が自車両に対して煽り運転を行っている可能性のあると判定し、当該他車両を煽り運転を行っている可能性のある候補車両として選出する。尚、選出部12は、候補車両を2台以上、選出してもよい。尚、選出部12の選出の仕方は、これに限定されず、例えば、特許文献1に記載の煽り運転判定処理を適用しても良い。
ここで、煽り運転とは、他車両の運転手によって意図的に行われているもの、すなわち、他車両の車両動作が運転手のコントロール下にある運転状態を指し、飲酒運転等の危険運転とは異なる。そのため、煽り運転には、自車両の運転者が他車両から離れようと運転操作しても、他車両の運転者が意図的に追従するように運転操作してくるか、他車両から離れさせないような運転状態に挙げられるような状態を含む。つまり、煽り運転には、自車両に他車両が意図的に追従(急接近を繰り返す等)するような運転されている状態を含む。
収集部13は、選出部12において候補車両が選出された場合に、当該候補車両に関する詳細情報を収集する。詳細情報としては、候補車両の特定領域の拡大画像、当該拡大画像の解析結果、候補車両と自車両との車間距離が所定距離以内で維持される時間、車間距離が所定距離以内となった回数等が挙げられるがこれらに限定されない。尚、収集部13は、収集した各種情報を集約して、候補車両における詳細情報として生成するものとしてもよい。
判定部14は、詳細情報に基づき候補車両が煽り運転を行っているか否かの判定結果を取得する。ここで、判定部14は、詳細情報に基づき事前に学習された「煽り運転の判定モデル」に対して、今回収集された詳細情報を入力し、当該判定モデルの出力を判定結果として取得することが望ましい。これにより、過去の煽り運転の事例を反映したより高精度な判定を行うことができる。この場合、判定モデルは、運転支援装置1の内部又は外部で保持されていればよい。
通知部15は、判定部14による判定結果が、候補車両が煽り運転を行っていることを示す場合、詳細情報を含めた通知情報を外部へ通知する。ここで、外部とは、例えば警察や他の機関であり、無線通信により通知可能な設備を有するものであればよい。そして、通知は、例えば、電話、電子メール等の通信手段を用いることができる。
図2は、本実施形態1にかかる運転支援方法の流れを示すフローチャートである。まず、取得部11は、走行中の自車両から撮影された周辺画像を取得する(S11)。次に、選出部12は、周辺画像に含まれる他車両のうち、自車両に対して煽り運転を行っている可能性のある候補車両を選出する(S12)。
そして、ステップS12の後、つまり、選出部12により候補車両が選出された場合、収集部13は、候補車両に関する詳細情報を収集する(S13)。続いて、判定部14は、詳細情報に基づき候補車両が煽り運転を行っているか否かの判定結果を取得する(S14)。その後、通知部15は、ステップS14の判定結果が、候補車両が煽り運転を行っていることを示す場合、詳細情報を含めた通知情報を外部へ通知する(S15)。
このように本実施形態では、ステップS12において周辺画像から煽り運転を行っている可能性のある候補車両を一旦、選出した上で、当該候補車両について詳細に判定可能な詳細情報を収集する。そして、収集した詳細情報を基に改めて候補車両が煽り運転を行っているか否かを判定する。そのため、自車両に対して他車両が煽り運転を行っているか否かの判定精度を向上させることができる。
その上、候補車両が煽り運転を行っていると判定された場合には、候補車両に関する詳細情報を含めて外部へ通知することができる。さらに、適切な情報を通知できる。よって、通知先の機関において適切な対応を取ることができ、自車両の運転者をサポートできる。
尚、運転支援装置1は、図示しない構成としてプロセッサ、メモリ及び記憶装置を備えるものである。また、当該記憶装置には、本実施形態にかかる運転支援方法の処理が実装されたコンピュータプログラムが記憶されている。そして、当該プロセッサは、記憶装置からコンピュータプログラムを前記メモリへ読み込み、当該コンピュータプログラムを実行する。これにより、前記プロセッサは、取得部11、選出部12、収集部13、判定部14及び通知部15の機能を実現する。
または、取得部11、選出部12、収集部13、判定部14及び通知部15は、それぞれが専用のハードウェアで実現されていてもよい。また、各装置の各構成要素の一部又は全部は、汎用または専用の回路(circuitry)、プロセッサ等やこれらの組合せによって実現されもよい。これらは、単一のチップによって構成されてもよいし、バスを介して接続される複数のチップによって構成されてもよい。各装置の各構成要素の一部又は全部は、上述した回路等とプログラムとの組合せによって実現されてもよい。また、プロセッサとして、CPU(Central Processing Unit)、GPU(Graphics Processing Unit)、FPGA(field-programmable gate array)、ECU(Electronic Control Unit)等を用いることができる。
また、運転支援装置1の各構成要素の一部又は全部が複数の情報処理装置や回路等により実現される場合には、複数の情報処理装置や回路等は、自車両内で集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。また、運転支援装置1の判定モデルの機能がSaaS(Software as a Service)形式で提供されてもよい。
<実施形態2>
本実施形態2は、上述した実施形態1の変形例であり、上述した自車両の運転者を支援するための情報システムである運転支援システムに関するものである。図3は、本実施形態2にかかる運転支援システム2000の構成を示すブロック図である。運転支援システム2000は、車載装置1aと、サーバ2とを備え、それぞれがネットワークNを介して接続されている。ネットワークNは、無線通信網を介してインターネット回線と接続された通信網である。
車載装置1aは、自車両に搭載された運転支援装置の一例であり、上述した運転支援装置1と同一の構成について同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。車載装置1aは、取得部11と、選出部12と、収集部13と、通知部15と、送信部16と、受信部17とを備える。送信部16は、収集部13により収集した詳細情報をネットワークNを介してサーバ2へ送信する。受信部17は、サーバ2において詳細情報に基づき判定された候補車両が煽り運転を行っているか否かの判定の結果を受信する。つまり、受信部17においては、装置外部から判定結果を取得(受信)しており、上述した判定部14においては、装置内部から判定結果を取得するものといえる。尚、通知部15は、サーバから受信した判定の結果が、候補車両が煽り運転を行っていることを示す場合、詳細情報を含めた通知情報を外部へ通知する。このとき、通知部15は、ネットワークNを介して通知を行うか、無線電話回線網(不図示)等を介して通知を行っても良い。または、通知部15は、車外(例えば、サーバ2等)に設けても良い。
サーバ2は、1台以上の情報処理装置で構成されたコンピュータシステムであり、本実施形態にかかる運転支援装置と呼ぶこともできる。サーバ2は、受信部21と、判定部22と、通知部23とを備える。受信部21は、送信部16からネットワークNを介して、詳細情報を受信する。判定部22は、車載装置1aから受信した詳細情報に基づき候補車両が煽り運転を行っているか否かを判定する。ここで、判定部22は、詳細情報に基づき事前に学習された「煽り運転の判定モデル」に対して、今回収集された詳細情報を入力し、当該判定モデルの出力を判定結果とすることが望ましい。これにより、過去の煽り運転の事例を反映したより高精度な判定を行うことができる。この場合、判定モデルは、典型的にはサーバ2の内部で保持されており、少なくとも車載装置1aの外部に保持されているものとする。通知部23は、判定部22による判定結果を車載装置1aへネットワークNを介して返信する。そのため、上述した送信部16は、判定モデルを備えるサーバ2に対して、収集部13により収集された詳細情報を送信するものということができる。また、上述した受信部17は、サーバ2において詳細情報が判定モデルに入力された場合の出力を判定結果としてサーバ2から受信するものということができる。
図4は、本実施形態2にかかる運転支援方法の流れを示すシーケンス図である。まず、ステップS11からS13は、車載装置1aが実行することを除き、上述した図2と同様であるため、詳細な説明を省略する。次に、送信部16は、収集部13により収集した詳細情報をネットワークNを介してサーバ2へ送信する(S21)。
続いて、サーバ2の受信部21は、送信部16からネットワークNを介して、詳細情報を受信する。そして、判定部22は、車載装置1aから受信した詳細情報に基づき候補車両が煽り運転を行っているか否かを判定する(S22)。その後、通知部23は、判定の結果を車載装置1aへネットワークNを介して返信する(S23)。
そして、車載装置1aの受信部17は、サーバ2から判定の結果を受信する。通知部15は、サーバから受信した判定の結果が、候補車両が煽り運転を行っていることを示す場合、詳細情報を含めた通知情報を外部へ通知する(S15)。
尚、上述したように、車載装置1aは必ずしも通知部15を設ける必要はない。その場合、例えば、サーバ2の通知部23がステップS23の代わりにステップS23相当を実行するようにしてもよい。すなわち、サーバ2の通知部23は、判定の結果が、候補車両が煽り運転を行っていることを示す場合、詳細情報を含めた通知情報を外部へ通知する。または、車載装置1a及びサーバ2以外に、警察等へ通知を行う通知装置があってもよい。その場合、サーバ2の通知部23は、ステップS23の送信先を当該通知装置としてもよい。
このように本実施形態では、自車両に対して他車両が煽り運転を行っているか否かの判定をサーバ側で行うことができるため、実施形態1と比べて、車載装置における処理負荷を軽減できる。よって、サーバ2においてより高度な判定処理を実行でき、判定精度を向上させることができる。また、実施形態1と同様に、適切な情報を通知できるため、自車両の運転者をサポートできる。
尚、サーバ2は、図示しない構成としてプロセッサ、メモリ及び記憶装置を備えるものである。また、当該記憶装置には、本実施形態にかかる運転支援方法の処理が実装されたコンピュータプログラムが記憶されている。そして、当該プロセッサは、記憶装置からコンピュータプログラムを前記メモリへ読み込み、当該コンピュータプログラムを実行する。これにより、前記プロセッサは、受信部21、判定部22及び通知部23の機能を実現する。
または、受信部21、判定部22及び通知部23は、それぞれが専用のハードウェアで実現されていてもよい。また、各装置の各構成要素の一部又は全部は、汎用または専用の回路(circuitry)、プロセッサ等やこれらの組合せによって実現されもよい。これらは、単一のチップによって構成されてもよいし、バスを介して接続される複数のチップによって構成されてもよい。各装置の各構成要素の一部又は全部は、上述した回路等とプログラムとの組合せによって実現されてもよい。また、プロセッサとして、CPU(Central Processing Unit)、GPU(Graphics Processing Unit)、FPGA(field-programmable gate array)、ECU(Electronic Control Unit)等を用いることができる。
また、サーバ2の各構成要素の一部又は全部が複数の情報処理装置や回路等により実現される場合には、複数の情報処理装置や回路等は、集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。例えば、情報処理装置や回路等は、クライアントサーバシステム、クラウドコンピューティングシステム等、各々が通信ネットワークを介して接続される形態として実現されてもよい。また、サーバ2の機能がSaaS(Software as a Service)形式で提供されてもよい。
車載装置1aは、上述した運転支援装置1と同様のハードウェア構成であり、当該プロセッサは、記憶装置からコンピュータプログラムを前記メモリへ読み込み、当該コンピュータプログラムを実行する。これにより、前記プロセッサは、取得部11、選出部12、収集部13、通知部15、送信部16及び受信部17の機能を実現する。
<実施形態3>
ここで、本実施形態が解決しようとする課題について詳述する。
近年、多くの運転者が煽り運転の被害に遭っており、多大なストレス要因となっている。また、執拗に追い回されることにより大きな事故に繋がるなど悪質な事件の報道もされている。そして、警察は、煽り運転の取り締まりを強化しているが、全ての煽り運転を摘発できているわけではないため、依然として煽り運転の被害が社会問題となっている。
ここで、煽り運転の被害にあった運転者が行うことができる代表的な対応には、例えば、証拠動画の撮影と警察への通報が挙げられる。しかしながら、運転者が運転中に通報を行うことは安全性の観点からリアルタイムに行うことが難しい。そのため、自車両を停止させた後に、改めて通報を行う必要がある。但し、そもそも通報すること自体に心理的抵抗もあるといえる。そのため、通報は運転者の大きな負担となっている。また、煽り運転の被害に遭っている最中に、運転者が取れる対策がそもそも少ないという問題もある。
そのため、煽り運転の被害に遭っている最中又は直後に、速やかに通報が行えること、運転中に運転者が特別な動作なく通報が行えること、及び通報にあたり有効な情報を過不足なく準備できること等が求められている。
そこで、本実施形態3は、上述した実施形態1の具体的な一実施例であり、以下では上述した課題の少なくとも一部を解決するものについて説明する。
図5は、本実施形態3にかかる運転支援システム3000の概念を説明するための図である。運転支援システム3000は、走行中の自車両4が後方の他車両5から煽り運転に遭っている状況を示すものである。また、自車両4は、本実施形態にかかる車載装置群40を搭載しており、通信網N1を介して通知先3の通信装置31と通信可能であるものとする。通信網N1は、少なくとも携帯電話回線網又は無線通信網を含む通信回線であるものとする。通知先3は、例えば、警察等であり、オペレータ32が通信装置31により車載装置群40からの通知情報を受信できるものとする。尚、以下の説明では前提として、自車両4は、所定の道路(例えば高速道路)を所定の速度以上、例えば、60km/h以上、かつ、過度な加減速を繰り返していない状態であり、車道外側線から0.3m以上内側を走行中であるものとする。
図6は、本実施形態3にかかる自車両に搭載された車載装置群40の構成を示すブロック図である。車載装置群40は、照度センサ41と、マイク42と、通報ユニット43と、カメラユニット44と、GPS(Global Positioning System)情報受信器45と、通信機器46と、速度計測器47と、手動通報ボタン48とを備える。
照度センサ41は、自車両の周辺を照らす光の明るさを示す照度を検出するセンサであり、検出した照度を通報ユニット43へ出力する。例えば、照度センサ41は、他車両から自車両に向けてパッシングを受けたことを検出できる。
マイク42は、自車両の周辺の音を収音する機器であり、収音した音情報を通報ユニット43へ出力する。例えば、マイク42は、他車両からクラクションが鳴らされたことを検出できる。
GPS情報受信器45は、GPS衛星から受信したGPS信号に基づく位置情報(GPS情報)を通報ユニット43へ出力する。
通信機器46は、通信網N1等の外部との無線信号の送受信を行うための機器である。通信機器46は、通報ユニット43からの指示に応じて無線信号を通信網N1等へ発信し、通信網N1等から受信した無線信号に基づく情報を通報ユニット43へ出力する。
速度計測器47は、自車両の走行速度を計測し、通報ユニット43へ出力する機器である。尚、速度計測器47は、専用ユニットで実現しても良いし、自動車内部でスピードメータ等に用いられている車速情報を使用しても良い。
手動通報ボタン48は、自車両の運転者等の同乗者が押下できるボタンであり、ボタンが押下されると、その旨を示す信号が通報ユニット43へ出力される。例えば、自車両の運転者等は、他車両から煽り運転の被害に遭っていると感じた場合に、手動通報ボタン48を押下することで、詳細情報の収集処理を開始させることができる。よって、運転者等の意思によっても容易に通知先3へその旨を通知することができる。
カメラユニット44は、前後カメラ441と、カメラECU442と、HDD(Hard Disk Drive)443とを備える。前後カメラ441は、自車両の少なくとも前方及び後方の周辺画像を撮影する撮影装置群であり、例えば、自車両の前方の周辺を撮影する第1のカメラ装置と、後方の周辺を撮影する第2のカメラ装置とを含む。さらに、前後カメラ441は、自車両の側方(横方向)を撮影するカメラ装置を含むものであっても良い。又は、前後カメラ441は、360度撮影可能なカメラ装置であってもよい。
HDD443は、前後カメラ441により連続して撮影された周辺画像群である映像データを記録する記録媒体である。尚、記録媒体は、HDDに限定されない。
カメラECU442は、前後カメラ441及びHDD443を制御する制御装置である。カメラECU442は、前後カメラ441又はHDD443から周辺画像を取得し、通報ユニット43へ出力する。
通報ユニット43は、車載装置、運転支援装置の一例であり、記憶部430、取得部431、一次判定部432、収集部433、二次判定部434、通知情報生成部435、メール機能部436及び電話機能部437を備える。
記憶部430は、判定モデル4301及び地図情報4302等を記憶する記憶装置である。判定モデル4301は、候補車両に関する詳細情報を入力として、設定されたパラメータを用いて所定の演算を行い、演算結果を出力する処理が実装されたプログラムモジュールやモデル式である。例えば、判定モデル4301は、詳細情報の各データを入力データの要素とし、各入力データに所定のパラメータ(重み付け係数)を用いて演算を行う数学モデルである。尚、判定モデル4301は、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン等で表現されたものであればよい。また、本実施形態では、判定モデル4301の出力結果を、候補車両が自車両に対して煽り運転を行っているか否かの二次判定結果とする。地図情報4302は、道路情報を含む一般的な地図データである。
取得部431は、取得部11の一例であり、カメラECU442から周辺画像を取得する。
一次判定部432は、取得部431により取得された周辺画像を解析し、周辺画像に含まれる他車両が煽り運転を行っている可能性があるか否かの一次判定を行う。一次判定部432は、選出部12の一例であり、実施形態1で上述した選出の仕方で候補車両を選出してもよい。ここで、周辺画像のうち自車両側の境界線、所定距離の閾値が予め定められているものとする。その場合例えば、まず、一次判定部432は、周辺画像を解析して1以上の他車両の領域を特定する。そして、一次判定部432は、特定された各領域と境界線との距離を車間距離として算出し、車間距離が所定距離以下である場合に、当該他車両が候補車両であると判定する。つまり、一次判定部432は、当該他車両について自車両に対して煽り運転を行っている可能性があると一次判定を行う。
また、一次判定部432は、他車両が自車両の前方へ割り込み後、当該他車両と当該自車両との車間距離が所定距離以下となった場合に、当該他車両を候補車両として選出するようにしてもよい。これにより、煽り運転の可能性が高い候補車両の漏れを防ぐことができる。または、一次判定部432は、他車両と自車両との横方向の車間距離が所定距離以下であることが一定時間以上継続する場合に、当該他車両を候補車両として選出してもよい。これによっても、煽り運転の可能性が高い候補車両の漏れを防ぐことができる。尚、横方向の車間距離は、前後カメラ441が自車両の横方向の周辺を撮影するカメラ装置を含む場合か、前方又は後方から撮影された周辺画像の一部(例えばサイドミラー)に写っている他車両の領域から算出可能である。
収集部433は、収集部13の一例であり、一次判定部432により煽り運転の可能性があると判定された場合に、候補車両に関する収集情報を収集及び生成する。例えば、収集部433は、自車両の位置関連の情報を収集する。位置関連の情報とは例えば、自車両の現在位置を示すGPS情報(座標等)や、走行中の道路名、最寄りのIC(InterChange)等からの距離等である。例えば、収集部433は、GPS情報受信器45からGPS情報を取得し、記憶部430の地図情報4302を参照して、道路名等を特定することで収集を行う。
また、収集部433は、候補車両の詳細画像の取得及び解析を行う。言い換えると、収集部433は、周辺画像のうち候補車両における特定の領域を拡大して撮影された画像を詳細情報として収集する。例えば、収集部433は、周辺画像の中から候補車両のナンバープレートの領域を特定し、特定した領域にフォーカスするようにカメラECU442に指示する。カメラECU442は、指示に応じて前後カメラ441にフォーカスを行わせて、ナンバープレートの詳細画像(拡大画像)として撮影させる。収集部433は、撮影されたナンバープレートの詳細画像を解析して、ナンバーをテキスト化して詳細情報とする。または、収集部433は、周辺画像の中から候補車両の運転者の顔領域を特定し、特定した顔領域にフォーカスするようにカメラECU442に指示してもよい。その場合、収集部433は、撮影された候補車両の運転者の顔画像を詳細情報とする。尚、収集部433は、他の領域を特定の領域としてもよい。これらにより、二次判定の精度を向上しつつ、通知先3に対して十分な情報量を提供できる。
また、収集部433は、車間距離関連の情報を測定する。例えば、収集部433は、所定期間の複数の周辺画像から、候補車両と自車両との車間距離が所定期間内に所定距離以下となった回数をカウント(測定)して詳細情報として収集する。または、収集部433は、車間距離が所定距離以下となり継続した継続時間が測定された情報を詳細情報として収集する。または、収集部433は、回数及び継続時間の両方を測定してもよい。また、収集部433は、周辺画像内の白線等を用いて車間距離と相対速度を割り出し、車間距離関連の情報としてもよい。ここで、測定には、TOF(Time-Of-Flight)カメラやLiDAR(Light Detection And Ranging)等を用いてもよい。
さらに、収集部433は、自車両の周辺から検知された光又は音の少なくともいずれかを詳細情報として収集する。例えば、収集部433は、照度センサ41からの出力により、自車両が他車両からパッシングを受けた回数を測定し、詳細情報としてもよい。また、収集部433は、マイク42からの出力により、自車両が他車両からクラクションを鳴らされた音量や回数を測定し、詳細情報としてもよい。
さらに、記憶部430に自車両の運転者の電話番号、運転者氏名等又は運転者もしくは自車両の識別情報が事前に登録されている場合、収集部433は、記憶部430からこれらの情報を収集し、詳細情報に含めても良い。これにより、通知先3により正確な情報を伝えることができる。
尚、収集部433は、手動通報ボタン48が押下された場合にも、上記と同様の収集処理を行う。
二次判定部434は、過去の詳細情報に基づき事前に学習された煽り運転の判定モデル4301に対して詳細情報を入力し、当該判定モデルの出力を(二次)判定結果として取得する。つまり、二次判定部434は、候補車両について詳細情報に基づいて、自車両に対する煽り運転を行っているか否かの二次判定を行う。そして、判定モデル4301は、事前に機械学習されていることが望ましい。つまり、学習済みの判定モデル4301は、自車両の位置関連の情報、候補車両の詳細画像、車間距離関連の測定値等を総合的に考慮して二次判定を行うものである。よって、判定精度がより向上する。
尚、二次判定部434は、次のようなアルゴリズムの少なくとも一部が実装された判定モデルを用いても構わない。例えば、二次判定部434は、自車両4が他車両5から車間距離を5m未満の状態で3分以上維持された場合、又は、5分以内に車間距離が5m未満に近づいて離れることを5回以上繰り返された場合に、他車両5が煽り運転を行っていると判定してもよい。また、二次判定部434は、自車両4が他車両5から横方向に0.5m未満の状態で1分以上維持された場合に、他車両5が煽り運転を行っていると判定してもよい。また、二次判定部434は、自車両4が他車両5から、1分以内に5回以上のパッシングを受けた場合に、他車両5が煽り運転を行っていると判定してもよい。また、二次判定部434は、自車両4が他車両5から、1分以内に3回以上、クラクションを鳴らされた場合に、他車両5が煽り運転を行っていると判定してもよい。尚、当該判定モデルは、上記の二次判定における速度、距離、時間、回数をパラメータとして設定可能とし、ユーザにより任意に設定変更されるか、機械学習によりパラメータが更新されてもよい。
通知情報生成部435は、二次判定部434の判定結果が他車両5が煽り運転を行っていることを示す場合、詳細情報を含めて通知情報を生成する。例えば、通知情報生成部435は、通知情報に、上述した詳細情報と共に、煽り運転の被害に遭った旨や映像データを保存してある旨のメッセージを含める。そして、通知方法が電子メールの場合、通知情報生成部435は、テキスト化した通知情報をメール機能部436へ出力する。このとき、通知先のメールアドレスを指定してもよい。尚、通知先のメールアドレスは予め記憶部430に記憶されており、複数の通知先の全て又は任意に選択された一部であってもよい。また、通知方法が電話の場合、通知情報生成部435は、通知情報を音声合成で音声情報に変換して、電話機能部437へ出力する。このとき、通知先の電話番号を指定してもよい。尚、通知先の電話番号は予め記憶部430に記憶されており、複数の通知先から任意に選択された一つであってもよい。尚、通知情報生成部435は、必ずしも通知情報の全てをまとめて電話機能部437へ出力しなくてもよい。例えば、通知情報生成部435は、当初、所定の通知先の電話番号への発信を電話機能部437へ指示し、通信装置31で受話したオペレータ32からの問いかけに応じて、通知情報生成部435は、通知情報のうち該当する情報を音声変換して、電話機能部437を介して、出力してもよい。
メール機能部436は、通知情報生成部435から出力された通知情報をメール本文とし、指定された通知先のメールアドレスに向けて通信機器46を用いて通信網N1を介して電子メールを送信する。
電話機能部437は、通知情報生成部435から指示された通知先の電話番号へ通信機器46を用いて通信網N1を介して発信を行い、通知情報の音声情報を発声する。また、電話機能部437は、オペレータ32から通信装置31、通信網N1及び通信機器46を介して受話した内容を通知情報生成部435へ出力する。
図7は、本実施形態3にかかる通報ユニット43のハードウェア構成を示すブロック図である。通報ユニット43は、記憶装置401と、制御部402と、メモリ403と、IF(InterFace)部404とを備える。記憶装置401は、ハードディスク、フラッシュメモリ等の不揮発性記憶装置である。記憶装置401は判定モデル4011と、運転支援プログラム4012とを記憶する。判定モデル4011は、上述した判定モデル4301に相当し、外部からパラメータ40111を設定変更可能である。運転支援プログラム4012は、本実施形態にかかる運転支援方法の処理が実装されたコンピュータプログラムである。
メモリ403は、RAM(Random Access Memory)等の揮発性記憶装置であり、制御部402の動作時に一時的に情報を保持するための記憶領域である。IF部404は、通報ユニット43の外部との入出力を行うインタフェースである。例えば、IF部404は、外部からの入力データを制御部402へ出力し、制御部402から受け付けたデータを外部へ出力する。
制御部402は、通報ユニット43の各構成を制御するプロセッサつまり制御装置である。制御部402は、記憶装置401から運転支援プログラム4012をメモリ403へ読み込み、運転支援プログラム4012を実行する。また、制御部402は、記憶装置401から判定モデル4011を適宜、メモリ403へ読み込み、実行する。これにより、制御部402は、取得部431、一次判定部432、収集部433、二次判定部434、通知情報生成部435、メール機能部436及び電話機能部437を実現する。
図8は、本実施形態3にかかる運転支援方法の流れを示すシーケンス図である。まず、前後カメラ441は、自車両4の走行中に、他車両5を含む周辺画像を連続して撮影しているものとする。このとき、取得部431は、カメラECU442から周辺画像を取得する(S301)。次に、一次判定部432は、周辺画像を解析する(S302)。そして、一次判定部432は、煽り運転の一次判定を行う(S303)。
煽り運転の一次判定結果において候補車両が選出された場合(ステップS303でYES)、ステップS304からS306が実行される。すなわち、収集部433は、位置関連の情報を収集する(S304)。また、収集部433は、候補車両の詳細画像の取得及び解析を行う(S305)。また、収集部433は、車間距離関連の情報を測定する(S306)。
一方、煽り運転の一次判定結果において候補車両が選出されなかった場合(ステップS303でNO)、ステップS301へ戻り処理を続ける。
ステップS304からS306の後、二次判定部434は、煽り運転の二次判定を行う(S307)。例えば、二次判定部434は、詳細情報を判定モデル4301に入力して判定結果を出力する。
煽り運転の二次判定結果において候補車両が煽り運転を行っていると判定された場合(ステップS307でYES)、通知情報生成部435は、通知情報を生成し(S308)、メール機能部436又は電話機能部437は、通知情報を通信機器46及び通信網N1を介して通信装置31へ送信する(S309)。尚、ステップS307でNOと判定された場合、ステップS301へ戻り処理を続ける。
尚、通報ユニット43は、任意のタイミングで、運転者等により手動通報ボタン48が押下されたか否かを判定する。例えば、煽り運転の一次判定結果において候補車両が選出されなかった場合(ステップS303でNO)、二次判定結果において候補車両が煽り運転を行っていると判定されなかった場合(ステップS307でNO)が挙げられるが、これらに限定されない。そして、手動通報ボタン48が押下されたと判定された場合、周辺画像内の他車両のうち最も距離の近い車両を煽り運転の候補車両として特定する。その場合、ステップS309及びS310を実行する。特に、ステップS309において、通知情報生成部435は、「システムではなく運転者の主観的な判断による通報」である旨をさらに含めて通知情報を生成することが望ましい。このように、例えば、一次判定により画一的な煽り運転の判定基準に合致しないとしても、自車両4の運転者や同乗者の感覚では煽り運転であると感じた場合、手動通報ボタン48を押すことで通知できる。これにより、運転者等にとって容易かつ迅速に通知を行なうことができる。
このように本実施形態では、様々な詳細情報を収集して総合的に二次判定を行うため、画一的な一次判定基準だけでは、適切ではないケースを除外することができ、煽り運転の判定精度を高めることができる。また、一次判定を満たさない場合には、収集部433の収集処理を実行しないため、通報ユニット43の処理負荷を軽減し、かつ、不要な通信、記憶領域の使用を抑制できる。さらに、複数の通知方法を用いることで通知の自由度が高い。
<実施形態4>
本実施形態4は、上述した実施形態2の具体的な一実施例である。また、本実施形態4は、上述した実施形態3を変形したものであってもよい。
図9は、本実施形態4にかかる運転支援システム4000の構成を示すブロック図である。運転支援システム4000は、車載装置1b、1c、・・・1nと、サーバ2aとを備え、それぞれがネットワークNを介して接続されている。尚、以下の説明においては、上述した各実施形態と同一の構成には同一の符号を付し、適宜、説明を省略するものとする。尚、通知部15は、車外(例えば、サーバ2a等)に設けても良い。
車載装置1bは、図3の車載装置1aのうち送信部16が送信部16bに置き換わったものである。送信部16bは、サーバ2aに対して、収集された詳細情報を判定モデル25の学習用データとして送信する。特に、送信部16bは、判定結果が、候補車両が煽り運転を行っていることを示す場合、サーバ2aに対して、収集された詳細情報を判定モデル25の学習用データとして送信するとよい。尚、車載装置1cから1nは、車載装置1bと同等の構成であり、異なる車両に搭載されている。
サーバ2aは、図3のサーバ2に学習部24と判定モデル25が追加されたものである。判定モデル25は、上述した実施形態3における判定モデル4301に相当し、詳細情報に基づき候補車両が煽り運転を行っているか否かを判定するものである。学習部24は、過去に受信した詳細情報を学習用データとして判定モデル25を学習する。例えば、学習部24は学習用データを用いて機械学習を行い、判定モデル25のパラメータを更新する。そのため、判定部22は、学習された判定モデル25に対して、受信した詳細情報を入力し、当該判定モデル25の出力を判定の結果とする。
図10は、本実施形態4にかかる判定モデルの学習用データの収集及び学習処理とその後の判定処理の流れを示すシーケンス図である。例えば、車載装置1cは、ステップS13で候補車両に関する詳細情報を収集したものとする。そして、車載装置1cの送信部16bは、ネットワークNを介してサーバ2aへ、収集した詳細情報を送信する(S41)。
また、車載装置1nは、ステップS13で候補車両に関する詳細情報を収集し、その後、候補車両が煽り運転を行っていると判定され、その後、ステップS15で通知を行ったものとする。そして、車載装置1nの送信部16bは、ネットワークNを介してサーバ2aへ、収集した詳細情報を送信する(S42)。
サーバ2aは、ステップS41及びS42の後、これらにより受信した詳細情報を学習用データとして判定モデル25の学習を行う(S43)。例えば、ステップS42で受信した詳細情報には、二次判定結果で煽り運転を行っていることを示すラベルを付し、ステップS41における詳細情報にはこれと異なるラベルを付して学習を行っても良い。
その後、車載装置1bは、図4と同様に、ステップS11からS13を行い、送信部16bは、収集部13により収集した詳細情報をネットワークNを介してサーバ2aへ送信する(S21)。
続いて、サーバ2aの受信部21は、送信部16bからネットワークNを介して、詳細情報を受信する。そして、判定部22は、車載装置1bから受信した詳細情報に基づき候補車両が煽り運転を行っているか否かを判定する(S22)。このとき、判定部22は、学習済みの判定モデル25を用いる。その後、通知部23は、判定の結果を車載装置1bへネットワークNを介して返信する(S23)。これにより、車載装置1bは、学習済み判定モデルによる精度の高い判定結果を得ることができ、適切な通知(S15)を行うことができる。
尚、上述したように、車載装置1aから1nは必ずしも通知部15を設ける必要はない。その場合、例えば、サーバ2aの通知部23がステップS23の代わりにステップS23相当を実行するようにしてもよい。または、車載装置1a及びサーバ2以外に、警察等へ通知を行う通知装置があってもよい。その場合、サーバ2aの通知部23は、ステップS23の送信先を当該通知装置としてもよい。
尚、サーバ2aは、複数の車載装置1b~1nから詳細情報を収集できるため、これらを煽り運転に関する履歴情報として保持することができる。さらに、当該履歴情報を煽り運転のブラックリストとして活用しても良い。
<その他の実施形態>
尚、上述の実施形態では、ハードウェアの構成として説明したが、これに限定されるものではない。本開示は、任意の処理を、CPUにコンピュータプログラムを実行させることにより実現することも可能である。
上述の例において、プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体(non-transitory computer readable medium)を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体(tangible storage medium)を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体(例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ)、光磁気記録媒体(例えば光磁気ディスク)、CD-ROM(Read Only Memory)、CD-R、CD-R/W、DVD(Digital Versatile Disc)、半導体メモリ(例えば、マスクROM、PROM(Programmable ROM)、EPROM(Erasable PROM)、フラッシュROM、RAM(Random Access Memory))を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体(transitory computer readable medium)によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
なお、本開示は上記実施形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。また、本開示は、それぞれの実施形態を適宜組み合わせて実施されてもよい。
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載され得るが、以下には限られない。
(付記A1)
走行中の自車両から撮影された周辺画像を取得する取得部と、
前記周辺画像に含まれる他車両のうち、前記自車両に対して煽り運転を行っている可能性のある候補車両を選出する選出部と、
前記候補車両に関する詳細情報を収集する収集部と、
前記詳細情報に基づき前記候補車両が煽り運転を行っているか否かの判定結果を取得する判定部と、
前記判定結果が、前記候補車両が煽り運転を行っていることを示す場合、前記詳細情報を含めた通知情報を外部へ通知する通知部と、
を備える運転支援装置。
(付記A2)
前記判定部は、前記詳細情報に基づき学習された前記煽り運転の判定モデルに対して前記詳細情報を入力し、当該判定モデルの出力を前記判定結果として取得する
付記A1に記載の運転支援装置。
(付記A3)
前記運転支援装置は、
前記判定モデルを備えるサーバに対して前記詳細情報を送信する送信部をさらに備え、
前記判定部は、
前記サーバにおいて前記詳細情報が前記判定モデルに入力された場合の前記出力を前記判定結果として当該サーバから受信する
付記A2に記載の運転支援装置。
(付記A4)
前記送信部は、
前記サーバに対して、前記収集された詳細情報を前記判定モデルの学習用データとして送信する
付記A3に記載の運転支援装置。
(付記A5)
前記送信部は、
前記判定結果が、前記候補車両が煽り運転を行っていることを示す場合、前記サーバに対して、前記収集された詳細情報を前記判定モデルの学習用データとして送信する
付記A4に記載の運転支援装置。
(付記A6)
前記収集部は、
所定期間の複数の前記周辺画像から、前記候補車両と前記自車両との車間距離が所定期間内に所定距離以下となった回数、又は、当該車間距離が所定距離以下となり継続した時間の少なくともいずれかが測定された情報を前記詳細情報として収集する
付記A1乃至A5のいずれか1項に記載の運転支援装置。
(付記A7)
前記収集部は、
前記周辺画像のうち前記候補車両における特定の領域を拡大して撮影された画像を前記詳細情報として収集する
付記A1乃至A6のいずれか1項に記載の運転支援装置。
(付記A8)
前記収集部は、
前記自車両の周辺から検知された光又は音の少なくともいずれかを前記詳細情報として収集する
付記A1乃至A7のいずれか1項に記載の運転支援装置。
(付記A9)
前記選出部は、
前記他車両が前記自車両の前方へ割り込み後、当該他車両と当該自車両との車間距離が所定距離以下となった場合に、当該他車両を前記候補車両として選出する
付記A1乃至A8のいずれか1項に記載の運転支援装置。
(付記A10)
前記選出部は、
前記他車両と前記自車両との横方向の車間距離が所定距離以下であることが一定時間以上継続する場合に、当該他車両を前記候補車両として選出する
付記A1乃至A9のいずれか1項に記載の運転支援装置。
(付記B1)
コンピュータが、
走行中の自車両から撮影された周辺画像を取得し、
前記周辺画像に含まれる他車両のうち、前記自車両に対して煽り運転を行っている可能性のある候補車両を選出し、
前記候補車両に関する詳細情報を収集し、
前記詳細情報に基づき前記候補車両が煽り運転を行っているか否かの判定結果を取得し、
前記判定結果が、前記候補車両が煽り運転を行っていることを示す場合、前記詳細情報を含めた通知情報を外部へ通知する
運転支援方法。
(付記C1)
走行中の自車両から撮影された周辺画像を取得する取得処理と、
前記周辺画像に含まれる他車両のうち、前記自車両に対して煽り運転を行っている可能性のある候補車両を選出する選出処理と、
前記候補車両に関する詳細情報を収集する収集処理と、
前記詳細情報に基づき前記候補車両が煽り運転を行っているか否かの判定結果を取得する判定処理と、
前記判定結果が、前記候補車両が煽り運転を行っていることを示す場合、前記詳細情報を含めた通知情報を外部へ通知する通知処理と、
をコンピュータに実行させる運転支援プログラム。
(付記D1)
走行中の自車両から撮影された周辺画像を取得する取得部と、
前記周辺画像に含まれる他車両のうち、前記自車両に対して煽り運転を行っている可能性のある候補車両を選出する選出部と、
前記候補車両に関する詳細情報を収集する収集部と、
を有する車載装置と、
前記車載装置とネットワークを介して接続されたサーバと、
を備え、
前記車載装置は、前記収集した詳細情報を前記ネットワークを介して前記サーバへ送信し、
前記サーバは、
前記車載装置から受信した詳細情報に基づき前記候補車両が煽り運転を行っているか否かを判定し、
前記判定の結果に基づく情報を、前記ネットワークを介して外部へ通知する
運転支援システム。
(付記D2)
前記サーバは、
前記詳細情報に基づき前記候補車両が煽り運転を行っているか否かを判定する判定モデルを備え、
過去に受信した前記詳細情報を学習用データとして前記判定モデルを学習し、
前記学習された判定モデルに対して前記受信した詳細情報を入力し、当該判定モデルの出力を前記判定の結果とする
付記D1に記載の運転支援システム。
(付記E1)
車載装置において走行中の自車両から撮影された周辺画像に含まれる他車両のうち、前記自車両に対して煽り運転を行っている可能性があるとして選出された候補車両に関して収集された詳細情報を、前記車載装置からネットワークを介して受信する受信部と、
前記車載装置から受信した詳細情報に基づき前記候補車両が煽り運転を行っているか否かを判定する判定部と、
前記判定部による判定結果に基づく情報を前記ネットワークを介して外部へ通知する通知通知部と、
を備える運転支援装置。
(付記E2)
前記詳細情報に基づき前記候補車両が煽り運転を行っているか否かを判定する判定モデルと、
過去に受信した詳細情報を学習用データとして前記判定モデルを学習する学習部と、
をさらに備え、
前記判定部は、前記学習された判定モデルに対して前記受信した詳細情報を入力し、当該判定モデルの出力を前記判定結果とする
付記E1に記載の運転支援装置。
(付記F1)
コンピュータが、
車載装置において走行中の自車両から撮影された周辺画像に含まれる他車両のうち、前記自車両に対して煽り運転を行っている可能性があるとして選出された候補車両に関して収集された詳細情報を、前記車載装置からネットワークを介して受信し、
前記車載装置から受信した詳細情報に基づき前記候補車両が煽り運転を行っているか否かを判定し、
前記判定の結果に基づく情報を前記ネットワークを介して外部へ通知する
運転支援方法。
(付記G1)
車載装置において走行中の自車両から撮影された周辺画像に含まれる他車両のうち、前記自車両に対して煽り運転を行っている可能性があるとして選出された候補車両に関して収集された詳細情報を、前記車載装置からネットワークを介して受信する処理と、
前記車載装置から受信した詳細情報に基づき前記候補車両が煽り運転を行っているか否かを判定する処理と、
前記判定の結果に基づく情報を前記ネットワークを介して外部へ通知する処理と、
をコンピュータに実行させる運転支援プログラム。
以上、実施形態(及び実施例)を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態(及び実施例)に限定されものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
1 運転支援装置
1a 車載装置
1b 車載装置
1c 車載装置
1n 車載装置
11 取得部
12 選出部
13 収集部
14 判定部
15 通知部
16 送信部
16b 送信部
17 受信部
2 サーバ
2a サーバ
21 受信部
22 判定部
23 通知部
24 学習部
25 判定モデル
2000 運転支援システム
N ネットワーク
3000 運転支援システム
N1 通信網
3 通知先
31 通信装置
32 オペレータ
4 自車両
40 車載装置群
41 照度センサ
42 マイク
43 通報ユニット
430 記憶部
4301 判定モデル
4302 地図情報
431 取得部
432 一次判定部
433 収集部
434 二次判定部
435 通知情報生成部
436 メール機能部
437 電話機能部
44 カメラユニット
441 前後カメラ
442 カメラECU
443 HDD
45 GPS情報受信器
46 通信機器
47 速度計測器
48 手動通報ボタン
5 他車両
401 記憶装置
4011 判定モデル
40111 パラメータ
4012 運転支援プログラム
402 制御部
403 メモリ
404 IF部
4000 運転支援システム

Claims (9)

  1. 走行中の自車両から撮影された周辺画像を取得する取得部と、
    前記周辺画像を解析し、前記周辺画像に含まれる他車両が前記自車両に対して煽り運転を行っている可能性があるか否かを判定し、当該可能性があると判定した場合、当該他車両を候補車両として選出する選出部と、
    前記選出部により前記可能性があると判定された場合、前記周辺画像の中から前記候補車両の運転者の顔領域を特定し、前記特定した顔領域を拡大して撮影された画像を収集し、さらに、所定期間の複数の前記周辺画像から、前記候補車両と前記自車両との車間距離が所定期間内に所定距離以下となった回数を収集し、当該収集した顔画像及び回数を含めた詳細情報を生成する収集部と、
    前記詳細情報に基づき前記候補車両が煽り運転を行っているか否かの判定結果を取得する判定部と、
    前記判定結果が、前記候補車両が煽り運転を行っていることを示す場合、前記詳細情報を含めた通知情報を通知先の機関へ通知する通知部と、
    を備える運転支援装置。
  2. 前記判定部は、前記詳細情報に基づき学習された前記煽り運転の判定モデルに対して前記詳細情報を入力し、当該判定モデルの出力を前記判定結果として取得する
    請求項1に記載の運転支援装置。
  3. 前記運転支援装置は、
    前記判定モデルを備えるサーバに対して前記詳細情報を送信する送信部をさらに備え、
    前記判定部は、
    前記サーバにおいて前記詳細情報が前記判定モデルに入力された場合の前記出力を前記判定結果として当該サーバから受信する
    請求項2に記載の運転支援装置。
  4. 前記送信部は、
    前記サーバに対して、前記収集された詳細情報を前記判定モデルの学習用データとして送信する
    請求項3に記載の運転支援装置。
  5. 前記収集部は、
    所定期間の複数の前記周辺画像から、前記車間距離が所定距離以下となり継続した時間が測定された情報をさらに収集し、当該測定された情報を含めて前記詳細情報として生成する
    請求項1乃至4のいずれか1項に記載の運転支援装置。
  6. 前記収集部は、
    前記周辺画像の中から前記候補車両のナンバープレートの領域を特定し、前記特定した領域を拡大して撮影された画像をさらに収集し、当該収集した画像を含めて前記詳細情報として生成する
    請求項1乃至5のいずれか1項に記載の運転支援装置。
  7. コンピュータが、
    走行中の自車両から撮影された周辺画像を取得し、
    前記周辺画像を解析し、前記周辺画像に含まれる他車両が前記自車両に対して煽り運転を行っている可能性があるか否かを判定し、当該可能性があると判定した場合、当該他車両を候補車両として選出し、
    前記可能性があると判定された場合、前記周辺画像の中から前記候補車両の運転者の顔領域を特定し、前記特定した顔領域を拡大して撮影された画像を収集し、さらに、所定期間の複数の前記周辺画像から、前記候補車両と前記自車両との車間距離が所定期間内に所定距離以下となった回数を収集し、当該収集した顔画像及び回数を含めた詳細情報を生成し、
    前記詳細情報に基づき前記候補車両が煽り運転を行っているか否かの判定結果を取得し、
    前記判定結果が、前記候補車両が煽り運転を行っていることを示す場合、前記詳細情報を含めた通知情報を通知先の機関へ通知する
    運転支援方法。
  8. 走行中の自車両から撮影された周辺画像を取得する取得処理と、
    前記周辺画像を解析し、前記周辺画像に含まれる他車両が前記自車両に対して煽り運転を行っている可能性があるか否かを判定し、当該可能性があると判定された場合、当該他車両を候補車両として選出する選出処理と、
    前記可能性があると判定された場合、前記周辺画像の中から前記候補車両の運転者の顔領域を特定し、前記特定した顔領域を拡大して撮影された画像を収集し、さらに、所定期間の複数の前記周辺画像から、前記候補車両と前記自車両との車間距離が所定期間内に所定距離以下となった回数を収集し、当該収集した顔画像及び回数を含めた詳細情報を生成する収集処理と、
    前記詳細情報に基づき前記候補車両が煽り運転を行っているか否かの判定結果を取得する判定処理と、
    前記判定結果が、前記候補車両が煽り運転を行っていることを示す場合、前記詳細情報を含めた通知情報を通知先の機関へ通知する通知処理と、
    をコンピュータに実行させる運転支援プログラム。
  9. 走行中の自車両から撮影された周辺画像を取得する取得部と、
    前記周辺画像を解析し、前記周辺画像に含まれる他車両が前記自車両に対して煽り運転を行っている可能性があるか否かを判定し、当該可能性があると判定した場合、当該他車両を候補車両として選出する選出部と、
    前記選出部により前記可能性があると判定された場合、前記周辺画像の中から前記候補車両の運転者の顔領域を特定し、前記特定した顔領域を拡大して撮影された画像を収集し、さらに、所定期間の複数の前記周辺画像から、前記候補車両と前記自車両との車間距離が所定期間内に所定距離以下となった回数を収集し、当該収集した顔画像及び回数を含めた詳細情報を生成する収集部と、
    を有する車載装置と、
    前記車載装置とネットワークを介して接続されたサーバと、
    を備え、
    前記車載装置は、前記収集した詳細情報を前記ネットワークを介して前記サーバへ送信し、
    前記サーバは、
    前記車載装置から受信した詳細情報に基づき前記候補車両が煽り運転を行っているか否かを判定し、
    前記候補車両が煽り運転を行っていることを示す場合、前記詳細情報を含めた通知情報を、前記ネットワークを介して通知先の機関へ通知する
    運転支援システム。
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