JP7227578B2 - Dangerous driving risk information output system and dangerous driving risk information output program - Google Patents
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Description
本発明は、交通事故を削減するための危険運転リスク情報出力システム、及び、危険運転リスク情報出力プログラムに関する。 The present invention relates to a dangerous driving risk information output system and a dangerous driving risk information output program for reducing traffic accidents.
近年、加速度センサを用いて急加速や急ハンドルを判定する交通安全の管理システムが知られている(例えば、特許文献1参照)。 In recent years, there has been known a traffic safety management system that uses an acceleration sensor to determine sudden acceleration and sudden steering (see, for example, Patent Document 1).
ところで、昨今、高齢者の逆走や、あおり運転等が社会問題となっており、道路交通法の順守や危険運転の防止が急務となっている。 By the way, in recent years, reverse driving and tailgating by elderly people have become social problems, and observance of road traffic laws and prevention of dangerous driving have become urgent needs.
しかしながら、上記加速度センサを用いたシステムは、運転の状態は判定できるものの、重大事故につながる道路交通法の遵守を判定するものではない。事故に繋がる危険運転は、運転の癖であったり、状況判断能力に依存することが分かっている。加速度センサを用いたシステムは、アウトプットとしての人の行動のみをセンシングするものであるため、例えば急ハンドルや急ブレーキをしたときに、それが単なる運転の癖の延長によるものであるのか、或いは速度超過等で招いた危険な状況を回避するものかの判断ができない。 However, although the system using the acceleration sensor can determine the state of driving, it does not determine compliance with the road traffic law, which leads to serious accidents. It is known that dangerous driving that leads to accidents depends on driving habits and the ability to judge situations. A system using an acceleration sensor only senses a person's behavior as an output. It is not possible to judge whether to avoid a dangerous situation caused by excessive speed or the like.
そこで、本発明は、車両の位置情報に基づいて道路交通法違反を高精度に検出して危険運転リスクを判定することで交通事故削減へ寄与することが可能な危険運転リスク情報出力システム、及び、危険運転リスク情報出力プログラムを提供することを目的としている。 Therefore, the present invention provides a dangerous driving risk information output system that can contribute to reducing traffic accidents by detecting road traffic law violations with high accuracy based on vehicle position information and determining dangerous driving risks, and , aims to provide a dangerous driving risk information output program.
本発明は、対象車両の位置情報を含む走行情報を取得する取得部と、住所又は緯度・経度に基づいて管理される交通ルールの中から前記位置情報に適用される少なくとも1以上の交通ルールを抽出し、前記抽出された交通ルール及び前記走行情報に基づき前記対象車両の違反の有無を判定し、前記対象車両のドライバーについて判定された複数の前記違反の有無を各位置情報と関連付けた統計情報を作成して蓄積する蓄積部と、前記統計情報に基づき前記ドライバーの認知機能スコア又は運転レベルスコアを表す危険運転リスク情報を作成する制御部と、前記危険運転リスク情報を出力する出力部と、を備えたことを特徴とする危険運転リスク情報出力システムを提供している。 The present invention includes an acquisition unit for acquiring travel information including location information of a target vehicle, and at least one or more traffic rules applied to the location information from traffic rules managed based on an address or latitude/longitude. Statistical information that is extracted, determines whether or not the target vehicle violates the traffic rules based on the extracted traffic rules and the travel information, and associates the presence or absence of a plurality of violations determined for the driver of the target vehicle with each location information. a control unit that creates dangerous driving risk information representing the driver's cognitive function score or driving level score based on the statistical information; an output unit that outputs the dangerous driving risk information; A dangerous driving risk information output system is provided.
このような構成によれば、高精度に検出された位置情報に基づき“危険運転リスク情報”が作成されるので、対象車両のドライバーや家族等が認知機能の低下に気付くことができるので、高齢の親等へ運転自粛を促す等により交通事故の削減の効果が期待できる。 According to such a configuration, the "dangerous driving risk information" is created based on the position information detected with high accuracy, so that the driver of the target vehicle, family members, etc. can notice the deterioration of cognitive function. We can expect the effect of reducing traffic accidents by encouraging the relatives of children to refrain from driving.
また、前記制御部は、前記危険運転リスク情報として前記認知機能スコアを作成する場合において、前記認知機能スコアが上昇傾向にあるか否かを判定し、前記認知機能スコアが上昇傾向にあると判定された場合、前記出力部は、アラート情報を前記危険運転リスク情報の一部として出力することが好ましい。 Further, when the cognitive function score is created as the dangerous driving risk information, the control unit determines whether the cognitive function score is on an upward trend, and determines that the cognitive function score is on an upward trend. If so, it is preferable that the output unit outputs the alert information as a part of the dangerous driving risk information.
このような構成によれば、“アラート情報”により認知機能が低下していることに気付くことができるので、交通事故の削減の効果がより期待できる。 According to such a configuration, it is possible to notice that the cognitive function is declining by the "alert information", so the effect of reducing traffic accidents can be expected.
また、前記制御部は、一時不停止違反、踏切不停止違反、一方通行違反、及び、右左折禁止違反のうち、少なくとも1つの交通ルール違反に基づき前記認知機能スコアを算出することが好ましい。 In addition, it is preferable that the control unit calculates the cognitive function score based on at least one traffic rule violation among non-stop violations, non-stop violations at railroad crossings, one-way traffic violations, and right/left turn prohibition violations.
このような構成によれば、認知機能の低下が顕著に表れやすい交通ルールに基づいて、信頼性の高い認知機能スコアが作成される。 According to such a configuration, a highly reliable cognitive function score is created based on the traffic rules that tend to cause noticeable deterioration in cognitive function.
また、前記走行情報には、前記対象車両と周囲の車両との距離に関する距離情報も含まれており、前記制御部は、前記距離情報も考慮して前記認知機能スコアを算出することが好ましい。 Further, it is preferable that the travel information includes distance information regarding the distance between the target vehicle and surrounding vehicles, and the control unit calculates the cognitive function score in consideration of the distance information as well.
このような構成によれば、交通ルールには含まれないが事故に繋がりやすい車間距離等の問題まで考慮されるので、交通事故の削減の効果がより期待できる。 According to such a configuration, problems such as inter-vehicle distance, which are not included in the traffic rules but are likely to lead to accidents, are taken into consideration, so that the effect of reducing traffic accidents can be expected.
また、前記制御部は、前記危険運転リスク情報として複数のドライバーの前記運転レベルスコアを作成する場合において、受信端末の表示部に前記運転レベルスコアの高い優良ドライバーから順に並んでリスト表示されるように指令を行うことが好ましい。 Further, when the driving level scores of a plurality of drivers are created as the dangerous driving risk information, the control unit displays a list on the display unit of the receiving terminal in descending order of the excellent drivers with the highest driving level scores. It is preferable to issue a command to
これにより、例えば、本発明をシェアライドの利用するような場合に、運転レベルスコアの高い、すなわち、道交法遵守を基準とした優良ドライバーでなければ、シェアライドに参加することができなくなることが予想され、今後の新しいビジネスモデルの中で事故による社会問題が起きないように貢献し得る。 As a result, for example, when the present invention is used for a shared ride, it is expected that unless the driver has a high driving level score, that is, an excellent driver based on compliance with the road traffic law, he or she will not be able to participate in the shared ride. It can contribute to preventing social problems caused by accidents in new business models in the future.
また、前記制御部は、前記危険運転リスク情報として前記運転レベルスコアを作成する場合において、前記運転レベルスコアが所定の閾値を超えた場合に、受信端末の表示部にドライブレコーダーの該当時間の抽出画像が表示されるように指令を行うことが好ましい。 Further, when the driving level score is generated as the dangerous driving risk information, the control unit extracts the corresponding time of the drive recorder on the display unit of the receiving terminal when the driving level score exceeds a predetermined threshold. It is preferable to command the image to be displayed.
これにより、どのような危険リスクがあったのかを画像によって具体的に把握することが可能となる。 As a result, it is possible to specifically grasp what kind of danger and risk existed from the image.
また、前記蓄積部は、誤差が1.5m以内の位置情報測位システムにより計測された位置情報に基づいて前記統計情報を作成することが好ましい。 Moreover, it is preferable that the accumulation unit creates the statistical information based on position information measured by a position information positioning system with an error of 1.5 m or less.
このような構成によれば、平均的な車線幅が3m程度であることを考慮すると、車両の中心から対向車線との境までの距離は約1.5mとなるので、位置情報に1.5m程度の誤差があったとしても、車両は、ほとんどのケースで実際に走行した車線内に収まり、「隣の車線や側道を走行していた」と誤って判定された”統計情報”が作成されることが抑制される。 According to such a configuration, considering that the average lane width is about 3 m, the distance from the center of the vehicle to the boundary with the oncoming lane is about 1.5 m. Even with some degree of error, in most cases the vehicle stayed within the lane in which it actually traveled, creating "statistical information" that was erroneously determined to be traveling in the next lane or side road. is suppressed.
また、前記蓄積部は、サブメータ級の位置情報に基づいて前記統計情報を作成することが好ましい。 Moreover, it is preferable that the accumulation unit creates the statistical information based on sub-meter level position information.
このような構成によれば、誤って判定された”統計情報”が作成されることがより抑制される。 According to such a configuration, creation of erroneously determined "statistical information" is further suppressed.
また、本発明の別の観点によれば、コンピュータにインストールされるプログラムであって、対象車両の位置情報を含む走行情報を取得するステップと、住所又は緯度・経度に基づいて管理される交通ルールの中から前記位置情報に適用される少なくとも1以上の交通ルールを抽出し、前記抽出された交通ルール及び前記走行情報に基づき前記対象車両の違反の有無を判定し、前記対象車両のドライバーについて判定された複数の前記違反の有無を各位置情報と関連付けた統計情報を作成して蓄積するステップと、前記統計情報に基づき前記ドライバーの認知機能スコア又は運転レベルスコアを表す危険運転リスク情報を作成するステップと、前記危険運転リスク情報を出力するステップと、を備えたことを特徴とする危険運転リスク情報出力プログラムを提供している。 According to another aspect of the present invention, there is provided a program to be installed in a computer, comprising steps of acquiring travel information including location information of a target vehicle; Extract at least one or more traffic rules applied to the location information from among, determine whether or not the target vehicle violates based on the extracted traffic rules and the travel information, and determine the driver of the target vehicle creating and accumulating statistical information that associates the presence or absence of a plurality of said violations with each location information; and creating dangerous driving risk information representing the cognitive function score or driving level score of the driver based on the statistical information. and a step of outputting the dangerous driving risk information.
本発明の危険運転リスク情報出力システム、及び、危険運転リスク情報出力プログラムによれば、車両の位置情報に基づいて道路交通法違反を高精度に検出して危険運転リスクを判定することで交通事故削減へ寄与することが可能となる。 According to the dangerous driving risk information output system and the dangerous driving risk information output program of the present invention, road traffic law violations are detected with high accuracy based on vehicle position information, and dangerous driving risks are determined to prevent traffic accidents. It becomes possible to contribute to reduction.
以下、本発明の実施の形態による危険運転リスク情報出力システム1について、図1-図4を参照して説明する。
A dangerous driving risk
図1に示すように、危険運転リスク情報出力システム1は、対象車両2と、危険運転リスク情報出力装置3と、受信端末4と、の間で行われるものであり、危険運転リスク情報出力装置3は、対象車両2から取得した複数の位置情報に基づいて交通ルール違反に関する“統計情報”を作成した上で、対象車両2の交通事故を予防するための“危険運転リスク情報”を“統計情報”に基づいて作成し、受信端末4に出力する。
As shown in FIG. 1, a dangerous driving risk
本実施の形態では、危険運転リスク情報出力装置3は通信センター等に設置されており、対象車両2及び受信端末4との間の通信は無線で行うものとする。
In this embodiment, the dangerous driving risk
図1に示すように、対象車両2には、自らの位置を検出可能なGPS装置21が搭載されており、自らの位置に関する位置情報を、検出時刻である時刻情報に関連付けて危険運転リスク情報出力装置3に送信可能な構成となっている。位置情報としては、対象車両2のリアルタイムの緯度・経度から構成される点情報や、複数の緯度・経度からなる走行ルートを示す線情報等が考えられる。
As shown in FIG. 1, the
位置情報は、誤差1m以下であることが好ましい。このような精度を実現するものとして、みちびき(準天頂衛星システム)からのサブメータ級の衛星信号を用いることが考えられる。なお、片側一車線の場合で、片側車線の道路幅が3mのケースを考えると、車の中心から対向車線との境までの距離は約1.5mとなる。仮に車両の中心にGPS装置が搭載された場合、最低でも誤差が1.5m以下のGPS装置を用いれば、どちらの車線を走行しているのかが明確となる。つまり昨今問題となっている逆走を判定できるようになる。これを実現するものであればみちびきに限らずいかなる位置情報測位システムを用いても良い。なお、この精度はマルチパス等の問題により実際のカタログスペックほどの数値が出ないことがある。しかしながら時間軸を考えた場合、例えば3分間走行しその間、10秒おきにサンプリングすれば18点の位置情報を得ることができる。そうして取得した位置情報をプロットして近似曲線を描き、近似曲線とプロットとの標準偏差が1.5m以内に収まっていれば、どちらの車線を走行しているかがほぼ正しく判定することができる。したがって、カタログスペック上で1.5m以内の精度のものであれば本システムへ適用が可能である。 Positional information preferably has an error of 1 m or less. To achieve such accuracy, it is conceivable to use sub-meter class satellite signals from Michibiki (Quasi-Zenith Satellite System). In the case of one lane on one side, considering the case where the width of the road on one side is 3 m, the distance from the center of the vehicle to the boundary with the oncoming lane is about 1.5 m. If a GPS device is installed in the center of the vehicle, using a GPS device with an error of at least 1.5 m or less will clarify which lane the vehicle is traveling. In other words, it becomes possible to determine reverse running, which has become a problem in recent years. Any positioning information positioning system other than Michibiki may be used as long as it realizes this. Due to problems such as multipath, this accuracy may not be as high as the actual catalog spec. However, considering the time axis, for example, 18 points of position information can be obtained by sampling every 10 seconds while traveling for 3 minutes. If the standard deviation between the approximated curve and the plot is within 1.5m, it is possible to almost correctly determine which lane the vehicle is traveling in. can. Therefore, if the accuracy is within 1.5 m according to the catalog specifications, it can be applied to this system.
また、対象車両2は、車両側送信部22を更に備えている。
In addition, the
車両側送信部22は、GPS装置21以外で検出された走行情報を危険運転リスク情報出力装置3に送信可能である。走行情報としては、移動車両に搭載された運転状況を判定可能な各種センサからの情報等(例えば、加速度センサからの情報、ウィンカーの右左折情報、画像やレーダーにより検出された車間距離・標識までの距離等)が考えられる。また、車両側送信部22は、対象車両2のドライバーのドライバー識別子も送信する。
The vehicle-
上記した位置情報、走行情報、及び、ドライバー識別子は、少なくとも対象車両2が運転中には、常に刻々と送信し続けることが好ましい。
It is preferable that the position information, the driving information, and the driver identifier described above are constantly transmitted at least while the
図1に示すように、危険運転リスク情報出力装置3は、取得部31と、蓄積部32と、受信部33と、制御部34と、出力部35と、を備えている。なお、便宜的に取得部31や受信部33を別の構成物として記載したが、ハードウェアの構成としては当然同じ物で実現されていても良い。所謂一般的な通信基盤である。その他の構成物に関してもハードウェア構成は任意の構成をとり得る。
As shown in FIG. 1 , the dangerous driving risk
取得部31は、GPS装置21から送信された対象車両2の位置情報、及び、車両側送信部22から送信された走行情報及びドライバー識別子を取得可能である。
The
蓄積部32は、住所又は緯度・経度に基づいて管理される交通ルールを予め記憶しており、当該交通ルールの中から、取得された位置情報に適用される少なくとも1以上の交通ルールを抽出し、抽出された交通ルール及び走行情報に基づき対象車両2の違反の有無を判定する。そして、対象車両2から得られた多数の違反の有無を各位置情報と関連付けた“統計情報”を作成して蓄積する。なお違反に限らず、違反の一歩手前のヒヤリハット情報を各位置情報と関連付け“統計情報”として蓄積しても良い。つまり交通リスクを判定するための情報であれば如何なるものであっても良い。
The
蓄積部32に予め記憶される交通ルールとしては、道路標識(規制標識、指示標識、補助標識)、道路標示(規制表示、指示表示)等で示されるルールが考えられ、これらのルールが適用されるルール適用位置の緯度・経度は、公安委員会、警察署等が発行する意思決定のデータに記載されたものを用いることができる。公安委員会、警察署等に基づくデータが住所の場合、該住所を緯度・軽度に変換した情報を蓄積部32に蓄積する。公安委員会、警察署等に基づくデータは住所で記載されていることも多く、この住所だけでは車両の位置に対して適用される交通ルールの判定処理が煩雑となる。このため、予め住所を緯度・軽度に変換して蓄積部32に登録しておくことが好ましく、これによってシステムの計算速度を早くすることができる。例えば、現在の車両の走行位置の情報を受け取り、ほぼリアルタイムに適用する交通ルールを判定する使い方の場合、そのリアルタイム性が重要となってくることから、緯度・軽度として情報を保持していくことが重要である。
Traffic rules pre-stored in the
これらのルール適用位置は、データ上で取り扱えば済むので地図のように表示する必要はないが、理解容易のために、これらのルール適用位置の緯度・経度を表示した場合、図2に示すようなものとなる。図2では、所定の速度制限が適用される複数のルール適用位置の緯度・経度が点集合範囲Aを形成し、一時停止が適用される複数のルール適用位置の緯度・経度が点集合範囲Bを形成し、駐車禁止が適用される複数のルール適用位置の緯度・経度が点集合範囲Cを形成していることを示している。 These rule-applied positions need not be displayed like a map because they can be handled in terms of data. become something. In FIG. 2, the latitudes and longitudes of a plurality of rule-applied positions to which a predetermined speed limit is applied form a point set range A, and the latitudes and longitudes of a plurality of rule-applied positions to which a pause is applied form a point set range B , and the latitude and longitude of a plurality of rule application positions to which parking prohibition is applied form a point set range C.
本実施の形態では、所定の交通ルールが適用されるルール適用位置の緯度・経度と正確に一致する緯度・経度だけでなく、各点集合範囲に含まれる緯度・経度は全て、所定の交通ルールが適用されるルール適用位置とみなす。 In the present embodiment, not only the latitude/longitude that exactly matches the latitude/longitude of the rule application position to which the predetermined traffic rule is applied, but also all the latitude/longitude included in each point set range are subject to the predetermined traffic rule. is regarded as the rule application position to which is applied.
違反の有無を判定する方法として、例えば、速度違反であれば、制限速度区間(図2の場合、点集合A)において所定以上速度超過していた場合に違反として判定し、一時停止違反であれば、一時停止位置(図2の場合、点集合B)の前後数メートルで所定の時間停止していない場合に違反として判定する等が考えられる。 As a method of determining whether there is a violation, for example, if it is a speed violation, it is determined as a violation when the speed limit section (point set A in the case of FIG. 2) exceeds a predetermined speed, and even if it is a temporary stop violation For example, it is conceivable to determine as a violation if the vehicle does not stop for a predetermined time several meters before and after the temporary stop position (point set B in the case of FIG. 2).
また、蓄積部32には、登録されたドライバー(対象車両2)のドライバー識別子と、当該ドライバーの“危険運転リスク情報”の出力先である受信端末4の出力先識別子と、が紐付けて記憶されている。
In addition, the
受信部33は、後述する受信端末4から送信される “危険運転リスク情報”のリクエストを受信可能である。
The receiving
制御部34は、蓄積部32に蓄積された“統計情報”に基づき、対象車両2のドライバーの認知機能スコア又は運転レベルスコアを表す“危険運転リスク情報”を作成する。
Based on the “statistical information” accumulated in the
“危険運転リスク情報”は、認知機能スコア又は運転レベルスコアを表すものであり、例えば、交通違反の種別や頻度に基づいて算出することができるが、運転者毎の危険運転リスクを示すものであれば、その他の方法で算出してもよい。例えば加速度センサであったり、走行情報に含まれるその他情報を使って算出すればよい。例えば加速度センサで所定値以上の加速度がかかったときに危険運転とみなし、認知機能スコア又は運転レベルスコアに加算すればよい。或いはウィンカーを出してから所定時間がたつ前にカーブをする加速度がかかったときに危険運転とみなす等、各種センサの組み合わせで判断するようにしても良い。 "Dangerous driving risk information" represents a cognitive function score or a driving level score, and can be calculated, for example, based on the type and frequency of traffic violations, but does not indicate the risk of dangerous driving for each driver. If so, other methods may be used for calculation. For example, it may be calculated using an acceleration sensor or other information included in the travel information. For example, when an acceleration sensor detects an acceleration equal to or greater than a predetermined value, it may be regarded as dangerous driving and added to the cognitive function score or the driving level score. Alternatively, it may be judged by a combination of various sensors, such as when acceleration to turn a curve is applied before a predetermined time has passed since the blinker is turned on, it is regarded as dangerous driving.
認知機能スコアは、標識の認知力と道路交通法違反が比例するという仮定に基づくもので、他のドライバーとは無関係にドライバーごとに算出されるものである。一方で、運転レベルスコアは、他のドライバーと比較した相対的な指標を算出したものである。 The Cognitive Function Score is based on the assumption that sign recognition and traffic law violations are proportional, and is calculated for each driver independently of other drivers. On the other hand, the driving level score is a relative index compared to other drivers.
本実施の形態では、認知機能スコアは、一時不停止違反、踏切不停止違反、一方通行違反、及び、右左折禁止違反のうち、少なくとも1つの交通ルール違反に基づき算出される。 In the present embodiment, the cognitive function score is calculated based on at least one traffic rule violation among non-stop violations, non-stop violations at railroad crossings, one-way traffic violations, and right/left turn prohibition violations.
認知機能スコアは、例えば、シグマ(種別毎の重みづけ×違反ランク)/走行距離で計算される。違反ランクに関しては、例えば、スピード超過であれば10kmオーバーで違反ランク“1”、30kmオーバーで違反ランク“3”、一時不停止であれば違反ランク“1”、正しく停止していれば違反ランク“0”のようにランク付けすることが考えられる。重みづけの一例として、認知機能の判定には一時不停止の方が重要であるため、スピード超過の重みが“1”、一時不停止の重みが“5”のように設定することが考えられる。3kmの走行距離において、上記した10kmオーバー、30kmオーバー、一時不停止が1回ずつ生じたとした場合には、認知機能スコアは、(1×1+3×1+1×5)/3で計算されることとなる。但し、この計算方法は一例であって、この他のいかなる計算方法が採用されても良い。 The cognitive function score is calculated by, for example, sigma (weighting for each type×violation rank)/distance traveled. Regarding the violation rank, for example, if speeding is over 10km, violation rank is "1", over 30km is violation rank "3", if there is no stoppage, violation rank is "1", and if stopping correctly, violation rank is "1". Ranking such as "0" is conceivable. As an example of weighting, it is conceivable to set the weight of speeding to "1" and the weight of non-stopping to "5", because non-stopping is more important for judging cognitive function. . If the above 10 km over, 30 km over, and non-stop occurred once each in the running distance of 3 km, the cognitive function score is calculated as (1 × 1 + 3 × 1 + 1 × 5) / 3 It will be done. However, this calculation method is an example, and any other calculation method may be employed.
また、制御部34は、“危険運転リスク情報”として認知機能スコアを作成する場合において、認知機能スコアが上昇傾向にあるか否かを判定する。
In addition, the
認知機能スコアが上昇傾向にあるか否かの判定は、例えば、認知機能スコアの変化を監視することで行うことができる。その場合、各日付において、前後数日の認知機能スコアの分布を線形近似して傾きを求め、その日の傾き値とする。当該傾きを数週間或いは数か月の期間に亘って見たときに、例えば、傾きが正の数であるものが2/3を占めるような場合に認知機能スコアが増加傾向にあるとして認知機能の低下が生じていると判断することができる。 Determination of whether the cognitive function score is on an upward trend can be made, for example, by monitoring changes in the cognitive function score. In this case, on each date, the distribution of cognitive function scores for several days before and after is linearly approximated to obtain the slope, which is used as the slope value for that day. When the slope is viewed over a period of several weeks or several months, for example, when the slope is a positive number, 2/3 of the cognitive function scores tend to increase. It can be judged that there is a decrease in
制御部34は、更に、周囲の車両との距離も考慮して認知機能スコアを算出することが好ましい。
It is preferable that the
この場合、対象車両2の速度毎に周囲の車両との間の距離(車間距離等)の閾値を予め設定しておき、走行情報に含まれる対象車両2と周囲の車両との距離に関する距離情報に基づき当該距離が閾値以下だった場合に、交通ルール違反と同等の危険運転とみなし、認知機能スコアに加算する。距離に関しても、重みが設定されており、違反ランクに乗算して認知機能スコアに加算されることとなる。
In this case, a threshold for the distance between the
距離の測定は、ドライブレコーダーの映像情報から単眼カメラの距離計測技術を用いても良いし、ミリ波レーダー等の一般的な技術でもよい。 Distance measurement may be performed using distance measurement technology of a monocular camera based on video information from a drive recorder, or general technology such as millimeter wave radar.
運転レベルスコアも、認知機能スコアと同様の方法で算出可能であるが、運転レベルスコアに関しては、他ドライバーとの相対位置を明確にするために、登録された全ドライバー又は所定のドライバーの中の偏差値として算出しても良い。 The driving level score can be calculated in the same way as the cognitive function score, but in order to clarify the relative position with other drivers, the driving level score is calculated based on all registered drivers or among predetermined drivers. It may be calculated as a deviation value.
出力部35は、制御部34により作成された“危険運転リスク情報”を出力する。この際、“危険運転リスク情報”は、対象車両2のドライバー識別子に関連付けて作成されているため、当該ドライバー識別子に紐付けられた出力先識別子を有する受信端末4に対して出力されることとなる。出力先識別子は、例えばメールアドレス等である。
The
また、制御部34によって認知機能スコアが上昇傾向にあると判定された場合には、出力部35は、“アラート情報”を“危険運転リスク情報”の一部として出力する。
Further, when the
受信端末4は、端末側送信部41と、端末側受信部42と、表示部43と、を備えている。受信端末4としては、対象車両2のドライバー、家族、管理者等の所有するスマートフォン、パソコン、対象車両2に搭載されているカーナビ等の情報端末が考えられる。昨今の高齢化とともに、高齢者の独り暮らしが増え、子供が遠くに住んでいる場合には特に、自分の親の認知機能が低下していないか、或いはそれによって事故を起こしやすい運転をおこなっていないかが心配事となる。子供が親の運転状況を“危険運転リスク情報”で知ること、または“アラート情報”で気付くことは社会的意義が大きい。これは認知症の場合、早期に対処すれば進行を遅らせるまたは将来的には治療できる可能性も出てくるためであり、心配になった時点で病院への通院を促すことができるためである。
The receiving
端末側送信部41は、“危険運転リスク情報”のリクエストを危険運転リスク情報出力装置3に送信可能である。
The terminal-
端末側受信部42は、危険運転リスク情報出力装置3から出力された“危険運転リスク情報”を受信可能である。
The terminal-
表示部43は、受信された“危険運転リスク情報”を表示可能である。表示の方法としては、数値やグラフ等様々なものが考えられるが、例えば、認知機能低下の場合は、認知症と診断することは医師でないと難しいため、認知機能スコアを数値で表示するのではなく、時系列で増減を可視化して表示することが考えられる。これにより、対象車両2のドライバー、家族、管理者等が、認認知症の可能性に気付きやすくなるので、病院の診察を促す効果が期待できる。
The
続いて、図3のフローチャートを用いて、本実施の形態による“危険運転リスク情報”の出力までの流れについて説明する。 Next, the flow up to the output of "dangerous driving risk information" according to the present embodiment will be described using the flowchart of FIG.
まず、対象車両2から位置情報(走行情報)を取得する(S1)。 First, position information (driving information) is acquired from the target vehicle 2 (S1).
続いて、位置情報に適用される少なくとも1以上の交通ルールを抽出し(S2)、抽出された交通ルール及び位置情報(走行情報)に基づき対象車両2の違反の有無を判定し(S3)、違反の有無を位置情報と関連付ける(S4)。
Subsequently, at least one or more traffic rules applied to the position information are extracted (S2), and based on the extracted traffic rules and position information (driving information), it is determined whether or not the
このS1-S4の処理を対象車両2から刻々と送信されてくる位置情報及び走行情報に対して行い、それらから得られた多数の違反の有無を各位置情報と関連付けることで、“統計情報”が作成されることとなる。
By performing the processing of S1-S4 on the location information and travel information that are transmitted from the
続いて、所定数以上の位置情報に基づいて“統計情報”が作成されたら(S5:YES)、制御部34は、“統計情報” に基づき、対象車両2のドライバーの認知機能スコア又は運転レベルスコアを表す“危険運転リスク情報”を作成する(S6)。
Subsequently, when "statistical information" is created based on a predetermined number or more of position information (S5: YES), the
その後は、S1-S6までの処理を繰り返し、“統計情報”及び“危険運転リスク情報”を更新し続ける。 After that, the processing from S1 to S6 is repeated to keep updating the “statistical information” and the “dangerous driving risk information”.
そして、受信部33が、受信端末4からの“危険運転リスク情報”のリクエストを受信すると(S7:YES)、その時点で作成されている最新の“危険運転リスク情報”を出力部35から出力させて(S8)、処理を終了する。
Then, when the receiving
出力された“危険運転リスク情報”は、受信端末4によって受信される。
The output “dangerous driving risk information” is received by the receiving
以上説明したように、本実施の形態による危険運転リスク情報出力システム1では、対象車両2の違反の有無を各位置情報と関連付けた“統計情報”を作成し、当該“統計情報”に基づき“危険運転リスク情報”を作成して出力する。
As described above, in the dangerous driving risk
このような構成によれば、高精度に検出された位置情報に基づき“危険運転リスク情報”が作成されるので、対象車両2のドライバーや家族等が認知機能の低下に気付くことができるので、高齢の親等へ運転自粛を促す等により交通事故の削減の効果が期待できる。
According to such a configuration, the "dangerous driving risk information" is created based on the position information detected with high accuracy, so that the driver of the
また、本実施の形態による危険運転リスク情報出力システム1では、認知機能スコアが上昇傾向にあると判定された場合、“アラート情報”を“危険運転リスク情報”の一部として出力する。
Further, in the dangerous driving risk
このような構成によれば、“アラート情報”により認知機能が低下していることに気付くことができるので、交通事故の削減の効果がより期待できる。 According to such a configuration, it is possible to notice that the cognitive function is declining by the "alert information", so the effect of reducing traffic accidents can be expected.
また、本実施の形態による危険運転リスク情報出力システム1では、一時不停止違反、踏切不停止違反、一方通行違反、及び、右左折禁止違反のうち、少なくとも1つの交通ルール違反に基づき前記認知機能スコアを算出する。
Further, in the dangerous driving risk
このような構成によれば、認知機能の低下が顕著に表れやすい交通ルールに基づいて、信頼性の高い認知機能スコアが作成される。 According to such a configuration, a highly reliable cognitive function score is created based on the traffic rules that tend to cause noticeable deterioration in cognitive function.
また、本実施の形態による危険運転リスク情報出力システム1では、対象車両2と周囲の車両との距離も考慮して認知機能スコアを算出する。
Further, in the dangerous driving risk
このような構成によれば、交通ルールには含まれないが事故に繋がりやすい車間距離等の問題まで考慮されるので、交通事故の削減の効果がより期待できる。 According to such a configuration, problems such as inter-vehicle distance, which are not included in the traffic rules but are likely to lead to accidents, are taken into consideration, so that the effect of reducing traffic accidents can be expected.
また、本実施の形態による危険運転リスク情報出力システム1では、サブメータ級の位置情報に基づいて”統計情報”を作成する。
Further, in the dangerous driving risk
このような構成によれば、平均的な車線幅が3m程度であることを考慮すると、1m程度の誤差があったとしても、図4に示すように、対象車両2は、ほとんどのケースで実際に走行した車線内に収まり、「隣の車線や側道を走行していた」と誤って判定された”統計情報”が作成されることが防止される。なお、少なくとも誤差は1.5m以内であることが好ましい。 According to such a configuration, considering that the average lane width is about 3 m, even if there is an error of about 1 m, as shown in FIG. This prevents the creation of "statistical information" that is erroneously determined to be "running in the next lane or side road". In addition, it is preferable that at least the error is within 1.5 m.
このように、従来のGPS情報を使用する場合、その誤差は10m単位であるため、例えば、一時不停止、踏み切り不停止のような交通ルールでは、10mの誤差が生じると正確に判定することができない場合が生じるが、本実施の形態による危険運転リスク情報出力システム1では、みちびき(準天頂衛星システム)を用いて道路交法違反を高精度に検出するので、正確に道路交通法違反を検出することが可能となる。1m程度の誤差範囲であれば、少なくとも一時停止線に対し、その前後数メートルで一時停止したか否かが判定できる。
In this way, when conventional GPS information is used, the error is in increments of 10m. Therefore, for example, traffic rules such as no stoppages and no stoppages at railroad crossings can be accurately determined as causing an error of 10m. Although there are cases where it is not possible, the dangerous driving risk
尚、本発明の危険運転リスク情報出力システムは、上述した実施の形態に限定されず、特許請求の範囲に記載した範囲で種々の変形や改良が可能である。 The dangerous driving risk information output system of the present invention is not limited to the above-described embodiment, and various modifications and improvements are possible within the scope of the claims.
例えば、上記実施の形態では、危険運転リスク情報出力装置3は対象車両2及び受信端末4とは別の場所に設置されていたが、危険運転リスク情報出力装置3が対象車両2又は受信端末4と一体となっていてもよい。その場合、対象車両2に搭載される場合には、GPS装置21やドライバーのスマートフォン等の携帯情報端末内に組み込まれることもできる。
For example, in the above-described embodiment, the dangerous driving risk
また、上記実施の形態では、出力した”危険運転リスク情報”を受信端末4側で扱ったが、本発明の危険運転リスク情報出力システムは、”危険運転リスク情報”を出力するまででもよく、出力された”危険運転リスク情報”は、対象車両2のドライバー、家族、管理者等で目的に応じた使用をすればよい。その場合、危険運転リスク情報出力装置3が本発明の危険運転リスク情報出力システムに相当することとなる。
Further, in the above embodiment, the output "dangerous driving risk information" is handled on the receiving
また、上記実施の形態では、本発明の“所定の交通ルールが適用されるルール適用位置の緯度・経度”として、公安委員会、警察署等が発行する意思決定のデータを用いたが、その他から取得したデータを用いてもよい。 In the above embodiment, decision-making data issued by a public safety commission, a police station, or the like is used as the "latitude and longitude of a rule application position to which a predetermined traffic rule is applied" of the present invention. You may use the data acquired from.
また、本発明は、シェアライドに利用することも可能である。シェアライドとは第三者の車両の空いている座席を活用し、第三者とガソリン代などを負担し合うことで交通費を節約しながら移動する仕組みである。この場合、受信端末4において、シェアライドに登録されたドライバー毎の運転レベルスコアを受信し、ドライバー毎に表示する構成が考えられる。各ドライバーの運転レベルスコアを比較して表示できるようにすることで、シェアライドサービスのユーザーが、安全運転をするドライバーを選択することができる。例えば、受信端末4であるスマートフォンやパソコンの画面上で、ユーザーの近くにいるドライバーのリストが表示され、各ドライバーの運転レベルスコアに基づきリストの上から安全運転をしているドライバー順に並べて表示する。これによって、ユーザーは近くにいる安全運転のドライバーを選択できる。
The present invention can also be used for shared rides. A shared ride is a mechanism that saves on transportation costs by utilizing vacant seats in a third party's vehicle and sharing the cost of gasoline with the third party. In this case, it is conceivable that the
これにより、運転レベルスコアの高い、すなわち、道交法遵守を基準とした優良ドライバーでなければ、シェアライドに参加することができなくなることが予想され、今後の新しいビジネスモデルの中で事故による社会問題が起きないように貢献し得る。 As a result, it is expected that only excellent drivers with a high driving level score, that is, those who do not comply with road traffic laws, will be able to participate in shared rides. You can help prevent it from happening.
また、本発明は、運行管理システムに利用することも可能である。この場合、運転レベルスコアを交通違反の程度(例えば、60km道路で20kmオーバーなのか30kmオーバーなのか等)とし、運転レベルスコアが所定の閾値を超えた際に、ドライブレコーダーの該当時間の画像を抽出して受信端末4の表示部43に表示する構成等が考えられる。これにより、どのような危険リスクがあったのかを画像によって具体的に把握することが可能となる。
Moreover, the present invention can also be used for an operation management system. In this case, the driving level score is the degree of traffic violation (for example, whether it is over 20km or over 30km on a 60km road), and when the driving level score exceeds a predetermined threshold, the image of the corresponding time on the drive recorder is displayed. A configuration for extracting and displaying on the
また、運行管理システムに利用する場合、運転レベルスコアを算出し、他の人の運転レベルスコアと比較したランキング情報を出力してもよい。 Also, when used in an operation management system, a driving level score may be calculated and ranking information compared with other people's driving level scores may be output.
また、本発明は、カーナビやスマホのナビゲーションアプリと連動し、運転中に制限速度超えたときに“危険運転リスク情報”を出力し、カーナビやスマホのパネルの色を変えるような構成で使用することもできる。 In addition, the present invention is used in conjunction with a car navigation system or smartphone navigation application to output "dangerous driving risk information" when the speed limit is exceeded while driving, and to change the color of the car navigation system or smartphone panel. can also
また、本発明に用いるGPS装置21は、充電バッテリーを搭載しており、運転中は充電し、停車時は自分のバッテリーで駆動する構成とし、運転中の位置情報送信間隔より停車中の位置情報送信間隔を長く設定することで、バッテリー消費を節約することができる。この場合、停車時にも対象車両2の位置が分かるので、駐車場の停車位置等を発見することもできる。
In addition, the
また、本発明は、危険運転リスク情報出力システム1、対象車両2、危険運転リスク情報出力装置3、又は、受信端末4が行う処理に相当するプログラムや、当該プログラムを記憶した記録媒体にも応用可能である。記録媒体の場合、コンピュータ等に当該プログラムがインストールされることとなる。ここで、当該プログラムを記憶した記録媒体は、非一過性の記録媒体であっても良い。非一過性の記録媒体としては、CD-ROM等が考えられるが、それに限定されるものではない。
The present invention is also applied to a program corresponding to processing performed by the dangerous driving risk
コンピュータはCPU、メモリ、ハードディスクからなり、当該プログラムは、ハードディスク上に記録され、実行時にメモリへ展開されCPU上で演算処理を行うことで処理を行うものである。なお、コンピュータのCPUは並列処理できるものであってもよいし、コンピュータ自体が分散処理できる形態であっても良い。処理の結果はネットワークを介して任意のディスプレイで表示することができる。 A computer is composed of a CPU, a memory, and a hard disk, and the program is recorded on the hard disk, loaded into the memory when executed, and processed by performing arithmetic processing on the CPU. Note that the CPU of the computer may be capable of parallel processing, or the computer itself may be of a form capable of distributed processing. The results of processing can be displayed on any display via the network.
1 危険運転リスク情報出力システム
2 対象車両
3 危険運転リスク情報出力装置
4 受信端末
21 GPS装置
22 車両側送信部
31 取得部
32 蓄積部
33 受信部
34 制御部
35 出力部
41 端末側送信部
42 端末側受信部
43 表示部
1 Dangerous driving risk
Claims (9)
住所又は緯度・経度に基づいて管理される交通ルールの中から前記位置情報に適用される少なくとも1以上の交通ルールを抽出し、前記抽出された交通ルール及び前記走行情報に基づき前記対象車両の違反の有無を判定し、前記対象車両のドライバーについて判定された複数の前記違反の有無を各位置情報と関連付けた統計情報を作成して蓄積する蓄積部と、
前記統計情報に基づき前記ドライバーの認知機能スコアを表す危険運転リスク情報を作成する制御部と、
前記危険運転リスク情報を出力する出力部と、
を備え、
前記認知機能スコアを算出するに当たり、前記違反の種別ごとに前記違反の程度又は有無に応じて違反ランクが設定されており、また、認知機能の判定のために前記違反の種別ごとに重みが設定されており、前記認知機能スコアは、前記判定された各違反について前記違反の程度又は有無に応じて違反ランクを決定し、それぞれに対応する前記重みで重み付けした上で合算したものであることを特徴とする危険運転リスク情報出力システム。 an acquisition unit that acquires travel information including position information of the target vehicle;
At least one or more traffic rules applied to the location information are extracted from the traffic rules managed based on the address or latitude/longitude, and the violation of the target vehicle is detected based on the extracted traffic rules and the travel information. an accumulation unit that determines the presence or absence of a driver of the target vehicle and creates and accumulates statistical information that associates the presence or absence of a plurality of violations determined for the driver of the target vehicle with each position information;
a control unit that creates dangerous driving risk information representing the cognitive function score of the driver based on the statistical information;
an output unit that outputs the dangerous driving risk information;
with
In calculating the cognitive function score, a violation rank is set according to the degree or presence of the violation for each type of violation, and a weight is set for each type of violation for judging cognitive function. and the cognitive function score is obtained by determining the violation rank according to the degree or presence or absence of the violation for each of the determined violations, weighting them with the weights corresponding to each, and summing them. Dangerous driving risk information output system.
前記認知機能スコアが上昇傾向にあると判定された場合、前記出力部は、アラート情報を前記危険運転リスク情報の一部として出力することを特徴とする請求項1に記載の危険運転リスク情報出力システム。 The control unit, when creating the cognitive function score as the dangerous driving risk information, determines whether the cognitive function score is on an upward trend,
2. The dangerous driving risk information output according to claim 1, wherein when it is determined that the cognitive function score is on an upward trend, the output unit outputs alert information as part of the dangerous driving risk information. system.
前記制御部は、前記距離情報も考慮して前記認知機能スコアを算出することを特徴とする請求項1に記載の危険運転リスク情報出力システム。 The travel information also includes distance information relating to the distance between the target vehicle and surrounding vehicles,
2. The dangerous driving risk information output system according to claim 1 , wherein the control unit calculates the cognitive function score in consideration of the distance information.
対象車両の位置情報を含む走行情報を取得するステップと、
住所又は緯度・経度に基づいて管理される交通ルールの中から前記位置情報に適用される少なくとも1以上の交通ルールを抽出し、前記抽出された交通ルール及び前記走行情報に基づき前記対象車両の違反の有無を判定し、前記対象車両のドライバーについて判定された複数の前記違反の有無を各位置情報と関連付けた統計情報を作成して蓄積するステップと、
前記統計情報に基づき前記ドライバーの認知機能スコアを表す危険運転リスク情報を作成するステップと、
前記危険運転リスク情報を出力するステップと、
を備え、
前記違反の種別ごとに前記違反の程度又は有無に応じて違反ランクが設定されており、また、認知機能の判定のために前記違反の種別ごとに重みが設定されており、前記認知機能スコアは、前記判定された各違反について前記違反の程度又は有無に応じて違反ランクを決定し、それぞれに対応する前記重みで重み付けした上で合算したものであることを特徴とする危険運転リスク情報出力プログラム。 A program installed on a computer that
a step of acquiring travel information including location information of the target vehicle;
At least one or more traffic rules applied to the location information are extracted from the traffic rules managed based on the address or latitude/longitude, and the violation of the target vehicle is detected based on the extracted traffic rules and the travel information. creating and accumulating statistical information that associates the presence or absence of a plurality of violations determined for the driver of the target vehicle with each location information;
creating dangerous driving risk information representing the driver's cognitive function score based on the statistical information;
a step of outputting the dangerous driving risk information;
with
A violation rank is set according to the degree or presence or absence of the violation for each type of violation, and a weight is set for each type of violation for judgment of cognitive function, and the cognitive function score is , a dangerous driving risk information output program characterized by determining a violation rank according to the degree or presence or absence of the violation for each of the judged violations, weighting them with the weights corresponding to each, and summing them. .
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CN112232581B (en) * | 2020-10-26 | 2024-04-12 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | Driving risk prediction method and device, electronic equipment and storage medium |
WO2022168671A1 (en) | 2021-02-03 | 2022-08-11 | 株式会社デンソー | Processing device, processing method, processing program, and processing system |
JP2022149946A (en) * | 2021-03-25 | 2022-10-07 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | Driving characteristic determination device, driving characteristic determination method, and driving characteristic determination program |
CN115131973A (en) * | 2021-03-25 | 2022-09-30 | 上海博泰悦臻网络技术服务有限公司 | Vehicle early warning method, device and system |
JP2022156833A (en) * | 2021-03-31 | 2022-10-14 | トヨタ自動車株式会社 | Drive diagnosis device and drive diagnosis method |
KR102606475B1 (en) * | 2021-07-22 | 2023-11-24 | 아주대학교산학협력단 | Apparatus and method for detecting violation of right-turn vehicle |
US20230032829A1 (en) * | 2021-07-30 | 2023-02-02 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Driving diagnostic device and driving diagnostic method |
JP7304986B1 (en) | 2022-02-07 | 2023-07-07 | 株式会社シーエーシー | Systems, methods and programs for determining premium mobility score based on mobility |
CN114694416A (en) * | 2022-03-24 | 2022-07-01 | 东风汽车集团股份有限公司 | Violation vehicle avoidance method and avoidance system based on cloud server |
JP2023173369A (en) * | 2022-05-25 | 2023-12-07 | 株式会社ジーニーズ | Driving assistance system and driving assistance program |
EP4447061A1 (en) * | 2023-04-14 | 2024-10-16 | Suzuki Motor Corporation | Abnormality determination system and base station device |
EP4447059A1 (en) * | 2023-04-14 | 2024-10-16 | Suzuki Motor Corporation | Consultation recommendation system and base station device |
EP4447060A1 (en) * | 2023-04-14 | 2024-10-16 | Suzuki Motor Corporation | Abnormality detection system and base station device |
EP4447062A1 (en) * | 2023-04-14 | 2024-10-16 | Suzuki Motor Corporation | Consultation recommendation system and base station device |
EP4447064A1 (en) * | 2023-04-14 | 2024-10-16 | Suzuki Motor Corporation | Abnormality determination system and base station device |
EP4447063A1 (en) * | 2023-04-14 | 2024-10-16 | Suzuki Motor Corporation | Abnormality detection system and base station device |
CN117238124B (en) * | 2023-06-20 | 2024-06-18 | 深圳民太安智能科技有限公司 | Multi-dimensional risk factor-based vehicle safe driving grading early warning method and system |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008186045A (en) | 2007-01-26 | 2008-08-14 | Denso Corp | Driving evaluation apparatus |
JP2011034430A (en) | 2009-08-04 | 2011-02-17 | Denso Corp | Driving support system |
JP2013101013A (en) | 2011-11-08 | 2013-05-23 | Mitsubishi Electric Corp | Position orientation device, on-vehicle unit, position orientation method, position orientation program, driving support method, driving support program, road accounting method, road accounting program, position orientation system, driving support system and road accounting system |
JP2014020895A (en) | 2012-07-18 | 2014-02-03 | Zenrin Datacom Co Ltd | Road sign information notification device and road sign information notification method |
JP2014143661A (en) | 2012-12-27 | 2014-08-07 | Asahi Research Corp | Video recording and reproducing device |
-
2019
- 2019-02-24 JP JP2019031111A patent/JP7227578B2/en active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008186045A (en) | 2007-01-26 | 2008-08-14 | Denso Corp | Driving evaluation apparatus |
JP2011034430A (en) | 2009-08-04 | 2011-02-17 | Denso Corp | Driving support system |
JP2013101013A (en) | 2011-11-08 | 2013-05-23 | Mitsubishi Electric Corp | Position orientation device, on-vehicle unit, position orientation method, position orientation program, driving support method, driving support program, road accounting method, road accounting program, position orientation system, driving support system and road accounting system |
JP2014020895A (en) | 2012-07-18 | 2014-02-03 | Zenrin Datacom Co Ltd | Road sign information notification device and road sign information notification method |
JP2014143661A (en) | 2012-12-27 | 2014-08-07 | Asahi Research Corp | Video recording and reproducing device |
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