JP7252865B2 - 情報処理装置、情報処理システムおよび情報処理方法 - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理システムおよび情報処理方法に関する。

従来、例えば、車載装置が第１データをセンタへアップロードし、センタが第１データに基づいて所定のイベントを検出した場合に、車載装置から第１データよりも大容量の第２データを収集し詳細解析を行う情報処理システムがある（特許文献１参照）。

特開２０１９－０３２７２５号公報

しかしながら、従来技術では、サーバはイベントを検出した場合に、詳細解析を毎回行う必要があるので、サーバの負荷が増大するおそれがあった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、サーバの負荷を抑制しつつ、イベントの検出の精度を担保することができる情報処理装置、情報処理システムおよび情報処理方法を提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、実施形態に係る情報処理装置は、受付部と、第１判定部と、送信指示部と、第２判定部とを備える。前記受付部は、車両に搭載された車載装置によって所定のイベントが検出された場合に、前記イベントの検出通知を前記車載装置から受け付ける。前記第１判定部は、前記受付部によって前記検出通知が受け付けられた場合に、前記車載装置から受け付けた前記検出通知の履歴に基づいて、前記検出通知の正誤を判定する。前記送信指示部は、前記第１判定部による判定結果に基づいて、前記検出通知の正誤判定に不足する不足データの送信指示を前記車載装置へ送信する。前記第２判定部は、前記車載装置から送信された前記不足データに基づいて、前記検出通知の正誤を再判定する。

本発明によれば、サーバの負荷を抑制しつつ、イベントの検出の精度を担保することができる。

図１Ａは、情報処理システムの概要を示す図（その１）である。 図１Ｂは、情報処理システムの概要を示す図（その２）である。 図１Ｃは、情報処理システムの概要を示す図（その３）である。 図１Ｄは、情報処理方法の概要を示す図（その１）である。 図１Ｅは、情報処理方法の概要を示す図（その２）である。 図２は、情報処理システムのブロック図である。 図３は、通知履歴ＤＢの一例を示す図である。 図４は、収集データＤＢの一例を示す図である。 図５は、評価基準ＤＢの一例を示すである。 図６は、不足データの選択処理の一例を示す図である。 図７は、情報処理システムが実行する処理手順を示すフローチャートである。

以下、添付図面を参照して、実施形態に係る情報処理装置、情報処理システムおよび情報処理方法について説明する。なお、以下に示す実施形態によりこの発明が限定されるものではない。

まず、図１Ａ～図１Ｅを用いて、実施形態に係る情報処理システムおよび情報処理方法の概要について説明する。図１Ａ～図１Ｃは、情報処理システムの概要を示す図である。また、図１Ｄおよび図１Ｅは、情報処理方法の概要を示す図である。なお、かかる情報処理方法は、図１Ａに示す情報処理装置１０によって実行される。また、以下では、イベントが煽り運転である場合について説明する。

図１Ａに示すように、実施形態に係る情報処理システム１は、情報処理装置１０と、車両Ｖ－１，Ｖ－２，Ｖ－３…にそれぞれ搭載された車載装置１００－１，１００－２，１００－３…とを含む。なお、以下では、車両全般を指す場合には「車両Ｖ」と、また、車載装置全般を指す場合には「車載装置１００」と、それぞれ記載する。

情報処理装置１０は、例えばインターネットや携帯電話回線網等のネットワークを介したクラウドサービスを提供するクラウドサーバとして構成され、データ利用者から車両Ｖに関する所定の車両データの収集要求を受け付けるとともに、受け付けた収集要求に基づき、各車載装置１００から車両データを収集する。そして、情報処理装置１０は、収集された車両データをデータ利用者へ提供する。また、情報処理装置１０は、データ利用者に加えて、事前に設定された収集要求に基づいて、各車載装置１００から車両データを収集することも可能である。

車載装置１００は、例えばカメラ、加速度センサ、ＧＰＳ（Global Positioning System）センサ、車速センサ、アクセルセンサ、ブレーキセンサ、操舵角センサといった各種センサ、記憶デバイス、マイクロコンピュータなどを有する装置である。車載装置１００は、情報処理装置１０が受け付けた収集要求に応じた採取指示を情報処理装置１０から取得し、かかる採取指示に基づいて車両データを車両Ｖから採取（取得）する。

上記したカメラは、例えば車両Ｖの周囲を撮像して動画データを出力することができる。また、加速度センサは車両Ｖに作用する加速度を検出し、ＧＰＳセンサは、車両Ｖの位置を検出する。車速センサは、車両Ｖの車速を検出する。また、アクセルセンサは、アクセルペダルの操作量を検出し、ブレーキセンサは、ブレーキペダルの操作量を検出する。また、操舵角センサは、車両Ｖのハンドルの操舵角を検出する。なお、車載装置１００としては、例えばドライブレコーダを用いることができる。

また、車載装置１００は、採取した車両データを情報処理装置１０へ適宜アップロードする。このようにドライブレコーダを車載装置１００として兼用することによって、車両Ｖへ搭載する車載部品を効率化することができる。なお、兼用することなく、車載装置１００とドライブレコーダとを別体で構成してもよい。

本実施形態に係る情報処理システム１では、事前に設定された収集条件を元に、情報処理装置１０が車載装置１００から車両データを収集し、車両データを収集した車両Ｖの挙動や車両Ｖに発生した事象などを分析することができる。

ここで、上記した収集条件には、収集のトリガとなるイベントと、イベントを検出したときに収集するデータ種別などが関連付けられる。本実施形態では、収集のトリガとなるイベントは、煽り運転である場合を例に挙げて説明する。

また、収集条件が指定される際に、情報処理装置１０は、収集することとなる実データＲ（車両データの一例）に付加され、かかる実データＲの検索や概要把握に用いられるインデックスデータとしての特性を有するタグデータＴの生成用データを生成する。すなわち、タグデータＴとは、実データＲがメタデータ化されたメタデータである。

そして、指定された収集条件や、生成されたタグデータＴの生成用データは、情報処理装置１０に記憶されるとともに、データ収集の対象となる車両Ｖへ配信されて、車載装置１００にも記憶される。

次に、各車載装置１００は、各種センサの出力データを監視し、記憶している収集条件を満たすイベント（煽り運転）が発生した場合に、出力データや動画データ等の実データＲを記憶デバイスに記憶する。

各車載装置１００は、記憶しているタグデータＴの生成用データと実データＲとに基づき、当該実データＲに対応するタグデータＴを生成して記憶する。そして、各車載装置１００は、タグデータＴを情報処理装置１０にアップロードし、情報処理装置１０はそのタグデータＴを記憶する。このとき、実データＲは、情報処理装置１０へはアップロードされない。つまり、図１Ａに示すように、情報処理装置１０は、タグデータＴのみを保有した状態となる。

その後、図１Ｂに示すように、情報処理装置１０は、収集する実データＲに対応するタグデータＴを指定したうえで、実データＲの送信指示（言い換えると、実データＲを指定する指示データ）を該当の車載装置１００へ出力する。

その後、図１Ｃに示すように、送信指示に基づき、指定された実データＲが、各車載装置１００から情報処理装置１０へ送信（アップロード）され、情報処理装置１０に記憶される。これにより、情報処理装置１０は、実データＲに基づいて、さらなる解析が可能となる。

なお、車載装置１００のデータ容量の観点からは、情報処理装置１０にアップロードされた実データＲおよびこれに対応するタグデータＴは、情報処理装置１０へのアップロード後に車載装置１００から削除されることが好ましい。

ところで、近年では、車両に搭載された車載装置で他車両から受けた煽り運転を検知した場合に、ドライブレコーダ等で録画を開始するシステムが提案されている。しかしながら、かかる提案では、煽り運転の証拠を記録するものであり、煽り運転自体を解決するものではない。

また、車載装置側で煽り運転を検知した場合に、警察などの関係機関に通報するシステムも考えられるが、煽り運転の誤検知が発生した場合においても、関係機関へ通報されることになるので好ましくない。特に、煽り運転には、様々なパターンが存在するので、車載装置側で誤検知を抑えるのは困難であり、かといって、実際に煽り運転が発生している場合には、早急な対応（通報）が求められる。

そこで、実施形態に係る情報処理システム１では、車載装置１００が煽り運転を検出した場合に、検出通知を情報処理装置１０へ通知し、情報処理装置１０側で検出通知の正誤を判定することとした。

そして、実施形態に係る情報処理システム１では、情報処理装置１０から関係機関へ通報を行うこととした。つまり、実施形態に係る情報処理システム１では、車載装置１００が煽り運転を検出した場合に、情報処理装置１０側で再度検証する。

具体的には、図１Ｄに示すように、情報処理システム１では、車載装置１００が煽り運転を検出すると（ステップＳ１）、車載装置１００は、煽り運転の検出通知を情報処理装置１０へ送信する（ステップＳ２）。

ここで、車載装置１００は、例えば、ドライブレコーダのカメラ画像を解析することで、煽り運転を検出することが可能である。また、ここでの検出通知は、上記のタグデータＴに対応する。車載装置１００は、検出通知に加え、車両Ｖの現在地に関する情報や、車両Ｖの走行速度に関する情報およびカメラ画像をタグデータＴとして情報処理装置１０へ送信する。また、この際、車載装置１００は、タグデータＴに対応する実データＲの採取を開始する。

情報処理装置１０は、上記の検出通知を受け付けると、検出通知を含むタグデータＴを蓄積するとともに（ステップＳ３）、第１判定を行う（ステップＳ４）。ここで、第１判定は、検出通知の履歴に基づいて、検出通知の正誤を判定する処理である。

例えば、検出通知の通知頻度が高い車載装置１００については、通知頻度が低い車載装置１００に比べて、煽り運転が誤検知である可能性が高いことが想定される。すなわち、情報処理装置１０は、第１判定において、検出通知の履歴に基づいて、車載装置１００が煽り運転を検出する際の信頼度を判定する。

そして、情報処理装置１０は、検出通知が正しいと判定した場合に、車載装置１００に代わって通報する。一方で、情報処理装置１０は、ステップＳ４の第１判定において、判定にデータが不足している場合、不足データの送信指示を車載装置１００に対して送信する（ステップＳ５）。

すなわち、かかる場合に、情報処理装置１０は、タグデータＴに対応する実データＲの送信を指示することになる。車載装置１００は、上記の送信指示を受信すると、送信指示によって指定された不足データを情報処理装置１０へアップロードする（ステップＳ６）。

その後、情報処理装置１０は、車載装置１００から送信された不足データに基づいて、第２判定を実施する（ステップＳ７）。そして、情報処理装置１０は、第２判定によって煽り運転が発生していると判定した場合、車載装置１００に代わって通報を行う。

このように、実施形態に係る情報処理装置１０は、検出通知の履歴を用いることで、検出通知の正誤を簡易的に判定することができ、不足データを用いることで、検出通知の正誤を精度よく判定することが可能となる。

したがって、実施形態に係る情報処理装置１０によれば、情報処理装置１０の負荷を抑制しつつ、イベントの検出の精度度を担保することが可能となる。また、実施形態に係る情報処理システム１では、煽り運転をトリガとして上記の処理を行う。これにより、実際に煽り運転が発生していると判定した場合には、早急に警察又は警備会社に通報することができる。したがって、煽り運転の誤検知を抑制しつつ、煽り運転を受けたドライバの安全性を向上させることができる。

次に、図２を用いて、実施形態に係る情報処理システム１の構成例について説明する。図２は、情報処理システム１のブロック図である。なお、図２には、関係機関２００を併せて示す。関係機関２００は、例えば、情報処理装置１０から受けた通報を受け付ける警察署または警備会社である。

関係機関２００は、情報処理装置１０から通報を受け付けると通報内容等を確認することができ、煽り運転を受けた車両Ｖのドライバに対する通知情報を送信することができる。ここでの通知情報には、例えば、何分後に警察（パトカー）が駆けつけることができるかといった情報や、最寄りの避難場所（例えば、近くの交番など）の位置情報などといった情報が含まれる。

続いて、情報処理装置１０について説明する。図２に示すように、情報処理装置１０は、通信部１１と、記憶部１２と、制御部１３とを備える。通信部１１は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。通信部１１は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、ネットワークＮを介して、車載装置１００との間で情報の送受信を行う。

記憶部１２は、たとえば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現され、図２の例では、通知履歴ＤＢ１２ａと、収集データＤＢ１２ｂと、評価基準ＤＢ１２ｃと、モデルＤＢ１２ｄとを備える。

通知履歴ＤＢ１２ａは、各車載装置１００から送信された検出履歴に関するデータベースである。図３は、通知履歴ＤＢ１２ａの一例を示す図である。図３に示すように、通知履歴ＤＢ１２ａは、「識別番号」、「通知回数」、「通知履歴」、「通知頻度」および「正答率」などを互いに関連付けて記憶するデータベースである。

識別番号は、各車載装置１００または車両Ｖを識別するための番号を示す。通知回数は、対応する車載装置１００が検出通知を通知した回数を示す。通知履歴は、対応する車載装置１００から実際に受け取った検出通知の通知内容を示す。

通知頻度は、対応する車載装置１００から通知される検出通知の通知頻度を示す。また、正答率は、例えば、検出通知の正答率、換言すれば、車載装置１００による煽り運転の検出精度を示す。

図２の説明に戻り、収集データＤＢ１２ｂについて説明する。収集データＤＢ１２ｂは、各車載装置１００から収集したデータを記憶するデータベースである。図４は、収集データＤＢ１２ｂの一例を示す図である。

図４に示すように、収集データＤＢ１２ｂは、検出通知ＩＤ、識別番号、画像、位置、ＣＡＮ（Controller Area Network）データなどを互いに関連付けて記憶するデータベースである。検出通知ＩＤは、上述の検出通知を識別する識別子を示し、識別番号は、検出通知を送信した車載装置１００の識別番号を示す。

画像および位置は、検出通知と共に送信された画像および煽り運転を検出した位置を示す。なお、画像は、例えば、煽り運転の検出根拠となる画像であり、１つの画像であってもよく、複数の画像であってもよい。

また、ＣＡＮデータは、車両ＶのＣＡＮネットワークを介して車載装置１００が取得するデータであり、例えば、車速センサ、舵角センサ、ブレーキセンサ、ヨーレートセンサなどのセンサ値が含まれる。

なお、図４では、タグデータＴに付随するデータを示したが、不足データに対応するデータ（例えば、映像など）についても同様に収集データＤＢ１２ｂに記憶されることになる。

図２の説明に戻り、評価基準ＤＢ１２ｃについて説明する。評価基準ＤＢ１２ｃは、後述する第１判定部１３ｂの評価基準が示されたデータを記憶するデータベースである。図５は、評価基準ＤＢ１２ｃの一例を示すである。図５に示すように、評価基準ＤＢ１２ｃは、「評価項目」に対して「範囲１」、「範囲２」、「範囲３」・・・に対応する評価点を記憶するデータベースである。

図５の例では、評価項目が、通知頻度、製造年、天候、鮮明度などを含む場合を示す。通知頻度は、車載装置１００による検出通知の通知頻度を示す。後述するように、評価点は、加点方式であり、上述のように、通頻頻度が高いほど、検出通知の信頼度が低くなるため、評価点が低い値となる。なお、通知頻度に代えて、図３に示した正答率に基づいて、評価点を算出することにしてもよい。

製造年は、車載装置１００が搭載される車両Ｖが製造された年を示す。例えば、製造年が古いほど、ドライブレコーダや各種センサなどの車載装備が古く、製造年が新しいほど、車載装備が新しいことが想定される。

つまり、車両Ｖの製造年が新しいほど、車載装置１００による煽り運転の検出精度の向上が期待できるので、車両Ｖの製造年が新しいほど、評価点が高くなる。

天候は、車載装置１００が煽り運転を検出したときの検出地点における天候を示す。例えば、雨天では、晴天時に比べて、レーダによる検出精度の低下や、画像解析による煽り運転の検出精度の低下が懸念される。

したがって、天候が悪い場合には、煽り運転の誤検知が増えるおそれがある。このた、め、天候が悪いほど、評価点が低くなる。なお、ここでの天候が悪いとは、例えば、雨量や降雪量などを示し、雨量や降雪量が多い程、天候が悪いものとする。

鮮明度は、車載装置１００からタグデータＴとして受け取った画像データの鮮明度を示す。鮮明度が低いほど、不鮮明である程、煽り運転が誤検知である可能性が高くなるおそれがある。このため、鮮明度が低いほど、評価点が低くなる。

また、図５に示すように、評価基準ＤＢ１２ｃには、各評価項目に対して範囲を規定されるとともに、範囲に応じて評価点が記憶される。しかしながら、これに限定されるものではなく、評価基準ＤＢ１２ｃには、評価点を算出するための演算式を記憶しておくことにしてもよい。この場合、評価項目毎の演算式とすることにしてもよいし、各評価項目を変数とする１つの演算式としてすることにしてもよい。

図２の説明に戻り、モデルＤＢ１２ｄについて説明する。モデルＤＢ１２ｄは、収集データＤＢに格納された収集データから煽り運転を検出するためのモデルを記憶するデータベースである。

モデルＤＢ１２ｄには、車載装置１００に搭載されたモデルよりも高精度に煽り運転を検出可能なモデルであることが好ましい。例えば、画像データの画像解析に加えて、上記のＣＡＮデータを含めて煽り運転を検出するモデルがモデルＤＢ１２ｄに記憶される。

続いて、制御部１３について説明する。制御部１３は、例えば、コントローラであり、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、記憶部１２に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現することができる。

また、図２に示すように、制御部１３は、受付部１３ａと、第１判定部１３ｂと、送信指示部１３ｃと、収集部１３ｄと、第２判定部１３ｅと、生成部１３ｆと、通報部１３ｇとを備える。

受付部１３ａは、車両Ｖに搭載された車載装置１００によって所定のイベントが検出された場合に、イベントの検出通知を車載装置１００から受け付ける。本実施形態において、受付部１３ａは、車載装置１００が煽り運転を検出した場合に、煽り運転の検出通知を車載装置１００から受け付けることになる。

また、受付部１３ａは、検出通知に付随するタグデータＴを受け付け、検出通知に基づいて通知履歴ＤＢ１２ａを更新するとともに、タグデータＴに基づいて収集データＤＢ１２ｂを更新する。

第１判定部１３ｂは、受付部１３ａによって検出通知が受け付けられた場合に、車載装置１００による検出通知の通知履歴に基づいて、検出通知の正誤をを判定する。第１判定部１３ｂは、図５に示した各評価項目ごとに評価点を算出し、算出した評価点に基づいて、検出通知の正誤を判定する。

具体的には、第１判定部１３ｂは、通知頻度、車両の製造年、煽り運転の検出時の天候および鮮明度などの各評価項目について評価点を算出し、算出した評価点の和（以下、総合点）に基づいて、検出通知の正誤を判定する。

なお、第１判定部１３ｂは、天候について、例えば、タグデータＴの位置情報と、外部サーバから送信される天候情報とに基づいて判定することが可能である。この際、第１判定部１３ｂは、気温に基づいて、天候の評価点を算出することにしてもよい。具体的には、路面が凍結が危惧される気温である場合、評価点を低く算出する。これは、車載装置１００が路面の凍結による他車両のスリップする挙動を、煽り運転として検出したおそれがあるためである。

そして、第１判定部１３ｂは、総合点が閾値よりも高い場合、すなわち、車載装置１００による検出通知の信憑性が高い場合、検出通知が正しいと判定する。一方、第１判定部１３ｂは、総合点が閾値よりも低い場合には、検出通知が誤った通知であると判定する。

ここで、第１判定部１３ｂは、総合点が閾値付近である場合など、更なる判定が必要な場合に、送信指示部１３ｃへ通知する。送信指示部１３ｃは、第１判定部１３ｂによる判定結果に基づいて、検出通知の正誤判定に不足する不足データの送信指示を車載装置１００へ送信する。

送信指示部１３ｃは、第１判定部１３ｂによって算出された評価点に基づいて、車載装置１００から収集する不足データの要否を判定するとともに、評価点に基づいてデータ種別を選択する。図６は、不足データの選択処理の一例を示す図である。

なお、図６では、図５に示した各評価項目をＥ１～Ｅ３・・・で示すとともに、各評価項目の評価点を棒グラフで示す。なお、評価項目Ｅ１は、通知頻度に対応し、評価項目Ｅ２は、製造年、評価項目Ｅ３は、天候にそれぞれ対応するものとする。

送信指示部１３ｃは、評価点が再判定範囲Ｒ内である評価項目に基づいて、不足データの種別を選択する。再判定範囲Ｒは、閾値Ｔｈにマージンを持たせた範囲であり、閾値Ｔｈを基準とした上限値Ｒ１と下限値Ｒ２との間のエリアである。

閾値Ｔｈは、各評価項目の評価点を評価するための閾値であり、評価点が閾値Ｔｈよりも高い評価項目については、信頼度が高く、評価点が閾値Ｔｈよりも低い評価項目については、信頼度が欠けることを意味する。

送信指示部１３ｃは、評価点が再判定範囲Ｒ内である評価項目に基づいて、不足データの種別を選択する。つまり、送信指示部１３ｃは、どちらとも取れる評価項目について不足データを必要と判定し、評価点が著しく低いまたは高い評価項目については、不足データを不要と判定する。

図６に示す例では、評価項目Ｅ１は、再判定範囲Ｒよりも評価点が低く、評価項目Ｅ２は、再判定範囲Ｒよりも評価点が高い。そして、評価項目Ｅ３の評価点が再判定範囲Ｒ内である場合を示す。したがって、送信指示部１３ｃは、評価項目Ｅ３を不足データの選択対象とし、評価項目Ｅ３に基づいて、不足データのデータ種別を選択する。なお、以下、評価点が再判定範囲Ｒの評価項目について再判定項目と記載する。

送信指示部１３ｃは、再判定項目が通知頻度である場合、例えば、車両Ｖのドライバに関する情報を不足データとして選択する。ここで、ドライバに関する情報とは、例えば、ドライバが撮像された車内の画像であってもよいし、あるいは、ドライバの免許証などの身分証明書に関する情報であってもよい。また、ドライバに関する情報には、主に車両Ｖを運転するドライバに関する情報と、現在のドライバに関する情報とを含む。

また、送信指示部１３ｃは、再判定項目が製造年である場合、例えば、車両Ｖのセンサの型番や、ドライブレコーダの機種（カメラの性能）に関する情報を不足データとして選択する。

また、送信指示部１３ｃは、再判定項目が天候である場合、ワイパの動作状況に関する情報や、車両Ｖに搭載された雨量センサなどの情報を不足データとして選択する。

また、送信指示部１３ｃは、再判定項目が鮮明度である場合、更なる画像データや、映像データを不足データとして選択する。その他、送信指示部１３ｃは、データ長が不足している場合や、位置情報が未取得である場合に、かかるデータを不足データとして選択する。送信指示部１３ｃは、データの長さを指定する場合、データの収集時刻を指定することも可能である。すなわち、いつからいつまでに記録されたデータを不足データとするかを選択することもできる。

このように、送信指示部１３ｃは、評価点に基づいて判断が難しい評価項目についてのみ、不足データを必要と判定し、かかる評価項目について不足データのデータ種別を選択する。

つまり、車載装置１００から収集する不足データを絞ることで、不足データに基づく通信負荷を抑制するとともに、不足データに基づく情報処理装置１０側の判定不可を抑制することが可能となる。

この場合、送信指示部１３ｃは、例えば、タグデータＴとして送信された車両Ｖの走行速度に応じて、不足データのデータ長を変更することにしてもよい。例えば、送信指示部１３ｃは、車両Ｖの走行速度が速いほど、データ長を長くし、車両Ｖの走行速度が遅いほど、データ長を短くした送信指示を生成する。

また、送信指示部１３ｃは、後述するように、関係機関２００へ通報する際に、関係機関２００へ提供する補助データに関するデータが不足している場合、不足するデータの送信指示を送信することも可能である。これにより、後述する生成部１３ｆは、補助データを効率よく生成することが可能となる。

図２に戻り、収集部１３ｄについて説明する。収集部１３ｄは、送信指示部１３ｃによって送信された送信指示に対して、各車載装置１００から送信される不足データを収集する。収集部１３ｄによって収集された不足データは、収集データＤＢ１２ｂに格納される。

第２判定部１３ｅは、車載装置１００から送信された不足データに基づいて、検出通知の正誤を再判定する。例えば、第２判定部１３ｅは、不足データがドライバに関する情報である場合、車両Ｖの運転頻度が高いドライバか否かを判定する。

すなわち、第２判定部１３ｅは、車両Ｖの運転頻度が低いドライバにおいては、検出通知の履歴に基づく通知頻度が無効とし、再度、評価点の算出を行う一方、車両Ｖの運転頻度が高いドライバについては通知頻度に関する評価点をそのまま最終的な評価点として判定する。

また、第２判定部１３ｅは、不足データがセンサの型番や、ドライブレコーダの機種に関する情報である場合、センサの型番や、ドライブレコーダの機種情報に基づいて、評価点の算出を行う。なお、第２判定部１３ｅは、センサの型番や、ドライブレコーダの機種に対応する評価点のテーブルを予め保持しているものとする。

また、第２判定部１３ｅは、不足データがワイパの動作状況や、雨量センサの情報である場合、ワイパの動作状況や、雨量センサの情報に基づいて、評価点を算出する。

また、第２判定部１３ｅは、不足データが映像データである場合には、映像データをモデルＤＢ１２ｄのモデルに入力して得られるスコアに基づいて、評価点を算出する。

そして、第２判定部１３ｅは、算出した評価点の総合点を算出し、総合点と閾値とを比較し、総合点が閾値を超える場合に、検出通知が正しいと判定する（言い換えれば、実際に煽り運転が発生していると判定する）。なお、この際、第２判定部１３ｅは、評価項目ごとに重み付けを行って総合点を算出することにしてもよい。すなわち、例えば、モデルから得られる評価点をその他の評価項目の評価点よりも重み付けを重くすることにしてもよい。

そして、第２判定部１３ｅは、煽り運転が発生していると判定した場合、救助の要否を判定する。例えば、第２判定部１３ｅは、煽り運転が所定時間以上継続している場合に、救助が必要と判定する。

なお、第２判定部１３ｅは、不足データに基づく再判定において、再度、不足データがあった場合には、送信指示部１３ｃに対して、かかる不足データの送信指示を送信するように指示することにしてもよい。

生成部１３ｆは、関係機関２００へ提供する補助データを生成する。生成部１３ｆは、収集データＤＢ１２ｂを参照し、煽り運転の状況を視覚的に把握しやすいデータへ加工することで、補助データを生成する。

この際、生成部１３ｆは、煽り運転を行っている車両の画像データや、煽り運転の状況を示す動画、車両Ｖの走行経路（位置情報の履歴）、走行向き、走行速度に関する情報や、車間距離の推移などを時系列的に示すグラフなどを補助データとして生成する。

通報部１３ｇは、第１判定部１３ｂまたは第２判定部１３ｅによって通報が必要と判定された場合に、関係機関２００へ通報する。このとき、通報部１３ｇは、生成部１３ｆによって生成された補助データを併せて関係機関２００へ提供する。このように、通報部１３ｇは、補助データを提供することで、関係機関２００に対して煽り運転の状況把握を容易にすることができる。

補助データを受け取った関係機関２００は、煽り運転を受けている車両Ｖに対する提案データを情報処理装置１０へ送信し、情報処理装置１０は、かかる提案データを車載装置１００へ送信する。上述のように、提案データには、最寄りの避難場所に関する情報、警察が駆けつけるまで所要時間、注意事項などが含まれる。

また、関係機関２００は、補助データに基づいて、不足データを指定することも可能である。この場合、送信指示部１３ｃは、関係機関２００が指定したデータを不足データとする送信指示を生成し、車載装置１００へ送信する。そして、収集部１３ｄは、かかる不足データを車載装置１００から収集し、収集した不足データは関係機関２００へ提供される。これにより、関係機関２００によって指定された不足データを迅速に提供することができる。なお、この際、収集した不足データに基づいて、次回以降のタグデータＴの種別を追加することにしてもよい。

続いて、車載装置１００について説明する。図２に示すように、車載装置１００は、通信部１０１と、記憶部１０２と、制御部１０３とを備える。また、車載装置１００は、各種センサ１５０に接続される。各種センサ１５０は、上述のＣＡＮデータを収集するセンサや、カメラなどが含まれる。

通信部１０１は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。通信部１１は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、ネットワークＮを介して、情報処理装置１０との間で情報の送受信を行う。

記憶部１０２は、たとえば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現され、図２の例では、モデル情報１０２ａと、車両情報１０２ｂと、車両データ情報１０２ｃとを記憶する。

モデル情報１０２ａは、煽り運転を検出するためのモデルに関する情報である。車両情報１０２ｂは、車両Ｖに関する情報であり、例えば、上記の識別番号や、車両Ｖの各種センサ１５０の機種に関する情報などが含まれる。車両データ情報１０２ｃは、各種センサ１５０から入力されるデータである。車両データ情報１０２ｃには、例えば、タグデータＴとタグデータＴに対応する実データＲが含まれる。

制御部１０３は、例えば、コントローラであり、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、記憶部１０２に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１０３は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現することができる。

図２に示すように、制御部１０３は、取得部１０３ａと、検出部１０３ｂと、採取部１０３ｃと、アップロード部１０３ｄと、通知部１０３ｅとを備える。取得部１０３ａは、各種センサ１５０から実データＲを取得する。

検出部１０３ｂは、実データＲに基づいて、所定のイベントを検出する。本実施形態において、検出部１０３ｂは、例えば、画像データをモデル情報１０２ａのモデルに入力し、得られるスコアに基づいて煽り運転を検出する。なお、検出部１０３ｂは、図示しない操作部から入力される操作信号に基づいて、煽り運転を検出することも可能である。すなわち、ドライバが煽り運転を受けている判断した場合に、検出部１０３ｂは、煽り運転を検出することができる。

検出部１０３ｂは、煽り運転を検出すると、煽り運転に関するタグデータＴを生成し、煽り運転の検出通知とともに、情報処理装置１０へ送信する。

採取部１０３ｃは、検出部１０３ｂによるイベントの検出をトリガとして、実データＲの採取を開始し、タグデータＴと関連付けて車両データ情報１０２ｃとして記憶部１０２に記憶する。なお、どのような実データＲを採取するかは、任意に変更することとすればよい。

アップロード部１０３ｄは、情報処理装置１０から送信される送信指示に基づいて、車両データ情報１０２ｃから対応する実データＲを抽出し、抽出した実データＲを不足データとして情報処理装置１０へアップロードする。なお、上述のように、不足データは、実データＲに限定されず、車両Ｖに搭載されたセンサ類の機種に関する情報や、ドライバに関する情報なども含まれる。

通知部１０３ｅは、関係機関２００から情報処理装置１０を介して送信される提案データをドライバへ通知する。例えば、通知部１０３ｅは、車両Ｖのディスプレイやスピーカを介して提案データをドライバへ通知することが可能である。

次に、図７を用いて、実施形態に係る情報処理システム１が実行する処理手順について説明する。図７は、情報処理システム１が実行する処理手順を示すフローチャートである。なお、以下に示す処理手順は、車載装置１００によってイベントの検出毎に実行される。

図７に示すように、まず、車載装置１００が、煽り運転を検出すると（ステップＳ１０１）、車載装置１００から情報処理装置１０へ煽り運転の検出通知が送信される（ステップＳ１０２）。ここで、上述のように、検出通知は、上記のタグデータＴに対応し、検出通知と共に関連するタグデータＴも送信されることになる。

情報処理装置１０は、車載装置１００から受信した検出通知に基づいて、評価点を算出し（ステップＳ１０３）、評価点に基づいて第１判定を行う（ステップＳ１０４）。続いて、情報処理装置１０は、評価点に基づいて不足データの選択を行ったうえで（ステップＳ１０５）、不足データの送信指示を車載装置１００へ送信する（ステップＳ１０６）。車載装置１００は、送信指示に基づいて、不足データをアップロードし（ステップＳ１０７）、情報処理装置１０は、不足データに基づいて、第２判定を行う（ステップＳ１０８）。

その後、情報処理装置１０は、提供データを生成するとともに、提案データとともに関係機関２００へ通報を行う（ステップＳ１０９）。そして、情報処理装置１０は、関係機関２００から提案データを取得すると（ステップＳ１１０）、かかる提案データを車載装置１００へ提供し（ステップＳ１１１）、処理を終了する。

なお、ステップＳ１０４の判定において、検出通知が正しいと判定された場合、ステップＳ１０９の処理へ移行する。この際、ステップＳ１０５においては、関係機関２００へ提供する提供データの生成に関する不足データを選択することになる。

上述したように、実施形態に係る情報処理装置１０は、受付部１３ａと、第１判定部１３ｂと、送信指示部１３ｃと、第２判定部１３ｅとを備える。受付部１３ａは、車両Ｖに搭載された車載装置１００によって所定のイベントが検出された場合に、イベントの検出通知を車載装置１００から受け付ける。第１判定部１３ｂは、受付部１３ａによって検出通知が受け付けられた場合に、車載装置１００から受け付けた検出通知のの履歴に基づいて、検出通知の正誤を判定する。

前記送信指示部１３ｃは、第１判定部１３ｂによる判定結果に基づいて、検出通知の正誤判定に不足する不足データの送信指示を車載装置１００へ送信する。第２判定部１３ｅは、車載装置１００から送信された不足データに基づいて、検出通知の正誤をを再判定する。したがって、実施形態に係る情報処理装置１０によれば、サーバの負荷を抑制しつつ、イベントの検出の精度を担保することができる。

ところで、上述した実施形態では、煽り運転の被害車両の車載装置１００または車両Ｖに基づいて、検出通知の正誤を判定する場合について説明したが、これに限定されるものではない。すなわち、情報処理装置１０は、煽り運転を行っている加害車両に基づいて、検出通知の正誤を判定することにしもよい。

この場合、例えば、被害車両の車載装置１００は、煽り運転の検出通知とともに、加害車両に関する情報（例えば、ナンバープレートを撮像した画像データ）をタグデータＴとして、情報処理装置１０へアップロードする。

情報処理装置１０は、加害車両に関する検出通知の履歴に基づいて、検出通知の正誤を判定する。加害車両に関する検出通知の頻度が多い場合、かかる加害車両が常習的に煽り運転を行っているものと推定することができる。このため、情報処理装置１０は、かかる検出通知の評価点を高く算出する。

ところで、上述した実施形態では、所定のイベントが煽り運転である場合について説明したが、これに限定されるものではない。すなわち、どのようなイベントをトリガとするかは任意に変更することができる。イベントの具体例として、渋滞の発生や、車両Ｖの不良（エンジントラブルなど）が挙げられる。また、情報処理システム１は、データ利用者からイベントの設定を随時受け付けることも可能である。

さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲およびその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。

１ 情報処理システム
１０ 情報処理装置
１３ａ 受付部
１３ｂ 第１判定部
１３ｃ 送信指示部
１３ｄ 収集部
１３ｅ 第２判定部
１３ｆ 生成部
１３ｇ 通報部
１００ 車載装置
１０３ａ 取得部
１０３ｂ 検出部
１０３ｃ 採取部
１０３ｄ アップロード部

Claims (9)

1. 車両に搭載された車載装置によって所定のイベントが検出された場合に、前記イベントの検出通知を前記車載装置から受け付ける受付部と、
   前記受付部によって前記検出通知が受け付けられた場合に、前記車載装置から受け付けた前記検出通知の履歴に基づいて、前記検出通知の正誤を判定する第１判定部と、
   前記第１判定部による判定結果に基づいて、前記イベントの発生の正否判定に不足する不足データの送信指示を前記車載装置へ送信する送信指示部と、
   前記車載装置から送信された前記不足データに基づいて、前記検出通知の正誤を再判定する第２判定部と
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 前記第１判定部は、
   前記車載装置の前記検出通知の通知頻度から算出される評価点に基づいて前記イベントの発生の正否を判定し、
   前記送信指示部は、
   前記評価点に基づいて、前記不足データの要否を判定すること
   を特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記第１判定部は、
   前記通知頻度に加え、前記車両の製造年、前記イベントの検出時の天候の少なくとも一つを含む評価項目ごとに前記評価点を算出し、
   前記送信指示部は、
   前記評価点に基づいて、前記不足データのデータ種別を選択すること
   を特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記イベントは、
   前記車両が他車両から受けた煽り運転であり、
   前記第１判定部または前記第２判定部の少なくとも一方によって、前記煽り運転の発生が正しいと判定された場合、警備会社または警察の少なくとも一方に通報を行う通報部
   を備えること
   を特徴とする請求項１、２または３に記載の情報処理装置。
5. 前記通報部は、
   通報時に前記煽り運転の状況を示す補助データを通報先へ提供すること
   を特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
6. 前記送信指示部は、
   前記補助データの生成に不足するデータの前記送信指示を送信すること
   を特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記送信指示部は、
   前記補助データに基づき、前記通報先から指定されたデータの前記送信指示を送信すること
   を特徴とする請求項５または６に記載の情報処理装置。
8. 請求項１～７のいずれか一つに記載の情報処理装置と、
   前記車載装置と
   を備える情報処理システム。
9. 車両に搭載された車載装置によって所定のイベントが検出された場合に、前記イベントの検出通知を前記車載装置から受け付ける受付工程と、
   前記受付工程によって前記検出通知が受け付けられた場合に、前記車載装置から受け付けた前記検出通知の履歴に基づいて、前記検出通知の正誤を判定する第１判定工程と、
   前記第１判定工程による判定結果に基づいて、前記イベントの発生の正否判定に不足する不足データの送信指示を前記車載装置へ送信する送信指示工程と、
   前記車載装置から送信された前記不足データに基づいて、前記検出通知の正誤を再判定する第２判定工程と
   を含むことを特徴とする情報処理方法。

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