JP7485012B2

JP7485012B2 - 遠隔監視システム、配信制御装置、及び方法

Info

Publication number: JP7485012B2
Application number: JP2022511412A
Authority: JP
Inventors: 浩一二瓶; 孝法岩井; 航生小林; 悠介篠原; 正行坂田; 隆志山根
Original assignee: NEC Corp
Current assignee: NEC Corp
Priority date: 2020-03-31
Filing date: 2020-03-31
Publication date: 2024-05-16
Anticipated expiration: 2040-03-31
Also published as: JPWO2021199349A1; WO2021199349A1; US20230120683A1

Description

本開示は、遠隔監視システム、配信制御装置、及び方法に関する。

近年、自動運転車に関する技術が注目されている。自動運転は、車両が運転支援を行うレベル１から、車両が完全に自律走行するレベル５まで、複数のレベルにレベル分けされる。自動運転車レベル４以上では、車両に運転者が乗車する必要はない。しかしながら、車両に運転者が乗車していない場合、何らかの異常が発生した場合、異常に対して対処できなくなる可能性がある。特に、バスなどの乗客を乗せて運行する自動車に運転者が乗車しない場合でも、乗客の安全をいかに確保するかが大切である。

関連技術として、特許文献１は、車載用動画像データ記録装置を開示する。特許文献１において、車両に搭載されるカメラは、走行中の車両の周辺状況を撮影する。データ記録装置は、通常画質で動画像データを圧縮し、圧縮した動画像データを通常画質データ記憶部に保存する。また、データ記録装置は、通常画質より高い画質で動画像データを圧縮する。データ記録装置は、車両接近、人体接近、急ブレーキ実施、又は衝撃といった異常状況を示すトリガが発生したかを判断する。データ記録装置は、異常が発生したと判断した場合、異常発生より一定時間前にさかのぼって、高画質で圧縮された動画像データを高画質データ記憶部に保存する。

別の関連技術として、特許文献２は、エレベータの内部やバスの車室などの特定のエリアを監視する監視装置を開示する。特許文献２において、監視カメラは、特定のエリアを撮影する。映像送信装置は、監視カメラの映像を外部に送信する。監視装置は、監視カメラの映像に基づいて、特定エリア内に存在する人の数、及び人の位置の偏り度を算出する。監視装置は、算出した人数及び偏り度に基づいて、映像の記録密度、及び映像送信装置の通信頻度を調整する。

さらに別の関連技術として、特許文献３は、車両の周囲を撮影した画像と、車内を撮影した画像とを、車両の運転手に提示する運転支援装置を開示する。特許文献３に記載の運転支援装置は、車外画像から車両の外に安全運転を阻害する要因が有るか否かを判定する。また、運転支援装置は、車内画像から車両内で安全運転を阻害する要因が有るか否かを判定する。運転支援装置は、安全運転を阻害する要因が検出された場合、その要因が検出された画像が見易くなるように、車外画像と車内画像とを合成し、合成画像を表示する。

さらなる関連技術として、特許文献４は、周辺監視カメラの映像と車内カメラの映像とを管制センタに送信する車両用通信装置を開示する。特許文献４に記載の車両用通信装置は、車速、操舵角、及びシフト位置などに基づいて、車両状況を特定する。特定される車両状況は、「直進」、「右折」、「左折」、「後退」、「乗降停車」、及び「乗員異常」を含む。車両用通信装置は、特定した車両状況に応じてどの映像を優先するかを決定する。車両用通信装置は、優先度が高い映像は高解像度かつ高フレームレートで管制センタに送信し、優先度が低い映像は低解像度及び低フレームレートで管制センタに送信する。

特開２０１３－０８０５１８号公報国際公開第２０１７／２１２５６８号特開２０１４－１９９５４６号公報特開２０２０－３９３４号公報

特許文献１では、異常発生をトリガに、記録方式を変更している。しかしながら、特許文献１では、異常発生後に、時間をさかのぼって高画質の動画像データが記録される。このため、特許文献１に記載のデータ記録装置は、映像をライブ配信して監視するような場合に、異常発生前の状況をリアルタイムに把握することができない。また、データ記録装置が記録する映像をモバイル網などを通じて遠隔で監視する場合、遠隔監視に必要となる最低限の通信帯域が得られない場合がある。その場合、遠隔監視側の装置において、遠隔監視又は遠隔制御を行うために十分な情報が得られない可能性がある。

特許文献２では、特定のエリア内の人の分布などに応じて、外部に送信される特定エリアの映像の画質が制御される。しかしながら、特許文献２では、画質の制御に、特定のエリアの内部状況しか考慮されない。特許文献２では、遠隔監視又は遠隔制御のために必要な、外的要因に起因する撮影対象への影響を考慮して、画質を制御することができない。

特許文献３では、車内と車外のどちらに安全運転を阻害する要因があるかに応じて、合成画像において、車内画像と車外画像のどちらを見やすくするかが決定される。しかしながら、特許文献３において、車内における安全運転を阻害する要因と、車外における安全運転を阻害する要因とが、別々に判定される。特許文献３では、安全運転を阻害する要因がある方の画像が見やすくなるように車内画像と車外画像とが合成されており、車両の動作に応じた車内の危険性は考慮されない。

特許文献４では、特定された車両状況が「乗員異常」の場合、車内カメラの映像の優先度が高く設定される。しかしながら、特許文献４では、「乗員異常」以外の車両状況では、車内カメラの映像が車外カメラの映像より優先されることはない。このため、特許文献４においても、車両の動作に応じた車内の状況を知ることはできない。

本開示は、上記事情に鑑み、車両の動作に応じて、車両内部の状況を精度よく把握する映像を取得できる遠隔監視システム、配信制御装置、及び方法を提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本開示は、ネットワークを介して、移動体の内部を撮影した内部映像を受信する映像受信手段と、前記内部映像と前記移動体の状況を示す状況情報に基づいて、前記移動体の内部で事故が発生するリスクを予測する事故リスク予測手段と、前記リスクの予測結果に基づいて、前記内部映像の品質を示す内部映像品質情報を決定する品質決定手段と、前記内部映像品質情報に基づいて、前記内部映像の品質を調整する品質調整手段と、を備える遠隔監視システムを提供する。

本開示は、内部を撮影した内部映像をネットワークを介して送信し、かつ該送信する内部映像の品質が調整可能に構成された移動体の状況を示す状況情報と前記内部映像とに基づいて、前記移動体の内部で事故が発生するリスクを予測する事故リスク予測手段と、前記リスクの予測結果に基づいて、前記内部映像の品質を示す内部映像品質情報を決定する品質決定手段と、前記決定された内部映像品質情報に基づいて、前記内部映像の品質を制御する品質制御手段とを備える配信制御装置を提供する。

本開示は、ネットワークを介して、移動体の内部を撮影した内部映像を受信し、前記内部映像と前記移動体の状況を示す状況情報に基づいて、前記移動体の内部で事故が発生するリスクを予測し、前記リスクの予測結果に基づいて、前記内部映像の品質を示す内部映像品質情報を決定し、前記内部映像品質情報に基づいて、前記内部映像の品質を調整する、遠隔監視方法を提供する。

本開示は、内部を撮影した内部映像をネットワークを介して送信し、かつ該送信する内部映像の品質が調整可能に構成された移動体の状況を示す状況情報と前記内部映像とに基づいて、前記移動体の内部で事故が発生するリスクを予測し、前記リスクの予測結果に基づいて、前記内部映像の品質を示す内部映像品質情報を決定し、前記決定された内部映像品質情報に基づいて、前記内部映像の品質を制御する配信制御方法を提供する。

本開示に係る遠隔監視システム、配信制御装置、及び方法は、車両の動作に応じて、車両内部の状況を精度よく把握する映像を取得することができる。

本開示に係る遠隔監視システムを概略的に示すブロック図。本開示に係る遠隔監視システムにおける動作手順を概略的に示すフローチャート。本開示の第１実施形態に係る遠隔監視システムを示すブロック図。移動体の構成例を示すブロック図。遠隔監視装置の構成例を示すブロック図。経路情報の具体例を示す図。遠隔監視システムにおける動作手順を示すフローチャート。監視画面表示部が表示する監視画面の一例を示す図。監視画面表示部が表示する監視画面の別例を示す図。一部の領域が高画質化された内部映像の例を示す図。コンピュータ装置の構成例を示すブロック図。

本開示の実施の形態の説明に先立って、本開示の概要を説明する。図１は、本開示に係る遠隔監視システムを概略的に示す。遠隔監視システム１０は、映像受信手段１１、監視画面表示手段１２、事故リスク予測手段１３、品質決定手段１４、及び品質調整手段１６を有する。遠隔監視システム１０において、事故リスク予測手段１３、及び品質決定手段１４は、例えば配信制御装置２０に配置される。品質調整手段１６は、移動体３０に配置される。配信制御装置２０は、移動体３０に配置されていてもよい。

映像受信手段１１は、移動体３０の内部を撮影した内部映像をネットワークを介して受信する。事故リスク予測手段１３は、内部映像と、移動体３０の状況を示す状況情報に基づいて、移動体３０の内部で事故が発生するリスクを予測する。品質決定手段１４は、内部事故のリスクの予測結果に基づいて、移動体３０が送信する内部映像の品質を示す内部映像品質情報を決定する。

移動体３０において、品質調整手段１６は、内部映像品質情報に基づいて、内部品質の品質を調整する。

図２は、遠隔監視システム１０における動作手順を概略的に示す。映像受信手段１１は、ネットワークを介して、移動体３０の内部を撮影した内部映像を受信する（ステップＡ１）。事故リスク予測手段１３は、移動体３０の内部映像と移動体３０の状況を示す状況情報とに基づいて、移動体３０の内部で事故が発生するリスクを予測する（ステップＡ２）。品質決定手段１４は、リスクの予測結果に基づいて、内部映像の品質を示す内部映像品質情報を決定する（ステップＡ３）。品質調整手段１６は、内部映像品質情報に基づいて、内部映像の品質を調整する（ステップＡ４）。

本開示において、事故リスク予測手段１３は、内部映像と移動体の状況情報に基づいて、移動体３０の内部における事故のリスクを予測する。品質決定手段１４は、内部事故のリスクの予測結果に基づいて、内部映像品質情報を決定する。品質決定手段１４は、例えば予測結果が事故のリスクがあることを示す場合、内部映像の品質を高品質に決定する。品質調整手段１６は、品質決定手段１４が決定した内部映像品質情報に基づいて、内部映像の画質を調整する。このようにすることで、映像受信手段１１は、移動体の動作に応じて、内部において事故のリスクがある場合に、移動体の内部の状況を精度よく把握可能な映像を取得することができる。監視者は、そのような映像を用いて移動体３０の遠隔監視を行うことで、乗客に危険が生じていないかを確認できる。

以下、本開示の実施の形態を詳細に説明する。図３は、本開示の第１実施形態に係る遠隔監視システムを示す。遠隔監視システム１００は、遠隔監視装置１０１を含む。遠隔監視装置１０１は、移動体２００とネットワーク１０２を介して接続される。ネットワーク１０２は、例えば、ＬＴＥ（Long Term Evolution）等の通信回線規格を用いたネットワークであってもよいし、ＷｉＦｉ（登録商標）又は第５世代移動通信システムなどの無線通信網を含んでいてもよい。遠隔監視システム１００は、図１に示される遠隔監視システム１０に対応する。

移動体２００は、例えばバス、タクシー、又は列車などの乗客を乗せて走行する車両として構成される。移動体２００は、移動体に搭載されるセンサの情報に基づいて自動運転（自律運転）が可能に構成されていてもよい。なお、図３には、種類が異なる３つの移動体２００が図示されているが、移動体２００の数、及び種類は特に限定されない。以下の説明では、主に移動体２００がバスなどの道路上を走行する車両であるものとする。移動体２００は、図１に示される移動体３０に対応する。

図４は、移動体２００の構成例を示す。移動体２００は、周辺監視センサ２０１、車内カメラ２０２、車体情報取得部２０４、信号情報取得部２０５、位置情報取得部２０６、他車情報取得部２０７、品質調整部２０８、及び通信装置２１０を有する。移動体２００において、これら構成要素は車内ＬＡＮ（Local Area Network）やＣＡＮ（Controller Area Network）などを介して相互に通信可能に構成される。

周辺監視センサ２０１は、移動体２００の周辺状況を監視するセンサである。周辺監視センサ２０１は、例えばカメラ、レーダ、及びＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging）などを含む。周辺監視センサ２０１は、例えば車両の前方、後方、右側方、及び左側方を撮影する複数のカメラを含んでいてもよい。車内カメラ２０２は、移動体２００の内部を撮影するカメラである。車内カメラ２０２は、特に乗客が乗車するエリアを撮影する。移動体２００は、複数の車内カメラ２０２を有していてもよい。

車体情報取得部２０４は、移動体２００の各種情報を取得する。車体情報取得部２０４は、例えば移動体２００の車両センサから、車速、操舵角、アクセルペダルの開度、及びブレーキペダルの踏み込み量などの情報を取得する。また、車体情報取得部２０４は、方向指示器の作動状態、及びドアの開閉状態などの情報を取得する。

信号情報取得部２０５は、移動体２００の進行方向に存在する信号機の灯火状態を取得する。信号情報取得部２０５は、例えば路車間通信を用いて、信号機などの路上設備から信号機の灯火状態を取得してもよい。あるいは、信号情報取得部２０５は、車両前方を撮影するカメラの映像を解析し、信号機の灯火状態を取得してもよい。

位置情報取得部２０６は、移動体２００の位置情報を取得する。位置情報取得部２０６は、例えば全球測位衛星システム（ＧＮＳＳ(Global Navigation Satellite System)）を用いて、移動体の位置情報を取得してもよい。あるいは、位置情報取得部２０６は、移動体２００に搭載される、図４には図示されないナビゲーション装置から位置情報を取得してもよい。

他車情報取得部２０７は、移動体２００の周囲に存在する他の移動体の情報を取得する。他車情報取得部２０７は、例えば移動体２００の前方を走行する他の車両との間の距離を取得する。移動体２００と、前方を走行する車両との間の距離は、例えば周辺監視センサ２０１が出力するセンサ情報を用いて取得できる。

通信装置２１０は、移動体２００とネットワーク１０２（図３を参照）との間で無線通信を行う装置として構成される。通信装置２１０は、無線通信用アンテナ、送信機、及び受信機を含む。また、通信装置２１０は、プロセッサ、メモリ、Ｉ／Ｏ、及びこれらを接続するバスを有する。通信装置２１０は、論理的な構成要素として、映像送信部２１１、及び情報送信部２１２を有する。映像送信部２１１、及び情報送信部２１２の機能は、例えば、メモリに記憶された制御プログラムをマイクロコンピュータで実行することにより実現される。

映像送信部２１１は、移動体２００に搭載されたカメラの映像を、ネットワーク１０２を介して遠隔監視装置１０１に送信する。映像送信部２１１は、車内カメラ２０２を用いて撮影された移動体２００の内部の映像（内部映像）を遠隔監視装置１０１に送信する。また、映像送信部２１１は、周辺監視センサ２０１に含まれるカメラを用いて撮影された移動体２００の周囲の映像（外部映像）を遠隔監視装置１０１に送信する。

情報送信部２１２は、移動体２００の各種情報を、ネットワーク１０２を介して遠隔監視装置１０１に送信する。情報送信部２１２は、例えば車体情報取得部２０４が取得した車速、方向指示器の作動状態、及びドアの開閉状態を遠隔監視装置１０１に送信する。また、情報送信部２１２は、信号情報取得部２０５が取得した信号機の灯火状態を遠隔監視装置１０１に送信する。情報送信部２１２は、位置情報取得部２０６が取得した移動体２００の位置情報を遠隔監視装置１０１に送信する。情報送信部２１２は、他車情報取得部２０７が取得した他の車両との距離を遠隔監視装置１０１に送信する。

品質調整部２０８は、映像送信部２１１が遠隔監視装置１０１に送信する映像の品質を調整する。ここで、映像の品質を調整とは、例えば各カメラの映像の圧縮率、解像度、及びフレームレートの少なくとも一部などを調整することで、ネットワーク１０２を介して遠隔監視装置１０１に送信される映像のデータ量を調整することである。例えば、品質調整部２０８は、品質調整として、重要領域の品質を良くすることや重要領域以外の品質を落とすことが考えられる。例えば、品質を良くするとは、映像の解像度を上げる（鮮明化する）、フレーム数を上げる等の動作である。品質調整部２０８は、特に、車内カメラ２０２を用いて撮影された内部映像の品質を調整する。品質調整部２０８は、図１に示される品質調整手段１６に対応する。

また、例えば、内部映像は、スケーラブル映像符号化（ＳＶＣ：Scalable Video Coding）を用いて符号化される。スケーラブル映像符号化は、映像を複数の階層に分けて符号化する技術である。スケーラブル映像符号化では、選択する階層を変更することで、ビットレートと画質とを変動させることができる。スケーラブル映像符号化を用いて符号化された映像データは、例えば、基本階層データと、第１拡張階層データと、第２拡張階層データとを含む。品質調整部２０８は、内部映像を高画質に調整する場合、例えば基本階層データと第１拡張階層データ及び第２の拡張階層データとを、映像送信部２１１から遠隔監視装置１０１に送信させる。品質調整部２０８は、内部映像を低画質に調整する場合、例えば基本階層データを映像送信部２１１から遠隔監視装置１０１に送信させる。

図５は、遠隔監視装置１０１の構成例を示す。遠隔監視装置１０１は、映像受信部１１１、情報受信部１１２、監視画面表示部１１３、経路情報ＤＢ（database）１１４、及び配信制御部１２０を有する。映像受信部１１１は、移動体２００の映像送信部２１１から送信された映像を、ネットワークを介して受信する。映像受信部１１１が受信する映像は、車内カメラ２０２を用いて撮影された内部映像を含む。映像受信部１１１は、図１に示される映像受信手段１１に対応する。

情報受信部１１２は、移動体２００の情報送信部２１２から送信された各種情報を、ネットワークを介して受信する。情報受信部１１２は、例えば、移動体の車速、方向指示器の作動状態、ドアの開閉状態、信号機の灯火状態、位置情報、及び他の車両との距離などの情報を受信する。監視画面表示部１１３は、映像受信部１１１が受信した映像を表示画面上に表示する。監視画面表示部１１３は、情報受信部１１２が受信した各種情報の少なくとも一部を表示画面上に表示してもよい。監視者は、表示画面を見ることで、移動体２００の運行を監視する。

経路情報ＤＢ１１４は、移動体２００の運行経路に関する情報を保持する。経路情報ＤＢ１１４は、例えばある停留所から次の停留所までに、どの交差点を経由して移動体２００が走行するかを示す情報を、経路情報として保持する。なお、経路情報ＤＢ１１４は、遠隔監視装置１０１からアクセス可能であればよく、必ずしも遠隔監視装置１０１の一部を構成する必要はない。例えば、遠隔監視装置１０１は、経路情報ＤＢ１１４とインターネットなどのネットワークを介して接続されていてもよく、遠隔監視装置１０１は、ネットワークを介して経路情報ＤＢ１１４にアクセスしてもよい。

配信制御部１２０は、移動体２００から遠隔監視装置１０１に送信される内部映像の品質を制御する。配信制御部１２０は、事故リスク予測部１２１、品質決定部１２２、及び品質情報送信部１２３を有する。配信制御部１２０は、図１に示される配信制御装置２０に対応する。

事故リスク予測部１２１は、移動体２００の状況情報に基づいて、移動体２００の内部で事故（内部事故）が発生するリスクを予測する。移動体２００の状況情報は、移動体２００の状況を示す情報のことであり、情報受信部１１２が受信した情報、又は受信した情報に基づいて取得できる情報を含む。状況情報は、例えば、周辺監視センサ２０１が取得した情報、及び車体情報取得部２０４が取得した情報の少なくとも一部を含む。また、状況情報は、移動体の位置情報、及び信号機の灯火状態の情報を含み得る。これら情報は、位置情報取得部２０６、信号情報取得部２０５、或いは外部装置から取得できる。状況情報は、映像受信部１１１が受信した移動体２００の周囲の映像に基づいて取得されてもよい。状況情報は、例えば、周辺監視センサ２０１に基づいて判定された、移動体２００の周辺に存在する物体（歩行者、他の車両、又はバイクなどの物体）の情報、信号の灯火情報、周辺の物体との距離を示す情報であってもよい。事故リスク予測部１２１は、例えば内部事故のリスクがあると予測した場合、危険度を「高」と判定する。事故リスク予測部１２１は、例えば内部事故のリスクがない（リスクが低い）と予測した場合、危険度を「低」と判定する。

事故リスク予測部１２１は、例えば、移動体２００の状況情報に応じて今後生じる移動体の加速度を予測してもよい。事故リスク予測部１２１は、例えば移動体２００の状況情報に応じて移動体２００の動作を予測し、その動作によって生じる加速度の絶対値を予測する。加速度の絶対値は、例えば移動体の動作と、その動作に関連した加速度の絶対値、又は加速度の絶対値の計算式とを対応付けたテーブルを用いて予測できる。事故リスク予測部１２１は、予測した加速度の絶対値と所定の規定値（しきい値）とを比較し、予測した加速度の絶対値が規定値以上の場合、危険度を「高」と判定する。事故リスク予測部１２１は、危険度を「高」と判定した後、加速度が規定値未満の状態が一定時間継続した場合、危険度を「低」と判定する。事故リスク予測部１２１は、図１に示される事故リスク予測手段１３に対応する。

例えば、事故リスク予測部１２１は、情報受信部１１２が移動体２００から受信した位置情報を、地図情報と比較し、移動体２００がバス停に接近していることを検出する。その場合、事故リスク予測部１２１は、移動体２００がバス停に停車する状態であると予測する。この状態において、移動体２００は、バス停から所定距離手前の位置で減速を開始すると予測される。事故リスク予測部１２１は、移動体２００が減速する場合の加速度の予測値を取得する。事故リスク予測部１２１は、バスが減速する際に、立っている高齢者が転倒する、或いはベビーカーが前方に移動するなどの内部事故のリスクを予測する。バス停への停車（減速）に関連した加速度の予測値の絶対値は、規定値以上であるとする。この場合、事故リスク予測部１２１は、危険度を「高」と判定する。

事故リスク予測部１２１は、移動体２００の位置がバス停の位置と一致する場合、移動体２００がバス停から発進する状態であると予測する。この状態において、移動体２００は、バス停から発進して加速すると予測される。事故リスク予測部１２１は、移動体２００が発進加速する場合の加速度の予測値を取得する。事故リスク予測部１２１は、例えば情報受信部１１２がバスのドアが閉まったことを示す情報を受信した場合、移動体２００が発進すると予測する。事故リスク予測部１２１は、現在時刻がバス停の発車時刻になった場合、移動体２００が発進すると予測してもよい。発進加速に関連した加速度の予測値の絶対値は、規定値以上であるとする。その場合、事故リスク予測部１２１は、移動体２００が発進する場合に、危険度を「高」と判定する。

事故リスク予測部１２１は、情報受信部１１２が移動体２００から受信した位置情報と、経路情報ＤＢ１１３に保持される経路情報とに基づいて、移動体２００の走行状態を予測してもよい。事故リスク予測部１２１は、例えば、移動体２００から経路情報を受信し、移動体２００から取得した経路情報を使用して移動体２００が交差点を右折又は左折する状態を予測してもよい。あるいは、事故リスク予測部１２１は、外部の装置から移動体の経路情報を取得し、移動体２００から取得した経路情報を使用して移動体２００が交差点を右折又は左折する状態を予測してもよい。あるいは、移動体２００から取得した位置情報と、経路情報とを使用して、移動体２００が湾曲又は迂曲した道に侵入して蛇行運転する状態を予測してもよい。

図６は、経路情報の具体例を示す。経路情報は、経路情報を識別する番号と、経路、及び経路が適用される系統を含む。図６において、Ｎｏ．１の経路は、Ａ停留所（バス停）を出発した移動体が、ａ交差点を直進し、Ｂ停留所に停車することを示す。Ｎｏ．２の経路は、Ａ停留所を出発した移動体が、ａ交差点を左折し、Ｃ停留所に停車することを示す。Ｎｏ．３の経路は、Ｂ停留所を出発した移動体が、ｂ交差点を左折し、次いでｄ交差点を右折し、Ｄ停留所に停車することを示す。Ｎｏ．１の経路は１系統の移動体に適用され、Ｎｏ．２の経路は２系統の移動体に適用され、Ｎｏ．３の経路は１系統及び３系統の移動体に適用される。

事故リスク予測部１２１は、経路情報を用いることで、移動体２００の系統と位置情報とから、例えばａ交差点を直進するのか、或いは左折するのかを判別可能である。事故リスク予測部１２１は、例えば系統１で運行される移動体２００がａ交差点に接近した場合、移動体２００がａ交差点を左折すると予測する。事故リスク予測部１２１は、移動体２００が交差点を左折する場合の加速度の予測値を取得する。左折又は右折に関連した加速度の予測値の絶対値は、規定値以上であるとする。その場合、事故リスク予測部１２１は、危険度を「高」と判定する。

事故リスク予測部１２１は、情報受信部１１２が移動体２００から受信した信号機の灯火状態に基づいて、移動体２００が信号機で停車する状態、及び移動体２００が加速する状態の少なくとも一方を予測してもよい。移動体２００から信号機の灯火状態を取得するのに代えて、遠隔監視装置１０１が、信号機の管制を行う外部装置から信号機の灯火状態を取得してもよい。事故リスク予測部１２１は、加速度の予測値の絶対値を取得する。信号停車に伴う加速度の予測値は、例えば、移動体の車速と信号機までの距離とに基づいて算出できる。事故リスク予測部１２１は、移動体２００が信号機で停車する状態、又は加速する状態を予測した場合で、かつ、減速又は加速に伴う加速度の予測値の絶対値がしきい値以上の場合、危険度を「高」と判定する。

事故リスク予測部１２１は、情報受信部１１２が受信した、移動体２００の周囲に存在する他の移動体との距離に基づいて、移動体２００が他の移動体と接触する可能性が高い状態を予測してもよい。例えば、事故リスク予測部１２１は、前方の移動体との距離が急速に縮まっている場合に、接触する可能性が高い状態と予測してもよい。この状態において、移動体２００は、接触を避ける動作を行うと予測される。事故リスク予測部１２１は、接触を避ける動作に起因する加速度の予測値の絶対値を取得する。加速度の予測値の絶対値は、移動体２００と他の移動体との間の速度差、及び他の移動体との間の距離に基づいて算出できる。事故リスク予測部１２１は、移動体２００が他の移動体と接触する可能性がある状態を予測した場合で、かつ接触を避ける動作に起因する加速度の予測値の絶対値が規定値以上の場合、危険度を「高」と判定する。

品質決定部１２２は、事故リスク予測部１２１の予測結果に基づいて、移動体２００から送信される内部映像の品質を決定する。品質決定部１２２は、事故リスク予測部１２１が危険度「高」と判定した場合、内部映像の品質を、事故リスク予測部１２１が危険度「低」と判定した場合に比べて高い品質に決定する。例えば、品質決定部１２２は、事故リスク予測部１２１が危険度「低」と判定した場合、内部映像の品質を低品質（第１の品質）に決定する。品質決定部１２２は、事故リスク予測部１２１が危険度「高」と判定した場合、内部映像の品質を高品質（第２の品質）に決定する。品質決定部１２２は、図１に示される品質決定手段１４に対応する。

品質情報送信部（品質制御手段）１２３は、品質決定部１２２が決定した内部映像の品質を特定する情報（内部映像品質情報）を、移動体２００にネットワーク１０２を介して送信する。移動体２００において、品質調整部２０８（図４を参照）は、品質情報送信部１２３が送信した内部映像品質情報を受信する。品質調整部２０８は、受信した内部映像品質情報に基づいて、映像送信部２１１が遠隔監視装置１０１に送信する内部映像の品質を調整する。遠隔監視装置１０１において、映像受信部１１１は、品質が調整された内部映像を受信する。

続いて、動作手順を説明する。図７は、遠隔監視システム１００における動作手順（遠隔監視方法）を示す。遠隔監視方法は、配信制御方法を含む。移動体２００において、映像送信部２１１は、車内カメラ２０２を用いて撮影された内部映像を含む映像をネットワーク１０２を介して遠隔監視装置１０１に送信する。また、情報送信部２１２は、車体情報取得部２０４などで取得された各種情報をネットワーク１０２を介して遠隔監視装置１０１に送信する。

遠隔監視装置１０１において、映像受信部１１１は、移動体２００から送信された映像を受信する（ステップＢ１）。また、情報受信部１１２は、移動体２００から送信された各種情報を受信する（ステップＢ２）。監視画面表示部１１３は、移動体から受信した映像を監視画面に表示する（ステップＢ３）。監視画面表示部１１３は、ステップＢ３では、ステップＢ２で移動体２００から受信された各種情報の少なくとも一部を監視画面に表示してもよい。

事故リスク予測部１２１は、移動体２００の状況情報に基づいて、移動体２００の車内における内部事故のリスクを予測する（ステップＢ４）。品質決定部１２２は、内部事故の予測結果に基づいて、内部映像の品質を決定する（ステップＢ５）。品質決定部１２２は、例えば内部事故のリスクが高い場合に、内部映像の品質を高品質に決定する。品質情報送信部１２３は、内部映像品質情報をネットワーク１０２を介して移動体２００に送信する（ステップＢ６）。

移動体２００において、品質調整部２０８は、内部映像品質情報を受信する。品質調整部２０８は、内部映像品質情報に基づいて、映像送信部２１１から遠隔監視装置１０１に送信される内部映像の品質を調整する（ステップＢ７）。品質調整部２０８は、例えば内部映像品質情報が高品質を示す場合、遠隔監視装置１０１に送信される内部映像を高品質（例えば、高解像度、高ビットレート、及び高フレームレートに設定する（一部のみでもよい））に調整する。品質調整部２０８は、内部映像品質情報が低品質を示す場合、遠隔監視装置１０１に送信される内部映像を低品質（例えば、低解像度、低ビットレート、低フレームレートに設定する（一部のみでもよい））に調整する。

品質の調整後、処理はステップＢ１に戻り、映像受信部１１１は、品質が調整された内部映像を受信する。品質が調整された内部映像は、ステップＢ３において監視画面に表示される。監視者は、内部事故のリスクがある場合、監視画面において、高品質の内部映像を用いて、移動体の内部を監視することができる。

図８は、監視画面表示部１１３が表示する監視画面の一例を示す。図８に示される監視画面３００おいて、矩形で表される各領域は、移動体２００から受信した映像が表示される領域を表す。各領域には、１つの映像が表示されてもよいし、同じ移動体から受信した複数の映像が表示されてもよい。監視者は、各領域に表示される映像を見て、移動体２００を遠隔で監視する。

監視画面表示部１１３は、事故リスク予測部１２１において危険度が「高」と判定された移動体がある場合、その移動体から受信する内部映像を表示する領域を、他の移動体から受信する内部映像を表示する領域と区別可能な態様で表示してもよい。監視画面表示部１１３は、例えば図８に示されるように、危険度が「高」と判定された移動体の内部映像が表示される領域を、赤色などの枠３０１及び３０２で囲んでもよい。その場合、監視者は、枠３０１及び３０２で囲まれた内部映像を注視して、より注意深く内部映像を監視することができる。

図９は、監視画面表示部１１３が表示する監視画面の別例を示す。監視画面表示部１１３は、事故リスク予測部１２１において危険度が「高」と判定された移動体がある場合、監視画面３００において、図９に示されるように、その移動体から受信する内部映像を表示する領域を拡大してもよい。また、監視画面表示部１１３は、危険度が「高」と判定された移動体の内部映像が表示される領域を、赤色などの枠３０３で囲んでもよい。この場合、監視者は、拡大表示された内部映像を見て、移動体２００の内部を詳細に監視することができる。

本実施形態では、配信制御部１２０の事故リスク予測部１２１は、移動体の状況情報に基づいて、移動体２００の内部における事故のリスクを予測する。品質決定部１２２は、内部事故のリスクの予測結果に基づいて、内部映像の品質を決定する。品質情報送信部１２３は、内部映像品質情報を移動体２００に送信することで、移動体２００から遠隔監視装置１０１に送信される内部映像の品質を制御する。このようにすることで、配信制御部１２０は、遠隔側で予測された内部事故のリスクに応じて、内部映像の品質（ビットレート）を調整することができる。

品質決定部１２２は、例えば内部事故のリスクの予測結果が内部事故のリスクが高いことを示す場合、内部映像の品質を高品質に決定する。品質調整部２０８は、品質決定部１２２が決定した品質に基づいて、内部映像の品質を調整する。このようにすることで、映像受信部１１１は、移動体２００の内部において事故のリスクがある場合に、移動体の内部の状況を精度よく把握可能な映像を取得することができる。監視者は、そのような映像を用いて移動体２００の遠隔監視を行うことで、移動体内の乗客に危険が生じていないかを確認できる。

一方、品質決定部１２２は、内部事故のリスクの予測結果が内部事故のリスクが低いことを示す場合、内部映像の品質を低品質に決定する。映像受信部１１１は、移動体２００から低品質の内部映像を受信する。この場合、移動体２００において内部事故が発生するリスクは低いため、監視者が見る内部映像の品質が低下しても、特に問題はないと考えられる。移動体２００が低品質の内部映像を送信する場合、ネットワーク１０２における通信データ量を削減することができ、通信帯域の圧迫を抑制できる効果がある。

続いて、本開示の第２実施形態を説明する。本実施形態に係る遠隔監視システムの構成は、図３に示される第１実施形態に係る遠隔監視システムの構成と同様でよい。また、移動体２００の構成は、図４に示される第１実施形態における移動体２００の構成と同様でよく、遠隔監視装置１０１の構成は、図５に示される第１実施形態における遠隔監視装置１０１に構成と同様でよい。

本実施形態において、品質決定部１２２は、事故リスク予測部１２１の予測結果に加えて、移動体２００の内部情報に基づいて内部映像の品質を決定する。品質決定部１２２は、例えば映像受信部１１１が受信した内部映像に基づいて、移動体２００の内部情報を取得する。例えば、品質決定部１２２は、内部映像を解析し、座席に座っていない乗客が存在するか否かを判断する。品質決定部１２２は、座席に座っていない乗客、つまり立っている乗客が存在しない場合、事故リスク予測部１２１が危険度「高」と判定した場合でも、内部映像の品質を低品質に決定する。

移動体２００の乗客が全て座席に座っている場合、乗客が転倒する危険性は低い。本実施形態では、そのような場合に内部映像の品質を低品質とすることで、ネットワーク１０２における通信データ量を効果的に削減できる。他の効果は、第１実施形態における効果と同様である。

本開示の第３実施形態を説明する。本実施形態に係る遠隔監視システムの構成は、図３に示される第１実施形態に係る遠隔監視システムの構成と同様でよい。また、移動体２００の構成は、図４に示される第１実施形態における移動体２００の構成と同様でよく、遠隔監視装置１０１の構成は、図５に示される第１実施形態における遠隔監視装置１０１に構成と同様でよい。本実施形態において、品質決定部１２２は、第２実施形態と同様に、事故リスク予測部１２１の予測結果に加えて、移動体２００の内部情報に基づいて内部映像の品質を決定してもよい。

本実施形態において、品質決定部１２２は、内部映像に基づいて内部映像における重要領域を決定する。重要領域とは、例えば、内部映像において、内部事故に関連する物体が映っている領域である。品質決定部１２２は、内部映像において複数の重要領域を決定してもよい。品質決定部１２２は、例えば内部映像を解析し、内部映像のうち乗客が映っている領域を特定する。品質決定部１２２は、乗客の映った領域（乗客の領域）を、重要領域として決定しても良い。品質決定部１２２は、例えば内部映像を解析し、座席に座っていない乗客の領域を特定する。品質決定部１２２は、座席に座っていない乗客、つまり立っている乗客の領域を、重要領域として決定してもよい。品質決定部１２２は、例えば、転倒などのリスクが高い乗客の領域、例えば子供やお年寄りなどの領域を重要領域として決定してもよい。

遠隔監視装置１０１の情報受信部１１２は、例えば、乗客の乗車時に、こども運賃、シルバーパス、又は障碍者割引などの料金種別を移動体２００から取得する。品質決定部１２２は、内部映像において乗客を検出し、取得された料金種別に基づいて、各乗客に対して子供又はお年寄りなどの属性を与える。品質決定部１２２は、内部映像を解析して、各乗客の年齢などを推定し、その推定結果に基づいて、各乗客に対して子供又はお年寄りなどの属性を与えてもよい。品質決定部１２２は、子供又はお年寄りの属性が与えられた乗客をトラッキングすることで、各乗客が移動体２００の車内のどこに移動したかを追跡する。品質決定部１２２は、子供又はお年寄りの属性が与えられた乗客の領域を重要領域として決定する。

本実施形態において、品質決定部１２２は、内部映像における重要領域の品質が他の領域の品質よりも高くなるように内部映像の品質を決定する。品質決定部１２２は、例えば内部映像のうち、重要領域のみ品質を高品質に決定し、それ以外の領域を低品質に決定する。品質決定部１２２は、複数の重要領域を決定した場合、特定の重要領域品質を、他の重要領域の品質より更に高品質に決定してもよい。内部映像の一部の領域を高品質に調整する方法としては、スケーラブル符号化において、内部映像の全体を基本階層に対応させ、重要領域を第１拡張階層又は第２拡張階層に対応させる方法が考えられる。その場合、重要領域を高ビットレートにしつつ、他の領域のビットレートを低くし、全体を高品質とする場合に比べてデータ量を削減できる。

図１０は、一部の領域が高画質化された内部映像の例を示す。この例では、内部映像４００の内部に、２つの重要領域４０１及び４０２が決定されている。重要領域４０１は、手すり付近に立っている大人などの乗客に対応した領域であるとする。重要領域４０２は、子供の乗客に対応した領域であるとする。品質決定部１２２は、重要領域４０１及び４０２以外の領域の品質を、低品質と決定したとする。また、品質決定部１２２は、重要領域４０１及び４０２の品質を低品質より品質が高い高品質と決定したとする。

移動体２００において、品質調整部２０８は、内部映像のうち、重要領域４０１と重要領域４０２の品質を高品質に調整する。例えば、品質調整部２０８は、内部映像の全体について、スケーラブル符号化で符号化された基本階層のデータを、映像送信部２１１から遠隔監視装置１０１に送信させる。品質調整部２０８は、重要領域４０１及び４０２については、基本階層のデータに加えて、第１拡張階層及び第２拡張階層のデータを映像送信部２１１から遠隔監視装置１０１に送信させる。このようにすることで、遠隔監視装置１０１の監視画面表示部１１３は、全体的に低品質の内部映像の中で、重要領域４０１及び４０２の部分を高い映像品質で表示することができる。この場合、重要領域４０２及び４０３における映像品質を高く保ちつつ、他の領域におけるデータ圧縮率を上げることができ、全体を高品質とする場合に比べて、ネットワーク１０２における通信データ量を削減することができる。

本実施形態では、内部映像のうち、重要領域の部分が高品質に調整される。このようにすることで、監視者は、特に重要な領域について、高品質の映像を用いて、移動体２００の内部を監視できる。本実施形態では、内部映像の一部の領域が高品質化されるため、内部映像の全体が高品質化される場合に比べて、ネットワーク１０２における通信データ量を削減できる。他の効果は、第１実施形態又は第２実施形態における効果と同様でよい。

なお、第１実施形態では、事故リスク予測部１２１が、主に減速や加速などの移動体２００の前後方向の加速度が変化する場合に、内部事故のリスクが高いと予測される例を説明したが、本開示はこれには限定されない。事故リスク予測部１２１は、例えば移動体２００の縦方向（上下方向）の加速度が変化する場合に、内部事故のリスクが高いと予測してもよい。

上記各実施形態では、人が映像を見て内部事故を監視する例を説明したが、本開示において、内部事故を判定する主体は人には限定されない。例えば、人の動きや態勢に応じて転倒したことを検出する機能を遠隔監視装置に搭載し、そのような機能を用いて内部事故の発生を判定してもよい。あるいは、遠隔監視装置において、多数の事故の映像を学習させたＡＩ（Artificial Intelligence）に内部映像を監視させ、ＡＩが内部事故の発生を判定してもよい。遠隔監視装置は、ＡＩなどが内部事故が発生したと判定した場合、その旨を監視者に通知してもよい。

例えば、事故リスク予測部１２１は、映像受信部１１１が受信した移動体２００の前方を撮影した映像を用いて、段差を検出してもよい。事故リスク予測部１２１は、映像から段差を検出することに加えて、前方の車の上下方向の動きに基づいて、段差を検出してもよい。あるいは、事故リスク予測部１２１は、地図情報などから段差の情報を取得してもよい。事故リスク予測部１２１は、段差の大きさ、及び車速に基づいて、移動体２００が段差を通過する場合の加速度を予測する。事故リスク予測部１２１は、加速度の予測値の絶対値が上下方向の加速度の基準値以上の場合、内部事故のリスクがあると予測する。品質決定部１２２は、内部事故のリスクがあると予測された場合、内部映像の品質を高品質に決定してもよい。この場合、監視者は、高品質の内部映像を用いて、移動体２００が段差を通過して車体がはねた場合に、乗客が転倒していないかを監視できる。

本開示において、遠隔監視装置１０１は、コンピュータ装置（サーバ装置）として構成され得る。図１１は、遠隔監視装置１０１として用いられ得るコンピュータ装置の構成例を示す。コンピュータ装置５００は、制御部（ＣＰＵ：Central Processing Unit）５１０、記憶部５２０、ＲＯＭ（Read Only Memory）５３０、ＲＡＭ（Random Access Memory）５４０、通信インタフェース（ＩＦ：Interface）５５０、及びユーザインタフェース５６０を有する。

通信インタフェース５５０は、有線通信手段又は無線通信手段などを介して、コンピュータ装置５００と通信ネットワークとを接続するためのインタフェースである。ユーザインタフェース５６０は、例えばディスプレイなどの表示部を含む。また、ユーザインタフェース５６０は、キーボード、マウス、及びタッチパネルなどの入力部を含む。

記憶部５２０は、各種のデータを保持できる補助記憶装置である。記憶部５２０は、必ずしもコンピュータ装置５００の一部である必要はなく、外部記憶装置であってもよいし、ネットワークを介してコンピュータ装置５００に接続されたクラウドストレージであってもよい。

ＲＯＭ５３０は、不揮発性の記憶装置である。ＲＯＭ５３０には、例えば比較的容量が少ないフラッシュメモリなどの半導体記憶装置が用いられる。ＣＰＵ５１０が実行するプログラムは、記憶部５２０又はＲＯＭ５３０に格納され得る。記憶部５２０又はＲＯＭ５３０は、例えば遠隔監視装置１０１内の各部の機能を実現するための各種プログラムを記憶する。

上記プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体を用いて格納され、コンピュータ装置５００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憶媒体を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、又はハードディスクなどの磁気記録媒体、例えば光磁気ディスクなどの光磁気記録媒体、ＣＤ（compact disc）、又はＤＶＤ（digital versatile disk）などの光ディスク媒体、及び、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、又はＲＡＭなどの半導体メモリを含む。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を用い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などの有線通信路、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。

ＲＡＭ５４０は、揮発性の記憶装置である。ＲＡＭ５４０には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）又はＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）などの各種半導体メモリデバイスが用いられる。ＲＡＭ５４０は、データなどを一時的に格納する内部バッファとして用いられ得る。ＣＰＵ５１０は、記憶部５２０又はＲＯＭ５３０に格納されたプログラムをＲＡＭ５４０に展開し、実行する。ＣＰＵ５１０がプログラムを実行することで、遠隔監視装置１０１内の各部の機能が実現され得る。ＣＰＵ５１０は、データなどを一時的に格納できる内部バッファを有してもよい。

以上、本開示の実施形態を詳細に説明したが、本開示は、上記した実施形態に限定されるものではなく、本開示の趣旨を逸脱しない範囲で上記実施形態に対して変更や修正を加えたものも、本開示に含まれる。

例えば、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１］
ネットワークを介して、移動体の内部を撮影した内部映像を受信する映像受信手段と、
前記内部映像と前記移動体の状況を示す状況情報に基づいて、前記移動体の内部で事故が発生するリスクを予測する事故リスク予測手段と、
前記リスクの予測結果に基づいて、前記内部映像の品質を示す内部映像品質情報を決定する品質決定手段と、
前記内部映像品質情報に基づいて、前記内部映像の品質を調整する品質調整手段と、
を備える遠隔監視システム。

［付記２］
前記事故リスク予測手段は、前記移動体の状況情報に応じて前記移動体の加速度を予測し、該加速度の予測結果に基づいて前記リスクを予測する付記１に記載の遠隔監視システム。

［付記３］
前記事故リスク予測手段は、前記予測された加速度の絶対値としきい値とを比較し、前記予測された加速度の絶対値が前記しきい値以上の場合、前記事故のリスクがあると予測する付記２に記載の遠隔監視システム。

［付記４］
前記品質決定手段は、前記リスクの予測結果が前記事故のリスクがあることを示す場合、前記内部映像の品質を、前記リスクの予測結果が前記事故のリスクがないことを示す場合に比べて高い品質に決定する付記１から３何れか１つに記載の遠隔監視システム。

［付記５］
前記品質決定手段は、前記リスクの予測結果が前記事故のリスクがないことを示す場合、前記内部映像の品質を第１の品質に決定し、前記リスクの予測結果が前記事故のリスクがあることを示す場合、前記内部映像の品質を前記第１の品質より高い第２の品質に決定する付記１から４何れか１つに記載の遠隔監視システム。

［付記６］
前記品質決定手段は、更に、前記移動体の内部情報に基づいて、前記内部映像の品質を決定する付記１から５何れか１つに記載の遠隔監視システム。

［付記７］
前記品質決定手段は、更に前記内部映像に基づいて前記内部映像における重要領域を決定し、前記内部映像における前記重要領域の品質が他の領域の品質よりも高くなるように前記内部映像の品質を決定する付記１から６何れか１つに記載の遠隔監視システム。

［付記８］
前記品質決定手段は、前記内部映像において、人物が含まれる領域を前記重要領域と決定する、付記７に記載の遠隔監視システム。

［付記９］
前記状況情報は、前記移動体の位置情報を含み、
前記事故リスク予測手段は、前記移動体の位置情報に基づいて、前記移動体が停留所に停車する状況、及び前記移動体が停留所から発進する状況の少なくとも１つを予測し、前記移動体が、停留所に停車する状況、又は停留所から発進する状況を予測した場合、前記事故が発生するリスクがあると予測する付記１から８何れか１つに記載の遠隔監視システム。

［付記１０］
前記状況情報は、前記移動体の位置情報と前記移動体の経路情報とを含み、
前記事故リスク予測手段は、前記移動体の位置情報と前記移動体の経路情報とに基づいて、前記移動体が交差点を右折又は左折する状況を予測し、前記移動体が、交差点を右折又は左折する状況を予測した場合、前記事故が発生するリスクがあると予測する付記１から８何れか１つに記載の遠隔監視システム。

［付記１１］
前記状況情報は、前記移動体の進行方向の信号機の灯火状況を示す情報を含み、
前記事故リスク予測手段は、前記信号機の灯火状況を示す情報に基づいて、前記移動体が前記信号機で停車する状況、及び移動体が加速する状況の少なくとも一方を予測し、前記移動体が、前記信号機で停車する状況、又は加速する状況を予測した場合で、かつ、減速又は加速に伴う加速度の予測値の絶対値がしきい値以上の場合、前記事故が発生するリスクがあると予測する付記１から１０何れか１つに記載の遠隔監視システム。

［付記１２］
前記状況情報は、前記移動体の周囲に存在する他の移動体との距離を含み、
前記事故リスク予測手段は、前記他の移動体との距離に基づいて、前記移動体が前記他の移動体と接触する可能性が高い状況を予測し、前記移動体が前記他の移動体と接触する可能性がある状況を予測した場合で、かつ前記接触を避ける動作に起因する加速度の予測値の絶対値がしきい値以上の場合、前記事故が発生するリスクがあると予測する付記１から１１何れか１つに記載の遠隔監視システム。

［付記１３］
内部を撮影した内部映像をネットワークを介して送信し、かつ該送信する内部映像の品質が調整可能に構成された移動体の状況を示す状況情報と前記内部映像とに基づいて、前記移動体の内部で事故が発生するリスクを予測する事故リスク予測手段と、
前記リスクの予測結果に基づいて、前記内部映像の品質を示す内部映像品質情報を決定する品質決定手段と、
前記決定された内部映像品質情報に基づいて、前記内部映像の品質を制御する品質制御手段とを備える配信制御装置。

［付記１４］
前記事故リスク予測手段は、前記移動体の状況情報に応じて前記移動体の加速度を予測し、該加速度の予測結果に基づいて前記リスクを予測する付記１３に記載の配信制御装置。

［付記１５］
前記事故リスク予測手段は、前記予測された加速度の絶対値としきい値とを比較し、前記予測された加速度の絶対値が前記しきい値以上の場合、前記事故のリスクがあると予測する付記１４に記載の配信制御装置。

［付記１６］
前記品質決定手段は、前記リスクの予測結果が前記事故のリスクがあることを示す場合、前記内部映像の品質を、前記リスクの予測結果が前記事故のリスクがないことを示す場合に比べて高い品質に決定する付記１３から１５何れか１つに記載の配信制御装置。

［付記１７］
前記品質決定手段は、前記リスクの予測結果が前記事故のリスクがないことを示す場合、前記内部映像の品質を第１の品質に決定し、前記リスクの予測結果が前記事故のリスクがあることを示す場合、前記内部映像の品質を前記第１の品質より高い第２の品質に決定する付記１３から１６何れか１つに記載の配信制御装置。

［付記１８］
前記品質決定手段は、更に、前記移動体の内部情報に基づいて、前記内部映像の品質を決定する付記１３から１７何れか１つに記載の配信制御装置。

［付記１９］
前記品質決定手段は、更に、前記内部映像に基づいて前記内部映像における重要領域を決定し、前記内部映像における前記重要領域の品質が他の領域の品質よりも高くなるように前記内部映像の品質を決定する付記１３から１８何れか１つに記載の配信制御装置。

［付記２０］
前記品質決定手段は、前記内部映像において、人物が含まれる領域を前記重要領域と決定する付記１９に記載の配信制御装置。

［付記２１］
ネットワークを介して、移動体の内部を撮影した内部映像を受信し、
前記内部映像と前記移動体の状況を示す状況情報に基づいて、前記移動体の内部で事故が発生するリスクを予測し、
前記リスクの予測結果に基づいて、前記内部映像の品質を示す内部映像品質情報を決定し、
前記内部映像品質情報に基づいて、前記内部映像の品質を調整する、
遠隔監視方法。

［付記２２］
前記事故が発生するリスクの予測では、前記移動体の状況情報に応じて前記移動体の加速度を予測し、該加速度の予測結果に基づいて前記リスクを予測する付記２１に記載の遠隔監視方法。

［付記２３］
前記事故が発生するリスクの予測では、前記予測された加速度の絶対値としきい値とを比較し、前記予測された加速度の絶対値が前記しきい値以上の場合、前記事故のリスクがあると予測する付記２２に記載の遠隔監視方法。

［付記２４］
前記内部映像品質情報の決定では、前記リスクの予測結果が前記事故のリスクがあることを示す場合、前記内部映像の品質を、前記リスクの予測結果が前記事故のリスクがないことを示す場合に比べて高い品質に決定する付記２１から２３何れか１つに記載の遠隔監視方法。

［付記２５］
前記内部映像品質情報の決定では、更に、前記移動体の内部情報に基づいて、前記内部映像の品質を決定する付記２１から２４何れか１つに記載の遠隔監視方法。

［付記２６］
前記内部映像品質情報の決定では、更に前記内部映像に基づいて前記内部映像における重要領域を決定し、前記内部映像における前記重要領域の品質が他の領域の品質よりも高くなるように前記内部映像の品質を決定する付記２１から２５何れか１つに記載の遠隔監視方法。

［付記２７］
前記内部映像品質情報の決定では、前記内部映像において、人物が含まれる領域を前記重要領域と決定する付記２６に記載の遠隔監視方法。

［付記２８］
内部を撮影した内部映像をネットワークを介して送信し、かつ該送信する内部映像の品質が調整可能に構成された移動体の状況を示す状況情報と前記内部映像とに基づいて、前記移動体の内部で事故が発生するリスクを予測し、
前記リスクの予測結果に基づいて、前記内部映像の品質を示す内部映像品質情報を決定し、
前記決定された内部映像品質情報に基づいて、前記内部映像の品質を制御する配信制御方法。

［付記２９］
内部を撮影した内部映像をネットワークを介して送信し、かつ該送信する内部映像の品質が調整可能に構成された移動体の状況を示す状況情報と前記内部映像とに基づいて、前記移動体の内部で事故が発生するリスクを予測し、
前記リスクの予測結果に基づいて、前記内部映像の品質を示す内部映像品質情報を決定し、
前記決定された内部映像品質情報に基づいて、前記内部映像の品質を制御する処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを格納する非一時的なコンピュータ可読媒体。

１０：遠隔監視システム
１１：映像受信手段
１３：事故リスク予測手段
１４：品質決定手段
１６：品質調整手段
２０：配信制御装置
３０：移動体
１００：遠隔監視システム
１０１：遠隔監視装置
１０２：ネットワーク
１１１：映像受信部
１１２：情報受信部
１１３：監視画面表示部
１２０：配信制御部
１２１：事故リスク予測部
１２２：品質決定部
１２３：品質情報送信部
２００：移動体
２０１：周辺監視センサ
２０２：車内カメラ
２０４：車体情報取得部
２０５：信号情報取得部
２０６：位置情報取得部
２０７：他車情報取得部
２０８：品質調整部
２１０：通信装置
２１１：映像送信部
２１２：情報送信部

Claims

ネットワークを介して、内部に乗客が乗車する車両である移動体の内部を撮影した内部映像を受信する映像受信手段と、
前記内部映像と前記移動体の状況を示す状況情報に基づいて、前記移動体の内部で事故が発生するリスクを予測する事故リスク予測手段と、
前記リスクの予測結果に基づいて、前記内部映像の品質を示す内部映像品質情報を決定する品質決定手段と、
前記内部映像品質情報に基づいて、前記内部映像の品質を調整する品質調整手段と、
を備える遠隔監視システム。
前記事故リスク予測手段は、前記移動体の状況情報に応じて前記移動体の加速度を予測し、該加速度の予測結果に基づいて前記リスクを予測する請求項１に記載の遠隔監視システム。
前記事故リスク予測手段は、前記予測された加速度の絶対値としきい値とを比較し、前記予測された加速度の絶対値が前記しきい値以上の場合、前記事故のリスクがあると予測する請求項２に記載の遠隔監視システム。
前記品質決定手段は、前記リスクの予測結果が前記事故のリスクがあることを示す場合、前記内部映像の品質を、前記リスクの予測結果が前記事故のリスクがないことを示す場合に比べて高い品質に決定する請求項１から３何れか１項に記載の遠隔監視システム。
前記品質決定手段は、更に、前記移動体の内部情報に基づいて、前記内部映像の品質を決定する請求項１から４何れか１項に記載の遠隔監視システム。
前記品質決定手段は、更に前記内部映像に基づいて前記内部映像における重要領域を決定し、前記内部映像における前記重要領域の品質が他の領域の品質よりも高くなるように前記内部映像の品質を決定する請求項１から５何れか１項に記載の遠隔監視システム。
前記品質決定手段は、前記内部映像において、人物が含まれる領域を前記重要領域と決定する、請求項６に記載の遠隔監視システム。
前記状況情報は、前記移動体の位置情報を含み、
前記事故リスク予測手段は、前記移動体の位置情報に基づいて、前記移動体が停留所に停車する状況、及び前記移動体が停留所から発進する状況の少なくとも１つを予測し、前記移動体が、停留所に停車する状況、又は停留所から発進する状況を予測した場合、前記事故が発生するリスクがあると予測する請求項１から７何れか１項に記載の遠隔監視システム。
前記状況情報は、前記移動体の位置情報と前記移動体の経路情報とを含み、
前記事故リスク予測手段は、前記移動体の位置情報と前記移動体の経路情報とに基づいて、前記移動体が交差点を右折又は左折する状況を予測し、前記移動体が、交差点を右折又は左折する状況を予測した場合、前記事故が発生するリスクがあると予測する請求項１から７何れか１項に記載の遠隔監視システム。
前記状況情報は、前記移動体の進行方向の信号機の灯火状況を示す情報を含み、
前記事故リスク予測手段は、前記信号機の灯火状況を示す情報に基づいて、前記移動体が前記信号機で停車する状況、及び移動体が加速する状況の少なくとも一方を予測し、前記移動体が、前記信号機で停車する状況、又は加速する状況を予測した場合で、かつ、減速又は加速に伴う加速度の予測値の絶対値がしきい値以上の場合、前記事故が発生するリスクがあると予測する請求項１から９何れか１項に記載の遠隔監視システム。
前記状況情報は、前記移動体の周囲に存在する他の移動体との距離を含み、
前記事故リスク予測手段は、前記他の移動体との距離に基づいて、前記移動体が前記他の移動体と接触する可能性が高い状況を予測し、前記移動体が前記他の移動体と接触する可能性がある状況を予測した場合で、かつ前記接触を避ける動作に起因する加速度の予測値の絶対値がしきい値以上の場合、前記事故が発生するリスクがあると予測する請求項１から１０何れか１項に記載の遠隔監視システム。
内部を撮影した内部映像をネットワークを介して送信し、かつ該送信する内部映像の品質が調整可能に構成される、内部に乗客が乗車する車両である移動体の状況を示す状況情報と前記内部映像とに基づいて、前記移動体の内部で事故が発生するリスクを予測する事故リスク予測手段と、
前記リスクの予測結果に基づいて、前記内部映像の品質を示す内部映像品質情報を決定する品質決定手段と、
前記決定された内部映像品質情報に基づいて、前記内部映像の品質を制御する品質制御手段とを備える配信制御装置。
前記事故リスク予測手段は、前記移動体の状況情報に応じて前記移動体の加速度を予測し、該加速度の予測結果に基づいて前記リスクを予測する請求項１２に記載の配信制御装置。
前記事故リスク予測手段は、前記予測された加速度の絶対値としきい値とを比較し、前記予測された加速度の絶対値が前記しきい値以上の場合、前記事故のリスクがあると予測する請求項１３に記載の配信制御装置。
前記品質決定手段は、前記リスクの予測結果が前記事故のリスクがあることを示す場合、前記内部映像の品質を、前記リスクの予測結果が前記事故のリスクがないことを示す場合に比べて高い品質に決定する請求項１２から１４何れか１項に記載の配信制御装置。
前記品質決定手段は、更に、前記移動体の内部情報に基づいて、前記内部映像の品質を決定する請求項１２から１５何れか１項に記載の配信制御装置。
前記品質決定手段は、更に、前記内部映像に基づいて前記内部映像における重要領域を決定し、前記内部映像における前記重要領域の品質が他の領域の品質よりも高くなるように前記内部映像の品質を決定する請求項１２から１６何れか１項に記載の配信制御装置。
前記品質決定手段は、前記内部映像において、人物が含まれる領域を前記重要領域と決定する、請求項１７に記載の配信制御装置。
コンピュータが、ネットワークを介して、内部に乗客が乗車する車両である移動体の内部を撮影した内部映像を受信し、
前記コンピュータが、前記内部映像と前記移動体の状況を示す状況情報に基づいて、前記移動体の内部で事故が発生するリスクを予測し、
前記コンピュータが、前記リスクの予測結果に基づいて、前記内部映像の品質を示す内部映像品質情報を決定し、
前記コンピュータが、前記内部映像品質情報に基づいて、前記内部映像の品質を調整する、
遠隔監視方法。
前記事故が発生するリスクの予測では、前記コンピュータは、前記移動体の状況情報に応じて前記移動体の加速度を予測し、該加速度の予測結果に基づいて前記リスクを予測する請求項１９に記載の遠隔監視方法。