WO2018025392A1 - Image determination program, image determination method, and image determination apparatus - Google Patents
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Definitions
- the operation management device 100 is a device that determines image data taken at the time of sudden deceleration due to an obstacle on the road, based on travel data acquired from the digital tachometers 1a to 1c. For example, the operation management apparatus 100 notifies the administrator of the position information of the obstacle on the road by notifying the administrator of the position coordinate information associated with the image data captured at the time of sudden deceleration caused by the obstacle. Can be notified.
- the display unit 130 is a display device that displays various types of information output from the control unit 160.
- the display unit 130 corresponds to a liquid crystal display, a touch panel, or the like.
- the flag is information for identifying whether or not the corresponding area is an area where frequent rapid deceleration by the vehicle occurs. For example, when the corresponding region is a region where rapid deceleration by the vehicle frequently occurs, the flag is “ON”. If the corresponding area is not an area where frequent rapid deceleration by the vehicle occurs, the flag is “off”.
- the extraction unit 163 is a processing unit that extracts, from the travel data table 152, image data captured by a camera of a vehicle that has suddenly decelerated in a region where rapid deceleration by the vehicle does not occur frequently.
- the extraction unit 163 is a processing unit that refers to the road data 151 and the travel data table 152 and extracts image data that satisfies both of the following conditions 1 and 2.
- the extraction unit 163 outputs information regarding the extracted image data to the determination unit 164.
- Condition 1 The image data is image data taken by the camera on the date and time when the vehicle suddenly decelerates.
- Condition 2 The position coordinates where the image data is captured by the camera are not included in the area where the flag of the rapid deceleration frequent occurrence area information corresponding to the corresponding day of the week / time zone is turned on.
- the determination unit 164 of the operation management apparatus 100 determines whether or not a license plate is included in the image data (step S106). If the image data includes a license plate (Yes in step S107), the determination unit 164 proceeds to step S110. If the license plate is not included in the image data (No at Step S107), the determination unit 164 proceeds to Step S108.
- the operation management apparatus 100 extracts image data taken outside the region where the vehicle suddenly decelerates and the vehicle is likely to suddenly decelerate as image data that is a candidate for search. Image data shot in an area where sudden deceleration of the vehicle is likely to occur is likely to be image data shot by a camera when the vehicle suddenly decelerates. Can be detected efficiently.
- the determination unit 164 of the operation management apparatus 100 sets a shape when the vehicle is viewed from the rear as a template, and when a shape that matches the template is included in the image data, It may be determined that the characteristics of the vehicle are included.
- the computer 200 includes a CPU 201 that executes various arithmetic processes, an input device 202 that receives input of data from a user, and a display 203.
- the computer 200 also includes a reading device 204 that reads programs and the like from a storage medium, and an interface device 205 that exchanges data with other computers via a network.
- the computer 200 also includes a RAM 206 that temporarily stores various information and a hard disk device 207.
- the devices 201 to 207 are connected to the bus 208.
Abstract
An operation management apparatus 100 of the present invention checks a storage device storing image data taken by a camera mounted in a vehicle, and extracts image data taken by the camera when the vehicle was rapidly decelerated. When the extracted image data does not include any feature of other vehicles, the operation management apparatus 100 determines that the image data is image data to be searched.
Description
本発明は、画像判定プログラム等に関する。
The present invention relates to an image determination program and the like.
高速道路上では、事故、落下物、法面崩壊等に起因して車両の急減速や渋滞が発生する場合がある。高速路面上に設置された監視カメラは、全てのエリアをカバーしているわけではないので、監視カメラによって、上記のような車両の急減速や渋滞の原因を特定することは難しい。
On the highway, sudden deceleration of the vehicle or traffic congestion may occur due to accidents, falling objects, slope failure, etc. Since the surveillance camera installed on the high-speed road surface does not cover all areas, it is difficult to identify the cause of the vehicle's sudden deceleration or traffic jam as described above.
上記課題に関して、車両の急減速や急ハンドルを検出した場合に、検出したタイミングにおける車載カメラの画像データを取得することで、車両の急減速等の原因を特定する従来技術がある。
Regarding the above-mentioned problem, there is a conventional technique for identifying the cause of the vehicle's rapid deceleration or the like by acquiring image data of the in-vehicle camera at the detected timing when the vehicle's rapid deceleration or sudden handle is detected.
しかしながら、上述した従来技術では、道路上の急減速に関する要因を特定することができないという問題がある。
However, the above-described conventional technique has a problem that it is not possible to specify a factor relating to sudden deceleration on the road.
例えば、車両が急減速する要因には、急カーブ等の道路の特徴に起因して前方を走行する車両の挙動により引き起こされるものと、予期しない落下物や法面崩壊により引き起こされるものがある。
For example, factors that cause the vehicle to suddenly decelerate include those caused by the behavior of a vehicle traveling ahead due to the characteristics of the road such as a sharp curve, and those caused by unexpected fallen objects and slope failures.
道路の管理者は、急カーブ等の道路の特徴により事故などが発生することは経験上知っており、かかる場所には、監視カメラなどが設置されている場合も多い。このため、かかる場所で事故などが発生した場合には、早急に対応することが可能である。しかし、予期しない落下物や法面崩壊の発生を容易に特定することはできない。
The road administrator knows from experience that accidents may occur due to road features such as sharp curves, and there are many cases where surveillance cameras are installed in such places. For this reason, when an accident etc. occur in such a place, it is possible to respond promptly. However, the occurrence of unexpected fallen objects and slope failures cannot be easily identified.
また、上記従来技術のように、車両の急減速や急ハンドルを検出した場合に、検出したタイミングにおける車載カメラの画像データを取得する場合には、道路の特徴等により発生した急減速なのか、予期しない落下物や法面崩壊等の道路上の障害物により急減速したのかを区別できない。このため、従来技術により、急減速に関する要因を特定するためには、管理者等が、車両から送信されてくる画像データをそれぞれ確認しなければならず、対応するまでに時間を要する。
In addition, as in the above prior art, when detecting the vehicle's sudden deceleration or sudden handle, when acquiring the image data of the in-vehicle camera at the detected timing, whether it is a sudden deceleration caused by road characteristics, It cannot be distinguished whether the vehicle has suddenly decelerated due to an unexpected fallen object or an obstacle on the road such as a slope failure. For this reason, in order to specify a factor relating to rapid deceleration according to the prior art, an administrator or the like must check each image data transmitted from the vehicle, and it takes time to respond.
１つの側面では、本発明は、道路上の障害物に起因する急減速を特定することができる画像判定プログラム、画像判定方法および画像判定装置を提供することを目的とする。
In one aspect, an object of the present invention is to provide an image determination program, an image determination method, and an image determination apparatus that can specify sudden deceleration caused by an obstacle on a road.
第１の案では、コンピュータに、下記の処理を実行させる。コンピュータは、車両に搭載されたカメラによって撮影された画像データを格納する記憶装置を参照して、車両が急減速した場合にカメラによって撮影された画像データを抽出する。コンピュータは、抽出した画像データに他の車両の特徴が含まれていない場合には、画像データを検索対象の画像データであると判定する。
In the first plan, the computer executes the following processing. The computer refers to a storage device that stores image data captured by a camera mounted on the vehicle, and extracts image data captured by the camera when the vehicle suddenly decelerates. When the extracted image data does not include the characteristics of other vehicles, the computer determines that the image data is search target image data.
道路上の障害物に起因する急減速を特定できる。
・ Abrupt deceleration caused by obstacles on the road can be identified.
以下に、本願の開示する画像判定プログラム、画像判定方法および画像判定装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。
Hereinafter, embodiments of an image determination program, an image determination method, and an image determination device disclosed in the present application will be described in detail with reference to the drawings. Note that the present invention is not limited to the embodiments.
図１は、実施例にかかるシステムの全体構成例を示す図である。図１に示す運行管理システムは、運行管理装置１００と、デジタコ１ａ、１ｂ、１ｃと、カメラ２ａ、２ｂ、２ｃとを有する。例えば、カメラ２ａ～２ｃは、デジタコ１ａ～１ｃに接続される。例えば、カメラ２ａ～２ｃは、車両の前方の画像を撮影する。運行管理装置１００は、画像判定装置の一例である。
FIG. 1 is a diagram illustrating an example of the overall configuration of a system according to an embodiment. The operation management system illustrated in FIG. 1 includes an operation management device 100, digital octopus 1a, 1b, and 1c, and cameras 2a, 2b, and 2c. For example, the cameras 2a to 2c are connected to the digital octopus 1a to 1c. For example, the cameras 2a to 2c take images in front of the vehicle. The operation management device 100 is an example of an image determination device.
デジタコ１ａ、１ｂ、１ｃのそれぞれは、車両Ａ、車両Ｂ、車両Ｃに搭載される。これらデジタコ１ａ、１ｂ、１ｃと運行管理装置１００との間は、ネットワークＮを介して相互に通信可能に接続される。かかるネットワークＮには、有線または無線を問わず、インターネット（Internet）を始め、ＬＡＮ（Local Area Network）やＶＰＮ（Virtual Private Network）などの任意の種類の通信網を採用できる。
Each of the digital octopuses 1a, 1b, and 1c is mounted on a vehicle A, a vehicle B, and a vehicle C. The digital octopus 1a, 1b, 1c and the operation management apparatus 100 are connected to each other via a network N so as to communicate with each other. As such a network N, any type of communication network such as the Internet (Internet), LAN (Local Area Network), VPN (Virtual Private Network), etc. can be adopted regardless of wired or wireless.
各デジタコは、車両に搭載される車載装置の一種であり、デジタルタコグラフ、あるいは運行記録計とも呼ばれる。以下では、デジタコ１ａ、１ｂ、１ｃの各装置を総称する場合に単に「デジタコ」と記載する場合がある。また、カメラ２ａ，２ｂ，２ｃを総称する場合に単に「カメラ」と記載する場合がある。
Each digital octopus is a kind of in-vehicle device mounted on a vehicle, and is also called a digital tachograph or an operation recorder. Hereinafter, when each of the digital tachometers 1a, 1b, and 1c is collectively referred to, it may be simply referred to as “digital tachometer”. Further, when the cameras 2a, 2b, and 2c are collectively referred to, they may be simply referred to as “camera”.
各デジタコは、図示しない車両のデジタコ専用コネクタやＥＣＵ（Electronic Control Unit）などを介して接続されることにより、速度や距離などの走行記録を取得できる。例えば、各デジタコは、速度や距離などの法定の走行パラメータの時系列変化を始め、これと共に、図示しないＧＰＳ（Global Positioning System）受信機などを介して、緯度および経度を含む位置情報の時系列データを走行データとして取得することもできる。なお、各デジタコは、一例として、所定のサンプリング周期、例えば０．５秒以下の間隔で走行データを取得できる。
Each digital octopus can acquire travel records such as speed and distance by being connected via a digital octopus connector (not shown) or an ECU (Electronic Control Unit). For example, each digital octopus starts time-series changes in legal driving parameters such as speed and distance, and along with this, a time series of position information including latitude and longitude via a GPS (Global Positioning System) receiver (not shown). Data can also be acquired as travel data. For example, each digital octopus can acquire travel data at a predetermined sampling period, for example, at intervals of 0.5 seconds or less.
より詳細には、各デジタコは、各カメラによって撮影された画像データと、後述する各種走行データとを対応付けた情報を、定期的に運行管理装置１００に送信する。例えば、デジタコ１ａは、１秒ごとに、車両Ａの識別子（ＩＤ）、日時、位置座標、速度、加速度、エンジン回転数、カメラ２ａに撮影された画像データなどを運行管理装置１００に送信する。なお、デジタコ１ａは、位置座標を、車両Ａの外部アンテナを設置しているＧＰＳレシーバーから得られる０．１秒単位のデータを基に特定する。デジタコ１ａは、車両のパルス信号から瞬時値を０．１ｋｍ／ｈ単位で取得することで、速度を得る。
More specifically, each digital octopus periodically transmits information associating image data captured by each camera with various travel data described later to the operation management apparatus 100. For example, the digital octopus 1a transmits the identifier (ID) of the vehicle A, date / time, position coordinates, speed, acceleration, engine speed, image data captured by the camera 2a, and the like to the operation management apparatus 100 every second. The digital octopus 1a specifies the position coordinates based on data in units of 0.1 seconds obtained from a GPS receiver in which the external antenna of the vehicle A is installed. The digital octopus 1a obtains a speed by acquiring an instantaneous value in units of 0.1 km / h from the pulse signal of the vehicle.
なお、各デジタコは、加速度について、加速度（ａｉ）＝（Ｖｉ－Ｖｉ－１）／ｔｉと計算して通知することができる。ここで、「ａｉ」は、区間ｉにおける加速度［ｍ／ｓ２］を指し、また、「Ｖｉ」は、区間ｉにおける速度［ｍ／ｓ］を指し、また、「ｔｉ」は、区間ｉ－１に流入してから区間ｉに流入するまでに要した時間［ｓ］を指す。
Each digital octopus can calculate and notify the acceleration as acceleration (a i ) = (V i −V i−1 ) / t i . Here, “a i ” indicates the acceleration [m / s 2 ] in the section i, “V i ” indicates the velocity [m / s] in the section i, and “t i ” It refers to the time [s] required to flow into section i after flowing into section i-1.
以下の説明では、デジタコ１ａ～１ｃが、運行管理装置１００に送信する車両の識別子（ＩＤ）、日時、位置座標、速度、加速度、エンジン回転数、カメラに撮影された画像データの情報を、まとめて走行データと表記する。なお、走行データに含まれる日時は、カメラが画像データを撮影した日時に対応する。
In the following description, the digital octopus 1a to 1c summarizes the vehicle identifier (ID), date and time, position coordinates, speed, acceleration, engine speed, and information on image data captured by the camera, which are transmitted to the operation management apparatus 100. And expressed as travel data. The date and time included in the travel data corresponds to the date and time when the camera captured the image data.
運行管理装置１００は、デジタコ１ａ～１ｃから取得する走行データを基にして、道路上の障害物に起因する急減速時に撮影された画像データを判定する装置である。例えば、運行管理装置１００は、障害物に起因する急減速時に撮影された画像データに対応付けられる位置座標の情報を、管理者に通知することで、管理者に道路上の障害物の位置情報を通知することができる。
The operation management device 100 is a device that determines image data taken at the time of sudden deceleration due to an obstacle on the road, based on travel data acquired from the digital tachometers 1a to 1c. For example, the operation management apparatus 100 notifies the administrator of the position information of the obstacle on the road by notifying the administrator of the position coordinate information associated with the image data captured at the time of sudden deceleration caused by the obstacle. Can be notified.
図２は、本実施例に係る運行管理装置の構成を示す機能ブロック図である。図２に示すように、この運行管理装置１００は、通信部１１０と、入力部１２０と、表示部１３０と、タイマ１４０と、記憶部１５０と、制御部１６０とを有する。
FIG. 2 is a functional block diagram showing the configuration of the operation management apparatus according to the present embodiment. As shown in FIG. 2, the operation management apparatus 100 includes a communication unit 110, an input unit 120, a display unit 130, a timer 140, a storage unit 150, and a control unit 160.
通信部１１０は、デジタコ１ａ～１ｃとの間のデータ通信を制御する通信装置である。後述する制御部１６０は、通信部１１０を介して、デジタコ１ａ～１ｃから走行データを受信する。例えば、通信部１１０は、ＮＩＣ（Network Interface Card）等の通信装置に対応する。
The communication unit 110 is a communication device that controls data communication with the digital octopus 1a to 1c. A control unit 160 described later receives travel data from the digital octopus 1a to 1c via the communication unit 110. For example, the communication unit 110 corresponds to a communication device such as a NIC (Network Interface Card).
入力部１２０は、各種の情報を運行管理装置１００に入力する入力装置である。入力部１２０は、例えば、キーボードやマウス、タッチパネル等に対応する。
The input unit 120 is an input device that inputs various types of information to the operation management device 100. The input unit 120 corresponds to, for example, a keyboard, a mouse, a touch panel, and the like.
表示部１３０は、制御部１６０から出力される各種の情報を表示する表示装置である。表示部１３０は、液晶ディスプレイやタッチパネル等に対応する。
The display unit 130 is a display device that displays various types of information output from the control unit 160. The display unit 130 corresponds to a liquid crystal display, a touch panel, or the like.
タイマ１４０は、現在の日時および曜日の情報を、制御部１６０に通知するタイマである。なお、制御部１６０は、図示しない、ネットワークＮ上の時刻を管理するサーバ等から、日時の情報を取得しても良い。
The timer 140 is a timer for notifying the control unit 160 of the current date / time and day information. Note that the control unit 160 may acquire date and time information from a server or the like that manages time on the network N (not shown).
記憶部１５０は、道路データ１５１と、走行データテーブル１５２とを有する。記憶部１５０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）などの半導体メモリ素子や、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの記憶装置に対応する。
The storage unit 150 includes road data 151 and a travel data table 152. The storage unit 150 corresponds to a semiconductor memory device such as a RAM (Random Access Memory), a ROM (Read Only Memory), and a flash memory (Flash Memory), and a storage device such as an HDD (Hard Disk Drive).
道路データ１５１は、車両の急減速の発生しやすい道路上の領域を示す情報である。なお、車両の急減速の発生しやすい道路上の領域は、曜日や時間帯によって変化する。図３は、道路データのデータ構造の一例を示す図である。図３に示すように、この道路データ１５１は、曜日と、時間帯と、急減速多発領域情報とを対応付ける。
The road data 151 is information indicating an area on the road where a sudden deceleration of the vehicle is likely to occur. Note that the area on the road where the vehicle is likely to suddenly decelerate varies depending on the day of the week and the time zone. FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a data structure of road data. As shown in FIG. 3, the road data 151 associates the day of the week, the time zone, and the rapid deceleration frequent occurrence area information.
曜日は、曜日を一意に示す情報である。時間帯は、０時から２４時までの時間を所定の時間幅で分割した各時間帯を一意に識別する情報である。分割する時間幅は、管理者により予め設定される。急減速多発領域情報は、該当する曜日、時間帯において、急減速が多発する地域の情報を示す。ここで、ある曜日、ある時間帯における急減速多発領域情報のデータ構造の一例について説明する。
The day of the week is information that uniquely indicates the day of the week. The time zone is information for uniquely identifying each time zone obtained by dividing the time from 0:00 to 24:00 by a predetermined time width. The time width to be divided is set in advance by the administrator. The sudden deceleration frequent occurrence area information indicates information of an area where sudden deceleration frequently occurs in the corresponding day of the week and time zone. Here, an example of the data structure of the sudden deceleration frequent occurrence area information in a certain day of the week and a certain time zone will be described.
図４は、急減速多発領域情報のデータ構造の一例を示す図である。図４に示すように、急減速多発領域情報は、領域識別情報とフラグとを対応付ける。領域識別情報は、全国の道路を複数の領域に分割した場合のいずれかの領域を一意に識別する情報である。図示を省略するが、各領域識別情報は、対応する領域の四隅を位置座標で定義した情報と対応付けられているものとする。
FIG. 4 is a diagram showing an example of the data structure of the sudden deceleration frequent occurrence area information. As shown in FIG. 4, the rapid deceleration frequent occurrence region information associates region identification information with a flag. The area identification information is information for uniquely identifying any area when a road in the whole country is divided into a plurality of areas. Although illustration is omitted, each area identification information is assumed to be associated with information in which the four corners of the corresponding area are defined by position coordinates.
フラグは、該当する領域が、車両による急減速の多発する領域であるか否かを識別する情報である。例えば、該当する領域が、車両による急減速の多発する領域である場合には、フラグが「オン」となる。該当する領域が、車両による急減速の多発する領域でない場合には、フラグが「オフ」となる。
The flag is information for identifying whether or not the corresponding area is an area where frequent rapid deceleration by the vehicle occurs. For example, when the corresponding region is a region where rapid deceleration by the vehicle frequently occurs, the flag is “ON”. If the corresponding area is not an area where frequent rapid deceleration by the vehicle occurs, the flag is “off”.
例えば、過去に、該当する曜日、時間帯において、車両が急減速した回数が、閾値回数以上である場合には、フラグが「オン」となり、車両が急減速した回数が、閾値回数未満である場合には、フラグが「オフ」となる。
For example, if the number of times the vehicle has suddenly decelerated in the past day of the week and time zone is equal to or greater than the threshold number, the flag is “ON” and the number of times the vehicle has suddenly decelerated is less than the threshold number. In this case, the flag is “off”.
一例として、図４に示す急減速多発領域情報を、「月曜日」の「時間帯Ｉ」として説明を行う。領域識別情報「領域５０Ａ」のフラグが「オフ」となっているため、「月曜日」の「時間帯Ｉ」の領域識別情報「領域５０Ａ」により識別される道路上の領域は、車両による急減速の多発する領域でないことが示される。
As an example, the rapid deceleration frequent occurrence area information shown in FIG. 4 will be described as “Monday” as “Time Zone I”. Since the flag of the area identification information “area 50A” is “off”, the area on the road identified by the area identification information “area 50A” of “time zone I” on “Monday” It is shown that it is not an area where the number of occurrences is high.
領域識別情報「領域５０Ｂ」のフラグが「オン」となっているため、「月曜日」の「時間帯Ｉ」の領域識別情報「領域５０Ｂ」により識別される道路上の領域は、車両による急減速の多発する領域であることが示される。
Since the flag of the area identification information “area 50B” is “ON”, the area on the road identified by the area identification information “area 50B” of “time zone I” on “Monday” It is shown that this is an area where multiple occurrences occur.
図２の説明に戻る。走行データテーブル１５２は、各デジタコ１ａ～１ｃから受信した走行データを格納するテーブルである。図５は、走行データテーブルのデータ構造の一例を示す図である。図５に示すように、この走行データテーブル１５２は、識別子と、日時と、位置座標と、速度と、加速度と、エンジン回転数と、画像データとを対応付ける。
Returning to the explanation of FIG. The travel data table 152 is a table that stores travel data received from each of the digital tachometers 1a to 1c. FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a data structure of the travel data table. As shown in FIG. 5, this travel data table 152 associates identifiers, dates and times, position coordinates, speeds, accelerations, engine speeds, and image data.
識別子は、車両を一意に識別する情報である。日時は、走行データに含まれる画像データがカメラに撮影された日時に対応する。速度、加速度、エンジン回転数は、該当する日時における車両の速度、加速度、エンジン回転数に対応する。画像データは、該当する日時において、カメラにより撮影された画像のデータである。
The identifier is information that uniquely identifies the vehicle. The date and time corresponds to the date and time when the image data included in the travel data was captured by the camera. The speed, acceleration, and engine speed correspond to the vehicle speed, acceleration, and engine speed at the corresponding date and time. The image data is data of an image taken by the camera at the corresponding date and time.
制御部１６０は、走行データ受信部１６１と、更新部１６２と、抽出部１６３と、判定部１６４と、通知部１６５とを有する。制御部１６０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）などによって実現できる。また、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などのハードワイヤードロジックによっても実現できる。
The control unit 160 includes a travel data reception unit 161, an update unit 162, an extraction unit 163, a determination unit 164, and a notification unit 165. The control unit 160 can be realized by a CPU (Central Processing Unit) or an MPU (Micro Processing Unit). It can also be realized by hard wired logic such as ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or FPGA (Field Programmable Gate Array).
走行データ受信部１６１は、各デジタコ１ａ～１ｃから走行データを受信する処理部である。走行データ受信部１６１は、受信した走行データを、走行データテーブル１５２に格納する。
The travel data receiving unit 161 is a processing unit that receives travel data from each of the digital octopuses 1a to 1c. The travel data receiving unit 161 stores the received travel data in the travel data table 152.
更新部１６２は、走行データテーブル１５２を基にして、道路データ１５１を更新する処理部である。例えば、更新部１６２は、各曜日、時間帯に対応する急減速多発領域情報のフラグを、走行データテーブル１５２に記憶された車両の位置座標および急減速の回数に基づき更新する。
The update unit 162 is a processing unit that updates the road data 151 based on the travel data table 152. For example, the update unit 162 updates the flag of the sudden deceleration frequent occurrence area information corresponding to each day of the week and the time zone based on the position coordinates of the vehicle and the number of sudden decelerations stored in the travel data table 152.
一例として、月曜日の時間帯Ｉに対応する急減速多発領域情報を、図４に示した急減速多発領域情報とし、領域識別情報「領域５０Ａ」のフラグを更新する場合について説明する。更新部１６２は、走行データテーブル１５２の日時および位置座標をキーにして、月曜日の時間帯Ｉにおいて、領域５０Ａを通過した車両の一連の加速度の情報を抽出する。更新部１６２は、時間帯Ｉにおける加速度を基にして、該当する車両が急減速したか否かを判定する。例えば、更新部１６２は、時間帯Ｉにおける加速度の内、負の加速度を抽出し、抽出した負の加速度の絶対値が閾値以上となる場合に、該当する車両が急減速したと判定する。更新部１６２は、月曜日の時間帯Ｉにおいて急減速した車両の数が所定数以上である場合には、領域５０Ａのフラグを「オン」に更新する。更新部１６２は、月曜日の時間帯Ｉにおいて急減速した車両の数が所定数未満である場合には、領域５０Ａのフラグを「オフ」に更新する。
As an example, a case will be described in which the rapid deceleration frequent occurrence area information corresponding to Monday time zone I is the rapid deceleration frequent occurrence area information shown in FIG. 4 and the flag of the area identification information “area 50A” is updated. The update unit 162 extracts a series of acceleration information of the vehicle that has passed through the region 50A in the time zone I on Monday using the date and position coordinates of the travel data table 152 as keys. Based on the acceleration in the time zone I, the update unit 162 determines whether or not the corresponding vehicle has suddenly decelerated. For example, the updating unit 162 extracts a negative acceleration from among the accelerations in the time zone I, and determines that the corresponding vehicle has suddenly decelerated when the absolute value of the extracted negative acceleration is equal to or greater than a threshold value. The update unit 162 updates the flag of the region 50A to “ON” when the number of vehicles that decelerated rapidly in the time zone I on Monday is equal to or greater than a predetermined number. The update unit 162 updates the flag in the region 50A to “OFF” when the number of vehicles that have suddenly decelerated in the time zone I on Monday is less than a predetermined number.
なお、本実施例では一例として、メッシュ状の領域毎に急減速多発領域であるか否かを管理する例を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、急減速の発生回数が閾値以上発生した位置座標を中心とした円状の領域であっても良い。また、急減速の発生回数が閾値以上発生した位置座標から所定の距離以内に位置する所定の長さの道路を急減速多発領域として管理しても良い。
In the present embodiment, as an example, an example of managing whether or not each of the mesh-like areas is a rapid deceleration frequent occurrence area has been described. However, the present invention is not limited to this. For example, it may be a circular area centered on a position coordinate where the number of occurrences of rapid deceleration is greater than or equal to a threshold value. Further, a road having a predetermined length located within a predetermined distance from the position coordinates where the number of occurrences of the rapid deceleration is equal to or greater than a threshold value may be managed as the rapid deceleration frequent occurrence area.
更新部１６２は、他の曜日の他の時間帯に対応する急減速多発領域情報についても、上記処理を実行することでフラグを更新する。
The update unit 162 also updates the flag by executing the above process for the sudden deceleration frequent occurrence area information corresponding to other time zones of other days of the week.
抽出部１６３は、車両による急減速の多発しない領域において、急減速した車両のカメラにより撮影された画像データを、走行データテーブル１５２から抽出する処理部である。具体的には、抽出部１６３は、道路データ１５１および走行データテーブル１５２を参照し、下記の条件１、２の双方を満たす画像データを抽出する処理部である。抽出部１６３は、抽出した画像データに関する情報を、判定部１６４に出力する。
The extraction unit 163 is a processing unit that extracts, from the travel data table 152, image data captured by a camera of a vehicle that has suddenly decelerated in a region where rapid deceleration by the vehicle does not occur frequently. Specifically, the extraction unit 163 is a processing unit that refers to the road data 151 and the travel data table 152 and extracts image data that satisfies both of the following conditions 1 and 2. The extraction unit 163 outputs information regarding the extracted image data to the determination unit 164.
条件１：画像データは、車両が急減速した日時にカメラにより撮影された画像データである。
条件２：画像データがカメラにより撮影された位置座標は、該当する曜日・時間帯に対応する急減速多発領域情報のフラグがオンとなる領域に含まれていない。 Condition 1: The image data is image data taken by the camera on the date and time when the vehicle suddenly decelerates.
Condition 2: The position coordinates where the image data is captured by the camera are not included in the area where the flag of the rapid deceleration frequent occurrence area information corresponding to the corresponding day of the week / time zone is turned on.
条件２：画像データがカメラにより撮影された位置座標は、該当する曜日・時間帯に対応する急減速多発領域情報のフラグがオンとなる領域に含まれていない。 Condition 1: The image data is image data taken by the camera on the date and time when the vehicle suddenly decelerates.
Condition 2: The position coordinates where the image data is captured by the camera are not included in the area where the flag of the rapid deceleration frequent occurrence area information corresponding to the corresponding day of the week / time zone is turned on.
抽出部１６３が、条件１を満たす画像データを抽出する処理の一例について説明する。抽出部１６３は、走行データテーブル１５２に格納された各加速度に基づいて、車両が急減速した日時に撮影された画像データを特定する。例えば、抽出部１６３は、走行データテーブル１５２に格納された各加速度の内、負の加速度を特定し、特定した負の加速度の絶対値が閾値以上となる加速度を特定する。抽出部１６３は、特定した加速度に対応付けられた走行データテーブル１５２の画像データを、条件１を満たす画像データとして特定する。
An example of processing in which the extraction unit 163 extracts image data satisfying the condition 1 will be described. Based on the accelerations stored in the travel data table 152, the extraction unit 163 identifies image data captured at the date and time when the vehicle suddenly decelerated. For example, the extraction unit 163 identifies a negative acceleration among the accelerations stored in the travel data table 152, and identifies an acceleration at which the absolute value of the identified negative acceleration is greater than or equal to a threshold value. The extraction unit 163 identifies the image data in the travel data table 152 associated with the identified acceleration as image data that satisfies the condition 1.
なお、抽出部１６３は、走行データテーブル１５２に格納された速度に基づいて、車両が急減速した日時に撮影された画像データを特定しても良い。例えば、抽出部１６３は、１秒ごとに取得している車両の速度が１秒で所定の負の速度差が発生した場合に急減速が発生したと判定する。抽出部１６３は、急減速が発生したタイミングで撮影された画像データを、条件１を満たす画像データとして特定する。
Note that the extraction unit 163 may identify image data captured at the date and time when the vehicle suddenly decelerates based on the speed stored in the travel data table 152. For example, the extraction unit 163 determines that rapid deceleration has occurred when a predetermined negative speed difference occurs when the vehicle speed acquired every second is 1 second. The extraction unit 163 identifies the image data captured at the timing when the rapid deceleration occurs as the image data that satisfies the condition 1.
続いて、抽出部１６３が、条件１、２を満たす画像データを抽出する処理の一例について説明する。抽出部１６３は、条件１を満たす画像データが撮影された曜日および日時の情報を取得し、道路データ１５１を参照して、条件１を満たす画像データが撮影された曜日および日時にヒットする、曜日および時間帯を特定する。抽出部１６３は、ヒットした曜日および時間帯に対応する急減速多発領域情報を、道路データ１５１から取得する。
Subsequently, an example of processing in which the extraction unit 163 extracts image data that satisfies the conditions 1 and 2 will be described. The extraction unit 163 acquires information on the day of the week and date when the image data satisfying the condition 1 was captured, and refers to the road data 151 to hit the day of the week and date when the image data satisfying the condition 1 was captured. And specify the time zone. The extraction unit 163 acquires sudden deceleration frequent occurrence area information corresponding to the hit day of the week and time zone from the road data 151.
抽出部１６３は、取得した急減速多発領域情報を参照し、フラグが「オフ」となる領域識別情報を特定する。フラグが「オフ」となる領域識別情報の領域は、車両による急減速が多発しない領域を示す。抽出部１６３は、フラグが「オフ」となる領域識別情報の領域に、条件１を満たす画像データが撮影された位置座標が含まれている場合に、かかる画像データを、条件１および条件２を満たす画像データとして特定する。以下の説明では適宜、条件１および条件２を満たす画像データを、候補画像データと表記する。
The extraction unit 163 refers to the acquired sudden deceleration frequent occurrence area information, and identifies area identification information whose flag is “off”. The area of the area identification information in which the flag is “off” indicates an area where rapid deceleration by the vehicle does not occur frequently. The extraction unit 163 converts the image data into conditions 1 and 2 when position coordinates where image data satisfying the condition 1 is captured are included in the area of the area identification information whose flag is “off”. It is specified as satisfying image data. In the following description, image data that satisfies the conditions 1 and 2 will be referred to as candidate image data as appropriate.
抽出部１６３は、候補画像データと、この候補画像データが撮影された日時および位置座標の情報とを対応付けた抽出情報を、判定部１６４に出力する。
The extraction unit 163 outputs the extracted information in which the candidate image data is associated with the information of the date and time when the candidate image data was captured and the position coordinates to the determination unit 164.
判定部１６４は、候補画像データに他の車両の特徴が含まれているか否かを判定する処理部である。例えば、他の車両の特徴は、ナンバープレートである。判定部１６４は、候補画像データにナンバープレートが含まれていない場合には、候補画像データを、検索対象の画像であると判定する。一方、判定部１６４は、候補画像データにナンバープレートが含まれている場合には、候補画像データを、検索対象の画像ではないと判定する。以下の説明では、検索対象と判定された候補画像データを、検索対象画像データと表記する。
The determination unit 164 is a processing unit that determines whether the candidate image data includes characteristics of other vehicles. For example, another vehicle feature is a license plate. When the candidate image data does not include a license plate, the determination unit 164 determines that the candidate image data is a search target image. On the other hand, when the candidate image data includes a license plate, the determination unit 164 determines that the candidate image data is not an image to be searched. In the following description, candidate image data determined as a search target is referred to as search target image data.
候補画像データは、車両が急減速した場合に撮影された画像データであり、候補画像データにナンバープレートが含まれている場合には、前方に他の車両が位置していることを示すため、他の車両の急接近等により、車両が急減速したと推測される。このため、候補画像データにナンバープレートが含まれている場合には、道路上の障害物に起因する急減速時に撮影された画像データではないといえる。これに対して、候補画像データにナンバープレートが含まれていない場合には、前方に他の車両が走行していないため、道路上の障害物に起因する急減速時に撮影された画像データである可能性が高いといえる。
Candidate image data is image data taken when the vehicle suddenly decelerates, and when the candidate image data includes a license plate, to indicate that another vehicle is located ahead, It is presumed that the vehicle suddenly decelerated due to sudden approach of another vehicle. For this reason, when the candidate image data includes a license plate, it can be said that the image data is not captured during sudden deceleration due to an obstacle on the road. On the other hand, when the candidate image data does not include a license plate, the other vehicle is not traveling ahead, and thus the image data is taken at the time of sudden deceleration due to an obstacle on the road. It is highly possible.
判定部１６４は、検索対象画像データと、この検索対象画像データが撮影された日時および位置座標の情報を、通知部１６５に出力する。
The determination unit 164 outputs the search target image data and information on the date and time when the search target image data was captured and the position coordinates to the notification unit 165.
ここで、判定部１６４が、候補画像データにナンバープレートが含まれているか否かを判定する処理の一例について説明する。判定部１６４は、候補画像データを二値化画像に変換し、変換した二値化画像から矩形領域を抽出する。判定部１６４は、ナンバープレートの特徴を示すテンプレートと、矩形領域との類似度を算出し、算出した類似度が所定の類似度以上となる場合に、候補画像データにナンバープレートが含まれていると判定する。
Here, an example of processing in which the determination unit 164 determines whether the candidate image data includes a license plate will be described. The determination unit 164 converts the candidate image data into a binarized image, and extracts a rectangular area from the converted binarized image. The determination unit 164 calculates the similarity between the template indicating the characteristics of the license plate and the rectangular area, and if the calculated similarity is equal to or higher than the predetermined similarity, the candidate image data includes a license plate. Is determined.
通知部１６５は、道路上の障害物に起因する急減速が発生した場合に警告を通知する処理部である。例えば、通知部１６５は、判定部１６４から取得した検索対象画像データと、この検索対象画像データが撮影された日時および位置座標の情報とを警告として通知する。通知部１６５は、検索対象画像データと、検索対象画像データが撮影された日時および位置座標の情報とを、表示部１３０に表示させる。または、通知部１６５は、ネットワークＮに接続された管理者の端末装置等に検索対象画像データと、検索対象画像データが撮影された日時および位置座標の情報とを送信しても良い。また、通知部１６５は、地図データを表示すると共に、検索対象画像データが撮影された位置座標をハイライトで表示しても良い。
The notification unit 165 is a processing unit that notifies a warning when a sudden deceleration due to an obstacle on the road occurs. For example, the notification unit 165 notifies the search target image data acquired from the determination unit 164 and information on the date and time and position coordinates when the search target image data was captured as a warning. The notification unit 165 causes the display unit 130 to display the search target image data and the information on the date and time when the search target image data was captured and the position coordinates. Alternatively, the notification unit 165 may transmit search target image data and information on the date and time and the position coordinates when the search target image data was captured to a terminal device of an administrator connected to the network N. In addition, the notification unit 165 may display the map data and display the position coordinates where the search target image data is captured with highlights.
次に、本実施例に係る運行管理装置の処理手順について説明する。図６は、本実施例に係る運行管理装置の処理手順を示すフローチャートである。図６に示すように、運行管理装置１００の走行データ受信部１６１は、デジタコ１ａ～１ｃから走行データを受信し、走行データテーブル１５２に走行データを格納する（ステップＳ１０１）。
Next, the processing procedure of the operation management apparatus according to the present embodiment will be described. FIG. 6 is a flowchart illustrating the processing procedure of the operation management apparatus according to the present embodiment. As shown in FIG. 6, the travel data receiving unit 161 of the operation management apparatus 100 receives travel data from the digital octopuses 1a to 1c and stores the travel data in the travel data table 152 (step S101).
運行管理装置１００の抽出部１６３は、車両が急減速した時点において、カメラによって撮影された画像データを抽出する（ステップＳ１０２）。抽出部１６３は、抽出した画像データから、未選択の画像データを選択する（ステップＳ１０３）。抽出部１６３は、選択した画像データが撮影された位置座標が、急減速の発生しやすい領域であるか否かを判定する（ステップＳ１０４）。抽出部１６３は、急減速の発生しやすい領域で撮影された画像データである場合には（ステップＳ１０５，Ｙｅｓ）、ステップＳ１１０に移行する。一方、抽出部１６３は、急減速の発生しやすい領域で撮影された画像データではない場合には（ステップＳ１０５，Ｎｏ）、ステップＳ１０６に移行する。
The extraction unit 163 of the operation management apparatus 100 extracts image data captured by the camera when the vehicle suddenly decelerates (step S102). The extraction unit 163 selects unselected image data from the extracted image data (step S103). The extraction unit 163 determines whether or not the position coordinate where the selected image data is captured is an area where sudden deceleration is likely to occur (step S104). The extraction unit 163 proceeds to step S110 when the image data is captured in an area where rapid deceleration is likely to occur (step S105, Yes). On the other hand, the extraction unit 163 proceeds to step S106 when the image data is not captured in an area where rapid deceleration is likely to occur (No in step S105).
運行管理装置１００の判定部１６４は、画像データにナンバープレートが含まれるか否かを判定する（ステップＳ１０６）。判定部１６４は、画像データにナンバープレートが含まれる場合には（ステップＳ１０７，Ｙｅｓ）、ステップＳ１１０に移行する。判定部１６４は、画像データにナンバープレートが含まれない場合には（ステップＳ１０７，Ｎｏ）、ステップＳ１０８に移行する。
The determination unit 164 of the operation management apparatus 100 determines whether or not a license plate is included in the image data (step S106). If the image data includes a license plate (Yes in step S107), the determination unit 164 proceeds to step S110. If the license plate is not included in the image data (No at Step S107), the determination unit 164 proceeds to Step S108.
判定部１６４は、選択した画像データを、検索対象の画像データであると判定する（ステップＳ１０８）。運行管理装置１００の通知部１６５は、警告通知を行う（ステップＳ１０９）。
The determining unit 164 determines that the selected image data is image data to be searched (step S108). The notification unit 165 of the operation management apparatus 100 performs a warning notification (step S109).
抽出部１６３は、未選択の画像データが存在するか否かを判定する（ステップＳ１１０）。抽出部１６３は、未選択の画像データが存在する場合には（ステップＳ１１０，Ｙｅｓ）、ステップＳ１０３に移行する。一方、抽出部１６３は、未選択の画像データが存在しない場合には（ステップＳ１１０，Ｎｏ）、ステップＳ１１１に移行する。
The extraction unit 163 determines whether there is unselected image data (step S110). If there is unselected image data (step S110, Yes), the extraction unit 163 proceeds to step S103. On the other hand, when there is no unselected image data (step S110, No), the extraction unit 163 proceeds to step S111.
運行管理装置１００は、処理を継続するか否かを判定する（ステップＳ１１１）。運行管理装置１００は、処理を継続する場合には（ステップＳ１１１，Ｙｅｓ）、ステップＳ１０１に移行する。一方、運行管理装置１００は、処理を継続しない場合には（ステップＳ１１１，Ｎｏ）、処理を終了する。
The operation management device 100 determines whether or not to continue the process (step S111). If the operation management device 100 continues the process (step S111, Yes), the operation management device 100 proceeds to step S101. On the other hand, if the operation management device 100 does not continue the processing (No at Step S111), the operation management device 100 ends the processing.
次に、本実施例に係る運行管理装置１００の効果について説明する。運行管理装置１００は、車両が急減速した場合にカメラによって撮影された画像データを抽出し、抽出した画像データに、ナンバープレート等の他の車両の特徴が含まれていない場合に、抽出した画像データを、検索対象の画像であると判定する。運行管理装置１００は、抽出した画像データに、ナンバープレート等の他の車両の特徴が含まれている場合に、抽出した画像データを、検索対象の画像ではないと判定する。これにより、道路上の障害物に起因する急減速を特定できる。
Next, the effect of the operation management apparatus 100 according to the present embodiment will be described. The operation management apparatus 100 extracts image data captured by the camera when the vehicle suddenly decelerates, and the extracted image data when the extracted image data does not include other vehicle features such as a license plate. The data is determined to be a search target image. The operation management apparatus 100 determines that the extracted image data is not a search target image when the extracted image data includes characteristics of other vehicles such as a license plate. Thereby, the sudden deceleration resulting from the obstacle on a road can be specified.
例えば、車両が急減速した時点においてカメラによって撮影された画像データを抽出するのみでは、前方車両に起因する急減速時に撮影された画像データであるのか、道路上の障害物に起因する急減速時に撮影された画像データであるのかを区別することは難しい。
For example, only extracting image data taken by a camera when the vehicle suddenly decelerates is image data taken during sudden deceleration caused by a preceding vehicle, or during sudden deceleration caused by an obstacle on the road It is difficult to distinguish whether the image data is taken.
ここで、画像データにナンバープレートが含まれている場合には、前方に他の車両が位置していることを示すため、他の車両の急接近等により、車両が急減速したと推測される。このため、画像データにナンバープレートが含まれている場合には、道路上の障害物に起因する急減速時に撮影された画像データではないといえる。これに対して、画像データにナンバープレートが含まれていない場合には、前方に他の車両が走行していないため、道路上の障害物に起因する急減速時に撮影された画像データである可能性が高いといえる。従って、上記のように、画像データに、ナンバープレート等の他の車両の特徴が含まれていない場合に、画像データを、検索対象の画像であると判定することで、道路上の障害物に起因する急減速時に撮影された画像データに関する情報を、管理者等に通知できる。このため、道路上の障害物に起因する急減速を特定できる。
Here, when a license plate is included in the image data, it is assumed that the vehicle has suddenly decelerated due to a sudden approach of another vehicle or the like to indicate that another vehicle is located ahead. . For this reason, when a license plate is included in the image data, it can be said that the image data is not captured during sudden deceleration due to an obstacle on the road. On the other hand, when the license plate is not included in the image data, there is no other vehicle traveling ahead, so it may be image data taken during sudden deceleration due to an obstacle on the road It can be said that the nature is high. Therefore, as described above, when the image data does not include the characteristics of other vehicles such as a license plate, it is determined that the image data is an image to be searched. Information related to image data taken during sudden deceleration can be notified to an administrator or the like. For this reason, sudden deceleration caused by an obstacle on the road can be identified.
運行管理装置１００は、車両が急減速し、かつ、車両の急減速が発生しやすい領域以外で撮影された画像データを、検索対象の候補となる画像データとして抽出する。車両の急減速が発生しやすい領域で撮影された画像データは、車両が急減速した場合にカメラによって撮影された画像データである可能性が高いため、上記処理を実行することで、検索対象となる画像データを効率的に検出することができる。
The operation management apparatus 100 extracts image data taken outside the region where the vehicle suddenly decelerates and the vehicle is likely to suddenly decelerate as image data that is a candidate for search. Image data shot in an area where sudden deceleration of the vehicle is likely to occur is likely to be image data shot by a camera when the vehicle suddenly decelerates. Can be detected efficiently.
車両の急減速が発生しやすい領域は、一定ではなく、時間帯や曜日によって変化し得る。これに着目して、運行管理装置１００は、時間帯や曜日に応じて、車両の急減速が発生しやすい領域を切り替えるため、曜日や時間帯により変化する急減速の発生しやすい領域以外で撮影された画像データをより適切に抽出することができる。
The region where sudden deceleration of the vehicle is likely to occur is not constant and can vary depending on the time of day and day of the week. Focusing on this, since the operation management device 100 switches the region where the sudden deceleration of the vehicle is likely to occur according to the time zone and the day of the week, the image is taken in a region other than the region where the sudden deceleration that changes depending on the day of the week or the time zone occurs. The extracted image data can be extracted more appropriately.
ところで、上記実施例では、画像データに他の車両の特徴が含まれているか否かを判定する場合に、車両のナンバープレートを用いて処理を行ったが、車両の特徴を示すものであれば、ナンバープレート以外を用いても良い。例えば、運行管理装置１００の判定部１６４は、車両を後方から見た場合の形状を、テンプレートとして設定しておき、テンプレートに一致する形状が、画像データに含まれる場合に、画像データに他の車両の特徴が含まれていると判定しても良い。
By the way, in the said Example, when determining whether the feature of another vehicle was contained in image data, it processed using the number plate of a vehicle, However, if it shows the feature of a vehicle Other than the license plate may be used. For example, the determination unit 164 of the operation management apparatus 100 sets a shape when the vehicle is viewed from the rear as a template, and when a shape that matches the template is included in the image data, It may be determined that the characteristics of the vehicle are included.
また、デジタコ１ａ～１ｃは、所定時間毎に、走行データを運行管理装置１００に送信しても良いし、急減速を検出した前後に生成される走行データを、運行管理装置１００に送信しても良い。
In addition, the digital octopus 1a to 1c may transmit the travel data to the operation management apparatus 100 every predetermined time, or transmit the travel data generated before and after detecting the sudden deceleration to the operation management apparatus 100. Also good.
また、デジタコ１ａ～１ｃに、図２に示した抽出部１６３、判定部１６４、通信部１６５の機能を持たせ、デジタコ１ａ～１ｃが、検索対象の画像データを判定しても良い。
Further, the digital octopus 1a to 1c may have the functions of the extraction unit 163, the determination unit 164, and the communication unit 165 shown in FIG. 2, and the digital octopus 1a to 1c may determine the image data to be searched.
次に、上記実施例に示した運行管理装置１００と同様の機能を実現するコンピュータのハードウェア構成の一例について説明する。図７は、運行管理装置と同様の機能を実現するコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。
Next, an example of a hardware configuration of a computer that realizes the same function as the operation management apparatus 100 shown in the above embodiment will be described. FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of a computer that realizes the same function as the operation management apparatus.
図７に示すように、コンピュータ２００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ２０１と、ユーザからのデータの入力を受け付ける入力装置２０２と、ディスプレイ２０３とを有する。また、コンピュータ２００は、記憶媒体からプログラム等を読み取る読み取り装置２０４と、ネットワークを介して他のコンピュータとの間でデータの授受を行うインタフェース装置２０５とを有する。また、コンピュータ２００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ２０６と、ハードディスク装置２０７とを有する。そして、各装置２０１～２０７は、バス２０８に接続される。
As illustrated in FIG. 7, the computer 200 includes a CPU 201 that executes various arithmetic processes, an input device 202 that receives input of data from a user, and a display 203. The computer 200 also includes a reading device 204 that reads programs and the like from a storage medium, and an interface device 205 that exchanges data with other computers via a network. The computer 200 also includes a RAM 206 that temporarily stores various information and a hard disk device 207. The devices 201 to 207 are connected to the bus 208.
ハードディスク装置２０７は、走行データ受信プログラム２０７ａ、更新プログラム２０７ｂ、抽出プログラム２０７ｃ、判定プログラム２０７ｄ、通知プログラム２０７ｅを有する。ＣＰＵ２０１は、走行データ受信プログラム２０７ａ、更新プログラム２０７ｂ、抽出プログラム２０７ｃ、判定プログラム２０７ｄ、通知プログラム２０７ｅを読み出してＲＡＭ２０６に展開する。
The hard disk device 207 includes a travel data reception program 207a, an update program 207b, an extraction program 207c, a determination program 207d, and a notification program 207e. The CPU 201 reads out the travel data reception program 207 a, the update program 207 b, the extraction program 207 c, the determination program 207 d, and the notification program 207 e and develops them in the RAM 206.
走行データ受信プログラム２０７ａは、走行データ受信プロセス２０６ａとして機能する。更新プログラム２０７ｂは、更新プロセス２０６ｂとして機能する。抽出プログラム２０７ｃは、抽出プロセス２０６ｃとして機能する。判定プログラム２０７ｄは、判定プロセス２０６ｄとして機能する。通知プログラム２０７ｅは、通知プロセス２０６ｅとして機能する。
The travel data reception program 207a functions as a travel data reception process 206a. The update program 207b functions as the update process 206b. The extraction program 207c functions as the extraction process 206c. The determination program 207d functions as a determination process 206d. The notification program 207e functions as a notification process 206e.
走行データ受信プロセス２０６ａの処理は、走行データ受信部１６１の処理に対応する。更新プロセス２０６ｂの処理は、更新部１６２の処理に対応する。抽出プロセス２０６ｃの処理は、抽出部１６３の処理に対応する。判定プロセス２０６ｄの処理は、判定部１６４の処理に対応する。通知プロセス２０６ｅの処理は、通知部１６５の処理に対応する。
The process of the travel data receiving process 206a corresponds to the process of the travel data receiving unit 161. The process of the update process 206b corresponds to the process of the update unit 162. The process of the extraction process 206c corresponds to the process of the extraction unit 163. The process of the determination process 206d corresponds to the process of the determination unit 164. The process of the notification process 206e corresponds to the process of the notification unit 165.
なお、各プログラム２０７ａ～２０７ｅについては、必ずしも最初からハードディスク装置２０７に記憶させておかなくても良い。例えば、コンピュータ２００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ２００が各プログラム２０７ａ～２０７ｅを読み出して実行するようにしても良い。
Note that the programs 207a to 207e are not necessarily stored in the hard disk device 207 from the beginning. For example, each program is stored in a “portable physical medium” such as a flexible disk (FD), a CD-ROM, a DVD disk, a magneto-optical disk, and an IC card inserted into the computer 200. Then, the computer 200 may read and execute each of the programs 207a to 207e.
１ａ，１ｂ，１ｃ デジタコ
２ａ，２ｂ，２ｃ カメラ
１００ 運行管理装置 1a, 1b,1c Digitaco 2a, 2b, 2c Camera 100 Operation management device
２ａ，２ｂ，２ｃ カメラ
１００ 運行管理装置 1a, 1b,
Claims (15)
- コンピュータに、
車両に搭載されたカメラによって撮影された画像データを格納する記憶装置を参照して、前記車両が急減速した場合に前記カメラによって撮影された画像データを抽出し、
抽出した前記画像データに他の車両の特徴が含まれていない場合には、前記画像データを検索対象の画像データであると判定する
処理を実行させることを特徴とする画像判定プログラム。 On the computer,
With reference to a storage device that stores image data captured by a camera mounted on the vehicle, the image data captured by the camera is extracted when the vehicle suddenly decelerates,
An image determination program for executing a process of determining that the image data is image data to be searched when the extracted image data does not include characteristics of other vehicles. - 前記判定する処理は、前記画像データに他の車両の特徴が含まれている場合には、前記画像データを検索対象の画像データでないと判定し、前記画像データに他の車両の特徴が含まれていない場合には、前記画像データを検索対象の画像データであると判定することを特徴とする請求項１に記載の画像判定プログラム。 In the determination process, when the feature of another vehicle is included in the image data, it is determined that the image data is not search target image data, and the feature of another vehicle is included in the image data. The image determination program according to claim 1, wherein if it is not, the image data is determined as image data to be searched.
- 前記記憶装置は、車両の急減速が発生しやすい領域の情報を更に記憶し、また、前記画像データが撮影された位置情報と前記画像データとを対応付けて格納し、
前記抽出する処理は、前記車両の急減速が発生しやすい領域の情報と、前記位置情報とを比較して、前記車両が急減速し、かつ、前記車両の急減速が発生しやすい領域以外で撮影された画像データを抽出することを特徴とする請求項１に記載の画像判定プログラム。 The storage device further stores information on a region where a sudden deceleration of the vehicle is likely to occur, and stores the position information where the image data is captured and the image data in association with each other,
The extracting process compares the position information with information on a region where the vehicle is likely to suddenly decelerate, and the vehicle is decelerated rapidly and the region other than the region where the vehicle is likely to suddenly decelerate. The image determination program according to claim 1, wherein captured image data is extracted. - 前記領域の情報は、領域毎に、時間帯および曜日に対応付けられ、前記抽出する処理は、前記画像データが撮影された時刻および曜日に対応する領域を特定し、特定した領域と前記位置情報とを比較して、前記車両が急減速し、かつ、特定した領域以外で撮影された画像データを抽出することを特徴とする請求項３に記載の画像判定プログラム。 The information of the area is associated with a time zone and a day of the week for each area, and the extracting process specifies an area corresponding to the time and day of the week when the image data was captured, and the specified area and the position information 4. The image determination program according to claim 3, wherein the vehicle is decelerated suddenly and image data taken outside the specified area is extracted.
- 前記判定する処理は、前記画像データにナンバープレートが含まれている場合には、前記画像データを検索対象の画像データではないと判定し、前記画像データにナンバープレートが含まれていない場合には、前記画像データを検索対象の画像データであると判定することを特徴とする請求項１～４のいずれか一つに記載の画像判定プログラム。 The determination process determines that the image data is not search target image data when the image data includes a license plate, and the image data does not include a license plate. 5. The image determination program according to claim 1, wherein the image data is determined as image data to be searched.
- コンピュータが実行する画像判定方法であって、
車両に搭載されたカメラによって撮影された画像データを格納する記憶装置を参照して、前記車両が急減速した場合に前記カメラによって撮影された画像データを抽出し、
抽出した前記画像データに他の車両の特徴が含まれていない場合には、前記画像データを検索対象の画像データであると判定する
処理を実行することを特徴とする画像判定方法。 An image determination method executed by a computer,
With reference to a storage device that stores image data captured by a camera mounted on the vehicle, the image data captured by the camera is extracted when the vehicle suddenly decelerates,
When the extracted image data does not include features of other vehicles, an image determination method is executed, wherein a process of determining the image data as image data to be searched is executed. - 前記判定する処理は、前記画像データに他の車両の特徴が含まれている場合には、前記画像データを検索対象の画像データでないと判定し、前記画像データに他の車両の特徴が含まれていない場合には、前記画像データを検索対象の画像データであると判定することを特徴とする請求項６に記載の画像判定方法。 In the determination process, when the feature of another vehicle is included in the image data, it is determined that the image data is not search target image data, and the feature of another vehicle is included in the image data. The image determination method according to claim 6, wherein if it is not, the image data is determined to be image data to be searched.
- 前記記憶装置は、車両の急減速が発生しやすい領域の情報を更に記憶し、また、前記画像データが撮影された位置情報と前記画像データとを対応付けて格納し、
前記抽出する処理は、前記車両の急減速が発生しやすい領域の情報と、前記位置情報とを比較して、前記車両が急減速し、かつ、前記車両の急減速が発生しやすい領域以外で撮影された画像データを抽出することを特徴とする請求項６に記載の画像判定方法。 The storage device further stores information on a region where a sudden deceleration of the vehicle is likely to occur, and stores the position information where the image data is captured and the image data in association with each other,
The extracting process compares the position information with information on a region where the vehicle is likely to suddenly decelerate, and the vehicle is decelerated rapidly and the region other than the region where the vehicle is likely to suddenly decelerate. The image determination method according to claim 6, wherein captured image data is extracted. - 前記領域の情報は、領域毎に、時間帯および曜日に対応付けられ、前記抽出する処理は、前記画像データが撮影された時刻および曜日に対応する領域を特定し、特定した領域と前記位置情報とを比較して、前記車両が急減速し、かつ、特定した領域以外で撮影された画像データを抽出することを特徴とする請求項８に記載の画像判定方法。 The information of the area is associated with a time zone and a day of the week for each area, and the extracting process specifies an area corresponding to the time and day of the week when the image data was captured, and the specified area and the position information The image determination method according to claim 8, further comprising: extracting image data taken when the vehicle decelerates suddenly and is outside the specified region.
- 前記判定する処理は、前記画像データにナンバープレートが含まれている場合には、前記画像データを検索対象の画像データではないと判定し、前記画像データにナンバープレートが含まれていない場合には、前記画像データを検索対象の画像データであると判定することを特徴とする請求項６～９のいずれか一つに記載の画像判定方法。 The determination process determines that the image data is not search target image data when the image data includes a license plate, and the image data does not include a license plate. 10. The image determination method according to claim 6, wherein the image data is determined as image data to be searched.
- 車両に搭載されたカメラによって撮影された画像データを格納する記憶部と、
前記車両が急減速した場合に前記カメラによって撮影された画像データを、前記記憶部から抽出する抽出部と、
抽出した前記画像データに他の車両の特徴が含まれていない場合には、前記画像データを検索対象の画像であると判定する判定部と
を有することを特徴とする画像判定装置。 A storage unit for storing image data taken by a camera mounted on the vehicle;
An extraction unit that extracts, from the storage unit, image data captured by the camera when the vehicle suddenly decelerates;
And a determination unit that determines that the image data is a search target image when the extracted image data does not include a feature of another vehicle. - 前記判定部は、前記画像データに他の車両の特徴が含まれている場合には、前記画像データを検索対象の画像データでないと判定し、前記画像データに他の車両の特徴が含まれていない場合には、前記画像データを検索対象の画像データであると判定することを特徴とする請求項１１に記載の画像判定装置。 The determination unit determines that the image data is not search target image data when the image data includes characteristics of another vehicle, and the image data includes characteristics of another vehicle. 12. The image determination apparatus according to claim 11, wherein if there is no image data, the image data is determined to be image data to be searched.
- 前記記憶部は、車両の急減速が発生しやすい領域の情報を更に記憶し、また、前記画像データが撮影された位置情報と前記画像データとを対応付けて格納し、
前記抽出部は、前記車両の急減速が発生しやすい領域の情報と、前記位置情報とを比較して、前記車両が急減速し、かつ、前記車両の急減速が発生しやすい領域以外で撮影された画像データを抽出することを特徴とする請求項１１に記載の画像判定装置。 The storage unit further stores information on a region where a sudden deceleration of the vehicle is likely to occur, and stores the position information where the image data is captured and the image data in association with each other,
The extraction unit compares the position information with information on an area where the vehicle is likely to suddenly decelerate, and photographs the area other than the area where the vehicle suddenly decelerates and the vehicle is likely to suddenly decelerate. The image determination apparatus according to claim 11, wherein extracted image data is extracted. - 前記領域の情報は、領域毎に、時間帯および曜日に対応付けられ、前記抽出部は、前記画像データが撮影された時刻および曜日に対応する領域を特定し、特定した領域と前記位置情報とを比較して、前記車両が急減速し、かつ、特定した領域以外で撮影された画像データを抽出することを特徴とする請求項１３に記載の画像判定装置。 The information of the area is associated with a time zone and a day of the week for each area, and the extraction unit specifies an area corresponding to the time and day of the week when the image data was captured, and the specified area and the position information The image determination apparatus according to claim 13, wherein image data captured in a region other than the specified region is extracted.
- 前記判定部は、前記画像データにナンバープレートが含まれている場合には、前記画像データを検索対象の画像データでないと判定し、前記画像データにナンバープレートが含まれていない場合には、前記画像データを検索対象の画像データではないと判定することを特徴とする請求１１～１４のいずれか一つに記載の画像判定装置。 The determination unit determines that the image data is not image data to be searched when the image data includes a license plate, and when the image data does not include a license plate, 15. The image determination apparatus according to claim 11, wherein the image determination unit determines that the image data is not search target image data.
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2016
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| CN114093053B (en) * | 2020-07-01 | 2024-01-16 | 丰田自动车株式会社 | Information processing method, non-transitory computer readable medium, in-vehicle apparatus, vehicle, information processing apparatus, and system |
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