WO2020189731A1 - Information processing device, program, and information processing method - Google Patents

Information processing device, program, and information processing method Download PDF

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WO2020189731A1
WO2020189731A1 PCT/JP2020/012071 JP2020012071W WO2020189731A1 WO 2020189731 A1 WO2020189731 A1 WO 2020189731A1 JP 2020012071 W JP2020012071 W JP 2020012071W WO 2020189731 A1 WO2020189731 A1 WO 2020189731A1
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WO
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information
psychological state
activity
information processing
information regarding
Prior art date
Application number
PCT/JP2020/012071
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French (fr)
Japanese (ja)
Inventor
小山　純
Original Assignee
株式会社スマートドライブ
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
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    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
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    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/123—Traffic control systems for road vehicles indicating the position of vehicles, e.g. scheduled vehicles; Managing passenger vehicles circulating according to a fixed timetable, e.g. buses, trains, trams
    • G08G1/127—Traffic control systems for road vehicles indicating the position of vehicles, e.g. scheduled vehicles; Managing passenger vehicles circulating according to a fixed timetable, e.g. buses, trains, trams to a central station ; Indicators in a central station
    • G08G1/13—Traffic control systems for road vehicles indicating the position of vehicles, e.g. scheduled vehicles; Managing passenger vehicles circulating according to a fixed timetable, e.g. buses, trains, trams to a central station ; Indicators in a central station the indicator being in the form of a map
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    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16—Anti-collision systems
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16Y—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
    • G16Y10/00—Economic sectors
    • G16Y10/40—Transportation

Definitions

  • the present invention relates to an information processing device, a program, and an information processing method.
  • Patent Document 1 discloses a technique for determining a change in the psychological state of a vehicle user and providing the user with information according to the determined change in the psychological state.
  • the traffic condition is determined by referring to information on the running of the vehicle (for example, traffic volume). In recent years, it is expected to improve the accuracy of determining the traffic condition by referring not only to such information but also to the psychological state of the passenger.
  • the traffic condition is determined not by the traveling condition of one vehicle but by the traveling condition of a plurality of vehicles. Therefore, in order to determine the traffic condition in consideration of the psychological state of the passenger, it is necessary to consider the psychological state of a plurality of drivers.
  • Patent Document 1 provides the driver with information according to the psychological state of the driver who is driving a certain vehicle, and does not consider the psychological state of another passenger. .. Therefore, the psychological state of the passenger is not applied to the determination of the traffic state.
  • An object of the present invention is to improve the accuracy of determining a traffic condition.
  • a receiving means for receiving activity information regarding the activity of the driver of each moving body and position information regarding the position of the moving body, which are acquired from each of the plurality of moving bodies.
  • a first determination means for determining the psychological state of the driver
  • a storage means for associating and storing the psychological state information related to the determined psychological state and the position information associated with the activity information referred to in the determination.
  • Designating means to specify the area or position of the range to be judged the traffic condition, It is provided with a second determination means for determining a traffic state in the area or position by referring to a plurality of psychological state information associated with the position information regarding the area or position in the designated range. It is an information processing device.
  • the accuracy of determining the traffic condition can be improved.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an information processing system of the present embodiment.
  • FIG. 2 is a functional block diagram of the information processing system of FIG.
  • the information processing system 1 includes a client device 10, a sensor unit 20, and a server 30.
  • the client device 10 and the server 30 are connected via a network (for example, the Internet or an intranet) NW.
  • the sensor unit 20 is connected to the client device 10 by wire or wirelessly.
  • the client device 10 and the sensor unit 20 are arranged in the mobile MB.
  • the client device 10 is arranged in the mobile MB in FIG. 3, or is brought in by the driver or passenger of the mobile MB.
  • the mobile MB includes, but is not limited to, at least one of the following, as an example. ⁇ Motorcycles ⁇ Four-wheeled vehicles ⁇ Aircraft ⁇ Ships ⁇ Personal mobility ⁇ Remotely controllable moving objects (for example, drones)
  • the client device 10 is an example of an information processing device that transmits a request to the server 30.
  • the client device 10 is, for example, a smartphone, a tablet terminal, or a personal computer.
  • the sensor unit 20 is configured to acquire activity information regarding the activities of the occupant, position information regarding the position of the moving body MB, and running information regarding the traveling of the moving body MB.
  • the server 30 is an example of an information processing device that provides the client device 10 with a response in response to a request transmitted from the client device 10.
  • the server 30 is, for example, a web server.
  • the client device 10 includes a storage device 11, a processor 12, an input / output interface 13, a communication interface 14, and a sensor unit 20.
  • the storage device 11 is configured to store programs and data.
  • the storage device 11 is, for example, a combination of a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), and a storage (for example, a flash memory or a hard disk).
  • the program includes, for example, the following program.
  • -OS Operating System
  • Program-Application program for example, web browser
  • the data includes, for example, the following data.
  • -Database referenced in information processing-Data obtained by executing information processing that is, the execution result of information processing
  • the processor 12 is configured to realize the function of the client device 10 by activating the program stored in the storage device 11.
  • the processor 12 is an example of a computer.
  • the input / output interface 13 is configured to acquire a user's instruction from an input device connected to the client device 10 and output information to an output device connected to the client device 10.
  • the input device is, for example, a keyboard, a pointing device, a touch panel, or a combination thereof.
  • the input device also includes a sensor unit 20.
  • the output device is, for example, a display.
  • the communication interface 14 is configured to control communication between the client device 10 and the server 30.
  • the sensor unit 20 includes an activity sensor 21, a position sensor 22, and a traveling sensor 23.
  • the activity sensor 21 is configured to acquire activity information regarding the activity of the occupant.
  • the activity sensor 21 includes, but is not limited to, at least one of the following, as an example.
  • -Image sensor that acquires image information-Thermo sensor that acquires temperature information related to the subject's temperature (not limited to, for example, the driver's body temperature) based on the image information-Microphone that acquires voice information-Biological reaction of the passenger Wearable sensor that acquires biometric information about (including, but not limited to, heart rate, body temperature, blood pressure, sweat volume, oxygen saturation, etc.)
  • the position sensor 22 is configured to acquire position information regarding the position of the moving body MB.
  • the position sensor 22 is, for example, a GPS (Global Positioning System) receiver.
  • the travel sensor 23 is configured to measure the acceleration of the moving body MB.
  • the travel sensor 23 is, for example, a gyro sensor.
  • the server 30 includes a storage device 31, a processor 32, an input / output interface 33, and a communication interface 34.
  • the storage device 31 is configured to store programs and data.
  • the storage device 31 is, for example, a combination of a ROM, a RAM, and a storage (for example, a flash memory or a hard disk).
  • the program includes, for example, the following program. ⁇ OS program ⁇ Application program that executes information processing
  • the data includes, for example, the following data. -Database referenced in information processing-Information processing execution results
  • the processor 32 is configured to realize the function of the server 30 by activating the program stored in the storage device 31.
  • the processor 32 is an example of a computer.
  • the input / output interface 33 is configured to acquire a user's instruction from an input device connected to the server 30 and output information to an output device connected to the server 30.
  • the input device is, for example, a keyboard, a pointing device, a touch panel, or a combination thereof.
  • the output device is, for example, a display.
  • the communication interface 34 is configured to control communication between the server 30 and the client device 10.
  • FIG. 3 is an explanatory diagram of an outline of the present embodiment.
  • the sensor unit 20 arranged in the mobile MB of the present embodiment relates to activity information regarding the activity of the driver of the mobile MB (an example of a “passenger”) and the position of the mobile MB. Get location information and.
  • the server 30 causes the client device 10 to transmit the activity information and the position information acquired by the sensor unit 20 to the server 30.
  • the server 30 acquires the activity information of the driver of each mobile MB and the position information of each mobile MB from the client devices 10 arranged in each of the plurality of mobile MBs.
  • the server 30 determines the psychological state of the driver with reference to the activity information.
  • the server 30 stores the psychological state information regarding the determined psychological state in association with the activity information and the position information referred to in the determination.
  • the server 30 determines the traffic state in the area or position by referring to a plurality of psychological state information associated with the position information corresponding to the area or position in the predetermined range.
  • FIG. 4 is a diagram showing a data structure of the driver information database of the present embodiment.
  • the driver information database of FIG. 4 stores driver information about the driver.
  • the driver information database includes a "driver ID” field, a "driver name” field, and a “driver attribute” field. Each field is associated with each other.
  • the driver identification information that identifies the driver is stored in the "driver ID" field.
  • driver name Information about the driver name (for example, entered in text) is stored in the "driver name" field.
  • driver attribute information related to the driver's attribute is stored.
  • the "Driver Attributes” field includes a plurality of subfields ("Gender” field, "Age” field, and "Occupation” field).
  • FIG. 5 is a diagram showing a data structure of the travel log information database of the present embodiment.
  • the driving log information database of FIG. 5 stores driving log information related to the traveling history of the moving body.
  • the travel log information database includes a "log ID” field, a "date and time” field, a "position” field, a "travel” field, an "activity” field, and a "psychological state” field. Each field is associated with each other.
  • the driving log information database is associated with the driver identification information.
  • log ID log identification information that identifies the driving history is stored.
  • the position information regarding the position of the moving body MB is stored in the "position" field.
  • running information for example, information on acceleration
  • the "activity" field stores activity information related to the driver's activity. Activities include reactions and actions.
  • the reaction is, for example, an act in response to a stimulus given to the driver.
  • the action is, for example, an action according to the intention of the driver.
  • the "psychological state” field stores psychological state information regarding the driver's state.
  • the driver's condition includes, for example, at least one of the following: ⁇ Negative psychological state (for example, stress, frustration, and surprise) ⁇ Positive psychological state (relaxation as an example)
  • Negative psychological state for example, stress, frustration, and surprise
  • Positive psychological state for example
  • “negative” and “positive” are merely examples in this embodiment, and are not limited thereto.
  • the content is not limited as long as it is a state showing human psychology such as “anxiety”, “excitement”, “disappointment”, “anger”, “fear”, and "satisfaction”.
  • FIG. 6 is a diagram showing a data structure of the traffic log information database of the present embodiment.
  • the traffic log information database of FIG. 6 stores traffic log information related to the traffic information log for each position where the moving body MB has traveled.
  • the traffic log information database includes a "traffic log ID” field, a "traffic status” field, and a "date and time” field. Each field is associated with each other.
  • the traffic log information database is associated with location information.
  • Traffic log ID In the "Traffic log ID" field, traffic log identification information for identifying the traffic log is stored.
  • traffic condition information regarding the traffic condition at the position where the moving body MB traveled is stored.
  • FIG. 7 is a sequence diagram of the process of determining the psychological state of the present embodiment.
  • FIG. 8 is a diagram showing a screen example of the information processing of FIG. 7.
  • FIG. 9 is a schematic diagram of a psychological state determination model referred to in the information processing of FIG. 7.
  • the client device 10a of FIG. 7 is arranged in the mobile MB.
  • the client device 10a executes acquisition of login information (S110). Specifically, the processor 12 displays the screen P10 (FIG. 8) on the display.
  • the screen P10 includes an operation object B100 and a field object F100.
  • the field object F100 is an object that accepts user input of driver identification information.
  • the operation object B100 is an object that receives a user instruction for confirming the input of the field object F100.
  • the client device 10a executes sensing (S111). Specifically, when the driver inputs his / her driver identification information into the field object F100 and operates the operation object B100, the activity sensor 21, the position sensor 22, and the driving sensor 23 start sensing.
  • the processor 12 acquires activity information related to the driver's activity from the activity sensor 21 via the input / output interface 13.
  • the processor 12 acquires the position information regarding the position of the moving body MB from the position sensor 22 via the input / output interface 13.
  • the processor 12 acquires travel information regarding travel of the moving body MB from the travel sensor 23 via the input / output interface 13.
  • the processor 12 transmits the sensing data to the server 30.
  • the sensing data includes the following information. -Driver identification information acquired in step S110-Activity information-Location information-Driving information-Information on the execution date and time of step S111
  • the server 30 executes the psychological state determination (S130).
  • the storage device 31 stores a psychological state determination model (FIG. 9).
  • the psychological state determination model is not limited to the driver's psychology according to the characteristics of the activity information (for example, when the activity information is waveform information, the combination of frequency, wavelength, and amplitude). It is configured to output a state (as an example, not a limitation, "negative” or “positive”). At this time, instead of choosing either "negative” or “positive”, for example, it may be configured to output a numerical value of the degree of "negative”, and it may be configured to output a degree regarding a predetermined emotion.
  • the content is not particularly limited as long as it is a corresponding output.
  • the psychological state determination model may be a rule-based model or a learned model.
  • the rule-based model is a model created in a form that can be constructed by humans in consideration of past data and objectively known information.
  • the trained model is a model created based on learning (for example, machine learning or deep learning) using a training data set (for example, a plurality of image data). The method of constructing the rule-based model and the trained model is not particularly limited.
  • This psychological state determination model outputs whether the driver's psychological state is "negative” or "positive". Negative psychological states are further classified into detailed psychological states (for example, frustration and surprise), and after determining that they are negative, whether or not they correspond to each of these detailed psychological states is determined. It may be determined. In this way, the processor 32 determines the psychological state of the driver by inputting the activity information included in the sensing data into the psychological state determination model.
  • the server 30 executes the database update (S131). Specifically, the processor 32 adds a new record to the driving log information database (FIG. 5) associated with the driver identification information included in the sensing data.
  • the following information is stored in each field of the new record.
  • -New log identification information is stored in the "Log ID” field.
  • -In the "date and time” field information regarding the execution date and time of step S111 included in the sensing data is stored.
  • -The position information included in the sensing data is stored in the "position” field.
  • -The "travel” field stores the travel information included in the sensing data.
  • -Activity information included in the sensing data is stored in the "Activity” field.
  • -The "psychological state” field stores psychological state information regarding the determined driver's state.
  • FIG. 10 is a sequence diagram of the process of determining the traffic condition of the present embodiment.
  • FIG. 11 is a schematic view of a first example of the traffic condition determination model referred to in the information processing of FIG.
  • FIG. 12 is a schematic view of a second example of the traffic condition determination model referred to in the information processing of FIG.
  • FIG. 13 is a schematic view of a third example of the traffic condition determination model referred to in the information processing of FIG.
  • the information processing in FIG. 10 is executed periodically.
  • the server 30 executes the traffic condition determination (S230).
  • a traffic condition determination model (FIG. 11) is stored in the storage device 31.
  • the traffic condition determination model when a plurality of driver psychological state information associated with the position information (for example, (X1, Y1)) is input, the position indicated by the position information is input according to the psychological state information. It is configured to determine traffic conditions (eg, normal or abnormal).
  • traffic conditions eg, normal or abnormal.
  • the psychological state information of the drivers DRV1 and DRV2 (“negative”).
  • a numerical value (hereinafter referred to as "psychological score") indicating the degree of psychological state (for example, the degree of positiveness or the degree of negativeness) is output.
  • the psychological state information of the drivers DRV1 and DRV2 is both "negative", or when the psychological scores of the drivers DRV1 and DRV2 satisfy a certain criterion (not limited to, as an example, the psychological score of the driver DRV1).
  • the model applied may be, for example, a rule-based model or a trained model.
  • the method of constructing the rule-based model and the trained model is not particularly limited.
  • the processor 32 extracts a plurality of psychological state information for each position information by referring to the "position information" field and the "psychological state” field of the driving log information database (FIG. 5) associated with the plurality of driver identification information. To do.
  • the processor 32 determines the traffic state for each position by inputting a plurality of psychological state information extracted for each position information into the traffic state determination model.
  • the storage device 31 stores a traffic condition determination model (FIG. 12).
  • the traffic state determination model when the psychological state information of a plurality of drivers DRV1 and DRV2 and the driving information of a plurality of moving bodies MB are input, the traffic state according to the psychological state information and the driving information ( For example, it is configured to determine (normal or abnormal). As an example, not limited to the situation where the model of the first example is applied to the position (X1, Y1) and it is judged as "negative", within a certain distance (for example, 50 m) from the position (X1, Y1).
  • a model for determining that the traffic condition at the position (X1, Y1) is abnormal is applied.
  • a model for judging by combining the psychological state information and the driving information may be applied.
  • the model to be applied is not such a content that can be constructed by humans, but may be a model that is difficult for humans to construct, such as a model created based on machine learning, etc., and the construction method is There is no particular limitation.
  • the processor 32 refers to the "position information" field, the "psychological state” field, and the “driving” field of the driving log information database (FIG. 5) associated with the plurality of driver identification information, and refers to the position information (for example, the driving). , (X1, Y1))), the combination of the psychological state information of the plurality of drivers and the traveling information of the plurality of moving bodies MB is extracted for each position information.
  • the processor 32 determines the traffic state for each position by inputting a combination of a plurality of psychological state information and traveling information extracted for each position information into the traffic state determination model.
  • the storage device 31 stores a traffic condition determination model (FIG. 13).
  • the traffic condition determination model when the psychological state information of a plurality of drivers DRV1 and DRV2 and the environmental information related to the driving environment for each position information are input, the traffic state according to the psychological state information and the environmental information is input. It is configured to determine (eg, normal or abnormal).
  • the processor 32 accesses, for example, an external server (not limited, but a web server as an example) that stores the location information and the weather information in association with each other, and acquires the weather information associated with the desired location information.
  • the weather "strong snow or rain” is used as the environmental information at the position (X1, Y1).
  • a model is applied in which it is determined that the traffic condition at the position (X1, Y1) is abnormal.
  • a model for judging by combining the psychological state information and the environmental information may be applied.
  • the model to be applied is not such a content that can be constructed by humans, but may be a model that is difficult for humans to construct, such as a model created based on machine learning, etc., and the construction method is There is no particular limitation.
  • the processor 32 extracts a plurality of psychological state information for each position information by referring to the "position information" field and the "psychological state” field of the driving log information database (FIG. 5) associated with the plurality of driver identification information. To do.
  • the processor 32 acquires the environment information associated with the location information from the external server.
  • the processor 32 determines the traffic state for each position by inputting a combination of a plurality of psychological state information and environmental information extracted for each position information into the traffic state determination model.
  • the server 30 executes the database update (S231). Specifically, the processor 32 adds a new record to the traffic log information database (FIG. 6) associated with the location information corresponding to the traffic condition determined in step S230. The following information is stored in each field of the new record. -New traffic log identification information is stored in the "Traffic log ID" field. -In the "traffic condition” field, the traffic condition information regarding the traffic condition determined in step S230 is stored. -In the "date and time” field, information regarding the execution date and time of step S231 is stored.
  • FIG. 14 is a sequence diagram of the process of presenting the traffic state of the present embodiment.
  • FIG. 15 is a diagram showing a screen example of the information processing of FIG.
  • the client device 10b in FIG. 14 is a user terminal used by the user.
  • the client device 10 is at least one of the following. -Client device 10b brought in by the driver of the mobile MB -Client device 10b brought in by a passenger of the mobile MB -Client device 10b used by a person (for example, a pedestrian) who is not on the mobile MB -Client device 10b used by a person who uses the service provided by the server 30 (for example, a person in charge of management of a company that manages a mobile MB).
  • the client device 10b executes the acquisition of the target position information (S310). Specifically, the processor 12 displays the screen P30 (FIG. 15) on the display.
  • the screen P30 includes an operation object B300 and a field object F300.
  • the field object F300 is an object that accepts input of target position information.
  • the operation object B300 is an object that receives a user instruction for confirming the contents input to the field object F300.
  • the client device 10b executes the traffic information request (S311). Specifically, when the user inputs the target position information into the field object F300 and operates the operation object B300, the processor 12 transmits the traffic information request data to the server 30.
  • the traffic information request data includes the position information acquired in step S310 (that is, the position information input to the field object F300).
  • the server 30 executes the identification of the target traffic information (S330). Specifically, the processor 32 indicates the latest date and time stored in the "date and time” field among the records of the traffic log information database (FIG. 6) associated with the location information included in the traffic information request data. Identify the record. The information in the "traffic status" field of the record is the target traffic information to be presented.
  • the server 30 executes the traffic information response (S331). Specifically, the processor 32 transmits the traffic information response data to the client device 10b.
  • the traffic information response data includes the target traffic information specified in step S330.
  • the client device 10b executes the output of traffic information (S312). Specifically, the processor 12 displays the screen P31 (FIG. 15) on the display.
  • the screen P31 includes the display object A310.
  • the target traffic information included in the traffic information response data is displayed on the display object A310.
  • the display object A310 includes image objects IMG310a to IMG310d.
  • the image object IMG310a is an image of a map of a predetermined range area including a position corresponding to the position information included in the traffic information request data.
  • the image object IMG310b represents the target traffic information (for example, "abnormality") included in the target traffic information response data.
  • the traffic state is determined based on the psychological state information of a plurality of drivers. As a result, the accuracy of determining the traffic condition can be improved.
  • the first modification is an example of notifying the user in the vicinity of the position where the traffic condition is determined to be abnormal to the effect that the traffic condition is abnormal.
  • FIG. 16 is an explanatory diagram of the process of presenting the traffic state of the first modification.
  • FIG. 17 is a diagram showing a screen example of the information processing of FIG.
  • the client device 10 of FIG. 16 is a user terminal used by the user.
  • the client device 10 is at least one of the following. -Client device 10 brought in by the driver of the mobile MB -Client device 10 brought in by a passenger of the mobile MB -Client device 10 used by a person (for example, a pedestrian) who is not on the mobile MB
  • the client device 10 of the first modification includes a position sensor.
  • This position sensor is configured to acquire position information regarding the position of the client device 10.
  • the position sensor is, for example, a GPS receiver.
  • the client device 10 executes the transmission of position information (S410). Specifically, the processor 12 acquires the position information regarding the position of the client device 10 from the position sensor via the input / output interface 13. The processor 12 transmits the position information acquired by the position sensor to the server 30.
  • the server 30 executes the identification of the notification target information (S430).
  • the processor 32 refers to the travel log information database (FIG. 5) and identifies a record in which the information in the "date and time" field indicates within a predetermined time from the execution date and time of step S430.
  • the processor 32 corresponds to the same position information as the position information transmitted from the client device 10 in step S410 or the position information transmitted from the client device 10 in step S410 in the “position” field of the specified record.
  • the processor 32 identifies a record in which a predetermined psychological state, for example, a negative psychological state is stored in the “psychological state” field (hereinafter referred to as “notification target record”).
  • the information of the notification target record means that there is a driver having a psychological state determined to be "negative” at a position within a predetermined range from the user of the client device 10.
  • the server 30 executes the transmission of the notification target information (S431). Specifically, the processor 32 transmits the information of the notification target record identified in step S430 to the client device 10.
  • step S431 the client device 10 executes the output of the notification target information (S411). Specifically, the processor 12 displays the screen P40 (FIG. 17) on the display.
  • the screen P40 includes image objects IMG400a to 400c and message objects MSG400.
  • the image object IMG400a is an image of a map of a predetermined range including a position corresponding to the position information transmitted from the client device 10 in step S410.
  • the image object IMG400b represents a position corresponding to the position information transmitted from the client device 10 in step S410.
  • the image object IMG400c represents a position corresponding to the position information stored in the "position" field of the notification target record identified in step S430.
  • the message object MSG400 is a message that notifies the user of the information of the record to be notified.
  • the information of the record to be notified is transmitted to, for example, a digital signage, which is a device fixedly arranged on the side of a road or the like and has a function of displaying received information. You may send it.
  • the device may not be provided with a position sensor, and instead, the server 30 may store the position information of the device in advance.
  • the server 30 may store the position information of the device in advance.
  • the user and the presentation target person when there is a driver having a predetermined psychological state (for example, a negative psychological state) around at least one of the user and the presentation target person, the user and the presentation target person indicate that fact. You can inform at least one person.
  • a predetermined psychological state for example, a negative psychological state
  • the position sensor of the client device 10 can be omitted.
  • the server 30 acquires the position information from the position sensor 22 arranged on the mobile MB. As a result, if the driver has a driver having a negative psychological state in the vicinity of the driver, the driver can be notified to that effect.
  • the second modification is an example in which a driver having a predetermined psychological state, for example, a negative psychological state, notifies a suddenly changed position.
  • FIG. 18 is an explanatory diagram of the process of presenting the traffic state of the modified example 2.
  • FIG. 19 is a diagram showing a screen example of the information processing of FIG.
  • the server 30 executes the calculation of the psychological state change amount (S530).
  • the processor 32 refers to the travel log information database (FIG. 5) and identifies a record in which the information in the "date and time” field indicates within a predetermined time from the execution date and time of step S430.
  • the processor 32 counts the number of records in which a negative psychological state is stored in the "psychological state” field among the identified records. Based on the counted result, the processor 32 calculates the increase amount per unit time (an example of the "change amount”) of the record in which the negative psychological state is stored in the "psychological state” field for each position. This amount of increase means the amount of increase for each position of a driver having a psychological state determined to be "negative" per unit time.
  • the processor 32 specifies a position where the amount of increase is equal to or greater than a predetermined threshold value (hereinafter referred to as “notification target position”).
  • the notification target position means a position where the number of drivers having a psychological state determined to be "negative" per unit time has increased sharply.
  • step S530 the server 30 executes the transmission of the notification target information (S531). Specifically, the processor 32 transmits the position information of the notification target position specified in step S530 to the client device 10.
  • the client device 10 executes the output of the notification target information (S510). Specifically, the processor 12 displays the screen P50 (FIG. 19) on the display.
  • the screen P50 includes image objects IMG500a to 500b and message objects MSG500.
  • the image object IMG500a is an image of a map of a predetermined range including the position to be notified.
  • the image object IMG500b represents a notification target position.
  • the message object MSG500 is a message that notifies the user of the notification target position.
  • the modification 2 may be a device such as a digital signage instead of the client device 10 as in the modification 1.
  • the corresponding information can be notified not only to the user who owns the client device 10 but also to the general public who is driving or walking around the device. it can.
  • At least one of the user and the presentation target can be notified of a region in which the driver having a predetermined psychological state, for example, a psychological state determined to be negative, suddenly changes (increases or decreases). ..
  • a traffic abnormality occurs in a predetermined range or position. Is determined.
  • the processor 32 of the second example of the modification 3 is a region of a predetermined range when the number of drivers having a predetermined psychological state, for example, a psychological state determined to be “negative” is a predetermined number or more in step S230. Alternatively, it is determined that congestion has occurred at the position. When the number of drivers having the psychological state "surprise” is equal to or greater than a predetermined number, the processor 32 determines that an accident has occurred in a predetermined range or position.
  • the storage device 11 may be connected to the client device 10 via the network NW.
  • the storage device 31 may be connected to the server 30 via the network NW.
  • the client device 10 and the sensor unit 20 may be integrally configured. Further, at least one of the activity sensor 21, the position sensor 22, and the traveling sensor 23 in the sensor unit 20 may be provided in the client device 10 and the corresponding information may be acquired on the client device 10 side.
  • Each step of the above information processing can be executed by either the client device 10 or the server 30.
  • the client devices 10a and 10b may be the same device or different devices.
  • the processor 12 of the client device 10b may acquire the target position information from the position sensor 22 via the input / output interface 13 instead of the user instruction to the field object F300.
  • the target position information indicates the position of the moving body MB when the step S310 is executed, not the position of the user.
  • the presence of an abnormal traffic condition in the vicinity of the client device 10 or the digital signage, and the position where the number of drivers having a predetermined psychological state per unit time has increased rapidly are detected and notified.
  • an arbitrary position or range specified by the user is not limited, but as an example, a range from the start point to the end point on the road that the user plans to drive, or a sightseeing spot that is the destination of the drive.
  • abnormal traffic conditions are occurring at intersections located at the end of the roads where they are placed, and there is a predetermined psychological state per unit time.
  • the server may output that the number of drivers has increased rapidly, and the received client device 10 or digital signage may display the information.
  • Information processing system 10 Client device 11: Storage device 12: Processor 13: Input / output interface 14: Communication interface 15: Driver sensor 30: Server 31: Storage device 32: Processor 33: Input / output interface 34: Communication interface

Abstract

This information processing device comprises a means for acquiring, from a client device arranged in each of a plurality of moving bodies, activity information regarding the activity of a driver of each moving body and position information regarding the position of a moving body; a means for determining the psychological state of the driver with reference to the activity information; a means for storing psychological state information regarding the determined psychological state in association with position information associated with the activity information referred to in the determination; and a means for determining a traffic state in a region or position in a predetermined range by referring to a plurality of pieces of psychological state information associated with position information corresponding to said region or position.

Description

情報処理装置、プログラム、及び情報処理方法Information processing equipment, programs, and information processing methods
　本発明は、情報処理装置、プログラム、及び情報処理方法に関する。 The present invention relates to an information processing device, a program, and an information processing method.
　車両の乗車者、例えば運転者の心理状態が車両の走行に影響すること、および、車両の走行状態が車両の乗車者の心理状態に影響することが知られている。乗車者の心理状態を考慮することにより、乗車者だけでなく、車両の周辺に位置する人物に対して、有用な情報の提供が期待されている。 It is known that the psychological state of a vehicle occupant, for example, a driver, affects the running of the vehicle, and that the running state of the vehicle affects the psychological state of the occupant of the vehicle. By considering the psychological state of the occupant, it is expected that useful information will be provided not only to the occupant but also to persons located in the vicinity of the vehicle.
　例えば、特許文献１は、車両のユーザの心理状況の変化を判定し、且つ、判定された心理状況の変化に応じた情報をユーザに提供する技術を開示している。 For example, Patent Document 1 discloses a technique for determining a change in the psychological state of a vehicle user and providing the user with information according to the determined change in the psychological state.
特開２０１０－００９４１３号公報JP-A-2010-009413
　一般に、交通状態は、車両の走行に関する情報（例えば、交通量）を参照することにより、判定される。近年、かかる情報だけでなく、乗車者の心理状態を参照することにより、交通状態の判定の精度を向上させることが期待されている。
　交通状態は、１台の車両の走行状態ではなく、複数の車両の走行状態によって決まる。したがって、乗車者の心理状態を考慮して交通状態を判定するためには、複数の運転者の心理状態を考慮する必要がある。 Generally, the traffic condition is determined by referring to information on the running of the vehicle (for example, traffic volume). In recent years, it is expected to improve the accuracy of determining the traffic condition by referring not only to such information but also to the psychological state of the passenger.
The traffic condition is determined not by the traveling condition of one vehicle but by the traveling condition of a plurality of vehicles. Therefore, in order to determine the traffic condition in consideration of the psychological state of the passenger, it is necessary to consider the psychological state of a plurality of drivers.
　しかし、特許文献１の技術は、ある車両を運転している運転者の心理状態に応じた情報を当該運転者に提供するものであって、他の乗車者の心理状態を考慮するものではない。そのため、乗車者の心理状態を交通状態の判定に応用するものではない。 However, the technique of Patent Document 1 provides the driver with information according to the psychological state of the driver who is driving a certain vehicle, and does not consider the psychological state of another passenger. .. Therefore, the psychological state of the passenger is not applied to the determination of the traffic state.
　本発明の目的は、交通状態の判定の精度を向上させることである。 An object of the present invention is to improve the accuracy of determining a traffic condition.
　本発明の一態様は、
　複数の移動体のそれぞれから取得された、各移動体の運転者の活動に関する活動情報と、前記移動体の位置に関する位置情報と、を受信する受信手段と、
　前記活動情報を参照して、前記運転者の心理状態を判定する第一判定手段と、
　前記判定された心理状態に関する心理状態情報と、前記判定において参照された活動情報に関連付けられた位置情報と、を関連付けて記憶する記憶手段と、
　交通状態を判定する対象となる範囲の領域または位置を指定する指定手段と、
　前記指定された範囲の領域又は位置に関する位置情報に関連付けられた複数の心理状態情報を参照して、当該領域又は位置における交通状態を判定する第二判定手段とを備える、
情報処理装置である。 One aspect of the present invention is
A receiving means for receiving activity information regarding the activity of the driver of each moving body and position information regarding the position of the moving body, which are acquired from each of the plurality of moving bodies.
With reference to the activity information, a first determination means for determining the psychological state of the driver, and
A storage means for associating and storing the psychological state information related to the determined psychological state and the position information associated with the activity information referred to in the determination.
Designating means to specify the area or position of the range to be judged the traffic condition,
It is provided with a second determination means for determining a traffic state in the area or position by referring to a plurality of psychological state information associated with the position information regarding the area or position in the designated range.
It is an information processing device.
　本発明によれば、交通状態の判定の精度を向上させることができる。 According to the present invention, the accuracy of determining the traffic condition can be improved.
本実施形態の情報処理システムの構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the information processing system of this embodiment. 図１の情報処理システムの機能ブロック図である。It is a functional block diagram of the information processing system of FIG. 本実施形態の概要の説明図である。It is explanatory drawing of the outline of this embodiment. 本実施形態の運転者情報データベースのデータ構造を示す図である。It is a figure which shows the data structure of the driver information database of this embodiment. 本実施形態の走行ログ情報データベースのデータ構造を示す図である。It is a figure which shows the data structure of the traveling log information database of this embodiment. 本実施形態の交通ログ情報データベースのデータ構造を示す図である。It is a figure which shows the data structure of the traffic log information database of this embodiment. 本実施形態の心理状態の判定の処理のシーケンス図である。It is a sequence diagram of the process of determining the psychological state of this embodiment. 図７の情報処理の画面例を示す図である。It is a figure which shows the screen example of the information processing of FIG. 図７の情報処理において参照される心理状態判定モデルの概略図である。It is the schematic of the psychological state determination model referred to in the information processing of FIG. 7. 本実施形態の交通状態の判定の処理のシーケンス図である。It is a sequence diagram of the process of determining the traffic state of this embodiment. 図１０の情報処理において参照される交通状態判定モデルの第１例の概略図である。It is the schematic of the 1st example of the traffic state determination model referred to in the information processing of FIG. 図１０の情報処理において参照される交通状態判定モデルの第２例の概略図である。It is the schematic of the 2nd example of the traffic state determination model referred to in the information processing of FIG. 図１０の情報処理において参照される交通状態判定モデルの第３例の概略図である。It is the schematic of the 3rd example of the traffic state determination model referred to in the information processing of FIG. 本実施形態の交通状態の提示の処理のシーケンス図である。It is a sequence diagram of the process of presenting the traffic state of this embodiment. 図１４の情報処理の画面例を示す図である。It is a figure which shows the screen example of the information processing of FIG. 変形例１の交通状態の提示の処理の説明図である。It is explanatory drawing of the process of presenting the traffic state of the modification 1. 図１６の情報処理の画面例を示す図である。It is a figure which shows the screen example of the information processing of FIG. 変形例２の交通状態の提示の処理の説明図である。It is explanatory drawing of the process of presenting the traffic state of the modification 2. 図１８の情報処理の画面例を示す図である。It is a figure which shows the screen example of the information processing of FIG.
　以下、本発明の一実施形態について、図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施形態を説明するための図面において、同一の構成要素には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。 Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. In addition, in the drawing for demonstrating the embodiment, the same components are in principle the same reference numerals, and the repeated description thereof will be omitted.
（１）情報処理システムの構成
　情報処理システムの構成について説明する。図１は、本実施形態の情報処理システムの構成を示すブロック図である。図２は、図１の情報処理システムの機能ブロック図である。 (1) Configuration of information processing system The configuration of the information processing system will be described. FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an information processing system of the present embodiment. FIG. 2 is a functional block diagram of the information processing system of FIG.
　図１に示すように、情報処理システム１は、クライアント装置１０と、センサユニット２０と、サーバ３０とを備える。
　クライアント装置１０及びサーバ３０は、ネットワーク（例えば、インターネット又はイントラネット）ＮＷを介して接続される。
　センサユニット２０は、クライアント装置１０に有線または無線で接続される。
　クライアント装置１０及びセンサユニット２０は、移動体ＭＢに配置される。 As shown in FIG. 1, the information processing system 1 includes a client device 10, a sensor unit 20, and a server 30.
The client device 10 and the server 30 are connected via a network (for example, the Internet or an intranet) NW.
The sensor unit 20 is connected to the client device 10 by wire or wirelessly.
The client device 10 and the sensor unit 20 are arranged in the mobile MB.
　図３の移動体ＭＢには、クライアント装置１０が配置される、又は、移動体ＭＢの運転者若しくは同乗者によって持ち込まれる。
　移動体ＭＢは、限定でなく例として、以下の少なくとも１つを含む。
　・二輪車
　・四輪車
　・航空機
　・船舶
　・パーソナルモビリティ
　・遠隔操作可能な移動物体（一例として、ドローン） The client device 10 is arranged in the mobile MB in FIG. 3, or is brought in by the driver or passenger of the mobile MB.
The mobile MB includes, but is not limited to, at least one of the following, as an example.
・ Motorcycles ・ Four-wheeled vehicles ・ Aircraft ・ Ships ・ Personal mobility ・ Remotely controllable moving objects (for example, drones)
　クライアント装置１０は、サーバ３０にリクエストを送信する情報処理装置の一例である。クライアント装置１０は、例えば、スマートフォン、タブレット端末、又は、パーソナルコンピュータである。 The client device 10 is an example of an information processing device that transmits a request to the server 30. The client device 10 is, for example, a smartphone, a tablet terminal, or a personal computer.
　センサユニット２０は、乗車者の活動に関する活動情報と、移動体ＭＢの位置に関する位置情報と、移動体ＭＢの走行に関する走行情報と、を取得するように構成される。 The sensor unit 20 is configured to acquire activity information regarding the activities of the occupant, position information regarding the position of the moving body MB, and running information regarding the traveling of the moving body MB.
　サーバ３０は、クライアント装置１０から送信されたリクエストに応じたレスポンスをクライアント装置１０に提供する情報処理装置の一例である。サーバ３０は、例えば、ウェブサーバである。 The server 30 is an example of an information processing device that provides the client device 10 with a response in response to a request transmitted from the client device 10. The server 30 is, for example, a web server.
（１－１）クライアント装置の構成
　クライアント装置１０の構成について説明する。 (1-1) Configuration of Client Device The configuration of the client device 10 will be described.
　図２に示すように、クライアント装置１０は、記憶装置１１と、プロセッサ１２と、入出力インタフェース１３と、通信インタフェース１４と、センサユニット２０と、を備える。 As shown in FIG. 2, the client device 10 includes a storage device 11, a processor 12, an input / output interface 13, a communication interface 14, and a sensor unit 20.
　記憶装置１１は、プログラム及びデータを記憶するように構成される。記憶装置１１は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、及び、ストレージ（例えば、フラッシュメモリ又はハードディスク）の組合せである。 The storage device 11 is configured to store programs and data. The storage device 11 is, for example, a combination of a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), and a storage (for example, a flash memory or a hard disk).
　プログラムは、例えば、以下のプログラムを含む。
・ＯＳ（Operating System）のプログラム
・情報処理を実行するアプリケーション（例えば、ウェブブラウザ）のプログラム The program includes, for example, the following program.
-OS (Operating System) program-Application program (for example, web browser) that executes information processing
　データは、例えば、以下のデータを含む。
・情報処理において参照されるデータベース
・情報処理を実行することによって得られるデータ（つまり、情報処理の実行結果） The data includes, for example, the following data.
-Database referenced in information processing-Data obtained by executing information processing (that is, the execution result of information processing)
　プロセッサ１２は、記憶装置１１に記憶されたプログラムを起動することによって、クライアント装置１０の機能を実現するように構成される。プロセッサ１２は、コンピュータの一例である。 The processor 12 is configured to realize the function of the client device 10 by activating the program stored in the storage device 11. The processor 12 is an example of a computer.
　入出力インタフェース１３は、クライアント装置１０に接続される入力デバイスからユーザの指示を取得し、かつ、クライアント装置１０に接続される出力デバイスに情報を出力するように構成される。
　入力デバイスは、例えば、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネル、又は、それらの組合せである。また、入力デバイスは、センサユニット２０を含む。
　出力デバイスは、例えば、ディスプレイである。 The input / output interface 13 is configured to acquire a user's instruction from an input device connected to the client device 10 and output information to an output device connected to the client device 10.
The input device is, for example, a keyboard, a pointing device, a touch panel, or a combination thereof. The input device also includes a sensor unit 20.
The output device is, for example, a display.
　通信インタフェース１４は、クライアント装置１０とサーバ３０との間の通信を制御するように構成される。 The communication interface 14 is configured to control communication between the client device 10 and the server 30.
（１－２）センサの構成
　センサユニット２０の構成について説明する。 (1-2) Sensor configuration The configuration of the sensor unit 20 will be described.
　図２に示すように、センサユニット２０は、活動センサ２１と、位置センサ２２と、走行センサ２３と、を含む。 As shown in FIG. 2, the sensor unit 20 includes an activity sensor 21, a position sensor 22, and a traveling sensor 23.
　活動センサ２１は、乗車者の活動に関する活動情報を取得するように構成される。活動センサ２１は、限定でなく例として、以下の少なくとも１つを含む。
　・画像情報を取得するイメージセンサ
　・画像情報に基づいて被写体の温度（限定でなく例として、運転者の体温）に関する温度情報を取得するサーモセンサ
　・音声情報を取得するマイクロフォン
　・乗車者の生体反応に関する生体情報（限定でなく例として、心拍数、体温、血圧、汗量、酸素飽和度、などを含む）を取得するウェアラブルセンサ The activity sensor 21 is configured to acquire activity information regarding the activity of the occupant. The activity sensor 21 includes, but is not limited to, at least one of the following, as an example.
-Image sensor that acquires image information-Thermo sensor that acquires temperature information related to the subject's temperature (not limited to, for example, the driver's body temperature) based on the image information-Microphone that acquires voice information-Biological reaction of the passenger Wearable sensor that acquires biometric information about (including, but not limited to, heart rate, body temperature, blood pressure, sweat volume, oxygen saturation, etc.)
　位置センサ２２は、移動体ＭＢの位置に関する位置情報を取得するように構成される。位置センサ２２は、例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機である。 The position sensor 22 is configured to acquire position information regarding the position of the moving body MB. The position sensor 22 is, for example, a GPS (Global Positioning System) receiver.
　走行センサ２３は、移動体ＭＢの加速度を測定するように構成される。走行センサ２３は、例えば、ジャイロセンサである。 The travel sensor 23 is configured to measure the acceleration of the moving body MB. The travel sensor 23 is, for example, a gyro sensor.
（１－３）サーバの構成
　サーバ３０の構成について説明する。 (1-3) Server Configuration The configuration of the server 30 will be described.
　図２に示すように、サーバ３０は、記憶装置３１と、プロセッサ３２と、入出力インタフェース３３と、通信インタフェース３４とを備える。 As shown in FIG. 2, the server 30 includes a storage device 31, a processor 32, an input / output interface 33, and a communication interface 34.
　記憶装置３１は、プログラム及びデータを記憶するように構成される。記憶装置３１は、例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及び、ストレージ（例えば、フラッシュメモリ又はハードディスク）の組合せである。 The storage device 31 is configured to store programs and data. The storage device 31 is, for example, a combination of a ROM, a RAM, and a storage (for example, a flash memory or a hard disk).
　プログラムは、例えば、以下のプログラムを含む。
・ＯＳのプログラム
・情報処理を実行するアプリケーションのプログラム The program includes, for example, the following program.
・ OS program ・ Application program that executes information processing
　データは、例えば、以下のデータを含む。
・情報処理において参照されるデータベース
・情報処理の実行結果 The data includes, for example, the following data.
-Database referenced in information processing-Information processing execution results
　プロセッサ３２は、記憶装置３１に記憶されたプログラムを起動することによって、サーバ３０の機能を実現するように構成される。プロセッサ３２は、コンピュータの一例である。 The processor 32 is configured to realize the function of the server 30 by activating the program stored in the storage device 31. The processor 32 is an example of a computer.
　入出力インタフェース３３は、サーバ３０に接続される入力デバイスからユーザの指示を取得し、かつ、サーバ３０に接続される出力デバイスに情報を出力するように構成される。
　入力デバイスは、例えば、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネル、又は、それらの組合せである。
　出力デバイスは、例えば、ディスプレイである。 The input / output interface 33 is configured to acquire a user's instruction from an input device connected to the server 30 and output information to an output device connected to the server 30.
The input device is, for example, a keyboard, a pointing device, a touch panel, or a combination thereof.
The output device is, for example, a display.
　通信インタフェース３４は、サーバ３０とクライアント装置１０との間の通信を制御するように構成される。 The communication interface 34 is configured to control communication between the server 30 and the client device 10.
（２）実施形態の概要
　本実施形態の概要について説明する。図３は、本実施形態の概要の説明図である。 (2) Outline of the embodiment An outline of the present embodiment will be described. FIG. 3 is an explanatory diagram of an outline of the present embodiment.
　図３に示すように、本実施形態の移動体ＭＢに配置されたセンサユニット２０は、移動体ＭＢの運転者（「乗車者」の一例）の活動に関する活動情報と、移動体ＭＢの位置に関する位置情報と、を取得する。
　サーバ３０は、クライアント装置１０は、センサユニット２０によって取得された活動情報及び位置情報をサーバ３０に送信する。 As shown in FIG. 3, the sensor unit 20 arranged in the mobile MB of the present embodiment relates to activity information regarding the activity of the driver of the mobile MB (an example of a “passenger”) and the position of the mobile MB. Get location information and.
The server 30 causes the client device 10 to transmit the activity information and the position information acquired by the sensor unit 20 to the server 30.
　サーバ３０は、複数の移動体ＭＢのそれぞれに配置されたクライアント装置１０から、各移動体ＭＢの運転者の活動情報と、各移動体ＭＢの位置情報と、を取得する。
　サーバ３０は、活動情報を参照して、運転者の心理状態を判定する。
　サーバ３０は、判定された心理状態に関する心理状態情報と、判定において参照された活動情報と位置情報と、を関連付けて記憶する。
　サーバ３０は、所定の範囲の領域又は位置に対応する位置情報に関連付けられた複数の心理状態情報を参照して、当該領域又は位置における交通状態を判定する。 The server 30 acquires the activity information of the driver of each mobile MB and the position information of each mobile MB from the client devices 10 arranged in each of the plurality of mobile MBs.
The server 30 determines the psychological state of the driver with reference to the activity information.
The server 30 stores the psychological state information regarding the determined psychological state in association with the activity information and the position information referred to in the determination.
The server 30 determines the traffic state in the area or position by referring to a plurality of psychological state information associated with the position information corresponding to the area or position in the predetermined range.
（３）データベース
　本実施形態のデータベースについて説明する。以下のデータベースは、記憶装置３１に記憶される。 (3) Database The database of the present embodiment will be described. The following database is stored in the storage device 31.
（３－１）運転者情報データベース
　本実施形態の運転者情報データベースについて説明する。図４は、本実施形態の運転者情報データベースのデータ構造を示す図である。 (3-1) Driver Information Database The driver information database of the present embodiment will be described. FIG. 4 is a diagram showing a data structure of the driver information database of the present embodiment.
　図４の運転者情報データベースには、運転者に関する運転者情報が格納されている。
　運転者情報データベースは、「運転者ＩＤ」フィールドと、「運転者名」フィールドと、「運転者属性」フィールドと、を含む。各フィールドは、互いに関連付けられている。 The driver information database of FIG. 4 stores driver information about the driver.
The driver information database includes a "driver ID" field, a "driver name" field, and a "driver attribute" field. Each field is associated with each other.
　「運転者ＩＤ」フィールドには、運転者を識別する運転者識別情報が格納される。 The driver identification information that identifies the driver is stored in the "driver ID" field.
　「運転者名」フィールドには、運転者名に関する情報（例えば、テキストにより入力されたもの）が格納される。 Information about the driver name (for example, entered in text) is stored in the "driver name" field.
　「運転者属性」フィールドには、運転者の属性に関する運転者属性情報が格納される。「運転者属性」フィールドは、複数のサブフィールド（「性別」フィールド、「年齢」フィールド、及び、「職業」フィールド）を含む。 In the "driver attribute" field, driver attribute information related to the driver's attribute is stored. The "Driver Attributes" field includes a plurality of subfields ("Gender" field, "Age" field, and "Occupation" field).
　「性別」フィールドには、運転者の性別に関する情報が格納される。 Information about the driver's gender is stored in the "Gender" field.
　「年齢」フィールドには、運転者の年齢に関する情報が格納される。 Information about the driver's age is stored in the "age" field.
　「職業」フィールドには、運転者の職業に関する情報が格納される。 Information about the driver's occupation is stored in the "Occupation" field.
（３－２）走行ログ情報データベース
　本実施形態の走行ログ情報データベースについて説明する。図５は、本実施形態の走行ログ情報データベースのデータ構造を示す図である。 (3-2) Travel log information database The travel log information database of the present embodiment will be described. FIG. 5 is a diagram showing a data structure of the travel log information database of the present embodiment.
　図５の走行ログ情報データベースには、移動体の走行の履歴に関する運転ログ情報が格納されている。
　走行ログ情報データベースは、「ログＩＤ」フィールドと、「日時」フィールドと、「位置」フィールドと、「走行」フィールドと、「活動」フィールドと、「心理状態」フィールドと、を含む。各フィールドは、互いに関連付けられている。
　走行ログ情報データベースは、運転者識別情報に関連付けられている。 The driving log information database of FIG. 5 stores driving log information related to the traveling history of the moving body.
The travel log information database includes a "log ID" field, a "date and time" field, a "position" field, a "travel" field, an "activity" field, and a "psychological state" field. Each field is associated with each other.
The driving log information database is associated with the driver identification information.
　「ログＩＤ」フィールドには、走行の履歴を識別するログ識別情報が格納される。 In the "log ID" field, log identification information that identifies the driving history is stored.
　「日時」フィールドには、走行の履歴が取得された日時に関する情報が格納される。 In the "Date and time" field, information about the date and time when the travel history was acquired is stored.
　「位置」フィールドには、移動体ＭＢの位置に関する位置情報が格納される。 The position information regarding the position of the moving body MB is stored in the "position" field.
　「走行」フィールドには、移動体ＭＢの走行に関する走行情報（例えば、加速度に関する情報）が格納される。 In the "running" field, running information (for example, information on acceleration) related to running of the moving body MB is stored.
　「活動」フィールドには、運転者の活動に関する活動情報が格納される。活動は、反応及び行動を含む。反応は、例えば、運転者に対して与えられた刺激に応じた行為である。行動は、例えば、運転者の意思に応じた行為である。 The "activity" field stores activity information related to the driver's activity. Activities include reactions and actions. The reaction is, for example, an act in response to a stimulus given to the driver. The action is, for example, an action according to the intention of the driver.
　「心理状態」フィールドには、運転者の状態に関する心理状態情報が格納される。運転者の状態は、例えば、以下のすくなくとも１つを含む。
　・ネガティブな心理状態（一例として、ストレス、イライラ、及び、驚き）
　・ポジティブな心理状態（一例として、リラックス）
　なお、「ネガティブ」「ポジティブ」はあくまで本実施例における例であり、これらに限られない。他の例として、「不安」、「興奮」、「失望」、「憤怒」、「恐怖」、「満足」等の人間の心理を示す状態であればその内容は限定されない。 The "psychological state" field stores psychological state information regarding the driver's state. The driver's condition includes, for example, at least one of the following:
・ Negative psychological state (for example, stress, frustration, and surprise)
・ Positive psychological state (relaxation as an example)
Note that "negative" and "positive" are merely examples in this embodiment, and are not limited thereto. As another example, the content is not limited as long as it is a state showing human psychology such as "anxiety", "excitement", "disappointment", "anger", "fear", and "satisfaction".
（３－３）交通ログ情報データベース
　本実施形態の交通ログ情報データベースについて説明する。図６は、本実施形態の交通ログ情報データベースのデータ構造を示す図である。 (3-3) Traffic log information database The traffic log information database of this embodiment will be described. FIG. 6 is a diagram showing a data structure of the traffic log information database of the present embodiment.
　図６の交通ログ情報データベースには、移動体ＭＢが走行した位置毎の交通情報のログに関する交通ログ情報が格納される。
　交通ログ情報データベースは、「交通ログＩＤ」フィールドと、「交通状態」フィールドと、「日時」フィールドと、を含む。各フィールドは、互いに関連付けられている。
　交通ログ情報データベースは、位置情報に関連付けられている。 The traffic log information database of FIG. 6 stores traffic log information related to the traffic information log for each position where the moving body MB has traveled.
The traffic log information database includes a "traffic log ID" field, a "traffic status" field, and a "date and time" field. Each field is associated with each other.
The traffic log information database is associated with location information.
　「交通ログＩＤ」フィールドには、交通ログを識別する交通ログ識別情報が格納される。 In the "Traffic log ID" field, traffic log identification information for identifying the traffic log is stored.
　「交通状態」フィールドには、移動体ＭＢが走行した位置の交通状態に関する交通状態情報が格納される。 In the "traffic condition" field, traffic condition information regarding the traffic condition at the position where the moving body MB traveled is stored.
　「日時」フィールドには、交通ログ情報の日時に関する情報が格納される。 Information about the date and time of traffic log information is stored in the "date and time" field.
（４）情報処理
　本実施形態の情報処理について説明する。 (4) Information processing The information processing of the present embodiment will be described.
（４－１）心理状態の判定の処理
　本実施形態の心理状態の判定の処理を説明する。図７は、本実施形態の心理状態の判定の処理のシーケンス図である。図８は、図７の情報処理の画面例を示す図である。図９は、図７の情報処理において参照される心理状態判定モデルの概略図である。 (4-1) Processing of Psychological State Judgment The processing of psychological state determination of the present embodiment will be described. FIG. 7 is a sequence diagram of the process of determining the psychological state of the present embodiment. FIG. 8 is a diagram showing a screen example of the information processing of FIG. 7. FIG. 9 is a schematic diagram of a psychological state determination model referred to in the information processing of FIG. 7.
　図７のクライアント装置１０ａは、移動体ＭＢに配置される。 The client device 10a of FIG. 7 is arranged in the mobile MB.
　クライアント装置１０ａは、ログイン情報の取得（Ｓ１１０）を実行する。
　具体的には、プロセッサ１２は、画面Ｐ１０（図８）をディスプレイに表示する。 The client device 10a executes acquisition of login information (S110).
Specifically, the processor 12 displays the screen P10 (FIG. 8) on the display.
　画面Ｐ１０は、操作オブジェクトＢ１００と、フィールドオブジェクトＦ１００と、を含む。
　フィールドオブジェクトＦ１００は、運転者識別情報のユーザ入力を受け付けるオブジェクトである。
　操作オブジェクトＢ１００は、フィールドオブジェクトＦ１００の入力を確定させるためのユーザ指示を受け付けるオブジェクトである。 The screen P10 includes an operation object B100 and a field object F100.
The field object F100 is an object that accepts user input of driver identification information.
The operation object B100 is an object that receives a user instruction for confirming the input of the field object F100.
　クライアント装置１０ａは、センシング（Ｓ１１１）を実行する。
　具体的には、運転者がフィールドオブジェクトＦ１００に自身の運転者識別情報を入力し、且つ、操作オブジェクトＢ１００を操作すると、活動センサ２１、位置センサ２２、及び、走行センサ２３がセンシングを開始する。
　プロセッサ１２は、入出力インタフェース１３を介して、活動センサ２１から、運転者の活動に関する活動情報を取得する。
　プロセッサ１２は、入出力インタフェース１３を介して、位置センサ２２から、移動体ＭＢの位置に関する位置情報を取得する。
　プロセッサ１２は、入出力インタフェース１３を介して、走行センサ２３から、移動体ＭＢの走行に関する走行情報を取得する。
　プロセッサ１２は、センシングデータをサーバ３０に送信する。センシングデータは、以下の情報を含む。
　・ステップＳ１１０で取得された運転者識別情報
　・活動情報
　・位置情報
　・走行情報
　・ステップＳ１１１の実行日時に関する情報 The client device 10a executes sensing (S111).
Specifically, when the driver inputs his / her driver identification information into the field object F100 and operates the operation object B100, the activity sensor 21, the position sensor 22, and the driving sensor 23 start sensing.
The processor 12 acquires activity information related to the driver's activity from the activity sensor 21 via the input / output interface 13.
The processor 12 acquires the position information regarding the position of the moving body MB from the position sensor 22 via the input / output interface 13.
The processor 12 acquires travel information regarding travel of the moving body MB from the travel sensor 23 via the input / output interface 13.
The processor 12 transmits the sensing data to the server 30. The sensing data includes the following information.
-Driver identification information acquired in step S110-Activity information-Location information-Driving information-Information on the execution date and time of step S111
　ステップＳ１１１の後、サーバ３０は、心理状態の判定（Ｓ１３０）を実行する。
　具体的には、記憶装置３１には、心理状態判定モデル（図９）が記憶されている。心理状態判定モデルは、活動情報を入力すると、当該活動情報の特性（限定ではなく例として、活動情報が波形情報である場合、周波数、波長、及び、振幅の組合せ）に応じた運転者の心理状態（限定ではなく例として、「ネガティブ」又は「ポジティブ」）を出力するように構成される。この際、「ネガティブ」または「ポジティブ」のいずれかという二択ではなく、例えば「ネガティブ」さの程度を数値化したものを出力するように構成されていてもよく、所定の感情に関しての程度に対応した出力であれば、その内容は特に限定されない。
　具体的には、限定ではなく例として、サーバ３０にはセンサユニット２０にて連続して取得された運転者の顔画像群がクライアント装置１０を介して入力されると、サーバ３０のプロセッサ３２はこれら画像群を、必要に応じて前処理を適用した後に、心理状態判定モデルに入力する。ここで、心理状態判定モデルは、ルールベースモデル又は学習済モデルであってもよい。ルールベースモデルは、過去のデータや客観的に知られている情報などを考慮して人間が構築可能な形で作成したモデルである。学習済モデルは、学習用データセット（例えば、複数の画像データ）を用いた学習（一例として、機械学習又は深層学習等）に基づき作成されたモデルである。なお、ルールベースモデル及び学習済モデルの構築方法は、特に限定されない。この心理状態判定モデルによって、運転者の心理状態が「ネガティブ」又は「ポジティブ」であるかが出力される。
　ネガティブな心理状態を、更に、詳細な心理状態（一例として、イライラ、及び、驚き）に分類し、ネガティブであることを判定した上で、これらの詳細な心理状態のそれぞれに該当するかどうかを判定することとしてもよい。
　このようにして、プロセッサ３２は、センシングデータに含まれる活動情報を心理状態判定モデルに入力することにより、運転者の心理状態を判定する。 After step S111, the server 30 executes the psychological state determination (S130).
Specifically, the storage device 31 stores a psychological state determination model (FIG. 9). When the activity information is input, the psychological state determination model is not limited to the driver's psychology according to the characteristics of the activity information (for example, when the activity information is waveform information, the combination of frequency, wavelength, and amplitude). It is configured to output a state (as an example, not a limitation, "negative" or "positive"). At this time, instead of choosing either "negative" or "positive", for example, it may be configured to output a numerical value of the degree of "negative", and it may be configured to output a degree regarding a predetermined emotion. The content is not particularly limited as long as it is a corresponding output.
Specifically, as an example, not limited to, when the driver's face image group continuously acquired by the sensor unit 20 is input to the server 30 via the client device 10, the processor 32 of the server 30 These image groups are input to the psychological state determination model after applying preprocessing as necessary. Here, the psychological state determination model may be a rule-based model or a learned model. The rule-based model is a model created in a form that can be constructed by humans in consideration of past data and objectively known information. The trained model is a model created based on learning (for example, machine learning or deep learning) using a training data set (for example, a plurality of image data). The method of constructing the rule-based model and the trained model is not particularly limited. This psychological state determination model outputs whether the driver's psychological state is "negative" or "positive".
Negative psychological states are further classified into detailed psychological states (for example, frustration and surprise), and after determining that they are negative, whether or not they correspond to each of these detailed psychological states is determined. It may be determined.
In this way, the processor 32 determines the psychological state of the driver by inputting the activity information included in the sensing data into the psychological state determination model.
　ステップＳ１３０の後、サーバ３０は、データベースの更新（Ｓ１３１）を実行する。
　具体的には、プロセッサ３２は、センシングデータに含まれる運転者識別情報に関連付けられた走行ログ情報データベース（図５）に新規レコードを追加する。新規レコードの各フィールドには、以下の情報が格納される。
　・「ログＩＤ」フィールドには、新規のログ識別情報が格納される。
　・「日時」フィールドには、センシングデータに含まれる、ステップＳ１１１の実行日時に関する情報が格納される。
　・「位置」フィールドには、センシングデータに含まれる位置情報が格納される。
　・「走行」フィールドには、センシングデータに含まれる走行情報が格納される。
　・「活動」フィールドには、センシングデータに含まれる活動情報が格納される。
　・「心理状態」フィールドには、判定された運転者の状態に関する心理状態情報が格納される。 After step S130, the server 30 executes the database update (S131).
Specifically, the processor 32 adds a new record to the driving log information database (FIG. 5) associated with the driver identification information included in the sensing data. The following information is stored in each field of the new record.
-New log identification information is stored in the "Log ID" field.
-In the "date and time" field, information regarding the execution date and time of step S111 included in the sensing data is stored.
-The position information included in the sensing data is stored in the "position" field.
-The "travel" field stores the travel information included in the sensing data.
-Activity information included in the sensing data is stored in the "Activity" field.
-The "psychological state" field stores psychological state information regarding the determined driver's state.
（４－２）交通状態の判定の処理
　本実施形態の交通状態の判定の処理を説明する。図１０は、本実施形態の交通状態の判定の処理のシーケンス図である。図１１は、図１０の情報処理において参照される交通状態判定モデルの第１例の概略図である。図１２は、図１０の情報処理において参照される交通状態判定モデルの第２例の概略図である。図１３は、図１０の情報処理において参照される交通状態判定モデルの第３例の概略図である。 (4-2) Traffic Condition Judgment Processing The traffic condition determination processing of the present embodiment will be described. FIG. 10 is a sequence diagram of the process of determining the traffic condition of the present embodiment. FIG. 11 is a schematic view of a first example of the traffic condition determination model referred to in the information processing of FIG. FIG. 12 is a schematic view of a second example of the traffic condition determination model referred to in the information processing of FIG. FIG. 13 is a schematic view of a third example of the traffic condition determination model referred to in the information processing of FIG.
　図１０の情報処理は、定期的に実行される。 The information processing in FIG. 10 is executed periodically.
　図１０に示すように、サーバ３０は、交通状態の判定（Ｓ２３０）を実行する。 As shown in FIG. 10, the server 30 executes the traffic condition determination (S230).
　第１例として、記憶装置３１には、交通状態判定モデル（図１１）が記憶されている。第１例による交通状態判定モデルは、位置情報（例えば、（Ｘ１，Ｙ１））に関連付けられた複数の運転者心理状態情報を入力すると、当該心理状態情報に応じて、位置情報が示す位置の交通状態（例えば、平常又は異常）を判定するように構成される。
　限定でなく例として、位置（Ｘ１，Ｙ１）から一定距離（例えば、５０m）以内に位置する運転者である運転者ＤＲＶ１及びＤＲＶ２が存在する場合、運転者ＤＲＶ１及びＤＲＶ２の心理状態情報（「ネガティブ」または「ポジティブ」、もしくは心理状態の程度（例えば、ポジティブさの度合い又はネガティブさの度合い）を示す数値（以下「心理スコア」という））が出力される。そして、運転者ＤＲＶ１及びＤＲＶ２の心理状態情報がいずれも「ネガティブ」であった場合、又は運転者ＤＲＶ１とＤＲＶ２の心理スコアが一定基準を満たす場合（限定でなく例として、運転者ＤＲＶ１の心理スコア及び運転者ＤＲＶ２の心理スコアが所定の閾値、例えば０.８、より大きい場合、または運転者ＤＲＶ１の心理スコア及び運転者ＤＲＶ２の心理スコアを掛け合わせた値が所定の閾値、例えば０.７、より大きい場合）には、位置（Ｘ１，Ｙ１）における交通状態が異常であると判定する。もちろん、適用されるモデルは、例えば、ルールベースモデル又は学習済モデルであってもよい。なお、ルールベースモデル及び学習済モデルの構築方法は、特に限定されない。
　プロセッサ３２は、複数の運転者識別情報に関連付けられた走行ログ情報データベース（図５）の「位置情報」フィールド及び「心理状態」フィールドを参照して、複数の心理状態情報を位置情報毎に抽出する。
　プロセッサ３２は、位置情報毎に抽出された複数の心理状態情報を交通状態判定モデルに入力することにより、位置毎の交通状態を判定する。 As a first example, a traffic condition determination model (FIG. 11) is stored in the storage device 31. In the traffic condition determination model according to the first example, when a plurality of driver psychological state information associated with the position information (for example, (X1, Y1)) is input, the position indicated by the position information is input according to the psychological state information. It is configured to determine traffic conditions (eg, normal or abnormal).
As an example, not limited to, when there are drivers DRV1 and DRV2 who are drivers located within a certain distance (for example, 50 m) from the position (X1, Y1), the psychological state information of the drivers DRV1 and DRV2 (“negative”). , Or "positive", or a numerical value (hereinafter referred to as "psychological score") indicating the degree of psychological state (for example, the degree of positiveness or the degree of negativeness) is output. Then, when the psychological state information of the drivers DRV1 and DRV2 is both "negative", or when the psychological scores of the drivers DRV1 and DRV2 satisfy a certain criterion (not limited to, as an example, the psychological score of the driver DRV1). And when the psychological score of the driver DRV2 is greater than a predetermined threshold, for example 0.8, or the value obtained by multiplying the psychological score of the driver DRV1 and the psychological score of the driver DRV2 is a predetermined threshold, for example 0.7, If it is larger than), it is determined that the traffic condition at the position (X1, Y1) is abnormal. Of course, the model applied may be, for example, a rule-based model or a trained model. The method of constructing the rule-based model and the trained model is not particularly limited.
The processor 32 extracts a plurality of psychological state information for each position information by referring to the "position information" field and the "psychological state" field of the driving log information database (FIG. 5) associated with the plurality of driver identification information. To do.
The processor 32 determines the traffic state for each position by inputting a plurality of psychological state information extracted for each position information into the traffic state determination model.
　第２例として、記憶装置３１には、交通状態判定モデル（図１２）が記憶されている。第２例による交通状態判定モデルは、複数の運転者ＤＲＶ１及びＤＲＶ２の心理状態情報と、複数の移動体ＭＢの走行情報と、を入力すると、当該心理状態情報及び走行情報に応じた交通状態（例えば、平常又は異常）を判定するように構成される。
　限定でなく例として、位置（Ｘ１，Ｙ１）について第１例のモデルを適用し「ネガティブ」と判定される状況である以外に、位置（Ｘ１，Ｙ１）から一定距離（例えば、５０m）以内に位置する移動体ＭＢ１とＭＢ２の走行情報である加速度の絶対値が、一定期間（例えば、１０分間）、いずれも所定閾値（例えば、０.２m/s2）を超えることがなかった場合は、位置（Ｘ１，Ｙ１）における交通状態が異常であると判定するといったモデルを適用する。または、運転者の心理状態情報と移動体の走行情報とにつき独立のモデルを適用するのではなく、心理状態情報及び走行情報を組み合わせて判断するモデルを適用することとしてもよい。もちろん、適用されるモデルは、このような人間が構築可能な内容なものではなく、機械学習等に基づき作成されたもの等、人間による構築が困難なモデルであってもよく、その構築手法は特に限定されない。
　プロセッサ３２は、複数の運転者識別情報に関連付けられた走行ログ情報データベース（図５）の「位置情報」フィールド、「心理状態」フィールド、及び、「走行」フィールドを参照して、位置情報（例えば、（Ｘ１，Ｙ１））に関連付けられた複数の運転者の心理状態情報及び複数の移動体ＭＢの走行情報の組合せを位置情報毎に抽出する。
　プロセッサ３２は、位置情報毎に抽出された複数の心理状態情報及び走行情報の組合せを交通状態判定モデルに入力することにより、位置毎の交通状態を判定する。 As a second example, the storage device 31 stores a traffic condition determination model (FIG. 12). In the traffic state determination model according to the second example, when the psychological state information of a plurality of drivers DRV1 and DRV2 and the driving information of a plurality of moving bodies MB are input, the traffic state according to the psychological state information and the driving information ( For example, it is configured to determine (normal or abnormal).
As an example, not limited to the situation where the model of the first example is applied to the position (X1, Y1) and it is judged as "negative", within a certain distance (for example, 50 m) from the position (X1, Y1). If the absolute value of acceleration, which is the traveling information of the moving bodies MB1 and MB2, does not exceed a predetermined threshold value (for example, 0.2 m / s 2 ) for a certain period (for example, 10 minutes), A model for determining that the traffic condition at the position (X1, Y1) is abnormal is applied. Alternatively, instead of applying an independent model for the psychological state information of the driver and the driving information of the moving body, a model for judging by combining the psychological state information and the driving information may be applied. Of course, the model to be applied is not such a content that can be constructed by humans, but may be a model that is difficult for humans to construct, such as a model created based on machine learning, etc., and the construction method is There is no particular limitation.
The processor 32 refers to the "position information" field, the "psychological state" field, and the "driving" field of the driving log information database (FIG. 5) associated with the plurality of driver identification information, and refers to the position information (for example, the driving). , (X1, Y1))), the combination of the psychological state information of the plurality of drivers and the traveling information of the plurality of moving bodies MB is extracted for each position information.
The processor 32 determines the traffic state for each position by inputting a combination of a plurality of psychological state information and traveling information extracted for each position information into the traffic state determination model.
　第３例として、記憶装置３１には、交通状態判定モデル（図１３）が記憶されている。第３例による交通状態判定モデルは、複数の運転者ＤＲＶ１及びＤＲＶ２の心理状態情報と、位置情報毎の走行環境に関する環境情報と、を入力すると、当該心理状態情報及び環境情報に応じた交通状態（例えば、平常又は異常）を判定するように構成される。
　プロセッサ３２は、例えば、位置情報と天気情報とを関連付けて記憶する外部サーバ（限定的でなく例として、ウェブサーバ）へアクセスし、所望の位置情報に関連付けられた天気情報を取得する。
　限定ではなく例として、位置（Ｘ１，Ｙ１）について第１例のモデルを適用し「ネガティブ」と判定される状況である以外に、位置（Ｘ１，Ｙ１）における環境情報として天気「強い雪または雨」（例えば、降水量が１００mm/h以上となる雪または雨）であることが探知された場合には、位置（Ｘ１，Ｙ１）における交通状態が異常であると判定するといったモデルを適用する。または、運転者の心理状態情報と環境情報とにつき独立のモデルを適用するのではなく、心理状態情報及び環境情報を組み合わせて判断するモデルを適用することとしてもよい。もちろん、適用されるモデルは、このような人間が構築可能な内容なものではなく、機械学習等に基づき作成されたもの等、人間による構築が困難なモデルであってもよく、その構築手法は特に限定されない。
　プロセッサ３２は、複数の運転者識別情報に関連付けられた走行ログ情報データベース（図５）の「位置情報」フィールド及び「心理状態」フィールドを参照して、複数の心理状態情報を位置情報毎に抽出する。
　プロセッサ３２は、外部サーバから、位置情報に関連付けられた環境情報を取得する。
　プロセッサ３２は、位置情報毎に抽出された複数の心理状態情報及び環境情報の組合せを交通状態判定モデルに入力することにより、位置毎の交通状態を判定する。 As a third example, the storage device 31 stores a traffic condition determination model (FIG. 13). In the traffic condition determination model according to the third example, when the psychological state information of a plurality of drivers DRV1 and DRV2 and the environmental information related to the driving environment for each position information are input, the traffic state according to the psychological state information and the environmental information is input. It is configured to determine (eg, normal or abnormal).
The processor 32 accesses, for example, an external server (not limited, but a web server as an example) that stores the location information and the weather information in association with each other, and acquires the weather information associated with the desired location information.
As an example, not a limitation, in addition to the situation where the model of the first example is applied to the position (X1, Y1) and it is judged as "negative", the weather "strong snow or rain" is used as the environmental information at the position (X1, Y1). (For example, when it is detected that the amount of precipitation is 100 mm / h or more, snow or rain), a model is applied in which it is determined that the traffic condition at the position (X1, Y1) is abnormal. Alternatively, instead of applying an independent model for the driver's psychological state information and environmental information, a model for judging by combining the psychological state information and the environmental information may be applied. Of course, the model to be applied is not such a content that can be constructed by humans, but may be a model that is difficult for humans to construct, such as a model created based on machine learning, etc., and the construction method is There is no particular limitation.
The processor 32 extracts a plurality of psychological state information for each position information by referring to the "position information" field and the "psychological state" field of the driving log information database (FIG. 5) associated with the plurality of driver identification information. To do.
The processor 32 acquires the environment information associated with the location information from the external server.
The processor 32 determines the traffic state for each position by inputting a combination of a plurality of psychological state information and environmental information extracted for each position information into the traffic state determination model.
　ステップＳ１３１の後、サーバ３０は、データベースの更新（Ｓ２３１）を実行する。
　具体的には、プロセッサ３２は、ステップＳ２３０で判定された交通状態に対応する位置情報に関連付けられた交通ログ情報データベース（図６）に新規レコードを追加する。新規レコードの各フィールドには、以下の情報が格納される。
　・「交通ログＩＤ」フィールドには、新規の交通ログ識別情報が格納される。
　・「交通状態」フィールドには、ステップＳ２３０で判定された交通状態に関する交通状態情報が格納される。
　・「日時」フィールドには、ステップＳ２３１の実行日時に関する情報が格納される。 After step S131, the server 30 executes the database update (S231).
Specifically, the processor 32 adds a new record to the traffic log information database (FIG. 6) associated with the location information corresponding to the traffic condition determined in step S230. The following information is stored in each field of the new record.
-New traffic log identification information is stored in the "Traffic log ID" field.
-In the "traffic condition" field, the traffic condition information regarding the traffic condition determined in step S230 is stored.
-In the "date and time" field, information regarding the execution date and time of step S231 is stored.
（４－３）交通状態の提示の処理
　本実施形態の交通状態の提示の処理を説明する。図１４は、本実施形態の交通状態の提示の処理のシーケンス図である。図１５は、図１４の情報処理の画面例を示す図である。 (4-3) Processing of Traffic Condition Presentation The processing of the traffic condition presentation of the present embodiment will be described. FIG. 14 is a sequence diagram of the process of presenting the traffic state of the present embodiment. FIG. 15 is a diagram showing a screen example of the information processing of FIG.
　図１４のクライアント装置１０ｂは、ユーザが使用するユーザ端末である。クライアント装置１０は、以下の少なくとも１つである。
　・移動体ＭＢの運転者によって持ち込まれたクライアント装置１０ｂ
　・移動体ＭＢの同乗者によって持ち込まれたクライアント装置１０ｂ
　・移動体ＭＢに乗車していない人（一例として、歩行者）が使用するクライアント装置１０ｂ
　・サーバ３０が提供するサービスを利用する人（一例として、移動体ＭＢを管理する企業の管理担当者）が使用するクライアント装置１０ｂ The client device 10b in FIG. 14 is a user terminal used by the user. The client device 10 is at least one of the following.
-Client device 10b brought in by the driver of the mobile MB
-Client device 10b brought in by a passenger of the mobile MB
-Client device 10b used by a person (for example, a pedestrian) who is not on the mobile MB
-Client device 10b used by a person who uses the service provided by the server 30 (for example, a person in charge of management of a company that manages a mobile MB).
　クライアント装置１０ｂは、対象位置情報の取得（Ｓ３１０）を実行する。
　具体的には、プロセッサ１２は、画面Ｐ３０（図１５）をディスプレイに表示する。 The client device 10b executes the acquisition of the target position information (S310).
Specifically, the processor 12 displays the screen P30 (FIG. 15) on the display.
　画面Ｐ３０は、操作オブジェクトＢ３００と、フィールドオブジェクトＦ３００と、を含む。
　フィールドオブジェクトＦ３００は、対象位置情報の入力を受け付けるオブジェクトである。
　操作オブジェクトＢ３００は、フィールドオブジェクトＦ３００に入力された内容を確定させるためのユーザ指示を受け付けるオブジェクトである。 The screen P30 includes an operation object B300 and a field object F300.
The field object F300 is an object that accepts input of target position information.
The operation object B300 is an object that receives a user instruction for confirming the contents input to the field object F300.
　ステップＳ３１０の後、クライアント装置１０ｂは、交通情報リクエスト（Ｓ３１１）を実行する。
　具体的には、ユーザがフィールドオブジェクトＦ３００に対象位置情報を入力し、且つ、操作オブジェクトＢ３００を操作すると、プロセッサ１２は、交通情報リクエストデータをサーバ３０に送信する。交通情報リクエストデータは、ステップＳ３１０で取得された位置情報（つまり、フィールドオブジェクトＦ３００に入力された位置情報）を含む。 After step S310, the client device 10b executes the traffic information request (S311).
Specifically, when the user inputs the target position information into the field object F300 and operates the operation object B300, the processor 12 transmits the traffic information request data to the server 30. The traffic information request data includes the position information acquired in step S310 (that is, the position information input to the field object F300).
　ステップＳ３１１の後、サーバ３０は、対象交通情報の特定（Ｓ３３０）を実行する。
　具体的には、プロセッサ３２は、交通情報リクエストデータに含まれる位置情報に関連付けられた交通ログ情報データベース（図６）のレコードのうち、「日時」フィールドに格納された日時が最新の日時を示すレコードを特定する。当該レコードの「交通状態」フィールドの情報が、提示の対象となる対象交通情報である。 After step S311 the server 30 executes the identification of the target traffic information (S330).
Specifically, the processor 32 indicates the latest date and time stored in the "date and time" field among the records of the traffic log information database (FIG. 6) associated with the location information included in the traffic information request data. Identify the record. The information in the "traffic status" field of the record is the target traffic information to be presented.
　ステップＳ３３０の後、サーバ３０は、交通情報レスポンス（Ｓ３３１）を実行する。
　具体的には、プロセッサ３２は、交通情報レスポンスデータをクライアント装置１０ｂに送信する。交通情報レスポンスデータは、ステップＳ３３０で特定された対象交通情報を含む。 After step S330, the server 30 executes the traffic information response (S331).
Specifically, the processor 32 transmits the traffic information response data to the client device 10b. The traffic information response data includes the target traffic information specified in step S330.
　ステップＳ３３１の後、クライアント装置１０ｂは、交通情報の出力（Ｓ３１２）を実行する。
　具体的には、プロセッサ１２は、画面Ｐ３１（図１５）をディスプレイに表示する。 After step S331, the client device 10b executes the output of traffic information (S312).
Specifically, the processor 12 displays the screen P31 (FIG. 15) on the display.
　画面Ｐ３１は、表示オブジェクトＡ３１０を含む。
　表示オブジェクトＡ３１０には、交通情報レスポンスデータに含まれる対象交通情報が表示される。具体的には、表示オブジェクトＡ３１０は、画像オブジェクトＩＭＧ３１０ａ～ＩＭＧ３１０ｄを含む。
　画像オブジェクトＩＭＧ３１０ａは、交通情報リクエストデータに含まれる位置情報に対応する位置を含む所定範囲の領域の地図の画像である。
　画像オブジェクトＩＭＧ３１０ｂは、対象交通情報レスポンスデータに含まれる対象交通情報（例えば、「異常」）を表す。 The screen P31 includes the display object A310.
The target traffic information included in the traffic information response data is displayed on the display object A310. Specifically, the display object A310 includes image objects IMG310a to IMG310d.
The image object IMG310a is an image of a map of a predetermined range area including a position corresponding to the position information included in the traffic information request data.
The image object IMG310b represents the target traffic information (for example, "abnormality") included in the target traffic information response data.
　本実施形態によれば、複数の運転者の心理状態情報に基づいて、交通状態が判定される。これにより、交通状態の判定の精度を向上させることができる。 According to this embodiment, the traffic state is determined based on the psychological state information of a plurality of drivers. As a result, the accuracy of determining the traffic condition can be improved.
（５）変形例
　本実施形態の変形例について説明する。 (5) Modification Example A modification of the present embodiment will be described.
（５－１）変形例１
　本実施形態の変形例１について説明する。変形例１は、交通状態が異常であると判定された位置の周辺にいるユーザに交通状態が異常である旨を通知する例である。 (5-1) Modification 1
A modified example 1 of this embodiment will be described. The first modification is an example of notifying the user in the vicinity of the position where the traffic condition is determined to be abnormal to the effect that the traffic condition is abnormal.
（５－１－１）変形例１の交通状態の提示の処理
　本実施形態の変形例１の交通状態の提示の処理について説明する。図１６は、変形例１の交通状態の提示の処理の説明図である。図１７は、図１６の情報処理の画面例を示す図である。 (5-1-1) Processing of Presenting Traffic Condition of Modified Example 1 The processing of presenting the traffic condition of Modified Example 1 of the present embodiment will be described. FIG. 16 is an explanatory diagram of the process of presenting the traffic state of the first modification. FIG. 17 is a diagram showing a screen example of the information processing of FIG.
　図１６のクライアント装置１０は、ユーザが使用するユーザ端末である。クライアント装置１０は、以下の少なくとも１つである。
　・移動体ＭＢの運転者によって持ち込まれたクライアント装置１０
　・移動体ＭＢの同乗者によって持ち込まれたクライアント装置１０
　・移動体ＭＢに乗車していない人（一例として、歩行者）が使用するクライアント装置１０ The client device 10 of FIG. 16 is a user terminal used by the user. The client device 10 is at least one of the following.
-Client device 10 brought in by the driver of the mobile MB
-Client device 10 brought in by a passenger of the mobile MB
-Client device 10 used by a person (for example, a pedestrian) who is not on the mobile MB
　変形例１のクライアント装置１０は、位置センサを備える。
　この位置センサは、クライアント装置１０の位置に関する位置情報を取得するように構成される。位置センサは、例えば、ＧＰＳ受信機である。 The client device 10 of the first modification includes a position sensor.
This position sensor is configured to acquire position information regarding the position of the client device 10. The position sensor is, for example, a GPS receiver.
　図１６に示すように、クライアント装置１０は、位置情報の送信（Ｓ４１０）を実行する。
　具体的には、プロセッサ１２は、入出力インタフェース１３を介して、位置センサから、クライアント装置１０の位置に関する位置情報を取得する。
　プロセッサ１２は、位置センサによって取得された位置情報をサーバ３０に送信する。 As shown in FIG. 16, the client device 10 executes the transmission of position information (S410).
Specifically, the processor 12 acquires the position information regarding the position of the client device 10 from the position sensor via the input / output interface 13.
The processor 12 transmits the position information acquired by the position sensor to the server 30.
　ステップＳ４１０の後、サーバ３０は、通知対象情報の特定（Ｓ４３０）を実行する。
　具体的には、プロセッサ３２は、走行ログ情報データベース（図５）を参照して、「日時」フィールドの情報がステップＳ４３０の実行日時から所定時間以内を示すレコードを特定する。
　プロセッサ３２は、特定したレコードのうち、「位置」フィールドに、ステップＳ４１０でクライアント装置１０から送信された位置情報と同一の位置情報、又は、ステップＳ４１０でクライアント装置１０から送信された位置情報に対応する位置から所定範囲内に含まれる位置の位置情報（以下「対象位置情報」という）が格納されたレコードを特定する。
　プロセッサ３２は、特定したレコードのうち、「心理状態」フィールドに所定の心理状態、例えばネガティブな心理状態が格納されているレコード（以下「通知対象レコード」という）を特定する。通知対象レコードの情報は、クライアント装置１０のユーザから所定範囲内に含まれる位置において「ネガティブ」と判定された心理状態を有する運転者が存在することを意味する。 After step S410, the server 30 executes the identification of the notification target information (S430).
Specifically, the processor 32 refers to the travel log information database (FIG. 5) and identifies a record in which the information in the "date and time" field indicates within a predetermined time from the execution date and time of step S430.
The processor 32 corresponds to the same position information as the position information transmitted from the client device 10 in step S410 or the position information transmitted from the client device 10 in step S410 in the “position” field of the specified record. Specify the record in which the position information (hereinafter referred to as "target position information") of the position included in the predetermined range from the position to be stored is stored.
Among the identified records, the processor 32 identifies a record in which a predetermined psychological state, for example, a negative psychological state is stored in the “psychological state” field (hereinafter referred to as “notification target record”). The information of the notification target record means that there is a driver having a psychological state determined to be "negative" at a position within a predetermined range from the user of the client device 10.
　ステップＳ４３０の後、サーバ３０は、通知対象情報の送信（Ｓ４３１）を実行する。
　具体的には、プロセッサ３２は、ステップＳ４３０で特定された通知対象レコードの情報をクライアント装置１０に送信する。 After step S430, the server 30 executes the transmission of the notification target information (S431).
Specifically, the processor 32 transmits the information of the notification target record identified in step S430 to the client device 10.
　ステップＳ４３１の後、クライアント装置１０は、通知対象情報の出力（Ｓ４１１）を実行する。
　具体的には、プロセッサ１２は、画面Ｐ４０（図１７）をディスプレイに表示する。 After step S431, the client device 10 executes the output of the notification target information (S411).
Specifically, the processor 12 displays the screen P40 (FIG. 17) on the display.
　画面Ｐ４０は、画像オブジェクトＩＭＧ４００ａ～４００ｃと、メッセージオブジェクトＭＳＧ４００と、を含む。
　画像オブジェクトＩＭＧ４００ａは、ステップＳ４１０でクライアント装置１０から送信された位置情報に対応する位置を含む所定範囲の領域の地図の画像である。
　画像オブジェクトＩＭＧ４００ｂは、ステップＳ４１０でクライアント装置１０から送信された位置情報に対応する位置を表す。
　画像オブジェクトＩＭＧ４００ｃは、ステップＳ４３０で特定された通知対象レコードの「位置」フィールドに格納された位置情報に対応する位置を表す。
　メッセージオブジェクトＭＳＧ４００は、通知対象レコードの情報をユーザに報知するメッセージである。 The screen P40 includes image objects IMG400a to 400c and message objects MSG400.
The image object IMG400a is an image of a map of a predetermined range including a position corresponding to the position information transmitted from the client device 10 in step S410.
The image object IMG400b represents a position corresponding to the position information transmitted from the client device 10 in step S410.
The image object IMG400c represents a position corresponding to the position information stored in the "position" field of the notification target record identified in step S430.
The message object MSG400 is a message that notifies the user of the information of the record to be notified.
　なお、変形例１におけるクライアント装置１０の代わりに、道路脇などに固定して配置されて、受信した情報を表示する機能を有する装置である、例えば、デジタルサイネージ等に、通知対象レコードの情報を送信してもよい。この場合、かかる装置は位置センサを備えずともよく、代わりにサーバ３０が予めかかる装置の位置情報を記憶することとしてもよい。かかる装置においてこのような情報が表示されることで、クライアント装置１０を保有するユーザのみならず、当該クライアント装置１０の周辺に存在する提示対象者（例えば、クライアント装置１０の周辺を移動する移動体を運転する運転者、又はクライアント装置１０の周辺を歩行する歩行者等）に対しても、対応する情報を報知することができる。 Instead of the client device 10 in the first modification, the information of the record to be notified is transmitted to, for example, a digital signage, which is a device fixedly arranged on the side of a road or the like and has a function of displaying received information. You may send it. In this case, the device may not be provided with a position sensor, and instead, the server 30 may store the position information of the device in advance. By displaying such information in such a device, not only the user who owns the client device 10 but also the presenting target person existing in the vicinity of the client device 10 (for example, a moving body moving around the client device 10). The corresponding information can also be notified to the driver who drives the device, the pedestrian who walks around the client device 10, and the like.
　変形例１によれば、ユーザ及び提示対象者の少なくとも１人の周辺に所定の心理状態（例えばネガティブな心理状態）を有する運転者が存在する場合、その旨を、当該ユーザ及び提示対象者の少なくとも１人に知らせることができる。 According to the first modification, when there is a driver having a predetermined psychological state (for example, a negative psychological state) around at least one of the user and the presentation target person, the user and the presentation target person indicate that fact. You can inform at least one person.
　なお、クライアント装置１０の位置センサは省略可能である。この場合、サーバ３０は、移動体ＭＢに配置された位置センサ２２から位置情報を取得する。これにより、運転者に、当該運転者の周辺にネガティブな心理状態を有する運転者が存在する場合、その旨を運転者に知らせることができる。 The position sensor of the client device 10 can be omitted. In this case, the server 30 acquires the position information from the position sensor 22 arranged on the mobile MB. As a result, if the driver has a driver having a negative psychological state in the vicinity of the driver, the driver can be notified to that effect.
（５－２）変形例２
　本実施形態の変形例２について説明する。変形例２は、所定の心理状態、例えばネガティブな心理状態を有する運転者が急激に変動した位置を通知する例である。 (5-2) Modification 2
A modified example 2 of this embodiment will be described. The second modification is an example in which a driver having a predetermined psychological state, for example, a negative psychological state, notifies a suddenly changed position.
（５－２－１）変形例２の交通状態の提示の処理
　本実施形態の変形例２の交通状態の提示の処理について説明する。図１８は、変形例２の交通状態の提示の処理の説明図である。図１９は、図１８の情報処理の画面例を示す図である。 (5-2-1) Processing of Presentation of Traffic Condition of Modification Example 2 The processing of presentation of traffic condition of Modification 2 of the present embodiment will be described. FIG. 18 is an explanatory diagram of the process of presenting the traffic state of the modified example 2. FIG. 19 is a diagram showing a screen example of the information processing of FIG.
　図１８に示すように、サーバ３０は、心理状態変化量の計算（Ｓ５３０）を実行する。
　具体的には、プロセッサ３２は、走行ログ情報データベース（図５）を参照して、「日時」フィールドの情報がステップＳ４３０の実行日時から所定時間以内を示すレコードを特定する。
　プロセッサ３２は、特定したレコードのうち、「心理状態」フィールドにネガティブな心理状態が格納されているレコードの数をカウントする。
　プロセッサ３２は、カウントした結果に基づいて、「心理状態」フィールドにネガティブな心理状態が格納されているレコードの単位時間あたりの増加量（「変化量」の一例）を位置毎に計算する。この増加量は、単位時間あたりに「ネガティブ」と判定された心理状態を有する運転者の位置毎の増加量を意味する。
　プロセッサ３２は、増加量が所定の閾値以上になる位置（以下「通知対象位置」という）を特定する。通知対象位置は、単位時間あたりに「ネガティブ」と判定された心理状態を有する運転者が急激に増加した位置を意味する。 As shown in FIG. 18, the server 30 executes the calculation of the psychological state change amount (S530).
Specifically, the processor 32 refers to the travel log information database (FIG. 5) and identifies a record in which the information in the "date and time" field indicates within a predetermined time from the execution date and time of step S430.
The processor 32 counts the number of records in which a negative psychological state is stored in the "psychological state" field among the identified records.
Based on the counted result, the processor 32 calculates the increase amount per unit time (an example of the "change amount") of the record in which the negative psychological state is stored in the "psychological state" field for each position. This amount of increase means the amount of increase for each position of a driver having a psychological state determined to be "negative" per unit time.
The processor 32 specifies a position where the amount of increase is equal to or greater than a predetermined threshold value (hereinafter referred to as “notification target position”). The notification target position means a position where the number of drivers having a psychological state determined to be "negative" per unit time has increased sharply.
　ステップＳ５３０の後、サーバ３０は、通知対象情報の送信（Ｓ５３１）を実行する。
　具体的には、プロセッサ３２は、ステップＳ５３０で特定された通知対象位置の位置情報をクライアント装置１０に送信する。 After step S530, the server 30 executes the transmission of the notification target information (S531).
Specifically, the processor 32 transmits the position information of the notification target position specified in step S530 to the client device 10.
　ステップＳ４３１の後、クライアント装置１０は、通知対象情報の出力（Ｓ５１０）を実行する。
　具体的には、プロセッサ１２は、画面Ｐ５０（図１９）をディスプレイに表示する。 After step S431, the client device 10 executes the output of the notification target information (S510).
Specifically, the processor 12 displays the screen P50 (FIG. 19) on the display.
　画面Ｐ５０は、画像オブジェクトＩＭＧ５００ａ～５００ｂと、メッセージオブジェクトＭＳＧ５００と、を含む。
　画像オブジェクトＩＭＧ５００ａは、通知対象位置を含む所定範囲の領域の地図の画像である。
　画像オブジェクトＩＭＧ５００ｂは、通知対象位置を表す。
　メッセージオブジェクトＭＳＧ５００は、通知対象位置をユーザに報知するメッセージである。 The screen P50 includes image objects IMG500a to 500b and message objects MSG500.
The image object IMG500a is an image of a map of a predetermined range including the position to be notified.
The image object IMG500b represents a notification target position.
The message object MSG500 is a message that notifies the user of the notification target position.
　変形例２も変形例１と同様に、クライアント装置１０の代わりにデジタルサイネージ等の装置であってもよいのはもちろんである。この場合も変形例１と同様に、クライアント装置１０を保有するユーザのみならず、かかる装置の周辺を運転していたり歩いたりしている一般人等に対しても、対応する情報を報知することができる。 It goes without saying that the modification 2 may be a device such as a digital signage instead of the client device 10 as in the modification 1. In this case as well, as in the first modification, the corresponding information can be notified not only to the user who owns the client device 10 but also to the general public who is driving or walking around the device. it can.
　変形例２によれば、所定の心理状態、例えばネガティブと判定された心理状態を有する運転者が急激に変化（増加または減少）した領域をユーザ及び提示対象者の少なくとも１人に知らせることができる。 According to the second modification, at least one of the user and the presentation target can be notified of a region in which the driver having a predetermined psychological state, for example, a psychological state determined to be negative, suddenly changes (increases or decreases). ..
（５－３）変形例３
　本実施形態の変形例３について説明する。変形例３は、交通状態の判定の具体例である。 (5-3) Modification 3
A modification 3 of this embodiment will be described. The third modification is a specific example of determining the traffic condition.
　変形例３の第１例のプロセッサ３２は、ステップＳ２３０において、ネガティブな心理状態を有する運転者の数が所定数以上である場合、所定の範囲の領域又は位置において交通の異常が発生していると判定する。 In the processor 32 of the first example of the modification 3, when the number of drivers having a negative psychological state is a predetermined number or more in step S230, a traffic abnormality occurs in a predetermined range or position. Is determined.
　これにより、交通状態の判定の精度をより向上させることができる。 This makes it possible to further improve the accuracy of determining the traffic condition.
　変形例３の第２例のプロセッサ３２は、ステップＳ２３０において、所定の心理状態、例えば「ネガティブ」と判定された心理状態を有する運転者の数が所定数以上である場合、所定の範囲の領域又は位置において渋滞が発生していると判定する。
　プロセッサ３２は、心理状態「驚き」を有する運転者の数が所定数以上である場合、所定の範囲の領域又は位置において事故が発生していると判定する。 The processor 32 of the second example of the modification 3 is a region of a predetermined range when the number of drivers having a predetermined psychological state, for example, a psychological state determined to be “negative” is a predetermined number or more in step S230. Alternatively, it is determined that congestion has occurred at the position.
When the number of drivers having the psychological state "surprise" is equal to or greater than a predetermined number, the processor 32 determines that an accident has occurred in a predetermined range or position.
　これにより、ネガティブな心理状態の詳細に応じた交通状態を判定することができる。 This makes it possible to determine the traffic condition according to the details of the negative psychological state.
（６）その他の変形例 (6) Other modifications
　記憶装置１１は、ネットワークＮＷを介して、クライアント装置１０と接続されてもよい。記憶装置３１は、ネットワークＮＷを介して、サーバ３０と接続されてもよい。さらに、クライアント装置１０とセンサユニット２０は一体となって構成されてもよい。さらに、センサユニット２０における活動センサ２１と、位置センサ２２と、走行センサ２３の少なくとも一つは、クライアント装置１０が備え、クライアント装置１０側で対応する情報を取得することとしてもよい。 The storage device 11 may be connected to the client device 10 via the network NW. The storage device 31 may be connected to the server 30 via the network NW. Further, the client device 10 and the sensor unit 20 may be integrally configured. Further, at least one of the activity sensor 21, the position sensor 22, and the traveling sensor 23 in the sensor unit 20 may be provided in the client device 10 and the corresponding information may be acquired on the client device 10 side.
　上記の情報処理の各ステップは、クライアント装置１０及びサーバ３０の何れでも実行可能である。 Each step of the above information processing can be executed by either the client device 10 or the server 30.
　クライアント装置１０ａ及び１０ｂは、互いに同一の装置であってもよいし、異なる装置であってもよい。 The client devices 10a and 10b may be the same device or different devices.
　対象位置情報の取得（Ｓ３１０）において、クライアント装置１０ｂのプロセッサ１２は、フィールドオブジェクトＦ３００に対するユーザ指示ではなく、入出力インタフェース１３を介して位置センサ２２から対象位置情報を取得しても良い。この場合、対象位置情報は、ユーザの任意の位置ではなく、ステップＳ３１０を実行するときの移動体ＭＢの位置を示す。 In the acquisition of the target position information (S310), the processor 12 of the client device 10b may acquire the target position information from the position sensor 22 via the input / output interface 13 instead of the user instruction to the field object F300. In this case, the target position information indicates the position of the moving body MB when the step S310 is executed, not the position of the user.
　変形例１や変形例２では、クライアント装置１０またはデジタルサイネージ等の周辺において異常な交通状態があることや、単位時間あたりに所定の心理状態を有する運転者が急激に増加した位置を探知し通知することについて説明したが、それに限られない。例えば、クライアント装置１０においては、そのユーザが指定する任意の位置や範囲、限定でなく例として、ユーザがこれからドライブする予定の道路における始点から終点までの範囲や、ドライブの目的地である観光地一体の範囲において、さらにはデジタルサイネージ等の場合には配置されている道路の先に位置する交差点などにおいて、異常な交通状態が発生していることや、単位時間あたりに所定の心理状態を有する運転者が急激に増加した旨をサーバが出力し、受信したクライアント装置１０またはデジタルサイネージ等がその情報を表示することとしてもよい。 In the first and second modifications, the presence of an abnormal traffic condition in the vicinity of the client device 10 or the digital signage, and the position where the number of drivers having a predetermined psychological state per unit time has increased rapidly are detected and notified. I explained what to do, but it is not limited to that. For example, in the client device 10, an arbitrary position or range specified by the user is not limited, but as an example, a range from the start point to the end point on the road that the user plans to drive, or a sightseeing spot that is the destination of the drive. In the range of one, and in the case of digital signage etc., abnormal traffic conditions are occurring at intersections located at the end of the roads where they are placed, and there is a predetermined psychological state per unit time. The server may output that the number of drivers has increased rapidly, and the received client device 10 or digital signage may display the information.
　以上、本発明の実施形態について詳細に説明したが、本発明の範囲は上記の実施形態に限定されない。また、上記の実施形態は、本発明の主旨を逸脱しない範囲において、種々の改良や変更が可能である。また、上記の実施形態及び変形例は、組合せ可能である。 Although the embodiments of the present invention have been described in detail above, the scope of the present invention is not limited to the above embodiments. Further, the above-described embodiment can be variously improved or modified without departing from the gist of the present invention. Moreover, the above-described embodiment and modification can be combined.
１　　　　：情報処理システム
１０　　　：クライアント装置
１１　　　：記憶装置
１２　　　：プロセッサ
１３　　　：入出力インタフェース
１４　　　：通信インタフェース
１５　　　：運転者センサ
３０　　　：サーバ
３１　　　：記憶装置
３２　　　：プロセッサ
３３　　　：入出力インタフェース
３４　　　：通信インタフェース 1: Information processing system 10: Client device 11: Storage device 12: Processor 13: Input / output interface 14: Communication interface 15: Driver sensor 30: Server 31: Storage device 32: Processor 33: Input / output interface 34: Communication interface

Claims (14)

  1. 　複数の移動体のそれぞれから取得された、各移動体の乗車者の活動に関する活動情報と、前記移動体の位置に関する位置情報と、を受信する受信手段と、
    　前記活動情報を参照して、前記乗車者の心理状態を判定する第一判定手段と、
    　前記判定された心理状態に関する心理状態情報と、前記判定において参照された活動情報に関連付けられた位置情報と、を関連付けて記憶する記憶手段と、
    　交通状態を判定する対象となる範囲の領域または位置を指定する指定手段と、
    　前記指定された範囲の領域又は位置に関する位置情報に関連付けられた情報を参照して、当該領域又は位置における交通状態を判定する第二判定手段とを備える、
    情報処理装置。     A receiving means for receiving activity information regarding the activities of the passengers of each moving body and position information regarding the position of the moving body, which are acquired from each of the plurality of moving bodies.
    With reference to the activity information, a first determination means for determining the psychological state of the passenger, and
    A storage means for associating and storing the psychological state information related to the determined psychological state and the position information associated with the activity information referred to in the determination.
    Designating means to specify the area or position of the range to be judged the traffic condition,
    It is provided with a second determination means for determining a traffic condition in the area or position by referring to the information associated with the position information regarding the area or position in the designated range.
    Information processing device.
  2. 　前記指定手段は、交通状態を判定する対象となる範囲の領域または位置を、前記複数の移動体の位置に基づいて、またはユーザ入力に基づいて指定する、請求項１に記載の情報処理装置。 The information processing device according to claim 1, wherein the designating means designates an area or a position of a range to be determined for a traffic condition based on the positions of the plurality of moving bodies or based on user input.
  3. 　前記指定された範囲の領域または位置における交通状態を出力する出力手段をさらに備える、
    請求項１又は２に記載の情報処理装置。     Further comprising an output means for outputting the traffic condition in the area or position of the specified range.
    The information processing device according to claim 1 or 2.
  4. 　前記活動情報は、前記乗車者の画像情報、前記乗車者の温度情報、前記乗車者の音声情報、及び、前記乗車者に関する生体情報の少なくとも１つである、
    請求項１〜３の何れかに記載の情報処理装置。     The activity information is at least one of the image information of the occupant, the temperature information of the occupant, the voice information of the occupant, and the biometric information about the occupant.
    The information processing device according to any one of claims 1 〜 3.
  5. 　前記第二判定手段は、前記複数の移動体の乗車者に関する心理状態情報が所定の条件を満たす場合、前記指定された範囲の領域又は位置において交通の異常が発生していると判定する、
    請求項１～４の何れかに記載の情報処理装置。     When the psychological state information regarding the passengers of the plurality of moving bodies satisfies a predetermined condition, the second determination means determines that a traffic abnormality has occurred in the area or position in the designated range.
    The information processing device according to any one of claims 1 to 4.
  6. 　前記受信手段は、前記複数の移動体から取得された、前記複数の移動体の走行に関する走行情報を受信し、
    　前記記憶手段は、前記走行情報と、前記位置情報と、を関連付けて記憶する、
    請求項１～５の何れかに記載の情報処理装置。     The receiving means receives the traveling information regarding the traveling of the plurality of moving bodies acquired from the plurality of moving bodies, and receives the traveling information.
    The storage means stores the traveling information and the position information in association with each other.
    The information processing device according to any one of claims 1 to 5.
  7. 　前記受信手段は、前記複数の移動体の走行環境に関する環境情報を受信し、
    　前記記憶手段は、前記環境情報と、前記位置情報と、を関連付けて記憶する、
    請求項１～６の何れかに記載の情報処理装置。     The receiving means receives environmental information regarding the traveling environment of the plurality of moving bodies, and receives the environmental information.
    The storage means stores the environmental information and the location information in association with each other.
    The information processing device according to any one of claims 1 to 6.
  8. 　複数の移動体のそれぞれから取得された、各移動体の乗車者の活動に関する活動情報と、前記移動体の位置に関する位置情報と、を受信する受信手段と、
    　前記活動情報を参照して、前記乗車者の心理状態を判定する判定手段と、
    　前記判定された心理状態に関する心理状態情報と、前記判定において参照された活動情報に関連付けられた位置情報と、を関連付けて記憶する記憶手段と、
    　所定の心理状態を示す心理状態情報に関連付けられた位置情報に対応する位置を特定する特定手段と、
    前記特定された位置に基づいて、前記所定の心理状態を有する乗車者が存在する旨を通知する範囲の領域又は位置を指定する指定手段と、
    前記決定された範囲の領域又は位置において、前記所定の心理状態を有する乗車者が存在する旨が通知されるよう、通知内容に関する情報を出力する出力手段とを備える、
    情報処理装置。     A receiving means for receiving activity information regarding the activities of the passengers of each moving body and position information regarding the position of the moving body, which are acquired from each of the plurality of moving bodies.
    With reference to the activity information, a determination means for determining the psychological state of the passenger, and
    A storage means for associating and storing the psychological state information related to the determined psychological state and the position information associated with the activity information referred to in the determination.
    Specific means for identifying the position corresponding to the position information associated with the psychological state information indicating a predetermined psychological state, and
    A designation means for designating an area or position within a range for notifying the existence of a passenger having the predetermined psychological state based on the specified position.
    It is provided with an output means for outputting information regarding the content of the notification so that the presence of a occupant having the predetermined psychological state is notified in the area or position of the determined range.
    Information processing device.
  9. 　前記特定手段は、前記所定の心理状態を示す心理状態情報に関連付けられた位置情報に対応する位置を、ユーザ入力による内容も考慮して特定する、請求項８に記載の情報処理装置。 The information processing device according to claim 8, wherein the specific means specifies a position corresponding to position information associated with the psychological state information indicating the predetermined psychological state, taking into consideration the content input by the user.
  10. 　複数の移動体のそれぞれから取得された、各移動体の運転者の活動に関する活動情報と、前記移動体の位置に関する位置情報と、を受信する受信手段と、
    　前記活動情報を参照して、前記運転者の心理状態を判定する判定手段と、
    　前記判定された心理状態に関する心理状態情報と、前記判定において参照された活動情報に関連付けられた位置情報と、を関連付けて記憶する記憶手段と、
    　所定の心理状態を示す心理状態情報の単位時間あたりの位置毎の変化量を計算する計算手段と、
    　前記変化量が所定の閾値以上である位置の位置情報を出力する出力手段とを備える、
    情報処理装置。     A receiving means for receiving activity information regarding the activity of the driver of each moving body and position information regarding the position of the moving body, which are acquired from each of the plurality of moving bodies.
    With reference to the activity information, a determination means for determining the psychological state of the driver, and
    A storage means for associating and storing the psychological state information related to the determined psychological state and the position information associated with the activity information referred to in the determination.
    A calculation means for calculating the amount of change in psychological state information indicating a predetermined psychological state for each position per unit time, and
    It is provided with an output means for outputting position information of a position where the amount of change is equal to or greater than a predetermined threshold value.
    Information processing device.
  11. 　請求項１～１２の何れかに記載の各手段をコンピュータに実現させるためのプログラム。 A program for realizing each means according to any one of claims 1 to 12 on a computer.
  12. 　複数の移動体のそれぞれの乗車者の活動に関する活動情報と、前記移動体の位置に関する位置情報と、を取得するステップと、
    　前記活動情報を参照して、前記乗車者の心理状態を判定するステップと、
    　前記判定された心理状態に関する心理状態情報と、前記判定において参照された活動情報に関連付けられた位置情報と、を関連付けて記憶するステップと、
    　前記複数の移動体の位置に対応する所定の範囲の領域又は位置に関する位置情報に関連付けられた複数の心理状態情報を参照して、当該領域又は位置における交通状態を判定するステップとを備える、
    情報処理方法。     A step of acquiring activity information regarding the activity of each passenger of a plurality of moving bodies and position information regarding the position of the moving body.
    With reference to the activity information, the step of determining the psychological state of the passenger and
    A step of associating and storing the psychological state information related to the determined psychological state and the position information associated with the activity information referred to in the determination.
    The step includes a step of determining a traffic state in the area or position by referring to a plurality of psychological state information associated with the position information regarding the area or position in a predetermined range corresponding to the position of the plurality of moving objects.
    Information processing method.
  13. 　複数の移動体のそれぞれに乗車者の活動に関する活動情報と、前記移動体の位置に関する位置情報と、を取得するステップと、
    　前記活動情報を参照して、前記乗車者の心理状態を判定するステップと、
    　前記判定された心理状態に関する心理状態情報と、前記判定において参照された活動情報に関連付けられた位置情報と、を関連付けて記憶するステップと、
    　所定の心理状態を示す心理状態情報に関連付けられた位置情報に対応する位置を特定するステップと、
    前記特定された位置に基づいて、前記所定の心理状態を有する乗車者が存在する旨を通知する範囲の領域又は位置を指定するステップと、
    前記決定された範囲の領域又は位置において、前記所定の心理状態を有する乗車者が存在する旨が通知されるよう、通知内容に関する情報を出力するステップとを備える、
    情報処理方法。     A step of acquiring activity information regarding the activity of the occupant and position information regarding the position of the moving body for each of the plurality of moving bodies.
    With reference to the activity information, the step of determining the psychological state of the passenger and
    A step of associating and storing the psychological state information related to the determined psychological state and the position information associated with the activity information referred to in the determination.
    Steps to identify the position corresponding to the position information associated with the psychological state information indicating a predetermined psychological state, and
    A step of designating an area or position within a range for notifying the existence of a passenger having the predetermined psychological state based on the specified position.
    A step of outputting information regarding the content of the notification is provided so that the presence of a occupant having the predetermined psychological state is notified in the area or position of the determined range.
    Information processing method.
  14. 　複数の移動体のそれぞれの乗車者の活動に関する活動情報と、前記移動体の位置に関する位置情報と、を取得するステップと、
    　前記活動情報を参照して、前記乗車者の心理状態を判定するステップと、
    　前記判定された心理状態に関する心理状態情報と、前記判定において参照された活動情報に関連付けられた位置情報と、を関連付けて記憶するステップと、
    　所定の心理状態を示す心理状態情報の単位時間あたりの位置毎の変化量を計算するステップと、
    　前記変化量が所定の閾値以上である位置の位置情報を出力するステップとを備える、
    情報処理方法。     A step of acquiring activity information regarding the activity of each passenger of a plurality of moving bodies and position information regarding the position of the moving body.
    With reference to the activity information, the step of determining the psychological state of the passenger and
    A step of associating and storing the psychological state information related to the determined psychological state and the position information associated with the activity information referred to in the determination.
    The step of calculating the amount of change for each position per unit time of the psychological state information indicating a predetermined psychological state, and
    It includes a step of outputting position information of a position where the amount of change is equal to or greater than a predetermined threshold value.
    Information processing method.
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