WO2020261427A1 - 危険検知システム、方法及びプログラム並びに危険場所検出装置 - Google Patents

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小林　和則
弘章 伊藤
村田　伸
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Definitions

  • the present invention relates to a technique for detecting danger on a road.
  • the road administrator displays the information on the bulletin board, the information (broken vehicle, snow cover, etc.) that the road administrator can grasp is displayed on the limited number of bulletin boards, so not all dangers can be covered.
  • the present invention is to provide a danger detection system, a method and a program capable of detecting a road danger faster than before, and a danger location detection device.
  • the danger detection system is a danger detection system that detects a danger on a road that changes in time series and may not be dangerous due to the time series change, and a vehicle covers an area on a predetermined road. From each of a plurality of vehicles, a vibration acquisition unit that acquires an acoustic signal collected by a microphone mounted on the vehicle when passing through, a danger determination unit that determines whether or not the acoustic signal is derived from danger, and a danger determination unit that determines whether or not the acoustic signal is derived from danger.
  • the danger location detector that determines whether there is a danger in the area on the predetermined road and the communication device that can pass through the area on the predetermined road , It is equipped with a danger information notification unit that notifies danger information that is information about an area on the road determined to be dangerous.
  • FIG. 1 is a diagram for explaining an outline of a danger detection system.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of the functional configuration of the abnormality detection system of the first embodiment and the third embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of a processing procedure of the danger detection method.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining an example of the danger determination unit.
  • FIG. 5 is a diagram for explaining an example of a danger determination unit.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining an example of creating a histogram.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of the functional configuration of the abnormality detection system of the second embodiment and the third embodiment.
  • FIG. 8 is a diagram for explaining an example of the danger determination unit.
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of a functional configuration of a computer.
  • FIG. 1 is a diagram for explaining an outline of a danger detection system.
  • the number of vehicles connected to the mobile communication network is increasing due to communication devices such as smartphones owned by drivers and communication units that are standard equipment of vehicles such as automobiles (also called vehicles).
  • communication devices and vehicles may be equipped with sensors such as GPS, accelerometers, microphones, and video cameras.
  • Hazard detection systems, devices and methods utilize these to detect road hazards. Then, the danger detection system transmits the information to the following vehicle via the wireless network and the server. As a result, the following vehicle can obtain danger information at an appropriate timing in advance and can drive safely.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of the functional configuration of the danger detection system of the first embodiment.
  • the danger detection system includes, for example, a danger detection unit 1, a danger location detection unit 2, a danger information notification unit 3, and a danger information acquisition unit 4.
  • the danger detection method is, for example, realized by each component of the danger detection device performing the processes from steps S11 to S23 shown below and shown in FIG.
  • the danger detection unit 1 is provided for each of the plurality of vehicles.
  • the danger detection unit 1 includes, for example, a vibration acquisition unit 11, a danger determination unit 12, a position information acquisition unit 13, and an information transmission unit 14.
  • the vibration acquisition unit 11 acquires a vibration signal, which is a signal of vibration generated when a vehicle passes through the road (step S11).
  • the vibration acquisition unit 11 is a sensor that acquires a vibration signal such as a microphone, a vibration sensor, or an acceleration sensor. It is assumed that the vibration signal also includes an acoustic signal which is a signal of longitudinal wave vibration of an elastic body such as air acquired by a microphone. In the following, a case where the vibration signal is an acoustic signal will be described as an example.
  • the acoustic signal acquired by the vibration acquisition unit 11 is output to the danger determination unit 12.
  • ⁇ Danger judgment unit 12> The acoustic signal acquired by the vibration acquisition unit 11 is input to the danger determination unit 12.
  • the danger determination unit 12 determines whether or not the acoustic signal is derived from danger (step S12).
  • the determination result is output to the information transmission unit 14.
  • the danger determined by the danger determination unit 12 is a danger on the road that changes in time series and may not be dangerous due to the time series change. Examples of such dangers are puddles, snow, strong winds, holes and the like.
  • Example 1 Example 1 of the danger determination unit 12 will be described.
  • the danger determination unit 12 of Example 1 includes a frequency domain conversion unit 121, a neural network calculation unit 122, and a determination unit 123, as illustrated in FIG.
  • the frequency domain conversion unit 121 converts the acquired vibration signal into a frequency domain signal.
  • the frequency domain transforming unit 121 may calculate the power after the Fourier transform and convert it into a power spectrum, or may average the frequencies on a logarithmic scale to obtain the mel spectrum.
  • the neural network calculation unit 122 collects the frequency domain signals for one frame or a plurality of frames, inputs the spectrum of the danger point to the neural network learned in advance, and obtains the estimated value of the likelihood for each type of danger. For example, when there are four types of danger: puddle, snow cover, strong wind, and hole, an estimated value of the likelihood of each of these four types of danger is calculated and output to the determination unit 123.
  • the determination unit 123 selects the type with the maximum likelihood of the output of the neural network, and detects the acoustic signal as a danger point derived from danger when the likelihood of the selected type is larger than a preset threshold value. ..
  • Example 2 Example 2 of the danger determination unit 12 will be described.
  • the danger determination unit 12 of Example 2 includes a frequency domain conversion unit 121, a storage unit 124, a correlation calculation unit 125, and a determination unit 126.
  • the frequency domain conversion unit 121 is the same as the frequency domain conversion unit 121 of the danger determination unit 12 of Example 1.
  • the storage unit 124 stores a representative example of a frequency spectrum prepared in advance at a dangerous place.
  • the correlation calculation unit 125 calculates the correlation between the output of the frequency domain conversion unit 121 and the spectrum stored in the storage unit 124 for each type.
  • the determination unit 126 detects the type with the highest correlation, and when the correlation value is larger than the preset threshold value, it is assumed that the danger of that type is detected.
  • a steady component removing unit 127 may be provided after the frequency domain conversion unit 121. This eliminates steady running noise and makes it easier to detect dangerous points.
  • the steady-state component removing unit 127 is configured by processing such as obtaining a steady-state noise component by averaging the output of the frequency domain conversion unit 121 for a long time (several tens of seconds or the like) and subtracting the constant noise component.
  • the position information acquisition unit 13 acquires the position information of the vehicle and outputs it to the information transmission unit 14.
  • the position information is, for example, GPS position information.
  • ⁇ Information transmission unit 14> The determination result by the danger determination unit 12 and the position information of the vehicle acquired by the position information acquisition unit 13 are input to the information transmission unit 14.
  • the information transmission unit 14 transmits information about the danger (step S14).
  • the information transmission unit 14 determines that the acoustic signal is derived from danger based on the input determination result and position information
  • the information transmission unit 14 provides the position information of the road determined to be dangerous and the position information of the road determined to be dangerous.
  • Information about the danger type included in the input determination result is transmitted to the danger location detection unit 2.
  • the dangerous place detection unit 2 includes, for example, an information reception unit 21, a histogram creation unit 22, and a determination unit 23.
  • the information receiving unit 21 receives the information transmitted by the information transmitting unit 14 of the danger detection unit 1 (step S21).
  • the danger information is output to the histogram creation unit 22.
  • the information receiving unit 21 receives the information transmitted by the information transmitting unit 14 of the danger detecting unit 1 provided in each of the plurality of vehicles.
  • the histogram creating unit 22 creates a histogram by counting the number of acoustic signals included in the information received by the information receiving unit 21 determined to be due to danger at each predetermined location (step S22). The created histogram is output to the determination unit 23.
  • Histograms are aggregated over periods such as hours, days, months, and years. For example, as shown in FIG. 6, the location of the detection on the map divided into meshes is counted, and the number of detections for each mesh is obtained.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining an example of creating a histogram.
  • the determination unit 23 determines a dangerous place based on the created histogram (step S23). The determination result by the determination unit 23 is transmitted to the danger information notification unit 3.
  • the determination unit 23 determines that it is dangerous when the count value for each location exceeds a preset threshold value.
  • the determination unit 23 may transmit to the danger information notification unit 3 the determination result that the danger has been resolved when the number of danger determinations becomes less than the preset threshold value.
  • the dangerous place detection unit 2 determines whether or not there is the danger in the area on the predetermined road based on the number of times that the acoustic signal acquired from each of the plurality of vehicles is determined to be derived from the danger. (Step S2).
  • the danger information notification unit 3 stores information about the input judgment result.
  • the danger information notification unit 3 When the danger information notification unit 3 receives the judgment result that the danger has been resolved, the danger information notification unit 3 deletes the information about the location where the danger has been resolved.
  • the danger information notification unit 3 is information about the area on the road that is determined to be dangerous to the communication device that can pass through the area on the predetermined road based on the stored judgment result information. Notify the information (step S3).
  • the danger information acquisition unit 4 is provided for each vehicle.
  • the danger information acquisition unit 4 determines the area on the road to be traveled from the GPS information of its own vehicle, the travel direction, the travel route of the navigation system, etc., and transmits the information to the danger information notification unit 3. To do.
  • the danger information notification unit 3 receives information about the area on the road to be traveled from the danger information acquisition unit 4. When there is a danger in the received area on the road, the danger information notification unit 3 transmits the danger information to the danger information acquisition unit 4.
  • the danger information acquisition unit 4 receives the danger information about the area on the road where the vehicle is going to travel (step S4).
  • the danger information acquisition unit 4 notifies the driver of the danger by presenting the danger type and location by voice and the danger type and location on the screen.
  • the danger of a road can be determined from the data of running noise and vibration collected from a general vehicle. This makes it possible to monitor the dangers of many roads and detect the dangers faster than before. In addition, the following vehicle can be notified of the danger information.
  • a part of the functions of the danger determination unit 12 of the danger detection system of the first embodiment is transferred from the vehicle to the danger location detection unit 2 which is a server on the network. ..
  • the danger detection unit 1 is provided with a feature amount conversion unit 15.
  • the vibration signal (for example, an acoustic signal) acquired by the vibration acquisition unit 11 is input to the feature amount conversion unit 15.
  • the vibration signal is an acoustic signal
  • the feature amount conversion unit 15 converts the input acoustic signal into a feature amount such as a frequency spectrum.
  • the feature amount conversion unit 15 may convert an acoustic signal input in a privacy-friendly manner into a feature amount by making it impossible to restore the original acoustic signal.
  • the feature amount conversion unit 15 may use only the envelope of the spectrum as the feature amount.
  • the converted feature amount is output to the information transmission unit 14.
  • the feature amount converted by the feature amount conversion unit 15 and the vehicle position information acquired by the position information acquisition unit 13 are input to the information transmission unit 14.
  • the information transmission unit 14 transmits information about the input feature amount and the position information of the vehicle.
  • the information receiving unit 21 of the dangerous place detection unit 2 receives this information.
  • the danger location detection unit 2 is provided with a danger determination unit 24.
  • the information received by the information receiving unit 21 is input to the danger determination unit 24.
  • the danger determination unit 24 determines whether or not the acoustic signal is derived from the danger and the type of danger from the feature amount included in the information received by the information receiving unit 21.
  • the danger determination unit 24 includes a storage unit 241, a normal determination unit 242, a neural network calculation unit 243, and a determination unit 244.
  • the storage unit 241 stores a representative example of the feature amount for each place obtained by averaging the feature amount and the place information included in the information received by the information receiving unit 21 for a long time.
  • the normal determination unit 242 selects a feature amount corresponding to the location information close to the position information included in the received information from the feature amounts stored in the storage unit 241 for each location, and correlates with the received feature amount. Use to make comparisons. If this is lower than the preset threshold value, it is determined to be abnormal. The determination result of normal or non-normal is output to the neural network calculation unit 243.
  • the danger detection system of the third embodiment adds the histogram storage unit 25 and the difference detection unit 231 to the danger detection system of the first embodiment or the second embodiment. It was done.
  • ⁇ Histogram storage 25> The histogram created by the histogram creation unit 22 is stored in the histogram storage unit 25.
  • the difference detection unit 231 determines the location where there was a danger when the acoustic signal originated from danger based on the histogram created in the past read from the histogram storage unit 25, and the histogram creation unit 22 determines the location where there was a danger. Even if the location is determined to be dangerous based on the created histogram, it is determined that there is no danger.
  • the difference detection unit 231 detects the difference between the location determined to be dangerous in the past histogram and the location determined to be dangerous in the current histogram. Then, the difference detection unit 231 cancels the detection even if the same place is detected as dangerous in the past histogram even if the place is detected as dangerous in the current histogram.
  • the average value in the past histogram at the same position is compared with the value in the current histogram, and if it is less than the specified value, the detected danger is canceled and the specified value. If it is higher than that, it may be judged as dangerous.
  • the histogram is determined to be non-hazardous in the past, such as the seams of bridges
  • the histogram is significantly higher than the average of the past histograms, there is an abnormality in the seams of the bridges. Since it is considered that it has occurred, it may be determined as a dangerous place.
  • data may be exchanged directly between the constituent parts of the danger detection system, or may be performed via a storage unit (not shown).
  • the program that describes this processing content can be recorded on a computer-readable recording medium.
  • the computer-readable recording medium may be, for example, a magnetic recording device, an optical disk, a photomagnetic recording medium, a semiconductor memory, or the like.
  • the distribution of this program is carried out, for example, by selling, transferring, or renting a portable recording medium such as a DVD or CD-ROM on which the program is recorded.
  • the program may be stored in the storage device of the server computer, and the program may be distributed by transferring the program from the server computer to another computer via a network.
  • a computer that executes such a program first stores, for example, a program recorded on a portable recording medium or a program transferred from a server computer in its own storage device. Then, when the process is executed, the computer reads the program stored in its own storage device and executes the process according to the read program. Further, as another execution form of this program, a computer may read the program directly from a portable recording medium and execute processing according to the program, and further, the program is transferred from the server computer to this computer. It is also possible to execute the process according to the received program one by one each time. In addition, the above processing is executed by a so-called ASP (Application Service Provider) type service that realizes the processing function only by the execution instruction and result acquisition without transferring the program from the server computer to this computer. May be.
  • the program in this embodiment includes information used for processing by a computer and equivalent to the program (data that is not a direct command to the computer but has a property of defining the processing of the computer, etc.).
  • the present device is configured by executing a predetermined program on the computer, but at least a part of these processing contents may be realized by hardware.

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Abstract

危険検知システムは、道路上における、時系列変化するかつ時系列変化により危険ではなくなる場合もある危険を検知する危険検知システムであって、所定の道路上の領域を乗り物が通過する際に、乗り物に搭載されたマイクロホンにより集音される音響信号を取得する振動取得部１１と、音響信号が危険に由来するか否かを判定する危険判定部１２と、複数の乗り物のそれぞれから取得された音響信号が危険に由来すると判定された回数に基づいて、所定の道路上の領域に危険があるか判定する危険場所検出部２と、所定の道路上の領域を通過し得る通信機器に、危険があると判定された道路上の領域についての情報である危険情報を通知する危険情報通知部３と、を備えている。

Description

危険検知システム、方法及びプログラム並びに危険場所検出装置
　本発明は、道路上の危険を検知する技術に関する。
　走行中の車両における危険個所の把握は、運転者による目視での確認や、道路管理者による掲示板等への表示により行われている（例えば、非特許文献１参照。）。
"道路交通情報Ｎｏｗ！！"、［online］、［令和１年６月５日検索］、日本道路交通情報センター、インターネット＜URL：http://www.jartic.or.jp/＞
　しかし、運転者による目視での確認では、直前にならないと発見できないため、対処が難しい場合がある。また、道路管理者による掲示板への表示では、道路管理者が把握できた情報（故障車、積雪など）を、数の限られた掲示板で表示するため、すべての危険を網羅できるわけではない。
　本発明は、従来よりも道路の危険を早く検出することができる危険検知システム、方法及びプログラム並びに危険場所検出装置を提供することである。
　この発明の一態様による危険検知システムは、道路上における、時系列変化するかつ時系列変化により危険ではなくなる場合もある危険を検知する危険検知システムであって、所定の道路上の領域を乗り物が通過する際に、乗り物に搭載されたマイクロホンにより集音される音響信号を取得する振動取得部と、音響信号が危険に由来するか否かを判定する危険判定部と、複数の乗り物のそれぞれから取得された音響信号が危険に由来すると判定された回数に基づいて、所定の道路上の領域に危険があるか判定する危険場所検出部と、所定の道路上の領域を通過し得る通信機器に、危険があると判定された道路上の領域についての情報である危険情報を通知する危険情報通知部と、を備えている。
　従来よりも道路の危険を早く検出することができることができる。
図１は、危険検知システムの概要を説明するための図である。 図２は、第一実施形態及び第三実施形態の異常検出システムの機能構成の例を示す図である。 図３は、危険検知方法の処理手続きの例を示す図である。 図４は、危険判定部の例を説明するための図である。 図５は、危険判定部の例を説明するための図である。 図６は、ヒストグラムの作成の例を説明するための図である。 図７は、第二実施形態及び第三実施形態の異常検出システムの機能構成の例を示す図である。 図８は、危険判定部の例を説明するための図である。 図９は、コンピュータの機能構成例を示す図である。
　以下、本発明の実施の形態について詳細に説明する。なお、図面中において同じ機能を有する構成部には同じ番号を付し、重複説明を省略する。
　[第一実施形態]
　図１は、危険検知システムの概要を説明するための図である。
　現在、運転者の所有するスマートホン等の通信機器や、自動車等の車両（乗り物とも言う。）の標準装備される通信ユニットにより、携帯通信網に接続された車両が増えてきている。また、通信機器や車両には、GPSや加速度センサ、マイクロホン、ビデオカメラなどのセンサが装備されていることがある。危険検知システム、装置、方法は、これらを利用して、道路の危険を検出するものである。そして、危険検知システムは、それを無線ネットワーク、サーバを介して、後続車にその情報を伝達する。これにより、後続車は事前に適切なタイミングで危険情報を得ることができ、安全な運転を実施することができる。
　図２は、第一実施形態の危険検知システムの機能構成の例を示す図である。
　危険検知システムは、危険検知部１、危険場所検出部２、危険情報通知部３及び危険情報取得部４を例えば備えている。
　危険検知方法は、危険検知装置の各構成部が、以下に説明する及び図３に示すステップＳ１１からステップＳ２３の処理を行うことにより例えば実現される。
　[[危険検知部１]]
　危険検知部１は、複数の乗り物のそれぞれに設けられている。
　危険検知部１は、振動取得部１１、危険判定部１２、位置情報取得部１３及び情報送信部１４を例えば備えている。
　<振動取得部１１>
　振動取得部１１は、道路を乗り物で通行したときに発生する振動の信号である振動信号を取得する（ステップＳ１１）。振動取得部１１は、マイクロホン、振動センサ又は加速度センサ等の振動信号を取得するセンサである。振動信号には、マイクロホンで取得される、空気等の弾性体の縦波の振動の信号である音響信号も含まれるとする。以下では、振動信号が、音響信号である場合を例に挙げて説明する。
　振動取得部１１で取得された音響信号は、危険判定部１２に出力される。
　<危険判定部１２>
　危険判定部１２には、振動取得部１１により取得された音響信号が入力される。
　危険判定部１２は、音響信号が、危険に由来するか否かを判定する（ステップＳ１２）。
　判定結果は、情報送信部１４に出力される。危険判定部１２が判定する危険は、道路上における、時系列変化するかつ時系列変化により危険ではなくなる場合もある危険である。このような危険の例は、水たまり、積雪、強風、穴等である。
　<<例１>>
　危険判定部１２の例１について説明する。
　例１の危険判定部１２は、図４に例示するように、周波数領域変換部１２１、ニューラルネットワーク計算部１２２及び判定部１２３を備えている。
　まず、周波数領域変換部１２１は、取得された振動信号を周波数領域信号に変換する。
　周波数領域への変換は、数十から数百ｍｓのフレームサイズでウィンドウを乗じ、フーリエ変換で周波数領域に変換する手法などが用いられる。周波数領域変換部１２１は、フーリエ変換後にパワーを計算してパワースペクトルに変換したり、周波数を対数スケールで平均してメルスペクトルを求めてもよい。
　そして、ニューラルネットワーク計算部１２２は、周波数領域信号を１フレーム又は複数フレーム分まとめて、予め危険個所のスペクトルを学習されたニューラルネットワークに入力し、危険の種別ごとの尤度の推定値を求める。例えば、危険の種別が、水たまり、積雪、強風、穴の４個である場合には、この４個の危険の種別のそれぞれの尤度の推定値が計算され、判定部１２３に出力される。
　判定部１２３は、ニューラルネットワークの出力の尤度の最大の種別を選び、その選ばれた種別の尤度が予め設定した閾値よりも大きい場合に、音響信号が危険に由来する危険個所として検出する。
　<<例２>>
　危険判定部１２の例２について説明する。
　例２の危険判定部１２は、図５に例示するように、周波数領域変換部１２１、記憶部１２４、相関計算部１２５及び判定部１２６を備えている。
　周波数領域変換部１２１は、例１の危険判定部１２の周波数領域変換部１２１と同様である。
　記憶部１２４には、予め用意された、危険個所で発生する周波数スペクトルの代表例が記憶されている。
　相関計算部１２５は、周波数領域変換部１２１の出力と種別ごと記憶部１２４に保存されているスペクトル間の相関をそれぞれ計算する。
　判定部１２６は、相関の最も高い種別を検出し、その相関値が予め設定した閾値よりも大きい場合に、その種別の危険が検出されたものとする。
　なお、図４及び図５に破線で示すように、周波数領域変換部１２１の後段に、定常成分除去部１２７が設けられていてもよい。これにより、定常的な走行音を除去し、より危険個所を検出しやすくする。定常成分除去部１２７は、周波数領域変換部１２１の出力を長時間平均（数十秒など）して定常雑音成分を求め、これを減算するなどの処理で構成される。
　<位置情報取得部１３>
　位置情報取得部１３は、車両の位置情報を取得して、情報送信部１４に出力する。位置情報は、例えばGPSの位置情報である。
　<情報送信部１４>
　情報送信部１４には、危険判定部１２による判断結果及び位置情報取得部１３により取得された車両の位置情報が入力される。
　情報送信部１４は、危険判定部１２により音響信号が危険に由来すると判定された場合に、その危険についての情報を送信する（ステップＳ１４）。
　具体的には、情報送信部１４は、入力された判断結果及び位置情報に基づいて、音響信号が危険に由来すると判定された場合には、危険があると判定された道路の位置情報と、入力された判断結果に含まれる危険種別とについての情報を危険場所検出部２に送信する。
　[[危険場所検出部２]]
　危険場所検出部２は、情報受信部２１、ヒストグラム作成部２２及び判断部２３を例えば備えている。
　<情報受信部２１>
　情報受信部２１は、危険検知部１の情報送信部１４が送信した情報を受信する（ステップＳ２１）。危険情報は、ヒストグラム作成部２２に出力される。
　情報受信部２１は、複数の乗り物のそれぞれに設けられている危険検知部１の情報送信部１４が送信した情報を受信する。
　<ヒストグラム作成部２２>
　ヒストグラム作成部２２は、予め定められた場所ごとに、情報受信部２１が受信した情報に含まれる音響信号が危険に由来すると判断された数をカウントすることによりヒストグラムを作成する（ステップＳ２２）。作成されたヒストグラムは、判断部２３に出力される。
　ヒストグラムは、例えば、数時間、数日、1か月、1年などの期間で集計される。例えば、図６に示すようにメッシュ状に分割された地図の場所のどこで検出があったかをカウントし、メッシュごとの検出回数が求められる。図６は、ヒストグラムの作成の例を説明するための図である。
　<判断部２３>
　判断部２３は、作成されたヒストグラムに基づき、危険がある場所を判断する（ステップＳ２３）。判断部２３による判断結果は、危険情報通知部３に送信される。
　例えば、判断部２３は、場所ごとのカウント値が予め設定した閾値を超えたところで危険と判断する。
　なお、判断部２３は、危険判定の数が予め設定した閾値よりも少なくなった場合に危険が解消した旨の判断結果を、危険情報通知部３に送信してもよい。
　このようにして、危険場所検出部２は、複数の乗り物のそれぞれから取得された音響信号が危険に由来すると判定された回数に基づいて、所定の道路上の領域に前記危険があるか判定する（ステップＳ２）。
　[[危険情報通知部３]]
　危険情報通知部３には、危険場所検出部２の判断部２３が行った判断結果が入力される。
　危険情報通知部３は、入力された判断結果についての情報を記憶する。
　なお、危険情報通知部３は、危険が解消した旨の判断結果を受信した場合には、危険が解消した場所についての情報を削除する。
　危険情報通知部３は、記憶されている判断結果の情報に基づいて、所定の道路上の領域を通過し得る通信機器に、危険があると判定された道路上の領域についての情報である危険情報を通知する（ステップＳ３）。
　[[危険情報取得部４]]
　危険情報取得部４は、各乗り物に設けられている。
　危険情報取得部４は、自身の乗り物のGPS情報や、走行方向、ナビの走行ルートなどの情報から、これから走行する予定の道路上の領域を決定し、その情報を危険情報通知部３に送信する。
　危険情報通知部３は、危険情報取得部４からこれから走行する予定の道路上の領域についての情報を受信する。危険情報通知部３は、受信した道路上の領域に危険がある場合には、その危険情報を危険情報取得部４に送信する。
　このようにして、危険情報取得部４は、これから走行する予定の道路上の領域についての危険情報を受信する（ステップＳ４）。
　危険情報取得部４は、音声による危険種類と場所の提示や、画面への危険種類と場所の提示を行い、ドライバに危険を知らせる。
　以上示した手法により、例えば、一般の車両から集めた走行音や振動のデータから道路の危険を判定することができる。これにより、多くの道路の危険を監視し、従来よりも早く危険を検出することが可能となる。また、後続車両に、その危険情報を知らせることができる。
　[第二実施形態]
　第二実施形態の危険検知システムは、第一実施形態の危険検知システムの危険判定部１２の機能の一部を、車両からネットワーク上にあるサーバである危険場所検出部２に移したものである。
　このようにすることにより、様々な車両の通常走行時のスペクトルデータを蓄積することができる。これにより正常な時の各場所のスペクトルを把握しておくことが可能であり、ここ正常範囲から逸脱しているかで、通常の状態ではなくなったことが検出できる。車両ごとに危険を検出するのに比べ正確な検出が期待できる。
　以下では、第一実施形態と異なる部分を中心に説明する。第一実施形態と同様の部分については重複説明を省略する。
　図７に例示するように、危険検知部１には、特徴量変換部１５が設けられている。
　特徴量変換部１５には、振動取得部１１で取得された振動信号（例えば、音響信号）が入力される。以下では、振動信号が、音響信号である場合を例に挙げて説明する。
　特徴量変換部１５は、入力された音響信号を周波数スペクトルなどの特徴量に変換する。特徴量変換部１５は、元の音響信号を復元できないようにすることでプライバシーに配慮する方式で入力された音響信号を特徴量に変換してもよい。例えば、特徴量変換部１５は、スペクトルの包絡のみを特徴量としてもよい。
　変換された特徴量は、情報送信部１４に出力される。
　情報送信部１４には、特徴量変換部１５により変換された特徴量及び位置情報取得部１３により取得された車両の位置情報が入力される。
　情報送信部１４は、入力された特徴量と車両の位置情報についての情報を送信する。危険場所検出部２の情報受信部２１が、この情報を受信する。
　図７に例示するように、危険場所検出部２には、危険判定部２４が設けられている。情報受信部２１が受信した情報は、危険判定部２４に入力される。
　危険判定部２４は、情報受信部２１が受信した情報に含まれる特徴量から、音響信号が危険に由来するか否かと危険の種別を判定する。
　危険判定部２４は、図８に例示するように、記憶部２４１、平常判定部２４２、ニューラルネットワーク計算部２４３及び判定部２４４を備えている。
　記憶部２４１には、情報受信部２１が受信した情報に含まれる特徴量と場所情報を長時間平均するなどして求められた場所ごとの特徴量の代表例が記憶されている。
　平常判定部２４２は、記憶部２４１に場所ごとで記憶されている特徴量のうち受信した情報に含まれる位置情報に近い場所情報に対応する特徴量を選択し、受信した特徴量と相関などを用いて比較を行う。これが予め設定した閾値よりも低ければ、非平常と判定する。平常か非平常かの判定結果は、ニューラルネットワーク計算部２４３に出力される。
　ニューラルネットワーク計算部２４３及び判定部２４４は、非平常と判定されたときのみ、危険検出の処理を実施する。ニューラルネットワーク計算部２４３及び判定部２４４の処理は、第一実施形態のニューラルネットワーク計算部１２２及び判定部１２３の処理と同様である。
　このように、非平常と判定されたときのみ、危険検出の処理を行うことで、平常の走行音や走行振動による誤検出を減らすことができる。
　[第三実施形態]
　第三実施形態の危険検知システムは、図２及び図７に破線で示すように、第一実施形態又は第二実施形態の危険検知システムに対して、ヒストグラム記憶部２５及び差分検出部２３１を追加したものである。
　以下では、第一実施形態と異なる部分を中心に説明する。第一実施形態と同様の部分については重複説明を省略する。
　<ヒストグラム記憶部２５>
　ヒストグラム作成部２２で作成されたヒストグラムは、ヒストグラム記憶部２５に記憶される。
　これにより、ヒストグラム記憶部２５には、ヒストグラム作成部２２により過去に作成されたヒストグラムが記憶されることになる。なお、過去のヒストグラムの集計期間は、ヒストグラム作成部２２により今回作成されるヒストグラムの集計期間よりも長くても良い。
　<差分検出部２３１>
　第三実施形態の判断部２３は、差分検出部２３１を更に備えている。
　差分検出部２３１は、ヒストグラム記憶部２５から読み込んだ過去に作成されたヒストグラムに基づき音響信号が危険に由来すると危険があった場所を判断し、危険があった場所については、ヒストグラム作成部２２により作成されたヒストグラムに基づき危険があると今回判断された場所であっても、危険がないと判断する。
　このようにして、差分検出部２３１は、過去のヒストグラムで危険と判定される場所と、現在のヒストグラムで危険と判定される場所の差分を検出する。そして、差分検出部２３１は、現在のヒストグラムで危険と検出された場所でも、過去のヒストグラムで同じ場所が危険と検出されていた場合は、その検出を取り消す。
　このようにすることで、すでに把握済みの危険個所や、橋梁の継ぎ目など危険ではなくても突発性を検出してしまう場所の検出を排除して、新たに発生した危険場所を検出することができる。
　過去のヒストグラムで危険と検出されていた場合、同じ位置における過去のヒストグラムにおける平均値と現在のヒストグラムにおける値を比較し、所定の値以下であった場合は検出された危険を取り消し、所定の値より上であった場合は危険と判定してもよい。
　また、橋梁の継ぎ目など過去のヒストグラムで危険でないと判別されていた箇所であっても、過去のヒストグラムの平均よりも、大幅に多い割合のヒストグラムとなった場合には、橋梁の継ぎ目に異常が発生したとも考えられるので、危険個所と判定してもよい。
　[変形例]
　以上、本発明の実施の形態について説明したが、具体的な構成は、これらの実施の形態に限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜設計の変更等があっても、本発明に含まれることはいうまでもない。
　実施の形態において説明した各種の処理は、記載の順に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。
　例えば、危険検知システムの構成部間のデータのやり取りは直接行われてもよいし、図示していない記憶部を介して行われてもよい。
　[プログラム、記録媒体]
　上記説明した各装置における各種の処理機能をコンピュータによって実現する場合、各装置が有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記各装置における各種の処理機能がコンピュータ上で実現される。例えば、上述の各種の処理は、図９に示すコンピュータの記録部２０２０に、実行させるプログラムを読み込ませ、制御部２０１０、入力部２０３０、出力部２０４０などに動作させることで実施できる。
　この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等どのようなものでもよい。
　また、このプログラムの流通は、例えば、そのプログラムを記録したDVD、CD-ROM等の可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与等することによって行う。さらに、このプログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させる構成としてもよい。
　このようなプログラムを実行するコンピュータは、例えば、まず、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、一旦、自己の記憶装置に格納する。そして、処理の実行時、このコンピュータは、自己の記憶装置に格納されたプログラムを読み取り、読み取ったプログラムに従った処理を実行する。また、このプログラムの別の実行形態として、コンピュータが可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することとしてもよく、さらに、このコンピュータにサーバコンピュータからプログラムが転送されるたびに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することとしてもよい。また、サーバコンピュータから、このコンピュータへのプログラムの転送は行わず、その実行指示と結果取得のみによって処理機能を実現する、いわゆるASP（Application Service Provider）型のサービスによって、上述の処理を実行する構成としてもよい。なお、本形態におけるプログラムには、電子計算機による処理の用に供する情報であってプログラムに準ずるもの（コンピュータに対する直接の指令ではないがコンピュータの処理を規定する性質を有するデータ等）を含むものとする。
　また、この形態では、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより、本装置を構成することとしたが、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。

Claims (7)

  1. 　道路上における、時系列変化するかつ前記時系列変化により危険ではなくなる場合もある危険を検知する危険検知システムであって、
    　所定の道路上の領域を乗り物が通過する際に、前記乗り物に搭載されたマイクロホンにより集音される音響信号を取得する振動取得部と、
    　前記音響信号が前記危険に由来するか否かを判定する危険判定部と、
    　複数の乗り物のそれぞれから取得された音響信号が前記危険に由来すると判定された回数に基づいて、前記所定の道路上の領域に前記危険があるか判定する危険場所検出部と、
    　前記所定の道路上の領域を通過し得る通信機器に、前記危険があると判定された道路上の領域についての情報である危険情報を通知する危険情報通知部と、
    　を含む危険検知システム。
  2. 　請求項１の危険検知システムであって、
    　前記危険場所検出部は、(i)複数の乗り物から、音響信号が危険に由来すると判定された道路の位置情報を受信する情報受信部と、(ii)予め定められた領域ごとに、前記受信した位置情報に対応する位置の数をカウントすることによりヒストグラムを作成するヒストグラム作成部と、(iii)前記作成されたヒストグラムに基づき危険がある場所を判断する判定部と、を含む、
    　危険検知システム。
  3. 　請求項１の危険検知システムであって、
    　危険場所検出部２は、前記危険判定部を含み、
    　前記危険場所検出部は、複数の乗り物から、音響信号及び道路の位置情報を受信する情報受信部を含み、
    　前記危険判定部は、前記受信した音響信号が非平常と判定された場合に、前記受信した音響信号が前記危険に由来するか否かを判定し、
    　前記危険場所検出部は、(i)予め定められた領域ごとに、音響信号が危険に由来すると判定された道路の位置情報に対応する位置の数をカウントすることによりヒストグラムを作成するヒストグラム作成部と、(ii)前記作成されたヒストグラムに基づき危険がある場所を判断する判定部と、を更に含む、
    　危険検知システム。
  4. 　請求項２又は３の危険検知システムであって、
    　前記危険場所検出部は、前記ヒストグラム作成部により過去に作成されたヒストグラムが記憶されるヒストグラム記憶部を更に含み、
    　前記判定部は、前記ヒストグラム記憶部から読み込んだ過去に作成されたヒストグラムに基づき危険があった場所を判断し、危険があった場所については、前記作成されたヒストグラムに基づき危険があると今回判断された場所であっても、危険がないと判断する差分検出部を含む、
    　危険検知システム。
  5. 　請求項１の危険場所検出部である危険場所検出装置。
  6. 　道路上における、時系列変化するかつ前記時系列変化により危険ではなくなる場合もある危険を検知する危険検知方法であって、
    　振動取得部が、所定の道路上の領域を乗り物が通過する際に、前記乗り物に搭載されたマイクロホンにより集音される音響信号を取得する振動取得ステップと、
    　危険判定部が、前記音響信号が前記危険に由来するか否かを判定する危険判定ステップと、
    　危険場所検出部が、複数の乗り物のそれぞれから取得された音響信号が前記危険に由来すると判定された回数に基づいて、前記所定の道路上の領域に前記危険があるか判定する危険場所検出ステップと、
    　危険情報通知部が、前記所定の道路上の領域を通過し得る通信機器に、前記危険があると判定された道路上の領域についての情報である危険情報を通知する危険情報通知ステップと、
    　を含む危険検知方法。
  7. 　請求項５の危険場所検出装置の各部としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2016076085A (ja) * 2014-10-06 2016-05-12 株式会社ブリヂストン 路面状態判別システム
JP2018120409A (ja) * 2017-01-25 2018-08-02 株式会社ユピテル データ収集装置、道路状態評価支援装置、及びプログラム

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5093739B2 (ja) 2008-11-04 2012-12-12 和男 村上 タイヤのバースト予防システム
US20190202467A1 (en) * 2018-01-04 2019-07-04 Pony.ai, Inc. System and method for engaging in emergency autonomous driving mode for assisted-driving vehicles

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2016076085A (ja) * 2014-10-06 2016-05-12 株式会社ブリヂストン 路面状態判別システム
JP2018120409A (ja) * 2017-01-25 2018-08-02 株式会社ユピテル データ収集装置、道路状態評価支援装置、及びプログラム

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