WO2021181574A1 - 車載装置、飲酒判定方法及び記録媒体 - Google Patents

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WO2021181574A1
WO2021181574A1 PCT/JP2020/010602 JP2020010602W WO2021181574A1 WO 2021181574 A1 WO2021181574 A1 WO 2021181574A1 JP 2020010602 W JP2020010602 W JP 2020010602W WO 2021181574 A1 WO2021181574 A1 WO 2021181574A1
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drinking
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恭平 成田
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日本電気株式会社
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    • B60W2540/00—Input parameters relating to occupants
    • B60W2540/24—Drug level, e.g. alcohol

Definitions

  • This disclosure relates to an in-vehicle device, a drinking determination method, and a recording medium.
  • a patented device that captures an image of a driver and compares the captured image with an image of the driver in normal times (during non-drinking) to determine whether or not the driver is drinking alcohol. It is described in Document 1.
  • An object of the present disclosure is to provide an in-vehicle device, a drinking determination method, and a recording medium capable of determining whether or not the driver is drinking alcohol in view of the above-mentioned problems.
  • the in-vehicle device is based on an estimated walking course acquisition means for acquiring an estimated walking course representing a course estimated to be walked by the driver, and the walking pattern of the driver with respect to the estimated walking course.
  • the driver is provided with a drinking determination means for determining whether or not the driver is drinking.
  • the drinking determination method includes an estimated walking course acquisition step for acquiring an estimated walking course representing a course estimated to be walked by the driver, and a walking pattern of the driver with respect to the estimated walking course. Based on this, the driver includes a drinking determination step of determining whether or not the driver is drinking.
  • the recording medium includes an estimated walking course acquisition process for acquiring an estimated walking course representing a course estimated to be walked by the driver on an electronic device including at least one processor, and the estimation. It is a computer-readable recording medium that records a program for executing a drinking determination process for determining whether or not the driver is drinking based on the walking pattern of the driver with respect to the walking path. ..
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram of the in-vehicle device 1. Hereinafter, it is assumed that the in-vehicle device 1 is mounted on the own vehicle V.
  • the in-vehicle device 1 includes an estimated walking course acquisition means 21 for acquiring an estimated walking course representing a course estimated to be walked by the driver of the own vehicle V, and driving of the own vehicle V with respect to the estimated walking course. It is provided with a drinking determination means 22 for determining whether or not the driver of the own vehicle V is drinking based on the walking pattern of the person.
  • FIG. 2 is a flowchart of an example of the operation of the in-vehicle device 1.
  • the in-vehicle device 1 acquires an estimated walking course representing a course estimated that the driver of the own vehicle V walks (step S1).
  • step S2 is the in-vehicle device 1 (drinking determination means 22) in a state where the driver of the own vehicle V is drinking alcohol based on the walking pattern of the driver of the own vehicle V with respect to the estimated walking course acquired in step S1? Whether or not it is determined (step S2). For example, the drinking determination means 22 determines whether or not the driver of the own vehicle V repeats the walking pattern going back and forth inside and outside the width of the estimated walking path more than a predetermined number of times within a certain period of time, and exceeds the predetermined number of times.
  • step S3 If it is repeated (step S2: YES), it is determined that the driver of the own vehicle V is drinking alcohol (step S3), while if it is not repeated more than a predetermined number of times (step S2: NO), it is self. It is determined that the driver of the car V is not drinking alcohol (step S3).
  • the first embodiment it is possible to determine whether or not the driver of the own vehicle V is drinking alcohol outside the vehicle based on the walking pattern of the driver of the own vehicle V.
  • FIG. 3 is a detailed configuration diagram of the in-vehicle device 1.
  • 4 to 6 are schematic views showing the relationship between the own vehicle V and the driver D of the own vehicle V, and the like. Hereinafter, it is assumed that the in-vehicle device 1 is mounted on the own vehicle V.
  • the estimated walking course acquisition unit 13h is used as the estimated walking course acquisition means 21, and the drinking determination unit 13k is used as the drinking determination means 22.
  • the in-vehicle device 1 mainly includes an imaging unit 11, a storage unit 12, and a control unit 13 as a hardware configuration.
  • the image pickup unit 11 is an image pickup device (camera) provided with an image pickup element such as a CCD sensor or a CMOS sensor.
  • the image pickup unit 11 captures an image including the driver D (see FIG. 4) walking toward the own vehicle V.
  • the image pickup unit 11 is attached to the side portion of the own vehicle V so that the outside of the vehicle V in the lateral direction can be imaged.
  • the imaging unit 11 may be attached to the front portion of the own vehicle V so that the outside of the vehicle V in front of the own vehicle V can be imaged, or the outside of the vehicle V behind the own vehicle V can be imaged. It may be mounted at the rear or elsewhere.
  • the storage unit 12 is, for example, a non-volatile storage unit such as a hard disk device or a ROM.
  • the storage unit 12 stores the program 12a, the driver information 12b, and the like.
  • Program 12a is a program executed by the control unit 13 (processor).
  • the driver information 12b is, for example, data representing features (feature points) extracted from the face image of the driver D of the own vehicle V.
  • the control unit 13 is, for example, an ECU (Electronic Control Unit). Although not shown, the control unit 13 includes a processor.
  • the processor is, for example, a CPU. There may be one processor or multiple processors.
  • the processor executes the driver recognition unit 13a, the current position coordinate detection unit 13b, the shoulder width detection unit 13c, as shown in FIG. Line-of-sight detection unit 13d, movement direction prediction unit 13e, movement target position coordinate prediction unit 13f, estimated walking course setting unit 13g, estimated walking course acquisition unit 13h, movement direction change determination unit 13j, drinking determination unit 13k, vehicle control unit 13m Functions as. Some or all of these may be implemented in hardware.
  • the driver recognition unit 13a recognizes the driver D of the own vehicle V. For example, the driver recognition unit 13a extracts data representing the facial features of the person from the image (an image including at least one person) captured by the imaging unit 11, and stores the data representing the extracted features. By comparing (verifying) with the driver information 12b stored in the unit 12, the driver D of the own vehicle V is recognized.
  • the current position coordinate detection unit 13b detects the current position coordinate P1 (see FIG. 4) of the driver D of the own vehicle V. For example, the current position coordinate detection unit 13b executes predetermined image processing on the image captured by the imaging unit 11 (an image including the driver D of the own vehicle V), so that the driver D of the own vehicle V The current position coordinate P1 of is detected.
  • SLAM Simultaneous Localization and Mapping
  • SLAM Simultaneous Localization and Mapping
  • the shoulder width detection unit 13c detects the shoulder width W1 (see FIG. 4) of the driver D of the own vehicle V. For example, the shoulder width detecting unit 13c executes a predetermined image processing on the image captured by the imaging unit 11 (an image including the driver D of the own vehicle V), so that the shoulder width of the driver D of the own vehicle V W1 is detected.
  • the line-of-sight detection unit 13d detects at least one of the line-of-sight (line-of-sight direction) and the body direction of the driver D of the own vehicle V.
  • the line-of-sight detection unit 13d executes a known line-of-sight detection process on an image captured by the image pickup unit 11 (an image including the driver D of the own vehicle V), so that the driver D of the own vehicle V Detects at least one of the line-of-sight direction and the body orientation.
  • the movement direction prediction unit 13e predicts the movement direction of the driver D of the own vehicle V (see the dotted arrow indicated by the reference numeral ED in FIG. 4). Hereinafter, it is referred to as a moving direction ED.
  • the movement direction prediction unit 13e predicts at least one of the line-of-sight and the body direction of the driver D of the own vehicle V detected by the line-of-sight detection unit 13d as the movement direction ED of the driver D of the own vehicle V.
  • the moving target position coordinate prediction unit 13f predicts the moving target position coordinate P2 (see FIG. 4) of the driver D of the own vehicle V. For example, the moving target position coordinate prediction unit 13f sets a position of the driver D of the own vehicle V at a position separated from the current position coordinate P1 of the driver D of the own vehicle V by a certain distance (for example, several meters ahead) in the moving direction ED. It is predicted as the movement target position coordinate P2. As the constant distance, for example, one stored in advance in the storage unit 12 can be used.
  • the estimated walking course setting unit 13g sets (defines) an estimated walking course C (see FIG. 5) representing a course (route) estimated that the driver D of the own vehicle V walks.
  • the estimated walking path C is, for example, a straight line connecting the current position coordinate P1 of the driver D of the own vehicle V and the movement target position coordinate P2.
  • the estimated walking path C has a width W2.
  • This width W2 is, for example, the shoulder width W1 of the driver D of the own vehicle V detected by the shoulder width detecting unit 13c.
  • the estimated walking course acquisition unit 13h acquires the estimated walking course C.
  • the estimated walking course acquisition unit 13h acquires the estimated walking path C set by the estimated walking course setting unit 13g.
  • the estimated walking path C is specified by the current position coordinate P1, the movement target position coordinate P2, and the width W2.
  • the estimated walking path acquisition unit 13h may acquire the estimated walking path C stored in advance in the storage unit 12 (for example, the own vehicle is parked in the home parking lot and the driver D of the own vehicle V). If the walking course is fixed). Further, the estimated walking course acquisition unit 13h may acquire the estimated walking path C from an external server by the wireless communication unit (not shown).
  • the movement direction change determination unit 13j determines whether or not the movement direction ED of the driver D of the own vehicle V has changed. For example, the movement direction change determination unit 13j determines whether or not at least one of the line of sight and the direction of the body of the driver D of the own vehicle V has changed beyond the threshold value.
  • the threshold value for example, one stored in advance in the storage unit 12 can be used.
  • the movement direction change determination unit 13j is an image captured by the image pickup unit 11 at the next timing and the movement direction of the driver D of the own vehicle V detected based on the image captured by the image pickup unit 11 at a certain timing.
  • the drinking determination unit 13k determines whether or not the driver D of the own vehicle V is drinking alcohol based on the walking pattern of the driver D of the own vehicle V with respect to the estimated walking path C.
  • the driver D of the own vehicle V moves back and forth inside and outside the width W2 of the estimated walking path C within a certain time (for example, several seconds). It is determined whether or not the walking pattern (see FIG. 6) is repeated more than a predetermined number of times, and if the walking pattern is repeated more than a predetermined number of times, it is determined that the driver D of the own vehicle V is drinking. If it is not repeated more than a predetermined number of times, it is determined that the driver D of the own vehicle V is not drinking. As the predetermined number of times for this fixed time, for example, one stored in advance in the storage unit 12 can be used.
  • the vehicle control unit 13m determines that the driver D of the own vehicle V is drinking by the drinking determination unit 13k, for example, within a certain period of time, the driver D of the own vehicle V is estimated to walk.
  • the vehicle that the driver D of the own vehicle V plans to drive that is, the own vehicle
  • the vehicle control unit 13m controls so that the driver D of the own vehicle V cannot start the engine of the vehicle to be driven.
  • the vehicle control unit 13m locks the door so that the driver D of the own vehicle V cannot open the door of the vehicle to be driven.
  • FIG. 7 is a flowchart of an example of the operation of the in-vehicle device 1.
  • the process of FIG. 7 is realized by the control unit 13 (processor) executing the program 12a read from the storage unit 12 into the RAM (not shown).
  • the imaging unit 11 images the outside of the vehicle V in the lateral direction at a predetermined frame rate.
  • the in-vehicle device 1 (imaging unit 11) images the outside of the vehicle V in the lateral direction (step S10).
  • an image including a person is captured.
  • the in-vehicle device 1 executes a driver recognition process for recognizing the driver D of the own vehicle V (step S11).
  • the driver recognition unit 13a extracts data representing the facial features of the person from the image including the person captured in step S10, and stores the data representing the extracted features and the storage unit 12.
  • the driver D of the own vehicle V is recognized.
  • step S12 If the driver D of the own vehicle V can be recognized as a result of step S11 (step S12: YES), the in-vehicle device 1 (current position coordinate detection unit 13b) is the current position coordinate P1 (current position coordinate detection unit 13b) of the driver D of the own vehicle V. (See FIG. 4) is detected (step S13).
  • the in-vehicle device 1 detects the shoulder width W1 (see FIG. 4) of the driver D of the own vehicle V (step S14).
  • the in-vehicle device 1 (movement direction prediction unit 13e) predicts the movement direction ED (see FIG. 4) of the driver D of the own vehicle V.
  • the movement direction prediction unit 13e predicts at least one of the line-of-sight and the body direction of the driver D of the own vehicle V detected by the line-of-sight detection unit 13d as the movement direction ED of the driver D of the own vehicle V ( Step S15).
  • the in-vehicle device 1 (movement target position coordinate prediction unit 13f) predicts the movement target position coordinate P2 (see FIG. 4) of the driver D of the own vehicle V (step S16).
  • the movement target position coordinate prediction unit 13f is a certain distance (for example, several meters ahead) from the current position coordinate P1 of the driver D of the own vehicle V detected in step S13 to the movement direction ED predicted in step S15.
  • the distant position is predicted as the movement target position coordinate P2 of the driver D of the own vehicle V.
  • the in-vehicle device 1 sets (defines) the estimated walking course C (see FIG. 5) (step S17).
  • the estimated walking path C is, for example, a straight line connecting the current position coordinate P1 of the driver D of the own vehicle V detected in step S13 and the movement target position coordinate P2 predicted in step S16.
  • the width W2 of the estimated walking path C is the shoulder width W1 of the driver D of the own vehicle V detected in step S14.
  • the in-vehicle device 1 acquires the estimated walking path C set in step S17 (step S17).
  • the in-vehicle device 1 determines whether or not the movement direction ED of the driver D of the own vehicle V has changed (step S18). For example, the movement direction change determination unit 13j determines whether or not at least one of the line of sight and the direction of the body of the driver D of the own vehicle V has changed beyond the threshold value.
  • step S18 If it is determined as a result of step S18 that the moving direction ED of the driver D of the own vehicle V has changed (step S18: YES), the processes of steps S16 and S17 are repeatedly executed.
  • step S18 when it is determined as a result of step S18 that the moving direction ED of the driver D of the own vehicle V has not changed (step S18: NO), the in-vehicle device 1 (drinking determination unit 13k) is acquired in step S17. Based on the walking pattern of the driver D of the own vehicle V with respect to the estimated walking path C, it is determined whether or not the driver D of the own vehicle V is drinking alcohol (step S19). For example, whether or not the drinking determination unit 13k repeats the walking pattern (see FIG. 6) in which the driver D of the own vehicle V goes back and forth inside and outside the width W2 of the estimated walking path C more than a predetermined number of times within a certain period of time.
  • step S19 YES
  • step S19 NO
  • step S19 NO
  • step S19 when it is determined that the driver D of the own vehicle V is drinking (step S19: YES), that is, within a certain period of time, the driver D of the own vehicle V has an estimated walking path.
  • the in-vehicle device 1 vehicle control unit 13 m causes the driver D of the own vehicle V to drive the own vehicle.
  • the driver D of V controls the vehicle to be driven (that is, the own vehicle V) (step S20).
  • the vehicle control unit 13m controls so that the driver D of the own vehicle V cannot start the engine of the vehicle to be driven.
  • the vehicle control unit 13m locks the door so that the driver D of the own vehicle V cannot open the door of the vehicle to be driven.
  • step S19 when it is determined that the driver D of the own vehicle V is not drinking (step S19: NO), that is, the driver D of the own vehicle V is estimated within a certain period of time. If it is determined that the walking pattern that goes back and forth inside and outside the width W2 of the walking path C is not repeated more than a predetermined number of times, the in-vehicle device 1 (vehicle control unit 13 m) is scheduled to be driven by the driver D of the own vehicle V. The process of FIG. 7 is terminated without controlling the vehicle (that is, the own vehicle V).
  • the driver D of the own vehicle V is drinking alcohol based on the walking pattern of the driver D of the own vehicle V. Can be done.
  • step S19 when it is determined that the driver D of the own vehicle V is drinking (step S19: YES), the driver D of the own vehicle V is prevented from driving.
  • the vehicle (that is, own vehicle V) to be driven by the driver D of the vehicle V can be controlled (step S20).
  • step S18 when it is determined that the movement direction ED of the driver D of the own vehicle V has changed (step S18: YES), the prediction of the movement target position coordinates P2 of the driver D of the own vehicle V is predicted. (Step S16), the process of setting the estimated walking path C (step S17) is repeatedly executed. That is, a new estimated walking path C is set each time the moving direction ED of the driver D of the own vehicle V changes.
  • the driver D of the own vehicle V drinks alcohol based on the walking pattern of the driver D of the own vehicle V. It is possible to continuously determine whether or not the state is in the state of being in the state.
  • the drinking determination unit 13k exceeds a predetermined number of walking patterns (see FIG. 6) in which the driver D of the own vehicle V moves back and forth inside and outside the width W2 of the estimated walking path C within a certain period of time. It is determined whether or not it has been repeated, and if it is repeated more than a predetermined number of times, it is determined that the driver D of the own vehicle V is drinking alcohol. An example of determining that the driver D is not drinking alcohol has been described, but the present invention is not limited to this.
  • the drinking determination unit 13k determines whether or not the driver D of the own vehicle V is drinking alcohol based on the walking pattern of the driver D of the own vehicle V with respect to the estimated walking path C. , Anything is fine. For example, the drinking determination unit 13k sets a walking pattern in which the driver D of the own vehicle V (the current position coordinates of the driver D of the own vehicle V) moves away from the estimated walking path C and approaches the estimated walking path C within a certain period of time. It is determined whether or not the vehicle has been repeated more than a predetermined number of times, and if it is repeated more than a predetermined number of times, it is determined that the driver D of the own vehicle V is drinking. It may be determined that the person D is not drinking.
  • the present invention is not limited to this.
  • a curve connecting the current position coordinate P1 of the driver D of the own vehicle V and the movement target position coordinate P2 (for example, bypassing an obstacle between the driver D of the own vehicle V and the own vehicle V). Curve) may be used.
  • the present invention is not limited to this.
  • a numerical value (fixed value) stored in advance in the storage unit 12 may be used as the width W2 of the estimated walking path C.
  • Steps S10 to S20 of the second embodiment are not limited to this order.
  • step S13, step S14, and step S15 may be in the order of step S14, step S13, and step S15, or may be in any other order.
  • Non-temporary computer-readable media include various types of tangible storage media.
  • Examples of non-temporary computer-readable media include magnetic recording media (eg, flexible disks, magnetic tapes, hard disk drives), magneto-optical recording media (eg, magneto-optical disks), CD-ROMs (Read Only Memory), CD-Rs, It includes a CD-R / W and a semiconductor memory (for example, a mask ROM, a PROM (Programmable ROM), an EPROM (Erasable PROM), a flash ROM, and a RAM (RandomAccessMemory)).
  • a semiconductor memory for example, a mask ROM, a PROM (Programmable ROM), an EPROM (Erasable PROM), a flash ROM, and a RAM (RandomAccessMemory)
  • the program may also be supplied to the computer by various types of temporary computer readable medium.
  • temporary computer-readable media include electrical, optical, and electromagnetic waves.
  • the temporary computer-readable medium can supply the program to the computer via a wired communication path such as an electric wire and an optical fiber, or a wireless communication path.
  • An estimated walking course acquisition means for acquiring an estimated walking course representing a course estimated to be walked by the driver, and an estimated walking course acquisition means.
  • An in-vehicle device including a drinking determination means for determining whether or not the driver is drinking based on the walking pattern of the driver with respect to the estimated walking path.
  • the current position coordinate detecting means for detecting the current position coordinates of the driver, and The moving target position coordinate predicting means for predicting the moving target position coordinate of the driver, An estimated walking path that sets the estimated walking path connecting the current position coordinates of the driver detected by the current position coordinate detecting means and the moving target position coordinates of the driver predicted by the moving target position coordinate predicting means. Further equipped with setting means, The in-vehicle device according to Appendix 1, wherein the estimated walking course acquisition means acquires the estimated walking path set by the estimated walking course setting means.
  • Appendix 3 Further provided with a moving direction predicting means for predicting the moving direction of the driver, The moving target position coordinate predicting means is described in Appendix 2 for predicting a position away from the driver's current position coordinates in the moving direction predicted by the moving direction predicting means as the moving target position coordinates of the driver.
  • Appendix 3 Further provided with a moving direction predicting means for predicting the moving direction of the driver, The moving target position coordinate predicting means is described in Appendix 2 for predicting a position away from the driver's current position coordinates in the moving direction predicted by the moving direction predicting means as the moving target position coordinates of the driver.
  • Appendix 3 Further provided with a moving direction predicting means for predicting the moving direction of the driver, The moving target position coordinate predicting means is described in Appendix 2 for predicting a position away from the driver's current position coordinates in the moving direction predicted by the moving direction predicting means as the moving target position coordinates of the driver.
  • In-vehicle device Further provided with a moving direction
  • Appendix 4 The in-vehicle device according to Appendix 3, wherein the moving direction predicting means predicts at least one of the driver's line of sight and the driver's body orientation as the driver's moving direction.
  • the drinking determining means states that the driver is drinking alcohol.
  • the in-vehicle device according to any one of Appendix 1 to 5 for determination.
  • Appendix 7 Further provided with a shoulder width detecting means for detecting the shoulder width of the driver, The in-vehicle device according to Appendix 6, wherein the width of the estimated walking path is the shoulder width of the driver detected by the shoulder width detecting means.
  • the item 1 to any one of the appendices 1 to 8 further includes a vehicle control means for controlling the vehicle to be driven by the driver.
  • a vehicle control means for controlling the vehicle to be driven by the driver.
  • the vehicle controlling means controls the driver so that the engine of the vehicle to be driven cannot be started. In-vehicle device.
  • An estimated walking course acquisition step for acquiring an estimated walking course representing a course estimated to be walked by the driver, and an estimated walking course acquisition step.
  • a drinking determination method including a drinking determination step for determining whether or not the driver is drinking alcohol based on the walking pattern of the driver with respect to the estimated walking course.
  • Estimated walking course acquisition processing to acquire an estimated walking course representing the course estimated to be walked by the driver
  • a computer-readable recording medium recording a program for executing a drinking determination process for determining whether or not the driver is drinking based on the driver's walking pattern with respect to the estimated walking path. ..
  • Imaging unit 12 Storage unit 12a Program 12b Driver information 13 Control unit 13a Driver recognition unit 13b Current position coordinate detection unit 13c Shoulder width detection unit 13d Line-of-sight detection unit 13e Movement direction prediction unit 13f Movement target position coordinate prediction unit 13g Estimated walking course setting unit 13h Estimated walking course acquisition unit 13j Movement direction change judgment unit 13k Drinking judgment unit 13m Vehicle control unit 21 Estimated walking course acquisition means 22 Drinking judgment means C Estimated walking course D Driver ED Movement direction P1 Current position coordinates P2 Movement target position Coordinates V Own vehicle W1 Shoulder width

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Abstract

本開示の車載装置（１）は、運転者が歩行すると推定される進路を表す推定歩行進路を取得する推定歩行進路取得手段（２１）と、前記推定歩行進路に対する前記運転者の歩行パターンに基づいて、前記運転者が飲酒している状態か否かを判定する飲酒判定手段（２２）と、を備える。

Description

車載装置、飲酒判定方法及び記録媒体
　本開示は、車載装置、飲酒判定方法及び記録媒体に関する。
　運転者の画像を撮像し、この撮像した画像と当該運転者の平常時（非飲酒時）の画像とを比較することにより運転者が飲酒している状態か否かを判定する装置が例えば特許文献１に記載されている。
特開２００７－２９５９４６号公報
　しかしながら、特許文献１に記載の装置においては、車両内において運転手が飲酒している状態か否かを判定しているに過ぎず、車両外での飲酒状態の判定は行われていなかった。
　本開示の目的は、上述した課題を鑑み、運転者が飲酒している状態か否かを車両外で判定することができる車載装置、飲酒判定方法及び記録媒体を提供することにある。
　本開示の第１の態様にかかる車載装置は、運転者が歩行すると推定される進路を表す推定歩行進路を取得する推定歩行進路取得手段と、前記推定歩行進路に対する前記運転者の歩行パターンに基づいて、前記運転者が飲酒している状態か否かを判定する飲酒判定手段と、を備える。
　本開示の第２の態様にかかる飲酒判定方法は、運転者が歩行すると推定される進路を表す推定歩行進路を取得する推定歩行進路取得ステップと、前記推定歩行進路に対する前記運転者の歩行パターンに基づいて、前記運転者が飲酒している状態か否かを判定する飲酒判定ステップと、を備える。
　本開示の第３の態様にかかる記録媒体は、少なくとも１つのプロセッサを備えた電子デバイスに、運転者が歩行すると推定される進路を表す推定歩行進路を取得する推定歩行進路取得処理と、前記推定歩行進路に対する前記運転者の歩行パターンに基づいて、前記運転者が飲酒している状態か否かを判定する飲酒判定処理と、を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体である。
　本発明により、運転者が飲酒している状態か否かを車両外で判定することができる車載装置、飲酒判定方法及び記録媒体を提供することができる。
車載装置１の概略構成図である。 車載装置１の動作の一例のフローチャートである。 車載装置１の詳細構成図である。 自車Ｖと自車Ｖの運転者Ｄとの関係等を表す概略図である。 自車Ｖと自車Ｖの運転者Ｄとの関係等を表す概略図である。 自車Ｖと自車Ｖの運転者Ｄとの関係等を表す概略図である。 車載装置１の動作の一例のフローチャートである。
　（実施形態１）
　以下、本発明の実施形態１である車載装置１（飲酒判定装置）について添付図面を参照しながら説明する。各図において対応する構成要素には同一の符号が付され、重複する説明は省略される。
　まず、図１を用いて、車載装置１の構成について説明する。
　図１は、車載装置１の概略構成図である。以下、車載装置１は、自車Ｖに搭載されているものとする。
　図１に示すように、車載装置１は、自車Ｖの運転者が歩行すると推定される進路を表す推定歩行進路を取得する推定歩行進路取得手段２１と、推定歩行進路に対する自車Ｖの運転者の歩行パターンに基づいて、自車Ｖの運転者が飲酒している状態か否かを判定する飲酒判定手段２２と、を備えている。
　次に、上記構成の車載装置１の動作の一例について説明する。
　図２は、車載装置１の動作の一例のフローチャートである。
　まず、車載装置１（推定歩行進路取得手段２１）は、自車Ｖの運転者が歩行すると推定される進路を表す推定歩行進路を取得する（ステップＳ１）。
　次に、車載装置１（飲酒判定手段２２）は、ステップＳ１で取得された推定歩行進路に対する自車Ｖの運転者の歩行パターンに基づいて、自車Ｖの運転者が飲酒している状態か否かを判定する（ステップＳ２）。例えば、飲酒判定手段２２は、一定時間内に、自車Ｖの運転者が推定歩行進路の幅の内外を行き来する歩行パターンを所定回数を超えて繰り返したか否かを判定し、所定回数を超えて繰り返した場合（ステップＳ２：ＹＥＳ）、自車Ｖの運転者が飲酒している状態と判定し（ステップＳ３）、一方、所定回数を超えて繰り返していない場合（ステップＳ２：ＮＯ）、自車Ｖの運転者が飲酒していない状態と判定する（ステップＳ３）。
　実施形態１によれば、自車Ｖの運転者の歩行パターンに基づいて、自車Ｖの運転者が飲酒している状態か否かを車両外で判定することができる。
　（実施形態２）
　以下、本発明の実施形態２として、実施形態１の車載装置１（飲酒判定装置）についてさらに詳細に説明する。
　図３は、車載装置１の詳細構成図である。図４～図６は、自車Ｖと自車Ｖの運転者Ｄとの関係等を表す概略図である。以下、車載装置１は、自車Ｖに搭載されているものとする。実施形態２では、推定歩行進路取得手段２１として推定歩行進路取得部１３ｈを用い、飲酒判定手段２２として飲酒判定部１３ｋを用いる。
　図３に示すように、車載装置１は、ハード構成として、主に、撮像部１１と、記憶部１２と、制御部１３と、を備えている。
　撮像部１１は、ＣＣＤセンサやＣＭＯＳセンサ等の撮像素子を備えた撮像装置（カメラ）である。撮像部１１は、自車Ｖに向かって歩行する運転者Ｄ（図４参照）を含む画像を撮像する。撮像部１１は、例えば、図４に示すように、自車Ｖの横方向の車外を撮像できるように、自車Ｖの側部に取り付けられている。なお、撮像部１１は、自車Ｖの前方の車外を撮像できるように自車Ｖの前部に取り付けられていてもよいし、自車Ｖの後方の車外を撮像できるように自車Ｖの後部に取り付けられていてもよいし、その他の箇所に取り付けられていてもよい。
　記憶部１２は、例えば、ハードディスク装置やＲＯＭ等の不揮発性の記憶部である。記憶部１２には、プログラム１２ａ、運転者情報１２ｂ等が記憶されている。
　プログラム１２ａは、制御部１３（プロセッサ）により実行されるプログラムである。運転者情報１２ｂは、例えば、自車Ｖの運転者Ｄの顔画像から抽出された特徴（特徴点）を表すデータである。
　制御部１３は、例えば、ＥＣＵ（Electronic Control Unit）である。制御部１３は、図示しないが、プロセッサを備えている。プロセッサは、例えば、ＣＰＵである。プロセッサは、１つの場合もあるし、複数の場合もある。プロセッサは、記憶部１２からＲＡＭ（図示せず）に読み込まれたプログラム１２ａを実行することで、図３に示すように、運転者認識部１３ａ、現在位置座標検出部１３ｂ、肩幅検出部１３ｃ、視線等検出部１３ｄ、移動方向予測部１３ｅ、移動目的位置座標予測部１３ｆ、推定歩行進路設定部１３ｇ、推定歩行進路取得部１３ｈ、移動方向変化判定部１３ｊ、飲酒判定部１３ｋ、車両制御部１３ｍとして機能する。これらの一部又は全部は、ハードウェアで実現してもよい。
　運転者認識部１３ａは、自車Ｖの運転者Ｄを認識する。例えば、運転者認識部１３ａは、撮像部１１により撮像された画像（少なくとも一人の人物を含む画像）から当該人物の顔の特徴を表すデータを抽出し、当該抽出された特徴を表すデータと記憶部１２に記憶されている運転者情報１２ｂとを比較（照合）することで、自車Ｖの運転者Ｄを認識する。
　現在位置座標検出部１３ｂは、自車Ｖの運転者Ｄの現在位置座標Ｐ１（図４参照）を検出する。例えば、現在位置座標検出部１３ｂは、撮像部１１により撮像された画像（自車Ｖの運転者Ｄを含む画像）に対して所定の画像処理を実行することで、自車Ｖの運転者Ｄの現在位置座標Ｐ１を検出する。自車Ｖの運転者Ｄの現在位置座標Ｐ１の検出には、例えば、ＳＬＡＭ（Simultaneous Localization and Mapping）を用いることができる。
　肩幅検出部１３ｃは、自車Ｖの運転者Ｄの肩幅Ｗ１（図４参照）を検出する。例えば、肩幅検出部１３ｃは、撮像部１１により撮像された画像（自車Ｖの運転者Ｄを含む画像）に対して所定の画像処理を実行することで、自車Ｖの運転者Ｄの肩幅Ｗ１を検出する。
　視線等検出部１３ｄは、自車Ｖの運転者Ｄの視線（視線方向）及び体の向きの少なくとも一方を検出する。例えば、視線等検出部１３ｄは、撮像部１１により撮像された画像（自車Ｖの運転者Ｄを含む画像）に対して公知の視線検出処理を実行することで、自車Ｖの運転者Ｄの視線方向及び体の向きの少なくとも一方を検出する。
　移動方向予測部１３ｅは、自車Ｖの運転者Ｄの移動方向（図４中の符号ＥＤが表す点線の矢印参照）を予測する。以下、移動方向ＥＤと呼ぶ。例えば、移動方向予測部１３ｅは、視線等検出部１３ｄにより検出された自車Ｖの運転者Ｄの視線及び体の向きの少なくとも一方を自車Ｖの運転者Ｄの移動方向ＥＤとして予測する。
　移動目的位置座標予測部１３ｆは、自車Ｖの運転者Ｄの移動目的位置座標Ｐ２（図４参照）を予測する。例えば、移動目的位置座標予測部１３ｆは、自車Ｖの運転者Ｄの現在位置座標Ｐ１から、移動方向ＥＤに一定距離（例えば、数メートル先）離れた位置を自車Ｖの運転者Ｄの移動目的位置座標Ｐ２として予測する。この一定距離としては、例えば、記憶部１２に予め記憶されたものを用いることができる。
　推定歩行進路設定部１３ｇは、自車Ｖの運転者Ｄが歩行すると推定される進路（経路）を表す推定歩行進路Ｃ（図５参照）を設定（定義）する。図５に示すように、推定歩行進路Ｃは、例えば、自車Ｖの運転者Ｄの現在位置座標Ｐ１と移動目的位置座標Ｐ２とを結ぶ直線である。推定歩行進路Ｃは、幅Ｗ２を有する。この幅Ｗ２は、例えば、肩幅検出部１３ｃにより検出された自車Ｖの運転者Ｄの肩幅Ｗ１である。
　推定歩行進路取得部１３ｈは、推定歩行進路Ｃを取得する。例えば、推定歩行進路取得部１３ｈは、推定歩行進路設定部１３ｇにより設定された推定歩行進路Ｃを取得する。推定歩行進路Ｃは、現在位置座標Ｐ１、移動目的位置座標Ｐ２、幅Ｗ２により特定される。なお、推定歩行進路取得部１３ｈは、記憶部１２に予め記憶された推定歩行進路Ｃを取得してもよい（例えば、自車が自宅駐車場に駐車されており、自車Ｖの運転者Ｄの歩行進路が定まっている場合）。また、推定歩行進路取得部１３ｈは、無線通信部（図示せず）により外部サーバから推定歩行進路Ｃを取得してもよい。
　移動方向変化判定部１３ｊは、自車Ｖの運転者Ｄの移動方向ＥＤが変化したか否かを判定する。例えば、移動方向変化判定部１３ｊは、自車Ｖの運転者Ｄの視線及び体の向きの少なくとも一方が閾値を超えて変化したか否かを判定する。この閾値としては、例えば、記憶部１２に予め記憶されたものを用いることができる。例えば、移動方向変化判定部１３ｊは、あるタイミングで撮像部１１により撮像された画像に基づいて検出される自車Ｖの運転者Ｄの移動方向と次のタイミングで撮像部１１により撮像された画像に基づいて検出される自車Ｖの運転者Ｄの移動方向との角度差が閾値を超えているか否かを判定し、超えている場合、自車Ｖの運転者Ｄの移動方向が変化したと判定し、一方、超えていない場合、自車Ｖの運転者Ｄの移動方向が変化していないと判定する。
　飲酒判定部１３ｋは、推定歩行進路Ｃに対する自車Ｖの運転者Ｄの歩行パターンに基づいて、自車Ｖの運転者Ｄが飲酒している状態か否かを判定する。
　例えば、飲酒判定部１３ｋは、一定時間（例えば、数秒）内に、自車Ｖの運転者Ｄ（自車Ｖの運転者Ｄの現在位置座標）が推定歩行進路Ｃの幅Ｗ２の内外を行き来する歩行パターン（図６参照）を所定回数を超えて繰り返したか否かを判定し、所定回数を超えて繰り返した場合、自車Ｖの運転者Ｄが飲酒している状態と判定し、一方、所定回数を超えて繰り返していない場合、自車Ｖの運転者Ｄが飲酒していない状態と判定する。この一定時間、所定回数としては、例えば、記憶部１２に予め記憶されたものを用いることができる。
　車両制御部１３ｍは、飲酒判定部１３ｋにより自車Ｖの運転者Ｄが飲酒している状態であると判定された場合、例えば、一定時間内に、自車Ｖの運転者Ｄが推定歩行進路Ｃの幅Ｗ２の内外を行き来する歩行パターンを繰り返したと判定された場合、自車Ｖの運転者Ｄが運転できないように、自車Ｖの運転者Ｄが運転する予定の車両（つまり、自車Ｖ）を制御する。例えば、車両制御部１３ｍは、自車Ｖの運転者Ｄが運転する予定の車両のエンジンを始動できないように制御する。または、車両制御部１３ｍは、自車Ｖの運転者Ｄが運転する予定の車両のドアを開くことができないようにドアロックする。
　次に、上記構成の車載装置１の動作の一例について説明する。
　図７は、車載装置１の動作の一例のフローチャートである。図７の処理は、制御部１３（プロセッサ）が記憶部１２からＲＡＭ（図示せず）に読み込まれたプログラム１２ａを実行することで実現される。
　以下の説明においては、撮像部１１が所定フレームレートで自車Ｖの横方向の車外を撮像しているものとする。
　まず、車載装置１（撮像部１１）は、自車Ｖの横方向の車外を撮像する（ステップＳ１０）。ここでは、人物を含む画像が撮像されたものとする。
　次に、車載装置１（運転者認識部１３ａ）は、自車Ｖの運転者Ｄを認識する運転者認識処理を実行する（ステップＳ１１）。例えば、運転者認識部１３ａは、ステップＳ１０で撮像された人物を含む画像から当該人物の顔の特徴を表すデータを抽出し、当該抽出された特徴を表すデータと記憶部１２に記憶されている運転者情報１２ｂとを比較（照合）することで、自車Ｖの運転者Ｄを認識する。
　ステップＳ１１の結果、自車Ｖの運転者Ｄを認識できた場合（ステップＳ１２：ＹＥＳ）、車載装置１（現在位置座標検出部１３ｂ）は、自車Ｖの運転者Ｄの現在位置座標Ｐ１（図４参照）を検出する（ステップＳ１３）。
　次に、車載装置１（肩幅検出部１３ｃ）は、自車Ｖの運転者Ｄの肩幅Ｗ１（図４参照）を検出する（ステップＳ１４）。
　次に、車載装置１（移動方向予測部１３ｅ）は、自車Ｖの運転者Ｄの移動方向ＥＤ（図４参照）を予測する。例えば、移動方向予測部１３ｅは、視線等検出部１３ｄにより検出された自車Ｖの運転者Ｄの視線及び体の向きの少なくとも一方を自車Ｖの運転者Ｄの移動方向ＥＤとして予測する（ステップＳ１５）。
　次に、車載装置１（移動目的位置座標予測部１３ｆ）は、自車Ｖの運転者Ｄの移動目的位置座標Ｐ２（図４参照）を予測する（ステップＳ１６）。例えば、移動目的位置座標予測部１３ｆは、ステップＳ１３で検出された自車Ｖの運転者Ｄの現在位置座標Ｐ１から、ステップＳ１５で予測された移動方向ＥＤに一定距離（例えば、数メートル先）離れた位置を自車Ｖの運転者Ｄの移動目的位置座標Ｐ２として予測する。
　次に、車載装置１（推定歩行進路設定部１３ｇ）は、推定歩行進路Ｃ（図５参照）を設定（定義）する（ステップＳ１７）。推定歩行進路Ｃは、例えば、ステップＳ１３で検出された自車Ｖの運転者Ｄの現在位置座標Ｐ１とステップＳ１６で予測された移動目的位置座標Ｐ２とを結ぶ直線である。推定歩行進路Ｃの幅Ｗ２は、ステップＳ１４で検出された自車Ｖの運転者Ｄの肩幅Ｗ１である。
　次に、車載装置１（推定歩行進路取得部１３ｈ）は、ステップＳ１７で設定された推定歩行進路Ｃを取得する（ステップＳ１７）。
　次に、車載装置１（移動方向変化判定部１３ｊ）は、自車Ｖの運転者Ｄの移動方向ＥＤが変化したか否かを判定する（ステップＳ１８）。例えば、移動方向変化判定部１３ｊは、自車Ｖの運転者Ｄの視線及び体の向きの少なくとも一方が閾値を超えて変化したか否かを判定する。
　ステップＳ１８の結果、自車Ｖの運転者Ｄの移動方向ＥＤが変化したと判定された場合（ステップＳ１８：ＹＥＳ）、ステップＳ１６、Ｓ１７の処理が繰り返し実行される。
　一方、ステップＳ１８の結果、自車Ｖの運転者Ｄの移動方向ＥＤが変化していないと判定された場合（ステップＳ１８：ＮＯ）、車載装置１（飲酒判定部１３ｋ）は、ステップＳ１７で取得された推定歩行進路Ｃに対する自車Ｖの運転者Ｄの歩行パターンに基づいて、自車Ｖの運転者Ｄが飲酒している状態か否かを判定する（ステップＳ１９）。例えば、飲酒判定部１３ｋは、一定時間内に、自車Ｖの運転者Ｄが推定歩行進路Ｃの幅Ｗ２の内外を行き来する歩行パターン（図６参照）を所定回数を超えて繰り返したか否かを判定し、所定回数を超えて繰り返した場合（ステップＳ１９：ＹＥＳ）、自車Ｖの運転者Ｄが飲酒している状態と判定し、一方、所定回数を超えて繰り返していない場合（ステップＳ１９：ＮＯ）、自車Ｖの運転者Ｄが飲酒していない状態と判定する。
　ステップＳ１９の結果、自車Ｖの運転者Ｄが飲酒している状態であると判定された場合（ステップＳ１９：ＹＥＳ）、すなわち、一定時間内に、自車Ｖの運転者Ｄが推定歩行進路Ｃの幅Ｗ２の内外を行き来する歩行パターンを所定回数を超えて繰り返したと判定された場合、車載装置１（車両制御部１３ｍ）は、自車Ｖの運転者Ｄが運転できないように、自車Ｖの運転者Ｄが運転する予定の車両（つまり、自車Ｖ）を制御する（ステップＳ２０）。例えば、車両制御部１３ｍは、自車Ｖの運転者Ｄが運転する予定の車両のエンジンを始動できないように制御する。または、車両制御部１３ｍは、自車Ｖの運転者Ｄが運転する予定の車両のドアを開くことができないようにドアロックする。
　一方、ステップＳ１９の結果、自車Ｖの運転者Ｄが飲酒していない状態であると判定された場合（ステップＳ１９：ＮＯ）、すなわち、一定時間内に、自車Ｖの運転者Ｄが推定歩行進路Ｃの幅Ｗ２の内外を行き来する歩行パターンを所定回数を超えて繰り返していないと判定された場合、車載装置１（車両制御部１３ｍ）は、自車Ｖの運転者Ｄが運転する予定の車両（つまり、自車Ｖ）を制御することなく、図７の処理を終了する。
　以上説明したように、実施形態２によれば、自車Ｖの運転者Ｄの歩行パターンに基づいて、自車Ｖの運転者Ｄが飲酒している状態か否かを車両外で判定することができる。
　また、実施形態２によれば、自車Ｖの運転者Ｄが飲酒している状態であると判定された場合（ステップＳ１９：ＹＥＳ）、自車Ｖの運転者Ｄが運転できないように、自車Ｖの運転者Ｄが運転する予定の車両（つまり、自車Ｖ）制御することができる（ステップＳ２０）。
　これにより、飲酒運転による事故を未然に防止することができる。また、飲酒運転による事故を未然に防止することができるため、運転者Ｄが企業に所属している場合、当該企業のイメージダウンのリスクを無くすことができる。
　また、実施形態２によれば、自車Ｖの運転者Ｄの移動方向ＥＤが変化したと判定された場合（ステップＳ１８：ＹＥＳ）、自車Ｖの運転者Ｄの移動目的位置座標Ｐ２の予測（ステップＳ１６）、推定歩行進路Ｃの設定（ステップＳ１７）の処理が繰り返し実行される。すなわち、自車Ｖの運転者Ｄの移動方向ＥＤが変化する都度、新たな推定歩行進路Ｃが設定される。
　これにより、自車Ｖの運転者Ｄの移動方向ＥＤが変化したと判定された場合であっても、自車Ｖの運転者Ｄの歩行パターンに基づいて、自車Ｖの運転者Ｄが飲酒している状態か否かを継続して判定することができる。
　次に、変形例について説明する。
　上記実施形態２では、飲酒判定部１３ｋは、一定時間内に、自車Ｖの運転者Ｄが推定歩行進路Ｃの幅Ｗ２の内外を行き来する歩行パターン（図６参照）を所定回数を超えて繰り返したか否かを判定し、所定回数を超えて繰り返した場合、自車Ｖの運転者Ｄが飲酒している状態と判定し、一方、所定回数を超えて繰り返していない場合、自車Ｖの運転者Ｄが飲酒していない状態と判定する例について説明したが、これに限らない。
　すなわち、飲酒判定部１３ｋは、推定歩行進路Ｃに対する自車Ｖの運転者Ｄの歩行パターンに基づいて、自車Ｖの運転者Ｄが飲酒している状態か否かを判定するものであれば、どのようなものでもよい。例えば、飲酒判定部１３ｋは、一定時間内に、自車Ｖの運転者Ｄ（自車Ｖの運転者Ｄの現在位置座標）が推定歩行進路Ｃから離れる及び推定歩行進路Ｃに近づく歩行パターンを所定回数を超えて繰り返したか否かを判定し、超えて繰り返した場合、自車Ｖの運転者Ｄが飲酒している状態と判定し、一方、超えて繰り返していない場合、自車Ｖの運転者Ｄが飲酒していない状態と判定してもよい。
　また、上記実施形態２では、推定歩行進路Ｃとして自車Ｖの運転者Ｄの現在位置座標Ｐ１と移動目的位置座標Ｐ２とを結ぶ直線を用いた例について説明したが、これに限らない。例えば、推定歩行進路Ｃとして自車Ｖの運転者Ｄの現在位置座標Ｐ１と移動目的位置座標Ｐ２とを結ぶ曲線（例えば、自車Ｖの運転者Ｄと自車Ｖの間の障害物を迂回する曲線）を用いてもよい。
　また、上記実施形態２では、推定歩行進路Ｃの幅Ｗ２として肩幅検出部１３ｃにより検出された自車Ｖの運転者Ｄの肩幅Ｗ１を用いた例について説明したが、これに限らない。例えば、推定歩行進路Ｃの幅Ｗ２として、記憶部１２に予め記憶された数値（固定値）を用いてもよい。
　上記実施形態２のステップＳ１０～Ｓ２０は、この順に限られない。例えば、ステップＳ１３、ステップＳ１４、ステップＳ１５は、ステップＳ１４、ステップＳ１３、ステップＳ１５の順であってもよいし、他の順であってもよい。
　上記実施形態１～２において、プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
　上記実施形態で示した数値は全て例示であり、これと異なる適宜の数値を用いることができるのは無論である。
　上記実施形態はあらゆる点で単なる例示にすぎない。上記実施形態の記載によって本発明は限定的に解釈されるものではない。本発明はその精神または主要な特徴から逸脱することなく他の様々な形で実施することができる。
　上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
　（付記１）
　運転者が歩行すると推定される進路を表す推定歩行進路を取得する推定歩行進路取得手段と、
　前記推定歩行進路に対する前記運転者の歩行パターンに基づいて、前記運転者が飲酒している状態か否かを判定する飲酒判定手段と、を備える車載装置。
　（付記２）
　前記運転者の現在位置座標を検出する現在位置座標検出手段と、
　前記運転者の移動目的位置座標を予測する移動目的位置座標予測手段と、
　前記現在位置座標検出手段により検出された前記運転者の現在位置座標と前記移動目的位置座標予測手段により予測された前記運転者の移動目的位置座標とを結ぶ前記推定歩行進路を設定する推定歩行進路設定手段と、をさらに備え、
　前記推定歩行進路取得手段は、前記推定歩行進路設定手段により設定された前記推定歩行進路を取得する付記１に記載の車載装置。
　（付記３）
　前記運転者の移動方向を予測する移動方向予測手段をさらに備え、
　前記移動目的位置座標予測手段は、前記運転者の現在位置座標から、前記移動方向予測手段により予測された移動方向に離れた位置を前記運転者の移動目的位置座標として予測する付記２に記載の車載装置。
　（付記４）
　前記移動方向予測手段は、前記運転者の視線及び前記運転者の体の向きの少なくとも一方を前記運転者の移動方向として予測する付記３に記載の車載装置。
　（付記５）
　前記運転者の移動方向が変化したか否かを判定する移動方向変化判定手段をさらに備え、
　前記移動方向変化判定手段により前記運転者の移動方向が変化したと判定された場合、前記移動目的位置座標予測手段は、前記運転者の移動目的位置座標を予測する付記３又は４に記載の車載装置。
　（付記６）
　前記飲酒判定手段は、一定時間内に、前記運転者が前記推定歩行進路の幅の内外を行き来する歩行パターンを所定回数を超えて繰り返した場合、前記運転者が飲酒している状態であると判定する付記１から５のいずれか１項に記載の車載装置。
　（付記７）
　前記運転者の肩幅を検出する肩幅検出手段をさらに備え、
　前記推定歩行進路の幅は、前記肩幅検出手段により検出された前記運転者の肩幅である付記６に記載の車載装置。
　（付記８）
　前記飲酒判定手段は、一定時間内に、前記運転者が前記推定歩行進路から離れる及び前記推定歩行進路に近づく歩行パターンを所定回数を超えて繰り返した場合、前記運転者が飲酒している状態であると判定する付記１から５のいずれか１項に記載の車載装置。
　（付記９）
　前記飲酒判定手段により前記運転者が飲酒している状態であると判定された場合、前記運転者が運転する予定の車両を制御する車両制御手段をさらに備える付記１から８のいずれか１項に記載の車載装置。
　（付記１０）
　前記飲酒判定手段により前記運転者が飲酒している状態であると判定された場合、前記車両制御手段は、前記運転者が運転する予定の車両のエンジンを始動できないように制御する付記９に記載の車載装置。
　（付記１１）
　前記飲酒判定手段により前記運転者が飲酒している状態であると判定された場合、前記車両制御手段は、前記運転者が運転する予定の車両のドアを開くことができないようにドアロックする付記９に記載の車載装置。
　（付記１２）
　運転者が歩行すると推定される進路を表す推定歩行進路を取得する推定歩行進路取得ステップと、
　前記推定歩行進路に対する前記運転者の歩行パターンに基づいて、前記運転者が飲酒している状態か否かを判定する飲酒判定ステップと、を備える飲酒判定方法。
　（付記１３）
　少なくとも１つのプロセッサを備えた電子デバイスに、
　運転者が歩行すると推定される進路を表す推定歩行進路を取得する推定歩行進路取得処理と、
　前記推定歩行進路に対する前記運転者の歩行パターンに基づいて、前記運転者が飲酒している状態か否かを判定する飲酒判定処理と、を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。
１　車載装置
１１　撮像部
１２　記憶部
１２ａ　プログラム
１２ｂ　運転者情報
１３　制御部
１３ａ　運転者認識部
１３ｂ　現在位置座標検出部
１３ｃ　肩幅検出部
１３ｄ　視線等検出部
１３ｅ　移動方向予測部
１３ｆ　移動目的位置座標予測部
１３ｇ　推定歩行進路設定部
１３ｈ　推定歩行進路取得部
１３ｊ　移動方向変化判定部
１３ｋ　飲酒判定部
１３ｍ　車両制御部
２１　推定歩行進路取得手段
２２　飲酒判定手段
Ｃ　推定歩行進路
Ｄ　運転者
ＥＤ　移動方向
Ｐ１　現在位置座標
Ｐ２　移動目的位置座標
Ｖ　自車
Ｗ１　肩幅

Claims (13)

  1. 　運転者が歩行すると推定される進路を表す推定歩行進路を取得する推定歩行進路取得手段と、
    　前記推定歩行進路に対する前記運転者の歩行パターンに基づいて、前記運転者が飲酒している状態か否かを判定する飲酒判定手段と、を備える車載装置。
  2. 　前記運転者の現在位置座標を検出する現在位置座標検出手段と、
    　前記運転者の移動目的位置座標を予測する移動目的位置座標予測手段と、
    　前記現在位置座標検出手段により検出された前記運転者の現在位置座標と前記移動目的位置座標予測手段により予測された前記運転者の移動目的位置座標とを結ぶ前記推定歩行進路を設定する推定歩行進路設定手段と、をさらに備え、
    　前記推定歩行進路取得手段は、前記推定歩行進路設定手段により設定された前記推定歩行進路を取得する請求項１に記載の車載装置。
  3. 　前記運転者の移動方向を予測する移動方向予測手段をさらに備え、
    　前記移動目的位置座標予測手段は、前記運転者の現在位置座標から、前記移動方向予測手段により予測された移動方向に離れた位置を前記運転者の移動目的位置座標として予測する請求項２に記載の車載装置。
  4. 　前記移動方向予測手段は、前記運転者の視線及び前記運転者の体の向きの少なくとも一方を前記運転者の移動方向として予測する請求項３に記載の車載装置。
  5. 　前記運転者の移動方向が変化したか否かを判定する移動方向変化判定手段をさらに備え、
    　前記移動方向変化判定手段により前記運転者の移動方向が変化したと判定された場合、前記移動目的位置座標予測手段は、前記運転者の移動目的位置座標を予測する請求項３又は４に記載の車載装置。
  6. 　前記飲酒判定手段は、一定時間内に、前記運転者が前記推定歩行進路の幅の内外を行き来する歩行パターンを所定回数を超えて繰り返した場合、前記運転者が飲酒している状態であると判定する請求項１から５のいずれか１項に記載の車載装置。
  7. 　前記運転者の肩幅を検出する肩幅検出手段をさらに備え、
    　前記推定歩行進路の幅は、前記肩幅検出手段により検出された前記運転者の肩幅である請求項６に記載の車載装置。
  8. 　前記飲酒判定手段は、一定時間内に、前記運転者が前記推定歩行進路から離れる及び前記推定歩行進路に近づく歩行パターンを所定回数を超えて繰り返した場合、前記運転者が飲酒している状態であると判定する請求項１から５のいずれか１項に記載の車載装置。
  9. 　前記飲酒判定手段により前記運転者が飲酒している状態であると判定された場合、前記運転者が運転する予定の車両を制御する車両制御手段をさらに備える請求項１から８のいずれか１項に記載の車載装置。
  10. 　前記飲酒判定手段により前記運転者が飲酒している状態であると判定された場合、前記車両制御手段は、前記運転者が運転する予定の車両のエンジンを始動できないように制御する請求項９に記載の車載装置。
  11. 　前記飲酒判定手段により前記運転者が飲酒している状態であると判定された場合、前記車両制御手段は、前記運転者が運転する予定の車両のドアを開くことができないようにドアロックする請求項９に記載の車載装置。
  12. 　運転者が歩行すると推定される進路を表す推定歩行進路を取得する推定歩行進路取得ステップと、
    　前記推定歩行進路に対する前記運転者の歩行パターンに基づいて、前記運転者が飲酒している状態か否かを判定する飲酒判定ステップと、を備える飲酒判定方法。
  13. 　少なくとも１つのプロセッサを備えた電子デバイスに、
    　運転者が歩行すると推定される進路を表す推定歩行進路を取得する推定歩行進路取得処理と、
    　前記推定歩行進路に対する前記運転者の歩行パターンに基づいて、前記運転者が飲酒している状態か否かを判定する飲酒判定処理と、を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。
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