WO2021210134A1 - 映像配信装置、映像配信方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

一実施形態に係る映像配信装置（１０）は、自動運転を行う複数の車両（３０）にそれぞれ搭載された複数のカメラ（３１）の映像を端末（２０）に配信する映像配信装置（１０）であって、所定の時刻までに前記車両（３０）が物体と衝突する確率を示す衝突確率を計算する衝突確率計算部（１０４）と、前記複数のカメラ（３１）の映像うち、前記衝突確率が最も高い車両（３０）に搭載されたカメラ（３１）の映像を選択する選択部と、前記選択されたカメラ（３１）の映像の映像品質を高くする制御部と、を有することを特徴とする。

Description

映像配信装置、映像配信方法及びプログラム

　本発明は、映像配信装置、映像配信方法及びプログラムに関する。

　近年、トラクタ等の農機を対象として、自動運転レベル３（条件付き運転自動運転）の実用化が進められている。農機の自動運転レベル３の安全確保のためには、緊急停止や緊急操作等を行うための遠隔監視が義務付けられている。このため、遠隔監視時の問題点等に関して様々な検討が行われている（例えば、非特許文献１）。

　自動運転レベル３では、監視者の利用するインタフェースを工夫したり、監視者を育成したりすることで、１人の監視者が２～３台の車両を監視することが予定されている（例えば、非特許文献２）。また、複数台の車両を監視している監視者が１台の車両に対して遠隔操作を行った場合には、当該監視者は他の車両の監視や操作が困難になるため、自動的に他の車両を安全に停止させ、遠隔操作が完了した後で他の車両を再発進させる機能が知られている（例えば、非特許文献３～５）。

「第３回　自動運転の段階的実現に向けた調査検討委員会　議事概要」，インターネット＜ＵＲＬ：https://www.npa.go.jp/koutsuu/kikaku/jidounten/kentoiinkai/03/gijigaiyou.pdf＞ 「無人運転車に安心して乗車するために、遠隔から監視、操作するセンター開設 - MONOist（モノイスト）」，インターネット＜ＵＲＬ：https://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1809/28/news063.html＞ 「1人で複数台の自動運転車を遠隔監視、福井県永平寺町で「世界初」の公道実証 - MONOist（モノイスト）」，インターネット＜ＵＲＬ：https://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1811/16/news030.html＞ 「ラストマイル自動走行に関する新たな遠隔型実証実験を開始します ～遠隔ドライバー1 名が2 台の車両を運用する遠隔型自動運転の世界初の公道実証～」，インターネット＜ＵＲＬ：https://wwwtb.mlit.go.jp/chubu/press/pdf/gian20181114.pdf＞ 「遠隔型自動運転システムの公道実証実験に係る道路使用許可の申請に対する取扱いの基準」，インターネット＜ＵＲＬ：https://www.npa.go.jp/laws/notification/koutuu/kouki/290601koukih92.pdf＞

　しかしながら、従来技術又は手法では、１人の監視者が監視できる車両台数のスケール性に限界がある。すなわち、例えば、インタフェースの工夫や監視者の育成等では２～３台程度しか監視できないと考えられる。

　一方で、例えば、圃場等で作業する複数台の農機を監視する場合、全ての農機を平等に監視する必要は必ずしもないと考えられる。例えば、何等かの物体（人、動物、他の農機等も含む）に衝突する可能性がある農機は特に注意して監視する必要がある一方で、そうでない農機は比較的監視を緩めても（又は監視しなくても）良いと考えられる。このため、監視対象の農機に軽重を付けたり、実際に監視する農機を選択したりすることで、農機台数のスケール性を向上させることができると考えられる。

　本発明の一実施形態は、上記の点に鑑みてなされたもので、自動運転における監視対象車両の高いスケール性を実現することを目的とする。

　上記目的を達成するため、一実施形態に係る映像配信装置は、自動運転を行う複数の車両にそれぞれ搭載された複数のカメラの映像を端末に配信する映像配信装置であって、所定の時刻までに前記車両が物体と衝突する確率を示す衝突確率を計算する衝突確率計算部と、前記複数のカメラの映像うち、前記衝突確率が最も高い車両に搭載されたカメラの映像を選択する選択部と、前記選択されたカメラの映像の映像品質を高くする制御部と、を有することを特徴とする。

　自動運転における監視対象車両の高いスケール性を実現することができる。

第一の実施形態に係る映像配信システムの全体構成の一例を示す図である。 第一の実施形態に係る映像配信サーバのハードウェア構成の一例を示す図である。 第一の実施形態に係る映像配信サーバの機能構成の一例を示す図である。 ラベルＤＢの一例を示す図である。 第一の実施形態に係る映像配信処理の一例を示すフローチャートである。 存在確率の一例を説明するための図である。 相対速度の計算方法の一例を説明するための図である。 第二の実施形態に係る映像配信処理の一例を示すフローチャートである。

　以下、本発明の一実施形態について説明する。以降では、圃場等で自動運転する農機を監視対象車両として、これらの農機が搭載するカメラの映像を遠隔監視先に配信する際に、農機の衝突確率に応じて映像品質（解像度・フレームレート）を制御する映像配信システム１について説明する。より具体的には、何等かの物体（人、動物、他の農機等も含む）に衝突する確率が高い農機の映像は高い映像品質で配信し、何等かの物体に衝突する可能性が低い農機の映像は低い映像品質で配信する映像配信システム１について説明する。これにより、衝突確率が高い農機は鮮明な映像で監視され、そうでない農機は比較的鮮明でない映像で監視されることになり、監視者は、自身が監視する農機に軽重を付けることが可能となる。このため、監視者は多くの農機を監視することが可能となり、自動運転における監視対象車両である農機の台数に関して高いスケール性を実現することができるようになる。

　［第一の実施形態］
　まず、第一の実施形態について説明する。

　＜全体構成＞
　本実施形態に係る映像配信システム１の全体構成について、図１を参照しながら説明する。図１は、第一の実施形態に係る映像配信システム１の全体構成の一例を示す図である。

　図１に示すように、本実施形態に係る映像配信システム１には、映像配信サーバ１０と、監視者端末２０と、１以上の農機３０と、１以上のカメラ４０とが含まれる。

　映像配信サーバ１０はエッジ又はクラウド上のシステム環境に設置されているサーバであり、農機３０に搭載されたカメラの映像を監視者端末２０に配信する。このとき、映像配信サーバ１０は、各農機３０の衝突確率に応じて各映像の映像品質を制御する。なお、エッジ又はクラウド上のシステム環境に対して、圃場及びその周囲のシステム環境をローカルと称する。

　監視者端末２０はローカルに対して遠隔地のシステム環境に設置された端末であり、自動運転する各農機３０に搭載されたカメラの映像を監視する監視者が利用する。監視者は、監視者端末２０に配信された映像を監視し、例えば、農機３０が何等かの物体に衝突しそうな場合等に、緊急停止や緊急操作等の操作を行うオペレータ等である。

　農機３０は、例えば、予め設定された行動計画に従って自動運転する車両である。ここで、農機３０には、農機３０の前方（及びその周囲）を撮影するカメラ３１と、農機３０の現在位置を測位するためのＧＰＳ（Global Positioning System）受信機３２とが搭載されている。農機３０は、カメラ３１により撮影された映像と、ＧＰＳ受信機３２により測位された現在位置を示す位置情報とを映像配信サーバ１０に送信する。以降では、複数台の農機３０の各々を区別する場合は「農機３０_１」、「農機３０_２」、「農機３０_３」等と表す。また、農機３０_１に搭載されているカメラ３１及びＧＰＳ受信機３２をそれぞれ「カメラ３１_１」及び「ＧＰＳ受信機３２_１」、農機３０_２に搭載されているカメラ３１及びＧＰＳ受信機３２をそれぞれ「カメラ３１_２」及び「ＧＰＳ受信機３２_２」、農機３０_３に搭載されているカメラ３１及びＧＰＳ受信機３２をそれぞれ「カメラ３１_３」及び「ＧＰＳ受信機３２_３」等と表す。

　なお、本実施形態では、農機３０とは、車輪又はクローラ等の走行装置を備えた農業機械のことを意味するものとする。農機３０の具体例としては、トラクタやコンバイン等が挙げられる。ただし、これらは一例であって、農機３０には自動運転（自動走行又は自動航行）可能な任意の農業機械が含まれていてもよい。具体的には、農機３０は、例えば、農業用のドローンや農業用の船舶等であってもよい。

　カメラ４０は、圃場内又はその周囲に設置された撮影装置である。カメラ４０は、圃場やその周囲を撮影した映像を映像配信サーバ１０に送信する。これにより、この映像から圃場及びその周囲に存在する物体（動物、人等）の位置情報を映像配信サーバ１０で管理することが可能となる。以降では、カメラ３１で撮影された映像とカメラ４０で撮影された映像とを区別するため、カメラ３１で撮影された映像を「監視用映像」、カメラ４０で撮影された映像を「位置特定用映像」とも表す。

　なお、図１に示す映像配信システム１の全体構成は一例であって、他の構成であってもよい。例えば、映像配信システム１には、複数の監視者端末２０が含まれていてもよいし、複数のカメラ４０が含まれていてもよい。映像配信システム１には、圃場及びその周囲を歩行する人が所持する歩行者端末５０が含まれていてもよい。

　映像配信システム１に歩行者端末５０が含まれる場合、この歩行者端末５０にＧＰＳ受信機が搭載されており、歩行者の現在位置を示す位置情報が映像配信サーバ１０に送信されてもよい。これにより、各時刻における歩行者の位置情報を映像配信サーバ１０で管理することができる。なお、歩行者端末５０としては、例えば、スマートフォンやウェアラブルデバイス等を用いることが可能である。以降では、複数の人の各々を区別する場合は「人１」、「人２」、「人３」等と表す。

　＜ハードウェア構成＞
　次に、本実施形態に係る映像配信サーバ１０のハードウェア構成について、図２を参照しながら説明する。図２は、第一の実施形態に係る映像配信サーバ１０のハードウェア構成の一例を示す図である。

　図２に示すように、本実施形態に係る映像配信サーバ１０は一般的なコンピュータ又はコンピュータシステムで実現され、入力装置１１と、表示装置１２と、外部Ｉ／Ｆ１３と、通信Ｉ／Ｆ１４と、プロセッサ１５と、メモリ装置１６とを有する。これらの各ハードウェアは、それぞれがバス１７を介して通信可能に接続されている。

　入力装置１１は、例えば、キーボードやマウス、タッチパネル等である。表示装置１２は、例えば、ディスプレイ等である。なお、映像配信サーバ１０は、入力装置１１及び表示装置１２のうちの少なくとも一方を有していなくてもよい。

　外部Ｉ／Ｆ１３は、記録媒体１３ａ等の各種外部装置とのインタフェースである。映像配信サーバ１０は、外部Ｉ／Ｆ１３を介して、例えば、記録媒体１３ａの読み取りや書き込み等を行うことができる。なお、記録媒体１３ａには、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ＳＤメモリカード（Secure Digital memory card）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリカード等がある。

　通信Ｉ／Ｆ１４は、映像配信サーバ１０を通信ネットワークに接続するためのインタフェースである。プロセッサ１５は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の各種演算装置である。メモリ装置１６は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ等の各種記憶装置である。

　本実施形態に係る映像配信サーバ１０は、図２に示すハードウェア構成を有することにより、後述する映像配信処理を実現することができる。なお、図２に示すハードウェア構成は一例であって、映像配信サーバ１０は、他のハードウェア構成を有していてもよい。例えば、映像配信サーバ１０は、複数のプロセッサ１５を有していてもよいし、複数のメモリ装置１６を有していてもよい。

　＜機能構成＞
　次に、本実施形態に係る映像配信サーバ１０の機能構成について、図３を参照しながら説明する。図３は、第一の実施形態に係る映像配信サーバ１０の機能構成の一例を示す図である。

　図３に示すように、本実施形態に係る映像配信サーバ１０は、位置情報管理部１０１と、相対速度計算部１０２と、存在確率計算部１０３と、衝突確率計算部１０４と、ネットワーク情報受信部１０５と、映像中継部１０６とを有する。これら各部は、例えば、映像配信サーバ１０にインストールされた１以上のプログラムがプロセッサ１５に実行させる処理により実現される。

　また、本実施形態に係る映像配信サーバ１０は、ラベルＤＢ１０７を有する。当該ＤＢは、例えば、メモリ装置１６により実現される。

　位置情報管理部１０１は、各農機３０及び各歩行者端末５０から位置情報を受信すると共に、カメラ５０から位置特定用映像を受信する。また、位置情報管理部１０１は、位置特定用映像から各物体（例えば、動物、人等）の位置を特定し、特定した位置を示す位置情報を生成する。各農機３０及び各歩行者端末５０から受信した位置情報と、位置特定用映像から特定した位置情報とは、例えば、時刻毎かつ物体（動物、人等）又は農機３０毎にメモリ装置１６等に保存される。このとき、歩行者端末５０から受信した位置情報と、位置特定用映像から特定した位置情報とが同一の人の位置情報を表す場合には、これらの位置情報が同一人の位置情報としてメモリ装置１６等に保存されることが好ましいが、異なる人の位置情報としてメモリ装置１６等に保存されてもよい。なお、位置情報管理部１０１は、既知の物体認識技術等により位置特定用映像から各物体の位置を特定すればよい。また、位置情報は統一されていれば、例えば、緯度及び軽度等で表現される絶対位置座標であってもよいし、何等かの基準（例えば、或る特定の農機３０や圃場内に設定された基準点等）から相対位置座標であってもよい。

　相対速度計算部１０２は、各物体の位置情報とラベルＤＢ１０７に格納されているラベル及び速度とを用いて、各物体（例えば、動物、人）と各農機３０との相対速度を計算する。なお、ラベルとは物体の分類のことであり、後述するように、物体の速度（正確には速さ）はラベル毎に予め決められている。

　存在確率計算部１０３は、各物体の位置情報とラベルＤＢ１０７に格納されているラベル及び速度とを用いて、所定の時刻（例えば、農作業終了時刻等）までの所定の領域（例えば、圃場内等）における各物体（例えば、動物、人）の存在確率を計算する。なお、存在確率計算部１０３は、例えば、参考文献１「杉村 大輔，小林 貴訓，佐藤 洋一，杉本 晃宏，"行動履歴に基づく人物存在確率の利用による人物三次元追跡の安定化"，情報処理学会論文誌　コンピュータビジョンとイメージメディア Vol. 1 No. 2 100-110(July 2008)」や参考文献２「田中 博己，高須 淳宏，山名 早人，"MAP推定を用いた歩行者の位置情報予測－POI推薦を目的として－"，DENIM Forum 2018 H5-4」等に記載されている手法により、所定の時刻までの所定の領域における各物体の存在確率を計算すればよい。

　衝突確率計算部１０４は、各物体の存在確率と、各物体のラベル毎に決められた係数とを用いて、所定の時刻までに各農機３０がいずれかの物体と衝突する確率（衝突確率）を計算する。

　ネットワーク情報受信部１０５は、映像配信サーバ１０と各農機３０との間の通信ネットワークの通信品質（例えば、通信帯域等）を受信する。なお、ネットワーク情報受信部１０５は、例えば、映像配信サーバ１０と各農機３０との間の通信ネットワークの通信品質を測定又は予測する外部の装置又は機器から通信品質を受信すればよい。ただし、例えば、ネットワーク情報受信部１０５が当該通信品質を測定又は予測してもよい。

　映像中継部１０６は、各農機３０の衝突確率に応じて、これら各農機３０に搭載されているカメラ３１の映像品質（解像度・フレームレート）を制御する。すなわち、映像中継部１０６は、衝突確率が高い農機３０に搭載されているカメラ３１を制御して、当該カメラ３１の映像品質を高くする。一方で、映像中継部１０６は、映像配信サーバ１０と監視者端末２０との間の通信ネットワークの通信品質（例えば、通信帯域等）に応じて、他の農機３０にそれぞれ搭載されているカメラ３１を制御して、これらのカメラ３１の映像品質を低くする。そして、映像中継部１０６は、各農機３０から受信した監視用映像を監視者端末２０に配信する。

　ラベルＤＢ１０７は、各農機３０と各物体との相対速度の計算、各物体の存在確率の計算、各農機３０の衝突確率の計算等に用いられる情報（ラベル、係数、速度）を格納する。ここで、ラベルＤＢ１０７に格納されている情報の一例について、図４を参照しながら説明する。図４は、ラベルＤＢ１０７の一例を示す図である。

　図４に示すように、ラベルＤＢ１０７には、ラベルと、係数ａと、速度ｖとが対応付けて格納されている。また、ラベルには、大分類と小分類とが含まれる。ここで、係数ａは農機３０と衝突しても問題ないか否かを表し、ａ＝１の場合は衝突してはいけないことを表し、ａ＝０の場合は衝突しても問題ないことを表す。

　例えば、大分類「人」及び小分類「子供」のラベルには、係数ａ＝１と、速度ｖ＝３．６とが対応付けられている。同様に、大分類「人」及び小分類「大人」のラベルには、係数ａ＝１と、速度ｖ＝４．５とが対応付けられている。同様に、大分類「動物」及び小分類「害獣」のラベルには、係数ａ＝０と、速度ｖ＝８．０とが対応付けられている。大分類「動物」及び小分類「その他」のラベルには、係数ａ＝１と、速度ｖ＝８．０とが対応付けられている。

　このように、ラベルＤＢ１０７には、物体の種類を表すラベル毎に、衝突可否を表す係数ａと、予め決められた速度ｖ（正確には速さ）とが対応付けて格納されている。

　＜映像配信処理＞
　次に、本実施形態に係る映像配信サーバ１０が監視用映像を監視者端末２０に配信するための映像配信処理について、図５を参照しながら説明する。図５は、第一の実施形態に係る映像配信処理の一例を示すフローチャートである。

　まず、位置情報管理部１０１は、各農機３０及び各物体（動物、人等）の現在時刻までの位置情報を取得する（ステップＳ１０１）。なお、位置情報管理部１０１は、例えば、メモリ装置１６等から各農機３０及び各物体の現在時刻までの位置情報を取得すればよい。

　次に、位置情報管理部１０１は、各物体にそれぞれ対応するラベル、係数ａ及び速度ｖをラベルＤＢ１０７から取得する（ステップＳ１０２）。すなわち、例えば、圃場及びその周囲に動物１～動物２及び人１～人３の物体が存在する場合、動物１のラベル「動物、害獣」、係数ａ＝０及び速度ｖ＝８．０と、動物２のラベル「動物、害獣」、係数ａ＝０及び速度ｖ＝８．０と、人１のラベル「人、大人」、係数ａ＝１及び速度ｖ＝４．５と、人２のラベル「人、大人」、係数ａ＝１及び速度ｖ＝４．５と、人３のラベル「人、大人」、係数ａ＝１及び速度ｖ＝４．５とが取得される。

　次に、存在確率計算部１０３は、各物体の位置情報とラベル及び速度とを用いて、所定の時刻までの所定の領域における各物体の存在確率を計算する（ステップＳ１０３）。上述したように、例えば、所定の時刻としては農作業終了時刻、所定の領域としては圃場内とすればよい。この場合、存在確率計算部１０３は、農作業終了時刻までの圃場内における各物体の存在確率を計算する。以降では、物体の総数をＮとして、或る領域ｋにおけるｊ（ｊ＝１，・・・，Ｎ）番目の物体（以下、「物体ｊ」という。）の存在確率をｐ_ｋｊと表す。なお、上述したように、存在確率の計算には既知の手法が用いられる。

　ここで、或る物体ｊの存在確率ｐ_ｋｊの計算結果の一例を図６に示す。図６に示す例では、物体ｊの周囲の領域１における存在確率はｐ_１ｊ＝０．９、領域２における存在確率はｐ_２ｊ＝０．１、領域１及び領域２以外の領域３（つまり、圃場内で、かつ、領域１及び領域２以外の領域）における存在確率はｐ_３ｊ＝０となっている。これは、当該物体ｊが農作業終了時刻までに領域１にいる確率がｐ_１ｊ＝０．９、農作業終了時刻までに領域２にいる確率がｐ_３ｊ＝０．１、それ以外の領域３にいる確率はｐ_３ｊ＝０であることを表している。

　なお、図６に示す例では、領域１は物体ｊの周囲の円又は楕円状の領域、領域２はその外側の円環又は楕円環状の領域としたが、これに限られず、任意の形状の領域における存在確率が計算されてもよい。例えば、メッシュ等の矩形状の領域における存在確率が計算されてもよい。また、図６に示す例では、領域１と領域２と領域３の３つの領域における存在確率を計算したが、１つ以上の領域であれば任意の数の領域における存在確率が計算されてもよい。

　以降のステップＳ１０４～ステップＳ１１２の処理は、監視用映像の配信が終了するまで（例えば、農作業終了時刻となるまで等）、所定の時間毎（例えば、１秒～数秒毎等）に繰り返し実行される。

　相対速度計算部１０２は、各物体の位置情報とラベル及び速度（速さ）とを用いて、各物体と各農機３０との相対速度を計算する（ステップＳ１０４）。例えば、図７に示すように、農機３０_ｉの速度ベクトルをＶ_ｉ、物体ｊの速度ベクトルをｖ_ｊ、農機３０_ｉに対する物体ｊの方向を表す角度をθ_ｉｊ、速度ベクトルＶ_ｉのθ_ｉｊ方向の成分をＶ_ｉｊ ^ａ（つまり、Ｖ_ｉｊ ^ａ＝Ｖ_ｉｃｏｓθ_ｉｊ）とすれば、農機３０_ｉと物体ｊとの相対速度Ｖ_ｉｊは、Ｖ_ｉｊ＝ｖ_ｊ＋Ｖ_ｉｊ ^ａにより計算される。ここで、速度ベクトルｖ_ｊは、物体ｊのラベルに対応する速度（速さ）で、かつ、物体ｊから農機３０_ｉへの方向のベクトルである。

　このように、相対速度計算部１０２は、各物体が、当該物体のラベルに対応する速さで、最短距離で各農機３０に向かうものとして相対速度を計算する。これは、後述するように、衝突確率を計算する際に、相対速度が速いほど、衝突確率の計算に用いる存在確率の数が多くなるためである。つまり、各物体は、各農機３０との衝突確率が最も高くなる方向に移動するものとしている。

　次に、衝突確率計算部１０４は、各物体の存在確率と、各物体のラベル毎に決められた係数とを用いて、所定の時刻（つまり、本実施形態では、農作業終了時刻）までに各農機３０がいずれかの物体と衝突する確率（衝突確率）を計算する（ステップＳ１０５）。農機３０の総数をＭ、物体ｊのラベルに対応する係数をａ_ｊ、物体ｊに対する農機３０_ｉの周囲の所定の領域をＤ_ｉｊ、領域Ｄ_ｉｊにおける物体ｊの存在確率をｑ_ｊとして、農作業終了時刻までに農機３０_ｉ（ｉ＝１，・・・，Ｍ）がいずれかの物体と衝突する衝突確率Ｐ_ｉは、

により計算される。上記の存在確率ｑ_ｊは、領域Ｄ_ｉｊにおける物体ｊの存在確率ｐ_ｋｊである。なお、物体ｊが領域Ｄ_ｉｊ内で異なる複数の存在確率を取る場合、これらの複数の存在確率のうちで最も高い存在確率をｑ_ｊとしてもよいし、これら複数の存在確率の平均をｑ_ｊとしてもよい。

　ここで、上記の領域Ｄ_ｉｊは、農機３０_ｉと物体ｊとの相対速度Ｖ_ｉｊに応じて決定される。例えば、領域Ｄ_ｉｊは、農機３０_ｉを中心として、ｄ_ｉｊ＝ｄ'_ｉｊ＋ｄ'を半径とする円形領域とすればよい。ｄ'［ｍ］は監視者が監視用映像から物体を確認するために必要な距離であり、予め決められた値（例えば、５［ｍ］等）とする。一方で、ｄ'_ｉｊ［ｍ］は農機３０_ｉを停止させるために必要な距離であり、ｄ'_ｉｊ＝ｔ_ｒ×Ｖ_ｉｊ×（１０００／３６００）＋（Ｖ_ｉ ^２／（２５６×μ））により算出される。なお、ｔ_ｒは反応時間（つまり、農機３０の停止の必要性を監視者が認識してから停止操作を行い当該農機３０が制御されるまでに要する時間［ｓ］）、μは摩擦係数である。

　なお、本実施形態では、各農機３０は予め決定された行動計画に従って移動しているため、農機３０同士が衝突することはないものとしたが、農機３０同士の衝突も考慮して衝突確率が計算されてもよい。この場合、上記のステップＳ１０３で各農機３０の存在確率を計算した上で、これらの存在確率も用いて各農機３０の衝突確率を計算すればよい。

　次に、映像中継部１０６は、各農機３０の衝突確率Ｐ_ｉと、ネットワーク情報受信部１０５が受信した通信品質とを用いて、高い映像品質で配信する監視用映像を選択すると共に、当該選択した監視用映像を送信する農機３０の通信帯域を決定する（ステップＳ１０６）。すなわち、映像中継部１０６は、衝突確率Ｐ_ｉが最も高い農機３０_ｉの監視用映像を高い映像品質で配信する監視用映像に選択し、この監視用映像を農機３０が送信する際の通信帯域を、予め決められたより高い通信帯域に決定する。なお、映像中継部１０６は、例えば、高い映像品質で配信する監視用映像を選択する選択部と、より高い通信帯域に決定する制御部又は決定部とに分けることができてもよい。

　このとき、必要に応じて、当該監視用映像以外の他の監視用映像の映像品質を下げると共に、当該他の監視用映像を農機３０が送信する際の通信帯域を、予め決められたより低い通信帯域に決定してもよい。例えば、ネットワーク情報受信部１０５が受信した通信品質を用いて当該他の監視用映像の映像品質を下げる必要があるか否かを判定し、この判定結果に応じて当該他の監視用映像の映像品質を下げると決定すると共に、当該他の監視用映像を農機３０が送信する際の通信帯域をより低い通信帯域に決定してもよい。

　なお、衝突確率Ｐ_ｉが最も高い農機３０_ｉが複数台存在する場合、映像中継部１０６は、これら複数台の農機３０_ｉの監視用映像を高い映像品質で配信すると選択し、その通信帯域をより高い通信帯域に決定してもよい。一方で、Ｐ_１＝・・・＝Ｐ_Ｍ＝０である場合は、本ステップの処理は行われない。

　次に、映像中継部１０６は、Ｐ_ｍａｘ＝０であるか否かを判定する（ステップＳ１０７）。ここで、Ｐ_ｍａｘは、｛Ｐ_１，・・・，Ｐ_Ｍ｝の最大値である。

　上記のステップＳ１０７でＰ_ｍａｘ＝０であると判定されなかった場合、映像中継部１０６は、上記のステップＳ１０６で決定した通信帯域に応じて、各農機３０のカメラ３１の映像品質（解像度・フレームレート）を変更する（ステップＳ１０８）。例えば、上記のステップＳ１０６において、或る農機３０が監視用映像を送信する際の通信帯域が８００Ｍｂｐｓと決定された場合、映像中継部１０６は、８００Ｍｂｐｓで遅延なく監視用映像が受信可能で、かつ、最も高い映像品質となるように、当該農機３０のカメラ３１の映像品質を変更する。これにより、上記のステップＳ１０６でより高い通信帯域に決定された農機３０のカメラ３１はより高い映像品質に変更され、上記のステップＳ１０６でより低い通信帯域に決定された農機３０のカメラ３１はより低い映像品質に変更される。このように、何等かの物体と衝突する確率が高い農機３０の映像品質を高くすることで、例えば、衝突対象の物体の大きさや色等の関係により通常の映像品質では監視用映像上で確認が困難な場合であっても、高い映像品質の監視用映像により監視者が容易に衝突対象を確認することができるようになる。

　次に、映像中継部１０６は、衝突確率Ｐ_ｉが最も高い農機３０_ｉの監視用映像を監視者端末２０に配信する（ステップＳ１０９）。これにより、農作業終了時刻までに何等かの物体（より正確には、係数ａ_ｊが０でない物体ｊ）と衝突する確率の最も高い農機３０の監視用映像が監視者端末２０に配信される。

　ただし、映像中継部１０６は、衝突確率Ｐ_ｉが最も高い農機３０の監視用映像だけでなく、他の農機３０の監視用映像も監視者端末２０に配信してもよい。このとき、例えば、監視者端末２０側では、衝突確率が最も高い農機３０の監視用映像のみを表示してもよいし、衝突確率が高い順に上位Ｌ（Ｌは予め決められた２以上の整数）個の監視用映像のみを表示してもよいし、複数の監視用映像を表示すると共に衝突確率が最も高い農機３０の監視用映像のみを異なる態様（例えば、注意喚起を促すような態様）で表示してもよい。

　一方で、上記のステップＳ１０７でＰ_ｍａｘ＝０であると判定された場合、映像中継部１０６は、各農機３０（つまり、農機３０_１，・・・，農機３０_Ｍ）のカメラ３１の映像品質（解像度・フレームレート）を同一に変更する（ステップＳ１１０）。この場合、全ての農機３０は物体（係数ａ_ｊが０でない物体ｊ）と衝突しないためである。

　次に、映像中継部１０６は、各農機３０（つまり、農機３０_１，・・・，農機３０_Ｍ）の監視用映像の中から１つの監視用映像をランダムに選択し、選択した監視用映像を監視者端末２０に配信する（ステップＳ１１１）。これにより、ランダムに選択された１つの監視用映像のみが監視者端末２０に配信される。なお、このとき、複数個の監視用映像がランダムに選択されてもよい。

　ステップＳ１０９又はステップＳ１１１に続いて、映像中継部１０６は、監視用映像の配信を終了するか否かを判定する（ステップＳ１１２）。なお、映像中継部１０６は、例えば、農作業終了時刻になった場合や予め決められた配信終了時刻になった場合等に、監視用映像の配信を終了すると判定すればよい。これにより、監視用映像の配信を終了するまで、上記のステップＳ１０４～ステップＳ１１１が所定の時間毎に繰り返し実行される。

　［第二の実施形態］
　次に、第二の実施形態について説明する。なお、第二の実施形態では、映像配信処理の流れのみが第一の実施形態と異なる。

　＜映像配信処理＞
　本実施形態に係る映像配信サーバ１０が監視用映像を監視者端末２０に配信するための映像配信処理について、図８を参照しながら説明する。図８は、第二の実施形態に係る映像配信処理の一例を示すフローチャートである。

　図８に示す映像配信処理では、所定の時間毎（例えば、１秒～数秒毎等）に、ステップＳ２０１～ステップＳ２１２の処理が繰り返し実行される。なお、ステップＳ２０１～ステップＳ２１２の処理内容は、図３のステップＳ１０１～ステップＳ１１２の処理内容とそれぞれ同様である。

　このように、第二の実施形態では、位置情報の取得（ステップＳ２０１）と存在確率の計算（ステップＳ２０２）も所定の時間毎に繰り返し実行される。これにより、映像配信サーバ１０の計算量は多くなるものの、衝突確率を計算する際に存在確率が都度計算されるため、第一の実施形態よりも高い精度で衝突確率を計算することが可能となる。

　＜まとめ＞
　以上のように、第一及び第二の実施形態に係る映像配信システム１は、農機３０が何からの物体（係数ａ_ｊが０でない物体ｊ）と衝突する確率（衝突確率）を計算した上で、この衝突確率が高い農機３０の映像を選択する。これにより、この選択された映像の映像品質を高くしたり、選択された映像のみを監視者端末２０に配信したりすることが可能となり、選択された映像のみを異なる表示態様で監視者端末２０に表示させたりすることが可能となる。このため、農機３０を監視する際の監視者の監視負担が削減又は軽減され、１人の監視者でより多くの農機３０を監視することが可能なる。すなわち、自動運転における監視対象車両の台数に関して高いスケール性を実現することが可能となる。

　本発明は、具体的に開示された上記の各実施形態に限定されるものではなく、請求の範囲の記載から逸脱することなく、種々の変形や変更、既知の技術との組み合わせ等が可能である。

　１　　　　映像配信システム
　１０　　　映像配信サーバ
　１１　　　入力装置
　１２　　　表示装置
　１３　　　外部Ｉ／Ｆ
　１３ａ　　記録媒体
　１４　　　通信Ｉ／Ｆ
　１５　　　プロセッサ
　１６　　　メモリ装置
　１７　　　バス
　２０　　　監視者端末
　３０　　　農機
　３１　　　カメラ
　３２　　　ＧＰＳ受信機
　４０　　　カメラ
　５０　　　歩行者端末
　１０１　　位置情報管理部
　１０２　　相対速度計算部
　１０３　　存在確率計算部
　１０４　　衝突確率計算部
　１０５　　ネットワーク情報受信部
　１０６　　映像中継部
　１０７　　ラベルＤＢ

Claims (8)

1. 　自動運転を行う複数の車両にそれぞれ搭載された複数のカメラの映像を端末に配信する映像配信装置であって、
   　所定の時刻までに前記車両が物体と衝突する確率を示す衝突確率を計算する衝突確率計算部と、
   　前記複数のカメラの映像うち、前記衝突確率が最も高い車両に搭載されたカメラの映像を選択する選択部と、
   　前記選択されたカメラの映像の映像品質を高くする制御部と、
   　を有することを特徴とする映像配信装置。
2. 　前記制御部は、
   　前記複数のカメラの映像のうち、前記選択されたカメラの映像を前記端末に配信するように制御する、請求項１に記載の映像配信装置。
3. 　前記制御部は、
   　前記車両との間の通信ネットワークの通信品質に応じて、前記選択されたカメラの映像以外の映像の映像品質を低くする、ことを特徴とする請求項１又は２に記載の映像配信装置。
4. 　前記所定の時刻までに所定の領域に前記物体が存在する確率を示す存在確率を計算する存在確率計算部を有し、
   　前記衝突確率計算部は、
   　前記物体の種類毎に予め決められた衝突可否を用いて、前記車両毎に、前記衝突確率を計算する、ことを特徴とする請求項１乃至３の何れか一項に記載の映像配信装置。
5. 　前記衝突確率計算部は、
   　前記物体の衝突可否が衝突可である場合は、前記物体の存在確率を考慮せずに前記衝突確率を計算し、
   　前記物体の衝突可否が衝突不可である場合は、前記物体の存在確率を考慮した前記衝突確率を計算する、ことを特徴とする請求項４に記載の映像配信装置。
6. 　前記映像配信装置は、
   　前記衝突確率計算部によって前記衝突確率を計算する都度、前記存在確率計算部によって前記存在確率を計算する、ことを特徴とする請求項４又は５に記載の映像配信装置。
7. 　自動運転を行う複数の車両にそれぞれ搭載された複数のカメラの映像を端末に配信する映像配信装置が、
   　所定の時刻までに前記車両が物体と衝突する確率を示す衝突確率を計算する衝突確率計算手順と、
   　前記複数のカメラの映像うち、前記衝突確率が最も高い車両に搭載されたカメラの映像を選択する選択手順と、
   　前記選択されたカメラの映像の映像品質を高くする制御手順と、
   　を実行することを特徴とする映像配信方法。
8. 　コンピュータを、請求項１乃至６の何れか一項に記載の映像配信装置として機能させるプログラム。

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