WO2024142433A1 - 画像記録システム - Google Patents

Abstract

サーバ１４は、予め定められたイベント条件をドライブレコーダ２２に送信する。ドライブレコーダ２２は、車両１２に関する状況がイベント条件を満たすことを検出した場合、車両１２に関する状況を撮影したイベント録画の画像を取得する。ドライブレコーダ２２は、車両に関する状況がイベント条件を満たすか否かにかかわらず、車両１２する状況を継続して撮影した常時録画の画像を取得する。サーバ１４は、ドライブレコーダ２２から送信された常時録画の画像を解析した結果に基づいて、予め定められたイベント条件とは異なる新たなイベント条件を生成する。

Description

画像記録システム

　本発明は、画像記録システムに関する。

　以下の特許文献１には、常時記録機能（常時録画機能とも呼ぶ。）と、トリガ記録機能（イベント録画機能とも呼ぶ。）を備えるドライブレコーダの各種設定値をネットワークを介して外部装置から変更する技術が記載されている。

特開２０１４－０３２６１２号公報

　これまで、ドライブレコーダが撮影のトリガとして検出するイベントの条件は、ドライブレコーダまたは外部装置において予め定められていた。本発明者は、ドライブレコーダが検出するイベントの条件を、車両の走行状況や運転者の状態等に応じて柔軟に設定できることが望ましいと考えた。

　本発明は本発明者の上記課題認識に基づきなされたものであり、その目的は、ドライブレコーダが検出するイベントの条件を好適に設定する技術を提供することである。

　上記課題を解決するために、本発明のある態様の画像記録システムは、車両に搭載されるドライブレコーダと、サーバと、を備える。サーバは、予め定められたイベント条件をドライブレコーダに送信するイベント条件送信部を有する。ドライブレコーダは、車両または運転者に関する状況がイベント条件を満たすことを検出した場合、車両または運転者に関する状況を撮影したイベント録画の画像を取得するイベント録画部と、車両または運転者に関する状況がイベント条件を満たすか否かにかかわらず、車両または運転者に関する状況を継続して撮影した常時録画の画像を取得する常時録画部と、少なくとも常時録画の画像をサーバへ送信する画像送信部とを有する。サーバは、ドライブレコーダから送信された常時録画の画像を解析した結果に基づいて、予め定められたイベント条件とは異なる新たなイベント条件を生成するイベント条件生成部をさらに有する。サーバのイベント条件送信部は、新たなイベント条件をドライブレコーダに送信する。

　なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を、装置、方法、コンピュータプログラム、コンピュータプログラムを格納した記録媒体などの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。

　本発明によれば、ドライブレコーダが検出するイベントの条件を好適に設定できる。

第１実施形態の画像記録システムの構成を示す図である。 第１実施形態のサーバの機能ブロックを示すブロック図である。 画像記録システムの動作を示すフローチャートである。 危険な運転状況に関するメタ情報の生成過程を模式的に示す図である。 特徴量マップの例を示す図である。 標準化特徴量マップの例を示す図である。 パラメータ調整テーブルの例を示す図である。 比較データと対応クラスタとの関係を示す図である。 変形例のドライブレコーダの機能ブロックを示すブロック図である。 第２実施形態のサーバの機能ブロックを示すブロック図である。 安全な運転状況に関するメタ情報の生成過程を模式的に示す図である。 特徴パラメータの決定の例を示す図である。 パラメータ調整テーブルの例を示す図である。

　＜第１実施形態＞
　第１実施形態の画像記録システムは、車両のドライブレコーダの常時録画機能によって撮影された映像の解析結果に基づいて、イベント録画を開始する契機となる新たなイベントを自律的に追加する。第１実施形態の画像記録システムは、車両の走行に関する状況や運転者の状態等が危険な運転状況に類似すると判断される場合に、その危険な運転状況に基づいて新たなイベントを追加する。

　図１は、第１実施形態の画像記録システム１０の構成を示す。画像記録システム１０は、車両１２に搭載されたドライブレコーダ２２と、サーバ１４とを備える情報処理システムである。車両１２は、通信部２０とドライブレコーダ２２を備える。通信部２０は、所定の通信プロトコルにしたがって外部装置と通信し、第１実施形態では、ＬＡＮ・ＷＡＮ・インターネットを含む通信網１６を介してサーバ１４と接続される。ドライブレコーダ２２は、通信部２０を介して、サーバ１４とデータを送受信する。

　図１は、ドライブレコーダ２２の機能ブロックを示すブロック図を含む。ドライブレコーダ２２は、カメラ２４、イベント条件取得部２６、イベント条件記憶部２８、イベント録画部３０、常時録画部３２、画像送信部３４を備える。本明細書のブロック図で示す各ブロックは、ハードウェア的には、コンピュータのプロセッサ、ＣＰＵ、メモリをはじめとする素子や電子回路、機械装置で実現でき、ソフトウェア的にはコンピュータプログラム等によって実現されるが、ここでは、それらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックはハードウェア、ソフトウェアの組合せによっていろいろな形で実現できることは、当業者には理解されるところである。

　カメラ２４は、車両１２の周囲と車室内を撮影する撮影装置である。車室内の撮影対象は、運転者（特に運転車の顔）であってもよい。変形例として、カメラ２４による撮影対象は、車両１２の周囲と車室内のいずれか一方であってもよい。

　イベント条件取得部２６は、サーバ１４から送信されたイベント条件を取得する。イベント条件記憶部２８は、イベント条件取得部２６により取得された１つ以上のイベント条件を記憶する。

　イベント条件は、ドライブレコーダ２２におけるイベント録画の開始契機となるイベントが成立するための条件を定めるデータであり、言い換えれば、イベント録画の開始条件を定めるデータである。イベント条件は、車両１２の走行状況に関する条件を含む。例えば、イベント条件は、車両１２の速度が特定の値になることでもよく、車両１２と他車両との間隔が特定の値になることでもよい。また、イベント条件は、車両１２の運転者の状態に関する条件を含む。例えば、イベント条件は、撮影された運転者の顔の面積変化率が特定の値になることでもよく、運転者の連続閉眼時間が特定の値になることでもよい。

　イベント録画部３０は、車両１２に搭載された不図示のセンサとカメラ２４により撮影された画像とに基づいて、車両１２に関する状況（車両１２の運転者の状態を含む、以下同じ）がイベント条件記憶部２８に記憶されたイベント条件を満たすか否かを判定する。イベント条件を満たすか否かの判定は公知の技術を用いてよい。イベント録画部３０は、車両１２に関する状況がイベント条件を満たすことを検出した場合、車両１２に関する状況を撮影したイベント録画の映像（以下「イベント録画映像」とも呼ぶ。）を取得する。イベント録画部３０は、複数のイベント条件のうち少なくとも１つが満たされたことを検出した場合、その検出時点の前後所定期間（例えば前後３０秒）にカメラ２４により撮影された映像をイベント録画映像として取得してもよい。

　常時録画部３２は、車両１２に関する状況がイベント条件を満たすか否かにかかわらず、車両１２に関する状況を継続して撮影した常時録画の映像（以下「常時録画映像」とも呼ぶ。）を所定の周期で取得する。カメラ２４は、車両１２の周囲および車室内を常時撮影してもよく、常時録画映像は、車両１２の周囲および車室内を常時撮影したうちの１分間の映像のデータであってもよい。画像送信部３４は、イベント録画部３０により取得されたイベント録画映像のデータと、常時録画部３２により取得された常時録画映像のデータをサーバ１４へ送信する。

　図２は、第１実施形態のサーバ１４の機能ブロックを示すブロック図である。サーバ１４は、データ処理部４０、記憶部４２、通信部４４を備える。データ処理部４０は、各種データ処理を実行する。記憶部４２は、データ処理部４０により参照または更新されるデータを記憶する。通信部４４は、所定の通信プロトコルにしたがって外部装置と通信する。データ処理部４０は、通信部４４を介して、ドライブレコーダ２２とデータを送受信する。

　記憶部４２は、危険運転情報記憶部４６、メタ情報記憶部４８、イベント条件記憶部５０、画像記憶部５２を含む。危険運転情報記憶部４６は、危険な運転状況を示す映像（以下「危険運転映像」とも呼ぶ。）のデータを記憶する。危険運転映像は、例えば、事故のリスクが高いとされる運転状況が映る映像であってもよい。また、危険運転情報記憶部４６は、危険運転映像が撮影された時点の運転状況（例えば車両１２の速度や転舵角等）を示すデータ（以下「危険運転状況データ」とも呼ぶ。）をさらに記憶する。危険運転情報記憶部４６は、複数の危険運転映像と、各危険運転映像に対応する複数の危険運転状況データを記憶する。危険運転情報記憶部４６に記憶される危険運転映像のデータと危険運転状況データは、サーバ１４の管理者等により予め定められたものであってもよい。また、危険運転情報記憶部４６に記憶される危険運転映像のデータと危険運転状況データは、ドライブレコーダ２２から登録されたデータを含んでもよい。例えば、変更前のイベント条件に基づいてドライブレコーダ２２により記録されたイベント録画映像のデータと、変更前のイベント条件が成立した場合にドライブレコーダ２２で取得された運転状況を示すデータを含んでもよい。

　メタ情報記憶部４８は、危険運転映像と危険運転状況データから抽出された特徴量を含む、危険な運転状況に関するメタ情報を記憶する。メタ情報の具体例は後述する。

　イベント条件記憶部５０は、予め定められたイベント条件を記憶する。イベント条件記憶部５０に記憶されるイベント条件は、画像記録システム１０の管理者や、画像記録システム１０で記録されたイベント録画映像の利用者により定められたイベント条件を含んでもよい。また、イベント条件記憶部５０は、後述のイベント条件生成部６０により生成された新たなイベント条件を記憶する。画像記憶部５２は、ドライブレコーダ２２から送信されたイベント録画映像のデータを記憶する。

　データ処理部４０は、メタ情報生成部５４、イベント条件送信部５６、画像取得部５８、イベント条件生成部６０を含む。これら複数の機能ブロックうち少なくとも一部の機能ブロックの機能は、コンピュータプログラムに実装されてもよい。そのコンピュータプログラムは、記録媒体または通信網を介して、サーバ１４のストレージにインストールされてもよい。サーバ１４のプロセッサ（ＣＰＵ等）は、上記コンピュータプログラムをメインメモリに読み出して実行することで、上記コンピュータプログラムに実装された上記機能ブロックの機能を発揮してもよい。

　メタ情報生成部５４は、危険運転情報記憶部４６に記憶された危険運転映像および危険運転状況データから特徴量を抽出して、危険な運転状況に関するメタ情報を生成する。メタ情報生成部５４は、生成したメタ情報をメタ情報記憶部４８に格納する。メタ情報生成部５４の処理の詳細は後述する。

　イベント条件送信部５６は、イベント条件記憶部５０に記憶された予め定められたイベント条件をドライブレコーダ２２に送信する。また、イベント条件送信部５６は、イベント条件生成部６０により生成された新たなイベント条件をドライブレコーダ２２に送信する。

　画像取得部５８は、ドライブレコーダ２２から送信されたイベント録画映像のデータと常時録画映像のデータを取得する。画像取得部５８は、取得したイベント録画映像のデータを画像記憶部５２に格納する。

　イベント条件生成部６０は、ドライブレコーダ２２から送信され、画像取得部５８により取得された常時録画映像のデータを解析した結果に基づいて、予め定められたイベント条件とは異なる新たなイベント条件を生成する。イベント条件生成部６０は、常時録画映像の特徴と類似度が高い危険な運転状況を示す画像と運転状況（上記の危険運転映像）の特徴に基づいて、新たなイベント条件を生成する。イベント条件生成部６０は、常時録画映像の特徴と、危険な運転状況を示す画像と運転状況（上記の危険運転映像）の特徴との類似度が高いほど、新たなイベント条件として満たされやすい条件を設定する。

　以上の構成による画像記録システム１０の動作を説明する。
　図３は、画像記録システム１０の動作を示すフローチャートである。サーバ１４のメタ情報生成部５４は、危険運転情報記憶部４６に記憶された危険運転映像と危険運転状況データに基づいて、危険な運転状況に関するメタ情報を生成する（ステップＳ１０）。

　図４は、危険な運転状況に関するメタ情報の生成過程を模式的に示し、言い換えれば、図３のステップＳ１０の処理を模式的に示す。メタ情報生成部５４は、機械学習により生成された数理モデルである画像認識モデルを用いて、危険運転映像および危険運転状況データの特徴量を抽出する。例えば、メタ情報生成部５４は、危険運転映像に映る顔の面積変化に関する特徴量や、顔の姿勢変化（顔のヨー角度変化等）に関する特徴量、連続閉眼時間に関する特徴量を抽出してもよい。なお、特徴量の抽出には公知技術を利用してよい。

　第１実施形態では、メタ情報生成部５４は、クラスタ分析を実行して、複数の危険運転映像の特徴量を複数のクラスタに分類する。クラスタ分析は公知の方法を用いてよく、分析方法は特に限定されない。複数の危険運転映像から、同種の危険運転は同一クラスにまとめておく必要があり、ここではクラスタ分析を実行して、複数の危険運転映像の特徴量を複数のクラスタに分類する。メタ情報生成部５４は、各クラスタの重心を導出し、各クラスタ重心の特徴量を標準化した値を、クラスタを特徴付ける特徴パラメータとして用いる。変形例として、メタ情報生成部５４は、主成分析を行い、寄与率の高い成分の固有ベクトルに基づいて、各クラスタの特徴パラメータを抽出してもよい。

　具体的には、メタ情報生成部５４は、複数のクラスタそれぞれの重心の特徴量を求め、各クラスタの重心の特徴量を示す特徴量マップをメタ情報としてメタ情報記憶部４８に格納する。また、メタ情報生成部５４は、特徴量マップを特徴ごとに標準化した標準化特徴量マップをメタ情報としてメタ情報記憶部４８にさらに格納する。標準化は、例えば、各特徴の値の平均を０、分散を１に変換することである。

　図５は、特徴量マップの例を示す。図５の特徴量マップは、クラスタＡ～クラスタＣのそれぞれの重心に、特徴Ｐ１～Ｐ５の特徴量を対応付けたデータである。例えば、特徴Ｐ１は顔の面積変化量であり、特徴Ｐ２は顔ヨー角度変化量であり、特徴Ｐ３は連続閉眼時間である。図６は、標準化特徴量マップの例を示す。メタ情報生成部５４は、標準化後の値が１以上の特徴を、各クラスタの特徴パラメータとして決定する。図６では、各クラスタの特徴パラメータを網掛けで示している。

　図３に戻り、サーバ１４のイベント条件送信部５６は、イベント条件記憶部５０に予め記憶されたイベント条件をドライブレコーダ２２へ送信する（ステップＳ１２）。ドライブレコーダ２２のイベント条件取得部２６は、サーバ１４から送信されたイベント条件を受け付け、受け付けたイベント条件をイベント条件記憶部２８に格納する（ステップＳ１４）。

　ドライブレコーダ２２のイベント録画部３０は、車両１２や運転者に関する状況がイベント条件を満たすことを検出した場合、カメラ２４により撮影された映像に基づくイベント録画映像を取得する（ステップＳ１６）。ドライブレコーダ２２の画像送信部３４は、イベント録画映像のデータをサーバ１４へ送信する（ステップＳ１８）。サーバ１４の画像取得部５８は、ドライブレコーダ２２から送信されたイベント録画映像のデータを受け付けて画像記憶部５２に格納する（ステップＳ２０）。

　ドライブレコーダ２２の常時録画部３２は、車両１２や運転者に関する状況がイベント条件を満たすか否かにかかわらず、カメラ２４により撮影された映像を常時録画映像として定期的に取得する（ステップＳ２２）。ドライブレコーダ２２の画像送信部３４は、常時録画映像をサーバ１４へ送信する（ステップＳ２４）。

　画像送信部３４は、車両１２の運転状況（例えば車両１２の速度や転舵角等）を不図示のセンサや制御装置等（例えばＥＣＵ（Electronic Control Unit））から取得する。画像送信部３４は、ステップＳ２４において、常時録画映像とともに、その映像が撮影された時点の運転状況を示すデータ（以下「ユーザ運転状況データ」とも呼ぶ。）をサーバ１４へ送信する。

　サーバ１４の画像取得部５８は、ドライブレコーダ２２から送信された常時録画映像とユーザ運転状況データを受け付ける。サーバ１４のイベント条件生成部６０は、画像取得部５８が受け付けた常時録画映像とユーザ運転状況データを解析し、ユーザの現在の運転状況に関する特徴量を抽出する（ステップＳ２６）。常時録画映像とユーザ運転状況データを総称して「比較データ」とも呼ぶ。

　図４は、図３のＳ２６の処理を模式的に示す内容を含む。イベント条件生成部６０は、Ｓ１０と同様のデータ処理を実行し、常時録画映像およびユーザ運転状況データの特徴量（以下「ユーザ特徴量」とも呼ぶ。）を抽出する。例えば、イベント条件生成部６０は、ユーザ特徴量として、常時録画映像に映る顔の面積変化に関する特徴量や、顔の姿勢変化に関する特徴量、連続閉眼時間に関する特徴量を抽出してもよい。

　図３に戻り、イベント条件生成部６０は、メタ情報記憶部４８に記憶された、複数の危険運転映像に関する複数のメタ情報のうち、比較データのユーザ特徴量との類似度が高いメタ情報をもとに、新たなイベント条件を生成する（ステップＳ２８）。イベント条件生成部６０は、生成した新たなイベント条件をイベント条件記憶部５０に格納する。

　具体的には、イベント条件生成部６０は、メタ情報記憶部４８に記憶された各クラスタの重心とユーザ特徴量との距離を計算し、重心がユーザ特徴量に最も近いクラスタ（以下「対応クラスタ」とも呼ぶ。）を選択する。言い換えれば、イベント条件生成部６０は、ユーザ特徴量との類似度が最も高いクラスタを対応クラスタとして選択する。

　サーバ１４の記憶部４２は、特徴量ごとに予め定められたパラメータ調整テーブルを記憶する。図７は、パラメータ調整テーブルの例を示す。パラメータ調整テーブルは、イベント条件のパラメータ（閾値Ｙを含む）と条件を対応付けたデータである。条件は、各クラスタの標準化の極性をもとに自動的に決定される。

　例えば、比較データの対応クラスタがクラスタＣである場合、図６に示すようにクラスタＣの特徴パラメータはＰ２であるため、イベント条件生成部６０は、テーブルＰ２の条件を選択する。一方、比較データの対応クラスタがクラスタＢである場合、クラスタＢの特徴パラメータはＰ１とＰ３であるため、イベント条件生成部６０は、テーブルＰ１の条件とテーブルＰ３の条件をアンド条件として選択する。

　イベント条件生成部６０は、式１にしたがって、新たなイベント条件としてのパラメータの閾値Ｙを導出する。

　比較データと対応クラスタとの関係を示す図８を参照して式１の各項を説明する。Ｐｇは、対応クラスタの重心Ｇの特徴量であり、具体的には、対応クラスタの重心Ｇの特徴パラメータの値である。Ｐσは、対応クラスタの特徴の標準偏差である。ｄは、比較データから対応クラスタの重心Ｇまでの距離である。ｍａｘ＿ｄは、対応クラスタの最大距離である。式１の±は、標準化の極性がプラスならマイナスになり、極性がマイナスならプラスになる。なお、変数は距離ｄだけであるため、各クラスタの距離ｄ以外の項目値は、予め記憶部４２に格納されてもよい。

　イベント条件生成部６０は、危険な運転状況を示す画像の特徴であり、すなわち対応クラスタの特徴と、常時録画映像の特徴であり、すなわち比較データの特徴との類似度に応じた閾値Ｙを含む新たなイベント条件を生成する。具体的には、式１に示すように、比較データから対応クラスタの重心Ｇまでの距離ｄが小さいほど、言い換えれば、常時録画映像の特徴と危険運転映像の特徴との類似度が高いほど、閾値Ｙは対応クラスタの重心Ｇから離れる。閾値Ｙが対応クラスタの重心Ｇから離れることにより、新たなイベント条件が成立しやすくなる。式１に基づいて新たなイベント条件の閾値Ｙを導出することにより、ユーザの運転状況が危険な運転状況に類似する場合にイベント録画の発生頻度を高め、危険な運転状況を示すイベント録画映像を収集しやすくなる。

　比較データの対応クラスタがクラスタＣである場合、特徴パラメータＰ２の閾値Ｙは、例えば以下のように算出される。
　Ｙ＝５．３３－２×０．７１×１／ｅｘｐ（０．６８／１．７６）＝４．２６
　「５．３３」は、図５に示すクラスタＣ重心のＰ２の値である。「０．７１」は、計算により導出された、クラスタＣの特徴の標準偏差である。「０．６８」は、計算により導出された、比較データからクラスタＣ重心までの距離である。「１．７６」は、計算により導出された、クラスタＣの最大距離である。図７に示すように、Ｐ２の閾値Ｙは、顔ヨー角度変化の閾値である。イベント条件生成部６０は、比較データに応じた新たなイベント条件として、「顔ヨー角度変化が４．２６度以上」を生成してもよい。

　サーバ１４のイベント条件送信部５６は、イベント条件生成部６０により生成された新たなイベント条件をドライブレコーダ２２へ送信する（ステップＳ３０）。ドライブレコーダ２２のイベント条件取得部２６は、新たなイベント条件を取得してイベント条件記憶部２８に格納する（ステップＳ３２）。以降、ドライブレコーダ２２のイベント録画部３０は、それまでのイベント条件に加えて新たなイベント条件に基づいて、イベント録画映像を取得する。

　第１実施形態の画像記録システム１０によると、ドライブレコーダ２２による常時録画映像と、予め用意された危険な運転状況が映る映像との類似度に応じて、ドライブレコーダ２２におけるイベント録画の開始条件を動的かつ柔軟に設定できる。これにより、危険な運転状況が映るイベント録画映像を収集しやすくなる。

　第１実施形態に関する変形例を説明する。変形例のドライブレコーダ２２は、第１実施形態においてサーバ１４に設けられた機能を備える。具体的には、変形例のドライブレコーダ２２は、常時録画映像を解析し、その解析結果に基づいて、イベント録画を開始する契機となる新たなイベント条件を自律的に追加する。

　図９は、変形例のドライブレコーダ２２の機能ブロックを示すブロック図である。変形例のドライブレコーダ２２は、図１に示す第１実施形態のドライブレコーダ２２の機能ブロックに加えて、メタ情報記憶部４８、画像記憶部５２、イベント条件生成部６０を備える。

　メタ情報記憶部４８は、危険運転映像および危険運転状況データから抽出された特徴量を含む、危険な運転状況に関するメタ情報を記憶する。メタ情報記憶部４８に記憶されるメタ情報は、予め定められた情報であってよく、また、サーバ１４等の外部装置からダウンロードされた情報であってもよい。

　画像記憶部５２は、イベント録画部３０により取得されたイベント録画映像を記憶する。イベント条件生成部６０は、メタ情報記憶部４８に記憶された危険な運転状況に関するメタ情報と、常時録画部３２により取得された常時録画映像を解析した結果とに基づいて、イベント条件記憶部２８に記憶された予め定められたイベント条件とは異なる新たなイベント条件を生成する。

　変形例のドライブレコーダ２２は、第１実施形態の画像記録システム１０と同様の効果を奏する。すなわち、変形例では、イベント録画の契機として検出するイベントの条件を動的かつ柔軟に設定できるドライブレコーダ２２を実現できる。

　なお、変形例のドライブレコーダ２２は、第１実施形態のサーバ１４が備えた危険運転情報記憶部４６とメタ情報生成部５４をさらに備えてもよい。すなわち、変形例のドライブレコーダ２２は、危険運転映像および危険運転状況データから特徴量を抽出し、その特徴量に基づく、危険な運転状況に関するメタ情報を生成する処理をさらに実行してもよい。

　＜第２実施形態＞
　第２実施形態について、第１実施形態と相違する点を中心に説明し、共通する点の説明を省略する。第２実施形態の特徴は、第１実施形態の特徴および変形例の特徴と任意の組合せが可能である。また、第２実施形態の構成要素のうち第１実施形態の構成要素と同一または対応する構成要素には適宜、同一の符号を付して説明する。

　第２実施形態の画像記録システムも、第１実施形態の画像記録システムと同様に、車両のドライブレコーダの常時録画機能によって撮影された映像の解析結果に基づいて、イベント録画を開始する契機となる新たなイベントを自律的に追加する。第２実施形態の画像記録システムは、車両の走行に関する状況や運転者の状態等が安全な運転状況と差が大きいと判断される場合に、その安全な運転状況に基づいて新たなイベントを追加する点で、第１実施形態の画像記録システムと異なる。

　第２実施形態の画像記録システム１０の構成は、図１に示した第１実施形態の画像記録システム１０の構成と同様である。また、第２実施形態のドライブレコーダ２２が備える機能ブロックは、図１に示した第１実施形態のドライブレコーダ２２が備える機能ブロックと同様である。

　図１０は、第２実施形態のサーバ１４の機能ブロックを示すブロック図である。第２実施形態のサーバ１４は、危険運転情報記憶部４６に代えて模範運転情報記憶部６２を備える点で、第１実施形態のサーバ１４と異なる。また、第２実施形態のサーバ１４では、メタ情報生成部５４とイベント条件生成部６０の処理が、第２実施形態のサーバ１４と異なる。以下、第１実施形態と異なる点を説明する。

　模範運転情報記憶部６２は、安全な運転状況を示す映像であり、言い換えれば、模範的な運転状況を示す映像（以下「模範運転映像」とも呼ぶ。）のデータを記憶する。また、模範運転情報記憶部６２は、模範運転映像が撮影された時点の運転状況（例えば車両１２の速度や転舵角等）を示すデータ（以下「模範運転状況データ」とも呼ぶ。）をさらに記憶する。危険運転情報記憶部４６は、複数の模範運転映像と、各模範運転映像に対応する複数の模範運転状況データを記憶する。

　メタ情報生成部５４は、模範運転情報記憶部６２に記憶された模範運転映像および模範運転状況データから特徴量を抽出して、安全な運転状況（言い換えれば模範的な運転状況）に関するメタ情報を生成し、生成したメタ情報をメタ情報記憶部４８に格納する。

　図１１は、安全な運転状況に関するメタ情報の生成過程を模式的に示す。メタ情報生成部５４は、機械学習により生成された画像認識モデルを用いて、模範運転映像および模範運転状況データの特徴量を抽出する。特徴量の項目は、第１実施形態と同様であってもよい。メタ情報生成部５４は、複数の模範運転映像のそれぞれに関する複数項目の特徴量をまとめた特徴量テーブルと、各模範運転映像の複数項目の特徴量の重心とをメタ情報としてメタ情報記憶部４８に格納する。

　イベント条件生成部６０は、ドライブレコーダ２２から送信された常時録画映像の特徴と差が大きい安全な運転状況を示す画像（すなわち模範運転映像）の特徴に基づいて、新たなイベント条件を生成する。イベント条件生成部６０は、常時録画映像の特徴と、模範運転映像の特徴との差が大きいほど、新たなイベント条件として満たされやすい条件を設定する。

　図１１は、常時録画映像とユーザ運転状況データ（すなわち比較データ）に対する処理を模式的に示す内容を含む。イベント条件生成部６０は、第１実施形態と同様に、常時録画映像およびユーザ運転状況データの特徴量（すなわちユーザ特徴量）を抽出する。イベント条件生成部６０は、メタ情報記憶部４８に記憶された、複数の模範運転映像に関する複数のメタ情報のうち、比較データのユーザ特徴量との差が大きいメタ情報をもとに、新たなイベント条件を生成する。

　具体的には、イベント条件生成部６０は、メタ情報記憶部４８に記憶された各模範運転の特徴量の重心とユーザ特徴量との距離を計算し、その距離が所定の閾値を超える模範運転（以下「対象模範運転」とも呼ぶ。）を選択する。言い換えれば、イベント条件生成部６０は、ユーザ特徴量との差が相対的に大きい模範運転を対象模範運転として選択する。この閾値は、画像記録システム１０の開発者の知見や、画像記録システム１０を用いた実験に基づき適切な値が決定されてよい。

　図１２は、特徴パラメータの決定の例を示す。図１２は、対象模範運転の重心Ｇの複数項目Ｐ１～Ｐ４の特徴量と、比較データの複数項目Ｐ１～Ｐ４の特徴量を示している。イベント条件生成部６０は、メタ情報記憶部４８に記憶された対象模範運転の特徴量と、比較データの特徴量とを比較する。イベント条件生成部６０は、比較データの項目のうち対象模範運転の特徴量との差が±２σ（σは標準偏差）以上の項目を特徴パラメータとして決定する。図１２の例では、特徴Ｐ１（例えば顔の面積変化量）と特徴Ｐ４（例えば車両１２の速度）を特徴パラメータとして決定する。

　第２実施形態においても、サーバ１４の記憶部４２は、特徴量ごとに予め定められたパラメータ調整テーブルを記憶する。図１３は、パラメータ調整テーブルの例を示す。条件は、比較データの値が重心の値より低いか高いかで決定される。

　比較データが重心から－２σ以下であれば、イベント条件生成部６０は、式２にしたがって閾値Ｙを導出する。
　Ｙ　＝　Ｇ－ｄ／２　・・・（式２）
　比較データが重心から＋２σ以上であれば、イベント条件生成部６０は、式３にしたがって閾値Ｙを導出する。
　Ｙ　＝　Ｇ＋ｄ／２　・・・（式３）

　式２と式３のＧは、対象模範運転の重心の特徴パラメータの値である。ｄは、対象模範運転の重心から比較データの値までの距離である。例えば、特徴パラメータがＰ４で、かつ、比較データが重心から＋２σ以上の場合、イベント条件生成部６０は、車両１２の速度に関する閾値Ｙを４２（＝３４＋１６／２）と導出してもよい。この場合、イベント条件生成部６０は、「車両速度が４２以上」を定めた新たなイベント条件を生成してもよい。

　イベント条件生成部６０は、安全な運転状況を示す画像の特徴であり、すなわち対応模範運転の特徴と、常時録画映像の特徴であり、すなわち比較データの特徴との差に応じた閾値Ｙを含む新たなイベント条件を生成する。具体的には、式２および式３に示すように、比較データから対応模範運転の重心までの距離ｄが大きいほど、言い換えれば、常時録画映像の特徴と模範運転映像の特徴との差が大きいほど、閾値Ｙは対応模範運転の重心から離れる。閾値Ｙが対応クラスタの重心から離れることにより、新たなイベント条件が成立しやすくなる。式２および式３に基づいて新たなイベント条件の閾値Ｙを導出することにより、ユーザの運転状況が安全な運転状況（言い換えれば模範的な運転状況）との差が大きい場合にイベント録画の発生頻度を高め、危険な運転状況を示すイベント録画映像を収集しやすくなる。

　第２実施形態の画像記録システム１０によると、ドライブレコーダ２２による常時録画映像と、予め用意された安全な運転状況が映る映像との差に応じて、ドライブレコーダ２２におけるイベント録画の開始条件を動的かつ柔軟に設定できる。第２実施形態の画像記録システム１０も、第１実施形態の画像記録システム１０と同様に、危険な運転状況が映るイベント録画映像を収集しやすくなる。

　第２実施形態に関する変形例を説明する。変形例のドライブレコーダ２２は、第２実施形態においてサーバ１４に設けられた機能を備える。具体的には、変形例のドライブレコーダ２２は、常時録画映像を解析し、その解析結果に基づいて、イベント録画を開始する契機となる新たなイベント条件を自律的に追加する。

　変形例のドライブレコーダ２２は、図９のブロック図が示す機能ブロックを備える。すなわち、変形例のドライブレコーダ２２は、第２実施形態のドライブレコーダ２２の機能ブロックに加えて、メタ情報記憶部４８、画像記憶部５２、イベント条件生成部６０を備える。

　メタ情報記憶部４８は、模範運転映像および模範運転状況データから抽出された特徴量を含む、安全な運転状況に関するメタ情報を記憶する。画像記憶部５２は、イベント録画部３０により取得されたイベント録画映像を記憶する。イベント条件生成部６０は、メタ情報記憶部４８に記憶された安全な運転状況に関するメタ情報と、常時録画部３２により取得された常時録画映像を解析した結果とに基づいて、イベント条件記憶部２８に記憶された予め定められたイベント条件とは異なる新たなイベント条件を生成する。

　変形例のドライブレコーダ２２は、第２実施形態の画像記録システム１０と同様の効果を奏する。すなわち、変形例では、イベント録画の契機として検出するイベントの条件を動的かつ柔軟に設定できるドライブレコーダ２２を実現できる。

　なお、変形例のドライブレコーダ２２は、第２実施形態のサーバ１４が備えた模範運転情報記憶部６２とメタ情報生成部５４をさらに備えてもよい。すなわち、変形例のドライブレコーダ２２は、模範運転映像および模範運転状況データから特徴量を抽出し、その特徴量に基づく、安全な運転状況に関するメタ情報を生成する処理をさらに実行してもよい。

　第１実施形態と第２実施形態の両方に関する変形例を説明する。第１実施形態と第２実施形態では、ドライブレコーダ２２の画像送信部３４は、イベント録画映像と常時録画映像の両方をサーバ１４へ送信した。変形例として、画像送信部３４は、サーバ１４とは異なる外部装置（例えば映像収集用の専用装置）にイベント録画映像を送信してもよい。また、ドライブレコーダ２２は、イベント録画映像を外部装置に送ることなく、ドライブレコーダ２２の記憶部に保存してもよい。この場合、ドライブレコーダ２２の画像送信部３４は、常時録画映像のみサーバ１４へ送信してもよい。

　以上、本発明を第１実施形態と第２実施形態をもとに説明した。各実施形態に記載の内容は例示であり、各実施形態の構成要素や処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。

　上述した実施形態および変形例の任意の組み合わせもまた本発明の実施の形態として有用である。組み合わせによって生じる新たな実施の形態は、組み合わされる実施形態および変形例それぞれの効果をあわせもつ。また、請求項に記載の各構成要件が果たすべき機能は、実施形態および変形例において示された各構成要素の単体もしくはそれらの連携によって実現されることも当業者には理解されるところである。

　以上の実施の形態および変形例の記載により、下記の技術が開示される。
［技術１］
　車両に搭載されるドライブレコーダであって、
　前記車両または運転者に関する状況が予め定められたイベント条件を満たすことを検出した場合、前記車両または運転者に関する状況を撮影したイベント録画の画像を取得するイベント録画部と、
　前記車両または運転者に関する状況が前記イベント条件を満たすか否かにかかわらず、前記車両または運転者に関する状況を継続して撮影した常時録画の画像を取得する常時録画部と、
　前記常時録画の画像を解析した結果に基づいて、前記予め定められたイベント条件とは異なる新たなイベント条件を生成するイベント条件生成部と、
　を備えるドライブレコーダ。
［技術２］
　前記イベント条件生成部は、前記常時録画の画像の特徴と類似度が高い危険な運転状況を示す画像の特徴に基づいて、前記新たなイベント条件を生成する、
　技術１に記載のドライブレコーダ。
［技術３］
　前記イベント条件生成部は、危険な運転状況を示す画像の特徴と、前記ドライブレコーダから送信された前記常時録画の画像の特徴との類似度に応じた閾値を含む前記新たなイベント条件を生成する、
　技術１または２に記載のドライブレコーダ。
［技術４］
　前記イベント条件生成部は、前記常時録画の画像の特徴と差が大きい安全な運転状況を示す画像の特徴に基づいて、前記新たなイベント条件を生成する、
　技術１から３のいずれかに記載のドライブレコーダ。
［技術５］
　前記イベント条件生成部は、安全な運転状況を示す画像の特徴と、前記ドライブレコーダから送信された前記常時録画の画像の特徴との差に応じた閾値を含む前記新たなイベント条件を生成する、
　技術１から４のいずれかに記載のドライブレコーダ。

　本発明は、画像を記録する装置やシステムに適用できる。

　１０　画像記録システム、　１２　車両、　１４　サーバ、　２２　ドライブレコーダ、　３０　イベント録画部、　３２　常時録画部、　３４　画像送信部、　５２　画像記憶部、　５６　イベント条件送信部、　６０　イベント条件生成部。

Claims (5)

1. 　車両に搭載されるドライブレコーダと、
   　サーバと、を備え、
   　前記サーバは、予め定められたイベント条件を前記ドライブレコーダに送信するイベント条件送信部を有し、
   　前記ドライブレコーダは、
   　前記車両または運転者に関する状況が前記イベント条件を満たすことを検出した場合、前記車両または運転者に関する状況を撮影したイベント録画の画像を取得するイベント録画部と、
   　前記車両または運転者に関する状況が前記イベント条件を満たすか否かにかかわらず、前記車両または運転者に関する状況を継続して撮影した常時録画の画像を取得する常時録画部と、
   　少なくとも前記常時録画の画像を前記サーバへ送信する画像送信部と、を有し、
   　前記サーバは、前記ドライブレコーダから送信された前記常時録画の画像を解析した結果に基づいて、前記予め定められたイベント条件とは異なる新たなイベント条件を生成するイベント条件生成部をさらに有し、
   　前記サーバの前記イベント条件送信部は、前記新たなイベント条件を前記ドライブレコーダに送信する、
   　画像記録システム。
2. 　前記イベント条件生成部は、前記ドライブレコーダから送信された前記常時録画の画像の特徴と類似度が高い危険な運転状況を示す画像の特徴に基づいて、前記新たなイベント条件を生成する、
   　請求項１に記載の画像記録システム。
3. 　前記イベント条件生成部は、危険な運転状況を示す画像の特徴と、前記ドライブレコーダから送信された前記常時録画の画像の特徴との類似度に応じた閾値を含む前記新たなイベント条件を生成する、
   　請求項１または２に記載の画像記録システム。
4. 　前記イベント条件生成部は、前記ドライブレコーダから送信された前記常時録画の画像の特徴と差が大きい安全な運転状況を示す画像の特徴に基づいて、前記新たなイベント条件を生成する、
   　請求項１に記載の画像記録システム。
5. 　前記イベント条件生成部は、安全な運転状況を示す画像の特徴と、前記ドライブレコーダから送信された前記常時録画の画像の特徴との差に応じた閾値を含む前記新たなイベント条件を生成する、
   　請求項１または４に記載の画像記録システム。

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