JP2020107291A - 車載装置、データ収集システムおよび車載装置の制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】データとしての有用性を確保しつつ、映像データの圧縮率を向上させることができる車載装置、データ収集システムおよび車載装置の制御方法を提供すること。【解決手段】実施形態に係る車載装置は、取得部と、検出部と、生成部とを備える。取得部は、車両で撮像された映像データを取得する。検出部は、映像データが取得された際の走行状況を検出する。生成部は、検出部によって検出された走行状況に応じた圧縮方法で映像データを圧縮して圧縮データを生成する。【選択図】図２

Description

本発明は、車載装置、データ収集システムおよび車載装置の制御方法に関する。

従来、各車両に搭載された車載装置から道路情報を収集するデータ収集装置が知られている。かかるデータ収集装置では、各車両の位置情報に基づき、道路情報の収集対象となる車両を選別することで、所望する位置の道路情報を収集する（たとえば、特許文献１参照）。

特開２０１８−０５５５８１号公報

しかしながら、従来技術では、車載装置から収集される映像データについては、どのような環境下での映像データであっても、特定の圧縮方法によって画一的に圧縮されるため、データの有用性を確保するためには、映像データの圧縮率には限界がある。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、データとしての有用性を確保しつつ、映像データの圧縮率を向上させることができる車載装置、データ収集システムおよび車載装置の制御方法を提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る車載装置は、取得部と、検出部と、生成部とを備える。前記取得部は、車両で撮像された映像データを取得する。前記検出部は、前記映像データが取得された際の走行状況を検出する。前記生成部は、前記検出部によって検出された前記走行状況に応じた圧縮方法で前記映像データを圧縮して圧縮データを生成する。

本発明によれば、データとしての有用性を確保しつつ、映像データの圧縮率を向上させることができる。

図１Ａは、実施形態に係るデータ収集システムの概要を示す図である。 図１Ｂは、実施形態に係るデータ収集システムの概要を示す図である。 図１Ｃは、実施形態に係るデータ収集システムの概要を示す図である。 図１Ｄは、実施形態に係る車載装置の制御方法の概要を示す図である。 図２は、実施形態に係るデータ収集システムの構成例を示すブロック図である。 図３は、判断基準情報の説明図である。 図４は、実施形態に係る車載装置が実行する処理の処理手順を示すフローチャートである。

以下、添付図面を参照して、本願の開示する車載装置、データ収集システムおよび車載装置の制御方法の実施形態を詳細に説明する。なお、以下に示す実施形態によりこの発明が限定されるものではない。

まず、実施形態に係るデータ収集システムの概要について、図１Ａ〜図１Ｄを用いて説明する。図１Ａ〜図１Ｃは、実施形態に係るデータ収集システムの概要を示す図である。図１Ｄは、実施形態に係る車載装置の制御方法の概要を示す図である。

図１Ａに示すように、実施形態に係るデータ収集システム１は、データ収集装置１０と、車両Ｖ−１，Ｖ−２，Ｖ−３…にそれぞれ搭載された車載装置１００−１，１００−２，１００−３…と、利用者端末２００とを含む。なお、以下では、車両全般を指す場合には「車両Ｖ」と、また、車載装置全般を指す場合には「車載装置１００」と、それぞれ記載する。

データ収集装置１０は、たとえばインターネットや携帯電話回線網等のネットワークを介したクラウドサービスを提供するクラウドサーバとして構成され、データ利用者から車両Ｖに関するデータ（以下、車両データと記載する）の収集要求を受け付けるとともに、受け付けた収集要求に基づき、各車載装置１００から車両データを収集し、データ利用者へ提供する。

車載装置１００は、たとえばカメラや、加速度センサ、ＧＰＳ（Global Positioning System）センサといった各種センサ、記憶デバイス、マイクロコンピュータなどを有するドライブレコーダであって、データ収集装置１０が受け付けた収集要求を取得し、かかる収集要求に応じた車両データを車両Ｖから取得する。

また、車載装置１００は、取得した車両データをデータ収集装置１０へ適宜アップロードする。このようにドライブレコーダを車載装置１００として兼用することによって、車両Ｖへ搭載する車載部品を効率化することができる。なお、兼用することなく、車載装置１００とドライブレコーダとを別体で構成してもよい。

利用者端末２００は、データ利用者が利用する端末であり、たとえばノート型ＰＣ（Personal Computer）や、デスクトップ型ＰＣ、タブレット端末、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、スマートフォン、眼鏡型や時計型の情報処理端末であるウェアラブルデバイス（wearable device）などである。

実施形態に係るデータ収集システム１では、利用者端末２００を介して指定された収集条件を元に、データ収集装置１０が車載装置１００から車両データを収集し、利用者端末２００へ提供する。以下、図１Ａ〜図１Ｃを用いて、データ収集システム１においてデータ利用者へ車両データが提供されるまでの一連の流れについて説明する。

図１Ａに示すように、まずデータ利用者は、データ収集装置１０と接続された利用者端末２００により収集条件を指定する。

また、この際に、データ収集装置１０は、収集することとなる実データＲ（車両データの一例）に付加され、かかる実データＲの検索や概要把握に用いられるインデックスデータとしての特性を有するタグデータＴの生成用データを生成する。すなわち、タグデータＴとは、実データＲがメタ情報化されたメタデータである。なお、かかるタグデータＴの生成用データは、利用者端末２００あるいはデータ収集装置１０に記憶されたプログラムや生成用データを用いつつ、データ利用者の操作に基づいて生成される。

そして、指定された収集条件や、生成されたタグデータＴの生成用データは、データ収集装置１０に記憶されるとともに、データ収集の対象となる車両Ｖへ配信されて、車載装置１００にも記憶される。

次に、各車載装置１００は、各種センサの出力データを監視し、記憶している収集条件を満たすイベントが発生した場合に、出力データや映像データ等の実データＲを記憶デバイスに記憶する。また、各車載装置１００は、記憶しているタグデータＴの生成用データと実データＲとに基づき、当該実データＲに対応するタグデータＴを生成して記憶する。そして、各車載装置１００は、タグデータＴをデータ収集装置１０にアップロードし、データ収集装置１０はそのタグデータＴを記憶する。なお、このとき、実データＲは、データ収集装置１０へはアップロードされない。つまり、図１Ａに示すように、データ収集装置１０は、タグデータＴのみを保有した状態となる。

また、車載装置１００は、データ収集装置１０から配信される判断基準情報に従って、車両Ｖの走行状況を検出し、かかる走行状況に応じた圧縮方法で映像データである実データＲを圧縮するが、かかる点の詳細は、図１Ｄで後述する。

そして、データ利用者が、利用者端末２００により、データ収集状況の確認や実データＲの収集のためにデータ収集装置１０と接続すると、データ収集装置１０により収集されたタグデータＴに基づくメタ情報が利用者端末２００に表示される。

そして、図１Ｂに示すように、データ利用者が、利用者端末２００により、収集する実データＲに対応するタグデータＴを指定すると、データ収集装置１０を介して該当の車載装置１００へ実データＲを指定する指示データが送信される。

その後、図１Ｃに示すように、指定された実データＲが、各車載装置１００からデータ収集装置１０へアップロードされ、データ収集装置１０に記憶される。そして、データ利用者が、利用者端末２００により、データ収集装置１０に記憶された実データＲにアクセスして、かかる実データＲの閲覧やダウンロードなどを行う。

なお、車載装置１００のデータ容量の観点からは、データ収集装置１０にアップロードされた実データＲおよびこれに対応するタグデータＴは、データ収集装置１０へのアップロード後に車載装置１００から削除されることが好ましい。

また、タグデータＴは、実データＲの一部を単純に抜粋したようなデータではなく、データ利用者が参照したときに実データＲの概要を把握し、実データＲの要否を判断できる程度にメタ情報化されていることが好ましい。

ここで、従来技術では、車載装置から収集される実データのうち、映像データについては、どのような環境下の映像データであっても、特定の圧縮方法（コーデック）によって画一的に圧縮されるため、データとしての有用性を確保するためには、映像データの圧縮率には限界があった。

そこで、実施形態に係る車載装置１００の制御方法では、車両Ｖの走行状況に応じて圧縮方法を動的に切り替えることとした。以下、図１Ｄを用いて、実施形態に係る車載装置１００の制御方法について、具体的に説明する。

図１Ｄに示すように、実施形態に係る車載装置１００は、まず、実データＲである映像データを取得する（ステップＳ１）。かかる映像データは、上記したように、指定された収集条件に従って取得される。

つづいて、実施形態に係る車載装置１００は、データ収集装置１０から配信される判断基準情報に基づき、映像データが取得された際の走行状況を検出する（ステップＳ２）。具体的には、実施形態に係る車載装置１００は、判断基準情報を参照して、各種センサの出力データから走行状況を検出する。ここでいう走行状況とは、例えば、車両状態や、走行環境、道路種別、周囲の明るさ、路側物の有無、路面の状態等である。なお、判断基準情報については、データ収集装置１０から予め取得しておいてもよく、走行状況の検出処理時に、都度取得するようにしてもよい。

そして、実施形態に係る車載装置１００は、検出した走行状況に応じた圧縮方法で映像データを圧縮して圧縮データを生成する（ステップＳ３）。例えば、実施形態に係る車載装置１００は、走行状況に基づいて事故に遭遇するリスクを検出し、かかるリスクが高いほど、圧縮データの圧縮率を低くする。すなわち、事故に遭遇するリスクが高いほど、圧縮データの情報量を多くする。

このように、実施形態に係る車載装置１００の制御方法では、例えば、データ利用者にとって有用となり得る映像データについては圧縮率を低くし、一方、特徴変化が比較的少ない映像データ等のデータ利用者にとって得られる情報量が比較的少ない映像データについては圧縮率を高くする。

従って、実施形態に係る車載装置１００の制御方法によれば、走行状況に応じた圧縮方法で映像データを圧縮することで、データの有用性を確保しつつ、映像データの圧縮率を向上させることができる。

以下、実施形態に係るデータ収集システム１の構成例について、より具体的に説明する。

図２は、実施形態に係るデータ収集システム１の構成例を示すブロック図である。なお、図２では、実施形態の特徴を説明するために必要な構成要素のみを表しており、一般的な構成要素についての記載を省略している。

換言すれば、図２に図示される各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。例えば、各ブロックの分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することが可能である。

また、図２を用いた説明では、既に説明済みの構成要素については、説明を簡略するか、省略する場合がある。

図２に示すように、実施形態に係るデータ収集システム１は、データ収集装置１０と、車載装置１００と、利用者端末２００とを含む。

まず、データ収集装置１０から説明する。データ収集装置１０は、通信部１１と、記憶部１２と、制御部１３とを備える。

通信部１１は、たとえば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。通信部１１は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、ネットワークＮを介して、車載装置１００や、利用者端末２００との間で情報の送受信を行う。

記憶部１２は、たとえば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現され、図２の例では、収集条件情報ＤＢ１２ａと、収集データＤＢ１２ｂと、判断基準情報ＤＢ１２ｃとを記憶する。

収集条件情報ＤＢ１２ａは、車両データの収集条件に関する情報であり、利用者端末２００から指定され、後述する受付部１３ａによって受け付けられた収集条件が蓄積される。すなわち、収集条件情報ＤＢ１２ａは、収集条件に関する過去の実績を含む。

収集条件には、車両データの収集に関する各種パラメータが含まれる。例えば、各種パラメータは、対象となる車両Ｖの識別子や、収集対象となるデータの種別、収集のトリガとなる条件、収集する期間などである。収集のトリガとなる条件の一例として、車速が所定速を超えた場合などがある。

収集データＤＢ１２ｂは、後述する収集部１３ｄによって各車載装置１００から収集された収集データが蓄積される。すなわち、収集データＤＢ１２ｂは、収集データの過去の実績を含む。なお、収集データは、前述のタグデータＴおよび実データＲ（圧縮データ）を含む。

判断基準情報ＤＢ１２ｃは、例えば、利用者端末２００を介してデータ利用者によって指定され、後述する受付部１３ａによって受け付けられた判断基準情報が蓄積される。判断基準情報には、車載装置１００で検出する走行状況に圧縮方法が対応付けられた情報である。なお、判断基準情報の詳細については、図３を用いて後述する。

制御部１３は、コントローラ（controller）であり、たとえば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、データ収集装置１０内部の記憶デバイスに記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３は、たとえば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現することができる。

制御部１３は、受付部１３ａと、解析部１３ｂと、配信部１３ｃと、収集部１３ｄとを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。

受付部１３ａは、データ利用者により、利用者端末２００から指定された収集条件や判断基準情報を通信部１１を介して受け付け、配信部１３ｃへ通知する。また、受付部１３ａは、データ利用者により指定された収集条件および判断基準情報のうち、収集条件については収集条件情報ＤＢ１２ａへ格納し、判断基準情報については判断基準情報ＤＢ１２ｃへ格納する。

解析部１３ｂは、車載装置１００から送信される走行状況データに基づいて車両Ｖの走行状況の再解析を行い、解析である走行状況の検出結果を車載装置へ１００へ送信する。

配信部１３ｃは、収集条件情報ＤＢ１２ａへ格納され、データ利用者によって指定された収集条件を、対象車両となる車両Ｖへ、たとえばファイル形式で通信部１１を介して配信する。

また、配信部１３ｃは、判断基準情報ＤＢ１２ｃへ格納され、データ利用者によって指定された判断基準情報を、対象車両となる車両Ｖへ、たとえばファイル形式で通信部１１を介して配信する。なお、収集条件および判断基準情報を配信する際に、１つのファイルにまとめて同封してもよく、それぞれ別個のファイルに入れてもよい。

収集部１３ｄは、配信部１３ｃによって配信された収集条件に基づいて取得された車両データであって、車載装置１００からアップロードされる車両データを、通信部１１を介して収集し、収集データとして収集データＤＢ１２ｂへ蓄積する。

次に、車載装置１００について説明する。車載装置１００は、通信部１０１と、記憶部１０２と、制御部１０３とを備える。また、車載装置１００は、上述したように、カメラや、加速度センサ、ＧＰＳセンサなどの各種センサ１５０が接続される。

通信部１０１は、通信部１１と同様に、たとえばＮＩＣ等によって実現される。通信部１０１は、ネットワークＮと無線で接続され、ネットワークＮを介して、データ収集装置１０との間で情報の送受信を行う。また、通信部１０１は、各種センサ１５０の出力データを受信する。

記憶部１０２は、記憶部１２と同様に、たとえば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現され、図２の例では、収集条件情報１０２ａと、車両データ情報１０２ｂと、判断基準情報１０２ｃとを記憶する。

収集条件情報１０２ａは、データ収集装置１０から配信された収集条件を含む情報である。車両データ情報１０２ｂは、後述する生成部１０３ｃによって生成された車両データを含む情報である。車両データは、前述のタグデータＴおよび実データＲ（圧縮データ）を含む。

判断基準情報１０２ｃは、後述の検出部１０３ｂによる走行状況の検出処理の基準となる情報であり、また、後述の生成部１０３ｃによる圧縮処理を決定するための情報である。

図３は、判断基準情報１０２ｃの説明図である。図３に示すように、判断基準情報１０２ｃは、走行状況である「車両状態」、「走行環境」、「道路種別」、「明るさ」、「路側物」、「前方車両」および「路面」といった項目それぞれに、圧縮方法である「低」、「中」および「高」が対応付けられた情報である。

「車両状態」は、車両Ｖの走行状態に関する情報である。また、「車両状態」には、「事故遭遇リスク」が対応付けられる。「事故遭遇リスク」は、各「車両状態」において、事故に遭遇するリスクの程度を示す情報であり、「低」、「中」および「高」の順にリスクが高いことを示す。なお、「事故遭遇リスク」は、データ利用者から任意の指定を受け付けてもよい。

「走行環境」は、例えば、車両Ｖの周辺に存在する周辺車両による混雑状況を示す情報である。「道路種別」は、車両Ｖが走行している道路の種別を示す情報である。「明るさ」は、車両Ｖの周囲の明るさを示す情報である。「路側物」は、路側帯や路肩に存在する移動体（例えば、歩行者や自転車等）の量に関する情報である。「前方車両」は、車両Ｖの前方を走行する他車両の有無を示す情報である。「路面」は、車両Ｖが位置する道路の路面状態を示す情報である。

また、図３に示すように、圧縮方法を示す「低」は、映像データの圧縮率を低くして、情報量を比較的多くした圧縮方法を示す。「中」は、映像データの圧縮率を中程度にして、圧縮率と情報量とを適度なバランスにした圧縮方法を示す。「高」は、映像データの圧縮率を高くして、情報量を比較的少なくした圧縮方法を示す。

なお、図３では、圧縮方法を「低」、「中」および「高」で区分しているが、これは、圧縮率を３段階に区分けしたに過ぎず、コーデック等の圧縮パラメータが３種類であることを意図したものではない。つまり、例えば、同じ「低」の区分であっても、低圧縮率であれば、走行状況に応じてコーデック等の圧縮パラメータがそれぞれ異なってもよい。

また、判断基準情報１０２ｃの更新タイミングは、任意であってよい。例えば、制御部１０３は、データ収集装置１０から判断基準情報１０２ｃが配信される毎に、記憶部１０２の判断基準情報１０２ｃを更新してもよく、あるいは、検出部１０３ｂによる検出処理の際に更新してもよい。また、制御部１０３は、例えば、車両Ｖが走行中にデータ収集装置１０から判断基準情報１０２ｃの更新版の配信があった場合には、イグニッションのオフ後に更新してもよい。

制御部１０３は、制御部１３と同様に、コントローラであり、たとえば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、車載装置１００内部の記憶デバイスに記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１０３は、たとえば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現することができる。

制御部１０３は、取得部１０３ａと、検出部１０３ｂと、生成部１０３ｃと、アップロード部１０３ｄ（送信部の一例）とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。

取得部１０３ａは、各種情報を取得する。データ収集装置１０から配信された収集条件および判断基準情報を取得し、収集条件を収集条件情報１０２ａとして、判断基準情報を判断基準情報１０２ｃとして記憶部１０２へ格納する。

また、取得部１０３ａは、収集条件情報１０２ａに従って、実データＲを取得する。例えば、取得部１０３ａは、収集条件によって指定されたイベントが発生した場合、カメラで撮像された映像データを取得する。

検出部１０３ｂは、判断基準情報１０２ｃに基づき、映像データが取得された際の走行状況を検出する。例えば、検出部１０３ｂは、車速や位置情報に基づいて判断基準情報１０２ｃにおける「車両状態」を検出する。また、検出部１０３ｂは、検出した走行状態である「車両状態」に基づいて、判断基準情報１０２ｃにおける「事故遭遇リスク」を検出する。

また、検出部１０３ｂは、検出した走行状況の確度が所定の閾値未満と判定した場合、走行状況の検出に用いた走行状況データをデータ収集装置１０へ送信し、データ収集装置１０に走行状況の再解析を依頼する。なお、走行状況データとは、例えば、各種センサ１５０の出力データや映像データを含む。

また、確度が所定の閾値未満とは、例えば、映像データから検出される路側物のエッジ強度が所定の閾値をわずかに超える場合や、エッジの形状パターンと路側物のパターンとの一致度が所定の閾値未満である場合、各種センサ１５０の出力データが所定の閾値をわずかに超える場合等である。つまり、確度が所定の閾値未満とは、検出部１０３ｂによる検出結果の信頼性が比較的低い場合である。

また、検出部１０３ｂは、映像データを走行状況データとして送信する場合、例えば、映像データにおける特徴変化が比較的大きいスナップショットを送信することもできる
これにより、通信量を抑えることができるとともに、データ収集装置１０における解析処理の負荷を抑えることができる。

そして、検出部１０３ｂは、送信した走行状況データを用いたデータ収集装置１０の検出結果を取得し、かかる検出結果に基づいて最終的な走行状況を検出する。これにより、検出部１０３ｂの検出機能が乏しい場合であっても、データ収集装置１０の検出機能により高精度に走行状況を検出することができる。

生成部１０３ｃは、検出部１０３ｂによって検出された走行状況に応じた圧縮方法で映像データを圧縮して圧縮データを生成する。具体的には、生成部１０３ｃは、判断基準情報１０２ｃを参照して、検出された走行状況に対応する圧縮方法で映像データを圧縮して圧縮データを生成する。例えば、図３に示すように、生成部１０３ｃは、検出部１０３ｂによって検出された「事故遭遇リスク」が高いほど、圧縮データの圧縮率を低くする。これにより、より重要な映像データほど情報量が多い状態で保存されるため、データ利用者による解析結果の精度が向上し、システムに対する満足度を向上させることができる。

なお、生成部１０３ｃによる圧縮方法は、圧縮率の変更に限定されず、例えば、動きに強い（動きの早い動画に対して高圧縮・高再現性のバランスが取れた）動画用の圧縮方法や、静止画用の圧縮方法でもよい。また、映像データの動きの特性に応じて動画用、または、静止画用を切り替えてもよい。

また、生成部１０３ｃによる圧縮処理の処理タイミングは、任意であってよい。例えば、生成部１０３ｃは、取得部１０３ａによって取得された映像データを圧縮データに圧縮してから記憶部１０２に車両データとして記憶する。これにより、車載装置１００の記憶部１０２の容量を抑えることができる。

あるいは、生成部１０３ｃは、データ収集装置１０へ映像データを送信するタイミングで圧縮処理を行ってもよい。かかる場合、まず、取得部１０３ａは、取得した映像データを記憶部１０２に記憶する。そして、生成部１０３ｃは、データ収集装置１０から収集要求があった場合に、記憶部１０２に記憶された映像データを圧縮する。これにより、車載装置１００の処理負荷を抑えることができる。

なお、生成部１０３ｃは、例えば、記憶部１０２に記憶する際には、映像データを低圧縮率で圧縮して記憶し、データ収集装置１０から収集要求があった場合に、低圧縮率で圧縮された映像データを追加で圧縮して高圧縮率の圧縮データとして送信してもよい。なお、かかる場合に、生成部１０３ｃは、低圧縮率の圧縮データを送信する場合は、追加で圧縮せずにデータ収集装置１０へ送信する。

また、生成部１０３ｃは、生成した圧縮データをメタ情報化したタグデータＴを生成し、圧縮データに対応付けて車両データ情報１０２ｂとして記憶する。なお、生成部１０３ｃは、データ収集装置１０へ映像データを送信するタイミングで圧縮処理を行う場合、取得部１０３ａが映像データを取得した際に、タグデータＴを生成する。

アップロード部１０３ｄ（送信部の一例）は、生成部１０３ｃによって生成された圧縮データおよびタグデータＴについて、それぞれ所定のタイミングでデータ収集装置１０へ送信する。

具体的には、アップロード部１０３ｄは、タグデータＴを一定の間隔（例えば、一定距離、一定時間）で送信する。また、アップロード部１０３ｄは、データ収集装置１０から収集要求があった場合に、指定されたタグデータＴに対応する圧縮データをデータ収集装置１０へ送信する。そして、アップロード部１０３ｄは、圧縮データの送信が完了した場合、送信が完了した圧縮データおよびタグデータＴを車両データ情報１０２ｂから削除する。

また、アップロード部１０３ｄは、タグデータＴを送信する場合、検出部１０３ｂによって検出された走行状況に関する情報を含むタグデータＴを送信する。これにより、データ収集装置１０は、タグデータＴを参照することで、圧縮データの圧縮方法を把握できるため、圧縮データをデコードする際に圧縮方法を確認するプロセスを省略できるため、処理負荷を軽減できる。

次に、図４を用いて、実施形態に係る車載装置１００が実行する処理の処理手順について説明する。図４は、実施形態に係る車載装置１００が実行する処理の処理手順を示すフローチャートである。

図４に示すように、まず、取得部１０３ａは、データ収集装置１０から収集条件を含むファイルを取得する（ステップＳ１０１）。また、取得部１０３ａは、データ収集装置１０から判断基準情報１０２ｃを含むファイルを取得する（ステップＳ１０２）。なお、ステップＳ１０１およびステップＳ１０２については処理順序が入れ替わってもよい。

つづいて、取得部１０３ａは、収集条件が到来したか否かを判定し（ステップＳ１０３）、到来していない場合（ステップＳ１０３：Ｎｏ）、到来するまでステップＳ１０３を繰り返し実行する。

そして、取得部１０３ａは、収集条件が到来した場合（ステップＳ１０３：Ｙｅｓ）、映像データを取得する（ステップＳ１０４）。

つづいて、検出部１０３ｂは、判断基準情報１０２ｃに基づき、映像データが取得された際の走行状況を検出する（ステップＳ１０５）。つづいて、検出部１０３ｂは、検出した走行状況の確度が所定の閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ１０６）。

生成部１０３ｃは、走行状況の確度が所定の閾値以上である場合（ステップＳ１０６：Ｙｅｓ）、検出された走行状況に応じた圧縮方法で映像データを圧縮して圧縮データを生成し（ステップＳ１０７）、処理を終了する。

一方、検出部１０３ｂは、走行状況の確度が所定の閾値未満である場合（ステップＳ１０６：Ｎｏ）、データ収集装置１０へ走行状況データを送信する（ステップＳ１０８）。つづいて、検出部１０３ｂは、走行状況データを用いたデータ収集装置１０の検出結果に基づいて最終的な走行状況を検出し（ステップＳ１０９）、ステップＳ１０７を実行する。

上述してきたように、実施形態に係る車載装置１００は、取得部１０３ａと、検出部１０３ｂと、生成１０３ｃ部とを備える。取得部１０３ａは、車両Ｖで撮像された映像データを取得する。検出部１０３ｂは、映像データが取得された際の走行状況を検出する。生成部１０３ｃは、検出部１０３ｂによって検出された走行状況に応じた圧縮方法で映像データを圧縮して圧縮データを生成する。これにより、データとしての有用性を確保しつつ、映像データの圧縮率を向上させることができる。

さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲およびその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。

１ データ収集システム
１０ データ収集装置
１１、１０１ 通信部
１２、１０２ 記憶部
１３、１０３ 制御部
１３ａ 受付部
１３ｂ 解析部
１３ｃ 配信部
１３ｄ 収集部
１００ 車載装置
１０３ａ 取得部
１０３ｂ 検出部
１０３ｃ 生成部
１０３ｄ アップロード部
２００ 利用者端末

Claims (10)

1. 車両で撮像された映像データを取得する取得部と、
   前記映像データが取得された際の走行状況を検出する検出部と、
   前記検出部によって検出された前記走行状況に応じた圧縮方法で前記映像データを圧縮して圧縮データを生成する生成部と
   を備えることを特徴とする車載装置。
2. 前記生成部によって生成された前記圧縮データおよび前記圧縮データがメタ情報化されたメタデータについて、それぞれ所定のタイミングでデータ収集装置へ送信する送信部をさらに備え、
   前記送信部は、
   前記メタデータを送信する場合、前記検出部によって検出された前記走行状況に関する情報を含む前記メタデータを送信すること
   を特徴とする請求項１に記載の車載装置。
3. 前記検出部は、
   検出した前記走行状況の確度が所定の閾値未満と判定した場合、前記走行状況の検出に用いた走行状況データをデータ収集装置へ送信し、該走行状況データを用いた前記データ収集装置の検出結果に基づいて最終的な前記走行状況を検出すること
   を特徴とする請求項１または２に記載の車載装置。
4. 前記検出部は、
   前記走行状況に基づいて事故に遭遇するリスクを検出し、
   前記生成部は、
   前記リスクが高いほど、前記圧縮データの圧縮率を低くすること
   を特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の車載装置。
5. 記憶部をさらに備え、
   前記生成部は、
   前記取得部によって取得された前記映像データを前記圧縮データに圧縮してから前記記憶部に記憶すること
   を特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の車載装置。
6. 記憶部をさらに備え、
   前記取得部は、
   取得した前記映像データを前記記憶部に記憶し、
   前記生成部は、
   データ収集装置から収集要求があった場合に、前記記憶部に記憶された前記映像データを圧縮すること
   を特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の車載装置。
7. 前記取得部は、
   前記走行状況の検出処理の基準となる情報である判断基準情報をデータ収集装置から取得し、
   前記検出部は、
   前記判断基準情報に基づいて前記走行状況を検出すること
   を特徴とする請求項１〜６のいずれか１つに記載の車載装置。
8. 前記取得部は、
   前記映像データの収集条件に関する情報である収集条件情報をデータ収集装置から取得し、前記収集条件情報に基づいて前記映像データを取得すること
   を特徴とする請求項１〜７のいずれか１つに記載の車載装置。
9. 請求項１〜８のいずれか１つに記載の車載装置と、
   前記車載装置から車両に関するデータを収集するデータ収集装置と、
   前記データ収集装置によって収集された前記データを取得する端末装置と
   を備えることを特徴とするデータ収集システム。
10. 車両で撮像された映像データを取得する取得工程と、
    前記映像データが取得された際の走行状況を検出する検出工程と、
    前記検出工程によって検出された前記走行状況に応じた圧縮方法で前記映像データを圧縮して圧縮データを生成する生成工程と
    を含むことを特徴とする車載装置の制御方法。

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