JP6554280B2 - データ処理装置、画像処理方法、及び、プログラム - Google Patents

Description

本発明は、車両の周辺を示す動画データを処理する技術に関する。

従来より、カメラを用いて車両の周辺を示す静止画を周期的に取得し、車両の走行中にインシデント（事故、または、事故の可能性のあった事象）が発生した場合に、その発生前後に係る複数の静止画に基づく動画データを記録するドライブレコーダが知られている。

近年では、トラック、バス及びタクシーなどの業務用の車両を複数台使用して業務を行う事業者において、ドライブレコーダを業務に使用する全ての車両に搭載することも実施されている（例えば、特許文献１参照。）。

このような事業者では、データ処理装置が事業所に設けられている。データ処理装置は、各車両のドライブレコーダで記録された動画データを取り込み、その動画データを再生できる。事業者は、このような動画データに基づいてインシデントの発生時の状況を把握することで、動画データをドライバの安全指導等に役立てている。

特開２０１１−７６４４３号公報

ところで、事業者においては、ドライブレコーダで得られた動画データをデータ処理装置で再生し、担当者が、動画データの内容を実際に確認することでインシデントの発生時の状況を具体的に把握している。

しかしながら、事業者によっては、再生すべき動画データの数が多くなり、それらの内容の確認作業に多くの時間がかかる場合がある。このため、動画データの確認作業が効率的に行える技術が要望されている。そのような技術の一つとして、動画データの撮影期間において急ブレーキなどの特定挙動があった場合に、その特定挙動の要因を容易に把握できる技術が求められている。

本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、特定挙動の要因を容易に把握できる技術を提供することを目的とする。

上記課題を解決するため、請求項１の発明は、車両の走行中に記録された前記車両の周辺を示す動画データを処理するデータ処理装置であって、前記動画データの撮影期間における前記車両の特定挙動に関する挙動情報を取得する第１取得手段と、前記動画データの撮影期間における前記車両の周辺の物体に関する物体情報を取得する第２取得手段と、同一の前記動画データに係る前記挙動情報と前記物体情報とに基づいて、前記特定挙動の要因を判定するとともに、前記特定挙動の要因となった前記車両の周辺の物体である要因物体を判定する判定手段と、前記要因物体を強調して、前記動画データを再生する再生手段、とを備え、前記判定手段は、前記特定挙動のタイミングにおける前記車両の周辺の物体の位置に基づいて、前記特定挙動の要因を判定し、前記判定手段は、前記特定挙動の要因となった前記車両のドライバの状態を判定し、前記判定手段は、前記特定挙動のタイミングにおける前記車両の周辺の物体の位置に基づいて、前記特定挙動の要因を前記ドライバの前方不注意と判定し、前記動画データは、該動画データが記録された前記車両のドライバと関連付けられ、前記データ処理装置は、前記要因が前記前方不注意と判定された前記特定挙動に係る前記動画データの数を、前記ドライバごとに集計する集計手段、をさらに備えることを特徴とする。

また、請求項２の発明は、請求項１に記載のデータ処理装置において、前記判定手段は、前記特定挙動のタイミングに前記車両の進行方向に存在した物体を、前記要因物体として判定する

また、請求項３の発明は、請求項１に記載のデータ処理装置において、前記再生手段は、前記動画データの再生時において、前記特定挙動のタイミングにおいて前記要因物体を強調する。

また、請求項４の発明は、請求項３に記載のデータ処理装置において、前記再生手段は、前記動画データの再生時において、前記特定挙動のタイミングよりも前から前記要因物体を強調する。

また、請求項５の発明は、請求項１ないし４のいずれかに記載のデータ処理装置において、前記要因物体の危険度を導出する導出手段、をさらに備え、前記再生手段は、前記危険度に応じた態様で前記要因物体を強調する

また、請求項６の発明は、請求項１に記載のデータ処理装置において、前記要因が前記前方不注意と判定された前記特定挙動に係る前記動画データを一覧表示する表示手段、をさらに備えている。

また、請求項７の発明は、車両の走行中に記録された前記車両の周辺を示す動画データを処理する画像処理方法であって、（ａ）前記動画データの撮影期間における前記車両の特定挙動に関する挙動情報を取得する工程と、（ｂ）前記動画データの撮影期間における前記車両の周辺の物体に関する物体情報を取得する工程と、（ｃ）同一の前記動画データに係る前記挙動情報と前記物体情報とに基づいて、前記特定挙動の要因を判定するとともに、前記特定挙動の要因となった前記車両の周辺の物体である要因物体を判定する工程と、（ｄ）前記要因物体を強調して、前記動画データを再生する工程と、（ｅ）前記特定挙動のタイミングにおける前記車両の周辺の物体の位置に基づいて、前記特定挙動の要因を判定する工程と、（ｆ）前記特定挙動の要因となった前記車両のドライバの状態を判定する工程と、（ｇ）前記特定挙動のタイミングにおける前記車両の周辺の物体の位置に基づいて、前記特定挙動の要因を前記ドライバの前方不注意と判定する工程と、（ｈ）前記動画データを該動画データが記録された前記車両のドライバと関連付ける工程と、（ｉ）前記要因が前記前方不注意と判定された前記特定挙動に係る前記動画データの数を、前記ドライバごとに集計する工程と、を備えている。

また、請求項８の発明は、車両の走行中に記録された前記車両の周辺を示す動画データを処理するデータ処理装置に含まれるコンピュータにより実行可能なプログラムであって、
前記コンピュータに、（ａ）前記動画データの撮影期間における前記車両の特定挙動に関する挙動情報を取得する工程と、（ｂ）前記動画データの撮影期間における前記車両の周辺の物体に関する物体情報を取得する工程と、（ｃ）同一の前記動画データに係る前記挙動情報と前記物体情報とに基づいて、前記特定挙動の要因を判定するとともに、前記特定挙動の要因となった前記車両の周辺の物体である要因物体を判定する工程と、（ｄ）前記要因物体を強調して、前記動画データを再生する工程と、（ｅ）前記特定挙動のタイミングにおける前記車両の周辺の物体の位置に基づいて、前記特定挙動の要因を判定する工程と、（ｆ）前記特定挙動の要因となった前記車両のドライバの状態を判定する工程と、（ｇ）前記特定挙動のタイミングにおける前記車両の周辺の物体の位置に基づいて、前記特定挙動の要因を前記ドライバの前方不注意と判定する工程と、（ｈ）前記動画データを該動画データが記録された前記車両のドライバと関連付ける工程と、（ｉ）前記要因が前記前方不注意と判定された前記特定挙動に係る前記動画データの数を、前記ドライバごとに集計する工程と、を実行させる。

請求項１の発明によれば、同一の動画データに係る挙動情報と物体情報とに基づいて特定挙動の要因を判定するため、特定挙動の要因を事後的に容易に把握できる。また、動画データの再生時において要因物体がいずれであるかを容易に把握できる。また、特定挙動の要因となった車両のドライバの状態を事後的に容易に把握できる。また、特定挙動の要因が前方不注意であることを容易に把握できる。

また、特に請求項２の発明によれば、要因物体を適切に判定することができる。

また、特に請求項３の発明によれば、特定挙動のタイミングにおける要因物体の状況を容易に把握できる。

また、特に請求項４の発明によれば、特定挙動のタイミングよりも前の要因物体の状況を容易に把握できる。

また、特に請求項５の発明によれば、要因物体の危険度を容易に把握できる。

また、特に請求項６の発明によれば、前方不注意に係る動画データを容易に選択できる。

図１は、レコーダシステムの概要を示す図である。 図２は、サーバ装置の構成を示す図である。 図３は、ドライブレコーダで記録される動画データの一例を示す図である。 図４は、第１の実施の形態のデータ処理装置の構成を示す図である。 図５は、データ処理装置のメイン処理の流れを示す図である。 図６は、情報取得処理の流れを示す図である。 図７は、第１の実施の形態の要因判定処理の処理の流れを示す図である。 図８は、再生処理の流れを示す図である。 図９は、動画データの再生時の表示装置の表示例を示す図である。 図１０は、動画データの再生期間を示す図である。 図１１は、動画データの再生期間を示す図である。 図１２は、動画データの再生時の表示装置の表示例を示す図である。 図１３は、第２の実施の形態のデータ処理装置の構成を示す図である。 図１４は、第２の実施の形態における動画データの再生時の表示装置の表示例を示す図である。 図１５は、第３の実施の形態のデータ処理装置の構成を示す図である。 図１６は、第３の実施の形態の要因判定処理の流れを示す図である。 図１７は、第３の実施の形態の動画選択処理の流れを示す図である。 図１８は、前方不注意に係る動画データが一覧表示された様子を示す図である。 図１９は、第３の実施の形態における動画データの再生時の表示装置の表示例を示す図である。 図２０は、集計処理の流れを示す図である。 図２１は、ドライバのランキングが表示された様子を示す図である。

以下、図面を参照しつつ本発明の実施の形態について説明する。

＜１．第１の実施の形態＞
＜１−１．システムの概要＞
図１は、車両の走行中に記録された動画データを処理するためのレコーダシステム１００の概要を示す図である。レコーダシステム１００は、サーバ装置１と、データ処理装置２と、ドライブレコーダ４とを含んでいる。レコーダシステム１００は、トラック、バス及びタクシーなどの業務用の車両を複数台使用して業務を行う事業者において採用される。以下では、レコーダシステム１００が、タクシー事業を行う事業者において採用された場合を例に説明する。

この事業者においては、タクシーとして構成される複数の車両５を使用して事業が行われている。これら複数の車両５のそれぞれに、走行中の車両５の周辺の様子を示す動画データを記録するドライブレコーダ４が搭載されている。また、これら複数の車両５を管理する事業所３においては、ドライブレコーダ４で記録された動画データを処理するデータ処理装置２が備えられている。

また、データ処理装置２は、インターネットなどの広域のネットワーク９と接続されている。データ処理装置２は、ネットワーク９を介して、事業所３の外部にあるサーバ装置１と通信可能となっている。サーバ装置１は、データ処理装置２から動画データを受け取り、その動画データの処理結果となる情報をデータ処理装置２に返信する。サーバ装置１は、当該事業者が管理するものであってもよく、当該事業者とは異なる団体が管理するものであってもよい。

各車両５のドライブレコーダ４は、車両５の周辺の前方を撮影して静止画を取得するカメラと、静止画を記憶する揮発性の画像メモリとを備えている。ドライブレコーダ４は、カメラを用いて車両５の周辺の前方の様子を示す静止画を、所定の周期（例えば、１／３０秒周期）で取得して画像メモリに記憶する。これにより、ドライブレコーダ４は、直近の所定時間（例えば、３０秒間）に得られた複数の静止画を画像メモリに常に記憶した状態となる。

そして、ドライブレコーダ４は、車両５の走行中においてインシデント（事故、または、事故の可能性のあった事象）が発生した場合は、そのインシデントの発生前後に係る複数の静止画に基づく動画データを、可搬性の記録媒体であるメモリカードに記録する。車両５の特定挙動である急ブレーキは、このようなインシデントの一つとなる。

ドライブレコーダ４は、車両５の速度と加速度とを取得可能であり、車両５の速度あるいは加速度が所定の条件を満たした場合に、インシデントが発生したと判断する。ドライブレコーダ４は、インシデントの発生以前の例えば１２秒間と、インシデントの発生以降の例えば８秒間との合計２０秒間に得られた複数の静止画を含む動画データをメモリカードに記録する。動画データに含まれる複数の静止画はそれぞれ動画データのフレームとなる。

本明細書においては、動画データに含まれる複数の静止画が取得された期間（インシデントの発生前後の２０秒間）を、当該動画データの「撮影期間」と表現する。

また、ドライブレコーダ４は、車両５のドライバ（タクシーの乗務員）を識別するドライバコード、車両５の速度及び加速度、並びに、インシデントの発生日時などを、付加情報として動画データに関連付けてメモリカードに記録する。これにより、動画データは、当該動画データが記録された車両５のドライバと関連付けられる。付加情報は、車両５の速度及び加速度に関して、動画データの撮影期間にわたる時系列データを含んでいる。

データ処理装置２は、メモリカードを介して、各車両５のドライブレコーダ４で記録された動画データ６を取り込むことができる。なお、データ処理装置２は、有線または無線のデータ通信を用いて、ドライブレコーダ４から動画データ６を取り込むようにしてもよい。

データ処理装置２は、動画データを再生する機能を有している。これとともに、データ処理装置２は、動画データの撮影期間において急ブレーキがなされていた場合は、その急ブレーキの要因を判定する機能を有している。

また、サーバ装置１は、動画データに像として含まれる物体を認識する機能を有している。サーバ装置１は、ドライブレコーダ４で記録された動画データをデータ処理装置２から受け取り、その動画データの撮影期間において車両５の周辺に存在していた物体を認識する。サーバ装置１は、認識した物体に関する物体情報をデータ処理装置２に送信する。データ処理装置２は、この物体情報に基づいて急ブレーキの要因を判定する。以下、このようなサーバ装置１及びデータ処理装置２について詳細に説明する。

＜１−２．サーバ装置＞
まず、サーバ装置１について説明する。図２は、サーバ装置１の構成を示す図である。サーバ装置１は、制御部１１と、通信部１２と、記憶部１４とを備えている。

制御部１１は、例えば、ＣＰＵ、ＲＡＭ及びＲＯＭなどを備えたコンピュータである。制御部１１は、高性能なＣＰＵを備えており、負荷の高い画像処理を高速に実行することが可能である。

通信部１２は、ネットワーク９を介して通信を行う。サーバ装置１は、通信部１２により、データ処理装置２との間でデータの送受信を行うことが可能となる。

記憶部１４は、例えば、各種のデータを記憶可能な不揮発性の記憶装置であるハードディスクである。記憶部１４には、プログラム１４ａが記憶されている。制御部１１のＣＰＵがプログラム１４ａを実行する（プログラム１４ａに従った演算処理を行う）ことにより、サーバ装置１として必要な機能が実現される。図２に示す、物体認識部１１ａは、プログラム１４ａの実行により実現されるサーバ装置１の機能の一つである。

物体認識部１１ａは、動画データの各フレームに像として含まれる物体を認識する物体認識処理を行う。物体認識部１１ａは、ドライブレコーダ４で記録された動画データを対象とした場合は、動画データの撮影期間において車両５の周辺に存在していた歩行者や他車両などの物体を認識する。

図３は、車両５において急ブレーキがなされた場合に、ドライブレコーダ４で記録される動画データ６の一例を示す図である。図３は、動画データ６に含まれる多数のフレームのうちの代表的な３つのフレームＦａ〜Ｆｃを示している。３つのフレームＦａ〜Ｆｃのうち、図中上部のフレームＦａが最も古く、図中下部のフレームＦｃが最も新しい。

この動画データ６の撮影期間においては、急ブレーキがなされて車両５が停止している。図中中央のフレームＦｂが取得された時点が急ブレーキの開始時点、図中下部のフレームＦｃが取得された時点が急ブレーキの終了時点（車両５が停止した時点）に相当する。

これらのフレームＦａ〜Ｆｃには、二人の歩行者Ｓｂ１，Ｓｂ２、及び、他車両Ｓｂ３の像が含まれている。物体認識部１１ａは、物体認識処理によって、このような歩行者Ｓｂ１，Ｓｂ２、及び、他車両Ｓｂ３を認識する。

物体認識部１１ａは、例えば、フレーム相関方式、及び、パターン認識方式を組み合わせた物体認識方式により物体を認識する。フレーム相関方式としては、例えば、オプティカルフロー方式を採用できる。オプティカルフロー方式は、複数のフレームのそれぞれから特徴点を抽出し、フレーム相互間での特徴点の動きを示すオプティカルフローの向きに基づいて物体を認識する。物体認識部１１ａは、このオプティカルフロー方式を用いることで背景に対して動きのある物体を認識できる。

また、パターン認識方式としては、例えば、テンプレートマッチング方式を採用できる。テンプレートマッチング方式は、検出対象となる物体の外観を示すテンプレート画像をパターンとして予め用意しておき、一つのフレームからテンプレート画像に近似する領域を探索することで物体を認識する。物体認識部１１ａは、このテンプレートマッチング方式を用いることで背景に対して静止した物体を認識できる。

物体認識部１１ａは、このような物体認識方式により動画データに基づいて物体を認識する。そして、物体認識部１１ａは、認識した物体の像の各フレームにおける位置（以下、「フレーム内位置」という。）を検出する。物体認識部１１ａは、フレーム相互間でフレーム内位置が近傍となる物体を同一の物体として処理する。さらに、物体認識部１１ａは、各物体のフレーム内位置に基づいて、各フレームにおける車両５に対する物体の相対的な状態（以下、「車両相対状態」という。）を検出する。具体的には、物体認識部１１ａは、「車両の前方に存在」、「車両の側方に存在」及び「車両の前方を横切る」のいずれかを車両相対状態として検出する。

物体認識部１１ａは、このような物体の認識結果を物体情報としてデータ処理装置２に送信する。物体情報には、認識した物体に関する各フレームにおけるフレーム内位置、及び、車両相対状態が含まれている。物体認識部１１ａが複数の物体を認識した場合は、認識した複数の物体のそれぞれに関するフレーム内位置、及び、車両相対状態が物体情報に含まれる。

＜１−３．データ処理装置＞
次に、データ処理装置２について説明する。図４は、データ処理装置２の構成を示す図である。データ処理装置２は、制御部２１と、通信部２２と、表示装置２５と、入力装置２６と、動画取込部２７と、記憶部２４とを備えている。

制御部２１は、例えば、ＣＰＵ、ＲＡＭ及びＲＯＭなどを備えたコンピュータである。通信部２２は、ネットワーク９を介して通信を行う。データ処理装置２は、通信部２２により、サーバ装置１との間でデータの送受信を行うことが可能となる。

表示装置２５は、各種の情報を表示するものであり、例えば、液晶ディスプレイである。入力装置２６は、ユーザの操作を受け付けるものであり、例えば、キーボード、マウス及びタッチパネルなどである。

動画取込部２７は、ドライブレコーダ４で記録された動画データを取り込むものであり、例えば、メモリカードの記録内容を読み出すカードリーダである。動画取込部２７は、メモリカードから動画データを読み出して制御部２１に入力する。なお、データ通信を用いて動画データを取り込む場合は、動画取込部２７は、例えば、データ通信を行うための通信装置などである。

記憶部２４は、例えば、各種のデータを記憶可能な不揮発性の記憶装置であるハードディスクである。動画取込部２７に取り込まれた動画データは、記憶部２４に記憶される。動画取込部２７は、複数の車両５のドライブレコーダ４のそれぞれで記録された動画データを取り込む。このため、記憶部２４には多数の動画データ６が記憶される。

また、記憶部２４には、プログラム２４ａが記憶されている。このようなプログラム２４ａは、ネットワーク９を介したダウンロード、あるいは、メモリカード等の記録媒体からの読み出しなどにより取得される。

制御部２１のＣＰＵがプログラム２４ａを実行する（プログラム２４ａに従った演算処理を行う）ことにより、データ処理装置２として必要な機能が実現される。図４に示す、挙動情報取得部２１ａ、物体情報取得部２１ｂ、動画再生部２１ｃ、及び、要因物体判定部２１ｄは、プログラム２４ａの実行により実現されるデータ処理装置２の機能の一部である。

挙動情報取得部２１ａは、動画データの撮影期間における急ブレーキに関連する挙動情報を取得する。挙動情報取得部２１ａは、動画データの撮影期間において急ブレーキがなされている場合は、その急ブレーキがなされたタイミングを挙動情報として取得する。

物体情報取得部２１ｂは、動画データの撮影期間における車両５の周辺の物体に関する物体情報を取得する。物体情報取得部２１ｂは、通信部２２を利用してサーバ装置１とデータ通信を行うことにより、サーバ装置１から物体情報を取得する。

動画再生部２１ｃは、ドライブレコーダ４で記録された動画データを再生する。動画再生部２１ｃは、動画データを再生する場合は、動画データに含まれる複数のフレームを時間的に連続して表示装置２５において表示させる。

また、要因物体判定部２１ｄは、動画データの撮影期間において急ブレーキがなされた場合は、その急ブレーキの要因となった車両５の周辺の物体である要因物体を判定する。

これら挙動情報取得部２１ａ、物体情報取得部２１ｂ、動画再生部２１ｃ、及び、要因物体判定部２１ｄの処理の詳細については後述する。

＜１−４．データ処理装置の処理＞
次に、データ処理装置２の処理について説明する。図５は、データ処理装置２の動画データに関するメイン処理の流れを示す図である。まず、図５を参照してデータ処理装置２のメイン処理の流れを説明した後、一部の処理についてさらに詳細に説明する。

まず、ドライブレコーダ４で記録された動画データを取り込む動画取込処理がなされる（ステップＳ１）。動画取込部２７がメモリカードから動画データを読み出し、図４に示すように読み出した動画データ６を記憶部２４に記憶させる。

次に、取り込まれた動画データに関する挙動情報及び物体情報を取得する情報取得処理がなされる（ステップＳ２）。挙動情報取得部２１ａが挙動情報を取得し、物体情報取得部２１ｂが物体情報を取得する。図４に示すように、記憶部２４は、動画データに関して取得された挙動情報６ａと物体情報６ｂとを、当該動画データ６に関連付けて記憶する。

次に、動画データの撮影期間になされた急ブレーキの要因を判定する要因判定処理がなされる（ステップＳ３）。要因物体判定部２１ｄは、同一の動画データ６に関連付けられた挙動情報６ａと物体情報６ｂとに基づいて、急ブレーキの要因を判定する。要因物体判定部２１ｄは、急ブレーキの要因となった車両５の周辺の物体である要因物体を判定する。

このような情報取得処理（ステップＳ２）及び要因判定処理（ステップＳ３）は、ドライブレコーダ４から取り込まれた動画データのそれぞれに関してなされる。情報取得処理（ステップＳ２）及び要因判定処理（ステップＳ３）が完了した動画データは、再生対象として選択可能となる。

次に、記憶部２４に記憶された多数の動画データのうちから、再生対象とする動画データを選択する動画選択処理がなされる（ステップＳ４）。表示装置２５は、動画再生部２１ｃの制御により、再生対象として選択可能な動画データを一覧表示する。ユーザは、このような一覧表示を参照し、入力装置２６を用いて再生対象となる動画データを選択する。

次に、選択された動画データを再生する再生処理がなされる（ステップＳ５）。動画再生部２１ｃは、動画データに含まれる複数のフレームを時間的に連続して表示装置２５に表示させて、動画データを再生する。この動画データの再生期間においては、動画データの撮影期間における車両５の周辺の様子が再現される。また、要因物体が判定された場合は、動画再生部２１ｃは、その要因物体を強調するようにして動画データを再生する。

＜１−４−１．情報取得処理＞
次に、情報取得処理（図５のステップＳ２）について詳細に説明する。図６は、情報取得処理の詳細な流れを示す図である。情報取得処理においては、データ処理装置２はサーバ装置１とデータ通信を行う。図中の左側はデータ処理装置２の処理の流れを示し、図中の右側はサーバ装置１の処理の流れを示している。なお、この説明において処理の対象となる動画データを「対象動画データ」という。

まず、挙動情報取得部２１ａが、対象動画データの撮影期間において急ブレーキがなされたか否かを判定する（ステップＳ２１）。挙動情報取得部２１ａは、対象動画データに関連付けられた付加情報に含まれる車両５の速度及び加速度の時系列データを参照する。そして、挙動情報取得部２１ａは、時系列データのいずれかが所定の判定条件を満足した場合は、急ブレーキがなされたと判定する。急ブレーキがなされたと判定する判定条件は、例えば、下記の条件（Ａ）及び（Ｂ）のいずれかである。

（Ａ）減速方向の加速度が、所定値（例えば、０．４０Ｇ）以上となること。

（Ｂ）１秒間の速度の減少が、所定の閾値（例えば、１０ｋｍ／ｈ）以上となること。

挙動情報取得部２１ａは、急ブレーキがなされたと判定した場合は、さらに、上記の判定条件を満足した時系列データに基づいて、急ブレーキのタイミングを特定する。本実施の形態では、急ブレーキの開始時点から終了時点までの期間を「急ブレーキのタイミング」と称する。急ブレーキの終了時点は、車両５が停止した時点に相当する。急ブレーキのタイミングは、動画データの撮影期間の開始時点からの経過時間（再生時には、再生期間の開始時点からの経過時間）で特定される。

このような処理により、挙動情報取得部２１ａは、対象動画データの撮影期間における急ブレーキに関する挙動情報を取得する。挙動情報には、急ブレーキの有無、及び、急ブレーキのタイミングが含まれる。

次に、挙動情報取得部２１ａは、取得した挙動情報を対象動画データに関連付けて記憶部２４に記憶させる（ステップＳ２２）。これにより、対象動画データに、挙動情報が関連付けられる。

次に、物体情報取得部２１ｂが、通信部２２を介して、物体情報を要求する要求信号と対象動画データとをサーバ装置１に送信する（ステップＳ２３）。サーバ装置１の物体認識部１１ａは、通信部１２を介して、これらの要求信号及び対象動画データを受信する（ステップＳ１１）。

物体認識部１１ａは、この要求信号に応答して、受信した対象動画データを対象にして物体認識処理を行う（ステップＳ１２）。物体認識部１１ａは、対象動画データの撮影期間において車両５の周辺に存在していた歩行者や他車両などの物体を認識する。

そして、物体認識部１１ａは、通信部１２を介して、物体の認識結果を物体情報としてデータ処理装置２に送信する（ステップＳ１３）。前述のように、物体情報には、認識された各物体の各フレームでのフレーム内位置、及び、車両相対状態が含まれる。

データ処理装置２の物体情報取得部２１ｂは、通信部２２を介して、物体情報を受信する（ステップＳ２４）。これにより、物体情報取得部２１ｂは、対象動画データの撮影期間における車両５の周辺の物体に関する物体情報を取得する。

次に、挙動情報取得部２１ａは、取得した物体情報を対象動画データに関連付けて記憶部２４に記憶させる（ステップＳ２５）。これにより、対象動画データに、物体情報が関連付けられる。

このような情報取得処理の結果、同一の動画データ６に関する挙動情報６ａと物体情報６ｂとが、動画データ６を介して関連付けられることになる（図４参照。）。

＜１−４−２．要因判定処理＞
次に、要因判定処理（図５のステップＳ３）について詳細に説明する。図７は、要因判定処理の処理の流れを示す図である。なお、この説明において処理の対象となる動画データを「対象動画データ」という。

まず、要因物体判定部２１ｄが、対象動画データ６に関連付けられた挙動情報６ａ及び物体情報６ｂを記憶部２４から読み出す（ステップＳ３１）。次に、要因物体判定部２１ｄは、挙動情報が示す、対象動画データの撮影期間における急ブレーキの有無を参照する。これにより、急ブレーキがなかった場合は（ステップＳ３２にてＮｏ）、要因判定処理は終了する。

一方、急ブレーキがあった場合は（ステップＳ３２にてＹｅｓ）、要因物体判定部２１ｄは、対象動画データに係る挙動情報と物体情報とに基づいて、急ブレーキの要因となった車両５の周辺の物体である要因物体を判定する。

具体的には、要因物体判定部２１ｄは、挙動情報を参照して、対象動画データのうちの急ブレーキのタイミングを取得する（ステップＳ３３）。

続いて、要因物体判定部２１ｄは、物体情報に基づいて、急ブレーキのタイミングにおいて車両５の周辺に存在した各物体の車両相対状態を判断する（ステップＳ３４）。すなわち、要因物体判定部２１ｄは、急ブレーキのタイミングに相当するいくつかのフレームを特定し、それらフレームにおける各物体の車両相対状態を判断する。要因物体判定部２１ｄは、各物体の車両５に対する相対的な状態が「車両の前方に存在」、「車両の側方に存在」及び「車両の前方を横切る」のいずれであるかを判断する。

そして、要因物体判定部２１ｄは、急ブレーキのタイミングにおいて車両５の進行方向となる前方に物体が存在した場合は（ステップＳ３５にてＹｅｓ）、当該物体を要因物体として判定する（ステップＳ３６）。要因物体判定部２１ｄは、車両相対状態が「車両の前方に存在」または「車両の前方を横切る」となる物体を、車両５の前方に存在した物体と判断する。要因物体判定部２１ｄは、一つの物体だけではなく、複数の物体を要因物体として判定してもよい。

要因物体判定部２１ｄは、ある物体を要因物体として判定した場合は、当該物体が要因物体であることを識別するための情報を含むように、対象動画データ６に関連付けられた物体情報６ｂを更新する（ステップＳ３７）。

なお、急ブレーキのタイミングにおいて車両５の前方に物体が存在しない場合は（ステップＳ３５にてＮｏ）、要因物体は判定されず、要因判定処理はそのまま終了する。

＜１−４−３．再生処理＞
次に、再生処理（図５のステップＳ５）について詳細に説明する。図８は、再生処理の詳細な流れを示す図である。前述のように、この再生処理に先行して動画選択処理（図５のステップＳ４）がなされ、再生対象となる動画データがユーザにより選択される。この説明では、再生対象となる動画データを「対象動画データ」という。

まず、動画再生部２１ｃは、対象動画データを記憶部２４から読み出す（ステップＳ５１）。この際、動画再生部２１ｃは、対象動画データ６に関連付けられた挙動情報６ａ及び物体情報６ｂを併せて記憶部２４から読み出す。

以降、動画再生部２１ｃは、対象動画データに含まれる複数のフレームそれぞれを表示装置２５に表示させる処理を、対象動画データの全てのフレームについて完了するまで繰り返す（ステップＳ５２〜Ｓ５６）。このような処理において、動画再生部２１ｃは、急ブレーキの要因物体がある場合は、その要因物体を強調する。

まず、動画再生部２１ｃは、対象動画データの一のフレームをフレームの順序に従って選択する（ステップＳ５２）。

次に、動画再生部２１ｃは、挙動情報及び物体情報に基づいて、対象動画データの撮影期間において急ブレーキがあり、かつ、要因物体があるか否かを判定する（ステップＳ５３）。急ブレーキがない、あるいは、要因物体がない場合は（ステップＳ５３にてＮｏ）、動画再生部２１ｃは、選択中のフレームを表示装置２５にそのまま表示させる（ステップＳ５５）。

一方、急ブレーキがあり、かつ、要因物体がある場合は（ステップＳ５３にてＹｅｓ）、動画再生部２１ｃは、選択中のフレームに要因物体の像が含まれるときは、その要因物体の像をマーカで囲んで強調する（ステップＳ５４）。要因物体の像の位置は、物体情報に含まれる要因物体のフレーム内位置に基づいて特定できる。

次に、動画再生部２１ｃは、選択中のフレームを表示装置２５に表示させる（ステップＳ５５）。これにより、急ブレーキの要因物体がある場合は、表示装置２５において要因物体が強調して表示されることになる。

図９は、図３で説明した動画データ６の再生時の表示装置２５の表示例を示す図である。この動画データ６に関しては、要因物体判定部２１ｄが、歩行者Ｓｂ１を要因物体として判定している。

図に示すように、急ブレーキのタイミングに含まれるフレームＦｂ，Ｆｃにおいて、要因物体である歩行者Ｓｂ１がマーカＭによって強調されている。動画データの再生時には、このように要因物体が強調されることから、ユーザは急ブレーキの要因となった要因物体を事後的に容易に把握することができる。

動画再生部２１ｃは、このような要因物体を急ブレーキのタイミングにおいて強調する。図１０は、動画データの再生期間Ｐ０を説明する図である。

図中の時点Ｔ１が動画データの再生期間Ｐ０の開始時点、時点Ｔ４が動画データの再生期間Ｐ０の終了時点となっている。このような再生期間Ｐ０のうち、時点Ｔ２から時点Ｔ３までが急ブレーキのタイミングＰ２に相当する。

動画再生部２１ｃは、動画データの再生時において、このような急ブレーキのタイミングＰ２において要因物体を強調する。このように急ブレーキのタイミングＰ２において要因物体を強調することで、ユーザは、急ブレーキのタイミングを把握できるとともに、急ブレーキのタイミングにおける要因物体の状況を容易に把握することができる。

なお、動画再生部２１ｃは、急ブレーキのタイミングの前または後の期間において、要因物体を強調するようにしてもよい。例えば、図１１に示すように、急ブレーキのタイミングＰ２とともに、急ブレーキのタイミングＰ２よりも前の期間Ｐ１においても、動画再生部２１ｃが、要因物体を強調してもよい。

図１２は、この場合における動画データの再生時の表示装置２５の表示例を示す図である。この場合は、急ブレーキのタイミングより前のフレームＦａにおいても、要因物体となる歩行者Ｓｂ１がマーカＭによって強調されている。このように、急ブレーキのタイミングＰ２よりも前から要因物体を強調することで、ユーザは、急ブレーキのタイミングＰ２よりも前の時点における要因物体の状況を容易に把握できる。すなわち、ユーザは、急ブレーキの要因となった要因物体が、事前にどのような動きをしていたかを容易に把握できる。

以上のように、本実施の形態のデータ処理装置２は、車両５の走行中にドライブレコーダ４で記録された車両５の周辺を示す動画データを処理する。このデータ処理装置２においては、挙動情報取得部２１ａが動画データの撮影期間における急ブレーキに関連する挙動情報を取得し、物体情報取得部２１ｂが動画データの撮影期間における車両５の周辺の物体に関する物体情報を取得する。記憶部２４は、取得された挙動情報６ａと物体情報６ｂとを動画データ６に関連付けて記憶する。そして、要因物体判定部２１ｄは、同一の動画データ６に係る挙動情報６ａと物体情報６ｂとに基づいて急ブレーキの要因を判定する。このため、急ブレーキの要因を事後的に容易に把握することができる。また、ユーザの主観ではなく、挙動情報と物体情報とに基づいて急ブレーキの要因を客観的に判定することができる。

また、要因物体判定部２１ｄは、急ブレーキの要因となった車両５の周辺の物体である要因物体を判定する。このため、要因物体を容易に把握することができる。

また、要因物体判定部２１ｄは、急ブレーキのタイミングに車両５の進行方向である前方に存在した物体を要因物体として判定する。このため、要因物体を適切に判定することができる。

また、動画再生部２１ｃは、要因物体を強調して動画データを再生する。このため、ユーザは、動画データの再生時において要因物体がいずれであるかを容易に把握できる。

＜２．第２の実施の形態＞
次に、第２の実施の形態について説明する。第２の実施の形態のデータ処理装置２の構成及び動作は、第１の実施の形態とほぼ同様であるため、以下、第１の実施の形態との相違点を中心に説明する。第２の実施の形態においては、要因物体の危険度が導出され、危険度に応じた態様で要因物体が強調される。

図１３は、第２の実施の形態のデータ処理装置２の構成を示す図である。このデータ処理装置２の構成は、第１の実施の形態のデータ処理装置２の構成に、危険度導出部２１ｅを追加したものである。危険度導出部２１ｅは、プログラム２４ａの実行により実現されるデータ処理装置２の機能の一部である。

危険度導出部２１ｅは、要因物体に関して事故の危険性がどの程度あったかを表す危険度を導出する。危険度導出部２１ｅは、急ブレーキの開始時点の車両５の速度、並びに、急ブレーキの終了時点での要因物体の位置及び距離などに基づいて危険度を導出する。

急ブレーキの開始時点の車両５の速度は、動画データの付加情報から得られる。また、急ブレーキの終了時点での要因物体の位置及び距離は、動画データの物体情報に含まれるフレーム内位置に基づいて導出できる。

危険度導出部２１ｅは、急ブレーキの開始時点の車両５の速度が高いほど危険度を高く導出する。また、危険度導出部２１ｅは、急ブレーキの終了時点での要因物体の位置が車両５の左右中央に近いほど危険度を高く導出する。さらに、危険度導出部２１ｅは、急ブレーキの終了時点での要因物体の距離が車両５に近いほど危険度を高く導出する。

危険度導出部２１ｅは、要因判定処理において要因物体判定部２１ｄが要因物体を判定した際に（図７のステップＳ３６）、このような危険度を導出する。要因物体判定部２１ｄが複数の要因物体を判定した場合は、危険度導出部２１ｅは、複数の要因物体のそれぞれに関して危険度を導出する。危険度導出部２１ｅが導出した危険度は、その後のステップＳ３７において、対象動画データ６に関連付けられた物体情報６ｂの一部とされる。

また、動画再生部２１ｃは、動画データの再生時において、危険度に応じた態様で要因物体を強調する。図１４は、第２の実施の形態における動画データの再生時の表示装置２５の表示例を示す図である。

図１４に示す動画データ６に関しては、要因物体判定部２１ｄが、歩行者Ｓｂ１と歩行者Ｓｂ２との双方を要因物体として判定している。そして、危険度導出部２１ｅは、歩行者Ｓｂ１の危険度を比較的高く導出し、歩行者Ｓｂ２の危険度を比較的低く導出している。

この場合は、図に示すように、動画再生部２１ｃは、危険度の高い歩行者Ｓｂ１を赤色のマーカＭ１によって強調し、危険度の低い歩行者Ｓｂ２を黄色のマーカＭ２によって強調している。動画再生部２１ｃは、要因物体の危険度を所定の閾値と比較し、比較結果に基づいて当該要因物体を強調する態様を判断する。このように、危険度に応じた態様で要因物体を強調することで、ユーザは、要因物体の危険度を容易に把握できる。なお、危険度に応じて異ならせる強調の態様としては、マーカの色に限定されず、マーカの形状、大きさ、及び、太さなどであってもよい。

＜３．第３の実施の形態＞
＜３−１．データ処理装置の概要＞
次に、第３の実施の形態について説明する。第３の実施の形態のデータ処理装置２の構成及び動作は、第１の実施の形態とほぼ同様であるため、以下、第１の実施の形態との相違点を中心に説明する。第１の実施の形態においては、急ブレーキの要因となった要因物体が判定されていた。これに対して、第３の実施の形態においては、急ブレーキの要因となった車両５のドライバの状態が判定される。

図１５は、第３の実施の形態のデータ処理装置２の構成を示す図である。このデータ処理装置２は、第１の実施の形態のデータ処理装置２の要因物体判定部２１ｄに代えて、ドライバ状態判定部２１ｆ及び集計部２１ｇを備えている。第３の実施の形態のデータ処理装置２のその他の構成は、第１の実施の形態と同様である。ドライバ状態判定部２１ｆ及び集計部２１ｇは、プログラム２４ａの実行により実現されるデータ処理装置２の機能の一部である。

ドライバ状態判定部２１ｆは、動画データの撮影期間において急ブレーキがなされた場合は、その急ブレーキの要因となったドライバの状態を判定する。また、集計部２１ｇは、要因が前方不注意と判定された急ブレーキに係る動画データの数を、ドライバごとに集計する。以降、これらドライバ状態判定部２１ｆ及び集計部２１ｇの処理の詳細について説明する。

＜３−２．要因判定処理＞
第３の実施の形態のデータ処理装置２においては、第１の実施の形態と異なり、ドライバ状態判定部２１ｆが要因判定処理（図５のステップＳ３）を実行する。以下、第３の実施の形態の要因判定処理について説明する。図１６は、第３の実施の形態の要因判定処理の流れを示す図である。なお、この説明において処理の対象となる動画データを「対象動画データ」という。

まず、ドライバ状態判定部２１ｆが、対象動画データ６に関連付けられた挙動情報６ａ及び物体情報６ｂを記憶部２４から読み出す（ステップＳ６１）。次に、ドライバ状態判定部２１ｆは、挙動情報が示す、対象動画データの撮影期間における急ブレーキの有無を参照する。これにより、急ブレーキがなかった場合は（ステップＳ６２にてＮｏ）、要因判定処理は終了する。

一方、急ブレーキがあった場合は（ステップＳ６２にてＹｅｓ）、ドライバ状態判定部２１ｆは、対象動画データに係る挙動情報と物体情報とに基づいて、急ブレーキの要因となったドライバの状態を判定する。ドライバ状態判定部２１ｆは、急ブレーキのタイミングにおける車両５の周辺の物体の位置に基づいて、急ブレーキの要因がドライバの前方不注意か否かを判定する。

具体的には、ドライバ状態判定部２１ｆは、挙動情報を参照して、対象動画データのうちの急ブレーキのタイミングを取得する（ステップＳ６３）。

続いて、ドライバ状態判定部２１ｆは、物体情報に基づいて、急ブレーキのタイミングにおいて車両５の周辺に存在した各物体の車両相対状態を判断する（ステップＳ６４）。すなわち、ドライバ状態判定部２１ｆは、急ブレーキのタイミングに相当するいくつかのフレームを特定し、それらフレームにおける各物体の車両相対状態を判断する。要因物体判定部２１ｄは、各物体の車両５に対する相対的な状態が「車両の前方に存在」、「車両の側方に存在」及び「車両の前方を横切る」のいずれであるかを判断する。

そして、ドライバ状態判定部２１ｆは、急ブレーキのタイミングにおいて車両５の進行方向となる前方に物体が存在した場合は（ステップＳ６５にてＹｅｓ）、急ブレーキの要因はドライバの前方不注意と判定する（ステップＳ６６）。ドライバ状態判定部２１ｆは、車両相対状態が「車両の前方に存在」または「車両の前方を横切る」となる物体を、車両５の前方に存在した物体と判断する。

ドライバ状態判定部２１ｆは、急ブレーキの要因がドライバの前方不注意と判定した場合は、その旨を示す不注意情報を対象動画データに関連付けて記憶部２４に記憶させる（ステップＳ６７）。これにより、前方不注意に係る動画データ（正確には、要因が前方不注意と判定された急ブレーキに係る動画データ）には、不注意情報が関連付けられる。

なお、急ブレーキのタイミングにおいて車両５の前方に物体が存在しない場合は（ステップＳ６５にてＮｏ）、急ブレーキの要因はドライバの前方不注意でないと判定され、要因判定処理はそのまま終了する。

＜３−３．動画選択処理＞
このように動画データに関連付けられた不注意情報は、再生対象とする動画データを選択する動画選択処理（図５のステップＳ４）において利用される。

図１７は、第３の実施の形態の動画選択処理の流れを示す図である。まず、動画再生部２１ｃは、ユーザにより前方不注意限定のオプションの指定がなされているか否かを判定する（ステップＳ７１）。ユーザは、前方不注意に係る動画データのみを対象に再生対象とする動画データを選択したい場合は、前方不注意限定のオプションを指定する。

前方不注意限定のオプションの指定がなされていない場合は（ステップＳ７１にてＮｏ）、動画再生部２１ｃは、記憶部２４に記憶された全ての動画データを再生対象の候補として表示装置２５に一覧表示させる（ステップＳ７３）。そして、動画再生部２１ｃは、ユーザによる動画データの選択を受け付ける（ステップＳ７４）。

一方、前方不注意限定のオプションの指定がなされている場合は（ステップＳ７１にてＮｏ）、動画再生部２１ｃが、記憶部２４に記憶された全ての動画データのうち、不注意情報が関連付けられた動画データのみを抽出する（ステップＳ７２）。これにより、動画再生部２１ｃは、前方不注意に係る動画データのみを抽出する。そして、動画再生部２１ｃは、抽出した動画データを再生対象の候補として表示装置２５に一覧表示させる（ステップＳ７３）。

図１８は、表示装置２５が、前方不注意に係る動画データのみを一覧表示している様子を示す図である。表示装置２５においては、前方不注意に係る動画データの情報（日付、ドライバ名など）がそれぞれ項目７１として表示されている。ユーザは、入力装置２６を利用していずれかの項目７１を仮選択した上で、再生ボタン７２をクリックすることで、所望の動画データを再生対象となる動画データとして選択することができる。

前方不注意に係る動画データのみが一覧表示されるため、ユーザは、事故の危険性が高かった前方不注意に係る動画データを、再生すべき動画データとして容易に選択することができる。

再生ボタン７２がクリックされると、動画再生部２１ｃは、ユーザによる動画データの選択を受け付ける（ステップＳ７４）。そして、動画再生部２１ｃは、選択された動画データを再生する再生処理（図５のステップＳ５）を実行する。

図１９は、前方不注意に係る動画データの再生時の表示装置２５の表示例を示す図である。この場合は、図に示すように、再生中の動画データが前方不注意に係る動画データであることを示すメッセージＴｍが、各フレームに重畳して表示される。このようなメッセージＴｍに基づいて、ユーザは、再生中の動画データ６が前方不注意に係る動画データであることを容易に把握できる。

なお、急ブレーキのタイミングのみにおいて、このようなメッセージＴｍを表示してもよい。また、第３の実施の形態においても、第１及び第２の実施の形態と同様に、動画データの再生時において、要因物体を強調してもよい。

＜３−４．集計処理＞
また、第３の実施の形態のデータ処理装置２においては、ユーザの指示により集計処理が適宜に実行される。この集計処理は、図５に示すメイン処理とは独立した処理となる。図２０は、集計処理の流れを示す図である。以下、この集計処理について説明する。

まず、集計部２１ｇが、記憶部２４に記憶された全ての動画データのうち、不注意情報が関連付けられた動画データのみを抽出する（ステップＳ８１）。これにより、集計部２１ｇは、前方不注意に係る動画データのみを抽出する。

次に、集計部２１ｇは、前方不注意に係る動画データの数をドライバごとに集計する（ステップＳ８２）。集計部２１ｇは、各動画データが記録された車両５のドライバを、動画データの付加情報に含まれるドライバコードに基づいて識別する。

次に、集計部２１ｇは、前方不注意に係る動画データの数に基づいて、ドライバのランキングを表示する（ステップＳ８３）。図２１は、表示装置２５が、ドライバのランキングを表示している様子を示す図である。表示装置２５においては、前方不注意に係る動画データの数（すなわち、前方不注意の回数）が多い順に、ドライバ名が前方不注意の回数と併せて表示されている。このようなドライバのランキングに基づいて、ユーザは、前方不注意の回数が多いドライバ（タクシーの乗務員）を容易に把握できる。

以上のように、第３の実施の形態のデータ処理装置２においては、ドライバ状態判定部２１ｆは、急ブレーキの要因となった車両５のドライバの状態を判定する。このため、急ブレーキの要因となった車両５のドライバの状態を事後的に容易に把握できる。

また、ドライバ状態判定部２１ｆは、急ブレーキのタイミングにおける車両５の周辺の物体の位置に基づいて、急ブレーキの要因をドライバの前方不注意と判定する。このため、急ブレーキの要因が前方不注意であることを事後的に容易に把握できる。

また、表示装置２５は、要因が前方不注意と判定された急ブレーキに係る動画データを一覧表示する。このため、前方不注意に係る動画データを容易に選択できる。

また、集計部２１ｇは、要因が前方不注意と判定された急ブレーキに係る動画データの数をドライバごとに集計する。このため、前方不注意の回数が多いドライバを容易に把握できる。

＜４．変形例＞
以上、本発明の実施の形態について説明してきたが、この発明は上記実施の形態に限定されるものではなく様々な変形が可能である。以下では、このような変形例について説明する。上記実施の形態及び以下で説明する形態を含む全ての形態は、適宜に組み合わせ可能である。

また、上記実施の形態では、要因を判定する対象となる車両５の特定挙動は急ブレーキであるとして説明を行ったが、車両５の特定挙動は急ハンドルなどの他の挙動としてもよい。動画データの撮影期間において急ハンドルがなされたか否かは、車両５の加速度の時系列データなどに基づいて事後的に判定することができる。

また、上記実施の形態では、車両５の進行方向が前方であるものとし、特定挙動のタイミングに車両５の前方に存在する物体に基づいて、特定挙動の要因を判定するようにしていた。これに対して、車両５の進行方向が前方でない場合でも、特定挙動のタイミングに車両５の進行方向に存在する物体に基づいて特定挙動の要因を判定してもよい。例えば、右折中に急ブレーキがなされた場合は、急ブレーキのタイミングに車両５の右方に存在する物体に基づいて、急ブレーキの要因を判定してもよい。

また、上記実施の形態では、要因物体をマーカによって強調していたが、要因物体の像の彩度を強調するなど、他の手法で要因物体を強調してもよい。

また、上記実施の形態では、ドライブレコーダ４は、インシデントが発生した場合に動画データを記録するトリガ記録方式を採用していたが、駆動開始から駆動停止まで継続的に動画データを記録する常時記録方式を採用してもよい。常時記録方式を採用する場合においても、ドライブレコーダ４が動画データの撮影期間にわたる車両５の速度及び加速度の時系列データを動画データとともに記録すれば、特定挙動のタイミングを事後的に特定可能である。

また、上記実施の形態では、サーバ装置１が、動画データに基づいて物体を認識する物体認識処理を行う機能を備えていた。これに対して、同様の物体認識処理を行う機能をデータ処理装置２が備えていてもよい。

また、上記実施の形態において一つのブロックとして説明した機能は必ずしも単一の物理的要素によって実現される必要はなく、分散した物理的要素によって実現されてよい。また、上記実施の形態で複数のブロックとして説明した機能は単一の物理的要素によって実現されてもよい。また、車両内の装置と車両外の装置とに任意の一つの機能に係る処理を分担させ、これら装置間において通信によって情報の交換を行うことで、全体として当該一つの機能が実現されてもよい。

また、上記実施の形態においてプログラムの実行によってソフトウェア的に実現されると説明した機能の全部又は一部は電気的なハードウェア回路により実現されてもよく、ハードウェア回路によって実現されると説明した機能の全部又は一部はソフトウェア的に実現されてもよい。また、上記実施の形態において一つのブロックとして説明した機能が、ソフトウェアとハードウェアとの協働によって実現されてもよい。

１ サーバ装置
２ データ処理装置
４ ドライブレコーダ
５ 車両
６ 動画データ
１１ａ 物体認識部
２１ａ 挙動情報取得部
２１ｂ 物体情報取得部
２１ｃ 動画再生部
２１ｄ 要因物体判定部
２１ｅ 危険度導出部
２１ｆ ドライバ状態判定部
２１ｇ 集計部
２５ 表示装置

Claims (8)

1. 車両の走行中に記録された前記車両の周辺を示す動画データを処理するデータ処理装置であって、
   前記動画データの撮影期間における前記車両の特定挙動に関する挙動情報を取得する第１取得手段と、
   前記動画データの撮影期間における前記車両の周辺の物体に関する物体情報を取得する第２取得手段と、
   同一の前記動画データに係る前記挙動情報と前記物体情報とに基づいて、前記特定挙動の要因を判定するとともに、前記特定挙動の要因となった前記車両の周辺の物体である要因物体を判定する判定手段と、
   前記要因物体を強調して、前記動画データを再生する再生手段、とを備え、
   前記判定手段は、前記特定挙動のタイミングにおける前記車両の周辺の物体の位置に基づいて、前記特定挙動の要因を判定し、
   前記判定手段は、前記特定挙動の要因となった前記車両のドライバの状態を判定し、
   前記判定手段は、前記特定挙動のタイミングにおける前記車両の周辺の物体の位置に基づいて、前記特定挙動の要因を前記ドライバの前方不注意と判定し、
   前記動画データは、該動画データが記録された前記車両のドライバと関連付けられ、
   前記データ処理装置は、前記要因が前記前方不注意と判定された前記特定挙動に係る前記動画データの数を、前記ドライバごとに集計する集計手段、
   をさらに備えることを特徴とするデータ処理装置。
2. 請求項１に記載のデータ処理装置において、
   前記判定手段は、前記特定挙動のタイミングに前記車両の進行方向に存在した物体を、前記要因物体として判定することを特徴とするデータ処理装置。
3. 請求項１に記載のデータ処理装置において、
   前記再生手段は、前記動画データの再生時において、前記特定挙動のタイミングにおいて前記要因物体を強調することを特徴とするデータ処理装置。
4. 請求項３に記載のデータ処理装置において、
   前記再生手段は、前記動画データの再生時において、前記特定挙動のタイミングよりも前から前記要因物体を強調することを特徴とするデータ処理装置。
5. 請求項１ないし４のいずれかに記載のデータ処理装置において、
   前記要因物体の危険度を導出する導出手段、
   をさらに備え、
   前記再生手段は、前記危険度に応じた態様で前記要因物体を強調することを特徴とするデータ処理装置。
6. 請求項１に記載のデータ処理装置において、
   前記要因が前記前方不注意と判定された前記特定挙動に係る前記動画データを一覧表示する表示手段、
   をさらに備えることを特徴とするデータ処理装置。
7. 車両の走行中に記録された前記車両の周辺を示す動画データを処理する画像処理方法であって、
   （ａ）前記動画データの撮影期間における前記車両の特定挙動に関する挙動情報を取得する工程と、
   （ｂ）前記動画データの撮影期間における前記車両の周辺の物体に関する物体情報を取得する工程と、
   （ｃ）同一の前記動画データに係る前記挙動情報と前記物体情報とに基づいて、前記特定挙動の要因を判定するとともに、前記特定挙動の要因となった前記車両の周辺の物体である要因物体を判定する工程と、
   （ｄ）前記要因物体を強調して、前記動画データを再生する工程と、
   （ｅ）前記特定挙動のタイミングにおける前記車両の周辺の物体の位置に基づいて、前記特定挙動の要因を判定する工程と、
   （ｆ）前記特定挙動の要因となった前記車両のドライバの状態を判定する工程と、
   （ｇ）前記特定挙動のタイミングにおける前記車両の周辺の物体の位置に基づいて、前記特定挙動の要因を前記ドライバの前方不注意と判定する工程と、
   （ｈ）前記動画データを該動画データが記録された前記車両のドライバと関連付ける工程と、
   （ｉ）前記要因が前記前方不注意と判定された前記特定挙動に係る前記動画データの数を、前記ドライバごとに集計する工程と、
   を備えることを特徴とする画像処理方法。
8. 車両の走行中に記録された前記車両の周辺を示す動画データを処理するデータ処理装置に含まれるコンピュータにより実行可能なプログラムであって、
   前記コンピュータに、
   （ａ）前記動画データの撮影期間における前記車両の特定挙動に関する挙動情報を取得する工程と、
   （ｂ）前記動画データの撮影期間における前記車両の周辺の物体に関する物体情報を取得する工程と、
   （ｃ）同一の前記動画データに係る前記挙動情報と前記物体情報とに基づいて、前記特定挙動の要因を判定するとともに、前記特定挙動の要因となった前記車両の周辺の物体である要因物体を判定する工程と、
   （ｄ）前記要因物体を強調して、前記動画データを再生する工程と、
   （ｅ）前記特定挙動のタイミングにおける前記車両の周辺の物体の位置に基づいて、前記特定挙動の要因を判定する工程と、
   （ｆ）前記特定挙動の要因となった前記車両のドライバの状態を判定する工程と、
   （ｇ）前記特定挙動のタイミングにおける前記車両の周辺の物体の位置に基づいて、前記特定挙動の要因を前記ドライバの前方不注意と判定する工程と、
   （ｈ）前記動画データを該動画データが記録された前記車両のドライバと関連付ける工程と、
   （ｉ）前記要因が前記前方不注意と判定された前記特定挙動に係る前記動画データの数を、前記ドライバごとに集計する工程と、
   を実行させることを特徴とするプログラム。

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