JP7247790B2 - 走行環境監視装置、走行環境監視システム、及び走行環境監視プログラム - Google Patents

Description

本開示は、走行環境監視装置、走行環境監視システム、及び走行環境監視プログラムに関する。

従来、車載カメラの映像を利用して走行環境を監視し、異常を検出した場合にその異常内容を、センタ装置を介して各車両に配信する監視システムが知られている。

例えば、特許文献１には、車両の挙動を表す車両挙動データを用いて、走行環境の異常を検出する監視システムが記載されている。この監視システムでは、車両挙動データを用いて走行環境の異常地点を検出し、検出した異常地点のカメラ映像を解析することにより、異常原因を特定する。この監視システムでは、時系列の特定の繰り返しパターンを持つ車両挙動を運転シーンとし、この運転シーンと位置情報とを対応付けて記憶する。そして、異常地点を検出した際には、その異常地点の映像を車両に要求し、要求した車両から、異常地点に対応付けられた運転シーンの映像を取得する。

特開２０１８－１０４０６号公報

上記特許文献１に記載の技術では、異常地点を含む１つの運転シーンの映像を切り出している。しかしながら、運転者が障害物等の異常事態を発見した場合、異常事態の発生地点のある程度手前の位置から回避行動をとることがほとんどである。このため、回避行動を表す車両挙動データにより異常と判定された地点と、実際の異常事態の発生地点とが異なっている場合が多い。この場合、異常地点を含む１つの運転シーンの映像では、十分な時間が確保されておらず、異常事態が収められていない可能性がある。

また、上記特許文献１では、異常地点を含む運転シーンを基準として、その前後の所定時間（例えば３秒間）に含まれる映像を切り出すことも記載されている。しかしながら、この場合、必要以上に時間の長い映像となり、異常事態とは関連のない余分な映像が取得されてしまう可能性がある。

従って、車両の走行中に異常事態が発生した場合に得られる映像としては、時間的に短すぎず長すぎず、適切な時間範囲で異常事態が収められていることが望まれている。

本開示は、適切な時間範囲で異常事態が収められた映像を得ることができる走行環境監視装置、走行環境監視システム、及び走行環境監視プログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本開示の第１態様に係る走行環境監視装置（１０Ａ）は、車両（Ｖ１）の挙動を表し、かつ、時間及び位置が対応付けられた車両挙動データを収集するデータ収集部（３０）と、前記データ収集部により収集された車両挙動データから、前記車両の挙動に応じた運転シーン及び運転シーン毎のシーン特徴量を抽出するシーン抽出部（３１）と、代表的な車両挙動データの特徴を表す運転モデルに対する、前記シーン抽出部により抽出された運転シーン毎のシーン特徴量の乖離度合いを表す異常度を算出し、算出した異常度を用いて、異常地点を含む運転シーンを検出する異常検出部（３２）と、前記異常検出部により検出された運転シーン及び前記運転シーンに連続する複数の運転シーンの中から、予め定められた条件を満たす運転シーンを抽出し、抽出した運転シーンの継続時間の合計により定まる時間範囲を、異常挙動区間として決定する区間決定部（３３）と、前記車両に対して、前記区間決定部により決定された異常挙動区間に応じた映像を要求する映像要求部（３４）と、前記映像要求部からの要求に応じて、前記車両から取得した映像を、時間、位置、及び異常度の少なくとも１つと共に表示する制御を行う表示制御部（６）と、を備えている。

本開示の第２態様に係る走行環境監視システム（９０）は、車両（Ｖ１）に搭載された車載器（２０Ａ）と、前記車載器との通信を行う走行環境監視装置（１０Ａ）と、を備え、前記車載器は、自車両の挙動を表し、かつ、時間及び位置が対応付けられた車両挙動データを前記走行環境監視装置に送信するデータ送信部（４１）、を含み、前記走行環境監視装置は、前記車載器から送信された車両挙動データを収集するデータ収集部（３０）と、前記データ収集部により収集された車両挙動データから、前記車両の挙動に応じた運転シーン及び運転シーン毎のシーン特徴量を抽出するシーン抽出部（３１）と、代表的な車両挙動データの特徴を表す運転モデルに対する、前記シーン抽出部により抽出された運転シーン毎のシーン特徴量の乖離度合いを表す異常度を算出し、算出した異常度を用いて、異常地点を含む運転シーンを検出する異常検出部（３２）と、前記異常検出部により検出された運転シーン及び前記運転シーンに連続する複数の運転シーンの中から、予め定められた条件を満たす運転シーンを抽出し、抽出した運転シーンの継続時間の合計により定まる時間範囲を、異常挙動区間として決定する区間決定部（３３）と、前記車載器に対して、前記区間決定部により決定された異常挙動区間に応じた映像を要求する映像要求部（３４）と、を含み、前記車載器は、前記走行環境監視装置からの要求に応じて、自車両の前記異常挙動区間に応じた映像を前記走行環境監視装置に送信する映像送信部（４３）、を含み、前記走行環境監視装置は、前記車載器から取得した映像を、時間、位置、及び異常度の少なくとも１つと共に表示する制御を行う表示制御部（３６）、を含む。

本開示の第３態様に係る走行環境監視プログラム（１２Ａ）は、車両の挙動を表し、かつ、時間及び位置が対応付けられた車両挙動データを収集し、前記収集された車両挙動データから、前記車両の挙動に応じた運転シーン及び運転シーン毎のシーン特徴量を抽出し、代表的な車両挙動データの特徴を表す運転モデルに対する、前記抽出された運転シーン毎のシーン特徴量の乖離度合いを表す異常度を算出し、算出した異常度を用いて、異常地点を含む運転シーンを検出し、前記検出された運転シーン及び前記運転シーンに連続する複数の運転シーンの中から、予め定められた条件を満たす運転シーンを抽出し、抽出した運転シーンの継続時間の合計により定まる時間範囲を、異常挙動区間として決定し、前記車両に対して、前記決定された異常挙動区間に応じた映像を要求し、前記要求に応じて、前記車両から取得した映像を、時間、位置、及び異常度の少なくとも１つと共に表示する制御を行うことを、コンピュータに実行させる。

開示の技術によれば、適切な時間範囲で異常事態が収められた映像を得ることができる、という効果を有する。

第１の実施形態に係る走行環境監視システムの構成の一例を示す図である。 第１の実施形態に係るサーバ装置及び車載器の電気的な構成の一例を示すブロック図である。 第１の実施形態に係るサーバ装置及び車載器の機能的な構成の一例を示すブロック図である。 実施形態に係る運転シーン及びシーン特徴量の抽出処理の説明に供する図である。 実施形態に係る異常検出処理の説明に供する図である。 （Ａ）は、正常走行環境での運転シーンとノードとの対応関係を示す図である。（Ｂ）は、異常走行環境での運転シーンとノードとの対応関係を示す図である。 （Ａ）は、異常走行環境での運転シーンとノードとの対応関係を示す図である。（Ｂ）は、異常走行環境での運転シーンとノードとの対応関係の比較例を示す図である。 第１の実施形態に係る走行環境監視プログラムによる処理の流れの一例を示すフローチャートである。 実施形態に係る異常挙動区間決定処理の説明に供する図である。 実施形態に係る映像と異常挙動区間内の運転シーンとの対応関係を示す図である。 実施形態に係る映像と異常挙動区間外の運転シーンとの対応関係を示す図である。 実施形態に係る映像、地図、及び異常挙動区間内の運転シーンの対応関係を示す図である。 第２の実施形態に係る走行環境監視システムの構成の一例を示す図である。 第２の実施形態に係るサーバ装置及び車載器の機能的な構成の一例を示すブロック図である。 実施形態に係る映像、地図、及び異常挙動区間外の運転シーンの対応関係を示す図である。 実施形態に係るオペレータ設定地点に接近する車両から取得される映像と運転シーンとの対応関係を示す図である。 第３の実施形態に係る走行環境監視システムの構成の一例を示す図である。 第３の実施形態に係るサーバ装置及び車載器の機能的な構成の一例を示すブロック図である。 実施形態に係る異常挙動区間内の運転シーンと再生速度との対応関係を示す図である。 第４の実施形態に係るサーバ装置及び車載器の機能的な構成の一例を示すブロック図である。

以下、図面を参照して、本開示の技術を実施するための形態の一例について詳細に説明する。

[第１の実施形態]
図１は、第１の実施形態に係る走行環境監視システム９０の構成の一例を示す図である。

図１に示すように、本実施形態に係る走行環境監視システム９０は、サーバ装置１０Ａと、複数の車載器２０Ａと、を備えている。サーバ装置１０Ａは、一例として、クラウドに設置されており、走行環境監視装置の一例である。複数の車載器２０Ａの各々は、複数台の車両Ｖ１の各々に搭載されている。

サーバ装置１０Ａには、一例として、サーバコンピュータ、パーソナルコンピュータ（ＰＣ：Personal Computer）等の汎用的なコンピュータ装置が適用される。サーバ装置１０Ａは、無線通信を介して、複数の車載器２０Ａの各々と接続されている。

車載器２０Ａには、一例として、車載可能なコンピュータ装置が適用される。車載器２０Ａには、後述するように、車両Ｖ１が走行する環境（以下、「走行環境」という。）を撮影して映像を取得するためのカメラと、車両Ｖ１の挙動を表す車両挙動データを取得するための各種センサと、が接続されている。これらのカメラ及び各種センサは、車載器２０Ａと一体あるいは別体で設けられており、これらのカメラ及び各種センサを含んで１つの車載器２０Ａとして構成される。

サーバ装置１０Ａは、車両挙動データを用いて異常事態を検出した車両Ｖ１の車載器２０Ａに対して、異常事態を含む映像を要求する。つまり、異常事態を検出する車両Ｖ１と、異常事態を含む映像を要求する車両Ｖ１とは、同一の車両である。なお、図１に示すオペレータとは、サーバ装置１０Ａの操作を担当する操作者を意味する。サーバ装置１０Ａは、オペレータに対して、異常事態を含む映像を解析して得られる異常情報と共に、当該映像を表示する。この異常情報としては、一例として、「道路上に障害物があります。」といったメッセージ等が表示される。

図２は、第１の実施形態に係るサーバ装置１０Ａ及び車載器２０Ａの電気的な構成の一例を示すブロック図である。

図２に示すように、本実施形態に係るサーバ装置１０Ａは、制御部１１と、記憶部１２と、表示部１３と、操作部１４と、通信部１５と、を備えている。

制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１Ａ、ＲＯＭ（Read Only Memory）１１Ｂ、ＲＡＭ（Random Access Memory）１１Ｃ、及び入出力インターフェース（Ｉ／Ｏ）１１Ｄを備えており、これら各部がバスを介して各々接続されている。

Ｉ／Ｏ１１Ｄには、記憶部１２と、表示部１３と、操作部１４と、通信部１５と、を含む各機能部が接続されている。これらの各機能部は、Ｉ／Ｏ１１Ｄを介して、ＣＰＵ１１Ａと相互に通信可能とされる。

制御部１１は、サーバ装置１０Ａの一部の動作を制御するサブ制御部として構成されてもよいし、サーバ装置１０Ａの全体の動作を制御するメイン制御部の一部として構成されてもよい。制御部１１の各ブロックの一部又は全部には、例えば、ＬＳＩ（Large Scale Integration）等の集積回路又はＩＣ（Integrated Circuit）チップセットが用いられる。上記各ブロックに個別の回路を用いてもよいし、一部又は全部を集積した回路を用いてもよい。上記各ブロック同士が一体として設けられてもよいし、一部のブロックが別に設けられてもよい。また、上記各ブロックのそれぞれにおいて、その一部が別に設けられてもよい。制御部１１の集積化には、ＬＳＩに限らず、専用回路又は汎用プロセッサを用いてもよい。

記憶部１２としては、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ等が用いられる。記憶部１２には、本実施形態に係る走行環境監視を行うための走行環境監視プログラム１２Ａが記憶される。なお、この走行環境監視プログラム１２Ａは、ＲＯＭ１１Ｂに記憶されていてもよい。

走行環境監視プログラム１２Ａは、例えば、サーバ装置１０Ａに予めインストールされていてもよい。走行環境監視プログラム１２Ａは、不揮発性の非遷移的（non-transitory）記録媒体に記憶して、又はネットワークを介して配布して、サーバ装置１０Ａに適宜インストールすることで実現してもよい。なお、不揮発性の非遷移的記録媒体の例としては、ＣＤ-ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、光磁気ディスク、ＨＤＤ、ＤＶＤ-ＲＯＭ（Digital Versatile Disc Read Only Memory）、フラッシュメモリ、メモリカード等が想定される。

表示部１３には、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ:Liquid Crystal Display）、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等が用いられる。表示部１３は、タッチパネルを一体的に有していてもよい。操作部１４には、例えば、キーボードやマウス等の操作入力用のデバイスが設けられている。表示部１３及び操作部１４は、サーバ装置１０Ａのオペレータから各種の指示を受け付ける。表示部１３は、オペレータから受け付けた指示に応じて実行された処理の結果や、処理に対する通知等の各種の情報を表示する。

通信部１５は、複数の車載器２０Ａの各々との間で無線通信を行うための通信インターフェースである。

一方、図２に示すように、本実施形態に係る車載器２０Ａは、制御部２１と、記憶部２２と、車載センサ群２３と、表示部２４と、通信部２５と、を備えている。

制御部２１は、ＣＰＵ２１Ａ、ＲＯＭ２１Ｂ、ＲＡＭ２１Ｃ、及びＩ／Ｏ２１Ｄを備えており、これら各部がバスを介して各々接続されている。

Ｉ／Ｏ２１Ｄには、記憶部２２と、車載センサ群２３と、表示部２４と、通信部２５と、を含む各機能部が接続されている。これらの各機能部は、Ｉ／Ｏ２１Ｄを介して、ＣＰＵ２１Ａと相互に通信可能とされる。

記憶部２２としては、例えば、ＨＤＤ、ＳＳＤ、フラッシュメモリ等が用いられる。記憶部２２には、サーバ装置１０Ａと連携して動作する制御プログラム２２Ａが記憶される。なお、この制御プログラム２２Ａは、ＲＯＭ２１Ｂに記憶されていてもよい。

制御プログラム２２Ａは、例えば、車載器２０Ａに予めインストールされていてもよい。制御プログラム２２Ａは、不揮発性の非遷移的記録媒体に記憶して、又はネットワークを介して配布して、車載器２０Ａに適宜インストールすることで実現してもよい。

車載センサ群２３には、一例として、自車両に搭載されるカメラ、各種センサ等が含まれる。カメラは、自車両の走行環境を撮影して映像（例えば、動画像）を取得する。各種センサは、自車両の挙動、自車両に対する運転操作の内容を表す車両挙動データを取得する。この車両挙動データには、一例として、アクセル開度、ブレーキ圧、操舵角、車速、加速度、ヨーレート等が含まれる。車載センサ群２３には、自車両に搭載されるＧＰＳ（Global Positioning System）受信機、カーナビゲーション装置等が含まれていてもよい。これらのＧＰＳ受信機及びカーナビゲーション装置は、自車両の現在位置、進行方向、現在時刻等の情報を取得する。

表示部２４には、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、有機ＥＬディスプレイ等が用いられる。表示部２４は、タッチパネルを一体的に有していてもよい。表示部２４は、上記のカーナビゲーション装置のディスプレイ、あるいは、ヘッドアップディスプレイとして構成されていてもよい。

通信部２５は、サーバ装置１０Ａとの間で無線通信を行うための通信インターフェースである。

ところで、上述したように、車両の走行中に異常事態が発生した場合に得られる映像としては、時間的に短すぎず長すぎず、適切な時間範囲で異常事態が収められていることが望まれている。

このため、本実施形態に係るサーバ装置１０ＡのＣＰＵ１１Ａは、記憶部１２に記憶されている走行環境監視プログラム１２ＡをＲＡＭ１１Ｃに書き込んで実行することにより、図３に示す各部として機能する。また、本実施形態に係る車載器２０ＡのＣＰＵ２１Ａは、記憶部２２に記憶されている制御プログラム２２ＡをＲＡＭ２１Ｃに書き込んで実行することにより、図３に示す各部として機能する。

図３は、第１の実施形態に係るサーバ装置１０Ａ及び車載器２０Ａの機能的な構成の一例を示すブロック図である。

図３に示すように、本実施形態に係るサーバ装置１０ＡのＣＰＵ１１Ａは、データ収集部３０、シーン抽出部３１、異常検出部３２、区間決定部３３、映像要求部３４、映像取得部３５、及び表示制御部３６として機能する。また、本実施形態に係る車載器２０ＡのＣＰＵ２１Ａは、データ収集部４０、データ送信部４１、要求受信部４２、及び映像送信部４３として機能する。

まず、車載器２０Ａの機能的な構成について説明する。

データ収集部４０は、車載センサ群２３から、上述の車両挙動データ、映像、位置情報、時間情報等を予め設定された周期で繰り返し収集する。データ収集部４０は、収集した車両挙動データに時間及び位置を対応付ける。データ収集部４０は、収集した時系列の映像を記憶部２２に記憶する。

データ送信部４１は、データ収集部４０により時間及び位置が対応付けられた車両挙動データをサーバ装置１０Ａに送信する。

要求受信部４２は、サーバ装置１０Ａから、後述する異常挙動区間に応じた映像の送信要求を受信する。

映像送信部４３は、要求受信部４２を介して受信した送信要求に応じて、異常挙動区間に応じた映像を、記憶部２２から取り出し、取り出した映像をサーバ装置１０Ａに送信する。

次に、サーバ装置１０Ａの機能的な構成について説明する。

データ収集部３０は、車両Ｖ１の車載器２０Ａから、時間及び位置が対応付けられた車両挙動データを収集する。

シーン抽出部３１は、データ収集部３０により収集された車両挙動データから、車両Ｖ１の挙動に応じた運転シーン及び運転シーン毎のシーン特徴量を抽出する。なお、抽出した運転シーン及び運転シーン毎のシーン特徴量は、記憶部１２に記憶される。

図４は、本実施形態に係る運転シーン及びシーン特徴量の抽出処理の説明に供する図である。

図４に示すように、例えば、隠れマルコフモデル（ＨＭＭ：Hidden Markov Model）等に代表される時系列パターン抽出技術を用いて、車両挙動データから典型的な繰り返しの運転パターンを運転シーンとして抽出する。抽出した運転シーンの各々には、一連のシーンＩＤ（Identification）を付与する。なお、運転シーンの抽出は、隠れマルコフモデルに限定されるものではなく、例えば、特開２０１３－２５０６６３号公報等に記載の公知の記号化技術を用いるようにしてもよい。また、停止中は１つの運転シーンとみなすなど、予め決められたルールに従って運転シーンを抽出するようにしてもよい。運転シーンの特徴として、変化の小さい運転（例えば、直進巡行の運転）では、運転シーンの継続時間が長くなり、一方、障害物等を回避するような運転は変化が大きく、運転シーンの継続時間が短くなる。運転シーンを抽出後、運転シーンに位置を対応付けて記憶する。ここでいう位置は、ノードとして表現するが、リンク、又は、予め特定の距離によって分割したグリッド等で表現してもよい。また、各運転シーンには、前後の運転シーンを特定できるようなインデックスを付与しておく。

また、運転シーン毎に抽出したシーン特徴量についても位置を対応付けて記憶する。ここでいうシーン特徴量とは、運転シーンの特徴を表す特徴ベクトルとして示される。このシーン特徴量には、一例として、潜在的ディリクレ配分法（ＬＤＡ：Latent Dirichlet Allocation）を用いて抽出したトピック割合が用いられる。このトピック割合とは、運転シーンの特徴的なパターンを表す複数の運転トピックを予め用意しておき、着目する運転シーンを運転トピックの混合によって表現した場合に求められる混合比のことを意味する。このトピック割合は、例えば、特開２０１４－２３５６０５号公報等に記載の公知の技術であるため、ここでの具体的な説明は省略する。なお、このシーン特徴量は、トピック割合に限定されるものではなく、運転シーン内に含まれる各挙動の平均値等を用いてもよい。

異常検出部３２は、代表的な車両挙動データの特徴を表す運転モデルに対する、シーン抽出部３１により抽出された運転シーン毎のシーン特徴量の乖離度合いを表す異常度を算出し、算出した異常度を用いて、異常地点を含む運転シーンを検出する。具体的には、場所毎に典型的な運転モデルを学習しておき、場所毎でのシーン特徴量の乖離度合いによって異常な運転がその場所で行われたか否かを判定する。なお、運転モデルは、予め記憶部１２に記憶されている。この運転モデルとは、各走行区間において検出される標準的なシーン特徴量の集合であり、過去の車両挙動データを統計的に処理することで作成される。なお、走行区間とは、車両が走行可能な道路を分割することで設定される区間である。また、運転モデルは、例えば、天候や時間によって異なる複数のモデルであってもよい。

図５は、本実施形態に係る異常検出処理の説明に供する図である。

図５に示すように、異常検出処理では、シーン抽出部３１によって車両挙動から抽出されたトピック割合をシーン特徴量として、現在のトピック割合との過去の同一地点でのトピック割合（運転モデルに対応）との乖離度合いを表す異常度を距離計算（例えばユークリッド距離を利用）によって算出する。現在のトピック割合について、一定時間毎（例えば、１分毎に直近５分のデータに対して処理）に距離計算によって算出された異常度を閾値によって判定する。そして、異常度が閾値より大きい、つまり、距離が一定よりも長く、逸脱している場合には、当該トピック割合を異常の運転として判定し、判定結果を蓄積する。そして、一定時間に含まれる全ての現在のトピック割合を処理したのち、異常の運転の頻度が予め定めた閾値を超えた場合に当該地点を異常と判定する。なお、異常検出処理は、この限りではなく、各地点の現在の走行データの分布と、予め蓄積した運転データの分布とを、例えば、ＫＬ（Kullback-Leibler）距離、ＧＭＭ（Gaussian Mixture Model）等を用いて比較してもよい。

区間決定部３３は、異常検出部３２により検出された運転シーン及び運転シーンに連続する複数の運転シーンの中から、予め定められた条件を満たす運転シーンを抽出し、抽出した運転シーンの継続時間の合計により定まる時間範囲を、異常挙動区間として決定する。なお、この異常挙動区間の具体的な決定方法については後述する。区間決定部３３は、予め定められた条件を満たす運転シーンとして、運転シーンの継続時間が閾値未満となる運転シーンを抽出する。この閾値は、一例として、車両挙動データに含まれる複数の運転シーンの各々の継続時間の平均値である。この閾値は、異常地点を含む運転シーンの継続時間に予め定められた係数（例えば、１．１以上１．９以下の範囲）を乗じた値としてもよい。

なお、上記では、運転シーンの継続時間が閾値未満となる運転シーンが抽出されたが、これに限定されるものではない。区間決定部３３は、予め定められた条件を満たす運転シーンとして、車両挙動データから、出現頻度が閾値以上の運転シーンを除いた残りの運転シーンを抽出するようにしてもよい。つまり、正常走行時では、継続時間の長い運転シーンが繰り返し出現する。このため、車両挙動データから、正常走行時の運転シーン、つまり、出現頻度が閾値以上の運転シーンを除いた残りの運転シーンは、異常走行時の運転シーンとみなすことができる。

また、上述の運転モデルに、地点毎の運転シーンの基準となる継続時間を表す基準継続時間を予め含ませておいてもよい。この基準継続時間としては、正常走行時における運転シーンの継続時間に基づいて基準となる継続時間を地点毎に予め設定しておく。この場合、区間決定部３３は、予め定められた条件を満たす運転シーンとして、地点毎の運転シーンの継続時間と基準継続時間との差が閾値以上となる運転シーンを抽出する。つまり、正常走行時では、地点毎の運転シーンの継続時間と基準継続時間との差が小さくなる、つまり、閾値未満となるため、異常走行時の運転シーンを抽出することができる。

映像要求部３４は、車両Ｖ１の車載器２０Ａに対して、区間決定部３３により決定された異常挙動区間に応じた映像を要求する。例えば、異常検出に用いた車両Ｖ１と同一の車両Ｖ１に映像を要求する。

なお、図１に示すように、複数台の車両Ｖ１の各々から車両挙動データを収集し、複数台の車両Ｖ１の各々に対して、異常挙動区間を決定した場合、映像要求部３４は、複数台の車両Ｖ１のうち、異常挙動区間の長いものから優先的に映像を要求する車両を決定するようにしてもよい。これにより、異常事態が収まっている可能性が最も高い映像が得られる。

映像取得部３５は、車両Ｖ１の車載器２０Ａから、異常挙動区間に応じた映像を取得する。なお、取得した映像は、記憶部１２に記憶される。

表示制御部３６は、映像要求部３４からの要求に応じて、車両Ｖ１の車載器２０Ａから取得した映像を、時間、位置、及び異常度の少なくとも１つと共に表示する制御を行う。なお、車載器２０Ａから取得した映像は、一例として、自装置の表示部１３あるいは車載器２０Ａの表示部２４に表示される。

図６（Ａ）は、正常走行環境での運転シーンとノードとの対応関係を示す図である。また、図６（Ｂ）は、異常走行環境での運転シーンとノードとの対応関係を示す図である。

図６（Ａ）の正常走行環境では、車両の挙動が、継続時間の比較的長い典型的な運転シーンの集合により表現される。

図６（Ｂ）の異常走行環境では、異常挙動区間における車両の挙動が、継続時間の比較的短い運転シーンの集合により表現される。図６（Ｂ）に示すように、本実施形態では、シーン２～シーン５が異常挙動区間に含まれる。従って、異常地点を含むシーン３及びシーン３に連続するシーン２、４、５の範囲の映像が異常映像として取得される。一方、比較例では、異常地点を含むシーン３の映像のみが異常映像として取得される。しかし、上述したように、車両挙動から判定される異常地点と、異常事態が発生している実際の異常地点とが異なっている場合、異常事態がシーン３の映像に収まっていない可能性がある。

図７（Ａ）は、異常走行環境での運転シーンとノードとの対応関係を示す図である。また、図７（Ｂ）は、異常走行環境での運転シーンとノードとの対応関係の比較例を示す図である。

図７（Ａ）の異常走行環境では、図６（Ｂ）の例と同様に、シーン２～シーン５が異常挙動区間に含まれる。従って、異常地点を含むシーン３及びシーン３に連続するシーン２、４、５の範囲の映像が異常映像として取得される。一方、図７（Ｂ）の比較例では、異常地点を含むシーン３を基準として、その前後の所定時間（ここでは３秒間）に含まれる映像が取得される。しかし、この場合、必要以上に時間の長い映像となり、異常事態とは関連のない余分な映像が取得されてしまう。

上述の比較例に対して、本実施形態では、シーン３及びシーン３に連続するシーン２、４、５を含む異常挙動区間の映像が取得されるため、異常事態を収めた適切な映像が得られる。

次に、図８を参照して、第１の実施形態に係るサーバ装置１０Ａの作用を説明する。

図８は、第１の実施形態に係る走行環境監視プログラム１２Ａによる処理の流れの一例を示すフローチャートである。

まず、サーバ装置１０Ａに対して、走行環境監視処理の実行が指示されると、走行環境監視プログラム１２Ａが起動され、以下の各ステップを実行する。

図８のステップ１００では、ＣＰＵ１１Ａが、データ収集部３０として、車両Ｖ１の車載器２０Ａから、車両Ｖ１の挙動を表す車両挙動データを収集する。

ステップ１０１では、ＣＰＵ１１Ａが、シーン抽出部３１として、ステップ１００で収集した車両挙動データから、一例として、上述の図４を参照して説明したように、車両Ｖ１の挙動に応じた運転シーン及び運転シーン毎のシーン特徴量を抽出する。

ステップ１０２では、ＣＰＵ１１Ａが、異常検出部３２として、ステップ１０１で抽出した運転シーンを走行区間に割り当てる。ここでいう走行区間とは、記憶部１２に予め記憶されている運転モデルの走行区間に対応している。

ステップ１０３では、ＣＰＵ１１Ａが、異常検出部３２として、ステップ１０２で割り当てた走行区間毎に、一例として、上述の図５を参照して説明したように、記憶部１２に予め記憶されている運転モデルに対する、運転シーン毎のシーン特徴量の乖離度合いを表す異常度を算出する。

ステップ１０４では、ＣＰＵ１１Ａが、異常検出部３２として、ステップ１０３で算出した異常度を用いて、一例として、上述の図５を参照して説明したように、異常地点を特定する。

ステップ１０５では、ＣＰＵ１１Ａが、異常検出部３２として、一例として、図９に示すように、ステップ１０４で特定した異常地点を含む運転シーンＳ_ｔを検出する。なお、図９は、本実施形態に係る異常挙動区間決定処理の説明に供する図である。

ステップ１０６では、ＣＰＵ１１Ａが、区間決定部３３として、一例として、図９に示すように、ステップ１０５で検出した運転シーンＳ_ｔの継続時間が閾値Ｔｈ未満であるか否かを判定する。ここでいう閾値Ｔｈとは、一例として、上述したように、車両挙動データに含まれる複数の運転シーンの各々の継続時間の平均値である。運転シーンＳ_ｔの継続時間が閾値Ｔｈ未満であると判定した場合（肯定判定の場合）、ステップ１０７に移行し、運転シーンＳ_ｔの継続時間が閾値Ｔｈ以上であると判定した場合（否定判定の場合）、ステップ１００に戻り処理を繰り返す。

ステップ１０７では、ＣＰＵ１１Ａが、区間決定部３３として、一例として、図９に示すように、運転シーンＳ_ｔを異常挙動区間に登録する。

ステップ１０８では、ＣＰＵ１１Ａが、区間決定部３３として、一例として、図９に示すように、運転シーンＳ_ｔの時間的に１つ前の運転シーンＳ_ｔ－１を検出する。

ステップ１０９では、ＣＰＵ１１Ａが、区間決定部３３として、一例として、図９に示すように、ステップ１０８で検出した運転シーンＳ_ｔ－１の継続時間が閾値Ｔｈ未満であるか否かを判定する。運転シーンＳ_ｔ－１の継続時間が閾値Ｔｈ未満であると判定した場合（肯定判定の場合）、ステップ１１０に移行し、運転シーンＳ_ｔ－１の継続時間が閾値Ｔｈ以上であると判定した場合（否定判定の場合）、ステップ１１６に移行する。

ステップ１１０では、ＣＰＵ１１Ａが、区間決定部３３として、一例として、図９に示すように、運転シーンＳ_ｔ－１を異常挙動区間に登録する。

ステップ１１１では、ＣＰＵ１１Ａが、区間決定部３３として、一例として、図９に示すように、ｔをデクリメントし、ステップ１０８に戻り処理を繰り返す。

一方、ステップ１１２では、ＣＰＵ１１Ａが、区間決定部３３として、一例として、図９に示すように、運転シーンＳ_ｔの時間的に１つ後の運転シーンＳ_ｔ＋１を検出する。

ステップ１１３では、ＣＰＵ１１Ａが、区間決定部３３として、一例として、図９に示すように、ステップ１１２で検出した運転シーンＳ_ｔ＋１の継続時間が閾値Ｔｈ未満であるか否かを判定する。運転シーンＳ_ｔ＋１の継続時間が閾値Ｔｈ未満であると判定した場合（肯定判定の場合）、ステップ１１４に移行し、運転シーンＳ_ｔ＋１の継続時間が閾値Ｔｈ以上であると判定した場合（否定判定の場合）、ステップ１１６に移行する。

ステップ１１４では、ＣＰＵ１１Ａが、区間決定部３３として、一例として、図９に示すように、運転シーンＳ_ｔ＋１を異常挙動区間に登録する。

ステップ１１５では、ＣＰＵ１１Ａが、区間決定部３３として、一例として、図９に示すように、ｔをインクリメントし、ステップ１１２に戻り処理を繰り返す。なお、ステップ１１２～ステップ１１５の処理は、ステップ１０８～ステップ１１１の処理と同時並行で実行してもよいし、あるいは、順次実行してもよい。

ステップ１１６では、ＣＰＵ１１Ａが、区間決定部３３として、一例として、図９に示すように、異常挙動区間を決定する。

すなわち、ステップ１０６では、異常走行と判定された異常地点を含む運転シーンＳ_ｔの継続時間が閾値Ｔｈ未満であるか否かが判定される。そして、ステップ１０８～ステップ１１５では、運転シーンＳ_ｔの継続時間が閾値Ｔｈ未満であれば、運転シーンＳ_ｔを起点に、タイムステップの前後の運転シーンが検出される。このとき、前後の運転シーンの継続時間が閾値Ｔｈ未満であれば、検出された前後の運転シーンから更に１ステップ遡った運転シーンが検出され、閾値Ｔｈ以上となる運転シーンが表れるまで同処理が繰り返される。ステップ１１６では、これらの処理によって抽出された運転シーンの集合を異常挙動区間として決定する。

ステップ１１７では、ＣＰＵ１１Ａが、映像要求部３４として、車両Ｖ１の車載器２０Ａに対して、ステップ１１６で決定した異常挙動区間に応じた映像を要求する。本実施形態では、一例として、異常検出に用いた車両Ｖ１と同一の車両Ｖ１に映像を要求する。

ステップ１１８では、ＣＰＵ１１Ａが、映像取得部３５として、車両Ｖ１の車載器２０Ａから、異常挙動区間に応じた映像を取得し、取得した映像を記憶部１２に記憶する。

ステップ１１９では、ＣＰＵ１１Ａが、表示制御部３６として、ステップ１１７での要求に応じて、車両Ｖ１の車載器２０Ａから取得した映像を、時間、位置、及び異常度の少なくとも１つと共に表示部１３に表示する制御を行う。一例として、上述したように、異常挙動区間の時間長が長い車両に対して優先的に映像を要求することが望ましい。こうすることで、異常な運転の映像の中でもなるべく長い時間の映像が取得できるため、異常事態が収められている可能性を高めることが出来る。

また、他の例として、優先度の高い複数の車両（例えば上位３台の車両）のみに映像要求を出すようにしてもよい。また、異常挙動区間が特定された車両の全てに映像要求を出しても良いが、この場合、車両に優先度を設定しておくことで、車両の優先度に従って、表示させる映像を選別してもよい。

ステップ１１９では、ＣＰＵ１１Ａが、表示制御部３６として、例えば、オペレータによる終了の指示を受け付けた場合に、本走行環境監視プログラム１２Ａによる一連の処理を終了する。

次に、図１０～図１２を参照して、表示制御部３６による映像表示制御の具体例について説明する。

図１０は、本実施形態に係る映像と異常挙動区間内の運転シーンとの対応関係を示す図である。

図１０に示す例は、ユーザ（例えば、オペレータ）が指定した運転シーンに対応する映像を再生する場合について示している。この場合、表示制御部３６は、車両Ｖ１の車載器２０Ａから取得した映像と運転シーンとを、時間及び位置により対応付けを行い、指定された運転シーンに対応する映像を表示部１３に表示する制御を行う。つまり、車載器２０Ａから取得した映像に関し、オペレータは、異常挙動区間における所望の運転シーンを指定し、指定した運転シーンから映像を再生することができる。

図１１は、本実施形態に係る映像と異常挙動区間外の運転シーンとの対応関係を示す図である。

図１１に示す例は、ユーザ（例えば、オペレータ）が異常挙動区間に含まれていない運転シーンに対応する映像を取得し、再生する場合について示している。この場合、表示制御部３６は、異常挙動区間に対応する運転シーンと、異常挙動区間の前及び後の少なくとも一方の運転シーンとを指定可能に表示部１３に表示する制御を行う。図１１の例では、異常挙動区間の時間的に前に位置する区間Ｒ１及び異常挙動区間の時間的に後に位置する区間Ｒ２のうち、区間Ｒ２に含まれる運転シーンが指定される。しかし、これらの区間Ｒ１及び区間Ｒ２は、異常挙動区間に含まれていないため、車両Ｖ１の車載器２０Ａから映像が取得されていない。このため、映像要求部３４は、異常挙動区間の前及び後の少なくとも一方の運転シーンが指定された場合、異常挙動区間に応じた映像を取得した車両Ｖ１の車載器２０Ａに対して、異常挙動区間の前及び後の少なくとも一方の運転シーンに対応する映像を要求する。つまり、オペレータは、異常挙動区間に含まれていない区間の映像についても、対応する運転シーンを指定することで、当該区間の映像を新たに取得して再生することができる。

図１２は、本実施形態に係る映像、地図、及び異常挙動区間内の運転シーンの対応関係を示す図である。

図１２に示す例は、ユーザ（例えば、オペレータ）が地図で指定した地点に対応付けられた運転シーンに対応する映像を再生する場合について示している。この場合、表示制御部３６は、異常挙動区間に対応する地点を含む地図を表示すると共に、地図で指定された地点に基づいて、地点に対応付けられた運転シーンに対応する映像を表示する制御を行う。図１２の例では、異常挙動区間に含まれる運転シーンと共に、異常挙動区間に対応する地点（異常挙動発生地点）を含む地図Ｍが表示されており、オペレータが地図Ｍの所望の地点を指定すると、指定された地点に対応する運転シーンから映像が再生される。なお、図１２の例では、地図Ｍの指定地点に対応して、異常挙動区間の区間Ｒ３の再生開始点から映像が再生される。

このように本実施形態によれば、映像の時間長が短すぎて映像に異常事態が収まっていなかったり、映像の時間長が長すぎて余分な映像が含まれてしまったり、ということが抑制され、適切な時間範囲に異常事態が収められた映像が得られる。このため、オペレータ等が異常の発生を適切に判断することが可能とされる。

[第２の実施形態]
上記第１の実施形態では、異常の検出に用いた車両に対して映像を要求する形態について説明した。本実施形態では、異常の検出に用いた車両と、映像を要求する車両とが異なる形態について説明する。

図１３は、第２の実施形態に係る走行環境監視システム９１の構成の一例を示す図である。

図１３に示すように、本実施形態に係る走行環境監視システム９１は、サーバ装置１０Ｂと、複数の車載器２０Ａと、車載器２０Ｂと、を備えている。サーバ装置１０Ｂは、第１の実施形態と同様に、クラウドに設置されている。複数の車載器２０Ａの各々は、複数台の車両Ｖ１の各々に搭載され、車載器２０Ｂは、車両Ｖ２に搭載されている。この車両Ｖ２は、異常地点に接近する車両である。

サーバ装置１０Ｂは、車両Ｖ１の車載器２０Ａに対して、車両挙動データを用いて異常事態を検出し、車両Ｖ２の車載器２０Ｂに対して、異常事態を含む映像を要求する。つまり、異常事態を検出する車両Ｖ１と、異常事態を含む映像を要求する車両Ｖ２とは、異なる車両である。

図１４は、第２の実施形態に係るサーバ装置１０Ｂ及び車載器２０Ｂの機能的な構成の一例を示すブロック図である。なお、上記第１の実施形態で説明したサーバ装置１０Ａ及び車載器２０Ａと同様の機能を有する構成要素には同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。

図１４に示すように、本実施形態に係るサーバ装置１０ＢのＣＰＵ１１Ａは、データ収集部３０、シーン抽出部３１、異常検出部３２、区間決定部３３、映像要求部３７、映像取得部３５、及び表示制御部３６として機能する。また、本実施形態に係る車載器２０ＢのＣＰＵ２１Ａは、データ収集部４４、データ送信部４５、要求受信部４６、及び映像送信部４７として機能する。

まず、車載器２０Ｂの機能的な構成について説明する。

データ収集部４４は、車載センサ群２３から、少なくとも映像及び位置情報等を予め設定された周期で繰り返し収集する。但し、データ収集部４４では、収集した時系列の映像を記憶部２２に記憶しない。

データ送信部４５は、データ収集部４４により収集された位置情報をサーバ装置１０Ｂに送信する。なお、本実施形態では、車両Ｖ２の車両挙動データを利用しないため、位置情報のみを送信するようにしているが、位置及び時間が対応付けられた車両挙動データを送信してもよい。

要求受信部４６は、サーバ装置１０Ｂから、異常挙動区間に応じた映像の送信要求を受信する。

映像送信部４７は、要求受信部４６を介して受信した送信要求に応じて、異常挙動区間に応じた映像をサーバ装置１０Ｂに送信する。

次に、サーバ装置１０Ｂの機能的な構成について説明する。

データ収集部３０、シーン抽出部３１、異常検出部３２、及び区間決定部３３は、上記第１の実施形態と同様に、車載器２０Ａから収集した車両挙動データを用いて、異常挙動区間を決定する。

映像要求部３７は、上記で決定された異常挙動区間に対応付けられている位置に接近する車両Ｖ２の車載器２０Ｂに対して、異常挙動区間に応じた映像を要求する。

つまり、サーバ装置１０Ｂでは、車両Ｖ２の位置情報を継続的に取得しており、車両Ｖ２が異常挙動区間の位置に接近していることを検知した場合に、車両Ｖ２の車載器２０Ｂに対して、異常挙動区間に応じた映像を要求する。この映像要求を受けた車載器２０Ｂは、異常挙動区間で規定される位置に基づいて、撮影を行い、撮影して得られた映像をサーバ装置１０Ｂに送信する。

表示制御部３６は、車両Ｖ２の車載器２０Ｂから取得した映像と運転シーンとを、時間及び位置により対応付けを行い、指定された運転シーンに対応する映像を表示部１３に表示する制御を行う。また、表示制御部３６は、異常挙動区間に対応する運転シーンと、異常挙動区間の前及び後の少なくとも一方の運転シーンとを指定可能に表示部１３に表示する制御を行うようにしてもよい。この場合、映像要求部３７は、異常挙動区間の前及び後の少なくとも一方の運転シーンが指定された場合、異常挙動区間に対応付けられている位置に接近する車両Ｖ２に対して、異常挙動区間の前及び後の少なくとも一方の運転シーンに対応する映像を要求する。

図１５は、本実施形態に係る映像、地図、及び異常挙動区間外の運転シーンの対応関係を示す図である。

図１５に示す例は、ユーザ（例えば、オペレータ）が地図で指定した地点が異常挙動区間に含まれていない場合について示している。図１５の地図Ｍは、異常挙動区間に対応する地点と共に、異常挙動区間に含まれない区間に対応する地点を表示する。地図Ｍの異常挙動地点は、異常挙動区間に対応し、地図Ｍのオペレータ設定地点は、異常挙動区間に含まれない区間Ｒ４に対応する。オペレータは、地図Ｍに対して、例えば、区間Ｒ４に対応する所望の地点を指定する。

ここで、異常挙動区間の決定に用いた車両Ｖ１について、例えば、映像の保存容量が不足したり、エンジンが停止したりすると、オペレータ設定地点に対応する区間Ｒ４の映像を取得することができない場合がある。この場合、映像要求部３７は、地図Ｍで指定された地点に接近する車両Ｖ２の車載器２０Ｂに対して、当該地点に対応付けられた運転シーンに対応する映像を要求する。

図１６は、本実施形態に係るオペレータ設定地点に接近する車両Ｖ２から取得される映像と運転シーンとの対応関係を示す図である。

図１６に示す例は、図１５のオペレータ設定地点に接近する車両Ｖ２から取得される映像及び運転シーンを示している。図１６の例では、異常地点を含む区間Ｒ５の運転シーンの映像が取得される。なお、異常地点を含む区間Ｒ５の運転シーンの映像だけを取得してもよいが、異常地点に対応付けられた車両挙動データから得られる異常挙動区間Ｒ６の運転シーンの映像を取得してもよい。

このように本実施形態によれば、異常地点に接近する車両からも映像が取得される。このため、異常事態が収められた映像をより確実に得ることができる。

[第３の実施形態]
本実施形態では、異常地点に接近する車両に対して、異常情報及び映像を表示させる形態について説明する。

図１７は、第３の実施形態に係る走行環境監視システム９２の構成の一例を示す図である。

図１７に示すように、本実施形態に係る走行環境監視システム９２は、サーバ装置１０Ｃと、複数の車載器２０Ａと、車載器２０Ｃと、を備えている。サーバ装置１０Ｃは、第１の実施形態と同様に、クラウドに設置されている。複数の車載器２０Ａの各々は、複数台の車両Ｖ１の各々に搭載され、車載器２０Ｃは、車両Ｖ３に搭載されている。この車両Ｖ３は、異常地点に接近する車両である。

サーバ装置１０Ｃは、車両Ｖ１の車載器２０Ａに対して、車両挙動データを用いて異常事態を検出すると共に、異常事態を含む映像を要求し、車両Ｖ３の車載器２０Ｃに対して、異常情報及び映像を送信する。つまり、異常事態を検出した車両Ｖ１に対して異常事態を含む映像を要求し、異常地点に接近する車両Ｖ３に対して異常情報及び映像を送信する。

図１８は、第３の実施形態に係るサーバ装置１０Ｃ及び車載器２０Ｃの機能的な構成の一例を示すブロック図である。なお、上記第１の実施形態で説明したサーバ装置１０Ａ及び車載器２０Ａと同様の機能を有する構成要素には同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。

図１８に示すように、本実施形態に係るサーバ装置１０ＣのＣＰＵ１１Ａは、データ収集部３０、シーン抽出部３１、異常検出部３２、区間決定部３３、映像要求部３４、映像取得部３５、及び表示制御部３８として機能する。また、本実施形態に係る車載器２０ＣのＣＰＵ２１Ａは、データ収集部４０、データ送信部４１、要求受信部４２、映像送信部４３、及び情報受信部４８として機能する。

まず、車載器２０Ｃの機能的な構成について説明する。

データ収集部４０は、車載センサ群２３から、少なくとも映像及び位置情報等を予め設定された周期で繰り返し収集する。データ収集部４０は、収集した時系列の映像を記憶部２２に記憶する。

データ送信部４１は、データ収集部４０により収集された位置情報をサーバ装置１０Ｃに送信する。なお、本実施形態では、車両Ｖ３の車両挙動データを利用しないため、位置情報のみを送信するようにしているが、時間及び位置が対応付けられた車両挙動データを送信するようにしてもよい。

情報受信部４８は、サーバ装置１０Ｃから取得される異常情報及び映像を受信し、受信した異常情報及び映像を表示部２４に表示する。

次に、サーバ装置１０Ｃの機能的な構成について説明する。

データ収集部３０、シーン抽出部３１、異常検出部３２、区間決定部３３、映像要求部３４、及び映像取得部３５は、上記第１の実施形態と同様に、車載器２０Ａから収集した車両挙動データを用いて、異常挙動区間を決定し、決定した異常挙動区間に応じた映像を車載器２０Ａに要求し、車載器２０Ａから映像を取得する。

表示制御部３８は、車載器２０Ａから取得した映像及び映像を解析して得られる異常情報を、異常挙動区間に対応付けられている位置に接近する車両Ｖ３の車載器２０Ｃに送信し、車載器２０Ｃの表示部２４に表示する制御を行う。なお、表示部２４は、一例として、上述したように、カーナビゲーション装置のディスプレイ、あるいは、ヘッドアップディスプレイとして構成されている。

図１９は、本実施形態に係る異常挙動区間内の運転シーンと再生速度との対応関係を示す図である。

図１９に示す例は、運転シーンの変化量が大きい地点のみ再生速度を等速とし、それ以外を倍速にして表示する場合について示している。この場合、表示制御部３８は、異常挙動区間に応じた映像を再生する際に、運転シーンの変化量が予め定められた量以上となる地点の映像の再生速度を等速とし、それ以外の地点の映像の再生速度を倍速以上として表示する制御を行う。図１９の例では、異常挙動区間に含まれる区間Ｒ７が運転シーンの変化量が大きい区間である。このため、区間Ｒ７の映像のみ再生速度を等速とし、それ以外の区間の映像の再生速度を倍速としている。なお、運転シーンの変化量の推定は、例えば、前後の運転シーンにおける特徴量（例えば、トピック割合）の類似度を算出し、類似度が予め設定した閾値を超えた場合にシーン変化が大きいと判断すればよい。このように決定した映像を異常地点に向かって走っている車両Ｖ３に対して配信して表示させる。つまり、注目すべき区間の映像が等速で再生され、それ以外の区間の映像は倍速で再生される。このため、車両Ｖ３のドライバは異常事態の発生を短い時間で適切に把握することができる。

なお、図１９に示す映像表示制御は、車両Ｖ３のドライバに対して行われるが、サーバ装置１０Ｃのオペレータに対して行うようにしてもよい。

このように本実施形態によれば、異常地点に接近する車両に対して、異常情報及び映像を表示させる。このため、当該車両のドライバは異常事態に対して余裕をもって対処することができる。

[第４の実施形態]
本実施形態では、サーバ装置の一部の機能を車載器側に設ける形態について説明する。

図２０は、第４の実施形態に係るサーバ装置１０Ｄ及び車載器２０Ｄの機能的な構成の一例を示すブロック図である。なお、上記第１の実施形態で説明したサーバ装置１０Ａ及び車載器２０Ａと同様の機能を有する構成要素には同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。

図２０に示すように、本実施形態に係るサーバ装置１０ＤのＣＰＵ１１Ａは、データ収集部３０、異常検出部３２、映像要求部３９、映像取得部３５、及び表示制御部３６として機能する。また、本実施形態に係る車載器２０ＤのＣＰＵ２１Ａは、データ収集部４０、シーン抽出部４９、データ送信部５０、要求受信部５１、区間決定部５２、及び映像送信部５３として機能する。なお、説明の便宜上、車載器２０Ｄを搭載する車両を車両Ｖ４（図示省略）とする。

まず、車載器２０Ｄの機能的な構成について説明する。

データ収集部４０は、車載センサ群２３から、車両挙動データ、映像、位置情報、時間情報等を予め設定された周期で繰り返し収集する。データ収集部４０は、収集した車両挙動データに時間及び位置を対応付ける。データ収集部４０は、収集した時系列の映像を記憶部２２に記憶する。

シーン抽出部４９は、データ収集部４０により収集された車両挙動データから、車両Ｖ４の挙動に応じた運転シーン及び運転シーン毎のシーン特徴量を抽出する。なお、抽出した運転シーン及び運転シーン毎のシーン特徴量は、記憶部２２に記憶される。

データ送信部５０は、シーン抽出部４９により抽出された運転シーン及び運転シーン毎のシーン特徴量をサーバ装置１０Ｄに送信する。

要求受信部５１は、サーバ装置１０Ｄから、異常地点を含む運転シーンと共に、異常挙動区間に応じた映像の送信要求を受信する。

区間決定部５２は、要求受信部５１を介して受信した、異常地点を含む運転シーン及び運転シーンに連続する複数の運転シーンの中から、予め定められた条件を満たす運転シーンを抽出し、抽出した運転シーンの継続時間の合計により定まる時間範囲を、異常挙動区間として決定する。具体的に、区間決定部５２は、予め定められた条件を満たす運転シーンとして、運転シーンの継続時間が閾値未満となる運転シーンを抽出する。この場合の閾値は、一例として、車両挙動データに含まれる複数の運転シーンの各々の継続時間の平均値である。

映像送信部５３は、要求受信部５１を介して受信した送信要求に応じて、異常挙動区間に応じた映像を、記憶部２２から取り出し、取り出した映像をサーバ装置１０Ｄに送信する。

次に、サーバ装置１０Ｄの機能的な構成について説明する。

データ収集部３０は、車両Ｖ４の車載器２０Ｄから、時間及び位置が対応付けられた車両挙動データを収集する。

異常検出部３２は、代表的な車両挙動データの特徴を表す運転モデルに対する、車載器２０Ｄのシーン抽出部４９により抽出された運転シーン毎のシーン特徴量の乖離度合いを表す異常度を算出し、算出した異常度を用いて、異常地点を含む運転シーンを検出する。なお、運転モデルは、予め記憶部１２に記憶されている。

映像要求部３９は、車両Ｖ４の車載器２０Ｄに対して、異常地点を含む運転シーンと共に、異常挙動区間に応じた映像を要求する。

このように本実施形態によれば、車載器側に、データ収集部、シーン抽出部、及び区間決定部を設けることで、サーバ装置の負荷の軽減を図ることができる。

以上、実施形態に係る走行環境監視装置の一例としてサーバ装置を例示して説明した。実施形態は、サーバ装置が備える各部の機能をコンピュータに実行させるためのプログラムの形態としてもよい。実施形態は、これらのプログラムを記憶したコンピュータが読み取り可能な非遷移的記録媒体の形態としてもよい。

その他、上記実施形態で説明したサーバ装置の構成は、一例であり、主旨を逸脱しない範囲内において状況に応じて変更してもよい。

また、上記実施形態で説明したプログラムの処理の流れも、一例であり、主旨を逸脱しない範囲内において不要なステップを削除したり、新たなステップを追加したり、処理順序を入れ替えたりしてもよい。

また、上記実施形態では、プログラムを実行することにより、実施形態に係る処理がコンピュータを利用してソフトウェア構成により実現される場合について説明したが、これに限らない。実施形態は、例えば、ハードウェア構成や、ハードウェア構成とソフトウェア構成との組み合わせによって実現してもよい。

１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃ、１０Ｄ サーバ装置、１１、２１ 制御部、１１Ａ、２１Ａ ＣＰＵ、１１Ｂ、２１Ｂ ＲＯＭ、１１Ｃ、２１Ｃ ＲＡＭ、１１Ｄ、２１Ｄ Ｉ／Ｏ、１２、２２ 記憶部、１２Ａ 走行環境監視プログラム、１３、２４ 表示部、１４ 操作部、１５、２５ 通信部、２０Ａ、２０Ｂ、２０Ｃ、２０Ｄ 車載器、２２Ａ 制御プログラム、２３ 車載センサ群、３０、４０、４４ データ収集部、３１、４９ シーン抽出部、３２ 異常検出部、３３、５２ 区間決定部、３４、３７、３９ 映像要求部、３５ 映像取得部、３６、３８ 表示制御部、４１、４５、５０ データ送信部、４２、４６、５１ 要求受信部、４３、４７、５３ 映像送信部、４８ 情報受信部、９０、９１、９２ 走行環境監視システム

Claims (16)

1. 車両（Ｖ１）の挙動を表し、かつ、時間及び位置が対応付けられた車両挙動データを収集するデータ収集部（３０）と、
   前記データ収集部により収集された車両挙動データから、前記車両の挙動に応じた運転シーン及び運転シーン毎のシーン特徴量を抽出するシーン抽出部（３１）と、
   代表的な車両挙動データの特徴を表す運転モデルに対する、前記シーン抽出部により抽出された運転シーン毎のシーン特徴量の乖離度合いを表す異常度を算出し、算出した異常度を用いて、異常地点を含む運転シーンを検出する異常検出部（３２）と、
   前記異常検出部により検出された運転シーン及び前記運転シーンに連続する複数の運転シーンの中から、予め定められた条件を満たす運転シーンを抽出し、抽出した運転シーンの継続時間の合計により定まる時間範囲を、異常挙動区間として決定する区間決定部（３３）と、
   前記車両に対して、前記区間決定部により決定された異常挙動区間に応じた映像を要求する映像要求部（３４）と、
   前記映像要求部からの要求に応じて、前記車両から取得した映像を、時間、位置、及び異常度の少なくとも１つと共に表示する制御を行う表示制御部（３６）と、
   を備えた走行環境監視装置（１０Ａ）。
2. 前記区間決定部は、前記予め定められた条件を満たす運転シーンとして、運転シーンの継続時間が閾値未満となる運転シーンを抽出する請求項１に記載の走行環境監視装置。
3. 前記閾値は、前記車両挙動データに含まれる複数の運転シーンの各々の継続時間の平均値である請求項２に記載の走行環境監視装置。
4. 前記区間決定部は、前記予め定められた条件を満たす運転シーンとして、前記車両挙動データから、出現頻度が閾値以上の運転シーンを除いた残りの運転シーンを抽出する請求項１に記載の走行環境監視装置。
5. 前記運転モデルは、地点毎の運転シーンの基準となる継続時間を表す基準継続時間を予め含み、
   前記区間決定部は、前記予め定められた条件を満たす運転シーンとして、地点毎の運転シーンの継続時間と前記基準継続時間との差が閾値以上となる運転シーンを抽出する請求項１に記載の走行環境監視装置。
6. 前記車両は、複数であり、
   前記データ収集部は、前記複数の車両の各々から、前記車両挙動データを更に収集し、
   前記映像要求部は、前記複数の車両のうち、前記異常挙動区間の長いものから優先的に映像を要求する車両を決定する請求項１～５のいずれか１項に記載の走行環境監視装置。
7. 前記映像要求部は、前記異常挙動区間に対応付けられている位置に接近する車両（Ｖ２）に対して、前記異常挙動区間に応じた映像を更に要求する請求項１～６のいずれか１項に記載の走行環境監視装置。
8. 前記表示制御部は、前記車両から取得した映像と運転シーンとを、時間及び位置により対応付けを行い、指定された運転シーンに対応する映像を表示する制御を更に行う請求項１～７のいずれか１項に記載の走行環境監視装置。
9. 前記表示制御部は、前記異常挙動区間に対応する運転シーンと、前記異常挙動区間の前及び後の少なくとも一方の運転シーンとを指定可能に表示する制御を更に行う請求項１～７のいずれか１項に記載の走行環境監視装置。
10. 前記映像要求部は、前記異常挙動区間の前及び後の少なくとも一方の運転シーンが指定された場合、前記異常挙動区間に応じた映像を取得した車両、又は、前記異常挙動区間に対応付けられている位置に接近する車両に対して、前記異常挙動区間の前及び後の少なくとも一方の運転シーンに対応する映像を更に要求する請求項９に記載の走行環境監視装置。
11. 前記表示制御部は、前記異常挙動区間に対応する地点を含む地図を表示すると共に、前記地図で指定された地点に基づいて、前記地図で指定された前記地点に対応付けられた運転シーンに対応する映像を表示する制御を更に行う請求項１～７のいずれか１項に記載の走行環境監視装置。
12. 前記地図は、前記異常挙動区間に含まれない区間に対応する別の地点を更に含み、
    前記映像要求部は、前記地図で指定された別の地点に接近する車両に対して、前記地図で指定された前記別の地点に対応付けられた運転シーンに対応する映像を更に要求する請求項１１に記載の走行環境監視装置。
13. 前記表示制御部は、前記異常挙動区間に応じた映像を再生する際に、運転シーンの変化量が予め定められた量以上となる地点の映像の再生速度を等速とし、それ以外の地点の映像の再生速度を倍速以上として表示する制御を更に行う請求項１～７のいずれか１項に記載の走行環境監視装置。
14. 前記車両は、車載器（２０Ｄ）を有し、
    前記データ収集部、前記シーン抽出部、及び前記区間決定部は、前記車載器に設けられている請求項１～５のいずれか１項に記載の走行環境監視装置。
15. 車両（Ｖ１）に搭載された車載器（２０Ａ）と、
    前記車載器との通信を行う走行環境監視装置（１０Ａ）と、
    を備え、
    前記車載器は、
    自車両の挙動を表し、かつ、時間及び位置が対応付けられた車両挙動データを前記走行環境監視装置に送信するデータ送信部（４１）、
    を含み、
    前記走行環境監視装置は、
    前記車載器から送信された車両挙動データを収集するデータ収集部（３０）と、
    前記データ収集部により収集された車両挙動データから、前記車両の挙動に応じた運転シーン及び運転シーン毎のシーン特徴量を抽出するシーン抽出部（３１）と、
    代表的な車両挙動データの特徴を表す運転モデルに対する、前記シーン抽出部により抽出された運転シーン毎のシーン特徴量の乖離度合いを表す異常度を算出し、算出した異常度を用いて、異常地点を含む運転シーンを検出する異常検出部（３２）と、
    前記異常検出部により検出された運転シーン及び前記運転シーンに連続する複数の運転シーンの中から、予め定められた条件を満たす運転シーンを抽出し、抽出した運転シーンの継続時間の合計により定まる時間範囲を、異常挙動区間として決定する区間決定部（３３）と、
    前記車載器に対して、前記区間決定部により決定された異常挙動区間に応じた映像を要求する映像要求部（３４）と、
    を含み、
    前記車載器は、
    前記走行環境監視装置からの要求に応じて、自車両の前記異常挙動区間に応じた映像を前記走行環境監視装置に送信する映像送信部（４３）、
    を含み、
    前記走行環境監視装置は、
    前記車載器から取得した映像を、時間、位置、及び異常度の少なくとも１つと共に表示する制御を行う表示制御部（３６）、
    を含む走行環境監視システム（９０）。
16. 車両の挙動を表し、かつ、時間及び位置が対応付けられた車両挙動データを収集し、
    前記収集された車両挙動データから、前記車両の挙動に応じた運転シーン及び運転シーン毎のシーン特徴量を抽出し、
    代表的な車両挙動データの特徴を表す運転モデルに対する、前記抽出された運転シーン毎のシーン特徴量の乖離度合いを表す異常度を算出し、算出した異常度を用いて、異常地点を含む運転シーンを検出し、
    前記検出された運転シーン及び前記運転シーンに連続する複数の運転シーンの中から、予め定められた条件を満たす運転シーンを抽出し、抽出した運転シーンの継続時間の合計により定まる時間範囲を、異常挙動区間として決定し、
    前記車両に対して、前記決定された異常挙動区間に応じた映像を要求し、
    前記要求に応じて、前記車両から取得した映像を、時間、位置、及び異常度の少なくとも１つと共に表示する制御を行うことを、コンピュータに実行させる走行環境監視プログラム（１２Ａ）。

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