JP7366220B1 - 通報システム、通報方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】危険運転の発生をリアルタイムに検出し、これを関係者等に速やかに通知することで、事故の発生を未然に防止することが可能な技術を提供する。【解決手段】通報システム１は、ユーザによる車両の運転状況の変化を検知する検知部１１と、変化の検知に関わる時間を計時する計時部１２と、変化の検知結果及び変化の検知に関わる時間に基づき、危険運転の加害者及び被害者を判定する判定部２１と、判定結果を設定された通知先に通知する通知部２２と、を備える。【選択図】図９

Description

本発明は、通報システム、通報方法及びプログラムに関する。

あおり運転などの危険運転を記録等するために、ドライブレコーダを搭載した車両が普及している。例えば、特許文献１には、危害行為に関する音声（例えば、悲鳴や恫喝語彙など）を検知した場合に、当該音声をドライブレコーダに記録する技術が提案されている。

特開２０２０－１０７１６８号

上述したドライブレコーダを利用することで、例えば他車両による危険運転が原因で自車両が事故にあったことを客観的に証明することが可能となる。
しかしながら、ドライブレコーダによって検出されるのは、あくまで他車両による危険運転が原因で事故が起きたという事後的な事象にすぎず、危険運転によって引き起こされる事故の発生を未然に防ぐことはできない、という問題があった。

本発明は以上説明した事情を鑑みてなされたものであり、危険運転の発生時間を正確に検出するともに、当該危険運転の発生をリアルタイムに検出し、これを関係者等に速やかに通知することで、事故の発生を未然に防止することが可能な技術を提供することを目的とする。

本発明の一態様に係る通報システムは、危険運転に関わる通報を行う通報システムであって、ユーザによる車両の運転状況の変化を検知する検知部と、変化の検知に関わる時間を計時する計時部と、変化の検知結果及び変化の検知に関わる時間に基づき、危険運転の加害者及び被害者を判定する判定部と、判定結果を設定された通知先に通知する通知部と、を具備することを要旨とする。

危険運転の発生をリアルタイムに検出し、これを関係者等に速やかに通知することで、事故の発生を未然に防止することが可能となる。

本実施形態に係る通報システムの概要を説明するための図である。 車載端末の要部構成を示すブロック図である。 車載端末の機能構成を示すブロック図である。 管理サーバの機能構成を示すブロック図である。 高速道路で危険運転が発生した場合の説明図である。 通知テーブルを例示した図である。 関係者リストを例示した図である。 車載端末の主要動作を示すフローチャートである。 管理サーバの主要動作を示すフローチャートである。

以下、本開示の実施形態について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。

Ａ．本実施形態
（１）構成
＜システム概要＞
図１は、本実施形態に係る通報システム１の概要を説明するための図である。図１に示す例において、通報システム１は、各ユーザの車両Ｃに搭載されている車載端末１００と、各車両Ｃの運転状況を把握し、危険運転に関する判定などを行う管理サーバ２００とを備えて構成されている。

各車載端末１００と管理サーバ２００とは、ネットワークＮを介して相互通信可能となっている。なお、図１では、４台の車載端末１００と１台の管理サーバ２００を図示しているが、通報システム１に含まれる車載端末１００及び管理サーバ２００の数はこれに限定されず、それぞれ任意の数の装置を含めることができる。

ネットワークＮは、各車載端末１００と管理サーバ２００との間の通信のための通信ネットワークである。例えば、ネットワークＮは、インターネット、ＬＡＮ、専用線、パケット通信網、公衆交換電話網（Public Switched Telephone Network：ＰＳＴＮ）の一部、携帯電話網、ＩＳＤＮｓ（Integrated Service Digital Networks）、無線ＬＡＮｓ、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、ＣＤＭＡ（Code Division Multiple Access）、その他の通信回線、それらの組み合わせ等のいずれであってもよい。また、車両は、二輪車や自律走行車両などを含み、ネットワークＮを介して他の装置と通信可能なあらゆる車両を含む。

＜車載端末１００＞
図２は、車載端末１００の要部構成を示すブロック図である。
車載端末１００は、制御装置１１０、記憶装置１２０、センサ装置１３０、通信装置１４０などを備えている。

制御装置１１０は、ＣＰＵ、ＭＰＵ、その他の演算装置と各処理を規定するプログラムとにより実現される。制御装置１１０は、入力される各情報に基づいて車載端末１００の各部を中枢的に制御する。

記憶装置１２０は、フラッシュメモリなどの不揮発性メモリやハードディスクドライブなどによって構成される。記憶装置１２０は、制御装置１１０によって実行される各種プログラムやデータなどを記憶する。また、記憶装置１２０は、車両を運転するユーザの心理状態の変化（異常の有無など）を検知するための判断基準として、ユーザの平常時に取得された生態情報（以下、ノーマル生態情報）なども記憶する。

センサ装置１３０は、生態情報センサ１３１、走行情報センサ１３２、カメラ１３３、マイク１３４などを備えて構成される。

生態情報センサ１３１は、車両Ｃのユーザの生態情報を検知・取得し、取得した生態情報を制御装置１１０などに出力する。生態情報センサ１３１は、例えばスマートウォッチその他のウェアラブル端末や、車両Ｃのハンドルに内蔵されたデバイス、カメラ、マイクなどによって実現される。

生態情報は、例えば、ユーザの筋肉の動き、表情、脈拍、血圧、声、発せられる語彙、目の挙動、瞬きの回数、体温などを含む。ユーザの筋肉の動きは、筋変位センサなどによって検知され得る。ユーザの表情や目の挙動や瞬きの回数などは、車両Ｃの内部を撮影できるカメラなどによって取得され得る。脈拍や血圧は、脈拍センサを用いたウェアラブルデバイスなどによって計測され得る。ユーザの声（大きさ、トーンなど）や発せられる語彙などは、マイクなどによって取得され得る。体温は、非接触温度センサなどによって検知され得る。

走行情報センサ１３２は、車両Ｃの走行状態を示す走行情報を検知・取得し、取得した走行情報を制御装置１１０などに出力する。走行情報センサ１３２は、例えば車速センサ、重力センサ、車間距離センサなどによって実現される。

走行情報は、車両Ｃの速度や加速度、アクセルの開度、ブレーキの有無や程度のほか、他の車両Ｃとの車間距離等の情報を含む。

カメラ１３３は、例えば車両Ｃの内部映像や周辺映像を取得し、これを映像データとして制御装置１１０などに出力する。カメラ１３３は、例えば車両Ｃの前方や後方などに設置した複数のカメラによって構成してもよいが、例えば１つのカメラで全方位（３６０°）を撮影できる全方位カメラなどを利用してもよい。

マイク１３４は、車両Ｃの内部や周囲の音などを集音し、集音データとして制御装置１１０などに出力する。マイク１３４は、例えば周知のナビゲーションシステム（図示略）の近傍に配置することができる。

通信装置１４０は、各種の通信インタフェースを備えて構成され、ネットワークＮを介して管理サーバ２００や他の装置の間で様々な情報を授受することが可能となっている。

＜機能構成＞
図３は、車載端末１００の機能構成を示すブロック図である。
図３に示すように、車載端末１００は、検知部１１と、計時部１２と、通信部１３とを備えている。検知部１１及び計時部１２は、例えば制御装置１１０が記憶装置１２０に記憶されたプログラムを実行することによって実現され、通信部１３は、通信装置１４０により実現される。

検知部１１は、車両Ｃを運転するユーザの生態情報が平常時の範囲を逸脱したか（すなわち、ユーザの心理状態が平常時から逸脱したか）否かを検知（判断）する。この判断は、例えば、生態情報センサ１３１から順次供給されるユーザの生態情報と、記憶装置１２０に記憶されているノーマル生態情報との比較結果に基づいて行われる。例えば、ユーザのハンドルを握る圧力が平常時の圧力よりも高くなった場合や、体温や脈拍などが高くなった場合には、ユーザの生態情報は平常時の範囲を逸脱した（すなわち、ユーザの心理状態が平常時から逸脱（変化）した）と判断される。検知部１１は、ユーザの心理状態が平常時から逸脱したと判断すると、計時部１２や通信部１３に通知する。なお、検知部１１は、ユーザの心理状態が平常時に戻った場合も、計時部１２や通信部１３に通知する。

計時部１２は、タイマ機能や電波時計機能などを備え、例えばユーザの心理状態が平常時から逸脱したときの時間（逸脱開始時間）や、ユーザの心理状態が平常時に戻るまでの時間（逸脱継続時間）などを計時する。計時部１２は、定期的に標準電波などを受信して、電波時計の時刻合わせを行っている。計時部１２は、逸脱開始時間や継続時間を計時すると、これらを通信部１３に出力する。なお、逸脱継続時間については、車載端末１００ではなく管理サーバ２００で計時してもよい。

通信部１３は、ユーザの心理状態が平常時から逸脱すると、車載端末１００の識別ＩＤを付与したうえで、ユーザの生態情報や走行情報、映像データ、集音データ、逸脱開始時間、継続時間などを管理サーバ２００に送信する。通信部１３は、ユーザの心理状態が平常時に戻ると、管理サーバ２００への情報の送信を終了する。

＜管理サーバ２００＞
管理サーバ２００は、例えば専用又は汎用のコンピュータであり、１台のコンピュータで構成されていてもよいし、ネットワークＮ上に分散する複数のコンピュータから構成されてもよい。

管理サーバ２００は、各車載端末１００から送信されるユーザの生態情報、走行情報、映像データ、集音データ、逸脱開始時間、継続時間などに基づいて、危険運転の加害者及び被害者などを判定する機能や、判定結果を設定された通知先に通知する機能を有する。

管理サーバ２００は、制御装置２１０と記憶装置２２０を備えている。制御装置２１０は、ハードウェアとして、ＣＰＵ、ＲＯＭやＲＡＭ等のメモリ、入力インタフェース、出力インタフェース、通信インタフェース及びこれらを結ぶバス等を備えている。制御装置２１０は、ＣＰＵがＲＯＭ等に格納されたプログラムを実行することにより、上述した危険運転に関する判定機能や、通知機能などを実現する。記憶装置２２０は、ハードディスクドライブ等である。

図４は、管理サーバ２００の機能構成を示すブロック図である。
管理サーバ２００は、判定部２１と、通知部２２と、記憶部２３とを備えて構成される。

判定部２１は、マルチモーダルＡＩ（Artificial Intelligence）などを活用することで危険運転に関する判定を高精度、かつ、リアルタイムに実現する。

図５は、高速道路で危険運転が発生した場合の説明図である。
図５に示す例では、４名のユーザＡ～ユーザＤがそれぞれ車両Ｃを運転しており、ユーザＡは危険運転の被害者、ユーザＢは危険運転の加害者、ユーザＣ及びユーザＤは危険運転を目撃したものの、危険運転の被害を受けていない無関係者である場合を想定する。

ユーザＢは、ユーザＡの車両が急に割り込んできたことから、カッとなってしまい、ユーザＡの車両をあおるという危険運転を開始した。
このとき、ユーザＢの心理状態は平常時から逸脱していることから、判定部２１は、ユーザＢの生態情報、走行情報、映像データ、集音データ、逸脱開始時間、逸脱継続時間などを受信することになる。

ユーザＡは、後方のユーザＢの車両によって煽られていることを認識すると、恐怖を感じ、心理状態は平常時から逸脱する。これに伴い、判定部２１は、ユーザＡの生態情報、走行情報、映像データ、集音データ、逸脱開始時間、逸脱継続時間などを受信することになる。

ユーザＣ及びユーザＤは、危険運転の被害を受けてはいないものの、危険運転を目撃しているため、心理状態は平常時から逸脱する。これに伴い、判定部２１は、ユーザＣ及びユーザＤの生態情報、走行情報、映像データ、集音データ、逸脱開始時間、逸脱継続時間などを受信することになる。

判定部２１は、各ユーザＡ～Ｄの生態情報、走行情報、映像データ、集音データ、逸脱開始時間、逸脱継続時間などを解析することで、危険運転の加害者、被害者、及び無関係者などを判定する。判定部２１は、かかる判定を行うと、判定結果を通知部２２及び記憶部２３に送る。

具体的には、判定部２１は、各ユーザＡ～Ｄの生態情報、逸脱継続時間、走行情報に含まれる車間距離などに基づいて、いずれのユーザが加害者、被害者、無関係者であるかを判定する。図５に示す例であれば、ユーザＡ及びユーザＢについて、逸脱継続時間が所定時間以上（例えば、２分以上）であり、かつ、車間距離が所定以下（例えば、速度８０ｋｍ／ｈであれば、８０メートル以下）であることが繰り返されていること、さらに、ユーザＢの生態情報から恫喝語彙が確認されていることから、ユーザＢが加害者、ユーザＡが被害者であると判定する。

一方、ユーザＣ及びユーザＤについては、逸脱継続時間が所定時間未満であることや、ユーザＢとの車間距離及び走行方向などを考慮し、無関係者であると判定する。
もっとも、どのようなロジック等を利用して危険運転の加害者、被害者、及び無関係者などを判定するかは任意である。

通知部２２は、判定部２１による判定結果に応じて、設定された通知先に通知を行う。

図６は、通知部２２が保持する通知テーブルＴｂ１を例示した図である。
通知テーブルＴｂ１には、通知方法（３段階）と通知内容と通知先とが登録されている。図６を例に説明すると、第１段階通知は、認知を目的としたものであり、通知内容として加害行為の抑制を促すメッセージ（例えば、「・・・落ち着いてください。なお、この状態が続くと、関係者に通報される可能性があります・・・」など）が登録され、通知先として加害者及び被害者などが登録されている。

第２段階通知は、心理的鎮静化を目的としたものであり、通知内容として犯罪行為に関わる条文をアナウンスするメッセージ（例えば、「・・・危険運転と認められた場合には、最大で懲役３年の刑に処せられる可能性があります・・・」など）が登録され、通知先として加害者などが登録されている。

第３段階通知は、物理的罰を目的としたものであり、通知内容として対象者の五感を刺激するもの（例えば、臭気の発出や、尿意を加速させる刺激として臀部や下腹部を痛打するなど）が登録され、通知先として加害者が登録されている。

通知部２２は、危険運転の継続時間に応じて、第１段階通知から第３段階通知まで段階的に発動（通知）する一方、危険運転が認められなくなると、通知を中止する。なお、危険運転の継続時間は、各ユーザの逸脱継続時間などから推定してもよい。

通知部２２は、判定部２１から危険運転の加害者、被害者、及び無関係者をあらわす判定結果を受け取ると、上述した通知テーブルＴｂ１を参照し、判定結果を通知する。

さらに、通知部２２は、危険運転の継続時間に応じて、危険運転の加害者及び被害者の関係者（例えば、親族や、所属企業の担当者、警察、保険会社など）に危険運転の発生状況（例えば、「・・・〇×エリアにおいて、×△さんが危険運転している可能性あり」など）を通知する。ここで、通知先となる関係者や通知手段などは、本システム１を利用する際に、各ユーザがリスト化して登録すればよい（例えば、図７に示す関係者リストＬｔ１参照）。

ここで、通知部２２は、危険運転の加害者、被害者及び関係者だけでなく、無関係者に対して危険運転の発生を通知してもよい。例えば、図５に示す場合であれば、通知部２２は、無関係者であると判定されたユーザＣ及びユーザＤに対して、危険運転の発生状況（例えば、「・・・〇△周辺で危険運転の発生あり」など）を通知する。無関係者に通知する場合には、例えば無関係者の車両Ｃに搭載されている表示パネルなどに、危険運転の発生状況をあらわすメッセージを表示したり、スピーカなどから音声メッセージを出力するようにしてもよい。さらに、無関係者の車両Ｃに車外表示装置（例えば、デジタルサイネージなど）が搭載されている場合には、デジタルサイネージなどに危険運転の発生状況をあらわすメッセージに表示することで、より多くの人に危険運転が発生していることを知らせるようにしてもよい。

記憶部２３は、判定部２１による判定結果を専用データベースＤＢ１に記憶する。専用データベースＤＢ１には、例えば警察や保険会社などがアクセス可能となっている。危険運転が原因で事故が起きた場合には、後日、警察や保険会社などが専用データベースＤＢ１にアクセスし、危険運転に関する判定結果を分析することで、加害者や被害者の特定や、保険料の設定見直しなどを行う。

（２）動作
図８は、各車載端末１００の主要動作を示すフローチャートである。
ステップＳ１０１において、車載端末１００は、生態情報センサ１３１から供給されるユーザの生態情報と、記憶装置１２０に記憶されているノーマル生態情報とを比較することで、ユーザの心理状態が平常時から逸脱したか否かを判断する。

ユーザの心理状態が平常時から逸脱していない場合には、車載端末１００は、ステップＳ１０１の処理を繰り返し実行する一方、ユーザの心理状態が平常時を逸脱していると判断すると、ステップＳ１０２に進む。

ステップＳ１０２において、車載端末１００は、ユーザの生態情報とともに、走行情報、映像データ、集音データ、逸脱開始時間、逸脱継続時間などを管理サーバ２００に送信する。

ステップＳ１０３において、車載端末１００は、生態情報センサ１３１から供給されるユーザの生態情報と、記憶装置１２０に記憶されているノーマル生態情報とを比較することで、ユーザの心理状態が平常時に戻ったか否かを判断する。

ユーザの心理状態が平常時に戻っていない場合には、車載端末１００は、ステップＳ１０２に戻り、送信処理を繰り返す。一方、ユーザの心理状態が平常時に戻ったと判断すると、車載端末１００は、以上説明した処理を終了する。

図９は、管理サーバ２００の主要動作を示すフローチャートである。
ステップＳ２０１において、管理サーバ２００は、各車載端末１００からユーザの生態情報、走行情報、映像データ、集音データ、逸脱開始時間、逸脱継続時間などを受信する。

ステップＳ２０２において、管理サーバ２００は、各ユーザの生態情報、走行情報、映像データ、集音データ、逸脱開始時間、逸脱継続時間などを解析することで、危険運転の加害者、被害者、及び無関係者などを判定する。なお、危険運転の加害者、被害者及び無関係者の判定方法については、既に詳細を明らかにしたため、ここでの説明は割愛する。

ステップＳ２０３において、管理サーバ２００は、通知テーブルＴｂ１や関係者リストＬｔ１などを参照し、設定された通知先に判定結果を通知する。

ステップＳ２０４において、管理サーバ２００は、判定結果を専用データベースＤＢ１に記憶し、以上説明した処理を終了する。

以上説明したように、本実施形態によれば、車両を運転するユーザの生態情報に基づき、心理状態が平常時から逸脱しているか否かを判断する。ユーザの心理状態が平常時から逸脱していると判断された場合には、ユーザの生態情報、走行情報、映像データ、集音データ、逸脱開始時間、継続時間などを管理サーバに送信する。管理サーバは、マルチモーダルＡＩなどを活用し、各ユーザの生態情報や走行情報、映像データ、集音データ、逸脱開始時間、継続時間などを統合的に分析することで、危険運転に関する判定を高精度、かつ、リアルタイムに実施することが可能となる。これにより、危険運転に関する判定結果を加害者、被害者、関係者等に速やかに通知することができ、危険運転に起因した事故の発生を未然に防止することが可能となる。

Ｂ．変形例
以上、実施形態について詳述したが、上記実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された範囲内において、上記実施形態以外にも種々の変形及び変更が可能である。

上述した本実施形態では、ユーザの心理状態が変化した場合に、ユーザによる車両Ｃの運転状況が変化したとみなして危険運転に関する判定を行う態様を例示したが、これに限る趣旨ではない。例えば、ユーザの心理状態に加えて（または代えて）、車両Ｃの走行情報や映像データ、集音データなどに基づき、車両Ｃの運転状況が変化したか否かを判断し、判断結果に基づき危険運転に関する判定を行うようにしてもよい。また、本実施形態では、ユーザの心理状態が平常時から逸脱したか否かを各車載端末１００で判断したが、管理サーバ２００で判断してもよい。

なお、上述した処理のフローに含まれる各処理ステップは、処理内容に矛盾を生じない範囲で、任意に順番を変更して又は並列に実行することができるとともに、各処理ステップ間に他のステップを追加してもよい。また、便宜上１ステップとして記載されているステップは、複数ステップに分けて実行することができる一方、便宜上複数ステップに分けて記載されているものは、１ステップとして把握することができる。

また、上述した各処理は、コンピュータにより実行されるプログラムとして実装されてもよい。このプログラムは、コンピュータにインストールされたり、コンピュータに読み取り可能な記録媒体（例えば非一時的な記録媒体）に記憶されたりし、コンピュータの制御部（例えばプロセッサなど）により実行されることで、上記処理が実現されてもよい。

１…通報システム、１００…車載端末、１１０…制御装置、１２０…記憶装置、１３０…センサ装置、１３１…生態情報センサ、１３２…走行情報センサ、１３３…カメラ、１３４…マイク、１４０…通信装置、１１…検知部、１２…計時部、１３…通知部、２００…管理サーバ、２１０…制御装置、２２０…記憶装置、２１…判定部、２２…通知部、２３…記憶部、Ｃ…車両、Ｔｂ１…通知テーブル、ＤＢ１…専用データベース

Claims (8)

1. 危険運転に関わる通報を行う通報システムであって、
   ユーザの生態情報を取得する第１取得部と、
   前記ユーザの車両の走行状態を示す走行情報を取得する第２取得部と、
   前記車両の周辺映像を取得し、映像データを出力する第３取得部と、
   取得した前記ユーザの生態情報に基づいて前記ユーザの心理状態の変化を検知する検知部と、
   前記ユーザの心理状態の変化の検知に関わる時間を計時する計時部と、
   前記ユーザの生態情報、前記映像データ、前記ユーザの心理状態の変化の検知結果、前記変化の検知に関わる時間、及び前記走行情報に基づき、前記危険運転の加害者及び被害者を判定する判定部と、
   判定結果を、設定された通知先に通知する通知部と、
   を具備する通報システム。
2. 前記車両の走行情報には、車間距離及び走行方向が含まれる、請求項１に記載の通報システム。
3. 前記通知先には、前記危険運転の加害者及び被害者が含まれる、請求項１に記載の通報システム。
4. 前記変化の検知に関わる時間には、前記ユーザの心理状態が平常時から逸脱したときの時間をあらわす逸脱開始時間、及び前記ユーザの心理状態が平常時に戻るまでの時間をあらわす逸脱継続時間が含まれる、請求項１に記載の通報システム。
5. 前記通知部は、
   設定された前記通知先に、設定された通知方法で段階的に通知する、請求項１から４のいずれか一項に記載の通報システム。
6. さらに、前記判定結果を記憶する記憶部を備える、請求項１から４のいずれか一項に記載の通報システム。
7. 危険運転に関わる通報を行う通報方法であって、
   ユーザの生態情報を取得する第１取得ステップと、
   前記ユーザの車両の走行状態を示す走行情報を取得する第２取得ステップと、
   前記車両の周辺映像を取得し、映像データを出力する第３取得ステップと、
   取得した前記ユーザの生態情報に基づいて前記ユーザの心理状態の変化を検知する検知ステップと、
   前記ユーザの心理状態の変化の検知に関わる時間を計時する計時ステップと、
   前記ユーザの生態情報、前記映像データ、前記ユーザの心理状態の変化の検知結果、前記変化の検知に関わる時間、及び前記走行情報に基づき、前記危険運転の加害者及び被害者を判定する判定ステップと、
   判定結果を、設定された通知先に通知する通知ステップと、
   を含む通報方法。
8. 危険運転に関わる通報を行うコンピュータに、
   ユーザの生態情報を取得する第１取得ステップと、
   前記ユーザの車両の走行状態を示す走行情報を取得する第２取得ステップと、
   前記車両の周辺映像を取得し、映像データを出力する第３取得ステップと、
   取得した前記ユーザの生態情報に基づいて前記ユーザの心理状態の変化を検知する検知ステップと、
   前記ユーザの心理状態の変化の検知に関わる時間を計時する計時ステップと、
   前記ユーザの生態情報、前記映像データ、前記ユーザの心理状態の変化の検知結果、前記変化の検知に関わる時間、及び前記走行情報に基づき、前記危険運転の加害者及び被害者を判定する判定ステップと、
   判定結果を、設定された通知先に通知する通知ステップと、
   を実行させるためのプログラム。

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