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WO2021024497A1 - 運行インシデント画像表示システム、方法及びプログラム - Google Patents

運行インシデント画像表示システム、方法及びプログラム Download PDF

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Publication number
WO2021024497A1
WO2021024497A1 PCT/JP2019/031529 JP2019031529W WO2021024497A1 WO 2021024497 A1 WO2021024497 A1 WO 2021024497A1 JP 2019031529 W JP2019031529 W JP 2019031529W WO 2021024497 A1 WO2021024497 A1 WO 2021024497A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
incident
image
driver
information
acquired
Prior art date
Application number
PCT/JP2019/031529
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
佐藤　公則
秀明 南雲
圭 石山
憲之 根本
将仁 谷口
Original Assignee
株式会社日立物流
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 株式会社日立物流 filed Critical 株式会社日立物流
Priority to PCT/JP2019/031529 priority Critical patent/WO2021024497A1/ja
Priority to JP2021537554A priority patent/JP7369776B2/ja
Publication of WO2021024497A1 publication Critical patent/WO2021024497A1/ja

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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/40—Business processes related to the transportation industry
    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
    • G07C5/00—Registering or indicating the working of vehicles
    • G—PHYSICS
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    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/123—Traffic control systems for road vehicles indicating the position of vehicles, e.g. scheduled vehicles; Managing passenger vehicles circulating according to a fixed timetable, e.g. buses, trains, trams
    • G08G1/127—Traffic control systems for road vehicles indicating the position of vehicles, e.g. scheduled vehicles; Managing passenger vehicles circulating according to a fixed timetable, e.g. buses, trains, trams to a central station ; Indicators in a central station
    • G08G1/13—Traffic control systems for road vehicles indicating the position of vehicles, e.g. scheduled vehicles; Managing passenger vehicles circulating according to a fixed timetable, e.g. buses, trains, trams to a central station ; Indicators in a central station the indicator being in the form of a map
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16—Anti-collision systems

Definitions

  • the present invention relates to an operation incident image display system, method and program for the driver himself to look back on the driving video in chronological order along the operation route on the map.
  • the present invention is related to IoT (Internet of Things), and the technical field corresponds to G06Q or the like in the IPC classification.
  • an object of the present invention is to provide an operation incident image display system, method and program that allows a driver to look back on his / her own driving video in chronological order along an operation route on a map.
  • the first acquisition means for acquiring the biological information of the driver during driving, the first detection means for analyzing the acquired biological information to detect the physical condition of the driver, and the detected physical condition are A first determination means for determining a first incident when a predetermined condition is satisfied, a first extraction means for cutting out an image captured by a drive recorder as a first image in association with the first incident, and the driver.
  • a second determination means for determining a second incident a second cutting means for cutting out an image captured by the drive recorder as a second image in association with the second incident, and a vehicle driven by the driver.
  • a fourth detecting means for analyzing the acquired behavior information of the vehicle to detect a dangerous driving degree, and a fourth determining means for determining a fourth incident when the dangerous driving degree satisfies a predetermined condition.
  • a fourth cutting means for cutting out an image captured by the drive recorder as a fourth image in association with the fourth incident, and the first incident, the second incident, the third incident, and the fourth incident. It is provided with a display means for displaying the occurrence location together with the operation route on a map and displaying the cut-out first image, second image, third image, and fourth image in a time series of incident occurrence.
  • Provide an operation incident image display system (the system may be a single computer).
  • the step of detecting, the step of collating the detected behavior with the road sign information and / or the signal information, and determining a third incident when there is a violation, and the image captured by the drive recorder are described as described above.
  • the step of cutting out as a third image in association with the third incident the step of analyzing the acquired behavior information of the vehicle to detect the dangerous driving degree, and the dangerous driving degree satisfying a predetermined condition, A step of determining a fourth incident, a step of cutting out an image captured by the drive recorder as a fourth image in association with the fourth incident, the first incident, the second incident, the third incident, and the first 4
  • a step of displaying the location of the incident occurrence on the map together with the operation route, and displaying the cut-out first image, second image, third image, and fourth image in the time series of the incident occurrence Provide a method of displaying an operation incident image.
  • a step of acquiring the biological information of the driver while driving, a step of analyzing the acquired biological information to detect the physical condition of the driver, and the detected physical condition are predetermined.
  • the step of cutting out the captured image as a second image in association with the second incident the step of acquiring the behavior information of the vehicle being driven by the driver, and the step of analyzing the acquired behavior information to analyze the vehicle.
  • the step of detecting the behavior of the above the step of collating the detected behavior with the road sign information and / or the signal information, and determining a third incident when there is a violation, and an image captured by the drive recorder.
  • a step of determining a fourth incident a step of cutting out an image captured by the drive recorder as a fourth image in association with the fourth incident, a first incident, a second incident, and a third incident. And the place where the fourth incident occurred is displayed on the map together with the operation route, and the cut out first image, second image, third image, and fourth image are displayed in the time series of the incident occurrence. It provides a step and an operation incident image display program for executing.
  • the biological information of the driver during driving is acquired and analyzed, the physical condition of the driver is detected, and when the physical condition satisfies a predetermined condition, it is determined as the first incident and the drive is performed.
  • the driver's motion information is acquired and analyzed, the driver's motion is detected, and the motion satisfies a predetermined condition.
  • it is determined that it is a second incident and the image captured by the drive recorder is cut out as a second image in association with the second incident, and the behavior information of the vehicle being driven by the driver is acquired, analyzed, and then analyzed.
  • the behavior of the vehicle is detected, the behavior is collated with the road sign information and / or the signal information, and if there is a violation, it is determined as a third incident, and the image captured by the drive recorder is used as the third incident. It is associated and cut out as a third image, the acquired behavior information of the vehicle is analyzed, the dangerous driving degree is detected, and when the dangerous driving degree satisfies a predetermined condition, it is determined as a fourth incident.
  • the image captured by the drive recorder is cut out as the fourth image in association with the fourth incident, and the cut out first image, second image, third image, and fourth image are displayed on the map along the operation route. I decided to display it in chronological order. Therefore, the driver can look back on his / her own driving video in chronological order along the operation route on the map, which can be useful for preventing accidents.
  • the biological information of the driver during driving is acquired and analyzed, the physical condition of the driver is detected, and when the physical condition satisfies a predetermined condition, it is determined as the first incident and the drive recorder determines.
  • the captured image is cut out as the first image in association with the first incident, the operation information of the driver is acquired, analyzed, the operation of the driver is detected, and the operation satisfies a predetermined condition.
  • the image captured by the drive recorder which is determined to be the second incident, is cut out as the second image in association with the second incident, and the behavior information of the vehicle being driven by the driver is acquired, analyzed, and the vehicle The behavior is detected, the behavior is collated with the road sign information and / or the signal information, and if there is a violation, it is determined as a third incident, and the image captured by the drive recorder is associated with the third incident. It is cut out as a third image, the behavior information of the acquired behavior is analyzed, the dangerous driving degree is detected, and when the dangerous driving degree satisfies a predetermined condition, it is determined as a fourth incident and the drive recorder.
  • the image captured by is cut out as the fourth image in association with the fourth incident, and the cut out first image, second image, third image, and fourth image are displayed on the map along the operation route. It is displayed in a series.
  • Fig. 1 is a conceptual diagram showing an outline of the operation incident image display system according to the present embodiment.
  • the server 50 the terminal 20 mounted on the vehicle 10, and the terminal 110 for the administrator or the driver 12 to look back on the operation contents after returning are connected to the Internet.
  • Data communication is possible with each other via the including network.
  • the vehicle 10 is equipped with a driver biometric information sensing unit 40, a vehicle information sensing unit 42, and a driver motion sensing unit 44, and the information detected by these is transmitted to the terminal 20 by short-range wireless communication, and the terminal 20 Sends the received information to the server 50 via the communication unit and the network.
  • the driver biometric information sensing unit 40 includes, for example, a handle cover type electrocardiograph 22 and a seat cover type electrocardiograph 24, whereby an electrocardiographic waveform which is biometric information of the driver 12 can be obtained. Further, the driver biological information sensing unit 40 may acquire biological information such as pulse wave, electroencephalogram, blood pressure, and body temperature in addition to the electrocardiographic waveform.
  • the acquired biometric information of the driver 12 during driving is transmitted to the server 50 via the terminal 20, for example (step S1).
  • the server 50 analyzes the acquired biological information to detect the physical condition of the driver 12 (for example, fatigue, drowsiness, dementia, depression, concentration, possibility of sudden change, allergic symptom, etc.), and the detected physical condition is determined.
  • the server 50 cuts out an image (moving image or still image) captured by the drive recorder as a first image in association with the first incident.
  • the driver motion sensing unit 44 includes, for example, IoT (Internet of Things) drive recorders 30A and 30B including a camera for the outside of the vehicle and a camera for the inside of the vehicle, and an image of the camera for the vehicle interior, which is operation information of the driver 12, can be obtained. Further, the driver motion sensing unit 44 may acquire motion information of the driver 12 from a handle sensor, a motion sensor, or the like (not shown) in addition to the image for the inside of the vehicle. The acquired operation information of the driver 12 may be transmitted to the server 50 via the communication units of the IoT drive recorders 30A and 30B, or may be transmitted to the server 50 via the terminal 20 (step S2). ..
  • IoT Internet of Things
  • the server 50 analyzes the acquired operation information, detects the operation of the driver 12, and when the detected operation satisfies a predetermined condition (for example, inattentive driving or driving while operating a mobile terminal). Is deviated for 2 seconds or more, sleepy movement, etc.), it is judged as a second incident.
  • a predetermined condition for example, inattentive driving or driving while operating a mobile terminal. Is deviated for 2 seconds or more, sleepy movement, etc.), it is judged as a second incident.
  • the IoT drive recorders 30A and 30B are also used for vehicle behavior detection as will be described later, and also perform constant recording and video cutting. Further, the server 50 cuts out an image (moving image or still image) captured by the drive recorder as a second image in association with the second incident.
  • the vehicle behavior sensing unit 42 includes, for example, a danger behavior detector 26 equipped with an outward-facing camera, a danger notification button 28, and the IoT drive recorders 30A and 30B, whereby the distance between vehicles, lane departure, date and time of pressing, and constant recording are recorded. , Moving image is cut out, and behavior information (for example, speed, acceleration, brake, position information, etc.) of the vehicle 10 is acquired.
  • the acquired behavior information of the vehicle 10 may be transmitted to the server 50 via the terminal 20, or may be transmitted directly from the sensors to the server 50 when the sensors have a communication function. Good (step S3).
  • the server 50 analyzes the acquired behavior information, detects the behavior of the vehicle, and collates the detected behavior with the road sign information / signal information (for example, the road sign identification by image analysis of the camera for the outside of the vehicle). If the signal display content is specified, the road sign is specified from the map information, etc.), and if these are not observed (in the case of violation), it is determined as a third incident. Further, the server 50 cuts out an image (moving image or still image) captured by the drive recorder as a third image in association with the third incident.
  • the road sign information / signal information for example, the road sign identification by image analysis of the camera for the outside of the vehicle.
  • the server 50 analyzes the vehicle behavior information acquired in step S3, detects a dangerous driving degree (for example, sudden start, sudden braking, sudden steering, etc.), and determines the detected dangerous driving degree. When the condition of the above is satisfied, it may be determined as the fourth incident.
  • the server 50 cuts out an image (moving image or still image) captured by the drive recorder as a fourth image in association with the fourth incident.
  • the server 50 displays the occurrence locations of the first incident, the second incident, the third incident, and the fourth incident on the map together with the operation route, and cuts out the first image, the second image, the third image, and the server 50.
  • the fourth image is displayed in the time series of incident occurrence (step S4). Specifically, after the driver 12 returns, the map 118 is displayed on the display unit 112 of the terminal 110 that reviews the operation (roll call) together with the administrator. On the map 118, the locations where the first to fourth incidents occur are displayed as icons together with the operation route 116. Further, on the display unit 112, the incident information "13:01 temporary non-stop" and the cut-out incident image 130 are displayed together with the map 118.
  • the incident image 130 may be a moving image or a still image, and the moving image may be reproduced by selecting the incident image.
  • server 50 may also display the transition of the detected physical condition of the driver 12 on the map 118 in chronological order along the operation route.
  • the server 50 may learn the incident for each driver 12 and give advice to the driver 12.
  • the advice may be displayed on the terminal 110 after being managed by an ID or password for each driver 12, may be notified by pop-up to the terminal of the driver 12, or may be notified by e-mail or the like. It does not prevent you from giving advice in other ways.
  • the server 50 may stat all incidents, visualize dangerous places and times, and give advice to the driver 12.
  • the advice is given by managing each driver 12 with an ID and password and then displaying the advice on the terminal 110, or by sending a pop-up notification or an e-mail to the terminal of the driver 12. It does not prevent you from giving advice in other ways.
  • the server 50 may evaluate the growth of the driver 12 by comparing the past incident with the current incident for each driver 12. The evaluation result may be notified to the driver 12 or the administrator.
  • the server 50 may score which driver 12 has a small number of incidents, or which of the plurality of bases to which the vehicle 10 belongs has a small number of incidents.
  • the scoring result may be displayed on the terminal 110, or may be notified to the driver 12 or the administrator.
  • the players may be sorted in order of score to display the top rankers and bases.
  • the server 50 described above may be a single computer, for example, a terminal. Further, the functional configuration described later may be a computer system (cloud) executed by different computers. Further, in the present embodiment, although many processes are executed on the server 50, information acquisition, analysis / detection, and incident determination may be performed on the edge (sensors, etc.) side. By performing a lot of processing on the edge side, the amount of data transmitted to the server 50 can be reduced.
  • the vehicle 10 obtains the driver biological information sensing unit 40 for obtaining the biological information of the driver 12, the vehicle information sensing unit 42 for obtaining the behavior information of the vehicle 10 driven by the driver 12, and the operation information of the driver 12.
  • the driver motion sensing unit 44 of the above is provided.
  • the driver biometric information sensing unit 40 includes a steering wheel type electrocardiograph 22 and a seat cover type electrocardiograph 24.
  • the vehicle behavior sensing unit 42 includes a danger behavior detector 26 equipped with a vehicle outward-facing camera, a danger notification button 28, IoT drive recorders 30A, 30B, and the like.
  • the driver motion sensing unit 44 includes IoT drive recorders 30A and 30B provided with a camera for the outside of the vehicle and a camera for the inside of the vehicle.
  • the danger notification button 28 is a button that can be pressed when an incident occurs that the driver 12 notices inside or outside the vehicle regardless of various sensing devices, and is for obtaining incident occurrence information at the discretion of the driver 12.
  • the communication unit 46 transmits information obtained by various sensors and an image (moving image or still image) captured by the drive recorder to the server 50 and provides the information via the network. Of course, other information may be provided as needed.
  • the server 50 includes a processor 52, a memory 54, a storage 56, and a communication unit 69, which are connected by a bus (not shown).
  • the processor 52 is configured by, for example, a CPU (Central Processing Unit), and performs various processes by reading and executing various programs stored in the memory 54.
  • the memory 54 stores a program to be executed by the processor 52, and is composed of, for example, a ROM (Read Only Memory) or a RAM (Random Access Memory). For example, various means shown in FIG. 4 are stored.
  • the storage 56 includes acquired information 58, first incident determination condition 50, second incident determination condition 62, road sign information / signal information 63, fourth incident determination condition 64, incident information 66, map information 67, cutout image 68, and the like.
  • a control program (not shown) is stored.
  • the acquired information 58 includes, for example, biological information (electrocardiogram, pulse wave, brain wave, blood pressure, body temperature, etc.) of the driver 12 while driving, operation information of the driver 12 (vehicle inward camera image, handle sensor information, motion sensor information, etc.). ) And the behavior information (speed, acceleration, brake, position information, etc.) of the vehicle 10 driven by the driver 12.
  • biological information electronic information
  • pulse wave pulse wave
  • brain wave blood pressure
  • body temperature body temperature
  • operation information of the driver 12 vehicle inward camera image, handle sensor information, motion sensor information, etc.
  • behavior information speed, acceleration, brake, position information, etc.
  • the first incident determination condition 60 is a determination standard for analyzing the acquired biological information to detect the physical condition of the driver 12 and determining whether or not the detected physical condition corresponds to the first incident. For example, if the driver 12 has a high degree of fatigue, there is a standard that it is better not to drive.
  • the second incident determination condition 62 is a determination criterion for analyzing the acquired operation information of the driver 12 to detect the operation of the driver 12 and determining whether or not the detected operation corresponds to the second incident. is there. For example, there is a standard that a second incident occurs when the line of sight is off for 2 seconds or more during inattentive driving or driving while operating a mobile terminal, or when a sleepy operation is performed.
  • the road sign information / signal information 63 analyzes the acquired behavior information of the driver 12 to detect the behavior of the vehicle 10, and determines the third incident depending on whether or not the detected behavior complies with the road sign or the signal. It is a standard for judging whether or not it is applicable. For example, it is determined whether or not the behavior of the vehicle 10 complies with the law by specifying the road sign by image analysis of the vehicle outward camera, specifying the road sign from the map information, specifying the signal display content, and the like.
  • the fourth incident determination condition 64 is a determination standard for analyzing the acquired behavior information of the vehicle 10 to detect the degree of dangerous driving and determining whether or not the dangerous driving corresponds to the fourth incident.
  • the dangerous driving degree for example, as in the fourth incident determination condition 64 shown in FIG. 9, a driving state related to each condition quantified according to the dangerous degree can be used.
  • the judgment value is "mn" (m and n are both numbers), but the former "m” indicates the type of device (sensor) from which the data was acquired.
  • the latter "n” indicates the degree of risk by replacing it with a numerical value.
  • a standard is set that corresponds to the fourth incident.
  • the notation method and condition contents of the judgment value are examples, and are not limited to these methods and conditions.
  • Incident information 66 includes information related to the occurrence of the first incident, the second incident, the third incident, and the fourth incident (for example, the occurrence time, the occurrence location, the occurrence driver, the occurrence vehicle, the incident content, and the drive recorder image (for example). Video or still image) etc.).
  • the map information 67 is information used when displaying the occurrence locations of the first incident to the fourth incident together with the operation route on the terminal 110 used for reviewing the operation.
  • the map information 67 may be used to specify the road sign information / signal information 63.
  • the clipped image 68 includes a first image associated with a first incident, a second image associated with a second incident, a third image associated with a third incident, and a fourth image associated with the fourth incident.
  • a fourth image is included.
  • the communication unit 69 receives and acquires the information obtained by the various sensors of the vehicle 10 and the image (moving image or still image) captured by the drive recorder via the network. Of course, other information may be acquired as needed.
  • the server 50 includes the first acquisition means 70, the first detection means 71, the first determination means 72, the first cutting means 73, the second acquisition means 74, the second detection means 75, and the second determination.
  • Means 76, 2nd cutting means 77, 3rd acquiring means 78, 3rd detecting means 80, 3rd determining means 82, 3rd cutting means 84, 4th detecting means 86, and 4th The determination means 88, the fourth cutting means 90, the display means 92, the first advice means 94, the second advice means 95, the evaluation means 96, and the scoring means 97 are provided.
  • the first acquisition means 70 acquires biological information (electrocardiogram, pulse wave, brain wave, blood pressure, body temperature, etc.) of the driver 12 while driving.
  • biological information electronic information
  • the biometric information obtained by the driver biometric information sensing unit 40 of the vehicle 10 is transmitted to the server 50 via the terminal 20, and the server 50 acquires the biometric information by receiving the transmitted information.
  • the acquired biometric information is stored in the acquired information 58 of the storage 56.
  • the first detection means 71 analyzes the biological information acquired by the first acquisition means 70 and detects the physical condition of the driver 12 (fatigue, drowsiness, dementia, depression, concentration, possibility of sudden change, allergy determination, etc.). To do.
  • the first determination means 72 determines that the physical condition detected by the first detection means 71 is a first incident when a predetermined condition (high degree of fatigue and better not to drive, etc.) is satisfied. The determination of whether or not it is the first incident is performed depending on whether or not the first incident determination condition 60 is satisfied.
  • the first cutting means 73 cuts out an image (moving image or still image) captured by the drive recorder as a first image in association with the first incident.
  • the cut-out image is stored in the cut-out image 68 of the storage 56.
  • the IoT drive recorders 30A and 30B of the driver motion sensing unit 44 are used as the drive recorder.
  • the second acquisition means 74 acquires the operation information of the driver 12 (image of the inward camera, handle sensor information, motion sensor information, etc.). For example, the operation information of the driver 12 obtained by the driver operation sensing unit 44 of the vehicle 10 is transmitted to the server 50 directly by the IoT drive recorders 30A and 30B or via the terminal 20, and the server 50 transmits the transmitted information. The operation information of the driver 12 is acquired by receiving. The acquired operation information is stored in the acquired information 58 of the storage 56.
  • the second detection means 75 analyzes the operation information acquired by the second acquisition means 74 and detects the operation of the driver 12.
  • the second determining means 76 has set a predetermined condition for the operation detected by the second detecting means 75 (a sleepy operation when the line of sight is off for 2 seconds or more during inattentive driving or driving while operating the mobile terminal). When the above conditions are satisfied, it is determined as a second incident. Whether or not it is a second incident is determined based on whether or not the second incident determination condition 62 is satisfied.
  • the second cutting means 77 cuts out an image (moving image or still image) captured by the drive recorder as a second image in association with the second incident.
  • the cut-out image is stored in the cut-out image 68 of the storage 56.
  • IoT drive recorders 30A, 30B and the like are used as the drive recorder.
  • the third acquisition means 78 acquires behavior information (speed, acceleration, brake, position information, etc.) of the vehicle 10 being driven by the driver 12.
  • the behavior information of the vehicle 10 obtained by the vehicle behavior sensing unit 42 of the vehicle 10 is transmitted to the server 50 via the terminal 20.
  • the behavior information of the vehicle 10 may be transmitted directly from the edge side to the server 50.
  • the server 50 acquires the behavior information of the vehicle 10 by receiving the transmitted information.
  • the acquired behavior information is stored in the acquired information 58 of the storage 56.
  • the third detection means 80 analyzes the behavior information acquired by the third acquisition means 78 and detects the behavior of the vehicle 10.
  • the third determination means 82 determines the behavior detected by the third detection means 80 as road sign information / signal information 63 (identification of road sign / signal display content by image analysis of a vehicle outward camera, identification of road sign from map information, etc.). If these instructions are not observed, it is determined as a third incident.
  • the third cutting means 84 cuts out an image (moving image or still image) captured by the drive recorder as a third image in association with the third incident.
  • the cut-out image is stored in the cut-out image 68 of the storage 56.
  • IoT drive recorders 30A, 30B and the like are used as the drive recorder.
  • the fourth detection means 86 analyzes the behavior information of the vehicle 10 acquired by the third acquisition means 78 to detect the degree of dangerous driving (sudden start, sudden braking, sudden steering, etc.).
  • the fourth determination means 88 determines as a fourth incident when the dangerous driving degree detected by the fourth detection means 86 satisfies a predetermined condition. The determination as to whether or not it is the fourth incident is performed depending on whether or not the fourth incident determination condition 64 is satisfied.
  • the fourth cutting means 90 cuts out an image (moving image or still image) captured by the drive recorder as a fourth image in association with the fourth incident.
  • the cut-out image is stored in the cut-out image 68 of the storage 56.
  • IoT drive recorders 30A, 30B and the like are used as the drive recorder.
  • the display means 92 displays the occurrence locations of the first incident, the second incident, the third incident, and the fourth incident on the map together with the operation route, and cuts out the first image, the second image, the third image, and the third image.
  • the four images are displayed in chronological order of incident occurrence.
  • the map 118 is displayed on the display unit 112 of the terminal 110 of the administrator or the driver 12 (see FIG. 1).
  • the locations where the first to fourth incidents occur are displayed as icons together with the operation route 116.
  • the incident information "13:01 temporary non-stop" and the incident image 130 are displayed together with the map 118.
  • the incident image 130 may be a moving image or a still image, and the moving image may be reproduced by selecting the incident image.
  • the display means 92 may also display the transition of the physical condition of the driver 12 in chronological order along the operation route 116 on the map.
  • the first advice means 94 learns an incident for each driver 12 and gives advice to the driver.
  • the advice may be displayed on the terminal 110 after being managed by an ID or password for each driver 12, may be notified by pop-up to the terminal of the driver 12, or may be notified by e-mail or the like. Of course, it does not prevent you from providing advice by other means.
  • the second advice means 95 stats all incidents, visualizes dangerous places and times, and gives advice to the driver 12.
  • the advice is given by managing each driver 12 with an ID and password and then displaying the advice on the terminal 110, or by sending a pop-up notification or an e-mail to the terminal of the driver 12. Of course, it does not prevent you from providing advice by other means.
  • the evaluation means 96 compares the past incident with the current incident for each driver 12 and evaluates the growth of the driver. The evaluation result may be notified to the driver 12 or the administrator.
  • the scoring means 97 scores which driver 12 has the least number of incidents, or which of the plurality of bases to which the vehicle 10 belongs has the fewest incidents.
  • the scoring result may be displayed on the terminal 110 or notified to the driver 12 or the administrator.
  • the terminal 110 is mainly a PC or a tablet, but there may be a smartphone used in combination with these.
  • the terminal 110 includes a display unit 112, an input unit 114, and a communication unit 115.
  • the display unit 112 and the input unit 114 are, for example, a touch panel, but the present invention is not limited thereto.
  • the communication unit 115 receives the incident information 66 and the clipped image 68 from the server 50 via the network. Of course, other information may be received, or information may be provided (transmitted) to the server 50.
  • the first acquisition means 70 of the server 50 acquires the biological information (electrocardiogram, pulse wave, brain wave, blood pressure, body temperature, etc.) of the driver 12 during driving (step S10).
  • the biometric information obtained by the driver biometric information sensing unit 40 of the vehicle 10 is transmitted to the server 50 via the terminal 20, and the server 50 receives the transmitted information to acquire the biometric information.
  • the acquired biometric information is stored in the acquired information 58 of the storage 56.
  • the first detection means 71 of the server 50 analyzes the biological information acquired by the first acquisition means 70, and the physical condition of the driver 12 (fatigue, drowsiness, dementia, depression, concentration, possibility of sudden change, etc. (Allergy determination, etc.) is detected (step S12).
  • the first determination means 72 of the server 50 determines that the physical condition detected by the first detection means 71 is a first incident when a predetermined condition (high degree of fatigue and better not to drive) is satisfied. (Step S14). The determination of whether or not it is the first incident is performed depending on whether or not the first incident determination condition 60 is satisfied.
  • the first cutting means 73 of the server 50 cuts out the image (moving image or still image) captured by the drive recorder as the first image in association with the first incident (step S16).
  • the cut-out image is stored in the cut-out image 68 of the storage 56.
  • the IoT drive recorders 30A and 30B of the driver motion sensing unit 44 are used as the drive recorder.
  • the second acquisition means 74 acquires the operation information of the driver 12 (image of the inward camera, handle sensor information, motion sensor information, etc.) (step S20). ).
  • the operation information of the driver 12 obtained by the driver operation sensing unit 44 of the vehicle 10 is transmitted to the server 50 directly by the IoT drive recorders 30A and 30B or via the terminal 20, and the information transmitted by the server 50.
  • the operation information of the driver 12 is acquired by receiving.
  • the acquired operation information is stored in the acquired information 58 of the storage 56.
  • the second detection means 75 of the server 50 analyzes the operation information acquired by the second acquisition means 74 and detects the operation of the driver 12 (step S22).
  • the second determination means 76 is a sleepy operation when the operation detected by the second detection means 75 is under a predetermined condition (when the line of sight is off for 2 seconds or more during inattentive driving / driving while operating the mobile terminal). ) Is satisfied, it is determined as a second incident (step S24). Whether or not it is a second incident is determined based on whether or not the second incident determination condition 62 is satisfied.
  • the second cutting means 77 of the server 50 cuts out the image (moving image or still image) captured by the drive recorder as the second image in association with the second incident (step S26).
  • the cut-out image is stored in the cut-out image 68 of the storage 56.
  • IoT drive recorders 30A, 30B and the like are used as the drive recorder.
  • the third acquisition means 78 of the server 50 provides behavior information (speed, acceleration, brake, position information, etc.) of the vehicle 10 driven by the driver 12.
  • behavior information speed, acceleration, brake, position information, etc.
  • the behavior information of the vehicle 10 obtained by the vehicle behavior sensing unit 42 of the vehicle 10 is transmitted to the server 50 via the terminal 20.
  • the behavior information of the vehicle 10 may be transmitted directly from the edge side to the server 50.
  • the server 50 acquires the behavior information of the vehicle 10 by receiving the transmitted information.
  • the acquired behavior information is stored in the acquired information of the storage 56.
  • the third detection means 80 of the server 50 analyzes the behavior information acquired by the third acquisition means 78 and detects the behavior of the vehicle 10 (step S32).
  • the third determination means 82 of the server 50 determines the behavior detected by the third detection means 80 as road sign information / signal information 63 (road sign identification / signal display content identification by image analysis of a vehicle outward camera, map information). If the vehicle does not comply with the law (if there is a violation), it is determined to be a third incident (step S34).
  • the third cutting means 84 of the server 50 cuts out the image (moving image or still image) captured by the drive recorder as the third image in association with the third incident (step S36).
  • the cut-out image is stored in the cut-out image 68 of the storage 56.
  • IoT drive recorders 30A, 30B and the like are used as the drive recorder.
  • the fourth detection means 86 of the server 50 analyzes the behavior information of the vehicle 10 acquired by the third acquisition means 78, and the dangerous driving degree (sudden start, sudden braking). , Sudden steering wheel, etc.) (step S38).
  • the fourth determination means 82 of the server 50 determines as a fourth incident when the dangerous driving degree detected by the fourth detection means 86 satisfies a predetermined condition (step S40). The determination as to whether or not it is the fourth incident is performed depending on whether or not the fourth incident determination condition 64 is satisfied.
  • the fourth cutting means 90 of the server 50 cuts out the image (moving image or still image) captured by the drive recorder as the fourth image in association with the fourth incident (step S42).
  • the cut-out image is stored in the cut-out image 68 of the storage 56.
  • IoT drive recorders 30A, 30B and the like are used as the drive recorder.
  • the display means 92 of the server 50 displays the occurrence locations of the first incident, the second incident, the third incident, and the fourth incident on the map together with the operation route, and cuts out the first image and the second image.
  • the third image and the fourth image are displayed in a time series of incident occurrence (step S50).
  • the map 118 is displayed on the display unit 112 of the terminal 110 of the administrator or the driver 12.
  • FIG. 7 shows an example of displaying an operation incident image displayed on the terminal 110 of the administrator or the driver 12.
  • the map 118 and the incident image 130 are displayed on the display unit 112 of the terminal 110.
  • the locations where the first to fourth incidents occur are displayed together with the operation route 116 by icons 120A to 120C.
  • the incident image 130 includes incident information and cutout images 132A to 132C.
  • the incident information is "09:17 short distance between vehicles", "12:49 sudden deceleration", and "15:32 drowsiness detection", respectively, from the icon 120A shown on the map 118.
  • the location of the incident is indicated by 120C. Further, it is shown that the types of icons 120A to 120C differ depending on the type of incident.
  • Incident images 132A to 132C may be moving images or still images, and moving images may be played back by selecting an incident image.
  • the display means 92 may also display the transition of the physical condition of the driver 12 on the map 118 in chronological order along the operation route 116. The transition of the physical condition may be performed by the type of the icon, or the character information may be displayed on the map 118.
  • FIG. 8 shows another display example of the operation incident image displayed on the terminal 110.
  • FIG. 8 shows an image in the case of non-compliance with laws and regulations as another example of the incident image 140 displayed on the display unit 112 (map 118 is omitted).
  • the image corresponding to the incident of "09:17 temporary non-stop” is the cutout image 142A
  • the image corresponding to the incident of "11:25 overspeed” is the cutout image 142B.
  • the incident images 142A and 142B may be moving images or still images, and moving images may be reproduced by selecting the incident images.
  • the server 50 may learn the incident for each driver 12 and give advice to the driver.
  • the advice may be displayed on the terminal 110 after being managed by an ID or password for each driver 12, may be notified by pop-up to the terminal of the driver 12, or may be notified by e-mail or the like. It does not prevent you from giving advice by other means.
  • the server 50 may stat all incidents, visualize dangerous places and times, and give advice to the driver 12.
  • the advice is given by managing each driver 12 with an ID and password and then displaying the advice on the terminal 110, or by sending a pop-up notification or an e-mail to the terminal of the driver 12. It does not prevent you from giving advice by other means.
  • the server 50 may compare the past incident with the current incident for each driver 12 and evaluate the growth of the driver.
  • the evaluation result may be notified to the driver 12 or the administrator.
  • the server 50 may score which driver 12 has a small number of incidents, or which of the plurality of bases to which the vehicle 10 belongs has a small number of incidents. Good.
  • the scoring result may be displayed on the terminal 110 or notified to the driver 12 or the administrator.
  • the drive recorder determines.
  • the captured image is cut out as a third image in association with the third incident
  • the behavior information of the acquired behavior is analyzed, the dangerous driving degree is detected, and the dangerous driving degree satisfies a predetermined condition.
  • the image captured by the drive recorder, determined to be the 4th incident was cut out as the 4th image in association with the 4th incident, and the cut out 1st image, 2nd image, 3rd image, and 4th image Is displayed in chronological order along the operation route on the map. Therefore, the driver can look back on his / her own driving video in chronological order along the operation route on the map.
  • the server 50 may be a single computer, for example, a terminal.
  • the above-mentioned functional configuration may be a computer system (cloud) executed by different computers.
  • information acquisition, analysis / detection, and incident determination may be performed on the edge (sensors, etc.) side. By performing a lot of processing on the edge side, the amount of data transmitted to the server 50 can be reduced.
  • the present invention may be provided as a program executed by the server 50.
  • the program may be provided as recorded on a computer-readable recording medium or may be downloaded over a network.
  • the present invention may also be provided as an invention of the method.
  • the behavior of the vehicle is detected, the behavior is collated with the road sign information and / or the signal information, and if there is a violation, it is determined as a third incident, and the image captured by the drive recorder is used as the third incident. It is associated and cut out as a third image, the behavior information of the acquired behavior is analyzed, the dangerous driving degree is detected, and when the dangerous driving degree satisfies a predetermined condition, it is determined as a fourth incident.
  • the image captured by the drive recorder is cut out as the fourth image in association with the fourth incident, and the cut out first image, second image, third image, and fourth image are displayed on the map along the operation route. Display in chronological order.

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Abstract

【課題】本発明は、地図上の運行ルートに沿って時系列にドライバーが自身の運転動画を振り返る。 【解決手段】運転中のドライバーの生体情報を取得（ステップＳ１）・解析し、ドライバーの体調を検出して第１インシデントを判定し、第１画像を切り出し、ドライバーの動作情報を取得（ステップＳ２）・解析し、ドライバーの動作を検出して第２インシデントを判定し、第２画像を切り出し、ドライバーが運転している車両の挙動情報を取得（ステップＳ３）・解析し、車両の挙動を検出し、挙動を道路標識情報・信号情報と照合して第３インシデントを判定して、第３画像を切り出し、取得された車両の挙動情報を解析し、危険運転度を検出して第４インシデントを判定し、第４画像を切り出し、第１画像～第４画像を、地図上に運行ルートに沿って時系列に表示する（ステップＳ４）。

Description

運行インシデント画像表示システム、方法及びプログラム
　本発明は、地図上の運行ルートに沿って時系列にドライバー自身が運転動画を振り返るための運行インシデント画像表示システム、方法及びプログラムに関する。本発明は、ＩｏＴ（Internet of Things）に関連し、技術分野はＩＰＣ分類においてＧ０６Ｑ等に該当する。
　近年、事故を未然に防ぐためのＩＴ技術が注目されている。例えば、遭遇する蓋然性の高いインシデントが発生した地点に対する注意を喚起するために、運転者の生体情報から、運転者のインシデントの遭遇の有無を判定し、インシデントに遭遇している場合、現在位置がインシデント地点として１回カウントして、現在位置が所定距離以内に接近中の地点がインシデント地点として登録されているカウントが所定値以上の場合に、地図上の、存在したインシデントデータのインシデント地点に対応する位置に注意マークを表示する技術が提供されている（特許文献１）。
特開２０１７－０３７３５９号公報
　事故を未然に防ぐためには、地図上の運行ルートに沿って時系列にドライバーが自身の運転動画を振り返ることが重要である。しかしながら、特許文献１に記載の技術では、地図上の運行ルートに沿って時系列にドライバー自身の運転動画を振り返ることができない。
　本発明は、以上の課題に鑑み、地図上の運行ルートに沿って時系列にドライバーが自身の運転動画を振り返ることができる運行インシデント画像表示システム、方法及びプログラムを提供することを目的とする。
　本発明は、運転中のドライバーの生体情報を取得する第１取得手段と、前記取得された生体情報を解析して、前記ドライバーの体調を検出する第１検出手段と、前記検出された体調が所定の条件を満たした場合に、第１インシデントと判定する第１判定手段と、ドライブレコーダが撮像した画像を、前記第１インシデントに関連付けて第１画像として切り出す第１切出手段と、前記ドライバーの動作情報を取得する第２取得手段と、前記取得された動作情報を解析して、前記ドライバーの動作を検出する第２検出手段と、前記検出された動作が所定の条件を満たした場合に、第２インシデントと判定する第２判定手段と、前記ドライブレコーダが撮像した画像を、前記第２インシデントに関連付けて第２画像として切り出す第２切出手段と、前記ドライバーが運転している車両の挙動情報を取得する第３取得手段と、前記取得された挙動情報を解析して、前記車両の挙動を検出する第３検出手段と、前記検出された挙動を道路標識情報および／または信号情報と照合して、違反があった場合に、第３インシデントと判定する第３判定手段と、前記ドライブレコーダが撮像した画像を、前記第３インシデントに関連付けて第３画像として切り出す第３切出手段と、前記取得された車両の挙動情報を解析して、危険運転度を検出する第４検出手段と、前記危険運転度が所定の条件を満たした場合に、第４インシデントと判定する第４判定手段と、前記ドライブレコーダが撮像した画像を、前記第４インシデントに関連付けて第４画像として切り出す第４切出手段と、前記第１インシデント、前記第２インシデント、前記第３インシデントおよび前記第４インシデントの発生場所を運行ルートと共に地図上に表示するとともに、前記切り出された、第１画像、第２画像、第３画像、および第４画像を、インシデント発生の時系列に表示する表示手段と、を備える運行インシデント画像表示システム（システムは単体のコンピュータであってもよい）を提供する。
　また、本発明は、運転中のドライバーの生体情報を取得するステップと、前記取得された生体情報を解析して、前記ドライバーの体調を検出するステップと、前記検出された体調が所定の条件を満たした場合に、第１インシデントと判定するステップと、ドライブレコーダが撮像した画像を、前記第１インシデントに関連付けて第１画像として切り出すステップと、前記ドライバーの動作情報を取得するステップと、前記取得された動作情報を解析して、前記ドライバーの動作を検出するステップと、前記検出された動作が所定の条件を満たした場合に、第２インシデントと判定するステップと、前記ドライブレコーダが撮像した画像を、前記第２インシデントに関連付けて第２画像として切り出すステップと、前記ドライバーが運転している車両の挙動情報を取得するステップと、前記取得された挙動情報を解析して、前記車両の挙動を検出するステップと、前記検出された挙動を道路標識情報および／または信号情報と照合して、違反があった場合に、第３インシデントと判定するステップと、前記ドライブレコーダが撮像した画像を、前記第３インシデントに関連付けて第３画像として切り出すステップと、前記取得された車両の挙動情報を解析して、危険運転度を検出するステップと、前記危険運転度が所定の条件を満たした場合に、第４インシデントと判定するステップと、前記ドライブレコーダが撮像した画像を、前記第４インシデントに関連付けて第４画像として切り出すステップと、前記第１インシデント、前記第２インシデント、前記第３インシデントおよび前記第４インシデントの発生場所を運行ルートと共に地図上に表示するとともに、前記切り出された、第１画像、第２画像、第３画像、および第４画像を、インシデント発生の時系列に表示するステップと、を備える運行インシデント画像表示方法を提供する。
　更に、本発明は、コンピュータに、運転中のドライバーの生体情報を取得するステップと、前記取得された生体情報を解析して、前記ドライバーの体調を検出するステップと、前記検出された体調が所定の条件を満たした場合に、第１インシデントと判定するステップと、ドライブレコーダが撮像した画像を、前記第１インシデントに関連付けて第１画像として切り出すステップと、前記ドライバーの動作情報を取得するステップと、前記取得された動作情報を解析して、前記ドライバーの動作を検出するステップと、前記検出された動作が所定の条件を満たした場合に、第２インシデントと判定するステップと、前記ドライブレコーダが撮像した画像を、前記第２インシデントに関連付けて第２画像として切り出すステップと、前記ドライバーが運転している車両の挙動情報を取得するステップと、前記取得された挙動情報を解析して、前記車両の挙動を検出するステップと、前記検出された挙動を道路標識情報および／または信号情報と照合して、違反があった場合に、第３インシデントと判定するステップと、前記ドライブレコーダが撮像した画像を、前記第３インシデントに関連付けて第３画像として切り出すステップと、前記取得された車両の挙動情報を解析して、危険運転度を検出するステップと、前記危険運転度が所定の条件を満たした場合に、第４インシデントと判定するステップと、前記ドライブレコーダが撮像した画像を、前記第４インシデントに関連付けて第４画像として切り出すステップと、前記第１インシデント、前記第２インシデント、前記第３インシデントおよび前記第４インシデントの発生場所を運行ルートと共に地図上に表示するとともに、前記切り出された、第１画像、第２画像、第３画像、および第４画像を、インシデント発生の時系列に表示するステップと、を実行させるための運行インシデント画像表示プログラムを提供する。
　本発明によれば、運転中のドライバーの生体情報を取得して、解析して、ドライバーの体調を検出して、体調が所定の条件を満たした場合に、第１インシデントと判定して、ドライブレコーダが撮像した画像を、第１インシデントに関連付けて第１画像として切り出して、ドライバーの動作情報を取得して、解析して、ドライバーの動作を検出して、動作が所定の条件を満たした場合に、第２インシデントと判定して、ドライブレコーダが撮像した画像を、第２インシデントに関連付けて第２画像として切り出して、ドライバーが運転している車両の挙動情報を取得して、解析して、車両の挙動を検出して、挙動を道路標識情報および／または信号情報と照合して、違反があった場合に、第３インシデントと判定して、ドライブレコーダが撮像した画像を、第３インシデントに関連付けて第３画像として切り出して、取得された車両の挙動情報を解析して、危険運転度を検出して、危険運転度が所定の条件を満たした場合に、第４インシデントと判定して、ドライブレコーダが撮像した画像を、第４インシデントに関連付けて第４画像として切り出して、切り出された、第１画像、第２画像、第３画像、および第４画像を、地図上に運行ルートに沿って時系列に表示することとした。このため、地図上の運行ルートに沿って時系列にドライバーが自身の運転動画を振り返ることができ、事故を未然に防ぐために役立てることができる。
本発明の一実施形態の運行インシデント画像表示システムを用いた全体構成を示す概念図である。 前記実施形態の車両の構成を示すブロック図である。 前記実施形態のサーバのハードウェア構成を示すブロック図である。 前記実施形態のサーバの機能構成を示すブロック図である。 前記実施形態の運行インシデント画像を表示する端末の構成を示すブロック図である。 前記実施形態の運行インシデント画像表示処理の一例を示すフローチャートである。 端末に表示される運行インシデント画像の表示例の一例を示す図である。 端末に表示される運行インシデント画像の他の表示例を示す図である。 前記実施形態の第４インシデント判定条件の一例を示す図である。
　本発明は、運転中のドライバーの生体情報を取得して、解析して、ドライバーの体調を検出して、体調が所定の条件を満たした場合に、第１インシデントと判定して、ドライブレコーダが撮像した画像を、第１インシデントに関連付けて第１画像として切り出して、ドライバーの動作情報を取得して、解析して、ドライバーの動作を検出して、動作が所定の条件を満たした場合に、第２インシデントと判定して、ドライブレコーダが撮像した画像を、第２インシデントに関連付けて第２画像として切り出して、ドライバーが運転している車両の挙動情報を取得して、解析して、車両の挙動を検出して、挙動を道路標識情報および／または信号情報と照合して、違反があった場合に、第３インシデントと判定して、ドライブレコーダが撮像した画像を、第３インシデントに関連付けて第３画像として切り出して、取得された挙動の挙動情報を解析して、危険運転度を検出して、危険運転度が所定の条件を満たした場合に、第４インシデントと判定して、ドライブレコーダが撮像した画像を、第４インシデントに関連付けて第４画像として切り出して、切り出された、第１画像、第２画像、第３画像、および第４画像を、地図上に運行ルートに沿って時系列に表示するものである。
　＜全体構成＞・・・図１は、本実施形態に係る運行インシデント画像表示システムの概要を示す概念図である。運行インシデント画像表示システム１００（以下「システム」とする）は、サーバ５０と、車両１０に搭載された端末２０と、帰着後に管理者やドライバー１２が運行内容を振り返るための端末１１０とがインターネットを含むネットワークを介して相互にデータ通信可能となっている。車両１０には、ドライバー生体情報センシング部４０、車両情報センシング部４２、ドライバー動作センシング部４４が搭載されており、これらによって検知された情報が、近距離無線通信によって端末２０に送信され、端末２０は、受信した情報を、通信部およびネットワークを介してサーバ５０に送信する。
　ドライバー生体情報センシング部４０は、例えば、ハンドルカバー型心電計２２や、シートカバー型心電計２４が含まれ、これらによってドライバー１２の生体情報である心電波形が得られる。また、ドライバー生体情報センシング部４０は、心電波形のほかに、脈波、脳波、血圧、体温などの生体情報を取得してもよい。取得された運転中のドライバー１２の生体情報は、例えば、前記端末２０を介してサーバ５０に送信される（ステップＳ１）。サーバ５０では、取得された生体情報を解析して、ドライバー１２の体調（例えば、疲労度、眠気、痴呆、抑鬱、集中力、急変可能性、アレルギー症状など）を検出し、検出された体調が所定の条件を満たした場合（例えば、疲労度が高いので運転しないほうがよいなど）に、第１インシデントと判定する。また、サーバ５０は、ドライブレコーダが撮像した画像（動画や静止画）を、第１インシデントに関連付けて第１画像として切り出す。
　ドライバー動作センシング部４４は、例えば、車外向けカメラや車内向けカメラを含むＩｏＴ（Internet of Things）ドライブレコーダ３０Ａ、３０Ｂを含み、ドライバー１２の動作情報である車内向けカメラの画像が得られる。また、ドライバー動作センシング部４４は、車内向け画像のほかに、図示しないハンドルセンサ、モーションセンサなどからドライバー１２の動作情報を取得してもよい。取得されたドライバー１２の動作情報は、例えば、ＩｏＴドライブレコーダ３０Ａ、３０Ｂの通信部を介してサーバ５０に送信されもよいし、端末２０を介してサーバ５０に送信されてもよい（ステップＳ２）。サーバ５０では、取得された動作情報を解析して、ドライバー１２の動作を検出し、検出された動作が所定の条件を満たした場合（例えば、脇見運転・携帯端末を操作しながらの運転で目線が２秒以上外れた場合や、眠そうな動作など）、第２インシデントと判定する。なお、ＩｏＴドライブレコーダ３０Ａ、３０Ｂは、後述するように車両挙動検知にも使用され、また、常時録画や動画切出し等も行う。また、サーバ５０は、ドライブレコーダが撮像した画像（動画や静止画）を、第２インシデントに関連付けて第２画像として切り出す。
　車両挙動センシング部４２は、例えば、車外向きカメラを搭載した危険挙動検知器２６、危険通知ボタン２８や、前記ＩｏＴドライブレコーダ３０Ａ、３０Ｂを含み、これらによって車間距離、車線逸脱、押下日時、常時録画、動画切出しなどを行うとともに、車両１０の挙動情報（例えば、速度、加速度、ブレーキ、位置情報など）を取得する。取得した車両１０の挙動情報は、例えば、端末２０を介してサーバ５０に送信されてもよいし、センサ類に通信機能が備わっている場合には、センサ類から直接サーバ５０に送信してもよい（ステップＳ３）。サーバ５０では、取得された挙動情報を解析して、車両の挙動を検出し、検出された挙動を道路標識情報・信号情報と照合して（例えば、車外向けカメラの画像解析による道路標識特定・信号表示内容特定や、地図情報からの道路標識特定など）、これらを遵守していない場合（違反の場合）に、第３インシデントと判定する。また、サーバ５０は、ドライブレコーダが撮像した画像（動画や静止画）を、第３インシデントに関連付けて第３画像として切り出す。
　また、サーバ５０は、前記ステップＳ３で取得された車両の挙動情報を解析して、危険運転度（例えば、急発進、急ブレーキ、急ハンドルなど）を検出し、検出された危険運転度が所定の条件を満たした場合に、第４インシデントと判定してもよい。サーバ５０は、ドライブレコーダが撮像した画像（動画や静止画）を、第４インシデントに関連付けて第４画像として切り出す。
　そして、サーバ５０は、第１インシデント、第２インシデント、第３インシデントおよび第４インシデントの発生場所を運行ルートとともに地図上に表示するとともに、切り出された第１画像、第２画像、第３画像および第４画像を、インシデント発生の時系列に表示する（ステップＳ４）。具体的には、ドライバー１２が帰着後、管理者とともに運行の振返り（点呼）を行う端末１１０の表示部１１２に、地図１１８を表示させる。地図１１８には、第１インシデント～第４インシデントの発生場所が運行ルート１１６とともにアイコンで表示されている。また、表示部１１２には、地図１１８とともに、インシデント情報「１３：０１　一時不停止」と、切り出されたインシデント画像１３０が表示されている。インシデント画像１３０は動画や静止画であってもよく、インシデント画像を選択することで動画再生を行うようにしてもよい。
　さらに、サーバ５０は、地図１１８上に運行ルートに沿って時系列に、検出されたドライバー１２の体調の推移も表示してもよい。
　また、サーバ５０は、ドライバー１２毎にインシデントを学習して、そのドライバー１２に対してアドバイスを行うようにしてもよい。アドバイスは、例えば、ドライバー１２ごとにＩＤやパスワードで管理したうえで端末１１０上に表示させたり、ドライバー１２の端末にポップアップ通知したりしてもよいし、メール等で通知してもよい。他の方法によりアドバイスを行うことを妨げない。
　あるいは、サーバ５０は、全てのインシデントを統計して、危ない場所・時間などを可視化して、ドライバー１２に対してアドバイスを行うようにしてもよい。アドバイスは、上述の通り、ドライバー１２ごとにＩＤやパスワードで管理した上で端末１１０上に表示させたり、ドライバー１２の端末にポップアップ通知やメール送信等により行われる。他の方法によりアドバイスを行うことを妨げない。
　さらに、サーバ５０は、ドライバー１２毎に、過去のインシデントと今回のインシデントとを比較して、そのドライバー１２の成長を評価してもよい。評価結果は、ドライバー１２や管理者に通知してもよい。
　また、サーバ５０は、どのドライバー１２が、インシデントが少ないかスコアリングする、あるいは、車両１０が属する複数の拠点のうち、どの拠点がインシデントが少ない拠点なのかをスコアリングしてもよい。スコアリング結果は、端末１１０上に表示させてもよいし、ドライバー１２や管理者に通知してもよい。またこの時、スコア順にソートし、ランク上位者や拠点を表示するようにしてもよい。
　以上説明したサーバ５０は、単体のコンピュータであってもよく、例えば、端末であってもよい。また、後述する機能構成が、それぞれ異なるコンピュータで実行されるコンピュータシステム（クラウド）であってもよい。さらに、本実施形態では、多くの処理をサーバ５０で実行することとしたが、エッジ（センサ類など）側で情報の取得、解析・検出、インシデントの判定を行うようにしてもよい。エッジ側で多くの処理を行うことにより、サーバ５０へのデータ送信量を減らすことができる。
　＜車両の構成＞・・・次に、図２を参照して、車両１０の構成を説明する。車両１０は、ドライバー１２の生体情報を得るためのドライバー生体情報センシング部４０、ドライバー１２が運転している車両１０の挙動情報を得るための車両情報センシング部４２、ドライバー１２の動作情報を得るためのドライバー動作センシング部４４、を備えている。ドライバー生体情報センシング部４０には、ハンドル型心電計２２やシートカバー型心電計２４などが含まれる。車両挙動センシング部４２には、車外向きカメラを搭載した危険挙動検知器２６や危険通知ボタン２８、ＩｏＴドライブレコーダ３０Ａ、３０Ｂなどが含まれる。ドライバー動作センシング部４４には、車外向けカメラや車内向けカメラを備えたＩｏＴドライブレコーダ３０Ａ、３０Ｂなどが含まれる。危険通知ボタン２８は、各種センシング機器によらず、ドライバー１２が車内外で気づいたインシデント発生時に押下可能なボタンであって、ドライバー１２の判断によってインシデント発生情報を得るためのものである。通信部４６は、ネットワークを介して、各種センサで得られた情報やドライブレコーダで撮像された画像（動画または静止画）をサーバ５０に送信して提供するものである。むろん、必要に応じて、他の情報の提供などを行うようにしてもよい。
　＜サーバのハードウェア構成＞・・・次に、図３を参照して、サーバ５０の機能構成を説明する。サーバ５０は、プロセッサ５２、メモリ５４、ストレージ５６、通信部６９を備え、これらは図示しないバスにより接続されている。プロセッサ５２は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）により構成され、メモリ５４に記憶された各種プログラムを読み出して実行することで、各種処理を行う。前記メモリ５４は、プロセッサ５２により実行させるプログラムを記憶するものであり、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）により構成される。例えば、図４に示す各種手段が記憶されている。ストレージ５６は、取得情報５８、第１インシデント判定条件５０、第２インシデント判定条件６２、道路標識情報・信号情報６３、第４インシデント判定条件６４、インシデント情報６６、地図情報６７、切出画像６８や、図示しない制御プログラムなどを記憶するものである。
　取得情報５８は、例えば、運転中のドライバー１２の生体情報（心電、脈波、脳波、血圧、体温など）や、ドライバー１２の動作情報（車内向カメラ画像、ハンドルセンサ情報、モーションセンサ情報など）や、ドライバー１２が運転している車両１０の挙動情報（速度、加速度、ブレーキ、位置情報など）である。
　第１インシデント判定条件６０は、取得された生体情報を解析してドライバー１２の体調を検出し、検出された体調が、第１インシデントに該当するか否かを判定するための判定基準である。例えば、ドライバー１２の疲労度が高い場合には、運転しないほうがよいといった基準が設けられている。
　第２インシデント判定条件６２は、取得されたドライバー１２の動作情報を解析してドライバー１２の動作を検出し、検出された動作が第２インシデントに該当するか否かを判定するための判定基準である。例えば、脇見運転・携帯端末を操作しながらの運転で目線が２秒以上外れた場合や、眠たそうな動作をした場合には、第２インシデントに該当するといった基準が設けられている。
　道路標識情報・信号情報６３は、取得されたドライバー１２の挙動情報を解析して車両１０の挙動を検出し、検出された挙動が道路標識や信号を遵守しているか否かにより第３インシデントに該当するか否かを判定するための基準である。例えば、車外向カメラの画像解析による道路標識特定や、地図情報からの道路標識特定・信号表示内容特定などにより、車両１０の挙動が法令遵守しているか否かを判定する。
　第４インシデント判定条件６４は、取得された車両１０の挙動情報を解析して、危険運転度を検出し、危険運転が第４インシデントに該当するか否かを判定するための判定基準である。危険運転度は、例えば、図９に示す第４インシデント判定条件６４のように、各条件に係る走行状態を危険度に応じて数値化したものを用いることができる。同図においては判定値として「ｍ－ｎ」（ｍ，ｎはいずれも数字）という表記をしているが、これは前者の「ｍ」がデータの取得元の装置（センサ）の種類を示すものであり、後者の「ｎ」が危険度を数値に置き換えて示したものである。これにより例えば危険度が「〇－３」を超えた場合には、第４インシデントに該当するといった基準が設けられている。むろん、判定値の表記方法や条件内容は一例であり、この方法・条件に限定されない。
　インシデント情報６６は、第１インシデント、第２インシデント、第３インシデントおよび第４インシデントが発生したことに関連する情報（例えば、発生時刻、発生場所、発生ドライバー、発生車両、インシデント内容、ドライブレコーダ画像（動画または静止画）など）である。
　地図情報６７は、運行の振返りに使用する端末１１０に、第１インシデント～第４インシデントの発生場所を運行ルートとともに表示するときに用いられる情報である。むろん、上述したように、道路標識情報・信号情報６３を特定するため地図情報６７を用いてもよい。
　切出画像６８には、第１インシデントに関連付けられた第１画像と、第２インシデントに関連付けられた第２画像と、第３インシデントに関連付けられた第３画像と、第４インシデントに関連付けられた第４画像が含まれる。
　次に、通信部６９は、ネットワークを介して、車両１０の各種センサで得られた情報やドライブレコーダで撮像された画像（動画または静止画）を受信して取得するものである。むろん、必要に応じて、他の情報の取得を行うようにしてもよい。
　＜サーバの機能構成＞・・・次に、図４を参照して、サーバ５０の機能構成を説明する。サーバ５０は、第１取得手段７０と、第１検出手段７１と、第１判定手段７２と、第１切出手段７３と、第２取得手段７４と、第２検出手段７５と、第２判定手段７６と、第２切出手段７７と、第３取得手段７８と、第３検出手段８０と、第３判定手段８２と、第３切出手段８４と、第４検出手段８６と、第４判定手段８８と、第４切出手段９０と、表示手段９２と、第１アドバイス手段９４と、第２アドバイス手段９５と、評価手段９６と、スコアリング手段９７を備えている。
　第１取得手段７０は、運転中のドライバー１２の生体情報（心電、脈波、脳波、血圧、体温など）を取得するものである。例えば、車両１０のドライバー生体情報センシング部４０で得られた生体情報が、端末２０を介してサーバ５０に送信され、サーバ５０は送信された情報を受信することで生体情報を取得する。取得した生体情報は、ストレージ５６の取得情報５８に記憶される。
　第１検出手段７１は、第１取得手段７０によって取得された生体情報を解析して、ドライバー１２の体調（疲労度、眠気、痴呆、抑鬱、集中力、急変可能性、アレルギー判定など）を検出するものである。
　第１判定手段７２は、第１検出手段７１によって検出された体調が所定の条件（疲労度が高く運転しないほうがよいなど）を満たした場合に、第１インシデントと判定するものである。第１インシデントか否かの判定は、第１インシデント判定条件６０を満たすか否かにより行う。
　第１切出手段７３は、ドライブレコーダが撮像した画像（動画または静止画）を、第１インシデントに関連付けて第１画像として切り出すものである。切り出された画像は、ストレージ５６の切出画像６８に記憶される。なお、ドライブレコーダは、ドライバー動作センシング部４４のＩｏＴドライブレコーダ３０Ａ、３０Ｂなどが利用される。
　第２取得手段７４は、ドライバー１２の動作情報（車内向カメラの画像、ハンドルセンサ情報、モーションセンサ情報など）を取得するものである。例えば、車両１０のドライバー動作センシング部４４で得られたドライバー１２の動作情報が、ＩｏＴドライブレコーダ３０Ａ、３０Ｂによって直接、あるいは、端末２０を介してサーバ５０に送信され、サーバ５０は送信された情報を受信することでドライバー１２の動作情報を取得する。取得した動作情報は、ストレージ５６の取得情報５８に記憶される。
　第２検出手段７５は、第２取得手段７４によって取得された動作情報を解析して、ドライバー１２の動作を検出するものである。
　第２判定手段７６は、第２検出手段７５によって検出された動作が所定の条件（脇見運転・携帯端末を操作しながらの運転で目線が２秒以上外れた場合、眠たそうな動作）をした場合など）を満たした場合に、第２インシデントと判定するものである。第２インシデントか否かの判定は、第２インシデント判定条件６２を満たすか否かにより行う。
　第２切出手段７７は、ドライブレコーダが撮像した画像（動画または静止画）を、第２インシデントに関連付けて第２画像として切り出すものである。切り出された画像は、ストレージ５６の切出画像６８に記憶される。ドライブレコーダは、ＩｏＴドライブレコーダ３０Ａ、３０Ｂなどが利用される。
　第３取得手段７８は、ドライバー１２が運転している車両１０の挙動情報（速度、加速度、ブレーキ、位置情報など）を取得するものである。例えば、車両１０の車両挙動センシング部４２で得られた車両１０の挙動情報が、端末２０を介してサーバ５０に送信される。あるいは、センサ類に通信機能が備わっている場合には、エッジ側から直接サーバ５０に車両１０の挙動情報を送信してもよい。サーバ５０は、送信された情報を受信することで、車両１０の挙動情報を取得する。取得した挙動情報は、ストレージ５６の取得情報５８に記憶される。
　第３検出手段８０は、第３取得手段７８によって取得された挙動情報を解析して、車両１０の挙動を検出するものである。
　第３判定手段８２は、第３検出手段８０によって検出された挙動を道路標識情報・信号情報６３（車外向カメラの画像解析による道路標識・信号表示内容特定、地図情報からの道路標識特定など）と照合して、これらの指示を遵守していない場合に、第３インシデントと判定するものである。
　第３切出手段８４は、ドライブレコーダが撮像した画像（動画または静止画）を、第３インシデントに関連付けて第３画像として切り出すものである。切り出された画像は、ストレージ５６の切出画像６８に記憶される。ドライブレコーダは、ＩｏＴドライブレコーダ３０Ａ、３０Ｂなどが利用される。
　第４検出手段８６は、第３取得手段７８によって取得された車両１０の挙動情報を解析して、危険運転度（急発進、急ブレーキ、急ハンドルなど）を検出するものである。
　第４判定手段８８は、第４検出手段８６によって検出された危険運転度が所定の条件を満たした場合に、第４インシデントと判定するものである。第４インシデントか否かの判定は、第４インシデント判定条件６４を満たすか否かにより行う。
　第４切出手段９０は、ドライブレコーダが撮像した画像（動画または静止画）を、第４インシデントに関連付けて第４画像として切り出すものである。切り出された画像は、ストレージ５６の切出画像６８に記憶される。ドライブレコーダは、ＩｏＴドライブレコーダ３０Ａ、３０Ｂなどが利用される。
　表示手段９２は、第１インシデント、第２インシデント、第３インシデントおよび第４インシデントの発生場所を運行ルートとともに地図上に表示するとともに、切り出された第１画像、第２画像、第３画像および第４画像を、インシデント発生の時系列に表示するものである。例えば、管理者やドライバー１２の端末１１０の表示部１１２に、地図１１８を表示させる（図１参照）。地図１１８には、第１インシデント～第４インシデントの発生場所が運行ルート１１６とともにアイコンで表示されている。また、表示部１１２には、地図１１８とともに、インシデント情報「１３：０１　一時不停止」と、インシデント画像１３０が表示されている。インシデント画像１３０は動画や静止画であってもよく、インシデント画像を選択することで動画再生を行うようにしてもよい。なお、表示手段９２は、地図上に運行ルート１１６に沿って時系列にドライバー１２の体調の推移も表示してよい。
　第１アドバイス手段９４は、ドライバー１２毎にインシデントを学習して、そのドライバーに対してアドバイスを行うものである。アドバイスは、例えば、ドライバー１２ごとにＩＤやパスワードで管理した上で端末１１０上に表示させたり、ドライバー１２の端末にポップアップ通知してもよいし、メール等で通知してもよい。むろん、その他の手段でアドバイスを提供することを妨げるものではない。
　第２アドバイス手段９５は、全てのインシデントを統計して、危ない場所・時間などを可視化して、ドライバー１２に対してアドバイスを行うものである。アドバイスは、上述の通り、ドライバー１２ごとにＩＤやパスワードで管理した上で端末１１０上に表示させたり、ドライバー１２の端末にポップアップ通知やメール送信等により行われる。むろん、その他の手段でアドバイスを提供することを妨げるものではない。
　評価手段９６は、ドライバー１２毎に、過去のインシデントと今回のインシデントとを比較して、そのドライバーの成長を評価するものである。評価結果は、ドライバー１２や管理者に通知してもよい。
　スコアリング手段９７は、どのドライバー１２がインシデントが少ないかスコアリングする、あるいは、車両１０が属する複数の拠点のうち、どの拠点がインシデントが少ない拠点なのかをスコアリングするものである。スコアリング結果は、端末１１０上に表示させたりドライバー１２や管理者に通知したりしてもよい。
　＜端末の構成＞・・・次に、図５を参照して、管理者やドライバー１２がインシデント画像を見るための端末１１０の構成を説明する。端末１１０は、ＰＣやタブレットがメインであるが、これらと併用するスマートフォンがあってもよい。端末１１０は、表示部１１２、入力部１１４、通信部１１５を備えている。表示部１１２および入力部１１４は、例えば、タッチパネルであるが、これに限定されない。通信部１１５は、ネットワークを介してサーバ５０からインシデント情報６６や切出画像６８を受信するものである。むろん、他の情報の受信を行ってもよいし、サーバ５０へ情報の提供（送信）を行ってもよい。
　＜運行インシデント画像表示処理＞・・・次に、本システム１００による運行インシデント画像表示処理の一例について、図６を参照して説明する。まず、サーバ５０の第１取得手段７０は、運転中のドライバー１２の生体情報（心電、脈波、脳波、血圧、体温など）を取得する（ステップＳ１０）。例えば、車両１０のドライバー生体情報センシング部４０で得られた生体情報が、端末２０を介してサーバ５０に送信され、サーバ５０が送信された情報を受信することで生体情報を取得する。取得した生体情報は、ストレージ５６の取得情報５８に記憶される。
　次に、サーバ５０の第１検出手段７１は、第１取得手段７０によって取得された生体情報を解析して、ドライバー１２の体調（疲労度、眠気、痴呆、抑鬱、集中力、急変可能性、アレルギー判定など）を検出する（ステップＳ１２）。
　次に、サーバ５０の第１判定手段７２は、第１検出手段７１によって検出された体調が所定の条件（疲労度が高く運転しないほうがよいなど）を満たした場合に、第１インシデントと判定する（ステップＳ１４）。第１インシデントか否かの判定は、第１インシデント判定条件６０を満たすか否かにより行う。
　次に、サーバ５０の第１切出手段７３は、ドライブレコーダが撮像した画像（動画または静止画）を、第１インシデントに関連付けて第１画像として切り出す（ステップＳ１６）。切り出された画像は、ストレージ５６の切出画像６８に記憶される。なお、ドライブレコーダは、ドライバー動作センシング部４４のＩｏＴドライブレコーダ３０Ａ、３０Ｂなどが利用される。
　一方、サーバ５０では、前記ステップＳ１０～１６と平行して、第２取得手段７４が、ドライバー１２の動作情報（車内向カメラの画像、ハンドルセンサ情報、モーションセンサ情報など）を取得する（ステップＳ２０）。例えば、車両１０のドライバー動作センシング部４４で得られたドライバー１２の動作情報が、ＩｏＴドライブレコーダ３０Ａ、３０Ｂによって直接、あるいは、端末２０を介してサーバ５０に送信され、サーバ５０が送信された情報を受信することでドライバー１２の動作情報を取得する。取得した動作情報は、ストレージ５６の取得情報５８に記憶される。
　次に、サーバ５０の第２検出手段７５は、第２取得手段７４によって取得された動作情報を解析して、ドライバー１２の動作を検出する（ステップＳ２２）。
　次に、第２判定手段７６は、第２検出手段７５によって検出された動作が所定の条件（脇見運転・携帯端末を操作しながらの運転で目線が２秒以上外れた場合、眠たそうな動作）をした場合など）を満たした場合に、第２インシデントと判定する（ステップＳ２４）。第２インシデントか否かの判定は、第２インシデント判定条件６２を満たすか否かにより行う。
　次に、サーバ５０の第２切出手段７７は、ドライブレコーダが撮像した画像（動画または静止画）を、第２インシデントに関連付けて第２画像として切り出す（ステップＳ２６）。切り出された画像は、ストレージ５６の切出画像６８に記憶される。ドライブレコーダは、ＩｏＴドライブレコーダ３０Ａ、３０Ｂなどが利用される。
　更に、前記ステップＳ１０～１６、ステップＳ２０～２６と平行して、サーバ５０の第３取得手段７８は、ドライバー１２が運転している車両１０の挙動情報（速度、加速度、ブレーキ、位置情報など）を取得する（ステップＳ３０）。例えば、車両１０の車両挙動センシング部４２で得られた車両１０の挙動情報が、端末２０を介してサーバ５０に送信される。あるいは、センサ類に通信機能が備わっている場合には、エッジ側から直接サーバ５０に車両１０の挙動情報を送信してもよい。サーバ５０は、送信された情報を受信することで、車両１０の挙動情報を取得する。取得した挙動情報は、ストレージ５６の取得情報に記憶される。
　次に、サーバ５０の第３検出手段８０は、第３取得手段７８によって取得された挙動情報を解析して、車両１０の挙動を検出する（ステップＳ３２）。
　次に、サーバ５０の第３判定手段８２は、第３検出手段８０によって検出された挙動を道路標識情報・信号情報６３（車外向カメラの画像解析による道路標識特定・信号表示内容特定、地図情報からの道路標識特定など）と照合して、法令遵守していない場合（違反があった場合）に、第３インシデントと判定する（ステップＳ３４）。
　次に、サーバ５０の第３切出手段８４は、ドライブレコーダが撮像した画像（動画または静止画）を、第３インシデントに関連付けて第３画像として切り出す（ステップＳ３６）。切り出された画像は、ストレージ５６の切出画像６８に記憶される。ドライブレコーダは、ＩｏＴドライブレコーダ３０Ａ、３０Ｂなどが利用される。
　一方、前記ステップＳ３２～３６と平行して、サーバ５０の第４検出手段８６は、第３取得手段７８によって取得された車両１０の挙動情報を解析して、危険運転度（急発進、急ブレーキ、急ハンドルなど）を検出する（ステップＳ３８）。
　次に、サーバ５０の第４判定手段８２は、第４検出手段８６によって検出された危険運転度が所定の条件を満たした場合に、第４インシデントと判定する（ステップＳ４０）。第４インシデントか否かの判定は、第４インシデント判定条件６４を満たすか否かにより行う。
　次に、サーバ５０の第４切出手段９０は、ドライブレコーダが撮像した画像（動画または静止画）を、第４インシデントに関連付けて第４画像として切り出す（ステップＳ４２）。切り出された画像は、ストレージ５６の切出画像６８に記憶される。ドライブレコーダは、ＩｏＴドライブレコーダ３０Ａ、３０Ｂなどが利用される。
　次に、サーバ５０の表示手段９２は、第１インシデント、第２インシデント、第３インシデントおよび第４インシデントの発生場所を運行ルートとともに地図上に表示するとともに、切り出された第１画像、第２画像、第３画像および第４画像を、インシデント発生の時系列に表示する（ステップＳ５０）。例えば、管理者やドライバー１２の端末１１０の表示部１１２に、地図１１８を表示させる。
　図７には、管理者やドライバー１２の端末１１０に表示される運行インシデント画像の表示例の一例が示されている。図７に示すように、端末１１０の表示部１１２には、地図１１８とインシデント画像１３０が表示されている。地図１１８には、第１インシデント～第４インシデントの発生場所が運行ルート１１６とともにアイコン１２０Ａ～１２０Ｃで表示されている。また、インシデント画像１３０には、インシデント情報と切出画像１３２Ａ～１３２Ｃが含まれる。
　インシデント情報は、図示の例では、「０９：１７　車間距離不足」、「１２：４９　急減速」、「１５：３２　眠気検知」となっており、それぞれ、地図１１８上に示されたアイコン１２０Ａ～１２０Ｃによって、インシデントの発生場所が示されている。また、インシデントの種類によって、アイコン１２０Ａ～１２０Ｃの種類が異なるように示されている。
　インシデント画像１３２Ａ～１３２Ｃは動画や静止画であってもよく、インシデント画像を選択することで動画再生を行うようにしてもよい。なお、表示手段９２は、地図１１８上に運行ルート１１６に沿って時系列にドライバー１２の体調の推移も表示してもよい。体調の推移は、アイコンの種類分けによって行ってもよいし、地図１１８上に文字情報を表示してもよい。
　図８には、端末１１０に表示される運行インシデント画像の他の表示例が示されている。図８は、表示部１１２に表示されるインシデント画像１４０の他の例として、法令遵守していない場合の画像が示されている（地図１１８は省略する）。「０９：１７　一時不停止」のインシデントに対応する画像が切出画像１４２Ａであり、「１１：２５　速度超過」のインシデントに対応する画像が切出画像１４２Ｂである。例えば、一時停止地点で１５ｋｍ／ｈ以上の走行の場合に、一時不停止と判定され、制限速度＋３０ｋｍ／ｈ以上の場合に速度違反と判定される。インシデント画像１４２Ａ、１４２Ｂは動画や静止画であってもよく、インシデント画像を選択することで動画再生を行うようにしてもよい。
　上述した実施形態において、サーバ５０は、ドライバー１２毎にインシデントを学習して、そのドライバーに対してアドバイスを行うようにしてもよい。アドバイスは、例えば、ドライバー１２ごとにＩＤやパスワードで管理した上で端末１１０上に表示させたり、ドライバー１２の端末にポップアップ通知してもよいし、メール等で通知してもよい。その他の手段でアドバイスを行うことを妨げない。
　あるいは、サーバ５０は、全てのインシデントを統計して、危ない場所・時間などを可視化して、ドライバー１２に対してアドバイスを行うようにしてもよい。アドバイスは、上述の通り、ドライバー１２ごとにＩＤやパスワードで管理した上で端末１１０上に表示させたり、ドライバー１２の端末にポップアップ通知やメール送信等により行われる。その他の手段でアドバイスを行うことを妨げない。
　さらに、本実施形態において、サーバ５０は、ドライバー１２毎に、過去のインシデントと今回のインシデントとを比較して、そのドライバーの成長を評価してもよい。評価結果は、ドライバー１２や管理者に通知してもよい。
　また、本実施形態において、サーバ５０は、どのドライバー１２がインシデントが少ないかスコアリングする、あるいは、車両１０が属する複数の拠点のうち、どの拠点がインシデントが少ない拠点なのかをスコアリングしてもよい。スコアリング結果は、端末１１０に表示させたりドライバー１２や管理者に通知したりしてもよい。
　＜効果＞・・・以上説明した実施形態によれば、運転中のドライバーの生体情報を取得して、解析して、ドライバーの体調を検出して、体調が所定の条件を満たした場合に、第１インシデントと判定して、ドライブレコーダが撮像した画像を、第１インシデントに関連付けて第１画像として切り出して、ドライバーの動作情報を取得して、解析して、ドライバーの動作を検出して、動作が所定の条件を満たした場合に、第２インシデントと判定して、ドライブレコーダが撮像した画像を、第２インシデントに関連付けて第２画像として切り出して、ドライバーが運転している車両の挙動情報を取得して、解析して、車両の挙動を検出して、挙動を道路標識情報および／または信号情報と照合して、違反があった場合に、第３インシデントと判定して、ドライブレコーダが撮像した画像を、第３インシデントに関連付けて第３画像として切り出して、取得された挙動の挙動情報を解析して、危険運転度を検出して、危険運転度が所定の条件を満たした場合に、第４インシデントと判定して、ドライブレコーダが撮像した画像を、第４インシデントに関連付けて第４画像として切り出して、切り出された、第１画像、第２画像、第３画像、および第４画像を、地図上に運行ルートに沿って時系列に表示する。このため、地図上の運行ルートに沿って時系列にドライバーが自身の運転動画を振り返ることができる。
　なお、上述した実施形態は一例であり、同様の効果を奏する範囲内で適宜変更が可能である。また、サーバ５０は、単体のコンピュータであってもよく、例えば、端末であってもよい。また、上述した機能構成が、それぞれ異なるコンピュータで実行されるコンピュータシステム（クラウド）であってもよい。さらに、本実施形態では、多くの処理をサーバ５０で実行することとしたが、エッジ（センサ類など）側で情報の取得、解析・検出、インシデントの判定を行うようにしてもよい。エッジ側で多くの処理を行うことにより、サーバ５０へのデータ送信量を減らすことができる。また、本発明は、サーバ５０で実行されるプログラムとして提供されてもよい。このプログラムは、コンピュータが読取可能な記録媒体に記録された状態で提供されていてもよいし、ネットワークを介してダウンロードしてもよい。また、本発明は、方法の発明として提供されてもよい。
　本発明によれば、運転中のドライバーの生体情報を取得して、解析して、ドライバーの体調を検出して、体調が所定の条件を満たした場合に、第１インシデントと判定して、ドライブレコーダが撮像した画像を、第１インシデントに関連付けて第１画像として切り出して、ドライバーの動作情報を取得して、解析して、ドライバーの動作を検出して、動作が所定の条件を満たした場合に、第２インシデントと判定して、ドライブレコーダが撮像した画像を、第２インシデントに関連付けて第２画像として切り出して、ドライバーが運転している車両の挙動情報を取得して、解析して、車両の挙動を検出して、挙動を道路標識情報および／または信号情報と照合して、違反があった場合に、第３インシデントと判定して、ドライブレコーダが撮像した画像を、第３インシデントに関連付けて第３画像として切り出して、取得された挙動の挙動情報を解析して、危険運転度を検出して、危険運転度が所定の条件を満たした場合に、第４インシデントと判定して、ドライブレコーダが撮像した画像を、第４インシデントに関連付けて第４画像として切り出して、切り出された、第１画像、第２画像、第３画像、および第４画像を、地図上に運行ルートに沿って時系列に表示する。これにより、ドライバー自身が運行で起きたインシデントを地図上の運行ルートに沿って時系列に運転動画を観ながら運転挙動を振り返ることができる。例えば、ドライバーが帰着した後、ドライバーと管理者とで運行を振り返ること（帰着後点呼）で、ヒヤリハット事象を情報鮮度が高いうちに振り返ることができて事故発生の低下を期待でき、運行インシデント画像表示システムとして好適である。
　１０：車両
　１２：ドライバー
　２０：端末
　２２：ハンドルカバー型心電計
　２４：シートカバー型心電計
　２６：危険挙動検知器
　２８：危険通知ボタン
　３０Ａ、３０Ｂ：ＩｏＴドライブレコーダ
　４０：ドライバー生体情報センシング部
　４２：車両情報センシング部
　４４：ドライバー動作センシング部
　４６：通信部
　５０：サーバ
　５２：プロセッサ
　５４：メモリ
　５６：ストレージ
　５８：取得情報
　６０：第１インシデント判定条件
　６２：第２インシデント判定条件
　６３：道路標識情報・信号情報
　６４：第４インシデント判定条件
　６６：インシデント情報
　６７：地図情報
　６８：切出画像
　６９：通信部
　７０：第１取得手段
　７１：第１検出手段
　７２：第１判定手段
　７３：第１切出手段
　７４：第２取得手段
　７５：第２検出手段
　７６：第２判定手段
　７７：第２切出手段
　７８：第３取得手段
　８０：第３検出手段
　８２：第３判定手段
　８４：第３切出手段
　８６：第４検出手段
　８８：第４判定手段
　９０：第４切出手段
　９２：表示手段
　９４：第１アドバイス手段
　９５：第２アドバイス手段
　９６：評価手段
　９７：スコアリング手段
１００：運転中インシデント通知システム
１１０：端末
１１２：表示部
１１４：入力部
１１５：通信部
１１６：運行ルート
１１８：地図
１２０Ａ～１２０Ｃ：アイコン
１３０、１３２Ａ～１３２Ｃ、１４０、１４２Ａ～１４２Ｃ：インシデント画像
 
 

Claims (8)

  1. 　運転中のドライバーの生体情報を取得する第１取得手段と、
    　前記取得された生体情報を解析して、前記ドライバーの体調を検出する第１検出手段と、
    　前記検出された体調が所定の条件を満たした場合に、第１インシデントと判定する第１判定手段と、
    　ドライブレコーダが撮像した画像を、前記第１インシデントに関連付けて第１画像として切り出す第１切出手段と、
    　前記ドライバーの動作情報を取得する第２取得手段と、
    　前記取得された動作情報を解析して、前記ドライバーの動作を検出する第２検出手段と、
    　前記検出された動作が所定の条件を満たした場合に、第２インシデントと判定する第２判定手段と、
    　前記ドライブレコーダが撮像した画像を、前記第２インシデントに関連付けて第２画像として切り出す第２切出手段と、
    　前記ドライバーが運転している車両の挙動情報を取得する第３取得手段と、
    　前記取得された挙動情報を解析して、前記車両の挙動を検出する第３検出手段と、
    　前記検出された挙動を道路標識情報および／または信号情報と照合して、違反があった場合に、第３インシデントと判定する第３判定手段と、
    　前記ドライブレコーダが撮像した画像を、前記第３インシデントに関連付けて第３画像として切り出す第３切出手段と、
    　前記取得された車両の挙動情報を解析して、危険運転度を検出する第４検出手段と、
    　前記危険運転度が所定の条件を満たした場合に、第４インシデントと判定する第４判定手段と、
    　前記ドライブレコーダが撮像した画像を、前記第４インシデントに関連付けて第４画像として切り出す第４切出手段と、
    　前記第１インシデント、前記第２インシデント、前記第３インシデントおよび前記第４インシデントの発生場所を運行ルートと共に地図上に表示するとともに、前記切り出された、第１画像、第２画像、第３画像、および第４画像を、インシデント発生の時系列に表示する表示手段と、
    を備える運行インシデント画像表示システム。
  2. 　前記表示手段は、地図上に運行ルートに沿って時系列に、検出されたドライバーの体調の推移も表示する請求項１記載の運行インデント画像表示システム。
  3. 　前記ドライバー毎にインデントを学習して、当該ドライバーに対してアドバイスを提供する第１アドバイス手段と、
    を備える請求項１又は２記載の運行インデント画像表示システム。
  4. 　全てのインシデントを統計して、危ない場所や時間などを可視化して、ドライバーに対してアドバイスを提供する第２アドバイス手段と、
    を備える請求項１～３のいずれか一項に記載の運行インシデント画像表示システム。
  5. 　ドライバー毎に、過去のインシデントと今回のインシデントとを比較して、そのドライバーの成長を評価する評価手段と、
    を備える請求項１～４のいずれか一項に記載の運行インシデント画像表示システム。
  6. 　どのドライバーがインシデントが少ないか、または、前記車両が属する複数の拠点のうちどの拠点がインシデントが少ない拠点なのかをスコアリングするスコアリング手段と、
    を備える請求項１～５のいずれか一項に記載の運行インシデント画像表示システム。
  7. 　運転中のドライバーの生体情報を取得するステップと、
    　前記取得された生体情報を解析して、前記ドライバーの体調を検出するステップと、
    　前記検出された体調が所定の条件を満たした場合に、第１インシデントと判定するステップと、
    　ドライブレコーダが撮像した画像を、前記第１インシデントに関連付けて第１画像として切り出すステップと、
    　前記ドライバーの動作情報を取得するステップと、
    　前記取得された動作情報を解析して、前記ドライバーの動作を検出するステップと、
    　前記検出された動作が所定の条件を満たした場合に、第２インシデントと判定するステップと、
    　前記ドライブレコーダが撮像した画像を、前記第２インシデントに関連付けて第２画像として切り出すステップと、
    　前記ドライバーが運転している車両の挙動情報を取得するステップと、
    　前記取得された挙動情報を解析して、前記車両の挙動を検出するステップと、
    　前記検出された挙動を道路標識情報および／または信号情報と照合して、違反があった場合に、第３インシデントと判定するステップと、
    　前記ドライブレコーダが撮像した画像を、前記第３インシデントに関連付けて第３画像として切り出すステップと、
    　前記取得された車両の挙動情報を解析して、危険運転度を検出するステップと、
    　前記危険運転度が所定の条件を満たした場合に、第４インシデントと判定するステップと、
    　前記ドライブレコーダが撮像した画像を、前記第４インシデントに関連付けて第４画像として切り出すステップと、
    　前記第１インシデント、前記第２インシデント、前記第３インシデントおよび前記第４インシデントの発生場所を運行ルートと共に地図上に表示するとともに、前記切り出された、第１画像、第２画像、第３画像、および第４画像を、インシデント発生の時系列に表示するステップと、
    を備える運行インシデント画像表示方法。
  8. 　コンピュータに、
    　運転中のドライバーの生体情報を取得するステップと、
    　前記取得された生体情報を解析して、前記ドライバーの体調を検出するステップと、
    　前記検出された体調が所定の条件を満たした場合に、第１インシデントと判定するステップと、
    　ドライブレコーダが撮像した画像を、前記第１インシデントに関連付けて第１画像として切り出すステップと、
    　前記ドライバーの動作情報を取得するステップと、
    　前記取得された動作情報を解析して、前記ドライバーの動作を検出するステップと、
    　前記検出された動作が所定の条件を満たした場合に、第２インシデントと判定するステップと、
    　前記ドライブレコーダが撮像した画像を、前記第２インシデントに関連付けて第２画像として切り出すステップと、
    　前記ドライバーが運転している車両の挙動情報を取得するステップと、
    　前記取得された挙動情報を解析して、前記車両の挙動を検出するステップと、
    　前記検出された挙動を道路標識情報および／または信号情報と照合して、違反があった場合に、第３インシデントと判定するステップと、
    　前記ドライブレコーダが撮像した画像を、前記第３インシデントに関連付けて第３画像として切り出すステップと、
    　前記取得された車両の挙動情報を解析して、危険運転度を検出するステップと、
    　前記危険運転度が所定の条件を満たした場合に、第４インシデントと判定するステップと、
    　前記ドライブレコーダが撮像した画像を、前記第４インシデントに関連付けて第４画像として切り出すステップと、
    　前記第１インシデント、前記第２インシデント、前記第３インシデントおよび前記第４インシデントの発生場所を運行ルートと共に地図上に表示するとともに、前記切り出された、第１画像、第２画像、第３画像、および第４画像を、インシデント発生の時系列に表示するステップと、
    を実行させるための運行インシデント画像表示プログラム。
     
     
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