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WO2022201345A1 - 運転者照合システム、運転者照合方法、記憶媒体 - Google Patents

運転者照合システム、運転者照合方法、記憶媒体 Download PDF

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Publication number
WO2022201345A1
WO2022201345A1 PCT/JP2021/012146 JP2021012146W WO2022201345A1 WO 2022201345 A1 WO2022201345 A1 WO 2022201345A1 JP 2021012146 W JP2021012146 W JP 2021012146W WO 2022201345 A1 WO2022201345 A1 WO 2022201345A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
driver
vehicle
driving
verification system
feature
Prior art date
Application number
PCT/JP2021/012146
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
昌也 徳永
千里 菅原
奈々 十文字
洋介 木村
徹 高見
Original Assignee
日本電気株式会社
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 日本電気株式会社 filed Critical 日本電気株式会社
Priority to US18/268,935 priority Critical patent/US20240051547A1/en
Priority to JP2023508245A priority patent/JP7578184B2/ja
Priority to PCT/JP2021/012146 priority patent/WO2022201345A1/ja
Priority to EP21932955.4A priority patent/EP4287154A4/en
Publication of WO2022201345A1 publication Critical patent/WO2022201345A1/ja

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    • B60W2556/00—Input parameters relating to data
    • B60W2556/10—Historical data

Definitions

  • This disclosure relates to a driver verification system that verifies the driver of a vehicle.
  • Patent Documents 1 and 2 disclose techniques for identifying a driver of a vehicle by facial recognition using a face image obtained by photographing the driver inside the vehicle.
  • Patent Literature 4 discloses a technique for personal authentication by comparing the result of biometric authentication with authentication information other than biometric authentication.
  • Patent Literature 3 discloses a technique for authenticating a driver based on GPS data.
  • Patent Document 3 cannot identify the driver using the vehicle unless GPS data is acquired.
  • One of the purposes of the present disclosure is to provide a technology that can appropriately extract vehicle driver candidates.
  • the driver verification system includes a driver characteristic acquisition unit that acquires driving characteristics related to the driving of the driver in the vehicle, An extraction processing unit is provided for extracting driver candidates from the past drivers by collating with the driving characteristics.
  • One aspect of the information management method of the present disclosure acquires driving characteristics related to driving of a driver in a vehicle, compares the acquired driving characteristics with the driving characteristics of past drivers, and compares the acquired driving characteristics with the driving characteristics of past drivers. Extract candidate candidates.
  • One aspect of a program stored in a storage medium of the present disclosure acquires driving characteristics related to driving of a driver in a vehicle, compares the acquired driving characteristics with the driving characteristics of the driver in the past, and compares the driving characteristics with the driving characteristics of the past driver.
  • the computer is caused to extract driver candidates from the person.
  • the program may be stored in a computer-readable and writable non-temporary storage medium.
  • candidates for vehicle drivers can be appropriately extracted. can do.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an example configuration of a vehicle system according to a first embodiment
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of driver characteristics including face information and driving characteristics
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of information stored in a driver feature DB
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of driver features stored in a driver feature DB
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a driver verification system according to a first embodiment
  • FIG. 4 is a flow chart showing an example of the operation of the vehicle system according to the first embodiment; 4 is a flow chart showing an example of the operation of the driver verification system according to the first embodiment;
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of notification that is a comparison result between a vehicle driver and a vehicle reservation person;
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of a display screen of driver candidates;
  • 7 is a flow chart showing a modification of the operation of the driver verification system according to the first embodiment;
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of notification that is a comparison result between a vehicle driver, a driver candidate, and a vehicle reservation person; It is a figure which shows the outline
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of notification that is a comparison result between a vehicle driver, a driver candidate, and a vehicle reservation person; It is a figure which shows the outline
  • FIG. 2 is a block diagram showing an example of the configuration of a vehicle system according to a second embodiment
  • FIG. 8 is a flow chart showing an example of the operation of the vehicle system according to the second embodiment
  • FIG. 7 is a block diagram showing an example of the configuration of a driver characteristic system according to a second embodiment
  • FIG. 9 is a flow chart showing an example of the operation of the driver characteristic system according to the second embodiment
  • FIG. 11 is a block diagram showing the configuration of a driver verification system according to a third embodiment
  • FIG. FIG. 11 is a flow chart showing an example of the operation of the driver verification system according to the third embodiment
  • FIG. It is a figure which shows the example of the hardware constitutions of a computer.
  • a driver verification system will be described using an example applied to vehicle reservation management. Specifically, the driver verification system verifies whether the driver of the vehicle is the person who made the reservation for the vehicle by using the face information of the driver in the vehicle and the driving characteristics of the vehicle by the driver.
  • the following description of the embodiments is illustrative and not restrictive.
  • FIG. 1 is a diagram showing an overview of a management system according to the first embodiment.
  • the management system shown in FIG. 1 includes a vehicle system 10, a driver characteristic DB 20, a driver verification system 30, and a verification DB 40.
  • the driver verification system 30 is communicably connected to the vehicle system 10, the driver characteristic DB 20, and the verification DB 40 via the network 50.
  • a vehicle system 10, a driver characteristic DB 20, a driver verification system 30, and a verification DB 40 are provided below.
  • the vehicle system 10 is provided in a vehicle such as an automobile, and generates facial information and driving characteristics of a driver based on sensor data from various sensors installed in the vehicle.
  • the generated face information and driving features are used in the driver verification system 30 to confirm whether the driver of the vehicle is the person who reserved the vehicle.
  • the vehicle may include a motorcycle (including a three-wheeled vehicle), a bicycle, etc., in addition to an automobile (four-wheeled motor vehicle).
  • the facial information is, for example, the facial image or facial features of the driver in the vehicle.
  • the driving characteristics are characteristics related to driving of the driver.
  • a face image is an image including part or all of a face.
  • Facial features are arbitrary data that indicate facial features.
  • the driving characteristics may be characteristics of the vehicle before driving (before driving), characteristics of the vehicle during driving (while driving), or characteristics of the vehicle after driving (after driving).
  • the driving features include, for example, human features that indicate the features of the driver in the driver's seat of the vehicle, setting features that indicate the features of vehicle settings by the driver, or driving features that indicate the features of vehicle driving by the driver.
  • a person characteristic may be a behavioral habit or habit of a driver in a vehicle. For example, the position of the driver's hand that grips the steering wheel.
  • Driving features are not limited to human features, setting features, or driving features as long as they can identify the driver of the vehicle.
  • FIG. 2 is a block diagram showing an example of the configuration of the vehicle system 10. As shown in FIG. The vehicle system 10 shown in FIG. 2 includes a vehicle sensor 110, a driver feature generation section 120, and a communication section (not shown).
  • the vehicle sensor 110 generates sensor data regarding the driver's driving in the vehicle.
  • the vehicle sensor 110 is, for example, a human sensor 111, a setting sensor 112, or a running sensor 113.
  • the human sensor 111 is a sensor related to the driver of the vehicle.
  • the human sensor is, for example, a camera that captures the appearance of the driver, a microphone that picks up the voice of the driver, a pressure sensor that measures the weight of the driver, a weight sensor, or the like. Note that the human sensor is not limited to a camera, microphone, or the like.
  • the setting sensor 112 is a sensor that detects various settings in the vehicle.
  • the setting sensor detects, for example, rearview mirror and door mirror position settings, seat position settings, air conditioner temperature settings, window opening/closing position settings, and car audio volume settings.
  • the targets detected by the setting sensor are not limited to these.
  • the running sensor 113 includes, but is not limited to, an acceleration sensor, a steering angle sensor that measures the steering angle of the steering wheel, a torque sensor that detects the steering force, and an accelerator position sensor that detects the opening of the accelerator.
  • Vehicle sensors 110 send sensor data from each sensor to driver feature generator 120 .
  • the driver feature generation unit 120 generates face information of the driver and features related to the driver's driving in the vehicle (hereinafter referred to as driving features) based on the sensor data of the vehicle sensor 110 . Face information and driving features are also called driver features.
  • the driver feature generation unit 120 includes a human feature generation unit 121, a setting feature generation unit 122, and a driving feature generation unit 123. Based on the sensor data of the human sensor 111, the human feature generator 121 generates face information of the driver of the vehicle and human features of the driver of the vehicle.
  • the human feature generation unit 121 generates a face image by performing image processing on photographed data of the driver of the vehicle.
  • the human feature generating unit 121 may generate facial features by extracting facial feature amounts from the generated facial image.
  • the human feature generation unit 121 acquires the position of the driver's face or the driving posture in the captured image captured by a fixed-point camera installed in the vehicle.
  • the human feature may be the voice feature of the driver in the vehicle obtained from the sensor, or the weight, or the like.
  • Audio features are, for example, audio frequency, sound pressure, and the like.
  • the setting feature generation unit 122 generates setting features of the vehicle based on sensor data from the setting sensor 112 .
  • a setting feature is a feature relating to the setting of the vehicle by the driver.
  • the setting feature generation unit 122 generates information on the position of the rearview mirror or the door mirror set by the driver, or the position of the seat. Position information is generated, for example, as a movement amount from an arbitrary reference position. Note that the setting feature is not limited to this.
  • the driving feature generator 123 generates driving features based on sensor data from the vehicle sensor 110 .
  • the driving characteristics are characteristics related to driving of the vehicle by the driver.
  • the driving feature generation unit 123 generates, for example, driving features related to the speed of the accelerator pedal based on the sensor data of the accelerator position sensor.
  • the running characteristics are not limited to this.
  • the driving feature generator 123 may generate, as driving features, operation features such as how the vehicle turns based on sensor data from a steering sensor.
  • the running feature generation unit 123 may generate a running route based on an acceleration sensor, map information, and position information, and a running time zone based on a clock as running features.
  • a travel route set in a navigation system may be used as the travel route.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of driver features including face information and driving features.
  • the vehicle ID is the identifier of the vehicle.
  • the face information or driving characteristics generated by the driver characteristic generator 120 are associated with the vehicle ID and the date and time, and stored in a storage unit (not shown).
  • the date and time indicates, for example, the date and time when the vehicle ID is associated with the facial features and driving features.
  • the driver feature generation unit 120 sends the driver feature associated with the face information or the driving feature and the vehicle ID to the driver feature DB 20 via the communication unit (not shown).
  • the driving features at least one of the human feature, the setting feature, and the driving feature may be associated with the vehicle ID face information.
  • driving features are not included. Examples of association between face information and driving features are not limited to this.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of information stored in the driver characteristic DB 20.
  • the driver feature DB 20 stores driver features 201 transmitted from the vehicle system 10 of each vehicle.
  • the driver feature DB 20 stores driver features 201 including face information and driving features that have been transmitted by each vehicle in the past.
  • the driver characteristic DB 20 is, for example, a storage device having a communication function.
  • the driver characteristic DB 20 may be composed of a computer. Note that the driver characteristic DB 20 may be integrated with the collation DB 40 .
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of driver features stored in the driver feature DB.
  • the driver characteristics 201 shown in FIG. 5 the vehicle ID, the date and time, the face information of the driver driving the vehicle, and the driving characteristics of the driver are associated.
  • the driver feature DB may include information that can identify an individual. For example, information on the driver's driver's license, personal number card, and IC card transmitted in association with face information and driving characteristics may be included.
  • the items of the driver characteristics 201 shown in FIG. 5 are examples, and are not limited to these.
  • FIG. 6 is a block diagram showing an example configuration of the driver verification system 30 according to the first embodiment.
  • a driver verification system 30 shown in FIG. 6 includes an identification processing unit 301, an extraction processing unit 302, an output processing unit 303, and a communication unit (not shown).
  • the driver verification system 30 is, for example, a computer that executes various functions by software. Note that the driver verification system 30 may be realized by cloud computing.
  • the identification processing unit 301 collates the face information of the driver of the vehicle transmitted from the vehicle system 10 with the face information stored in the collation DB 40 .
  • FIG. 7 is an example of information stored in the collation DB 40.
  • the collation DB 40 stores face information 401 and reservation information 402 .
  • the face information 401 is pre-registered face information of the driver.
  • Face information is a face image or face features.
  • the reservation information 402 is information about a reservation person scheduled to drive the vehicle. In the case of a rental car or the like, the person making the reservation is the user of the vehicle registered at the time of making the reservation.
  • the reservation person is a driver predetermined by the company.
  • the reservation information may be created based on, for example, schedule information set by the operator (it may not be accompanied by an explicit reservation operation).
  • the reservation information 402 includes, for example, the name of the person making the reservation, the vehicle ID of the reserved vehicle, and the rental date and time of the vehicle.
  • the reservation information 402 may include information about a person who is likely to ride in the vehicle with the person who made the reservation and drive on behalf of the person who made the reservation, as a target for matching the driver.
  • a person who may drive is, for example, a family member, friend, colleague, or the like of the reservation person.
  • the identification processing unit 301 sends the matching result of the face information to the vehicle system 10 via the communication unit (not shown). Alternatively, it is sent to the output processing unit 303 .
  • the matching result to be transmitted to the vehicle system 10 may be the personal ID associated with the face information of the driver.
  • the verification result to be transmitted may be "failed face authentication”. "Failure" indicates that the face recognition did not identify the driver.
  • driver verification system 30 may receive facial information of the vehicle driver via the driver feature DB 20 in addition to the vehicle system 10 .
  • the driver verification system 30 receives from the vehicle system 10 driving characteristics relating to the driving of the driver in the vehicle.
  • the extraction processing unit 302 acquires the driving characteristics of the driver, and compares the acquired driving characteristics of the driver with the past driving characteristics included in the driver characteristics 201 of the driver characteristics DB 20 .
  • the past driving characteristics include at least one of human characteristics, setting characteristics, and driving characteristics.
  • the extraction processing unit 302 extracts, from the past driving characteristics of the driver, driver candidates who are the same or similar to the acquired driving characteristics.
  • the information about the extracted driver candidates is, for example, the face information of the driver linked to the driving characteristics.
  • the personal ID may be extracted as information on the driver candidate.
  • a personal ID is, for example, a driver's license number, a personal number, a membership number, or the like.
  • the extraction processing unit 302 sends information on the extracted driver candidate to the output processing unit 303 as an extraction result. When the extraction processing unit 302 cannot extract the driver candidate, the extraction result is "no driver candidate".
  • the driver verification system 30 may receive the driving characteristics of the vehicle driver via the driver characteristic DB 20 in addition to the vehicle system 10 .
  • Output processing unit 303 When the identification processing unit 301 fails face authentication of the driver, the output processing unit 303 notifies an alert of face authentication failure.
  • the output processing unit 303 notifies, for example, a vehicle manager (a car rental company, a person in charge of operating company cars, etc.). Note that the destination of notification is not limited to these, and may be notified to the driver of the vehicle or to the person who made the reservation.
  • the output processing unit 303 compares the information of the driver specified by the face authentication with the reservation information stored in the collation DB 40 .
  • the reservation person may include a friend, family member, colleague, or the like who may drive the vehicle requested by the reservation person when registering the reservation information.
  • the output processing unit 303 notifies an alert to the effect that the driver is different from the reservation person. If it is the same as the reservation person, the output processing unit 303 does not notify.
  • the extraction processing unit 302 extracts a driver candidate based on the driving characteristics after the identification processing unit 301 fails face authentication
  • driver candidates are extracted using driving characteristics
  • the output processing unit 303 selects the driver identified by face recognition and the driver candidates based on the driving characteristics. , may be compared with the person who made the reservation in the reservation information.
  • the identification information of the driver may be obtained by reading the authentication medium.
  • the authentication medium may be an IC card or a portable terminal.
  • the identification processing unit 301 may identify the driver based on the identification information acquired from the authentication medium instead of face authentication or in combination with face authentication.
  • FIG. 8 is a flow chart showing an example of the operation of the vehicle system 10 according to the first embodiment.
  • An example in which the vehicle system 10 generates facial information and driving characteristics of a driver who drives a vehicle and transmits the generated facial characteristics and driving characteristics to the driver verification system 30 will be described below.
  • the vehicle sensors 110 When the driver gets into the vehicle, the vehicle sensors 110 start collecting sensor data. For example, vehicle sensors 110 may begin collecting sensor data when it is detected that a driver has occupied the seat. Vehicle sensors 110 are human sensor 111 , setting sensor 112 , and running sensor 113 . The vehicle sensor 110 acquires various sensor data (step S ⁇ b>101 ) and sends the acquired sensor data to the driver feature generator 120 . Acquisition of various sensor data may be performed before or while the vehicle is running. For example, a camera installed in the vehicle takes an image of the driver and sends the imaged data to the driver feature generator 120 .
  • the driver feature generation unit 120 generates face information and driving features based on sensor data.
  • the human feature generator 121 of the driver feature generator 120 generates face information of the driver based on the sensor data of the human sensor 111 (step S102).
  • the human feature generation unit 121 generates a face image of the driver based on the photographed data of the camera.
  • the driver feature generation unit 120 generates driving features related to the driver's driving based on the sensor data of the vehicle sensor 110 (step S103).
  • the human feature generator 121 of the driver feature generator 120 generates human features.
  • the human feature is, for example, the driving posture of the driver.
  • the setting feature generator 122 generates setting features, and the driving feature generator 123 generates driving features.
  • a setting feature is, for example, the position of the vehicle's mirrors set by the driver.
  • the driving characteristic is the driving operation characteristic of the driver, for example, how the driver steps on the accelerator pedal.
  • the vehicle system 10 transmits the driver's face information to the driver verification system 30 for face authentication using the driver's face information (step S104).
  • the driver feature generation unit 120 associates the driver's face information with the vehicle ID, and sends the information to the communication unit (not shown).
  • the communication unit transmits the driver's face information associated with the vehicle ID to the driver verification system 30 .
  • the vehicle system 10 receives the authentication result of the driver's face authentication from the driver verification system 30 (step S105). If the authentication result is face authentication OK (Yes in step S106), the vehicle system 10 terminates the process of acquiring sensor data from the vehicle sensor 110.
  • FIG. 10
  • the vehicle system 10 sends the driver's driving information to the driver verification system 30 to identify the driver using the driving characteristics.
  • the feature is transmitted (step S107).
  • the driver feature generation unit 120 associates at least one driving feature of the driver's personal feature, setting feature, and driving feature with the vehicle ID "#101" and sends it to the communication unit (not shown).
  • the communication unit transmits the driving characteristics of the driver associated with the vehicle ID to the driver verification system 30 .
  • FIG. 9 is a flow chart showing an example of the operation of the driver verification system 30 according to the first embodiment.
  • the following operation of the driver verification system 30 is an example of using the driving characteristics of the driver after the driver's face authentication fails in the vehicle.
  • the driver verification system 30 receives the driver's face information transmitted by the vehicle system 10 .
  • the identification processing unit 301 of the driver verification system 30 acquires face information of the driver of the vehicle (step S201).
  • the identification processing unit 301 collates the acquired face information of the driver with the pre-registered face information 401 stored in the collation DB 40 (step S202) to identify the driver of the vehicle.
  • the identification processing unit 301 checks the information of the driver specified by the face authentication with the reservation information stored in the matching DB 40 (step S207).
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of notification that is the comparison result between the driver of the vehicle and the person who reserved the vehicle.
  • the face recognition item shown in FIG. 10 indicates the driver identified by face recognition.
  • the driver identified by face authentication is "A”.
  • "Failure" in the face authentication item indicates that the driver was not identified by face authentication.
  • the item of driving characteristics indicates driver candidates extracted by matching the driving characteristics of the driver. When there is no driver candidate, "none" is indicated. In the figure, the driver candidate extracted by matching the driving characteristics is “A", or "A” and "C”.
  • the reservation person item indicates the reservation person who reserved the vehicle included in the reservation information. In the figure, the reservation person is "A" or "B”.
  • the output processing unit 303 does not output a notification.
  • the output processing unit 303 notifies an unauthorized alert to the effect that "the person who reserved the vehicle is different from the person who made the reservation”.
  • the extraction processing unit 302 acquires the driving characteristics of the driver (step S204).
  • the extraction processing unit 302 collates the acquired driving characteristics of the driver with the past driving characteristics of the collation DB 40 (step S205), and extracts candidate drivers who are candidates for the driver of the vehicle (step S206).
  • the extraction processing unit 302 sends the extraction result to the output processing unit 303 .
  • the output processing unit 303 when the driver candidate is “A” and the reservation person is “A”, the output processing unit 303 notifies a face authentication failure alert and Notify "A".
  • the output processing unit 303 if the driver candidates based on the matching result of the driving characteristics are "A” and "C” and the reservation person is "B”, the output processing unit 303 outputs the face authentication failure alert and the driver candidates "A”, " C”, and outputs an “unauthorized” notification because the driver of the vehicle and the person making the reservation do not match. Note that when there is no driver candidate, the output processing unit 303 notifies a face authentication failure alert.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of a display screen of driver candidates.
  • the display screen is output by the output processing unit 303 .
  • Display 3021 displays driver candidates based on driving characteristics.
  • display 3022 displays three driver candidates.
  • a display button 3023 is a button for displaying driver candidates different from the display 3022 . If there is another driver candidate, display button 3023 is activated.
  • driver candidates are extracted based on the driving characteristics of the vehicle driver after the face authentication of the vehicle driver fails.
  • the driver verification system 30 can compare the information of the driver candidate and the reservation information even if the face authentication fails, and the driver who drives the vehicle is the person who made the reservation for the vehicle, or It is possible to confirm whether the person is different from the person who made the reservation.
  • FIG. 12 is a flow chart showing a modification of the operation of the driver verification system 30 according to the first embodiment.
  • a modified example of the operation of the driver verification system 30 is that the driving characteristics are used regardless of the success or failure of the driver's face authentication. It is different from the operation of the person verification system 30.
  • a variation of the operation of the driver verification system 30 implements facial recognition of the vehicle driver and extraction of candidate drivers based on driving characteristics. If the face recognition result and the extraction result indicate a different driver, the face recognition result is prioritized.
  • the vehicle system 10 of the modified example When the driver gets in the vehicle system 10, the vehicle sensor 110 starts collecting sensor data and acquires various sensor data.
  • the driver feature generator 120 generates face information and driving features based on sensor data.
  • the vehicle system 10 transmits the generated facial recognition and driving characteristics to the driver verification system 30 .
  • the vehicle system 10 in the modified example transmits the driving characteristics to the driver verification system 30 without waiting for the face information verification result of the driver verification system 30 .
  • the driver verification system 30 receives face information of the vehicle driver transmitted from the vehicle system 10 .
  • the identification processing unit 301 of the driver verification system 30 acquires the face information of the driver of the vehicle (step S301), and performs face authentication using the acquired face information of the driver (step S302). Specifically, the identification processing unit 301 collates the acquired face information of the driver with the pre-registered face information 401 stored in the collation DB 40 to identify the driver of the vehicle. The identification processing unit 301 sends the authentication result to the output processing unit 303 .
  • the driver verification system 30 receives the driving characteristics of the vehicle driver transmitted from the vehicle system 10 .
  • the extraction processing unit 302 of the driver verification system 30 acquires the driving characteristics of the driver (step S303), and compares the acquired driving characteristics of the driver with the past driving characteristics of the driver in the verification DB 40 (step S304). .
  • the extraction processing unit 302 extracts candidate drivers who are candidates for the driver of the vehicle (step S305).
  • the extraction processing unit 302 sends the extraction result to the output processing unit 303 .
  • the output processing unit 303 receives the face authentication result from the identification processing unit 301 and the extraction result from the extraction processing unit 302 .
  • the output processing unit 303 compares the face recognition result and the matching result of the driving characteristics with the reservation information 404 in the matching DB 40 (step S306), and outputs the comparison result of the vehicle driver and the vehicle reservation person (step S306). S307).
  • FIG. 13 is a diagram showing an example of notification that is the result of comparison between the driver of the vehicle, the candidate for the driver, and the person who reserved the vehicle.
  • the face authentication, driving characteristics, and reservation person items are the same as in the notification example shown in FIG. 10, and detailed description thereof will be omitted.
  • the driver is "A”
  • the driver candidate is “B”
  • the reservation information reservation person is "A”. It notifies an alert to the effect that the driving characteristics are different.
  • the result of face authentication is given priority over comparison with the reservation information, and the output processing unit 303 does not issue an unauthorized alert.
  • the output processing unit 303 notifies an alert to the effect that "face authentication and driving characteristics are different” and an unauthorized alert to the effect that "different from the person who made the reservation”.
  • FIG. 14 is a diagram showing an overview of a management system according to the second embodiment.
  • the same reference numerals are given to the same configurations as in the first embodiment, and detailed description thereof will be omitted.
  • the management system of the second embodiment differs in that the vehicle system 10 and the driver characteristic DB 20 in the management system of the first embodiment are the vehicle system 11 and the driver characteristic system 21, respectively.
  • the vehicle system 11 acquires various sensor data from the vehicle sensor 110 installed in the vehicle and sends it to the driver characteristic system 21 .
  • the driver feature system 21 generates facial information and driving features of the driver based on the sensor data sent from the vehicle system 11 .
  • the configurations of the vehicle system 11 and the driver feature system 21 according to the second embodiment will be described below.
  • FIG. 15 is a block diagram showing an example of the configuration of the vehicle system 11 according to the second embodiment.
  • a vehicle system 11 in FIG. 15 includes a vehicle sensor 110, a sensor data management unit 130, and a communication unit (not shown).
  • the configuration of the vehicle sensor 110 of the vehicle system 11 is similar to that of the vehicle sensor 110 of the vehicle system 10 according to the first embodiment.
  • Various sensor data collected by the vehicle sensor 110 are sent to the sensor data management unit 130 .
  • the sensor data management unit 130 transmits the sensor data from the vehicle sensor 110 to the driver characteristic system 21 in association with the vehicle ID. For example, the sensor data management unit 130 may send the acquired sensor data to the driver characteristics system 21 for each of the human sensor 111 , setting sensor 112 , or running sensor 113 .
  • FIG. 16 is a flow chart showing an example of the operation of the vehicle system according to the second embodiment.
  • the vehicle sensor 110 of the vehicle acquires various sensor data (step S111).
  • Vehicle sensor 110 may be human sensor 111 , setting sensor 112 , or running sensor 113 .
  • the vehicle sensor 110 sends the acquired various sensor data to the sensor data management unit 130 .
  • the sensor data management unit 130 transmits the acquired sensor data associated with the vehicle ID to the driver characteristic system 21 (step S112).
  • FIG. 17 is a block diagram showing an example configuration of the driver feature system 21 according to the second embodiment.
  • the driver characteristic system 21 is, for example, a computer that executes various functions by software. Note that the driver characteristic system 21 may be realized by cloud computing.
  • a driver feature system 21 of FIG. 17 includes a driver feature generator 120 and a driver feature DB 20 .
  • the driver feature generation unit 120 of the driver feature system 21 has the same configuration as the driver feature generation unit 120 of the vehicle system 10 of the first embodiment, so detailed description thereof will be omitted.
  • the driver's face information and the driver's movement feature for each vehicle generated by the driver feature generator 120 are sent to the driver feature DB 20 and stored.
  • the driver feature system 21 transmits the facial features and driving features generated by the driver feature generator 120 to the driver verification system 30 .
  • the configuration of the driver characteristic DB 20 is the same as that of the first embodiment, so detailed description will be omitted.
  • the driver feature DB 20 may be installed outside the driver feature system 21 .
  • the driver characteristic DB 20 may be communicably connected to the driver characteristic system 21 via the network 50 as in the first embodiment.
  • FIG. 18 is a flow chart showing an example of the operation of the driver characteristic system 21 according to the second embodiment.
  • An example in which the driver feature system 21 generates facial information and driving features of a driver who drives a vehicle and transmits the generated facial features and driving features to the driver verification system 30 will be described below.
  • the driver characteristics system 21 receives sensor data from the vehicle system 11 .
  • the sensor data is, for example, photographed data obtained by photographing the driver of the vehicle, the installation position of the seat, the acceleration of the vehicle, and the like.
  • the driver feature generator 120 acquires sensor data (step S121).
  • the driver feature generator 120 generates face information and driving features based on the acquired sensor data.
  • the human feature generator 121 of the driver feature generator 120 generates face information of the driver based on the sensor data of the human sensor 111 (step S122).
  • the driver feature generating unit 120 generates driving features related to driving by the driver based on sensor data from the vehicle sensor 110 (step S123).
  • the driving features include, for example, a human feature indicating the driving posture of the driver, a set feature indicating the position of the vehicle mirror set by the driver, and a driving feature indicating how the driver steps on the accelerator pedal.
  • the vehicle system 11 transmits the driver's face information to the driver verification system 30 for face authentication using the driver's face information (step S124). Further, the vehicle system 10 transmits the driving characteristics of the driver to the driver verification system 30 for verification of the driver using the driving characteristics (step S125). The facial information and driving characteristics sent to the driver verification system 30 are associated with the vehicle ID.
  • the system configuration of the vehicle system 11 in the vehicle can be simplified or the system load can be reduced by not including the configuration of the driver feature generator 120. can.
  • the driver feature generator 120 can generate facial information and driving features for each vehicle, thereby streamlining the generation process.
  • the human feature generation unit 121 can collectively perform image processing on photographed data from a plurality of vehicles to generate a face image or face information, which is a face feature.
  • Driving characteristics can also be made more efficient by dividing generation processing into driver's personal characteristics, driver's setting characteristics of vehicle settings, and driver's driving characteristics, and collectively processing a plurality of vehicles.
  • a driver verification system according to the third embodiment will be described with reference to the drawings.
  • the driver verification system according to the third embodiment is communicably connected to the vehicle system 10 or the driver characteristic DB 20 via the network 50 in the same manner as the driver verification system 30 according to the first embodiment.
  • the driver verification system 31 may be communicably connected to the verification DB 40 .
  • FIG. 19 is a block diagram showing an example configuration of the driver verification system 31 according to the third embodiment.
  • the driver verification system 31 corresponds to the extraction processing unit 302 of the driver verification system 30 according to the first embodiment.
  • a driver verification system 31 shown in FIG. 19 includes a driver feature acquisition unit 311, an extraction processing unit 312, and a communication unit (not shown).
  • the driver verification system 31 is, for example, a computer that executes various functions by software. Note that the driver verification system 31 may be realized by cloud computing.
  • the driver verification system 31 receives from the vehicle system 10 the driving characteristics regarding the driver's driving in the vehicle.
  • the driver characteristic acquisition unit 311 acquires driving characteristics of the driver.
  • the driver's driving characteristics include, for example, at least one of person characteristics, setting characteristics, and driving characteristics.
  • the extraction processing unit 312 collates the acquired driving characteristics of the driver with past driving characteristics.
  • the past driving characteristics are included in the driver characteristics 201 of the driver characteristics DB 20, for example.
  • the past driving characteristics of the driver characteristics 201 include at least one of person characteristics, setting characteristics, and driving characteristics.
  • the extraction processing unit 312 extracts a driver candidate who is the same as or similar to the acquired driving characteristics from the past driving characteristics of the driver.
  • the information about the extracted driver candidates is, for example, the face information of the driver linked to the driving characteristics.
  • the information may be extracted as the information of the driver candidate.
  • Information that can identify an individual is, for example, a driver's license number, a personal number, a membership number, and the like.
  • the driver verification system 31 may receive the driving characteristics of the vehicle driver via the driver characteristic DB 20 in addition to the vehicle system 10 .
  • FIG. 20 is a flow chart showing an example of the operation of the driver verification system 31 according to the third embodiment.
  • the driver verification system 31 receives the driving characteristics of the driver of the vehicle transmitted from the vehicle system 10, and the extraction processing unit 312 acquires the driving characteristics of the driver (step S401).
  • the extraction processing unit 312 collates the acquired driving characteristics of the driver with the past driving characteristics of the driver stored in the driver characteristics DB 20 (step S402).
  • the extraction processing unit 312 extracts a driver candidate who is a candidate for the driver of the vehicle from the past drivers (step S403).
  • driver verification system 31 of the third embodiment vehicle driver candidates can be appropriately extracted.
  • the reason is that the driver characteristic acquisition unit 311 acquires the driving characteristics of the driver who drives the vehicle from the vehicle system 10, and the driving characteristics acquired by the extraction processing unit 312 are compared with the driving characteristics of the past driver. This is because the driver candidates are extracted from the past drivers.
  • FIG. 21 is a diagram showing an example of the hardware configuration of a computer.
  • Driver verification systems 30 and 31 are implemented by executing a program (software program, computer program) in CPU 91 of computer 90 shown in FIG. The same applies to the vehicle systems 10, 11 and the driver feature system 21.
  • Functions of the driver verification system 30 are realized by executing a program.
  • the function of either of the driver verification systems 30 and 31 may be configured by an external device (not shown) and provided to the driver verification system 30 from the external device via a network.
  • the configuration of the driver verification systems 30 and 31 is such that a CPU (Central Processing Unit) 91 reads a program 94 from a ROM (Read Only Memory) 92 or a storage device 95 and stores the read program 94 in the CPU 91 and RAM (Random Access). Memory) 93 may be used for execution.
  • the present disclosure which has been described with the above-described embodiments as examples, can be considered to be configured by a computer-readable storage medium in which code representing a computer program or code representing the computer program is stored.
  • the computer-readable storage medium is, for example, the storage device 95, a detachable magnetic disk medium (not shown), an optical disk medium, a memory card, or the like. It should be noted that the configuration of each embodiment may be dedicated hardware using an integrated circuit.
  • the driver verification systems 30, 31 may be realized by cloud computing.
  • driver verification system according to appendix 1, further comprising identification processing means for identifying the driver by face authentication using face information of the driver in the vehicle.
  • driver verification according to appendix 2 further comprising output processing means for comparing the identified driver or extracted driver candidate with a reservation person included in the reservation information of the vehicle and notifying the comparison result. system.
  • the human feature is the position of the face of the driver in the vehicle or the driving posture.
  • Appendix 9 6.
  • the driving characteristic is a setting characteristic indicative of a setting characteristic of the vehicle by the driver.
  • the setting feature is a position of a rear-view mirror or a door mirror set by the driver, or a position of a seat.
  • the driving characteristic is a driving characteristic indicating a driving characteristic of the vehicle by the driver.
  • Appendix 12 12.
  • the driver verification system according to appendix 11, wherein the driving characteristic is an operation characteristic indicating at least one slowness characteristic of acceleration, braking, or steering by the driver.
  • the identification processing means identifies the driver based on identification information acquired from an authentication medium in the vehicle.
  • [Appendix 14] obtaining driving characteristics related to the driving of the driver in the vehicle; A driver verification method comprising: comparing the acquired driving characteristics with the driving characteristics of past drivers to extract driver candidates from the past drivers.
  • [Appendix 15] obtaining driving characteristics related to the driving of the driver in the vehicle; comparing the acquired driving characteristics with the driving characteristics of past drivers to extract driver candidates from the past drivers; A storage medium that stores a program that causes a computer to do something.
  • [Appendix 16] a vehicle sensor that generates sensor data relating to a driver's driving in the vehicle; and driver feature generation means for generating driving features of the driver based on the generated sensor data.
  • [Appendix 17] a vehicle sensor that generates sensor data relating to a driver's driving in the vehicle; A vehicle system comprising sensor data management means for transmitting the generated sensor data to a driver characteristic system that generates driving characteristics related to driving of the driver.
  • driver feature generation means for generating driving features related to driving of the driver based on sensor data related to driving of the driver in the vehicle;
  • a driver characteristics system comprising a driver characteristics database that stores the generated driving characteristics.

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Abstract

車両の運転者の候補を適切に抽出できる。運転者照合システムは、車両における運転者の運転に関する運転特徴を取得する運転者特徴取得部と、取得した前記運転特徴を、過去の運転者の前記運転特徴と照合して前記過去の運転者から運転者候補を抽出する抽出処理部を備える。

Description

運転者照合システム、運転者照合方法、記憶媒体
　本開示は、車両の運転者を照合する運転者照合システム等に関する。
　カーシェアリングやレンタカーなどの車両の貸出において、車両を予約した予約者が貸し出した車両を使用しているか確認することは、車両の転用、盗難及び犯罪利用の防止につながる。あるいは、社用車のように、事業者が管理する車両について、所定の運転者が使用しているか確認することで、これらの車両の適正な利用を図ることができる。
　特許文献１、２には、車内の運転者を撮影して得た顔画像を用いて顔認証により車両のドライバーを識別する技術が開示されている。特許文献４には、生体認証の結果と生体認証以外の認証情報を照合して個人認証する技術が開示されている。特許文献３には、ＧＰＳデータに基づいて運転者を認証する技術が開示されている。
特開２０２０－１４９７０８号公報 特開２０２０－０９５６９４号公報 特開２０１９－００６３６８号公報 特開２００５－２０２７３０号公報
　しかしながら、顔認証は認証エラーが起こる可能性がある。特許文献１、２、４で開示された技術は、顔認証等が失敗すると、特許文献３では、ＧＰＳデータが取得できないと車両を使用している運転者を特定できなくなる。
　本開示の目的の１つは、車両の運転者の候補を適切に抽出できる技術を提供することにある。
　本開示の運転者照合システムの一態様は、運転者照合システムは、車両における運転者の運転に関する運転特徴を取得する運転者特徴取得部と、取得した前記運転特徴を、過去の運転者の前記運転特徴と照合して前記過去の運転者から運転者候補を抽出する抽出処理部を備える。
　本開示の情報管理方法の一態様は、車両における運転者の運転に関する運転特徴を取得し、取得した前記運転特徴を、過去の運転者の前記運転特徴と照合して前記過去の運転者から運転者候補を抽出する。
　本開示の記憶媒体が記憶するプログラムの一態様は、車両における運転者の運転に関する運転特徴を取得し、取得した前記運転特徴を、過去の運転者の前記運転特徴と照合して前記過去の運転者から運転者候補を抽出することをコンピュータに実行させる。
　プログラムは、コンピュータが読み書き可能な非一時的な記憶媒体に格納されていてもよい。
　本開示によれば、車両の運転者の候補を適切に抽出できる。
することができる。
第１の実施形態に係る管理システムの概要を示す図である。 第１の実施形態に係る車両システムの構成の例を示すブロック図である。 顔情報と運転特徴を含む運転者特徴の例を示す図である。 運転者特徴ＤＢに記憶される情報の例を示す図である。 運転者特徴ＤＢに記憶される運転者特徴の例を示す図である。 第１の実施形態に係る運転者照合システムの構成を示すブロック図である。 照合ＤＢに記憶される情報の例である。 第１の実施形態に係る車両システムの動作の例を示すフローチャートである。 第１の実施形態に係る運転者照合システムの動作の例を示すフローチャートである。 車両の運転者と車両の予約者との比較結果である通知例を示す図である。 運転者候補の表示画面の例を示す図である。 第１の実施形態に係る運転者照合システムの動作の変形例を示すフローチャートである。 車両の運転者および運転者候補と、車両の予約者との比較結果である通知例を示す図である。 第２の実施形態に係る管理システムの例の概要を示す図である。 第２の実施形態に係る車両システムの構成の例を示すブロック図である。 第２の実施形態に係る車両システムの動作の例を示すフローチャートである。 第２の実施形態に係る運転者特徴システムの構成の例を示すブロック図である。 第２の実施形態に係る運転者特徴システムの動作の例を示すフローチャートである。 第３の実施形態に係る運転者照合システムの構成を示すブロック図である。 第３の実施形態に係る運転者照合システムの動作の例を示すフローチャートである。 コンピュータのハードウエア構成の例を示す図である。
　本開示の実施形態に係る運転者照合システムについて、車両の予約管理に適用した例を用いて説明する。具体的には、運転者照合システムは、車両における運転者の顔情報と、当該運転者による車両の運転特徴を用いて、車両の運転者が車両の予約者であるか照合する。以下の実施形態の説明は例示であり、これに限られるものではない。
　［第１の実施形態］
　第１の実施形態に係る管理システムについて、図面を用いて説明する。図１は、第１の実施形態に係る管理システムの概要を示す図である。図１に示す管理システムは、車両システム１０、運転者特徴ＤＢ２０、運転者照合システム３０、照合ＤＢ４０を備える。
　運転者照合システム３０は、ネットワーク５０を介して車両システム１０、運転者特徴ＤＢ２０、照合ＤＢ４０と通信可能に接続される。以下、車両システム１０、運転者特徴ＤＢ２０、運転者照合システム３０、照合ＤＢ４０を備える。
　（車両システム１０）
　車両システム１０は、自動車などの車両に設けられ、車両に設置された各種センサのセンサデータに基づき、運転者の顔情報と運転特徴を生成する。生成された顔情報、運転特徴は、運転者照合システム３０において車両の運転者が当該車両の予約者であるか確認するために利用される。なお、車両としては、自動車（自動四輪車）の他、自動二輪車（三輪含む）や自転車等を含んでもよい。
　顔情報は、例えば、車両における運転者の顔画像、又は、顔特徴である。運転特徴は、運転者の運転に関する特徴である。顔画像とは、顔の一部または全部を含む画像である。顔特徴は顔の特徴を示す任意のデータである。運転特徴は、車両における運転前（走行前）の特徴、車両における運転中（走行中）の特徴、又は車両における運転後（走行後）の特徴であってもよい。
　運転特徴には、例えば、車両の運転席における運転者の特徴を示す人特徴、運転者による車両設定の特徴を示す設定特徴、又は、運転者による車両走行の特徴を示す走行特徴が含まれる。人特徴は、車両における運転者の行動の習慣、習性であってもよい。例えば、運転者のハンドルを握る手の位置などである。なお、運転特徴は、車両における運転者を識別できる特徴であれば、人特徴、設定特徴、又は、走行特徴に限られない。
　車両システムの構成について図面を用いて説明する。図２は、車両システム１０の構成の例を示すブロック図である。図２に示す車両システム１０は、車両センサ１１０、運転者特徴生成部１２０、通信部（図示せず）を備える。
　車両センサ１１０は、車両における運転者の運転に関するセンサデータを生成する。車両センサ１１０は、例えば、人センサ１１１、設定センサ１１２、又は、走行センサ１１３である。なお、車両センサ１１０は、上記３種のセンサに限られない。人センサ１１１は、車両における運転者に関するセンサである。人センサは、例えば、運転者の容貌を撮影するカメラ、運転者の声を収音するマイク、運転者の重量を計測する圧力センサ、重量センサなどである。なお、人センサは、カメラ、マイク等に限られない。
　設定センサ１１２は、車両における各種設定を検出するセンサである。設定センサは、例えば、バックミラ、ドアミラーの位置設定、座席の位置設定、エアコンの温度設定、窓開閉の位置設定、カーオーディオの音量設定を検出する。しかし設定センサが検出する対象はこれらに限られない。
　走行センサ１１３は、例えば、加速度センサ、ステアリングの操舵角を測る舵角センサ、操舵力を検出するトルクセンサ、アクセルの開度を検知するアクセル位置センサなどがあるがこれらに限られない。車両センサ１１０は、各センサからのセンサデータを運転者特徴生成部１２０に送る。
　運転者特徴生成部１２０は、車両センサ１１０のセンサデータに基づき、運転者の顔情報、車両における運転者の運転に関する特徴（以下、運転特徴を称す）を生成する。顔情報、運転特徴は運転者特徴とも呼ばれる。
　次に、運転者特徴生成部１２０は、人特徴生成部１２１、設定特徴生成部１２２、走行特徴生成部１２３を備える。人特徴生成部１２１は、人センサ１１１のセンサデータに基づき、車両における運転者の顔情報と、車両における運転者の人特徴を生成する。
　例えば、顔情報の場合、人特徴生成部１２１は、車両における運転者を撮影した撮影データに対して画像処理を行うことで顔画像を生成する。人特徴生成部１２１は、生成した顔画像から顔の特徴量を抽出して顔特徴を生成してもよい。
　また、例えば、人特徴の場合、人特徴生成部１２１は、車両に設置された定点カメラで撮影した撮影画像内の運転者の顔の位置、又は、運転姿勢を取得する。人特徴は、センサから得られる車両における運転者の音声特徴、又は、体重などであってもよい。音声特徴は、例えば、音声の周波数、音圧などである。
　設定特徴生成部１２２は、設定センサ１１２のセンサデータに基づき、車両の設定特徴を生成する。設定特徴は、運転者による車両の設定に関する特徴である。例えば、設定特徴生成部１２２は、運転者が設定したバックミラ、又は、ドアミラーの位置、座席の位置の情報を生成する。位置の情報は、例えば、任意の基準位置からの移動量として生成される。なお、設定特徴は、これに限られない。
　走行特徴生成部１２３は、車両センサ１１０のセンサデータに基づき、走行特徴を生成する。走行特徴は、運転者による車両走行に関する特徴である。走行特徴生成部１２３は、例えば、アクセル位置センサのセンサデータに基づきアクセルペダルの緩急に関する走行特徴を生成する。走行特徴は、これに限られない。例えば、走行特徴生成部１２３は、ステアリングセンサのセンサデータに基づく曲がり方などの操作特徴を走行特徴として生成してもよい。また走行特徴生成部１２３は、加速度センサ、地図情報、位置情報に基づく走行ルート、時計による走行時間帯を走行特徴として生成してもよい。なお、走行ルートは、ナビゲーションシステムにおいて設定された走行ルートを用いてもよい。
　図３は、顔情報と運転特徴を含む運転者特徴の例を示す図である。図中、車両ＩＤは車両の識別子である。運転者特徴生成部１２０で生成された顔情報、又は、運転特徴は車両ＩＤと日時と関連付けされ、記憶部（図示せず）に記憶される。日時は、例えば、車両ＩＤを、顔特徴、運転特徴と関連付けた日付と時間を示す。
　運転者特徴生成部１２０は、顔情報又は運転特徴と車両ＩＤを関連付けた運転者特徴を、通信部（図示せず）を介して運転者特徴ＤＢ２０に送る。例えば、運転特徴のうち人特徴、設定特徴、走行特徴の少なくとも１つが車両ＩＤ顔情報と関連付けされていてもよい。あるいは、運転特徴が含まれない例があってもよい。顔情報と運転特徴の関連付けの例は、これに限られない。
　（運転者特徴ＤＢ２０）
　図４は、運転者特徴ＤＢ２０に記憶される情報の例を示す図である。運転者特徴ＤＢ２０は、各車両の車両システム１０から送信された運転者特徴２０１を記憶する。運転者特徴ＤＢ２０には、過去に各車両が送信した、顔情報、運転特徴を含む運転者特徴２０１が記憶される。運転者特徴ＤＢ２０は、例えば、通信機能を有する記憶装置である。運転者特徴ＤＢ２０は、コンピュータで構成されてもよい。なお、運転者特徴ＤＢ２０は、照合ＤＢ４０と統合されてもよい。
　図５は、運転者特徴ＤＢに記憶される運転者特徴の例を示す図である。図５に示す運転者特徴２０１では、車両ＩＤ、日時、車両を運転する運転者の顔情報、当該運転者の運転特徴が関連付けされている。運転者特徴ＤＢには、個人を特定可能な情報が含まれてもよい。例えば、顔情報、運転特徴と関連付けされて送信された運転者の運転免許証、個人番号カード、ＩＣカードの情報が含まれてもよい。図５に示す運転者特徴２０１の項目は例示であり、これらに限られない。
　（運転者照合システム３０）
　以下、運転者照合システム３０について図面を用いて説明する。図６は、第１の実施形態に係る運転者照合システム３０の構成の例を示すブロック図である。図６に示す運転者照合システム３０は、識別処理部３０１、抽出処理部３０２、出力処理部３０３、通信部（図示せず）を備える。運転者照合システム３０は、例えば、ソフトウエアによって各種機能を実行するコンピュータである。なお、運転者照合システム３０は、クラウドコンピューティングにより実現されてもよい。
　（識別処理部３０１）
　識別処理部３０１は、車両システム１０から送信された、車両における運転者の顔情報を照合ＤＢ４０に記憶された顔情報と照合する。図７は、照合ＤＢ４０に記憶される情報の例である。照合ＤＢ４０は、顔情報４０１、予約情報４０２を記憶する。顔情報４０１は、予め登録された運転者の顔情報である。顔情報は、顔画像又は顔特徴である。予約情報４０２は、車両を運転することが予定されている予約者に関する情報である。なお、レンタカー等の場合、予約者は、予約する際に登録された、車両の利用者である。また、社用車のように、事業者が管理する車両の場合、予約者は、事業者によって予め定められた運転者である。この場合、予約情報は、例えば事業者により設定されたスケジュール情報などに基づいて作成されてもよい（明示の予約操作を伴わなくてもよい）。予約情報４０２は、例えば、予約者氏名、予約車両の車両ＩＤ、車両の貸出日時などを含む。予約情報４０２には、予約者と車両に同乗し、予約者に代わり運転する可能性がある人物の情報を、運転者を照合する対象として含めてもよい。運転する可能性がある人物は、例えば、予約者の家族、友人、同僚などである。
　識別処理部３０１は、顔情報の照合結果を通信部（図示せず）を介して車両システム１０に送る。あるいは、出力処理部３０３に送る。車両システム１０に送信する照合結果は、例えば、顔認証が成功した場合、運転者の顔情報に紐づく個人ＩＤでもよい。あるいは、顔認証が失敗した場合、送信する照合結果は、「顔認証失敗」でもよい。「失敗」とは、顔認証で運転者が特定されなかったことを示す。
　なお、運転者照合システム３０は、車両システム１０以外に、運転者特徴ＤＢ２０を介して車両の運転者の顔情報を受付けてもよい。
　（抽出処理部３０２）
　運転者照合システム３０は、車両システム１０から車両における運転者の運転に関する運転特徴を受付ける。抽出処理部３０２は、運転者の運転特徴を取得し、取得した運転者の運転特徴を、運転者特徴ＤＢ２０の運転者特徴２０１に含まれる過去の運転特徴と照合する。過去の運転特徴は、人特徴、設定特徴、走行特徴の少なくとも１つを含む。抽出処理部３０２は、過去の運転者の運転特徴の中から、取得した運転特徴と同一又は類似した運転者である運転者候補を抽出する。
　抽出される運転者候補に関する情報は、例えば、運転特徴に紐づいた運転者の顔情報である。あるいは、運転者特徴ＤＢ２０の過去の運転特徴に対して、個人を特定できる個人ＩＤが紐づいている場合は、その個人ＩＤを運転者候補の情報として抽出してもよい。個人ＩＤは、例えば、運転免許証番号、個人番号、会員番号などである。抽出処理部３０２は、抽出した運転者候補に関する情報を抽出結果として出力処理部３０３に送る。抽出処理部３０２が運転者候補を抽出できなかった場合、抽出結果は、「運転者候補なし」となる。
　なお、運転者照合システム３０は、車両システム１０以外に、運転者特徴ＤＢ２０を介して車両の運転者の運転特徴を受付けてもよい。
　（出力処理部３０３）
　識別処理部３０１で運転者の顔認証が失敗すると、出力処理部３０３は、顔認証失敗のアラートを通知する。出力処理部３０３は、例えば、車両の管理者（レンタカー業者、社用車等の運用担当者）へ通知する。なお、通知先は、これらに限られず、車両の運転者本人、予約者に通知してもよい。一方、識別処理部３０１で運転者の顔認証が成功すると、出力処理部３０３は、顔認証によって特定された運転者の情報を照合ＤＢ４０に記憶された予約情報と比較する。
　具体的には、顔認証で特定された運転者が、予約情報に含まれる予約者であるか比較する。予約者には、予約情報を登録する際に予約者から申請された車両を運転する可能性のある友人、家族、又は同僚等を含んでもよい。
　比較の結果、顔認証で特定された運転者が、予約情報に含まれる予約者と異なる場合、出力処理部３０３は、予約者と異なる旨のアラートを通知する。予約者と同じ場合、出力処理部３０３は通知をしない。
　なお、上記では、識別処理部３０１で顔認証を失敗した後に抽出処理部３０２で運転特徴に基づき運転者候補を抽出する例で説明したが、これに限られない。例えば、顔認証の成否によらず、運転特徴を使用して運転者候補を抽出しておき、出力処理部３０３は、顔認証で特定された運転者、および、運転特徴に基づく運転者候補を、予約情報の予約者と比較してもよい。
　車両において、認証媒体を読み取って運転者の識別情報を取得してもよい。認証媒体は、ＩＣカードの他、携帯端末であってもよい。なお、識別処理部３０１は、顔認証に代えて、又は、顔認証と組み合わせて、認証媒体から取得した識別情報に基づいて運転者を特定してもよい。
　次に、第１の実施形態に係る車両システム１０の動作について図面を用いて説明する。図８は、第１の実施形態に係る車両システム１０の動作の例を示すフローチャートである。以下、車両システム１０が、車両を運転する運転者の顔情報、運転特徴を生成し、生成した顔特徴、運転特徴を運転者照合システム３０に送信する例について説明する。
　運転者が乗車すると、車両センサ１１０はセンサデータの収集を開始する。例えば、運転者が座席に座ったことが検出された場合に、車両センサ１１０は、センサデータの収集を開始してもよい。車両センサ１１０は、人センサ１１１、設定センサ１１２、走行センサ１１３である。車両センサ１１０は、各種センサデータを取得し（ステップＳ１０１）、運転者特徴生成部１２０に取得したセンサデータを送る。各種センサデータの取得は、車両が走行する前でもよく、走行中であってもよい。例えば、車両内に設置されたカメラは運転者を撮影し、撮影データを運転者特徴生成部１２０に送る。
　運転者特徴生成部１２０は、センサデータに基づき、顔情報、運転特徴を生成する。例えば、運転者特徴生成部１２０の人特徴生成部１２１は、人センサ１１１のセンサデータに基づき、運転者の顔情報を生成する（ステップＳ１０２）。具体的には、人特徴生成部１２１は、カメラの撮影データに基づいて、運転者の顔画像を生成する。
　また、運転者特徴生成部１２０は、車両センサ１１０のセンサデータに基づき、運転者の運転に関する運転特徴を生成する（ステップＳ１０３）。例えば、運転者特徴生成部１２０の人特徴生成部１２１は人特徴を生成する。人特徴は、例えば、運転者の運転姿勢である。設定特徴生成部１２２は設定特徴を生成し、走行特徴生成部１２３は走行特徴を生成する。設定特徴は、例えば、運転者が設定した車両のミラー位置である。走行特徴は、運転者の運転操作特徴であり、例えば、運転者のアクセルペダルの踏み方である。
　次に、車両システム１０は、運転者の顔情報を用いた顔認証のため運転者照合システム３０に運転者の顔情報を送信する（ステップＳ１０４）。具体的には、運転者特徴生成部１２０は、運転者の顔情報と車両ＩＤを関連付け、通信部（図示せず）に送る。通信部は、車両ＩＤと関連付けられた運転者の顔情報を運転者照合システム３０に送信する。
　次に、車両システム１０は、運転者照合システム３０から運転者の顔認証の認証結果を受付ける（ステップＳ１０５）。認証結果が顔認証ＯＫの場合（ステップＳ１０６のＹｅｓ）、車両システム１０は、車両センサ１１０でセンサデータを取得する処理を終了する。
　一方、認証結果が顔認証ＯＫではない（顔認証ＮＧ）の場合（ステップＳ１０６のＹｅｓ）、車両システム１０は、運転特徴を用いた運転者の識別のため運転者照合システム３０に運転者の運転特徴を送信する（ステップＳ１０７）。具体的には、運転者特徴生成部１２０は、運転者の人特徴、設定特徴、走行特徴の少なくとも１つの運転特徴と車両ＩＤ「＃１０１」と関連付け、通信部（図示せず）に送る。通信部は、車両ＩＤと関連付けられた運転者の運転特徴を運転者照合システム３０に送信する。
　＜運転者照合システムの動作＞
　第１の実施形態に係る運転者照合システム３０の動作について図面を用いて説明する。図９は、第１の実施形態に係る運転者照合システム３０の動作の例を示すフローチャートである。以下の運転者照合システム３０の動作は、車両における運転者の顔認証が失敗した後に運転者の運転特徴を用いる例である。
　運転者照合システム３０は、車両システム１０が送信した運転者の顔情報を受信する。運転者照合システム３０の識別処理部３０１は、車両の運転者の顔情報を取得する（ステップＳ２０１）。識別処理部３０１は、取得した運転者の顔情報を照合ＤＢ４０に記憶された予め登録された顔情報４０１と照合し（ステップＳ２０２）、車両の運転者を特定する。
　運転者の顔認証が成功すると（ステップＳ２０３のＹｅｓ）、識別処理部３０１は、顔認証によって特定された運転者の情報を照合ＤＢ４０に記憶された予約情報と照合する（ステップＳ２０７）。
　図１０は、車両の運転者と車両の予約者との比較結果である通知例を示す図である。図１０に示す顔認証の項目は、顔認証により特定された運転者を示す。図中、顔認証で特定された運転者は「Ａ」である。顔認証の項目の「失敗」とは顔認証で運転者が特定されなかったことを示す。
　運転特徴の項目は、運転者の運転特徴を照合して抽出された運転者候補を示す。運転者候補がいない場合は「なし」と示される。図中は、運転特徴の照合で抽出された運転者候補は「Ａ」、あるいは、「Ａ」と「Ｃ」である。予約者の項目は、予約情報に含まれる車両を予約した予約者を示す。図中、予約者は、「Ａ」あるいは、「Ｂ」である。
　図１０に示すように、顔認証の結果、運転者が「Ａ」で、車両の予約者が「Ａ」の場合、運転者と予約者が一致するため出力処理部３０３は通知を出力しない。一方、車両の予約者が「Ｂ」の場合、運転者と予約者が一致しないため出力処理部３０３は、「予約者と異なる」旨の不正アラートを通知する。
　図９に戻り、運転者の顔認証が失敗すると（ステップＳ２０３のＮｏ）、抽出処理部３０２は、運転者の運転に関する運転特徴を取得する（ステップＳ２０４）。
　抽出処理部３０２は、取得した運転者の運転特徴を照合ＤＢ４０の過去の運転特徴と照合し（ステップＳ２０５）、車両の運転者の候補となる運転者候補を抽出する（ステップＳ２０６）。抽出処理部３０２は、抽出結果を出力処理部３０３に送る。
　図１０に示すように、運転特徴の照合結果による運転者候補が「Ａ」で、予約者が「Ａ」である場合、出力処理部３０３は、顔認証失敗アラートを通知し、運転者候補の「Ａ」を通知する。一方、運転特徴の照合結果による運転者候補が「Ａ」と「Ｃ」で、予約者が「Ｂ」の場合、出力処理部３０３は、顔認証失敗アラートと運転者候補の「Ａ」、「Ｃ」を通知するとともに、車両の運転者と予約者が一致しないため「不正」通知を出力する。なお、運転者候補がいない場合、出力処理部３０３は、顔認証失敗アラートを通知する。
　図１１は、運転者候補の表示画面の例を示す図である。表示画面は出力処理部３０３によって出力される。表示３０２１は、運転特徴に基づく運転者候補を表示する。図中、表示３０２２には３名の運転者候補が表示されている。表示ボタン３０２３は、表示３０２２とは別の運転者候補を表示するボタンである。別の運転者候補がいる場合、表示ボタン３０２３が活性化される。
　図９に示す運転者照合システム３０の動作では、車両の運転者の顔認証が失敗した後、車両の運転者の運転特徴に基づいて運転者候補が抽出される。運転者照合システム３０は、顔認証に失敗しても運転者候補の情報と予約情報を比較することができ、車両を運転する運転者が、当該車両を予約した予約者であるか、あるいは、予約者と異なるかを確認することが可能となる。
　（第１の実施形態の変形例）
　図１２は、第１の実施形態に係る運転者照合システム３０の動作の変形例を示すフローチャートである。運転者照合システム３０の動作の変形例は、運転者の顔認証の成否によらず運転特徴を用いる点で、運転者の顔認証が成功した場合は、運転特徴を用いない図９に示す運転者照合システム３０の動作と相違する。運転者照合システム３０の動作の変形例は、車両の運転者の顔認証、及び、運転特徴に基づく運転者候補の抽出を実施する。そして顔認証結果と抽出結果が異なる運転者を示す場合は顔認証結果が優先される。
　まず、変形例の車両システム１０の動作について説明する。車両システム１０は、運転者が乗車すると、車両センサ１１０はセンサデータの収集を開始し、各種センサデータを取得する。運転者特徴生成部１２０は、センサデータに基づき、顔情報、運転特徴を生成する。車両システム１０は、生成した顔認証と運転特徴を運転者照合システム３０に送信する。変形例における車両システム１０は、第１の実施形態の車両システム１０と異なり、運転者照合システム３０の顔情報の照合結果を待つことなく、運転特徴を運転者照合システム３０に送信する。
　次に、変形例の車両システム１０の動作について説明する。運転者照合システム３０は、車両システム１０から送信された車両の運転者の顔情報を受信する。運転者照合システム３０の識別処理部３０１は、車両の運転者の顔情報を取得し（ステップＳ３０１）、取得した運転者の顔情報で顔認証を実施する（ステップＳ３０２）。具体的には、識別処理部３０１は、取得した運転者の顔情報を照合ＤＢ４０に記憶された予め登録された顔情報４０１と照合し、車両の運転者を特定する。識別処理部３０１は、認証結果を出力処理部３０３に送る。
　次に、運転者照合システム３０は、車両システム１０から送信された車両における運転者の運転特徴を受信する。運転者照合システム３０の抽出処理部３０２は、運転者の運転特徴を取得し（ステップＳ３０３）、取得した運転者の運転特徴を照合ＤＢ４０の過去の運転者の運転特徴と照合する（ステップＳ３０４）。抽出処理部３０２は、車両の運転者の候補となる運転者候補を抽出する（ステップＳ３０５）。抽出処理部３０２は、抽出結果を出力処理部３０３に送る。
　出力処理部３０３は、識別処理部３０１からの顔認証結果、抽出処理部３０２の抽出結果を受付ける。出力処理部３０３は、顔認証結果と運転特徴の照合結果を用いて、照合ＤＢ４０の予約情報４０４と比較し（ステップＳ３０６）、車両の運転者と車両の予約者の比較結果を出力する（ステップＳ３０７）。
　図１３は、車両の運転者および運転者候補と、車両の予約者との比較結果である通知例を示す図である。図１３に示す通知例において、顔認証、運転特徴、予約者の項目は、図１０に示す通知例と同様であり、詳細な説明は省略する。
　図１３において、顔認証および運転特徴の照合の結果、運転者と運転者候補が「Ａ」となり、予約情報の予約者が「Ａ」の場合、出力処理部３０３は、通知をしない。一方、予約情報の予約者が「Ｂ」の場合、出力処理部３０３は、車両の運転者が「予約者と異なる」旨の不正アラートを通知する。
　また、顔認証および運転特徴の照合の結果、運転者が「Ａ」、運転者候補が「Ｂ」となり、予約情報の予約者が「Ａ」の場合、出力処理部３０３は、「顔認証と運転特徴が異なる」旨のアラートを通知する。このとき、予約情報との比較で顔認証の結果を優先し、出力処理部３０３は、不正アラートを通知しない。一方、予約情報の予約者が「Ｂ」の場合、出力処理部３０３は、「顔認証と運転特徴が異なる」旨のアラートと、「予約者と異なる」旨の不正アラートを通知する。
　なお、図１３において、顔認証が失敗した場合、および、運転特徴が「なし」の場合、出力処理部３０３から出力される通知パターンは、図１０の例と同様となる。
　上述のとおり、運転者照合システムの動作の変形例では、顔認証の成否によらず運転特徴の照合結果を使うことで、出力処理部３０３からの通知パターンを増やすことができ、より詳細な通知が可能になる。
　（第１の実施形態の効果）
　第１の実施形態に係る運転者照合システム３０によれば、車両の運転者の候補を適切に抽出できる。その理由は、抽出処理部３０２が、車両システム１０から車両を運転する運転者の運転特徴を取得し、取得した運転特徴を、過去の運転特徴と照合して運転者候補を抽出するからである。
　［第２の実施形態］
　第２の実施形態に係る管理システムについて、図面を用いて説明する。図１４は、第２の実施形態に係る管理システムの概要を示す図である。第２の実施形態の説明において、第１の実施形態と同一の構成は、同一の符号を付して詳細な説明は省略する。
　第２の実施形態の管理システムは、第１の実施形態の管理システムにおける車両システム１０、運転者特徴ＤＢ２０が、それぞれ車両システム１１、運転者特徴システム２１になっている点で相違する。
　第２の実施形態の管理システムにおいて、車両システム１１は、車両に設置された車両センサ１１０が各種センサデータを取得し、運転者特徴システム２１に送られる。運転者特徴システム２１は、車両システム１１から送られたセンサデータに基づき、運転者の顔情報と運転特徴を生成する。以下、第２の実施形態に係る車両システム１１、運転者特徴システム２１の構成について説明する。
　（車両システム１１）
　図１５は、第２の実施形態に係る車両システム１１の構成の例を示すブロック図である。図１５の車両システム１１は、車両センサ１１０とセンサデータ管理部１３０、通信部（図示せず）を備える。車両システム１１の車両センサ１１０の構成は、第１の実施形態に係る車両システム１０の車両センサ１１０と同様である。車両センサ１１０で収集された各種センサデータは、センサデータ管理部１３０に送られる。
　センサデータ管理部１３０は、車両センサ１１０のからのセンサデータを車両ＩＤと関連付けて運転者特徴システム２１に送信する。例えば、センサデータ管理部１３０は、人センサ１１１、設定センサ１１２、又は、走行センサ１１３ごとに、取得したセンサデータを運転者特徴システム２１に送ってもよい。
　図１６は、第２の実施形態に係る車両システムの動作の例を示すフローチャートである。車両の車両センサ１１０は、各種センサデータを取得する（ステップＳ１１１）。車両センサ１１０は、人センサ１１１、設定センサ１１２、又は、走行センサ１１３である。車両センサ１１０は、センサデータ管理部１３０に取得した各種センサデータを送る。センサデータ管理部１３０は、車両ＩＤと関連付けて取得したセンサデータを運転者特徴システム２１に送信する（ステップＳ１１２）。
　（運転者特徴システム２１）
　図１７は、第２の実施形態に係る運転者特徴システム２１の構成の例を示すブロック図である。運転者特徴システム２１は、例えば、ソフトウエアによって各種機能を実行するコンピュータである。なお、運転者特徴システム２１は、クラウドコンピューティングにより実現されてもよい。図１７の運転者特徴システム２１は、運転者特徴生成部１２０と運転者特徴ＤＢ２０を備える。運転者特徴システム２１の運転者特徴生成部１２０は、第１の実施形態の車両システム１０の運転者特徴生成部１２０と同様の構成であるため詳細な説明を省略する。運転者特徴生成部１２０で生成された、車両ごとの運転者の顔情報、運転者の運動特徴は、運転者特徴ＤＢ２０に送られ、記憶される。運転者特徴システム２１は、運転者特徴生成部１２０で生成された、顔特徴、運転特徴を運転者照合システム３０に送信する。
　運転者特徴ＤＢ２０の構成は第１の実施形態と同様のため、詳細な説明を省略する。なお、運転者特徴ＤＢ２０は、運転者特徴システム２１の外部に設置されていてもよい。例えば、運転者特徴ＤＢ２０は、第１の実施形態のようにネットワーク５０を介して運転者特徴システム２１と通信可能に接続されてもよい。
　＜運転者特徴システム２１の動作＞
　第２の実施形態に係る運転者特徴システム２１の動作について図面を用いて説明する。図１８は、第２の実施形態に係る運転者特徴システム２１の動作の例を示すフローチャートである。以下、運転者特徴システム２１が、車両を運転する運転者の顔情報、運転特徴を生成し、生成した顔特徴、運転特徴を運転者照合システム３０に送信する例について説明する。
　運転者特徴システム２１は、車両システム１１からのセンサデータを受信する。センサデータは、例えば、車両の運転者を撮影した撮影データ、座席の設置位置、車両の加速度などである。運転者特徴生成部１２０は、センサデータを取得する（ステップＳ１２１）。運転者特徴生成部１２０は、取得したセンサデータに基づき、顔情報、運転特徴を生成する。例えば、運転者特徴生成部１２０の人特徴生成部１２１は、人センサ１１１のセンサデータに基づき、運転者の顔情報を生成する（ステップＳ１２２）。あるいは、運転者特徴生成部１２０は、車両センサ１１０のセンサデータに基づき、運転者の運転に関する運転特徴を生成する（ステップＳ１２３）。運転特徴は、例えば、運転者の運転姿勢を示す人特徴、運転者が設定した車両のミラー位置である設定特徴、運転者のアクセルペダルの踏み方の走行特徴である。
　次に、車両システム１１は、運転者の顔情報を用いた顔認証のため運転者照合システム３０に運転者の顔情報を送信する（ステップＳ１２４）。さらに、車両システム１０は、運転特徴を用いた運転者の照合のため運転者照合システム３０に運転者の運転特徴を送信する（ステップＳ１２５）。運転者照合システム３０に送信される顔情報と運転特徴は、車両ＩＤと関連付けされる。
　（第２の実施形態の効果）
　第２の実施形態の車両システム１１によれば、運転者特徴生成部１２０の構成を持たないことで、車両における車両システム１１のシステム構成を簡略化できる、あるいは、システムの負荷を低くすることができる。
　また、第２の実施形態に係る運転者特徴システム２１によれば、運転者特徴生成部１２０が、車両ごとの顔情報、運転特徴を生成することで生成処理を効率化できる。具体的には、人特徴生成部１２１は、複数の車両からの撮影データをまとめて画像処理して顔画像又は顔特徴である顔情報を生成することができる。運転特徴についても、運転者の人特徴、運転者の車両設定の設定特徴、運転者の走行特徴にそれぞれ生成処理を分けて複数の車両分をまとめて処理することで効率化できる。
　［第３の実施形態］
　第３の実施形態に係る運転者照合システムについて、図面を用いて説明する。第３の実施形態に係る運転者照合システムは、第１の実施形態に係る運転者照合システム３０と同様にネットワーク５０を介して車両システム１０又は運転者特徴ＤＢ２０と通信可能に接続される。運転者照合システム３１は、照合ＤＢ４０と通信可能に接続されてもよい。
　図１９は、第３の実施形態に係る運転者照合システム３１の構成の例を示すブロック図である。運転者照合システム３１は、第１の実施形態に係る運転者照合システム３０の抽出処理部３０２に相当する。図１９に示す運転者照合システム３１は、運転者特徴取得部３１１、抽出処理部３１２、通信部（図示せず）を備える。運転者照合システム３１は、例えば、ソフトウエアによって各種機能を実行するコンピュータである。なお、運転者照合システム３１は、クラウドコンピューティングにより実現されてもよい。
　運転者照合システム３１は、車両システム１０から車両における運転者の運転に関する運転特徴を受付ける。運転者特徴取得部３１１は、運転者の運転特徴を取得する。運転者の運転特徴は、例えば、人特徴、設定特徴、走行特徴の少なくとも１つを含む。
　抽出処理部３１２は、取得した運転者の運転特徴を、過去の運転特徴と照合する。過去の運転特徴は、例えば、運転者特徴ＤＢ２０の運転者特徴２０１に含まれる。運転者特徴２０１の過去の運転特徴は、人特徴、設定特徴、走行特徴の少なくとも１つを含む。抽出処理部３１２は、過去の運転者の運転特徴との中から、取得した運転特徴と同一又は類似した運転者である運転者候補を抽出する。
　抽出される運転者候補に関する情報は、例えば、運転特徴に紐づいた運転者の顔情報である。あるいは、運転者特徴ＤＢ２０の過去の運転特徴に対して、個人を特定できる情報が紐づいている場合は、その情報を運転者候補の情報として抽出してもよい。個人を特定できる情報は、例えば、運転免許証番号、個人番号、会員番号などである。抽出処理部３０２が運転者候補を抽出できなかった場合、抽出結果は、「運転者候補なし」となる。
　なお、運転者照合システム３１は、車両システム１０以外に、運転者特徴ＤＢ２０を介して車両の運転者の運転特徴を受付けてもよい。
　第３の実施形態に係る運転者照合システム３１の動作について図面を用いて説明する。図２０は、第３の実施形態に係る運転者照合システム３１の動作の例を示すフローチャートである。
　運転者照合システム３１は、車両システム１０から送信された車両における運転者の運転特徴を受信し、抽出処理部３１２は、運転者の運転特徴を取得する（ステップＳ４０１）。抽出処理部３１２は、取得した運転者の運転特徴を運転者特徴ＤＢ２０に記憶された過去の運転者の運転特徴と照合する（ステップＳ４０２）。抽出処理部３１２は、過去の運転者から車両の運転者の候補となる運転者候補を抽出する（ステップＳ４０３）。
　（第３の実施形態の効果）
　第３の実施形態の運転者照合システム３１によれば、車両の運転者の候補を適切に抽出できる。その理由は、運転者特徴取得部３１１が、車両システム１０から車両を運転する運転者の運転特徴を取得し、抽出処理部３１２が取得した運転特徴を、過去の運転者の運転特徴と照合して過去の運転者から運転者候補を抽出するからである。
　　（ハードウエア構成）
　図２１は、コンピュータのハードウエア構成の例を示す図である。運転者照合システム３０、３１は、プログラム（ソフトウエアプログラム，コンピュータプログラム）が図２１に示すコンピュータ９０のＣＰＵ９１において実行されることにより実現される。車両システム１０、１１、運転者特徴システム２１についても同様である。運転者照合システム３０の機能は、プログラムを実行することにより実現される。また運転者照合システム３０、３１のいずれかの機能は、外部装置（図示せず）で構成され、ネットワークを介して外部装置から運転者照合システム３０に提供されてもよい。運転者照合システム３０、３１の構成は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）９１がＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）９２、あるいは、記憶装置９５からプログラム９４を読み込み、読み込んだプログラム９４を、ＣＰＵ９１、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）９３を用いて実行することにより実現されてもよい。上述した実施形態を例に説明した本開示は、コンピュータプログラムを表すコードあるいはそのコンピュータプログラムを表すコードが格納されたコンピュータ読み取り可能な記憶媒体によって構成されると捉えることができる。コンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、例えば記憶装置９５、不図示の着脱可能な磁気ディスク媒体，光学ディスク媒体やメモリカードなどである。なお、各実施形態の構成は、集積回路による専用のハードウエアであってもよい。運転者照合システム３０、３１はクラウドコンピューティングにより実現されてもよい。
　本開示は上述した各実施形態に限定されるものではなく、種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された構成、動作、処理を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本開示の技術的範囲に含まれる。
　本開示は、上述した実施形態には限定されない。即ち、本発明は、本開示のスコープ内において、当業者が理解し得る様々な態様を適用することができる。
　　（付記）
　　［付記１］
　車両における運転者の運転に関する運転特徴を取得する運転者特徴取得手段と、
　取得した前記運転特徴を、過去の運転者の前記運転特徴と照合して、前記過去の運転者から運転者候補を抽出する抽出処理手段と、を備える
運転者照合システム。
　　［付記２］
　前記車両における前記運転者の顔情報を用いた顔認証で前記運転者を特定する識別処理手段を、更に備える
付記１に記載の運転者照合システム。
　　［付記３］
　特定された前記運転者又は抽出された運転者候補と、前記車両の予約情報に含まれる予約者と比較して、比較結果を通知する出力処理手段を、更に備える
付記２に記載の運転者照合システム。
　　［付記４］
　前記出力処理手段は、前記顔認証が失敗すると、抽出された前記運転者候補を、前記予約者と比較する
付記３に記載の運転者照合システム。
　　［付記５］
　前記出力処理手段は、特定された前記運転者および抽出された前記運転者候補を、前記予約者と比較する際に、特定された前記運転者を優先する
付記３に記載の運転者照合システム。
　　［付記６］
　前記運転特徴は、前記車両の運転席における前記運転者の特徴を示す人特徴である
付記１から５のいずれか１つに記載の運転者照合システム。
　　［付記７］
　前記人特徴は、前記車両における前記運転者の顔の位置、又は、運転姿勢である
付記６に記載の運転者照合システム。
　　［付記８］
　前記人特徴は、前記車両における前記運転者の行動の習慣、習性である
付記６に記載の運転者照合システム。
　　［付記９］
　前記運転特徴は、前記運転者による前記車両の設定の特徴を示す設定特徴である
付記１から５のいずれか１つに記載の運転者照合システム。
　　［付記１０］
　前記設定特徴は、前記運転者が設定したバックミラ、又は、ドアミラーの位置、座席の位置である
付記９に記載の運転者照合システム。
　　［付記１１］
　前記運転特徴は、前記運転者による車両走行の特徴を示す走行特徴である
付記１から５のいずれか１つに記載の運転者照合システム。
　　［付記１２］
　前記走行特徴は、前記運転者によるアクセル、ブレーキ、又は、ステアリングの少なくとも１つの緩急の特徴を示す操作特徴である
付記１１に記載の運転者照合システム。
　　［付記１３］
　前記識別処理手段は、前記車両において認証媒体から取得した識別情報に基づいて前記運転者を特定する
付記２に記載の運転者照合システム。
　　［付記１４］
　車両における運転者の運転に関する運転特徴を取得し、
　取得した前記運転特徴を、過去の運転者の前記運転特徴と照合して、前記過去の運転者から運転者候補を抽出する、運転者照合方法。
　　［付記１５］
　車両における運転者の運転に関する運転特徴を取得し、
　取得した前記運転特徴を、過去の運転者の前記運転特徴と照合して、前記過去の運転者から運転者候補を抽出する、
ことをコンピュータに実行させるプログラムを格納する記憶媒体。
　　［付記１６］
　車両における運転者の運転に関するセンサデータを生成する車両センサと、
　生成した前記センサデータに基づき、前記運転者の運転特徴を生成する運転者特徴生成手段と、を備える
車両システム。
　　［付記１７］
　車両における運転者の運転に関するセンサデータを生成する車両センサと、
　前記運転者の運転に関する運転特徴を生成する運転者特徴システムに、生成した前記センサデータを送信するセンサデータ管理手段と、を備える
車両システム。
　　［付記１８］
　車両における運転者の運転に関するセンサデータに基づき、前記運転者の運転に関する運転特徴を生成する運転者特徴生成手段と、
　生成された前記運転特徴を記憶する運転者特徴データベースを備える
運転者特徴システム。
　　１０、１１　車両システム
　　２０　運転者特徴ＤＢ
　　２１　運転者特徴システム
　　３０、３１　運転者照合システム
　　４０　照合ＤＢ
　　１１０　車両センサ
　　１１１　人センサ
　　１１２　設定センサ
　　１１３　走行センサ
　　１２０　運転者特徴生成部
　　１２１　人特徴生成部
　　１２２　設定特徴生成部
　　１２３　走行特徴生成部
　　１３０　センサデータ管理部
　　３０１　識別処理部
　　３０２　抽出処理部
　　３０３　出力処理部
　　４０１　顔情報
　　４０２　予約情報
　　４０４　予約情報

Claims (18)

  1. 　車両における運転者の運転に関する運転特徴を取得する運転者特徴取得手段と、
    　取得した前記運転特徴を、過去の運転者の前記運転特徴と照合して、前記過去の運転者から運転者候補を抽出する抽出処理手段と、を備える
    運転者照合システム。
  2. 　前記車両における前記運転者の顔情報を用いた顔認証で前記運転者を特定する識別処理手段を、更に備える
    請求項１に記載の運転者照合システム。
  3. 　特定された前記運転者又は抽出された運転者候補と、前記車両の予約情報に含まれる予約者と比較して、比較結果を通知する出力処理手段を、更に備える
    請求項２に記載の運転者照合システム。
  4. 　前記出力処理手段は、前記顔認証において前記運転者が特定されなかった場合に、抽出された前記運転者候補を、前記予約者と比較する
    請求項３に記載の運転者照合システム。
  5. 　前記出力処理手段は、特定された前記運転者および抽出された前記運転者候補を、前記予約者と比較する際に、特定された前記運転者を優先する
    請求項３に記載の運転者照合システム。
  6. 　前記運転特徴は、前記車両の運転席における前記運転者の特徴を示す人特徴である
    請求項１から５のいずれか１つに記載の運転者照合システム。
  7. 　前記人特徴は、前記車両における前記運転者の顔の位置、又は、運転姿勢である
    請求項６に記載の運転者照合システム。
  8. 　前記人特徴は、前記車両における前記運転者の行動の習慣、習性である
    請求項６に記載の運転者照合システム。
  9. 　前記運転特徴は、前記運転者による前記車両の設定の特徴を示す設定特徴である
    請求項１から５のいずれか１つに記載の運転者照合システム。
  10. 　前記設定特徴は、前記運転者が設定したバックミラ、又は、ドアミラーの位置、座席の位置である
    請求項９に記載の運転者照合システム。
  11. 　前記運転特徴は、前記運転者による車両走行の特徴を示す走行特徴である
    請求項１から５のいずれか１つに記載の運転者照合システム。
  12. 　前記走行特徴は、前記運転者によるアクセル、ブレーキ、又は、ステアリングの少なくとも１つの緩急の特徴を示す操作特徴である
    請求項１１に記載の運転者照合システム。
  13. 　前記識別処理手段は、前記車両において認証媒体から取得した識別情報に基づいて前記運転者を特定する
    請求項２に記載の運転者照合システム。
  14. 　車両における運転者の運転に関する運転特徴を取得し、
    　取得した前記運転特徴を、過去の運転者の前記運転特徴と照合して、前記過去の運転者から運転者候補を抽出する、運転者照合方法。
  15. 　車両における運転者の運転に関する運転特徴を取得し、
    　取得した前記運転特徴を、過去の運転者の前記運転特徴と照合して、前記過去の運転者から運転者候補を抽出する、
    ことをコンピュータに実行させるプログラムを格納する記憶媒体。
  16. 　車両における運転者の運転に関するセンサデータを生成する車両センサと、
    　生成した前記センサデータに基づき、前記運転者の運転特徴を生成する運転者特徴生成手段と、を備える
    車両システム。
  17. 　車両における運転者の運転に関するセンサデータを生成する車両センサと、
    　前記運転者の運転に関する運転特徴を生成する運転者特徴システムに、生成した前記センサデータを送信するセンサデータ管理手段と、を備える
    車両システム。
  18. 　車両における運転者の運転に関するセンサデータに基づき、前記運転者の運転に関する運転特徴を生成する運転者特徴生成手段と、
    　生成された前記運転特徴を記憶する運転者特徴データベースを備える
    運転者特徴システム。
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Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006199192A (ja) * 2005-01-21 2006-08-03 Tokai Rika Co Ltd 車両盗難防止装置
JP2015071319A (ja) * 2013-10-01 2015-04-16 株式会社オートネットワーク技術研究所 運転者特定システム
JP2016027452A (ja) * 2014-06-23 2016-02-18 株式会社デンソー ドライバの運転不能状態検出装置
US20160086397A1 (en) * 2014-09-22 2016-03-24 Brian K. Phillips Method and system for automatically identifying a driver by creating a unique driver profile for a vehicle from driving habits
US20170158114A1 (en) * 2015-12-03 2017-06-08 Opus Inspection, Inc. System and method for identification of transport vehicles and drivers
US9760702B1 (en) * 2014-07-14 2017-09-12 Jpmorgan Chase Bank, N.A. Systems and methods for driver authentication through embedded sensing
JP2018136921A (ja) * 2017-02-21 2018-08-30 株式会社デンソー 運転支援装置
WO2019058460A1 (ja) * 2017-09-20 2019-03-28 日産自動車株式会社 走行支援方法及び走行支援装置
JP2020066307A (ja) * 2018-10-23 2020-04-30 三菱自動車工業株式会社 車両用シフト装置
JP2020135311A (ja) * 2019-02-18 2020-08-31 トヨタ自動車株式会社 車両システム

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006178684A (ja) 2004-12-21 2006-07-06 Nissan Motor Co Ltd 右折行動支援装置及び右折行動支援方法
JP5811776B2 (ja) 2011-11-01 2015-11-11 トヨタ自動車株式会社 車両ドライバの特定装置及び車両ドライバの特定方法
US20150187019A1 (en) * 2013-12-31 2015-07-02 Hartford Fire Insurance Company Systems and method for autonomous vehicle data processing
CN109606316A (zh) * 2018-10-24 2019-04-12 惠州市德赛西威汽车电子股份有限公司 一种驾驶员身份识别方法
US20200216079A1 (en) * 2019-01-04 2020-07-09 Byton North America Corporation Systems and methods for driver profile based warning and vehicle control
US20200247364A1 (en) * 2019-02-06 2020-08-06 Blackberry Limited Safety methods and systems for vehicles

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006199192A (ja) * 2005-01-21 2006-08-03 Tokai Rika Co Ltd 車両盗難防止装置
JP2015071319A (ja) * 2013-10-01 2015-04-16 株式会社オートネットワーク技術研究所 運転者特定システム
JP2016027452A (ja) * 2014-06-23 2016-02-18 株式会社デンソー ドライバの運転不能状態検出装置
US9760702B1 (en) * 2014-07-14 2017-09-12 Jpmorgan Chase Bank, N.A. Systems and methods for driver authentication through embedded sensing
US20160086397A1 (en) * 2014-09-22 2016-03-24 Brian K. Phillips Method and system for automatically identifying a driver by creating a unique driver profile for a vehicle from driving habits
US20170158114A1 (en) * 2015-12-03 2017-06-08 Opus Inspection, Inc. System and method for identification of transport vehicles and drivers
JP2018136921A (ja) * 2017-02-21 2018-08-30 株式会社デンソー 運転支援装置
WO2019058460A1 (ja) * 2017-09-20 2019-03-28 日産自動車株式会社 走行支援方法及び走行支援装置
JP2020066307A (ja) * 2018-10-23 2020-04-30 三菱自動車工業株式会社 車両用シフト装置
JP2020135311A (ja) * 2019-02-18 2020-08-31 トヨタ自動車株式会社 車両システム

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
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