CN112673405A - 车内监视信息生成控制装置和车内监视信息生成控制方法 - Google Patents

车内监视信息生成控制装置和车内监视信息生成控制方法 Download PDF

Info

Publication number
CN112673405A
CN112673405A CN201880097218.XA CN201880097218A CN112673405A CN 112673405 A CN112673405 A CN 112673405A CN 201880097218 A CN201880097218 A CN 201880097218A CN 112673405 A CN112673405 A CN 112673405A
Authority
CN
China
Prior art keywords
monitoring information
vehicle
vehicle monitoring
unit
image
Prior art date
Legal status (The legal status 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 status listed.)
Pending
Application number
CN201880097218.XA
Other languages
English (en)
Inventor
福原英树
胁阪良孝
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Mitsubishi Electric Corp
Original Assignee
Mitsubishi Electric Corp
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 Mitsubishi Electric Corp filed Critical Mitsubishi Electric Corp
Publication of CN112673405A publication Critical patent/CN112673405A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B13/00—Burglar, theft or intruder alarms
    • G08B13/18—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength
    • G08B13/189—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems
    • G08B13/194—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems using image scanning and comparing systems
    • G08B13/196—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems using image scanning and comparing systems using television cameras
    • G08B13/19639—Details of the system layout
    • G08B13/19647—Systems specially adapted for intrusion detection in or around a vehicle
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/59—Context or environment of the image inside of a vehicle, e.g. relating to seat occupancy, driver state or inner lighting conditions
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/08—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to drivers or passengers
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
    • G06V30/10—Character recognition
    • G06V30/19—Recognition using electronic means
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • 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
    • G08B21/02—Alarms for ensuring the safety of persons
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R16/00—Electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for; Arrangement of elements of electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for
    • B60R16/02—Electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for; Arrangement of elements of electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for electric constitutive elements
    • B60R16/037—Electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for; Arrangement of elements of electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for electric constitutive elements for occupant comfort, e.g. for automatic adjustment of appliances according to personal settings, e.g. seats, mirrors, steering wheel
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2540/00—Input parameters relating to occupants
    • B60W2540/221—Physiology, e.g. weight, heartbeat, health or special needs
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2540/00—Input parameters relating to occupants
    • B60W2540/223—Posture, e.g. hand, foot, or seat position, turned or inclined
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2540/00—Input parameters relating to occupants
    • B60W2540/26—Incapacity
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2556/00—Input parameters relating to data
    • B60W2556/45—External transmission of data to or from the vehicle
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B13/00—Burglar, theft or intruder alarms
    • G08B13/18—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength
    • G08B13/189—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems
    • G08B13/194—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems using image scanning and comparing systems
    • G08B13/196—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems using image scanning and comparing systems using television cameras
    • G08B13/19678—User interface
    • G08B13/19686—Interfaces masking personal details for privacy, e.g. blurring faces, vehicle license plates

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Emergency Management (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Alarm Systems (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Emergency Alarm Devices (AREA)

Abstract

本发明的车内监视信息生成控制装置(100)包括：图像获取部(101)，获取对无人驾驶车辆(1)的内部进行拍摄得到的图像；异常判定部(102)，判定无人驾驶车辆(1)中是否发生异常；车内监视信息生成部(103)，基于由图像获取部(101)获取到的图像生成该图像拍摄到的无人驾驶车辆(1)内部的乘客无法被确定的车内监视信息；以及发送控制部(104)，当基于由异常判定部(102)判定出的判定结果判定无人驾驶车辆(1)中没有发生异常时，将由车内监视信息生成部(103)生成的车内监视信息发送到无人驾驶车辆(1)的外部。

Description

车内监视信息生成控制装置和车内监视信息生成控制方法
技术领域
本发明涉及一种车内监视信息生成控制装置及车内监视信息生成控制方法。
背景技术
目前正在研究运用无人驾驶车辆来提供交通方式。
例如,非专利文献1中公开了在运用无人驾驶车辆的交通服务的验证实验中,为了使乘客能够安心乘坐,设置能够实时掌握行驶中的无人驾驶车辆的位置及状态等的远程管制中心,在远程管制中心进行远程管制。
现有技术文献
非专利文献
非专利文献1：“日产汽车和DeNA开始运用无人驾驶车辆的交通服务“Easy Ride”的验证实验”,[online：在线],2018年2月23日,DeNA株式会社,[2018年7月24日搜索],互联网址<URL:http://dena.com/jp/press/2018/02/23/1/>
发明内容
发明所要解决的技术问题
当实时掌握行驶中的无人驾驶车辆的状态时,考虑将由安装在无人驾驶车辆上的用于拍摄车辆内部的拍摄装置拍摄到的图像发送到远程管制中心等。然而，在无人驾驶车辆中存在乘客的情况下,当将拍摄装置拍摄到的车辆内部的图像发送到远程管制中心等时,存在可能损害该乘客的隐私的问题。
本发明是为了解决上述问题而完成的，本发明的技术问题是提供一种能够在考虑到无人驾驶车辆中的乘客的隐私的情况下进行车内监视的车内监视信息生成控制装置。
解决技术问题所采用的技术方案
本发明的车内监视信息生成控制装置包括：图像获取部，其用于获取对无人驾驶车辆的内部进行拍摄而得到的图像；异常判定部，其用于判定无人驾驶车辆中是否发生异常；车内监视信息生成部，其基于由图像获取部获取到的图像生成该图像拍摄到的无人驾驶车辆内部的乘客无法被确定的车内监视信息；以及发送控制部，当基于由异常判定部判定出的判定结果判定无人驾驶车辆中没有发生异常时，该发送控制部将由车内监视信息生成部生成的车内监视信息发送到无人驾驶车辆的外部。
发明效果
根据本发明,能在考虑到无人驾驶车辆内部乘客的隐私的情况下进行车内监视。
附图说明
图1是示出安装有实施方式1的车内监视信息生成控制装置的无人驾驶车辆的主要部分的一例的框图。
图2A、图2B是示出实施方式1所涉及的车内监视信息生成控制装置的硬件结构的一例的图。
图3是示出实施方式1的车内监视信息生成控制装置中的车内监视信息生成部的主要部分的一例的框图。
图4是示出实施方式1的车内监视信息生成控制装置中的车内监视信息生成部的主要部分的一例的框图。
图5是示出实施方式1所涉及的车内监视信息生成控制装置的处理的一例的流程图。
图6是示出安装有实施方式1的变形例的车内监视信息生成控制装置的无人驾驶车辆的主要部分的一例的框图。
图7是示出实施方式1的变形例的车内监视信息生成控制装置的处理的一例的流程图。
图8是示出安装有实施方式2的车内监视信息生成控制装置的无人驾驶车辆的主要部分的一例的框图。
图9是示出实施方式2的车内监视信息生成控制装置中的车内监视信息生成部的主要部分的一例的框图。
图10是表示实施方式2的车内监视信息生成控制装置中的模式决定部基于由吞吐量值推定部推定的吞吐量值来决定车内监视信息的模式时使用的模式决定表的一例的图。
图11是示出实施方式2所涉及的车内监视信息生成控制装置的处理的一例的流程图。
图12是示出实施方式3的车内监视信息生成控制装置中的车内监视信息生成部的主要部分的一例的框图。
图13是示出实施方式3所涉及的车内监视信息生成控制装置的处理的一例的流程图。
具体实施方式
以下，参照附图对本发明的实施方式进行详细说明。
实施方式1
图1是示出安装有实施方式1的车内监视信息生成控制装置100的无人驾驶车辆1的主要部分的一例的框图。
无人驾驶车辆1例如是指应用了被分类为自动驾驶技术的第5级(L5)的技术的车辆，并且是即使在车辆内部一个乘客都没有的状态下也能够自主行驶的车辆。
车内监视信息生成控制装置100安装在无人驾驶车辆1上。
无人驾驶车辆1具备车内监视信息生成控制装置100、拍摄装置11、传感器12和通信设备13。
拍摄装置11拍摄无人驾驶车辆1的内部。拍摄装置11例如是设置在无人驾驶车辆1内部的摄像头。拍摄装置11将表示拍摄到的图像的数据(以下，包括“表示图像的数据”在内都简称为“图像”)输出到车内监视信息生成控制装置100。
传感器12输出用于由车内监视信息生成控制装置100判定无人驾驶车辆1中是否发生异常的检测信息。传感器12例如是红外传感器、超声波传感器或音量传感器。此外，传感器12可以是输出表示乘客的心跳、血压等信息的生物传感器。生物传感器安装在安全带、座位等上。
通信设备13具有用于将车内监视信息生成控制装置100所输出的图像信息等车内监视信息发送到无人驾驶车辆1的外部的通信功能。更具体地，通信设备13具有用于将车内监视信息发送到例如设置在无人驾驶车辆1外部的外部装置或外部***的通信功能。外部装置例如是远程监视装置，外部***例如是远程监视***。通信设备13例如通过使用LTE(长期演进)等无线公共线路向无人驾驶车辆1的外部发送车内监视信息。
车内监视信息生成控制装置100基于从拍摄装置11获取的图像生成车内监视信息，并且根据基于从传感器12获取的检测信息判定的无人驾驶车辆1的状态，经由通信设备13将车内监视信息发送到无人驾驶车辆1的外部。
车内监视信息生成控制装置100具备图像获取部101、异常判定部102、车内监视信息生成部103和发送控制部104。
图像获取部101从拍摄装置11获取无人驾驶车辆1的内部被拍摄到的图像。
异常判定部102判定无人驾驶车辆1中是否发生异常。
例如，异常判定部102从传感器12获取检测信息，并基于获取到的检测信息判定无人驾驶车辆1中是否发生异常。
更具体地，例如，异常判定部102基于从红外传感器或超声波传感器等检测传感器获取的检测信息，通过公知的模式匹配方法判定无人驾驶车辆1的乘客的姿势或动作等是否处于预定的异常状态，从而判定无人驾驶车辆1中是否发生异常。
此外，例如，异常判定部102基于从音量传感器获取的检测信息，例如判定无人驾驶车辆1内的音量是否大于预定的音量，从而判定无人驾驶车辆1中是否发生异常。
例如，异常判定部102基于从生物传感器获取的检测信息，根据例如表示心跳、血压等的值是否大于预定值，判定无人驾驶车辆1的乘客的身体状况是否良好、乘客是否处于兴奋状态等，来判定无人驾驶车辆1中是否发生异常。
异常判定部102判定无人驾驶车辆1中是否发生异常的方法不限于上述方法。
例如，可以基于从具有不同检测方法的多种传感器12获取的多种检测信息来判定在无人驾驶车辆1中是否发生异常。
此外，例如，车内监视信息生成控制装置100可以连接到无人驾驶车辆1内的CAN(控制器局域网)等车载网络，异常判定部102可以适当地使用从该车载网络获取的各种信号来判定在无人驾驶车辆1中是否发生异常。
另外，例如，异常判定部102可以基于由图像获取部101获取的无人驾驶车辆1内部被拍摄到的图像，将利用公知的图像分析技术对该图像进行分析后的结果与预定的表示异常状态的模式通过公知的模式匹配方法进行比较，从而判定无人驾驶车辆1中是否发生了异常。当异常判定部102基于由图像获取部101获取到的图像判定是否发生异常时，异常判定部102连接到图像获取部101(然而，在图1中未示出该连接关系)。此外，当异常判定部102基于无人驾驶车辆1内部被拍摄到的图像来判定是否发生异常时，异常判定部102可以直接连接到拍摄装置11(然而，在图1中未示出该连接关系)。
此外，例如，异常判定部102可以从麦克风等语音输入装置(未图示出)获取语音信号，基于获取到的语音信号通过公知的语音识别技术执行语音识别，并且将语音识别出的结果与预定的表示异常状态的语音模式进行比较，从而判定在无人驾驶车辆1中是否发生了异常。
另外，例如，异常判定部102可以适当地组合上述判定无人驾驶车辆1中是否发生异常的方法，来判定无人驾驶车辆1中是否发生异常。
车内监视信息生成部103基于由图像获取部101获取到的图像，生成该图像拍摄到的无人驾驶车辆1内部的乘客(以下，无人驾驶车辆1内部的乘客简称为“乘客”)无法被确定的车内监视信息。后面描述车内监视信息生成部103的详细情况。
当基于由异常判定部102判定出的判定结果判定为无人驾驶车辆1中没有发生异常时，发送控制部104将由车内监视信息生成部103生成的车内监视信息发送到无人驾驶车辆1的外部。
更具体地，发送控制部104执行用于发送车内监视信息的发送控制，并经由通信设备13将该车内监视信息发送到无人驾驶车辆1的外部。
当判定无人驾驶车辆1中没有发生异常时，发送控制部104向无人驾驶车辆1的外部发送车内监视信息。此外，当判定在无人驾驶车辆1中发生异常时，发送控制部104向无人驾驶车辆1的外部发送基于由图像获取部101获取到的图像的异常时监视图像。
更具体地，例如，异常时监视图像是由图像获取部101获取到的图像。
异常时监视图像不限于由图像获取部101获取到的图像，例如可以是通过加工该图像而生成的图像。
更具体地，例如，异常时监视图像是通过对图像获取部101获取的图像实施变更该图像的图像尺寸的尺寸调整处理、剪掉该图像中被推定为发生异常的位置的裁剪处理、或者添加指示该图像中被推定为发生异常的位置的信息的重叠处理等而生成的图像。优选地，车内监视信息是乘客无法被确定的信息，而异常时监视图像是乘客能够被确定的图像。
参照图2A和图2B，说明实施方式1的车内监视信息生成控制装置100的主要部分的硬件结构。
图2A、图2B是示出实施方式1所涉及的车内监视信息生成控制装置100的主要部分的硬件结构的一例的图。
如图2A所示，车内监视信息生成控制装置100由计算机构成，该计算机具有处理器201和存储器202。存储器202中存储有用于使该计算机起到图像获取部101、异常判定部102、车内监视信息生成部103和发送控制部104的作用的程序。通过由处理器201读取存储于存储器202的程序并执行，从而实现图像获取部101、异常判定部102、车内监视信息生成部103和发送控制部104的功能。
或者，如图2B所示，车内监视信息生成控制装置100可以由处理电路203构成。在这种情况下，图像获取部101、异常判定部102、车内监视信息生成部103和发送控制部104的功能可以由处理电路203实现。
此外，车内监视信息生成控制装置100可以包括处理器201、存储器202和处理电路203(未图示出)。该情况下，图像获取部101、异常判定部102、车内监视信息生成部103和发送控制部104的功能中的一部分可以由处理器201和存储器202来实现，剩余的功能可以由处理电路203来实现。
处理器201例如使用CPU(Central Processing Unit：中央处理单元)、GPU(Graphics Processing Unit：图形处理单元)、微处理器、微控制器或DSP(Digital SignalProcessor：数字信号处理器)等。
存储器202例如使用半导体存储器或磁盘。更具体地，存储器202例如使用RAM(Random Access Memory：随机存取存储器)、ROM(Read Only Memory：只读存储器)、闪存、EPROM(Erasable Programmable ROM：可擦可编程只读存储器)或EEPROM(Electrical lyErasable Programmable Read-Only Memory：电可擦可编程只读存储器)、SSD(SolidState Drive:固态驱动器)或HDD(Hard Disk Drive：硬盘驱动器)等。
处理电路203例如使用ASIC(Application Specific Integrated Circuit：专用集成电路)、PLD(Programmable Logic Device：可编程逻辑设备)、FPGA(Field-Programmable Gate Array：现场可编程门阵列)、SoC(System-on-a-Chip：***级芯片)或***LSI(Large-Scale Integration：大规模集成)。
参照图3和图4，说明车内监视信息生成部103基于从图像获取部101获取的图像，生成该图像拍摄到的乘客无法被确定的车内监视信息的处理。
图3是示出实施方式1的车内监视信息生成控制装置100中的车内监视信息生成部103的主要部分的一例的框图。
车内监视信息生成部103例如包括图像分析部131和图像加工部132。
图像分析部131例如通过公知的方法检测在图像获取部101获取的图像拍摄到的乘客的脸部区域。
图像加工部132例如通过公知的方法，对由图像获取部101获取到的图像中由图像分析部131检测到的乘客的脸部区域实施图像变形处理或轮廓提取处理等。图像变形处理是通过对图像中的乘客的脸部区域应用例如马赛克处理或模糊处理等来变形图像的处理。此外，轮廓提取处理是通过对图像中的乘客的脸部区域应用例如涂黑处理或遮挡处理等来仅提取乘客的脸部轮廓的处理。图像加工部132输出通过对由图像获取部101获取到的图像实施上述图像变形处理而获得的变形图像信息或通过对由图像获取部101获取到的图像实施上述轮廓提取处理而获得的轮廓图像信息等作为车内监视信息。
实施方式1的车内监视信息生成控制装置100中的车内监视信息生成部103的主要部分的结构不限于图3所示的结构，例如可以是图4所示的结构。
图4是示出实施方式1的车内监视信息生成控制装置100中的车内监视信息生成部103的主要部分的一例的框图。
车内监视信息生成部103例如包括图像分析部133和人物识别信息生成部134。
图像分析部133例如基于由图像获取部101获取的图像，通过公知的方法识别该图像拍摄到的乘客。更具体地，例如，图像分析部133识别该图像拍摄到的乘客的性别、年龄或体格等。
人物识别信息生成部134例如基于由图像分析部133识别出的乘客的识别结果，根据预定的格式生成人物识别信息，并将其作为车内监视信息输出。
参照图5，说明实施方式1的车内监视信息生成控制装置100的动作。
图5是示出实施方式1所涉及的车内监视信息生成控制装置100的处理的一例的流程图。
首先，在步骤ST501中，如上所述，图像获取部101从拍摄装置11获取对无人驾驶车辆1的内部进行拍摄而得到的图像。
接着，在步骤ST502，车内监视信息生成部103如上所述基于由图像获取部101获取到的图像，生成该图像拍摄到的乘客无法被确定的车内监视信息。
接着，在步骤ST503中，如上所述，异常判定部102判定在无人驾驶车辆1中是否发生了异常。
在步骤ST503中，当异常判定部102判定为无人驾驶车辆1中没有发生异常时，在步骤ST504中，发送控制部104如上所述将由车内监视信息生成部103生成的车内监视信息发送到无人驾驶车辆1的外部。在执行步骤ST504中的处理之后，车内监视信息生成控制装置100结束该流程的处理，返回到步骤ST501的处理，并且重复执行该流程的处理。
在步骤ST503中异常判定部102判定为无人驾驶车辆1中发生异常时，在步骤ST505中，发送控制部104如上所述将基于由图像获取部101获取到的图像的异常时监视图像发送到无人驾驶车辆1的外部。在执行步骤ST505的处理之后，车内监视信息生成控制装置100结束该流程的处理，返回到步骤ST501的处理，并且重复执行该流程的处理。
另外，步骤ST503的处理也可以在执行图5所示的流程的期间通过后台处理而适当地重复执行。
如上所述，车内监视信息生成控制装置100包括：图像获取部101，其用于获取对无人驾驶车辆1的内部进行拍摄而得到的图像；异常判定部102，其用于判定无人驾驶车辆1中是否发生异常；车内监视信息生成部103，其基于由图像获取部101获取到的图像生成该图像拍摄到的无人驾驶车辆1内部的乘客无法被确定的车内监视信息；以及发送控制部104，当基于由异常判定部102判定出的判定结果判定无人驾驶车辆1中没有发生异常时，该发送控制部104将由车内监视信息生成部103生成的车内监视信息发送到无人驾驶车辆1的外部。
通过这样构成，车内监视信息生成控制装置100能够在考虑到无人驾驶车辆1内部的乘客的隐私的情况下进行车内监视。
异常判定部102不仅可以判定在无人驾驶车辆1中是否发生异常，而且可以判定在无人驾驶车辆1中发生的异常的内容。更具体地，例如，异常判定部102可以判别出是否由于乘客的身体状况不佳导致在无人驾驶车辆1中发生异常。例如，通过将基于由异常判定部102获取的语音信号执行的语音识别结果与预定的表示乘客的身体状况不佳的语音模式进行比较，从而能判别所发生的异常是否由于乘客的身体状况不佳引起。
此外，发送控制部104可以基于由异常判定部102判定的判定结果，在无人驾驶车辆1中发生的异常是由于乘客的身体状况不佳引起的情况下，向无人驾驶车辆1的外部发送车内监视信息来代替异常时监视图像。
通过这样构成，从而车内监视信息生成控制装置100能够在无人驾驶车辆1中发生的异常是由于乘客的身体状况不佳引起时，考虑到乘客的隐私的情况下进行车内监视。
实施方式1的变形例
参照图6说明实施方式1的变形例。
图6是示出安装有实施方式1的变形例的车内监视信息生成控制装置100a的无人驾驶车辆1的主要部分的一例的框图。
在实施方式1的变形例的车内监视信息生成控制装置100a中，与车内监视信息生成控制装置100相比，车内监视信息生成控制装置100a中的车内监视信息生成部103a和发送控制部104a的动作与车内监视信息生成控制装置100中的车内监视信息生成部103和发送控制部104的动作不同。
在实施方式1的变形例的车内监视信息生成控制装置100a的结构中，与车内监视信息生成控制装置100相同的结构被标注相同的标号，并且省略重复的说明。即，对标注了与图1中记载的标号相同的标号的图6的结构省略说明。
车内监视信息生成控制装置100a安装在无人驾驶车辆1上。
无人驾驶车辆1具备车内监视信息生成控制装置100a、拍摄装置11、传感器12和通信设备13。
车内监视信息生成控制装置100a基于从拍摄装置11获取的图像生成车内监视信息，并且根据基于从传感器12获取的检测信息判定的无人驾驶车辆1的状态，经由通信设备13将车内监视信息发送到无人驾驶车辆1的外部。
车内监视信息生成控制装置100a具备图像获取部101、异常判定部102、车内监视信息生成部103a和发送控制部104a。
当基于由异常判定部102判定的判定结果判定无人驾驶车辆1中没有发生异常时，车内监视信息生成部103a基于由图像获取部101获取到的图像生成该图像拍摄到的乘客无法被确定的车内监视信息。
由于车内监视信息生成部103a基于从图像获取部101获取到的图像生成车内监视信息的处理与车内监视信息生成控制装置100中的车内监视信息生成部103的处理相同，因此省略说明。
发送控制部104a将由车内监视信息生成部103a生成的车内监视信息发送到无人驾驶车辆1的外部。当基于由异常判定部102判定的判定结果判定为无人驾驶车辆1中没有发生异常时，车内监视信息生成部103a生成车内监视信息。当生成车内监视信息时，发送控制部104a将该车内监视信息发送到无人驾驶车辆1的外部。由于车内监视信息是在判定无人驾驶车辆1中没有发生异常时生成的，所以当判定没有发生该异常时，发送控制部104a也将车内监视信息发送到无人驾驶车辆1的外部。当没有要发送的车内监视信息时，即，当判定在无人驾驶车辆1中发生异常时，发送控制部104a向无人驾驶车辆1的外部发送基于由图像获取部101获取的图像的异常时监视图像。
另外，实施方式1的变形例的车内监视信息生成控制装置100a中的图像获取部101a、异常判定部102、车内监视信息生成部103a、以及发送控制部104a的各功能也可以通过实施方式1中的图2A和图2B中示出一例的硬件结构中的处理器201和存储器202来实现，或者也可以通过处理电路203来实现。
参照图7，说明实施方式1的变形例的车内监视信息生成控制装置100a的动作。
图7是示出实施方式1的变形例所涉及的车内监视信息生成控制装置100a的处理的一例的流程图。
首先，在步骤ST701中，如上所述，图像获取部101从拍摄装置11获取对无人驾驶车辆1的内部进行拍摄而得到的图像。
接着，在步骤ST702中，如上所述，异常判定部102判定在无人驾驶车辆1中是否发生了异常。
当异常判定部102在步骤ST702判定无人驾驶车辆1中没有发生异常时，在步骤ST703,车内监视信息生成部103a如上所述地基于由图像获取部101获取的图像，生成该图像拍摄到的乘客无法被确定的车内监视信息。车内监视信息生成控制装置100a在步骤ST703的处理之后执行后面描述的步骤ST704的处理。
在步骤ST702中，当异常判定部102判定无人驾驶车辆1中发生了异常时，车内监视信息生成控制装置100a执行后述的步骤ST704的处理。
接下来，在步骤ST704，发送控制部104a判定是否发送车内监视信息。
发送控制部104a基于例如是否存在由车内监视信息生成部103a生成的车内监视信息来判定是否发送车内监视信息。发送控制部104a在存在由车内监视信息生成部103a生成的车内监视信息时，判定为发送车内监视信息，在不存在由车内监视信息生成部103a生成的车内监视信息时，判定为不发送车内监视信息。
另外，发送控制部104a也可以基于例如由异常判定部102判定的无人驾驶车辆1中是否发生异常来判定是否发送车内监视信息。即，发送控制部104a可以在判定无人驾驶车辆1中没有发生异常时判定发送车内监视信息，在判定无人驾驶车辆1中发生异常时判定不发送车内监视信息。
当在步骤ST704中发送控制部104a判定要发送车内监视信息时，在步骤ST705中，发送控制单元104a如上所述将由车内监视信息生成部103a生成的车内监视信息发送到无人驾驶车辆1的外部。在执行步骤ST705的处理之后，车内监视信息生成控制装置100a结束该流程的处理，返回到步骤ST701的处理，并且重复执行该流程的处理。
当在步骤ST704中发送控制部104a判定不发送车内监视信息时，在步骤ST706中，发送控制部104a如上所述地例如将基于由图像获取部101获取到的图像的异常时监视图像发送到无人驾驶车辆1的外部。在执行步骤ST706的处理之后，车内监视信息生成控制装置100a结束该流程的处理，返回到步骤ST701的处理，并重复执行该流程的处理。
另外，步骤ST702的处理也可以在执行图7所示的流程的期间通过后台处理适当地重复执行。
如上所述，车内监视信息生成控制装置100a构成为：当无人驾驶车辆1中发生异常时，车内监视信息生成部103a不生成不需要的车内监视信息。
通过这样的构成，与实施方式1的车内监视信息生成控制装置100相比，车内监视信息生成控制装置100a能够在无人驾驶车辆1中发生异常的期间简化处理。
实施方式2
参照图8对实施方式2进行说明。
图8是示出安装有实施方式2的车内监视信息生成控制装置100b的无人驾驶车辆1的主要部分的一例的框图。
实施方式2的车内监视信息生成控制装置100b与实施方式1的车内监视信息生成控制装置100相比较，实施方式2的车内监视信息生成控制装置100b中的车内监视信息生成部103b的动作与实施方式1的车内监视信息生成控制装置100中的车内监视信息生成部103的动作不同。另外，与实施方式1的车内监视信息生成控制装置100的结构相比，在实施方式2的车内监视信息生成控制装置100b的结构中增加了吞吐量值推定部105和模式决定部106。
在实施方式2的车内监视信息生成控制装置100b的结构中，与实施方式1的车内监视信息生成控制装置100相同的结构被标注相同的标号，并且省略重复的说明。即，对标注了与图1中记载的标号相同的标号的图8的结构省略说明。
车内监视信息生成控制装置100安装在无人驾驶车辆1上。
无人驾驶车辆1具备车内监视信息生成控制装置100b、拍摄装置11、传感器12和通信设备13a。
车内监视信息生成控制装置100b基于从拍摄装置11获取到的图像生成车内监视信息，并且根据基于从传感器12获取的检测信息判定出的无人驾驶车辆1的状态，经由通信设备13将车内监视信息发送到无人驾驶车辆1的外部。
车内监视信息生成控制装置100b包括图像获取部101、异常判定部102、车内监视信息生成部103b、发送控制部104、吞吐量值推定部105和模式决定部106。
吞吐量值推定部105推定吞吐量值，该吞吐量值表示当发送控制部104向无人驾驶车辆1的外部发送车内监视信息时的每单位时间的数据传输量。
更具体地，例如，吞吐量值推定部105基于发送控制部104向无人驾驶车辆1的外部发送车内监视信息时使用的通信设备13a的电波状况或通信状况来推定吞吐量值。
当吞吐量值推定部105基于通信设备13a的电波状况推定吞吐量值时，吞吐量值推定部105例如使用预先设置在吞吐量值推定部105中的查找表来推定吞吐量值，该查找表将通信设备13a从无线公共线路的基站接收的电波强度值与吞吐量期望值相关联。吞吐量值推定部105基于通信设备13a的电波状况来推定吞吐量值的方法不限于上述方法，吞吐量值推定部105例如也可以基于通信设备13a从无线公共线路的基站接收的电波强度值和预定的计算式来推定吞吐量值。
此外，当吞吐量值推定部105基于通信设备13a的通信状况推定吞吐量值时，吞吐量值推定部105例如基于最近经由通信设备13a发送的车内监视信息的通信状况来推定当前的吞吐量值。吞吐量值推定部105基于通信设备13a的通信状况来推定吞吐量值的方法不限于上述方法。
例如，车内监视信息生成控制装置100b可以具有用于获取无人驾驶车辆1正在行驶的地点的位置信息的单元，并且吞吐量值推定部105可以基于无人驾驶车辆1正在行驶的地点处的通信设备13a过去的通信状况来推定吞吐量值。
此外，例如，吞吐量值推定部105可以通过深层学习等人工智能技术来预测无人驾驶车辆1正在行驶的地点、日期时间、天气条件等、以及表示无人驾驶车辆1过去在该地点行驶时的日期时间、天气条件、吞吐量值或电波强度的信息，从而推定吞吐量值。另外，例如，吞吐量值推定部105也可以通过深层学习等人工智能技术，预测表示无人驾驶车辆1正在行驶的地点周围存在的通信终端的状况的信息、或者表示直到吞吐量值推定部105推定出吞吐量值之前的期间内吞吐量值的变动的信息、表示过去无人驾驶车辆1行驶时周围存在的通信终端的状况的信息、或者表示吞吐量值的变动的信息，从而推定吞吐量值。
模式决定部106基于由吞吐量值推定部105推定的吞吐量值，决定由车内监视信息生成部103b生成的车内监视信息的模式。
车内监视信息生成部103b基于由模式决定部106决定的模式生成车内监视信息。
在后文中描述模式决定部106和车内监视信息生成部103b的详细情况。
当基于由异常判定部102判定出的判定结果判定为无人驾驶车辆1中没有发生异常时，发送控制部104将由车内监视信息生成部103b生成的车内监视信息发送到无人驾驶车辆1的外部。更具体地，发送控制部104经由通信设备13a向无人驾驶车辆1的外部发送车内监视信息。发送控制部104在实施方式1中已进行了说明，因此省略说明。
另外，实施方式2的车内监视信息生成控制装置100b中的图像获取部101、异常判定部102、车内监视信息生成部103b、发送控制部104、吞吐量值推定部105和模式决定部106的各功能也可以通过实施方式1中的图2A和图2B中示出一例的硬件结构中的处理器201和存储器202来实现，或者也可以通过处理电路203来实现。
参照图9和图10，对模式决定部106基于由吞吐量值推定部105推定的吞吐量值来决定车内监视信息的模式的处理、以及车内监视信息生成部103b基于由模式决定部106决定的模式来生成车内监视信息的处理进行说明。
图9是示出实施方式2的车内监视信息生成控制装置100b中的车内监视信息生成部103b的主要部分的一例的框图。
在实施方式2的车内监视信息生成控制装置100b的车内监视信息生成部103b的结构中，与实施方式1的车内监视信息生成控制装置100中的车内监视信息生成部103相同的结构被标注相同的标号，并且省略重复的说明。即，对标注了与图3或图4中记载的标号相同的标号的图9的结构省略说明。
车内监视信息生成部103b例如包括图像分析部131、图像加工部132、图像分析部133、人物识别信息生成部134和车内监视信息生成控制部135。
车内监视信息生成部103b包括图像分析部131、图像加工部132、图像分析部133和人物识别信息生成部134，从而能选择性地生成例如通过对由图像获取部101获取到的图像实施上述图像变形处理而获得的变形图像信息、通过对由图像获取部101获取到的图像实施上述轮廓提取处理而获得的轮廓图像信息、以及在基于由图像获取部101获取到的图像而识别出的该图像拍摄到的乘客的人物识别信息。车内监视信息生成部103b基于由模式决定部106决定的模式，输出生成的变形图像信息、轮廓图像信息和人物识别信息中的任一个作为车内监视信息。
车内监视信息生成控制部135基于由模式决定部106决定的模式，控制例如图像分析部131、图像加工部132、图像分析部133和人物识别信息生成部134，以输出变形图像信息、轮廓图像信息、人物识别信息中的任一个。车内监视信息生成控制部135的详细情况将在后文中阐述。
图10是表示实施方式2的车内监视信息生成控制装置100b中的模式决定部106基于由吞吐量值推定部105推定的吞吐量值来决定车内监视信息的模式时使用的模式决定表的一例的图。
模式决定部106例如基于由吞吐量值推定部105推定的吞吐量值、预设的第一阈值、预设为小于第一阈值的值的第二阈值、以及模式决定表来决定车内监视信息的模式。例如，当吞吐量值为第一阈值以上时，模式决定部106判定吞吐量为“高”，当吞吐量值为第二阈值以上且小于第一阈值时，模式决定部106判定吞吐量为“中”，并且当吞吐量值小于第二阈值时，模式决定部106判定吞吐量为“低”。例如，模式决定部106将所判定的吞吐量的“高”、“中”或“低”与模式决定表中的吞吐量所示的“高”、“中”和“低”进行比较，从而将车内监视信息的模式决定为与所判定的吞吐量的“高”、“中”或“低”相对应的模式。
更具体地，例如，当所判定的吞吐量为“高”时，模式决定部106决定车内监视信息的模式，使得将变形图像信息、轮廓图像信息和人物识别信息中数据量最大的变形图像信息设为车内监视信息。例如，当所判定的吞吐量为“中”时，模式决定部106决定车内监视信息的模式，使得将变形图像信息、轮廓图像信息和人物识别信息中数据量仅次于变形图像信息的轮廓图像信息设为车内监视信息。此外，例如，当所判定的吞吐量为“低”时，模式决定部106决定车内监视信息的模式，使得将变形图像信息、轮廓图像信息和人物识别信息中数据量最小的人物识别信息设为车内监视信息。
如上所述，车内监视信息生成控制部135基于由模式决定部106决定的模式来控制例如图像分析部131、图像加工部132、图像分析部133和人物识别信息生成部134。
具体地，例如，当由模式决定部106决定的模式是变形图像信息时，车内监视信息生成控制部135控制图像分析部131和图像加工部132执行处理。更具体地，例如，车内监视信息生成控制部135控制图像加工部132对由图像获取部101获取到的图像中被图像分析部131检测到的乘客的脸部区域执行马赛克处理或模糊处理等图像变形处理。
例如，当由模式决定部106决定的模式是轮廓图像信息时，车内监视信息生成控制部135控制图像分析部131和图像加工部132执行处理。更具体地，例如，车内监视信息生成控制部135进行控制，使得图像加工部132对由图像获取部101获取到的图像中被图像分析部131检测到的乘客的脸部区域执行涂黑处理或遮挡处理等轮廓提取处理。
例如，当由模式决定部106决定的模式是人物识别信息时，车内监视信息生成控制部135控制图像分析部133和人物识别信息生成部134执行处理。
参照图11，说明实施方式2的车内监视信息生成控制装置100b的动作。
图11是示出实施方式2所涉及的车内监视信息生成控制装置100b的处理的一例的流程图。
首先，在步骤ST1101中，如上所述，图像获取部101从拍摄装置11获取对无人驾驶车辆1的内部进行拍摄而得到的图像。
接着，在步骤ST1102中，吞吐量值推定部105如上所述推定吞吐量值，该吞吐量值表示当发送控制部104向无人驾驶车辆1的外部发送车内监视信息时的每单位时间的数据传输量。
接着，在步骤ST1103中，模式决定部106如上所述基于由吞吐量值推定部105推定的吞吐量值，决定由车内监视信息生成部103b生成的车内监视信息的模式。
接着，在步骤ST1104，车内监视信息生成部103b如上所述基于由模式决定部106决定的模式生成车内监视信息。
接着，在步骤ST1105中，如上所述异常判定部102判定在无人驾驶车辆1中是否发生了异常。
当在步骤ST1105中异常判定部102判定为无人驾驶车辆1中没有发生异常时，在步骤ST1106中，发送控制部104如上所述将由车内监视信息生成部103b生成的车内监视信息发送到无人驾驶车辆1的外部。在执行步骤ST1106的处理之后，车内监视信息生成控制装置100b结束该流程的处理，返回到步骤ST1101的处理，并重复执行该流程的处理。
当在步骤ST1105中异常判定部102判定为无人驾驶车辆1中发生异常时，在步骤ST1107中，发送控制部104如上所述将基于由图像获取部101获取到的图像的异常时监视图像发送到无人驾驶车辆1的外部。在执行步骤ST1107的处理之后，车内监视信息生成控制装置100b结束该流程的处理，返回到步骤ST1101的处理，重复执行该流程的处理。
另外，步骤ST1102和步骤ST1105的处理也可以在执行图11所示的流程的期间通过后台处理适当地重复执行。
如上所述，车内监视信息生成控制装置100b包括：图像获取部101，该图像获取部101获取通过拍摄无人驾驶车辆1的内部而获得的图像；异常判定部102，该异常判定部102判定无人驾驶车辆1中是否发生异常；车内监视信息生成部103b，该车内监视信息生成部103b基于图像获取部101获取到的图像，生成该图像拍摄到的无人驾驶车辆1内部的乘客无法被确定的车内监视信息；发送控制部104，该发送控制部104在基于由异常判定部102判定出的判定结果判定为无人驾驶车辆1中没有发生异常时，将由车内监视信息生成部103b生成的车内监视信息发送到无人驾驶车辆1的外部；吞吐量值推定部105，该吞吐量值推定部105推定表示发送控制部104向无人驾驶车辆1的外部发送车内监视信息时的每单位时间的数据传输量的吞吐量值；以及模式决定部106，该模式决定部106基于由吞吐量值推定部105推定出的吞吐量值来决定由车内监视信息生成部103b生成的车内监视信息的模式，车内监视信息生成部103b基于由模式决定部106决定的模式来生成车内监视信息。
通过这样的构成，车内监视信息生成控制装置100b能使车内监视信息成为与表示将车内监视信息发送到无人驾驶车辆1的外部时的每单位时间的数据传输量的吞吐量值相对应的信息，并且在考虑到乘客的隐私的情况下进行车内监视。
实施方式3
参照图12对实施方式3进行说明。
图12是示出安装有实施方式3的车内监视信息生成控制装置100c的无人驾驶车辆1的主要部分的一例的框图。
实施方式3的车内监视信息生成控制装置100c与实施方式2的车内监视信息生成控制装置100b相比较，实施方式3的车内监视信息生成控制装置100c中的吞吐量值推定部105a的动作与实施方式2的车内监视信息生成控制装置100b中的吞吐量值推定部105的动作不同。另外，与实施方式2的车内监视信息生成控制装置100b的结构相比，实施方式3的车内监视信息生成控制装置100c的结构中增加了位置信息获取部107和其他车辆信息获取部108。
在实施方式3的车内监视信息生成控制装置100c的结构中，与实施方式2的车内监视信息生成控制装置100b相同的结构被标注相同的标号，并且省略重复的说明。即，对标注了与图8中记载的标号相同的标号的图8的结构省略说明。
车内监视信息生成控制装置100c安装在通过无人驾驶而行驶的无人驾驶车辆1上。
无人驾驶车辆1具备车内监视信息生成控制装置100c、拍摄装置11、传感器12和通信设备13b。
车内监视信息生成控制装置100c基于从拍摄装置11获取到的图像生成车内监视信息，并且根据基于从传感器12获取的检测信息而判定出的无人驾驶车辆1的状态，经由通信设备13将车内监视信息发送到无人驾驶车辆1的外部。
车内监视信息生成控制装置100c包括图像获取部101、异常判定部102、车内监视信息生成部103b、发送控制部104、吞吐量值推定部105a、模式决定部106、位置信息获取部107和其他车辆信息获取部108。
位置信息获取部107获取表示无人驾驶车辆1行驶的位置的位置信息。更具体地，例如，位置信息获取部107从安装在通过无人驾驶行驶的无人驾驶车辆1上的自动驾驶***(未图示出)获取表示无人驾驶车辆1行驶的位置的位置信息。位置信息获取部107获取表示无人驾驶车辆1行驶的位置的位置信息的方法不限于上述方法。例如，位置信息获取部107可以基于从接收自导航卫星的GPS信号等导航信号的导航信号接收器(未图示出)等获取的导航信号，生成表示无人驾驶车辆1行驶的位置的位置信息。
其他车辆信息取得部108获取表示安装于其他车辆(未图示出)上的通信设备(未图示出)的电波状况或通信状况的其他车辆信息，该其他车辆正行驶在离无人驾驶车辆1行驶的位置为规定范围内的位置。
更具体地，例如其他车辆信息获取部108经由通信设备13b向设置在无人驾驶车辆1外部的远程监视装置或远程监视***等外部装置或外部***发送由位置信息获取部107获取的表示无人驾驶车辆1行驶的位置的位置信息，其他车辆信息获取部108经由通信设备13b从该外部装置或外部***获取表示安装在其他车辆上的通信设备的电波状况或通信状况的其他车辆信息，该其他车辆正行驶在离无人驾驶车辆1行驶的位置为规定范围内的位置。
离无人驾驶车辆1行驶的位置为规定范围内的位置更具体是指例如在以无人驾驶车辆1行驶的位置为中心的半径为300米的圆包围的区域内的位置。离无人驾驶车辆1行驶的位置为规定范围内的位置不限于上述地点。例如，离无人驾驶车辆1行驶的位置为规定范围内的位置可以是无人驾驶车辆1预定行驶路线上的位置并且是离无人驾驶车辆1行驶的位置为规定范围内的位置。
其他车辆信息获取部108获取其他车辆信息的方法不限于上述方法。例如，其他车辆信息获取部108可以通过公知的车辆间通信技术从其他车辆获取其他车辆信息。
吞吐量值推定部105a基于无人驾驶车辆1的电波状况或通信状况以及包含在由其他车辆信息取得部108获取到的其他车辆信息中的其他车辆的电波状况或通信状况来推定吞吐量值。
更具体地，例如吞吐量值推定部105a将无人驾驶车辆1的电波状况或通信状况与其他车辆的电波状况或通信状况进行比较，并基于较差的电波状况或通信状况来推定吞吐量值。
吞吐量值推定部105a基于无人驾驶车辆1的电波状况或通信状况以及其他车辆的电波状况或通信状况来推定吞吐量值的方法不限于上述方法。例如，可以基于例如无人驾驶车辆1和其他车辆之间的距离，对无人驾驶车辆1的电波状况或通信状况以及其他车辆的电波状况或通信状况进行加权平均，并根据由此求出的电波状况或通信状况来推定吞吐量值。
另外，实施方式3的车内监视信息生成控制装置100c中的图像获取部101、异常判定部102、车内监视信息生成部103b、发送控制部104、吞吐量值推定部105a、模式决定部106、位置信息获取部107以及其他车辆信息获取部108的各功能也可以通过实施方式1中的图2A和图2B中示出一例的硬件结构中的处理器201和存储器202来实现，或者也可以通过处理电路203来实现。
参照图13，说明实施方式3的车内监视信息生成控制装置100c的动作。
图13是示出实施方式3所涉及的车内监视信息生成控制装置100c的处理的一例的流程图。
首先，在步骤ST1301中，如上所述，图像获取部101从拍摄装置11获取对无人驾驶车辆1的内部进行拍摄而得到的图像。
接着，在步骤ST1302，位置信息获取部107如上所述获取无人驾驶车辆1行驶的地点的位置信息。
接下来，在步骤ST1303，其他车辆信息获取部108如上所述获取表示安装在其他车辆上的通信设备的电波状况或通信状况的其他车辆信息，该其他车辆正行驶在离无人驾驶车辆1行驶的位置为规定范围内的位置。
接着，在步骤ST1304中，吞吐量值推定部105a如上所述推定吞吐量值，该吞吐量值表示发送控制部104向无人驾驶车辆1的外部发送车内监视信息时的每单位时间的数据传输量。
接着，在步骤ST1305中，模式决定部106如上所述基于由吞吐量值推定部105a推定的吞吐量值，决定由车内监视信息生成部103b生成的车内监视信息的模式。
接着，在步骤ST1306，车内监视信息生成部103b如上所述基于由模式决定部106决定的模式生成车内监视信息。
接着，在步骤ST1307中，如上所述，异常判定部102判定在无人驾驶车辆1中是否发生了异常。
当异常判定部102在步骤ST1307中判定为无人驾驶车辆1中没有发生异常时，在步骤ST1308中，发送控制部104如上所述将由车内监视信息生成部103b生成的车内监视信息发送到无人驾驶车辆1的外部。在执行步骤ST1308的处理之后，车内监视信息生成控制装置100c结束该流程的处理，返回到步骤ST1301的处理，重复执行该流程的处理。
当异常判定部102在步骤ST1307中判定为无人驾驶车辆1中发生异常时，在步骤ST1309中，发送控制部104如上所述将基于由图像获取部101获取到的图像的异常时监视图像发送到无人驾驶车辆1的外部。在进行步骤ST1309的处理之后，车内监视信息生成控制装置100c结束该流程的处理，返回到步骤ST1301的处理，重复执行该流程的处理。
另外，步骤ST1301、步骤ST1302、步骤ST1304和步骤ST1307的处理也可以在执行图13所示的流程的期间通过后台处理适当地重复执行。
如上所述，车内监视信息生成控制装置100c包括：图像获取部101，该图像获取部101获取通过拍摄无人驾驶车辆1的内部而获得的图像；异常判定部102，该异常判定部102判定无人驾驶车辆1中是否发生异常；车内监视信息生成部103b，该车内监视信息生成部103b基于图像获取部101获取到的图像，生成该图像拍摄到的无人驾驶车辆1内部的乘客无法被确定的车内监视信息；发送控制部104，该发送控制部104在基于由异常判定部102判定出的判定结果判定为无人驾驶车辆1中没有发生异常时，将由车内监视信息生成部103b生成的车内监视信息发送到无人驾驶车辆1的外部；吞吐量值推定部105a，该吞吐量值推定部105a推定表示发送控制部104向无人驾驶车辆1的外部发送车内监视信息时的每单位时间的数据传输量的吞吐量值；模式决定部106，该模式决定部106基于由吞吐量值推定部105a推定出的吞吐量值来决定由车内监视信息生成部103b生成的车内监视信息的模式；以及其他车辆信息获取部108，该其他车辆信息获取部108获取表示安装在其他车辆上的通信设备的电波状况或通信状况的其它车辆信息，该其他车辆正行驶在离无人驾驶车辆1行驶的位置为规定范围内的位置上，吞吐量值推定部105a基于无人驾驶车辆1的电波状况或通信状况以及由其他车辆信息取得部108获取到的其他车辆信息中包含的其他车辆的电波状况或通信状况来推定吞吐量值，车内监视信息生成部103b基于由模式决定部106决定的模式来生成车内监视信息。
通过这样构成，车内监视信息生成控制装置100c能够更高精确地推定表示在将车内监视信息发送到无人驾驶车辆1的外部时每单位时间的数据传输量的吞吐量值。
另外，本发明申请在其发明的范围内可对各实施方式进行自由组合，或者对各实施方式的任意的结构要素进行变形，或在各实施方式中省略任意的结构要素。
工业上的实用性
本发明的车内监视信息生成控制装置适用于无人驾驶车辆。
标号说明
1无人驾驶车辆，11拍摄装置，12传感器，13、13a、13b通信设备，100、100a、100b、100c车内监视信息生成控制装置，101图像获取部，102异常判定部，103、103a、103b车内监视信息生成部，104、104a发送控制部，105、105a吞吐量值推定部，106模式决定部，107位置信息获取部，108其他车辆信息获取部，131、133图像分析部，132图像加工部，134人物识别信息生成部，135车内监视信息生成控制部，201处理器，202存储器，203处理电路。

Claims (9)

1.一种车内监视信息生成控制装置，其特征在于，包括：
图像获取部，该图像获取部获取对无人驾驶车辆的内部进行拍摄而得到的图像；
异常判定部，该异常判定部判定所述无人驾驶车辆中是否发生异常；
车内监视信息生成部，该车内监视信息生成部基于由所述图像获取部获取到的所述图像，生成该图像拍摄到的所述无人驾驶车辆内部的乘客无法被确定的车内监视信息；以及
发送控制部，当基于由所述异常判定部判定出的判定结果判定为所述无人驾驶车辆中没有发生异常时，所述发送控制部将由所述车内监视信息生成部生成的所述车内监视信息发送到所述无人驾驶车辆的外部。
2.如权利要求1所述的车内监视信息生成控制装置，其特征在于，
当判定为所述无人驾驶车辆中发生异常时，所述发送控制部将基于所述图像的异常时监视图像发送至所述无人驾驶车辆的外部。
3.如权利要求1所述的车内监视信息生成控制装置，其特征在于，包括：
吞吐量值推定部，该吞吐量值推定部推定吞吐量值，该吞吐量值表示所述发送控制部将所述车内监视信息发送到所述无人驾驶车辆的外部时的每单位时间的数据传输量；以及
模式决定部，该模式决定部基于由所述吞吐量值推定部推定的所述吞吐量值来决定由所述车内监视信息生成部生成的所述车内监视信息的模式，
所述车内监视信息生成部基于由所述模式决定部决定的模式来生成所述车内监视信息。
4.如权利要求3所述的车内监视信息生成控制装置，其特征在于，
所述吞吐量值推定部基于所述发送控制部将所述车内监视信息发送到所述无人驾驶车辆的外部时使用的通信设备的电波状况或通信状况来推定所述吞吐量值。
5.如权利要求4所述的车内监视信息生成控制装置，其特征在于，
包括其他车辆信息获取部，该其他车辆信息获取部用于获取表示安装在其他车辆上的所述通信设备的电波状况或通信状况的其他车辆信息，该其他车辆正行驶在离所述无人驾驶车辆行驶的位置为规定范围内的位置上，
所述吞吐量值推定部基于所述无人驾驶车辆的电波状况或通信状况以及包含在由所述其他车辆信息获取部获取到的所述其他车辆信息中的所述其他车辆的电波状况或通信状况来推定所述吞吐量值。
6.如权利要求3所述的车内监视信息生成控制装置，其特征在于，
由所述模式决定部基于所述吞吐量值决定的所述车内监视信息的所述模式是通过使所述图像中的所述图像拍摄到的所述乘客的区域变形而获得的变形图像信息、通过提取该区域的轮廓而获得的轮廓图像信息、通过识别所述图像拍摄到的所述乘客而获得的人物识别信息中的任一个。
7.如权利要求1所述的车内监视信息生成控制装置，其特征在于，
所述车内监视信息生成部通过对所述图像中的所述图像拍摄到的所述乘客的区域进行图像变形处理，从而生成该图像拍摄到的所述乘客无法被确定的所述车内监视信息。
8.如权利要求1所述的车内监视信息生成控制装置，其特征在于，
所述车内监视信息生成部通过对所述图像中的所述图像拍摄到的所述乘客的区域进行轮廓提取处理，从而生成该图像拍摄到的所述乘客无法被确定的所述车内监视信息。
9.一种车内监视信息生成控制方法，其特征在于，
图像获取部获取对无人驾驶车辆的内部进行拍摄而得到的图像，
异常判定部判定所述无人驾驶车辆中是否发生异常，
车内监视信息生成部基于由所述图像获取部获取到的所述图像，生成该图像拍摄到的所述无人驾驶车辆内部的乘客无法被确定的车内监视信息，
当基于由所述异常判定部判定出的判定结果判定为所述无人驾驶车辆中没有发生异常时，发送控制部将由所述车内监视信息生成部生成的所述车内监视信息发送到所述无人驾驶车辆的外部。
CN201880097218.XA 2018-09-13 2018-09-13 车内监视信息生成控制装置和车内监视信息生成控制方法 Pending CN112673405A (zh)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2018/034017 WO2020054030A1 (ja) 2018-09-13 2018-09-13 車内監視情報生成制御装置及び車内監視情報生成制御方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN112673405A true CN112673405A (zh) 2021-04-16

Family

ID=69777188

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201880097218.XA Pending CN112673405A (zh) 2018-09-13 2018-09-13 车内监视信息生成控制装置和车内监视信息生成控制方法

Country Status (5)

Country Link
US (1) US11854274B2 (zh)
JP (1) JP6820133B2 (zh)
CN (1) CN112673405A (zh)
DE (1) DE112018007886B4 (zh)
WO (1) WO2020054030A1 (zh)

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3178027U (ja) * 2012-06-08 2012-08-30 株式会社ソキエ セキュリティ機能付安否確認システム
CN103516990A (zh) * 2012-06-15 2014-01-15 卡西欧计算机株式会社 摄像装置、便携式终端以及摄像方法
JP2014216828A (ja) * 2013-04-25 2014-11-17 株式会社テスコムジャパン 監視カメラ
CN204801768U (zh) * 2015-05-25 2015-11-25 浙江商业职业技术学院 一种汽车驾驶员状态监测装置
CN107200022A (zh) * 2016-03-15 2017-09-26 奥迪股份公司 驾驶辅助***和方法
JP2018018457A (ja) * 2016-07-29 2018-02-01 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 監視カメラ、見守り監視システム及び見守り監視方法
CN107709126A (zh) * 2015-04-03 2018-02-16 株式会社电装 行驶控制装置以及行驶控制方法
CN108293105A (zh) * 2015-11-27 2018-07-17 松下知识产权经营株式会社 监控装置、监控***以及监控方法

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002033952A (ja) 2000-07-14 2002-01-31 Takeshi Takahashi 静止画カメラによる遠隔自動撮影とその無人運転を実現する方法
JP5529593B2 (ja) 2010-03-11 2014-06-25 セコム株式会社 画像監視装置
JP5467907B2 (ja) * 2010-03-25 2014-04-09 セコム株式会社 車載画像監視装置
US8867853B2 (en) 2011-06-28 2014-10-21 Stoplift, Inc. Image processing to prevent access to private information
US9854529B2 (en) * 2015-12-03 2017-12-26 Google Llc Power sensitive wireless communication radio management
US10565395B2 (en) * 2016-01-29 2020-02-18 Kiwi Security Software GmbH Methods and apparatus for using video analytics to detect regions for privacy protection within images from moving cameras
JP6833391B2 (ja) 2016-08-05 2021-02-24 株式会社東芝 車載通信機器、および該車載通信機器にサービスを提供するサービス提供システム、ならびにプログラム
JP2018120497A (ja) 2017-01-27 2018-08-02 株式会社Ｊｖｃケンウッド 記録装置、記録方法、及びプログラム
WO2018138983A1 (ja) * 2017-01-27 2018-08-02 株式会社Ｊｖｃケンウッド 記録装置、記録方法、及びプログラム
US11687493B1 (en) * 2022-02-28 2023-06-27 Rockwell Automation Technologies, Inc. Process recipe digital twin structuring

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3178027U (ja) * 2012-06-08 2012-08-30 株式会社ソキエ セキュリティ機能付安否確認システム
CN103516990A (zh) * 2012-06-15 2014-01-15 卡西欧计算机株式会社 摄像装置、便携式终端以及摄像方法
JP2014017803A (ja) * 2012-06-15 2014-01-30 Casio Comput Co Ltd 撮像装置、携帯端末、撮像方法及びプログラム
JP2014216828A (ja) * 2013-04-25 2014-11-17 株式会社テスコムジャパン 監視カメラ
CN107709126A (zh) * 2015-04-03 2018-02-16 株式会社电装 行驶控制装置以及行驶控制方法
CN204801768U (zh) * 2015-05-25 2015-11-25 浙江商业职业技术学院 一种汽车驾驶员状态监测装置
CN108293105A (zh) * 2015-11-27 2018-07-17 松下知识产权经营株式会社 监控装置、监控***以及监控方法
CN107200022A (zh) * 2016-03-15 2017-09-26 奥迪股份公司 驾驶辅助***和方法
JP2018018457A (ja) * 2016-07-29 2018-02-01 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 監視カメラ、見守り監視システム及び見守り監視方法

Also Published As

Publication number Publication date
DE112018007886T5 (de) 2021-04-22
WO2020054030A1 (ja) 2020-03-19
JP6820133B2 (ja) 2021-01-27
US11854274B2 (en) 2023-12-26
JPWO2020054030A1 (ja) 2021-02-15
US20210209384A1 (en) 2021-07-08
DE112018007886B4 (de) 2023-05-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108388837B (zh) 一种用于评估自主车辆的内部的***和方法
US20210124956A1 (en) Information processing apparatus, information processing method, and program
US10867195B2 (en) Systems and methods for monitoring driver state
WO2018145028A1 (en) Systems and methods of a computational framework for a driver&#39;s visual attention using a fully convolutional architecture
US11288777B2 (en) Image processing device, image processing method, and program
US11204604B2 (en) Remote driving managing apparatus and computer-readable storage medium
KR20200043391A (ko) 화상 블러 보정을 위한 화상 처리, 화상 처리 방법 및 프로그램
EP3585044A1 (en) Image processing device, image processing method, and program
US11580743B2 (en) System and method for providing unsupervised domain adaptation for spatio-temporal action localization
CN111627057B (zh) 一种距离测量方法、装置及服务器
EP3706095A1 (en) Evaluation device, evaluation system, vehicle, and program
Kumtepe et al. Driver aggressiveness detection via multisensory data fusion
CN110809749A (zh) 互动装置、互动方法及程序
CN114424241A (zh) 图像处理装置以及图像处理方法
US11062141B2 (en) Methods and apparatuses for future trajectory forecast
CN112673405A (zh) 车内监视信息生成控制装置和车内监视信息生成控制方法
CN111191496A (zh) 面部识别装置和面部识别方法
CN113853639A (zh) 外部环境识别装置
KR20210023859A (ko) 화상 처리 장치, 이동 장치 및 방법, 그리고 프로그램
CN114022899A (zh) 检测车辆乘员的身体部位伸出车窗外的方法、装置及车辆
JP2022136917A (ja) 制御装置、システム、車両、及び制御方法
EP3896968A1 (en) Image processing device, image processing method, and image processing system
US20230033243A1 (en) Systems and methods for object proximity monitoring around a vehicle
US11301699B2 (en) Image processing system, processing device, relay device, and recording medium storing program
WO2024005051A1 (ja) 画像処理装置、画像処理方法、画像処理システム、およびプログラム

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination