JP2021039464A - 走行状況記録装置 - Google Patents

Abstract

【課題】所定のイベントの発生時における車両の走行状況を容易に確認できる走行状況記録装置を提供することを課題とする。
【解決手段】走行状況記録装置１０において、データ取得部１１は、車両１の走行状況を示す走行状況データ２１を取得する。イベント検出部１２は、取得された走行状況データ２１のうち、第１走行状況データに基づいて、車両１で発生する所定のイベントを検出する。データ解析部１３は、所定のイベントが検出された場合、取得された走行状況データ２１のうち第２走行状況データを人工知能を用いて解析する。記録制御部１４は、取得された第２走行状況データの解析結果を、検出された所定のイベントを示すイベント検出情報２４に対応付けて記憶部に記録する。
【選択図】図２

Description

本発明は、車両に搭載される走行状況記録装置に関する。

近年、ドライブレコーダの普及が進んでいる。ドライブレコーダは、車両に搭載されたカメラにより生成された撮影画像を記録する走行状況記録装置である。ドライブレコーダがトラックに搭載されている場合、トラックの運行管理者は、ドライブレコーダに記録された撮影画像に基づいて、トラックの運転者が安全にトラックを運転しているか否かを確認することができる。

特許文献１は、車両の急減速等の所定のイベントを検出するドライブレコーダを開示している。このドライブレコーダは、所定のイベントを検出した場合、所定のイベントの発生を示す車両情報を生成する。このドライブレコーダは、カメラにより生成された動画像を圧縮して低解像度の動画データを生成し、生成した動画データに含まれる各フレームのヘッダに車両情報を付加する。車両情報が負荷された動画データは、サーバに送信される。

特開２０１９−０３２７２５号公報

運行管理者は、特許文献１に係るドライブレコーダより生成された動画データを確認する場合、車両情報を参照して急ブレーキが発生した時間帯を特定する。運行管理者は、特定した時間帯の動画データを用いて、トラックの走行状況を確認する。

しかし、運行管理者は、車両情報を参照した場合であっても、急ブレーキの発生の有無を確認できるにとどまる。運行管理者は、急ブレーキの発生した時刻の前後の時間端における動画データを視聴しなければ、急ブレーキの発生の原因を特定することができない。つまり、従来のドライブレコーダは、所定のイベントの発生時における車両の走行状況の確認に時間を要するという問題があった。

上記問題点に鑑み、本発明の目的は、所定のイベントの発生時における車両の走行状況を容易に確認することができる走行状況記録装置を提供することである。

上記課題を解決するため、第１の発明は、車両の走行状況を記録する走行状況記録装置であって、データ取得部と、イベント検出部と、データ解析部と、記録制御部とを備える。データ取得部は、車両の走行状況を示す第１走行状況データ及び第２走行状況データを取得する。イベント検出部は、データ取得部により取得された第１走行状況データに基づいて、車両で発生する所定のイベントを検出する。データ解析部は、所定のイベントがイベント検出部により検出された場合、データ取得部により取得された第２走行状況データを人工知能を用いて解析する。記録制御部は、取得された第２走行状況データのデータ解析部による解析結果を、イベント検出部により検出されたイベントを示すイベント検出情報に対応付けて記憶部に記録する。

車両で発生する所定のイベントが第１走行状況データから検出された場合、第１の発明は、第２走行状況データを人工知能を用いて解析し、その解析結果を記録する。従って、第１の発明は、所定のイベントの発生時における車両の走行状況を容易に確認することができる。

第２の発明は、第１の発明であって、さらに、送信部を備える。送信部は、記憶部に記録されたイベント検出情報の送信要求を通信装置から受けた場合、記録されたイベント検出情報と、記録されたイベント検出情報に対応付けられた解析結果とを通信装置に送信する。

第２の発明によれば、記録されたイベント検出情報に対応付けられた解析結果を容易に取得することができる。

第３の発明は、第１又は第２の発明であって、イベント検出部は、イベントの検出条件を示すイベント設定情報を受けた場合、イベント検出情報に基づいてイベントの検出条件を変更する。データ解析部は、第２走行状況データの解析内容を示す解析設定情報を受けた場合、解析設定情報に基づいて走行状況データの解析内容を変更する。

第３の発明によれば、イベントの検出条件及び第２走行状況データの解析内容を容易に変更することができる。

第４の発明は、車両の走行状況を記録する走行状況記録方法であって、ａ）ステップと、ｂ）ステップと、ｃ）ステップと、ｄ）ステップとを備える。ａ）ステップは、車両の走行状況を示す第１走行状況データ及び第２走行状況データを取得する。ｂ）ステップは、取得された第１走行状況データに基づいて、車両で発生する所定のイベントを検出する。ｃ）ステップは、所定のイベントが検出された場合、取得された第２走行状況データを人工知能を用いて解析する。ｄ）ステップは、取得された第２走行状況データの解析結果を、検出されたイベントを示すイベント検出情報に対応付けて記憶部に記録する。

第４の発明は、第１の発明に用いられる。

本発明によれば、所定のイベントの発生時における車両の走行状況を容易に確認することができる走行状況記録装置を提供することができる。

本発明の実施の形態に係る走行状況管理システムの構成を示す機能ブロック図である。 図１に示す走行状況記録装置の構成を示す機能ブロック図である。 図１に示す走行状況記録装置の動作設定時における動作を示すフローチャートである。 図２に示すデータ解析部により設定される解析設定テーブルの一例である。 図１に示す走行状況記録装置が走行状況データを記録する動作を示すフローチャートである。 図１に示す車両の急減速が検出された場合に生成されるイベント補足情報の一例を示す図である。 図２に示すデータ解析部により設定される解析設定テーブルの他の例である。 図１に示す車両の急減速が検出された場合に生成されるイベント補足情報の他の例を示す図である。 ＣＰＵバス構成を示す図である。

以下、図面を参照し、本発明の実施の形態を詳しく説明する。図中同一又は相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。

［１．走行状況管理システム１００の構成］
図１は、本実施の形態に係る走行状況管理システム１００の構成を示す機能ブロック図である。走行状況管理システム１００は、走行状況記録装置１０と、ネットワーク２０と、サーバ３０とを備える。

走行状況記録装置１０は、自動車等の車両１に搭載され、車両１の走行状況を記録する。走行状況記録装置１０は、ネットワーク２０を介してサーバ３０と通信する。走行状況記録装置１０は、サーバ３０からの要求に応じて、記録した車両１の走行状況をサーバ３０に送信する。

ネットワーク２０は、インターネット等の広域ネットワークである。走行状況記録装置１０は、無線通信を用いて、ネットワーク２０にアクセスする。無線通信の方式は、例えば、ＬＴＥ（Long Term Evolution）あるいは第５世代移動通信システムである。

サーバ３０は、車両１の走行状況を、ネットワーク２０を介して走行状況記録装置１０から取得し、その取得した走行状況を蓄積する。

［２．車両１の搭載機器］
図２は、図１に示す走行状況記録装置１０の構成を示す機能ブロック図である。図２を参照して、走行状況記録装置１０は、車両１に搭載される各種機器からの出力を、車両１の走行状況を示す走行状況データとして記録する。各種機器は、車両１の走行状況を取得する装置であり、本実施の形態では、ＧＰＳ（Global Positioning System）装置２、車速センサ３、車室カメラ４、フロントカメラ５、ミリ波レーダ６及び回転角センサ７である。

ＧＰＳ装置２は、ＧＰＳ衛星からの信号を受信し、その受信した信号に基づいて車両１の現在位置２Ａを特定する。ＧＰＳ装置２は、現在位置２Ａを特定するたびに、その特定した現在位置２Ａを走行状況記録装置１０のデータ取得部１１に出力する。

車速センサ３は、車両１の駆動輪における単位時間あたりの回転量を計測し、その計測した回転量を車速情報３Ａとしてデータ取得部１１に出力する。

車室カメラ４は、例えば、車両１のバックミラーに取り付けられ、運転席を含む車両１の車室を撮影する。従って、車室カメラ４は、車両１の走行時において、車両１の運転者を撮影する。車室カメラ４は、車室画像４Ａを生成し、その生成した車室画像４Ａをデータ取得部１１に出力する。車室画像４Ａは、動画像を構成するフレームである。

フロントカメラ５は、例えば、車両１の前端面に取り付けられ、車両１の前方の景色を撮影して前方画像５Ａを生成する。フロントカメラ５が車両１の前方の景色を撮影できるのであれば、フロントカメラ５の取付位置は限定されない。フロントカメラ５は、前方画像５Ａをデータ取得部１１に出力する。前方画像５Ａは、動画像を構成するフレームである。

ミリ波レーダ６は、車両１の前端面に取り付けられ、車両１の前方に位置する物標を検出する。ミリ波レーダ６は、物標の検出結果として物標情報６Ａを生成し、生成した物標情報６Ａをデータ取得部１１に出力する。物標情報６Ａは、検出した物標の位置、距離及び相対速度を含む。

回転角センサ７は、図示しない車両１のステアリングホイールの回転量を検出し、その検出した回転量をステアリング操作量７Ａとしてデータ取得部１１に出力する。

［３．走行状況記録装置１０の構成］
図２を参照して、走行状況記録装置１０は、データ取得部１１と、イベント検出部１２と、データ解析部１３と、記録制御部１４と、受信部１５と、送信部１６と、記憶部１７とを備える。

データ取得部１１は、現在位置２Ａと、車速情報３Ａと、車室画像４Ａと、前方画像５Ａと、物標情報６Ａと、ステアリング操作量７Ａとを、走行状況データ２１として車両１に搭載された各種機器から取得する。データ取得部１１は、取得した走行状況データ２１をデータ解析部１３及び記録制御部１４に出力する。

データ取得部１１は、指定情報２２をイベント検出部１２から受ける。指定情報２２は、データ取得部１１が取得する走行状況データ２１のうち少なくとも１つを特定する情報である。データ取得部１１は、走行状況データ２１のうち、その受けた指定情報２２に対応するデータを指定走行状況データ２３としてイベント検出部１２に出力する。

イベント検出部１２は、指定情報２２をデータ取得部１１に出力し、指定走行状況データ２３をデータ取得部１１から受ける。イベント検出部１２は、人工知能を用いて、データ取得部１１から受けた指定走行状況データ２３からイベントを検出する。イベントとは、車両１で発生する特定の走行状況であり、例えば、車両１の急減速、運転者の疲労等である。イベント検出部１２は、イベントの検出結果を示すイベント検出情報２４をデータ解析部１３及び記録制御部１４に出力する。

イベント検出部１２は、イベント設定情報２６を受信部１５から受けた場合、その受けたイベント設定情報２６に基づいて、検出するイベントの種類や、イベント検出条件を変更する。イベント検出部１２は、検出するイベントの種類を変更した場合、指定情報２２をデータ取得部１１に送信して、指定走行状況データ２３の変更をデータ取得部１１に指示する。

データ解析部１３は、イベント検出情報２４をイベント検出部１２から受けた場合、人工知能を用いて、データ取得部１１から受けた走行状況データ２１の各々を解析する。人工知能を用いた解析の内容は、イベント検出情報２４が示すイベントの内容に応じて異なる。データ解析部１３は、走行状況データ２１を解析することにより、走行状況データ２１から所定の条件を満たすデータを抽出する。

例えば、イベント検出情報２４が車両１の急減速を示す場合、データ解析部１３は、前方画像５Ａから赤信号を検出する画像認識処理を実行する。赤信号の検出には、例えば、ニューラルネットワークや、サポートベクターマシン等の人工知能が用いられる。データ解析部１３は、前方画像５Ａから赤信号を検出した場合、前方画像５Ａから赤信号が検出されたことを示すイベント補足情報２５を生成する。イベント補足情報２５は、イベント検出部１２から受けたイベント検出情報２４に関連付けられた上で、記録制御部１４に出力される。

また、データ解析部１３は、解析設定情報２７を受信部１５から受けた場合、その受けた解析設定情報２７に基づいて、走行状況データ２１の解析内容を変更する。

記録制御部１４は、記憶部１７に設けられたデータベースに各種情報を記録する。具体的には、記録制御部１４は、走行状況データ２１をデータ取得部１１から受け、その受けた走行状況データ２１を、記憶部１７に設けられた走行状況ＤＢ（DataBase）１７１に記録する。

記録制御部１４は、イベント検出情報２４をイベント検出部１２から受け、イベント補足情報２５をデータ解析部１３から受ける。記録制御部１４は、その受けたイベント検出情報２４及びイベント補足情報２５を、記憶部１７に設けられたイベントＤＢ１７２に記録する。

記録制御部１４は、サーバ３０により発行された送信要求２８を受信部１５から受けた場合、その受けた送信要求２８により指定されたイベント検出情報２４を、イベントＤＢ１７２から読み出す。記録制御部１４は、読み出されたイベント検出情報２４に関連付けられたイベント補足情報２５を、イベントＤＢ１７２から読み出す。記録制御部１４は、読み出したイベント検出情報２４及びイベント補足情報２５を含む応答データ２９を生成し、その生成した応答データ２９を送信部１６に出力する。

受信部１５は、イベント設定情報２６、解析設定情報２７及び送信要求２８をサーバ３０から受ける。受信部１５は、イベント設定情報２６を受けた場合、その受けたイベント設定情報２６をイベント検出部１２に出力する。受信部１５は、解析設定情報２７を受けた場合、その受けた解析設定情報２７をデータ解析部１３に出力する。受信部１５は、送信要求２８を受けた場合、その受けた送信要求２８を記録制御部１４に出力する。

送信部１６は、応答データ２９を記録制御部１４から受けた場合、その受けた応答データ２９をサーバ３０へ送信する。

［４．動作］
［４．１．動作条件の設定］
図３は、図１に示す走行状況記録装置１０が動作条件を設定する時の動作を示すフローチャートである。図３において、ステップＳ１０１〜Ｓ１０２が、イベント検出の設定に関する処理である。ステップＳ１０３が、走行状況データ２１の解析の設定に関する処理である。本実施の形態では、サーバ３０が、オペレータの指示に応じて、イベント設定情報２６及び解析設定情報２７を走行状況記録装置１０に送信する。

走行状況記録装置１０は、イベント設定情報２６及び解析設定情報２７をサーバ３０から受信した場合、図３に示す処理を開始する。受信部１５は、サーバ３０から受信したイベント設定情報２６をイベント検出部１２に出力し、サーバ３０から受信した解析設定情報２７をデータ解析部１３に出力する。

（イベント検出部１２の設定）
イベント検出部１２は、受信部１５から受けたイベント設定情報２６に基づいて、イベント検出に用いる走行状況データを指定する（ステップＳ１０１）。

イベント設定情報２６が、例えば、運転者の疲労をイベントとして検出することを指示している場合、イベント設定情報２６は、車室画像４Ａを指定する指定情報２２を含む。イベント検出部１２は、イベント設定情報２６に含まれる指定情報２２をデータ取得部１１に出力する。これにより、車室画像４Ａが、運転者の疲労の検出に用いられる指定走行状況データとして指定される。

イベント設定情報２６が、車両１の急減速をイベントとして検出することを指示する場合、車速情報３Ａを指定する指定情報２２を含む。イベント検出部１２は、車速情報３Ａを指定する指定情報２２をデータ取得部１１に出力する。これにより、車速情報３Ａが、車両１の急減速の検出に用いられる指定走行状況データ２３として指定される。

イベント検出部１２は、受信部１５から受けたイベント設定情報２６に基づいて、イベント検出条件を設定する（ステップＳ１０２）。

例えば、イベント検出部１２は、運転者の疲労を検出する場合、車室画像４Ａから切り出された窓画像をニューラルネットワークに入力し、ニューラルネットワークからの出力に基づいて運転者が疲労しているか否かを判断する。ニューラルネットワークは、人工知能の一種である。このため、イベント設定情報２６は、車両１の急減速をイベントして検出することを指示する場合、ニューラルネットワークの各ノードに入力される数値データの重み付け係数や、活性化関数等のニューラルネットワークに関する各種パラメータを含む。イベント検出部１２は、イベント設定情報２６に従って、運転者の疲労に検出に用いられるニューラルネットワークを設定する。

（データ解析部１３の設定）
データ解析部１３は、受信部１５から受けた解析設定情報２７に基づいて、走行状況データ２１の各々を解析する際の動作を設定する（ステップＳ１０３）。例えば、解析設定情報２７が、運転者の疲労検出時における解析内容を設定する情報である場合、データ解析部１３は、解析設定情報２７に基づいて、図４に示すテーブルを更新する。

図４に示す解析設定テーブル４０は、運転者の疲労がイベントとして検出された場合に実行される走行状況データ２１の解析内容を示す。車両１の急減速がイベントとして検出された場合における解析内容については、後述する。

図４に示す解析設定テーブル４０において、対象データは、運転者の疲労がイベントとして検出された場合に解析される走行状況データ２１を示す。運転者の疲労がイベントとして検出された場合、車速情報３Ａが、データ解析に用いられることが分かる。

解析内容は、対象データの解析により検出される特定のパターンを示す。例えば、運転者の疲労がイベントとして検出された場合、データ解析部１３は、車速情報３Ａを解析して、疲労度に応じた車速変化のパターンと居眠り運転時に発生する車速変化のパターンとを検出する。疲労度に応じた車速変化のパターンは、疲労度「低」、「中」、「高」の各々に対応した３種類である。

格納先は、データ解析部１３が対象データを解析する際に用いる設定データの格納先を示すパスである。データ解析部１３が、対象データの解析にニューラルネットワークを用いる場合、設定データは、ニューラルネットワークの各ノードに入力される数値データの重み付け係数や、活性化関数等のニューラルネットワークに関する各種パラメータを含む。

ステップＳ１０３により、イベント検出時におけるデータ解析の内容が変更される。例えば、解析設定情報２７が、運転者の疲労がイベントとして検出された場合に実行されるデータ解析として、ステアリング操作量７Ａの解析の追加を指示していると仮定する。データ解析部１３は、解析設定テーブル４０にレコード４２を追加して、追加したレコード４２の対象データの欄に「ステアリング操作量」を記録し、解析内容として「疲労度に応じたステアリング操作量の変化」を記録する。データ解析部１３は、設定データを解析設定情報２７から抽出し、抽出した設定データを記憶部１７に保存する。データ解析部１３は、保存した設定データの格納先を、レコード４２の格納先の欄に記録する。

なお、データ解析部１３は、ステップＳ１０３において、解析設定テーブル４０に記録されたレコードを削除してもよいし、レコード４１における解析内容を一部変更してもよい。例えば、データ解析部１３は、レコード４１の解析内容において、「居眠り運転における速度変化」を削除してもよい。この場合、データ解析部１３は、車速情報３Ａの解析時に、居眠り運転における速度変化のパターンを検出しない。

このように、走行状況記録装置１０は、サーバ３０から送信されたイベント設定情報２６に基づいて、車両１で発生するイベントの検出条件を変更する。走行状況記録装置１０は、サーバ２０から送信された解析設定情報２７に基づいて、イベント検出時における解析内容を変更する。これにより、イベントの検出条件及び解析内容を容易に変更することができる。

［４．２．走行状況データ２１の記録］
図５は、図１に示す走行状況記録装置１０が走行状況データ２１を記録する時の動作を示すフローチャートである。図５に示すように、走行状況記録装置１０は、走行状況データ２１の記録と並行して、車両１で発生するイベントを検出する。

以下、走行状況記録装置１０が下記の２つのイベントを検出する場合に分けて、走行状況データ２１を記録する走行状況記録装置１０の動作を説明する。２つのイベントとは、（１）運転者の疲労と、（２）車両１の急減速である。

［４．２．１．運転者の疲労が検出された場合］
図４に示す解析設定テーブル４０がレコード４１及び４２を含む場合を例にして、運転者の疲労をイベントとして検出する走行状況記録装置１０の動作を説明する。走行状況記録装置１０は、図示しない車両１のイグニッションスイッチがオンされた場合、図５に示す処理を開始する。

図５を参照して、データ取得部１１は、走行状況データ２１を車両１に搭載された各種機器から取得する（ステップＳ２０１）。現在位置２Ａ、車速情報３Ａ、車室画像４Ａ、前方画像５Ａ、物標情報６Ａ及びステアリング操作量７Ａの各々をデータ取得部１１が取得するタイミングは、同じであってもよいし、異なっていてもよい。

データ取得部１１は、ステップＳ２０１で取得した走行状況データ２１を記録制御部１４に出力する。記録制御部１４は、データ取得部１１から受けた走行状況データ２１を、走行状況ＤＢ１７１に記録する（ステップＳ２０２）。データ取得部１１は、ステップＳ１０１で取得した走行状況データ２１のうち指定情報２２で指定された車室画像４Ａを、指定走行状況データ２３としてイベント検出部１２に出力する。

イベント検出部１２は、データ取得部１１から受けた指定走行状況データ２３からイベントを検出する（ステップＳ２０３）。具体的には、イベント検出部１２は、車室画像４Ａにおいて、車両１の運転者の顔を含む領域を特定し、特定した領域における画像を窓画像として切り出す。イベント検出部１２は、切り出した窓画像を用いて、車両１の運転者が疲労しているか否かを判断する。なお、切り出される窓画像の数は複数でもよい。

さらに具体的には、イベント検出部１２は、目を瞑っている人間の顔を学習したニューラルネットワークに、車室画像４Ａから切り出した窓画像を入力する。イベント検出部１２は、ニューラルネットワークの出力に基づいて、車両１の運転者が目を瞑っているか否かを判断する。イベント検出部１２は、目を瞑っているか否かの判断結果に基づいて、単位時間（例えば、１０秒間）における運転者の瞬きの回数を特定する。イベント検出部１２は、人工知能を用いて、運転者が疲労しているか否かを運転者の瞬きの回数の時間変化に基づいて判断する。

イベント検出部１２は、運転者の疲労を検出できなかった場合（ステップＳ２０４においてＮｏ）、後述するステップＳ２０９に進む。

イベント検出部１２は、運転者の疲労を検出した場合（ステップＳ２０４においてＹｅｓ）、運転者の疲労を検出したことを示すイベント検出情報２４を生成する（ステップＳ２０５）。イベント検出部１２は、生成したイベント検出情報２４をデータ解析部１３及び記録制御部１４に出力する。

図６は、図１に示す走行状況記録装置１０により生成されるイベント検出情報２４及びイベント補足情報２５の一例を示す図である。イベント検出部１２は、運転者の疲労を検出した場合、図６に示すイベント検出情報２４を生成する。

図６を参照して、イベント検出情報２４は、イベントＩＤと、イベント種別と、検出時刻と、検出位置とを含む。イベントＩＤは、イベント検出情報２４に一意に割り当てられる識別情報である。イベント種別は、検出されたイベントを特定する情報である。上述のように、運転者の疲労が検出された場合、イベント種別は、「４Ａ」である。検出時刻は、イベント検出部１２がイベントを検出した時刻である。検出位置は、イベントが検出された位置を示し、位置情報２Ａに基づいて記述される。

再び、図５を参照して、データ解析部１３は、イベント検出情報２４をイベント検出部１２から受けた場合、その受けたイベント検出情報２４に基づいて、走行状況データ２１を解析する（ステップＳ２０６）。ステップＳ２０６の結果、少なくとも１つのイベント補足情報２５が生成される。データ解析部１３は、生成した少なくとも１つのイベント補足情報２５を記録制御部１４に出力する。

ステップＳ２０６を具体的に説明する。イベント検出情報２４に記録されたイベント種別が、図６に示す「４Ａ」である場合、データ解析部１３は、図４に示す更新後の解析設定テーブル４０を参照して、車速情報３Ａ及びステアリング操作量７Ａの解析を決定する。データ解析部１３は、レコード４１及び４２の各々に記録された格納先に従って設定データを記憶部１７から読み出し、読み出した設定データを用いてニューラルネットワークを変更する。データ解析部１３は、変更したニューラルネットワークを用いて車速情報３Ａ及びステアリング操作量７Ａの各々を解析する。車速情報３Ａの解析と、ステアリング操作量７Ａの解析とにおいて、互いに異なるニューラルネットワークが用いられる。

データ解析部１３は、走行状況データ２１の解析結果を記録したイベント補足情報２５を生成する（ステップＳ２０７）。

例えば、運転者の疲労がイベントとして検出された場合、データ解析部１３は、図６に示すイベント補足情報２５Ａ及び２５Ｂを生成する。図６を参照して、イベント補足情報２５Ａは、車速情報３Ａの解析結果であり、補足ＩＤと、解析時刻と、関連イベントＩＤと、解析対象と、解析結果とを含む。補足ＩＤは、イベント補足情報２５Ａに割り当てられる固有の識別情報である。解析時刻は、データ解析部１３が走行状況データ２１の解析を開始した時刻である。

関連イベントＩＤは、イベント補足情報２５Ａに対応するイベント検出情報２４のイベントＩＤである。イベント補足情報２５Ａにおける関連イベントＩＤは、図６に示すイベント検出情報２４におけるイベントＩＤと一致する。従って、イベント補足情報２５Ａは、図６に示すイベント検出情報２４に関連付けられていることが分かる。

解析対象は、データ解析部１３が解析した走行状況データを示す。イベント補足情報２５Ａは、車速情報３Ａの解析結果を記録している。解析結果は、走行状況データ２１の解析の結果を示す。イベント補足情報２５Ａに記録された解析結果は、運転者の疲労度が「中」であり、運転者が居眠りをしていないことを示している。

イベント補足情報２５Ｂは、ステアリング操作量７Ａの解析結果を記録する。以下、イベント補足情報２５Ｂについてイベント補足情報２５Ａと異なる点を説明する。イベント補足情報２５Ｂにおいて、解析結果が「左右ふらつきあり」と記録されている。従って、イベント補足情報２５Ｂは、運転者の疲労検出に合わせて、車両１の左右のふらつきが検出されたことを示す。

再び、図５を参照して、記録制御部１４は、ステップＳ２０５で生成されたイベント検出情報２４と、ステップＳ２０７で生成されたイベント補足情報２５とを、イベントＤＢ１７２に記録する（ステップＳ２０８）。

ステップＳ２０８の後に、走行状況記録装置１０は、走行状況データ２１の記録を終了するか否かを判断する（ステップＳ２０９）。例えば、車両１のイグニッションスイッチがオフされた場合、走行状況記録装置１０は、走行状況データ２１の記録の終了を決定し（ステップＳ２０９においてＹｅｓ）、図５に示す処理を終了する。車両１のイグニッションスイッチがオンである場合、走行状況記録装置１０は、走行状況データ２１の記録の継続を決定し（ステップＳ２０９においてＮｏ）、ステップＳ２０１に戻る。

このように、車両１の運転者の疲労がイベントとして検出された場合、走行状況記録装置１０は、車速情報３Ａ及びステアリング操作量７Ａを解析し、その解析結果をイベント補足情報２５Ａ及び２５Ｂに記録する。これにより、イベント補足情報２５Ａ及び２５Ｂを参照することにより、運転者の疲労が検出された場合における車両１の走行状況を容易に確認することができる。

［４．２．２．車両１の急減速が検出された場合］
図７は、車両１の急減速がイベントして検出された場合に実行される走行状況データ２１の解析内容を示すテーブルである。車両１の急減速がイベントして検出された場合、データ解析部１３は、図７に示す解析設定テーブル５０に基づいて、車室画像４Ａと、前方画像５Ａと、物標情報６Ａと、ステアリング操作量７Ａとを解析する。

以下、車両１の急減速がイベントして検出された場合における走行状況記録装置１０の動作を説明する。ステップＳ２０１〜Ｓ２０２は、運転者の疲労がイベントとして検出される場合の走行状況記録装置１０の動作で説明済みであるため、その説明を省略する。

データ取得部１１は、車速情報３Ａを指定走行状況データ２３としてイベント検出部１２に出力する。イベント検出部１２は、データ取得部１１から受けた車速情報３Ａを用いてイベント検出処理を実行する（ステップＳ２０３）。具体的には、イベント検出部１２は、車速情報３Ａの時間変化に基づいて、車両１が急減速したか否かを判断する。イベント検出部１２は、運転者の疲労検出と同様に、車両１が急減速したか否かの判断に、ニューラルネットワーク等の人工知能を用いる。

車両１の急減速が検出された場合（ステップＳ２０４においてＹｅｓ）、イベント検出部１２は、車両１の急減速を検出したことを示すイベント検出情報２４を生成する（ステップＳ２０５）。イベント検出部１２は、生成したイベント検出情報２４をデータ解析部１３及び記録制御部１４に出力する。

図８は、車両１の急減速がイベントして検出された場合に生成されるイベント検出情報２４及びイベント補足情報２５の一例を示す図である。図８に示すイベント検出情報２４において、イベント種別は、車両１の急減速を示す「５Ａ」である。イベントＩＤ、検出時刻及び検出位置は、運転者の疲労がイベントとして検出された場合と同じである。

図５を参照して、データ解析部１３は、車両１の急減速を検出したことを示すイベント検出情報２４を受けた場合、解析設定テーブル５０に基づいて、走行状況データ２１を解析する（ステップＳ２０６）。図７に示す解析設定テーブル５０を参照しながら、車両１の急減速が検出された場合における解析内容を具体的に説明する。

車両１の急減速がイベントとして検出された場合、データ解析部１３は、人工知能を用いて車室画像４Ａを解析することにより、運転者が脇見をしていたか否かを判断する。運転者が脇見をした場合、運転者が、車両１から前方車両までの距離が短くなることに遅れて気づくことがある。前方車両とは、車両１が走行する車線を走行し、かつ、車両１の前方に位置する車両である。運転者が脇見をしていたか否かの判断結果に基づいて、車両１が急減速した原因を特定することが容易となる。

データ解析部１３は、人工知能を用いて、赤信号及び黄信号の各々を前方画像５Ａから検出する。運転者は、黄信号又は赤信号に気づくことが遅れた場合、急ブレーキをかける可能性がある。データ解析部１３が赤信号又は黄信号を検出することにより、車両１が急減速した原因を特定することが容易となる。

データ解析部１３は、人工知能を用いて、ステアリングホイールを用いた障害物回避操作をステアリング操作量７Ａから検出する。障害物が路上にある場合、運転者は、この障害物を回避するために、車両１に急ブレーキをかけるとともに車両１を急旋回させる可能性がある。障害物回避操作が急減速とともに検出された場合、運転者が、障害物を回避するために車両１を急旋回させたと推測することができる。

データ解析部１３は、人工知能を用いて、前方車両が急減速したか否かを車速情報３Ａ及び物標情報６Ａを用いて判断する。物標情報６Ａは、車両１の前方に位置する物標の位置、距離及び相対速度を含む。従って、データ解析部１３は、車速情報３Ａ及び物標情報６Ａに基づいて、前方車両が急減速したか否かを判断することができる。前方車両が急減速した場合、車両１の急減速は、前方車両の急減速に起因すると推測することができる。

このように、データ解析部１３が図７に示す解析設定テーブル５０に基づいて走行状況データ２１を解析することにより、車両１の急減速が検出された場合における車両１の走行状況を特定することが容易となる。

図５を参照して、データ解析部１３は、車両１の急減速の検出に伴うデータ解析の結果として、イベント補足情報２５を生成する（ステップＳ２０７）。車両１の急減速がイベントとして検出された場合、データ解析部１３は、図８に示すイベント補足情報２５Ｐ〜２５Ｓを生成する。

イベント補足情報２５Ｐ〜２５Ｓの各々における項目は、図６に示すイベント補足情報２５Ａ及び２５Ｂにおける項目と同じである。なお、イベント補足情報２５Ｐ〜２５Ｓは、図８に示すイベント検出情報２４に関連付けられている。イベント補足情報２５Ｐ〜２５Ｓに記録された関連イベントＩＤは、図９に示すイベント検出情報２４に記録されたイベントＩＤと同じであるためである。

図８を参照して、イベント補足情報２５Ｐは、車室画像４Ａの解析結果を記録しており、運転者が脇見をしていないことが解析結果として記録されている。イベント補足情報２５Ｑは、前方画像５Ａの解析結果であり、黄信号及び赤信号の両者が検出されなかったことを記録している。イベント補足情報２５Ｓは、物標情報６Ａの解析結果であり、前方車両の急減速が検出されなかったことを記録している。

イベント補足情報２５Ｒは、ステアリング操作量７Ａの解析結果であり、障害物回避操作が検出されたことを記録している。このため、車両１の急減速の原因は、路面に放置された障害物が原因であると推定することができる。

［４．３．イベント検出情報２４の送信］
サーバ３０は、オペレータの操作に応じて、走行状況記録装置１０により生成されたイベント検出情報２４及びイベント補足情報２５を、走行状況記録装置１０から取得する。以下、具体的に説明する。

例えば、オペレータが、車両１の急減速が記録されたイベント検出情報２４の取得をサーバ３０に指示した場合、サーバ３０は、イベント種別が「５Ａ」であるイベント検出情報２４の送信を要求する送信要求２８を走行状況記録装置１０に送信する。

走行状況記録装置１０が送信要求２８をサーバ３０から受けた場合、記録制御部１４は、その受けた送信要求２８に含まれるイベント種別「５Ａ」に対応するイベント検出情報２４を、イベントＤＢ１７２から検索する。記録制御部１４は、検索されたイベント検出情報２４に関連付けられたイベント補足情報２５Ａを、イベントＤＢ１７２から検索する。記録制御部１４は、検索したイベント検出情報２４及びイベント補足情報２５を含む応答データ２９を生成する。送信部１６は、記録制御部１４により生成された応答データ２９をサーバ３０に送信する。

このように、オペレータは、車両１で検出可能なイベントを指定して、指定したイベントを記録したイベント検出情報２４の送信を走行状況記録装置１０に要求する。走行状況記録装置１０は、要求されたイベントに対応するイベント検出情報２４と、このイベント検出情報２４に関連付けられたイベント補足情報２５をサーバ３０に送信する。これにより、オペレータは、車両１で特定のイベントが発生した場合、特定のイベントの発生時における車両１の走行状況を容易に確認することができる。

［変形例］
上記実施の形態では、車両１が車室カメラ４及びフロントカメラ５を搭載する例を説明したが、これに限られない。車両１は、車室カメラ４及びフロントカメラ５以外のカメラを搭載してもよい。例えば、車両１は、右サイドカメラと、左サイドカメラと、リアカメラとを搭載してもよい。右サイドカメラは、車両１の右ドアミラーに設置される。左サイドカメラは、車両１の左ドアミラーに設置される。リアカメラは、車両１の後端面に設置される。車両１の急減速が検出された場合、データ解析部１３は、右サイドカメラ、左サイドカメラ及びリアカメラにより生成された撮影画像から、検出対象の物体（歩行者、自転車等）を検出すればよい。

上記実施の形態では、走行状況記録装置１０が検出するイベントの例として、運転者の疲労及び車両１の急減速を説明したが、これに限られない。イベント検出部１２により検出されるイベントは、特に限定されない。イベント検出部１２は、走行状況データ２１の少なくとも１つから所定の条件を満たすデータを検出した場合に、イベントを検出したと判断すればよい。

例えば、イベント検出部１２は、車両１の現在位置２Ａが予め設定された領域内であると判断した場合に、イベントを検出したと判断してもよい。予め設定された領域は、例えば、交通事故が多発する地点を中心とした円形領域であってもよいし、高速道路であってもよい。

また、データ解析部１３は、検出されたイベントに対応する解析を実行するのであれば、走行状況データ２１の解析内容は特に限定されない。例えば、イベント検出部１２は、車両１が高速道路を走行していると判断した場合に、車速情報３Ａや、ステアリング操作量７Ａを解析して煽り運転を行っているか否かを判断してもよい。

また、上記実施の形態において、走行状況記録装置１０の各機能ブロックは、ＬＳＩなどの半導体装置により個別に１チップ化されてもよいし、一部又は全部を含むように１チップ化されてもよい。ここでは、ＬＳＩとしたが、集積度の違いにより、ＩＣ、システムＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩと呼称されることもある。

集積回路化の手法はＬＳＩに限るものではなく、専用回路又は汎用プロセサで実現してもよい。ＬＳＩ製造後に、プログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）や、ＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサを利用してもよい。

また、走行状況記録装置１０により実行される処理の一部または全部は、プログラムにより実現されてもよい。そして、上記各実施の形態の各機能ブロックの処理の一部または全部は、コンピュータにおいて、中央演算装置（ＣＰＵ）により行われる。また、それぞれの処理を行うためのプログラムは、ハードディスク、ＲＯＭなどの記憶装置に格納されており、ＲＯＭにおいて、あるいはＲＡＭに読み出されて実行される。

また、上記実施の形態の各処理をハードウェアにより実現してもよいし、ソフトウェア（ＯＳ（オペレーティングシステム）、ミドルウェア、あるいは、所定のライブラリとともに実現される場合を含む。）により実現してもよい。さらに、ソフトウェアおよびハードウェアの混在処理により実現しても良い。

例えば、走行状況記録装置１０の各機能ブロックを、ソフトウェアにより実現する場合、図９に示したハードウェア構成（例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、入力部、出力部等をバスＢｕｓにより接続したハードウェア構成）を用いて、各機能部をソフトウェア処理により実現するようにしてもよい。

また、上記実施の形態における処理方法の実行順序は、上記実施の形態の記載に制限されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲で実行順序を入れ替えてもよい。

前述した方法をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム及びそのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、本発明の範囲に含まれる。ここで、コンピュータ読み取り可能な記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、大容量ＤＶＤ、次世代ＤＶＤ、半導体メモリを挙げることができる。

以上、本発明の実施の形態を説明したが、上述した実施の形態は本発明を実施するための例示に過ぎない。よって、本発明は上述した実施の形態に限定されることなく、その趣旨を逸脱しない範囲内で上述した実施の形態を適宜変形して実施することが可能である。

１０ 走行状況記録装置
１１ データ取得部
１２ イベント検出部
１３ データ解析部
１４ 記録制御部
１５ 受信部
１６ 送信部
１７ 記憶部
３０ サーバ

Claims (4)

1. 車両の走行状況を示す第１走行状況データ及び第２走行状況データを取得するデータ取得部と、
   前記データ取得部により取得された第１走行状況データに基づいて、前記車両で発生する所定のイベントを検出するイベント検出部と、
   前記所定のイベントが前記イベント検出部により検出された場合、前記データ取得部により取得された第２走行状況データを人工知能を用いて解析するデータ解析部と、
   前記取得された第２走行状況データのデータ解析部による解析結果を、前記イベント検出部により検出されたイベントを示すイベント検出情報に対応付けて記憶部に記録する記録制御部と、を備える走行状況記録装置。
2. 請求項１に記載の走行状況記録装置であって、さらに、
   前記記憶部に記録されたイベント検出情報の送信要求を通信装置から受けた場合、前記記録されたイベント検出情報と、前記記録されたイベント検出情報に対応付けられた解析結果とを前記通信装置に送信する送信部、を備える走行状況記録装置。
3. 請求項１又は２に記載の走行状況記録装置であって、さらに、
   前記イベント検出部は、イベントの検出条件を示すイベント設定情報を受けた場合、前記イベント検出情報に基づいてイベントの検出条件を変更し、
   前記データ解析部は、前記第２走行状況データの解析内容を示す解析設定情報を受けた場合、前記解析設定情報に基づいて前記走行状況データの解析内容を変更する、走行状況記録装置。
4. 車両の走行状況を示す第１走行状況データ及び第２走行状況データを取得するステップと、
   前記取得された第１走行状況データに基づいて、前記車両で発生する所定のイベントを検出するステップと、
   前記所定のイベントが検出された場合、前記取得された第２走行状況データを人工知能を用いて解析するステップと、
   前記取得された第２走行状況データの解析結果を、前記検出されたイベントを示すイベント検出情報に対応付けて記憶部に記録するステップと、を備える走行状況記録方法。