JP7187944B2 - 処理装置および処理方法 - Google Patents

Description

本発明は、車両で取得された情報を用いてワイパーの作動モードと降水量の関係を導出する技術に関する。

特許文献１は、現在の時刻情報や位置情報とともにワイパー動作の有無を示す情報を管理装置に送信するカーナビゲーション装置を開示する。管理装置は、自動車のワイパー動作の有無を示す情報を受信することで、太陽光発電装置が設置された観測地点の天候を設定する。

特開２０１２－２１５９６９号公報

ところで、ワイパーは複数種類の作動モードを持ち、降水量が増すほど高速でワイプする作動モードが使用される。本発明者らはワイパーの作動モードと降水量との関係に着目し、ワイパーの作動モードから降水の強さを表す指標を導出することを見出した。しかしながら、ワイパーの作動モードは降水量に関わらず運転者の好みで設定されることがあり、収集したワイパーの作動モードデータをそのまま用いて降水指標を推定すると運転者の好みが降水指標の推定に影響するおそれがある。

本発明の目的は、車両ごとのワイパーの作動モードと降水量の関係を示す情報を導出する技術を提供することにある。

上記課題を解決するために、本発明のある態様の処理装置は、車両において取得されたワイパーの作動モードを示す作動モードデータを収集するデータ収集部と、作動モードデータと降水量データとの相関度を車両ごとに導出する相関度導出部と、収集した作動モードデータにもとづいて降水の強さを表す降水指標を推定する推定処理部と、を備える。推定処理部は、相関度が相対的に高い車両から収集した作動モードデータにもとづいて降水指標を推定する。

この態様によれば、ワイパーの作動モードデータと降水量データとの相関度の高い車両を抽出できる。
本発明の別の態様は、処理装置である。この処理装置は、車両において取得されたワイパーの作動モードを示す作動モードデータを収集するデータ収集部と、作動モードデータと降水量データとの相関度を車両ごとに導出する相関度導出部と、収集した作動モードデータにもとづいて降水の強さを表す降水指標を推定する推定処理部と、を備える。推定処理部は、相関度が所定の閾値以上である車両から収集した作動モードデータにもとづいて降水指標を推定する。

本発明の別の態様は、コンピュータによって実行されるデータの処理方法である。この方法は、データ収集部が、車両において取得されたワイパーの作動モードを示す作動モードデータを収集するステップと、相関度導出部が、作動モードデータと降水量データとの相関度を車両ごとに導出するステップと、推定処理部が、収集した作動モードデータにもとづいて降水の強さを表す降水指標を推定するステップと、を含む。推定するステップでは、推定処理部が、相関度が相対的に高い車両から収集した作動モードデータにもとづいて降水指標を推定する。

この態様によれば、ワイパーの作動モードデータと降水量データとの相関度の高い車両を抽出できる。
本発明の別の態様は、コンピュータによって実行されるデータの処理方法である。この方法は、データ収集部が、車両において取得されたワイパーの作動モードを示す作動モードデータを収集するステップと、相関度導出部が、作動モードデータと降水量データとの相関度を車両ごとに導出するステップと、推定処理部が、収集した作動モードデータにもとづいて降水の強さを表す降水指標を推定するステップと、を含む。推定するステップでは、推定処理部が、相関度が所定の閾値以上である車両から収集した作動モードデータにもとづいて降水指標を推定する。

本発明によれば、車両ごとのワイパーの作動モードと降水量の関係を示す情報を導出する技術を提供できる。

実施形態の情報処理システムの概要を示す図である。 車両状態情報の例を示す図である。 降水指標を推定する単位エリアを示す図である。 処理装置の降水指標推定部の機能ブロックを示す図である。 データ収集部により収集された作動モードデータの例を示す図である。 各車両において取得された作動モードの数を種類ごとに集計した結果を示す図である。 記憶部に記憶された降水量レベル対応表を示す図である。 記憶部に記憶された重み対応表を示す図である。 処理装置の相関出力部の機能ブロックを示す図である。 相関度導出部による相関度の導出方法について説明するための図であり、降水量とワイパー作動モードデータの関係を示す図である。

図１は、実施形態の情報処理システム１の概要を示す。情報処理システム１は、サーバ装置３と、サーバ装置３に接続する処理装置１０と、ユーザに天気情報を提示する天気情報提示装置７と、複数の無線局４と、複数の車両５とを備える。サーバ装置３、天気情報提示装置７および無線局４は、インターネットなどのネットワーク２を介して接続されてよい。

車両５には制御装置６が搭載され、制御装置６は無線通信機能を有して、基地局である無線局４経由でサーバ装置３と接続する。車両５の台数は３台に限るものではなく、実施形態の情報処理システム１では、多数の車両５が車両状態情報を生成し、サーバ装置３に所定の周期で車両状態情報を送信する状況を想定している。

サーバ装置３はデータセンタに設置されて、車両５の制御装置６から送信される車両状態情報を受信する。車両状態情報は、車載ナビゲーション装置により生成される交通情報と、車両内部のＣＡＮ（Controller Area Network）上を流れるＣＡＮ情報とを含む。処理装置１０は、サーバ装置３が受信した車両状態情報に含まれるワイパーの作動モードデータを収集して、所定期間ごとの降水の強さを表す降水指標の推定処理を実施する。なお実施形態において降水指標の推定処理は、降水量に関連する指標を推定する処理を含み、たとえば降水量の推定レベルを導出してもよい。サーバ装置３と処理装置１０とは一体に構成されてよく、サーバ装置３に処理装置１０の降水指標推定機能が搭載されてもよい。

処理装置１０は、信頼できる車両のワイパーの作動モードデータにもとづいて、たとえば４分ごとに複数エリアのそれぞれにおける降水指標を推定する降水推定部１２と、ワイパーの作動モードデータを収集して降水指標を推定する際に、信頼できる車両を特定する相関出力部１４とを備える。処理装置１０は、推定した降水指標データをサーバ装置３を介して天気情報提示装置７に提供する。サーバ装置３と天気情報提示装置７とは、専用回線で接続されてもよい。天気情報提示装置７は、処理装置１０から送信される降水指標データや、全国各地に設けた雨雲レーダから取得した雨雲の状態等をもとに、複数エリアのそれぞれにおける現在の降水量の推定値を生成し、ウェブページ等からユーザに提示する。天気情報提示装置７は、処理装置１０で車両状態情報をもとに推定された降水指標データを加味することで、現在の降水量の推定値を高精度に求めることができる。

図２は、車両状態情報の例を示す。車両状態情報は、交通情報８およびＣＡＮ情報９を含む。
図２（ａ）は、交通情報８に含まれる項目を示す。交通情報８は、車両識別番号（ＶＩＮ：Vehicle Identification Number）、走行した道路リンクＩＤ、道路リンク進入日時、走行した道路の渋滞度、平均車速などの項目を含む。車両５において、車載ナビゲーション装置が交通情報８を生成する。制御装置６は、所定の第１の周期で交通情報８をサーバ装置３に送信する。第１の周期は数分であってよい。送信される交通情報８には、前回の送信タイミング以降に通過した道路リンクに関する情報が含まれる。

図２（ｂ）は、ＣＡＮ情報９に含まれる項目を示す。ＣＡＮ情報９は、車両識別番号（ＶＩＮ）、日時、緯度・経度、車速、加速度、操作データ、ワイパー作動モードデータ、シートベルト状態などの項目を含む。制御装置６は、各項目に関するデータを取得して、ＣＡＮ情報９を生成する。制御装置６は、所定の第２の周期でＣＡＮ情報９をサーバ装置３に送信する。第２の周期は数十秒から１分程度であってよい。ＣＡＮ情報９に含まれる緯度・経度は、車両の位置情報を示す。

各項目のデータのサンプリング周期は、それぞれ異なってよい。たとえば車速や加速度のデータは数１００ｍ秒周期で取得され、ワイパー作動モードデータは数１０秒周期で取得されてよい。車速、加速度、操作データ、ワイパー作動モードデータ、シートベルト状態などの項目のデータには、取得した日時および緯度・経度が関連づけられる。

ＣＡＮ情報９に含まれるワイパー作動モードデータは、降水の強さを表す降水指標を推定するためのデータであり、処理装置１０による降水指標の推定処理に利用される。

車両５のワイパーは、フロントガラス等の雨滴を払拭するための装置であり、複数種類の作動モードをもつ。実施形態のワイパーは以下の４種類の作動モードをもち、ＣＡＮ情報９に含まれる作動モードデータは、４種類の作動モードの中から選択された作動モードを示す。
（１）停止モード
ワイパーの作動スイッチがオフとされているモードである。停止モードで、ワイパーは作動しない。
（２）間欠モード
間欠モードで、ワイパーは一定の間隔をおいて作動する。間欠モードは１時間における降水量が０ｍｍ以上１０ｍｍ未満であるような弱い雨（小雨）のときに選択されることが多い。
（３）低速モード
低速モードで、ワイパーは低速で連続作動する。低速モードは、１時間における降水量が１０ｍｍ以上２０ｍｍ未満であるような、やや強い雨のときに選択されることが多い。
（４）高速モード
高速モードで、ワイパーは高速で連続作動する。高速モードは、１時間における降水量が２０ｍｍ以上となる大きな強度の雨のときに選択されることが多い。

処理装置１０は、車両５から送信される車両状態情報を取得して、所定期間内の所定エリアにおける降水の強さを表す降水指標を推定する機能をもつ。
図３は、所定期間における降水指標を推定する単位エリアを示す。処理装置１０は、地図を縦線および横線で区分けした単位エリアごとに、所定期間内の降水指標を推定する。複数のエリアは、それぞれ実質的に等しいサイズとなるように区分けされてよいが、エリアサイズは、たとえば人口密度等に依存して異なってもよい。

地図の分割手法は任意であってよく、図３に示す例では、地図を緯度・経度にもとづいてほぼ同じ大きさの網の目（メッシュ）に分けている。日本には、地域の統計に用いる目的で緯度・経度に基づいて設定した標準地域メッシュが存在しており、処理装置１０は、この標準地域メッシュを、降水指標推定の単位エリアとして利用してよい。なお標準地域メッシュでは、大きさの異なる第１次メッシュから第３次メッシュまでが定められており、第３次メッシュの１辺の長さは約１ｋｍである。処理装置１０は、第３次メッシュを降水指標を推定する単位エリアとして定めてよいが、より小さいメッシュまたは大きいメッシュを、降水指標を推定する単位エリアとして定めてよい。

図４は、処理装置１０の降水推定部１２の機能ブロックを示す。降水推定部１２は、車両状態情報取得部２０、複数のデータ収集部３０ａ、３０ｂ、・・・、３０ｚ（以下、特に区別しない場合には「データ収集部３０」と呼ぶ）、複数の推定処理部４０ａ、４０ｂ、・・・、４０ｚ（以下、特に区別しない場合には「推定処理部４０」と呼ぶ）を備える。データ収集部３０は、所定期間内のワイパー作動モードデータを収集する機能を有し、推定処理部４０は、収集したワイパー作動モードデータを統計処理して、所定期間内の降水の強さを表す降水指標を推定する機能を有する。

推定処理部４０は、統計処理部４２、降水指標推定部４８および記憶部５４を備える。統計処理部４２はワイパー作動モードデータを統計処理する機能を有し、割合導出部４４および指標導出部４６を備える。

処理装置１０の各機能は、ハードウェア的には、回路ブロック、メモリ、その他のＬＳＩで構成することができ、ソフトウェア的には、メモリにロードされたシステムソフトウェアやアプリケーションプログラムなどによって実現される。したがって処理装置１０の各機能はハードウェアのみ、ソフトウェアのみ、またはそれらの組合せによっていろいろな形で実現できることは当業者には理解されるところであり、いずれかに限定されるものではない。

車両状態情報取得部２０は、サーバ装置３が受信した全ての車両状態情報を取得する。サーバ装置３が、車両５から車両状態情報を受信して所定の記憶装置に格納すると、車両状態情報取得部２０は、即時に当該記憶装置から車両状態情報を読み出して取得してよい。処理装置１０がサーバ装置３の一機能として設けられる場合、車両状態情報取得部２０は、サーバ装置３の受信部から車両状態情報を提供されてよい。

データ収集部３０および推定処理部４０の組合せが、単位エリアに対して割り当てられる。たとえばデータ収集部３０ａと推定処理部４０ａの組合せは、第１のエリアの降水指標の推定を担当し、データ収集部３０ｂと推定処理部４０ｂの組合せは、第２のエリアの降水指標の推定を担当する。したがってデータ収集部３０と推定処理部４０の組合せの数は、地図を分割して生成されたエリアの数だけ存在する。

データ収集部３０は、所定期間内に所定エリアに位置する１以上の車両で取得されたワイパー作動モードデータを収集する。具体的にデータ収集部３０は、車両状態情報取得部２０により取得されたＣＡＮ情報９から、担当するエリア内で取得されたワイパー作動モードデータを収集する。図２（ｂ）に示すように、ワイパー作動モードデータには、ワイパー作動モードデータを取得した日時および緯度・経度が関連づけられており、データ収集部３０は、担当エリア内の緯度・経度を関連づけられたワイパー作動モードデータを収集する。

降水指標推定部４８は、収集した作動モードデータから導出される複数種類の作動モードのそれぞれが占める割合にもとづいて、所定期間内の所定エリアにおける降水の強さを表す降水指標を推定する。降水指標推定部４８が、統計処理により求められる各作動モードの割合を利用することで、所定期間内の降水指標を高精度に推定できる。

図５は、データ収集部３０により収集された作動モードデータの例を示す。データ収集部３０は、「ＸＸＸＸＸＸ」のエリアＩＤを有するエリア内に位置する１以上の車両において１５：００：００～１５：０３：５９の間に取得された作動モードデータを、車両状態情報取得部２０で取得された車両状態情報の中から収集する。

図５に示す例では、１５：００：００～１５：０３：５９の間に、エリアＩＤ「ＸＸＸＸＸＸ」内を走行していた車両５が、車両Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅの５台存在する。このうち車両Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄは、１５：００：００～１５：０３：５９の４分間、当該エリア内を走行しており、車両Ｅは、１５：０３：００から当該エリア内を走行している。

割合導出部４４は、収集した作動モードデータが示す作動モードの数を種類ごとに集計して、複数種類の作動モードのそれぞれが占める割合を導出する。
図６は、各車両において取得された作動モードの数を種類ごとに集計した結果を示す。たとえば車両Ａでは、４分の間、停止モード、間欠モード、低速モードを示す作動モードデータは取得されておらず、高速モードを示す作動モードデータが１２回取得されている。

割合導出部４４は、全車両において取得された作動モードの種類ごとの回数を以下のように集計する。
・停止モード ０回
・間欠モード ３回
・低速モード ９回
・高速モード ３９回

以上の集計結果をふまえて、割合導出部４４は、複数種類の作動モードのそれぞれが占める割合を、以下のように導出する。
・停止モード 0.000
・間欠モード 0.059
・低速モード 0.176
・高速モード 0.765
降水指標推定部４８は、各作動モードの割合にもとづいて、担当エリアにおける所定期間内の降水指標を推定する。

図７は、記憶部５４に記憶された降水量レベル対応表を示す。降水量レベル対応表では、作動モードに対する推定降水量レベルが定義される。降水指標推定部４８は、最も割合の高い作動モードに対応する推定降水量レベルを記憶部５４から読み出して、降水指標として導出してよい。この例では、高速モードの割合が最も高いため、降水指標推定部４８は、推定降水量レベル「強い」を記憶部５４から読み出して、担当エリアの降水量レベルを「強い」に決定する。

各推定処理部４０は、１５：００：００～１５：０３：５９の４分間の作動モードデータから各担当エリアの降水指標（この例では、降水量レベル）を推定する。処理装置１０は、所定期間における全エリアの降水指標データをサーバ装置３に供給し、サーバ装置３は、全エリアの降水指標データを天気情報提示装置７に転送する。実施形態で処理装置１０が、全エリアの降水指標データを４分おきに天気情報提示装置７に提供することで、天気情報提示装置７は、高精度なリアルタイム天気情報を４分おきに更新してユーザに提示できる。

降水指標推定部４８は、統計処理部４２による別の統計処理の結果にもとづいて、降水指標を推定してもよい。この推定手法によると、降水指標推定部４８が、統計処理により導出されるワイパーの作動モード指標を利用することで、降水指標の推定精度を高めることができる。

具体的には統計処理部４２において、指標導出部４６が、複数種類の作動モードのそれぞれが占める割合にもとづいて、ワイパーの作動モードの段階を示す作動モード指標を導出する。各作動モードには指標を算出するための重みが定義され、指標導出部４６は、各作動モードの割合と重みの乗算値を積算して、作動モードの段階を示す作動モード指標を算出してよい。

図８は、記憶部５４に記憶された重み対応表を示す。重み対応表では、作動モードに対する指標算出用重みが定義される。指標導出部４６は、重み対応表を参照して、以下の計算式により作動モードの段階を示す指標（作動モード指標）を算出する。なお作動モード指標の最小値は０、最大値は１０である。
（作動モード指標）＝Σ（各作動モードの割合）×（各作動モードの重み）

図６に示す作動モード種類の割合を用いて計算すると、
（作動モード指標）＝0.000×0＋0.059×2＋0.176×6＋0.765×10
＝8.824
この作動モード指標は、降水指標の推定に利用される。算出された指標は、小数点以下を四捨五入されて、整数値に変換されてもよい。

全てのワイパーの作動モードが高速モードであるとき、作動モード指標は最大値である１０となる。算出される作動モード指標は、最大値に対するワイパーの作動状態の程度を表現し、降水量と相関の高い指標となる。降水指標推定部４８は、指標導出部４６により導出された作動モード指標から、所定期間内の担当エリアにおける降水指標を推定する。たとえば天気情報提示装置７が、降水量を１０段階表現してユーザに提示する場合、降水指標推定部４８は、降水指標データとして、作動モード指標に相当する降水量の段階値を導出してよい。記憶部５４が、作動モード指標と降水量段階値との対応表を保持し、降水指標推定部４８が、当該対応表を参照して降水指標となる降水量段階値を導出してもよい。また降水指標推定部４８は、作動モード指標を所定の補正関数で補正した降水量段階値を求めてもよい。

以上の手法では、割合導出部４４が、所定期間内に取得されたワイパーの作動モードデータの全数から、複数種類の作動モードのそれぞれが占める割合を導出した。この統計処理手法により、所定期間におけるワイパー作動モードの選択傾向が導出される。

ところでワイパーの作動モードは、運転者の好みが反映される傾向があり、降水量に関わらず運転者の好みで高速モードや低速モードに設定されることがある。このような車両のワイパーの作動モードデータは、降水指標を推定する際のノイズとなり、運転者の好みが降水指標に反映されるおそれがある。

そこで、相関出力部１４は、ワイパー作動モードデータと実際の降水量との相関度が高い信頼できる車両を見出し、降水推定部１２は、相関度の高い車両のワイパー作動モードデータをもとに降水指標を推定する。これにより、信頼できるワイパー作動モードデータを用いて降水指標を精度良く推定できる。

図９は、処理装置１０の相関出力部１４の機能ブロックを示す。相関出力部１４は、データ保持部６０および相関度導出部６２を有する。相関出力部１４は、車両ごとに作動モードデータと実際の降水量データとの相関度を導出し、降水推定部１２に出力する。降水推定部１２がリアルタイムで降水指標を推定するのに対し、相関出力部１４は例えば1ヶ月周期で事後的に相関度を導出してよい。

データ保持部６０は、車両ごとにワイパー作動モードデータと降水量データとを関連付けて保持する。データ保持部６０は、ワイパー作動モードデータを降水推定部１２のデータ収集部３０から取得し、降水量データを天気情報提示装置７から取得する。ワイパー作動モードデータには、そのときの車両の位置情報と時刻が関連付けられており、降水量データにも、位置情報と時刻が関連付けられている。なお、降水量データは、降水推定部１２により推定された降水指標であってもよい。また、データ保持部６０は、ワイパー作動モードデータに他の車両情報、例えば車速を関連付けて保持する。

相関度導出部６２は、車両ごとにワイパー作動モードデータと降水量データとの相関度を導出する。ワイパー作動モードと理想的な降水量との関係は、例えば下記のように予め定められており、下記の定義からずれていれば相関度が低いと判定され、下記の定義を満たしていれば相関度が高いと判定される。
停止モードであれば、１時間における降水量は０ｍｍである。
間欠モードであれば、１時間における降水量は０ｍｍ以上１０ｍｍ未満である。
低速モードであれば、１時間における降水量が１０ｍｍ以上２０ｍｍ未満である。
高速モードであれば、１時間における降水量が２０ｍｍ以上である。

相関度導出部６２は、車両ごとのワイパー作動モードデータと降水量データとの相関度を、上記のワイパー作動モードデータと降水量データとの関係が一致する度合いによって導出する。

図１０は、相関度導出部６２による相関度の導出方法について説明するための図である。図１０（ａ）および図１０（ｂ）には、１時間における降水量と、車両ごとのワイパー作動モードデータとの関係を示す。

図１０（ａ）では、いずれも１時間あたりの降水量が１５ｍｍであるためワイパー作動モードデータが低速モードであれば、高い相関度が導出される。車両Ｙは、ワイパー作動モードデータと降水量データとの関係が全て一致するため、相関度導出部６２は相対的に高い相関度を導出し、例えば１０段階評価でレベル１０を導出する。

車両Ｘは、ワイパー作動モードデータと降水量データとの関係が全て一致しないため、相関度導出部６２は相対的に低い相関度を導出し、例えば１０段階評価でレベル１を導出する。車両Ｚは、ワイパー作動モードデータと降水量データとの関係の一部が一致しており、相関度導出部６２は中程度の相関度を導出し、例えば１０段階評価でレベル５を導出する。

このように、相関度導出部６２により導出された車両ごとの相関度は、推定処理部４０により降水指標を推定する際に用いられ、例えば推定処理部４０は、相関度がレベル５以上の車両のワイパー作動モードデータを用いて降水指標を推定してよい。相関度が高い車両のデータを用いることで推定の精度を高めることができる。

ところで、ワイパーの作動モードは、同じ降水量であっても車速によって異なるモードに設定される可能性があり、例えば車速が大きくなると高速モードに設定されることが多くなる。つまり、１時間あたりの降水量が１５ｍｍでも車速が６０ｋｍ／ｈであれば高速モードでワイパーが作動される可能性が高い。そこで、相関度導出部６２は、車速に応じて作動モードを変換し、変換したワイパー作動モードデータを用いて相関度を導出してよい。

図１０（ｂ）に示すワイパー作動モードデータと降水量データとの関係は、図１０（ａ）に示すワイパー作動モードデータを相関度導出部６２が車速をもとに変換したものを示す。相関度導出部６２は、車速をもとにワイパー作動モードデータを変換するための変換テーブルを有する。例えば、相関度導出部６２は、車速５０ｋｍ／ｈ以上であれば、実際の作動モードを１段階下げるよう変換する。

図１０（ｂ）では、車両Ｚが１７：０３以降において、車速５０ｋｍ／ｈ以上で走行しており、ワイパー作動モードデータが高速モードから低速モードに変換されている。相関度導出部６２は、車速をもとにワイパー作動モードデータを変換した後、変換したワイパー作動モードデータと降水量の相関度を導出する。変換後では、車両Ｚは、ワイパー作動モードデータと降水量データとの関係が一致しており、相関度導出部６２は高いの相関度を導出し、例えば１０段階評価でレベル１０を導出する。このように、相関度導出部６２は、車速とワイパー作動モードデータと降水量データとにもとづいて相関度を導出することで、精度を高めることができる。

また、相関度導出部６２は、所定車速以上であるときに検出されたワイパー作動モードデータを相関度の導出に用いず、所定車速未満であるときに検出されたワイパー作動モードデータをもとに降水量との相関度を導出してよい。これにより、車速の影響が少ない状態でのワイパー作動モードデータを用いることができる。

相関出力部１４により導出された車両ごとの相関度は降水推定部１２に送られる。降水推定部１２の推定処理部４０は、相関度が相対的に高い車両から作動モードデータにもとづいて降水指標を推定する。これにより、降水指標の推定精度を高めることができる。推定処理部４０は、車速をもとにワイパー作動モードデータを変換した後、変換したワイパー作動モードデータにもとづいて降水指標を推定してよい。

推定処理部４０は、例えば単位エリア内にて相関度が相対的に高い車両のワイパー作動モードデータを優先的に収集し、収集したワイパー作動モードデータが所定のサンプル数以上になれば、そのサンプル数のワイパー作動モードデータで降水指標を推定する。これにより、単位エリア内のワイパー作動モードデータが膨大にある場合に、推定処理部４０は降水量との相関度が高い車両からワイパー作動モードデータを抽出して降水指標を推定でき、処理負荷を抑え、精度良く推定できる。

推定処理部４０は、相関度が所定の閾値以上である車両から収集したワイパー作動モードデータにもとづいて降水指標を推定してよい。例えば推定処理部４０は、相関度がレベル５以上の車両から収集したワイパー作動モードデータをもとに降水指標を推定する。これにより、処理負荷を抑えつつ、精度良く推定できる。所定の閾値は、単位エリア内でのワイパー作動モードデータのサンプル数に応じて設定されてよい。

単位エリア内のワイパー作動モードデータが所定のサンプル数以下である場合、推定処理部４０は、相関度に応じて重み付けをしたワイパー作動モードデータにもとづいて降水指標を推定してよい。例えば、推定処理部４０は、相関度が高いほどその車両のワイパー作動モードデータが全体のサンプル数に占める割合が大きくなるように、相関度に応じてワイパー作動モードデータに重み付けをして、重み付けしたワイパー作動モードデータをもとに降水指標を推定する。これにより、サンプル数が少ない場合に、相関度が低い車両のワイパー作動モードデータを捨てることなく用いつつも、重み付けにより精度良く推定できる。

以上、本発明を実施形態および複数の実施例をもとに説明した。本発明は、上述の実施形態および実施例に限定されるものではなく、当業者の知識に基づいて各種の設計変更等の変形を加えることも可能である。

１ 情報処理システム、 ３ サーバ装置、 ７ 天気情報提示装置、 １０ 処理装置、 １２ 降水推定部、 １４ 相関出力部、 ２０ 車両状態情報取得部、 ３０ データ収集部、 ４０ 推定処理部、 ４２ 統計処理部、 ４４ 割合導出部、 ４６ 指標導出部、 ４８ 降水指標推定部、 ５４ 記憶部、 ６０ データ保持部、 ６２ 相関度導出部。

Claims (4)

1. 車両において取得されたワイパーの作動モードを示す作動モードデータを収集するデータ収集部と、
   作動モードデータと降水量データとの相関度を車両ごとに導出する相関度導出部と、
   収集した作動モードデータにもとづいて降水の強さを表す降水指標を推定する推定処理部と、を備え、
   前記推定処理部は、相関度が相対的に高い車両から収集した作動モードデータにもとづいて降水指標を推定する、
   ことを特徴とする処理装置。
2. 車両において取得されたワイパーの作動モードを示す作動モードデータを収集するデータ収集部と、
   作動モードデータと降水量データとの相関度を車両ごとに導出する相関度導出部と、
   収集した作動モードデータにもとづいて降水の強さを表す降水指標を推定する推定処理部と、を備え、
   前記推定処理部は、相関度が所定の閾値以上である車両から収集した作動モードデータにもとづいて降水指標を推定する、
   ことを特徴とする処理装置。
3. コンピュータによって実行されるデータの処理方法であって、
   データ収集部が、車両において取得されたワイパーの作動モードを示す作動モードデータを収集するステップと、
   相関度導出部が、作動モードデータと降水量データとの相関度を車両ごとに導出するステップと、
   推定処理部が、収集した作動モードデータにもとづいて降水の強さを表す降水指標を推定するステップと、を含み、
   前記推定するステップでは、前記推定処理部が、相関度が相対的に高い車両から収集した作動モードデータにもとづいて降水指標を推定する、
   ことを特徴とする処理方法。
4. コンピュータによって実行されるデータの処理方法であって、
   データ収集部が、車両において取得されたワイパーの作動モードを示す作動モードデータを収集するステップと、
   相関度導出部が、作動モードデータと降水量データとの相関度を車両ごとに導出するステップと、
   推定処理部が、収集した作動モードデータにもとづいて降水の強さを表す降水指標を推定するステップと、を含み、
   前記推定するステップでは、前記推定処理部が、相関度が所定の閾値以上である車両から収集した作動モードデータにもとづいて降水指標を推定する、
   ことを特徴とする処理方法。

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