JP7276276B2 - 危険運転検出装置、危険運転検出システム、及び危険運転検出プログラム - Google Patents

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Description

本発明は、運転者による危険運転を検出する危険運転検出装置、危険運転検出システム、及び危険運転検出プログラムに関する。
特許文献１には、車両周囲の環境の対象物について、車両の進行方向に対する向き、速度、及び車両に対する相対的な位置を検出し、対象物毎に環境危険度を演算し、運転者の視行動を検出し、対象物毎の環境危険度と、運転者の視行動に基づいて対象物毎に決定される対象物に対する運転者の視行動に応じた重み係数と、に基づいて運転行動危険度を演算して出力する運転行動危険度演算装置が開示されている。
特許第５１７９６８６号公報
特許文献１では、対象物毎の環境危険度と、運転者の視行動に応じた重み係数とに基づいて運転行動危険度を演算しているが、１種類の運転行動危険度しか算出していないため、運転者の危険運転としては一部の危険運転に対する危険度しか検出できず、実際の運転者の危険運転を評価するためには改善の余地がある。
そこで、本発明は、対象物毎の環境危険度と、対象物に対する運転者の視行動に応じた重み係数と、に基づいて運転行動危険度を演算する場合に比べて、実際の運転者の危険運転をより適正に評価することが可能な危険運転検出装置、危険運転検出システム、及び危険運転検出プログラムを提供することを目的とする。
上記目的を達成するために請求項１に記載の危険運転検出装置は、車両に設けられた撮影部によって撮影された撮影画像を表す画像情報及び前記車両の状態を表す車両情報を取得する取得部と、前記取得部によって取得された前記画像情報及び前記車両情報に基づいて、それぞれ異なる種類の危険運転を走行シーンに応じて検出閾値を変更して検出する複数の検出部と、前記複数の検出部の検出結果のそれぞれに対して、前記走行シーンに応じた重み付けを行って、運転者の危険運転の危険度を導出する導出部と、を含む。
請求項１に記載の危険運転検出装置によれば、取得部では、車両に設けられた撮影部によって撮影された撮影画像を表す画像情報及び車両の状態を表す車両情報が取得される。例えば、画像情報としては、車両周辺を撮影した動画像の画像情報を取得する。また、車両情報の一例としては、位置情報、車速、加速度、舵角、アクセル開度、車両周辺の障害物までの距離、経路等の車両情報を取得する。
複数の検出部では、取得部によって取得された画像情報及び車両情報に基づいて、それぞれ異なる種類の危険運転が走行シーンに応じて検出閾値を変更して検出される。
そして、導出部では、複数の検出部の検出結果のそれぞれに対して、走行シーンに応じた重み付けを行って、運転者の危険運転の危険度が導出される。これにより、多面的に検出した危険運転から運転者の危険運転の危険度を導出できるので、対象物毎の環境危険度と、対象物に対する運転者の視行動に応じた重み係数と、に基づいて運転行動危険度を演算する場合に比べて、実際の運転者の危険運転をより適正に評価することが可能となる。
なお、前記複数の検出部の各々は、前記画像情報及び前記車両情報に基づいて走行シーンを特定し、特定した前記走行シーンに応じた危険運転を検出してもよい。これにより、走行時の状況を含めて危険運転を検出できる。
また、前記検出部は、危険運転を検出するための検出閾値を、前記走行シーンに応じて予め定めた検出閾値に変更して危険運転を検出してもよい。これにより、走行時の状況に合わせた危険運転の検出が可能となる。
また、前記走行シーンは、道路種別、天候、時間帯、及び走行地点の事故発生率の少なくとも１つの走行シーンを含んでもよい。これにより、道路種別、天候、時間帯、及び走行地点の事故発生率の少なくとも１つの走行シーンに合わせた危険運転の検出が可能となる。
また、前記取得部は、前記画像情報と前記車両情報の時刻合わせを行って前記画像情報と前記車両情報を同期させる処理を更に行ってもよい。これにより、画像情報と車両情報とを対応させて危険運転を検出することが可能となる。
なお、上記危険運転検出装置と、前記撮影部及び前記車両情報を検出する車両情報検出部を備えた車両と、含む危険運転検出システムとしてもよい。
或いは、コンピュータに、上記危険運転検出装置の各部として機能させるための危険運転検出プログラムとしてもよい。
以上説明したように本発明によれば、対象物に対する運転者の視行動に応じた重み係数と、に基づいて運転行動危険度を演算する場合に比べて、実際の運転者の危険運転をより適正に評価することが可能な危険運転検出装置、危険運転検出システム、及び危険運転検出プログラムを提供できる。
本実施形態に係る危険運転検出システムの概略構成を示す図である。 本実施形態に係る危険運転検出システムにおける車載器及び危険運転データ収集サーバの機能構成を示す機能ブロック図である。 制御部及び中央処理部の構成を示すブロック図である。 走行シーンに応じた重み付けや閾値変更の例を説明するための図である。 本実施形態に係る危険運転検出システムにおいて、危険運転データ収集サーバで行われる処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本実施形態に係る危険運転検出システムにおける車載器及び危険運転データ収集サーバの機能構成の変形例を示す機能ブロック図である。
以下、図面を参照して本発明の実施の形態の一例を詳細に説明する。図１は、本実施形態に係る危険運転検出システムの概略構成を示す図である。
本実施形態に係る危険運転検出システム１０は、車両１４に搭載された車載器１６と、危険運転検出装置としての危険運転データ収集サーバ１２とが通信ネットワーク１８を介して接続されている。本実施形態に係る危険運転検出システム１０では、複数の車載器１６の撮影によって得られる画像情報及び各車両の状態を表す車両情報を危険運転データ収集サーバ１２に送信して、危険運転データ収集サーバ１２が画像情報及び車両情報を蓄積する。そして、危険運転データ収集サーバ１２が、蓄積した画像情報及び車両情報に基づいて、危険運転を検出する処理を行う。本実施形態では、検出する危険運転の一例として、急加速及び急減速の少なくとも一方の危険運転、車間距離不保持の危険運転、歩行者妨害の危険運転、及び速度超過の危険運転等の危険運転を検出する。
図２は、本実施形態に係る危険運転検出システム１０における車載器１６及び危険運転データ収集サーバ１２の機能構成を示す機能ブロック図である。
車載器１６は、制御部２０、車両情報検出部２２、撮影部２４、通信部２６、及び表示部２８を備えている。
車両情報検出部２２は、車両１４に関する車両情報を検出する。車両情報の一例としては、例えば、車両１４の位置情報、車速、加速度、舵角、アクセル開度、車両周辺の障害物までの距離、経路等の車両情報を検出する。車両情報検出部２２は、具体的には、車両１４の周辺環境がどのような状況かを表す情報を取得する複数種のセンサや装置を適用できる。センサや装置の一例としては、車速センサ、及び加速度センサなどの車両１４に搭載されるセンサや、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）装置、車載通信機、ナビゲーションシステム、及びレーダ装置などが挙げられる。ＧＮＳＳ装置は、複数のＧＮＳＳ衛星からＧＮＳＳ信号を受信して自車両１４の位置を測位する。ＧＮＳＳ装置は受信可能なＧＮＳＳ信号の数が多くなるに従って測位の精度が向上する。車載通信機は、通信部２６を介して他の車両１４との間の車車間通信及び路側機との間の路車間通信の少なくとも一方を行う通信装置である。ナビゲーションシステムは、地図情報を記憶する地図情報記憶部を含み、ＧＮＳＳ装置から得られる位置情報と地図情報記憶部に記憶された地図情報とに基づいて、自車両１４の位置を地図上で表示したり、目的地迄の経路を案内する処理を行う。また、レーダ装置は、検出範囲が互いに異なる複数のレーダを含み、自車両１４の周辺に存在する歩行者や他車両１４等の物体を検出し、検出した物体と自車両１４の相対位置及び相対速度を取得する。また、レーダ装置は周辺の物体の探知結果を処理する処理装置を内蔵している。当該処理装置は、直近の複数回の探知結果に含まれる個々の物体との相対位置や相対速度の変化等に基づき、ノイズやガードレール等の路側物等を監視対象から除外し、歩行者や他車両１４等を監視対象物体として追従監視する。そしてレーダ装置は、個々の監視対象物体との相対位置や相対速度等の情報を出力する。
撮影部２４は、本実施形態では、車両に搭載されて車両の前方等の車両周辺を撮影し、動画像の撮影画像を表す画像データを生成する。撮影部２４としては、例えば、ドライブレコーダ等のカメラを適用することができる。なお、撮影部２４は、車両１４の側方及び後方の少なくとも一方の車両周辺を更に撮影してしてもよい。また、撮影部２４は、車室内を更に撮影してもよい。
通信部２６は、通信ネットワーク１８を介して危険運転データ収集サーバ１２と通信を確立して、撮影部２４の撮影によって得られる画像情報や車両情報検出部２２によって検出された車両情報等の情報の送受信を行う。
表示部２８は、情報を表示することにより、乗員に各種情報を提供する。本実施形態では、危険運転データ収集サーバ１２から提供される情報等を表示する。
制御部２０は、図３に示すように、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２０Ａ、ＲＯＭ（Read Only Memory）２０Ｂ、ＲＡＭ（Random Access Memory）２０Ｃ、ストレージ２０Ｄ、インタフェース（Ｉ／Ｆ）２０Ｅ、及びバス２０Ｆ等を含む一般的なマイクロコンピュータで構成されている。また、制御部２０は、撮影部２４によって撮影された画像を表す画像情報、及び画像の撮影時に車両情報検出部２２によって検出された車両情報を危険運転データ収集サーバ１２にアップロードする制御等を行う。
一方、危険運転データ収集サーバ１２は、中央処理部３０、中央通信部３６、及びＤＢ（データベース）３８を備えている。
中央処理部３０は、図３に示すように、ＣＰＵ３０Ａ、ＲＯＭ３０Ｂ、及びＲＡＭ３０Ｃ、ストレージ３０Ｄ、インタフェース（Ｉ／Ｆ）３０Ｅ、及びバス３０Ｆ等を含む一般的なマイクロコンピュータで構成されている。中央処理部３０は、情報集約部４０、急加速・急減速検出部４２、車間距離不保持検出部４４、歩行者妨害検出部４６、速度超過検出部４８、及び危険運転検出集約部５０の機能を備えている。なお、中央処理部３０の各機能は、ＣＰＵ３０ＡがＲＯＭ３０Ｂ等に記憶されたプログラムを実行することにより実現される。また、情報集約部４０は取得部の一例に対応し、急加速・急減速検出部４２、車間距離不保持検出部４４、歩行者妨害検出部４６、及び速度超過検出部４８は複数の検出部の一例に対応する。また、危険運転検出集約部５０は導出部の一例に対応する。
情報集約部４０は、車速、加速度、位置情報などの車両情報、及び撮影部２４によって撮影された画像情報としての動画フレームをＤＢ３８から取得して、車両情報と動画フレームの時刻合わせ等を行って車両情報と動画フレームを同期させて情報を集約する。なお、以下では、集約された情報を集約情報と称する場合がある。
急加速・急減速検出部４２は、情報集約部４０によって集約された集約情報に基づいて、急加速及び急減速の少なくとも一方の危険運転を検出する。例えば、画像情報及び車両情報に基づいて、車速または加速度が予め定めた危険運転に該当し、かつ車両周辺の状況が危険運転に対応する状況であるかを検出することにより、急加速及び急減速の少なくとも一方の危険運転を検出する。或いは、車両情報のみを用いて、予め定めた危険運転に該当する車速及び加速度を検出してもよい。
車間距離不保持検出部４４は、情報集約部４０によって集約された集約情報に基づいて、車間距離が予め定めた距離以内の車間距離不保持の危険運転を検出する。例えば、画像情報及び車両情報に基づいて、前方の車両を検出し、かつ前方の車両までの距離が予め定めた距離以内を検出することにより、車間距離不保持の危険運転を検出する。
歩行者妨害検出部４６が、情報集約部４０によって集約された集約情報に基づいて、歩行者を妨害する危険運転を検出する。例えば、画像情報及び車両情報に基づいて、前方に横断歩道、及び予め定めた条件を満たす歩行者を検出し、停車または徐行せずに通過したかを検出することにより、歩行者妨害の危険運転を検出する。予め定めた条件を満たす歩行者は、例えば、横断歩道を横断中の歩行者、横断歩道付近の歩行者、または横断歩道を横断しようとしている歩行者を検出する。
速度超過検出部４８は、情報集約部４０によって集約された集約情報に基づいて、速度超過の危険運転を検出する。例えば、画像情報及び車両情報に基づいて、画像認識により標識を認識して認識した標識の制限速度から予め定めた速度以上の車速を検出することにより、速度超過の危険運転を検出する。或いは、位置情報から一般道路または高速道路であるかを判断してそれぞれの道路における予め定めた車速以上を検出してもよい。
危険運転検出集約部５０は、急加速・急減速検出部４２、車間距離不保持検出部４４、歩行者妨害検出部４６、及び速度超過検出部４８のそれぞれで検出された危険運転を集約して、総合的に危険運転を判断する。例えば、各危険運転を検出する際に、危険度を０～１の範囲で演算し、各危険運転の危険度の平均を算出して平均値が予め定めた閾値以上を総合的に危険運転と判断してもよい。或いは、各危険運転の検出の有無を０（検出無し）、１（検出）で検出して検出結果の合計を総合的な危険度として導出してもよい。或いは、各危険運転を検出する際に、各危険運転のスコアを導出し、スコアの合計を算出して予め定めた閾値以上を総合的に危険運転と判断してもよい。或いは、各危険運転の検出について、検出無しを０、検出有りを１として検出し、各危険運転の検出結果を加算して、１以上または予め定めた閾値以上を危険運転と判断してもよい。
また、本実施形態では、４種類の各危険運転を検出する際には、集約情報から走行シーンを特定して、走行シーンに応じて危険運転の検出閾値や重み付けを変更して走行シーンに応じた危険運転を検出する。
図４は、走行シーンに応じた重み付けや閾値変更の例を説明するための図である。例えば、図４に示すように、道路種別、天候、時間帯、事故発生率等のように、走行シーンを分類する。道路種別は、一般道路または高速道路に分類し、例えば、高速道路を走行時は「車間距離不保持」の判定の重みをプラスし、危険度を高くする。天候は、晴れ、曇り、雨、または雪に分類し、例えば、雨が降っている場合、「速度超過」の判定の重み付けをプラスし、危険度を高くする。時間帯は、午前、午後、または夜間に分類し、夜間や霧などの視界不良時での「歩行者妨害」の検出閾値を低くし（例えば、車速の閾値を２０ｋｍ／ｈ以下から１０ｋｍ／ｈ等）、検出し易くする。事故発生率については、例えば、同走行地点での過去の事故発生率を基に、各危険運転の検出閾値を変更して、検出し易くする。なお、図４の項目を組み合わせた走行シーンの場合には、より重み付けを高くしてもよい。例えば、天候が雨で、かつ時間帯が夜間の場合には、危険運転の重み付けを重くしたり、危険運転の判定するための閾値を低くして検出し易くしてもよい。
中央通信部３６は、通信ネットワーク１８を介して車載器１６と通信を確立して、画像情報や車両情報等の情報の送受信を行う。
ＤＢ３８は、車載器１６から画像情報及び車両情報を受信し、受信した画像情報及び車両情報のそれぞれ対応付けて蓄積する。
上述のように構成された危険運転検出システム１０では、車載器１６の撮影部２４によって撮影された画像情報が、車両情報と共に危険運転データ収集サーバ１２に送信されてＤＢ３８に蓄積される。
危険運転データ収集サーバ１２は、ＤＢ３８に蓄積された画像情報及び車両情報に基づいて危険運転を検出する処理を行う。そして、危険運転データ収集サーバ１２は、危険運転の検出結果を運転者にフィードバックするサービスなどの各種サービスを提供する。
続いて、上述のように構成された本実施形態に係る危険運転検出システム１０の危険運転データ収集サーバ１２で行われる具体的な処理について説明する。図５は、本実施形態に係る危険運転検出システム１０において、危険運転データ収集サーバ１２で行われる処理の流れの一例を示すフローチャートである。なお、図５の処理は、例えば、予め定めた期間毎、或いは、車載器１６から送信されてＤＢ３８に格納された車両情報及び画像情報が予め定めたデータ量以上になる毎に開始する。
ステップ１００では、情報集約部４０が、ＤＢ３８から車両情報を取得してステップ１０２へ移行する。
ステップ１０２では、情報集約部４０が、ＤＢ３８から動画フレームを読み込んでステップ１０４へ移行する。
ステップ１０４では、情報集約部４０が、車両情報と動画フレームの時刻合わせ等を行って車両情報と動画フレームを同期させて情報を集約してステップ１０６へ移行する。
ステップ１０６では、急加速・急減速検出部４２が、情報集約部４０によって集約された集約情報に基づいて、急加速及び急減速の危険運転の少なくとも一方に該当する急加速・急減速の危険運転を検出してステップ１０８へ移行する。急加速・急減速の危険運転を検出する際には、走行シーンに応じた危険運転を検出する。
ステップ１０８では、車間距離不保持検出部４４が、情報集約部４０によって集約された集約情報に基づいて、車間距離が予め定めた距離以内の車間距離不保持の危険運転を検出してステップ１１０へ移行する。車間距離不保持の危険運転についても走行シーンに応じた危険運転を検出する。
ステップ１１０では、歩行者妨害検出部４６が、情報集約部４０によって集約された集約情報に基づいて、歩行者を妨害する歩行者妨害の危険運転を検出してステップ１１２へ移行する。歩行者妨害の危険運転についても走行シーンに応じた危険運転を検出する。
ステップ１１２では、速度超過検出部４８はが、情報集約部４０によって集約された集約情報に基づいて、速度超過の危険運転を検出してステップ１１４へ移行する。速度超過の危険運転についても走行シーンに応じた危険運転を検出する。なお、ステップ１０６～１１２の処理順は、これに限るものではなく、他の順序で処理してよい。
ステップ１１４では、危険運転検出集約部５０は、急加速・急減速検出部４２、車間距離不保持検出部４４、歩行者妨害検出部４６、及び速度超過検出部４８のそれぞれで検出された危険運転を集約して、総合的に危険運転を判断するための危険度を導出してステップ１１６へ移行する。例えば、各危険運転を検出する際に、危険度を０～１の範囲で各危険運転の危険度を演算し、各危険運転の危険度の平均を総合的な危険度として導出する。或いは、各危険運転の検出の有無を０（検出無し）、１（検出）で検出して検出結果の合計を総合的な危険度として導出する。或いは、各危険運転を検出する際に、各危険運転毎のスコアを導出し、スコアの合計を総合的な危険度として算出する。
ステップ１１６では、危険運転検出集約部５０が、総合的に危険運転を検出したか否かを判定する。該判定は、例えば、導出した危険度が予め定めた閾値以上であるか否かを判定することにより、総合的に危険運転を検出したか否かを判定する。該判定が肯定された場合にはステップ１１８へ移行し、否定された場合にはステップ１２０へ移行する。
ステップ１１８では、情報集約部４０が、次の動画フレームがあるか否かを判定する。すなわち、ＤＢ３８に格納された動画フレームが未だ残っているか否かを判定する。該判定が否定された場合にはステップ１００に戻って上述の処理を繰り返し、判定が肯定されたところで一連の処理を終了する。
このように、本実施形態では、急加速・急減速、車間距離不保持、歩行者妨害、及び速度超過の複数種類の危険運転を検出して総合的に危険運転の危険度を導出することで、多面的に検出した危険運転から運転者の危険運転の危険度を導出できる。従って、対象物毎の環境危険度と、対象物に対する運転者の視行動に応じた重み係数と、に基づいて運転行動危険度を演算する場合に比べて、実際の運転者の危険運転をより適正に評価することが可能となる。
また、本実施形態では、走行シーンに応じた危険運転を検出するので、走行時の状況を含めて危険運転を検出できる。
なお、上記の実施形態では、危険運転を検出する処理を危険運転データ収集サーバ１２側で行う例を説明したが、これに限るものではない。例えば、図２の中央処理部３０の機能を、図６に示すように、車載器１６側の制御部２０に備えて、図５の処理を制御部２０が実行する形態としてもよい。すなわち、情報集約部４０、急加速・急減速検出部４２、車間距離不保持検出部４４、歩行者妨害検出部４６、速度超過検出部４８、及び危険運転検出集約部５０の機能を制御部２０に備えてもよい。この場合、情報集約部４０は、車速、加速度、位置情報などの車両情報を車両情報検出部２２から取得し、動画フレームを撮影部２４から取得する。或いは、これらの機能を他の外部サーバ等に備える形態としてもよい。
また、上記の実施形態では、複数種類の危険運転として、急加速・急減速、車間距離不保持、歩行者妨害、及び速度超過の４種類の危険運転を一例として説明したが、これに限るものではない。例えば、４種類のうち２種類でもよいし、３種類でもよい。或いは、４種類以外の他の危険運転を含んでもよい。他の危険運転の一例としては、例えば、一時不停止、信号無視、あおり運転、危険な幅寄せ、無理な割り込み、方向指示なしの進路変更または右左折、夜間の無灯火、逆走、進路妨害（追越し車線等）、駐車スペースはみ出し、障害者スペースへの駐車、路上駐車、わき見運転、居眠り運転、ながら運転などが挙げられる。
また、上記の各実施形態における危険運転データ収集サーバ１２で行われる処理は、ＣＰＵ３０Ａによってプログラムを実行することにより行われるソフトウエア処理として説明したが、これに限るものではない。例えば、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、及びＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等のハードウエアで行う処理としてもよい。これらの各種のプロセッサのうちの１つで実行してもよいし、同種又は異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡ、及びＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ等）で実行してもよい。また、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造は、より具体的には、半導体素子等の回路素子を組み合わせた電気回路である。或いは、ソフトウエア及びハードウエアの双方を組み合わせた処理としてもよい。また、ソフトウエアの処理とした場合には、プログラムをＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）、ＤＶＤ－ＲＯＭ（Digital Versatile Disk Read Only Memory）、及びＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の各種記憶媒体に記憶して流通させるようにしてもよい。
さらに、本発明は、上記に限定されるものでなく、上記以外にも、その主旨を逸脱しない範囲内において種々変形して実施可能であることは勿論である。
１０ 危険運転検出システム
１２ 危険運転データ収集サーバ
１４ 車両
１６ 車載器
１８ 通信ネットワーク
２２ 車両情報検出部
２４ 撮影部
３０ 中央処理部
３８ ＤＢ
４０ 情報集約部（取得部）
４２ 急加速・急減速検出部（検出部）
４４ 車間距離不保持検出部（検出部）
４６ 歩行者妨害検出部（検出部）
４８ 速度超過検出部（検出部）
５０ 危険運転検出集約部（導出部）

Claims (7)

  1. 車両に設けられた撮影部によって撮影された撮影画像を表す画像情報及び前記車両の状態を表す車両情報を取得する取得部と、
    前記取得部によって取得された前記画像情報及び前記車両情報に基づいて、それぞれ異なる種類の危険運転を走行シーンに応じて検出閾値を変更して検出する複数の検出部と、
    前記複数の検出部の検出結果のそれぞれに対して、前記走行シーンに応じた重み付けを行って、運転者の危険運転の危険度を導出する導出部と、
    を含む危険運転検出装置。
  2. 前記導出部は、前記複数の検出部のそれぞれによって検出された前記危険運転の危険度を０から１の範囲で演算し、各危険運転の危険度の平均を総合的な危険度として導出する請求項１に記載の危険運転検出装置。
  3. 前記導出部は、前記複数の検出部の前記危険運転の有無を０または１とし、総合的な危険度として導出する請求項１に記載の危険運転検出装置。
  4. 前記導出部は、前記複数の検出部のそれぞれによって検出された前記危険運転毎のスコアを導出し、前記スコアの合計を総合的な危険度として導出する請求項１に記載の危険運転検出装置。
  5. 前記取得部は、前記画像情報と前記車両情報の時刻合わせを行って前記画像情報と前記車両情報を同期させる処理を更に行う請求項１～４の何れか１項に記載の危険運転検出装置。
  6. 請求項１～５の何れか１項に記載の危険運転検出装置と、
    前記撮影部及び前記車両情報を検出する車両情報検出部を備えた車両と、
    を含む危険運転検出システム。
  7. コンピュータに、請求項１～５の何れか１項に記載の危険運転検出装置の各部として機能させるための危険運転検出プログラム。
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