WO2018025392A1 - 画像判定プログラム、画像判定方法および画像判定装置 - Google Patents
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Definitions
- the operation management device 100 is a device that determines image data taken at the time of sudden deceleration due to an obstacle on the road, based on travel data acquired from the digital tachometers 1a to 1c. For example, the operation management apparatus 100 notifies the administrator of the position information of the obstacle on the road by notifying the administrator of the position coordinate information associated with the image data captured at the time of sudden deceleration caused by the obstacle. Can be notified.
- the display unit 130 is a display device that displays various types of information output from the control unit 160.
- the display unit 130 corresponds to a liquid crystal display, a touch panel, or the like.
- the flag is information for identifying whether or not the corresponding area is an area where frequent rapid deceleration by the vehicle occurs. For example, when the corresponding region is a region where rapid deceleration by the vehicle frequently occurs, the flag is “ON”. If the corresponding area is not an area where frequent rapid deceleration by the vehicle occurs, the flag is “off”.
- the extraction unit 163 is a processing unit that extracts, from the travel data table 152, image data captured by a camera of a vehicle that has suddenly decelerated in a region where rapid deceleration by the vehicle does not occur frequently.
- the extraction unit 163 is a processing unit that refers to the road data 151 and the travel data table 152 and extracts image data that satisfies both of the following conditions 1 and 2.
- the extraction unit 163 outputs information regarding the extracted image data to the determination unit 164.
- Condition 1 The image data is image data taken by the camera on the date and time when the vehicle suddenly decelerates.
- Condition 2 The position coordinates where the image data is captured by the camera are not included in the area where the flag of the rapid deceleration frequent occurrence area information corresponding to the corresponding day of the week / time zone is turned on.
- the determination unit 164 of the operation management apparatus 100 determines whether or not a license plate is included in the image data (step S106). If the image data includes a license plate (Yes in step S107), the determination unit 164 proceeds to step S110. If the license plate is not included in the image data (No at Step S107), the determination unit 164 proceeds to Step S108.
- the operation management apparatus 100 extracts image data taken outside the region where the vehicle suddenly decelerates and the vehicle is likely to suddenly decelerate as image data that is a candidate for search. Image data shot in an area where sudden deceleration of the vehicle is likely to occur is likely to be image data shot by a camera when the vehicle suddenly decelerates. Can be detected efficiently.
- the determination unit 164 of the operation management apparatus 100 sets a shape when the vehicle is viewed from the rear as a template, and when a shape that matches the template is included in the image data, It may be determined that the characteristics of the vehicle are included.
- the computer 200 includes a CPU 201 that executes various arithmetic processes, an input device 202 that receives input of data from a user, and a display 203.
- the computer 200 also includes a reading device 204 that reads programs and the like from a storage medium, and an interface device 205 that exchanges data with other computers via a network.
- the computer 200 also includes a RAM 206 that temporarily stores various information and a hard disk device 207.
- the devices 201 to 207 are connected to the bus 208.
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Abstract
運行管理装置100は、車両に搭載されたカメラによって撮影された画像データを格納する記憶装置を参照して、車両が急減速した場合にカメラによって撮影された画像データを抽出する。運行管理装置100は、抽出した画像データに他の車両の特徴が含まれていない場合には、画像データを検索対象の画像データであると判定する。
Description
本発明は、画像判定プログラム等に関する。
高速道路上では、事故、落下物、法面崩壊等に起因して車両の急減速や渋滞が発生する場合がある。高速路面上に設置された監視カメラは、全てのエリアをカバーしているわけではないので、監視カメラによって、上記のような車両の急減速や渋滞の原因を特定することは難しい。
上記課題に関して、車両の急減速や急ハンドルを検出した場合に、検出したタイミングにおける車載カメラの画像データを取得することで、車両の急減速等の原因を特定する従来技術がある。
しかしながら、上述した従来技術では、道路上の急減速に関する要因を特定することができないという問題がある。
例えば、車両が急減速する要因には、急カーブ等の道路の特徴に起因して前方を走行する車両の挙動により引き起こされるものと、予期しない落下物や法面崩壊により引き起こされるものがある。
道路の管理者は、急カーブ等の道路の特徴により事故などが発生することは経験上知っており、かかる場所には、監視カメラなどが設置されている場合も多い。このため、かかる場所で事故などが発生した場合には、早急に対応することが可能である。しかし、予期しない落下物や法面崩壊の発生を容易に特定することはできない。
また、上記従来技術のように、車両の急減速や急ハンドルを検出した場合に、検出したタイミングにおける車載カメラの画像データを取得する場合には、道路の特徴等により発生した急減速なのか、予期しない落下物や法面崩壊等の道路上の障害物により急減速したのかを区別できない。このため、従来技術により、急減速に関する要因を特定するためには、管理者等が、車両から送信されてくる画像データをそれぞれ確認しなければならず、対応するまでに時間を要する。
1つの側面では、本発明は、道路上の障害物に起因する急減速を特定することができる画像判定プログラム、画像判定方法および画像判定装置を提供することを目的とする。
第1の案では、コンピュータに、下記の処理を実行させる。コンピュータは、車両に搭載されたカメラによって撮影された画像データを格納する記憶装置を参照して、車両が急減速した場合にカメラによって撮影された画像データを抽出する。コンピュータは、抽出した画像データに他の車両の特徴が含まれていない場合には、画像データを検索対象の画像データであると判定する。
道路上の障害物に起因する急減速を特定できる。
以下に、本願の開示する画像判定プログラム、画像判定方法および画像判定装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。
図1は、実施例にかかるシステムの全体構成例を示す図である。図1に示す運行管理システムは、運行管理装置100と、デジタコ1a、1b、1cと、カメラ2a、2b、2cとを有する。例えば、カメラ2a~2cは、デジタコ1a~1cに接続される。例えば、カメラ2a~2cは、車両の前方の画像を撮影する。運行管理装置100は、画像判定装置の一例である。
デジタコ1a、1b、1cのそれぞれは、車両A、車両B、車両Cに搭載される。これらデジタコ1a、1b、1cと運行管理装置100との間は、ネットワークNを介して相互に通信可能に接続される。かかるネットワークNには、有線または無線を問わず、インターネット(Internet)を始め、LAN(Local Area Network)やVPN(Virtual Private Network)などの任意の種類の通信網を採用できる。
各デジタコは、車両に搭載される車載装置の一種であり、デジタルタコグラフ、あるいは運行記録計とも呼ばれる。以下では、デジタコ1a、1b、1cの各装置を総称する場合に単に「デジタコ」と記載する場合がある。また、カメラ2a,2b,2cを総称する場合に単に「カメラ」と記載する場合がある。
各デジタコは、図示しない車両のデジタコ専用コネクタやECU(Electronic Control Unit)などを介して接続されることにより、速度や距離などの走行記録を取得できる。例えば、各デジタコは、速度や距離などの法定の走行パラメータの時系列変化を始め、これと共に、図示しないGPS(Global Positioning System)受信機などを介して、緯度および経度を含む位置情報の時系列データを走行データとして取得することもできる。なお、各デジタコは、一例として、所定のサンプリング周期、例えば0.5秒以下の間隔で走行データを取得できる。
より詳細には、各デジタコは、各カメラによって撮影された画像データと、後述する各種走行データとを対応付けた情報を、定期的に運行管理装置100に送信する。例えば、デジタコ1aは、1秒ごとに、車両Aの識別子(ID)、日時、位置座標、速度、加速度、エンジン回転数、カメラ2aに撮影された画像データなどを運行管理装置100に送信する。なお、デジタコ1aは、位置座標を、車両Aの外部アンテナを設置しているGPSレシーバーから得られる0.1秒単位のデータを基に特定する。デジタコ1aは、車両のパルス信号から瞬時値を0.1km/h単位で取得することで、速度を得る。
なお、各デジタコは、加速度について、加速度(ai)=(Vi-Vi-1)/tiと計算して通知することができる。ここで、「ai」は、区間iにおける加速度[m/s2]を指し、また、「Vi」は、区間iにおける速度[m/s]を指し、また、「ti」は、区間i-1に流入してから区間iに流入するまでに要した時間[s]を指す。
以下の説明では、デジタコ1a~1cが、運行管理装置100に送信する車両の識別子(ID)、日時、位置座標、速度、加速度、エンジン回転数、カメラに撮影された画像データの情報を、まとめて走行データと表記する。なお、走行データに含まれる日時は、カメラが画像データを撮影した日時に対応する。
運行管理装置100は、デジタコ1a~1cから取得する走行データを基にして、道路上の障害物に起因する急減速時に撮影された画像データを判定する装置である。例えば、運行管理装置100は、障害物に起因する急減速時に撮影された画像データに対応付けられる位置座標の情報を、管理者に通知することで、管理者に道路上の障害物の位置情報を通知することができる。
図2は、本実施例に係る運行管理装置の構成を示す機能ブロック図である。図2に示すように、この運行管理装置100は、通信部110と、入力部120と、表示部130と、タイマ140と、記憶部150と、制御部160とを有する。
通信部110は、デジタコ1a~1cとの間のデータ通信を制御する通信装置である。後述する制御部160は、通信部110を介して、デジタコ1a~1cから走行データを受信する。例えば、通信部110は、NIC(Network Interface Card)等の通信装置に対応する。
入力部120は、各種の情報を運行管理装置100に入力する入力装置である。入力部120は、例えば、キーボードやマウス、タッチパネル等に対応する。
表示部130は、制御部160から出力される各種の情報を表示する表示装置である。表示部130は、液晶ディスプレイやタッチパネル等に対応する。
タイマ140は、現在の日時および曜日の情報を、制御部160に通知するタイマである。なお、制御部160は、図示しない、ネットワークN上の時刻を管理するサーバ等から、日時の情報を取得しても良い。
記憶部150は、道路データ151と、走行データテーブル152とを有する。記憶部150は、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)などの半導体メモリ素子や、HDD(Hard Disk Drive)などの記憶装置に対応する。
道路データ151は、車両の急減速の発生しやすい道路上の領域を示す情報である。なお、車両の急減速の発生しやすい道路上の領域は、曜日や時間帯によって変化する。図3は、道路データのデータ構造の一例を示す図である。図3に示すように、この道路データ151は、曜日と、時間帯と、急減速多発領域情報とを対応付ける。
曜日は、曜日を一意に示す情報である。時間帯は、0時から24時までの時間を所定の時間幅で分割した各時間帯を一意に識別する情報である。分割する時間幅は、管理者により予め設定される。急減速多発領域情報は、該当する曜日、時間帯において、急減速が多発する地域の情報を示す。ここで、ある曜日、ある時間帯における急減速多発領域情報のデータ構造の一例について説明する。
図4は、急減速多発領域情報のデータ構造の一例を示す図である。図4に示すように、急減速多発領域情報は、領域識別情報とフラグとを対応付ける。領域識別情報は、全国の道路を複数の領域に分割した場合のいずれかの領域を一意に識別する情報である。図示を省略するが、各領域識別情報は、対応する領域の四隅を位置座標で定義した情報と対応付けられているものとする。
フラグは、該当する領域が、車両による急減速の多発する領域であるか否かを識別する情報である。例えば、該当する領域が、車両による急減速の多発する領域である場合には、フラグが「オン」となる。該当する領域が、車両による急減速の多発する領域でない場合には、フラグが「オフ」となる。
例えば、過去に、該当する曜日、時間帯において、車両が急減速した回数が、閾値回数以上である場合には、フラグが「オン」となり、車両が急減速した回数が、閾値回数未満である場合には、フラグが「オフ」となる。
一例として、図4に示す急減速多発領域情報を、「月曜日」の「時間帯I」として説明を行う。領域識別情報「領域50A」のフラグが「オフ」となっているため、「月曜日」の「時間帯I」の領域識別情報「領域50A」により識別される道路上の領域は、車両による急減速の多発する領域でないことが示される。
領域識別情報「領域50B」のフラグが「オン」となっているため、「月曜日」の「時間帯I」の領域識別情報「領域50B」により識別される道路上の領域は、車両による急減速の多発する領域であることが示される。
図2の説明に戻る。走行データテーブル152は、各デジタコ1a~1cから受信した走行データを格納するテーブルである。図5は、走行データテーブルのデータ構造の一例を示す図である。図5に示すように、この走行データテーブル152は、識別子と、日時と、位置座標と、速度と、加速度と、エンジン回転数と、画像データとを対応付ける。
識別子は、車両を一意に識別する情報である。日時は、走行データに含まれる画像データがカメラに撮影された日時に対応する。速度、加速度、エンジン回転数は、該当する日時における車両の速度、加速度、エンジン回転数に対応する。画像データは、該当する日時において、カメラにより撮影された画像のデータである。
制御部160は、走行データ受信部161と、更新部162と、抽出部163と、判定部164と、通知部165とを有する。制御部160は、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)などによって実現できる。また、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)などのハードワイヤードロジックによっても実現できる。
走行データ受信部161は、各デジタコ1a~1cから走行データを受信する処理部である。走行データ受信部161は、受信した走行データを、走行データテーブル152に格納する。
更新部162は、走行データテーブル152を基にして、道路データ151を更新する処理部である。例えば、更新部162は、各曜日、時間帯に対応する急減速多発領域情報のフラグを、走行データテーブル152に記憶された車両の位置座標および急減速の回数に基づき更新する。
一例として、月曜日の時間帯Iに対応する急減速多発領域情報を、図4に示した急減速多発領域情報とし、領域識別情報「領域50A」のフラグを更新する場合について説明する。更新部162は、走行データテーブル152の日時および位置座標をキーにして、月曜日の時間帯Iにおいて、領域50Aを通過した車両の一連の加速度の情報を抽出する。更新部162は、時間帯Iにおける加速度を基にして、該当する車両が急減速したか否かを判定する。例えば、更新部162は、時間帯Iにおける加速度の内、負の加速度を抽出し、抽出した負の加速度の絶対値が閾値以上となる場合に、該当する車両が急減速したと判定する。更新部162は、月曜日の時間帯Iにおいて急減速した車両の数が所定数以上である場合には、領域50Aのフラグを「オン」に更新する。更新部162は、月曜日の時間帯Iにおいて急減速した車両の数が所定数未満である場合には、領域50Aのフラグを「オフ」に更新する。
なお、本実施例では一例として、メッシュ状の領域毎に急減速多発領域であるか否かを管理する例を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、急減速の発生回数が閾値以上発生した位置座標を中心とした円状の領域であっても良い。また、急減速の発生回数が閾値以上発生した位置座標から所定の距離以内に位置する所定の長さの道路を急減速多発領域として管理しても良い。
更新部162は、他の曜日の他の時間帯に対応する急減速多発領域情報についても、上記処理を実行することでフラグを更新する。
抽出部163は、車両による急減速の多発しない領域において、急減速した車両のカメラにより撮影された画像データを、走行データテーブル152から抽出する処理部である。具体的には、抽出部163は、道路データ151および走行データテーブル152を参照し、下記の条件1、2の双方を満たす画像データを抽出する処理部である。抽出部163は、抽出した画像データに関する情報を、判定部164に出力する。
条件1:画像データは、車両が急減速した日時にカメラにより撮影された画像データである。
条件2:画像データがカメラにより撮影された位置座標は、該当する曜日・時間帯に対応する急減速多発領域情報のフラグがオンとなる領域に含まれていない。
条件2:画像データがカメラにより撮影された位置座標は、該当する曜日・時間帯に対応する急減速多発領域情報のフラグがオンとなる領域に含まれていない。
抽出部163が、条件1を満たす画像データを抽出する処理の一例について説明する。抽出部163は、走行データテーブル152に格納された各加速度に基づいて、車両が急減速した日時に撮影された画像データを特定する。例えば、抽出部163は、走行データテーブル152に格納された各加速度の内、負の加速度を特定し、特定した負の加速度の絶対値が閾値以上となる加速度を特定する。抽出部163は、特定した加速度に対応付けられた走行データテーブル152の画像データを、条件1を満たす画像データとして特定する。
なお、抽出部163は、走行データテーブル152に格納された速度に基づいて、車両が急減速した日時に撮影された画像データを特定しても良い。例えば、抽出部163は、1秒ごとに取得している車両の速度が1秒で所定の負の速度差が発生した場合に急減速が発生したと判定する。抽出部163は、急減速が発生したタイミングで撮影された画像データを、条件1を満たす画像データとして特定する。
続いて、抽出部163が、条件1、2を満たす画像データを抽出する処理の一例について説明する。抽出部163は、条件1を満たす画像データが撮影された曜日および日時の情報を取得し、道路データ151を参照して、条件1を満たす画像データが撮影された曜日および日時にヒットする、曜日および時間帯を特定する。抽出部163は、ヒットした曜日および時間帯に対応する急減速多発領域情報を、道路データ151から取得する。
抽出部163は、取得した急減速多発領域情報を参照し、フラグが「オフ」となる領域識別情報を特定する。フラグが「オフ」となる領域識別情報の領域は、車両による急減速が多発しない領域を示す。抽出部163は、フラグが「オフ」となる領域識別情報の領域に、条件1を満たす画像データが撮影された位置座標が含まれている場合に、かかる画像データを、条件1および条件2を満たす画像データとして特定する。以下の説明では適宜、条件1および条件2を満たす画像データを、候補画像データと表記する。
抽出部163は、候補画像データと、この候補画像データが撮影された日時および位置座標の情報とを対応付けた抽出情報を、判定部164に出力する。
判定部164は、候補画像データに他の車両の特徴が含まれているか否かを判定する処理部である。例えば、他の車両の特徴は、ナンバープレートである。判定部164は、候補画像データにナンバープレートが含まれていない場合には、候補画像データを、検索対象の画像であると判定する。一方、判定部164は、候補画像データにナンバープレートが含まれている場合には、候補画像データを、検索対象の画像ではないと判定する。以下の説明では、検索対象と判定された候補画像データを、検索対象画像データと表記する。
候補画像データは、車両が急減速した場合に撮影された画像データであり、候補画像データにナンバープレートが含まれている場合には、前方に他の車両が位置していることを示すため、他の車両の急接近等により、車両が急減速したと推測される。このため、候補画像データにナンバープレートが含まれている場合には、道路上の障害物に起因する急減速時に撮影された画像データではないといえる。これに対して、候補画像データにナンバープレートが含まれていない場合には、前方に他の車両が走行していないため、道路上の障害物に起因する急減速時に撮影された画像データである可能性が高いといえる。
判定部164は、検索対象画像データと、この検索対象画像データが撮影された日時および位置座標の情報を、通知部165に出力する。
ここで、判定部164が、候補画像データにナンバープレートが含まれているか否かを判定する処理の一例について説明する。判定部164は、候補画像データを二値化画像に変換し、変換した二値化画像から矩形領域を抽出する。判定部164は、ナンバープレートの特徴を示すテンプレートと、矩形領域との類似度を算出し、算出した類似度が所定の類似度以上となる場合に、候補画像データにナンバープレートが含まれていると判定する。
通知部165は、道路上の障害物に起因する急減速が発生した場合に警告を通知する処理部である。例えば、通知部165は、判定部164から取得した検索対象画像データと、この検索対象画像データが撮影された日時および位置座標の情報とを警告として通知する。通知部165は、検索対象画像データと、検索対象画像データが撮影された日時および位置座標の情報とを、表示部130に表示させる。または、通知部165は、ネットワークNに接続された管理者の端末装置等に検索対象画像データと、検索対象画像データが撮影された日時および位置座標の情報とを送信しても良い。また、通知部165は、地図データを表示すると共に、検索対象画像データが撮影された位置座標をハイライトで表示しても良い。
次に、本実施例に係る運行管理装置の処理手順について説明する。図6は、本実施例に係る運行管理装置の処理手順を示すフローチャートである。図6に示すように、運行管理装置100の走行データ受信部161は、デジタコ1a~1cから走行データを受信し、走行データテーブル152に走行データを格納する(ステップS101)。
運行管理装置100の抽出部163は、車両が急減速した時点において、カメラによって撮影された画像データを抽出する(ステップS102)。抽出部163は、抽出した画像データから、未選択の画像データを選択する(ステップS103)。抽出部163は、選択した画像データが撮影された位置座標が、急減速の発生しやすい領域であるか否かを判定する(ステップS104)。抽出部163は、急減速の発生しやすい領域で撮影された画像データである場合には(ステップS105,Yes)、ステップS110に移行する。一方、抽出部163は、急減速の発生しやすい領域で撮影された画像データではない場合には(ステップS105,No)、ステップS106に移行する。
運行管理装置100の判定部164は、画像データにナンバープレートが含まれるか否かを判定する(ステップS106)。判定部164は、画像データにナンバープレートが含まれる場合には(ステップS107,Yes)、ステップS110に移行する。判定部164は、画像データにナンバープレートが含まれない場合には(ステップS107,No)、ステップS108に移行する。
判定部164は、選択した画像データを、検索対象の画像データであると判定する(ステップS108)。運行管理装置100の通知部165は、警告通知を行う(ステップS109)。
抽出部163は、未選択の画像データが存在するか否かを判定する(ステップS110)。抽出部163は、未選択の画像データが存在する場合には(ステップS110,Yes)、ステップS103に移行する。一方、抽出部163は、未選択の画像データが存在しない場合には(ステップS110,No)、ステップS111に移行する。
運行管理装置100は、処理を継続するか否かを判定する(ステップS111)。運行管理装置100は、処理を継続する場合には(ステップS111,Yes)、ステップS101に移行する。一方、運行管理装置100は、処理を継続しない場合には(ステップS111,No)、処理を終了する。
次に、本実施例に係る運行管理装置100の効果について説明する。運行管理装置100は、車両が急減速した場合にカメラによって撮影された画像データを抽出し、抽出した画像データに、ナンバープレート等の他の車両の特徴が含まれていない場合に、抽出した画像データを、検索対象の画像であると判定する。運行管理装置100は、抽出した画像データに、ナンバープレート等の他の車両の特徴が含まれている場合に、抽出した画像データを、検索対象の画像ではないと判定する。これにより、道路上の障害物に起因する急減速を特定できる。
例えば、車両が急減速した時点においてカメラによって撮影された画像データを抽出するのみでは、前方車両に起因する急減速時に撮影された画像データであるのか、道路上の障害物に起因する急減速時に撮影された画像データであるのかを区別することは難しい。
ここで、画像データにナンバープレートが含まれている場合には、前方に他の車両が位置していることを示すため、他の車両の急接近等により、車両が急減速したと推測される。このため、画像データにナンバープレートが含まれている場合には、道路上の障害物に起因する急減速時に撮影された画像データではないといえる。これに対して、画像データにナンバープレートが含まれていない場合には、前方に他の車両が走行していないため、道路上の障害物に起因する急減速時に撮影された画像データである可能性が高いといえる。従って、上記のように、画像データに、ナンバープレート等の他の車両の特徴が含まれていない場合に、画像データを、検索対象の画像であると判定することで、道路上の障害物に起因する急減速時に撮影された画像データに関する情報を、管理者等に通知できる。このため、道路上の障害物に起因する急減速を特定できる。
運行管理装置100は、車両が急減速し、かつ、車両の急減速が発生しやすい領域以外で撮影された画像データを、検索対象の候補となる画像データとして抽出する。車両の急減速が発生しやすい領域で撮影された画像データは、車両が急減速した場合にカメラによって撮影された画像データである可能性が高いため、上記処理を実行することで、検索対象となる画像データを効率的に検出することができる。
車両の急減速が発生しやすい領域は、一定ではなく、時間帯や曜日によって変化し得る。これに着目して、運行管理装置100は、時間帯や曜日に応じて、車両の急減速が発生しやすい領域を切り替えるため、曜日や時間帯により変化する急減速の発生しやすい領域以外で撮影された画像データをより適切に抽出することができる。
ところで、上記実施例では、画像データに他の車両の特徴が含まれているか否かを判定する場合に、車両のナンバープレートを用いて処理を行ったが、車両の特徴を示すものであれば、ナンバープレート以外を用いても良い。例えば、運行管理装置100の判定部164は、車両を後方から見た場合の形状を、テンプレートとして設定しておき、テンプレートに一致する形状が、画像データに含まれる場合に、画像データに他の車両の特徴が含まれていると判定しても良い。
また、デジタコ1a~1cは、所定時間毎に、走行データを運行管理装置100に送信しても良いし、急減速を検出した前後に生成される走行データを、運行管理装置100に送信しても良い。
また、デジタコ1a~1cに、図2に示した抽出部163、判定部164、通信部165の機能を持たせ、デジタコ1a~1cが、検索対象の画像データを判定しても良い。
次に、上記実施例に示した運行管理装置100と同様の機能を実現するコンピュータのハードウェア構成の一例について説明する。図7は、運行管理装置と同様の機能を実現するコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。
図7に示すように、コンピュータ200は、各種演算処理を実行するCPU201と、ユーザからのデータの入力を受け付ける入力装置202と、ディスプレイ203とを有する。また、コンピュータ200は、記憶媒体からプログラム等を読み取る読み取り装置204と、ネットワークを介して他のコンピュータとの間でデータの授受を行うインタフェース装置205とを有する。また、コンピュータ200は、各種情報を一時記憶するRAM206と、ハードディスク装置207とを有する。そして、各装置201~207は、バス208に接続される。
ハードディスク装置207は、走行データ受信プログラム207a、更新プログラム207b、抽出プログラム207c、判定プログラム207d、通知プログラム207eを有する。CPU201は、走行データ受信プログラム207a、更新プログラム207b、抽出プログラム207c、判定プログラム207d、通知プログラム207eを読み出してRAM206に展開する。
走行データ受信プログラム207aは、走行データ受信プロセス206aとして機能する。更新プログラム207bは、更新プロセス206bとして機能する。抽出プログラム207cは、抽出プロセス206cとして機能する。判定プログラム207dは、判定プロセス206dとして機能する。通知プログラム207eは、通知プロセス206eとして機能する。
走行データ受信プロセス206aの処理は、走行データ受信部161の処理に対応する。更新プロセス206bの処理は、更新部162の処理に対応する。抽出プロセス206cの処理は、抽出部163の処理に対応する。判定プロセス206dの処理は、判定部164の処理に対応する。通知プロセス206eの処理は、通知部165の処理に対応する。
なお、各プログラム207a~207eについては、必ずしも最初からハードディスク装置207に記憶させておかなくても良い。例えば、コンピュータ200に挿入されるフレキシブルディスク(FD)、CD-ROM、DVDディスク、光磁気ディスク、ICカードなどの「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ200が各プログラム207a~207eを読み出して実行するようにしても良い。
1a,1b,1c デジタコ
2a,2b,2c カメラ
100 運行管理装置
2a,2b,2c カメラ
100 運行管理装置
Claims (15)
- コンピュータに、
車両に搭載されたカメラによって撮影された画像データを格納する記憶装置を参照して、前記車両が急減速した場合に前記カメラによって撮影された画像データを抽出し、
抽出した前記画像データに他の車両の特徴が含まれていない場合には、前記画像データを検索対象の画像データであると判定する
処理を実行させることを特徴とする画像判定プログラム。 - 前記判定する処理は、前記画像データに他の車両の特徴が含まれている場合には、前記画像データを検索対象の画像データでないと判定し、前記画像データに他の車両の特徴が含まれていない場合には、前記画像データを検索対象の画像データであると判定することを特徴とする請求項1に記載の画像判定プログラム。
- 前記記憶装置は、車両の急減速が発生しやすい領域の情報を更に記憶し、また、前記画像データが撮影された位置情報と前記画像データとを対応付けて格納し、
前記抽出する処理は、前記車両の急減速が発生しやすい領域の情報と、前記位置情報とを比較して、前記車両が急減速し、かつ、前記車両の急減速が発生しやすい領域以外で撮影された画像データを抽出することを特徴とする請求項1に記載の画像判定プログラム。 - 前記領域の情報は、領域毎に、時間帯および曜日に対応付けられ、前記抽出する処理は、前記画像データが撮影された時刻および曜日に対応する領域を特定し、特定した領域と前記位置情報とを比較して、前記車両が急減速し、かつ、特定した領域以外で撮影された画像データを抽出することを特徴とする請求項3に記載の画像判定プログラム。
- 前記判定する処理は、前記画像データにナンバープレートが含まれている場合には、前記画像データを検索対象の画像データではないと判定し、前記画像データにナンバープレートが含まれていない場合には、前記画像データを検索対象の画像データであると判定することを特徴とする請求項1~4のいずれか一つに記載の画像判定プログラム。
- コンピュータが実行する画像判定方法であって、
車両に搭載されたカメラによって撮影された画像データを格納する記憶装置を参照して、前記車両が急減速した場合に前記カメラによって撮影された画像データを抽出し、
抽出した前記画像データに他の車両の特徴が含まれていない場合には、前記画像データを検索対象の画像データであると判定する
処理を実行することを特徴とする画像判定方法。 - 前記判定する処理は、前記画像データに他の車両の特徴が含まれている場合には、前記画像データを検索対象の画像データでないと判定し、前記画像データに他の車両の特徴が含まれていない場合には、前記画像データを検索対象の画像データであると判定することを特徴とする請求項6に記載の画像判定方法。
- 前記記憶装置は、車両の急減速が発生しやすい領域の情報を更に記憶し、また、前記画像データが撮影された位置情報と前記画像データとを対応付けて格納し、
前記抽出する処理は、前記車両の急減速が発生しやすい領域の情報と、前記位置情報とを比較して、前記車両が急減速し、かつ、前記車両の急減速が発生しやすい領域以外で撮影された画像データを抽出することを特徴とする請求項6に記載の画像判定方法。 - 前記領域の情報は、領域毎に、時間帯および曜日に対応付けられ、前記抽出する処理は、前記画像データが撮影された時刻および曜日に対応する領域を特定し、特定した領域と前記位置情報とを比較して、前記車両が急減速し、かつ、特定した領域以外で撮影された画像データを抽出することを特徴とする請求項8に記載の画像判定方法。
- 前記判定する処理は、前記画像データにナンバープレートが含まれている場合には、前記画像データを検索対象の画像データではないと判定し、前記画像データにナンバープレートが含まれていない場合には、前記画像データを検索対象の画像データであると判定することを特徴とする請求項6~9のいずれか一つに記載の画像判定方法。
- 車両に搭載されたカメラによって撮影された画像データを格納する記憶部と、
前記車両が急減速した場合に前記カメラによって撮影された画像データを、前記記憶部から抽出する抽出部と、
抽出した前記画像データに他の車両の特徴が含まれていない場合には、前記画像データを検索対象の画像であると判定する判定部と
を有することを特徴とする画像判定装置。 - 前記判定部は、前記画像データに他の車両の特徴が含まれている場合には、前記画像データを検索対象の画像データでないと判定し、前記画像データに他の車両の特徴が含まれていない場合には、前記画像データを検索対象の画像データであると判定することを特徴とする請求項11に記載の画像判定装置。
- 前記記憶部は、車両の急減速が発生しやすい領域の情報を更に記憶し、また、前記画像データが撮影された位置情報と前記画像データとを対応付けて格納し、
前記抽出部は、前記車両の急減速が発生しやすい領域の情報と、前記位置情報とを比較して、前記車両が急減速し、かつ、前記車両の急減速が発生しやすい領域以外で撮影された画像データを抽出することを特徴とする請求項11に記載の画像判定装置。 - 前記領域の情報は、領域毎に、時間帯および曜日に対応付けられ、前記抽出部は、前記画像データが撮影された時刻および曜日に対応する領域を特定し、特定した領域と前記位置情報とを比較して、前記車両が急減速し、かつ、特定した領域以外で撮影された画像データを抽出することを特徴とする請求項13に記載の画像判定装置。
- 前記判定部は、前記画像データにナンバープレートが含まれている場合には、前記画像データを検索対象の画像データでないと判定し、前記画像データにナンバープレートが含まれていない場合には、前記画像データを検索対象の画像データではないと判定することを特徴とする請求11~14のいずれか一つに記載の画像判定装置。
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-
2016
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