(57)【要約】【課題】運転者の撮影画像等の個人情報の保護に配慮した形で運転者の運転状態の把握を容易にする。【解決手段】車両に搭載された情報送信装置１００と、管理装置とを備える運行管理システムにおいて、情報送信装置１００は、車両の走行中に運転者を撮影する撮影部１１と、撮影部１１が撮影した撮影画像に基づいて、運転者の状態を示す状態情報を抽出する抽出部１５２と、状態情報を管理装置へ送信する送信部と、を備え、管理装置は、状態情報を受信する受信部と、状態情報に基づいて、運転者のモデルを生成する生成部と、を備える。【選択図】図３
2020046770.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載された情報送信装置と、管理装置とを備える運行管理システムにおいて、
前記情報送信装置は、
前記車両の走行中に運転者を撮影する撮影部と、
前記撮影部が撮影した撮影画像に基づいて、前記運転者の状態を示す状態情報を抽出する抽出部と、
前記状態情報を前記管理装置へ送信する送信部と、を備え、
前記管理装置は、
前記状態情報を受信する受信部と、
前記状態情報に基づいて、前記運転者のモデルを生成する生成部と、を備える、
運行管理システム。
【請求項２】
前記情報送信装置は、
車両の運転の異常状態を検出する異常検出部をさらに備え、
前記送信部は、前記状態情報とともに、前記異常検出部が検出した異常状態を示す異常検出情報を前記管理装置へ送信し、
前記管理装置は、
前記モデルと、前記異常検出情報とを関連付けて出力する出力部をさらに備える、
請求項１に記載の運行管理システム。
【請求項３】
前記送信部は、第三者の要求に応じて、前記状態情報を前記管理装置へ送信する、
請求項１又は２に記載の運行管理システム。
【請求項４】
前記送信部は、前記状態情報を定期的に前記管理装置へ送信し、
前記生成部は、前記運転者のモデルを定期的に生成する、
請求項１から３のいずれか一項に記載の運行管理システム。
【請求項５】
前記送信部は、第１の頻度で前記状態情報を送信し、前記異常検出部が前記異常状態を検出する前後の所定期間、前記第１の頻度より高い第２の頻度で前記状態情報を送信する、
請求項２に記載の運行管理システム。
【請求項６】
前記抽出部は、前記状態情報として前記運転者の顔のタイプを抽出し、
前記生成部は、前記顔のタイプに対応する形状の顔のモデルを生成する、
請求項１から５のいずれか一項に記載の運行管理システム。
【請求項７】
前記生成部は、前記運転者の顔の三次元モデルを生成する、
請求項１から６のいずれか一項に記載の運行管理システム。
【請求項８】
前記生成部は、前記運転者の身体の三次元モデルを生成する、
請求項１から６のいずれか一項に記載の運行管理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両の運転に関するモデルを生成する運行管理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ドライバーの運転状況を確認するための情報として、車両が走行している状態で得られる各種の情報を記録することが行われている（例えば、特許文献１）。ドライバーの運転状況を監視した結果を用いて、（１）事故につながるような危険な予兆をとらえて注意喚起すること（事故防止）、（２）日ごろの運転状況を診断し、診断結果を利用した安全運転教育を行うこと、（３）ドライバーの体調管理を含めたリアルタイム運行管理及び運行サポートを行うこと等の対策を講じることにより、事故の発生を防止し、安全性を向上させることが期待されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−７２５６７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
車両の運行管理のために、車両の運転にどのような異常があったのかを管理者が分析及び指導することが必要となることがある。管理者が車両の運転状態を把握するには運転時の運転者の撮影画像を用いることが有用であると考えられるが、個人情報保護の観点から運転者の撮影画像の取り扱いにはより慎重な配慮が必要である。また、運転者の撮影画像の画像データ又は映像データはデータサイズが大きく、車両からサーバへデータを送信するとすれば通信費やデータの送信先のサーバの負荷又はこのサーバにおいて使用するデータ量が過大となるという問題があった。
【０００５】
そこで、本発明はこれらの点に鑑みてなされたものであり、運転者の撮影画像等の個人情報を保護可能にするとともに、通信費やデータの送信先のサーバへの負荷を軽減することができる運行管理システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の運行管理システムは、車両に搭載された情報送信装置と、管理装置とを備える運行管理システムにおいて、前記情報送信装置は、前記車両の走行中に運転者を撮影する撮影部と、前記撮影部が撮影した撮影画像に基づいて、前記運転者の状態を示す状態情報を抽出する抽出部と、前記状態情報を前記管理装置へ送信する送信部と、を備え、前記管理装置は、前記状態情報を受信する受信部と、前記状態情報に基づいて、前記運転者のモデルを生成する生成部と、を備える。
【０００７】
前記情報送信装置は、車両の運転の異常状態を検出する異常検出部をさらに備え、前記送信部は、前記状態情報とともに、前記異常検出部が検出した異常状態を示す異常検出情報を前記管理装置へ送信し、前記管理装置は、前記モデルと、前記異常検出情報とを関連付けて出力する出力部をさらに備えてもよい。前記送信部は、第三者の要求に応じて、前記状態情報を前記管理装置へ送信してもよい。前記送信部は、前記状態情報を定期的に前記管理装置へ送信し、前記生成部は、前記運転者のモデルを定期的に生成してもよい。
【０００８】
前記送信部は、第１の頻度で前記状態情報を送信し、前記異常検出部が前記異常状態を検出する前後の所定期間、前記第１の頻度より高い第２の頻度で前記状態情報を送信してもよい。前記抽出部は、前記状態情報として前記運転者の顔のタイプを抽出し、前記生成部は、前記顔のタイプに対応する形状の顔のモデルを生成してもよい。前記生成部は、前記運転者の顔の三次元モデルを生成してもよい。前記生成部は、前記運転者の身体の三次元モデルを生成してもよい。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、運転者の撮影画像等の個人情報を保護可能にするとともに、通信費やデータの送信先のサーバへの負荷を軽減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施形態の運行管理システムの概要を説明するための図である。
【図２】管理装置が生成した顔のモデルの一例を示す図である。
【図３】情報送信装置の構成を示す図である。
【図４】管理装置の構成を示す図である。
【図５】生成部による動画像の生成について説明するための図である。
【図６】運行管理システムによる運転者の顔のモデルの生成手順を示すシーケンス図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
＜実施形態＞
［運行管理システムの概要］
図１は、本実施形態の運行管理システムＳの概要を説明するための図である。運行管理システムＳは、車両１の運転者の顔のモデルを生成する。運行管理システムＳは、車両１に搭載された情報送信装置１００と、管理装置２００と、端末装置３００を備える。情報送信装置１００は、無線ネットワークＮを介して管理装置２００に接続されている。情報送信装置１００は、車両１の走行中に運転者の顔の位置を含む所定範囲を撮影した撮影画像を生成する。情報送信装置１００は、生成した撮影画像を解析することにより、運転者の目の開度等の顔の状態を示す状態情報を抽出し、抽出した状態情報を管理装置２００へ送信する。情報送信装置１００は、撮影画像の代わりに状態情報を管理装置２００へ送信することにより、送信するデータ量を軽減することができる。
【００１２】
管理装置２００は、車両１の運転状態の分析又は指導を行うためのサーバである。管理装置２００は、情報送信装置１００が生成した状態情報を受信する。管理装置２００は、受信した状態情報に基づいて、運転者の顔のモデルを生成する。顔のモデルは、例えば、運転者が特定されない程度に運転者の顔の状態を再現した画像である。
【００１３】
図２は、管理装置２００が生成した顔のモデルの一例を示す図である。管理装置２００は、情報送信装置１００から状態情報として取得した顔の位置、顔の向き、顔のサイズ、視線方向及び目の開度を再現するモデルを生成するものとする。管理装置２００は、生成した顔のモデルを端末装置３００に送信する。図２に示す例においては、顔のモデルの生成過程で使用されるポリゴン（多角形）が示されているが、管理装置２００は、例えば、ポリゴンが示されない状態の顔のモデルを端末装置３００に送信する。
【００１４】
図１の端末装置３００は、管理装置２００が作成したモデルを管理者が閲覧するためのコンピュータである。端末装置３００は、ネットワークを介して管理装置２００に接続されている。端末装置３００は、管理装置２００が生成した顔のモデルを取得し、取得したモデルをディスプレイ（不図示）に出力する。管理者は、端末装置３００が出力するモデルを参照することにより、運転者の居眠り等の運転状態を容易に把握することができる。端末装置３００は、情報送信装置１００が撮影した撮影画像自体を出力する必要がないので、運転者の匿名性が担保される。したがって、管理者は、運転者の個人情報の保護により配慮した形で車両１の運転状態を把握することができる。また、運転者の撮影画像の肖像権を保護することができる。
【００１５】
［情報送信装置の構成］
図３は、情報送信装置１００の構成を示す図である。情報送信装置１００は、撮影部１１、センサ１２、通信部１３、記憶部１４及び制御部１５を備える。撮影部１１は、例えば、車両１のインストルメントパネルに設置されたカメラである。撮影部１１は、運転者の顔の位置を含む所定範囲を撮影するように向きが予め調整されている。所定範囲には、例えば、運転者が適切な運転姿勢で着席している状態において顔全体及び両肩の一部が含まれる。撮影部１１は、車両１の走行中にこの所定範囲を撮影する。撮影部１１は、本実施形態の例では静止画像を生成するが、動画像を生成してもよい。
【００１６】
センサ１２は、車両１の運転状態を計測する。例えば、センサ１２は、急ブレーキによる制動を検出するための加速度センサである。センサ１２は、急ハンドルを検出するためにステアリングシャフトに取り付けられた角速度センサであってもよい。
【００１７】
通信部１３は、無線ネットワークＮを介する通信のための通信モジュールである。記憶部１４は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）等により構成される。記憶部１４は、制御部１５を機能させるための各種プログラムや各種データを記憶する。
【００１８】
制御部１５は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）により構成される。制御部１５は、記憶部１４に記憶されている各種プログラムを実行することにより、取得部１５１、抽出部１５２、異常検出部１５３及び通信制御部１５４として機能する。取得部１５１は、車両１の走行中に運転者の顔の位置を含む所定範囲を撮影部１１により撮影する。取得部１５１は、撮影部１１が撮影した撮影画像を取得する。取得部１５１は、取得した撮影画像を抽出部１５２へ出力する。
【００１９】
抽出部１５２は、撮影部１１が撮影した撮影画像に基づいて、運転者の顔の状態を示す状態情報を抽出する。より詳しくは、抽出部１５２は、撮影画像を解析することにより、例えば運転者の顔のタイプを状態情報の一つとして抽出する。顔のタイプは、例えば顔の輪郭の特徴であり、例えば、丸顔、面長等である。記憶部１４には、目の開度等の状態を示す状態情報を抽出するための機械学習モデルが顔のタイプに関連付けて記憶されている。機械学習モデルは、顔のタイプ別に分類された多数の撮影画像を学習することにより、予め生成された学習済みのモデルである。
【００２０】
抽出部１５２は、抽出した顔のタイプに関連付けられた機械学習モデルを記憶部１４から読み出し、読み出した機械学習モデルを用いて撮影部１１が撮影した撮影画像を解析することにより、顔の位置、顔の向き、顔のサイズ、視線方向、目の開度を状態情報としてさらに抽出する。顔の向きは、例えば、顔のロール角、ヨー角及びピッチ角である。抽出部１５２は、抽出した状態情報を異常検出部１５３及び通信制御部１５４へ出力する。
【００２１】
異常検出部１５３は、車両１の運転の異常状態を検出する。異常検出部１５３は、センサ１２の検出結果に基づいて、運転の異常状態を検出する。一例として、異常検出部１５３は、センサ１２が加速度センサを含む場合に、車両１にかかる制動の加速度が閾値以上であるか否かを判定する。異常検出部１５３は、車両１にかかる制動の加速度が閾値以上である場合に、運転者が急ブレーキを行ったと判定する。一方、異常検出部１５３は、車両１にかかる制動の加速度が閾値未満である場合に、運転者が急ブレーキを行ったと判定しない。異常検出部１５３は、センサ１２がステアリングシャフトに取り付けられた角速度センサを含む場合に、センサ１２が検出したステアリングシャフトの角速度に基づいて、急ハンドルを検出したか否かを判定してもよい。
【００２２】
また、異常検出部１５３は、抽出部１５２が抽出した状態情報に基づいて、運転の異常状態を検出してもよい。例えば、異常検出部１５３は、抽出部１５２が状態情報として抽出した目の開度が閾値以上であるか否かを判定する。閾値は、運転者が覚醒しているときの目の開度が取り得る下限値である。異常検出部１５３は、目の開度が閾値未満の状態が所定時間以上継続した場合に、運転者が居眠りをしていると判定する。所定時間は、まばたきにかかる時間よりも十分に大きな値として当分野の専門家が定める。異常検出部１５３は、目の開度が閾値以上である場合、又は、目の開度が閾値未満の状態が所定時間以上継続していない場合に、運転者が居眠りをしていないと判定する。
【００２３】
また、異常検出部１５３は、抽出部１５２が状態情報として抽出した視線方向に基づいて、運転者がよそ見をしているか否かを判定する。異常検出部１５３は、運転者の視線方向が車両１の前方以外の方向である状態が継続している時間を測定する。車両１の前方以外の方向には、例えば、車両１の左右方向が含まれる。異常検出部１５３は、運転者の視線方向が車両１の前方以外の方向である状態が継続している時間が基準値以上である場合に、運転者がよそ見をしていると判定する。基準値は、正常な運転において左右方向の確認等にかかる時間よりも大きな値である。一方、異常検出部１５３は、運転者の視線方向が車両１の前方である場合、あるいは、運転者の視線方向が車両１の前方以外の方向である状態が継続している時間が基準値未満である場合、運転者はよそ見をしていないと判定する。
【００２４】
通信制御部１５４は、通信部１３を介して管理装置２００と通信する。通信制御部１５４は、抽出部１５２が抽出した状態情報を管理装置２００へ送信する。通信制御部１５４は、状態情報を定期的に管理装置２００へ送信する。例えば、通信制御部１５４は、０．５秒ごとに状態情報を管理装置２００へ送信する。通信制御部１５４が状態情報を送信する頻度は、撮影部１１が撮影画像を生成する頻度と同一であってもよく、撮影部１１が撮影画像を生成する頻度よりも低くてもよい。
【００２５】
通信制御部１５４は、異常検出部１５３が検出した異常を示す異常検出情報を状態情報とともに管理装置２００へ送信する。本実施形態の例では、通信制御部１５４は、撮影部１１が撮影した撮影画像を管理装置２００へ送信しないので、送信するデータ量を軽減することができる。しかしながら、本発明はこれに限定されず、通信制御部１５４は、撮影画像を管理装置２００へ送信してもよい。
【００２６】
また、通信制御部１５４は、第１の頻度で状態情報を管理装置２００へ送信し、異常検出部１５３が異常状態を検出する前後の所定期間、第１の頻度より高い第２の頻度で状態情報を管理装置２００へ送信してもよい。一例としては、第１の頻度は、１０秒間に１回であり、第２の頻度は、０．５秒間に１回である。異常検出部１５３が異常状態を検出する前後の所定期間は、例えば、異常検出部１５３が異常状態を検出する直前の数分間、及び異常状態を検出した直後の数分間である。このような構成により、異常検出部１５３が異常状態を検出する前後の所定期間における車両１の運転状態を管理装置２００側で通常時に比べて高精度に把握することができる。
【００２７】
通信制御部１５４は、異常検出部１５３が異常状態を検出した場合に、状態情報を管理装置２００へ送信してもよい。例えば、通信制御部１５４は、異常検出部１５３が異常状態を検出した場合に、異常検出部１５３が異常状態を検出する前後の所定期間において抽出部１５２が一定の時間間隔で抽出した状態情報を管理装置２００へ送信する。所定期間は、例えば、異常検出部１５３が異常状態を検出する前後のそれぞれ数分間である。一定の時間間隔は、例えば、数秒間である。一方、通信制御部１５４は、異常検出部１５３が異常状態を検出していない場合に、状態情報を管理装置２００へ送信しなくてもよい。
【００２８】
通信制御部１５４は、第三者が状態情報の送信を要求する要求情報に応じて、状態情報を管理装置２００へ送信してもよい。第三者は、例えば、管理装置２００の管理者である。通信制御部１５４は、管理装置２００又は端末装置３００から要求情報を受信してもよく、管理装置２００及び端末装置３００とは異なる外部装置から要求情報を受信してもよい。
【００２９】
［管理装置の構成］
図４は、管理装置２００の構成を示す図である。管理装置２００は、通信部２１、記憶部２２及び制御部２３を備える。通信部２１は、情報送信装置１００及び端末装置３００と通信するための通信インターフェースである。記憶部２２は、例えば、ＲＯＭ及びＲＡＭ等により構成される。記憶部２２は、制御部２３を機能させるための各種プログラムや各種データを記憶する。
【００３０】
制御部２３は、例えば、ＣＰＵにより構成される。制御部２３は、記憶部２２に記憶されている各種プログラムを実行することにより、通信制御部２３１、生成部２３２及び出力部２３３として機能する。通信制御部２３１は、通信部２１を介して、情報送信装置１００及び端末装置３００と通信する。通信制御部２３１は、情報送信装置１００から状態情報を受信する。あるいは、通信制御部２３１は、情報送信装置１００から状態情報と異常検出情報とを関連付けて受信する。通信制御部２３１は、受信した状態情報及び異常検出情報を生成部２３２へ出力する。
【００３１】
通信制御部２３１は、状態情報の送信を要求する要求情報を情報送信装置１００へ送信する。例えば、通信制御部２３１は、端末装置３００の管理者の指示に基づいて、運転者が居眠りしているかを確認するために、運転者の目の開度を含む状態情報を要求する要求情報を情報送信装置１００へ送信する。閾値は、例えば、運転者が居眠りをしているか否かを判定するための閾値と同じ値である。
【００３２】
生成部２３２は、通信制御部２３１が受信した状態情報に基づいて、運転者の顔のモデルを生成する。例えば、生成部２３２は、運転者の顔のモデルを定期的に生成する。生成部２３２は、顔のモデルとして、例えば、奥行き情報を含む三次元モデルを生成するが、本発明はこれに限定されず、二次元モデルを生成してもよい。
【００３３】
生成部２３２は、運転者の顔のタイプに対応する形状のモデルを生成する。より詳しくは、生成部２３２は、通信制御部２３１が受信した状態情報が示す運転者の顔のタイプに対応する形状を有する顔のモデルのベースを記憶部２２から読み出す。生成部２３２は、読み出した顔のモデルのベースにおいて状態情報が示す顔の位置、向き、サイズ、視線方向、目の開度等を指定することにより、運転者の顔のモデルを生成する。生成部２３２は、運転者の顔のタイプに対応する形状のモデルを生成するので、管理者は、生成部２３２が生成したモデルにおいて運転者の顔のタイプが精度よく再現されているか否かを確認することにより、モデルの信頼性をある程度把握することができる。
【００３４】
また、生成部２３２は、所定期間ごとに顔のモデルを逐次作成することにより、三次元モデルを含む動画像を生成してもよい。所定期間は、例えば、１秒間に１回である。図５は、生成部２３２による動画像の生成について説明するための図である。図５（ａ）は、センサ１２に含まれる加速度センサが検出した車両１の加速度の時間変化を示す。図５（ａ）の縦軸は加速度を示し、横軸は時刻を示す。図５（ｂ１）〜（ｂ５）は、図５（ａ）の横軸が示す時刻に対応する運転者の顔のモデルを示す。
【００３５】
図５（ａ）に示すように、加速度は、時刻ｔより前の時刻においてほぼ０であり、時刻ｔにおいて、急ブレーキが行われた否かを判定するための閾値を超える負のピークを示し、時刻ｔより後の時刻において再度ほぼ０を示す。異常検出部１５３は、時刻ｔにおいて車両１の急ブレーキを検出したと判定する。図５（ｂ１）及び（ｂ２）は、異常検出部１５３が急ブレーキを検出する時刻ｔの直前の運転者の顔を含む撮影画像に基づいて生成部２３２が生成した顔のモデルを示す。図５（ｂ１）及び（ｂ２）に示すモデルでは、運転者の目の開度が低く、顔が側方へ傾いているため、運転者が居眠りをしていることが分かる。図５（ｂ３）〜（ｂ５）は、時刻ｔ以降の運転者の顔のモデルを示す。図５（ｂ３）〜（ｂ５）に示すモデルでは、運転者の目の開度は高くなり、顔が側方へ傾いていないため、運転者が居眠りをしていないことが分かる。
【００３６】
生成部２３２は、生成した顔のモデルを記憶部２２に記憶させる。生成部２３２は、生成した顔のモデルと、通信制御部２３１が受信した異常検出情報と、通信制御部２３１が受信した状態情報と、通信制御部２３１が状態情報を受信した日時を示す日時情報とを関連付けて記憶部２２に記憶させる。
【００３７】
出力部２３３は、記憶部２２に記憶されている顔のモデルを出力する。例えば、出力部２３３は、通信部２１を介して、端末装置３００のディスプレイ（不図示）に顔のモデルを出力する。出力部２３３は、所定期間ごとにディスプレイに顔のモデルを出力する。所定期間は、例えば数秒である。
【００３８】
出力部２３３は、顔のモデルと、このモデルに記憶部２２において関連付けられている異常検出情報とを関連付けて出力する。例えば、出力部２３３は、顔のモデルをディスプレイに出力させ、このモデルに関連付けられている異常検出情報が示す異常の内容をディスプレイに文字出力させる。
【００３９】
出力部２３３は、管理者が端末装置３００により指定した条件を満たすモデルを記憶部２２から読み出し、端末装置３００のディスプレイに出力させてもよい。例えば、出力部２３３は、管理者が直近の１か月を指定し、且つ、運転の異常として居眠りを指定した場合に、指定された範囲に含まれる日時を示す日時情報と、居眠りを示す異常検出情報とに関連付けられたモデルを記憶部２２から読み出す。出力部２３３は、読み出したモデルを端末装置３００のディスプレイに出力させる。このような構成により、管理者は、指定した条件を満たすモデルを効率よく閲覧することができる。
【００４０】
［モデル生成処理］
図６は、運行管理システムＳによる運転者の顔のモデルの生成手順を示すシーケンス図である。例えば、車両１が走行を開始したときに、この処理手順は開始する。まず、取得部１５１は、車両１の走行中に運転者の顔の位置を含む所定範囲を撮影部１１により撮影する（Ｓ１０１）。次に、抽出部１５２は、撮影部１１が撮影した撮影画像に基づいて、運転者の顔の状態を示す状態情報を抽出する（Ｓ１０２）。異常検出部１５３は、車両１の運転の異常状態を検出する（Ｓ１０３）。通信制御部１５４は、抽出部１５２が抽出した状態情報と、異常検出部１５３が検出した異常を示す異常検出情報とを管理装置２００へ送信する。
【００４１】
生成部２３２は、管理装置２００の通信制御部２３１が受信した状態情報に基づいて、運転者の顔のモデルを生成する（Ｓ１０４）。生成部２３２は、生成した顔のモデルと、通信制御部２３１が受信した異常検出情報とを関連付けて記憶部２２に記憶させる（Ｓ１０５）。
【００４２】
出力部２３３は、記憶部２２に記憶されているモデルと、このモデルに関連付けられた異常検出情報とを端末装置３００へ送信する。端末装置３００は、受信したモデルをディスプレイに出力し、異常検出情報が示す異常の内容をディスプレイに文字出力し（Ｓ１０６）、処理を終了する。
【００４３】
本実施形態によれば、生成部２３２は、通信制御部２３１が受信した状態情報に基づいて、運転者の顔のモデルを生成する。このような構成により、管理者は、運転者の顔のモデルにおいて再現された顔の状態を参照することにより、運転者の運転状態を容易に把握することができる。また、運転者の個人情報である撮影画像自体を管理者が参照する必要がないので、運転者の匿名性が担保される。したがって、管理者は、運転者の個人情報の保護により配慮した形で車両の運転状態の分析及び指導を行うことが可能になる。また、運転者の撮影画像の肖像権を保護することができる。通信制御部２３１は、運転者の撮影画像を送信せず、運転者の顔のモデルを生成するために用いる状態情報を送信することにより、通信費や管理装置２００の負荷を軽減し、あるいは管理装置２００の記憶部２２において使用するデータ量をより小さくすることができる。
【００４４】
［変形例］
なお、本実施形態では、生成部２３２が運転者の顔のモデルを生成する場合の例について説明した。しかしながら、本発明は、顔のモデルに限定されない。例えば、生成部２３２は、運転者の身体モデルを生成してもよい。撮影部１１は、例えば、運転者の頭から腰までが含まれる撮影画像を生成する。抽出部１５２は、撮影部１１が撮影した撮影画像に基づいて、運転者の姿勢、身振り又は手振りの状態を示す状態情報を抽出する。異常検出部１５３は、抽出部１５２が抽出した状態情報に基づいて、運転の異常状態を検出してもよい。例えば、異常検出部１５３は、運転者の姿勢を示す状態情報に基づいて、運転者が倒れ込んでいるか否かを判定する。
【００４５】
生成部２３２は、通信制御部２３１が情報送信装置１００から受信した状態情報に基づいて、運転者の身体の状態を識別するための身体モデルを生成する。身体モデルは、奥行き情報を含む三次元モデルであってもよく、二次元モデルであってもよい。生成部２３２は、生成した身体モデルと、通信制御部２３１が情報送信装置１００から受信した異常検出情報と、状態情報と、通信制御部２３１が状態情報を受信した日時を示す日時情報とを関連付けて記憶部２２に記憶させる。
【００４６】
端末装置３００は、生成部２３２が生成した身体モデルを管理装置２００から取得し、取得したモデルをディスプレイ（不図示）に出力する。管理者は、端末装置３００が出力する身体モデルを参照することにより、運転者の倒れ込み等の運転状態を容易に把握することができる。
【００４７】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。例えば、装置の分散・統合の具体的な実施の形態は、以上の実施の形態に限られず、その全部又は一部について、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。また、複数の実施の形態の任意の組み合わせによって生じる新たな実施の形態も、本発明の実施の形態に含まれる。組み合わせによって生じる新たな実施の形態の効果は、もとの実施の形態の効果を合わせ持つ。
【符号の説明】
【００４８】
１  車両
１１  撮影部
１２  センサ
１３，２１  通信部
１４，２２  記憶部
１５，２３  制御部
１００  情報送信装置
１５１  取得部
１５２  抽出部
１５３  異常検出部
１５４，２３１  通信制御部
２００  管理装置
２３２  生成部
２３３  出力部
３００  端末装置
【図１】
2020046770.tif 000003
【図２】
2020046770.tif 000004
【図３】
2020046770.tif 000005
【図４】
2020046770.tif 000006
【図５】
2020046770.tif 000007
【図６】
2020046770.tif 000008