(57)【要約】      （修正有）【課題】対象機関の対応に混乱が発生することを抑制しつつ、緊急時に乗員の救助などを迅速に行うことができる事故画像取得システムを提供する。【解決手段】事故画像取得装置１０Ａにおいて、第１の車両１０に設けられ、第１の車両１０とは別の第２の車両５０が絡む事故画像Ｐ１を撮像する撮像手段１３と、第１の車両１０の位置情報を取得する位置情報取得手段１２と、第１の車両１０に設けられ、事故画像Ｐ１から、第２の車両５０に乗車している乗員の傷害値Ｉを算出する傷害値算出手段１４と、第１の車両１０に設けられ、事故画像Ｐ１をセンタ２０および対象機関３０に送信する送信手段１５と、を備える。送信手段は、傷害値Ｉが所定の値よりも小さい場合には、事故画像Ｐ１と位置情報を、センタ２０を宛先として送信し、傷害値Ｉが前記所定の値以上の場合には、少なくとも位置情報を、対象機関３０を宛先として送信する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の車両に設けられ、該第１の車両とは別の第２の車両が絡む事故画像を撮像する撮像手段と、
前記第１の車両に設けられ、該第１の車両の位置情報を取得する位置情報取得手段と、
前記第１の車両に設けられ、前記事故画像から、前記第２の車両に乗車している乗員の傷害値を算出する傷害値算出手段と、
前記第１の車両に設けられ、前記事故画像と前記位置情報とをセンタおよび対象機関に送信可能とする送信手段と、を備え、
前記送信手段は、
前記傷害値が所定の値よりも小さい場合には、前記事故画像と前記位置情報とを、センタを宛先として送信し、
該傷害値が所定の値以上の場合には、少なくとも該位置情報を、前記対象機関を宛先として送信するように構成された、事故画像取得装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両の事故画像取得装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、周辺画像を撮像する第１の車両と、第１の車両が撮像した画像を受信するセンタと、を備える事故画像取得システムが開示されている。
【０００３】
特許文献１では、第１の車両は、自車両とは別の第２の車両と相対物とが関与する事故を、撮像画像における第２の車両と相対物との近接度合いに基づいて判断し、事故であると判断した場合にセンタに画像を送信する。
【０００４】
また、センタは、第１の車両から受信した事故画像を対象機関（警察、救急、消防）に送信する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１５−２３０５７９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記文献では、第１の車両は、第２の車両と相対物との事故を検出した場合に、センタを介して対象機関に連絡する。センタは、第１の車両から受信した情報をセンタ内のオペレータが人為的に処理して適切な対象機関を選定するため、緊急時には乗員の救助などに遅れが生じてしまう虞がある。
【０００７】
一方で、第１の車両がセンタを介さずに対象機関に画像を送信する場合には、緊急でない事故情報が対象機関に送信されてしまい、対象機関の対応に混乱が生じてしまう虞がある。
【０００８】
本発明は、対象機関の対応に混乱が発生することを抑制しつつ、緊急時に乗員の救助などを迅速に行うことができる事故画像取得装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
請求項１に記載の事故画像取得装置は、第１の車両に設けられ、該第１の車両とは別の第２の車両が絡む事故画像を撮像する撮像手段と、前記第１の車両に設けられ、該第１の車両の位置情報を取得する位置情報取得手段と、前記第１の車両に設けられ、前記事故画像から、前記第２の車両に乗車している乗員の傷害値を算出する傷害値算出手段と、前記第１の車両に設けられ、前記事故画像と前記位置情報とをセンタおよび対象機関に送信可能とする送信手段と、を備え、前記送信手段は、前記傷害値が所定の値よりも小さい場合には、前記事故画像と前記位置情報とを、センタを宛先として送信し、該傷害値が所定の値以上の場合には、少なくとも該位置情報を、前記対象機関を宛先として送信するように構成されている。
【００１０】
請求項１に記載の事故画像取得装置では、傷害値算出手段によって算出された傷害値に基づいて、乗員の傷害値が大きく迅速な対応が必要な場合には、送信手段によって第１の車両から対象機関を宛先として事故画像と位置情報が送信される。一方で、乗員の傷害値が小さく迅速な対応が比較的不要な場合には、送信手段によって第１の車両からセンタを宛先として少なくとも事故画像が送信される。
【発明の効果】
【００１１】
本発明に係る事故画像取得装置によれば、乗員の傷害値が大きい場合には乗員に対して迅速に救助などを行うことができる。また、傷害値が小さい場合には不要な画像が対象機関に送信されることが抑制されるため、対象機関の対応に混乱の発生を抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本実施形態の事故画像取得装置を含む、事故画像取得システムを示す概略図である。
【図２】本実施形態の事故画像取得装置を含む、事故画像取得システムのブロック図である。
【図３】本実施形態に係る画像認識部の学習モデルの概略図である。
【図４】本実施形態の事故画像取得装置での制御処理を示すフローチャートである。
【図５】本実施形態の事故画像取得装置を含む事故画像取得システムおける、センタでの制御処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
本発明の実施形態に係る事故画像取得装置１０Ａについて、図１〜４を参照して説明する。まず、事故画像取得装置１０Ａを含む事故画像取得システム１の概要について、図１を用いて説明する。
【００１４】
図１に示される事故画像取得システム１は、相対物との間で事故を起こした事故車両５０を撮像する第１の車両としての車両１０と、車両１０が撮像した事故画像Ｐ１が送信されるセンタ２０と、車両１０またはセンタ２０から事故画像Ｐ１が送信される対象機関３０と、第２の車両としての周辺車両４０と、から構成される。
【００１５】
対象機関３０は事故に対して救助、安全確保を提供する機関であって、事故車両５０の関係する事故に対応する機関、例えば、消防機関、医療機関、及び警察機関などである。
【００１６】
続いて、本実施形態に係る事故画像取得装置１０Ａについて、図１および図２を用いて説明する。
【００１７】
事故画像取得装置１０Ａは、車両１０に搭載されている。図２に示すように、事故画像取得装置１０Ａは、センタ２０および対象機関３０との間で情報通信可能な車両側通信部１１と、車両１０の現在位置を位置情報として特定する車両位置特定部１２と、車両１０の周辺環境を撮像する車両側撮像部１３と、を備えている。
【００１８】
また車両１０は、車両側撮像部１３により撮像された画像が事故画像であるか否かを認識する画像認識部１４と、画像認識部１４によって認識された画像を乗員傷害値によって分類する画像分類部１５を備えている。
【００１９】
第１通信部１１は、例えばＬＴＥ（Long Term Evolution）やＷｉＭＡＸ（Worldwide Interoperability for Microwave Access）等がサポートするＯＦＤＭ（Orthogonal Frequency Division Multiplexing）、ＯＦＤＭＡ（Orthogonal Frequency Division Multiplexing Access）、ＯＦＣＤＭ（Orthogonal Frequency and Code Division Multiplexing）等を用いて、センタ２０および対象機関３０との間で２者間での情報通信を行うように構成されている。
【００２０】
車両位置特定部１２は、ＧＰＳ（Global Positioning System）装置等を用いて、車両１０の現在位置を特定するものである。
【００２１】
車両側撮像部１３は、車両１０の周辺環境を撮像可能なカメラであり、一例としＣＣＤカメラである。車両側撮像部１３は、定期的、もしくは、所定の条件に基づいて走行環境を自動的に撮像する。また、車両側撮像部１３は撮像した画像に車両位置特定部１２が取得した位置情報及び時刻情報を関連付ける。
【００２２】
画像認識部１４は、車両側撮像部１３で撮像された画像について、事故画像Ｐ１であるか否かを認識する。また、撮像された画像が事故画像Ｐ１であった場合には、事故画像Ｐ１から乗員の傷害値Ｉを算出する。
【００２３】
本実施形態では、傷害値Ｉの値は、一例として簡易傷害スケールとしてのＡＩＳ（Abbreviated Injury Scale）スコアを用いている。ＡＩＳスコアは１から６に分類され、スコア１は軽傷、２は中等症、３は重症、４は重篤、５は瀕死である。また、ＡＩＳスコアは人体部位を頭部、胸部、腹部および骨盤内臓器、脊髄、四肢あるいは骨盤、の５か所に分類しており、それぞれの人体部位に対してスコア付けを行っている。
【００２４】
画像認識部１４は、あらかじめ用意された事故画像と乗員の傷害値Ｉとの関係を含む教師データを用いた機械学習によって得られた学習モデルを用いて、傷害値Ｉの出力を行う。
【００２５】
ここで、図３は本実施形態に係る学習モデルの概略図を示した図である。特に、本実施形態では、画像認識部１４は、ＣＮＮ（Convolutional Neural Network）を用いた機械学習（Deep Learning）を用いる。
【００２６】
図３に示すように、車両側撮像部１３で撮像された画像を学習モデルに入力すると、まず畳み込みニューラルネットワーク（以下、畳み込みＣＮＮという）６２に基づく画像処理が行われる。
【００２７】
畳み込みＣＮＮ６２では、『畳み込み層』と『プーリング層』を複数回繰り返した後に、傷害値Ｉを判定する為の特に重要な特徴マップ６４が出力される。
【００２８】
ここで、『畳み込み層』は入力した画像に対してフィルタをかける（畳み込む）層である。画像の畳み込みによって画像内のパターン（特徴）が検出できるようになる。また、畳み込むフィルタは複数とする。フィルタの数を複数とすることで入力した画像の様々な特徴を捉えることが可能となる。また、フィルタをかけることによって、出力される画像のサイズが小さくなる。
【００２９】
出力された画像は特徴マップ６４と呼ばれる。また、この畳み込み層に用いるフィルタは設計者が設定する必要はなく、学習によって取得することが可能である。なお、学習が進むことによって、傷害値Ｉを判定する為の特に重要な特徴を抽出する為に適したフィルタが設定されることとなる。
【００３０】
一方、『プーリング層』は畳み込み層の直後に置かれ、抽出された特徴の位置感度を低下させる。具体的には、畳み込みの出力を粗くリサンプリングすることによって、画像の多少のずれによる違いを吸収する。プーリング層でも入力画像に比べて出力画像のサイズは小さくなる。
【００３１】
その後、畳み込みＣＮＮ６２によって出力された特徴マップ６４を、傷害値判定の為のニューラルネットワーク（以下、傷害値判定ＣＮＮという）６６の入力層に対して入力する。
【００３２】
傷害値判定ＣＮＮ６６では、入力層での処理を行った後の出力データである各ニューロンにウェイト（重み係数）を乗じたデータを次の中間層に対して入力する。そして、中間層においても同様に中間層での処理を行った後の出力データである各ニューロンにウェイト（重み係数）を乗じたデータを次の出力層に対して入力する。
【００３３】
例えば、図３中間層ではニューロンとして『事故車両と障害物との距離』、『車両ドアの変形量』等が存在し、各ニューロンに対してニューロン値を特定することによってシーンの認識が行われる。ニューロン値は０から１までの間で特定され、ニューロン値が高いニューロンは重要な要素（特徴的な要素）であり、一方でニューロン値が低いニューロンは、重要でない要素（特徴的でない要素）であることを示す。
【００３４】
出力層において、中間層から入力されたデータを用いて最終的な傷害値Ｉの判定を行い、判定結果が出力される。なお、傷害値判定ＣＮＮ６６は、学習が進むことによって、上記ウェイト（重み係数）がより適した値に適宜変更され、設定されることとなる。本実施形態では、特に中間層が事故車両５０の状況を認識する層であり、出力層が事故車両５０の状況から傷害値Ｉの判定を行う層となる。
【００３５】
画像分類部１５は、画像認識部１４によって判定された傷害値Ｉに基づいて事故画像Ｐ１を分類する。本実施例では、事故画像Ｐ１の傷害値Ｉが所定の閾値Ｉｔｈ以上である場合は、乗員が重症であると分類する。一方で、事故画像Ｐ１の傷害値Ｉが閾値Ｉｔｈ未満の場合には乗員が軽症または無傷と分類する。本実施形態において、Ｉｔｈは一例としてＡＩＳの値で３に設定される。
【００３６】
続いて、本実施形態に係る事故画像取得システム１におけるセンタ２０について、図１および図２を用いて説明する。
【００３７】
センタ２０は、車両１０や対象機関３０との間で情報通信可能なセンタ側通信部２１と、センタ側通信部２１を介して車両１０から事故画像Ｐ１などを取得するセンタ側画像取得部２２と、事故画像Ｐ１が撮像された位置を特定する事故位置特定部２３と、を備える。また、センタ２０には、オペレータが駐在しており、センタ側画像取得部２２によって取得した画像の内容を人為的に判断している。
【００３８】
また、センタ２０は、事故車両５０の周辺車両に画像の撮像などを依頼する周辺情報依頼部２４と、センタ側通信部２１を介して対象機関３０に情報を配信する情報配信部２５と、を備えている。
【００３９】
センタ側通信部２１は、車両側通信部１１と同様に、例えばＯＦＤＭ、ＯＦＤＭＡ、ＯＦＣＤＭ等を用いて、車両１０、対象機関３０および周辺車両４０との間で情報通信を行う。
【００４０】
センタ側画像取得部２２はセンタ側通信部２１を介して車両１０から受信した画像を取得する。センタ２０は、車両１０からの事故画像Ｐ１の受信により、事故の発生を認識する。
【００４１】
事故位置特定部２３は、事故画像Ｐ１に対応付けられている位置情報から事故の発生地点である事故地点を取得する。事故位置特定部２３は、事故地点を経度緯度として特定する。また、事故位置特定部２３は、事故地点を道路地図情報に対応付けて特定するように構成されていてもよい。
【００４２】
周辺情報依頼部２４は、センタ側通信部２１を介して、事故車両５０の情報およびその周辺情報を取得するために、周辺車両４０に対して事故画像Ｐ２および位置情報の送信を依頼する。
【００４３】
周辺情報依頼部２４は、事故画像Ｐ１に対応付けられている位置情報および時刻情報と、後述する周辺車両位置特定部４２によって得られる周辺車両４０の走行位置に基づいて、周辺車両４０を選定、画像送信を依頼する。周辺車両４０を選択した後に、センタ側通信部２１を介して周辺車両４０に対して画像送信を依頼する。
【００４４】
情報配信部２５は、センタ側通信部２１を介して、事故に対応する対象機関３０に事故画像Ｐ１と車両１０の位置情報とを送信する。情報配信部２５は、事故画像Ｐ１の示す事故に対応する対象機関３０を、位置情報や傷害値などに基づいてオペレータが選択する。つまり、情報配信部２５では、事故の位置、時刻に応じて、予め設定されている複数の対象機関３０中からオペレータが適切な機関を選ぶように構成されている。
【００４５】
続いて、本実施形態に係る事故画像取得システム１における対象機関３０について、図１および図２を用いて説明する。
【００４６】
対象機関３０は、車両１０およびセンタ２０との間で２者間での情報通信可能な対象機関側通信部３１と、対象機関側通信部３１を介して車両１０およびセンタ２０から事故画像Ｐ１などを取得する対象機関側情報取得部３２と、情報表示部３３と、備えている。
【００４７】
対象機関側通信部３１は、車両側通信部１１およびセンタ側通信部２１と同様に、例えばＯＦＤＭ、ＯＦＤＭＡ、ＯＦＣＤＭを用いて、車両１０、センタ２０および周辺車両４０との間で２者間での情報通信を行う。
【００４８】
対象機関側画像取得部３２は、対象機関側通信部３１を介して車両１０またはセンタ２０から受信した事故画像Ｐ１および位置情報を取得する。
【００４９】
対象機関側情報取得部３２で取得された事故画像Ｐ１および位置情報は、情報表示部３３によって対象機関３０内に表示される。
【００５０】
画像表示部３３に表示された事故画像Ｐ１および位置情報は、事故に対して救助、安全確保を提供する目的で活用される。
【００５１】
例えば、対象機関３０が消防機関であれば迅速かつ適切な救助や、負傷者の適切な搬送先の選定に活用できる。また、対象機関３０が警察機関の場合は、迅速な安全確保を行うことが期待される。
【００５２】
続いて、本実施形態に係る事故画像取得システム１における周辺車両４０について、図１および図２を用いて説明する。
【００５３】
周辺車両４０は、センタ２０との間で２者間情報通信可能な周辺車両側通信部４１と、周辺車両４０の現在位置を位置情報として特定する周辺車両位置特定部４２と、周辺車両４０の周辺環境を撮像する周辺車両側撮像部４３と、を備えている。
【００５４】
本実施形態において、周辺車両４０における周辺車両側通信部４１、周辺車両位置特定部４２、および周辺車両側撮像部４３は車両１０における車両側通信部１１、車両位置特定部１２、および車両側撮像部１３と同じものであるため説明は省略する。
【００５５】
周辺車両４０がセンタ２０によって画像送信を依頼する車両として認定された場合に、周辺車両側事故画像取得装置４０Ａでは、まず、周辺車両側通信部４１がセンタ２０から送信された画像送信依頼を受信する。続いて、周辺車両位置特定部４２および周辺車両側撮像部４３によって取得された、周辺車両の位置情報および事故画像Ｐ２が周辺車両側通信部４１を介してセンタ２０へ送信されるように構成されている。
【００５６】
以下、本実施形態における事故画像取得システム１の事故画像取得装置１０Ａでの制御処理について、図４に示すフローチャートを用いて詳細に説明する。
【００５７】
図４において、事故画像取得システムの制御処理は、図示しないエンジンの開始に伴って開始される。
【００５８】
制御処理の開始後、本実施形態における図４のフローチャートはステップＳ１０１に進み、車両側撮像部１３によって車両の周辺画像を撮像する。本制御処理は、ステップＳ１０１で周辺画像を測定したのちにステップＳ１０２に進む。
【００５９】
ステップＳ１０２は事故発生判定処理であり、画像認識部１４によって撮像された画像が事故画像Ｐ１であるかが判定される。画像が事故画像Ｐ１であると判断される場合には判定が肯定され、ステップＳ１０３に進む。一方で、画像が事故画像と判定されない場合には判定が否定され、ステップＳ１０１に戻る。
【００６０】
ステップＳ１０３は位置情報取得処理であり、車両位置特定部１２によって事故画像Ｐ１が撮像された車両の位置情報が取得される。また、画像認識部１４によってＰ１に傷害値Ｉの値が付与される。ステップＳ１０３の後、本制御処理はステップＳ１０４に進む。
【００６１】
ステップＳ１０４は画像判定処理であり、本ステップにおいて、事故画像Ｐ１が、事故画像Ｐ１に付与された傷害値Ｉが、閾値Ｉｔｈ以上であるか否かに基づいて分類される。
【００６２】
ステップＳ１０４において、事故画像Ｐ１の傷害値Ｉが所定の閾値Ｉｔｈ以上と判定された場合は、Ｙｅｓと判定され、本制御処理はステップＳ１０５に進む。一方で、ステップＳ１０４において、事故画像Ｐ１の傷害値Ｉが所定の閾値Ｉｔｈ未満と判定された場合はＮｏと判定され、本制御処理はステップＳ１０６に進む。
【００６３】
ステップＳ１０５では、車両１０は車両側通信部１１を介して、対象機関３０に事故画像Ｐ１および位置情報を送信する。ステップＳ１０５で、対象機関３０に事故画像Ｐ１、および位置情報を送信した後に、本制御処置はステップＳ１０１に戻る。
【００６４】
一方で、ステップS１０６では、車両１０は車両側通信部１１を介して、センタ２０に事故画像Ｐ１および位置情報を送信する。ステップＳ１０６で、センタ２０に事故画像Ｐ１および位置情報を送信した後に、本制御処置はステップＳ１０１に戻る。
【００６５】
続いて、本実施形態における事故画像取得システム１のセンタ２０での処理について、図５に示すフローチャートを用いて詳細に説明する。
【００６６】
図５において、事故画像取得システムの処理は、センタ側画像取得部２２が、センタ側通信部２１を介して事故画像Ｐ１を車両１０から受信した後に、センタ２０内のオペレータが確認することに伴って開始される。
【００６７】
処理の開始後、本実施形態に係る図４のフローチャートはステップＳ２０１に進む。ステップＳ２０１では、事故画像Ｐ１、車両１０から受信した車両位置、傷害値Ｉ等に基づいて対象機関３０への通報の要否を判断する。本実施例においてステップＳ２０１の判断は、センタ２０内のオペレータが対象機関３０へ通報の要否を判断した結果としての操作入力が入力されることで行われる。
【００６８】
対象機関３０への通報が必要と判断された場合には、判定が肯定され、本処理はステップS２０２へと進む。一方で、通報が不要と判断された場合には、判定が否定され、本処理を終了する。
【００６９】
ステップＳ２０２は対象機関３０への情報送信処理である。ステップＳ２０１において、センタ側通信部２１を介して対象機関３０へと事故画像Ｐ１、位置情報が送信される。ステップＳ２０２の後に本処理はステップＳ２０３へと進む。
【００７０】
ステップＳ２０３は、追加画像要否の判断を行うステップである。ステップＳ２０３では、ステップＳ２０２と同様に人為的に追加画像要否の判断が行われる。ステップＳ２０３にて更なる周辺情報が必要と判断された場合には、判定が肯定され、ステップＳ２０４へと進む。一方で、追加画像が不要と判断された場合には、判定が否定され、本処理を終了する。
【００７１】
ステップＳ２０４は周辺車両４０への周辺情報依頼処理である。本処理において周辺情報依頼部２４は、事故画像Ｐ１に対応付けられている位置情報と、周辺車両位置特定部４２によって得られる周辺車両４０の走行位置に基づいて、画像送信を依頼する周辺車両４０を選定する。周辺車両４０を選択した後に、センタ側通信部２１を介して周辺車両４０に対して画像および位置情報の送信を依頼する。ステップＳ２０４の後に本処理はステップＳ２０５へと進む。
【００７２】
ステップＳ２０５では、周辺車両４０からの追加の事故画像Ｐ２と位置情報とを受信し、受信した事故画像Ｐ２と位置情報とを対象機関３０に送信する。本処理において、まず、センタ側通信部２１を介してセンタ側画像取得部２２が事故画像Ｐ２と位置情報とを取得する。続いて、取得した事故画像Ｐ２と位置情報とを情報配信部２５が、センタ側通信部２１を介して対象機関３０に送信する。
【００７３】
ステップＳ２０５の後に本制御機構はステップＳ２０３へと戻り、再度の追加画像要否の判断を行う。
【００７４】
以上、本実施形態に係る事故画像取得装置１０Ａは、傷害値Ｉの値に応じて車両１０からの画像の送信先をセンタ２０と対象機関３０とに区別する。したがって、対象機関３０の対応に混乱が発生することを抑制しつつ、緊急時に乗員の救助などを迅速に行うことができる。
【００７５】
なお、本実施形態では傷害値ＩとしてＡＩＳを用いたが、これ以外にも傷害優先度評価ＩＰＲ（Injury Priority Rating）や、傷害度スコアＩＳＳ（Injury Service Score）などの指標を用いてもよい。
【００７６】
また、車両側通信部１１は、センタ２０および対象機関３０に対して、事故画像Ｐ１および位置情報を送信するように構成したが、これに限定されない。例えば、傷害値Ｉや時刻情報を追加で送信するように構成されていてもよい。
【００７７】
さらに、車両側撮像部１３は撮像した画像に車両位置特定部１２が取得した位置情報及び時刻情報を関連付けるように構成したが、これに限定されない。例えば、画像そのものから位置情報を推定し、画像と関連付けるように構成されていてもよい。
【００７８】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は、上記に限定されるものでなく、その主旨を逸脱しない範囲内において上記以外にも種々変形して実施することが可能であることは勿論である。
【符号の説明】
【００７９】
１  事故画像取得システム
１０  車両（第１の車両）
１０Ａ  事故画像取得装置
１２  車両位置特定部（位置情報取得手段）
１３  車両側撮像部（撮像手段）
１４  画像認識部（傷害値算出手段）
１５  画像分類部（送信手段）
２０  センタ
２５  情報配信部
３０  対象機関  
４０  周辺車両
５０  事故車両
Ｐ１  事故画像
Ｉ  傷害値
【図１】
2020149622.tif 000003
【図２】
2020149622.tif 000004
【図３】
2020149622.tif 000005
【図４】
2020149622.tif 000006
【図５】
2020149622.tif 000007