(57)【要約】【課題】分割された運転シーンに適合するシーンラベルを推定する運転シーンラベル生成装置を提供する。【解決手段】運転シーン離散化部３では、運転挙動データ収集部２から供給される運転データの時系列を、二重分節解析器（ＤＡＡ）によって、それぞれが何らかの運転シーンを表す部分系列に分割する。特徴量分布生成部４は、部分系列毎に、運転挙動データや画像データの特徴を表す解析対象分布を生成し、トピック割合演算部６が、解析対象分布に、運転トピック（基底特徴分布）がどのような割合で含まれているかを表すトピック割合を演算する。推定用分布設定部７は、トピック割合と基底特徴分布毎に用意された基底タグ分布とに基づいてラベル推定用分布を設定し、シーンラベル推定部８は、設定されたラベル推定用分布を用いて運転シーンに適合したシーンラベルを推定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の状態に関するデータを繰り返し収集するデータ収集手段（２，１１）と、
前記データ収集手段にて収集されたデータの系列を、各々が何等かの運転シーンを表す複数の部分系列に分割するシーン分割手段（３）と、
前記データ収集手段によって収集されたデータから得られる一種類以上の特徴量について、該特徴量の値域を複数に分割したインデックス毎の出現頻度を表す特徴量分布を、前記部分系列毎に生成する特徴量分布生成手段（４）と、
前記特徴量分布を表現するための基底分布として使用される複数の基底特徴分布、および前記運転シーンを説明するために予め用意された複数のタグの各々についての出現確率を表す基底タグ分布からなる運転トピックを記憶するトピック記憶手段（５）と、
前記分布生成手段で生成された前記特徴量分布を、前記基底特徴分布を用いて表現した場合の混合比であるトピック割合を算出する割合演算手段（６）と、
前記部分系列毎に、前記トピック割合および前記基底タグ分布に基づいて、ラベル推定用分布を設定する推定用分布設定手段（７）と、
前記ラベル推定用分布を用いて、前記部分系列が表す運転シーンに適合したシーンラベルを推定するラベル推定手段（８）と、
を備えることを特徴とする運転シーンラベル推定装置。
【請求項２】
前記推定用分布設定手段は、前記基底タグ分布を前記トピック割合に従って混合することで生成された混合分布を前記ラベル推定用分布として設定することを特徴とする請求項１に記載の運転シーンラベル推定装置。
【請求項３】
前記推定用分布設定手段は、前記トピック割合が最大となる前記運転トピックの基底タグ分布を、前記ラベル推定用分布として設定することを特徴とする請求項１に記載の運転シーンラベル推定装置。
【請求項４】
前記ラベル推定手段は、前記ラベル推定用分布に基づき、出現頻度が予め設定された閾値以上である前記タグを前記シーンラベルとすることを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載の運転シーンラベル推定装置。
【請求項５】
前記ラベル推定手段は、前記ラベル推定用分布を用いて確率的に生成される前記タグを前記シーンラベルとすることを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載の運転シーンラベル推定装置。
【請求項６】
前記シーン分割手段は、二重分節構造を利用した教師なし運転シーン分割法によって分節化を行う二重分節解析器（ＤＡＡ：Double Articulation Analyzer）からなることを特徴とする請求項１ないし請求項５のいずれか１項に記載の運転シーンラベル推定装置。
【請求項７】
前記割合演算手段は、潜在的ディリクレ配分法（ＬＤＡ：Latent Dirichlet Allocation ）またはマルチモーダルＬＤＡによって、前記トピック割合を求めることを特徴とする請求項１ないし請求項６のいずれか１項に記載の運転シーンラベル推定装置。
【請求項８】
前記特徴量分布は、前記特徴量の最大値から最小値までを均等に分割した各値域をインデックスとしたヒストグラムによって表現されることを特徴とする請求項１ないし請求項７のいずれか１項に記載の運転シーンラベル推定装置。
【請求項９】
前記特徴量分布は、前記特徴量をクラスタリングすることで分割された値域をインデックスとしたヒストグラムによって表現されることを特徴とする請求項１ないし請求項７のいずれか１項に記載の運転シーンラベル推定装置。
【請求項１０】
前記特徴量分布の生成対象には、ドライバの運転操作に関する運転データから得られる特徴量、車両の挙動に関する挙動データから得られる特徴量、車載カメラで撮影した画像データから得られる特徴量、自車両の位置に関する位置データから得られる特徴量のうち、少なくとも一つが含まれていることを特徴とする請求項１ないし請求項９のいずれか１項に記載の運転シーンラベル推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、運転シーンに付与するラベルを推定する運転シーンラベル推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、様々な運転支援システムの研究・開発・商品化が行われているが、各種の運転支援システムを状況に合わせて適切に組み合わせて利用すれば、さらに広範囲の状況に対応できる新しい運転支援システムの実現が期待される。利用すべき運転支援システムを適切にドライバに提案するためには、自車両がどのような状況（運転シーン）にあるのかを推定する技術が必要となる。このような技術では、運転シーンを適切に分割するだけでなく、その分割された運転シーンがどのような状況を表しているのかを明らかにすることが重要である。
【０００３】
この種の技術を実現する装置の一つとして、車両状態を表すデータ（車速、車両位置など）を継続的に監視し、それらのデータを、既登録の運転シーン（例えば「信号待ち」「急停車」など）に対応する条件と照合し、その適合率から現在の運転シーンを決定する装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１−１２９０１０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、上述した従来装置では、予め定義された運転シーンのいずれに、現在の状況が類似しているかを判定するものであるため、識別したい運転シーンがどのような状況を表しているかを、設計者が予め明確に定義しておく必要がある。
【０００６】
しかし、運転開始から終了までのあらゆる運転シーンを予め想定して定義することは困難であるため、現実的には、極限られた特定の運転シーンを検出するためにしか利用することができないという問題があった。
【０００７】
なお、設計者の運転シーン定義を必要としない、教師なしで運転シーンを分割する手法も提案されているが、この場合、予め運転シーンを定義しておく必要はないものの、抽出された運転シーンがどのような状況を表しているのかを説明するシーンラベルを付与することが困難であるという問題があった。
【０００８】
本発明は、上記問題点を解決するために、分割された運転シーンに適合するシーンラベルを生成する運転シーンラベル推定装置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】
【０００９】
本発明の運転シーンラベル推定装置は、データ収集手段と、シーン分割手段と、特徴量分布生成手段と、トピック記憶手段と、割合演算手段と、推定用分布設定手段と、ラベル推定手段とを備える。
【００１０】
データ収集手段は、車両の状態に関するデータを繰り返し収集し、シーン分割手段は、データ収集手段にて収集されたデータの系列を、各々が何等かの運転シーンを表す複数の部分系列に分割する。特徴量分布生成手段は、データ収集手段によって収集されたデータから得られる一種類以上の特徴量について、該特徴量の値域を複数に分割したものをインデックスとして、インデックス毎の出現頻度を表す特徴量分布を、部分系列毎に生成する。トピック記憶手段には、特徴量分布を表現するための基底分布として使用される複数の基底特徴分布、および運転シーンを説明するために予め用意された複数のタグをインデックスとして、該インデックス毎の出現確率を表す基底タグ分布からなる運転トピックが記憶されている。割合演算手段は、特徴量分布生成手段で生成された特徴量分布を、運転トピックを用いて表現した場合の運転トピックの混合比であるトピック割合を求める。推定用分布設定手段は、部分系列毎に、トピック割合および基底タグ分布に基づいてラベル推定用分布を設定し、ラベル推定手段は、設定されたラベル推定用分布を用いて、部分系列が表す運転シーンに適合したシーンラベルを推定する。
【００１１】
このような構成によれば、運転トピックを利用して、運転シーン毎にその運転シーンに応じたラベル推定用分布を生成し、そのラベル推定用分布を利用して運転シーンに適合したシーンラベルを推定するため、各運転シーンの判断条件や、各運転シーンとシーンラベルとの対応関係を予め定義しておく必要がなく、分割された全ての運転シーンについて、推定したシーンラベルを自動的に付与することができる。
【００１２】
その結果、例えば、運転シーン毎に付与されたシーンラベルをドライバに確認させることにより、現在の運転シーンがどのようなものであるかを、ドライバに直感的に理解させることができる。また、予め想定されていない運転シーンを含めて、運転行動の全般にわたって、その運転シーンに適合したシーンラベルが付与されるため、そのシーンラベルを利用して、インタラクティブにドライバに運転支援を提案する装置に適用したり、一連のドライブ（即ち、運転シーンの時系列）を、シーンラベルを用いて、自然な言語で表されたログとして残したりすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】運転シーンラベル推定装置の全体構成図である。
【図２】潜在的ディリクレ配分法（ＬＤＡ：Latent Dirichlet Allocation ）で仮定されるグラフィカルモデルである。
【図３】運転トピックの生成過程、および運転トピックを利用したトピック割合の演算過程を示す説明図である。
【図４】推定用分布の設定方法を示す説明図である。
【図５】推定用分布を用いたシーンラベルの推定方法を示す説明図である。
【図６】運転シーンラベル推定装置によって推定されるラベルおよびそのラベルに対応する画像の例、ラベルを推定する過程で生成される運転挙動データ、部分系列、トピック割合を示す説明図である。
【図７】第２実施形態において運転特徴算出部で生成される特徴量分布を例示するグラフである。
【図８】基底特徴分布のうち運転挙動データに関する分布を例示した説明図である。
【図９】基底特徴分布における出現頻度を尤度比に変換した分布、およびその分布から抽出される基底ラベルを例示した説明図である。
【図１０】基底ラベルに基づくシーンラベルの応用例を示す説明図である。
【図１１】運転シーンを異なる手法で分割した場合との効果の違いを示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下に本発明の実施形態を図面と共に説明する。
［第１実施形態］
＜全体構成＞
運転シーンラベル推定装置１は、図１に示すように、運転挙動データ収集部２と、運転シーン離散化部３と、特徴量分布生成部４と、運転トピックデータベース５と、トピック割合演算部６と、推定用分布設定部７と、シーンラベル推定部８とを備えている。
【００１５】
運転シーンラベル推定装置１は、マイクロコンピュータ（マイコン）によって実現され、運転トピックデータベース５を除く各部は、マイコンが備える図示しないＣＰＵが所定のプログラムを実行することによって実現されるものである。つまり、ＣＰＵによって実現される各種機能を機能ブロック毎に分けて図示したものが図１である。但し、これら各部は必ずしもソフトウェアにて実現されている必要はなく、その全部または一部をロジック回路等のハードウェアにて実現してもよい。
【００１６】
＜運転挙動データ収集部＞
運転挙動データ収集部２は、運転者による運転操作に関する運転データや、その運転操作の結果として表れる車両の挙動に関する挙動データを、車両に搭載された各種センサを介して繰り返し収集すると共に、運転データや挙動データをそれぞれ微分した微分データ（ダイナミックフィーチャ）を生成し、これら運転データ，挙動データ，微分データからなる多次元データを運転挙動データとして出力する。
【００１７】
なお、運転データとしては、例えば、アクセルペダルの操作量、ブレーキペダルの操作量、ステアリングホイールの操作量（操舵角）、方向指示器の操作状態、トランスミッションのシフト位置などを用いることができる。また、挙動データとしては、例えば、車両の速度、ヨーレートなどを用いることができる。
【００１８】
＜運転シーン離散化部＞
運転シーン離散化部３は、ドライバの環境認知から操作に至るモデルを利用して、運転挙動データ収集部２から得られる運転挙動データを統計解析し、ドライバ個人（もしくは一般のドライバ）が感じる運転シーンの切り替わり点を抽出することにより、運転挙動データの時系列を、それぞれが何等かの運転シーンを表す複数の部分系列に分節（離散化）する。
【００１９】
具体的には、二重分節構造を利用した教師なし運転シーン分割法によって文節化を行う二重分節解析器（ＤＡＡ：Double Articulation Analyzer）を利用する。
ＤＡＡは、まず、運転挙動データの値域を表す多次元の空間で運転挙動データから把握される各種の車両の状態を表すクラスタと、各クラスタ間の遷移確率とを予め定義しておき、これらの情報を用いて、運転挙動データ収集部２から取得した運転挙動データがいずれのクラスタに属するかを統計的に処理することにより、運転挙動データの時系列を、区分単位となる車両の状態ごと（つまり、クラスタごと）に区分けする。但し、各クラスタには予め識別用の記号を対応づけておくことにより、運転挙動データの時系列は、どのクラスタに属しているかを表す記号列に変換される。この記号列の生成には、例えば、隠れ状態とその状態間の確率的遷移で表現されるモデルの一つである階層ディリクレ過程隠れマルコフモデル（ＨＤＰ−ＨＭＭ）を利用することができる。
【００２０】
次に、ＤＡＡは、生成された記号列を、統計情報を利用した離散文字列の教師なしチャンク化手法の１例であるNested Pitman-Yor Language Model（ＮＰＹＬＭ）を用いて、所定の運転シーンを意味する部分系列に分節化する。この際、辞書サイズ（すなわち、部分系列の数）ができるだけ小さく、部分系列の並びからなる記号列全体の生成確率が最大となるようにする。これにより、運転挙動データの運転シーンへの分節化を行うことが可能になる。但し、部分系列間の遷移確率、および部分系列の生成確率は、学習によって予め生成されたものを使用する。
【００２１】
なお、ＨＤＰ−ＨＭＭやＮＰＹＬＭを適用したＤＡＡについては、本願出願人が別途発表した非特許文献、T.Taniguchi et al,"Semiotic Prediction of Driving Behavior using Unsupervised Double Articulation Analyzer" IEEE Intelligent Vehicles Symposium,2012、および、K.Takenaka et al," Contextual Scene Segmentation of Driving Behavior based on Double Articulation Analyzer" IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems,2012、などに詳述されているため、ここでは説明を省略する。但し、記号の生成や記号の分節化に用いる手法は、ＨＤＰ−ＨＭＭやＮＹＬＭに限定されるものではなく他の手法を用いてもよい。
【００２２】
＜特徴量分布生成部＞
特徴量分布生成部４は、運転特徴算出部４１と、動画特徴算出部４２とを備えている。
運転特徴算出部４１は、運転挙動データ収集部２から出力される時系列の運転挙動データに基づき、運転シーン離散化部３で分節化された部分系列（即ち、何等かの運転シーン）毎に、その部分系列中に現れる特徴量の分布を生成する。ここでは、アクセルペダル操作量、ブレーキペダル操作量、ステアリング操作量、車両速度、およびこれらの各々の微分データからなる８次元データを、特徴量分布の生成対象としている。また、特徴量分布は、上記８次元データの値域を表す特徴空間を複数に分割したものをインデックスとして、そのインデックス毎に、８次元データの出現頻度を表現したヒストグラムからなる。
【００２３】
動画特徴算出部４２は、車両の前方、側方、後方などの車両周辺を撮影するように設置された車載カメラ１１から出力される画像データを、運転シーン離散化部３で分節化された部分系列に従って分節化し、その画像データの部分系列中に現れる特徴量の分布を生成する。ここでは、入力画像を所定サイズ（例えば、３２０×２４０ピクセル）に圧縮し、その圧縮画像データを、一定間隔（例えば、５ピクセル）ごとに所定サイズ（例えば、２４×２４ピクセル）を有する複数（ここでは３０７２点）の単位領域に分割し、その単位領域毎に求めたＳＩＦＴ（Scale-Invariant Feature Transform）特徴量を、特徴量分布の生成対象としている。特徴量分布は、ＳＩＦＴ特徴量の値域を表す特徴空間を複数に分割したものをインデックスとして、そのインデックス毎に、ＳＩＦＴ特徴量の出現頻度を表現したヒストグラムからなる。
【００２４】
なお、特徴量分布のインデックスは、予め学習によって決定したものを使用する。例えば、特徴量分布の生成対象となるデータ（上述の８次元データ、ＳＩＦＴ特徴量）を、k-means 等のクラスタリング手法を用いてクラスタリングし、その結果として得られた各クラスタを、特徴量分布のインデックスとして使用する。
【００２５】
以下では、運転特徴算出部４１が生成する特徴量分布を運転特徴分布、動画特徴算出部が生成する特徴量分布を動画特徴分布と呼び、これらを組み合わせたものを解析対象分布と呼ぶものとする。つまり、特徴量分布生成部４は、それぞれが運転シーンに対応する部分系列毎に、解析対象分布（運転特徴分布および動画特徴分布）を生成して後段に出力する。
【００２６】
＜運転トピックデータベース＞
運転トピックデータベース５には、特徴量分布生成部４で生成される解析対象分布を、複数の分布の混合によって表現する場合に使用する複数（例えば１００個）の基底特徴分布、および各基底特徴分布に対応付けられた基底タグ分布からなる運転トピックが格納されている。
【００２７】
ここで運転トピック（基底特徴分布、基底タグ分布）の生成方法について説明する。
運転トピックの生成には、それぞれが運転シーンのいずれかに対応する各部分系列を「一つの文書」、観測された特徴（解析対象分布など）を「一つの単語」と見なすことで、自然言語処理分野で利用されているトピック推定手法を利用する。
【００２８】
特に、ここでは、運転挙動データ（運転特徴分布）、画像データ（動画特徴分布）、画像データが表す画像に自然言語で付与したタグ（タグ分布）からなる三つのモダリティに跨る運転トピックを推定するため、潜在的ディリクレ配分法（ＬＤＡ：Latent Dirichlet Allocation ）を拡張した手法であるマルチモーダルＬＤＡを利用する。
【００２９】
ＬＤＡでは、図２に示すようなグラフィカルモデルを仮定する。但し、Ｄがシーン総数、Ｍｄがｄ番目のシーンでのフレーム総数、Ｋがトピック総数、ｗｄ，ｍ  がｄ番目のシーンのｍフレームで観測された特徴（即ち、解析対象分布、タグ分布）、ｚｄ，ｍ  が特徴に対して割り当てられるトピックを指示するトピック指示変数（１〜Ｋの自然数をとる）、θｄがｄ番目のシーンに含まれるトピックの割合を示す多項分布パラメータ、φｋはｋ番目のトピックから各特徴量が生成される割合を示す多項分布パラメータ（即ち、基底特徴分布、基底タグ分布）、α，βは、それぞれθ、φのパラメータである。また、θｄ，φｋ、ｚｄ，ｍ  ｗｄ，ｍ  は、Ｄｉｒをディリクレ分布、Ｍｕｌｔを多項分布として、（１）〜（４）式で定義される。
【００３０】
【数１】
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このモデルを利用してθ、φを推定することになるが、これらの推定には変分ベイズ、ギブスサンプリングなどの近似手法を使用することができる。これらの手法の詳細については、例えば、D.Blei et al,"Latent Dirichlet Allocation" Journal of Machine Learning Research,2003、や、T.Griffiths & M.Steyvers,"Finding Scientific Topics," Proceedings of the National Academy of Sciences,2004などに記載されているため、ここでは説明を省略する。
【００３１】
但し、運転トピックの生成時に使用する学習用の解析対象分布（運転特徴分布、動画特徴分布）およびタグ分布は、例えば、次のようにして生成されたものを使用する。
まず、実際に車両を走行させて、車載カメラ１１にて学習用画像の撮影を行うと共に、運転挙動データ収集部２、運転シーン離散化部３、特徴量分布生成部４を作動させることで、学習用画像に対応した学習用の解析対象分布を生成する。
【００３２】
次に、複数の被験者に、大まかなタグの項目（例えば、先行車の有無や種別、渋滞の有無、車線数など）のみを指示した上で、学習用画像を見せて、画像データのフレーム毎に、タグ付けを行わせ、その付与結果を、運転シーン離散化部３によって分割された運転シーン毎にヒストグラムにまとめることで、学習用のタグ分布を生成する。このようにして付与されたタグは、タグを付与するタイミング（例えば、どの程度近づいた時に先行車とみなすか等）の判断が被験者によってバラツクため、タグが付与される確率が求められることになる。
【００３３】
このようにして用意された学習用の解析対象分布およびタグ分布を用いてＬＤＡによる運転トピックの推定を行った結果が、基底特徴分布、基底タグ分布となる。
図３の「Drive Topic Estimation」の欄に示すように、学習時には、運転特徴データに基づいて運転特徴データを分節化することで生成された部分系列（運転シーン）毎に、解析対象分布とタグ分布を生成する。その生成された解析対象分布とタグ分布から、ＬＤＡを用いて基底特徴分布および基底タグ分布が生成される。
【００３４】
＜トピック割合演算部＞
トピック割合演算部６では、特徴量分布生成部４から出力される解析対象分布が、運転トピックデータベース５に格納された基底特徴分布を混合することで表現されるものとして、その混合比であるトピック割合（解析対象分布に対する各運転トピックの含有割合）を算出する（図３の「Drive Annotation」の欄参照）。なお、トピック割合は、具体的には、マルチモーダルＬＤＡを実現するＥステップおよびＭステップの処理のうち、Ｅステップだけを実行することで求めることができる。
【００３５】
＜推定用分布設定部＞
推定用分布設定部７は、図４（ａ）に示すように、トピック割合演算部６求められたトピック割合に従って、基底タグ分布を重ね合わせることによって生成される混合分布を推定用分布として設定する。但し、推定用分布の設定方法は、これに限るものではなく、例えば、図４（ｂ）に示すように、トピック割合が最も大きい運転トピックに対応付けられた基底タグ分布を推定用分布として設定してもよい。
【００３６】
＜シーンラベル推定部＞
シーンラベル推定部８は、図５（ａ）に示すように、推定用分布設定部７で設定された推定用分布に基づき、出現頻度が予め設定された閾値を超えるタグ（ラベル推定用分布のインデックス）を抽出し、その抽出したタグを運転シーンに付与するシーンラベルの推定結果とする。なお、タグの抽出方法は、これに限るものではなく、例えば、出現頻度が大きい物から所定番目までを抽出してもよい。また、図５（ｂ）に示すように、ラベル推定用分布に従って確率的にタグを生成することで抽出するようにしてもよい。
【００３７】
＜効果＞
以上説明したように、運転シーンラベル推定装置１では、ＤＡＡによって運転挙動データの時系列を、それぞれが何等かの運転シーンを表す部分系列に分割し、部分系列毎に、運転挙動データや画像データの特徴を表す解析対象分布を生成している。そして、その解析対象分布について求めた運転トピックの混合比（トピック割合）と、予め用意された基底タグ分布とに従ってラベル推定用分布を生成し、そのラベル推定用分布を用いて運転シーンに適合したシーンラベルを推定している。
【００３８】
このように、運転シーンラベル推定装置１によれば、教師なしの分割法によって運転シーンを分割すると共に、その運転シーンに応じてその都度生成されるラベル推定用分布を用いてシーンラベルを推定するため、各運転シーンの判断条件や、各運転シーンとシーンラベルとの対応関係を予め定義しておく必要がなく、予め定義しておくことが難しい運転シーンも含めて、分割された全ての運転シーンについて、自動的にシーンラベルを付与することができる。
【００３９】
また、運転シーンラベル推定装置１によれば、運転シーンの分割にＤＡＡを利用することで、ドライバの直感に適合した単位で運転シーンが抽出されるため、その運転シーンに対して、ドライバの感覚に適合したシーンラベルを付与することができる。
【００４０】
図６は、運転シーンラベル推定装置１によって抽出された幾つかの運転シーンについて推定されたシーンラベル、およびそのシーンラベルに対応する画像を、ラベルを推定する過程で生成される運転挙動データ、部分系列、トピック割合と共に例示したものである。図からは、概ね画像に適合したシーンラベルが抽出されていることがわかる。なお、シーンラベルは、運転トピック数を１０個にした場合と、運転トピックスを１００個にした場合とについて示した。
【００４１】
［第２実施形態］
第２実施形態について説明する。
本実施形態では、運転特徴算出部４１によって生成する特徴量分布、運転トピックデータベース５に格納されるデータ、シーンラベル推定部８での処理が、第１実施形態のものとは一部異なっているため、これらの点を中心に説明する。
【００４２】
＜運転特徴算出部＞
本実施形態の運転特徴算出部４１では、運転挙動データを構成する８種類のデータ（アクセルペダルの操作量accel、ブレーキペダルの操作量brake、ステアリングの操作量steering、車速velocity、及びそれらの微分データΔaccel、Δbrake、Δsteering、Δvelocity）からなる８次元データの特徴量分布を生成する代わりに、８種類のデータのそれぞれについて特徴量分布（運転特徴分布）を生成する。つまり、運転特徴算出部４１から出力される解析対象分布は、８個の運転特徴分布と１個の動画特徴分布とで構成される。
【００４３】
各特徴量分布は、図７に示すように、特徴量の値域（最小値〜最大値）を２０等分してなるビン毎に出現頻度を表現したヒストグラムからなる。図において（ａ）は車速Ｖ、（ｂ）は車速の微分値（加速度）ΔＶの特徴量分布を例示したものである。
【００４４】
＜運転トピックデータベース＞
運転トピックデータベース５には、基底特徴分布、基底タグ分布に加えて、基底特徴分布に対応づけられた基底ラベルが格納されている。
【００４５】
基底特徴分布、基底タグ分布の生成は、生成に使用する解析対象分布を構成する特徴量分布の数が異なるだけで、第１実施形態のものと同様に実施される。
図８は、生成された基底特徴分布のうち、運転挙動データに関する分布を例示したものである。ここでは、５種類の運転トピックＴＰ１〜ＴＰ５について、特徴量のビン毎に出現頻度をトーンで表しており、トーンが白いほど出現頻度が高いことを表する。
【００４６】
このようにして生成された運転挙動に関する基底特徴分布は、各運転トピックに特徴的な運転操作や車両挙動を表したものとなる。例えば、運転トピックＴＰ１は、他の運転トピックと比較して、低速域でステアリング操作を頻繁に行うものであることがわかる。
【００４７】
基底ラベルは、基底特徴分布から読み取ることのできる、規定特徴分布に対する特性を表現するものである。基底ラベルは、上述したように基底特徴分布から読み取ることができる状況を、そのまま基底ラベルとして用いてもよいが、本実施形態では、以下のようにして設定したものを用いる。
【００４８】
まず、各運転トピックの基底特徴分布に基づき、その運転トピックに特有の特徴を抽出する為に（５）式に従って、基底特徴分布の頻度を尤度比に変換する。なお、ｉは特徴量の識別子、ｋは運転トピックの識別子、ｗｉはｉで識別される特徴量、φｋはｋで識別される運転トピックを構成する特徴量の多項分布（基底特徴分布）である。尤度比Ｌｉ，ｋは、ある特徴が他の運転トピックに含まれずに特定の運転トピックに含まれている度合いを示すいわゆる逆文書頻度（ＩＤＦ）と呼ばれる指標である。
【００４９】
【数２】
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図９は、各運転トピックにおいて、尤度比が一定以上（例えば５）のもののみ表示した特徴強調分布であり、ここでは、図面を見やすくするため、アクセル、ブレーキ、ステアリング、速度についてのみ示している。
【００５０】
この特徴強調分布から、運転トピック毎に基底ラベルを抽出する。例えば、速度の場合、２０個のビンを、[ＢＩＮ１][ＢＩＮ２−５][ＢＩＮ６−１０][ＢＩＮ１１−１５][ＢＩＮ１６−２０]の５段階に分け、それぞれにラベル「ｖ０」「ｖ」「ｖ＋」「ｖ＋＋」「ｖ＋＋＋」を対応づけるものとし、各運転トピックで最大の尤度比を有するビンに対応づけられたラベルを基底ラベルとして設定する。他の特徴量についても同様にして基底ラベルを設定する。図中、「s＋／−」はステアリングの操作量に関するラベルの一つ、「ａ＋＋＋」はアクセルペダルの操作量に関するラベルの一つ、「ｂ＋＋＋」はブレーキペダルの操作量に関するラベルの一つである。
【００５１】
図９に示した運転トピックＴＰ１では、ステアリングの操作量と、速度に顕著な特徴がみられ、これに応じた二つのラベル「v」「s＋／−」が付与されることになる。
＜シーンラベル推定部＞
シーンラベル推定部８では、第１実施形態と同様に推定用分布から推定されたシーンラベルに加えて、トピック割合が最大の運転トピックに対応づけられた基底ラベルを、対象となる運転シーンのシーンラベルとして付与する。
【００５２】
＜効果＞
本実施形態によれば、第１実施形態と同様の効果が得られるだけでなく、運転特徴を表すラベルを使用しているため、これを利用して、例えば、図１０に示すように、ドライバの視点からみた状況を自然な言語で記録することができる。
【００５３】
図１１は、運転シーンの抽出をＤＡＡによって行うことの効果を示す実験結果である。比較例として、運転シーンの数が、運転シーン離散化部３での分割数と同数となり、且つ運転シーンの長さが全て均等になるように分割した場合に、生成される運転トピック（尤度比で表したもの）、およびその運転トピックから抽出した基底ラベルを示す。
【００５４】
比較例（ＦＬ）では、本実施形態（ＤＡＡ）と比較して、ある特徴量について特徴的な分布が、複数の運転トピックに渡ってまばらに存在する傾向になり、これが影響してドライバの感覚に合ったシーンラベルの付与が難しくなることがわかる。但し、本発明は、比較例の手法で運転シーンを分割することを否定するものではなく、そのような装置に適用してもよい。
【００５５】
［他の実施形態］
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されることなく、種々の形態を採り得ることは言うまでもない。例えば、１つの構成要素が有する機能を複数の構成要素に分散させたり、複数の構成要素が有する機能を１つの構成要素に統合したりしてもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、同様の機能を有する公知の構成に置き換えてもよい。
【００５６】
例えば、上記実施形態では、特徴量分布の生成対象として、運転挙動データおよび画像データを用いているが、これに限るものではなく、例えば、全地球測位システム（Global Positioning System ：ＧＰＳ）や慣性計測装置（Inertial Measurement Unit :ＩＭＵ）によって取得される自車両の位置に関する位置データ等を用いてもよい。
【００５７】
なお、特許請求の範囲に記載した括弧内の符号は、一つの態様として実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものであって、本発明の技術的範囲を限定するものではない。
【００５８】
また、本発明は、前述した運転シーンラベル推定装置の他、運転シーンラベル推定装置を構成要素とする各種システム、運転シーンラベル推定装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるためのプログラム、運転シーンラベル推定方法など、種々の形態で実現することができる。
【符号の説明】
【００５９】
１…運転シーンラベル推定装置  ２…運転挙動データ収集部  ３…運転シーン離散化部  ４…特徴量分布生成部  ５…運転トピックデータベース  ６…トピック割合演算部  ７…推定用分布設定部  ８…シーンラベル推定部  １１…車載カメラ  ４１…運転特徴算出部  ４２…動画特徴算出部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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