(57)【要約】【課題】理論を必要とせずに車両に関する状況データを分類することができる車両状況解析方法、車両状況解析システム、車両状況解析装置及びドライブレコーダを提供する。【解決手段】車両に関するセンサデータを含み、特定のトリガが発生したときの車両の状況を示す状況データを記憶し、前記状況データを、前記トリガの原因別に分類し、前記状況データと前記トリガの原因との関係を教師データとして、未分類の状況データを入力され前記未分類の状況データが得られたときに発生した前記トリガの原因を出力する学習モデルを、学習させる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に関するセンサデータを含み、特定のトリガが発生したときの車両の状況を示す状況データを記憶し、
前記状況データを、前記トリガの原因別に分類し、
前記状況データと前記トリガの原因との関係を教師データとして、未分類の状況データを入力され前記未分類の状況データが得られたときに発生した前記トリガの原因を出力する学習モデルを、学習させること
を特徴とする車両状況解析方法。
【請求項２】
車両に関するセンサデータを取得し、
前記トリガが発生したときに取得されたセンサデータからなる状況データを生成し、
生成した状況データが得られたときに発生した前記トリガの原因を、前記学習モデルにより判定すること
を特徴とする請求項１に記載の車両状況解析方法。
【請求項３】
前記トリガの原因が特定の原因であると前記学習モデルによって判定されなかった状況データを、前記トリガの原因別に分類し、
前記状況データと前記トリガの原因との関係を教師データとして、前記学習モデルを再度学習させること
を特徴とする請求項２に記載の車両状況解析方法。
【請求項４】
前記学習モデルを、車両の種類別に生成すること
を特徴とする請求項１乃至３のいずれか一つに記載の車両状況解析方法。
【請求項５】
前記状況データは、センサデータとして車両の位置を含んでおり、
前記学習モデルを、車両の位置が含まれるエリアの種類別に生成すること
を特徴とする請求項１乃至４のいずれか一つに記載の車両状況解析方法。
【請求項６】
前記トリガは、車両の加速度が特定の状態になることであり、
前記状況データは、前記トリガが発生した時点よりも前の時点を含む一定時間内に取得されたセンサデータからなること
を特徴とする請求項１乃至５のいずれか一つに記載の車両状況解析方法。
【請求項７】
前記トリガの原因は複数種類存在し、
複数種類の前記原因には、車両に発生した事故と、事故に至らない安全上の問題が発生したヒヤリハットとが含まれること
を特徴とする請求項１乃至６のいずれか一つに記載の車両状況解析方法。
【請求項８】
前記トリガの原因は複数種類存在し、
複数種類の前記原因には、車両による乗り上げと、車両のリバウンドとが含まれること
を特徴とする請求項１乃至７のいずれか一つに記載の車両状況解析方法。
【請求項９】
前記トリガの原因が特定の原因であると前記学習モデルによって判定されなかった状況データを、消去すること
を特徴とする請求項２に記載の車両状況解析方法。
【請求項１０】
車両で用いられるドライブレコーダと、車両状況解析装置とを備える車両状況解析システムであって、
前記車両に関するセンサデータを取得する取得部と、
特定のトリガが発生したときに取得されたセンサデータからなる状況データを生成する生成部と、
生成した状況データを前記車両状況解析装置へ出力する出力部と、
前記ドライブレコーダから出力された状況データを受け付ける受付部と、
過去の状況データと当該状況データが得られたときに発生した前記トリガの原因との関係を教師データとして学習されており、前記トリガの原因が不明な状況データを入力され当該状況データが得られたときに発生した前記トリガの原因を出力する学習モデルを用いて、前記受付部が受け付けた状況データが得られたときに発生した前記トリガの原因を判定する判定部と、
前記トリガの原因別に分類して前記状況データを記憶する記憶部と
を備えることを特徴とする車両状況解析システム。
【請求項１１】
前記トリガの原因が特定の原因であると前記学習モデルによって判定されなかった状況データと、前記学習モデルを用いた方法とは異なる方法で特定された前記トリガの原因との関係を教師データとして、前記学習モデルを再度学習させる再学習部を更に備える
ことを特徴とする請求項１０に記載の車両状況解析システム。
【請求項１２】
車両に関するセンサデータを含み、特定のトリガが発生したときの車両の状況を示す状況データを受け付ける受付部と、
過去の状況データと当該状況データが得られたときに発生した前記トリガの原因との関係を教師データとして学習されており、前記トリガの原因が不明な状況データを入力され当該状況データが得られたときに発生した前記トリガの原因を出力する学習モデルを用いて、前記受付部が受け付けた状況データが得られたときに発生した前記トリガの原因を判定する判定部と、
前記トリガの原因別に分類して前記状況データを記憶する記憶部と
を備えることを特徴とする車両状況解析装置。
【請求項１３】
車両で用いられるドライブレコーダにおいて、
前記車両に関するセンサデータを取得する取得部と、
特定のトリガが発生したときに取得されたセンサデータからなる状況データを生成する生成部と、
過去の状況データと当該状況データが得られたときに発生した前記トリガの原因との関係を教師データとして学習されており、前記トリガの原因が不明な状況データを入力され当該状況データが得られたときに発生した前記トリガの原因を出力する学習モデルを用いて、前記生成部が生成した状況データが得られたときに発生した前記トリガの原因を判定する判定部と、
判定した前記トリガの原因を示す情報を関連付けた前記状況データを出力する出力部と
を備えることを特徴とするドライブレコーダ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両の状況を示す状況データを分類するための車両状況解析方法、車両状況解析システム、車両状況解析装置及びドライブレコーダに関する。
【背景技術】
【０００２】
車両に搭載され、車両に関するデータを取得するドライブレコーダが利用されている。ドライブレコーダには、速度及び加速度等の車両の状況を示す状況データを取得するものがある。取得された状況データは、事故の発生時、又は事故に至らないまでも安全上の問題がある事例であるヒヤリハットの発生時に、客観的な証拠となる。また、事故又はヒヤリハットの発生時に車両に生じた状況を事後に分析するために、取得された状況データが使用される。例えば、状況データを解析することにより、事故の原因を調査することが行われる。
【０００３】
ドライブレコーダにより取得された状況データには、車両が様々な状態にある場合に得られた状況データが含まれている。例えば、状況データには、事故又はヒヤリハットの発生時に得られた状況データの他に、安全上問題の無いブレーキの発生時、乗り上げ又はリバウンドの発生時に得られた状況データ等、車両が通常の状態にある場合に得られた状況データが含まれる。また、状況データには、ノイズに起因する状況データも含まれる。このため、状況データを解析するには、状況データが得られたときの車両の状態に応じて状況データを分類しておく必要がある。
【０００４】
状況データの分類は、人によって行われている。例えば、状況データが得られたときの車両の状態を人が確認し、状態別に状況データが分類される。また、所定のモデルに基づいて状況データを自動で分類する技術が開発されている。特許文献１には、状況データを自動で分類する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第６０２７７４３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
車両に関する状況データを自動で適切に分類するためには、分類のための適切なモデルが必要となる。しかしながら、適切なモデルを構築するためには、多くの事例及び種々の実験に基づき、様々な理論の検討が必要となる。現状、適切なモデルの構築は困難であり、状況データを適切に分類することは困難である。
【０００７】
本発明は、斯かる事情に鑑みてなされたものであって、その目的とするところは、理論を必要とせずに車両に関する状況データを分類することができる車両状況解析方法、車両状況解析システム、車両状況解析装置及びドライブレコーダを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明に係る車両状況解析方法は、車両に関するセンサデータを含み、特定のトリガが発生したときの車両の状況を示す状況データを記憶し、前記状況データを、前記トリガの原因別に分類し、前記状況データと前記トリガの原因との関係を教師データとして、未分類の状況データを入力され前記未分類の状況データが得られたときに発生した前記トリガの原因を出力する学習モデルを、学習させることを特徴とする。
【０００９】
また、本発明に係る車両状況解析方法は、車両に関するセンサデータを取得し、前記トリガが発生したときに取得されたセンサデータからなる状況データを生成し、生成した状況データが得られたときに発生した前記トリガの原因を、前記学習モデルにより判定することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明に係る車両状況解析方法は、前記トリガの原因が特定の原因であると前記学習モデルによって判定されなかった状況データを、前記トリガの原因別に分類し、前記状況データと前記トリガの原因との関係を教師データとして、前記学習モデルを再度学習させることを特徴とする。
【００１１】
また、本発明に係る車両状況解析方法は、前記学習モデルを、車両の種類別に生成することを特徴とする。
【００１２】
また、本発明に係る車両状況解析方法は、前記状況データは、センサデータとして車両の位置を含んでおり、前記学習モデルを、車両の位置が含まれるエリアの種類別に生成することを特徴とする。
【００１３】
また、本発明に係る車両状況解析方法は、前記トリガは、車両の加速度が特定の状態になることであり、前記状況データは、前記トリガが発生した時点よりも前の時点を含む一定時間内に取得されたセンサデータからなることを特徴とする。
【００１４】
また、本発明に係る車両状況解析方法は、前記トリガの原因は複数種類存在し、複数種類の前記原因には、車両に発生した事故と、事故に至らない安全上の問題が発生したヒヤリハットとが含まれることを特徴とする。
【００１５】
また、本発明に係る車両状況解析方法は、前記トリガの原因は複数種類存在し、複数種類の前記原因には、車両による乗り上げと、車両のリバウンドとが含まれることを特徴とする。
【００１６】
また、本発明に係る車両状況解析方法は、前記トリガの原因が特定の原因であると前記学習モデルによって判定されなかった状況データを、消去することを特徴とする。
【００１７】
本発明に係る車両状況解析システムは、車両で用いられるドライブレコーダと、車両状況解析装置とを備える車両状況解析システムであって、前記車両に関するセンサデータを取得する取得部と、特定のトリガが発生したときに取得されたセンサデータからなる状況データを生成する生成部と、生成した状況データを前記車両状況解析装置へ出力する出力部と、前記ドライブレコーダから出力された状況データを受け付ける受付部と、過去の状況データと当該状況データが得られたときに発生した前記トリガの原因との関係を教師データとして学習されており、前記トリガの原因が不明な状況データを入力され当該状況データが得られたときに発生した前記トリガの原因を出力する学習モデルを用いて、前記受付部が受け付けた状況データが得られたときに発生した前記トリガの原因を判定する判定部と、前記トリガの原因別に分類して前記状況データを記憶する記憶部とを備えることを特徴とする。
【００１８】
また、本発明に係る車両状況解析システムは、前記トリガの原因が特定の原因であると前記学習モデルによって判定されなかった状況データと、前記学習モデルを用いた方法とは異なる方法で特定された前記トリガの原因との関係を教師データとして、前記学習モデルを再度学習させる再学習部を更に備えることを特徴とする。
【００１９】
本発明に係る車両状況解析装置は、車両に関するセンサデータを含み、特定のトリガが発生したときの車両の状況を示す状況データを受け付ける受付部と、過去の状況データと当該状況データが得られたときに発生した前記トリガの原因との関係を教師データとして学習されており、前記トリガの原因が不明な状況データを入力され当該状況データが得られたときに発生した前記トリガの原因を出力する学習モデルを用いて、前記受付部が受け付けた状況データが得られたときに発生した前記トリガの原因を判定する判定部と、前記トリガの原因別に分類して前記状況データを記憶する記憶部とを備えることを特徴とする。
【００２０】
本発明に係るドライブレコーダは、車両で用いられるドライブレコーダにおいて、前記車両に関するセンサデータを取得する取得部と、特定のトリガが発生したときに取得されたセンサデータからなる状況データを生成する生成部と、過去の状況データと当該状況データが得られたときに発生した前記トリガの原因との関係を教師データとして学習されており、前記トリガの原因が不明な状況データを入力され当該状況データが得られたときに発生した前記トリガの原因を出力する学習モデルを用いて、前記生成部が生成した状況データが得られたときに発生した前記トリガの原因を判定する判定部と、判定した前記トリガの原因を示す情報を関連付けた前記状況データを出力する出力部とを備えることを特徴とする。
【００２１】
本発明においては、加速度の絶対値が閾値を超過する等のトリガの発生時の車両の状況を示す状況データを、ドライブレコーダにより取得する。状況データと当該状況データについて何らかの方法で特定されたトリガの原因との関係を教師データとして、状況データを入力され当該状況データが得られたときに発生したトリガの原因を出力する学習モデルを学習させる。状況データに応じてトリガの原因を判定するための学習モデルが得られる。
【００２２】
また、本発明においては、ドライブレコーダは、取得した状況データを車両状況解析装置へ出力し、車両状況解析装置は、学習モデルを用いて状況データが得られたときに発生したトリガの原因を判定し、トリガの原因別に分類して状況データを記憶する。又は、ドライブレコーダは、学習モデルを用いてトリガの原因を判定し、状況データを車両状況解析装置へ出力し、車両状況解析装置は、トリガの原因別に分類して状況データを記憶する。学習モデルを利用することにより、理論に基づいたモデルを必要とすることなく、状況データを適切に分類することが可能となる。
【００２３】
また、本発明においては、学習モデルによってトリガの原因が事故又はヒヤリハット等の特定の原因であると判定されていない状況データを、他の方法でトリガの原因別に分類し、状況データとトリガの原因との関係を教師データとして、学習モデルを再度学習させる。これにより、学習モデルは、再学習前に適切に分類できなかった状況データを再学習後は適切に分類することができるようになる。
【００２４】
また、本発明においては、車両の種類別の学習モデルを用いる。車両の種類が異なれば、状況データが大きく異なることがある。車両の種類別の学習モデルを用いることにより、適切に状況データを分類することが可能となる。
【００２５】
また、本発明においては、車両の位置が含まれるエリアの種類別の学習モデルを用いる。車両の位置が含まれるエリアが異なれば、同等の状況データであっても、トリガの原因が異なることがある。エリアの種類別の学習モデルを用いることにより、適切に状況データを分類することが可能となる。
【００２６】
また、本発明においては、状況データを生成するためのトリガは、車両の加速度が特定の状態になることである。例えば、車両の前後方向の加速度の絶対値が所定の閾値を超過することである。事故又はヒヤリハットの発生時には、車両の加速又は減速を伴うことが多いので、事故ヒヤリハットが発生したときの状況データを生成するためのトリガとして、加速度を利用することが適切である。また、状況データは、トリガ発生時点よりも前の時点を含む一定時間に得られたセンサデータからなる。状況データからは、トリガ発生時点よりも前の時点での車両の状況が明らかとなり、事故又はヒヤリハットの詳しい調査が可能となる。
【００２７】
また、本発明においては、トリガの原因には、事故とヒヤリハットとが含まれる。事故が発生したときの状況データと、ヒヤリハットが発生したときの状況データとが他の状況データから区別され、状況データに応じて夫々の場合の車両の状態を詳細に分析することが可能となる。
【００２８】
また、本発明においては、トリガの原因には、乗り上げとリバウンドとが含まれる。縁石等に車両が乗り上げたときの状況データと、車両がリバウンドしたときの状況データとが他の状況データから区別され、状況データに応じて夫々の場合の車両の状態を詳細に分析することが可能となる。
【００２９】
また、本発明においては、ドライブレコーダは、学習モデルを用いてトリガの原因を判定した後、トリガの原因が特定の原因であると判定されなかった状況データを消去する。ドライブレコーダは、トリガの原因が特定の原因であると判定された状況データを車両状況解析装置へ出力し、トリガの原因が特定の原因であると判定されなかった状況データは出力しない。トリガの原因が事故又はヒヤリハット等の特定の原因である状況データが車両状況解析装置に記憶され、その他の状況データは記憶されない。有用性の高い状況データのみが記憶され、車両状況解析装置の効率的な利用が可能となる。
【発明の効果】
【００３０】
本発明にあっては、学習モデルを利用することにより、車両の状況を示す状況データを分類するための理論の検討が不要となるので、状況データの分類が容易となる。このため、多くの状況データを適切に分類し、事故又はヒヤリハットの発生時の車両の状態を詳細に分析することが容易となる等、本発明は優れた効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】車両状況解析システムの概要を示す模式図である。
【図２】実施形態１に係るドライブレコーダの機能構成例を示すブロック図である。
【図３】実施形態１に係るドライブレコーダが状況データを記録する処理の手順を示すフローチャートである。
【図４】車両の前後方向の加速度の絶対値の時間変化の例を示すグラフである。
【図５】車両状況解析装置の内部の機能構成例を示すブロック図である。
【図６】学習モデルの学習を行うための処理の手順を示すフローチャートである。
【図７】学習モデルの機能構成例を示す概念図である。
【図８】車両状況解析装置が状況データを分類する処理の手順を示すフローチャートである。
【図９】学習モデルの再学習を行うための処理の手順を示すフローチャートである。
【図１０】実施形態３に係るドライブレコーダの内部の機能構成例を示すブロック図である。
【図１１】実施形態３に係る車両状況解析システムが実行する処理の手順を示すフローチャートである。
【図１２】実施形態４に係る学習モデルを更新するための処理の手順を示すフローチャートである。
【図１３】実施形態５に係る車両状況解析システムが実行する処理の手順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】
【００３２】
以下本発明をその実施の形態を示す図面に基づき具体的に説明する。
（実施形態１）
図１は、車両状況解析システムの概要を示す模式図である。車両状況解析システムは、車両状況解析装置１と、車両３に搭載されたドライブレコーダ２とを含んでいる。例えば、車両３は自動車である。車両状況解析システムには、複数の車両３に搭載された複数のドライブレコーダ２が含まれている。ドライブレコーダ２は、随時又は定期的に、車両状況解析装置１へデータを転送させることができる。
【００３３】
図２は、実施形態１に係るドライブレコーダ２の機能構成例を示すブロック図である。ドライブレコーダ２は、処理部２１と、メモリ２２と、記憶部２３と、時計部２４と、インタフェース部２５と、通信部２６とを備えている。処理部２１は、プロセッサを含んで構成されており、ドライブレコーダ２に必要な情報処理を実行する。例えば、処理部２１は、記憶部２３に記憶したプログラムに従って情報処理を実行する。メモリ２２は、データを一時的に記憶する。記憶部２３は、不揮発性である。例えば、記憶部２３は、不揮発性の半導体メモリ又はハードディスクを用いて構成されている。時計部２４は、時間の計測を行う。時計部２４の機能は処理部２１によって実行されてもよい。
【００３４】
インタフェース部２５は、各種のセンサが接続される。例えば、インタフェース部２５には、加速度センサ３１、速度センサ３２、角速度センサ３３、車両３の位置を計測する位置センサ３４、車両３の外部又は内部を撮影する撮影部３５、及び車両３の外部又は内部の音声を録音する録音部３６が接続される。加速度センサ３１は、例えば、車両３に発生する三軸夫々の加速度を測定する。速度センサ３２は、例えば、車軸の回転に応じて車両３の速度を計測する。角速度センサ３３は、例えば、ジャイロスコープを用いており、車両３に発生する三軸夫々の角加速度を測定する。位置センサ３４は、例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System ）等の測位システムを利用する。位置センサ３４は、カーナビゲーション装置であってもよい。撮影部３５は、例えば、撮像素子を用いている。撮影部３５は、車両３の外部又は内部の複数の箇所を撮影してもよい。録音部３６は、例えば、マイクを用いている。
【００３５】
加速度センサ３１、速度センサ３２及び角速度センサ３３が測定した加速度、速度及び角速度を示すデータ、位置センサ３４が計測した位置を示すデータ、撮影部３５が撮影した画像を表すデータ、並びに録音部３６が録音した音声を表すデータを、センサデータとする。夫々のセンサは、随時、センサデータを生成する。
【００３６】
図２に示した各種のセンサは一例である。インタフェース部２５には、加速度センサ３１、速度センサ３２、角速度センサ３３、位置センサ３４、撮影部３５及び録音部３６の全てが接続されている必要は無い。インタフェース部２５には、少なくとも加速度センサ３１が接続されることが望ましい。インタフェース部２５は、図２に示していないセンサが接続されてもよい。加速度センサ３１等の各種のセンサの夫々は、ドライブレコーダ２の内部に配置されていてもよく、ドライブレコーダ２の外部かつ車両３の内部に配置されていてもよい。
【００３７】
時計部２４の機能は処理部２１によって実行されてもよい。また、時計部２４がドライブレコーダ２の外部に設けられ、時計部２４が計測する時刻を示すデータがインタフェース部２５へ入力されてもよい。
【００３８】
通信部２６は、車両状況解析装置１へデータを送信する。例えば、通信部２６は、無線通信を用いてインターネット等の図示しない通信ネットワークへ接続し、通信ネットワークを介してデータを車両状況解析装置１へ送信する。通信部２６は、道路付近に設けられた通信ノード等、不特定の通信ノードを経由してデータを送信してもよい。通信部２６は、車両３の使用者の自宅に設けられた通信ノード等の特定の通信ノードを経由してデータを送信してもよい。また、通信部２６は、有線通信を用いて通信ネットワークへ接続してもよい。
【００３９】
なお、ドライブレコーダ２は、データを車両状況解析装置１へ転送することができればよい。例えば、ドライブレコーダ２は、通信部２６を備えておらず、データを外部から読み出される構成であってもよい。読み出されたデータは、車両状況解析装置１へ転送される。また、ドライブレコーダ２は、記憶部２３の一部が離脱可能になっており、離脱した記憶部２３の一部に記憶されたデータが車両状況解析装置１へ転送されてもよい。また、ドライブレコーダ２は、内部にセンサを備えていてもよい。例えば、ドライブレコーダ２は、加速度センサ等のセンサを備え、内部のセンサが生成したセンサデータを取得してもよい。また、ドライブレコーダ２は、ドライブレコーダ専用ではない装置によって実現されてもよい。例えばドライブレコーダ２は、汎用のコンピュータ、カーナビゲーション装置又はスマートフォン等を用いて構成されていてもよい。
【００４０】
ドライブレコーダ２は、車両３の状況を示す状況データを記録する処理を行う。図３は、実施形態１に係るドライブレコーダ２が状況データを記録する処理の手順を示すフローチャートである。以下、ステップをＳと略す。加速度センサ３１等のセンサは、加速度を示すデータ等のセンサデータを生成し、出力する。ドライブレコーダ２は、各センサが出力したセンサデータをインタフェース部２５で取得し、処理部２１は、取得したセンサデータをメモリ２２に記憶させる（Ｓ１１）。センサデータは、センサデータが得られた時刻と関連付けて記憶される。例えば、時計部２４は、センサデータをインタフェース部２５で取得した時刻を計測し、メモリ２２は、センサデータと時計部２４が計測した時刻を示す情報とを関連付けて記憶する。Ｓ１１で、処理部２１は、ドライブレコーダ２の内部に備えたセンサが生成したセンサデータを取得し、取得したセンサデータをメモリ２２に記憶させてもよい。Ｓ１１の処理は取得部に対応する。
【００４１】
処理部２１は、車両３の状況を示す状況データを生成するためのトリガの発生を待ち受ける（Ｓ１２）。例えば、トリガは、車両３の前後方向の加速度の絶対値が所定の閾値を超過することである。衝突事故等の事故が発生した場合、車両３には急激な加速又は減速が発生し、前後方向の加速度の絶対値が大きくなる。このため、前後方向の加速度の絶対値が所定の閾値を超過することは、車両３に事故が発生したときの状況データを生成するためのトリガとして適切である。同様に、急ブレーキ等のヒヤリハットが発生した場合でも、加速又は減速が発生し、前後方向の加速度の絶対値が大きくなる。このため、前後方向の加速度の絶対値が所定の閾値を超過することは、車両３にヒヤリハットが発生したときの状況データを生成するためのトリガとして適切である。トリガの原因としては、事故又はヒヤリハット以外に、縁石等への車両３の乗り上げ、車両３のリバウンド又は脱輪等がある。Ｓ１２では、車両３の前後方向の加速度の絶対値が所定の閾値以上になることをトリガとしてもよい。また、Ｓ１２では、車両３の上下方向の加速度等、前後方向の加速度以外のセンサデータをトリガとして利用してもよい。
【００４２】
Ｓ１２でトリガの発生がなかった場合は（Ｓ１２：ＮＯ）、処理部２１は、処理を終了する。トリガの発生があった場合（Ｓ１２：ＹＥＳ）、処理部２１は、トリガが発生したときの車両の状況を示す状況データを生成し、記憶部２３に記憶させる（Ｓ１３）。Ｓ１３では、処理部２１は、トリガが発生した時点、及びこの時点よりも前の時点を含む一定時間内に取得されたセンサデータからなる状況データを生成する。Ｓ１３の処理は生成部に対応する。
【００４３】
図４は、車両３の前後方向の加速度の絶対値の時間変化の例を示すグラフである。図４の横軸は時刻を示し、縦軸は加速度の絶対値を示す。図４に示すように、車両３の前後方向の加速度の絶対値が所定の閾値を超過した場合に、トリガが発生したと判定される。トリガ発生時点は、例えば、絶対値が閾値を超過するような加速度を示すデータがインタフェース部２５で取得された時点である。トリガ発生時点よりも前の時点を含む一定時間内に得られたセンサデータが状況データに含まれる。例えば、一定時間の長さをＴとすると、トリガ発生時点からＴ／２遡った時点と、トリガ発生時点からＴ／２経過した時点との間の期間に得られたセンサデータが状況データに含まれる。一定時間に含まれるトリガ発生時点以前の時間とトリガ発生時点以降の時間との割合は、均等でなくてもよい。処理部２１は、メモリ２２に記憶されたセンサデータから、トリガ発生時点を含む一定時間内に含まれる時刻と関連付けられたセンサデータを抽出し、抽出したセンサデータからなる状況データを生成する。
【００４４】
トリガ発生時点よりも前の時点に得られたセンサデータが状況データに含まれるので、状況データはトリガが発生する前の車両３の状況をも示す。事故又はヒヤリハット等のトリガの原因は、トリガが検知される以前から発生している。状況データからは、トリガ発生時点よりも前の時点での車両３の状況が明らかとなり、事故又はヒヤリハット等の詳しい調査が可能となる。
【００４５】
例えば、状況データには、車両３の前後方向の加速度の絶対値が閾値を超過するときに得られた、車両３の加速度、速度、角速度及び位置を示すデータ、並びに撮影された画像及び録音された音声を表すデータが含まれる。状況データは、前後方向の加速度の絶対値が閾値を超過するときの車両３の状況を示す。車両３の加速度及び速度を示すデータにより、車両３自身の挙動が数値で明らかになる。撮影された画像及び録音された音声により、車両３の内部又は外部で発生した事象が明らかになる。
【００４６】
なお、状況データには、加速度、速度、角速度及び位置を示すデータ、並びに画像及び音声を表すデータの内、いずれかのデータが含まれていなくてもよい。例えば、画像及び音声を表すデータは状況データに含まれなくてもよい。状況データには、少なくとも加速度及び速度を示すデータが含まれていることが望ましい。また、状況データには、図示しないセンサが生成したセンサデータ等、その他のデータが含まれていてもよい。
【００４７】
ドライブレコーダ２は、記憶部２３に記憶した状況データを車両状況解析装置１へ出力する（Ｓ１４）。例えば、処理部２１は、記憶部２３に状況データが記憶される都度、通信部２６に、図示しない通信ネットワークを介して車両状況解析装置１へ状況データを送信させる。代替的に、処理部２１は、定期的に、記憶部２３に記憶した状況データを通信部２６に車両状況解析装置１へ送信させてもよい。また、代替的に、処理部２１は、車両３の使用者の自宅に設けられた通信ノード等の特定の通信ノードとの通信が可能になった場合に、状況データを通信部２６に車両状況解析装置１へ送信させてもよい。また、代替的に、ドライブレコーダ２は、記憶部２３に記憶した状況データを外部から読み出されることによって状況データを出力してもよい。また、代替的に、ドライブレコーダ２は、記憶部２３の一部が取り出され、記憶部２３の一部に記憶された状況データが読み出されることにより、状況データを出力してもよい。出力される状況データは、時計部２４が計測した時刻を示す情報、又は個々の車両３若しくはドライブレコーダ２を識別するための識別情報等、センサデータ以外の情報を含んでいてもよい。Ｓ１４の処理は出力部に対応する。ドライブレコーダ２が状況データを記録する処理は、以上で終了する。
【００４８】
ドライブレコーダ２は、常にＳ１１〜Ｓ１４の処理を繰り返す。メモリ２２に記憶されたセンサデータは、ある程度の時間記憶された後、消去される。例えば、Ｓ１３で利用される一定時間と同じ時間以上メモリ２２に記憶された後、センサデータは消去される。例えば、センサデータは上書きによって消去される。
【００４９】
図５は、車両状況解析装置１の内部の機能構成例を示すブロック図である。車両状況解析装置１は、サーバ装置等のコンピュータを用いて構成されている。車両状況解析装置１は、演算を行うＣＰＵ（Central Processing Unit ）１１と、演算に伴って発生する一時的なデータを記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）１２と、光ディスク等の記録媒体１０から情報を読み取るドライブ部１３と、ハードディスク等の不揮発性の記憶部１４とを備えている。また車両状況解析装置１は、複数の車両３に関する状況データを分類するための学習モデル１５と、通信部１６とを備えている。通信部１６は、車両状況解析装置１の外部から送信されたデータを受信する。例えば、通信部１６は、図示しない通信ネットワークを介してドライブレコーダ２から送信された状況データを受信する。
【００５０】
ＣＰＵ１１は、記録媒体１０に記録されたコンピュータプログラム１４１をドライブ部１３に読み取らせ、読み取ったコンピュータプログラム１４１を記憶部１４に記憶させる。ＣＰＵ１１は、必要に応じてコンピュータプログラム１４１を記憶部１４からＲＡＭ１２へロードし、ロードしたコンピュータプログラム１４１に従って、車両状況解析装置１に必要な処理を実行する。なお、コンピュータプログラム１４１は、通信部１６により車両状況解析装置１の外部からダウンロードされてもよい。この場合は、車両状況解析装置１はドライブ部１３を備えていなくてもよい。
【００５１】
なお、車両状況解析装置１は、複数のＣＰＵ１１を備えていてもよい。また、車両状況解析装置１は、ＣＰＵ１１以外に、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の演算部を備えていてもよく、ＣＰＵ１１以外の演算部を複数備えていてもよい。また、車両状況解析装置１は、複数台のコンピュータを用いて構成されていてもよい。また、車両状況解析装置１は、クラウドを利用した仮想コンピュータにより実現されてもよい。
【００５２】
学習モデル１５は、ドライブレコーダ２により取得された状況データを分類する処理を行うためのものである。学習モデル１５は、教師あり学習を行う。例えば、学習モデル１５は、プロセッサと、必要なプログラム及びデータを記憶するメモリとを含んで構成されている。代替的に、学習モデル１５は、コンピュータプログラム１４１に従ってＣＰＵ１１が情報処理を実行することにより実現されてもよい。また、学習モデル１５は、ＣＰＵ１１以外に、ＧＰＵ等の演算部が情報処理を実行することにより実現されてもよい。また、学習モデル２７は、量子コンピュータを用いて実現されてもよい。
【００５３】
本実施形態に係る車両状況解析方法では、ドライブレコーダ２により取得された状況データを、状況データが取得されたときに発生したトリガの原因に応じて、分類する。まず、分類を行うための学習モデル１５の学習を行う。図６は、学習モデル１５の学習を行うための処理の手順を示すフローチャートである。車両状況解析装置１は、複数のドライブレコーダ２によって取得された状況データを記憶部１４に記憶する（Ｓ２１）。Ｓ２１で記憶される状況データは、分類されていない状況データであり、複数の車両３に関する状況データである。なお、Ｓ２１の段階では、状況データは、車両状況解析装置１以外の記憶装置に記憶されてもよい。また、Ｓ２１の段階で記憶される状況データには、ドライブレコーダ２により取得された状況データ以外の状況データが含まれていてもよい。例えば、実験で得られた状況データが含まれていてもよく、コンピュータシミュレーションにより生成された状況データが含まれていてもよい。
【００５４】
次に、トリガの原因別に状況データを分類する（Ｓ２２）。Ｓ２２では、従来の方法で状況データを分類する。例えば、人が状況データの内容を確認し、状況データが取得されたときに発生したトリガの原因を判断し、トリガの原因別に状況データを分類する。トリガの原因は、例えば、事故、ヒヤリハット、乗り上げ、リバウンド、脱輪、ノイズ、又はその他である。トリガの原因を判断するには、状況データ以外の情報を用いてもよい。例えば、事故を起こした車両３から回収されたドライブレコーダ２に記憶されていた状況データについては、トリガの原因を事故とする。例えば、車両３を特定の状態にする実験を行い、状況データを取得した場合は、車両３の状態をトリガの原因とする。また、理論に基づいた既存のモデルを利用して、状況データを分類してもよい。
【００５５】
Ｓ２２では、車両状況解析装置１に備えられた図示しないディスプレイとキーボード等の操作部とを用いて分類のための操作が行われてもよい。また、車両状況解析装置１に接続された端末を用いて分類のための操作が行われてもよい。また、状況データが車両状況解析装置１以外の記憶装置に記憶されている場合は、記憶装置で分類のための処理が行われてもよい。
【００５６】
車両状況解析装置１は、次に、トリガの原因別に分類した状況データを記憶部１４に記憶する（Ｓ２３）。ＣＰＵ１１は、トリガの原因を示す情報を、状況データに関連付けて記憶部１４に記憶させる。なお、トリガの原因別に分類した状況データは、車両状況解析装置１以外の記憶装置に記憶されてもよい。次に、学習モデル１５は、状況データと、状況データが取得されたときに発生したトリガの原因との関係を教師データとして、機械学習を行う（Ｓ２４）。トリガの原因別に分類した状況データが教師データとなる。
【００５７】
図７は、学習モデル１５の機能構成例を示す概念図である。学習モデル１５は、夫々に複数のノードを有する入力層、中間層及び出力層を備えたニューラルネットワークを用いる。入力層は、状況データに含まれるセンサデータが入力される複数のノード１５１を有する。例えば、センサデータの夫々がいずれかのノード１５１へ入力される。中間層は、入力層のノード１５１から入力されるデータにパラメータを用いて演算する複数のノード１５２を有する。出力層は、状況データが取得されたときに発生したトリガの原因を出力する複数のノード１５３を有する。例えば、複数のノード１５３は、トリガの原因が複数種類の原因の夫々である確率をスコアとして出力する。出力される確率の値は、例えば、ソフトマックス関数の出力値である。図７には、中間層が一層である例を示しているが、中間層は複数層であってもよい。学習モデル１５は、ニューラルネットワークとして、畳みこみニューラルネットワーク（ＣＮＮ：Convolutional Neural Network）、又は再帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ：Recurrent Neural Network）を用いてもよい。
【００５８】
Ｓ２４では、学習モデル１５は、トリガの原因が不明な状況データに含まれるセンサデータが入力層のノード１５１へ入力され、状況データが取得されたときに発生したトリガの原因が出力層のノード１５３から出力されることができるように、教師データに基づいて中間層のパラメータを調整する機械学習を行う。機械学習は、例えば、誤差逆伝播法により行われる。例えば、ＣＰＵ１１は、コンピュータプログラム１４１に従って、学習モデル１５の機械学習を行う。
【００５９】
車両状況解析装置１で機械学習の処理を実行することにより、学習済みの学習モデル１５が得られる。機械学習は、車両状況解析装置１以外のコンピュータで実行されてもよい。機械学習により学習済みの学習モデル１５を表す学習データが作成され、作成された学習データが車両状況解析装置１へ入力される。車両状況解析装置１は、学習データを記憶部１４に記憶することにより、学習済みの学習モデル１５を得る。学習モデル１５の学習を行うための処理は以上で終了する。
【００６０】
車両状況解析装置１は、学習済みの学習モデル１５を用いて、複数の車両３に関する状況データを、状況データが取得されたときに発生したトリガの原因別に分類する処理を行う。図８は、車両状況解析装置１が状況データを分類する処理の手順を示すフローチャートである。車両状況解析装置１は、ドライブレコーダ２が生成した状況データを受け付ける（Ｓ３１）。例えば、通信部１６は、ドライブレコーダ２が送信した状況データを、図示しない通信ネットワークを介して受信する。また、例えば、通信部１６は、ドライブレコーダ２から読み出された状況データを受信する。ＣＰＵ１１は、受け付けた状況データを記憶部１４に記憶させる。Ｓ３１の処理は受付部に対応する。
【００６１】
学習モデル１５は、記憶部１４に記憶された状況データが取得されたときに発生したトリガの原因を判定する（Ｓ３２）。Ｓ３２では、ＣＰＵ１１は、未分類の状況データを記憶部１４から読み出し、学習モデル１５へ提供する。学習モデル１５は、状況データに含まれるセンサデータの夫々を入力層のノード１５１へ入力し、状況データが取得されたときに発生したトリガの原因を出力層のノード１５３から得る処理を行う。Ｓ３２の処理は、車両状況解析装置１が状況データを取得する都度、行われてもよく、定期的に行われてもよい。また、ある程度の量の状況データが記憶部１４に記憶された段階でＳ３２の処理が実行されてもよい。
【００６２】
学習モデル１５は、状況データとトリガの原因との関係を既に学習しているので、状況データの内容に応じて、トリガの原因を判定することができる。例えば、トリガの原因は、事故、ヒヤリハット、乗り上げ、リバウンド、脱輪、ノイズ及びその他の何れかに判定される。また例えば、学習モデル１５は、複数種類の原因の中で出力層のノード１５３が出力した確率が最大である原因を選択し、選択した原因をトリガの原因とする。Ｓ３２の処理は判定部に対応する。
【００６３】
ＣＰＵ１１は、状況データと判定したトリガの原因とを関連付けることによって、状況データをトリガの原因別に分類し、分類した状況データを記憶部１４に記憶させる（Ｓ３３）。Ｓ３３では、ＣＰＵ１１は、状況データとトリガの原因を示す情報とを互いに関連付けて記憶部１４に記憶させる。また、時刻を示す情報、又は車両３若しくはドライブレコーダ２を識別するための識別情報等、状況データに関連するデータが状況データに関連付けて記憶部１４に記録されてもよい。ＣＰＵ１１は、トリガの原因がノイズである状況データを記憶しないようにしてもよい。以上で、車両状況解析装置１は、トリガの原因別に状況データを分類する処理を終了する。
【００６４】
トリガの原因別に分類されて記憶部１４に記憶された状況データは、種々の分析に利用される。例えば、事故、ヒヤリハット、乗り上げ又はリバウンドの発生時の車両３の状態を事後に分析するために、状況データが利用される。また、例えば、事故が発生したときの状況データを解析することにより、事故の原因を調査することが行われる。状況データが取得されたときに発生したトリガの原因別に状況データが分類されていることによって、事故等のトリガの原因に応じた分析を状況データに対して行うことが可能となる。
【００６５】
以上詳述した如く、本実施形態においては、加速度の絶対値が閾値を超過する等のトリガの発生時の車両３の状況を示す状況データをドライブレコーダ２により取得し、学習モデル１５を用いて、状況データをトリガの原因別に分類する。学習モデル１５は、過去に得られた状況データと、従来の方法で特定されたトリガの原因との関係を教師データとして、学習する。学習モデル１５を利用することにより、理論に基づいたモデルを必要とすることなく、状況データを適切に分類することが可能となる。例えば、事故、ヒヤリハット、乗り上げ又はリバウンドの発生時に得られた状況データを互いに適切に区別することが可能となる。状況データを分類するための理論の検討が不要となるので、状況データの分類が容易となる。このため、多くの状況データを適切に分類し、事故、ヒヤリハット、乗り上げ又はリバウンドの発生時の車両３の状態を詳細に分析することが容易となる。
【００６６】
前述したように、状況データには、画像を表すデータが含まれていてもよい。特に、トリガの原因別に状況データを分類するＳ２２の処理で用いられる状況データは、画像を表すデータが含まれていることが望ましい。画像が含まれていることによって、人がトリガの原因を判断することが容易となる。また、学習モデル１５によりトリガの原因を判定するＳ３２の処理で用いられる状況データは、処理を速くするために、画像を表すデータを含まなくてもよい。また、車両状況解析装置１は、車両３若しくはドライブレコーダ２を識別するための識別情報を状況データに関連付けて記憶し、トリガの原因がヒヤリハットである状況データが多く関連付けられた識別情報に係るドライブレコーダ２へ、画像を表すデータの要求を送信してもよい。ドライブレコーダ２は、要求に応じて、状況データを出力する際に、画像を表すデータを含む状況データを出力する。ヒヤリハットの多い車両３について、画像を表すデータを含む状況データが車両状況解析装置１に記憶される。これにより、ヒヤリハットの多い車両３についてヒヤリハットの原因等を画像を用いて詳細に分析することが可能となる。
【００６７】
なお、車両状況解析装置１は、複数種類の学習モデル１５を用いて状況データの分類を行ってもよい。例えば、車両状況解析装置１は、状況データに含まれるセンサデータが示す車両３の位置が含まれるエリアの種類別の学習モデル１５を利用してもよい。Ｓ２４では、状況データに含まれる車両３の位置を示すセンサデータに基づき、車両３の位置が複数種類の所定のエリアの何れに含まれているかを判定し、各エリアに位置が含まれる車両３に関する教師データを用いて、エリアの種類別に学習モデル１５を学習させる。Ｓ３２では、車両状況解析装置１は、状況データに基づいて車両３の位置を判定し、判定した位置に対応する学習モデル１５を用いてトリガの原因を判定する。
【００６８】
車両３の位置が含まれるエリアが異なれば、同等の状況データであっても、トリガの原因が異なることがある。例えば、市街地では車両３の通常の走行中に加速度が極端に大きくなることは殆ど無い一方で、山間部では、車両３の通常の走行中でも加速度が大きくなることが頻繁に発生し得る。このように、エリアが異なれば、車両３に発生する加速度が異なり、加速度に応じたトリガの原因が異なることがある。このため、エリアの種類別に学習モデル１５を生成しておき、加速度を用いて車両３の状況データを分類することにより、より精度良く車両３の状況データを分類することが可能となる。
【００６９】
また、車両状況解析装置１は、車両３の種類別の学習モデル１５を利用してもよい。ドライブレコーダ２は、車両３の種類を示す情報を記憶している。Ｓ１４では、ドライブレコーダ２は、車両３の種類を示す情報を含む状況データを出力する。Ｓ２４では、状況データに含まれる車両３の種類を示す情報に基づき、車両３の種類を判定し、車両３の種類別に学習モデル１５を学習させる。Ｓ３２では、車両状況解析装置１は、状況データに基づいて車両３の種類を判定し、車両３の種類に対応する学習モデル１５を用いてトリガの原因を判定する。車両３の種類が異なれば、車両３のサイズ、重量及び重量バランス等が大きく異なり、車両３に発生する加速度が異なる。このため、車両３の種類別に、加速度に応じたトリガの原因が異なることがある。車両３の種類別に学習モデル１５を生成しておき、加速度を用いて車両３の状況データを分類することにより、より精度良く車両３の状況データを分類することが可能となる。
【００７０】
また、車両状況解析装置１は、状況データが得られた時間帯別の学習モデル１５を利用してもよい。Ｓ１４では、ドライブレコーダ２は、時計部２４が計測した時刻を示す情報を含む状況データを出力する。Ｓ２４では、状況データに含まれる時刻を示す情報に基づき、状況データが得られた時間帯を判定し、判定した時間帯別に学習モデル１５を学習させる。Ｓ３２では、車両状況解析装置１は、状況データに基づいて、状況データが得られた時間帯を判定し、時間帯に対応する学習モデル１５を用いてトリガの原因を判定する。時間帯によって、事故及びヒヤリハットが発生する頻度は異なる。時間帯別に学習モデル１５を生成しておくことにより、事故及びヒヤリハットが発生する頻度が高い時間帯に得られた状況データについては、トリガの原因が事故又はヒヤリハットであると判定し易くなる。このため、適切に車両３の状況データを分類することが可能となる。
【００７１】
また、車両状況解析装置１は、車両３の位置を示す情報、車両３の種類を示す情報、天候を示す情報、又はトリガが発生したときの時刻を示す情報等の情報を含んだ状況データを用いて、学習モデル１５の学習を行ってもよい。例えば、天候を示す情報は、車両状況解析装置１が図示しない通信ネットワークを介して取得する。車両状況解析装置１は、位置を示す情報、種類を示す情報、天候を示す情報又は時刻を示す情報等の情報を含んだ状況データとトリガの原因との関係を教師データとして、学習モデル１５の学習を行う。車両状況解析装置１は、位置を示す情報、種類を示す情報、天候を示す情報又は時刻を示す情報等の情報を含んだ未分類の状況データを学習済みの学習モデル１５へ提供し、トリガの原因を判定する。学習モデル１５は一つでよい。位置を示す情報、種類を示す情報、天候を示す情報又は時刻を示す情報等の情報を含んだ状況データを用いて学習の処理及び判定の処理を行うことで、車両３の位置、車両３の種類、天候又は時刻等に応じたトリガの原因の判定結果が得られる。複数の学習モデル１５を利用せずとも、一つの学習モデル１５を利用することで、車両３の位置、車両３の種類、天候又は時刻等に応じたトリガの原因の判定結果が得られ、精度良く車両３の状況データを分類することが可能となる。
【００７２】
（実施形態２）
実施形態２では、学習モデル１５の再学習を行う形態を示す。車両状況解析装置１及びドライブレコーダ２の構成は、実施形態１と同様である。車両状況解析装置１及びドライブレコーダ２は、実施形態１と同様の処理を実行する。
【００７３】
本実施形態に係る車両状況解析方法では、学習モデル１５の再学習を行う。例えば、再学習は車両状況解析装置１で実行する。図９は、学習モデル１５の再学習を行うための処理の手順を示すフローチャートである。車両状況解析装置１のＣＰＵ１１は、記憶部１４に記憶している状況データを読み出し、状況データが取得されたときに発生したトリガの原因別に分類を行う（Ｓ４１）。Ｓ４１では、Ｓ２２と同様に、従来の方法で状況データを分類する。例えば、人がトリガの原因を判断し、トリガの原因別に状況データを分類する。Ｓ４１の処理は、車両状況解析装置１以外の記憶装置を用いて行われてもよい。車両状況解析装置１は、次に、トリガの原因別に分類した状況データを記憶部１４に記憶する（Ｓ４２）。ＣＰＵ１１は、トリガの原因を示す情報を、状況データに関連付けて記憶部１４に記憶させる。トリガの原因別に分類した状況データは、車両状況解析装置１以外の記憶装置に記憶されてもよい。
【００７４】
次に、学習モデル１５は、Ｓ４１で分類された状況データと、状況データが取得されたときに発生したトリガの原因との関係を教師データとして、再度の機械学習を行う（Ｓ４３）。学習モデル１５は、状況データに含まれるセンサデータが入力層のノード１５１へ入力され、状況データが取得されたときに発生したトリガの原因が出力層のノード１５３から出力されることができるように、教師データに基づいて中間層のパラメータを調整する機械学習を行う。例えば、ＣＰＵ１１は、コンピュータプログラム１４１に従って、学習モデル１５の機械学習を行う。
【００７５】
車両状況解析装置１で機械学習の処理を実行することにより、再学習された学習モデル１５が得られる。機械学習は、車両状況解析装置１以外のコンピュータで実行されてもよい。機械学習により学習済みの学習モデル１５を表す学習データが作成され、作成された学習データが車両状況解析装置１へ入力される。車両状況解析装置１は、学習データを記憶部１４に記憶することにより、学習済みの学習モデル１５を得る。Ｓ４３の処理は再学習部に対応する。学習モデル１５の再学習を行うための処理は以上で終了する。再学習後の学習モデル１５は、Ｓ３１〜Ｓ３３の処理で利用される。Ｓ４１〜Ｓ４３の処理は、繰り返し実行され得る。
【００７６】
以上詳述した如く、本実施形態においては、取得された状況データを、学習モデル１５を用いた方法以外の方法でトリガの原因別に分類し、分類した状況データとトリガの原因との関係を教師データとして、学習モデル１５を再度学習させる。学習モデル１５が分類した後の状況データを他の方法で再度分類し、分類した状況データを教師データとして再学習を行うので、学習モデル１５は、再学習前に適切に分類できなかった状況データを再学習後は適切に分類することができるようになる。再学習を繰り返すことにより、学習モデル１５はより適切に多くの状況データを分類することができるようになる。このため、分類された状況データを利用して、事故、ヒヤリハット、乗り上げ又はリバウンドの発生時の車両３の状態を詳細に分析することが容易となる。なお、車両状況解析装置１は、全ての状況データを用いて再学習を行うのではなく、一部の状況データを用いて再学習を行ってもよい。例えば、トリガの原因が事故又はヒヤリハットと判定されていない状況データを用いて再学習を行ってもよい。
【００７７】
（実施形態３）
実施形態３では、ドライブレコーダ２において状況データの分類を行う形態を示す。図１０は、実施形態３に係るドライブレコーダ２の内部の機能構成例を示すブロック図である。実施形態１と同様に、ドライブレコーダ２は、処理部２１と、メモリ２２と、記憶部２３と、時計部２４と、インタフェース部２５と、通信部２６とを備えている。インタフェース部２５には、各種のセンサが接続される。例えば、実施形態１と同様に、インタフェース部２５には、加速度センサ３１、速度センサ３２、角速度センサ３３、位置センサ３４、撮影部３５、及び録音部３６が接続される。
【００７８】
実施形態３に係るドライブレコーダ２は、更に、学習モデル２７を備えている。学習モデル２７は、状況データを分類する処理を行うために学習済みのものである。例えば、学習モデル２７は、プロセッサと、必要なプログラム及びデータを記憶するメモリとを含んで構成されている。代替的に、学習モデル２７は、記憶部２３が記憶するプログラムに従って処理部２１が情報処理を実行することにより実現されてもよい。学習モデル２７の機能構成は、実施形態１における学習モデル１５の機能構成と同様である。実施形態１と同様に、複数種類の学習モデル１５が用いられてもよい。
【００７９】
学習モデル２７は、例えば、ドライブレコーダ２の製造時にドライブレコーダ２に組み込まれる。実施形態１におけるＳ２１〜Ｓ２４と同様の処理が行われ、機械学習により学習済みの学習モデルを表す学習データが作成され、学習データを用いて学習モデル２７が作成され、ドライブレコーダ２に組み込まれる。代替的に、学習データがドライブレコーダ２へ配信され、ドライブレコーダ２は、学習データを通信部２６で受信して記憶部２３に記憶し、処理部２１が学習データに基づいた情報処理を実行することにより、学習モデルを実現してもよい。
【００８０】
車両状況解析装置１の構成は、実施形態１と同様である。なお、車両状況解析装置１は、学習モデル１５を備えていなくてもよい。
【００８１】
図１１は、実施形態３に係る車両状況解析システムが実行する処理の手順を示すフローチャートである。加速度センサ３１等のセンサは、センサデータを生成し、ドライブレコーダ２は、センサデータをインタフェース部２５で取得し、処理部２１は、センサデータをメモリ２２に記憶させる（Ｓ５１）。センサデータは、センサデータが得られた時刻と関連付けて記憶される。Ｓ５１で、処理部２１は、ドライブレコーダ２の内部に備えたセンサが生成したセンサデータを取得してもよい。Ｓ５１の処理は取得部に対応する。
【００８２】
処理部２１は、車両３の状況を示す状況データを生成するためのトリガの発生を待ち受ける（Ｓ５２）。トリガの発生がなかった場合は（Ｓ５２：ＮＯ）、処理部２１は、処理を終了する。トリガの発生があった場合（Ｓ５２：ＹＥＳ）、処理部２１は、トリガが発生したときの車両の状況を示す状況データを生成し、記憶部２３に記憶させる（Ｓ５３）。Ｓ５３では、処理部２１は、トリガ発生時点よりも前の時点を含む一定時間内に取得されたセンサデータからなる状況データを生成する。Ｓ５３の処理は生成部に対応する。
【００８３】
次に、学習モデル２７は、記憶部２３に記憶された状況データが取得されたときに発生したトリガの原因を判定する（Ｓ５４）。Ｓ５４では、処理部２１は、Ｓ５３で生成した状況データを学習モデル２７へ提供する。学習モデル２７は、状況データに含まれるセンサデータを入力層へ入力し、状況データが取得されたときに発生したトリガの原因を出力層から得る処理を行う。Ｓ５４の処理は判定部に対応する。処理部２１は、次に、判定したトリガの原因を示す情報を状況データに関連付け、トリガの原因を示す情報を関連付けた状況データを、通信部２６に、図示しない通信ネットワークを介して車両状況解析装置１へ送信させる（Ｓ５５）。Ｓ５５の処理は出力部に対応する。
【００８４】
車両状況解析装置１では、通信部１６は、ドライブレコーダ２から送信された状況データを受信する（Ｓ５６）。Ｓ５６の処理は受付部に対応する。処理部２１は、受信した状況データを記憶部１４に記憶させる（Ｓ５７）。受信した状況データにはトリガの原因を示す情報が関連付けられており、記憶部１４は、トリガの原因を示す情報が関連付けられた状況データを記憶する。状況データを分類・記憶する処理は、以上で終了する。車両状況解析システムは、Ｓ５１〜Ｓ５７の処理を常時繰り返す。トリガの原因別に分類されて記憶部１４に記憶された状況データは、種々の分析に利用される。
【００８５】
以上詳述した如く、本実施形態では、ドライブレコーダ２において、学習モデル２７を用いて状況データをトリガの原因別に分類し、車両状況解析装置１は分類された状況データを記憶する。この形態においても、学習モデル１５を利用することにより、理論に基づいたモデルを必要とすることなく、状況データを適切に分類することが可能となる。このため、多くの状況データを適切に分類し、事故、ヒヤリハット、乗り上げ又はリバウンドの発生時の車両３の状態を詳細に分析することが容易となる。
【００８６】
なお、ドライブレコーダ２は、Ｓ５５において、トリガの原因がノイズであると判定した状況データは送信しないようにしてもよい。トリガの原因がノイズである状況データは、事故発生時の車両３の状態の分析等の種々の分析に利用することは困難である。分析での利用が困難な状況データを車両状況解析装置１で記憶しないようにすることにより、データ量を削減し、車両状況解析装置１の効率的な利用が可能となる。
【００８７】
また、ドライブレコーダ２は、Ｓ５５において、トリガの原因が事故又はヒヤリハットであると判定した状況データには画像及び音声を表すデータを含ませて送信し、その他の状況データには画像及び音声を表すデータを含ませずに送信してもよい。トリガの原因が事故又はヒヤリハットである状況データは、事故発生時の車両３の状態の分析等の種々の分析での有用性が高い。その他の状況データは、分析での有用性は比較的低い。また、画像及び音声を表すデータを含んだ状況データは、分析での有用性が高い。トリガの原因が事故又はヒヤリハットである状況データに画像及び音声を表すデータを含ませることによって、状況データの有用性が保たれる。有用性が比較的低いその他の状況データに画像及び音声を表すデータを含ませないことによって、データ量を削減し、車両状況解析装置１の効率的な利用が可能となる。
【００８８】
（実施形態４）
実施形態４では、学習モデル２７を再学習によって更新する形態を示す。車両状況解析装置１及びドライブレコーダ２の構成は、実施形態３と同様である。車両状況解析装置１及びドライブレコーダ２は、実施形態３と同様の処理を実行する。
【００８９】
図１２は、実施形態４に係る学習モデル２７を更新するための処理の手順を示すフローチャートである。車両状況解析装置１のＣＰＵ１１は、記憶部１４に記憶している状況データを読み出し、状況データが取得されたときに発生したトリガの原因別に分類を行う（Ｓ６１）。Ｓ６１では、Ｓ２２と同様に、従来の方法で状況データを分類する。Ｓ６１の処理は、車両状況解析装置１以外の記憶装置を用いて行われてもよい。車両状況解析装置１は、次に、トリガの原因別に分類した状況データを記憶部１４に記憶する（Ｓ６２）。ＣＰＵ１１は、トリガの原因を示す情報を、状況データに関連付けて記憶部１４に記憶させる。トリガの原因別に分類した状況データは、車両状況解析装置１以外の記憶装置に記憶されてもよい。
【００９０】
次に、学習モデル１５は、Ｓ６１で分類された状況データと、状況データが取得されたときに発生したトリガの原因との関係を教師データとして、再度の機械学習を行う（Ｓ６３）。車両状況解析装置１で機械学習の処理を実行することにより、再学習された学習モデル１５が得られる。機械学習は、車両状況解析装置１以外のコンピュータで実行されてもよい。Ｓ６３では、機械学習により学習済みの学習モデル１５を表す学習データが作成される。Ｓ６３の処理は再学習部に対応する。ＣＰＵ１１は、次に、通信部１６に、図示しない通信ネットワークを介して複数のドライブレコーダ２へ学習データを送信させる（Ｓ６４）。Ｓ６４の処理は学習データ出力部に対応する。なお、車両状況解析装置１を用いずに学習モデルの再学習が行われ、車両状況解析装置１以外の装置から学習データが送信されてもよい。
【００９１】
ドライブレコーダ２は、通信部２６で学習データを受信する（Ｓ６５）。処理部２１は、学習データを記憶部２３に記憶し、学習データに基づいて学習モデル２７を更新する（６６）。例えば、処理部２１は、記憶部２３に記憶しているプログラムを更新し、更新したプログラムに従った情報処理を実行することにより、更新された学習モデル２７を実現する。Ｓ６６の処理は更新部に対応する。学習モデル２７を更新するための処理は以上で終了する。更新された学習モデル２７は、Ｓ５１〜Ｓ５７の処理で利用される。Ｓ６１〜Ｓ６６の処理は、繰り返し実行され得る。
【００９２】
学習データは、通信ネットワークを介した送信以外の方法でドライブレコーダ２へ入力されてもよい。例えば、学習データが車両状況解析装置１から出力され、出力された学習データが記録媒体に記録され、学習データが記録された記録媒体が配布され、ドライブレコーダ２は記録媒体から学習データを読み出してもよい。
【００９３】
以上詳述した如く、本実施形態においては、取得された状況データを、学習モデル２７を用いた方法以外の方法でトリガの原因別に分類し、分類した状況データとトリガの原因との関係を教師データとした再学習により、学習モデル２７を更新する。学習モデル２７は、更新前に適切に分類できなかった状況データを更新後は適切に分類することができるようになる。更新を繰り返すことにより、学習モデル２７はより適切に多くの状況データを分類することができるようになる。このため、分類された状況データを利用して、事故、ヒヤリハット、乗り上げ又はリバウンドの発生時の車両３の状態を詳細に分析することが容易となる。
【００９４】
（実施形態５）
実施形態５では、ドライブレコーダ２で状況データを選別する形態を示す。車両状況解析装置１及びドライブレコーダ２の構成は、実施形態３と同様である。車両状況解析装置１は、学習モデル１５を備えていなくてもよい。
【００９５】
図１３は、実施形態５に係る車両状況解析システムが実行する処理の手順を示すフローチャートである。各種のセンサはセンサデータを生成し、ドライブレコーダ２は、センサデータをインタフェース部２５で取得し、処理部２１は、センサデータをメモリ２２に記憶させる（Ｓ７１）。Ｓ７１で、処理部２１は、ドライブレコーダ２の内部に備えたセンサが生成したセンサデータを取得してもよい。Ｓ７１の処理は取得部に対応する。
【００９６】
処理部２１は、車両３の状況を示す状況データを生成するためのトリガの発生を待ち受ける（Ｓ７２）。トリガの発生がなかった場合は（Ｓ７２：ＮＯ）、処理部２１は、処理を終了する。トリガの発生があった場合（Ｓ７２：ＹＥＳ）、処理部２１は、トリガが発生したときの車両の状況を示す状況データを生成し、記憶部２３に記憶させる（Ｓ７３）。Ｓ５３では、処理部２１は、トリガ発生時点よりも前の時点を含む一定時間内に取得されたセンサデータからなる状況データを生成する。Ｓ７３の処理は生成部に対応する。
【００９７】
次に、学習モデル２７は、記憶部２３に記憶された状況データが取得されたときに発生したトリガの原因を判定する（Ｓ７４）。Ｓ７４の処理は判定部に対応する。処理部２１は、次に、判定したトリガの原因が事故又はヒヤリハットであるか否かを判定する（Ｓ７５）。トリガの原因が事故及びヒヤリハットのいずれでもない場合は（Ｓ７５：ＮＯ）、処理部２１は、記憶部２３に記憶した状況データを消去し（Ｓ７６）、処理を終了する。Ｓ７６の処理は消去部に対応する。トリガの原因が事故又はヒヤリハットである場合は（Ｓ７５：ＹＥＳ）、処理部２１は、トリガの原因を示す情報を状況データに関連付け、トリガの原因を示す情報を関連付けた状況データを、通信部２６に、図示しない通信ネットワークを介して車両状況解析装置１へ送信させる（Ｓ７７）。Ｓ７７の処理は出力部に対応する。
【００９８】
車両状況解析装置１では、通信部１６は、ドライブレコーダ２から送信された状況データを受信する（Ｓ７８）。Ｓ７８の処理は受付部に対応する。処理部２１は、受信した状況データを記憶部１４に記憶させる（Ｓ７９）。受信した状況データにはトリガの原因を示す情報が関連付けられており、記憶部１４は、トリガの原因を示す情報が関連付けられた状況データを記憶する。状況データを分類・記憶する処理は、以上で終了する。車両状況解析システムは、Ｓ７１〜Ｓ７９の処理を常時繰り返す。トリガの原因別に分類されて記憶部１４に記憶された状況データは、種々の分析に利用される。
【００９９】
以上詳述した如く、本実施形態では、ドライブレコーダ２において、学習モデル２７を用いてトリガの原因を判定し、トリガの原因が事故又はヒヤリハットである状況データを車両状況解析装置１へ送信し、その他の状況データは送信しない。車両状況解析装置１は、トリガの原因が事故又はヒヤリハットである状況データを記憶する。その他の状況データは、本実施形態では記録されない。トリガの原因が事故又はヒヤリハットである状況データは、種々の分析での有用性が高く、その他の状況データは有用性が低い。有用性の高い状況データのみを車両状況解析装置１で記憶することによって、データ量を削減し、車両状況解析装置１の効率的な利用が可能となる。なお、ドライブレコーダ２は、トリガの原因が事故又はヒヤリハットとは異なる原因である状況データをも選別してもよい。例えば、ドライブレコーダ２は、トリガの原因が事故、ヒヤリハット、乗り上げ及びリバウンドの何れかである状況データを選別してもよい。
【０１００】
本発明は上述した実施の形態の内容に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能である。即ち、請求項に示した範囲で適宜変更した技術的手段を組み合わせて得られる実施形態も本発明の技術的範囲に含まれる。
【符号の説明】
【０１０１】
１  車両状況解析装置
１１  ＣＰＵ
１４  記憶部
１４１  コンピュータプログラム
１５  学習モデル
２  ドライブレコーダ
２１  処理部
２３  記憶部
２７  学習モデル
３  車両
３１  加速度センサ
【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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【図１２】
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【図１３】
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