(57)【要約】【課題】車両の走行状態に関連のある危険運転などのパターンの特定を容易にする解析装置、車載器、パターン解析補助装置を提供すること。【解決手段】解析装置１００に備わった解析部３１は、車速、３軸方向加速度などのセンサデータ３３を時系列データとして入力し、ＧＭＭ−ＨＭＭ処理を実施して、複数のクラスに分類されたデータを出力する。処理部３０は動画像データ３２の再生とクラスに分類されたセンサデータ３３の表示を互いに同期させて出力し、人間による走行パターンの特定作業を支援する。特定した走行パターンのモデルを表す基準データを登録した基準データベースを車載器などに搭載し、このデータベースにより車両の走行パターンを車両の運行中にリアルタイムで検出する。センサ出力の時系列変化だけでは人間等が気づきにくいような、様々な走行パターンを検出し、利用できる。【選択図】図３
2019220084.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
任意の車両上で検出された複数種類の時系列センサデータを取得するデータ取得部と、
前記データ取得部が取得した複数種類の時系列センサデータに対して、混合ガウス分布、および隠れマルコフモデルを適用し、解析の結果として複数クラスに分類された分類データを出力するデータ解析部と、
前記データ解析部が出力する前記分類データを格納する分類データ格納部と、
を備えることを特徴とする解析装置。
【請求項２】
前記データ取得部が取得する前記時系列センサデータは、車載カメラが撮影した画像を含み、
前記画像の内容を認識する画像認識部を有し、
前記データ解析部は、前記画像認識部の認識結果に基づき、解析の結果として時系列の画像から複数の分類されたクラスのデータを出力する、
ことを特徴とする請求項１に記載の解析装置。
【請求項３】
前記データ取得部が取得する複数種類の時系列センサデータは、少なくとも車両の走行速度と、前記車両に加わる互いに異なる方向の複数の加速度とを含み、
前記データ解析部は、前記時系列センサデータの種類よりも多い数の複数クラスに分類された分類データを出力する、
ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の解析装置。
【請求項４】
自車両の走行状態に関連のある状態を検出する複数のセンサを含み、前記複数のセンサが出力する信号を処理して現在の走行パターンを推定する車載器であって、
任意の車両上で検出された複数種類の時系列センサデータに対して、混合ガウス分布、および隠れマルコフモデルを適用した解析の結果として複数クラスに分類された分類データ、又は前記分類データに含まれる車両の走行パターンを特定するクラス−パターン変換データを予め保持する基準データ保持部と、
自車両に搭載された複数のセンサが出力する信号と、前記基準データ保持部が保持しているデータとに基づいて現在の走行パターンを推定するパターン推定部と、
を備えることを特徴とする車載器。
【請求項５】
任意の車両における走行パターン特定を支援するパターン解析補助装置であって、
車載カメラが撮影した時系列の画像と、自車両の走行速度とを含む複数種類の時系列センサデータを解析した結果を処理対象データとして入力するデータ入力部と、
前記データ入力部が入力した前記処理対象データを種類毎に同時に表示するデータ表示部と、
前記データ表示部が表示する複数の前記処理対象データについて、表示範囲を互いに対応付けると共に、表示する時刻を互いに同期させる表示制御部と、
前記データ表示部における表示範囲又は表示時刻の変更、および走行パターンを特定する情報の入力操作を受け付ける操作部と、
を備えることを特徴とするパターン解析補助装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両の走行パターン解析に利用可能な解析装置、車載器、及びパターン解析補助装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、自動車に搭載されるドライブレコーダやデジタルタコグラフのような車載器は、運転中の乗務員に対する安全運転の支援や、運転後の安全運転指導に役立てるために、特定の運転状態を検出する機能を一般的に備えている。例えば、このような車載器は、自動車の走行速度が法定速度や制限速度を超過した状態や、急激なハンドル操作を検出し、その状態を運行データとして記録したり、警報を出力することができる。また、近年では様々な技術が研究されている。
【０００３】
例えば、特許文献１の検出装置は、「ヒヤリハット」を精度よく検出するための技術を示している。具体的には、状態値取得部は、ブレーキの操作が継続されている間、該ブレーキの操作量に対応して変化する値であって該ブレーキの操作量が大きくなると同様に大きくなる値である状態値を取得する。判断時間検出部は、ブレーキの操作が開始されてから、状態値が予め定められた状態閾値以上となるまでの時間である判断時間を検出する。判断部は、判断時間が予め定められた判断閾値未満である場合に、車両の運転において注意を要する事象である注意事象が発生したと判断する。
【０００４】
特許文献２の運転行動パターン認識装置は、連続的かつリアルタイムな認識処理のための技術を示している。具体的には、運転操作量から隠れマルコフモデルによって運転行動パターンを認識する際に、認識対象である運転行動パターン毎に特定の運転操作量を設定し、その運転操作量が所定の条件を満たした場合に認識開始及び終了判定を行うようにするものである。
【０００５】
特許文献３は、旋回予測または予測を生成する方法を示している。具体的には、第１車両が走行している走行環境の環境レイアウト情報を受信し、第１車両の現在位置を受信し、１台以上の他車両を検出し、他車両からの付加環境レイアウト情報を受信し、走行環境、第１車両、及び１台以上の他車両を含むモデルを構築する。モデルは、環境レイアウト情報及び付加環境レイアウト情報に基づくことができ、これらの他車両のうちの１台の他車両の運転者の意図を示すことができる。予測は、モデルに基づいて生成することができ、モデルは隠れマルコフモデル、サポートベクターマシン、動的ベイジアンネットワーク、またはこれらの組み合わせに基づいている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１７−１０７４８３号公報
【特許文献２】特開平１１−９９８４９号公報
【特許文献３】特開２０１７−２７５９９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、特許文献１の技術で検出可能な「ヒヤリハット」は、閾値などが予め定めた条件に該当するもののみである。つまり、ブレーキの操作が継続されている間の速度変化、加速度変化と閾値とを比較した結果を出力するので、事前に決めた閾値により検出条件が決まる。また、ブレーキペダルのオンオフを検知するためのセンサが必要になる。
【０００８】
また、特許文献２の技術においても、事前に定めた運転行動パターン以外は検出できない。すなわち、実際の運転操作量が、運転行動パターン毎に事前に定めた操作量の条件を満たした場合に認識開始及び終了判定を行うので、検出すべき行動パターン毎にそれぞれ事前に操作量の基準値を特定し登録しておかなければならない。
【０００９】
また、特許文献３の技術は、車両のモデルに基づいて旋回予測をすることを示しているが、実際に現実的な旋回予測ができるのかどうかは不明である。また、どのような特徴量を用いたモデルを構築するのかが不明であり、予測の解析内容およびその結果も不明である。
【００１０】
上記のような従来技術においては、自動車の運転における速度超過や急ハンドルのように安全運転に影響を及ぼす運転を検知することが可能であるが、詳細な運転操作パターンや走行パターンを検出できるわけではない。また、例えば車載カメラの撮影により得られた動画像などの運行データに基づいて危険運転に該当するパターンを特定しようとすると、人間が関与してデータ分析を行うことになるので、比較や判断にかかる作業の手間が膨大になるという問題がある。
【００１１】
本発明は、上述した事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、車両の走行状態に関連のある危険運転などのパターンの特定を容易にするために役立つ解析装置、車載器、及びパターン解析補助装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
前述した目的を達成するために、本発明に係る解析装置、車載器、及びパターン解析補助装置は、下記（１）〜（５）を特徴としている。
（１）  任意の車両上で検出された複数種類の時系列センサデータを取得するデータ取得部と、
前記データ取得部が取得した複数種類の時系列センサデータに対して、混合ガウス分布、および隠れマルコフモデルを適用し、解析の結果として複数クラスに分類された分類データを出力するデータ解析部と、
前記データ解析部が出力する前記分類データを格納する分類データ格納部と、
を備えることを特徴とする解析装置。
【００１３】
上記（１）の構成の解析装置によれば、複数種類の時系列センサデータから複数クラスに分類された分類データを取得することができる。すなわち、時系列センサデータに対して混合ガウス分布（ＧＭＭ：Gaussian Mixture Model）を適用することにより、センサ出力における観測値変化を様々な時系列パケットに区分して表現することが可能になる。更に、隠れマルコフモデル（ＨＭＭ：Hidden Markov Model）を適用することにより、時系列データを様々なパケットが特有の組み合わせで並んだパターンの集合と捉えることができるようになる。ＧＭＭ−ＨＭＭに基づく教師なし学習で作成したモデルを用いることにより、パケットをクラスとして分類することができ、クラスの時間変化を時系列で出力することができる。分類したクラスの結果を利用することにより、車両の走行状態に関連のある危険運転などのパターンの特定が容易になる。
【００１４】
（２）  前記データ取得部が取得する前記時系列センサデータは、車載カメラが撮影した画像を含み、
前記画像の内容を認識する画像認識部を有し、
前記データ解析部は、前記画像認識部の認識結果に基づき、解析の結果として時系列の画像から複数の分類されたクラスのデータを出力する、
ことを特徴とする上記（１）に記載の解析装置。
【００１５】
上記（２）の構成の解析装置によれば、車両の走行パターンを特定する作業者等の負担を軽減することが可能になる。例えば、画像認識により画像中に含まれる他車両、歩行者、自転車、標識、道路標示などを特定してクラス分類に反映できるので、この分類データから車両の走行パターンを容易に特定できる。
【００１６】
（３）  前記データ取得部が取得する複数種類の時系列センサデータは、少なくとも車両の走行速度と、前記車両に加わる互いに異なる方向の複数の加速度とを含み、
前記データ解析部は、前記時系列センサデータの種類よりも多い数の複数クラスに分類された分類データを出力する、
ことを特徴とする上記（１）又は（２）に記載の解析装置。
【００１７】
上記（３）の構成の解析装置によれば、車両における様々な走行パターンの推定に利用可能なデータベースを容易に構築できる。すなわち、車両の走行速度と、複数方向の加速度との組合せにより様々な車両の挙動を検出できる。また、出力する分類データの設定するクラスの数をセンサ数よりも増やすことにより、車両の特定の走行パターンにより近い状態で分類データを出力可能になる。これにより、走行パターンの特定が容易になる。
【００１８】
（４）  自車両の走行状態に関連のある状態を検出する複数のセンサを含み、前記複数のセンサが出力する信号を処理して現在の走行パターンを推定する車載器であって、
任意の車両上で検出された複数種類の時系列センサデータに対して、混合ガウス分布、および隠れマルコフモデルを適用した解析の結果として複数クラスに分類された分類データ、又は前記分類データに含まれる車両の走行パターンを特定する解析パターンデータを予め保持する基準データ保持部と、
自車両に搭載された複数のセンサが出力する信号と、前記基準データ保持部が保持しているデータとに基づいて現在の走行パターンを推定するパターン推定部と、
を備えることを特徴とする車載器。
【００１９】
上記（４）の構成の車載器によれば、基準データ保持部が保持している解析パターンデータは、複数種類の時系列センサデータに対して、混合ガウス分布、および隠れマルコフモデルを適用した解析の結果を反映している。したがって、一般的な時系列変化からは見つけにくいパターンであっても、パターン推定部は現在の自車両における走行パターンを精密に推定することが可能になる。
【００２０】
（５）  任意の車両における走行パターン特定を支援するパターン解析補助装置であって、
車載カメラが撮影した時系列の画像と、自車両の走行速度とを含む複数種類の時系列センサデータを解析した結果を処理対象データとして入力するデータ入力部と、
前記データ入力部が入力した前記処理対象データを種類毎に同時に表示するデータ表示部と、
前記データ表示部が表示する複数の前記処理対象データについて、表示範囲を互いに対応付けると共に、表示する時刻を互いに同期させる表示制御部と、
前記データ表示部における表示範囲又は表示時刻の変更、および走行パターンを特定する情報の入力操作を受け付ける操作部と、
を備えることを特徴とするパターン解析補助装置。
【００２１】
上記（５）の構成のパターン解析補助装置によれば、様々な車両の走行パターンを人間（作業者）が特定する作業を支援することができる。特に、時系列の画像および走行速度などの時系列センサデータの表示範囲および時刻が自動的に同期した状態で表示されるので、作業者は画像の状態と走行速度などの状態とを対応付けて比較および判断する作業を容易に行うことができる。
【発明の効果】
【００２２】
本発明の解析装置、車載器、及びパターン解析補助装置は、車両の走行状態に関連のある危険運転などのパターンの特定を容易にすることができる。
【００２３】
以上、本発明について簡潔に説明した。更に、以下に説明される発明を実施するための形態（以下、「実施形態」という。）を添付の図面を参照して通読することにより、本発明の詳細は更に明確化されるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】図１は、運行データを生成する車載器の構成例を示すブロック図である。
【図２】図２（ａ）、図２（ｂ）、図２（ｃ）、および図２（ｄ）は、時系列センサデータの具体例を示すグラフであり、図２（ａ）は車速、図２（ｂ）はｘ軸加速度、図２（ｃ）はｙ軸加速度、図２（ｄ）はｚ軸加速度の時系列変化をそれぞれ示す。
【図３】図３は、解析装置の構成例を示すブロック図である。
【図４】図４は、解析装置における処理手順を示すフローチャートである。
【図５】図５は、図４に示したＧＭＭ−ＨＭＭによる処理手順の概要を示すフローチャートである。
【図６】図６は、ＧＭＭ−ＨＭＭの概要を示す図である。
【図７】図７は、ＧＭＭ−ＨＭＭ解析結果におけるガウス分布曲線の例を示すグラフである。
【図８】図８は、時系列速度データにＧＭＭ−ＨＭＭ解析を適用した結果の例を示すグラフである。
【図９】図９は、ＧＭＭ−ＨＭＭ処理後のデータに関するデータ表示例を表す正面図であり、図９（ａ）は、車速データに関するデータ表示例、図９（ｂ）は、ｘ軸加速度データに関するデータ表示例、図９（ｃ）は、ｙ軸加速度データに関するデータ表示例、図９（ｄ）は、ｚ軸加速度データに関するデータ表示例を表す正面図である。
【図１０】図１０は、解析装置上で動作するアプリケーションの画面表示例を示す正面図である。
【図１１】図１１は、アプリケーションの車速表示窓における右左折パターンの特徴の例を示す正面図である。
【図１２】図１２は、解析装置における特徴的な処理の例を示すフローチャートである。
【図１３】図１３は、走行パターン検出機能を備えた車載器の構成例を示すブロック図である。
【図１４】図１４は、解析装置の構成例を示すブロック図である。
【図１５】図１５は、図１４に示した解析装置が処理するデータの構成例を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
本発明に関する具体的な実施形態について、各図を参照しながら以下に説明する。
【００２６】
＜運行データを生成する車載器の構成例＞
運行データを生成する車載器１０の構成例を図１に示す。図１に示した車載器１０は、自動車の走行状態に関連のある走行パターンの解析に必要な運行データを収集するために利用される。また、この車載器１０は、例えばトラック、バス、タクシー車両などに搭載した状態で利用される。なお、この車載器１０の代わりに、既存のデジタルタコグラフやドライブレコーダなどの一般的な車載器をそのまま利用して、又は機能を追加して利用することも可能である。
【００２７】
図１に示した車載器１０は、ＣＰＵ１１、インタフェース（Ｉ／Ｆ）１２〜１５、通信インタフェース１６、カードインタフェース１７、および加速度センサ１８を内蔵している。また、車載カメラ２１がインタフェース１２の入力に接続され、ＧＰＳ受信機２２がインタフェース１３の入力に接続され、車速センサ２３がインタフェース１４の入力に接続されている。加速度センサ１８はインタフェース１５の入力に接続されている。
【００２８】
ＣＰＵ１１は、マイクロコンピュータの機能を内蔵した半導体デバイスであり、予め組み込まれているソフトウェアのプログラムを実行することにより、車載器１０に必要とされる機能を実現する。すなわち、ＣＰＵ１１は自動車の運行中に自車両の運行に関連する様々な情報を収集して記録すること、および送信することができる。
【００２９】
車載カメラ２１は、例えば自車両の運転者の前方視界と同じように、自車両進行方向前方の道路、標識、他車両、歩行者、自転車などを含む風景を連続的に撮影できる状態で車体に固定される。あるいは、車室内の運転者の運転操作や挙動などを連続的に撮影できるように車室内に設置される。また、同時に複数台の車載カメラ２１を車載器１０に接続してもよい。
【００３０】
ＧＰＳ受信機２２は、複数のＧＰＳ（Global Positioning System）衛星から受信した電波の受信時刻に基づいて、自車両の現在位置（緯度／経度）をほぼリアルタイムで算出することができる。
【００３１】
車速センサ２３は、自車両の車体側に搭載されている標準的なセンサであり、例えばトランスミッションの出力軸、あるいは車輪が１回転する毎に、一定数のパルス信号を車速パルスとして出力することができる。したがって、この車速パルスに基づいて車速［ｋｍ／ｈ］や走行距離［ｋｍ］を算出することが可能である。
【００３２】
加速度センサ１８は、自車両のｘ軸、ｙ軸、ｚ軸の３軸方向の加速度［ｍ／ｓ２］をそれぞれ独立した状態で検出するセンサを内蔵している。例えば、ｘ軸は自車両の進行方向（前後方向）、ｙ軸は自車両の上下方向、ｚ軸は自車両の左右方向と一致するように設置される。
【００３３】
通信インタフェース１６は、例えば携帯電話などの通信機能を提供する公共の無線基地局との間で無線通信することにより、広域無線通信を実現することができる。本実施形態では、各車両の車載器が収集した情報を管理するクラウド２４が、所定のデータセンタのサーバ上に存在する場合を想定している。すなわち、車載器１０は自車両の運行中に通信インタフェース１６を介して無線通信によりクラウド２４と常時接続し、収集した運行データをクラウド２４に送信しアップロードすることができる。
【００３４】
カードインタフェース１７は、例えばＳＤカードのような記録媒体２５を着脱自在に保持可能なスロットを有している。ＣＰＵ１１は、カードインタフェース１７を介して記録媒体２５にアクセスし、データの読み取り及び書き込みを行うことができる。
【００３５】
図１に示したＣＰＵ１１は、車載カメラ２１が撮影した映像に対応する動画のデータ、ＧＰＳ受信機２２が算出した現在位置、車速センサ２３の出力に基づいて算出した車速、走行距離、加速度センサ１８の出力するｘ、ｙ、ｚの各軸方向の加速度、および時刻の情報を運行データとして収集することができる。また、ＣＰＵ１１が収集した運行データはクラウド２４に送信され、記録媒体２５にも記録される。
【００３６】
＜時系列センサデータの具体例＞
解析装置が扱う時系列センサデータの具体例を図２（ａ）〜図２（ｄ）に示す。図２（ａ）は車速、図２（ｂ）はｘ軸加速度、図２（ｃ）はｙ軸加速度、図２（ｄ）はｚ軸加速度の時系列変化をそれぞれ示す。また、図２（ａ）〜図２（ｄ）の横軸は、互いに同じ時刻を表している。つまり、これらの４つの時系列データは、同一の時間帯に測定されたものである。
【００３７】
例えば、図１に示したクラウド２４又は記録媒体２５に蓄積される運行データの中には、車速の変化を表す時系列データと、ｘ、ｙ、ｚの各軸方向の加速度の変化を表す時系列データとが含まれているので、図２（ａ）〜図２（ｄ）のような時系列センサデータをそれぞれ取得できる。また、クラウド２４および記録媒体２５に記録される時系列センサデータは時刻の情報を含んでいるので、図２（ａ）〜図２（ｄ）のように同じ時刻における車速および各軸方向加速度の４種類の情報を同時に取得できる。
【００３８】
＜解析装置の構成例＞
自動車の運行データに基づき走行パターンを解析するために使用される解析装置１００の構成例を図３に示す。この解析装置１００は、例えば多数の車両を管理する企業の管理部門に設置されるパーソナルコンピュータ（ＰＣ）上に組み込むことが想定されるが、各車両に搭載される車載器に組み込み可能な機能として構成することも可能である。
【００３９】
図３に示した解析装置１００は、処理部３０、表示部３４、データ格納部３８、および操作部３９を備えている。また、処理部３０は解析部３１を備えている。処理部３０は、例えばパーソナルコンピュータの本体により構成され、解析部３１の機能は、パーソナルコンピュータが実行可能なソフトウェアとして構成される。表示部３４は、様々な可視情報を表示可能な二次元画面を備えている。データ格納部３８は、例えばハードディスクのような記憶装置により構成される。操作部３９は、マウス、キーボード、タッチパネルのようにユーザの入力操作を受け付け可能な入力装置として構成される。
【００４０】
図３に示した解析装置１００が解析対象とする車両の運行データは、動画像データ３２およびセンサデータ３３を含む。例えば、図１に示した車載器１０からクラウド２４が取得した運行データや、記録媒体２５に記録された運行データの全体または一部分を動画像データ３２およびセンサデータ３３として解析装置１００に入力することができる。その場合、入力される動画像データ３２およびセンサデータ３３は、同じ時間帯に収集された運行データであり、時刻の情報を含んでいる。また、センサデータ３３は車速データと、ｘ、ｙ、ｚ各軸方向の加速度データとの４種類の時系列データを含んでいる。また、特定の車両に限らず、任意の車両の運行中に記録された運行データを解析装置１００の解析対象とすることができる。
【００４１】
＜解析装置の処理手順＞
図３に示した解析装置１００における処理手順の概要を図４に示す。図４の処理手順について以下に説明する。
【００４２】
解析装置１００は、解析対象のデータとして、例えば図１に示した記録媒体２５またはクラウド２４から動画像データ３２およびセンサデータ３３を入力する（Ｓ０１）。
【００４３】
解析装置１００は、Ｓ０１で入力したセンサデータ３３をＳ０２で時系列データに変換する。すなわち、入力したデータがそれを収集した時刻又は記録した時刻の順番に並ぶように再配置する。また、車速データと、ｘ、ｙ、ｚ各軸方向の加速度データの時刻が揃うように各データの時刻を管理する。
【００４４】
解析装置１００の解析部３１は、センサデータ３３の４種類の時系列データに対して、Ｓ０３でＧＭＭ−ＨＭＭ解析を適用する。
【００４５】
解析装置１００は、センサデータ３３の４種類の時系列データに対するＳ０３の解析結果を次のＳ０４で表示部３４の画面上に表示し、同時に動画像データ３２も表示する。また、Ｓ０３の解析結果のデータをデータ格納部３８に保存する。
【００４６】
解析装置１００は、Ｓ０５で自動車の走行パターンを特定するための処理を実施する。本実施形態では、走行パターンを特定するための比較や判断を操作者、すなわち人間が実施するが、解析装置１００は人間の比較や判断を支援するための制御を実施する。この制御については後で詳細に説明する。また、分類したクラスからＳ０５で特定された各走行パターンに変換するデータがデータ格納部３８に保存される。
【００４７】
＜ＧＭＭ−ＨＭＭ解析の説明＞
本実施形態では、車両の様々な走行パターンを表すモデルを表現するために、センサデータ３３の時系列データを、様々なパケットが特有の並び方で並んだパターンの集合と捉えて解析を実施している。そして、混合ガウス分布モデル（ＧＭＭ）で時系列パケットを表し、そのパケットの並び方を隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）で表すように解析を実施する。
【００４８】
図４に示したＧＭＭ−ＨＭＭによる処理手順の概要を図５に示す。また、ＧＭＭ−ＨＭＭの概要を図６に示す。図５の処理手順について以下に説明する。
【００４９】
＜Ｓ３１＞  ＨＭＭの隠れた状態の数を設定する。ＧＭＭ−ＨＭＭ解析に入力される解析対象データは、時系列速度データ、ｘ、ｙ、ｚ各軸方向の時系列加速度データの４種類から生成される４次元×時間ｔ次元データである。また、後述の例のようにＧＭＭ−ＨＭＭ解析においてガウス分布の要素数が３とした場合、経験上、データの次元数ｍ×ガウス分布の要素数ｎのｍ×ｎ状態数までは最尤推定が収束しやすいので、本実施形態ではＧＭＭ−ＨＭＭ解析における状態変数を１２状態に定めた。つまり、本実施形態では、上記のように状態変数を１２状態に定めているので、ＧＭＭ−ＨＭＭの解析結果は１２クラスに分類された状態で出力される。なお、この状態数については、必要に応じて増減することが可能である。
【００５０】
＜Ｓ３２＞  それぞれのＧＭＭパラメータを設定する。
混合ガウス分布ｐ（ｘ）は次の第（１）式で表される。
【数１】
2019220084.tif 000003
但し、πｋ：混合係数（k番目のガウス分布を選択する確率）
μｋ：平均
Σｋ：分散
ｋ：ガウス分布の各要素を表すパラメータ
ここで、ＨＭＭの隠れて観測することができないそれぞれのＨＭＭ状態を構成するＧＭＭパラメータＮｋの初期値を設定する。また、観測できないＨＭＭ状態の系列の初期値を設定する。
【００５１】
＜Ｓ３３＞  ＧＭＭパラメータで構成されるＨＭＭの観測できない状態を入力し、ＨＭＭ系列を求める。隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）においては、観測できない状態（潜在変数）の状態に応じて、実際に観測される時系列データ（観測変数）が生成されると考える。潜在変数Ｚを「Ｚ＝［ｚ１，ｚ２，・・・，ｚｎ］」とし、潜在変数を構成するパラメータの集合をθとする。「Ｘ＝［ｘ１，ｘ２，・・・，ｘｎ］」の観測変数Ｘを観測した時、第（２）式で表される尤度関数が求められる。この尤度を大きくするパラメータをＥＭアルゴリズムで求める。観測値の集合Ｘと潜在変数の集合Ｚおよびパラメーターの集合θが与えられた場合の尤度関数ｐ（Ｘ｜θ）は次の第（２）式で表される。
【数２】
2019220084.tif 000004
ＧＭＭ−ＨＭＭ解析結果から得られるガウス分布曲線の例を図７に示す。図７に示した例では、一次元でガウス分布の要素数（ｋの最大値）が３の場合を想定している。つまり、図７の例では観測値Ｘｎに相当する複雑な曲線を、混合係数π１、平均μ１、分散Σ１で表される１番目のガウス分布（正規分布）と、混合係数π２、平均μ２、分散Σ２で表される２番目のガウス分布と、混合係数π３、平均μ３、分散Σ３で表される３番目のガウス分布とが混合した曲線のモデルとして表している。ＧＭＭ−ＨＭＭ解析結果のより具体的な例を図８に示す。図８は、センサデータ３３に含まれる時系列速度データに対してＧＭＭ−ＨＭＭ解析を適用した結果を表している。また、図８の例では、ガウス分布の要素数（ｋの最大値）が３、幅（窓長）はデータ計測時間を想定している。なお、この窓長については、狭いとエネルギー分解能が低下するため解析の精度が低下し、広いと時間分解能が低下するため解析の時間応答性が低下するので、目的に応じて最適値を選ぶ必要がある。図８のように、時系列速度データの複雑な変化の曲線を、複数のガウス分布が混合したモデルとして表現することができる。図示しないが、ｘ、ｙ、ｚの各軸方向の加速度を表す時系列データについても、同時にＧＭＭ−ＨＭＭ解析が適用されており、図８と同じように複数のガウス分布が混合したモデルとして表現されるため、実際はｎ次元のデータに対して、ｎ次元の混合ガウス分布で表される。
【００５２】
＜Ｓ３４＞  第（２）式で表される尤度関数から尤度の値を求めて、閾値以下のときはＳ３３を繰り返し、閾値以上の場合は最適化されたＧＭＭパラメータとして決定する（Ｓ３５）。
【００５３】
決定したＧＭＭパラメータとセンサ時系列データからＶｉｔｅｒｂｉアルゴリズムを用いてセンサ時系列データの潜在変数であるＨＭＭの観測できない状態を推定することができる。異なるＨＭＭの観測できない状態をクラスと呼ぶことにする。
推定したＨＭＭの観測できない状態の表示例を図９（ａ）〜図９（ｄ）に示す。図９（ａ）は車速データの表示例、図９（ｂ）はｘ軸加速度データの表示例、図９（ｃ）はｙ軸加速度データの表示例、図９（ｄ）はｚ軸加速度データの表示例をそれぞれ示す。
【００５４】
図９（ａ）に示した例では、車速の時系列データそれぞれのＨＭＭ状態のクラスを互いに形状が異なるマークを利用して、人間が視覚的に区別できるように表現し、その時系列変化を、各マークの並びにより分類データ表示領域４１に表示してある。また、各時系列データに割り当てたマークの種類とクラスとの対応関係がクラス表示部４１ａに表示してある。図９（ａ）の例では、ＨＭＭの観測できない状態で分類されたデータの１２種類のクラスｘ１、ｘ２、ｘ３、ｘ４、ｘ５、ｘ６、ｘ７、ｘ８、ｘ９、ｘ１０、ｘ１１、およびｘ１２がクラス表示部４１ａに表示されている。分類データ表示領域４１内の横軸は時刻、縦軸は車速［ｋｍ／ｈ］をそれぞれ表す。したがって、人間は、分類データ表示領域４１の表示内容から、車速変化を表す各時系列データに対応するクラスを視覚的に読み取ることができる。
【００５５】
同様に、図９（ｂ）に示した例では、ｘ軸加速度の時系列データのクラスを互いに形状が異なるマークを利用して、人間が視覚的に区別できるように表現し、その時系列変化を、各クラスの並びにより分類データ表示領域４２に表示してある。また、それぞれの時系列データに割り当てたマークの種類とクラスとの対応関係がクラス表示部４２ａに表示してある。図９（ｂ）の例においても、ＨＭＭで分類されたデータの１２種類のクラスｘ１〜ｘ１２がクラス表示部４２ａに表示されている。分類データ表示領域４２内の横軸は時刻、縦軸は加速度［ｍ／ｓ２］をそれぞれ表す。
【００５６】
図９（ｃ）に示した例では、図９（ｂ）と同様の表示形式で、ｙ軸加速度の時系列データのクラスの並びを分類データ表示領域４３に表示してある。また、それぞれの時系列データに割り当てたマークの種類とクラスとの対応関係がクラス表示部４３ａに表示してある。また、図９（ｄ）に示した例では、図９（ｂ）と同様の表示形式で、ｚ軸加速度の時系列データのクラスの並びを分類データ表示領域４４に表示してある。また、それぞれの時系列データに割り当てたマークの種類とクラスとの対応関係がクラス表示部４４ａに表示してある。
【００５７】
＜アプリケーションの画面表示例＞
図３に示した解析装置１００上で動作するアプリケーションソフトウェアの画面表示例を図１０に示す。
【００５８】
このＧＭＭ−ＨＭＭ解析は教師なし学習であるため、図４に示したＳ０５で得られたクラスが実際に自動車の走行パターンを特定するための比較や判断は人間が行う必要がある。したがって、人間による比較および判断の際に役立つ可視情報を解析装置１００上で動作するアプリケーションソフトウェアがＳ０４で出力し、図１０に示したような画面表示を操作者である人間に提供する。
【００５９】
図１０に示した例では、画面上の解析アプリケーション領域５０の中に様々な可視情報が同時に表示されている。すなわち、動画表示窓５１、車速表示窓５２、および加速度表示窓５３〜５５がそれぞれ表示されている。
【００６０】
動画表示窓５１は、動画像データ３２を二次元の動画として再生し表示するための領域である。車速表示窓５２は、車速データの時系列変化をＧＭＭ−ＨＭＭ処理により得られたクラス毎に区別して表示するための領域であり、図９（ａ）に示した分類データ表示領域４１と同様の内容が可視情報として表示される。また、車速表示窓５２の右端にクラス表示部５２ａが表示されている。
【００６１】
加速度表示窓５３、５４、および５５は、それぞれｘ軸、ｙ軸、およびｚ軸方向の加速度データ（ＧＭＭ−ＨＭＭ処理後）の時系列変化をクラス毎に区別して表示するための領域である。つまり、図９（ｂ）の分類データ表示領域４２と同様の内容が加速度表示窓５３に表示され、図９（ｃ）の分類データ表示領域４３と同様の内容が加速度表示窓５４に表示され、図９（ｄ）の分類データ表示領域４４と同様の内容が加速度表示窓５５に表示される。また、解析アプリケーション領域５０内の操作領域５６には操作者が操作可能な複数のボタンが表示されている。
【００６２】
つまり、このアプリケーションソフトウェアを使用する操作者は、図１０に示したような画面表示により、車載カメラで撮影された動画と、車速の時系列変化と、ｘ、ｙ、ｚ各軸方向加速度の時系列変化とを同時に視認することができる。しかも、車速表示窓５２および加速度表示窓５３〜５５のそれぞれの表示内容は、ＧＭＭ−ＨＭＭ処理により分類されたクラスをそれぞれの時系列データに対して判別できる状態になっている。
【００６３】
また、車速表示窓５２、加速度表示窓５３、５４、および５５の中に、それぞれ時間軸カーソルＣ１、Ｃ２、Ｃ３、およびＣ４が表示されている。時間軸カーソルＣ１〜Ｃ４は縦方向の直線であり、各窓のデータについて現在参照している時刻を表している。また、時間軸カーソルＣ１〜Ｃ４の時刻と動画表示窓５１で再生されている動画フレームの時刻とは互いに同期した状態になっている。なお、例えばクラス表示部５２ａ内の表示を、現在の時間軸カーソルＣ１の位置が示している時刻におけるクラスをハイライト表示などにより視認できるように制御してもよい。
【００６４】
＜右左折パターンの特徴の例＞
アプリケーションの車速表示窓における右左折パターンの特徴の例を図１１に示す。すなわち、図１０に示した画面に含まれる車速表示窓５２の箇所を拡大した状態が図１１に示されている。つまり、図９（ａ）の分類データ表示領域４１と同等の内容が図１１に示されている。
【００６５】
図１１に示した例では、車速表示窓５２内の互いに異なる時刻の３箇所の領域に、「自動車の右左折パターン」を表す特徴的な曲線として車速変化のクラスの並びが現れている。また、これら３箇所の領域の曲線は、それぞれの時系列データのマークの種類から、同じクラスに分類されていることを人間が視認できる。したがって、該当するクラスを「自動車の右左折パターン」に割り当てるように人間が走行パターンを特定することができる。しかも、実際には車速変化だけでなく、図１０のように、同じ時刻の車載カメラの動画の内容、および３軸方向加速度変化を確認できるので、人間は走行パターンの特定を容易に行うことができる。人間が特定した走行パターンの情報は、データベース上のパターンデータとしてデータ格納部３８に登録される。
【００６６】
＜解析装置の特徴的な動作＞
解析装置１００における特徴的な処理の例を図１２に示す。すなわち、解析装置１００の処理部３０が所定のアプリケーションソフトウェアを実行することにより、図４に示したＳ０４、Ｓ０５の詳細な内容として図１２の処理を行い、走行パターンを特定する人間の作業を支援する。図１２の処理について以下に説明する。
【００６７】
解析装置１００は、Ｓ１１でセンサデータおよび動画像データ３２を入力し、例えば図１０に示したように動画表示窓５１、車速表示窓５２、および加速度表示窓５３〜５５に表示する。また、ＧＭＭ−ＨＭＭ処理により分類したクラスを、車速表示窓５２、および加速度表示窓５３〜５５の表示内容に反映し、各データのクラスの分類を人間が視認できるように表示する。
【００６８】
解析装置１００を操作する人間が例えば解析アプリケーション領域５０上の操作領域５６のボタンを操作することにより、動画表示窓５１における動画像データ３２の再生を開始することができる。動画像データ３２の再生中は、表示する画像フレームが一定時間毎に自動的に更新される。
解析装置１００は、動画像データ３２の再生中であればＳ１２からＳ１３に進み、動画の現在再生しているフレームの時刻に対して、他の各時系列データ（車速データ、３軸の加速度データ）の表示時刻を同期させる。
【００６９】
解析装置１００は、操作領域５６等に対する人間の入力操作により表示時刻の変更が指定された場合にはＳ１４からＳ１５に進み、指定された時刻に対して動画像および他の各時系列データ（車速データ、３軸の加速度データ）の表示時刻を同期させる。
【００７０】
解析装置１００は、Ｓ１３またはＳ１５で各データの表示時刻を変更した場合には、車速表示窓５２、および加速度表示窓５３〜５５の各時間軸カーソルＣ１〜Ｃ４の表示位置をＳ１６で表示時刻に合わせて変更する。
【００７１】
解析装置１００は、Ｓ１３またはＳ１５の表示時刻、およびＳ１６で更新された時間軸カーソルＣ１〜Ｃ４の表示位置の変更を反映するように、動画表示窓５１、車速表示窓５２、および加速度表示窓５３〜５５の表示内容を更新する。
【００７２】
したがって、Ｓ１７の実行により、動画表示窓５１で再生している動画像の再生フレーム時刻と、車速表示窓５２中の時間軸カーソルＣ１の時刻と、加速度表示窓５３中の時間軸カーソルＣ２の時刻と、加速度表示窓５４中の時間軸カーソルＣ３の時刻と、加速度表示窓５５中の時間軸カーソルＣ４の時刻とが全て一致するように同期した状態で表示される。また、クラス表示部５２ａは、時間軸カーソルＣ１が示している時刻における車速データ、および３軸の加速度データの時系列データのクラスを表示する。
【００７３】
したがって、図１０に示した解析アプリケーション領域５０を視認している操作者は、例えば図１１に示したような走行パターンの特徴的な曲線を車速表示窓５２で視認すると同時に、動画表示窓５１に表示された動画像の再生フレームの内容と、加速度表示窓５３〜５５の各加速度とを同じ時刻および同じクラスに対応付けて視認することができる。つまり、操作者は同じ時刻の動画像と、車速と、３軸方向加速度とを同じ画面上で比較しながら、この場合の自動車の走行パターンを特定するための判断を下すことができる。しかも、車速表示窓５２および加速度表示窓５３〜５５にそれぞれ表示されるデータは、同じクラスに該当するものとそれ以外のクラスのデータとを区別できるので、１つの走行パターンを特定するための比較および判断が容易になる。
【００７４】
操作者が走行パターンを特定し、それを１つのパターンデータとして登録するための入力操作を行った場合には、解析装置１００はＳ１８からＳ１９に進み、該当する走行パターンを表す基準データをデータ格納部３８に登録する。本実施形態では１２クラスに分類されたデータを解析装置１００が扱うので、１２種類の走行パターンをそれぞれ容易に特定し、それらのクラスをパターンデータに変換する基準データのデータベースを作成することができる。
【００７５】
＜走行パターン検出機能を備えた車載器の構成＞
走行パターン検出機能を備えた車載器１０Ａの構成例を図１３に示す。
図１３に示した車載器１０Ａは、クラスをパターンに変換する基準データのデータベース６３が事前に登録された不揮発性メモリ６２を備えている。また、ＣＰＵ１１Ａはパターン検出部６１の機能を内蔵している。それ以外の構成は、図１に示した車載器１０と同様である。なお、例えばパターン検出部６１および基準データベース６３をクラウド２４側に搭載し、クラウド２４側で各車両における走行パターンを検出するように構成することも可能である。
【００７６】
不揮発性メモリ６２が保持する基準データベース６３は、例えば図１２のＳ１９でデータ格納部３８に登録されるクラスをパターンに変換する基準データと同様のデータである。すなわち、図３に示した解析装置１００を用いて基準データベース６３を作成することができる。それぞれの走行パターンを表す基準データは１２クラスに分類されたＧＭＭ−ＨＭＭで表されるモデルをパターンに変換するデータである。
【００７７】
パターン検出部６１は、車速センサ２３の出力および加速度センサ１８の出力に基づいて自車両の走行速度および３軸方向加速度をリアルタイムで把握する。更に、走行速度および３軸方向加速度の時系列変化からＶｉｔｅｒｂｉアルゴリズムを用いてＧＭＭ−ＨＭＭ処理を行い、時系列データのクラスを推定し、推定したクラスと基準データベース６３のデータから走行パターンを検出する。
【００７８】
ＣＰＵ１１Ａは、パターン検出部６１が検出した走行パターンの情報を、自車両における運行データの一部としてクラウド２４に送信する。また、この運行データを時刻の情報と共に記録媒体２５に保存する。更に、運転者に対して注意喚起が必要な走行パターンを検知した場合には、警報音の出力、音声メッセージの出力などを実施する。
【００７９】
＜変形例の説明＞
−＜解析装置の構成＞
変形例における解析装置１００Ａの構成例を図１４に示す。図１４に示した解析装置１００Ａは、前述の動画像データ３２およびセンサデータ３３を入力し、解析結果３７を出力する。
【００８０】
図１４に示した処理部３０Ａは、画像認識部３５を内蔵している。画像認識部３５は、動画像データ３２に対して画像認識処理を実施する。すなわち、画像認識部３５はＨａａｌ−Ｌｉｋｅ特徴量、ＳＩＦＴ特徴量、ＳＵＲＦ特徴量などの局所モデルを用いたパターン認識や、ＣＮＮ（Convolutional Neural Network）のような深層学習モデルを用いて物体等を認識する。認識する対象物の代表例としては、道路上の信号機、標識、標示、歩行者、前方車両など交通に関連のある物体が想定される。
【００８１】
解析部３１は、前述のようにセンサデータ３３の時系列データに対してＧＭＭ−ＨＭＭ処理を実施する。また、処理部３０Ａ内に設けられた解析部３６は、画像認識部３５の認識結果と、解析部３１の処理結果とを入力し、ＧＭＭ−ＨＭＭ処理によりデータ解析を実施する。
【００８２】
−＜処理するデータの構成例＞
図１４に示した解析装置１００Ａにおいて、後段の解析部３６が処理するデータの構成例を図１５に示す。
【００８３】
図１５に示したセンサデータ「Ｘ１，Ｘ１，Ｘ１，Ｘ２，Ｘ１，Ｘ２，・・・・・」は、解析部３１の出力であり、前述のようにＧＭＭ−ＨＭＭ処理により分類された時系列センサデータのクラスを値とする時系列データである。なお、センサデータの時系列データを分類した結果ではなく、元の時系列データを入力しても良い。また、図１５に示した動画データ「ＮＮ，ＮＮ，ＮＮ，ＮＮ，ＴＬ，ＴＬ，ＮＮ，ＴＬ，・・・・」は、画像フレーム毎に画像認識部３５が認識した結果により分類した値を含む動画の時系列データである。例えば、画像認識部３５が信号機を認識した画像フレームの動画データは「ＴＬ」で表し、画像認識部３５が信号機などの対象物を認識しなかった画像フレームの動画データは「ＮＮ」で表す。したがって、解析部３６に入力される動画データは、「ＮＮ」と「ＴＬ」の２つを含む時系列データになる。
【００８４】
解析部３６が教師なし学習のＧＭＭ−ＨＭＭ解析を行うことにより、自動車の走行中における信号機、標識、標示などに影響された走行パターンを自動的に分類するモデルを構築することができる。
【００８５】
＜実施形態における各装置の利点＞
図３に示した解析装置１００は、解析部３１がセンサデータ３３の時系列データにＧＭＭ−ＨＭＭ処理を適用してクラスを分類したデータを出力するので、様々な走行パターンの検出に利用可能なモデルを容易に構築できる。例えば、センサ出力における時系列変化のグラフを人間が見ただけでは今までは気づかなかったような走行パターンについても検出が可能になる。
【００８６】
例えば図１に示したクラウド２４などを用いて様々な車両から収集した車両の運行データを解析装置１００で解析する場合には、特定の個人の特性に依存しない汎用性の高い走行パターンを検出するモデルを構築できる。
【００８７】
また、センサデータ３３のセンサ数（例えば４）よりも多くすることにより、解析部３１のＧＭＭ−ＨＭＭ処理で扱う状態数（例えば１２）を増やしても、ＧＭＭ−ＨＭＭ処理の計算を収束させやすくする効果を生み、分類するクラスを増やすことができ、検出可能な走行パターンの種類を増やすことが可能になる。
【００８８】
また、センサデータ３３として、車速および複数の方向の加速度を解析部３１に入力することにより、自動車の一般的な運行状況において検出すべき走行パターンを特定するモデルを容易に構築可能になる。なお、センサデータ３３として、車速、加速度以外に、例えば前方車両との距離などを表すセンサデータを追加してもよい。また、例えばＧＰＳで検出した現在位置と加速度との組合せなどを含むセンサデータを用いて走行パターンを検出してもよい。
【００８９】
また、図４に示したＳ０５で人間が走行パターンを特定する際に、解析装置１００が図１２に示したような制御を実施する場合には、人間の比較及び判断の作業を支援し、作業の効率を改善することができる。すなわち、動画、車速、各軸方向加速度の時刻が互いに同期した状態で表示され、さらに分類されたクラスが表示に反映されるので、走行パターンの特定が容易である。
【００９０】
また、図１３に示した車載器１０Ａのように、ＧＭＭ−ＨＭＭ解析の結果を反映した基準データベース６３をパターン検出部６１が利用する場合には、各車両が実際の運行状態において検出すべき走行パターンを正しく検出できる。特に、センサデータをＧＭＭ−ＨＭＭ処理により分類した結果のモデルを利用するので、時系列データの変化だけでは認識しにくい右左折のような走行パターンも検出可能である。
【００９１】
また、図１４に示した解析装置１００Ａのように処理部３０Ａに画像認識部３５を搭載することにより、解析部３６が走行パターンを自動的に特定することも可能であり、人間の判断などの作業を削減または不要にすることができる。
【００９２】
ここで、上述した本発明の実施形態に係る解析装置、車載器、及びパターン解析補助装置の特徴をそれぞれ以下［１］〜［５］に簡潔に纏めて列記する。
［１］  任意の車両上で検出された複数種類の時系列センサデータ（３３）を取得するデータ取得部（処理部３０、Ｓ０１，Ｓ０２）と、
前記データ取得部が取得した複数種類の時系列センサデータに対して、混合ガウス分布、および隠れマルコフモデル（ＧＭＭ−ＨＭＭ）を適用し、解析の結果として複数クラスに分類された分類データを出力するデータ解析部（解析部３１）と、
前記データ解析部が出力する前記分類データを格納する分類データ格納部（データ格納部３８）と、
を備えることを特徴とする解析装置（１００）。
【００９３】
［２］  前記データ取得部が取得する前記時系列センサデータは、車載カメラ（２１）が撮影した画像（動画像データ３２）を含み、
前記画像の内容を認識する画像認識部（３５）を有し、
前記データ解析部（解析部３６）は、前記画像認識部の認識結果に基づき、解析の結果として時系列の画像から複数の分類されたクラスのデータを出力する、
ことを特徴とする上記［１］に記載の解析装置。
【００９４】
［３］  前記データ取得部が取得する複数種類の時系列センサデータは、少なくとも車両の走行速度と、前記車両に加わる互いに異なる方向の複数の加速度とを含み、
前記データ解析部は、前記時系列センサデータの種類よりも多い数の複数クラスに分類された分類データを出力する、
ことを特徴とする上記［１］又は［２］に記載の解析装置。
【００９５】
［４］  自車両の走行状態に関連のある状態を検出する複数のセンサ（車速センサ２３、加速度センサ１８）を含み、前記複数のセンサが出力する信号を処理して現在の走行パターンを推定する車載器（１０Ａ）であって、
任意の車両上で検出された複数種類の時系列センサデータに対して、混合ガウス分布、および隠れマルコフモデルを適用した解析の結果として複数クラスに分類された分類データ、又は前記分類データに含まれる車両の走行パターンを特定するクラス−パターン変換データ（基準データベース６３）を予め保持する基準データ保持部（不揮発性メモリ６２）と、
自車両に搭載された複数のセンサが出力する信号と、前記基準データ保持部が保持しているデータとに基づいて現在の走行パターンを推定するパターン推定部（パターン検出部６１）と、
を備えることを特徴とする車載器。
【００９６】
［５］  任意の車両における走行パターン特定を支援するパターン解析補助装置（解析装置１００）であって、
車載カメラが撮影した時系列の画像と、自車両の走行速度とを含む複数種類の時系列センサデータを解析した結果を処理対象データとして入力するデータ入力部（Ｓ０１、Ｓ０２）と、
前記データ入力部が入力した前記処理対象データを種類毎に同時に表示するデータ表示部（表示部３４、動画表示窓５１、車速表示窓５２、加速度表示窓５３〜５５）と、
前記データ表示部が表示する複数の前記処理対象データについて、表示範囲を互いに対応付けると共に、表示する時刻を互いに同期させる表示制御部（Ｓ１３、Ｓ１５、Ｓ１６）と、
前記データ表示部における表示範囲又は表示時刻の変更、および走行パターンを特定する情報の入力操作を受け付ける操作部（操作領域５６、Ｓ０５、Ｓ１４、Ｓ１８）と、
を備えることを特徴とするパターン解析補助装置。
【符号の説明】
【００９７】
１０，１０Ａ  車載器
１１，１１Ａ  ＣＰＵ
１２，１３，１４，１５  インタフェース
１６  通信インタフェース
１７  カードインタフェース
１８  加速度センサ
２１  車載カメラ
２２  ＧＰＳ受信機
２３  車速センサ
２４  クラウド
２５  記録媒体
３０，３０Ａ  処理部
３１，３６  解析部
３２  動画像データ
３３  センサデータ
３４  表示部
３５  画像認識部
３７  解析結果
３８  データ格納部
３９  操作部
４１，４２，４３，４４  分類データ表示領域
４１ａ，４２ａ，４３ａ，４４ａ，５２ａ  クラス表示部
５０  解析アプリケーション領域
５１  動画表示窓
５２  車速表示窓
５３，５４，５５  加速度表示窓
５６  操作領域
６１  パターン検出部
６２  不揮発性メモリ
６３  基準データベース
１００，１００Ａ  解析装置
Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３，Ｃ４  時間軸カーソル
【図１】
2019220084.tif 000005
【図２】
2019220084.tif 000006
【図３】
2019220084.tif 000007
【図４】
2019220084.tif 000008
【図５】
2019220084.tif 000009
【図６】
2019220084.tif 000010
【図７】
2019220084.tif 000011
【図８】
2019220084.tif 000012
【図９】
2019220084.tif 000013
【図１０】
2019220084.tif 000014
【図１１】
2019220084.tif 000015
【図１２】
2019220084.tif 000016
【図１３】
2019220084.tif 000017
【図１４】
2019220084.tif 000018
【図１５】
2019220084.tif 000019