(57)【要約】【課題】ヒヤリ・ハットイベントの状況を容易に把握すること。【解決手段】プローブカーは、運転者の生体情報の変化情報などから運転者の危険反応を検出し、運転者が危険反応を示したイベントに関する情報をヒヤリ・ハット情報としてデータセンタへ送信する。データセンタでは、プローブカーから集められたヒヤリ・ハット情報を、位置情報および時刻情報に基づいて、イベント単位の関連する情報グループに振り分ける。データセンタは、同一の情報グループにまとめられた情報の内容を解析し、ヒヤリ・ハットイベントの原因車両を特定する。データセンタでは、特定した原因車両の情報や、ヒヤリ・ハットイベントに関連する車両の画像情報などに基づいて、ヒヤリ・ハットイベントの再現動画を作成する。データセンタにアクセスすることにより、端末装置においてヒヤリ・ハットイベントの再現動画を閲覧することができる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定の原因車両に基づくイベントを起因とする運転者の生体情報の変化を検知した車両から、該生体情報の変化を検知した検知時刻、及び車両位置を含む検知情報を取得する検知情報取得手段と、
前記取得した検知情報に基づいて、各イベントに関連する関連車両を特定する関連車両特定手段と、
前記特定した各関連車両の周囲画像を取得する画像取得手段と、
前記取得した画像に基づいて、各イベントの再現画像を作成する再現画像作成手段と、
を具備したことを特徴とするデータベース作成装置。
【請求項２】
前記原因車両は、前記関連車両の車両情報に基づいて特定されることを特徴とする請求項１記載のデータベース作成装置。
【請求項３】
前記画像取得手段は、前記関連車両の周囲画像として、前記検知情報を取得した車両から、運転者の生体情報の変化の検知時前後における該車両の周囲の動画像を取得し、
前記再現画像作成手段は、前記取得した動画像に基づいて、各イベントの再現画像を作成することを特徴とする請求項１、又は請求項２記載のデータベース作成装置。
【請求項４】
前記原因車両、及び、前記特定した関連車両のうちの少なくとも１つに、前記作成した再現画像を閲覧するためのアクセス情報を送信することを特徴とする請求項１、請求項２、又は請求項３記載のデータベース作成装置。
【請求項５】
前記再現画像作成手段は、前記イベントの再現画像として、原因車両の挙動の再現画像を作成することを特徴とする請求項１、請求項２、請求項３、又は請求項４記載のデータベース作成装置。
【請求項６】
検知情報取得手段と、関連車両特定手段と、画像取得手段と、再現画像作成手段と、を具備したデータベース作成装置に、
前記検知情報取得手段が、特定の原因車両に基づくイベントを起因とする運転者の生体情報の変化を検知した車両から、該生体情報の変化を検知した検知時刻、及び車両位置を含む検知情報を取得する検知情報取得機能と、
前記関連車両特定手段が、前記取得した検知情報に基づいて、各イベントに関連する関連車両を特定する関連車両特定機能と、
前記画像取得手段が、前記特定した各関連車両の周囲画像を取得する画像取得機能と、
前記再現画像作成手段が、前記取得した画像に基づいて、各イベントの再現画像を作成する再現画像作成機能と、
を実現させるためのコンピュータ読み取り可能なデータベース作成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば、車両の走行中に発生したイベントに関するデータベースを作成するデータベース作成装置及びデータベース作成プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ブレーキ、アクセル、ハンドルの操作量などの車両操作情報や、心拍や発汗などの運転者の生体情報に基づいて、運転者の危険反応を検知する技術が存在する。
例えば、特許文献１には、「歩行者の飛び出し」や「死角に入った他車両の見落とし」など、運転者が危険反応（ヒヤリ・ハット）を感じた地点の情報を、データベースに記録する技術が提案されている。
【特許文献１】特開２００７−４７９１４公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
特許文献１に記載の記録システムでは、運転者が危険反応を感じた時の状況情報として、例えば、『横断歩道  直進時  ３０ｋｍ／ｈ  歩行者飛び出し』のような文字情報がデータベースに記録されている。
しかし、このような文字情報を参照しても、データベースの閲覧者は、運転者が危険反応を感じた時の状況を容易に把握することができない。
【０００４】
そこで本発明は、運転者の生体情報の変化が検知された時の状況を容易に把握することができる情報を作成することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
（１）請求項１に記載の発明は、特定の原因車両に基づくイベントを起因とする運転者の生体情報の変化を検知した車両から、該生体情報の変化を検知した検知時刻、及び車両位置を含む検知情報を取得する検知情報取得手段と、前記取得した検知情報に基づいて、各イベントに関連する関連車両を特定する関連車両特定手段と、前記特定した各関連車両の周囲画像を取得する画像取得手段と、前記取得した画像に基づいて、各イベントの再現画像を作成する再現画像作成手段と、をデータベース作成装置に具備することにより前記目的を達成する。
（２）請求項２に記載した発明では、請求項１記載のデーターベース作成装置において、前記原因車両は、前記関連車両の車両情報に基づいて特定されることを特徴とする。
（３）請求項３に記載の発明は、請求項１、又は請求項２記載のデータベース作成装置において、前記画像取得手段は、前記関連車両の周囲画像として、前記検知情報を取得した車両から、運転者の生体情報の変化の検知時前後における該車両の周囲の動画像を取得し、前記再現画像作成手段は、前記取得した動画像に基づいて、各イベントの再現画像を作成することを特徴とする。
（４）請求項４に記載の発明は、請求項１、請求項２、又は請求項３記載のデータベース作成装置において、前記原因車両、及び、前記特定した関連車両のうちの少なくとも１つに、前記作成した再現画像を閲覧するためのアクセス情報を送信することを特徴とする。
（５）請求項５に記載の発明は、請求項１、請求項２、請求項３、又は請求項４記載のデータベース作成装置において、前記再現画像作成手段は、前記イベントの再現画像として、原因車両の挙動の再現画像を作成することを特徴とする。
（６）請求項６に記載の発明は、検知情報取得手段と、関連車両特定手段と、画像取得手段と、再現画像作成手段と、を具備したデータベース作成装置に、前記検知情報取得手段が、特定の原因車両に基づくイベントを起因とする運転者の生体情報の変化を検知した車両から、該生体情報の変化を検知した検知時刻、及び車両位置を含む検知情報を取得する検知情報取得機能と、前記関連車両特定手段が、前記取得した検知情報に基づいて、各イベントに関連する関連車両を特定する関連車両特定機能と、前記画像取得手段が、前記特定した各関連車両の周囲画像を取得する画像取得機能と、前記再現画像作成手段が、前記取得した画像に基づいて、各イベントの再現画像を作成する再現画像作成機能と、を実現させることにより前記目的を達成する。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、、運転者の生体情報の変化の原因となったイベントの再現画像を作成することにより、運転者の生体情報の変化が検知された時の状況を容易に把握することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
以下、本発明のデータベース作成装置及びデータベース作成プログラムにおける好適な実施の形態について、図１から図１６参照して詳細に説明する。
（１）実施形態の概要
運転者が走行中に何らかの危険を感じた場合、その緊張感から運転者の生体情報（心拍数や皮膚インピーダンス）は変化する。この特性を利用して、プローブカーでは、運転者の生体情報の変化などから、運転者の危険反応（ヒヤリ・ハット反応）を検出する。
そして、プローブカーは、運転者の危険反応の検出時における、車両の位置情報、時刻情報、車両の操作情報、運転者の危険反応の検出時前後における車両の周囲を撮像した画像情報など、運転者が危険反応を示したイベントに関する情報をヒヤリ・ハット情報としてデータセンタへ送信する。
データセンタでは、プローブカーから集められたヒヤリ・ハット情報を、位置情報および時刻情報に基づいて、イベント単位の関連する情報グループに振り分ける（群分けする）。
【０００８】
そして、データセンタでは、同一の情報グループにまとめられたヒヤリ・ハット情報の内容（画像情報や車両情報など）を解析し、ヒヤリ・ハット情報の発信元の車両が遭遇したヒヤリ・ハットイベントの原因車両を特定する。即ち、運転者が危険反応を起こすきっかけとなったイベントの原因車両を特定する。
データセンタでは、特定した原因車両の情報や、該ヒヤリ・ハットイベントに関連する車両の画像情報などに基づいて、ヒヤリ・ハットイベントの再現動画を作成（作製）する。そして、ヒヤリ・ハットイベントの再現動画をデータベースに格納する。
利用者は、ネットワークを介してデータベースにアクセスすることにより、携帯電話やＰＣなどの端末装置において、ヒヤリ・ハットイベントの再現動画を後から閲覧することができる。
【０００９】
（２）実施形態の詳細
図１は、本実施形態におけるデータベース作成システムの構成を表した図である。
この図１に示すように、データベース作成システムは、情報処理装置を搭載したプローブカー１、及びデータベース作成装置を有するデータセンタ２を備えており、プローブカー１（情報処理装置）とデータセンタ２は、無線ネットワークを介して接続されている。
また、プローブカー１間においても無線ネットワークを介して、各種データの送受信が可能となっている。
データセンタ２は、ネットワーク６を介して、ネットワーク接続機能を有するＰＣ（パーソナル・コンピュータ）３、携帯電話４、車両５と接続可能に設けられている。即ち、ＰＣ３、携帯電話４、車両５は、ネットワーク６を介してデータセンタ２にアクセスすることにより、データセンタ２に格納されている情報を閲覧することができる。
【００１０】
図２は、データセンタ２の概略構成を示した図である。
データセンタ２は、データベース作成システムの中心的役割をする中央サーバとしての機能を備え、複数のプローブカー１から送信されるヒヤリ・ハット情報などを収集（集積）し、これらの情報の解析を行う。
図２に示すように、データセンタ２は、ＣＰＵ２１、ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２３、入力装置２４、出力装置２５、通信装置２６，記憶部２７、データベース２８を備えている。
ＣＰＵ２１は、各種プログラムやデータに従ってデータセンタ２を制御する中央演算処理装置であり、データベース作成に関する種々の演算処理を行う。
【００１１】
ＲＯＭ２２には、データベース作成に関する種々のプログラム、例えば、画像解析プログラム、原因車両特定プログラム、再現動画作成プログラムなどが格納されている。
ＲＡＭ２３は、ＣＰＵ２１の作業領域として機能する記憶領域であり、処理中のデータを一時的に記憶する。
入力装置２４は、データセンタ２へコマンドやデータを入力する装置であり、キーボードやマウスがなどで構成されている。
出力装置２５は、データセンタ２の処理した結果を外部出力する装置であり、ディスプレイやプリンタなどで構成されている。
通信装置２６は、有線ネットワークや無線ネットワークと接続して、プローブカー１や外部の端末装置（ＰＣ３、携帯電話４）との各種データの送信及び受信を行う。
【００１２】
記憶部２７には、データテーブル格納部２７１、ヒヤリ・ハット情報格納部２７２、原因車両情報格納部２７３など各種情報の格納部を備えている。
データテーブル格納部２７１は、データセンタ２に登録されているプローブカー１の識別情報と該プローブカー１に搭載されている情報処理装置のアドレス情報とを格納したデータテーブルを格納する。
ヒヤリ・ハット情報格納部２７２は、プローブカー１から受信したヒヤリ・ハット情報を格納する。
原因車両情報格納部２７３は、原因車両に関する情報、例えば、画像解析処理の結果から特定された車両ナンバー、車種・形式、色の情報などを格納する。
データベース２８は、ヒヤリ・ハットイベントの再現動画を格納する。
【００１３】
次に、本実施形態におけるプローブカー１に搭載された情報処理装置の構成について説明する。なお、プローブカー１に搭載された情報処理装置は、情報収集装置として機能する。
図１に示すように、情報処理装置は、各種プログラムやデータに従って情報処理装置全体を制御するＥＣＵ（電子制御装置）１０を備えており、ＥＣＵ１０には現在位置検出装置１１、生体情報取得装置１２、環境情報取得装置１３、車両情報取得装置１４、記憶装置１５、画像入力装置１６、表示装置１７、音声出力装置１８、入力装置１９、通信装置２０が接続されている。
【００１４】
現在位置検出装置１１は、運転支援装置が搭載される車両の現在位置（緯度、経度からなる絶対座標値）を検出するためのものであり、人工衛星を利用して車両の位置を測定するＧＰＳ受信装置を備えている。
なお、現在位置検出装置１１は、ＧＰＳ受信装置による現在位置検出を補足する装置として、地磁気を検出して車両の方位を求める地磁気センサ、ジャイロセンサ、車速センサ等を備えるようにしてもよい。ジャイロセンサと車速センサについては、後述する車両情報取得装置１４の車速センサ１４４、ジャイロセンサ１４５と兼用するようにしても、別に備えるようにしてもよい。
生体情報取得装置１２は、運転者の生体情報を取得するセンサとして、心拍センサ１２１と、皮膚インピーダンスセンサ１２２を備えている。なお、運転者の生体情報を取得するセンサは、これらのものに限定されるものではなく、その他のセンサ、例えば、脳波を測定するセンサや血圧を測定するセンサを用いるようにしてもよい。
車両が走行を開始すると、所定時間間隔で心拍数と発汗量を検出してＥＣＵ１０に供給するようになっている。
【００１５】
心拍センサ１２１は、運転者の心拍数を検出するセンサで、運転者の脈拍数から心拍数を検出する。本実施形態における心拍センサ１２１は、ステアリング（ハンドル）に配置された電極により、運転中の運転者の手から心拍信号を採取することで心拍数を検出するようになっている。なお、心拍センサ１２１は、専用のセンサを手首等の運転者の身体に配置するようにしてもよい。
皮膚インピーダンスセンサ１２２は、ステアリングに配置され、運転者の皮膚インピーダンス（抵抗値）を測定する。この皮膚インピーダンスの値は、発汗状態の変化によって変化するため、皮膚インピーダンスの変化から運転者の発汗状態を検出することができる。
【００１６】
環境情報取得装置１３は、車間距離・相対速度測定装置１３１と、画像処理装置１３２を備えている。
車間距離・相対速度測定装置１３１は、車両前方、後方に配置されたミリ波レーダやレーザレーダ等で構成され、前方車両との車間距離や相対速度、後方車両との車間距離や相対速度が検出されるとともに、対向車の有無が判断される。
画像処理装置１３２は、後述する画像入力装置１６（ステレオカメラ１６１）で撮像された車外画像の画像処理を行い、前方の視界（雨、雪、霧等の天候、及び、障害物など）の検出を行うようになっている。
【００１７】
環境情報取得装置１３は、現在の時刻を判断するためのセンサとして、時刻センサを備えている。
また、環境情報取得装置１３は、天候を判断するためのセンサとして、画像処理装置１３２の画像処理による場合に加えて（又は代えて）、ワイパーの稼働状態を検出するワイパーセンサ、車幅灯のオン状態を検出する車幅灯センサ、ヘッドランプのオン状態を検出するヘッドランプセンサを備えている。
【００１８】
車両情報取得装置１４は、ハンドル舵角センサ１４１、ブレーキ踏力センサ１４２、アクセル踏力センサ１４３、車速センサ１４４、ジャイロセンサ１４５、その他のセンサを備えており、カーブ走行時の走行状態や運転操作状況を検出する。
ハンドル舵角センサ１４１は、ハンドルの操舵角、ハンドル操作量、ハンドル操作トルク、ハンドル操作状況を検出する。
ブレーキ踏力センサ１４２は、ブレーキを踏み込む速度、ブレーキの踏力、ブレーキ操作状況を検出する。
【００１９】
ブレーキ踏力センサ１４２により検出された値に基づいて、ＥＣＵ１０は、急ブレーキの判定、即ち、急ブレーキ操作がなされたか否かの判断を行う。
図３は、ブレーキ踏力センサ１４２の検出結果の例を示した図である。
ＥＣＵ１０は、例えば、ブレーキ踏力が平均値±３Σ以上、又は、ブレーキ操作状況平均値±３Σ以上の条件を満たす場合に急ブレーキ操作がなされたと判断する。
なお、平均値とは、現在の運転者が運転中の平均を示したものである。
【００２０】
アクセル踏力センサ１４３は、アクセルを踏み込む速度、アクセルの踏力等を検出する。
車速センサ１４４は、車速を検出する。
ジャイロセンサ１４５は、車両の加速度を検出する。
【００２１】
記憶装置１５は、ＲＯＭ、ＲＡＭの他、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ等の磁気記録媒体、メモリチップやＩＣカード等の半導体記録媒体、ＣＤ−ＲＯＭやＭＯ、ＰＤ（相変化書換型光ディスク）等の光学的に情報が読み取られる記録媒体、その他各種方法でデータやコンピュータプログラムが記録される記録媒体が含まれる。
記録媒体には、記録内容に応じて異なる媒体を使用し、例えば、随時内容が更新（追加）される情報を格納する場合には、データの書き換えが可能な記録媒体を使用する。
【００２２】
記憶装置１５には、生体情報処理プログラム１５１、車両情報処理プログラム１５２、環境情報処理プログラム１５３、ヒヤリ・ハット判定プログラム１５４、ヒヤリ・ハット情報記憶メモリ１５５、車両情報記憶メモリ１５６、環境情報記憶メモリ１５７、画像記憶メモリ１５８、地図データベース１５９、履歴情報記憶メモリ１６０等の本実施形態で使用される各種データ、その他のデータが格納されている。
【００２３】
生体情報処理プログラム１５１は、心拍センサ１２１、皮膚インピーダンスセンサ１２２による検出値を生体情報として取得し、ＲＡＭに格納するプログラムである。
なお、ＲＡＭには、生体情報として、心拍センサ１２１、皮膚インピーダンスセンサ１２２の検出（測定）結果、これらの検出結果から判断される生体情報の変化の有無や緊張度（Ｌｅｖｅｌ）の判定結果が保存される。
車両情報処理プログラム１５２は、ハンドル舵角センサ１４１、ブレーキ踏力センサ１４２、アクセル踏力センサ１４３、車速センサ１４４、ジャイロセンサ１４５の検出値を車両情報として取得し、車両情報記憶メモリ１５６に格納するプログラムである。
【００２４】
環境情報処理プログラム１５３は、常時、車間距離・相対速度測定装置１３１による測定結果や、画像処理装置１３２の処理結果の情報を車両情報として取得し、環境情報記憶メモリ１５７に格納するプログラムである。
ヒヤリ・ハット判定プログラム１５４は、生体情報、車両情報、環境情報などに基づいて、運転者が“ヒヤリ”や“はっと”と感じた状態、即ち、突然の思いがけない出来事に驚きや恐怖を感じた状態を判定（検出）するプログラムである。つまり、ヒヤリ・ハット判定プログラム１５４は、生体情報の異常や運転操作の異常など、通常とは異なる危険反応（ヒヤリ・ハット反応）が検出される運転者が思いがけない出来事（以下、ヒヤリ・ハットイベントとする）に遭遇したことを検出するプログラムである。
【００２５】
ヒヤリ・ハット情報記憶メモリ１５５には、ヒヤリ・ハット判定プログラム１５４によりヒヤリ・ハット反応（生体情報の異常）が検出されたヒヤリ・ハットイベントに関する情報が記憶される。なお、このようなヒヤリ・ハット反応、ヒヤリ・ハットイベントに関する情報をヒヤリ・ハット情報とする。
図４は、ヒヤリ・ハット情報記憶メモリ１５５に格納される情報の例を示した図である。
図４に示されるように、ヒヤリ・ハット情報記憶メモリ１５５には、ヒヤリ・ハット反応の判定結果、ヒヤリ・ハットイベントに遭遇した時の車両情報、環境情報、位置情報、車両の周囲を撮像した画像データ、自車両に関する情報（車両特定情報）などが保存される。
【００２６】
ヒヤリ・ハット情報記憶メモリ１５５には、判定結果として、ヒヤリ・ハット反応の検出の有無を示すフラグが保存され、車両情報として、車両速度、車両加速度、車両横方向加速度、ハンドル操作トルク、ハンドル操作状況、ブレーキ踏力、ブレーキ操作状況が保存され、環境情報として、前方車両車間距離、前方車両相対速度が保存され、位置情報として、道路種別、交差点判定、時刻、東経、北緯のデータが保存される。
また、ヒヤリ・ハット情報記憶メモリ１５５には、画像情報として、ヒヤリ・ハット反応の検出時点の前後の３０秒（検出前１５秒＋検出後１５秒）の画像データが保存され、自車両特定情報として、車両ナンバー、車種・形式、色データが保存される。
【００２７】
図１の説明に戻り、車両情報記憶メモリ１５６には、車両速度（ｋｍ／ｈ）、車両加速度（Ｇ）、ハンドル操作トルク（Ｎ・ｍ）、ハンドル操作状況（Ｎ・ｍ／ｍｓ）、アクセル踏力（Ｎ・ｍ）、ブレーキ踏力（Ｎ・ｍ）、ブレーキ操作状況（Ｎ・ｍ／ｍｓ）が保存される。
環境情報記憶メモリ１５７には、環境情報処理プログラム１５３に基づいて、常時、車間距離・相対速度測定装置１３１、画像処理装置１３２における検出データが保存される。
【００２８】
画像記憶メモリ１５８には、環境情報処理プログラム１５３に基づいて、常時、画像入力装置１６（ステレオカメラ１６１）で撮像された車両の周囲画像（周辺画像）が記憶される。
画像記憶メモリ１５８への画像の記憶処理は、ＦＩＦＯ（先入れ先出し）方式で行われ、古い画像データから順に消去されていくように構成されている。本実施の形態では、画像記憶メモリ１５８には、常時３０分分の画像データが格納（保存）されるように構成されている。
ＥＣＵ１０は、ヒヤリ・ハット反応、即ちヒヤリ・ハットイベントへの遭遇が検出された場合、この画像記憶メモリ１５８に記憶されている画像データから、そのヒヤリ・ハット反応の検出前後３０秒の画像データを読み出し、ヒヤリ・ハット情報記憶メモリ１５５に別途保存するように構成されている。
地図データベース１５９は、地図情報、道路情報、カーブ情報等の各種地図に関連した情報が格納されたデータベースである。
履歴情報記憶メモリ１６０には、当該情報処理装置での処理結果だけでなく、データセンタ２や他車の情報処理装置から受信した各種履歴情報が格納される。履歴情報記憶メモリ１６０には、例えば、データセンタ２から受信した、ヒヤリ・ハットイベントの原因車両と判定された旨の情報が格納される。
【００２９】
画像入力装置１６は、車両前方に配置されたステレオカメラ１６１を備えている。
画像入力装置１６で撮像した車外画像は、ヒヤリ・ハットイベントの解析やヒヤリ・ハットイベントの再現画像の作成などに使用される。
また、撮像画像は、画像処理装置１３２に供給されて、視界度判定や車間距離判定、天候（天気）判定に使用される。
表示装置１７は、液晶表示装置、ＣＲＴ、ヘッドアップディスプレイ等の各種表示装置が使用され、本実施形態におけるヒヤリ・ハット反応（ヒヤリ・ハットイベント）が検出された旨とその注意を喚起する警告画像、警告文字（テキスト）などが運転支援の一環として表示されるようになっている。
なお、表示装置１７は、ナビゲーション機能に基づいて車両周辺や経路探索された走行経路周辺の地図や、探索経路、周辺施設案内画面などが表示される場合には、当該表示画面上にヒヤリ・ハット反応（ヒヤリ・ハットイベント）が検出された地点の警告を表示するようにしてもよい。
【００３０】
音声出力装置１８は、車内に配置された複数のスピーカ及び音声制御装置で構成される。音声出力装置１８からは、音声制御部で制御された音声、例えば、ヒヤリ・ハット反応（ヒヤリ・ハットイベント）が検出された旨とその注意を喚起する警告音声が、運転支援の一環として出力されるようになっている。この音声出力装置１８は、オーディオ用のスピーカと兼用するようにしてもよい。
入力装置１９は、タッチパネル（スイッチとして機能）、キーボード、マウス、ライトペン、ジョイスティック、赤外線等によるリモコン、表示装置の表示画面に取り付けられたタッチパネル、リモコン、音声認識装置などの各種の装置が使用可能であり、各種情報を入力するための入力手段を構成する。
通信装置２０は、通信手段として機能し、無線ネットワークと接続して、外部のデータセンタ２との各種データの送信及び受信を行う。また、通信装置２０を介して、他のプローブカー１との各種データの送信及び受信を行う。
【００３１】
次に、以上のように構成されたデータベース作成システムにおけるデータベース作成処理の動作について説明する。
はじめに、プローブカー１におけるヒヤリ・ハット情報の取得方法について説明する。
図５は、プローブカー１におけるヒヤリ・ハット情報の取得処理の動作手順を示したフローチャートである。
このヒヤリ・ハット情報の取得処理は、プローブカー１の情報処理装置において、車両の走行開始により実行され走行中実行が継続されるが、イグニッションオンにより実行され、イグニッションオフにより終了するようにしてもよい。
【００３２】
ＥＣＵ１０は、運転者の生体情報を生体情報取得装置１２により検出する（ステップ１１）。
そして、ＥＣＵ１０は、検出した生体情報について、所定の生体情報判定条件に従って、生体情報の変化の有無を判断する（ステップ１２）。ここでは、運転者の生体情報の異常反応が生じたか否かを判断する。
本実施形態では、より精度の高いヒヤリ・ハット情報をデータセンタ２へ送信（提供）するために、複数の種類の生体情報の検出結果に基づいて生体情報の変化の有無を判断（検出）する。なお、この処理は、運転者の精神状態（緊張状態）を運転者の生体情報の変化から判断することを意味する。
【００３３】
図６は、生体情報の変化の判定例を示した図である。
図６（ａ）、（ｂ）ともに、上段は、皮膚インピーダンスセンサ１２２の検出（測定）結果を示し、下段は、心拍センサ１２１の検出（測定）結果を示す。
本実施の形態では、例えば、図６（ａ）に示すように、皮膚インピーダンス及び心拍数が急激に上昇した場合、又は、図６（ｂ）に示すように、皮膚インピーダンスが急激に上昇したタイミングで心拍数が急激に低下した場合に、生体情報に変化が生じたと判定する。
【００３４】
図５の説明に戻り、生体情報の変化が検出されない場合（ステップ１２；Ｎ）、ＥＣＵ１０は、ステップ１１に戻って生体情報の検出を継続する。
生体情報の変化が検出された場合（ステップ１２；Ｙ）、ＥＣＵ１０は、車両情報記憶メモリ１５６を参照し、生体情報の変化が生じたタイミング（時刻）における車両情報を取得し、一旦ＲＡＭ内に格納する（ステップ１３）。
ここでは、車両情報として、車両速度、車両加速度、ハンドル操作トルク、ハンドル操作状況、アクセル踏力、ブレーキ踏力、及びブレーキ操作状況などが検出される。
【００３５】
ついでＥＣＵ１０は、環境情報記憶メモリ１５７を参照し、生体情報の変化が生じたタイミング（時刻）における環境情報を取得し、一旦ＲＡＭ内に格納する（ステップ１４）。
ここでは、環境情報として、車間距離・相対速度測定装置１３１、画像処理装置１３２における測定データなどが取得される。
【００３６】
次にＥＣＵ１０は、検出された生体情報の変化情報や車両情報、環境情報に基づいて、検出された生体情報の異常反応の原因となったイベントが、その情報をデータセンタ２に提供すべきものであるか否か、即ち、ヒヤリ・ハットイベントであるか否かを判定する（ステップ１５）。
このヒヤリ・ハットイベントの判定は、検出した車両情報や環境情報を所定の判定条件と比較し、該当条件を満たすか否かを判定することによって行う。
【００３７】
図７は、ヒヤリ・ハットイベントか否かの判定項目とその条件の一例を示した図である。
図７に示すように、例えば、車両速度が５ｋｍ／ｈ以上、車両加速度が−０．３Ｇ以下、ブレーキ踏力が平均値±３Σ以上（又は、ブレーキ操作状況平均値±３Σ以上）の条件を満たす場合、ＥＣＵ１０は、急ブレーキ（条件例１）に関するヒヤリ・ハットイベントに遭遇した（ヒヤリ・ハットイベントが発生した）と判定する。
同様に、急接近（条件例２）、急ハンドル（条件例３）の各条件を満たす場合には、ヒヤリ・ハットイベントに遭遇したと判定する。
なお、急ブレーキ（条件例１）では、ブレーキ踏力とブレーキ操作状況のＯＲ条件に基づいて急ブレーキの判定を行うようにしているが、急ブレーキの判定は、ブレーキ踏力とブレーキ操作状況を２次元プロットしたクラスタ解析の結果に基づいて行うようにしてもよい。
【００３８】
急接近（条件例２）では、前方車両車間距離が平均値以下の場合のＡＮＤ条件に基づいて急接近の判定を行うようにしているが、急接近の判定は、前方車両相対速度と前方車両車間距離を２次元プロットしたクラスタ解析の結果に基づいて行うようにしてもよい。
急ハンドル（条件例３）では、ハンドル操作トルクとハンドル操作状況のＡＮＤ条件に基づいて急ハンドルの判定を行うようにしているが、急ハンドルの判定は、ハンドル操作トルクとハンドル操作状況のＯＲ条件に基づいて行うようにしてもよい。
また、急ハンドルの判定は、ハンドル操作トルクとハンドル操作状況を２次元プロットしたクラスタ解析の結果に基づいて行うようにしてもよい。
【００３９】
図５の説明に戻り、ヒヤリ・ハットイベントが発生していないと判定された場合（ステップ１５；Ｎ）、ＥＣＵ１０は、ステップ１１に戻って生体情報の検出を継続する。
ヒヤリ・ハットイベントが発生したと判定された場合（ステップ１５；Ｙ）、ＥＣＵ１０は、生体状態の変化（運転者の生体情報の異常反応）が検出された地点を、ヒヤリ・ハットイベントの遭遇地点として、その位置情報を現在位置検出装置１１の検出結果から取得する（ステップ１６）。ＥＣＵ１０は、ここで取得した位置情報を一旦ＲＡＭ内に格納する。
【００４０】
続いて、ＥＣＵ１０は、予め記憶装置１５に記憶されている車両ナンバー、車種・形式、色データなどの自車両特定情報を読み出し、一旦ＲＡＭ内に格納する（ステップ１７）。
ＥＣＵ１０は、ＲＡＭ内に格納した車両情報、環境情報、位置情報、自車両特定情報などをヒヤリハット情報として、ヒヤリ・ハット情報記憶メモリ１５５に保存する（ステップ１８）。
【００４１】
さらに、ＥＣＵ１０は、生体状態の変化（運転者の生体情報の異常反応）が検出された時刻情報に基づいて、ヒヤリ・ハット反応の検出時点の前後の３０秒（検出前１５秒＋検出後１５秒）の画像データを画像記憶メモリ１５８から読み出し、ヒヤリ・ハット情報記憶メモリ１５５に記憶する（ステップ１９）。
そして、ＥＣＵ１０は、ヒヤリ・ハット情報記憶メモリ１５５に記憶（格納）されているヒヤリ・ハット情報を、通信装置２０を用いてデータセンタ２に送信し（ステップ２０）、処理をリターンする。
なお、ヒヤリ・ハット情報記憶メモリ１５５に記憶（格納）されている情報は、データセンタ２への送信が完了した後に消去する。
【００４２】
なお、ヒヤリ・ハット反応の検出時の位置情報と時刻情報を除く他の情報は、必ずしも全ての情報をヒヤリ・ハット情報としてデータセンタ２へ送信しなくてもよい。例えば、必要な情報のみを任意に選択して、又は、必要な複数の情報を組み合わせてデータセンタ２へ送信するようにしてもよい。
【００４３】
なお、上述した実施形態では、ヒヤリ・ハット情報記憶メモリ１５５に情報が記憶される都度、即ち、１つのヒヤリ・ハット情報が生成されるごとに、情報をデータセンタ２へ送信するように構成されているが、ヒヤリ・ハット情報の送信タイミングはこれに限定されるものではない。
例えば、所定の時間（例えば１０分）おきに定期的にヒヤリ・ハット情報記憶メモリ１５５内の情報を読み出し、データセンタ２へ送信するようにしてもよい。
この場合、次の送信処理が実行されるまでの間に、ＥＣＵ１０は、上述したステップ１１からステップ１９にかけての一連のヒヤリ・ハット地域に関する情報の取得処理を繰り返し実行し、取得した情報をヒヤリ・ハット情報記憶メモリ１５５に蓄積しておく。
【００４４】
次に、データセンタ２における、受信したヒヤリ・ハット情報に基づいてヒヤリ・ハットイベントの再現動画を作成し、これらの再現動画を格納したデータベース２８を更新する処理について説明する。
図８は、データセンタ２における、データベース２８の作成処理の動作手順を示したフローチャートである。
はじめに、データセンタ２におけるＣＰＵ２１は、プローブカー１から送信されたヒヤリ・ハット情報を受信し（ステップ３１）、記憶部１５におけるヒヤリ・ハット情報格納部２７２に格納する。なお、ヒヤリ・ハット情報は、受信されると、順次ヒヤリ・ハット情報格納部２７２に格納される。
【００４５】
そしてＣＰＵ２１は、各ヒヤリ・ハット情報に含まれている、生体状態の変化（運転者の生体情報の異常反応）が検出された位置情報及び時刻情報に基づいて、格納されたヒヤリ・ハット情報を、関連するイベント単位にグループ分け（群分け）する（ステップ３２）。
つまり、同一イベントに起因すると推定される生体情報の異常反応に関するヒヤリ・ハット情報のグループを作成する。なお、この同一グループにまとめられた複数のヒヤリ・ハット情報を、関連イベント情報とする。
例えば、最初に検出されたヒヤリ・ハット情報で特定される時刻と位置を基準とし、基準時刻から所定判定時間（例えば３分）以内で、かつ、基準位置から所定判定距離（例えば半径１ｋｍ）のヒヤリ・ハット情報を同一グループにまとめる。なお、判定時間及び判定距離は、任意の値に変更可能である。
【００４６】
ＣＰＵ２１は、後述するヒヤリ・ハットレベルを判定するための情報として、関連イベント情報ごとのヒヤリ・ハット情報数、即ち、事例数をカウントする（ステップ３３）。
次にＣＰＵ２１は、各関連イベント情報の必要なヒヤリ・ハット情報が揃ったか否かを判断する（ステップ３４）。ここでは、例えば、最初のヒヤリ・ハット情報を受信した時刻から所定判定時間（例えば３分）が経過したか否かを判断する。また、最後のヒヤリ・ハット情報を受信してから所定時間（例えば１分）が経過したか否かを判断するようにしてもよい。
各関連イベント情報の必要なヒヤリ・ハット情報が揃っていないと判断された場合（ステップ３４；Ｎ）、ステップ３１の処理に戻る。
【００４７】
一方、各関連イベント情報の必要なヒヤリ・ハット情報が揃ったと判断された場合（ステップ３４；Ｙ）、ＣＰＵ２１は、関連イベント情報に関するヒヤリ・ハットレベルを判定する（ステップ３５）。
図９は、ヒヤリ・ハットレベルの判定条件の一例を示した図である。
図９に示すように、ステップ３３の処理においてカウントされる各関連イベント情報毎のヒヤリ・ハット情報の数（事例カウント数）、及び、ヒヤリ・ハット情報に『急ブレーキ』、『急ハンドル』があるか否か基づいて、ヒヤリ・ハットレベルの判定条件が設定されている。但し、これらの判定条件の設定値は、運転環境などの条件によって適宜変更される。
【００４８】
ＣＰＵ２１は、このような判定条件に基づいて、各関連イベント情報のヒヤリ・ハットレベル、即ち、ヒヤリ・ハットイベントの危険度を判定する。
例えば、事例カウント数“１”、急ブレーキ“有”、急ハンドル“有”の場合は、ヒヤリ・ハットレベルが『中』レベルであると判定する。
本実施形態では、事例カウント数が“３以上”である場合には、『急ブレーキ』、『急ハンドル』の検出結果に依存せずに、ヒヤリ・ハットレベルが『高』レベルであると判定する。
なお、ヒヤリ・ハットレベルの判定条件は、これに限定されるものではなく、運転環境などの変化に応じて適宜変更される。
【００４９】
図８の説明に戻り、ＣＰＵ２１は、関連イベント情報（ヒヤリ・ハット情報）の各種解析結果に基づいて、ヒヤリ・ハットイベントの発端となった原因車両の特定処理を行う（ステップ３６）。
図１０は、ヒヤリ・ハットイベント（割り込み）の発生状況の説明図である。
ここでは、例えば、図１０に示すように、原因車両が車両Ａ及び車両Ｂの前方方向を、２車線を跨いで割り込みをした場合について説明する。
なお、図中に示す「！」エクスクラメーションマークは、ヒヤリ・ハット反応を検出した車両を示す。
【００５０】
この場合、原因車両の割り込みによって、後方の車両Ａ及び車両Ｂにおいてヒヤリ・ハット反応が検出され、ヒヤリ・ハット情報が車両Ａ、Ｂからデータセンタ２に送信される。そして、データセンタ２のＣＰＵ２１では、車両Ａ及び車両Ｂから受信したヒヤリ・ハット情報を、同一のイベントに関連する情報としてグループ分け（群分け）する。
そしてＣＰＵ２１は、このヒヤリ・ハットイベント（割り込み）の原因車両を特定するために、車両Ａ及び車両Ｂから送信されたヒヤリ・ハット情報における画像データ（ヒヤリ・ハット反応の検出時点の前後３０秒）の画像解析処理を実行する。
そして、画像解析処理の結果に基づいて、原因車両の識別情報、例えば、車両ナンバー、車種・形式、色の情報を特定する。
ＣＰＵ２１は、画像解析処理の結果を、原因車両情報格納部２７３に格納する。
【００５１】
図８の説明に戻り、ＣＰＵ２１は、特定した原因車両の識別情報に基づいて、記憶部２７のデータテーブル格納部２７１に格納されているデータテーブルから原因車両に搭載されている情報処理装置のアドレス情報を読み出す。
ＣＰＵ２１は、読み出した原因車両のアドレス情報を用いて、原因車両へ所定の情報を送信する（ステップ３７）。
即ちＣＰＵ２１は、原因車両へ、例えば、該ヒヤリ・ハットイベントの発生時における自車両（原因車両）の位置情報・車両情報、該ヒヤリ・ハットイベントの発生時前後の画像情報などの提供要求、及びヒヤリ・ハットイベントの原因となった旨のメッセージを原因車両へ送信する。
【００５２】
原因車両（プローブカー１）のＥＣＵ１０は、データセンタ２（ＣＰＵ２１）から送信された上記情報を受信すると、受信した情報に基づいて、ヒヤリ・ハットイベントの発生時における当該車両の位置情報・車両情報を車両情報記憶メモリ１５６から読み出し、また、該ヒヤリ・ハットイベントの発生時前後の画像情報を画像記憶メモリ１５８から読み出しＲＡＭ内に格納する。
また、原因車両のＥＣＵ１０は、受信したヒヤリ・ハットイベントの原因となった旨のメッセージに基づいて、記憶装置１５に設けられている履歴情報記憶メモリ１６０にヒヤリ・ハットイベントの原因車両と判定された旨を記憶する。履歴情報記憶メモリには、例えば、自車両が原因車両と判定されたヒヤリ・ハットイベントの発生時間、発生場所、イベント内容などを記憶する。
そして、原因車両のＥＣＵ１０は、原因車両情報として、記憶装置１５から読み出したこれらの情報、即ち、データセンタ２への提供を要求された情報を、通信装置２０を用いてデータセンタ２へ送信する。
【００５３】
上述した例では、原因車両においてヒヤリ・ハット反応が検出されていないため、該原因車両のヒヤリ・ハット情報がデータセンタ２に存在しない。そのため、原因車両のヒヤリ・ハット情報を取得するために、データセンタ２においてステップ３７及びステップ３８の処理を行うように構成されている。
しかし、原因車両として特定された車両において、ヒヤリ・ハットイベントの発生時にヒヤリ・ハット反応が検出されている場合には、原因車両からヒヤリ・ハット情報を受信しているので、上述したステップ３７及びステップ３８の処理は行わず、原因車両のヒヤリ・ハット情報を原因車両情報として処理を行う。
【００５４】
データセンタ２のＣＰＵ２１は、原因車両から原因車両情報を受信すると（ステップ３８）、該ヒヤリ・ハットイベントの関連イベント情報と共に所定の記憶領域に格納する。
そして、ＣＰＵ２１は、取得した関連イベント情報や原因車両情報に基づいて、ヒヤリ・ハットイベントの再現動画を作成する（ステップ３９）。
ここで、ヒヤリ・ハットイベントの再現動画の作成方法の一例について説明する。
例えば、上述した図１０に示すようなヒヤリ・ハットイベント（割り込み）の再現動画を作成する場合、ＣＰＵ２１は、関連イベント情報の画像情報や車両情報（操作情報）に基づいて、車両Ａ及び車両Ｂの走行軌跡ａ、ｂの算出処理を行う。
そしてＣＰＵ２１は、算出した走行軌跡ａ、ｂ、原因車両情報、及び車両Ａ及び車両Ｂの画像情報に基づいて、画像処理を行い再現動画を作成する。
【００５５】
ヒヤリ・ハットイベントの再現動画の作成方法は、上述した方法に限定されるものではなく、例えば、図１０に示すようなヒヤリ・ハットイベント（割り込み）の場合、原因車両、車両Ａ及び車両Ｂ、即ち、イベントに関連する全ての車両における時系列の走行軌跡を算出し、算出された各車両の走行軌跡（運動状況）や車両特定情報に基づいて、再現動画を作成してもよい。
原因車両から取得した原因車両情報に基づいて原因車両のＣＧ（コンピュータグラフィックス）画像を作成し、この原因車両のＣＧ画像を合成して再現動画を作成してもよい。
イベントに関連する全ての車両の画像情報を合成してヒヤリ・ハットイベントの再現動画を作成するようにしても、また、視点が固定されたものだけでなく、複数の視点から見たヒヤリ・ハットイベントの再現動画を作成するようにしてもよい。
【００５６】
また、複数の車両から送信された画像を合成して再現動画を作成する場合には、原因車両が一番多く映っている画像を優先して合成することが好ましい。
その他、複数の車両から送信された画像を時系列に合成する場合には、例えば、原因車両が映し出されている区間をそれぞれの画像から抽出して時系列に継ぎ合わせるように合成することが好ましい。
【００５７】
ＣＰＵ２１は、このようにして作成されたヒヤリ・ハットイベントの再現動画を追加してデータベース２８を更新し（ステップ４０）、メインルーチンにリターンする。
上述した実施形態では、説明の煩雑化を避けるために、ステップ３５からステップ４０までの一連の処理を、１つのヒヤリ・ハットイベントを対象にして説明したが、実際は、ステップ３２の処理において群分け（グループ分け）された各ヒヤリ・ハットイベントに対してこれらの処理を行う。なお、これらの処理は、複数のヒヤリ・ハットイベントに対して平行して行うようにしても、また、１つのヒヤリ・ハットイベントごとに行うようにしてもよい。
【００５８】
本実施形態では、データセンタ２へのアクセス情報、詳しくは、原因車両に見てもらいたい、ヒヤリ・ハットイベントの再現動画のＵＲＬ（該原因車両に起因するヒヤリ・ハットイベントの再現動画の格納場所を示したアドレス情報など）を原因車両へ送信して、原因車両の運転者へ当該ＵＲＬへのアクセスを促す。つまり、原因車両の運転者へ自己の運転操作に起因したヒヤリ・ハットイベントの再現動画の閲覧を促す。
原因車両の運転者は、受信したＵＲＬへ、情報処理装置やＰＣ３、携帯電話４などの端末装置を介して、アクセスすることにより再現動画を再生（閲覧）することができる。
図１１は、ヒヤリ・ハットイベントの再現動画の閲覧例を示した図である。
図１１に示すように、ＰＣ３や携帯電話４は、データセンタ２のデータベース２８にアクセスし、そして所定の動画再生プログラムを起動させることによって、ヒヤリ・ハットイベントの再現動画を閲覧することができる。
再現動画が選択（指定）されると、例えば、図１１に示すように、レポート情報として、再現動画像をはじめ、当該ヒヤリ・ハットイベントが発生した位置がポイント表示された地図画像やヒヤリ・ハットイベントの発生時刻、ヒヤリ・ハットレベル（危険度）などの関連情報がデータセンタ２から提供される。
【００５９】
なお、再現動画を閲覧方法は、上述したような直接特定の再現動画へアクセスする方法に限定されるものではない。
例えば、端末装置からデータベース２８にアクセスし、ヒヤリ・ハットイベントの発生エリア（位置情報）や時間帯、また、関連した車両の識別情報などを指定することによって再現動画を絞り込んで選択させ、選択された再現動画を閲覧させるようにしてもよい。
このように、本実施形態によれば、データセンタ２のデータベース２８にアクセスすることにより、発生したヒヤリ・ハットイベントの情報を後から確認することができる。
また、本実施形態によれば、各プローブカー１から提供された情報に基づいて、発生したヒヤリ・ハットイベントの再現動画を作成することにより、ヒヤリ・ハットイベントの発生時の状況を容易に把握することができる。
このように、原因車両の運転者、即ち、危険な運転操作を行った運転者に対して、ヒヤリ・ハットイベントの再現動画の閲覧を促すことにより、運転者自身に対して危険な運転操作状況を客観的に容易に認識させることができ、運転マナーの向上が期待できる。
【００６０】
また、データセンタ２へアクセスするためのＵＲＬの情報を、ヒヤリ・ハットイベントに関連した車両に送信するようにしてもよい。この場合、ＵＲＬの情報をヒヤリ・ハットイベントに関連した全ての車両に送信するようにしても、また、一部の関連車両にのみ送信するようにしてもよい。一部の関連車両に送信する場合には、例えば、該ヒヤリ・ハットイベントに起因するヒヤリ・ハット情報を一番最初（または一番最後）に送信した車両、また、原因車両の一番近い車両を特定して送信するようにする。
このように、本実施形態によれば、原因車両の運転者だけでなく、危険反応（ヒヤリ・ハット）が検出された車両の運転者に対しても、ヒヤリ・ハットイベントの再現動画の閲覧を促すことにより、危険反応の原因となったイベントの状況を客観的に認識させることができる。
【００６１】
次に、上述したデータベース作成処理のステップ３６の処理における原因車両の特定方法の変形例について説明する。
はじめに、変形例の説明で用いられるヒヤリ・ハットイベントのパターン例について説明する。
図１２、図１３は、ヒヤリ・ハットイベントのパターン例を示した図である。
ヒヤリ・ハットイベントのパターンとしては、上述した図１０に示す割り込みの他に、図１２（ａ）に示す『急ブレーキ』（パターンＡ）、図１２（ｂ）に示す『割り込み−１』（パターンＢ）、図１２（ｃ）に示す『割り込み−２』（パターンＣ）、図１３（ａ）に示す『ふらつき』（パターンＤ）、図１３（ｂ）に示す『交差点  飛び出し』（パターンＥ）、図１３（ｃ）に示す『対向車線へのはみ出し』（パターンＦ）などのパターンがある。
【００６２】
図１２（ａ）に示す『急ブレーキ』は、原因車両の前方不注意による急ブレーキに起因するヒヤリ・ハットイベントのパターンである。
図１２（ｂ）に示す『割り込み−１』は、２車線の道路において、一方の車線から他方の車線への原因車両の無理な割り込み、又は、２車線から１車線へ合流する地点における原因車両の無理な割り込みに起因するヒヤリ・ハットイベントのパターンである。
図１２（ｃ）に示す『割り込み−２』は、３車線の道路において、原因車両の２車線を跨ぐ車線変更に起因するヒヤリ・ハットイベントのパターンである。
【００６３】
図１３（ａ）に示す『ふらつき』は、原因車両が車線変更をしようとしたが途中でやめたことに起因するヒヤリ・ハットイベントのパターンである。
図１３（ｂ）に示す『交差点  飛び出し』は、交差点において原因車両が優先道路を走行中の車両の前方に飛び出したことに起因するヒヤリ・ハットイベントのパターンである。
図１３（ｃ）に示す『対向車線へのはみ出し』は、カーブなどで原因車両の対向車線へのはみ出しに起因するヒヤリ・ハットイベントのパターンである。
【００６４】
［例１］
例えば、パターンＢ〜Ｆに示すヒヤリ・ハットイベント（ふらつき、割り込み）の発生時、データセンタ２のＣＰＵ２１は、関連イベント情報の画像情報に対して画像処理を行うことにより、各画像情報に写っている車両のナンバー、車種及び色を識別する。ＣＰＵ２１は、関連イベント情報の全画像情報に共通する車両を探索し、各車両の自車両特定情報の車両ナンバーと照合し、原因車両でない車両を消去して、原因車両を特定する。
このように消去法によって原因車両を特定するようにしてもよい。
【００６５】
［例２］
例えば、パターンＢ〜Ｄに示すヒヤリ・ハットイベントの発生時、原因車両の実際の特定処理を、データセンタ２ではなく、ヒヤリ・ハット反応を検出した各車両の情報処理装置が画像処理によって行うようにしてもよい。
図１４は、車両におけるヒヤリ・ハットイベントの原因車両の特定処理の動作手順を示したフローチャートである。
プローブカー１のＥＣＵ１０は、画像入力装置１６（ステレオカメラ１６１）で撮像された車両前方の画像を、画像処理装置１３２で処理することにより前方車両を認識する（ステップ５１）。
そしてＥＣＵ１０は、画像処理装置１３２において車両前方の撮像画像の解析処理を行い、その解析結果に基づいて、前方の車両のふらつき、又は、当該車両前方へ他車両の割り込みが発生したか否かを判断する（ステップ５２）。
前方の車両のふらつき、又は、他車両の割り込みの発生が検出された場合（ステップ５２；Ｙ）、ＥＣＵ１０は、上述したヒヤリ・ハット情報の取得処理におけるステップ１５と同様に、生体情報取得装置１２により検出された生体情報の変化の有無などの情報に基づいて、前方の車両のふらつき、又は、他車両の割り込みに対してヒヤリ・ハット反応が検出されたか否かを判定する（ステップ５３）。
前方の車両のふらつき、又は、他車両の割り込みがヒヤリ・ハットイベントに相当すると判定された場合（ステップ５３；Ｙ）、ＥＣＵ１０は、前方の車両がヒヤリ・ハットイベントの原因車両と特定（認識）する（ステップ５４）。
【００６６】
そして、ＥＣＵ１０は、特定した原因車両の特定情報として車両ナンバー、車種・形式、色データの情報を、画像処理装置１３２による車両前方の撮像画像の解析処理を行うことによって取得する（ステップ５５）。
ＥＣＵ１０は、取得した原因車両の特定情報を、ヒヤリ・ハット情報と共に、通信装置２０を用いてデータセンタ２に送信し（ステップ５６）、メインルーチンにリターンする。
一方、前方の車両のふらつき、又は、他車両の割り込みの発生が検出されない場合（ステップ５２；Ｎ）、また、前方の車両のふらつき、又は、他車両の割り込みによっては、ヒヤリ・ハット反応が検出されない場合（ステップ５３；Ｎ）、ＥＣＵ１０は、ステップ５１の処理に戻る。
【００６７】
データセンタ２のＣＰＵ２１は、プローブカー１から送信された原因車両情報を取得することによって、ヒヤリ・ハットイベントの原因車両を特定する。
このように、ヒヤリ・ハットイベントの原因車両の特定処理をプローブカー１に分担させることにより、データセンタ２の負荷を軽減させることができるだけでなく、原因車両の特定精度を向上させることができる。
【００６８】
［例３］
データセンタ２が、管轄するエリア（カバーエリア）内の全車両と通信可能状態である場合、詳しくは、データセンタ２にエリア内の全車両の走行位置情報などが継続的に送信されることで各車両の走行軌跡を特定できる場合における、ヒヤリ・ハットイベントの原因車両の特定方法について説明する。
例えば、パターンＢ〜Ｄに示すヒヤリ・ハットイベントの発生時、データセンタ２のＣＰＵ２１は、各車両から送信された車両の走行位置情報に基づいて、各車両の走行軌跡を算出する。
そして、ＣＰＵ２１は、算出された各車両の走行軌跡と、ヒヤリ・ハット情報を送信した車両との相対位置関係に基づいて原因車両を特定するようにしてもよい。ＣＰＵ２１は、例えば、１台だけ他車と軌跡ベクトルの向きが異なる車両を原因車両に特定する。
なお、軌跡ベクトルとは、各車両の走行軌跡に基づいて算出される、ある特定の時点における車両の走行方向きと速度を示したベクトルである。
【００６９】
［例４］
上述した［例３］と同様に、データセンタ２が、管轄するエリア（カバーエリア）内の全車両と通信可能状態である場合、詳しくは、データセンタ２にエリア内の全車両の走行位置情報などが継続的に送信されることで各車両の走行軌跡を特定できる場合における、ヒヤリ・ハットイベントの原因車両の特定方法について説明する。
例えば、パターンＢ〜Ｄに示すヒヤリ・ハットイベントの発生時、データセンタ２のＣＰＵ２１は、同一のヒヤリ・ハットイベントのエリア内（ヒヤリ・ハットイベントの関連領域内）に存在し、かつヒヤリ・ハット情報を送信していない車両（危険反応が検出されていない車両）を探索する。
ここでは、ＣＰＵ２１は、例えば、同一のヒヤリ・ハットイベントのエリア内に存在する車両をリストアップする。そして、この車両リストと、当該ヒヤリ・ハット情報の送信元リストとを比較し、車両リストから、ヒヤリ・ハット情報を送信した車両を削除することにより、危険反応が検出されていない車両を探索する。
【００７０】
なお、ヒヤリ・ハットイベントのエリアとは、例えば、最初に検出されたヒヤリ・ハット情報で特定される時刻と位置を基準とし、基準時刻から所定判定時間（例えば３分）以内における、基準位置から所定判定距離（例えば半径５０ｍ）の領域を示す。
そして、ＣＰＵ２１は、探索された複数の車両の中からヒヤリ・ハット情報を送信した車両、即ち、危険反応が検出された車両に最も近い車両を原因車両に特定するようにしてもよい。
但し、上記［例１］〜［例４］に示す原因車両の特定方法は、原因車両において危険反応が検出されない場合を想定する。
【００７１】
［例５］
ヒヤリ・ハットイベントに関連する車両間において、車車間通信が可能な状態である場合、即ち、プローブカー１同士がデータセンタ２を介さずに直接通信が可能な場合における、ヒヤリ・ハットイベントの原因車両の特定方法について説明する。
なお、この場合には、［例１］と同様に、データセンタ２ではなく、ヒヤリ・ハットイベントに関連している車両（プローブカー１）の情報処理装置において原因車両の実際の特定処理を行う。
【００７２】
例えば、パターンＡに示すような原因車両の前方不注意による急ブレーキが原因のヒヤリ・ハットイベントの発生時、各プローブカー１における情報処理装置のＥＣＵ１０は、画像入力装置１６（ステレオカメラ１６１）で撮像された車両前方の画像情報に基づいて、前方車両のブレーキランプが点灯したことを認識する。
その後、運転者の危険反応（ヒヤリ・ハット反応）が検出された場合、ＥＣＵ１０は、前方車両のブレーキランプの点灯を認識してから、運転者の危険反応が検出されるまでの時間に基づいて、自車両が原因車両であるか、又は、前方車両が原因車両であるかを判断する。
ここでは、例えば、前方車両のブレーキランプの点灯から、運転者の危険反応が検出されるまでに１秒以上経過した場合には、自車両が原因車両と判断し、即ち、運転者自身の不注意に起因する危険反応であると判断する。一方、経過時間が１秒未満である場合には、前方車両が原因車両であると判断し、即ち、前方車両の急ブレーキに起因する危険反応であると判断する。
【００７３】
前方車両が原因車両であると判断した場合、ＥＣＵ１０は、前方車両が原因車両である旨の判断結果を、前方車両へ送信する。
一方、自車両が原因車両であると判断した場合、ＥＣＵ１０は、自車両が原因車両である旨の判断結果を、ヒヤリ・ハット情報と共にデータセンタ２に送信する。
なお、自車両が原因車両であると判断した場合において、後続車両から“前方車両（＝自車両）が原因車両である旨の判断結果”を受信した際には、後続車両へ、自車両が原因車両である旨の判断結果を送信する。
そして、データセンタ２のＣＰＵ２１は、プローブカー１から送信された原因車両情報を取得することによって、ヒヤリ・ハットイベントの原因車両を特定するようにしてもよい。
【００７４】
次に、車車間通信を利用した原因車両の特定処理の具体的な手順について説明する。
図１５は、車車間通信を利用したヒヤリ・ハットイベントの原因車両の特定処理の動作手順を示したフローチャートである。
ここでは、図１２（ａ）に示すような原因車両の前方不注意による急ブレーキが原因のヒヤリ・ハットイベントの発生時を例に説明し、具体的には、車両Ａ（原因車両）、車両Ｂ及び車両Ｃにおける車車間通信を利用した原因車両の特定方法について説明する
【００７５】
車両ＡのＥＣＵ１０は、画像入力装置１６（ステレオカメラ１６１）で撮像された車両前方の画像情報に基づいて、前方車両のブレーキランプが点灯したことを認識する（ステップ７１）。
そして、前方車両のブレーキランプの点灯が認識されてから１秒以上経過した後に、車両ＡのＥＣＵ１０は、生体情報取得装置１２により検出された生体情報の変化の有無などの情報に基づいて、運転者のヒヤリ・ハット反応（危険反応）を検出する（ステップ７２）。
車両ＡのＥＣＵ１０は、ブレーキ踏力センサ１４２により検出された値に基づいて、運転者の急ブレーキ操作を検出する（ステップ７３）。
【００７６】
車両ＢのＥＣＵ１０は、車両前方の画像情報に基づいて、車両Ａの点灯したブレーキランプを認識する（ステップ８１）。
そして、前方車両のブレーキランプの点灯が認識されてから１秒以内に、車両ＢのＥＣＵ１０は、生体情報取得装置１２により検出された生体情報の変化の有無などの情報に基づいて、運転者のヒヤリ・ハット反応（危険反応）を検出する（ステップ８２）。
車両ＢのＥＣＵ１０は、ブレーキ踏力センサ１４２により検出された値に基づいて、運転者の急ブレーキ操作を検出する（ステップ８３）。
車両ＢのＥＣＵ１０は、自車両（車両Ｂ）において検出されたヒヤリ・ハット情報を前方車両（車両Ａ）に送信する（ステップ８４）。
【００７７】
車両ＣのＥＣＵ１０は、車両前方の画像情報に基づいて、車両Ｂにおける急ブレーキ操作により点灯したブレーキランプを認識する（ステップ９１）。
そして、前方車両のブレーキランプの点灯が認識されてから１秒以内に、車両ＣのＥＣＵ１０は、生体情報取得装置１２により検出された生体情報の変化の有無などの情報に基づいて、運転者のヒヤリ・ハット反応（危険反応）を検出する（ステップ９２）。
車両ＣのＥＣＵ１０は、ブレーキ踏力センサ１４２により検出された値に基づいて、運転者の急ブレーキ操作を検出する（ステップ９３）。
車両ＣのＥＣＵ１０は、自車両（車両Ｃ）において検出されたヒヤリ・ハット情報を前方車両（車両Ｂ）に送信する（ステップ９４）。
なお、上述したステップ８４、ステップ９４における前方車両に検出されたヒヤリ・ハット情報を送信する処理は、前方車両のブレーキランプの点灯が認識されてから１秒以内に運転者のヒヤリ・ハット反応が検出された場合にのみ実行される。
【００７８】
車両ＡのＥＣＵ１０は、車両Ｂから送信されたヒヤリ・ハット情報を受信する（ステップ７４）。
そして車両ＡのＥＣＵ１０は、自車両が原因車両であるか否かを判断する（ステップ７５）。ここでＥＣＵ１０は、例えば、前方車両のブレーキランプの点灯を認識してから、運転者の危険反応が検出されるまでに１秒以上経過した場合に、自車両が原因車両と判断する。
自車両が原因車両であると判断した場合（ステップ７５；Ｙ）、車両ＡのＥＣＵ１０は、自車両（車両Ａ）が原因車両である旨を示した情報（原因車両情報）を、データセンタ２及び車両Ｂに送信し（ステップ７６）、メインルーチンにリターンする。
一方、自車両が原因車両でないと判断した場合（ステップ７５；Ｎ）、そのままメインルーチンにリターンする。
【００７９】
車両ＢのＥＣＵ１０は、車両Ａから原因車両情報が送信された場合、この車両Ａから送信された原因車両情報を受信する（ステップ８５）。
また、車両ＢのＥＣＵ１０は、車両Ｃから送信された車両Ｃで検出されたヒヤリ・ハット情報を受信する（ステップ８６）。
車両ＢのＥＣＵ１０は、車両Ａが原因車両である旨を示した情報（原因車両情報）を、車両Ｃに送信し（ステップ８７）、メインルーチンにリターンする。
車両ＣのＥＣＵ１０は、車両Ｂから送信された、車両Ａが原因車両である旨を示した情報（原因車両情報）を受信し（ステップ９５）、メインルーチンにリターンする。
データセンタ２のＣＰＵ２１は、車両Ａ、即ち原因車両から送信された原因車両情報を取得することによって、ヒヤリ・ハットイベントの原因車両を特定することができる。
【００８０】
［例６］
次に、データセンタ２が管轄するエリア（カバーエリア）内に設置されている交通監視カメラと通信可能状態である場合、即ち、データセンタ２がエリア内を監視しているカメラ映像を取得することが可能な場合に利用可能な、ヒヤリ・ハットイベントの原因車両の特定方法について説明する。
例えば、パターンＡ〜Ｆに示すヒヤリ・ハットイベントの発生時、データセンタ２のＣＰＵ２１は、関連イベント情報に基づいてヒヤリ・ハットイベントの発生位置を特定し、その特定エリア（該当エリア）を監視しているカメラ映像を取得する。
【００８１】
ＣＰＵ２１は、取得したカメラ映像を解析し、カメラ映像の解析結果と、関連イベント情報、詳しくは、該ヒヤリ・ハットイベントに関連する車両から送信された自車両特定情報や画像情報から得られる各車両情報とを照合し、原因車両を特定する。
このように、交通監視カメラの撮像画像情報を利用して原因車両を特定するようにしてもよい。交通監視カメラの撮像画像情報を利用することにより、より多くの証拠情報に基づいて、原因車両の特定ができるため、原因車両の特定精度をより向上させることができる。
【００８２】
［例７］
例えば、パターンＢ〜Ｆに示すヒヤリ・ハットイベントの発生時、ヒヤリ・ハットイベントに関連している車両（プローブカー１）の情報処理装置において、自車両又は周辺に位置する他車両が原因車両である可能性を有していることを判断し、その判断結果をデータセンタ２へ送信する。そしてデータセンタ２が、関連車両から送信された判断結果の情報に基づいて、原因車両を特定するようにしてもよい。
【００８３】
図１６は、車両におけるヒヤリ・ハットイベントの原因車両である可能性を有する車両の特定処理の動作手順を示したフローチャートである。
プローブカー１のＥＣＵ１０は、画像入力装置１６（ステレオカメラ１６１）で撮像された車両前方の画像を、画像処理装置１３２に読み込んで解析し、走行中の車線を認識する（ステップ１０１）。
そしてＥＣＵ１０は、画像処理装置１３２において車両前方の撮像画像の解析処理を行い、その解析結果に基づいて、自車両が走行車線を逸脱したか否かを判断する（ステップ１０２）。
自車両が走行車線を逸脱していない場合（ステップ１０２；Ｎ）、ＥＣＵ１０は、ステップ１０１に戻り、処理を繰り返す。
【００８４】
自車両が走行車線を逸脱した場合（ステップ１０２；Ｙ）、ＥＣＵ１０は、上述したヒヤリ・ハット情報の取得処理におけるステップ１５と同様に、生体情報取得装置１２により検出された生体情報の変化の有無などの情報に基づいて、この自車両の車線逸脱がヒヤリ・ハットイベントに相当するか否かを判定する（ステップ１０３）。
自車両の車線逸脱がヒヤリ・ハットイベントに相当しないと判定された場合（ステップ１０３；Ｎ）、ＥＣＵ１０は、自車両が原因車両である可能性がある旨の判断結果を、自車両の特定情報と共にデータセンタ２に送信し（ステップ１０４）、メインルーチンにリターンする。
一方、自車両の車線逸脱がヒヤリ・ハットイベントに相当すると判定された場合（ステップ１０３；Ｙ）、ＥＣＵ１０は、例えば、車間距離・相対速度測定装置１３１の測定結果に基づいて、自車両の周辺（周囲）に他車両が存在するか否かを判断する（ステップ１０５）。
【００８５】
自車両の周辺（周囲）に他車両が存在しない場合（ステップ１０５；Ｎ）、メインルーチンにリターンする。
自車両の周辺（周囲）に他車両が存在する場合（ステップ１０５；Ｙ）、ＥＣＵ１０は、自車両の周辺（周囲）に存在する他車両が原因車両である可能性がある旨の判断結果を、自車両の特定情報と共にデータセンタ２に送信し（ステップ１０６）、メインルーチンにリターンする。
そして、データセンタ２のＣＰＵ２１は、プローブカー１から送信された原因車両である可能性を有する車両の情報に基づいて、ヒヤリ・ハットイベントの原因車両を特定する。
このような原因車両である可能性を有する旨を示した情報をデータセンタ２に提供することにより、原因車両の特定精度をより向上させることができる。
【００８６】
なお、上述した本実施形態、及び［例１］〜［例７］で説明したヒヤリ・ハットイベントの原因車両の特定方法は、システムの設備環境に応じて、それぞれ単独で用いるようにしても、また、複数の方法を組み合わせて用いるようにしてもよい。
例えば、［例２］で説明した車両（プローブカー１）側で原因車両を実際に特定する方法と、［例６］で説明したデータセンタ２側で原因車両を特定する方法とを組み合わせて用いるようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００８７】
【図１】本実施形態におけるデータベース作成システムの構成を表した図である。
【図２】データセンタの概略構成を示した図である。
【図３】ブレーキ踏力センサの検出結果の例を示した図である。
【図４】ヒヤリ・ハット情報記憶メモリに格納される情報の例を示した図である。
【図５】プローブカーにおけるヒヤリ・ハット情報の取得処理の動作手順を示したフローチャートである。
【図６】生体情報の変化の判定例を示した図である。
【図７】ヒヤリ・ハットイベントか否かの判定項目とその条件の一例を示した図である。
【図８】データセンタにおける、データベースの作成処理の動作手順を示したフローチャートである。
【図９】ヒヤリ・ハットレベルの判定条件の一例を示した図である。
【図１０】ヒヤリ・ハットイベント（割り込み）の発生状況の説明図である。
【図１１】ヒヤリ・ハットイベントの再現動画の閲覧例を示した図である。
【図１２】ヒヤリ・ハットイベントのパターン例を示した図である。
【図１３】ヒヤリ・ハットイベントのパターン例を示した図である。
【図１４】車両におけるヒヤリ・ハットイベントの原因車両の特定処理の動作手順を示したフローチャートである。
【図１５】車車間通信を利用したヒヤリ・ハットイベントの原因車両の特定処理の動作手順を示したフローチャートである。
【図１６】車両におけるヒヤリ・ハットイベントの原因車両である可能性を有する車両の特定処理の動作手順を示したフローチャートである。
【符号の説明】
【００８８】
１  プローブカー
２  データセンタ
３  ＰＣ
４  携帯電話
５  車両
６  ネットワーク
１１  現在位置検出装置
１２  生体情報取得装置
１３  環境情報取得装置
１４  車両情報取得装置
１５  記憶装置
１６  画像入力装置
１７  表示装置
１８  音声出力装置
１９  入力装置
２０  通信装置
２１  ＣＰＵ
２２  ＲＯＭ
２３  ＲＡＭ
２４  入力装置
２５  出力装置
２６  通信装置
２７  記憶部
２８  データベース
１２１  心拍センサ
１２２  皮膚インピーダンスセンサ
１３１  車間距離・相対速度測定装置
１３２  画像処理装置
１４１  ハンドル舵角センサ
１４２  ブレーキ踏力センサ
１４３  アクセル踏力センサ
１４４  車速センサ
１４５  ジャイロセンサ
１５１  生体情報処理プログラム
１５２  車両情報処理プログラム
１５３  環境情報処理プログラム
１５４  ヒヤリ・ハット判定プログラム
１５５  ヒヤリ・ハット情報記憶メモリ
１５６  車両情報記憶メモリ
１５７  環境情報記憶メモリ
１５８  画像記憶メモリ
１５９  地図データベース
１６１  ステレオカメラ
【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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