(57)【要約】【課題】検出精度の高い交通端末装置および事故検出システムを提供する。【解決手段】事故検出システムは、複数の地点に設置された端末装置１００ａ，１００ｂと端末装置１００ａ，１００ｂを管理する管制センターとにより構成される。端末装置１００ａ，１００ｂのマイク１０６ａ，１０６ｂを介して衝撃音が入力された場合には、学習機能付事故判定部１２０ａ，１２０ｂはその衝撃音が事故によるものであるか否かを判定する。また、その衝撃音は管制センターの学習機能付事故判定部４１に送られる。管制センター側の学習機能付事故判定部４１はニューラルネットワークを有し、送られてきた音声データに基づき学習を行なう。この学習結果が、端末装置１００ａ，１００ｂの学習機能付事故判定部１２０ａ，１２０ｂに送られる。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声データを入力する入力手段と、
前記入力された音声データのうち、その音圧に基づいて衝撃音であると判定された音の周波数分布を抽出する周波数分布抽出手段と、
前記抽出された周波数分布に基づいて、前記入力された音声データの発生要因を判定する判定手段と、
映像データを入力する映像入力手段と、
過去最新の一定時間分の前記入力された映像をエンドレスに記録するエンドレス記録手段と、
映像データを蓄積する蓄積手段とを備え、
前記エンドレス記録手段は、前記判定手段で判定された発生要因が、車両の衝突音および急ブレーキ音のうちの少なくとも１つである場合に、前記蓄積手段に、前記車両の衝突音および急ブレーキ音のうちの少なくとも１つが発生した前後の映像データを記録し、
前記判定手段は、ニューラルネットワークを備え、
前記ニューラルネットワークは、前記抽出された周波数分布に応じた前記音声データの発生要因を判定する、交通端末装置。
【請求項２】
信号機の表示する信号現示の状況を取得する信号状況取得手段をさらに備え、
前記エンドレス記録手段は、さらに前記信号現示データをエンドレスに記録し、
前記蓄積手段は、さらに前記信号現示データを蓄積し、
前記エンドレス記録手段は、前記判定手段で判定された発生要因が、車両の衝突音および急ブレーキ音のうちの少なくとも１つである場合に、前記蓄積手段に、前記車両の衝突音および急ブレーキ音のうちの少なくとも１つが発生した前後の信号現示データを記録する、請求項１に記載の交通端末装置。
【請求項３】
前記取得した信号現示の状況を文字データにする文字作成手段と、
前記入力された映像データと前記作成された文字データとを合成する映像合成手段とをさらに備え、
前記エンドレス記録手段は、前記合成された映像を記録する、請求項２に記載の交通端末装置。
【請求項４】
前記エンドレス記録手段は、前記入力された音声データを併せてエンドレスに記録し、前記判定手段で判定された発生要因が、車両の衝突音および急ブレーキ音のうちの少なくとも１つである場合に、前記蓄積手段に、前記車両の衝突音および急ブレーキ音のうちの少なくとも１つが発生した前後の音声データを記録する、請求項１から３のいずれかに記載の交通端末装置。
【請求項５】
前記ニューラルネットワークを構成するソフトウェア、または前記ニューラルネットワークを制御するパラメータが外部から書換え可能である、請求項１から４のいずれかに記載の交通端末装置。
【請求項６】
請求項１から５のいずれかに記載の交通端末装置と、
前記交通端末装置に接続される管制センターの装置とを備え、
前記交通端末装置は、前記判定手段で判定された発生要因が、車両の衝突音および急ブレーキ音のうちの少なくとも１つである場合に、前記管制センターの装置に、前記車両の衝突音および急ブレーキ音のうちの少なくとも１つが発生した前後の映像データを送信する、事故検出システム。
【請求項７】
前記ニューラルネットワークを構成するソフトウェア、または前記ニューラルネットワークを制御するパラメータが前記管制センターの装置から書換え可能である、請求項６に記載の事故検出システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は交通端末装置および事故検出システムに関し、特に道路の付近で発生した音声を入力し、その音声が事故により生じた音声であるか否かを判定することで事故を検出する交通端末装置および事故検出システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より交通事故発生の直前および直後に関するデータを効率よく収集し、そのデータによって事故の発生メカニズムを解明するための交通事故自動記録装置が知られている。このような装置に関する技術として、以下の文献が知られている。
【０００３】
特開平４−３３８９００号公報においては、事故の有無を衝撃音を検出することで判定し、その事故発生前後の映像と音響とを時刻、場所、および信号機の情報とともに記録する交通事故状況記録装置が開示されている。
【０００４】
特開平８−２６３７８５号公報においては、音圧の判定を行なうことで事故が発生したか否かを判定し、事故発生前後の映像と音響とを記録する装置が開示されている。この文献にはデータを管制センターに伝送することや、音と映像の回線を１本にすることや、ビデオテープの残量が少なくなったら警告をすることなどが開示されている。
【０００５】
特開平１０−１４２０４２号公報においては、音響データのパワースペクトルを求め、そのパターンによって事故が発生したか否かを判定する事故音検出回路が開示されている。これは、従来までの事故判定アルゴリズムが音圧のみによるものであった点を改めたものである。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上述のアルゴリズムによって事故を検出する場合、事故以外の事象を事故と判定するケースが多く、事故検出精度に問題があることが指摘されている（たとえば「交通事故自動記録装置（ＴＡＡＭＳ）による交通事故の発生メカニズムに関する研究」；科学警察研究所報告交通編Ｖｏｌ．３８，Ｎｏ．２，ｐ．１２−２９，１９９７年７月）。
【０００７】
上述の問題が生じる原因として、事故判定の方法が、測定された音響のパワースペクトルや自己相関などのパターンと、事故発生のモデルパターンとの比較によるものであることなどが挙げられる。すなわち、従来のように線形的なパターン比較による判定のみでは十分な検出精度が得られないのである。
【０００８】
そこでこの発明は、検出精度の高い交通端末装置および事故検出システムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的を達成するためこの発明のある局面に従うと、交通端末装置は、音声データを入力する入力手段と、入力された音声データのうち、その音圧に基づいて衝撃音であると判定された音の周波数分布を抽出する周波数分布抽出手段と、抽出された周波数分布に基づいて、入力された音声データの発生要因を判定する判定手段と、映像データを入力する映像入力手段と、過去最新の一定時間分の入力された映像をエンドレスに記録するエンドレス記録手段と、映像データを蓄積する蓄積手段とを備え、エンドレス記録手段は、判定手段で判定された発生要因が、車両の衝突音および急ブレーキ音のうちの少なくとも１つである場合に、蓄積手段に、車両の衝突音および急ブレーキ音のうちの少なくとも１つが発生した前後の映像データを記録し、判定手段は、ニューラルネットワークを備え、ニューラルネットワークは、抽出された周波数分布に応じた音声データの発生要因を判定する。
【００１０】
好ましくは交通端末装置は、信号機の表示する信号現示の状況を取得する信号状況取得手段をさらに備え、エンドレス記録手段は、さらに信号現示データをエンドレスに記録し、蓄積手段は、さらに信号現示データを蓄積し、エンドレス記録手段は、判定手段で判定された発生要因が、車両の衝突音および急ブレーキ音のうちの少なくとも１つである場合に、蓄積手段に、車両の衝突音および急ブレーキ音のうちの少なくとも１つが発生した前後の信号現示データを記録する。
【００１１】
好ましくは交通端末装置は、取得した信号現示の状況を文字データにする文字作成手段と、入力された映像データと作成された文字データとを合成する映像合成手段とをさらに備え、エンドレス記録手段は、合成された映像を記録する。
【００１２】
好ましくはエンドレス記録手段は、入力された音声データを併せてエンドレスに記録し、判定手段で判定された発生要因が、車両の衝突音および急ブレーキ音のうちの少なくとも１つである場合に、蓄積手段に、車両の衝突音および急ブレーキ音のうちの少なくとも１つが発生した前後の音声データを記録する。
【００１３】
好ましくは交通端末装置は、ニューラルネットワークを構成するソフトウェア、またはニューラルネットワークを制御するパラメータが外部から書換え可能である。
【００１４】
この発明の他の局面に従うと、事故検出システムは、上述のいずれかに記載の交通端末装置と、交通端末装置に接続される管制センターの装置とを備え、交通端末装置は、判定手段で判定された発生要因が、車両の衝突音および急ブレーキ音のうちの少なくとも１つである場合に、管制センターの装置に、車両の衝突音および急ブレーキ音のうちの少なくとも１つが発生した前後の映像データを送信する。
【００１５】
好ましくは事故検出システムは、ニューラルネットワークを構成するソフトウェア、またはニューラルネットワークを制御するパラメータが管制センターの装置から書換え可能である。
【００１６】
これらの発明に従うと学習に基づいて事故が生じたか否かの判定が行なわれるため、検出精度の高い交通端末装置および事故検出システムを提供することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
＜第１の実施の形態＞
図１は本発明の第１の実施の形態における事故検出システムの構成を示す斜視図である。図を参照して、事故検出システムは、互いに異なる場所（この実施の形態においては互いに異なる交差点）に設けられる複数の端末装置１００ａ，１００ｂと、それらに接続される管制センター４とから構成される。
【００１８】
端末装置１００ａ，１００ｂのそれぞれには、信号機１０２ａ，１０２ｂが接続されている。また、端末装置１００ａ，１００ｂはそれぞれ交差点付近の映像と音声とを入力するためのカメラ１０４ａ，１０４ｂとマイク１０６ａ，１０６ｂとを備えている。
【００１９】
管制センター４は、通信回線用モデム４３と、制御装置４２と、ニューラルネットワークを含む学習機能付事故判定部４１とを備えている。
【００２０】
本実施の形態における事故検出システムでは、さまざまな地点（さまざまな交差点）やさまざまな時刻に起きた事故のデータを管制センター４で集中管理し、事故検出システムを学習させながら、システムの知能化、高度化を図ることで、事故判定精度を向上させている。本実施の形態において採用されている学習システムは、線形もしくは非線形な対応づけから、交差点で発生した事象を学習させ、事故が発生したか否かを判定するものである。この実施の形態においては、学習システムとしてニューラルネットワークを用いている。ただし、学習機能を有するシステムであればカオスやファジィなどを用いたシステムを用いることも可能である。
【００２１】
図２は、端末装置１００ａ，１００ｂの詳細を説明するためのブロック図である。図を参照して、各端末装置には信号機１０２ａ，１０２ｂが接続されており、各端末装置１００ａ，１００ｂはカメラ１０４ａ，１０４ｂと、マイク１０６ａ，１０６ｂと、文字作成部１０８ａ，１０８ｂと合成部１１０ａ，１１０ｂと、エンドレス記録再生部１１２ａ，１１２ｂと、データ蓄積部１１４ａ，１１４ｂと、音圧判定部１１６ａ，１１６ｂと、データ加工部１１８ａ，１１８ｂと、ニューラルネットワーク（ＮＮ）を含む学習機能付事故判定部１２０ａ，１２０ｂとを備えている。
【００２２】
学習機能付事故判定部１２０ａ，１２０ｂは、管制センターの学習機能付事故判定部４１から学習結果を受取る。また、学習機能付事故判定部１２０ａ，１２０ｂは入力された音声が事故（特定の原因）により生じた音声であるか否かを判定し、その判定結果を判定信号としてエンドレス記録再生部１１２ａ，１１２ｂに送信する。事故が生じたと判定されたときに、データ蓄積部１１４ａ，１１４ｂはエンドレス記録再生部１１２ａ，１１２ｂからデータを読出し記録する。
【００２３】
文字作成部１０８ａ，１０８ｂは、交差点における時刻、場所およびその時点での信号機１０２ａ，１０２ｂの状況（信号現示）のデータを文字データにし、出力する。
【００２４】
合成部１１０ａ，１１０ｂは、カメラ１０４ａ，１０４ｂからの映像と、その映像に対応する文字作成部１０８ａ，１０８ｂの出力結果を映像上に合成する。
【００２５】
エンドレス記録再生部１１２ａ，１１２ｂは、マイク１０６ａ，１０６ｂから音声（交通音響）を収集し、過去最新の一定時間分のデータを更新しながら、常時エンドレスに記録する。またエンドレス記録再生部１１２ａ，１１２ｂは同様に合成部１１０ａ，１１０ｂが出力する映像を、過去最新の一定時間分のデータを更新しながら常時エンドレスに記録する。
【００２６】
音圧発生部１１６ａ，１１６ｂはマイク１０６ａ，１０６ｂからの音声データ（入力音響データ）が衝撃音であるか否かを判定し、衝撃音であると判定した場合に、その衝撃音データを選び出してデータ加工部１１８ａ，１１８ｂに出力する。
【００２７】
データ加工部１１８ａ，１１８ｂは、音圧判定部１１６ａ，１１６ｂから出力された衝撃音データを音響信号の周波数分布や時系列の音圧データなどに加工し、学習機能付事故判定部１２０ａ，１２０ｂに出力する。また、データ加工部１１８ａ，１１８ｂは回線を通じて管制センター４の学習機能付事故判定部４１へ加工されたデータを伝送する。
【００２８】
管制センター４における学習機能付事故判定部４１は伝送されてきた加工データに基づき学習を行なう。端末１００ａ，１００ｂに含まれる学習機能付事故判定部１２０ａ，１２０ｂは、管制センター４における学習機能付事故判定部４１の学習結果を、回線を用いて入力する。これにより、各端末１００ａ，１００ｂにおいて学習結果が反映される。これは、具体的には管制センター４における学習機能付事故判定部４１のソフトウェアを一定時間ごとに各端末装置１００ａ，１００ｂにコピーするものである。
【００２９】
端末装置１００ａ，１００ｂの学習機能付事故判定部１２０ａ，１２０ｂは、データ加工部１１８ａ，１１８ｂからのデータを入力して、衝撃音の発生要因を判定する。判定結果に基づいて、学習機能付事故判定部１２０ａ，１２０ｂはエンドレス記録再生部１１２ａ，１１２ｂに判定信号を与える。
【００３０】
判定信号に基づいてエンドレス記録再生部１１２ａ，１１２ｂは、衝撃音が発生した前後の映像データおよび音響データをデータ蓄積部１１４ａ，１１４ｂに送信する。
【００３１】
図３は、事故検出システムの学習手順を示すフローチャートである。以下各ステップで行なわれる処理について説明する。
【００３２】
［ステップＳ１］
まず、事故検出システムに予め収録済の交差点における衝撃音のデータを順次入力する。入力データとしては、たとえば音響データを周波数解析した周波数分布データの波形などが挙げられる。その衝突音がいかなる要因による衝突音であるかについて、人間が教師信号を与えてやることで、事故検出システムは学習を行なう。たとえば、入力された衝撃音データが車両の衝突音、クラクション音、サイレン音、急ブレーキ音であるなどの信号を人間は入力する。
【００３３】
［ステップＳ３］
ステップＳ１である程度のデータを学習したシステムを実地に導入する。
【００３４】
［ステップＳ５，Ｓ７］
実地に導入した事故検出システムによって感知されたＮ番目の衝撃音データは、学習機能付事故判定部１２０ａ，１２０ｂによりいかなる要因により発生した衝撃音であるかが判定される。たとえば、車両の衝突音であるか、クラクション音であるか、サイレン音であるか、急ブレーキ音であるかが学習機能付事故判定部１２０ａ，１２０ｂにより判定される。
【００３５】
［ステップＳ９］
衝撃音データと判定結果の対応づけは、管制センター４の学習機能付事故判定部４１の学習機能によって自動的に学習される。
【００３６】
［ステップＳ１１］
その後に入力される（Ｎ＋１）番目の衝撃音データにおいては、Ｎ番目のデータを学習させた後の事故検出システムによって、いかなる要因の衝撃音であるかが判定される。その衝撃音データと判定結果との対応づけは、自動的に事故検出システムの学習機能により学習される。
【００３７】
このように、本実施の形態においては１つ１つの衝撃音データを学習機能付事故判定部で判定させると同時に、そのデータの判定結果の対応づけを学習させ、事故判定部を知能化させることで、事故判定精度を向上させることができる。
【００３８】
上述のように、端末装置１００ａ，１００ｂにおける学習機能付事故判定部１２０ａ，１２０ｂは衝撃音が何であるかの判定を行なう。また、管制センター４の学習機能付事故判定部４１は衝撃音の学習を行なう。そして、一定期間が経過すると、管制センター４の学習機能付事故判定部４１のソフトウェアは、端末装置１００ａ，１００ｂにおける学習機能付事故判定部１２０ａ，１２０ｂへコピーされる。
【００３９】
図４は、そのコピーの動作を示すフローチャートである。
図を参照して、ステップＳ１０１で、端末装置１００ａ，１００ｂにより音響データが収集され、ステップＳ１０３で衝撃音については端末装置１００ａ，１００ｂ側の学習機能付事故判定部１２０ａ，１２０ｂでその音が何によるものか判定される。衝撃音のデータはステップＳ１０５で管制センターに転送され、ステップＳ１０７で管制センター４の学習機能付事故判定部４１は音響データの学習を行なう。
【００４０】
このステップＳ１０１〜Ｓ１０７の動作は、一定期間継続し、繰返し行なわれる。
一定時間が経過したのであれば、ステップＳ１０９で、管制センター４の学習機能付事故判定部４１内の事故判定ソフトウェアが、端末装置１００ａ，１００ｂの学習機能付事故判定部１２０ａ，１２０ｂにコピーされる。
【００４１】
コピーされるのは、事故判定用のソフトウェアそのものである。それ以外にもたとえばそのソフトウェアを制御する上で使用されるパラメータの数値のみをコピーするといった方法も考えられる。これにより、衝撃音の判定のための基準が変更される。
【００４２】
さらに、次の一定期間が経過した後に（Ｓ１１１〜Ｓ１１７）、管制センター側から各端末装置に事故判定用のソフトウェアのコピーが行なわれる（Ｓ１１９）。
【００４３】
このような動作を一定期間経過ごとに繰返し行なう。ソフトウェアをコピーする目的は、各端末において記録すべき事象の判断（映像および音響データの取捨選択）を行なわせるためである。この判断は、具体的には車両の衝突音や急ブレーキ音が発生したと判断された場合に記録し、クラクション音やサイレン音の場合は記録しないというような基準に沿って行なわれる。
【００４４】
このような手順で学習された学習機能付事故判定部が十分な学習を行ない、これ以上の精度向上が必要ないと判断された場合、管制センター４から各端末装置１００ａ，１００ｂへのコピーは中止するようにしてもよい。なお、精度向上の必要性の有無は、事故判定ソフトウェアの使用するパラメータの値の変動値が予め定めた基準値以下になったというような状況で判断することが考えられる。
【００４５】
このように、本実施の形態における事故検出システムでは、学習機能付事故判定部により音響データの判断における学習が行なわれるため、事故の検出精度の高いシステムを提供することができる。
【００４６】
＜第２の実施の形態＞
上述の第１の実施の形態においては複数の端末装置を用意し、複数の端末装置から得られた音響データを管制センター４で集中して管理および学習することとしたが、第２の実施の形態においては端末装置は単独で稼働し、単独で音響データを収集し学習を行なう。
【００４７】
図５は、第２の実施の形態における端末装置の構成を示すブロック図である。図を参照して端末装置は、第１の実施の形態と同じく信号機１０２と、文字作成部１０８と、カメラ１０４と、合成部１１０と、エンドレス記録再生部１１２と、データ蓄積部１１４と、マイク１０６と、音圧判定部１１６と、データ加工部１１８と、学習機能付事故判定部１２０とを備える。
【００４８】
本実施の形態においては学習機能付事故判定部１２０は第１の実施の形態のように事故の判定を行なうのみではなく、収集された音響データに基づき学習を行なう。
【００４９】
本実施の形態においても、学習により高精度な事故の検出を行なうことができる。
＜第３の実施の形態＞
第３の実施の形態における事故検出システムは、事故の判定および学習について端末装置側では一切行なわずに、管制センター側で行なうことを特徴としている。このような方法を採用すると、大量のデータを瞬時に管制センターに転送する必要がある。将来的にデータ通信技術の進歩とともに、データ送信の大容量化および高速化が実現されれば、このようなシステムは実現可能であり、人間が事故データを端末装置のデータ蓄積部から取出す手間を省き、かつ事故発生直後にその事後前後の映像を管制センターで確認することができるものと考えられる。
【００５０】
図６は本発明の第３の実施の形態における事故検出システムの構成を示すブロック図である。端末装置１００ａ，１００ｂ側に、信号機１０２ａ，１０２ｂと、カメラ１０４ａ，１０４ｂと、マイク１０６ａ，１０６ｂと、文字作成部１０８ａ，１０８ｂと、合成部１１０ａ，１１０ｂと、エンドレス記録再生部１１２ａ，１１２ｂと、音圧判定部１１６ａ，１１６ｂとが設けられている点は第１の実施の形態におけるそれと同様である。しかしながら、本実施の形態においては管制センター側にデータ蓄積部１５０ａ，１５０ｂと音響データ加工部１５０ａ，１５０ｂとが備えられている点で相違する。
【００５１】
以下に第３の実施の形態における事故検出システムの動作について説明する。まず、予め収集された音響データを管制センターの学習機能付事故判定部４１に入力し、音響データとその発生要因の対応づけを学習させる。学習の具体的な手順については上述のとおりである。
【００５２】
端末装置で収集された音響データが音圧判定部１１６ａ，１１６ｂで衝撃音によるものであると判定された場合、その判定信号はエンドレス記録再生部１１２ａ，１１２ｂに送られる。すると、衝撃音発生前後の音響データとともに、その地点、時刻、信号機１０２ａ，１０２ｂの情報が合成された映像データが、逐次管制センターに伝送される。
【００５３】
伝送されたデータのうち、音響データは音響データ加工部１５２ａで加工される。加工後のデータ形式については第１の実施の形態と同様である。加工後の音響データは、学習機能付事故判定部４１に入力される。そして、学習機能付事故判定部４１はその衝撃音がいかなる要因によって発生したものかを判定する。判定結果によってそのデータの取捨選択が行なわれ、蓄積すべきと判定されるものについては、学習機能付事故判定部４１が蓄積指令をデータ蓄積部１５０ａ，１５０ｂに出力する。この指令に基づき音響データおよび映像データはまとめてデータ蓄積部１５０ａ，１５０ｂに格納される。取捨選択の判断基準については前述のとおりである。
【００５４】
さらに、その音響データと判定結果との対応づけを学習機能付事故判定部４１は自動的に学習する。学習方法についても、前述のとおりである。
【００５５】
本実施の形態においては、事故についての判定と学習とを管制センターで集中して行なうことができる。これにより、端末装置のハードウェア構成を簡略化することができる。
【００５６】
上述のように、本発明においては事故検出システムにおいて学習機能が備えられている。そして、単なる線形的なパターン認識による判定のみならず、非線形的な対応づけも視野に入れて判定が行なわれている（たとえばニューラルネットワークによる判定）。
【００５７】
また、第１の実施の形態および第３の実施の形態においては複数の地点により収集された音響データを管制センターに集中させて管理を行なっているため、学習効果を高めることができる。
【００５８】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
【図１】本発明の第１の実施の形態における事故検出システムの構成を示す斜視図である。
【図２】事故検出システムのブロック図である。
【図３】事故検出システムの学習手順を示すフローチャートである。
【図４】管制センターから端末装置へのソフトウェアのコピーの手順を説明するためのフローチャートである。
【図５】本発明の第２の実施の形態における端末装置の構成を示すブロック図である。
【図６】本発明の第３の実施の形態における事故検出システムの構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００６０】
４１  学習機能付事故判定部、１００  端末装置、１０２  信号機、１０４  カメラ、１０６  マイク、１１２  エンドレス記録再生部、１１４  データ蓄積部、１１６  音圧判定部、１１８  データ加工部、１２０  学習機能付事故判定部。
【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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