安全運転カウンセリングシステムの構築― 平成 21 年度

タカタ財団助成研究論文集 ISSN 2185-8950 ―

研究代表者

春日 伸予

研究実施メンバー

研究代表者

第一章

芝浦工業大学工学部教授

春日伸予

ヒヤリハット映像の心理的側面からの分析

研究実施者

芝浦工業大学工学部教授

春日

伸予

研究協力者

芝浦工業大学工学部学部生

小鮒

陸人

研究協力者

芝浦工業大学工学部学部生

吉田

知覚

研究協力者

芝浦工業大学工学部教授

澤田

東一

第二章

ドライブレコーダ映像を用いた運転手挙動の画像解析

研究実施者

慶應義塾大学理工学部教授

青木

義満

研究協力者

慶應義塾大学理工学部学部生

尾山啓介

報告書概要本プロジェクトは，第一段階として，2 年計画による安全運転カウンセリングシステムの構築を行うことを目的としており，この段階でのドライブレコーダの画像はシステムの教育内容を作成するための分析対象としている。しかし，プロジェクトの最終目的は，車載されたドライブレコーダの画像をリアルタイムで解析し，心理面を中心とした安全運転のためのアドバイスをするシステム(ドライブ
レコーダに内蔵を想定)を構築することにあり，そのため画像からの心理面の分析に加えて，画像解析
処理によってドライバーの表情や行動を定量的にとらえ，運転手挙動と事故発生原因の関係を解明する研究も並行して行っている。
本報告書では，まず第一章において，システムの教育内容を作成するためのドライブレコーダの画像分析に関する研究の成果を，そして第二章において，画像解析処理によって運転手挙動と事故発生原因の関係を解明する研究の成果を報告する。

目 次
第一章 ヒヤリハット映像の心理的側面からの分析
１．背景
２．目的
３．分析方法
４．分析結果５．項目の相関図
６．まとめ
参考資料

第二章 ドライブレコーダ映像を用いた運転手挙動の画像解析
１．研究背景２．システム概要
３．手の移動軌跡取得
４．実験
５．考察と検討
６．結論

2

第一章
ヒヤリハット映像の心理的側面からの分析

芝浦工業大学 春日伸予 小鮒陸人 吉田知寛 澤田東一

3

１．背景
1.1．ヒューマンエラーと心理的要因
自動車事故の原因のほとんどはドライバーのミス，すなわちヒューマンエラーであり，これを防止することが事故削減につながる。これまで，ヒューマンエラー防止のためには様々な運転支援の技術
開発や法規制が行われており，一定の効果をあげている。しかしながら，2009 年の自動車事故による死亡者は 5744 人，死傷者は 100 万人以上で，いまだ多くの人が自動車事故の犠牲になっており，依然として安全・安心な車社会と言える交通環境がもたらされているとは言えないのが現状である（図１）。

図 1 交通事故発生状況の推移（警察庁資料より）

自動車事故の原因のほとんどはドライバーのミス，すなわちヒューマンエラーであり，これを防止することが事故削減につながる。これまで，ヒューマンエラー防止のためにさまざまな運転支援の技
術開発や法規制が行われており，一定の効果を挙げている。しかし，大幅な事故削減にいたってはおらず，今後は，技術的支援や法規制だけでなく，効果的なドライバー教育の推進が大きなカギを握っていると言える。
これまでのドライバー教育は，運転技術の向上を図ったり，事故原因と事故パターンに関する理解を深めたりするといった活動が主として行われてきた。そして，その教育にあたっては，事故事例だ
けでなくハインリッヒの法則を適用してヒヤリハット事例を用いて指導が行われている。ハインリッ
4ヒの法則によると，
1 件の死亡事故の背後には，
29 件の軽症事故と 300 件のヒヤリハットが存在する。
したがって，300 件のヒヤリハットをなくすことによって，その延長上にある事故を削減することが出来る，というのがハインリッヒの法則の示すところであり，それゆえ，ヒヤリハット予防という趣旨でのドライバー教育が盛んに行われているのである。
しかし，ヒヤリハットやその延長上にある事故の原因となるヒューマンエラーの背景には，それを誘引する要因があるはずであり，
その最も大きなものとして心理的要因が考えられる
（図２）
。
従って，
今後の大幅な事故削減のためには，運転支援の開発や法規制だけでなく，さらには，技術教育や事故事例教育によるヒューマンエラーの防止だけでなく，ヒューマンエラーの背後にあってエラーを誘引する心理的要因を明らかにし，その予防を行うことが必要である。具体的には，ドライバーの精神状
態や性格特性など，
どのような心理的要因がどのようなヒューマンエラーと関連があるのかを研究し，その結果に基づいて，ドライバーの心理的側面からの教育を推進することが重要である。

図２ ヒューマンエラーを誘引する心理的要因

5

1.2．ドライバー教育プログラム
現在のドライバー教育における心理的側面のケアとしては，教育プログラムを有する機関において性格特性などの心理的特性は測定などがある。しかし，それらは心理的特性の測定はできるが，日々の運転中の心理状態を測定することは困難である。また，教育機関において教育を終了した後は，ドライバーをフォローする体制がほとんどないのが実情である。本来，ドライバーは検査等によって自分の心理的特性やその影響による運転特性への気づきを与えられた後は，教育を生かして自主的に安全運転を継続することが望ましい。しかしながら，一度の気づきによって得られた安全運転への動機
を長く継続することは難しく，教育直後は安全運転を心掛けても，やがて教育効果は薄れていく可能性が大きい。
さらに，教育機関を利用することは時間的にも労力的にも，そして経済的にもドライバーにとって負担であるため，職業ドライバーを抱える組織でも利用することは少ない。まして一般ドライバーにいたっては自主的に教育を受けるケースは極めて少なく，事故を起こしたドライバーが再び運転する
前に矯正的な教育を受けるケースが大半を占めるのが現状である。今後，飛躍的な事故削減を実現するためには，職業ドライバーだけでなく，一般ドライバーの安全教育も継続的に実施することが重要課題になる。そして，そのためには現在の教育状況の改善が求められている。
以上のことから，大幅な事故削減のためには，ドライバーのエラーを誘引する心理的な要因を明らかにして，心理的な側面からの運転教育を強化することが重要であり，さらに，その教育方法は，多くの一般ドライバーが容易にかつ継続的に利用できることが必要である。
1.3．このプロジェクトに至るまでの経緯
本プロジェクトのリーダーである春日は，心身医学分野で得た知識と経験を生かし，交通安全に関して，ドライバー心理を中心としたヒューマンファクター領域の研究を行ってきた。そして，若年ドライバーの苛立ちや敵対心(自動車技術会論文集 Vol.36, No.3, 145-150,2005)，トラックドライバーのヒヤリハットに関する調査研究(自動車技術会論文集 Vol.38 No.3，105-110,2007)，携帯電話使用による運転行動への影響(自動車技術会論文集 Vol39. No.1，133-138,2008)，交通事故の背景にある心理的要因に関する研究―ストレスと事故との関係―(自動車技術会 2008 春季大会発表予定)などの研究
成果（資料として添付）から，心理的要因が与える事故の危険性への影響を確認しており，ドライバ
ーの心理的側面から事故防止を図る教育や支援の重要性を認識している。
そして，早大モビリティ研究会（代表 大聖泰弘教授）の分科会として「交通安全と心理研究会」（委員長 春日伸予）を立ち上げ，大学教員，自動車メーカー安全部門関係者，保険会社，トラック協会，等からの委員参加を得て，ヒューマンファクターを中心とした側面から交通安全を検討してきた。さらに，自動車技術会において「交通安全にかかわる運転心理検討委員会」（委員長 春日伸予）
を発足し，工学分野の研究者や心理学分野の研究者などによる学際的なチームを組織して，ドライバ
ーの心理的側面から事故防止を図る教育や支援の方法について検討を行ってきた。
これらの研究会は，
いずれもその基本理念を「ドライバーや歩行者に自身の運転特性や行動特性への「気づき」を与える」
ことであり，その気づきによって安全行動への動機づけや，実践の強化を行うことにある。そうした研究会の活動を行う中で，特に心理的側面から気づきを与える教育や支援の必要性が確認され，本研
6

究において，ドライバーの心理的要因と事故の危険性との関連性を解明し，心理的側面からの気づきを与えて安全運転を促進するシステムを開発することとなった。
まず，自動車技術会の「交通安全に関わる運転心理検討委員会」においてプロジェクトが発案され，プロジェクトを実行する段階で早大モビリティ研究会の「交通安全と心理研究会」に受け皿を変え，そして，「交通安全と心理研究会」の中でプロジェクト実行委員を選出して行うことになり，現在に至
っている。
２．目的
前述のような交通事故や運転教育の現状を考えると，今後，ドライバーのエラーを誘引する心理的な要因を明らかにして，心理的な側面からの運転教育を強化することが重要であり，さらに，事故後の矯正教育よりも安全運転保持の予防教育を強化することが必要である。そのためには，ドライバー
に対して，自分のどのような心理特性や心理状態がどのような危険運転行動や事故の危険性にむすびついているのかを気づかせ，運転中の自分の心理状態をマネージメントして安全運転を保持するような教育を行うことが必要と考えられる。さらに，多くのドライバーの教育が可能になるために，ドラ
イバーの時間や労力の負担の軽い教育システムにする必要もある。
春日は，自動車技術会「交通安全にかかわる運転心理検討委員会」において，既に２つの安全運転に関する Web システムを構築し，自動車技術会のホームページ上で一般公開している。最初に構築したのは「ヒヤリハット特性検査」で，アクセスした各ドライバーのヒヤリハットの特性を明らかにするものである（参考資料を添付）。次に構築したのが「生活ストレスと運転リスクの検査」であり，
これは過去一年間のストレス状態を診断し，その場合の事故やヒヤリハットを起こす危険性について解説するものである（参考資料を添付）。これらは，マスコミで取り上げられたこともあり，非常に多くのドライバーのアクセスを受けて交通安全に貢献している。
自動車技術会 HP 上の Web システムは，いずれもヒューマンファクターの中でも特に心理状態に注目したものであるが，しかし，運転中の心理状態や日常のストレスとの事故の危険性については取り上げてはいない。そこで，本プロジェクトでは，運転中の心理状態や日常のストレス状態も含めた幅広い心理的要因を取り上げ，さらに，調査データだけでなく，ドライブレコーダの画像データも用いることで，より詳しくそして精度の高い内容の教育内容を提供できる Web システムを構築することを目的とする。このシステムも，Web へのアクセスによるフィードバック教育を想定しているので，ドライバーは簡単に自分の心理的側面からの安全運転カウンセリングを受けることが出来るようになる。さらに，ドライバーの労力や時間の負担も軽いため，一般ドライバーも気軽に利用でき，幅広く
多くのドライバーの継続的な安全教育が可能となるものである。
3. 研究方法
ドライブレコーダの画像とアンケート調査を利用して，ヒヤリハット場面のドライバーの表情や動作や調査データから，ヒヤリハットの背景にある心理的要因を探る。

7

3.1.分析項目の作成
運転中にどのような心理状態が発生するか，どのような行動に結びつくかを推測し，ドライブレコーダの画像やアンケート調査で取得するデータ項目を作成した。項目は，①運転時の心理状態に関する項目，②不安全行動に関する項目，③ヒヤリハット時の状況に関する項目，④日常の心理状態に関する項目，に分類される。
①運転時の心理状態に関する項目，②不安全行動に関する項目，③ヒヤリハット時の状況に関する項目は，表 1 に示す通りである。

A)ドライバーの顔画像
漫然状態，低覚醒，苛立ち，他のものに気を取られている，安全確認行動の有無
B)運転操作操作の遅れ，不適切な車速選択，急な操作（急加速，急な車線変更等）など
C)ヒヤリハット時の道路状況
直進道路，交差点，など
D)ヒヤリハット時の状況
ヒヤリハット発生時間，ヒヤリハット時の車両の挙動，ヒヤリハットの種類
表 1 画像データ分析項目

また，④日常の心理状態に関する項目は，慢性ストレス状態と急性ストレス状態に関する項目を選定した。
・慢性ストレス状態
標準化されている日常苛立事尺度(付録 1)を使用し，日常でのストレス，不安についてアンケート調査を行う。
（例．自分の将来のことについて．等 計 30 項目）
・急性ストレス状態
標準化されている生活出来事尺度(付録 2)を使用し，過去一年でのストレスについてアンケート調査を行う。
（例．収入が大幅に減った．等 計 37 項目）
分析項目は，
・ドライブレコーダの画像から判断出来るもの，・ドライブレコーダの画像だけでは十分な判断できない場合もあるため，アンケート調査によるデータも併せて取得するもの・ドライブレコーダの画像では判断できないため，アンケート調査によりデータを取得するものの３種類に分類される(図３)。

8

画 像
運転時間
道路状況
ﾋﾔﾘﾊｯﾄ時間
ﾋﾔﾘﾊｯﾄ種類
自車の挙動

アンケート
漫然状態
苛立ち
低覚醒
焦り
他のことに気を取られた
安全確認行動
認知状況

心配事
ストレス状態

図 3 分析項目

ヒヤリハット時に関するアンケート調査用紙は，付録 3 に示すとおりである。ヒヤリハットが発生
した時間も記入項目に入っている。
3.2.予備実験
作成した項目を分析できる画像が取得可能であるかどうかを確認するため，商業用トラック１台にドライブレコーダを搭載して，１ヵ月間予備実験を行った。
その結果，当初は顔画像と車両前方風景の 2 画面の画像データであったが，分析精度を高めるために斜め上からのドライバーの半身像を加えた 3 画面(図 4)が必要であると判明し，ドライブレコーダのカメラを 1 台追加した。また，画像の解像度も高めた。

9

図 4 ドライブレコーダ取得映像
3.3.実験方法
予備実験の後，
ヒヤリハット場面を取得するためにドライブレコーダを使用した本実験を開始した。
(1)実験対象者
商業車ドライバー5 名(車種:トラック，普通乗用車)
一般ドライバー8 名(車種:普通乗用車)(2)実験装置
高性能ドライブレコーダ(CF-2400A)(図 5)を 5 セット用意し，被験者の乗る各車両に取り付けて実験を行った。ドライブレコーダの性能としては，音声(つぶやく声も記録)，画像，加減速，ブレーキ，
速度，揺れの記録が可能である。

図 5 ドライブレコーダ

10

表 2 ドライブレコーダの仕様

容量 30GB(2.5 インチ型)
記録時間 約 10 時間
内蔵 HDD(最高画質時 フォーマット容量 28GB 以上の場合)
記録時間 約 600 時間(最低画質時 フォーマット容量 28GB 以上の場合)

温度範囲

性能保障温度-10℃～＋50℃

耐振動作

動作範囲 0.7G 以下 5～200Hz(上下)

耐衝撃性(動作中)

30G 以下 作用時間 11ms(上下，左右)

電源電圧範囲

10.0V～30.0V(AGS は 24V 車専用)

映像信号

NTSC 方式準拠

本体質量

2.1kg

(3)実験内容
ドライブレコーダで運転中のドライバーの表情，上半身，車両前方風景を録画する。記録は乗車時から降車時まで連続して行う。
3.4.アンケート調査
画像だけでは判断できない心理状態に関して，ドライバーにアンケート調査を行う。
(1)調査対象者
実験対象者全員。
(2)調査内容①ヒヤリハットの調査
ヒヤリハット時の心理状態のアンケートとヒヤリハット発生時間を調査する。この調査は，ヒヤリ
ハットが起こる度に 1 回に 1 枚記入してもらう。
②慢性ストレスの調査
日常苛立事尺度による日頃のストレス（慢性ストレス）に関してのアンケート調査は，週に 1 回，
回答してもらう。
③急性ストレスの調査
生活出来事尺度による過去一年でのストレス（急性ストレス）に関してのアンケートは，実験を開始直前に 1 回，回答してもらう。

11

3.4.分析方法
ドライブレコーダで取得した映像からヒヤリハット場面を抜き出し，ヒヤリハット場面の心理状態
を，ヒヤリハット数値化シート(付録 4)を用いて評価する。
(1)ヒヤリハット場面の抽出方法
ドライバーの申告によりヒヤリハット発生時間がわかっているものはその前後 15 分を含めた画像を抽出する。ヒヤリハット発生時間が不明のものは，ドライブレコーダで記録されている加減速，ブレーキ，速度，揺れ(図 6)が通常の運転では起こりえない数値に達しているところを抽出する。

図 6 ドライブレコーダの出力グラフ(2)画像データの分析
ヒヤリハット場面前後 15 分を抜き出し，映像から顔の表情，目の動きなどの挙動から，ヒヤリハ
ット場面に至る心理状態を観測し，分析項目を判別する。
(3)画像データとアンケート調査データの分析
ドライブレコーダの画像だけでは分析が不十分なものに関しては，ヒヤリハットアンケートの結果を元にヒヤリハット場面に至る心理状態の総合分析を行う。
(4)ストレス状態とヒヤリハットの分析
慢性ストレス状態にある人，そうでない人，急性ストレス状態にある人，そうでない人に分類し，ヒヤリハットとストレス状態との関係について分析する．項目同志の関連性を検討するためχ2検定を行った。
χ2検定とは，調査データのバラつきの差が統計的に意味のあるものか，あるいは偶然に発生したものであるかを検定するものであり，2 つのカテゴリー変数に対して 2×2 のクロス集計表が作成できる場合に用いられる。2 つのカテゴリー変数に対してクロス集計表を作成し，帰無仮説「2 つの変数に関連性はない」をたて，帰無にそった分布と実際の分布がどの程度離れているのかを算出する。これを
χ2値とよび，クロス集計表のセルの個数によって帰無仮説が誤っている確率Ｐ値を求める。このＰ値
12

が 5％または 1％より小さいとき帰無仮説は棄却され，2 つの変数に関連性があると結論する。
4.分析結果ヒヤリハット画像は一般ドライバー48 件，商業者ドライバー4 件，全 52 件取得できた。心理的要因とヒヤリハット時の不安全行動，ヒヤリハット状況，ストレス状態を分析し，関連性が認められたものを次に示す。
①安全確認と眠気
ヒヤリハット時の安全確認の有無とヒヤリハット時の眠気の有無との間に有意な関連が認められた(P<0.05)。

％ 70

P<0.05

眠気は全くなかった

60

多少眠気があった
かなり眠気があった

50
40
30
20
10
0

安全確認に問題はない

安全確認不十分図 7 安全確認の有無(判定)と眠気の有無

図 7 から眠気があるときは安全確認が不十分になってヒヤリハットが起こりやすいことが示されている。

13

②安全確認とヒヤリハットの種類
ヒヤリハット時の安全確認の有無とヒヤリハットの種類に有意な関連性があった(P<0.05)。

％ 50

飛び出し
道路状況

45

他車の車線変更

40

自車の車線変更

P<0.05

自車の動きに対する相手の判断ミス
35
30
25

相手の動きに対する自車の認識ミス
側道からの割り込み
自車の操作ミス

20
15
10
5
0

安全確認に問題はない

安全確認不十分図 8 安全確認の有無(判定)とヒヤリハット種類の傾向

図 8 から，安全確認が不十分なときは，対象物の認知ミスによるヒヤリハットが起きやすいといえる。
（歩行者に直前で気がついた、など）
また、飛び出しによるヒハリハットも起きやすくなることが示されている。
図 7，図 8 の示す結果から，眠気があると安全確認が不十分になりやすくその結果，相手の動きに対する判断ミスによるヒヤリハットや相手の側道からの飛び出しを避けられないことによるヒヤリハ
ットを起こしやすくなると推察される。

14

③ヒヤリハット発生時間と漫然状態
図９に示すように，運転し始めてからヒヤリハットするまでの時間と漫然状態との間に有意な関連があった(P<0.05)。

％ 100
90

漫然でない

P<0.05

漫然である

80

P<0.05

70
60
50
40
30
20
10
0

０～１５

１５～３０

３０～４５

４５～６０

６０～

分

図 9 ヒヤリハット発生時間と漫然状態(判定)

図 9 から，運転し始めてから 45～60 分後に漫然状態になりやすく，そのためにヒヤリハットを起
こしてやすいことが示唆されている。

15

④ヒヤリハット発生時間と眠気運転し始めてからヒヤリハットするまでの時間と眠気の間にも関連が認められた（P<0.05）
。

％

100
90

眠気は全くなかった
多少眠気はあった
かなり眠気はあった80

P<0.05

70
60
50
40
30
20
10
0
０～１５

１５～３０

３０～４５

４５～６０

６０～

(分)

図 9 ヒヤリハット発生時間と眠気の有無％ 100
完全覚醒状態
多少眠気がある状態
かなり眠気がある状態

90
80

P<0.05

70
60
50
40
30
20
10
0
０～１５

１５～３０

３０～４５

４５～６０

６０～

（分）

図 10 ヒヤリハット発生時間と眠気(上：ドライバーの自覚，下：画像による判定)
図 10 からは運転し始めてから 45～60 分後に眠気が発生しやすく，低覚醒になる傾向があるといえる。また，この時間の眠気は本人の自覚が低いケースもあることがわかる。

16

⑤認知と眠気
ヒヤリハット時の認知の有無と眠気には有意な関連があった（P<0.05）。

認知していない％ 100

P<0.0590

認知していた

80
70
60
50
40
30
20
10
0

完全覚醒状態

多少眠気がある状態

かなり眠気がある状態

図 11 認知(判定)と眠気(判定)図 11 から眠気が高くなるにつれて相手を認知しにくくなり，ヒヤリハットが起こりやすいことが
わかる。

17

⑥安全確認とストレス
ヒヤリハット時の安全確認の有無を慢性ストレス状態は有意な関係があることが認められた(P<0.05)。

％ 90

慢性ストレス状態ではない

80

慢性ストレス状態である

70

P<0.05

60
50
40
30
20
10
0

安全確認に問題はない

安全確認不十分

図 12 安全確認行動と慢性ストレス

図 12 は慢性ストレス状態で運転すると安全確認行動を怠りやすくなりヒヤリハットを起こしやす
いことが示唆されている。

18

⑦ストレスと苛立ち
慢性ストレス状態とヒヤリハット時の苛立ちは有意な関係があると認められた(P<0.05)。

% 100

苛立っていない90

苛立っている

80
70

P<0.05

60
50
40
30
20
10
0

慢性ストレス状態でない

慢性ストレス状態である

図 13 苛立ちと慢性ストレス

図 13 から慢性ストレス状態にあると運転中に苛立ちがおきやすく，ヒヤリハットする傾向がある
ことを示唆している。

19

⑧ストレスと焦り
慢性ストレス状態とヒヤリハット時の焦りも有意な関係があることが認められた(P<0.05)。

%

100

焦りはない

90

多少焦っている80

非常に焦っている

P<0.05

70
60
50
40
30
20
10
0

慢性ストレス状態ではない

慢性ストレス状態である

図 14 慢性ストレスと焦り

図 14 から，慢性ストレス状態にあると運転中に焦りやすく，それが影響してヒヤリハットを起こしやすいことが推察される。

20

⑨ストレスと心配事の有無
慢性ストレス状態と心配事の有無も有意な関係があることが認められた。(P<0.05)。

90

心配事がない80

心配事がある%P<0.05

70
60
50
40
30
20
10
0

慢性ストレス状態ではない

慢性ストレス状態である

図 15 慢性ストレスと心配事

図 15 は，慢性ストレス状態だと心配事をかかえながら運転してヒヤリハットを起こす傾向があるということを示唆している。

図 12～図 15 の結果から，慢性ストレス状態にある人は、運転中に心配事を抱えて，安全確認を怠りやすかったり，苛立ち，焦りを起こしやすく，そのためにヒヤリハットを起こしやすいことが推察
される。

21

⑩車の挙動と認知
ヒヤリハット時に相手を認知できていたかヒヤリハット時の車の挙動には，有意な関係があることが認められた(P<0.05)。

100％

認知していない90

認知していた80

P<0.05

70
60
50
40
30
20
10
0

直進

右折

左折

車線変更

その他

図 16 車の挙動と認知

図 16 から，直進、右折では相手を認知していたにもかかわらず，ヒヤリハットが多く，一方，左折や車線変更時には相手を認知できなかったためにヒヤリハットを起こしていることがわかる。

22

⑪運転を始めてからヒヤリハットが起きる時間の記述統計
運転を始めてからヒヤリハットが起きるまでの時間を 15 分刻みで集計を行った結果を図 17 に示す。
一度休憩をした場合は，再び乗車した時間を新たなスタート時間とした。

図 17 乗車してからヒヤリハットが起きるまでの時間

図 17 から，運転開始後 30 分以内にヒヤリハットの 61％が起こっており，乗車後の短い時間に多くのヒヤリハットが発生していることがわかった。したがって，乗車後 30 分以内はヒヤリハットや事故の起きやすい危険な時間帯であるといえる。

23

また，事業車の事故は休日明けが多いという記録もあり（図 18），一般ドライバーも職業ドライバ
ーも運転開始直後が危険であることが示唆されている。

図 18 平成 19 年中の休日から事故までの勤務日数の分布24これらの結果から，運転開始直後のドライバーの状態に何らかの要因があると考えられる。そこで，運転開始から 30 分未満のヒヤリハットと 30 分以降のヒヤリハットにグループ分けし，各項目に関して比較分析を行った。しかし、30 分未満のヒヤリハットと 30 分以降のヒヤリハットには心理的要因
での有意差は認められなかった。このことから，今回調査した心理的要因以外の，例えば，運転を開始してから運転感覚を取り戻すまでに 30 分程度の時間がかかり，感覚を取り戻すまでの間に事故やヒヤリハットにつながるといった理由が考えられる。
⑫ヒヤリハット発生時間とヒヤリハットを起こした状況
ヒヤリハット発生時間を運転開始後 30 分までと 30 分以降に分けると，両者のヒヤリハット状況に有意な違いがあることが認められた（P<0.05）
。

0～30

100

30～

90
80

P<0.05

70
60
% 50
40
30
20
10
0

交差点

まっすぐの道

カーブ

合流地点

その他

図 19 ヒヤリハット発生時間とヒヤリハットを起こした状況

このグラフからは 0～30 分までのヒヤリハット発生時間では交差点でのヒヤリハットが多いことがわかる。30 分以上はカーブでのヒヤリハットが多いことがわかる。

25

⑪ヒヤリハット発生時間とヒヤリハットの種類
ヒヤリハット発生時間を運転開始後 30 分までと 30 分以降では，ヒヤリハットの種類に有意な違いが認められた（P<0.05）
。

100

0～30

90

30～

P<0.05

80
70
60
50
40
30
20
10
0

図 20 ヒヤリハット発生時間とヒヤリハットの種類

図 20 から，運転開始後 30 分までは飛び出しや自車の車線変更によるヒヤリハットが多く、30 分以
降では道路状況（赤信号など）や他車の車線変更によるヒヤリハットが多いことがわかる。

26

5.項目の関係図
項目同士の関係性を分かりやすくするために，関係図を作成した。関係図は有意な関連が認められた項目の中で共通点があるものを組み合わせた。結果を以下に示す。

①ヒヤリハット種類，安全確認と低覚醒

不十分な

相手の動きに対する判断ミス

運転開始45～60後に起きる低覚醒状態

安全確認

図 21 ヒヤリハット種類の関係図

運転開始後 45～60 分は最も低覚醒状態になりやすく，その低覚醒時に安全確認をおこなわず，相手の動きに対して判断ミスをしてヒヤリハットを起こしている状況がうかがえる。

②ヒヤリハット状況と認知

直進，左折時のヒヤリハット認知ミス

交差点でのヒヤリハット

認知している

図 22 車の挙動と認知の関係図

27

左折，車線変更は相手を認知していないことから起きるヒヤリハットが多く，交差点では，相手を認知しているにもかかわらずヒヤリハットを起こしやすい傾向があることが示唆された。

③慢性ストレスと安全確認および運転中の心理状態

苛立ち

不十分な
安全確認

慢性ストレス

焦り心配事

図 23 ストレスと安全確認の関係図

慢性ストレス状態で運転すると安全確認がおろそかになりヒヤリハットを起こしやすいことや，慢性ストレス状態時は運転中に心配事を抱え，苛立ちや焦りを感じやすいといった心理的背景があることが示唆されている。

28

④ヒヤリハット発生時間と漫然状態，覚醒状態，および認知漫然状態

運転開始後45~60分で起きるヒヤリハット

低覚醒

認知ＤＲ

図 24 ヒヤリハット発生時間の関係図

運転開始後 45 分～60 分は低覚醒状態や慢性状態になりやすく、そうした低覚醒状態の時には，相手を認知していないことによるヒヤリハットが起きやすいという関係が推察される。

6.まとめ
ヒヤリハットとその延長上にある自動車事故の大幅な削減のために，ヒヤリハットや事故の背景にあってそれらを誘引する心理的要因に焦点をあて，心理的要因と事故の危険性との関係を分析・検討した。その結果，次のような事が示唆された。
① 運転開始後 45～60 分は最も低覚醒状態になりやすく，その低覚醒時に安全確認を怠り，結果的に相手の動きに対して判断ミスをしてヒヤリハットを起こす傾向がある。
② 左折，車線変更は相手を認知していないことから起きるヒヤリハットが多く，交差点では，相手を認知しているにもかかわらずヒヤリハットを起こしやすい傾向がある。
③ 慢性ストレス状態時は運転中に心配事を抱え，苛立ちや焦りを感じやすく，安全確認がおろそかになってヒヤリハットを起こしやすい傾向がある。
④ 運転開始後 45 分～60 分は低覚醒状態や慢性状態になりやすく、そうした低覚醒状態の時に，相手を認知できなくてヒヤリハットが起きやすい。
以上のような心理的要因に関する結果の他に，乗車 30 分以内と 45～60 分の間で集中力が失われや29

すいことも示唆されており，その時間帯は事故の危険性が高まると推測される。また，乗車して 30分以内にヒヤリハットが多く発生していることから，乗車直後から 30 分までは，特に注意が必要であると言えよう。
来期は，本研究によって明らかになった事故の危険性と心理的要因との関係をもとに安全教育の内容を考案し，データベース化して Web システムの構築を行う。

参考文献(1)春日，大聖，ドライバー心理に関する調査研究―若年ドライバーの苛立ちや敵対心―，自動車技術会論文集 Vol.36, No.3, 145-150 (2006)(2)春日，間地，大聖，トラックドライバーのヒヤリハットに関する調査研究，自動車技術会演論文
集，Vol.38 No.3，105-110 (2007)(3)春日伸予，澤田東一，大聖泰弘，交通事故の背景にある心理的要因に関する研究－交通事故の危険性とストレスとの関係－，自動車技術会春季大会講演論文集（2008）(4)国土交通省自動車交通局，自動車運送事業用自動車事故統計年報（2009）(5)春日伸予，上野俊介，角田誠，澤田東一，携帯電話使用による運転行動への影響，自動車技術会春季大会講演論文集（2007）(6)Thomas A. Ｄingus , ph.Ｄ.，Driver Distraction: New Features, Ｎew Tasks, New Risk
(2007)(7)春日伸予，間地寛，大聖泰弘，トラックドライバーのヒヤリハットに関する調査研究，自動車技術会
論文集，Vol.38 No.3，105-110（2007）(8)ITS 推進協議会，安全運転支援システムの実用化に向けた実証実験のあり方について(9)春日伸予，澤田東一，大聖泰弘，交通事故の背景にある心理的要因に関する研究―事故の危険性とストレスとの関係―，自動車技術会春季大会講演論文集（2008）(10)小竹元基，岡田洋祐，道辻洋平，鎌田実，永井正夫，茂呂克己，前車追従時のヒヤリハットデー
タに基づく道路環境要因と運転行動の関係性の検討，自動車技術会春季大会講演論文集（2008）(11)大慈弥拓也，交通事故の抑止と効果的処理―ドライブレコーダを用い運転者の視点から事故を考察する―，自動車技術会春季大会講演論文集（2005）(12)内田信行，川越麻生，田川傑，阿賀正巳，映像記録型ドライブレコーダによるフィールドデータ
収集と事故メカニズム解明の取り組み，自動車技術会秋季大会講演論文集（2007）(13)内田信行，川越麻生，田川傑，阿賀正巳，ドライブレコーダを活用した人的要因解明のための時
系列詳細解析―脇見による追突ニアミス事例―，自動車技術会秋季大会講演論文集（2007）(14)内田信行，川越麻生，田川傑，阿賀正巳，交差点での追突事故に関する人的要因の実験検討
自動車技術会秋季大会講演論文集（2007）(15)大谷亮，宇野宏，飯星明，運転支援機能への信頼感がドライバー行動に及ぼす影響に関する基礎的検討，自動車技術会春季大会講演論文集（2005）30

資料１ ヒヤリハット関連項目の数値化

ヒヤリハット関連項目の数値化
漫然状態（ﾋﾔﾘﾊｯﾄ前 1 分） （運転操作も参考）
DR： 漫然状態の程度
０ 漫然としていない
調査：

１ 漫然としている・考え事をしていた
０ 全くない１ 多少あった

２ かなりあった

３ そのことで頭がいっぱいだった

・何も考えずにボーっとしていた
０ 全くない１ 多少そうだった２ かなりそうだった

３ 完全にそうだった

低覚醒
DR： 覚醒程度
０ 完全覚醒状態

１ 多少眠気がある状態

２ かなり眠気がある状態

３ 完全に眠っている

調査： 覚醒程度（本人の自覚との比較のために）苛立ち

０ 眠気は全くなかった

１ 多少眠気があった

２ かなり眠気があった

３ 完全に眠っていた（加減速度も参考）

DR： 苛立ち状態の程度（読み取れれば）０ 苛立ちはない

１ 多少苛立っている

２ 非常に苛立っている
調査： 苛立ち状態
０ 苛立ちはなかった

１ 多少苛立っていた２ 非常に苛立っていた焦り
DR： 焦りの程度（読み取れれば）０ 焦りはない

１ 多少焦っている

２ 非常に焦っている31

調査： 焦り状態
０ 焦ってはいなかった

１ 多少焦っていた

２ 非常に焦っていた

心配事
調査： ・心配事の有無
０ 心配事はなかった

１ 心配事があった・そのことを考えていた
０ 全くない１ 多少あった

２ かなりあった

３ そのことで頭がいっぱいだった

他のことに気をとられた
DR： 他のことに気をとられたか
０ 気をとられていない

１ 多少気をとられている

２ 完全に気をとられている
調査： 他の事に気をとられていたか
０ 全くなかった１ 多少気をとられた

２ 完全に気をとられていた↓
回答が０以外の場合，気をとられていた事についての調査も行う

他のことに気をとられた場合の各項目の重み付け① 6点

3）携帯電話， 17) テレビ， 15）車中での読み物， 13）車中の拾い物，
16）身だしなみ② 5点12）タバコ， 11）車中での飲食③ 4点

4）ハンズフリー携帯電話， 5）無線，6）エアコン， 7）ラジオ，
8）ＣＤ， 9）ＮＡＶＩ⑤ 3点10）同乗者との会話⑥ 2点

14）周りの風景
1）周囲の静止物 （運転行動に不必要な注意）
2）周囲の動く対象物 （

⑦ 1点

）

1 ）周囲の静止物 (運転行動に必要な注意)
2）周囲の動く対象物 （＊ 個別に判定〃

18）その他（

〃
）

32

）

安全確認行動
DR：安全確認
０ 確認に問題はない

１ 不十分

２ 安全確認していない
調査：安全確認
０ 確認に問題はない

１ 不十分

２ 安全確認していない＊回答が「２」の場合，思い込みに関する本人調査
０ うっかりした

１ 危険がないと思った ９９ 問題は無相手の行動に対するドライバーの認知度
DR： 認知度
０ 認知していない

１ 認知している

調査： 認知度
０ 認知していなかった

１ 認知していた「１」の場合は認識状況へ
相手の行動に対する認識状況
DR： 認識状況
０ 予測不可能な行動だった

１ 予測が難しい行動だった

２ 予測可能な行動だった
調査： 相手の行動に関する認識状況
０ 全く意外な行動だった

１ ちょっと意外な行動だった

２ 予測可能な行動だったと思う

交通環境に対する認識ミス
DR： 車速に関する認識ミス
０ なし

１ あり

一時停止違反と徐行無視
０ なし

１ あり

赤信号無視
０ なし

１ あり

その他の交通違反
０ なし

１ あり

調査： 車速に関する認識ミス
33

０ なし

１ あり （理由：）１ あり （理由：）１ あり （理由：）１ あり （理由：）一時停止違反と徐行無視
０ なし
赤信号無視
０ なし
その他の交通違反
０ なし

34

資料２ ヒヤリハットアンケート用紙

3.ヒヤリハットアンケート用紙
ヒヤリハット発生時間： 月日時分 車両ナンバー：

名前(ｲﾆｼｬﾙ)

あなたのヒヤリハット場面（事故にはならなかったが、ヒヤッとしたりハッとしたりした場面）について当てはまるものに○を付けて下さい。
（ヒヤリハットが起こったごとに記入をお願いします。
）（１） 考え事をしていましたか
０ 全くない１ 多少あった

２ かなりあった

３ 考え事で頭がいっぱいだった（２） 何も考えずにボーっとしていましたか
０ 全くない１ 多少そうだった２ かなりそうだった

３ 完全にそうだった（３） 眠気を感じていましたか
０ 全くなかった１ 多少眠気があった

２ かなり眠気があった

３ 完全に眠っていた（４） イライラした気持ちがありましたか
０ 苛立ちはなかった

１ 多少苛立っていた２ 非常に苛立っていた（５） 焦っていましたか
０ 焦ってはいなかった

１ 多少焦っていた

２ 非常に焦っていた（６）その日心配事はありましたか
０ 心配事はなかった

１ 心配事があった
心配事があった場合、運転中にそのことを考えていましたか？
０ 全く考えていない

１ 多少考えていた２ かなり考えていた

３ そのことで頭がいっぱいだった（７）運転以外の何かに気をとられましたか
０ 全くなかった＊１ 多少気をとられた

２ 完全に気をとられていた気をとられた場合（上の回答が１か２の人）、次のどれに気をとられましたか

１ 周囲の静止物

２ 周囲の動く対象物

３ 携帯電話

４ ハンズフリー携帯電話

５ 無線

６ エアコン

７ ラジオ

８ CD

９NAVI

１０同乗者との会話

１１車中での飲食

１２タバコ

１３車中の拾い物

１４周りの風景

１５車中での読み物

１６身だしなみ

１７テレビ

１８その他（35）

（８）安全確認はしましたか
０ 確認に問題はない

１ 不十分だった

２ 安全確認していない＊安全確認をしなかった人はなぜですか
０ うっかりした

１ 危険がないと思った（９）ヒヤリハットした相手の存在は認知していましたか
０ 認知していなかった＊

１ 認知していた

認知していた人は、なぜヒヤリハットになったと思いますか

０ 相手の行動が全く意外なものだった １ 相手の行動がちょっと意外だった
２ 相手の行動は予測可能だったと思う（１０）自車のスピードが適正ではなかったと思いますか
０ 適正だった

１ 適正ではなかった（理由：）（１１）一時停止違反と徐行無視はありましたか
０ なし

１ あり（理由；）（１２）赤信号無視はありましたか
０ なし

１ あり（理由；

）

（１３）
（１１）
、
（１２）以外の交通違反はありましたか
０ なし

１ あり（理由；）（１４）過労状態でしたか
０ 過労状態ではなかった

１ 過労状態だった（１５）睡眠不足でしたか
０ 睡眠不足ではなかった

１ 睡眠不足だった（１６）飲酒あるいは二日酔いのどちらかの状態でしたか
０ どちらにも当てはまらない状態だった

１ どちらかに当てはまる状態だった（１７）（１４）～（１６）以外の体調不良はありましたか
０ なし

１ あり（具体的に：）（１８）どのようなヒヤリハットでしたか？具体的にお願いします。
（

）

36

資料３ ストレスアンケート１（急性ストレス状態）

ストレスアンケート用紙①
乗車日：

月

日

車両ナンバー：

名前（イニシャル）

過去１年間にあなたに起こった出来事に○を付けて下さい。

（１） 収入が大幅に減った。
（２） 支出が大幅にふえたり、大きな借金（ローンを含む）を抱えた。
（３） 入院したり、１ヶ月以上仕事や学校を休まなければならないような病気や怪我をした。
（４） 家族に大病（寝たきりやぼけを含む）や大怪我をしたものが出た。
（５） 自分や配偶者が妊娠した。
（６） 自分や配偶者が出産した。
（７） 正式に結婚した。
（８） 自分や配偶者が流産した。
（９） 配偶者が死亡した。
（１０）親や子が死亡した。
（１１）兄弟姉妹、親友が死亡した。
（１２）頼りにしていた人（家族を含む）と離ればなれになった。
（１３）大事にしていた物がなくなったり（ペットが死んだり、いなくなったりした場合を含む）、壊れたりした。
（１４）引っ越した。
（１５）相手に大怪我を負わせたり、大きな損害を与えたりした。
（１６）訴訟沙汰が起こった。
（１７）家族が反社会的な行為（非行、万引、薬物、中毒など）をした。
（１８）いざこざのため配偶者と別居するようになった。
（１９）解雇（学生の場合退学）されたり事業に失敗した。
37

（２０）勤務時間や勤務内容に変化があった（配置転換の場合も含む）。
（２１）職務上、昇格した。
（２２）職務上、降格した。
（２３）退職した。
（２４）転勤や単身赴任を命ぜられた。
（２５）職場（学生の場合学校）や取引先の人と大きなトラブルがあった。
（２６）配偶者に就職（パートを含む）、退職、勤務時間や内容の変更等、仕事上の変化があった。
（２７）就職（転職）や入学（進級）などにより失敗した。
（２８）就職（入学）や転職（転学）があり、新たな生活が開始した。
（２９）親や教師など、立場が上の人にひどく怒られた。
（３０）いざこざ以外の理由（夫の長期出張や単身赴任など）で配偶者と別居するようになった。
（３１）離婚した。
（３２）親や子、兄弟姉妹が離婚した。
（３３）配偶者（恋人や婚約者を含む）ともめ事を起こした。
（３４）配偶者以外の家族ともめ事を起こした。
（３５）親戚や近所ともめ事を起こした。
（３６）子どもが自立（結婚を含む）するようになった。
（３７）新たな人が家族のメンバーとして同居（親の引き取りや出戻りの子どもなど）するようになった。

38

資料４ ストレスアンケート２（慢性ストレス状態）

ストレスアンケート用紙②
乗車日：

月

日

車両ナンバー：

名前（イニシャル）

下記の事で悩んでいることがある場合、当てはまるものに○を付けて下さい。

（１） 自分の将来のことについて（２） 家族の将来のことについて（３） 自分の健康（体力の衰えや目・耳の衰えを含む）について（４） 家族の健康について（５） 出費がかさんで負担であることについて（６） 借金やローンを抱えて苦しいことについて（７） 家族に対する責任が重すぎることについて（８） 仕事（家事、勉学等を含む）の量が多すぎて負担であることについて（９） 異性関係について（１０）職場（学生の場合学校）や取引先の人とうまくやっていけないことについて（１１）家族とうまくやっていけないことについて（１２）親戚や友人とうまくやっていけないことについて（１３）近所とうまくやっていけないことについて（１４）家事や育児が大変であることについて（１５）いつ解雇（学生の場合退学）させられるかということについて（１６）退職後の生活について（１７）今の仕事（家事、勉学等を含む）が好きでないことについて（１８）他人に妨害されたり、足を引っぱられることについて（１９）義理のつきあいが負担であることについて（２０）暇を、もてあましがちであることについて39

（２１）どうしてもやり遂げなければならないことがひかえていることについて（２２）自分の外見や容姿に自信がもてないことについて（２３）生活していく上で性差別（男性の場合も含む）を感じることについて（２４）不規則な生活が続いていることについて（２５）まわりからの期待が高すぎて負担を感じることについて（２６）陰口をたたかれたり、うわさ話をされるのがつらいことについて（２７）過去のことで深く後悔しつづけていることについて（２８）公害（大気汚染や近隣騒音など）があることについて（２９）コンピューターなどの新しい機械についていけないことについて（３０）朝夕のラッシュや遠距離通勤（通学を含む）に負担を感じることについて

40

資料５ 本研究に用いた解析方法（その１）χ2(カイ 2 乗)検定について■カイ２乗分布（χ2 分布）[chi-square distribution] ･･･ 比率の検定◇簡単な例でイメージ作り(1)◇例１
日本人の ABO 式血液型の分布はおよそＡ型 40%，B 型 20%，AB 型 10%，O 型 30%だといわれている．ある村で献血に応じた者のうち先着 100 人の血液型は次の表のとおりであった．(ただしデータは架空のもの）
血液型

Ａ型

Ｂ型

AB 型

O型

計

度数

37

25

12

26

100

この村の住人の血液型分布は，日本人全体の血液型分布とほぼ同じと見なしてよいか？
(考え方)
もし，完全に一致していたら，次の表の期待度数で示される人数となるはずであるが，標本調査の場合には少々の凹凸はありうる．どの程度の差異ならば偶然として許容されるかと考える．
血液型

Ａ型

Ｂ型

AB 型

O型

計

観測度数

37

25

12

26

100

期待度数

40

20

10

30

100

標準偏差を定義したときの式の作り方から類推して Σ(差)2 を考えると，(37-40)2+(25-20)2+(12-10)2+(26-30)2
この式は，観測値が大きくなると必要以上に大きくなり過ぎる．実際，標本を 10 倍に増やしたときを考えると，次の分布が上の分布と比較して 100 倍ずれているとは言えない．
血液型

Ａ型 Ｂ型

AB 型

O型

計

観測度数

370

250

120

260

1000

期待度数

400

200

100

300

1000

そこで，各々の(差)2 を各々の期待度数で割った次の式を考え，χ2 と呼ぶ．（２つの分布が完全に一致していればこの式の値は 0 となり，食い違いが大きいほど大きな数となる．）
χ2 == 2.41
この問題においては，期待度数の 4 個の数値の内 3 個までは変数として決められるが残り１個は合計から自動的に定まるので，このような分布を自由度 3 の χ2 分布という．自由度 3 の χ2 分布において，有意水
41

準 5%の限界値は，理論的なモデルから 7.81 と求められていて，これと比較して
χ2＜7.81 だから有意水準 5%で「有意差はない」と言える．
［与えられた母集団の分布と一致しているかどうかを判定するものは，適合性の検定と呼ばれる］○ 次のような観測データの分布を基準の比率と比較するには
項目 1 項目 2 ･･･ 項目 n
観測値の度数 O

O1

O2

･･･

On

基準値の度数 E

E1

E2

･･･

En

次の式で定義されるカイ２乗値
χ2 =を，理論的な計算で求めた χ2 値と比較すればよい．
○ なぜ，この方法でできるのかという数学的根拠は難しい「ｎ個の変数が各々独立に標準正規分布に従うとき」（自由度ｎ），それらの２乗の和 χ2=Z12+Z22+…Zn2 は，
標準正規分布（の２乗）を単純にｎ倍したものにはならず，自由度ｎのカイ分布と呼ばれるものになる．（シミュレーションにより目で確かめる方法は「仕事に役立つ EXCEL 統計解析」p.186～に出ている）
しかし，利用する側から見れば「前提条件に気をつけながら当てはめるだけ」で利用できる．
○ χ2 分布関数は自由度に応じて関数の形が異なり，1 枚の表にまとめられないので，自由度-よく使う確率（5%，1%など）から χ2 を読み取るように作られている．（コンピュータではこの制限はない．）次の表では，自由度 3 で p=0.05 に対応する χ2 の値は 7.815 となる．

（p は右片側面積）◇簡単な例でイメージ作り(2)◇例２ある果物をＡ方式で育てたものとＢ方式で育てたものの出荷時の等級が次の表のようになったとき，これらの育て方と製品の等級には関連があると見るべきかどうか．（ただしデータは架空のもの）

集計表 優 良 可 計
Ａ方式 12 30 58 100
B 方式 14 90 96 200
計

26 120 154 300

42(考え方)
A，B が独立であるとき，分割表は次のようになる．
集計表 優 良可計Ａ方式 8.7 40.0 51.3 100
B 方式 17.3 80.0 102.7 200
計

26 120 154 300

これらの観測度数と期待度数について，前の例１と同様にカイ 2 乗値を求める．

χ2=
=6.97
自由度 2，有意水準 5%のとき χ2= 5.99
5.99＜6.97 だから有意差があり，育て方と製品の等級には関連がある．
［２つのグループで比率に差異があるかどうかを判断するものは，独立性の検定と呼ばれる．］○ ２つの育て方が製品の等級に影響しない（育て方と製品の等級が独立なとき）ときは，次の表において
a1:a2:a3=b1:b2:b3 が成り立つはずである．
集計表 優 良 可 計
Ａ方式 a1 a2 a3 100
B 方式 b1 b2 b3 200
計

26 120 151 300

このとき，表の周辺和（黄色の背景で示した値：行小計，列小計）を元に考えると，a1:b1=100:200 で a1+b1=26のように各々の値は，縦の計を右端の周辺和(行小計)の比率に配分したものとなるはずであるから，
a1 = 26×100/300=8.7
b1 = 26×200/300=17.3
他の値についても，期待度数を埋めることができる．
○ 各マスの (Oij-Eij)2/Eij の和χ2=が自由度(m-1)(n-1)についての有意水準 α を超えていれば，これらの方式は独立ではない（有意差がある）
と言える．

43

○ 日常生活では，行小計に対する割合で表わした表
集計表 優 良 可 計
Ａ方式 12% 30% 58% 100%
B 方式 7% 45% 48% 100%を元に「少し違う」「あまり違わない」といった議論をすることがあるが，カイ２乗を用いた検定は，割合ではな
く，度数を用いて計算することが重要．
■要約■
1 ある標本の各カテゴリー（分類項目）ごとの比率が，基準の比率と一致しているかどうかを判定するもの
は，適合度の判定と呼ばれる． 観測度数が表１のようになったとき，この度数分布が表 2 で与えられる母集団の割合と一致するかどうかを判断するには，(1) 表 3 のように計 N から理論的に求まる期待度数と観測度数を比較して
カイ２乗値
χ2 =
を，求める．
(2) この場合，ｎ個の期待度数を変数と見るとき，これらの和は N でなければならないから，自由に決められるのは n-1 個で残り１個は自動的に定まる．→自由度は n-1 と考える．
(3) 次のグラフにおいて，多くの場合，右片側検定を考える．

（p は右片側面積）(4) χ2 分布表により，多くの場合，有意水準 5%の χ2 値と比較し，これよりも大きければ帰無仮説を棄却して有意差ありとし，そうでなければ有意差なしとする．
表1
項目１ 項目２ ･･･ 項目 n 計
x1

観測度数

x2

xn

･･･

N

表2
項目１ 項目２ ･･･ 項目 n 計
割合

p1

p2
44

･･･

pn

1

表3
項目１ 項目２ ･･･ 項目 n 計
観測度数

x1

x2

･･･

xn

N

期待度数 p1×N p2×N ･･･ pn×N N○ 分類項目 1～nは カテゴリーデータ でもよいし，定量的データ（もしくはそれらの階級）でもよい．
○ 期待度数が 5 未満のものがあるとき，分類の項目を併合して 5 以上にする．
（カイ２乗分布という）連続曲線で近似するためには，どの期待度数も pk×N≧5 を満たすことが条件とされている．
例
優 良 可 不可 計
観測度数 7 18 10 9 44
期待度数 3 16 15 10 44

秀 可 不可 計
観測度数 25 10 9 44
期待度数 19 15 10 44２

２つの属性によって分類した分割表（クロス集計表）から，これらの分類が独立（無関係）かどうか調べるものは，独立性の検定と呼ばれる．
表 4 のような分割表（クロス集計表）が得られたとき，２つの属性が独立（無関係）かどうか･･･項目 A,B,C に差異があるかどうかを判断するには(1) 集計表の周辺和(行小計，列小計)の比率で割り出した期待度数を求める．（たとえば，項目 A-項目 1 の
期待度数は n･1×n1･/n）→表 5(2) ２つの表のすべてのマス目からカイ２乗値を計算する：

χ2 =(3) 期待度数を計算するときに，右の表 6 のように行と列の各々残り１つは小計から自動的に決まるから，
45自由度は 2×3
［一般にｍ×ｎの分割表では，自由度は(m-1)(n-1)となる．］(3) 次のグラフにおいて，多くの場合，右片側検定を考える．

（p は右片側面積）(4) χ2 分布表により，多くの場合，有意水準 5%の χ2 値と比較し，これよりも大きければ帰無仮説を棄却して有意差ありとし，そうでなければ有意差なしとする．
※重要 観測値は，観測度数を用いることが重要--割合表（％）では検定はできない．（同じ割合でも度数が異なれば検定結果は異なる．）
表4
観測度数 項目 1 項目 2 項目 3 項目 4 計
項目 A

O11

O12

O13

O14 n1･

項目 B

O21

O22

O23

O24 n2･

項目 C

O31

O32

O33

O34 n3･

計

n･1

n･2

n･3

n･4

n

表5
期待度数 項目 1 項目 2 項目 3 項目 4 計
項目 A

E11

E12

E13

E14

n1･

項目 B

E21

E22

E23

E24

n2･

項目 C

E31

E32

E33

E34

n3･

計

n･1

n･2

n･3

n･4

n

表 6 ［自由度］
期待度数 項目 1 項目 2 項目 3 項目 4 計
項目 A

E11

E12

E13

*

n1･

項目 B

E21

E22

E23

*

n2･

項目 C

*

*

*

*

n3･

計

n･1

n･2

n･3

n･4

n

46

※ E11～E34 は小数部分を四捨五入して整数化してもよいが，途中経過はすべて実数（小数）でおこなうので，小数のままでもよい．
※ ２×２の分割表では，期待度数のうち幾つかが 4 以下であっても分類の項目を併合すると意味がなくな
る．この場合，標本の個数（観測度数）を大きくすることができなければ，「イエーツ（イエツ）の(連続)補正」呼ばれる方法（小さい方の期待度数に 0.5 を加える方法）がとられることがある．（離散分布を連続分布で近似するときに，真の値の限界を２つの整数の中央とするのと同様の考え方で，この方が経験的にも有効であるとされている．なお，列小計，行小計は変えない．

期待度数 項目１ 項目２ 計

期待度数 項目１ 項目２ 計

項目 A

4

15

19

項目 A

4+0.5 15-0.5 19

項目 B

7

11

18

項目 B

7-0.5 11+0.5 18

計

11

26

37

計

11

26

37

※ カイ２乗検定で「有意差がある」かどうかを調べるには，右側の片側検定を用いればよい．

「一致し過ぎ」を捉えたいとき（似すぎている文体を特定語彙の使用頻度で検出するなど）は左側の片側検定とすればよい．

「一致し過ぎ」のも「離れ過ぎ」のも捉えるには両側検定とすればよい．（5%のときは左右 2.5%ずつ→97.5%と2.5%の表を読む）※ ２×２分割表とそれ以外とで公式を分けて考える解説書もあるが，このページでは１つの公式で解説した．
（別公式で考える立場もあるということは頭の隅に！）47

出典：http://www.geisya.or.jp/~mwm48961/statistics/kai2.htm

48

資料６ 本研究に用いた解析方法（その２）

Wilcoxon 順位和検定について
平均値の差の検定
1)２標本の差の検定
Ａ、対応のない場合

対応のない場合と言うのは、２群が互いに独立である場合のことです。

◎２標本ｔ検定"処理群 vs 非処理群","被験薬 vs 対照薬"などのように、２つの 母集団の比較を行うような場合、どちらの群もデータが正規分布にしたがうとすると、2 つの母集団の 母平均の差に関する検定を考えると比較しやすくなります。この検定を行うために用いるのが２標本ｔ検定です。ここでは等分散が認められる場合の Student のｔ検定、等分散が認められない場合の Welch の t 検定 を行います。データ
数は異なっていてもかまいません。
◎Wilcoxon の順位和検定
正規分布が仮定できない場合この方法を用います。
Ｂ、対応のある場合対応のある場合とは、２群のデータの間に術前・術後とか、薬の投与前・投与後などといった同一対象から異なる２時点の観測値の「ペア」が得られる時、または異なる 母集団から同じ条件を持つもの
をペアとして選択するような場合を言います。
例：ある病院の眼科患者の眼部水晶体の厚さを２通りの方法で測定した時それらに差が認められるか。
2)分割表の検定
Ａ、２×２分割表の場合◎フィッシャーの正確確率検定
２×２分割表
発症
有

無

合計

有

15

4

19

無

6

13

19

合計

21

17

38

喫煙習慣

４つの桝目のいずれかの期待値が５以下の場合 χ2 検定よりも、この方法で検定を行うのがよいとされています。
49

この検定は、上のような分割表を作成したとき、 要因 A と要因 B （この場合は喫煙習慣と発症の有無）の２変数が独立であるかどうか（喫煙習慣と発症の有無が無関係かどうか）もしくは、２群の比率に差があるかどうか（喫煙習慣で発症率に差があるかどうか）を知りたいとき、に用います。上の例では P=0.00814 という結果が出ます。 有意水準 ５％(α＝0.05)で検定を行うとするとこの場合Ｐ≦α となります。このとき帰無仮説 （２要因は独立ではない）は 棄却され、喫煙習慣と発症の有無には関係がある（独立である）というということになります。
Ｂ、２×ｍ分割表の場合◎正確確率検定
ｍ個のカテゴリーに順序関係がない場合、この方法で独立性の検定（または比率の差の検定）を行い、２群とｍ個のカテゴリーが独立であるか（関連があるか）どうかを判断します。例えば、職種別（カテゴリー）に禁煙率（タバコを吸う、吸わないの２群）に差があるかどうかというような場合です。
◎Wilcoxon の順位和検定
ｍ個のカテゴリーに順序関係がある場合この方法を用います。（２群が正規分布をするかどうか分からない場合にも適用できます。）
例：降圧剤としての A 薬の臨床比較試験での改善度に関する以下の表で、改善度をよい方から順に１、２・・、５とした場合、この２群に差があるかどうかを検定する場合。
改善度

1

2

3

4

5

計

A薬

9

12

11

9

0

41

対照薬

3

7

10

16

3

39

計

12

19

21

25

3

80

帰無仮説を２群間に差がないと仮定し検定を行います。ここでは有意水準１％で有意差が認められるという結果になり、A 薬のほうが改善度に優れていることがわかります。
3)多重検定帰無仮説がひとつしか設定されていない場合、２標本ｔ検定で問題ないのですが、比較対象が３群以上存在し、帰無仮説が複数個になると、検定の多重性の問題が生じます。
たとえば 3 群(A,B,C)を比較するとき、”全体としての 有意水準”を５％で検定したいとします。ＡとＣ、ＢとＣについて有意水準５％の２標本ｔ検定を２回繰り返すとき、もしその母平均 （それぞれa,b,c とする）が a=b,and,b=c（つまり a=b=c)を満たしているなら、２つの帰無仮説のうちどちらか一方が棄却されると a=b=c という帰無仮説は棄却されることになります。このとき、帰無仮説が棄却される確率は約９％であり、設定した５％より大きくなっています。
多重比較法とは、このようなことが起こらないように”全体としての有意水準”を公称の値（あらかじめ宣言した値）にコントロールできるように一回一回の検定における個々の有意水準を調整する方
法を言います。

50

●ｔ検定と多重比較法の使い分けについて
平均の差の検定を複数回行うときに、それらの検定すべて において有意差があるという結果のみに意味があるときは、 ｔ検定を繰り返して用います。一方、それらの検定のうち少なくとも１つ以上の検定での有意差に意味があるときには多重比較法を用います。
例１：２種類の既存薬ＡとＢを組み合わせた配合薬Ｃの配合効果を評価する場合。
この場合、既存薬Ａ，Ｂのそれぞれの効果と配合薬Ｃの効果を比較します。ここでいいたいのはＣが既存薬Ａ、Ｂの両方よりも効果があるということです。「ＣがＡよりも優れている、かつＣがＢよりも優れている」ということを示します。このような場合には２標本ｔ検定を繰り返して用いるほうが適切だと考えられます。
○ｔ検定の繰り返しで、どれかひとつ有意差が検出されたとき、その検定のみを取り上げて「有意差がある」とはいえません。また、複数の検定のうちひとつでも「有意差がない」と言う結果がでれば、上の例でいうと結果としてわかることは「ＣはＡより優れていて、かつＢより優れている、といえない」ということだけです。
例２：新薬の用法を２種類（Ａ１、Ａ２）設定しそれらの薬効と標準薬（Ｃ）の薬効を比較する場合。
ここで示したいのは「２つの新薬のどちらか一方、または 両方がＣより優れている」ということです。
「Ａ１がＣよりも優れている」「Ａ２がＣよりも優れている」と個々に言いたいとき２標本ｔ検定を用いると、すでに述べたようにどちらか一方には差がある（優れている）という結果が出る確率が高くなってしまうので、多重比較法を用いたほうがよいといえます。
○多重比較法で有意差が検出されなかった検定では（例えば、ＣとＡに有意差がなかったとすると）「ＡはＣよりも優れているという結果が得られなかった」だけで ”帰無仮説を保留する” ということになります。これは多重比較法では 有意水準を調節しているため単回の検定よりもさらに、積極的には帰無仮説が支持されないことを示しています。

出典： http://www.gen-info.osaka-u.ac.jp/testdocs/tomocom/wilc1.html

51

資料７ 本研究で取得したヒヤリハット時ドライバー顔画像
別添 画像データ「ヒヤリハット顔画像」

資料８ ドライブレコーダ映像の分析結果・データファイル
別添 データファイル「分析用データファイル」

資料９ 本研究の基礎となった先行研究
別添 論文データ
１．トラックドライバーのヒヤリハットに関する研究
２．携帯電話使用による運転行動への影響に関する研究
３．飲酒運転の背景要因に関する研究
４．交通事故の背景にある心理的要因に関する研究
５．飲酒運転による視線の動向に関する研究

52

第二章

ドライブレコーダ映像を用いた運転手挙動の画像解析

慶應義塾大学青木義満 尾山啓介

53

１．背景
1.1．日本の道路交通の現状

現代社会において， 自動車交通は最も世界的に普及している交通手段のうちの一つである.しかしその一方で， 数多く発生する交通事故が社会的問題の 1 つになっている.
警視庁交通局の平成 20 年度の道路交通事故による交通事故発生件数，死者数及び負傷者数のグラフによれば平成 20 年の死者数(24 時間以内)は 5155 人であった．
この数は近年減少傾向にあり，交通事故対策は一見有効に機能しているように思われる．しかしながら，交通事故発生件数
は約 76 万件，負傷者数は約 95 万人であり，図 1.1 に示すように依然として高い水準を維持している．この傾向差の理由としては，衝突安全に関する車両技術と救急救命の改善が大きく寄与している [1]．しかしながら，命が助かっても重度の後遺障害者が年間数万人にも上る．今後目指すべきところは，交通事故そのものの発生を大幅に減らすことである．そのために，事故を未然に防ぐ予防安全に軸足を移していく必要がある．

図 1.1 道路交通事故による交通事故発生件数，死者数及び負傷者数の推移

54

1.2．事故原因

交通事故の原因の一つとして，運転手挙動が挙げられる．図 1.2 は平成 20 年度における原付
以上運転者の起こした事故件数を法令違反別にグラフにしたものである．これによると法令違反による事故の中でも漫然運転や脇見運転，運転操作不適などの運転手挙動が原因と思われる事故
が全体の約半数を占めている．これらのことから，現在運転手の身体的もしくは心理的状態を判断する研究が行われている．

図 1.2 法令違反別(第１当事者)死亡事故発生件数

55

1.3．従来研究

運転手の状態判別方法として，これまでの研究では運転手に脳波計を取り付け精神状態を認識するものがある[2]．生体計測機器の取り付けによるものの利点は，運転者お状態を高精度にまた定量的に評価することができる点である．しかし運転時に装置を運転手に接触する必要があり，それらの機器が運転手に影響してしまう可能性がある．
また，カメラを用いた非接触による運転不挙動の研究も行われている[3]．これらの研究は脇見
運転や運転手の覚醒度を推定する目的でおこなわれている．さらに，照明変化にロバストな赤外
線画像を用いた研究も行われている[4]．これは赤外線を用いるため運転席の照明変動に関係なく挙動推定を行えるという利点があるが，装置が高価で取り付けが困難という問題点がある．また，運転手の挙動に対する研究もなされている[5]．これは運転手の上半身にマーカを取り付け，それをもとに運転手の姿勢を推定することで，さまざまな環境下でのドライバー挙動を計測し安全なドライブアシストや事故防止機能に役立てるものである．しかし運転手に毎回センサを取り付ける必要があり，一般ドライバーが利用することはほぼ不可能である．また，通常の単眼カメラ映像から運転手の手を追跡している研究もある[6]．しかしこれは手の追跡に背景画像が必要であり，また色と形状の情報から手領域を判断しているため，ある程度の大きさで手が撮影されている必要があり，運転手上半身の映像から手領域を追跡し，挙動を解析することには向いていない．そこで本研究では，運転手にマーカなどの機器を取り付けることなく，また運転手の上半身全体を撮影した映像から両手を同時に追跡し挙動を推定する．
1.4．研究目的

これらのことから，本研究では運転手にマーカなどの機器を取り付けることなく通常の単眼カ
メラ映像から非接触で運転手の手の動きを推定し，運転手挙動と事故発生原因の関係を解明することを目的としている．また，このとき背景画像などの入力を必要とせずに映像中の小さな手でも追跡できるようなシステムを目指す．そこから運転手の手の軌跡を取得しすることで，たとえばハンドルやギアの操作以外の手の動きを検知し事故発生を防止するようなシステムに役立てることを目的としている．
２．システム概要

本論文で提案する運転手の手領域軌跡取得手法におけるシステム構成を示すと同時に， 使用したカメラ性能・適用される動画像について明確に述べる．
2.1．システムの全体像

システムの全体像を以下の図 2.1 に示す．トラックの運転席上方に取り付けられたドライブレ
コーダから得られた動画像を入力とし，可動域推定・手領域追跡・移動軌跡出力の画像処理をへて，手領域の移動軌跡を出力する．

56

図 2.1 システム全体像

2.2．単眼車載カメラ

本システムでは， 運転席上方に下向きに取り付けられたカラーの CCD カメラによって取得される動画像を使用する. これらのカメラはともに車両にしっかりと固定されているため， カメラ
単体で振動することはほぼないと言える. また， 取得される画像のサイズは 320×240 が 4 画面
で， フレームレートは 10fps である. 以下の表 1 に車載カメラの使用を示す．

表 1 車載カメラの性能
映像素子

1/4 インチ CCD

総画素数

25 万画素画角図 2.2 車載カメラ
57

水平：約 130°
垂直：約 97°

フレームレート

10fps

解像度

320×240×4

また，実際に車載カメラから得られる動画の例を以下の図 2.3，2.4 に示す．図 2.3 がドライブ
レコーダから得られたままの画像，図 2.4 が運転手の手領域追跡のために運転席上方のカメラの映像のみを抜き出したものである．

図 2.3 ドライブレコーダの映像

図 2.4 運転手上方カメラの映像
58

３．手の移動軌跡取得

先ず運転手の手領域移動軌跡取得に至る処理全体の流れを示し， その後各処理について詳し
く説明していく．
3.1．処理の流れ

まず，本手法の流れを図 3.1 に示す．前後フレームの差分をとり，その差分を 1 枚の画像に累積することによりピクセルごとの画素値の変化量を評価する．そこから画素変化量の大きい部分を可動域として推定する．
こうして得られた領域において，パーティクルフィルタを用いて運転手の手領域を追跡する．
手のモデル画像を読み込み HSV 表色系における H(色相)のモデルヒストグラムを取得する．このヒストグラムを基に，色相ヒストグラムの近いものを追跡する．この色ヒストグラムは，ほかの特著量と比べ，対処物体の向きの変化，回転や歪みなどに対して特徴の変化が少ないという特徴が挙げられる．
また，パーティクルフィルタは重心を同時に複数取得することができないので，対象物体ごとにフィルタを用意することで，複数の物体を同時に追跡することを可能にした．
最後に追跡した手領域の軌跡を 1 枚の画像に出力した．

図 3.1 手領域の移動軌跡取得の流れ

59

3.2．ドライバー稼働域推定

ドライバー可動域推定の流れを以下の図 3.2 に示す．今回取得してきたカメラは固定されているため取得動画像において運転手が動いた部分の画素値変化量が大きいと考えられる．

図 3.2 可動域推定の処理フロー
そこで前後フレーム間の画素値の差をとった画像を作成する(図 3.3)．
次にその差分を 1 枚の画像に累積することでピクセルごとの画素値の変化量を評価する(図 3.4)．

図 3.3 フレーム間差分画像
60

図 3.4 差分累積画像

次にこの差分累積画像に 2 値化処理をかけ(図 3.5)，その白色領域のうち最大面積のものを運転
手の可動域と推定する(図 3.6)．

図 3.5 2 値化画像61

図 3.6 可動域推定画像

3.3．パーティクルフィルタ
3.3.1 パーティクルフィルタとは

物体追跡の手法として，パーティクルフィルタが広く用いられている．パーティクル
フィルタは推定に基づく時系列データ解析方法であり，重み(尤度)と運動モデルを持つ
パーティクルを多数用いて追跡を行う．状態推定，重み計算，重み評価の 3 ステップを繰り返す
ことで物体を追跡する．また，パーティクルフィルタの特徴として，多数のパーティクルの平均により物体の追跡を行うことが挙げられる[7][8]．
3.3.2 処理の流れ
Step1 初期設定 対象物体位置を指定し，複数個のパーティクルを発生させる．
Step2 状態推定 パーティクルを運動モデルに従い移動させる．
Step3 重み計算 パーティクルの座標周辺のヒストグラムを取得．ヒストグラムの類
似度を計算して，尤度とする．
Step4 重み評価 パーティクルの尤度を正規化．対象物体の重心を求める．
初期位置を与え，Step2～4 を繰り返し追跡する．対象物体の位置推定，観測により尤度計算をし，尤度評価を行い尤度の高い方にパーティクルを動かすことにより追跡が行われている．図 3.7 にパーティクルフィルタの概念図を示す．

62

図 3.7 パーティクルフィルタの概念図

3.3.3 初期位置設定

追跡領域の初期位置は動画の 1 フレーム目でマウスクリックによって指定する．この初期位置の周りにパーティクルを配置することから追跡を開始する．

図 3.8 初期位置設定

63

3.3.4 状態推定

3.3.4.1 運動モデル
前フレームまでの位置から，状態を推定して粒子を動かす．尤度の高いパーティクルが存在する座標方向に移動させる．移動させるときには，運動モデルを基に移動させる．
運動モデルは，システムに応じて定める必要がある．線形的な動きだけでなく，非線形な動きにも運動モデルを定めることにより対応できるようになる．このシステムで使用する運動モデルと状態推定の概念図を示す．

式 3.1 パーティクルの運動モデル

図 3.9 パーティクルフィルタ(状態推定)の概念図

式 3.1 により，前の位置から，パーティクルを動かす．図 3.9 の矩形内は状態遷移の様子である．前のフレームから運動モデルに従い，パーティクルを動かしている．

64

3.3.4.2 ノイズパラメータ
運転手の不規則な動き，カメラの動作，照明変動などにより起こり得るノイズに対応するため，
ノイズパラメータを設定する必要がある．下の式はノイズパラメータを考慮した運動モデルである．自分で上限を定めることが可能で，その中で値を変動させることにより，様々なノイズにも対応できる．

式 3.2 ノイズを考慮した運動モデル

ノイズ設定を行わないと，不意に移動した場合や，急な変化に対応することが出来ない可能性がある．位置や速度の変化を考慮して，ノイズの設定を行うことで運転手の速い動きなどに対応可能であると考えられる．ノイズパラメータはシステムにより最適な値を設定する必要がある．
3.3.4.3 局所探索
選手を探索する場合は，局所探索を行っている．これは，フレーム間の手領域の移動距離は微小であるという前提で行う．パーティクルはこの探索範囲外を探索しないように設定する．画像の全範囲を探索する必要がなくなるため，誤追跡が減少すると考えられる．探索範囲を以下に示す．

図 3.10 探索範囲

65

3.3.5 重み計算

3.3.5.1 ヒストグラム取得
重みを計算するために，パーティクル周辺のヒストグラムを取得する．ヒストグラムは入力画像の表色系を RGB から HSV に変換し，H(色相)の値により取得する．これは手の色はそれぞれの動画の運転手ごとに決まっているため，色による追跡が有効であると考えたためである．また，色ヒストグラムは，他の特徴量と比べ，対象物体の向きの変化，回転や歪みなどに対して特徴の変化が少ないことが挙げられる．
3.3.5.2 尤度計算

ヒストグラムの類似度を計算し，重みとなる尤度を計算する．類似度の計算には，
Bhattacharyya 係数を用いる．Bhattacharyya 係数は，2 つのヒストグラムの類似度を計算す
る．類似度の計算方法については，以下に示す．

式 3.3 Bhattacharyya 係数

Bhattacharyya 係数の計算には，正規化したヒストグラムを用いる．あらかじめ用意した手画像からモデルとなるヒストグラム p を取得し，パーティクルの座標周辺から取得したヒストグ
ラム q と比べる．ヒストグラムのビンごとの乗算の平方を類似度としている．この係数は 2 つのヒストグラム p と q の分布が似ているほど大きな値となり，完全に一致すると S=1 となる．
ここでは，Bhattacharyya 係数により算出された値を尤度としている．

66

3.3.6 重み評価

図 3.11 パーティクルフィルタ(重み評価)の概念図
重みの計算を行った後に，重みの評価を行う．尤度の低いパーティクルは，状態推定に移る前に消滅させる．ここでいう消滅とは，閾値以下の尤度を 0 にすることで，高い尤度の方向にパーテ
ィクルを移動させることを示す．
3.3.6.1 パーティクルの正規化

パーティクルを尤度により正規化する．そのパーティクルの尤度の全体に占める割合を百分率で表す．以下の式に従って正規化を行う．

式 3.4 重み正規化

67

3.3.6.2 重心の算出

追跡して軌跡を取得するためには，物体の重心を求める必要がある．代表点や矩形の中心を重心として扱うことも多いが，ここでは重み付き平均により重心を算出する．正規化した重みと，パーティクルの位置情報を使う．これにより，すべてのパーティクルの情報を考慮することができるので，安定して重心を得ることができる．

式 3.5 重心の計算式
重心は，式 3.5 の左式で計算する．すべての重み，そして位置を足し合わせることで重み付き平均を求めることができる．重みは，パーティクルの正規化により累積が 1 になる．次に重み付
き平均により手の重心を取得した様子を図 3.12 に示す．

図 3.12 手領域の重心取得

68

3.4．手領域の軌跡取得

手領域の軌跡を取得することは，運転手がどのように動いたかを表わす情報である．ここでは，重心の座標を 1 枚の画像に重ね合わせることにより軌跡を取得する．

図 3.13 手領域の軌跡取得例

69

3.5．複数物体の追跡

パーティクルフィルタは重心を同時に複数取得することができない．そこで，対象物体ごとにフィルタを用意することで同時に複数の物体，今回では両手の同時追跡を可能にした．

図 3.14 複数物体追跡

70

3.6．追跡領域限定

パーティクルフィルタによる追跡処理に可動域推定で得られた運転手可動域の情報を組み込むことで，可動域外にパーティクルが移動してしまうことを防ぎ，精度を向上した．可動域推定によって得られた可動域の座標から，可動域外でのパーティクルの尤度を 0 にすることで追跡す
る重心が可動域から出てしまうのを防いだ．

図 3.15 可動域組み込み
以上， 入力動画像から止まれ標識の検出までの流れを示した. 次の章では， 本手法の手領域
軌跡取得を評価するために行った実験を説明する.

71４．実 験

前述の手法の有効性を示すために， 実際にトラックに取り付けたドライブレコーダから得られた動画像を用いて，運転手の手領域追跡の精度を検証する．
4.1．実験方法

前述の手法の有効性を示すために， 取得動画像から運転手の手領域を追跡する実験を行った.
最初に入力動画像について説明する. 取得された動画像は 1 本平均 30 秒の avi 形式で， 画像は非圧縮に変換してあるものを用いた. また， 撮影したカメラは CCD カメラで，入力画像のサイズは 320×240pixel×4 画面のうち 1 画面のみを用いた．
上記の動画像で，異なる運転手の動画像を 5 本用意した．また，5 本の動画像はそれぞれ通常
運転・右左折時・片手運転・くわえタバコの時のものを選びそれぞれについて精度を検証した．
また，撮影環境は昼間のもののみ用いた．
本実験を用いた環境は以下のようになっている. しかしこの処理はオフライン処理のため， 処
理時間は莫大な値にならなければさほど問題はない．
○Windows XP○クアッドコア：2.83GHz○メモリ：3.00GB
4.2．実験結果

前節で述べた実験の結果は、以下の表 4.1 のようになった。
全体としては左手追跡精度が 90.5%、
右手追跡精度が 88.3%となった。また、運転シーン別の追跡精度を比較した結果は以下のグラフ
4.1 である．
表 4.1 評価実験結果
総フレーム数左手成功フレーム

右手成功フレーム

合計

通常運転時

300

296(98.7%)298(99.3%)

99.0%

右折時

300

251(83.7%)

265(88.3%)

86.0%

左折時

300

294(98%)214(71.3%)

84.7%

片手運転(右手)

300

250(83.3%)285(95%)89.2%

くわえタバコ300

266(88.7%)263(87.7%)

88.2%

総合

1500

1357(90.5%)1325(88.3%)

89.4%

72

通常運転
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0

くわえタバコ

片手運転

右折時

左折時

グラフ 4.1 追跡精度比較

次の章で， 結果内容に関して詳しく見る．また，手領域の軌跡を以下に示す．ただし，赤い点で描かれているのが左手軌跡，青い点が右手軌跡，水色の矩形がギア領域，緑色の円形がハンド
ル領域である．

(a)(b)
図 4.1 手領域軌跡73

５．検討・考察

本研究で行った実験から得られた未検出・過検出などの結果を基に， 本手法の問題点・発展に注目していく．
5.1．検出精度

今回 5 本の動画を精度検証のため用いた．まずその動画について説明したいと思う．5 本の動画はそれぞれ異なる運転手の昼間運転中の動画であり，フレームレート 10fps，30 秒 300 フレー
ムであった．また，5 本の動画像はそれぞれ通常運転・右左折時・片手運転・くわえタバコの時のものを選び精度を検証した．以下に実験で用いた動画像の一部を示す．

図 5.1 検証動画

検出精度であるが， 検証動画全体で 89.4%という結果であった．これは安全運転支援にフィードバックすることを考えると決して良い結果とは言えない．どのようなフレームにおいて検出が失敗していたのかについてみていきたいと思う．

74

(a) 追跡失敗例(b) 追跡失敗例
図 5.2 追跡に失敗したフレーム
図 5.2(a)をみると，手の速い動きに対して画像がかすれてしまっていることがわかる．これは解像度の低さとフレームレートの粗さが問題であり，このようなフレームにおいてパーティクル
が追跡しきれず置いていかれるということがあった．また，図 5.2(a)のように運転手の手がカメラに近づいた場合，速い動きに対する粗さだけでなく，対象物体の大きさ・照明変動が大きくなるため追跡しきれていないことが分かった．今回通常運転時において追跡精度 99.0％という高い結果が得られたのは，こうした手の素早い動きや照明変動がほとんどなかったからであると考えられる．
また，運転手の手領域を肌色領域として精度検証しているため，図 5.3 のような手の領域とはいえない場所に重心がある場合も追跡成功とみなしている．そのためこのような追跡結果となったが，手の移動軌跡として出力するためにはより精度を上げる必要があるといえる．
75

図 5.3 追跡成功フレームの問題点
次にパーティクルフィルタの問題点について考える．パーティクルフィルタの問題点として，
図 5.4 のように追跡対象から離れてしまったときに自力で復帰することが難しいということが挙げられる．これは追跡精度向上のためにパーティクルを 100×100pixel の限定窓内のみに配置しているため，一度追跡物体から完全に離れてしまうと追跡物体上にパーティクルを配置することができないためである．この問題を解決する方法として，パーティクル全体の尤度が一定以下に下がった場合探索窓を画像全体に広げるか，あるいは HSV 変換などを用いて重心を手領域に再配置することなどが考えられる．

図 5.4 重心再配置が必要な例
76

次に軌跡画像について考察する．

(a)

(b)

(a)は右折時の運転手の両手軌跡，(b)は左折時の運転手の両手軌跡である．この画像から，右左折時に左手はギアやハンドルに置かれていることが多く，右手は曲がるのに必要なだけのハンドル操作を行っていることが多いといえる．逆に，この運転手の場合右左折時にこのような軌跡になっていなければ，危険な運転をしているといえるとも考えられる．次に片手運転をしていた
場合の軌跡を以下の図 4.2 に示す．

図 4.2 手領域軌跡(片手運転)
この場合，左手がハンドルでもギアでもない領域にあることが多く，片手運転していると推定することができる．

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６．結 論

本論文で提案した手法の有効性や実験結果を総合的に示す. また， そこから今後の発展や方針を述べる．
この研究は運転手の手領域を追跡することが目的ではない．手領域の軌跡を取得することにより運転手の運転挙動特徴を推定し，それと事故との相関関係を調べることにより，将来的にはドライブレコーダ映像の取得からリアルタイムで運転手に危険を警告できるようなシステムを目標としている．本論文における運転手の手移動軌跡の書き出しはその第一歩であり，これからその情報をもとに運転の安全性や手がハンドルやギアなどのどの機器におかれているのかを推定していく．
本実験の結果得られた手領域の追跡精度は 89.4%であったが，安全運転を評価する上で決して高いといえる結果ではなく，また近い色ヒストグラムを持つ腕領域を追跡してしまうなどの課題も多い．
そのため，今後の研究では手領域の追跡精度を高めるとともに，この手領域の軌跡という情報と，実際の事故発生との相関をさぐり，安全運転を評価できるようなシステムを開発していく予定で
ある．

参考文献
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