特開 2024-111449 データ収集システム、データ送信システムおよびデータ送信プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024111449

(43)【公開日】2024-08-19

(54)【発明の名称】データ収集システム、データ送信システムおよびデータ送信プログラム

(51)【国際特許分類】

   G08G 1/00 20060101AFI20240809BHJP

   G07C 5/00 20060101ALI20240809BHJP

【ＦＩ】

G08G1/00 D

G07C5/00 Z

【審査請求】未請求

【請求項の数】7

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023015966

(22)【出願日】2023-02-06

(71)【出願人】

【識別番号】514326199

【氏名又は名称】桑原 康郎

(74)【代理人】

【識別番号】100140796

【弁理士】

【氏名又は名称】原口 貴志

(72)【発明者】

【氏名】桑原 康郎

【テーマコード（参考）】

3E138

5H181

【Ｆターム（参考）】

3E138AA07

3E138MA01

3E138MA06

3E138MB08

3E138MB13

3E138MB15

3E138MC12

3E138MD05

5H181AA01

5H181BB04

5H181BB12

5H181BB13

5H181BB20

5H181CC04

5H181FF04

5H181FF10

5H181FF13

5H181FF27

5H181FF32

(57)【要約】

【課題】 人工知能の判定の精度を従来より容易に向上することができるデータ収集システム、データ送信システムおよびデータ送信プログラムを提供する。
【解決手段】 データ収集システムのデータ送信システムは、ドライブレコーダーによって記録された記録データのうち少なくとも映像データに基づいて、ＡＩアルゴリズムを使用して事柄発生時点を特定してＡＩ対象判定を実行し（Ｓ１０６）、特定した事柄発生時点を含む特定の時間範囲のデータとしての特定時間範囲データを記録データから抽出し（Ｓ１０８）、抽出した特定時間範囲データ、および、ＡＩ対象判定の結果としてのＡＩ判定結果を互いに関連付けてデータ収集システムのデータ蓄積システムに送信し（Ｓ１１２）、データ蓄積システムは、データ送信システムによって送信されてきた特定時間範囲データおよびＡＩ判定結果を互いに関連付けて蓄積することを特徴とする。
【選択図】 図９

【特許請求の範囲】

【請求項1】

データを送信するデータ送信システムと、
データを蓄積するデータ蓄積システムと
を備え、
前記データ送信システムは、
ドライブレコーダーによって記録されたデータとしての記録データのうち少なくとも映像データに基づいて特定の事柄が発生した時点を特定して前記事柄に関する特定の判定を実行するための人工知能のアルゴリズムとしてのＡＩアルゴリズムを使用して、前記時点を特定して前記判定を実行するＡＩエンジンと、
前記ＡＩエンジンによって特定された前記時点を含む特定の時間範囲のデータとしての特定時間範囲データを前記記録データから抽出するデータ抽出部と、
前記データ抽出部によって抽出された前記特定時間範囲データ、および、前記ＡＩエンジンによる前記判定の結果としてのＡＩ判定結果を互いに関連付けて前記データ蓄積システムに送信する蓄積用データ送信部と
を備え、
前記データ蓄積システムは、前記蓄積用データ送信部によって送信されてきた前記特定時間範囲データおよび前記ＡＩ判定結果を互いに関連付けて蓄積することを特徴とするデータ収集システム。

【請求項2】

前記データ送信システムは、前記記録データの属性情報を取得する属性情報取得部を備え、
前記蓄積用データ送信部は、前記属性情報取得部によって取得された前記属性情報を前記特定時間範囲データおよび前記ＡＩ判定結果に関連付けて前記データ蓄積システムに送信し、
前記データ蓄積システムは、前記蓄積用データ送信部によって送信されてきた前記特定時間範囲データ、前記ＡＩ判定結果および前記属性情報を互いに関連付けて蓄積し、
前記データ蓄積システムは、前記データ蓄積システムに蓄積されているデータの閲覧を希望する者としての閲覧希望者に関連付けられた前記属性情報に関連付けられた前記特定時間範囲データおよび前記ＡＩ判定結果の閲覧を前記閲覧希望者に対して許可することを特徴とする請求項１に記載のデータ収集システム。

【請求項3】

前記データ蓄積システムは、前記ＡＩ判定結果に対する前記閲覧希望者による評価を示すフィードバック情報が入力された場合に、入力された前記フィードバック情報を、前記ＡＩ判定結果に関連付けて蓄積することを特徴とする請求項２に記載のデータ収集システム。

【請求項4】

前記データ送信システムは、前記記録データのデータ形式を特定のデータ形式に変換するデータ変換部を備え、
前記ＡＩエンジンは、前記データ変換部によってデータ形式が前記特定のデータ形式に変換された前記記録データのうち少なくとも映像データに基づいて前記ＡＩアルゴリズムを使用して前記時点を特定して前記判定を実行することを特徴とする請求項１に記載のデータ収集システム。

【請求項5】

前記データ蓄積システムは、前記ＡＩアルゴリズムが入力された場合に、入力された前記ＡＩアルゴリズムを前記データ送信システムに送信し、
前記ＡＩエンジンは、前記データ蓄積システムによって送信されてきた前記ＡＩアルゴリズムを使用して前記時点を特定して前記判定を実行することを特徴とする請求項１に記載のデータ収集システム。

【請求項6】

ドライブレコーダーによって記録されたデータとしての記録データのうち少なくとも映像データに基づいて特定の事柄が発生した時点を特定して前記事柄に関する特定の判定を実行するための人工知能のアルゴリズムとしてのＡＩアルゴリズムを使用して、前記時点を特定して前記判定を実行するＡＩエンジンと、
前記ＡＩエンジンによって特定された前記時点を含む特定の時間範囲のデータとしての特定時間範囲データを前記記録データから抽出するデータ抽出部と、
前記データ抽出部によって抽出された前記特定時間範囲データ、および、前記ＡＩエンジンによる前記判定の結果としてのＡＩ判定結果を互いに関連付けてデータ蓄積システムに送信する蓄積用データ送信部と
を備えることを特徴とするデータ送信システム。

【請求項7】

ドライブレコーダーによって記録されたデータとしての記録データのうち少なくとも映像データに基づいて特定の事柄が発生した時点を特定して前記事柄に関する特定の判定を実行するための人工知能のアルゴリズムとしてのＡＩアルゴリズムを使用して、前記時点を特定して前記判定を実行するＡＩエンジンと、
前記ＡＩエンジンによって特定された前記時点を含む特定の時間範囲のデータとしての特定時間範囲データを前記記録データから抽出するデータ抽出部と、
前記データ抽出部によって抽出された前記特定時間範囲データ、および、前記ＡＩエンジンによる前記判定の結果としてのＡＩ判定結果を互いに関連付けてデータ蓄積システムに送信する蓄積用データ送信部と
をコンピューターに実現させることを特徴とするデータ送信プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、ドライブレコーダーによって記録されたデータの少なくとも一部を収集するデータ収集システム、データ送信システムおよびデータ送信プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、ドライブレコーダーと有線または無線を介して通信可能な外部端末に設けられて、ドライブレコーダーによる撮影画像中の重要部分を特定する人工知能が知られている（例えば、特許文献１参照。）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０２２－１８６１３８号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、従来の人工知能においては、判定の精度を向上するために膨大な量のデータを収集する労力が必要であるという問題がある。

【0005】

そこで、本発明は、人工知能の判定の精度を従来より容易に向上することができるデータ収集システム、データ送信システムおよびデータ送信プログラムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明のデータ収集システムは、データを送信するデータ送信システムと、データを蓄積するデータ蓄積システムとを備え、前記データ送信システムは、ドライブレコーダーによって記録されたデータとしての記録データのうち少なくとも映像データに基づいて特定の事柄が発生した時点を特定して前記事柄に関する特定の判定を実行するための人工知能のアルゴリズムとしてのＡＩアルゴリズムを使用して、前記時点を特定して前記判定を実行するＡＩエンジンと、前記ＡＩエンジンによって特定された前記時点を含む特定の時間範囲のデータとしての特定時間範囲データを前記記録データから抽出するデータ抽出部と、前記データ抽出部によって抽出された前記特定時間範囲データ、および、前記ＡＩエンジンによる前記判定の結果としてのＡＩ判定結果を互いに関連付けて前記データ蓄積システムに送信する蓄積用データ送信部とを備え、前記データ蓄積システムは、前記蓄積用データ送信部によって送信されてきた前記特定時間範囲データおよび前記ＡＩ判定結果を互いに関連付けて蓄積することを特徴とする。

【0007】

この構成により、本発明のデータ収集システムは、互いに関連付けられた特定時間範囲データおよびＡＩ判定結果がデータ送信システムから送信されてデータ蓄積システムに蓄積されるので、データ蓄積システムに蓄積された特定時間範囲データおよびＡＩ判定結果に基づいてＡＩアルゴリズムが容易に改良されることができる。したがって、本発明のデータ収集システムは、人工知能の判定の精度を従来より容易に向上することができる。

【0008】

本発明のデータ収集システムにおいて、前記データ送信システムは、前記記録データの属性情報を取得する属性情報取得部を備え、前記蓄積用データ送信部は、前記属性情報取得部によって取得された前記属性情報を前記特定時間範囲データおよび前記ＡＩ判定結果に関連付けて前記データ蓄積システムに送信し、前記データ蓄積システムは、前記蓄積用データ送信部によって送信されてきた前記特定時間範囲データ、前記ＡＩ判定結果および前記属性情報を互いに関連付けて蓄積し、前記データ蓄積システムは、前記データ蓄積システムに蓄積されているデータの閲覧を希望する者としての閲覧希望者に関連付けられた前記属性情報に関連付けられた前記特定時間範囲データおよび前記ＡＩ判定結果の閲覧を前記閲覧希望者に対して許可しても良い。

【0009】

この構成により、本発明のデータ収集システムは、閲覧希望者に関連付けられた属性情報に関連付けられた特定時間範囲データおよびＡＩ判定結果の閲覧を閲覧希望者に対して許可するので、特定時間範囲データおよびＡＩ判定結果の閲覧を希望する者、または、その関係者がドライブレコーダーによって記録された記録データをデータ送信システムに入力する可能性を向上することができる。したがって、本発明のデータ収集システムは、ＡＩアルゴリズムの改良のための膨大なデータがデータ蓄積システムに蓄積される可能性を向上することができ、その結果、人工知能の判定の精度を容易に向上することができる。

【0010】

本発明のデータ収集システムにおいて、前記データ蓄積システムは、前記ＡＩ判定結果に対する前記閲覧希望者による評価を示すフィードバック情報が入力された場合に、入力された前記フィードバック情報を、前記ＡＩ判定結果に関連付けて蓄積しても良い。

【0011】

この構成により、本発明のデータ収集システムは、ＡＩ判定結果に対する閲覧希望者による評価を示すフィードバック情報をＡＩ判定結果に関連付けてデータ蓄積システムが蓄積するので、データ蓄積システムに蓄積された特定時間範囲データおよびＡＩ判定結果だけでなく、データ蓄積システムに蓄積されたフィードバック情報にも基づいてＡＩアルゴリズムが改良されることができる。したがって、本発明のデータ収集システムは、人工知能の判定の精度を容易に向上することができる。

【0012】

本発明のデータ収集システムにおいて、前記データ送信システムは、前記記録データのデータ形式を特定のデータ形式に変換するデータ変換部を備え、前記ＡＩエンジンは、前記データ変換部によってデータ形式が前記特定のデータ形式に変換された前記記録データのうち少なくとも映像データに基づいて前記ＡＩアルゴリズムを使用して前記時点を特定して前記判定を実行しても良い。

【0013】

この構成により、本発明のデータ収集システムは、データ形式が特定のデータ形式に変換された記録データに基づいてＡＩエンジンが動作するので、様々なメーカーの様々なドライブレコーダーによって記録された記録データに基づいて生成された特定時間範囲データおよびＡＩ判定結果がデータ蓄積システムに蓄積されることができ、その結果、ＡＩアルゴリズムの改良のための膨大なデータがデータ蓄積システムに蓄積される可能性を向上することができる。したがって、本発明のデータ収集システムは、人工知能の判定の精度を容易に向上することができる。

【0014】

本発明のデータ収集システムにおいて、前記データ蓄積システムは、前記ＡＩアルゴリズムが入力された場合に、入力された前記ＡＩアルゴリズムを前記データ送信システムに送信し、前記ＡＩエンジンは、前記データ蓄積システムによって送信されてきた前記ＡＩアルゴリズムを使用して前記時点を特定して前記判定を実行しても良い。

【0015】

この構成により、本発明のデータ収集システムは、データ蓄積システムがＡＩアルゴリズムをデータ送信システムに送信するので、データ送信システムにおけるＡＩアルゴリズムの更新を容易化することができる。したがって、本発明のデータ収集システムは、人工知能の判定の精度を容易に向上することができる。

【0016】

本発明のデータ送信システムは、ドライブレコーダーによって記録されたデータとしての記録データのうち少なくとも映像データに基づいて特定の事柄が発生した時点を特定して前記事柄に関する特定の判定を実行するための人工知能のアルゴリズムとしてのＡＩアルゴリズムを使用して、前記時点を特定して前記判定を実行するＡＩエンジンと、前記ＡＩエンジンによって特定された前記時点を含む特定の時間範囲のデータとしての特定時間範囲データを前記記録データから抽出するデータ抽出部と、前記データ抽出部によって抽出された前記特定時間範囲データ、および、前記ＡＩエンジンによる前記判定の結果としてのＡＩ判定結果を互いに関連付けてデータ蓄積システムに送信する蓄積用データ送信部とを備えることを特徴とする。

【0017】

この構成により、本発明のデータ送信システムは、互いに関連付けられた特定時間範囲データおよびＡＩ判定結果をデータ蓄積システムに送信するので、データ蓄積システムに蓄積された特定時間範囲データおよびＡＩ判定結果に基づいてＡＩアルゴリズムが容易に改良されることができる。したがって、本発明のデータ送信システムは、人工知能の判定の精度を従来より容易に向上することができる。

【0018】

本発明のデータ送信プログラムは、ドライブレコーダーによって記録されたデータとしての記録データのうち少なくとも映像データに基づいて特定の事柄が発生した時点を特定して前記事柄に関する特定の判定を実行するための人工知能のアルゴリズムとしてのＡＩアルゴリズムを使用して、前記時点を特定して前記判定を実行するＡＩエンジンと、前記ＡＩエンジンによって特定された前記時点を含む特定の時間範囲のデータとしての特定時間範囲データを前記記録データから抽出するデータ抽出部と、前記データ抽出部によって抽出された前記特定時間範囲データ、および、前記ＡＩエンジンによる前記判定の結果としてのＡＩ判定結果を互いに関連付けてデータ蓄積システムに送信する蓄積用データ送信部とをコンピューターに実現させることを特徴とする。

【0019】

この構成により、本発明のデータ送信プログラムを実行するコンピューターは、互いに関連付けられた特定時間範囲データおよびＡＩ判定結果をデータ蓄積システムに送信するので、データ蓄積システムに蓄積された特定時間範囲データおよびＡＩ判定結果に基づいてＡＩアルゴリズムが容易に改良されることができる。したがって、本発明のデータ送信プログラムを実行するコンピューターは、人工知能の判定の精度を従来より容易に向上することができる。

【発明の効果】

【0020】

本発明のデータ収集システム、データ送信システムおよびデータ送信プログラムは、人工知能の判定の精度を従来より容易に向上することができる。

【図面の簡単な説明】

【0021】

【図1】本発明の一実施の形態に係るシステムのブロック図である。

【図2】１台のＰＣによって実現される場合の図１に示すデータ送信システムの一例を示す図である。

【図3】１台のＰＣによって実現される場合の図１に示すデータ蓄積システムの一例を示す図である。

【図4】図３に示す利用者情報の一例を示す図である。

【図5】図３に示す閲覧用テーブルの一例を示す図である。

【図6】図３に示すＡＩ改良用テーブルの一例を示す図である。

【図7】図３に示す閲覧希望者情報の一例を示す図である。

【図8】１台のＰＣによって実現される場合の図１に示すデータ閲覧用システムの一例を示す図である。

【図9】ドライブレコーダーによって記録された記録データの少なくとも一部をデータ蓄積システムに送信する場合の図２に示すデータ送信システムの動作のフローチャートである。

【図10】図２に示す表示部に表示される属性情報入力画面の一例を示す図である。

【図11】データ送信システムによって送信されてきたデータを蓄積する場合の図３に示すデータ蓄積システムの動作のフローチャートである。

【図12】閲覧希望者がデータを閲覧する場合の図１に示すデータ収集システムの動作のシーケンス図である。

【図13】閲覧希望者がＡＩ判定結果に対して評価する場合の図１に示すデータ収集システムの動作のシーケンス図である。

【図14】データ送信システムが新たなＡＩアルゴリズムを記憶する場合の図１に示すデータ収集システムの動作のシーケンス図である。

【発明を実施するための形態】

【0022】

以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。

【0023】

まず、本発明の一実施の形態に係るシステムの構成について説明する。

【0024】

図１は、本実施の形態に係るシステム１０のブロック図である。

【0025】

図１に示すように、システム１０は、車両に搭載されて、車両の外部および内部の少なくとも１つの映像のデータ（以下「映像データ」という。）を含むデータ（以下「記録データ」という。）を記録するドライブレコーダーを少なくとも１つ備えている。例えば、システム１０は、ドライブレコーダー１１を備えている。システム１０は、様々なメーカーによって製造された様々なドライブレコーダーを備えることが可能である。

【0026】

ドライブレコーダーによって記録される映像データとしては、例えば、車両の前方を撮影するために車両に設置されたカメラ（以下「前方カメラ」という。）によって撮影された映像データと、車両の後方を撮影するために車両に設置されたカメラ（以下「後方カメラ」という。）によって撮影された映像データと、車両の側方を撮影するために車両に設置されたカメラ（以下「側方カメラ」という。）によって撮影された映像データと、車両の内部を撮影するために車両に設置されたカメラ（以下「車内撮影カメラ」という。）によって撮影された映像データとが含まれても良い。

【0027】

システム１０は、様々な性能のドライブレコーダーを備えることが可能である。例えば、システム１０は、映像データに加えて、例えば、音声、日時、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）データ、加速度、速度、ウインカー信号、ブレーキ信号など、映像データ以外の少なくとも１つの種類のデータを記録データとして記録するような例えば自動車輸送の事業者などの事業者向けの高機能なドライブレコーダーを備えても良い。また、システム１０は、映像データのみを記録するような一般消費者向けの簡易的なドライブレコーダーを備えても良い。

【0028】

システム１０に含まれるドライブレコーダーは、例えばＳＤメモリーカード、コンパクトフラッシュ（登録商標）などの着脱可能な記憶媒体に記録データを記録可能である。例えば、ドライブレコーダー１１は、記録データを記憶媒体１２に記録可能である。

【0029】

システム１０に含まれるドライブレコーダーによって記憶媒体に記録される記録データは、記録データの属性情報を含んでも良い。記録データに含まれる属性情報には、例えば、ドライブレコーダーの識別情報（以下「ドライブレコーダーＩＤ」という。）と、ドライブレコーダーが設置された車両の識別情報（以下「車両ＩＤ」という。）と、ドライブレコーダーが設置された車両の運転者の識別情報（以下「運転者ＩＤ」という。）との少なくとも１つが含まれても良い。属性情報を記憶媒体に記録するか否かや、属性情報を記憶媒体に記録する場合に、どのような属性情報を記憶媒体に記録するかは、ドライブレコーダーによって異なる。

【0030】

システム１０は、ドライブレコーダーによって記録された記録データの少なくとも一部を収集するデータ収集システム２０を備えている。

【0031】

データ収集システム２０の利用者（以下「システム利用者」という。）は、例えば自動車輸送の事業者などの事業者でも良い。また、システム利用者は、例えば自動車の一般の運転者でも良い。

【0032】

データ収集システム２０は、ドライブレコーダーによって記録された記録データの少なくとも一部を送信するデータ送信システムを少なくとも１つ備えている。例えば、データ収集システム２０は、データ送信システム３０を備えている。データ収集システム２０は、システム利用者毎にデータ送信システムを備えても良い。データ送信システムは、１台のコンピューターによって実現されても良いし、複数台のコンピューターによって実現されても良い。例えば、データ送信システムは、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）によって実現されても良い。

【0033】

データ収集システム２０は、データ送信システムによって送信されてきたデータを蓄積するデータ蓄積システム４０を備えている。データ蓄積システム４０は、１台のコンピューターによって実現されても良いし、複数台のコンピューターによって実現されても良い。例えば、データ蓄積システム４０は、クラウドサーバーによって実現されても良い。

【0034】

データ送信システムと、データ蓄積システム４０とは、インターネットなどのネットワーク１０ａを介して通信可能である。

【0035】

データ収集システム２０は、データ蓄積システム４０に蓄積されているデータの閲覧を希望する者（以下「閲覧希望者」という。）に、データ蓄積システム４０に蓄積されているデータを閲覧させるためのデータ閲覧用システムを少なくとも１つ備えている。例えば、データ収集システム２０は、データ閲覧用システム５０を備えている。データ収集システム２０は、閲覧希望者毎にデータ閲覧用システムを備えても良い。データ閲覧用システムは、１台のコンピューターによって実現されても良いし、複数台のコンピューターによって実現されても良い。例えば、データ閲覧用システムは、ＰＣによって実現されても良い。

【0036】

データ蓄積システム４０と、データ閲覧用システムとは、ネットワーク１０ａを介して通信可能である。

【0037】

図２は、１台のＰＣによって実現される場合のデータ送信システム３０の一例を示す図である。

【0038】

図２に示すように、データ送信システム３０は、種々の操作が入力される例えばキーボード、マウスなどの操作デバイスである操作部３１と、種々の情報を表示する例えばＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）などの表示デバイスである表示部３２と、例えばＳＤメモリーカード、コンパクトフラッシュなどの着脱可能な記憶媒体からデータを読み出すデータ読出部３３と、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどのネットワーク経由で、または、ネットワークを介さずに有線または無線によって直接に、外部の装置と通信を行う通信デバイスである通信部３４と、各種の情報を記憶する例えば半導体メモリー、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）などの不揮発性の記憶デバイスである記憶部３５と、データ送信システム３０全体を制御する制御部３６とを備えている。

【0039】

記憶部３５は、ドライブレコーダーによって記録された記録データに基づいたデータをデータ蓄積システム４０に送信するためのデータ送信プログラム３５ａを記憶可能である。データ送信プログラム３５ａは、例えば、データ送信システム３０の製造段階でデータ送信システム３０にインストールされていても良いし、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリーなどの外部の記憶媒体からデータ送信システム３０に追加でインストールされても良いし、ネットワーク上からデータ送信システム３０に追加でインストールされても良い。

【0040】

記憶部３５は、特定の事柄（以下「ＡＩ対象事柄」という。）が発生した時点（以下「事柄発生時点」という。）を特定してＡＩ対象事柄に関する特定の判定（以下「ＡＩ対象判定」という。）を実行するための人工知能、すなわち、ＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）のアルゴリズム（以下「ＡＩアルゴリズム」という。）３５ｂを記憶可能である。ＡＩアルゴリズム３５ｂは、例えば、データ送信システム３０の製造段階でデータ送信システム３０にインストールされていても良いし、ＵＳＢメモリーなどの外部の記憶媒体からデータ送信システム３０に追加でインストールされても良いし、ネットワーク上からデータ送信システム３０に追加でインストールされても良い。

【0041】

ＡＩ対象事柄としては、種々の事柄が採用され得る。同様に、ＡＩ対象判定としては、種々の判定が採用され得る。

【0042】

ＡＩ対象事柄としては、例えば、自車両が車線を逸脱したこと（以下「車線逸脱」という。）が含まれても良い。車線逸脱は、例えば、前方カメラによって撮影された映像データに少なくとも基づいて特定されても良い。車線逸脱に関するＡＩ対象判定としては、例えば、車線逸脱が発生したか否かの判定が含まれる。車線逸脱に関するＡＩ対象判定の結果（以下「ＡＩ判定結果」という。）は、例えば、自動車輸送の事業者などの事業者における運転者に対する安全運転の指導に利用されたり、一般の運転者による運転者自身の安全運転の確認に利用されたりすることが可能であり、リアルタイム性が不要なものである。

【0043】

ＡＩ対象事柄としては、例えば、自車両が前方の車両と特定の距離以下に接近したこと（以下「前方異常接近」という。）が含まれても良い。前方異常接近は、例えば、前方カメラによって撮影された映像データに少なくとも基づいて特定されても良い。例えば、前方異常接近は、前方カメラによって撮影された映像データと、速度とに基づいて特定されても良い。一般的に、車両は、速度が速いほど、停止距離が長くなる。そのため、自車両と、前方の車両との距離が同一である場合には、自車両の速度が速いほど、前方の車両と衝突する可能性が高くなる。したがって、前方異常接近に該当するか否かの基準となる距離は、自車両の速度に応じて異なっても良い。前方異常接近に関するＡＩ対象判定としては、例えば、前方異常接近が発生したか否かの判定が含まれる。前方異常接近に関するＡＩ対象判定のＡＩ判定結果は、例えば、自動車輸送の事業者などの事業者における運転者に対する安全運転の指導に利用されたり、一般の運転者による運転者自身の安全運転の確認に利用されたりすることが可能であり、リアルタイム性が不要なものである。

【0044】

ＡＩ対象事柄としては、例えば、運転者の脇見運転が含まれても良い。脇見運転は、例えば、車内撮影カメラによって撮影された映像データに少なくともに基づいて特定されても良い。例えば、脇見運転は、車内撮影カメラによって撮影された映像データと、速度とに基づいて特定されても良い。脇見運転に関するＡＩ対象判定としては、例えば、脇見運転が発生したか否かの判定が含まれる。脇見運転に関するＡＩ対象判定のＡＩ判定結果は、例えば、自動車輸送の事業者などの事業者における運転者に対する安全運転の指導に利用されたり、一般の運転者による運転者自身の安全運転の確認に利用されたりすることが可能であり、リアルタイム性が不要なものである。

【0045】

ＡＩ対象事柄としては、例えば、運転者の居眠り運転が含まれても良い。居眠り運転は、例えば、車内撮影カメラによって撮影された映像データに少なくともに基づいて特定されても良い。例えば、居眠り運転は、車内撮影カメラによって撮影された映像データと、速度とに基づいて特定されても良い。居眠り運転に関するＡＩ対象判定としては、例えば、居眠り運転が発生したか否かの判定が含まれる。居眠り運転に関するＡＩ対象判定のＡＩ判定結果は、例えば、自動車輸送の事業者などの事業者における運転者に対する安全運転の指導に利用されたり、一般の運転者による運転者自身の安全運転の確認に利用されたりすることが可能であり、リアルタイム性が不要なものである。

【0046】

ＡＩ対象事柄としては、例えば、自車両が交通信号機の信号の表示に反して通行したこと（以下「信号無視」という。）が含まれても良い。信号無視は、例えば、前方カメラによって撮影された映像データに少なくとも基づいて特定されても良い。例えば、信号無視は、前方カメラによって撮影された映像データと、速度とに基づいて特定されても良い。信号無視に関するＡＩ対象判定としては、例えば、信号無視が発生したか否かの判定に加えて、信号無視が発生した場合に、交通信号機の手前で自車両が減速したか否かの判定が含まれても良い。信号無視に関するＡＩ対象判定のＡＩ判定結果は、例えば、自動車輸送の事業者などの事業者における運転者に対する安全運転の指導に利用されたり、一般の運転者による運転者自身の安全運転の確認に利用されたりすることが可能であり、リアルタイム性が不要なものである。

【0047】

ＡＩ対象事柄としては、例えば、道路標識などによって一時停止すべきことが示されている場所で自車両が一時停止しなかったこと（以下「一時不停止」という。）が含まれても良い。一時不停止は、例えば、前方カメラによって撮影された映像データに少なくとも基づいて特定されても良い。例えば、一時不停止は、前方カメラによって撮影された映像データと、速度とに基づいて特定されても良い。一時不停止に関するＡＩ対象判定としては、例えば、一時不停止が発生したか否かの判定に加えて、一時不停止が発生した場合に、道路標識などによって一時停止すべきことが示されている場所で自車両が減速したか否かの判定が含まれても良い。一時不停止に関するＡＩ対象判定のＡＩ判定結果は、例えば、自動車輸送の事業者などの事業者における運転者に対する安全運転の指導に利用されたり、一般の運転者による運転者自身の安全運転の確認に利用されたりすることが可能であり、リアルタイム性が不要なものである。

【0048】

ＡＩ対象事柄としては、例えば、踏切で自車両が一時停止しなかったこと（以下「踏切一時不停止」という。）が含まれても良い。踏切一時不停止は、例えば、前方カメラによって撮影された映像データに少なくとも基づいて特定されても良い。例えば、踏切一時不停止は、前方カメラによって撮影された映像データと、速度とに基づいて特定されても良い。踏切一時不停止に関するＡＩ対象判定としては、例えば、踏切一時不停止が発生したか否かの判定に加えて、踏切一時不停止が発生した場合に、踏切で自車両が減速したか否かの判定が含まれても良い。踏切一時不停止に関するＡＩ対象判定のＡＩ判定結果は、例えば、自動車輸送の事業者などの事業者における運転者に対する安全運転の指導に利用されたり、一般の運転者による運転者自身の安全運転の確認に利用されたりすることが可能であり、リアルタイム性が不要なものである。

【0049】

ＡＩ対象事柄としては、例えば、自車両がバスである場合に客の乗降が発生したこと（以下「バス乗降」という。）が含まれても良い。バス乗降は、例えば、側方カメラおよび車内撮影カメラの少なくとも１つによって撮影された映像データに少なくともに基づいて特定されても良い。例えば、バス乗降は、側方カメラおよび車内撮影カメラによって撮影された映像データと、ＧＰＳデータと、バス停留所の位置を示す情報とに基づいて特定されても良い。バス乗降に関するＡＩ対象判定としては、例えば、バス乗降が発生したか否かの判定に加えて、バス乗降が発生した場合に乗降した客の人数と、各客の性別と、各客の年齢層との少なくとも１つの判定が含まれても良い。バス乗降に関するＡＩ対象判定のＡＩ判定結果は、例えば、バス事業者によって利用されることが可能であり、リアルタイム性が不要なものである。

【0050】

ＡＩ対象事柄としては、例えば、自車両の付近の車道上にロードコーンが存在すること（以下「ロードコーン存在」という。）が含まれても良い。ロードコーン存在は、例えば、前方カメラ、後方カメラおよび側方カメラの少なくとも１つによって撮影された映像データに少なくともに基づいて特定されても良い。ロードコーン存在に関するＡＩ対象判定としては、例えば、ロードコーン存在が発生したか否かの判定に加えて、ロードコーン存在が発生した場合に、ロードコーン存在が発生した場所が事前に工事の申請があった場所か否かの判定が含まれても良い。ロードコーン存在に関するＡＩ対象判定のＡＩ判定結果は、例えば、警察などの要請によって違法工事を発見するために利用されることが可能であり、リアルタイム性が不要なものである。

【0051】

ＡＩ対象事柄としては、例えば、特定の番号を示すナンバープレートが取り付けられた車両が自車両の付近に存在すること（以下「特定番号車両存在」という。）が含まれても良い。特定番号車両存在は、例えば、前方カメラ、後方カメラおよび側方カメラの少なくとも１つによって撮影された映像データに少なくともに基づいて特定されても良い。特定番号車両存在に関するＡＩ対象判定としては、例えば、特定番号車両存在が発生したか否かの判定が含まれる。特定番号車両存在に関するＡＩ対象判定のＡＩ判定結果は、例えば、警察などの要請によって犯人によって使用された車両を発見するために利用されることが可能であり、リアルタイム性が不要なものである。

【0052】

制御部３６は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）と、プログラムおよび各種のデータを記憶しているＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）と、制御部３６のＣＰＵの作業領域として用いられる揮発性の記憶デバイスとしてのＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）とを備えている。制御部３６のＣＰＵは、記憶部３５または制御部３６のＲＯＭに記憶されているプログラムを実行する。

【0053】

制御部３６は、データ送信プログラム３５ａを実行することによって、ドライブレコーダーによって記録された記録データのデータ形式を特定のデータ形式に変換するデータ変換部３６ａと、記録データの属性情報を取得する属性情報取得部３６ｂと、データ変換部３６ａによってデータ形式が変換された記録データに基づいて事柄発生時点を特定しＡＩ対象判定を実行するＡＩのエンジン（以下「ＡＩエンジン」という。）３６ｃと、データ変換部３６ａによってデータ形式が変換された記録データから、ＡＩエンジン３６ｃによって特定された事柄発生時点を含む特定の時間範囲のデータ（以下「特定時間範囲データ」という。）を抽出するデータ抽出部３６ｄと、データ抽出部３６ｄによって抽出された特定時間範囲データをデータ蓄積システム４０に送信する蓄積用データ送信部３６ｅと、ＡＩアルゴリズム３５ｂを記憶部３５に書き込むＡＩアルゴリズム書き込み部３６ｆとを実現する。

【0054】

システム１０には、様々なメーカーの様々なドライブレコーダーが含まれる。そのため、ドライブレコーダーによって記録された記録データのデータ形式には、様々なデータ形式が存在し得る。したがって、データ変換部３６ａは、ドライブレコーダーによって記録された記録データのデータ形式を特定のデータ形式に変換する。ここで、特定のデータ形式とは、ＡＩエンジン３６ｃで利用可能なデータ形式である。

【0055】

データ抽出部３６ｄによって抽出される特定時間範囲データの時間範囲は、任意に設定されることが可能である。例えば、データ抽出部３６ｄによって抽出される特定時間範囲データの時間範囲は、ＡＩエンジン３６ｃによって特定された事柄発生時点より１０～３０秒前から、ＡＩエンジン３６ｃによって特定された事柄発生時点より１０～３０秒後までの範囲でも良い。

【0056】

図３は、１台のＰＣによって実現される場合のデータ蓄積システム４０の一例を示す図である。

【0057】

図３に示すように、データ蓄積システム４０は、種々の操作が入力される例えばキーボード、マウスなどの操作デバイスである操作部４１と、種々の情報を表示する例えばＬＣＤなどの表示デバイスである表示部４２と、ＬＡＮ、インターネットなどのネットワーク経由で、または、ネットワークを介さずに有線または無線によって直接に、外部の装置と通信を行う通信デバイスである通信部４３と、各種の情報を記憶する例えば半導体メモリー、ＨＤＤなどの不揮発性の記憶デバイスである記憶部４４と、データ蓄積システム４０全体を制御する制御部４５とを備えている。

【0058】

記憶部４４は、ドライブレコーダーによって記録された記録データの少なくとも一部を蓄積するためのデータ蓄積プログラム４４ａを記憶可能である。データ蓄積プログラム４４ａは、例えば、データ蓄積システム４０の製造段階でデータ蓄積システム４０にインストールされていても良いし、ＵＳＢメモリーなどの外部の記憶媒体からデータ蓄積システム４０に追加でインストールされても良いし、ネットワーク上からデータ蓄積システム４０に追加でインストールされても良い。

【0059】

記憶部４４は、システム利用者の情報を示す利用者情報４４ｂを記憶している。

【0060】

図４は、利用者情報４４ｂの一例を示す図である。

【0061】

図４に示す利用者情報４４ｂは、一部の情報が省略されて描かれている。図４に示す利用者情報４４ｂにおいては、システム利用者の識別情報（以下「利用者ＩＤ」という。）と、システム利用者の事業所の識別情報（以下「事業所ＩＤ」という。）と、データ送信システムの識別情報（以下「送信システムＩＤ」という。）とがデータ送信システム毎に互いに関連付けられて格納されている。事業所ＩＤは、１つの利用者ＩＤに対して複数存在し得る。システム利用者が一般の運転者である場合、事業所ＩＤは、存在しない。送信システムＩＤは、１つの利用者ＩＤに対して複数存在し得るし、１つの事業所ＩＤに対して複数存在し得る。

【0062】

図３に示すように、記憶部４４は、データ閲覧用システムによる閲覧のためのデータを格納する閲覧用テーブル４４ｃを記憶している。

【0063】

図５は、閲覧用テーブル４４ｃの一例を示す図である。

【0064】

図５に示す閲覧用テーブル４４ｃは、一部の情報が省略されて描かれている。特に、図５に示す閲覧用テーブル４４ｃは、特定時間範囲データの具体的な内容が省略されて描かれている。図５に示す閲覧用テーブル４４ｃにおいては、特定時間範囲データの識別情報（以下「データＩＤ」という。）と、特定時間範囲データと、データ送信システムによる特定時間範囲データの送信日時と、ＡＩ対象事柄の種類と、ＡＩ判定結果と、送信システムＩＤと、ドライブレコーダーＩＤと、車両ＩＤと、運転者ＩＤと、利用者ＩＤと、事業所ＩＤとが特定時間範囲データ毎に互いに関連付けられて格納されている。

【0065】

図３に示すように、記憶部４４は、ＡＩアルゴリズムを改良するためのデータを格納するＡＩ改良用テーブル４４ｄを記憶している。

【0066】

図６は、ＡＩ改良用テーブル４４ｄの一例を示す図である。

【0067】

図６に示すＡＩ改良用テーブル４４ｄは、一部の情報が省略されて描かれている。特に、図６に示すＡＩ改良用テーブル４４ｄは、特定時間範囲データの具体的な内容が省略されて描かれている。図６に示すＡＩ改良用テーブル４４ｄは、ＡＩ判定結果に対する閲覧希望者による評価を示すフィードバック情報が含まれること以外、図５に示す閲覧用テーブル４４ｃと同様である。

【0068】

図３に示すように、記憶部４４は、ＡＩ判定結果などをシステム利用者毎に纏めたレポートを利用者ＩＤに関連付けて格納するレポートテーブル４４ｅを記憶している。レポートは、例えば、車線逸脱、前方異常接近、脇見運転、居眠り運転、信号無視、一時不停止、踏切一時不停止などの安全運転に関するＡＩ対象事柄の種類毎に、いずれの運転者に対して特定の期間にＡＩ対象事柄が何回発生したかという情報を含んでも良い。レポートは、例えば、バス乗降に関して、いずれの停留所で、特定の期間に、いずれの年齢層の、いずれの性別の客が何人乗降したかという情報を含んでも良い。

【0069】

記憶部４４は、データの閲覧希望者の情報を示す閲覧希望者情報４４ｆを記憶している。

【0070】

図７は、閲覧希望者情報４４ｆの一例を示す図である。

【0071】

図７に示す閲覧希望者情報４４ｆは、一部の情報が省略されて描かれている。図７に示す閲覧希望者情報４４ｆにおいては、閲覧希望者の識別情報（以下「閲覧希望者ＩＤ」という。）と、閲覧希望者のパスワードと、閲覧希望者が所属するシステム利用者の利用者ＩＤと、閲覧希望者にデータの閲覧の権限が有る対象の事業所の事業所ＩＤと、閲覧希望者にデータの閲覧の権限が有るＡＩ対象事柄の種類と、レポートの閲覧の権限の有無とが閲覧希望者毎に互いに関連付けられて格納されている。

【0072】

図３に示す制御部４５は、例えば、ＣＰＵと、プログラムおよび各種のデータを記憶しているＲＯＭと、制御部４５のＣＰＵの作業領域として用いられる揮発性の記憶デバイスとしてのＲＡＭとを備えている。制御部４５のＣＰＵは、記憶部４４または制御部４５のＲＯＭに記憶されているプログラムを実行する。

【0073】

制御部４５は、データ蓄積プログラム４４ａを実行することによって、ドライブレコーダーによって記録されたデータを蓄積するデータ蓄積部４５ａと、閲覧用のデータをデータ閲覧用システムに送信する閲覧用データ送信部４５ｂと、ＡＩアルゴリズムをデータ送信システムに送信するＡＩアルゴリズム送信部４５ｃとを実現する。

【0074】

図８は、１台のＰＣによって実現される場合のデータ閲覧用システム５０の一例を示す図である。

【0075】

図８に示すように、データ閲覧用システム５０は、種々の操作が入力される例えばキーボード、マウスなどの操作デバイスである操作部５１と、種々の情報を表示する例えばＬＣＤなどの表示デバイスである表示部５２と、ＬＡＮ、インターネットなどのネットワーク経由で、または、ネットワークを介さずに有線または無線によって直接に、外部の装置と通信を行う通信デバイスである通信部５３と、各種の情報を記憶する例えば半導体メモリー、ＨＤＤなどの不揮発性の記憶デバイスである記憶部５４と、データ閲覧用システム５０全体を制御する制御部５５とを備えている。

【0076】

記憶部５４は、データ蓄積システム４０に蓄積されているデータを閲覧希望者に閲覧させるためのデータ閲覧用プログラム５４ａを記憶可能である。データ閲覧用プログラム５４ａは、例えば、データ閲覧用システム５０の製造段階でデータ閲覧用システム５０にインストールされていても良いし、ＵＳＢメモリーなどの外部の記憶媒体からデータ閲覧用システム５０に追加でインストールされても良いし、ネットワーク上からデータ閲覧用システム５０に追加でインストールされても良い。

【0077】

制御部５５は、例えば、ＣＰＵと、プログラムおよび各種のデータを記憶しているＲＯＭと、制御部５５のＣＰＵの作業領域として用いられる揮発性の記憶デバイスとしてのＲＡＭとを備えている。制御部５５のＣＰＵは、記憶部５４または制御部５５のＲＯＭに記憶されているプログラムを実行する。

【0078】

制御部５５は、データ閲覧用プログラム５４ａを実行することによって、データ蓄積システム４０に蓄積されているデータの、閲覧希望者による閲覧を制御する閲覧制御部５５ａと、フィードバック情報をデータ蓄積システム４０に送信するフィードバック情報送信部５５ｂとを実現する。

【0079】

なお、データ送信システム３０を実現するコンピューターと、データ閲覧用システム５０を実現するコンピューターとは、同一のコンピューターでも良い。

【0080】

次に、システム１０の動作について説明する。

【0081】

なお、以下においては、ドライブレコーダー、記憶媒体、データ送信システムおよびデータ閲覧用システムの例として、ドライブレコーダー１１、記憶媒体１２、データ送信システム３０およびデータ閲覧用システム５０について説明する。

【0082】

まず、ドライブレコーダー１１によって記録された記録データの少なくとも一部をデータ蓄積システム４０に送信する場合のデータ送信システム３０の動作について説明する。

【0083】

ドライブレコーダー１１によって記録された記録データの少なくとも一部をデータ蓄積システム４０に送信することを希望する者（以下「送信希望者」という。）は、ドライブレコーダー１１から記憶媒体１２を取り外した後、記憶媒体１２をデータ送信システム３０のデータ読出部３３に取り付けることができる。そして、送信希望者は、データ送信システム３０のデータ読出部３３に取り付けられた記憶媒体１２に記憶されている記録データの少なくとも一部をデータ蓄積システム４０に送信することの指示（以下「データ送信指示」という。）を例えばデータ送信システム３０の操作部３１を介してデータ送信システム３０に入力することができる。データ送信システム３０は、データ送信指示が入力されると、図９に示す動作を実行する。

【0084】

図９は、ドライブレコーダー１１によって記録された記録データの少なくとも一部をデータ蓄積システム４０に送信する場合のデータ送信システム３０の動作のフローチャートである。

【0085】

図９に示すように、属性情報取得部３６ｂは、データ送信システム３０の送信システムＩＤを取得する（Ｓ１０１）。データ送信システム３０の送信システムＩＤは、記録データの属性情報の１つになる。

【0086】

属性情報取得部３６ｂは、Ｓ１０１の処理が終了すると、データ読出部３３によって記憶媒体１２から読み出されてデータ変換部３６ａによってデータ形式が特定のデータ形式に変換された記録データ（以下「変換後データ」という。）に属性情報が含まれるか否かを判断する（Ｓ１０２）。

【0087】

属性情報取得部３６ｂは、変換後データに属性情報が含まれるとＳ１０２において判断すると、変換後データに含まれる属性情報を取得する（Ｓ１０３）。

【0088】

属性情報取得部３６ｂは、変換後データに属性情報が含まれないとＳ１０２において判断するか、Ｓ１０３の処理が終了すると、属性情報を入力するための属性情報入力画面６０（図１０参照。）を表示部３２に表示する（Ｓ１０４）。

【0089】

図１０は、表示部３２に表示される属性情報入力画面６０の一例を示す図である。

【0090】

図１０に示す属性情報入力画面６０は、記録データの属性情報の１つになるドライブレコーダーＩＤが入力されるためのテキストボックス６１と、記録データの属性情報の１つになる車両ＩＤが入力されるためのテキストボックス６２と、記録データの属性情報の１つになる運転者ＩＤが入力されるためのテキストボックス６３と、属性情報の入力の完了を指示するための完了ボタン６４とを含んでいる。

【0091】

テキストボックス６１は、Ｓ１０３においてドライブレコーダーＩＤが取得された場合には、Ｓ１０３において取得されたドライブレコーダーＩＤが初期値として含まれる。送信希望者は、操作部３１を介して、テキストボックス６１にドライブレコーダーＩＤを入力したり、テキストボックス６１に入力されているドライブレコーダーＩＤを変更または削除したりすることができる。

【0092】

テキストボックス６２は、Ｓ１０３において車両ＩＤが取得された場合には、Ｓ１０３において取得された車両ＩＤが初期値として含まれる。送信希望者は、操作部３１を介して、テキストボックス６２に車両ＩＤを入力したり、テキストボックス６２に入力されている車両ＩＤを変更または削除したりすることができる。

【0093】

テキストボックス６３は、Ｓ１０３において運転者ＩＤが取得された場合には、Ｓ１０３において取得された運転者ＩＤが初期値として含まれる。送信希望者は、操作部３１を介して、テキストボックス６３に運転者ＩＤを入力したり、テキストボックス６３に入力されている運転者ＩＤを変更または削除したりすることができる。

【0094】

送信希望者は、操作部３１を介して完了ボタン６４を押すことができる。

【0095】

図９に示すように、属性情報取得部３６ｂは、Ｓ１０４の処理が終了すると、完了ボタン６４が押されたと判断するまで、完了ボタン６４が押されたか否かを判断する（Ｓ１０５）。

【0096】

ＡＩエンジン３６ｃは、完了ボタン６４が押されたとＳ１０５において判断されると、変換後データに基づいて、事柄発生時点を特定してＡＩ対象判定を実行すること（以下「ＡＩ処理」という。）をＡＩアルゴリズム３５ｂを使用して開始する（Ｓ１０６）。

【0097】

ＡＩエンジン３６ｃは、Ｓ１０６の処理が終了すると、事柄発生時点を特定したか否かを判断する（Ｓ１０７）。

【0098】

データ抽出部３６ｄは、事柄発生時点を特定したとＳ１０７において判断されると、ＡＩエンジン３６ｃによって特定された事柄発生時点を含む特定時間範囲データを変換後データから抽出する（Ｓ１０８）。特定時間範囲データは、少なくとも映像データを含む。特定時間範囲データは、例えば、音声、日時、ＧＰＳデータ、加速度、速度、ウインカー信号、ブレーキ信号など、映像データ以外のデータが変換後データに含まれる場合には、ＡＩエンジン３６ｃによって特定された事柄発生時点を含む特定の時間範囲における、映像データ以外のデータも含んでも良い。

【0099】

データ抽出部３６ｄは、Ｓ１０８の処理が終了すると、Ｓ１０８における抽出の原因となったＡＩ対象事柄の種類を、Ｓ１０８において変換後データから抽出した特定時間範囲データに付加する（Ｓ１０９）。

【0100】

ＡＩエンジン３６ｃは、事柄発生時点を特定していないとＳ１０７において判断するか、Ｓ１０９の処理が終了すると、変換後データのうちの全ての映像データに対してＡＩ処理が終了したか否かを判断する（Ｓ１１０）。

【0101】

ＡＩエンジン３６ｃは、変換後データのうちの全ての映像データに対してＡＩ処理が終了していないとＳ１１０において判断すると、Ｓ１０７の処理を実行する。

【0102】

蓄積用データ送信部３６ｅは、変換後データのうちの全ての映像データに対してＡＩ処理が終了したとＳ１１０において判断されると、Ｓ１０８において特定時間範囲データが抽出されたか否かを判断する（Ｓ１１１）。

【0103】

蓄積用データ送信部３６ｅは、Ｓ１０８において特定時間範囲データが抽出されたとＳ１１１において判断すると、Ｓ１０８において抽出された特定時間範囲データと、現在の日時（以下「送信日時」という。）と、この特定時間範囲データにＳ１０９において付加されたＡＩ対象事柄の種類と、この特定時間範囲データに対応するＡＩ対象判定のＡＩ判定結果と、Ｓ１０１において取得された送信システムＩＤと、完了ボタン６４が押されたとＳ１０５において判断された時点でテキストボックス６１に入力されていたドライブレコーダーＩＤと、完了ボタン６４が押されたとＳ１０５において判断された時点でテキストボックス６２に入力されていた車両ＩＤと、完了ボタン６４が押されたとＳ１０５において判断された時点でテキストボックス６３に入力されていた運転者ＩＤとを特定時間範囲データ毎に互いに関連付けて、データ蓄積システム４０に送信する（Ｓ１１２）。

【0104】

蓄積用データ送信部３６ｅは、Ｓ１０８において特定時間範囲データが抽出されていないとＳ１１１において判断するか、Ｓ１１２の処理が終了すると、図９に示す動作を終了する。

【0105】

なお、ドライブレコーダー１１によって記憶媒体１２に書き込まれたデータは、例えばドライブレコーダー１１が１日に８時間起動していた場合には８時間分のデータであるなど、データ量が非常に多い可能性が高い。したがって、データ送信システム３０は、ドライブレコーダー１１によって記憶媒体１２に書き込まれたデータを記憶媒体１２から記憶部３５に一旦全て書き込むことを実行せずに、ドライブレコーダー１１によって記憶媒体１２に書き込まれたデータを記憶媒体１２から直接読み出しながら図９に示す動作を実行することができる。しかしながら、データ送信システム３０は、ドライブレコーダー１１によって記憶媒体１２に書き込まれたデータを記憶媒体１２から記憶部３５に一旦全て書き込んでから、記憶部３５に書き込まれたデータを記憶部３５から読み出して図９に示す動作を実行しても良い。

【0106】

次に、データ送信システム３０によって送信されてきたデータを蓄積する場合のデータ蓄積システム４０の動作について説明する。

【0107】

図１１は、データ送信システム３０によって送信されてきたデータを蓄積する場合のデータ蓄積システム４０の動作のフローチャートである。

【0108】

図１１に示すように、データ蓄積部４５ａは、データ送信システム３０によって送信されてきた特定時間範囲データのデータＩＤを決定する（Ｓ１２１）。

【0109】

データ蓄積部４５ａは、Ｓ１２１の処理が終了すると、データ送信システム３０によって送信されてきた特定時間範囲データに関連付けられてデータ送信システム３０によって送信されてきた送信システムＩＤに対して、利用者情報４４ｂにおいて関連付けられている利用者ＩＤおよび事業所ＩＤを取得する（Ｓ１２２）。

【0110】

データ蓄積部４５ａは、Ｓ１２２の処理が終了すると、データ送信システム３０によって送信されてきた特定時間範囲データを、この特定時間範囲データに関連付けられてデータ送信システム３０によって送信されてきた、ＡＩ対象事柄の種類と、ＡＩ判定結果と、送信システムＩＤと、ドライブレコーダーＩＤと、車両ＩＤと、運転者ＩＤと、送信日時と、Ｓ１２１において決定したデータＩＤと、Ｓ１２２において取得した利用者ＩＤおよび事業所ＩＤとに関連付けて閲覧用テーブル４４ｃに書き込む（Ｓ１２３）。

【0111】

データ蓄積部４５ａは、Ｓ１２３の処理が終了すると、Ｓ１２３において閲覧用テーブル４４ｃに書き込んだデータを、ＡＩ改良用テーブル４４ｄにも書き込む（Ｓ１２４）。

【0112】

データ蓄積部４５ａは、Ｓ１２４の処理が終了すると、Ｓ１２３において書き込んだデータに基づいて、レポートテーブル４４ｅ上のレポートを更新する（Ｓ１２５）。

【0113】

制御部４５は、Ｓ１２５の処理が終了すると、図１１に示す動作を終了する。

【0114】

次に、閲覧希望者がデータを閲覧する場合のデータ収集システム２０の動作について説明する。

【0115】

図１２は、閲覧希望者がデータを閲覧する場合のデータ収集システム２０の動作のシーケンス図である。

【0116】

閲覧希望者は、データ蓄積システム４０に蓄積されているデータの閲覧を希望する場合に、データ蓄積システム４０へのログインの指示（以下「ログイン指示」という。）をデータ閲覧用システム５０の操作部５１を介してデータ閲覧用システム５０に入力する。ログイン指示には、閲覧希望者の閲覧希望者ＩＤおよびパスワードが含まれる。

【0117】

データ閲覧用システム５０の閲覧制御部５５ａは、ログイン指示が入力されると、図１２に示すように、データ蓄積システム４０へのログインの依頼（以下「ログイン依頼」という。）をデータ蓄積システム４０に送信する（Ｓ１４１）。閲覧制御部５５ａは、ログイン指示に含まれている閲覧希望者ＩＤおよびパスワードをログイン依頼にも含める。

【0118】

データ蓄積システム４０の閲覧用データ送信部４５ｂは、データ閲覧用システム５０からＳ１４１においてログイン依頼が送信されてくると、ログイン依頼の対象の閲覧希望者の認証を実行する（Ｓ１４２）。具体的には、閲覧用データ送信部４５ｂは、データ閲覧用システム５０から送信されてきたログイン依頼に含まれる閲覧希望者ＩＤおよびパスワードの組み合わせが閲覧希望者情報４４ｆに含まれるか否かを判断する。閲覧用データ送信部４５ｂは、データ閲覧用システム５０から送信されてきたログイン依頼に含まれる閲覧希望者ＩＤおよびパスワードの組み合わせが閲覧希望者情報４４ｆに含まれると判断した場合には、ログイン依頼の対象の閲覧希望者の認証が成功したと判定する。一方、閲覧用データ送信部４５ｂは、データ閲覧用システム５０から送信されてきたログイン依頼に含まれる閲覧希望者ＩＤおよびパスワードの組み合わせが閲覧希望者情報４４ｆに含まれないと判断した場合には、ログイン依頼の対象の閲覧希望者の認証が失敗したと判定する。

【0119】

閲覧用データ送信部４５ｂは、Ｓ１４２における認証が失敗した場合、ログインの不許可をデータ閲覧用システム５０に通知する（Ｓ１４３）。

【0120】

データ閲覧用システム５０の閲覧制御部５５ａは、ログインの不許可がデータ蓄積システム４０からＳ１４３において通知されてくると、データ蓄積システム４０へのログインの失敗を表示部５２に表示する（Ｓ１４４）。したがって、閲覧希望者は、データ蓄積システム４０へのログインの失敗を認識することができる。

【0121】

閲覧用データ送信部４５ｂは、Ｓ１４２における認証が成功した場合、ログイン依頼に含まれる閲覧希望者ＩＤに対してレポートの閲覧の権限が有ることが閲覧希望者情報４４ｆにおいて関連付けられているか否かを判断する（Ｓ１４５）。

【0122】

閲覧用データ送信部４５ｂは、ログイン依頼に含まれる閲覧希望者ＩＤに対してレポートの閲覧の権限が有ることが閲覧希望者情報４４ｆにおいて関連付けられているとＳ１４５において判断すると、ログイン依頼に含まれる閲覧希望者ＩＤに対して閲覧希望者情報４４ｆにおいて関連付けられている利用者ＩＤ、事業所ＩＤおよびＡＩ対象事柄の種類の組み合わせを含む、閲覧用テーブル４４ｃにおけるレコード内のデータ、すなわち、閲覧希望者に閲覧の権限があるデータと、ログイン依頼に含まれる閲覧希望者ＩＤに対して閲覧希望者情報４４ｆにおいて関連付けられている利用者ＩＤにレポートテーブル４４ｅにおいて関連付けられているレポート、すなわち、閲覧希望者に閲覧の権限があるレポートとの閲覧を許可する（Ｓ１４６）。したがって、閲覧用データ送信部４５ｂは、以降、閲覧希望者に閲覧の権限があるデータおよびレポートの閲覧がデータ閲覧用システム５０から要求された場合に、データ閲覧用システム５０から要求されたデータおよびレポートをデータ閲覧用システム５０に送信する。

【0123】

閲覧用データ送信部４５ｂは、Ｓ１４６の処理が終了すると、閲覧希望者に閲覧の権限があるデータおよびレポートの閲覧の許可をデータ閲覧用システム５０に通知する（Ｓ１４７）。

【0124】

データ閲覧用システム５０の閲覧制御部５５ａは、閲覧希望者に閲覧の権限があるデータおよびレポートの閲覧の許可がデータ蓄積システム４０からＳ１４７において通知されてくると、閲覧希望者に閲覧の権限があるデータおよびレポートの閲覧の許可を表示部５２に表示する（Ｓ１４８）。したがって、閲覧希望者は、データ蓄積システム４０に蓄積されているデータのうち、閲覧希望者に閲覧の権限があるデータおよびレポートをデータ閲覧用システム５０を介して閲覧することができる。

【0125】

閲覧用データ送信部４５ｂは、ログイン依頼に含まれる閲覧希望者ＩＤに対してレポートの閲覧の権限が有ることが閲覧希望者情報４４ｆにおいて関連付けられていないとＳ１４５において判断すると、ログイン依頼に含まれる閲覧希望者ＩＤに対して閲覧希望者情報４４ｆにおいて関連付けられている利用者ＩＤ、事業所ＩＤおよびＡＩ対象事柄の種類の組み合わせを含む、閲覧用テーブル４４ｃにおけるレコード内のデータ、すなわち、閲覧希望者に閲覧の権限があるデータの閲覧を許可する（Ｓ１４９）。したがって、閲覧用データ送信部４５ｂは、以降、閲覧希望者に閲覧の権限があるデータの閲覧がデータ閲覧用システム５０から要求された場合に、データ閲覧用システム５０から要求されたデータをデータ閲覧用システム５０に送信する。

【0126】

閲覧用データ送信部４５ｂは、Ｓ１４９の処理が終了すると、閲覧希望者に閲覧の権限があるデータの閲覧の許可をデータ閲覧用システム５０に送信する（Ｓ１５０）。

【0127】

データ閲覧用システム５０の閲覧制御部５５ａは、閲覧希望者に閲覧の権限があるデータの閲覧の許可がデータ蓄積システム４０からＳ１５０において送信されてくると、閲覧希望者に閲覧の権限があるデータの閲覧の許可を表示部５２に表示する（Ｓ１５１）。したがって、閲覧希望者は、データ蓄積システム４０に蓄積されているデータのうち、閲覧希望者に閲覧の権限があるデータをデータ閲覧用システム５０を介して閲覧することができる。

【0128】

なお、閲覧制御部５５ａは、閲覧することができるデータおよびレポートをデータ蓄積システム４０からデータ閲覧用システム５０にダウンロードすることも可能である。

【0129】

次に、閲覧希望者がＡＩ判定結果に対して評価する場合のデータ収集システム２０の動作について説明する。

【0130】

図１３は、閲覧希望者がＡＩ判定結果に対して評価する場合のデータ収集システム２０の動作のシーケンス図である。

【0131】

閲覧希望者は、データ蓄積システム４０に蓄積されているデータをデータ閲覧用システム５０を介して閲覧している場合に、ＡＩ判定結果に対する閲覧希望者自身による評価をデータ閲覧用システム５０の操作部５１を介してデータ閲覧用システム５０に入力することができる。

【0132】

データ閲覧用システム５０のフィードバック情報送信部５５ｂは、ＡＩ判定結果に対する閲覧希望者による評価が操作部５１を介して入力されると、図１３に示すように、操作部５１を介して入力された評価を示すフィードバック情報を、このフィードバック情報の対象のＡＩ判定結果に関連付けられているデータＩＤとともにデータ蓄積システム４０に送信する（Ｓ１６１）。

【0133】

データ蓄積システム４０のデータ蓄積部４５ａは、フィードバック情報およびデータＩＤがデータ閲覧用システム５０からＳ１６１において送信されてくると、データ閲覧用システム５０からＳ１６１において送信されてきたフィードバック情報を、データ閲覧用システム５０からＳ１６１において送信されてきたデータＩＤに関連付けてＡＩ改良用テーブル４４ｄに記憶する（Ｓ１６２）。

【0134】

データ蓄積システム４０の外部のコンピューターは、データ蓄積システム４０の通信部４３を介して受信したＡＩ改良用テーブル４４ｄのデータに基づいて、自身の表示部にＡＩ改良用テーブル４４ｄの内容を表示することができる。また、データ蓄積システム４０は、表示部４２にＡＩ改良用テーブル４４ｄの内容を表示することができる。したがって、データ収集システム２０の提供者（以下「システム提供者」という。）は、外部のコンピューターの表示部、または、データ蓄積システム４０の表示部４２に表示されたＡＩ改良用テーブル４４ｄの内容を確認することができる。そして、システム提供者は、ＡＩ改良用テーブル４４ｄにおけるＡＩ判定結果に対して評価することができる。

【0135】

システム提供者は、ＡＩ判定結果に対して評価した後、ＡＩ判定結果に対する提供者自身による評価を、データ蓄積システム４０の外部のコンピューターの操作部を介して、データ蓄積システム４０の通信部４３経由でデータ蓄積システム４０に入力することができる。また、システム提供者は、ＡＩ判定結果に対して評価した後、ＡＩ判定結果に対する提供者自身による評価を、データ蓄積システム４０の操作部４１を介して、データ蓄積システム４０に入力することができる。したがって、データ蓄積システム４０は、システム提供者から入力された評価に基づいて、ＡＩ改良用テーブル４４ｄにフィードバック情報を記憶したり、ＡＩ改良用テーブル４４ｄに記憶されているフィードバック情報を書き換えたりすることができる。

【0136】

システム提供者は、ＡＩ改良用テーブル４４ｄの内容に基づいてＡＩアルゴリズムを改良することができる。例えば、システム提供者は、ＡＩ改良用テーブル４４ｄにおけるフィードバック情報を正解とした教師データに基づいた教師あり学習によってＡＩアルゴリズムを改良しても良い。ＡＩアルゴリズムは、改良されることによって、例えば、天候状況や道路状況などの、ＡＩ対象判定と直接関係ない様々な状況の影響を受けていないＡＩ判定結果を出力する可能性が高いＡＩアルゴリズムになることができる。例えば、ＡＩ対象事柄が信号無視である場合、前方カメラによる撮影の際に晴れであるときと、前方カメラによる撮影の際に雨であるときとで映像データにおける信号の明るさが異なり得るが、前方カメラによる撮影の際に晴れおよび雨のいずれであっても、信号無視に関するＡＩ判定結果の精度が高いＡＩアルゴリズムになることができる。

【0137】

次に、データ送信システム３０が新たなＡＩアルゴリズムを記憶する場合のデータ収集システム２０の動作について説明する。

【0138】

図１４は、データ送信システム３０が新たなＡＩアルゴリズムを記憶する場合のデータ収集システム２０の動作のシーケンス図である。

【0139】

システム提供者は、改良したＡＩアルゴリズムなど、新たなＡＩアルゴリズムをデータ蓄積システム４０の通信部４３を介してデータ蓄積システム４０に入力することができる。システム提供者は、新たなＡＩアルゴリズムを例えば１週間毎や１ヶ月毎など、定期的にデータ蓄積システム４０に入力しても良い。

【0140】

データ蓄積システム４０のＡＩアルゴリズム送信部４５ｃは、新たなＡＩアルゴリズムが通信部４３を介して入力されると、図１４に示すように、通信部４３を介して入力されたＡＩアルゴリズムを、データ送信システム３０に送信する（Ｓ１８１）。

【0141】

データ送信システム３０のＡＩアルゴリズム書き込み部３６ｆは、ＡＩアルゴリズムがデータ蓄積システム４０からＳ１８１において送信されてくると、データ蓄積システム４０からＳ１８１において送信されてきたＡＩアルゴリズムをＡＩアルゴリズム３５ｂとして記憶部３５に書き込む（Ｓ１８２）。なお、ＡＩアルゴリズム書き込み部３６ｆは、データ蓄積システム４０からＳ１８１において送信されてきたＡＩアルゴリズムが記憶部３５に既に記憶されているＡＩアルゴリズム３５ｂの更新版である場合、データ蓄積システム４０からＳ１８１において送信されてきたＡＩアルゴリズムで、記憶部３５に既に記憶されているＡＩアルゴリズム３５ｂを更新する。

【0142】

以上においては、データ蓄積システム４０のＡＩアルゴリズム送信部４５ｃがデータ送信システム３０にＡＩアルゴリズムを送信する場合について説明している。しかしながら、データ蓄積システム４０のＡＩアルゴリズム送信部４５ｃは、新たなＡＩアルゴリズムが通信部４３を介して入力されると、データ送信システム３０にＡＩアルゴリズムを送信したように、データ収集システム２０上の全てのデータ送信システムにＡＩアルゴリズムを送信する。したがって、新たなＡＩアルゴリズムは、データ収集システム２０上の全てのデータ送信システムに記憶される。

【0143】

以上に説明したように、データ収集システム２０は、互いに関連付けられた特定時間範囲データおよびＡＩ判定結果がデータ送信システムから送信されて（Ｓ１１２）データ蓄積システム４０に蓄積される（Ｓ１２３およびＳ１２４）ので、データ蓄積システム４０に蓄積された特定時間範囲データおよびＡＩ判定結果に基づいてＡＩアルゴリズムが容易に改良されることができる。したがって、データ収集システム２０は、人工知能の判定の精度を従来より容易に向上することができる。

【0144】

データ収集システム２０は、閲覧希望者に関連付けられた属性情報に関連付けられた特定時間範囲データおよびＡＩ判定結果の閲覧を閲覧希望者に対して許可する（Ｓ１４６およびＳ１４９）ので、特定時間範囲データおよびＡＩ判定結果の閲覧を希望する者、または、その関係者がドライブレコーダーによって記録された記録データをデータ送信システムに入力する可能性を向上することができる。したがって、データ収集システム２０は、ＡＩアルゴリズムの改良のための膨大なデータがデータ蓄積システム４０に蓄積される可能性を向上することができ、その結果、人工知能の判定の精度を容易に向上することができる。

【0145】

データ収集システム２０は、ＡＩ判定結果に対する閲覧希望者による評価を示すフィードバック情報をＡＩ判定結果に関連付けてデータ蓄積システム４０が蓄積する（Ｓ１６２）ので、データ蓄積システム４０に蓄積された特定時間範囲データおよびＡＩ判定結果だけでなく、データ蓄積システム４０に蓄積されたフィードバック情報にも基づいてＡＩアルゴリズムが改良されることができる。したがって、データ収集システム２０は、人工知能の判定の精度を容易に向上することができる。

【0146】

データ収集システム２０は、データ形式が特定のデータ形式に変換された記録データに基づいてＡＩエンジンが動作するので、様々なメーカーの様々なドライブレコーダーによって記録された記録データに基づいて生成された特定時間範囲データおよびＡＩ判定結果がデータ蓄積システム４０に蓄積されることができ、その結果、ＡＩアルゴリズムの改良のための膨大なデータがデータ蓄積システム４０に蓄積される可能性を向上することができる。したがって、データ収集システム２０は、人工知能の判定の精度を容易に向上することができる。

【0147】

データ収集システム２０は、データ蓄積システム４０がＡＩアルゴリズムをデータ送信システムに送信する（Ｓ１８１）ので、データ送信システムにおけるＡＩアルゴリズムの更新を容易化することができる。したがって、データ収集システム２０は、人工知能の判定の精度を容易に向上することができる。

【0148】

システム提供者は、例えば新たなＡＩ対象判定がシステム利用者から提示された場合に、そのＡＩ対象判定を実現するための暫定的なＡＩアルゴリズムを作成して、その暫定的なＡＩアルゴリズムをデータ蓄積システム４０経由で全てのデータ送信システムに送信することができる。そして、データ収集システム２０は、データ送信システムに搭載された暫定的なＡＩアルゴリズムを利用してデータ送信システムにおいて生成されたデータ、すなわち、データ送信システムに搭載された暫定的なＡＩアルゴリズムの改良のためのデータがデータ蓄積システム４０に膨大に蓄積される。したがって、システム提供者は、データ蓄積システム４０に蓄積されたデータを使用して、暫定的なＡＩアルゴリズムを改良することができる。

【0149】

データ収集システム２０は、ドライブレコーダーによって記録された記録データの全てではなく、ドライブレコーダーによって記録された記録データのうち特定時間範囲データがデータ送信システムからデータ蓄積システム４０に送信されるので、データ送信システムからデータ蓄積システム４０へのデータの送信のための通信容量と、データ蓄積システム４０の記憶容量とを低減することができる。

【0150】

システム１０は、本実施の形態において、一般的なＰＣと比較して処理能力が低い可能性が高いドライブレコーダーによってではなく、ドライブレコーダーと比較して処理能力が高い可能性が高いデータ送信システムによってＡＩエンジンを実現するので、最高ランクのＡＩエンジンを実現することができる可能性が高い。例えば、データ送信システムは、ＡＩ対象事柄毎に異なるグラフィックボードを使用してＡＩ処理を実行しても良い。

【0151】

本実施の形態においては、属性情報として、送信システムＩＤ、ドライブレコーダーＩＤ、車両ＩＤおよび運転者ＩＤについて説明している。しかしながら、属性情報には、送信システムＩＤ、ドライブレコーダーＩＤ、車両ＩＤおよび運転者ＩＤ以外の情報が含まれても良い。

【0152】

なお、システム１０において生成されたＡＩアルゴリズムのうち、少なくとも１つのＡＩ対象判定を実現するためのＡＩアルゴリズムは、ＡＩエンジンを搭載するドライブレコーダーに搭載されることも可能である。ＡＩエンジンを搭載するドライブレコーダーに、システム１０において生成されたＡＩアルゴリズムが搭載された場合、このドライブレコーダーのＡＩエンジンは、このＡＩアルゴリズムを使用して、ドライブレコーダー自身によって記録された記録データのうち少なくとも映像データに基づいて、事柄発生時点を特定してＡＩ対象判定を実行することができる。

【符号の説明】

【0153】

１１ ドライブレコーダー
２０ データ収集システム
３０ データ送信システム（コンピューター）
３５ａ データ送信プログラム
３５ｂ ＡＩアルゴリズム
３６ａ データ変換部
３６ｂ 属性情報取得部
３６ｃ ＡＩエンジン
３６ｄ データ抽出部
３６ｅ 蓄積用データ送信部
４０ データ蓄積システム

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】