特許 7369776 運行インシデント画像表示システム、方法及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2023-10-18

(45)【発行日】2023-10-26

(54)【発明の名称】運行インシデント画像表示システム、方法及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G08G 1/00 20060101AFI20231019BHJP

   G08G 1/13 20060101ALI20231019BHJP

   G08G 1/16 20060101ALI20231019BHJP

   G07C 5/00 20060101ALI20231019BHJP

   G06T 7/00 20170101ALI20231019BHJP

   G08B 21/00 20060101ALI20231019BHJP

   G06Q 50/10 20120101ALI20231019BHJP

【ＦＩ】

G08G1/00 D

G08G1/13

G08G1/16 F

G07C5/00 Z

G06T7/00 650Z

G08B21/00 U

G06Q50/10

【請求項の数】 8

(21)【出願番号】P 2021537554

(86)(22)【出願日】2019-08-08

(86)【国際出願番号】 JP2019031529

(87)【国際公開番号】W WO2021024497

(87)【国際公開日】2021-02-11

【審査請求日】2022-01-14

(73)【特許権者】

【識別番号】000153546

【氏名又は名称】ロジスティード株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100177220

【弁理士】

【氏名又は名称】小木 智彦

(72)【発明者】

【氏名】佐藤 公則

(72)【発明者】

【氏名】南雲 秀明

(72)【発明者】

【氏名】石山 圭

(72)【発明者】

【氏名】根本 憲之

(72)【発明者】

【氏名】谷口 将仁

【審査官】藤村 泰智

(56)【参考文献】

【文献】国際公開第２０１９／１４６４８８（ＷＯ，Ａ１）

【文献】国際公開第２０１７／１３４８９７（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２０１８－０５５４４５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－２０４１０４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００４－２３４２６０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００８－２３４４１４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－１９１３６８（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０１７／００６１２２２（ＵＳ，Ａ１）

【文献】特開２００８－２１０３７５（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２０１９／０６９７３２（ＷＯ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０８Ｇ １／００ ～ １／１６

Ｇ０７Ｃ ５／００

Ｇ０６Ｔ ７／００

Ｇ０８Ｂ ２１／００

Ｇ０６Ｑ ５０／１０

Ｇ０６Ｑ ５０／３０

Ｇ０１Ｃ ２１／２６ ～ ２１／３６

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

運転中のドライバーの生体情報を取得する第１取得手段と、
前記取得された生体情報を解析して、前記ドライバーの体調を検出する第１検出手段と、
前記検出された体調が所定の条件を満たした場合に、第１インシデントと判定する第１判定手段と、
ドライブレコーダが撮像した画像を、前記第１インシデントに関連付けて第１画像として切り出す第１切出手段と、
前記ドライバーの動作情報を取得する第２取得手段と、
前記取得された動作情報を解析して、前記ドライバーの動作を検出する第２検出手段と、
前記検出された動作が所定の条件を満たした場合に、第２インシデントと判定する第２判定手段と、
前記ドライブレコーダが撮像した画像を、前記第２インシデントに関連付けて第２画像として切り出す第２切出手段と、
前記ドライバーが運転している車両の挙動情報を取得する第３取得手段と、
前記取得された挙動情報を解析して、前記車両の挙動を検出する第３検出手段と、
前記検出された挙動を道路標識情報および／または信号情報と照合して、違反があった場合に、第３インシデントと判定する第３判定手段と、
前記ドライブレコーダが撮像した画像を、前記第３インシデントに関連付けて第３画像として切り出す第３切出手段と、
前記取得された車両の挙動情報を解析して、危険運転度を検出する第４検出手段と、
前記危険運転度が所定の条件を満たした場合に、第４インシデントと判定する第４判定手段と、
前記ドライブレコーダが撮像した画像を、前記第４インシデントに関連付けて第４画像として切り出す第４切出手段と、
前記第１インシデント、前記第２インシデント、前記第３インシデントおよび前記第４インシデントの発生場所を運行ルートと共に地図上に表示するとともに、前記切り出された、対象ドライバーに特化した第１画像、第２画像、第３画像、および第４画像を、インシデント発生の時系列に表示する表示手段と、
を備える運行インシデント画像表示システム。

【請求項2】

前記表示手段は、前記第１インシデント、前記第２インシデント、前記第３インシデントおよび前記第４インシデントの発生場所を、異なる所定のアイコンで表示するとともに、地図上に運行ルートに沿って時系列に、検出されたドライバーの体調の推移を所定のアイコンや文字情報で表示する請求項１記載の運行インシデント画像表示システム。

【請求項3】

前記ドライバー毎にインシデントを学習して、当該ドライバーに対してアドバイスを提供する第１アドバイス手段と、
を備える請求項１又は２記載の運行インシデント画像表示システム。

【請求項4】

全てのインシデントを統計して、危ない場所や時間などを可視化して、ドライバーに対してアドバイスを提供する第２アドバイス手段と、
を備える請求項１～３のいずれか一項に記載の運行インシデント画像表示システム。

【請求項5】

ドライバー毎に、過去のインシデントと今回のインシデントとを比較して、そのドライバーの成長を評価する評価手段と、
を備える請求項１～４のいずれか一項に記載の運行インシデント画像表示システム。

【請求項6】

どのドライバーがインシデントが少ないか、または、前記車両が属する複数の拠点のうちどの拠点がインシデントが少ない拠点なのかをスコアリングするスコアリング手段と、
を備える請求項１～５のいずれか一項に記載の運行インシデント画像表示システム。

【請求項7】

運転中のドライバーの生体情報を取得するステップと、
前記取得された生体情報を解析して、前記ドライバーの体調を検出するステップと、
前記検出された体調が所定の条件を満たした場合に、第１インシデントと判定するステップと、
ドライブレコーダが撮像した画像を、前記第１インシデントに関連付けて第１画像として切り出すステップと、
前記ドライバーの動作情報を取得するステップと、
前記取得された動作情報を解析して、前記ドライバーの動作を検出するステップと、
前記検出された動作が所定の条件を満たした場合に、第２インシデントと判定するステップと、
前記ドライブレコーダが撮像した画像を、前記第２インシデントに関連付けて第２画像として切り出すステップと、
前記ドライバーが運転している車両の挙動情報を取得するステップと、
前記取得された挙動情報を解析して、前記車両の挙動を検出するステップと、
前記検出された挙動を道路標識情報および／または信号情報と照合して、違反があった場合に、第３インシデントと判定するステップと、
前記ドライブレコーダが撮像した画像を、前記第３インシデントに関連付けて第３画像として切り出すステップと、
前記取得された車両の挙動情報を解析して、危険運転度を検出するステップと、
前記危険運転度が所定の条件を満たした場合に、第４インシデントと判定するステップと、
前記ドライブレコーダが撮像した画像を、前記第４インシデントに関連付けて第４画像として切り出すステップと、
前記第１インシデント、前記第２インシデント、前記第３インシデントおよび前記第４インシデントの発生場所を運行ルートと共に地図上に表示するとともに、前記切り出された、対象ドライバーに特化した第１画像、第２画像、第３画像、および第４画像を、インシデント発生の時系列に表示するステップと、
を備える運行インシデント画像表示方法。

【請求項8】

コンピュータに、
運転中のドライバーの生体情報を取得するステップと、
前記取得された生体情報を解析して、前記ドライバーの体調を検出するステップと、
前記検出された体調が所定の条件を満たした場合に、第１インシデントと判定するステップと、
ドライブレコーダが撮像した画像を、前記第１インシデントに関連付けて第１画像として切り出すステップと、
前記ドライバーの動作情報を取得するステップと、
前記取得された動作情報を解析して、前記ドライバーの動作を検出するステップと、
前記検出された動作が所定の条件を満たした場合に、第２インシデントと判定するステップと、
前記ドライブレコーダが撮像した画像を、前記第２インシデントに関連付けて第２画像として切り出すステップと、
前記ドライバーが運転している車両の挙動情報を取得するステップと、
前記取得された挙動情報を解析して、前記車両の挙動を検出するステップと、
前記検出された挙動を道路標識情報および／または信号情報と照合して、違反があった場合に、第３インシデントと判定するステップと、
前記ドライブレコーダが撮像した画像を、前記第３インシデントに関連付けて第３画像として切り出すステップと、
前記取得された車両の挙動情報を解析して、危険運転度を検出するステップと、
前記危険運転度が所定の条件を満たした場合に、第４インシデントと判定するステップと、
前記ドライブレコーダが撮像した画像を、前記第４インシデントに関連付けて第４画像として切り出すステップと、
前記第１インシデント、前記第２インシデント、前記第３インシデントおよび前記第４インシデントの発生場所を運行ルートと共に地図上に表示するとともに、前記切り出された、対象ドライバーに特化した第１画像、第２画像、第３画像、および第４画像を、インシデント発生の時系列に表示するステップと、
を実行させるための運行インシデント画像表示プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、地図上の運行ルートに沿って時系列にドライバー自身が運転動画を振り返るための運行インシデント画像表示システム、方法及びプログラムに関する。本発明は、ＩｏＴ（Internet of Things）に関連し、技術分野はＩＰＣ分類においてＧ０６Ｑ等に該当する。

【背景技術】

【0002】

近年、事故を未然に防ぐためのＩＴ技術が注目されている。例えば、遭遇する蓋然性の高いインシデントが発生した地点に対する注意を喚起するために、運転者の生体情報から、運転者のインシデントの遭遇の有無を判定し、インシデントに遭遇している場合、現在位置がインシデント地点として１回カウントして、現在位置が所定距離以内に接近中の地点がインシデント地点として登録されているカウントが所定値以上の場合に、地図上の、存在したインシデントデータのインシデント地点に対応する位置に注意マークを表示する技術が提供されている（特許文献１）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２０１７－０３７３５９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

事故を未然に防ぐためには、地図上の運行ルートに沿って時系列にドライバーが自身の運転動画を振り返ることが重要である。しかしながら、特許文献１に記載の技術では、地図上の運行ルートに沿って時系列にドライバー自身の運転動画を振り返ることができない。

【0005】

本発明は、以上の課題に鑑み、地図上の運行ルートに沿って時系列にドライバーが自身の運転動画を振り返ることができる運行インシデント画像表示システム、方法及び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】

本発明は、運転中のドライバーの生体情報を取得する第１取得手段と、前記取得された生体情報を解析して、前記ドライバーの体調を検出する第１検出手段と、前記検出された体調が所定の条件を満たした場合に、第１インシデントと判定する第１判定手段と、ドライブレコーダが撮像した画像を、前記第１インシデントに関連付けて第１画像として切り出す第１切出手段と、前記ドライバーの動作情報を取得する第２取得手段と、前記取得された動作情報を解析して、前記ドライバーの動作を検出する第２検出手段と、前記検出された動作が所定の条件を満たした場合に、第２インシデントと判定する第２判定手段と、前記ドライブレコーダが撮像した画像を、前記第２インシデントに関連付けて第２画像として切り出す第２切出手段と、前記ドライバーが運転している車両の挙動情報を取得する第３取得手段と、前記取得された挙動情報を解析して、前記車両の挙動を検出する第３検出手段と、前記検出された挙動を道路標識情報および／または信号情報と照合して、違反があった場合に、第３インシデントと判定する第３判定手段と、前記ドライブレコーダが撮像した画像を、前記第３インシデントに関連付けて第３画像として切り出す第３切出手段と、前記取得された車両の挙動情報を解析して、危険運転度を検出する第４検出手段と、前記危険運転度が所定の条件を満たした場合に、第４インシデントと判定する第４判定手段と、前記ドライブレコーダが撮像した画像を、前記第４インシデントに関連付けて第４画像として切り出す第４切出手段と、前記第１インシデント、前記第２インシデント、前記第３インシデントおよび前記第４インシデントの発生場所を運行ルートと共に地図上に表示するとともに、前記切り出された、対象ドライバーに特化した第１画像、第２画像、第３画像、および第４画像を、インシデント発生の時系列に表示する表示手段と、を備える運行インシデント画像表示システム（システムは単体のコンピュータであってもよい）を提供する。

【0007】

また、本発明は、運転中のドライバーの生体情報を取得するステップと、前記取得された生体情報を解析して、前記ドライバーの体調を検出するステップと、前記検出された体調が所定の条件を満たした場合に、第１インシデントと判定するステップと、ドライブレコーダが撮像した画像を、前記第１インシデントに関連付けて第１画像として切り出すステップと、前記ドライバーの動作情報を取得するステップと、前記取得された動作情報を解析して、前記ドライバーの動作を検出するステップと、前記検出された動作が所定の条件を満たした場合に、第２インシデントと判定するステップと、前記ドライブレコーダが撮像した画像を、前記第２インシデントに関連付けて第２画像として切り出すステップと、前記ドライバーが運転している車両の挙動情報を取得するステップと、前記取得された挙動情報を解析して、前記車両の挙動を検出するステップと、前記検出された挙動を道路標識情報および／または信号情報と照合して、違反があった場合に、第３インシデントと判定するステップと、前記ドライブレコーダが撮像した画像を、前記第３インシデントに関連付けて第３画像として切り出すステップと、前記取得された車両の挙動情報を解析して、危険運転度を検出するステップと、前記危険運転度が所定の条件を満たした場合に、第４インシデントと判定するステップと、前記ドライブレコーダが撮像した画像を、前記第４インシデントに関連付けて第４画像として切り出すステップと、前記第１インシデント、前記第２インシデント、前記第３インシデントおよび前記第４インシデントの発生場所を運行ルートと共に地図上に表示するとともに、前記切り出された、対象ドライバーに特化した第１画像、第２画像、第３画像、および第４画像を、インシデント発生の時系列に表示するステップと、を備える運行インシデント画像表示方法を提供する。

【0008】

更に、本発明は、コンピュータに、運転中のドライバーの生体情報を取得するステップと、前記取得された生体情報を解析して、前記ドライバーの体調を検出するステップと、前記検出された体調が所定の条件を満たした場合に、第１インシデントと判定するステップと、ドライブレコーダが撮像した画像を、前記第１インシデントに関連付けて第１画像として切り出すステップと、前記ドライバーの動作情報を取得するステップと、前記取得された動作情報を解析して、前記ドライバーの動作を検出するステップと、前記検出された動作が所定の条件を満たした場合に、第２インシデントと判定するステップと、前記ドライブレコーダが撮像した画像を、前記第２インシデントに関連付けて第２画像として切り出すステップと、前記ドライバーが運転している車両の挙動情報を取得するステップと、前記取得された挙動情報を解析して、前記車両の挙動を検出するステップと、前記検出された挙動を道路標識情報および／または信号情報と照合して、違反があった場合に、第３インシデントと判定するステップと、前記ドライブレコーダが撮像した画像を、前記第３インシデントに関連付けて第３画像として切り出すステップと、前記取得された車両の挙動情報を解析して、危険運転度を検出するステップと、前記危険運転度が所定の条件を満たした場合に、第４インシデントと判定するステップと、前記ドライブレコーダが撮像した画像を、前記第４インシデントに関連付けて第４画像として切り出すステップと、前記第１インシデント、前記第２インシデント、前記第３インシデントおよび前記第４インシデントの発生場所を運行ルートと共に地図上に表示するとともに、前記切り出された、対象ドライバーに特化した第１画像、第２画像、第３画像、および第４画像を、インシデント発生の時系列に表示するステップと、を実行させるための運行インシデント画像表示プログラムを提供する。

【発明の効果】

【0009】

本発明によれば、運転中のドライバーの生体情報を取得して、解析して、ドライバーの体調を検出して、体調が所定の条件を満たした場合に、第１インシデントと判定して、ドライブレコーダが撮像した画像を、第１インシデントに関連付けて第１画像として切り出して、ドライバーの動作情報を取得して、解析して、ドライバーの動作を検出して、動作が所定の条件を満たした場合に、第２インシデントと判定して、ドライブレコーダが撮像した画像を、第２インシデントに関連付けて第２画像として切り出して、ドライバーが運転している車両の挙動情報を取得して、解析して、車両の挙動を検出して、挙動を道路標識情報および／または信号情報と照合して、違反があった場合に、第３インシデントと判定して、ドライブレコーダが撮像した画像を、第３インシデントに関連付けて第３画像として切り出して、取得された車両の挙動情報を解析して、危険運転度を検出して、危険運転度が所定の条件を満たした場合に、第４インシデントと判定して、ドライブレコーダが撮像した画像を、第４インシデントに関連付けて第４画像として切り出して、切り出された、第１画像、第２画像、第３画像、および第４画像を、地図上に運行ルートに沿って時系列に表示することとした。このため、地図上の運行ルートに沿って時系列にドライバーが自身の運転動画を振り返ることができ、事故を未然に防ぐために役立てることができる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】本発明の一実施形態の運行インシデント画像表示システムを用いた全体構成を示す概念図である。

【図2】前記実施形態の車両の構成を示すブロック図である。

【図3】前記実施形態のサーバのハードウェア構成を示すブロック図である。

【図4】前記実施形態のサーバの機能構成を示すブロック図である。

【図5】前記実施形態の運行インシデント画像を表示する端末の構成を示すブロック図である。

【図6】前記実施形態の運行インシデント画像表示処理の一例を示すフローチャートである。

【図7】端末に表示される運行インシデント画像の表示例の一例を示す図である。

【図8】端末に表示される運行インシデント画像の他の表示例を示す図である。

【図9】前記実施形態の第４インシデント判定条件の一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0011】

本発明は、運転中のドライバーの生体情報を取得して、解析して、ドライバーの体調を検出して、体調が所定の条件を満たした場合に、第１インシデントと判定して、ドライブレコーダが撮像した画像を、第１インシデントに関連付けて第１画像として切り出して、ドライバーの動作情報を取得して、解析して、ドライバーの動作を検出して、動作が所定の条件を満たした場合に、第２インシデントと判定して、ドライブレコーダが撮像した画像を、第２インシデントに関連付けて第２画像として切り出して、ドライバーが運転している車両の挙動情報を取得して、解析して、車両の挙動を検出して、挙動を道路標識情報および／または信号情報と照合して、違反があった場合に、第３インシデントと判定して、ドライブレコーダが撮像した画像を、第３インシデントに関連付けて第３画像として切り出して、取得された挙動の挙動情報を解析して、危険運転度を検出して、危険運転度が所定の条件を満たした場合に、第４インシデントと判定して、ドライブレコーダが撮像した画像を、第４インシデントに関連付けて第４画像として切り出して、切り出された、第１画像、第２画像、第３画像、および第４画像を、地図上に運行ルートに沿って時系列に表示するものである。

【0012】

＜全体構成＞・・・図１は、本実施形態に係る運行インシデント画像表示システムの概要を示す概念図である。運行インシデント画像表示システム１００（以下「システム」とする）は、サーバ５０と、車両１０に搭載された端末２０と、帰着後に管理者やドライバー１２が運行内容を振り返るための端末１１０とがインターネットを含むネットワークを介して相互にデータ通信可能となっている。車両１０には、ドライバー生体情報センシング部４０、車両情報センシング部４２、ドライバー動作センシング部４４が搭載されており、これらによって検知された情報が、近距離無線通信によって端末２０に送信され、端末２０は、受信した情報を、通信部およびネットワークを介してサーバ５０に送信する。

【0013】

ドライバー生体情報センシング部４０は、例えば、ハンドルカバー型心電計２２や、シートカバー型心電計２４が含まれ、これらによってドライバー１２の生体情報である心電波形が得られる。また、ドライバー生体情報センシング部４０は、心電波形のほかに、脈波、脳波、血圧、体温などの生体情報を取得してもよい。取得された運転中のドライバー１２の生体情報は、例えば、前記端末２０を介してサーバ５０に送信される（ステップＳ１）。サーバ５０では、取得された生体情報を解析して、ドライバー１２の体調（例えば、疲労度、眠気、痴呆、抑鬱、集中力、急変可能性、アレルギー症状など）を検出し、検出された体調が所定の条件を満たした場合（例えば、疲労度が高いので運転しないほうがよいなど）に、第１インシデントと判定する。また、サーバ５０は、ドライブレコーダが撮像した画像（動画や静止画）を、第１インシデントに関連付けて第１画像として切り出す。

【0014】

ドライバー動作センシング部４４は、例えば、車外向けカメラや車内向けカメラを含むＩｏＴ（Internet of Things）ドライブレコーダ３０Ａ、３０Ｂを含み、ドライバー１２の動作情報である車内向けカメラの画像が得られる。また、ドライバー動作センシング部４４は、車内向け画像のほかに、図示しないハンドルセンサ、モーションセンサなどからドライバー１２の動作情報を取得してもよい。取得されたドライバー１２の動作情報は、例えば、ＩｏＴドライブレコーダ３０Ａ、３０Ｂの通信部を介してサーバ５０に送信されもよいし、端末２０を介してサーバ５０に送信されてもよい（ステップＳ２）。サーバ５０では、取得された動作情報を解析して、ドライバー１２の動作を検出し、検出された動作が所定の条件を満たした場合（例えば、脇見運転・携帯端末を操作しながらの運転で目線が２秒以上外れた場合や、眠そうな動作など）、第２インシデントと判定する。なお、ＩｏＴドライブレコーダ３０Ａ、３０Ｂは、後述するように車両挙動検知にも使用され、また、常時録画や動画切出し等も行う。また、サーバ５０は、ドライブレコーダが撮像した画像（動画や静止画）を、第２インシデントに関連付けて第２画像として切り出す。

【0015】

車両挙動センシング部４２は、例えば、車外向きカメラを搭載した危険挙動検知器２６、危険通知ボタン２８や、前記ＩｏＴドライブレコーダ３０Ａ、３０Ｂを含み、これらによって車間距離、車線逸脱、押下日時、常時録画、動画切出しなどを行うとともに、車両１０の挙動情報（例えば、速度、加速度、ブレーキ、位置情報など）を取得する。取得した車両１０の挙動情報は、例えば、端末２０を介してサーバ５０に送信されてもよいし、センサ類に通信機能が備わっている場合には、センサ類から直接サーバ５０に送信してもよい（ステップＳ３）。サーバ５０では、取得された挙動情報を解析して、車両の挙動を検出し、検出された挙動を道路標識情報・信号情報と照合して（例えば、車外向けカメラの画像解析による道路標識特定・信号表示内容特定や、地図情報からの道路標識特定など）、これらを遵守していない場合（違反の場合）に、第３インシデントと判定する。また、サーバ５０は、ドライブレコーダが撮像した画像（動画や静止画）を、第３インシデントに関連付けて第３画像として切り出す。

【0016】

また、サーバ５０は、前記ステップＳ３で取得された車両の挙動情報を解析して、危険運転度（例えば、急発進、急ブレーキ、急ハンドルなど）を検出し、検出された危険運転度が所定の条件を満たした場合に、第４インシデントと判定してもよい。サーバ５０は、ドライブレコーダが撮像した画像（動画や静止画）を、第４インシデントに関連付けて第４画像として切り出す。

【0017】

そして、サーバ５０は、第１インシデント、第２インシデント、第３インシデントおよび第４インシデントの発生場所を運行ルートとともに地図上に表示するとともに、切り出された第１画像、第２画像、第３画像および第４画像を、インシデント発生の時系列に表示する（ステップＳ４）。具体的には、ドライバー１２が帰着後、管理者とともに運行の振返り（点呼）を行う端末１１０の表示部１１２に、地図１１８を表示させる。地図１１８には、第１インシデント～第４インシデントの発生場所が運行ルート１１６とともにアイコンで表示されている。また、表示部１１２には、地図１１８とともに、インシデント情報「１３：０１ 一時不停止」と、切り出されたインシデント画像１３０が表示されている。インシデント画像１３０は動画や静止画であってもよく、インシデント画像を選択することで動画再生を行うようにしてもよい。

【0018】

さらに、サーバ５０は、地図１１８上に運行ルートに沿って時系列に、検出されたドライバー１２の体調の推移も表示してもよい。

【0019】

また、サーバ５０は、ドライバー１２毎にインシデントを学習して、そのドライバー１２に対してアドバイスを行うようにしてもよい。アドバイスは、例えば、ドライバー１２ごとにＩＤやパスワードで管理したうえで端末１１０上に表示させたり、ドライバー１２の端末にポップアップ通知したりしてもよいし、メール等で通知してもよい。他の方法によりアドバイスを行うことを妨げない。

【0020】

あるいは、サーバ５０は、全てのインシデントを統計して、危ない場所・時間などを可視化して、ドライバー１２に対してアドバイスを行うようにしてもよい。アドバイスは、上述の通り、ドライバー１２ごとにＩＤやパスワードで管理した上で端末１１０上に表示させたり、ドライバー１２の端末にポップアップ通知やメール送信等により行われる。他の方法によりアドバイスを行うことを妨げない。

【0021】

さらに、サーバ５０は、ドライバー１２毎に、過去のインシデントと今回のインシデントとを比較して、そのドライバー１２の成長を評価してもよい。評価結果は、ドライバー１２や管理者に通知してもよい。

【0022】

また、サーバ５０は、どのドライバー１２が、インシデントが少ないかスコアリングする、あるいは、車両１０が属する複数の拠点のうち、どの拠点がインシデントが少ない拠点なのかをスコアリングしてもよい。スコアリング結果は、端末１１０上に表示させてもよいし、ドライバー１２や管理者に通知してもよい。またこの時、スコア順にソートし、ランク上位者や拠点を表示するようにしてもよい。

【0023】

以上説明したサーバ５０は、単体のコンピュータであってもよく、例えば、端末であってもよい。また、後述する機能構成が、それぞれ異なるコンピュータで実行されるコンピュータシステム（クラウド）であってもよい。さらに、本実施形態では、多くの処理をサーバ５０で実行することとしたが、エッジ（センサ類など）側で情報の取得、解析・検出、インシデントの判定を行うようにしてもよい。エッジ側で多くの処理を行うことにより、サーバ５０へのデータ送信量を減らすことができる。

【0024】

＜車両の構成＞・・・次に、図２を参照して、車両１０の構成を説明する。車両１０は、ドライバー１２の生体情報を得るためのドライバー生体情報センシング部４０、ドライバー１２が運転している車両１０の挙動情報を得るための車両情報センシング部４２、ドライバー１２の動作情報を得るためのドライバー動作センシング部４４、を備えている。ドライバー生体情報センシング部４０には、ハンドル型心電計２２やシートカバー型心電計２４などが含まれる。車両挙動センシング部４２には、車外向きカメラを搭載した危険挙動検知器２６や危険通知ボタン２８、ＩｏＴドライブレコーダ３０Ａ、３０Ｂなどが含まれる。ドライバー動作センシング部４４には、車外向けカメラや車内向けカメラを備えたＩｏＴドライブレコーダ３０Ａ、３０Ｂなどが含まれる。危険通知ボタン２８は、各種センシング機器によらず、ドライバー１２が車内外で気づいたインシデント発生時に押下可能なボタンであって、ドライバー１２の判断によってインシデント発生情報を得るためのものである。通信部４６は、ネットワークを介して、各種センサで得られた情報やドライブレコーダで撮像された画像（動画または静止画）をサーバ５０に送信して提供するものである。むろん、必要に応じて、他の情報の提供などを行うようにしてもよい。

【0025】

＜サーバのハードウェア構成＞・・・次に、図３を参照して、サーバ５０の機能構成を説明する。サーバ５０は、プロセッサ５２、メモリ５４、ストレージ５６、通信部６９を備え、これらは図示しないバスにより接続されている。プロセッサ５２は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）により構成され、メモリ５４に記憶された各種プログラムを読み出して実行することで、各種処理を行う。前記メモリ５４は、プロセッサ５２により実行させるプログラムを記憶するものであり、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）により構成される。例えば、図４に示す各種手段が記憶されている。ストレージ５６は、取得情報５８、第１インシデント判定条件５０、第２インシデント判定条件６２、道路標識情報・信号情報６３、第４インシデント判定条件６４、インシデント情報６６、地図情報６７、切出画像６８や、図示しない制御プログラムなどを記憶するものである。

【0026】

取得情報５８は、例えば、運転中のドライバー１２の生体情報（心電、脈波、脳波、血圧、体温など）や、ドライバー１２の動作情報（車内向カメラ画像、ハンドルセンサ情報、モーションセンサ情報など）や、ドライバー１２が運転している車両１０の挙動情報（速度、加速度、ブレーキ、位置情報など）である。

【0027】

第１インシデント判定条件６０は、取得された生体情報を解析してドライバー１２の体調を検出し、検出された体調が、第１インシデントに該当するか否かを判定するための判定基準である。例えば、ドライバー１２の疲労度が高い場合には、運転しないほうがよいといった基準が設けられている。

【0028】

第２インシデント判定条件６２は、取得されたドライバー１２の動作情報を解析してドライバー１２の動作を検出し、検出された動作が第２インシデントに該当するか否かを判定するための判定基準である。例えば、脇見運転・携帯端末を操作しながらの運転で目線が２秒以上外れた場合や、眠たそうな動作をした場合には、第２インシデントに該当するといった基準が設けられている。

【0029】

道路標識情報・信号情報６３は、取得されたドライバー１２の挙動情報を解析して車両１０の挙動を検出し、検出された挙動が道路標識や信号を遵守しているか否かにより第３インシデントに該当するか否かを判定するための基準である。例えば、車外向カメラの画像解析による道路標識特定や、地図情報からの道路標識特定・信号表示内容特定などにより、車両１０の挙動が法令遵守しているか否かを判定する。

【0030】

第４インシデント判定条件６４は、取得された車両１０の挙動情報を解析して、危険運転度を検出し、危険運転が第４インシデントに該当するか否かを判定するための判定基準である。危険運転度は、例えば、図９に示す第４インシデント判定条件６４のように、各条件に係る走行状態を危険度に応じて数値化したものを用いることができる。同図においては判定値として「ｍ－ｎ」（ｍ，ｎはいずれも数字）という表記をしているが、これは前者の「ｍ」がデータの取得元の装置（センサ）の種類を示すものであり、後者の「ｎ」が危険度を数値に置き換えて示したものである。これにより例えば危険度が「〇－３」を超えた場合には、第４インシデントに該当するといった基準が設けられている。むろん、判定値の表記方法や条件内容は一例であり、この方法・条件に限定されない。

【0031】

インシデント情報６６は、第１インシデント、第２インシデント、第３インシデントおよび第４インシデントが発生したことに関連する情報（例えば、発生時刻、発生場所、発生ドライバー、発生車両、インシデント内容、ドライブレコーダ画像（動画または静止画）など）である。

【0032】

地図情報６７は、運行の振返りに使用する端末１１０に、第１インシデント～第４インシデントの発生場所を運行ルートとともに表示するときに用いられる情報である。むろん、上述したように、道路標識情報・信号情報６３を特定するため地図情報６７を用いてもよい。

【0033】

切出画像６８には、第１インシデントに関連付けられた第１画像と、第２インシデントに関連付けられた第２画像と、第３インシデントに関連付けられた第３画像と、第４インシデントに関連付けられた第４画像が含まれる。

【0034】

次に、通信部６９は、ネットワークを介して、車両１０の各種センサで得られた情報やドライブレコーダで撮像された画像（動画または静止画）を受信して取得するものである。むろん、必要に応じて、他の情報の取得を行うようにしてもよい。

【0035】

＜サーバの機能構成＞・・・次に、図４を参照して、サーバ５０の機能構成を説明する。サーバ５０は、第１取得手段７０と、第１検出手段７１と、第１判定手段７２と、第１切出手段７３と、第２取得手段７４と、第２検出手段７５と、第２判定手段７６と、第２切出手段７７と、第３取得手段７８と、第３検出手段８０と、第３判定手段８２と、第３切出手段８４と、第４検出手段８６と、第４判定手段８８と、第４切出手段９０と、表示手段９２と、第１アドバイス手段９４と、第２アドバイス手段９５と、評価手段９６と、スコアリング手段９７を備えている。

【0036】

第１取得手段７０は、運転中のドライバー１２の生体情報（心電、脈波、脳波、血圧、体温など）を取得するものである。例えば、車両１０のドライバー生体情報センシング部４０で得られた生体情報が、端末２０を介してサーバ５０に送信され、サーバ５０は送信された情報を受信することで生体情報を取得する。取得した生体情報は、ストレージ５６の取得情報５８に記憶される。

【0037】

第１検出手段７１は、第１取得手段７０によって取得された生体情報を解析して、ドライバー１２の体調（疲労度、眠気、痴呆、抑鬱、集中力、急変可能性、アレルギー判定など）を検出するものである。

【0038】

第１判定手段７２は、第１検出手段７１によって検出された体調が所定の条件（疲労度が高く運転しないほうがよいなど）を満たした場合に、第１インシデントと判定するものである。第１インシデントか否かの判定は、第１インシデント判定条件６０を満たすか否かにより行う。

【0039】

第１切出手段７３は、ドライブレコーダが撮像した画像（動画または静止画）を、第１インシデントに関連付けて第１画像として切り出すものである。切り出された画像は、ストレージ５６の切出画像６８に記憶される。なお、ドライブレコーダは、ドライバー動作センシング部４４のＩｏＴドライブレコーダ３０Ａ、３０Ｂなどが利用される。

【0040】

第２取得手段７４は、ドライバー１２の動作情報（車内向カメラの画像、ハンドルセンサ情報、モーションセンサ情報など）を取得するものである。例えば、車両１０のドライバー動作センシング部４４で得られたドライバー１２の動作情報が、ＩｏＴドライブレコーダ３０Ａ、３０Ｂによって直接、あるいは、端末２０を介してサーバ５０に送信され、サーバ５０は送信された情報を受信することでドライバー１２の動作情報を取得する。取得した動作情報は、ストレージ５６の取得情報５８に記憶される。

【0041】

第２検出手段７５は、第２取得手段７４によって取得された動作情報を解析して、ドライバー１２の動作を検出するものである。

【0042】

第２判定手段７６は、第２検出手段７５によって検出された動作が所定の条件（脇見運転・携帯端末を操作しながらの運転で目線が２秒以上外れた場合、眠たそうな動作）をした場合など）を満たした場合に、第２インシデントと判定するものである。第２インシデントか否かの判定は、第２インシデント判定条件６２を満たすか否かにより行う。

【0043】

第２切出手段７７は、ドライブレコーダが撮像した画像（動画または静止画）を、第２インシデントに関連付けて第２画像として切り出すものである。切り出された画像は、ストレージ５６の切出画像６８に記憶される。ドライブレコーダは、ＩｏＴドライブレコーダ３０Ａ、３０Ｂなどが利用される。

【0044】

第３取得手段７８は、ドライバー１２が運転している車両１０の挙動情報（速度、加速度、ブレーキ、位置情報など）を取得するものである。例えば、車両１０の車両挙動センシング部４２で得られた車両１０の挙動情報が、端末２０を介してサーバ５０に送信される。あるいは、センサ類に通信機能が備わっている場合には、エッジ側から直接サーバ５０に車両１０の挙動情報を送信してもよい。サーバ５０は、送信された情報を受信することで、車両１０の挙動情報を取得する。取得した挙動情報は、ストレージ５６の取得情報５８に記憶される。

【0045】

第３検出手段８０は、第３取得手段７８によって取得された挙動情報を解析して、車両１０の挙動を検出するものである。

【0046】

第３判定手段８２は、第３検出手段８０によって検出された挙動を道路標識情報・信号情報６３（車外向カメラの画像解析による道路標識・信号表示内容特定、地図情報からの道路標識特定など）と照合して、これらの指示を遵守していない場合に、第３インシデントと判定するものである。

【0047】

第３切出手段８４は、ドライブレコーダが撮像した画像（動画または静止画）を、第３インシデントに関連付けて第３画像として切り出すものである。切り出された画像は、ストレージ５６の切出画像６８に記憶される。ドライブレコーダは、ＩｏＴドライブレコーダ３０Ａ、３０Ｂなどが利用される。

【0048】

第４検出手段８６は、第３取得手段７８によって取得された車両１０の挙動情報を解析して、危険運転度（急発進、急ブレーキ、急ハンドルなど）を検出するものである。

【0049】

第４判定手段８８は、第４検出手段８６によって検出された危険運転度が所定の条件を満たした場合に、第４インシデントと判定するものである。第４インシデントか否かの判定は、第４インシデント判定条件６４を満たすか否かにより行う。

【0050】

第４切出手段９０は、ドライブレコーダが撮像した画像（動画または静止画）を、第４インシデントに関連付けて第４画像として切り出すものである。切り出された画像は、ストレージ５６の切出画像６８に記憶される。ドライブレコーダは、ＩｏＴドライブレコーダ３０Ａ、３０Ｂなどが利用される。

【0051】

表示手段９２は、第１インシデント、第２インシデント、第３インシデントおよび第４インシデントの発生場所を運行ルートとともに地図上に表示するとともに、切り出された第１画像、第２画像、第３画像および第４画像を、インシデント発生の時系列に表示するものである。例えば、管理者やドライバー１２の端末１１０の表示部１１２に、地図１１８を表示させる（図１参照）。地図１１８には、第１インシデント～第４インシデントの発生場所が運行ルート１１６とともにアイコンで表示されている。また、表示部１１２には、地図１１８とともに、インシデント情報「１３：０１ 一時不停止」と、インシデント画像１３０が表示されている。インシデント画像１３０は動画や静止画であってもよく、インシデント画像を選択することで動画再生を行うようにしてもよい。なお、表示手段９２は、地図上に運行ルート１１６に沿って時系列にドライバー１２の体調の推移も表示してよい。

【0052】

第１アドバイス手段９４は、ドライバー１２毎にインシデントを学習して、そのドライバーに対してアドバイスを行うものである。アドバイスは、例えば、ドライバー１２ごとにＩＤやパスワードで管理した上で端末１１０上に表示させたり、ドライバー１２の端末にポップアップ通知してもよいし、メール等で通知してもよい。むろん、その他の手段でアドバイスを提供することを妨げるものではない。

【0053】

第２アドバイス手段９５は、全てのインシデントを統計して、危ない場所・時間などを可視化して、ドライバー１２に対してアドバイスを行うものである。アドバイスは、上述の通り、ドライバー１２ごとにＩＤやパスワードで管理した上で端末１１０上に表示させたり、ドライバー１２の端末にポップアップ通知やメール送信等により行われる。むろん、その他の手段でアドバイスを提供することを妨げるものではない。

【0054】

評価手段９６は、ドライバー１２毎に、過去のインシデントと今回のインシデントとを比較して、そのドライバーの成長を評価するものである。評価結果は、ドライバー１２や管理者に通知してもよい。

【0055】

スコアリング手段９７は、どのドライバー１２がインシデントが少ないかスコアリングする、あるいは、車両１０が属する複数の拠点のうち、どの拠点がインシデントが少ない拠点なのかをスコアリングするものである。スコアリング結果は、端末１１０上に表示させたりドライバー１２や管理者に通知したりしてもよい。

【0056】

＜端末の構成＞・・・次に、図５を参照して、管理者やドライバー１２がインシデント画像を見るための端末１１０の構成を説明する。端末１１０は、ＰＣやタブレットがメインであるが、これらと併用するスマートフォンがあってもよい。端末１１０は、表示部１１２、入力部１１４、通信部１１５を備えている。表示部１１２および入力部１１４は、例えば、タッチパネルであるが、これに限定されない。通信部１１５は、ネットワークを介してサーバ５０からインシデント情報６６や切出画像６８を受信するものである。むろん、他の情報の受信を行ってもよいし、サーバ５０へ情報の提供（送信）を行ってもよい。

【0057】

＜運行インシデント画像表示処理＞・・・次に、本システム１００による運行インシデント画像表示処理の一例について、図６を参照して説明する。まず、サーバ５０の第１取得手段７０は、運転中のドライバー１２の生体情報（心電、脈波、脳波、血圧、体温など）を取得する（ステップＳ１０）。例えば、車両１０のドライバー生体情報センシング部４０で得られた生体情報が、端末２０を介してサーバ５０に送信され、サーバ５０が送信された情報を受信することで生体情報を取得する。取得した生体情報は、ストレージ５６の取得情報５８に記憶される。

【0058】

次に、サーバ５０の第１検出手段７１は、第１取得手段７０によって取得された生体情報を解析して、ドライバー１２の体調（疲労度、眠気、痴呆、抑鬱、集中力、急変可能性、アレルギー判定など）を検出する（ステップＳ１２）。

【0059】

次に、サーバ５０の第１判定手段７２は、第１検出手段７１によって検出された体調が所定の条件（疲労度が高く運転しないほうがよいなど）を満たした場合に、第１インシデントと判定する（ステップＳ１４）。第１インシデントか否かの判定は、第１インシデント判定条件６０を満たすか否かにより行う。

【0060】

次に、サーバ５０の第１切出手段７３は、ドライブレコーダが撮像した画像（動画または静止画）を、第１インシデントに関連付けて第１画像として切り出す（ステップＳ１６）。切り出された画像は、ストレージ５６の切出画像６８に記憶される。なお、ドライブレコーダは、ドライバー動作センシング部４４のＩｏＴドライブレコーダ３０Ａ、３０Ｂなどが利用される。

【0061】

一方、サーバ５０では、前記ステップＳ１０～１６と平行して、第２取得手段７４が、ドライバー１２の動作情報（車内向カメラの画像、ハンドルセンサ情報、モーションセンサ情報など）を取得する（ステップＳ２０）。例えば、車両１０のドライバー動作センシング部４４で得られたドライバー１２の動作情報が、ＩｏＴドライブレコーダ３０Ａ、３０Ｂによって直接、あるいは、端末２０を介してサーバ５０に送信され、サーバ５０が送信された情報を受信することでドライバー１２の動作情報を取得する。取得した動作情報は、ストレージ５６の取得情報５８に記憶される。

【0062】

次に、サーバ５０の第２検出手段７５は、第２取得手段７４によって取得された動作情報を解析して、ドライバー１２の動作を検出する（ステップＳ２２）。

【0063】

次に、第２判定手段７６は、第２検出手段７５によって検出された動作が所定の条件（脇見運転・携帯端末を操作しながらの運転で目線が２秒以上外れた場合、眠たそうな動作）をした場合など）を満たした場合に、第２インシデントと判定する（ステップＳ２４）。第２インシデントか否かの判定は、第２インシデント判定条件６２を満たすか否かにより行う。

【0064】

次に、サーバ５０の第２切出手段７７は、ドライブレコーダが撮像した画像（動画または静止画）を、第２インシデントに関連付けて第２画像として切り出す（ステップＳ２６）。切り出された画像は、ストレージ５６の切出画像６８に記憶される。ドライブレコーダは、ＩｏＴドライブレコーダ３０Ａ、３０Ｂなどが利用される。

【0065】

更に、前記ステップＳ１０～１６、ステップＳ２０～２６と平行して、サーバ５０の第３取得手段７８は、ドライバー１２が運転している車両１０の挙動情報（速度、加速度、ブレーキ、位置情報など）を取得する（ステップＳ３０）。例えば、車両１０の車両挙動センシング部４２で得られた車両１０の挙動情報が、端末２０を介してサーバ５０に送信される。あるいは、センサ類に通信機能が備わっている場合には、エッジ側から直接サーバ５０に車両１０の挙動情報を送信してもよい。サーバ５０は、送信された情報を受信することで、車両１０の挙動情報を取得する。取得した挙動情報は、ストレージ５６の取得情報に記憶される。

【0066】

次に、サーバ５０の第３検出手段８０は、第３取得手段７８によって取得された挙動情報を解析して、車両１０の挙動を検出する（ステップＳ３２）。

【0067】

次に、サーバ５０の第３判定手段８２は、第３検出手段８０によって検出された挙動を道路標識情報・信号情報６３（車外向カメラの画像解析による道路標識特定・信号表示内容特定、地図情報からの道路標識特定など）と照合して、法令遵守していない場合（違反があった場合）に、第３インシデントと判定する（ステップＳ３４）。

【0068】

次に、サーバ５０の第３切出手段８４は、ドライブレコーダが撮像した画像（動画または静止画）を、第３インシデントに関連付けて第３画像として切り出す（ステップＳ３６）。切り出された画像は、ストレージ５６の切出画像６８に記憶される。ドライブレコーダは、ＩｏＴドライブレコーダ３０Ａ、３０Ｂなどが利用される。

【0069】

一方、前記ステップＳ３２～３６と平行して、サーバ５０の第４検出手段８６は、第３取得手段７８によって取得された車両１０の挙動情報を解析して、危険運転度（急発進、急ブレーキ、急ハンドルなど）を検出する（ステップＳ３８）。

【0070】

次に、サーバ５０の第４判定手段８２は、第４検出手段８６によって検出された危険運転度が所定の条件を満たした場合に、第４インシデントと判定する（ステップＳ４０）。第４インシデントか否かの判定は、第４インシデント判定条件６４を満たすか否かにより行う。

【0071】

次に、サーバ５０の第４切出手段９０は、ドライブレコーダが撮像した画像（動画または静止画）を、第４インシデントに関連付けて第４画像として切り出す（ステップＳ４２）。切り出された画像は、ストレージ５６の切出画像６８に記憶される。ドライブレコーダは、ＩｏＴドライブレコーダ３０Ａ、３０Ｂなどが利用される。

【0072】

次に、サーバ５０の表示手段９２は、第１インシデント、第２インシデント、第３インシデントおよび第４インシデントの発生場所を運行ルートとともに地図上に表示するとともに、切り出された第１画像、第２画像、第３画像および第４画像を、インシデント発生の時系列に表示する（ステップＳ５０）。例えば、管理者やドライバー１２の端末１１０の表示部１１２に、地図１１８を表示させる。

【0073】

図７には、管理者やドライバー１２の端末１１０に表示される運行インシデント画像の表示例の一例が示されている。図７に示すように、端末１１０の表示部１１２には、地図１１８とインシデント画像１３０が表示されている。地図１１８には、第１インシデント～第４インシデントの発生場所が運行ルート１１６とともにアイコン１２０Ａ～１２０Ｃで表示されている。また、インシデント画像１３０には、インシデント情報と切出画像１３２Ａ～１３２Ｃが含まれる。

【0074】

インシデント情報は、図示の例では、「０９：１７ 車間距離不足」、「１２：４９ 急減速」、「１５：３２ 眠気検知」となっており、それぞれ、地図１１８上に示されたアイコン１２０Ａ～１２０Ｃによって、インシデントの発生場所が示されている。また、インシデントの種類によって、アイコン１２０Ａ～１２０Ｃの種類が異なるように示されている。

【0075】

インシデント画像１３２Ａ～１３２Ｃは動画や静止画であってもよく、インシデント画像を選択することで動画再生を行うようにしてもよい。なお、表示手段９２は、地図１１８上に運行ルート１１６に沿って時系列にドライバー１２の体調の推移も表示してもよい。体調の推移は、アイコンの種類分けによって行ってもよいし、地図１１８上に文字情報を表示してもよい。

【0076】

図８には、端末１１０に表示される運行インシデント画像の他の表示例が示されている。図８は、表示部１１２に表示されるインシデント画像１４０の他の例として、法令遵守していない場合の画像が示されている（地図１１８は省略する）。「０９：１７ 一時不停止」のインシデントに対応する画像が切出画像１４２Ａであり、「１１：２５ 速度超過」のインシデントに対応する画像が切出画像１４２Ｂである。例えば、一時停止地点で１５ｋｍ／ｈ以上の走行の場合に、一時不停止と判定され、制限速度＋３０ｋｍ／ｈ以上の場合に速度違反と判定される。インシデント画像１４２Ａ、１４２Ｂは動画や静止画であってもよく、インシデント画像を選択することで動画再生を行うようにしてもよい。

【0077】

上述した実施形態において、サーバ５０は、ドライバー１２毎にインシデントを学習して、そのドライバーに対してアドバイスを行うようにしてもよい。アドバイスは、例えば、ドライバー１２ごとにＩＤやパスワードで管理した上で端末１１０上に表示させたり、ドライバー１２の端末にポップアップ通知してもよいし、メール等で通知してもよい。その他の手段でアドバイスを行うことを妨げない。

【0078】

あるいは、サーバ５０は、全てのインシデントを統計して、危ない場所・時間などを可視化して、ドライバー１２に対してアドバイスを行うようにしてもよい。アドバイスは、上述の通り、ドライバー１２ごとにＩＤやパスワードで管理した上で端末１１０上に表示させたり、ドライバー１２の端末にポップアップ通知やメール送信等により行われる。その他の手段でアドバイスを行うことを妨げない。

【0079】

さらに、本実施形態において、サーバ５０は、ドライバー１２毎に、過去のインシデントと今回のインシデントとを比較して、そのドライバーの成長を評価してもよい。評価結果は、ドライバー１２や管理者に通知してもよい。

【0080】

また、本実施形態において、サーバ５０は、どのドライバー１２がインシデントが少ないかスコアリングする、あるいは、車両１０が属する複数の拠点のうち、どの拠点がインシデントが少ない拠点なのかをスコアリングしてもよい。スコアリング結果は、端末１１０に表示させたりドライバー１２や管理者に通知したりしてもよい。

【0081】

＜効果＞・・・以上説明した実施形態によれば、運転中のドライバーの生体情報を取得して、解析して、ドライバーの体調を検出して、体調が所定の条件を満たした場合に、第１インシデントと判定して、ドライブレコーダが撮像した画像を、第１インシデントに関連付けて第１画像として切り出して、ドライバーの動作情報を取得して、解析して、ドライバーの動作を検出して、動作が所定の条件を満たした場合に、第２インシデントと判定して、ドライブレコーダが撮像した画像を、第２インシデントに関連付けて第２画像として切り出して、ドライバーが運転している車両の挙動情報を取得して、解析して、車両の挙動を検出して、挙動を道路標識情報および／または信号情報と照合して、違反があった場合に、第３インシデントと判定して、ドライブレコーダが撮像した画像を、第３インシデントに関連付けて第３画像として切り出して、取得された挙動の挙動情報を解析して、危険運転度を検出して、危険運転度が所定の条件を満たした場合に、第４インシデントと判定して、ドライブレコーダが撮像した画像を、第４インシデントに関連付けて第４画像として切り出して、切り出された、第１画像、第２画像、第３画像、および第４画像を、地図上に運行ルートに沿って時系列に表示する。このため、地図上の運行ルートに沿って時系列にドライバーが自身の運転動画を振り返ることができる。

【0082】

なお、上述した実施形態は一例であり、同様の効果を奏する範囲内で適宜変更が可能である。また、サーバ５０は、単体のコンピュータであってもよく、例えば、端末であってもよい。また、上述した機能構成が、それぞれ異なるコンピュータで実行されるコンピュータシステム（クラウド）であってもよい。さらに、本実施形態では、多くの処理をサーバ５０で実行することとしたが、エッジ（センサ類など）側で情報の取得、解析・検出、インシデントの判定を行うようにしてもよい。エッジ側で多くの処理を行うことにより、サーバ５０へのデータ送信量を減らすことができる。また、本発明は、サーバ５０で実行されるプログラムとして提供されてもよい。このプログラムは、コンピュータが読取可能な記録媒体に記録された状態で提供されていてもよいし、ネットワークを介してダウンロードしてもよい。また、本発明は、方法の発明として提供されてもよい。

【産業上の利用可能性】

【0083】

本発明によれば、運転中のドライバーの生体情報を取得して、解析して、ドライバーの体調を検出して、体調が所定の条件を満たした場合に、第１インシデントと判定して、ドライブレコーダが撮像した画像を、第１インシデントに関連付けて第１画像として切り出して、ドライバーの動作情報を取得して、解析して、ドライバーの動作を検出して、動作が所定の条件を満たした場合に、第２インシデントと判定して、ドライブレコーダが撮像した画像を、第２インシデントに関連付けて第２画像として切り出して、ドライバーが運転している車両の挙動情報を取得して、解析して、車両の挙動を検出して、挙動を道路標識情報および／または信号情報と照合して、違反があった場合に、第３インシデントと判定して、ドライブレコーダが撮像した画像を、第３インシデントに関連付けて第３画像として切り出して、取得された挙動の挙動情報を解析して、危険運転度を検出して、危険運転度が所定の条件を満たした場合に、第４インシデントと判定して、ドライブレコーダが撮像した画像を、第４インシデントに関連付けて第４画像として切り出して、切り出された、第１画像、第２画像、第３画像、および第４画像を、地図上に運行ルートに沿って時系列に表示する。これにより、ドライバー自身が運行で起きたインシデントを地図上の運行ルートに沿って時系列に運転動画を観ながら運転挙動を振り返ることができる。例えば、ドライバーが帰着した後、ドライバーと管理者とで運行を振り返ること（帰着後点呼）で、ヒヤリハット事象を情報鮮度が高いうちに振り返ることができて事故発生の低下を期待でき、運行インシデント画像表示システムとして好適である。

【符号の説明】

【0084】

１０：車両
１２：ドライバー
２０：端末
２２：ハンドルカバー型心電計
２４：シートカバー型心電計
２６：危険挙動検知器
２８：危険通知ボタン
３０Ａ、３０Ｂ：ＩｏＴドライブレコーダ
４０：ドライバー生体情報センシング部
４２：車両情報センシング部
４４：ドライバー動作センシング部
４６：通信部
５０：サーバ
５２：プロセッサ
５４：メモリ
５６：ストレージ
５８：取得情報
６０：第１インシデント判定条件
６２：第２インシデント判定条件
６３：道路標識情報・信号情報
６４：第４インシデント判定条件
６６：インシデント情報
６７：地図情報
６８：切出画像
６９：通信部
７０：第１取得手段
７１：第１検出手段
７２：第１判定手段
７３：第１切出手段
７４：第２取得手段
７５：第２検出手段
７６：第２判定手段
７７：第２切出手段
７８：第３取得手段
８０：第３検出手段
８２：第３判定手段
８４：第３切出手段
８６：第４検出手段
８８：第４判定手段
９０：第４切出手段
９２：表示手段
９４：第１アドバイス手段
９５：第２アドバイス手段
９６：評価手段
９７：スコアリング手段
１００：運転中インシデント通知システム
１１０：端末
１１２：表示部
１１４：入力部
１１５：通信部
１１６：運行ルート
１１８：地図
１２０Ａ～１２０Ｃ：アイコン
１３０、１３２Ａ～１３２Ｃ、１４０、１４２Ａ～１４２Ｃ：インシデント画像

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】