(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】2024-02-15
(45)【発行日】2024-02-26
(54)【発明の名称】煽り運転検知プログラム、煽り運転検知装置、煽り運転検知システム
(51)【国際特許分類】
G08G 1/16 20060101AFI20240216BHJP
G06T 7/00 20170101ALI20240216BHJP
G06T 7/215 20170101ALI20240216BHJP
【FI】
G08G1/16 C
G06T7/00 650B
G06T7/215
(21)【出願番号】P 2020108409
(22)【出願日】2020-06-24
【審査請求日】2023-01-30
(73)【特許権者】
【識別番号】520229482
【氏名又は名称】有限会社TEDIX
(74)【代理人】
【識別番号】100136630
【氏名又は名称】水野 祐啓
(74)【代理人】
【識別番号】100201514
【氏名又は名称】玉井 悦
(72)【発明者】
【氏名】三口 大登
【審査官】高島 壮基
(56)【参考文献】
【文献】特開2020-024580(JP,A)
【文献】特開平11-153406(JP,A)
【文献】特開2020-046728(JP,A)
【文献】特開2005-229444(JP,A)
(58)【調査した分野】(Int.Cl.,DB名)
B60K 31/00-31/18
B60W 10/00-60/00
G01C 21/00-25/00
G06T 7/00
7/215
G08G 1/00-99/00
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
画像に基づいて煽り運転を検知する検知手段を備え、
前記検知手段が、前記画像を複数の領域に分割する画像分割手段と、前記領域に基づいて煽り運転を判定する判定手段と、を含み、
前記領域が、自車両の周辺を走行する他車両を含む車両領域と、前記他車両を含まない背景領域と、を含み、
前記判定手段は、前記車両領域の動き幅および前記背景領域の類似度に基づいて煽り運転を判定することを特徴とする煽り運転検知プログラム。
【請求項2】
前記判定手段は、前記車両領域の動き幅が所定の閾値より大きく、かつ、前記背景領域の類似度が所定の閾値より高い場合に、他車両による煽り運転を判定する請求項1に記載の煽り運転検知プログラム。
【請求項3】
前記判定手段は、前記車両領域の動き幅が所定の閾値より大きく、かつ、前記背景領域の類似度が所定の閾値より低い場合に、自車両による煽り運転を判定する請求項1または2に記載の煽り運転検知プログラム。
【請求項4】
前記判定手段は、前記車両領域の面積に基づいて前記動き幅を算出する請求項1~3のいずれか一項に記載の煽り運転検知プログラム。
【請求項5】
前記判定手段は、前記画像全体における前記車両領域の位置に基づいて前記動き幅を算出する請求項1~4のいずれか一項に記載の煽り運転検知プログラム。
【請求項6】
請求項1~5のいずれか一項に記載の煽り運転検知プログラムを備えた煽り運転検知装置。
【請求項7】
前記画像を撮影するカメラと、請求項6に記載の煽り運転検知装置と、を備えた煽り運転検知システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、車両に搭載して自車または他車の煽り運転を検知できる煽り運転検知プログラム、煽り運転検知装置、煽り運転検知システムに関する。
【背景技術】
【0002】
近年、先行する車両と十分な車間距離を取らなかったり、車間距離を繰り返し詰めたり、車を左右に揺らしたりして、先行車両のドライバーに不快感やプレッシャーを与えるいわゆる煽り運転が多発している。煽り運転は、道路交通環境を悪化させ、ドライバーの運転ミスを誘発し、重大な交通事故につながる可能性もあることから、社会問題となっている。
【0003】
このような煽り運転を抑制すべく、煽り運転を検知する技術が開発されている。例えば、特許文献1には、車間距離センサから車間距離を入力し、ドライバが事前に設定した一定距離以下の状態が所定の一定時間継続したか否かの判定を行って煽り走行の発生を検出する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
しかし、従来の技術によれば、煽り運転検知のために別途車間距離を計測する車間距離センサを搭載する必要があり、コストが嵩むという問題があった。また、従来の技術によれば、センサ正面の物体との距離だけを検知しているため、例えば、「車体を左右に揺さぶっている」状態、「自車両が煽り運転をしている」状態など、様々なケースの煽り運転を見過ごすおそれがあった。
【0006】
そこで、本発明の目的は、安価な仕組みを用いて煽り運転検知のコストを削減し、かつ、複数パターンの煽り運転を検知できる煽り運転検知システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0007】
上記課題を解決するために、本発明の煽り運転検知プログラムは、以下のように構成される。
(1)カメラが撮影した画像に基づいて煽り運転を検知する検知手段を備え、検知手段が、画像を複数の領域に分割する画像分割手段と、領域に基づいて煽り運転を判定する判定手段と、を含み、領域が、自車両の周辺を走行する所定の他車両を含む車両領域と、他車両を含まない背景領域と、を含み、判定部は、車両領域の動き幅および背景領域の類似度に基づいて煽り運転を判定することを特徴とする。
【0008】
(2)判定手段は、車両領域の動き幅が所定の閾値より大きく、かつ、背景領域の類似度が所定の閾値より高い場合に、他車両による煽り運転を判定する。
【0009】
(3)判定手段は、車両領域の動き幅が所定の閾値より大きく、かつ、背景領域の類似度が所定の閾値より低い場合に、自車両による煽り運転を判定する。
【0010】
(4)判定手段は、車両領域の面積に基づいて動き幅を算出する。
【0011】
(5)判定手段は、画像全体における車両領域の位置に基づいて動き幅を算出する。
【0012】
(6)本発明の煽り運転検知装置は、(1)~(5)に記載の煽り運転検知プログラムを備える。
(7)本発明の煽り運転検知システムは、画像を撮影するカメラと、(6)に記載の煽り運転検知装置と、を備える。
【発明の効果】
【0013】
本発明の煽り運転検知プログラム、煽り運転検知装置、煽り運転検知システムによれば、画像から他車両を含む車両領域を抽出し、車両領域の動き幅に基づいて煽り運転を検出するため、自車両と他車両の相対位置の変動に基づいて煽り運転を判定できるから、例えば、繰り返し車間距離を詰めるような煽り運転も検出することができるという効果を奏する。また、背景領域の類似度に基づいて、煽り運転をした自車両も判定できるという効果も有する。
【図面の簡単な説明】
【0014】
【
図1】本発明の一実施形態を示す煽り運転検知システムの模式図である。
【
図2】
図1の煽り運転検知システムのブロック図である。
【
図4】
図3の映像を分割した様子を示す模式図である。
【
図5】
図4の映像をマスク処理した様子を示す模式図である。
【
図6】車両領域の(a)面積の動き幅、(b)位置の動き幅を示す模式図である。
【
図8】煽り運転の判定処理の流れを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【0015】
以下、本発明を車両に搭載した煽り運転検知システムに具体化した一実施形態を図面に基づいて説明する。
図1,2に示すように、煽り運転検知システム1は、自車両11の周辺を撮影するカメラ3と、カメラ3が撮影した画像31(
図3参照)に基づいて煽り運転を検知する検知装置2と、煽り運転が検知されたことを報知する報知部4を備える。検知装置2は、煽り運転検知装置として機能し、例えば、ドライブレコーダーとして実装することが可能である。ドライブレコーダーは、車両の走行に関わる情報を逐次記憶する目的であらゆる車両に搭載されているため、別途機器を設けるよりもコストを抑えることが可能である。カメラ3は、画像31を撮影可能な前方カメラ、後方カメラ、側方カメラ、360°カメラなどを選択できる。報知部4は、ドライバーに警告を発したり、外部に助けを求めたりするために用いられ、例えば、ランプ、モニタ、スピーカーなどが好ましい。
【0016】
検知装置2は、画像31を所定の領域に分割する画像分割部21と、分割した所定の領域をマスクするマスク処理部22と、煽り運転を判定する判定部23と、煽り運転に関する情報などを記憶する記憶部24と、検知装置2全体を制御するCPU25と、カメラ3や報知部4との間で情報を送受信するためのインターフェース26を備える。このとき、画像分割部21、マスク処理部22および判定部23は、煽り運転検知プログラム5として機能する。
【0017】
図3に示すように、カメラ3は、走行する自車両11の周辺の画像31を常時撮影し、検知装置2は、カメラ3から所定のフレームレートで画像31を受信している。検知装置2の画像分割部21は、自車両11から所定の範囲内を対象領域34とし、対象領域34に含まれる他車両12を煽り運転の判定対象として抽出する。他車両12の抽出は、所定のタイミングで行われる。対象領域34に含まれない他車両13は、煽り運転の判定対象としては抽出しない。対象領域34としては、自車両11の前後20m程度、左右10m程度の範囲を走行する領域に対応する領域が好適である。このとき、「所定のタイミング」は、フレームレートに合わせて設定することも、任意のより長い時間を設定することも可能である。例えば、5ms~30msなど、走行状況の変化を捉えやすく、かつ、画像分割部21やマスク処理部22による計算量を抑制できる程度に設定することが好ましい。
【0018】
図4に示すように、検知装置2の画像分割部21は、他車両12を含む車両領域32と他車両12を含まない背景領域33とに分割する。また、画像分割部21は、車両領域32に含まれる他車両12を認識し、他車両12を識別する識別子を抽出する。そして、画像分割部21は、識別子と、車両領域32の面積Sや中心位置P(
図6参照)に関する情報と紐づけて記憶部24に保存する。識別子は自動的に生成しても、ナンバープレートなどを読み取って識別子として用いても良い。なお、分割手法としては、セマンティックセグメンテーションなどの方法が採用できる。また、中心位置Pではなく、左右の上端や下端などを保存するようにしてもよい。
【0019】
図5に示すように、マスク処理部22は、分割された車両領域32を黒塗りしてマスク処理を行い、マスク処理を施した画像31’を、識別子に紐づけて記憶部24に保存する。また、マスク処理部22は、マスク処理により抽出した背景領域33について、類似度Rを算出する。類似度Rは、画像の変位量が少ないほど高くなる値である。また、変位量は、背景領域33からエッジを抽出し、エッジを構成する特徴点の差分を算出することにより求められる。
【0020】
車両領域32の面積S、中心位置P、類似度R、画像31’は、記憶部24に保存される。また、当該保存処理は、画像31’が所定のフレーム数nとなるまで繰り返し行われる。nは、煽り運転を検出するために十分なフレーム数、例えば、10フレームなどを適宜選択設定できる。
【0021】
このとき、画像分割部21において、二次元画像でよく用いられる「畳み込み処理」を時系列に保存した画像311~nに用い、時系列上の特徴量変化を学習させるように構成しても良い。二次元上の畳み込みは単一画像内の特徴量しかつかめない時系列(画像の繋がり→直方体(x*y*t))のt(時間)方向に畳み込みを掛けることで、時系列上の特徴を抽出することができる。このような学習を行うことで、AIを利用した煽り運転の検出も可能となる。
【0022】
図6は、面積Sの動き幅Dsおよび中心位置Pの動き幅Dpを模式的に表した図である。判定部23は、記憶部24から保存された全ての車両領域32の面積S
1~
n、および、車両領域32の位置P
1~
nを読み出し、面積Sの動き幅Dsや、位置Pの動き幅Dpを算出する。ここで、添え字kは時系列を表し、k-1は、kの一つ前にマスク処理されて記憶部24に保存されたことを示している。
【0023】
図6(a)に示すように、判定部23は、面積S
kおよび面積S
k-1の差分を、面積Sの動き幅Dsとして算出する。また、
図6(b)に示すように、判定部23は、中心位置P
k-1と中心位置P
kの差分を中心位置Pの動き幅Dpとして算出する。この実施例では、中心位置Pは、画像31の左辺31bをy軸、底辺31aをx軸に持つXY座標系に含まれる座標(x,y)に基づいて算出される。
【0024】
図7に示すように、判定部23は、Case1~6の場合に、自車両11または他車両12による煽り運転と判定する。
【0025】
まず、判定部23は、動き幅Ds,Dpが下記(条件a)~(条件c)のいずれか一つを満たすか検査する。なお、以下の記載に置いて、増加幅はプラスの動き幅Ds,Dp、減少幅はマイナスの動き幅Ds,Dpを表す。
(条件a)面積Sが増加した。増加幅は、閾値Vsよりも大きい。
(条件b)面積Sの増加と減少が相互に繰り返された。増加幅および減少幅は、共に閾値Vsより大きい。
(条件c)中心位置Pのx座標の増加と減少が相互に繰り返された。増加幅および減少幅は、共に閾値Vpより大きい。
閾値Vs,Vpは、適宜設定することが可能である。例えば、AIによるディープラーニングを用いて適した閾値Vを自動的に設定しても良い。
【0026】
ここで、動き幅Dsが、(条件a)を満たす場合は、他車両12が自車両11に急接近したことが推定できる。動き幅Dsが、(条件b)を満たす場合は、他車両12が自車両11に急接近を繰り返していることが推定できる。動き幅Dpが、(条件c)を満たす場合は、他車両12が自車両11に対して、車幅方向に急激な揺れ、いわゆる左右揺らしを繰り返していることが推定できる。
【0027】
また、判定部23は、類似度Rが下記(条件d)、(条件e)のいずれかを満たすか検査する。
(条件d)背景領域33の類似度Rが閾値Vr1よりも小さい。
(条件e)背景領域33の類似度Rが閾値Vr2よりも大きい。
閾値Vr1,Vr2は、適宜設定することが可能である。例えば、AIによるディープラーニングを用いて適した閾値Vを自動的に設定しても良い。
【0028】
ここで、類似度Rが(条件d)を満たす場合は、自車両11から見た風景が安定している。つまり、煽り運転が他車両12がによるものであることを推定できる。
一方、類似度Rが(条件e)を満たす場合は、自車両11から見た風景が急激に変化している。つまり、煽り運転が自車両11によるものであることを推定できる。
【0029】
最後に、判定部23は、Case1~6の判定結果を出力する。Case1~3に該当する場合は、他車両12による煽り運転であることを示し、Case4~6に該当する場合は、自車両11による煽り運転であることを示している。Case1~6のいずれにも該当しない場合には、煽り運転とは判定しない。判定部23では、車両領域32については面積Sと中心位置P、背景領域33については類似度Rを用いるため、画像31全体のピクセルデータを用いた場合と比べて処理速度を上げることができる。
【0030】
報知部4は、判定部23が煽り運転を検出した場合に、ドライバーや周囲の車両などに向けて報知を行う。ランプの点灯や、スピーカーの音声などを利用した報知が考えられる。このとき、記憶部24に、煽り運転に関する情報を保存するように構成してもよい。煽り運転に関する情報としては、例えば、判定部23が煽り運転を判定した時刻や、煽り運転が継続された時間、煽り運転をした他車両12の車体やナンバープレートの画像、煽り運転の様子を撮影した映像などを保存可能である。
【0031】
次に、上記構成の煽り運転検知システム1、検知装置2、煽り運転検知プログラム5の動作について、
図8に基づいて説明する。まず、画像分割部21は、画像31の対象領域34に含まれる他車両12を抽出する(S1)。他車両12が抽出されなかった場合は(S2:No)最初に戻る。一方、他車両12が抽出された場合は(S2:Yes)、他車両12を含む車両領域32とそれ以外の領域33から分割し、他車両12を識別し(S3)、車両領域32の面積Sおよび中心位置Pを保存する(S4)。
【0032】
マスク処理部22は、車両領域32をマスクしてマスク画像31’を生成し(S5)、該マスク画像31’を背景領域33の画像として保存する(S6)。また、マスク処理部22は、1フレーム前に保存した背景領域33k-1を記憶部24から読み出し、今回生成した背景領域33kと比較して、類似度Rを算出し(S7)、記憶部24に保存する。そして、S3~S7の処理を、所定のフレーム数nとなるまで繰り返す。
【0033】
判定部23は、記憶部24からn個のフレームについて全ての面積S1~nおよび中心位置P1~nを読み出し、動き幅Ds,Dpを算出する。その後、判定部23は、算出した動き幅Ds,Dpに基づいて、上述の(条件a)~(条件c)を検査する。また、判定部23は、n個のフレームについて全ての類似度R1~nを読み出し、読み出した類似度R1~nに基づいて、上述の(条件d)~(条件e)を検査する。最後に、判定部23は、Case1~6のいずれに該当するか検査し、煽り運転を検出する(S8)。
【0034】
煽り運転が検出されなかった場合は(S8:No)、最初の処理(S1)に戻る。一方、煽り運転が検出された場合は(S8:Yes)、判定部23は、判定結果を報知部4に送信する(S9)。また、このとき、判定部23は、判定結果を記憶部24に保存する。
【0035】
以上のように構成された煽り運転検知システム1、検出装置2、煽り運転検知プログラム5によれば、画像31から他車両12を含む車両領域32を抽出し、車両領域32の動き幅Ds,Dpに基づいて煽り運転を検出するため、例えば、繰り返し車間距離を詰めるような煽り運転や、車体を左右に揺さぶるような煽り運転も検出することができる。また、背景領域の類似度Rに基づいて、煽り運転をした主体が自車両か他車両かも判別できる。さらに、画像31に基づいて判定を行うため、検知対象を車両に特化でき、また、ドライブレコーダなどに保存された画像31を利用して事後的に煽り運転を検知することも可能である。
【0036】
その他、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、発明の趣旨を逸脱しない範囲で、各部の構成を任意に変更して実施することも可能である。例えば、動き幅Dのみではなく、先行する他車両12の車両領域32の面積Sが所定の閾値より大きく、かつ、先行する他車両12のテールランプが繰り返し点灯していた場合に、該他車両12が不必要な急ブレーキを繰り返しているものとして、煽り運転を判定することも考えられる。また、360°カメラを搭載し、自車両11の側方を走行する他車両について煽り運転を判定することとしても良い。
【0037】
また、(条件a)~(条件e)に加え、以下(条件f)~(条件i)により煽り運転の検出や類似度による判定をしても良い。
(条件f)(条件a)~(条件c)のいずれか一つを満たす場合に煽り運転を仮検出し、仮検出が所定回数行われたときに検出を確定させる。
(条件g)ナンバープレート(識別子)や車種などの所定の特徴に基づいて車両の照合を行い、同一車両について(条件a)~(条件c)のいずれか一つを満たす場合に煽り運転を検出する。車両の照合を行うことにより、煽り運転の誤検出を防止することが可能となる。
(条件i)(条件d),(条件e)のいずれかが成立した場合に、それを仮判定し、仮判定が複数回成立したときに判定を確定させるように構成しても良い。
【符号の説明】
【0038】
1 煽り運転検知システム
2 検知装置
3 カメラ
4 報知部
11 自車両
12 他車両(判定対象)
13 他車両(判定対象外)
21 画像分割部
22 マスク処理部
23 判定部
24 記憶部
25 CPU
26 インターフェース
31 画像(a:底辺、b:左辺)
32 車両領域
33 背景領域
34 対象領域
Ds,Dp 動き幅
S 車両領域の面積
P 車両領域の中心位置
R 類似度
V 閾値