(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】2024-10-28
(45)【発行日】2024-11-06
(54)【発明の名称】運転者照合システム、運転者照合方法、及び、プログラム
(51)【国際特許分類】
G08G 1/00 20060101AFI20241029BHJP
G16Y 10/40 20200101ALI20241029BHJP
G16Y 20/20 20200101ALI20241029BHJP
G16Y 40/10 20200101ALI20241029BHJP
【ＦＩ】
G08G1/00 D
G16Y10/40
G16Y20/20
G16Y40/10
【請求項の数】
7
(21)【出願番号】P 2023508245
(86)(22)【出願日】2021-03-24
(86)【国際出願番号】 JP2021012146
(87)【国際公開番号】W WO2022201345
(87)【国際公開日】2022-09-29
【審査請求日】2023-07-19
(73)【特許権者】
【識別番号】000004237
【氏名又は名称】日本電気株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100109313
【弁理士】
【氏名又は名称】机 昌彦
(74)【代理人】
【識別番号】100149618
【弁理士】
【氏名又は名称】北嶋 啓至
(72)【発明者】
【氏名】徳永 昌也
(72)【発明者】
【氏名】菅原 千里
(72)【発明者】
【氏名】十文字 奈々
(72)【発明者】
【氏名】木村 洋介
(72)【発明者】
【氏名】高見 徹
【審査官】櫻田 正紀
(56)【参考文献】
【文献】特開２００６－１７８６８４（ＪＰ，Ａ）
【文献】国際公開第２０１９／０５８４６０（ＷＯ，Ａ１）
【文献】米国特許出願公開第２０１７／０１５８１１４（ＵＳ，Ａ１）
【文献】特開２０１３－０９５２９１（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０２０－１３５３１１（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１８－１３６９２１（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１５－０７１３１９（ＪＰ，Ａ）
【文献】米国特許出願公開第２０１６／００８６３９７（ＵＳ，Ａ１）
【文献】米国特許第０９７６０７０２（ＵＳ，Ｂ１）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０８Ｇ １／００
Ｇ１６Ｙ １０／４０
Ｇ１６Ｙ ２０／２０
Ｇ１６Ｙ ４０／１０
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
車両における運転者の顔情報を用いた顔認証で前記運転者を特定する識別処理手段と、顔認証で運転者が特定されなかった場合、前記車両における前記運転者の運転に関する運転特徴を取得する運転者特徴取得手段と、
取得した前記運転特徴を、過去の運転者の前記運転特徴と照合して、前記過去の運転者から運転者候補を抽出する抽出処理手段と、
顔認証で運転者が特定された場合であって、特定された運転者が、前記車両の予約情報に含まれる予約者及び予約者に代わり運転する可能性がある人物のいずれとも異なる場合、前記車両における前記運転者が、前記予約者と異なる旨のアラートを通知する出力処理手段と
を備える運転者照合システム。
【請求項2】
前記出力処理手段は、特定された前記運転者又は抽出された運転者候補と、前記車両の予約情報に含まれる予約者と比較して、比較結果を通知する請求項１に記載の運転者照合システム。
【請求項3】
前記出力処理手段は、特定された前記運転者又は抽出された運転者候補と、前記車両の予約情報に含まれる予約者及び車両に同乗する人物とを比較して、比較結果を通知する請求項１に記載の運転者照合システム。
【請求項4】
前記出力処理手段は、前記顔認証において前記運転者が特定されなかった場合に、抽出された前記運転者候補を、前記予約者と比較する請求項２に記載の運転者照合システム。
【請求項5】
前記出力処理手段は、特定された前記運転者および抽出された前記運転者候補を、前記予約者と比較する際に、特定された前記運転者を優先する請求項２に記載の運転者照合システム。
【請求項6】
車両における運転者の顔情報を用いた顔認証で前記運転者を特定し、顔認証で運転者が特定されなかった場合、前記車両における前記運転者の運転に関する運転特徴を取得し、
取得した前記運転特徴を、過去の運転者の前記運転特徴と照合して、前記過去の運転者から運転者候補を抽出し、
顔認証で運転者が特定された場合であって、特定された運転者が、前記車両の予約情報に含まれる予約者及び予約者に代わり運転する可能性がある人物のいずれとも異なる場合、前記車両における前記運転者が、前記予約者と異なる旨のアラートを通知する運転者照合方法。
【請求項7】
車両における運転者の顔情報を用いた顔認証で前記運転者を特定し、顔認証で運転者が特定されなかった場合、前記車両における前記運転者の運転に関する運転特徴を取得し、
取得した前記運転特徴を、過去の運転者の前記運転特徴と照合して、前記過去の運転者から運転者候補を抽出し、
顔認証で運転者が特定された場合であって、特定された運転者が、前記車両の予約情報に含まれる予約者及び予約者に代わり運転する可能性がある人物のいずれとも異なる場合、前記車両における前記運転者が、前記予約者と異なる旨のアラートを通知することをコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、車両の運転者を照合する運転者照合システム等に関する。
【背景技術】
【0002】
カーシェアリングやレンタカーなどの車両の貸出において、車両を予約した予約者が貸し出した車両を使用しているか確認することは、車両の転用、盗難及び犯罪利用の防止につながる。あるいは、社用車のように、事業者が管理する車両について、所定の運転者が使用しているか確認することで、これらの車両の適正な利用を図ることができる。
【0003】
特許文献１、２には、車内の運転者を撮影して得た顔画像を用いて顔認証により車両のドライバーを識別する技術が開示されている。特許文献４には、生体認証の結果と生体認証以外の認証情報を照合して個人認証する技術が開示されている。特許文献３には、ＧＰＳデータに基づいて運転者を認証する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【文献】特開２０２０－１４９７０８号公報
【文献】特開２０２０－０９５６９４号公報
【文献】特開２０１９－００６３６８号公報
【文献】特開２００５－２０２７３０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
しかしながら、顔認証は認証エラーが起こる可能性がある。特許文献１、２、４で開示された技術は、顔認証等が失敗すると、特許文献３では、ＧＰＳデータが取得できないと車両を使用している運転者を特定できなくなる。
【0006】
本開示の目的の１つは、車両の運転者の候補を適切に抽出できる技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0007】
本開示の運転者照合システムの一態様は、運転者照合システムは、車両における運転者の運転に関する運転特徴を取得する運転者特徴取得部と、取得した前記運転特徴を、過去の運転者の前記運転特徴と照合して前記過去の運転者から運転者候補を抽出する抽出処理部を備える。
【0008】
本開示の情報管理方法の一態様は、車両における運転者の運転に関する運転特徴を取得し、取得した前記運転特徴を、過去の運転者の前記運転特徴と照合して前記過去の運転者から運転者候補を抽出する。
【0009】
本開示の記憶媒体が記憶するプログラムの一態様は、車両における運転者の運転に関する運転特徴を取得し、取得した前記運転特徴を、過去の運転者の前記運転特徴と照合して前記過去の運転者から運転者候補を抽出することをコンピュータに実行させる。
【0010】
プログラムは、コンピュータが読み書き可能な非一時的な記憶媒体に格納されていてもよい。
【発明の効果】
【0011】
本開示によれば、車両の運転者の候補を適切に抽出できる。
することができる。
することができる。
【図面の簡単な説明】
【0012】
【図1】第１の実施形態に係る管理システムの概要を示す図である。
【図2】第１の実施形態に係る車両システムの構成の例を示すブロック図である。
【図3】顔情報と運転特徴を含む運転者特徴の例を示す図である。
【図4】運転者特徴ＤＢに記憶される情報の例を示す図である。
【図5】運転者特徴ＤＢに記憶される運転者特徴の例を示す図である。
【図6】第１の実施形態に係る運転者照合システムの構成を示すブロック図である。
【図7】照合ＤＢに記憶される情報の例である。
【図8】第１の実施形態に係る車両システムの動作の例を示すフローチャートである。
【図9】第１の実施形態に係る運転者照合システムの動作の例を示すフローチャートである。
【図10】車両の運転者と車両の予約者との比較結果である通知例を示す図である。
【図11】運転者候補の表示画面の例を示す図である。
【図12】第１の実施形態に係る運転者照合システムの動作の変形例を示すフローチャートである。
【図13】車両の運転者および運転者候補と、車両の予約者との比較結果である通知例を示す図である。
【図14】第２の実施形態に係る管理システムの例の概要を示す図である。
【図15】第２の実施形態に係る車両システムの構成の例を示すブロック図である。
【図16】第２の実施形態に係る車両システムの動作の例を示すフローチャートである。
【図17】第２の実施形態に係る運転者特徴システムの構成の例を示すブロック図である。
【図18】第２の実施形態に係る運転者特徴システムの動作の例を示すフローチャートである。
【図19】第３の実施形態に係る運転者照合システムの構成を示すブロック図である。
【図20】第３の実施形態に係る運転者照合システムの動作の例を示すフローチャートである。
【図21】コンピュータのハードウエア構成の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0013】
本開示の実施形態に係る運転者照合システムについて、車両の予約管理に適用した例を用いて説明する。具体的には、運転者照合システムは、車両における運転者の顔情報と、当該運転者による車両の運転特徴を用いて、車両の運転者が車両の予約者であるか照合する。以下の実施形態の説明は例示であり、これに限られるものではない。
【0014】
［第１の実施形態］
第１の実施形態に係る管理システムについて、図面を用いて説明する。図１は、第１の実施形態に係る管理システムの概要を示す図である。図１に示す管理システムは、車両システム１０、運転者特徴ＤＢ２０、運転者照合システム３０、照合ＤＢ４０を備える。
第１の実施形態に係る管理システムについて、図面を用いて説明する。図１は、第１の実施形態に係る管理システムの概要を示す図である。図１に示す管理システムは、車両システム１０、運転者特徴ＤＢ２０、運転者照合システム３０、照合ＤＢ４０を備える。
【0015】
運転者照合システム３０は、ネットワーク５０を介して車両システム１０、運転者特徴ＤＢ２０、照合ＤＢ４０と通信可能に接続される。以下、車両システム１０、運転者特徴ＤＢ２０、運転者照合システム３０、照合ＤＢ４０を備える。
【0016】
（車両システム１０）
車両システム１０は、自動車などの車両に設けられ、車両に設置された各種センサのセンサデータに基づき、運転者の顔情報と運転特徴を生成する。生成された顔情報、運転特徴は、運転者照合システム３０において車両の運転者が当該車両の予約者であるか確認するために利用される。なお、車両としては、自動車（自動四輪車）の他、自動二輪車（三輪含む）や自転車等を含んでもよい。
車両システム１０は、自動車などの車両に設けられ、車両に設置された各種センサのセンサデータに基づき、運転者の顔情報と運転特徴を生成する。生成された顔情報、運転特徴は、運転者照合システム３０において車両の運転者が当該車両の予約者であるか確認するために利用される。なお、車両としては、自動車（自動四輪車）の他、自動二輪車（三輪含む）や自転車等を含んでもよい。
【0017】
顔情報は、例えば、車両における運転者の顔画像、又は、顔特徴である。運転特徴は、運転者の運転に関する特徴である。顔画像とは、顔の一部または全部を含む画像である。顔特徴は顔の特徴を示す任意のデータである。運転特徴は、車両における運転前（走行前）の特徴、車両における運転中（走行中）の特徴、又は車両における運転後（走行後）の特徴であってもよい。
【0018】
運転特徴には、例えば、車両の運転席における運転者の特徴を示す人特徴、運転者による車両設定の特徴を示す設定特徴、又は、運転者による車両走行の特徴を示す走行特徴が含まれる。人特徴は、車両における運転者の行動の習慣、習性であってもよい。例えば、運転者のハンドルを握る手の位置などである。なお、運転特徴は、車両における運転者を識別できる特徴であれば、人特徴、設定特徴、又は、走行特徴に限られない。
【0019】
車両システムの構成について図面を用いて説明する。図２は、車両システム１０の構成の例を示すブロック図である。図２に示す車両システム１０は、車両センサ１１０、運転者特徴生成部１２０、通信部（図示せず）を備える。
【0020】
車両センサ１１０は、車両における運転者の運転に関するセンサデータを生成する。車両センサ１１０は、例えば、人センサ１１１、設定センサ１１２、又は、走行センサ１１３である。なお、車両センサ１１０は、上記３種のセンサに限られない。人センサ１１１は、車両における運転者に関するセンサである。人センサは、例えば、運転者の容貌を撮影するカメラ、運転者の声を収音するマイク、運転者の重量を計測する圧力センサ、重量センサなどである。なお、人センサは、カメラ、マイク等に限られない。
【0021】
設定センサ１１２は、車両における各種設定を検出するセンサである。設定センサは、例えば、バックミラ、ドアミラーの位置設定、座席の位置設定、エアコンの温度設定、窓開閉の位置設定、カーオーディオの音量設定を検出する。しかし設定センサが検出する対象はこれらに限られない。
【0022】
走行センサ１１３は、例えば、加速度センサ、ステアリングの操舵角を測る舵角センサ、操舵力を検出するトルクセンサ、アクセルの開度を検知するアクセル位置センサなどがあるがこれらに限られない。車両センサ１１０は、各センサからのセンサデータを運転者特徴生成部１２０に送る。
【0023】
運転者特徴生成部１２０は、車両センサ１１０のセンサデータに基づき、運転者の顔情報、車両における運転者の運転に関する特徴（以下、運転特徴を称す）を生成する。顔情報、運転特徴は運転者特徴とも呼ばれる。
【0024】
次に、運転者特徴生成部１２０は、人特徴生成部１２１、設定特徴生成部１２２、走行特徴生成部１２３を備える。人特徴生成部１２１は、人センサ１１１のセンサデータに基づき、車両における運転者の顔情報と、車両における運転者の人特徴を生成する。
【0025】
例えば、顔情報の場合、人特徴生成部１２１は、車両における運転者を撮影した撮影データに対して画像処理を行うことで顔画像を生成する。人特徴生成部１２１は、生成した顔画像から顔の特徴量を抽出して顔特徴を生成してもよい。
【0026】
また、例えば、人特徴の場合、人特徴生成部１２１は、車両に設置された定点カメラで撮影した撮影画像内の運転者の顔の位置、又は、運転姿勢を取得する。人特徴は、センサから得られる車両における運転者の音声特徴、又は、体重などであってもよい。音声特徴は、例えば、音声の周波数、音圧などである。
【0027】
設定特徴生成部１２２は、設定センサ１１２のセンサデータに基づき、車両の設定特徴を生成する。設定特徴は、運転者による車両の設定に関する特徴である。例えば、設定特徴生成部１２２は、運転者が設定したバックミラ、又は、ドアミラーの位置、座席の位置の情報を生成する。位置の情報は、例えば、任意の基準位置からの移動量として生成される。なお、設定特徴は、これに限られない。
【0028】
走行特徴生成部１２３は、車両センサ１１０のセンサデータに基づき、走行特徴を生成する。走行特徴は、運転者による車両走行に関する特徴である。走行特徴生成部１２３は、例えば、アクセル位置センサのセンサデータに基づきアクセルペダルの緩急に関する走行特徴を生成する。走行特徴は、これに限られない。例えば、走行特徴生成部１２３は、ステアリングセンサのセンサデータに基づく曲がり方などの操作特徴を走行特徴として生成してもよい。また走行特徴生成部１２３は、加速度センサ、地図情報、位置情報に基づく走行ルート、時計による走行時間帯を走行特徴として生成してもよい。なお、走行ルートは、ナビゲーションシステムにおいて設定された走行ルートを用いてもよい。
【0029】
図３は、顔情報と運転特徴を含む運転者特徴の例を示す図である。図中、車両ＩＤは車両の識別子である。運転者特徴生成部１２０で生成された顔情報、又は、運転特徴は車両ＩＤと日時と関連付けされ、記憶部（図示せず）に記憶される。日時は、例えば、車両ＩＤを、顔特徴、運転特徴と関連付けた日付と時間を示す。
【0030】
運転者特徴生成部１２０は、顔情報又は運転特徴と車両ＩＤを関連付けた運転者特徴を、通信部（図示せず）を介して運転者特徴ＤＢ２０に送る。例えば、運転特徴のうち人特徴、設定特徴、走行特徴の少なくとも１つが車両ＩＤ顔情報と関連付けされていてもよい。あるいは、運転特徴が含まれない例があってもよい。顔情報と運転特徴の関連付けの例は、これに限られない。
【0031】
（運転者特徴ＤＢ２０）
図４は、運転者特徴ＤＢ２０に記憶される情報の例を示す図である。運転者特徴ＤＢ２０は、各車両の車両システム１０から送信された運転者特徴２０１を記憶する。運転者特徴ＤＢ２０には、過去に各車両が送信した、顔情報、運転特徴を含む運転者特徴２０１が記憶される。運転者特徴ＤＢ２０は、例えば、通信機能を有する記憶装置である。運転者特徴ＤＢ２０は、コンピュータで構成されてもよい。なお、運転者特徴ＤＢ２０は、照合ＤＢ４０と統合されてもよい。
図４は、運転者特徴ＤＢ２０に記憶される情報の例を示す図である。運転者特徴ＤＢ２０は、各車両の車両システム１０から送信された運転者特徴２０１を記憶する。運転者特徴ＤＢ２０には、過去に各車両が送信した、顔情報、運転特徴を含む運転者特徴２０１が記憶される。運転者特徴ＤＢ２０は、例えば、通信機能を有する記憶装置である。運転者特徴ＤＢ２０は、コンピュータで構成されてもよい。なお、運転者特徴ＤＢ２０は、照合ＤＢ４０と統合されてもよい。
【0032】
図５は、運転者特徴ＤＢに記憶される運転者特徴の例を示す図である。図５に示す運転者特徴２０１では、車両ＩＤ、日時、車両を運転する運転者の顔情報、当該運転者の運転特徴が関連付けされている。運転者特徴ＤＢには、個人を特定可能な情報が含まれてもよい。例えば、顔情報、運転特徴と関連付けされて送信された運転者の運転免許証、個人番号カード、ＩＣカードの情報が含まれてもよい。図５に示す運転者特徴２０１の項目は例示であり、これらに限られない。
【0033】
（運転者照合システム３０）
以下、運転者照合システム３０について図面を用いて説明する。図６は、第１の実施形態に係る運転者照合システム３０の構成の例を示すブロック図である。図６に示す運転者照合システム３０は、識別処理部３０１、抽出処理部３０２、出力処理部３０３、通信部（図示せず）を備える。運転者照合システム３０は、例えば、ソフトウエアによって各種機能を実行するコンピュータである。なお、運転者照合システム３０は、クラウドコンピューティングにより実現されてもよい。
以下、運転者照合システム３０について図面を用いて説明する。図６は、第１の実施形態に係る運転者照合システム３０の構成の例を示すブロック図である。図６に示す運転者照合システム３０は、識別処理部３０１、抽出処理部３０２、出力処理部３０３、通信部（図示せず）を備える。運転者照合システム３０は、例えば、ソフトウエアによって各種機能を実行するコンピュータである。なお、運転者照合システム３０は、クラウドコンピューティングにより実現されてもよい。
【0034】
（識別処理部３０１）
識別処理部３０１は、車両システム１０から送信された、車両における運転者の顔情報を照合ＤＢ４０に記憶された顔情報と照合する。図７は、照合ＤＢ４０に記憶される情報の例である。照合ＤＢ４０は、顔情報４０１、予約情報４０２を記憶する。顔情報４０１は、予め登録された運転者の顔情報である。顔情報は、顔画像又は顔特徴である。予約情報４０２は、車両を運転することが予定されている予約者に関する情報である。なお、レンタカー等の場合、予約者は、予約する際に登録された、車両の利用者である。また、社用車のように、事業者が管理する車両の場合、予約者は、事業者によって予め定められた運転者である。この場合、予約情報は、例えば事業者により設定されたスケジュール情報などに基づいて作成されてもよい（明示の予約操作を伴わなくてもよい）。予約情報４０２は、例えば、予約者氏名、予約車両の車両ＩＤ、車両の貸出日時などを含む。予約情報４０２には、予約者と車両に同乗し、予約者に代わり運転する可能性がある人物の情報を、運転者を照合する対象として含めてもよい。運転する可能性がある人物は、例えば、予約者の家族、友人、同僚などである。
識別処理部３０１は、車両システム１０から送信された、車両における運転者の顔情報を照合ＤＢ４０に記憶された顔情報と照合する。図７は、照合ＤＢ４０に記憶される情報の例である。照合ＤＢ４０は、顔情報４０１、予約情報４０２を記憶する。顔情報４０１は、予め登録された運転者の顔情報である。顔情報は、顔画像又は顔特徴である。予約情報４０２は、車両を運転することが予定されている予約者に関する情報である。なお、レンタカー等の場合、予約者は、予約する際に登録された、車両の利用者である。また、社用車のように、事業者が管理する車両の場合、予約者は、事業者によって予め定められた運転者である。この場合、予約情報は、例えば事業者により設定されたスケジュール情報などに基づいて作成されてもよい（明示の予約操作を伴わなくてもよい）。予約情報４０２は、例えば、予約者氏名、予約車両の車両ＩＤ、車両の貸出日時などを含む。予約情報４０２には、予約者と車両に同乗し、予約者に代わり運転する可能性がある人物の情報を、運転者を照合する対象として含めてもよい。運転する可能性がある人物は、例えば、予約者の家族、友人、同僚などである。
【0035】
識別処理部３０１は、顔情報の照合結果を通信部（図示せず）を介して車両システム１０に送る。あるいは、出力処理部３０３に送る。車両システム１０に送信する照合結果は、例えば、顔認証が成功した場合、運転者の顔情報に紐づく個人ＩＤでもよい。あるいは、顔認証が失敗した場合、送信する照合結果は、「顔認証失敗」でもよい。「失敗」とは、顔認証で運転者が特定されなかったことを示す。
【0036】
なお、運転者照合システム３０は、車両システム１０以外に、運転者特徴ＤＢ２０を介して車両の運転者の顔情報を受付けてもよい。
【0037】
（抽出処理部３０２）
運転者照合システム３０は、車両システム１０から車両における運転者の運転に関する運転特徴を受付ける。抽出処理部３０２は、運転者の運転特徴を取得し、取得した運転者の運転特徴を、運転者特徴ＤＢ２０の運転者特徴２０１に含まれる過去の運転特徴と照合する。過去の運転特徴は、人特徴、設定特徴、走行特徴の少なくとも１つを含む。抽出処理部３０２は、過去の運転者の運転特徴の中から、取得した運転特徴と同一又は類似した運転者である運転者候補を抽出する。
運転者照合システム３０は、車両システム１０から車両における運転者の運転に関する運転特徴を受付ける。抽出処理部３０２は、運転者の運転特徴を取得し、取得した運転者の運転特徴を、運転者特徴ＤＢ２０の運転者特徴２０１に含まれる過去の運転特徴と照合する。過去の運転特徴は、人特徴、設定特徴、走行特徴の少なくとも１つを含む。抽出処理部３０２は、過去の運転者の運転特徴の中から、取得した運転特徴と同一又は類似した運転者である運転者候補を抽出する。
【0038】
抽出される運転者候補に関する情報は、例えば、運転特徴に紐づいた運転者の顔情報である。あるいは、運転者特徴ＤＢ２０の過去の運転特徴に対して、個人を特定できる個人ＩＤが紐づいている場合は、その個人ＩＤを運転者候補の情報として抽出してもよい。個人ＩＤは、例えば、運転免許証番号、個人番号、会員番号などである。抽出処理部３０２は、抽出した運転者候補に関する情報を抽出結果として出力処理部３０３に送る。抽出処理部３０２が運転者候補を抽出できなかった場合、抽出結果は、「運転者候補なし」となる。
【0039】
なお、運転者照合システム３０は、車両システム１０以外に、運転者特徴ＤＢ２０を介して車両の運転者の運転特徴を受付けてもよい。
【0040】
（出力処理部３０３）
識別処理部３０１で運転者の顔認証が失敗すると、出力処理部３０３は、顔認証失敗のアラートを通知する。出力処理部３０３は、例えば、車両の管理者（レンタカー業者、社用車等の運用担当者）へ通知する。なお、通知先は、これらに限られず、車両の運転者本人、予約者に通知してもよい。一方、識別処理部３０１で運転者の顔認証が成功すると、出力処理部３０３は、顔認証によって特定された運転者の情報を照合ＤＢ４０に記憶された予約情報と比較する。
識別処理部３０１で運転者の顔認証が失敗すると、出力処理部３０３は、顔認証失敗のアラートを通知する。出力処理部３０３は、例えば、車両の管理者（レンタカー業者、社用車等の運用担当者）へ通知する。なお、通知先は、これらに限られず、車両の運転者本人、予約者に通知してもよい。一方、識別処理部３０１で運転者の顔認証が成功すると、出力処理部３０３は、顔認証によって特定された運転者の情報を照合ＤＢ４０に記憶された予約情報と比較する。
【0041】
具体的には、顔認証で特定された運転者が、予約情報に含まれる予約者であるか比較する。予約者には、予約情報を登録する際に予約者から申請された車両を運転する可能性のある友人、家族、又は同僚等を含んでもよい。
【0042】
比較の結果、顔認証で特定された運転者が、予約情報に含まれる予約者と異なる場合、出力処理部３０３は、予約者と異なる旨のアラートを通知する。予約者と同じ場合、出力処理部３０３は通知をしない。
【0043】
なお、上記では、識別処理部３０１で顔認証を失敗した後に抽出処理部３０２で運転特徴に基づき運転者候補を抽出する例で説明したが、これに限られない。例えば、顔認証の成否によらず、運転特徴を使用して運転者候補を抽出しておき、出力処理部３０３は、顔認証で特定された運転者、および、運転特徴に基づく運転者候補を、予約情報の予約者と比較してもよい。
車両において、認証媒体を読み取って運転者の識別情報を取得してもよい。認証媒体は、ＩＣカードの他、携帯端末であってもよい。なお、識別処理部３０１は、顔認証に代えて、又は、顔認証と組み合わせて、認証媒体から取得した識別情報に基づいて運転者を特定してもよい。
車両において、認証媒体を読み取って運転者の識別情報を取得してもよい。認証媒体は、ＩＣカードの他、携帯端末であってもよい。なお、識別処理部３０１は、顔認証に代えて、又は、顔認証と組み合わせて、認証媒体から取得した識別情報に基づいて運転者を特定してもよい。
【0044】
次に、第１の実施形態に係る車両システム１０の動作について図面を用いて説明する。図８は、第１の実施形態に係る車両システム１０の動作の例を示すフローチャートである。以下、車両システム１０が、車両を運転する運転者の顔情報、運転特徴を生成し、生成した顔特徴、運転特徴を運転者照合システム３０に送信する例について説明する。
【0045】
運転者が乗車すると、車両センサ１１０はセンサデータの収集を開始する。例えば、運転者が座席に座ったことが検出された場合に、車両センサ１１０は、センサデータの収集を開始してもよい。車両センサ１１０は、人センサ１１１、設定センサ１１２、走行センサ１１３である。車両センサ１１０は、各種センサデータを取得し（ステップＳ１０１）、運転者特徴生成部１２０に取得したセンサデータを送る。各種センサデータの取得は、車両が走行する前でもよく、走行中であってもよい。例えば、車両内に設置されたカメラは運転者を撮影し、撮影データを運転者特徴生成部１２０に送る。
【0046】
運転者特徴生成部１２０は、センサデータに基づき、顔情報、運転特徴を生成する。例えば、運転者特徴生成部１２０の人特徴生成部１２１は、人センサ１１１のセンサデータに基づき、運転者の顔情報を生成する（ステップＳ１０２）。具体的には、人特徴生成部１２１は、カメラの撮影データに基づいて、運転者の顔画像を生成する。
【0047】
また、運転者特徴生成部１２０は、車両センサ１１０のセンサデータに基づき、運転者の運転に関する運転特徴を生成する（ステップＳ１０３）。例えば、運転者特徴生成部１２０の人特徴生成部１２１は人特徴を生成する。人特徴は、例えば、運転者の運転姿勢である。設定特徴生成部１２２は設定特徴を生成し、走行特徴生成部１２３は走行特徴を生成する。設定特徴は、例えば、運転者が設定した車両のミラー位置である。走行特徴は、運転者の運転操作特徴であり、例えば、運転者のアクセルペダルの踏み方である。
【0048】
次に、車両システム１０は、運転者の顔情報を用いた顔認証のため運転者照合システム３０に運転者の顔情報を送信する（ステップＳ１０４）。具体的には、運転者特徴生成部１２０は、運転者の顔情報と車両ＩＤを関連付け、通信部（図示せず）に送る。通信部は、車両ＩＤと関連付けられた運転者の顔情報を運転者照合システム３０に送信する。
【0049】
次に、車両システム１０は、運転者照合システム３０から運転者の顔認証の認証結果を受付ける（ステップＳ１０５）。認証結果が顔認証ＯＫの場合（ステップＳ１０６のＹｅｓ）、車両システム１０は、車両センサ１１０でセンサデータを取得する処理を終了する。
【0050】
一方、認証結果が顔認証ＯＫではない（顔認証ＮＧ）の場合（ステップＳ１０６のＹｅｓ）、車両システム１０は、運転特徴を用いた運転者の識別のため運転者照合システム３０に運転者の運転特徴を送信する（ステップＳ１０７）。具体的には、運転者特徴生成部１２０は、運転者の人特徴、設定特徴、走行特徴の少なくとも１つの運転特徴と車両ＩＤ「＃１０１」と関連付け、通信部（図示せず）に送る。通信部は、車両ＩＤと関連付けられた運転者の運転特徴を運転者照合システム３０に送信する。
【0051】
＜運転者照合システムの動作＞
第１の実施形態に係る運転者照合システム３０の動作について図面を用いて説明する。図９は、第１の実施形態に係る運転者照合システム３０の動作の例を示すフローチャートである。以下の運転者照合システム３０の動作は、車両における運転者の顔認証が失敗した後に運転者の運転特徴を用いる例である。
第１の実施形態に係る運転者照合システム３０の動作について図面を用いて説明する。図９は、第１の実施形態に係る運転者照合システム３０の動作の例を示すフローチャートである。以下の運転者照合システム３０の動作は、車両における運転者の顔認証が失敗した後に運転者の運転特徴を用いる例である。
【0052】
運転者照合システム３０は、車両システム１０が送信した運転者の顔情報を受信する。運転者照合システム３０の識別処理部３０１は、車両の運転者の顔情報を取得する（ステップＳ２０１）。識別処理部３０１は、取得した運転者の顔情報を照合ＤＢ４０に記憶された予め登録された顔情報４０１と照合し（ステップＳ２０２）、車両の運転者を特定する。
【0053】
運転者の顔認証が成功すると（ステップＳ２０３のＹｅｓ）、識別処理部３０１は、顔認証によって特定された運転者の情報を照合ＤＢ４０に記憶された予約情報と照合する（ステップＳ２０７）。
【0054】
図１０は、車両の運転者と車両の予約者との比較結果である通知例を示す図である。図１０に示す顔認証の項目は、顔認証により特定された運転者を示す。図中、顔認証で特定された運転者は「Ａ」である。顔認証の項目の「失敗」とは顔認証で運転者が特定されなかったことを示す。
【0055】
運転特徴の項目は、運転者の運転特徴を照合して抽出された運転者候補を示す。運転者候補がいない場合は「なし」と示される。図中は、運転特徴の照合で抽出された運転者候補は「Ａ」、あるいは、「Ａ」と「Ｃ」である。予約者の項目は、予約情報に含まれる車両を予約した予約者を示す。図中、予約者は、「Ａ」あるいは、「Ｂ」である。
【0056】
図１０に示すように、顔認証の結果、運転者が「Ａ」で、車両の予約者が「Ａ」の場合、運転者と予約者が一致するため出力処理部３０３は通知を出力しない。一方、車両の予約者が「Ｂ」の場合、運転者と予約者が一致しないため出力処理部３０３は、「予約者と異なる」旨の不正アラートを通知する。
【0057】
図９に戻り、運転者の顔認証が失敗すると（ステップＳ２０３のＮｏ）、抽出処理部３０２は、運転者の運転に関する運転特徴を取得する（ステップＳ２０４）。
【0058】
抽出処理部３０２は、取得した運転者の運転特徴を照合ＤＢ４０の過去の運転特徴と照合し（ステップＳ２０５）、車両の運転者の候補となる運転者候補を抽出する（ステップＳ２０６）。抽出処理部３０２は、抽出結果を出力処理部３０３に送る。
【0059】
図１０に示すように、運転特徴の照合結果による運転者候補が「Ａ」で、予約者が「Ａ」である場合、出力処理部３０３は、顔認証失敗アラートを通知し、運転者候補の「Ａ」を通知する。一方、運転特徴の照合結果による運転者候補が「Ａ」と「Ｃ」で、予約者が「Ｂ」の場合、出力処理部３０３は、顔認証失敗アラートと運転者候補の「Ａ」、「Ｃ」を通知するとともに、車両の運転者と予約者が一致しないため「不正」通知を出力する。なお、運転者候補がいない場合、出力処理部３０３は、顔認証失敗アラートを通知する。
【0060】
図１１は、運転者候補の表示画面の例を示す図である。表示画面は出力処理部３０３によって出力される。表示３０２１は、運転特徴に基づく運転者候補を表示する。図中、表示３０２２には３名の運転者候補が表示されている。表示ボタン３０２３は、表示３０２２とは別の運転者候補を表示するボタンである。別の運転者候補がいる場合、表示ボタン３０２３が活性化される。
【0061】
図９に示す運転者照合システム３０の動作では、車両の運転者の顔認証が失敗した後、車両の運転者の運転特徴に基づいて運転者候補が抽出される。運転者照合システム３０は、顔認証に失敗しても運転者候補の情報と予約情報を比較することができ、車両を運転する運転者が、当該車両を予約した予約者であるか、あるいは、予約者と異なるかを確認することが可能となる。
【0062】
（第１の実施形態の変形例）
図１２は、第１の実施形態に係る運転者照合システム３０の動作の変形例を示すフローチャートである。運転者照合システム３０の動作の変形例は、運転者の顔認証の成否によらず運転特徴を用いる点で、運転者の顔認証が成功した場合は、運転特徴を用いない図９に示す運転者照合システム３０の動作と相違する。運転者照合システム３０の動作の変形例は、車両の運転者の顔認証、及び、運転特徴に基づく運転者候補の抽出を実施する。そして顔認証結果と抽出結果が異なる運転者を示す場合は顔認証結果が優先される。
図１２は、第１の実施形態に係る運転者照合システム３０の動作の変形例を示すフローチャートである。運転者照合システム３０の動作の変形例は、運転者の顔認証の成否によらず運転特徴を用いる点で、運転者の顔認証が成功した場合は、運転特徴を用いない図９に示す運転者照合システム３０の動作と相違する。運転者照合システム３０の動作の変形例は、車両の運転者の顔認証、及び、運転特徴に基づく運転者候補の抽出を実施する。そして顔認証結果と抽出結果が異なる運転者を示す場合は顔認証結果が優先される。
【0063】
まず、変形例の車両システム１０の動作について説明する。車両システム１０は、運転者が乗車すると、車両センサ１１０はセンサデータの収集を開始し、各種センサデータを取得する。運転者特徴生成部１２０は、センサデータに基づき、顔情報、運転特徴を生成する。車両システム１０は、生成した顔認証と運転特徴を運転者照合システム３０に送信する。変形例における車両システム１０は、第１の実施形態の車両システム１０と異なり、運転者照合システム３０の顔情報の照合結果を待つことなく、運転特徴を運転者照合システム３０に送信する。
次に、変形例の車両システム１０の動作について説明する。運転者照合システム３０は、車両システム１０から送信された車両の運転者の顔情報を受信する。運転者照合システム３０の識別処理部３０１は、車両の運転者の顔情報を取得し（ステップＳ３０１）、取得した運転者の顔情報で顔認証を実施する（ステップＳ３０２）。具体的には、識別処理部３０１は、取得した運転者の顔情報を照合ＤＢ４０に記憶された予め登録された顔情報４０１と照合し、車両の運転者を特定する。識別処理部３０１は、認証結果を出力処理部３０３に送る。
次に、変形例の車両システム１０の動作について説明する。運転者照合システム３０は、車両システム１０から送信された車両の運転者の顔情報を受信する。運転者照合システム３０の識別処理部３０１は、車両の運転者の顔情報を取得し（ステップＳ３０１）、取得した運転者の顔情報で顔認証を実施する（ステップＳ３０２）。具体的には、識別処理部３０１は、取得した運転者の顔情報を照合ＤＢ４０に記憶された予め登録された顔情報４０１と照合し、車両の運転者を特定する。識別処理部３０１は、認証結果を出力処理部３０３に送る。
【0064】
次に、運転者照合システム３０は、車両システム１０から送信された車両における運転者の運転特徴を受信する。運転者照合システム３０の抽出処理部３０２は、運転者の運転特徴を取得し（ステップＳ３０３）、取得した運転者の運転特徴を照合ＤＢ４０の過去の運転者の運転特徴と照合する（ステップＳ３０４）。抽出処理部３０２は、車両の運転者の候補となる運転者候補を抽出する（ステップＳ３０５）。抽出処理部３０２は、抽出結果を出力処理部３０３に送る。
【0065】
出力処理部３０３は、識別処理部３０１からの顔認証結果、抽出処理部３０２の抽出結果を受付ける。出力処理部３０３は、顔認証結果と運転特徴の照合結果を用いて、照合ＤＢ４０の予約情報４０４と比較し（ステップＳ３０６）、車両の運転者と車両の予約者の比較結果を出力する（ステップＳ３０７）。
【0066】
図１３は、車両の運転者および運転者候補と、車両の予約者との比較結果である通知例を示す図である。図１３に示す通知例において、顔認証、運転特徴、予約者の項目は、図１０に示す通知例と同様であり、詳細な説明は省略する。
【0067】
図１３において、顔認証および運転特徴の照合の結果、運転者と運転者候補が「Ａ」となり、予約情報の予約者が「Ａ」の場合、出力処理部３０３は、通知をしない。一方、予約情報の予約者が「Ｂ」の場合、出力処理部３０３は、車両の運転者が「予約者と異なる」旨の不正アラートを通知する。
【0068】
また、顔認証および運転特徴の照合の結果、運転者が「Ａ」、運転者候補が「Ｂ」となり、予約情報の予約者が「Ａ」の場合、出力処理部３０３は、「顔認証と運転特徴が異なる」旨のアラートを通知する。このとき、予約情報との比較で顔認証の結果を優先し、出力処理部３０３は、不正アラートを通知しない。一方、予約情報の予約者が「Ｂ」の場合、出力処理部３０３は、「顔認証と運転特徴が異なる」旨のアラートと、「予約者と異なる」旨の不正アラートを通知する。
【0069】
【0070】
上述のとおり、運転者照合システムの動作の変形例では、顔認証の成否によらず運転特徴の照合結果を使うことで、出力処理部３０３からの通知パターンを増やすことができ、より詳細な通知が可能になる。
【0071】
（第１の実施形態の効果）
第１の実施形態に係る運転者照合システム３０によれば、車両の運転者の候補を適切に抽出できる。その理由は、抽出処理部３０２が、車両システム１０から車両を運転する運転者の運転特徴を取得し、取得した運転特徴を、過去の運転特徴と照合して運転者候補を抽出するからである。
第１の実施形態に係る運転者照合システム３０によれば、車両の運転者の候補を適切に抽出できる。その理由は、抽出処理部３０２が、車両システム１０から車両を運転する運転者の運転特徴を取得し、取得した運転特徴を、過去の運転特徴と照合して運転者候補を抽出するからである。
【0072】
［第２の実施形態］
第２の実施形態に係る管理システムについて、図面を用いて説明する。図１４は、第２の実施形態に係る管理システムの概要を示す図である。第２の実施形態の説明において、第１の実施形態と同一の構成は、同一の符号を付して詳細な説明は省略する。
第２の実施形態に係る管理システムについて、図面を用いて説明する。図１４は、第２の実施形態に係る管理システムの概要を示す図である。第２の実施形態の説明において、第１の実施形態と同一の構成は、同一の符号を付して詳細な説明は省略する。
【0073】
第２の実施形態の管理システムは、第１の実施形態の管理システムにおける車両システム１０、運転者特徴ＤＢ２０が、それぞれ車両システム１１、運転者特徴システム２１になっている点で相違する。
【0074】
第２の実施形態の管理システムにおいて、車両システム１１は、車両に設置された車両センサ１１０が各種センサデータを取得し、運転者特徴システム２１に送られる。運転者特徴システム２１は、車両システム１１から送られたセンサデータに基づき、運転者の顔情報と運転特徴を生成する。以下、第２の実施形態に係る車両システム１１、運転者特徴システム２１の構成について説明する。
【0075】
（車両システム１１）
図１５は、第２の実施形態に係る車両システム１１の構成の例を示すブロック図である。図１５の車両システム１１は、車両センサ１１０とセンサデータ管理部１３０、通信部（図示せず）を備える。車両システム１１の車両センサ１１０の構成は、第１の実施形態に係る車両システム１０の車両センサ１１０と同様である。車両センサ１１０で収集された各種センサデータは、センサデータ管理部１３０に送られる。
図１５は、第２の実施形態に係る車両システム１１の構成の例を示すブロック図である。図１５の車両システム１１は、車両センサ１１０とセンサデータ管理部１３０、通信部（図示せず）を備える。車両システム１１の車両センサ１１０の構成は、第１の実施形態に係る車両システム１０の車両センサ１１０と同様である。車両センサ１１０で収集された各種センサデータは、センサデータ管理部１３０に送られる。
【0076】
センサデータ管理部１３０は、車両センサ１１０のからのセンサデータを車両ＩＤと関連付けて運転者特徴システム２１に送信する。例えば、センサデータ管理部１３０は、人センサ１１１、設定センサ１１２、又は、走行センサ１１３ごとに、取得したセンサデータを運転者特徴システム２１に送ってもよい。
【0077】
図１６は、第２の実施形態に係る車両システムの動作の例を示すフローチャートである。車両の車両センサ１１０は、各種センサデータを取得する（ステップＳ１１１）。車両センサ１１０は、人センサ１１１、設定センサ１１２、又は、走行センサ１１３である。車両センサ１１０は、センサデータ管理部１３０に取得した各種センサデータを送る。センサデータ管理部１３０は、車両ＩＤと関連付けて取得したセンサデータを運転者特徴システム２１に送信する（ステップＳ１１２）。
【0078】
（運転者特徴システム２１）
図１７は、第２の実施形態に係る運転者特徴システム２１の構成の例を示すブロック図である。運転者特徴システム２１は、例えば、ソフトウエアによって各種機能を実行するコンピュータである。なお、運転者特徴システム２１は、クラウドコンピューティングにより実現されてもよい。図１７の運転者特徴システム２１は、運転者特徴生成部１２０と運転者特徴ＤＢ２０を備える。運転者特徴システム２１の運転者特徴生成部１２０は、第１の実施形態の車両システム１０の運転者特徴生成部１２０と同様の構成であるため詳細な説明を省略する。運転者特徴生成部１２０で生成された、車両ごとの運転者の顔情報、運転者の運動特徴は、運転者特徴ＤＢ２０に送られ、記憶される。運転者特徴システム２１は、運転者特徴生成部１２０で生成された、顔特徴、運転特徴を運転者照合システム３０に送信する。
図１７は、第２の実施形態に係る運転者特徴システム２１の構成の例を示すブロック図である。運転者特徴システム２１は、例えば、ソフトウエアによって各種機能を実行するコンピュータである。なお、運転者特徴システム２１は、クラウドコンピューティングにより実現されてもよい。図１７の運転者特徴システム２１は、運転者特徴生成部１２０と運転者特徴ＤＢ２０を備える。運転者特徴システム２１の運転者特徴生成部１２０は、第１の実施形態の車両システム１０の運転者特徴生成部１２０と同様の構成であるため詳細な説明を省略する。運転者特徴生成部１２０で生成された、車両ごとの運転者の顔情報、運転者の運動特徴は、運転者特徴ＤＢ２０に送られ、記憶される。運転者特徴システム２１は、運転者特徴生成部１２０で生成された、顔特徴、運転特徴を運転者照合システム３０に送信する。
【0079】
運転者特徴ＤＢ２０の構成は第１の実施形態と同様のため、詳細な説明を省略する。なお、運転者特徴ＤＢ２０は、運転者特徴システム２１の外部に設置されていてもよい。例えば、運転者特徴ＤＢ２０は、第１の実施形態のようにネットワーク５０を介して運転者特徴システム２１と通信可能に接続されてもよい。
【0080】
＜運転者特徴システム２１の動作＞
第２の実施形態に係る運転者特徴システム２１の動作について図面を用いて説明する。図１８は、第２の実施形態に係る運転者特徴システム２１の動作の例を示すフローチャートである。以下、運転者特徴システム２１が、車両を運転する運転者の顔情報、運転特徴を生成し、生成した顔特徴、運転特徴を運転者照合システム３０に送信する例について説明する。
第２の実施形態に係る運転者特徴システム２１の動作について図面を用いて説明する。図１８は、第２の実施形態に係る運転者特徴システム２１の動作の例を示すフローチャートである。以下、運転者特徴システム２１が、車両を運転する運転者の顔情報、運転特徴を生成し、生成した顔特徴、運転特徴を運転者照合システム３０に送信する例について説明する。
【0081】
運転者特徴システム２１は、車両システム１１からのセンサデータを受信する。センサデータは、例えば、車両の運転者を撮影した撮影データ、座席の設置位置、車両の加速度などである。運転者特徴生成部１２０は、センサデータを取得する（ステップＳ１２１）。運転者特徴生成部１２０は、取得したセンサデータに基づき、顔情報、運転特徴を生成する。例えば、運転者特徴生成部１２０の人特徴生成部１２１は、人センサ１１１のセンサデータに基づき、運転者の顔情報を生成する（ステップＳ１２２）。あるいは、運転者特徴生成部１２０は、車両センサ１１０のセンサデータに基づき、運転者の運転に関する運転特徴を生成する（ステップＳ１２３）。運転特徴は、例えば、運転者の運転姿勢を示す人特徴、運転者が設定した車両のミラー位置である設定特徴、運転者のアクセルペダルの踏み方の走行特徴である。
【0082】
次に、車両システム１１は、運転者の顔情報を用いた顔認証のため運転者照合システム３０に運転者の顔情報を送信する（ステップＳ１２４）。さらに、車両システム１０は、運転特徴を用いた運転者の照合のため運転者照合システム３０に運転者の運転特徴を送信する（ステップＳ１２５）。運転者照合システム３０に送信される顔情報と運転特徴は、車両ＩＤと関連付けされる。
【0083】
（第２の実施形態の効果）
第２の実施形態の車両システム１１によれば、運転者特徴生成部１２０の構成を持たないことで、車両における車両システム１１のシステム構成を簡略化できる、あるいは、システムの負荷を低くすることができる。
第２の実施形態の車両システム１１によれば、運転者特徴生成部１２０の構成を持たないことで、車両における車両システム１１のシステム構成を簡略化できる、あるいは、システムの負荷を低くすることができる。
【0084】
また、第２の実施形態に係る運転者特徴システム２１によれば、運転者特徴生成部１２０が、車両ごとの顔情報、運転特徴を生成することで生成処理を効率化できる。具体的には、人特徴生成部１２１は、複数の車両からの撮影データをまとめて画像処理して顔画像又は顔特徴である顔情報を生成することができる。運転特徴についても、運転者の人特徴、運転者の車両設定の設定特徴、運転者の走行特徴にそれぞれ生成処理を分けて複数の車両分をまとめて処理することで効率化できる。
【0085】
［第３の実施形態］
第３の実施形態に係る運転者照合システムについて、図面を用いて説明する。第３の実施形態に係る運転者照合システムは、第１の実施形態に係る運転者照合システム３０と同様にネットワーク５０を介して車両システム１０又は運転者特徴ＤＢ２０と通信可能に接続される。運転者照合システム３１は、照合ＤＢ４０と通信可能に接続されてもよい。
第３の実施形態に係る運転者照合システムについて、図面を用いて説明する。第３の実施形態に係る運転者照合システムは、第１の実施形態に係る運転者照合システム３０と同様にネットワーク５０を介して車両システム１０又は運転者特徴ＤＢ２０と通信可能に接続される。運転者照合システム３１は、照合ＤＢ４０と通信可能に接続されてもよい。
【0086】
図１９は、第３の実施形態に係る運転者照合システム３１の構成の例を示すブロック図である。運転者照合システム３１は、第１の実施形態に係る運転者照合システム３０の抽出処理部３０２に相当する。図１９に示す運転者照合システム３１は、運転者特徴取得部３１１、抽出処理部３１２、通信部（図示せず）を備える。運転者照合システム３１は、例えば、ソフトウエアによって各種機能を実行するコンピュータである。なお、運転者照合システム３１は、クラウドコンピューティングにより実現されてもよい。
【0087】
運転者照合システム３１は、車両システム１０から車両における運転者の運転に関する運転特徴を受付ける。運転者特徴取得部３１１は、運転者の運転特徴を取得する。運転者の運転特徴は、例えば、人特徴、設定特徴、走行特徴の少なくとも１つを含む。
【0088】
抽出処理部３１２は、取得した運転者の運転特徴を、過去の運転特徴と照合する。過去の運転特徴は、例えば、運転者特徴ＤＢ２０の運転者特徴２０１に含まれる。運転者特徴２０１の過去の運転特徴は、人特徴、設定特徴、走行特徴の少なくとも１つを含む。抽出処理部３１２は、過去の運転者の運転特徴との中から、取得した運転特徴と同一又は類似した運転者である運転者候補を抽出する。
【0089】
抽出される運転者候補に関する情報は、例えば、運転特徴に紐づいた運転者の顔情報である。あるいは、運転者特徴ＤＢ２０の過去の運転特徴に対して、個人を特定できる情報が紐づいている場合は、その情報を運転者候補の情報として抽出してもよい。個人を特定できる情報は、例えば、運転免許証番号、個人番号、会員番号などである。抽出処理部３０２が運転者候補を抽出できなかった場合、抽出結果は、「運転者候補なし」となる。
【0090】
なお、運転者照合システム３１は、車両システム１０以外に、運転者特徴ＤＢ２０を介して車両の運転者の運転特徴を受付けてもよい。
【0091】
第３の実施形態に係る運転者照合システム３１の動作について図面を用いて説明する。図２０は、第３の実施形態に係る運転者照合システム３１の動作の例を示すフローチャートである。
【0092】
運転者照合システム３１は、車両システム１０から送信された車両における運転者の運転特徴を受信し、抽出処理部３１２は、運転者の運転特徴を取得する（ステップＳ４０１）。抽出処理部３１２は、取得した運転者の運転特徴を運転者特徴ＤＢ２０に記憶された過去の運転者の運転特徴と照合する（ステップＳ４０２）。抽出処理部３１２は、過去の運転者から車両の運転者の候補となる運転者候補を抽出する（ステップＳ４０３）。
【0093】
（第３の実施形態の効果）
第３の実施形態の運転者照合システム３１によれば、車両の運転者の候補を適切に抽出できる。その理由は、運転者特徴取得部３１１が、車両システム１０から車両を運転する運転者の運転特徴を取得し、抽出処理部３１２が取得した運転特徴を、過去の運転者の運転特徴と照合して過去の運転者から運転者候補を抽出するからである。
第３の実施形態の運転者照合システム３１によれば、車両の運転者の候補を適切に抽出できる。その理由は、運転者特徴取得部３１１が、車両システム１０から車両を運転する運転者の運転特徴を取得し、抽出処理部３１２が取得した運転特徴を、過去の運転者の運転特徴と照合して過去の運転者から運転者候補を抽出するからである。
【0094】
（ハードウエア構成）
図２１は、コンピュータのハードウエア構成の例を示す図である。運転者照合システム３０、３１は、プログラム（ソフトウエアプログラム，コンピュータプログラム）が図２１に示すコンピュータ９０のＣＰＵ９１において実行されることにより実現される。車両システム１０、１１、運転者特徴システム２１についても同様である。運転者照合システム３０の機能は、プログラムを実行することにより実現される。また運転者照合システム３０、３１のいずれかの機能は、外部装置（図示せず）で構成され、ネットワークを介して外部装置から運転者照合システム３０に提供されてもよい。運転者照合システム３０、３１の構成は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）９１がＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）９２、あるいは、記憶装置９５からプログラム９４を読み込み、読み込んだプログラム９４を、ＣＰＵ９１、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）９３を用いて実行することにより実現されてもよい。上述した実施形態を例に説明した本開示は、コンピュータプログラムを表すコードあるいはそのコンピュータプログラムを表すコードが格納されたコンピュータ読み取り可能な記憶媒体によって構成されると捉えることができる。コンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、例えば記憶装置９５、不図示の着脱可能な磁気ディスク媒体，光学ディスク媒体やメモリカードなどである。なお、各実施形態の構成は、集積回路による専用のハードウエアであってもよい。運転者照合システム３０、３１はクラウドコンピューティングにより実現されてもよい。
図２１は、コンピュータのハードウエア構成の例を示す図である。運転者照合システム３０、３１は、プログラム（ソフトウエアプログラム，コンピュータプログラム）が図２１に示すコンピュータ９０のＣＰＵ９１において実行されることにより実現される。車両システム１０、１１、運転者特徴システム２１についても同様である。運転者照合システム３０の機能は、プログラムを実行することにより実現される。また運転者照合システム３０、３１のいずれかの機能は、外部装置（図示せず）で構成され、ネットワークを介して外部装置から運転者照合システム３０に提供されてもよい。運転者照合システム３０、３１の構成は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）９１がＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）９２、あるいは、記憶装置９５からプログラム９４を読み込み、読み込んだプログラム９４を、ＣＰＵ９１、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）９３を用いて実行することにより実現されてもよい。上述した実施形態を例に説明した本開示は、コンピュータプログラムを表すコードあるいはそのコンピュータプログラムを表すコードが格納されたコンピュータ読み取り可能な記憶媒体によって構成されると捉えることができる。コンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、例えば記憶装置９５、不図示の着脱可能な磁気ディスク媒体，光学ディスク媒体やメモリカードなどである。なお、各実施形態の構成は、集積回路による専用のハードウエアであってもよい。運転者照合システム３０、３１はクラウドコンピューティングにより実現されてもよい。
【0095】
本開示は上述した各実施形態に限定されるものではなく、種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された構成、動作、処理を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本開示の技術的範囲に含まれる。
【0096】
本開示は、上述した実施形態には限定されない。即ち、本発明は、本開示のスコープ内において、当業者が理解し得る様々な態様を適用することができる。
【0097】
（付記）
［付記１］
車両における運転者の運転に関する運転特徴を取得する運転者特徴取得手段と、
取得した前記運転特徴を、過去の運転者の前記運転特徴と照合して、前記過去の運転者から運転者候補を抽出する抽出処理手段と、を備える
運転者照合システム。
［付記２］
前記車両における前記運転者の顔情報を用いた顔認証で前記運転者を特定する識別処理手段を、更に備える
付記１に記載の運転者照合システム。
［付記３］
特定された前記運転者又は抽出された運転者候補と、前記車両の予約情報に含まれる予約者と比較して、比較結果を通知する出力処理手段を、更に備える
付記２に記載の運転者照合システム。
［付記４］
前記出力処理手段は、前記顔認証が失敗すると、抽出された前記運転者候補を、前記予約者と比較する
付記３に記載の運転者照合システム。
［付記５］
前記出力処理手段は、特定された前記運転者および抽出された前記運転者候補を、前記予約者と比較する際に、特定された前記運転者を優先する
付記３に記載の運転者照合システム。
［付記６］
前記運転特徴は、前記車両の運転席における前記運転者の特徴を示す人特徴である
付記１から５のいずれか１つに記載の運転者照合システム。
［付記７］
前記人特徴は、前記車両における前記運転者の顔の位置、又は、運転姿勢である
付記６に記載の運転者照合システム。
［付記８］
前記人特徴は、前記車両における前記運転者の行動の習慣、習性である
付記６に記載の運転者照合システム。
［付記９］
前記運転特徴は、前記運転者による前記車両の設定の特徴を示す設定特徴である
付記１から５のいずれか１つに記載の運転者照合システム。
［付記１０］
前記設定特徴は、前記運転者が設定したバックミラ、又は、ドアミラーの位置、座席の位置である
付記９に記載の運転者照合システム。
［付記１１］
前記運転特徴は、前記運転者による車両走行の特徴を示す走行特徴である
付記１から５のいずれか１つに記載の運転者照合システム。
［付記１２］
前記走行特徴は、前記運転者によるアクセル、ブレーキ、又は、ステアリングの少なくとも１つの緩急の特徴を示す操作特徴である
付記１１に記載の運転者照合システム。
［付記１３］
前記識別処理手段は、前記車両において認証媒体から取得した識別情報に基づいて前記運転者を特定する
付記２に記載の運転者照合システム。
［付記１４］
車両における運転者の運転に関する運転特徴を取得し、
取得した前記運転特徴を、過去の運転者の前記運転特徴と照合して、前記過去の運転者から運転者候補を抽出する、運転者照合方法。
［付記１５］
車両における運転者の運転に関する運転特徴を取得し、
取得した前記運転特徴を、過去の運転者の前記運転特徴と照合して、前記過去の運転者から運転者候補を抽出する、
ことをコンピュータに実行させるプログラムを格納する記憶媒体。
［付記１６］
車両における運転者の運転に関するセンサデータを生成する車両センサと、
生成した前記センサデータに基づき、前記運転者の運転特徴を生成する運転者特徴生成手段と、を備える
車両システム。
［付記１７］
車両における運転者の運転に関するセンサデータを生成する車両センサと、
前記運転者の運転に関する運転特徴を生成する運転者特徴システムに、生成した前記センサデータを送信するセンサデータ管理手段と、を備える
車両システム。
［付記１８］
車両における運転者の運転に関するセンサデータに基づき、前記運転者の運転に関する運転特徴を生成する運転者特徴生成手段と、
生成された前記運転特徴を記憶する運転者特徴データベースを備える
運転者特徴システム。
［付記１］
車両における運転者の運転に関する運転特徴を取得する運転者特徴取得手段と、
取得した前記運転特徴を、過去の運転者の前記運転特徴と照合して、前記過去の運転者から運転者候補を抽出する抽出処理手段と、を備える
運転者照合システム。
［付記２］
前記車両における前記運転者の顔情報を用いた顔認証で前記運転者を特定する識別処理手段を、更に備える
付記１に記載の運転者照合システム。
［付記３］
特定された前記運転者又は抽出された運転者候補と、前記車両の予約情報に含まれる予約者と比較して、比較結果を通知する出力処理手段を、更に備える
付記２に記載の運転者照合システム。
［付記４］
前記出力処理手段は、前記顔認証が失敗すると、抽出された前記運転者候補を、前記予約者と比較する
付記３に記載の運転者照合システム。
［付記５］
前記出力処理手段は、特定された前記運転者および抽出された前記運転者候補を、前記予約者と比較する際に、特定された前記運転者を優先する
付記３に記載の運転者照合システム。
［付記６］
前記運転特徴は、前記車両の運転席における前記運転者の特徴を示す人特徴である
付記１から５のいずれか１つに記載の運転者照合システム。
［付記７］
前記人特徴は、前記車両における前記運転者の顔の位置、又は、運転姿勢である
付記６に記載の運転者照合システム。
［付記８］
前記人特徴は、前記車両における前記運転者の行動の習慣、習性である
付記６に記載の運転者照合システム。
［付記９］
前記運転特徴は、前記運転者による前記車両の設定の特徴を示す設定特徴である
付記１から５のいずれか１つに記載の運転者照合システム。
［付記１０］
前記設定特徴は、前記運転者が設定したバックミラ、又は、ドアミラーの位置、座席の位置である
付記９に記載の運転者照合システム。
［付記１１］
前記運転特徴は、前記運転者による車両走行の特徴を示す走行特徴である
付記１から５のいずれか１つに記載の運転者照合システム。
［付記１２］
前記走行特徴は、前記運転者によるアクセル、ブレーキ、又は、ステアリングの少なくとも１つの緩急の特徴を示す操作特徴である
付記１１に記載の運転者照合システム。
［付記１３］
前記識別処理手段は、前記車両において認証媒体から取得した識別情報に基づいて前記運転者を特定する
付記２に記載の運転者照合システム。
［付記１４］
車両における運転者の運転に関する運転特徴を取得し、
取得した前記運転特徴を、過去の運転者の前記運転特徴と照合して、前記過去の運転者から運転者候補を抽出する、運転者照合方法。
［付記１５］
車両における運転者の運転に関する運転特徴を取得し、
取得した前記運転特徴を、過去の運転者の前記運転特徴と照合して、前記過去の運転者から運転者候補を抽出する、
ことをコンピュータに実行させるプログラムを格納する記憶媒体。
［付記１６］
車両における運転者の運転に関するセンサデータを生成する車両センサと、
生成した前記センサデータに基づき、前記運転者の運転特徴を生成する運転者特徴生成手段と、を備える
車両システム。
［付記１７］
車両における運転者の運転に関するセンサデータを生成する車両センサと、
前記運転者の運転に関する運転特徴を生成する運転者特徴システムに、生成した前記センサデータを送信するセンサデータ管理手段と、を備える
車両システム。
［付記１８］
車両における運転者の運転に関するセンサデータに基づき、前記運転者の運転に関する運転特徴を生成する運転者特徴生成手段と、
生成された前記運転特徴を記憶する運転者特徴データベースを備える
運転者特徴システム。
【符号の説明】
【0098】
１０、１１ 車両システム
２０ 運転者特徴ＤＢ
２１ 運転者特徴システム
３０、３１ 運転者照合システム
４０ 照合ＤＢ
１１０ 車両センサ
１１１ 人センサ
１１２ 設定センサ
１１３ 走行センサ
１２０ 運転者特徴生成部
１２１ 人特徴生成部
１２２ 設定特徴生成部
１２３ 走行特徴生成部
１３０ センサデータ管理部
３０１ 識別処理部
３０２ 抽出処理部
３０３ 出力処理部
４０１ 顔情報
４０２ 予約情報
４０４ 予約情報
２０ 運転者特徴ＤＢ
２１ 運転者特徴システム
３０、３１ 運転者照合システム
４０ 照合ＤＢ
１１０ 車両センサ
１１１ 人センサ
１１２ 設定センサ
１１３ 走行センサ
１２０ 運転者特徴生成部
１２１ 人特徴生成部
１２２ 設定特徴生成部
１２３ 走行特徴生成部
１３０ センサデータ管理部
３０１ 識別処理部
３０２ 抽出処理部
３０３ 出力処理部
４０１ 顔情報
４０２ 予約情報
４０４ 予約情報
【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】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
【図20】
【図21】