特許 7655325 情報収集システム、サーバ、車両、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】2025-03-25

(45)【発行日】2025-04-02

(54)【発明の名称】情報収集システム、サーバ、車両、方法、及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G08G 1/01 20060101AFI20250326BHJP

   G16Y 40/20 20200101ALI20250326BHJP

   G16Y 20/20 20200101ALI20250326BHJP

   G16Y 10/40 20200101ALI20250326BHJP

【ＦＩ】

G08G1/01 A

G16Y40/20

G16Y20/20

G16Y10/40

【請求項の数】 9

(21)【出願番号】P 2022564926

(86)(22)【出願日】2020-11-27

(86)【国際出願番号】 JP2020044197

(87)【国際公開番号】W WO2022113261

(87)【国際公開日】2022-06-02

【審査請求日】2023-05-22

(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】100103894

【弁理士】

【氏名又は名称】家入 健

(72)【発明者】

【氏名】島村 祥平

【審査官】白石 剛史

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１８－１３６７５４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２０－００３９３４（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０１９／０２６５７１２（ＵＳ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０８Ｇ １／０１

Ｇ１６Ｙ ４０／２０

Ｇ１６Ｙ ２０／２０

Ｇ１６Ｙ １０／４０

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

サーバと、
前記サーバとネットワークを介して接続される車両とを有し、
前記サーバは、
センサ情報に基づいて前記車両が特定のシーンに対応した状況にあることを識別するための認識モデルを選択する認識モデル選択手段と、
前記認識モデルを前記車両に送信する送信手段と、
前記車両から送信される情報を収集するデータ収集手段とを有し、
前記車両は、
前記サーバから受信した認識モデルと、センサ情報とに基づいて、車両が特定のシーンに対応した状況にあるか否かを判定するシーン判定手段と、
前記車両が特定のシーンに対応した状況にあると判定された場合、情報を前記サーバに送信するデータ送信手段とを有し、
前記認識モデル選択手段は、地理的な位置と、特定の事象が多発する地点とを対応付けた地域特性情報から、前記車両の位置に対応付けられる特定の事象に関連するシーンを示す情報を取得し、該取得した情報が示す特定の事象に関連するシーンを識別するための認識モデルを前記車両に送信する認識モデルとして選択する、情報収集システム。

【請求項2】

前記センサ情報は、少なくとも周辺監視センサを用いて取得される情報を含み、
前記サーバは、前記選択された認識モデルに基づいて、前記車両から取得する情報を指定するパラメータを決定するパラメータ決定手段を更に有し、
前記送信手段は、前記決定されたパラメータを前記車両に更に送信し、
データ送信手段は、前記車両が特定のシーンに対応した状況にあると判定された場合、前記サーバから受信したパラメータにおいて指定された情報を前記サーバに送信する請求項１に記載の情報収集システム。

【請求項3】

前記認識モデル選択手段は、前記車両が走行している道路の種別に応じて、前記認識モデルを選択する請求項１又は２に記載の情報収集システム。

【請求項4】

前記車両は、前記サーバから前記認識モデルを受信し、前記シーン判定手段が使用する認識モデルを、前記受信した認識モデルで更新する認識モデル更新手段を更に有する請求項１から３何れか１項に記載の情報収集システム。

【請求項5】

センサ情報に基づいて車両が特定のシーンに対応した状況にあることを識別するための認識モデルを選択する認識モデル選択手段と、
前記認識モデルを、ネットワークを介して前記車両に送信する送信手段と、
前記車両において前記認識モデルとセンサ情報とに基づいて前記車両が特定のシーンに対応した状況にあると判定された場合に、前記車両から情報を収集するデータ収集手段とを備え、
前記認識モデル選択手段は、地理的な位置と、特定の事象が多発する地点とを対応付けた地域特性情報から、前記車両の位置に対応付けられる特定の事象に関連するシーンを示す情報を取得し、該取得した情報が示す特定の事象に関連するシーンを識別するための認識モデルを前記車両に送信する認識モデルとして選択する、サーバ。

【請求項6】

車両であって、
サーバからネットワークを介して受信した、センサ情報に基づいて車両が特定のシーンに対応した状況にあることを識別するための認識モデルであって、地理的な位置と特定の事象が多発する地点とを対応付けた地域特性情報を用いて選択された、前記車両の位置に対応付けられる特定の事象に関連するシーンを識別するための認識モデルと、センサ情報とに基づいて、前記車両が特定の事象に関連するシーンに対応した状況にあるか否かを判定するシーン判定手段と、
前記車両が特定の事象に関連するシーンに対応した状況にあると判定された場合、情報を、ネットワークを介して前記サーバに送信するデータ送信手段とを備える車両。

【請求項7】

地理的な位置と特定の事象が多発する地点とを対応付けた地域特性情報から、車両の位置に対応付けられる特定の事象に関連するシーンを示す情報を取得し、センサ情報に基づいて車両が特定のシーンに対応した状況にあることを識別するための認識モデルであって、前記取得した情報が示す特定の事象に関連するシーンを識別するための認識モデルを選択し、
前記選択した認識モデルを、ネットワークを介して前記車両に送信し、
前記車両において前記認識モデルとセンサ情報とに基づいて前記車両が特定の事象に関連するシーンに対応した状況にあると判定された場合に、前記車両から情報を収集する情報収集方法。

【請求項8】

サーバからネットワークを介して受信した、センサ情報に基づいて車両が特定のシーンに対応した状況にあることを識別するための認識モデルであって、地理的な位置と特定の事象が多発する地点とを対応付けた地域特性情報を用いて選択された、前記車両の位置に対応付けられる特定の事象に関連するシーンを識別するための認識モデルと、センサ情報とに基づいて、前記車両が特定の事象に関連するシーンに対応した状況にあるか否かを判定し、
前記車両が特定の事象に関連するシーンに対応した状況にあると判定された場合、情報を、ネットワークを介して前記サーバに送信する情報送信方法。

【請求項9】

地理的な位置と特定の事象が多発する地点とを対応付けた地域特性情報から、車両の位置に対応付けられる特定の事象に関連するシーンを示す情報を取得し、センサ情報に基づいて車両が特定のシーンに対応した状況にあることを識別するための認識モデルであって、前記取得した情報が示す特定の事象に関連するシーンを識別するための認識モデルを選択し、
前記選択した認識モデルを、ネットワークを介して前記車両に送信し、
前記車両において前記認識モデルとセンサ情報とに基づいて前記車両が特定の事象に関連するシーンに対応した状況にあると判定された場合に、前記車両から情報を収集する処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、情報収集システム、サーバ、車両、情報収集方法、情報送信方法、及びコンピュータ可読媒体に関する。

【背景技術】

【0002】

通信装置を搭載し、外部のサーバなどとの間で通信が可能なコネクテッドカーの普及が進んでいる。関連技術として、特許文献１は、各車両に搭載された車載装置から道路情報を収集するデータ収集システムを開示する。特許文献１に記載の車載装置は、車両の各種センサと接続されており、各種センサから入力される信号に基づいて異常を検出する。車載装置は、異常を検出した場合、検出した異常に関するデータの収集条件を生成する。収集条件は、対象車両条件、記録トリガ、及び収集内容を含む。

【0003】

車載装置は、生成した収集条件と、収集条件を満たすデータ収集依頼を、データ収集装置に送信する。データ収集装置は、データ収集依頼を受け付けた場合、受信した収集条件に基づいてデータ収集を行う。データ収集装置は、データ収集では、データ収集依頼を送信した車載装置が生成した収集条件を含む収集条件ファイルを、各車両の車載装置に送信する。各車両の車載装置は、収集条件を満たすデータを、データ収集装置に送信する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】特開２０２０－３８４０９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

特許文献１では、データ収集装置は、収集条件を満たすデータを収集する。このため、全てのデータを車載装置から収集する場合に比べて、効率的にデータを収集することができる。しかしながら、特許文献１では、車載装置は、センサ値がしきい値を超えたことをなどの条件をトリガに、データ収集依頼を送信する。このため、データ収集装置は、車両が特定のシーンに対応した状況にある場合に、データを収集することはできない。

【0006】

本開示は、上記事情に鑑み、車両が特定のシーンに対応した状況にある場合に、サーバにデータを収集させることができる情報収集システム、サーバ、車両、情報収集方法、情報送信方法、及びコンピュータ可読媒体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】

【0007】

上記目的を達成するために、本開示は、第１の態様として、情報収集システムを提供する。情報収集システムは、サーバと、サーバとネットワークを介して接続される車両とを有する。情報収集システムにおいて、サーバは、センサ情報に基づいて前記車両が特定のシーンに対応した状況にあることを識別するための認識モデルを選択する認識モデル選択手段と、前記認識モデルを前記車両に送信する送信手段と、前記車両から送信される情報を収集するデータ収集手段とを有する。車両は、前記サーバから受信した認識モデルと、センサ情報とに基づいて、車両が特定のシーンに対応した状況にあるか否かを判定するシーン判定手段と、前記車両が特定のシーンに対応した状況にあると判定された場合、情報を前記サーバに送信するデータ送信手段とを有する。

【0008】

本開示は、第２の態様として、サーバを提供する。サーバは、センサ情報に基づいて車両が特定のシーンに対応した状況にあることを識別するための認識モデルを選択する認識モデル選択手段と、前記認識モデルを、ネットワークを介して前記車両に送信する送信手段と、前記車両において前記認識モデルとセンサ情報とに基づいて前記車両が特定のシーンに対応した状況にあると判定された場合に、前記車両から情報を収集するデータ収集手段とを有する。

【0009】

本開示は、第３の態様として、車両を提供する。車両は、サーバからネットワークを介して受信した、センサ情報に基づいて車両が特定のシーンに対応した状況にあることを識別するための認識モデルと、センサ情報とに基づいて、前記車両が特定のシーンに対応した状況にあるか否かを判定するシーン判定手段と、前記車両が特定のシーンに対応した状況にあると判定された場合、情報を、ネットワークを介して前記サーバに送信するデータ送信手段とを有する。

【0010】

本開示は、第４の態様として、情報収集方法を提供する。情報収集方法は、センサ情報に基づいて車両が特定のシーンに対応した状況にあることを識別するための認識モデルを選択し、前記認識モデルを、ネットワークを介して前記車両に送信し、前記車両において前記認識モデルとセンサ情報とに基づいて前記車両が特定のシーンに対応した状況にあると判定された場合に、前記車両から情報を収集することを含む。

【0011】

本開示は、第５の態様として、情報送信方法を提供する。情報送信方法は、サーバからネットワークを介して受信した、センサ情報に基づいて車両が特定のシーンに対応した状況にあることを識別するための認識モデルと、センサ情報とに基づいて、前記車両が特定のシーンに対応した状況にあるか否かを判定し、前記車両が特定のシーンに対応した状況にあると判定された場合、情報を、ネットワークを介して前記サーバに送信することを含む。

【0012】

本開示は、第６の態様として、コンピュータ可読媒体を提供する。コンピュータ可読媒体は、センサ情報に基づいて車両が特定のシーンに対応した状況にあることを識別するための認識モデルを選択し、前記認識モデルを、ネットワークを介して前記車両に送信し、前記車両において前記認識モデルとセンサ情報とに基づいて前記車両が特定のシーンに対応した状況にあると判定された場合に、前記車両から情報を収集する処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを格納する。

【0013】

本開示は、第７の態様として、コンピュータ可読媒体を提供する。コンピュータ可読媒体は、サーバからネットワークを介して受信した、センサ情報に基づいて車両が特定のシーンに対応した状況にあることを識別するための認識モデルと、センサ情報とに基づいて、前記車両が特定のシーンに対応した状況にあるか否かを判定し、前記車両が特定のシーンに対応した状況にあると判定された場合、情報を、ネットワークを介して前記サーバに送信する処理をプロセッサに実行させるためのプログラムを格納する。

【発明の効果】

【0014】

本開示に係る情報収集システム、サーバ、車両、情報収集方法、情報送信方法、及びコンピュータ可読媒体は、車両が特定のシーンに対応した状況にある場合に、サーバにデータを収集させることができる。

【図面の簡単な説明】

【0015】

【図1】本開示に係る情報収集システムを概略的に示すブロック図。

【図2】本開示の第１実施形態に係るデータ収集システムを示すブロック図。

【図3】サーバの構成例を示すブロック図。

【図4】車両の構成例を示すブロック図。

【図5】サーバにおける動作手順を示すフローチャート。

【図6】車両における動作手順を示すフローチャート。

【図7】本開示の第２実施形態に係るデータ収集システムを示すブロック図。

【図8】コンピュータ装置の構成例を示すブロック図。

【図9】電子制御装置のハードウェア構成を示すブロック図。

【発明を実施するための形態】

【0016】

本開示の実施の形態の説明に先立って、本開示の概要を説明する。図１は、本開示に係る情報収集システムを概略的に示す。情報収集システム１０は、サーバ２０と、車両３０とを有する。情報収集システム１０において、サーバ２０と車両３０とは、ネットワークを介して相互に接続される。サーバ２０は、認識モデル選択手段２１、送信手段２２、及びデータ収集手段２３を有する。車両３０は、シーン判定手段３１、及びデータ送信手段３２を有する。

【0017】

サーバ２０の認識モデル選択手段２１は、センサ情報に基づいて車両が特定のシーンに対応した状況にあることを識別するための認識モデルを選択する。送信手段２２は、認識モデル選択手段２１で選択された認識モデルを車両３０に送信する。

【0018】

車両３０のシーン判定手段３１は、サーバ２０から受信した認識モデルと、センサ情報とに基づいて、車両３０が特定のシーンに対応した状況にあるか否かを判定する。データ送信手段３２は、車両３０が特定のシーンに対応した状況にあると判定された場合、情報をサーバ２０に送信する。サーバ２０のデータ収集手段２３は、車両３０から送信される情報を収集する。

【0019】

本開示では、サーバ２０は、認識モデルを車両３０に送信する。車両３０は、受信した認識モデルと、センサ情報とに基づいて、車両が特定のシーンに対応した状況にあるか否かを判定する。車両３０は、特定のシーンに対応した状況にあると判定した場合、情報をサーバ２０に送信する。本開示では、サーバ２０は、車両３０に送信する認識モデルを通じて、車両３０に情報を送信させるシーンを指定できる。従って、サーバ２０は、車両３０が特定のシーンに対応した状況にある場合に、データを収集することができる。

【0020】

以下、本開示の実施の形態を詳細に説明する。図２は、本開示の第１実施形態に係るデータ収集システムを示す。データ収集システム１００は、サーバ１１０と、１以上の車両２００を有する。データ収集システム１００において、サーバ１１０は、ネットワーク１５０を介して車両２００と接続される。ネットワーク１５０は、例えば、ＬＴＥ（Long Term Evolution）などの通信回線規格を用いた無線通信網を含む。ネットワーク１５０は、ＷｉＦｉ（登録商標）又は第５世代移動通信システムなどの無線通信網を含んでいてもよい。データ収集システム１００は、図１に示される情報収集システム１０に対応する。サーバ１１０は、図１に示されるサーバ２０に対応する。車両２００は、図１に示される車両３０に対応する。

【0021】

図３は、サーバ１１０の構成例を示す。サーバ１１０は、認識モデル選択部１１１、パラメータ決定部１１２、送信部１１３、データ収集部１１４、及び分析装置１１５を有する。サーバ１１０は、例えば、コネクテッドサービス基盤に配置される。

【0022】

認識モデル選択部１１１は、センサ情報に基づいて車両が特定のシーンに対応した状況にあることを識別するための認識モデルを選択する。認識モデルは、例えばあおり運転のシーンを判別するための認識モデル、信号無視のシーンを判別する認識モデル、及び居眠りのシーンを判別するための認識モデルの少なくとも１つを含む。認識モデルは、例えば人工知能（ＡＩ：artificial intelligence）モデルとして構成される。認識モデルは、例えば、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ：Convolutional Neural Network）を含む。

【0023】

認識モデル選択部１１１は、例えば、車両２００の位置情報に基づいて、車両２００に送信する認識モデルを選択する。認識モデル選択部１１１は、例えば、地理的な位置と、特定のシーンとを対応付けた地域特性情報を用いて、認識モデルを選択する。地域特性情報は、例えば所定の距離ごとにメッシュ状に区切られた区画ごとに、認識したい特定のシーンを示す情報を記憶する。認識モデル選択部１１１は、地域特性情報から、車両２００の位置に対応付けられる特定のシーンを示す情報を取得する。認識モデル選択部１１１は、取得した情報が示す特定のシーンを識別するための認識モデルを、車両２００に送信する認識モデルとして選択する。

【0024】

認識モデル選択部１１１は、車両２００が走行している道路の種別に応じて、認識モデルを選択してもよい。道路の種別は、例えば高速道路などの自動車専用道路、幹線道路、市街地の道路、及び郊外の道路などを含む。認識モデル選択部１１１は、例えば、車両２００が、高速道路などの交差点のない単路が続く道を走行中の場合、追突事故シーン判別モデルを選択してもよい。

【0025】

あるいは、認識モデル選択部１１１は、例えば国道１号や県道５５号などの、車両が走行している路線（路線名）に応じて、認識モデルを選択してもよい。さらに、認識モデル選択部１１１は、車両２００が走行している都道府県などの地域と、道路種別、又は路線名との組み合わせに応じて、認識モデルを選択してもよい。認識モデル選択部１１１は、オペレータが指定した認識モデルを、車両２００に送信する認識モデルとして選択してもよい。

【0026】

認識モデル選択部１１１は、車両ごとに認識モデルを選択してもよい。例えば、認識モデル選択部１１１は、ある車両２００と、別の車両２００とで、相互に異なる認識モデルを選択することができる。認識モデル選択部１１１は、１台の車両２００に対して、複数の認識モデルを、車両２００に送信する認識モデルとして選択してもよい。例えば、認識モデル選択部１１１は、あおり運転のシーンを判別するための認識モデルと、居眠りのシーンを判別するための認識モデルとを、１台の車両２００に送信する認識モデルとして選択してもよい。認識モデル選択部１１１は、図１に示される認識モデル選択手段２１に対応する。

【0027】

パラメータ決定部（パラメータ決定手段）１１２は、認識モデル選択部１１１で選択された認識モデルに基づいて、車両２００から取得する情報を指定するパラメータを決定する。パラメータ決定部１１２は、例えば、識別モデル、又は識別モデルを用いて識別される状況と、取得する情報の種類とが対応付けられたテーブルを保持する。パラメータ決定部１１２は、そのテーブルを参照して、選択された認識モデルに応じてパラメータを決定する。

【0028】

送信部１１３は、認識モデル選択部１１１が選択した認識モデルを車両２００に送信する。また、送信部１１３は、パラメータ決定部１１２が決定したパラメータ（情報の種別）を記述したパラメータシートを、車両２００に送信する。送信部１１３は、例えばＯＴＡ（Over The Air）技術を用いて、認識モデル及びパラメータシートを車両２００に配置する。送信部１１３は、図１に示される送信手段２２に対応する。

【0029】

データ収集部１１４は、各車両２００から送信された情報を各車両２００から収集する。データ収集部１１４は、図１に示されるデータ収集手段２３に対応する。分析装置１１５は、データ収集部１１４が収集した情報を用いて分析を行う。分析装置１１５は、例えば、認識モデルを用いて識別される状況ごとに、車両２００から収集された情報を用いて分析を行う。分析装置１１５は、必ずしもサーバ１１０の内部に構成されている必要はなく、サーバ１１０とは物理的異なる装置として構成されていてもよい。

【0030】

図４は、車両２００の構成例を示す。車両２００は、周辺監視センサ２０１、車両センサ２０２、車両制御ＥＣＵ（Electric Control Unit）２０３、シーン認識ユニット２０４、及び通信装置２０５を有する。車両２００において、これら構成要素は車内ＬＡＮ（Local Area Network）やＣＡＮ（Controller Area Network）などを介して相互に通信可能に構成される。

【0031】

周辺監視センサ２０１は、車両２００の周辺状況を監視するセンサである。周辺監視センサ２０１は、例えばカメラ、レーダ、及びＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging）などを含む。周辺監視センサ２０１は、例えば車両の前方、後方、右側方、及び左側方を撮影する複数のカメラを含んでいてもよい。周辺監視センサ２０１は、車両２００の内部を撮影するカメラを含んでいてもよい。

【0032】

車両センサ２０２は、車両２００の各種状態を検出するためのセンサである。車両センサ２０２は、例えば、車速を検出する車速センサ、操舵角を検出する操舵センサ、アクセルペダルの開度を検出するアクセル開度センサ、及びブレーキペダルの踏み込み量を検出するブレーキ踏力センサなどのセンサを含む。

【0033】

車両制御ＥＣＵ２０３は、車両２００の走行制御などを行う電子制御装置である。一般に、電子制御装置は、プロセッサ、メモリ、Ｉ／Ｏ（Input / Output）、及びこれらを接続するバスを有する。車両制御ＥＣＵ２０３は、車両センサ２０２が出力するセンサ情報に基づいて、例えば、燃料噴射量の制御、エンジン点火時期の制御、及びパワーステアリングのアシスト量の制御などの各種制御を実施する。

【0034】

通信装置２０５は、車両２００とネットワーク１５０（図２を参照）との間で無線通信を行う装置として構成される。通信装置２０５は、無線通信用アンテナ、送信機、及び受信機を含む。

【0035】

シーン認識ユニット２０４は、車両２００が認識モデルを用いて識別される特定のシーンに対応した状況にある場合、パラメータシートで指定される情報をサーバ１１０に送信する機能部である。シーン認識ユニット２０４は、通信装置２０５を通じて、サーバ２０から認識モデル及びパラメータシートを受信する。また、シーン認識ユニット２０４は、通信装置２０５を通じて、サーバ２０にパラメータシートで指定された情報（データ）を送信する。

【0036】

シーン認識ユニット２０４は、認識モデル記憶部２４１、シーン判定部２４２、データ送信部２４３、及び認識モデル更新部２４４を有する。認識モデル記憶部２４１は、サーバ１１０から受信した１以上の認識モデルを記憶する。シーン判定部２４２は、認識モデル記憶部２４１から認識モデルを取得する。また、シーン判定部２４２は、周辺監視センサ２０１及び車両センサ２０２からセンサ情報を取得する。シーン判定部２４２は、認識モデルとセンサ情報とに基づいて、車両２００が特定のシーンに対応した状況にあるか否かを判定する。

【0037】

シーン判定部２４２は、例えば、周辺監視センサ２０１に含まれるカメラ、並びに車両センサ２０２に含まれる速度センサ及び加速度センサの少なくとも１つを用いて取得される情報をセンサ情報として取得する。シーン判定部２４２は、例えば認識モデルを構成するＣＮＮにセンサ情報を入力する。認識モデルは、車両が特定のシーンに対応した状況にあるか否かを示す判定結果を出力する。シーン判定部２４２は、判定結果が、車両が特定のシーンに対応した状況にあることを示す場合、その旨をデータ送信部２４３に通知する。シーン判定部２４２は、図１に示されるシーン判定手段３１に対応する。

【0038】

データ送信部２４３は、シーン判定部２４２で車両が特定のシーンに対応した状況にあると判定された場合、パラメータシートで指定されているデータをサーバ１１０に送信する。データ送信部２４３は、例えば周辺監視センサ２０１、車両センサ２０２、及び車両制御ＥＣＵ２０３から取得可能なデータのうち、パラメータシートで指定されているデータをサーバ１１０に送信する。データ送信部２４３は、例えばパラメータシートにおいて車外映像データが指定されている場合、周辺監視センサ２０１に含まれるカメラの映像をサーバ１１０に送信する。データ送信部２４３は、シーン判定部２４２で車両が特定のシーンに対応した状況にないと判定された場合、パラメータシートで指定されているデータの送信は行わない。データ送信部２４３は、例えば車両の位置情報などの特定の情報は、常にサーバ１１０に送信してもよい。

【0039】

データ送信部２４３は、例えばシーン判定部２４２の判定結果とは無関係に、周辺監視センサ２０１、車両センサ２０２、及び車両制御ＥＣＵ２０３から、パラメータシートで指定されたデータを取得する。データ送信部２４３は、シーン判定部２４２で車両が特定のシーンに対応した状況にあると判定された場合、取得したデータをサーバ１１０に送信する。データ送信部２４３は、シーン判定部２４２で車両が特定のシーンに対応した状況にあると判定されていない場合、取得したデータを破棄する。データ送信部２４３は、図１に示されるデータ送信手段３２に対応する。

【0040】

なお、本実施形態において、サーバ１１０から車両２００へのパラメータシートの送信は省略されてもよい。その場合、データ送信部２４３は、例えば所定の情報をサーバ１１０に送信してもよい。例えば、データ送信部２４３において、認識モデルと、その認識モデルが使用される場合に送信する情報とが対応付けられている。データ送信部２４３は、シーン判定部２４２において用いられている認識モデルに対応する情報を、サーバ１１０に送信してもよい。

【0041】

認識モデル更新部（認識モデル更新手段）２４４は、サーバ１１０から認識モデルを受信する。認識モデル更新部２４４は、サーバ１１０から認識モデルを受信した場合、受信した認識モデルを認識モデル記憶部２４１に記憶する。認識モデル更新部２４４は、認識モデル記憶部２４１が既に認識モデルを記憶している場合、認識モデル記憶部２４１に記憶される認識モデルを、サーバ１１０から受信した認識モデルで更新してもよい。認識モデル記憶部２４１が記憶する認識モデルが更新された場合、シーン判定部２４２は、更新後の認識モデルを用いて、車両が特定のシーンに対応した状況にあるか否かを判定する。

【0042】

続いて、データ収集システムにおける動作手順を説明する。図５は、サーバ１１０における動作手順（情報収集方法）を示す。サーバ１１０の認識モデル選択部１１１（図３を参照）は、車両２００に送信する認識モデルを選択する（ステップＡ１）。認識モデル選択部１１１は、ステップＡ１では、例えば、車両２００の位置情報に基づいて車両２００において認識したいシーンを選択し、選択したシーンに対応する認識モデルを選択する。

【0043】

パラメータ決定部１１２は、ステップＡ１で決定された認識モデルに対応したパラメータを、車両２００に送信するパラメータとして決定する（ステップＡ２）。送信部１１３は、ステップＡ１で選択された認識モデル、及びステップＡ２で決定されたパラメータが記述されたパラメータシートを、ネットワーク１５０（図２を参照）を介して車両２００に送信する（ステップＡ３）。

【0044】

図６は、車両２００における動作手順（情報送信方法）を示す。車両２００のシーン認識ユニット２０４（図４を参照）は、ネットワーク１５０を介して、サーバ１１０から認識モデル及びパラメータシートを受信する（ステップＢ１）。シーン認識ユニット２０４は、車両が走行している間に認識モデル及びパラメータを受信してもよい。

【0045】

認識モデル更新部２４４は、ステップＢ１で受信された認識モデルを、認識モデル記憶部２４１に記憶する（ステップＢ２）。認識モデル更新部２４４は、認識モデル記憶部２４１に認識モデルが既に記憶されている場合は、ステップＢ１で受信された認識モデルで、認識モデル記憶部２４１に記憶される認識モデルを更新する。

【0046】

シーン判定部２４２は、車両２００の周辺監視センサ２０１、及び車両センサ２０２からセンサ情報を取得する。シーン判定部２４２は、取得したセンサ情報を認識モデルに適用し、車両が特定のシーンに対応した状況にあるか否かを判定する（ステップＢ３）。データ送信部２４３は、ステップＢ３で車両が特定のシーンに対応した状況にあると判定された場合、パラメータシートで指定されたデータを、ネットワーク１５０を介してサーバ１１０に送信する（ステップＢ４）。

【0047】

図５に戻り、サーバ１１０のデータ収集部１１４は、車両２００から送信されたデータを受信する（ステップＡ４）。データ収集部１１４は、複数の車両２００から、特定のシーンに対応した状況にあると判定された場合のデータを収集する。データ収集部１１４は、例えば、収集したデータを、車両２００に送信された認識モデルと対応付けて、分析装置１１５に出力する。分析装置１１５は、例えば、認識モデルを用いて認識されるシーンごとに、車両２００から受信したデータを蓄積する。分析装置１１５は、蓄積したデータに対して分析を行う。

【0048】

本実施形態では、サーバ１１０は、認識モデル及びパラメータを車両２００に送信する。車両２００は、受信した認識モデルと、センサ情報とに基づいて、車両が特定のシーンに対応した状況にあるか否かを判定する。車両２００は、特定のシーンに対応した状況にあると判定した場合、パラメータにおいて指定された情報をサーバ１１０に送信する。本開示では、サーバ１１０は、車両２００に送信する認識モデル及びパラメータを通じて、車両２００に情報を送信させるシーンと、送信される情報とを指定できる。従って、サーバ１１０は、車両２００が特定のシーンに対応した状況にある場合に、収集したいデータを収集することができる。

【0049】

本実施形態において、サーバ１１０は、取得したいデータに応じて、認識モデル及びパラメータを選択することができる。仮に、サーバ１１０が車両２００から全てのデータを取得したとすると、サーバ１１０は、多数の車両２００から多数のデータを受信し、大量のデータを処理する必要がある。本実施形態では、サーバ１１０は、認識モデル及びパラメータを用いて、データを送信する状況、及び取得するデータを指定できる。このため、本実施形態は、車両２００から収集するデータを絞り込むことができ、サーバ１１０におけるストレージコストを抑えることができる。また、本実施形態は、サーバ１１０と車両２００との間のデータ転送量を削減することができ、通信コストを抑えることができる。

【0050】

続いて、本開示の第２実施形態を説明する。図７は、本開示の第２実施形態に係るデータ収集システムを示す。本実施形態に係るデータ収集システム１００ａは、交通情報システム３００を更に有する点で、図２に示される第１実施形態に係るデータ収集システム１００と相違する。本実施形態において、サーバ１１０の構成は、図３に示される第１実施形態におけるサーバ１１０の構成と同様でよい。また、車両２００の構成は、図４に示される第１実施形態における車両２００の構成と同様でよい。

【0051】

交通情報システム３００は、交通に関する地域特性情報を提供するシステムである。交通情報システム３００は、交通に関連した特定の事象と、その事象が多発する地点とを対応付けた情報を保持する。交通情報システム３００は、例えば、追突事故が多発する地点を示す情報を含む追突事故多発地点情報３１０を保持する。交通情報システム３００は、例えばあおり運転が多発している地点を示す情報を更に保持していてもよい。交通情報システム３００は、保持する追突事故多発地点情報３１０をサーバ１１０に提供する。

【0052】

サーバ１１０の認識モデル選択部１１１は、交通情報システム３００が保持する情報を参照し、認識モデルを選択する。認識モデル選択部１１１は、例えば、追突事故多発地点情報３１０を参照し、車両２００が追突事故が多発する地点に存在するか否かを判断する。サーバ１１０は、車両２００の現在地付近で追突事故が多発していると判断した場合、追突事故のシーンを識別するための認識モデルを、車両２００に送信する認識モデルとして選択する。

【0053】

本実施形態では、サーバ１１０は、交通情報システム３００と連携し、交通情報システム３００が保持する情報を用いて認識モデルを選択する。サーバ１１０は、例えば追突事故多発地点情報３１０を用いて認識モデルを選択することで、車両２００の現在地付近で追突事故が多発する場合に、追突事故のシーンを識別する認識モデルを車両２００に送信することができる。このように、本実施形態では、車両２００の現在地付近で多発する事故などの事象を判別する認識モデルを車両２００に配置することができる。他の効果は、第１実施形態において説明した効果と同様である。

【0054】

なお、上記各実施形態において、パラメータシートは、データの優先度を示す情報を含んでいてもよい。優先度は、例えば「高」、「中」、及び「低」を含む。データ送信部２４３（図４を参照）は、ネットワーク１５０（図２を参照）における通信帯域を監視し、通信帯域に応じて優先度が高いデータを優先的にサーバ１１０に送信してもよい。例えば、データ送信部２４３は、例えば通信帯域が第１のしきい値より大きい場合、全ての優先度のデータをサーバ１１０に送信する。データ送信部２４３は、通信帯域が第１のしきい値以下の場合、優先度が「高」又は「中」に設定されたデータをサーバ１１０に送信し、優先度が「低」に設定されたデータを破棄してもよい。データ送信部２４３は、通信帯域が第１のしきい値より小さい第２のしきい値以下の場合、優先度が「高」に設定されたデータをサーバ１１０に送信し、優先度が「中」又は「低」に設定されたデータを破棄してもよい。パラメータシートは、シーン判定部２４２の判定結果とは関係なく、常にサーバ１１０に送信されるデータを指定する情報を含んでいてもよい。

【0055】

上記各実施形態において、データ送信部２４３は、分析装置１１５（図３を参照）において行われる分析の目的やシーンに基づいて分析において重要なデータを判断し、重要ではないデータは破棄してもよい。例えば、シーン判定部２４２が追従シーンを判定する場合、動画像データから得られる情報は少ない。分析において、センサデータがあれば十分である場合、データ送信部２４３は、動画像データをサーバ１１０に送信せずに、車両側で破棄してもよい。

【0056】

続いて、物理的構成を説明する。本開示において、サーバ１１０は、コンピュータ装置として構成され得る。図８は、サーバ１１０として用いられ得るコンピュータ装置の構成例を示す。コンピュータ装置５００は、制御部（ＣＰＵ：Central Processing Unit）５１０、記憶部５２０、ＲＯＭ（Read Only Memory）５３０、ＲＡＭ（Random Access Memory）５４０、通信インタフェース（ＩＦ：Interface）５５０、及びユーザインタフェース５６０を有する。

【0057】

通信インタフェース５５０は、有線通信手段又は無線通信手段などを介して、コンピュータ装置５００と通信ネットワークとを接続するためのインタフェースである。ユーザインタフェース５６０は、例えばディスプレイなどの表示部を含む。また、ユーザインタフェース５６０は、キーボード、マウス、及びタッチパネルなどの入力部を含む。

【0058】

記憶部５２０は、各種のデータを保持できる補助記憶装置である。記憶部５２０は、必ずしもコンピュータ装置５００の一部である必要はなく、外部記憶装置であってもよいし、ネットワークを介してコンピュータ装置５００に接続されたクラウドストレージであってもよい。

【0059】

ＲＯＭ５３０は、不揮発性の記憶装置である。ＲＯＭ５３０には、例えば比較的容量が少ないフラッシュメモリなどの半導体記憶装置が用いられる。ＣＰＵ５１０が実行するプログラムは、記憶部５２０又はＲＯＭ５３０に格納され得る。記憶部５２０又はＲＯＭ５３０は、例えばサーバ１１０内の各部の機能を実現するための各種プログラムを記憶する。

【0060】

ＲＡＭ５４０は、揮発性の記憶装置である。ＲＡＭ５４０には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）又はＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）などの各種半導体メモリデバイスが用いられる。ＲＡＭ５４０は、データなどを一時的に格納する内部バッファとして用いられ得る。ＣＰＵ５１０は、記憶部５２０又はＲＯＭ５３０に格納されたプログラムをＲＡＭ５４０に展開し、実行する。ＣＰＵ５１０がプログラムを実行することで、サーバ１１０内の各部の機能が実現され得る。ＣＰＵ５１０は、データなどを一時的に格納できる内部バッファを有してもよい。

【0061】

また、本開示において、シーン認識ユニット２０４（図４を参照）は電子制御ユニット（電子制御装置）として構成され得る。図９は、シーン認識ユニット２０４に使用され得る電子制御装置のハードウェア構成例を示す。電子制御装置６００は、プロセッサ６０１、ＲＯＭ６０２、及びＲＡＭ６０３を有する。電子制御装置６００において、プロセッサ６０１、ＲＯＭ６０２、及びＲＡＭ６０３は、バス６０４を介して相互に接続される。電子制御装置６００は、図示は省略するが、周辺回路、通信回路、及びインタフェース回路などの他の回路を含み得る。

【0062】

ＲＯＭ６０２は、不揮発性の記憶装置である。ＲＯＭ６０２には、例えば比較的容量が少ないフラッシュメモリなどの半導体記憶装置が用いられる。ＲＯＭ６０２は、プロセッサ５０１が実行するプログラムを格納する。ＲＡＭ６０３は、揮発性の記憶装置である。ＲＡＭ６０３には、ＤＲＡＭ又はＳＲＡＭなどの各種半導体メモリデバイスが用いられる。ＲＡＭ６４０は、データなどを一時的に格納する内部バッファとして用いられ得る。

【0063】

プロセッサ６０１は、ＲＯＭ６０２に格納されたプログラムをＲＡＭ６０３に展開し、実行する。ＣＰＵ６０１がプログラムを実行することで、シーン認識ユニット２０４の各部の機能が実現され得る。

【0064】

上述したプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体を用いて格納され、コンピュータ装置５００又は電子制御装置６００に供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記憶媒体を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、又はハードディスクなどの磁気記録媒体、例えば光磁気ディスクなどの光磁気記録媒体、ＣＤ（compact disc）、又はＤＶＤ（digital versatile disk）などの光ディスク媒体、及び、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、又はＲＡＭなどの半導体メモリを含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体を用いてコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバなどの有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。

【0065】

以上、本開示の実施形態を詳細に説明したが、本開示は、上記した実施形態に限定されるものではなく、本開示の趣旨を逸脱しない範囲で上記実施形態に対して変更や修正を加えたものも、本開示に含まれる。

【0066】

例えば、上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載され得るが、以下には限られない。

【0067】

［付記１］
サーバと、
前記サーバとネットワークを介して接続される車両とを有し、
前記サーバは、
センサ情報に基づいて前記車両が特定のシーンに対応した状況にあることを識別するための認識モデルを選択する認識モデル選択手段と、
前記認識モデルを前記車両に送信する送信手段と、
前記車両から送信される情報を収集するデータ収集手段とを有し、
前記車両は、
前記サーバから受信した認識モデルと、センサ情報とに基づいて、車両が特定のシーンに対応した状況にあるか否かを判定するシーン判定手段と、
前記車両が特定のシーンに対応した状況にあると判定された場合、情報を前記サーバに送信するデータ送信手段とを有する、情報収集システム。

【0068】

［付記２］
前記サーバは、前記選択された認識モデルに基づいて、前記車両から取得する情報を指定するパラメータを決定するパラメータ決定手段を更に有し、
前記送信手段は、前記決定されたパラメータを前記車両に更に送信し、
データ送信手段は、前記車両が特定のシーンに対応した状況にあると判定された場合、前記サーバから受信したパラメータにおいて指定された情報を前記サーバに送信する付記１に記載の情報収集システム。

【0069】

［付記３］
前記認識モデル選択手段は、前記車両の位置情報に基づいて、前記車両に送信する認識モデルを選択する付記１又は２に記載の情報収集システム。

【0070】

［付記４］
前記認識モデル選択手段は、地理的な位置と、前記特定のシーンとを対応付けた地域特性情報から、前記車両の位置に対応付けられる特定のシーンを示す情報を取得し、該取得した情報が示す特定のシーンを識別するための認識モデルを前記車両に送信する認識モデルとして選択する付記３に記載の情報収集システム。

【0071】

［付記５］
前記認識モデル選択手段は、前記車両が走行している道路の種別に応じて、前記認識モデルを選択する付記１から４何れか１つに記載の情報収集システム。

【0072】

［付記６］
前記センサ情報は、前記車両に搭載されるカメラを用いて取得される情報、速度センサを用いて取得される情報、及び加速度センサを用いて取得される情報の少なくとも１つを含む付記１から５何れか１つに記載の情報収集システム。

【0073】

［付記７］
前記認識モデルはＣＮＮ（Convolutional Neural Network）を含む付記１から６何れか１つに記載の情報収集システム。

【0074】

［付記８］
前記車両は、前記サーバから前記認識モデルを受信し、前記シーン判定手段が使用する認識モデルを、前記受信した認識モデルで更新する認識モデル更新手段を更に有する付記１から７何れか１つに記載の情報収集システム。

【0075】

［付記９］
前記サーバは、前記データ収集手段が収集した情報を用いて分析を行う分析装置を更に有する付記１から８何れか１つに記載の情報収集システム。

【0076】

［付記１０］
センサ情報に基づいて車両が特定のシーンに対応した状況にあることを識別するための認識モデルを選択する認識モデル選択手段と、
前記認識モデルを、ネットワークを介して前記車両に送信する送信手段と、
前記車両において前記認識モデルとセンサ情報とに基づいて前記車両が特定のシーンに対応した状況にあると判定された場合に、前記車両から情報を収集するデータ収集手段とを備えるサーバ。

【0077】

［付記１１］
前記選択された認識モデルに基づいて、前記車両において前記車両が特定のシーンに対応した状況にあると判定された場合に前記車両に送信させる情報を指定するパラメータを決定するパラメータ決定手段を更に有する付記１０に記載のサーバ。

【0078】

［付記１２］
前記認識モデル選択手段は、前記車両の位置情報に基づいて、前記車両に送信する認識モデルを選択する付記１０又は１１に記載のサーバ。

【0079】

［付記１３］
前記認識モデル選択手段は、地理的な位置と、前記特定のシーンとを対応付けた地域特性情報から、前記車両の位置に対応付けられる特定のシーンを示す情報を取得し、該取得した情報が示す特定のシーンを識別するための認識モデルを前記車両に送信する認識モデルとして選択する付記１２に記載のサーバ。

【0080】

［付記１４］
前記認識モデル選択手段は、前記車両が走行している道路の種別に応じて、前記認識モデルを選択する付記１０から１３何れか１つに記載のサーバ。

【0081】

［付記１５］
前記データ収集手段が収集した情報を用いて分析を行う分析装置を更に有する付記１０から１４何れか１つに記載のサーバ。

【0082】

［付記１６］
車両であって、
サーバからネットワークを介して受信した、センサ情報に基づいて車両が特定のシーンに対応した状況にあることを識別するための認識モデルと、センサ情報とに基づいて、前記車両が特定のシーンに対応した状況にあるか否かを判定するシーン判定手段と、
前記車両が特定のシーンに対応した状況にあると判定された場合、情報を、ネットワークを介して前記サーバに送信するデータ送信手段とを備える車両。

【0083】

［付記１７］
前記データ送信手段は、前記車両が特定のシーンに対応した状況にあると判定された場合、前記サーバから受信した、前記サーバに送信する情報を指定するパラメータにおいて指定された情報を前記サーバに送信する付記１６に記載の車両。

【0084】

［付記１８］
前記センサ情報は、前記車両に搭載されるカメラを用いて取得される情報、速度センサを用いて取得される情報、及び加速度センサを用いて取得される情報の少なくとも１つを含む付記１６又は１７に記載の車両。

【0085】

［付記１９］
前記車両は、前記サーバから前記認識モデルを受信し、前記シーン判定手段が使用する認識モデルを、前記受信した認識モデルで更新する認識モデル更新手段を更に有する付記１６から１８何れか１つに記載の車両。

【0086】

［付記２０］
センサ情報に基づいて車両が特定のシーンに対応した状況にあることを識別するための認識モデルを選択し、
前記認識モデルを、ネットワークを介して前記車両に送信し、
前記車両において前記認識モデルとセンサ情報とに基づいて前記車両が特定のシーンに対応した状況にあると判定された場合に、前記車両から情報を収集する情報収集方法。

【0087】

［付記２１］
サーバからネットワークを介して受信した、センサ情報に基づいて車両が特定のシーンに対応した状況にあることを識別するための認識モデルと、センサ情報とに基づいて、前記車両が特定のシーンに対応した状況にあるか否かを判定し、
前記車両が特定のシーンに対応した状況にあると判定された場合、情報を、ネットワークを介して前記サーバに送信する情報送信方法。

【0088】

［付記２２］
センサ情報に基づいて車両が特定のシーンに対応した状況にあることを識別するための認識モデルを選択し、
前記認識モデルを、ネットワークを介して前記車両に送信し、
前記車両において前記認識モデルとセンサ情報とに基づいて前記車両が特定のシーンに対応した状況にあると判定された場合に、前記車両から情報を収集する処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを格納する非一時的なコンピュータ可読媒体。

【0089】

［付記２３］
サーバからネットワークを介して受信した、センサ情報に基づいて車両が特定のシーンに対応した状況にあることを識別するための認識モデルと、センサ情報とに基づいて、前記車両が特定のシーンに対応した状況にあるか否かを判定し、
前記車両が特定のシーンに対応した状況にあると判定された場合、情報を、ネットワークを介して前記サーバに送信する処理をプロセッサに実行させるためのプログラムを格納する非一時的なコンピュータ可読媒体。

【符号の説明】

【0090】

１０：情報収集システム
２０：サーバ
２１：認識モデル選択手段
２２：送信手段
２３：データ収集手段
３０：車両
３１：シーン判定手段
３２：データ送信手段
１００：データ収集システム
１１０：サーバ
１１１：認識モデル選択部
１１２：パラメータ決定部
１１３：送信部
１１４：データ収集部
１１５：分析装置
１５０：ネットワーク
２００：車両
２０１：周辺監視センサ
２０２：車両センサ
２０３：車両制御ＥＣＵ
２０４：シーン認識ユニット
２０５：通信装置
２４１：認識モデル記憶部
２４２：シーン判定部
２４３：データ送信部
２４４：認識モデル更新部
３００：交通情報システム
３１０：追突事故多発地点情報

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】