特許 7729320 情報処理装置

(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】2025-08-18

(45)【発行日】2025-08-26

(54)【発明の名称】情報処理装置

(51)【国際特許分類】

   G08G 1/00 20060101AFI20250819BHJP

   G08G 1/015 20060101ALI20250819BHJP

【ＦＩ】

G08G1/00 J

G08G1/015 A

【請求項の数】 4

(21)【出願番号】P 2022195225

(22)【出願日】2022-12-06

(65)【公開番号】P2024081531

(43)【公開日】2024-06-18

【審査請求日】2024-07-24

(73)【特許権者】

【識別番号】000003207

【氏名又は名称】トヨタ自動車株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001519

【氏名又は名称】弁理士法人太陽国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】山本 周典

(72)【発明者】

【氏名】岡崎 主税

(72)【発明者】

【氏名】渡津 弘大

(72)【発明者】

【氏名】田中 秀幸

(72)【発明者】

【氏名】村瀬 進哉

(72)【発明者】

【氏名】小渕 達也

(72)【発明者】

【氏名】辰本 裕樹

【審査官】西堀 宏之

(56)【参考文献】

【文献】特開２００３－２８８６６５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００２－１３３５８５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００３－２８１６６４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１９－１８５４４３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１５－１６６９７４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特表２００９－５００７６５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開平１１－２５９７９２（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０２０／０３５１２０５（ＵＳ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０８Ｇ １／００－９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

衛星画像を取得する衛星画像取得部と、
該衛星画像取得部により取得された前記衛星画像から予め定められた所定値以上の大きさの大型車両を抽出する車両抽出部と、
前記衛星画像において、前記大型車両の走行が所定値以上の道路を検出し、該道路における車両データを分析する分析部と、
該分析部による分析結果に基づいて、路面の劣化状態を予測する予測部と、
前記大型車両を走行させる営業所から、当該営業所の稼働日を示すデータを取得する稼働日取得部と、
を備え、
前記衛星画像取得部は、該稼働日取得部により取得されたデータで示される前記営業所の稼働日に取得された衛星画像を取得する情報処理装置。

【請求項2】

前記衛星画像取得部は、取得した前記衛星画像に関連付けられた気象情報を取得し、取得した該気象情報に基づいて晴天の日中に取得された前記衛星画像を取得する請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記衛星画像取得部は、取得した前記衛星画像に関連付けられた気象情報を取得し、
前記予測部は、予測した前記路面の劣化状態に対して、前記衛星画像取得部により取得された前記気象情報に基づいて天候に応じた重み付けを付与する請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記車両抽出部は、トラック及びバス、並びに所定の重量以上の車両の少なくとも一方を前記大型車両として抽出する請求項１に記載の情報処理装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、情報処理装置に関する。

【背景技術】

【0002】

大型車両の走行台数が増えると路面劣化が早まり、道路の寿命が短くなることが知られている。そこで、特許文献１には、交通量感知器からのデータに基づいて大型車交通量を推定し、路面性状を予測する方法が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２００３－２８８６６５号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

特許文献１に開示された方法においては、大型車交通量を推定しているため、推定量と実際の大型車交通量とに差異が生じる場合には、予測値の精度が低減してしまう。

【0005】

本発明は上記事実を考慮し、路面の劣化状態を精度よく予測することができ、かつ道路長寿命化と道路予算削減とを実現することができる情報処理装置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】

請求項１に記載の本発明に係る情報処理装置は、衛星画像を取得する衛星画像取得部と、該衛星画像取得部により取得された前記衛星画像から予め定められた所定値以上の大きさの大型車両を抽出する車両抽出部と、前記衛星画像において、前記大型車両の走行が所定値以上の道路を検出し、該道路における車両データを分析する分析部と、該分析部による分析結果に基づいて、路面の劣化状態を予測する予測部と、前記大型車両を走行させる営業所から、当該営業所の稼働日を示すデータを取得する稼働日取得部と、を備え、前記衛星画像取得部は、該稼働日取得部により取得されたデータで示される前記営業所の稼働日に取得された衛星画像を取得する。

【0007】

請求項１に記載の本発明に係る情報処理装置では、衛星画像から予め定められた所定値以上の大きさの大型車両を抽出し、当該大型車両の走行が所定値以上の道路を検出している。そのため、衛星画像から道路を実際に走行する大型車両の台数を把握することができる。また、請求項１に記載の本発明に係る報知装置では、大型車両の走行が所定値以上の道路における車両データを分析し、分析結果に基づいて、路面の劣化状態を予測している。そのため、実際に大型車両の走行量の多い道路における車両データに基づいて、路面の劣化状態を予測することができるので、路面の劣化状態を精度よく予測することができる。また、路面の劣化状態を精度よく予測できることにより、道路のインフラ及びライフサイクルコストを適正化することができるので、道路長寿命化と道路予算削減とを実現することができる。
また、請求項１に記載の本発明に係る情報処理装置では、大型車両を走行させる営業所の稼働日に撮影された衛星画像を取得している。そのため、実際に大型車両が走行する日に撮影された衛星画像を取得することができるので、路面の劣化状態をより精度よく予測することができる。

【0008】

請求項２に記載の本発明に係る情報処理装置は、請求項１に記載の構成において、前記衛星画像取得部は、取得した前記衛星画像に関連付けられた気象情報を取得し、取得した該気象情報に基づいて晴天の日中に取得された前記衛星画像を取得する。

【0009】

請求項２に記載の本発明に係る情報処理装置では、晴天の日中に取得された衛星画像を取得するので、より鮮明な衛星画像を取得することができる。これにより、取得した衛星画像から大型車両を抽出し易くすることができるので、より路面の劣化状態を精度よく予測することができる。

【0010】

請求項３に記載の本発明に係る情報処理装置は、請求項１又は請求項２に記載の構成において、前記衛星画像取得部は、取得した前記衛星画像に関連付けられた気象情報を取得し、前記予測部は、予測した前記路面の劣化状態に対して、前記衛星画像取得部により取得された前記気象情報に基づいて天候に応じた重み付けを付与する。

【0011】

例えば、晴天の日中に撮影された衛星画像は、雨天及び曇天に撮影された衛星画像と比較して照度が高いため、雨天及び曇天に撮影された衛星画像よりも大型車両が抽出し易い。これに対して、雨天及び曇天の夕方等に撮影された衛星画像は、晴天の日中に撮影された衛星画像と比較して照度が低いため、晴天の日中に撮影された衛星画像よりも大型車両が抽出し難い。そこで、請求項３に記載の本発明に係る情報処理装置では、予測した路面の劣化状態に対して、衛星画像に関連付けられた気象情報に基づいて天候に応じた重み付けを付与している。これにより、衛星画像における大型車両の抽出の信頼度が予測した路面の劣化状態に反映されることになるので、より路面の劣化状態を精度よく予測することができる。

【0012】

請求項４に記載の本発明に係る情報処理装置は、請求項１～３の何れか１項に記載の構成において、前記車両抽出部は、トラック及びバス、並びに所定の重量以上の車両の少なくとも一方を前記大型車両として抽出する。

【0013】

請求項４に記載の本発明に係る情報処理装置では、トラック及びバス、並びに所定の重量以上の車両の少なくとも一方を大型車両として抽出する。そのため、所定の重量以上の車両を大型車両として抽出する場合には、例えば、大きさは比較的小さい車両であっても、より多くの荷物を積んだ車両も大型車両として抽出される。そのため、路面の劣化に影響すると考えられる重量が重い車両も路面の劣化状態の予測に反映することができる。

【発明の効果】

【0016】

以上説明したように、本発明に係る情報処理装置は、路面の劣化状態を精度よく予測することができ、かつ道路長寿命化と道路予算削減とを実現することができる、という優れた効果を有する。

【図面の簡単な説明】

【0017】

【図1】本発明の第１実施形態に係る情報処理システムの概略構成の例を示す図である。

【図2】本発明の第１実施形態に係るユーザ端末のハードウェア構成を示すブロック図である。

【図3】本発明の第１実施形態に係るセンタ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】本発明の第１実施形態に係るセンタサーバにおけるＣＰＵの機能構成の例を示すブロック図である。

【図5】本発明の第１実施形態に係る情報処理の流れの例を示すフローチャートである。

【図6】本発明の第２実施形態に係るセンタサーバにおけるＣＰＵの機能構成の例を示すブロック図である。

【図7】本発明の第２実施形態に係る情報処理の流れの例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】

【0018】

以下に添付図面を参照しながら、本発明の第１実施形態に係る情報処理システム１００について説明する。図１に示されるように、本実施形態の情報処理システム１００は、衛星サーバ１０と、センタサーバ２０と、ユーザ端末３０と、を含んで構成されている。センタサーバ２０は情報処理装置の一例である。なお、情報処理システム１００に含まれるユーザ端末３０の数は、図１に示した数に限られない。衛星サーバ１０と、センタサーバ２０と、ユーザ端末３０とは、それぞれ、ネットワークＣＮ１を介して相互に接続されている。

【0019】

衛星サーバ１０は、人工衛星又は航空機等により上空から撮影された地上の画像である衛星画像を蓄積している。具体的に、衛星サーバ１０は、衛星画像、当該衛星画像が撮影された日時、当該衛星画像が撮影された日の気象情報、及び当該衛星画像が撮影された地点を関連付けて蓄積している。なお、「気象情報」は、照度、降雨の有無等の情報が含まれており、具体的には、一例として、晴天、雨天、及び曇天が区別された情報が含まれている。

【0020】

（ユーザ端末）
ユーザ端末３０は、ユーザが所有するスマートフォン又はコンピュータ等の端末である。

【0021】

図２に示されるように、ユーザ端末３０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）３０Ａ、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）３０Ｂ、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）３０Ｃ、入力部３０Ｅ、表示部３０Ｆ、及び通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）３０Ｇを含んで構成されている。ＣＰＵ３０Ａ、ＲＯＭ３０Ｂ、ＲＡＭ３０Ｃ、入力部３０Ｅ、表示部３０Ｆ、及び通信Ｉ／Ｆ３０Ｇは、内部バス３０Ｈを介して相互に通信可能に接続されている。なお、ユーザ端末３０は、ＲＯＭ３０Ｂに加えて、ＳＤカードなどの不揮発性のメモリを備えてもよい。

【0022】

ＣＰＵ３０Ａは、中央演算処理ユニットであり、各種プログラムを実行したり、各部を制御したりする。すなわち、ＣＰＵ３０Ａは、ＲＯＭ３０Ｂからプログラムを読み出し、ＲＡＭ３０Ｃを作業領域としてプログラムを実行する。

【0023】

ＲＯＭ３０Ｂは、各種プログラム及び各種データを記憶している。ＲＡＭ３０Ｃは、作業領域として一時的にプログラム又はデータを記憶する。

【0024】

入力部３０Ｅは、例えば、キーボード、押しボタン式のテンキー、及びタッチパッド等であり、各種の情報の入力をユーザの手指により行うために使用される。

【0025】

表示部３０Ｆは、例えば、液晶ディスプレイであり、各種の情報を表示する。表示部３０Ｆは、入力部３０Ｅを兼ねたタッチディスプレイとして設けてもよい。

【0026】

通信Ｉ／Ｆ２０Ｇは、ネットワークＣＮ１と接続するためのインタフェースである。

【0027】

（センタサーバ）
図３に示されるように、センタサーバ２０は、ＣＰＵ２０Ａ、ＲＯＭ２０Ｂ、ＲＡＭ２０Ｃ、及び通信Ｉ／Ｆ２０Ｇを含んで構成されている。ＣＰＵ２０Ａ、ＲＯＭ２０Ｂ、ＲＡＭ２０Ｃ、及び通信Ｉ／Ｆ２０Ｇは、内部バス２０Ｈを介して相互に通信可能に接続されている。

【0028】

ＣＰＵ２０Ａは、中央演算処理ユニットであり、各種プログラムを実行したり、各部を制御したりする。すなわち、ＣＰＵ２０Ａは、ＲＯＭ２０Ｂからプログラムを読み出し、ＲＡＭ２０Ｃを作業領域としてプログラムを実行する。

【0029】

ＲＯＭ２０Ｂは、各種プログラム及び各種データを記憶している。ＲＡＭ２０Ｃは、作業領域として一時的にプログラム又はデータを記憶する。

【0030】

本実施形態のＲＯＭ２０Ｂには、情報処理プログラムが記憶されている。情報処理プログラムは、センタサーバ２０が有する各機能を実現するためのプログラムである。

【0031】

通信Ｉ／Ｆ２０Ｇは、ネットワークＣＮ１と接続するためのインタフェースである。

【0032】

図４は、ＣＰＵ２０Ａの機能構成の例を示すブロック図である。図４に示されるように、ＣＰＵ２０Ａは、衛星画像取得部２００、車両抽出部２１０、分析部２２０、及び予測部２３０を有している。各機能構成は、ＣＰＵ２０ＡがＲＯＭ２０Ｂに記憶された情報処理プログラムを読み出し、これを実行することによって実現される。

【0033】

衛星画像取得部２００は、通信Ｉ／Ｆ２０Ｇを介して、衛星サーバ１０から衛星画像を取得する。本実施形態においては、一例として、衛星画像取得部２００は、予め設定された対象地点における予め設定された対象日時に撮影された衛星画像を取得する。なお、対象地点及び対象日時は、ユーザ端末３０によって予め定められていてもよいし、センタサーバ２０の管理人等によって予め定められていてもよい。対象地点及び対象日時は、例えばユーザ端末３０の入力部３０Ｅからの入力によって、通信Ｉ／Ｆ３０Ｇ及び通信Ｉ／Ｆ２０Ｇを介して変更することができる。

【0034】

本実施形態では、衛星画像取得部２００が、衛星サーバ１０に対して、予め設定された対象地点、対象日、及び対象時刻を送信する。そして、衛星サーバ１０は、センタサーバ２０に対して、衛星画像取得部２００から受信した対象日の対象時刻に対象地点において撮影された衛星画像を送信する。本実施形態において、対象日時は、一例として、連続する１週間の日中であり、一例として午前１０時及び午後２時を対象時刻とする。これにより、衛星画像取得部２００は、連続する１週間の午前１０時及び午後２時に撮影された対象地点の衛星画像を取得する。なお、対象日時は午前１０時及び午後２時に限られず、衛星画像取得部２００は、日中に撮影された衛星画像を連続して取得してもよい。なお、本実施形態においては、一例として午前８時から午後３時を日中として定義する。

【0035】

車両抽出部２１０は、衛星画像から予め定められた所定値以上の大きさの大型車両を抽出する。本実施形態においては、具体的には、車両抽出部２１０は、トラック及びバス、並びに所定の重量以上の車両を大型車両として抽出する。車両抽出部２１０によるトラック及びバスの抽出は、例えば、予め複数種類のトラック及びバスを上方から撮影したテンプレートを生成しておき、このテンプレートをマッチングさせることにより抽出してもよい。

【0036】

また、車両抽出部２１０による所定の重量以上の車両の抽出は、一例として、宅配車両等の所定重量以上となる可能性のある車両の上部に、当該車両が所定重量以上の車両であることを特定する二次元コードやマーク等のコードを配置しておき、衛星画像からこのコードを抽出することにより、このコードが配置された車両を所定の重量以上の車両として抽出してもよい。なお、衛星画像から大型車両を抽出する方法は、特に限定されるものではなく、公知の技術を使用することができる。

【0037】

分析部２２０は、衛星画像において、大型車両の走行が所定値以上の道路を検出し、検出された道路における車両データを分析する。具体的には、分析部２２０は、衛星画像において、車両抽出部２１０により抽出された大型車両が予め定められた道路の範囲（例えば１ｋｍ等）毎に所定台数以上走行した道路を検出する。分析部２２０は、衛星画像において検出した道路に対して、走行する車両の分類（一例として、大型車両、乗用車、軽自動車等）を分析する。なお、車両の分類は、公知の技術を使用することができる。

【0038】

予測部２３０は、分析部２２０による分析結果に基づいて、路面の劣化状態を予測する。具体的には、一例として、分析部２２０により検出された大型車両の走行が所定値以上の道路において、走行する車両のうち大型車両が占める割合を路面の劣化度として算出することができる。すなわち、連続する１週間の午前１０時及び午後２時に撮影された衛星画像に写る上記道路において、走行する全車両に対する大型車両の割合を路面の劣化度として算出する。

【0039】

具体的には、一例として、走行する車両が全て大型車両である場合には、劣化度は１００％とし、走行する車両の５０％が大型車両である場合には、劣化度は５０％とする。なお、本実施形態においては、一例として劣化度の値の範囲は０％から１００％の範囲とするが、本発明はこれに限られず、異なる値の範囲の劣化度を用いてもよい。このように予測された路面の劣化状態すなわち劣化度は、通信Ｉ／Ｆ２０Ｇ及び通信Ｉ／Ｆ３０Ｇを介してユーザ端末３０に出力される。

【0040】

また、予測部２３０は、予測した路面の劣化状態に対して、衛星画像に関連付けられている気象情報に基づいて天候に応じた重み付けを付与してもよい。この場合、衛星画像取得部２００が、取得した衛星画像に関連付けられている気象情報を取得する。具体的には、一例として、例えば、予測部２３０が、劣化度を５０％と算出した場合、衛星画像取得部２００が、この算出に使用した衛星画像、つまり大型車両の台数を検出する際に使用した衛星画像に関連付けられている気象情報を取得する。予測部２３０は、衛星画像取得部２００が取得した気象情報に基づいて、例えば、取得した気象情報のうち晴天を示す情報が関連付けられている場合には、「１」、曇天を示す情報が関連付けられている場合には「０．８」、雨天を示す情報が関連付けられている場合には、「０．５」を重み付け係数として劣化度に掛け合わせる。なお、重み付け係数の値は、これに限られず、異なる値を使用してもよい。また、適宜変更可能としてもよい。

【0041】

また、予測部２３０は、分析部２２０による分析結果と、路面の実際の劣化度とをデータセットとして学習した劣化状態予測モデルに、分析部２２０が分析した分析結果を入力することで路面の劣化状態を予測してもよい。

【0042】

次に、図５を用いて、路面の劣化状態を予測する予測処理の流れについて説明する。ＣＰＵ２０ＡがＲＯＭ２０Ｂから予測プログラムを読み出して、ＲＡＭ２０Ｃに展開して実行することにより、予測処理が行なわれる。なお、衛星サーバ１０は、逐次、衛星データを取得して蓄積している。

【0043】

図５に示されるように、先ずステップＳ１１にて、衛星画像取得部２００が上述したようにして衛星画像を取得する。次に、ステップＳ１２にて、車両抽出部２１０が衛星サーバ１０から取得した衛星画像から上述したようにして大型車両を抽出する。

【0044】

ステップＳ１３にて、分析部２２０が上述したようにして、大型車両の走行が所定値以上の道路を検出する。次に、分析部２２０が、検出された道路があるか否かを判定する。検出された道路がない場合（ステップＳ１４；ＮＯ）、分析部２２０はステップＳ１１に処理を移行する。

【0045】

一方、ステップＳ１４にて、検出された道路がある場合（ステップＳ１４；ＹＥＳ）、ステップＳ１５にて、分析部２２０は、上述のようにして、検出された道路を走行する車両データを分析する。次に、ステップＳ１６にて、予測部２３０は、上述のようにして、ステップＳ１５における分析部２２０の分析結果に基づいて、路面の劣化状態を予測し、一例の処理を終了する。

【0046】

次に第１実施形態における情報処理装置としてのセンタサーバ２０の作用効果について説明する。

【0047】

第１実施形態のセンタサーバ２０は、衛星画像から予め定められた所定値以上の大きさの大型車両を抽出し、当該大型車両の走行が所定値以上の道路を検出している。そのため、衛星画像から道路を実際に走行する大型車両の台数を把握することができる。また、本実施形態のセンタサーバ２０では、大型車両の走行が所定値以上の道路における車両データを分析し、分析結果に基づいて、路面の劣化状態を予測している。そのため、実際に大型車両の走行量の多い道路における車両データに基づいて、路面の劣化状態を予測することができるので、路面の劣化状態を精度よく予測することができる。また、路面の劣化状態を精度よく予測できることにより、道路のインフラ及びライフサイクルコストを適正化することができるので、道路長寿命化と道路予算削減とを実現することができる。

【0048】

また、第１実施形態のセンタサーバ２０は、晴天の日中に取得された衛星画像を取得するので、より鮮明な衛星画像を取得することができる。これにより、取得した衛星画像から大型車両を抽出し易くすることができるので、より路面の劣化状態を精度よく予測することができる。

【0049】

また、例えば、晴天に撮影された衛星画像は、雨天及び曇天に撮影された衛星画像と比較して照度が高いため、雨天及び曇天に撮影された衛星画像よりも大型車両が抽出し易い。これに対して、雨天及び曇天に撮影された衛星画像は、晴天に撮影された衛星画像と比較して照度が低いため、晴天に撮影された衛星画像よりも大型車両が抽出し難い。そこで、第１実施形態のセンタサーバ２０では、予測した路面の劣化状態に対して、衛星画像に関連付けられた気象情報に基づいて天候に応じた重み付けを付与している。これにより、衛星画像における大型車両の抽出の信頼度が予測した路面の劣化状態に反映されることになるので、より路面の劣化状態を精度よく予測することができる。

【0050】

また、第１実施形態のセンタサーバ２０は、トラック及びバス、並びに所定の重量以上の車両を大型車両として抽出する。そのため、所定の重量以上の車両を大型車両として抽出する場合には、例えば、大きさは比較的小さい車両であっても、より多くの荷物を積んだ車両も大型車両として抽出される。そのため、路面の劣化に影響すると考えられる重量が重い車両も路面の劣化状態の予測に反映することができる。

【0051】

次に、本発明の第２実施形態に係る情報処理装置としてのセンタサーバ２０－２について説明する。なお、本実施形態において、上記第１実施形態と同様に構成については同符号で示し、ここでの詳細な説明は省略する。

【0052】

本実施形態のセンタサーバ２０－２のＣＰＵ２０Ａ－２は、図６に示されるように、上記第１実施形態のセンタサーバ２０のＣＰＵ２０Ａの構成に対して、さらに稼働日取得部２４０を備えている。

【0053】

稼働日取得部２４０は、大型車両を走行させる配送会社及び工事会社等の営業所から、当該営業所の稼働日を示すデータを取得する。すなわち、稼働日取得部２４０は、実際に大型車両が走行する日を示すデータを取得する。そして、衛星画像取得部２００は、稼働日取得部２４０により取得されたデータで示される営業所の稼働日に取得された衛星画像を衛星サーバ１０から取得する。

【0054】

次に、図７を用いて、路面の劣化状態を予測する予測処理の流れについて説明する。ＣＰＵ２０Ａ－２がＲＯＭ２０Ｂから予測プログラムを読み出して、ＲＡＭ２０Ｃに展開して実行することにより、予測処理が行なわれる。なお、衛星サーバ１０は、逐次、衛星データを取得して蓄積している。

【0055】

図７に示されるように、先ずステップＳ２１にて、稼働日取得部２４０は、上述したようにして営業所の稼働日を示すデータを取得する。次にステップＳ２２にて、衛星画像取得部２００が上述したようにして稼働日の衛星画像を取得する。なお、ステップＳ２３～ステップＳ２７は、上記第１実施形態の図５に示されるステップＳ１２～ステップＳ１６と同様の処理であるため、ここでの詳細な説明は省略する。

【0056】

次に第２実施形態における情報処理装置としてのセンタサーバ２０－２の作用効果について説明する。

【0057】

第２実施形態のセンタサーバ２０－２によれば、大型車両を走行させる営業所の稼働日に撮影された衛星画像を取得している。そのため、実際に大型車両が走行する日に撮影された衛星画像を取得することができるので、路面の劣化状態をより精度よく予測することができる。

【0058】

［備考］
なお、上記実施形態では、衛星画像取得部２００は、日中、すなわち午前１０時及び午後２時に撮影された衛星画像を取得しているが、本発明はこれに限られない。例えば、一例として、午前８時から午後３時を日中として定義した場合に、日中以外、一例として午後４時に撮影された衛星画像を取得してもよい。この場合、予測部２３０は、さらに、衛星画像が取得された時間に基づいて、予測した路面の劣化状態に対して重み付けを付与してもよい。例えば日中に撮影されている場合には「１」、日中以外に撮影されている場合には「０．５」を重み付け係数としてさらに劣化度に掛け合わせる。なお、重み付け係数の値は、これに限られず、異なる値を使用してもよい。また、適宜変更可能としてもよい。

【0059】

また、上記実施形態では、車両抽出部２１０は、トラック及びバス、並びに所定の重量以上の車両を大型車両として抽出しているが、トラック及びバスのみを大型車両として抽出してもよいし、所定の重量以上の車両のみを大型車両として抽出してもよい。大型車両として抽出する車両は、適宜変更することができる。

【0060】

また、上記実施形態では、情報処理装置として、ユーザ端末３０とは別体で構成されたセンタサーバ２０を適用しているが、本発明はこの例に限られない。情報処理装置としてユーザ端末３０に内蔵された装置を適用してもよい。

【0061】

また、上記実施形態では、センタサーバ２０とは別体で構成された衛星サーバ１０に、衛星画像が蓄積されていたが、本発明はこの例に限られない。センタサーバ２０が含むＲＯＭ２０Ｂ又はストレージ等の記憶装置に、衛星画像が蓄積されていてもよい。

【0062】

また、上記実施形態でＣＰＵがソフトウェア（プログラム）を読み込んで実行した処理を、ＣＰＵ以外の各種のプロセッサが実行してもよい。この場合のプロセッサとしては、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）等の製造後に回路構成を変更可能なＰＬＤ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ）、及びＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等が例示される。また、上述した処理を、これらの各種のプロセッサのうちの１つで実行してもよいし、同種又は異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡ、及びＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ等）で実行してもよい。また、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造は、より具体的には、半導体素子等の回路素子を組み合わせた電気回路である。

【0063】

また、上記実施形態では、各プログラムがＲＯＭに予め記憶（インストール）されている態様を説明したが、これに限定されない。プログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＶＤ－ＲＯＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、及びＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリ等の記録媒体に記録された形態で提供されてもよい。また、プログラムは、ネットワークを介して外部装置からダウンロードされる形態としてもよい。

【0064】

上記実施形態で説明した処理の流れも、一例であり、主旨を逸脱しない範囲内において不要なステップを削除したり、新たなステップを追加したり、処理順序を入れ替えたりしてもよい。

【0065】

その他、上記実施形態で説明した衛星サーバ１０と、センタサーバ２０と、ユーザ端末３０と、の各々の構成は、一例であり、主旨を逸脱しない範囲内において状況に応じて変更してもよい。

【符号の説明】

【0066】

２０ センタサーバ（情報処理装置）
２００ 衛星画像取得部
２１０ 車両抽出部
２２０ 分析部
２３０ 予測部
２４０ 稼働日取得部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】