JP7369775B2 - 運転中インシデント通知システム、方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、運転中のドライバーの体調を考慮したインシデントを管理者に通知する運転中インシデント通知システム、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。

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。

特開２０１７－０３７３５９号公報

事故を未然に防ぐためには、運転中のドライバーの体調を考慮したインシデントを管理者に通知することが重要である。しかしながら、特許文献１の技術では、運転中のドライバーの体調を考慮したインシデントを管理者に通知することができない。

本発明は、以上の課題に鑑み、運転中のドライバーの体調を考慮したインシデントを管理者に通知する運転中インシデント通知システム、方法及びプログラムを提供することを目的とする。

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、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、前記取得された車両の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と照合して、法令遵守していない場合に、第３インシデントと判定する第３判定手段と、前記第１インシデントと、第２インシデントおよび／または第３インシデントと、の組み合わせが、所定の条件を満たした場合に、重大インシデントが発生したと決定する決定手段と、出発前の前記ドライバーの体調に応じて、前記第１インシデントを判定する際の前記所定の条件、前記第２インシデントを判定する際の前記所定の条件、前記重大インシデントを判定する際の前記所定の条件のうちの一つ以上の条件を最適化する学習手段と、前記一つ以上の条件が最適化されて決定された前記重大インシデントが発生したことに関する関連情報を管理者に通知する通知手段と、を備える運転中インシデント通知システム（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。

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、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、前記取得された車両の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と照合して、法令遵守していない場合に、第３インシデントと判定するステップと、前記第１インシデントと、第２インシデントおよび／または第３インシデントと、の組み合わせが、所定の条件を満たした場合に、重大インシデントが発生したと決定するステップと、出発前の前記ドライバーの体調に応じて、前記第１インシデントを判定する際の前記所定の条件、前記第２インシデントを判定する際の前記所定の条件、前記重大インシデントを判定する際の前記所定の条件のうちの一つ以上の条件を最適化するステップと、前記一つ以上の条件が最適化されて決定された前記重大インシデントが発生したことに関する関連情報を管理者に通知するステップと、を備える運転中インシデント通知方法を提供する。

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、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、前記取得された車両の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と照合して、法令遵守していない場合に、第３インシデントと判定するステップと、前記第１インシデントと、第２インシデントおよび／または第３インシデントと、の組み合わせが、所定の条件を満たした場合に、重大インシデントが発生したと決定するステップと、出発前の前記ドライバーの体調に応じて、前記第１インシデントを判定する際の前記所定の条件、前記第２インシデントを判定する際の前記所定の条件、前記重大インシデントを判定する際の前記所定の条件のうちの一つ以上の条件を最適化するステップと、前記一つ以上の条件が最適化されて決定された前記重大インシデントが発生したことに関する関連情報を管理者に通知するステップと、を実行させるための運転中インシデント通知プログラムを提供する。

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、生体情報を解析し、体調を検出し、検出された体調が所定の条件を満たしたら、第１インシデントと判定して、ドライバーの動作情報を取得し、動作情報を解析し、動作を検出し、検出された動作が所定の条件を満たしたら、第２インシデントと判定して、車両の挙動情報を取得し、挙動情報を解析し、挙動を検出し、検出された挙動を道路標識情報と照合して法令遵守していなかったら、第３インシデントと判定して、第１インシデントと、第２インシデントおよび／または第３インシデントの組み合わせが所定の条件を満たしたら、重大インシデントが発生したと決定して、重大インシデントの関連情報を管理者に通知することとした。このため、運転中のドライバーの体調を考慮したインシデントを管理者に通知することができる。そして、管理者がフォローすべき危険な状況（重大インシデント）が検知された際に、管理者のもつ端末へ通知することで、管理者９０が適切なフォローを行って事故を未然に防ぐのに役立つ。

本発明の一実施形態の運転中インシデント通知システムを用いた全体構成を示す概念図である。 前記実施形態の車両の構成を示すブロック図である。 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。 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。 前記実施形態の管理者端末の構成を示すブロック図である。 前記実施形態の運転中インシデント通知処理の一例を示すフローチャートである。 管理者端末に表示される重大インシデント関連情報の表示例を示す図である。

本発明は、運転中のドライバーの生体情報を取得し、生体情報を解析し、体調を検出して、検出された体調が所定の条件を満たしたら、第１インシデントと判定して、ドライバーの動作情報を取得し、動作情報を解析し、動作を検出し、検出された動作が所定の条件を満たしたら、第２インシデントと判定して、車両の挙動情報を取得し、挙動情報を解析し、挙動を検出し、検出された挙動を道路標識情報と照合して法令遵守していなかったら、第３インシデントと判定して、第１インシデントと、第２インシデントおよび／または第３インシデントの組み合わせが所定の条件を満たしたら、重大インシデントが発生したと決定して、重大インシデントの関連情報を管理者に通知するものである。

＜全体構成＞・・・図１は、本実施形態に係る運転中インシデント通知システムの概要を示す概念図である。運転中インシデント通知システム１００（以下「システム」とする）１００は、サーバ５０と、車両１０に搭載された端末２０と、管理者９０の端末（スマートフォンやタブレットなどの携帯端末が好ましい）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。

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。

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に送信されてもよいし、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、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。

車両情報センシング部４２は、例えば、車外向きドライブレコーダ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（ステップＳ３）。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。サーバ５０では、取得された挙動情報を解析して、車両１０の挙動を検出し、検出された挙動を道路標識情報と照合して（例えば、ＩｏＴドライブレコーダ３０Ａ、３０Ｂの車外向け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など）、法令遵守していない場合に、第３インシデントと判定する。

サーバ５０は、第１インシデントと、第２インシデントおよび／または第３インシデントと、の組み合わせが所定の条件を満たした場合に、重大インシデントが発生したと決定し、重大インシデントが発生したことに関する関連情報（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）を管理者９０に通知する（ステップＳ４）。管理者９０への通知は、スマートフォンやタブレットなどの携帯端末への通知が好ましい。これにより、管理者９０がいち早くドライバー１２のインシデント発生情報を得て、次のアクションを取ることができる。なお、管理者９０のＰＣへの通知を併せて行ってもよい。

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、第４インシデントと判定してもよい。この場合、第１インデントと、第２インシデントおよび／または第３インシデントと、第４インシデントと、の組み合わせが所定の条件を満たした場合に、重大インシデントであると決定し、重大インシデントが発生したことに関する関連情報を管理者９０に通知する。

さらに、サーバ５０は、ドライバー１２の個体差を学習して、ドライバー１２毎に各インシデントを判定するための所定の条件を最適化してもよいし、出発前のドライバー１２の体調に応じて、前記所定の条件を最適化してもよい。

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。

＜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と、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と、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とを備えている。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。車両情報センシング部４２には、車外向きドライブレコーダ２６や危険通知ボタン２８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。例えば運転車両の前方で割り込みがあった場合や、落下物・飛散物があった場合など、車載装置では検知できない危険につながりそうな事象があったときにドライバー１２自身が判断して押下する。危険通知ボタン２８が押下されると、その時刻や位置がインシデント発生の情報として記録され、例えば、ドライブレコーダで撮像された画像（動画または静止画）が切り出されてサーバ５０に送信される。なお、ＩｏＴドライブレコーダ３０Ａ、３０Ｂも、これらとともに、車両１０の挙動をセンシングする。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。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。

＜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６８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６３、第４インシデント判定条件６４、重大インシデント判定条件６５、インシデント関連情報６６、地図情報６７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。

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。むろん、ここにあげた情報に限られるものではない。

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。

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・携帯端末を使用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。

道路標識情報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、検出された挙動が法令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。

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、危険運転度が第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。例えば、車両１０の挙動情報と運転内容とが関連付けられた基準を用いて判定することができ、具体的には、挙動情報を解析して、同一の車速で走行した場合に前方車両に衝突する可能性が高い場合や、上下・左右・前後のいずれかでGの発生が極めて大きい場合など、そのまま走行を継続したときに事故が発生する可能性が高い場合、或いは、危険状態にあると判断される場合には、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。

重大インシデント判定条件６５は、第１インシデントと、第２インシデントおよび／または第３インシデントとの組み合わせが、重大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。また、第４インシデントの判定を行った場合には、第１インシデントと、第２インシデントおよび／または第３インシデントと、第４インシデントとの組み合わせが、重大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。

インシデント関連情報６７は、重大インシデントが発生したことに関する関連情報（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。

地図情報６７は、管理者９０の端末に、重大インシデントが発生したことに関する関連情報を地図を用いて示すときに用いられる情報である。また上述したように、道路標識情報６３を特定するためにも、地図情報６７を用いてもよい。また、事故や渋滞が生じやすい場所など、交通に関する情報が付加されたものを用いた場合には、運行ルートを選択する際にも用いることができる。

次に、通信部６８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。

＜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２取得手段７３と、第２検出手段７４と、第２判定手段７６と、第３取得手段７７と、第３検出手段７８と、第３判定手段８０と、第４検出手段８１と、第４判定手段８２と、決定手段８４と、通知手段８６と、学習手段８８を備えている。

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。

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。

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。

第２取得手段７３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。

第２検出手段７４は、第２取得手段７３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。

第２判定手段７６は、第２検出手段７４によって検出された動作が所定の条件を満たした場合（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）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。

第３取得手段７７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の車両情報センシング部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。

第３検出手段７８は、第３取得手段７７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。

第３判定手段８０は、第３検出手段７８によって検出された挙動を道路標識情報６３と照合して（車外向カメラの画像解析による道路標識特定、地図情報からの道路標識特定など）、法令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。

第４検出手段８１は、第３取得手段７７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。

第４判定手段８２は、第４検出手段８１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。

決定手段８４は、第１インシデントと、第２インシデントおよび／または第３インシデントと、の組み合わせが所定の条件を満たした場合に、重大インシデントが発生したと決定するものである。重大インシデントか否かの判定は、重大インシデント判定条件６５を満たすか否かにより行う。また、第４インシデントが判定された場合には、第１インシデントと、第２インシデントおよび／または第３インシデントと、第４インシデントとの組み合わせが所定の条件（重大インシデント判定条件６５）を満たした場合に、重大インシデントと判定する。

通知手段８６は、重大インシデントが発生したことに関する関連情報（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）を管理者９０に通知するものである。例えば、インシデント関連情報６６を、通信部６８を介して管理者端末９２に送信し、管理者端末９２の表示部９４に表示させることで通知を行う。なお、通知の手段は、これに限らない。

学習手段８８は、ドライバー１２の個体差を学習して、ドライバー毎に所定の条件（第１インシデント判定条件６０、第２インシデント判定条件６２、第４インシデント判定条件６４、重大インシデント判定条件６５のうちの一つ以上の条件）を最適化するものである。ドライバー１２の個体差をインシデント判定条件に反映させることで、より正確なインシデントの判定を行うことができる。また、学習手段８８は、出発前のドライバー１２の体調に応じて、所定の条件（第１インシデント判定条件６０、第２インシデント判定条件６２、第４インシデント判定条件６４、重大インシデント判定条件６５のうちの一つ以上の条件）を最適化してもよい。出発前のドライバー１２の体調をインシデント判定条件に反映させることで、ドライバー１２の当日の体調を加味して、より正確なインシデントの判定を行うことができる。

＜管理者端末の構成＞・・・次に、図５を参照して、管理者９０の管理者端末９２の構成を説明する。管理者端末９２は、例えば、スマートフォンやタブレットなどの携帯端末が望ましい。これは、管理者９０がいち早くドライバー１２のインシデント発生情報を得て、次のアクションを取りやすくするためである。管理者端末９２は、表示部９４、入力部９６、通信部９８を備えている。表示部９４および入力部９６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９８は、ネットワークを介してサーバ５０からインシデント関連情報６６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。なお、管理者端末９２として、上述したスマートフォンやタブレットなどの携帯端末と併せてＰＣなどを使用することを妨げるものではない。

＜運転中インシデント通知処理＞・・・次に、本システム１００による運転中インシデント通知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。

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）。

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を満たした場合（疲労度が高く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（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。

一方、サーバ５０では、前記ステップＳ１０～１２と平行して、第２取得手段７３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。

次に、サーバ５０の第２検出手段７４は、第２取得手段７３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）。

次に、第２判定手段７６は、第２検出手段７４によって検出された動作が所定の条件を満たした場合（脇見運転・携帯端末を操作しながら運転で目線が２秒以上外れた場合、眠たそうな動作）をした場合など）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。

更に、前記ステップＳ１０～１４、ステップＳ２０～２４と平行して、サーバ５０の第３取得手段７７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の車両情報センシング部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。

次に、サーバ５０の第３検出手段７８は、第３取得手段７７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）。

次に、サーバ５０の第３判定手段８０は、第３検出手段７８によって検出された挙動を道路標識情報６３と照合して（車外向カメラの画像解析による道路標識特定、地図情報からの道路標識特定など）、法令遵守していない場合に、第３インシデントと判定する（ステップＳ３４）。

次に、サーバ５０の決定手段８４は、第１インシデントと、第２インシデントおよび／または第３インシデントと、の組み合わせが所定の条件を満たした場合に、重大インシデントが発生したと決定する（ステップＳ４０）。重大インシデントか否かの判定は、重大インシデント判定条件６５を満たすか否かにより行う。

そして、サーバ５０の通知手段８６は、重大インシデントが発生したことに関する関連情報（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）を管理者９０に通知する（ステップＳ４２）。例えば、インシデント関連情報６６を、通信部６８を介して管理者端末９２に送信し、管理者端末９２の表示部９４に表示させることで通知を行う。なお、通知の手段は、これに限らない。

図７には、管理者端末９２に表示される重大インシデント関連情報の表示例が示されている。図７に示すように、管理者端末９２の表示部９４には、「重大イベント通知」として、「車番：あ１１１」、「社員ナンバー：ＢＢ１２３４５６」、「発生イベント：前方衝突警報」、「発生時刻：２０１９／０４／１９ １３：２７：３０」といった文字情報とともに、地図１０１が表示されている。

地図１０１には、重大イベントが生じた地点にアイコン１０２が示されている。また、地図１０１の下方には、動画を再生するための画面が表示されており、再生ボタン１０４をタップすると、図６の右側に示す画像１０６が示され、上段には車外画像１０６Ａが、下段には１０６Ｂに車内画像１０６Ｂが示され、車外の様子と車内の様子（ドライバーの様子）を確認できる。なお、これらの画像は、静止画であってもよいし動画であってもよい。これにより、管理者９０がフォローすべき危険な状況（重大インシデント）が検知された際に、管理者９０のもつ端末へ通知することで、適切なフォローを行って事故を未然に防ぐのに役立つ。とくに、管理者端末９２を、スマートフォンやタブレットなどの携帯端末とすることで、管理者９０がいち早くドライバー１２のインシデント発生情報を得て、次のアクションを取ることが可能となる。

なお、本実施形態において、第４インシデントの発生を重大インシデントの判定に加味する場合には、上述したステップＳ１０～１４、ステップＳ２０～２４、ステップＳ３０～３４と平行して、サーバ５０の第４検出手段８１は、第３取得手段７７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。

次に、サーバ５０の第４判定手段８２は、第４検出手段８１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。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。

そして、サーバ５０の決定手段は、第４インシデントが判定された場合には、第１インシデントと、第２インシデントおよび／または第３インシデントと、第４インシデントとの組み合わせが所定の条件（重大インシデント判定条件６５）を満たした場合に、重大インシデントと判定する。

また、本実施形態において、学習手段８８によってドライバー１２の個体差を学習して、ドライバー毎に所定の条件（第１インシデント判定条件６０、第２インシデント判定条件６２、第４インシデント判定条件６４、重大インシデント判定条件６５のうちの一つ以上の条件）を最適化してもよい。ドライバー１２の個体差をインシデント判定条件に反映させることで、より正確なインシデントの判定を行うことができる。

また、学習手段８８は、出発前のドライバー１２の体調に応じて、所定の条件（第１インシデント判定条件６０、第２インシデント判定条件６２、第４インシデント判定条件６４、重大インシデント判定条件６５のうちの一つ以上の条件）を最適化してもよい。出発前のドライバー１２の体調をインシデント判定条件に反映させることで、ドライバー１２の当日の体調を加味して、より正確なインシデントの判定を行うことができる。

＜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、生体情報を解析し、体調を検出して、検出された体調が所定の条件を満たしたら、第１インシデントと判定して、ドライバーの動作情報を取得し、動作情報を解析し、動作を検出し、検出された動作が所定の条件を満たしたら、第２インシデントと判定して、車両の挙動情報を取得し、挙動情報を解析し、挙動を検出し、検出された挙動を道路標識情報と照合して法令遵守していなかったら、第３インシデントと判定して、第１インシデントと、第２インシデントおよび／または第３インシデントの組み合わせが所定の条件を満たしたら、重大インシデントが発生したと決定して、重大インシデントの関連情報を管理者に通知する。このため、運転中のドライバーの体調を考慮したインシデントを管理者に通知することができ、管理者９０がフォローすべき危険な状況（重大インシデント）が検知された際に、管理者９０のもつ端末へ通知することで、適切なフォローを行って事故を未然に防ぐのに役立つ。

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。

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、生体情報を解析し、体調を検出して、検出された体調が所定の条件を満たしたら、第１インシデントと判定して、ドライバーの動作情報を取得し、動作情報を解析し、動作を検出し、検出された動作が所定の条件を満たしたら、第２インシデントと判定して、車両の挙動情報を取得し、挙動情報を解析し、挙動を検出し、検出された挙動を道路標識情報と照合して法令遵守していなかったら、第３インシデントと判定して、第１インシデントと、第２インシデントおよび／または第３インシデントの組み合わせが所定の条件を満たしたら、重大インシデントが発生したと決定して、重大インシデントの関連情報を管理者に通知する。これにより、運転中のドライバーの体調を考慮したインシデントを管理者に通知することができるため、運転中インシデント通知システムとして好適である。

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：車外向きドライブレコーダ
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
６４：第４インシデント判定条件
６５：重大インシデント判定条件
６６：インシデント関連情報
６７：地図情報
６８：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２取得手段
７４：第２検出手段
７６：第２判定手段
７７：第３取得手段
７８：第３検出手段
８０：第３判定手段
８１：第４検出手段
８２：第４判定手段
８４：決定手段
８６：通知手段
８８：学習手段
９０：管理者
９２：管理者端末
９４：表示部
９６：入力部
９８：通信部
１００：運転中インシデント通知システム
１０１：地図
１０２：アイコン
１０４：再生ボタン
１０６：画像
１０６Ａ：車外画像
１０６Ｂ：車内画像

Claims (6)

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、
   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、
   前記取得された車両の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と照合して、法令遵守していない場合に、第３インシデントと判定する第３判定手段と、
   前記第１インシデントと、第２インシデントおよび／または第３インシデントと、の組み合わせが、所定の条件を満たした場合に、重大インシデントが発生したと決定する決定手段と、
   出発前の前記ドライバーの体調に応じて、前記第１インシデントを判定する際の前記所定の条件、前記第２インシデントを判定する際の前記所定の条件、前記重大インシデントを判定する際の前記所定の条件のうちの一つ以上の条件を最適化する学習手段と、
   前記一つ以上の条件が最適化されて決定された前記重大インシデントが発生したことに関する関連情報を管理者に通知する通知手段と、
   を備える運転中インシデント通知システム。
2. 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、を備え、
   前記決定手段は、前記第１インシデントと、第２インシデントおよび／または第３インシデントと、第４インシデントと、の組み合わせが、所定の条件を満たした場合に、重大インシデントが発生したと決定する請求項１記載の運転中インシデント通知システム。
3. 前記ドライバーの個体差を学習して、ドライバー毎に前記所定の条件を最適化する学習手段と、
   を備える請求項１又は２記載の運転中インシデント通知システム。
4. 前記第１インシデントを判定する際の前記所定の条件が、前記ドライバーの疲労度であり、
   前記第２インシデントを判定する際の前記所定の条件が、脇見運転・携帯端末を操作しながら運転・眠たそうな動作であり、
   前記道路標識情報が、前記車両の挙動を検出した際に、道路上に存在する道路標識の特定結果に基づいたものである、請求項１又は２記載の運転中インシデント通知システム。
5. 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、
   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、
   前記取得された車両の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と照合して、法令遵守していない場合に、第３インシデントと判定するステップと、
   前記第１インシデントと、第２インシデントおよび／または第３インシデントと、の組み合わせが、所定の条件を満たした場合に、重大インシデントが発生したと決定するステップと、
   出発前の前記ドライバーの体調に応じて、前記第１インシデントを判定する際の前記所定の条件、前記第２インシデントを判定する際の前記所定の条件、前記重大インシデントを判定する際の前記所定の条件のうちの一つ以上の条件を最適化するステップと、
   前記一つ以上の条件が最適化されて決定された前記重大インシデントが発生したことに関する関連情報を管理者に通知するステップと、
   を備える運転中インシデント通知方法。
6. 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、
   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、
   前記取得された車両の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と照合して、法令遵守していない場合に、第３インシデントと判定するステップと、
   前記第１インシデントと、第２インシデントおよび／または第３インシデントと、の組み合わせが、所定の条件を満たした場合に、重大インシデントが発生したと決定するステップと、
   出発前の前記ドライバーの体調に応じて、前記第１インシデントを判定する際の前記所定の条件、前記第２インシデントを判定する際の前記所定の条件、前記重大インシデントを判定する際の前記所定の条件のうちの一つ以上の条件を最適化するステップと、
   前記一つ以上の条件が最適化されて決定された前記重大インシデントが発生したことに関する関連情報を管理者に通知するステップと、
   を実行させるための運転中インシデント通知プログラム。

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