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公開番号2024087582
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-07-01
出願番号2022202479
出願日2022-12-19
発明の名称運転診断装置
出願人トヨタ自動車株式会社
代理人個人
主分類G08G 1/00 20060101AFI20240624BHJP(信号)
要約【課題】高精度な運転診断を行うことができる運転診断装置を提供する。
【解決手段】運転診断装置は、車両の進行方向を撮影した画像を入力として、前記進行方向の見通しの良さを、見通しの良い順に第1クラス、第2クラス、及び第3クラスに分類して出力する、教師あり学習による機械学習済みの判定モデルを用い、前記第1クラス、前記第2クラス、及び前記第3クラスのうち、前記画像から前記見通しの良さに応じたクラスを判定する判定部と、前記判定部が、前記クラスを前記第1クラスまたは前記第3クラスと判定した場合、前記見通しの良さに応じて前記車両の運転を診断し、前記判定部が、前記クラスを前記第2クラスと判定した場合、前記見通しの良さによらずに前記車両の運転を診断する診断部とを有する。
【選択図】図3

特許請求の範囲【請求項１】
車両の進行方向を撮影した画像を入力として、前記進行方向の見通しの良さを、見通しの良い順に第１クラス、第２クラス、及び第３クラスに分類して出力する、教師あり学習による機械学習済みの判定モデルを用い、前記第１クラス、前記第２クラス、及び前記第３クラスのうち、前記画像から前記見通しの良さに応じたクラスを判定する判定部と、
前記判定部が、前記クラスを前記第１クラスまたは前記第３クラスと判定した場合、前記見通しの良さに応じて前記車両の運転を診断し、前記判定部が、前記クラスを前記第２クラスと判定した場合、前記見通しの良さによらずに前記車両の運転を診断する診断部とを有する、
運転診断装置。
続きを表示（約 460 文字）【請求項２】
前記診断部は、前記判定部が前記クラスを前記第３クラスと判定した場合、前記車両の運転の危険度を、前記判定部が前記クラスを前記第１クラスと判定した場合より厳しく診断する、
請求項１に記載の運転診断装置。
【請求項３】
前記判定モデルは、前記車両と同じ車種の他の車両の車載カメラが撮影した画像を教師データとして用いた機械学習により構築されている、
請求項１または２に記載の運転診断装置。
【請求項４】
前記判定モデルは、前記画像を撮像する車載カメラと同じ機種の他の車載カメラが撮影した画像を教師データとして用いた機械学習により構築されている、
請求項１または２に記載の運転診断装置。
【請求項５】
前記判定モデルは、前記車両の車種、または前記画像を撮像する車載カメラの機種に応じた判定基準に従って前記見通しの良さを前記第１クラス、前記第２クラス、及び前記第３クラスに分類する、
請求項１または２に記載の運転診断装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、運転診断装置に関する。
続きを表示（約 1,200 文字）【背景技術】
【０００２】
例えば特許文献１には、道路及び交差点の三次元地形情報を利用して車両からの見通し状態を推定することで生成した理想走行情報と、車両の走行時の実走行情報との類似度に基づき、車両の運転を診断する点が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０１４－２２９２２８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、見通しの良し悪しには明確な判断基準がなく、ばらつきが存在する。特許文献１には、見通しの良し悪しを客観的に精度良く判定する手段の開示はなく、見通し状態を用いて高精度に運転診断を行うことは難しい。
【０００５】
そこで本発明は上記の課題に鑑みてなされたものであり、高精度な運転診断を行うことができる運転診断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】
本発明の運転診断装置は、車両の進行方向を撮影した画像を入力として、前記進行方向の見通しの良さを、見通しの良い順に第１クラス、第２クラス、及び第３クラスに分類して出力する、教師あり学習による機械学習済みの判定モデルを用い、前記第１クラス、前記第２クラス、及び前記第３クラスのうち、前記画像から前記見通しの良さに応じたクラスを判定する判定部と、前記判定部が、前記クラスを前記第１クラスまたは前記第３クラスと判定した場合、前記見通しの良さに応じて前記車両の運転を診断し、前記判定部が、前記クラスを前記第２クラスと判定した場合、前記見通しの良さによらずに前記車両の運転を診断する診断部とを有する。
【０００７】
上記の運転診断装置において、前記診断部は、前記判定部が前記クラスを前記第３クラスと判定した場合、前記車両の運転の危険度を、前記判定部が前記クラスを前記第１クラスと判定した場合より厳しく診断してもよい。
【０００８】
上記の運転診断装置において、前記判定モデルは、前記車両と同じ車種の他の車両の車載カメラが撮影した画像を教師データとして用いた機械学習により構築されていてもよい。
【０００９】
上記の運転診断装置において、前記判定モデルは、前記画像を撮像する車載カメラと同じ機種の他の車載カメラが撮影した画像を教師データとして用いた機械学習により構築されていてもよい。
【００１０】
上記の運転診断装置において、前記判定モデルは、前記車両の車種、または前記画像を撮像する車載カメラの機種に応じた判定基準に従って前記見通しの良さを前記第１クラス、前記第２クラス、及び前記第３クラスに分類してもよい。
【発明の効果】
（【００１１】以降は省略されています）

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