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公開番号2025134327
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-09-17
出願番号2024032171
出願日2024-03-04
発明の名称情報提供装置、情報提供方法、およびプログラム
出願人本田技研工業株式会社
代理人個人,個人,個人
主分類G06Q 50/10 20120101AFI20250909BHJP(計算;計数)
要約【課題】容易に他者と共有する場面の情報を提供すること。
【解決手段】情報提供装置は、車両の挙動を検出する検出部と、前記検出部で検出された前記車両の挙動と、前記車両の周辺の状況を撮像する撮像部が撮像した画像との一方または双方に基づいて、ドライバが行った前記車両の運転が所定の基準に対し好ましい行動または好ましくない行動を判定する判定部と、前記撮像部が撮像した画像のうち、前記好ましい行動が行われた第1時刻から第1所定時間前までの第1画像、または前記好ましくない行動が行われた第2時刻から第2所定時間前までの第2画像を抽出する抽出部と、抽出した画像を用いた前記行動の種別に応じたコンテンツを提供する提供部と、を備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
車両の挙動を検出する検出部と、
前記検出部で検出された前記車両の挙動と、前記車両の周辺の状況を撮像する撮像部が撮像した画像との一方または双方に基づいて、ドライバが行った前記車両の運転が所定の基準に対し好ましい行動または好ましくない行動を判定する判定部と、
前記撮像部が撮像した画像のうち、前記好ましい行動が行われた第１時刻から第１所定時間前までの第１画像、または前記好ましくない行動が行われた第２時刻から第２所定時間前までの第２画像を抽出する抽出部と、
抽出した画像を用いた前記行動の種別に応じたコンテンツを提供する提供部と、
を備える情報提供装置。
続きを表示（約 1,700 文字）【請求項２】
前記コンテンツは、前記第１画像または第２画像を含み、前記行動の種別に即した設問を前記行動が行われる前に提示して、前記設問に対する回答を要求しないコンテンツである、
請求項１に記載の情報提供装置。
【請求項３】
前記判定部は、前記撮像部が撮像した画像と前記車両の挙動とに基づいて、前記ドライバが行った前記車両の運転が所定の基準に対し好ましい行動であるか、または好ましくない行動であるかを判定し、
前記画像および前記車両の挙動を入力すると、前記行動の種別を出力するように学習された学習済モデルに、前記画像と前記車両の挙動とを入力して、前記ドライバが行った前記車両の運転が所定の基準に対し好ましい行動または好ましくない行動を判定する、
請求項１または２に記載の情報提供装置。
【請求項４】
前記ドライバの視線の向きを検出する視線検出部を備え、
前記判定部は、前記撮像部が撮像した画像と前記車両の挙動と前記視線の向きを示す情報とに基づいて、前記ドライバが行った前記車両の運転が所定の基準に対し好ましい行動または好ましくない行動を判定し、
前記画像、前記車両の挙動、および視線の向きを示す情報を入力すると、前記行動の種別を出力するように学習された学習済モデルに、前記画像、前記車両の挙動、および前記視線の向きを示す情報を入力して、前記ドライバが行った前記車両の運転が所定の基準に対し好ましい行動であるか、または好ましくない行動であるかを判定する、
請求項１または２に記載の情報提供装置。
【請求項５】
前記学習済モデルは、学習データを学習したモデルであり、
前記学習データは、前記画像と、前記車両の挙動と、前記視線の向きを示す情報と、正解データとを含み、
前記正解データは、前記画像と、前記車両の挙動と、前記視線の向きを示す情報との組み合わせに応じた行動の種別を示す情報である、
請求項４に記載の情報提供装置。
【請求項６】
前記学習済モデルは、
前記車両の挙動が前記画像の状況に基づく基準から所定値以上乖離している場合、前記好ましくない行動が行われたことを示す情報を出力し、または
前記視線の向きが前記画像の状況に基づく基準方向から所定値以上乖離している場合、前記好ましくない行動が行われたことを示す情報を出力する、
請求項５に記載の情報提供装置。
【請求項７】
前記検出部は、前記車両または前記車両に設置された機器に搭載され、
前記判定部は、前記車両とは異なる装置に設けられる、
請求項１または２に記載の情報提供装置。
【請求項８】
コンピュータが、
車両の挙動を検出し、
検出された前記車両の挙動と、前記車両の周辺の状況を撮像する撮像部が撮像した画像との一方または双方に基づいて、ドライバが行った前記車両の運転が所定の基準に対し好ましい行動または好ましくない行動を判定し、
前記撮像部が撮像した画像のうち、前記好ましい行動が行われた第１時刻から第１所定時間前までの第１画像、または前記好ましくない行動が行われた第２時刻から第２所定時間前までの第２画像を抽出し、
抽出した画像を用いた前記行動の種別に応じたコンテンツを提供する、
情報処理方法。
【請求項９】
コンピュータに、
車両の挙動を検出させ、
検出された前記車両の挙動と、前記車両の周辺の状況を撮像する撮像部が撮像した画像との一方または双方に基づいて、ドライバが行った前記車両の運転が所定の基準に対し好ましい行動または好ましくない行動を判定させ、
前記撮像部が撮像した画像のうち、前記好ましい行動が行われた第１時刻から第１所定時間前までの第１画像、または前記好ましくない行動が行われた第２時刻から第２所定時間前までの第２画像を抽出させ、
抽出した画像を用いた前記行動の種別に応じたコンテンツを提供させる、
プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報提供装置、情報提供方法、およびプログラムに関する。
続きを表示（約 1,900 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、交通参加者の中でも脆弱な立場にある人々にも配慮した持続可能な輸送システムへのアクセスを提供する取り組みが活発化している。この実現に向けて予防安全技術に関する研究開発を通して交通の安全性や利便性をより一層改善する研究開発に注力している。従来、車両などを運転しているときに好ましくない行動、好ましい行動が行われ、この場面を他者と共有することで類似する場面における事故を減らそうといった啓蒙活動や好ましい行動を行おうといった啓蒙活動が行われている。例えば、危うく事故になりかけたような場面（ヒヤリハット場面）を減らすことが行われている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特許第７０２１８９９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来技術は、容易に他者と共有する場面の情報を提供することができないことがあった。例えば、情報が点在しており、どのような場所で、どのような時間に着目する行動や事象など（例えばヒヤリハットに関する行動や事象）が発生したという場面を特定して提供することは難しい場合があった。
【０００５】
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、容易に他者と共有する場面の情報を提供することができる情報提供装置、情報提供方法、およびプログラムことを目的の一つとする。そして、延いては持続可能な輸送システムの発展に寄与するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明に係る情報提供装置、情報提供方法、およびプログラムは、以下の構成を採用した。
（１）：この発明の一態様に係る情報提供装置は、車両の挙動を検出する検出部と、前記検出部で検出された前記車両の挙動と、前記車両の周辺の状況を撮像する撮像部が撮像した画像との一方または双方に基づいて、ドライバが行った前記車両の運転が所定の基準に対し好ましい行動または好ましくない行動を判定する判定部と、前記撮像部が撮像した画像のうち、前記好ましい行動が行われた第１時刻から第１所定時間前までの第１画像、または前記好ましくない行動が行われた第２時刻から第２所定時間前までの第２画像を抽出する抽出部と、抽出した画像を用いた前記行動の種別に応じたコンテンツを提供する提供部と、を備える。
【０００７】
（２）：上記（１）の態様において、前記コンテンツは、前記第１画像または第２画像を含み、前記行動の種別に即した設問を前記行動が行われる前に提示して、前記設問に対する回答を要求しないコンテンツである。
【０００８】
（３）：上記（１）または（２）の態様において、前記判定部は、前記撮像部が撮像した画像と前記車両の挙動とに基づいて、前記ドライバが行った前記車両の運転が所定の基準に対し好ましい行動であるか、または好ましくない行動であるかを判定し、前記画像および前記車両の挙動を入力すると、前記行動の種別を出力するように学習された学習済モデルに、前記画像と前記車両の挙動とを入力して、前記ドライバが行った前記車両の運転が所定の基準に対し好ましい行動または好ましくない行動を判定する。
【０００９】
（４）：上記（１）または（２）の態様において、前記ドライバの視線の向きを検出する視線検出部を備え、前記判定部は、前記撮像部が撮像した画像と前記車両の挙動と前記視線の向きを示す情報とに基づいて、前記ドライバが行った前記車両の運転が所定の基準に対し好ましい行動または好ましくない行動を判定し、前記画像、前記車両の挙動、および視線の向きを示す情報を入力すると、前記行動の種別を出力するように学習された学習済モデルに、前記画像、前記車両の挙動、および前記視線の向きを示す情報を入力して、前記ドライバが行った前記車両の運転が所定の基準に対し好ましい行動であるか、または好ましくない行動であるかを判定する。
【００１０】
（５）：上記（４）の態様において、前記学習済モデルは、学習データを学習したモデルであり、前記学習データは、前記画像と、前記車両の挙動と、前記視線の向きを示す情報と、正解データとを含み、前記正解データは、前記画像と、前記車両の挙動と、前記視線の向きを示す情報との組み合わせに応じた行動の種別を示す情報である。
（【００１１】以降は省略されています）

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