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公開番号2025173996
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-11-28
出願番号2024079944
出願日2024-05-16
発明の名称情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム、感情推定装置、及び運転支援システム
出願人株式会社デンソーテン
代理人弁理士法人佐野特許事務所
主分類G08G 1/00 20060101AFI20251120BHJP(信号)
要約【課題】ユーザに面倒な作業等を課すことなく、ユーザの状態の推定精度向上を図る。
【解決手段】例示的な情報処理装置は、ユーザの状態を推定する複数のAIモデルの出力の重みづけ処理を行ってユーザの状態を推定する情報処理装置であって、前記ユーザの周辺環境に基づき、前記重みづけ処理に対するキャリブレーション処理の対象イベントを検知し、前記対象イベント検知時における前記複数の各AIモデルの出力状況に応じて、前記重みづけ処理における重みを調整する。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
ユーザの状態を推定する複数のＡＩモデルの出力の重みづけ処理を行ってユーザの状態を推定する情報処理装置であって、
前記ユーザの周辺環境に基づき、前記重みづけ処理に対するキャリブレーション処理の対象イベントを検知し、
前記対象イベント検知時における前記複数の各ＡＩモデルの出力状況に応じて、前記重みづけ処理における重みを調整する、情報処理装置。
続きを表示（約 1,300 文字）【請求項２】
前記複数のＡＩモデルはそれぞれが、前記ユーザの感情を推定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記対象イベントは、前記ユーザが搭乗している車両の走行状態の変化、前記ユーザが鑑賞しているコンテンツのシーン変化、前記ユーザの会話の状態変化、及び前記ユーザが搭乗している車両の交通状態の変化の少なくとも一つを含む、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記対象イベントの発生時における前記複数の各ＡＩモデル出力における変化の有無を検出し、
検出した各ＡＩモデル出力の変化回数に基づき、前記重みづけ処理における重みを調整する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
ユーザを認識し、
認識したユーザに対応する重み調整用データを用いて前記重みづけ処理における重みを調整する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
ユーザの状態を推定する複数のＡＩモデルの出力の重みづけ処理を行ってユーザの状態を推定する情報処理方法であって、
前記ユーザの周辺環境に基づき、前記重みづけ処理に対するキャリブレーション処理の対象イベントを検知し、
前記対象イベント検知時における前記複数の各ＡＩモデルの出力状況に応じて、前記重みづけ処理における重みを調整する、情報処理方法。
【請求項７】
ユーザの状態を推定する複数のＡＩモデルの出力の重みづけ処理を行ってユーザの状態を推定する情報処理プログラムであって、
前記ユーザの周辺環境に基づき、前記重みづけ処理に対するキャリブレーション処理の対象イベントを検知することと、
前記対象イベント検知時における前記複数の各ＡＩモデルの出力状況に応じて、前記重みづけ処理における重みを調整することと
をコンピュータに実行させる、情報処理プログラム。
【請求項８】
ユーザが撮影された撮影画像に基づき前記ユーザの感情を推定する複数のＡＩモデルの出力の重みづけ処理を行って前記ユーザの感情を推定する感情推定装置であって、
前記ユーザの周辺環境に基づき、前記重みづけ処理に対するキャリブレーション処理の対象イベントを検知し、
前記対象イベント検知時における前記複数の各ＡＩモデルの出力状況に応じて、前記重みづけ処理における重みを調整する、感情推定装置。
【請求項９】
ユーザの感情を推定する感情推定装置と、前記感情推定装置が推定した感情に基づき車両の運転支援を行う運転支援装置とを含む運転支援システムであって、
前記感情推定装置は、
ユーザが撮影された撮影画像に基づき前記ユーザの感情を推定する複数のＡＩモデルの出力の重みづけ処理を行って前記ユーザの感情を推定する感情推定装置であって、
前記ユーザの周辺環境に基づき、前記重みづけ処理に対するキャリブレーション処理の対象イベントを検知し、
前記対象イベント検知時における前記複数の各ＡＩモデルの出力状況に応じて、前記重みづけ処理における重みを調整する、
運転支援システム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム、感情推定装置、及び運転支援システムに関する。
続きを表示（約 1,500 文字）【背景技術】
【０００２】
例えば感情等の人の状態を推定するＡＩ（Artificial Intelligence）モデルが開発されている。このようなＡＩモデルは、ユーザの個人差に対応できること、つまり汎用性を有することが望まれる。
【０００３】
汎用性を有するＡＩモデルの実現方法として、複数種類のＡＩモデルを設け、各ＡＩモデルによる推定結果を用い、ユーザに応じた重みづけ合成を行って得られた推定結果を最終的な推定結果とする方法がある。この方法では、ユーザに応じて重みを適切に調整する必要がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０１９－５６９７０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
重みを決定する方法としては、ユーザにキャリブレーション用のタスクを要求し、ユーザがタスクを実行している際の推定結果に応じて重みをキャリブレーションする方法がある。また、重みを決定する他の方法としては、推定結果に対する評価をユーザに求め、評価に応じて重みをキャリブレーションする方法（例えば特許文献１参照）がある。いずれの方法もユーザにとって煩わしいという課題がある。また、タスクを要求する方法は、ユーザがタスクを実行できない場合（例えば運転者であるユーザが運転中である場合）に実施できないという課題もある。
【０００６】
本発明は、上記事情に鑑み、ユーザに面倒な作業等を課すことなく、ユーザの状態の推定精度向上を図ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
例示的な本発明の情報処理装置は、ユーザの状態を推定する複数のＡＩモデルの出力の重みづけ処理を行ってユーザの状態を推定する情報処理装置であって、前記ユーザの周辺環境に基づき、前記重みづけ処理に対するキャリブレーション処理の対象イベントを検知し、前記対象イベント検知時における前記複数の各ＡＩモデルの出力状況に応じて、前記重みづけ処理における重みを調整する。
【発明の効果】
【０００８】
例示的な本発明によれば、ユーザの周辺環境に基づき対象イベントが自動的に検知され、対象イベント検知時における複数の各ＡＩモデルの出力状況に応じて重みが調整される。したがって、ユーザに面倒な作業等を課すことなく、状態推定機能のキャリブレーションが適切に行われることになり、ユーザの状態の推定精度向上を図ることができる。
【０００９】
また、例示的な本発明によれば、ユーザの周辺環境に基づき対象イベントが自動的に検知され、キャリブレーションにユーザへのタスク実行が必要無いため、ユーザがタスクを実行できない場合（例えば運転者であるユーザが運転中である場合）であっても、重みの調整が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
運転支援装置による処理を示す概念的説明図
運転支援システムの構成例を示す図
対象イベントテーブルの一例を示す図
運転支援装置の情報処理を示すフローチャート
第１変化検知履歴データベースの一例を示す図
第２変化検知履歴データベースの一例を示す図
対象イベント発生履歴データベースの一例を示す図
重み調整用データベースの第１例を示す図
重み調整用データベースの第２例を示す図
重み調整用データベースの第３例を示す図
学習装置によるＡＩモデルの学習処理を示す概念的説明図
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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