JP6692610B2

JP6692610B2 - 検出プログラム、検出方法および検出装置

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Publication number: JP6692610B2
Application number: JP2015116807A
Authority: JP
Inventors: 典生平賀; 公嗣磯谷; 智之津田
Original assignee: Fujitsu Ltd; Transtron Inc
Current assignee: Fujitsu Ltd; Transtron Inc
Priority date: 2015-06-09
Filing date: 2015-06-09
Publication date: 2020-05-13
Anticipated expiration: 2035-06-09
Also published as: US20160361007A1; US10016157B2; JP2017004219A

Description

本発明は、検出プログラム等に関する。

近年、交通事故死亡者数は減少傾向にあるが、トラック等の事業用車による死亡事故は微増傾向にある。このため、例えば、事業用車に走行記録計を装着することを推奨し、走行情報を基にして、事故の発生しやすい場所や時間等を分析する従来技術が存在する。例えば、係る従来技術では、走行情報を基にして、急ブレーキ、白線逸脱等の所定のイベントを検出し、検出した所定のイベントの発生場所や発生時間等を利用して、交通事故を減らす対策等を行う。

特開２０１４−１９９６１６号公報

しかしながら、上述した従来技術では、所定のイベントを検出した場合の確からしさを判定することができないという問題がある。

１つの側面では、本発明は、所定のイベントを検出した場合の確からしさを判定することができる検出プログラム、検出方法および検出装置を提供することを目的とする。

第１の案では、本発明は、コンピュータに下記の処理を実行させる。コンピュータは、車両に搭載された第一の装置から走行情報とともにドライバーの識別情報を取得する。コンピュータは、バイタルサインのモニタを行う第二の装置からバイタルサインとともに前記ドライバーの識別情報を取得する。コンピュータは、取得した走行情報に基づいてあるタイミングにおける所定のイベントを検出した際に、あるタイミング近傍におけるバイタルサインに基づいて、所定のイベントの検出の確からしさを判定し、判定結果を出力する。

所定のイベントを検出した場合の確からしさを判定することができる。

図１は、本実施例に係るシステムの一例を示す図である。図２は、健康測定装置の構成を示す機能ブロック図である。図３は、検出装置の構成を示す機能ブロック図である。図４は、運行情報のデータ構造の一例を示す図である。図５は、イベント確からしさ情報のデータ構造の一例を示す図である。図６は、本実施例に係る検出装置の処理手順の一例を示す図である。図７は、検出プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。

以下に、本願の開示する検出プログラム、検出方法および検出装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。

本実施例に係るシステムの構成の一例について説明する。図１は、本実施例に係るシステムの一例を示す図である。図１に示すように、このシステム１は、複数の健康測定装置１０と、サーバ装置２０と、複数の端末装置３０と、複数の検出装置１００とを有する。健康測定装置１０と、サーバ装置２０と、端末装置３０と、検出装置１００とは、インターネット５０を介して交互に接続される。

健康測定装置１０は、例えば、自宅や職場等に配置されたドライバーの生体情報を測定する装置である。健康測定装置１０は、例えば、血圧計、体重計、体温計、アルコール検知器や睡眠測定器等の測定装置である。

サーバ装置２０は、後述する検出装置１００とインターネット５０を介して通信接続し、各ドライバーの運行情報を取得する。サーバ装置２０は、健康測定装置１０とインターネットを介して通信接続し、各ドライバーの生体情報を取得する。サーバ装置２０は、検出装置１００および健康測定装置１０から取得したドライバーの運行情報および生体情報を保持し、端末装置３０からの要求に応答して、ドライバーの運行情報および生体情報を通知する。

端末装置３０は、例えば、運輸会社等に配置された、パソコン等の端末装置である。例えば、端末装置３０は、ドライバーの運行情報および生体情報をサーバ装置２０に要求し、要求したドライバーの運行情報および生体情報をサーバ装置２０から受け付ける。

検出装置１００は、車両の運転席等に搭載され、その車両のドライバーの運行情報を検出する装置である。検出装置１００は、検出した運行情報を、サーバ装置２０に通知する。また、検出装置１００は、車両の走行に関する走行情報から所定のイベントを検出した場合に、係る所定のイベント発生近傍におけるドライバーのバイタルサインの値が通常とは異なるか否かにより、所定のイベントの確からしさを判定する。

次に、図１に示した健康測定装置１０の構成の一例について説明する。図２は、健康測定装置の構成を示す機能ブロック図である。図２に示すように、この健康測定装置１０は、検出部１１と、無線部１２と、記憶部１３と、制御部１４とを有する。

検出部１１は、利用者の生体情報を検出する。例えば、健康測定装置１０が脈拍計の場合、検出部１１は、利用者の脈拍数を測定する、例えば、利用者の身体に接触するイヤリングタイプ等の接触方式や非接触方式の脈拍測定部である。また、健康測定装置１０が血圧計の場合、検出部１１は、利用者の血圧数を測定する、例えば、接触方式又は非接触方式の血圧測定部である。例えば、健康測定装置１０が体重計の場合、検出部１１は、利用者の体重を測定する、例えば、接触方式又は非接触方式の体重測定部である。例えば、健康測定装置１０が体温計の場合、検出部１１は、利用者の体温を測定する、例えば、接触方式又は非接触方式の体温測定部である。例えば、健康測定装置１０が呼気中のアルコール濃度を検知する測定装置の場合、検出部１１は、利用者の呼気中のアルコール濃度を測定する測定部である。健康測定装置１０が睡眠測定装置の場合、検出部１１は、利用者の睡眠の質を測定する測定部である。

無線部１２は、例えば、無線方式でインターネット５０と通信接続する通信インターフェースである。尚、健康測定装置１０は、無線部１２を内蔵していない場合、スマートフォン等の端末装置を使用してインターネット５０と通信接続する機能を備えるようにしても良い。記憶部１３は、健康測定装置１０の利用者を識別する利用者ＩＤ毎に測定日時毎の生体情報を記憶する領域である。制御部１４は、健康測定装置１０全体を制御する処理部である。制御部１４は、健康測定装置１０の利用者を識別する利用者ＩＤ毎に測定日時毎の生体情報を記憶部１３に記憶する。

次に、図１に示した検出装置１００の構成の一例について説明する。図３は、検出装置の構成を示す機能ブロック図である。図３に示すように、この検出装置１００は、車速検出部１０１と、回転数検出部１０２と、車間距離検出部１０３と、白線検知部１０４と、ＧＰＳ(Global Positioning System)１０５と、時計部１０６を有する。検出装置１００は、無線部１０７と、読取部１０８と、脈拍検出部１０９と、眠気センサ１１０と、ステータススイッチ１１１と、ヒヤリハット申告スイッチ１１２を有する。検出装置１００は、眠気申告スイッチ１１３と、記憶部１１４と、判定部１１５と、制御部１２０とを有する。

車速検出部１０１は、例えば、車両に搭載したセンサ等を通じて車両の走行速度及び走行距離を検出する検出部である。回転数検出部１０２は、例えば、車両に搭載したセンサを通じて車両のエンジン回転数を検出する検出部である。車間距離検出部１０３は、例えば、車両に搭載したセンサを通じて、前方車両までの車間距離を検出する検出部である。白線検知部１０４は、例えば、車両に搭載したセンサを通じて、道路の車線である白線逸脱を検知する検知部である。ＧＰＳ１０５は、車両の現在位置を測定するシステムである。

時計部１０６は、現在日時を計時する時計である。無線部１０７は、例えば、無線方式でインターネット５０と通信接続する通信インターフェースである。読取部１０８は、例えば、ドライバーの運転免許証と非接触ＩＣ通信を実行し、運転免許証内の個人情報を読み取り、読み取った個人情報に基づき、運転車両のドライバーの利用者ＩＤを識別する。

脈拍検出部１０９は、ドライバーの脈拍を検出する検出部である。例えば、ドライバーの身体に接触する車両のハンドルにセンサを設置しておき、かかるセンサを用いてドライバーの脈拍を検出する。なお、脈拍検出部１０９は、図２で説明した検出部１１のように、イヤリングタイプ等の接触方式や非接触方式の脈拍測定部と同様にして、ドライバーの脈拍を検出しても良い。また、脈拍検出部１０９は、脈拍に加えて、ドライバーの血圧を検出しても良い。

眠気センサ１１０は、例えば、走行車両のドライバーの眠気を検知するセンサである。ステータススイッチ１１１は、例えば、車両のドライバーの状態を指定するスイッチである。ステータススイッチ１１１は、例えば、指定なし、荷積み、荷卸し、休憩、睡眠中等の状態を指定するスイッチである。ヒヤリハット申告スイッチ１１２は、例えば、運転車両のドライバーがヒヤリハットを自覚した場合に操作する申告スイッチである。眠気申告スイッチ１１３は、例えば、運転車両のドライバーが眠気を自覚した場合に操作する申告スイッチである。記憶部１１４は、各種情報を記憶する記憶装置である。

制御部１２０は、検出装置１００全体を制御する処理部である。制御部１２０は、例えば、各部１０１〜１０６、１０９〜１１３が検出した検出結果と、各部１０１〜１０６、１０９〜１１３を一意に識別する装置識別情報と、利用者ＩＤとを対応付けて収集し、収集した情報を、記憶部１１４に格納する。以下の説明では、検出装置１００が収集した情報を運行情報と表記する。例えば、制御部１２０は、取得部に対応する。

ここで、記憶部１１４に格納される運行情報の一例について説明する。図４は、運行情報のデータ構造の一例を示す図である。図４に示すように、運行情報１１４ａは、利用者ＩＤと、測定日時と、血圧と、脈拍と、眠気検知回数と、稼働フラグとを対応付ける。更に、運行情報１１４ａは、白線逸脱と、ヒヤリと、違反と、車間距離違反と、走行速度と、走行距離と、エンジン回転数とを対応付ける。

利用者ＩＤは、ドライバーを一意に識別する情報である。測定日時は、例えば、時計部１０６で計時する測定日時である。血圧は、例えば、脈拍検出部１０９で収集したドライバーの血圧である。脈拍は、例えば、脈拍検出部１０９で収集したドライバーの脈拍である。図４では省略するが、血圧および脈拍には、かかる血圧および脈拍を検出した脈拍検出部１０９を一意に識別する機器識別情報が対応付けられる。

眠気検知は、眠気申告スイッチ１１３の操作、すなわちドライバーが眠気を感じたか否かを示す。ドライバーが眠気を感じた場合には「１」が格納される。図４では省略するが眠気検知には、眠気申告スイッチを一意に識別する機器識別情報が対応付けられる。

稼働フラグは、ドライバーが稼働中であるか否かを示すフラグに相当する。稼働フラグが「１」の場合は、ステータススイッチ１１１で稼働開始を指定した場合に稼働中を示す。稼働フラグが「０」の場合には、ステータススイッチ１１１で稼働停止を停止した場合に稼働停止を示す。図４では省略するが、稼働フラグには、ステータススイッチ１１１を一意に識別する機器識別情報が対応付けられる。

白線逸脱は、白線検知部１０４により白線逸脱が検出されたか否かを示す。例えば、白線逸脱が発生した場合には「１」が格納される。図４では省略するが、白線逸脱には、白線検出部１０４を一意に識別する機器識別情報が対応付けられる。

ヒヤリは、ヒヤリハット申告スイッチ１１２の操作、すなわちドライバーによるヒヤリハットを感じたか否かを示す。ドライバーによりヒヤリハットを感じた場合には「１」が格納される。図４では省略するが、ヒヤリには、ヒヤリハット申告スイッチ１１２を一意に識別する機器識別情報が対応付けられる。

違反は、例えば、車速検出部１０１及び回転数検出部１０２の検出結果で検知した速度超過や急加減速等の違反が発生したか否かを示す。例えば、速度超過や急加減速等の違反発生が発生した場合には「１」が格納される。車間距離違反は、車間距離検出部１０３で検出した前方車両との間の車間距離が所定距離未満の状態となったか否かを示す。前方車両との間の車間距離が所定距離未満の状態となった場合には「１」が格納される。

例えば、白線逸脱を検出したこと、違反の発生を検出したこと、車間距離が所定距離未満を検出したことが、所定のイベントを検出したことに対応する。

走行速度は、例えば、車速検出部１０１に検出される稼働時間帯の走行車両の走行速度である。走行距離は、例えば、車速検出部１０１に検出される稼働時間帯の走行車両の走行距離である。図４では省略するが、走行速度および走行距離には、車速検出部１０１を一意に識別する機器識別情報が対応付けられる。エンジン回転数は、例えば、回転数検出部１０２に検出される稼働時間帯の走行車両のエンジン回転数である。図４では省略するが、エンジン回転数には、回転数検出部１０２を一意に識別する機器識別情報が対応付けられる。

図３の説明に戻る。判定部１１５は、走行情報を基にして、所定のイベントを検出する処理部である。また、判定部１１５は、所定のイベントを検出した場合に、所定のタイミング近傍におけるドライバーのバイタルサインの情報に基づいて、所定のイベントの確からしさを判定する。

ここで、走行情報は、車速検出部１０１、回転数検出部１０２、車間距離検出部１０３、白線検知部１０４等により検出される情報である。また、ドライバーのバイタルサインの情報は、脈拍検出部１０９等により検出される情報である。

判定部１１５が、所定のイベントを検出する処理の一例について説明する。判定部１１５は、車速検出部１０１および回転数検出部１０２が検出する情報を取得し、速度超過や急加減速等の違反が発生したか否かを示す。例えば、判定部１１５は、速度が所定速度を超えた場合、加速度が所定の加速度を超えた場合、減加速度が所定の減加速度を超えた場合に、違反が発生したと判定する。判定部１１５は、違反が発生したと判定した場合には、運行情報１１４ａの該当する測定日時のレコードに含まれる違反に「１」を設定する。

判定部１１５は、車間距離検出部１０３が検出する情報を取得し、前方車両との間の車間距離が所定距離未満の状態となったか否かを判定する。判定部１１５は、前方車両との間の車間距離が所定距離未満の状態となった場合には、運行情報１１４ａの該当する測定日時のレコードに含まれる車間距離違反に「１」を設定する。

判定部１１５は、白線検知部１０４が検出する情報を取得し、白線逸脱が検出されたか否かを判定する。判定部１１５は、白線逸脱が検出された場合には、運行情報１１４ａの該当する測定日時のレコードに含まれる白線逸脱に「１」を設定する。

続いて、判定部１１５が、所定のイベントの検出の確からしさを判定する処理の一例について説明する。例えば、所定のイベントは、上記の違反、車間距離違反、白線逸脱に対応するものとする。判定部１１５は、運行情報１１４ａにアクセスし、所定のイベントが発生した測定日時近傍におけるバイタルサインの情報を取得し、所定のイベントの確からしさを判定する。

判定部１１５は、所定のイベントを検出した測定日時の前、後、又は、前後双方のバイタルサインの情報について、バイタルサインの情報が通常とは異なる値を示す場合に、所定のイベントの発生をより確からしいと判定する。

ここでは、一例として、判定部１１５がドライバーの脈拍を用いて、確からしさを判定する処理について説明する。判定部１１５は、イベントの検出の確からしさをＡ、Ｂ、Ｃの何れかに分類する。確からしさＡが最も確からしく、確からしさの大小関係は、確からしさＡ＞確からしさＢ＞確からしさＣとする。例えば、判定部１１５は、下記に示すように、イベントを検出した測定日時から所定秒間前までの脈拍の平均値と閾値との比較により、確からしさを分類する。例えば、閾値の大小関係はＴ１＞Ｔ２＞Ｔ３となり、各閾値のうち、Ｔ１が、正常なドライバーの脈拍から最も離れた値とする。各閾値は、管理者により、予め設定される。

確からしさＡ：Ｔ１＜脈拍の平均値
確からしさＢ：Ｔ２＜脈拍の平均値≦Ｔ１
確からしさＣ：Ｔ３＜脈拍の平均値≦Ｔ２

上記の説明では、脈拍の平均値を、所定のイベントを検出した測定日時から所定秒前までの脈拍の平均値としたがこれに限定されるものではない。例えば、所定のイベントを検出した測定日時から所定秒後までの脈拍の平均値としても良い。または、所定のイベントを検出した測定日時の所定秒前から所定秒後の脈拍の平均値としても良い。

判定部１１５は、判定結果を基にして、イベント確からしさ情報を生成する。判定部１１５は、生成したイベント確からしさ情報を、記憶部１１４に格納する。図５は、イベント確からしさ情報のデータ構造の一例を示す図である。図５に示すように、このイベント確からしさ情報１１４ｂは、利用者ＩＤと、イベント検出日時と、イベントと、確からしさとを対応付ける。利用者ＩＤは、ドライバーを一意に識別する情報である。イベント検出日時は、所定のイベントを検出した測定日時に対応する。イベントは、イベントの内容に対応するものである。イベントの内容は、違反、車間距離違反、白線逸脱などを含む。確からしさは、上述した判定部１１５が判定する確からしさに対応する。

なお、上記の説明では、判定部１１５がドライバーの脈拍を用いて、確からしさを判定していたが、これに限定されるものではない。例えば、判定部１１５は、眠気センサ１１０から出力されるドライバーの眠気を基にして、確からしさを判定しても良い。判定部１１５は、所定のイベントを検出した測定日時の前、後、又は、前後双方において、ドライバーの眠気を検知している場合には、所定のイベントの発生をより確からしいと判定する。判定部１１５は、眠気の段階に基づいて、確からしさを複数段階に分類しても良い。

また、判定部１１５は、ドライバーの脈拍と、ドライバーの眠気発生の双方を用いて、確からしさを判定しても良い。例えば、判定部１１５は、所定のイベントを検出した測定日時の前、後、又は、前後双方において、ドライバーの眠気を検知している場合に、確からしさを「確からしさＡ」と判定する。また、判定部１１５は、所定のイベントを検出した測定日時の前、後、又は、前後双方において、ドライバーの脈拍の平均値が閾値以上である場合に、確からしさを「確からしさＢ」と判定する。

次に、本実施例に係る検出装置１００の処理手順の一例について説明する。図６は、本実施例に係る検出装置の処理手順の一例を示す図である。図６に示すように、検出装置１００の判定部１１５は、走行情報と共に利用者ＩＤを取得する（ステップＳ１０１）。判定部１１５は、バイタルサインと共に利用者ＩＤを取得する（ステップＳ１０２）。

判定部１１５は、所定のイベントを検出したか否かを判定する（ステップＳ１０３）。判定部１１５は、所定のイベントを検出していない場合には（ステップＳ１０３，Ｎｏ）、ステップＳ１０５に移行する。

一方、判定部１１５は、所定のイベントを検出した場合には（ステップＳ１０３，Ｙｅｓ）、バイタルサインに基づいて、所定のイベントの確からしさを判定する（ステップＳ１０４）。判定部１１５は、処理を継続するか否かを判定する（ステップＳ１０５）。判定部１１５は、処理を継続する場合には（ステップＳ１０５，Ｙｅｓ）、ステップＳ１０１に移行する。一方、判定部１１５は、処理を継続しない場合には（ステップＳ１０５，Ｎｏ）、処理を終了する。

次に、本実施例に係る検出装置１００の効果について説明する。検出装置１００は、車速検出部１０１、脈拍検出部１０９、記憶部１１４等から、走行情報、バイタルサインの情報、ドライバーの利用者ＩＤを取得する。そして、検出装置１００は、走行情報に基づいて、あるタイミングにおける所定のイベントを検出した際に、あるタイミング近傍におけるバイタルサインに基づいて、所定のイベントの検出の確からしさを判定し、判定結果を出力する。例えば、白線逸脱、違反の発生、車間距離が所定距離未満となった場合には、ドライバーのバイタルサインは、通常とものとは異なる。このため、バイタルサインを利用することで、所定のイベントを検出した場合の確からしさを判定することができる。

また、検出装置１００は、あるタイミングの前、後、又は、前後双方の何れかのバイタルサインに基づいて、所定のイベントの検出の確からしさを判定する。このため、バイタルサインが正常時とは異なるタイミングが変動しても、所定のイベントを検出した場合の確からしさを判定することができる。

また、検出装置１００は、走行情報において所定のイベントを検出した際に、バイタルサインが通常とは異なる値を示す場合に、イベントの発生をより確からしいと判定する。このため、イベントの発生の確からしさの判定精度を向上させることができる。

次に、上記実施例に示した検出装置１００と同様の機能を実現する検出プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する。図７は、検出プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。

図７に示すように、コンピュータ２００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ２０１と、ユーザからのデータの入力を受け付ける入力装置２０２と、ディスプレイ２０３とを有する。また、コンピュータ２００は、記憶媒体からプログラム等を読取る読み取り装置２０４と、ネットワークを介して他のコンピュータとの間でデータの授受を行うインターフェース装置２０５とを有する。また、コンピュータ２００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ２０６と、ハードディスク装置２０７とを有する。そして、各装置２０１〜２０７は、バス２０８に接続される。

ハードディスク装置２０７は、取得プログラム２０７ａ、判定プログラム２０７ｂを読み出してＲＡＭ２０６に展開する。取得プログラム２０７ａは、取得プロセス２０６ａとして機能する。判定プログラム２０７ｂは、判定プロセス２０６ｂとして機能する。例えば、取得プロセス２０６ａは、制御部１２０に対応する。判定プロセス２０６ｂは、判定部１１５に対応する。

なお、取得プログラム２０７ａ、判定プログラム２０７ｂについては、必ずしも最初からハードディスク装置２０７に記憶させておかなくても良い。例えば、コンピュータ２００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ２００が取得プログラム２０７ａ、判定プログラム２０７ｂを読み出して実行するようにしてもよい。

以上の各実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）コンピュータに、
車両に搭載された第一の装置から走行情報とともにドライバーの識別情報を取得し、
バイタルサインのモニタを行う第二の装置からバイタルサインとともに前記ドライバーの識別情報を取得し、
取得した前記走行情報に基づいてあるタイミングにおける所定のイベントを検出した際に、前記あるタイミング近傍における前記バイタルサインに基づいて、前記所定のイベントの検出の確からしさを判定し、
判定結果を出力する
処理を実行させることを特徴とする検出プログラム。

（付記２）前記近傍は、前記あるタイミングの前、後、又は、前後双方の何れかであることを特徴とする付記１に記載の検出プログラム。

（付記３）前記判定する処理は、前記走行情報において前記所定のイベントを検出した際に、前記バイタルサインが通常とは異なる値を示す場合に、前記イベントの発生をより確からしいと判定することを特徴とする付記１または２に記載の検出プログラム。

（付記４）コンピュータが実行する判定方法であって、
車両に搭載された第一の装置から走行情報とともにドライバーの識別情報を取得し、
バイタルサインのモニタを行う第二の装置からバイタルサインとともに前記ドライバーの識別情報を取得し、
取得した前記走行情報に基づいてあるタイミングにおける所定のイベントを検出した際に、前記あるタイミング近傍における前記バイタルサインに基づいて、前記所定のイベントの検出の確からしさを判定し、
判定結果を出力する
処理を実行することを特徴とする検出方法。

（付記５）前記近傍は、前記あるタイミングの前、後、又は、前後双方の何れかであることを特徴とする付記４に記載の検出方法。

（付記６）前記判定する処理は、前記走行情報において前記所定のイベントを検出した際に、前記バイタルサインが通常とは異なる値を示す場合に、前記イベントの発生をより確からしいと判定することを特徴とする付記４または５に記載の検出方法。

（付記７）車両に搭載された第一の装置から走行情報とともにドライバーの識別情報を取得し、バイタルサインのモニタを行う第二の装置からバイタルサインとともに前記ドライバーの識別情報を取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記走行情報に基づいてあるタイミングにおける所定のイベントを検出した際に、前記あるタイミング近傍における前記バイタルサインに基づいて、前記所定のイベントの検出の確からしさを判定し、判定結果を出力する判定部と
を有することを特徴とする検出装置。

（付記８）前記近傍は、前記あるタイミングの前、後、又は、前後双方の何れかであることを特徴とする付記７に記載の検出装置。

（付記９）前記判定部は、前記走行情報において前記所定のイベントを検出した際に、前記バイタルサインが通常とは異なる値を示す場合に、前記イベントの発生をより確からしいと判定することを特徴とする付記７または８に記載の検出装置。

１０健康測定装置
２０サーバ装置
３０端末装置
５０インターネット
１００検出装置

Claims

コンピュータに、
車両に搭載された第一の装置から走行情報とともにドライバーの識別情報を取得し、
バイタルサインのモニタを行う第二の装置からバイタルサインとともに前記ドライバーの識別情報を取得し、
取得した前記走行情報に基づいて所定のイベントを検出したか否かを判定し、
前記所定のイベントを検出しない場合には、前記所定のイベントを検出する処理を継続し、
前記所定のイベントを検出した場合には、前記所定のイベントを検出したタイミングの近傍におけるバイタルサインを取得し、前記バイタルサインに基づいて、前記所定のイベントの検出の確からしさを、確からしさの異なる複数の確からしさレベルのいずれか一つに分類し、
分類した確からしさレベルとイベントの検出日時とを対応付けた判定結果を出力する
処理を実行させることを特徴とする検出プログラム。
前記近傍は、前記所定のイベントを検出したタイミングの前、後、又は、前後双方の何れかであることを特徴とする請求項１に記載の検出プログラム。
前記判定する処理は、前記走行情報において前記所定のイベントを検出した際に、前記バイタルサインが通常とは異なる値を示す場合に、前記イベントの発生をより確からしいと判定することを特徴とする請求項１または２に記載の検出プログラム。
前記バイタルサインは、前記ドライバーの脈拍の情報を含み、前記分類する処理は、前記所定のイベントが検出されたタイミングを基準とする一定期間の脈拍の平均値を算出し、前記脈拍の平均値が第１閾値よりも大きい場合、前記確からしさを、第１レベルに分類し、前記脈拍の平均値が第２閾値よりも大きく、前記第１閾値未満の場合、前記確からしさを、前記第１レベルよりも小さい第２レベルに分類し、前記脈拍の平均値が前記第２閾値未満の場合、前記確からしさを、前記第２レベルよりも小さい第３レベルに分類することを特徴とする請求項１に記載の検出プログラム。
コンピュータが実行する判定方法であって、
車両に搭載された第一の装置から走行情報とともにドライバーの識別情報を取得し、
バイタルサインのモニタを行う第二の装置からバイタルサインとともに前記ドライバーの識別情報を取得し、
取得した前記走行情報に基づいて所定のイベントを検出したか否かを判定し、
前記所定のイベントを検出しない場合には、前記所定のイベントを検出する処理を継続し、
前記所定のイベントを検出した場合には、前記所定のイベントを検出したタイミングの近傍におけるバイタルサインを取得し、前記バイタルサインに基づいて、前記所定のイベントの検出の確からしさを、確からしさの異なる複数の確からしさレベルのいずれか一つに分類し、
分類した確からしさレベルとイベントの検出日時とを対応付けた判定結果を出力する
処理を実行することを特徴とする検出方法。
車両に搭載された第一の装置から走行情報とともにドライバーの識別情報を取得し、バイタルサインのモニタを行う第二の装置からバイタルサインとともに前記ドライバーの識別情報を取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記走行情報に基づいて所定のイベントを検出したか否かを判定し、前記所定のイベントを検出しない場合には、前記所定のイベントを検出する処理を継続し、前記所定のイベントを検出した場合には、前記所定のイベントを検出したタイミングの近傍におけるバイタルサインを取得し、前記バイタルサインに基づいて、前記所定のイベントの検出の確からしさを、確からしさの異なる複数の確からしさレベルのいずれか一つに分類し、分類した確からしさレベルとイベントの検出日時とを対応付けた判定結果を出力する判定部と
を有することを特徴とする検出装置。