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JP7094728B2 - Electronic devices, event detection methods and programs - Google Patents
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Description

本発明の実施形態は、電子機器、イベント検知方法及びプログラムに関する。 Embodiments of the present invention relate to electronic devices, event detection methods and programs.

近年では、例えばドライブレコーダーのような車両に取り付けられる電子機器が開発されている。 In recent years, electronic devices such as drive recorders that can be attached to vehicles have been developed.

このような電子機器においては、例えばセンサによって計測された物理量(センサデータ)に基づいて車両に発生したイベント(例えば、事故等)を検知するようなことが行われているが、当該イベントの誤検知を抑制する仕組みが求められている。 In such electronic devices, for example, an event (for example, an accident) that occurs in a vehicle is detected based on a physical quantity (sensor data) measured by a sensor, but the event is erroneous. There is a need for a mechanism to suppress detection.

特開2013-164869号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2013-164869

そこで、本発明が解決しようとする課題は、車両に発生するイベントの誤検知を抑制することが可能な電子機器、イベント検知方法及びプログラムを提供することにある。 Therefore, an object to be solved by the present invention is to provide an electronic device, an event detection method, and a program capable of suppressing false detection of an event occurring in a vehicle.

実施形態によれば、車両に取り付けられる電子機器が提供される。前記電子機器は、第1センサと、第2センサと、検知手段とを具備する。前記第1センサは、前記車両に対して生じる加速度を含む第1物理量を計測する。前記第2センサは、前記車両に対して生じる角速度又は前記加速度を生じる第1方向と異なる第2方向に対して生じる加速度を含む第2物理量を計測する。前記検知手段は、前記第1センサによって一定時間計測された第1物理量から第1最大値を抽出し、前記第2センサによって一定時間計測された第2物理量から第2最大値を抽出し、前記第1最大値、前記第2最大値、並びに前記第1センサによって前記第1最大値が計測された第1時刻及び前記第2センサによって前記第2最大値が計測された第2時刻の関係に基づいて、前記車両に発生したイベントを検知する。 According to the embodiment, an electronic device attached to a vehicle is provided. The electronic device includes a first sensor, a second sensor, and a detection means. The first sensor measures a first physical quantity including an acceleration generated with respect to the vehicle. The second sensor measures a second physical quantity including an angular velocity generated with respect to the vehicle or an acceleration generated in a second direction different from the first direction in which the acceleration is generated . The detection means extracts the first maximum value from the first physical quantity measured by the first sensor for a certain period of time, extracts the second maximum value from the second physical quantity measured by the second sensor for a certain period of time, and describes the above. Regarding the relationship between the first maximum value, the second maximum value, and the first time when the first maximum value is measured by the first sensor and the second time when the second maximum value is measured by the second sensor. Based on this, an event that has occurred in the vehicle is detected.

実施形態に係る電子機器の使用態様の一例を示す図。The figure which shows an example of the usage mode of the electronic device which concerns on embodiment. 電子機器のシステム構成の一例を示す図。The figure which shows an example of the system configuration of an electronic device. 電子機器の機能構成の一例を示すブロック図。A block diagram showing an example of the functional configuration of an electronic device. 電子機器の処理手順の一例を示すフローチャート。A flowchart showing an example of a processing procedure of an electronic device. センサデータ処理の処理手順の一例を示すフローチャート。The flowchart which shows an example of the processing procedure of sensor data processing. イベント検知処理の処理手順の一例を示すフローチャート。A flowchart showing an example of the processing procedure of the event detection processing. イベント検知処理の処理手順の別の例を示すフローチャート。A flowchart showing another example of the processing procedure of the event detection process.

以下、図面を参照して、実施形態について説明する。 Hereinafter, embodiments will be described with reference to the drawings.

図1は、本実施形態に係る電子機器の使用態様の一例を示す図である。図1に示すように、電子機器10は、例えば自動車のような車両1に取り付けられて使用されるドライブレコーダー等として実現され得る。 FIG. 1 is a diagram showing an example of a usage mode of an electronic device according to the present embodiment. As shown in FIG. 1, the electronic device 10 can be realized as a drive recorder or the like attached to and used in a vehicle 1 such as an automobile.

本実施形態においては電子機器10がドライブレコーダーであるものとして説明するが、当該電子機器10は、車両1に取り付けられる機器であればよく、例えば、カーナビゲーションシステムに組み込まれた機器、自動車のシガーソケットに挿入されて動作する機器またはその他の車載機器等として実現されても構わない。更に、電子機器10は、車両に取り付けられたホルダーに固定されるスマートフォンまたはタブレット端末等であってもよい。 In the present embodiment, the electronic device 10 will be described as a drive recorder, but the electronic device 10 may be a device attached to the vehicle 1, for example, a device incorporated in a car navigation system or a cigar of an automobile. It may be realized as a device that operates by being inserted into a socket or other in-vehicle device. Further, the electronic device 10 may be a smartphone, a tablet terminal, or the like fixed to a holder attached to the vehicle.

本実施形態に係る電子機器10は、通常のドライブレコーダーの機能に加えて、当該電子機器10が取り付けられた車両1に発生する各種イベント(事象)を検知する機能を有する。なお、本実施形態において、電子機器10は、車両1が、例えば、事故を起こしたこと等をイベントとして検知する。 The electronic device 10 according to the present embodiment has a function of detecting various events (events) that occur in the vehicle 1 to which the electronic device 10 is attached, in addition to the function of a normal drive recorder. In the present embodiment, the electronic device 10 detects, for example, that the vehicle 1 has caused an accident as an event.

図2は、図1に示す電子機器10のシステム構成の一例を示す。図2においては、電子機器10がドライブレコーダーである場合を想定している。 FIG. 2 shows an example of the system configuration of the electronic device 10 shown in FIG. In FIG. 2, it is assumed that the electronic device 10 is a drive recorder.

図2に示すように、電子機器10は、CPU11、不揮発性メモリ12、主メモリ13、カメラ14、液晶表示装置(LCD:Liquid Crystal Display)15、第1センサ16、第2センサ17及び無線通信デバイス18等を備える。 As shown in FIG. 2, the electronic device 10 includes a CPU 11, a non-volatile memory 12, a main memory 13, a camera 14, a liquid crystal display (LCD) 15, a first sensor 16, a second sensor 17, and wireless communication. A device 18 and the like are provided.

CPU11は、電子機器10の各コンポーネントの動作を制御するように構成されたプロセッサである。このCPU11は、例えば不揮発性メモリ12から主メモリ13にロードされる各種プログラムを実行する。CPU11によって実行されるプログラムには、例えばオペレーティングシステム及び上記したイベントを検知するためのプログラム(以下、イベント検知プログラムと表記)等が含まれる。 The CPU 11 is a processor configured to control the operation of each component of the electronic device 10. The CPU 11 executes various programs loaded from the non-volatile memory 12 into the main memory 13, for example. The program executed by the CPU 11 includes, for example, an operating system and a program for detecting the above-mentioned event (hereinafter referred to as an event detection program).

カメラ14は、例えば車両1の運転席前方の画像を撮影するCCD型またはMOS型等のイメージセンサを含む。カメラ14は、電子機器10の電源がオンされている間、常時画像を撮影する。カメラ14によって撮影された画像は、例えば不揮発性メモリ12等に格納される。なお、カメラ14は、動画に限らず、静止画も撮影可能である。 The camera 14 includes, for example, a CCD-type or MOS-type image sensor that captures an image of the front of the driver's seat of the vehicle 1. The camera 14 constantly captures an image while the power of the electronic device 10 is turned on. The image taken by the camera 14 is stored in, for example, a non-volatile memory 12. The camera 14 can capture not only moving images but also still images.

LCD15は、例えばカメラ14によって撮影された画像等を表示可能なディスプレイデバイスである。 The LCD 15 is a display device capable of displaying, for example, an image taken by a camera 14.

第1センサ16及び第2センサ17は、上記した車両1に発生するイベントを検知するために用いられる。第1センサ16は、車両1に対して生じる第1物理量を計測し、当該第1物理量を表すセンサデータを出力する。第2センサ17は、車両1に対して生じる第2物理量を計測し、当該第2物理量を表すセンサデータを出力する。なお、第1センサ16によって計測される第1物理量及び第2センサ17によって計測される第2物理量は異なる物理量であるものとする。 The first sensor 16 and the second sensor 17 are used to detect the event that occurs in the vehicle 1 described above. The first sensor 16 measures the first physical quantity generated for the vehicle 1 and outputs sensor data representing the first physical quantity. The second sensor 17 measures the second physical quantity generated for the vehicle 1 and outputs sensor data representing the second physical quantity. It is assumed that the first physical quantity measured by the first sensor 16 and the second physical quantity measured by the second sensor 17 are different physical quantities.

第1センサ16及び第2センサ17としては、例えば車両1に対して生じる加速度を計測可能な加速度センサ、当該車両1に対して生じる角速度を計測可能なジャイロセンサ、及び車両1の位置を計測するGNSS(Global Navigation Satellite System)センサまたはGPS(Global Positioning System)センサ等を用いることができる。 The first sensor 16 and the second sensor 17 measure, for example, an acceleration sensor capable of measuring the acceleration generated with respect to the vehicle 1, a gyro sensor capable of measuring the angular speed generated with respect to the vehicle 1, and the position of the vehicle 1. A GNSS (Global Navigation Satellite System) sensor, a GPS (Global Positioning System) sensor, or the like can be used.

無線通信デバイス18は、ネットワークを介して、外部装置(例えば、サーバ装置等)と無線通信を実行するように構成されたデバイスである。 The wireless communication device 18 is a device configured to execute wireless communication with an external device (for example, a server device or the like) via a network.

なお、本実施形態に係る電子機器10は、メモリーカードインタフェース(I/F)19を備えており、メモリーカード20を挿入可能に構成されている。メモリーカードインタフェース19を介して挿入されたメモリーカード20には、例えば不揮発性メモリ12に格納された画像(カメラ14によって撮影された画像)等を保存することができる。このメモリーカード20を他の電子機器に挿入すれば、カメラ14によって撮影された画像を当該他の電子機器等で表示することができる。 The electronic device 10 according to the present embodiment includes a memory card interface (I / F) 19, and is configured so that the memory card 20 can be inserted. The memory card 20 inserted via the memory card interface 19 can store, for example, an image (an image taken by the camera 14) stored in the non-volatile memory 12. If the memory card 20 is inserted into another electronic device, the image taken by the camera 14 can be displayed on the other electronic device or the like.

図3は、本実施形態に係る電子機器10の機能構成の一例を示すブロック図である。ここでは、上記した車両1に発生したイベントを検知するための機能構成について主に説明する。 FIG. 3 is a block diagram showing an example of the functional configuration of the electronic device 10 according to the present embodiment. Here, the functional configuration for detecting the event generated in the vehicle 1 described above will be mainly described.

図3に示すように、電子機器10は、データ取得部101、データ処理部102、イベント検知部103及びイベント処理部104を含む。 As shown in FIG. 3, the electronic device 10 includes a data acquisition unit 101, a data processing unit 102, an event detection unit 103, and an event processing unit 104.

本実施形態において、各部101~104の一部または全ては、上記したCPU11にイベント検知プログラムを実行させること、すなわちソフトウェアによって実現されるものとする。なお、各部101~104の一部または全ては、IC(Integrated Circuit)等のハードウェアによって実現されてもよいし、ソフトウェア及びハードウェアの組み合わせ構成として実現されてもよい。 In the present embodiment, a part or all of each part 101 to 104 is realized by causing the CPU 11 described above to execute the event detection program, that is, by software. A part or all of each part 101 to 104 may be realized by hardware such as an IC (Integrated Circuit), or may be realized as a combination of software and hardware.

データ取得部101は、第1センサ16から出力されたセンサデータ(以下、第1センサデータと表記)を取得する。同様に、データ取得部101は、第2センサ17から出力されたセンサデータ(以下、第2センサデータと表記)を取得する。 The data acquisition unit 101 acquires sensor data (hereinafter referred to as first sensor data) output from the first sensor 16. Similarly, the data acquisition unit 101 acquires the sensor data output from the second sensor 17 (hereinafter referred to as the second sensor data).

なお、データ取得部101は、第1センサデータ及び第2センサデータを取得する際に、当該センサデータの各々に対して発生時刻を付与する。このセンサデータに付与される発生時刻は、当該センサデータによって表される物理量が車両1に対して生じた時刻、すなわち、当該物理量が計測された時刻に相当する。 When the data acquisition unit 101 acquires the first sensor data and the second sensor data, the data acquisition unit 101 assigns an occurrence time to each of the sensor data. The occurrence time given to the sensor data corresponds to the time when the physical quantity represented by the sensor data occurs for the vehicle 1, that is, the time when the physical quantity is measured.

データ処理部102は、データ取得部101によって取得された第1センサデータ及び第2センサデータを処理し、当該第1センサデータによって表される第1物理量及び当該第2センサデータによって表される第2物理量を取得する。 The data processing unit 102 processes the first sensor data and the second sensor data acquired by the data acquisition unit 101, and the first physical quantity represented by the first sensor data and the second sensor data represented by the second sensor data. 2 Acquire the physical quantity.

イベント検知部103は、データ処理部102によって取得された第1及び第2物理量と、第1及び第2センサデータに付与されている発生時刻とに基づいて、車両1に発生したイベントを検知する。 The event detection unit 103 detects an event that has occurred in the vehicle 1 based on the first and second physical quantities acquired by the data processing unit 102 and the occurrence time given to the first and second sensor data. ..

すなわち、本実施形態においては、第1センサ16によって計測された第1物理量及び第2センサ17によって計測された第2物理量に加えて、当該第1物理量及び第2物理量が計測された時間関係を考慮してイベントを検知する。 That is, in the present embodiment, in addition to the first physical quantity measured by the first sensor 16 and the second physical quantity measured by the second sensor 17, the time relationship in which the first physical quantity and the second physical quantity are measured is determined. Detect events in consideration.

イベント処理部104は、イベントが検知された場合に、当該イベントに応じた処理を実行する。 When an event is detected, the event processing unit 104 executes processing according to the event.

以下、図4のフローチャートを参照して、本実施形態に係る電子機器10の処理手順について説明する。 Hereinafter, the processing procedure of the electronic device 10 according to the present embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG.

まず、電子機器10の電源がオンされて当該電子機器10が起動された場合、当該電子機器10に備えられる第1センサ16及び第2センサ17は計測を開始する。 First, when the power of the electronic device 10 is turned on and the electronic device 10 is started, the first sensor 16 and the second sensor 17 provided in the electronic device 10 start measurement.

第1センサ16及び第2センサ17による計測が開始された場合、データ取得部101は、第1センサ16から出力された第1センサデータ及び第2センサ17から出力された第2センサデータを取得する(ステップS1)。なお、第1センサ16は、計測の開始後、例えば予め定められた時間毎に第1センサデータを出力するように構成されている。第2センサ17についても同様である。 When the measurement by the first sensor 16 and the second sensor 17 is started, the data acquisition unit 101 acquires the first sensor data output from the first sensor 16 and the second sensor data output from the second sensor 17. (Step S1). The first sensor 16 is configured to output the first sensor data, for example, at predetermined time intervals after the start of measurement. The same applies to the second sensor 17.

次に、データ処理部102は、ステップS1において取得された第1センサデータ及び第2センサデータに対してセンサデータ処理を実行する(ステップS2)。なお、センサデータ処理は、第1センサデータ及び第2センサデータからイベント検知処理に必要な情報(データ)を抽出するための処理である。このセンサデータ処理の詳細については後述する。 Next, the data processing unit 102 executes sensor data processing on the first sensor data and the second sensor data acquired in step S1 (step S2). The sensor data processing is a process for extracting information (data) necessary for event detection processing from the first sensor data and the second sensor data. The details of this sensor data processing will be described later.

イベント検知部103は、センサデータ処理の結果を用いて、イベント検知処理を実行する(ステップS3)。なお、イベント検知処理は、車両1に発生したイベントを検知するための処理である。このイベント検知処理の詳細については後述する。 The event detection unit 103 executes the event detection process using the result of the sensor data process (step S3). The event detection process is a process for detecting an event that has occurred in the vehicle 1. The details of this event detection process will be described later.

イベント処理部104は、イベント検知処理の結果、イベント検知部103によってイベントが検知されたか否かを判定する(ステップS4)。 The event processing unit 104 determines whether or not an event has been detected by the event detection unit 103 as a result of the event detection processing (step S4).

イベントが検知されたと判定された場合(ステップS4のYES)、イベント処理部104は、当該検知されたイベントに応じた処理(以下、イベント処理と表記)を実行する。このイベント処理の具体例については後述する。 When it is determined that an event has been detected (YES in step S4), the event processing unit 104 executes processing according to the detected event (hereinafter referred to as event processing). A specific example of this event processing will be described later.

一方、イベントが検知されていないと判定された場合(ステップS4のNO)、ステップS5の処理は実行されない。 On the other hand, if it is determined that the event has not been detected (NO in step S4), the process of step S5 is not executed.

次に、電子機器10の電源がオフされたか否かが判定される(ステップS6)。電子機器10の電源がオフされていないと判定された場合(ステップS6のNO)、上記したステップS1に戻って処理が繰り返される。一方、電子機器10の電源がオフされたと判定された場合(ステップS6のYES)、図4に示す処理は終了される。 Next, it is determined whether or not the power of the electronic device 10 is turned off (step S6). When it is determined that the power of the electronic device 10 is not turned off (NO in step S6), the process returns to step S1 described above and the process is repeated. On the other hand, when it is determined that the power of the electronic device 10 has been turned off (YES in step S6), the process shown in FIG. 4 is terminated.

上記したように図4に示す処理によれば、電子機器10の電源がオンしている間に車両1に発生したイベントを検出することが可能となる。 As described above, according to the process shown in FIG. 4, it is possible to detect an event generated in the vehicle 1 while the power of the electronic device 10 is on.

次に、上記した図4に示すセンサデータ処理(ステップS2の処理)及びイベント検知処理(ステップS3の処理)について詳細に説明する。 Next, the sensor data processing (processing in step S2) and event detection processing (processing in step S3) shown in FIG. 4 will be described in detail.

まず、図5のフローチャートを参照して、センサデータ処理の処理手順の一例について説明する。このセンサデータ処理は、上記したようにデータ取得部101によって第1及び第2センサデータが取得された後に、データ処理部102によって実行される。 First, an example of the processing procedure for sensor data processing will be described with reference to the flowchart of FIG. This sensor data processing is executed by the data processing unit 102 after the first and second sensor data are acquired by the data acquisition unit 101 as described above.

データ処理部102は、データ取得部101によって取得された第1センサデータ及び第2センサデータをリングバッファ(図示せず)に追加する(ステップS11)。このステップS11においてリングバッファに追加される第1及び第2センサデータは、当該第1及び第2センサデータによって表される第1及び第2物理量の生データである。なお、センサデータ(第1及び第2センサデータ)を物理量(第1及び第2物理量)に変換するための処理が必要である場合には、このステップS11の処理の前に実行される。 The data processing unit 102 adds the first sensor data and the second sensor data acquired by the data acquisition unit 101 to the ring buffer (not shown) (step S11). The first and second sensor data added to the ring buffer in step S11 are raw data of the first and second physical quantities represented by the first and second sensor data. If a process for converting the sensor data (first and second sensor data) into a physical quantity (first and second physical quantity) is required, the process is executed before the process of step S11.

ここで、リングバッファは、一時的にデータを貯めておくバッファ(領域)の一種であり、先端と終端とを連結させることにより循環的に利用されるようになっている。このようなリングバッファによれば、上記したステップS11において新たなセンサデータ(第1及び第2センサデータ)が追加される際に、当該リングバッファに格納されているセンサデータのうち最も古いセンサデータが当該新たなセンサデータによって上書きされる(つまり、最も古いセンサデータが破棄される)。これにより、リングバッファは、当該リングバッファの容量に応じた一定時間分のセンサデータを保持することができる。なお、リングバッファの容量は予め定められているものとする。 Here, the ring buffer is a kind of buffer (area) for temporarily storing data, and is used cyclically by connecting the tip and the end. According to such a ring buffer, when new sensor data (first and second sensor data) is added in step S11 described above, the oldest sensor data among the sensor data stored in the ring buffer is used. Is overwritten by the new sensor data (that is, the oldest sensor data is discarded). As a result, the ring buffer can hold sensor data for a certain period of time according to the capacity of the ring buffer. The capacity of the ring buffer shall be predetermined.

次に、データ処理部102は、予め定められている条件を満たすか否かを判定する(ステップS12)。ステップS12における条件は、ステップS13以降の処理を実行するか否かを判定するための条件であり、例えば前回のセンサデータ処理の実行から予め定められた時間が経過したこと、前回のセンサデータ処理が実行された後に予め定められた数のセンサデータがリングバッファに追加されたこと等を含む。 Next, the data processing unit 102 determines whether or not a predetermined condition is satisfied (step S12). The condition in step S12 is a condition for determining whether or not to execute the processing after step S13. For example, a predetermined time has elapsed from the execution of the previous sensor data processing, and the previous sensor data processing. Includes that a predetermined number of sensor data has been added to the ring buffer after the execution of.

条件を満たさないと判定された場合(ステップS12のNO)、上記したステップS11に戻って処理が繰り返される。この場合、例えばデータ取得部101によって新たに取得されたセンサデータ(第1センサデータ及び第2センサデータ)がリングバッファに追加される。 If it is determined that the condition is not satisfied (NO in step S12), the process returns to step S11 described above and the process is repeated. In this case, for example, the sensor data (first sensor data and second sensor data) newly acquired by the data acquisition unit 101 are added to the ring buffer.

一方、条件を満たすと判定された場合(ステップS12のYES)、データ処理部102は、リングバッファからセンサデータを取得する(ステップS13)。このステップS13において、データ処理部102は、リングバッファに格納されている全ての(つまり、一定時間分の)センサデータを取得する。なお、ステップS13において取得されるセンサデータには、上記した第1及び第2センサデータが含まれる。 On the other hand, when it is determined that the condition is satisfied (YES in step S12), the data processing unit 102 acquires the sensor data from the ring buffer (step S13). In this step S13, the data processing unit 102 acquires all the sensor data stored in the ring buffer (that is, for a certain period of time). The sensor data acquired in step S13 includes the above-mentioned first and second sensor data.

データ処理部102は、ステップS13において取得されたセンサデータ(第1及び第2センサデータ)に対して前処理を実行する(ステップS14)。センサデータに対して実行される前処理には、オフセット処理または平準化処理等が含まれる。 The data processing unit 102 executes preprocessing on the sensor data (first and second sensor data) acquired in step S13 (step S14). The pre-processing performed on the sensor data includes offset processing, leveling processing, and the like.

ここで、上記した第1センサ16が例えば直交3軸(x軸、y軸及びz軸)の各軸方向の加速度を計測可能な加速度センサ(3軸加速度センサ)である場合を想定する。このような加速度センサの場合、z軸方向については重力加速度が計測されるが、当該重力加速度は本実施形態におけるイベントの検知には不要である場合がある。この場合には、加速度センサによって計測される重力加速度(オフセット)を除去するためのオフセット処理が前処理として実行されてもよい。 Here, it is assumed that the first sensor 16 described above is, for example, an acceleration sensor (3-axis acceleration sensor) capable of measuring acceleration in each axis direction of three orthogonal axes (x-axis, y-axis and z-axis). In the case of such an acceleration sensor, the gravitational acceleration is measured in the z-axis direction, but the gravitational acceleration may not be necessary for detecting an event in the present embodiment. In this case, offset processing for removing the gravitational acceleration (offset) measured by the acceleration sensor may be executed as preprocessing.

また、ステップS13において取得されたセンサデータは時系列データであるが、この時系列データを平準化(平滑化)するための平準化処理(例えば、移動平均等)が前処理として実行されてもよい。 Further, although the sensor data acquired in step S13 is time-series data, even if a leveling process (for example, moving average or the like) for leveling (smoothing) the time-series data is executed as preprocessing. good.

なお、ステップS14において実行される前処理は、センサデータから不要成分(ノイズ)を除去するための処理であれば、他の処理であっても構わない。また、ステップS14における前処理は、必要に応じて実行されればよく、省略されても構わない。 The preprocessing executed in step S14 may be another process as long as it is a process for removing unnecessary components (noise) from the sensor data. Further, the preprocessing in step S14 may be executed as necessary and may be omitted.

次に、データ処理部102は、ステップS14において前処理が実行されたセンサデータのうちの第1センサデータ(第1物理量)から第1特徴量を抽出する(ステップS15)。 Next, the data processing unit 102 extracts the first feature quantity from the first sensor data (first physical quantity) among the sensor data for which the preprocessing was executed in step S14 (step S15).

上記したように第1センサ16が3軸加速度センサである場合には、ステップS15において第1センサデータから抽出される第1特徴量は、当該3軸加速度センサによって一定時間計測された加速度のうちの最大値(最大加速度)とすることができる。この場合、第1特徴量は、例えば3軸加速度センサによって計測された各軸の加速度(絶対値)のうちの最大値であってもよいし、当該3軸加速度センサによって計測された各軸の加速度によって算出される加速度(車両1に対して生じた加速度)の向きを表す加速度ベクトルの絶対値の最大値(つまり、ベクトル合成値の最大値)であってもよい。 As described above, when the first sensor 16 is a 3-axis accelerometer, the first feature quantity extracted from the first sensor data in step S15 is the acceleration measured by the 3-axis accelerometer for a certain period of time. Can be the maximum value (maximum acceleration) of. In this case, the first feature amount may be, for example, the maximum value of the acceleration (absolute value) of each axis measured by the 3-axis acceleration sensor, or the first feature amount of each axis measured by the 3-axis acceleration sensor. It may be the maximum value of the absolute value of the acceleration vector (that is, the maximum value of the vector composite value) representing the direction of the acceleration (acceleration generated with respect to the vehicle 1) calculated by the acceleration.

ここで、上記したように第1センサ16から出力される第1センサデータには、当該第1センサデータによって表される第1物理量が計測された時刻(発生時刻)が付与されている。 Here, as described above, the first sensor data output from the first sensor 16 is given a time (occurrence time) at which the first physical quantity represented by the first sensor data is measured.

このため、データ処理部102は、第1特徴量が抽出された第1センサデータに付与されている発生時刻(以下、第1発生時刻と表記)を取得する(ステップS16)。なお、上記したように第1特徴量が加速度センサによって計測された最大加速度である場合、第1発生時刻は、当該最大加速度が計測された時刻である。 Therefore, the data processing unit 102 acquires the occurrence time (hereinafter referred to as the first occurrence time) assigned to the first sensor data from which the first feature amount has been extracted (step S16). When the first feature amount is the maximum acceleration measured by the acceleration sensor as described above, the first occurrence time is the time when the maximum acceleration is measured.

また、データ処理部102は、ステップS14において前処理が実行されたセンサデータのうちの第2センサデータ(第2物理量)から第2特徴量を抽出する(ステップS17)。 Further, the data processing unit 102 extracts the second feature amount from the second sensor data (second physical quantity) of the sensor data for which the preprocessing was executed in step S14 (step S17).

第2センサ17が例えばジャイロセンサである場合には、ステップS16において第2センサデータから抽出される第2特徴量は、当該ジャイロセンサによって一定時間計測された角速度(絶対値)のうちの最大値(最大角速度)等とすることができる。 When the second sensor 17 is, for example, a gyro sensor, the second feature amount extracted from the second sensor data in step S16 is the maximum value of the angular velocities (absolute values) measured by the gyro sensor for a certain period of time. (Maximum angular velocity) and the like.

ここで、上記したように第2センサ17から出力される第2センサデータには、当該第2センサデータによって表される第2物理量が計測された時刻(発生時刻)が付与されている。 Here, as described above, the second sensor data output from the second sensor 17 is given a time (occurrence time) at which the second physical quantity represented by the second sensor data is measured.

このため、データ処理部102は、第2特徴量が抽出された第2センサデータに付与されている発生時刻(以下、第2発生時刻と表記)を取得する(ステップS18)。なお、上記したように第2特徴量がジャイロセンサによって計測された最大角速度である場合、第2発生時刻は、当該最大角速度が計測された時刻である。 Therefore, the data processing unit 102 acquires the occurrence time (hereinafter referred to as the second occurrence time) assigned to the second sensor data from which the second feature amount has been extracted (step S18). When the second feature amount is the maximum angular velocity measured by the gyro sensor as described above, the second occurrence time is the time when the maximum angular velocity is measured.

上記した図5に示すセンサデータ処理によれば、第1センサデータから抽出された第1特徴量、当該第1センサデータに付与されている第1発生時刻、第2センサデータから抽出された第2特徴量及び当該第2センサデータに付与されている第2発生時刻を取得することができる。 According to the sensor data processing shown in FIG. 5 described above, the first feature amount extracted from the first sensor data, the first occurrence time given to the first sensor data, and the second sensor data extracted from the second sensor data. It is possible to acquire the two feature quantities and the second occurrence time assigned to the second sensor data.

なお、ステップS15において抽出される第1特徴量及びステップS17において抽出される第2特徴量は、車両1に発生したイベントを検知するための指針となるものであれば、上記した以外の特徴量(値)が抽出されてもよい。 The first feature amount extracted in step S15 and the second feature amount extracted in step S17 are feature amounts other than those described above as long as they serve as a guideline for detecting an event generated in the vehicle 1. (Value) may be extracted.

次に、図6のフローチャートを参照して、イベント検知処理の処理手順の一例について説明する。このイベント検知処理は、上記したようにデータ処理部102によってセンサデータ処理が実行された後に、イベント検知部103によって実行される。 Next, an example of the processing procedure of the event detection processing will be described with reference to the flowchart of FIG. This event detection process is executed by the event detection unit 103 after the sensor data processing is executed by the data processing unit 102 as described above.

ここでは、第1センサ16が加速度センサであり、第2センサ17がジャイロセンサであり、電子機器10が取り付けられている車両1が事故を起こしたことをイベントとして検知する場合について主に説明する。 Here, a case where the first sensor 16 is an acceleration sensor, the second sensor 17 is a gyro sensor, and the vehicle 1 to which the electronic device 10 is attached detects that an accident has occurred will be mainly described. ..

イベント検知部103は、上記したセンサデータ処理が実行されることによって第1センサデータから抽出された第1特徴量が予め定められている条件(以下、第1条件と表記)を満たすか否かを判定する(ステップS21)。 The event detection unit 103 determines whether or not the first feature amount extracted from the first sensor data by executing the above-mentioned sensor data processing satisfies a predetermined condition (hereinafter referred to as the first condition). Is determined (step S21).

上記したように第1特徴量が例えば加速度センサによって一定時間計測された加速度のうちの最大値である場合には、第1条件は、当該第1特徴量が予め定められた値(閾値)以上であることを含む。 As described above, when the first feature amount is, for example, the maximum value of the acceleration measured by the acceleration sensor for a certain period of time, the first condition is that the first feature amount is equal to or higher than a predetermined value (threshold value). Including being.

なお、ここで説明した第1条件は一例であり、第1特徴量を用いてイベントを検知するための条件であれば、第1条件として他の条件が定められていてもよい。
2)。 第1特徴量が第1条件を満たすと判定された場合(ステップS21のYES)、センサデータ処理が実行されることによって第2センサデータから抽出された第2特徴量が予め定められている条件(以下、第2条件と表記)を満たすか否かを判定する(ステップS2
上記したように第2特徴量が例えばジャイロセンサによって一定時間計測された角速度のうちの最大値である場合には、第2条件は、当該第2特徴量が予め定められた値(閾値)以上であることを含む。
The first condition described here is an example, and other conditions may be defined as the first condition as long as it is a condition for detecting an event using the first feature amount.
2). When it is determined that the first feature amount satisfies the first condition (YES in step S21), the condition that the second feature amount extracted from the second sensor data by executing the sensor data processing is predetermined. It is determined whether or not (hereinafter, referred to as the second condition) is satisfied (step S2).
As described above, when the second feature amount is, for example, the maximum value of the angular velocities measured for a certain period of time by the gyro sensor, the second condition is that the second feature amount is equal to or higher than a predetermined value (threshold value). Including being.

なお、ここで説明した第2条件は一例であり、第2特徴量を用いてイベントを検知するための条件であれば、第2条件として他の条件が定められていてもよい。 The second condition described here is an example, and other conditions may be defined as the second condition as long as it is a condition for detecting an event using the second feature amount.

ここで、第2特徴量が第2条件を満たすと判定された場合には、例えば車両1に対して一定以上の加速度及び角速度が生じているため、車両1に衝撃が加えられたと推定し、車両1が事故を起こしたというイベントを検知することが考えられる。 Here, when it is determined that the second feature amount satisfies the second condition, it is presumed that an impact is applied to the vehicle 1 because, for example, an acceleration and an angular velocity of a certain value or more are generated with respect to the vehicle 1. It is conceivable to detect an event that the vehicle 1 has caused an accident.

しかしながら、例えば車両1のドアを比較的強い力で閉めたような場合には、第1特徴量(加速度センサによって計測された最大加速度)が閾値を超えるような場合がある。 However, for example, when the door of the vehicle 1 is closed with a relatively strong force, the first feature amount (maximum acceleration measured by the acceleration sensor) may exceed the threshold value.

また、電子機器10(例えば、ドライブレコーダー)は人手によって車両1に取り付けられるが、この取り付け作業が正常に行われておらず不備がある場合には、事故等による衝撃が発生していないような場合であっても、電子機器10が回転してしまい、第2特徴量(ジャイロセンサによって計測された最大角速度)が閾値を超える場合がある。 Further, the electronic device 10 (for example, a drive recorder) is manually attached to the vehicle 1, but if this attachment work is not performed normally and there is a defect, it seems that an impact due to an accident or the like has not occurred. Even in this case, the electronic device 10 may rotate and the second feature amount (maximum angular velocity measured by the gyro sensor) may exceed the threshold value.

このため、本実施形態においては、ステップS21において第1特徴量が第1条件を満たすと判定し、かつ、ステップS22において第2特徴量が第2条件を満たすと判定された場合(ステップS22のYES)、更にステップS23の処理を実行する。具体的には、イベント検知部103は、図5に示すステップS16において取得された第1発生時刻及びステップS18において取得された第2発生時刻が予め定められている条件(以下、第3条件と表記)を満たすか否かを判定する(ステップS23)。 Therefore, in the present embodiment, when it is determined in step S21 that the first feature amount satisfies the first condition, and in step S22 it is determined that the second feature amount satisfies the second condition (step S22). YES), and further execute the process of step S23. Specifically, the event detection unit 103 has a condition in which the first occurrence time acquired in step S16 shown in FIG. 5 and the second occurrence time acquired in step S18 are predetermined (hereinafter, the third condition). It is determined whether or not the notation) is satisfied (step S23).

ここで、一般的に、車両1が他の車両等に衝突するような事故が発生した場合、当該車両1に衝撃が加えられた後に当該車両1が回転するような事態となる場合がある。このような事態を想定した場合、車両1に取り付けられている電子機器10においては車両1に加えられた衝撃として最大加速度が計測され、その直後に車両1の回転に応じた最大角速度が計測されることが想定される。 Here, in general, when an accident occurs in which the vehicle 1 collides with another vehicle or the like, the vehicle 1 may rotate after the impact is applied to the vehicle 1. Assuming such a situation, the electronic device 10 attached to the vehicle 1 measures the maximum acceleration as the impact applied to the vehicle 1, and immediately after that, the maximum angular velocity corresponding to the rotation of the vehicle 1 is measured. Is expected.

この場合、上記した第3条件を例えば第1発生時刻が第2発生時刻よりも前である(つまり、第2発生時刻-第1発生時刻>0である)こととすることができる。 In this case, the above-mentioned third condition can be, for example, that the first occurrence time is earlier than the second occurrence time (that is, the second occurrence time-the first occurrence time> 0).

第1発生時刻及び第2発生時刻(の時間関係)がこのような第3条件を満たす、つまり、最大加速度が計測された後に最大角速度が計測されていると判定された場合(ステップS23のYES)、イベント検知部103は、車両1が事故を起こしたというイベントを検知する(ステップS24)。 When it is determined that the first occurrence time and the second occurrence time (time relationship) satisfy such a third condition, that is, the maximum angular velocity is measured after the maximum acceleration is measured (YES in step S23). ), The event detection unit 103 detects an event that the vehicle 1 has caused an accident (step S24).

一方、ステップS21において第1特徴量が第1条件を満たさないと判定された場合、ステップS22において第2特徴量が第2条件を満たさないと判定された場合、またはステップS23において第1発生時刻及び第2発生時刻が第3条件を満たさないと判定された場合、上記したイベントは検知されない(ステップS25)。 On the other hand, when it is determined in step S21 that the first feature amount does not satisfy the first condition, when it is determined in step S22 that the second feature amount does not satisfy the second condition, or in step S23, the first occurrence time. If it is determined that the second occurrence time does not satisfy the third condition, the above-mentioned event is not detected (step S25).

上記した図6に示すイベント検知処理においてイベントが検知された場合、図4に示すステップS5においてイベント処理が実行される。 When an event is detected in the event detection process shown in FIG. 6 described above, the event process is executed in step S5 shown in FIG.

ここで、電子機器10が例えばドライブレコーダーであるような場合には、当該電子機器10に備えられる不揮発性メモリ12にはカメラ14によって常時撮影された車両1の運転席前方の画像が格納されている。 Here, when the electronic device 10 is, for example, a drive recorder, the non-volatile memory 12 provided in the electronic device 10 stores an image in front of the driver's seat of the vehicle 1 constantly taken by the camera 14. There is.

上記したように車両1が事故を起こしたというイベントが検知された場合、イベント処理としては、例えば第1及び第2発生時刻を含む予め定められた期間に撮影された画像を電子機器10に挿入されているメモリーカード20に保存するような処理が実行されることができる。この場合、第1及び第2発生時刻を含む所定時間に計測されたセンサデータ(例えば、イベントが検知された際にリングバッファに格納されていたセンサデータ)についてもメモリーカード20に保存されるようにしてもよい。また、イベント処理としては、これらの画像及びセンサデータを電子機器10の外部のサーバ装置に送信する処理が実行されてもよい。このようなイベント処理によれば、上記した車両1に発生した事故を後で検証するための画像及びセンサデータを適切に保存しておくことが可能となる。 When the event that the vehicle 1 has caused an accident is detected as described above, as the event processing, for example, an image taken in a predetermined period including the first and second occurrence times is inserted into the electronic device 10. A process such as saving to the stored memory card 20 can be executed. In this case, the sensor data measured at a predetermined time including the first and second occurrence times (for example, the sensor data stored in the ring buffer when an event is detected) is also stored in the memory card 20. You may do it. Further, as the event processing, a processing of transmitting these images and sensor data to an external server device of the electronic device 10 may be executed. According to such event processing, it is possible to appropriately store images and sensor data for later verifying the accident that occurred in the vehicle 1 described above.

更に、イベント処理としては、サーバ装置にイベントの発生を通知する(イベント発生通知を送信する)ような処理が実行されてもよい。このようなイベント処理によれば、上記した車両1に発生した事故の通報や当該事故現場への駆けつけサービス等を迅速に行うことが可能となる。 Further, as the event processing, a process of notifying the server device of the occurrence of an event (sending an event occurrence notification) may be executed. According to such event processing, it is possible to promptly report an accident that has occurred in the vehicle 1 and provide a rush service to the accident site.

なお、ここで説明したイベント処理は一例であり、イベント処理として他の処理が実行されても構わない。 The event processing described here is an example, and other processing may be executed as the event processing.

上記したように本実施形態においては、車両1に対して生じる第1物理量を計測する第1センサ16及び車両1に対して生じる第2物理量を計測する第2センサ17を備え、当該第1物理量(第1特徴量)、当該第1物理量が計測された時刻(第1発生時刻)、第2物理量及び当該第2物理量計測された時刻(第2発生時刻)に基づいて、車両1に発生したイベントを検知する。 As described above, in the present embodiment, the first sensor 16 for measuring the first physical quantity generated for the vehicle 1 and the second sensor 17 for measuring the second physical quantity generated for the vehicle 1 are provided, and the first physical quantity is provided. (1st feature quantity), the time when the first physical quantity was measured (first occurrence time), the second physical quantity, and the time when the second physical quantity was measured (second occurrence time), which occurred in the vehicle 1. Detect an event.

具体的には、第1物理量(例えば、加速度)が第1条件を満たし、第2物理量(例えば、角速度)が第2条件を満たし、かつ、第1発生時刻及び第2発生時刻の関係が第3条件を満たす場合にイベントが検知される。 Specifically, the first physical quantity (for example, acceleration) satisfies the first condition, the second physical quantity (for example, angular velocity) satisfies the second condition, and the relationship between the first occurrence time and the second occurrence time is the first. An event is detected when the three conditions are met.

本実施形態においては、このような構成により、例えば第1物理量及び第2物理量のみからイベントを検知する場合と比較して、当該第1物理量及び第2物理量の発生時刻(つまり、第1条件を満たす第1物理量と第2条件を満たす第2物理量との時間的な前後関係)をも考慮してイベントを検知するため、イベントの誤検知を抑制することが可能となる。 In the present embodiment, with such a configuration, the time of occurrence of the first physical quantity and the second physical quantity (that is, the first condition) is set as compared with the case where the event is detected only from the first physical quantity and the second physical quantity, for example. Since the event is detected in consideration of the temporal context of the first physical quantity to be satisfied and the second physical quantity to satisfy the second condition), it is possible to suppress erroneous detection of the event.

また、本実施形態においては、第1物理量(第1センサデータ)及び第2物理量(第2センサデータ)の不要成分を除去するための前処理を実行することによって、イベントの検知精度を更に向上させることが可能となる。 Further, in the present embodiment, the event detection accuracy is further improved by executing the preprocessing for removing unnecessary components of the first physical quantity (first sensor data) and the second physical quantity (second sensor data). It is possible to make it.

ここで、本実施形態においては、例えば第1センサ16が加速度センサであり、第2センサ17がジャイロセンサであり、車両1が事故を起こしたというイベントを検知する場合について主に説明したが、上記したように第1センサ16及び第2センサ17は加速度及び角速度以外の物理量を計測する他のセンサであってもよい。第1センサ16または第2センサ17としては、加速度センサ及びジャイロセンサ以外に例えばGNSSセンサ等を用いることができるが、このようなセンサを用いた場合には、当該センサによって計測された車両1の位置や速度等の変化量を上記した特徴量として抽出して利用することが可能である。 Here, in the present embodiment, for example, the case where the first sensor 16 is an acceleration sensor, the second sensor 17 is a gyro sensor, and an event that the vehicle 1 has caused an accident has been mainly described. As described above, the first sensor 16 and the second sensor 17 may be other sensors that measure physical quantities other than acceleration and angular velocity. As the first sensor 16 or the second sensor 17, for example, a GNSS sensor or the like can be used in addition to the acceleration sensor and the gyro sensor, but when such a sensor is used, the vehicle 1 measured by the sensor is used. It is possible to extract and use the amount of change in position, speed, etc. as the above-mentioned feature amount.

また、本実施形態において、第1センサ16によって計測される第1物理量及び第2センサ17によって計測される第2物理量は異なる物理量であるが、当該異なる物理量とは、例えば3軸加速度によって計測されるX軸方向の加速度及びY軸方向の加速度等であっても構わない。この場合には、第1センサ16及び第2センサ17としてそれぞれ異なる加速度センサを備える構成としてもよいし、当該第1センサ16及び第2センサ17を一体とし、1つの3軸加速度センサを備える構成としてもよい。 Further, in the present embodiment, the first physical quantity measured by the first sensor 16 and the second physical quantity measured by the second sensor 17 are different physical quantities, but the different physical quantities are measured by, for example, triaxial acceleration. The acceleration in the X-axis direction, the acceleration in the Y-axis direction, and the like may be used. In this case, the first sensor 16 and the second sensor 17 may be provided with different acceleration sensors, or the first sensor 16 and the second sensor 17 may be integrated and provided with one three-axis acceleration sensor. May be.

また、本実施形態においては、上記したように例えば車両1が他の車両等に衝突するような事故が発生した場合には当該車両1に衝撃が加えられた後に当該車両1が回転するという事態を想定し、第1発生時刻(最大加速度が計測された時刻)が第2発生時刻(最大角速度が計測された時刻)よりも前であることが第3条件であるものとして説明したが、電子機器10において検知されるイベントは車両1が事故を起こしたというイベントに限られない。 Further, in the present embodiment, as described above, when an accident such as the vehicle 1 colliding with another vehicle or the like occurs, the vehicle 1 rotates after the impact is applied to the vehicle 1. The third condition is that the first occurrence time (time when the maximum acceleration is measured) is earlier than the second occurrence time (time when the maximum angular velocity is measured). The event detected by the device 10 is not limited to the event that the vehicle 1 has caused an accident.

すなわち、上記した第3条件は、第1センサ16によって計測される第1物理量及び第2センサ17によって計測される第2物理量の組み合わせや検知されるイベントの内容(種類)等に応じて、例えば第1発生時刻が第2発生時刻よりも後であることであってもよい。 That is, the above-mentioned third condition is, for example, depending on the combination of the first physical quantity measured by the first sensor 16 and the second physical quantity measured by the second sensor 17, the content (type) of the detected event, and the like. The first occurrence time may be later than the second occurrence time.

また、本実施形態においては、主に第1特徴量の発生(例えば、最大加速度の計測)と第2特徴量の発生(例えば、最大角速度の計測)の順序に基づいて第3条件を満たすか否かが判定されるものとして説明したが、当該順序に加えて、第1発生時刻と第2発生時刻との差分(つまり、最大加速度の計測と最大角速度の計測との間隔)が予め定められた値(閾値)以下であること等を第3条件としてもよい。 Further, in the present embodiment, whether the third condition is satisfied mainly based on the order of generation of the first feature amount (for example, measurement of maximum acceleration) and generation of the second feature amount (for example, measurement of maximum angular velocity). Although it has been explained that whether or not it is determined, in addition to the order, the difference between the first occurrence time and the second occurrence time (that is, the interval between the measurement of the maximum acceleration and the measurement of the maximum angular velocity) is predetermined. The third condition may be that it is equal to or less than the value (threshold).

更に、第1特徴量の発生と第2特徴量の発生との順序は関係なく、第1発生時刻と第2発生時刻との差分が予め定められた値以下であることのみを第3条件としてもよい。 Further, the order of the generation of the first feature amount and the generation of the second feature amount is irrelevant, and the third condition is that the difference between the first occurrence time and the second occurrence time is not more than a predetermined value. May be good.

また、本実施形態においては、上記した図6に示すイベント検知処理が実行されるものとして説明したが、第1物理量、第1発生時刻、第2物理量及び第2発生時刻に基づいてイベントを検知するのであれば、図6に示すイベント検知処理とは異なる処理が実行されてもよい。 Further, in the present embodiment, the event detection process shown in FIG. 6 described above has been described as being executed, but the event is detected based on the first physical quantity, the first occurrence time, the second physical quantity, and the second occurrence time. If so, a process different from the event detection process shown in FIG. 6 may be executed.

具体的には、図6に示すイベント検知処理に代えて、例えば図7に示すようなイベント検知処理が実行されてもよい。なお、図7に示すイベント検知処理は、例えば第1特徴量が第1条件を満たし、かつ、第2特徴量が第2条件を満たさない場合にイベントが検知される点が図6に示すイベント検知処理と異なっている。本実施形態においては、図7に示すイベント検知処理以外であっても、例えば第1物理量と第1閾値との関係、第2物理量と第2閾値との関係、及び第1発生時刻と第2発生時刻との関係の様々な組み合わせに応じてイベントを検知することができる。 Specifically, instead of the event detection process shown in FIG. 6, for example, the event detection process as shown in FIG. 7 may be executed. In the event detection process shown in FIG. 7, for example, an event is detected when the first feature amount satisfies the first condition and the second feature amount does not satisfy the second condition, which is the event shown in FIG. It is different from the detection process. In the present embodiment, other than the event detection process shown in FIG. 7, for example, the relationship between the first physical quantity and the first threshold value, the relationship between the second physical quantity and the second threshold value, and the first occurrence time and the second threshold value. Events can be detected according to various combinations of relationships with the time of occurrence.

すなわち、誤検知を抑制しつつ、適切にイベントを検知することが可能であれば、上記したイベント検知処理は、第1物理量(第1特徴量)及び第2物理量(第2特徴量)の組み合わせや検知されるイベントの内容に応じて適宜変更されても構わない。 That is, if it is possible to appropriately detect an event while suppressing false detection, the above-mentioned event detection process is a combination of a first physical quantity (first feature quantity) and a second physical quantity (second feature quantity). It may be changed as appropriate according to the content of the detected event.

なお、本実施形態においては電子機器10において図4に示す処理が実行されるものとして説明したが、当該処理の一部が例えば外部のサーバ装置等で実行される構成としても構わない。 In the present embodiment, the process shown in FIG. 4 is executed in the electronic device 10, but a part of the process may be executed by, for example, an external server device.

また、本実施形態においては上記したようにリングバッファにセンサデータを格納しておくものとして説明したが、電子機器10によって実行されるセンサデータ処理及びイベント検知処理は、当該リングバッファに格納された一定時間分のセンサデータに基づいて実行される。この場合、リングバッファの容量が過度に大きいと、リングバッファにセンサデータが格納される一定時間のうちに複数のイベントが発生するような場合には、適切にイベントを検知することができない可能性がある。一方、リングバッファの容量が過度に小さいと、効率的な処理の妨げとなる可能性がある。このため、本実施形態においては、例えば電子機器10のユーザまたは外部のサーバ装置の管理者等によってリングバッファの容量(サイズ)を変更可能な構成としてもよい。 Further, in the present embodiment, the sensor data is stored in the ring buffer as described above, but the sensor data processing and the event detection processing executed by the electronic device 10 are stored in the ring buffer. It is executed based on the sensor data for a certain period of time. In this case, if the capacity of the ring buffer is excessively large, it may not be possible to detect the event properly if multiple events occur within a certain period of time when the sensor data is stored in the ring buffer. There is. On the other hand, if the capacity of the ring buffer is excessively small, it may hinder efficient processing. Therefore, in the present embodiment, the capacity (size) of the ring buffer may be changed by, for example, a user of the electronic device 10 or an administrator of an external server device.

更に、上記したイベント検知処理における第1~第3条件等において設定される各種閾値等についても、イベントの検知精度に影響を与えるものであるため、電子機器10のユーザまたはサーバ装置の管理者等によって変更可能としてもよい。 Further, since various threshold values and the like set in the first to third conditions in the above-mentioned event detection process also affect the event detection accuracy, the user of the electronic device 10 or the administrator of the server device, etc. It may be possible to change by.

なお、上記したリングバッファの容量及び各種閾値については、自動的に更新されるようにしてもよい。具体的には、例えば上記したイベント検知処理の結果(イベントの検知またはイベントの非検知)に対する正誤を示す情報をユーザ等の指示あるいは他のデータベースの参照等に基づいてサーバ装置に登録(蓄積)しておくことによって、誤りであったイベント検知処理の結果が正しくなるようにリングバッファの容量及び各種閾値を自動的に更新することができる。 The capacity of the ring buffer and various threshold values described above may be automatically updated. Specifically, for example, information indicating correctness for the result of the above-mentioned event detection process (event detection or event non-detection) is registered (accumulated) in the server device based on an instruction from a user or the like or a reference to another database. By doing so, the capacity of the ring buffer and various thresholds can be automatically updated so that the result of the event detection process that was an error becomes correct.

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。 Although some embodiments of the present invention have been described, these embodiments are presented as examples and are not intended to limit the scope of the invention. These embodiments can be implemented in various other embodiments, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the gist of the invention. These embodiments and variations thereof are included in the scope of the invention described in the claims and the equivalent scope thereof, as are included in the scope and gist of the invention.

10…電子機器、11…CPU、12…不揮発性メモリ、13…主メモリ、14…カメラ、15…LCD、16…第1センサ、17…第2センサ、18…無線通信デバイス、19…メモリーカードインタフェース、20…メモリーカード、101…データ取得部、102…データ処理部、103…イベント検知部、104…イベント処理部。 10 ... electronic equipment, 11 ... CPU, 12 ... non-volatile memory, 13 ... main memory, 14 ... camera, 15 ... LCD, 16 ... first sensor, 17 ... second sensor, 18 ... wireless communication device, 19 ... memory card Interface, 20 ... Memory card, 101 ... Data acquisition unit, 102 ... Data processing unit, 103 ... Event detection unit, 104 ... Event processing unit.

Claims (7)

車両に取り付けられる電子機器において、
前記車両に対して生じる加速度を含む第1物理量を計測する第1センサと、
前記車両に対して生じる角速度又は前記加速度を生じる第1方向と異なる第2方向に対して生じる加速度を含む第2物理量を計測する第2センサと、
前記第1センサによって一定時間計測された第1物理量から第1最大値を抽出し、前記第2センサによって一定時間計測された第2物理量から第2最大値を抽出し、前記第1最大値、前記第2最大値、並びに前記第1センサによって前記第1最大値が計測された第1時刻及び前記第2センサによって前記第2最大値が計測された第2時刻の関係に基づいて、前記車両に発生したイベントを検知する検知手段と
を具備する電子機器。
In electronic devices attached to vehicles
The first sensor that measures the first physical quantity including the acceleration generated for the vehicle, and
A second sensor that measures a second physical quantity including an angular velocity generated with respect to the vehicle or an acceleration generated in a second direction different from the first direction in which the acceleration is generated.
The first maximum value is extracted from the first physical quantity measured by the first sensor for a certain period of time, and the second maximum value is extracted from the second physical quantity measured by the second sensor for a certain period of time. The vehicle is based on the relationship between the second maximum value and the first time when the first maximum value is measured by the first sensor and the second time when the second maximum value is measured by the second sensor. An electronic device equipped with a detection means for detecting an event that has occurred in.
前記検知手段は、前記第1最大値が第1条件を満たし、前記第2最大値が第2条件を満たし、かつ、前記第1時刻及び前記第2時刻の関係が第3条件を満たす場合に前記イベントを検知する請求項1記載の電子機器。 In the detection means, when the first maximum value satisfies the first condition, the second maximum value satisfies the second condition, and the relationship between the first time and the second time satisfies the third condition. The electronic device according to claim 1, which detects the event. 前記第1条件は、前記第1最大値が第1閾値以上であることであり、前記第2条件は、前記第2最大値が第2閾値以上であることであり、前記第3条件は、前記第1時刻が前記第2時刻よりも前であることである請求項2記載の電子機器。 The first condition is that the first maximum value is equal to or higher than the first threshold value, the second condition is that the second maximum value is equal to or higher than the second threshold value, and the third condition is that the second maximum value is equal to or higher than the second threshold value. The electronic device according to claim 2 , wherein the first time is before the second time . 前記検知手段は、前記第1物理量と第1閾値との関係、前記第2物理量と第2閾値との関係、及び前記第1時刻と前記第2時刻との関係の組み合わせに応じて前記イベントを検知する請求項1記載の電子機器。 The detection means determines the event according to a combination of the relationship between the first physical quantity and the first threshold value, the relationship between the second physical quantity and the second threshold value, and the relationship between the first time and the second time. The electronic device according to claim 1 to be detected. 前記第1物理量及び前記第2物理量の不要成分を除去するための前処理を実行する処理手段を更に具備する請求項1記載の電子機器。 The electronic device according to claim 1, further comprising a processing means for executing a pretreatment for removing an unnecessary component of the first physical quantity and the second physical quantity. 車両に取り付けられる電子機器が実行するイベント検知方法であって、
第1センサによって計測された前記車両に対して生じる加速度を含む第1物理量を取得するステップと、
第2センサによって計測された前記車両に対して生じる角速度又は前記加速度を生じる第1方向と異なる第2方向に対して生じる加速度を含む第2物理量を取得するステップと、
前記第1センサによって一定時間計測された第1物理量から第1最大値を抽出し、前記第2センサによって一定時間計測された第2物理量から第2最大値を抽出し、前記第1最大値、前記第2最大値、並びに前記第1センサによって前記第1最大値が計測された第1時刻及び前記第2センサによって前記第2最大値が計測された第2時刻の関係に基づいて、前記車両に発生したイベントを検知するステップと
を具備するイベント検知方法。
It is an event detection method executed by electronic devices installed in vehicles.
The step of acquiring the first physical quantity including the acceleration generated for the vehicle measured by the first sensor, and
A step of acquiring a second physical quantity including an angular velocity generated for the vehicle or an acceleration generated in a second direction different from the first direction in which the acceleration is generated measured by the second sensor.
The first maximum value is extracted from the first physical quantity measured by the first sensor for a certain period of time, and the second maximum value is extracted from the second physical quantity measured by the second sensor for a certain period of time. The vehicle is based on the relationship between the second maximum value and the first time when the first maximum value is measured by the first sensor and the second time when the second maximum value is measured by the second sensor. An event detection method that includes a step to detect an event that has occurred in.
車両に取り付けられる電子機器のコンピュータによって実行されるプログラムであって、
前記コンピュータに、
第1センサによって計測された前記車両に対して生じる加速度を含む第1物理量を取得するステップと、
第2センサによって計測された前記車両に対して生じる角速度又は前記加速度を生じる第1方向と異なる第2方向に対して生じる加速度を含む第2物理量を取得するステップと、
前記第1センサによって一定時間計測された第1物理量から第1最大値を抽出し、前記第2センサによって一定時間計測された第2物理量から第2最大値を抽出し、前記第1最大値、前記第2最大値、並びに前記第1センサによって前記第1最大値が計測された第1時刻及び前記第2センサによって前記第2最大値が計測された第2時刻の関係に基づいて、前記車両に発生したイベントを検知するステップと
を実行させるためのプログラム。
A program executed by the computer of an electronic device installed in a vehicle.
To the computer
The step of acquiring the first physical quantity including the acceleration generated for the vehicle measured by the first sensor, and
A step of acquiring a second physical quantity including an angular velocity generated for the vehicle or an acceleration generated in a second direction different from the first direction in which the acceleration is generated measured by the second sensor.
The first maximum value is extracted from the first physical quantity measured by the first sensor for a certain period of time, and the second maximum value is extracted from the second physical quantity measured by the second sensor for a certain period of time. The vehicle is based on the relationship between the second maximum value and the first time when the first maximum value is measured by the first sensor and the second time when the second maximum value is measured by the second sensor. A program to execute a step to detect an event that occurred in.
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