JP7768752B2 - Educational material providing device, in-vehicle device, educational material providing method, and educational material providing program - Google Patents
Educational material providing device, in-vehicle device, educational material providing method, and educational material providing programInfo
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Description
本発明は、教材提供装置、車載装置、教材提供方法および教材提供プログラムに関する。 The present invention relates to a teaching material providing device, an in-vehicle device, a teaching material providing method, and a teaching material providing program.
従来、カメラによって撮像された車両の運転に関する映像を、交通安全教育の教材として用いる技術が種々提案されている(例えば、特許文献1参照)。 Various technologies have been proposed to use camera-captured footage of vehicle driving as teaching materials for traffic safety education (see, for example, Patent Document 1).
しかしながら、従来技術では、教育対象者に対して、管理者が生成した教材映像が一律に提供されるため、教育対象者によっては教材映像の教育効果が低下するおそれがあった。すなわち、従来技術には、教育効果の高い教材映像を提供するという点で改善の余地があった。 However, with conventional technology, educational videos created by an administrator are uniformly provided to all recipients, which could reduce the educational effectiveness of the educational videos for some recipients. In other words, conventional technology leaves room for improvement in terms of providing educational videos with high educational effectiveness.
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、教育効果の高い教材映像を提供することができる教材提供装置、車載装置、教材提供方法および教材提供プログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in consideration of the above, and aims to provide a teaching material providing device, an in-vehicle device, a teaching material providing method, and a teaching material providing program that can provide teaching material videos with high educational effectiveness.
上記課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、教材提供装置において、制御部を有する。前記制御部は、教育対象者の属性を示す属性情報を検出し、検出した前記属性情報に応じた映像であって、車載装置によって撮像された映像を前記教育対象者に対する教材映像として提供する。 To solve the above problems and achieve the above objectives, the present invention provides a teaching material provision device having a control unit. The control unit detects attribute information indicating the attributes of the education recipient, and provides video captured by an in-vehicle device that corresponds to the detected attribute information as teaching material video for the education recipient.
本発明によれば、教育効果の高い教材映像を提供することができる。 This invention makes it possible to provide educational video materials with high educational effectiveness.
以下、添付図面を参照して、本願の開示する教材提供装置、車載装置、教材提供方法および教材提供プログラムの実施形態を詳細に説明する。なお、以下に示す実施形態によりこの発明が限定されるものではない。 Embodiments of the educational material providing device, in-vehicle device, educational material providing method, and educational material providing program disclosed herein will be described in detail below with reference to the accompanying drawings. Note that the present invention is not limited to the embodiments described below.
<教材提供システムの概要>
まず、実施形態に係る教材提供装置を含む教材提供システムの概要について、図1Aおよび図1Bを用いて説明する。図1Aおよび図1Bは、実施形態に係る教材提供装置を含む教材提供システムの概要を示す図である。
<Overview of the teaching material provision system>
First, an overview of a teaching material providing system including a teaching material providing device according to an embodiment will be described with reference to Figures 1A and 1B. Figures 1A and 1B are diagrams showing an overview of a teaching material providing system including a teaching material providing device according to an embodiment.
実施形態に係る教材提供システム1は、例えば、車両から収集した運転映像を用いて、交通安全に関する教材映像を生成して提供するシステムである。教材提供システム1は、例えば、運送業における運送車両や、営業車両等を含む複数の車両から運転映像を収集し、社内の交通安全教育のための教材映像を生成して提供することが可能である。 The educational material providing system 1 according to the embodiment is a system that generates and provides educational material videos related to traffic safety using, for example, driving footage collected from vehicles. The educational material providing system 1 can collect driving footage from multiple vehicles, including, for example, transportation vehicles in the transportation industry and commercial vehicles, and generate and provide educational material videos for in-house traffic safety education.
図1Aに示すように、本実施形態に係る教材提供システム1は、教材提供装置10と、車両V-1,V-2…にそれぞれ搭載された車載装置100-1,100-2…と、端末装置200(図1B参照)とを含む。なお、以下では、車両V-1,V-2、および、車載装置100-1,100-2を特に区別せずに説明する場合には、それぞれ「車両V」、「車載装置100」と記載する。 As shown in FIG. 1A, the educational material provision system 1 according to this embodiment includes an educational material provision device 10, in-vehicle devices 100-1, 100-2, etc. mounted on vehicles V-1, V-2, etc., respectively, and a terminal device 200 (see FIG. 1B). In the following description, when vehicles V-1, V-2 and in-vehicle devices 100-1, 100-2 are not to be distinguished from one another, they will be referred to as "vehicle V" and "in-vehicle device 100," respectively.
教材提供装置10は、教材映像を提供する処理など各種の処理を実行するサーバである。例えば、教材提供装置10は、インターネットや携帯電話回線網等のネットワークを介したクラウドサービスを提供するクラウドサーバとして構成される。 The learning material providing device 10 is a server that performs various processes, such as providing learning material videos. For example, the learning material providing device 10 is configured as a cloud server that provides cloud services via a network such as the Internet or a mobile phone network.
車載装置100は、例えばカメラセンサ、加速度センサ、GPS(Global Positioning System)センサといった各種センサ、記憶デバイス、マイクロコンピュータなどを有する装置である。車載装置100は、ネットワークを介して通信する通信機能を有する。なお、車載装置100としては、例えばドライブレコーダを用いることができる。 The in-vehicle device 100 is a device that includes various sensors, such as a camera sensor, an acceleration sensor, and a GPS (Global Positioning System) sensor, as well as a storage device and a microcomputer. The in-vehicle device 100 has a communication function that enables communication via a network. Note that the in-vehicle device 100 may be, for example, a drive recorder.
上記したカメラセンサは、例えば車両Vの周囲を撮像して動画データを出力することができる。なお、動画データは、映像データの一例である。映像データには、動画データに限られず、静止画データなどが含まれてもよい。また、加速度センサは車両Vに作用する加速度を検出し、GPSセンサは車両Vの位置を検出する。 The camera sensor described above can, for example, capture images of the surroundings of the vehicle V and output video data. Note that video data is an example of video data. Video data is not limited to video data and may include still image data, etc. Furthermore, the acceleration sensor detects the acceleration acting on the vehicle V, and the GPS sensor detects the position of the vehicle V.
端末装置200(図1B参照)は、教育対象者である運転者Aが利用する装置である。端末装置200は、ネットワークを介して通信する通信機能を有する。端末装置200としては、例えばノート型PC(Personal Computer)やデスクトップ型PC、スマートフォン、タブレット端末などを用いることができるが、これに限定されるものではない。なお、運転者Aは教育対象者の一例である。 The terminal device 200 (see Figure 1B) is a device used by Driver A, the training recipient. The terminal device 200 has a communication function for communicating via a network. The terminal device 200 may be, for example, a notebook PC (Personal Computer), a desktop PC, a smartphone, or a tablet device, but is not limited to these. Driver A is an example of a training recipient.
ところで、例えば、企業などの社内の研修の一環として、車載装置100(ドライブレコーダ)で撮像された、車両運転の際の危険映像を教材映像として用い、交通安全に関する教育を行う取り組みがある。危険映像には、例えばヒヤリハット映像や交通事故映像などが含まれる。 Incidentally, for example, as part of in-house training at companies and other organizations, there are efforts to provide education on traffic safety by using dangerous driving footage captured by the in-vehicle device 100 (drive recorder) as educational footage. Dangerous footage includes, for example, footage of near misses and traffic accidents.
なお、ヒヤリハット映像とは、例えば交通事故の予兆となるような事象の映像である。一例として、ヒヤリハット映像は、自車両と前方車両との車間距離が不足した状態で走行中に前方車両が急停止したことによって自車両が前方車両に急接近してしまったときの映像や、自車両が速度超過で交差点に進入して他車両(対向車や前方車両など)との車間距離が極端に短くなってしまったときの映像などである。 Near-miss footage is footage of an event that may be a precursor to a traffic accident. For example, near-miss footage could be footage of a situation where the vehicle in front suddenly stops while the vehicle is traveling with insufficient distance between them, causing the vehicle to approach the vehicle in front, or footage of a situation where the vehicle is speeding and entering an intersection, causing the distance between the vehicle and another vehicle (such as an oncoming vehicle or a vehicle in front) to become extremely short.
また、交通事故映像とは、例えば交通事故が発生したときの映像である。一例として、交通事故映像は、自車両と前方車両との車間距離が不足した状態で走行中に前方車両が急停止したことによって自車両が前方車両に接触してしまったときの映像や、自車両が速度超過で交差点に進入して他車両と接触してしまったときの映像などである。 Traffic accident footage is, for example, footage of a traffic accident occurring. For example, traffic accident footage could be footage of a vehicle colliding with a vehicle ahead because the vehicle ahead suddenly stops while the vehicle is traveling with insufficient distance between them, or footage of a vehicle speeding when entering an intersection and colliding with another vehicle.
しかしながら、例えば仮に、上記した危険映像が教材映像として、複数の教育対象者(運転者)に対して一律に提供された場合、教育対象者(運転者)によっては教材映像の教育効果が低下するおそれがあった。すなわち、例えば運転者Aが前方車両との車間距離を十分にとって運転する運転傾向であった場合に上記したような前方車両との車間距離が不足した状態で走行中に起きた事象の教材映像(危険映像)を提供したとする。この場合には、教育対象者(運転者)が車間距離をとっていない状況となることが少ないため、無駄が多い教育となる。また、運転者(教育対象者)が車間距離をとることを心がけている運転傾向である場合、運転者Aは、上記したような前方車両との車間距離が不足した状態で走行中に起きた事象の教材映像(危険映像)を、自分が普段している運転と異なるため他人事として感じてしまうことがあり、結果として運転者Aに対する教材映像の教育効果が低下する。逆に、例えば、運転者Aが速度超過で交差点に進入することの多い運転傾向である場合、運転者Aは、上記したような速度超過で交差点に進入したときに起きた事象の映像(危険映像)について自身に起こり得る事として感じ、結果として運転者Aに対する教材映像の教育効果は高くなる。 However, if the above-mentioned dangerous footage were provided uniformly to multiple trainees (drivers), the educational effectiveness of the educational footage could be reduced for some trainees (drivers). For example, suppose Driver A tends to maintain a sufficient distance from the vehicle ahead, and is provided with educational footage (dangerous footage) of the above-mentioned incident occurring while driving with an insufficient distance from the vehicle ahead. In this case, the trainee (driver) rarely encounters situations where he or she does not maintain a sufficient distance from the vehicle ahead, resulting in wasted training. Furthermore, if a driver (trainee) tends to maintain a sufficient distance from the vehicle ahead, Driver A may perceive the educational footage (dangerous footage) of the above-mentioned incident occurring while driving with an insufficient distance from the vehicle ahead as something that does not concern him or her because it is different from his or her usual driving style, resulting in a reduced educational effectiveness of the educational footage for Driver A. Conversely, for example, if Driver A tends to frequently enter intersections at excessive speeds, Driver A will perceive the footage of the incident that occurred when entering an intersection at excessive speeds (dangerous footage) as something that could happen to him/her, and as a result the educational effect of the educational video for Driver A will be enhanced.
そこで、本実施形態に係る教材提供装置10においては、教育対象となる運転者に応じた、教育効果の高い教材映像を提供することができるような構成とした。 The educational material providing device 10 according to this embodiment is therefore configured to provide educational material videos with high educational effectiveness tailored to the driver being trained.
以下、図1Aおよび図1Bを用いて、教材提供装置10における具体的な処理について説明する。なお、教材提供装置10は、教材映像を提供する処理に加え、教材映像を生成する処理も行う。また、ここでは、教育対象となる運転者Aが車両V-1を運転するものとする。 The specific processing performed by the educational material providing device 10 will be described below using Figures 1A and 1B. In addition to providing educational material videos, the educational material providing device 10 also generates educational material videos. Here, it is assumed that driver A, the training target, drives vehicle V-1.
図1Aに示すように、教材提供装置10は、まず車両Vに搭載されたドライブレコーダ等の車載装置100が撮像した映像を収集する(ステップS1)。例えば、教材提供装置10は、複数の車載装置100-1,100-2…から映像(映像データ)を収集する。ここでは、教材提供装置10は、車載装置100が撮像した危険映像を収集するが、これに限られず、危険映像以外の映像を含めて収集してもよい。 As shown in FIG. 1A, the educational material providing device 10 first collects video captured by an in-vehicle device 100, such as a drive recorder, mounted on a vehicle V (step S1). For example, the educational material providing device 10 collects video (video data) from multiple in-vehicle devices 100-1, 100-2, etc. Here, the educational material providing device 10 collects dangerous video captured by the in-vehicle device 100, but this is not limited to this, and the educational material providing device 10 may also collect video other than dangerous video.
次いで、教材提供装置10は、収集した各映像を解析し、解析結果に基づいて各映像データにタグ(タグ情報)を付与する(ステップS2)。ここで、タグは、映像の内容に応じた情報であり、映像内容の特徴を示す情報である。なお、教材提供装置10は、危険映像を収集するため、ステップS2の処理は、収集した危険映像を解析し、解析結果によって得られる危険映像の内容に応じたタグを付与する処理であるともいえる。 Next, the learning material providing device 10 analyzes each of the collected videos and assigns tags (tag information) to each piece of video data based on the analysis results (step S2). Here, a tag is information that corresponds to the content of the video and indicates the characteristics of the video content. Note that, because the learning material providing device 10 collects dangerous videos, the processing of step S2 can also be said to be a process of analyzing the collected dangerous videos and assigning tags that correspond to the content of the dangerous videos obtained from the analysis results.
タグには、例えば状況情報タグ、ヒヤリハットタグ、交通事故タグなどが含まれる。状況情報タグは、運転の状況(シチュエーション)を示す状況情報のタグであり、例えば「前方車両との車間距離不足」、「速度超過」、「急ブレーキ」、「急加速」、「急ハンドル」、「信号無視」といった文言がタグとなる。また、状況情報タグには、運転の状況である運転の日時、位置、天気を示す文言(例えば晴れ、雨、雪など)がタグとして含まれてもよい。ヒヤリハットタグは、交通事故の予兆となるような事象(いわゆるヒヤリハット)の内容を示すタグであり、例えば「前方車両に急接近」、「交差点で他車両に急接近」、「交差点で歩行者に急接近」といった文言がタグとなる。交通事故タグは、交通事故の内容を示すタグであり、例えば「前方車両に接触」、「交差点で他車両に接触」、「交差点で歩行者に接触」といった文言がタグとなる。なお、上記では、タグの内容について具体例を挙げたが、これらはあくまでも例示であって、限定されるものではない。また、タグは、上記した状況情報タグ、ヒヤリハットタグおよび交通事故タグの全てを含むことを要さず、一部を含むようにしてもよいし、上記以外のタグを含むようにしてもよい。 Tags include, for example, situation information tags, near miss tags, and traffic accident tags. Situation information tags are tags for situation information that indicate the driving situation (situation), such as "insufficient distance from the vehicle ahead," "speeding," "sudden braking," "sudden acceleration," "abrupt steering," and "running a red light." Situation information tags may also include tags for the driving situation, such as the date, time, location, and weather (e.g., sunny, rainy, snowy, etc.). Near miss tags are tags that indicate the details of events that may be precursors to traffic accidents (so-called near misses), such as "rapidly approaching a vehicle ahead," "rapidly approaching another vehicle at an intersection," and "rapidly approaching a pedestrian at an intersection." Traffic accident tags are tags that indicate the details of a traffic accident, such as "contact with a vehicle ahead," "contact with another vehicle at an intersection," and "contact with a pedestrian at an intersection." While specific examples of tag content have been given above, these are merely examples and are not limiting. Furthermore, the tags do not need to include all of the situation information tags, near miss tags, and traffic accident tags described above; they may include some of them, or may include tags other than those listed above.
次いで、教材提供装置10は、タグが付与された映像データを用いて教材映像を生成する(ステップS3)。例えば、教材提供装置10は、タグが付与された映像データに対して、問題文と問題文に対応する選択肢とを含む問題情報を組み合わせて教材映像を生成する。 Next, the learning material providing device 10 generates learning material videos using the tagged video data (step S3). For example, the learning material providing device 10 generates learning material videos by combining the tagged video data with question information including a question statement and options corresponding to the question statement.
問題文は、対応する映像に関する問題文であり、言い換えると、交通安全教育において映像(ここでは危険映像)から読み取れることを教育対象者に質問する文章である。選択肢は、少なくとも1つの正解肢を含む複数の選択肢であり、教育対象者によって選択される。 The question is a question about the corresponding video; in other words, it is a sentence that asks the recipient what they can read from the video (here, dangerous video) in traffic safety education. The options are multiple options, each with at least one correct answer, and are selected by the recipient.
例えば、教材提供装置10は、映像データに付与されたタグに基づいて問題情報を生成することができる。一例としては、映像データの状況情報タグが「前方車両との車間距離不足」、ヒヤリハットタグが「前方車両に急接近」である場合、教材提供装置10は、『映像において「前方車両に急接近」した原因は何でしょう。』という、タグ(ここではヒヤリハットタグ)の内容を含む問題文を生成する。また、教材提供装置10は、『原因は「前方車両との車間距離不足」』という、タグ(ここでは状況情報タグ)の内容を含む正解肢と、任意に設定される不正解肢とからなる選択肢を生成する。そして、教材提供装置10は、生成した問題文および選択肢を問題情報として映像に組み合わせて教材映像を生成する。なお、教材提供装置10は、生成した教材映像を教材DB(データベース)12bに登録する(図2参照)。 For example, the learning material providing device 10 can generate question information based on tags assigned to video data. As an example, if the situation information tag of the video data is "insufficient distance from the vehicle ahead" and the near-miss tag is "rapid approach to the vehicle ahead," the learning material providing device 10 generates a question statement containing the content of the tag (here, the near-miss tag), such as "What is the cause of the 'rapid approach to the vehicle ahead' in the video?" The learning material providing device 10 also generates answer choices consisting of a correct answer containing the content of the tag (here, the situation information tag), such as "The cause is 'insufficient distance from the vehicle ahead'," and an arbitrarily set incorrect answer. The learning material providing device 10 then combines the generated question statement and answer choices with the video as question information to generate a learning material video. The learning material providing device 10 then registers the generated learning material video in the learning material DB (database) 12b (see Figure 2).
このように、本実施形態の係る教材提供装置10は、教材映像を予め生成しておく。なお、上記では、教材提供装置10が問題情報を生成するようにしたが、これに限られず、例えば教材提供装置10の管理者の入力操作によって問題情報が生成されるようにしてもよい。 In this way, the learning material providing device 10 according to this embodiment generates learning material videos in advance. Note that, although the learning material providing device 10 generates the question information in the above description, this is not limited to this; for example, the question information may be generated by input operations by an administrator of the learning material providing device 10.
次いで、教材提供装置10は、教育対象者(ここでは運転者A)の属性情報を検出する(ステップS4)。属性情報には、例えば、運転者Aの運転傾向を示す運転傾向属性などが含まれる。なお、属性情報の詳細については、図5を用いて後述する。 Next, the educational material providing device 10 detects attribute information of the training subject (here, driver A) (step S4). The attribute information includes, for example, driving tendency attributes that indicate driver A's driving tendencies. Details of the attribute information will be described later using Figure 5.
教材提供装置10は、例えば運転者Aが運転する車両V-1に搭載された車載装置100-1によって撮像された映像に基づいて属性情報(例えば運転傾向属性)を検出する。 The educational material providing device 10 detects attribute information (e.g., driving tendency attributes) based on video captured by an in-vehicle device 100-1 mounted on a vehicle V-1 driven by driver A, for example.
具体的に説明すると、車載装置100-1から収集された映像データには、ステップS2の処理によってタグが付与されている。教材提供装置10は、かかるタグに基づいて運転者Aの属性情報(運転傾向属性)を検出する。一例として、教材提供装置10は、車載装置100-1の映像データに「速度超過」というタグ(状況情報タグ)が付与されていた場合、運転者Aの属性情報(運転傾向属性)が「速度超過し易い運転傾向属性」であることを検出する。同様に、教材提供装置10は、車載装置100-1の映像データに「交差点で他車両に急接近」というタグ(ヒヤリハットタグ)が付与されていた場合、運転者Aの属性情報(運転傾向属性)が「交差点で他車両に急接近し易い運転傾向属性」であることを検出する。 Specifically, tags are assigned to the video data collected from the in-vehicle device 100-1 by the processing of step S2. The educational material providing device 10 detects driver A's attribute information (driving tendency attribute) based on these tags. As an example, if the video data from the in-vehicle device 100-1 is assigned a tag (situation information tag) called "speeding," the educational material providing device 10 detects that driver A's attribute information (driving tendency attribute) is a "driving tendency attribute that makes it easy to speed." Similarly, if the video data from the in-vehicle device 100-1 is assigned a tag (near miss tag) called "rapidly approaching another vehicle at an intersection," the educational material providing device 10 detects that driver A's attribute information (driving tendency attribute) is a "driving tendency attribute that makes it easy to quickly approach another vehicle at an intersection."
次いで、教材提供装置10は、検出した属性情報に応じた映像であって、車載装置100によって撮像された映像を運転者Aに対する教材映像として選択して提供する(ステップS5)。すなわち、教材提供装置10は、運転者Aの属性情報に即した教材映像を運転者A(正確には運転者Aの端末装置200)に提供する。 Next, the educational material providing device 10 selects and provides, as educational material video for driver A, video captured by the in-vehicle device 100 that corresponds to the detected attribute information (step S5). In other words, the educational material providing device 10 provides educational material video that corresponds to driver A's attribute information to driver A (or more precisely, to driver A's terminal device 200).
一例として、教材提供装置10は、運転者Aの属性情報(運転傾向属性)が「速度超過し易い運転傾向属性」である場合、教材DB12b(図2参照)に登録された教材映像の中から「速度超過」というタグ(状況情報タグ)が付与された教材映像を選択して提供する。同様に、教材提供装置10は、運転者Aの属性情報(運転傾向属性)が「交差点で他車両に急接近し易い運転傾向属性」である場合、教材DB12b(図2参照)に登録された教材映像の中から「交差点で他車両に急接近」というタグ(ヒヤリハットタグ)が付与された教材映像を選択して提供する。なお、教材映像として提供される映像は、運転者Aの車載装置100-1によって撮像された映像であってもよいし、他の車載装置100-2によって撮像された映像であってもよい。 As an example, if driver A's attribute information (driving tendency attribute) is a "driving tendency attribute that tends to exceed the speed limit," the educational material providing device 10 selects and provides educational material video tagged with "speeding" (situation information tag) from educational material videos registered in educational material DB 12b (see FIG. 2). Similarly, if driver A's attribute information (driving tendency attribute) is a "driving tendency attribute that tends to quickly approach other vehicles at intersections," the educational material providing device 10 selects and provides educational material video tagged with "suddenly approach other vehicles at intersections" (near miss tag) from educational material videos registered in educational material DB 12b (see FIG. 2). Note that the video provided as educational material may be video captured by driver A's in-vehicle device 100-1 or may be video captured by another in-vehicle device 100-2.
そして、教材映像が提供された端末装置200では、交通安全教育を開始する入力操作がなされると、教材映像がディスプレイ201に表示され、運転者Aが上記した問題情報を解答するなどして、運転者Aに対する交通安全教育が行われる。 Then, when an input operation to start traffic safety education is performed on the terminal device 200 to which the educational video has been provided, the educational video is displayed on the display 201, and traffic safety education is provided to Driver A by having Driver A answer the above-mentioned question information, etc.
このように、本実施形態に係る教材提供装置10は、教育対象者である運転者Aの属性情報に応じた車載装置100の映像を教材映像として提供するようにした。これにより、本実施形態にあっては、教育対象となる運転者Aに応じた教育効果の高い教材映像を提供することができる。すなわち、運転者Aは、属性情報に応じた教材映像が提供されることで、教材映像の内容について自身に起こり得る可能性が高いことから、結果として運転者Aに対する教材映像の教育効果を向上させることができる。 In this way, the educational material providing device 10 according to this embodiment provides educational material video that is video of the in-vehicle device 100 according to the attribute information of the driver A, who is the training target. As a result, in this embodiment, educational material video with high educational effectiveness according to the driver A, who is the training target, can be provided. In other words, by being provided with educational material video according to the attribute information, driver A is more likely to experience the content of the educational material video happening to him/her, and as a result, the educational effectiveness of the educational material video for driver A can be improved.
詳しくは、本実施形態に係る教材提供装置10は、運転者毎の属性情報(運転傾向属性)を用いることで、例えば運転者Aが陥りやすい状況や気を付けていないことに関する教材映像を比較的多く提供することができる。これにより、運転者Aにとって特に注意すべき危険等に対して効果的に教育することが可能になる。 In more detail, the educational material providing device 10 according to this embodiment uses attribute information (driving tendency attributes) for each driver to provide a relatively large number of educational material videos relating to situations in which Driver A is prone to fall into or things he or she is not careful about. This makes it possible to effectively educate Driver A about dangers that he or she should be particularly careful of.
なお、上記では、教材提供装置10は、教材映像を端末装置200に提供するようにしたが、これに限定されるものではない。すなわち、車載装置100(車載装置100-1)がディスプレイを備える場合、教材提供装置10は、教材映像を車載装置100(車載装置100-1)に提供してもよい。これにより、例えば車両V-1内において運転前(あるいは運転後)の運転者Aに対して、交通安全教育を行うことが可能になる。 In the above description, the educational material providing device 10 provides educational material videos to the terminal device 200, but this is not limited to this. In other words, if the in-vehicle device 100 (in-vehicle device 100-1) has a display, the educational material providing device 10 may provide educational material videos to the in-vehicle device 100 (in-vehicle device 100-1). This makes it possible to provide traffic safety education to driver A, for example, before (or after) driving in vehicle V-1.
<教材提供システムの全体構成>
図2は、実施形態に係る教材提供システム1の構成例を示すブロック図である。なお、図2では、実施形態の特徴を説明するために必要な構成要素のみを表しており、一般的な構成要素についての記載を省略している。
<Overall configuration of the teaching material provision system>
2 is a block diagram showing an example of the configuration of the educational material providing system 1 according to the embodiment. Note that in FIG. 2, only components necessary for explaining the features of the embodiment are shown, and descriptions of general components are omitted.
換言すれば、図2に図示される各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。例えば、各ブロックの分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することが可能である。 In other words, the components shown in Figure 2 are conceptual functional components and do not necessarily need to be physically configured as shown. For example, the specific form of distribution and integration of each block is not limited to that shown, and all or part of them can be functionally or physically distributed and integrated in any unit depending on various loads, usage conditions, etc.
また、図2を用いた説明では、既に説明済みの構成要素については、説明を簡略するか、省略する場合がある。 Furthermore, in the explanation using Figure 2, the explanation of components that have already been explained may be simplified or omitted.
図2に示すように、実施形態に係る教材提供システム1は、教材提供装置10と、車載装置100と、端末装置200とを含む。なお、図2では、図示の簡略化のため、車載装置100や端末装置200をそれぞれ1つ示しているが、車載装置100や端末装置200等は複数あってもよい。 As shown in FIG. 2, the teaching material provision system 1 according to the embodiment includes a teaching material provision device 10, an in-vehicle device 100, and a terminal device 200. Note that for simplicity of illustration, FIG. 2 shows one in-vehicle device 100 and one terminal device 200, but there may be multiple in-vehicle devices 100 and multiple terminal devices 200.
<車載装置の構成>
車載装置100は、通信部101と、各種センサ102と、ディスプレイ103と、記憶部104と、制御部105とを備える。なお、制御部105は、車載装置制御部の一例である。
<Configuration of the in-vehicle device>
The in-vehicle device 100 includes a communication unit 101, various sensors 102, a display 103, a storage unit 104, and a control unit 105. The control unit 105 is an example of an in-vehicle device control unit.
通信部101は、通信ネットワークNに双方向通信可能に接続する通信インターフェイスであり、教材提供装置10および端末装置200などとの間で情報の送受信を行う。 The communication unit 101 is a communication interface that connects to the communication network N for two-way communication, and transmits and receives information between the teaching material providing device 10 and the terminal device 200, etc.
各種センサ102は、上述したように、例えばカメラセンサ、加速度センサ、GPSセンサなどを含む。カメラセンサは、撮像した動画データを制御部105へ出力する。加速度センサは車両Vに作用する加速度を示す信号を、GPSセンサは車両Vの位置を示す信号を制御部105へ出力する。なお、各種センサ102は、上記したカメラセンサや加速度センサに限定されるものではなく、カメラセンサ等に加えてあるいは代えて、例えばマイクセンサなどその他の種類のセンサを含んでもよい。 As described above, the various sensors 102 include, for example, a camera sensor, an acceleration sensor, and a GPS sensor. The camera sensor outputs captured video data to the control unit 105. The acceleration sensor outputs a signal indicating the acceleration acting on the vehicle V, and the GPS sensor outputs a signal indicating the position of the vehicle V to the control unit 105. Note that the various sensors 102 are not limited to the camera sensors and acceleration sensors described above, and may include other types of sensors, such as a microphone sensor, in addition to or instead of the camera sensors, etc.
ディスプレイ103は、カメラセンサで撮像された映像などを表示する。また、ディスプレイ103は、上記したように教材映像が教材提供装置10から提供された場合、提供された教材映像を表示する。 The display 103 displays images captured by a camera sensor, etc. Furthermore, when educational material images are provided from the educational material providing device 10 as described above, the display 103 displays the provided educational material images.
記憶部104は、例えば、不揮発性メモリやデータフラッシュ、ハードディスクドライブといった記憶デバイスで構成される記憶部である。かかる記憶部104には、カメラセンサで撮像された映像データ104aおよび各種プログラムなどが記憶される。なお、映像データ104aには、危険映像が含まれる場合もあるし、危険映像が含まれない場合もある。 The storage unit 104 is configured with a storage device such as a non-volatile memory, data flash, or hard disk drive. The storage unit 104 stores video data 104a captured by the camera sensor, various programs, and the like. Note that the video data 104a may or may not include dangerous video.
制御部105は、取得部105aと、処理部105bと、出力部105cとを備え、例えば、CPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)、入出力ポートなどを有するコンピュータや各種の回路を含む。 The control unit 105 includes an acquisition unit 105a, a processing unit 105b, and an output unit 105c, and includes, for example, a computer having a CPU (Central Processing Unit), ROM (Read Only Memory), RAM (Random Access Memory), input/output ports, etc., and various other circuits.
コンピュータのCPUは、例えば、ROMに記憶されたプログラムを読み出して実行することによって、制御部105の取得部105a、処理部105bおよび出力部105cとして機能する。 The computer's CPU functions as the acquisition unit 105a, processing unit 105b, and output unit 105c of the control unit 105, for example, by reading and executing programs stored in ROM.
また、制御部105の取得部105a、処理部105bおよび出力部105cの少なくともいずれか一部または全部をASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等のハードウェアで構成することもできる。 Furthermore, at least some or all of the acquisition unit 105a, processing unit 105b, and output unit 105c of the control unit 105 can be configured using hardware such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or FPGA (Field Programmable Gate Array).
制御部105の取得部105aは、各種センサ102の出力を取得する。例えば、取得部105aは、例えばカメラセンサで撮像された映像データを取得し、記憶部104に映像データ104aとして登録する。取得部105aは、加速度センサから車両に作用する加速度を示す信号を取得し、処理部105bへ出力する。取得部105aは、GPSセンサから車両の位置を示す信号取得し、処理部105bへ出力する。 The acquisition unit 105a of the control unit 105 acquires the outputs of the various sensors 102. For example, the acquisition unit 105a acquires video data captured by a camera sensor and registers it as video data 104a in the memory unit 104. The acquisition unit 105a acquires a signal indicating the acceleration acting on the vehicle from the acceleration sensor and outputs it to the processing unit 105b. The acquisition unit 105a acquires a signal indicating the vehicle's position from the GPS sensor and outputs it to the processing unit 105b.
処理部105bは、加速度センサの出力により、例えば車両の急ブレーキ、急加速、急ハンドル(急操舵)、接触事故による衝撃などを検知した場合、検知した内容を示す情報を、検知されたときに撮像された映像データにイベント情報として紐づけて記憶部104に記憶する。 When the processing unit 105b detects, for example, sudden braking, sudden acceleration, sudden steering (abrupt steering), or an impact due to a collision accident from the output of the acceleration sensor, it stores information indicating the detected content in the memory unit 104, linking it to the video data captured at the time of detection as event information.
処理部105bは、GPSセンサの出力により、例えば車両の位置情報を映像データに紐づけて記憶部104に記憶する。また、処理部105bは、GPSセンサの出力により、車両の速度超過を検知した場合、検知した内容(ここでは速度超過)を示す情報を、検知されたときに撮像された映像データにイベント情報として紐づけて記憶部104に記憶する。詳しくは、処理部105bは、GPSセンサの出力である車両の位置情報から、ある所定移動時間における車両の移動距離を算出し、算出した移動距離を所定移動時間で除して車速を算出する。そして、処理部105bは、算出した車速と、車両が走行している位置(場所)の地図情報に含まれる制限速度とを比較し、車速が制限速度を超えている場合に、速度超過を検知する。なお、地図情報は、予め記憶部104に記憶された情報であってもよいし、図示しない外部サーバから取得した情報であってもよい。また、処理部105bは、急ブレーキや速度超過等の検知前後の所定時間分の映像データについて上書きを禁止する処理を行ってもよい。 The processing unit 105b, based on the output of the GPS sensor, stores, for example, vehicle location information linked to video data in the storage unit 104. Furthermore, when the processing unit 105b detects excessive vehicle speeds based on the output of the GPS sensor, it stores information indicating the detected content (here, speeding) linked to the video data captured at the time of detection as event information in the storage unit 104. Specifically, the processing unit 105b calculates the vehicle's travel distance in a given travel time from the vehicle's location information output from the GPS sensor, and calculates the vehicle speed by dividing the calculated travel distance by the given travel time. The processing unit 105b then compares the calculated vehicle speed with the speed limit included in the map information for the location (place) where the vehicle is traveling, and detects excessive speeding if the vehicle speed exceeds the speed limit. The map information may be information previously stored in the storage unit 104, or information obtained from an external server (not shown). The processing unit 105b may also perform processing to prohibit overwriting of video data for a predetermined period of time before and after the detection of sudden braking, speeding, etc.
なお、例えばブレーキセンサなど車両に搭載されたセンサの信号(車両信号)が車載装置100に入力される場合、処理部105bは、車両信号に基づいて車両の急ブレーキ等を検知してもよい。詳しくは、例えば車両信号は、ブレーキセンサやアクセルセンサ、操舵角センサ、車速センサなどの出力であり、処理部105bは、車両信号に基づいて車両の急ブレーキ、急加速、急ハンドル、速度超過などを検知してもよい。 In addition, when a signal (vehicle signal) from a sensor mounted on the vehicle, such as a brake sensor, is input to the in-vehicle device 100, the processing unit 105b may detect sudden braking of the vehicle, etc., based on the vehicle signal. In more detail, the vehicle signal may be the output of a brake sensor, accelerator sensor, steering angle sensor, vehicle speed sensor, etc., and the processing unit 105b may detect sudden braking, sudden acceleration, abrupt steering, speeding, etc., of the vehicle based on the vehicle signal.
出力部105cは、撮像した映像(映像データ)を通信部101を介して教材提供装置10に送信する。例えば、出力部105cは、急ブレーキなどのイベント情報が紐づけられた映像データを教材提供装置10に送信してもよい。すなわち、急ブレーキや速度超過などのイベント情報が紐づけられた映像データは、ヒヤリハット映像や交通事故映像を含む危険映像のデータであると推定される。従って、出力部105cが、イベント情報が紐づけられた映像データを送信することで、教材提供装置10は危険映像を収集することができる。なお、映像データの送信タイミングは、例えば映像データにイベント情報が紐づけられたタイミングであってもよいし、教材提供装置10から映像データの送信要求を受け付けたタイミングであってもよく、また、任意のタイミングに設定されてもよい。 The output unit 105c transmits the captured video (video data) to the learning-material providing device 10 via the communication unit 101. For example, the output unit 105c may transmit video data linked to event information such as sudden braking to the learning-material providing device 10. In other words, video data linked to event information such as sudden braking or speeding is presumed to be dangerous video data, including near-miss video and traffic accident video. Therefore, when the output unit 105c transmits video data linked to event information, the learning-material providing device 10 can collect dangerous video. The timing of transmitting the video data may be, for example, the timing when event information is linked to the video data, the timing when a request to transmit the video data is received from the learning-material providing device 10, or any other timing.
また、出力部105cは、教材提供装置10から教材映像が提供(送信)された場合、かかる教材映像を通信部101を介して受信する。そして、出力部105cは、受信した教材映像をディスプレイ103に出力して表示し、運転者に提供する。これにより、車両V内において交通安全教育を行うことができることは、既に述べた通りである。 Furthermore, when educational video is provided (transmitted) from the educational video providing device 10, the output unit 105c receives the educational video via the communication unit 101. The output unit 105c then outputs and displays the received educational video on the display 103, providing it to the driver. As already mentioned, this makes it possible to provide traffic safety education within the vehicle V.
<教材提供装置の構成>
次いで、教材提供装置10の構成について説明する。図2に示すように、教材提供装置10は、通信部11と、記憶部12と、制御部13とを備える。
<Configuration of the teaching material providing device>
Next, a description will be given of the configuration of the learning material providing device 10. As shown in FIG.
通信部11は、通信ネットワークNに双方向通信可能に接続する通信インターフェイスであり、車載装置100および端末装置200などとの間で情報の送受信を行う。 The communication unit 11 is a communication interface that connects to the communication network N for two-way communication, and transmits and receives information between the in-vehicle device 100, the terminal device 200, etc.
また、記憶部12は、例えば、不揮発性メモリやデータフラッシュ、ハードディスクドライブといった記憶デバイスで構成される記憶部である。かかる記憶部12は、映像DB12a、教材DB12bおよび運転者DB12cを備える。 The memory unit 12 is composed of a storage device such as a non-volatile memory, data flash, or hard disk drive. The memory unit 12 includes a video DB 12a, a teaching material DB 12b, and a driver DB 12c.
映像DB12aは、映像に関する情報を記憶する。ここで、図3を用いて映像DB12aについて説明する。図3は、映像DB12aの一例を示す図である。 Video DB 12a stores information related to videos. Here, we will explain video DB 12a using Figure 3. Figure 3 is a diagram showing an example of video DB 12a.
図3に示すように、映像DB12aには、「映像ID」、「運転者ID」、「映像」、「日時」、「位置」および「イベント」等の項目が含まれ、「映像ID」に各項目のデータが関連付けられている。つまり、「映像ID」で特定されるデータレコードに、「映像」、「日時」等の対応するデータが記憶されることになる。 As shown in Figure 3, video DB 12a includes items such as "Video ID," "Driver ID," "Video," "Date and Time," "Location," and "Event," with data for each item associated with the "Video ID." In other words, corresponding data such as "Video" and "Date and Time" are stored in a data record identified by a "Video ID."
「映像ID」は、映像データを識別する識別情報である。「運転者ID」は、運転者を識別する識別情報である。例えば、「運転者ID」には、対応する映像データを撮像した車載装置100を搭載する車両Vの運転者の情報が含まれる。 "Video ID" is identification information that identifies the video data. "Driver ID" is identification information that identifies the driver. For example, "Driver ID" includes information about the driver of the vehicle V that is equipped with the in-vehicle device 100 that captured the corresponding video data.
「映像」は、車載装置100によって撮像された映像のデータである。なお、図3に示す例では、便宜上、「映像」を「C1」といったように抽象的な記載とするが、「C1」には具体的な情報が記憶されるものとする。以下、他の情報についても抽象的に記載する場合がある。 "Video" is video data captured by the in-vehicle device 100. Note that in the example shown in Figure 3, for convenience, "video" is abstractly described as "C1," but specific information is stored in "C1." Below, other information may also be abstractly described.
「日時」は、対応する映像が撮像された日時を示す情報である。「位置」は、対応する映像が撮像された位置(場所)を示す情報である。 "Date and time" is information indicating the date and time when the corresponding video was captured. "Location" is information indicating the location (place) where the corresponding video was captured.
「イベント」は、対応する映像内において生じたイベントに関する情報であり、詳しくは、映像が撮像されたときの運転中に生じたイベント(事象)に関するイベント情報である。イベント情報は、上記したように、車載装置100によって映像データに紐づけられたイベント情報である。従って、「イベント」には、例えば急ブレーキ、急加速、急ハンドル、接触事故、速度超過などを示す情報が登録される。 "Event" is information related to an event that occurred in the corresponding video; more specifically, it is event information related to an event (phenomenon) that occurred while the video was being captured. As described above, event information is linked to video data by the in-vehicle device 100. Therefore, information indicating, for example, sudden braking, sudden acceleration, abrupt steering, a collision, speeding, etc. is registered in "Event."
図3に示す例において、映像ID「A01」で識別される映像データは、運転者ID「B01」で識別される運転者が運転中に撮像された映像データであり、映像が「C1」、日時が「D1」、位置が「E1」、イベントが「F1」であることを示している。 In the example shown in Figure 3, the video data identified by video ID "A01" is video data captured while the driver identified by driver ID "B01" was driving, and indicates that the video is "C1," the date and time is "D1," the location is "E1," and the event is "F1."
図2の説明に戻ると、教材DB12bは、教材映像に関する情報を記憶する。ここで、図4を用いて教材DB12bについて説明する。図4は、教材DB12bの一例を示す図である。 Returning to the explanation of Figure 2, the teaching material DB 12b stores information about teaching material videos. Here, we will explain the teaching material DB 12b using Figure 4. Figure 4 is a diagram showing an example of the teaching material DB 12b.
図4に示すように、教材DB12bには、「教材ID」、「映像ID」、「運転者ID」、「状況情報タグ」、「ヒヤリハットタグ」、「交通事故タグ」および「問題情報」等の項目が含まれ、「教材ID」に各項目のデータが関連付けられている。つまり、「教材ID」で特定されるデータレコードに、「状況情報タグ」、「ヒヤリハットタグ」等の対応するデータが記憶されることになる。 As shown in Figure 4, the learning material DB 12b contains items such as "learning material ID," "video ID," "driver ID," "situation information tag," "near miss tag," "traffic accident tag," and "problem information," and data for each item is associated with a "learning material ID." In other words, corresponding data such as "situation information tag" and "near miss tag" is stored in a data record identified by a "learning material ID."
「教材ID」は、教材映像を識別する識別情報である。「映像ID」は、映像データを識別する識別情報であり、詳しくは教材映像として設定された映像データを識別する識別情報である。このように、教材DB12bに「映像ID」が登録されることで、「教材ID」で識別される教材映像が、映像DB12aの映像データと「映像ID」によって紐づけされる(関連付けられる)。 The "teaching material ID" is identification information that identifies the teaching material video. The "video ID" is identification information that identifies the video data, and more specifically, is identification information that identifies the video data set as the teaching material video. In this way, by registering the "video ID" in the teaching material DB 12b, the teaching material video identified by the "teaching material ID" is linked (associated) with the video data in the video DB 12a by the "video ID."
「運転者ID」は、運転者を識別する識別情報であり、詳しくは教材映像として設定された映像データを撮像した車両V(正確には車載装置100)の運転者の識別情報である。このように、教材DB12bに「運転者ID」が登録されることで、「教材ID」で識別される教材映像が、映像DB12aや運転者DB12cの運転者データと「運転者ID」によって紐づけされる(関連付けられる)。 The "driver ID" is identification information that identifies the driver, and more specifically, the identification information of the driver of the vehicle V (more precisely, the in-vehicle device 100) that captured the video data set as the educational video. In this way, by registering the "driver ID" in the educational video DB 12b, the educational video identified by the "educational video ID" is linked (associated) with the driver data in the video DB 12a and the driver DB 12c by the "driver ID."
「状況情報タグ」は、上記した状況情報タグに関する情報であり、詳しくは教材映像として設定された映像が撮像されたときの運転状況のタグ(状況情報のタグ)に関する情報である。「状況情報タグ」には、例えば「前方車両との車間距離不足」、「速度超過」、「急ブレーキ」、「急加速」、「急ハンドル」、「信号無視」などのタグが登録される。なお、「状況情報タグ」に登録されるタグの数は、1つであっても複数であってもよい。 "Situation information tag" is information related to the situation information tag described above, and more specifically, information related to the tag of the driving situation when the video set as the educational video was captured (situation information tag). Tags registered as "situation information tag" include, for example, "insufficient distance from the vehicle ahead," "excessive speed," "sudden braking," "sudden acceleration," "abrupt steering," and "running a red light." Note that the number of tags registered as "situation information tag" may be one or more.
「ヒヤリハットタグ」は、上記したヒヤリハットタグに関する情報であり、詳しくは教材映像として設定された映像が撮像された運転中のヒヤリハットのタグに関する情報である。「ヒヤリハットタグ」には、例えば「前方車両に急接近」、「交差点で他車両に急接近」、「交差点で歩行者に急接近」などのタグが登録される。なお、「ヒヤリハットタグ」に登録されるタグの数は、1つであっても複数であってもよい。 "Near miss tag" is information related to the near miss tag mentioned above, and more specifically, information related to the tag of a near miss that occurred while driving when the video set as the educational video was captured. Tags such as "rapid approach to a vehicle ahead," "rapid approach to another vehicle at an intersection," and "rapid approach to a pedestrian at an intersection" are registered in the "Near miss tag." The number of tags registered in the "Near miss tag" may be one or more.
「交通事故タグ」は、上記した交通事故タグに関する情報であり、詳しくは教材映像として設定された映像が撮像された運転中の交通事故のタグに関する情報である。「交通事故タグ」には、例えば「前方車両に接触」、「交差点で他車両に接触」、「交差点で歩行者に接触」などのタグが登録される。なお、「交通事故タグ」に登録されるタグの数は、1つであっても複数であってもよい。また、ヒヤリハットは、交通事故の予兆となるような事象であることから、1つの教材映像には「ヒヤリハットタグ」および「交通事故タグ」のいずれか一方が登録されることとなるが、これに限定されるものではない。 "Traffic accident tag" is information related to the traffic accident tag mentioned above, and more specifically, information related to the tag of a traffic accident that occurred while driving and resulted in the video set as the educational video. Tags such as "contact with a vehicle ahead," "contact with another vehicle at an intersection," and "contact with a pedestrian at an intersection" are registered as "traffic accident tags." Note that the number of tags registered as "traffic accident tags" may be one or more. Furthermore, since near misses are events that may be precursors to traffic accidents, either a "near miss tag" or a "traffic accident tag" will be registered for each educational video, but this is not limited to this.
この「ヒヤリハットタグ」および「交通事故タグ」により、映像DB12aの教材映像は、車両運転における危険度に応じて分類される。すなわち、ヒヤリハットは、交通事故の予兆となるような事象であるため、車両運転における危険度は交通事故の危険度に比べて低い。逆に言えば、交通事故の危険度は、ヒヤリハットの危険度に比べて高い。従って、教材映像に「ヒヤリハットタグ」、「交通事故タグ」が付与されることで、教材映像が車両運転における危険度に応じて分類されているといえる。 These "near miss tags" and "traffic accident tags" allow the educational videos in video DB 12a to be classified according to the level of risk associated with driving a vehicle. In other words, because near misses are events that are precursors to traffic accidents, the level of risk associated with driving a vehicle is lower than the level of risk associated with traffic accidents. Conversely, the level of risk associated with traffic accidents is higher than the level of risk associated with near misses. Therefore, by assigning "near miss tags" and "traffic accident tags" to educational videos, the educational videos can be classified according to the level of risk associated with driving a vehicle.
「問題情報」は、教育対象者(運転者)に対して提供される問題の情報であり、詳しくは教材映像として設定された映像と組み合わされる問題の情報である。「問題情報」には、問題文を示す情報と、問題文に対応する選択肢を示す情報とが含まれる。 "Question information" is information about questions provided to the training recipient (driver), and more specifically, is information about questions that are combined with video set as educational video. "Question information" includes information indicating the question statement and information indicating the options corresponding to the question statement.
図4に示す例において、教材ID「J01」で識別される教材映像データは、映像ID「A01」で識別される映像データが教材映像として設定されたものであり、かかる教材映像は、運転者ID「B01」で識別される運転者が運転中に撮像された映像であることを示している。また、教材ID「J01」で識別される教材映像データは、状況情報タグが「K1」は、ヒヤリハットタグが「L1」、問題情報が「N1」であることを示している。 In the example shown in Figure 4, the educational video data identified by educational video ID "J01" indicates that the video data identified by video ID "A01" has been set as educational video, and that this educational video is video captured while the driver identified by driver ID "B01" was driving. Furthermore, the educational video data identified by educational video ID "J01" indicates that the situation information tag is "K1", the near-miss tag is "L1", and the problem information is "N1".
また、教材ID「J02」で識別される教材映像データは、対応する映像IDが「A02」、対応する運転者IDが「B02」、状況情報タグが「K2」は、交通事故タグが「M2」、問題情報が「N2」であることを示している。 Furthermore, the educational material video data identified by educational material ID "J02" has a corresponding video ID of "A02", a corresponding driver ID of "B02", a situation information tag of "K2", a traffic accident tag of "M2", and question information of "N2".
図2の説明に戻ると、運転者DB12cは、運転者に関する情報を記憶する。例えば、運転者DB12cは、運転者の属性情報を記憶する。ここで、図5を用いて運転者DB12cについて説明する。図5は、運転者DB12cの一例を示す図である。 Returning to the explanation of Figure 2, driver DB 12c stores information about drivers. For example, driver DB 12c stores attribute information about drivers. Here, driver DB 12c will be explained using Figure 5. Figure 5 is a diagram showing an example of driver DB 12c.
図5に示すように、運転者DB12cには、「運転者ID」、「運転傾向属性」、「走行エリア属性」、「年齢属性」および「所属先属性」等の項目が含まれ、「運転者ID」に各項目のデータが関連付けられている。つまり、「運転者ID」で特定されるデータレコードに、「運転傾向属性」、「走行エリア属性」等の対応するデータが記憶されることになる。 As shown in Figure 5, driver DB12c includes items such as "driver ID," "driving tendency attribute," "driving area attribute," "age attribute," and "affiliation attribute," with data for each item associated with the "driver ID." In other words, corresponding data such as "driving tendency attribute" and "driving area attribute" is stored in a data record identified by the "driver ID."
「運転者ID」は、運転者を識別する識別情報である。「運転傾向属性」は、運転者の運転傾向を示す属性の情報である。なお、運転傾向には、ヒヤリハットの経験や事故の経験などが含まれてもよい。 "Driver ID" is identification information that identifies the driver. "Driving tendency attributes" is attribute information that indicates the driver's driving tendencies. Note that driving tendencies may also include near miss experiences and accident experiences.
「運転傾向属性」には、例えば「前方車両との車間距離不足し易い」、「速度超過し易い」、「急ブレーキし易い」、「急加速し易い」、「急ハンドルし易い」、「信号無視し易い」など運転傾向の属性情報が登録される。また、運転者にヒヤリハットの経験がある場合、「運転傾向属性」には、例えば「前方車両に急接近し易い」、「交差点で他車両に急接近し易い」、「交差点で歩行者に急接近し易い」などの運転傾向の属性情報が登録される。また、運転者に事故の経験がある場合、「運転傾向属性」には、例えば「前方車両に接触した」、「交差点で他車両に接触した」、「交差点で歩行者に接触した」などの運転傾向の属性情報が登録される。なお、上記した運転傾向の属性情報は、例えば車載装置100の映像データに含まれる情報(イベント情報)や、映像の解析によって検出されて(正確にはタグに基づいて検出されて)登録されるが、これについては後述する。 The "driving tendency attribute" registers driving tendency attribute information such as "tends to keep insufficient distance from the vehicle ahead," "tends to exceed the speed limit," "tends to brake suddenly," "tends to accelerate suddenly," "tends to steer sharply," and "tends to run red lights." If the driver has experienced a near miss, the "driving tendency attribute" registers driving tendency attribute information such as "tends to quickly approach the vehicle ahead," "tends to quickly approach other vehicles at intersections," and "tends to quickly approach pedestrians at intersections." If the driver has experienced an accident, the "driving tendency attribute" registers driving tendency attribute information such as "collided with the vehicle ahead," "collided with other vehicles at intersections," and "collided with pedestrians at intersections." The above-mentioned driving tendency attribute information is registered, for example, from information (event information) contained in the video data of the in-vehicle device 100 or detected by video analysis (more precisely, detected based on tags), as will be described later.
「走行エリア属性」は、運転者が車両で走行するエリアに関する属性を示す情報である。走行エリアは、例えば運転者が運転する車両がよく走行する経路や地域を含むが、これに限定されるものではない。なお、「走行エリア属性」は、車載装置100の映像データに含まれる情報(位置情報)に基づいて登録されてもよいし、運転者や管理者等の入力操作によって登録されてもよい。 "Driving area attributes" are information indicating attributes related to the area in which the driver drives the vehicle. Driving areas include, for example, routes and regions frequently traveled by the driver's vehicle, but are not limited to these. Note that "driving area attributes" may be registered based on information (location information) included in the video data of the in-vehicle device 100, or may be registered through input operations by the driver, administrator, etc.
「年齢属性」は、運転者の年齢を示す属性を示す情報である。「年齢属性」には、例えば運転者の年齢を「20代」、「30代」など年齢層によって分類された情報が登録されるが、これに限定されるものではない。 The "age attribute" is information that indicates the attribute that indicates the driver's age. For example, the "age attribute" may register information that classifies the driver's age by age group, such as "20s" or "30s," but is not limited to this.
「所属先属性」は、運転者の所属先を示す属性を示す情報である。「所属先属性」には、例えば運転者が所属する会社、運転者が所属するグループ、学校などの情報が登録されるが、これに限定されるものではない。また、上記した「年齢属性」および「所属先属性」は、運転者や管理者等の入力操作によって登録されるが、これに限られない。 "Affiliation attribute" is information that indicates the attributes that indicate the affiliation of the driver. For example, "Affiliation attribute" may include, but is not limited to, information such as the company the driver belongs to, the group the driver belongs to, or the school the driver belongs to. Furthermore, the above-mentioned "age attribute" and "affiliation attribute" are registered by input operations by the driver, manager, etc., but are not limited to these.
図5に示す例において、運転者ID「B01」で識別される運転者のデータは、運転傾向属性が「P1」、走行エリア属性が「Q1」、年齢属性が「R1」、所属先属性が「T1」であることを示している。なお、図5に示す例において、運転者ID「B03」で識別される運転者のデータは、運転傾向属性の情報が登録されていない。これは、運転者ID「B03」の運転者について、運転傾向属性の情報が検出されなかったこと、言い換えると、運転傾向属性の情報の検出が不可であったことを示しているが、これについては後述する。 In the example shown in Figure 5, the data for the driver identified by driver ID "B01" indicates that the driving tendency attribute is "P1", the driving area attribute is "Q1", the age attribute is "R1", and the affiliation attribute is "T1". Note that in the example shown in Figure 5, the data for the driver identified by driver ID "B03" does not have any driving tendency attribute information registered. This indicates that no driving tendency attribute information was detected for the driver with driver ID "B03", or in other words, it was not possible to detect driving tendency attribute information; this will be discussed later.
図2の説明に戻ると、制御部13は、収集部13aと、解析部13bと、生成部13cと、検出部13dと、提供部13eとを備え、例えば、CPU、ROM、RAM、ハードディスクドライブ、入出力ポートなどを有するコンピュータや各種の回路を含む。コンピュータのCPUは、例えば、ROMに記憶された各種プログラムを読み出して実行することによって、制御部13の収集部13a、解析部13b、生成部13c、検出部13dおよび提供部13eとして機能する。なお、各種プログラムは、本実施形態に係る教材提供プログラムを含む。 Returning to the explanation of Figure 2, the control unit 13 includes a collection unit 13a, an analysis unit 13b, a generation unit 13c, a detection unit 13d, and a provision unit 13e, and includes, for example, a computer having a CPU, ROM, RAM, a hard disk drive, input/output ports, etc., and various circuits. The computer's CPU, for example, reads and executes various programs stored in ROM, thereby functioning as the collection unit 13a, analysis unit 13b, generation unit 13c, detection unit 13d, and provision unit 13e of the control unit 13. The various programs include the teaching material provision program according to this embodiment.
また、制御部13の収集部13a、解析部13b、生成部13c、検出部13dおよび提供部13eの少なくともいずれか一部または全部をASICやFPGA等のハードウェアで構成することもできる。 Furthermore, at least some or all of the collection unit 13a, analysis unit 13b, generation unit 13c, detection unit 13d, and provision unit 13e of the control unit 13 can be configured using hardware such as an ASIC or FPGA.
収集部13aは、車載装置100が撮像した映像(危険映像を含む)を収集し、収集した映像(映像データ)を映像DB12aに登録する。また、収集部13aは、映像データに、映像が撮像された日時情報、位置情報、イベント情報が含まれる場合、これらの情報を映像DB12aに登録する。また、収集部13aは、複数の車載装置100からそれぞれ映像を収集する、すなわち、複数の映像を収集するが、これに限定されるものではない。 The collection unit 13a collects video (including dangerous video) captured by the in-vehicle devices 100 and registers the collected video (video data) in the video DB 12a. Furthermore, if the video data includes information on the date and time the video was captured, location information, and event information, the collection unit 13a registers this information in the video DB 12a. Furthermore, the collection unit 13a collects video from multiple in-vehicle devices 100, i.e., collects multiple videos, but this is not limited to this.
解析部13bは、収集して入力された映像を解析し、解析結果に基づいてタグを映像データに付与する。ここで付与されるタグは、上記した状況情報タグ、ヒヤリハットタグおよび交通事故タグなどである。 The analysis unit 13b analyzes the collected and input video and assigns tags to the video data based on the analysis results. The tags assigned here include the situation information tags, near miss tags, and traffic accident tags described above.
具体的には、解析部13bは、例えば収集した映像データに「急ブレーキ」、「急加速」、「急ハンドル」、「速度超過」などのイベント情報が含まれる場合、かかるイベント情報を状況情報タグとして付与する。また、解析部13bは、例えば映像解析により「前方車両との車間距離不足」や「信号無視」などが検知された場合、検知された内容を状況情報タグとして付与する。また、解析部13bは、例えば映像データに「日時」、「位置」などの情報が含まれる場合、かかる情報の内容を状況情報タグとして付与する。また、解析部13bは、例えば映像解析により、運転時の天気が検知された場合、検知された内容(例えば晴れ、雨、雪など)を状況情報タグとして付与する。また、解析部13bは、例えば映像解析により「前方車両に急接近」、「交差点で他車両に急接近」、「交差点で歩行者に急接近」などが検知された場合、検知された内容をヒヤリハットタグとして付与する。また、解析部13bは、例えば映像データのイベント情報や映像解析に基づいて「前方車両に接触」、「交差点で他車両に接触」、「交差点で歩行者に接触」などが検知された場合、検知された内容を交通事故タグとして付与する。そして、解析部13bは、タグと、タグを付与した映像データとを関連付けて教材DB12bに登録する。 Specifically, for example, if the collected video data contains event information such as "sudden braking," "sudden acceleration," "abrupt steering," or "speeding," the analysis unit 13b assigns such event information as a situation information tag. Furthermore, if the video analysis detects, for example, "insufficient distance from the vehicle ahead" or "running a red light," the analysis unit 13b assigns the detected information as a situation information tag. Furthermore, if the video data contains information such as "date and time" and "location," the analysis unit 13b assigns the information as a situation information tag. Furthermore, if the video analysis detects, for example, the weather during driving, the analysis unit 13b assigns the detected information (for example, sunny, rainy, snowy, etc.) as a situation information tag. Furthermore, if the video analysis detects, for example, "sudden approach to a vehicle ahead," "sudden approach to another vehicle at an intersection," or "sudden approach to a pedestrian at an intersection," the analysis unit 13b assigns the detected information as a near miss tag. Furthermore, if the analysis unit 13b detects, for example, "contact with a vehicle ahead," "contact with another vehicle at an intersection," or "contact with a pedestrian at an intersection" based on event information in the video data or video analysis, it assigns the detected content as a traffic accident tag. The analysis unit 13b then associates the tag with the video data to which it has been assigned and registers it in the teaching material DB 12b.
生成部13cは、タグが付与された映像データを用いて教材映像を生成する。詳しくは、生成部13cは、タグを利用して問題情報を生成し、かかる問題情報を映像に組み合わせて教材映像を生成する。なお、生成部13cは、問題情報と、問題情報に対応する映像データとを関連付けて教材DB12bに登録する。 The generation unit 13c generates educational video using the tagged video data. More specifically, the generation unit 13c generates question information using the tags and combines the question information with the video to generate the educational video. The generation unit 13c associates the question information with the video data corresponding to the question information and registers them in the educational video DB 12b.
例えば、生成部13cは、タグに基づいて問題情報を生成する。具体的には、生成部13cは、映像データの状況情報タグ、ヒヤリハットタグおよび交通事故タグに含まれる内容(文言)を利用して問題文および選択肢を生成する。そして、生成部13cは、問題文および選択肢を含む問題情報を映像に組み合わせて教材映像を生成する。 For example, the generation unit 13c generates question information based on tags. Specifically, the generation unit 13c generates question sentences and answer choices using the content (wording) contained in the situation information tag, near-miss tag, and traffic accident tag of the video data. The generation unit 13c then combines the question information, including the question sentences and answer choices, with the video to generate the educational video.
このように、本実施形態に係る教材提供装置10にあっては、危険映像を含む複数の映像を車載装置100から収集し、収集した映像を用いて複数の教材映像を生成し、生成した複数の教材映像を教材DB12bに予め記憶しておく。これにより、本実施形態にあっては、例えば教育対象である運転者の属性情報が多岐にわたる場合であっても対応することが可能となる、すなわち、属性情報に応じた教材映像を提供することが可能になる。 In this way, the educational material providing device 10 according to this embodiment collects multiple videos, including dangerous videos, from the in-vehicle device 100, generates multiple educational material videos using the collected videos, and pre-stores the multiple generated educational material videos in the educational material DB 12b. This makes it possible for this embodiment to accommodate, for example, cases where the attribute information of the driver being trained varies widely, i.e., it becomes possible to provide educational material videos according to the attribute information.
検出部13dは、教育対象である運転者の属性情報を検出する。例えば、検出部13dは、運転者の運転傾向を示す運転傾向属性情報を属性情報として検出する。なお、運転傾向属性情報は、運転傾向情報の一例である。 The detection unit 13d detects attribute information of the driver who is the training target. For example, the detection unit 13d detects driving tendency attribute information that indicates the driver's driving tendencies as attribute information. Note that driving tendency attribute information is an example of driving tendency information.
具体的には、検出部13dは、例えば運転者(教育対象者)が運転する車両Vの車載装置100によって撮像された映像を、教材DB12bで検索し、該当する映像データに付与されているタグを確認する。そして、検出部13dは、運転者(教育対象者)に対応する映像データに付与されたタグに基づいて、運転傾向属性情報を検出する。一例として、検出部13dは、運転者に対応する映像データに「前方車両との車間距離不足」というタグ(状況情報タグ)が付与されていた場合、運転者の運転傾向属性が「前方車両との車間距離不足し易い運転傾向属性」であることを検出する。検出部13dは、検出された運転傾向属性情報を運転者DB12cの「運転傾向属性」に登録する。 Specifically, the detection unit 13d searches the teaching material DB 12b for video captured by the in-vehicle device 100 of the vehicle V driven by the driver (trainee), for example, and checks the tags attached to the corresponding video data. The detection unit 13d then detects driving tendency attribute information based on the tags attached to the video data corresponding to the driver (trainee). As an example, if the video data corresponding to the driver is attached with a tag (situation information tag) of "insufficient distance from preceding vehicle," the detection unit 13d detects that the driver's driving tendency attribute is "driving tendency attribute that tends to keep insufficient distance from preceding vehicle." The detection unit 13d registers the detected driving tendency attribute information in the "driving tendency attribute" of the driver DB 12c.
なお、ここで検出される属性情報の数は、一つであっても、複数であってもよい。すなわち、映像データに複数のタグが付与されている場合、属性情報の数はタグに応じて複数になる。 Note that the number of pieces of attribute information detected here may be one or multiple. In other words, if multiple tags are attached to the video data, the number of pieces of attribute information will be multiple depending on the tags.
また、検出部13dは、映像データに含まれる位置情報に基づいて、対応する運転者の走行エリアを検出(特定)し、検出した走行エリアを示す情報(走行エリア属性情報)を運転者DB12cの「走行エリア属性」に登録する。 In addition, the detection unit 13d detects (identifies) the driving area of the corresponding driver based on the location information included in the video data, and registers information indicating the detected driving area (driving area attribute information) in the "driving area attribute" field of the driver DB 12c.
このように、本実施形態に係る検出部13dは、運転者が運転する車両Vに搭載された車載装置100によって撮像された映像に基づいて属性情報を検出するようにした。これにより、運転者の属性情報を容易に、かつ、精度良く検出することができる。 In this way, the detection unit 13d according to this embodiment detects attribute information based on video captured by the in-vehicle device 100 installed in the vehicle V driven by the driver. This makes it possible to easily and accurately detect the driver's attribute information.
ここで、運転者(教育対象者)の映像データが教材DB12bに登録されていない場合がある。すなわち、運転者(教育対象者)が運転する車両Vの車載装置100に危険映像が存在しないため映像データが収集されていない、あるいは、教育対象者が所定の映像収集期間に運転をしていないため映像データが収集されていないなどの理由で、映像データが教材DB12bに登録されていない場合がある。かかる場合、検出部13dは、映像データから運転傾向属性を検出できないため、運転者DB12cの「運転傾向属性情報」の登録を行わない、言い換えると、運転者(教育対象者)における運転傾向属性情報の検出が不可であったものとして処理する。 Here, there are cases where the video data of the driver (trainee) is not registered in the teaching materials DB 12b. That is, the video data may not be registered in the teaching materials DB 12b for reasons such as the absence of dangerous video in the in-vehicle device 100 of the vehicle V driven by the driver (trainee), so video data is not collected, or the training recipient has not driven during the specified video collection period, so video data is not collected. In such cases, the detection unit 13d cannot detect driving tendency attributes from the video data, so it does not register "driving tendency attribute information" in the driver DB 12c. In other words, it processes the data as if it were impossible to detect driving tendency attribute information for the driver (trainee).
提供部13eは、運転者(教育対象者)の属性情報に基づいて、当該運転者に教材映像を提供する。例えば、提供部13eは、検出した運転者の属性情報に応じた映像であって、車載装置100によって撮像された映像を運転者に対する教材映像として提供する。すなわち、提供部13eは、運転者の属性情報に即した教材映像を運転者に提供する。 The provision unit 13e provides educational video to the driver (trainee) based on the driver's attribute information. For example, the provision unit 13e provides the driver with video captured by the in-vehicle device 100 as educational video, which video corresponds to the detected driver's attribute information. In other words, the provision unit 13e provides the driver with educational video that is in line with the driver's attribute information.
これにより、本実施形態にあっては、運転者(教育対象者)に応じた教育効果の高い教材映像を提供することができる。すなわち、運転者は、自身の属性を応じた教材映像が提供されることで、教材映像の内容について自身に起こり得る可能性が高いことから、言い換えると自身に起こり得る事として感じ易くなることから、結果として運転者に対する教材映像の教育効果を向上させることができる。 As a result, in this embodiment, it is possible to provide educational videos with a high educational effect that are tailored to the driver (the person being educated). In other words, by being provided with educational videos tailored to the driver's attributes, the driver is more likely to perceive the content of the educational video as something that could happen to them, which in turn makes them more likely to perceive it as something that could happen to them, thereby improving the educational effect of the educational video for the driver.
具体的には、提供部13eは、属性情報の一つである運転傾向情報に応じた映像を教材映像として提供する。例えば、提供部13eは、運転者の運転傾向属性情報に基づいて教材DB12bを検索し、運転傾向属性情報に対応する教材映像を選択して提供する。一例として、提供部13eは、運転者の運転傾向属性が「前方車両との車間距離不足し易い運転傾向属性」である場合、かかる運転傾向属性に基づいて教材DB12bを検索し、「前方車両との車間距離不足」というタグ(状況情報タグ)が付与された教材映像を選択して提供する。これにより、提供部13eは、運転者(教育対象者)の運転傾向に即した教育効果の高い教材映像を提供することができる。 Specifically, the providing unit 13e provides, as educational video, video corresponding to driving tendency information, which is one type of attribute information. For example, the providing unit 13e searches the educational video DB 12b based on the driver's driving tendency attribute information, and selects and provides educational video corresponding to the driving tendency attribute information. As one example, if the driver's driving tendency attribute is a "driving tendency attribute that tends to keep a short distance from the vehicle ahead," the providing unit 13e searches the educational video DB 12b based on this driving tendency attribute, and selects and provides educational video that has been tagged with a "short distance from the vehicle ahead" tag (situation information tag). This allows the providing unit 13e to provide educational video that is highly effective in education and is in line with the driving tendencies of the driver (trainee).
ここで、運転者(教育対象者)に提供される教材映像について図6を参照しつつ説明する。図6は、教材映像が提供された端末装置200のディスプレイ201を示す図である。 Here, we will explain the educational video provided to the driver (trainee) with reference to Figure 6. Figure 6 is a diagram showing the display 201 of the terminal device 200 to which the educational video is provided.
図6に示すように、提供部13eは、教材映像を端末装置200に提供し、ディスプレイ201の表示欄300に表示させる。教材映像には、車載装置100によって撮像された映像(危険映像)310や問題情報320が含まれる。問題情報320には、問題文が表示される表示欄321と、選択肢が表示される表示欄322とが含まれる。そして、運転者(教育対象者)が選択肢を選択して解答するなどして、運転者に対する交通安全教育が行われる。 As shown in FIG. 6, the providing unit 13e provides educational video to the terminal device 200 and displays it in the display field 300 of the display 201. The educational video includes video (dangerous video) 310 captured by the in-vehicle device 100 and question information 320. The question information 320 includes a display field 321 in which a question statement is displayed and a display field 322 in which options are displayed. Traffic safety education is then provided to the driver (the person being educated) by having them select an option and answer the question.
図2の説明を続けると、提供部13eは、上記したように、属性情報(例えば運転傾向属性情報)に対応するタグ情報(例えば状況情報タグ、ヒヤリハットタグ、交通事故タグ)が付与された映像を教材映像として提供する。詳しくは、車載装置100の映像にタグが予め付与されており、提供部13eは、属性情報と属性情報に対応するタグとに基づいて教材DB12bから教材映像を選択し提供する。より詳しくは、提供部13eは、属性情報と属性情報に対応するタグとが一致する教材映像を選択し提供する。これにより、提供部13eは、運転者の属性情報に応じた映像を確実に、精度良く選択して提供することができる。 Continuing with the explanation of Figure 2, as described above, the provision unit 13e provides, as educational video, video to which tag information (e.g., situation information tag, near miss tag, traffic accident tag) corresponding to attribute information (e.g., driving tendency attribute information) has been assigned. Specifically, tags are assigned in advance to the video in the in-vehicle device 100, and the provision unit 13e selects and provides educational video from the educational video DB 12b based on the attribute information and the tag corresponding to the attribute information. More specifically, the provision unit 13e selects and provides educational video in which the attribute information matches the tag corresponding to the attribute information. This allows the provision unit 13e to reliably and accurately select and provide video that corresponds to the driver's attribute information.
また、提供部13eは、属性情報に対応する危険度の教材映像を提供する。すなわち、教材映像には、ヒヤリハットの映像と交通事故の映像とが含まれており、教材映像は、上記したように車両運転における危険度に応じて分類されている。提供部13eは、属性情報(例えば運転傾向属性情報)に、交通事故に比べて危険度の低い情報(例えば「前方車両に急接近し易い」などヒヤリハットに関する情報)が含まれる場合、かかる属性情報に対応する危険度の教材映像(すなわち、ヒヤリハットタグが付与された教材映像)を選択して提供する。同様に、提供部13eは、属性情報(運転傾向属性情報)に、ヒヤリハットに比べて危険度の高い情報(例えば「前方車両に接触した」など交通事故に関する情報)が含まれる場合、かかる属性情報に対応する危険度の教材映像(すなわち、交通事故タグが付与された教材映像)を選択して提供する。 The providing unit 13e also provides educational video with a risk level corresponding to the attribute information. That is, the educational video includes near miss videos and traffic accident videos, and the educational video is classified according to the risk level of vehicle driving as described above. When the attribute information (e.g., driving tendency attribute information) includes information with a lower risk level than traffic accidents (e.g., information related to near misses, such as "prone to suddenly approaching a vehicle ahead"), the providing unit 13e selects and provides educational video with a risk level corresponding to the attribute information (i.e., educational video with a near miss tag attached). Similarly, when the attribute information (driving tendency attribute information) includes information with a higher risk level than near misses (e.g., information related to traffic accidents, such as "collided with a vehicle ahead"), the providing unit 13e selects and provides educational video with a risk level corresponding to the attribute information (i.e., educational video with a traffic accident tag attached).
これにより、本実施形態にあっては、運転者の属性情報に含まれる運転の危険度に即した教材映像を提供することが可能となり、結果として運転者に対する教材映像の教育効果をより向上させることができる。 As a result, in this embodiment, it is possible to provide educational videos that are in line with the driving risk level contained in the driver's attribute information, thereby further improving the educational effect of the educational videos on drivers.
また、提供部13eは、運転者(教育対象者)における車両の運転状況を示す状況情報に応じた映像を教材映像として提供してもよい。なお、状況情報としては、例えば運転時の車両位置、天気、速度、日時などの情報を用いることができるが、これらに限定されるものではない。 The providing unit 13e may also provide, as educational video, video corresponding to situational information indicating the vehicle driving situation of the driver (trainee). Incidentally, the situational information may include, but is not limited to, information such as the vehicle's position during driving, weather, speed, date and time, etc.
例えば、提供部13eは、運転者(教育対象者)に対応する映像データの状況情報タグに、車両位置、天気、速度、日時などの状況情報が含まれる場合、かかる状況情報に応じた映像を教材映像として提供する。詳しくは、提供部13eは、運転者(教育対象者)の映像データに状況情報が含まれる場合、かかる状況情報も対応する状況情報タグが付与された教材映像(例えば運転者(教育対象者)とは異なる他の運転者において撮像された映像(危険映像))を選択して提供する。 For example, if the situation information tag of the video data corresponding to the driver (trainee) includes situation information such as vehicle position, weather, speed, date and time, the providing unit 13e provides video corresponding to such situation information as educational video. In more detail, if the video data of the driver (trainee) includes situation information, the providing unit 13e selects and provides educational video (for example, video (dangerous video) captured by a driver other than the driver (trainee)) that has been assigned a situation information tag that also corresponds to such situation information.
これにより、本実施形態にあっては、運転者(教育対象者)が過去に運転して映像(危険映像)が撮像された状況に応じた教材映像を提供することができ、よって運転者に対する教材映像の教育効果をより一層向上させることができる。 As a result, in this embodiment, educational video can be provided that corresponds to the situation in which the driver (trainee) drove in the past and video (dangerous video) was captured, thereby further improving the educational effect of the educational video on the driver.
また、上記したように、運転者(教育対象者)における運転傾向属性情報の検出が不可の場合がある。かかる場合、提供部13eは、当該運転者(教育対象者)と類似する属性情報を有する類似運転者に対応して選択された映像を教材映像として提供する。 Furthermore, as mentioned above, there are cases where it is impossible to detect driving tendency attribute information for a driver (trainee). In such cases, the providing unit 13e provides, as educational video, video selected corresponding to a similar driver who has attribute information similar to that of the driver (trainee).
例えば、提供部13eは、運転傾向属性情報が検出されなかった運転者について、当該運転者の属性情報のうち「走行エリア属性」、「年齢属性」および「所属先属性」の少なくともいずれかが類似する類似運転者を特定する。そして、提供部13eは、特定した類似運転者における車載装置100の映像(危険映像)を選択して教材映像として提供する。なお、上記した属性情報の類似とは、属性情報の内容の全部が一致する場合、内容の一部が一致する場合、属性情報の内容同士が所定の許容範囲内にある場合などを含むが、これに限定されるものではない。また、所定の許容範囲は、任意に設定可能である。 For example, for a driver for whom driving tendency attribute information has not been detected, the providing unit 13e identifies a similar driver who has similar at least one of the "driving area attribute," "age attribute," and "affiliation attribute" attributes from the driver's attribute information. The providing unit 13e then selects video (dangerous video) from the in-vehicle device 100 of the identified similar driver and provides it as educational video. Note that the similarity of attribute information described above includes, but is not limited to, cases where the entire content of the attribute information matches, cases where only part of the content matches, and cases where the content of the attribute information is within a predetermined tolerance range. The predetermined tolerance range can be set arbitrarily.
これにより、本実施形態にあっては、運転傾向属性情報が検出されない場合であっても、運転者(教育対象者)に応じた教育効果の高い教材映像を提供することができる。すなわち、運転傾向属性情報が検出されなかった運転者(教育対象者)に対して、属性情報(例えば走行エリアや年齢、所属先など)が比較的近い類似運転者の教材映像(危険映像)が提供されるため、運転者(教育対象者)は、教材映像の内容について自身に起こり得る可能性が高いことから、結果として運転者に対する教材映像の教育効果を向上させることができる。 As a result, in this embodiment, even if driving tendency attribute information is not detected, it is possible to provide educational video with a high educational effect tailored to the driver (trainee). In other words, a driver (trainee) for whom driving tendency attribute information is not detected is provided with educational video (dangerous video) of a similar driver with relatively similar attribute information (e.g., driving area, age, affiliation, etc.). This means that the driver (trainee) will likely perceive the content of the educational video as something that could happen to them, thereby improving the educational effect of the educational video for the driver.
なお、提供部13eは、教材映像を端末装置200に提供するが、これに限定されるものではない。すなわち、提供部13eは、運転者(教育対象者)の車載装置100に教材映像を提供してもよい。 Note that the providing unit 13e provides the educational video to the terminal device 200, but this is not limited to this. In other words, the providing unit 13e may also provide the educational video to the in-vehicle device 100 of the driver (trainee).
<教材提供装置の制御処理>
次に、教材提供装置10における具体的な処理手順の一例について図7を用いて説明する。図7は、教材提供装置10が実行する処理手順を示すフローチャートである。なお、以下では、運転者に提供される教材映像の数(以下「規定数」)が3つ(3種類)である場合を例に挙げて説明するが、これに限定されるものではなく、規定数は任意に設定可能である。
<Control process of the teaching material providing device>
Next, an example of a specific processing procedure in the educational material providing device 10 will be described with reference to Fig. 7. Fig. 7 is a flowchart showing the processing procedure executed by the educational material providing device 10. Note that, in the following, an example will be described in which the number of educational material videos provided to the driver (hereinafter referred to as "prescribed number") is three (three types), but the present invention is not limited to this, and the prescribed number can be set arbitrarily.
図7に示すように、教材提供装置10の制御部13は、車両Vの車載装置100から映像を収集する(ステップS10)。次いで、制御部13は、収集した映像を解析し、解析結果に基づいて映像データにタグを付与する(ステップS11)。 As shown in FIG. 7, the control unit 13 of the teaching material providing device 10 collects video from the in-vehicle device 100 of the vehicle V (step S10). Next, the control unit 13 analyzes the collected video and assigns tags to the video data based on the analysis results (step S11).
次いで、制御部13は、タグが付与された映像データを用いて教材映像を生成する(ステップS12)。例えば、制御部13は、タグが付与された映像データに対して問題情報を組み合わせて教材映像を生成する。なお、制御部13は、生成した教材映像を教材DB12bに登録しておく。 The control unit 13 then generates a teaching material video using the tagged video data (step S12). For example, the control unit 13 generates the teaching material video by combining question information with the tagged video data. The control unit 13 then registers the generated teaching material video in the teaching material DB 12b.
次いで、制御部13は、教育対象となる運転者の属性情報を検出する(ステップS13)。例えば、制御部13は、運転者(教育対象者)が運転する車両Vの車載装置100によって撮像された映像に基づいて属性情報(例えば運転傾向属性)を検出する。 Next, the control unit 13 detects attribute information of the driver to be trained (step S13). For example, the control unit 13 detects attribute information (e.g., driving tendency attributes) based on video captured by the in-vehicle device 100 of the vehicle V driven by the driver (trainee).
次いで、制御部13は、運転者(教育対象者)の属性情報に対応する教材映像があるか否かを判定する(ステップS14)。ステップS14の処理は、言い換えると、運転者の属性情報に運転傾向属性情報が検出され、検出された運転傾向属性情報に対応する教材映像があるか否かを判定する処理であるともいえる。 Next, the control unit 13 determines whether there is any educational video that corresponds to the attribute information of the driver (trainee) (step S14). In other words, the processing of step S14 is a process in which driving tendency attribute information is detected in the driver's attribute information, and whether there is any educational video that corresponds to the detected driving tendency attribute information.
制御部13は、属性情報(例えば運転傾向属性)に対応する教材映像がないと判定された場合(ステップS14,No)、言い換えると、運転傾向属性情報の検出が不可であった場合、規定数に対して不足する数の分、運転者(教育対象者)と類似する属性情報を有する類似運転者に対応する教材映像を選択する(ステップS15)。上記したように、規定数は3であることから、ここでは3つの教材映像が選択される。 If the control unit 13 determines that there is no educational video corresponding to the attribute information (e.g., driving tendency attribute) (step S14, No), in other words, if it is unable to detect driving tendency attribute information, it selects educational video corresponding to similar drivers who have attribute information similar to that of the driver (trainee) for the number that is insufficient compared to the specified number (step S15). As mentioned above, since the specified number is three, three educational video clips are selected here.
他方、制御部13は、属性情報(例えば運転傾向属性)に対応する教材映像があると判定された場合(ステップS14,Yes)、言い換えると、運転傾向属性情報が検出された場合、検出した属性情報(運転傾向属性)に応じた映像であって、車載装置100によって撮像された映像を教材映像として選択する(ステップS16)。 On the other hand, if the control unit 13 determines that there is educational video corresponding to the attribute information (e.g., driving tendency attribute) (step S14, Yes), in other words, if driving tendency attribute information is detected, it selects as educational video the video that corresponds to the detected attribute information (driving tendency attribute) and that was captured by the in-vehicle device 100 (step S16).
なお、教材映像の選択の際、制御部13は、検出された属性情報(運転傾向属性)の数(すなわち検出回数)が多い順に教材映像を選択してもよい。一例として、属性情報において属性内容a,b,c,dを示す情報が、それぞれ5回、3回、2回、1回検出された場合、検出回数の多い順に、属性内容a,b,cに応じた映像を教材映像として選択されるようにしてもよい。なお、上記した属性内容a,b,c,dとは、例えば「前方車両との車間距離不足し易い」、「前方車両に急接近し易い」、「前方車両に接触した」などである。 When selecting educational videos, the control unit 13 may select educational videos in descending order of the number of detected attribute information (driving tendency attributes) (i.e., the number of detections). As an example, if information indicating attribute contents a, b, c, and d is detected five times, three times, two times, and once respectively in the attribute information, videos corresponding to attribute contents a, b, and c in descending order of the number of detections may be selected as educational videos. Examples of the attribute contents a, b, c, and d mentioned above include "tends to keep insufficient distance from the vehicle ahead," "tends to approach the vehicle ahead suddenly," and "collisions with the vehicle ahead."
次いで、制御部13は、規定数分の教材映像が選択されたか否かを判定する(ステップS17)。制御部13は、規定数分の教材映像が選択されていないと判定された場合(ステップS17,No)、ステップS15に進み、規定数に対して不足する数の分、類似運転者に対応する教材映像を選択する。すなわち、例えば制御部13は、規定数に対して1つ不足する場合に類似運転者に対応する教材映像を1つ選択し、規定数に対して2つ不足する場合に類似運転者に対応する教材映像を2つ選択する。 Next, the control unit 13 determines whether the specified number of educational videos have been selected (step S17). If the control unit 13 determines that the specified number of educational videos have not been selected (step S17, No), the control unit 13 proceeds to step S15 and selects educational videos corresponding to similar drivers for the number that is short of the specified number. That is, for example, the control unit 13 selects one educational video corresponding to a similar driver if there is one short of the specified number, and selects two educational videos corresponding to similar drivers if there are two short of the specified number.
そして、制御部13は、ステップS15およびステップS16において選択された教材映像を運転者に提供する(ステップS18)。一方、制御部13は、規定数分の教材映像が選択されていると判定された場合(ステップS17,Yes)、ステップS18に進み、ステップS16において選択された教材映像を運転者に提供する。 Then, the control unit 13 provides the educational video selected in steps S15 and S16 to the driver (step S18). On the other hand, if the control unit 13 determines that the specified number of educational videos have been selected (step S17, Yes), it proceeds to step S18 and provides the educational video selected in step S16 to the driver.
上述してきたように、実施形態に係る教材提供装置10は、制御部13を有する。制御部13は、教育対象者の属性を示す属性情報を検出し、検出した属性情報に応じた映像であって、車載装置100によって撮像された映像を教育対象者に対する教材映像として提供する。これにより、教育効果の高い教材映像を提供することができる。 As described above, the educational material providing device 10 according to the embodiment has a control unit 13. The control unit 13 detects attribute information indicating the attributes of the educational recipient, and provides the educational material video to the educational recipient, which video corresponds to the detected attribute information and is captured by the in-vehicle device 100. This makes it possible to provide educational material video with high educational effectiveness.
なお、上記した実施形態において生成された教材映像については、例えば個人情報の保護等を目的として映像に映り込んだ車両ナンバーや人物等を秘匿化するマスク処理が行われてもよい。マスク処理とは、例えば映像中における車両ナンバーや人物の領域に対して塗りつぶしやモザイク等を施す処理である。これにより、例えば生成された教材映像を、自社以外の他社における教材映像などに転用させることが可能となり、教材映像の汎用性を向上させることができる。 The educational video generated in the above-described embodiment may be masked to conceal vehicle license plates, people, etc. that appear in the video, for example, for the purpose of protecting personal information. Masking is a process in which areas of vehicle license plates or people in the video are filled in or pixelated. This makes it possible, for example, to repurpose the generated educational video for educational video from other companies, thereby improving the versatility of the educational video.
さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲およびその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。 Further advantages and modifications may readily occur to those skilled in the art. Therefore, the invention in its broader aspects is not limited to the specific details and representative embodiments shown and described above. Accordingly, various modifications may be made without departing from the spirit or scope of the general inventive concept as defined by the appended claims and their equivalents.
1 教材提供システム
10 教材提供装置
13 制御部
100 車載装置
105 制御部
REFERENCE SIGNS LIST 1 Teaching material providing system 10 Teaching material providing device 13 Control unit 100 In-vehicle device 105 Control unit
Claims (9)
前記教育対象者の属性情報から運転危険度を検出し、
前記車両運転映像を運転危険度ごとに分類した複数の教材映像から、検出した前記運転危険度に対応した教材映像を前記教育対象者に提供する、
制御部を有する教材提供装置。 A teaching material providing device that provides a vehicle driving video captured by an in-vehicle device to a training target ,
Detecting a driving risk level from attribute information of the training recipient;
providing the training subject with a training video corresponding to the detected driving risk level from among a plurality of training video clips obtained by classifying the vehicle driving video clips according to driving risk levels ;
A teaching material providing device having a control unit .
前記教育対象者が運転する車両に搭載された車載装置によって撮像された映像に基づいて前記属性情報を検出する、
請求項1に記載の教材提供装置。 The control unit
detecting the attribute information based on an image captured by an in-vehicle device mounted on a vehicle driven by the training target person;
The teaching material providing device according to claim 1 .
前記教育対象者の運転傾向を示す運転傾向情報を前記属性情報として検出し、
検出した前記運転傾向情報に応じた映像を前記教材映像として提供する、
請求項1または2に記載の教材提供装置。 The control unit
detecting driving tendency information indicating the driving tendency of the training recipient as the attribute information;
providing a video according to the detected driving tendency information as the educational video;
3. The teaching material providing device according to claim 1.
前記教育対象者における前記運転傾向情報の検出が不可であった場合、当該教育対象者と類似する前記属性情報を有する類似運転者に対応して選択された映像を前記教材映像として提供する、
請求項3に記載の教材提供装置。 The control unit
If the driving tendency information of the training target cannot be detected, a video selected corresponding to a similar driver having the attribute information similar to that of the training target is provided as the training video.
4. The teaching material providing device according to claim 3.
車両の運転状況を示す状況情報に応じた映像を前記教材映像として提供する、
請求項1~4のいずれか一つに記載の教材提供装置。 The control unit
providing, as the educational video, a video corresponding to situation information indicating a driving situation of the vehicle;
5. The teaching material providing device according to claim 1.
入力された映像に対し、当該映像の内容に応じたタグ情報を付与し、
前記属性情報に対応する前記タグ情報が付与された映像を前記教材映像として提供する、
請求項1~5のいずれか一つに記載の教材提供装置。 The control unit
Add tag information to the input video according to the content of the video,
providing a video to which the tag information corresponding to the attribute information is assigned as the teaching material video;
6. The teaching material providing device according to claim 1.
前記車載装置制御部は、
撮像した映像を教材提供装置に送信し、
教育対象者の属性情報から検出した運転危険度に応じた映像を、前記教育対象者に対する教材映像として前記教材提供装置から受信して前記教育対象者に提供する、
車載装置。 An in-vehicle device having an in-vehicle device control unit,
The in-vehicle device control unit
The captured image is transmitted to the educational material providing device,
receiving, from the educational material providing device, a video corresponding to the driving risk level detected from the attribute information of the training recipient as a training material video for the training recipient and providing the video to the training recipient;
In-vehicle device.
教育対象者の属性情報から運転危険度を検出し、
車載装置が撮像した車両運転映像を運転危険度ごとに分類した複数の教材映像から、検出した前記運転危険度に対応した教材映像を前記教育対象者に提供する、
教材提供方法。 A teaching material providing method executed by a teaching material providing device,
Detect driving risk from the attribute information of the training target,
providing the training subject with a training video corresponding to the detected driving risk level from among a plurality of training video images obtained by classifying vehicle driving videos captured by an in-vehicle device according to driving risk level ;
Method of providing teaching materials.
教育対象者の属性情報から運転危険度を検出し、
車載装置が撮像した車両運転映像を運転危険度ごとに分類した複数の教材映像から、検出した前記運転危険度に対応した教材映像を前記教育対象者に提供する、
手順を実行させる、教材提供プログラム。 On the computer,
Detect driving risk from the attribute information of the training target,
providing the training subject with a training video corresponding to the detected driving risk level from among a plurality of training video images obtained by classifying vehicle driving videos captured by an in-vehicle device according to driving risk level ;
A program that provides instructional materials to help you carry out the steps.
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