运行辅助方法、运行辅助系统和服务器技术方案

本发明专利技术的运行辅助方法、运行辅助系统和服务器，能够高精度地进行事故风险的预测并对驾驶员展示能够得到理解的信息。辅助车辆的运行的运行辅助方法包括：计算机获取正在驾驶车辆的驾驶员的生物信息的第一步骤；获取驾驶员的环境信息的第二步骤；获取驾驶员的业务信息的第三步骤；从生物信息生成生物指标数据的第四步骤；第五步骤，将生物指标数据、环境信息和业务信息的时间序列对齐，将它们结合来生成综合信息；第六步骤，将所述综合信息输入至预先设定的事故风险预测模型来计算规定时间后的事故风险信息；和第七步骤，将所述事故风险、所述综合信息和预先设定的事故判断信息输入至预先设定的原因计算模型，来计算所述事故风险的原因信息。原因信息。原因信息。

【技术实现步骤摘要】
运行辅助方法、运行辅助系统和服务器


[0001]本专利技术涉及预测交通事故的风险来辅助交通机构的运行的运行辅助方法、运行辅助系统和服务器。

技术介绍

[0002]近年来，在卡车和公交车等运输业中为了预防因驾驶员的健康而引起的事故而进行生物状态的定量评价。例如，专利文献1中，已知基于生物状态中的、用便于计测的各种方式的心率传感器对心跳间隔数据的计测进行的自主神经功能的评价。
[0003]专利文献1中，记载了根据生物数据等推算驾驶员的心理状态，对于驾驶员的驾驶生成心理数据而推算驾驶员的状态适合/不适合。
[0004]另外，专利文献2中，记载了根据生物数据的心跳间隔数据推算驾驶员的自主神经功能指标，基于自主神经功能指标预测规定时间后的事故风险。
[0005]现有技术文献
[0006]专利文献
[0007]专利文献1：日本特开2021
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37033号公报
[0008]专利文献2：日本特开2021
‑
196625号公报

技术实现思路

[0009]专利技术要解决的课题
[0010]为了预测业务中的驾驶员的事故的风险，需要实时地预测较近的未来的事故风险。在业务中，驾驶员的生物状态逐次变化，作为事故风险的原因，在生物信息之外也存在环境信息、业务信息等，但行驶状态等环境信息和业务内容等业务信息按每个驾驶员不同。
[0011]但是，上述现有例中存在难以将环境信息和业务信息准确地反映至生物信息而高精度地预测每个驾驶员个人的事故风险的问题。另外，上述现有例中在事故风险升高时输出警告，但存在仅展示警告不能得到驾驶员的理解的情况。
[0012]于是，本专利技术是鉴于上述问题点而得出的，目的在于高精度地进行事故风险的预测，对驾驶员展示能够得到理解的信息。
[0013]用于解决课题的技术方案
[0014]本专利技术是一种由具有处理器和存储器的计算机辅助车辆的运行的运行辅助方法，其包括：所述计算机获取正在驾驶所述车辆的驾驶员的生物信息的第一步骤；所述计算机获取所述驾驶员的环境信息的第二步骤；所述计算机获取所述驾驶员的业务信息的第三步骤；所述计算机从所述生物信息生成生物指标数据的第四步骤；第五步骤，所述计算机将所述生物指标数据、环境信息和业务信息的时间序列对齐，将它们结合来生成综合信息；第六步骤，所述计算机将所述综合信息输入至预先设定的事故风险预测模型来计算规定时间后的事故风险信息；和第七步骤，所述计算机将所述事故风险信息、所述综合信息和预先设定的事故判断信息输入至预先设定的原因计算模型，来计算所述事故风险信息的原因信息。
[0015]专利技术效果
[0016]从而，本专利技术在预测规定时间后的事故风险信息之外，也能够通过输出事故风险的原因信息，来展示不会使驾驶员感到不自然的信息。
[0017]本说明书中公开的主题的至少一个实施方式的详情将与附图一同在以下叙述中叙述。公开的主题的其他特征、方式、效果将通过以下公开、附图、要求的权利范围而说明。
附图说明
[0018]图1是表示本专利技术的实施例的运行辅助系统的结构的一例的框图。
[0019]图2是表示本专利技术的实施例的运行辅助系统中进行的处理的概要的流程图。
[0020]图3是表示本专利技术的实施例的生物信息的一例的图。
[0021]图4是表示本专利技术的实施例的环境信息的一例的图。
[0022]图5是表示本专利技术的实施例的构成业务信息的出缺勤数据的一例的图。
[0023]图6是表示本专利技术的实施例的构成业务信息的配送数据的一例的图。
[0024]图7是表示本专利技术的实施例的时序生物
‑
环境
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业务信息生成部中进行的处理的一例的流程图。
[0025]图8是表示本专利技术的实施例的心率数据的一例的曲线图。
[0026]图9是表示本专利技术的实施例的心率变动的一例的曲线图。
[0027]图10是表示本专利技术的实施例的心率变动的谱功率密度的一例的曲线图。
[0028]图11是表示本专利技术的实施例的时序生物
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环境
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业务信息生成部中进行的数据的整形的一例的图。
[0029]图12是表示本专利技术的实施例的时序生物
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环境
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业务信息的一例的图。
[0030]图13是表示本专利技术的实施例的事故风险预测模型训练部中进行的处理的一例的流程图。
[0031]图14是表示本专利技术的实施例的事故判断信息的一例的图。
[0032]图15是表示本专利技术的实施例的事故风险预测部中进行的处理的一例的流程图。
[0033]图16是表示本专利技术的实施例的事故风险信息的一例的图。
[0034]图17是表示本专利技术的实施例的事故风险原因计算部中进行的处理的一例的流程图。
[0035]图18是表示本专利技术的实施例的事故风险原因信息的一例的图。
[0036]图19是表示本专利技术的实施例的预测结果展示部中进行的处理的一例的流程图。
[0037]图20是表示本专利技术的实施例的输出预测结果的一例的图。
[0038]图21是表示本专利技术的实施例的预测结果显示终端的画面的一例的图。
[0039]图22是表示本专利技术的实施例的预测结果显示终端的画面的一例的图。
[0040]图23是表示本专利技术的实施例的事故判断信息中登记的数据的一例的曲线图。
[0041]图24是表示本专利技术的实施例的事故风险预测模型的训练的一例的图。
具体实施方式
[0042]以下基于附图说明本专利技术的实施方式。
[0043]＜系统结构＞
[0044]图1是表示本专利技术的实施例的运行辅助系统的结构的一例的框图。本实施例的运行辅助系统包括运行辅助服务器1，其经由网络19收集1个以上的车辆8的驾驶信息、车辆8的驾驶员的生物信息、车辆8或驾驶员的环境信息和驾驶员的业务信息，预测驾驶员的交通事故的风险(以下称为事故风险)，在事故风险的预测值超过阈值的情况下对驾驶员通知。
[0045]在网络19中，连接了获取车辆8的驾驶信息的驾驶信息收集装置10、获取驾驶员的生物信息的生物信息收集装置60、获取关于驾驶车辆8的驾驶员的环境的信息的环境信息收集装置70、获取关于驾驶员的业务的信息的业务信息收集装置80、以及输出来自运行辅助服务器1的通知的预测结果显示终端90，它们能够与运行辅助服务器1进行通信。
[0046]驾驶信息收集装置10从检测车辆8的位置信息的GNSS(Global Navigation Satellite System：全球导航卫星系统)11、检测与前方车辆的距离的车间距离传感器12、检测车辆8的速度的速度传感器13、检测车辆8的运动的加速度传感器14、以及拍摄车辆8的周围的摄像机15收集信息并发送至运行辅助服务器1。
[0047]驾驶信息收集装置10不限定于上述传感器，也能够使用检测本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种由具有处理器和存储器的计算机辅助车辆的运行的运行辅助方法，其特征在于，包括：所述计算机获取正在驾驶所述车辆的驾驶员的生物信息的第一步骤；所述计算机获取所述驾驶员的环境信息的第二步骤；所述计算机获取所述驾驶员的业务信息的第三步骤；所述计算机从所述生物信息生成生物指标数据的第四步骤；第五步骤，所述计算机将所述生物指标数据、环境信息和业务信息的时间序列对齐，将它们结合来生成综合信息；第六步骤，所述计算机将所述综合信息输入至预先设定的事故风险预测模型来计算规定时间后的事故风险信息；和第七步骤，所述计算机将所述事故风险信息、所述综合信息和预先设定的事故判断信息输入至预先设定的原因计算模型，来计算所述事故风险信息的原因信息。2.如权利要求1所述的运行辅助方法，其特征在于：还包括第八步骤，在所述第八步骤中，所述计算机在所述事故风险信息满足规定条件的情况下，输出所述事故风险信息和所述原因信息。3.如权利要求2所述的运行辅助方法，其特征在于：还包括第九步骤，在所述第九步骤中，所述计算机在接收到与所述输出的原因信息对应的原因标签的情况下，用所述原因标签更新所述原因信息。4.如权利要求3所述的运行辅助方法，其特征在于：还包括第十步骤，在所述第十步骤中，所述计算机将更新了所述原因信息的原因标签反映至所述事故判断信息，用反映了所述原因标签的所述事故判断信息进行所述事故风险预测模型的学习。5.如权利要求1所述的运行辅助方法，其特征在于：在所述第五步骤中，在将所述生物信息、所述环境信息和所述业务信息综合时，将所述生物信息的计算间隔作为基准来获取所述环境信息和所述业务信息的值。6.一种辅助车辆的运行的运行辅助系统，其特征在于，包括：具有处理器和存储器的服务器；与所述服务器连接的、用于获取驾驶员的生物信息的生物信息收集装置；与所述服务器连接的、用于获取所述驾驶员的环境信息的环境信息收集装置；与所述服务器连接的、用于获取所述驾驶员的业务信息的业务信息收集装置；和与所述服务器连接，能够输出消息的终端，所述服务器包括：综合信息生成部，其从所述生物信息收集装置获取正在驾驶所述车辆的驾驶员的生物信息，从所述环境信息收集装置获取所述驾驶员的环境信息，从所述业务信息收集装置获取所述驾驶员的业务信息，并从所述生物信息生成生物指标数据，将所述生物指标数据、所述环境信息和所述业务信息的时间序列对齐后将它们结合来生成综合信息；事故风险预测部，其将所述综合信息输入至预先设定的事故风险预测模...

【专利技术属性】
技术研发人员：伊藤奈樱，田中毅，三币俊辅，栗山裕之，佐藤公则，
申请(专利权)人：罗集帝株式会社，
类型：发明
国别省市：