具体实施方式

以下，参照附图来说明本发明的信息处理装置、车辆控制装置、信息处理方法及程序的实施方式。在以下的说明中，车辆10为电力机动车，但车辆10是搭载有供给行驶用的电力的二次电池的车辆即可，也可以是混合动力机动车、搭载有燃料电池的车辆。

<第一实施方式>

[整体结构]

图1是表示包括第一实施方式的信息处理装置及车辆控制装置在内的不正当利用检测系统1的结构例的图。不正当利用检测系统1是检测作为电力机动车的车辆10被不正当利用了这一情况的系统。不正当利用例如包括盗窃车辆10、从车辆10取出蓄电池(以下与二次电池同义)、没有拥有者许可就驾驶车辆10等。

如图1所示，不正当利用检测系统1具备多个车辆10、多个终端装置200、中央服务器100。车辆10、中央服务器100及终端装置200经由网络NW而通信。网络NW例如包括互联网、WAN(Wide Area Network)、LAN(Local Area Network)、供应商装置、无线基站等。

中央服务器100基于多个车辆10分别发送的信息，来关于各车辆10而检测被不正当利用了的情况。

多个终端装置200分别是各车辆10的拥有者能够利用的终端装置。典型地，终端装置200是具备兼具用户接口和显示器的触摸面板、包含天线等的无线通信接口、存储部件、CPU(Central Processing Unit)等运算装置的便携电话、平板终端。

在终端装置200中，网页浏览器、应用程序等UA(UserAgent：用户代理)启动。UA启动了的终端装置200从用户接受各种输入操作，并根据接受到的输入操作来进行各种处理。终端装置200也可以包括指纹传感器、话筒、相机这样的器件。在该情况下，终端装置200也可以将由指纹传感器检测到的拥有者的指纹、由话筒接收到的拥有者的声音、由相机拍摄到的拥有者的面部图像这样的生物体信息经由网络NW向中央服务器100发送。

[车辆的结构]

图2是表示第一实施方式的车辆10的结构的一例的图。如图2所示，车辆10例如具备马达12、驱动轮14、制动装置16、车辆传感器20、驾驶操作传感器22、生物体传感器24、PCU(Power Control Unit)30、蓄电池40、蓄电池传感器42、通信装置50、显示装置60、充电口70及转换器72。

马达12例如是三相交流电动机。马达12的转子与驱动轮14连结。马达12使用供给来的电力而将动力向驱动轮14输出。马达12在车辆减速时使用车辆的动能来发电。

制动装置16例如具备制动钳、向制动钳传递液压的液压缸、以及使液压缸产生液压的电动马达。制动装置16可以具备将通过制动踏板的操作而产生的液压经由主液压缸向液压缸传递的机构来作为备用。制动装置16不限于上述说明的结构，也可以是将主液压缸的液压向液压缸传递的电子控制式液压制动装置。

车辆传感器20例如具备油门开度传感器、车速传感器、制动踩踏量传感器、转向传感器、GNSS(Global Navigation Satellite System)传感器、横摆角速度传感器、方位传感器等。

油门开度传感器安装于油门踏板，用于检测该油门踏板的操作量。油门开度传感器将表示检测到的操作量的信号作为油门开度向控制部36输出。

车速传感器例如具备多个车轮速度传感器和速度计算机。多个车轮速度传感器分别安装于各车轮。车轮速度传感器检测其所安装的车轮的速度、加速度。速度计算机统计性地计算由多个车轮速度传感器检测到的速度、加速度，并算出车辆10的速度、加速度。车速传感器将表示算出的车辆10的速度、加速度的信号向控制部36及显示装置60输出。

制动踩踏量传感器安装于制动踏板，用于检测制动踏板的操作量。制动踩踏量传感器将表示检测到的操作量的信号作为制动踩踏量向控制部36输出。

转向传感器安装于转向盘，用于检测转向盘的操作量。例如，转向传感器检测由于乘员触摸转向盘而产生的微弱的电流。转向传感器也可以检测绕转向盘的旋转轴(轴)产生的转向转矩。转向传感器当检测到电流、转向转矩时，将表示其检测结果的信号向控制部36输出。

GNSS传感器从GPS(Global Positioning System)等GNSS卫星接收信号，并基于接收到的信号来检测车辆10的位置。GNSS传感器也可以使用利用了车速传感器、横摆角速度传感器等的输出的INS(Inertial Navigation System)，来修正检测到的车辆10的位置。GNSS传感器将表示检测到的车辆10的位置的信号向控制部36输出。

横摆角速度传感器检测车辆10绕铅垂轴的角速度。横摆角速度传感器将表示检测到的角速度的信号作为横摆角速度而向控制部36输出。

方位传感器检测车辆10的朝向。方位传感器将表示检测到的朝向的信号作为方位向控制部36输出。

生物体传感器24检测车辆10的驾驶员的生物体信息。例如，生物体传感器24检测驾驶员的指纹、掌纹、虹膜、静脉、面部图像、声音这样的信息。在检测指纹、掌纹的情况下，生物体传感器24可以设置于转向盘。生物体传感器24将检测到的生物体信息向控制部36输出。

PCU30例如具备变换器32、VCU(Voltage Control Unit)34、控制部36及存储部38。在图示的例子中，将这些构成要素作为PCU30而构成为一个集合体，但不限定于此，也可以将多个构成要素分散性地配置。

变换器32例如是AC-DC变换器。变换器32的直流侧端子与直流线路DL连接。直流线路DL经由VCU34而连接蓄电池40。变换器32将由马达12发出的交流电变换为直流电并向直流线路DL输出。

VCU34例如是DC-DC转换器。VCU34将从蓄电池40供给的电力升压并向直流线路DL输出。

控制部36例如具备马达控制部36A、制动控制部36B、蓄电池-VCU控制部36C及通信控制部36D。马达控制部36A、制动控制部36B、蓄电池-VCU控制部36C及通信控制部36D也可以分别置换为分体的控制装置。分体的控制装置例如是马达ECU(Electronic ControlUnit)、制动ECU、蓄电池ECU。

控制部36的构成要素中的一部分或全部例如通过CPU(Central ProcessingUnit)、GPU(Graphics Processing Unit)等处理器执行程序(软件)来实现。另外，这些构成要素中的一部分或全部也可以由LSI(Large Scale Integration)、ASIC(ApplicationSpecific Integrated Circuit)、FPGA(Field-Programmable Gate Array)等硬件(包括电路部：circuitry)实现，也可以通过软件与硬件的协同配合来实现。程序可以预先保存于存储部38的HDD、闪存器等，也可以保存于DVD、CD-ROM等能够装卸的存储介质，并通过该存储介质装配于驱动装置而安装于存储部38。

马达控制部36A基于车辆传感器20的输出，来控制马达12。制动控制部36B基于车辆传感器20的输出，来控制制动装置16。

蓄电池-VCU控制部36C基于安装于蓄电池40的蓄电池传感器42的输出，来算出蓄电池40的SOC(State Of Charge)。蓄电池-VCU控制部36C在算出的蓄电池40的SOC为阈值以上的情况下，对VCU34指示使直流线路DL的电压上升。

通信控制部36D控制通信装置50，将表示手动驾驶下的车辆10的行为的特征的数据(以下称作车辆特征数据)、表示在手动驾驶下被利用的蓄电池40的动作的特征的数据(以下称作蓄电池特征数据)、由生物体传感器24检测到的生物体信息经由网络NW向中央服务器100发送。

车辆特征数据例如包括车辆传感器20的检测结果、识别车辆10的车辆ID、车辆10的车型、车辆10的尺寸、车辆10的位置信息、时刻这样的信息。蓄电池特征数据例如包括由蓄电池-VCU控制部36C算出的蓄电池40的SOC、蓄电池传感器42的检测结果、识别蓄电池40的蓄电池ID、蓄电池40的容量、蓄电池40的公称电压、蓄电池40的种类、时刻这样的信息。

存储部38例如由HDD、闪存器、EEPROM(Electrically Erasable ProgrammableRead Only Memory)、ROM(Read Only Memory)、或RAM(Random Access Memory)等实现。存储部38例如保存由处理器读出并执行的程序等。

蓄电池40例如是锂离子电池等二次电池。蓄电池40蓄积从车辆10的外部的充电器210导入的电力，并为了车辆10行驶而放出蓄积的电力。

蓄电池传感器42例如具备电流传感器、电压传感器、温度传感器。蓄电池传感器42例如检测蓄电池40的电流值、电压值、温度。蓄电池传感器42将检测到的电流值、电压值、温度等向控制部36输出。

通信装置50包括用于与网络NW连接的无线模块。通信装置50按照控制部35的指示，将车辆特征数据、蓄电池特征数据这样的各种信息向中央服务器100发送。通信装置50经由网络NW而从中央服务器100接收信息。通信装置50将接收到的信息向控制部36、显示装置60输出。

显示装置60具备第一显示部60A和第二显示部60B。第一显示部60A及第二显示部60B例如是LCD(Liquid Crystal Display)、有机EL(Electro Luminescence)显示装置等。第一显示部60A及第二显示部60B显示控制部36输出的信息、通信装置50从中央服务器100接收的信息。

充电口70朝向车辆10的车身外部设置。充电口70经由充电线缆220而与充电器210连接。充电线缆220具备第一插头222和第二插头224。第一插头222与充电器210连接，第二插头224与充电口70连接。从充电器210供给的电经由充电线缆220而向充电口70供给。

另外，充电线缆220包括附设于电力线缆的信号线缆。信号线缆中介车辆10与充电器210之间的通信。因此，在第一插头222和第二插头224分别设置有电力连接器和信号连接器。

转换器72设置于充电口70与蓄电池40之间。转换器72将经由充电口70从充电器210导入的电流、例如交流电流变换为直流电流。转换器72将变换得到的直流电流向蓄电池40输出。

图3是例示第一实施方式的车辆10的车室内的结构的图。如图3所示，在车辆10上例如设置有转向盘91、前风窗玻璃92及仪表板93。前风窗玻璃92是具有光透射性的构件。

第一显示部60A设置于仪表板93中的驾驶员座(距转向盘91最近的座位)的正面附近，且设置于乘员能够从转向盘91的间隙、或者隔着转向盘91能够视觉辨识的位置。

第二显示部60B例如设置于仪表板93的中央。第二显示部60B例如将由导航装置(未图示)进行的导航结果作为图像显示、显示电视节目、播放DVD、显示下载的电影等条目。

[中央服务器的结构]

图4是表示第一实施方式的中央服务器100的结构的一例的图。如图4所示，中央服务器100例如具备通信部110、控制部120及存储部150。

通信部110例如包括天线、NIC(Network Interface Card)等通信接口。通信部110经由网络NW而与多个车辆10分别通信。例如，通信部110从各车辆10接收车辆特征数据和蓄电池特征数据。

控制部120例如具备取得部122、认证部124、判定部126、通信控制部128、远程控制部130及学习部132。关于上述的各构成要素的处理，见后述。

控制部120的构成要素中的一部分或全部例如通过CPU、GPU等处理器执行程序(软件)来实现。另外，这些构成要素中的一部分或全部也可以由LSI、ASIC、FPGA等硬件(包括电路部：circuitry)实现，也可以通过软件与硬件的协同配合来实现。

程序可以预先保存于存储部150的HDD、闪存器等，也可以保存于DVD、CD-ROM等能够装卸的存储介质，并通过该存储介质装配于驱动装置而安装于存储部150。

存储部150例如由HDD、闪存器、EEPROM、ROM、或RAM等实现。存储部150例如除了保存由处理器读出并执行的程序以外，还保存认证信息152、分类器信息154等。

认证信息152例如是针对各车辆10的车辆ID而登记有预先决定的用户(例如车辆10的拥有者等)的生物体信息的数据库。

分类器信息154是定义分类器MDL的信息(程序或数据构造)，该分类器MDL用于进行车辆10是被不正当利用着还是未被不正当利用的模式分类。关于分类器MDL的详细情况，见后述。

[运行时间时的处理流程]

以下，使用流程图来说明运行时间时的控制部120的一系列处理的流程。运行时间(runtime)，是指利用已经进行了学习的分类器MDL来执行各种处理时。图5是表示第一实施方式中的由控制部120进行的运行时间的一系列处理的流程的流程图。本流程图的处理例如可以以规定的周期反复进行。

首先，取得部122经由通信部110而从车辆10取得车辆特征数据、蓄电池特征数据及生物体信息(步骤S100)。取得部122也可以代替从车辆10取得生物体信息，而从车辆10的拥有者等持有的终端装置200取得生物体信息。以下，将至少向中央服务器100发送了车辆特征数据及蓄电池特征数据的车辆10称作目标车辆10T而进行说明。

接着，认证部124基于由取得部122取得的生物体信息和认证信息152，来判定目标车辆10T的驾驶员的生物体认证是否成功了(步骤S102)。

例如，认证部124判定由取得部122取得的生物体信息与认证信息152所包含的生物体信息是否一致。认证部124在由取得部122取得的生物体信息与认证信息152所包含的生物体信息一致的情况下，判定为目标车辆10T的驾驶员的生物体认证成功了。

另一方面，认证部124在由取得部122取得的生物体信息与认证信息152所包含的生物体信息不一致的情况、没有由取得部122取得生物体信息的情况下，判定为目标车辆10T的驾驶员的生物体认证失败了。

控制部120在目标车辆10T的驾驶员的生物体认证成功了的情况下，结束本流程图的处理。

另一方面，在目标车辆10T的驾驶员的生物体认证失败了的情况下，判定部126将由取得部122取得的车辆特征数据及蓄电池特征数据向分类器信息154所示的分类器MDL输入(步骤S104)。

图6是示意性地表示分类器MDL的图。如图示的例子那样，分类器MDL可以利用深度神经网络来实现。分类器MDL不限定于深度神经网络，也可以通过logistic回归、SVM(Support Vector Machine)、k-NN(k-Nearest Neighbor algorithm)、决定树、单纯贝叶斯分类器、随机森林这样的其他模型来实现。

在分类器MDL使用深度神经网络来实现的情况下，该深度神经网络例如可以是卷积神经网络、循环神经网络。

在分类器MDL为深度神经网络的情况下，分类器信息154例如包括构成各神经网络的输入层、一个以上的隐含层(中间层)、输出层分别所包含的神经元(单元)互相如何耦合这样的耦合信息、对在耦合的神经元间输入输出的数据赋予的耦合系数等各种信息。

耦合信息例如包括各层所包含的神经元数、指定各神经元的耦合目的地的神经元的种类的信息、实现各神经元的激活函数、设置于隐含层的神经元之间的门等信息。

实现神经元的激活函数例如可以是线性整流函数(ReLU函数)，也可以是sigmoid函数、step函数、其他函数等。

门例如根据通过激活函数而返回的值(例如1或0)，来使在神经元间传递的数据选择性地通过、进行加权。

耦合系数是激活函数的参数，例如包括在神经网络的隐含层中，从某层的神经元向更深层的神经元输出数据时，对输出数据赋予的权重。另外，耦合系数也可以包括各层固有的偏置成分等。

例如，分类器MDL当被输入上述那样的车辆特征数据及蓄电池特征数据时，输出表示目标车辆10T被不正当利用了这一情况的似然性的概率(或似然度：likelihood)。具体而言，在设有表示目标车辆10T被不正当利用了这一情况的概率P1，表示目标车辆10T未被不正当利用这一情况的概率P2，P1与P2的总和为1的情况下，分类器MDL输出作为要素e1而包含概率P1、且作为要素e2而包含概率P2的矢量V(＝[e1，e2])。矢量V为“第三数据”的一例。

返回图5的流程图的说明。接着，判定部126从输入了目标车辆10T的车辆特征数据及蓄电池特征数据的分类器MDL取得分类结果(矢量V)(步骤S106)。

接着，判定部126基于分类器MDL的分类结果，来判定目标车辆10T是否被不正当利用了(步骤S108)。

例如，判定部126当由分类器MDL输出表示不正当利用的概率的矢量V时，基于该矢量V所包含的各要素的值，来判定有无发生不正当利用。具体而言，判定部126在要素e1的值、即概率P1为阈值以上的情况下，判定为目标车辆10T被不正当利用了。

通信控制部128在由判定部126判定为目标车辆10T被不正当利用了的情况下，经由通信部110而向目标车辆10T的拥有者持有的终端装置200发送确认信息(步骤S110)。确认信息是用于催促目标车辆10T的拥有者确认目标车辆10T是否未被不正当利用的信息。确认信息为“第一信息”的一例。

接着，远程控制部130判定在从向目标车辆10T的拥有者持有的终端装置200发送确认信息起到经过规定时间(例如1小时)为止的期间，通信部110是否从被发送了确认信息的终端装置200接收到回答信息(步骤S112)。回答信息是指表示针对确认信息而目标车辆10T的拥有者做出了某些回答(例如目标车辆10T没有被不正当利用这样的内容的回答)这一情况的信息。回答信息为“第二信息”的一例。

例如，通信部110在经过规定时间为止的期间没有接收到回答信息的情况下，远程控制部130经由通信部110而向目标车辆10T发送控制指令，由此对目标车辆10T进行远程控制(步骤S114)。由此，本流程图的处理结束。

例如，远程控制部130对目标车辆10T发送使目标车辆10T停止的停止指令、限制目标车辆10T的一部分功能的功能限制指令。

例如，目标车辆10T的控制部36在由通信装置50接收到停止指令的情况下，控制马达12、制动装置16、变换器32、VCU34等来使目标车辆10T减速而停止。

另外，例如，目标车辆10T的控制部36在由通信装置50接收到功能限制指令的情况下，限制使显示装置60显示各种信息、控制转换器72而限制向蓄电池40充入从充电口70供给的电力。

[训练的处理流程]

以下，使用流程图来说明训练时的控制部120的一系列处理的流程。训练是使在运行时间被利用的分类器MDL进行学习时。图7是表示第一实施方式中的由控制部120进行的训练的一系列处理的流程的流程图。本流程图的处理例如可以以规定的周期反复进行。

首先，学习部132为了使分类器MDL进行学习，将教示数据向分类器MDL输入(步骤S200)。教示数据例如是在得到了拥有者的同意的基础上，相对于该拥有者未使用车辆10时，在第三者驾驶车辆10时得到的车辆特征数据及蓄电池特征数据、即在与如盗窃这样的不正当利用相同的状况下得到的车辆特征数据及蓄电池特征数据，作为教示标签对应有被进行了不正当利用这样的信息而得到的数据。教示标签例如可以是e1为1、e2为0的矢量V。

接着，学习部132从输入了教示数据的分类器MDL取得作为分类结果的矢量V(步骤S202)。

接着，学习部132算出从分类器MDL取得的矢量V与对于车辆特征数据及蓄电池特征数据而作为教示标签对应的矢量V之间的误差(步骤S204)。

接着，学习部132判定算出的误差是否处于阈值以内(步骤S206)，在该误差超过阈值的情况下，基于误差反向传播等梯度法，来学习分类器MDL的参数(步骤S208)。参数例如是权重系数、偏置成分等。由此，本流程图的处理结束。

通过像这样使分类器MDL学习，从而例如在拥有者以外的第三者驾驶了车辆10的情况下，能够判定为该驾驶是不正当的。例如，在拥有者是频繁地踩踏油门踏板这样的用户的情况下，从蓄电池40向马达12供给大量的电流。另一方面，在第三者与拥有者相比油门踏板的每单位时间的踩踏次数较少、踩踏量较少的情况下，与拥有者进行驾驶时相比，从蓄电池40向马达12供给的电流容易变少。因此，预先使用如实地反映了这样的驾驶时的癖好、个人差异等的特性数据来使分类器MDL事先学习，由此即便不用相机监视、不使生物体认证为必需的处理，也能够检测不正当利用。

根据以上说明的第一实施方式，中央服务器100取得表示目标车辆10T被利用时的行为的特征的车辆特征数据、表示搭载于目标车辆10T的蓄电池40的动作的特征的蓄电池特征数据，向预先进行了学习的分类器MDL输入所取得的车辆特征数据及蓄电池特征数据，并基于输入了上述那些数据的分类器MDL的输出结果，来判定目标车辆10T是否被进行了不正当利用，由此，能够精度良好地检测车辆的不正当利用。

另外，根据上述的第一实施方式，使被进行了不正当利用(或其可能性高)的车辆的拥有者确认自己的车辆、对该车辆进行远程控制，因此能够更有效地抑制车辆的不正当利用。

<第二实施方式>

以下，说明第二实施方式。在上述的第一实施方式中，说明了中央服务器100判定车辆10的不正当利用的情况。与此相对，在第二实施方式中，与上述的第一实施方式不同点在于，PCU30的控制部36判定搭载有控制部36自身的车辆10(以下称作本车辆10S)的不正当利用。以下，以与第一实施方式不同点为中心进行说明，关于与第一实施方式共通的功能等的说明予以省略。

图8是表示第二实施方式的PCU30X的一例的图。第二实施方式的PCU30X的控制部36X除了具备上述的马达控制部36A、制动控制部36B、蓄电池-VCU控制部36C及通信控制部36D以外，还具备取得部36E、认证部36F及判定部36G。

第二实施方式的PCU30X的存储部38X中，除了保存由处理器读出并执行的程序以外，还保存上述的认证信息152和分类器信息154。例如，关于分类器信息154，当由中央服务器100使分类器MDL学习时，该学习完毕的分类器MDL的信息作为分类器信息154而保存于存储部38X。

取得部36E从车辆传感器20取得油门开度、车速、制动踩踏量、转向盘的操作量、位置信息、横摆角速度、方位这样的各种检测结果作为车辆特征数据。另外，取得部36E从蓄电池-VCU控制部36C取得SOC的算出结果作为蓄电池特征数据、从蓄电池传感器42取得蓄电池40的电流值、电压值、温度这样的检测结果作为蓄电池特征数据。

认证部36F当由取得部36E取得生物体信息时，基于该生物体信息和认证信息152，来判定本车辆10S的驾驶员的生物体认证是否成功了。

判定部36G将由取得部36E取得的本车辆10S的车辆特征数据及蓄电池特征数据向分类器信息154所示的分类器MDL输入。判定部36G基于输入了本车辆10S的车辆特征数据及蓄电池特征数据的分类器MDL的分类结果，来判定本车辆10S是否被进行了不正当利用。

通信控制部36D在由判定部36G判定为本车辆10S被进行了不正当利用的情况下，经由通信装置50向本车辆10S的拥有者持有的终端装置200发送确认信息。

另外，在由判定部36G判定为本车辆10S被进行了不正当利用的情况下，也可以是，马达控制部36A控制马达12，制动控制部36B控制制动装置16，蓄电池-VCU控制部36C控制VCU34，由此使本车辆10S停止。

根据以上说明的第二实施方式，PCU30X取得表示本车辆10S被利用时的行为的特征的车辆特征数据、表示搭载于本车辆10S的蓄电池40的动作的特征的蓄电池特征数据，向预先进行了学习的分类器MDL输入取得的车辆特征数据及蓄电池特征数据，并基于输入了上述那些数据的分类器MDL的输出结果，来判定本车辆10S是否被进行了不正当利用，其结果是，与上述的第一实施方式同样，能够精度良好地检测车辆的不正当利用。

[硬件结构]

图9是表示实施方式的PCU30及中央服务器100的硬件结构的一例的图。

如图所示，PCU30成为通信控制器30-1、CPU30-2、作为工作存储器而使用的RAM30-3、保存引导程序等的ROM30-4、闪存器、HDD等存储装置30-5、驱动装置30-6等通过内部总线或专用通信线而相互连接的结构。通信控制器30-1与搭载于车辆10的其他装置通信。在存储装置30-5中，保存有CPU30-2执行的程序30-5a。该程序30-5a由DMA(Direct MemoryAccess)控制器(未图示)等向RAM30-3展开，并由CPU30-2执行。由此，实现控制部36。

中央服务器100成为通信控制器100-1、CPU100-2、作为工作存储器而使用的RAM100-3、保存引导程序等的ROM100-4、闪存器、HDD等存储装置100-5、驱动装置100-6等通过内部总线或专用通信线而相互连接的结构。通信控制器100-1与搭载于车辆10的通信装置50、终端装置200通信。在存储装置100-5中，保存有CPU100-2执行的程序100-5a。该程序100-5a由DMA控制器(未图示)等向RAM100-3展开，并由CPU100-2执行。由此，实现控制部120。

上述说明的实施方式能够如以下这样表现。

信息处理装置构成为，具备：

至少一个存储器，其保存至少一个程序；以及

至少一个处理器，

所述处理器通过执行所述程序而进行如下处理：

取得表示对象车辆的利用状况的第一数据、以及表示搭载于所述对象车辆的蓄电池的利用状况的第二数据；以及

向以当输入某车辆的所述第一数据及所述第二数据时输出表示某车辆的不正当利用的有无的第三数据的方式进行了学习的分类器中，输入所述取得的第一数据及第二数据，并基于由输入了所述第一数据及所述第二数据的所述分类器输出的所述第三数据，来判定所述对象车辆是否被进行了不正当利用。

以上使用实施方式说明了本发明的具体实施方式，但本发明丝毫不被这样的实施方式限定，在不脱离本发明的主旨的范围内能够施加各种变形及替换。

附图标记说明

1…不正当利用检测系统、10…车辆、12…马达、14…驱动轮、16…制动装置、20…车辆传感器、22…驾驶操作传感器、24…生物体传感器、30…PCU、32…变换器、34…VCU、36…控制部、38…存储部、40…蓄电池、42…蓄电池传感器、50…通信装置、60…显示装置、70…充电口、72…转换器、100…中央服务器、110…通信部、120…控制部、122…取得部、124…认证部、126…判定部、128…通信控制部、130…远程控制部、132…学习部、150…存储部、200…终端装置。

权利要求书(按照条约第19条的修改)

1.(修改后)一种信息处理装置，其中，

所述信息处理装置具备：

通信部，其与对象车辆通信；

取得部，其经由所述通信部取得表示所述对象车辆的利用状况的第一数据、以及表示搭载于所述对象车辆的蓄电池的利用状况的第二数据；

判定部，其向以当输入某车辆的所述第一数据及所述第二数据时输出表示某车辆的不正当利用的有无的第三数据的方式进行了学习的分类器中，输入由所述取得部取得的所述第一数据及所述第二数据，并基于由输入了所述第一数据及所述第二数据的所述分类器输出的所述第三数据，来判定所述对象车辆是否被进行了不正当利用；以及

远程控制部，其在由所述判定部判定为所述对象车辆被进行了不正当利用的情况下，经由所述通信部而对所述对象车辆进行远程控制。

2.根据权利要求1所述的信息处理装置，其中，

所述信息处理装置还具备：

通信部，其与所述对象车辆的拥有者的终端装置通信；以及

通信控制部，其在由所述判定部判定为所述对象车辆被进行了不正当利用的情况下，将催促所述拥有者确认所述对象车辆的第一信息经由所述通信部向所述终端装置发送。

3.根据权利要求2所述的信息处理装置，其中，

所述信息处理装置还具备远程控制部，在从向所述终端装置发送所述第一信息起经过规定时间为止的期间，所述通信部没有从所述终端装置接收到作为所述第一信息的回应的第二信息的情况下，所述远程控制部经由所述通信部对所述对象车辆进行远程控制。

4.根据权利要求2或3所述的信息处理装置，其中，

所述取得部还取得利用所述对象车辆的用户的生物体信息，

所述信息处理装置还具备认证部，该认证部基于由所述取得部取得的所述生物体信息，来对利用所述对象车辆的用户为所述对象车辆的拥有者这一情况进行认证，

在未由所述认证部认证出所述用户为所述拥有者、且由所述判定部判定为所述对象车辆被进行了不正当利用的情况下，所述通信控制部将所述第一信息向所述终端装置发送，

在由所述认证部认证出所述用户为所述拥有者的情况、或者没有由所述判定部判定为所述对象车辆被进行了不正当利用的情况下，所述通信控制部不将所述第一信息向所述终端装置发送。

5.(删除)

6.(修改后)根据权利要求1至4中任一项所述的信息处理装置，其中，

所述信息处理装置还具备学习部，该学习部基于被进行了不正当利用的车辆的所述第一数据及所述第二数据，来使所述分类器进行学习。

7.(修改后)一种车辆控制装置，其中，

所述车辆控制装置具备：

搭载于对象车辆的至少一个蓄电池；

控制部，其利用蓄积于所述蓄电池的电力来使所述对象车辆行驶；

取得部，其取得表示所述对象车辆的利用状况的第一数据和表示所述蓄电池的利用状况的第二数据；以及

判定部，其向以当输入某车辆的所述第一数据及所述第二数据时输出表示某车辆的不正当利用的有无的第三数据的方式进行了学习的分类器中，输入由所述取得部取得的所述第一数据及所述第二数据，并基于由输入了所述第一数据及所述第二数据的所述分类器输出的所述第三数据，来判定所述对象车辆是否被进行了不正当利用，

所述控制部在由所述判定部判定为所述对象车辆被进行了不正当利用的情况下，对所述对象车辆的行驶进行控制。

8.(修改后)一种信息处理方法，其中，

所述信息处理方法使计算机执行如下处理：

与对象车辆通信；

经由所述通信部取得表示所述对象车辆的利用状况的第一数据、以及表示搭载于所述对象车辆的蓄电池的利用状况的第二数据；

向以当输入某车辆的所述第一数据及所述第二数据时输出表示某车辆的不正当利用的有无的第三数据的方式进行了学习的分类器中，输入所述取得的第一数据及第二数据，并基于由输入了所述第一数据及所述第二数据的所述分类器输出的所述第三数据，来判定所述对象车辆是否被进行了不正当利用；

在判定为所述对象车辆被进行了不正当利用的情况下，经由所述通信部而对所述对象车辆进行远程控制。

9.(修改后)一种程序，其中，

所述程序用于使计算机执行如下处理：

与对象车辆通信；

经由所述通信部取得表示所述对象车辆的利用状况的第一数据和表示搭载于所述对象车辆的蓄电池的利用状况的第二数据；

向以当输入某车辆的所述第一数据及所述第二数据时输出表示某车辆的不正当利用的有无的第三数据的方式进行了学习的分类器中，输入所述取得的第一数据及第二数据，并基于由输入了所述第一数据及所述第二数据的所述分类器输出的所述第三数据，来判定所述对象车辆是否被进行了不正当利用；

在判定为所述对象车辆被进行了不正当利用的情况下，经由所述通信部而对所述对象车辆进行远程控制。

说明或声明(按照条约第19条的修改)

权利要求1、6-9的修改事项基于申请时的权利要求5等的记载，处于原始说明书等记载的事项的范围内。

由于修改了权利要求1、7-9，从而删除权利要求5，进而由于删除了权利要求5，从而调整了权利要求6的引用项。