(57)【要約】【課題】  車両の通行量や歩行者数を単純に測定する方法によることなく、事故発生に近似する状況の出現頻度に着目しつつ地点別における歩行者事故危険度評価の方法を提供する。【解決手段】  予め複数の交差点を選定し、交差点ごとに、構造物情報、車両通行量情報、歩行者衝突警報情報および歩行者事故情報を取得し、車両通行量情報に含まれる通行量に対する、前記歩行者衝突警報情報に含まれる衝突警報を検出した回数の割合を歩行者衝突警報発生率として算出し、構造物情報および車両通行量情報に含まれる各要素ならびに歩行者衝突警報発生率について、歩行者事故情報における事故件数との相関に基づき歩行者事故件数統計モデルを作成し、評価対象地点における構造物情報および車両通行量情報に含まれる各要素ならびに歩行者衝突警報発生率を前記歩行者事故件数統計モデルに照合させることにより歩行者事故の発生確率を算出する。【選択図】  図２
2020115306.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め複数の交差点を選定し、衝突警報装置を搭載したプローブ車両が該交差点に進入する通行量を含むプローブ車両通行量情報と、該プローブ車両に搭載される衝突警報装置により該交差点を中心とする周辺における歩行者との衝突警報を検出した回数を含む歩行者衝突警報情報と、歩行者が現実に遭遇した事故件数を含む歩行者事故情報とを取得し、
前記プローブ車両通行量情報に含まれるプローブ車両の通行量に対する、前記歩行者衝突警報情報に含まれる衝突警報を検出した回数の割合を歩行者衝突警報発生率として算出し、
前記歩行者衝突警報発生率について、歩行者事故情報における事故件数との相関に基づき歩行者事故件数統計モデルを作成し、評価対象地点における前記歩行者衝突警報発生率を前記歩行者事故件数統計モデルに照合させることにより歩行者事故の発生確率を算出するものであることを特徴とする地点別歩行者事故危険度評価方法。
【請求項２】
請求項１に記載の地点別歩行者事故危険度評価方法において、前記交差点ごとに、分岐数および該交差点の周辺における建築物の高層もしくは低層または密集度を含む構造物情報と、該交差点に対して一般車両が進入する通行量を含む一般車両通行量情報とのいずれか一方または双方をさらに取得し、
前記構造物情報もしくは前記一般車両通行量情報またはこれらの双方に含まれる各要素ならびに前記歩行者衝突警報発生率について、歩行者事故情報における事故件数との相関に基づき歩行者事故件数統計モデルを作成し、評価対象地点における前記構造物情報もしくは前記一般車両通行量情報またはこれらの双方に含まれる各要素ならびに前記歩行者衝突警報発生率を前記歩行者事故件数統計モデルに照合させることにより歩行者事故の発生確率を算出するものであることを特徴とする地点別歩行者事故危険度評価方法。
【請求項３】
請求項１または２に記載の地点別歩行者事故危険度評価方法において、
予め選定された全ての交差点における前記プローブ車両通行量情報に含まれるプローブ車両の通行量に対する、前記歩行者衝突警報情報に含まれる衝突警報が検出された回数の割合に基づいて、平均的な衝突警報の検出傾向を示す衝突警報統計モデルを作成し、
前記交差点の地点別における前記衝突警報統計モデルによって示される衝突警報の検出傾向、および、該地点別における現実の衝突警報の検出傾向から、モデル逸脱残差を算出し、
前記歩行者警報発生率は、前記モデル逸脱残差をもって修正されるものであることを特徴とする地点別歩行者事故危険度評価方法。
【請求項４】
前記歩行者事故の発生の予測は、
評価対象地点における前記構造物情報および車両通行量情報に含まれる各要素ならびに歩行者衝突警報発生率を前記歩行者事故件数統計モデルに照合させることにより事前予測値を導出し、該評価対象地点における歩行者が事後的に遭遇した事故の有無および件数に基づいて前記事前予測値を修正することにより事後予測値を導出し、
前記事後予測値のうち事故発生確率の高いものを最終予測値とするものである請求項１〜３のいずれかに記載の地点別歩行者事故危険度評価方法。
【請求項５】
前記衝突警報装置は、人物認識可能な画像処理手段と、速度認知手段と、所定速度以上で走行する車両が所定時間以内に人物と衝突することを判定する判定処理手段と、該判定処理手段によって衝突することが判定された場合に警報を出力する出力手段とを備えるものであり、
前記歩行者衝突警報情報に含まれる衝突警報の検出回数は、前記出力手段によって出力された警報の回数に基づくものである請求項１〜４のいずれかに記載の地点別歩行者事故危険度評価方法。
【請求項６】
予め複数の交差点を選定し、衝突警報装置を搭載したプローブ車両が該交差点に進入する通行量を含むプローブ車両通行量情報を格納するプローブ車両通行量情報データベースと、前記プローブ車両に搭載される衝突警報装置により該交差点を中心とする周辺における歩行者との衝突警報を検出した回数を含む歩行者衝突警報情報を格納する歩行者衝突警報情報データベースと、歩行者が現実に遭遇した事故件数を含む歩行者事故情報を格納する歩行者事故情報データベースと、前記各データベースに格納される情報を処理して歩行者事故の発生予測を算出する処理手段とを備え、
前記処理手段は、
前記プローブ車両通行量情報に含まれるプローブ車両の通行量に対する、前記歩行者衝突警報情報に含まれる衝突警報を検出した回数の割合を歩行者衝突警報発生率として算出し、
前記歩行者衝突警報発生率について、歩行者事故情報における事故件数との相関に基づき歩行者事故件数統計モデルを作成し、評価対象地点における前記歩行者衝突警報発生率を前記歩行者事故件数統計モデルに照合させることにより歩行者事故の発生確率を算出するものであることを特徴とする地点別歩行者事故危険度判定システム。
【請求項７】
予め複数の交差点を選定し、衝突警報装置を搭載したプローブ車両が該交差点に進入する通行量を含むプローブ車両通行量情報を格納するプローブ車両通行量情報データベースと、前記プローブ車両に搭載される衝突警報装置により該交差点を中心とする周辺における歩行者との衝突警報を検出した回数を含む歩行者衝突警報情報を格納する歩行者衝突警報情報データベースと、歩行者が現実に遭遇した事故件数を含む歩行者事故情報を格納する歩行者事故情報データベースと、前記各データベースに格納される情報を処理して歩行者事故の発生予測を算出する処理手段とを備え、
前記処理手段は、
予め選定された全ての交差点における前記プローブ車両通行量情報に含まれるプローブ車両の通行量に対する、前記歩行者衝突警報情報に含まれる衝突警報が検出された回数の割合に基づいて、平均的な衝突警報の検出傾向を示す衝突警報統計モデルを作成し、
前記交差点の地点別における前記衝突警報統計モデルによって示される衝突警報の検出傾向、および、該地点別における現実の衝突警報の検出傾向から、モデル逸脱残差を算出し、
前記モデル逸脱残差について、歩行者事故情報における事故件数との相関に基づき歩行者事故件数統計モデルを作成し、評価対象地点における前記モデル逸脱残差を前記歩行者事故件数統計モデルに照合させることにより歩行者事故の発生確率を算出するものであることを特徴とする地点別歩行者事故危険度判定システム。
【請求項８】
前記交差点ごとに、分岐数および該交差点の周辺における建築物の高層もしくは低層または密集度を含む構造物情報を格納する構造物情報データベースと、該交差点に対して車両が進入する通行量を含む車両通行量情報を格納する車両通行量情報データベースとのいずれか一方またはその双方をさらに備え、
前記処理手段における歩行者事故件数統計モデルは、前記構造物情報もしくは前記一般車両通行量情報またはこれらの双方に含まれる各要素とともに歩行者事故情報における事故件数との相関に基づいて作成されるものであり、
前記歩行者事故の発生確率の算出は、評価対象地点における前記構造物情報もしくは前記一般車両通行量情報またはこれらの双方に含まれる各要素とともに前記歩行者事故件数統計モデルに照合させることによるものである請求項６または７に記載の地点別歩行者事故危険度判定システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両が歩行者との間で事故を発生させる危険度を客観的に評価するための方法と、その危険度を判定するためのシステムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
一般に、車両が走行する際に発生する事故の殆どは交差点におけるものであり、その事故は、車両間によるものが多いことは確かであるが、車両と歩行者との間によるものも少なくない。従来は、道路設計において、運転者が危険を感じるか否かによって、事故の発生率が左右されることに鑑みて、専ら運転者の目線で危険な交差点の状態が評価されてきた。例えば、交通動力学シミュレーション装置を使用し、シミュレーション空間内においてドライバが感知する危険度を取得することにより、ミクロな情報を反映しつつ新規な交差点や道路を設計する際に利用するものがあった（特許文献１参照）。
【０００３】
ところが、各種の条件を付与したシミュレーション空間を構築し、種々の情報を収集したうえで、これらの情報を反映した新規な交差点等を設計したとしても、当該設計に基づいて新規な交差点等を構築した場合には、シミュレーション空間とは異なる現象を生じさせることがあり得る。すなわち、安全に配慮した設計でありながら、交通量の変化や歩行者の動向の変化や予見不可能な事象等によって、現実的な要因によって他の危険性を招来させることがあり得るものであった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−１４０７８６号公報
【特許文献２】特開２０１６−２１８８６２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
そこで、実際に走行する車両（プローブカー）による速度情報を検出し、事故との因果関係から事故リスクの高いエリアを評価することが提案されている（特許文献２参照）。この技術は、一般車両が走行する際の速度と、商用車両が走行する際の速度との間に、大きい差違を生じさせるエリアにおいては事故の発生数が多いこととの因果関係を利用するものであり、そのため、一般車両と商用車両について、それぞれプローブカーとして走行させ、そのデータによって事故の発生する可能性を評価しようとするものであった。
【０００６】
しかしながら、上記のような車両の特性に応じた速度の変化は、事故率に対する因果関係があることの一因ではあることは確かであるが、事故率の増減は速度変化のみによるものではなく、また、一概に事故と称するものの中には、対車両の場合と対歩行者の場合が含まれ、これらを一元的に処理しようとするものであった。
【０００７】
ところで、車両の走行に起因する事故のうち、死亡事故等の重篤な被害を生じさせるケースは、対車両よりも対歩行者における事故の割合が高い。これは、対車両の事故では、高速走行時でなく低速走行であれは、物損程度で収まることが大多数であるのに対し、対歩行者の場合は、低速走行であっても転倒等によって重篤な被害を受ける頻度が高いからである。
【０００８】
ところが、道路交通網におけるどの地点が、どの程度の危険性を有しているかという評価は、これまで実際に事故が発生しなければ表面化されることがなく、歩行者事故を予防する観点からは、現実的に事故が発生しない地点においても潜在的な危険性を評価されるべきである。また、道路上のある地点における道路環境条件と、一般車両の通行量に基づいて潜在的な危険性を評価することも可能ではあるが、これは専ら車両の通行量にのみ重点をおくものであって、歩行者量の要素が軽視されたものとなっていた。ただし、単純に歩行者数の多い地点をもって危険性が高いと判断すべきではない。すなわち、車両が減速または停止した状態の交差点では、通行量および歩行者数が膨大であったとしても、事故が発生する可能性が低いことは経験則上明らかであり、他方、通行量や歩行者数が少ない地点であっても、走行中の車両と歩行者が接近する頻度の高い場所では事故の危険性は高くなることもまた経験則上容易に理解し得るところである。
【０００９】
本発明は、上記諸点に鑑みてなされたものであって、その目的とするところは、車両の通行量や歩行者数を単純に測定する方法によることなく、事故発生に近似する状況の出現頻度に着目しつつ地点別における歩行者事故危険度評価の方法および歩行者危険度判定システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
そこで、地点別歩行者事故危険度評価方法に係る本発明は、予め複数の交差点を選定し、衝突警報装置を搭載したプローブ車両が該交差点に進入する通行量を含むプローブ車両通行量情報と、該プローブ車両に搭載される衝突警報装置により該交差点を中心とする周辺における歩行者との衝突警報を検出した回数を含む歩行者衝突警報情報と、歩行者が現実に遭遇した事故件数を含む歩行者事故情報とを取得し、前記プローブ車両通行量情報に含まれるプローブ車両の通行量に対する、前記歩行者衝突警報情報に含まれる衝突警報を検出した回数の割合を歩行者衝突警報発生率として算出し、前記歩行者衝突警報発生率について、歩行者事故情報における事故件数との相関に基づき歩行者事故件数統計モデルを作成し、評価対象地点における前記歩行者衝突警報発生率を前記歩行者事故件数統計モデルに照合させることにより歩行者事故の発生確率を算出するものであることを特徴とするものである。
【００１１】
上記の構成によれば、予め選定された複数の交差点における事故の発生状況を統計モデルとし、当該統計モデルに照合させることにより、事故の発生確率を得ることができる。このときの事故の発生確率には、現実に事故が発生した地点のうち、その発生確率の大小により危険性の程度を判定し得るものであるほか、事故未発生の地点でありながら、事故発生地点と近似の条件である場合には、その後に事故が発生し得ることを判定することも可能となる。
【００１２】
地点別歩行者事故危険度評価方法に係る本発明は、上記の構成において、前記交差点ごとに、分岐数および該交差点の周辺における建築物の高層もしくは低層または密集度を含む構造物情報と、該交差点に対して一般車両が進入する通行量を含む一般車両通行量情報とのいずれか一方または双方をさらに取得し、前記構造物情報もしくは前記一般車両通行量情報またはこれらの双方に含まれる各要素ならびに前記歩行者衝突警報発生率について、歩行者事故情報における事故件数との相関に基づき歩行者事故件数統計モデルを作成し、評価対象地点における前記構造物情報もしくは前記一般車両通行量情報またはこれらの双方に含まれる各要素ならびに前記歩行者衝突警報発生率を前記歩行者事故件数統計モデルに照合させることにより歩行者事故の発生確率を算出するものであることを特徴とするものである。
【００１３】
上記の構成によれば、歩行者事故件数統計モデルには、構造物情報および一般車両通行量情報などの諸情報が反映されることとなり、単なる交通集中のみならず、交差点の周辺状況に応じた潜在的な事故発生の危険度を評価することができる。ここで、構造物情報として、建築物の高層または低層などの情報を挙げているが、これらに限定されず、その他の条件に着目した情報を付加してもよい。この情報には道路そのものの条件として平坦な道路か、上り坂または下り坂の道路かという情報を含めることができ、交差点周辺の状況にあっては、樹木等の植栽条件などを情報として含めることができる。ただし、付加する情報が膨大である場合には、歩行者事故と直接的な関係性を有しないことがあるため、歩行者の量的な条件（住宅地周辺か商業地周辺か）などに着目することが好ましい。
【００１４】
また、地点別歩行者事故危険度評価方法に係る本発明は、上記発明のいずれかに記載される構成において、予め選定された全ての交差点における前記プローブ車両通行量情報に含まれるプローブ車両の通行量に対する、前記歩行者衝突警報情報に含まれる衝突警報が検出された回数の割合に基づいて、平均的な衝突警報の検出傾向を示す衝突警報統計モデルを作成し、前記交差点の地点別における前記衝突警報統計モデルによって示される衝突警報の検出傾向、および、該地点別における現実の衝突警報の検出傾向から、モデル逸脱残差を算出し、前記歩行者警報発生率は、前記モデル逸脱残差をもって修正されるものであることを特徴とするものである。
【００１５】
このような構成の場合には、衝突警報統計モデルとして、プローブ車両の通行量と衝突警報検出回数との平均的な関係が示されることとなり、この統計モデルによる衝突警報の検出傾向と、個別の交差点における現実の衝突警報検出傾向とによるモデル逸脱残差を算出することにより、歩行者警報発生率を修正することができる。この修正は、他の要素（例えば、構造物情報に含まれる要素など）とともに類型化することもできることから、詳細な歩行者事故件数統計モデルを作成することができ、事故の発生確率の精度を向上させることができる。なお、プローブ車両の通行量と衝突警報検出回数との平均的な関係に基づく事故発生確率を算出する場合は、プローブ車両の通行量の増加と衝突警報検出回数の増加とは線形に変化することとなるが、モデル逸脱残差による場合は非線形となるため、確率算出の適合度が向上するものとなる。
【００１６】
また、上記各構成の発明において、前記歩行者事故の発生の予測は、評価対象地点における前記構造物情報および車両通行量情報に含まれる各要素ならびに歩行者衝突警報発生率を前記歩行者事故件数統計モデルに照合させることにより事前予測値を導出し、該評価対象地点における歩行者が事後的に遭遇した事故の有無および件数に基づいて前記事前予測値を修正することにより事後予測値を導出し、前記事後予測値のうち事故発生確率の高いものを最終予測値とするものとすることができる。
【００１７】
上記構成の場合には、歩行者事故件数統計モデルを基本とした事前予測値に対し、現実の事故件数を反映させた事後予測値を反映させることができることから、評価対象地点ごとの危険度を精度よく評価することが可能となる。この場合の事前予測値とは、歩行者事故件数統計モデルに照合させた場合の予測値であり、事後予測値とは、評価対象地点ごとに現実の事故発生件数によって更新させた予測値である。従って、事後的とは、過去の現実の事故件数である場合を含み、さらに予測値算出後の事故発生による件数増加の場合も含まれる。そして、予測値算出後の事故発生数をもって更新する場合には、刻々と変化する交通事情に対応させることが可能となる。
【００１８】
さらに、上記各構成の発明において、前記衝突警報装置は、人物認識可能な画像処理手段と、速度認知手段と、所定速度以上で走行する車両が所定時間以内に人物と衝突することを判定する判定処理手段と、該判定処理手段によって衝突することが判定された場合に警報を出力する出力手段とを備えるものであり、前記歩行者衝突警報情報に含まれる衝突警報の検出回数は、前記出力手段によって出力された警報の回数に基づくものとする構成としてもよい。
【００１９】
上記構成の場合には、衝突警報装置が、画像処理によって認識された人物（歩行者）に対し、車両との距離と車両の走行速度との関係から衝突の可能性を判断させることが可能なうえ、歩行速度を超える所定速度以上（例えば、時速７ｋｍ以上）で車両が走行する場合にのみ衝突可能性を判断させることも可能となる。衝突の可能性の判断は、例えば、車両の時速が維持されることを前提に、認識された人物（歩行者）との距離との関係から所定時間内（例えば、２秒以内）に当該人物に到達すると判定された場合に衝突の可能性ありと判断させる方法がある。なお、警報を出力させる出力手段は、車両運転者に対する視覚・聴覚的な警報手段があるほか、同時に別途サーバ等への無線等による通報手段を備えることができ、この通報手段による警報が出力された場所と、その出力回数を計測することにより、歩行者衝突警報情報を取得することができるものである。
【００２０】
他方、地点別歩行者事故危険度判定システムに係る本発明は、予め複数の交差点を選定し、衝突警報装置を搭載したプローブ車両が該交差点に進入する通行量を含むプローブ車両通行量情報を格納するプローブ車両通行量情報データベースと、前記プローブ車両に搭載される衝突警報装置により該交差点を中心とする周辺における歩行者との衝突警報を検出した回数を含む歩行者衝突警報情報を格納する歩行者衝突警報情報データベースと、歩行者が現実に遭遇した事故件数を含む歩行者事故情報を格納する歩行者事故情報データベースと、前記各データベースに格納される情報を処理して歩行者事故の発生予測を算出する処理手段とを備え、前記処理手段は、前記プローブ車両通行量情報に含まれるプローブ車両の通行量に対する、前記歩行者衝突警報情報に含まれる衝突警報を検出した回数の割合を歩行者衝突警報発生率として算出し、前記歩行者衝突警報発生率について、歩行者事故情報における事故件数との相関に基づき歩行者事故件数統計モデルを作成し、評価対象地点における前記歩行者衝突警報発生率を前記歩行者事故件数統計モデルに照合させることにより歩行者事故の発生確率を算出するものであることを特徴とするものである。
【００２１】
上記構成によれば、複数の交差点ごとのプローブ車両通行量情報、歩行者衝突警報情報および歩行者事故情報が、それぞれのデータベースに格納され、これらのデータベースに格納される情報を用いて、処理手段によって処理させることができる。処理手段は、最終的には歩行者事故件数統計モデルを作成するものであり、評価対象地点における構造物情報および車両通行量情報に含まれる各要素ならびに歩行者衝突警報発生率の具体的な情報を歩行者事故件数統計モデルに照合させることにより、潜在的に比較的高い事故発生率を有する地点を特定することが可能となる。なお、構造物情報や車両通行量情報などをデータベースに格納してもよく、歩行者事故件数統計モデルには、これらの情報と歩行者事故情報における事故件数との関係を反映させることができる。
【００２２】
また、地点別歩行者事故危険度判定システムに係る他の発明としては、予め複数の交差点を選定し、衝突警報装置を搭載したプローブ車両が該交差点に進入する通行量を含むプローブ車両通行量情報を格納するプローブ車両通行量情報データベースと、前記プローブ車両に搭載される衝突警報装置により該交差点を中心とする周辺における歩行者との衝突警報を検出した回数を含む歩行者衝突警報情報を格納する歩行者衝突警報情報データベースと、歩行者が現実に遭遇した事故件数を含む歩行者事故情報を格納する歩行者事故情報データベースと、前記各データベースに格納される情報を処理して歩行者事故の発生予測を算出する処理手段とを備え、前記処理手段は、予め選定された全ての交差点における前記プローブ車両通行量情報に含まれるプローブ車両の通行量に対する、前記歩行者衝突警報情報に含まれる衝突警報が検出された回数の割合に基づいて、平均的な衝突警報の検出傾向を示す衝突警報統計モデルを作成し、前記交差点の地点別における前記衝突警報統計モデルによって示される衝突警報の検出傾向、および、該地点別における現実の衝突警報の検出傾向から、モデル逸脱残差を算出し、前記モデル逸脱残差について、歩行者事故情報における事故件数との相関に基づき歩行者事故件数統計モデルを作成し、評価対象地点における前記モデル逸脱残差を前記歩行者事故件数統計モデルに照合させることにより歩行者事故の発生確率を算出するものであることを特徴とするものである。
【００２３】
上記の構成によれば、個別の条件における交差点ごとモデル逸脱残差を得ることができることから、通行量と警報検出回数との平均的な関係による場合よりも具体的な歩行者警報検出傾向に基づいて歩行者事故件数統計モデルを作成することができる。この発明においても、構造物情報や車両通行量情報などをデータベースに格納し、歩行者事故件数統計モデルに反映させることができることは前述と同様である。
【００２４】
なお、地点別歩行者事故危険度判定システムに係る発明にあっては、個別の情報を入力するための入力部や算出された歩行者事故の発生確率を出力する出力部を備える構成としてもよく、この場合の出力部にあっては、モニタ上に道路情報（地図データ）を表示させたうえ、歩行者事故の発生確率の高低に応じて色彩を変化させつつ表示させる方法があり得る。
【発明の効果】
【００２５】
地点別歩行者事故危険度評価方法に係る本発明によれば、車両の通行量に偏重した危険性の評価ではなく、現実に事故の発生に近似した状況の出現頻度に着目した危険性を評価することができる。また、事前予測値を事後予測値に更新する構成の発明の場合には、最も高い確率をもって予測値とすることができるとともに、何らかの事故防止対策がなされた後においても、その対策の効果を検証することができる。この場合の検証においては、歩行者衝突警報が検出される頻度と、実際の歩行者を含む事故数との定量的な関係が算出されることから、事後における定量的な比較を可能にするものである。
【００２６】
さらに、上記の評価方法により評価された結果を広く公表することにより、危険度の高い地点での注意を喚起させることができ、事故発生の未然防止に役立てることができる。特に、行政機関における公表により、地域住民に周知させることができる結果、生活道路として使用する通行頻度の高い住民の注意を喚起させることができる。
【００２７】
他方、地点別歩行者事故危険度判定システムに係る本発明によれば、上記評価方法に基づいて、各種情報を処理することができ、歩行者衝突警報情報などのデータを用いた処理を実現可能なものとすることができる。また、構造物情報および車両通行量情報などの膨大なデータを含めた処理を可能とするものである。なお、構造物情報、車両通行量情報および歩行者衝突警報情報に含まれる個別の情報は、外部情報機関から取得した一次データのほか、独自に加工した二次データを含み、これらの一次データの加工についても処理手段を利用すれば、これらの膨大なデータの加工も容易となる。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】地点別歩行者事故危険度判定システムの実施形態を示す説明図である。
【図２】出力部（モニタ等）における出力状態の一例を示す説明図である。
【図３】地点別歩行者事故危険度判定方法の第１の実施形態を示す説明図である。
【図４】地点別歩行者事故危険度判定方法の第２の実施形態を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。説明の都合上、地点別歩行者事故危険度判定システムを説明し、その後に地点別歩行者事故危険度判定方法について説明する。
【００３０】
＜地点別歩行者事故危険度判定システム＞
図１は、地点別歩行者事故危険度判定システムの実施形態を示す概略図である。本実施形態の地点別歩行者事故危険度判定システム（以下、単にシステムということがある）１は、各種のデータベース１１〜１５および処理装置（処理手段）１６で構成されている。各種のデータベース１１〜１５の詳細は、構造物情報を格納する構造物情報データベース１１、車両通行量情報を格納する車両通行量情報データベース１２、衝突警報装置を搭載したプローブ車両の通行量情報（プローブカー通行量情報）を格納するプローブカー通行量情報データベース１３、歩行者衝突警報情報を格納する歩行者衝突警報情報データベース１４、および歩行者事故情報を格納する歩行者事故情報データベース１５である。これらのデータベース１１〜１５に格納される情報は、それぞれ外部情報２から取得されたものであり、この外部情報２の一次データのほか、加工された二次データが含まれている。
【００３１】
外部情報２としては、デジタル道路網データ（例えば、（株）ゼンリン社が提供する道路網データ）２１、国土交通省が提供する国土数値情報都市地域土地利用細分メッシュデータ（土地利用細分メッシュデータと省略）２２、通行実績データ（例えば、パイオニア（株）社が提供するプローブデータ）２３、衝突警報装置を搭載したプローブカーによるプローブカー通行データ２４および警報データ２５、ならびに地点ごとに車両と歩行者との間で発生した事故データ（事故件数）２６などがある。
【００３２】
構造物情報データベース１１に格納される構造物情報とは、例えば、前記デジタル道路網データ２１を参照しつつ、交差点における分岐数のほか、当該デジタル道路網データ２１と国土数値情報都市地域土地利用細分メッシュデータ２２とを参照しつつ、高層建物土地利用種別メッシュ、低層建物土地利用種別メッシュおよび低層建物（密集地）土地利用種別メッシュなどの種別を含むものとすることができる。
【００３３】
なお、交差点における分岐数は、道路接続本数による条件であり、三枝交差点であれば３本となり、四枝交差点であれば４本となる。また、高層建物土地利用種別メッシュとは、住宅地・市街地等で建物が密集しているところで、商業・業務用ビルまたは４階建以上のマンションなどからなる土地とするメッシュであり、低層建物土地利用種別メッシュとは、３階建以下の居住用建物がまとまって分布する土地とするメッシュである。低層建物（密集地）土地利用種別メッシュとは、３階建以下の居住用建物が高密度で密集する土地とするメッシュである。
【００３４】
車両通行量情報データベース１２に格納される車両通行量情報は、一般車両が交差点ごとに流入する通行量の１年分の合計値とすることができる。例えば、通行実績データ２３の情報をデジタル道路網データ２１にマップマッチングすることによって加工することができる。通行実績データ２３は、例えば、前述のパイオニア（株）社が販売するカーナビゲーションシステムのデータを集積したものであり、専ら一般車両の走行実体を反映させることができるものである。
【００３５】
プローブカー通行量情報データベース１３に格納されるプローブカーの通行量情報は、衝突警報装置を搭載するプローブ車両（プローブカー）が各交差点に流入する通行量を独自に収集されるものであり、複数（多数の）プローブカーによる無意識の通行によって、交差点への流通量を計測するものである。この通行量は、複数（多数）のプローブカーが所定期間走行する際の当該期間中の合計値とすることができる。プローブカーが走行を継続する限り、その総量は更新可能である。交差点ごとの通行量は、例えば、衝突警報装置による位置情報に基づいて、その移動状態を取得し、集計した情報（プローブカー通行データ２４）をデジタル道路網データ２１にマップマッチングすることによって加工することができる。
【００３６】
歩行者衝突警報情報データベース１４に格納される歩行者衝突警報情報は、前述のプローブカーに搭載される衝突警報装置による衝突警報の検出回数を得るために、特に収集されるものであり、前記プローブカーの走行中に、当該プローブカーにおける歩行者衝突警報の検出位置および検出回数を集計して得たプローブカー警報データ２５の情報を利用するものである。衝突警報が検出された位置との整合は、デジタル道路網データ２１にマップマッチングすることにより、交差点の位置を基準にその周辺エリアでの警報検出回数を積算することができる。なお、周辺エリアとは、例えば、交差点の中心から半径３０ｍ以内とすることができる。
【００３７】
歩行者事故情報データベース１５に格納される歩行者事故情報は、事故データ２６の情報を利用するものであって、過去数年間（例えば７年間）に発生した歩行者事故の位置（交差点およびその周辺）と件数との情報としている。交差点の周辺とは、交差点の中心から半径１５ｍ以内と定めることができる。このエリアを大きくすると、近隣の異なる交差点との区別が不十分となり、小さくすると交差点周辺の事故から除外されるため、１０ｍから２０ｍの範囲内で定めることが好ましい。
【００３８】
上記のように、一次データのほかに加工された二次データとして各種情報が個々のデータベース１１〜１５に格納されていることから、これらの情報を処理装置１６によって処理することにより、歩行者事故発生率を算出することができるものである。具体的には、地点ごとにおいて、プローブ車両（プローブカー）による通行量情報（通行量）を歩行者衝突警報情報（警報検出回数）で除することにより、歩行者衝突警報発生率を算出し、これを構造物情報、車両通行量情報との相関によって分類するのである。分類された複数種類の相関状態をまとめることにより歩行者事故件数統計モデルを作成するのである。この統計モデルには複数種類の相関状態が存在するため、他の地点における上記情報（分類された）が取得できれば、当該統計モデルに照合させることにより歩行者事故の発生確率を類推することが可能となるのである。
【００３９】
また、上記歩行者事故件数統計モデルは、構造物情報、一般車両通行量情報、歩行者衝突警報情報を予測変数、歩行者事故情報を結果変数として、負の二項回帰モデルを適用することができる。さらに、負の二項回帰モデルによって推定されるパラメータを使用して事前パラメータとし、かつ歩行者事故情報に含まれる歩行者事故件数を新データとして、ベイズ更新することにより、歩行者事故の危険性（歩行者事故の発生件数の統計的期待値）の事後分布を算出し、その最大事後確率（ＭＡＰ）推定値を潜在的な歩行者事故危険度の指標（最終的な歩行者事故件数の統計的期待値）としてもよい。
【００４０】
この場合、事前分布をガンマ分布（ポワソン分布の共役事前分布）とし、Ｓｈａｐｅパラメータ（α：負の二項分布におけるφ）およびＲａｔｅパラメータ（β：負の二項分布におけるφλ−１）をそれぞれ負の二項回帰モデルを用いて算出することにより、これらを事前パラメータとして、下式のような更新モデル式によりベイズ更新し、最終的な統計的期待値を求めることができる。
【００４１】
【数１】
2020115306.tif 000003
【００４２】
前述のとおり、ベイズ更新による歩行者事故の発生件数の統計的期待値の事後分布は、上記歩行者事故件数統計モデルを現実の歩行者事故発生状況によって算出される場合には、その最大事後確率（ＭＡＰ）推定値を潜在的な歩行者事故危険度の指標（最終的な歩行者事故件数の統計的期待値）の算出のために用いられる。これとは別に、歩行者事故防止施策（防止工事等）による改善状況を確認する場合も同様のベイズ更新により事後分布を算出することにより、当該施策の効果を検証することに利用することもできる。
【００４３】
なお、上記各データベース１１〜１５に格納される個別具体的な情報は、外部情報２の各種データ２１〜２６を処理装置１６の演算部１７によって処理させ、これを二次データとして格納することができる。また、処理装置１６には記憶部１８が設けられており、演算部１７における演算に際して、各データベース１１〜１５から読み出したデータを一時的に記憶させるためのものである。
【００４４】
このシステム１には、出力部（モニタ）３を接続することにより、演算結果または処理後に格納される情報を表示させることができるものとしている。この出力部３には、デジタル道路網データ２１の情報（地図情報）に特定地点（交差点）を表示させるとともに、処理後の歩行者事故発生確率の高いものから順次色分けして表示できるものとしてもよい。また、このシステム１に入力部４を接続することができる構成としてもよく、入力部４からコマンドを入力することにより出力部３の表示情報を適宜変更可能としてもよい。
【００４５】
出力部（モニタ等）３における出力状態としては、図２に示すような地図情報にマッピングした図形情報があり得る。この図に示される丸印は、実際に表示される際には色分けされるものとしており、危険度が大きい部分を赤色とし、徐々に黄色から緑色へ変化させることにより、危険度を色彩的に表示させている。なお、色彩のほかに、または色彩とともに丸印の大きさを変化させることもできる。さらには、丸印の中に白抜きの小円「・」を同時に表示し、現実に歩行者事故が発生した交差点であること、また、白抜き小円の中に旗印を記載して、事故発生件数が多いことを示すように区分することもできる。
【００４６】
なお、この出力部（モニタ等）３にはデジタル道路網データに基づく交差点が地図情報中に表示されているが、特に、歩行者事故の発生確率が高くない交差点については、特段の表示をしないものとしている。これは、危険性のある交差点を表示するための注意喚起マップとするためであり、危険度の低い交差点よりも危険度の高い交差点に注目されることを重要視したものである。このような表示方法による特定の自治体地域全体の地図情報を、当該自治体が公表することにより、住民の歩行者事故に関する注意を喚起させることに資するものとなり得る。
【００４７】
＜地点別歩行者事故危険度判定方法（第１の実施形態）＞
次に、地点別歩行者事故危険度判定方法の第１の実施形態について説明する。図３（ａ）は第１の実施形態の地点別歩行者事故危険度判定方法（以下、単に判定方法という場合がある）を概念的に示したものである。この判定方法を大別すると、３つのブロックに分類することができる。図中の一点鎖線による四辺形が個々のブロックを示している。すなわち、歩行者事故件数統計モデル推定（作成）ブロックと、歩行者衝突警報発生率算出ブロックと、歩行者事故発生確率算定（評価）ブロックである。
【００４８】
歩行者事故件数統計モデル推定ブロックでは、地点別の一般車両通行量、構造物情報、歩行者事故件数および歩行者衝突警報発生率によって、歩行者事故件数統計モデルを作成するブロックである。図中に示すように、一般車両通行量は、一般車両プローブデータ（前述の通行実績データ２３）とデジタル道路網（前述のデジタル道路網データ２１）を利用するものであり、構造物情報は前述の国土数値情報都市地域土地利用細分メッシュデータ２２を分類した情報を利用する。歩行者事故件数は、前述の事故データ２６を利用するものである。
【００４９】
歩行者衝突警報は、歩行者事故が未発生の交差点においても検出されることから、歩行者衝突警報発生率が、歩行者事故件数統計モデルに大きく影響するものとしている。すなわち、衝突警報装置を搭載したプローブカーによる地点別の通行量と、当該地点別の警報検出回数から歩行者衝突警報発生率を算出し、この発生率と他の条件（一般車両通行量、構造物情報、事故発生件数）とを関連付けるのである。具体的には、一般車両通行量、構造物情報、および歩行者衝突警報発生率を予測変数とし、歩行者事故件数を反応変数として、負の二項回帰モデルを適用するのである。この負の二項回帰モデルの適用により得られる分布によって、同条件の地点における歩行者事故の発生確率を得ることができるのである。
【００５０】
なお、図３（ｂ）に示すように、負の二項回帰モデルによる歩行者事故の発生確率を予測値の事前分布とし、事後的に発生した歩行者事故の有無および件数により予測値の事後分布を求めてもよい。事後分布は、例えば、ベイズ統計の手法によりベイズ更新することによることができる。この場合、事後分布から最大事後確率（ＭＡＰ）推定値をもって、判定対象地点における最終的な歩行者事故件数の予測値とすることができる。
【００５１】
この場合の事前分布は、歩行者事故件数統計モデルに基づく予測値とし、事後分布は、評価対象地点ごとに現実の事故発生件数によって更新させた予測値とすることができる。また、事後分布が先に算出した予測値確定後に新規の事故発生数をもって更新したものとすれば、刻々と変化する交通事情に対応する予測値を得ることができ、事故防止の対策を講じた場合には、その対策の効果を検証することも可能となる。
【００５２】
＜地点別歩行者事故危険度判定方法（第２の実施形態）＞
次に、地点別歩行者事故危険度判定方法の第２の実施形態について説明する。図４（ａ）は第２の実施形態の判定方法を概念的に示したものである。この判定方法も第１の実施形態と同様であり、歩行者事故件数統計モデル推定（作成）ブロックと、歩行者衝突警報発生率算出ブロックと、歩行者事故発生確率算定（評価）ブロックの３つのブロックに区分されている。
【００５３】
そして、第１の実施形態と異なる部分は、歩行者衝突警報発生率算出ブロックである。前述のように、歩行者衝突警報発生率が、歩行者事故件数統計モデルに大きく影響するものとしていることから、この歩行者衝突警報発生率を補正した後、歩行者事故件数統計モデルに反映させることとしたものである。
【００５４】
すなわち、地点別のプローブカーによる通行量と歩行者衝突警報検出回数を用いて、第一の統計モデル（衝突警報統計モデル）を作成し、交差点の地点別における前記衝突警報統計モデルによって示される衝突警報の検出傾向、および、該地点別における現実の衝突警報の検出傾向から、モデル逸脱残差を算出し、これを第１の実施形態における歩行者衝突警報発生率に代えて使用するものである。従って、モデル逸脱残差が歩行者事故件数統計モデルに反映されることとなり、このモデル逸脱残差について、歩行者事故情報における事故件数との相関に基づく歩行者事故件数統計モデルが作成されるものである。
【００５５】
なお、通行量と衝突警報検出回数との平均的な関係に基づく事故発生確率を算出する場合は、通行量の増加と衝突警報検出回数の増加とは線形に変化することとなるが、モデル逸脱残差を使用する場合は非線形となるため、確率算出の適合度が向上するものとなるという効果をも有するものである。
【００５６】
また、本実施形態においても、図４（ｂ）に示すような事前分布を事後分布にベイズ更新することにより、歩行者事故発生率の最終予測値を算出させる構成としてもよい。
【実施例】
【００５７】
上記に示した実施形態による歩行者事故発生率の予測値を算出することについて、具体的な実施例を以下に説明する。
【００５８】
＜実施例１＞
現実の情報を使用して地点別における歩行者の事故危険度を評価した。評価対象は、愛知県豊橋市内における生活道路交差点５４６２地点であり、デジタル道路網データは、（株）ゼンリン社が提供する道路網データを使用し、土地利用細分メッシュデータは、国土交通省が提供する国土数値情報都市地域土地利用細分メッシュデータを使用し、また、一般車両の通行実績データは、パイオニア（株）社が提供するプローブデータを使用した。
【００５９】
衝突警報装置は、モービルアイ  ビジョン  テクノロジーズ  リミテッド社のモービルアイ（同社の登録商標）を使用し、約７ｋｍ／ｈ以上の速度での走行時に認識される人物に対して２．０秒以内に衝突すると判断される場合に衝突警報が報知されるものとした。事業者（タクシー業者）の車両をプローブ車両（プローブカー）として、同車両３９台に前記衝突警報装置を搭載し、２０１７年９月１日から２０１８年８月３１までの１年間に得られた情報を使用した。なお、プローブカーの位置情報は、衝突警報装置の位置情報によって把握可能であることから、後述のように、衝突警報装置の位置情報に基づき、前記デジタル道路網データにマップマッチングすることにより、プローブカーの通行量等を算出できる。
【００６０】
また、構造物情報、車両通行量情報、プローブカー情報および歩行者衝突警報情報としては、次のように区分または特定した。構造物情報としては、第１に、前記道路網データから道路接続本数の情報を特定した。具体的には、三枝交差点であれば３本であり、四枝交差点であれば４本とする情報である。第２に、国土数値情報都市地域土地利用細分メッシュデータに基づき、周辺環境として、高層建物土地利用種別メッシュ、低層建物土地利用種別メッシュおよび低層建物（密集地）土地利用種別メッシュを特定した。
【００６１】
車両通行量情報は、パイオニア（株）社が提供するプローブデータ（一般車両データ）に基づき、交差点ごとに一般車両が流入する通行量の１年分を合計した値とした。具体的には、３秒ごとの個々の車両の位置を示す位置データ（点データ）を、デジタル道路網データにマップマッチングすることによる。さらに具体的には、車両の位置データ（点データ）をトリップ別に分割し、位置データ（点データ）から最も近い道路リンク（近隣リンク）を算出することで、近隣リンクのリンクコストを１／１０に減少させることとした。また、トリップ別に分割した各トリップの最初の出発点から最後の到着点までをダイクストラ法による最短経路探索を行い、抽出された最短経路上の道路リンクに限定された近隣リンクを再度算出することとした。なお、リンクとは、ノードとノードとの間の道路区間をいい、ノードとは、交差点など（その他の道路網表現上の点などを含む）結節点をいう。
【００６２】
プローブカー情報は、プローブカー（プローブ車両）の通行量に関するデータとし、この通行量データは、前記衝突警報装置の位置情報に基づき、当該プローブカーの約１０秒ごとの経度緯度データを用いて、１年間（２０１７年９月１日〜２０１８年８月３１）の１年間に得られた情報を前記デジタル道路網データにマップマッチングすることにより算出し、これを合計することにより得た。なお、この場合の通行量の算出には、プローブカーによる位置データ（点データ）に基づき、前述の一般車両における通行量の算出方法と同様の方法により行うこととした。
【００６３】
歩行者衝突警報情報は、プローブカー（プローブ車両）に搭載される衝突警報装置が作動した情報、すなわち、前記モービルアイ（同社の登録商標）を使用することとし、約７ｋｍ／ｈ以上の速度での走行時に認識される人物に対して２．０秒以内に衝突すると判断される状況下において報知される衝突警報を利用するものである。衝突警報装置が作動した場所は、当該衝突警報装置の位置情報から把握することができる。そこで、この衝突警報装置が作動した件数をカウントし、交差点ごとの歩行者衝突警報件数とした。なお、交差点に関係する衝突警報として計上するため、警報交差点での件数としては、交差点の中心から半径３０ｍ以内において作動した件数をカウントすることとした。
【００６４】
ここで、上記に示した情報に基づいて、歩行者衝突警報発生率を算出した。すなわち、歩行者衝突警報発生率は、プローブカーの通行量当たりの歩行者衝突警報発生件数であり、各交差点での歩行者衝突警報発生件数をプローブカーの通行量で除して算出することができるものである。
【００６５】
なお、歩行者事故情報としては、過去において現実には発生した歩行者事故のデータに基づいて算出した。具体的には、交差点に関係ある歩行者事故に限定するため、各交差点の中心から半径１５ｍ以内において発生した２００８年〜２０１５年（２０１２年は除く）の７年分を集計し、それぞれの交差点ごとの歩行者事故件数とした。
【００６６】
上記の各情報を利用して、歩行者事故件数統計モデルを作成した。歩行者事故件数統計モデルは、構造物情報、一般車両通行量情報、歩行者衝突警報情報を予測変数、歩行者事故情報を結果変数として、負の二項回帰モデルを適用した。負の二項回帰モデルにより推定される予測変数の係数パラメータおよび分散パラメータは、表１に示すとおりである。
【００６７】
【表１】
2020115306.tif 000004
【００６８】
予測変数の係数パラメータおよび分散パラメータ等の推定値は、表１のとおりであるが、この算出結果の評価としては、歩行者衝突警報発生率が、３．３１であることから、負の二項回帰モデルの特性より、歩行者衝突警報発生率が１０％減少すれば、事故発生件数の統計的期待値（事故発生の危険度）は、１．０−ｅｘｐ（−１×３．３１）＝２８．１８（約３０）％減少することが示されている。
【００６９】
ここで、上記統計モデルに基づき、分布上の上位（最も歩行者衝突警報発生率が高いものを意味する）１％以下に属する条件を最高危険度、１％〜２％の範囲に属する条件を高危険度、２％〜５％の範囲に属する条件を中危険度、５％〜１０％の範囲に属する条件を低危険度、１０％〜２０％の範囲に属する条件を一般危険度、それ以外を危険度なしと区分するものとした。個々の交差点ごとに各条件と比較することにより、個々の交差点についての危険度を評価（決定）し、地図データ上にマッピングすることにより、図２に例示したように地点および危険度を視覚的に把握することができるものとなった。
【００７０】
さらに、この実施例においては、各交差点における潜在的な歩行者事故危険性を把握するため、ベイズ統計の手法（ベイズ更新）により、事後分布を算出し、最大事後確率（ＭＡＰ）推定値を求めることとした。具体的には、前記負の二項回帰モデルによる歩行者事故件数の発生確率（統計的期待値）の分布を事前分布とし、この事前分布をガンマ分布（ポアソン分布の共役事前分布）として、各交差点に対応した事前Ｓｈａｐｅパラメータ（α：負の二項分布におけるφ）および事前Ｒａｔｅパラメータ（β：負の二項分布におけるφλ−１）をそれぞれ負の二項回帰モデルを用いて算出した。さらに、これらの事前パラメータおよび各交差点における実際の歩行者事故件数を新データとして、前述の数１に記載の更新モデル式によりベイズ更新し、歩行者事故件数の統計的期待値の事後分布を算出し、これにより、最大事後確率（ＭＡＰ）推定値をもって潜在的な歩行者事故危険度の指標（最終的な歩行者事故件数の統計的期待値）とした。この場合の事後分布における上位（最も歩行者衝突警報発生率が高いものを意味する）の１％以下、１％〜２％、２％〜５％、５％〜１０％、１０％〜２０％、それ以外の範囲をもって各交差点の危険度と評価し、図２に例示するような状態で視覚的に把握し得る状態とすることができた。
【００７１】
なお、事前分布の作成は、必須ではないとしても、現実の歩行者事故数を新データとしてベイズ更新することにより、統計値に対して現実の事故の発生状況を反映させることができ、第１に、同条件にある交差点のうち、現実に歩行者事故が発生している場所の危険度を高い評価に更新させ、第２に、同条件にある交差点のうち、現実の歩行者事故が発生していない場所での潜在的な事故危険度を評価することができる。
【００７２】
＜実施例２＞
また、第２の実施例として、前記と同様に、現実の情報を使用して地点別における歩行者の事故危険度を評価した。評価対象は、愛知県豊橋市内における生活道路交差点５４６３地点（実施例１の場合よりも１地点増加）とし、デジタル道路網データ、土地利用細分メッシュデータ、および一般車両の通行実績データのそれぞれは、実施例１と同様である。また、歩行者警報装置も同様とし、プローブカー（プローブ車両）も同様に３９台を選定した。処理のために使用する各種の情報（構造物情報、車両通行量情報、プローブカー情報、歩行者衝突警報情報、および歩行者事故情報）についても実施例１と同様である。
【００７３】
本実施例では、歩行者衝突警報発生確率という指標に代えて、衝突警報統計モデルを作成し、モデル逸脱残差をもってその指標とした。具体的には、各交差点におけるプローブカーの通行量を予測変数とし、各交差点の歩行者衝突警報件数を反応変数として、係数データに適用される統計モデルを作成した。さらに具体的には、上記予測係数および反応係数について、負の二項回帰モデルを適用し、予測変数の係数パラメータおよび分散パラメータを推定した。そのうえで、さらに各交差点における歩行者衝突警報件数について、推定された負の二項回帰モデルからのモデル逸脱残差を算出した。
【００７４】
このように算出されたモデル逸脱残差を含めて、歩行者事故件数統計モデルを作成した。歩行者事故件数統計モデルは、構造物情報、一般車両通行量情報および上記のモデル逸脱残差を予測変数とし、歩行者事故情報を結果変数として、負の二項回帰モデルを適用した。負の二項回帰モデルにより推定される予測変数の係数パラメータおよび分散パラメータは、表２のとおりである。
【００７５】
【表２】
2020115306.tif 000005
【００７６】
予測変数の係数パラメータおよび分散パラメータ等の推定値は、表２のとおりであるが、この算出結果の評価としては、実施例１のＡＩＣ（Akaike’s Information Criterion：赤池情報量基準）と比較する限り、本実施例のＡＩＣのほうが小さいことから、適合度が好適であるということができる。このＡＩＣは、統計モデルの適合性を示す指標であり、その数が小さいほどモデルが良好であることを示すものである。このような相違は、実施例１の歩行者衝突警報発生確率が、プローブカーの通行量に対する歩行者衝突警報件数の平均値（線形）であるのに対し、モデル逸脱残差を用いることにより、プローブカーの通行量と歩行者衝突警報件数との関係が非線形となるためと考えられる。
【００７７】
なお、モデル逸脱残差が高い地点は、プローブカーの通行量と歩行者衝突警報件数との平均的な関係に対し、歩行者衝突警報が多く発生している地点を意味することから、相対的に事故に近い状況にある歩行者の量が多いと考えられるため、モデル逸脱残差を用いることにより、歩行者事故件数統計モデルに反映させることにより、適合性を良好にすることができるものとなる。
【００７８】
歩行者事故件数統計モデルを作成した後の評価については、実施例１の場合と同様であり、分布上の上位（最も歩行者衝突警報発生率が高いものを意味する）の１％以下、１％〜２％、２％〜５％、５％〜１０％、１０％〜２０％、それ以外の範囲をもって各交差点の危険度と評価し、図２に例示するような状態で視覚的に把握し得る状態とすることができた。また、ベイズ更新によっても事後分布に基づく上記危険度の評価が可能となった。
【００７９】
本発明にかかる実施形態および実施例は上記のとおりであるが、これらは本発明の一例を示すものであって、本発明が上述の実施形態等に限定される趣旨ではない。従って、上記実施形態による各要件を適宜変更し、または他の要素を付加することも可能である。例えば、衝突警報装置は、他のメーカによるものを使用することができ、サンプル数についても、より多くのプローブカーによって増大させてよい。また、出力部への出力に際し、分布上の上位の１％以下、１％〜２％、２％〜５％、５％〜１０％、および１０％〜２０％をもって最高危険度から一般危険度のように分類し、また、それ以外を危険度なしのように区分したが、この範囲については、適宜変更して妥当と思われる範囲を地域ごとに設定してもよいものである。
【符号の説明】
【００８０】
１  地点別歩行者事故危険度判定システム
２  外部情報
３  出力部
４  入力部
１１  構造物情報データベース
１２  車両通行量情報データベース
１３  プローブカー通行量情報データベース
１４  歩行者衝突警報情報データベース
１５  歩行者事故情報データベース
１６  処理装置（処理手段）
１７  演算部
１８  記憶部
２１  デジタル道路網データ
２２  土地利用細分メッシュデータ
２３  通行実績データ
２４  プローブカー通行データ
２５  プローブカー警報データ
２６  事故データ
【図１】
2020115306.tif 000006
【図２】
2020115306.tif 000007
【図３】
2020115306.tif 000008
【図４】
2020115306.tif 000009