(57)【要約】【課題】多数のプローブデータから、急減速箇所等の特定行為が行われたデータが集中する箇所を、容易かつ確実に抽出することが可能になるプローブデータから得られたデータの集中箇所抽出方法を提供する。【解決手段】複数のプローブデータから得られた特定行為が行われた緯度および経度のデータを収集するステップと、各々の上記データについて、当該データを中心とする所定エリア内に含まれる他のデータとの距離を算出するとともに、当該距離が当該データに近くなるほど大きくなる重み付けを行って、その総和の値を当該データの集中度スコアとして算出する集中度スコアリングステップと、隣接する上記データ間における上記集中度スコアの増加および減少に基づいて上記集中度スコアのピークとなる上記データを抽出するピーク抽出ステップとを備えてなる。【選択図】図１
2014154096.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のプローブデータから得られた特定行為が行われた緯度および経度のデータを収集するステップと、
一の上記データについて、当該データを中心とする所定エリア内に含まれる他のデータを抽出し、当該一のデータと各々の上記他のデータとの距離を算出するとともに、当該距離が当該一のデータに近くなるほど大きくなる重み付けを行って、その総和の値を当該一のデータの集中度スコアとして算出する工程を上記複数のデータに対して実行する集中度スコアリングステップと、
隣接する上記データ間における上記集中度スコアの増加および減少に基づいて上記集中度スコアのピークとなる上記データを抽出するピーク抽出ステップと、
を備えてなることを特徴とするプローブデータから得られたデータの集中箇所抽出方法。
【請求項２】
上記ピーク抽出ステップによって抽出された複数の上記ピークとなるデータのうち、一定範囲内に隣接する上記データの上記集中度スコアを比較して、最大値となる上記データのみを抽出するクレンジングステップを備えることを特徴とする請求項１に記載のプローブデータから得られたデータの集中箇所抽出方法。
【請求項３】
上記ピーク抽出ステップは、予め所定間隔ごとに代表緯度および代表経度を設定し、各々の上記データを、最も近接した上記代表緯度上および代表経度上に並び替えた後に、各上記代表緯度上および代表経度上の複数の上記データに対して、上記ピークとなるデータを抽出することを特徴とする請求項１または２に記載のプローブデータから得られたデータの集中箇所抽出方法。
【請求項４】
上記特定行為が行われた緯度および経度のデータは、一定値以上の急減速が行われた緯度および経度のデータであることを特徴とする請求項１ないし３のいずれかに記載のプローブデータから得られたデータの集中箇所抽出方法。
【請求項５】
上記特定行為が行われた緯度および経度のデータは、乗車および降車が行われた緯度および経度のデータであることを特徴とする請求項１ないし３のいずかに記載のプローブデータから得られたデータの集中箇所抽出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車や携帯電話等に装着したＧＰＳを利用して得られた時刻、緯度および経度等のプローブデータから、急減速箇所等の特定行為が行われたデータが集中する箇所を抽出するための集中箇所抽出方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
例えば、タクシーやトラック、自家用車等のＧＰＳが搭載されたカーナビゲーションシステムを備えた自動車等においては、その走行時における時刻と位置（緯度・経度）の情報を含む走向履歴情報（プローブデータ）を得ることができる。
【０００３】
上記プローブデータは、少なくとも時刻と位置のデータを有しているために、当該プローブデータとデジタル道路地図データにおける道路や交差点の位置情報とを組み合わせることにより、当該車両の通行経路を知ることができる。また、走行距離と時間から、ある地点における速度を算出することができ、さらに速度の変化（加速度）から、急減速を行った地点を特定することもできる。
【０００４】
そして、多数の自動車からのプローブデータを集めて解析すれば、特定の行為、例えば急減速が頻繁に行われる道路の危険箇所を把握したり、あるいはタクシーの乗車および降車が頻繁に行われる場所を把握したりすることが可能になる。
【０００５】
そこで、近年においては、多くの自動車から収集したプローブデータから直接あるいは解析して得られた特定の多数のデータを利用して、危険地点を特定してその原因を推定し、事故の防止や交通の円滑化等を図るための道路計画を策定したり、あるいはタクシー会社における配車計画等に役立てたりするなど、様々な活用方法が考えられている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、例えば、道路において自動車が急減速する箇所を特定して、当該道路自体の特性に起因する原因を見出そうとする場合に、サンプル数が少ないと、道路等の要因に基づかない気まぐれな急減速等の所謂ノイズデータも抽出されることになり、正しい原因を把握することが難しい。このため、望ましくは、極力多くの自動車からのプローブデータを収集して、多くの自動車が共通して急減速する普遍的な箇所を探し出す必要がある。
【０００７】
しかしながら、多数のプローブデータを解析して、その加速度の変化から急減速箇所を特定し、各々の緯度および経度のデータから地図データ上に点として重ね合わせて表示すると、多数の点が連続的に重ね合わされて表示されてしまい、この結果最も急減速が発生する箇所を特定することが難しくなるという問題点があった。
【０００８】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、多数のプローブデータから得られた急減速箇所等の特定の行為が行われたデータが集中する箇所を、容易かつ確実に抽出することが可能になるプローブデータから得られたデータの集中箇所抽出方法を提供することを課題とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するため、請求項１に記載の本発明に係るプローブデータから得られたデータの集中箇所抽出方法は、複数のプローブデータから得られた特定行為が行われた緯度および経度のデータを収集するステップと、一の上記データについて、当該データを中心とする所定エリア内に含まれる他のデータを抽出し、当該一のデータと各々の上記他のデータとの距離を算出するとともに、当該距離が当該一のデータに近くなるほど大きくなる重み付けを行って、その総和の値を当該一のデータの集中度スコアとして算出する工程を上記複数のデータに対して実行する集中度スコアリングステップと、隣接する上記データ間における上記集中度スコアの増加および減少に基づいて上記集中度スコアのピークとなる上記データを抽出するピーク抽出ステップと、を備えてなることを特徴とするものである。
【００１０】
また、請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、上記ピーク抽出ステップによって抽出された複数の上記ピークとなるデータのうち、一定範囲内に隣接する上記データの上記集中度スコアを比較して、最大値となる上記データのみを抽出するクレンジングステップを備えることを特徴とするものである。
【００１１】
さらに、請求項３に記載の発明は、請求項１または２に記載の発明において、上記ピーク抽出ステップは、予め所定間隔ごとに代表緯度および代表経度を設定し、各々の上記データを、最も近接した上記代表緯度上および代表経度上に並び替えた後に、各上記代表緯度上および代表経度上の複数の上記データに対して、上記ピークとなるデータを抽出することを特徴とするものである。
【００１２】
ここで、請求項４に記載の発明は、請求項１〜３のいずれかに記載の発明において、上記特定行為が行われた緯度および経度のデータが、一定値以上の急減速が行われた緯度および経度のデータであることを特徴とするものである。
【００１３】
これに対して、請求項５に記載の発明は、請求項１〜３のいずれかに記載の発明において、上記特定行為が行われた緯度および経度のデータが、乗車および降車が行われた緯度および経度のデータであることを特徴とするものである。
【発明の効果】
【００１４】
請求項１〜５のいずれかに記載の発明によれば、複数のプローブデータから得られた特定行為が行われたデータの各々について、先ず集中度スコアリングステップにおいて近接する同様のデータの数が多いほど大きくなる集中度スコアを付与し、さらにピーク抽出ステップにおいて、隣接する上記データ間における上記集中度スコアの増加および減少に基づいて、集中度スコアのピークとなるデータを抽出しているために、多数の特定の行為が行われたデータが密集して存在する場所においても、容易にその場所における上記データの集中箇所を抽出することができる。
【００１５】
この際に、上記ピーク抽出ステップによって抽出されたピークとなるデータが依然として多数存在し、しかもこれらのピークとなるデータが密集しているか、あるいは短距離に連続して点在することにより、最も集中している箇所が特定し難い場合がある。このような場合には、請求項２に記載の発明のように、さらに上記ピーク抽出ステップにおいて抽出されたピークとなるデータについて、一定範囲内に隣接する上記データの集中度スコアを比較して、最大値となるデータのみを抽出するクレンジングステップを実行することにより、特定のデータの抽出箇所を一層明確化させることが可能になる。
【００１６】
また、集中度スコアリングステップにおいて集中度スコアを付与された各々のデータについて、その緯度をＸ軸、経度をＹ軸、集中度スコアをＺ軸としてプロットすると、これら複数のデータは三次元曲面上に分布することになる。したがって、ピーク抽出ステップにおいて、上記複数のデータから集中度スコアのピークとなるデータを抽出することは、当該三次元曲面において極大値を示すものを抽出することに他ならない。
【００１７】
この際に、上述したように、集中度スコアを付与された各々のデータを、その緯度をＸ軸、経度をＹ軸、集中度スコアをＺ軸として三次元空間にプロットし、これら複数のデータを包含する三次元曲面を演算によって求めて、その極大値を算出する方法も適用することが可能であるが、三次元曲面の次元（ｎ）の決定による近似方法の設定や、当該三次元曲面からの極大値の算出を実施するためのプログラムが複雑化し、特に極めて多数のデータを処理する場合には、多大の処理時間を要して経済性に劣ることになる。
【００１８】
この点、請求項３に記載の発明において、予め所定間隔ごとに代表緯度および代表経度を設定し、各々の上記データを最も近接した上記代表緯度上および代表経度上に並び替えることにより、各代表緯度上および代表経度上の複数のデータに対して、２次元空間においてピークとなるデータを抽出することができるために、極めて簡易に、かつ短時間でピークとなるデータを抽出することができる。
【００１９】
したがって、請求項４に記載の発明のように、上記特定行為が行われたデータとして、多数のプローブデータを解析することによって得られた一定値以上の急減速が行われた箇所の緯度および経度のデータを用いた場合には、道路における普遍的な危険地点を特定して、その原因を推定し、事故の防止や交通の円滑化等を図るための道路計画の策定等に活用することが可能になる。
【００２０】
また、請求項５に記載の発明のように、上記特定行為が行われたデータとして、多数のタクシー等の自動車のプローブデータから得られた乗車および降車が行われた箇所の緯度および経度のデータを用いれば、利用者が頻繁に乗降に利用する箇所を特定することができ、よってタクシー会社における配車計画等に活用することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の一実施形態における集中度スコアリングステップの概念を示す模式図である。
【図２】図１の集中度スコアリングステップの具体的データにおける演算例を示す模式図である。
【図３】図１の集中度スコアリングステップの具体的な他のデータにおける演算例を示す模式図である。
【図４】図１の集中度スコアリングステップで得られたデータに対してピーク抽出ステップを行う場合の概念を示す模式図である。
【図５】本実施形態のピーク抽出ステップを緯度方向に実施する模式図である。
【図６】本実施形態のピーク抽出ステップを経度方向に実施する模式図である。
【図７】図５の緯度をｒ寸法移動させてピーク抽出ステップを緯度方向に実施する模式図である。
【図８】図６の経度をｒ寸法移動させてピーク抽出ステップを経度方向に実施する模式図である。
【図９】緯度方向および経度方向にｒ寸法移動させてピーク抽出ステップを実施する理由を説明するための模式図である。
【図１０】図９（ａ）の具体例を示す図である。
【図１１】図９（ｂ）の具体例を示す図である。
【図１２】本実施形態におけるクレンジングステップを示す模式図である。
【図１３】Ｐ1についてクレンジングステップを実施した模式図である。
【図１４】Ｐ2についてクレンジングステップを実施した模式図である。
【図１５】Ｐ3についてクレンジングステップを実施した模式図である。
【図１６】Ｐ4についてクレンジングステップを実施した模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、図面に基づいて、本発明のプローブデータから得られたデータの集中箇所抽出方法を、多数の車の走行を記録したプローブデータを解析することによって得られた一定値以上の急減速を行った箇所の緯度および経度のデータから、道路における上記急減速が集中する箇所を抽出する場合に適用した一実施形態について説明する。
【００２３】
先ず、多数プローブデータから得られた急減速のデータ（特定の行為が行われたデータ）を、これらデータの緯度および経度に基づいて地図データ上に表示する。次いで、図１に示すように、表示されたデータのうちの１つのデータを選択し、当該データを中心とする所定の半径ｒ（例えば、５０ｍ）の円内（エリア内）に含まれる他のデータを抽出して、これら他のデータとの距離ｘ1〜nを算出する。
【００２４】
そして、選択されたデータについて、他のデータとの距離ｘ1〜nが近くなるほど大きくなる重み付けを行って、その総和の値を当該データの集中度スコアＰｍとして算出する（集中度スコアリングステップ）。ここで、他のデータとの距離ｘ1〜nが近くなるほど大きくなる重み付けを行う演算式としては、例えば、Ｐｍ＝Σ（ｒ−ｘk）、（ｋ：１〜ｎ）を用いることができる。
【００２５】
これを具体的に説明すると、図２に示すように、あるデータＰ1を中心とした半径ｒ内の円内に、他の急減速のデータＰ2、Ｐ3、Ｐ4が抽出され、Ｐ1とＰ2との距離が２０ｍ、Ｐ1とＰ2との距離が４０ｍ、Ｐ1とＰ4との距離が４３ｍである場合に、上式によりＰ1の集中度スコアを算出すると、（５０−２０）＋（５０−４０）＋（５０−４７）＝４７、になる。
【００２６】
次いで、図３に示すように、データＰ2を中心とした半径ｒ内の円内に、他の急減速のデータＰ1、Ｐ3、Ｐ4があり、Ｐ2とＰ1との距離が２０ｍ、Ｐ2とＰ3との距離が１９ｍ、Ｐ2とＰ4との距離が２３ｍであると、上式によりＰ2の集中度スコアは、（５０−２０）＋（５０−１９）＋（５０−２３）＝８８、になる。
【００２７】
このように、各々のデータについて、他のデータとの距離ｘ1〜nが近くなるほど大きくなる重み付けを行って、その総和の値を当該データの集中度スコアＰｍとして算出することにより、仮に上記データを中心とする円内の外周側に、多くのデータが散在している場合にも、集中度スコアとしては値が小さくなり、逆に上記円内に等しい数のデータが抽出された場合には、中心の上記データに近接したデータが多いほど集中度スコアが大きくなることから、データの集中箇所を上記集中度スコアによって容易に判定することができる。
【００２８】
なお、他のデータとの距離が近くなるほど大きくなる重み付けを行って、その総和の値を集中度スコアとして算出する演算式としては、上述したものに限定されるものではなく、例えば、Ｐｍ＝Σ（ｒ−ｘk）m、等の演算式を用いてもよい。
【００２９】
また、あるデータについての集中度スコアを演算するための他のデータが含まれるエリアについても、上述した上記データを中心とする半径ｒの円内を設定することに限らず、例えば、上記データを中心とする正方形のエリアを設定してもよい。
【００３０】
次いで、上記集中度スコアリングステップにおいて集中度スコアＰｍが付与されたデータＰ1〜nについて、隣接する上記データＰ1〜n間における集中度スコアＰｍの増加および減少に基づいて、集中度スコアＰｍのピークとなるデータＰ1〜nを抽出するピーク抽出ステップを実施する。
【００３１】
上記ピーク抽出ステップの概要について説明すると、上述したように、上記集中度スコアリングステップにおいて集中度スコアＰｍを付与された各々のデータＰ1〜nについて、図４に示すように、各々の緯度をＸ軸、経度をＹ軸、集中度スコアをＺ軸としてプロットすると、これら複数のデータＰ1〜nは三次元曲面上に分布することになる。したがって、ピーク抽出ステップは、上記複数のデータＰ1〜nから集中度スコアＰｍのピークとなるデータ、すなわち上記三次元曲面において極大値となる箇所のデータＰ1〜nを抽出するステップである。
【００３２】
この際に、上述したように、上記三次元曲面を演算によって求めて、その極大値を算出する方法も適用することは、多大の処理時間を要して経済性に劣ることから、本実施形態においては、以下の手法を用いることとする。
【００３３】
先ず、図５に示すように、多数のデータＰ1〜nが表示された地図上に、所定間隔（本実施形態においては、２ｒ（＝１００ｍ）の等間隔）ごとに、第１の代表緯度を設定し、データＰ1〜nを、最も近接した第１の代表緯度上に並び替える。そして、各々の第１の代表緯度上のデータについて、集中度スコアＰｍが増加して減少する際のピークとなるデータを第１の緯度方向ピークとして選択する。
【００３４】
また、図６に示すように、同様にして多数のデータＰ1〜nが表示された地図上に、所定間隔（本実施形態においては、２ｒ（＝１００ｍ）の等間隔）ごとに、第１の代表経度を設定し、データＰ1〜nを、最も近接した第１の代表経度上に並び替え、各々の第１の代表経度上のデータについて、集中度スコアＰｍが増加して減少する際のピークとなるデータを第１の経度方向ピークとして選択する。そして、第１の緯度方向ピークおよび第１の経度方向ピークとなった複数のデータを、上記集中度スコアＰｍのピークとなる第１のデータとして仮抽出する。
【００３５】
次いで、図７に示すように、図５において設定した第１の代表緯度を、距離ｒだけ経度方向に移動させた第２の代表緯度を設定し、図５に示した場合と同様にして、各々の第２の代表緯度上のデータについて、ピークとなるデータを第２の緯度方向ピークとして選択する。
【００３６】
また、図８に示すように、図６において設定した第１の代表経度についても、同様に距離ｒだけ経度方向に移動させた第２の代表経度を設定し、図６に示した場合と同様にして、各々の第２の代表経度上のデータについて、ピークとなるデータを第２の経度方向ピークとして選択する。そして、第２の緯度方向ピークおよび第２の経度方向ピークとなった複数のデータを、上記集中度スコアＰｍのピークとなる第２のデータとして仮抽出する。
【００３７】
次いで、以上のステップによって仮抽出されたピークとなる第１のデータおよび第２のデータのうちの重複するものを、最終的に上記集中度スコアＰｍのピークとなるデータとして抽出する。
【００３８】
このようにして、第１の代表緯度および代表経度によって区画されるグリッドと、各々距離ｒだけ移動させた第２の代表緯度および代表経度によって区画されるグリッドとによって、最終的に上記集中度スコアＰｍのピークとなるデータとして抽出するのは、いわゆる誤って抽出されるデータ量を少なくするためである。
【００３９】
すなわち、図９（ａ）に示すように、上記第１の代表緯度および代表経度によって区画されたグリッドのみで抽出した場合には、データＰ1およびデータＰ3がそれぞれ第１のデータとして抽出される。しかしながら、図９（ｂ）に示すように、上記グリッドを距離ｒ移動させた第２の代表緯度および代表経度によって区画されたグリッドによって抽出した場合には、Ｐ3が抽出されることがない。
【００４０】
より具体的には、図１０に示す第１の代表緯度および代表経度によって区画されたグリッドのみによってピークとなるデータを抽出すると、Ｐ4およびＰ7が抽出される。しかしながら、図１１に示すように、上記グリッドを距離ｒ移動させた第２の代表緯度および代表経度によって区画されたグリッドによって抽出することにより、Ｐ7が誤って抽出されることを避けることができる。
【００４１】
以上のピーク抽出ステップによって、多数のデータから集中度スコアＰｍが高いデータが抽出されることにより、道路における急減速が集中する箇所が判断できる場合には、当該作業が完了することになるが、上記ピーク抽出ステップによって抽出されたピークとなるデータが依然として多数存在し、しかも図１２に示すように、これらのピークとなるデータＰ1〜Ｐ4が密集しているか、あるいは短距離に連続して点在することにより、最も集中している箇所が特定し難い場合には、以下のようなクレンジングステップを実行する。
【００４２】
このクレンジングステップにおいては、先ず図１３に示すように、データＰ1を基準として、当該データＰ1からの距離が２ｒ以内にある他のデータＰ2、Ｐ3と互いの集中度スコアを比較して、データＰ1の集中度スコア（３００）よりも大きなデータ（この場合は、Ｐ2（５００）およびＰ3（４００））がある場合には、当該データＰ1を除外する。
【００４３】
次いで、図１４に示すように、データＰ2を基準として、当該データＰ2からの距離が２ｒ以内にある他のデータＰ3、Ｐ4と互いの集中度スコアを比較して、データＰ2の集中度スコア（５００）よりも大きなデータがある場合には、当該データＰ2を除外するが、この場合は、データＰ3（４００）およびデータＰ4（２００）は、いずれも集中度スコアがデータＰ2よりも小さいために、Ｐ2はそのままとする。
【００４４】
次に、図１５に示すように、データＰ3を基準として、これからの距離が２ｒ以内にある他のデータＰ2と互いの集中度スコアを比較して、データＰ3の集中度スコア（４００）よりも大きなデータ（この場合は、Ｐ2（５００））があるために、当該データＰ3を除外する。
【００４５】
同様にして、図１６に示すように、データＰ4を基準として、これからの距離が２ｒ以内にある他のデータＰ2と互いの集中度スコアを比較し、データＰ4の集中度スコア（２００）は、Ｐ2（５００）よりも小さいために、当該データＰ4を除外する。
この結果、ピーク抽出ステップによっても依然として密集していたデータＰ1〜Ｐ4のうちから、最も集中度が高いＰ4のみが抽出される。
【００４６】
以上のように、上記構成からなるプローブデータから得られたデータの集中箇所抽出方法によれば、複数のプローブデータを解析することによって得られた急減速が行われたことを示すデータの各々について、先ず集中度スコアリングステップにおいて近接する同様のデータの数が多いほど大きくなる集中度スコアＰｍを付与し、さらにピーク抽出ステップにおいて、隣接する上記データ間における集中度スコアＰｍの増加および減少に基づいて、集中度スコアのピークとなるデータを抽出し、さらにクレンジングステップにおいて、一定範囲内に隣接する上記データの集中度スコアＰｍを比較して、最大値となるデータ（本実施形態においてはＰ2）のみを抽出しているために、多数の急減速のデータが密集して存在する場所においても、容易かつ確実にその場所における急減速のデータが集中する箇所を抽出することができる。
【００４７】
なお、本実施形態においては、本発明を、プローブデータを解析して得られた急減速を行った箇所の緯度および経度のデータから、道路における上記急減速の集中箇所の抽出に適用した場合についてのみ説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、上記特定の行為が行われたデータとして、多数のタクシー等から得られた乗車および降車が行われた箇所の緯度および経度のデータを用いて、利用者が頻繁に乗降に利用する箇所を特定する等、様々な特定の行為が行われたデータにおける集中箇所の抽出に適用することが可能である。
【符号の説明】
【００４８】
Ｐ1〜Ｐn  データ
Ｐｍ  集中度スコア
【図１】
2014154096.tif 000003
【図２】
2014154096.tif 000004
【図３】
2014154096.tif 000005
【図４】
2014154096.tif 000006
【図５】
2014154096.tif 000007
【図６】
2014154096.tif 000008
【図７】
2014154096.tif 000009
【図８】
2014154096.tif 000010
【図９】
2014154096.tif 000011
【図１０】
2014154096.tif 000012
【図１１】
2014154096.tif 000013
【図１２】
2014154096.tif 000014
【図１３】
2014154096.tif 000015
【図１４】
2014154096.tif 000016
【図１５】
2014154096.tif 000017
【図１６】
2014154096.tif 000018
【手続補正書】
【提出日】平成25年7月31日(2013.7.31)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のプローブデータから得られた特定行為が行われた緯度および経度のデータを収集するステップと、
一の上記データについて、当該データを中心とする所定エリア内に含まれる他のデータを抽出し、当該一のデータと各々の上記他のデータとの距離を算出するとともに、当該距
離が当該一のデータに近くなるほど大きくなる重み付けを行って、その総和の値を当該一のデータの集中度スコアとして算出する工程を上記複数のデータに対して実行する集中度スコアリングステップと、
隣接する上記データ間における上記集中度スコアの増加および減少に基づいて上記集中度スコアのピークとなる上記データを抽出するピーク抽出ステップとを備えてなり、
かつ上記ピーク抽出ステップは、予め所定間隔ごとに代表緯度および代表経度を設定し、各々の上記データを、最も近接した上記代表緯度上および代表経度上に並び替えた後に、各上記代表緯度上および代表経度上の複数の上記データに対して、上記ピークとなるデータを抽出することを特徴とするプローブデータから得られたデータの集中箇所抽出方法。
【請求項２】
上記ピーク抽出ステップによって抽出された複数の上記ピークとなるデータのうち、一定範囲内に隣接する上記データの上記集中度スコアを比較して、最大値となる上記データのみを抽出するクレンジングステップを備えることを特徴とする請求項１に記載のプローブデータから得られたデータの集中箇所抽出方法。
【請求項３】
上記特定行為が行われた緯度および経度のデータは、一定値以上の急減速が行われた緯度および経度のデータであることを特徴とする請求項１または２に記載のプローブデータから得られたデータの集中箇所抽出方法。
【請求項４】
上記特定行為が行われた緯度および経度のデータは、乗車および降車が行われた緯度および経度のデータであることを特徴とする請求項１または２に記載のプローブデータから得られたデータの集中箇所抽出方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００５】
そこで、近年においては、多くの自動車から収集したプローブデータから直接あるいは解析して得られた特定の多数のデータを利用して、危険地点を特定してその原因を推定し、事故の防止や交通の円滑化等を図るための道路計画を策定したり、あるいはタクシー会社における配車計画等に役立てたりするなど、様々な活用方法が考えられている。なお、下記特許文献１、２には、上述した背景技術が開示されている。
（特許文献１）  特開２００９−０３７５３７号公報
（特許文献２）  特開２０１３−０２０５２３号公報
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００９】
上記課題を解決するため、請求項１に記載の本発明に係るプローブデータから得られたデータの集中箇所抽出方法は、複数のプローブデータから得られた特定行為が行われた緯度および経度のデータを収集するステップと、一の上記データについて、当該データを中心とする所定エリア内に含まれる他のデータを抽出し、当該一のデータと各々の上記他のデータとの距離を算出するとともに、当該距離が当該一のデータに近くなるほど大きくなる重み付けを行って、その総和の値を当該一のデータの集中度スコアとして算出する工程を上記複数のデータに対して実行する集中度スコアリングステップと、隣接する上記データ間における上記集中度スコアの増加および減少に基づいて上記集中度スコアのピークとなる上記データを抽出するピーク抽出ステップとを備えてなり、かつ上記ピーク抽出ステップは、予め所定間隔ごとに代表緯度および代表経度を設定し、各々の上記データを、最も近接した上記代表緯度上および代表経度上に並び替えた後に、各上記代表緯度上および代表経度上の複数の上記データに対して、上記ピークとなるデータを抽出することを特徴とするものである。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１２】
ここで、請求項３に記載の発明は、請求項１または２に記載の発明において、上記特定行為が行われた緯度および経度のデータが、一定値以上の急減速が行われた緯度および経度のデータであることを特徴とするものである。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１３】
これに対して、請求項４に記載の発明は、請求項１または２に記載の発明において、上記特定行為が行われた緯度および経度のデータが、乗車および降車が行われた緯度および経度のデータであることを特徴とするものである。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１４】
請求項１〜４のいずれかに記載の発明によれば、複数のプローブデータから得られた特定行為が行われたデータの各々について、先ず集中度スコアリングステップにおいて近接する同様のデータの数が多いほど大きくなる集中度スコアを付与し、さらにピーク抽出ステップにおいて、隣接する上記データ間における上記集中度スコアの増加および減少に基づいて、集中度スコアのピークとなるデータを抽出しているために、多数の特定の行為が行われたデータが密集して存在する場所においても、容易にその場所における上記データの集中箇所を抽出することができる。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１８】
この点、請求項１に記載の発明において、予め所定間隔ごとに代表緯度および代表経度を設定し、各々の上記データを最も近接した上記代表緯度上および代表経度上に並び替えることにより、各代表緯度上および代表経度上の複数のデータに対して、２次元空間においてピークとなるデータを抽出することができるために、極めて簡易に、かつ短時間でピークとなるデータを抽出することができる。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１９】
したがって、請求項３に記載の発明のように、上記特定行為が行われたデータとして、多数のプローブデータを解析することによって得られた一定値以上の急減速が行われた箇所の緯度および経度のデータを用いた場合には、道路における普遍的な危険地点を特定して、その原因を推定し、事故の防止や交通の円滑化等を図るための道路計画の策定等に活用することが可能になる。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２０】
また、請求項４に記載の発明のように、上記特定行為が行われたデータとして、多数のタクシー等の自動車のプローブデータから得られた乗車および降車が行われた箇所の緯度および経度のデータを用いれば、利用者が頻繁に乗降に利用する箇所を特定することができ、よってタクシー会社における配車計画等に活用することが可能になる。