(57)【要約】      （修正有）【課題】レポートをリアルタイムに生成し、物体追跡の精度を向上できる、交通方向転換量調査レポート自動生成システムを提供する。【解決手段】交通方向転換量調査レポート自動生成システム１０は、画像取得装置１２及びホスト２０を有する。画像取得装置１２が測定エリアである交差点の画像を取得してホスト２０に送信する。ホスト２０は、測定エリアにおいて交差点の判定ライン及び高度判定エリアを設定し、ディープラーニングモデルのトレーニングを行って、車両の種類及び位置を分析する。車両の軌跡データを計算した後、判定ラインに基づいて車両の進行方向を判断する。軌跡データに連続フレームロスが発生した場合、高度判定エリアを利用して車両の出入り方向を補正し、出入り方向及び軌跡データに対してデータ処理を行って、方向転換量レポートを生成する。【選択図】図１
0003235322.tif 000002
【実用新案登録請求の範囲】
【請求項１】
画像取得装置及びホストを有し、
前記画像取得装置は、測定エリアである複数の交差点の画像を取得し、
前記ホストは、前記画像取得装置に信号接続され、前記交差点の画像を受信して分析し、方向転換量レポートを生成し、
前記ホストは、ディープラーニングモデル部、軌跡計算部、車両方向転換分析部、レポート生成部を有し、
前記ディープラーニングモデル部は、ディープラーニングモデルデータを受信してディープラーニングモデルのトレーニングを行って、前記交差点の画像を前記ディープラーニングモデルに入力し、車両の種類及び位置を分析し、
前記軌跡計算部は、前記ディープラーニングモデル部に接続され、時系列に従ってディープラーニングモデル部から前記車両の種類及び位置を読み込んで、前記車両の軌跡データを計算し、
前記車両の軌跡データは、識別番号、種類、及び位置を含み、
前記車両方向転換分析部は、前記軌跡計算部に接続され、前記車両の軌跡データ及び判定ラインに基づいて前記車両の進行方向を判断し、前記軌跡データに連続フレームロスが発生した場合、高度判定エリアを利用して前記車両が前記高度判定エリアに出入りする方向を補正し、前記車両の出入り方向及び軌跡データを出力し、
前記レポート生成部は、前記車両方向転換分析部に接続され、前記車両の出入り方向及び軌跡データに対してデータ処理を行って、前記方向転換量レポートを生成することを特徴とする、
交通方向転換量調査レポート自動生成システム。
【請求項２】
初期化部をさらに有し、
前記初期化部は、前記ディープラーニングモデル部及び前記車両方向転換分析部に接続され、前記ディープラーニングモデルデータ、前記判定ライン、及び前記高度判定エリアを提供することを特徴とする、
請求項１に記載の交通方向転換量調査レポート自動生成システム。
【請求項３】
前記初期化部は、ｃｖ２関数によって前記画像取得装置の出力に接続され、前記交差点の画像を読み込むことを特徴とする、
請求項２に記載の交通方向転換量調査レポート自動生成システム。
【請求項４】
前記初期化部が読み込んだ前記ディープラーニングモデルデータは、前記ディープラーニングモデルのパラメータ及び関連アルゴリズムを含むことを特徴とする、
請求項２に記載の交通方向転換量調査レポート自動生成システム。
【請求項５】
前記ディープラーニングモデル部による前記ディープラーニングモデルのトレーニングは、
異なる種類の車両の公開データセットを収集する工程と、
前記交差点の複数の需要データを収集する工程と、
画像注釈ツールを利用して前記需要データを注釈し、前記公開データセットを利用して車両の種類を定義する工程と、
注釈された前記需要データをディープラーニングニューラルネットワークに入力してモデルのトレーニングを行って、ディープラーニング初期モデルを出力する工程と、
異なる交差点の特徴に応じてモデルの最適化を行って、前記ディープラーニングモデルを生成する工程と、を有することを特徴とする、
請求項１に記載の交通方向転換量調査レポート自動生成システム。
【請求項６】
前記軌跡計算部が前記車両の種類及び位置を読み込んだ後に、
線速度モデル及びカルマンフィルターを利用してｎ番目の時点の前記車両の種類及び位置を予測し、さらにｎ＋１番目の時点の前記車両の種類及び位置を予測する工程と、
ハンガリーアルゴリズムを利用してｎ番目の時点の前記車両とｎ＋１番目の時点の前記車両とを関連付ける工程と、
関連付けられた前記車両の軌跡データを計算する工程と、をさらに有し、
前記車両の軌跡データは、識別番号、種類、及び位置を含むことを特徴とする、
請求項１に記載の交通方向転換量調査レポート自動生成システム。
【請求項７】
前記車両方向転換分析部が前記軌跡計算部から送信された前記車両の軌跡データを読み込んだ後に、
前記車両の軌跡データにおいて、設定値を超えた連続フレームロスが発生したか否かを判断し、ＹＥＳの場合、連続フレームロスが発生した前記車両の軌跡が異常で既に前記測定エリアを離れたと判断し、前記車両が前記測定エリアに出入りする始点データ及び終点データを生成し、ＮＯの場合、検出を続行する工程と、
前記判定ラインを利用して前記始点データと前記終点データを組み合わせて、連続フレームロスが発生した前記車両の進行方向を判断する工程と、
前記高度判定エリアを利用して連続フレームロスが発生した前記車両の出入り方向を補正し、連続フレームロスが発生した前記車両の出入り方向、種類、及び軌跡データを出力する工程と、を有することを特徴とする、
請求項１に記載の交通方向転換量調査レポート自動生成システム。
【請求項８】
前記レポート生成部は、異なる測定エリアに応じて、前記車両の出入り方向、種類、及び軌跡データに対して異なるデータ処理を行うことを特徴とする、
請求項１に記載の交通方向転換量調査レポート自動生成システム。
【請求項９】
前記レポート生成部は、必要に応じて前記方向転換量レポートの出力フォーマットに対してカスタマイズ調整を行って、
前記カスタマイズ調整は、前記方向転換量レポートにおける乗用車単位（ｐａｓｓｅｎｇｅｒ  ｃａｒ  ｕｎｉｔ、ＰＣＵ）及び種類パラメータの調整を含むことを特徴とする、
請求項１に記載の交通方向転換量調査レポート自動生成システム。
【考案の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本考案は、交通状態の分析、特に交通方向転換量調査レポート自動生成システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
道路の交差点は、車両の交差及び方向転換、並びにバイクの二段階左・右折の待機等様々な状況があり、事故が発生し易くなる。そのため、政府の交通機関は、主要な交差点の交通方向転換量の調査を行った。しかしながら、従来の人員による調査は、短時間の交通調査しか行っていないので、包括的なデータを収集できていない。また、物体の分類は、大型車、小型車、バイク等のいくつの項目に限定され、詳細な一般分類を提供できていない。
【０００３】
また、従来方法としてカメラによって道路画像を取得して分析する方法があるが、利用される３６０度の画角を持つ魚眼カメラは、その魚眼レンズに光学的な制限があり、画像の外縁エリアに歪みや画質の低下を生じ易いため、交差点における車両行為の画像識別及び追跡を実現できない。また、魚眼カメラは、大きな交差点における全ての物体の行為を把握できず、特にバイクの二段階左折が画像の範囲を超えて検出できない場面が多い。
【０００４】
上記従来技術の課題に鑑みて、本考案は、交通方向転換量調査レポート自動生成システム及びその方法を提供する。以下、本考案の具体的な構成及び実施形態を詳しく説明する。
【考案の概要】
【考案が解決しようとする課題】
【０００５】
本考案の主な目的は、交差点において判定ライン及び高度判定エリアを設けることで、判定ラインが大型物体によって遮られる又は物体の検出失敗等の問題を解決できる、交通方向転換量調査レポート自動生成システム及びその方法を提供する。
【０００６】
本考案の他の目的は、ディープラーニングモデル及び軌跡アルゴリズムを利用し、分析効果を向上させ、高精度及び高速を達成できる、交通方向転換量調査レポート自動生成システム及びその方法を提供する。
【０００７】
本考案のさらに他の目的は、交差点における車両行為を観察しにくい課題を解決するために、交差点で超広角カメラを利用して画像を取得し、交差点の全景を確認できる、交通方向転換量調査レポート自動生成システム及びその方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために、本考案の交通方向転換量調査レポート自動生成システムは、画像取得装置及びホストを有する。画像取得装置は、測定エリアである複数の交差点の画像を取得する。ホストは、画像取得装置に信号接続され、交差点の画像を受信して分析し、方向転換量レポートを生成する。ホストは、ディープラーニングモデル部、軌跡計算部、車両方向転換分析部、レポート生成部を有する。ディープラーニングモデル部は、ディープラーニングモデルデータを利用してディープラーニングモデルのトレーニングを行って、交差点の画像をディープラーニングモデルに入力し、車両の種類及び位置を分析する。軌跡計算部は、ディープラーニングモデル部に接続され、時系列に従ってディープラーニング部から車両の種類及び位置を読み込んで、車両の軌跡データを計算する。車両の軌跡データは、識別番号、種類、及び位置を含む。車両方向転換分析部は、軌跡計算部に接続され、車両の軌跡データ及び判定ラインに基づいて車両の進行方向を判断し、軌跡データに連続フレームロスが発生した場合、高度判定エリアを利用して車両が高度判定エリアに出入りする方向を補正し、車両の出入り方向及び軌跡データを出力する。レポート生成部は、車両方向転換分析部に接続され、車両の出入り方向及び軌跡データに対してデータ処理を行って、方向転換量レポートを生成する。
【０００９】
本考案の１つの実施例において、初期化部をさらに有する。初期化部は、ディープラーニングモデル部及び車両方向転換分析部に接続され、ディープラーニングモデルデータ、判定ライン及び高度判定エリアを提供する。
【００１０】
本考案の１つの実施例において、初期化部は、ｃｖ２関数によって画像取得装置の出力に接続され、交差点の画像を読み込む。
【００１１】
本考案の１つの実施例において、初期化部が読み込んだディープラーニングモデルデータは、ディープラーニングモデルのパラメータ及び関連アルゴリズムを含む。
【００１２】
本考案の１つの実施例において、ディープラーニングモデル部によるディープラーニングモデルのトレーニングは、
異なる種類の車両の公開データセットを収集する工程と、
交差点の複数の需要データを収集する工程と、
画像注釈ツールを利用して需要データを注釈し、公開データセットを利用して車両の種類を定義する工程と、
注釈された需要データをディープラーニングニューラルネットワークに入力してモデルのトレーニングを行って、ディープラーニング初期モデルを出力する工程と、
異なる交差点の特徴に応じてモデルの最適化を行って、ディープラーニングモデルを生成する工程と、を有する。
【００１３】
本考案の１つの実施例において、軌跡計算部が車両の種類及び位置を読み込んだ後に、
線速度モデル及びカルマンフィルターを利用してｎ番目の時点の車両の種類及び位置を予測し、さらにｎ＋１番目の時点の車両の種類及び位置を予測する工程と、
ハンガリーアルゴリズムを利用してｎ番目の時点の車両とｎ＋１番目の時点の車両とを関連付ける工程と、
関連付けられた車両の軌跡データを計算する工程と、をさらに有する。
車両の軌跡データは、識別番号、種類、及び位置を含む。
【００１４】
本考案の１つの実施例において、車両方向転換分析部が軌跡計算部から送信された車両の軌跡データを読み込んだ後に、
車両の軌跡データにおいて、設定値を超えた連続フレームロスが発生したか否かを判断し、ＹＥＳの場合、連続フレームロスが発生した車両の軌跡が異常で既に測定エリアを離れたと判断し、車両が測定エリアに出入りする始点データ及び終点データを生成し、ＮＯの場合、検出を続行する工程と、
判定ラインを利用して始点データと終点データを組み合わせて、連続フレームロスが発生した車両の進行方向を判断する工程と、
高度判定エリアを利用して連続フレームロスが発生した車両の出入り方向を補正し、連続フレームロスが発生した車両の出入り方向、種類、及び軌跡データを出力する工程と、を有する。
【００１５】
本考案の１つの実施例において、レポート生成部は、異なる測定エリアに応じて、車両の出入り方向、種類、及び軌跡データに対して異なるデータ処理を行う。
【００１６】
本考案の１つの実施例において、レポート生成部は、必要に応じて方向転換量レポートの出力フォーマットに対してカスタマイズ調整を行う。カスタマイズ調整は、方向転換量レポートにおける乗用車単位（ｐａｓｓｅｎｇｅｒ  ｃａｒ  ｕｎｉｔ、ＰＣＵ）及び種類パラメータの調整を含む。
【００１７】
本考案の交通方向転換量調査レポート自動生成方法は、
画像取得装置を利用して測定エリアである複数の交差点の画像を取得する工程と、
交差点の画像をホストに送信して分析する工程と、
ホストのディープラーニングモデル部がディープラーニングモデルデータを利用してディープラーニングモデルのトレーニングを行って、交差点の画像をディープラーニングモデルに入力し、車両の種類及び位置を分析する工程と、
ホストの軌跡計算部が時系列に従ってディープラーニング学習部から車両の種類及び位置を読み込んで、車両の軌跡データを計算する工程と、
車両の軌跡データは、識別番号、種類、及び位置を含み、
ホストの車両方向転換分析部が車両の軌跡データ及び判定ラインに基づいて車両の進行方向を判断し、軌跡データに連続フレームロスが発生した場合、高度判定エリアを利用して車両が高度判定エリアに出入りする方向を補正し、車両の出入り方向及び軌跡データを出力する工程と、
ホストのレポート生成部が車両の出入り方向及び軌跡データに対してデータ処理を行って、方向転換量レポートを生成する工程と、を有する。
【考案の効果】
【００１８】
本考案の交通方向転換量調査レポート自動生成システム及びその方法は、ビッグデータの交差点の画像をリアルタイムに高速処理し、高精度の交通方向転換量レポートを生成し、リアルタイムなビッグデータ分析の目的を達成できる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本考案の交通方向転換量調査レポート自動生成システムを示すブロック図である。
【図２】本考案の交通方向転換量調査レポート自動生成システムの初期化部を示すフローチャートである。
【図３】本考案の交通方向転換量調査レポート自動生成システムのディープラーニングモデル部を示すフローチャートである。
【図４】本考案の交通方向転換量調査レポート自動生成システムのディープラーニングモデル部の事前作業のトレーニングを示すフローチャートである。
【図５】本考案の交通方向転換量調査レポート自動生成システムの軌跡計算部を示すフローチャートである。
【図６】本考案の交通方向転換量調査レポート自動生成システムの車両方向転換分析部を示すフローチャートである。
【図７】本考案の交通方向転換量調査レポート自動生成システムのレポート生成部を示すフローチャートである。
【図８Ａ】、
【図８Ｂ】本考案の判定ライン及び高度判定エリアを示す模式図である。
【考案を実施するための形態】
【００２０】
図１は、本考案の交通方向転換量調査レポート自動生成システムを示すブロック図である。本考案の交通方向転換量調査レポート自動生成システム１０は、画像取得装置１２及びホスト２０を有する。前記ホスト２０は、街灯、信号、又は交差点にある他の装置に設けられ、画像取得装置１２と近距離で接続される。１つの実施例において、ホスト２０は、画像処理及びデータ計算ができる小型機器である。画像取得装置１２は、交差点の測定エリアである複数の交差点の画像を連続して取得できるカメラ又は他の機器である。好ましい実施例において、本考案の画像取得装置１２は、超広角カメラを利用する。１つの超広角カメラが少なくとも２つのレンズを有するため、超広角で画像画面を取得できる。１つの実施例において、大きな交差点である場合、２つの画像取得装置１２を利用して対向させて設けて撮影することで、交差点全体を撮影できる。ホスト２０は、画像取得装置１２に信号接続され、交差点の画像を受信して分析し、方向転換量レポートを生成する。ホスト２０は、初期化部２０２、ディープラーニングモデル部２０４、軌跡計算部２０６、車両方向転換分析部２０８、及びレポート生成部２０９を有する。ディープラーニングモデル部２０４は、初期化部２０２に接続される。軌跡計算部２０６は、ディープラーニングモデル部２０４に接続される。車両方向転換分析部２０８は、初期化部２０２及び軌跡計算部２０６に接続される。レポート生成部２０９は、車両方向転換分析部２０８に接続される。以下、図２〜図７を開示しながらそれらの動作を詳しく説明する。
【００２１】
図２は、本考案の交通方向転換量調査レポート自動生成システム１０の初期化部２０２を示すフローチャートである。まず、工程Ｓ１０において、初期化部２０２は、画像取得装置１２の出力に接続され、交差点の画像を読み込む。本考案は、ｃｖ２関数によって画像取得装置１２の出力に接続されるため、高速な画像読み込みを達成できる。工程Ｓ１２において、初期化部２０２は、システムに必要な既定値、例えば、ディープラーニングモデルデータを読み込む。ディープラーニングモデルデータは、ディープラーニングモデルのパラメータ及び関連アルゴリズムを含む。工程Ｓ１４において、車両の出入り位置及び車両のカウント数を測定するために、交差点の測定エリアに判定ラインを設定する。工程Ｓ１６において、判定ラインの判定結果を最適化するために、交差点の測定エリアに高度判定エリアを設定する。高度判定エリアの設定は、例えば、横断歩道の後のエリアを設定するか、又は交差点の中央から４つの等しいエリアに分ける等が挙げられる。工程Ｓ１４の判定ライン及び工程Ｓ１６の高度判定エリアは、外部から設定してから初期化モデル２０２にインポートしてもよい。
【００２２】
そして、ディープラーニングモデル部２０４の工程を行う。図３は、本考案の交通方向転換量調査レポート自動生成システム１０のディープラーニングモデル部２０４を示すフローチャートである。図４は、ディープラーニングモデル部２０４の事前作業のトレーニングを示すフローチャートである。前記事前作業は、バックエンドサーバー（図示せず）で行われる。事前作業が完成した後、バックエンドサーバーは、トレーニング済みのディープラーニングモデルをホスト２０のディープラーニングモデル部２０４に提供する。工程Ｓ２０において、ディープラーニングモデル部２０４のトレーニングを行う。トレーニング方法は、図４を参照できる。図４の工程Ｓ２０２において、異なる種類の車両の公開データセットを収集する。工程Ｓ２０４において、さらに交差点の複数の需要データを収集する。工程Ｓ２０６において、画像注釈ツール（例えば、Ｌａｂｅｌｉｍａｇｅ）を利用して需要データを注釈し、公開データセットを利用して車両の種類を定義する。車両の種類は、例えば、大型トラック、小型トラック、乗用車、バス等が挙げられる。工程２０８において、注釈された需要データをディープラーニングニューラルネットワークに入力してモデルのトレーニングを行って、ディープラーニング初期モデルを出力する。最後に、工程Ｓ２０９において、異なる交差点の特徴に対してカスタマイズのモデルの最適化を行う。前記交差点の特徴は、例えば、三叉路、駐車場、雪道等の一般的な交差点と異なる特殊な状況及び特徴が挙げられる。そのため、カスタマイズのモデルによって精度又は計算速度を向上できる。交通方向転換量調査レポート自動生成システム１０で必要なディープラーニングモデルを生成し、前記最適化されたディープラーニングモデルをホスト２０に入力する。
【００２３】
ディープラーニングモデルの事前作業工程Ｓ２０を完成した後、図３の工程Ｓ２２に戻る。ディープラーニングモデル部２０４は、交差点の画像を読み込む。工程Ｓ２４において、交差点の画像をディープラーニングモデルに入力する。工程Ｓ２６において、車両の種類及び位置を分析する。特に、工程Ｓ２６において、エッジコンピューティングを利用して交差点の画像データを統計データに変更する。そのため、リアルタイムな分析データを提供するだけでなく、多くのネットワーク帯域幅を消費して高品質の画像をバックエンドサーバーに送って計算、分析する必要がないため、データ送信量を大幅に削減できる。
【００２４】
図５は、本考案の交通方向転換量調査レポート自動生成システム１０の軌跡計算部２０６を示すフローチャートである。工程Ｓ３０において、軌跡計算部２０６は、時系列に従ってディープラーニング学習部２０４から車両の種類及び位置を読み込む。工程Ｓ３２において、線速度モデル及びカルマンフィルターを有するモデルを利用し、ｎ番目の時点の車両の種類及び位置を予測し、さらにｎ＋１番目の時点の車両の種類及び位置を予測する。工程Ｓ３４において、ＭＯＴ（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ｏｂｊｅｃｔ  Ｔｒａｃｋｉｎｇ）アルゴリズムを利用し、ｎ番目の時点の車両とｎ＋１番目の時点の車両とを関連付ける。好ましい実施例において、ハンガリーアルゴリズムを利用する。ハンガリーアルゴリズムより精度高い他のアルゴリズムがあるが、本考案のシステムが小型ホスト２０に設けられるため、大型ホストと比べて計算能力が制限される。そのため、ハンガリーアルゴリズムを利用すると、追跡の効率及び精度のバランスを取ることができるので、ＭＯＴアルゴリズムではより好ましい選択である。最後に、工程Ｓ３６において、関連付けられた車両の軌跡データを整理し、識別番号、種類、及び位置等のデータを含む車両の軌跡データを得る。そのうち、各時点の交差点の画像が１つのフレームであり、且つ１つの識別番号を有する。よって、連続した軌跡が連続した識別番号を有する。対象車両が大型車によって遮られる等軌跡が障害物により遮られて中断される場合、フレームロスが発生する。
【００２５】
図６は、本考案の交通方向転換量調査レポート自動生成システム１０の車両方向転換分析部２０８を示すフローチャートである。まず、工程Ｓ４０において、車両方向転換分析部２０８は、軌跡計算部２０６から送信した車両の軌跡データを読み込む。工程Ｓ４１において、車両の軌跡データにおいて、設定値を超えた連続フレームロスが発生したか否かを判断する。例えば、車両の識別番号が連続的に３０個の番号で中断されている状況、即ち、連続フレームロスが３０フレーム以上である状況が発生したか否かを判断する。ＹＥＳの場合、連続フレームロスが発生した車両の軌跡が異常で既に測定エリアを離れたと判定し、車両が測定エリアに出入りする始点データ及び終点データを生成し、工程Ｓ４２に進む。ＮＯの場合、工程Ｓ４０に戻って検出を続行する。工程Ｓ４２において、判定ラインを利用して始点データと終点データを組み合わせて、連続フレームロスが発生した車両の進行方向を判断する。工程Ｓ４４において、連続フレームロスが発生した前記車両がどの高度判定エリアを通過したのを分析する。工程Ｓ４６において、高度判定エリアアルゴリズムを利用して連続フレームロスが発生した車両の出入り方向を補正する。最後に、工程Ｓ４８において、連続フレームロスが発生した前記車両の出入り方向、種類、及び軌跡データを出力する。
【００２６】
図７は、本考案の交通方向転換量調査レポート自動生成システム１０のレポート生成部２０９を示すフローチャートである。工程Ｓ５０において、レポート生成部２０９は、車両方向転換分析部２０８から車両の出入り方向及び軌跡データを受信する。工程Ｓ５２において、異なる測定エリアに応じて、車両の出入り方向、種類、及び軌跡データに対して異なるデータ処理を行う。例えば、大きな交差点に２つの画像取得装置１２を対向させて設けた場合、画像の方向が一致するように、その中の１つの画像取得装置１２に対して鏡像処理を行う必要がある。工程Ｓ５４において、使用者の必要に応じて方向転換量レポートの出力フォーマットに対してカスタマイズ調整を行う。カスタマイズ調整は、方向転換量レポートにおける乗用車単位（Ｐａｓｓｅｎｇｅｒ  ｃａｒ  ｕｎｉｔ、ＰＣＵ）、種類パラメータ等の調整を含む。最後に、工程Ｓ５６において、方向転換量レポートを出力する。
【００２７】
図８Ａ及び図８Ｂは、それぞれ本考案の判定ライン及び高度判定エリアを示す模式図である。一般的には、図８Ａに示すように、交差点の上、右、下、左の４つの交差点をＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄで示す。車両が出入りする交差点の位置に判定ラインとして検知ラインを設ける。例えば、Ｄ方向の判定ライン３０及びＣ方向の判定ライン３１を設ける。図８ａにおいて、Ａ方向の判定ライン及びＢ方向の判定ラインが表示されていないが、Ａ、Ｂ方向の２つの交差点に判定ラインを設けてもよい。判定ラインの判断方法としては、車両が２本の判定ラインを通過すると、システム１０は、ラインの位置に基づいて車両が交差点に出入りする方向を判断する。例えば、車両が判定ライン３０を通ってから他の判定ラインを通ると、直進していないと判断し、さらに右折又は左折を判断する。例えば、車両が判定ライン３０を通ってから判定ライン３１を通ると、車両がＤ方向からＣ方向に右折すると判断できる。前記方法が非常に直感的であるが、ターゲットの軌跡が中断された場合、例えば、ターゲットが大型車両２８によって遮られたり物体の検出に失敗した場合、距離に基づいて最も近い判定ラインを見つける必要がある。このような方法は、２Ｄ画面の角度によってターゲット位置がシフトされ、距離の誤差を生じるため、判断に影響を与える。
【００２８】
そのため、図８Ｂにおいて、高度判定エリア３４、３６をさらに設けて、判定ラインの判断に基づいて予測結果を改善する。ターゲットが大型物体（図８Ａに示す大型車両２８）によって遮られてその軌跡ラインが中断された場合、中断された軌跡ラインに対して、本考案において、対応するマトリックスを利用し、人間と同じように軌跡が中断されたターゲットを正確に判断できる。図８Ｂに示すように、例えば、ターゲットがＤ方向からＢ方向に移動し、大型車両２８によって遮られる。遮られる範囲の始点が点Ｓであり、終点が点Ｅである。判定ラインのみを利用して車両の方向転換を測定すると、角度の問題により、Ａ方位の判定ラインに近いために始点がＡと判定されるが、実際にターゲットの始点がＤである。高度判定エリア３４、３６を追加して判断すると、点Ｓが高度判定エリア３４にある場合及び点Ｅが高度判定エリア３６にある場合のターゲットの移動軌跡をパソコンに記憶しておく、パソコンの判断結果を間接的に改善できる。高度判定エリアを追加した判断は、精度及び速度を向上できる。判定ラインのみの判断結果及び高度判定エリアを追加した判断結果は、表１に示す。
【００２９】
0003235322.tif 000003
【００３０】
実験結果から分かるように、高度判定エリアを追加した判断がより良好であり、大型トラック、小型トラック（ｐｉｃｋｕｐ−ｔｒｕｃｋ）の精度のみが低下している。その原因としては、トレーニングセット及びテストセットに占める大型トラック及び小型トラックの比率が非常に低く（０．６３％、２．０６％）、トレーニングサンプルが不十分であるため、検出エラーを生じると考えられる。また、もう１つの原因としては、判定ラインの精度が高いためではなく、判定ラインのみを使用すると、間違った結果を偶然に正しい方向に対応する状況も存在しているからであると考えられる。他の種類の車両の精度が高くなり、特に比率が高い（３９．６０％）バイクは、その精度が２０％近く高くなる。バイクが小さいため、画面上の大きい車両（例えば、バス、トラック、乗用車等）によって遮られて軌跡アルゴリズムの追跡が失敗しやすく、軌跡ラインが中断される場合が多い。判定ラインのみを利用して車両の軌跡を判断すると、判断エラーになりやすい。高度判定エリアを利用すると、中断された場合の判断方法をパソコンに記憶しておくため、前記問題を解決できる。性能評価によると、高度判定エリアの追加は、方向転換量の判断に非常に有用であることが分かる。表１において、タクシーの改善が２．８９％しかないが、その原因としては、システムの検出性能の精度によって制限されると考えられる。システム内のサンプル数が増えれば増えるほど、ディープラーニングモデルのトレーニングを重ねて検出性能をアップすれば、高度判定エリアを利用する効果がより明確になると考えられる。
【００３１】
本考案は、匿名化部（図示せず）を有する。匿名化の目的は、交差点の画像における個人情報、例えば、顔、ナンバープレート等を隠す。本考案のシステムにおいて、バウンディングボックス（ｂｏｕｎｄｉｎｇ  ｂｏｘ）を利用してターゲット物体を囲んで、バウンディングボックス内の画像に対してモザイクのようなぼかし処理を行って、匿名化機能を実現できる。本考案のシステムは、例えば、車両の種類、歩行者、自転車等のターゲット種類のみに対して関連データ分析を行う。そのため、最終的な方向転換量レポートに個人情報に関するデータを有しない。
【００３２】
本考案は、気象分析部（図示せず）をさらに有する。天気分析システムは、２つの段階に分けられる。第１段階において、晴れた日と雨の日を区別する。雨滴をディープラーニングモデルに追加し、トレーニングを行ってモデルを構築した後、交差点の画像における雨滴の検出を行って、一定のしきい値を超えた場合、天気は雨であると判断する。１つの実施例において、ディープラーニングモデルは、Ｎ分間隔（Ｎ＝３０）で雨滴の検出を行う。検出間隔を延長するとこで、方向転換量システムに対する負担を減少できる。第２段階において、空の画面を取得して曇りを判断する。曇りの判断は、全ての交差点に適用できるわけではなく、且つ交通への影響が小さいため、優先度が低い。曇りの判断方法としては、１つの実施例において、交差点の画像における空の部分を自動検出し、空のエリアに対してＲＧＢ分析を行う、又はそのままディープラーニングモデルに追加し、天気が曇りであるか否かを判断する。
【００３３】
上記をまとめると、本考案の交通方向転換量調査レポート自動生成システム及びその方法は、超広角カメラを採用し、リアルタイム分析ＡＩホストに外部接続され、さらにディープラーニングモデル、軌跡アルゴリズム等の分析ツールを利用し、交通方向転換量レポートを自動的に出力し、且つ匿名化機能及び気象分析機能を有する。そのため、人員による調査又は判定ラインによる分析等の従来技術と比べて、本考案は、高度判定エリアを設けることで、分析効果を向上させ、高精度及び高速を達成できる。
【００３４】
本考案は、上記内容に限定されない。当業者が本考案に基づいてなされた変更、改良は、いずれも本考案に含まれる。
【符号の説明】
【００３５】
１０  交通方向転換量調査レポート自動生成システム
１２  画像取得装置
２０  ホスト
２０２  初期化部
２０４  ディープラーニングモデル部
２０６  軌跡計算部
２０８  車両方向転換分析部
２０９  レポート生成部
２８  大型車両
３０、３１  判定ライン
３４  高度判定エリア
３６  高度判定エリア
【図１】
0003235322.tif 000004
【図２】
0003235322.tif 000005
【図３】
0003235322.tif 000006
【図４】
0003235322.tif 000007
【図５】
0003235322.tif 000008
【図６】
0003235322.tif 000009
【図７】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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