(57)【要約】【課題】圧縮結果が希望する条件を満たすように常に最適な圧縮処理をリアルタイムで効率的に実施する計測データ圧縮装置及び計測データ圧縮方法を提供すること。【解決手段】計測データ収集における条件を設定する条件設定部１１と、計測データからデータの特徴を抽出するデータ特徴抽出部１２と、データの特徴に応じて圧縮方法を選択し、圧縮結果を推定する圧縮結果推定部１４と、圧縮結果が設定した条件を満たすかを判定し、圧縮方法を決定する圧縮方法・圧縮パラメータ決定部１５と、決定された圧縮方法により計測データの圧縮を行う圧縮処理部４０とを備え、計測データの特徴に応じて圧縮方法を動的に選択して圧縮結果を推定し、推定した圧縮結果が設定した条件を満たすかどうか判断し、その結果に応じて最適な圧縮方法を決定するので、計測データの特徴や要求された条件に応じた最適な圧縮処理をリアルタイムに効率的に行うことができる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
計測データ収集における条件を設定する条件設定手段と、計測データからデータの特徴を抽出する特徴抽出手段と、前記データの特徴に応じて圧縮方法を選択し、圧縮結果を推定する圧縮結果推定手段と、前記圧縮結果が前記条件を満たすかを判定し、圧縮方法を決定する圧縮方法決定手段と、前記決定された圧縮方法により前記計測データの圧縮を行う圧縮手段とを備えた計測データ圧縮装置。
【請求項２】
前記圧縮結果推定手段が、過去に行った圧縮の圧縮結果の実績をもとに前記圧縮結果を学習する圧縮結果学習手段を備え、前記圧縮結果学習手段の学習データを利用して前記計測データの圧縮結果を推定することを特徴とする請求項１記載の計測データ圧縮装置。
【請求項３】
前記条件設定手段が、前記条件を通信により受信し、受信した前記条件を前記条件設定手段で設定することを特徴とする請求項１記載の計測データ圧縮装置。
【請求項４】
計測データが車両に関するデータであって、前記特徴抽出手段が、前記車両の走行軌跡の形状または、前記車両の走行速度の少なくとも一方によって分類して前記データの特徴を抽出することを特徴とする請求項１記載の計測データ圧縮装置。
【請求項５】
前記条件設定手段が、データ精度、データサイズ、データのリアルタイム性の少なくとも１つによって設定することを特徴とする請求項１記載の計測データ圧縮装置。
【請求項６】
計測データ収集における条件を設定する手順と、計測データからデータの特徴を抽出する手順と、前記データの特徴に応じて圧縮方法を選択し、圧縮結果を推定する手順と、前記圧縮結果が前記条件を満たすかを判定し、圧縮方法を決定する手順と、前記決定された圧縮方法により前記計測データの圧縮を行う手順とを備えた計測データ圧縮方法。
【請求項７】
前記圧縮結果を推定する手順が、過去に行った圧縮の圧縮結果の実績をもとに前記圧縮結果を学習したデータを利用して推定することを特徴とする請求項６記載の計測データ圧縮方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プローブデータや、地図データ、交通情報データなどを圧縮して送受信する際に使用する計測データ圧縮装置及び計測データ圧縮方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来のプローブデータや、地図データ、交通情報データなどを圧縮して送受信する方法として特許文献１に記載されたものが知られている。
【０００３】
通常、走行車両を移動するセンサとしてとらえ、走行車両からの計測データ（プローブデータ）を収集し、交通情報の生成などに利用するプローブカーシステムにおいては、プローブデータを収集する際に、伝送ネットワークを効率的に利用するために、車両で収集されたプローブデータを圧縮し、送信することが行われている。これは、データを伝送する通信メディアの通信容量、通信コストを考慮したとき、生のデータをそのまま送信したのでは全データを送信できなかったり、膨大な通信コストが掛かったりするという問題があるからである。プローブカーシステムによって収集されるプローブデータとしては、車両が走行した軌跡情報（位置情報）や、速度情報、時間情報、ワイパ情報などの車両に設置されたセンサの情報などがある。これらのプローブデータは、データの種別ごとにその特徴に応じた最適な方法で圧縮、符号化されている。
【０００４】
特許文献１に記載された従来の圧縮方法では、データ精度と、圧縮後のデータサイズが、トレードオフの関係にあり、圧縮パラメータなどを変更することによって、圧縮率、圧縮後のデータサイズ、精度などを可変にすることができた。また、データの特徴を保持する程度の不可逆圧縮を行うことで、圧縮率を高めることも可能であった。
【特許文献１】特開２００３−２０３２４３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、前記従来の圧縮方法では、圧縮率、圧縮後のデータサイズ、精度などを可変にすることは可能であるが、実際に圧縮してみないとサイズ等の圧縮結果が分からないため、圧縮結果が条件を満たさない場合は、再度圧縮パラメータなどを変更して圧縮処理する必要があり、処理負荷が大きくなったり、処理時間が掛かったりするという問題があった。
【０００６】
例えば、伝送ネットワークの通信容量が最大２３６バイトである場合において、プローブデータを圧縮処理した結果が２５０バイトのデータとなった場合、重要度の低いデータを破棄したり、データの精度を落としたりするなどして、圧縮後のサイズが２３６バイト以下になるように圧縮処理を繰り返す必要があった。
【０００７】
本発明は、このような問題に対処してなされたものであり、圧縮結果が希望する条件を満たすように常に最適な圧縮処理をリアルタイムで効率的に実施する計測データの動的圧縮方法、及び、その圧縮方法を実行するための計測データ圧縮装置を提供することを目的とするものである
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の計測データ圧縮装置は、計測データ収集における条件を設定する条件設定手段と、計測データからデータの特徴を抽出する特徴抽出手段と、データの特徴に応じて圧縮方法を選択し、圧縮結果を推定する圧縮結果推定手段と、圧縮結果が条件を満たすかを判
定し、圧縮方法を決定する圧縮方法決定手段と、決定された圧縮方法により計測データの圧縮を行う圧縮手段とを備えた構成を有する。
【０００９】
この構成により、計測データの特徴に応じて動的に圧縮方法を選択し推定した圧縮結果が計測データ収集における条件を満たすかどうか判断し、最適な圧縮方法を決定することができ、決定された圧縮方法によって計測データを圧縮することができ、したがって、計測データの特徴や要求された条件に応じた最適な圧縮処理をリアルタイムに効率的に実施することができる。
【００１０】
また、本発明の計測データ圧縮装置は、圧縮結果推定手段が、過去に行った圧縮の圧縮結果の実績をもとに圧縮結果を学習する圧縮結果学習手段を備え、圧縮結果学習手段の学習データを利用して計測データの圧縮結果を推定する構成を有する。
【００１１】
この構成により、推定される圧縮結果が過去の実績に基づいて学習したものとなり、過去の実績が増すにつれその結果がより的確なものになり、最初は多少的確性に欠けていても実績を積むに従いその精度が高くなり、より的確な推定が可能になる。
【００１２】
また、本発明の計測データ圧縮装置は、条件設定手段が、条件を通信により受信し、受信した条件を条件設定手段で設定する構成を有する。
【００１３】
この構成により、センタ装置などのデータ収集側でデータ収集に置ける条件を設定し送信してきた場合、それを受信部で受信し、受信した条件を条件設定手段で設定することができ、設定された条件を満たす圧縮方法を決定することができる。
【００１４】
また、本発明の計測データ圧縮装置は、計測データが車両に関するデータであって、特徴抽出手段が、車両の走行軌跡の形状または走行速度の少なくとも一方によって分類してデータの特徴を抽出する構成を備えている。
【００１５】
このことにより、走行軌跡の形状、走行速度のいずれか一方、または、両方の特徴によって計測データの特徴を分類することができ、これらの分類に応じた圧縮方法を動的に選択し、推定することができる。
【００１６】
また、本発明の計測データ動的圧縮装置は、条件設定手段が、データ精度、データサイズ、データのリアルタイム性の少なくとも１つによって設定する構成を備えている。
このことにより、データの精度、サイズ、リアルタイム性の少なくとも１つによって計測データ収集における条件を設定することができ、選択、推定された圧縮方法がこの設定された条件を満足しているかどうか判断されるため、これらの条件にあった圧縮方法で計測データが圧縮される。
【００１７】
さらに、本発明の計測データ圧縮方法は、計測データ収集における条件を設定する手順と、計測データからデータの特徴を抽出する手順と、データの特徴に応じて圧縮方法を選択し、圧縮結果を推定する手順と、圧縮結果が条件を満たすかを判定し、圧縮方法を決定する手順と、決定された圧縮方法により計測データの圧縮を行う手順とを備えた構成を備えている。
【００１８】
このことにより、計測データの特徴に応じて動的に圧縮方法を選択し推定された圧縮結果が計測データ収集における条件を満たすかどうか判断し、最適な圧縮方法を決定することができ、決定された圧縮方法によって計測データを圧縮することができるため、計測データの特徴や要求された条件に応じた最適な圧縮処理をリアルタイムに効率的に実施することが可能である。
【００１９】
また、本発明の計測データ動的圧縮方法は、圧縮結果を推定する手順が、過去に行った圧縮の圧縮結果の実績をもとに圧縮結果を学習したデータを利用して推定する構成を備えている。
【００２０】
このことにより、推定される圧縮結果が過去の実績に基づいて学習したものとなり、過去の実績が増すに従い、その結果がより的確なものになり、最初は多少的確性に欠けていても実績を積むに従いその精度が高くなり、的確な推定が可能になるという作用を有する。
【発明の効果】
【００２１】
本発明の計測データ圧縮装置は、計測データ収集における条件を設定する条件設定手段と、計測データからデータの特徴を抽出する特徴抽出手段と、データの特徴に応じて圧縮方法を選択し、圧縮結果を推定する圧縮結果推定手段と、圧縮結果が条件を満たすかを判定し、圧縮方法を決定する圧縮方法決定手段と、決定された圧縮方法により計測データの圧縮を行う圧縮手段とを備えている。
【００２２】
また、本発明の計測データ圧縮方法は、計測データ収集における条件を設定する手順と、計測データからデータの特徴を抽出する手順と、データの特徴に応じて圧縮方法を選択し、圧縮結果を推定する手順と、圧縮結果が条件を満たすかを判定し、圧縮方法を決定する手順と、決定された圧縮方法により計測データの圧縮を行う手順とを備えている。
【００２３】
このような構成によって、本発明によれば、計測データの特徴に応じて圧縮方法を動的に選択し推定することができ、推定された圧縮結果が計測データ収集における条件を満たすかどうかを判断し、その結果として最適な圧縮方法を決定するようにしているため、決定された圧縮方法によって計測データを圧縮することができ、計測データの特徴や要求された条件に応じた最適な圧縮処理をリアルタイムに効率的に実施することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。
【００２５】
図１は、本発明の一実施の形態における計測データの動的圧縮方法を実施する計測データ圧縮装置の構成を示すブロック図である。
【００２６】
本発明の一実施の形態における計測データの動的圧縮方法を実施する計測データ圧縮装置は、図１に示すように、センタ装置（図示せず）等の計測データ収集側から送信される条件を受信する受信部２０と、センサ等で計測した計測データを蓄積する計測データ蓄積部５０と、圧縮処理結果を推定し圧縮方法を決定する推定部１０と、推定部１０において決定された圧縮方法に基づいて計測データの圧縮処理を実施する圧縮処理部４０と、圧縮処理された計測データをセンタ等に送信する送信部３０とを備えている。
【００２７】
そして、推定部１０は、受信部２０が受信した計測データ収集側から送信された条件を計測データ収集における条件として設定する条件設定部１１と、計測データ蓄積部５０に蓄積された計測データの特徴を抽出するデータ特徴抽出部１２と、過去に圧縮処理部４０で圧縮された結果を学習する圧縮結果学習部１３と、条件設定部１１で設定された条件や、データ特徴抽出部１２で抽出された計測データの特徴と、計測データと特徴が同じであるデータの過去の圧縮結果とから、この計測データを圧縮するのに最適な圧縮方法や圧縮パラメータを選択し、圧縮結果を推定、及び、判定する圧縮結果推定部１４と、圧縮方法や圧縮パラメータを決定する圧縮方法・圧縮パラメータ決定部１５とを備えている。
【００２８】
このような計測データ圧縮装置としては、車両に搭載されるナビゲーション装置や業務用の車載端末装置、携帯電話機やＰＤＡなどの携帯端末装置、その他の装置に用いることができる。
【００２９】
次に、本実施の形態における計測データ圧縮装置ついて、その動作を説明する。
図２は、本実施の形態における計測データ圧縮装置の動作を示すフローチャートである。
【００３０】
まず、条件設定部１１は、受信部２０で受信したセンタ装置などのデータ収集側が要求する条件にしたがって、その計測データ収集における条件を設定する（Ｓ２０１）。条件としては、要求するデータ精度、利用する通信メディア、通信容量、圧縮後のデータサイズ、データ鮮度（リアルタイム性）、詳細情報をほしい区間などがあげられる。
【００３１】
要求されるデータ精度は、計測データの利用目的によって異なる。例えば、渋滞情報の生成に利用する場合には、計測データのうち車両の位置情報と速度情報等を利用して渋滞が発生している位置を特定できることが求められる。また、渋滞が発生している区間や渋滞の発生しやすい区間、交通の要所など、同じ目的で利用される場合であっても、その位置によって要求する精度が異なる場合がある。センタ装置等の計測データ収集側では、その時の交通状況等に応じて要求するデータ精度を可変することが出来る。
【００３２】
通信メディアや、その通信メディアの通信容量は、データ送信に利用する通信メディアについての条件であり、通信容量を超えるデータを送信することは出来ない。したがって、圧縮後のデータサイズを通信容量以下に抑えることが必要になる。また、ストリーミング型の通信で、通信容量に制限がない場合であっても、通信コストの点から伝送するデータのサイズを制限するように指定することが可能である。通信メディアとしては、携帯電話やＤ−ＭＣＡ等の広域無線通信、ＤＳＲＣや無線ＬＡＮ、光ビーコンなどの狭域無線通信、或いは有線によるものなどが考えられる。
【００３３】
データ鮮度は、データのリアルタイム性に関する条件である。計測データは、計測データ蓄積部５０に蓄積され、まとめて圧縮処理した後に、センタ装置等のデータ収集側に送信されることが多いため、データが計測された時刻から時間が経った後にセンタ装置などのデータ収集側で受信されることになる。渋滞区間など、交通状況が変化している区間の情報は、出来るだけリアルタイムで収集したいのでデータ鮮度の条件を設定することで対応する。
【００３４】
計測データ蓄積部５０では、条件設定部１１で設定されたデータ鮮度の条件を満たすタイミングで計測データをデータ特徴抽出部１２に送り、同時に計測データのデータサイズも入力する（Ｓ２０２）。例えば、データ鮮度として「５分」が要求されている区間であれば、５分間分の計測データを蓄積した時点で、その蓄積された計測データをデータ特徴抽出部１２に送る。
【００３５】
データ特徴抽出部１２では、計測データの走行形状（走行軌跡）や走行速度等に関してそれぞれその特徴を抽出する（Ｓ２０３）。走行形状については、例えば、単位距離あたりの曲率を算出し、その値を閾値によって分類し、直線、市街地、山間部といった走行形状に分類する（Ｓ２０４）。また、走行速度については、速度データを距離や時間、速度変化によってブロック単位に分け、ブロック単位ごとに高速走行、渋滞走行、一般走行といった走行状況に分類する(Ｓ２０５)。
【００３６】
例えば、あるブロック区間における平均速度が１５ｋｍ／ｈであったとすると、この区間は渋滞区間であると分類する。走行形状は、直線道路、市街地、右左折が多い山間部などに分類でき、走行速度は、高速走行、渋滞区間走行、市街地走行、郊外走行などに分類
する。同様に、他の計測データについてもいくつかのグループに分類する。走行形状や走行速度の分類の方法は、データの特徴を分類するものであれば、上記の方法以外の分類方法であっても良い。
【００３７】
圧縮結果学習部１３では、過去に実施した圧縮処理の結果を実績データとして学習する。学習は、単回帰モデルや重回帰モデルを利用した回帰分析や、走行パターンごとに圧縮前後のデータサイズやデータ精度をテーブルにまとめる方法、或いは、ニューラルネットを利用した方法などによって行われる。
【００３８】
計測データの特徴により分類した走行形状や走行速度等の結果により、走行パターンを決定する。圧縮結果学習部１３では、過去に実施した圧縮処理の結果を学習しているので、上記計測データの走行パターンと同じ走行パターンを抽出し、その圧縮実績、及び、計測データのサイズ、満たすべきデータ精度等の条件をもとに最適な圧縮方法、圧縮パラメータを選択する（Ｓ２０６）。
【００３９】
圧縮結果推定部１４では、上記圧縮方法、圧縮パラメータを利用して計測データを圧縮した場合の圧縮結果を推定する（Ｓ２０７）。そして、推定した結果がデータサイズの条件を満たしているかどうかを判定する（Ｓ２０８）。
【００４０】
推定した結果のデータサイズが条件設定部１１で設定しているサイズよりも大きい場合（Ｓ２０８のＮＯ）には、パラメータの設定を変更（Ｓ２１１）して再度、圧縮結果を推定する（Ｓ２０７）。その際、重要度の低いブロックの精度を落とすように、例えば、時刻の古いデータや、走行状況が一定である区間のデータの精度が下がるように、パラメータを調整する。
【００４１】
推定した結果のデータサイズが条件設定部１１で設定しているサイズよりも小さい場合（Ｓ２０８のＹＥＳ）には、推定結果のサイズと設定されている条件のサイズとを比較し、その差を算出する（Ｓ２０９）。そして、その差が閾値よりも大きい場合（Ｓ２０９のＹＥＳ）には、データサイズの設定条件に対して、余裕があるとみなし、重要度の高いブロックの精度を上げるように、例えば、時刻の新しいデータや渋滞などにより走行状況が変化している区間のデータの精度が上がるようにパラメータを調整し（Ｓ２１２）、再度、圧縮結果を推定する（Ｓ２０７）。
【００４２】
算出した差が閾値よりも小さい場合（Ｓ２０９のＮＯ）には、圧縮方法・圧縮パラメータ決定部１５が、上記推定された圧縮方法、圧縮パラメータを圧縮処理する圧縮方法、圧縮パラメータとして決定する（Ｓ２１０）。
【００４３】
圧縮処理部４０では、圧縮方法・圧縮パラメータ決定部１５で決定された方法により、計測データをそれぞれ圧縮する。実際の圧縮結果が条件を満たす場合は、圧縮された計測データを送信部３０に渡し、センタ装置などのデータ収集側に送信する。
【００４４】
実際に圧縮処理を実施した結果、圧縮結果が条件を満たさない場合は、圧縮処理部４０においてパラメータの調整を行い、再度圧縮処理を実施する。これは、圧縮結果の推定がうまく行かなかった場合であるが、圧縮処理の実施回数が増え、圧縮結果学習部１３での学習が進むにつれ正確な推定が可能になり、したがって、このような推定がうまく行われないことは順次少なくなる。
【００４５】
以上、説明したように、本実施の形態によれば、データ精度や、データサイズ、データのリアルタイム性などの条件を予め設定しておき、計測データの特徴を抽出して、これを基に圧縮方法を動的に選択し、結果を推定し、推定した結果が先に設定した条件を満たす
かどうか判断し、合致したときに、その圧縮方法を決定された圧縮方法として、その圧縮方法で計測データを圧縮するようにしている。
【００４６】
すなわち、圧縮方法を計測データの特徴に応じて動的に選択し、圧縮結果を推定し、それが設定された条件を満たすかどうか判断するようにしているため、計測データの如何に関わらず、条件にあった圧縮方法を素早く選択し、決定することができ、最適な圧縮方法を決定することができる。そして、最適な圧縮方法を選択できることにより、伝送の負担が少なくなり、伝送路、例えば、無線通信路や、有線通信路を効率的に活用でき、通信費を少なくしたり、余計な再圧縮のやり直しをしたりするのを少なくしたりすることができる。
【００４７】
なお、本実施の形態では、プローブデータや地図データ、交通情報データなどを圧縮して伝送することを前提に、例えば、センサ等で計測した計測データを圧縮して伝送するものについて説明したが、計測データとしては、センサ等で計測した計測データに限らず、如何なる計測データであっても良い。また、本発明は、プローブデータや地図データ、交通情報データなどを圧縮して伝送することを前提に考慮する必要もなく、あらゆる計測データにも同様に適用することが可能である。
【産業上の利用可能性】
【００４８】
本発明の計測データの動的圧縮方法は、計測データの特徴に応じて圧縮方法を動的に選択し推定することができ、推定された圧縮結果が計測データ収集における条件を満たすかどうかを判断し、その結果として最適な圧縮方法を決定するようにしているため、決定された圧縮方法によって計測データを圧縮することができ、計測データの特徴や要求された条件に応じた最適な圧縮処理をリアルタイムに効率的に実施することができるので、プローブデータや地図データ、交通情報データなどあらゆる計測データの圧縮装置などに有用である。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】本発明の一実施の形態における計測データの動的圧縮方法を実施する計測データ圧縮装置の構成を示すブロック図
【図２】本発明の一実施の形態における計測データの動的圧縮方法を実施する計測データ圧縮装置の動作を示すフローチャート
【符号の説明】
【００５０】
１０  推定部
１１  条件設定部
１２  データ特徴抽出部
１３  圧縮結果学習部
１４  圧縮結果推定部
１５  圧縮方法・圧縮パラメータ設定部
２０  受信部
３０  送信部
４０  圧縮処理部
５０  計測データ蓄積部
【図１】
2006163779.tif 000003
【図２】
2006163779.tif 000004