(57)【要約】【課題】一部の車両により誘発された渋滞等の交通異常を早期に検知できる検知装置、検知方法及び検知プログラムを提供すること。【解決手段】検知装置１は、観測地域の道路網に含まれる交差点のそれぞれにおいて、車両の進入経路に対して退出経路を、過去の統計情報に基づいて予測する予測部１２と、車両の実際の退出経路を取得し、交差点毎の予測精度を算出する算出部１３と、予測精度の現在値を履歴と比較した結果に基づいて、交通異常を判定する判定部１４と、を備える。【選択図】図２
2018180601.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
観測地域の道路網に含まれる交差点のそれぞれにおいて、車両の進入経路に対して退出経路を、過去の統計情報に基づいて予測する予測部と、
前記車両の実際の退出経路を取得し、交差点毎の予測精度を算出する算出部と、
前記予測精度の現在値を履歴と比較した結果に基づいて、交通異常を判定する判定部と、を備える検知装置。
【請求項２】
前記判定部は、前記予測精度の現在値と、履歴の中央値との差分が基準値以上の場合に、交通異常と判定する請求項１に記載の検知装置。
【請求項３】
前記判定部は、前記差分が前記基準値以上となった交差点の数が所定以上の場合に、交通異常と判定する請求項２に記載の検知装置。
【請求項４】
前記判定部は、前記基準値として、他の交差点における前記予測精度の履歴との比較結果に基づく値を設定する請求項２又は請求項３に記載の検知装置。
【請求項５】
前記判定部は、周期的に判定を行い、所定の観測期間内に交通異常と判定した回数が所定以上の場合に、警告を出力する請求項１から請求項４のいずれかに記載の検知装置。
【請求項６】
観測地域の道路網に含まれる交差点のそれぞれにおいて、車両の進入経路に対して退出経路を、過去の統計情報に基づいて予測する予測ステップと、
前記車両の実際の退出経路を取得し、交差点毎の予測精度を算出する算出ステップと、
前記予測精度の現在値を履歴と比較した結果に基づいて、交通異常を判定する判定ステップと、をコンピュータが実行する検知方法。
【請求項７】
観測地域の道路網に含まれる交差点のそれぞれにおいて、車両の進入経路に対して退出経路を、過去の統計情報に基づいて予測する予測ステップと、
前記車両の実際の退出経路を取得し、交差点毎の予測精度を算出する算出ステップと、
前記予測精度の現在値を履歴と比較した結果に基づいて、交通異常を判定する判定ステップと、をコンピュータに実行させるための検知プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、交通の異常を検知するための装置、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、交通渋滞は、例えば時間帯により、又は道路網に存在するボトルネックによって引き起こされている。このようなパターンの渋滞は、予測が可能であり、通常は広い範囲に発生する。
また、発生した交通渋滞を検出するためには、ＧＰＳデータを用いた様々な手法が提案されている（例えば、非特許文献１〜３参照）。
【０００３】
一方、事故、災害、事件等の予期せぬ事態に起因する交通渋滞も存在する。また、将来的に道路網上の車両が自律型車両で構成されると、車両をボットネットとしたサイバー攻撃により渋滞等が引き起こされる事態も考えられる。
このような交通渋滞は、通常、道路網の狭い領域のみに発生し、予測も難しいが、事象を早期に検知し、事態に対処できることが望まれている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Ｓａｎｊａｙ  Ｃｈａｗｌａ，  Ｙｕ  Ｚｈｅｎｇ，  ａｎｄ  Ｊｉａｆｅｎｇ  Ｈｕ．  ２０１２．  Ｉｎｆｅｒｒｉｎｇ  ｔｈｅ  Ｒｏｏｔ  Ｃａｕｓｅ  ｉｎ  Ｒｏａｄ  Ｔｒａｆｆｉｃ  Ａｎｏｍａｌｉｅｓ．  Ｉｎ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ２０１２  ＩＥＥＥ  １２ｔｈ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｄａｔａ  Ｍｉｎｉｎｇ  （ＩＣＤＭ  ’１２）．  ＩＥＥＥ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｓｏｃｉｅｔｙ，  Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ，  ＤＣ，  ＵＳＡ，  １４１−１５０．
【非特許文献２】Ｌｉｎｓｅｙ  Ｘｉａｏｌｉｎ  Ｐａｎｇ，  Ｓａｎｊａｙ  Ｃｈａｗｌａ，  Ｗｅｉ  Ｌｉｕ，  ａｎｄ  Ｙｕ  Ｚｈｅｎｇ．  ２０１３．  Ｏｎ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ｅｍｅｒｇｉｎｇ  ａｎｏｍａｌｏｕｓ  ｔｒａｆｆｉｃ  ｐａｔｔｅｒｎｓ  ｕｓｉｎｇ  ＧＰＳ  ｄａｔａ．  Ｄａｔａ  Ｋｎｏｗｌ．  Ｅｎｇ．  ８７  （Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ  ２０１３），  ３５７−３７３．
【非特許文献３】Ｂｅｉ  Ｐａｎ，  Ｙｕ  Ｚｈｅｎｇ，  Ｄａｖｉｄ  Ｗｉｌｋｉｅ，  ａｎｄ  Ｃｙｒｕｓ  Ｓｈａｈａｂｉ．  ２０１３．  Ｃｒｏｗｄ  ｓｅｎｓｉｎｇ  ｏｆ  ｔｒａｆｆｉｃ  ａｎｏｍａｌｉｅｓ  ｂａｓｅｄ  ｏｎ  ｈｕｍａｎ  ｍｏｂｉｌｉｔｙ  ａｎｄ  ｓｏｃｉａｌ  ｍｅｄｉａ．  Ｉｎ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ２１ｓｔ  ＡＣＭ  ＳＩＧＳＰＡＴＩＡＬ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ａｄｖａｎｃｅｓ  ｉｎ  Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  （ＳＩＧＳＰＡＴＩＡＬ’１３）．  ＡＣＭ，  Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ，  ＮＹ，  ＵＳＡ，  ３４４−３５３．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、交通異常を検出するための従来の方法は、事象（渋滞）が交通パターンに完全に現れたときにのみ検出することができるため、渋滞を誘発させるボットネット攻撃を適時に検出することはできなかった。
【０００６】
本発明は、一部の車両により誘発された渋滞等の交通異常を早期に検知できる検知装置、検知方法及び検知プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係る検知装置は、観測地域の道路網に含まれる交差点のそれぞれにおいて、車両の進入経路に対して退出経路を、過去の統計情報に基づいて予測する予測部と、前記車両の実際の退出経路を取得し、交差点毎の予測精度を算出する算出部と、前記予測精度の現在値を履歴と比較した結果に基づいて、交通異常を判定する判定部と、を備える。
【０００８】
前記判定部は、前記予測精度の現在値と、履歴の中央値との差分が基準値以上の場合に、交通異常と判定してもよい。
【０００９】
前記判定部は、前記差分が前記基準値以上となった交差点の数が所定以上の場合に、交通異常と判定してもよい。
【００１０】
前記判定部は、前記基準値として、他の交差点における前記予測精度の履歴との比較結果に基づく値を設定してもよい。
【００１１】
前記判定部は、周期的に判定を行い、所定の観測期間内に交通異常と判定した回数が所定以上の場合に、警告を出力してもよい。
【００１２】
本発明に係る検知方法は、観測地域の道路網に含まれる交差点のそれぞれにおいて、車両の進入経路に対して退出経路を、過去の統計情報に基づいて予測する予測ステップと、前記車両の実際の退出経路を取得し、交差点毎の予測精度を算出する算出ステップと、前記予測精度の現在値を履歴と比較した結果に基づいて、交通異常を判定する判定ステップと、をコンピュータが実行する。
【００１３】
本発明に係る検知プログラムは、観測地域の道路網に含まれる交差点のそれぞれにおいて、車両の進入経路に対して退出経路を、過去の統計情報に基づいて予測する予測ステップと、前記車両の実際の退出経路を取得し、交差点毎の予測精度を算出する算出ステップと、前記予測精度の現在値を履歴と比較した結果に基づいて、交通異常を判定する判定ステップと、をコンピュータに実行させるためのものである。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、一部の車両により誘発された渋滞等の交通異常を早期に検知できる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】実施形態に係る検知装置による交通状況の観測対象を示す図である。
【図２】実施形態に係る検知装置の機能構成を示す図である。
【図３】実施形態に係る車両からのＧＰＳロケーションの通知アルゴリズムを例示する図である。
【図４】実施形態に係る異常検知のアルゴリズムを例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の実施形態の一例について説明する。
図１は、本実施形態に係る検知装置１による交通状況の観測対象を示す図である。
検知装置１は、図のように、道路網における交差点で、車両毎の進入及び退出の経路を観測することによって交通異常を検出する。
【００１７】
ここで、交差点に進入した車両は、ある進入経路から別の退出経路に移行する過程にある。検知装置１は、同一の交差点に進入した過去の車両が通過した経路と、この車両と同様の経路を辿った過去の車両が通過した経路とを使用して、車両が次に進む退出経路を予測する。検知装置１は、設定された時間の後に予測精度を算出し、履歴に基づく基準値と比較した差分を用いて交差点の交通異常を判定する。
【００１８】
観測地域の道路網に関して、以下の用語を定義する。
・セグメント：セグメントｔ∈Ｅは、トラフィックがｓからｅに流れる場合の端点ｓ，ｅ∈Ｖによって定義される有向エッジである。
・道路交通グラフ：道路交通グラフＧ＝（Ｖ，Ｅ）は、有向グラフである。Ｖは、セグメントの端点を表すグラフの頂点の集合である。Ｅは、セグメントを表すエッジの集合である。
・パス：パスｐは、次のような接続されたセグメントの順序付きリストである。
ｐ＝＜ｔ１，ｔ２，ｔ３，・・・，ｔｎ＞、ｔｋ．ｅ＝ｔｋ＋１．ｓ、１≦ｋ＜ｎ
【００１９】
・ＧＰＳロケーション：ＧＰＳロケーションｇｌは、＜Ｌｏｎｇ（経度），Ｌａｔ（緯度），ＴＳ（タイムスタンプ）＞からなるデータの組である。
・軌跡：軌跡ｔｒは、一連のＧＰＳロケーションです。既知のマップマッチングのアルゴリズムを使用して、軌跡ｔｒは、パスｐに変換される。
・ブロック：ブロックは、ＧＰＳロケーションｇｌｉを用いて、例えば、Ｂ＝＜ｇｌ１，ｇｌ２，ｇｌ３，ｇｌ４＞と定義される、矩形領域である。
・グリッド：グリッドは、重複しないブロックの集まりであり、道路交通グラフＧの全領域をカバーする。
【００２０】
・交差点：交差点Ｉは、複数のセグメントが接続された場合の、各セグメントの端点の集合である。
Ｉ＝［ｔ１．ｓ，ｔ１．ｅ，ｔ２．ｓ，・・・，ｔｎ．ｅ］
【００２１】
図２は、本実施形態に係る検知装置１の機能構成を示す図である。
検知装置１は、サーバ装置又はパーソナルコンピュータ等の情報処理装置（コンピュータ）である。検知装置１は、制御部１０及び記憶部２０の他、各種データの入出力デバイス又は通信デバイス等を備える。
制御部１０は、検知装置１の全体を制御する部分であり、記憶部２０に記憶された各種プログラムを適宜読み出して実行することにより、本実施形態における各種機能を実現している。制御部１０は、ＣＰＵであってよい。
【００２２】
記憶部２０は、ハードウェア群を検知装置１として機能させるための各種プログラム、及び各種データ等の記憶領域であり、ＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリ又はハードディスク（ＨＤＤ）等であってよい。具体的には、記憶部２０は、本実施形態の各機能を制御部１０に実行させる検知プログラムの他、当該プログラムにより実行される後述の処理によって得られた履歴データベース２１及び予測結果データベース２２等を記憶する。
【００２３】
制御部１０は、前処理部１１と、予測部１２と、算出部１３と、判定部１４と、解析部１５とを備える。
【００２４】
前処理部１１は、道路交通グラフを通過する車両毎に、ＧＰＳロケーションのトレースデータを収集し、履歴データベース２１にパスの履歴データを保存する。収集されたデータは、車両の識別子ｖｉｄ及びブロックに関連付けられる。ブロック内の全ての車両には、ブロック内で一意の識別子ｖｉｄがあり、ブロック内に滞在している間だけ割り当てられる。
【００２５】
ここで、車両のＧＰＳトレースは、通常、一定の時間周期で行われる。本実施形態では、車両が交差点を通過する際のパスを観測する必要があるため、交差点に進入した時点及び通過後のＧＰＳロケーションがさらに取得される。
例えば、車両には交差点にいることを検知するセンサが装備され、車両は、このセンサ情報を参照して、一定時間毎の通知に加えて、ＧＰＳロケーションの通知タイミングを判定できる。
【００２６】
図３は、本実施形態に係る車両からのＧＰＳロケーションの通知アルゴリズムを例示する図である。
まず、車両がＧＰＳロケーションを通知する周期ＧＰＳｔｉｍｅと、車両が交差点（進入経路の終点）から退出経路となる次のセグメントに移行していることが期待できる時間Ｔｒａｎｔｉｍｅとが入力され（行番号：１）、以下のステップが繰り返し実行される。
【００２７】
車両は、交差点にいることを検知すると（行番号：４）、ＧＰＳロケーションを通知し（行番号：５）、所定時間Ｔｒａｎｔｉｍｅの経過後に（行番号：６）、再度、ＧＰＳロケーションを通知する（行番号：７）。
交差点にいなければ、車両は、所定周期ＧＰＳｔｉｍｅが経過する毎に（行番号：８）、ＧＰＳロケーションを通知する（行番号：１０）。
【００２８】
予測部１２は、観測地域であるブロックに含まれる交差点のそれぞれにおいて、車両の進入経路であるパスに対して、退出経路となる次のセグメントを、履歴データベース２１から得られる過去の統計情報に基づいて予測し、予測結果データベース２２に格納する。
【００２９】
算出部１３は、車両の実際の退出経路を取得すると、予測結果との対比により交差点毎の予測精度を算出し、予測結果データベース２２に格納する。
【００３０】
判定部１４は、予測精度の現在値を、予測結果データベース２２に格納されている履歴と比較した結果に基づいて、交通異常を判定する。
【００３１】
解析部１５は、交通異常が判定された際に、異常と認められる交差点の集合である部分グラフの抽出、交通異常の原因分析、及びトラフィック状態の可視化を行う。
【００３２】
次に、検知装置１による交通異常の検知方法において実行される処理ステップを詳述する。
［前処理］
前処理部１１は、地図上での車両の位置を特定するためのマップマッチングを行う。マップマッチングのプロセスでは、取得したＧＰＳロケーションを調整し、デジタルマップの道路上にマッピングする。
【００３３】
なお、マップマッチングを含むパスを特定するための前処理タスクの具体的な手法は、例えば、以下の文献Ａに示されているものを含め、既知の多数の手法から選択できる。
このステップの出力は、車両のパスであり、パス予測ステップへの入力となる。また、出力された車両のパスは、履歴データベース２１にも記憶される。
【００３４】
（文献Ａ）  Ｙｕ  Ｚｈｅｎｇ．  ２０１５．  Ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ  Ｄａｔａ  Ｍｉｎｉｎｇ：  Ａｎ  Ｏｖｅｒｖｉｅｗ．  ＡＣＭ  Ｔｒａｎｓ．  Ｉｎｔｅｌｌ．  Ｓｙｓｔ．  Ｔｅｃｈｎｏｌ．  ６，  ３，  Ａｒｔｉｃｌｅ  ２９  （Ｍａｙ  ２０１５），  ４１  ｐａｇｅｓ．
【００３５】
［パス予測］
ブロックＢと、時刻ｔｎにおいてセグメントの終点ｄにある車両の識別子ｖｉｄとが与えられる。このステップにおいて、予測部１２は、セグメントの終点である交差点に進入した車両が、同じ交差点を始点とする全てのセグメントのうち、退出経路となる次のセグメントを予測する。本ステップは、Ｖが時刻ｔｎにおけるセグメントの終点に位置する車両の集合とすると、全てのｖｉｄ∈Ｖに対して実行される。
【００３６】
予測部１２は、集合Ｖに含まれる各車両の進入経路、すなわち現在時刻ｔｎまでのパスｐに対して、退出経路となる次のセグメントを予測する。このとき、予測部１２は、ｔｎに類似した時間帯に、類似したパスを通った車両から得られた過去のパスの履歴情報を利用する。ここで、車両のパスは、前処理におけるトラフィックのセグメント化によって得られる。パスの長さは、例えば、最大時間、最大長さ及び最小長さによって制御される。
【００３７】
なお、パス予測のための具体的な手法は、前述の文献Ａ及び以下の文献Ｂ，Ｃに示されているものを含め、既知の手法から選択できる。例えば、パス予測には、決定木、マルコフモデル又はニューラルネットワークを用いたデータ駆動型の手法が適用可能である。
【００３８】
（文献Ｂ）  Ｐｈｉｌｉｐ  Ｐｅｃｈｅｒ，  Ｍｉｃｈａｅｌ  Ｈｕｎｔｅｒ，  ａｎｄ  Ｒｉｃｈａｒｄ  Ｆｕｊｉｍｏｔｏ．  ２０１６．  Ｄａｔａ−Ｄｒｉｖｅｎ  Ｖｅｈｉｃｌｅ  Ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ．  Ｉｎ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ２０１６  ａｎｎｕａｌ  ＡＣＭ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  ＳＩＧＳＩＭ  Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓ  ｏｆ  Ａｄｖａｎｃｅｄ  Ｄｉｓｃｒｅｔｅ  Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ  （ＳＩＧＳＩＭ−ＰＡＤＳ  ’１６）．
（文献Ｃ）  Ａｎｎａ  Ｍｏｎｒｅａｌｅ，  Ｆａｂｉｏ  Ｐｉｎｅｌｌｉ，  Ｒｏｂｅｒｔｏ  Ｔｒａｓａｒｔｉ，  ａｎｄ  Ｆｏｓｃａ  Ｇｉａｎｎｏｔｔｉ．  ２００９．  ＷｈｅｒｅＮｅｘｔ：  ａ  ｌｏｃａｔｉｏｎ  ｐｒｅｄｉｃｔｏｒ  ｏｎ  ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ  ｐａｔｔｅｒｎ  ｍｉｎｉｎｇ．  Ｉｎ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  １５ｔｈ  ＡＣＭ  ＳＩＧＫＤＤ  ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ  ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ  ａｎｄ  ｄａｔａ  ｍｉｎｉｎｇ  （ＫＤＤ  ’０９）．  ＡＣＭ，  Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ，  ＮＹ，  ＵＳＡ，  ６３７−６４６．
【００３９】
［異常検知］
判定部１４は、観測対象であるブロックＢが与えられた際に、ブロックＢ内で発生している進行中の渋滞等の交通異常イベントを検知する。
【００４０】
図４は、本実施形態に係る異常検知のアルゴリズムを例示する図である。
制御部１０は、ブロックＢが入力されると（行番号：１）、基準時刻（ｃｕｒｒＴｉｍｅ）を現在時刻（ｓｙｓｔｉｍｅ）に設定し（行番号：２）、観測回数（Ｏｂｓｃｎｔ）及び異常判定回数（Ａｎｏｍａｌｙｃｎｔ）をゼロに初期化した後（行番号３，４）、以下の処理を繰り返し実行する。
【００４１】
基準時刻から観測周期（Ｏｂｓｔｉｍｅ）経過した際に（行番号：６）、制御部１０は、基準時刻を更新し（行番号：７）、警戒交差点数（Ａｌａｒｍｃｎｔ）を初期化する（行番号：８）。さらに、制御部１０は、観測周期の間にセグメント間を移行した車両の集合（Ｖｔｒａｎ）、及び移行したセグメント間にある交差点の集合（Ｅｔｒａｎ）を特定した後（行番号：９，１０）、特定された交差点それぞれについて、パス予測及び予測結果の評価を行う（行番号：１１）。
【００４２】
ＰｒｅｄｉｃｔＡｎｄＥｖａｌｕａｔｅ関数は、予測結果を実際と比較して評価し、各交差点での予測精度ＡｃｃＶａｌを算出する（行番号：１２）。評価基準には、例えば、偽陽性率、適合率、再現率、Ｆ−尺度、感度等が用いられてよい。
この後、判定部１４は、適宜の距離関数を用いて、過去の予測精度の中央値（又は平均値）Ａｃｃμからの現在値の差分を算出する。
【００４３】
判定部１４は、この差分が基準値以上の場合に（行番号：１３）、警戒交差点数をカウントアップする（行番号：１４）。
また、判定部１４は、警戒交差点数が所定の閾値Ｏｂｓｔｈｒｅｓを超えた場合に（行番号：１７）、交通異常と判定し、異常判定回数をカウントアップする（行番号：１８）。
【００４４】
差分を比較する上記の基準値は、他の交差点における予測精度の履歴との比較結果に基づく値が設定されてよい。例えば、基準値は、複数（Ｎ個）の交差点における差分の平均値に対して、平方根により感度を上げ、所定の係数Ａｎｏｍｓｆを乗じて設定される。
【００４５】
判定部１４は、周期的に交通異常の判定を行い、所定の観測期間内の異常判定回数が所定の閾値Ａｎｏｍｔｈｅｓ以上の場合に（行番号：２３，２３）、交通異常イベントとして検知し、警告を出力する（行番号：２４）。
出力されるデータは、例えば、異常なトラフィックを有すると判断されたセグメントの終点（交差点）の集合である。
【００４６】
［異常部分グラフ抽出］
交通異常は、１つの交差点に孤立している可能性は低く、地域内の複数の交差点が異常な交通パターンを示す可能性が高い。解析部１５は、検知された異常な交差点が接続された部分グラフを抽出する。
【００４７】
［原因分析］
解析部１５は、交通異常の原因を特定するために、ソーシャルメディアと監視カメラの映像とを利用する。
ソーシャルメディアには、交通異常に巻き込まれた個人が自分の経験を投稿している可能性がある。解析部１５は、異常と判定された地域内のユーザによって投稿された情報を取得し、ユーザが使用した用語を抽出する。これらの用語は、検知された交通異常の説明として利用される。
【００４８】
ここで、解析部１５は、文書の集合を記述する関連用語の抽出に使用される既知のテキストマイニング技術を利用してよい。解析部１５は、過去の投稿を一連の文書として扱い、関連する用語を抽出する。交通異常の期間における最新の投稿は、文書及び関連用語のセットとして抽出されてもよい。解析部１５は、これらのセットを過去の投稿と比較することにより、過去の投稿になく最近の投稿に頻出する、交通異常に関連する用語を抽出できる。
【００４９】
［可視化］
解析部１５は、検知された交通異常の情報を可視化して関係者に提示する。可視化されるデータには、例えば、予測精度の差分の大きさ等に基づく交通異常の重大度を示すマークが含まれてよい。
また、解析部１５は、交通異常が検知された地域の監視カメラの画像を取得して提示してもよい。この画像は、交通異常の原因分析に利用され得る。
【００５０】
本実施形態によれば、検知装置１は、観測地域の道路網に含まれる交差点のそれぞれにおいて、車両の進入経路（パス）に対して退出経路となるセグメントを、過去の統計情報に基づいて予測し、実際の退出経路と比較して、交差点毎の予測精度を算出する。そして、検知装置１は、予測精度の現在値を履歴と比較した結果に基づいて、交通異常を判定する。
従来からの、ブロック内の２点間のトラフィックの流れを観測して渋滞を検知する手法では、車両があるポイントから別のポイントに移動するのを待つ必要があった。これに対して、検知装置１は、交通グラフ上の交差点での車両毎の進入経路と退出経路との組み合わせという粒度の細かい情報に基づいて予測、及び異常の検知を行うため、サイバー攻撃等に起因する一部の車両の異常行動により誘発された渋滞等の交通異常を、より迅速に検知できる。
【００５１】
このとき、検知装置１は、セグメント間の移行の予測精度を高めるほど、異常検知のために観測する必要のある車両数を少なくできる。仮に予測精度が１００％に近くなれば、数台の連続した車両が予測と異なるセグメント間の移行を行う場合、サイバー攻撃等の外部要因が考えられ、検知装置１は、このような交通異常の開始を、影響が広がる前に迅速に検知できる。
【００５２】
なお、検知装置１は、ブロック内でのみ有効な車両の識別子を使用するため、道路網上の特定のユーザを広範囲にわたってトレースすることはできず、ユーザのプライバシを確保できる。
【００５３】
検知装置１は、予測精度の現在値と、履歴の中央値との差分が基準値以上の場合に、交通異常と判定するので、予測精度が履歴と異なる、すなわち予測できない車両の動きがあった場合を交通異常として容易に検知できる。
【００５４】
検知装置１は、差分が基準値以上となった交差点の数が所定以上の場合に、交通異常と判定するので、複数の交差点に影響するサイバー攻撃等に起因した交通異常を適切に検知できる。
【００５５】
検知装置１は、差分を比較する基準値として、他の交差点における予測精度の履歴との比較結果に基づく値を設定するので、他の交差点との比較により特異なトラフィックを判定できる。したがって、広範囲に広がる通常の渋滞と比較して、狭い領域での特異なトラフィックに起因する交通異常を適切に検知できる。
【００５６】
検知装置１は、周期的に交通異常の判定を行い、所定の観測期間内に交通異常と判定した回数が所定以上の場合に、警告を出力する。したがって、検知装置１は、交通異常が連続して判定された場合に警告を出力することで、誤検知を低減できる。
【００５７】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は前述した実施形態に限るものではない。また、本実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本実施形態に記載されたものに限定されるものではない。
【００５８】
本実施形態において、初期設定される各種の基準値及び閾値等の値は、限定されるものではない。例えば、観測の周期、期間、ブロックの大きさ等は、通常のトラフィックの状況等に応じて適宜設定可能である。さらに、判定結果に応じて、例えば異常車両の特定又は異常地点の特定等のために、パラメータが動的に調整されてもよい。
【００５９】
また、基準値は、固定値であってもよいし、前述のように周辺の状況に基づく可変値であってもよく、適宜の関数により算出されてよい。
さらに、予測精度向上のため、履歴として用いるパスの長さは適宜設定されてよい。
これらのパラメータの調整により、地域毎の道路状況に合わせて、誤検知を低減した適切な検知システムが構築される。
【００６０】
検知装置１による検知方法は、ソフトウェアにより実現される。ソフトウェアによって実現される場合には、このソフトウェアを構成するプログラムが、情報処理装置（コンピュータ）にインストールされる。また、これらのプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭのようなリムーバブルメディアに記録されてユーザに配布されてもよいし、ネットワークを介してユーザのコンピュータにダウンロードされることにより配布されてもよい。さらに、これらのプログラムは、ダウンロードされることなくネットワークを介したＷｅｂサービスとしてユーザのコンピュータに提供されてもよい。
【符号の説明】
【００６１】
１  検知装置
１０  制御部
１１  前処理部
１２  予測部
１３  算出部
１４  判定部
１５  解析部
２０  記憶部
２１  履歴データベース
２２  予測結果データベース
【図１】
2018180601.tif 000003
【図２】
2018180601.tif 000004
【図３】
2018180601.tif 000005
【図４】
2018180601.tif 000006