(57)【要約】【課題】車載器が取得した情報が実際の車両の状況と異なる可能性がある異常車両を抽出すること。【解決手段】車両に搭載された車載器から取得された当該車両の位置及び走行速度を示す車両情報に基づき、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の交通状態を示す交通状態値を算出する交通状態値算出部と、前記交通状態値算出部が算出した前記交通状態値、及び各車両の車載器から取得した前記車両情報に基づき、前記車両情報が示す車両の走行状態が前記対象エリア内を走行する車両として異常である車両を抽出する異常車両抽出部と、を備える。【選択図】図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載された車載器から取得された当該車両の位置及び走行速度を示す車両情報に基づき、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の交通状態を示す交通状態値を算出する交通状態値算出部と、
前記交通状態値算出部が算出した前記交通状態値、及び各車両の車載器から取得した前記車両情報に基づき、前記車両情報が示す車両の走行状態が前記対象エリア内を走行する車両として異常である車両を抽出する異常車両抽出部と、
を備えることを特徴とする異常車両抽出装置。
【請求項２】
前記異常車両抽出部は、
前記交通状態値算出部が算出した前記交通状態値として前記対象エリア内の速度を取得し、前記対象エリア内の速度と、前記車両情報が示す車両の走行速度とのズレ量が所定の許容範囲を超えている場合、当該車両の走行状態が異常であると判定することを特徴とする請求項１に記載の異常車両抽出装置。
【請求項３】
前記異常車両抽出部は、
前記交通状態値算出部が算出した交通状態値として前記対象エリア内の車両の密度を取得し、前記対象エリア内の車両の密度が閾値よりも高く、且つ、前記ズレ量が所定の許容範囲を超えている場合、当該車両の走行状態が異常であると判定することを特徴とする請求項２に記載の異常車両抽出装置。
【請求項４】
異なるタイミングで同一の車載器から取得された前記車両情報が示す車両の少なくとも二点の位置情報に基づき当該車両の走行速度を算出する走行速度算出部をさらに備え、
前記異常車両抽出部は、
前記走行速度算出部が算出した走行速度に基づき、前記車両情報が示す車両の走行状態が前記対象エリア内を走行する車両として異常であるか否かを判定することを特徴とする請求項１から３のうちいずれか一項に記載の異常車両抽出装置。
【請求項５】
所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の前記車両情報の密度が閾値未満であった場合、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の交通状態を推定する交通状態推定部をさらに備え、
前記交通状態値算出部は、前記車両情報の密度が閾値以上であった場合、前記交通状態値を算出し、
前記異常車両抽出部は、前記交通状態推定部が推定した交通状態に基づき、前記車両情報が示す車両の走行状態が前記対象エリア内を走行する車両として異常であるか否かを判定することを特徴とする請求項１から４のうちいずれか一項に記載の異常車両抽出装置。
【請求項６】
前記異常車両抽出部が異常であると判定した車両を報知する報知部をさらに備えることを特徴とする請求項１から５のうちいずれか一項に記載の異常車両抽出装置。
【請求項７】
前記異常車両抽出部が異常であると判定した車両についての課金状況を修正するための情報を生成する修正部をさらに備えることを特徴とする請求項１から６のうちいずれか一項に記載の異常車両抽出装置。
【請求項８】
車両に搭載された車載器から取得された当該車両の位置及び走行速度を示す車両情報のうち、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内に対応する前記車両情報に基づき、前記車両情報が示す車両の走行状態が前記対象エリア内を走行する車両として異常であるか否かを判定する異常車両抽出部、
を備えることを特徴とする異常車両抽出装置。
【請求項９】
車両に搭載された車載器から取得された当該車両の位置及び走行速度を示す車両情報に基づき、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の交通状態を示す交通状態値を算出する交通状態値算出ステップと、
前記交通状態値算出ステップにおいて算出された前記交通状態値、及び各車両の車載器から取得した前記車両情報に基づき、前記車両情報が示す車両の走行状態が前記対象エリア内を走行する車両として異常である車両を抽出する異常車両抽出ステップと、
を備えることを特徴とする異常車両抽出方法。
【請求項１０】
コンピュータを、
車両に搭載された車載器から取得された当該車両の位置及び走行速度を示す車両情報に基づき、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の交通状態を示す交通状態値を算出する交通状態値算出手段、
前記交通状態値算出手段が算出した前記交通状態値、及び各車両の車載器から取得した前記車両情報に基づき、前記車両情報が示す車両の走行状態が前記対象エリア内を走行する車両として異常である車両を抽出する異常車両抽出手段、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、異常車両抽出装置、異常車両抽出方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
衛星測位システムによる受信信号や加速度センサー等の検出結果に基づき車両の位置を特定し、予め用意された地図情報に基づき特定した位置に対応する地図上の車両位置を取得する車載器がある（例えば、特許文献１参照）。この種の車載器では、例えば、地図上の車両位置に基づき有料道路を走行していると判定した場合、有料道路の通行料金を課金するものがある。また、車載器が取得した地図上の車両位置を示す情報をセンタサーバ等に送信し、センタサーバ等が受信した情報に基づき渋滞や混雑状況を示す交通情報を生成するものもある。このように、車載器で取得された車両位置を示す情報は、さまざまな処理に利用される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−１１５５８８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、車載器が取得する車両位置が何らかの方法により改竄された場合、実際の車両位置ではない情報に基づき処理がなされ、正しくない処理結果が生成される虞がある。
【０００５】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、その目的は、車載器が取得した情報が実際の車両の状況と異なる可能性がある異常車両を抽出することができる異常車両抽出装置、異常車両抽出方法、およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る異常車両抽出装置（３００）は、車両（４００）に搭載された車載器（１００）から取得された当該車両の位置及び走行速度を示す車両情報に基づき、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の交通状態を示す交通状態値を算出する交通状態値算出部（３０２）と、前記交通状態値算出部が算出した前記交通状態値、及び各車両の車載器から取得した前記車両情報に基づき、前記車両情報が示す車両の走行状態が前記対象エリア内を走行する車両として異常である車両を抽出する異常車両抽出部（３０４）と、を備える。
この構成により、同じ道路を走行する他の車両との相対的な関係に基づき、車載器が取得した情報が実際の車両の状況と異なる可能性がある異常車両を抽出することができる。
【０００７】
また、本発明の一態様は、上記に記載の発明において、前記異常車両抽出部が、前記交通状態値算出部が算出した前記交通状態値として前記対象エリア内の速度を取得し、前記対象エリア内の速度と、前記車両情報が示す車両の走行速度とのズレ量が所定の許容範囲を超えている場合、当該車両の走行状態が異常であると判定する。
この構成により、対象エリア内の交通状態に対応していない、つまり、車両情報に含まれる走行速度では対象エリア内を走行できない可能性が高い車両を異常車両として抽出することができる。よって、車両情報を改竄し、対象エリアを走行しているように見せかけている車両を抽出することができる。
【０００８】
また、本発明の一態様は、上記に記載の発明において、前記異常車両抽出部が、前記交通状態値算出部が算出した交通状態値として前記対象エリア内の車両の密度を取得し、前記対象エリア内の車両の密度が閾値よりも高く、且つ、前記ズレ量が所定の許容範囲を超えている場合、当該車両の走行状態が異常であると判定する。
この構成により、対象エリアを走行する車両の密度が閾値より高い状態における交通状態に基づき異常車両を検出する。車両の密度が高い交通状態では、車載器から取得される車両情報を多く取得できる。このため、複数の車両情報から平均的な交通状態を示す交通状態値を算出することができる。また、車両の密度が高い交通状態では、他の車両との間隔が狭く、対象エリア内の平均速度よりも速い速度で走行可能な空間が十分確保されていないと考えられる。このため、対象エリアを走行可能な速度は、交通状態に依存し、対象エリア内の交通状態が示す速度に近い。このように、対象エリアを走行する車両の走行速度がある程度制限される状態における交通状態値に基づき異常車両を検出することができるため、異常車両の検出精度を向上させることができる。
【０００９】
また、本発明の一態様は、上記に記載の発明において、異なるタイミングで同一の車載器から取得された前記車両情報が示す車両の少なくとも二点の位置情報に基づき当該車両の走行速度を算出する走行速度算出部（３０３）をさらに備え、前記異常車両抽出部が、前記走行速度算出部が算出した走行速度に基づき、前記車両情報が示す車両の走行状態が前記対象エリア内を走行する車両として異常であるか否かを判定する。
この構成により、車両情報に含まれる車両の位置に基づき、車両の位置から車両の走行速度を算出できる。車両情報に含まれる車両の位置が改竄されている場合、車両の位置から算出された車両の走行速度は、実際の走行速度と乖離している可能性が高いと考えられる。よって、車両情報に含まれる車両の位置が改竄されている可能性の高い車両を異常車両として抽出することができる。
【００１０】
また、本発明の一態様は、上記に記載の発明において、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の前記車両情報の密度が閾値未満であった場合、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の交通状態を推定する交通状態推定部（３０５）をさらに備え、前記交通状態値算出部は、前記車両情報の密度が閾値以上であった場合、前記交通状態値を算出し、前記異常車両抽出部は、前記交通状態推定部が推定した交通状態に基づき、前記車両情報が示す車両の走行状態が前記対象エリア内を走行する車両として異常であるか否かを判定する。
この構成により、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の車両情報が少ない場合、所定の対象時間における所定の対象エリアの交通状態を推定する。ここで、車両情報の密度が低い場合には、少ない車両情報しか取得できないために、偏った車両情報に基づき交通状態を評価したり、偶然に特殊な状態であった車両の状態により交通状態を評価したりしてしまう虞がある。しかしながら、閾値よりも車両情報の密度が低い場合には、その対象時間帯に取得した車両情報により交通状態値を求めるのではなく、交通状態を推定し、この推定した交通状態に基づいて交通状態値を算出することで、車両情報の密度が低い対象エリアであっても平均的な交通状態に基づき異常車両を抽出することができる。
【００１１】
また、本発明の一態様は、上記に記載の発明において、前記異常車両抽出部が異常であると判定した車両を報知する報知部（３７）をさらに備える。
この構成により、異常車両についての情報を、有料道路についての料金支払いを管理する管理者、車両情報に基づき交通状況を監視する監視者、又は、異常車両と判定された車両の運転手に報知することができる。
【００１２】
また、本発明の一態様は、上記に記載の発明において、前記異常車両抽出部が異常であると判定した車両についての課金状況を修正するための情報を生成する修正部（３０７）をさらに備える。
この構成により、修正部によって修正されるべき課金状況を修正するための情報が生成され、課金状況を修正するための処理を行うことができる。
【００１３】
また、本発明に係る異常車両抽出装置は、車両に搭載された車載器から取得された当該車両の位置及び走行速度を示す前記車両情報のうち、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内に対応する車両情報に基づき、前記車両情報が示す車両の走行状態が前記対象エリア内を走行する車両として異常であるか否かを判定する異常車両抽出部を備える。
この構成により、車載器が取得した情報が実際の車両の状況と異なる可能性がある異常車両を抽出することができる。例えば、異常車両抽出装置は、位置情報を連結させた移動軌跡を走行する車両の走行速度を位置情報に基づき算出する。このとき、車両情報に含まれる車両の位置情報が改竄されている場合、算出された走行速度が異常なほど高速（例えば２００ｋｍ／ｈ）になり得る。異常車両抽出部は、このような車両を、車載器が取得した情報が実際の車両の状況と異なる可能性がある異常車両であって、車両情報に含まれる走行速度では対象エリア内を走行できない可能性が高く、他の道路を走行しながら、対象エリアを走行していると見せかけている可能性が高い車両を抽出できる。よって、車両情報を改竄している可能性の高い車両を異常車両として抽出することができる。
【００１４】
また、本発明に係る異常車両抽出方法は、車両に搭載された車載器から取得された当該車両の位置及び走行速度を示す車両情報に基づき、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の交通状態を示す交通状態値を算出する交通状態値算出ステップと、前記交通状態値算出ステップにおいて算出された前記交通状態値、及び各車両の車載器から取得した前記車両情報に基づき、前記車両情報が示す車両の走行状態が前記対象エリア内を走行する車両として異常である車両を抽出する異常車両抽出ステップと、を備える。
この構成により、同じ道路を走行する他の車両との相対的な関係に基づき、車載器が取得した情報が実際の車両の状況と異なる可能性がある異常車両を抽出することができる。
【００１５】
また、本発明に係るプログラムは、コンピュータを、車両に搭載された車載器から取得された当該車両の位置及び走行速度を示す車両情報に基づき、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の交通状態を示す交通状態値を算出する交通状態値算出手段、前記交通状態値算出手段が算出した前記交通状態値、及び各車両の車載器から取得した前記車両情報に基づき、前記車両情報が示す車両の走行状態が前記対象エリア内を走行する車両として異常である車両を抽出する異常車両抽出手段、として機能させるためのプログラムである。
この構成により、同じ道路を走行する他の車両との相対的な関係に基づき、車載器が取得した情報が実際の車両の状況と異なる可能性がある異常車両を抽出することができる。
【発明の効果】
【００１６】
この発明によれば、車載器が取得した車両位置が実際の車両の位置と異なる可能性がある車両を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の一実施形態に係る異常車両抽出システム１の一例を示す概略図である。
【図２】地図情報に含まれる一部の道路を示す図である。
【図３】図２に示した道路において取得された車両情報の分布を示す図である。
【図４】所定時刻における対象エリア内の車両の分布の一例を示す図である。
【図５】車両４００が取得した５つの車両情報Ｓ１１〜Ｓ１５に基づき、車両４００の地図上の走行位置と走行速度とを示す図である。
【図６】車載器１００の構成例を示すブロック図である。
【図７】異常車両抽出装置３００の構成例を示すブロック図である。
【図８】車載器１００による処理の一例について説明するためのフローチャートである。
【図９】異常車両抽出装置３００による全体処理の一例について説明するためのフローチャートである。
【図１０】異常車両抽出処理の一例について説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
［第１実施形態］
以下、本発明の一実施形態に係る異常車両抽出システム１の一例を示す。図１は、本発明の一実施形態に係る異常車両抽出システム１の一例を示す概略図である。
【００１９】
（全体構成）
図１に示す通り、異常車両抽出システム１は、車載器１００と、路側装置２００と、異常車両抽出装置３００とを備える。
車載器１００は、車両４００に搭載され、車両情報等を生成し、路側装置２００に送信する。車両情報には、車両４００の位置を示す情報、及び、車両４００の走行速度を示す情報が含まれる。
なお、図示は省略するが、路側装置２００は、通過する複数の車両４００の車載器１００から車両情報等を受信し、異常車両抽出装置３００に送信する。よって、異常車両抽出装置３００には、複数の車載器１００からの車両情報等が送信される。
【００２０】
路側装置２００は、交差点など、所定の路側に設けられている。路側装置２００は、路側に設けられた路側アンテナ２０１と接続されており、路側アンテナ２０１を介して、通信領域にある車載器１００と通信を行う。路側装置２００は、通信可能な車載器１００に対して、車両情報等の送信を要求し、車載器１００から車両情報等を受信する。ここで、車載器１００は、路側装置２００と通信した前回の通信時以降に生成した全ての車両情報等を路側装置２００に送信する。
【００２１】
異常車両抽出装置３００は、各地に設けられた路側装置２００から車両情報を受信し、受信した車両情報に基づき、走行状態が異常である車両４００を抽出する。本実施形態において、異常車両抽出装置３００は、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の交通状態を示す交通状態値を算出する。異常車両抽出装置３００は、算出した交通状態値に基づき、車両情報が示す車両４００の走行状態が対象エリア内を走行する車両４００として異常である異常車両を抽出する。
【００２２】
異常車両抽出装置３００は、異常車両を抽出することにより、車両情報に含まれる車両の位置情報、及び、課金処理に用いられる車両の位置情報等を何らかの方法により改竄して、一般道路の走行したように見せかけて、有料道路の課金料金の支払い免れようとする不正車両を抽出することができる。また、異常車両抽出装置３００は、車両情報に含まれる車両の走行日時を何らかの方法により改竄して、有料道路の課金料金が減免される時間帯を走行したように見せかけて、課金料金の支払い免れようとする不正車両を抽出することができる。なお、車両の位置情報が何らかの方法により改竄された場合には、車載器１００に登録されている地図情報が更新されておらず、地図情報に含まれる道路の中で最もらしいと誤判定された場合も含まれる。
【００２３】
（地図情報について）
ここで、図２を参照して、車載器１００において車両４００の地図上の位置を取得するための地図情報について説明する。図２は、地図情報に含まれる一部の道路を示す図である。
図２に示す通り、地図上の道路には、ノードＩＤとリンクＩＤとが割り当てられている。ノードＩＤとは、道路上の所定の位置（ノード）を示す識別情報である。リンクＩＤとは、２つのノードで挟まれた道路領域（リンク）を示す識別情報である。図示に示す道路には、ノードＩＤ＝Ｎ１〜Ｎ１４と、リンクＩＤ＝Ｌ１〜１１とが、それぞれ割り当てられている。
なお、リンクＬ２〜Ｌ４の道路は、有料道路であって、それ以外の道路は一般道である。
本実施形態において、対象エリアとは、少なくとも１つのリンクであって、対象エリアに含まれるリンクは予め決められている。なお、対象エリアは、複数のリンク（例えばリンクＬ２〜Ｌ４）を含むものでもよい。
【００２４】
（異常車両抽出装置３００の処理と交通状態との関係について）
ここで、図３を参照して、図２に示した道路において取得された車両情報の密度について説明する。図３は、図２に示した道路において取得された車両情報の分布を示す図である。
図３には、対象時間帯（例えば、○月○日１３：００〜１３：１０）に取得された車両情報に基づき、図２に示した道路を走行した車両の地図位置を示す。なお、図３には、対象時間帯に取得された同一車両の複数の地図位置が含まれている。つまり、図３は、対象時間帯において生成された全ての車両情報を地図位置に基づき並べた状態を示す。
【００２５】
図示の通り、リンクＬ１，Ｌ６〜Ｌ８、Ｌ５では車両情報の密度が高く、リンクＬ９〜Ｌ１１では車両情報の密度が低い。なお、リンクＬ２〜Ｌ４での車両情報の密度は、リンクＬ１，Ｌ６〜Ｌ８、Ｌ５よりは低く、リンクＬ９〜Ｌ１１よりは高い。車両情報の密度が、リンクＬ２〜Ｌ４程度であれば、道路を走行する車両の交通状態から道路を走行する車両の走行速度がある程度制限されると考えらえる。一方、車両情報の密度が、リンクＬ９〜Ｌ１１程度ならば、道路を走行する車両の交通状態から車両の走行速度は制限されることはないと考えられる。
【００２６】
そこで、異常車両抽出装置３００は、車両情報の密度が閾値以上である場合、車載器１００から取得した車両情報に基づき、対象時間帯における対象エリアの交通状態を求める。一方、車両情報の密度が閾値未満である場合、異常車両抽出装置３００は、対象時間帯における対象エリアを走行した車両４００からの車両情報に基づく方法以外の方向で、交通状態を推定する。例えば、異常車両抽出装置３００は、車両情報が取得されたときの条件に基づきシミュレータにより模擬された対象時間帯における対象エリアの交通状態を求める。また、異常車両抽出装置３００は、対象時間帯よりも過去に生成された車両情報に基づき平均的な交通状態を求めてもよい。
【００２７】
また、車両情報の密度が閾値以上である場合であっても、車両情報に含まれる車両４００の走行速度にばらつきがある場合、車両情報に基づいて正確な交通状態が再現されない虞がある。そこで、異常車両抽出装置３００は、算出した車両情報の密度が閾値以上である場合、車両情報に含まれる走行速度情報に基づき速度の分散値を算出する。分散値が予め決められた閾値以上で場合、異常車両抽出装置３００は、当該対象エリアの交通状態値の算出を推定する。一方、分散値が予め決められた閾値未満で場合、異常車両抽出装置３００は、車両情報に基づき対象エリアの交通状態値を算出する。
【００２８】
図３に示す例において、異常車両抽出装置３００は、対象時間帯における対象エリアのリンクＬ１〜Ｌ８の交通状態を、車載器１００から取得した車両情報に基づきを求める。一方、異常車両抽出装置３００は、対象時間帯における対象エリアのリンクＬ９〜Ｌ１１の交通状態を、シミュレータにより推定する。
【００２９】
本実施形態において、対象時間帯における対象エリア内の交通状態を示す交通状態値には、対象時間帯において対象エリアに存在する車両４００の走行速度の分布を示す情報が含まれる。また、交通状態値には、対象エリア内の車両４００の密度や、対象エリア内の平均速度を示す情報が含まれる。例えば、交通状態値は、対象時間帯（○月○日１３：００〜１３：１０）において対象エリア（リンクＬ１）に存在する車両４００の８０％が３５±１０ｋｍ／ｈの範囲で走行していることを示す情報等である。
【００３０】
（異常車両について）
ここで、図４を参照して、異常車両の一例について説明する。図４は、所定時刻における対象エリア内の車両の分布の一例を示す図である。図４は、図３と異なり、例えば対象時間帯に含まれる一瞬を切り出して、再現された交通状態における車両の分布を示すものである。図４（ａ）には、対象エリア内の車両の密度が７５％である状態を示す。図４（ｂ）には、対象エリア内の車両の密度が２５％である状態を示す。なお、図示の例において、対象エリアは、道路長が３０ｍの直線道路であって、車線数は２である。
図４（ａ）に示す例では、９台の車両が２９〜３１ｋｍ／ｈの速さで走行している状態を示す。
図４（ｂ）に示す例では、２台の車両が２０ｋｍ／ｈの速さで走行しており、１台の車両が５０ｋｍ／ｈで走行している状態を示す。
【００３１】
対象エリア内の車両の密度は、以下の式（１）の計算式により求められる。
車両の密度＝（車両の台数×車長）／（道路長×車線数）・・・式（１）
なお、車長とは、車両の長手方向の平均的な長さであって、任意に設定可能である。
図４（ａ）の状態を式（１）の右辺に当てはめると、車両の密度は以下の通り計算される。
（９台×５ｍ）／（３０ｍ×２）＝０．７５
図４（ｂ）の状態を式（１）の右辺に当てはめると、車両の密度は以下の通り計算される。
（３台×５ｍ）／（３０ｍ×２）＝０．２５
このようにして、異常車両抽出装置３００は、図４（ａ）に示す状態の車両の密度が７５％であり、図４（ｂ）に示す状態の車両の密度が２５％であることを求めることができる。
【００３２】
対象エリア内の平均速度は、以下の式（２）の計算式により求められる。
対象エリア内の平均速度
＝（対象エリア内の車両の走行速度の総和）／（車両の台数）・・・式（２）
図４（ａ）の状態を式（２）の右辺に当てはめると、対象エリア内の平均速度は以下の通り計算される。
（３１＋３０＋３１＋３０＋３０＋３０＋２９＋３０＋２９）／（９台）
＝３０ｋｍ／ｈ
図４（ｂ）の状態を式（２）の右辺に当てはめると、対象エリア内の平均速度は以下の通り計算される。
（２０＋２０＋５０）／（９台）
＝３０ｋｍ／ｈ
このようにして、異常車両抽出装置３００は、図４（ａ），（ｂ）に示す状態の対象エリア内の平均速度は、共に３０ｋｍ／ｈであることを求めることができる。
【００３３】
図４（ａ）に示すように車両の密度が高い状態で、対象エリア内の平均速度（３０ｋｍ／ｈ）からかけ離れた走行速度（例えば５０ｋｍ／ｈ）で走行する車両が混ざっていた場合、この車両は対象エリア内の交通状態に対応していない、つまり、交通状態に対応する速度では対象エリア内を走行できない可能性が高いと考えられる。そこで、異常車両抽出装置３００は、図４（ａ）に示す状態において、走行速度が５０ｋｍ／の車両を、車両の走行状態が対象エリア内を走行する車両としては異常であるとして抽出する。
一方、図４（ｂ）に示すように車両の密度が低い状態では、対象エリア内の平均速度は同じ３０ｋｍ／ｈであるが、走行速度が５０ｋｍ／の車両が混ざっていたとしても、この車両が交通状態に対応していない、つまり、交通状態に対応する速度では対象エリア内を走行できない可能性が高いとは言えない。なぜなら、図４（ｂ）に示す状態のように、車両の密度（２５％）が低い場合、対象エリア内の平均速度よりも速い速度で走行可能な空間が十分確保されているからである。よって、対象エリア内の平均速度からかけ離れた走行速度で走行する車両が異常であると判定できる状態は、図４（ａ）に示す状態のように、車両の密度が所定値より高い場合に限られる。
【００３４】
また、図４（ｂ）に示す状態でも、車両４００の走行速度が通常の道路を走行する走行速度の範囲外である場合、例えば、２００ｋｍ／ｈである場合、異常車両抽出装置３００は、走行速度が２００ｋｍ／の車両４００を、車両の走行状態が対象エリア内を走行する車両としては異常であるとして抽出する。
【００３５】
さらに、異常車両抽出装置３００は、車両４００の走行速度の時系列における変化量が閾値以上である場合、又は、変化量にばらつきがある場合、異常車両として抽出する。具体例について、図５を参照して説明する。図５は、車両４００が取得した５つの車両情報Ｓ１１〜Ｓ１５に基づき、車両４００の地図上の走行位置と走行速度とを示す図である。車両情報Ｓ１１〜Ｓ１５は、例えば１秒ごとに生成された車両情報であるとする。なお、図示の例では、車両情報Ｓ１２〜Ｓ１４の地図位置が改竄されているとする。
【００３６】
図示の通り、車両情報Ｓ１１〜Ｓ１５には、走行速度が３１ｋｍ／ｈであることを示す情報が含まれている。また、車両情報Ｓ１１〜Ｓ１５には、それぞれ、地図位置がＰ１１〜Ｐ１５であることを示す情報が含まれている。異常車両抽出装置３００は、地図位置Ｐ１１〜Ｐ１５に基づき、各地点間の距離と移動時間とに基づき、各地点間の車両４００の走行速度を算出する。異常車両抽出装置３００が、Ｐ１１とＰ１２との間、及び、Ｐ１４とＰ１５との間の走行速度を算出すると、それぞれ７０ｋｍ／ｈであったとする。一方、Ｐ１２とＰ１３との間、及び、Ｐ１３とＰ１４との間の走行速度は、それぞれ３１ｋｍ／ｈであったとする。このように、車両４００の走行速度の時系列における変化にばらつきがある場合、異常車両抽出装置３００は、車両４００を異常車両として抽出する。また、異常車両抽出装置３００は、このような状態において、車両４００の走行速度の時系列における変化量が予め決められている閾値以上であると判定して、車両４００を異常車両として抽出してもよい。そして、異常車両抽出装置３００は、車両情報に含まれる走行速度情報と比較し、Ｐ１１とＰ１２との間、及び、Ｐ１４とＰ１５との間の走行速度が異常であることを判定できる。この場合、異常車両抽出装置３００は、地図位置が改竄された可能性の高い車両情報Ｓ１２〜Ｓ１４を発見することができる。
【００３７】
（車載器１００の構成）
次に、図６を参照して、車載器１００の構成例について説明する。図６は、車載器１００の構成例を示すブロック図である。
車載器１００は、通信部１１と、時計１２と、位置情報取得部１３と、車両状態検出部１４と、ＣＰＵ１５と、記憶部１６と、リーダライタ１７と、を備える。
通信部１１は、例えば、路側装置２００と近距離通信を行う。通信部１１は、これに限られず、例えば、インターネットを介して路側装置２００と通信を行ってもよい。
時計１２は、現在の日付及び時刻を計り、現在の日付及び時刻を示す情報（以下、現在日時情報という）をＣＰＵ１５に出力する。
位置情報取得部１３は、例えば、衛星測位システムを用いて、車両４００の現在の位置を示す位置情報を取得し、位置情報をＣＰＵ１５に出力する。
【００３８】
車両状態検出部１４は、車両４００の状態の変化を検出する検出部である。車両状態検出部１４は、例えば、エンジンの回転数を検出するセンサーを含み、車両４００のエンジンの回転数を示す情報を出力する。また、車両状態検出部１４は、加速度センサー、地磁気センサー等を含み、車両４００の進行方向を示す情報（以下、方位情報という）を出力してもよい。
【００３９】
ＣＰＵ１５は、車載器１００を統括的に制御する制御部である。ＣＰＵ１５は、マップマッチング処理部１０１と、速度情報算出部１０２と、車両情報生成部１０３と、車両情報出力部１０４と、課金処理部１０５と、を備える。
【００４０】
記憶部１６には、地図情報１２１と、車両情報１２２と、課金条件情報１２３とが記憶されている。
地図情報１２１は、地図上における各地点と緯度経度とを対応付けた情報であって、マップマッチング処理において緯度経度から地図上の位置を特定する際に利用される一般的な情報である。
車両情報１２２は、車両情報生成部１０３により生成された車両情報であって、路側装置２００に送信されるまで一時的に記憶される情報である。
課金条件情報１２３は、有料道路等の課金エリアの位置と課金エリアにおける課金料金とを対応付けた情報であって、課金処理において車両４００の地図上の位置から計算される課金料金を求める際に利用される一般的な情報である。
【００４１】
リーダライタ１７は、所定の金額がチャージされているチャージカード５００に対して金額情報の読み書きを行う。リーダライタ１７は、課金処理部１０５による課金処理において、チャージカード５００からチャージされている金額を示す情報を読み取り、読み取った金額から課金料金が支払われたことを示す情報を、チャージカード５００に書き込む。
【００４２】
マップマッチング処理部１０１は、地図情報１２１を参照して、位置情報取得部１３から入力する位置情報に基づき、車両４００の地図上の位置を特定する。マップマッチング処理部１０１は、特定した車両４００の地図上の位置（以下、地図位置という）を示す情報（以下、地図位置情報）を車両情報生成部１０３に出力する。なお、マップマッチング処理部１０１は、車両状態検出部１４により検出された方位情報に基づき、車両４００の地図上の位置を特定してもよい。
【００４３】
速度情報算出部１０２は、車両状態検出部１４の検出結果に基づき、車両４００の走行速度を取得し、取得した車両４００の走行速度を示す情報（以下、走行速度情報という）を車両情報生成部１０３に出力する。例えば、車両状態検出部１４に含まれるセンサーのうちエンジンの回転数を検出するセンサーからの出力に基づき、速度情報算出部１０２は、検出されたエンジンの回転数に対応する車両４００の走行速度を計算する。
【００４４】
車両情報生成部１０３は、マップマッチング処理部１０１から入力する地図位置情報と、速度情報算出部１０２から入力する走行速度情報と、時計１２から入力する現在日時情報とに基づき、車両情報の生成タイミングにおける車両４００の地図位置と走行速度と走行日時とを示す車両情報を生成する。車両情報の生成タイミングは、例えば、前回の車両情報を生成したときから、所定時間の経過後又は所定距離の走行後と決められている。前者の場合、車両情報生成部１０３は、時計１２から入力する情報に基づき、前回の車両情報を生成したときから所定時間が経過したと判定した場合、判定時における車両４００の地図位置と走行速度と走行日時とを示す車両情報を生成する。後者の場合、車両情報生成部１０３は、速度情報算出部１０２から入力する情報に基づき、前回の車両情報を生成したときの地図位置から所定の距離だけ車両４００が走行したと判定した場合、判定時における車両４００の地図位置と走行速度と走行日時とを示す車両情報を生成する。車両情報生成部１０３は、生成した車両情報を、車両情報出力部１０４と課金処理部１０５とに、それぞれ出力する。
なお、車両情報生成部１０３は、車載器１００に割り当てられた固有の識別情報を含めた車両情報を生成する。また、車両情報生成部１０３は、地図位置情報として、マップマッチング処理部１０１により得られた地図位置を、リンクＩＤやノードＩＤによって示す情報を生成してもよい。
【００４５】
車両情報出力部１０４は、車両情報生成部１０３により生成された車両情報を、通信部１１を介して路側装置２００に出力する。また、車両情報出力部１０４は、課金処理部１０５による課金処理の結果を示す情報（以下、課金情報という）を、通信部１１を介して路側装置２００に出力する。
【００４６】
課金処理部１０５は、課金条件情報１２３を参照して、車両情報生成部１０３から入力する車両情報に基づき、課金処理を実行する。具体的に説明すると、課金処理部１０５は、車両４００の地図位置が課金対象となる課金エリア内にある場合、車両４００に対して請求する課金料金を計算する。課金処理部１０５は、リーダライタ１７を介して、計算した課金料金を、チャージカード５００にチャージされているチャージ金額から差し引く。課金処理部１０５は、実行した課金処理の結果を示す課金情報を車両情報出力部１０４に出力する。課金処理部１０５は、時計１２からの出力に基づき、課金処理を実行した課金日時を示す情報を、課金情報に含める。
【００４７】
（異常車両抽出装置３００の構成）
次に、図７を参照して、異常車両抽出装置３００の構成例について説明する。図７は、異常車両抽出装置３００の構成例を示すブロック図である。
異常車両抽出装置３００は、通信部３１と、登録部３２と、車両情報ＤＢ（Data Base）３３と、推定情報ＤＢ（Data Base）３４と、課金情報ＤＢ３５と、ＣＰＵ３６と、報知部３７と、を備える。
通信部３１は、例えば、インターネットを介して路側装置２００から、車両情報と課金情報とを受信する。通信部３１は、受信した情報を登録部３２に出力する。また、通信部３１は、報知部３７から入力する報知情報を外部の報知装置（図示せず）に出力してもよい。
登録部３２は、通信部３１から入力する車両情報に基づき、車載器１００ごとに、地図位置と走行速度と走行日時とを対応付けて車両情報ＤＢ３３に書き込む。また、登録部３２は、通信部３１から入力する課金情報に基づき、車載器１００ごとに、課金料金と課金日時とを対応付けて課金情報ＤＢ３５に書き込む。
【００４８】
車両情報ＤＢ３３には、例えば、各車載器１００を識別するための固有の識別情報（以下、車載器ＩＤという）に、地図位置と走行速度と走行日時とを対応付けた情報が記憶される。
推定情報ＤＢ３４には、交通状態を推定するための情報が記憶される。推定情報ＤＢ３４には、例えば、条件に応じて交通状態を模擬するための情報や、過去の車両情報に基づき平均的な交通状態を求めるための情報等が記憶されている。
課金情報ＤＢ３５には、例えば、車載器ＩＤに、課金料金と課金日時とを対応付けた情報が記憶される。
【００４９】
ＣＰＵ３６は、判定部３０１と、交通状態値算出部３０２と、走行速度算出部３０３と、異常車両抽出部３０４と、交通状態推定部３０５と、学習部３０６と、修正部３０７と、を備える。
【００５０】
判定部３０１は、交通状態の算出を指示する対象として、交通状態値算出部３０２又は交通状態推定部３０５のいずれを選択するかを判定する。判定部３０１は、車両情報ＤＢ３３に格納されている車両情報に基づき、対象エリア内の車両情報の密度を算出し、算出した車両情報の密度が予め決められた閾値以上であるか否かを判定する。判定部３０１は、例えば、以下の式（３）の計算式に従って、車両情報の密度を算出する。
車両情報の密度
＝（対象時間帯における対象エリア内の車両情報の総和）／（道路長×車線数）・・・式（３）
なお、対象時間帯における対象エリア内の車両情報の総和とは、車両情報に含まれる走行時刻が対象時間帯に含まれ、且つ、車両情報に含まれる地図位置が対象エリア内に含まれる車両情報の数である。
【００５１】
算出した車両情報の密度が閾値未満である場合、判定部３０１は、当該対象エリアの交通状態の算出を交通状態推定部３０５に対して指示する。一方、算出した車両情報の密度が閾値以上である場合、判定部３０１は、車両情報に含まれる走行速度情報に基づき速度の分散値を算出する。分散値が予め決められた閾値以上で場合、判定部３０１は、当該対象エリアの交通状態の算出を交通状態推定部３０５に対して指示する。一方、分散値が予め決められた閾値未満で場合、判定部３０１は、当該対象エリアの交通状態の算出を交通状態値算出部３０２に対して指示する。
なお、判定部３０１は、所定時間間隔ごとに判定処理を実行してもよく、図示しない操作部を介して判定処理の開始が操作者により指示されたことにより実行してもよい。
【００５２】
交通状態値算出部３０２は、判定部３０１により交通状態値の算出が指示された場合、車両情報ＤＢ３３に格納されている車両情報に基づき、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の交通状態を示す交通状態値を算出する。交通状態値算出部３０２は、交通状態値として、車両情報等が示す情報を式（１）に代入して、対象エリア内の車両の密度を算出する。また、交通状態値算出部３０２は、交通状態値として、車両情報等が示す情報を式（２）に代入して、対象エリア内の平均速度を算出する。また、交通状態値算出部３０２は、対象エリア内の平均速度を基準として前後所定の範囲内に含まれる走行速度の車両のみを抽出して、対象エリア内の車両の密度を算出してもよい。
【００５３】
なお、交通状態値算出部３０２により算出される対象エリア内の速度は、対象エリア内の車両の走行速度の平均値に限られず、対象エリア内の車両の流れに対応する速度であればよい。例えば、交通状態値算出部３０２は、対象エリアにおいて予め決められている法定速度を基準とした分散値に基づき対象エリア内の車両の流れに対応する速度を求めてもよい。また、交通状態値算出部３０２は、同一の車載器１００から異なるタイミングで生成された車両情報に基づき走行速度が急激に変化している車載器１００が取得した車両情報を、対象エリア内の速度を算出する際の対象から外すようにしてもよい。これにより、一時的に速度が変化した車両４００の車両情報が含まれないため、より正確な交通状態値を求めることができる。
【００５４】
走行速度算出部３０３は、車両情報ＤＢ３３に格納されている車両情報に基づき、車両情報が示す同一車両の位置に基づき、当該車両の二点間の走行速度を算出する。走行速度算出部３０３は、図５を参照して説明したようにして、走行速度を算出する。
【００５５】
異常車両抽出部３０４は、交通状態値算出部３０２又は交通状態推定部３０５が算出した交通状態値に基づき、車両情報が示す車両の走行状態が対象エリア内を走行する車両として異常である車両を抽出する。異常車両抽出部３０４は、図６，７を参照して説明したようにして、走行速度を算出する。
【００５６】
交通状態推定部３０５は、判定部３０１により交通状態値の算出が指示された場合、推定情報ＤＢ３４に格納されている推定情報に基づき、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の交通状態を示す交通状態値を推定する。交通状態推定部３０５は、過去の車両情報に基づき、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の交通状態の平均値を求めて交通状態値としてもよい。また、交通状態推定部３０５は、シミュレータを用いて、現在の条件に基づき対象エリアを走行する交通状態を模擬することにより、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の交通状態を示す交通状態値を算出してもよい。
【００５７】
学習部３０６は、異常車両抽出部３０４による処理結果に応じて、推定情報ＤＢ３４を学習させる。具体的に説明すると、異常車両を検出した場合、学習部３０６は、検出された異常車両に対応する車両情報を除いて、車両情報ＤＢ３３に基づき推定情報ＤＢ３４の推定情報を学習させる。異常車両を検出しない場合、学習部３０６は、車両情報ＤＢ３３に基づき推定情報ＤＢ３４の推定情報を学習させる。
【００５８】
修正部３０７は、異常車両抽出部３０４により抽出された異常車両について、課金状況を修正するための情報を生成する。例えば、修正部３０７は、課金情報ＤＢ３５に記憶されている課金情報を修正するための情報を生成する。またこれに限られず、修正部３０７は、外部に設けられた課金処理を管理するサーバの課金情報を修正するための情報を生成し、通信部３１を介して当該サーバへ送信するものであってもよい。
【００５９】
また、異常車両抽出装置３００により、異常車両の中から地図位置が改竄された可能性の高い車両が発見された場合、修正部３０７は、地図位置が改竄された可能性の高い車両が実際に走行した可能性の高い地図位置を求める。例えば、図２に示すような道路において、車両４００から取得した車両情報にはリンクＬ６〜Ｌ８を通過したことを示す地図位置情報が含まれているが、リンクＬ６〜Ｌ８の走行状態について異常であると判定され、異常車両として抽出されたとする。この場合、修正部３０７は、リンクＬ６以外に分岐路があるか否かを判定する。図示の例では、リンクＬ１からリンクＬ２〜Ｌ４が分岐しているため、修正部３０７は、リンクＬ６以外に分岐路があると判定し、リンクＬ２〜Ｌ４の交通状態値に基づき、車両４００がリンクＬ２〜Ｌ４の交通状態に対応しているか否かを判定する。車両４００がリンクＬ２〜Ｌ４の交通状態に対応していると判定した場合、車両４００が実際に走行した可能性の高い地図位置として、リンクＬ２〜Ｌ４に対応する情報を取得する。これにより、修正部３０７は、車両４００が実際は有料道路であるリンクＬ２〜Ｌ４を走行した可能性が高いため、車両４００に対して課金処理を実行する必要があることを示す情報を課金情報ＤＢ３５に書き込む。なお、修正部３０７は、課金処理の実行が必要になったことを報知部３７から報知させてもよい。
【００６０】
報知部３７は、異常車両抽出部３０４により異常車両が抽出された場合、抽出された車両が異常車両であることを報知する。報知部３７は、報知情報を出力するディスプレイやスピーカー等であってもよく、通信部３１を介して、報知情報を車載器１００や外部の報知装置に出力してもよい。
【００６１】
（車載器による処理の一例）
次に、図８を参照して、車載器１００による処理の一例について説明する。図８は、車載器１００による処理の一例について説明するためのフローチャートである。はじめに、車両４００の電源がオンされることにより、車載器１００の電源もオンされる。
【００６２】
（ステップＳＴ１０１）
車載器１００の電源がオンされると、車両情報生成部１０３は、車両情報の生成タイミングに到達したか否かを判定する。例えば、車両情報生成部１０３は、前回の車両情報を生成した時から、所定時間が経過したか、又は、所定の距離だけ走行したか否かを判定する。
（ステップＳＴ１０２）
車両情報の生成タイミングに到達したと判定した場合（ステップＳＴ１０１：ＹＥＳ）、車両情報生成部１０３は、マップマッチング処理部１０１に対して、マップマッチング処理による地図位置の取得を指示する。マップマッチング処理部１０１は、車両情報生成部１０３の指示に従い、例えば位置情報取得部１３が出力する情報に基づき、現在の車両４００の地図上の位置を取得し、地図位置情報を車両情報生成部１０３に出力する。
（ステップＳＴ１０３）
また、車両情報生成部１０３は、速度情報算出部１０２に対して、走行速度の取得を指示する。速度情報算出部１０２は、車両情報生成部１０３の指示に従い、車両状態検出部１４が出力するエンジンの回転数に基づき、現在の車両４００の走行速度を取得し、走行速度情報を車両情報生成部１０３に出力する。
（ステップＳＴ１０４）
車両情報生成部１０３は、マップマッチング処理部１０１から入力する地図位置情報と、速度情報算出部１０２にから入力する走行速度情報とに基づき、車両情報を生成する。車両情報生成部１０３は、生成した車両情報を車両情報出力部１０４と課金処理部１０５とに出力する。
【００６３】
（ステップＳＴ１０５）
課金処理部１０５は、車両情報生成部１０３から車両情報が入力すると、課金条件情報１２３を参照して、入力した車両情報に基づき、車両４００の地図位置が課金対象となる課金エリア内にあるか否かを判定する。
（ステップＳＴ１０６）
車両４００の地図位置が課金エリア内にあると判定した場合（ステップＳＴ１０５：ＹＥＳ）、課金処理部１０５は、車両情報生成部１０３から入力した車両情報に基づき、車両４００に対して請求する課金料金を計算し、リーダライタ１７を介して、計算した課金料金を、チャージカード５００にチャージされているチャージ金額から減算する。課金処理部１０５は、実行した課金処理の結果を示す課金情報を、車両情報出力部１０４に出力するとともに、課金条件情報１２３に書き込む。
【００６４】
（ステップＳＴ１０７）
次いで、車両情報出力部１０４は、車両情報を出力する出力タイミングに到達したか否かを判定する。
（ステップＳＴ１０８）
車両情報の出力タイミングに到達したことを判定した場合（ステップＳＴ１０７：ＹＥＳ）、車両情報出力部１０４は、車両情報生成部１０３から入力した車両情報と、記憶部１６から読み出した車両情報１２２とを、通信部１１を介して、予め指定されている外部装置に出力する。
（ステップＳＴ１０９）
一方、車両情報の出力タイミングに到達したことを判定しない場合（ステップＳＴ１０７：ＮＯ）、車両情報出力部１０４は、車両情報生成部１０３から入力した車両情報を、記憶部１６の車両情報１２２に書き込む。
【００６５】
（異常車両抽出装置３００の全体処理の一例）
次に、図９を参照して、異常車両抽出装置３００による全体処理の一例について説明する。図９は、異常車両抽出装置３００による全体処理の一例について説明するためのフローチャートである。なお、異常車両抽出装置３００は、対象時間帯と対象エリアを順次指定し、対象時間帯における対象エリアごとに、以下の処理を実行する。
（ステップＳＴ２０１）
判定部３０１は、対象時間帯と対象エリアとが指定された場合、交通状態を推定するか否かを判定する。言い換えると、判定部３０１は、交通状態値の算出を指示する対象として、交通状態値算出部３０２又は交通状態推定部３０５のいずれを選択するかを判定する。本実施形態において、判定部３０１は、指定された対象時間帯と対象エリアに対応する車両情報を車両情報ＤＢ３３から読み出し、指定された対象時間帯の対象エリアにおける車両情報の密度を算出する。例えば、対象エリアとしてリンクＬＸが、対象時間帯として○月○日の１３：００〜１３：１０が、それぞれ指定されたとする。また、判定部３０１は、車両情報に含まれる走行速度情報に基づき走行速度の分散値を算出する。
【００６６】
（ステップＳＴ２０２）
リンクＬＸの車両情報の密度が閾値以上であり、且つ、分散値が閾値未満である場合、判定部３０１は、交通状態の推定が必要ないと判定する（ステップＳＴ２０１：ＮＯ）。この場合、判定部３０１は、対象エリアの交通状態値の算出を交通状態値算出部３０２に対して指示する。そして、交通状態値算出部３０２は、車両情報ＤＢ３３に格納されている車両情報のうち、対象時間帯（○月○日の１３：００〜１３：１０）に対象エリアであるリンクＬＸ内に存在していたことを示す車両情報に基づき、対象エリア内における車両の交通状態を再現し、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の交通状態を示す交通状態値を算出する。なお、交通状態を再現するとは、例えば、対象時間帯における各時刻において、対象エリアに存在する車両４００の数や位置関係、平均速度、車両４００の密度等を求めることをいう。
【００６７】
（ステップＳＴ２０３）
一方、リンクＬＸの車両情報の密度が閾値未満である場合、又は、リンクＬＸの車両情報の密度が閾値以上であり、且つ、分散値が閾値以上である場合、判定部３０１は、交通状態の推定が必要あると判定する（ステップＳＴ２０１：ＹＥＳ）。この場合、判定部３０１は、対象エリアの交通状態値の算出を交通状態推定部３０５に対して指示する。そして、交通状態推定部３０５は、推定情報ＤＢ３４に格納されている推定情報に基づき、対象時間帯において推定される対象エリア内の車両状況（例えば、走行している車両の地図位置と走行速度を示す情報）を推定し、推定結果を求める。
（ステップＳＴ２０４）
そして、交通状態推定部３０５は、ステップＳＴ２０３において求めた推定結果に基づき、対象エリア内における車両の交通状態を再現し、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の交通状態を示す交通状態値を算出する。
【００６８】
（ステップＳＴ２０５）
次いで、異常車両抽出部３０４は、交通状態値算出部３０２又は交通状態推定部３０５により算出された交通状態値に基づき、車両情報が示す車両の走行状態が対象エリア内を走行する車両として異常である車両を抽出するための異常車両抽出処理を実行する。なお、この処理内容の詳細については、図１０を参照して後述する。
（ステップＳＴ２０６）
異常車両抽出部３０４は、ステップＳＴ２０５の処理において、異常車両が抽出されたか否かを判定する。
【００６９】
（ステップＳＴ２０７）
異常車両が抽出されたと判定した場合（ステップＳＴ２０６：ＹＥＳ）、異常車両抽出部３０４は、異常車両を抽出したことを報知部３７から報知させる。
（ステップＳＴ２０８）
そして、学習部３０６は、異常車両抽出部３０４による処理結果に応じて、推定情報ＤＢ３４を学習させる。具体的に説明すると、ステップＳＴ２０７において異常車両を検出した場合、学習部３０６は、検出された異常車両に対応する車両情報を除いて、車両情報ＤＢ３３に基づき推定情報ＤＢ３４の推定情報を学習させる。ステップＳＴ２０７において異常車両を検出しない場合、学習部３０６は、車両情報ＤＢ３３に基づき推定情報ＤＢ３４の推定情報を学習させる。
（ステップＳＴ２０９）
異常車両抽出部３０４は、全ての対象エリアについて異常車両抽出処理が終了したか否かを判定する。全ての対象エリアについて異常車両抽出処理を終了していないと判定した場合（ステップＳＴ２０９：ＮＯ）、異常車両抽出部３０４は、ステップＳＴ２０１に戻って、処理を繰り返す。一方、全ての対象エリアについて異常車両抽出処理を終了したと判定した場合（ステップＳＴ２０９：ＹＥＳ）、異常車両抽出部３０４は、処理を終了する。
【００７０】
（異常車両抽出処理の一例）
次に、図１０を参照して、異常車両抽出処理の一例について説明する。図１０は、異常車両抽出処理の一例について説明するためのフローチャートである。なお、図１０に示す処理は、図９に示すステップＳＴ２０５の処理に相当する。
（ステップＳＴ３０１）
異常車両抽出部３０４は、交通状態値算出部３０２又は交通状態推定部３０５からの交通状態値として、対象エリアごとの平均速度を取得する。異常車両抽出部３０４は、交通状態値算出部３０２又は交通状態推定部３０５により算出された対象エリアごとの平均速度を取得してもよく、交通状態値算出部３０２又は交通状態推定部３０５からの交通状態値に基づき、自身で対象エリアごとの平均速度を算出してもよい。
（ステップＳＴ３０２）
次いで、異常車両抽出部３０４は、交通状態値算出部３０２又は交通状態推定部３０５からの交通状態値に基づき、対象エリアごとの車両の密度を取得する。異常車両抽出部３０４は、交通状態値算出部３０２又は交通状態推定部３０５により算出された対象エリアごとの車両の密度を取得してもよく、交通状態値算出部３０２又は交通状態推定部３０５からの交通状態値に基づき、自身で対象エリアごとの車両の密度を算出してもよい。
【００７１】
（ステップＳＴ３０３）
異常車両抽出部３０４は、ステップＳＴ３０２において算出した車両の密度が、予め決められた閾値以上であるか否かを判定する。
（ステップＳＴ３０４）
車両の密度が閾値以上であると判定された場合（ステップＳＴ３０３：ＹＥＳ）、異常車両抽出部３０４は、車両の密度に応じて予め決められている許容範囲を設定する。例えば、車両の密度が高い場合、車両同士の走行速度の差が小さく、車両の密度が低い場合、車両同士の走行速度の差が大きいと考えられる。そこで、車両の密度が９０％以上である場合の許容範囲が±５ｋｍ／ｈ、車両の密度が８０％以上９０％未満である場合の許容範囲が±７ｋｍ／ｈ、・・・、車両の密度が５０％以上６０％未満である場合の許容範囲が±１２ｋｍ／ｈと決められているとする。これら密度に応じて決められた許容範囲を示す情報は、図示しないが、異常車両抽出部３０４が内蔵する記憶部に記憶されている。
【００７２】
（ステップＳＴ３０５）
次いで、異常車両抽出部３０４は、車両情報ＤＢ３３に格納されている車両情報のうち、対象時間帯において対象エリアに車両４００がいることを示す車両情報に基づき、車両情報に含まれる走行速度が、ステップＳＴ３０１において算出した対象エリア内の平均速度と乖離しているか否かを、車両ごとに判定する。具体的に説明すると、異常車両抽出部３０４は、車両情報に含まれる走行速度が、対象エリア内の平均速度を基準とした許容範囲内に含まれるか否かを判定する。例えば、異常車両抽出部３０４は、対象エリア内の平均速度の数字が許容範囲内に含まれる場合、車両情報に含まれる走行速度が対象エリア内の平均速度を基準とした許容範囲内に含まれていると判定する。これに限られず、異常車両抽出部３０４は、車両情報に含まれる走行速度の数字と対象エリア内の平均速度の数字の比率が所定範囲内に含まれる場合、車両情報に含まれる走行速度が対象エリア内の平均速度を基準とした許容範囲内に含まれていると判定してもよい。
【００７３】
（ステップＳＴ３０６）
車両情報に含まれる走行速度が対象エリア内の平均速度と乖離していると判定した場合（ステップＳＴ３０５：ＹＥＳ）、異常車両抽出部３０４は、車両情報に含まれる走行速度が、対象エリア内の平均速度を基準とした許容範囲内に含まれない車両を異常車両として抽出する。
【００７４】
（ステップＳＴ３０７）
そして、異常車両抽出部３０４は、車両情報ＤＢ３３に格納されている車両情報のうち、対象時間帯において対象エリアに車両４００がいることを示す車両情報に基づき、全ての車両について異常車両抽出処理が実行されたか否かを判定する。全ての車両について異常走行抽出処理が実行されたと判定しない場合（ステップＳＴ３０７：ＮＯ）、異常車両抽出部３０４は、ステップＳＴ３０４に戻って、処理を繰り返す。一方、全ての車両について異常走行抽出処理が実行されたと判定した場合（ステップＳＴ３０７：ＹＥＳ）、異常車両抽出部３０４は、処理を終了する。
【００７５】
（ステップＳＴ３０８）
ステップＳＴ３０３の判定において、車両の密度が閾値未満であると判定された場合（ステップＳＴ３０３：ＮＯ）、異常車両抽出部３０４は、車両情報ＤＢ３３に格納されている車両情報のうち、対象時間帯において対象エリアに車両４００がいることを示す車両情報に基づき、車両情報に含まれる地図位置が示す車両４００の少なくとも二点間の走行速度を算出する。例えば、異常車両抽出部３０４は、異なるタイミングで同一の車載器１００から取得された車両情報Ｓ１，Ｓ２に基づき、車両情報Ｓ１を生成した時刻Ｔ１における地図位置Ｐ１と、次の車両情報Ｓ２を生成した時刻Ｔ２における地図位置Ｐ２との二点間の走行速度を、以下の式（４）に従って算出する。
走行速度＝（Ｐ１からＰ２までの距離）／（時刻Ｔ２−時刻Ｔ１）・・・式（４）
【００７６】
（ステップＳＴ３０９）
異常車両抽出部３０４は、ステップＳＴ３０８で算出した車両４００の走行速度自体が異常であるか否かを判定する。例えば、一般道路を２００ｋｍ／ｈで走行する車両は異常である。異常車両抽出部３０４は、ステップＳＴ３０８で算出した車両４００の走行速度が予め決められている異常速度以上である場合、走行速度自体が異常であると判定し（ステップＳＴ３０９：ＹＥＳ）、ステップＳＴ３１１に進む。
【００７７】
（ステップＳＴ３１０）
ステップＳＴ３０８で算出した車両４００の走行速度が予め決められている異常速度未満である場合（ステップＳＴ３０９：ＮＯ）、異常車両抽出部３０４は、ステップＳＴ３０８で算出した車両４００の走行速度の変化が異常であるか否かを判定する。例えば、数秒後の走行速度が急激に変化したり、急激な変化が繰り返された場合、このように走行する車両は異常である。異常車両抽出部３０４は、ステップＳＴ３０８で算出した車両４００の走行速度の時系列における変化において変化にばらつきがある場合、又は、ステップＳＴ３０８で算出した車両４００の走行速度の時系列における変化量が予め決められている閾値以上である場合、走行速度の時系列における変化が異常であると判定し（ステップＳＴ３１０：ＹＥＳ）、ステップＳＴ３１１に進む。
【００７８】
（ステップＳＴ３１１）
３０４は、ステップＳＴ３０９又はステップＳＴ３１０において、異常であると判定された場合（ステップＳＴ３０９：ＹＥＳ、ステップＳＴ３１０：ＹＥＳ）、異常車両抽出部３０４は、異常であると判定された車両を異常車両として抽出する。
【００７９】
（ステップＳＴ３１２）
そして、異常車両抽出部３０４は、車両情報ＤＢ３３に格納されている車両情報のうち、対象時間帯において対象エリアに車両４００がいることを示す車両情報に基づき、全ての車両について異常車両抽出処理が実行されたか否かを判定する。全ての車両について異常走行抽出処理が実行されたと判定しない場合（ステップＳＴ３１２：ＮＯ）、異常車両抽出部３０４は、ステップＳＴ３０８に戻って、処理を繰り返す。一方、全ての車両について異常走行抽出処理が実行されたと判定した場合（ステップＳＴ３１２：ＹＥＳ）、異常車両抽出部３０４は、処理を終了する。
【００８０】
（その他、各構成の置換や変更）
その他、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、上記した実施の形態における構成要素を周知の構成要素に置き換えることは適宜可能である。また、この発明の技術範囲は上記の実施形態に限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において種々の変更を加えることが可能である。
【００８１】
例えば、異常車両抽出装置３００の異常車両抽出部３０４は、交通状態値に基づき異常車両を抽出すると説明したが、これに限られない。例えば、異常車両抽出部３０４は、車両情報ＤＢ３３から読み出した対象時間帯における対象エリアの車両情報に基づき、異常車両があるか否かを判定するものであってもよい。上述の通り、異常車両抽出部３０４は、走行速度が２００ｋｍ／ｈの車両を、車両の走行状態が対象エリア内を走行する車両としては異常であるとして抽出する。また、異常車両抽出部３０４は、車両４００の走行速度の時系列における変化量が閾値以上である場合、又は、変化量にばらつきがある場合、異常車両として抽出する。
【００８２】
課金処理部１０５は、チャージカード５００に対して課金料金の支払処理を行うものに限られず、クレジットカード等により課金料金の支払処理を実行するものであってもよい。
【００８３】
車載器１００は、地図情報や課金条件情報等を配信するセンタサーバ（図示せず）と接続されていてもよい。これにより、車載器１００は、最新の地図情報に基づき車両４００の地図位置を特定し、車両情報に含めることができる。また、車載器１００は、最新の課金条件情報に基づき、課金処理を実行することができる。これにより、課金システムの信頼性を高めることができる。
【００８４】
車載器１００は、マップマッチング処理部１０１により得られた地図位置を車両情報に含めるものに限られず、位置情報取得部１３により取得された情報をそのまま車両情報に含めるものであってもよい。
【００８５】
交通状態値算出部３０２及び異常車両抽出部３０４は、停車している車両を除くようにしてもよい。この場合、車載器１００は、車両４００のエンジン（イグニッション）がオフしているか否かを示す情報を車両情報に含めて、異常車両抽出装置３００に送信する。交通状態値算出部３０２及び異常車両抽出部３０４は、エンジンがオフしている車両情報を除いて、所定処理を実行する。
【００８６】
課金処理は、車載器１００が実行する例について説明したが、課金処理は、外部サーバにより実行されるものでもよい。
【００８７】
判定部３０１は、交通状態を推定するか否かを判定する際、車両情報の密度と走行速度の分散値とに基づき判定する例に限られない。例えば、判定部３０１は、車両情報の密度が閾値以上である場合、交通状態値算出部３０２に対して交通状態値の算出を指示し、車両情報の密度が閾値未満である場合、交通状態推定部３０５に対して交通状態値の算出を指示してもよい。
【００８８】
（作用と効果）
上述の通り、本実施形態に係る異常車両抽出装置３００は、車両に搭載された車載器の位置及び走行速度を示す車両情報に基づき、車両情報が示す車両の走行状態が対象エリア内を走行する車両として異常である車両を抽出する異常車両抽出部３０４を備える。
この構成により、異常車両抽出装置３００は、車載器が取得した情報が実際の車両の状況と異なる可能性がある異常車両を抽出することができる。これにより、車載器が取得した車両情報が何らかの方法により改竄され、本来有料道路を走行しているにもかかわらず、通行料金の支払いを免れようとする不正通行車両を特定することができ、課金システムの信頼を向上させることができる。また、実際の走行情報と異なる状況に基づき、渋滞や混雑状況を示す交通情報が生成されることを防止することができる。
【００８９】
また、本実施形態に係る異常車両抽出装置３００は、車両に搭載された車載器の位置及び走行速度を示す車両情報に基づき、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の交通状態を示す交通状態値を算出する交通状態値算出部３０２を備える。
また、本実施形態に係る異常車両抽出装置３００は、対象エリアの速度と、実際の車両情報が示す走行速度とのズレ量が所定の許容範囲を超えている場合、異常車両として抽出する。
この構成により、異常車両抽出装置３００は、交通状態に基づき異常車両を検出することができる。これにより、車両の走行速度自体や走行速度の変化が異常でない場合であっても、同じ道路を走行する他の車両との相対的な関係に基づき、車両４００ごとの異常性の判定することができる。よって、対象エリア内の交通状態に対応していない、つまり、交通状態に対応する速度では対象エリア内を走行できない可能性が高い車両を異常車両として抽出することができ、車両情報を改竄し、対象エリアを走行しているように見せかけている車両を抽出することができる。
【００９０】
また、本実施形態に係る異常車両抽出装置３００は、交通状態値により示される対象エリア内における車両の密度が閾値よりも高く、且つ、交通状態値により示される対象エリアの速度と実際の車両情報が示す走行速度とのズレ量が所定の許容範囲を超えている場合、異常車両として抽出する。
この構成により、対象エリアを走行する車両の密度が閾値より高い状態における交通状態に基づき異常車両を検出する。車両の密度が高い交通状態では、車載器から取得される車両情報を多く取得できる。このため、複数の車両情報から平均的な交通状態を示す交通状態値を算出することができる。また、車両の密度が高い交通状態では、他の車両との間隔が狭く、対象エリア内の平均速度よりも速い速度で走行可能な空間が十分確保されていないと考えられる。このため、対象エリアを走行可能な速度は、交通状態に依存し、対象エリア内の交通状態が示す速度に近い。このように、対象エリアを走行する車両の走行速度がある程度制限される状態における交通状態値に基づき異常車両を検出することができるため、異常車両の検出精度を向上させることができる。
【００９１】
また、本実施形態に係る異常車両抽出装置３００は、異なるタイミングで同一の車載器１００から取得された車両情報が示す車両４００の少なくとも二点の位置情報に基づき車両４００の走行速度を算出する走行速度算出部３０３をさらに備える。
この構成により、車両情報に含まれる車両の位置に基づき、車両の位置から車両の走行速度を算出できる。車両情報に含まれる車両の位置が改竄されている場合、車両の位置から算出された車両の走行速度は、実際の走行速度と乖離している可能性が高いと考えられる。よって、車両情報に含まれる車両の位置が改竄されている可能性の高い車両を異常車両として抽出することができる。
【００９２】
また、本実施形態に係る異常車両抽出装置３００は、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の車両情報の密度が閾値未満であった場合、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の交通状態を推定する交通状態推定部３０５をさらに備える。
この構成により、交通状態推定部３０５は、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の車両情報が少ない場合、所定の対象時間における所定の対象エリアの交通状態を推定する。ここで、車両情報の密度が低い場合には、少ない車両情報しか取得できないために、偏った車両情報に基づき交通状態を評価したり、偶然に特殊な状態であった車両の状態により交通状態を評価したりしてしまう虞がある。しかしながら、閾値よりも車両情報の密度が低い場合には、その対象時間帯に取得した車両情報により交通状態値を求めるのではなく、交通状態を推定し、この推定した交通状態に基づいて交通状態値を算出することで、車両情報の密度が低い対象エリアであっても平均的な交通状態に基づき異常車両を抽出することができる。
【００９３】
また、本実施形態に係る異常車両抽出装置３００は、異常車両を報知する報知部３７をさらに備える。
この構成により、異常車両についての情報を、有料道路のついての料金支払いを管理する管理者、車両情報に基づき交通状況を監視する監視者、又は、異常車両と判定された車両の運転手に報知することができる。
【００９４】
また、本実施形態に係る異常車両抽出装置３００は、異常車両抽出部３０４が異常であると判定した車両についての課金状況を修正するための情報を生成する修正部３０７をさらに備える。
この構成により、修正されるべき課金状況を修正するための情報が生成され、課金状況を修正するための処理が容易になる。
【００９５】
また、本実施形態に係る異常車両抽出装置３００は、交通状態値を算出する場合、車両情報に含まれる地図位置を用いている。
この構成により、車両の位置情報として緯度経度を示す情報を用いた場合に比べて、交通状態の再現精度を向上させることができる。
【００９６】
なお、本発明における車載器１００と異常車両抽出装置３００の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより工程を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータシステム」は、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）を備えたＷＷＷシステムも含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
【００９７】
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【符号の説明】
【００９８】
１  異常車両抽出システム
１００  車載器
２００  路側装置
２０１  路側アンテナ
３００  異常車両抽出装置
５００  チャージカード
１１  通信部
１２  時計
１３  位置情報取得部
１４  車両状態検出部
１５  ＣＰＵ
１６  記憶部
１７  リーダライタ
１０１  マップマッチング処理部
１０２  速度情報算出部
１０３  車両情報生成部
１０４  車両情報出力部
１０５  課金処理部
１２１  地図情報
１２２  車両情報
１２３  課金条件情報
３１  通信部
３２  登録部
３３  車両情報ＤＢ
３４  推定情報ＤＢ
３５  課金情報ＤＢ
３６  ＣＰＵ
３７  報知部
３０１  判定部
３０２  交通状態値算出部
３０３  走行速度算出部
３０４  異常車両抽出部
３０５  交通状態推定部
３０６  学習部
３０７  修正部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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