(57)【要約】本開示は、交差点における対象道路設備の有無を確定する方法、システム、装置、及び記憶媒体を提供する。該方法は：対象交差点における移動体の左折軌跡に関する軌跡データを取得するステップ；軌跡データから対象道路設備と関連する特徴パラメータに関する情報を抽出するステップ；対象交差点の特徴パラメータに関する情報に基づいて対象交差点における対象道路設備の有無を確定するステップを含んでもよい。本方法は、交差点の道路設備構成を知的に確定し、人的資源及び時間に関するコストを削減する可能性がある。【選択図】図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
交差点における対象道路設備の有無を確定する方法であって、前記方法は：
対象交差点における移動体の左折軌跡に関する軌跡データを取得するステップ；
前記軌跡データから前記対象道路設備と関連する特徴パラメータに関する情報を抽出するステップ；
前記対象交差点の前記特徴パラメータに関する情報に基づいて前記対象交差点における前記対象道路設備の有無を確定するステップを含み、
前記軌跡データは、前記左折軌跡における時系列の複数のポイントに関する複数の情報を含むデータセットであり；
前記対象道路設備は、左折待機領域を含み；
前記特徴パラメータは、前記移動体が前記交差点に進入した後の走行パラメータを含む、方法。
【請求項２】
前記特徴パラメータに関する情報に基づいて前記対象交差点における前記対象道路設備の有無を確定するステップは：
判定閾値を確定するステップであって、前記判定閾値の数は、前記特徴パラメータの数と同じであり、各前記判定閾値は、前記特徴パラメータの１つに対応する、ステップ；及び
前記交差点における前記対象道路設備の有無を確定するために、前記特徴パラメータを前記対応する判定閾値と比較するステップを含み、
前記特徴パラメータが、前記対応する判定閾値の範囲内であれば、前記交差点において前記対象道路設備があると確定される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記特徴パラメータは、以下の：
停止回数、停止持続時間、停止距離、遅延時間、前記交差点を通過する平均速度、又は２回停止する確率の中の少なくとも１つを含み；
前記停止回数に関して、前記軌跡データにおいて、少なくとも２つの連続するポイントに対応する速度が、プリセット値未満であれば、移動体は、１回停止したと見なされ；
前記停止持続時間は、１回の停止の持続時間を指し；
前記停止距離は、前記少なくとも２回の停止間の前記移動体の移動距離を指し；
前記遅延時間は、前記移動体が前記交差点を通過する実際の時間と、前記移動体が、停止せずに前記交差点を通過するのに必要とする時間との差を指す；
前記交差点を通過する前記平均速度は、前記交差点を通過する前記移動体の平均速度を指し；
前記２回停止する確率は、軌跡の総数に対する停止回数が２回以上である軌跡の数の比率である、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記判定閾値を確定するステップは：
既知の交差点における移動体の左折軌跡に関する軌跡データを取得するステップ；
前記軌跡データから前記対象道路設備と関連する前記特徴パラメータに関する情報を抽出するステップ；
前記既知の交差点が前記対象道路設備を含むかについてラベル付けするステップ；及び
前記特徴パラメータに関する前記情報及び前記既知の交差点の前記ラベル付け結果に基づいて、前記特徴パラメータの前記判定閾値を確定するステップを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記方法は：
予備の軌跡データとして、前記既知の交差点における移動体の左折軌跡を取得するステップ；及び
平坦なピーク期間に対応し、前記軌跡データとして前記完全な特徴パラメータを含む前記予備の軌跡データを抽出するステップを更に含み、
前記平坦なピーク期間は、前記交差点における交通流量が安定している時間帯であり、前記時間帯は、前記交差点における交通流量が多過ぎたり、少な過ぎたりする時間を除く、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記特徴パラメータに関する前記情報及び前記既知の交差点の前記ラベル付け結果に基づいて、前記特徴パラメータの前記判定閾値を確定するステップは：
前記特徴パラメータに関する前記情報及び前記既知の交差点の前記ラベル付け結果に基づく前記判定閾値を使用して、判定モデルを訓練するステップ；及び
前記判定閾値及び前記判定モデルを確定するステップを含む、請求項４に記載の方法。
【請求項７】
前記対象交差点の前記特徴パラメータに関する情報に基づいて前記対象交差点における前記対象道路設備の有無を確定するステップは：
前記対象交差点の前記軌跡データを前記判定モデルに入力するステップ；及び
前記対象交差点における前記対象道路設備の有無の判定結果を出力するステップを含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記判定モデルは、決定木モデルである、請求項６に記載の方法。
【請求項９】
前記方法は：
予備の軌跡データとして、前記対象交差点における移動体の左折軌跡を取得するステップ；及び
平坦なピーク期間に対応し、前記軌跡データとして前記完全な特徴パラメータを含む前記予備の軌跡データを抽出するステップを更に含み、
前記平坦なピーク期間は、前記交差点における交通流量が安定している時間帯であり、前記時間帯は、前記交差点における交通流量が多過ぎたり、少な過ぎたりする時間を除く、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
交差点における対象道路設備の有無を確定するシステムであって、前記システムは：
対象交差点における移動体の左折軌跡に関する軌跡データを取得し、前記軌跡データから前記対象道路設備と関連する特徴パラメータに関する情報を抽出するように構成される取得モジュール；及び
前記対象交差点の前記特徴パラメータに関する情報に基づいて前記対象交差点における前記対象道路設備の有無を確定するように構成される判定モジュールを含み、
前記軌跡データは、前記左折軌跡における時系列の複数のポイントに関する複数の情報を含むデータセットであり；
前記対象道路設備は、左折待機領域を含み；
前記特徴パラメータは、前記移動体が前記交差点に進入した後の走行パラメータを含む、システム。
【請求項１１】
前記システムは、判定閾値を確定するように構成される訓練モジュールを更に含み、
前記判定モジュールは、前記対象交差点における前記対象道路設備の有無を確定するために、前記特徴パラメータを前記対応する判定閾値と比較するように更に構成され、前記特徴パラメータが、前記対応する判定閾値の範囲内であれば、前記対象交差点において前記対象道路設備があると確定される、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記訓練モジュールは：
既知の交差点における移動体の左折軌跡に関する前記軌跡データを取得し；
前記軌跡データから前記対象道路設備と関連する特徴パラメータに関する情報を抽出し；
前記既知の交差点が前記対象道路設備を含むかについてラベル付けし；
前記特徴パラメータに関する前記情報及び前記既知の交差点の前記ラベル付け結果に基づいて、前記特徴パラメータの前記判定閾値を確定するように更に構成される、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記訓練モデルは：
予備の軌跡データとして、前記既知の交差点における移動体の左折軌跡を取得し；
平坦なピーク期間に対応し、前記軌跡データとして前記完全な特徴パラメータを含む前記予備の軌跡データを抽出するように更に構成され、
前記平坦なピーク期間は、前記交差点における交通流量が安定している時間帯であり、前記時間帯は、前記交差点における交通流量が多過ぎたり、少な過ぎたりする時間を除く、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記訓練モジュールは：
前記特徴パラメータに関する前記情報及び前記ラベル付け結果に基づく前記判定閾値を使用して、判定モデルを訓練し；
前記判定閾値及び前記判定モデルを確定するように構成される、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１５】
前記判定モジュールは：
前記対象交差点の前記軌跡データを前記判定モデルに入力し；
前記対象交差点における前記対象道路設備の有無の判定結果を出力するように更に構成される、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
前記判定モデルは、決定木モデルである、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１７】
前記取得モジュールは：
予備の軌跡データとして、前記対象交差点における移動体の左折軌跡を取得し；
平坦なピーク期間に対応し、前記軌跡データとして前記完全な特徴パラメータを含む前記予備の軌跡データを抽出するように更に構成され、
前記平坦なピーク期間は、前記交差点における交通流量が安定している時間帯であり、前記時間帯は、前記交差点における交通流量が多過ぎたり、少な過ぎたりする時間を除く、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１８】
前記特徴パラメータは、以下の：
停止回数、停止持続時間、停止距離、遅延時間、前記対象交差点を通過する平均速度、又は２回停止する確率の中の少なくとも１つを含み；
前記停止回数に関して、軌跡データにおいて、少なくとも２つの連続するポイントに対応する速度が、プリセット値未満であれば、移動体は、１回停止したと見なされ；
前記停止持続時間は、１回の停止の持続時間を指し；
前記停止距離は、前記少なくとも２回の停止間の前記移動体の移動距離を指し；
前記遅延時間は、前記移動体が前記交差点を通過する実際の時間と、前記移動体が、停止せずに前記交差点を通過するのに必要とする時間との差を指す；
前記交差点を通過する前記平均速度は、前記交差点を通過する前記移動体の平均速度を指し；
前記２回停止する確率は、軌跡の総数に対する停止回数が２回以上である軌跡の数の比率である、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１９】
交差点における対象道路設備の有無を確定するための装置であって、前記装置は、プロセッサ及び命令を記憶するための記憶装置を含み、前記命令が前記プロセッサによって実行されると、前記装置に、請求項１〜９のいずれか一項に記載の方法に対応する動作を実行させる、装置。
【請求項２０】
コンピュータ可読な記憶媒体であって、前記記憶媒体は、コンピュータ命令を記憶し、コンピュータが、前記記憶媒体にある前記コンピュータ命令を読取ると、前記コンピュータは、請求項１〜９のいずれか一項に記載の方法を動作させる、コンピュータ可読な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、交通管理情報化の分野、特に、交差点における対象道路設備の有無を確定する方法、システム、装置、及び記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
都市交通の知的開発に伴い、交差点における道路設備の設置状況を明確に把握して、信号の知的（ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ）規制を実現することが望ましくなっている。例えば、交差点における左折待機領域、左折信号、又は他の交通標識の有無。左折待機領域を例にとると、信号のタイミング設定は、交差点における左折待機領域の有無によって異なる可能性がある。左折待機領域が交差点にあれば、直進する移動体が先行し、左折する移動体が後行することが、必要である。しかしながら、交差点の中には、左折待機領域があるものもあり、交差点の中には、左折待機領域が無いものもあり、各交差点に左折待機領域があるかを予め知ることが、望ましい。そのため、交差点における特定の道路設備の有無は、交通管理の情報化に重要な影響を与え得る。現在、交差点における道路設備の有無を確定する知的方法は、全く存在しない。各交差点が、人手による現地検査によって確認される必要があるならば、多くの人的及び物的資源を消費することになる。従って、交差点における道路設備の有無を確定するための正確で知的な方法が、必要である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本開示は、交差点における対象道路設備の有無を確定する方法、システム、装置、及び記憶媒体を提供し、目的は、交差点における道路設備の設置状況を知的に確定すること、及び人的及び物的資源のコストを削減することである。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本開示の上記目的を達成するために、本開示は、以下の技術的解決方法を提供する。
【０００５】
交差点における対象道路設備の有無を確定する方法。該方法は、プロセッサ及び記憶装置を含む装置に実装してもよい。該方法は、以下の動作：対象交差点における移動体の左折軌跡に関する軌跡データを取得する動作；軌跡データから対象道路設備と関連する特徴パラメータに関する情報を抽出する動作；対象交差点の特徴パラメータに関する情報に基づいて対象交差点における対象道路設備の有無を確定する動作の中、１つ又は複数を含んでもよい。軌跡データは、左折軌跡における時系列の複数のポイントに関する複数の情報を含むデータセットとしてもよい。対象道路設備は、左折待機領域を含んでもよく、特徴パラメータは、移動体が交差点に進入した後の走行パラメータを含んでもよい。
【０００６】
本開示では、特徴パラメータに関する情報に基づいて対象交差点における対象道路設備の有無を確定する動作は：判定閾値を確定する動作であって、該判定閾値の数は、特徴パラメータの数と同じであり、各判定閾値は、特徴パラメータの１つに対応する、動作；及び交差点における対象道路設備の有無を確定するために、特徴パラメータを対応する判定閾値と比較する動作を含み、特徴パラメータが、対応する判定閾値の範囲内であれば、交差点において対象道路設備があると確定される。
【０００７】
本開示では、特徴パラメータは、以下の：停止回数、停止持続時間、停止距離、遅延時間、交差点を通過する平均速度、又は２回停止する確率の中の少なくとも１つを含んでもよい。
【０００８】
本開示では、判定閾値を確定する動作は：既知の交差点における移動体の左折軌跡に関する軌跡データを取得する動作；軌跡データから対象道路設備と関連する特徴パラメータに関する情報を抽出する動作；既知の交差点が対象道路設備を含むかについてラベル付けする動作；及び特徴パラメータに関する情報及び既知の交差点のラベル付け結果に基づいて、特徴パラメータの判定閾値を確定する動作を含んでもよい。
【０００９】
本開示では、方法は：予備の軌跡データとして、既知の交差点における移動体の左折軌跡を取得する動作；平坦なピーク期間に対応し、軌跡データとして完全な特徴パラメータを含む予備の軌跡データを抽出する動作を更に含んでもよく、平坦なピーク期間は、交差点における交通流量が安定している時間帯であり、該時間帯は、交差点における交通流量が多過ぎたり、少な過ぎたりする時間を除く。
【００１０】
本開示では、特徴パラメータに関する情報及び既知の交差点のラベル付け結果に基づいて、特徴パラメータの判定閾値を確定する動作は：特徴パラメータに関する情報及び既知の交差点のラベル付け結果に基づく判定閾値を使用して、判定モデルを訓練する動作；判定閾値及び判定モデルを確定する動作を含んでもよい。
【００１１】
本開示では、対象交差点の特徴パラメータに関する情報に基づいて対象交差点における対象道路設備の有無を確定する動作は：対象交差点の軌跡データを判定モデルに入力する動作；対象交差点における対象道路設備の有無の判定結果を出力する動作を含んでもよい。
【００１２】
本開示では、判定モデルは、決定木モデルとしてもよい。
【００１３】
本開示では、方法は：予備の軌跡データとして、対象交差点における移動体の左折軌跡を取得する動作；平坦なピーク期間に対応し、軌跡データとして完全な特徴パラメータを含む予備の軌跡データを抽出する動作を更に含んでもよく、平坦なピーク期間は、交差点における交通流量が安定している時間帯であり、該時間帯は、交差点における交通流量が多過ぎたり、少な過ぎたりする時間を除く。
【００１４】
交差点における対象道路設備の有無を確定するシステム。該システムは：対象交差点における移動体の左折軌跡に関する軌跡データを取得し、軌跡データから対象道路設備と関連する特徴パラメータに関する情報を抽出するように構成される取得モジュール；対象交差点の特徴パラメータに関する情報に基づいて対象交差点における対象道路設備の有無を確定するように構成される判定モジュールを含んでもよい。軌跡データは、時系列の複数のポイントに関する複数の情報を含むデータセットとしてもよい。対象道路設備は、左折待機領域を含んでもよく、特徴パラメータは、移動体が交差点に進入した後の走行パラメータを含んでもよい。
【００１５】
交差点における対象道路設備の有無を確定するための装置であって、該装置は、プロセッサ及び命令を記憶するための記憶装置を含んでもよく、命令がプロセッサによって実行されると、装置に、上記方法のいずれか１つに対応する動作を実行させる、装置。
【００１６】
コンピュータ可読な記憶媒体は、コンピュータ命令を記憶し、コンピュータが、記憶媒体にあるコンピュータ命令を読取ると、コンピュータは、交差点における対象道路設備の有無を確定するための上記方法のいずれか１つを動作する。
【００１７】
更なる特徴については、以下の記載で一部説明されるであろう、及び一部は、以下の図面及び添付図を検討すると、当業者には明らかになるであろう、或いは、実施例の作製又は動作によって学習されてもよい。本開示の特徴は、以下で記述される詳細な実施例で説明されるやり方、手段及び組合せの様々な態様を実施又は使用することによって、実現され、達成されてもよい。
【００１８】
本開示は、例示的な実施形態に関して更に記載される。これらの例示的な実施形態は、図面を参照して詳細に記載される。これらの実施形態は、非限定的な例示的な実施形態であり、該実施形態において、同じ参照番号は、図面中の数図を通して類似の構造物を表す。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本開示の幾つかの実施形態による例示的な道路情報システムを示す模式図である。
【図２】本開示の幾つかの実施形態による例示的なコンピューティング装置の例示的なハードウェア構成要素及び／又はソフトウェア構成要素を示す模式図である。
【図３】本開示の幾つかの実施形態による例示的なモバイル装置の例示的なハードウェア構成要素及び／又はソフトウェア構成要素を示す模式図である。
【図４】本開示の幾つかの実施形態による例示的な処理エンジンを示すブロック図である。
【図５Ａ】左折待機領域を有する交差点を示す説明図である。
【図５Ｂ】左折待機領域の無い交差点を示す説明図である。
【図６】本開示の幾つかの実施形態による別の例示的な処理エンジンを示すブロック図である。
【図７】本開示の幾つかの実施形態による対象交差点における対象施設の有無を確定するための例示的なフローチャートである。
【図８】本開示の幾つかの実施形態による判定モデルを確定するための例示的なフローチャートである。
【図９】本開示の幾つかの実施形態による判定モデルを示す模式図である。
【図１０】本開示の幾つかの実施形態による、判定モデルを使用して、対象交差点における対象施設の有無を確定する動作を示す例示的なフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
本開示の実施形態に関する技術的解決方法を解説するために、実施形態の記載に参照される図面の簡潔な紹介が、以下で提供される。言うまでもなく、後述される図面は、本開示の一部の実施例又は実施形態にすぎない。当業者は、更なる創意工夫なしに、これらの図面による他のシナリオに本開示を適用してもよい。文脈上特に明示又は明言していない限り、図面中の同じ参照番号は、同じ構造物又は動作を指す。
【００２１】
本開示及びクレームで使用されるように、単数形「ａ」、「ａｎ」及び「ｔｈｅ」は、文脈上特に明示されていない限り、複数形もまた同様に含むよう意図されてもよい。一般的に、用語「含む（ｉｎｃｌｕｄｅ）」及び／又は「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅ）」は、動作及び要素の存在を特定するが、排他的な組合せを形成せず、方法及び装置は、他の動作及び要素を含んでもよい。
【００２２】
本開示の幾つかの実施形態では、様々な方法で、システムの幾つかのモジュールに言及するが、如何なる数の異なるモジュールが、クライアント端末及び／又はサーバで使用及び動作されてもよい。これらのモジュールは、例示を意図としたものである。異なるモジュールが、システム及び方法の異なる態様で使用されてもよい。
【００２３】
本開示で使用されるフローチャートは、システムが本開示における幾つかの実施形態に従い実装する動作について解説している。フローチャートの動作は、順序通りに実装されなくてもよいことは、明示的に理解されるべきである。反対に、動作は、逆の順に、又は同時に実装されてもよい。更に、１つ又は複数の他の動作がフローチャートに追加されてもよい、或いは、１つ又は複数の動作は、フローチャートから削除されてもよい。
【００２４】
本開示の実施形態は、道路交通システム及び／又はモバイル装置に適用されてもよい。道路交通システムは、信号、交通カメラ、交通標識、公道、歩行者、無人運搬車等の走行及び移動体（例えば、小型車、バス、大型輸送車両、電気自動車、人力車、旅行ツール等）及び車両を含む公共道路輸送システムとしてもよい。モバイル装置は、スマートフォン、スマート腕時計、カムコーダ、カメラ、ノートブック型コンピュータ、タブレットコンピュータ、携帯情報端末（ＰＤＡ：ｐｅｒｓｏｎａｌ  ｄｉｇｉｔａｌ  ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ）、埋込型コンピュータ、ナビゲーション、航空機等を含むが、それらに限定されない測位システムを備えるモバイル装置としてもよい。本明細書に開示されたシステム及び方法の適用シナリオは、一部の実施例又は実施形態にすぎないと理解されるべきである。当業者は、更なる創意工夫をせずに、これらの図面を他の適用シナリオに適用してもよい。
【００２５】
本開示における測位技術は、全地球測位システム（ＧＰＳ：ｇｌｏｂａｌ  ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  ｓｙｓｔｅｍ）、全地球的航法衛星システム（ＧＬＯＮＡＳＳ：ｇｌｏｂａｌ  ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ  ｓａｔｅｌｌｉｔｅ  ｓｙｓｔｅｍ）、コンパスナビゲーションシステム（ＣＯＭＰＡＳＳ：ｃｏｍｐａｓｓ  ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ  ｓｙｓｔｅｍ）、ガリレオ測位システム、準天頂衛星システム（ＱＺＳＳ：ｑｕａｓｉ−ｚｅｎｉｔｈ  ｓａｔｅｌｌｉｔｅ  ｓｙｓｔｅｍ）、無線ＬＡＮ（ＷｉＦｉ）測位技術、若しくは同様なもの、又はそれらの任意の組合せに基づいてもよい。上記測位システムの１つ又は複数は、本開示において互換的に使用されてもよい。
【００２６】
図１は、本開示の幾つかの実施形態による道路情報システム１００を示す模式図である。例えば、道路情報システム１００は、道路情報を輸送サービスに提供するプラットフォームとしてもよい。道路情報は、道路種別情報、道路経路情報、交通信号構成情報、道路標識情報、交通渋滞状況情報、又は同様なものを含んでもよいが、それらに限定されない。道路情報システム１００は、サーバ１１０、データ収集装置１２０、記憶装置１３０、ネットワーク１４０、及び情報源１５０を含んでもよい。サーバ１１０は、処理エンジン１１２を含んでもよい。
【００２７】
一実施形態、幾つかの実施形態では、サーバ１１０は、単一のサーバ又はサーバ群としてもよい。サーバ群は、集中型又は分散型としてもよい（例えば、サーバ１１０は、分散システムとしてもよい）。幾つかの実施形態では、サーバ１１０は、ローカル又はリモートとしてもよい。例えば、サーバ１１０は、記憶装置１３０及びデータ収集装置１２０に記憶された情報及び／又はデータにアクセスしてもよい。別の実施例として、サーバ１１０は、記憶装置１３０及びデータ収集装置１２０の情報及び／又はデータに直接接続されてもよい。幾つかの実施形態では、サーバ１１０は、クラウドのプラットフォームに実装されてもよい。単に一例として、クラウドプラットフォームは、プライベートクラウド、パブリッククラウド、ハイブリッドクラウド、コミュニティクラウド、分散型クラウド、インタークラウド、マルチクラウド、若しくは同様なもの、又はそれらの任意の組合せを含んでもよい。幾つかの実施形態では、サーバ１１０は、図２で示されたコンピューティング装置で、又は本開示の図２で実装されてもよい。例えば、サーバ１１０は、図２に示されたようなコンピューティング装置２００に実装されてもよく、サーバ１１０は、コンピューティング装置２００の１つ又は複数の構成要素を含んでもよい。別の実施例として、サーバ１１０は、図３に示されたようなモバイル装置３００に実装されてもよく、サーバ１１０は、コンピューティング装置２００の１つ又は複数の構成要素を含んでもよい。
【００２８】
幾つかの実施形態では、サーバ１１０は、処理エンジン１１２を含んでもよい。処理エンジン１１２は、本開示で記載された１つ又は複数の機能を実行するために、道路情報と関連する情報及び／又はデータを処理してもよい。例えば、処理エンジン１１２は、交差点における道路設備の有無、例えば、交差点における左折待機領域、左折信号、可変車線、又は他の交通標識の有無を、確定してもよい。幾つかの実施形態では、処理エンジン１１２は、１つ又は複数の処理エンジン（例えば、シングルコア処理エンジン（複数可）又はマルチコアプロセッサ（複数可））を含んでもよい。単に一例として、処理エンジン１１２は、中央演算処理装置（ＣＰＵ：ｃｅｎｔｒａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｕｎｉｔ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ  ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  ｃｉｒｃｕｉｔ）、特定用途向け命令セットプロセッサ（ＡＳＩＰ：ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ  ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ−ｓｅｔ  ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、グラフィック処理ユニット（ＧＰＵ：ｇｒａｐｈｉｃｓ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｕｎｉｔ）、物理演算処理ユニット（ＰＰＵ：ｐｈｙｓｉｃｓ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｕｎｉｔ）；デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：ｄｉｇｉｔａｌ  ｓｉｇｎａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ：ｆｉｅｌｄ  ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｇａｔｅ  ａｒｒａｙ）、プログラマブル論理装置（ＰＬＤ：ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｌｏｇｉｃ  ｄｅｖｉｃｅ）、コントローラ、マイクロコントローラユニット、縮小命令セットコンピュータ（ＲＩＳＣ：ｒｅｄｕｃｅｄ  ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ−ｓｅｔ  ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、マイクロプロセッサ、若しくは同様なもの、又はそれらの任意の組合せ等の、１つ又は複数のハードウェアプロセッサを含んでもよい。
【００２９】
データ収集装置１２０は、測位システムを直接備えた撮像装置（ｖｉｄｅｏ  ｃａｐｔｕｒｅ  ｄｅｖｉｃｅ）又はモバイル装置としてもよい。幾つかの実施形態では、データ収集装置１２０は、交差点に固定された又は可動なカメラ１２０−１としてもよく、該カメラは、道路、及び該道路上を走行する移動体の映像を撮影し、画像情報をデジタル情報に処理する。また、幾つかの実施形態では、データ収集装置１２０は、測位情報と共に構成されるモバイル装置としてもよく、該モバイル装置は、埋込型装置１２０−２、ハンドヘルドモバイル装置１２０−３、若しくは同様なもの、又はそれらの組合せを含むが、それらに限定されない。幾つかの実施形態では、ハンドヘルドモバイル装置１２０−３は、スマートフォン、携帯情報端末（ＰＤＡ）、タブレットコンピュータ、ハンドヘルドゲーム機、スマート眼鏡、スマート腕時計、ウェアラブル装置、バーチャルリアリティ装置、表示強調装置（ｄｉｓｐｌａｙ  ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ  ｄｅｖｉｃｅ）、若しくは同様なもの、又はそれらの任意の組合せを含んでもよいが、それらに限定されない。幾つかの実施形態では、車両の埋込型装置１２０−２は、車載コンピュータ、車両ナビゲーション、若しくは同様なものを含んでもよいが、それらに限定されない。該車両は、小型車、バス、電気自動車、人力車、及び旅行ツールを含んでもよいが、それらに限定されない。幾つかの実施形態では、データ収集装置１２０は、取得された道路情報を、道路情報システム１００の１つ又は複数の装置に送信してもよい。例えば、データ収集装置１２０は、道路情報を、処理するためにサーバ１１０に送信してもよい。また、データ収集装置１２０は、道路情報を、記憶するために記憶装置１３０に送信してもよい。
【００３０】
記憶装置１３０は、データ及び／又は命令を記憶してもよい。幾つかの実施形態では、記憶装置１３０は、データ収集装置１２０から得られたデータを記憶してもよい。幾つかの実施形態では、記憶装置１３０は、サーバ１１０によって実行又は使用するためのデータ及び／又は命令を記憶してもよく、サーバ１１０は、本開示で記載された例示的な方法を実装するのに、該データ及び／又は命令を実行又は使用してもよい。幾つかの実施形態では、記憶装置１３０は、大容量記憶装置、リムーバブル記憶装置、揮発性の読出し書込みメモリ、読出し専用メモリ（ＲＯＭ：ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ）、若しくは同様なもの、又はそれらの任意の組合せを含んでもよい。例示的なリムーバブル記憶装置は、フラッシュディスク、フロッピーディスク、光ディスク、記憶カード、圧縮ハードディスク、磁気テープ、又は同様なものを含んでもよい。例示的な揮発性の読出し専用メモリは、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ：ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ）を含んでもよい。例示的なＲＡＭは、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ：ｄｙｎａｍｉｃ  ＲＡＭ）、二重データレート同期式ダイナミックＲＡＭ（ＤＤＲ  ＳＤＲＡＭ：ｄｏｕｂｌｅ  ｄａｔａ  ｒａｔｅ  ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ  ｄｙｎａｍｉｃ  ＲＡＭ）、スタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ：ｓｔａｔｉｃ  ＲＡＭ）、サイリスタＲＡＭ（Ｔ−ＲＡＭ：  ｔｈｙｒｉｓｔｏｒ  ＲＡＭ）、及びゼロキャパシタＲＡＭ（Ｚ−ＲＡＭ：ｚｅｒｏ−ｃａｐａｃｉｔｏｒ  ＲＡＭ）等を含んでもよい。例示的なＲＯＭは、マスクＲＯＭ（ＭＲＯＭ：ｍａｓｋ  ＲＯＭ）、プログラマブルＲＯＭ（ＰＲＯＭ：ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ＲＯＭ）、消去可能なプログラマブルＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ：ｅｒａｓａｂｌｅ  ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ＲＯＭ）、電気的に消去可能なプログラマブルＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ：ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ  ｅｒａｓａｂｌｅ  ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ＲＯＭ）、コンパクトディスクＲＯＭ（ＣＤ−ＲＯＭ：ｃｏｍｐａｃｔ  ｄｉｓｋ  ＲＯＭ）、及びデジタル多用途ディスクＲＯＭ等を含んでもよい。幾つかの実施形態では、記憶装置１３０は、クラウドプラットフォームに実装されてもよい。例えば、クラウドプラットフォームは、プライベートクラウド、パブリッククラウド、ハイブリッドクラウド、コミュニティクラウド、分散型クラウド、インタークラウド、マルチクラウド、若しくは同様なもの、又はそれらの任意の組合せを含んでもよい。
【００３１】
幾つかの実施形態では、記憶装置１３０は、道路情報システム１００の１つ又は複数の構成要素（例えば、サーバ１１０、データ収集装置１２０等）との通信を可能にするために、ネットワーク１４０に接続してもよい。道路情報システム１００の１つ又は複数の構成要素は、ネットワーク１４０を介して、記憶装置１３０に記憶されたデータ又は命令にアクセスしてもよい。幾つかの実施形態では、記憶装置１３０は、道路情報システム１００の１つ又は複数の構成要素（例えば、サーバ１１０、データ収集装置１２０等）と直接接続又は通信されてもよい。幾つかの実施形態では、記憶装置１３０は、サーバ１１０の一部としてもよい。
【００３２】
ネットワーク１４０は、情報及び／又はデータの交換を容易にしてもよい。幾つかの実施形態では、道路情報システム１００の１つ又は複数の構成要素（例えば、サーバ１１０、記憶装置１３０、及びデータ収集装置１２０等）は、ネットワーク１４０を介して、道路情報システム１００の他の構成要素に、情報及び／又はデータを送信してもよい。例えば、サーバ１１０は、ネットワーク１４０を介して、データ収集装置１２０からデータを取得／受信してもよい。幾つかの実施形態では、ネットワーク１４０は、有線ネットワーク又は無線ネットワーク、又はそれらの組合せのいずれか１つとしてもよい。例えば、ネットワーク１４０は、ケーブルネットワーク、有線ネットワーク、光ファイバネットワーク、電気通信ネットワーク、イントラネット、インターネット、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ：ｌｏｃａｌ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ：ｗｉｄｅ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ）、無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ：ｗｉｒｅｌｅｓｓ  ｌｏｃａｌ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ）、メトロポリタンエリアネットワーク（ＭＡＮ：ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｔａｎ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ）、公衆交換電話網（ＰＳＴＮ：  ｐｕｂｌｉｃ  ｓｗｉｔｃｈｅｄ  ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ  ｎｅｔｗｏｒｋ）、ブルートゥース（登録商標）ネットワーク、ジグビーネットワーク、近距離通信（ＮＦＣ：ｎｅａｒ  ｆｉｅｌｄ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）ネットワーク、若しくは同様なもの、又はそれらの任意の組合せを含んでもよい。幾つかの実施形態では、ネットワーク１４０は、１つ又は複数のネットワークアクセスポイントを含んでもよい。例えば、ネットワーク１４０は、基地局及び／又はインターネット相互接続ポイント１４０−１、１４０−２等の有線又は無線ネットワークアクセスポイントを含んでもよく、該アクセスポイントを通して、道路情報システム１００の１つ又は複数の構成要素は、データ及び／又は情報を交換するために、ネットワーク１４０に接続されてもよい。
【００３３】
情報源１５０は、道路情報システム１００に他の情報を提供する源としてもよい。情報源１５０は、道路情報に関する情報、例えば、気象状態、交通情報、法的規制、ニュース、生活情報、生活便利情報、若しくは同様なものを、システムに提供するように構成されてもよい。情報源１５０は、単一の中央サーバ、又はネットワークを介して互いに接続された複数のサーバ、又は複数の個人用装置の形で存在してもよい。情報源１５０が複数の個人用装置に実装される場合、個人用装置は、例えば、テキスト、音声、画像、及び映像を、クラウドサーバにアップロードすることによって、ユーザ生成コンテンツを利用してもよく、次に、クラウドサーバは、該サーバに複数の個人用装置を接続して、情報源１５０を形成してもよい。
【００３４】
図２は、本開示の幾つかの実施形態による例示的なコンピューティング装置２００を示す模式図である。サーバ１１０及び記憶装置１３０は、コンピューティング装置２００に実装されてもよい。例えば、処理エンジン１１２は、コンピューティング装置２００に実装され、本開示で開示された機能を実装するように構成されてもよい。
【００３５】
コンピューティング装置２００は、本開示で記載されたシステムを実装するように構成された任意の構成要素を含んでもよい。例えば、処理エンジン１１２は、該エンジンのハードウェア装置、ソフトウェアプログラム、ファームウェア、又はそれらの任意の組合せを介して、コンピューティング装置２００に実装されてもよい。便宜上、１台のコンピュータのみが図面に表わされているが、本開示で記載された道路情報システム１００と関連する計算機能は、システムの処理負荷を分散するために、分散モードで、同様なプラットフォームの群によって実装されてもよい。
【００３６】
コンピューティング装置２００は、データ通信を実装するためのネットワークに接続された通信ポート２５０を含んでもよい。コンピューティング装置２００は、プログラム命令を実行するプロセッサ（例えば、ＣＰＵ）２２０を、１つ又は複数のプロセッサの形で、含んでもよい。例示的なコンピュータプラットフォームは、内部通信バス２１０、コンピュータによって処理及び／又は転送された様々なデータファイルを記憶するための、ハードディスク２７０、読出し専用メモリ（ＲＯＭ：ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ）２３０、又はランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ：ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ）２４０等を含む、異なる種類のプログラム記憶装置及びデータ記憶装置を含んでもよい。例示的なコンピューティング装置は、ＲＯＭ２３０、ＲＡＭ２４０、及び／又は他の種類の非一時的な記憶媒体に記憶された、プロセッサ２２０によって実行されるプログラム命令を含んでもよい。本開示の方法及び／又はプロセスは、プログラム命令の形で実装されてもよい。また、コンピューティング装置２００は、コンピュータと他の構成要素との間の入力／出力を支援するための入力／出力構成要素２６０も含む。また、コンピューティング装置２００は、ネットワーク通信を介して、本開示におけるプログラム及びデータを受信してもよい。
【００３７】
理解し易くするために、１つのプロセッサのみが、実施例として図２で表されている。しかしながら、本開示におけるコンピューティング装置２００は、複数のプロセッサを含んでもよく、従って、本開示に記載されたプロセッサによって実行される動作及び／又は方法も、共同で又は個別に、複数のプロセッサによって実行されてもよい点に、注目すべきである。例えば、本開示において、コンピューティング装置２００のプロセッサが、動作１及び２を実行するならば、動作１と２は、コンピューティング装置２００の２つの異なるプロセッサによって、集合的に又は個別に、実行されることもできる（例えば、第１プロセッサが動作１を実行し、第２プロセッサが動作２を実行する、又は第１及び第２プロセッサが集合的に動作１と２を実行する）と理解されるべきである。
【００３８】
図３は、本開示の幾つかの実施形態による例示的なモバイル装置３００の例示的なハードウェア及び／又はソフトウェアを示す模式図である。軌跡データの収集は、モバイル装置３００によって実行されてもよい。図３に示されるように、モバイル装置３００は、測位部３０１、通信部３１０、表示部３２０、グラフィックプロセッサ３３０、プロセッサ３４０、入力／出力部３５０、メモリ３６０、及び記憶部３９０を含んでもよい。また、モバイル装置３００は、バス又はコントローラを含んでもよい。幾つかの実施形態では、モバイルオペレーションシステム３７０及び１つ又は複数のアプリケーションプログラム３８０が、記憶部３９０からメモリ３６０にロードされて、プロセッサ３４０によって実行されてもよい。幾つかの実施形態では、アプリケーションプログラム３８０は、処理エンジン１１２の画像処理に関する情報又は他の情報を受信及び表示してもよい。入力／出力部３５０は、データと道路情報システム１００との対話を達成し、道路情報システム１００の他の構成要素、例えばサーバ１１０に、ネットワーク１４０を介して、対話関連情報を提供してもよい。
【００３９】
本開示で記載される様々なモジュール、ユニット、及びそれらの機能を実装するために、コンピュータハードウェアプラットフォームは、本明細書に記載された要素の１つ又は複数のためのハードウェアプラットフォーム（複数可）として使用されてもよい。ユーザインタフェース要素を有するコンピュータは、パーソナルコンピュータ（ＰＣ：ｐｅｒｓｏｎａｌ  ｃｏｍｐｕｔｅｒ）又は任意の他のタイプのワークステーション若しくは端末装置を実装するために、使用されてもよい。また、コンピュータは、適切にプログラムされるならば、システムとして機能してもよい。
【００４０】
図４は、本開示の幾つかの実施形態による例示的な処理エンジン１１２を示すブロック図である。図示されたように、処理エンジン１１２は、取得モジュール４１０及び判定モジュール４２０を含んでもよい。
【００４１】
取得モジュール４１０は、データを取得してもよい。幾つかの実施形態では、取得モジュール４１０は、データ収集装置１２０、記憶装置１３０、ネットワーク１４０、情報源１５０、又は本開示で開示されたデータを記憶できる道路情報システム１００にある任意の１つ又は複数の装置又は構成要素から、データを取得してもよい。取得データは、走行軌跡情報、移動体情報、環境情報、交通渋滞状況情報、アルゴリズム、モデル、又は同様なものの１つ又は組合せを含んでもよい。幾つかの実施形態では、取得モジュール４１０は、交差点における移動体の軌跡データを取得してもよい。一実施形態では、移動体は、道路で走行できる移動体としてもよく、該移動体は、車両、自転車、馬車、人力車、移動可能なロボット、又は同様なものを含んでもよいが、それらに限定されない。一実施形態では、移動体の軌跡データは、固定された又は可動な映像取得装置によって撮影された画像情報をデジタル情報に処理する及び変換することによって、取得されてもよい。幾つかの実施形態では、軌跡データは、測位情報を直接備えるモバイル装置によって収集されてもよい。幾つかの実施形態では、軌跡データは、軌跡データセットとしてもよく、該セットは、移動体の走行に関する全情報を含む、左折軌跡における時系列の複数のポイントに関する複数の情報を含んでもよい。例えば、走行ルート、走行時間、速度情報、位置情報、又は同様なもの。
【００４２】
幾つかの実施形態では、取得モジュール４１０は、対象道路設備と関連する特徴パラメータ（複数可）に関する情報を、軌跡データから抽出してもよい。幾つかの実施形態では、対象道路設備は、信号、交通標識（禁止標識、走行モード指示標識（ｔｒａｖｅｌ  ｍｏｄｅ  ｉｎｄｉｃａｔｉｏｎ  ｓｉｇｎ）等を含む）、交差点における左折待機領域、可変車線、若しくは他の道路交通設備、又はそれらの任意の組合せを含んでもよいが、それらに限定されない。幾つかの実施形態では、対象道路設備は、左折待機領域としてもよい。幾つかの実施形態では、特徴パラメータ（複数可）は、移動体が交差点に進入する際の走行パラメータを含んでもよい。幾つかの実施形態では、特徴パラメータ（複数可）は、左折待機領域がある交差点と左折待機領域が無い交差点とを見分けるための情報を含んでもよい。例えば、特徴パラメータ（複数可）は、停止回数、停止持続時間、停止距離、移動体が交差点を通過する時間、遅延時間、交差点を通過する平均速度、若しくは２回以上停止する確率、又は同様なものを含んでもよい。
【００４３】
図５Ａは、左折待機領域がある交差点を示す説明図である。図５Ｂは、左折待機領域が無い交差点を示す説明図である。図５Ａで示されたように、交差点に左折待機領域５３０がある場合、移動体５１０は、青の左折信号を待つ際に、通常、２回停止する。最初の停止は、赤信号の始めに停止線５２０の後ろにある駐車位置で発生し、２回目の停止は、直進信号が青に変わり、移動体５１０が左折待機領域５３０に進入した後、青信号を待つ駐車位置で発生する。例えば、左折信号が赤に変わった際に、移動体５１０が駐車車線５２０で停止していれば、現在位置Ａ１が、移動体５１０の１回目の停止位置とされてもよい。直進信号が青に変わると、移動体５１０は、左折待機領域５３０へと前進し、左折待機領域５３０の停止線５３１で停止する。２回目の停止は、移動体５１０が左折の青信号を待つ際に発生し、位置Ａ２が、移動体５１０の２回目の停止位置とされてもよい。移動体５１０の２回の停止間の距離は、Ａ１からＡ２までの距離、即ち、左折待機領域５３０の長さを指してもよく、該長さは、Ａ１からＡ２までの直線距離、又はＡ１からＡ２までの道程距離を指してもよい。Ａ１における移動体５１０の停止持続時間は、直進に対する赤信号の残り時間と略等しい可能性があり、Ａ２における移動体５１０の停止持続時間は、直進に対する青信号の時間と略等しい可能性がある。図５Ｂで示されたように、交差点に左折待機領域が全く無い場合、左折は、直進と同じである可能性があり、その場合、通常、停止は１回であり、停止持続時間は、赤信号の残り時間と等しい可能性がある。また、左折待機領域がある交差点を通過する時間及び平均速度は、左折待機領域が無い交差点とは、左折待機領域がある交差点では２回停止するために、異なってもよい。そのために、左折待機領域がある交差点と、左折待機領域の無い交差点における移動体５１０の軌跡は、異なってもよく、特徴パラメータ（複数可）に関する対応する情報は、異なってもよい。
【００４４】
幾つかの実施形態では、特徴パラメータ（複数可）は、停止回数、停止持続時間、停止距離、遅延時間、対象交差点を通過する平均速度、又は２回停止する確率の中、少なくとも１つを含んでもよい。幾つかの実施形態では、交差点は、左折専用車線の特定の場所から次の車線の入口まで特定の長さを有する道路としてもよく、その際、左折専用車線の特定の場所は、走行方向に前方の駐車線まで特定の距離がある左折専用車線上の位置としてもよい。つまり、交差点の長さは、左折専用車線における特定の位置から交差点における駐車線までの距離と、駐車線と次の車線の入口間の長さとの合計としてもよい。例えば、交差点は、左折専用車線のあるポイントから次の車線の入口まで伸びる道路の区間で、長さが３００ｍである区間としてもよい。幾つかの実施形態では、軌跡データにおける少なくとも２つの連続するポイントに対応する速度が、共にプリセット値（ｐｒｅｓｅｔ  ｖａｌｕｅ）未満であれば、移動体は、１回停止したと見なされてもよい。例えば、３つの連続するポイントに対応する速度が、共に０．６７ｍ／秒未満であれば、１回の停止が発生したと見なされる。幾つかの実施形態では、停止持続時間は、１回の停止の持続時間を指してもよい。例えば、停止持続時間は、直進に対する赤信号の残り時間、又は直進に対する青信号の時間としてもよい。停止距離は、２停止間の移動体の移動距離を指してもよく、その際、距離は、直線距離又は道程距離としてもよい。例えば、停止距離は、左折待機領域の直線的な長さ又は道程の長さを指してもよい。上記で開示されたように、移動体が、交差点において２回以上停止し、停止距離が左折待機領域の長さであれば、該交差点には、左折待機領域があると見なされてもよい。遅延時間は、移動体が実際に交差点を通過する時間と、移動体が停止せずに交差点を通過するのに必要とする時間との差を指してもよい。遅延時間が、特定の値の範囲内にあれば、交差点には、左折待機領域があると見なされてもよい。一実施形態では、信号期間に対する遅延時間の比率は、値の範囲と比較されてもよく、該比率が値の範囲内にあれば、交差点は、左折待機領域があるものと見なされてもよい。信号期間は、信号の変化期間としてもよい、例えば、信号期間は、直進に対する現在の青信号と、直進に対する次の青信号との間隔としてもよい。幾つかの実施形態では、停止せずに交差点を通過するのに必要とする時間は、以下の方法で取得されてもよい：一期間内の交差点における左折軌跡に関する軌跡データを取得し：抽出された軌跡データに基づいて交差点を通過するのに必要な平均時間を確定する。幾つかの実施形態では、停止せずに交差点を通過するのに必要な時間は、更新、例えば、定期的に毎月更新されてもよい。一実施形態では、交差点を通過する平均速度は、交差点を通過する移動体の平均速度としてもよい。交差点を通過する平均速度が、特定の値の範囲内にあれば、交差点には、左折待機領域があると見なされてもよい。２回停止する確率は、移動体の軌跡の総数に対する停止回数が２回以上である軌跡の数の比率を指してもよい。２回停止する確率が、特定の値より大きければ、交差点には、左折待機領域があると見なされてもよい。場合によって���、交差点に左折待機領域がある場合でも、交差点を通過するのに全く停止しない又は１回だけ停止する可能性があってもよいことは理解されるべきである。しかしながら、交差点に左折待機領域がある場合、２回停止する確率は、左折待機領域が無い場合よりもかなり高くてよい。そのため、交差点における左折待機領域の有無の確定結果は、２回停止する確率が、特徴パラメータとして確定に使用されれば、より正確になり得る。幾つかの実施形態では、特徴パラメータは、統計値としてもよい。例えば、統計的な停止回数、停止持続時間の平均値及び分散、停止距離の平均値及び分散、遅延時間の平均値及び分散、交差点を通過する平均速度の平均値及び分散。特徴パラメータ（複数可）として、平均値及び分散等の統計データを利用することで、結果に与える個別の特徴パラメータの影響を低減し、判定精度を向上させ得る。
【００４５】
幾つかの実施形態では、取得モジュール４１０は、予備の軌跡データとして交差点における移動体の左折軌跡を更に取得し、予備の軌跡データをフィルタリングしてもよい。幾つかの実施形態では、平坦なピーク期間にあり、完全な特徴パラメータ（複数可）を含む予備の軌跡データが、軌跡データとして選択されてもよい。幾つかの実施形態では、平坦なピーク期間は、交差点における交通流量が多過ぎたり、少な過ぎたりする時間を除いた、交差点における交通流量が安定している時間帯を指してもよい。例えば、典型的な都市では、平坦なピーク期間は、通常午前１０時〜午後１６時である。交差点が、混雑のピーク期間にあれば、通常、移動体の停止回数及び停止持続時間は、平坦なピーク期間における停止回数及び停止持続時間より多く、交差点を通過する走行速度及び時間は、大きくばらつく可能性があり、その結果、データの規則性が乏しくなり、判定精度に影響を及ぼす可能性があると、理解されるべきである。その一方で、データ収集装置２２０の異常は、不連続や中断等の軌跡データの異常を引き起こすことがあり、推定となり、その結果、不正確な判定となる可能性がある。そのため、軌跡データをフィルタリングすることによって、データの安定性や判定結果の精度を高めることができる。幾つかの実施形態では、取得モジュール４１０は、サンプル数を増大させるために、一期間において軌跡データを取得してもよく、該期間は、一カ月、四半期、一年等としてもよい。例えば、取得モジュール４１０は、一カ月以内で対象交差点の軌跡データを取得し、該軌跡データの特徴パラメータ（複数可）に関する情報を抽出し、該特徴データ（複数可）の統計値（複数可）を取得し、特徴パラメータ（複数可）の統計値（複数可）に従って、交差点に、左折待機領域があるかを確定してもよい。多くの軌跡データを取得するほど、判定結果は正確になる。一実施形態では、判定結果が、対象交差点の軌跡データに従って得られた後に、対象交差点の軌跡データは、既知の交差点の軌跡データとして使用されてもよく、判定結果は、左折待機領域の有無を示すものとして使用されてもよく、既知の交差点の軌跡データ及びラベル付け結果は、他の対象交差点に左折待機領域があるかを確定するために訓練用サンプルとして使用されてもよい、又は判定モデルのデータ更新時に使用されてもよい。一実施形態では、判定結果が、対象交差点の軌跡データに従い確定された後に、処理エンジン１１２は、対象交差点の軌跡データ及び判定結果を、訓練でサンプルデータとして使用するために、道路情報システム１００に保存してもよい。例えば、処理エンジン１１２は、対象交差点の軌跡データ及び判定結果を、既知の交差点の軌跡データ及びラベル付け結果として、記憶装置１３０に記憶してもよい。
【００４６】
判定モジュール４２０は、対象交差点における対象道路設備の有無を、対象交差点の特徴パラメータに基づいて確定するように構成されてもよい。例えば、左折待機領域に関する特徴パラメータ（複数可）は、交差点に左折待機領域があるかを確定するために、移動体の左折軌跡に関する軌跡データに従い抽出されてもよい。また、幾つかの実施形態では、判定モジュール４２０は、交差点に対象道路設備があるかを確定するために、特徴パラメータを対応する判定閾値（複数可）と比較してもよい。特徴パラメータ（複数可）が対応する判定閾値（複数可）内にあるならば、対象道路設備が交差点にあると確定されてもよい。特徴パラメータ（複数可）が対応する判定閾値（複数可）内になければ、対象道路設備が交差点に無いと確定されてもよい。例えば、移動体の停止回数が、交差点の左折軌跡に関する軌跡データにおいて、有意に２回以上であれば、交差点に左折待機領域があると確定されてもよい。幾つかの実施形態では、判定閾値の数（複数可）は、特徴パラメータ（複数可）の数と等しくてもよく、各判定閾値（複数可）は、特徴パラメータ（複数可）の１つに対応してもよい。例えば、特徴パラメータ（複数可）が停止回数を含むならば、対応する判定閾値は、２回以上としてもよい。特徴パラメータ（複数可）が、停止持続時間を含むならば、対応する判定閾値は、２持続時間としてもよく、該持続時間の一方は、直進の赤信号の残り時間としてもよく、該持続時間の他方は、直進の青信号の持続時間としてもよい。幾つかの実施形態では、また、判定モジュール４２０は、対象交差点における移動体の左折軌跡に関する軌跡データを、判定モデルに入力してもよく、構築された判定モデルは、対象道路設備の有無を示す判定結果を出力してもよい。例えば、交差点における左折待機領域の有無を確定するために、特定期間における交差点の軌跡データは、判定モデルに入力されてもよく、判定モデルは、交差点に左折待機領域があるかを示す結果を、確定し、出力してもよい。一実施形態では、判定モデルは、予め機械学習によって訓練された判定モデルとしてもよい。
【００４７】
図６に示されたような一実施形態では、処理エンジン１１２は、訓練モジュール４３０も含んでもよい。訓練モジュール４３０は、判定閾値（複数可）を確定するように構成されてもよい。また、幾つかの実施形態では、訓練モジュール４３０は、既知の交差点における移動体の左折軌跡を取得し、軌跡データから対象道路設備と関連する特徴パラメータ（複数可）に関する情報を抽出し、既知の交差点おける対象道路設備の有無をラベル付けし、特徴パラメータ（複数可）の判定閾値（複数可）を、既知の交差点の特徴パラメータ（複数可）に関する情報及びラベル付け結果に基づいて確定してもよい。幾つかの実施形態では、多数の既知の交差点が、軌跡データ及びラベル付け結果を取得するために、サンプルとして選択されてもよい。例えば、１００カ所の交差点が、既知の交差点として選択され、該１００カ所の交差点の左折軌跡に関する軌跡データが取得され、特徴パラメータ（複数可）に関する情報が、抽出され、該１００カ所の交差点は、左折待機領域の有無でラベル付けされてもよい。幾つかの実施形態では、既知の交差点における対象道路設備の有無のラベル付けは、人手による現地調査、交通カメラ、電子地図、又は既知の交差点における対象道路設備の有無の結果を収集する他の方法に基づいて、実行されてもよい。幾つかの実施形態では、既知の交差点の軌跡データ及びラベル付け結果は、道路情報システム１００から取得されてもよい。例えば、既知の交差点の軌跡データ及びラベル付け結果は、対象交差点の軌跡データ及び対応する判定結果から、以前に記憶され、変換された既知のデータとしてもよい。幾つかの実施形態では、訓練モジュール４３０は、ソーティング、統計、又は他の計算方法によって、取得された特徴パラメータ（複数可）に関する情報及びラベル付けされた結果に従い、対応する判定閾値（複数可）を確定してもよい。幾つかの実施形態では、判定閾値（複数可）は、実際の要件（ａｃｔｕａｌ  ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔ）に応じて人手で確定される経験値としてもよい。例えば、停止回数の判定閾値は、実際の状況に従い、合理的に推定されてもよい。上記のように、停止回数が２回未満の場合は、交差点に左折待機領域が無い可能性が極めて高く、停止回数が２回以上の場合は、交差点に左折待機領域がある可能性が極めて高い。そのため、判定閾値の「停止回数」が「≧２」であることは、人手で確定できる。幾つかの実施形態では、訓練モジュール４３０は、判定閾値（複数可）及び判定モデルを確定するために、既知の交差点の特徴パラメータ（複数可）に関する情報及びラベル付け結果に基づいて判定モデルを訓練するように構成されてもよい。例えば、１００カ所の交差点の左折軌跡に関する軌跡データが、取得されてもよく、左折待機領域に関する特徴パラメータ（複数可）に関する情報が、抽出されもよい。１００カ所の交差点は、左折待機領域の有無でラベル付けされてもよく、１００カ所の交差点の特徴パラメータに関する情報及びラベル付け結果は、特徴パラメータ（複数可）に関する情報の判定閾値（複数可）及び判定モデルを確定するために、訓練用サンプルとして機械学習で使用されてもよい。幾つかの実施形態では、判定モデルは、決定木モデ���としてもよく、該決定木は、ＣＡＲＴ（ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  ｔｒｅｅ）、ＩＤ３（ｉｔｅｒａｔｉｖｅ  ｄｉｃｈｏｔｏｍｉｓｅｒ  ３）、Ｃ４．５アルゴリズム、ランダムフォレスト（Ｒａｎｄｏｍ  Ｆｏｒｅｓｔ）、ＣＨＡＩＤ（ｃｈｉｓｑｕａｒｅｄ  ａｕｔｏｍａｔｉｃ  ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）、ＭＡＲＳ（ｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅ  ａｄａｐｔｉｖｅ  ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  ｓｐｌｉｎｅｓ）、及びＧＢＭ（ｇｒａｄｉｅｎｔ  ｂｏｏｓｔｉｎｇ  ｍａｃｈｉｎｅ）、又はそれらの任意の組合せを含んでもよいが、それらに限定されない。幾つかの実施形態では、訓練プロセス中、モデルは、検証セットを使用して検証されてもよく、モデルパラメータは、検証結果に応じて、モデルが最適状態になるように調整されてもよい。検証セットにあるデータは、判定モデルの訓練データとして、互いに独立で同一の分布に従ってもよく、訓練データを伴う交差点を全く有さなくてもよい。
【００４８】
図４及び図５Ａ、図５Ｂで示されたシステム及び該システムのモジュールは、様々な方法で実装されてもよいと理解されるべきである。例えば、幾つかの実施形態では、システム及び該システムのモジュールは、ハードウェア、ソフトウェア、又はソフトウェアとハードウェアの組合せとして実装されてもよい。ハードウェアは、特定の論理によって実装されてもよく、ソフトウェアは、記憶装置に記憶され、適切な命令実行システム（例えば、マイクロプロセッサ、専用設計のハードウェア等）によって実行されてもよい。上記方法及びシステムは、コンピュータ実行可能命令として実装されてもよい、及び／又はプロセッサの制御コードに埋め込まれてもよいと、当業者によって理解されるだろう。例えば、制御コードは、ディスク、ＣＤ又はＤＶＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体、読取専用記憶装置（例えば、ファームウェア）等のプログラマブル記憶装置、又は光信号若しくは電気信号キャリア等のデータキャリアによって提供されてもよい。本開示のシステム及び該システムのモジュールは、超大規模集積回路若しくはゲートアレイ等のハードウェア回路、論理チップ若しくはトランジスタ等の半導体、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ：ｆｉｅｌｄ  ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｇａｔｅ  ａｒｒａｙ）若しくはプログラマブル論理装置（ＰＬＤ：ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｌｏｇｉｃ  ｄｅｖｉｃｅ）等のプログラマブルハードウェア装置、その他によって実装されてもよい。システム及び該システムのモジュールは、様々なプロセッサで実行できるソフトウェアによって実装されてもよい。また、システム及び該システムのモジュールは、ハードウェア回路とソフトウェアの組合せ（例えば、ファームウェア）によって実装されてもよい。
【００４９】
以上の記載は、解説目的で提供され、本開示の範囲を限定することを意図されていない点に注目すべきである。当業者のために、様々な変更及び変形が、本開示の教示の下で行われてもよい。しかしながら、そうした変更及び変形は、この開示の趣旨及び範囲を逸脱してはならない。例えば、取得モジュール４１０と訓練モジュール４３０は、データ取得機能及びモジュール訓練機能を有する１つのモジュールに統合されてもよい。しかしながら、かかる変化及び変形は、本開示の範囲から逸脱しない。
【００５０】
図７は、本開示の幾つかの実施形態による、交差点における対象道路設備の有無を確定する動作について示す例示的なフローチャートである。幾つかの実施形態では、プロセス７００は、ハードウェア（例えば、回路、専用論理、プログラマブル論理、マイクロコード等）、ソフトウェア（ハードウェアエミュレーションを実行するために処理装置上で走行する命令）等、又はそれらの任意の組合せを含んでもよい処理論理によって、実行されてもよい。図７に示されたような交差点における対象道路設備の有無を確定するプロセス７００における１つ又は複数の動作は、図１に示されたような道路情報システム１００によって実装されてもよい。例えば、プロセス７００は、命令の形で記憶装置１３０に記憶され、処理エンジン１１２（例えば、図２に示されたようなコンピューティング装置２００のプロセッサ２２０、図３に示されたようなモバイル装置３００のセントラルプロセッサ３４０）によって、呼び出されてもよい及び／又は実行されてもよい。
【００５１】
７１０では、対象交差点における移動体の左折軌跡に関する軌跡データが取得されてもよい。動作７１０は、取得モジュール４１０によって実行されてもよい。軌跡に関する軌跡データは、固定された又は可動な映像取得装置によって得られた画像情報をデジタル情報に処理及び変換することによって、取得されてもよい。幾つかの実施形態では、軌跡に関する軌跡データは、測位情報を直接備えるモバイル装置によって収集されてもよい。幾つかの実施形態では、軌跡データは、データセットとしてもよく、該セットは、移動体の走行に関する全情報を含む、左折軌跡における時系列の複数のポイントに関する複数の情報を含んでもよい。例えば、走行車線、走行時間、速度情報、位置情報、又は同様なもの。移動体は、道路上で走行されてもよい移動体としてもよく、該移動体は、自転車、馬車、人力車、移動可能なロボット、又は同様なものを含んでもよいが、それらに限定されない。一実施形態では、軌跡データは、測位部を備えたハンドヘルドモバイル装置１２０−３によって取得されてもよい。幾つかの実施形態では、ハンドヘルドモバイル装置１２０−３は、スマートフォン、携帯情報端末（ＰＤＡ）、タブレットコンピュータ、ハンドヘルドゲーム機、スマート眼鏡、スマート腕時計、ウェアラブル装置、バーチャルリアリティ、表示強調装置（ｄｉｓｐｌａｙ  ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ  ｄｅｖｉｃｅ）、若しくは同様なもの、又はそれらの任意の組合せを含んでもよいが、それらに限定されない。
【００５２】
７２０では、対象道路設備と関連する特徴パラメータ（複数可）に関する情報は、軌跡データから抽出されてもよい。幾つかの実施形態では、動作７２０は、取得モジュール４１０によって実行されてもよい。幾つかの実施形態では、対象道路設備は、信号、交通標識（禁止標識、走行モード指示標識等を含む）、交差点における左折待機領域、可変車線、若しくは他の道路交通設備、又はそれらの任意の組合せを含んでもよいが、それらに限定されない。幾つかの実施形態では、対象道路設備は、左折待機領域としてもよい。幾つかの実施形態では、特徴パラメータ（複数可）は、移動体が交差点に進入する際の走行パラメータを含んでもよい。特徴パラメータ（複数可）は、停止回数、停止持続時間、停止距離、移動体が交差点を通過する時間、遅延時間、交差点を通過する平均速度、又は２回以上停止する確率の中、少なくとも１つを含んでもよい。交差点は、左折専用車線の特定の場所から次の車線の入口まで特定の長さを有する道路としてもよく、その際、左折専用車線の特定の場所は、走行方向に前方の駐車線まで特定の距離がある左折専用車線上の位置としてもよい。つまり、交差点の長さは、左折専用車線における特定の位置から交差点における駐車線までの距離と、駐車線と次の車線の入口間の長さとの合計としてもよい。例えば、交差点は、左折専用車線のあるポイントから次の車線の入口まで伸びる道路の区間で、長さが３００ｍである区間としてもよい。幾つかの実施形態では、軌跡データにおける少なくとも２つの連続するポイントに対応する速度が、共にプリセット値未満であれば、移動体は、１回停止したと見なされてもよい。例えば、３つの連続するポイントに対応する速度が、共に０．６７ｍ／秒未満であれば、１回の停止が発生したと見なされる。幾つかの実施形態では、停止持続時間は、１回の停止の持続時間を指してもよい。幾つかの実施形態では、停止持続時間は、直進に対する赤信号の残り時間、又は直進に対する青信号の時間としてもよい。停止距離は、２停止間の移動体の移動距離を指してもよく、その際、距離は、直線距離又は道程距離としてもよい。例えば、停止距離は、左折待機領域の長さとしてもよい。遅延時間は、移動体が実際に交差点を通過する時間と、移動体が停止せずに交差点を通過するのに必要とする時間との差を指してもよい。幾つかの実施形態では、停止せずに交差点を通過するのに必要とする時間は、以下の方法で取得されてもよい：一期間内の交差点における左折軌跡に関する軌跡データを取得し：抽出された軌跡データに基づいて交差点を通過するのに必要な平均時間を確定する。幾つかの実施形態では、停止せずに交差点を通過するのに必要な時間は、更新、例えば、定期的に毎月更新されてもよい。交差点を通過する一移動体の平均速度は、交差点を通過する複数の移動体の平均速度としてもよい。２回停止する確率は、移動体の軌跡の総数に対する停止回数が２回以上である軌跡の数の比率を指してもよい。幾つかの実施形態では、特徴パラメータ（複数可）は、統計値（複数可）としてもよい。例えば、統計的な停止回数、停止持続時間の平均値及び分散、停止距離の平均値及び分散、遅延時間の平均値及び分散、交差点を通過する平均速度の平均値及び分散、又は同様なもの。
【００５３】
７３０では、対象交差点における対象道路設備の有無に関する確定は、対象交差点における移動体の特徴パラメータ（複数可）に関する情報に基づいて確定されてもよい。動作７３０は、判定モジュール４２０によって実行されてもよい。幾つかの実施形態では、対象交差点に左折待機領域があるかに関する確定は、対象交差点の特徴パラメータ（複数可）に関する情報に基づいて確定されてもよい。幾つかの実施形態では、判定閾値（複数可）が、まず確定されてもよく、次に、特徴パラメータ（複数可）が、対象交差点における対象道路設備の有無を確定するために、対応する判定閾値（複数可）と比較されてもよい。特徴パラメータ（複数可）が対応する判定閾値（複数可）内にあるならば、対象道路設備が交差点にあると確定されてもよい。特徴パラメータ（複数可）が対応する判定閾値内になければ、対象道路設備が交差点に無いと確定されてもよい。例えば、特徴パラメータ（複数可）が２回停止する確率を含むならば、交差点に左折待機領域がある場合に、軌跡データ中の２回停止する確率は、１５％〜５０％であると、確定される。軌跡データ中の２回停止する確率は、交差点に左折待機領域が無ければ、５％未満である。そのため、軌跡データ中の２回停止する確率が３％である場合、交差点には左折待機領域が全く無いと、確定されてもよく、軌跡データ中の２回停止する確率が３０％である場合、交差点には左折待機領域が有ると、確定されてもよい。
【００５４】
幾つかの実施形態では、判定閾値の数（複数可）は、２つ以上の特徴パラメータがある場合、特徴パラメータ（複数可）の数と等しくてもよく、各判定閾値（複数可）は、特徴パラメータの１つに対応してもよい。例えば、特徴パラメータが停止回数を含む場合、対応する判定閾値は、２回以上としてもよい。対応する判定閾値は、特徴パラメータが、停止持続時間を含む場合、２持続時間としてもよく、該持続時間の一方は、直進の赤信号の残り時間としてもよく、該持続時間の他方は、直進の青信号の持続時間としてもよい。対応する判定閾値は、特徴パラメータが停止距離を含む場合、左折待機領域の長さとしてもよい。判定閾値は、特徴パラメータが２回停止する確率を含む場合、１５％超としてもよい。幾つかの実施形態では、２つ以上の特徴パラメータがあれば、比較順を確定するために、特徴パラメータは、ソートされてもよい。例えば、比較は、最初に、停止回数に基づいて実行されてもよく、停止回数が２回以上であれば、２回の停止の持続時間を２つの閾値と其々比較するために、更なる比較が、実行されてもよい。別の実施例として、最初に、２回停止する確率に基づいて、比較が実行されてもよい。２回停止する確率が１０％であれば、交差点は、左折待機領域を全く有さないと見なされてもよい。２回停止する確率が１５％の閾値超である７５％であれば、停止の持続時間が２閾値其々と等しいかを確定するために、更なる比較が実行されてもよい。
【００５５】
以上の記載は、解説目的で提供され、本開示の範囲を限定することを意図されていない点に注目すべきである。当業者のために、様々な変更及び変形が、本開示の教示の下で行われてもよい。しかしながら、そうした変更及び変形は、この開示の趣旨及び範囲を逸脱してはならない。
【００５６】
図８は、本開示の幾つかの実施形態による判定閾値（複数可）及び判定モデルを確定する動作を示す例示的なフローチャートである。幾つかの実施形態では、プロセス８００は、ハードウェア（例えば、回路、専用論理、プログラマブル論理、マイクロコード等）、ソフトウェア（ハードウェアエミュレーションを実行するために処理装置上で走行する命令）等、又はそれらの任意の組合せを含んでもよい処理論理によって、実行されてもよい。図８に示されたような交差点における対象道路設備の有無を確定するための判定モデルを確定するプロセス８００における１つ又は複数の動作は、図１に示されたような道路情報システム１００によって実装されてもよい。例えば、プロセス８００は、命令の形で記憶装置１３０に記憶され、処理エンジン１１２（例えば、図２に示されたようなコンピューティング装置２００のプロセッサ２２０、図３に示されたようなモバイル装置３００のセントラルプロセッサ３４０）によって、呼び出されてもよい及び／又は実行されてもよい。
【００５７】
８１０では、既知の交差点における移動体の左折軌跡に関する軌跡データが取得されてもよい。動作８１０は、訓練モジュール４３０によって実行されてもよい。幾つかの実施形態では、多数の既知の交差点が、軌跡データ及びラベル付け結果を取得するために、サンプルとして選択されてもよい。例えば、１００カ所の交差点が、既知の交差点として選択され、該１００カ所の交差点の左折軌跡に関する軌跡データが取得されてもよい。幾つかの実施形態では、取得モジュール４１０は、一期間において左折軌跡に関する軌跡データを取得してもよく、該期間は、一カ月、四半期、一年等としてもよい。幾つかの実施形態では、対象交差点における移動体の左折軌跡は、予備の軌跡データとして取得されてもよく、該予備の軌跡データは、フィルタリングされてもよい。幾つかの実施形態では、平坦なピーク期間にあり、完全な特徴パラメータ（複数可）を含む予備の軌跡データが、軌跡データとして選択されてもよい。幾つかの実施形態では、平坦なピーク期間は、交差点における交通流量が多過ぎたり、少な過ぎたりする時間を除いた、交差点における交通流量が安定している時間帯としてもよい。例えば、典型的な都市では、平坦なピーク期間は、通常午前１０時〜午後１６時である。交差点が、混雑のピーク期間にあれば、通常、移動体の停止回数及び停止持続時間は、平坦なピーク期間における停止回数及び停止持続時間より多く、交差点を通過する走行速度及び時間は、大きくばらつく可能性があり、その結果、データの規則性が乏しくなり、判定精度に影響を及ぼす可能性があると、理解されるべきである。その一方で、データ収集装置２２０の異常は、不連続や中断等の軌跡データの異常を引き起こすことがあり、判定が推定となり、その結果、不正確な判定となる可能性がある。そのため、軌跡データをフィルタリングすることによって、データの安定性や判定結果の精度を高めることができる。
【００５８】
８２０では、対象道路設備と関連する特徴パラメータ（複数可）に関する情報は、軌跡データから抽出されてもよい。動作８２０は、訓練モジュール４３０によって実行されてもよい。幾つかの実施形態では、対象道路設備は、左折待機領域としてもよい。幾つかの実施形態では、特徴パラメータ（複数可）は、統計値（複数可）としてもよい。例えば、統計的な停止回数、停止持続時間の平均値及び分散、停止距離の平均値及び分散、遅延時間の平均値及び分散、交差点を通過する平均速度の平均値及び分散、又は同様なもの。
【００５９】
８３０では、既知の交差点は、該既知の交差点における対象道路設備の有無でラベル付けされてもよい。動作８３０は、訓練モジュール４３０によって実行されてもよい。幾つかの実施形態では、既知の交差点における対象道路設備の有無のラベル付けは、人手による現地調査、交通カメラ、電子地図、又は既知の交差点における対象道路設備の有無の結果を収集する他の方法に基づいて、実行されてもよい。例えば、既知の交差点は、電子地図における風景情報に基づいて、既知の交差点における左折待機領域の有無でラベル付けされてもよい。
【００６０】
８４０では、判定モデル及び判定閾値（複数可）は、既知の交差点の特徴パラメータ（複数可）に関する情報及びラベル付け結果に基づいて、訓練されてもよい。動作８４０は、訓練モジュール４３０によって実行されてもよい。幾つかの実施形態では、多数の既知の交差点が、軌跡データ及びラベル付け結果を取得するために、訓練用サンプルとして選択されてもよい。例えば、１００カ所の交差点が、既知の交差点として選択され、該１００カ所の交差点の左折軌跡に関する軌跡データが取得されてもよい。特徴パラメータ（複数可）に関する情報は、抽出されてもよく、１００カ所の交差点は、該交差点における左折待機領域の有無でラベル付けされてもよい。１００カ所の交差点の特徴パラメータに関する情報及び結果のラベル付けは、特徴パラメータ（複数可）に関する情報の判定閾値（複数可）及び判定モデルを確定するために、訓練用サンプルとして機械学習で使用されてもよい。幾つかの実施形態では、判定モデルは、決定木モデルとしてもよく、該決定木は、ＣＡＲＴ（ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  ｔｒｅｅ）、ＩＤ３（ｉｔｅｒａｔｉｖｅ  ｄｉｃｈｏｔｏｍｉｓｅｒ  ３）、Ｃ４．５アルゴリズム、ランダムフォレスト（Ｒａｎｄｏｍ  Ｆｏｒｅｓｔ）、ＣＨＡＩＤ（ｃｈｉｓｑｕａｒｅｄ  ａｕｔｏｍａｔｉｃ  ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）、ＭＡＲＳ（ｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅ  ａｄａｐｔｉｖｅ  ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  ｓｐｌｉｎｅｓ）、及びＧＢＭ（ｇｒａｄｉｅｎｔ  ｂｏｏｓｔｉｎｇ  ｍａｃｈｉｎｅ）、又はそれらの任意の組合せを含んでもよいが、それらに限定されない。幾つかの実施形態では、モデルは、検証セットを使用して検証されてもよく、モデルパラメータは、検証結果に応じて、モデルが最適状態になるように調整されてもよい。検証セットにあるデータは、判定モデルの訓練データとして、互いに独立で同一の分布に従ってもよく、訓練データを伴う交差点を全く有さなくてもよい。例えば、２００カ所の交差点の軌跡データが、サンプルデータとして選択されてもよく、該軌跡データ中１００カ所の交差点の軌跡データが、モデル構築用の訓練サンプルとして使用されてもよく、残りの１００カ所の交差点の軌跡データは、検証用サンプルデータとして使用されてもよい。検証用サンプルデータは、訓練された判定モデルに入力されてもよく、出力は、判定モデルの精度を評価するために、実際のラベル付け結果と比較されてもよい。幾つかの実施形態では、対応する判定閾値（複数可）は、ソーティング、統計、又は他の計算方法によって、取得された特徴パラメータ（複数可）及びラベル付けされた結果に従い、確定されてもよい。幾つかの実施形態では、判定閾値（複数可）は、実際の要件に応じて人手で確定される経験値としてもよい。例えば、停止回数の判定閾値は、実際の状況に従い、合理的に推定されてもよい。上記のように、停止回数が２回未満の場合は、交差点に左折待機領域が無い可能性が極めて高く、停止回数が２回以上の場合は、交差点に左折待機領域がある可能性が極めて高い。そのため、判定閾値の「停止回数」が「≧２」であることは、人手で確定できる。
【００６１】
幾つかの実施形態では、図９は、決定木モデルに従い、交差点における左折待機領域の有無を確定する動作の例示的なアルゴリズムフローチャートを示す。幾つかの実施形態では、動作９０１では、対象交差点における移動体の左折軌跡に関する軌跡データが取得されてもよい。動作９０１は、取得モジュール４１０によって実行されてもよい。幾つかの実施形態では、左折軌跡データは、測位情報を直接備えるモバイル装置によって収集されてもよい。幾つかの実施形態では、左折軌跡データは、記憶装置に記憶された期間内の左折軌跡データとしてもよい。幾つかの実施形態では、移動体は、道路上の走行車両、車両測位装置、又は他の測位部を有するハンドヘルドモバイル装置としてもよい。動作９０２では、軌跡数、２回停止する確率、停止持続時間、停止距離、交差点を通過する平均速度、遅延時間等の特徴パラメータ（複数可）に関する情報が、軌跡データから抽出されてもよい。動作９０２は、取得モジュール４１０によって実行されてもよい。幾つかの実施形態では、特徴パラメータ（複数可）は、統計値（複数可）としてもよい。例えば、統計的な停止回数、停止持続時間の平均値及び分散、停止距離の平均値及び分散、遅延時間の平均値及び分散、交差点を通過する平均速度の平均値及び分散。図９で示されたように、選択される特徴パラメータ（複数可）は、軌跡数、２回停止する確率、停止持続時間、停止距離の平均値及び分散、交差点を通過する速度の平均値及び分散、及び遅延時間を含んでもよい。動作９０３では、軌跡数が第１閾値より大きいかについての確定が、行われてもよい。動作９０３は、判定モジュール４２０によって実行されてもよい。幾つかの実施形態では、特徴パラメータに対応する判定閾値（例えば、第１閾値、第２閾値…第９閾値）が、モデル訓練によって確定されてもよい。幾つかの実施形態では、判定閾値は、人手で設定されてもよい。例えば、第１閾値は、人手で１００として設定されてもよく、軌跡数が１００より多ければ、プロセスは継続されてもよい。そうでなければ、対象交差点の左折軌跡データの収集が、サンプル数を増大するために継続してもよい（動作９０４等）。動作９０５では、２回停止する確率が第２閾値より大きいかについての確定が、行われてもよい。動作９０５は、判定モジュール４２０によって実行されてもよい。幾つかの実施形態では、第２閾値は、モデル訓練によって取得されてもよい。幾つかの実施形態では、２回停止する確率が第２閾値より高ければ、プロセスは、継続してもよく、２回停止する確率が第２閾値より低ければ、「左折待機領域が無い」という結果が出力されてもよい（動作９２０）。動作９０６では、停止持続時間が第３閾値及び第４閾値と等しいかについての確定が、行われてもよい。動作９０６は、判定モジュール４２０によって実行されてもよい。幾つかの実施形態では、第３閾値及び第４閾値は、訓練によって取得されてもよい。幾つかの実施形態では、第３閾値は、直進に対する赤信号の残り時間としてもよい。幾つかの実施形態では、第４閾値は、直進に対する青信号の時間としてもよい。上記のように（図５Ａで示されたように）、交差点に左折待機領域があるならば、移動体が交差点で２回停止する可能性が高くてもよい。最初の停止の持続時間は、直進に対する赤信号の残り時間に関するものであり、２回目の停止の持続時間は、直進に対する青信号の時間に関するものである。幾つかの実施形態では、軌跡において２回停止があり、停止の持続時間が第３閾値と第４閾値と其々等しければ、確定プロセスは、継続してもよい。幾つかの実施形態では、軌跡において２回停止があるが、停止持続時間が第３閾値又は第４閾値と等しくなければ、「左折待機領域が無い」という結果が、出力されてもよい（動作９２０）。例えば、停止継続時間は、移動体の２回停止が、渋滞又は他の予期せぬ出来事によって生じたならば、左折待機領域の規則に従わない可能性があり、そのため、交差点は、軌跡において２回停止があったとしても、左折待機領域を有するとは考えられない。動作９０７では、停止距離の平均値が第５閾値と等しいかについての確定が、行われてもよい。動作９０７は、判定モジュール４２０によって実行されてもよい。幾つかの実施形態では、第５閾値は、訓練によって取得されてもよい。幾つかの実施形態では、第５閾値は、左折待機領域の長さとしてもよい。幾つかの実施形態では、左折待機領域の長さは、左折待機領域の直線的な長さを指してもよい。幾つかの実施形態では、左折待機領域の長さは、左折待機領域の実際の軌跡の長さとしてもよい。上記のように、移動体の２回の停止間の距離は、交差点に左折待機領域があるならば、ほぼ左折待機領域の長さとしてもよい。幾つかの実施形態では、停止距離の平均値が第５閾値と等しければ、確定プロセスは、継続してもよい。幾つかの実施形態では、停止距離の平均値が第５閾値と等しくなければ、「左折待機領域が無い」という結果が、出力されてもよい（動作９２０）。動作９０８では、停止距離の分散が第６閾値と等しいかについての確定が、行われてもよい。動作９０８は、判定モジュール４２０によって実行されてもよい。幾つかの実施形態では、第６閾値は、訓練によって取得されてもよい。幾つかの実施形態では、停止距離の分散が第６閾値と等しければ、確定プロセスは、継続してもよい。幾つかの実施形態では、停止距離の分散が第６閾値と等しくなければ、「左折待機領域が無い」という結果が、出力されてもよい（動作９２０）。動作９０９では、交差点を通過する平均速度の平均値が第７閾値と等しいかについての確定。動作９０９は、判定モジュール４２０によって実行されてもよい。幾つかの実施形態では、第７閾値は、訓練によって取得されてもよい。上記のように、左折待機領域を有する交差点における移動体は、２回停止する確率が高くてもよく、交差点を通過する平均速度は、左折待機領域が無い交差点を通過する平均速度とは異なってもよい。幾つかの実施形態では、交差点を通過するための平均速度の平均が第７閾値と等しければ、確定プロセスは、継続してもよい。幾つかの実施形態では、交差点を通過するための平均速度の平均値が第７閾値と等しくなければ、「左折待機領域が無い」という結果が、出力されてもよい（動作９２０）。動作９１０では、交差点を通過する平均速度の分散が第８閾値と等しいかについての確定が、行われてもよい。動作９１０は、判定モジュール４２０によって実行されてもよい。幾つかの実施形態では、第８閾値は、訓練によって取得されてもよい。幾つかの実施形態では、交差点を通過する平均速度の分散が第７閾値と等しければ、確定プロセスは、継続してもよい。幾つかの実施形態では、交差点を通過する平均速度の分散が第７閾値と等しくなければ、「左折待機領域が無い」という結果が、出力されてもよい（動作９２０）。動作９１１では、信号期間に対する遅延時間の比率が第９閾値と等しいかについての確定が、行われてもよい。動作９１１は、判定モジュール４２０によって実行されてもよい。幾つかの実施形態では、第９閾値は、訓練によって取得されてもよい。幾つかの実施形態では、遅延時間は、移動体が実際に交差点を通過する時間と、移動体が停止せずに交差点を通過するのに必要とする時間との差を指してもよい。信号期間は、直進に対する現在の青信号と、直進に対する次の青信号との間隔としてもよい。幾つかの実施形態では、信号期間に対する遅延時間の比率が第９閾値と等しければ、「左折待機領域がある」という結果が、出力されてもよい（動作９２１）。幾つかの実施形態では、信号期間に対する遅延時間の比率が第９閾値と等しくなければ、「左折待機領域が無い」という結果が、出力されてもよい（動作９２０）。
【００６２】
以上の記載は、解説目的で提供され、本開示の範囲を限定することを意図されていない点に注目すべきである。当業者のために、様々な変更及び変形が、本開示の教示の下で行われてもよい。しかしながら、そうした変更及び変形は、この開示の趣旨及び範囲を逸脱してはならない。   
【００６３】
図１０は、本開示の幾つかの実施形態による、交差点における対象道路設備の有無を確定する動作について示す例示的なフローチャートである。幾つかの実施形態では、プロセス１０００は、ハードウェア（例えば、回路、専用論理、プログラマブル論理、マイクロコード等）、ソフトウェア（ハードウェアエミュレーションを実行するために処理装置上で走行する命令）等、又はそれらの任意の組合せを含んでもよい処理論理によって、実行されてもよい。図１０に示されたような交差点における対象道路設備の有無を確定するプロセス１０００における１つ又は複数の動作は、図１に示されたような道路情報システム１００によって実装されてもよい。例えば、プロセス１０００は、命令の形で記憶装置１３０に記憶され、処理エンジン１１２（例えば、図２に示されたようなコンピューティング装置２００のプロセッサ２２０、図３に示されたようなモバイル装置３００のセントラルプロセッサ３４０）によって、呼び出されてもよい及び／又は実行されてもよい。
【００６４】
１０１０では、対象交差点に関する軌跡データは、判定モデルに入力されてもよい。動作１０１０は、判定モジュール４２０によって実行されてもよい。幾つかの実施形態では、対象交差点の軌跡データは、一期間内にある対象交差点の軌跡データとしてもよい。該期間は、一カ月、四半期、一年等としてもよい。幾つかの実施形態では、交差点における軌跡は、予備の軌跡データとして取得されてもよく、平坦なピーク期間に対応し、完全な特徴パラメータ（複数可）を含む該予備の軌跡データは、データの安定性及び判定結果の精度を向上するために、選択されてもよい。幾つかの実施形態では、判定モジュール４３０は、ネットワーク１４０を介して記憶装置２３０に記憶されたデータにアクセスし、対象交差点の位置情報に基づいて道路情報システム２００におけるアーカイブデータを取得して、対象交差点の軌跡データを取得してもよい。或いは、対象交差点における移動体の左折軌跡は、予備の軌跡データとして取得されてもよく、該予備の軌跡データは、フィルタリングされてもよい。幾つかの実施形態では、平坦なピーク期間にあり、完全な特徴パラメータ（複数可）を含む予備の軌跡データは、軌跡データとして選択されてもよい。幾つかの実施形態では、平坦なピーク期間は、交差点における交通流量が多過ぎたり、少な過ぎたりする時間を除いた、交差点における交通流量が安定している時間帯としてもよい。例えば、典型的な都市では、平坦なピーク期間は、通常午前１０時〜午後１６時である。
【００６５】
１０２０では、対象交差点に対象道路設備があるか否かの判定結果が、出力されてもよい。動作１０２０は、判定モジュール４２０によって実行されてもよい。一実施形態では、判定結果は、数字「０」又は「１」で表されてもよい。例えば、「１」は、交差点に対象道路設備があることを表してもよく、「０」は、交差点に対象道路設備が無いことを示してもよい。判定結果が、左折待機領域があるという結果であれば、判定モジュール４２０は、「１」を出力してもよく、判定結果が、左折待機領域が無いという結果であれば、判定モジュール４２０は、「０」を出力してもよい。
【００６６】
以上の記載は、解説目的で提供され、本開示の範囲を限定することを意図されていない点に注目すべきである。当業者のために、様々な変更及び変形が、本開示の教示の下で行われてもよい。しかしながら、そうした変更及び変形は、この開示の趣旨及び範囲を逸脱してはならない。   
【００６７】
本開示における実施形態の有益な効果として以下の点が挙げられるが、これらに限定されない：（１）交差点の道路設備構成が、正確に且つ知的に確定され、人的資源及び時間に関するコストを削減する可能性がある；（２）本開示は、左折待機領域を正確に検出するための特徴パラメータを提供し、該特徴パラメータは、判定モデルの精度を向上する可能性がある；（３）本開示は、左折待機領域の有無を正確に確定するように構成される判定モデルを提供する。異なる実施形態は、異なる有益な効果を有してもよい点、及び異なる実施形態は、上記の有益な効果の１つ又は組合せを有してもよい点に注目すべきである。
【００６８】
以上の記載は、解説目的で提供され、本開示の範囲を限定することを意図されていない点に注目すべきである。当業者のために、様々な変更及び変形が、本開示の教示の下で行われてもよい。しかしながら、そうした変更及び変形は、この開示の趣旨及び範囲を逸脱してはならない。
【００６９】
本開示及び／又は幾つかの他の実施例が、以上で記載された。以上の記載に従い、様々な変更が達成され得る。本開示の主題（ｔｏｐｉｃ）は、様々な形及び実施形態で、達成されてもよく、本開示は、様々なアプリケーションプログラムで更に使用されてもよい。クレームにおいて保護される必要がある全ての用途、変形、変更は、本開示の保護範囲内にあるとしてもよい。
【００７０】
更に、特定の用語は、本開示の実施形態について記載するために使用されている。例えば、用語「一実施形態」、「実施形態」、及び／又は「幾つかの実施形態」は、実施形態に関して記載される特別な特徴、構造又は特性が、本開示の少なくとも１つの実施形態に含まれることを意味する。そのため、本明細書の様々な部分の「実施形態」又は「一実施形態」又は「別の実施形態」に対する２回以上の言及は、必ずしも全て同じ実施形態について言及しているわけではないと強調され、理解されるべきである。加えて、本開示の１つ又は複数の実施形態の特徴、構造又は特性の幾つかは、適宜、組合せられてもよい。
【００７１】
様々な変更及び改良は、本開示の幾つかの実施形態に従い、達成される可能性があることが、当業者には理解され得る。例えば、上記のシステムの様々な構成要素は、完全にハードウェアで実装されてもよいが、ソフトウェアソリューションによって、例えば、システムをサーバにインストールすることによっても、実装できる。加えて、本明細書で開示された位置情報は、ファームウェア、ファームウェアとソフトウェアの組合せ、ファームウェアとハードウェアの組合せ、又はファームウェア、ハードウェア及びソフトウェアの組合せによって、提供されてもよい。
【００７２】
一部又は全てのソフトウェアは、ネットワーク、例えば、インターネット又は他の通信ネットワークを介して、通信することがある。この種の通信は、コンピュータ装置又はプロセッサから別のコンピュータ装置又はプロセッサにソフトウェアをロードしてもよい。例えば、道路情報システムの管理サーバ又はホストコンピュータから、コンピュータ環境のハードウェアプラットフォーム、又はシステム若しくは順序共有率（ｏｒｄｅｒ  ｓｈａｒｉｎｇ  ｒａｔｅ）を予測するのに必要な情報を提供するのと同様な機能を有するシステムを実装する他のコンピュータ環境のハードウェアプラットフォームへのローディング。  そのため、別の媒体が、ケーブル、光ケーブル、又は空気によって伝送されてもよい光波、電波、及び電磁波等の、ローカル装置間の物理的な接続を確立するのに、使用されてもよい。また、ケーブル、無線接続、光ケーブル、若しくは同様なもの等の、波を搬送するのに使用される物理的媒体は、ソフトウェアをホストする媒体と見なされてもよい。本明細書では、有形の「記憶（ｓｔｏｒａｇｅ）」媒体が特に記述されない限り、コンピュータ又は機械の「可読媒体（ｒｅａｄａｂｌｅ  ｍｅｄｉａ）」を表す他の用語は、任意の命令を実行する際にプロセッサが関与する媒体を表してもよい。
【００７３】
本開示の態様のために動作を実行するためのコンピュータプログラムコードは、１つ又は複数のプログラミング言語の任意の組合せで書かれてもよく、該プログラミング言語は、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｓｃａｌａ、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｅｉｆｆｅｌ、ＪＡＤＥ、Ｅｍｅｒａｌｄ、、Ｃ＋＋、Ｃ＃、ＶＢ．ＮＥＴ、Ｐｙｔｈｏｎ若しくは同様なもの等のオブジェクト指向プログラミング言語、「Ｃ」プログラミング言語、Ｖｉｓｕａｌ  Ｂａｓｉｃ、Ｆｏｒｔｒａｎ２００３、Ｐｅｒｌ、ＣＯＢＯＬ２００２、ＰＨＰ、ＡＢＡＰ等の従来の手続き型プログラミング言語、Ｐｙｔｈｏｎ、Ｒｕｂｙ及びＧｒｏｏｖｙ等の動的プログラミング言語、又は他のプログラミング言語を含む。プログラムコードは、完全にユーザのコンピュータ上で、ユーザのコンピュータの一部上で、スタンドアロンのソフトウェアパッケージとして、ユーザのコンピュータの一部上で、及び、リモートコンピュータの一部上で、又は、完全にリモートコンピュータ若しくはサーバ上で実行してもよい。後者のシナリオでは、リモートコンピュータは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ：ｌｏｃａｌ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ）若しくは広域ネットワーク（ＷＡＮ：ｗｉｄｅ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ）を含む任意のタイプのネットワークを通して、ユーザのコンピュータに接続されてもよい、或いは、接続は、外部のコンピュータ（例えば、インターネットサービスプロバイダを使いインターネットを通して）に対して、若しくはクラウドコンピューティング環境において行われてもよく、又はＳａａＳ（Ｓｏｆｔｗａｒｅ  ａｓ  ａ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）等のサービスとして提供されてもよい。
【００７４】
更に、処理要素若しくはシーケンスの列挙順、数字、文字、又は他の記号表示の使用は、従って、クレームに記載されたプロセス及び方法について、特許請求の範囲において特定され得る場合を除き、如何なる順序にも限定されないものとする。以上の開示では、様々な実施例を通して、本開示の様々な有用な実施形態と現在考えられるものについて記述しているが、かかる詳細は、唯一その目的のためであり、付記されるクレームは、開示された実施形態に限定されず、むしろ、開示された実施形態の趣旨及び範囲内にある変形及び同等な構成（ａｒｒａｎｇｅｍｅｎｔ）をカバーするよう意図されるものと理解されるべきである。例えば、上記の様々な構成要素の実装は、ハードウェア装置に組込まれてもよいが、ソフトウェアオンリーソリューション、例えば、既存のサーバ又はモバイル装置にインストールされたものとして実装されてもよい。
【００７５】
同様に、当然ながら、本開示の実施形態に関する前述の説明では、様々な実施形態の１つ又は複数を理解するのを助けて開示を効率化する目的で、様々な特徴は、単一の実施形態、図面、又はそれらの記載において纏められることがある。しかしながら、方法に関するかかる開示は、本開示対象物が、クレームに記載された特徴より多くの特徴を必要とすることを意味するものではない。むしろ、クレームに記載された対象は、単一の内容豊富な（ｒｉｃｈ）開示の全特徴より少ない特徴で成立する。      
【００７６】
幾つかの実施形態では、本出願の特定の実施形態について記載し、権利を主張するのに使用される量又は特性を表す数字は、場合によっては、用語「約（ａｂｏｕｔ）」、「凡そ（ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅ）」又は「概ね（ｓｕｂｓｔａｎｔｉａｌｌｙ）」によって修飾されるものとして理解されるべきである。特に明記しない限り、「約」、「凡そ」又は「概ね」は、それが記載する値の±２０％の変動を示す可能性がある。従って、幾つかの実施形態では、本明細書及び付記されたクレームに記載された数値パラメータは、特定の実施形態によって得ようとする所望の特性に応じて異なる可能性がある近似値である。幾つかの実施形態では、数値パラメータは、公表された有効桁数を考慮して、通常の丸め技術を適用して、解釈されるべきである。本出願の広範囲に亘る幾つかの実施形態について明記する数値範囲及びパラメータは近似値ではあるものの、特定の実施例で明記された数値は、実現可能な程度に正確に公表されている。
【００７７】
本明細書で引用された各特許、特許出願、特許出願公報及び他の、記事、本、説明書、刊行物、文献、記事等の資料は、参照により、全体として、本明細書に組込まれる。本出願の内容と一致しない又は矛盾する出願履歴文献（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｈｉｓｔｏｒｙ  ｄｏｃｕｍｅｎｔ）は、除外され、本出願の最も広い範囲を限定する文献（現在又は後で本出願に付記される）も、除外される。本出願の追加出願（ａｐｐｅｎｄｅｄ  ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ）で使用される記載、定義、及び／又は用語が、本出願に記載された内容と一致しない又は矛盾するならば、該記載、定義、及び／又は用語は、本出願に依存する点に注目すべきである。
【００７８】
最後に、本出願に記載された実施形態は、本出願の実施形態の原理に関する単なる例証であると理解されるべきである。他の変形例も、本出願の範囲内とされてもよい。採用されてもよい他の変形例は、本出願の範囲内とされてもよい。このように、一例としてだが、限定としてではなく、本出願の実施形態の別の構成が、本明細書における教示に従い、利用されてもよい。従って、本出願の実施形態は、本明細書で明示的に紹介及び記載された実施形態に限定されない。
【図１】
2021503106.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５−Ａ】
2021503106.tif 000007
【図５−Ｂ】
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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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【手続補正書】
【提出日】令和1年5月13日(2019.5.13)
【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】
交差点における対象道路設備の有無を確定する方法であって、前記方法は：
対象交差点における移動体の左折軌跡に関する軌跡データを取得するステップ；
前記軌跡データから前記対象道路設備と関連する特徴パラメータに関する情報を抽出するステップ；
前記対象交差点の前記特徴パラメータに関する情報に基づいて前記対象交差点における前記対象道路設備の有無を確定するステップを含み、
前記軌跡データは、前記左折軌跡における時系列の複数のポイントに関する複数の情報を含むデータセットであり；
前記対象道路設備は、左折待機領域を含み；
前記特徴パラメータは、前記移動体が前記対象交差点に進入した後の走行パラメータを含む、方法。
【請求項２】
前記特徴パラメータに関する情報に基づいて前記対象交差点における前記対象道路設備の有無を確定するステップは：
判定閾値を確定するステップであって、前記判定閾値の数は、前記特徴パラメータの数と同じであり、各前記判定閾値は、前記特徴パラメータの１つに対応する、ステップ；及び
前記対象交差点における前記対象道路設備の有無を確定するために、前記特徴パラメータを前記対応する判定閾値と比較するステップを含み、
前記特徴パラメータが、前記対応する判定閾値の範囲内であれば、前記対象交差点において前記対象道路設備があると確定される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記判定閾値を確定するステップは：
既知の交差点における移動体の左折軌跡に関するサンプル軌跡データを取得するステップ；
前記サンプル軌跡データから前記対象道路設備と関連する前記特徴パラメータに関するサンプル情報を抽出するステップ；
前記既知の交差点が前記対象道路設備を含むかについてラベル付けするステップ；及び
前記特徴パラメータに関する前記サンプル情報及び前記既知の交差点の前記ラベル付け結果に基づいて、前記特徴パラメータの前記判定閾値を確定するステップを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記方法は：
予備のサンプル軌跡データとして、前記既知の交差点における移動体の左折軌跡を取得するステップ；及び
平坦なピーク期間に対応し、前記サンプル軌跡データとして前記完全な特徴パラメータを含む前記予備のサンプル軌跡データを抽出するステップを更に含む、
、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記特徴パラメータに関する前記サンプル情報及び前記既知の交差点の前記ラベル付け結果に基づいて、前記特徴パラメータの前記判定閾値を確定するステップは：
前記特徴パラメータに関する前記サンプル情報及び前記既知の交差点の前記ラベル付け結果に基づく前記判定閾値を使用して、判定モデルを訓練するステップ；及び
前記判定閾値及び前記判定モデルを確定するステップを含む、請求項３または請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記対象交差点の前記特徴パラメータに関する情報に基づいて前記対象交差点における前記対象道路設備の有無を確定するステップは：
前記対象交差点の前記軌跡データを前記判定モデルに入力するステップ；及び
前記対象交差点における前記対象道路設備の有無の判定結果を出力するステップを含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記方法は：
予備の軌跡データとして、前記対象交差点における移動体の左折軌跡を取得するステップ；及び
平坦なピーク期間に対応し、前記軌跡データとして前記完全な特徴パラメータを含む前記予備の軌跡データを抽出するステップを更に含む、
請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
交差点における対象道路設備の有無を確定するシステムであって、前記システムは：
対象交差点における移動体の左折軌跡に関する軌跡データを取得し、前記軌跡データから前記対象道路設備と関連する特徴パラメータに関する情報を抽出するように構成される取得モジュール；及び
前記対象交差点の前記特徴パラメータに関する情報に基づいて前記対象交差点における前記対象道路設備の有無を確定するように構成される判定モジュールを含み、
前記軌跡データは、前記左折軌跡における時系列の複数のポイントに関する複数の情報を含むデータセットであり；
前記対象道路設備は、左折待機領域を含み；
前記特徴パラメータは、前記移動体が前記対象交差点に進入した後の走行パラメータを含む、システム。
【請求項９】
前記システムは、判定閾値を確定するように構成される訓練モジュールを更に含み、
前記判定モジュールは、前記対象交差点における前記対象道路設備の有無を確定するために、前記特徴パラメータを前記対応する判定閾値と比較するように更に構成され、前記特徴パラメータが、前記対応する判定閾値の範囲内であれば、前記対象交差点において前記対象道路設備があると確定される、請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記訓練モジュールは：
既知の交差点における移動体の左折軌跡に関するサンプル軌跡データを取得し；
前記サンプル軌跡データから前記対象道路設備と関連する特徴パラメータに関するサンプル情報を抽出し；
前記既知の交差点が前記対象道路設備を含むかについてラベル付けし；
前記特徴パラメータに関する前記サンプル情報及び前記既知の交差点の前記ラベル付け結果に基づいて、前記特徴パラメータの前記判定閾値を確定するように更に構成される、請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記訓練モデルは：
予備のサンプル軌跡データとして、前記既知の交差点における移動体の左折軌跡を取得し；
平坦なピーク期間に対応し、前記サンプル軌跡データとして前記完全な特徴パラメータを含む前記予備のサンプル軌跡データを抽出するように更に構成される、
請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記訓練モジュールは：
前記特徴パラメータに関する前記サンプル情報及び前記ラベル付け結果に基づく前記判定閾値を使用して、判定モデルを訓練し；
前記判定閾値及び前記判定モデルを確定するように構成される、請求項１０または請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記判定モジュールは：
前記対象交差点の前記軌跡データを前記判定モデルに入力し；
前記対象交差点における前記対象道路設備の有無の判定結果を出力するように更に構成される、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記取得モジュールは：
予備の軌跡データとして、前記対象交差点における移動体の左折軌跡を取得し；
平坦なピーク期間に対応し、前記軌跡データとして前記完全な特徴パラメータを含む前記予備の軌跡データを抽出するように更に構成される、
請求項８から請求項１３のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１５】
コンピュータ可読な記憶媒体であって、前記記憶媒体は、コンピュータ命令を記憶し、コンピュータが、前記記憶媒体にある前記コンピュータ命令を読取ると、前記コンピュータは、請求項１から請求項７のいずれか一項に記載の方法を動作させる、コンピュータ可読な記憶媒体。
【国際調査報告】
2021503106.tif 000014
2021503106.tif 000015
2021503106.tif 000016
2021503106.tif 000017