(57)【要約】【課題】  道路密度を用いて突発事象の決定に際する信頼性を向上させることができる突発事象検出方法を提供する。【解決手段】  突発事象検出方法は、二つの地点からそれぞれ検出された道路密度を用いて道路密度の差値を算出し（Ｓ１０、Ｓ２０、Ｓ３０）、一定時間の間算出された道路密度の差値を用いて道路密度の平均値及び道路密度の上限値をそれぞれ算出する（Ｓ４０、Ｓ５０）。この際、一定時間の間現在の道路密度の平均値が以前の道路密度の上限値より大きい場合に突発事象と決める（Ｓ６０、Ｓ７０、Ｓ８０）。【選択図】  図３
2004199650.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
道路上の二つの地点間の道路密度の差値を算出するステップと、
前記算出された道路密度の差値を用いて道路密度の平均値及び道路密度の上限値を算出するステップと、
一定時間の間の前記道路密度の平均値と以前の道路密度の上限値との比較を通じて突発事象を決めるステップと、
を含むことを特徴とする突発事象検出方法。
【請求項２】
前記道路密度の差値が、前記道路上の二つの地点にそれぞれ備えられた検知手段により検出された交通情報から算出されることを特徴とする請求項１に記載の突発事象検出方法。
【請求項３】
前記検知手段が、イメージセンサー、赤外線センサー、ループセンサー、磁気センサー、ＲＦセンサー、レーダーセンサー、超短波センサーのいずれかであることを特徴とする請求項２に記載の突発事象検出方法。
【請求項４】
前記交通情報が、車両の台数及び速度を含むことを特徴とする請求項２に記載の突発事象検出方法。
【請求項５】
前記道路密度の差値が、前記二つの地点からそれぞれ検出された交通情報から算出された道路密度値の差値であることを特徴とする請求項１に記載の突発事象検出方法。
【請求項６】
前記道路密度の平均値が、前記道路密度の差値の一定時間の間の平均値であることを特徴とする請求項１に記載の突発事象検出方法。
【請求項７】
前記道路密度の上限値が、前記道路密度の平均値の一定時間の間の平均値に一定の重みを足した値であることを特徴とする請求項１に記載の突発事象検出方法。
【請求項８】
前記重みが前記道路密度の平均値の一定時間の間の平均値の半分より大きいか同じである場合、前記重みが、標準偏差の２．５乃至３倍に設定されることを特徴とする請求項７に記載の突発事象検出方法。
【請求項９】
前記重みが前記道路密度の平均値の一定時間の間の平均値の半分より小さい場合、前記重みが、前記道路密度の平均値の一定時間の間の平均値の０．３乃至０．７倍に設定されることを特徴とする請求項７に記載の突発事象検出方法。
【請求項１０】
道路上の二つの地点をそれぞれ通過する車両から交通情報を検出するステップと、
前記検出された交通情報を用いて道路密度の平均値及び道路密度の上限値をそれぞれ算出するステップと、
前記算出された道路密度の平均値と道路密度の上限値との比較を通じて突発事象を決めるステップと、
を含むことを特徴とする突発事象検出方法。
【請求項１１】
前記突発事象を決めるステップが、
前記道路密度の平均値が以前の道路密度の上限値より大きいことが一定時間持続するか否かを判断するステップと、
一定時間持続する場合、突発事象と決めるステップと、
を含むことを特徴とする請求項１０に記載の突発事象検出方法。
【請求項１２】
前記交通情報が、イメージセンサー、赤外線センサー、ループセンサー、磁気センサー、ＲＦセンサー、レーダーセンサー、超短波センサーのいずれかにより検出されることを特徴とする請求項１０に記載の突発事象検出方法。
【請求項１３】
前記道路密度の平均値が、前記道路密度の差値の一定時間の間の平均値であることを特徴とする請求項１０に記載の突発事象検出方法。
【請求項１４】
前記道路密度の差値が、前記二つの地点からそれぞれ検出された交通情報から算出された道路密度値の差値であることを特徴とする請求項１３に記載の突発事象検出方法。
【請求項１５】
前記道路密度の上限値が、前記道路密度の平均値の一定時間の間の平均値に一定の重みを足した値であることを特徴とする請求項１０に記載の突発事象検出方法。
【請求項１６】
前記重みが前記道路密度の平均値の一定時間の間の平均値の半分より大きいか同じである場合、前記重みが、標準偏差の２．５乃至３倍に設定されることを特徴とする請求項１５に記載の突発事象検出方法。
【請求項１７】
前記重みが前記道路密度の平均値の一定時間の間の平均値の半分より小さい場合、前記重みが、前記道路密度の平均値の一定時間の間の平均値の０．３乃至０．７倍に設定されることを特徴とする請求項１５に記載の突発事象検出方法。
【請求項１８】
道路上の二つの地点から検出される交通情報を用いて前記二つの地点間の道路密度値を算出するステップと、
前記算出された道路密度値を用いて道路密度の平均値及び道路密度の上限値をそれぞれ算出するステップと、
一定時間の間の前記道路密度の平均値と以前の道路密度の上限値との比較を通じて突発事象を決めるステップと、
を含むことを特徴とする突発事象検出方法。
【請求項１９】
前記一定時間の間道路密度の平均値が以前の道路密度の上限値より大きい場合、突発事象と決められることを特徴とする請求項１８に記載の突発事象検出方法。
【請求項２０】
前記交通情報が、イメージセンサー、赤外線センサー、ループセンサー、磁気センサー、ＲＦセンサー、レーダーセンサー、超短波センサーのいずれかにより検出されることを特徴とする請求項１８に記載の突発事象検出方法。
【請求項２１】
前記道路密度の平均値が、前記道路密度の差値の一定時間の間の平均値であることを特徴とする請求項１８に記載の突発事象検出方法。
【請求項２２】
前記道路密度の差値が、前記算出された道路密度値の差値であることを特徴とする請求項２１に記載の突発事象検出方法。
【請求項２３】
前記道路密度の上限値が、前記道路密度の平均値の一定時間の間の平均値に一定の重みを足した値であることを特徴とする請求項１８に記載の突発事象検出方法。
【請求項２４】
前記重みが前記道路密度の平均値の一定時間の間の平均値の半分より大きいか同じである場合、前記重みが、標準偏差の２．５乃至３倍に設定されることを特徴とする請求項２３に記載の突発事象検出方法。
【請求項２５】
前記重みが前記道路密度の平均値の一定時間の間の平均値の半分より小さい場合、前記重みが、前記道路密度の平均値の一定時間の間の平均値の０．３乃至０．７倍に設定されることを特徴とする請求項２３に記載の突発事象検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、道路上の突発事象を検出する方法に関し、特に、信頼性に優れた突発事象の検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
突発事象とは、「道路上における不規則に発生する事件で、交通事故、車両の故障及び停止、落下物、並びにメンテナンス作業のような道路の容量を減少しかねないあらゆる事件」を意味する。
【０００３】
このように道路上において突発事象が発生する場合には、これを速やかに交通統制センター等に通報する必要があるが、現在までは、このような通報が、突発事象の発生地点を通る車両の運転者によることが一般的であった。
【０００４】
従って、車両の統制及び牽引が遅延することにより、多くの人々が長時間道路上で多大な不便を強いられたりすることがある。
【０００５】
特に、韓国のように流通費用の高い国では、かかる突発事象の発生が大きな問題点として取り上げられつつある。
【０００６】
このような状況に鑑みて、近年、道路上の占有率を用いて突発事象が検出できる方法が提案されている。
【０００７】
即ち、車両センサーから占有率を取り出し、この取り出した占有率の変化の推移を用いて突発事象を検出する。
【０００８】
車両センサーとしては、イメージセンサー、赤外線センサー、ループセンサー、ＲＦ（Radio Frequency）センサー、レーダーセンサー、超短波センサー等を使用することができる。
【０００９】
このような車両センサーにより車両の存在有無、交通量、速度、車両流の長さ、占有率等のような交通情報が算出される。
【００１０】
従来では、かかる交通情報の中の占有率を用いて突発事象を検出していた。
【００１１】
この際、占有率は、次の式１の通りに表わされる。
【数１】
2004199650.tif 000003
【００１２】
一例として、イメージセンサーを用いて占有率を算出することをみてみると、イメージセンサーにより映像を取得し、この取得した映像内における斜線に沿って予め設定された複数の映像ループを通る車両の台数を算出することにより、映像内の車両の台数が算出される。この際、道路上における映像カメラが撮像できる領域に対する道路長も予め把握しておく必要がある。
【００１３】
従って、式１で表わすように、映像内の車両の台数を映像内の道路長で除算することにより映像内の占有率が算出される。
【００１４】
このようにして算出された占有率を一定時間の間平均して占有率の平均値及び占有率の上限値をそれぞれ算出する。
【００１５】
この時、占有率の平均値が占有率の上限値を超える時、突発事象と決め得る。
【００１６】
一方、車両の速度が落ち、車両の間隔が前よりもっと狭くなることで映像内の車両の台数が増加することもしばしば発生する。かかる場合、占有率は車両の台数の増加により上がるが、実際のところ、車両の突発事象状態であることではない。
【００１７】
図１は、従来の占有率による突発事象検出方法により行われた実験データを示すグラフである。
【００１８】
図１に示すように、全般的に占有率の分布が経時的に激しく変動することが分かる。
【００１９】
また、特定時間の前までの占有率を平均して算出される占有率の平均値５が、しきい値として与えられる占有率の上限値６を超えることから突発事象と決められる区間Ｃが観察される。
【００２０】
しかし、前記区間Ｃでの車両の実際の速度は、８ｋｍ／ｈであって、車両が持続的に移動中であった。
【００２１】
これは、単に占有率だけを考慮したためであり、突発事象が発生していないが、車両の間隔が狭くなることによる増加した占有率により突発事象と誤って決められたわけである。
【００２２】
このように、従来の突発事象検出方法によると、単に車両の台数だけを考慮しており、占有率が増加し、一定のしきい値を超えると、突発事象と決めるという致命的な問題点がもたらされた。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２３】
本発明は、前記のような問題点に鑑みてなされたものであって、その目的は、道路密度を用いてより正確に突発事象を検出することにより、信頼度がより向上できる突発事象検出方法を提供することである。
【００２４】
このような道路密度は、イメージセンサー、赤外線センサー、ループセンサー、ＲＦセンサー、レーダーセンサー、超短波センサー等を用いて得ることができる。
【課題を解決するための手段】
【００２５】
前記目的を達成するための本発明の好適な一実施の形態に係る突発事象検出方法は、道路上の二つの地点間の道路密度の差値を算出するステップと、前記算出された道路密度の差値を用いて道路密度の平均値及び道路密度の上限値を算出するステップと、一定時間の間の前記道路密度の平均値と以前の道路密度の上限値との比較を通じて突発事象を決めるステップとを含む。
【００２６】
本発明の好適な他の実施の形態に係る突発事象検出方法は、道路上の二つの地点をそれぞれ通過する車両から交通情報を検出するステップと、前記検出された交通情報を用いて道路密度の平均値及び道路密度の上限値をそれぞれ算出するステップと、前記算出された道路密度の平均値と道路密度の上限値との比較を通じて突発事象を決めるステップとを含む。
【００２７】
本発明の好適なまた他の実施の形態に係る突発事象検出方法は、道路上の二つの地点から検出される交通情報を用いて前記二つの地点間の道路密度値を算出するステップと、前記算出された道路密度値を用いて道路密度の平均値及び道路密度の上限値をそれぞれ算出するステップと、一定時間の間の前記道路密度の平均値と以前の道路密度の上限値との比較を通じて突発事象を決めるステップとを含む。
【発明の効果】
【００２８】
以上で説明したように、本発明に係る突発事象検出方法によると、二つの地点間の道路密度の差を用いて突発事象を検出することにより、突発事象の決定に際する誤りを最小に抑え、信頼性をより一層向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
以下、本発明の好適な実施の形態を添付した図面を参照して説明する。
【００３０】
図２は、本発明の好適な一実施の形態に係る突発事象の発生に際する道路密度を説明するための図である。
【００３１】
図２に示すように、道路上における突発事象が発生した地点を基準にし、左側には、道路密度が増加する渋滞区間（Ａ領域）が形成され、右側には、道路密度が減少する交通円滑区間（Ｂ領域）がそれぞれ形成される。
【００３２】
この際、Ａ領域とＢ領域にはそれぞれ検知手段が備えられ、当該領域に対する交通情報が検出される。なお、前記検知手段は、イメージセンサー、赤外線センサー、ループセンサー、磁気センサー、ＲＦセンサー、レーダーセンサー、超短波センサーのいずれかであることがよい。
【００３３】
即ち、前記検知手段から各地点の道路密度値を算出するための交通情報が検出される。なお、交通情報には、車両の台数及び速度が含まれる。
【００３４】
このように、各区間に対する交通情報により算出される道路密度は、次の式２で表わされる。
【数２】
2004199650.tif 000004
【００３５】
ここで、ｄｉ，ｔは道路密度、Ｖｉ，ｔは車両の台数、そしてＳｉ，ｔは速度をそれぞれ表わす。また、ｉは任意の地点を表わし、ｔは任意の時間を表わす。
【００３６】
前記式２に示すように、車両の台数を速度で除算した値が任意の地点及び任意の時間での道路密度を表わす。
【００３７】
従って、前記のようにＡ領域とＢ領域における道路密度をそれぞれ算出することができる。
【００３８】
ゆえに、本発明では、任意の二つの地点間における各道路密度を一定時間の間持続的に観察することにより、二つの地点間における突発事象の発生有無が判断できる。また、本発明では、突発事象と判断できる状況で速度概念を更に取り入れることにより、一定の速度で車両が動いているにも関わらず、当該地点が突発事象と判断されるという誤りを事前に抑えることができる。
【００３９】
本発明をより詳しく説明すると、次の式３を用いて、前記のように二つの地点で算出された道路密度から道路密度の差値を算出する。
【数３】
2004199650.tif 000005
【００４０】
ここで、Δｄｔは、二つの地点間の道路密度の差値を表わし、ｄ１，ｔは、Ｂ領域の道路密度値を表わし、ｄ２，ｔは、Ａ領域の道路密度値を表わす。
【００４１】
式３に示すように、ある任意の時間での二つの地点間の道路密度の差値は、一方の地点（Ｂ領域）における道路密度値ともう一方の地点（Ａ領域）における道路密度値との差を表わす。
【００４２】
前記道路密度の差値が算出されると、このように算出された道路密度の差値を用いて道路密度の平均値を算出する。即ち、道路密度の平均値は、次の式４で表わされる。
【数４】
2004199650.tif 000006
【００４３】
ここで、ｍｔは、ある任意の二つの地点間の道路密度の差値の一定時間、例えば、５秒間の平均値を表わす。また、Δｄｔは現在の道路密度の差値、Δｄｔ−１は１秒前の道路密度の差値、Δｄｔ−２は２秒前の道路密度の差値、Δｄｔ−３は３秒前の道路密度の差値、Δｄｔ−４は４秒前の道路密度の差値をそれぞれ表わす。
【００４４】
本発明では、５秒を基準にして道路密度の平均値を算出しているが、場合に応じては、３秒または１０秒を基準にしてもよいことは言うまでもない。
【００４５】
従って、道路密度の平均値は、一定時間の間に算出される道路密度の差値の平均値を表わす。
【００４６】
式４により算出された道路密度の平均値を用いて、次の式５で道路密度の上限値を算出する。
【数５】
2004199650.tif 000007
【００４７】
ここで、ＵＣＬｔは道路密度の上限値であって、前記道路密度の平均値との比較のためのしきい値を表わす。μｔは前記道路密度の平均値の一定時間、即ち、５秒間の平均値を表わし、式６で表わされる。
【数６】
2004199650.tif 000008
【００４８】
ここで、ｍｔは現在の道路密度の平均値、ｍｔ−１は１秒前の道路密度の平均値、ｍｔ−２は２秒前の道路密度の平均値、ｍｔ−３は３秒前の道路密度の平均値、及びｍｔ−４は４秒前の道路密度の平均値をそれぞれ表わす。
【００４９】
従って、一定時間の間の道路密度の平均値（μｔ）は、一定時間の間に算出される道路密度の平均値の平均値を表わす。
【００５０】
また、標準偏差（σｔ）は、次の式７で表わされる。
【数７】
2004199650.tif 000009
【００５１】
前記式５で、３σｔは、重みを表わし、この重みは、標準偏差の３倍に設定することがよく、より好ましくは、標準偏差の２．５乃至３倍である。
【００５２】
前記道路密度の上限値を最小限に保障するために、重み（３σｔ）がμ／２より小さい場合、重みをμ／２に設定することが好ましい。大略的には、重みは、道路密度の平均値の一定時間の間の平均値（μｔ）の０．３乃至０．７倍に設定することがよい。
【００５３】
これは、朝の出勤時間のように道路の走行状況が随時に変化する場合でも突発事象の決定に対する信頼性を向上させるためである。
【００５４】
この際、現在の道路密度の平均値（ｍｔ）と以前の道路密度の上限値（ＵＣＬｔ）との比較を行って突発事象を決めることができる。
【００５５】
即ち、現在の道路密度の平均値が以前の道路密度の上限値より大きい場合、突発事象と決めることができる。言い換えれば、現在の道路密度の平均値が以前の道路密度の上限値より大きいということは、現在の道路密度が前に比べて更に増加したことを意味する。
【００５６】
この際、より正確な突発事象の決定のために、このように現在の道路密度の平均値が、以前の道路密度の上限値より一定時間持続して大きい場合に突発事象と決めることもできる。
【００５７】
これは、現在の道路密度の平均値が一時的に以前の道路密度の上限値より大きい場合を突発事象と決めることで、突発事象でない場合でも突発事象と決めるという誤りを防止するためである。
【００５８】
以下、図３を参照して本発明に係る突発事象検出方法を詳細に説明する。
【００５９】
図３は、本発明の好適な一実施の形態に係る突発事象検出方法を説明するためのフローチャートである。
【００６０】
図３に示すように、先ず二つの地点に備えられたイメージセンサーから速度及び車両の台数を含む交通情報を検出する（Ｓ１０）。
【００６１】
前記実施の形態では、イメージセンサーを例に挙げて説明したが、前記交通情報は、前記イメージセンサー以外に赤外線センサー、ループセンサー、磁気センサー、ＲＦセンサー、レーダーセンサー、超短波センサーのいずれかを用いて検出することもできる。
【００６２】
このようにして検出された速度及び車両の台数を用いて、前記式２に基づいて各地点における道路密度値を算出する（Ｓ２０）。
【００６３】
そして、各地点から算出された道路密度値の差を用いて、前記式３に基づいて道路密度の差値（Δｄｔ）を算出する（Ｓ３０）。
【００６４】
前記Ｓ１０乃至Ｓ３０のプロセスを５秒間行う（Ｓ４０）。
【００６５】
このようなプロセスで５つの道路密度の差値（Δｄｔ、Δｄｔ−１、Δｄｔ−２、Δｄｔ−３、及びΔｄｔ−４）が算出される。
【００６６】
前記Ｓ４０で５秒間算出された道路密度の差値を用いて、前記式４及び式５に基づいて道路密度の平均値（ｍｔ）及び道路密度の上限値（ＵＣＬｔ）をそれぞれ算出する（Ｓ５０）。
【００６７】
この際、道路密度の上限値（ＵＣＬｔ）を算出することを図４を参照してより詳細に説明する。
【００６８】
図４は、図３における道路密度の上限値を算出する方法を説明するためのフローチャートである。
【００６９】
図４に示すように、５秒間の道路密度の平均値（ｍｔ）、前記道路密度の平均値前の標準偏差（σｔ−１）、及びμｔ−１／２をそれぞれ算出する（Ｓ５１）。
【００７０】
この際、重み（３σｔ−１）がμｔ−１／２より大きいかまたは同じであるかを判断する（Ｓ５３）。
【００７１】
もし、重みがμｔ−１／２より大きいか同じである場合、道路密度の上限値（ＵＣＬｔ−１）は、道路密度の差値の現在より１秒前の一定時間の間の平均値（μｔ−１）に重み（３σｔ−１）を足した値として算出される（Ｓ５５）。
【００７２】
もし、重みがμｔ−１／２より小さい場合、道路密度の上限値（ＵＣＬｔ−１）は、道路密度の差値の現在より１秒前の一定時間の間の平均値（μｔ−１）にμｔ−１／２を足した値として算出される（Ｓ５７）。
【００７３】
再び図３を参照すると、現在の道路密度の平均値（ｍｔ）が前の道路密度の上限値（ＵＣＬｔ−１）より大きいか否かを判断する（Ｓ６０）。
【００７４】
前記判断の結果、現在の道路密度の平均値（ｍｔ）が前の道路密度の上限値（ＵＣＬｔ−１）より小さい場合にはＳ１０に戻される。
【００７５】
それに対し、現在の道路密度の平均値（ｍｔ）が前の道路密度の上限値（ＵＣＬｔ−１）より大きい場合、一定時間の間持続するかを判断する（Ｓ７０）。
【００７６】
現在の道路密度の平均値（ｍｔ）が前の道路密度の上限値（ＵＣＬｔ−１）より大きい状況が一定時間の間持続する場合、突発事象と決める（Ｓ８０）。
【００７７】
このようにして突発事象と決められると、管制官に警告音をもって通報し、速やかに突発事象に対処できるようにする。
【００７８】
図５は、本発明の好適な一実施の形態に係る道路密度による突発事象検出方法により行われた実験データを示すグラフである。
【００７９】
図５は、図１と同様の条件で突発事象を検出した結果を示すグラフである。
【００８０】
図１の占有率に取って代わって、図５では道路密度を用いて突発事象を検出した。
【００８１】
図５に示すように、図１で突発事象と決められていた区間Ｃにおける現在の道路密度の平均値２１が以前の道路密度の上限値２２より小さくなり、突発事象にならないことが分かる。
【００８２】
また、時間毎の道路密度の平均値２１から一定の差をもって道路密度の上限値２２が分布していることが分かる。
【００８３】
なお、道路密度の平均値２１の分布が経時的に大きな変動幅を発生しないことが分かる。これに対し、図１では、占有率の平均値が経時的に非常に不安定に変化していることが分かる。
【００８４】
このようなことから、従来の占有率による突発事象検出方法では、占有率の平均値が経時的に非常に不安定に変化し、その結果、突発事象でないことを突発事象と決め易いという不利があるのに対し、本発明に係る道路密度を用いた突発事象検出方法では、道路密度の平均値が経時的に安定して変化し、その結果、突発事象の決定に際する誤りを最小に抑えることができる。
【００８５】
以上、本発明を実施の形態をもとに説明した。実施の形態は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組み合わせにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。
【図面の簡単な説明】
【００８６】
【図１】従来の占有率による突発事象検出方法により行われた実験データを示すグラフである。
【図２】本発明の好適な一実施の形態に係る突発事象の発生に際する道路密度を説明するための図である。
【図３】本発明の好適な一実施の形態に係る突発事象検出方法を説明するためのフローチャートである。
【図４】図３における道路密度の上限値を算出する方法を説明するためのフローチャートである。
【図５】本発明の好適な一実施の形態に係る道路密度による突発事象検出方法により行われた実験データを示すグラフである。
【符号の説明】
【００８７】
２１  現在の道路密度の平均値、  ２２  以前の道路密度の上限値。
【図１】
2004199650.tif 000010
【図２】
2004199650.tif 000011
【図３】
2004199650.tif 000012
【図４】
2004199650.tif 000013
【図５】
2004199650.tif 000014