(57)【要約】  道路データ分析装置（１００）は、道路の特定の区間を走行した複数の車両から取得された所定の時間毎の速度の情報から、所定の単位時間毎の各車両の速度の変化の分散及び歪度を算出する走行記録算出部（１３１）と、取得された分散及び歪度を用いて複数の車両をクラスタリングするクラスタリング処理部（１３２）と、クラスタリングの結果として得られるクラスタが特定の条件を満たすか否かに基づいて、特定の区間が要注意区間に該当するか否かを判定する区間判定部（１３３）とを有する。
2018070050.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに、
道路の特定の区間を走行した複数の車両から取得された所定の時間毎の速度の情報から、所定の単位時間毎の各車両の速度の変化の分散及び歪度を算出し、
取得された前記分散及び前記歪度を用いて前記複数の車両をクラスタリングし、
前記クラスタリングの結果として得られるクラスタが特定の条件を満たすか否かに基づいて、前記特定の区間が要注意区間に該当するか否かを判定する
処理を実行させることを特徴とする道路データ分析プログラム。
【請求項２】
前記判定する処理は、クラスタごとに前記分散の平均を算出し、前記分散の平均が所定の閾値以上となるクラスタが存在すると判定した場合に、当該特定の区間が要注意区間に該当すると判定することを特徴とする請求項１に記載の道路データ分析プログラム。
【請求項３】
前記特定の区間に含まれる地点におけるクラスタごとの車両の平均速度を算出し、
要注意クラスタに属する車両について算出された前記平均速度と、前記要注意クラスタに属さない車両について算出された前記平均速度との差分を算出し、前記差分が所定の閾値以上となる前記地点を警告地点として抽出する
処理をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１又は２に記載の道路データ分析プログラム。
【請求項４】
前記要注意区間に該当すると判定された区間と、抽出された前記警告地点とを前記道路の地図に重畳して出力する処理をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする請求項３に記載の道路データ分析プログラム。
【請求項５】
前記特定の区間を走行する対象車両の地点ごとの速度を取得し、
前記特定の区間に含まれる地点において、前記対象車両の前記速度と、要注意クラスタに属する車両の平均速度との差分が所定の範囲に含まれるか否かを判定し、
前記差分が前記所定の範囲に含まれると判定した場合に、前記対象車両に警告を発する
処理をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１又は２に記載の道路データ分析プログラム。
【請求項６】
前記算出する処理は、前記特定の区間において事故が発生した時点から所定の期間内に取得された前記速度の情報、及び前記特定の区間における気象条件が所定の条件に該当する時点において取得された前記速度の情報を除外して、前記各車両の速度の変化の分散及び歪度を算出することを特徴とする請求項１又は２に記載の道路データ分析プログラム。
【請求項７】
前記クラスタリングする処理は、前記車両が前記特定の区間を過去に走行した回数をさらに用いて、前記複数の車両をクラスタリングすることを特徴とする請求項１又は２に記載の道路データ分析プログラム。
【請求項８】
前記判定する処理は、前記回数が０である車両から構成されるクラスタに属する車両における前記分散の平均と、前記回数が１以上である前記車両から構成されるクラスタに属する車両における前記分散の平均との差異が所定の閾値以上となる場合に、当該特定の区間が要注意区間に該当すると判定することを特徴とする請求項７に記載の道路データ分析プログラム。
【請求項９】
前記クラスタリングする処理は、前記車両の速度、速度変化率又はエンジンの回転数をさらに用いて、前記複数の車両をクラスタリングすることを特徴とする請求項１又は２に記載の道路データ分析プログラム。
【請求項１０】
コンピュータが、
道路の特定の区間を走行した複数の車両から取得された所定の時間毎の速度の情報から、所定の単位時間毎の各車両の速度の変化の分散及び歪度を算出し、
取得された前記分散及び前記歪度を用いて前記複数の車両をクラスタリングし、
前記クラスタリングの結果として得られるクラスタが特定の条件を満たすか否かに基づいて、前記特定の区間が要注意区間か否かを判定する
処理を実行することを特徴とする道路データ分析方法。
【請求項１１】
道路の特定の区間を走行した複数の車両から取得された所定の時間毎の速度の情報から、所定の単位時間毎の各車両の速度の変化の分散及び歪度を算出する走行記録算出部と、
取得された前記分散及び前記歪度を用いて前記複数の車両をクラスタリングするクラスタリング処理部と、
前記クラスタリングの結果として得られるクラスタが特定の条件を満たすか否かに基づいて、前記特定の区間が要注意区間か否かを判定する区間判定部と
を有することを特徴とする道路データ分析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、道路データ分析プログラム、道路データ分析方法及び道路データ分析装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車両の走行情報に基づいて急ブレーキ多発地点などの危険地点を特定し、運転者に危険地点を報知する技術が知られている。例えば、車両の単位時間当たりの走行速度のマイナス変化が大きい地点を急ブレーキ地点として特定し、走行区間中に急ブレーキ地点が複数ある場合に、急ブレーキ動作の発生頻度が高い地点を選択する技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−１５３１６８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記の技術では、急ブレーキ等の特定の運転動作を行う車両が多いことに基づいて危険地点を特定しているが、危険地点はこれにより特定されるものに限られない。例えば、多数の運転者が減速して走行する地点において、一部の運転者が減速することなく走行する場合がある。このような地点では、多数の減速する車両の運転者が急ブレーキを行うことは少ないが、減速しない少数の車両によるスピードの出し過ぎや、減速する車両と減速しない車両との速度差などを原因として事故が発生する可能性が高い。しかし、上記の技術においては、このような車両間の運転動作の差異により事故が生じる可能性が高い地点を特定することはできない。【０００５】
一つの側面では、危険区間を特定できる道路データ分析プログラム、道路データ分析方法及び道路データ分析装置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】
【０００６】
一つの態様において、道路データ分析プログラムは、道路の特定の区間を走行した複数の車両から取得された所定の時間毎の速度の情報から、所定の単位時間毎の各車両の速度の変化の分散及び歪度を算出する処理をコンピュータに実行させる。さらに、道路データ分析プログラムは、取得された分散及び歪度を用いて複数の車両をクラスタリングし、クラスタリングの結果として得られるクラスタが特定の条件を満たすか否かに基づいて、当該特定の区間が要注意区間に該当するか否かを判定する処理をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【０００７】
一つの態様によれば、危険区間を特定できるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、対象区間である峠道を走行した車両群の平均速度の一例を示す図である。
【図２】図２は、対象区間を走行した車両群のクラスタリング結果の一例を示す図である。
【図３】図３は、対象区間を走行した車両群のクラスタの一例を示すイメージ図である。
【図４】図４は、平坦な直線道路を走行した車両群のクラスタの一例を示すイメージ図である。
【図５】図５は、実施例１における道路データ分析装置の機能ブロックの一例を示す図である。
【図６】図６は、走行情報ＤＢの一例を示す図である。
【図７】図７は、走行記録ＤＢの一例を示す図である。
【図８】図８は、クラスタＤＢの一例を示す図である。
【図９】図９は、判定結果ＤＢの一例を示す図である。
【図１０】図１０は、要注意区間の出力結果の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、道路データ分析処理の一例を示すフローチャートである。
【図１２】図１２は、各グループに属する車両の平均速度と、全車両群の平均速度との比較の一例を示す図である。
【図１３】図１３は、要注意グループに属する車両の平均速度と、全車両群の平均速度との比較の一例を示す図である。
【図１４】図１４は、実施例２における道路データ分析装置の機能ブロックの一例を示す図である。
【図１５】図１５は、警告地点ＤＢの一例を示す図である。
【図１６】図１６は、要注意区間及び警告地点の出力結果の一例を示す図である。
【図１７】図１７は、警告地点特定処理の一例を示すフローチャートである。
【図１８】図１８は、警告処理の一例を示すフローチャートである。
【図１９】図１９は、対象区間を初めて走行した車両群のクラスタの一例を示すイメージ図である。
【図２０】図２０は、対象区間を複数回走行している車両群のクラスタの一例を示すイメージ図である。
【図２１】図２１は、ハードウェア構成例を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に、本願の開示する道路データ分析プログラム、道路データ分析方法及び道路データ分析装置を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。なお、各実施例は、矛盾のない範囲内で適宜組み合わせることができる。
【実施例１】
【００１０】
［対象区間の例］
まず、本実施例における道路データ分析プログラムにおける対象区間について、図１を用いて説明する。図１は、対象区間である峠道を走行した車両群の平均速度の一例を示す図である。図１に示すグラフ９０００は、始点９１００から終点９２００までの区間を走行した車両群から取得した速度の平均の変化の一例を示す。図１において、縦軸は速度を示し、横軸は始点からの距離を示す。なお、本実施例においては、カーブや勾配が相次ぐ峠道のうち、車両の速度の変化が大きくなる、下り勾配が始まる区間を対象区間として説明する。また、以下において、各車両から取得された走行情報に関するデータを、トリップと表記する場合がある。以下の説明において、１つのトリップは、１台の車両から取得された走行情報に相当する。【００１１】
図１において、始点９１００から４００ｍ付近の地点９００１においては、下り勾配の途中にカーブがある。グラフ９０００に示すように、地点９００１を走行する車両の多くは、加速と減速とを繰り返す。【００１２】
また、始点９１００から５００ｍ〜７００ｍ付近の地点９００２は、下り勾配の直線道路である。グラフ９０００に示すように、地点９００２を走行する車両の多くは、加速を始める。【００１３】
また、始点９１００から８００ｍ付近の地点９００３は、下り勾配のカーブ直前の地点である。グラフ９０００に示すように、地点９００３を走行する車両の多くは、減速を始める。始点９１００から１２００ｍ付近の地点９００４も同様にカーブ直前であり、地点９００４を走行する車両の多くは、徐々に減速していく。【００１４】
一方、始点９１００から１５００ｍ付近の地点９００５からは、下り勾配の直線道路となる。グラフ９０００に示すように、地点９００５を走行する車両の多くは、加速を始める。【００１５】
［クラスタリング結果の例］
次に、図１に示す区間を走行する車両群の速度の変化の分散及び歪度を算出し、算出された分散及び歪度を用いて車両群をクラスタリングした結果の一例について説明する。図２は、対象区間を走行した車両群のクラスタリング結果の一例を示す図である。図２において、縦軸は速度変化の分散の大きさを示し、横軸は速度変化の歪度を示す。また、図２における各マーカは１つのトリップを示す。なお、速度変化は、例えば各車両から１秒ごとの速度を取得し、１秒前の速度と現時点の速度とを比較することにより算出される。【００１６】
なお、図２に示すクラスタリング結果は、クラスタリング処理における中間的な処理の結果を視覚的に例示したグラフであるが、かかるグラフが後述する出力結果とともに出力されるような構成であってもよい。また、クラスタリングは、例えば公知のｋ−ｍｅａｎｓ法などの手法により行う。【００１７】
図２に示す分析結果において、車両の速度変化の分散は、車両の速度変化の大きさ及び頻度を示す。トリップの分散が大きいほど、車両は速度の変化幅が大きく、また頻繁に速度を変化させることを示す。また、車両の速度変化の歪度は、加速する回数と減速する回数とのどちらが多いかを示す。図２において、歪度が負のトリップは、加速する回数が多い車両を示し、歪度が正のトリップは、減速する回数が多い車両を示す。【００１８】
図２において、対象区間における６６７件のトリップは、クラスタリング処理の結果、テーブル９９００に示す５つのグループに分類される。なお、以下の説明において、クラスタリングされたグループを「クラスタ」と表記する場合がある。【００１９】
マーカ「◇」で示される第１クラスタは、分散が比較的小さく、歪度が正のトリップから構成される。すなわち、第１クラスタには、速度の変化が比較的小さく、減速する回数が多い車両が属する。次に、マーカ「□」で示される第２クラスタは、分散がやや大きく、歪度が負のトリップから構成される。すなわち、第２クラスタには、速度の変化がやや大きく、加速する回数が多い車両が属する。【００２０】
また、マーカ「△」で示される第３クラスタは、分散が比較的小さく、歪度が０に近いトリップから構成される。すなわち、第３クラスタには、速度の変化が比較的小さく、加速する回数と減速する回数のバランスが取れた、安定して走行する車両が属する。マーカ「×」で示される第４クラスタは、分散が比較的小さく、歪度が負のトリップから構成される。すなわち、第４クラスタには、速度の変化が比較的小さく、加速する回数が多い車両が属する。【００２１】
一方で、マーカ「●」で示される第５クラスタは、分散が大きいトリップにより構成される。すなわち、第５クラスタには、速度の変化が大きい車両が属する。以上の５つのクラスタのイメージを図３に示す。図３は、対象区間を走行した車両群のクラスタの一例を示すイメージ図である。図３に示すように、第１クラスタ乃至第４クラスタが比較的分散が小さいトリップに偏っているのに対し、第５クラスタは分散が大きいトリップから構成される点が第１クラスタ乃至第４クラスタとは異なる。なお、第５クラスタは要注意クラスタの一例であり、以下の説明において、第５クラスタを「要注意グループ」と表記する場合がある。【００２２】
一方、対象区間のような峠道ではなく、例えば平坦な直線道路であれば、多くの車が安定した速度で走行するので、トリップの分散及び歪度は、より小さな範囲に収束すると考えられる。図４は、平坦な直線道路を走行した車両群のクラスタの一例を示すイメージ図である。図４に示すように、平坦な直線道路においては、分散が大きいトリップから構成される第５クラスタにおいても、図３に示す対象区間の第５クラスタに比べると、属する各トリップの分散が小さい。また、図４に示すように、各トリップの歪度も、図３に示す例と比べて０に近い範囲に集中している。【００２３】
このような場合において、後述する道路データ分析装置１００は、最も分散の平均が大きいクラスタにおける分散の平均が所定の閾値以上である場合に、当該区間が要注意区間に該当すると判定する。上述した例において、例えば所定の閾値を「２．０」とした場合、図２に示すように、対象区間において分散の平均が最も大きい「第５クラスタ」の分散の平均は「２．２４５」であり、所定の閾値「２．０」以上となる。一方、平坦な直線道路においては、分散の平均が最も大きい「第５クラスタ」でも、分散の平均は所定の閾値「２．０」未満である。この場合、本実施例における道路データ分析装置１００は、図３に示す対象区間は要注意区間に該当すると判定し、図４に示す平坦な直線道路は要注意区間には該当しないと判定する。【００２４】
以上述べたように、本実施例における道路データ分析装置１００は、所定の区間を走行した複数の車両から取得された秒間速度差の歪度・分散をクラスタリングし、分散の平均が大きいグループが現れた場合に要注意区間として抽出するので、危険な区間を特定できる。【００２５】
［機能ブロック］
次に、本実施例における機能構成について説明する。図５は、実施例１における道路データ分析装置の機能ブロックの一例を示す図である。図５に示すように、本実施例における道路データ分析装置１００は、通信部１１０、記憶部１２０、制御部１３０を有する。なお、道路データ分析装置１００は、コンピュータ等の機器により実現され、図５に示す機能部以外にも既知のコンピュータが有する各種の機能部、例えば各種の入力デバイスや音声出力デバイス等の機能部を有することとしてもかまわない。【００２６】
通信部１１０は、有線や無線を問わず、図示しないネットワークを経由して、図示しない車両や、道路データ分析装置１００の利用者の端末など、その他のコンピュータとの通信を制御する。【００２７】
記憶部１２０は、例えば制御部１３０が実行するプログラム、各種データなどを記憶する。また、記憶部１２０は、走行情報ＤＢ１２１、走行記録ＤＢ１２２、クラスタＤＢ１２３及び判定結果ＤＢ１２４を有する。記憶部１２０は、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、フラッシュメモリ（Flash  Memory）などの半導体メモリ素子や、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）などの記憶装置に対応する。【００２８】
走行情報ＤＢ１２１は、車両から取得された走行情報を記憶する。図６は、走行情報ＤＢの一例を示す図である。図６に示すように、走行情報ＤＢ１２１は、「車両ＩＤ」と「１」から始まる各番号と「走行回数」とを対応付けて記憶する。走行情報ＤＢ１２１には、例えば制御部１３０が通信部１１０を通じて各車両から取得した情報が予め入力される。本実施例において、走行情報ＤＢ１２１の各テーブルは、例えば対象区間ごとに生成される。【００２９】
図６において、「車両ＩＤ」は、各車両の識別番号を示す。また、「１」から始まる各番号は、対象区間に車両が進入してから、所定の単位時間毎に取得された車両の速度を示す。なお、単位時間は、例えば１秒である。【００３０】
例えば、図６に示す走行情報ＤＢ１２１は、車両ＩＤ「０００１」の車両が、最初に「４９」ｋｍの速度で対象区間に進入し、１秒後には「５０」ｋｍに加速したことを記憶する。また、「走行回数」は、当該車両が対象区間を過去に走行した回数を示す。例えば、図６に示す走行情報ＤＢ１２１は、車両ＩＤ「０５５５」の車両は、対象区間を初めて走行することを記憶する。【００３１】
なお、走行情報ＤＢ１２１が記憶する情報は一例であり、例えば単位時間毎のエンジンの回転数やステアリングの傾きなどのその他の走行情報を走行情報ＤＢ１２１が記憶するような構成であってもよい。【００３２】
次に、走行記録ＤＢ１２２は、取得された各車両の速度の変化に基づいて算出される情報を記憶する。図７は、走行記録ＤＢの一例を示す図である。図７に示すように、走行記録ＤＢ１２２は、「歪度」と「分散」と「平均速度」と「走行回数」とを「車両ＩＤ」に対応付けて記憶する。走行記録ＤＢ１２２に記憶される情報は、例えば後述する走行記録算出部１３１により入力される。本実施例において、走行記録ＤＢ１２２の各テーブルは、例えば対象区間ごとに生成される。【００３３】
図７において、「車両ＩＤ」及び「走行回数」は、図６の「車両ＩＤ」及び「走行回数」と同様のデータを示す。また、「歪度」、「分散」及び「平均速度」は、走行情報ＤＢ１２１に記憶された単位時間毎の速度の歪度及び分散、並びに平均速度を示す。【００３４】
なお、走行記録ＤＢ１２２が記憶する情報は一例であり、例えばエンジンの回転数などの変化の分散や歪度を走行記録ＤＢ１２２が記憶するような構成であってもよい。【００３５】
次に、クラスタＤＢ１２３は、対象区間を走行した車両群をクラスタリングした結果を記憶する。図８は、クラスタＤＢの一例を示す図である。図８に示すように、クラスタＤＢ１２３は、「車両ＩＤ」と「グループ」とを対応付けて記憶する。クラスタＤＢ１２３に記憶される情報は、例えば後述するクラスタリング処理部１３２により入力される。本実施例において、クラスタＤＢ１２３の各テーブルは、例えば対象区間ごとに生成される。【００３６】
図８に示すように、クラスタＤＢ１２３は、例えば、車両ＩＤ「０００１」の車両がグループ「１」に分類され、車両ＩＤ「０５５５」の車両がグループ「５」に分類されたことを記憶する。【００３７】
次に、判定結果ＤＢ１２４は、各区間が要注意区間に該当するか否かを判定した結果を記憶する。図９は、判定結果ＤＢの一例を示す図である。判定結果ＤＢ１２４に記憶される情報は、例えば後述する区間判定部１３３により入力される。【００３８】
図９に示すように、判定結果ＤＢ１２４は、「区間ＩＤ」と「最大平均分散」と「判定結果」とを対応付けて記憶する。「区間ＩＤ」は、判定対象とする各区間の識別情報を示す。例えば、図２に示す対象区間には、区間ＩＤ「Ａ−００３」が付与される。【００３９】
図９において、「最大平均分散」は、各区間におけるクラスタリング処理の結果算出された、各グループの分散の平均のうち、最大のものを示す。例えば、対象区間「Ａ−００３」の最大平均分散には、図２のテーブル９９００に示すように、５つのグループのうち分散の平均が最大であり、要注意グループとされる第５クラスタの分散の平均「２．２４５」が記憶される。【００４０】
図９において、「判定結果」は、各区間の最大平均分散が、所定の閾値以上であるかを示す。図９に示す判定結果ＤＢ１２４は、対象区間「Ａ−００３」の判定結果として、対象区間の最大平均分散が所定の閾値「２．０」以上であるため、要注意区間に該当することを示す「◎」を記憶する。一方、図９に示す判定結果ＤＢ１２４は、対象区間「Ａ−００１」の判定結果として、対象区間の最大平均分散が所定の閾値未満であるため、要注意区間に該当しないことを示す「×」を記憶する。【００４１】
図５に戻って、制御部１３０は、道路データ分析装置１００の全体的な処理を司る処理部であり、例えばプロセッサなどである。この制御部１３０は、走行記録算出部１３１、クラスタリング処理部１３２、区間判定部１３３及び結果出力部１３４を有する。なお、走行記録算出部１３１、クラスタリング処理部１３２、区間判定部１３３及び結果出力部１３４は、プロセッサが有する電子回路の一例やプロセッサが実行するプロセスの一例である。【００４２】
走行記録算出部１３１は、各区間における各車両の速度変化の歪度や分散などの走行記録を算出する。具体的には、走行記録算出部１３１は、走行情報ＤＢ１２１に記憶された対象区間における各車両の単位時間毎の速度などの走行情報を読み出し、対象区間における各車両の単位時間毎の速度変化を算出する。また、走行記録算出部１３１は、各車両の対象区間における速度変化の歪度及び分散を算出する。また、走行記録算出部１３１は、各車両の対象区間における平均速度なども算出する。さらに、走行記録算出部１３１は、走行情報ＤＢ１２１に記憶された走行回数を、走行記録ＤＢ１２２に記憶する。【００４３】
クラスタリング処理部１３２は、対象区間における各車両の走行記録を用いて、各トリップをクラスタリングする。具体的には、クラスタリング処理部１３２は、走行記録ＤＢ１２２から対象区間における各トリップの走行記録を読み出し、例えば公知のｋ−ｍｅａｎｓ法などの手法を用いて各トリップをクラスタリングする。また、クラスタリング処理部１３２は、図２のテーブル９９００に示すように、クラスタリングされた各グループに属するトリップの歪度の平均及び分散の平均、並びにトリップ数を算出する。【００４４】
例えば、クラスタリング処理部１３２は、走行記録ＤＢ１２２に記録された各トリップを、分散の値を第１の軸とし、歪度の値を第２の軸として座標上に展開する。かかる座標上に展開されたトリップを視覚化すると、例えば図２に示すようなグラフとなる。【００４５】
次に、クラスタリング処理部１３２は、任意の数のグループに、各トリップをランダムに割り当てる。なお、本実施例においては、グループの数は５として説明するが、グループの数はこれに限られない。【００４６】
次に、クラスタリング処理部１３２は、各グループに属するトリップの分散の値及び歪度の値の平均を算出することにより、各グループの重心点を特定する。次に、クラスタリング処理部１３２は、トリップごとに、当該トリップが属するグループの重心点より距離が近い他のグループの重心点が存在するか否かを判定する。クラスタリング処理部１３２は、距離が近い他のグループの重心点が存在すると判定した場合、当該トリップが所属するグループを、当該他のグループに変更する。【００４７】
全てのトリップについて、距離が近い他のグループの重心点が存在するか否かを判定した後に、クラスタリング処理部１３２は、改めてグループの重心点を特定する。かかる処理を、全てのトリップが、各グループの重心点のうち、最も重心点が近いグループに所属するようになるまで繰り返すことにより、トリップが各グループに分類される。なお、以下において、全てのトリップが、最も重心点が近いグループに分類されることを、全てのグループが最適化されたと表記する場合がある。また、クラスタリング処理部１３２が用いる手法はこれに限られず、その他の手法を用いて各トリップをクラスタリングするような構成であってもよい。【００４８】
区間判定部１３３は、クラスタリング処理の結果を用いて、対象区間が要注意区間に該当するか否かを判定する。例えば、区間判定部１３３は、図２のテーブル９９００に示すような対象区間における各グループの分散の平均のうち最大のものが所定の閾値以上であるか否かを判定する。例えば、区間判定部１３３は、上で述べたように、要注意グループの分散の平均「２．２４５」が所定の閾値以上であるため、対象区間が要注意区間に該当すると判定する。そして、区間判定部１３３は、図９に示すように、判定結果を判定結果ＤＢ１２４に記憶する。【００４９】
結果出力部１３４は、判定結果を出力する。具体的には、結果出力部１３４は、要注意区間を含む道路の地図上に、要注意区間を強調して表示させるデータを出力する。【００５０】
結果出力部１３４が出力するデータの一例を、図１０を用いて説明する。図１０は、要注意区間の出力結果の一例を示す図である。図１０に示す地図３０００は、始点９１００から終点９２００までの要注意区間を含む地図表示の一例である。結果出力部１３４は、図１０に示すように、要注意区間を強調して地図データ上に重畳表示させる。結果出力部１３４は、重畳表示させるデータを、例えば図示しない表示装置に表示させ、又は通信部１１０を通じて図示しない利用者の端末に送信することにより、道路データ分析装置１００の利用者に、要注意区間を認識させる。【００５１】
［処理の流れ］
図１１は、道路データ分析処理の一例を示すフローチャートである。図１１に示すように、道路データ分析装置１００の走行記録算出部１３１は、例えば、図示しない利用者の端末から処理開始の指示を受け付けると（Ｓ１００：Ｙｅｓ）、各車両の速度変化の分散及び歪度を算出し、走行記録ＤＢ１２２に記憶する（Ｓ１０１）。【００５２】
次に、走行記録算出部１３１は、全ての車両について分散及び歪度の算出が完了したか否かを判定する（Ｓ１０５）。走行記録算出部１３１は、全ての車両について分散及び歪度の算出が完了していないと判定した場合（Ｓ１０５：Ｎｏ）、Ｓ１０１に戻って処理を繰り返す。【００５３】
一方、クラスタリング処理部１３２は、全ての車両について分散及び歪度の算出が完了したと判定された場合（Ｓ１０５：Ｙｅｓ）、算出された分散及び歪度を用いて、各車両をクラスタリングする（Ｓ１１１）。【００５４】
次に、クラスタリング処理部１３２は、全てのグループが最適化されたか否かを判定する（Ｓ１１５）。クラスタリング処理部１３２は、全てのグループが最適化されていないと判定した場合（Ｓ１１５：Ｎｏ）、Ｓ１１１に戻って処理を繰り返す。【００５５】
一方、区間判定部１３３は、全てのグループが最適化されたと判定された場合（Ｓ１１５：Ｙｅｓ）、分類されたグループのうち、分散の平均が最大となるグループを特定する（Ｓ１２１）。そして、区間判定部１３３は、最大となる分散の平均が、所定の閾値以上であるか否かを判定する（Ｓ１２５）。【００５６】
区間判定部１３３は、最大となる分散の平均が、所定の閾値以上であると判定した場合（Ｓ１２５：Ｙｅｓ）、対象区間を要注意区間に設定する（Ｓ１３１）。一方、区間判定部１３３は、最大となる分散の平均が、所定の閾値以上ではないと判定した場合（Ｓ１２５：Ｎｏ）、Ｓ１４１に移行する。【００５７】
そして、結果出力部１３４は、例えば図１０に示すような区間判定部１３３による分析結果を出力し（Ｓ１４１）、処理を終了する。【００５８】
［効果］
このように、道路データ分析装置１００は、所定の区間を走行した複数の車両から取得された秒間速度差の歪度・分散をクラスタリングし、クラスタリング結果に基づいて要注意区間に該当するか否かを判定するので、危険な区間を特定できる。【００５９】
また、道路データ分析装置１００は、クラスタリング処理の結果、分散の平均が大きいグループが現れた場合に要注意区間として抽出するので、大多数の車両やごく一部の車両の運転動作にとらわれることなく、危険な区間を特定できる。【００６０】
さらに、道路データ分析装置１００は、要注意区間を地図上に重畳して表示させるので、利用者に対して、要注意区間を視覚的に識別させることができる。
【実施例２】
【００６１】
例えば、実施例１では、クラスタリング結果に基づいて要注意区間に該当するか否かを判定する例を説明したが、これに限定されるものではなく、判定結果に基づいて、要注意区間に含まれる警告地点をさらに抽出することもできる。また、要注意区間を走行中の車両から走行情報を取得してクラスタリング結果と比較し、運転動作が危険な場合に警告を発することもできる。【００６２】
［分析結果の例］
例えば、図１に示すような要注意区間において、地点９００５において事故が多発するような場合、それより手前の地点９００４等において、要注意グループに特徴的な運転動作が検出できれば、道路データ分析装置は運転者に早期に注意を促すことができる。そこで、各地点における運転動作の違いについて、図１２及び図１３を用いて説明する。【００６３】
図１２は、各グループに属する車両の平均速度と、全車両群の平均速度との比較の一例を示す図である。図１２の（ａ）乃至（ｄ）は、それぞれ第１クラスタ乃至第４クラスタに属する車両の対象区間における平均速度の推移と、同区間における全車両群の平均速度の推移とを比較したグラフである。各グラフにおいて、実線は各クラスタに属する車両の平均速度を示し、破線は全車両群の平均速度を示す。また、図１３は、要注意グループに属する車両の平均速度と、全車両群の平均速度との比較の一例を示す図である。【００６４】
図１２の地点９００４において、第１クラスタに属する車両は、概ね全車両群と同様に減速していることがわかる。第２クラスタ乃至第４クラスタに属する各車両についても、地点９００４において、それぞれ同様に減速していることが示されている。また、図１２の地点９００５においても、第１クラスタに属する車両の平均速度は、概ね全車両群の平均速度と合致する。【００６５】
一方、図１３に示されるように、要注意グループである第５クラスタに属する車両は、地点９００４において、ほとんど減速することなく走行していると考えられる。また、第５クラスタに属する車両は、地点９００４より後の地点９００５においても、全車両の平均と比べて大きく速度が超過していることが示されている。同様に、第５クラスタに属する車両は、地点９００４より前の地点２５１１及び２５１２においても、急な加速及び減速を繰り返していることが示されている。【００６６】
このように、道路データ分析装置が、要注意区間において、より細かな地点ごとに、要注意グループとその他の各グループとの速度の差異を比較し、例えば速度の差異が所定の閾値以上である地点を、警告地点として特定するような構成であってもよい。また、道路データ分析装置が、走行中の車両からリアルタイムで走行情報を取得し、例えば警告地点において要注意グループの平均速度と近い速度で走行中の車両に対して警告を発するような構成であってもよい。これにより、事故を起こす可能性の高い車両に対して、早期にかつ効率よく注意を促すことができる。【００６７】
［機能ブロック］
次に、本実施例における機能ブロックについて説明する。図１４は、実施例２における道路データ分析装置の機能ブロックの一例を示す図である。図１４において、走行情報ＤＢ１２１、走行記録ＤＢ１２２、クラスタＤＢ１２３、判定結果ＤＢ１２４、走行記録算出部１３１、クラスタリング処理部１３２及び区間判定部１３３は、実施例１と同様なので、詳細な説明は省略する。【００６８】
図１４に示すように、本実施例における道路データ分析装置２００は、通信部２１０、記憶部２２０及び制御部２３０を有する。通信部２１０は、図示しない車両からリアルタイムで送信される走行情報を受信する他は実施例１と同様なので、詳細な説明は省略する。【００６９】
記憶部２２０は、例えば制御部２３０が実行するプログラム、閾値などの各種データなどを記憶する。また、記憶部２２０は、記憶部１２０が有する各ＤＢに加えて、さらに警告地点ＤＢ２２５を有する。記憶部２２０は、上述した以外は実施例１と同様なので、詳細な説明は省略する。【００７０】
警告地点ＤＢ２２５は、要注意区間のうち、警告地点として抽出された地点の情報を記憶する。図１５は、警告地点ＤＢの一例を示す図である。図１５に示すように、警告地点ＤＢ２２５は、「区間ＩＤ」と「地点」とを対応付けて記憶する。警告地点ＤＢ２２５に記憶される情報は、例えば後述する警告地点特定部２３５により入力される。【００７１】
図１５において、「区間ＩＤ」は、要注意区間を識別する区間ＩＤを示す。図１５において、「地点」は、要注意区間内における警告地点の始点からの距離を示す。図１５に例示する警告地点ＤＢ２２５は、区間「Ａ−００３」において、始点から「３００ｍ」の地点が警告地点であることを記憶する。【００７２】
図１４に戻って、制御部２３０は、制御部１３０が有する結果出力部１３４の代わりに結果出力部２３４を有する。また、制御部２３０は、走行記録算出部１３１、クラスタリング処理部１３２、区間判定部１３３に加えて、警告地点特定部２３５、走行情報取得部２３６、走行状況判定部２３７、警告部２３８をさらに有する。制御部２３０は、上述した以外は実施例１と同様なので、詳細な説明は省略する。【００７３】
結果出力部２３４は、判定結果を出力する。具体的には、結果出力部２３４は、要注意区間を含む道路の地図上に、要注意区間と、要注意区間に含まれる警告地点とを強調して表示させるデータを出力する。【００７４】
結果出力部２３４が出力するデータの一例を、図１６を用いて説明する。図１６は、要注意区間及び警告地点の出力結果の一例を示す図である。図１６に示す地図５０００は、図１０と同様に、始点９１００から終点９２００までの要注意区間を含む地図表示の一例である。結果出力部２３４は、図１６に示すように、要注意区間と、要注意区間に含まれる警告地点２５１１、２５１２、９００４、９００５とを強調して地図データ上に重畳表示させる。【００７５】
警告地点特定部２３５は、要注意区間に含まれる地点が警告地点に該当するか否かを判定する。具体的には、警告地点特定部２３５は、警告地点における要注意グループの車両の平均速度と、その他のグループの平均速度との差分を算出する。警告地点特定部２３５は、算出された差分と、所定の閾値とを比較し、差分が閾値以上である場合に、当該地点を警告地点として特定する。そして、警告地点特定部２３５は、特定された警告地点に関する情報を警告地点ＤＢ２２５に記憶する。【００７６】
例えば、所定の閾値が「１０ｋｍ」である場合において、要注意グループの車両の平均速度が「６２ｋｍ」であり、その他の４グループの平均速度が「５２ｋｍ」である場合、速度の差分は「１０ｋｍ」となる。かかる差分は閾値以上であるため、警告地点特定部２３５は、かかる地点が警告地点に該当することを特定する。【００７７】
走行情報取得部２３６は、車両から走行情報を取得する。具体的には、走行情報取得部２３６は、通信部２１０を通じて、図示しない車両から、リアルタイムで速度等の走行情報を受信し、走行情報ＤＢ１２１に記憶する。また、走行情報取得部２３６は、取得された走行情報を、走行状況判定部２３７に出力する。【００７８】
走行状況判定部２３７は、車両から取得された走行情報が、所定の条件を満たすか否かを判定する。例えば、走行状況判定部２３７は、走行情報取得部２３６から入力を受けた警告地点における車両の速度と、当該警告地点における要注意グループの平均速度との差分を算出する。そして、走行状況判定部２３７は、当該速度の差分が所定の閾値未満であると判定した場合に、当該車両を警告対象として特定し、特定結果を警告部２３８に出力する。【００７９】
例えば、所定の閾値が「５ｋｍ」である場合において、要注意グループの車両の警告地点における平均速度が「６２ｋｍ」であり、当該車両の警告地点における速度が「５８ｋｍ」である場合、速度の差分は「４ｋｍ」となる。かかる差分は閾値未満であるため、走行状況判定部２３７は、当該車両が警告対象に該当することを特定する。【００８０】
警告部２３８は、車両に対して警告を送信する。具体的には、警告部２３８は、走行状況判定部２３７から特定結果の入力を受けた場合、図示しない該当車両に対して、通信部２１０を通じて、警告情報を送信する。【００８１】
［処理の流れ］
本実施例における道路データ分析装置２００は、クラスタリング結果に基づいて警告地点を特定する警告地点特定処理と、特定された警告地点を走行中の車両に対する警告を行う警告処理とを実行する。図１７は、警告地点特定処理の一例を示すフローチャートである。図１７に示すように、道路データ分析装置２００の警告地点特定部２３５は、区間判定部１３３により要注意区間が設定されると（Ｓ２００：Ｙｅｓ）、要注意区間に含まれる地点を特定する（Ｓ２０１）。【００８２】
次に、警告地点特定部２３５は、特定された地点における要注意グループに属する車両の平均速度と、その他のグループに属する車両の平均速度との差分を算出する（Ｓ２０３）。そして、警告地点特定部２３５は、算出された差分が、所定の閾値以上であるか否かを判定する（Ｓ２０５）。警告地点特定部２３５は、差分が閾値未満であると判定した場合（Ｓ２０５：Ｎｏ）、Ｓ２１５に移行する。【００８３】
警告地点特定部２３５は、差分が閾値以上であると判定した場合（Ｓ２０５：Ｙｅｓ）、当該地点を警告地点に設定し、警告地点ＤＢ２２５に記憶する（Ｓ２１１）。そして、警告地点特定部２３５は、要注意区間中の全ての地点について判定が完了したか否かを判定する（Ｓ２１５）。警告地点特定部２３５は、全ての地点について判定が完了していないと判定した場合（Ｓ２１５：Ｎｏ）、Ｓ２０１に戻って処理を繰り返す。警告地点特定部２３５は、全ての地点について判定が完了したと判定した場合（Ｓ２１５：Ｙｅｓ）、処理を終了する。【００８４】
次に、警告処理について説明する。図１８は、警告処理の一例を示すフローチャートである。まず、走行情報取得部２３６は、対象車両が警告地点に進入すると（Ｓ３００：Ｙｅｓ）、対象車両の警告地点における速度を取得する。次に、走行状況判定部２３７は、取得された速度と、要注意グループに属する車両の当該警告地点における平均速度との差分を算出する（Ｓ３０１）。【００８５】
そして、走行状況判定部２３７は、算出された差分が所定の閾値未満であるか否かを判定する（Ｓ３０５）。走行状況判定部２３７は、差分が閾値以上であると判定した場合（Ｓ３０５：Ｎｏ）、処理を終了する。【００８６】
走行状況判定部２３７は、差分が閾値未満であると判定した場合（Ｓ３０５：Ｙｅｓ）、当該車両が警告対象であることを示す情報を警告部２３８に出力する。情報の入力を受けた警告部２３８は、当該車両に対して警告を送信し（Ｓ３１１）、処理を終了する。【００８７】
［効果］
このように、道路データ分析装置２００は、要注意グループと他のグループとで、車両の平均速度の差が所定の閾値以上である地点を警告地点として特定するので、要注意区間における危険な地点を特定できる。【００８８】
また、道路データ分析装置２００は、要注意区間を走行中の車両から速度等の走行情報をリアルタイムで取得し、警告地点における走行中の車両の速度と、要注意グループの車両の平均速度との差分が所定の閾値未満であるか否かを判定する。道路データ分析装置２００は、速度の差分が所定の閾値未満であると判定した場合に当該車両に警告を発するので、的確なタイミングで車両の運転者に注意を促すことができる。
【実施例３】
【００８９】
さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。例えば、実施例１においては、道路データ分析装置１００が、各車両から１秒単位で速度を取得する構成について説明したが、これに限られず、０．１秒単位や５秒単位など、異なる間隔で速度を取得してもよい。【００９０】
［クラスタリングに用いる走行情報］
なお、上記各実施例では、走行情報として車両の速度を用いているが、走行情報はこれに限られない。例えば、車両のエンジンの回転数など、車両の状態に関するその他の情報を走行情報として、車両群をクラスタリングしてもよい。【００９１】
例えば、下り坂が続く区間においては、運転に習熟したドライバーはエンジンブレーキを活用するため、車両のエンジンの回転数が上昇する傾向がある。例えば、道路データ分析装置１００が、エンジンの回転数が低い車両を含むグループが抽出されるような下り坂区間を要注意区間に該当すると判定することで、より的確に危険区間を特定することができる。【００９２】
同様に、道路データ分析装置１００が、その他の走行情報を取得してクラスタリング処理を行うような構成であってもよい。例えば、道路データ分析装置１００が、ステアリングの回転角度の変化に関する情報を取得し、ステアリングの回転角度の変化が大きい車両を含むグループが抽出されるような区間を要注意区間に該当すると判定してもよい。【００９３】
同様に、実施例２において、道路データ分析装置２００が、要注意グループとその他のグループとの速度差を用いて警告地点を抽出する構成について説明したが、これに限られず、速度変化の大きさの差異や、エンジンの回転数の差異などを用いてもよい。【００９４】
［要注意区間の判定基準］
また、分散の平均が所定の閾値以上となるグループを要注意グループとして特定する例について説明したが、要注意グループを特定する構成はこれに限られない。例えば、特定のグループにおける分散の平均と、その他のグループにおける分散の平均との差分が所定の閾値以上になる場合に、当該特定のグループを要注意グループとして特定するような構成であってもよい。【００９５】
また、上記の実施例とは逆に、例えば分散の平均が所定の閾値未満となるグループが存在する場合に、当該グループを要注意グループとして特定するような構成としてもよい。例えば、細かなカーブや横断歩道などが連続し、頻繁に減速することが望ましい道路において、減速することなく一定の速度で走行する車両は、歩行者や減速する他の車両と事故を起こす可能性が高くなる。このような構成によれば、減速せずに走行するような車両が所定の割合存在するような区間を要注意区間として特定するので、危険区間の特定漏れを抑制することができる。【００９６】
［走行回数］
また、要注意区間においては、当該区間を過去に走行している運転者は、危険性を認識して適切に加減速を行う可能性が高いと考えられる。一方、要注意区間を初めて走行する運転者は、事前に危険を認識せずに運転する結果、要注意グループに分類される運転動作に近くなる場合が多いと考えられる。そこで、走行情報として、車両ごとに当該区間の走行回数を記憶し、走行回数に応じて車両群をクラスタリングするような構成であってもよい。【００９７】
車両ごとの当該区間の走行回数に応じて車両群をクラスタリングした結果について、図１９及び図２０を用いて説明する。図１９は、対象区間を初めて走行した車両群のクラスタの一例を示すイメージ図である。一方、図２０は、対象区間を複数回走行している車両群のクラスタの一例を示すイメージ図である。図１９に示すように、対象区間を初めて走行する車両は、全般に速度変化の分散が大きく、加速や減速を繰り返していると考えられる。一方、図２０に示すように、対象区間を複数回走行している車両は、対象区間を初めて走行する車両と比べて全般に速度変化の分散が小さく、安定して走行していると考えられる。【００９８】
一方で、例えば図４に示すような平坦な直線道路においては、対象区間を複数回走行している車両も、対象区間を初めて走行する車両も、速度変化の分散には大きな差異がないと考えられる。そこで、対象区間を複数回走行している車両群と、対象区間を初めて走行する車両群とに分けてクラスタリング処理を行うような構成であってもよい。これにより、対象区間を複数回走行している車両と対象区間を初めて走行する車両とで速度変化の分散の平均の差異が所定の閾値以上になるか否かを判定するので、危険区間をより的確に特定することができる。【００９９】
また、結果出力部２３４が、走行中の車両に警告を発する場合において、当該車両の走行回数が所定の閾値未満であるか否かを判定し、所定の閾値未満であると判定した場合に警告を発するような構成であってもよい。これにより、運転経験の有無に応じて警告の対象とするか否かを判別することができるので、より効果的に運転者に対する警告を発することができる。【０１００】
［外れ値となるトリップ］
なお、対象区間において、直前に大規模な事故が発生した場合や、積雪や豪雨などの荒天時においては、走行回数に関わらず、運転者は注意深くなり、急な加速や減速を行うことが少なくなることが予想される。こうした場合において取得された走行情報を用いてクラスタリング処理を行うと、速度変化の分散の平均が所定の閾値以上となるグループが分類されず、要注意区間を適切に特定できなくなるおそれがある。【０１０１】
そこで、走行記録算出部１３１が、事故発生直後や荒天時などの特定の時点において取得された走行情報であるか否かを判定し、特定の時点において取得されたと判定された走行情報に基づく走行記録を、クラスタリング処理の対象から除外してもよい。このように、いわゆる「外れ値」にあたる走行記録を除外することにより、より的確に要注意区間を特定することができる。【０１０２】
［その他の応用例］
また、上記実施例において、速度や分散の差分を求める構成は、差分ではなく比率その他の数値を求めるような構成であってもよい。なお、実施例２における警告地点特定処理を、例えば要注意区間以外の区間に含まれる地点に対して行うような構成であってもよい。【０１０３】
［分散および統合］
また、図示した各装置の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されておらずともよい。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、走行記録ＤＢ１２２及びクラスタＤＢ１２３を統合してもよい。また、走行記録算出部１３１、クラスタリング処理部１３２、区間判定部１３３及び結果出力部１３４を道路データ分析装置１００の外部装置としてネットワーク経由で接続するようにしてもよい。また、走行記録算出部１３１、クラスタリング処理部１３２、区間判定部１３３及び結果出力部１３４を別の装置がそれぞれ有し、ネットワーク接続されて協働することで、上記の道路データ分析装置１００の機能を実現するようにしてもよい。【０１０４】
また、本実施例において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的におこなうこともできる。あるいは、手動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的におこなうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。【０１０５】
［ハードウェア］
上記道路データ分析装置１００は、例えば、次のようなハードウェア構成を有するコンピュータにより実現することができる。図２１は、ハードウェア構成例を説明する図である。図２１に示すように、道路データ分析装置１００は、通信インタフェース１００ａ、表示装置１００ｂ、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）１００ｃ、メモリ１００ｄ、プロセッサ１００ｅを有する。なお、以下においては、道路データ分析装置１００を例として説明するが、道路データ分析装置２００についても同様のハードウェア構成により実現できる。【０１０６】
通信インタフェース１００ａの一例としては、ネットワークインタフェースカードなどである。表示装置１００ｂの一例としては、ディスプレイやタッチパネルなどである。ＨＤＤ１００ｃは、プログラムやデータなどを記憶する記憶装置である。【０１０７】
メモリ１００ｄの一例としては、ＳＤＲＡＭ（Synchronous  Dynamic  Random  Access  Memory）等のＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、フラッシュメモリ等が挙げられる。プロセッサ１００ｅの一例としては、ＣＰＵ、ＤＳＰ（Digital  Signal  Processor）、ＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）、ＰＬＤ（Programmable  Logic  Device）等が挙げられる。【０１０８】
また、道路データ分析装置１００は、プログラムを読み出して実行することで道路画像表示方法を実行する情報処理装置として動作する。つまり、道路データ分析装置１００は、走行記録算出部１３１、クラスタリング処理部１３２、区間判定部１３３及び結果出力部１３４と同様の機能を実行するプログラムを実行する。この結果、道路データ分析装置１００は、走行記録算出部１３１、クラスタリング処理部１３２、区間判定部１３３及び結果出力部１３４と同様の機能を実行するプロセスを実行することができる。なお、この他の実施例でいうプログラムは、道路データ分析装置１００によって実行されることに限定されるものではない。例えば、他のコンピュータまたはサーバがプログラムを実行する場合や、これらが協働してプログラムを実行するような場合にも、本発明を同様に適用することができる。【０１０９】
このプログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布することができる。また、このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ（Magneto−Optical  disk）、ＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）などのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することができる。
【符号の説明】
【０１１０】
１００、２００  道路データ分析装置
１１０、２１０  通信部
１２０、２２０  記憶部
１２１  走行情報ＤＢ
１２２  走行記録ＤＢ
１２３  クラスタＤＢ
１２４  判定結果ＤＢ
２２５  警告地点ＤＢ
１３０、２３０  制御部
１３１  走行記録算出部
１３２  クラスタリング処理部
１３３  区間判定部
１３４、２３４  結果出力部
２３５  警告地点特定部
２３６  走行情報取得部
２３７  走行状況判定部
２３８  警告部
【図１】
2018070050.tif 000003
【図２】
2018070050.tif 000004
【図３】
2018070050.tif 000005
【図４】
2018070050.tif 000006
【図５】
2018070050.tif 000007
【図６】
2018070050.tif 000008
【図７】
2018070050.tif 000009
【図８】
2018070050.tif 000010
【図９】
2018070050.tif 000011
【図１０】
2018070050.tif 000012
【図１１】
2018070050.tif 000013
【図１２】
2018070050.tif 000014
【図１３】
2018070050.tif 000015
【図１４】
2018070050.tif 000016
【図１５】
2018070050.tif 000017
【図１６】
2018070050.tif 000018
【図１７】
2018070050.tif 000019
【図１８】
2018070050.tif 000020
【図１９】
2018070050.tif 000021
【図２０】
2018070050.tif 000022
【図２１】
2018070050.tif 000023
【国際調査報告】
2018070050.tif 000024
2018070050.tif 000025
2018070050.tif 000026
2018070050.tif 000027