(57)【要約】【課題】ヒヤリハット事例により要因別に分類された多発地点を自動的に検知することの可能な、危険検知装置、危険検知方法、およびプログラムを提供することを目的とする。【解決手段】危険検知装置は、事例情報取得部、第１の分類部、検知部、出力部を有している。事例情報取得部は、事故には至らなかったがその可能性があった事例の発生位置と発生時の車両の進行方向とを含む事例情報を取得する。第１の分類部は、前記事例情報において、前記発生位置、および前記進行方向の同一性に基づき、前記事例情報を同一の原因に起因する少なくとも一つの集合に分類する。検知部は、分類された少なくとも一つの前記集合のうちの所定数以上の事例を含む集合を、事例発生の多発地点として検知する。出力部は、前記多発地点を結果として出力する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
事故には至らなかったがその可能性があった事例の発生位置と発生時の車両の進行方向とを含む事例情報を取得する事例情報取得部と、
前記事例情報において、前記発生位置、および前記進行方向の同一性に基づき、前記事例情報を同一の原因に起因する少なくとも一つの集合に分類する第１の分類部と、
分類された少なくとも一つの前記集合のうちの所定数以上の事例を含む集合を、事例発生の多発地点として検知する検知部と、
前記多発地点を結果として出力する出力部と、
を有することを特徴とする危険検知装置。
【請求項２】
前記第１の分類部により分類された集合が複数存在する場合に、前記複数の集合のうちの２つの集合のそれぞれに含まれる事例情報を代表する発生位置同士の距離が第１の範囲内であり、前記２つの集合のそれぞれに含まれる事例情報の進行方向を代表する方向の前方領域が互いに共通する場合に、前記２つの集合を、同一の原因に起因する事例情報の同一の集合にさらに分類する第２の分類部、
をさらに有し、
前記検知部は、前記第２の分類部により分類された集合の中から前記多発地点を検知する、
ことを特徴とする請求項１に記載の危険検知装置。
【請求項３】
前記第１の分類部により分類された集合が複数存在する場合であって、前記複数の集合のうちの２つの集合のそれぞれに含まれる事例情報の発生位置が互いに第２の距離以内の場合に、前記２つの集合のそれぞれに含まれる事例情報を代表する発生位置同士の距離が互いに第１の範囲内であり、前記２つの集合のそれぞれに含まれる事例情報の進行方向を代表する方向の前方領域が互いに共通する場合に、前記２つの集合を、同一の原因に起因する事例情報の同一の集合にさらに分類する第２の分類部、
をさらに有し、
前記検知部は、前記第２の分類部により分類された集合の中から前記多発地点を検知する、
ことを特徴とする請求項２に記載の危険検知装置。
【請求項４】
前記第１の分類部は、前記発生位置および前記進行方向による分類を行う際に閾値を用いて分類し、前記分類結果を評価する評価値を用いて閾値を最適化することを特徴とする請求項２または請求項３に記載の危険検知装置。
【請求項５】
前記集合に基づき前記事例情報を表示する表示部、
をさらに有し、
前記表示部は、前記事例情報の前記進行方向を含む表示を行うことを特徴とする請求項１から請求項４のいずれかに記載の危険検知装置。
【請求項６】
危険検知装置が、
事故には至らなかったがその可能性があった事例の発生位置と発生時の車両の進行方向とを含む事例情報を取得し、
前記事例情報において、前記発生位置、および前記進行方向の同一性に基づき、前記事例情報を同一の原因に起因する少なくとも一つの集合に分類し、
分類された少なくとも一つの前記集合のうちの所定数以上の事例を含む集合を事例発生の多発地点として検知し、
前記多発地点を結果として出力する、
ことを特徴とする危険検知方法。
【請求項７】
事故には至らなかったがその可能性があった事例の発生位置と発生時の車両の進行方向とを含む事例情報を取得し、
前記事例情報において、前記発生位置、および前記進行方向の同一性に基づき、前記事例情報を同一の原因に起因する少なくとも一つの集合に分類し、
分類された少なくとも一つの前記集合のうちの所定数以上の事例を含む集合を事例発生の多発地点として検知し、
前記多発地点を結果として出力する、
処理をコンピュータに実行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、危険検知装置、危険検知方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
運輸業にとって事故は、サービス品質の確保に対する大きな脅威となる。そのため、運輸業各社は、事故ゼロを目指した不断の努力を行なっている。事故を削減する施策の一つとして、事故には至らなかったがその可能性があった事例（以下、ヒヤリハット事例という）を収集し、事故が発生する前に対策を打つといった施策がある。この際、ヒヤリハット事例の発生位置を地図上にプロットしたもの（ヒヤリハットマップ）を分析者が検討して、多発地点及びその発生要因を獲得するといった作業が行なわれる。またこの作業は、従来人手に任されているが、客観的基準に基づいて多発地点を自動的に検知することは、分析の効率化が実現され、さらに分析の属人化を防止する意味でも有用である。
【０００３】
例えば、車両の走行状態や事故原因の解析結果を分類して記録し、似通った原因による事故が記録されたとき、その原因が発生する要因を解析し、交通管制設備や道路形状、交通情報検出設備に対する改善提案を行うシステムが提案されている。
【０００４】
道路交通に関するヒヤリハット事例などの危険情報を自動収集し、端末からの要求に応じて配信することにより、端末で警報を発したり、危険地区を回避するように誘導したりするシステムも提案されている。
【０００５】
ヒヤリハット事例の多発地点の自動検知手法としては、分析対象とするエリアをグリッドに分割し、グリッド毎に事例の発生件数を集計し、発生件数が多いグリッドを多発地点（多発グリッド）として検出する方法が広く用いられている。
【０００６】
一方、グリッドを設けず、発生地点の近い事例をまとめあげていくことで事例のクラスタを作成し、事例数の多いクラスタを多発地点として検知する手法も考えられる。このようなクラスタを作成する手法はクラスタリングと呼ばれる既存技術が流用可能である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００８−１３５０７０号公報
【特許文献２】特開２００３−１２３１８５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、分析対象とするエリアをグリッドに分割する方式は、グリッドの切り方によって件数が変わるので、以下のような問題が発生することが多く、これらの問題が発生すると適切な多発地点が検知されなくなる。
【０００９】
すなわち、グリッド内に複数の多発地点が存在する場合に、それらを一つのグリッドとして集計してしまったり、本来は同一地点での発生とみなすべき事例がたまたまグリッド境界により分割されてしまったりするという問題である。
【００１０】
一方、グリッドを設けず、発生地点間の距離に基づいてクラスタリングを行う方法では、発生位置は近いが異なる要因で発生している事例もまとめあげてしまう。多発地点を検知して、その発生要因を検討し、対策を施行するという目的を達成するには、これらは別のクラスタとすべきであるが、一般的なクラスタリングでは、このような処理は実現できないという問題がある。
【００１１】
そこで、ヒヤリハット事例により要因別に分類された多発地点を自動的に検知することの可能な、危険検知装置、危険検知方法、およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
ひとつの態様である危険検知装置は、危険検知装置は、事例情報取得部、第１の分類部、検知部、出力部を有している。事例情報取得部は、事故には至らなかったがその可能性があった事例の発生位置と発生時の車両の進行方向とを含む事例情報を取得する。第１の分類部は、前記事例情報において、前記発生位置、および前記進行方向の同一性に基づき、前記事例情報を同一の原因に起因する少なくとも一つの集合に分類する。検知部は、分類された少なくとも一つの前記集合のうちの所定数以上の事例を含む集合を、事例発生の多発地点として検知する。出力部は、前記多発地点を結果として出力する。
【００１３】
別の態様である危険検知方法においては、事故防止装置は、事故には至らなかったがその可能性があった事例の発生位置と発生時の車両の進行方向とを含む事例情報を取得する。また、事故防止装置は、前記事例情報において、前記発生位置、および前記進行方向の同一性に基づき、前記事例情報を同一の原因に起因する少なくとも一つの集合に分類する。事故防止装置は、分類された少なくとも一つの前記集合のうちの所定数以上の事例を含む集合を、事例発生の多発地点として検知し、前記多発地点を結果として出力することを特徴としている。
【００１４】
なお、上述した本発明に係る方法をコンピュータに行わせるためのプログラムであっても、このプログラムを当該コンピュータによって実行させることにより、上述した本発明に係る方法と同様の作用効果を奏するので、前述した課題が解決される。
【発明の効果】
【００１５】
上述した態様の危険検知装置、危険検知方法、およびプログラムによれば、ヒヤリハット事例により要因別に分類された多発地点を自動的に検知することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】一実施の形態による危険検知装置の機能を示すブロック図である。
【図２】一実施の形態による事例発生状況を概念的に示す図である。
【図３】一実施の形態による事例情報のデータ構成の一例を示す図である。
【図４】一実施の形態による第１まとめ処理を行った例を示す図である。
【図５】一実施の形態による第１まとめ情報のデータ構成の一例を示す図である。
【図６】一実施の形態による第２まとめ処理を行った例を示す図である。
【図７】一実施の形態による第２まとめ処理を行なわない場合の一例を示す図である。
【図８】一実施の形態による第２まとめ情報のデータ構成の一例を示す図である。
【図９】一実施の形態による多発地点判定情報の一例を示す図である。
【図１０】一実施の形態による多発地点判定情報の条件に合致する事例のみを抽出した多発地点情報を示す図である。
【図１１】一実施の形態によるクラスタリングの別の例を概念的に示す図である。
【図１２】一実施の形態によるクラスタリングの別の例を概念的に示す図である。
【図１３】一実施の形態によるクラスタリングの別の例を概念的に示す図である。
【図１４】一実施の形態によるクラスタリングの別の例を概念的に示す図である。
【図１５】一実施の形態によるクラスタの例を示す図である。
【図１６】一実施の形態による危険検知装置の動作を示すフローチャートである。
【図１７】一実施の形態による第１まとめ処理の動作を示すフローチャートである。
【図１８】一実施の形態による第２まとめ処理の動作を示すフローチャートである。
【図１９】一実施の形態によるまとめ上げ判定処理の動作を示すフローチャートである。
【図２０】一実施の形態による式の説明を補足するための図である。
【図２１】一実施の形態による表示の一例を示す図である。
【図２２】一実施の形態による表示の一例を示す図である。
【図２３】変形例によるクラスタの大きさの算出例を示す図である。
【図２４】変形例によるクラスタ間の距離の算出例を示す図である。
【図２５】変形例による第１まとめ処理の動作を示すフローチャートである。
【図２６】標準的なコンピュータのハードウエア構成の一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、図面を参照しながら一実施の形態による危険検知装置について説明する。危険検知装置は、運輸業における運行の安全管理に関わる装置である。特に、走行中に発生した、事故には至らなかったがその可能性があった「ヒヤリハット事例」（以下、単に事例ともいう）を集計し、多発地点を検知して表示を行うことにより、危険を防止する。
【００１８】
図１は、危険検知装置１の機能を示すブロック図である。図１に示すように、危険検知装置１は、事例情報記憶部３、事例情報入力部５、第１まとめ処理部７、第２まとめ処理部９、多発地点検知部１１、出力部１３、入出力インタフェース１５を有している。事例情報記憶部３は、「ヒヤリハット事例」を後述する事例情報のように記憶する。事例情報入力部５は、事例情報記憶部３から事例情報を取得する。第１まとめ処理部７は、取得した事例情報について、所定条件に合致するものを一つの集合にまとめる第１段階のまとめ上げ処理（以下、第１まとめ処理という）を行う。第２まとめ処理部９は、第１まとめ処理部７により生成された集合について、別の所定条件に合致するものを一つの集合にまとめる第２段階のまとめ上げ処理（以下、第２まとめ処理という）を行う。第２まとめ処理部９は、このとき、それ以上まとめられる組み合わせがなくなるまで、第２段階のまとめ上げ処理を行う。
【００１９】
多発地点検知部１１は、第２まとめ処理部９でまとめられた集合に基づき、「ヒヤリハット事例」の多発地点を検知する。出力部１３は、検知された多発地点を地図情報と共にユーザに提示する。入出力インタフェース１５は、ユーザの操作により表示方式を変更するなど、入出力に関し所定の処理を行う。
【００２０】
以下、多発地点の検知方法の概要を説明する。図２は、事例発生状況を概念的に示す図である。図２に示すように、事例３０において、道路３２には、図の向かって左側に店舗３４があり、右側に停留所３６がある状況である。道路３２においては、例えば発生位置３８において進行方向３９に向かって移動しているときに「事例」が発生したことを示している。他も同様に、「黒丸」は発生位置を示し、「矢印」は、事例発生時の車両の進行方向を示している。
【００２１】
図３は、事例情報４０のデータ構成の一例を示す図である。事例情報４０は、図２のような発生位置と進行方向とを事例情報記憶部３に記憶する際の、データ構成の一例である。図３に示すように、事例情報４０は、事例ＩＤ４２、北緯４４、東経４６、進行方向４８の各項目を備えている。例えば、事例ＩＤ４２＝ａの事例は、北緯４４＝３６．４０１０９度、東経４６＝１３９．０５１６４度で発生し、発生時の車両の進行方向４２＝１８０．５度であったことを示している。進行方向は、例えば、北を０度として右回りを正の方向として表すことができる。
【００２２】
図４は、事例３０において、発生位置同士の距離が所定距離内で、進行方向が所定範囲内の（進行方向が同一性を有する）ものを１つにまとめるクラスタリング（第１まとめ処理）を行った例である。図４に示すように、クラスタリング例５０においては、それぞれ複数の事例を含む３つのクラスタＡ、Ｂ、Ｃが生成されている。
【００２３】
図５は、図５に示すように、第１まとめ情報６０は、図３の事例情報４０に加えてクラスタＩＤ６２を有しており、例えば事例ＩＤ４２＝ａの事例においては、クラスタＩＤ６２＝Ａと分類されている。同様に、第１まとめ情報６０には、クラスタＩＤ６２＝Ｂ、Ｃ等に分類されている例が記載されている。
【００２４】
図６は、クラスタリング例５０をさらに分類する第２まとめ処理を行った、クラスタリング例７０を示す図である。図６に示すように、クラスタリング例７０では、クラスタリング例５０において分類されたクラスタＡとクラスタＢとが新しいクラスタＡＢにまとめて分類されている。この分類では、１つのクラスタに含まれる事例間の距離の最大値が所定の値以下であることを、そのクラスタを第２まとめ処理の候補とするための条件としている。図６の例では、クラスタＡ、Ｂ、Ｃの全てのクラスタが第２まとめ処理の候補になることになる。
【００２５】
ここで、図７を参照しながら、第２まとめ処理の候補としない例について説明する。図７は、図６に示した第２まとめ処理を行なわない場合の一例を示す図である。図７に示すように、クラスタ例８４は、路上駐車列８６の脇に発生位置８８、発生位置８９などを含んでクラスタ８７が分類されている。この例のように、常時長い区間にわたって路上駐車列８６が連なっているような区間の場合、特定の一箇所が要因になっているというよりも、対象の全区間に要因があるとみなしたほうが適切である。すなわち、図７の例のように、クラスタ内の構成事例間距離の最大値である発生位置８８と発生位置８９との距離が離れており、所定の値を超えている場合には、進行方向前方一箇所に発生要因があるとはみなせない。よって、このようなクラスタは、第２まとめ処理の対象とはしないことが好ましい。
【００２６】
図６に戻って、クラスタＡ、クラスタＢのそれぞれに含まれる事例の発生位置を代表する位置同士の距離（以下、クラスタ間距離という）が所定範囲内であるか否かが判定される。クラスタＡ、クラスタＢのそれぞれの代表位置は、例えば、それぞれのクラスタに含まれる各事例の発生位置の重心位置とすることができる。さらに、各クラスタを代表する進行方向の前方方向が共通するか否かが判定される。各クラスタを代表する進行方向とは、例えば、各クラスタに含まれる事例の進行方向を示すベクトルの合成ベクトルなどとすることができる。第２まとめ処理では、上記の両方の条件を満たすものが、１つのクラスタに再分類される。
【００２７】
図８は、図６のように、第２まとめ処理を行った第２まとめ情報８０のデータ構成の一例を示す図である。第２まとめ情報８０においては、第１まとめ情報６０におけるクラスタＩＤ６２に代えて、第２まとめ処理を行ってまとめられた新しいクラスタＩＤ８２が記載されている。例えば事例ＩＤ４２＝ａのクラスタＩＤ８２＝ＡＢである。上記の第２まとめ処理は、１つにまとめられるクラスタの組が存在しなくなるまで行う。
【００２８】
図９は、上記のように分類した各クラスタから、多発地点を判定するための多発地点判定情報９０の一例を示す図である。多発地点判定情報９０は、項目９２と条件９４とを有している。例えば、クラスタサイズは５件以上、すなわち、一つのクラスタに５件以上の事例が含まれることがひとつの条件である。多発地点と判定される他の条件は、発生確率は制限無しであり、最大表示数は３０地点である。
【００２９】
図１０は、多発地点判定情報９０の条件に合致する事例のみを抽出した多発地点情報１００である。図１０に示すように、多発地点判定情報９０は、事例ＩＤ１０２、北緯１０４、東経１０６、進行方向１０８、クラスタＩＤ１１０を有している。多発地点判定情報９０の例では、事例ＩＤ１０２＝ａ〜ｆがクラスタＩＤ１１０＝ＡＢの同一のクラスタに分類されている。このクラスタＡＢが多発地点と判定されたことになる。
【００３０】
続いて、図１１〜図１４を参照しながら、クラスタリングの別の例を説明する。図１１〜図１４は、クラスタリングの別の例を概念的に示す図である。図１１に示すように、事例１２０では、互いに交差する道路１２２において、例えば、発生位置１２４、進行方向１２６等が検出されている。図１２に示すように、クラスタ例１３０は、事例１２０について第１のまとめ処理を行った例である。クラスタ例１３０では、事例１２０が、クラスタＤ〜Ｈに分類されている。ここでは、クラスタＤ〜Ｈは、すべて第２まとめ処理の判定候補と判定されているとする。
【００３１】
図１３に示すように、図１１のクラスタ例１３０に示されたクラスタＤ〜Ｈのなかで、第２のまとめ処理をクラスタＤ、クラスタＥの間で行った結果、クラスタ例１５０のように、クラスタＤとクラスタＥとは、クラスタＤＥにまとめられる。また、クラスタＧとクラスタＨとは、互いに進行方向前方エリアが一致していないのでまとめられず、判定処理済みとする。
【００３２】
図１４に示すように、図１３のクラスタ例１５０において、第２のまとめ処理をクラスタＦ、クラスタＧの間で行った結果、クラスタ例１６０のように、クラスタＦとクラスタＧとは、クラスタＦＧにまとめられる。
【００３３】
さらに、図１３、および図１４を参照して説明したように、第２のまとめ処理で一度まとめられたクラスタＤＥとクラスタＦＧについて、図１５のクラスタ例１７０のように、さらに第２のまとめ処理を行い、クラスタＤＥＦＧにまとめる。また、クラスタＤＥＦＧとクラスタＨについて判定処理を行ない、判定の結果、この２つをまとめずに、判定処理済とする。以上の処理により、交差点に向かう事例のみで構成されるクラスタＤＥＦＧと、交差点を出た後で発生したクラスタＨが生成される。これで、第２まとめ処理の候補となるクラスタ組が存在しなくなるので、処理を終了する。すなわち、事例１２０は、結果的に２つのクラスタに分類されたことになる。この２つのクラスタは、発生要因が異なると推定され、適切な結果が得られたといえる。
【００３４】
以上のような処理について、さらにフローチャートを参照しながら説明する。図１６は、本実施の形態による危険検知装置１の動作を示すフローチャートである。図１６に示すように、事例情報入力部５は、発生した事例の少なくとも発生位置及び進行方向を、事例情報４０のような電子情報として入力する（Ｓ１８１）。実現手段としては、例えば事例情報を格納した事例情報記憶部３等のようなデータベースより読み込むことが可能である。また、このような事例情報４０は、車両に備えられた、位置、速度などを記録する装置等で取得し、危険検知装置１が読み込み可能な可搬記録媒体等に記録して、本実施の形態の事例情報記憶部３として用いるようにしてもよい。
【００３５】
第１まとめ処理部７は、発生位置（北緯４４、東経４６）と進行方向４８とを含む事例情報４０を入力として、まず、第１まとめ処理を行う（Ｓ１８２）。第２まとめ処理部９は、Ｓ１８２の結果に基づき、第２まとめ処理を行う（Ｓ１８３）。第１まとめ処理、第２まとめ処理の詳細については、後述する。
【００３６】
続いて、多発地点検知部１１は、Ｓ１８３の結果に基づき、多発地点を検知する（Ｓ１８４）。すなわち、多発地点検知部１１は、上記第１まとめ処理および第２まとめ処理の結果として得られた各クラスタに属する事例数を算出し、その事例数の多いクラスタを多発地点（または多発区間）として検知する。多発地点とみなすかどうかの判定は、例えば、上述のように、予め多発地点判定情報９０に記録された件数以上の場合を、多発地点としてもよい。出力部１３は、多発地点検知部１１で検知された結果を出力する（Ｓ１８５）。
【００３７】
図１７は、図１６のＳ１８２の第１まとめ処理の動作を示すフローチャートである。上述のように、第１まとめ処理では、発生位置が近く、かつ進行方向がほぼ同一の事例のみをまとあげる。この第１まとめ処理は、発生位置同士の距離のみに基づくクラスタリング処理に、進行方向の類似性に基づく補正を行なうことで実現できる。
【００３８】
図１７に示すように、第１まとめ処理部７は、距離行列を算出する（Ｓ１９２）。例えば、最近傍法と呼ばれる従来のクラスタリング方式においては、事例ｉと事例ｊの発生位置間の距離ｄｉｊを行列のｉｊ成分とする距離行列を入力として、クラスタを作成する。
【００３９】
本実施の形態においては、距離行列として、ｉｊ成分Ｄｉｊが以下の値で定義される行列を入力とすることにより、進行方向の一致性を考慮したクラスタを作成することができる。
θｉｊ＜１８０°／Ｎのとき、Ｄｉｊ=（ｄｉｊ／（１＋ε＋ｃｏｓＮθｉｊ）・・・（式１）
θｉｊ≧１８０°／Ｎのとき、Ｄｉｊ＝ｄｉｊ・・・（式２）
ここで、ｄｉｊは事例ｉ、ｊ間の距離、Ｎは正定数（例えば６〜９）、θｉｊは、事例ｉと事例ｊの進行方向のなす角、εは、小さな正定数（例えば０．００１）
【００４０】
式１、式２に示すように、Ｄｉｊは、εが小さい場合には、実際の発生位置間の距離よりも小さな値であるが、なす角θｉｊが大きくなるにつれてどんどん大きくなり、閾値１８０°／Ｎを越えると非常に大きな値となる。このような行列を入力とすることにより、進行方向が異なる事例を一つのクラスタにまとめてしまうことはなくなる。
【００４１】
続いて、第１まとめ処理部７は、初期閾値を設定する（Ｓ１９２）。図１７の処理においては、例えば、所定の閾値Ｌを設定する。第１まとめ処理部７は、行列のｉｊ成分Ｄｉｊが所定の閾値Ｌ以下であれば「１」、それ以外は「０」をｉｊ成分とする、接続行列と呼ばれる行列を作成する（Ｓ１９３）。さらに、第１まとめ処理部７は、作成した接続行列をノード間の接続情報とするグラフとみなし、グラフを連結部分グラフに分割する（Ｓ１９４）。
【００４２】
第１まとめ処理部７は、各連結部分グラフをそれぞれ事例のクラスタとして出力する（Ｓ１９５）。この結果は、例えば図５の第１まとめ情報６０の形式で出力される。第１まとめ処理部７は、処理を図１６のフローチャートのＳ１８２の処理に戻す。
【００４３】
図１８は、図１６のＳ１８３の第２まとめ処理の動作を示すフローチャートである。上述のように、第２まとめ処理は、第１まとめ処理の結果に対して、クラスタ間の距離が近く、かつ進行方向前方エリアが共通するクラスタ組をさらにまとめあげる。
【００４４】
まず、第２まとめ処理部９は、各クラスタに属する事例間の最大距離を算出する。第２まとめ処理部９は、算出値が所定の値以上になった場合には、まとめ上げ候補から除外し、算出値が所定の閾値以下のクラスタを、まとめ上げ候補クラスタとして選別する（Ｓ２０１）。
【００４５】
すなわち、この処理は、図７を参照しながら説明したように、同一のクラスタに属する事例間で、所定の閾値を超える距離を有する場合があるような、特殊な要因によりまとめられたクラスタを、第２まとめ処理の対象から排除する処理である。算出値が大きいクラスタは、特に一箇所に集中しているわけではないが、特定道路の特定範囲に広く事例が発生しているようなクラスタを多発区間として抽出しているものであり、発生要因としては、図７のように、例えば駐停車車両が連なっているなどが想定される。この場合は、発生要因の位置が一箇所に決まるようなものではないために、他のクラスタとまとめ上げる必要がないといえる。
【００４６】
第２まとめ処理部９は、選定された第２まとめ処理の候補のクラスタに属する事例より代表ベクトルを算出する（Ｓ２０２）。代表ベクトルは、始点を事例の重心、向きを事例の平均進行方向とする、長さが定数値ｌのベクトルである。事例の重心は、候補のクラスタに属する各事例の北緯４４、東経４６の平均を算出する、通常の算出方法を用いる。平均進行方向は、各事例の進行方向を向きとする長さｌのベクトルを合成し、その合成ベクトルの向きを平均進行方向とする。ただし、合成ベクトルの長さがｌ以下になってしまった場合は、特別に、代表ベクトルを「不定」とする。代表ベクトルが「不定」となる例は、例えば、第２まとめ処理で、進行方向が反対で同じ事例数を含む２つのクラスタがまとめ上げられた場合に発生する。
【００４７】
なお、所定の値ｌは、発生位置の測定誤差以上で、かつ、あまり大きくない値であればよく、その範囲に収まっている限りにおいて処理結果は変わらないので、例えば１０メートル（ｍ）とすることができる。「不定」とならなかった代表ベクトルについては、算出した合成ベクトルについて、その長さをｌに正規化する。
【００４８】
続いて第２まとめ処理部９は、選別された、まとめ上げ候補となるクラスタの全組み合わせについて、クラスタ間の距離を算出する（Ｓ２０３）。すなわち、第２まとめ処理部９は、第２まとめ処理の候補の中からクラスタ組を選別し、各クラスタの代表位置間の距離を算出する。このクラスタ間の距離は、例えば事例の重心間の距離で定義できるが、各クラスタに属する事例間の距離の最大値や最小値をクラスタ距離とすることもできる。
【００４９】
第２まとめ処理部９は、第２まとめ処理が行なわれていないクラスタ組について、クラスタ間距離が最小で、かつ所定閾値Ｌ以下のクラスタ組を選定する（Ｓ２０４）。すなわち、第２まとめ処理部９は、まずクラスタ間距離が小さい順にクラスタ組を選別し、その距離が閾値Ｌ以下であり、かつまとめ上げ判定処理がまだ適用されていないことを判定して、条件にマッチするクラスタ組を出力する。ここで用いる閾値Ｌは、同一の要因である可能性があるかどうかを判定する基準であり、例えば、５０ｍといった値である。このような値であれば、通常の場合は、それぞれ別の交差点付近に作成されたクラスタがまとめられてしまうことがなくなるので都合がよい。
【００５０】
適合するクラスタ組が存在しない場合は（Ｓ２０５）、第２まとめ処理部９は、処理を終了する（Ｓ２０５：Ｎｏ）。すなわち、第２まとめ処理部９は、選別したクラスタ組のクラスタ間距離が閾値Ｌを越えてしまった時点で、第２まとめ処理部９は、第２まとめ処理を終了し、処理を図１６のフローチャートのＳ１８３に戻す。
【００５１】
第２まとめ処理の候補となるクラスタ組がある場合には（Ｓ２０５：Ｙｅｓ）、選定したクラスタ組において、進行方向前方エリアが共通するかどうかの、まとめ上げ判定を行なう（Ｓ２０６）。まとめ上げ判定の詳細については、後述する。
【００５２】
進行方向前方エリアが同一であると判定された場合には（Ｓ２０７：Ｙｅｓ）、そのクラスタを一つにまとめ、新たに生成したクラスタの重心及び代表ベクトル、及び他のクラスタとのクラスタ間距離を再計算して前ステップに戻る。また進行方向前方エリアが同一でないと判定された場合には（Ｓ２０７：Ｎｏ）、対象となったクラスタ組について、まとめ上げ判定処理済フラグを付与して前ステップに戻る。
【００５３】
ここで、第２まとめ処理について、図４の例を参照しながらさらに説明する。上述のように、Ｓ２０４からＳ２０９の処理はループとして繰り返される。最初のループにおいては、第２まとめ処理としてのまとめ上げ判定処理を一回も行なっていないので、第２まとめ処理部９は、Ｓ２０４において、クラスタ間距離が最小で、かつ閾値Ｌ以下であるクラスタ組を判定処理候補として選別する。図４の例では、クラスタＢとクラスタＣの組が、判定処理候補として選別される。
【００５４】
第２まとめ処理部９は、Ｓ２０６で、クラスタＢとクラスタＣのまとめ上げ判定処理を行なう。図４の例では、クラスタＢとクラスタＣは、互いに離れる方向に進行している事例で構成されているので、まとめ上げ条件にマッチしない。よって、第２まとめ処理部９は、まとめ上げを行なわず、Ｓ２０７でＮｏに進み、Ｓ２０９で判定処理済クラスタ組としてフラグを付与し、ループを戻ってＳ２０４から処理を繰り返す。
【００５５】
次のループのＳ２０４において、まとめ上げ判定処理を行なっていないクラスタ組でクラスタ間距離が最小となるクラスタＡとクラスタＢは、クラスタ間距離が閾値Ｌ以下であるので、この組を判定処理候補として選別する。第２まとめ処理部９は、Ｓ２０６で、クラスタＡとクラスタＢのまとめ上げ判定処理を行なう。結果として、両方のクラスタは互いに近付く方向の事例で構成されており、まとめ上げ条件にマッチする。そこで、第２まとめ処理部９は、Ｓ２０８で、この両者をまとめ上げてクラスタＡＢを作成し、重心及び代表ベクトルを算出する。この時、クラスタＡとクラスタＢとは、進行方向がほぼ逆であるため、代表ベクトルは「不定」となる。さらに第２まとめ処理部９は、さらに他のクラスタとのクラスタ間距離を算出する。なお、この時点で他のクラスタはクラスタＣのみであるため、第２まとめ処理部９は、クラスタＡＢとクラスタＣとのクラスタ間距離を算出する。
【００５６】
さらにループを戻って、第２まとめ処理部９は、クラスタ間距離が最小で、かつ閾値Ｌ以下の未判定クラスタ組を選別する。上述のように、この時点でクラスタは２つしかないので、第２まとめ処理部９は、Ｓ２０５において、クラスタＡＢとクラスタＣについて候補となるか否か判定する。ここでは、クラスタＡＢとクラスタＣのクラスタ組は未判定クラスタ組であり、かつクラスタ間距離が閾値Ｌ以下であるので、判定処理候補となる。
【００５７】
第２まとめ処理部９は、Ｓ２０６において、クラスタＡＢとクラスタＣに対して、まとめ上げ判定処理を行なう。クラスタＡＢについては、代表ベクトルが「不定」であるので、まとめ上げの条件を満たしているが、クラスタＣはクラスタＡＢより遠ざかる方向の事例で構成されており、条件を満たさない。結果として、第２まとめ処理部９は、まとめ上げ処理を行なわず、Ｓ２０９において、この組を判定処理済としてＳ２０４に戻る。Ｓ２０５のまとめ上げ判定候補選別処理において、候補となるクラスタ組が存在しないので、第２まとめ処理部９は、処理を終了する。
【００５８】
以上の処理により、図４の例から、図６のように２つのクラスタＡＢとクラスタＣとが生成される。このとき、クラスタＡＢは、コンビニを要因とする事例、例えば、前方車両がコンビニに入ろうとして予期せぬ減速をしたので、慌てて急ブレーキをかけた等の事例から構成されていると推定される。一方、クラスタＣは、バス停を要因とする事例、例えば、バス停に停車しようとする路線バスが減速したので慌てて急ブレーキをかけた事例や、停車したバスの影からの歩行者飛び出しによる急ブレーキの事例から構成されていると推定される。つまり、発生要因別に事例をクラスタリングすることができたといえる。
【００５９】
次に、Ｓ２０６のまとめ上げ判定について、図１９を参照しながら説明する。図１９は、まとめ上げ判定処理を示すフローチャートである。ここでは、第２まとめ処理部９は、選別したクラスタ組の進行方向前方エリアが同一かどうかの判定を行なう。第２まとめ処理部９は、進行方向前方エリアが同一であるクラスタ組はまとめあげて新たなクラスタを生成して、代表ベクトル及び他のクラスタとの距離を算出する。第２まとめ処理部９は、進行方向前方エリアが同一でないクラスタ組については、まとめ上げを行なわず、まとめ上げ判定処理済クラスタとして記録する。
【００６０】
図１９においては、クラスタＡとクラスタＢの組が第２まとめ処理の候補である場合について説明している。クラスタＡ、クラスタＢの代表ベクトルの始点、すなわち各事例の重心を、重心Ｍａ、Ｍｂ、終点を、点Ｅａ、Ｅｂとする。ただし、代表ベクトルが「不定」である場合には、終点は定義されない。
【００６１】
図１９に示すように、第２まとめ処理部９は、クラスタＡ、Ｂそれぞれの代表ベクトルを算出する（Ｓ２１１）とともに、算出された２つの代表ベクトルが「不定」であるか否か判別する（Ｓ２１２）。
【００６２】
２つの代表ベクトルが「不定」の場合には（Ｓ２１２：Ｙｅｓ）、第２まとめ処理部９は、重心間距離が閾値ｒ以下か否か判別する（Ｓ２１３）。重心間距離が閾値ｒ以下の場合には（Ｓ２１３：Ｙｅｓ）、第２まとめ処理部９は、図１８の処理に戻って、「まとめ上げ処理を行う」という判定を返す。閾値ｒ以下でない場合には（Ｓ２１３：Ｎｏ）、第２まとめ処理部９は、図１８の処理に戻って、「まとめ上げ処理を行わない」という判定を返す。
【００６３】
Ｓ２１２において、算出された２つの代表ベクトルが「不定」でない場合には（Ｓ２１２：Ｎｏ）、第２まとめ処理部９は、クラスタＡの代表ベクトルが「不定」であるか否か判別する（Ｓ２１４）。クラスタＡの代表ベクトルが「不定」でない場合には（Ｓ２１４：Ｎｏ）、第２まとめ処理部９は、Ｓ２１５に処理を進める。クラスタＡの代表ベクトルが「不定」である場合には（Ｓ２１４：Ｙｅｓ）、第２まとめ処理部９は、Ｓ２１６に処理を進める。
【００６４】
Ｓ２１５では、第２まとめ処理部９は、重心Ｍａと重心Ｍｂとの距離が、以下の式３を満たすか否か判別する。
重心Ｍａと重心Ｍｂ間の距離＞終点Ｅａと重心Ｍｂ間の距離・・・（式３）
【００６５】
図２０は、式３の説明を補足するための図である。図２０において、重心Ｍａと重心Ｍｂ間の距離は距離Ｘ０で表され、終点Ｅａと重心Ｍｂ間の距離は、距離Ｘ１で表される。よって、式３を満たす場合、クラスタＡの代表ベクトルの方向の前方と、クラスタＢの代表ベクトルの方向の前方とは一致していると判定される。
【００６６】
式３を満たす場合には（Ｓ２１５：Ｙｅｓ）、第２まとめ処理部９は、処理をＳ２１６に進める。式３を満たさない場合には（Ｓ２１５：Ｎｏ）、第２まとめ処理部９は、図１８の処理に戻って、「まとめ上げを行わない」という判定を返す。
【００６７】
Ｓ２１６では、第２まとめ処理部９は、クラスタＢの代表ベクトルが「不定」であるか否か判別する。クラスタＢの代表ベクトルが「不定」でない場合には（Ｓ２１６：Ｎｏ）、第２まとめ処理部９は、Ｓ２１７に処理を進める。クラスタＢの代表ベクトルが「不定」である場合には（Ｓ２１６：Ｙｅｓ）、第２まとめ処理部９は、図１８の処理に戻って、「まとめ上げ処理を行う」という判定を返す。
【００６８】
Ｓ２１７においては、第２まとめ処理部９は、以下の式４を満たすか否か判別する。
重心Ｍｂと重心Ｍａ間の距離＞終点Ｅｂと重心Ｍａとの距離・・・（式４）
【００６９】
図２０において、重心Ｍｂと重心Ｍａ間の距離は距離Ｘ０で表され、終点Ｅｂと重心Ｍａ間の距離は、距離Ｘ２で表される。よって、式４を満たす場合、クラスタＡの代表ベクトルの方向の前方と、クラスタＢの代表ベクトルの方向の前方とは一致していると判定される。
【００７０】
式４を満たす場合には（Ｓ２１７：Ｙｅｓ）、第２まとめ処理部９は、図１８の処理に戻って、「まとめ上げを行う」という判定を返す。式４を満たさない場合には（Ｓ２１７：Ｎｏ）、第２まとめ処理部９は、図１８の処理に戻って、「まとめ上げを行わない」という判定を返す。
【００７１】
以上の処理をまとめると、第２まとめ処理部９は、以下の３つの条件を全て満たす場合に、まとめ上げを行なうことになる。
条件１）  少なくとも一方の代表ベクトルが「不定」でないか、両方が「不定」でかつ重心Ｍａと重心Ｍｂ間の距離が所定の閾値ｒ以下である。ここで、閾値ｒは、二つのクラスタの重心が一致しているかどうかを判定する基準であり、例えば、１０ｍといった小さな値を設定する。
条件２）  クラスタＡの代表ベクトルが「不定」であるか、上記式３を満たす。
条件３）  クラスタＢの代表ベクトルが「不定」であるか、上記式４を満たす。
【００７２】
実施例として判定条件を以上のように定式化したが、要するに２つのクラスタが互いに接近する方向の事例で構成されているかどうかを判定しているといえる。
【００７３】
図２１、図２２は、本実施の形態による事例出力の一例を示す図である。図２１に示すように、出力部１３は、例えば、表示例２２０を表示する。すなわち、出力部１３は、例えば、検知した多発地点に属する事例の発生位置を地図上にマッピングして表示例２２０として、表示装置やプリンタ等を用いてユーザに提示する。図２１の例では、例えば、多発地点２２２と多発地点２２４が「黒丸」で示されている。
【００７４】
図２２においては、さらに、多発地点２２２、多発地点２２４に含まれる事例の位置、進行方向、多発地点２２２、多発地点２２４に対応するクラスタの境界線となる図形（例えば、事例を最小包含する楕円） も表示している。これらは、例えば表示例２２０において、多発地点２２２の詳細表示を入出力インタフェース１５を介して指示することにより表示されるようにしてもよい。
【００７５】
上記実施の形態において、第１まとめ処理部７は、第１の分類部の一例であり、第２まとめ処理部９は、第２の分類部の一例であり、多発地点検知部１１は、検知部の一例であり、出力部１３は、出力部、および表示部の一例である。
【００７６】
以上説明したように、本実施の形態による危険検知装置１においては、従来のクラスタリングに代わり、上記のように第１のまとめ処理および第２のまとめ処理の２段階のまとめ処理を適用して、クラスタリングを行う。すなわち、第１まとめ処理として、危険検知装置１は、進行方向がほぼ同一で、かつ発生位置が近い事例を、進行方向および発生位置の同一性があるとしてまとめあげ、第１段階のクラスタを作成する。第１段階のクラスタの組み合わせについて、危険検知装置１は、クラスタ間距離が小さく、かつ進行方向前方エリアが共通するクラスタ組をまとめあげて、新たなクラスタを作成する。さらに、第２まとめ処理の処理結果において、危険検知装置１は、事例数が多いクラスタを多発地点として検知することにより、要因別に分割された多発地点を得る。
【００７７】
以上のように、本実施の形態による危険検知装置１によれば、発生位置が近く、かつ発生要因が同一の事例をまとめたクラスタを作成することができる。すなわち、危険検知装置１は、発生位置は近いが発生要因が異なる事例を分離したクラスタを作成でき、発生要因の検討を行なうのに適した多発地点検知が実現される。このとき、多発地点を表示する際に、地図をグリッドにより区切って、グリッドごとの事例数を計数するわけではないので、実際の状況により近い表示を行なうことができる。
【００７８】
また、車両の進行方向、および車両の前方領域の共通性に基づき分類を行うので、車両の進行方向を事例発生位置とともに表示することにより、要因が理解されやすい表示とすることができる。
【００７９】
（変形例）
以下、図２３から図２５を参照しながら、上記実施の形態の変形例について説明する。本変形例は、図１７を参照しながら説明した第１まとめ処理の変形例である。本変形例において、上記実施の形態と同様の構成および動作については、重複説明を省略する。
【００８０】
本変形例は、上述の実施の形態における第１まとめ処理のクラスタリング手法において所定とした閾値Ｌ等の条件について、値を色々に変えてクラスタリングを行なう変形例である。この変形例においては、入力とした行列の情報が、クラスタリング結果においてどの程度保持されているかという観点に基づく既存のクラスタリング評価手法を適用する。このような評価手法においては、評価が最大となる閾値を自動的に算出して、その値を用いた時のクラスタリング結果を処理結果とすることが可能である。
【００８１】
図２３は、クラスタの大きさの算出例を示す図、図２４は、クラスタ間の距離の算出例を示す図である。図２３に示すように、クラスタ２５０において、発生位置２５１〜２５３の事例が存在しているとする。このとき、クラスタ２５０の「大きさ」は、事例間の距離の最大値とする。すなわち、図２３における発生位置２５１と発生位置２５２との距離ｄ１２、発生位置２５２と発生位置２５３との距離ｄ２３、発生位置２５１と発生位置２５３との距離ｄ１３の中の最大値である距離ｄ２３となる。
【００８２】
図２４に示すように、ここでのクラスタ間の距離は、それぞれのクラスタに属する事例間の距離の最小値で定義する。図２４の例では、クラスタ２６０とクラスタ２７０とが存在し、それぞれ発生位置２６１、発生位置２６２、発生位置２６３、および発生位置２７１、発生位置２７２が含まれる。この場合には、発生位置２６１と発生位置２７１との間の距離Ｐ１２を、クラスタ間の距離とする。
【００８３】
第１まとめ処理部７は、上記クラスタの「大きさ」を全クラスタで算出し、その最大値をｄｍａｘとする。また、上記クラスタ間の距離を全クラスタ組で算出し、その最小値をＰｍｉｎとする。このとき、クラスタリング結果の評価値の一例として以下の式５で表されるＤｕｍｍ  Ｉｎｄｅｘ（以下、評価値ＤＩという）を用いる。
ＤＩ＝Ｐｍｉｎ／ｄｍａｘ  ・・・（式５）
この評価値ＤＩが大きいほど、適切なクラスタリングであるといえる。
【００８４】
図２５は、クラスタリングに評価値を導入する場合の処理を示すフローチャートである。図２５に示すように、本変形例においては、図１７を参照しながら説明した上記実施の形態の第１まとめ処理において、上記評価値を用いた処理を行う。図２５におけるＳ２８１〜Ｓ２８４の処理は、図１７のＳ１９１〜Ｓ１９４の処理と同様であるので、重複説明を省略する。
【００８５】
図２５において、第１まとめ処理部７は、評価値を算出する。このとき、上記のように、Ｓ２８２で設定された行列のｉｊ成分Ｄｉｊに関する閾値Ｌに基づき第１まとめ処理を行った結果に関して、第１まとめ処理部７は、全てのクラスタの大きさを算出し、最大値ｄｍａｘを求める。また、第１まとめ処理部７は、全クラスタ組において、クラスタ間の距離を算出し、最小値Ｐｍｉｎを求める。第１まとめ処理部７は、算出した最大値ｄｍａｘと最小値Ｐｍｉｎとから、式５に基づき評価値ＤＩを算出する。
【００８６】
第１まとめ処理部７は、算出した評価値ＤＩが、事例情報記憶部３に格納されている評価値ＤＩよりもよい（大きい）か否かを判別する（Ｓ２８６）。よい場合には（Ｓ２８６：Ｙｅｓ）、第１まとめ処理部７は、評価値ＤＩと、クラスタリングの結果を事例情報記憶部３に格納する（Ｓ２８７）。よくない場合には（Ｓ２８６：Ｎｏ）、閾値Ｌを別の値に更新する（Ｓ２８８）。
【００８７】
第１まとめ処理部７は、処理が終了したか否か判別する（Ｓ２８９）。終了していなければ、Ｓ２８３に戻って処理を繰り返し（Ｓ２８９：Ｎｏ）、終了した場合には（Ｓ２８９：Ｙｅｓ）、事例情報記憶部３に格納された結果、すなわち、各連結部分グラフをそれぞれクラスタとして出力する（Ｓ２９０）。この結果は、例えば図５の第１まとめ情報６０の形式で出力される。第１まとめ処理部７は、処理を図１６のフローチャートのＳ１８２の処理に戻す。
【００８８】
以上説明したように、本変形例によれば、上記実施の形態における第１まとめ処理において、クラスタリングの評価値を設け、評価値がよくなるように閾値を最適化するようにしている。これにより、より適切に要因に基づいた分類を行なうことができる。
【００８９】
なお、本発明は、以上に述べた実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で種々の構成または実施形態を採ることができる。例えば、上記実施の形態においては、第１まとめ処理および第２まとめ処理を行う例について説明したが、第１まとめ処理のみに基づき危険検知を行う方法でもよい。すなわち、第１まとめ処理により分類されたクラスタについて、多発地点判定情報９０による判定を行い、結果を多発地点として出力するようにしてもよい。
【００９０】
また、事例の発生位置、車両の進行方向といった事例情報以外にも、発生時間帯や、当時の天候情報等も記録されているデータベースを用いて、例えば、処理対象とする事例を夜間での発生事例のみとすることで、「夜間走行時の多発地点」を検知することもできる。
【００９１】
進行方向による行列の補正方法は、式１、式２に示した上述の方法に限定されることはなく、様々な方法が適用可能である。また、入力された行列に適用するクラスタリング方法においても、上述の最近傍法に限らず、他の既存のクラスタリングアルゴリズムが適用可能である。
【００９２】
なお、また、事例の多発地点の判定方法は、上記実施の形態および変形例のみに限られるものではなく、進行方向前方エリアの一致性を判定するという考え方に反しない限りにおいて、様々な方法が適用できる。例えば、事例発生時に記録された前方画像を用いて、画像に写っているエリアが共通するものをまとめる、といった方式も考えられる。
【００９３】
多発地点の判定においては、例えば、Ｇｒａｐｈｉｃａｌ  Ｕｓｅｒ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ（ＧＵＩ）等の入出力インタフェース１５によって、随時入力された件数以上のクラスタを多発地点とする方法でもよい。また、クラスタを件数でソートし、入出力インタフェース１５によって入力された順位以上のクラスタを多発地点とする方法等も考えられる。また、事例が発生していない場合も含めて、当該クラスタの領域を通過した回数を事例情報記憶部３に記録するようにしてもよい。このとき、記録した情報を用いて、クラスタ毎に事例数を通過回数で割った事例発生確率を算出し、発生確率が閾値以上のクラスタを多発地点としたり、発生確率順にクラスタを並べ替え、指定順位以上のクラスタを多発地点とみなすことも可能である。また、表示例については、既存方式を流用した変形例が可能である。
【００９４】
ここで、上記実施の形態、および変形例による危険検知方法の動作をコンピュータに行わせるために共通に適用されるコンピュータの例について説明する。図２６は、標準的なコンピュータのハードウエア構成の一例を示すブロック図である。図２６に示すように、コンピュータ３００は、Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ（ＣＰＵ）３０２、メモリ３０４、入力装置３０６、出力装置３０８、外部記憶装置３１２、媒体駆動装置３１４、ネットワーク接続装置等がバス３１０を介して接続されている。
【００９５】
ＣＰＵ３０２は、コンピュータ３００全体の動作を制御する演算処理装置である。メモリ３０４は、コンピュータ３００の動作を制御するプログラムを予め記憶したり、プログラムを実行する際に必要に応じて作業領域として使用したりするための記憶部である。メモリ３０４は、例えばＲａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ（ＲＡＭ）、Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ（ＲＯＭ）等である。入力装置３０６は、コンピュータの使用者により操作されると、その操作内容に対応付けられている使用者からの各種情報の入力を取得し、取得した入力情報をＣＰＵ３０２に送付する装置であり、例えばキーボード装置、マウス装置などである。出力装置３０８は、コンピュータ３００による処理結果を出力する装置であり、表示装置などが含まれる。例えば表示装置は、ＣＰＵ３０２により送付される表示データに応じてテキストや画像を表示する。
【００９６】
外部記憶装置３１２は、例えば、ハードディスクなどの記憶装置であり、ＣＰＵ３０２により実行される各種制御プログラムや、取得したデータ等を記憶しておく装置である。媒体駆動装置３１４は、可搬記録媒体３１６に書き込みおよび読み出しを行うための装置である。ＣＰＵ３０２は、可搬型記録媒体３１６に記録されている所定の制御プログラムを、記録媒体駆動装置３１４を介して読み出して実行することによって、各種の制御処理を行うようにすることもできる。可搬記録媒体３１６は、例えばＣｏｎｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ（ＣＤ）−ＲＯＭ、Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ（ＤＶＤ）、Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ（ＵＳＢ）メモリ等である。ネットワーク接続装置３１８は、有線または無線により外部との間で行われる各種データの授受の管理を行うインタフェース装置である。バス３１０は、上記各装置等を互いに接続し、データのやり取りを行う通信経路である。
【００９７】
上記実施の形態、および変形例による危険検知方法をコンピュータに実行させるプログラムは、例えば外部記憶装置３１２に記憶させる。ＣＰＵ３０２は、外部記憶装置３１２からプログラムを読み出し、コンピュータ３００に危険検知の動作を行なわせる。このとき、まず、危険検知の処理をＣＰＵ３０２に行わせるための制御プログラムを作成して外部記憶装置３１２に記憶させておく。そして、入力装置３０６から所定の指示をＣＰＵ３０２に与えて、この制御プログラムを外部記憶装置３１２から読み出させて実行させるようにする。また、このプログラムは、可搬記録媒体３１６に記憶するようにしてもよい。
【００９８】
以上の実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
事故には至らなかったがその可能性があった事例の発生位置と発生時の車両の進行方向とを含む事例情報を取得する事例情報取得部と、
前記事例情報において、前記発生位置、および前記進行方向の同一性に基づき、前記事例情報を同一の原因に起因する少なくとも一つの集合に分類する第１の分類部と、
分類された少なくとも一つの前記集合のうちの所定数以上の事例を含む集合を、事例発生の多発地点として検知する検知部と、
前記多発地点を結果として出力する出力部と
を有することを特徴とする危険検知装置。
（付記２）
前記第１の分類部により分類された集合が複数存在する場合に、前記複数の集合のうちの２つの集合のそれぞれに含まれる事例情報を代表する発生位置同士の距離が第１の範囲内であり、前記２つの集合のそれぞれに含まれる事例情報の進行方向を代表する方向の前方領域が互いに共通する場合に、前記２つの集合を、同一の原因に起因する事例情報の同一の集合にさらに分類する第２の分類部、
をさらに有し、
前記検知部は、前記第２の分類部により分類された集合の中から前記多発地点を検知する、
ことを特徴とする付記１に記載の危険検知装置。
（付記３）
前記第１の分類部により分類された集合が複数存在する場合であって、前記複数の集合のうちの２つの集合のそれぞれに含まれる事例情報の発生位置が互いに第２の距離以内の場合に、前記２つの集合のそれぞれに含まれる事例情報を代表する発生位置同士の距離が互いに第１の範囲内であり、前記２つの集合のそれぞれに含まれる事例情報の進行方向を代表する方向の前方領域が互いに共通する場合に、前記２つの集合を、同一の原因に起因する事例情報の同一の集合にさらに分類する第２の分類部、
をさらに有し、
前記検知部は、前記第２の分類部により分類された集合の中から前記多発地点を検知する、
ことを特徴とする付記１に記載の危険検知装置。
（付記４）
前記第１の分類部は、前記発生位置および前記進行方向による分類を行う際に閾値を用いて分類し、前記分類結果を評価する評価値を用いて閾値を最適化することを特徴とする付記２または付記３に記載の危険検知装置。
（付記５）
前記集合に基づき前記事例情報を表示する表示部、
をさらに有し、
前記表示部は、前記事例情報の前記進行方向を含む表示を行うことを特徴とする付記１から付記４のいずれかに記載の危険検知装置。
（付記６）
危険検知装置が、
事故には至らなかったがその可能性があった事例の発生位置と発生時の車両の進行方向とを含む事例情報を取得し、
前記事例情報において、前記発生位置、および前記進行方向の同一性に基づき、前記事例情報を同一の原因に起因する少なくとも一つの集合に分類し、
分類された少なくとも一つの前記集合のうちの所定数以上の事例を含む集合を、事例発生の多発地点として検知し、
前記多発地点を結果として出力する、
ことを特徴とする危険検知方法。
（付記７）
分類された集合が複数存在する場合に、前記複数の集合のうちの２つの集合のそれぞれに含まれる事例情報を代表する発生位置同士の距離が第３の範囲内であり、前記２つの集合のそれぞれに含まれる事例情報の進行方向を代表する方向の前方領域が互いに共通する場合に、前記２つの集合を、同一の原因に起因する事例情報の同一の集合にさらに分類し、
さらに分類された集合の中から前記多発地点を検知する
ことを特徴とする付記６に記載の危険検知方法。
（付記８）
分類された集合が複数存在する場合であって、前記複数の集合のうちの２つの集合のそれぞれに含まれる事例情報の発生位置が互いに第４の距離以内の場合に、前記２つの集合のそれぞれに含まれる事例情報を代表する発生位置同士の距離が互いに第３の範囲内であり、前記２つの集合のそれぞれに含まれる事例情報の進行方向を代表する方向の前方領域が互いに共通する場合に、前記２つの集合を、同一の原因に起因する事例情報の同一の集合にさらに分類し、
さらに分類された集合の中から前記多発地点を検知する、
ことを特徴とする付記６に記載の危険検知方法。
（付記９）
前記第１の分類部は、前記発生位置および前記進行方向による分類を行う際に閾値を用いて分類し、前記分類結果を評価する評価値を用いて閾値を最適化することを特徴とする付記７または付記８に記載の危険検知方法。
（付記１０）
前記事例情報の前記進行方向を含む表示を行うことを特徴とする付記６から付記９のいずれかに記載の危険検知方法。
（付記１１）
事故には至らなかったがその可能性があった事例の発生位置と発生時の車両の進行方向とを含む事例情報を取得し、
前記事例情報において、前記発生位置、および前記進行方向の同一性に基づき、前記事例情報を同一の原因に起因する少なくとも一つの集合に分類し、
分類された少なくとも一つの前記集合のうちの所定数以上の事例を含む集合を、事例発生の多発地点として検知し、
前記多発地点を結果として出力する、
処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
（付記１２）
分類された集合が複数存在する場合に、前記複数の集合のうちの２つの集合のそれぞれに含まれる事例情報を代表する発生位置同士の距離が第３の範囲内であり、前記２つの集合のそれぞれに含まれる事例情報の進行方向を代表する方向の前方領域が互いに共通する場合に、前記２つの集合を、同一の原因に起因する事例情報の同一の集合にさらに分類し、
さらに分類された集合の中から前記多発地点を検知する
処理をコンピュータに実行させるための付記１１に記載のプログラム。
（付記１３）
分類された集合が複数存在する場合に、前記複数の集合のうちの２つの集合のそれぞれに含まれる事例情報を代表する発生位置同士の距離が第３の範囲内であり、前記２つの集合のそれぞれに含まれる事例情報の進行方向を代表する方向の前方領域が互いに共通する場合に、前記２つの集合を、同一の原因に起因する事例情報の同一の集合にさらに分類し、
さらに分類された集合の中から前記多発地点を検知する
処理をコンピュータに実行させるための付記１１に記載のプログラム。
（付記１４）
前記第１の分類部は、前記発生位置および前記進行方向による分類を行う際に閾値を用いて分類し、前記分類結果を評価する評価値を用いて閾値を最適化する処理をコンピュータに実行させるための付記１２または付記１３に記載のプログラム。
（付記１５）
前記事例情報の前記進行方向を含む表示を行う処理をコンピュータに実行させるための付記１１から付記１４のいずれかに記載のプログラム。
【符号の説明】
【００９９】
１      危険検知装置
３      事例情報記憶部
５      事例情報入力部
７      第１まとめ処理部
９      第２まとめ処理部
１１    多発地点検知部
１３    出力部
１５    入出力インタフェース
３０    事例
３２    道路
３４    店舗
３６    停留所
３８    事例位置
３９    進行方向
４０    事例情報
４２    事例ＩＤ
４４    北緯
４６    東経
４８    進行方向
【図１】
2013196366.tif 000003
【図２】
2013196366.tif 000004
【図３】
2013196366.tif 000005
【図４】
2013196366.tif 000006
【図５】
2013196366.tif 000007
【図６】
2013196366.tif 000008
【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２１】
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