(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の車両観測地点に設置され、通過車両の特徴量を観測する車両特徴量観測手段と、
それぞれの車両観測地点を通過した車両同士を対応付けることにより、車両群の並びの一致度を判定するマッチング判定手段と、
マッチング判定手段の判定結果に基づいて、車両群の並びの一致度がしきい値よりも小さくなったときに、車両観測地点間での道路上の突発事象の発生を検知する異常判定手段とを有することを特徴とする交通流の異常検知装置。
【請求項２】
車両特徴量観測手段は、車長を観測するものである請求項１記載の交通流の異常検知装置。
【請求項３】
車両特徴量観測手段は、車高を観測するものである請求項１記載の交通流の異常検知装置。
【請求項４】
車両特徴量観測手段は、車両の画像を撮影するものである請求項１記載の交通流の異常検知装置。
【請求項５】
前記しきい値は、時間帯、曜日、催事の有無などに応じて統計的に求められ、記憶されている値である請求項１記載の交通流の異常検知装置。
【請求項６】
前記しきい値は、交通状態に応じて自動的に決定され、記憶されている値である請求項１記載の交通流の異常検知装置。
【請求項７】
前記異常判定手段により道路上の突発事象が検知された場合に、その突発事象の発生を外部に知らせる情報提供手段をさらに有することを特徴とする請求項１記載の交通流の異常検知装置。
【請求項８】
前記情報提供手段は、当該地域内若しくは当該区間内を走行する車両、又は当該地域内若しくは当該区間内への走行が予想される車両に対して情報を提供するものであることを特徴とする請求項７記載の交通流の異常検知装置。
【請求項９】
前記異常判定手段は、判定の基礎となった評価値の大きさに応じて、段階的な判定を行い、前記情報提供手段は、この異常判定手段による段階的な判定の結果によって異常情報の内容を変えることを特徴とする請求項７記載の交通流の異常検知装置。
【請求項１０】
前記異常判定手段は、複数の道路区間で交通流の異常を検知した場合、判定の基礎となった評価値の大きさに応じて、異常発生区間を特定することを特徴とする請求項１記載の交通流の異常検知装置。
【請求項１１】
複数の車両観測地点において、道路を走行する車両を計測し、
この計測結果に基づいて、通過車両の特徴量を観測し、
前記特徴量に基づいて、それぞれの車両観測地点を通過した車両同士を対応付けることにより、車両群の並びの一致度を判定し、車両群の並びの一致度がしきい値よりも小さくなったときに、車両観測地点間での道路上の突発事象の発生を検知することを特徴とする交通流の異常検知方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、道路に車両感知器等を設置して交通計測データを集め、この交通計測データによって、突発事象の発生による交通流の異常を検知することができる交通流の異常検知装置及び方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
道路上に交通事故、災害などの突発事象が発生したとき、この突発事象に基づく交通流の異常をいち早く検知して、後続の車両に知らせたり、後続の車両を誘導したりする必要がある。
従来、道路にカメラを設置して、画像処理をして交通流の異常を検知することが行われているが（特開平７−２１４８８号公報、特開平１０−４０４９０号公報など参照）、道路の広い範囲にわたってカメラを設置することは経費がかかり、また、夜間や悪天候時の検知が困難である。
【０００３】
そこで、道路の随所に設置した車両感知器を使って道路の交通量、車両の速度などを測定し、これらの測定値に基づいて交通流の異常を監視することが行われている。
この監視装置によれば、交通量が少ないのに速度が急激に落ち、その状態が一定時間継続したときに事故発生と判定している。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
ところが前記の監視装置では、車両の走行速度に基づいて判定しているため、自然渋滞時に突発事象が発生した場合に区別がつきにくく、検知精度が低下するという問題があった。
そこで、発明者は、道路に突発事象が発生したときは、車線変更が頻繁に行われることに着目した。ある車線に注目すれば、車線変更の結果、車両が他の車線に移って消滅したように見えたり、他の車線から入ってきて発生したように見えたり、追い越しの結果車両の順番が替わったりすることがある。
【０００５】
一方、道路の上下流で、車両感知器やカメラを設置することにより、車両を同定する技術が開発されている。
本発明は、道路を走行する複数の車両を車両群としてとらえ、車両同定技術を利用して、車両群の中の並びの変化に基づいて、道路上の突発事象の発生を検知することができる交通流の異常検知装置及び方法を実現することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明の交通流の異常検知装置は、複数の車両観測地点に設置され、通過車両の特徴量を観測する車両特徴量観測手段と、それぞれの車両観測地点を通過した車両同士を対応付けることにより、車両群の並び（アライメント）の一致度、すなわちマッチング率を判定するマッチング判定手段と、マッチング判定手段の判定結果に基づいて、車両群の並びの一致度がしきい値よりも小さくなったときに、車両観測地点間での道路上の突発事象の発生を検知する異常判定手段とを有するものである（請求項１）。
【０００７】
道路上の突発事象がなければ、車両群のアライメントは、あまり変化しないが、道路に突発事象が発生したときは、車線変更が頻繁に行われ、その結果、車両が他の車線に移って消滅したように見えたり、他の車線から入ってきて発生したように見えたり、追い越しの結果車両の順番が替わったりするので、アライメントは、変化する。
そこで、車両の特徴量を観測し、複数の車両観測地点を通過した車両同士を対応付けることにより、アライメントの一致度、すなわちマッチング率を調べ、この一致度の低下に基づいて、道路上の突発事象の発生を検知することができる。
【０００８】
一致度の低下は、しきい値との比較により判定することができる。このしきい値は、実際に道路上の突発事象が発生した時点前後の一致度を記録しておき、本発明の実施により道路上の突発事象の発生を最も精度よく検知することができるような値に選べばよい。
車両特徴量として、車長、車高、車両の画像などを用いることができる（請求項２〜４）。
【０００９】
前記しきい値は、時間帯、曜日、催事のある日ない日など、過去のいろいろな条件での検知データを蓄積し、時間帯や、曜日、催事の有無などに応じて、最適なしきい値を設定するようにしてもよい（請求項５）。
前記しきい値は、交通状態に応じて自動的に決定され、記憶されている値であってもよい（請求項６）。本発明の交通流の異常検知装置では、道路上の突発事象が発生していない正常時、道路が渋滞していない時はマッチング率は自然に低下し、道路が渋滞している時はマッチング率は自然に上昇する。したがって、道路が渋滞していない時には前記しきい値を自動的に低下させて誤検知率を下げ、道路が渋滞している時には前記しきい値を自動的に上昇させて検知漏れを減らすこととする。
【００１０】
また、本発明の交通流の異常検知装置は、道路上の突発事象が検知された場合に、その突発事象の発生を外部に知らせる情報提供手段をさらに有していてもよい（請求項７）。例えば路側ビーコン、移動無線電話、放送などの通信手段を用いて、車両のドライバに情報を提供することができる。
前記情報提供手段は、当該地域内若しくは当該区間内を走行する車両、又は当該地域内若しくは当該区間内への走行が予想される車両に対して情報を提供してもよい（請求項８）。情報を提供する車両を、一定の関係する車両に限定する趣旨である。
【００１１】
情報提供手段は、すでに予定されている道路上の事象に対しては、その事象の発生を検知しても外部に知らせなくてもよい。例えば、道路工事等のためある時間から車線が制限されることが分かっているときは、その時間に当該工事区間の道路上に事象を検知しても、外部に知らせない。これは外部に知らせることによる混乱を防止するためである。
前記異常判定手段は、判定の基礎となった評価値の大きさ（尤度）に応じて、段階的な判定を行い、前記情報提供手段は、この異常判定手段による段階的な判定の結果によって異常情報の内容を変えることが好ましい（請求項９）。突発事象発生の尤度（確実性）に応じて、例えば「この先事故・止まれ」、「前方注意」など情報提供の内容を変えることにより、ドライバなどに、より適切な情報を与えることができる。
【００１２】
前記異常判定手段は、複数の道路区間で交通流の異常を検知した場合、判定の基礎となった評価値の大きさに応じて、異常発生区間を特定してもよい（請求項１０）。突発事象発生の尤度（確実性）の一番高い区間を異常発生区間とすることにより、後続のドライバなどに発生区間の情報や回避ルートの情報を知らせることができる。
また、本発明の交通流の異常検知方法（請求項１１）は、請求項１記載の交通流の異常検知装置と同一の発明に係る方法である。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下、高速道路の交通流監視を例にとって、本発明の実施の形態を、添付図面を参照しながら詳細に説明する。
図１は、交通流の異常検知をするための交通流監視システムを示す概略図である。
２車線の高速道路１に、ループ埋め込み式の車両感知器５が、間隔をおいて車線ごとに設置されている。また、車両の上方から車高を測定する超音波式の車両感知器３も、車線ごとに設置されている。これらの車両感知器３，５は、一次処理装置４につながれている。一次処理装置４は、各車両の速度、車高の検知を行う。
【００１４】
また、高速道路１には、事故情報や路面情報などを車両に知らせるための可変表示板６が設けられている。また、車両と双方向通信を行う路側ビーコン７が設けられている。
さらに、高速道路１に接続する一般道路２には、高速道路１の事故情報や路面情報などを、高速道路１に入ろうとする車両に知らせるための可変表示板９が設けられている。
【００１５】
交通管理センター１０内部のコンピュータは、各区間に設置された一次処理装置４、路側ビーコン７、可変表示板６などと、有線通信網１２（無線通信網であってもよい）を通して接続されている。
また、コンピュータは、建設省、警察庁、消防庁などの関係機関１３と通信回線を通して結ばれており、放送局１４とも通信回線を通して結ばれている。
図２は、交通管理センター１０のコンピュータ１１の機能ブロック図である。
【００１６】
コンピュータ１１の入力処理部２１には、車両感知器３，５の感知信号がマッチング判定部２２を介して入力される。
入力処理部２１は、車両感知器３の出力に基づいて各車両の最大車高を算出するとともに、車両感知器５の２つのループの出力時間差に基づいて車両の速度を測定し、これと車両の感知時間とに基づいて車長を算出する。車両が通過するごとに車高、車長が算出されるので、１又は複数の車高、車長のデータ列が車線ごとに得られる。
【００１７】
コンピュータ１１のマッチング判定部２２の行う車両群マッチング処理方法をフローチャート（図３）を用いて説明する。
なお、車両群マッチング処理方法には、以下に説明する方法以外にも、種々の方法が公知であるが、以下では、その一例として、車両の対応付けをｐ次元アライメント問題に帰着させて行う方法を説明する（小林他「２地点車両観測情報からの全域的交通流解析アルゴリズム」（社）情報処理学会  第７２回アルゴリズム研究会  平成１２年３月２１日発表）。
【００１８】
以下、１つの車線のみに着目する。他の車線から当該車線に進入した車両や、当該車線から他の車線に退出する車両は、交差点から当該車線に進入した車両や、当該車線から交差点に退出した車両と同様に扱う。
走行方向上流の車両感知器３，５で感知した車高、車長データ列を入力し(ステップＳ１)、走行方向下流の車両感知器３，５で感知した車高、車長データ列を入力する(ステップＳ２)。
【００１９】
上流の車両感知器で感知した処理対象車両数をｎとし、車高データ列をｈA1，ｈA2，ｈA3，‥‥，ｈAnで表し（代表するときは「ｈA」で表す。）、車長データ列をｌA1，ｌA2，ｌA3，‥‥，ｌAn（代表するときは「ｌA」で表す。）で表す。下流の車両感知器で感知した処理対象車両数をｍとし、車高データ列をｈB1，ｈB2，ｈB3，‥‥，ｈBm（代表するときは「ｈB」で表す。）で表し、車長データ列をｌB1，ｌB2，ｌB3，‥‥，ｌBm（代表するときは「ｌB」で表す。）で表す。
【００２０】
上流の車両感知器で車高ｈAと検出された車高ｈの車両が、下流の車両感知器で車高ｈBと観測される確率は、車両感知器の観測誤差がガウス分布に従うと仮定すれば、下記(1)式で表される。
【００２１】
【数１】
0003820935.tif 000002
【００２２】
ここでσ2h,Aは上流の車両感知器で観測される車高の分散、σ2h,Bは上流の車両感知器で観測される車高の分散である。
同様に、上流の車両感知器で車長ｌAと検出された車長ｌの車両が、下流の車両感知器で車長ｌBと観測される確率は、下記(2)式で表される。
【００２３】
【数２】
0003820935.tif 000003
【００２４】
ここでσ2l,Aは上流の車両感知器で観測される車長の分散、σ2l,Bは上流の車両感知器で観測される車長の分散である。
(a)コスト評価基準として車高又は車長の差を用いる場合
上流の車両感知器で車高ｈAと検出された車両が、下流の車両感知器で車高ｈBと検出される事後確率密度Ｐh(ｈa,ｈb)は、下記(3)式で表される。
【００２５】
【数３】
0003820935.tif 000004
【００２６】
同様に、上流の車両感知器で車長ｌAと検出された車両が、下流の車両感知器で車長ｌBと検出される事後確率密度Ｐl(ｌa,ｌb)は、下記(4)式で表される。
【００２７】
【数４】
0003820935.tif 000005
【００２８】
σ2h,A＋σ2h,B＝σ2hと表し、σ2l,A＋σ2l,B＝σ2lと書くと、前記(3)(4)式は、それぞれ、(5)(6)式のように書き換えられる。
【００２９】
【数５】
0003820935.tif 000006
【００３０】
【数６】
0003820935.tif 000007
【００３１】
(b) コスト評価基準として車高又は車長の比を用いる場合
前記(5)(6)式に代えて、次の(7)(8)式を用いる。
【００３２】
【数７】
0003820935.tif 000008
【００３３】
【数８】
0003820935.tif 000009
【００３４】
以上に掲げた確率密度の自然対数を「マッチコスト」という。車高のみを用いる場合の、上流の車両感知器で車高ｈAと検出された車両と、下流の車両感知器で車高ｈBと検出された車両とのマッチコストｄ(ｈa,ｈb)は、
ｄ(ｈa,ｈb)＝ln［Ｐh(ｈa,ｈb)］  (9)
となる。
車長のみを用いる場合は、上流の車両感知器で車長ｌAと検出された車両と、下流の車両感知器で車長ｌBと検出された車両とのマッチコストｄ(ｌa,ｌb)は、
ｄ(ｌa,ｌb)＝ln［Ｐl(ｌa,ｌb)］     (10)
となる。
【００３５】
車高と車長を併用する場合は、上流の車両感知器で車高ｈA、車長ｌAと検出された車両と、下流の車両感知器で車高ｈB、車長ｌBと検出された車両とのマッチコストｄ(ｈa,ｌa;ｈb,ｌb)は、
ｄ(ｈa,ｌa;ｈb,ｌb)
＝ln［Ｐh(ｈa,ｈb)］＋ln［Ｐl(ｌa,ｌb)］   (11)
となる。
【００３６】
マッチング判定部２２は、前記(9)(10)(11)式のいずれかによって、上流の車両感知器で感知した車両、下流の車両感知器で感知した車両の全組み合わせについて、マッチコストを算出する(ステップＳ３)。
次に、マッチング判定部２２は、「ギャップコスト」を取得する。このギャップコストは、車両感知器の特性に応じた定数として記憶されているものである。マッチコストとギャップコストとを総称して「スコア」という。
【００３７】
ギャップコストには、インターナルギャップコスト（ＩＧＣ）とイクスターナルギャップコスト（ＥＸＧＣ）との２種類がある。
ＩＧＣは、両地点の間で追い越しが発生してその順序が入れ替わってしまい、対応が付かないような場合に設定される。これは、車高、車長のいずれかが３σ以上離れることはなく、３σ以上離れるとそれは別の車両とみなすとの仮定に基づく。
【００３８】
車高のみを用いる場合、ＩＧＣの具体的な値を示すと、(12)式のようになる。
ｄ(ｈa,−)＝ｄ(−,ｈb)＝（１／２）ln［Ｐh(０,３σh)］
＝−（１／２）ln（（２π）1/2σh）−９／４        (12)
式中１／２を用いているのは、ギャップコストを用いる場合は２本の枝を使うことになるので、枝１本分のコストにするためである（以下同じ）。
車長のみを用いる場合、ＩＧＣの具体的な値を示すと、(13)式のようになる。
【００３９】
ｄ(ｌa,−)＝ｄ(−,ｌb)＝（１／２）ln［Ｐl(０,３σl)］
＝−（１／２）ln（（２π）1/2σl）−９／４        (13)
車高と車長を併用する場合は、ＩＧＣの具体的な値を示すと、(14)式のようになる。
ｄ(ｈa,−;−,−)＝ｄ(−,ｌa;−,−)
＝ｄ(−, −; hb,−)＝ｄ(−, −;−,ｌb)
＝（１／２）｛ln［Ｐh(０,３σh)］＋ln［Ｐl(０,０)］｝
＝（１／２）｛ln［Ｐh(０,０)］＋ln［Ｐl(０, ３σl)］｝
＝−（１／２）ln（２πσhσl）−９／４         (14)
ＥＸＧＣは、上流地点を通過した車両がまだ下流地点を通過せず、車両の対応が付けられない場合に設定する。このＥＸＧＣの値は、実際に、本装置設置後の初期設定等の時点で、目視などで最適なマッチングが得られていると確認された場合に、アライメントの最大スコアを算出し、その最大スコアに基づいて決定されるものである。
【００４０】
さらに、現実には対応し得ないと思われる車両間の対応スコアは−∞にしておくことも考えられる（例えば旅行時間が負になる、経験上推定される旅行時間と比べると、あまりにも短いあるいは長い、など）。
以上の各コストが得られると、マッチコスト又はギャップコストの和が最大となるように、上流の車両感知器で感知したｎ台の車両と、下流の車両感知器で感知したｍ台の車両との対応付けを行う。このため、２次元の文字列アライメント問題として定式化する。
【００４１】
上流地点を通過した車両をａ1，ａ2，ａ3，‥‥，ａnで表し、下流地点を通過した車両をｂ1，ｂ2，ｂ3，‥‥，ｂnで表す。行列（ａiｂj）(1<i<n,1<j<m)をアライメントと呼ぶ。２次元の文字列アライメント問題は、２次元格子状有向グラフ上の最長路問題に帰着できる（一般的な呼び方は「最短路問題」であるが、ここではコストの和の最長のパスを求めているので、「最長路問題」という）。図４は、２次元格子状有向グラフを描いた図である。図４では、車両ａiと車両ｂjとを対応させる斜めの枝が実線で表されている。この枝長は、前述したマッチコストｄ（(9)〜(11)式のいずれか）に相当する。枠の内側の縦横の破線枝は、車両ａiと車両ｂjとの対応が付かない場合を表し、その枝長は、前述したＩＧＣに相当する。枠の外側の一点鎖線の枝は、対応する車両がない場合を表し、その枝長は、前述したＥＸＧＣに相当する。
【００４２】
図４の左上の点から、右下の点に至るコストの和の最長のパスが、車両のもっともらしい対応付けを示す解となる。この最長路問題は、動的計画（ＤＰ;Dynamic Programming）法で解くことができる(ステップＳ４)（下記［１］［２］参照）。
［１］D. Gusfield. "Aigorithms on Strings, Trees, and Sequences." Cambridge University Prass, 1997．
［２］S.B.Needleman and C.D.Wunsch."A general method applicable to the search for similarities in the amino acid sequences of two proteins." Journal of Molecular Biology,48, pp.443-453, 1970．
例えば、ｎ＝３，ｍ＝４とし、最長路問題を解いた結果、図５に示すような経路（太い実線）が得られたとする。この図５から、車両ａ1はｂ1に対応し、車両ａ2と車両ｂ2は対応せず（インターナルギャップ）、車両ａ3はｂ3に対応し、車両ｂ4に対応するものがない（イクスターナルギャップ）、ことが分かる。この原因は、車両ａ2とａ3は上流地点を通過した後入れ替わった、と考えられ、車両ｂ4は途中の交差点から進入してきた若しくは車線間移動により入ってきた、と考えられる。
【００４３】
以上の解析結果を出力する(ステップＳ５)。そして、出力された結果に基づいて、一致する車両同士に着目して、旅行時間を推定することができる。
ここで、ＥＸＧＣの値を決定する方法を説明する。ＥＸＧＣの値をｇとおく。上流でｎ台車両が観測され、下流でｍ台の車両が観測されたとする。ただしｎ＜ｍとする。目視などにより、上流地点で観測された車両ａ1〜ａnは、下流地点において観測された車両ｂ1〜ｂnに対応していることが分かっているものとする。しかし、上流地点で比較的遅い時刻に観測された車両ａn+1〜ａｍは、下流地点の観測時点において、まだ下流に到達しておらず、対応するものがない。
【００４４】
このときのアライメントの、マッチング部分のスコアをＳ′（Ａ）、非マッチング部分のスコアをｇ・ｘ（Ａ）と書く。Ｓ′（Ａ）は車両感知器の実測値から算出される値である。ｇは求めたいＥＸＧＣの値であり、ｘ（Ａ）は非マッチング台数を示し、ｘ（Ａ）＝ｎ−ｍである。
ＥＸＧＣの値ｇを「最適なマッチングが得られている場合の、マッチング部分のスコアＳ′（Ａ）を、ｎ＋ｍ−ｘ（Ａ）」で割ったもの、と定義する。
【００４５】
ｇ＝Ｓ′（Ａ）／［ｎ＋ｍ−ｘ（Ａ）］           (15)
たとえば、ｎ＝４，ｍ＝３とした場合の２次元格子状有向グラフを描くと図６のようになる。図６において、マッチング部分のスコアＳ′（Ａ）、ＥＸＧＣの値ｇ・ｘ（Ａ）を示している。ただし、ｘ（Ａ）＝ｎ−ｍ＝４−３＝１となるので、図６でｇ・ｘ（Ａ）と示したものは、ｇそのものを示している。
この図６の例では、ＥＸＧＣの値ｇは、前記(15)に基づき、
ｇ＝Ｓ′（Ａ）／［４＋３−１］＝Ｓ′（Ａ）／６        (16)
となる。
【００４６】
実際には、上下流でマッチングが確認されている車両群を観測してＥＸＧＣの値ｇを求める、という処理を複数回行い、求められた複数のｇの平均をとり、この平均値を最終的にＥＸＧＣの値ｇとして決定すればよい。
前記のＩＧＣとＥＸＧＣとを使った実施形態では、最新時点側（観測時刻の遅いほう）の車両対応付け部分（ｍの最も大きいところのデータ）は、ＥＸＧＣの値に大きく依存してしまう。ＥＸＧＣの値は、前述したように統計的に求められる値なので、変動する。
【００４７】
そこで、時系列最新時点側のＥＸＧＣを必要としないようにアルゴリズムを拡張する方法を説明する。
前述したとおり、ＥＸＧＣの値ｇは、
ｇ＝Ｓ′（Ａ）／［ｎ＋ｍ−ｘ（Ａ）］                  (15)
で表される。一方、トータルスコアＳ（Ａ，ｇ）は、
Ｓ（Ａ，ｇ）＝Ｓ′（Ａ）＋ｇ・ｘ（Ａ）         (17)
で表される。(15)式を(17)式に代入すると、
Ｓ（Ａ，ｇ）
＝Ｓ′（Ａ）＋Ｓ′（Ａ）ｘ（Ａ）／［ｎ＋ｍ−ｘ（Ａ）］
＝（ｎ＋ｍ）Ｓ′（Ａ）／［ｎ＋ｍ−ｘ（Ａ）］      (18)
となる。ｎ＋ｍは一定なので、Ｓ′（Ａ）／［ｎ＋ｍ−ｘ（Ａ）］を最大にするようなパスが最適な解となる。
【００４８】
上に述べたことを図解すると、次のようになる。
図７は、時系列最新時点側のイクスターナルギャップを除いた２次元格子状有向グラフを描いた図である。この図７のグラフにおいて、上流側通過車両ａ1，‥‥，ａnの添え字をｉ（１≦ｉ≦ｎ）とし、最新時点側の対応点をｖiとする。各点ｖiでのアライメントの最大スコアを求め、そのスコアを（ｉ＋ｍ）−ｘ（Ａ）で割った値が最大になる点を最新時点側の対応点ｖi0とする。
【００４９】
以上で、本発明の実施の形態を説明したが、本発明の実施は、前記の形態に限定されるものではない。例えば、本発明において、車長や車高のデータ以外に、カメラで車両の画像データを取得してアライメントに利用することができる。この場合、画像間のスコアを定める必要があるが、画像検索などの分野で考案されている「画像間の距離」、具体的には、マッチディスタンス（下記［３］参照）、ＥＭＤ(Earth Mover's Distance)（下記［４］参照）を利用することができる。
【００５０】
［３］M.Werman, S.Peieg, and A.Rosenfeld."A distance metric for multi-dimensional histgrams." Computer, Vision, Graphics, and Image Processing, 32, pp.328-336, 1985.
［４］Y.Rubner, C Tomasi, and L.J.Guibas."The Earth Mover's Distance as a Metric for Image Retrieval. "Technical Report STAN-CS-TN-98-86, Department of Computer Science, Stanford University, September 1998.
マッチディスタンスは、画像内の画素の色情報を利用した距離で、２つの画像ヒストグラムの累積ヒストグラム間のＬ1距離として与えられる。具体的には、各車両の後方より撮影した画像から、輝度のヒストグラムと色相のヒストグラムを作る。輝度のヒストグラムは、すべての画素を輝度より３２レベルに分け、度数は各レベルの画素数とする。色相のヒストグラムは色相を３０段階に分け、度数は、各段階に含まれる画素の彩度の総和とする。画像の距離は、輝度と色相のヒストグラムによる距離の加重和とした。
【００５１】
ＥＭＤは、マッチディスタンスを一般化した距離で、画素の色情報の他に位置情報も用いる。各画像の画素を色と位置の近さによってクラスタリングし（下記［５］参照）、それらの間の最小費用流として与えられる。今回は、各画像を１６クラスタにクラスタリングした。
［５］M.Inaba, H.Imai, and N.Katoh."Application of weighted Voronoi diagrams and randomization to variance-based k-clastering." In Proceedings of the 10th ACM Symposium on Computational Geometry, pp.332-339, 1994
車両ａiと車両ｂjとの画像間の距離をＤijとしたとき、アライメントのスコアＤtotalとして、前記(9)(10)(11)式のいずれかと、画像間の距離Ｄijとの線形和を採用する。
【００５２】
Ｄtotal＝ｄ(ｈa,ｌa;ｈb,ｌb) ＋λＤij          (18)
ここで定数λは重み付け係数である。また、車長・車高のギャップコストをＧとし、実対応車両間の距離の最大値をＭとしたとき、総ギャップコストＧtotalは、
Ｇtotal＝Ｇ−λＭ／２                          (19)
として与えられる。
【００５３】
また、前記の実施の形態では、車両観測地点は、２地点としていたが、これを任意の複数地点に拡張することも可能である。車両観測地点がｐ（ｐは２以上の整数）地点あれば、車両の対応付けをｐ次元アライメント問題に帰着させることが可能である。
以上のようにして、上流地点を通過したｎ台の車両と、下流地点を通過したｍ台の車両との対応付けが行われた。
【００５４】
次に、異常判定部２４の行う交通流の異常検知処理をフローチャート（図８）を用いて説明する。この異常検知処理は、上流地点を通過した車両と、下流地点を通過した車両との対応付けをするのに同期して、行う。
異常判定部２４は、上下流地点での対応付け結果を入力する(ステップＴ１)。そして、下流地点を通過した車両のうち、何割が上流地点を通過した車両と対応付けされているのかを調べる。この割合をマッチング率という。例えば、下流地点を通過したｍ台の車両のうち、ｐ台が、上流地点を通過した車両と対応するとすれば、マッチング率は、ｐ／ｍとなる。このマッチング率をしきい値と比較する。
【００５５】
このしきい値は、実際に道路上の突発事象が発生した時点前後のマッチング率のデータを記録しておき、本発明の実施により道路上の突発事象の発生を最も精度よく検知することができるような値に選べばよい。さらに、時間帯、曜日、催事のある日ない日など、過去のいろいろな条件での車線利用率のデータを蓄積し、時間帯や、曜日、催事の有無などに応じて、最適なしきい値を設定するようにしてもよい。
【００５６】
さらに、旅行時間を測定し、旅行時間が比較的短い場合、つまり自由流に近い場合、しきい値を比較的小さくし、旅行時間が比較的長い場合、つまり渋滞の場合、しきい値を比較的大きくする(ステップＴ２〜Ｔ４)。旅行時間に代えて、交通量、占有率に基づいて渋滞かどうかを判断してもよい。
自由流に近い場合、突発事象が発生していない平常時でも、マッチング率は比較的低めになる。したがって、しきい値を下げないと誤検知する可能性が高くなる。一方、渋滞時は、平常時でもマッチング率は比較的高くなる。したがって、しきい値を上げないと、検知漏れが多くなる。
【００５７】
このステップＴ２〜Ｔ４におけるしきい値の増減は、人為的に設定してもよいが、自動的に行うようにすることが、省力のために望ましい。
異常判定部２４は、マッチング率としきい値とを比較し(ステップＴ５)、しきい値よりも低ければ、上下流地点の間で突発事象が発生したと判断する(ステップＴ７)。しきい値より高ければ、さらに、過去（例えば１回前）の上下流地点を通過した車両の対応付で得られたマッチング率がしきい値よりも高かったかどうかを調べ(ステップＴ６)、高ければ異常なしと判断する。低ければ、突発事象が続いていると判断する。
【００５８】
このように、マッチング率が２回以上連続してしきい値よりも高い場合に、異常なしと判断するのは、突発事象が起こっても偶然マッチングした場合における誤った判断を避けるためである。
以上に説明した突発事象の発生が複数の区間で判定される場合がある。この場合は、各区間におけるマッチング率を比較して、もっともマッチング率の低い区間を突発事象発生区間として特定することができる。
【００５９】
図９は、突発事象発生区間を特定する処理を説明するためのフローチャートである。
まず、いままで説明した突発事象発生判定処理を、それぞれの監視対象道路区間１，２，‥‥，ｉ，‥‥で行う（ステップＷ１）。すべての監視対象道路区間１，２，‥‥，ｉで同処理が終了すれば（ステップＷ２のYES）、突発事象発生と判定された区間があるかどうか調べる（ステップＷ３）。そして、各区間で算出されたマッチング率を比較する（ステップＷ４）。このマッチング率が最小を示す区間を、突発事象発生区間と特定する（ステップＷ５）。
【００６０】
以下、マッチング率の逆数を「評価値」ということにする。すなわち、評価値＝１／（マッチング率）。
図１０は、５つの区間での検知処理結果から得られた評価値の時間推移を示すグラフである。このグラフによれば、事故は８時２０分に発生し、各区間１〜３での評価値が上がっている。特に区間２の評価値が最大であるので、区間２が突発事象発生区間と特定することができる。
【００６１】
以上のようにして突発事象の発生及びその発生区間が決定されると、交通管理センター１０は、可変表示板６，９に、突発事象の発生を表示し、路側ビーコン７を通して車両に突発事象の発生を通知する。
この通知にあたっては、前記評価値を複数のしきい値と比較する。１つは「検知しきい値」であり、他の１つは「注意しきい値」である。「検知しきい値」＞「注意しきい値」の関係がある。
【００６２】
評価値が検知しきい値を超えていれば突発事象の発生尤度が十分に高く「突発事象発生」と判断する。この検知しきい値が高すぎると検知漏れが多くなり、検知しきい値が低すぎると誤検知が増える。この検知しきい値は、検知漏れ率や誤検知率の実績に基づき、自動的に決定されるようにしてもよい。
検知しきい値を超えていなければ、この評価値を注意しきい値と比較する。注意しきい値を超えていれば、突発事象の発生尤度が中程度に高く、「突発事象の発生の可能性が高い注意状態」と判断する。
【００６３】
注意しきい値を超えていなければ、突発事象の発生尤度が低く、「突発事象の発生なし」と判断する。
「突発事象発生」と判定されていれば、交通管理センター１０の出力処理部２５は、可変表示板６，９に「この先事故・止まれ」のような運転者の警告を与えるメッセージを表示し、路側ビーコン７を通して車両にも危険区間である旨を通知する。
【００６４】
「突発事象の発生の可能性が高い注意状態」と判定されていれば、出力処理部２５は、可変表示板６，９に「前方注意」のように運転者の注意を喚起するようなメッセージを表示し、路側ビーコン７を通して車両にも走行注意区間である旨を通知する。
そして、これらの情報を通信回線を通して関係機関１３や放送局１４に連絡する。
【００６５】
なお、すでに道路工事などが予定され、交通流の異常が予想されている場合は、出力処理部２５は、当該時刻に突発事象の発生を判定しても、この判定に基づいて可変表示板６，９に突発事象の発生を表示することはなく、関係機関１３や放送局１４に連絡することもない。
以上で本発明の実施の形態を説明したが、本発明の実施は、前記に限られるものではない。前記の例では、高速道路を想定していたが、一般道路であってもよい。車線数が２車線の道路を想定したが、車線数は、２に限られるものではなく、１車線であっても３以上の車線であってもよい。
【００６６】
また、複数埋め込み式の車両感知器５に代えて、道路の脇に設置されるドップラー式の車両感知器を用いてもよい。また、道路にテレビカメラを設置して画像処理により車両通過台数、車高、車長、通過速度などを検知してもよい。
また、マッチング率を算出する方法として、他の公知の方法を採用てもよい。例えば、車両の画像を撮影し、画像処理を用いて車両の特徴、例えば色やプレートナンバーを認識する方法を採用してもよい。
【００６７】
【発明の効果】
以上のように本発明の交通流の異常検知装置によれば、道路上の突発事象の発生を精度よく検知することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】交通流の異常検知をするための交通流監視システムを示す概略図である。
【図２】交通管理センター１０のコンピュータ１１の機能ブロック図である。
【図３】マッチング判定部２２の行う車両群マッチング処理方法を説明するためのフローチャートである。
【図４】２次元格子状有向グラフを描いた図である。
【図５】ｎ＝３，ｍ＝４とし、最長路問題を解いた結果を示すための、２次元格子状有向グラフの図である。
【図６】ｎ＝４，ｍ＝３とし、車両ｂ4のみマッチングされていない場合の２次元格子状有向グラフである。
【図７】時系列最新時点側のイクスターナルギャップを必要としないアルゴリズムを説明するための、２次元格子状有向グラフを描いた図である。
【図８】異常判定部２４が行う突発事象発生を監視する処理を説明するためのフローチャートである。
【図９】突発事象発生区間を特定する処理を説明するためのフローチャートである。
【図１０】５つの区間での検知処理結果から得られた評価値の時間推移を示すグラフである。
【符号の説明】
１  高速道路
２  一般道路
３  車両感知器
４  一次処理装置
５  車両感知器
６  可変表示板
７  路側ビーコン
９  可変表示板
１０  交通管理センター
１１  コンピュータ
１３  関係機関
１４  放送局
２２  マッチング判定部
２４  異常判定部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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