(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
交通計測データに基づいて、２以上の異なる方式で交通流の異常検知を行う異常検知手段と、
異常検知手段による各方式の検知結果を組み合わせて、交通流の異常発生を判定する総合判定手段とを備え、
前記総合判定手段は、各方式で異常検知した検知時間順位が、当該方式の組み合わせ固有の順位に従っていることに基づいて、総合判定を行うことを特徴とする交通流の異常検知装置。
【請求項２】
前記異常検知手段は、次の（１）から（４）の中から選ばれる２以上の方式で交通流の異常検知を行う請求項１記載の交通流の異常検知装置。
（１）道路区間内の車両存在台数の時間変動を利用した交通流の異常検知、
（２）車線利用率の偏りに注目した交通流の異常検知、
（３）車両群のマッチングを判定することによる交通流の異常検知、
（４）車両の平均速度に現れる疎密波（スペクトル変化）を利用した交通流の異常検知。
【請求項３】
実際に突発事象が発生した前後の交通計測データに基づいて、各方式での検知結果を求め、実績データとして蓄積することを特徴とする請求項１又は請求項２記載の交通流の異常検知装置。
【請求項４】
前記実績データには、正検知率、検知漏れ率、誤検知率、検知遅れ時間のうち１又は複数のデータが含まれることを特徴とする請求項３記載の交通流の異常検知装置。
【請求項５】
前記総合判定手段による判定の結果を異常情報として出力す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又は請求項２記載の交通流の異常検知装置。
【請求項６】
前記総合判定手段は、判定の基礎となった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、この総合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５記載の交通流の異常検知装置。
【請求項７】
前記総合判定手段は、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値の大きさに応じて、異常発生発生区間を特定することを特徴とする請求項１から請求項６のいずれかに記載の交通流の異常検知装置。
【請求項８】
交通計測データに基づいて、２以上の異なる方式で交通流の異常検知を行い、各方式で異常検知した検知時間順位が、当該方式の組み合わせ固有の順位に従っていることに基づいて、交通流の異常発生を判定することを特徴とする交通流の異常検知方法。
【請求項９】
前記２以上の異なる方式は、次の（１）から（４）の中から選ばれる２以上の方式を含む請求項８記載の交通流の異常検知方法。
（１）道路区間内の車両存在台数の時間変動を利用した交通流の異常検知、
（２）車線利用率の偏りに注目した交通流の異常検知、
（３）車両群のマッチングを判定することによる交通流の異常検知、
（４）車両の平均速度に現れる疎密波（スペクトル変化）を利用した交通流の異常検知。
【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起こっ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、本発明者は、前記の問題を解決するため、車両感知器に挟まれた道路区間内の車両存在台数の時間変動を利用した交通流の異常検知アルゴリズム（特願2000-199416号）、道路のある車線の利用率の偏りに注目した交通流の異常検知アルゴリズム（特願2000-278352号）、上下２地点を通過した同一車両群の並びの一致度（マッチング）を判定することによる交通流の異常検知アルゴリズム（特願2000-289296号）、交通量や車両の平均速度に疎密波（周期性の乱れ、スペクトル変化）が現れることを利用した交通流の異常検知アルゴリズム（特願2000-314139号）を提案し、特許出願している。
【０００５】
前記４つの交通流の異常検知アルゴリズムや、従来から行われている交通量や車両の速度の変化を利用した交通流の異常検知アルゴリズムなどのいずれかを単独で利用すれば、道路上の突発事象をある程度の確実性で検知することができる。
しかし、いずれのアルゴリズムもそれだけでは万能とはいえず、条件によっては、検知精度が悪くなることがある。１つのアルゴリズムだけでは、突発事象が発生していないのに発生したと誤検知する確率が高かったり、突発事象が発生しているのに発生していないと判定する検知漏れの確率が高かったりする。また、アルゴリズムの中には、性質上、検知遅れ時間の早いもの、遅いものがある。
【０００６】
例えば、道路区間内の車両存在台数の時間変動を利用した交通流の異常検知アルゴリズムでは、渋滞発生後に車両の流入、流出の変化が少なくなれば、検知精度は低下すると考えられる。利用率の偏りに注目した交通流の異常検知アルゴリズムでは、突発事象発生地点が車両感知器から離れすぎていると、検知精度が悪くなる。同一車両群のマッチングを判定する交通流の異常検知アルゴリズムや、スペクトル変化を利用した交通流の異常検知アルゴリズムは、渋滞時は効果があるが、渋滞していない自由走行時は、かえって渋滞時より検知精度が悪くなる可能性があると考えられる。
【０００７】
そこで、発明者は、道路に突発事象が発生したときに現れる交通状況の変化をいろいろな側面から捉え、それらを総合的に判断することにより、より精度よく、道路上の突発事象の発生を検知することができると考え、本発明を提案する。
【０００８】
【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、交通計測データに基づいて、２以上の異なる方式で交通流の異常検知を行う異常検知手段と、異常検知手段による各方式の検知結果を組み合わせて、交通流の異常発生を判定する総合判定手段とを備え、前記総合判定手段は、各方式で異常検知した検知時間順位が、当該方式の組み合わせ固有の順位に従っていることに基づいて、総合判定を行う（請求項１）。
各方式によっては、早い段階で検知できる方式、遅い段階で検知する方式がある。そこで、各方式が検知した時間順位によって、検知の確からしさを決めることとすれば、判定の確実性を向上させることができる。
前記２以上の異なる方式には、交通計測データに基づいて、請求項２記載の（１）から（４）の中から選ばれる２以上の方式があげられる（請求項２）。
【００１４】
また、本発明によれば、実際に突発事象が発生した前後の交通計測データに基づいて、各方式での検知結果を求め、実績データとして蓄積することが好ましい（請求項３）。これにより、各方式の実績に基づいた評価をすることができる。
【００１５】
前記実績データには、正検知率、検知漏れ率、誤検知率、検知遅れ時間のうち１又は複数のデータが含まれていてもよい（請求項４）。これらの値は、各方式の評価を行うのに役立つパラメータとなる。
本発明の交通流の異常検知装置は、前記総合判定手段による判定の結果を異常情報として出力する情報提供手段をさらに有することが、好ましい（請求項５）。ドライバなどに知らせることにより、事故の拡大を防止するためである。
【００１６】
前記総合判定手段は、判定の基礎となった値の大きさ（尤度）に応じて、段階的な判定を行い、前記情報提供手段は、この総合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ものであってもよい（請求項６）。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。
【００１７】
前記総合判定手段は、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７）。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８，９）は、それぞれ請求項１，２記載の交通流の異常検知装置と同一発明に係る方法である。
【００１８】
【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。
１．システムの構成
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。
【００１９】
２車線ある高速道路１に、２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が設置された高速道路の区間を区間１，２，‥‥，ｉ，‥‥（ｉは２以上の整数）と表示する。各区間の距離をＬiとする。これらの車両感知器３，５、カメラは、一次処理装置４につながれていて、一次処理装置４は、車両通過台数のカウントや、車両速度の検知等を行う。
【００２０】
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。
【００２１】
交通管理センター１０内部のコンピュータ１１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、当該コンピュータ１１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。
なお、前記のシステム例では、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。
【００２２】
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。
以下に説明するこのコンピュータ１１の機能の全部又は一部は、プログラムＲＯＭ等の記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータ１１が実行することにより実現される。
【００２３】
２．交通管理センター
図２は、交通管理センター１０内部のコンピュータ１１の機能ブロック図である。
コンピュータ１１の入力処理部２１には、車両感知器５の感知信号が一次処理装置４を介して入力される。入力処理部２１は、車両感知器５が感知した車両の通過台数や車両速度の検知量に基づいて、交通量（単位時間当たりの通過台数）Ｑ、平均速度Ｖ、占有率Ｏ（ある時間Ｔ内に車両が車両感知器を横切った時間ｔkの総和Σｔkを時間Ｔで割ったもの：Σｔk／Ｔ）や車両の特徴量等を算出する。「平均」速度としたのは、一定時間内に通過した各車両の速度の平均をとるためである。以下、「平均速度」のことを単に「速度」という。
【００２４】
区間ｉに注目して、区間ｉの距離をＬi、時刻ｔにおける区間ｉへの第１車線の流入交通量をＱ1,i(t)、第２車線の流入交通量をＱ2,i(t)とし、第１車線と第２車線の両方を合わせた、時刻ｔにおける区間ｉへの流入交通量をＱi(t)とする。同じく、区間ｉからの第１車線の流出交通量をＱ1,i+1(t)、第２車線の流出交通量をＱ2,i+1(t)とし、第１車線と第２車線の両方を合わせた、時刻ｔにおける区間ｉからの流出交通量をＱi+1(t)とする。
【００２５】
Ｑi(t)＝Ｑ1,i(t)＋Ｑ2,i(t)
Ｑi+1(t)＝Ｑ1,i+1(t)＋Ｑ2,i+1(t)
また、時刻ｔにおける区間ｉへの第１車線の流入速度をＶ1,i(t)、第２車線の流入速度をＶ2,i(t)とする。同じく、区間ｉからの第１車線の流出速度をＶ1,i+1(t)、第２車線の流出速度をＶ2,i+1(t)とする。第１車線と第２車線の、各交通量で重み付け平均した時刻ｔにおける区間ｉへの流入速度をＶi(t)とし、区間ｉからの流出速度をＶi+1(t)とする。
【００２６】
また、第１車線の車両の占有率をＯ1(t)，第２車線の車両の占有率をＯ2(t)とする。両車線の占有率をＯ(t)とする。
また、入力処理部２１は、車両の特徴量を算出する。すなわち、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。
【００２７】
なお、コンピュータ１１の入力処理部２１において交通量Ｑや平均速度Ｖを算出していたが、これらの算出処理は、一次処理装置４の中でするようにしてもよい。
これらの交通量、速度、占有率、車高、車長等の検知データを、「交通計測データ」という。
３．個別判定方式
コンピュータ１１には、判定部２２が設けられており、判定部２２の中には、複数の判定アルゴリズム（以下、方法Ａ〜方法Ｅという）により、交通流の異常をそれぞれ判定する判定部Ａ〜判定部Ｅが設けられている。
【００２８】
３．１  道路区間内の車両存在台数の時間変動を利用した交通流の異常検知（方法Ａ）
判定部Ａは、以下に説明するように、それぞれ異なる手法Ａ１，Ａ２により、車両在台数の時間変動を算出する。
＜手法Ａ１＞
判定部Ａは、流入交通量Ｑi(t)と流出交通量Ｑi+1(t)との差ΔＱi(t)を算出する。
【００２９】
ΔＱi(t)＝Ｑi(t)−Ｑi+1(t)
そして判定部Ａは、車両存在台数Ｅi(t)の時間変動量を求める。ΔＱi(t)そのものが、車両存在台数Ｅi(t)の時間変動量を表すことになる。
判定部Ａは、一定（例えば１分）間隔の時刻ｔ1，ｔ2，ｔ3，‥‥，ｔk，‥‥（代表するときは添え字ｋを使う）ごとにΔＱi(tk)を記録し、過去の期間Ｔ（例えば１０分）にわたる分散(variance)を算出する。この分散をσ1(tk)と書く。
【００３０】
＜手法Ａ２＞
判定部Ａは、区間ｉを前半と後半に分け、それぞれにおいて車両存在台数を算出する。区間前半においては流入交通量Ｑi(t)と、流入速度Ｖi(t)とを用いて区間前半の存在台数Ｅi1(t)を求める。
Ｅi1(t) ＝Ｑi(t)／ Ｖi(t)・ Ｌi／２
後半においては流出交通量Ｑi+1(t)と流出速度Ｖi+1(t)とから区間後半の存在台数Ｅi2(t)を求める。
【００３１】
Ｅi2(t) ＝Ｑi+1(t)／ Ｖi+1(t)・ Ｌi／２
そして、両方の存在台数Ｅi1(t)，Ｅi2(t)の和をとって、区間ｉの車両存在台数Ｅi(t)とする。
Ｅi(t)＝Ｅi1(t)＋Ｅi2(t)
判定部Ａは、車両存在台数Ｅi(t)の時間変動量を求めるために、各時刻ｔkごとにＥi(tk)を記録し、過去の期間Ｔにわたる分散を算出する。この分散をσ2(tk)と書く（手法Ａ２終り）。
【００３２】
判定部Ａは、手法Ａ１と手法Ａ２とから取得される分散σ1(tk)、σ2(tk)に基づいて、突発事象発生を判定する。
図３は、判定部Ａが行う突発事象発生を監視する処理を説明するフローチャートである。
判定部Ａは、この処理を、時刻ｔkごとに繰り返し行う。図３に沿って説明すると、判定部Ａは、分散σ1(tk)、σ2(tk)を取得し(ステップＳ１)、σ1(tk)、σ2(tk)がそれぞれしきい値以上であるかどうか判定する(ステップＳ２，４)。両方がしきい値以上であれば、評価値に定数αを加算し(ステップＳ３)、一方のみがしきい値以上であれば、評価値に定数β（β＜α）を加算する(ステップＳ５)。α、βは手法Ａ１と手法Ａ２の重み付け係数である。前記評価値に加算するのは、瞬時的な誤検出を防止するためである。
【００３３】
σ1(tk)、σ2(tk)がいずれもしきい値未満であれば、評価値を０にリセットする(ステップＳ６)。
評価値が一定値以上となったかどうか判定し(ステップＳ７)、一定値以上となれば、判定部Ａは、突発事象が発生したと判断する(ステップＳ８)。一定値以上でなければ、次の時刻ｔk+1に判断を持ち越す。
この算出された評価値と、判定の結果は、総合判定部２３に送られる。
【００３４】
３．２  車線利用率の偏りに注目した交通流の異常検知（方法Ｂ）
判定部Ｂは、一定（例えば１分）間隔の時刻ｔ1，ｔ2，ｔ3，‥‥，ｔk，‥‥（代表するときは添え字のない「ｔ」を使う）ごとに交通量Ｑ1(t)，Ｑ2(t)，速度Ｖ1(t)，Ｖ2(t)，占有率Ｏ1(t)，Ｏ2(t)を記録し、第１車線及び第２車線の車線利用率ｒ1(t)，ｒ2(t)を算出する。ここで、車線利用率ｒ1(t)，ｒ2(t)とは、全車線の交通量に対する当該車線の交通量の比で定義してもよく、全車線の占有率の和に対する当該車線の占有率の比で定義してもよい。前者の場合、
ｒ1(t)＝Ｑ1(t)／Ｑ(t)，
ｒ2(t)＝Ｑ2(t)／Ｑ(t)
である。後者の場合、
ｒ1(t)＝Ｏ1(t)／Ｏ(t)，
ｒ2(t)＝Ｏ2(t)／Ｏ(t)
である。
【００３５】
判定部Ｂは、過去の期間Ｔ（例えば１０分）にわたる車線利用率の平均値を算出する。この平均値を、ｒ1，ｒ2と書く。
判定部Ｂは、図４に示す手順により、突発事象の発生を判定する。
図４は、判定部Ｂ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。以下の説明は、ある車両感知器５の設置地点に注目して、その地点で行われる処理についてのものであり、これより上流及び下流の車両感知器５の各設置地点においても、それぞれ同様の処理が行われることを予め断っておく。
【００３６】
判定部Ｂは、この処理を、時刻ｔkごとに繰り返し行う。図４に沿って説明すると、判定部Ｂは、交通量Ｑ(t)が一定以上あるかどうかを判定する（占有率 Ｏ(t)で判定してもよい）（ステップＴ１）。交通量Ｑ(t)が一定以上なければ、判定を中止する。交通量Ｑ(t)があまり低いと、算出される車線利用率の精度も低下するので、突発事象発生の信頼性ある判定ができないからである。
交通量Ｑ(t)が一定以上あり、車線利用率の精度が期待できる場合、平均の車線利用率ｒ1又はｒ2を算出し、車線利用率ｒ1又はｒ2が偏っているかどうかを判断する(ステップＴ２)。その判断基準として、ｒ1若しくはｒ2が０．５に近いかどうか、又はｒ1とｒ2との比が１に近いかどうか、があげられる。例えば、
ｒ1＜０．４
又は
ｒ1＞０．６
であれば、偏っていると判断し、
０．４≦ｒ1≦０．６
であれば、偏っていないと判断する。０．６や０．４はしきい値である。しきい値が０．５に近過ぎると、車線利用率が偏っていると判断される機会が増えて、突発事象発生の判定率が増える。その結果、過剰判定に結びつく。しきい値が０．５から離れ過ぎると、車線利用率が偏っていると判断される機会が減り、突発事象発生の判定率が減る。その結果、突発事象発生を見逃しやすくなる。
【００３７】
そこで、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車線利用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、曜日、季節、天候、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。
【００３８】
偏っていると判断されたときは、上流に設置された車両感知器５で検知された車線利用率との相関を算出する(ステップＴ３)。この相関は、例えば、当該車線利用率ｒ1と上流の車線利用率ｒ1′との差の逆数で与えられる（ABSは絶対値を表す）。
１／ABS（ｒ1−ｒ1′）
当該車線利用率ｒ1と上流の車線利用率ｒ1′とが近い値をとれば、相関が大きくなり、該車線利用率ｒ1と上流の車線利用率ｒ1′とが離れた値をとれば、相関が小さくなる。
【００３９】
次に、この相関を一定の基準値と比較する(ステップＴ４)。
このように相関を基準値と比較するのは、当該車線利用率ｒ1と、上流の車線利用率ｒ1′とが離れた値をとれば（つまり相関が小さい）、上流地点から当該地点まで、車線利用率に変化が起こり、その間に突発事象が起こったと判断できることに基づく。「基準値」として、経験上、区間内の突発事象の発生を精度よく検知できる値に選択される。具体的には、蓄積データなどから自動的に選ばれるようにする。
【００４０】
上流地点との相関が基準値以下であれば(ステップＴ４のＮＯ)、下流に設置された車両感知器５で検知された車線利用率との相関を算出する(ステップＴ５)。
下流地点との相関も、基準値以下であれば(ステップＴ６のＮＯ)、当該地点の近くで突発事象が発生したと判断する(ステップＴ７)。この結果は、後述する総合判定に持ち込まれる。
上流地点との相関が基準値以上（相関があると判断された場合）であれば(ステップＴ４のＹＥＳ)、上流地点から当該地点まで、車線利用率に変化がなく、その間に突発事象が起こったとは考えにくい。したがって、当該地点での突発事象発生の判定処理を停止する（この場合、上流地点で行われている突発事象発生監視処理において、突発事象の発生が検知される可能性がある）。
【００４１】
下流地点との相関が一定の基準値以上（相関があると判断された場合）であれば(ステップＴ６のＹＥＳ)、当該地点から下流地点まで、車線利用率に変化がなく、その間に突発事象が起こったとは考えにくい。したがってこの場合も、当該地点での突発事象発生の判定処理を停止する（この場合、下流地点で行われている突発事象発生監視処理において、突発事象の発生が検知されている可能性がある）。
【００４２】
なお、３車線の道路でも車線利用率の偏りに注目した交通流の異常検知方法は適用できる。この場合、各車線の車線利用率ｒ1(t)，ｒ2(t)，ｒ3(t)は、全車線の交通量に対する当該車線の交通量の比で定義してもよく、全車線の占有率に対する当該車線の占有率の比で定義してもよい。前者の場合、
ｒ1(t)＝Ｑ1(t)／Ｑ(t)，
ｒ2(t)＝Ｑ2(t)／Ｑ(t)，
ｒ3(t)＝Ｑ3(t)／Ｑ(t)，
Ｑ(t)＝Ｑ1(t)＋Ｑ2(t)＋Ｑ3(t)
である。後者の場合、
ｒ1(t)＝Ｏ1(t)／Ｏ(t)，
ｒ2(t)＝Ｏ2(t)／Ｏ(t)，
ｒ3(t)＝Ｏ3(t)／Ｏ(t)，
Ｏ(t)＝Ｏ1(t)＋Ｏ2(t)＋Ｏ3(t)
である。４車線以上ある道路においても、各車線の車線利用率が定義できる。
【００４３】
３．３  車両群のマッチングを判定することによる交通流の異常検知（方法Ｃ）
判定部Ｃの行う車両群マッチング処理方法をフローチャート（図５）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）。
【００４４】
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Ｕ１)、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Ｕ２)。
【００４５】
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。
【００４６】
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。
【００４７】
【数１】
0003753014.tif 000002
【００４８】
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。
【００４９】
【数２】
0003753014.tif 000003
【００５０】
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。
【００５１】
【数３】
0003753014.tif 000004
【００５２】
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。
【００５３】
【数４】
0003753014.tif 000005
【００５４】
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。
【００５５】
【数５】
0003753014.tif 000006
【００５６】
【数６】
0003753014.tif 000007
【００５７】
(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。
【００５８】
【数７】
0003753014.tif 000008
【００５９】
【数８】
0003753014.tif 000009
【００６０】
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。
【００６１】
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。
判定部Ｃ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Ｕ３)。
【００６２】
次に、判定部Ｃ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。
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。
【００６３】
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。
0003753014.tif 000010
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。
【００６４】
0003753014.tif 000011
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。
0003753014.tif 000012
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。
【００６５】
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。
【００６６】
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６は、２次元格子状有向グラフを描いた図である。図６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。
【００６７】
図６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Ｕ４)（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７に示すような経路（太い実線）が得られたとする。この図７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。
【００６８】
以上の解析結果を出力する(ステップＵ５)。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。
【００６９】
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。
【００７０】
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８のようになる。図８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８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８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。
【００７１】
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。
【００７２】
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。
【００７３】
上に述べたことを図解すると、次のようになる。
図９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９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。
【００７４】
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。
【００７５】
［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。
【００７６】
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。
【００７７】
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。
【００７８】
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。
【００７９】
次に、判定部Ｃの行う交通流の異常検知処理をフローチャート（図１０）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。
判定部Ｃは、上下流地点での対応付け結果を入力する(ステップＶ１)。
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。
【００８０】
ここで、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Ｖ２〜Ｖ４)。  判定部Ｃは、マッチング率としきい値とを比較し(ステップＶ２)、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Ｖ４)。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、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。
【００８１】
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。
前記しきい値は、実際に突発事象が発生した場合のマッチング率を調べて、適切な値に決定すればよい。
以上のようにして、マッチング率及び突発事象発生の判定結果は、後述する総合判定に持ち込まれる。
【００８２】
なお、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。
３．４  車両の平均速度に現れる疎密波（スペクトル変化）を利用した交通流の異常検知（方法Ｄ）
判定部Ｄは、一定（例えば１分）間隔の時刻ｔ1，ｔ2，ｔ3，‥‥，ｔn，‥‥（代表するときは添え字nを使う）ごとに交通量Ｑ(tn)、速度Ｖ(tn)、時間占有率Ｏ(tn)を記録し、それらの周波数スペクトルを算出する。この算出は、公知のように、交通量Ｑ(tn)、速度Ｖ(tn)又は時間占有率Ｏ(tn)の平均値を求め、時間ｋずらした標本自己共分散を求め、標本スペクトル分布ｐjを求めればできる。
【００８３】
具体的には、交通量Ｑ(tn)、速度Ｖ(tn)又は時間占有率Ｏ(tn)のいずれか１つを選び、それをｙnと表記する。ｙnの平均値Ｅ（ｙn）をμとおく。
μ＝Ｅ（ｙn）＝（１／Ｎ）Σｙn（総和はn＝１からＮまでとる。Ｎは標本数）
標本自己共分散関数Ｃkは、
Ｃk＝（１／Ｎ）Σ（ｙn−μ）（ｙn-k−μ）
となる。ただし総和Σは、n＝k+1からＮまでとる。標本スペクトルｐjは、
ｐj＝ΣＣk exp(-2πiｋfj)
となる。総和Σは、k＝-N+1からN-1までとる。余弦関数で表すと、
ｐj＝Ｃ0＋２ΣＣk cos(2πｋfj)
となる。総和Σは、k＝1からN-1までとる。ｆjは周波数であり、
ｆj＝ｊ／Ｎ
ｊ＝０，１，‥‥，［Ｎ／２］（［］はガウスの記号）
である。
【００８４】
判定部Ｄは、標本スペクトル分布に基づいて、突発事象発生を判定する。
図１１は、突発事象の発生した日に算出された交通量Ｑ(tn)の１分おきの変動を示すグラフである。突発事象発生地点の下流５００ｍの測定結果を示す。
突発事象の起こった時刻８時００分よりも前、Ｑ(tn)は５０台／分くらいで安定している。しかし、突発事象の起こった時刻８時００分の直後は、Ｑ(tn)は著しく低下する。交通障害物が除去された時刻８時２０分後、Ｑ(tn)は、６０台／分くらいに上がり、しばらくすると、もとの定常的な値５０台／分近辺に戻る。
【００８５】
図１２は、３０分間標本（Ｎ＝３０）での標本スペクトル（パワースペクトル）ｐjを求め、その分布を３次元的に図示したグラフである。横軸に周波数と時刻をとっている。縦軸はパワースペクトルである。
図１３は、標本スペクトルｐjのピーク値の軌跡を時間を追ってプロットしたグラフである。
事故の起こった時刻８時００分以前は、ピーク値は、ほとんど現れていない。８時００分以後、ピーク値は上昇し、交通障害物が除去された時刻８時２０分以後もその近辺の値を保つ。
【００８６】
図１４は、標本スペクトルのピーク周波数（単位Ｈｚ）をプロットしたグラフである。突発事象が起こった時刻８時００分以前は、ピーク周波数は比較的高めの値をとるが、突発事象が起こった時刻８時００分以後は、急激に下がり、０．０５Ｈｚ以下となる。交通障害物が除去された後も低い値を保つ。
図１５は、判定部Ｄが行う突発事象発生を判定する処理を説明するフローチャートである。図１５では、交通量Ｑ(tk)の標本スペクトル分布を求めることを想定して説明する。
【００８７】
判定部Ｄは、この処理を、時刻ｔnごとに繰り返し行う。図１５に沿って説明すると、判定部Ｄは、標本スペクトル分布ｐj（ｊは周波数相当）を算出する(ステップＷ０)。判定部Ｄは、判定部Ｄに付属するメモリに記憶される評価値（スコアという）を０に初期化し(ステップＷ１)、前回の突発事象発生判定フラグ又は交通状態注意判定フラグをチェックする(ステップＷ２)。
前回判定フラグオンであれば、前回のパワースペクトルの平均値を基準値として使用し(ステップＷ３)、一定値αをスコアに加算する(ステップＷ４)。
【００８８】
次に、スペクトルのピーク値（図１３参照）が過去３０分間のどのピーク値よりも大きいかどうか判定する(ステップＷ５)。大きければ、一定値βをスコアに加算する(ステップＷ６)。
次に、スペクトルのピーク値の変化量（例えば微分値）が過去３０分の平均値より大きいかどうか判定する(ステップＷ７)。大きければ、一定値γをスコアに加算する(ステップＷ８)。
【００８９】
次に、スペクトルのピーク周波数がしきい値（例えば０．１Ｈｚ）より小さいかどうか判定する(ステップＷ９)。小さければ一定値εをスコアに加算する(ステップＷ１０)。
前記スコアに加算するのは、瞬時的な誤検出を防止するためである。前記一定値α、β、γ、εをどのようにとるかは、実際に突発事象をどの程度正確に検知できるか、運用する高速道路を統計的に調べた上で、自動的に決定することができる。
【００９０】
そして、スコアに基づき、突発事象発生を判定し(ステップＷ１１)、判定結果を出力する(ステップＷ１２)。スコア及び判定結果は、総合判定に用いられる。
なお、前記の実施形態では、交通量Ｑ(tk)の標本スペクトル分布を求めていたが、速度Ｖ(tk)、時間占有率Ｏ(tk)の標本スペクトル分布を求めても、同様の処理により、突発事象発生判定が行える。また、これら以外にも、車頭時間間隔、道路区間の車両存在台数、車両の空間占有率、空間平均速度、車頭間隔距離の標本スペクトル分布を求めても、同様の処理により、突発事象発生判定が行える。
【００９１】
また、標本スペクトル分布ではパワースペクトルそのものの値やピーク周波数の値以外にも、スペクトル密度の値や位相特性を利用しても同様の効果が得られる。
３．５  道路の交通量、車両の速度、画像データなどの測定値に基づく従来の交通流の異常検知（方法Ｅ）
判定部Ｅは、上流側の車両感知器３，車両感知器５での交通量又は車両の速度の測定値と、下流側での測定値との差を算出し、この差しきい値以上異なっているときに、当該区間での突発事象発生を判定し、その結果を総合判定に送る。
【００９２】
また判定部Ｅは、、道路に設置されたカメラによって道路の画像計測を行い、画像処理によって停止・低速車両の検出、車線変更車両の追跡等を行い、この結果に基づいて事故等の突発事象の発生を検知し、その結果を総合判定に送ってもよい（下記［６］参照）。
［６］山田、宮尾、酒井、西山、石下、根岸「トンネル内異常走行検知システムの開発」住友電気第１４５号、 pp.124 - 129, 1994年9月
また、前記以外に、ニューラルネットワークを利用した方法も採用可能である。
これらの公知の方法をまとめて「方法Ｅ」という。
【００９３】
４．総合判定
コンピュータ１１には、総合判定部２３が設けられている。総合判定部２３は、複数の判定アルゴリズムＡ〜Ｅの判定結果に基づいて、突発事象の発生尤度（確からしさ）を算出し、判定する。
４．１  評価値の正規化
前記３．１〜３．５に述べた交通流の異常検知方法Ａ〜Ｅでは、それぞれ用語は違うが、評価値（図３）、相関（図４）、マッチング率（図１０）、スコア（図１５）、差といわれる値を算出し、それぞれ予めしきい値を設定しておき、これらの値がそれらのしきい値を超えたとき（相関の場合はしきい値より低いとき）に交通流の異常検知を行っていた。
【００９４】
「相関」の場合、他の方法と整合をとるためには、その逆数をとる必要がある。また、これらの値のとり得る範囲がばらばらであれば、総合判定ができないので、とり得る範囲を一定範囲に統一する必要がある。以後、０から１の範囲をとるようにこれらの値を正規化することとする。そして、正規化後の値を、「評価値」と統一的な名称で呼ぶことにする。
そして、方法Ａで算出された評価値をＰA，方法Ｂで算出された評価値をＰB，方法Ｃで算出された評価値をＰC，方法Ｄで算出された評価値をＰD，方法Ｅで算出された評価値をＰEということにする。
【００９５】
これらの評価値ＰA〜ＰEを用いた総合判定方法の例として、次の３つの判定方法を説明する。
以下では、公知の方法Ｅは説明の便宜上除外し、４つの方法Ａ〜方法Ｄを基本として説明するが、本発明の実施はこの形態に限られるものではなく、方法Ａ〜方法Ｄのいずれかを方法Ｅあるいは未知の方法で置き換えたり、方法Ａ〜方法Ｄに方法Ｅあるいは未知の方法を追加したりしても、本発明の実施は可能である。
【００９６】
４．２  総合判定１（多数決方式）
この方法は、方法Ａ〜方法Ｄで異常検知した数に基づいて、総合判定を行う方法である。
図１６は、多数決方式を説明するためのフローチャートである。方法Ａ〜方法Ｄの処理がすべて終了していれば(ステップ(1))、３つ以上の方法で異常検知しているかどうか判定する(ステップ(2))。３つの以上の方法で異常検知していれば、突発事象の発生尤度が十分に高く「突発事象の発生」と判断する(ステップ(6))。
【００９７】
２つ以下の方法でしか異常検知していなければ、各方法で算出された評価値を加算する(ステップ(3))。この加算値ＰA＋ＰB＋ＰC＋ＰDが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(ステップ(7))。なお、前記しきい値が高すぎると検知漏れが多くなり、しきい値が低すぎると誤検知が増えるので、しきい値が適切な値に設定されるようにしなければならない。このしきい値として、例えば、方法総数（いまの場合は４）の１／２倍という値を設定してもよい。
【００９８】
この加算値が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(ステップ(5))。
なお、以上の処理では、ステップ(2)において、４つある方法のうち３つ以上の方法で異常検知しているかどうか判定していたが、３という数に限られるものではなく、２又は４としてもよい。またステップ(4)において、しきい値を多数設け、突発事象の発生の尤度を段階的に複数個求めてもよい。
【００９９】
４．３  総合判定２（重み付け方式）
方法Ａ〜方法Ｄで算出した評価値を、それぞれ重み付けして平均を求める方法である。それぞれ重み係数をα，β，γ，δとし、この重み付き平均値をＰtotalと表示する。
Ｐtotal＝（αＰA＋βＰB＋γＰC＋δＰD）／（α＋β＋γ＋δ）
図１７は、重み付け方式を説明するためのフローチャートである。方法Ａ〜方法Ｄの処理がすべて終了していれば(ステップ(11))、上式に従ってＰtotalを算出する。そしてこのＰtotalを検知しきい値と比較し(ステップ(2))、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(ステップ(15))。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、後に図１８を用いて説明する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。
【０１００】
検知しきい値を超えていなければ、このＰtotalを注意しきい値と比較する(ステップ(14))。注意しきい値＜検知しきい値の関係がある。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(ステップ(16))。
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(ステップ(17))。
【０１０１】
ここで、前記重み係数α，β，γ，δの決定の仕方を説明する。この決定をする前提として、実際に交通計測データを集め、突発事象の発生時の交通計測データに基づいて、各方法Ａ〜方法Ｄで異常検知して、正しく検知したかどうかなどの実績を調べておく必要がある。
図１８は、この検知率等の記録方法を説明するためのフローチャートである。まず、交通計測データを常時集積する(ステップ(21))。実際に突発事象が発生したかことが分かると(ステップ(22)のYES)、発生時刻前後の交通計測データを参照し(ステップ(23))、方法Ａ〜方法Ｄの処理を行い（ステップ(24)）、それぞれの方法で評価値がしきい値を超えて交通流の異常検知を行っていたかどうか判断する。以上の処理を、突発事象が発生するたびに行う。
【０１０２】
この結果、突発事象全発生件数に対して正しく検知できた確率を「正検知率」、突発事象全発生件数に対して検知できなかった確率を「検知漏れ率」、総検知数に対して誤って検知した確率を「誤検知率」、突発事象が実際に発生してから検知するまでの時間を「検知遅れ時間」という(ステップ(25))。
総合判定部２３は、方法Ａ〜方法Ｄごとにこれらの値を、交通状態、曜日、季節、天候、時間帯別に分類し、記録している。次の表１は、記録内容を評価した一例である。
【０１０３】
【表１】
0003753014.tif 000013
【０１０４】
総合判定部２３は、現在時刻の重み係数を決定する。
重み係数は、交通量Ｑ、速度Ｖ、占有率Ｏ、道路線形（カーブ、ジグザグ等）、曜日、時間帯、渋滞の程度、過去の検知実績（表１）などの関数とする。
図１９は、重み係数の決定処理を説明するためのフローチャートである。この処理は、リアルタイムで行う処理である。α〜δの初期値（例えば全部同一の値とする）に対して修正を施す。
【０１０５】
まず、検知の対象となる道路区間の道路線形による重みを加算する(ステップ(31))。例えば、ボトルネックとなりそうな道路線形であれば、方法Ａ（存在台数）の重み係数α、方法Ｂ（車線利用率）の重み係数βを上げる。
次に、曜日に基づいた重みを加算する(ステップ(32))。例えば現在が平日であれば、方法Ａ（存在台数）の重み係数α、方法Ｂ（車線利用率）の重み係数β、方法Ｃ（マッチング）の重み係数γを上げる。休日であれば、方法Ｄ（スペクトル）の重み係数δを上げる。
【０１０６】
次に、時間帯に基づいた重みを加算する(ステップ(33))。例えば朝であれば、方法Ａ（存在台数）の重み係数αを上げる。深夜であれば、方法Ｂ（車線利用率）の重み係数βを下げる。
次に、過去の実績に基づいた重みを加算する(ステップ(34))。例えば当該区間で検知率の高い方法の重み係数を上げる。
そして、今の交通状態（渋滞の程度）をチェックする(ステップ(35))。渋滞がなければ(ステップ(36)のNO)、方法Ｂ（車線利用率）の重み係数β、方法Ｄ（スペクトル）の重み係数δを上げる(ステップ(37))。
【０１０７】
渋滞があれば、渋滞初期かどうか判定し(ステップ(38))、渋滞初期であれば方法Ａ（存在台数）の重み係数αを上げる(ステップ(40))。渋滞中〜末期であれば方法Ｄ（スペクトル）の重み係数δを上げる(ステップ(39))。
以上のようにして、重み係数が自動的に決定される。
４．４  総合判定３（検知順位方式）
この方式は、方法Ａ〜方法Ｄの検知遅れ時間に着目した総合判定方法である。
【０１０８】
簡単のため、２つの方法（方法Ａ〜方法Ｄのいずれでもよいが、ここでは方法Ａ、方法Ｄとする。）を例にとって説明する。
図２０は、過去の実績に基づいて、突発事象を方法Ａ、方法Ｄが同時に検知した割合、方法Ａが方法Ｄより早く検知した割合、方法Ａが方法Ｄより遅く検知した割合を示すグラフである。突発事象を方法Ａ、方法Ｄが同時に検知した割合４３％、方法Ａが方法Ｄより早く検知した割合３４％、方法Ａが方法Ｄより遅く検知した割合２３％となっている。この理由は、方法Ａが、突発事象発生後の渋滞初期に検知率が高い傾向があるのに対して、方法Ｄは突発事象発生後の渋滞中〜末期に検知率が高い傾向があることに基づくと考えられる。
【０１０９】
図２１(a)は、方法Ａ、方法Ｄが同時に検知した場合の、重みつけ平均による検知成功率、失敗率を示すグラフである。検知成功率、失敗率は例えば８９％，１１％となっている。図２１(b)は、方法Ａが方法Ｄより早く検知した場合の、重みつけ平均による検知成功率、失敗率を示すグラフである。検知成功率、失敗率は例えば１００％，０％となっている。図２１(c)は、方法Ｄが方法Ａより早く検知した場合の、重みつけ平均による検知成功率、失敗率を示すグラフである。検知成功率、失敗率は例えば８０％，２０％となっている。
【０１１０】
このように方法Ａが方法Ｄより早く検知した場合の検知成功率が１００％と高いので、本検知順位方式によれば、実際に方法Ａが方法Ｄより早く検知しているときは、無条件に突発事象発生と断定する。つまり異常発生の尤度を最大値に設定する。それ以外の場合に初めて、総合判定１又は総合判定２の方式で判定を行う。
図２２は、検知順位方式の判定方法を説明するためのフローチャートである。方法Ａ〜方法Ｄの処理がすべて終了し(ステップ(51))、少なくとも方法Ａ及び方法Ｄが突発事象発生を検知していれば(ステップ(52)のYES)、それぞれの方法Ａ，Ｄの検知時刻のデータを参照する(ステップ(53))。
【０１１１】
どの方法が早く検知したかを調べる(ステップ(54))。このとき、各方法の検知時刻が、同一の突発事象を検知しているとは考えられないほどかけ離れていれば、総合判定しても意味がない。従って、各方法の検知時間差が一定の時間あるいは一定の処理周期以内のみ、この総合判定３を行い、それ以外は、この判定をしないことが好ましい。
方法Ａが方法Ｂよりも早く検知していれば、尤度がもっとも高く、突発事象の発生を判定する(ステップ(55))。
【０１１２】
同時に検知したか、方法Ｂが方法Ａよりも早く検知しているときは、前述した総合判定1又は総合判定２の手法を用いて、突発事象の発生を判定する(ステップ(56))。突発事象の発生と判定されたときは(ステップ(57)のYES)、尤度が中程度であり、突発事象が発生した可能性があるとして、注意と判定する(ステップ(58))。突発事象の発生が判定されなかったときは、尤度は低く、平常状態と判定する(ステップ(59))。
【０１１３】
このように総合判定３は、方法Ａが方法Ｂよりも早く検知していれば、過去の傾向を重視して、前述した総合判定１又は総合判定２を行わずに、突発事象の発生を判定しているところに特徴がある。
４．５  突発事象発生区間の特定
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た場合、各区間における判定の尤度を比較して、もっとも尤度の高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。
【０１１４】
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、「この先事故・止まれ」のような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。また、通信回線を通して関係機関１３や放送局１４に連絡する。また、交通状態注意の場合は、交通管理センター１０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。
【０１１５】
なお、すでに道路工事などが予定され、突発事象の発生が予想されている場合は、交通管理センター１０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。
【０１１６】
【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又は方法によれば、各方式の検知結果を組み合わせることにより、各方式の欠点を補うことができるので、道路上の突発事象の発生をより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内のコンピュータ１１の機能ブロック図である。
【図３】判定部Ａ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４】判定部Ｂ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５】マッチング判定部Ｃ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６】２次元格子状有向グラフを描いた図である。
【図７】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８】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９】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１０】判定部Ｃ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１１】実際に事故の発生した日に算出された交通量Ｑ(tn)の１分おきの変動を示すグラフである。
【図１２】標本スペクトル（パワースペクトル）ｐjを求め、その時間変化を図示したグラフである。
【図１３】標本スペクトルｐjを求め、そのスペクトルのピーク値をプロットしたグラフである。
【図１４】標本スペクトルのピーク周波数をプロットしたグラフである。
【図１５】判定部Ｄ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１６】総合判定方法の１つである多数決方式を説明するためのフローチャートである。
【図１７】総合判定方法の１つである重み付け方式を説明するためのフローチャートである。
【図１８】過去の実績に基づく検知率等の記録方法を説明するためのフローチャートである。
【図１９】重み係数の決定処理を説明するためのフローチャートである。
【図２０】過去の実績に基づいて、突発事象を方法Ａ、方法Ｄが同時に検知した割合、方法Ａが方法Ｄより早く検知した割合、方法Ａが方法Ｄより遅く検知した割合を示すグラフである。
【図２１】  (a)は、方法Ａ、方法Ｄが同時に検知した場合の、重みつけ平均による検知成功率、失敗率を示すグラフである。 (b)は、方法Ｄが方法Ａより早く検知した場合の、重みつけ平均による検知成功率、失敗率を示すグラフである。(c)は、方法Ｄが方法Ａより早く検知した場合の、重みつけ平均による検知成功率、失敗率を示すグラフである。
【図２２】検知順位方式の判定方法を説明するためのフローチャートである。
【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
２１  入力処理部
２２，Ａ〜Ｅ  判定部
２３  総合判定部
２５  出力処理部
【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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【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２１】
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【図２２】
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