特集

NTT とトヨタでつくるコネクティッドカー向け ICT 基盤の取り組み

統計分析

渋滞検知

CAN

集計突発指標算出技術

はやし

レーン別渋滞検知のユースケースにおいて，渋滞を検知する画像処理の計算量と通信量を削減するため，コネクティッドカーの台数を地図上に定めたメッシュごとに集計し，定常状態からの乖離度合いを定量化する「集計突発指標算出技術」を考案しました．本稿では，提案技術の概要や提供価値，今後の課題等を実証実験でのユースケース検証を踏まえて述べます．

レーン別渋滞検知における課題
NTT スマートデータサイエンスセ
ンタでは，映像解析でレーン単位の渋あき

よこはたゆき林亜紀

横畑夕貴

はたたかひろもりこうへい秦崇洋

かみやまさと

神谷森

皓平

正人

NTT スマートデータサイエンスセンタ

信量と映像解析の計算量を抑制可能と店などイベント起因で起こる渋滞や，しました．

コロナ禍によるドライブスルー特需な映像解析優先度の高い道路とはど日常習慣の変化により起こる渋滞を指します．このような渋滞は過去の滞（レーン別渋滞）を検知し , 従来の交通量に変化が少ない場所や , 交通データから予測困難であることから，サービスよりも高速・詳細に渋滞情報渋滞が周期的に発生するなど交通量の映像解析により状況を把握する優先度を通知することにより , 高度な運転支予測が可能な場所における渋滞と比較が高いと考えます．突発的に発生する

援と交通流最適化をめざしています．

して，予期せず突発的に発生するレー

レーン別渋滞ほど優先度が高くなるよ

レーン別渋滞の正確な発生位置と距離ン別渋滞の方が新たな事故を誘発する

うに優先度付けを行うことにより，通を特定するために，レーン別渋滞の隣可能性が高いため，高度な運転支援を信量と計算量を抑制します．

接車線を走行するコネクティッドカー提供する重要性が高いと考えました．のドライブレコーダ映像をクラウドに前者の渋滞とは，例えば朝夕のラッ収集して画像処理（1）を行います．このシュ時に混雑する幹線道路や，その右処理は映像データを収集する通信量と左折レーン，土日祝日に混雑する商業

映像を解析する計算量が大きいという施設の入庫待ちなどです．これらの渋まず，入手可能で , かつ計算量や通課題があります．そこで当センタでは，滞は，過去のデータに基づき予測可能信量を抑えられる情報を入力データとデータ量の少ない CAN（Controllerであることに加え，渋滞が過去に発生する必要があります．提案技術ではコArea Network）データを用いて映像した際の映像解析結果が蓄積されていネクティッドカーから CAN データを解析優先度の高い道路（メッシュ ）ると想定できるため，特にサーバの余収集し，メッシュ当りの走行車両台数を少ない計算量で特定する「集計突発剰リソースが少ない際には映像解析優情報を算出したものを入力データとし指標算出技術 」を考案し，収集する先度が低いと考えます．

ます．このとき，コネクティッドカー

＊（2）

映像を厳選することでデータ収集の通＊ メッシュ：地図上の特定の正方形領域．実証実
験においては150 m四方の領域を想定．

突発的な渋滞検出の課題と現状突発的な渋滞を検出するための課題と現状を整理します．

後者の突発的に発生するレーン別渋の普及率が向上するまでは台数情報に滞とは，例えば事故や故障などにより関するデータの信頼性が低いこと，リ車線がふさがれ，交通容量が著しく低アルタイム性を高めるため突発的な渋下して起こる渋滞，商業施設の新規開滞の検出に関する計算量を抑制する必2022.557

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NTT とトヨタでつくるコネクティッドカー向け ICT 基盤の取り組み

曜日別，曜日×時間帯別（これらを合す．図中の C（t, m）は時刻 t におけ

次に，突発的な交通渋滞が発生した

わせて時間粒度と呼称）に集計した各るメッシュ m を通過した車両台数，道路を特定するため，各時間帯におけメッシュの平均台数，台数の標準偏μ（T, t, m）は時間粒度 T におけるる各メッシュの台数情報およびその時差，時間軸信頼度から各メッシュの定

時刻 t，メッシュ m の台数の平均，σ系列変化から定常的な台数情報（定常常状態（統計情報と呼称）を算出しま（T, t, m）は同標準偏差です．SI T は状態）を求めます．しかし定常状態はす．併せて，複数の時間粒度から求め最新の台数が平均台数よりも多ければ道路ごとに異なるという点以外にも，た突発度合いのうち，どの時間粒度の正の値，少なければ負の値をとりま

例えば曜日ごと，時間帯ごと，曜日と結果を優先すべきかを決定するためにす．また，分母の標準偏差が大きいほ時間帯の組合せといったように周期的時間軸信頼度を算出します．この時間ど小さい値をとります．台数のばらつに変化する点も考慮が必要です．

軸信頼度は，コネクティッドカーの普きが少なく，いつも空いている場所に及率が低く，車線数に対して過度に少突発的に多くの車両が集まった際，指ない台数情報しか集まっていない場合標値はもっとも大きい値になります．

で集に低い値になるように設計されていま

次に，時間粒度別の突発指標値に時計したメッシュごとの台数情報を入力す．具体的には，しきい値以上の台数間軸信頼度を掛け合わせたものを，全情報として，高速に突発的な渋滞が起の集計値が得られた回数が十分であっ

時間粒度分足し合わせて最終的な出力きている場所を絞り込む技術としてたかを基に算出します．最新の車両台となる突発指標値を算出します．この「集計突発指標算出技術」を考案しま

数が入力されたときに，その台数が定値が正の値の場合は，信頼度の高い時した．この技術では，定常状態と比較常状態と比べて突発的に増えているか

間粒度の多くで普段よりも台数が増えして台数情報が突発的に増加したタイ

どうかを示す突発指標値を算出しまていることを示します．したがって，ミングを検出することが可能です．定す．入力は最新の車両台数（メッシュ，映像収集・処理を行うサーバの余剰リ常状態と比較した最新台数の増減の突時刻，台数）と，事前に算出した統計ソースが十分にあれば図中の左側，中発度合いを数値化し，「集計突発指標情報です．時間粒度別に最新の台数と央のメッシュを採用し，余剰リソース値（突発指標値）」と呼びます．

統計情報を比較し，突発指標値 SI T をがあまり多くない場合にはもっとも突集計突発指標値計算の流れを図 1 に計算します．ここで時間粒度別の突発発指標値が大きい左側のメッシュだけ示します．提案技術では複数の周期性指標値は図中にあるとおり，外れ値検を採用するような活用が可能です．

を考慮するために，全体，時間帯別，定 でよく使われる方法で計算しま要がある点が課題です．

集計突発指標算出技術について
CAN データを基に Axispot

®
（3）

（4）

OUTPUT

INPUT

時間粒度別の突発指標値を計算

最新の車両台数
メッシュ，時刻，台数

SI（T,t, m）＝
T

C（t, m）－μ（T, t, m）
ω（T, t, m）
σ（T, t, m）

突発指標値

Σω（T, t, m）SI（T, t, m）

SI（t, m）
＝TT

全体時間帯台数

C（t, m）
0メッシュ0メッシュ

図１2022.50

突発渋滞メッシュ曜日×時間帯

μ（平均台数），σ（台数の標準偏差），ω（時間軸信頼度）

曜日

学習した統計情報

指標値

0

メッシュ

58

従来，定常状態との乖離を見るため

メッシュ
余剰サーバリソース:

0

十分：
メッシュ

突発指標値の計算方法

少ない：

採用
採用除外
除外

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集計突発指標値

集計ログ数

20
指標値
Top 11565

121024533525

5

GPSログ数集計数

集計突発指標値

155

315
0

5－5－5

タイムフレーム

2017/11/27

図２

集計突発指標値の算出例には，Auto Encoder（5）を用いるなど複雑なモデルを使って定常状態を学習する方法を採用することが一般的です．しかし，レーン別渋滞検知のユースケースでは映像を用いた渋滞検知の2018/1/31

表

突発的な渋滞の採用率

集計のコスト削 集計のコスト削減効果（お台場） 減効果（全体）82.2%削減（1,187/1,444）

渋滞メッシュの 突発的な渋滞の 慢性的な渋滞の抽出率（お台場） 抽出率（お台場） 抽出率（お台場）72.6%削減
69.2%採用（344,019/473,723） （9/13）

100%採用（7/7）

42.9%採用（3/7）

優先付けに要する計算量・計算時間をできる限り抑えるために，複数の集計GPSログ数も多くなると考えられます．

きることが分かります．その後，青色時間粒度を用意し，集計粒度別に定常使用したデータの概要は以下のとおの②，③と繰り返し渋滞が発生した際状態よりも台数が多いかどうかを数値りです．には，提案技術の指標値②，③は減少化することにより，計算時間を最低限・メッシュサイズ：110 m 四方を示します．このことから，繰り返しに抑えながらも，データの信頼性が低・GPS ログ数：275万7003

発生する同程度の渋滞は，この指標をい場合の悪影響を最小限にとどめてい・メッシュ数： 4 万7146

利用すれば徐々に検知対象から外してることが特長です．

・タイムフレーム数：9258

いくことができると分かります．

精度 ・ 性能評価
精度・性能を評価するため，10台分・集計数の全メッシュ合計：101万6024

次に突発的な渋滞を突発指標が抽出できるかを評価しました．タクシーの・期間：2017/11/27-2018/01/31

映像から121個のレーン別渋滞を目視のタクシーで10秒ごとに取得したGPS

もっとも高い突発指標値が出力されで検出，突発的かどうかラベリングし，（Global Positioning System）データ

た特定のメッシュにおける，集計突発突発的な渋滞を突発指標値で抽出できを用いて，突発指標値を算出しました．

指標の算出例を図 2 に示します．赤色

るか確認しました．タクシーの66日間コネクティッドカーが普及途中であるが集計突発指標値，青色がログ数でのデータのうち，前半の33日間を学習

現在において，実データで提案技術のす．青色のログ数が突発的に高い値をデータとし，後半の33日間に発生した評価を行うために，10分当りのGPSロ

示した①の時点で，それまでと比べて渋滞14回のうち，突発的だった 7 回をグ数の突発的な増加を見つける精度・急激にログ数が増加した際，提案技術抽出できているかを確認しました．結性能の評価を行いました．渋滞が生じによる指標も赤色の①において高い値果を表に示します．突発指標値が 0 よると，速 度 が 落 ち，単 位 時 間当りのを示し，突発的な渋滞の検出に利用でり大きい値を取った集計タイミングを

2022.559

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NTT とトヨタでつくるコネクティッドカー向け ICT 基盤の取り組み

基盤上での計算時間（s）（s）
1000.4

800.3

200

4070%
cut

40%
cut0.106070%
cut0.2400

系全体の計算時間

集計突発指標の計算時間

0.5

20600

8000

メッシュ数
突発指標の計算時間（赤）突発指標による優先付けなしの全体処理時間（水色）
突発指標による優先付けありの全体処理時間（青色）

図3

突発渋滞発生タイミングとしたとき，かつ少ない計算量で見つける集計突発実証実験を行ったお台場付近の集計の指標算出技術を考案しました．今後はうち82.2％を削減しても，突発的な渋高速道路の渋滞情報を用いて，事故原滞は100％抽出されました．一方で，因等による突発的な渋滞の検知や予測今回のユースケースでは抽出対象としに応用していく予定です．てふさわしくない，慢性的な渋滞は42.9％のみが抽出されました．
最後に，本特集でも紹介されている，実証実験に用いた基盤上に本技術を実装した場合の評価結果について述
べます．図 3 は集計突発指標による映像処理対象メッシュを80％削減した場
合の計算時間の削減効果をメッシュ数別に示しています．メッシュ数が増えるほど計算時間効果の削減効果が多く，400メッシュ，800メッシュでは計算時間が70％抑えられることが分かりました．その一方で突発指標自体の計算にかかる時間は800メッシュの場合でも0.5秒と非常に高速であることが確認できました．

■参考文献（1） 森 ・ 横畑 ・ 林 ・ 秦 ・ 尾花：“ レーン別渋滞検知技術の提案とフィールド実験への適用
評 価，” 情 報 処 理 学 会 論 文 誌，Vol.63，
No.1，pp.163–171，2022.
（2） A．Hayashi，Y．Yokohata，T．Hata，K．
Mori，and K．Obana : “Prioritization of
Lane-based Traffic Jam Detection for
Automotive Navigation System utilizing
Suddenness Index Calculation Method forAggregated Values,” SICE2021, Tokyo,
Japan，pp. 874-880, Sept．2021,（3） 花館 ・ 木村 ・ 沖 ・ 重松 ・ 上野 ・ 内藤 ・ 久
保 ・ 宮原 ・ 磯村：“ 高速時空間データ管理技術「Axispot®」と 時空間データ高速検索技術，” NTT 技術ジャーナル，Vol.31，No．
11，pp.18-22，2019．
（4） V．J. Hodge and J．Austin：“A Survey ofOutlier Detection Methodologies,” Artificial
Intelligence Review，Vol．22, pp. 85-126, 2004.
（5） S．Nakatsuka, H．Aizawa, and K．Kato：“Defective products detection using adversarial
AutoEncoder,” Proc. of IWAIT2019,   Vol.
11049, Singapore, Jan. 2019．

（上段左から）林   亜紀/ 横畑  夕貴/森   皓平（下段左から）秦   崇洋/ 神谷  正人
集計突発指標算出技術をレーン別渋滞検知技術と組み合わせて使うことで，よりタイムラグが少ないかたちで従来よりも詳細なレーン別の渋滞情報をユーザに届けることが可能になります．今後は渋滞の発見だけでなく，エネルギー消費が突発的に増える要因を発見して燃費改善に役立てるなど，コネクティッドカー協業への貢献をめざす予定です．

◆問い合わせ先NTT スマートデータサイエンスセンタ
TEL 03-6712-1403
FAX 03-6712-8372

今後の展望
時系列データの突発的な増加を高速

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集計突発指標による基盤上での計算時間削減効果

2022.5E-mail sdsc-mobi

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