車両を観測し、前記車両の速度観測値を取得するセンサ部と、前記センサ部から前記速度観測値を取得し、前記速度観測値から時系列に推定された時系列速度推定値と、前記速度観測値から逆時系列に推定された逆時系列速度推定値とを算出し、前記時系列速度推定値及び前記逆時系列速度推定値に基づいて速度推定値を算出する時系列逆時系列統合推定部と、前記速度推定値の単位時間当たりの変化量に基づいて、加速度値を時系列に算出する加速度算出部と、前記加速度値と、予め定められた判定閾値とを時系列に比較し、前記加速度値が前記判定閾値より小さい時刻を、前記車両の急制動時刻と判定する急制動判定部と、を具備する交通事故検出装置。前記時系列逆時系列統合推定部は、前記時系列速度推定値と、前記逆時系列速度推定値との差分が最大となる時刻を抽出し、前記時刻前の前記時系列速度推定値と、前記時刻後の前記逆時系列速度推定値とを統合することにより、前記速度推定値を算出する請求項1に記載の交通事故検出装置。前記判定閾値は対応する時速によって異なり、前記急制動判定部は、前記速度推定値を時系列に取得し、取得された前記速度推定値に基づいて各観測時刻の判定閾値を求め、定められた前記判定閾値と前記加速度値とに基づいて、前記急制動時刻を判定する請求項1に記載の交通事故検出装置。前記判定閾値は、対応する時速が遅いほど絶対値が小さく、対応する時速が速いほど絶対値が大きい請求項3に記載の交通事故検出装置。前記時系列逆時系列統合推定部は、時系列に読み出した前記速度観測値と、対応する観測時刻と、カルマンフィルタから導出されるカルマンゲイン値とに基づいて、前記時系列速度推定値を算出し、逆時系列に読み出した前記速度観測値と、対応する観測時刻と、カルマンフィルタから導出されるカルマンゲイン値とに基づいて、前記逆時系列速度推定値を算出する請求項1に記載の交通事故検出装置。前記急制動判定部は、前記加速度値が所定の閾値よりも大きい場合にのみ、前記判定閾値と比較判定し、前記所定の閾値は、カルマンフィルタが算出する誤差分布、前記センサ部によって取得されるSN比、及びセンサ部によって観測される車両数のうち少なくとも1つによって定まる請求項1に記載の交通事故検出装置。時系列逆時系列統合推定部において、前記時系列速度推定値又は前記逆時系列速度推定値の算出に用いられる前記速度観測値の範囲が、算出される結果である前記時系列速度推定値又は前記逆時系列速度推定値の範囲よりも大きい請求項1に記載の交通事故検出装置。センサ部は、車両を観測し、前記車両の速度観測値を取得し、時系列逆時系列統合推定部は、前記センサ部から前記速度観測値を取得し、前記速度観測値から時系列に推定された時系列速度推定値と、前記速度観測値から逆時系列に推定された逆時系列速度推定値とを算出し、前記時系列速度推定値及び前記逆時系列速度推定値に基づいて速度推定値を算出し、加速度算出部は、前記速度推定値の単位時間当たりの変化量に基づいて、加速度値を時系列に算出し、急制動判定部は、前記加速度値と、予め定められた判定閾値と時系列に比較し、前記加速度値が前記判定閾値より小さい時刻を、前記車両の急制動時刻と判定する、交通事故検出方法。しかしながら、交差点などでは車両の向きが一様ではないことに起因して、車両や歩行者を検出するセンサからの照射波が他の車両や自車両の予期せぬ部分に反射してノイズとなる。上述した特許文献1に開示の技術では、特許文献2に開示の技術を用いても、車両検出センサによる観測値に予測不可能な誤差が生じるため、正しい速度変化が得られず、すなわち、急制動のタイミングを正確に取得することが困難であった。本発明の目的は、車両の正確な速度変化を推定し、交通事故に類する危険事象の検出を行う交通事故検出装置及び交通事故検出方法を提供することである。本発明の交通事故検出装置は、車両を観測し、前記車両の速度観測値を取得するセンサ部と、前記センサ部から前記速度観測値を取得し、前記速度観測値から時系列に推定された時系列速度推定値と、前記速度観測値から逆時系列に推定された逆時系列速度推定値とを算出し、前記時系列速度推定値及び前記逆時系列速度推定値に基づいて速度推定値を算出する時系列逆時系列統合推定部と、前記速度推定値の単位時間当たりの変化量に基づいて、加速度値を時系列に算出する加速度算出部と、前記加速度値と、予め定められた判定閾値とを時系列に比較し、前記加速度値が前記判定閾値より小さい時刻を、前記車両の急制動時刻と判定する急制動判定部と、を具備する構成を採る。本発明の交通事故検出方法は、センサ部は、車両を観測し、前記車両の速度観測値を取得し、時系列逆時系列統合推定部は、前記センサ部から前記速度観測値を取得し、前記速度観測値から時系列に推定された時系列速度推定値と、前記速度観測値から逆時系列に推定された逆時系列速度推定値とを算出し、前記時系列速度推定値及び前記逆時系列速度推定値に基づいて速度推定値を算出し、加速度算出部は、前記速度推定値の単位時間当たりの変化量に基づいて、加速度値を時系列に算出し、急制動判定部は、前記加速度値と、予め定められた判定閾値と時系列に比較し、前記加速度値が前記判定閾値より小さい時刻を、前記車両の急制動時刻と判定するようにした。本発明によれば、車両の正確な速度変化を推定し、交通事故に類する危険事象の検出を行う交通事故検出装置及び交通事故検出方法を提供することができる。以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。実施の形態1図3は、本発明の実施の形態1に係る交通事故検出装置800の主要構成を示すブロック図である。交通事故検出装置800は、センサ部102と、データ解析部103とを有する。データ解析部103は、時系列逆時系列統合推定部104と、加速度算出部105と、急制動判定部106と、を有する。以下、図3を用いて交通事故検出装置800の構成について説明する。センサ部102は、観測領域内にある全車両を検出し、各車両の速度観測値を時系列で取得して出力する。データ解析部103に含まれる時系列逆時系列統合推定部104は、センサ部102から速度観測値を時系列に取得し、速度観測値に基づいて、時系列速度推定値、及び、逆時系列速度推定値を算出する。速度観測値は周辺車両を原因とするノイズを含むため、対象車両の車両速度は、速度観測値に基づいて推定する必要がある。なお、ノイズは、レーダを用いたセンシングの場合は乱反射、カメラを用いたセンシングの場合はオクルージョンを原因として発生する。時系列速度推定値は、速度観測値を時系列に読み出し、カルマンフィルタなどを用いて推定される。具体的には、時系列速度推定値は、時系列に読み出した速度観測値と、観測時刻と、カルマンフィルタから導出されるカルマンゲイン値とに基づいて推定される。逆時系列速度推定値は、速度観測値を逆時系列に読み出し、カルマンフィルタなどを用いて推定される。具体的には、逆時系列速度推定値は、逆時系列に読み出した速度観測値と、観測時刻と、カルマンゲイン値とに基づいて推定される。また、時系列逆時系列統合推定部104は、時系列速度推定値と、逆時系列速度推定値とに基づいて、速度推定値を算出する。具体的には、時系列速度推定値と、逆時系列速度推定値との差分が最大となる観測時刻以下、統合時刻と呼ばれることがあるを算出し、統合時刻前の時系列速度推定値と、統合時刻後の逆時系列速度推定値と、を統合することで、速度推定値を算出する。加速度算出部105は、時系列逆時系列統合推定部104において算出された速度推定値を時系列で取得し、速度推定値の単位時間当たりの変化量に基づいて、加速度値を時系列に算出する。急制動判定部106は、加速度算出部105において算出された加速度値を時系列に取得し、時系列の加速度値と、予め定められた判定閾値とを比較判定し、加速度値が判定閾値より小さい乃至未満の場合の観測時刻を、車両の急制動時刻であると判定する。また、加速度値が、判定閾値よりも何れの時刻においても大きい場合は、急制動判定部は、急制動なしと判定する。以上のように、本実施の形態に係る交通事故検出装置800は、速度観測値から時系列及び逆時系列に車両速度を推定し、時系列及び逆時系列の推定速度値に基づいて算出された速度推定値の加速度値と、判定閾値との比較判定により、車両の急制動のタイミングを検出する。これにより、交通事故検出装置800は、車両検出センサによる観測値に予測不可能な誤差が生じる場合であっても、正しい速度変化急制動のタイミングを正確に検出することができる。なお、上記の説明においては、急制動判定部106は、予め定められた判定閾値を用いて急制動を判定したが、判定閾値は速度推定値に基づいて可変としてもよい。具体的には、図4に示すテーブルのように単位時速毎に閾値を予め定め、当該単位時速毎の閾値及び速度推定値に基づいて、各観測時刻の判定閾値を定めてもよい。こうすることにより、車両速度が速い場合は加速度が大きく、車両速度が遅い場合は加速度が小さいという特性を考慮した、高精度に急制動のタイミングを検出することができる。かかる場合、判定閾値は対応する時速によって異なり、急制動判定部106は、速度推定値を時系列に取得し、取得された速度推定値に基づいて各観測時刻の判定閾値を求め、定められた判定閾値と加速度値とに基づいて、急制動の判定を行う。実施の形態2図5は、本発明の実施の形態2に係る交通事故検出装置の設置例を示す概観図である。図5に示すように、交通事故検出装置の路側センサが交差点付近の電柱や道路標識等に設置され、路側センサが交差点に侵入する車両の速度等を観測する。なお、図示しないが、路側センサを信号、看板、ビルの側壁等に設置してもよく、例えば、地上高2~7m程度に固定できればよい。また、センサは路側に設置されている必要はなく、センサは各車両に搭載された車載センサであってもよい。以下、センサは路側センサ又は車載センサを意味する。図6は、本発明の実施の形態2に係る交通事故検出装置100の構成を示すブロック図である。交通事故検出装置100は、撮像装置101、センサ部102、データ解析部103、記録制御部107、及び、データ記録部108を有する。なお、交通事故検出装置100の主要構成は、センサ部102、及び、データ解析部103である。また、データ解析部103は、時系列逆時系列統合推定部104、加速度算出部105、及び、急制動判定部106を有する。以下、図6を用いて交通事故検出装置100の構成について説明する。撮像装置101は、映像を撮像し、撮像した映像をデータ記録部108に一時的に記録キャッシュする。センサ部102は、観測領域内にある全ての車両を検出し、各車両の速度観測値を時系列に取得して、データ解析部103の時系列逆時系列統合推定部104に出力する。データ解析部103は、時系列逆時系列統合推定部104、加速度算出部105及び急制動判定部106を有する。時系列逆時系列統合推定部104は、センサ部102から出力された速度観測値を時系列に取得し、時系列の速度観測値に基づいて、時系列及び逆時系列に車両の速度を推定し、時系列に推定した車両の速度と逆時系列に推定した車両の速度とに基づいて、速度推定値を算出して加速度算出部105に出力する。具体的には、時系列逆時系列統合推定部104は、時系列速度推定値及び逆時系列速度推定値を、時系列の速度観測値に基づいて算出する。また、時系列逆時系列統合推定部104は、時系列速度推定値と、逆時系列速度推定値との差分が最大となる観測時刻である統合時刻を算出し、統合時刻前の時系列速度推定値と、統合時刻後の逆時系列速度推定値と、を統合することで、速度推定値を算出する。加速度算出部105は、時系列逆時系列統合推定部104から出力された速度推定値を時系列で取得し、取得した速度推定値の時系列の変化から車両の加速度値を算出する。算出された車両の加速度値は急制動判定部106に出力される。以下、車両の速度を単に速度値、車両の加速度を単に加速度値という。急制動判定部106は、加速度算出部105から取得された加速度値と、予め定められた判定閾値とを比較判定し、加速度値が判定閾値未満の場合、車両が急制動したと判定する。そして、急制動判定部106は、交通事故検出装置100を、システム運用する場合、判定結果及び急制動時刻を、記録制御部107及びデータ記録部108に出力する。以下、車両の急制動を単に急制動という。記録制御部107は、データ解析部103から出力された解析結果が急制動を示す場合、急制動が起きた時刻急制動時刻を取得し、取得した急制動時刻に基づいて、記録開始時刻及び記録終了時刻を算出する。記録制御部107は、算出した記録開始時刻及び記録終了時刻をデータ記録部108に設定する。データ記録部108は、記録制御部107によって設定された記録開始時刻から記録終了時刻までの映像データ、およびデータ解析部103の解析データをキャッシュから記録媒体へ記録する。データ記録部108は、記録媒体への記録が終了した場合、現在時刻から所定時間遡った時点より以前に一時的に記録された映像データ、および解析データを削除する。なお、撮像装置101、記録制御部107、及び、データ記録部108は、交通事故検出装置100の構成のうち主要構成ではなく、これらを省いた場合であっても、本発明は急制動のタイミングを正確に取得するという発明の効果を奏する。撮像装置101、記録制御部107、及び、データ記録部108を備えることで、交通事故を検出するシステムが構築される。図7は、図6に示した時系列逆時系列統合推定部104の内部構成を示すブロック図である。以下、図7を用いて時系列逆時系列統合推定部104の内部構成について説明する。観測値バッファ201は、センサ部102から出力された速度観測値を記憶し、記憶された速度観測値は、時系列推定部202及び逆時系列推定部204によって読み出される。時系列推定部202は、観測値バッファ201に記憶された速度観測値を時系列に読み出し、時系列に速度を推定する。推定された時系列速度推定値は、第1の推定値として第1の推定値バッファ203に出力される。逆時系列推定部204は、観測値バッファ201に記憶された速度観測値を逆時系列に読み出し、逆時系列に速度を推定する。推定された逆時系列速度推定値は、第2の推定値として第2の推定値バッファ205に出力される。図8は、時系列推定部202及び逆時系列推定部204の内部構成を示す。時系列推定部202は、推定値演算部301が、観測値バッファ201から、観測時刻と共に時系列に読み出した速度観測値と、カルマンフィルタ303から導出されたカルマンゲイン値とに基づいて、時系列速度推定値第1の推定値を算出する。演算値バッファ302が、1時刻前例えば100ミリ秒前の速度推定値を保持すると共に第1の推定値バッファ203に出力する。カルマンフィルタ303は、1時刻前の速度の推定値から誤差分布を求め、カルマンゲイン値を導出し、推定値演算部301へフィードバックする。また、逆時系列推定部204は、推定値演算部301が、観測値バッファ201から、時系列で最も時間が遅い観測値の速度から逆時系列で速度観測値を読み出し、観測時刻と共に逆時系列に読み出した速度観測値と、カルマンフィルタ303から導出されたカルマンゲイン値とに基づいて、逆時系列速度推定値第2の推定値を算出する。演算値バッファ302が、1時刻後例えば100ミリ秒後の速度推定値を保持すると共に第2の推定値バッファ205に出力する。カルマンフィルタ303は、1時刻後の速度の推定値から誤差分布を求め、カルマンゲイン値を導出し、推定値演算部301へフィードバックする。第1の推定値バッファ203は、時系列推定部202から出力された第1の推定値を記憶し、記憶した第1の推定値が統合推定部206に読み出される。また、第2の推定値バッファ205は、逆時系列推定部204から出力された第2の推定値を記憶し、記憶した第2の推定値が統合推定部206に読み出される。統合推定部206は、第1の推定値バッファ203から読み出した第1の推定値時系列速度推定値と、第2の推定値バッファ205から読み出した第2の推定値逆時系列速度推定値との同時刻の差分が最大となる時刻統合時刻までは第1の推定値を、差分が最大となる時刻統合時刻以降は第2の推定値を統合推定値として加速度算出部105及び急制動判定部106に出力する。すなわち、統合推定部206は、第1の推定値時系列速度推定値と、第2の推定値逆時系列速度推定値との差分が最大となる観測時刻統合時刻を算出し、統合時刻前の第1の推定値と、統合時刻後の第2の速度推定値とを統合することで、速度推定値を算出する。図9は、時系列逆時系列統合推定部104における処理手順のフロー図を示す。以下、図9を用いて時系列逆時系列統合推定部104の処理フローを説明する。ステップS401において、時系列逆時系列統合推定部104は、探索開始時刻と探索範囲を設定する。例えば、時系列逆時系列統合推定部104は、観測値が100ミリ秒ごとに入力される場合、3秒の探索範囲を100ミリ秒ごとにずらして処理を行うように設定する。具体的には、探索開始時刻を0秒から3000ミリ秒へ100ミリ秒ごとに順次シフトする。まず、ステップS401において、0秒から3000ミリ秒までの速度観測値に基づいて時系列速度推定値及び逆時系列速度推定値を求めるために、探索開始時刻が0ミリ秒に、探索範囲が0ミリ秒から3000ミリ秒までに設定される処理1回目。次に、ステップS401において、100ミリ秒から3100ミリ秒までの速度観測値に基づいて時系列速度推定値及び逆時系列速度推定値を求めるために、探索開始時刻が100ミリ秒に、探索範囲が100ミリ秒から3100ミリ秒までに設定される処理2回目。以降、同様に探索範囲が設定される。なお、観測値バッファ201、第1の推定値バッファ203及び第2の推定値バッファ205には、100ミリ秒のサンプリングした速度観測値を3秒分バッファリングするために充分なメモリ容量を割り当てておく。時系列逆時系列統合推定部104は、探索範囲について、最も早い時刻から最も遅い時刻まで推定時刻を順次設定して推定時刻毎の時系列推定を行い、最も遅い時刻から最も早い時刻まで推定時刻を遡って設定して推定時刻毎の逆時系列推定を行う。時系列推定部202は、ステップS402において、探索範囲の中の推定時刻を設定し、ステップS403において、時系列に速度を推定し、ステップS404において、推定速度値第1の推定値を第1の推定値バッファ203に一時的に格納する。時系列推定部202は、ステップS405において、探索範囲が終了したか否かを判定し、探索範囲が終了していなければ、終了するまでステップS402からステップS404まで繰り返し、探索範囲が終了するとステップS406へ進む。2回目以降のステップS402では、次の100ミリ秒の観測時刻を推定時刻に設定する。例えば、時系列推定部202は、探索範囲を0から3000ミリ秒の観測時刻を探索範囲として処理する場合、0ミリ秒、100ミリ秒、200ミリ秒と、順次推定時刻をシフトして観測値バッファ201から観測値を読み出し、速度を推定する。続いて、逆時系列推定部204は、ステップS406において、探索範囲の中の推定時刻を設定し、ステップS407において、逆時系列に速度を推定し、ステップS408において、推定速度値第2の推定値を第2の推定値バッファ205に一時的に格納する。逆時系列推定部204は、ステップS409において、探索範囲が終了したか否かを判定し、探索範囲が終了していなければ、終了するまでステップS406からステップS408まで繰り返し、探索範囲が終了するとステップS410へ進む。2回目以降のステップS406では、前の100ミリ秒の観測時刻を推定時刻に設定する。例えば、逆時系列推定部204は、0~3000ミリ秒の観測時刻を探索範囲として処理する場合、2900ミリ秒、2800ミリ秒、2700ミリ秒と、順次推定時刻を遡りながら観測値バッファ201から観測値を読み出し、速度を推定する。続いて、統合推定部206は、ステップS410において、探索範囲について、最も早い時刻から最も遅い時刻まで算出時刻を設定し、ステップS411において、第1の推定値バッファ203と、第2の推定値バッファ205からそれぞれ同じ算出時刻に対応する第1の推定値と第2の推定値を読み出し、第1の推定値と第2の推定値との距離を算出する。統合推定部206は、ステップS412において、探索範囲が終了したか否かを判定し、探索範囲が終了していなければ、終了するまでステップS410からステップS411まで繰り返し、探索範囲が終了したらステップS413へ進む。続いて、統合推定部206は、ステップS413において、ステップS411で算出された差分の大きさが最大となる時刻を切替時刻統合時刻として保持する。また、統合推定部206は、ステップS414において、探索範囲の中の出力時刻を設定し、ステップS415において、出力時刻が切替時刻より前か否か判定し、出力時刻が切替時刻前YESの場合は、ステップS416において第1の推定値を出力し、出力時刻が切替時刻より後NOの場合は、ステップS417において第2の推定値を出力する。統合推定部206は、ステップS418において、探索範囲が終了したか否かを判定し、探索範囲が終了していなければ、終了するまでステップS414からステップS417まで繰り返し、探索範囲が終了したらステップS419へ進む。最後に、ステップS419において、時系列逆時系列統合推定部104は、次の探索開始時刻を指定し、ステップS401へ戻る。なお、上記説明においては、時系列逆時系列統合推定部104は、観測値が100ミリ秒ごとに入力される場合、3秒の探索範囲を100ミリ秒ごとにずらして処理を行うように設定すると説明したが、この限りではない。例えば、観測値が100ミリ秒ごとに入力される場合、時系列逆時系列統合推定部104は、2秒の探索範囲を100ミリ秒ごとにずらして処理を行うように設定してもよい。図10は、探索範囲の説明に供する図である。具体的には、図10において、探索開始時刻を-3秒から2.9秒へ100ミリ秒ごとに順次シフトする。まず、探索開始時刻-3秒から100ミリ秒後の-2.9秒の間の速度観測値1301に基づいて、-3秒から-2.9秒の期間における時系列速度推定値及び逆時系列速度推定値を求めるために、探索範囲1302を-4秒から-2秒に設定する。速度推定値を算出する期間よりも広い探索範囲を設定する理由は、探索範囲の両端においては誤差が生じるためである。次に、探索開始時刻-2.9秒から100ミリ秒後の-2.8秒の間の速度観測値に基づいて、-2.9秒から-2.8秒における時系列速度推定値及び逆時系列速度推定値を求めるために、探索範囲を-3.9秒から-1.9秒に設定する。以降、同様に探索範囲を設定する。すなわち、時系列逆時系列統合推定部において、時系列速度推定値又は逆時系列速度推定値の算出に用いられる速度観測値の範囲が、算出される結果である時系列速度推定値又は逆時系列速度推定値の範囲よりも大きい。また、例えば、観測値が100ミリ秒ごとに入力される場合、時系列逆時系列統合推定部104は、2秒の探索範囲を100ミリ秒の整数倍、例えば1秒ごとにずらして処理を行うように設定してもよい。図11は、探索範囲の説明に供する図である。具体的には、図11において、探索開始時刻を-3秒から1秒へ順次シフトする。まず、探索開始時刻-3秒から2秒後の-1秒の間の速度観測値に基づいて、-3秒から-1秒の期間における時系列速度推定値及び逆時系列速度推定値を求めるために、探索範囲1401を-3秒から-1秒に設定する。次に、探索開始時刻-2秒から2秒後の0ゼロ秒の間の速度観測値に基づいて、-2秒から0ゼロ秒の期間における時系列速度推定値及び逆時系列速度推定値を求めるために、探索範囲1402を-2秒から0ゼロ秒に設定する。この場合、-2秒から-1秒期間における時系列速度推定値及び逆時系列速度推定値が重畳して算出されるが、いずれもデータとして保持し、以降の処理を進める。重畳して算出された時系列速度推定値及び逆時系列速度推定値に基づいて速度推定値を算出することで、多重事故の場合の複雑な衝突事象を検出できるからである。以降、同様に探索範囲を設定する。ここでは、線形推定に適したカルマンフィルタ303が、事故やヒヤリハットに見られる急制動に対応する速度の急激な変化に追従できないという特性を利用している。すなわち、時系列の推定が追従できない量と、逆時系列の推定が追従できない量が逆方向に拡大するため、時系列速度推定値第1の推定値と逆時系列速度推定値第2の推定値の距離が最大となる時刻を切替時刻とする。この様子を図12に示す。501はある車両速度の真値、502はある車両速度の第1の推定値、503はある車両速度の第2の推定値である。図12において、時刻1秒付近で急制動が発生しており、第1の推定値は急制動直後1.5秒程度、真値に追従できていないことが分かり、第2の推定値は急制動直前の1.5秒程度、真値に追従できていないことが分かる。逆に言えば、急制動の直前までは、第1の推定値が真値に追従しており、急制動直後は第2の推定値が真値に追従している。このことから、第1の推定値と第2の推定値との距離が最大となる時刻で急制動が起こっていると推定することができ、急制動の前後で速度の真値に追従している推定値に切り替えることにより、車両の正確な速度変化を検出することができる。図13は、図7に示した統合推定部206の動作説明に供する図である。図13において、601はある車両速度の真値、602はある車両速度の観測値、603はある車両速度の観測値を用いて時系列推定部202が推定した第1の推定値、604はある車両速度の観測値を用いて逆時系列推定部204が推定した第2の推定値、605は統合推定部206が統合推定する速度推定値である。図13に示すように、第1の推定値603は、時刻900ミリ秒に発生する急な速度変化に推定が追従できず真値から離れ、時刻1400ミリ秒に進んだ時点で追従が復帰する。同様に、第2の推定値604は、時刻900ミリ秒に真値から離れ、時刻500ミリ秒に遡り追従が復帰する。よって、第1の推定値と第2の推定値との距離が最大となる時刻900ミリ秒が急制動の発生した時刻であると推定することが可能である。さらに、急制動が発生した時刻以前を第1の推定値、同時刻以後を第2の推定値とした速度推定値605を統合推定値とすることにより、急な速度変化にも追従する速度推定が可能となる。図14は、図6に示した急制動判定部106の動作説明に供する図である。図14において、自車両の速度観測値に基づく加速度701、自車両の速度の統合推定値に基づく加速度702、及び、自車両の速度に連動する急制動判定閾値703を示す。図14に示すように、ある車両の速度観測値に基づく加速度701が、急制動判定閾値703より大きくなるタイミングは複数回発生しており、これだけでは一意に急制動の時刻を判定することができない。さらに、観測値の誤差が大きい場合、急制動判定閾値703を超える正解でない加速度値が大量に発生することから、大量の正解でない候補の中から、正解を抽出しなければならないことになり、誤検出や検出漏れが発生する。また、速度変化が小さいヒヤリハットの検出を行う場合、急制動判定閾値703と、正解である加速度値との差分が小さくなる。そのため、正解である小さな差分を抽出しなければならないことになり、誤検出や検出漏れが発生する。これに対し、加速度701と同じ車両の速度の統合推定値に基づく加速度702は、大きな速度変化が起こる時刻900ミリ秒の時点のみ、急制動判定加速度703より大きな加速度となり、一意に急制動の時刻を判定でき、誤検出や検出漏れを防止することができる。このように、実施の形態2によれば、センサ部102が観測した車両の速度観測値から時系列に速度を推定して第1の推定値を取得し、また、速度観測値から逆時系列に速度を推定して第2の推定値を取得し、第1の推定値と第2の推定値との距離が最大となる時刻までは車両速度に追従した第1の推定値を統合推定値とし、距離が最大となる時刻以降では車両速度に追従した第2の推定値を統合推定値として、実際の車両の速度と判定する。これにより、急制動を検出することができ、また、予測不可能な誤差が速度観測値に生じた場合でも、車両の正確な速度変化、すなわち急制動のタイミングを検出することができる。なお、本実施の形態では、カルマンフィルタ303は、急激な変化に追従できないように、線形性推定に適したカルマンゲインを導出する初期値およびシステムノイズパラメータの設定を行うと好適であるが、それ以外の初期値およびシステムノイズパラメータを用いてもよい。なお、統合推定部206は、第1の推定値と第2の推定値との差分が最大となる時刻統合時刻を抽出する場合に、その差分が、所定の閾値よりも大きい場合にのみ判定閾値との比較判定を行い、所定の閾値よりも小さい場合には急制動なしと判定してもよい。かかる場合、所定の閾値は、カルマンフィルタが算出する誤差分布や、センサ部102が取得するS/N、センサ部102が観測する車両数や車両密度などの変化に基づき動的に設定してもよい。また、本実施の形態では、急制動判定部106は、例えば、図4に示すようなテーブルを備え、このテーブルに基づいて急制動の判定閾値を設定してもよい。このテーブルは、速度が低いほど閾値の絶対値が低いことを示している。高速で走行する車両において事故またはヒヤリハットと判定されない加速度が、低速で走行する車両においては事故またはヒヤリハットと判定すべき場合があり、一定の閾値を用いて加速度を判定すると、誤検出や検出漏れを起こす可能性がある。そこで、速度が低くなることに対応して閾値の絶対値を低くすることにより、誤検出や検出漏れを防止することができる。また、本実施の形態では、センサ部102として、レーザ、ミリ波等の各種レーダを用いてもよいし、画像処理を伴うカメラ、またはそれらの組合せを用いてもよい。また、本実施の形態では、観測対象の車両の進行方向前後の観測値の変化を対象としたが、車両の進行方向に向かって左右の観測値の変化や、上下の観測値の変化、またはそれらの組合せとしてもよい。さらに、本実施の形態では、観測値として速度を用いたが、本発明はこれに限らず、センサ部102と車両間の距離又は車両の位置を用いてもよい。センサ部102と車両間の距離を用いる場合は、時系列の距離の差と測距時刻間隔とから速度を求めることができる。また、車両の位置を用いる場合は、時系列の車両の位置の差と測位時刻間隔とから速度を求めることができる。また、本実施の形態では、カルマンフィルタを用いたが、本発明はこれに限らず、その他の線形フィルタ、拡張カルマンフィルタ、Uncentedカルマンフィルタなどの非線形フィルタを用いてもよい。また、本実施の形態では、カルマンフィルタのカルマンゲインを導出する過程において、1時刻前の速度の推定値又は1時刻後の速度の推定値を用いたが、任意時刻前又は任意時刻後、または任意時刻前又は任意時刻後までの積算値や平均値等を用いてもよい。さらに、任意時刻をカルマンゲインの変化幅や推定値の変化幅などに基づいて動的に設定してもよい。また、本実施の形態では、事故やヒヤリハットに見られる急制動検出に、時系列速度推定値と逆時系列速度推定値の距離が指定する閾値以上で最大となる時刻があるかどうかで検出しているが、二重衝突など複数の急制動が発生する場合などに対応し、時系列速度推定値と逆時系列速度推定値の距離が指定する閾値以上で極大となる時刻があるかどうかで検出してもよい。極大により急制動検出する場合、最小の極大値の時刻以前を第1の推定値、最大の極大値の時刻より後を第2の推定値とし、極大値間の統合推定値は、第1の推定値と第2の推定値のいずれとしてもよい。2010年10月28日出願の特願2010-241982の日本出願に含まれる明細書、図面及び要約書の開示内容は、すべて本願に援用される。