JP2010009436A - Image processing apparatus, image processing method, program and recording medium - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、道路の渋滞情報などの交通情報をドライバー等に提供するITS(Intelligent Transport System)に利用可能な交通情報システムに関する。 The present invention relates to a traffic information system that can be used in an ITS (Intelligent Transport System) that provides traffic information such as road traffic congestion information to drivers and the like.
従来の交通情報システムには、VICS(Vehicle Information & Communication System)(登録商標)のように、交通渋滞などの交通情報を、路側に設けられた赤外線センサや光ビーコンを介して収集し、FM多重放送や路側に設けられた光ビーコン,電波ビーコンなどの施設を介して車載機器(例えば、カーナビゲーションシステム,カーテレビ,文字多重放送受信装置)に提供するサービスが知られている。 Conventional traffic information systems, such as VICS (Vehicle Information & Communication System) (registered trademark), collect traffic information such as traffic jams via infrared sensors and optical beacons provided on the roadside, and FM multiplexing Services that are provided to in-vehicle devices (for example, car navigation systems, car televisions, character multiplex broadcast receivers) via facilities such as broadcasting and optical beacons and radio beacons provided on the roadside are known.
さらに近年では、車両自身をセンサとして交通情報を収集し、車載機器に提供する、プローブ交通情報サービスも注目を集めている。このシステムにおいて、車両は走行した位置情報,時刻情報などの履歴データ(プローブ情報)を収集し、携帯電話,無線などの通信機器を介して、交通情報センタにアップリンクする。このような車両はプローブカーと呼ばれている。交通情報センタでは、各車両から収集したプローブ情報を、リンクの交通情報に変換し、通信機器を介して、各車載機器に提供する。 Furthermore, in recent years, a probe traffic information service that collects traffic information using the vehicle itself as a sensor and provides it to an in-vehicle device has attracted attention. In this system, a vehicle collects history data (probe information) such as traveled position information and time information, and uplinks it to a traffic information center via a communication device such as a mobile phone or radio. Such a vehicle is called a probe car. In the traffic information center, probe information collected from each vehicle is converted into link traffic information and provided to each in-vehicle device via a communication device.
これら従来技術は、渋滞などに関する生の情報(例えば渋滞中、何キロ渋滞などの情報)や、過去のデータに基づき渋滞の予測情報を提供している。また、プローブ交通情報は、プローブカーの走行位置とタイミングはランダムなものであるため、空間的に欠損が生じる。車載機器への情報表示、あるいは経路探索などの用途において、交通情報に欠損があると適切な処理ができないため、欠損データを空間的に補完する必要がある。プローブ交通情報サービスでは、補完した交通情報を含んだ形での交通情報を提供している。 These conventional techniques provide raw information on traffic jams (for example, information on traffic jams, how many kilometers of traffic jams, etc.) and traffic jam prediction information based on past data. Further, the probe traffic information has a spatial loss because the travel position and timing of the probe car are random. In applications such as displaying information on an in-vehicle device or route search, if there is a defect in traffic information, appropriate processing cannot be performed, so it is necessary to supplement the missing data spatially. The probe traffic information service provides traffic information including supplemented traffic information.
さらに提供する交通情報として、渋滞の情報だけでなく、工事や事故などの突発的に起きる事象情報(以下、突発事象情報)も提供する場合、この突発事象情報の生成については、大きく2つの手法が存在する。 In addition, as traffic information to be provided, not only information on traffic jams but also suddenly occurring event information such as construction and accidents (hereinafter referred to as “sudden event information”), there are two main methods for generating this sudden event information. Exists.
1つは、前述のVICSのように、突発事象発生の報告を受けてから、突発事象情報を生成する方法である。この方法の長所は、報告を受けてから突発事象情報を生成するために、情報の信頼性が高いこと、また事象の種類やそれに伴う規制情報を提供することができるために、情報の分解能が細かいことが挙げられる。また短所は、事象発生の報告を必要とするため、事象発生から突発事象情報を提供するまでの時間の遅れがあること、また報告者に個人差があり、突発事象情報の質の差があることである。 One is a method of generating the sudden event information after receiving the report of the sudden event occurrence as in the above-described VICS. The advantage of this method is that since the incident information is generated after receiving the report, the information is highly reliable, and the type of the event and the associated regulatory information can be provided. There are small details. Disadvantages require reporting of event occurrence, so there is a delay in the time from the occurrence of the event to the provision of sudden event information, and there are individual differences among reporters, and there is a difference in the quality of sudden event information That is.
2つは、路側に設けられた赤外線センサや光ビーコンを介して収集した交通情報やプローブカーで収集した交通情報から、突発事象発生を自動で検知し、突発事象情報を生成する方法である。ここでの交通情報とは、渋滞情報のことを言う。この方法の長所は、事象情報を提供するまでのタイムラグが短いこと、また報告者を必要としないため、突発事象情報の質の差がないことである。また短所は、情報が限られるため、事象の種類などの詳細な事象の検出が困難なこと、突発事象情報の信頼性がアルゴリズムの性能に依存することである。 The second is a method of generating sudden event information by automatically detecting the occurrence of a sudden event from traffic information collected via an infrared sensor or optical beacon provided on the roadside or traffic information collected by a probe car. The traffic information here means traffic jam information. The advantages of this method are that the time lag before providing event information is short, and there is no difference in the quality of sudden event information because no reporter is required. Disadvantages are that it is difficult to detect detailed events such as the types of events because information is limited, and the reliability of sudden event information depends on the performance of the algorithm.
後者の自動検知方法は、例えば特開2005−285108号公報に記載がある。特開2005−285108号公報に記載の技術では、過去の交通情報の統計値と、現況の交通情報を比較し、その偏差が閾値を超えたかどうかで、突発事象発生を検知する。この手法では、検知する対象は道路リンク単位であり、過去の交通情報の統計値と、現況交通情報との偏差の閾値の範囲を設定する際に、時間帯毎,地点毎に設定している。 The latter automatic detection method is described in, for example, JP-A-2005-285108. In the technique described in Japanese Patent Laid-Open No. 2005-285108, a statistical value of past traffic information is compared with current traffic information, and the occurrence of a sudden event is detected based on whether or not the deviation exceeds a threshold value. In this method, the object to be detected is a road link unit, and when setting the threshold range of deviation between the statistical value of past traffic information and the current traffic information, it is set for each time zone and each point .
以上のように、突発事象情報を生成するには報告によるものと、自動によるものがあり、それぞれ情報の信頼性,応答性が異なる。このため、1つの突発事象について、複数の突発事象情報を生成し、車載端末に配信したとき、複数の突発事象情報を同時に表示することになり、複数の突発事象が起きているかのような印象を車載端末のユーザに与え、混乱を与える恐れがある。 As described above, sudden event information is generated by report and automatically, and the reliability and responsiveness of the information are different. For this reason, when a plurality of sudden event information is generated and distributed to the in-vehicle terminal for one sudden event, the multiple sudden event information is displayed at the same time, and the impression is as if multiple sudden events have occurred May be confused to the user of the in-vehicle terminal.
交通情報の車載端末での表示方法については、例えば特開2006−71555号公報に記載の技術がある。特開2006−71555号公報の記載の技術では、交通情報を配信する道路リンクに突発事象情報がある場合は、普段とは異なる渋滞であるため、信頼度を低く設定し、自然渋滞の場合は、信頼度を高く設定し、その信頼度情報に応じて、ナビゲーション装置での表示形態を変えている。 As a method for displaying traffic information on an in-vehicle terminal, there is a technique described in, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 2006-71555. In the technology described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2006-71555, when there is sudden event information on a road link that distributes traffic information, since the traffic is different from usual, the reliability is set low. The reliability is set high, and the display form on the navigation device is changed according to the reliability information.
特開2005−285108号公報における交通情報システムは、自動で突発事象情報を生成する方法であり、複数の突発事象生成方法で同一の突発事象情報を生成したときの扱いについては、考慮されていない。 The traffic information system in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2005-285108 is a method for automatically generating sudden event information, and does not consider the handling when the same sudden event information is generated by a plurality of sudden event generation methods. .
特開2006−71555号公報におけるナビゲーション装置では、信頼度に応じて交通情報の表示形態を変えているが、同一の情報源から生成した信頼度の異なる交通情報を表示する場合、同一の道路リンクに信頼度の低い交通情報と、信頼度の高い交通情報が混在してしまい、ユーザによる交通情報の把握が難しくなる。 In the navigation device in Japanese Patent Laid-Open No. 2006-71555, the display form of traffic information is changed according to the reliability. However, when displaying traffic information with different reliability generated from the same information source, the same road link Traffic information with low reliability and traffic information with high reliability are mixed, making it difficult for the user to grasp the traffic information.
このような課題を解決するため、本発明においては、突発的な事象に関する交通情報である突発事象情報を受信した場合、既に受信した突発事象情報があれば、新たに受信した突発事象情報がこの既に受信した突発事象情報と同一の突発事象から生成されたものかを、突発事象の発生時刻と発生場所に基づき判断し、複数の突発事象情報が同一の突発事象情報から生成されたと判断した場合、複数の突発事象情報の検出信頼度情報を比較し、高い信頼度情報をもつ高信頼度突発事象を基準にして、この高信頼度突発事象の下流に位置する低信頼度突発事象は削除し、上流の前記低信頼度突発事象は高信頼度突発事象と空間的に融合して、1つの融合突発事象を生成し、この融合突発事象を表示する。 In order to solve such a problem, in the present invention, when sudden event information, which is traffic information related to a sudden event, is received, if there is already received sudden event information, the newly received sudden event information is If it is determined whether the information was generated from the same incident as the received incident information based on the occurrence time and location of the incident, and it was determined that multiple incident information was generated from the same incident information , Compare the detection reliability information of multiple incident information, and delete the low-reliability sudden event that is located downstream of this high-reliability sudden event with reference to the high-reliability sudden event with high reliability information. The upstream low-reliability sudden event is spatially fused with the high-reliability sudden event to generate one fused sudden event and display this fused sudden event.
本発明によれば、複数の手法にて生成された突発事象情報を信頼度に応じて融合することで、ユーザによる交通情報の把握を容易にし、信頼性の高い突発事象情報を提供することができる。 According to the present invention, it is possible to make it easy for a user to grasp traffic information and provide highly reliable sudden event information by fusing sudden event information generated by a plurality of methods according to reliability. it can.
本発明を用いた交通情報システムの実施形態を図面に基づき説明する。 An embodiment of a traffic information system using the present invention will be described with reference to the drawings.
図1は、本発明に係る交通情報システムの全体構成図である。図1に示すように、交通情報システムはセンタ装置1と複数の端末装置200より構成される。センタ装置1は、交通情報受信部10,プローブデータ受信部20,プローブデータ処理部30,地図データ蓄積部35,現況交通情報記憶部40,統計処理部50,日時情報記憶部55,統計交通情報記憶部60,突発事象検出部70,検出閾値情報生成部72,検出閾値情報記憶部75,突発事象情報記憶部80,突発事象情報送信部90の各処理部を含んで構成されている。センタ装置1は、図示しないCPUと記憶装置とを含んで構成されたコンピュータによって実現され、センタ装置1を構成する各処理部は、前記CPUがこの記憶装置に記憶された所定のプログラムを実行することによって実現される。なお、記憶装置は、RAM,不揮発性メモリ,ハードディスク装置などによって構成される。
FIG. 1 is an overall configuration diagram of a traffic information system according to the present invention. As shown in FIG. 1, the traffic information system includes a
端末装置200は、突発事象情報受信部210,突発事象情報記憶部220,事象融合処理部260,地図データ蓄積部235,表示部250の各処理部を含んで構成される。また事象融合処理部260は、突発事象同一判定部225,空間融合処理部230,時間融合処理部240を含んで構成される。端末装置200は、図示しないCPUと記憶装置と表示装置とを含んで構成されたコンピュータによって実現され、端末装置200を構成する各処理部は、CPUが前記記憶装置に記憶された所定のプログラムを実行することによって実現される。なお、記憶装置は、RAM,不揮発性メモリ,ハードディスク装置などによって構成され、表示装置は、ディスプレイ装置などによって構成される。
The
センタ装置1は、交通情報の受信に交通情報受信部10と、プローブデータ受信部20を用いる。これらの受信部は、受信する交通情報により使い分けられる。まず交通情報受信部10は、センタ装置1とは異なる交通情報センタにて生成した交通情報を受信する。ここでの交通情報とは、路上センサから収集したデータから道路リンク単位の旅行時間及び渋滞度に加工された情報や、事故や工事などの突発事象情報やそれに伴う規制情報を言う。前者の道路リンク単位の旅行時間及び渋滞度は、現況交通情報記憶部40へ格納し、後者の突発事象情報・規制情報は、突発事象情報記憶部80へ格納する。この時、交通情報受信部10で受信した突発事象情報・規制情報については、その検出信頼度も合わせて格納する。また、交通情報受信部10は、現況の交通情報をリアルタイムで受信するだけでなく、センタ装置1とは異なる外部のセンタ装置にて過去一定期間蓄積した交通情報をオフラインで収集し、リアルタイムで受信した交通情報と同様に現況交通情報記憶部40及び突発事象情報記憶部80へ格納する機能も有する。
The
プローブデータ受信部20は、プローブカーにより収集されたプローブデータを受信する。センタ装置1とプローブカーは、光ビーコン,有線LAN,無線LAN,携帯電話,DSRCなどの通信手段により接続されている。ここでの有線LANによる通信手段とは、プローブカーに備えられた蓄積装置(ハードディスク,メモリなど)に、プローブデータを蓄積し、その蓄積装置をプローブカーからはずして、自宅のコンピュータに接続し、その自宅のコンピュータからインターネットを通じて、交通情報センターと接続することを意味している。
The probe
プローブデータは、一定時間や一定走行距離の間隔で収集されるものとする。プローブデータの内容は、プローブカーの固有ID情報,プローブカーの走行した位置情報,プローブデータを収集した時刻情報を含んでいる。プローブカーの固有ID情報は、プローブカーの車番,プローブカーに搭載されている車載機のシリアルナンバーなど、プローブデータを収集した車両を特定するための情報である。位置情報は、プローブカーの車載機に搭載しているGPS装置が測位した緯度・経度情報、又は、プローブカーが走行した道路リンクのリンクIDで表される。道路リンクのリンクIDとは、車載機に搭載している地図情報において、道路の交差点や分岐点などで区切られた部分(道路リンク)毎に定義されている番号である。この番号により、道路リンクが特定できる。時刻情報は、位置情報を取得した時刻の情報である。 It is assumed that the probe data is collected at regular time intervals or at regular intervals. The content of the probe data includes probe car unique ID information, position information of the probe car traveled, and time information at which the probe data is collected. The unique ID information of the probe car is information for identifying the vehicle that collected the probe data, such as the vehicle number of the probe car and the serial number of the in-vehicle device mounted on the probe car. The position information is represented by latitude / longitude information measured by a GPS device mounted on the vehicle-mounted device of the probe car or a link ID of a road link on which the probe car has traveled. The link ID of a road link is a number defined for each part (road link) delimited by road intersections or branch points in map information mounted on the vehicle-mounted device. The road link can be specified by this number. The time information is information on the time when the position information is acquired.
図2(a),(b)に、プローブデータ受信部20で受信するプローブデータの構成を示す。図2(a)に示すプローブデータの構成は、位置情報を緯度・経度情報で構成した例である。また図2(b)に示す例は、プローブデータの位置情報をリンクIDで構成した例である。
2A and 2B show the configuration of probe data received by the probe
地図データ蓄積部35は、道路地図の電子データを蓄積している。図3(a)に、地図データ蓄積部35に蓄積されている道路地図のデータ構成を示す。道路地図は道路リンクデータの集まりとして管理されている。各道路リンクデータは、道路リンクを特定するリンクIDと、道路リンクの始端のノードID及びその緯度・緯度の情報,終端のノードID及びその緯度・経度の情報,道路リンクの長さ,対象の道路リンクに接続する他の道路リンク数、及び他の道路リンクが接続する接続ノードの接続ノードIDとその接続ノードに接続する道路リンクのリンクIDから成り立つ。図3(b)は、図3(c)に示す道路リンクを例に、リンクIDが001の道路リンクについてデータ構成を表している。図3(b)のデータは、リンクIDが001の道路リンクは、始端ノードの始端ノードIDが100、終端ノードの終端ノードIDが200であり、始端ノードにはリンクIDが002の道路リンクが、終端ノードにはリンクIDが003の道路リンクがそれぞれ接続されていることを表している。
The map
プローブデータ処理部30は、地図データ蓄積部35に格納されている道路地図データを用いて、プローブデータ受信部20から取得したプローブデータを処理し、現況交通情報記憶部40へ格納する。プローブデータ受信部20で受信したプローブデータは、位置情報とその位置情報を取得した時刻情報から構成されている。この時、プローブデータの位置情報が緯度・経度情報である場合には、後述する処理によりこれをリンク列の走行経路へ変換する必要がある。始めに、プローブデータを収集した車両の運転開始から終了までの1トリップの点の位置情報を道路リンク上にマッチングし、次にマッチングした点を通過するように、経路探索を行う。最後に、この経路探索結果を、リンク列に分割する。プローブデータの位置情報が通過したリンクIDである場合には、経路探索により各リンクIDに対応した経路を順番に通過する経路を求めた上で、その経路をリンク列に分解する。そして、経路を分解した各リンク列に流入する流入時刻を求める。
The probe
プローブデータの位置情報が緯度・経度情報である場合に、プローブデータ処理部30において、プローブデータからリンク列データへ変換する処理フローを図4に示す。始めに、プローブデータ受信部20で受信したプローブデータ送信してきた全ての車両(プローブカー)についてマッチング処理・経路探索処理が終了したかを判定する(ステップS1)。
FIG. 4 shows a process flow in which probe
全ての車両についてマッチング処理・経路探索処理が終了していない場合(ステップS1でNo)、処理対象とする車両を選択し、プローブデータ受信部20から、リンク列データへの変換対象となるその車両のプローブデータを取得する(ステップS10)。次に、地図データ蓄積部35から、処理対象とする領域の道路地図データを取得する(ステップS20)。例えばこの領域は、対象とするプローブカーが走行した緯度・経度の最大値,最小値で定まる矩形領域を覆う地図メッシュに相当するものとする。以下、ステップS10からステップS60までの処理は、プローブデータ受信部20でプローブデータを受信した車両毎に行う。
If matching processing / route search processing has not been completed for all vehicles (No in step S1), a vehicle to be processed is selected, and the vehicle to be converted from the probe
次にステップS25では、1台の車両から受信した全プローブデータを1トリップ単位に分割する。この1トリップとは、出発地点から目的地点までの走行をいう。例えば、1日の中で、出社時に自宅から会社へ運転し、会社からの帰宅時に会社から自宅へ運転した場合は、2トリップ(自宅から会社,会社から自宅)となる。この分割処理は、車両のプローブデータを収集した時刻で、プローブデータを古いものから新しいものへ時系列順に並べ、各プローブデータの時刻を用いて行われる。時系列順に並べたプローブデータのサンプル数をn(n=1…N)とし、n番目のプローブデータの時刻をP_DATA(n)とするとき、その時刻差P_DIFFは、
P_DIFF(n)=P_DATA(n)−P_DATA(n−1) …(式1)
となる。このP_DIFF(n)をすべてのnについて求め、このP_DIFF(n)が閾値を超えた場合、P_DATA(n)とP_DATA(n−1)で、トリップが分割できる。この閾値は、プローブカーがセンタ装置1にプローブデータをアップリンクするタイミングの間隔より、大きい数値を持つ必要がある。
Next, in step S25, all probe data received from one vehicle is divided into units of one trip. This one trip means traveling from the starting point to the destination point. For example, when driving from the home to the office during the day and driving from the office to the office when returning from the office, two trips (from the home to the office and from the office to the office) are required. This division processing is performed using the time of each probe data by arranging the probe data in chronological order from the oldest to the newest at the time when the probe data of the vehicle is collected. When the number of probe data samples arranged in time series is n (n = 1... N) and the time of the n-th probe data is P_DATA (n), the time difference P_DIFF is
P_DIFF (n) = P_DATA (n) −P_DATA (n−1) (Formula 1)
It becomes. This P_DIFF (n) is obtained for all n, and when this P_DIFF (n) exceeds a threshold value, trips can be divided by P_DATA (n) and P_DATA (n-1). This threshold value needs to have a numerical value larger than the timing interval at which the probe car uplinks the probe data to the
次に、対象車両のプローブデータの全てのトリップにおいて地図上にマッチング処理したかを判定する(ステップS30)。全てのプローブデータに対してマッチング処理が終了していない場合(ステップS30でNo)、未処理のトリップを1つ選択して、このトリップにおけるプローブデータを地図上にマッチングする(ステップS40)。プローブデータのマッチング処理では、プローブデータに直接対応する位置(緯度・経度)をプローブ点とし、このプローブ点から、周辺の道路リンクに垂線を下ろす。この垂線の長さが最短の道路リンクを、プローブ点にマッチングした道路リンクとして決定する。道路リンクにマッチングしたプローブデータは、マッチングした道路リンクのリンクIDと、垂線の足が道路リンクと交わる点(マッチング点)と、マッチングした道路リンクの終端ノードからマッチング点までの距離のデータから構成される。 Next, it is determined whether or not matching processing has been performed on the map in all trips of the probe data of the target vehicle (step S30). If matching processing has not been completed for all probe data (No in step S30), one unprocessed trip is selected, and the probe data in this trip is matched on the map (step S40). In the probe data matching process, the position (latitude / longitude) directly corresponding to the probe data is used as a probe point, and a perpendicular is drawn from this probe point to the surrounding road link. The road link having the shortest perpendicular length is determined as the road link matching the probe point. The probe data matched to the road link consists of the link ID of the matched road link, the point where the perpendicular foot intersects the road link (matching point), and the distance data from the terminal node of the matched road link to the matching point Is done.
全トリップについて全てのプローブデータをマッチング処理し終えた場合(ステップS30でYes)、各トリップの始点・終点に対応するマッチング点を出発地と目的地とし、残りのマッチング点の情報を時刻順に経由地点として、経路探索処理を行い、車両の走行経路を生成する(ステップS50)。全てのプローブデータを道路上にマッチングしても、プローブデータの収集間隔や各道路リンクのリンク長によっては、プローブデータがマッチングした道路リンクが全て連続しているとは限らない。そこでこの経路探索処理により、マッチング点を経由地点として対応する通過時刻の順番にこれら経由地点を通過する走行経路を求めることで、プローブデータを収集した車両が走行した道路リンク(走行リンク)のリンクIDを得ることができる。この経路探索処理により得られる走行リンクの中には、マッチング点に対応しない道路リンクも含まれる。経路探索の際に考慮される道路リンクの接続関係には、地図データ蓄積部35に格納されている接続道路リンクID情報を用いる。
When all the probe data has been matched for all trips (Yes in step S30), the matching points corresponding to the start and end points of each trip are used as the starting point and destination, and the information on the remaining matching points is passed in time order. A route search process is performed as a point, and a travel route of the vehicle is generated (step S50). Even if all the probe data is matched on the road, depending on the probe data collection interval and the link length of each road link, not all the road links matching the probe data are continuous. Therefore, by this route search process, the link of the road link (travel link) on which the vehicle that collected the probe data travels is obtained by obtaining travel routes that pass through these via points in the order of the corresponding transit times with the matching points as via points. ID can be obtained. The travel links obtained by this route search process include road links that do not correspond to matching points. The connection road link ID information stored in the map
次に、走行した道路リンクと、プローブデータの時刻情報から、プローブデータに対応するマッチング点と次のプローブデータのマッチング点の間を走行した時の平均速度を求め、リンク毎の流入・流出時刻を求める(ステップS60)。2つのマッチング点間の距離は、走行経路上でこの2つのマッチング点に対応した道路リンクに挟まれる各道路リンクの長さと、マッチングの際に求めたマッチングした道路リンクの終端からマッチング点までの距離により求まる。また、2つのマッチング点間を走行するのに要した時間は、個々のマッチング点に対応するプローブデータの時刻情報の差とする。ここでは、マッチング点間の速度を一定と仮定し、2つのマッチング点間に存在する道路リンクについて接続ノード(リンクの始端ノード,終端ノード)を通過する時刻を求める。これにより、プローブカーが走行した道路リンクのリンクIDとその道路リンクの始端・終端ノードを通過する時刻を求めることができる。ここでの始端ノードを通過する時刻を流入時刻、終端ノードを通過する時刻を流出時刻とする。 Next, the average speed when traveling between the matching point corresponding to the probe data and the matching point of the next probe data is obtained from the road link and the time information of the probe data, and the inflow / outflow time for each link Is obtained (step S60). The distance between two matching points is the length of each road link sandwiched between the road links corresponding to these two matching points on the travel route, and the end of the matched road link obtained at the time of matching to the matching point. It is determined by the distance. The time required to travel between two matching points is the difference in time information of probe data corresponding to each matching point. Here, assuming that the speed between the matching points is constant, the time at which the road link existing between the two matching points passes through the connection nodes (link start and end nodes) is obtained. Thereby, it is possible to obtain the link ID of the road link on which the probe car has traveled and the time of passing through the start / end nodes of the road link. Here, the time passing through the start node is referred to as inflow time, and the time passing through the end node is referred to as outflow time.
全ての車両についてマッチング処理・経路探索処理が終了した場合(ステップS1でYes)、生成した車両毎のリンク旅行時間データをリンク単位の旅行時間として収集する(ステップS70)。この処理では、リンク毎に車両のリンク旅行時間データを抽出し、抽出した複数のリンク旅行時間の平均値を求める。つまり、道路リンクとその道路リンクのリンク旅行時間が1対1に対応する。最後に、収集したリンク単位の旅行時間を、現況交通情報記憶部40へ格納する(ステップS80)。 When the matching process / route search process is completed for all the vehicles (Yes in step S1), the generated link travel time data for each vehicle is collected as the travel time for each link (step S70). In this process, the link travel time data of the vehicle is extracted for each link, and the average value of the extracted link travel times is obtained. That is, the road link and the link travel time of the road link correspond one-to-one. Finally, the collected travel time for each link is stored in the current traffic information storage unit 40 (step S80).
現況交通情報記憶部40は、交通情報受信部10で受信した道路リンク単位の旅行時間、及びプローブデータ処理部30にて生成されたリンク単位の旅行時間を現況交通情報として格納する。なお、交通情報受信部10で受信したが渋滞度である場合は、対応する道路リンクのリンク長と渋滞度に対応した平均速度から旅行時間を求めるものとする。
The current traffic
図5に、現況交通情報記憶部40に格納された交通情報の構成を示す。格納する交通情報は、リンクID,交通情報の種類,リンク旅行時間及びそのリンク旅行時間を収集した収集時刻である。交通情報の種類とは、元の情報源を区別する指標であり、例えば、リンク旅行時間が、路上センサから収集され、交通情報受信部10で受信したデータの場合は「1」を、プローブカーが収集し、プローブデータ受信部20で受信したプローブデータから、プローブデータ処理部30にて生成されたデータの場合は「2」を格納する。
FIG. 5 shows the configuration of the traffic information stored in the current traffic
日時情報記憶部55は、年月日を表すカレンダーと日種が関連づけられ保存されている。このカレンダーと日種を関連付けた情報は、センタ装置1の管理者が予め生成しておく。日種とは、統計処理部50で統計交通情報を生成する際に用いる、交通現象に影響を与える平日,休日などの要因の分類である。図6は、日時情報記憶部55の構成を示している。以下では、日種を平日,休日の2種類として議論する。
In the date / time
統計交通情報記憶部60には、日種毎,道路リンク毎に統計化された交通情報が保存される。図7に、統計交通情報記憶部60に保存される統計交通情報のデータ構成を示す。統計交通情報記憶部60には、リンクID,日種毎に、交通情報の種類,収集時刻とその収集時刻毎に統計化されたリンク旅行時間とリンク旅行時間の標準偏差、そして統計交通情報の生成に用いた交通情報のサンプル数を格納している。例えば、リンクID「001」の平日で時刻10:00の統計交通情報を生成する際に、2007年10月3日の10:00のリンク旅行時間と、2007年10月4日の10:00のリンク旅行時間を使用した場合、サンプル数は「2」となる。
The statistical traffic
統計処理部50は、現況交通情報記憶部40から取得した現況交通情報について、現況交通情報の収集時刻と日時情報記憶部55を用いて道路リンク単位に日種で分類した上で統計処理して統計交通情報を生成し、統計交通情報記憶部60へ格納する。なお、統計処理部50における統計処理は、オフライン処理により行われる。
The
図8は、この統計処理部50における、現況交通情報から統計交通情報を生成する処理フローを示している。始めに、現況交通情報記憶部40に格納されている全ての道路リンクについて処理したかどうかを判定する(ステップS101)。全ての道路リンクについて処理した場合(ステップS101のYes)、処理を終了する。全ての道路リンクについて処理していない場合(ステップS101のNo)、対象とする道路リンクの収集時刻に該当する日種を、日時情報記憶部55から抽出する(ステップS102)。このとき処理対象であるリンクIDを「X」、収集時刻を「t」、日種を「n」とし、リンク旅行時間をTIME(n,t,X)とする。次に、統計交通情報記憶部60から、リンクID,日種,収集時刻が同一である統計交通情報を抽出する(ステップS103)。次に、統計交通情報と現況交通情報を用いて、統計交通情報を更新する(ステップS104)。この時、統計処理した旅行時間をTOKEI(n,t,X)、標準偏差をSTD(n,t,X)、サンプル数をSAMPLE(n,t,X)とすると、統計交通情報の旅行時間は以下の式2に示すようなサンプル数を使ったリンク旅行時間の重み付き平均になる。さらに、同様に標準偏差STD(n,t,X)は式3により更新し、式4のようにサンプル数SAMPLE(n,t,X)に1を加えて、統計交通情報を更新する。
FIG. 8 shows a processing flow in the
TOKEI(n,t,X)=(TOKEI(n,t,X)×SAMPLE(n,t,X)
+TIME(n,t,X))/(SAMPLE(n,t,X)+1) …(式2)
STD(n,t,X)=sqrt((TMP(n,t,X)−TOKEI(n,t,X)2)) …(式3)
ただし、TMP(n,t,X)==(TMP(n,t,X)×SAMPLE(n,t,X)+TIME(n,t,X)2)/(SAMPLE(n,t,X)+1)
SAMPLE(n,t,X)=SAMPLE(n,t,X)+1 …(式4)
次に(式2)(式3)(式4)で更新された統計交通情報を統計交通情報記憶部60へ格納する(ステップS105)。
TOKEI (n, t, X) = (TOKEI (n, t, X) × SAMPLE (n, t, X)
+ TIME (n, t, X)) / (SAMPLE (n, t, X) +1) (Formula 2)
STD (n, t, X) = sqrt ((TMP (n, t, X) −TOKEI (n, t, X) 2 )) (Equation 3)
However, TMP (n, t, X) == (TMP (n, t, X) × SAMPLE (n, t, X) + TIME (n, t, X) 2 ) / (SAMPLE (n, t, X)) +1)
SAMPLE (n, t, X) = SAMPLE (n, t, X) +1 (Formula 4)
Next, the statistical traffic information updated in (Equation 2), (Equation 3), and (Equation 4) is stored in the statistical traffic information storage unit 60 (step S105).
突発事象検出部70は、現況交通情報記憶部40に格納されている現況交通情報と、統計交通情報記憶部60に格納されている統計交通情報を比較して、検出閾値情報記憶部75を用いて突発事象を検出し、突発事象情報記憶部80へ格納する。この突発事象検出部70は、現況交通情報記憶部40に格納されている交通情報を処理対象とする。突発事象検出部70にて実施される突発事象検出方法は、統計交通情報と現況交通情報を比較することで、突発事象を自動で検出する方法である。この方法は、日常起こる渋滞を統計交通情報とし、現況交通情報との差分を求めることで、非日常的な渋滞を突発事象情報として捉える。ここでは、現況交通情報と、統計交通情報はリンク旅行時間であり、リンクID「X」,収集時刻「t」,日種「n」の差分のリンク旅行時間DIFF(n,t,X)を、
DIFF(n,t,X)=TIME(n,t,X)−TOKEI(n,t,X)…(式5)
と定義する。
The sudden
DIFF (n, t, X) = TIME (n, t, X) −TOKEI (n, t, X) (Formula 5)
It is defined as
次に(式5)により求めた差分のリンク旅行時間DIFF(n,t,X)と複数の閾値を比較する。閾値の個数をM個とし、それぞれm番目の閾値をD(m)とする(m=1…M)。各閾値については、0<D(1)<D(2)<…<D(M)が成り立ち、さらに閾値にはそれぞれ突発事象の検出信頼度と対応付けられる。検出信頼度とは、突発事象の検出結果の確かさを表す指標である。つまり、差分のリンク旅行時間DIFF(n,t,X)が大きい方が、突発的な事象が起きている可能性が高く、即ち検出信頼度も高いと言える。ここでは、差分のリンク旅行時間DIFF(n,t,X)をそれぞれの閾値D(m)について大小関係を比較し、例えばDIFF(n,t,X)がD(1)以上D(2)未満となる場合は検出信頼度68%、D(2)以上D(3)未満となる場合は検出信頼度95%のようにする。 Next, the difference link travel time DIFF (n, t, X) obtained by (Equation 5) is compared with a plurality of threshold values. The number of thresholds is M, and the mth threshold is D (m) (m = 1... M). For each threshold, 0 <D (1) <D (2) <... <D (M) holds, and each threshold is associated with the detection reliability of the sudden event. The detection reliability is an index representing the certainty of the detection result of the sudden event. That is, it can be said that the larger the difference link travel time DIFF (n, t, X) is, the higher the possibility that a sudden event has occurred, that is, the higher the detection reliability. Here, the difference link travel time DIFF (n, t, X) is compared for each threshold value D (m), and for example, DIFF (n, t, X) is D (1) or more and D (2). The detection reliability is 68% when it is less than D, and the detection reliability is 95% when it is D (2) or more and less than D (3).
突発事象検出部70で検出した突発事象情報は、突発事象情報記憶部80へ格納する。また突発事象情報には、検出時刻と解消予定時刻も含まれる。ここでは、突発事象情報の検出時刻は、(式5)で突発事象が起こっていることを検出した現況交通情報の収集時刻「t」とする。さらに突発事象情報の解消予定時刻については、センタ装置1の管理者が一律に決めている値、例えば30分とする。
The sudden event information detected by the sudden
検出閾値情報生成部72は、統計交通情報記憶部60に格納されている統計交通情報を入力として、道路リンク,日種,時刻毎に、複数の検出の閾値とその個数及びそれぞれの閾値に対応する信頼度情報を検出閾値情報記憶部75へ格納する。閾値の個数Mは、センタ装置1の管理者が決定する。
The detection threshold
図9は、検出閾値情報生成部72における処理を示すフロー図である。始めに統計交通情報記憶部60に格納されている全ての道路リンクを処理したかどうかを判定する(ステップS801)。全ての道路リンクを処理した場合(ステップS801でYes)、処理を終了する。以下処理対象となる道路リンクIDを「X」とする。全ての道路リンクを処理し終わっていない場合(ステップS801でNo)、未処理の道路リンクから処理対象とする道路リンクを1つ選択し、その道路リンクにおける全ての日種について処理したかどうかを判定する(ステップS802)。以下処理対象とする日種を「n」とする。全ての日種について処理した場合(ステップS802でYes)、ステップS801へ進む。全ての日種について処理が終了していない場合(ステップS802でNo)、全ての時刻について処理したかどうかを判定する(ステップS803)。以下処理対象とする時刻を「t」とする。全てのリンクについて処理した場合(ステップS803でYes)、ステップS802へ進む。全ての時刻について処理が終了していない場合(ステップS803でNo)、処理対象とするリンクID,日種,時刻に該当する標準偏差STD(n,t,X)を統計交通情報記憶部60から抽出し、検出閾値を求める(ステップS804)。リンクID「X」,収集時刻「t」,日種「n」でm番目の閾値をD(n,t,X,m)(m=1…M)、また閾値D(n,t,X,m)以上閾値D(n,t,X,m+1)未満の検出信頼度をP(n,t,X,m)とする。標準偏差STD(n,t,X)を用いた検出の閾値の算出は、例えば以下のように決める。
FIG. 9 is a flowchart showing processing in the detection threshold
D(n,t,X,1)=STD(n,t,X)
P(n,t,X,1)=68%
D(n,t,X,2)=2×STD(n,t,X)
P(n,t,X,2)=95%
D(n,t,X,3)=3×STD(n,t,X)
P(n,t,X,3)=99%
D(n,t,X,3)=4×STD(n,t,X)
次に求めたM個の閾値と対応する検出信頼度を検出閾値情報記憶部75に格納する(ステップS805)。
D (n, t, X, 1) = STD (n, t, X)
P (n, t, X, 1) = 68%
D (n, t, X, 2) = 2 × STD (n, t, X)
P (n, t, X, 2) = 95%
D (n, t, X, 3) = 3 × STD (n, t, X)
P (n, t, X, 3) = 99%
D (n, t, X, 3) = 4 × STD (n, t, X)
Next, the detection reliability corresponding to the M threshold values obtained is stored in the detection threshold information storage unit 75 (step S805).
なお、検出閾値情報生成部72における複数の閾値とそれぞれの閾値に対応する信頼度情報の計算は、統計処理部50における統計処理と同様、オフライン処理により行われる。
Note that the plurality of threshold values in the detection threshold value
検出閾値情報記憶部75は、突発事象検出部70に用いる差分のリンク旅行時間の複数の閾値とそれに対応する信頼度を、道路リンク,日種,時刻毎に記憶している。図10は、検出閾値情報記憶部75の構成を表している。検出閾値情報記憶部は、リンクID毎に管理されている。突発事象検出部70では、リンクID「X」,収集時刻「t」,日種「n」に該当する閾値と検出信頼度の複数のセットを、検出閾値情報記憶部75から抽出して検出を行う。
The detection threshold
突発事象情報記憶部80は、交通情報受信部10から受信した突発事象情報と、突発事象検出部70にて検出した突発事象情報を格納している。図11に突発事象情報記憶部の構成を示す。突発事象情報記憶部は、突発事象ID,始端位置情報,終端位置情報,検出信頼度,検出時刻,解消予定時刻を突発事象ID毎に構成されている。突発事象IDは、交通情報受信部10又は突発事象検出部70から突発事象情報が格納されるときに定義される。
The sudden event
始端位置情報,終端位置情報は、突発事象の位置を表している。突発事象情報の位置情報には点と線の2種類がある。点の突発事象の位置情報は、緯度・経度で表現される。このため始端位置情報のみ位置情報が格納される。点の突発事象情報は、例えば、事故や故障車などの点で現すことのできる突発的な事象である。また、線の突発事象の位置情報は、始端位置情報と終端位置情報から構成される。線の突発事象情報の場合、位置情報は、例えば、工事などの連続した道路で事象が起きている場合、開始の道路リンクにおける始端の緯度・経度を始端位置情報へ、最後の道路リンクにおける終端の緯度・経度を終端位置情報へ格納する。また突発事象検出部70で検出された突発事象が道路リンク単位の場合、同様にしてその道路リンク列の最初の道路リンクにおける始端の緯度・経度と最後の道路リンクにおける終端の緯度・経度の情報を位置情報へ格納する。もし、道路リンク1本のみの検出だった場合は、始端位置情報と終端位置情報にその道路リンクの始端の緯度・経度と終端の緯度・経度をそれぞれ格納する。
The start position information and the end position information indicate the positions of sudden events. There are two types of position information of sudden event information: points and lines. The position information of the point sudden event is expressed by latitude and longitude. For this reason, only the starting position information is stored. The point sudden event information is a sudden event that can appear at a point such as an accident or a broken car, for example. In addition, the position information of the line sudden event includes start position information and end position information. In the case of line sudden event information, for example, if the event occurs on a continuous road such as construction, the start latitude and longitude of the start road link to the start position information, the end of the last road link The latitude and longitude of is stored in the end position information. When the sudden event detected by the sudden
突発事象の検出信頼度は、突発事象を検出したときに、その検出結果がどのくらい信頼できるのかどうかを表す指標であり、上記のように、プローブデータから突発事象を検出した場合には、検出閾値情報記憶部75に格納されている閾値情報に基づき決定される。また交通情報受信部10にて、事故の報告によって突発事象情報を受信した場合、実際に事故の目撃者からの通報のために信頼度は高く、検出信頼度には「95%」が格納される。また検出時刻としては、その突発事象情報に含まれる検出時刻を格納する。解消予定時刻についても、突発事象情報受信時に予め設定されている値を用い、例えば、事故の継続時間を30分と決めておき、検出時刻から30分後の情報を解消予定時刻として格納する。
The detection reliability of the sudden event is an index indicating how reliable the detection result is when the sudden event is detected. As described above, when the sudden event is detected from the probe data, the detection threshold value is detected. It is determined based on threshold information stored in the
突発事象情報送信部90は、突発事象情報記憶部80を常に監視し、新しく突発事象情報記憶部80に突発事象情報が格納されたとき、その情報を抽出して端末装置200へ送信する。センタ装置1と端末装置200は、光ビーコン,無線LAN,携帯電話,DSRCなどの通信手段により接続されている。以上がセンタ装置1の構成になる。
The sudden event
端末装置200の突発事象情報受信部210は、センタ装置1の突発事象情報送信部90から送信される突発事象情報を受信し、突発事象情報記憶部220に格納する。
The sudden event
突発事象情報記憶部220は、突発事象情報受信部210からの突発事象情報を記憶する。図12に突発事象情報記憶部220に記憶される突発事象情報の構成図を示す。突発事象情報は、突発事象ID,始端位置情報,終端位置情報,検出信頼度,検出時刻,解消予定時刻,融合事象IDから構成される。突発事象ID,始端位置情報,終端位置情報,検出信頼度,検出時刻,解消予定時刻は、センタ装置1の突発事象情報記憶部80に格納されている突発事象情報と同様である。融合事象IDとは、空間融合処理部230と時間融合処理部240にて、複数の突発事象情報を融合したときにその元になる突発事象情報のIDを格納する。ここでの突発事象IDは、センタ装置1の突発事象情報記憶部80に格納されているものと同様である。また融合後の突発事象IDは、元の突発事象IDとは重複しないように突発事象同一判定部225にて設定される。例えば、センタ装置1と端末装置200で突発事象IDの番号を「00001〜99999」としたとき、融合事象IDは「100000〜」とする。
The sudden event
地図データ蓄積部235は、道路地図の電子データを蓄積しており、交通情報センタ1の地図データ蓄積部35と同じデータ構成である。
The map
突発事象同一判定部225は、突発事象情報受信部210にて受信した突発事象情報と、突発事象情報記憶部220に蓄積している突発事象情報を比較し、新たに受信した突発事象情報が既に蓄積されている突発事象情報と同じ突発事象に基づいた情報であるかどうかを判定する。
The sudden event
図13に、事象融合処理部260の処理フローを示す。ここでは突発事象情報受信部210にて受信した突発事象情報の突発事象IDを(X)とし、検出信頼度をC(X)、検出時刻をTIME_S(X)、解消予定時刻をTIME_E(X)として表す。同様に、突発事象情報記憶部220から処理対象として読み出した突発事象情報の突発事象IDを(Y)とする。
FIG. 13 shows a processing flow of the event fusion processing unit 260. Here, the sudden event ID of the sudden event information received by the sudden event
始めに、突発事象情報記憶部220に格納されている全ての突発事象情報について処理したかどうかを判定する(ステップS201)。全ての突発事象情報について処理が終了していない場合(ステップS201でNo)、処理対象とする事象情報(Y)を突発事象情報記憶部220から読み出す。突発事象同一判定部225では、まずこの事象情報(Y)と突発事象情報受信部210にて受信した突発事象情報である事象情報(X)の検出時刻の時間差が許容範囲内かどうかを判断する(ステップS202)。ステップS202では、TIME_S(X)とTIME_S(Y)を比較し、この時間差が閾値Tを超えないかどうかを判断する。閾値Tを超える場合(ステップS202でNo)、事象情報(X)と事象情報(Y)を異なる突発事象と見なしてステップS201へ進む。閾値Tを越えない場合(ステップS202でYes)、次に突発事象同一判定部225では、処理対象の事象情報(Y)と事象情報(X)とが隣接しているかどうかを判定する(ステップS203)。
First, it is determined whether or not all of the sudden event information stored in the sudden event
ステップS203の処理では、まず、各事象情報について、対応する道路リンク列を求める。この場合、事象情報に格納されている始端位置情報と終端位置情報を用い、始端位置情報に格納されている緯度・経度を出発地点、終端位置情報に格納されている緯度・経度を目的地点として経路探索を行って求めた経路を構成する道路リンク列と、逆に終端位置情報に格納されている緯度・経度を出発地点、始端位置情報に格納されている緯度・経度を目的地点として経路探索を行って求めた経路を構成する道路リンク列の2つを求め、2つの経路長が短いほうの道路リンク列を、突発事象発生区間とする。そしてこの経路を求めた時に出発地点とした緯度・経度を上流側位置とし、目的地点とした緯度・経度を下流側位置とする。事象情報(X)について求めた上流側位置情報をPos_S(X)、下流側位置情報をPos_E(X)と表す。 In the process of step S203, first, a corresponding road link string is obtained for each event information. In this case, using the start position information and end position information stored in the event information, the latitude / longitude stored in the start position information is the departure point, and the latitude / longitude stored in the end position information is the destination point. Route search using the road link sequence that composes the route obtained by route search and the latitude / longitude stored in the end position information as the departure point and the latitude / longitude stored in the start position information as the destination point Two of the road link sequences constituting the obtained route are obtained, and the road link sequence having the shorter two route lengths is set as the sudden event occurrence section. Then, the latitude / longitude that is the starting point when the route is obtained is the upstream position, and the latitude / longitude that is the destination point is the downstream position. The upstream position information obtained for the event information (X) is represented as Pos_S (X), and the downstream position information is represented as Pos_E (X).
なお、突発事象情報が点の情報であり、始端位置情報のみの場合は、終端位置情報が始端位置情報と同じであるものとし、Pos_S(X)=Pos_E(X)とする。そして、事象情報に対応する道路リンク列は、点の情報が存在する1個の道路リンクということになる。 When the sudden event information is point information and only the start position information, the end position information is the same as the start position information, and Pos_S (X) = Pos_E (X). The road link sequence corresponding to the event information is one road link where point information exists.
次に、2つの事象情報(X),事象情報(Y)の位置関係を判断する。事象情報(X)に対応する道路リンク列を、(LX(1),…,LX(i),…,LX(N))、事象情報(Y)に対応する道路リンク列を、(LY(1),…,LY(j),…,LY(M))としたとき、一方の道路リンク列が他方の道路リンク列の一部又は全部と一致するか、2つの道路リンク列で一致する部分的な道路リンク列が存在しない場合の2つに分かれる。ここで道路リンク列が一致するとは、リンクIDとその並びの順番が同じであることを意味する。一方の道路リンク列が他方の道路リンク列の一部又は全部と一致する場合は、2つの事象情報が重複又は交差していることを意味するため、2つの突発事象は隣接しているものと判断する。 Next, the positional relationship between the two event information (X) and event information (Y) is determined. The road link sequence corresponding to the event information (X) is (LX (1),..., LX (i),..., LX (N)), and the road link sequence corresponding to the event information (Y) is (LY ( 1),..., LY (j),..., LY (M)), one of the road link sequences matches a part or all of the other road link sequence, or two road link sequences match. There are two cases where there is no partial road link sequence. Here, the road link strings coincide with each other means that the link IDs and the order of the arrangement are the same. If one road link string matches part or all of the other road link string, it means that the two event information overlaps or intersects. to decide.
2つの道路リンク列で一致する部分的な道路リンク列が存在しない場合は、2つの突発事象が離れていることを意味するため、次に、2つの突発事象間の距離Lを求める。 If there is no partial road link sequence that matches between the two road link sequences, it means that the two sudden events are separated, and then the distance L between the two sudden events is obtained.
距離Lの算出には、図4のステップS50にて用いた経路探索処理と同様の処理を行う。ここではPos_S(X),Pos_E(X)とPos_S(Y),Pos_E(Y)を出発地と目的地とする組合せを考慮して、経路探索結果の経路長を距離Lとする。Pos_S(X)とPos_S(Y)とのどちらを出発地側と目的地側に設定するのかを考えたときに、一方の下流側が他方の上流側に繋がることを考えると、出発地:Pos_E(X)−目的地:Pos_S(Y)の場合と、出発地:Pos_E(Y)−目的地:Pos_S(X)の場合の2パターンがある。このときは、2パターンについて経路探索処理し、求めた経路の距離が短いパターンの経路の距離をLとして採用する。そしてこの距離の短い組合せの出発地側となった突発事象情報を上流事象、目的地側となった突発事象情報を下流事象とする。 For the calculation of the distance L, processing similar to the route search processing used in step S50 of FIG. 4 is performed. Here, the route length of the route search result is set to the distance L in consideration of the combination of Pos_S (X), Pos_E (X) and Pos_S (Y), Pos_E (Y) as the starting point and the destination. When considering which of Pos_S (X) and Pos_S (Y) is set as the departure side and the destination side, considering that one downstream side is connected to the other upstream side, the departure point: Pos_E ( There are two patterns: X) -Destination: Pos_S (Y) and Departure: Pos_E (Y) -Destination: Pos_S (X). At this time, the route search process is performed for two patterns, and the distance of the route having the shorter route distance is adopted as L. Then, the sudden event information that becomes the departure side of the combination of short distances is the upstream event, and the sudden event information that becomes the destination side is the downstream event.
なお、突発事象情報(X)の位置と突発事象情報(Y)の位置が完全に一致する場合は、距離Lの値は「0」になる。 Note that when the position of the sudden event information (X) and the position of the sudden event information (Y) completely coincide with each other, the value of the distance L is “0”.
次に求めた距離Lがある一定の閾値ε以下かどうかを判定する。距離Lが閾値ε以下の場合、事象情報(X)が対応する突発事象と、事象情報(Y)が対応する突発事象は隣接していると判定する。距離Lが閾値εより大きい場合、2つの突発事象は隣接していないと判定する。 Next, it is determined whether the obtained distance L is equal to or smaller than a certain threshold value ε. When the distance L is less than or equal to the threshold ε, it is determined that the sudden event corresponding to the event information (X) and the sudden event corresponding to the event information (Y) are adjacent. If the distance L is greater than the threshold ε, it is determined that the two sudden events are not adjacent.
以上の処理により、2つの事象情報が隣接していないと判断した場合(ステップS203:No)には、ステップS201へ進み、隣接していると判断した場合(ステップS203:Yes)には、次のステップS204へ進む。 When it is determined that the two pieces of event information are not adjacent by the above processing (step S203: No), the process proceeds to step S201, and when it is determined that they are adjacent (step S203: Yes), the next The process proceeds to step S204.
ステップS204では、まず空間融合処理部230により、同一と判定された2つの突発事象の位置関係と検出信頼度に基づき、突発事象情報の位置情報を融合する。まず、突発事象情報記憶部220から検出信頼度C(X),C(Y)を抽出する。次に事象情報(X)と事象情報(Y)の位置関係と、取得した突発事象情報の検出信頼度を元に、突発事象の位置情報を融合する。検出信頼度の高い突発事象情報の位置を基準に、その下流に検出信頼度の低い突発事象情報があった場合は下流にあたるこの検出信頼度の低い突発事象情報を削除し、上流の事象情報については、検出信頼度の低い突発事象情報の位置情報を融合する。また、検出信頼度が同じであった場合にも、2つの突発事象情報の位置情報を融合する。以下では、検出信頼度の高い突発事象を高信頼度突発事象、検出信頼度の低い突発事象を低信頼度突発事象、融合した突発事象を融合突発事象と定義する。
In step S204, first, the spatial
まず、2つの突発事象の事象情報(X),事象情報(Y)について、Pos_S(X)=Pos_E(X),Pos_S(Y)=Pos_E(Y)であった場合、即ち両方の突発事象が点の情報である場合については、一方の事象情報の検出信頼度が高くC(X)>C(Y)又はC(Y)>C(X)であって、Pos_S(X)=Pos_S(Y)であるか、高信頼度突発事象が上流事象である場合、高信頼度突発事象に対応した事象情報を融合突発事象として突発事象情報記憶部220に登録し、低信頼度突発事象に対応した事象情報を削除する。また2つの事象情報の検出信頼度が同じであるか又は高信頼度突発事象が下流事象である場合、上流事象の上流側位置情報を出発点とし、下流事象の上流側位置情報を目的地とした時の経路探索を行い、経路探索により求まった経路を構成する道路リンク列を融合した高信頼度突発事象として突発事象情報記憶部220に登録する。融合突発事象の事象情報を突発事象情報記憶部220に登録する際には、前述の通り、突発事象情報を融合したときにその元になる事象情報の突発事象IDを融合事象IDに追加するが、一方の事象情報が融合突発事象であった場合は、融合事象IDに格納されている突発事象IDを、突発事象ID同士が重複しないように、もう一方の事象情報の突発事象IDとマージした上で、融合事象IDに格納する。
First, regarding event information (X) and event information (Y) of two sudden events, when Pos_S (X) = Pos_E (X) and Pos_S (Y) = Pos_E (Y), that is, both sudden events are In the case of point information, the detection reliability of one event information is high and C (X)> C (Y) or C (Y)> C (X), and Pos_S (X) = Pos_S (Y If the high-reliability sudden event is an upstream event, the event information corresponding to the high-reliability sudden event is registered in the sudden event
次に、2つの突発事象の事象情報(X),事象情報(Y)の位置関係に基づき、一方の突発事象に対応した道路リンク列の全てが他方の突発事象に対応した道路リンク列の一部又は全部と一致する場合、即ち、2つの道路リンク列が完全に一致するかあるいは一方の道路リンク列が他方の道路リンク列を含む場合、2つの突発事象の検出信頼度が同じであるか、又は低信頼度突発事象に対応した道路リンク列の全てが高信頼度突発事象に対応した道路リンク列の一部又は全部と一致していれば、他方の道路リンク列の全てを含む突発事象を融合突発事象として、その事象情報を突発事象情報記憶部220に登録する。逆に、高信頼度突発事象に対応した道路リンク列の全てが低信頼度突発事象に対応した道路リンク列の一部又は全部と一致していれば、高信頼度突発事象の事象情報における下流側位置情報を融合突発事象の下流側位置情報とし、低信頼度突発事象の事象情報における上流側位置情報を融合突発事象の上流側位置情報とした事象情報を突発事象情報記憶部220に登録し、低信頼度突発事象の事象情報を削除する。
Next, based on the positional relationship between event information (X) and event information (Y) of two sudden events, all of the road link sequences corresponding to one sudden event are one of the road link sequences corresponding to the other sudden event. If the two or all road links are completely matched, or if one road link row contains the other road link row, the detection reliability of the two sudden events is the same. Or if all of the road link sequences corresponding to the low-reliability outbreak event match part or all of the road link sequence corresponding to the high-reliability outbreak event, the outbreak event including all of the other road link sequence As a fusion sudden event, the event information is registered in the sudden event
次に、一方の突発事象に対応した道路リンク列の一部が他方の突発事象に対応した道路リンク列の一部と一致する場合、即ち2つの道路リンク列の一部だけが重複する場合、まず2つの事象情報のどちらが上流側にあるのか調べる。この為、2つの事象情報を事象情報(A),事象情報(B)とした時、出発地:Pos_S(A)−目的地:Pos_S(B)の場合と、出発地:Pos_S(B)−目的地:Pos_S(A)の場合の2パターンについて経路探索処理し、求めた経路の距離が短い組合せの出発地側となった事象情報を上流事象、目的地側となった事象情報を下流事象とする。そして、下流事象が高信頼度突発事象である場合は、高信頼度突発事象の事象情報における下流側位置情報を融合突発事象の下流側位置情報とし、低信頼度突発事象の事象情報における上流側位置情報を融合突発事象の上流側位置情報とした事象情報を突発事象情報記憶部220に登録する。一方、下流事象が低信頼度突発事象である場合は、高信頼度突発事象に対応した事象情報を突発事象情報記憶部220に登録し、低信頼度突発事象に対応する事象情報を削除する。
Next, when a part of the road link sequence corresponding to one sudden event coincides with a part of the road link sequence corresponding to the other sudden event, that is, when only a part of the two road link sequences overlaps, First, it is examined which of the two event information is on the upstream side. For this reason, when the two event information are event information (A) and event information (B), the origin is Pos_S (A) −the destination is Pos_S (B), and the origin is Pos_S (B) −. Destination: Route search processing is performed for two patterns in the case of Pos_S (A), the event information that becomes the departure side of the combination with the short distance of the obtained route is the upstream event, and the event information that is the destination side is the downstream event And If the downstream event is a high-reliability sudden event, the downstream position information in the event information of the high-reliability sudden event is used as the downstream position information of the fusion sudden event, and the upstream side in the event information of the low-reliability sudden event Event information whose position information is upstream position information of the fusion sudden event is registered in the sudden event
次に2つの突発事象に対応する2つの道路リンク列で一致する部分的な道路リンク列が存在しない場合、前述の2つの突発事象間の距離Lを求めた処理により、どちらの突発事象が上流事象又は下流事象であるかが判明している。そして、上記の処理と同様にして、下流事象が高信頼度突発事象である場合は、高信頼度突発事象の事象情報における下流側位置情報を融合突発事象の下流側位置情報とし、低信頼度突発事象の事象情報における上流側位置情報を融合突発事象の上流側位置情報とした事象情報を突発事象情報記憶部220に登録する。一方、下流事象が低信頼度突発事象である場合は、高信頼度突発事象に対応した事象情報を突発事象情報記憶部220に登録し、下流に位置する低信頼度突発事象に対応する事象情報を削除する。なおこの時、下流事象が低信頼度突発事象である場合に、上流事象である高信頼度突発事象が点の情報である場合には、融合突発事象も点の情報となる。
Next, if there is no partial road link sequence that matches between the two road link sequences corresponding to the two sudden events, the process of obtaining the distance L between the two sudden events described above determines which It is known whether it is an event or a downstream event. Similarly to the above processing, when the downstream event is a highly reliable sudden event, the downstream position information in the event information of the highly reliable sudden event is used as the downstream position information of the fusion sudden event, and the low reliability Event information having upstream position information in the event information of the sudden event as upstream position information of the combined sudden event is registered in the sudden event
なお、融合突発事象の事象情報における検出信頼度は、融合した2つの事象情報における検出信頼度の内、高い検出信頼度の値が格納される。 As the detection reliability in the event information of the merged sudden event, a value of a high detection reliability is stored among the detection reliability in the two merged event information.
次にステップS205では、時間融合処理部240により、同一と判定された2つの突発事象の検出信頼度に基づき、融合突発事象の事象情報における時間情報を融合する。この時間融合処理部240では、突発事象情報記憶部220の解消予定時刻情報を、高信頼度突発事象の事象情報に合わせる。そこで始めに、融合対象となる突発事象の事象情報から解消予定時刻情報と検出信頼度情報を抽出する。ここでは突発事象(A)と突発事象(B)を考え、検出信頼度をそれぞれC(A),C(B)、解消予定時刻をそれぞれTIME_E(A),TIME_E(B)とする。次に抽出した突発事象の解消予定時刻TIME_E(A,B)を検出信頼度を用いて融合する。融合突発事象の解消予定時刻は、検出信頼度を用いた解消予定時刻の重み付き平均にて求める。
Next, in step S205, the time
TIME_E(A,B)=(C(A)×TIME_E(A)+C(B)×TIME_E(B)) /(C(A)+C(B)) …(式6)
あるいはまた、検出信頼度が高い方の突発事象の解消予定時刻を、融合突発事象の解消予定時刻にしてもよい。
TIME_E (A, B) = (C (A) × TIME_E (A) + C (B) × TIME_E (B)) / (C (A) + C (B)) (Formula 6)
Alternatively, the scheduled cancellation time of the sudden event having the higher detection reliability may be set as the scheduled cancellation time of the fusion sudden event.
次に融合した解消予定時刻を突発事象情報記憶部220に登録されている対象となる融合突発事象へ格納する。
Next, the merged cancellation scheduled time is stored in the target merged sudden event registered in the sudden event
受信した突発事象について、全ての突発事象情報との処理した場合(ステップS201でYes)、ステップS206へ移動する。ステップS206では、突発事象情報記憶部220に格納されている突発事象における2つの事象情報の組合せが全て処理済となったか否かを調べ、未処理の組合せがあれば(S206:No)その1つを選択してステップS207へ移動する。以下では、突発事象情報記憶部220に格納されている突発事象の組合せが、事象情報(U)と事象情報(V)であるものとして説明する。
When the received unexpected event is processed with all the unexpected event information (Yes in step S201), the process proceeds to step S206. In step S206, it is checked whether or not all combinations of the two event information in the sudden event stored in the sudden event
ここからの処理は、突発事象情報記憶部220に格納された事象情報について、互いに融合可能なものが無いか調べ、可能な限り融合を行う処理である。この為、図13に示すステップS207からステップS210の処理は、前述のステップS202からステップS205の処理において、受信した突発事象の事象情報(X)と処理対象とする事象情報(Y)を、それぞれ突発事象情報記憶部220に格納されている事象情報(U)と事象情報(V)の組合せで置き換えたものとなる。また、ステップS204において、新たな融合突発事象を突発事象情報記憶部220に格納する場合、その融合突発事象の融合事象IDは、ステップS204における処理と同様であるが、事象情報(U)と事象情報(V)が共に融合突発事象である場合、それぞれの融合事象IDに含まれる突発事象IDが重複しないようにマージして、登録する事象情報の融合事象IDに格納される。
The processing from here is processing for investigating whether there is any event information stored in the sudden event
ステップS206の判定処理で、突発事象情報記憶部220に格納されている突発事象における2つの事象情報の組合せが全て処理済となった場合(S206でYes)、処理が終了する。
If it is determined in step S206 that all combinations of two event information in the sudden event stored in the sudden event
表示部250は、空間融合処理部230と時間融合処理部240によって融合された融合突発事象の事象情報を車載端末のディスプレイに表示する。図14は端末装置200の表示部250にて突発事象情報を表示するときの例を表した図である。図14(a)は融合前の突発事象情報の表示例である。現況の交通情報,突発事象情報を道路リンクの線の太さによって区別する。また、道路リンクごとの渋滞度,突発事象の検出信頼度の大きさに応じて色を変えて表示している。また突発事象情報には点と線の情報がある。また、現況の交通情報,突発事象情報を区別する方法は、線の色相・彩度・明度を変える、線種を変えるなどの表示手法がある。さらにディスプレイ上では、1つの突発事象につき、突発事象発生を報じるコメントと、検出信頼度,検出時刻,解消予定時刻が表示される。図14(b)は融合後の突発事象情報の表示例である。図14(a)と同様に、空間融合処理部230,時間融合処理部240にて融合された突発事象情報の検出時刻,解消予定時刻を表示する。
The
1 センタ装置
10 交通情報受信部
20 プローブデータ受信部
30 プローブデータ処理部
35 地図データ蓄積部
40 現況交通情報記憶部
50 統計処理部
55 日時情報記憶部
60 統計交通情報記憶部
70 突発事象検出部
72 検出閾値情報生成部
75 検出閾値情報記憶部
200 端末装置
210 突発事象情報受信部
220 突発事象情報記憶部
225 突発事象同一判定部
230 空間融合処理部
235 地図データ蓄積部
240 時間融合処理部
250 表示部
1
Claims (4)
前記突発事象情報を受信した時に既に受信した突発事象情報を記憶していた場合、新たに受信した突発事象情報が前記既に受信した突発事象情報と同一の突発事象から生成されたものであるかを判断し、
同一の突発事象情報から生成されたと判断された複数の突発事象情報について、当該複数の突発事象情報の検出信頼度情報を比較し、高い信頼度情報をもつ突発事象情報を基準にして、当該基準とした突発事象情報の下流に位置する突発事象情報は削除し、上流の突発事象情報を当該基準とした突発事象情報と融合した融合突発事象を生成すること
を特徴とする交通情報処理方法。 A traffic information processing method in an in-vehicle terminal device that receives and stores sudden event information that is traffic information of a sudden event,
If the sudden event information already received when the sudden event information is received is stored, whether the newly received sudden event information is generated from the same sudden event as the already received sudden event information. Judgment
Compare the detection reliability information of multiple pieces of sudden event information for multiple pieces of sudden event information determined to have been generated from the same sudden event information, and use the criteria for sudden event information with high reliability information. A traffic information processing method characterized in that the sudden event information located downstream of the sudden event information is deleted, and a combined sudden event is generated by fusing the upstream sudden event information with the sudden event information based on the reference.
前記突発事象情報受信装置で受信した前記突発事象情報が、前記突発事象情報記憶部に記憶していた突発事象情報と同一の突発事象から生成されたものであるかを判断する同一突発事象判断装置と、
前記同一突発事象判断装置にて、前記突発事象情報受信装置で受信した前記突発事象情報が前記突発事象情報記憶部に記憶していた突発事象情報であると判断した場合、当該受信した突発事象情報と当該記憶していた突発事象情報の検出信頼度情報とを比較し、高い信頼度情報をもつ突発事象情報を基準にして、当該基準とした突発事象情報の下流に位置する突発事象情報は削除し、上流の突発事象情報を当該基準とした突発事象情報と融合した融合突発事象を生成する突発事象融合装置と、
を有することを特徴とする交通情報システム。 In a traffic information system comprising a sudden event information receiving device that receives sudden event information that is traffic information of a sudden event, and a sudden event information storage unit that stores the received sudden event information,
The same sudden event determination device that determines whether the sudden event information received by the sudden event information receiving device is generated from the same sudden event as the sudden event information stored in the sudden event information storage unit When,
When the same sudden event determination device determines that the sudden event information received by the sudden event information receiving device is the sudden event information stored in the sudden event information storage unit, the received sudden event information Is compared with the stored detection reliability information of the sudden event information, and the sudden event information located at the downstream of the sudden event information as the reference is deleted with reference to the sudden event information having high reliability information. And a sudden event fusion device that generates a fusion sudden event in which the upstream sudden event information is fused with the sudden event information based on the reference,
A traffic information system characterized by comprising:
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