JP6127670B2 - 事例情報処理方法、事例情報処理プログラム、及び情報処理装置 - Google Patents
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Description
図1は、情報処理装置の機能構成の一例を示す図である。図1に示す情報処理装置10は、入力部の一例である事例情報入力部11と、事例まとめ処理部12と、出力部の一例である多発地点出力部13とを有する。事例まとめ処理部12は、第1まとめ処理部21と、第2まとめ処理部22とを有する。第2まとめ処理部22は、候補クラスタ選定部31と、要因推定域割り当て部32と、組選定部33と、クラスタ処理部34とを有する。クラスタ処理部34は、要因推定域処理部41を有する。
図2は、情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。図2に示す情報処理装置10は、入力装置61と、出力装置62と、ドライブ装置63と、補助記憶装置64と、主記憶装置65と、各種制御を行うCentral Processing Unit(CPU)66と、ネットワーク接続装置67とを有し、これらはシステムバスBで相互に接続されている。
ここで、本実施形態における事例情報処理の概要例について、図を用いて説明する。図3は、本実施形態における事例情報処理の概要の一例を示す図である。図3では、説明の便宜上、従来手法との課題も含めて説明する。図3の各点は、ヒヤリハット事例を示し、点から出た矢印は、車両の進行方向を示す。また、矢印は、速度と長さとが対応付けられたベクトル量である。
情報処理装置10の処理の一例について、フローチャートを用いて説明する。図4は、情報処理装置の処理の一例を示すフローチャートである。図4の例において、情報処理装置10の事例情報入力部11は、ヒヤリハットの事例情報51の入力を受け付ける。情報処理装置10の事例まとめ処理部12は、S01の処理で得られた事例情報51に対して、例えば所定条件(第1の条件)に該当する事例を集合(クラスタ)としてまとめる第1段階の事例まとめ上げ処理を行う(S02)。S02の処理では、例えば事例情報51に含まれる事例の発生位置と車両の進行方向との同一性に基づいてまとめ上げ、事例に関する複数の集合を形成する。
次に、上述した事例情報51のデータ例について、具体的に説明する。図5は、事例情報のデータ例を示す図である。図5に示す事例情報51は、項目として、例えば「事例ID」、「日時」、「位置情報」、「進行方向(方位(°))」、及び「速度(Km/h)」等であるが、これに限定されるものではない。
次に、上述した第1まとめ処理部21の処理例について、フローチャートを用いて説明する。図6は、第1まとめ処理部の処理の一例を示すフローチャートである。図6の例において、第1まとめ処理部21は、入力された全事例の全ての組み合わせに対して距離行列を算出する(S11)。具体的には、各事例の発生地点間の距離と、2つの事例の進行方向のなす角を算出し、ij成分Dijが所定の性質を持つ行列(距離行列)を作成する。
第1まとめ処理部21は、例えば距離行列のij成分Dijを以下のルールにより算出する。なお、以下の説明において、Θは90°以下の正値定数、αは非常に大きな正値定数とする。
Dij=dij if θij<Θ
Dij=α otherwise
<距離行列のij成分Dij算出例2>
また、第1まとめ処理部21は、例えば、距離行列のij成分Dijを以下の式で算出する。
なお、以下の説明において、εは微小な正値定数、nは1以上の定数とする。
Dij=dij/(1+ε+cosnθij) if θij<180°/n
Dij=dij/ε otherwise
次に、第1まとめ処理部21は、クラスタを接続する基準となる初期閾値を設定し(S12)、接続行列を算出する(S13)。具体的には、S11で算出された距離行列より、ij成分Cijが以下のような接続行列を作成する。なお、Lは、所定の閾値定数である。
Cij= 1 if Dij≦L
Cij= 0 otherwise
なお、第1まとめ処理部21は、上述した定数Lを複数個設定し、それぞれの定数で上述の処理を行い、処理結果を既存のクラスタリング評価方式によって評価し、最も評価が良いときのクラスタリング結果を採用するようにしてもよい。
次に、上述した第2まとめ処理部22の処理例について、フローチャートを用いて説明する。図9は、第2まとめ処理部の処理の一例を示すフローチャートである。図9の例において、第2まとめ処理部22の候補クラスタ選定部31は、上述した第1まとめ処理で得られた各クラスタを構成する事例間距離の最大値が所定の閾値以下のクラスタをまとめ上げ候補クラスタとして選定する(S31)。なお、S31の処理において、第2まとめ処理部22は、多発区間とみなせるクラスタは、まとめ上げ候補としないようにしてもよい。
次に、上述した第2まとめ処理部22の要因推定域割り当て部32における上述したS34の要因推定域の初期値算出処理について、フローチャートを用いて説明する。図16は、要因推定域処理部の処理の一例を示すフローチャートである。図16の例において、第2まとめ処理部22の要因推定域割り当て部32は、要因推定域を算出する対象クラスタの後方の境界を取得し(S51)、前方の境界を取得し(S52)、側方の境界を取得する(S53)。なお、S51〜S53の処理の順序においては、図16の例に限定されるものではなく、他の順序であってもよい。
次に、上述したS51の後方の境界取得処理の一例について、フローチャートを用いて説明する。図17は、後方の境界取得処理の一例を示すフローチャートである。図17の例において、要因推定域割り当て部32は、クラスタの重心の座標を通り、代表ベクトルに直交する直線(m)を計算する(S61)。
次に、上述したS52の前方の境界取得処理の一例について、フローチャートを用いて説明する。図19は、前方の境界取得処理の一例を示すフローチャートである。図19の例において、要因推定域割り当て部32は、クラスタ内の全ての事例について、直前の速度を計算し(S71)、例えば速度と制動距離の対応表等を参照して各事例の制動距離を計算する(S72)。なお、速度に対応する制動距離は、車種や車重に関係なく予め設定された平均的な値でもよく、車種や車重等に対応させて設定してもよい。
次に、上述したS53の側方の境界取得処理の一例について、フローチャートを用いて説明する。図21は、側方の境界取得処理の一例を示すフローチャートである。
ここで、要因推定域割り当て部32における要因推定域の他の割り当て例について、図を用いて説明する。図24は、要因推定域の他の割り当て例を示す図である。
次に、事例情報51に含まれる日時情報等を考慮した実施例について説明する。例えば、同じ道路でも、時間帯によりヒヤリハット地点になる場合とならない場合がある。例えば、学校やオフィス沿いにある道路では、ヒヤリハット事例が朝と夕方に集中している可能性があり、見通しの悪くなる交差点では、ヒヤリハット事例が西日の差す時間帯や雨で視界が悪くなる日に集中している可能性がある。
(付記1)
情報処理装置が、
車両事故に至る可能性がある事例に関する情報である事例情報に含まれる事例の発生位置と車両の進行方向との同一性に基づいて、前記事例に関する複数の集合を形成し、
形成された前記複数の集合のそれぞれについて、前記事例を引き起こす要因となった事物が存在する範囲を推定して要因推定域を求め、
求めた各要因推定域の相互関係に基づいて各集合をまとめるか否かを決定する、
ことを特徴とする事例情報処理方法。
(付記2)
前記各集合に対応する要因推定域に重複部分があるか否かを判断し、前記重複部分のあった集合を一つの集合の組にまとめることを特徴とする付記1に記載の事例情報処理方法。
(付記3)
形成された前記複数の集合のそれぞれについて、集合に含まれる事例から代表ベクトルを取得し、取得した前記代表ベクトルに基づいて、前記車両の前方、後方、及び側方の境界を求めて前記要因推定域を設定することを特徴とする付記1又は2に記載の事例情報処理方法。
(付記4)
形成された前記複数の集合のそれぞれについて、集合に含まれる最前方の事例ベクトルの座標と、前記集合の重心と、前記最前方の事例ベクトルの速度データに対応する制動距離とに基づいて前記要因推定域を求めることを特徴とする付記1又は2に記載の事例情報処理方法。
(付記5)
前記各集合のうち、所定数以上の事例を含む集合を事例発生の多発地点として出力することを特徴とする付記1乃至4の何れか1項に記載の事例情報処理方法。
(付記6)
車両事故に至る可能性がある事例に関する情報である事例情報に含まれる事例の発生位置と車両の進行方向との同一性に基づいて、前記事例に関する複数の集合を形成し、
形成された前記複数の集合のそれぞれについて、前記事例を引き起こす要因となった事物が存在する範囲を推定して要因推定域を求め、
求めた各要因推定域の相互関係に基づいて各集合をまとめるか否かを決定する、
処理をコンピュータに実行させるための事例情報処理プログラム。
(付記7)
車両事故に至る可能性がある事例に関する情報である事例情報に含まれる事例の発生位置と車両の進行方向との同一性に基づいて、前記事例に関する複数の集合を形成する第1まとめ処理部と、
前記第1まとめ処理部により得られる前記複数の集合のそれぞれについて、前記事例を引き起こす要因となった事物が存在する範囲を推定して要因推定域を求め、求めた各要因推定域の相互関係に基づいて各集合をまとめるか否かを決定する第2まとめ処理部とを有することを特徴とする情報処理装置。
11 事例情報入力部(入力部)
12 事例まとめ処理部
13 多発地点出力部(出力部)
21 第1まとめ処理部
22 第2まとめ処理部
31 候補クラスタ選定部
32 要因推定域割り当て部
33 組選定部
34 クラスタ処理部
41 要因推定域処理部
51 事例情報
52 多発地点情報
61 入力装置
62 出力装置
63 ドライブ装置
64 補助記憶装置
65 主記憶装置
66 CPU
67 ネットワーク接続装置
68 記録媒体
71,72 座標
73 要因推定域
Claims (4)
- 情報処理装置が、
車両事故に至る可能性がある事例に関する情報である事例情報を記憶部より取得する工程と、
取得した前記事例情報に含まれる事例の発生位置と車両の進行方向との同一性に基づいて、前記事例に関する複数の集合を形成する工程と、
形成された前記複数の集合のそれぞれについて、前記事例の車両の進行方向の平均と車両の速度の平均を算出することで代表ベクトルを算出し、該複数の集合のそれぞれについて、最前方の前記事例情報に含まれる事例の発生位置に当該最前方の事例情報に含まれる車両の速度に対応する制動距離をプラスした第1の座標と、前記代表ベクトルの重心に該制動距離をプラスした第2の座標とを通る線分を直径とする円を求めることにより、前記事例を引き起こす要因となった事物が存在する範囲を推定して要因推定域を求める工程と、
求めた各要因推定域間において重複部分があるか否かを判断し、重複部分があると判断した要因推定域に対応する集合を、同じ事物が要因となって引き起こされた事例の集合として、一つの集合の組にまとめる工程と、
前記集合の組を出力する工程と
を実行することを特徴とする事例情報処理方法。 - 前記出力する工程は、前記集合の組のうち、所定数以上の事例を含む集合の組を事例発生の多発地点として出力することを特徴とする請求項1に記載の事例情報処理方法。
- 車両事故に至る可能性がある事例に関する情報である事例情報を記憶部より取得する工程と、
取得した前記事例情報に含まれる事例の発生位置と車両の進行方向との同一性に基づいて、前記事例に関する複数の集合を形成する工程と、
形成された前記複数の集合のそれぞれについて、前記事例の車両の進行方向の平均と車両の速度の平均を算出することで代表ベクトルを算出し、該複数の集合のそれぞれについて、最前方の前記事例情報に含まれる事例の発生位置に当該最前方の事例情報に含まれる車両の速度に対応する制動距離をプラスした第1の座標と、前記代表ベクトルの重心に該制動距離をプラスした第2の座標とを通る線分を直径とする円を求めることにより、前記事例を引き起こす要因となった事物が存在する範囲を推定して要因推定域を求める工程と、
求めた各要因推定域間において重複部分があるか否かを判断し、重複部分があると判断した要因推定域に対応する集合を、同じ事物が要因となって引き起こされた事例の集合として、一つの集合の組にまとめる工程と、
前記集合の組を出力する工程と
をコンピュータに実行させるための事例情報処理プログラム。 - 車両事故に至る可能性がある事例に関する情報である事例情報を記憶部より取得する取得部と、
取得した前記事例情報に含まれる事例の発生位置と車両の進行方向との同一性に基づいて、前記事例に関する複数の集合を形成する第1まとめ処理部と、
前記第1まとめ処理部により得られる前記複数の集合のそれぞれについて、前記事例の車両の進行方向の平均と車両の速度の平均を算出することで代表ベクトルを算出し、該複数の集合のそれぞれについて、最前方の前記事例情報に含まれる事例の発生位置に当該最前方の事例情報に含まれる車両の速度に対応する制動距離をプラスした第1の座標と、前記代表ベクトルの重心に該制動距離をプラスした第2の座標とを通る線分を直径とする円を求めることにより、前記事例を引き起こす要因となった事物が存在する範囲を推定して要因推定域を求め、求めた各要因推定域間において重複部分があるか否かを判断し、重複部分があると判断した要因推定域に対応する集合を、同じ事物が要因となって引き起こされた事例の集合として、一つの集合の組にまとめる第2まとめ処理部と、
前記集合の組を出力する出力部と
を有することを特徴とする情報処理装置。
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JP2013082104A JP6127670B2 (ja) | 2013-04-10 | 2013-04-10 | 事例情報処理方法、事例情報処理プログラム、及び情報処理装置 |
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