JP6505465B2 - INFORMATION PROCESSING APPARATUS AND INFORMATION PROCESSING METHOD - Google Patents
INFORMATION PROCESSING APPARATUS AND INFORMATION PROCESSING METHOD Download PDFInfo
- Publication number
- JP6505465B2 JP6505465B2 JP2015033307A JP2015033307A JP6505465B2 JP 6505465 B2 JP6505465 B2 JP 6505465B2 JP 2015033307 A JP2015033307 A JP 2015033307A JP 2015033307 A JP2015033307 A JP 2015033307A JP 6505465 B2 JP6505465 B2 JP 6505465B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- vehicle
- fluid
- discount
- toll
- time zone
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 230000010365 information processing Effects 0.000 title claims description 14
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims description 4
- 239000012530 fluid Substances 0.000 claims description 174
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 42
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 30
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 24
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 15
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 13
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000001684 chronic effect Effects 0.000 description 1
- 230000006698 induction Effects 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 230000001737 promoting effect Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Devices For Checking Fares Or Tickets At Control Points (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Description
本発明の実施形態は、情報処理装置および情報処理方法に関する。 Embodiments of the present invention relate to an information processing apparatus and an information processing method.
高速道路等の有料道路では、慢性的な渋滞が発生しており、当該渋滞による事故の誘発や利便性の低下が道路事業者の課題となっている。 Chronic toll congestion has occurred on toll roads such as expressways, and the induction of accidents due to the congestion and the decrease in convenience have become issues for road operators.
ところで、道路事業者は、渋滞の緩和に向けて、所定の時間帯(例えば、通勤時)におけるETC(Electronic Toll Collection System)の利用者に割引を適用するなどの施策を進めている。しかしながら、当該割引が通勤における有料道路の利用者に向けた施策であるにも関わらず、それ以外の利用者も割引の恩恵を受けており、本来の役割を果たし切れていない。 By the way, road operators are promoting measures such as applying a discount to users of ETC (Electronic Toll Collection System) in a predetermined time zone (for example, at the time of commuting) in order to alleviate traffic congestion. However, even though the discount is a measure for commuting toll road users, other users also benefit from the discount and have not played their essential role.
また、道路事業者は、ETCによって、当該ETCの利用者の通行履歴(例えば、IDや利用時間帯や車種など)を把握しているが、その通行履歴を交通の円滑化に向けて利用する取り組みまでには至っていない。そのため、ETCの利用者の通行履歴を活用して、利用者に応じたサービスの提供の実現が求められている。 In addition, although the road operator grasps the traffic history (for example, ID, time of use, vehicle type, etc.) of the user of the ETC by ETC, the traffic history is used for facilitation of traffic It has not been reached until the initiative. Therefore, it is required to realize the provision of services according to users by utilizing the traffic history of ETC users.
実施形態の情報処理装置は、判定部と、設定部と、を備える。判定部は、通行料金に対して第1割引処理が実行される第1時間帯に有料道路を通行した第1車両の通行履歴に基づいて、第1車両が非流動車両か若しくは当該非流動車両以外の流動車両であるかを判定する。設定部は、第1車両が有料道路を第1時間帯に通行する頻度が高い非流動車両であると判定した場合、第1車両の通行料金に対する第1割引処理の割引率を第1割引率に設定し、第1車両が流動車両であると判定した場合、第1車両の通行料金に対する第1割引処理の割引率を、第1割引率より低い第2割引率に設定する。 An information processing apparatus according to an embodiment includes a determination unit and a setting unit. The determination unit determines whether the first vehicle is the non-fluid vehicle or the non-fluid vehicle based on the traffic history of the first vehicle that has traveled the toll road during the first time zone in which the first discount processing is performed on the toll fee It is determined whether it is a fluid vehicle other than. When the setting unit determines that the first vehicle is a non-fluid vehicle having a high frequency of passing the toll road in the first time zone, the discount rate of the first discount processing for the toll of the first vehicle is the first discount rate When it is determined that the first vehicle is a fluid vehicle, the discount rate of the first discounting process for the toll of the first vehicle is set to a second discount rate lower than the first discount rate.
以下、添付の図面を用いて、本実施形態にかかる情報処理装置および情報処理方法を適用した流動・非流動車両判定システムについて説明する。 Hereinafter, a fluid / non-fluid vehicle determination system to which the information processing apparatus and the information processing method according to the present embodiment are applied will be described using the attached drawings.
図1は、本実施形態にかかる流動・非流動車両判定システムの構成の一例を示すブロック図である。図1に示すように、本実施形態にかかる流動・非流動車両判定システムは、流動・非流動車両判定装置1(情報処理装置の一例)と、中央装置2と、読取装置3と、車載器4と、を有している。流動・非流動車両判定装置1と読取装置3とは、専用のネットワークNWを介して接続されている。また、流動・非流動車両判定装置1と中央装置2とは、図示しない専用の回線を介して接続されている。
FIG. 1 is a block diagram showing an example of the configuration of a fluid / non-fluid vehicle determination system according to the present embodiment. As shown in FIG. 1, the fluid / non-fluid vehicle determination system according to this embodiment includes a fluid / non-fluid vehicle determination device 1 (an example of an information processing device), a central device 2, a
車載器4は、高速道路等の有料道路を通行する車両に搭載され、かつ有料道路の通行履歴を示す高速道路利用データ等の各種情報を記憶可能な記憶媒体であるICカードCが着脱可能である。本実施形態では、車載器4は、制御部400と、読取部401と、GPS受信機402と、通信部403と、入力部404と、表示部405と、記録部406と、ICチップ407と、を有している。
The vehicle-mounted
制御部400は、車載器4全体を制御する。入力部404は、ICカードCを着脱可能なインタフェースである。読取部401は、入力部404に装着されたICカードCに記録された高速道路利用データ等の各種情報を読み取る。記録部406は、入力部404に装着されたICカードCに対する高速道路利用データ等の各種情報の書き込みを行う。表示部405は、ICカードCに記憶された高速道路利用データ等の各種情報を表示する。GPS(Global Positioning System)受信機402は、GPS衛星から電波を受信し、受信した電波を用いて車載器4を搭載した車両の位置を検出する。通信部403は、DSRC(Dedicated Short Range Communication)と称される通信方式や赤外線等によって、読取装置3との間で狭域での無線通信を行って、高速道路利用データやGPS受信機402により検出した車両の位置を示す位置情報等の各種情報をやりとりする。ICチップ407は、車載器4を識別可能とする情報(例えば、車載器管理番号やWCN:Wireless Call Numberなど)または車両を識別可能とする情報(例えば、車両番号など)等の各種情報を記憶可能な記憶装置である。
The
図2は、本実施形態にかかる流動・非流動車両判定システムの車載器に記憶される高速道路利用データのデータ構成の一例を示す図である。図2に示すように、本実施形態では、高速道路利用データは、有料道路の通行履歴を示すデータ(以下、通行履歴データと言う)の名称であるデータ項目I1と、当該データ項目I1に対応する通行履歴データのデータフォーマットI2と、当該データ項目I1に対応する通行履歴データI3と、を含む。 FIG. 2 is a diagram showing an example of a data configuration of expressway use data stored in the on-board unit of the fluid / non-fluid vehicle determination system according to the present embodiment. As shown in FIG. 2, in the present embodiment, the expressway use data corresponds to a data item I1 which is the name of data (hereinafter referred to as passage history data) indicating the passage history of toll roads, and the data item I1. It includes a data format I2 of the passage history data to be passed and passage history data I3 corresponding to the data item I1.
本実施形態では、データ項目I1には、「車載器ID」、「車両種別」、「入口IC番号」、「出口IC番号」、「入口IC通過日時」、「出口IC通過日時」、および「通行料金」が含まれる。 In the present embodiment, the data item I1 includes "vehicle ID", "vehicle type", "entry IC number", "exit IC number", "entry IC passage date", "exit IC passage date", and Toll charges are included.
また、本実施形態では、データフォーマットI2には、データ項目I1:「車載器ID」に対応するデータフォーマット:「0000−00000000」と、データ項目I1「車両種別」に対応するデータフォーマット:「1:普通車、2:大型車、3:特大車、4:中型車、5:軽自動車等」と、データ項目I1「入口IC番号」に対応するデータフォーマット:「00−000」と、データ項目I1「出口IC番号」に対応するデータフォーマット:「00−000」と、データ項目I1「入口IC通過日時」に対応するデータフォーマット:「yyy−mm−dd−HH−MM」と、データ項目I1「出口IC通過日時」に対応するデータフォーマット:「yyy−mm−dd−HH−MM」と、データ項目I1「通行料金」に対応するデータフォーマット:「000000」と、が含まれる。 Further, in the present embodiment, the data format I2 includes the data format corresponding to the data item I1: “vehicle device ID”: “0000-00000000” and the data format corresponding to the data item I1 “vehicle type”: “1 : Normal car, 2: Large car, 3: Extra large car, 4: Medium car, 5: Mini car etc., Data format corresponding to data item I1 "Inlet IC number": "00-000", data item Data format corresponding to I1 "Exit IC number": "00-000", data format corresponding to data item I1 "Inlet IC passage date and time": "yyy-mm-dd-HH-MM", data item I1 Data format corresponding to “Exit IC passage date and time”: “yyy-mm-dd-HH-MM” and data item I1 “toll” That data format: as "000000", are included.
また、本実施形態では、通行履歴データI3には、車載器4を識別可能とする車載器ID(例えば、「0051−00000341」)、車載器4を搭載した車両の車両種別(例えば、「1」)と、車両が有料道路に入ったIC(Inter Change)である入口ICを識別可能とする入口IC番号(例えば、「07−895」)と、車両が有料道路から出たICである出口ICを識別可能とする出口IC番号(例えば、「07−916」)と、入口ICを通過した日時である入口IC通過日時(例えば、「2013−08−10−12−30」)と、出口ICを通過した日時である出口IC通過日時(例えば、「2013−08−10−15−25」)と、有料道路の利用により車両に課金される通行料金(例えば、「3200」)と、が含まれる。
Further, in the present embodiment, the traffic history data I3 includes a vehicle-mounted device ID (for example, “0051-00000341”) that makes it possible to identify the vehicle-mounted
図1に戻り、読取装置3は、入口ICや出口IC等の路側に設置されたETC(Electronic Toll Collection)フリーフロー等である。読取装置3は、DSRCと称される通信方式や赤外線等によって、入口ICや出口IC等を通過する車両が搭載する車載器4と無線通信を行って、高速道路利用データや位置情報等の各種情報をやりとりする。また、読取装置3は、ネットワークNWを介して、車載器4から受信した高速道路利用データ等の各種情報を流動・非流動車両判定装置1に送信する。
Returning to FIG. 1, the
中央装置2は、有料道路を通行する車両の通行料金に対する割引処理を実行する。本実施形態では、中央装置2は、時間帯割引情報DB(データベース)200と、時間帯割引テーブル決定処理部201と、を有している。
The central unit 2 executes a discounting process for tolls of vehicles traveling on a toll road. In the present embodiment, the central apparatus 2 includes a time zone discount information DB (database) 200 and a time zone discount table
時間帯割引情報DB200は、時間帯割引データ202および利用者別時間帯割引データ203を記憶している。時間帯割引データ202は、有料道路を通行した車両の通行料金に対する割引処理の種別(例えば、深夜割引、通勤割引、平日昼間割引など)と、各割引処理を実行する時間帯と、を対応付けるデータである。利用者別時間帯割引データ203は、有料道路を通行した車両毎に、当該車両の通行料金に対する割引処理の割引率を示すデータである。
The time zone discount information DB 200 stores time
時間帯割引テーブル決定処理部201は、時間帯割引データ202および流動・非流動車両判定装置1により設定された各車両の割引率を用いて、利用者別時間帯割引データ203を生成する。そして、時間帯割引テーブル決定処理部201は、生成した利用者別時間帯割引データ203を、時間帯割引情報DB200に保存する。
The time zone discount table
流動・非流動車両判定装置1は、有料道路を通行した車両のうち、所定の割引処理(例えば、通勤割引)が実行される時間帯に有料道路を通行した車両を検出し、当該検出した車両の通行履歴に基づいて、当該検出した車両が流動車両または非流動車両かを判定し、その判定結果に応じて、当該検出した車両の通行料金に対する所定の割引処理の割引率を設定する。ここで、非流動車両は、例えば通勤により有料道路を通行する車両など、所定の時間帯に有料道路を通行したい車両(言い換えると、目的に応じて急いでいる利用者の車両、所定の時間帯に有料道路を通行する頻度が高い車両)である。流動車両は、例えば観光やレジャー目的で有料道路を通行する車両など、非流動車両以外の車両であって、所定の時間帯以外の時間帯に有料道路を通行することも可能な車両である。
Among the vehicles passing through the toll road, the fluid / non-flowing
本実施形態では、流動・非流動車両判定装置1は、高速道路利用データ記憶部100と、交通量カウント処理部101と、平均速度演算部102と、走行ルート推定処理部103と、交通可能容量データ記憶部104と、渋滞発生箇所推定処理部105と、走行車両属性分析処理部106と、を有する。
In the present embodiment, the flow / non-flowing
高速道路利用データ記憶部100は、読取装置3によって車載器4から受信した高速道路利用データを記憶する。交通量カウント処理部101は、高速道路利用データ記憶部100に記憶された高速道路利用データを用いて、有料道路内の各区間(本実施形態では、IC間)毎に、当該各区間を通過する車両の台数である交通量を算出する。平均速度演算部102は、交通量カウント処理部101により算出された交通量に基づいて、各区間を通行する車両の平均走行速度を算出する。
The expressway usage
走行ルート推定処理部103は、有料道路を走行した車両のうち、所定の割引処理が実行される時間帯に有料道路を通行した第1車両の一例である判定対象車両を検出する。次いで、走行ルート推定処理部103は、高速道路利用データ記憶部100に記憶された高速道路利用データのうち、判定対象車両の車載器4から受信した高速道路利用データを読み込む。さらに、走行ルート推定処理部103(判定部の一例)は、読み込んだ高速道路利用データが含む通行履歴データI3に基づいて、判定対象車両が非流動車両か若しくは流動車両かを判定する。そして、走行車両ルート推定部103(設定部の一例)は、判定対象車両が非流動車両であると判定した場合、判定対象車両の通行料金に対する所定の割引処理の割引率を、当該所定の割引処理について予め設定された割引率(第1割引率の一例)に設定する。一方、走行車両ルート推定部103(設定部の一例)は、判定対象車両が流動車両であると判定した場合、判定対象車両の通行料金に対する所定の割引処理の割引率を、予め設定された割引率より低い割引率(第2割引率の一例)に設定する。
The traveling route
交通可能容量データ記憶部104は、有料道路内の各箇所を通行可能な車両の台数の上限である交通可能容量を記憶する。渋滞発生箇所推定処理部105(推定部の一例)は、有料道路(所定道路の一例)に進入した車両の高速道路利用データが含む通行歴データI3に基づいて、当該車両が走行するルートを推定する。さらに、渋滞発生箇所推定処理部105(特定部の一例)は、推定した各車両のルートに基づいて、渋滞発生予測時間帯に、有料道路内における渋滞発生予測箇所を通過する車両の台数を求め、求めた車両の台数が、渋滞発生予測箇所の交通可能容量を超えた場合、渋滞発生予測箇所を渋滞が発生する箇所として特定する。ここで、渋滞発生予測時間帯は、渋滞の発生が予測される第1時間帯の一例である。渋滞発生予測箇所は、渋滞の発生が予測される第1箇所の一例である。 The traffic capacity data storage unit 104 stores the traffic capacity which is the upper limit of the number of vehicles that can travel through each location on the toll road. The congestion occurrence location estimation processing unit 105 (an example of an estimation unit) estimates a route on which the vehicle travels based on traffic history data I3 included in the expressway usage data of the vehicle entering the toll road (an example of a predetermined road) Do. Furthermore, the congestion occurrence location estimation processing unit 105 (an example of the identification unit) determines the number of vehicles passing through the congestion occurrence prediction location in the toll road during the congestion occurrence prediction time zone based on the estimated route of each vehicle. When the obtained number of vehicles exceeds the traffic capacity of the traffic congestion predicted location, the traffic congestion predicted location is specified as a traffic congestion location. Here, the congestion occurrence predicted time zone is an example of a first time zone in which occurrence of congestion is predicted. The congestion occurrence predicted location is an example of a first location where occurrence of traffic congestion is predicted.
走行車両属性分析処理部106(判定部の一例)は、判定対象車両の高速道路利用データおよび当該判断対象車両の車両番号の組合せに基づいて、判定対象車両が非流動車両か若しくは流動車両かを判定する。さらに、走行車両属性分析処理部106(設定部の一例)は、判定対象車両が非流動車両であると判定した場合、判定対象車両の通行料金に対する割引処理の割引率を、当該割引処理について予め設定された割引率(第1割引率の一例)に設定する。一方、走行車両属性分析処理部106(設定部の一例)は、判定対象車両が流動車両であると判定した場合、判定対象車両の通行料金に対する割引処理の割引率を、予め設定された割引率より低い割引率(第2割引率の一例)に設定する。 The traveling vehicle attribute analysis processing unit 106 (an example of the determination unit) determines whether the determination target vehicle is a non-fluid vehicle or a fluid vehicle based on the combination of the highway usage data of the determination target vehicle and the vehicle number of the determination target vehicle. judge. Furthermore, when the traveling vehicle attribute analysis processing unit 106 (an example of the setting unit) determines that the determination target vehicle is a non-fluid vehicle, the discount rate of the discount processing for the toll of the determination target vehicle is It sets to the set discount rate (an example of a 1st discount rate). On the other hand, when the traveling vehicle attribute analysis processing unit 106 (an example of the setting unit) determines that the determination target vehicle is a moving vehicle, the discount rate of the discount processing for the toll of the determination target vehicle is a preset discount rate Set to a lower discount rate (an example of a second discount rate).
本実施形態では、走行ルート推定処理部103による判定対象車両が非流動車両か若しくは流動車両かの判定結果と、走行車両属性分析処理部106による判定対象車両が非流動車両か若しくは流動車両かの判定結果とが異なった場合、走行ルート推定処理部103および走行車両属性分析処理部106のうち予め設定された一方(例えば、走行ルート推定処理部103)による判定対象車両が非流動車両か若しくは流動車両かの判定結果に従って、判定対象車両の通行料金に対する割引処理の割引率を設定する。
In the present embodiment, the determination result of whether the determination target vehicle by the traveling route
次に、図3および図4を用いて、本実施形態にかかる流動・非流動車両判定システムによる交通量の算出処理について説明する。図3は、本実施形態にかかる流動・非流動車両判定システムによる交通量の算出処理の一例を説明するための図である。図4は、本実施形態にかかる流動・非流動車両判定システムによる交通量の算出処理の流れの一例を示すフローチャートである。 Next, calculation processing of traffic volume by the fluid / non-fluid vehicle determination system according to the present embodiment will be described using FIGS. 3 and 4. FIG. 3 is a diagram for explaining an example of traffic volume calculation processing by the fluid / non-fluid vehicle determination system according to the present embodiment. FIG. 4 is a flowchart showing an example of the flow of traffic volume calculation processing by the fluid / non-fluid vehicle determination system according to the present embodiment.
流動・非流動車両判定装置1の交通量カウント処理部101は、高速道路利用データ記憶部100から、高速道路利用データを読み込む(ステップS301)。また、交通量カウント処理部101は、読み込んだ高速道路利用データに基づいて、車両が出口ICを通過したか否かを検知する(ステップS302)。本実施形態では、交通量カウント処理部101は、読み込んだ高速道路利用データの通行履歴データI3に、出口IC番号および出口IC通過日時が含まれる場合、車両が出口ICを通過したことを検知する。
The traffic count processing unit 101 of the fluid / non-fluid
交通量カウント処理部101は、車両が出口ICを通過していないと判断した場合(ステップS302:No)、読取装置3が新たな高速道路利用データを受信するのを待つ。一方、交通量カウント処理部101は、車両が出口ICを通過したことを検知した場合(ステップS302:Yes)、読み込んだ高速道路利用データの通行履歴データI3に含まれる入口IC番号および出口IC番号を取得する(ステップS303)。そして、交通量カウント処理部101は、取得した入口IC番号および出口IC番号を入口・出口ICペアとする。さらに、交通量カウント処理部101は、入口・出口ICペアとなった入口IC番号および出口IC番号により特定されるIC間の交通量のうち、出口ICの通過が検知された車両が有料道路を通行した時間帯の交通量をカウントアップする(ステップS304)。
When the traffic count processing unit 101 determines that the vehicle has not passed the exit IC (step S302: No), it waits for the
例えば、交通量カウント処理部101は、IC−A(入口IC)から有料道路に進入した車両X0,X1,X2,X3,...,Xnのうち、車両X0がIC−B(出口IC)を通過したことを検知した場合、IC−Bに設けられた読取装置3により車両X0の車載器4から読み取られた高速道路利用データの通行履歴データI3に含まれる入口IC番号および出口IC番号を取得する。次いで、交通量カウント処理部101は、取得した入口IC番号および出口IC番号により特定されるIC−AとIC−B間の交通量のうち、車両X0が有料道路を通行した時間帯の交通量をカウントアップする。
For example, the traffic volume count processing unit 101 causes the vehicles X0, X1, X2, X3, ... to enter the toll road from the IC-A (entrance IC). . . , Xn, when it is detected that the vehicle X0 has passed the IC-B (exit IC), the expressway utilization data read from the on-
図5は、本実施形態にかかる流動・非流動車両判定システムによる各IC間の交通量のカウントアップの結果を示す図である。図5に示す表において、縦軸は入口ICを表し、横軸は出口ICを表している。また、図5に示す表は、14時から15時における各IC間の交通量のカウントアップの結果を示す図である。例えば、入口IC:「IC−A」から出口IC:「IC−B」まで有料道路を通行した車両の交通量(すなわち、入口IC:「IC−A」と出口IC:「IC−B」からなる入口・出口ICペアの数)は、図5に示すように、40台である。また、入口:「IC−C」から出口IC:「IC−E」まで有料道路を通行した車両の交通量数(すなわち、入口IC:「IC−C」と出口IC「IC−E」からなる入口・出口ICペアの数)は、図5に示すように、47台である。 FIG. 5 is a diagram showing the result of counting up the traffic volume between the ICs by the fluid / non-fluid vehicle determination system according to the present embodiment. In the table shown in FIG. 5, the vertical axis represents the inlet IC, and the horizontal axis represents the outlet IC. Further, the table shown in FIG. 5 is a diagram showing the result of counting up of the traffic volume between each IC from 14:00 to 15:00. For example, the traffic volume of a vehicle that has traveled the toll road from the entrance IC: "IC-A" to the exit IC: "IC-B" (ie, from entrance IC: "IC-A" and exit IC: "IC-B" The number of inlet-outlet IC pairs) is 40 as shown in FIG. In addition, the entrance: IC-C to exit IC: traffic volume of the vehicle that has traveled the toll road from IC-E (ie, consisting of entrance IC: IC-C and exit IC IC-E) The number of inlet-outlet IC pairs) is 47 as shown in FIG.
次に、図6を用いて、本実施形態にかかる流動・非流動車両判定システムによるIC間の車両の平均走行速度の算出処理について説明する。図6は、本実施形態にかかる流動・非流動車両判定システムにおけるIC間の平均走行速度の算出処理の流れの一例を示すフローチャートである。 Next, processing for calculating the average traveling speed of the vehicle between the ICs by the fluid / non-fluid vehicle determination system according to the present embodiment will be described using FIG. 6. FIG. 6 is a flowchart showing an example of the flow of calculation processing of average traveling speed between ICs in the fluid / non-fluid vehicle determination system according to the present embodiment.
平均速度演算部102は、高速道路利用データ記憶部100から、高速道路利用データを読み込む(ステップS601)。また、平均速度演算部102は、読み込んだ高速道路利用データに基づいて、車両が出口ICを通過したか否かを検知する(ステップS602)。本実施形態では、平均速度演算部102は、読み込んだ高速道路利用データの通行履歴データI3に、出口IC番号および出口IC通過日時が含まれる場合、車両が出口ICを通過したことを検知する。
The average
平均速度演算部102は、車両が出口ICを通過していないと判断した場合(ステップS602:No)、読取装置3が新たな高速道路利用データを受信するのを待つ。一方、平均速度演算部102は、車両が出口ICを通過したことを検知した場合(ステップS602:Yes)、読み込んだ高速道路利用データの通行履歴データI3に含まれる入口IC通過日時および出口IC通過日時を取得する(ステップS603)。さらに、平均速度演算部102は、読み込んだ高速道路利用データの通行履歴データI3に含まれる入口IC番号に対応する入口ICと、当該通行履歴データI3に含まれる出口IC番号に対応する出口ICとの間の距離(以下、IC間距離と言う)を取得する(ステップS604)。そして、平均速度演算部102は、取得した入口IC通過日時と出口IC通過日時との間隔であるIC間走行所要時間(すなわち、入口ICから出口ICまでの走行に要した時間)と、取得したIC間距離とに基づいて、出口ICの通過を検知した車両の走行速度を算出する(ステップS605)。
If the average
さらに、平均速度演算部102は、同一の時間帯に同一のIC間を通過した車両の走行速度の平均である平均走行速度を算出する(ステップS606)。その際、平均速度演算部102は、同一の時間帯に同一のIC間を通過した車両の走行速度のうち、予め設定された走行速度から所定速度(例えば、20km/h)以上異なる走行速度を、平均走行速度の算出に用いる走行速度から除外する。これにより、平均走行速度を算出するIC間において休憩所等に立ち寄ったこと等が原因で、遅くなった走行速度を、平均走行速度の算出に用いる走行速度から除外することができるので、平均走行速度の算出精度を向上させることができる。
Furthermore, the average
図7は、本実施形態にかかる流動・非流動車両判定システムによる交通量および平均走行速度の算出結果の一例を示す図である。図8は、本実施形態にかかる流動・非流動車両判定システムによる交通量および平均走行速度の算出結果の他の例を示す図である。例えば、入口IC:IC−Aから出口IC:IC−B間の交通量および平均走行速度を算出する場合、流動・非流動車両判定装置1は、図7に示すように、割引処理(例えば、深夜割、深割拡、通勤割など)が適用される時間帯毎に、IC−AからIC−B間を通行した車両の交通量および平均走行速度を算出する。また、入口IC:IC−Bから出口IC:IC−A間の交通量および平均走行速度を算出する場合も、流動・非流動車両判定装置1は、図7に示すように、割引処理が適用される時間帯毎に、IC−BからIC−A間を通行した車両の交通量および平均走行速度を算出する。
FIG. 7 is a diagram showing an example of calculation results of traffic volume and average traveling speed by the fluid / non-fluid vehicle determination system according to the present embodiment. FIG. 8 is a view showing another example of the calculation result of the traffic volume and the average traveling speed by the fluid / non-fluid vehicle determination system according to the present embodiment. For example, in the case of calculating the traffic volume and average traveling speed between the entrance IC: IC-A to the exit IC: IC-B, the fluid / non-fluid
また、例えば、入口IC:IC−Cから出口IC:IC−B間の交通量および平均走行速度を算出する場合、流動・非流動車両判定装置1は、図8に示すように、割引処理が適用される時間帯毎に、IC−CからIC−B間を通行した車両の交通量および平均走行速度を算出する。また、入口IC:IC−Bから出口IC:IC−C間の交通量および平均走行速度を算出する場合も、流動・非流動車両判定装置1は、図8に示すように、割引処理が適用される時間帯毎に、IC−BからIC−C間を通行した車両の交通量および平均走行速度を算出する。
Also, for example, in the case of calculating the traffic volume between the entrance IC: IC-C to the exit IC: IC-B and the average traveling speed, as shown in FIG. The traffic volume and average traveling speed of the vehicle having passed between IC-C and IC-B are calculated for each applied time zone. Also, in the case of calculating the traffic volume and the average traveling speed between the entrance IC: IC-B to the exit IC: IC-C, the fluid / non-fluid
次に、図9を用いて、本実施形態にかかる流動・非流動車両判定システムの流動車両および非流動車両の判定処理について説明する。図9は、本実施形態にかかる流動・非流動車両判定システムにおける流動車両および非流動車両の判定処理の流れの一例を示すフローチャートである。 Next, determination processing of a fluid vehicle and a non-fluid vehicle of the fluid / non-fluid vehicle determination system according to the present embodiment will be described using FIG. 9. FIG. 9 is a flowchart showing an example of the flow of determination processing of a fluid vehicle and a non-fluid vehicle in the fluid / non-fluid vehicle determination system according to the present embodiment.
流動・非流動車両判定装置1の走行ルート推定処理部103は、高速道路利用データ記憶部100に記憶された各高速道路利用データの通行履歴データI3を用いて、有料道路の予め設定された区間(本実施形態では、渋滞発生箇所推定処理部105により特定された渋滞発生箇所を含む区間)を走行した車両のうち、割引処理(例えば、通勤割引)が実行される時間帯に有料道路を走行した判定対象車両を検出する。そして、走行ルート推定処理部103は、高速道路利用データ記憶部100から、判定対象車両の車載器4の車載器IDを通行履歴データI3として含む高速道路利用データを読み込む(ステップS901)。また、走行ルート推定処理部103は、読み込んだ高速道路利用データに基づいて、当該高速道路利用データの送信元の車載器4を搭載した車両が出口ICを通過したか否かを検知する(ステップS902)。本実施形態では、走行ルート推定処理部103は、読み込んだ高速道路利用データの通行履歴データI3に、出口IC番号および出口IC通過日時が含まれている場合、車両が出口ICを通過したことを検知する。
The travel route
走行ルート推定処理部103は、判定対象車両が出口ICを通過していないと判断した場合(ステップS902:No)、他の判定対象車両の高速道路利用データを読み込む。一方、走行ルート推定処理部103は、判断対象車両が出口ICを通過したことを検知した場合(ステップS902:Yes)、読み込んだ高速道路利用データの通行履歴データI3に含まれる、入口IC番号および出口IC番号と、入口IC通過日時および出口IC通過日時とを取得する(ステップS903)。さらに、走行ルート推定処理部103は、平均速度演算部102により算出された平均走行速度のうち、割引処理が実行される時間帯の平均走行速度でありかつ取得した入口IC番号および出口IC番号が示すIC間の平均走行速度を読み込む(ステップS904)。
When it is determined that the determination target vehicle has not passed the exit IC (step S902: No), the traveling route
さらに、走行ルート推定処理部103は、取得した入口IC番号および出口IC番号が示すIC間の距離と、読み込んだ平均走行速度と、に基づいて、取得した入口IC番号が示す入口ICから、取得した出口IC番号が示す出口ICまでのルート(経路)のうち、取得した入口IC通過日時から出口IC通過日時までの間に通過可能なルートを抽出する(ステップS905)。そして、走行ルート推定処理部103は、抽出したルートが2以上あるか否かを判断する(ステップS906)。
Furthermore, the traveling route
抽出したルートが2以上ある場合(ステップS906:Yes)、走行ルート推定処理部103は、読み込んだ高速道路利用データの通行履歴データI3が含む入口IC通過日時から出口IC通過日時までの通行時間の少なくとも一部が、過去入出時間帯に含まれるか否かを判断する(ステップS907)。ここで、過去入出時間帯とは、判定対象車両について過去に抽出したルートを当該判定対象車両が通行した時間帯である。走行ルート推定処理部103は、通行時間の少なくとも一部が、過去入出時間帯に含まれないと判断した場合(ステップS907:No)、判定対象車両が、流動車両と判定する(ステップS908)。そして、走行ルート推定処理部103は、流動車両と判定された判定対象車両の通行料金に対する割引処理の割引率を、予め設定された割引率より低い割引率に設定し、判定対象車両に設定された割引率を中央装置2に通知する。これにより、割引処理が実行される時間帯に有料道路に進入する流動車両の台数を減らすことができるので、有料道路の利用の平準化を図ることができる。
When there are two or more extracted routes (step S906: Yes), the travel route
走行ルート推定処理部103は、抽出したルートが1つである場合(ステップS906:No)または通行時間の少なくとも一部が過去入出時間帯に含まれる場合(ステップS907:Yes)、判定対象車両が過去に割引処理(例えば、通勤割引)の適用を受けているか否かを判断する(ステップS909)。本実施形態では、流動・非流動車両判定装置1は、有料道路を走行した車両毎に、当該車両の通行料金に対する割引処理の実行履歴を記憶しているものとする。走行ルート推定処理部103は、車両毎の割引処理の実行履歴に基づいて、判定対象車両が過去に割引処理の適用を受けているか否かを判断する。走行ルート推定処理部103は、判定対象車両が過去に通勤割引の適用を受けていないと判断した場合(ステップS909:No)、判定対象車両が流動車両であると判断する(ステップS908)。そして、走行ルート推定処理部103は、流動車両と判定された判定対象車両の通行料金に対する割引処理の割引率を、予め設定された割引率より低い割引率に設定し、判定対象車両に設定された割引率を中央装置2に通知する。これにより、割引処理が実行される時間帯に有料道路に進入する流動車両の台数を減らすことができるので、有料道路の利用の平準化を図ることができる。
If there is one extracted route (step S 906: No), or if at least part of the passing time is included in the past entry / exit time zone (step S 907: Yes), the traveling route
一方、走行ルート推定処理部103は、判定対象車両が過去に割引処理の適用を受けていると判断した場合(ステップS909:Yes)、判定対象車両が、非流動車両と判定する(ステップS910)。そして、走行ルート推定処理部103は、非流動車両と判定された判定対象車両の通行料金に対する割引処理の割引率を、予め設定された割引率に設定し、判定対象車両に設定された割引率を中央装置2に通知する。
On the other hand, when it is determined that the determination target vehicle has received application of discount processing in the past (step S909: Yes), the traveling route
本実施形態では、走行ルート推定処理部103は、流動車両と判定された判定対象車両のうち、通行料金に対して所定の割引処理(例えば、通勤割引)とは異なる割引処理(例えば、平日昼間割)が実行される時間帯(第2時間帯の一例)に有料道路を走行した車両(第2車両の一例)の通行料金に対する割引処理の割引率を所定の割引率分上げても良い。これにより、例えば、通勤割引を受けることができない車両が有料道路を通行する時間帯を、平日昼間割を受けることができる時間帯に移すことができるので、有料道路の通行の平準化を図ることができる。
In the present embodiment, the travel route
次に、図10を用いて、本実施形態にかかる流動・非流動車両システムの流動車両および非流動車両の他の判定処理について説明する。図10は、本実施形態にかかる流動・非流動車両判定システムにおける流動車両および非流動車両の他の判定処理の流れの一例を示すフローチャートである。 Next, another determination process of the fluid vehicle and the non-fluid vehicle of the fluid and non-fluid vehicle system according to the present embodiment will be described using FIG. FIG. 10 is a flowchart showing an example of the flow of another determination process of the fluid vehicle and the non-fluid vehicle in the fluid / non-fluid vehicle determination system according to the present embodiment.
走行車両属性分析処理部106は、高速道路利用データ記憶部100から、判定対象車両の高速道路利用データを読み込む(ステップS1001)。また、走行車両属性分析処理部106は、読み込んだ高速道路利用データの通行履歴データI3に含まれる車載器IDを選択する(ステップS1002)。さらに、走行車両属性分析処理部106は、選択した車載器IDにより識別される車両毎の割引処理の実行履歴を用いて、判定対象車両の通行料金に対する前回の割引処理から過去の第1所定回数(例えば、10回)までの割引処理のうち、当該第1所定回数より少ない第2所定回数(例えば、6回)以上が、所定の割引処理(例えば、通勤割引)であるか否かを判断する(ステップS1003)。本実施形態では、流動・非流動車両判定装置1は、図示しない記憶部に、車両毎の割引処理の実行履歴を記憶しているものとする。
The traveling vehicle attribute analysis processing unit 106 reads expressway utilization data of the determination target vehicle from the expressway utilization data storage unit 100 (step S1001). In addition, the traveling vehicle attribute analysis processing unit 106 selects the vehicle-mounted device ID included in the passing history data I3 of the read highway utilization data (step S1002). Further, using the execution history of the discount processing for each vehicle identified by the selected vehicle-mounted device ID, the traveling vehicle attribute analysis processing unit 106 performs the first predetermined number of times since the last discount processing for the toll of the determination target vehicle. It is determined whether or not the second predetermined number of times (for example, six times) smaller than the first predetermined number of times among the discounting processes (for example, ten times) is a predetermined discounting process (for example, commuting discount) (Step S1003). In the present embodiment, it is assumed that the fluid / non-fluid
判定対象車両の通行料金に対する前回の割引処理から過去の第1所定回数までの割引処理のうち、第2所定回数以上が所定の割引処理であると判断した場合(ステップS1003:Yes)、走行車両属性分析処理部106は、判定対象車両が非流動車両であると判断する(ステップS1004)。一方、判定対象車両の通行料金に対する前回の割引処理から過去の第1所定回数までの割引処理のうち、第2所定回数より少ない回数が所定の割引処理であると判断した場合(ステップS1003:No)、走行車両属性分析処理部106は、判定対象車両が流動車両であると判定する(ステップS1005)。これにより、判定対象車両が非流動車両か若しくは流動車両かの判定精度を向上させることができる。 When it is determined that the second predetermined number of times or more is the predetermined discounting process among the discounting processes from the previous discounting process for the toll of the determination target vehicle to the past first predetermined number of times (step S1003: Yes) The attribute analysis processing unit 106 determines that the determination target vehicle is a non-fluid vehicle (step S1004). On the other hand, when it is determined that the number of times less than the second predetermined number is the predetermined discounting process among the discounting processes from the previous discounting process for the toll of the determination target vehicle to the past first predetermined number of times (step S1003: No The traveling vehicle attribute analysis processing unit 106 determines that the determination target vehicle is a fluid vehicle (step S1005). This makes it possible to improve the determination accuracy as to whether the determination target vehicle is a non-fluid vehicle or a fluid vehicle.
また、本実施形態では、走行車両属性分析処理部106は、判定対象車両の高速道路利用データおよび判定対象車両の車両番号の組合せに基づいて、判定対象車両が流動車両か若しくは非流動車両かを判定することも可能である。例えば、走行車両属性分析処理部106は、判定対象車両の高速道路利用データに含まれる入口IC番号により特定される入口ICと判定対象車両の車両番号の組合せを用いて、判定対象車両が流動車両か若しくは非流動車両かを判定する。本実施形態では、走行車両属性分析処理部106は、入口ICまたは出口ICに設置された撮像部によって判定対象車両の車両番号が表示されたナンバープレートを撮像することにより得られた画像等を用いて、当該判定対象車両の車両番号を得るものとする。 Further, in the present embodiment, the traveling vehicle attribute analysis processing unit 106 determines whether the determination target vehicle is a fluid vehicle or a non-fluid vehicle based on a combination of the highway usage data of the determination target vehicle and the vehicle number of the determination target vehicle. It is also possible to determine. For example, the traveling vehicle attribute analysis processing unit 106 uses the combination of the entrance IC specified by the entrance IC number included in the expressway utilization data of the determination target vehicle and the vehicle number of the determination target vehicle to determine that the determination target vehicle is a fluid vehicle It is determined whether it is a non-fluid vehicle or not. In the present embodiment, the traveling vehicle attribute analysis processing unit 106 uses an image or the like obtained by imaging the number plate on which the vehicle number of the determination target vehicle is displayed by the imaging unit installed at the entrance IC or exit IC. It is assumed that the vehicle number of the determination target vehicle is obtained.
図11は、本実施形態にかかる流動・非流動車両判定システムにおける流動車両および非流動車両の判定処理の一例を説明するための図である。走行車両属性分析処理部106は、図11(a)に示すように、IC−C(入口IC)から有料道路に進入した判定対象車両がある場合、判定対象車両の高速道路利用データに含まれる入口IC番号と、判定対象車両の車両番号(例えば、「○○300」など)との組合せに基づいて、判断対象車両の用途を特定する。そして、走行車両属性分析処理部106は、特定した用途に基づいて、判断対象車両が流動車両か若しくは非流動車両かを判定する。 FIG. 11 is a diagram for explaining an example of determination processing of a fluid vehicle and a non-fluid vehicle in the fluid / non-fluid vehicle determination system according to the present embodiment. The traveling vehicle attribute analysis processing unit 106 is included in the highway use data of the determination target vehicle when there is a determination target vehicle that has entered the toll road from the IC-C (entrance IC) as shown in FIG. The application of the determination target vehicle is specified based on the combination of the entrance IC number and the vehicle number of the determination target vehicle (e.g., "OO300" or the like). Then, the traveling vehicle attribute analysis processing unit 106 determines whether the determination target vehicle is a fluid vehicle or a non-fluid vehicle based on the specified application.
例えば、通勤割引が実行される時間帯に有料道路を通行した判定対象車両のナンバープレートに表示された運輸監理部または運輸支局(例えば、図11(a)に示す「○○」)が、当該判定対象車両の高速道路利用データが含む入口IC番号に対応する入口IC(例えば、IC−C)と一致した場合に、走行車両属性分析処理部106は、判断対象車両の用途を通勤用と特定する。そして、走行車両属性分析処理部106は、判定対象車両を非流動車両と判定する。 For example, the transportation supervision department or the transportation branch office (for example, “○” shown in FIG. 11A) displayed on the license plate of the determination target vehicle that has traveled the toll road during the commute discount period is applicable When it matches with the entrance IC (for example, IC-C) corresponding to the entrance IC number included in the expressway usage data of the determination target vehicle, the traveling vehicle attribute analysis processing unit 106 identifies the use of the determination target vehicle as commuting Do. Then, the traveling vehicle attribute analysis processing unit 106 determines that the determination target vehicle is a non-fluid vehicle.
または、走行車両属性分析処理部106は、判定対象車両のナンバープレートに表示された車両番号のみを用いて、判定対象車両が流動車両か若しくは非流動車両かを判定することも可能である。例えば、走行車両属性分析処理部106は、判定対象車両のナンバープレートに表示された自動車種別・用途等による区分(例えば、図11(b)に示す「300」や「500」)が「乗用自動車」の区分に該当した場合、若しくは判定対象車両のナンバープレートに表示された用途別ひらがな文字(例えば、図11(b)に示す「さ」や「あ」)が「自家用」または「事業用」の文字に該当する場合、判定対象車両の用途を通勤用と特定する。そして、走行車両属性分析処理部106は、判定対象車両を非流動車両と判定する。 Alternatively, the traveling vehicle attribute analysis processing unit 106 can also determine whether the determination target vehicle is a fluid vehicle or a non-fluid vehicle using only the vehicle number displayed on the license plate of the determination target vehicle. For example, the traveling vehicle attribute analysis processing unit 106 determines that the classification (for example, "300" or "500" shown in FIG. 11B) according to the vehicle type / application etc. displayed on the license plate of the determination target vehicle Hiragana characters classified by application (for example, "Sa" or "A" shown in FIG. 11 (b)) displayed on the license plate of the judgment target vehicle if it falls under the category of "" or "for business" When it corresponds to the character of, the application of the judgment object vehicle is specified as for commuting. Then, the traveling vehicle attribute analysis processing unit 106 determines that the determination target vehicle is a non-fluid vehicle.
次に、図12を用いて、本実施形態にかかる流動・非流動車両判定システムにおける渋滞発生箇所の特定処理について説明する。図12は、本実施形態にかかる流動・非流動車両判定システムにおける渋滞発生箇所の特定処理の流れの一例を示すフローチャートである。 Next, with reference to FIG. 12, a process of specifying a place where congestion occurs in the fluid / non-fluid vehicle determination system according to the present embodiment will be described. FIG. 12 is a flow chart showing an example of the flow of a process of identifying a congestion occurrence point in the fluid / non-fluid vehicle determination system according to the present embodiment.
本実施形態では、渋滞発生箇所推定処理部105は、高速道路利用データ記憶部100から、高速道路利用データを読み込む(ステップS1201)。また、渋滞発生箇所推定処理部105(予測部の一例)は、読み込んだ高速道路利用データに基づいて、有料道路(所定道路の一例)上で、渋滞の発生が予測される第1箇所の一例である渋滞発生予測箇所(本実施形態では、渋滞の発生が予測されるIC間)および渋滞の発生が予測される第1時間帯の一例である渋滞発生予測時間帯を求める(ステップS1202)。本実施形態では、渋滞発生箇所推定処理部105は、平均速度演算部102により算出された平均走行速度が所定速度(例えば、70Km/h)以下となるIC間および時間帯のそれぞれを渋滞発生予測箇所および渋滞発生予測時間帯とする。
In the present embodiment, the congestion occurrence point
例えば、平均速度演算部102によって図7に示す平均走行速度の算出結果が得られた場合、渋滞発生箇所推定処理部105は、平均走行速度が所定速度以下となっているIC−BからIC−A間を渋滞発生予測箇所とし、IC−BからIC−A間における平均走行速度が所定速度以下となっている時間帯(6〜12時)を渋滞発生予測時間帯とする。また、平均速度演算部102によって図8に示す平均走行速度の算出結果が得られた場合、渋滞発生箇所推定処理部105は、平均走行速度が所定速度以下となっているIC−CからIC−B間を渋滞発生予測箇所とし、IC−CからIC−B間における平均走行速度が所定速度以下となっている時間帯(7〜9時)を渋滞発生予測時間帯とする。
For example, when the calculation result of the average traveling speed shown in FIG. 7 is obtained by the average
図12に戻り、渋滞発生箇所推定処理部105は、交通可能容量データ記憶部104から、求めた渋滞発生予測箇所の交通可能容量を読み込む(ステップS1203)。
Referring back to FIG. 12, the traffic congestion occurrence point
次いで、渋滞発生箇所推定処理部105(推定部の一例)は、読み込んだ高速道路利用データのうち、有料道路に進入した車両の高速道路利用データが含む通行履歴データI3に基づいて、有料道路に進入した車両が通行するルート(以下、推定走行ルートと言う)を推定する(ステップS1204)。そして、渋滞発生箇所推定処理部105(特定部の一例)は、推定走行ルートに基づいて、渋滞発生予測時間帯に有料道路上の渋滞発生予測箇所を通過する車両の台数を求める。 Next, the congestion occurrence point estimation processing unit 105 (an example of the estimation unit) generates a toll road based on the traffic history data I3 included in the highway usage data of the vehicle entering the toll road among the read highway usage data. A route through which the entering vehicle passes (hereinafter, referred to as an estimated travel route) is estimated (step S1204). Then, the congestion occurrence location estimation processing unit 105 (an example of the identification unit) obtains the number of vehicles passing the congestion occurrence prediction location on the toll road during the congestion occurrence prediction time zone, based on the estimated traveling route.
具体的には、渋滞発生箇所推定処理部105は、平均速度演算部102により算出した時間帯毎の平均走行速度のうち、渋滞発生予測箇所の渋滞発生予測時間帯における平均走行速度を取得する(ステップS1205)。そして、渋滞発生箇所推定処理部105は、取得した平均走行速度に基づいて、推定走行ルート上における車両の走行地点(走行位置の一例)を推定する(ステップS1206)。次に、渋滞発生箇所推定処理部105は、推定した各車両の走行地点に基づいて、渋滞発生予測時間帯に渋滞発生予測箇所(本実施形態では、渋滞発生予測箇所から所定距離(例えば、1km)の範囲内)を通過する車両の台数を求める。
Specifically, the traffic congestion occurrence point
そして、渋滞発生箇所推定処理部105は、求めた車両の台数に基づいて、読み込んだ交通可能容量を超える車両が渋滞発生予測箇所に存在するか否かを判断する(ステップS1207)。渋滞発生予測箇所に交通可能容量を超える車両が存在しない場合(ステップS1207:No)、渋滞発生箇所推定処理部105(特定部の一例)は、渋滞発生予測箇所内において渋滞が発生しないと判断する(ステップS1208)。一方、渋滞発生予測箇所に交通可能容量を超える車両が存在する場合(ステップS1207:Yes)、渋滞発生箇所推定処理部105は、渋滞発生予測箇所を、渋滞が発生する箇所(渋滞発生箇所)として特定する(ステップS1209)。
Then, the traffic congestion occurrence point
これにより、有料道路上の各渋滞発生予測箇所の交通可能容量を考慮して、渋滞発生箇所を特定することができるので、渋滞発生箇所をより正確に特定することができる。例えば、渋滞発生予測箇所を走行する車両の台数が多くなっても、当該台数が交通可能容量を超えていない場合には、渋滞は発生しないため、当該渋滞発生予測箇所を渋滞発生箇所として特定しない。一方、渋滞発生予測箇所を走行する車両の台数が少なくても、当該台数が交通可能容量を超えている場合には、渋滞が発生しているため、当該渋滞発生予測箇所を渋滞発生箇所として特定する。 As a result, since it is possible to identify the congestion occurrence location in consideration of the traffic capacity of each congestion occurrence prediction location on the toll road, it is possible to identify the congestion occurrence location more accurately. For example, even if the number of vehicles traveling at the congestion occurrence predicted location increases, the traffic congestion occurrence location is not identified as the congestion occurrence location because the traffic congestion does not occur if the number does not exceed the trafficable capacity. . On the other hand, even if the number of vehicles traveling at the congestion occurrence predicted location is small, if the number exceeds the traffic capacity, traffic congestion has occurred, so the traffic congestion occurrence location is identified as the congestion occurrence location Do.
このように、本実施形態の流動・非流動車両判定装置1によれば、割引処理が実行される時間帯に有料道路に進入する流動車両の台数を減らすことができるので、有料道路の利用の平準化を図ることができる。
As described above, according to the fluid / non-fluid
なお、本実施形態の流動・非流動車両検出装置1で実行されるプログラムは、ROM(Read Only Memory)等に予め組み込まれて提供される。本実施形態の流動・非流動車両判定装置1で実行されるプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでCD−ROM、フレキシブルディスク(FD)、CD−R、DVD(Digital Versatile Disk)等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供するように構成してもよい。
The program executed by the fluid / non-fluid
さらに、本実施形態の流動・非流動車両検出装置1で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。また、本実施形態の流動・非流動判定装置1で実行されるプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成しても良い。
Furthermore, the program executed by the fluid / non-fluid
本実施形態の流動・非流動車両判定装置1で実行されるプログラムは、上述した各部(交通量カウント処理部101、平均速度演算部102、走行ルート推定処理部103、渋滞発生箇所推定処理部105、走行車両属性分析処理部106)を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはCPU(Central Processing Unit)が上記ROMからプログラムを読み出して実行することにより上記各部が主記憶装置上にロードされ、交通量カウント処理部101、平均速度演算部102、走行ルート推定処理部103、渋滞発生箇所推定処理部105、走行車両属性分析処理部106が主記憶装置上に生成されるようになっている。
The program executed by the fluid / non-fluid
本発明の実施形態を説明したが、この実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。この新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。この実施形態は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。 Although the embodiments of the present invention have been described, this embodiment is presented as an example and is not intended to limit the scope of the invention. This novel embodiment can be implemented in other various forms, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the scope of the invention. This embodiment is included in the scope and the gist of the invention, and is included in the invention described in the claims and the equivalents thereof.
1 流動・非流動車両判定装置
2 中央装置
3 読取装置
4 車載器
100 高速道路利用データ記憶部
101 交通量カウント処理部
102 平均速度演算部
103 走行ルート推定処理部
104 交通可能容量データ記憶部
105 渋滞発生箇所推定処理部
106 走行車両属性分析処理部
DESCRIPTION OF
Claims (6)
前記第1車両が前記非流動車両であると判定した場合、前記第1車両の通行料金に対する前記第1割引処理の割引率を第1割引率に設定し、前記第1車両が前記流動車両であると判定した場合、前記第1車両の通行料金に対する前記第1割引処理の割引率を、前記第1割引率より低い第2割引率に設定する設定部と、
を備えた情報処理装置。 The first vehicle travels the toll road during the first time zone based on the traffic history of the first vehicle that has traveled the toll road during the first time zone in which the first discount processing is performed on the toll fee A determination unit that determines whether the frequency is a non-fluid vehicle or a fluid vehicle other than the non-fluid vehicle;
When it is determined that the first vehicle is the non-fluid vehicle, the discount rate of the first discounting process for the toll of the first vehicle is set to a first discount rate, and the first vehicle is the fluid vehicle A setting unit configured to set a discount rate of the first discounting process to the toll of the first vehicle at a second discount rate lower than the first discount rate when it is determined that there is a second discount rate;
An information processing apparatus provided with
設定部において、前記第1車両が前記非流動車両であると判定した場合、前記第1車両の通行料金に対する第1割引処理の割引率を第1割引率に設定し、
前記設定部において、前記第1車両が前記流動車両であると判定した場合、前記第1車両の通行料金に対する前記第1割引処理の割引率を、前記第1割引率より低い第2割引率に設定する、
ことを含む情報処理方法。 In the determination unit, the first vehicle sets the toll road in the first time zone based on the traffic history of the first vehicle that has passed the toll road in the first time zone in which the first discount processing is performed on the toll fee Determine whether it is a non-fluid vehicle passing frequently or a fluid vehicle other than the non-fluid vehicle
In the setting unit, when it is determined that the first vehicle is the non-fluid vehicle, the discount rate of the first discount process for the toll of the first vehicle is set to the first discount rate.
When the setting unit determines that the first vehicle is the fluid vehicle, the discount rate of the first discounting process for the toll of the first vehicle is set to a second discount rate lower than the first discount rate. To set
Information processing method including:
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2015033307A JP6505465B2 (en) | 2015-02-23 | 2015-02-23 | INFORMATION PROCESSING APPARATUS AND INFORMATION PROCESSING METHOD |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2015033307A JP6505465B2 (en) | 2015-02-23 | 2015-02-23 | INFORMATION PROCESSING APPARATUS AND INFORMATION PROCESSING METHOD |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2016157202A JP2016157202A (en) | 2016-09-01 |
JP6505465B2 true JP6505465B2 (en) | 2019-04-24 |
Family
ID=56826168
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2015033307A Active JP6505465B2 (en) | 2015-02-23 | 2015-02-23 | INFORMATION PROCESSING APPARATUS AND INFORMATION PROCESSING METHOD |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6505465B2 (en) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106530709B (en) * | 2016-12-16 | 2019-03-12 | 东南大学 | A kind of user oriented freeway traffic index delivery system |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002170138A (en) * | 2000-11-30 | 2002-06-14 | Organization For Road System Enhancement | System and method for providing information to vehicle |
JP4321276B2 (en) * | 2004-01-26 | 2009-08-26 | 株式会社デンソー | Toll payment device, toll payment system |
JP5722200B2 (en) * | 2011-11-29 | 2015-05-20 | 株式会社東芝 | Toll collection system, server and toll collection method |
-
2015
- 2015-02-23 JP JP2015033307A patent/JP6505465B2/en active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2016157202A (en) | 2016-09-01 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6471665B2 (en) | Vehicle guidance system | |
JP6055916B2 (en) | Traffic behavior estimation system, traffic system | |
JP7041937B2 (en) | Information processing system, information processing program and information processing method | |
CN111008856A (en) | Information processing device, information processing system, and advertisement delivery method | |
JP2019028526A (en) | Congestion prediction device | |
JP2006259864A (en) | System and method to determine taxi fare beforehand | |
WO2014116153A1 (en) | Apparatus, server, and method for controlling traffic flow in road network | |
JP2014170290A (en) | Information generation device, traffic simulator, and computer program | |
US20190017832A1 (en) | Method and apparatus for providing recorded, anonymized routes | |
Stamatiadis et al. | Use of technology to improve bicycle mobility in smart cities | |
KR101297326B1 (en) | Hi-pass combination lane control system | |
JP6515807B2 (en) | Vehicle guidance system, vehicle guidance method, management apparatus and control method thereof | |
JP2018190315A (en) | Computer program, traffic control apparatus, and traffic control method | |
US20210116259A1 (en) | Adaptive transit resource allocation | |
JP6505465B2 (en) | INFORMATION PROCESSING APPARATUS AND INFORMATION PROCESSING METHOD | |
JP2019053578A (en) | Traffic volume determination system, traffic volume determination method, and traffic volume determination program | |
JP6447269B2 (en) | Trigger condition determining program, trigger condition determining method, and trigger condition determining apparatus | |
JP2018021887A (en) | Route search device and computer program | |
JP2017126159A (en) | Traffic flow control apparatus, terminal device, and control program | |
KR101773171B1 (en) | Bus Information Guidance System using Bus Information Terminal | |
JP5553439B2 (en) | Navigation device | |
JP7391550B2 (en) | Information processing device, information processing method and program | |
JP2017126165A (en) | Traffic flow control apparatus, terminal device, and control program | |
JP2019086404A (en) | Navigation device, navigation method, and navigation program | |
JP2002099994A (en) | Route guiding system |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20170315 |
|
A711 | Notification of change in applicant |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A712 Effective date: 20170911 |
|
A711 | Notification of change in applicant |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A711 Effective date: 20170912 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20180119 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20180130 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20180326 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20180904 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20181004 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20190226 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20190327 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6505465 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |