JP6505465B2 - INFORMATION PROCESSING APPARATUS AND INFORMATION PROCESSING METHOD - Google Patents

INFORMATION PROCESSING APPARATUS AND INFORMATION PROCESSING METHOD Download PDF

Info

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
Application number
JP2015033307A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2016157202A (en
Inventor
恵 前田
恵 前田
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Toshiba Corp
Toshiba Infrastructure Systems and Solutions Corp
Original Assignee
Toshiba Corp
Toshiba Infrastructure Systems and Solutions Corp
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Toshiba Corp, Toshiba Infrastructure Systems and Solutions Corp filed Critical Toshiba Corp
Priority to JP2015033307A priority Critical patent/JP6505465B2/en
Publication of JP2016157202A publication Critical patent/JP2016157202A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP6505465B2 publication Critical patent/JP6505465B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

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.

特開２００２−１７０１３８号公報JP, 2002-170138, A 特開２００２−２０７７９５号公報JP, 2002-207795, A 特開２００９−１９９３４７号公報JP, 2009-199347, A 特開２００８−９６３９号公報JP, 2008-9639, A

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.

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。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. 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。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. 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。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. 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。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. 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。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. 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。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. 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。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. 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。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. 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。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. 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。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. 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。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. 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。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.

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 reader 3, and an on-vehicle device. 4 and. The fluid / non-fluid vehicle determination device 1 and the reader 3 are connected via a dedicated network NW. The fluid / non-fluid vehicle determination device 1 and the central device 2 are connected via a dedicated line (not shown).

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 device 4 is mounted on a vehicle passing a toll road such as an expressway, and an IC card C, which is a storage medium capable of storing various information such as expressway usage data indicating the passage history of the toll road, is detachable is there. In the present embodiment, the vehicle-mounted device 4 includes a control unit 400, a reading unit 401, a GPS receiver 402, a communication unit 403, an input unit 404, a display unit 405, a recording unit 406, and an IC chip 407. ,have.

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 control unit 400 controls the entire vehicle-mounted device 4. The input unit 404 is an interface to which the IC card C can be attached and detached. The reading unit 401 reads various information such as expressway usage data recorded in the IC card C mounted on the input unit 404. The recording unit 406 writes various information such as expressway use data to the IC card C mounted on the input unit 404. The display unit 405 displays various information such as expressway usage data stored in the IC card C. A GPS (Global Positioning System) receiver 402 receives radio waves from GPS satellites, and detects the position of a vehicle equipped with the on-vehicle device 4 using the received radio waves. The communication unit 403 performs wireless communication in a narrow area with the reader 3 by a communication method called DSRC (Dedicated Short Range Communication), infrared light, or the like, and uses the highway receiver data or the GPS receiver 402. It exchanges various information such as position information indicating the detected position of the vehicle. The IC chip 407 stores various information such as information that can identify the on-vehicle device 4 (for example, an on-vehicle device management number or WCN: Wireless Call Number) or information that can identify a vehicle (for example, a vehicle number or the like). A possible storage device.

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 device 4, and a vehicle type (for example, “1”) of a vehicle equipped with the vehicle-mounted device 4. ), An entrance IC number (for example, “07-895”) enabling identification of an entrance IC that is an IC (Inter Change) where the vehicle has entered the toll road, and an exit that is IC when the vehicle has exited the toll road An exit IC number (for example, "07-916") that makes it possible to identify an IC, an entrance IC passage date and time (for example, "2013-08-10-12-30") that is a date and time when it passes through the entrance IC, and an exit The exit IC passage date and time (for example, "2013-08-10-15-25"), which is the date and time when IC passed, and the toll (for example, "3200") charged to the vehicle by using the toll road included.

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 reading device 3 is an ETC (Electronic Toll Collection) free flow or the like installed on the road side of the entrance IC, the exit IC, and the like. The reading device 3 wirelessly communicates with the on-vehicle unit 4 mounted on a vehicle passing through the entrance IC, exit IC, etc. by a communication method called DSRC, infrared rays, etc. Exchange information. Further, the reading device 3 transmits various information such as expressway usage data received from the on-vehicle device 4 to the fluid / non-fluid vehicle determination device 1 via the network NW.

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 determination processing unit 201.

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 zone discount data 202 and user's time zone discount data 203. The time zone discount data 202 is a data that associates the type of discount process (for example, late-night discount, commuting discount, weekday daytime discount, etc.) for the toll of the vehicle passing the toll road with the time zone for executing each discount process. It is. The user-specific time zone discount data 203 is data indicating, for each vehicle passing through the toll road, a discount rate of discount processing for the toll of the vehicle.

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 determination processing unit 201 generates the time zone discount data 203 for each user using the time zone discount data 202 and the discount rate of each vehicle set by the fluid / non-fluid vehicle determination device 1. Then, the time zone discount table determination processing unit 201 stores the generated user-specific time zone discount data 203 in the time zone discount information DB 200.

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 vehicle determination device 1 detects vehicles passing through the toll road during a predetermined discount process (for example, commuting discount) and the detected vehicles It is determined whether the detected vehicle is a fluid vehicle or a non-fluid vehicle based on the passage history of (1), and a discount rate of a predetermined discount process for the toll of the detected vehicle is set according to the determination result. Here, non-fluid vehicles are vehicles that want to pass the toll road in a predetermined time zone, such as vehicles passing the toll road by commuting (for example, vehicles of users rushing according to purpose, predetermined time zone Vehicles that frequently travel on toll roads). A fluid vehicle is a vehicle other than a non-fluid vehicle such as a vehicle passing on a toll road for the purpose of sightseeing or leisure, for example, and is a vehicle capable of passing on a toll road in a time zone other than a predetermined time zone.

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 vehicle determination device 1 includes the expressway utilization data storage unit 100, the traffic volume count processing unit 101, the average speed calculation unit 102, the traveling route estimation processing unit 103, and the traffic available capacity. A data storage unit 104, a traffic jam occurrence point estimation processing unit 105, and a traveling vehicle attribute analysis processing unit 106 are included.

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 data storage unit 100 stores expressway usage data received from the vehicle-mounted device 4 by the reading device 3. The traffic volume count processing unit 101 uses the expressway usage data stored in the expressway usage data storage unit 100 to pass each section in the toll road for each section (between the ICs in the present embodiment) in the toll road. Traffic volume which is the number of vehicles to be Based on the traffic volume calculated by the traffic volume count processing unit 101, the average velocity computing unit 102 calculates the average traveling velocity of the vehicle passing through each section.

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 estimation processing unit 103 detects a determination target vehicle, which is an example of a first vehicle which has traveled the toll road during a time zone in which predetermined discount processing is performed, among the vehicles traveling on the toll road. Next, the traveling route estimation processing unit 103 reads the expressway usage data received from the on-board unit 4 of the determination target vehicle among the expressway usage data stored in the expressway usage data storage unit 100. Further, the traveling route estimation processing unit 103 (an example of the determination unit) determines whether the determination target vehicle is a non-fluid vehicle or a fluid vehicle, based on the passage history data I3 included in the read highway usage data. Then, when the traveling vehicle route estimation unit 103 (an example of the setting unit) determines that the determination target vehicle is a non-fluid vehicle, the discount rate of the predetermined discount process for the toll of the determination target vehicle is the predetermined discount It sets to the discount rate (an example of a 1st discount rate) preset about processing. On the other hand, when the traveling vehicle route estimation unit 103 (an example of the setting unit) determines that the determination target vehicle is a moving vehicle, the discount rate of the predetermined discount process for the toll of the determination target vehicle is discounted in advance. Set to a discount rate lower than the rate (an example of the second discount rate).

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 estimation processing unit 103 is a non-fluid vehicle or a fluid vehicle and the determination target vehicle by the traveling vehicle attribute analysis processing unit 106 is a non-fluid vehicle or a fluid vehicle If the determination result is different, it is determined that the target vehicle determined by one of the traveling route estimation processing unit 103 and the traveling vehicle attribute analysis processing unit 106 (for example, the traveling route estimation processing unit 103) is a non-fluid vehicle or In accordance with the determination result of the vehicle, the discount rate of the discount process for the toll of the determination target vehicle is set.

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 vehicle determination device 1 reads highway usage data from the highway usage data storage unit 100 (step S301). The traffic count processing unit 101 also detects whether the vehicle has passed the exit IC based on the read highway utilization data (step S302). In the present embodiment, the traffic volume count processing unit 101 detects that the vehicle has passed through the exit IC, when the read-out history data I3 of the highway usage data read includes the exit IC number and the exit IC passage date and time. .

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 reading device 3 to receive new expressway use data. On the other hand, when it is detected that the vehicle has passed the exit IC (step S302: Yes), the traffic count processing unit 101 has the entrance IC number and the exit IC number included in the traffic history data I3 of the read highway usage data Is acquired (step S303). Then, the traffic count processing unit 101 sets the acquired entrance IC number and exit IC number as the entry / exit IC pair. Further, the traffic count processing unit 101 is configured such that a vehicle whose passing IC is detected out of the traffic between the ICs specified by the entrance IC number and the exit IC number, which form the entrance / exit IC pair, is a toll road The traffic volume of the passing time zone is counted up (step S304).

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-vehicle device 4 of the vehicle X0 by the reading device 3 provided in the IC-B The entrance IC number and the exit IC number included in the traffic history data I3 are acquired. Next, the traffic count processing unit 101 determines the traffic volume of the time zone in which the vehicle X0 has traveled the toll road among the traffic volumes between IC-A and IC-B specified by the acquired entry IC number and exit IC number Count up.

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 speed calculation unit 102 reads expressway use data from the expressway use data storage unit 100 (step S601). In addition, the average speed calculation unit 102 detects whether the vehicle has passed the exit IC based on the read highway utilization data (step S602). In the present embodiment, the average speed calculation unit 102 detects that the vehicle has passed through the exit IC, when the exit history information I3 of the read highway usage data includes the exit IC number and the exit IC passage date and time.

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 speed calculation unit 102 determines that the vehicle has not passed the exit IC (step S602: No), the average speed calculation unit 102 waits for the reading device 3 to receive new freeway use data. On the other hand, when the average speed calculation unit 102 detects that the vehicle has passed the exit IC (step S602: Yes), the entrance IC passage date and time and exit IC passage included in the passing history data I3 of the read highway usage data The date and time are acquired (step S603). Furthermore, the average speed calculation unit 102 further includes an entrance IC corresponding to the entrance IC number included in the traffic history data I3 of the read highway usage data, and an exit IC corresponding to the exit IC number included in the traffic history data I3. To obtain a distance between them (hereinafter referred to as inter-IC distance) (step S604). Then, the average speed calculation unit 102 acquires the inter-IC traveling required time (that is, the time required for traveling from the entrance IC to the exit IC) which is the interval between the acquired entrance IC passage date and time and exit IC passage date and time Based on the inter-IC distance, the traveling speed of the vehicle having detected the passage of the exit IC is calculated (step S605).

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 speed calculation unit 102 calculates an average traveling speed which is an average of traveling speeds of vehicles that have passed between the same IC during the same time zone (step S606). At that time, the average speed calculation unit 102 sets a traveling speed different from a preset traveling speed by a predetermined speed (for example, 20 km / h) or more among traveling speeds of a vehicle passing between the same IC in the same time zone. , Excluded from the running speed used to calculate the average running speed. As a result, since the traveling speed which has become slow can be excluded from the traveling speed used for calculating the average traveling speed due to, for example, stopping at a rest place etc. between the IC for calculating the average traveling speed, the average traveling The calculation accuracy of the speed can be improved.

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 vehicle determination device 1 performs discount processing (for example, as shown in FIG. 7). The traffic volume and average traveling speed of the vehicle having passed between IC-A and IC-B are calculated for each time zone in which the late night discount, deep discount spread, commuting discount, etc.) is applied. Also, in the case of calculating the traffic volume and average traveling speed between the entrance IC: IC-B to the exit IC: IC-A, as shown in FIG. The traffic volume and the average traveling speed of the vehicle passing between the IC-B and the IC-A are calculated for each time zone.

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 vehicle determination device 1 applies discount processing as shown in FIG. The traffic volume and the average traveling speed of the vehicle passing between the IC-B and the IC-C are calculated for each time zone.

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 estimation processing unit 103 of the fluid / non-fluid vehicle determination device 1 uses the passage history data I3 of each expressway use data stored in the expressway use data storage unit 100 to set a section of the toll road in advance. (In the present embodiment, among the vehicles traveling the section including the congestion occurrence point specified by the congestion occurrence point estimation processing unit 105), the vehicle travels the toll road in a time zone in which discount processing (for example, commuting discount) is executed The vehicle to be judged is detected. The traveling route estimation processing unit 103 then reads expressway use data including the onboard unit ID of the onboard unit 4 of the determination target vehicle as the passage history data I3 from the expressway use data storage unit 100 (step S901). Further, the traveling route estimation processing unit 103 detects whether or not the vehicle equipped with the onboard unit 4 of the transmission source of the expressway usage data has passed the exit IC based on the read expressway usage data (step S902). In the present embodiment, when the travel history data I3 of the read highway usage data includes the exit IC number and the exit IC passage date and time, the traveling route estimation processing unit 103 indicates that the vehicle has passed the exit IC. Detect

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 estimation processing unit 103 reads the expressway use data of another determination target vehicle. On the other hand, when it is detected that the determination target vehicle has passed the exit IC (step S 902: Yes), the traveling route estimation processing unit 103 detects the entrance IC number and the entrance IC number included in the passing history data I 3 of the read highway usage data. The exit IC number, the entrance IC passage date and time, and the exit IC passage date and time are acquired (step S903). Further, traveling route estimation processing unit 103 is, among the average traveling speeds calculated by average speed calculating unit 102, an average traveling speed in a time zone in which discount processing is performed and the acquired entrance IC number and exit IC number The average traveling speed between the indicated ICs is read (step S904).

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 estimation processing unit 103 acquires from the entrance IC indicated by the acquired entrance IC number based on the acquired entrance IC number and the distance between the IC indicated by the exit IC number and the read average traveling speed. Among the routes (paths) to the exit IC indicated by the exit IC number, the route that can pass through is acquired between the acquired entrance IC passage date and time and the exit IC passage date and time (step S905). Then, the traveling route estimation processing unit 103 determines whether or not there are two or more extracted routes (step S906).

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 estimation processing unit 103 calculates the transit time from the entrance IC passage date and time to the exit IC passage date and time included in the passing history data I3 of the read highway usage data It is determined whether at least a part is included in the past entry / exit time zone (step S 907). Here, the past entering and leaving time zone is a time zone in which the target vehicle for determination passes the route extracted in the past for the target vehicle for determination. When it is determined that at least a part of the passing time is not included in the past entry / exit time zone (step S 907: No), the traveling route estimation processing unit 103 determines that the determination target vehicle is a fluid vehicle (step S 908). Then, the travel route estimation processing unit 103 sets the discount rate of the discounting process for the toll of the determination target vehicle determined to be the fluid vehicle to a discount rate lower than the discount rate set in advance, and is set as the determination target vehicle The central unit 2 is notified of the discount rate. As a result, the number of fluid vehicles entering the toll road can be reduced in the time zone in which the discount processing is performed, so that the use of the toll road can be equalized.

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 estimation processing unit 103 determines that the vehicle to be determined is It is determined whether application of discount processing (for example, commuting discount) has been received in the past (step S909). In the present embodiment, it is assumed that the fluid / non-fluid vehicle determination device 1 stores, for each vehicle traveling on a toll road, an execution history of discount processing for the toll of the vehicle. The traveling route estimation processing unit 103 determines, based on the execution history of the discount processing for each vehicle, whether or not the determination target vehicle has been applied with the discount processing in the past. When it is determined that the determination target vehicle has not received the application of the commuting discount in the past (step S909: No), the traveling route estimation processing unit 103 determines that the determination target vehicle is a fluid vehicle (step S908). Then, the travel route estimation processing unit 103 sets the discount rate of the discounting process for the toll of the determination target vehicle determined to be the fluid vehicle to a discount rate lower than the discount rate set in advance, and is set as the determination target vehicle The central unit 2 is notified of the discount rate. As a result, the number of fluid vehicles entering the toll road can be reduced in the time zone in which the discount processing is performed, so that the use of the toll road can be equalized.

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 estimation processing unit 103 determines that the determination target vehicle is a non-fluid vehicle (step S910). . Then, the travel route estimation processing unit 103 sets the discount rate of the discount process for the toll of the determination target vehicle determined to be the non-fluid vehicle to the preset discount rate, and the discount rate set for the determination target vehicle To the central unit 2.

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 estimation processing unit 103 performs a discount process (for example, weekday daytime) different from a predetermined discount process (for example, commuting discount) for a toll among the determination target vehicles determined to be fluid vehicles. The discount rate of the discounting process for the toll of the vehicle (an example of the second vehicle) traveling on the toll road may be increased by a predetermined discount rate during the time zone (an example of the second time zone) in which the percentage is executed. Thus, for example, a time zone during which vehicles that can not receive commuting discounts travel through the toll road can be transferred to a time zone during which weekday daytime discounts can be received, so balancing traffic on the toll road can be achieved. Can.

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 vehicle determination device 1 stores an execution history of discount processing for each vehicle in a storage unit (not shown).

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 estimation processing unit 105 reads expressway use data from the expressway use data storage unit 100 (step S1201). In addition, the congestion occurrence location estimation processing unit 105 (an example of a prediction unit) is an example of a first location where occurrence of congestion is predicted on a toll road (an example of a predetermined road) based on the read highway usage data A congestion occurrence predicted time zone (in the present embodiment, between IC's where occurrence of traffic congestion is predicted) and a congestion occurrence predicted time zone which is an example of a first time zone where occurrence of traffic congestion is predicted (step S1202). In the present embodiment, the congestion occurrence location estimation processing unit 105 predicts congestion occurrence between IC and time zone when the average traveling speed calculated by the average speed calculation unit 102 is equal to or lower than a predetermined speed (for example, 70 km / h). Location and congestion occurrence forecast time zone.

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 speed calculation unit 102, the congestion occurrence point estimation processing unit 105 can execute IC-B to IC- at which the average traveling speed is equal to or less than a predetermined speed. An interval A is set as a congestion occurrence prediction area, and a time zone (6 to 12 o'clock) in which the average traveling speed between IC-B and IC-A is lower than a predetermined speed is set as a congestion occurrence prediction time zone. Further, when the calculation result of the average traveling speed shown in FIG. 8 is obtained by the average speed calculating unit 102, the traffic congestion occurrence point estimation processing unit 105 determines that the average traveling speed is less than a predetermined speed from IC-C to IC-C. A section B is a traffic jam occurrence prediction area, and a time zone (7 to 9 o'clock) in which the average traveling speed between IC-C and IC-B is less than a predetermined speed is a traffic jam occurrence prediction time zone.

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 estimation processing unit 105 reads the traffic available capacity of the traffic congestion predicted location obtained from the traffic available capacity data storage unit 104 (step S1203).

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 estimation processing unit 105 acquires the average travel speed in the traffic congestion occurrence prediction time zone of the traffic congestion occurrence prediction point among the average travel speeds for each time zone calculated by the average speed calculation unit 102 ( Step S1205). Then, the traffic jam occurrence point estimation processing unit 105 estimates a traveling point (an example of a traveling position) of the vehicle on the estimated traveling route based on the acquired average traveling speed (step S1206). Next, the traffic congestion occurrence point estimation processing unit 105 predicts a traffic congestion occurrence point (in this embodiment, a predetermined distance (for example, 1 km from the traffic congestion occurrence predicted point) in the traffic congestion occurrence prediction time zone based on the travel point of each vehicle estimated. Find the number of vehicles that pass through).

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 estimation processing unit 105 determines whether a vehicle exceeding the traffic available capacity read in is present at the traffic congestion occurrence predicted location based on the obtained number of vehicles (step S1207). When there is no vehicle exceeding the traffic capacity at the traffic congestion predicted location (step S1207: No), the traffic congestion occurring location estimation processing unit 105 (an example of the identification unit) determines that traffic congestion does not occur in the traffic congestion occurrence location. (Step S1208). On the other hand, when there is a vehicle exceeding the traffic capacity at the traffic congestion predicted location (step S1207: Yes), the traffic congestion location estimation processing unit 105 regards the traffic congestion predicted location as a traffic congestion location (traffic congestion location) It identifies (step S1209).

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 vehicle determination device 1 of the present embodiment, the number of fluid vehicles entering the toll road can be reduced in the time zone in which the discount processing is performed. Leveling can be achieved.

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 vehicle detection device 1 of the present embodiment is provided by being incorporated in advance in a ROM (Read Only Memory) or the like. The program executed by the fluid / non-fluid vehicle determination device 1 of the present embodiment is a file of an installable format or an executable format, and is a CD-ROM, a flexible disk (FD), a CD-R, a DVD (Digital Versatile Disk). Etc.) may be recorded and provided on a computer readable recording medium.

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 vehicle detection device 1 of the present embodiment may be stored on a computer connected to a network such as the Internet and provided by being downloaded via the network. good. Further, the program executed by the flow / non-flow determination device 1 of the present embodiment may be provided or distributed via a network such as the Internet.

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 vehicle determination device 1 according to the present embodiment includes the above-described units (traffic volume count processor 101, average speed calculator 102, traveling route estimation processor 103, and congestion occurrence location estimation processor 105). The module configuration includes a traveling vehicle attribute analysis processing unit 106). As an actual hardware, a central processing unit (CPU) reads out a program from the ROM and executes the program on the main storage device. The traffic count processing unit 101, the average speed calculation unit 102, the traveling route estimation processing unit 103, the congestion occurrence location estimation processing unit 105, and the traveling vehicle attribute analysis processing unit 106 are generated on the main storage device. ing.

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 SYMBOLS 1 Flow / non-fluid vehicle determination apparatus 2 Central apparatus 3 Reading apparatus 4 Vehicle-mounted device 100 Expressway utilization data storage part 101 Traffic volume count processing part 102 Average speed calculation part 103 Traveling route estimation processing part 104 Trafficable capacity data storage part 105 Traffic jam Occurrence point estimation processing unit 106 Traveling vehicle attribute analysis processing unit

Claims (6)

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、前記第１車両が前記有料道路を前記第１時間帯に通行する頻度が高い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判定部と、
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 前記判定部は、前記第１車両の通行履歴に基づいて、前記第１車両の通行料金に対して、前記第１時間帯に前記有料道路を通行することで割引を受けられる前記第１割引処理が過去に実行されていると判断した場合、前記第１車両を前記非流動車両と判定し、前記第１時間帯に前記有料道路を通行することで割引を受けられる前記第１割引処理が過去に実行されていないと判断した場合、前記第１車両を前記流動車両と判定する請求項１に記載の情報処理装置。   The determination unit is configured to receive a discount for the toll of the first vehicle based on the passage history of the first vehicle by passing the toll road during the first time zone. Is determined to have been executed in the past, the first vehicle is determined to be the non-fluid vehicle, and the first discount process in which a discount can be obtained by passing the toll road in the first time zone is The information processing apparatus according to claim 1, wherein the first vehicle is determined to be the fluid vehicle when it is determined that the first vehicle is not being executed. 前記判定部は、前記第１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、前記第１所定回数より少ない第２所定回数以上が、前記第１割引処理である場合、前記第１車両を前記非流動車両と判定し、前記第１車両の通行料金に対する前回の割引処理から第１所定回数までの割引処理のうち、前記第２所定回数以上が前記第１割引処理でない場合、前記第１車両を前記流動車両と判定する請求項２に記載の情報処理装置。   The determination unit is configured to perform a second predetermined number of times smaller than the first predetermined number of times in the discounting process from the previous discounting process for the toll of the first vehicle to the first predetermined number of times in the past If it is, the first vehicle is determined to be the non-fluid vehicle, and the second predetermined number or more of the discounting processes from the previous discounting process for the toll of the first vehicle to the first predetermined number of times The information processing apparatus according to claim 2, wherein the first vehicle is determined to be the fluid vehicle when the discount processing is not performed. 前記判定部は、前記第１車両の通行履歴および前記第１車両の車両番号の組合せに基づいて、前記第１車両が前記非流動車両または前記流動車両であるかを判定する請求項１に記載の情報処理装置。   The determination unit according to claim 1, wherein it is determined whether the first vehicle is the non-fluid vehicle or the fluid vehicle based on a combination of a passing history of the first vehicle and a vehicle number of the first vehicle. Information processing equipment. 前記設定部は、前記流動車両と判定された前記第１車両のうち、通行料金に対して第２割引処理が実行される第２時間帯に前記有料道路を通行した第２車両の通行料金に対する前記第２割引処理の割引率を所定の割引率分上げる請求項１に記載の情報処理装置。   The setting unit is configured to, among the first vehicles determined to be the fluid vehicles, the toll of the second vehicle passing through the toll road in a second time zone in which the second discount process is performed on the toll. The information processing apparatus according to claim 1, wherein the discount rate of the second discount process is increased by a predetermined discount rate. 判定部において、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、前記第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し、
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:
JP2015033307A 2015-02-23 2015-02-23 INFORMATION PROCESSING APPARATUS AND INFORMATION PROCESSING METHOD Active JP6505465B2 (en)

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)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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

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