JP7131990B2

JP7131990B2 - 交通状況判定システム及び交通状況判定装置

Info

Publication number: JP7131990B2
Application number: JP2018124955A
Authority: JP
Inventors: 守浩平手; 昌俊 ▲高▼原; 祐介宮治; 信前山田; 義博大栄
Original assignee: Aisin Seiki Co Ltd; Toyota Motor Corp; Aisin Corp
Current assignee: Toyota Motor Corp; Aisin Corp
Priority date: 2018-06-29
Filing date: 2018-06-29
Publication date: 2022-09-06
Anticipated expiration: 2038-06-29
Also published as: JP2020004235A

Description

本発明は、渋滞状況を判定する交通状況判定システム及び交通状況判定装置に関する。

従来より、ユーザが道路を移動する際の走行支援の一つとして、外部のセンタ等から取得した交通情報を提供することが行われている。交通情報としては、例えば道路上に生じている渋滞、通行止め、事故、車線規制等に関する情報がある。ここで、特に道路の渋滞状況をユーザに提供する為のシステムとしては、例えば道路交通情報通信システム（ＶＩＣＳ：登録商標）やプローブカーシステムがある。ここで上記プローブカーシステムでは、各車両から収集した情報を基に、主要道路に限られることなく、より広い範囲の道路における渋滞状況を特定し、ユーザに対して提供することが可能となる。

例えば特開２０１５－７９０２号公報では、道路上を走行する各車両において撮像された撮像画像に基づいて算出された他車両との車間距離と車両位置を特定する情報を夫々収集し、収集した情報を解析することによって道路における車両密度（即ち道路の混雑度合い）を特定する技術について開示されている。また、車線毎に車両の車間距離を算出することについても開示されている。

特開２０１５－７９０２号公報（第５－１１頁）

ここで、上記特許文献１では、道路上を実際に走行する車両が撮像した撮像画像内に含まれる他車両と撮像した車両（以下、撮像車両という）との相対関係（例えば車間距離）について撮像車両から収集し、収集した情報に基づいて道路の車両密度を特定している。しかしながら、走行車線と車速を特定しない撮像画像から算出される撮像車両と他車両との相対関係は情報としての信頼度が低く、それらの情報のみから算出された道路の車両密度についても不正確な情報となる場合がある。また、収集対象となるのは撮像時点で撮像車両の近くにある他車両と撮像車両との車間距離であり、走行車線と車速を特定しない状態では、それらの車間距離から一定区間における正確な道路の車両密度を算出することも困難である。

一方で、道路上を実際に走行する車両の走行情報（例えば車速等）を収集し、渋滞状況を判定する方法もあるが、そのような方法では特に車線毎の渋滞状況を判定する場合において、実際に車両が走行した車線のみしか判定対象とすることができない問題があった。

本発明は前記従来における問題点を解消するためになされたものであり、道路上を走行する各車両の走行車線と車速を特定する走行情報と、各車両が周辺を撮像した撮像画像に基づく情報とを併用することによって、車線毎の道路の渋滞状況をより広い範囲で正確に判定することを可能にした交通状況判定システム及び交通状況判定装置を提供することを目的とする。

前記目的を達成するため本発明に係る第１の交通状況判定システムは、道路上を走行する各車両の走行車線と車速を特定する情報を走行情報として収集する走行情報収集手段と、道路上を走行する各車両が備える撮像装置によって前記各車両の周辺を撮像した撮像画像に関する情報を周辺画像情報として収集する画像情報収集手段と、前記走行情報収集手段により収集された前記走行情報と前記画像情報収集手段により収集された前記周辺画像情報とに基づいて、車線毎に道路の渋滞状況を判定する渋滞判定手段と、を有し、前記渋滞判定手段は、同一車線について前記走行情報に基づく渋滞判定と前記周辺画像情報に基づく渋滞判定が夫々可能である場合には、前記走行情報に基づく渋滞判定の判定結果を優先して用いる。
また、本発明に係る第２の交通状況判定システムは、道路上を走行する各車両の走行車線と車速を特定する情報を走行情報として収集する走行情報収集手段と、道路上を走行する各車両が備える撮像装置によって前記各車両の周辺を撮像した撮像画像に関する情報を周辺画像情報として収集する画像情報収集手段と、前記走行情報収集手段により収集された前記走行情報と前記画像情報収集手段により収集された前記周辺画像情報とに基づいて、車線毎に道路の渋滞状況を判定する渋滞判定手段と、道路の車線数に関する情報を含む地図情報を取得する地図情報取得手段と、前記渋滞判定手段により渋滞状況が判定された道路の車線数が前記地図情報における同道路の車線数と一致しない場合に、前記地図情報における同道路の車線数と一致するように前記渋滞判定手段の判定結果を補正する判定結果補正手段と、を有する。
また、本発明に係る第３の交通状況判定システムは、道路上を走行する各車両の走行車線と車速を特定する情報を走行情報として収集する走行情報収集手段と、道路上を走行する各車両が備える撮像装置によって前記各車両の周辺を撮像した撮像画像に関する情報を周辺画像情報として収集する画像情報収集手段と、前記走行情報収集手段により収集された前記走行情報と前記画像情報収集手段により収集された前記周辺画像情報とに基づいて、車線毎に道路の渋滞状況を判定する渋滞判定手段と、を有し、前記渋滞判定手段は、前記撮像画像を撮像した車両である撮像車両が複数ある場合には撮像車両単位で、該撮像車両により撮像された撮像画像に関する前記周辺画像情報に基づいて、車線毎に道路の渋滞状況を判定し、同一車線について複数の撮像車両に基づく渋滞判定が夫々可能である場合には、判定対象となる車線に対してより近い車線を走行する撮像車両に基づく渋滞判定の判定結果を優先して用いる。
また、本発明に係る第４の交通状況判定システムは、道路上を走行する各車両の走行車線と車速を特定する情報を走行情報として収集する走行情報収集手段と、道路上を走行する各車両が備える撮像装置によって前記各車両の周辺を撮像した撮像画像に関する情報を周辺画像情報として収集する画像情報収集手段と、前記走行情報収集手段により収集された前記走行情報と前記画像情報収集手段により収集された前記周辺画像情報とに基づいて、車線毎に道路の渋滞状況を判定する渋滞判定手段と、を有し、前記渋滞判定手段は、前記撮像画像を撮像した車両である撮像車両が複数ある場合には撮像車両単位で、該撮像車両により撮像された撮像画像に関する前記周辺画像情報に基づいて、車線毎に道路の渋滞状況を判定し、同一車線について複数の撮像車両に基づく渋滞判定が夫々可能である場合には、判定対象となる車線を含むリンクにより遅く進入した撮像車両に基づく渋滞判定の判定結果を優先して用いる。
また、本発明に係る第５の交通状況判定システムは、道路上を走行する各車両の走行車線と車速を特定する情報を走行情報として収集する走行情報収集手段と、道路上を走行する各車両が備える撮像装置によって前記各車両の周辺を撮像した撮像画像に関する情報を周辺画像情報として収集する画像情報収集手段と、前記走行情報収集手段により収集された前記走行情報と前記画像情報収集手段により収集された前記周辺画像情報とに基づいて、車線毎に道路の渋滞状況を判定する渋滞判定手段と、を有し、前記渋滞判定手段は、前記撮像画像を撮像した車両である撮像車両が複数ある場合には撮像車両単位で、該撮像車両により撮像された撮像画像に関する前記周辺画像情報に基づいて、車線毎に道路の渋滞状況を判定し、同一車線について複数の撮像車両に基づく渋滞判定が夫々可能であって、２種類以上の異なる判定結果を含む場合には、判定した撮像車両の数がより多い判定結果を渋滞判定の判定結果に優先して用いる。
尚、「車両の走行車線を特定する情報」とは、走行車線そのものを識別する情報であっても良いし、走行車線を特定する為の情報（例えば車両の位置座標）であっても良い。
また、「撮像画像に関する情報」とは、撮像画像そのものであっても良いし、撮像画像に対する画像処理によって導出されたデータであっても良い。

また、本発明に係る第１の交通状況判定装置は、道路上を走行する各車両の走行車線と車速を特定する情報を走行情報として収集する走行情報収集手段と、道路上を走行する各車両が備える撮像装置によって前記各車両の周辺を撮像した撮像画像に関する情報を周辺画像情報として収集する画像情報収集手段と、前記走行情報収集手段により収集された前記走行情報と前記画像情報収集手段により収集された前記周辺画像情報とに基づいて、車線毎に道路の渋滞状況を判定する渋滞判定手段と、を有し、前記渋滞判定手段は、同一車線について前記走行情報に基づく渋滞判定と前記周辺画像情報に基づく渋滞判定が夫々可能である場合には、前記走行情報に基づく渋滞判定の判定結果を優先して用いる。
また、本発明に係る第２の交通状況判定装置は、道路上を走行する各車両の走行車線と車速を特定する情報を走行情報として収集する走行情報収集手段と、道路上を走行する各車両が備える撮像装置によって前記各車両の周辺を撮像した撮像画像に関する情報を周辺画像情報として収集する画像情報収集手段と、前記走行情報収集手段により収集された前記走行情報と前記画像情報収集手段により収集された前記周辺画像情報とに基づいて、車線毎に道路の渋滞状況を判定する渋滞判定手段と、道路の車線数に関する情報を含む地図情報を取得する地図情報取得手段と、前記渋滞判定手段により渋滞状況が判定された道路の車線数が前記地図情報における同道路の車線数と一致しない場合に、前記地図情報における同道路の車線数と一致するように前記渋滞判定手段の判定結果を補正する判定結果補正手段と、を有する。

前記構成を有する本発明に係る第１、第３、第４及び第５の交通状況判定システム及び第１の交通状況判定装置によれば、道路上を走行する各車両から収集した情報に基づいて車線毎の道路の渋滞状況を判定する場合において、情報としての信頼度は高いが判定可能な範囲の狭い車両の走行情報と、情報としての信頼度は低いが判定可能な範囲が広い車両の撮像画像に基づく情報とを併用することによって、車線毎の道路の渋滞状況をより広い範囲で正確に判定することが可能となる。また、同一の車線に対して異なる渋滞判定結果が重複した場合であっても、情報としての信頼度が高い渋滞判定の結果について優先的に用いることができるので、車線毎の道路の渋滞状況をより正確に判定することが可能となる。
また、本発明に係る第２の交通状況判定システム及び第２の交通状況判定装置によれば、道路上を走行する各車両から収集した情報に基づいて車線毎の道路の渋滞状況を判定する場合において、情報としての信頼度は高いが判定可能な範囲の狭い車両の走行情報と、情報としての信頼度は低いが判定可能な範囲が広い車両の撮像画像に基づく情報とを併用することによって、車線毎の道路の渋滞状況をより広い範囲で正確に判定することが可能となる。また、道路上を走行する各車両から収集した情報に基づいて車線毎の道路の渋滞状況を判定する場合において、渋滞状況が判定された道路の車線数と実際の車線数が一致しない場合であっても、判定結果を補正することによって実際の車線に適合させることが可能となる。

本実施形態に係る交通状況判定システムを示した概略構成図である。本実施形態に係る交通状況判定システムの構成を示したブロック図である。プローブ情報ＤＢに記憶されるプローブ情報の一例を示した図である。渋滞情報ＤＢに記憶される車線毎の渋滞状況に関する情報の一例を示した図である。本実施形態に係るナビゲーション装置の制御系を模式的に示すブロック図である。本実施形態に係る渋滞状況判定処理プログラムのフローチャートである。自レーン処理のサブ処理プログラムのフローチャートである。撮像車両が位置する車線の特定方法について説明した図である。撮像車両が撮像画像の撮像中において主に走行していた走行車線の特定方法について説明した図である。他レーン密度処理のサブ処理プログラムのフローチャートである。撮像画像に基づいて検出される他車両を示した図である。他レーン速度処理のサブ処理プログラムのフローチャートである。レーン照合処理のサブ処理プログラムのフローチャートである。並走処理のサブ処理プログラムのフローチャートである。同一車線について複数の撮像車両に基づく渋滞判定が夫々可能である場合において渋滞判定結果を確定する一例を示した図である。同一車線について複数の撮像車両に基づく渋滞判定が夫々可能である場合において渋滞判定結果を確定する一例を示した図である。同一車線について複数の撮像車両に基づく渋滞判定が夫々可能である場合において渋滞判定結果を確定する一例を示した図である。同一車線について複数の撮像車両に基づく渋滞判定が夫々可能である場合において渋滞判定結果を確定する一例を示した図である。

以下、本発明に係る交通状況判定システムについて具体化した一実施形態に基づき図面を参照しつつ詳細に説明する。先ず、本実施形態に係る交通状況判定システム１の概略構成について図１及び図２を用いて説明する。図１は本実施形態に係る交通状況判定システム１を示した概略構成図である。図２は本実施形態に係る交通状況判定システム１の構成を示したブロック図である。

図１に示すように、本実施形態に係る交通状況判定システム１は、プローブセンタ２が備えるサーバ装置（交通状況判定装置）３と、車両４に搭載された通信（案内）端末であるナビゲーション装置５と、を基本的に有する。また、サーバ装置３とナビゲーション装置５は通信ネットワーク網６を介して互いに電子データを送受信可能に構成されている。尚、ナビゲーション装置５の代わりに、例えば携帯電話機、スマートフォン、タブレット型端末、パーソナルコンピュータを用いても良い。

ここで、本実施形態に係る交通状況判定システム１は所謂プローブカーシステムを構成する。ここで、プローブカーシステムとは、車両４をセンサとして情報を収集するシステムである。具体的には、車両４が速度データをはじめ、ステアリング操作やシフト位置等の各システムの作動状況をＧＰＳの位置情報とともに予め車両４に搭載された通信装置を介してプローブセンタ２に送信し、センタ側でその収集データを様々な情報として再利用するシステムをいう。

そして、プローブセンタ２が備えるサーバ装置３は、全国を走行する各車両４から現在時刻や走行情報等を含むプローブ情報（材料情報）を適宜収集して蓄積するとともに、蓄積されたプローブ情報から道路に関する各種支援情報（例えば道路の通行止め情報、事故情報、渋滞情報、旅行時間等）を生成し、生成された支援情報をナビゲーション装置５に対して配信したり、支援情報を用いた各種処理を行う情報管理サーバである。特に本実施形態では、サーバ装置３は、車両４の現在位置座標、車速、及び車両４が備える車載カメラ７によって周辺を撮像した撮像画像を各車両４から収集し、収集した各情報を統計或いは解析することによって車線毎の渋滞状況を示すデータを生成し、車両４に対して配信する。

ここで、車載カメラ７は、例えばＣＣＤ等の固体撮像素子を用いたカメラにより構成され、車両４のバンパ、バックミラーの裏側、ドアミラー等に取り付けられるとともに車両４の周囲環境が撮像可能となるように光軸方向が設定される。車載カメラ７の数は単数であっても良いし、複数であっても良い。例えば、車載カメラ７は、車両４の走行時において車両の進行方向前方の周辺環境を撮像する。尚、車両４の進行方向前方ではなく、側方や後方を撮像範囲としても良い。

一方、ナビゲーション装置５は、車両４に搭載され、格納する地図データに基づいて自車位置周辺の地図を表示したり、地図画像上において車両の現在位置を表示したり、設定された案内経路に沿った移動案内を行う車載機である。また、ナビゲーション装置５はサーバ装置３から受信した車線毎の渋滞状況に関する情報を利用者に対して案内することについても行う。尚、ナビゲーション装置５の詳細については後述する。

また、通信ネットワーク網６は全国各地に配置された多数の基地局と、各基地局を管理及び制御する通信会社とを含み、基地局及び通信会社を有線（光ファイバー、ＩＳＤＮ等）又は無線で互いに接続することにより構成されている。ここで、基地局はナビゲーション装置５との通信をするトランシーバー（送受信機）とアンテナを有する。そして、基地局は通信会社の間で無線通信を行う一方、通信ネットワーク網６の末端となり、基地局の電波が届く範囲（セル）にあるナビゲーション装置５の通信をサーバ装置３との間で中継する役割を持つ。

尚、情報を収集する対象となる車両４と、収集した情報に基づいて生成された車線毎の渋滞状況に関する情報を配信する対象となる車両４は、同一の車両である必要は無く、異なる車両であっても良い。また、車線毎の渋滞状況に関する情報の配信は必ずしも車両４に対して行う必要は無く、例えば携帯電話機、スマートフォン、タブレット型端末、パーソナルコンピュータに対して行っても良い。

続いて、交通状況判定システム１を構成するサーバ装置３の構成について図２を用いてより詳細に説明する。

サーバ装置３は、図２に示すようにサーバ制御ＥＣＵ１１と、サーバ制御ＥＣＵ１１に接続された情報記録手段としての地図情報ＤＢ１２と、プローブ情報ＤＢ１３と、渋滞情報ＤＢ１４と、センタ通信装置１５とから基本的に構成されている。

サーバ制御ＥＣＵ１１（エレクトロニック・コントロール・ユニット）は、サーバ装置３の全体の制御を行う電子制御ユニットであり、演算装置及び制御装置としてのＣＰＵ２１、並びにＣＰＵ２１が各種の演算処理を行うにあたってワーキングメモリとして使用されるＲＡＭ２２、制御用のプログラムのほか、後述の渋滞状況判定処理プログラム（図６参照）等が記録されたＲＯＭ２３、ＲＯＭ２３から読み出したプログラムを記憶するフラッシュメモリ２４等の内部記憶装置を備えている。尚、サーバ制御ＥＣＵ１１は、後述のナビゲーション装置５のＥＣＵとともに処理アルゴリズムとしての各種手段を構成する。例えば、走行情報収集手段は、道路上を走行する各車両の走行車線と車速を特定する情報を走行情報として収集する。画像情報収集手段は、道路上を走行する各車両が備える撮像装置によって各車両の周辺を撮像した撮像画像に関する情報を周辺画像情報として収集する。渋滞判定手段は、走行情報収集手段により収集された走行情報と画像情報収集手段により収集された周辺画像情報とに基づいて、車線毎に道路の渋滞状況を判定する。

また、地図情報ＤＢ１２は、外部からの入力データや入力操作に基づいて登録された地図情報が、エリア毎（例えば２０ｋｍ四方のメッシュ毎）に区分されて記憶される記憶手段である。また、地図情報ＤＢ１２は、後述のナビゲーション装置５に格納されている地図情報と基本的に同一の構成を有しており、道路網を始めとして経路探索、経路案内及び地図表示に必要な各種情報から構成されている。例えば、道路（リンク）に関するリンクデータ、ノード点に関するノードデータ、各交差点に関する交差点データ、施設等の地点に関する地点データ等を含む。特にリンクデータについてはリンク両端の位置座標、リンクに含まれる車線の構造（車線数、車線幅、リンクの途中で車線の増減がある場合には増減する地点等）に関する情報を含む。

また、プローブ情報ＤＢ１３は、全国を走行する各車両４から収集したプローブ情報を累積的に記憶する記憶手段である。尚、本実施形態においては、車両４から収集されるプローブ情報として、特に（ａ）車両が備える車載カメラ７によって撮像された撮像画像、（ｂ）撮像画像に含まれる各フレームの撮像時点における車両の位置座標及び車速、（ｃ）車両が現在走行するリンク及び該リンクへの進入時刻が含まれる。但し、プローブ情報としては上記（ａ）～（ｃ）に関する情報を必ずしも全て含む必要はなく、例えば（ａ）及び（ｂ）に関する情報のみを含む構成としても良い。また、渋滞状況の判定を特定のリンク（例えば交差点への進入リンク）のみを対象として行う場合には、該当するリンクを走行する車両のみからプローブ情報を収集しても良い。

図３はプローブ情報ＤＢ１３に記憶されるプローブ情報の一例を示した図である。図３に示すように、プローブ情報は、送信元の車両を識別する車両ＩＤと、上記（ａ）～（ｃ）に関する情報等が含まれる。例えば、図３に示すプローブ情報は、ＩＤ“Ａ”の車両４がＩＤ“１００００１”のリンクに９：０１：３０に進入した場合において、当該リンクを走行する車両が撮像した撮像画像とともに撮像画像の撮像中における車両の現在位置と車速がフレーム単位で記憶されている。同様にして、他のプローブ情報についても記憶されている。なお、図３に示す撮像画像とは撮像画像のＩＤを記載しているが、車両ＩＤ、走行リンク、リンク進入時刻があれば、当該撮像画像を特定できるので必ずしも撮像画像にＩＤを付与する必要はない。

一方で、渋滞情報ＤＢ１４は、上記プローブ情報ＤＢ１３に格納されるプローブ情報を統計或いは解析することによって生成された車線毎の渋滞状況に関する情報（配信情報）を累積的に記憶する記憶手段である。尚、本実施形態では渋滞状況を例えば『空き』、『渋滞』の２段階で判定するが、『空き』、『混雑』、『渋滞』の３段階、或いは４段階以上で判定しても良い。また、平均車速や旅行時間によって渋滞状況を特定しても良い。尚、渋滞状況の判定処理の詳細については後述する。

図４は渋滞情報ＤＢ１４に記憶される車線毎の渋滞状況に関する情報の一例を示した図である。図４に示すように車線毎の渋滞状況に関する情報は、渋滞状況の判定を行った日時を特定する情報と、リンク及び車線を特定する情報と、判定された車線の渋滞状況（『空き』又は『渋滞』）とを含む。具体的には、順に、『統計日時』、『リンクＩＤ』、『車線Ｎｏ．』及び『渋滞度合い』が対応する。尚、『車線Ｎｏ．』は、例えばリンクに含まれる複数の車線について、左から順に１、２、３・・・と規定する。例えばリンクＩＤ“１００００１”で車線Ｎｏ．“１”である場合には、リンクＩＤ“１００００１”の最も左側の車線を示す。尚、図４に示す例では車線毎の渋滞状況に関する情報として、『空き』と判定された車線の情報についても含めているが、『渋滞』と判定された車線の情報のみを含めるようにしても良い。また、渋滞状況が判定できない車線に対して『不明』を記憶しても良い。

そして、サーバ装置３は、渋滞情報ＤＢ１４に記憶された車線毎の渋滞状況に関する情報をナビゲーション装置５の要求に応じてナビゲーション装置５に配信する。一方で、車線毎の渋滞状況に関する情報の配信されたナビゲーション装置５は、配信された車線毎の渋滞状況をユーザに案内したり、配信された渋滞状況を考慮した目的地までの経路探索を行う。

また、センタ通信装置１５は、車両４やＶＩＣＳ（登録商標：Vehicle Information and Communication System）センタ等の外部の交通情報センタと通信ネットワーク網６を介して通信を行う為の通信装置である。本実施形態では、センタ通信装置１５を介してプローブ情報や配信情報を各車両４との間で送受信する。

次に、車両４に搭載されたナビゲーション装置５の概略構成について図５を用いて説明する。図５は本実施形態に係るナビゲーション装置５を示したブロック図である。

図５に示すように本実施形態に係るナビゲーション装置５は、ナビゲーション装置５が搭載された車両の現在位置を検出する現在位置検出部３１と、各種のデータが記録されたデータ記録部３２と、入力された情報に基づいて、各種の演算処理を行うナビゲーションＥＣＵ３３と、ユーザからの操作を受け付ける操作部３４と、ユーザに対して車両周辺の地図や渋滞状況に関する情報等を表示する液晶ディスプレイ３５と、経路案内に関する音声ガイダンスを出力するスピーカ３６と、記憶媒体であるＤＶＤを読み取るＤＶＤドライブ３７と、プローブセンタ２やＶＩＣＳセンタ等の情報センタとの間で通信を行う通信モジュール３８と、から構成されている。また、ナビゲーション装置５はＣＡＮ等の車載ネットワークを介して、ナビゲーション装置５の搭載された車両に対して設置された車載カメラ７が接続されている。

以下に、ナビゲーション装置５を構成する各構成要素について順に説明する。
現在位置検出部３１は、ＧＰＳ４１、車速センサ４２、ステアリングセンサ４３、ジャイロセンサ４４等からなり、現在の車両の位置、方位、車両の走行速度、現在時刻等を検出することが可能となっている。ここで、特に車速センサ４２は、車両の移動距離や車速を検出する為のセンサであり、車両の駆動輪の回転に応じてパルスを発生させ、パルス信号をナビゲーションＥＣＵ３３に出力する。そして、ナビゲーションＥＣＵ３３は発生するパルスを計数することにより駆動輪の回転速度や移動距離を算出する。尚、上記４種類のセンサをナビゲーション装置５が全て備える必要はなく、これらの内の１又は複数種類のセンサのみをナビゲーション装置５が備える構成としても良い。

また、データ記録部３２は、外部記憶装置及び記録媒体としてのハードディスク（図示せず）と、ハードディスクに記録された地図情報ＤＢ４５、走行履歴ＤＢ４６、配信情報ＤＢ４７、所定のプログラム等を読み出すとともにハードディスクに所定のデータを書き込む為のドライバである記録ヘッド（図示せず）とを備えている。尚、データ記録部３２をハードディスクの代わりにフラッシュメモリやメモリーカードやＣＤやＤＶＤ等の光ディスクにより構成しても良い。また、地図情報ＤＢ４５、走行履歴ＤＢ４６、配信情報ＤＢ４７は外部のサーバに格納させ、ナビゲーション装置５が通信により取得する構成としても良い。

ここで、地図情報ＤＢ４５は、例えば、道路（リンク）に関するリンクデータ、ノード点に関するノードデータ、経路の探索や変更に係る処理に用いられる探索データ、施設に関する施設データ、地図を表示するための地図表示データ、各交差点に関する交差点データ、地点を検索するための検索データ等が記憶された記憶手段である。

また、走行履歴ＤＢ４６は、車両４の走行情報や車載カメラ７で撮像された撮像画像を累積して記憶した記憶手段である。尚、本実施形態では特に撮像画像に含まれる各フレームの撮像時点における車両の位置座標及び車速を記憶する。尚、車両４の現在位置はＧＰＳ４１や車速センサ４２を用いて検出しても良いが、高精度ロケーション技術を用いて詳細に特定することが望ましい。尚、走行履歴ＤＢ４６に記憶された走行情報や撮像画像はプローブ情報としてサーバ装置３へと随時送信される。

また、配信情報ＤＢ４７は、サーバ装置３から配信される配信情報（車線毎の渋滞状況に関する情報）が記憶される記憶手段である。

一方、ナビゲーションＥＣＵ（エレクトロニック・コントロール・ユニット）３３は、ナビゲーション装置５の全体の制御を行う電子制御ユニットであり、演算装置及び制御装置としてのＣＰＵ５１、並びにＣＰＵ５１が各種の演算処理を行うにあたってワーキングメモリとして使用されるとともに、経路が探索されたときの経路データ等が記憶されるＲＡＭ５２、制御用のプログラム等が記録されたＲＯＭ５３、ＲＯＭ５３から読み出したプログラムを記憶するフラッシュメモリ５４等の内部記憶装置を備えている。

操作部３４は、走行開始地点としての出発地及び走行終了地点としての目的地を入力する際等に操作され、各種のキー、ボタン等の複数の操作スイッチ（図示せず）から構成される。そして、ナビゲーションＥＣＵ３３は、各スイッチの押下等により出力されるスイッチ信号に基づき、対応する各種の動作を実行すべく制御を行う。尚、操作部３４は液晶ディスプレイ３５の前面に設けたタッチパネルによって構成することもできる。また、マイクと音声認識装置によって構成することもできる。

また、液晶ディスプレイ３５には、道路を含む地図画像、交通情報、操作案内、操作メニュー、キーの案内、案内経路（走行予定経路）に沿った案内情報、ニュース、天気予報、時刻、メール、テレビ番組等が表示される。また、本実施形態では、特に渋滞情報を案内する場合には、車線毎の渋滞状況について案内する。例えば渋滞している車線と、それ以外の車線を色分けして液晶ディスプレイ３５に表示する。尚、液晶ディスプレイ３５の代わりに、ＨＵＤやＨＭＤを用いても良い。

また、スピーカ３６は、ナビゲーションＥＣＵ３３からの指示に基づいて案内経路（走行予定経路）に沿った走行を案内する音声ガイダンスや、交通情報の案内を出力する。また、本実施形態では、特に渋滞情報を案内する場合には、車線毎の渋滞状況について案内する。例えば「左側（中央、右側）の車線が渋滞しています」との音声案内を出力する。

また、ＤＶＤドライブ３７は、ＤＶＤやＣＤ等の記録媒体に記録されたデータを読み取り可能なドライブである。そして、読み取ったデータに基づいて音楽や映像の再生、地図情報ＤＢ４５の更新等が行われる。尚、ＤＶＤドライブ３７に替えてメモリーカードを読み書きする為のカードスロットを設けても良い。

また、通信モジュール３８は、交通情報センタ、例えば、ＶＩＣＳセンタやその他の外部センタ等から送信された交通情報、天候情報等を受信する為の通信装置であり、例えば携帯電話機やＤＣＭが該当する。また、車車間で通信を行う車車間通信装置や路側機との間で通信を行う路車間通信装置も含む。また、プローブ情報や配信情報をサーバ装置３との間で送受信するのにも用いられる。

続いて、前記構成を有する交通状況判定システム１に含まれるサーバ装置３において実行する渋滞状況判定処理プログラムについて図６に基づき説明する。図６は本実施形態に係る渋滞状況判定処理プログラムのフローチャートである。ここで、渋滞状況判定処理プログラムは、前回プログラムを実行した時から所定時間（例えば１分）経過後に実行され、各車両４から送信されたプローブ情報に基づいて、車線毎の渋滞状況を判定するプログラムである。尚、以下の図６、図７、図１０、図１２~図１４にフローチャートで示されるプログラムは、サーバ装置３が備えているＲＡＭ２２やＲＯＭ２３等に記憶されており、ＣＰＵ２１により実行される。

先ず、ステップ（以下、Ｓと略記する）１においてＣＰＵ２１は、前回の処理時点から今回の処理時点まで（即ち直近１分以内）において各車両から新たに収集したプローブ情報を、プローブ情報ＤＢ１３から読み出す。尚、車両から収集されるプローブ情報には、“車両が備える車載カメラ７によって撮像された撮像画像”、“撮像画像に含まれる各フレームの撮像時点における車両の位置座標及び車速”、“車両が現在走行するリンク及び該リンクへの進入時刻”が含まれる（図３参照）。尚、“車両が現在走行するリンク”についてはプローブ情報に含まないようにしても良い。その場合においてもプローブ情報に含まれる車両の位置座標とサーバ装置３が有する地図情報とを用いてマップマッチング処理を行うことにより、サーバ装置３側で車両が走行するリンクを特定することが可能である。

尚、上記プローブ情報は例えば車両がリンクの終点に到達するタイミングで、当該リンク走行中に取得されたプローブ情報をサーバ装置３へと配信するようにしても良いし、所定時間間隔（例えば１分間隔）でその間に取得されたプローブ情報をサーバ装置３へと配信するようにしても良い。

次に、Ｓ２においてＣＰＵ２１は、交差点情報を取得する。尚、Ｓ２は渋滞状況の判定を特定の交差点への進入リンクのみを対象として行う場合においてのみ実行され、対象となる交差点の位置情報や交差点に接続されるリンクのリンクＩＤ等を取得する。一方、渋滞状況の判定対象を特定の交差点への進入リンクのみに限定しない場合（例えば全国の全てのリンクを対象として行う場合）には、Ｓ２の処理は不要である。

続いて、Ｓ３においてＣＰＵ２１は、渋滞状況の判定対象となるリンクのリンク情報を取得する。具体的には、リンク両端の位置座標、リンクに含まれる車線の構造（車線数、車線幅、リンクの途中で車線の増減がある場合には増減する地点等）に関する情報を取得する。尚、渋滞状況の判定対象を特定のリンクに限定しない場合（即ち全国の全てのリンクを対象として行う場合）には、全国の全てのリンクに関するリンク情報が取得される。但し、前記Ｓ１で取得したプローブ情報に含まれる“車両が現在走行するリンク”のリンク情報のみを取得するようにしても良い。

その後、Ｓ４においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ１で取得したプローブ情報について処理時間を短縮する為にデータを分割する処理を行う。分割数は例えば２とするが、３以上に分割しても良い。また、分割する際には分割後の各データのデータ量の差ができる限り小さくなるようにする。

例えば以下の処理によりデータの分割を行う。
先ず、プローブ情報を収集した車両（以下、撮像車両という）毎にデータ数（撮像画像のフレーム数に相当）をカウントし、データ数が小さい順に撮像車両をソートする。そして、奇数番目の撮像車両から収集したプローブ情報と偶数番目の撮像車両から収集したプローブ情報とで前記Ｓ１で取得したプローブ情報を分割する。そして、以降は分割したプローブ情報を対象として処理を行う。但し、前記Ｓ４の処理は省略しても良い。

次に、Ｓ５においてＣＰＵ２１は、後述の自レーン処理（図７）を実行する。尚、自レーン処理は、後述のように前記Ｓ１で取得したプローブ情報の内、特に撮像車両の走行情報に基づいて撮像車両が走行した車線の渋滞状況を判定する処理である。

続いて、Ｓ６においてＣＰＵ２１は、後述の他レーン密度処理（図１０）を実行する。尚、他レーン密度処理は、後述のように前記Ｓ１で取得したプローブ情報の内、特に撮像車両が撮像した撮像画像に対する画像処理を行うことによって、撮像車両が走行した車線以外の車線における車両密度を算出し、算出した車両密度から車線の渋滞状況を判定する処理である。

更に、Ｓ７においてＣＰＵ２１は、後述の他レーン速度処理（図１２）を実行する。尚、他レーン速度処理は、後述のように前記Ｓ１で取得したプローブ情報の内、特に撮像車両が撮像した撮像画像に対する画像処理を行うことによって、撮像車両が走行した車線以外の車線を走行する他車両の走行速度を算出し、算出した他車両の走行速度から他車両が走行する車線の渋滞状況を判定する処理である。

その後、Ｓ８においてＣＰＵ２１は、データ統合処理を行う。データ統合処理では、前記Ｓ５～Ｓ７の渋滞状況の判定結果について、リンク毎且つ車線毎に区分し、同一のリンク並びに同一の車線に対する渋滞状況の判定結果については紐付ける（統合する）処理を行う。

続いて、Ｓ９においてＣＰＵ２１は、後述のレーン照合処理（図１３）を実行する。尚、レーン照合処理は、後述のように前記Ｓ５～Ｓ７で渋滞状況が判定された車線数と実際の地図情報上における車線数とを比較して、一致しているか否かを判定する処理である。

更に、Ｓ１０においてＣＰＵ２１は、後述の並走処理（図１４）を実行する。尚、並走処理は、後述のように同一のリンク且つ同一の車線に対して２以上の渋滞状況の判定結果がある場合に、判定の優先順位等を用いて最終的な渋滞状況を決定する処理である。そして、並走処理を行うことによって最終的な車線毎の渋滞状況が特定される。

その後、Ｓ１１においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ１０の並走処理を行った結果、最終的に特定された車線毎の渋滞状況に関する情報を渋滞情報ＤＢ１４に格納する。

そして、Ｓ１２においてＣＰＵ２１は、渋滞情報ＤＢ１４に格納された車線毎の渋滞状況に関する情報を、要求のあった車両４のナビゲーション装置５に配信する。尚、配信要求の有無に関わらず通信可能な状態にある全ての車両４のナビゲーション装置５に対して配信しても良い。また、車線毎の渋滞状況に関する情報の配信は必ずしも車両４に対して行う必要は無く、例えば携帯電話機、スマートフォン、タブレット型端末、パーソナルコンピュータに対して行っても良い。

車線毎の渋滞状況に関する情報の配信されたナビゲーション装置５は、配信された車線毎の渋滞状況をユーザに案内したり、配信された渋滞状況を考慮した目的地までの経路探索を行うことが可能となる。

次に、前記Ｓ５において実行される自レーン処理のサブ処理について図７に基づき説明する。図７は自レーン処理のサブ処理プログラムのフローチャートである。

以降のＳ２１～Ｓ２８の処理は、渋滞状況の判定対象となるリンク毎、且つ前記Ｓ１でプローブ情報を収集した撮像車両毎に行う。更に、Ｓ２１～Ｓ２３の処理は処理対象となるリンクにおいて処理対象となる撮像車両が撮像した撮像画像に含まれるフレーム毎に行う。そして、該当する全てのリンク及び撮像車両を対象としてＳ２１～Ｓ２８の処理が終了した後にＳ６へと移行する。

先ず、Ｓ２１においてＣＰＵ２１は、フレーム数Ｎをカウントアップする。尚、フレーム数Ｎの初期値は０とし、Ｓ２７又はＳ２８の処理が実行される時点で初期化される。カウントアップされた現在のフレーム数Ｎはフラッシュメモリ２４等に格納される。

次に、Ｓ２２においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ１で取得したプローブ情報の内、処理対象となる撮像車両について処理対象のフレームの撮像時点における車速を抽出し、車速加算値Ｓに抽出された車速の値を加算する。尚、車速加算値Ｓの初期値は０とし、Ｓ２７又はＳ２８の処理が実行される時点で初期化される。加算された現在の車速加算値Ｓはフラッシュメモリ２４等に格納される。

続いて、Ｓ２３においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ１で取得したプローブ情報の内、処理対象となる撮像車両について処理対象のフレームの撮像時点における位置座標を抽出する。その後、抽出された位置座標とサーバ装置３が備える地図情報とを車線基準でマッチングさせることによって、処理対象となる撮像車両が処理対象のフレームの撮像時点において位置する車線を特定する。尚、地図情報にはリンク内の車線の構造を特定する情報について含んでいる。例えば図８に示すように２つの車線６１、６２からなるリンクを撮像車両が走行する場合において、位置座標６３が左側の車線６１上にマッチングした場合には、撮像車両が処理対象のフレームの撮像時点において車線６１に位置すると特定し、車線６１をカウントアップする。尚、車線毎のカウントアップ値はＳ２７又はＳ２８の処理が実行される時点で初期化される。車線毎にカウントアップされた現在値はフラッシュメモリ２４等に格納される。

そして、処理対象となるリンクにおいて処理対象となる撮像車両が撮像した撮像画像に含まれる全てのフレームに対してＳ２１～Ｓ２３の処理を行った後にＳ２４へと移行する。

Ｓ２４においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ２２で加算された最終的な車速加算値Ｓの値をフラッシュメモリ２４から読み出し、前記Ｓ２１でカウントされた最終的なフレーム数Ｎで除する。その結果、処理対象となる撮像車両の撮像画像の撮像中における平均車速が算出される。

次に、Ｓ２５においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ２３でカウントされた車線毎のカウント値をフラッシュメモリ２４から読み出し、最もカウント値の高い車線を特定する。その結果、処理対象となる撮像車両が撮像画像の撮像中において主に走行していた車線（以下、走行車線という）が特定される。例えば、図９に示すように２つの車線６１、６２からなるリンクを撮像車両が走行する場合において、位置座標６３が左側の車線６１と右側の車線６２上に夫々マッチングした場合には、右側の車線６２の方がマッチングされた回数が多いので、処理対象となる撮像車両が撮像画像の撮像中において主に走行していた走行車線は車線６２と特定される。

続いて、Ｓ２６においってＣＰＵ２１は、前記Ｓ２４で算出された平均車速が閾値以上であるか否かを判定する。尚、閾値は固定値（例えば１０ｋｍ／ｈ）としても良いし、道路種別によって変更しても良い（例えば、高速道路は４０ｋｍ／ｈ、一般道は１０ｋｍ／ｈ）。

そして、前記Ｓ２４で算出された平均車速が閾値以上であると判定された場合（Ｓ２６：ＹＥＳ）には、Ｓ２７へと移行する。それに対して、前記Ｓ２４で算出された平均車速が閾値未満であると判定された場合（Ｓ２６：ＮＯ）には、Ｓ２８へと移行する。

Ｓ２７においてＣＰＵ２１は、処理対象のリンクに含まれる車線の内、前記Ｓ２５で特定された撮像車両の走行車線の渋滞状況を『空き（非渋滞）』と判定する。

一方、Ｓ２８においてＣＰＵ２１は、処理対象のリンクに含まれる車線の内、前記Ｓ２５で特定された撮像車両の走行車線の渋滞状況を『渋滞』と判定する。尚、前記Ｓ２７及びＳ２８の判定結果についてはフラッシュメモリ２４に一旦格納される。

その後、該当する全てのリンク及び撮像車両を対象として上記Ｓ２１～Ｓ２８の処理が終了した後にＳ６へと移行する。即ち、リンク毎且つ撮像車両毎に走行車線が特定され、走行車線の渋滞判定が行われることとなる。

次に、前記Ｓ６において実行される他レーン密度処理のサブ処理について図１０に基づき説明する。図１０は他レーン密度処理のサブ処理プログラムのフローチャートである。

以降のＳ３１～Ｓ３７の処理は、渋滞状況の判定対象となるリンク毎、且つ前記Ｓ１でプローブ情報を収集した撮像車両毎に行う。そして、該当する全てのリンク及び撮像車両を対象としてＳ３１～Ｓ３７の処理が終了した後にＳ７へと移行する。

先ず、Ｓ３１においてＣＰＵ２１は、処理対象となるリンクにおける処理対象の撮像車両の走行距離を算出する。処理対象となるリンクのリンク長を撮像車両の走行距離とみなしても良いし、プローブ情報に含まれる撮像車両の位置座標の履歴から実際の走行距離を算出しても良い。

尚、以降のＳ３２及びＳ３３の処理は、処理対象となるリンクにおいて処理対象の撮像車両が撮像した撮像画像に含まれる車両（以下、他車両という）毎に行う。但し、撮像車両の走行車線上に位置する他車両は処理対象から除外する。尚、撮像車両に含まれる他車両の検出は例えば以下の方法により行う。

先ずＣＰＵ２１は、撮像画像に含まれる各フレームに対して画像処理を行い、各フレームに含まれる他車両を夫々検出する。尚、画像からの他車両の検出は例えば特徴点を用いたマッチング処理によって行われる。その後、前後のフレーム間で検出された車両の形状や色から他車両の同一性を判定し、同一の他車両については同一のＩＤを付与する。“付与されたＩＤの数”＝“検出された他車両の数”となり、以降のＳ３２及びＳ３３の処理は、ＩＤが付与された他車両毎（即ち他車両のＩＤ毎）に行われる。

例えば、図１１に示す例では３車線からなるリンクにおいて、撮像車両６５が中央の車線を走行する場合における他車両の検出態様の一例を示した図である。図１１に示す例では、車両がリンクを走行する間において、先ず地点Ａにおいて左側の車線と右側の車線にそれぞれ他車両が検出される。例えば左側の車線で検出された他車両にＩＤ『０００１』を付与し、右側の車線で検出された他車両にＩＤ『１００１』を付与する。その後、撮像車両６５が地点Ｂに到達した時点で右側の車線で検出されていたＩＤ『１００１』の他車両は一旦非検出状態となり、その後、地点Ｃに到達した時点で右側の車線に新たな他車両が検出される。例えば右側の車線で検出された新たな他車両にＩＤ『１００２』を付与する。尚、その間において左側の車線ではＩＤ『０００１』の他車両が継続して検出されている。その後、撮像車両６５が地点Ｄに到達した時点で左側の車線で検出されていたＩＤ『０００１』の他車両及び右側の車線で検出されていたＩＤ『１００２』の他車両は一旦非検出状態となり、その後、地点Ｅに到達した時点で左側の車線に新たな他車両が検出される。例えば左側の車線で検出された新たな他車両にＩＤ『０００２』を付与する。その後、撮像車両６５が地点Ｆに到達した時点で右側の車線に新たな他車両が検出される。例えば右側の車線で検出された新たな他車両にＩＤ『１００３』を付与する。次に、撮像車両６５が地点Ｇに到達した時点で右側の車線で検出されていたＩＤ『１００３』の他車両は一旦非検出状態となり、更に地点Ｈに到達した時点で左側の車線で検出されていたＩＤ『０００２』の他車両についても非検出状態となる。図１１に示す例では、結果的に左側の車線においてＩＤ『０００１』と『０００２』の２台の他車両が検出され、右側の車線においてＩＤ『１００１』と『１００２』と『１００３』の３台の他車両が検出されることとなる。

そして、Ｓ３２においてＣＰＵ２１は、処理対象となる他車両を検出した際の撮像車両の車速が所定速度以下か否かを判定する。尚、撮像車両が撮像画像を撮像する間における車速は、前記Ｓ１で取得したプローブ情報に含まれている。また、前記Ｓ３２で判定基準となる所定速度は固定値（例えば５ｋｍ／ｈ）としても良いし、道路種別によって変更しても良い（例えば、高速道路は２０ｋｍ／ｈ、一般道は５ｋｍ／ｈ）。

そして、処理対象となる他車両を検出した際の撮像車両の車速が所定速度より速いと判定された場合（Ｓ３２：ＮＯ）には、Ｓ３３へと移行する。

Ｓ３３においてＣＰＵ２１は、車線毎に区分して検出した他車両の数Ｔをカウントアップする。尚、他車両の数Ｔの初期値は０とし、Ｓ３６又はＳ３７の処理が実行される時点で初期化される。カウントアップされた現在の他車両の数Ｔは車線毎に区分されてフラッシュメモリ２４等に格納される。

一方、処理対象となる他車両を検出した際の撮像車両の車速が所定速度以下であると判定された場合（Ｓ３２：ＹＥＳ）には、撮像車両が信号待ちで停車している等の特殊な状況にあると推定され、撮像画像から他車両の車両数を正確にカウントすることは難しいと認定される。従って、上記Ｓ３３のカウントアップを行うことなく処理対象となる他車両を変更し、Ｓ３２へと戻る。

次に、Ｓ３４においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ３２及びＳ３３の処理を行った結果、車線毎にカウントされた最終的な他車両の数Ｔを読み出す。そして、読み出された他車両の数Ｔを前記Ｓ３１で算出された走行距離に応じた値（例えば走行距離[m]を１００で除した値とし、５００ｍであれば５）で除することによって、処理対象となるリンクについて車線毎の単位距離（例えば１００ｍ）当たりの他車両の数、即ち車線毎の他車両の密度を算出する。尚、前記Ｓ３４で算出される車線毎の他車両の密度は、車線毎の交通流を特定するパラメータの一つとなる。また、交通流とは道路を走行する車両の流れ（速度や密度も含む）を示す。

続いて、Ｓ３５においってＣＰＵ２１は、前記Ｓ３４で算出された単位距離当たりの他車両の数が閾値以上であるか否かを車線毎に判定する。尚、閾値は固定値（例えば２０台／１００ｍ）としても良いし、道路種別によって変更しても良い（例えば、高速道路は１０台／１００ｍ、一般道は２０台／１００ｍ）。

そして、前記Ｓ３４で算出された単位距離当たりの他車両の数が閾値以上であると判定された場合（Ｓ３５：ＹＥＳ）には、Ｓ３６へと移行する。それに対して、前記Ｓ３４で算出された単位距離当たりの他車両の数が閾値未満であると判定された場合（Ｓ３５：ＮＯ）には、Ｓ３７へと移行する。

Ｓ３６においてＣＰＵ２１は、処理対象のリンクに含まれる車線の内、単位距離当たりの他車両の数が閾値以上であると判定された車線の渋滞状況を『渋滞』と判定する。

一方、Ｓ３７においてＣＰＵ２１は、処理対象のリンクに含まれる車線の内、単位距離当たりの他車両の数が閾値未満であると判定された車線の渋滞状況を『空き（非渋滞）』と判定する。尚、前記Ｓ３５～Ｓ３７の処理は、処理対象のリンクに含まれる全ての車線（但し撮像画像に含まれない車線や撮像車両の走行車線については除かれる）に対して行われ、判定結果についてはフラッシュメモリ２４に一旦格納される。

その後、該当する全てのリンク及び撮像車両を対象としてＳ３１～Ｓ３７の処理が終了した後にＳ７へと移行する。即ち、リンク毎且つ撮像車両毎に撮像画像に基づいて走行車線以外の車線についての渋滞判定が行われることとなる。

次に、前記Ｓ７において実行される他レーン速度処理のサブ処理について図１２に基づき説明する。図１２は他レーン速度処理のサブ処理プログラムのフローチャートである。

以降のＳ４１～Ｓ５０の処理は、渋滞状況の判定対象となるリンク毎、且つ前記Ｓ１でプローブ情報を収集した撮像車両毎に行う。更に、以降のＳ４１～Ｓ４５の処理は、撮像画像に含まれるフレーム毎、且つ各フレームで検出される他車両毎に行われる。但し、撮像車両の走行車線上に位置する他車両は処理対象から除外する。尚、撮像画像からの他車両の検出は例えば特徴点を用いたマッチング処理によって行われる。そして、該当する全てのリンク及び撮像車両を対象としてＳ４１～Ｓ５０の処理が終了した後にＳ８へと移行する。

先ず、Ｓ４１においてＣＰＵ２１は、処理対象となるフレームの撮像時点における撮像車両から他車両までの距離を算出する。尚、撮像車両から他車両までの距離は直線距離であっても良いし、道路の進行方向に沿った距離としても良い。また、撮像車両から他車両までの距離については、処理対象となるフレームに対して画像処理を行うことによってフレーム内の他車両の位置を特定し、特定された他車両の位置に基づいて算出される。また、道路の進行方向に沿った距離を算出する場合には、撮像画像をオルソ変換することによって上面図へと補正した上で算出するのが望ましい。

次に、Ｓ４２においてＣＰＵ２１は、処理対象となるフレームの撮像時点における撮像車両から他車両までの距離が所定距離以下か否かを判定する。尚、前記Ｓ４２で判定基準となる所定距離は、後述のＳ４４において撮像画像から撮像車両に対する他車両の相対速度を算出する際に、誤差が許容範囲内に納まる上限の距離とし、例えば２０ｍとする。

そして、処理対象となるフレームの撮像時点における撮像車両から他車両までの距離が所定距離以下と判定された場合（Ｓ４２：ＹＥＳ）には、Ｓ４３へと移行する。それに対して、処理対象となるフレームの撮像時点における撮像車両から他車両までの距離が所定距離より長いと判定された場合（Ｓ４２：ＮＯ）には、撮像画像から他車両の相対速度を正確に算出することは難しいと認定される。従って、後述のＳ４３～Ｓ４５の処理を行うことなく処理対象となる他車両やフレームを変更し、Ｓ４１へと戻る。

Ｓ４３においてＣＰＵ２１は、他車両まで平均距離を算出する。具体的には、処理対象のフレームよりも過去に撮像されたフレームの内、最も撮像時期の新しい所定数（例えば１つ又は２つ）のフレームを対象として前記Ｓ４１で算出された他車両までの距離を夫々読み出し、今回の前記Ｓ４１で算出された距離と読み出された距離の平均値を他車両までの平均距離として算出する。

次に、Ｓ４４においてＣＰＵ２１は、処理対象となるフレームの撮像時点における撮像車両に対する他車両の相対速度を算出する。具体的には、処理対象となるフレームの撮像時点における撮像車両から他車両までの距離をＤ（ｆ+１）、一つ前のフレームの撮像時点における撮像車両から他車両までの距離をＤ（ｆ）、フレームレートを１／Δｔとすると、撮像車両に対する他車両の相対速度Ｖａは以下の式（１）により算出される。尚、Ｄ（ｆ+１）及びＤ（ｆ）は前記Ｓ４３で算出された平均距離とするのが望ましい
Ｖａ＝（Ｄ（ｆ+１）―Ｄ（ｆ））／Δｔ・・・・・（１）

その後、Ｓ４５においてＣＰＵ２１は、処理対象となるフレームの撮像時点における他車両の絶対速度を算出する。具体的には、処理対象となるフレームの撮像時点における撮像車両の絶対速度をＶ（ｆ+１）とすると、処理対象となるフレームの撮像時点における他車両の絶対速度ｖ（ｆ+１）は以下の式（２）により算出される。
ｖ（ｆ＋１）＝Ｖ（ｆ+１）＋Ｖａ・・・・・（２）

そして、撮像画像に含まれる全てのフレームについて、フレーム内にある全ての他車両の絶対速度が算出された後にＳ４６へと移行する。

Ｓ４６においてＣＰＵ２１は、処理対象となるリンクにおける処理対象の撮像車両の走行距離を算出する。処理対象となるリンクのリンク長を撮像車両の走行距離とみなしても良いし、プローブ情報に含まれる撮像車両の位置座標の履歴から実際の走行距離を算出しても良い。

Ｓ４７においてＣＰＵ２１は、処理対象となるリンクに含まれる車線毎に、当該車線を走行する他車両の平均車速を算出する。具体的には、先ずＣＰＵ２１は、前記Ｓ４５で他車両毎且つフレーム毎に算出された絶対速度を、同一のＩＤが付与された他車両単位で区分して夫々加算し、該当する他車両が含まれるフレーム数で除する。それによって、他車両毎の平均車速が算出される。尚、他車両に対するＩＤの付与については前述した他レーン密度処理（図１０）と同様であるので省略する（図１１参照）。その後、車線毎に区分して該車線を走行する他車両の平均車速を加算し、他車両の数で除する。それによって、車線毎に当該車線を走行する他車両の平均車速が算出される。尚、前記Ｓ４７で算出される車線毎の他車両の平均車速は、車線毎の交通流を特定するパラメータの一つとなる。

続いて、Ｓ４８においってＣＰＵ２１は、前記Ｓ４７で算出された他車両の平均車速が閾値以上であるか否かを車線毎に判定する。尚、閾値は固定値（例えば１０ｋｍ／ｈ）としても良いし、道路種別によって変更しても良い（例えば、高速道路は４０ｋｍ／ｈ、一般道は１０ｋｍ／ｈ）。

そして、前記Ｓ４７で算出された他車両の平均車速が閾値以上であると判定された場合（Ｓ４８：ＹＥＳ）には、Ｓ４９へと移行する。それに対して、前記Ｓ４７で算出された他車両の平均車速が閾値未満であると判定された場合（Ｓ４８：ＮＯ）には、Ｓ５０へと移行する。

Ｓ４９においてＣＰＵ２１は、処理対象のリンクに含まれる車線の内、他車両の平均車速が閾値以上であると判定された車線の渋滞状況を『空き（非渋滞）』と判定する。

一方、Ｓ５０においてＣＰＵ２１は、処理対象のリンクに含まれる車線の内、他車両の平均車速が閾値未満であると判定された車線の渋滞状況を『渋滞』と判定する。尚、前記Ｓ４８～Ｓ５０の処理は、処理対象のリンクに含まれる全ての車線（但し撮像画像に含まれない車線、他車両が存在しない車線、撮像車両の走行車線については除かれる）に対して行われ、判定結果についてはフラッシュメモリ２４に一旦格納される。

その後、該当する全てのリンク及び撮像車両を対象としてＳ４１～Ｓ５０の処理が終了した後にＳ８へと移行する。即ち、リンク毎且つ撮像車両毎に撮像画像に基づいて走行車線以外の車線についての渋滞判定が行われることとなる。

次に、前記Ｓ９において実行されるレーン照合処理のサブ処理について図１３に基づき説明する。図１３はレーン照合処理のサブ処理プログラムのフローチャートである。

以降のＳ５１、Ｓ５２の処理は、渋滞状況の判定対象となるリンク毎に行う。そして、該当する全てのリンクを対象としてＳ５１及びＳ５２の処理が終了した後にＳ１０へと移行する。

先ず、Ｓ５１においてＣＰＵ２１は、処理対象のリンクにおいて上述したＳ５～Ｓ７によって渋滞状況の判定された車線数をカウントする。次に、サーバ装置３が有する地図情報から処理対象のリンクに対応する道路の実際の車線数を読み出す。尚、地図情報には予めリンク毎に道路の車線数を特定する情報が含まれており、実際の車線数とは地図情報に含まれている車線数を意味する。そして、上述したＳ５～Ｓ７によって渋滞状況の判定された車線数が、地図情報から読み出された実際の車線数と一致、或いは実際の車線数より少ないか否かを判定する。尚、道路の全ての車線が撮像車両の撮像した撮像画像に含まれるとは限らないので、正確な渋滞状況の判定がされている場合であっても渋滞状況の判定された車線数が実際の車線数より少ない場合は生じ得る。

そして、上述したＳ５～Ｓ７によって渋滞状況の判定された車線数が、地図情報から読み出された実際の車線数が、地図情報から読み出された実際の車線数と一致、或いは実際の車線数より少ないと判定された場合（Ｓ５１：ＹＥＳ）には、処理対象となるリンクを切り替えた後にＳ５１へと戻る。それに対して、上述したＳ５～Ｓ７によって渋滞状況の判定された車線数が、地図情報から読み出された実際の車線数よりも多いと判定された場合（Ｓ５１：ＮＯ）には、渋滞状況の判定を行う際に何らかの理由によって本来存在しないはずの車線が認識されたと推定できる。従って、Ｓ５２においてＣＰＵ２１は、実際の車線数、すなわち、地図情報に含まれている車線数と一致させる為に、実際の車線と対応しない車線の判定結果については削除する補正を行う。具体的には、例えば、地図情報に含まれている車線数が３車線で、渋滞状況の判定された車線数が４車線であった場合、地図情報に含まれている車線数の３車線に合わせる為に、３車線とする。なお、車線数を地図情報に含まれている車線数に合わせる為に削除する以外に、このリンクの渋滞状況の判定を行わない又はそのデータだけ除外して渋滞状況の判定を行うということでも良い。

次に、前記Ｓ１０において実行される並走処理のサブ処理について図１４に基づき説明する。図１４は並走処理のサブ処理プログラムのフローチャートである。

以降のＳ６１～Ｓ６８の処理は、Ｓ５～Ｓ７のいずれかの渋滞判定によって『渋滞』と判定された車線（以下、渋滞判定車線という）を含むリンク（以下、渋滞判定リンクという）毎、且つ渋滞判定車線毎に行う。そして、該当する全ての渋滞判定リンク及び渋滞判定車線を対象としてＳ６１～Ｓ６８の処理が終了した後にＳ１１へと移行する。

先ず、Ｓ６１においてＣＰＵ２１は、渋滞フラグ、一時フラグ及び車線間距離Ｌの各パラメータを初期化する。尚、渋滞フラグ、一時フラグ及び車線間距離Ｌの各パラメータはフラッシュメモリ２４等に格納される。

その後のＳ６２～Ｓ６７の処理は、処理対象の渋滞判定リンクを走行した撮像車両の走行車線毎に行う。尚、撮像車両の走行車線は前述の自レーン処理（図７）において特定される。

Ｓ６２においてＣＰＵ２１は、処理対象の走行車線と処理対象の渋滞判定車線の間の距離を算出する。そして、算出した距離を車線間距離Ｌとして代入する。尚、車線間距離Ｌは隣接する車線間の距離を『１』として算出する。即ち、処理対象の走行車線と処理対象の渋滞判定車線が隣接していれば車線間距離Ｌは『１』となる。また、処理対象の走行車線と処理対象の渋滞判定車線の間に他の車線を１のみ挟む場合には車線間距離Ｌは『２』となる。

次に、Ｓ６３においてＣＰＵ２１は、処理対象の走行車線を走行する撮像車両の走行情報或いは撮像画像を用いた渋滞判定（Ｓ５～Ｓ７）によって、処理対象の渋滞判定車線が『渋滞』と判定されているか否かを判定する。尚、Ｓ５～Ｓ７の渋滞判定処理では、撮像車両毎に渋滞判定を行っている。

そして、処理対象の走行車線を走行する撮像車両の走行情報或いは撮像画像を用いた渋滞判定（Ｓ５～Ｓ７）によって、処理対象の渋滞判定車線が『渋滞』と判定されている場合（Ｓ６３：ＹＥＳ）には、一時フラグに『渋滞』を代入する（Ｓ６４）。それに対して、処理対象の走行車線を走行する撮像車両の走行情報或いは撮像画像を用いた渋滞判定（Ｓ５～Ｓ７）によって、処理対象の渋滞判定車線が『空き（非渋滞）』と判定されている場合（Ｓ６３：ＮＯ）には、一時フラグに『空き（非渋滞）』を代入する（Ｓ６５）。

その後、Ｓ６６においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ６２で代入された現在の車線間距離Ｌを読み出し、現在の車線間距離Ｌが前記Ｓ６１の初期化後から現時点までに代入された車線間距離Ｌの最小値以下か否かを判定する。

そして、現在の車線間距離Ｌが前記Ｓ６１の初期化後から現時点までに代入された車線間距離Ｌの最小値以下と判定された場合（Ｓ６６：ＹＥＳ）には、渋滞フラグに現時点の一時フラグの内容（渋滞或いは空き）を代入する（Ｓ６７）。

一方、現在の車線間距離Ｌが前記Ｓ６１の初期化後から現時点までに代入された車線間距離Ｌの最小値より大きいと判定された場合（Ｓ６６：ＮＯ）には、渋滞フラグを変更することなくＳ６２へと戻る。

そして、Ｓ６２～Ｓ６７の処理を、処理対象の渋滞判定リンクを走行した全ての撮像車両の走行車線に対して行った後に、Ｓ６８へと移行する。

Ｓ６８では、処理対象となる渋滞判定車線について、現時点の渋滞フラグの内容で渋滞状況を最終確定する。従って、仮にＳ６８の時点で渋滞フラグが『空き（非渋滞）』である場合には、Ｓ５～Ｓ７で一旦渋滞と判定された渋滞判定車線であっても最終的に『空き（非渋滞）』と確定される。

その後、該当する全ての渋滞判定リンク及び渋滞判定車線を対象としてＳ６１～Ｓ６８の処理が終了した後にＳ１１へと移行する。

図１４に示す並走処理を行った結果、同一車線について走行情報に基づく渋滞判定と撮像画像情報に基づく渋滞判定が夫々可能である場合には、走行情報に基づく渋滞判定の判定結果が優先して用いられることとなる。例えば、図１５に示すように２台の撮像車両６５と撮像車両６６が同一リンクの中央車線と右側車線をそれぞれ走行した場合であって、撮像車両６５が走行情報に基づいて自車の走行する中央の車線を『渋滞』と判定し、撮像車両６６が撮像画像に基づいて自車の左側に位置する中央の車線を『非渋滞』と判定した場合には、撮像車両６５の判定結果が優先されることとなる。即ち、中央の車線は『渋滞』と確定される。

また、図１４に示す並走処理を行った結果、同一車線について複数の撮像車両に基づく渋滞判定が夫々可能である場合には、判定対象となる車線に対してより近い車線を走行する撮像車両に基づく渋滞判定の判定結果が優先して用いられることとなる。例えば、図１６に示すように２台の撮像車両６５と撮像車両６６が同一リンクの最も左側の車線と最も右側の車線をそれぞれ走行した場合であって、撮像車両６５が撮像画像に基づいて自車の走行する車両の左側に位置する左から２番目の車線を『非渋滞』と判定し、撮像車両６６が撮像画像に基づいて自車の左側に位置する左から２番目の車線を『渋滞』と判定した場合には、左から２番目の車線に近い車線を走行する撮像車両６５の判定結果が優先されることとなる。即ち、左から２番目の車線は『非渋滞』と確定される。

また、同一車線について複数の撮像車両に基づく渋滞判定が夫々可能である場合には、判定対象となる車線を含むリンクにより遅く進入した撮像車両に基づく渋滞判定の判定結果を優先して用いても良い。例えば、図１７に示すように２台の撮像車両６５と撮像車両６６が同一リンクの最も左側の車線と右側から２番目の車線をそれぞれ走行した場合であって、撮像車両６５が撮像画像に基づいて自車の走行する車両の左側に位置する左から２番目の車線を『非渋滞』と判定し、撮像車両６６が撮像画像に基づいて自車の左側に位置する左から２番目の車線を『渋滞』と判定した場合には、リンクへの進入時刻の遅い撮像車両６５の判定結果が優先されることとなる。即ち、左から２番目の車線は『非渋滞』と確定される。

また、同一車線について複数の撮像車両に基づく渋滞判定が夫々可能であって、２種類以上の異なる判定結果を含む場合には、判定した撮像車両の数がより多い判定結果を渋滞判定の判定結果に優先して用いても良い。例えば、図１８に示すように３台の撮像車両６５と撮像車両６６と撮像車両６７が同一リンクをそれぞれ走行した場合であって、撮像車両６５が撮像画像に基づいて左から２番目の車線を『非渋滞』と判定し、撮像車両６６が撮像画像に基づいて左から２番目の車線を『渋滞』と判定し、撮像車両６７が同じく撮像画像に基づいて左から２番目の車線を『渋滞』と判定した場合には、『非渋滞』と判定した撮像車両よりも『渋滞』と判定した撮像車両の方が多いことから、『渋滞』と判定した撮像車両６６、６７の判定結果が優先されることとなる。即ち、左から２番目の車線は『渋滞』と確定される。

また、Ｓ５～Ｓ７で行われた渋滞判定の判定結果の内、最も優先する判定結果を採用するのではなく、優先度合いに応じて渋滞判定の重み付けを設定しても良い。即ち、優先する判定結果程、重み付けを重く設定する。それによって、多数の判定結果が存在する場合において、それらの多数の判定結果を考慮してより適切な判定結果へと確定することが可能となる。

以上詳細に説明した通り、本実施形態に係る交通状況判定システム１及びサーバ装置３では、道路上を走行する各車両４の走行車線と車速を特定する情報を走行情報として収集するとともに（Ｓ１）、道路上を走行する各車両４が備える車載カメラ７によって各車両の周辺を撮像した撮像画像に関する情報を周辺画像情報として収集し（Ｓ１）、収集された走行情報と収集された周辺画像情報とに基づいて、車線毎に道路の渋滞状況を判定する（Ｓ５～Ｓ１０）ので、情報としての信頼度は高いが判定可能な範囲の狭い車両の走行情報と、情報としての信頼度は低いが判定可能な範囲が広い車両の撮像画像に基づく情報とを併用することによって、車線毎の道路の渋滞状況をより広い範囲で正確に判定することが可能となる。

尚、本発明は前記実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で種々の改良、変形が可能であることは勿論である。
例えば、本実施形態では各車両４から収集するプローブ情報として各車両４が撮像した撮像画像を収集しているが、撮像画像に対する画像処理は各車両４で行い、撮像画像に対する画像処理によって導出されたデータ（例えば他車両までの距離、他車両の速度等）をプローブ情報として収集しても良い。

また、本実施形態では各車両４から収集するプローブ情報として各車両４の位置座標を収集しているが、位置座標に対するマップマッチングを各車両４で行い、マップマッチングによって特定された車両４の走行車線をプローブ情報として収集しても良い。

また、本実施形態では各車両４から収集した撮像画像に関する情報に基づいて、走行車線以外の車線を走行する他車両の走行速度と他車両の密度を算出し、算出された他車両の走行速度と他車両の密度から車線毎の渋滞状況を判定している（Ｓ６、Ｓ７）が、車線の交通流が特定できる情報であれば、他車両の走行速度と他車両の密度以外のパラメータを算出しても良い。例えば、リンクの旅行時間を算出しても良い。

また、本実施形態では図６に示す渋滞状況判定処理プログラムの実行主体は、サーバ装置３であったが、ナビゲーション装置５が実行する構成としても良い。また、サーバ装置３とナビゲーション装置５が夫々一部を実行する構成としても良い。尚、渋滞状況判定処理プログラムをナビゲーション装置５が実行する場合には、他車両の走行情報や撮像画像についてサーバ装置３を介して取得するか、又は車車間通信により取得することが望ましい。また、ナビゲーション装置５が渋滞状況判定処理プログラムの一部を実行する場合には例えばＳ５～Ｓ８の処理を各車両のナビゲーション装置５で行うことも可能である。

また、ナビゲーション装置５の代わりに、渋滞情報を案内する機能や渋滞情報を用いた経路探索処理を行う機能を有する他の装置で交通状況判定システム１を構成することも可能である。例えば、ナビゲーション装置５以外の車載器、携帯電話機、スマートフォン、タブレット端末、パーソナルコンピュータ等が可能である。

また、本発明に係る交通状況判定システムを具体化した実施例について上記に説明したが、交通状況判定システムは以下の構成を有することも可能であり、その場合には以下の効果を奏する。

例えば、第１の構成は以下のとおりである。
道路上を走行する各車両（４）の走行車線と車速を特定する情報を走行情報として収集する走行情報収集手段（２１）と、道路上を走行する各車両が備える撮像装置（７）によって前記各車両の周辺を撮像した撮像画像に関する情報を周辺画像情報として収集する画像情報収集手段（２１）と、前記走行情報収集手段により収集された前記走行情報と前記画像情報収集手段により収集された前記周辺画像情報とに基づいて、車線毎に道路の渋滞状況を判定する渋滞判定手段（２１）と、を有する。
上記構成を有する交通状況判定システムによれば、道路上を走行する各車両から収集した情報に基づいて車線毎の道路の渋滞状況を判定する場合において、情報としての信頼度は高いが判定可能な範囲の狭い車両の走行情報と、情報としての信頼度は低いが判定可能な範囲が広い車両の撮像画像に基づく情報とを併用することによって、車線毎の道路の渋滞状況をより広い範囲で正確に判定することが可能となる。

また、第２の構成は以下のとおりである。
前記渋滞判定手段（２１）は、前記画像情報収集手段（２１）により収集された前記周辺画像情報に基づいて、前記撮像画像を撮像した車両である撮像車両の周辺にある車線について該車線の交通流を特定し、前記走行情報収集手段により収集された前記走行情報と特定された前記車線の交通流とに基づいて、車線毎に道路の渋滞状況を判定する。
上記構成を有する交通状況判定システムによれば、車両の周辺を撮像した撮像画像を用いることによって車両が走行する車線以外の車線における交通流を特定することができるので、車両が走行する車線以外の車線についても比較的高い信頼度で、道路の渋滞状況を判定することが可能となる。

また、第３の構成は以下のとおりである。
前記渋滞判定手段（２１）は、車線の交通流として該車線を走行する車両の走行速度と車両の密度を特定する。
上記構成を有する交通状況判定システムによれば、車両の周辺を撮像した撮像画像を用いることによって車両が走行する車線以外の車線における車両の走行速度と車両の密度を特定することができるので、車両が走行する車線以外の車線についても比較的高い信頼度で、道路の渋滞状況を判定することが可能となる。

また、第４の構成は以下のとおりである。
前記渋滞判定手段（２１）は、同一車線について前記走行情報に基づく渋滞判定と前記周辺画像情報に基づく渋滞判定が夫々可能である場合には、前記走行情報に基づく渋滞判定の判定結果を優先して用いる。
上記構成を有する交通状況判定システムによれば、道路上を走行する各車両から収集した情報に基づいて車線毎の道路の渋滞状況を判定する場合において、同一の車線に対して異なる渋滞判定結果が重複した場合であっても、情報としての信頼度が高い渋滞判定の結果について優先的に用いることができるので、車線毎の道路の渋滞状況をより正確に判定することが可能となる。

また、第５の構成は以下のとおりである。
道路の車線数に関する情報を含む地図情報（１２）を取得する地図情報取得手段（２１）と、前記渋滞判定手段により渋滞状況が判定された道路の車線数が前記地図情報における同道路の車線数と一致しない場合に、前記地図情報における同道路の車線数と一致するように前記渋滞判定手段の判定結果を補正する判定結果補正手段（２１）と、を有する。
上記構成を有する交通状況判定システムによれば、道路上を走行する各車両から収集した情報に基づいて車線毎の道路の渋滞状況を判定する場合において、渋滞状況が判定された道路の車線数と実際の車線数が一致しない場合であっても、判定結果を補正することによって実際の車線に適合させることが可能となる。

また、第６の構成は以下のとおりである。
前記走行情報収集手段（２１）は、道路上を走行する車両（４）の現在位置を示す座標の履歴を、走行車線を特定する情報として収集する。
上記構成を有する交通状況判定システムによれば、車両の走行情報を用いることによって車両が走行した車線の交通流を特定することができるので、車両が走行する車線について、高い信頼度で道路の渋滞状況を判定することが可能となる。

また、第７の構成は以下のとおりである。
前記渋滞判定手段（２１）は、前記撮像画像を撮像した車両である撮像車両単位で、該撮像車両により撮像された撮像画像に関する前記周辺画像情報に基づいて、車線毎に道路の渋滞状況を判定する。
上記構成を有する交通状況判定システムによれば、道路上を走行する複数の車両毎に該車両から収集した情報を用いて車線毎の道路の渋滞状況を判定することが可能となる。従って、各車両から収集した情報に基づいて、車線毎の道路の渋滞状況をより広い範囲で判定することが可能となる。

また、第８の構成は以下のとおりである。
前記渋滞判定手段（２１）は、同一車線について複数の撮像車両に基づく渋滞判定が夫々可能である場合には、判定対象となる車線に対してより近い車線を走行する撮像車両に基づく渋滞判定の判定結果を優先して用いる。
上記構成を有する交通状況判定システムによれば、道路上を走行する各車両から収集した情報に基づいて車線毎の道路の渋滞状況を判定する場合において、同一の車線に対して異なる渋滞判定結果が重複した場合であっても、情報としての信頼度が高い渋滞判定の結果について優先的に用いることができるので、車線毎の道路の渋滞状況をより正確に判定することが可能となる。

また、第９の構成は以下のとおりである。
前記渋滞判定手段（２１）は、同一車線について複数の撮像車両に基づく渋滞判定が夫々可能である場合には、判定対象となる車線を含むリンクにより遅く進入した撮像車両に基づく渋滞判定の判定結果を優先して用いる。
上記構成を有する交通状況判定システムによれば、道路上を走行する各車両から収集した情報に基づいて車線毎の道路の渋滞状況を判定する場合において、同一の車線に対して異なる渋滞判定結果が重複した場合であっても、情報としての信頼度が高い渋滞判定の結果について優先的に用いることができるので、車線毎の道路の渋滞状況をより正確に判定することが可能となる。

また、第１０の構成は以下のとおりである。
前記渋滞判定手段（２１）は、同一車線について複数の撮像車両に基づく渋滞判定が夫々可能であって、２種類以上の異なる判定結果を含む場合には、判定した撮像車両の数がより多い判定結果を渋滞判定の判定結果に優先して用いる。
上記構成を有する交通状況判定システムによれば、道路上を走行する各車両から収集した情報に基づいて車線毎の道路の渋滞状況を判定する場合において、同一の車線に対して異なる渋滞判定結果が重複した場合であっても、情報としての信頼度が高い渋滞判定の結果について優先的に用いることができるので、車線毎の道路の渋滞状況をより正確に判定することが可能となる。

１交通状況判定システム
２プローブセンタ
３サーバ装置
４車両
５ナビゲーション装置
７車載カメラ
１１サーバ制御ＥＣＵ
１２地図情報ＤＢ
１２プローブ情報ＤＢ
１３渋滞情報ＤＢ
２１ＣＰＵ
２２ＲＡＭ
２３ＲＯＭ
２４フラッシュメモリ
６５、６６、６７撮像車両

Claims

道路上を走行する各車両の走行車線と車速を特定する情報を走行情報として収集する走行情報収集手段と、
道路上を走行する各車両が備える撮像装置によって前記各車両の周辺を撮像した撮像画像に関する情報を周辺画像情報として収集する画像情報収集手段と、
前記走行情報収集手段により収集された前記走行情報と前記画像情報収集手段により収集された前記周辺画像情報とに基づいて、車線毎に道路の渋滞状況を判定する渋滞判定手段と、を有し、
前記渋滞判定手段は、同一車線について前記走行情報に基づく渋滞判定と前記周辺画像情報に基づく渋滞判定が夫々可能である場合には、前記走行情報に基づく渋滞判定の判定結果を優先して用いる交通状況判定システム。
道路上を走行する各車両の走行車線と車速を特定する情報を走行情報として収集する走行情報収集手段と、
道路上を走行する各車両が備える撮像装置によって前記各車両の周辺を撮像した撮像画像に関する情報を周辺画像情報として収集する画像情報収集手段と、
前記走行情報収集手段により収集された前記走行情報と前記画像情報収集手段により収集された前記周辺画像情報とに基づいて、車線毎に道路の渋滞状況を判定する渋滞判定手段と、
道路の車線数に関する情報を含む地図情報を取得する地図情報取得手段と、
前記渋滞判定手段により渋滞状況が判定された道路の車線数が前記地図情報における同道路の車線数と一致しない場合に、前記地図情報における同道路の車線数と一致するように前記渋滞判定手段の判定結果を補正する判定結果補正手段と、を有する交通状況判定システム。
道路上を走行する各車両の走行車線と車速を特定する情報を走行情報として収集する走行情報収集手段と、
道路上を走行する各車両が備える撮像装置によって前記各車両の周辺を撮像した撮像画像に関する情報を周辺画像情報として収集する画像情報収集手段と、
前記走行情報収集手段により収集された前記走行情報と前記画像情報収集手段により収集された前記周辺画像情報とに基づいて、車線毎に道路の渋滞状況を判定する渋滞判定手段と、を有し、
前記渋滞判定手段は、
前記撮像画像を撮像した車両である撮像車両が複数ある場合には撮像車両単位で、該撮像車両により撮像された撮像画像に関する前記周辺画像情報に基づいて、車線毎に道路の渋滞状況を判定し、
同一車線について複数の撮像車両に基づく渋滞判定が夫々可能である場合には、判定対象となる車線に対してより近い車線を走行する撮像車両に基づく渋滞判定の判定結果を優先して用いる交通状況判定システム。
道路上を走行する各車両の走行車線と車速を特定する情報を走行情報として収集する走行情報収集手段と、
道路上を走行する各車両が備える撮像装置によって前記各車両の周辺を撮像した撮像画像に関する情報を周辺画像情報として収集する画像情報収集手段と、
前記走行情報収集手段により収集された前記走行情報と前記画像情報収集手段により収集された前記周辺画像情報とに基づいて、車線毎に道路の渋滞状況を判定する渋滞判定手段と、を有し、
前記渋滞判定手段は、
前記撮像画像を撮像した車両である撮像車両が複数ある場合には撮像車両単位で、該撮像車両により撮像された撮像画像に関する前記周辺画像情報に基づいて、車線毎に道路の渋滞状況を判定し、
同一車線について複数の撮像車両に基づく渋滞判定が夫々可能である場合には、判定対象となる車線を含むリンクにより遅く進入した撮像車両に基づく渋滞判定の判定結果を優先して用いる交通状況判定システム。
道路上を走行する各車両の走行車線と車速を特定する情報を走行情報として収集する走行情報収集手段と、
道路上を走行する各車両が備える撮像装置によって前記各車両の周辺を撮像した撮像画像に関する情報を周辺画像情報として収集する画像情報収集手段と、
前記走行情報収集手段により収集された前記走行情報と前記画像情報収集手段により収集された前記周辺画像情報とに基づいて、車線毎に道路の渋滞状況を判定する渋滞判定手段と、を有し、
前記渋滞判定手段は、
前記撮像画像を撮像した車両である撮像車両が複数ある場合には撮像車両単位で、該撮像車両により撮像された撮像画像に関する前記周辺画像情報に基づいて、車線毎に道路の渋滞状況を判定し、
同一車線について複数の撮像車両に基づく渋滞判定が夫々可能であって、２種類以上の異なる判定結果を含む場合には、判定した撮像車両の数がより多い判定結果を渋滞判定の判定結果に優先して用いる交通状況判定システム。
前記渋滞判定手段は、
前記画像情報収集手段により収集された前記周辺画像情報に基づいて、前記撮像画像を撮像した車両である撮像車両の周辺にある車線について該車線の交通流を特定し、
前記走行情報収集手段により収集された前記走行情報と特定された前記車線の交通流とに基づいて、車線毎に道路の渋滞状況を判定する請求項１乃至請求項５のいずれかに記載の交通状況判定システム。
前記渋滞判定手段は、車線の交通流として該車線を走行する車両の走行速度と車両の密度を特定する請求項６に記載の交通状況判定システム。
前記走行情報収集手段は、道路上を走行する車両の現在位置を示す座標の履歴を、走行車線を特定する情報として収集する請求項１乃至請求項７のいずれかに記載の交通状況判定システム。
道路上を走行する各車両の走行車線と車速を特定する情報を走行情報として収集する走行情報収集手段と、
道路上を走行する各車両が備える撮像装置によって前記各車両の周辺を撮像した撮像画像に関する情報を周辺画像情報として収集する画像情報収集手段と、
前記走行情報収集手段により収集された前記走行情報と前記画像情報収集手段により収集された前記周辺画像情報とに基づいて、車線毎に道路の渋滞状況を判定する渋滞判定手段と、を有し、
前記渋滞判定手段は、同一車線について前記走行情報に基づく渋滞判定と前記周辺画像情報に基づく渋滞判定が夫々可能である場合には、前記走行情報に基づく渋滞判定の判定結果を優先して用いる交通状況判定装置。
道路上を走行する各車両の走行車線と車速を特定する情報を走行情報として収集する走行情報収集手段と、
道路上を走行する各車両が備える撮像装置によって前記各車両の周辺を撮像した撮像画像に関する情報を周辺画像情報として収集する画像情報収集手段と、
前記走行情報収集手段により収集された前記走行情報と前記画像情報収集手段により収集された前記周辺画像情報とに基づいて、車線毎に道路の渋滞状況を判定する渋滞判定手段と、
道路の車線数に関する情報を含む地図情報を取得する地図情報取得手段と、
前記渋滞判定手段により渋滞状況が判定された道路の車線数が前記地図情報における同道路の車線数と一致しない場合に、前記地図情報における同道路の車線数と一致するように前記渋滞判定手段の判定結果を補正する判定結果補正手段と、を有する交通状況判定装置。