JP7395050B1 - Snow removal decision support system and program, road management method - Google Patents

Abstract

【課題】積雪路面における道路除排雪作業実施のために目視によるパトロールが行われているが、パトロール員の経験等により除排雪作業時期の判断のばらつき等がある。これにより除排雪作業の遅れが生じ、冬期間における道路交通機能の低下が発生している。【解決手段】雪によるバスの遅れ時間を含む車両走行状況に関する情報と、堆雪による道路幅員減少の有無を含む路面状況に関する情報とを取得する情報取得部と、前記情報取得部により取得された情報から得られる車両走行状況と路面状況とを分析する分析部と、前記分析部により分析された結果から除排雪の必要を決定する決定部とを備え、前記決定部により除排雪の必要を決定するものであることを特徴とする除排雪判断支援システムおよびプログラム、道路管理方法。【選択図】図１[Problem] Visual patrols are carried out to perform road snow removal work on snow-covered road surfaces, but there are variations in judgment of when to perform snow removal work depending on the experience of patrollers. This has caused delays in snow removal work, leading to a decline in road traffic performance during the winter. [Solution] An information acquisition unit that acquires information regarding vehicle running conditions, including bus delay time due to snow, and information regarding road surface conditions, including whether road width has decreased due to snow accumulation, and information acquired by the information acquisition unit. An analysis unit that analyzes vehicle driving conditions and road surface conditions obtained from information, and a determination unit that determines the necessity of snow removal based on the results analyzed by the analysis unit, and the determination unit determines whether snow removal is necessary. A snow removal decision support system and program, and a road management method, characterized in that the system and program determine the snow removal decision. [Selection diagram] Figure 1

Description

本発明は、積雪路面における除排雪判断の最適化に関する。 The present invention relates to optimization of snow removal judgment on snow-covered road surfaces.

積雪寒冷地では、冬期の都市機能の維持と円滑な道路交通の確保を図るため、積雪時に道路除排雪を実施する必要があり、除排雪作業を行う時期の判断にあたり目視によるパトロールが行われている。 In cold, snowy regions, in order to maintain urban functions and ensure smooth road traffic during the winter, it is necessary to remove snow from roads when it snows, and visual patrols are carried out to determine when to perform snow removal work. It is being said.

滝川市土木課，“除排雪体制にご協力をお願いします”，除雪車の出動時間，［online］，2015年12月17日，滝川市，［2023年9月19日検索］，インターネット＜URL：https://www.city.takikawa.hokkaido.jp/240kensetsu/01doboku/07zyosetu/＞Takikawa City Civil Engineering Division, “Please cooperate with the snow removal system”, Snowplow dispatch time, [online], December 17, 2015, Takikawa City, [Searched September 19, 2023], Internet <URL: https://www.city.takikawa.hokkaido.jp/240kensetsu/01doboku/07zyosetu/> 広尾町建設水道課，“町道の除雪について”，除雪車の出動基準，［online］，掲載年月日不明，広尾町，［2023年9月19日検索］，インターネット＜URL：https://www.town.hiroo.lg.jp/kurashi/seikatsu/josetsu/choudounojosetsu/＞Hiroo Town Construction and Water Division, “About snow removal on town roads”, Snowplow dispatch criteria, [online], publication date unknown, Hiroo Town, [searched on September 19, 2023], Internet <URL: https:/ /www.town.hiroo.lg.jp/kurashi/seikatsu/josetsu/choudounojosetsu/＞

除排雪作業を行う時期の判断にあたり目視によるパトロールが行われているが、パトロール員の経験等により除排雪作業時期の判断のばらつき等がある。これにより除排雪作業の遅れが生じ、冬期間における道路交通機能の低下が発生している。 Visual patrols are carried out to determine when to perform snow removal work, but there are variations in the judgment of when to perform snow removal work depending on the experience of the patroller. This has caused delays in snow removal work, leading to a decline in road traffic performance during the winter.

上記課題は、以下の構成からなる発明により解決できる。
［１］雪によるバスの遅れ時間を含む車両走行状況に関する情報を取得する情報取得部と、前記情報取得部により取得された情報から得られる車両走行状況を分析する分析部と、前記分析部により分析された結果から除排雪の必要を決定する決定部とを備え、前記決定部により除排雪の必要を決定するものであることを特徴とする除排雪判断支援システム。
［２］雪によるバスの遅れ時間を含む車両走行状況に関する情報と、堆雪による道路幅員減少の有無を含む路面状況に関する情報とを取得する情報取得部と、前記情報取得部により取得された情報から得られる車両走行状況と路面状況とを分析する分析部と、前記分析部により分析された結果から除排雪の必要を決定する決定部とを備え、前記決定部により除排雪の必要を決定するものであることを特徴とする除排雪判断支援システム。
［３］コンピュータを［１］または［２］に記載の除排雪判断支援システムとして機能させるためのプログラム。
［４］コンピュータを用いた道路管理方法であって、前記コンピュータは、ネットワークを介して、雪によるバスの遅れ時間を含む車両走行状況に関する情報を取得し、前記取得された情報から得られる車両走行状況を分析して、前記分析された結果から除排雪の必要を決定するものであることを特徴とする道路管理方法。
［５］コンピュータを用いた道路管理方法であって、前記コンピュータは、ネットワークを介して、雪によるバスの遅れ時間を含む車両走行状況に関する情報と堆雪による道路幅員減少の有無を含む路面状況に関する情報とを取得し、前記取得された情報から得られる車両走行状況と路面状況とを分析して、前記分析された結果から除排雪の必要を決定するものであることを特徴とする道路管理方法。 The above problem can be solved by the invention having the following configuration.
[1] An information acquisition unit that acquires information regarding vehicle running conditions including bus delay time due to snow, an analysis unit that analyzes vehicle travel conditions obtained from the information acquired by the information acquisition unit, and an analysis unit that What is claimed is: 1. A snow removal decision support system comprising: a determining unit that determines the necessity of snow removal based on the analyzed results; and the determining unit determines the necessity of snow removal.
[2] An information acquisition unit that acquires information regarding vehicle running conditions, including bus delay times due to snow, and information regarding road surface conditions, including whether road width has decreased due to snow accumulation, and information acquired by the information acquisition unit. an analysis unit that analyzes vehicle driving conditions and road surface conditions obtained from the analysis unit; and a determination unit that determines the necessity of snow removal based on the results analyzed by the analysis unit, and the determination unit determines the necessity of snow removal. A snow removal decision support system is characterized in that it makes a decision.
[3] A program for causing a computer to function as the snow removal decision support system described in [1] or [2].
[4] A road management method using a computer, wherein the computer acquires information regarding vehicle running conditions, including bus delay times due to snow, through a network, and determines vehicle running conditions obtained from the acquired information. A road management method characterized in that the situation is analyzed and the necessity of snow removal is determined based on the analyzed result.
[5] A road management method using a computer, wherein the computer receives, via a network, information regarding vehicle running conditions, including bus delay times due to snow, and information regarding road surface conditions, including whether or not road width has decreased due to snow accumulation. information, analyzes vehicle driving conditions and road surface conditions obtained from the acquired information, and determines the necessity of snow removal based on the analyzed results. Method.

本発明は、積雪路面における最適な除排雪作業時期の判断を行うことにより、除排雪作業の遅れや道路交通機能の低下を防ぐことができ、道路利用者に対し安全安心な道路交通環境を提供できる。 The present invention makes it possible to prevent delays in snow removal work and deterioration of road traffic functions by determining the optimal timing for snow removal work on snow-covered road surfaces, thereby creating a safe and secure road traffic environment for road users. can be provided.

本発明の除排雪判断支援システムに係るシステム構成図である。1 is a system configuration diagram related to a snow removal determination support system of the present invention. パトロールの一例の流れを示すフローチャート図である。FIG. 3 is a flowchart showing an example of a patrol flow. 定点カメラの一例の流れを示すフローチャート図である。FIG. 3 is a flowchart diagram showing an example of a flow of a fixed point camera. 路面状況の一例を示す図である。It is a figure showing an example of a road surface situation. 路面状況（積雪路面の凸凹）の一例を示す断面図である。FIG. 2 is a cross-sectional view showing an example of a road surface condition (unevenness of a snowy road surface). 路面状況（路面の圧雪厚）の一例を示す断面図である。FIG. 2 is a cross-sectional view showing an example of a road surface condition (the thickness of compacted snow on a road surface). 交通状況の一例を示す図である。It is a diagram showing an example of traffic conditions. 道路空間状況の一例を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing an example of a road space situation. 気象状況の一例を示す図である。It is a diagram showing an example of weather conditions. 車両走行状況の一例を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing an example of a vehicle running situation. 本発明の除排雪判断支援システムの一例の流れを示すフローチャート図である。FIG. 2 is a flowchart showing the flow of an example of the snow removal determination support system of the present invention. 本発明の決定部での判断基準の一例を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing an example of judgment criteria in a determining section of the present invention. 本発明の除排雪判断支援システムに係るハードウェア構成の一例を示す図である。1 is a diagram showing an example of a hardware configuration related to a snow removal/removal determination support system of the present invention.

以下、図面を参照し、本発明の除排雪判断支援システムの一実施形態について説明する。なお、以下に説明する本実施形態は、特許請求の範囲に記載された本開示の内容を不当に限定するものではない。また、本実施形態で説明される構成の全てが、本開示の必須構成要件であるとは限らない。加えて、特徴群を構成する個々の構成も発明となり得る。 EMBODIMENT OF THE INVENTION Hereinafter, one embodiment of the snow removal judgment support system of the present invention will be described with reference to the drawings. Note that the present embodiment described below does not unduly limit the content of the present disclosure described in the claims. Furthermore, not all of the configurations described in this embodiment are essential configuration requirements of the present disclosure. In addition, individual structures constituting a feature group can also be inventions.

図１は本発明の除排雪判断支援システム６００に係るシステム構成図である。除排雪判断支援システム６００は、路面状況に関する情報と、交通状況に関する情報と、道路空間状況に関する情報と、気象状況に関する情報と、車両走行状況に関する情報とを取得する情報取得部６１０と、情報取得部６１０により取得された情報から得られる路面状況と、交通状況と、道路空間状況と、気象状況と、車両走行状況とを分析する分析部６２０と、分析部６２０により分析された結果から除排雪の必要を決定する決定部６３０と、を備える。
実施形態の除排雪判断支援システム６００は、ネットワークＮＷを通じ路面状況提供サーバ１００、交通状況提供サーバ２００、道路空間状況提供サーバ３００、気象状況提供サーバ４００、および車両走行状況提供サーバ５００と通信可能に接続されている。
路面状況を把握するために、図１では１台の車両Ｖｈおよび端末装置ＴＭのみ示しているが、複数の車両Ｖｈ・端末装置ＴＭがネットワークＮＷに接続されてよい。
道路空間状況を把握するために、図１では1台の定点カメラＣＡＭのみ示しているが、複数の定点カメラＣＡＭがネットワークＮＷに接続されてよい。 FIG. 1 is a system configuration diagram related to a snow removal determination support system 600 of the present invention. The snow removal decision support system 600 includes an information acquisition unit 610 that acquires information regarding road surface conditions, information regarding traffic conditions, information regarding road space conditions, information regarding weather conditions, and information regarding vehicle driving conditions; An analysis unit 620 that analyzes road surface conditions, traffic conditions, road space conditions, weather conditions, and vehicle driving conditions obtained from the information acquired by the acquisition unit 610; and a determination unit 630 that determines the necessity of snow removal.
The snow removal judgment support system 600 of the embodiment can communicate with the road surface condition providing server 100, the traffic condition providing server 200, the road space condition providing server 300, the weather condition providing server 400, and the vehicle driving condition providing server 500 through the network NW. It is connected to the.
Although only one vehicle Vh and terminal device TM are shown in FIG. 1 in order to grasp the road surface condition, a plurality of vehicles Vh and terminal devices TM may be connected to the network NW.
In order to understand the road space situation, only one fixed point camera CAM is shown in FIG. 1, but a plurality of fixed point cameras CAM may be connected to the network NW.

端末装置ＴＭ、定点カメラＣＡＭ、路面状況提供サーバ１００、交通状況提供サーバ２００、道路空間状況提供サーバ３００、気象状況提供サーバ４００、車両走行状況提供サーバ５００、および除排雪判断支援システム６００は、ネットワークＮＷを介して通信する。ネットワークＮＷは、例えば、ＷＡＮ（Wide Area Network）やＬＡＮ（Local Area Network）、インターネット、プロバイダ装置、無線基地局、専用回線などのうち一部または全部を含む。
なお、通信方法は、ネットワークＮＷ経由だけでなく、メモリカードを介してデータの授受を行うこともできる。また、ネットワークＮＷを介してデータをダウンロード・アップロードすることとしても構わない。 The terminal device TM, the fixed point camera CAM, the road surface condition providing server 100, the traffic condition providing server 200, the road space condition providing server 300, the weather condition providing server 400, the vehicle driving condition providing server 500, and the snow removal judgment support system 600, Communicate via network NW. The network NW includes, for example, some or all of a WAN (Wide Area Network), a LAN (Local Area Network), the Internet, a provider device, a wireless base station, a dedicated line, and the like.
Note that the communication method is not limited to via the network NW, but may also be to exchange data via a memory card. Furthermore, data may be downloaded/uploaded via the network NW.

端末装置ＴＭは、車両Ｖｈに乗車する利用者によって使用される。端末装置ＴＭは、スマートフォンなどの携帯電話やタブレット端末などである。
端末装置ＴＭは、車両Ｖｈに搭載された通信型のドライブレコーダーや据え置き型の車載装置であってもよいし、ＡＩ（人工知能）による画像認識機能を備えてあってもよい。
端末装置ＴＭには、路面状況提供サーバ１００と連携する道路パトロールアプリが内蔵されている。
端末装置ＴＭは、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機などの位置測位装置、ネットワークＮＷに接続するための通信装置、Ｇセンサ（加速度センサ）、カメラ、タッチパネルなどの入出力装置、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのプロセッサを有する。 The terminal device TM is used by a user riding in the vehicle Vh. The terminal device TM is a mobile phone such as a smartphone, a tablet terminal, or the like.
The terminal device TM may be a communication type drive recorder mounted on the vehicle Vh or a stationary in-vehicle device, or may be equipped with an image recognition function using AI (artificial intelligence).
The terminal device TM has a built-in road patrol application that cooperates with the road surface condition providing server 100.
The terminal device TM includes a positioning device such as a GPS (Global Positioning System) receiver, a communication device for connecting to a network NW, an input/output device such as a G sensor (acceleration sensor), a camera, a touch panel, and a CPU (Central Processing Unit). ) and other processors.

図２はパトロールの一例の流れを示すフローチャート図である。端末装置ＴＭは、道路パトロールアプリのパトロール開始ボタンを押すことにより（Ｓ１）、位置情報と加速度情報・映像等の収集を開始する（Ｓ２）。
パトロール終了後、道路パトロールアプリのパトロール終了ボタンを押すことにより（Ｓ３）、端末装置ＴＭの位置情報と加速度情報・映像等を路面状況提供サーバ１００に送信する（Ｓ４）。
路面状況提供サーバ１００は、端末装置ＴＭより送信された測定情報に基づいて、路面の凸凹等の有無を判定し、凸凹していると判定した路面の位置を特定する。
なお、路面状況提供サーバ１００に送信する位置情報と加速度情報・映像等は、自家用車やタクシー・トラック等からの測定情報でも構わない。 FIG. 2 is a flowchart showing an example of the flow of patrol. By pressing the patrol start button of the road patrol application (S1), the terminal device TM starts collecting position information, acceleration information, video, etc. (S2).
After the patrol ends, by pressing the patrol end button of the road patrol application (S3), the position information, acceleration information, video, etc. of the terminal device TM are transmitted to the road surface condition providing server 100 (S4).
The road surface condition providing server 100 determines the presence or absence of unevenness on the road surface based on the measurement information transmitted from the terminal device TM, and identifies the position of the road surface determined to be uneven.
Note that the position information, acceleration information, video, etc. transmitted to the road surface condition providing server 100 may be measurement information from a private car, taxi, truck, etc.

定点カメラＣＡＭは、道路（主要幹線道路、交通量が多い道路、主要バス路線、雪捨て場への運搬排雪経路として重要な道路、学校・公共施設・救急病院に連絡する道路など）や交差点周辺の建物や路側の支柱・ポールなどに設置されている。定点カメラＣＡＭは、通信可能なライブカメラやｗｅｂカメラ・ネットワークカメラなどである。
定点カメラＣＡＭは、通信型のドライブレコーダーやドローンなどの小型無人飛行体撮影機であってもよいし、ＡＩ（人工知能）による画像認識機能を備えてあってもよい。
定点カメラＣＡＭには、道路空間状況提供サーバ３００と通信するカメラアプリが内蔵されている。
定点カメラＣＡＭは、レンズ、イメージセンサ、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機などの位置測位装置、ネットワークＮＷに接続するための通信装置、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのプロセッサを有する。 Fixed-point cameras CAM can be used on roads (major arterial roads, roads with heavy traffic, major bus routes, roads important as snow removal routes for transporting snow to snow dumping sites, roads connecting to schools, public facilities, emergency hospitals, etc.) and intersections. They are installed on nearby buildings, roadside supports, and poles. The fixed point camera CAM is a communicable live camera, web camera, network camera, or the like.
The fixed point camera CAM may be a communication type drive recorder or a small unmanned aerial vehicle photographing device such as a drone, or may be equipped with an image recognition function using AI (artificial intelligence).
The fixed point camera CAM has a built-in camera application that communicates with the road space situation providing server 300.
The fixed point camera CAM includes a lens, an image sensor, a positioning device such as a GPS (Global Positioning System) receiver, a communication device for connecting to a network NW, and a processor such as a CPU (Central Processing Unit).

図３は定点カメラＣＡＭの一例の流れを示すフローチャート図である。定点カメラＣＡＭは、定期的または断続的に、道路空間状況を収集し（Ｓ５）、定期的または断続的に、映像と位置情報・日時情報等を道路空間状況提供サーバ３００に自動送信する（Ｓ６）。
道路空間状況提供サーバ３００は、定点カメラＣＡＭより送信された映像に基づいて、雪堤（路肩の雪山、以下省略）の高さ等を判定し、危険箇所と判定した道路空間の位置を特定する。 FIG. 3 is a flowchart showing an example of the flow of the fixed point camera CAM. The fixed point camera CAM periodically or intermittently collects the road space situation (S5), and periodically or intermittently automatically transmits the image, location information, date and time information, etc. to the road space situation providing server 300 (S6). ).
The road space situation providing server 300 determines the height of a snow embankment (snowy mountain on the shoulder, hereinafter omitted), etc. based on the video transmitted from the fixed point camera CAM, and identifies the position of the road space that has been determined to be a dangerous spot. .

路面状況提供サーバ１００は、ネットワークＮＷを介して路面状況を除排雪判断支援システム６００に提供する。提供される路面状況は、道路ごとの情報であり、路面の凍結、路面の積雪・雪質、積雪路面の凸凹、積雪路面の轍・擂鉢、路面の圧雪厚、堆雪による道路幅員減少の有無などのうち一部または全部を含む。
図４は路面状況の一例を示す図であり、積雪路面の凸凹が酷い箇所１１０は地図上に黒色で表示されている。 The road surface condition providing server 100 provides the road surface condition to the snow removal determination support system 600 via the network NW. The road conditions provided are information for each road, including frozen road surfaces, snow accumulation and snow quality on the road surface, unevenness of the snow covered road surface, ruts and turrets on the snow covered road surface, thickness of compacted snow on the road surface, and whether or not the road width has been reduced due to snow accumulation. Contains some or all of the following.
FIG. 4 is a diagram showing an example of a road surface condition, and areas 110 where the snow-covered road surface is severely uneven are displayed in black on the map.

図５は路面状況（積雪路面の凸凹）の一例を示す断面図であり、積雪による路面の凸凹１２０は波線で表示されている。 FIG. 5 is a cross-sectional view showing an example of a road surface condition (unevenness of a snowy road surface), and the unevenness 120 of the road surface due to snowfall is indicated by a wavy line.

積雪路面においてマンホール付近は雪が溶けやすく路面と圧雪面が段差になっている。図６は路面状況（路面の圧雪厚）の一例を示す断面図であり、マンホール付近の段差の高さを端末装置ＴＭからの加速度情報等から求めることにより圧雪厚１３０を把握することができる。 On snow-covered roads, the snow tends to melt near manholes, creating a level difference between the road surface and the compressed snow surface. FIG. 6 is a cross-sectional view showing an example of the road surface condition (the thickness of compacted snow on the road surface), and the compacted snow thickness 130 can be grasped by determining the height of the step near the manhole from the acceleration information etc. from the terminal device TM.

交通状況提供サーバ２００は、ネットワークＮＷを介して交通状況を除排雪判断支援システム６００に提供する。提供される交通状況は、道路ごとの情報であり、交通量、通過速度、平均速度、混雑・渋滞の有無などのうち一部または全部を含む。
図７は交通状況の一例を示す図であり、渋滞が酷い箇所２１０は地図上に黒色で表示されている。 The traffic situation providing server 200 provides the traffic situation to the snow removal determination support system 600 via the network NW. The traffic conditions provided are information for each road, and include some or all of the following: traffic volume, passing speed, average speed, presence of congestion/traffic congestion, etc.
FIG. 7 is a diagram showing an example of the traffic situation, and locations 210 with severe traffic congestion are displayed in black on the map.

道路空間状況提供サーバ３００は、ネットワークＮＷを介して道路空間状況を除排雪判断支援システム６００に提供する。提供される道路空間状況は、道路ごとの情報であり、雪崩、雪の吹き溜まり、堆雪による雪堤の高さ、雪堤による交差点の見通しの悪さの有無、堆雪による道路幅員減少の有無、大型車等のスタックの有無、事故車の有無などのうち一部または全部を含む。
図８は道路空間状況の一例を示す図であり、雪堤が高い危険箇所３１０は地図上に黒色で表示されている。 The road space situation providing server 300 provides the road space situation to the snow removal judgment support system 600 via the network NW. The road space conditions provided are information for each road, including the height of snow embankments due to avalanches, snowdrifts, and snow accumulation, whether visibility at intersections is poor due to snow embankments, and whether road width is reduced due to snow accumulation. Includes some or all of the following: whether large vehicles are stuck, whether there are vehicles involved in accidents, etc.
FIG. 8 is a diagram showing an example of a road space situation, and a dangerous spot 310 with a high snow embankment is displayed in black on the map.

気象状況提供サーバ４００は、ネットワークＮＷを介して気象状況を除排雪判断支援システム６００に提供する。提供される気象状況は、地域ごとの情報であり、時刻、天気（晴れ・雨・雪等）、気温、降雪量、積雪深、風速、警報（暴風雪・大雪等）・注意報（大雪・風雪・なだれ等）の有無などのうち一部または全部を含む。
図９は気象状況の一例を示す図であり、降雪量４１０と警報４２０は数字・文字で表示されている。 The weather situation providing server 400 provides the weather situation to the snow removal decision support system 600 via the network NW. The weather conditions provided are information for each region, including time, weather (sunny, rainy, snowy, etc.), temperature, amount of snowfall, snow depth, wind speed, warnings (blizzard, heavy snow, etc.) and advisories (heavy snow, blizzard, etc.).・Includes some or all of the presence/absence of avalanches, etc.).
FIG. 9 is a diagram showing an example of a weather situation, in which snowfall amount 410 and warning 420 are displayed with numbers and letters.

車両走行状況提供サーバ５００は、ネットワークＮＷを介して車両走行状況を除排雪判断支援システム６００に提供する。提供される車両走行状況は、路線バスや循環バスなどからの車両から得られる道路・路線ごとの情報であり、冬期ダイヤ（冬季間の交通状況を加味した時刻表）に対するバスの遅れ時間やバスの走行位置（片側３車線中どこの車線を走行しているか等）、バス前方の車両台数・車両横並数、堆雪による道路幅員減少の有無、横滑り箇所、タイヤ空転箇所、タイヤロック箇所、急ブレーキ箇所などのうち一部または全部を含む。なお、冬期ダイヤがない場合は通常ダイヤに対するバスの遅れ時間でも構わない。
車両走行状況は、オープンデータである動的バス情報フォーマット（ＧＴＦＳリアルタイム）によるルート最新情報（車両ＩＤ、路線名、遅延、発着時刻予測、通過等）、車両位置情報（車両の緯度・経度、接近情報、混雑度等）、運行情報（運休、迂回、事故、スタック、通行障害、バス前後の画像等）でも構わない。
図１０は車両走行状況の一例を示す図であり、タイヤが空転している箇所５１０は地図上に黒色で表示されている。 The vehicle running status providing server 500 provides the vehicle running status to the snow removal determination support system 600 via the network NW. The vehicle running status provided is information for each road and route obtained from vehicles such as route buses and circulation buses, and includes information such as bus delay times and bus delays relative to the winter timetable (timetable that takes into account traffic conditions during the winter). driving position (which lane out of 3 lanes on each side the bus is traveling on, etc.), number of vehicles in front of the bus and number of vehicles in parallel, presence or absence of road width reduction due to snow accumulation, skidding locations, tire spin locations, tire lock locations, Includes some or all of the areas where sudden braking occurs. Note that if there is no winter timetable, the delay time of the bus relative to the normal timetable may be used.
The vehicle running status is based on the latest route information (vehicle ID, route name, delay, predicted arrival/departure time, passing, etc.) and vehicle position information (vehicle latitude/longitude, approach information, congestion level, etc.), operation information (suspensions, detours, accidents, stuck, traffic obstructions, images of the front and rear of the bus, etc.).
FIG. 10 is a diagram showing an example of a vehicle running situation, and a location 510 where a tire is spinning is displayed in black on the map.

堆雪による道路幅員減少を把握する方法として、車両に設置されたスマートフォンや通信型ドライブレコーダー、定点カメラ等によるカメラ機能・画像認識機能等を使い、堆雪状況を判断するほかに、同機能を使い車線数と車両横並数から道路幅員減少を判断できるものとしても構わない。また、走行している路線バス等の緯度・経度から車線走行位置（片側３車線中どこの車線を走行しているか、片側２車線中どこの車線を走行しているか等）を割り出し、堆雪による道路幅員減少について判断できるものとしても構わない。 As a way to understand the reduction in road width due to snow accumulation, in addition to using camera and image recognition functions such as smartphones installed in vehicles, communication type drive recorders, fixed point cameras, etc. to judge snow accumulation conditions, we also use the same function. It may be possible to determine the reduction in road width based on the number of lanes in use and the number of vehicles parallel to each other. In addition, the lane running position (which lane out of three lanes on one side, which lane out of two lanes on one side, etc. is driving) is determined from the latitude and longitude of the route bus, etc., and snow is deposited. It may be possible to determine the reduction in road width due to

除排雪判断支援システム６００で動作する情報取得部６１０は、路面状況提供サーバ１００からの路面状況、交通状況提供サーバ２００からの交通状況、道路空間状況提供サーバ３００からの道路空間状況、気象状況提供サーバ４００からの気象状況、および車両走行状況提供サーバ５００からの車両走行状況を、ネットワークＮＷを介して取得する。
路面状況提供サーバ１００によって提供された路面状況は、路面情報６４０として格納される。交通状況提供サーバ２００によって提供された交通状況は、交通情報６５０として格納される。道路空間状況提供サーバ３００によって提供された道路空間状況は、道路空間情報６６０として格納される。気象状況提供サーバ４００によって提供された気象状況は、気象情報６７０として格納される。車両走行状況提供サーバ５００によって提供された車両走行状況は、車両走行情報６８０として格納される。
なお、情報取得部６１０で取得する情報は、路面状況・交通状況・道路空間状況・気象状況・車両走行状況のうち一部のみの情報を取得することとしても構わない。 The information acquisition unit 610 operating in the snow removal judgment support system 600 acquires the road surface condition from the road surface condition providing server 100, the traffic condition from the traffic condition providing server 200, the road spatial condition from the road spatial condition providing server 300, and the weather condition. Weather conditions from the providing server 400 and vehicle driving conditions from the vehicle driving condition providing server 500 are acquired via the network NW.
The road surface conditions provided by the road surface condition providing server 100 are stored as road surface information 640. The traffic situation provided by the traffic situation providing server 200 is stored as traffic information 650. The road space situation provided by the road space situation providing server 300 is stored as road space information 660. The weather conditions provided by the weather condition providing server 400 are stored as weather information 670. The vehicle running status provided by the vehicle running status providing server 500 is stored as vehicle running information 680.
Note that the information acquired by the information acquisition unit 610 may include information on only a portion of road surface conditions, traffic conditions, road space conditions, weather conditions, and vehicle driving conditions.

除排雪判断支援システム６００で動作する分析部６２０は、情報取得部６１０により取得された情報から得られる路面情報６４０、交通情報６５０、道路空間情報６６０、気象情報６７０、および車両走行情報６８０について、情報毎に分析し、分析結果６９０として格納される。
なお、分析部６２０で分析する情報は、路面情報６４０・交通情報６５０・道路空間情報６６０・気象情報６７０・車両走行情報６８０のうち一部のみの情報を分析することとしても構わない。 The analysis unit 620 operating in the snow removal decision support system 600 analyzes road surface information 640, traffic information 650, road space information 660, weather information 670, and vehicle travel information 680 obtained from the information acquired by the information acquisition unit 610. , each piece of information is analyzed and stored as an analysis result 690.
Note that the analysis unit 620 may analyze only part of the road surface information 640, traffic information 650, road space information 660, weather information 670, and vehicle travel information 680.

除排雪判断支援システム６００で動作する決定部６３０は、分析部６２０により分析された情報毎の分析結果６９０の一部または全部から総合的に除排雪の必要を決定し、判断結果６９５として格納される。 The determining unit 630 operating in the snow removal judgment support system 600 comprehensively determines the necessity of snow removal from part or all of the analysis results 690 for each information analyzed by the analysis unit 620, and determines the need for snow removal as a judgment result 695. Stored.

図１１は除排雪判断支援システム６００の一例の流れを示すフローチャート図である。情報取得部６１０は、路面状況提供サーバ１００からの路面状況を定期的に（例えば数［ｍｉｎ］おきに）情報取得する（Ｓ１０）。情報取得部６１０は、交通状況提供サーバ２００からの交通状況を定期的に（例えば数［ｍｉｎ］おきに）情報取得する（Ｓ１１）。情報取得部６１０は、道路空間状況提供サーバ３００からの道路空間状況を定期的に（例えば数［ｍｉｎ］おきに）情報取得する（Ｓ１２）。情報取得部６１０は、気象状況提供サーバ４００からの気象状況を定期的に（例えば数［ｍｉｎ］おきに）情報取得する（Ｓ１３）。情報取得部６１０は、車両走行状況提供サーバ５００からの車両走行状況を定期的に（例えば数［ｍｉｎ］おきに）情報取得する（Ｓ１４）。
そして、分析部６２０は、路面情報６４０より道路幅員減少が酷い箇所等を抽出する（Ｓ１５）。分析部６２０は、交通情報６５０より継続して渋滞の酷い箇所等を抽出する（Ｓ１６）。分析部６２０は、道路空間情報６６０より雪堤が高い（雪堤約１ｍ以上）危険箇所等を抽出する（Ｓ１７）。分析部６２０は、気象情報６７０より降雪量が降り始めから１０ｃｍ以上の箇所等を抽出する（Ｓ１８）。分析部６２０は、車両走行情報６８０よりバスが３０分以上遅れている箇所等を抽出する（Ｓ１９）。
次に、上記分析した結果より、決定部６３０が総合的に除排雪必要の決定（Ｓ２０）を行う。
更に、エックス（旧ツイッター）などのＳＮＳ（Social Networking Service）を活用した道路利用者からの情報を備えてもよい。 FIG. 11 is a flowchart showing an example of the flow of the snow removal determination support system 600. The information acquisition unit 610 periodically (for example, every few [min]) acquires information on the road surface condition from the road surface condition providing server 100 (S10). The information acquisition unit 610 periodically (for example, every few [min]) acquires information on the traffic situation from the traffic situation providing server 200 (S11). The information acquisition unit 610 periodically (for example, every few [min]) acquires information about the road space situation from the road space situation providing server 300 (S12). The information acquisition unit 610 periodically (for example, every few [min]) acquires information on the weather situation from the weather situation providing server 400 (S13). The information acquisition unit 610 periodically (for example, every few [min]) acquires information on the vehicle travel status from the vehicle travel status providing server 500 (S14).
Then, the analysis unit 620 extracts locations where the road width is severely reduced from the road surface information 640 (S15). The analysis unit 620 continues to extract locations with severe traffic congestion from the traffic information 650 (S16). The analysis unit 620 extracts dangerous spots where the snow embankment is high (snow embankment approximately 1 m or more) based on the road space information 660 (S17). The analysis unit 620 extracts locations where the amount of snowfall is 10 cm or more from the start of snowfall from the weather information 670 (S18). The analysis unit 620 extracts locations where the bus is delayed for 30 minutes or more from the vehicle running information 680 (S19).
Next, based on the above analysis results, the determining unit 630 comprehensively determines whether snow removal is necessary (S20).
Furthermore, information from road users using SNS (Social Networking Service) such as X (formerly Twitter) may be provided.

図１２は決定部６３０での判断基準の一例を示す図である。降雪量１０ｃｍ／ｈ以上の大雪の場合（１要素）６３１や堆雪により道路幅員が減少しバスの遅れ時間が３０分以上の場合（２要素）６３２、晴天により雪が溶けだし積雪路面の凸凹が酷くなり渋滞が酷い場合（３要素）６３３、大雪注意報が発令され車のスリップによる横滑りが起きると共に雪によるスタック車が発生し混雑ありの場合（４要素）６３４、―１０℃の凍結路面にてブレーキが効かず（タイヤロック多発）自損事故が発生し混雑がある場合（５要素）６３５等に決定部６３０による除排雪必要の決定が行われる。
更に、決定部６３０により決定された判断結果６９５は、除排雪業者へのメール連絡、道路管理者用ＧＩＳ（Geographic Information System）へのデータ提供、道路利用者への情報公開機能（ホームページやスマートフォンのアプリ等）を備えてもよい。 FIG. 12 is a diagram illustrating an example of criteria for determination by the determination unit 630. In the case of heavy snowfall of 10 cm/h or more (1 element) 631, If the road width is reduced due to snow accumulation and bus delay time is 30 minutes or more (2 elements) 632, The snow has started to melt due to clear skies and the snow-covered road surface is extremely uneven. If traffic congestion is severe (3 elements) 633, If a heavy snow advisory is issued and cars skid and skid, and if cars get stuck due to snow and there is congestion (4 elements) 634, On a frozen road surface of -10 degrees Celsius If the brakes are not working (tire locks occur frequently) and a self-inflicted accident occurs and there is congestion (5 factors) 635, the determining unit 630 determines that snow removal is necessary.
Furthermore, the determination result 695 determined by the determination unit 630 can be used to send email notifications to snow removal companies, provide data to a GIS (Geographic Information System) for road managers, and provide information to road users (websites, smartphones, etc.). applications, etc.).

除排雪判断支援システム６００は、路面状況・交通状況・道路空間状況・気象状況・車両走行状況のうち、一つ以上の要素で効果を発揮できる。
更に、要素を二つ以上にすることにより、相乗効果が得られる。 The snow removal decision support system 600 can be effective based on one or more of the following: road surface conditions, traffic conditions, road space conditions, weather conditions, and vehicle driving conditions.
Furthermore, by using two or more elements, a synergistic effect can be obtained.

＜ ハードウェア構成＞
図１３は端末装置ＴＭ、定点カメラＣＡＭ、並びに路面状況提供サーバ１００、交通状況提供サーバ２００、道路空間状況提供サーバ３００、気象状況提供サーバ４００、車両走行状況提供サーバ５００、および除排雪判断支援システム６００のハードウェア構成の一例を示す図である。本図は端末装置ＴＭがスマートフォンなどの携帯電話である例を示している。端末装置ＴＭは、例えば、ＣＰＵ７０１、ＲＡＭ７０２、ＲＯＭ７０３、フラッシュメモリなどの二次記憶装置７０４、タッチパネル７０５、および無線通信モジュール７０６が、内部バスあるいは専用通信線によって相互に接続された構成となっている。道路パトロールアプリなどのアプリケーションプログラムは、ネットワークＮＷを介してダウンロードされ、二次記憶装置７０４に格納される。定点カメラＣＡＭは、例えば、ＣＰＵ９０１、ＲＡＭ９０２、ＲＯＭ９０３、フラッシュメモリなどの二次記憶装置９０４、レンズ・イメージセンサ９０５、および通信装置９０６が、内部バスあるいは専用通信線によって相互に接続された構成となっている。カメラアプリなどのアプリケーションプログラムは、ネットワークＮＷを介してダウンロードされ、二次記憶装置９０４に格納される。
各サーバは、例えば、ＮＩＣ８０１、ＣＰＵ８０２、ＲＡＭ８０３、ＲＯＭ８０４、フラッシュメモリやＨＤＤなどの二次記憶装置８０５、およびドライブ装置８０６が、内部バスあるいは専用通信線によって相互に接続された構成となっている。ドライブ装置８０６には、光ディスクなどの可搬型記憶媒体が装着される。二次記憶装置８０５、またはドライブ装置８０６に装着された可搬型記憶媒体に記憶されたプログラムがＤＭＡコントローラ（不図示）などによってＲＡＭ８０３に展開され、ＣＰＵ８０２によって実行されることで、各サーバの機能部が実現される。路面情報６４０、交通情報６５０、道路空間情報６６０、気象情報６７０、車両走行情報６８０、分析結果６９０、判断結果６９５は二次記憶装置８０５に格納される。なお、各サーバはクラウドコンピューティングでも構わない。 <Hardware configuration>
FIG. 13 shows the terminal device TM, fixed point camera CAM, road surface condition providing server 100, traffic condition providing server 200, road space condition providing server 300, weather condition providing server 400, vehicle driving condition providing server 500, and snow removal judgment support. 6 is a diagram showing an example of a hardware configuration of a system 600. FIG. This figure shows an example in which the terminal device TM is a mobile phone such as a smartphone. The terminal device TM has a configuration in which, for example, a CPU 701, a RAM 702, a ROM 703, a secondary storage device 704 such as a flash memory, a touch panel 705, and a wireless communication module 706 are interconnected by an internal bus or a dedicated communication line. . Application programs such as a road patrol application are downloaded via the network NW and stored in the secondary storage device 704. The fixed point camera CAM has a configuration in which, for example, a CPU 901, a RAM 902, a ROM 903, a secondary storage device 904 such as a flash memory, a lens/image sensor 905, and a communication device 906 are interconnected by an internal bus or a dedicated communication line. ing. Application programs such as camera apps are downloaded via the network NW and stored in the secondary storage device 904.
Each server has a configuration in which, for example, a NIC 801, a CPU 802, a RAM 803, a ROM 804, a secondary storage device 805 such as a flash memory or an HDD, and a drive device 806 are interconnected by an internal bus or a dedicated communication line. A portable storage medium such as an optical disk is attached to the drive device 806. A program stored in a secondary storage device 805 or a portable storage medium attached to a drive device 806 is loaded into the RAM 803 by a DMA controller (not shown), etc., and executed by the CPU 802, allowing the functional parts of each server to is realized. Road surface information 640, traffic information 650, road space information 660, weather information 670, vehicle travel information 680, analysis result 690, and judgment result 695 are stored in secondary storage device 805. Note that each server may be cloud computing.

以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等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において種々の変形及び置換を加えることができる。 Although the mode for implementing the present invention has been described above using embodiments, the present invention is not limited to these embodiments in any way, and various modifications and substitutions can be made without departing from the gist of the present invention. can be added.

１００：路面状況提供サーバ
２００：交通状況提供サーバ
３００：道路空間状況提供サーバ
４００：気象状況提供サーバ
５００：車両走行状況提供サーバ
６００：除排雪判断支援システム
６１０：情報取得部
６２０：分析部
６３０：決定部
６４０：路面情報
６５０：交通情報
６６０：道路空間情報
６７０：気象情報
６８０：車両走行情報
６９０：分析結果
６９５：判断結果 100: Road condition providing server 200: Traffic condition providing server 300: Road spatial condition providing server 400: Weather condition providing server 500: Vehicle driving situation providing server 600: Snow removal judgment support system 610: Information acquisition unit 620: Analysis unit 630 :Determination unit 640: Road surface information 650: Traffic information 660: Road space information 670: Weather information 680: Vehicle driving information 690: Analysis result 695: Judgment result

Claims (5)

雪によるバスの遅れ時間を含む車両走行状況に関する情報を取得する情報取得部と、
前記情報取得部により取得された情報から得られる車両走行状況を分析する分析部と、
前記分析部により分析された結果から除排雪の必要を決定する決定部と、
を備え、前記決定部により除排雪の必要を決定するものであることを特徴とする除排雪判断支援システム。 an information acquisition unit that acquires information regarding vehicle running conditions including bus delay times due to snow;
an analysis unit that analyzes vehicle driving conditions obtained from the information acquired by the information acquisition unit;
a determining unit that determines the necessity of snow removal based on the results analyzed by the analyzing unit;
A snow removal decision support system, characterized in that the determination unit determines whether snow removal is necessary. 雪によるバスの遅れ時間を含む車両走行状況に関する情報と、堆雪による道路幅員減少の有無を含む路面状況に関する情報とを取得する情報取得部と、
前記情報取得部により取得された情報から得られる車両走行状況と、路面状況とを分析する分析部と、
前記分析部により分析された結果から除排雪の必要を決定する決定部と、
を備え、前記決定部により除排雪の必要を決定するものであることを特徴とする除排雪判断支援システム。 an information acquisition unit that acquires information regarding vehicle running conditions, including bus delay times due to snow, and information regarding road surface conditions, including whether road width has decreased due to snow accumulation;
an analysis unit that analyzes vehicle driving conditions and road surface conditions obtained from the information acquired by the information acquisition unit;
a determining unit that determines the necessity of snow removal based on the results analyzed by the analyzing unit;
A snow removal decision support system, characterized in that the determination unit determines whether snow removal is necessary. コンピュータを、請求項1または請求項２に記載の除排雪判断支援システムとして機能させるためのプログラム。 A program for causing a computer to function as the snow removal judgment support system according to claim 1 or 2. コンピュータを用いた道路管理方法であって、
前記コンピュータは、ネットワークを介して、雪によるバスの遅れ時間を含む車両走行状況に関する情報を取得し、
前記取得された情報から得られる車両走行状況を分析して、
前記分析された結果から除排雪の必要を決定するものであることを特徴とする道路管理方法。 A road management method using a computer,
The computer acquires information regarding vehicle running conditions, including bus delay times due to snow, via a network;
Analyzing the vehicle driving situation obtained from the acquired information,
A road management method characterized in that the necessity of snow removal is determined based on the analyzed results. コンピュータを用いた道路管理方法であって、
前記コンピュータは、ネットワークを介して、雪によるバスの遅れ時間を含む車両走行状況に関する情報と、堆雪による道路幅員減少の有無を含む路面状況に関する情報とを取得し、
前記取得された情報から得られる車両走行状況と、路面状況とを分析して、
前記分析された結果から除排雪の必要を決定するものであることを特徴とする道路管理方法。 A road management method using a computer,
The computer acquires, via a network, information regarding vehicle running conditions, including bus delay times due to snow, and information regarding road surface conditions, including whether road width has decreased due to snow accumulation;
Analyzing vehicle driving conditions and road surface conditions obtained from the acquired information,
A road management method characterized in that the necessity of snow removal is determined based on the analyzed results.

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