CN104798120A - 探测器数据处理装置、探测器数据处理方法及程序、以及探测器数据处理系统 - Google Patents

探测器数据处理装置、探测器数据处理方法及程序、以及探测器数据处理系统 Download PDF

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CN104798120A CN201380060136.5A CN201380060136A CN104798120A CN 104798120 A CN104798120 A CN 104798120A CN 201380060136 A CN201380060136 A CN 201380060136A CN 104798120 A CN104798120 A CN 104798120A
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Abstract

在探测器数据的统计中，能够实现基于精细的空间粒度的统计，而且抑制探测器数据所具有的信息量的损失，由此能够实现高精度的统计。数据记录部(121)记录由作为探测器(101)的车辆生成的探测器数据。过滤系数记录部(125)将过滤系数与多个区域的各个区域关联起来记录，所述过滤系数是根据道路与上述多个区域的各个区域之间的距离而确定的过滤系数，上述道路是在被分割为上述多个区域的地理范围内存在的地理要素。过滤运算处理部(126)从上述多个区域中选择与由数据记录部(121)记录的探测器数据对应的区域，按照所选择的区域，读取与该区域关联起来的、由过滤系数记录部(125)记录的过滤系数，利用该过滤系数对该探测器数据进行加权而统计。

Description

探测器数据处理装置、探测器数据处理方法及程序、以及探测器数据处理系统
技术领域
本发明涉及探测器数据(probe data)处理装置、探测器数据处理方法及程序、以及探测器数据处理系统。
背景技术
对分散地配置的多个传感器(下面称为“探测器(probe)”)的信息(下面称为“探测器数据”)进行归集而利用的远程通信信息(telematics)技术中，存在想要将探测器数据与地图信息关联起来进行统计这样的需求。例如，具有如下这样的用途：在将车辆作为探测器且将车辆位置和速度作为探测器数据的情况下，根据车辆位置将地图上的特定的道路与经过该道路的车辆关联起来，对特定的道路上的车辆速度进行统计，由此，根据车辆速度的分布对拥挤程度进行估计。
作为与现有的探测器数据统计相关的技术，例如有专利文献1、2所记载的技术。
在专利文献1中，公开了如下这样的方法：当根据探测器数据对特定地点有无拥塞进行估计的情况下，在探测器侧判定有无拥塞，向服务器发送判定结果，在有无拥塞的的估计中，不需要在服务器侧进行统计。
在专利文献2中，公开了如下这样的方法：在将探测器数据与道路关联起来进行统计的情况下，将被称为弧(arc)的虚拟道路与被称为网格(grid)的由纬度经度构成的探测器数据的位置信息的对应关系保存为列表，由此快速地进行统计。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2011-133413号公报
专利文献2：国际公开第2008/117787号。
发明内容
发明要解决的问题
在现有技术中，存在这样的问题：在通过服务器侧处理进行探测器数据的统计的情况下，前提是能够以足够的精度来定义进行统计时的对应关系。因此，在现有技术中，在对应关系包含不可靠性的情况下，存在统计结果偏离实际情况的问题。特别是，对于想要对统计单位的空间粒度进行精细化的需求，对应关系的不可靠性因统计单位的精细化而相对地变高，从而产生无法应对该需求的问题。
在专利文献1中，记载了通过探测器侧处理来利用探测器数据的例子。在该例子中，向服务器发送由探测器计算的有无拥塞，在服务器侧通过改写处理来对其进行更新，由此，管理拥塞信息。该方法在减少服务器侧的处理的方面有效，但是，由于以特定的探测器的信息来改写从多个探测器获得的信息，因此，产生信息量损失的问题。
例如，假设在短时间内多台探测器经过特定的道路，此时，对各探测器的有无拥塞的判定结果而言，在完全没有发生拥塞的情况下，所有探测器会判定为未发生拥塞，在拥塞明显的情况下，所有探测器会判定为发生拥塞。然而，可设想到如下这样的过渡性的状况：在一般的情况下，作为其中间的阶段，某些探测器会判定为未发生拥塞，而其他探测器会判定为发生拥塞。对于这种状态，在依赖于探测器上的数据处理的情况下，无法参照其他探测器的信息，因此存在即使增加探测器的台数也无法期待提高对有无拥塞的判定精度的问题。另一方面，通过在服务器侧进行统计，将多台探测器的探测器数据与道路关联起来而进行归集，由此，例如可期待这样的效果：能够计算阶段性的指标来作为拥塞的程度。
在专利文献2中，记载了通过服务器侧处理而利用探测器数据的例子。在该例子中，已知道路与表示探测器位置的网格之间的对应关系，将该对应关系作为列表进行管理，由此实现将道路与探测器数据关联起来的统计。该方法对于干线道路等的可由粗网格来表示的对象有效，但是对于住宅街道等需要精细的网格的对象，会产生上述的不可靠性的问题。
例如，为了取得探测器的位置信息，设想基于GPS(Global Positioning System：全球定位系统)的计测，但是，据说GPS的位置精度是几米～几十米，当使用低于该位置精度的粒度的网格时，对应于实际探测器位置的网格未必与对应于所计测的探测器位置的网格一致，因此，产生统计结果偏离实际情况的问题(参照图10)。同样，由于道路位置信息也包含几米左右的误差、以及对于因区域规划调整等而发生的小规模的道路位置的移动也需要进行道路位置信息的更新等，因此，产生这样的问题：很难通过对网格的粒度进行精细化来准确地定义道路与网格之间的对应关系(参照图11)。
这样，为了有效地利用探测器数据，需要在服务器侧将探测器数据与地图信息关联起来进行统计。另外，优选的是，这种统计对于精细的空间粒度也能够进行计算。然而，在现有技术中，存在无法对精细空间粒度进行统计的问题。
本发明的目的在于，例如在探测器数据的统计中，能够实现基于精细空间粒度的统计，并且抑制探测器数据所具有的信息量的损失，由此实现高精度的统计。
用于解决问题的手段
本发明的一个方式的探测器数据处理装置具备：数据记录部，其将多个探测器数据记录在存储装置中，所述多个探测器数据由观测特定现象的探测器生成，表示观测位置和观测值；过滤系数记录部，其将过滤系数与多个区域的各个区域关联起来记录在存储装置中，所述过滤系数是根据在被分割为所述多个区域的地理范围内存在的地理要素与所述多个区域的各个区域之间的距离而确定的；以及过滤运算处理部，其从存储装置中读取由所述数据记录部记录的多个探测器数据，从所述多个区域中选择与该多个探测器数据的各个探测器数据表示的观测位置对应的区域，按照所选择的区域，从存储装置读取与该区域关联地由所述过滤系数记录部记录的过滤系数，利用该过滤系数，对该多个探测器数据的各个探测器数据表示的观测值进行加权，对加权后的观测值进行统计。
发明效果
在本发明的一个方式中，按照与多个探测器数据的各个探测器数据表示的观测位置对应的各个区域，利用根据该区域与某些地理要素之间的距离而确定的过滤系数，对该多个探测器数据的各个探测器数据表示的观测值进行加权后，对观测值进行统计，因此，在探测器数据的统计中，能够实现基于精细的空间粒度的统计，而且抑制探测器数据所具有的信息量的损失，由此能够实现高精度的统计。
附图说明
图1是示出实施方式1的探测器数据处理系统的结构的框图。
图2是示出实施方式1的探测器数据的记录例的图。
图3是示出实施方式1的地图信息的记录例的图。
图4是示出以浓淡来表示实施方式1的过滤系数的大小的例子的图。
图5是示出实施方式1的过滤系数的记录例的图。
图6是示出实施方式1的探测器数据处理装置的硬件结构的一例的图。
图7是示出实施方式1的探测器数据处理装置的动作的流程图。
图8是示出实施方式1的探测器数据处理装置的动作的流程图。
图9是示出实施方式1的探测器数据处理装置的动作的流程图。
图10是示出现有技术的问题的图。
图11是示出现有技术的问题的图。
具体实施方式
下面，使用附图，对本发明的实施方式进行说明。
实施方式1.
图1是示出本实施方式的探测器数据处理系统100的结构的框图。
在图1中，探测器数据处理系统100具有探测器101、探测器数据处理装置102和探测器数据利用服务器103。
探测器101观测特定现象来生成探测器数据，向探测器数据处理装置102发送所生成的探测器数据。探测器数据是表示探测器101观测到特定现象的位置(即观测位置)、探测器101观测特定现象而得到的观测值、探测器101观测到特定现象的地理要素(即观测地)的属性的数据。
探测器数据处理装置102接收从一个或多个探测器101发送的多个探测器数据，对接收到的多个探测器数据进行统计，向探测器数据利用服务器103提供统计结果。
探测器数据利用服务器103使用从探测器数据处理装置102提供的多个探测器数据的统计结果，提供服务。
作为一例，可以将行驶在道路(地理要素的例子)上的车辆作为探测器101。
在该情况下，作为探测器101的车辆在预先确定的时刻或预先确定的地点，观测车辆的速度和道路的拥塞等(特定现象的例子)。车辆每当观测车辆的速度和道路的拥塞等的时候，生成探测器数据，该探测器数据表示当前位置的纬度经度(观测位置的例子)、车辆的速度和道路的拥塞度等(观测值的例子)、车辆行驶中的道路的行车道方向和道路类型等(观测地的属性的例子)。
探测器数据处理装置102从一个或多个车辆收集多个探测器数据，对收集到的多个探测器数据进行统计，向探测器数据利用服务器103提供统计结果。
探测器数据利用服务器103使用探测器数据处理装置102完成的多个探测器数据的统计结果，提供道路信息向导服务等。
作为其他例子，可以将设置于服务器房间的架子(rack)(地理要素的例子)上的服务器计算机作为探测器101。
在该情况下，作为探测器101的服务器计算机在预先确定的时刻，观测处理速度和周围温度等(特定现象的例子)。服务器计算机每当观测处理速度和周围温度等的时候，生成探测器数据，该探测器数据表示服务器房间及架子的识别号(观测位置的例子)、处理速度和周围温度等(观测值的例子)、服务器房间的空调的设定温度等(观测地的属性的例子)。
探测器数据处理装置102从多个服务器计算机收集多个探测器数据，对收集到的多个探测器数据进行统计，向探测器数据利用服务器103提供统计结果。
探测器数据利用服务器103使用探测器数据处理装置102完成的多个探测器数据的统计结果，提供服务器监视控制服务等。
作为其他例子，可以将设置于电线杆(地理要素的例子)上的设备机器作为探测器101。
在该情况下，作为探测器101的设备机器在预先确定的时刻，观测设备机器的运转状况等(特定现象的例子)。设备机器每当观测设备机器的运转状况等的时候，生成探测器数据，该探测器数据表示电线杆的所在位置的纬度经度(观测位置的例子)、设备机器的运转状况等(观测值的例子)。该探测器数据也可以还表示电线杆的某些属性(观测地的属性的例子)。
探测器数据处理装置102从多个设备机器收集多个探测器数据，对收集到的多个探测器数据进行统计后，向探测器数据利用服务器103提供统计结果。
探测器数据利用服务器103使用探测器数据处理装置102完成的多个探测器数据的统计结果，提供远程维护服务等。
此外，可以将上述以外的各种移动体、设备等作为探测器101。
下面，主要使用将车辆作为探测器101的例子，对本实施方式进行说明，但是，在使用其他例子的情况下，探测器101、探测器数据处理装置102、探测器数据利用服务器103的基本的结构及动作也相同。
探测器101具备传感器类110和数据发送部111。
传感器类110计测位置和速度、行进方向等物理量、路面状况和拥塞程度等估计量，作为特定现象。
数据发送部111利用任意的通信单元向探测器数据处理装置102发送由传感器类110计测的数据。数据发送部111按照与探测器数据处理装置102之间预先确定的条件，例如以一定间隔或在事件发生时等，发送探测器数据。
探测器数据处理装置102具备数据接收部120、数据记录部121、地图信息记录部122、过滤设计信息记录部123、过滤系数计算部124、过滤系数记录部125、过滤运算处理部126、统计结果记录部127和数据请求响应部128。
虽然在图1中没有示出，但是探测器数据处理装置102具备处理装置、存储装置、输入装置和输出装置等硬件。探测器数据处理装置102的各部分利用硬件。例如，探测器数据处理装置102的各部分为了进行数据和信息的运算、加工、读取、写入等，利用处理装置。为了存储该数据和信息，利用存储装置。另外，为了输入该数据和信息，利用输入装置，为了输出该数据和信息，利用输出装置。
数据接收部120接收从探测器101的数据发送部111发送的探测器数据。
数据记录部121将由数据接收部120接收到的探测器数据记录在存储装置中。优选的是，数据记录部121可以永久地记录由数据接收部120接收到的所有探测器数据，但是也可以仅仅暂时保存统计结果记录部127的更新所需要的信息。在图2中示出探测器数据的记录例。探测器数据至少由地图数据和统计对象数据构成，在该地图数据中存放用于与地图信息进行对照的值，在该统计对象数据中存放作为统计对象的值。地图数据中记录的信息优选包含由地图信息记录部122记录的信息，但是，在可由过滤系数计算部124补全的范围内，不一定必须包含所有信息。
地图信息记录部122将用于统计探测器数据的地图信息记录在存储装置中。这里，地图信息意味着可作为统计的条件来利用的任意的变量，而不限于三维空间内的位置和方位。例如，在通过将基于车辆的探测器101与道路关联起来进行统计的情况下，除了构成道路的位置信息以外，还包含各地点所允许的速度和行进方向这样的交通限制信息、是高速道路还是普通公路这样的道路类型信息等。在图3中示出地图信息的记录例。
过滤设计信息记录部123将用于计算过滤系数的参数记录在存储装置中。
过滤系数计算部124针对由地图信息记录部122记录的地图信息，使用由过滤设计信息记录部123记录的参数，通过处理装置计算过滤系数。根据探测器数据与地图信息之间的距离，计算过滤系数，在对探测器数据进行统计时，将该过滤系数用作权重系数。这里，距离是指在数学上被定义为范数(norm)的一般多维空间内的距离，从地图信息的定义可知，不限定于如欧几里得距离这样的特定尺度。例如，可以使用如下的过滤系数计算式。
[式1]
d j = min i ( D ( p j , q i ) )
dj：过滤系数计算对象地点j中的过滤系数
pj：过滤系数计算对象地点j中的地图信息参数
qi：地点IDi中的地图信息参数
D(·，·)：距离函数
在图4中示出以浓淡来表示基于与道路之间的二维距离而计算出的过滤系数的大小的例子。通过这种过滤系数的设定，将偏离道路的探测器数据也加入到统计对象中，并且可得到能够对远离道路的点的贡献进行抑制的效果。
过滤系数记录部125将过滤系数计算部124所计算出的过滤系数记录在存储装置中。在图5中示出过滤系数的记录例。在过滤系数的计算中，由于需要针对所有地点ID(IDentifier)计算出距离，所以计算负荷高。因此，将地图信息网格化来划分后，预先计算并记录各网格中的过滤系数，由此可得到减轻与过滤运算相关的计算负荷的效果。在过滤系数记录部125中，为了快速地进行对照，对过滤系数设定阈值，从记录对象中除去距离为一定值以上的网格，而且为了提高对照时的对照成功率(hitrate)，优选以过滤系数从小到大的顺序重排后进行记录、或者采用基于二叉树形式的记录方式等。不过，由于过滤系数记录部125的目的在于省略过滤系数计算处理的重复，所以，在地图信息或探测器数据的密度充分低的情况下，也可以构成为不具有过滤系数记录部125，而随时计算过滤系数。在该情况下，通过将上述的过滤系数计算式中的过滤系数计算对象地点替换成统计对象探测器数据，来计算出与探测器数据对应的过滤系数。
过滤运算处理部126针对由数据记录部121记录的探测器数据，从由过滤系数记录部125记录的过滤系数中提取与该探测器数据对应的过滤系数，由处理装置利用所提取的过滤系数实施统计处理。过滤运算可以是以距离为权重的任意的运算。例如，包含平均值或方差这样的统计量的计算、样本分布的估计、基于回归的预测等。例如，可通过如下的过滤运算式来计算出平均值。
[式2]
S = ( Σ i s i e - d i ) / ( Σ i e - d i )
S：基于过滤运算的平均值的统计结果
di：统计对象探测器数据i的过滤系数
si：统计对象探测器数据i的统计对象值
统计结果记录部127将由过滤运算处理部126计算出的统计处理结果记录在存储装置中。
数据请求响应部128针对探测器数据利用服务器103的询问，提供由统计结果记录部127记录的统计结果。
如上所述，在本实施方式中，数据记录部121将多个探测器数据记录在存储装置中，该多个探测器数据由作为探测器101的一例的车辆生成，其表示观测位置(例如当前位置的纬度经度)和观测值(例如车辆的速度、道路的拥塞度)。过滤系数记录部125将过滤系数与多个区域的各个区域关联起来记录在存储装置中，该过滤系数是根据道路与上述多个区域的各个区域之间的距离而确定的，该道路是在被分割为多个区域(例如网格)的地理范围内存在的地理要素的一例。过滤运算处理部126从存储装置读取由数据记录部121记录的多个探测器数据，从上述多个区域中选择与该多个探测器数据各自表示的观测位置对应的区域。过滤运算处理部126按照所选择的各个区域，从存储装置读取与该区域关联地由过滤系数记录部125记录的过滤系数。过滤运算处理部126利用该过滤系数，对该多个探测器数据各自表示的观测值进行加权，对加权后的观测值进行统计。
根据本实施方式，利用对应于道路与探测器数据的观测地点(与观测位置对应的区域)之间的距离的过滤计数，对探测器数据的观测值进行加权，因此，在探测器数据的统计中，能够实现基于精细空间粒度的统计，而且抑制探测器数据所具有的信息量的损失，由此，能够实现高精度的统计。
另外，在本实施方式中，数据记录部121记录除了观测位置和观测值以外还表示观测地属性(例如行车道方向、道路类型、或者它们的组合)的多个探测器数据。过滤系数记录部125将过滤系数、与上述多个区域的各个区域和上述多个属性的各个属性的组合关联起来记录，上述过滤系数是除了道路与上述多个区域的各个区域之间的距离以外还根据道路的属性与多个属性(例如，行车道方向是东西南北中哪一个方向、道路类型是高速道路还是普通公路)的各个属性之间的距离而确定的。过滤运算处理部126从存储装置读取由数据记录部121记录的多个探测器数据，除了从上述多个区域中选择与该多个探测器数据的各个探测器数据表示的观测位置对应的区域以外，还从上述多个属性中选择与该多个探测器数据的各个探测器数据表示的观测值的属性一致的属性。过滤运算处理部126按照所选择的区域和属性的组合，读取与该组合关联地由过滤系数记录部125记录的过滤系数。过滤运算处理部126利用该过滤系数，对该多个探测器数据的各个探测器数据表示的观测值进行加权，对加权后的观测值进行统计。
根据本实施方式，利用过滤系数，对探测器数据的观测值进行加权，该过滤系数不仅对应于道路与探测器数据的观测地点之间的地理距离，还对应于道路的属性与探测器数据的观测地点的属性之间的数学距离，因此，在探测器数据的统计中，能够实现更高精度的统计。
此外，也可以是，在所读取的多个探测器数据中存在车辆速度的观测值超过道路限制速度的探测器数据时，过滤运算处理部126针对该探测器数据，增大所读取的过滤系数后，对观测值进行加权。在该情况下，抑制了超过限制速度的车辆对观测结果带来的影响，能够得到更准确的统计结果。
也可以是，过滤系数记录部125针对与道路之间的距离为一定距离以上的区域，从记录对象中除去过滤系数。在该情况下，抑制了测位精度低(或测位功能存在问题)的车辆对观测结果带来的影响，能够得到更高精度的统计结果。
也可以是，过滤运算处理部126从上述多个区域中的由过滤系数记录部125记录的过滤系数小的区域开始，依次与所读取的多个探测器数据的各个探测器数据表示的观测位置进行对照，由此从上述多个区域中提取并选择与该多个探测器数据的各个探测器数据表示的观测位置对应的区域。在该情况下，过滤运算处理部126能够更快速地确定与各探测器数据的观测地点对应的过滤系数。特别是，在区域和属性的组合的数量变得庞大时(例如，图5中，仅仅在纬度＝35.0、经度＝139.0的一个区域上就存在行车道方向及道路类型的4种不同组合)可得到很大的效果。
也可以是，根据地理的条件，将上述多个区域设定为不同的大小。例如，可以考虑，在道路所处的地理范围内将相当于市区的部分分割为比相当于郊区的部分更精细。在该情况下，可得到更高精度的统计结果。
图6是探测器数据处理装置102的硬件结构的一例的图。
在图6中，探测器数据处理装置102是计算机，具备LCD901(Liquid CrystalDisplay：液晶显示器)、键盘902(K/B)、鼠标903、FDD904(Flexible Disk Drive：软盘装置)、CDD905(Compact Disc Drive：压缩盘装置)、打印机906这样的硬件设备。这些硬件设备借助缆线、信号线相连接。也可以采用CRT(Cathode Ray Tube：阴极射线管)、或其他表示装置，来取代LCD901。也可以采用触摸面板、触摸垫、轨迹球、手写板、或其他定位设备(pointing device)，来取代鼠标903。
探测器数据处理装置102具备用于执行程序的CPU911(Central Processing Unit：中央处理单元)。CPU911是处理装置的一例。CPU911经由总线912与ROM913(ReadOnly Memory：只读存储器)、RAM914(Random Access Memory：随机存取存储器)、通信板915、LCD901、键盘902、鼠标903、FDD904、CDD905、打印机906、HDD920(Hard Disk Drive)连接，并且对这些硬件设备进行控制。也可以采用闪存、光盘装置、存储卡读写器、或其他记录介质，来取代HDD920。
RAM914是易失性存储器的一例。ROM913、FDD904、CDD905、HDD920是非易失性存储器的一例。这些是存储装置的一例。通信板915、键盘902、鼠标903、FDD904、CDD905是输入装置的一例。另外，通信板915、LCD901、打印机906是输出装置的一例。
通信板915与LAN(Local Area Network：局域网)等连接。不限于LAN，通信板915也可以与IP-VPN(Internet Protocol Virtual Private Network：互联网协议-虚拟专用网)、广域LAN、ATM(Asynchronous Transfer Mode：异步传输模式)网络这样的WAN(Wide Area Network：广域网)、或互联网连接。LAN、WAN、互联网是网络的一例。
在HDD920中存储有操作系统921(OS)、窗口系统(Window System)922、程序组923、文件组924。程序组923的程序由CPU911、操作系统921、窗口系统922执行。在程序组923中，包含用于执行本实施方式的说明中以“～部”来说明的功能的程序。由CPU911读取并执行程序。在文件组924中，包含本实施方式的说明中以“～数据”、“～信息”、“～ID(标识符)”、“～标志”、“～结果”来说明的数据、信息、信号值、变量值、参数，作为“～文件”、“～数据库”、“～表格”的各项目。“～文件”、“～数据库”、“～表格”存储在RAM914、HDD920等记录介质中。RAM914、HDD920等记录介质中存储的数据、信息、信号值、变量值、参数经由读写电路被CPU911读入到主存储器、高速缓冲存储器中，用于提取、检索、参照、比较、运算、计算、控制、输出、打印、显示这样的CPU911的处理(动作)中。在提取、检索、参照、比较、运算、计算、控制、输出、打印、显示这样的CPU911的处理中，数据、信息、信号值、变量值、参数暂时存储在主存储器、高速缓冲存储器、缓存中。
本实施方式的说明中使用的框图和流程图的箭头的部分主要表示数据和信号的输入输出。数据和信号记录在RAM914等存储器、FDD904的软盘(FD)、CDD905的压缩盘(CD)、HDD920的磁盘、光盘、DVD(Digital Versatile Disc：数字通用光盘)、或其他记录介质中。另外，数据和信号通过总线912、信号线、缆线、或其他传输介质进行传输。
本实施方式的说明中以“～部”来说明的部分也可以是“～电路”、“～装置”、“～设备”，另外，也可以是“～步骤”、“～工序”、“～顺序”、“～处理”。即，以“～部”来说明的部分也可以利用ROM913中存储的固件来实现。或者，以“～部”来说明的部分也可以仅仅利用软件、或仅仅利用元件、设备、基板、布线这样的硬件来实现。或者，以“～部”来说明的部分也可以利用软件和硬件的组合、或软件、硬件、固件的组合来实现。固件和软件作为程序存储在软盘、压缩盘、磁盘、光盘、DVD等记录介质中。由CPU911读取程序，由CPU911执行程序。即，程序使计算机作为本实施方式的说明中叙述的“～部”发挥功能。或者，程序使计算机执行本实施方式的说明中叙述的“～部”的顺序、方法。
图7是示出探测器数据处理装置102的动作(本实施方式的探测器数据处理方法、本实施方式的程序的处理顺序)的流程图。
步骤S101是预先计算过滤系数的处理。在更新了地图信息的情况下，或者，在将新的统计对象追加到地图信息中的情况下等，执行该处理。关于该处理的细节，使用图8，在下面进行说明。
步骤S102是使用步骤S101中计算出的过滤系数，对探测器数据进行统计的处理。在从数据请求响应部128发出了对特定地图信息的统计请求的情况下，或者，在定期地更新统计结果记录部127的情况下等，执行该处理。关于该处理的细节，使用图9，在下面进行说明。
下面，使用图8，对本实施方式中的过滤系数生成处理的动作进行说明。
在步骤S111中，过滤系数计算部124从地图信息记录部122提取作为过滤系数生成对象的地图信息。
在步骤S112中，过滤系数计算部124针对步骤S111中提取的地图信息，按照由过滤设计信息记录部123记录的参数，计算过滤系数。
在步骤S113中，过滤系数计算部124使步骤S112中计算出的过滤系数与过滤系数计算中使用的地图信息相关联起来，由过滤系数记录部125进行记录。
下面，使用图9，对本实施方式中的过滤运算执行处理的动作进行说明。
在步骤S121中，过滤运算处理部126从过滤系数记录部125提取与作为统计对象的地图信息对应的过滤系数。
在步骤S122中，过滤运算处理部126针对步骤S121中提取的各过滤系数，从数据记录部121提取作为统计对象的探测器数据。
在步骤S123中，过滤运算处理部126针对步骤S121中提取的各过滤系数和步骤S122中提取的与此对应的探测器数据的组合，实施以过滤系数为权重的探测器数据的统计处理。
在步骤S124中，过滤运算处理部126将步骤S123中计算出的统计结果和与过滤系数关联的地图信息关联起来，由统计结果记录部127进行记录。
在本实施方式中，探测器数据处理装置102进行基于过滤运算的统计处理。据此，即使在探测器数据与地图信息的关系包含不确定性的情况下，也可得到能够在不损失探测器数据具有的信息量的情况下进行统计的效果，同时可得到能够进行基于精细空间粒度的统计的效果。
另外，探测器数据处理装置102预先计算并记录过滤系数。据此，可得到对精细的地图信息也能抑制过滤运算处理中的计算负荷的效果。
通过以上的动作，在探测器数据的统计中，能够实现基于精细空间粒度的统计，而且抑制探测器数据所具有的信息量的损失，由此可得到能够实现高精度的统计的效果。
如以上说明那样，本实施方式的探测器数据处理装置102通过过滤运算，将地图信息和探测器数据关联起来进行统计。据此，探测器数据统计中的便利性得到提高。特别是，在对探测器数据进行统计时，能够实现基于精细空间粒度的统计，而且抑制探测器数据所具有的信息量的损失，由此能够实现高精度的统计。
如上所述，探测器数据处理装置102也可以预先计算并记录过滤运算中使用的过滤系数。
探测器数据处理装置102在记录过滤系数时，也可以从记录对象中除去利用频度低的网格。
探测器数据处理装置102在记录过滤系数时，也可以从过滤系数小的网格开始依次进行对照。
探测器数据处理装置102在记录过滤系数时，也可以利用二叉树从似然度高的网格开始依次进行对照。
探测器数据处理装置102在计算过滤系数时，也可以根据地图信息调整过滤系数的计算参数。
探测器数据处理装置102例如将至少包含表示道路的纬度及经度信息的信息用作地图信息，将至少包含纬度、经度和速度的数据用作探测器数据，将由纬度和经度构成的距离作为过滤系数，来估计速度分布。
探测器数据处理装置102也可以将包含限制速度的信息用作地图信息，使具有超过限制速度的速度信息的探测器数据的过滤系数急速地增大。
如上所述，探测器数据处理装置102可以使用于车辆的交通信息估计中。
在该情况下，作为统计处理的对象的信息是交通信息。因而，优选的是，数据记录部121记录根据车辆的速度、经过特定道路所需的时间、或车载摄像机、起动停止次数而估计的拥塞程度等，作为统计对象数据。另外，优选的是，为了能够与道路关联起来，记录进行了数据计测的地点的纬度和经度、用于确定行车道的上下的行进方向等，作为地图数据。此外，优选的是，为了提高统计的精度，还记录高速道路和普通公路等的道路的类型、用于分离因车型导致的差异的车型信息等。
另一方面，自然是按照道路来统计交通信息的。因而，优选的是，地图信息记录部122记录构成道路的地点的纬度和经度、用于确定行车道的上下的行车道方向等。此外，优选的是，为了提高统计的精度，记录高速道路和普通公路等的道路的类型、用于从统计中除去超过限制速度的车辆的限制速度信息等。
在交通信息的统计中，优选的是，使统计对象的道路条件与探测器数据的收集条件一致。因而，优选的是，在过滤系数计算部124中，使用上述地图信息，计算道路的纬度经度与探测器数据之间的距离、行车道方向与行进方向的一致度、其他各种道路信息的一致度的加权的距离。另外，优选的是，为了从统计对象中除去不适宜的数据，针对一致程度偏离一定程度以上的数据、以及超过了限制速度的数据，进行使得距离急速地增大的处理。
优选的是，在过滤设计信息记录部123中，为了能够灵活地应用这些条件，可按每个道路指定参数。例如，关于与道路之间的距离的判定，在市区中取窄的距离、在郊区中取宽的距离，由此在地图精度高的市区中能够实现粒度精细的统计，并且在地图精度比较低的郊区中抑制因误差而产生的信息量的损失。
在过滤运算处理部126中，平均值等统计量的运算处理是有效的。此外，作为交通信息特有的情形，可举出信号灯等待或右转弯等待等的不连续的现象。因此，特别优选的是，进行分布估计或直方图(histogram)计算处理。
通过以上的动作，可得到能够根据探测器数据利用精细的粒度对交通信息进行估计的效果。
以上，对本发明的实施方式进行了说明，但是本发明不限定于本实施方式，可以根据需要进行各种变更。
标号说明：
100：探测器数据处理系统；101：探测器；102：探测器数据处理装置；103：探测器数据利用服务器；110：传感器类；111：数据发送部；120：数据接收部；121：数据记录部；122：地图信息记录部；123：过滤设计信息记录部；124：过滤系数计算部；125：过滤系数记录部；126：过滤运算处理部；127：统计结果记录部；128：数据请求响应部；901：LCD；902：键盘；903：鼠标；904：FDD；905：CDD；906：打印机；911：CPU；912：总线；913：ROM；914：RAM；915：通信板；920：HDD；921：操作系统；922：窗口系统；923：程序组；924：文件组。

Claims (11)

1.一种探测器数据处理装置，其特征在于，所述探测器数据处理装置具备：
数据记录部，其将多个探测器数据记录在存储装置中，所述多个探测器数据由观测特定现象的探测器生成，表示观测位置和观测值；
过滤系数记录部，其将过滤系数与多个区域的各个区域关联起来记录在存储装置中，所述过滤系数是根据在被分割为所述多个区域的地理范围内存在的地理要素与所述多个区域的各个区域之间的距离而确定的；以及
过滤运算处理部，其从存储装置中读取由所述数据记录部记录的多个探测器数据，从所述多个区域中选择与该多个探测器数据的每一个探测器数据表示的观测位置对应的区域，按照所选择的区域，从存储装置读取与该区域关联地由所述过滤系数记录部记录的过滤系数，利用该过滤系数，对该多个探测器数据的每一个探测器数据表示的观测值进行加权，对加权后的观测值进行统计。
2.根据权利要求1所述的探测器数据处理装置，其特征在于，
所述数据记录部记录除了观测位置和观测值以外还表示观测地的属性的多个探测器数据，
所述过滤系数记录部将过滤系数、与所述多个区域的每一个区域和多个属性的每一个属性的组合关联地记录，该过滤系数是除了所述地理要素与所述多个区域的每一个区域之间的距离以外还根据所述地理要素的属性与所述多个属性的每一个属性之间的距离而确定的，
所述过滤运算处理部除了从所述多个区域中选择与所读取的多个探测器数据的每一个探测器数据表示的观测位置对应的区域以外，还从所述多个属性中选择与该多个探测器数据的每一个探测器数据表示的观测值的属性一致的属性，按照所选择的区域和属性的组合，读取与该组合关联地由所述过滤系数记录部记录的过滤系数。
3.根据权利要求2所述的探测器数据处理装置，其特征在于，
所述探测器是车辆，
所述地理要素是道路，
所述多个属性是行车道方向、道路类型、或者它们的组合。
4.根据权利要求1或2所述的探测器数据处理装置，其特征在于，
所述探测器是车辆，
所述地理要素是道路，
所述特定现象包含所述车辆的速度，
在所读取的多个探测器数据中存在所述车辆的速度的观测值超过所述道路的限制速度的探测器数据时，所述过滤运算处理部针对该探测器数据，增大所读取的过滤系数后，对观测值进行加权。
5.根据权利要求1或2所述的探测器数据处理装置，其特征在于，
所述探测器是车辆，
所述地理要素是道路，
所述特定现象包含所述道路的拥塞。
6.根据权利要求1至5中任意一项所述的探测器数据处理装置，其特征在于，
所述过滤系数记录部针对与所述地理要素之间的距离为一定距离以上的区域，从记录对象中除去过滤系数。
7.根据权利要求1至6中任意一项所述的探测器数据处理装置，其特征在于，
所述过滤运算处理部从所述多个区域中的由所述过滤系数记录部记录的过滤系数小的区域开始，依次与所读取的多个探测器数据的各个探测器数据表示的观测位置进行对照，由此从所述多个区域中提取并选择与该多个探测器数据的各个探测器数据表示的观测位置对应的区域。
8.根据权利要求1至7中任意一项所述的探测器数据处理装置，其特征在于，
所述多个区域根据地理的条件被设定为不同的大小。
9.一种探测器数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
数据记录部将多个探测器数据记录在存储装置中，所述多个探测器数据由观测特定现象的探测器生成，表示观测位置和观测值；
过滤系数记录部将过滤系数与多个区域的各个区域关联起来记录在存储装置中，所述过滤系数是根据在被分割为所述多个区域的地理范围内存在的地理要素与所述多个区域的各个区域之间的距离而确定的；以及
过滤运算处理部从存储装置中读取由所述数据记录部记录的多个探测器数据，从所述多个区域中选择与该多个探测器数据的每一个探测器数据表示的观测位置对应的区域，按照所选择的区域，从存储装置读取与该区域关联地由所述过滤系数记录部记录的过滤系数，利用该过滤系数，对该多个探测器数据的每一个探测器数据表示的观测值进行加权，对加权后的观测值进行统计。
10.一种程序，其特征在于，该程序使计算机作为如下部分发挥功能：
数据记录部，其将多个探测器数据记录在存储装置中，所述多个探测器数据由观测特定现象的探测器生成，表示观测位置和观测值；
过滤系数记录部，其将过滤系数与多个区域的每一个区域关联起来记录在存储装置中，所述过滤系数是根据在被分割为所述多个区域的地理范围内存在的地理要素与所述多个区域的每一个区域之间的距离而确定的；以及
过滤运算处理部，其从存储装置中读取由所述数据记录部记录的多个探测器数据，从所述多个区域中选择与该多个探测器数据的每一个探测器数据表示的观测位置对应的区域，按照所选择的区域，从存储装置读取与该区域关联地由所述过滤系数记录部记录的过滤系数，利用该过滤系数，对该多个探测器数据的每一个探测器数据表示的观测值进行加权，对加权后的观测值进行统计。
11.一种探测器数据处理系统，其特征在于，所述探测器数据处理系统具备：
探测器，其观测特定现象，生成表示观测位置和观测值的多个探测器数据；以及
探测器数据处理装置，
所述探测器数据处理装置具备：
数据记录部，其将由所述探测器生成的多个探测器数据记录在存储装置中，所述多个探测器数据表示观测位置和观测值；
过滤系数记录部，其将过滤系数与多个区域的每一个区域关联起来记录在存储装置中，所述过滤系数是根据在被分割为所述多个区域的地理范围内存在的地理要素与所述多个区域的每一个区域之间的距离而确定的；以及
过滤运算处理部，其从存储装置中读取由所述数据记录部记录的多个探测器数据，从所述多个区域中选择与该多个探测器数据的每一个探测器数据表示的观测位置对应的区域，按照所选择的区域，从存储装置读取与该区域关联地由所述过滤系数记录部记录的过滤系数，利用该过滤系数，对该多个探测器数据的每一个探测器数据表示的观测值进行加权，对加权后的观测值进行统计。
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Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6421580B2 (ja) 2014-12-15 2018-11-14 住友電気工業株式会社 交通信号制御装置、コンピュータプログラム、及び交通信号制御方法
WO2016136616A1 (ja) * 2015-02-23 2016-09-01 住友電気工業株式会社 交通指標生成装置、交通指標生成方法及びコンピュータプログラム
US20170287328A1 (en) * 2016-03-29 2017-10-05 Sirius Xm Radio Inc. Traffic Data Encoding Using Fixed References
JP6898272B2 (ja) * 2016-12-20 2021-07-07 ヤフー株式会社 選択装置、選択方法及び選択プログラム
US11533589B2 (en) 2017-09-18 2022-12-20 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) Network-assisted scanning of a surrounding environment
WO2019053695A1 (en) 2017-09-18 2019-03-21 Telefonaktiebolaget L M Ericsson (Publ) SYSTEM AND METHOD FOR PROVIDING ACCURATE DRIVING RECOMMENDATIONS BASED ON NETWORK-ASSISTED SCAN OF AN AMBIENT ENVIRONMENT
US10766494B2 (en) * 2018-02-16 2020-09-08 GM Global Technology Operations LLC Road surface characterization based upon filter coefficients
WO2019163262A1 (ja) * 2018-02-23 2019-08-29 住友電気工業株式会社 交通信号制御装置、交通信号制御方法、及びコンピュータプログラム
WO2021002219A1 (ja) * 2019-07-03 2021-01-07 日立オートモティブシステムズ株式会社 車両制御装置

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH10160494A (ja) * 1996-11-29 1998-06-19 Toyota Motor Corp 車載通信処理装置
JP2004062594A (ja) * 2002-07-30 2004-02-26 Equos Research Co Ltd 道路の渋滞予測方法およびプログラム
US20070208495A1 (en) * 2006-03-03 2007-09-06 Chapman Craig H Filtering road traffic condition data obtained from mobile data sources
WO2008117787A1 (ja) * 2007-03-27 2008-10-02 Nec Corporation マップマッチングシステム、マップマッチング方法およびプログラム
JP2009015739A (ja) * 2007-07-09 2009-01-22 Xanavi Informatics Corp 交通情報配信サーバ、交通情報配信システム、および交通情報配信方法
CN101430829A (zh) * 2008-12-18 2009-05-13 中国移动通信集团江苏有限公司 一种基于gsm数据网进行交通疏导的方法及系统
CN201655018U (zh) * 2009-11-02 2010-11-24 北京中交国通智能交通系统技术有限公司 路况监控传感器

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6650948B1 (en) * 2000-11-28 2003-11-18 Applied Generics Limited Traffic flow monitoring
US8700296B2 (en) * 2006-03-03 2014-04-15 Inrix, Inc. Dynamic prediction of road traffic conditions
US20070208498A1 (en) * 2006-03-03 2007-09-06 Inrix, Inc. Displaying road traffic condition information and user controls
US7912628B2 (en) * 2006-03-03 2011-03-22 Inrix, Inc. Determining road traffic conditions using data from multiple data sources
US20070294023A1 (en) * 2006-06-19 2007-12-20 Navteq North America, Llc Traffic data collection with probe vehicles
EP2006818B1 (en) * 2007-06-15 2012-04-25 Xanavi Informatics Corporation Traffic information providing system and method for generating traffic information
CN102110364B (zh) * 2009-12-28 2013-12-11 日电（中国）有限公司 基于路口和路段的交通信息处理方法和装置
MX368600B (es) * 2013-03-14 2019-10-09 Sirius Xm Radio Inc Codificador de alta resolucion y transmision de informacion de trafico.

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH10160494A (ja) * 1996-11-29 1998-06-19 Toyota Motor Corp 車載通信処理装置
JP2004062594A (ja) * 2002-07-30 2004-02-26 Equos Research Co Ltd 道路の渋滞予測方法およびプログラム
US20070208495A1 (en) * 2006-03-03 2007-09-06 Chapman Craig H Filtering road traffic condition data obtained from mobile data sources
WO2008117787A1 (ja) * 2007-03-27 2008-10-02 Nec Corporation マップマッチングシステム、マップマッチング方法およびプログラム
JP2009015739A (ja) * 2007-07-09 2009-01-22 Xanavi Informatics Corp 交通情報配信サーバ、交通情報配信システム、および交通情報配信方法
CN101430829A (zh) * 2008-12-18 2009-05-13 中国移动通信集团江苏有限公司 一种基于gsm数据网进行交通疏导的方法及系统
CN201655018U (zh) * 2009-11-02 2010-11-24 北京中交国通智能交通系统技术有限公司 路况监控传感器

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