JP2000207675A - 交通情報管理装置および交通情報管理方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 精度よくかつ効率的に上流地点と下流地点と
の間における車両の旅行時間を計測することができる交
通情報管理装置を提供する。 【解決手段】 交通情報管理装置は、道路の上流地点と
下流地点とのそれぞれに設けられた超音波式車両感知器
を備える。超音波式車両感知器は超音波によりその地点
を通過する車両の車高を特徴量として検出する。検出さ
れた車高とその検出が行なわれた時刻との関係が記録さ
れる。目立った特徴量を持つ車両（１）〜（１０）が注
目車両とされ、この注目車両の一群のデータが、下流地
点におけるデータと比較され、マッチングが行なわれる
ことで、この車両群が上流地点から下流地点まで走行す
るのに要した時間が計測される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は交通情報管理装置
および方法に関し、特に道路の上流地点と下流地点とで
通過する車両の特徴量を収集し、収集された一群の車両
の特徴量のマッチングを行なうことで、上流地点と下流
地点との間の旅行時間を算出する交通情報管理装置およ
び方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】特開昭５８−９６４００号公報において
は、車両の走行時間計測方法が開示されている。この方
法は、２つの地点にカラーカメラを設置し、この情報か
ら車両の車種、および色を求め、上流の車両群と下流の
車両群とを照合して、同一のものがただ１つである組合
せを検索し、旅行時間を算出するものである。

【０００３】特開平９−９１５８８号公報においては、
車の旅行時間計測装置が開示されている。これは、上流
地点と下流地点とで超音波パルスを用いて車両の車速と
車長とを推定し、ダイナミックプログラミング手法によ
り各車両の対応関係を決定して、旅行時間を推定するも
のである。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述の
特開昭５８−９６４００号公報に開示された技術は、上
流地点と下流地点との車両群から、個別に一致する車両
を選定するものであり、車両の検出精度が低いという問
題がある。また、この技術においては、車種や車速の検
出精度が完璧に良くない限り、同一性を判定することが
困難であるという問題がある。

【０００５】また、特開平９−９１５８８号公報に開示
された技術は、各車両の一致性を個別に決定していく方
法であり、車両群全体としての一致性を評価していない
ため、上流地点と下流地点との間で車両の流入出が多い
場合や、車両の追越しが多い場合には、旅行時間の推定
精度が悪くなるという問題がある。また、車両ごとの速
度は基本的に正しく求められないため、正しい車長を求
めることができない。したがって、精度の良くない情報
（車長）から、個別に一致性を評価していくのは困難で
ある。

【０００６】また、２つの地点における旅行時間を判定
する方法として、プレートナンバー法が知られている。
これは、上流地点と下流地点とで、車両のナンバープレ
ートを識別することで、その車両が上流地点から下流地
点まで移動する時刻を判定するものである。しかしなが
ら、プレートナンバー法を実現するためには、車両感知
器以外の情報収集装置（プレートナンバー読取装置）を
導入する必要があり、コスト的な制約が大きい。

【０００７】さらに、車両感知器を用いて、「距離÷感
知器により得られた車両の速度」により旅行時間を推定
する方法が知られている。しかしながら、この方法によ
ると１地点に設置された車両感知器の情報のみから旅行
時間を推定しているため、誤差が多いという問題があ
る。

【０００８】さらに、「車両の存在台数（または渋滞
長）÷下流域における車両の捌け量」に基づいて旅行時
間を推定する方法が知られている。しかしながらこの方
法においても、流入出する車両の計測ができないなどの
理由により計測誤差が生じるという問題がある。

【０００９】そこでこの発明は、精度よくかつ効率的に
上流地点と下流地点との間における車両の旅行時間の算
出を行なうことができる交通情報管理装置および方法を
提供することを目的としている。

【００１０】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
この発明のある局面に従うと、交通情報管理装置は道路
の上流地点に設置され、通過する車両の特徴量およびそ
の車両の通過時刻を収集する第１の収集手段と、道路の
下流地点に設置され、通過する車両の特徴量およびその
車両の通過時刻を収集する第２の収集手段と、上流地点
と下流地点との間の旅行時間であると推定される基準時
間を取得する取得手段と、取得された基準時間および第
１の収集手段で収集された車両の通過時刻に基づいて、
上流地点を通過した車両が下流地点へ到達する時刻を予
測する予測手段と、第２の収集手段により収集された特
徴量の第１の収集手段で収集された特徴量からのずれ
と、第２の収集手段により収集された車両の通過時刻の
予測された時刻からのずれとに基づいて、第１の収集手
段により収集された一群の車両の情報と、第２の収集手
段により収集された一群の車両の情報とのマッチングを
行なうマッチング手段と、マッチングの結果に基づき、
上流地点と下流地点との間の旅行時間を算出する算出手
段とを備える。

【００１１】この発明によるとマッチングの結果に基づ
き、上流地点と下流地点との間の旅行時間が算出される
ため、精度よくかつ効率的に上流地点と下流地点との間
における車両の旅行時間の算出を行なうことができる交
通情報管理装置を提供することが可能となる。

【００１２】好ましくは、第１および第２の収集手段の
それぞれは、ループ式センサと、センサの出力に基づい
て車両の車長を特徴量として識別する識別手段とを含
む。

【００１３】このようにループ式センサを収集手段に採
用すると、車両の特徴量の収集が容易となる。

【００１４】好ましくは、第１および第２の収集手段の
それぞれは、超音波式センサを含む。

【００１５】このように収集手段として超音波式センサ
を採用すると、特徴量の収集が容易となる。

【００１６】好ましくは、第１および第２の収集手段の
それぞれは、車両の走行音を収集するセンサを含む。

【００１７】このようにして、収集手段として走行音を
収集するセンサを採用すると、特徴量の収集が容易とな
る。

【００１８】好ましくは、第１および第２の収集手段の
それぞれは、車両の画像を得るカメラと、画像から、車
幅、車高、車長、車色、輝度および模様の一群の中から
単数または複数選択される特徴量を抽出する画像処理装
置を含む。

【００１９】このように収集手段としてカメラを採用す
ることとすると、特徴量の収集が容易となる。

【００２０】好ましくは、第１および第２の収集手段の
それぞれは、光型車両感知器を含む。

【００２１】このように収集手段に光型車両感知器を採
用すると、特徴量の収集が容易となる。

【００２２】好ましくは、第１および第２の収集手段の
それぞれは、マイクロ波型車両感知器を含む。

【００２３】このように収集手段にマイクロ波型車両感
知器を採用すると、特徴量の収集が容易となる。

【００２４】好ましくは、第１および第２の収集手段は
複数種類の特徴量を収集し、マッチング手段は複数種類
の特徴量の重み付けを行なうことでマッチングを行な
う。

【００２５】このように、複数種類の特徴量を収集し、
複数種類の特徴量の重み付けを行なうことでマッチング
を行なうようにすると、より正確な旅行時間の算出が可
能となる。

【００２６】好ましくは、マッチング手段は、車両の台
数ずれを判定することで、第２の収集手段により収集さ
れた車両の通過時刻の予測された時刻からのずれを判定
する。

【００２７】このように、車両の台数ずれを判定するこ
ととすると、容易にずれを判定することができる。

【００２８】好ましくは、マッチング手段は、特定の基
準を満たす車両の特徴量およびその車両の通過時刻のみ
をマッチングに利用する。

【００２９】このように、特定の基準を満たす車両の特
徴量およびその車両の通過時刻のみをマッチングに利用
するようにすると、交通情報管理装置における処理が容
易となる。

【００３０】好ましくは、第１および第２の収集手段
は、特定の基準を満たす車両の特徴量およびその車両の
通過時刻のみを収集する。

【００３１】このように、特定の基準を満たす車両の特
徴量およびその車両の通過時刻のみを収集するようにす
ると、交通情報管理装置における処理が容易となる。

【００３２】好ましくは交通情報管理装置は、算出手段
により算出された旅行時間の信頼度を算出する信頼度算
出手段をさらに備える。

【００３３】このように信頼度を算出するようにする
と、旅行時間の評価が容易になる。この発明の他の局面
に従うと交通情報管理装置は、道路の上流地点に設置さ
れ、通過する車両の特徴量およびその車両の通過時刻を
収集する第１の収集手段と、道路の下流地点に設置さ
れ、通過する車両の特徴量およびその車両の通過時刻を
収集する第２の収集手段と、第１の収集手段により収集
された車両の特徴量と第２の収集手段により収集された
車両の特徴量とのずれ、および、第１の収集手段により
収集された車両の通過時刻と、第２の収集手段により収
集された車両の通過時刻と、これら両地点間の推定旅行
時間となる基準時間とに基づいて、第１の収集手段によ
り収集された一群の車両情報と、第２の収集手段により
収集された一群の車両情報とのマッチングを行なうマッ
チング手段と、マッチングの結果に基づき、上流地点と
下流地点との間の旅行時間を算出する算出手段とを備え
る。

【００３４】この発明によると、マッチングの結果に基
づき、上流地点と下流地点との間の旅行時間が算出され
るため、精度よくかつ効率的に車両の旅行時間の算出を
行なうことができる交通情報管理装置を提供することが
可能となる。

【００３５】この発明の他の局面に従うと、交通情報管
理方法は、道路の上流地点において、通過する車両の特
徴量およびその車両の通過時刻を収集する第１の収集ス
テップと、道路の下流地点において、通過する車両の特
徴量およびその車両の通過時刻を収集する第２の収集ス
テップと、上流地点と下流地点との間の旅行時間である
と推定される基準時間を取得する取得ステップと、取得
された基準時間および第１の収集ステップで収集された
車両の通過時刻に基づいて、上流地点を通過した車両が
下流地点へ到達する時刻を予測する予測ステップと、第
２の収集ステップにより収集された特徴量の第１の収集
ステップで収集された特徴量からのずれと、第２の収集
ステップにより収集された車両の通過時刻の予測された
時刻からのずれとに基づいて、第１の収集ステップによ
り収集された一群の車両の情報と、第２の収集ステップ
により収集された一群の車両の情報とのマッチングを行
なうマッチングステップと、マッチングの結果に基づ
き、上流地点と下流地点との間の旅行時間を算出する算
出ステップとを備える。

【００３６】この発明によると、精度よくかつ効率的に
上流地点と下流地点との間における車両の旅行時間の算
出を行なうことができる交通情報管理方法を提供するこ
とが可能となる。

【００３７】この発明の他の局面に従うと、交通情報管
理方法は、道路の上流地点において、通過する車両の特
徴量およびその車両の通過時刻を収集する第１の収集ス
テップと、道路の下流地点において、通過する車両の特
徴量およびその車両の通過時刻を収集する第２の収集ス
テップと、第１の収集ステップにより収集された車両の
特徴量と第２の収集ステップにより収集された車両の特
徴量とのずれ、および、第１の収集ステップにより収集
された車両の通過時刻と、第２の収集ステップにより収
集された車両の通過時刻と、これら両地点間の推定旅行
時間となる基準時間とに基づいて、第１の収集ステップ
により収集された一群の車両情報と、第２の収集ステッ
プにより収集された一群の車両情報とのマッチングを行
なうマッチング手段と、マッチングの結果に基づき、上
流地点と下流地点との間の旅行時間を算出する算出ステ
ップとを備える。

【００３８】この発明によると、精度よくかつ効率的に
上流地点と下流地点との間における車両の旅行時間の算
出を行なうことができる交通情報管理方法を提供するこ
とが可能となる。

【００３９】

【発明の実施の形態】［第１の実施の形態］図１は、本
発明の第１の実施の形態における道路交通管制システム
の構成を示すブロック図である。図を参照して、道路交
通管制システムは、大きくは交通管制センター１００
と、路上に設置された交通情報収集装置２００と、路上
に設置された交通情報提供装置３００と、映像データや
車両の特徴量を表示するＣＲＴ４００と、交通情報提供
装置３００から情報を得て表示を行なう情報表示板５０
０と、交通情報提供装置３００から情報を得る自動車６
００とから構成される。

【００４０】交通管制センター１００は、交通情報処理
やシステムの監視を行なう装置であり、交通情報処理装
置と情報監視装置とから構成される。

【００４１】交通情報処理装置は、交通量、速度および
占有率の計測と、ＯＤ情報収集と、渋滞度、および渋滞
長の計測と、疎密波解析と、突発事象検知と、暴走車両
検知と、特定車両追跡と、地震検知と、旅行時間計測
と、存在台数推定と、旅行時間予測と、流入制御処理
と、交通流シミュレーション処理とを行なう。

【００４２】情報監視装置は、システム表示板と、シス
テム監視装置と、システム介入装置とから構成される。
情報監視装置によりユーザは交通情報を得ることができ
る。

【００４３】交通情報収集装置２００は、道路の少なく
とも２箇所（上流地点と下流地点）に設置される超音波
式車両感知器などにより構成され、車両の特徴量を収集
する。

【００４４】ここで言う、上流地点と下流地点とは、図
２〜図４のようなものである。ここで、白い三角は上流
地点、黒い三角は下流地点、矢印は車両の流れを表わ
す。図２は単路の場合、図３は分岐の場合、図４は交差
点の場合を示す。

【００４５】あるいは、分岐や交差点がある場合でも、
東名高速、国道２号線、甲州街道、明治通、などのよう
に、路線沿いに上流地点と下流地点を設定してもよい。

【００４６】交通情報提供装置３００は、情報表示板５
００や自動車６００に対し情報を提供する。

【００４７】図５は、道路交通管制システムの外観を示
す図である。図を参照して、交通情報収集装置は、超音
波式車両感知器２０１ａ，２０１ｂと、超音波式車両感
知器２０１ａ，２０１ｂからの信号を処理する一次処理
装置２０３ａ，２０３ｂとから構成される。

【００４８】超音波式車両感知器２０１ａ，２０１ｂ
は、道路Ｒに設けられ、道路を通過する車両Ｖがその位
置を通過したことと、車両の高さ（車高）とを検出す
る。その検出信号は、一次処理装置２０３ａ，２０３ｂ
に入力される。一次処理装置２０３ａ，２０３ｂから
は、上流地点または下流地点を車両が通過した時刻とそ
の車両の車高とが出力され、交通管制センター１００へ
送られる。

【００４９】なお、ここでは超音波式車両感知器２０１
ａは、超音波式車両感知器２０１ｂよりも道路の下流に
設けられているものとする。超音波式車両感知器２０１
ａの設置されている地点を「下流地点」、超音波式車両
感知器２０１ｂの設置されている地点を「上流地点」と
いう。

【００５０】本実施の形態においては、上流地点におい
て一定の基準を満たした一定数（Ｎ台）の車両（この車
両を注目車両と定義する。）を含む車両群を１つの車両
群として、計測の対象とする。下流地点においては、こ
の車両群を構成する車両の台数や車両の順序が変わって
いると考えられるため、上流地点で得られた車両群の特
徴量と、下流地点で得られた車両の特徴量とを全体とし
て所定のマッチングの評価基準により評価することで、
車両群の対応づけを行なう。

【００５１】図６は、上流地点に設けられた超音波式車
両感知器２０１ｂにより検出された車高（特徴量）を縦
軸に示し、検出が行なわれた時刻を横軸に示したグラフ
である。図に示されるように、時刻の経過とともに検出
された車両の特徴量が記録されている。

【００５２】マッチング処理の性能を高めるために、マ
ッチングの対象とする車両（注目車両）は比較的出現頻
度の少ない特徴量を有するもの（ここでは比較的車高が
高いもの）に限定している。また、本実施の形態におい
ては注目車両としてＮ＝１０台の車両（１）〜（１０）
を用いることとしている。１０台の車両の検出は時刻ｔ
_u から時間Ｔの期間により行なわれたものとする。

【００５３】図７は、下流地点に設けられた超音波式車
両感知器２０１ａにより検出された車高（特徴量）を縦
軸に示し、検出が行なわれた時刻を横軸に示したグラフ
である。ここでの検出は、基準時刻ｔ_d から行なわれる
ものとする。基準時刻ｔ_d は、時刻ｔ_u と、前回に計測
された旅行時間とによって決定される。

【００５４】図７に示されるように下流地点では、上流
地点（図６）と比較して、注目車両の順番や車両群を構
成する注目車両の数が変化している。より詳しくは図６
と比較して図７においては、車両（２）および（５）が
検出されていない。これは、センサの検出誤差が生じた
り、車両（２）および（５）が車線変更したり、他の分
岐路に進んだり、停止したなどという理由によるもので
ある。

【００５５】また、下流地点においては、上流地点では
検出されなかった車両（●で示される車両）が新たに検
出されている。

【００５６】これらの図６および図７に示されるデータ
に基づいてマッチングが行なわれ、図６の車両群（１）
〜（１０）が下流地点まで移動する時間（旅行時間）が
判定される。

【００５７】たとえば、個々の車両において考えてみる
と、図６の時刻ｔ₇ に上流地点を通過した車両（７）が
下流地点で検出された車両のどれに該当するかは、以下
のようにして判断される。

【００５８】まず、以前に求められた上流地点と下流地
点との間の旅行時間を、上流地点で車両の検出を開始し
た時刻ｔ_u に加えることで基準時刻ｔ_d を求める。次
に、基準時刻ｔ_d に（ｔ₇ −ｔ_u ）を加えることで、車
両（７）に対する期待時刻（下流地点を通過するであろ
うと考えられる時刻）を求める。

【００５９】この車両（７）に対する期待時刻の前後ｔ
₀ （ｔ₀ は所定の時間）の時間範囲内において所定の関
数を用いて、最も車両（７）に近いと考えられる車両を
決定する。ここでｔ₀ は注目車両の上流地点および下流
地点の間の旅行時間の特性が平均的にどの程度ばらつく
かにより決定される。

【００６０】車両（７）に最も近いと考えられる車両を
決定するためには以下の処理が行なわれる。

【００６１】まず、時刻（ｔ_d ＋（ｔ₇ −ｔ_u ））±ｔ
₀ の範囲において、注目車両（ここでは図６の車両
（７））に対応する候補車両を求める。これは、注目車
両の特徴量に比較的近い特徴量を有する車両を候補車両
とするものである。ただし、候補車両の数ｍが一定値ｍ
₀ 台以上存在するような場合には、候補車両が多すぎて
信頼できる対応ができないものと考え、候補車両が１台
もない場合と同様に扱う。なお、ここでｍ₀ は、特徴量
の検出誤差と注目車両の台数Ｎなどにより決定される。

【００６２】そして、それぞれの候補車両において、注
目車両との特徴量のずれ（特徴量の差）ｘを求める。ま
た、それぞれの候補車両が下流地点で検出された時刻の
期待時刻からのずれｙを求める。

【００６３】そして、ａ｜ｘ｜＋ｂ｜ｙ｜の値の最も小
さい車両が、注目車両に最も近い車両であるとされ、処
理が行なわれる。なお、ここで変数ａおよびｂは所定の
定数である。

【００６４】１つの車両群（たとえば図６の（１）〜
（１０））に含まれる注目車両であって、候補車両が存
在するもののそれぞれにおいて、ａ｜ｘ｜＋ｂ｜ｙ｜の
最小値が求められ、その平均値が、その基準時刻（ここ
ではｔ_d ）の評価値とされる。

【００６５】ただし、候補車両のない注目車両の数が一
定値ｎ₀ を超える場合には、その基準時刻においては車
両の対応づけができないものと判定し、評価値は無限大
とされる。ここでｎ₀ は、Ｎと上流地点および下流地点
間の車両の流入出の確率などによりほぼ決定される。

【００６６】たとえば、図８を参照して、上流地点にお
ける注目車両Ａに対して下流地点の車両Ａ、Ｃが候補車
両とされており、注目車両Ｃに対して下流地点の車両Ｃ
が候補車両とされており、上流地点における注目車両Ｄ
に対して下流地点の車両Ｅ、Ｆ、Ｇが候補車両とされて
おり、上流地点における注目車両Ｅに対して下流地点の
車両Ｅが候補車両とされている場合を想定すると、注目
車両Ａ〜Ｅのそれぞれの候補車両の数ｍは、２、０、
１、３、１となる。また、候補車両のない注目車両の数
は１（注目車両Ｂのみ）となる。また、候補車両のある
注目車両の数ｎは４となる。

【００６７】基準時刻ｔ_d は、図９のＩ〜Ｖに示される
ように少しずつずらされ、それぞれの基準時刻において
評価値が算出される。その中で最も評価値が良いもの
が、車両の到達した時刻と判定される。

【００６８】図１０〜図１２は交通管制センター１００
において行なわれる処理を示すフローチャートである。
図を参照して、ステップＳ１０１においてシステムの初
期設定が行なわれる。この初期設定においては、注目車
両、特徴量、および処理周期などの条件設定が行なわれ
る。また、各種の定数などの設定が行なわれる。

【００６９】ステップＳ１０３において、交通管制セン
ター１００は、現在の時刻を参照する。ステップＳ１０
５で、参照された時刻に基づいて、現在が周期処理を開
始するタイミングであるかを判定する。ＹＥＳになるま
で、ステップＳ１０３からの処理を繰返し行なう。

【００７０】ステップＳ１０５でＹＥＳになると、ステ
ップＳ１０７において、上流地点で得られたデータに基
づき、最も新しい注目車両Ｎ台（ここではＮ＝１０とす
る）を選定する。これは具体的には、図６に示される車
両（１）〜（１０）を選定するものである。

【００７１】ステップＳ１０９において、注目車両
（１）〜（１０）のそれぞれの通過時刻と特徴量とを検
出し、設定する。ステップＳ１１１で、基準時刻を順次
ずらし、下流地点で得られたデータとのマッチングを開
始する。たとえば、この基準時刻は初期状態においては
図７に示される基準時刻ｔ_d であるものとする。

【００７２】ステップＳ１１３で選定された注目車両を
順次参照する。ステップＳ１１５で各注目車両の下流地
点での通過の期待時刻を算出する。ステップＳ１１７で
期待時刻の周辺（±ｔ₀ ）を探索し、その注目車両に対
する候補車両を調査する。ステップＳ１１９で候補車両
が存在するかが判定され、ＹＥＳであればステップＳ１
２１へ進み、ＮＯであればステップＳ１１３に戻り次の
注目車両の処理を行なう。

【００７３】ステップＳ１２１において、候補車両が一
定数以上であるかが判定され、ＹＥＳであればステップ
Ｓ１１３へ戻り、ＮＯであればステップＳ１２３へ進
む。

【００７４】ステップＳ１２３において、各候補車両ご
とに注目車両からの特徴量のずれ量ｘと期待時刻からの
ずれｙとを記録する。次に、ステップＳ１２５で候補車
両ごとにａ｜ｘ｜＋ｂ｜ｙ｜の式により評価値を算出し
記録する。

【００７５】ステップＳ１２７で、各候補車両ごとに得
られた評価値の最小値を累計評価値に累計する。ステッ
プＳ１２９で、すべての注目車両について処理が終了し
たかが判定され、ＮＯであれば、ステップＳ１１３へ戻
り次の注目車両の処理を開始する。ＹＥＳであれば、ス
テップＳ１３１へ進む。

【００７６】ステップＳ１３１で、上流地点と下流地点
とで対応のついた注目車両（候補車両のある注目車両）
の数ｎを参照する。ステップＳ１３３でその数が一定値
ｎ₀以下であるかが判定され、ＹＥＳであればステップ
Ｓ１５７で評価値を無限大とする。また、ＮＯであれ
ば、ステップＳ１３５で累計評価値を対応のついた注目
車両の数ｎで割る。そして、ステップＳ１３７で無限大
とされた評価値または累計評価値を対応のついた注目車
両の数ｎで割った値がその基準時刻における評価値とし
て記録される。

【００７７】ステップＳ１３９で調査を行なうすべての
基準時刻について処理が終了したかが判定され、ＮＯで
あればステップＳ１１１へ戻り、次の基準時刻における
マッチングが開始される。ＹＥＳであれば、ステップＳ
１４１へ進む。

【００７８】ステップＳ１４１において、記録した基準
時刻ごとの評価値を参照する。ステップＳ１４３で評価
値が急に小さくなる時間帯があるかをチェックする。ス
テップＳ１４５で評価値が急に小さくなる時間帯がある
と判定されたのであれば、ステップＳ１４７へ進む。ス
テップＳ１４５でＮＯであれば、ステップＳ１５１へ進
み、前の処理周期までに計測された旅行時間の時系列デ
ータを参照する。ステップＳ１５３で計測された旅行時
間の変化の傾向を把握し、この周期における旅行時間を
推定する。ステップＳ１５５で推定された旅行時間を当
該周期の旅行時間として、処理を終了する。

【００７９】ステップＳ１４７では、評価値が急に小さ
くなる時間帯が１箇所のみであるかが判定され、ＮＯで
あればステップＳ１５１へ進む。ＹＥＳであれば、ステ
ップＳ１４９で、評価値が最小となる基準時刻から当該
周期の旅行時間を決定し、処理を終了する。

【００８０】なお、ステップＳ１４３およびＳ１４５で
の判定は、得られた基準時刻ごとの評価値から、車両が
通過した可能性のある時間帯（複数の基準時刻）を選定
するものである。この場合、この可能性のある時間帯の
評価値が、すべての時間帯と比較して十分に小さい必要
がある。もしも十分に小さくないのであれば、この注目
車両列に対してはマッチングが不能であり、旅行時間の
計測ができないものとして、前の周期までの旅行時間の
データに基づき当該周期の旅行時間を求めるのである
（Ｓ１５１〜Ｓ１５５）。

【００８１】本実施の形態においては、このようにして
得られた可能性のある時間帯内で最も評価値の良い基準
時刻を選定し、その基準時刻に基づき旅行時間を決定す
るものである（Ｓ１４９）。

【００８２】たとえば、図１３を参照して基準時刻をず
らしていったときに、ある特定の時間帯における評価値
が他の時間帯に比較してスティープに十分小さくなって
いる（急な谷ができている）ことがマッチングで得られ
た基準時刻を採用する条件である。

【００８３】これに対し図１４で示されるように評価値
の十分小さい時間帯がない場合（Ａ）や、複数の同レベ
ルの谷がある場合（Ｂ）には、当該周期処理だけでの計
測は不十分であると判断し、それまでに時系列的に計測
した旅行時間などを総合評価することで、この周期にお
ける旅行時間を決定するものである。

【００８４】以上のように、本実施の形態においてはマ
ッチングの評価基準に関与するデータとして、以下のデ
ータが用いられる。

【００８５】（１） 個々の注目車両と、これに対応す
る候補車両との比較に関するデータ 特徴量のずれ（ｘ） 期待時刻からのずれ（ｙ） 候補車両の数（ｍ台） （２） 注目車両列を考慮したデータ 対応する候補車両が存在する注目車両の数（ｎ台） なお、上述のデータに基づいて、以下の式（１）で示さ
れる関数により各基準時刻ごとの評価値を求めるように
してもよい。

【００８６】

【数１】

【００８７】なお、式（１）において、Σは注目車両に
おける総計を求めるための処理であり、ｍｉｎは候補車
両間の評価値を比較するための処理である。

【００８８】または、上述の式（１）に代えて、下記の
式（２）を用いてもよい。

【００８９】

【数２】

【００９０】なお、式（２）において、ａ，ｂは各変数
間の数値の調整を行なうための定数である。

【００９１】［第２の実施の形態］第２の実施の形態に
おける道路交通管制システムの構成は、第１の実施の形
態と同じであるためここでの説明は繰返さない。第２の
実施の形態における道路交通管制システムでは、注目車
両の順位変化を考慮し、より詳細なマッチングを行なう
ことを特徴としている。すなわち、第２の実施の形態に
おける道路交通管制システムにおいてはマッチングに用
いるデータとして、以下に述べるデータが用いられる。

【００９２】（１） 個々の注目車両とこれに対応する
候補車両との比較に関するデータ 特徴量のずれ（ｘ） 期待時刻からのずれ（ｙ） （２） 注目車両列を考慮したデータ 対応する候補車両が存在する注目車両の数（ｎ台） 注目車両間の時刻ずれまたは、車両台数のずれ（ｙ
₂ ） 注目車両の順位変化（ｚ） 図１５は、注目車両の順位変化を説明するための図であ
る。図において、Ａ〜Ｆは注目車両を、○は注目車両で
ない車両を示している。上流地点において、注目車両Ａ
〜Ｆのそれぞれの順位は１番目〜６番目であったとす
る。

【００９３】下流地点においては注目車両Ｂが検出され
ず、注目車両Ａ，Ｄ，Ｃ，Ｅ，Ｆの順に検出が行なわれ
たものとする。すなわち、注目車両Ａ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ
のそれぞれの順位は、１、３、２、４、５となる。これ
により、注目車両の順位変化Ｚは、Ａ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ
のそれぞれで、０、０、２、１、１となる。

【００９４】図１６〜図１８は、第２の実施の形態にお
ける道路交通管制システムが行なう処理を示すフローチ
ャートである。以下にこのフローチャートが図１０〜図
１２に示されるフローチャートと異なる点について説明
する。

【００９５】まず、図１６の注目車両の通過時刻と特徴
量との設定処理（Ｓ２０９）の後に注目車両間の車両台
数を判定し設定する処理（Ｓ２１０）が行なわれる。こ
れは、具体的には注目車両間の時刻のずれ（ｙ₂ ）を求
めるために行なうものである。

【００９６】また、図１８のステップＳ２４７で１箇所
のみ評価値が急に小さくなる時間帯があると判定された
ときに、ステップＳ２５７からの処理が行なわれる。こ
れは、評価値が急に小さくなると判定された時間帯にお
いて、基準時刻を順次ずらしながらより詳細なマッチン
グを行なうものである。

【００９７】ステップＳ２５７で基準時刻をずらしなが
らマッチングを開始する処理が行なわれる。ステップＳ
２５９で、各注目車両および各候補車両のデータを読出
す。

【００９８】ステップＳ２６１で以下の式（３）または
（４）によりその基準時刻における評価値を算出する処
理が行なわれる。

【００９９】

【数３】

【０１００】なお、式（３）および（４）において、変
数ａ，ｂ，ｃ，ｄは各変数間の数値の調整を行なうため
の定数である。

【０１０１】ステップＳ２６３において、すべての候補
車両について処理が終了したかが判定され、ＮＯであれ
ばステップＳ２５９へ進み、ＹＥＳであればステップＳ
２６５へ進む。

【０１０２】ステップＳ２６５において、すべての調査
すべき基準時刻について処理が終了したかが判定され、
ＮＯであればステップＳ２５７へ戻り、ＹＥＳであれば
ステップＳ２６７へ進む。

【０１０３】ステップＳ２６７において、評価値が最小
の基準時刻から、当該周期の旅行時間が決定される。

【０１０４】このように本実施の形態においては、評価
値が急に小さくなる時間帯についてさらに詳細にマッチ
ングが行なわれるため、より正確な旅行時間の決定が可
能となる。

【０１０５】なお、本実施の形態においては、評価値が
急に小さくなる時間帯のみにおいて詳細なマッチングを
行なうこととしたが、すべての基準時刻において詳細な
マッチングを行なってもよい。

【０１０６】［第３の実施の形態］図１９は本発明の第
３の実施の形態における道路交通管制システムの構成を
示す図である。図を参照して、本実施の形態において
は、交通情報収集装置２００が道路に設けられたループ
式車両感知器（コイル）２３１ａ，２３１ｂ，２３３
ａ，２３３ｂから構成される。

【０１０７】この実施の形態においては、ループ式車両
感知器により上流地点と下流地点において車両の通過時
刻が求められる。また、車両の特徴量として車速と車長
とが求められる。

【０１０８】たとえば、ループ式車両感知器２３３ａま
たは２３３ｂを第１ループ、ループ式車両感知器２３１
ａまたは２３１ｂを第２ループとすると、車両が上流地
点または下流地点を通過したときには、図２０に示され
るパルスが第１または第２ループで発生する。

【０１０９】時刻ｔ₁ は第１ループのパルスの立上がり
点、時刻ｔ₂ は立下がり点を示している。また、時刻ｔ
₃ は第２ループのパルスの立上がり点を、時刻ｔ₄ は立
下がり点を示している。

【０１１０】これらの時刻ｔ₁ 〜ｔ₄ は車両が図２１に
示されるような位置にあることを示している。すなわ
ち、時刻ｔ₁ は車両Ｖが第１ループに差しかかった時点
を示し、時刻ｔ₂ は車両Ｖが第１ループを通り過ぎた時
点を示す。また、時刻ｔ₃ は車両Ｖが第２ループに差し
かかった時点を示し、時刻ｔ₄ は車両Ｖが第２ループを
通り過ぎた時点を示す。

【０１１１】ここで、ループ式車両感知器の直径をｒ_l
とし、車両の長さをｌ_v とし、第１および第２ループ式
車両感知器の間の距離をｌ_l とし、車両Ｖの速度をｖと
すると、 ｖ＝ｌ_l ／（ｔ₃ −ｔ₁ ） …（７） ｌ_v ＝｛ｖ（ｔ₂ −ｔ₁ ）−ｒ_l ｝／２ …（８） の関係が成り立つ。これにより、車両の特徴量として車
速と車長とを求めることができる。そして、第１および
第２の実施の形態と同様に、旅行時間を求めることがで
きる。

【０１１２】なお、本実施の形態においては複数の特徴
量をマッチングに用いているため、特徴量のずれ（ｘ）
の値としてベクトルを用いる必要がある。また、式
（２）に代えて以下の式（９）を、式（４）に代えて式
（１０）を用いるようにするとよい。

【０１１３】

【数４】

【０１１４】なお、これらの式においてｘ^T は、ベクト
ルｘの転置を示す。 ［実際のフィールドデータの例］以下に、参考のために
特徴量として車長のみを選定したときの、上流地点と下
流地点における実際に得られたフィールドデータの例を
示す。

【０１１５】図２２は、上流地点（首都高速道路３号線
渋谷ランプ手前）における特徴量の検出結果と時刻との
関係を示すグラフであり、図２３は下流地点（首都高速
道路３号線六本木）における特徴量と時刻との関係を示
すグラフである。これらの上流地点と下流地点との間に
は渋谷オンランプ、渋谷オフランプ、および高樹町オン
ランプが存在する。また、このデータは平日の重渋滞時
の走行車線から得られたものであり、大型トラックのデ
ータも多い。また、上流地点と下流地点の間の距離は４
ｋｍ弱である。

【０１１６】図を参照してわかるように、一見して車長
の長い車両（大型車両）のパターンマッチングが容易で
あることがわかる。また、この場合には、特徴量の検出
精度が多少悪くても、高精度で旅行時間の計測を行なう
ことができるであろうと考えられる。

【０１１７】元々都市内の高速道路においては、大型車
は分岐部や一般道に降りるオフランプ以外では、車線変
更が少なく、他の大型車を追い越す確率も少ない。ま
た、重渋滞時には、特に車線変更が少ないと考えられる
ため、場所が同じであるならば大型車による検出を行な
った方が旅行時間の計測精度が向上すると考えられる。

【０１１８】また、高速道路の分岐部の手前や、流出交
通量の多いオフランプの手前、流入交通量の多いオンラ
ンプの手前では、車線変更が多く交通が乱れるため、計
測地点としては好ましくない。また、休日は大型車の走
行確率がかなり低いため、計測を行なうには好ましくな
い。この場合には、計測単位を長くすることも考えられ
るが、車両の特徴量の検出精度が良ければ、または採用
する特徴量の種類を複数にすればこのような計測条件が
悪い場合でも、十分に旅行時間を検出することが可能と
なるかもしれない。

【０１１９】都市間高速道路における計測では、上流地
点および下流地点の間の距離が長くなると考えられ（数
ｋｍ〜１０ｋｍ程度）、注目車両の構成が変化しやすく
なると考えられる。しかしながら、都市間高速道路にお
いては、流入出部は高々１つずつであり、その流入出の
確率もそれほど高くないと考えられること、および大型
車の走行確率が非常に高いことから、上述のように大型
車の走行特性を考慮したロジックを採用すれば問題なく
旅行時間が計測できるものであると考えられる。

【０１２０】ただし、交通量が多くなり、走行車線また
は追越し車線で渋滞が始まり出した時間帯では、一般的
には車両の車線変更が多くなり、大型車両がどの程度こ
れに寄与するかが旅行時間の検出精度に多少影響する。
ただし、大型車は普通車以上に自分の走行する車線を維
持し、車線変更してもすぐに元の車線に戻ろうとする傾
向があると考えられるため、大型車を用いた検出を行な
うことが旅行時間の検出精度を高める上で好都合であ
る。

【０１２１】また、普通道路に対しては、一般的には上
流地点と下流地点との間（２ｋｍ程度を想定）における
車両の流入出量が多い。したがって、大型車がどの程度
右左折せずに直線的に走行するかという走行特性の分布
と、マッチング確率の限界条件とが計測精度に関連す
る。

【０１２２】［第４の実施の形態］図２４は、本発明の
第４の実施の形態における道路交通管制システムの構成
を示す図である。図を参照して、本実施の形態において
は交通情報収集装置２００が、道路に設けられたカメラ
２５１ａ，２５１ｂから構成される。

【０１２３】この実施の形態においては、カメラ２５１
ａ，２５１ｂにより上流地点と下流地点において車両の
通過時刻が求められる。また、車両の特徴量として車
長、車幅、車高、車速、車両の色、その他のデータが求
められる。

【０１２４】これらの複数の特徴量またはその中の単一
の特徴量に基づいて、第１の実施の形態および第２の実
施の形態と同様に車両群のマッチングが行なわれ、旅行
時間が決定される。

【０１２５】［第５の実施の形態］図２５は、本発明の
第５の実施の形態における道路交通管制システムの構成
を示すブロック図である。図を参照して、本実施の形態
においては図１に示される道路交通管制システムと比較
して、交通情報収集装置２００として音声認識装置が採
用されている。

【０１２６】図２６は、本実施の形態における道路交通
管制システムの構成を示す図である。図を参照して、交
通情報収集装置２００は道路Ｒに設けられたマイク２７
１ａ，２７１ｂとマイクからの音声を処理する一次処理
装置（音声認識装置）２７２ａ，２７２ｂとから構成さ
れる。マイク２７１ａ，２７１ｂによる音声から上流地
点と下流地点において車両の通過時刻が求められる。ま
た、車両の特徴量として車両が通行したときの音声が求
められる。

【０１２７】交通管制センター１００においては、車両
の走行音（エンジン音、風切り音、タイヤ音など）から
周波数特性（周波数スペクトル）を認識し、その周波数
特性を特徴量としてマッチングを行なう。

【０１２８】本実施の形態においては車両が走行すると
きの音声によりマッチングを行なうことができるため、
精度よくかつ効率的に旅行時間を算出することができ
る。

【０１２９】［第６の実施の形態］第６の実施の形態に
おける道路交通管制システムの外観は、図５と同様であ
る。本実施の形態においては、図５の超音波式車両感知
器２０１ａ，２０１ｂに代えて、光型車両感知器が用い
られる。光型車両感知器により、上流地点と下流地点と
における車両の通過時刻が求められる。

【０１３０】また、車両の特徴量として、車高が求めら
れる。この特徴量に基づいてマッチングが行なわれる。

【０１３１】［第７の実施の形態］第７の実施の形態に
おける道路交通管制システムの外観は、図５と同様であ
る。本実施の形態においては、図５の超音波式車両感知
器２０１ａ，２０１ｂに代えて、マイクロ波型車両感知
器が用いられる。

【０１３２】マイクロ波型車両感知器により、上流地点
と下流地点とにおける車両の通過時刻が求められる。

【０１３３】また、車両の特徴量として、ドップラー効
果により得られた車速と、車高とを求めることができ
る。また、ループ式車両感知器を用いた場合と同様に、
特徴量として車長を求めることもできる。すなわち、車
両の先頭が車両感知器に差しかかることで、車両感知器
の出力がオンになったときから、車両の後部が車両感知
器を通り過ぎることで、車両感知器の出力がオフになっ
たときまでの時間を求め、その時間と車速とから車長を
求めるものである。

【０１３４】［上述の実施の形態の変形例］なお、上述
の実施の形態においては、上流地点の通過車両を基準に
して、下流地点の通過車両とのマッチングを行なうこと
としたが、これに代えて逆に、下流地点の通過車両を基
準にして、上流地点の過去の通過車両とのマッチングを
行なうこととしてもよい。このようにすると、車両が下
流地点で検出されることを待つ必要がなくなり、リアル
タイムな処理が可能となる。

【０１３５】また、第３および第４の実施の形態におい
て、車長を特徴量として検出することとしたが、マッチ
ング処理の性能を高めるため、マッチングの対象を比較
的出現頻度の少ない車長を有する車両に限定すると、効
率的である。具体的には、車長が一定値以上である車両
（たとえば大型トラックなど）または一定値以下の車両
（たとえば軽自動車など）を注目車両とするとよい。

【０１３６】なお、装置を起動させたときにおいては、
評価の対象となる基準時刻の範囲を十分に大きくとるよ
うにし、前周期に計測した旅行時間と、１周期に変動す
る旅行時間の最大値とを基準にして、評価の対象とする
基準時刻の範囲を狭めるようにしてもよい。

【０１３７】また、評価値に基づいて、算出された旅行
時間の信頼度（平均からのばらつき誤差）を算出するよ
うにしてもよい。

【０１３８】さらに、旅行時間を計測する周期は、渋
滞、非渋滞など、交通状態の変化に対応して変更するよ
うにしてもよい。

【０１３９】また、旅行時間を計測する周期は、通過す
る注目車両の数の全体の車両数に対する割合で変更する
ようにしてもよい。

【０１４０】また、旅行時間を計測する周期は、上流地
点と下流地点との間で計測の対象となる道路に流入する
車両の数または対象道路から流出する車両の数の、対象
道路を走行する車両の数に対する割合で変更するように
してもよい。

【０１４１】また、旅行時間を計測する周期は、上流地
点と下流地点との間の距離で変更するようにしてもよ
い。

【０１４２】さらに、第１〜第５の実施の形態で説明し
た処理を計測の対象となる道路の車線ごとに行なうよう
にしてもよい。

【０１４３】なお、上述の道路交通管制システムにおい
ては、交通情報収集装置２００から得られた情報を、交
通管制センター１００に送信し、交通管制センター１０
０で旅行時間などの計測処理を行なうこととしたが、交
通情報収集装置２００の間で情報をやり取りして、交通
情報収集装置２００において旅行時間の計測処理などを
行なってもよい。また、別途路上に設置した分散処理装
置で処理を行なってもよい。

【０１４４】また、情報の伝送は、専用有線回線を用い
てもよいし、公衆回線を用いてもよいし、無線回線を用
いてもよい。

【０１４５】なお、複数種類の特徴量をマッチングに用
いるときには、特徴量のそれぞれに重み付けを行なって
もよい。

【０１４６】なお、実施の形態においては期待時刻から
のずれをマッチングで用いたが、これに代えて、期待時
刻からの車両台数のずれを用いてもよい。

【０１４７】また、たとえば超音波式センサと光型車両
感知器とは両方とも車高を求めることができる。また、
ループ式センサとマイクロ波型車両感知器とは両者とも
車長を求めることができる。さらに、カメラ（画像入力
装置）は車高および車長を求めることができる。このよ
うに、異なるセンサでも同じ特徴量を収集することがで
きるため、上流地点と下流地点とにおいて異なるセンサ
を用いても、マッチングを行なうことが可能である。

【０１４８】なお、算出された旅行時間の信頼度を算出
するようにしてもよい。これは、マッチングが終わり、
最終的に旅行時間が求められたときに、同時にその旅行
時間の信頼度を求めるものである。たとえば、最終的に
求められた旅行時間をＴｄとし、それに対する各車両の
時刻ずれ（あるいは台数ずれ）をｙ_i とすると、信頼度
Ｖ（ｙ）はそのばらつきに相当し、以下の式（１１）で
表わされる。

【０１４９】

【数５】

【０１５０】なお、式（１１）において、ｎは、車両の
台数を示す。式（１１）で求められた信頼度が小さいほ
ど、信頼度は高い（信頼できる）とみなされる。

【０１５１】

【実施の形態における効果】本実施の形態においては従
来技術と比較して以下の有利な効果を奏する。

【０１５２】（１） 上流地点と下流地点との車群にお
いて各車両の曖昧な特徴量から、車両群全体としてのマ
ッチングの評価基準を設定しているため、流入出交通量
や追越しが多い場合でも車両群の対応づけが可能とな
る。また、これにより個別の車両の一致性が確定できな
くても、平均的な旅行時間という意味では高精度の計測
値が得られる。

【０１５３】（２） 特徴量としては、大型車、小型車
の車種というような大雑把な数値ではなく、アナログ的
な数値で表わされる量を用いるため、測定精度の向上を
図ることができる。

【０１５４】（３） 評価基準として、特徴量のずれお
よび基準時刻からのずれを主体として考えるため、高精
度な測定が可能である。

【０１５５】（４） マッチングの効果を高めるため、
普通車の特徴量などのように出現頻度の高い車両はマッ
チングの対象から外しているため、精度の良い計測が可
能である。

【０１５６】（５） 旅行時間の計測とともに、その信
頼度も算出するようにすると、システムとして得られた
値を利用しやすくなる。

【０１５７】（６） 第５の実施の形態のように画像処
理装置を用いると、曖昧な特徴量を複数抽出することが
できる。そして全体的な車両群としてのマッチングを行
なうことで、より計測精度を向上することができる。

【０１５８】なお、今回開示された実施の形態は全ての
点で例示であって、制限的なものではないと考えられる
べきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特
許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の
意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意
図される。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施の形態における道路交通管
制システムの構成を示すブロック図である。

【図２】上流地点と下流地点の具体例を示す第１の図で
ある。

【図３】上流地点と下流地点の具体例を示す第２の図で
ある。

【図４】上流地点と下流地点の具体例を示す第３の図で
ある。

【図５】第１の実施の形態における道路交通管制システ
ムの構成を示す図である。

【図６】上流地点で得られた車両群の特徴量を示す図で
ある。

【図７】下流地点で得られた車両群の特徴量を示す図で
ある。

【図８】上流地点および下流地点での注目車両と候補車
両との関係を説明するための図である。

【図９】基準時刻のずらし方を説明するための図であ
る。

【図１０】第１の実施の形態における道路交通管制シス
テムが行なう処理を示すフローチャートである。

【図１１】図１０に続くフローチャートである。

【図１２】図１１に続くフローチャートである。

【図１３】評価値の谷が存在する場合のマッチングの結
果を示す図である。

【図１４】評価値を採用することができないマッチング
の結果を示す図である。

【図１５】第２の実施の形態における道路交通管制シス
テムの処理を説明するための図である。

【図１６】第２の実施の形態における道路交通管制シス
テムの行なう処理を示すフローチャートである。

【図１７】図１６に続くフローチャートである。

【図１８】図１７に続くフローチャートである。

【図１９】本発明の第３の実施の形態における道路交通
管制システムの構成を示す図である。

【図２０】図１９のシステムで得られるパルスを示す図
である。

【図２１】図２０のパルスと車両の位置との関係を示す
図である。

【図２２】車長の実測結果（上流地点）を示す図であ
る。

【図２３】車長の実測結果（下流地点）を示す図であ
る。

【図２４】本発明の第４の実施の形態における道路交通
管制システムの構成を示す図である。

【図２５】本発明の第５の実施の形態における道路交通
管制システムの構成を示すブロック図である。

【図２６】第５の実施の形態における道路交通管制シス
テムの構成を示す図である。

【符号の説明】

１００ 交通管制センター ２００ 交通情報収集装置 ２０１ａ，２０１ｂ 超音波式車両感知器 ２３１ａ，２３１ｂ，２３３ａ，２３３ｂ ループ式車
両感知器 ２５１ａ，２５１ｂ カメラ（画像処理装置） ２７１ａ，２７１ｂ マイク

Claims (15)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 道路の上流地点に設置され、通過する車
   両の特徴量およびその車両の通過時刻を収集する第１の
   収集手段と、 道路の下流地点に設置され、通過する車両の特徴量およ
   びその車両の通過時刻を収集する第２の収集手段と、 前記上流地点と前記下流地点との間の旅行時間であると
   推定される基準時間を取得する取得手段と、 前記取得された基準時間および前記第１の収集手段で収
   集された車両の通過時刻に基づいて、前記上流地点を通
   過した車両が前記下流地点へ到達する時刻を予測する予
   測手段と、 前記第２の収集手段により収集された特徴量の前記第１
   の収集手段で収集された特徴量からのずれと、前記第２
   の収集手段により収集された車両の通過時刻の前記予測
   された時刻からのずれとに基づいて、前記第１の収集手
   段により収集された一群の車両の情報と、前記第２の収
   集手段により収集された一群の車両の情報とのマッチン
   グを行なうマッチング手段と、 前記マッチングの結果に基づき、前記上流地点と前記下
   流地点との間の旅行時間を算出する算出手段とを備え
   た、交通情報管理装置。
2. 【請求項２】 前記第１および第２の収集手段のそれぞ
   れは、 ループ式センサと、 前記センサの出力に基づいて前記車両の車長を特徴量と
   して識別する識別手段とを含む、請求項１に記載の交通
   情報管理装置。
3. 【請求項３】 前記第１および第２の収集手段のそれぞ
   れは、超音波式センサを含む、請求項１に記載の交通情
   報管理装置。
4. 【請求項４】 前記第１および第２の収集手段のそれぞ
   れは、車両の走行音を収集するセンサを含む、請求項１
   に記載の交通情報管理装置。
5. 【請求項５】 前記第１および第２の収集手段のそれぞ
   れは、 車両の画像を得るカメラと、 前記画像から、車幅、車高、車長、車色、輝度および模
   様の一群の中から単数または複数選択される特徴量を抽
   出する画像処理装置を含む、請求項１に記載の交通情報
   管理装置。
6. 【請求項６】 前記第１および第２の収集手段のそれぞ
   れは、光型車両感知器を含む、請求項１に記載の交通情
   報管理装置。
7. 【請求項７】 前記第１および第２の収集手段のそれぞ
   れは、マイクロ波型車両感知器を含む、請求項１に記載
   の交通情報管理装置。
8. 【請求項８】 前記第１および第２の収集手段は複数種
   類の特徴量を収集し、 前記マッチング手段は前記複数種類の特徴量の重み付け
   を行なうことでマッチングを行う、請求項１から７のい
   ずれかに記載の交通情報管理装置。
9. 【請求項９】 前記マッチング手段は、車両の台数ずれ
   を判定することで、前記第２の収集手段により収集され
   た車両の通過時刻の前記予測された時刻からのずれを判
   定する、請求項１から８のいずれかに記載の交通情報管
   理装置。
10. 【請求項１０】 前記マッチング手段は、特定の基準を
    満たす車両の特徴量およびその車両の通過時刻のみをマ
    ッチングに利用する、請求項１から９のいずれかに記載
    の交通情報管理装置。
11. 【請求項１１】 前記第１および第２の収集手段は、特
    定の基準を満たす車両の特徴量およびその車両の通過時
    刻のみを収集する、請求項１から９のいずれかに記載の
    交通情報管理装置。
12. 【請求項１２】 前記算出手段により算出された旅行時
    間の信頼度を算出する信頼度算出手段をさらに備えた、
    請求項１から１１のいずれかに記載の交通情報管理装
    置。
13. 【請求項１３】 道路の上流地点に設置され、通過する
    車両の特徴量およびその車両の通過時刻を収集する第１
    の収集手段と、 道路の下流地点に設置され、通過する車両の特徴量およ
    びその車両の通過時刻を収集する第２の収集手段と、 前記第１の収集手段により収集された車両の特徴量と前
    記第２の収集手段により収集された車両の特徴量とのず
    れ、および、前記第１の収集手段により収集された車両
    の通過時刻と、前記第２の収集手段により収集された車
    両の通過時刻と、これら両地点間の推定旅行時間となる
    基準時間とに基づいて、前記第１の収集手段により収集
    された一群の車両情報と、前記第２の収集手段により収
    集された一群の車両情報とのマッチングを行なうマッチ
    ング手段と、 前記マッチングの結果に基づき、前記上流地点と前記下
    流地点との間の旅行時間を算出する算出手段とを備え
    た、交通情報管理装置。
14. 【請求項１４】 道路の上流地点において、通過する車
    両の特徴量およびその車両の通過時刻を収集する第１の
    収集ステップと、 道路の下流地点において、通過する車両の特徴量および
    その車両の通過時刻を収集する第２の収集ステップと、 前記上流地点と前記下流地点との間の旅行時間であると
    推定される基準時間を取得する取得ステップと、 前記取得された基準時間および前記第１の収集ステップ
    で収集された車両の通過時刻に基づいて、前記上流地点
    を通過した車両が前記下流地点へ到達する時刻を予測す
    る予測ステップと、 前記第２の収集ステップにより収集された特徴量の前記
    第１の収集ステップで収集された特徴量からのずれと、
    前記第２の収集ステップにより収集された車両の通過時
    刻の前記予測された時刻からのずれとに基づいて、前記
    第１の収集ステップにより収集された一群の車両の情報
    と、前記第２の収集ステップにより収集された一群の車
    両の情報とのマッチングを行なうマッチングステップ
    と、 前記マッチングの結果に基づき、前記上流地点と前記下
    流地点との間の旅行時間を算出する算出ステップとを備
    えた、交通情報管理方法。
15. 【請求項１５】 道路の上流地点において、通過する車
    両の特徴量およびその車両の通過時刻を収集する第１の
    収集ステップと、 道路の下流地点において、通過する車両の特徴量および
    その車両の通過時刻を収集する第２の収集ステップと、 前記第１の収集ステップにより収集された車両の特徴量
    と前記第２の収集ステップにより収集された車両の特徴
    量とのずれ、および、前記第１の収集ステップにより収
    集された車両の通過時刻と、前記第２の収集ステップに
    より収集された車両の通過時刻と、これら両地点間の推
    定旅行時間となる基準時間とに基づいて、前記第１の収
    集ステップにより収集された一群の車両情報と、前記第
    ２の収集ステップにより収集された一群の車両情報との
    マッチングを行なうマッチングステップと、 前記マッチングの結果に基づき、前記上流地点と前記下
    流地点との間の旅行時間を算出する算出ステップとを備
    えた、交通情報管理方法。