JP2002190090A

JP2002190090A - 交通流の異常検知装置及び方法（スペクトル）

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Publication number: JP2002190090A
Application number: JP2001211153A
Authority: JP
Inventors: Osamu Hattori; 理服部; Hiroshi Shimoura; 弘下浦; Kenji Tenmoku; 健二天目
Original assignee: Sumitomo Electric Industries Ltd
Current assignee: Sumitomo Electric Industries Ltd
Priority date: 2000-10-13
Filing date: 2001-07-11
Publication date: 2002-07-05
Anticipated expiration: 2021-07-11
Also published as: JP3758534B2

Abstract

(57)【要約】【課題】少ない誤差で、道路上の突発事象の発生を確実
に検知することができる交通流の異常検知装置を実現す
る。【解決手段】道路の交通量などを計測し、その時間変化
のスペクトルを求め、このスペクトルに基づいて道路上
の突発事象の発生を検知する。【効果】道路上の事故などの突発事象がなければ、交通
量は、時間的に急激な変化をする。しかし事故などの突
発事象が発生すると、交通量は低下し、その変化も緩や
かになる。そこで、道路における交通量変化の緩急に基
づいて、道路上の突発事象の発生を検知することができ
る。交通量変化の緩急は、通常、周波数スペクトルに現
れるので、スペクトルを見て変化の緩急を判定すること
ができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、道路に車両感知器
等を設置して交通量、速度、車頭間隔などの交通計測デ
ータを集め、この交通計測データによって、突発事象の
発生による交通流の異常を検知することができる交通流
の異常検知装置及び方法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】道路上に交通事故、災害などの突発事象
が発生したとき、この突発事象に基づく交通流の異常を
いち早く検知して、後続の車両に知らせたり、後続の車
両を誘導したりする必要がある。従来、道路にカメラを
設置して、画像処理をして交通流の異常を検知すること
が行われているが（特開平７−２１４８８号公報、特開
平１０−４０４９０号公報など参照）、道路の広い範囲
にわたってカメラを設置することは経費がかかり、ま
た、夜間や悪天候時の検知が困難である。

【０００３】そこで、道路の随所に設置した車両感知器
を使って道路の交通量、通過車両の平均速度などを測定
し、これらの測定値に基づいて交通流の異常を監視する
ことが行われている。この監視装置によれば、交通量が
少ないのに速度が急激に落ち、その状態が一定時間継続
したときに事故発生と判定している。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】ところが前記の監視装
置では、車両の走行速度に基づいて判定しているため、
自然渋滞時に突発事象が発生した場合に区別がつきにく
く、検知精度が低下するという問題があった。そこで、
発明者は、所定地域若しくは所定区間の道路上の交通
量、平均速度、車頭間隔等、交通諸量の変動スペクトル
に着目することにより、道路上の突発事象の発生を精度
よく検知することができるのではないかと考えた。

【０００５】本発明は、少ない誤差で、道路上の突発事
象の発生を確実に検知することができる交通流の異常検
知装置及び方法を実現することを目的とする。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明の交通流の異常検
知装置は、道路の交通諸量を計測する計測手段と、交通
諸量変化のスペクトルを算出するスペクトル算出手段
と、スペクトル算出手段により算出されたスペクトルに
基づいて道路上の突発事象の発生を検知する総合判定手
段とを有するものである（請求項１）。道路上の突発事
象がなければ、交通諸量は、時間的に激しい変動が繰り
返される。しかし事故などの突発事象が発生すると、交
通量は低下し、その変化も緩やかになる。そこで、一定
地域若しくは区間の道路における交通諸量の時間変化の
緩急に基づいて、道路上の突発事象の発生を検知するこ
とができる。交通諸量変化の緩急は、通常、周波数スペ
クトル（以下単に「スペクトル」という）に現れるの
で、スペクトルを見て変化の緩急を判定することができ
る。例えば、スペクトルが低周波成分に集まってくれ
ば、突発事象の発生と判断することができる。

【０００７】前記交通諸量として、交通量、車両の速
度、時間占有率、車頭時間間隔、道路区間の車両存在台
数、空間占有率、空間速度、車頭距離間隔をあげること
ができる（請求項２）。交通諸量は、車両感知器の感知
信号に基づいて計測することができる（請求項３）。車
両感知器は、簡単な構造を持つので、低コストで道路に
設置できる。総合判定手段は、スペクトル算出手段によ
り算出されたスペクトルに基づいて道路上の突発事象の
発生尤度を表す評価値を算出し、この評価値に基づいて
道路上の突発事象の発生を検知するものであることが望
ましい（請求項４）。

【０００８】この構成によれば、スペクトルに基づいて
評価値を定量的に算出し、この評価値に基づいて道路上
の突発事象の発生を検知するので、客観的な精度の高い
判定をすることができる。前記総合判定手段は、評価値
がしきい値を超えたときに、道路上の突発事象の発生を
検知するものであることが好ましい（請求項５）。前記
しきい値は、時間帯、曜日などに応じて統計的に求めら
れ、記憶されている値であってもよい（請求項６）。ス
ペクトルの変動に、統計的な傾向が現れることがあるか
らである。

【０００９】前記スペクトル算出手段は、複数の交通諸
量変化のスペクトルを算出するものであり、総合判定手
段は、スペクトル算出手段により算出された複数のスペ
クトルに基づいて道路上の突発事象の発生尤度を表す評
価値をそれぞれ算出し、これらの評価値の重み付け平均
値に基づいて道路上の突発事象の発生を検知するもので
あることが好ましい（請求項７）。突発事象の発生状況
に応じて、各種スペクトルに基づいた検知結果の検知精
度が異なるので、各評価値に対して重み付け平均演算を
行い、この重み付け平均値に基づいて、総合判定を行え
ば、判定の精度を向上させることができる。

【００１０】前記重み付け係数は、次の(a)〜(c)のいず
れか１つ、又はこれらの組み合わせの関数であり、自動
的に決定されることが好ましい（請求項８）。 (a)渋滞の程度：渋滞の多い少ないによって有利な交通
諸量スペクトル、不利な交通諸量スペクトルがあり、ど
のような交通諸量スペクトルを重視するか決めることが
できる。 (b)大小車種の分布：大小車種の分布によって、精度の
よい交通諸量スペクトル、精度の悪い交通諸量スペクト
ルがあり、どのような交通諸量スペクトルを重視するか
決めることができる。

【００１１】(c)各スペクトルの検知精度：各交通諸量
スペクトルの技術評価、過去の実績などに基づき、精度
のよい交通諸量スペクトル、精度のよくない交通諸量ス
ペクトルがあるので、どのような交通諸量スペクトルを
重視するか決めることができる。また、本発明によれ
ば、実際の突発事象の発生に関連した交通計測データに
基づいて、各交通諸量スペクトルでの検知結果を求め、
実績データとして蓄積することが好ましい（請求項
９）。これにより、各交通諸量スペクトルの実績に基づ
いた評価をすることができる。

【００１２】前記実績データには、正検知率、検知漏れ
率、誤検知率、検知遅れ時間のうち１又は複数のデータ
が含まれていてもよい（請求項１０）。これらの値は、
各交通諸量スペクトルの評価を行うのに役立つパラメー
タとなる。本発明の交通流の異常検知装置は、総合判定
手段により道路上の突発事象が検知された場合に、その
突発事象の発生を外部に知らせる情報提供手段をさらに
有することが、好ましい（請求項１１）。ドライバなど
に知らせることにより、事故の拡大を防止するためであ
る。

【００１３】前記情報提供手段は、当該地域内若しくは
当該区間内を走行する車両、又は当該地域内若しくは当
該区間内への走行が予想される車両に対して情報を提供
してもよい（請求項１２）。例えば路側ビーコンなどの
移動通信手段を用いて、車両のドライバに情報を提供す
ることができる。情報提供手段は、すでに予定されてい
る道路上の規制に対しては、その影響を検知しても外部
に知らせなくてもよい（請求項１３）。例えば、道路工
事等のためある時間から車線が制限されることが分かっ
ているときは、その時間に道路上の規制による影響が検
知されても、外部に知らせない。これは外部に知らせる
ことによる混乱を防止するためである。

【００１４】前記総合判定手段は、判定の基礎となった
値の大きさ（尤度）に応じて、段階的な判定を行い、前
記情報提供手段は、この総合判定手段による段階的な判
定の結果によって異常情報の内容を変えることが好まし
い（請求項１４）。突発事象発生の尤度（確実性）に応
じて、例えば「この先事故・止まれ」、「前方注意」な
ど情報提供の内容を変えることにより、ドライバなど
に、より適切な情報を与えることができる。

【００１５】前記総合判定手段は、複数の道路区間で交
通流の異常を検知した場合、判定の基礎となった値の大
きさに応じて、異常発生区間を特定してもよい（請求項
１５）。突発事象発生の尤度（確実性）の一番高い区間
を異常発生区間とすることにより、後続のドライバなど
に発生区間の情報や回避ルートの情報を知らせることが
できる。また、本発明の交通流の異常検知方法（請求項
１６）は、請求項１記載の交通流の異常検知装置と同一
発明に係る方法である。

【００１６】

【発明の実施の形態】以下、高速道路の交通流監視を例
にとって、本発明の実施の形態を、添付図面を参照しな
がら詳細に説明する。１．システムの構成図１は、交通流の異常検知をするための交通流監視シス
テムを示す概略図である。

【００１７】２車線ある高速道路１に、２ループ埋め込
み式の車両感知器５が、間隔をおいて車線ごとに設置さ
れている。また、車両の上方から車高を測定する超音波
式の車両感知器３も、車線ごとに設置されている。これ
らの車両感知器３，５が設置された高速道路の区間を区
間１，２，‥‥，ｉ，‥‥（ｉは２以上の整数）と表示
する。各区間の距離をＬiとする。これらの車両感知器
３，５は、一次処理装置４につながれていて、一次処理
装置４は、車両通過台数のカウントや、車両速度の検知
等を行う。一次処理装置４には道路を撮影するテレビカ
メラ（図示せず）もつながれている。

【００１８】また、高速道路１には、事故情報や路面情
報などを車両に知らせるための可変表示板６が設けられ
ている。また、車両と双方向通信を行う路側ビーコン７
が設けられている。さらに、高速道路１に接続する一般
道路２には、高速道路１の事故情報や路面情報などを、
高速道路１に入ろうとする車両に知らせるための可変表
示板９が設けられている。

【００１９】交通管理センター１０内部のコンピュータ
１１は、各区間に設置された一次処理装置４、路側ビー
コン７、可変表示板６などと、有線通信網１２（無線通
信網であってもよい）を通して接続されている。また、
当該コンピュータ１１は、国土交通省、警察庁、都道府
県警、消防庁などの関係機関１３と通信回線を通して結
ばれており、放送局１４とも通信回線を通して結ばれて
いる。なお、前記のシステム例では、高速道路を想定し
ていたが、一般道路であってもよい。車線数が２車線の
道路を想定したが、車線数は、２に限られるものではな
く、１車線であっても３以上の車線であってもよい。

【００２０】また、複数埋め込み式の車両感知器５に代
えて、道路の脇に設置されるドップラー式の車両感知器
を用いてもよい。また、テレビカメラの画像処理により
車両通過台数、車高、車長、通過速度などを検知しても
よい。２．交通管理センター以下に説明するコンピュータ１１の機能の全部又は一部
は、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に記録されたプログラム
をコンピュータ１１が実行することにより実現される。

【００２１】図２は、交通管理センター１０内部のコン
ピュータ１１の機能ブロック図である。コンピュータ１
１の入力処理部２１には、車両感知器５の感知信号が一
次処理装置４を介して入力される。入力処理部２１は、
車両感知器５が感知した車両の通過台数や車両速度の検
知量に基づいて、交通量（単位時間当たりの通過台数）
Ｑ、平均速度Ｖ、時間占有率Ｏ（ある時間Ｔ内に車両が
車両感知器を横切った時間ｔkの総和Σｔkを時間Ｔで割
ったもの：Σｔk／Ｔ）等を算出する。「平均」速度と
したのは、一定時間内に通過した各車両の速度の平均を
とるためである。以下、「平均速度」のことを単に「速
度」という。

【００２２】区間ｉに注目して、区間ｉの距離をＬi、
時刻ｔにおける区間ｉへの第１車線の流入交通量をＱ1,
i(t)、第２車線の流入交通量をＱ2,i(t)とし、第１車線
と第２車線の両方を合わせた、時刻ｔにおける区間ｉへ
の流入交通量をＱi(t)とする。同じく、区間ｉからの第
１車線の流出交通量をＱ1,i+1(t)、第２車線の流出交通
量をＱ2,i+1(t)とし、第１車線と第２車線の両方を合わ
せた、時刻ｔにおける区間ｉからの流出交通量をＱi+1
(t)とする。

【００２３】Ｑi(t)＝Ｑ1,i(t)＋Ｑ2,i(t) Ｑi+1(t)＝Ｑ1,i+1(t)＋Ｑ2,i+1(t) また、時刻ｔにおける区間ｉへの第１車線の流入速度を
Ｖ1,i(t)、第２車線の流入速度をＶ2,i(t)とする。同じ
く、区間ｉからの第１車線の流出速度をＶ1,i+1(t)、第
２車線の流出速度をＶ2,i+1(t)とする。第１車線と第２
車線の、各交通量で重み付け平均した時刻ｔにおける区
間ｉへの流入速度をＶi(t)とし、区間ｉからの流出速度
をＶi+1(t)とする。

【００２４】また、区間ｉの第１車線の車両の時間占有
率をＯ1,i (t)，第２車線の車両の時間占有率をＯ2,i
(t)とする。両車線の時間占有率をＯ,i (t)とする。以
下、区間を表す添え字ｉは省略する。入力処理部２１
は、さらに、車両感知器３の出力に基づいて各車両の最
大車高を算出するとともに、車両感知器５の２つのルー
プの出力時間差に基づいて車両の速度を測定し、これと
車両の感知時間とに基づいて車長を算出する。車両が通
過するごとに車高、車長が算出されるので、１又は複数
の車高、車長のデータ列が車線ごとに得られる。この車
長のデータに基づいて、道路区間の車両存在台数、空間
占有率（ある道路区間に存在する車両の車長の総和を区
間距離で割ったもの）、車頭距離間隔を求めることがで
きる。

【００２５】これらの交通量、速度、時間占有率、車
高、車長、車両存在台数、空間占有率、車頭距離間隔等
の検知データを、「交通計測データ」という。なお、交
通計測データは、コンピュータ１１の入力処理部２１に
おいて算出していたが、これらの算出処理は、一次処理
装置４の中でするようにしてもよい。コンピュータ１１
には、判定部２２が設けられており、判定部２２の中に
は、違った判定アルゴリズムにより、標本スペクトルを
それぞれ算出する算出部Ａ，Ｂ，Ｃが設けられている。

【００２６】３．スペクトルの算出算出部Ａは交通量Ｑ(t)の周波数スペクトルを算出し、
算出部Ｂは平均速度Ｖi(t)の周波数スペクトルを算出
し、算出部Ｃは平均車頭間隔Ｄ(t)の周波数スペクトル
を算出する。以下、交通量Ｑ(t)の周波数スペクトルを
算出する算出部Ａの動作を説明する。

【００２７】算出部Ａは、一定（例えば１分）間隔の時
刻ｔ1，ｔ2，ｔ3，‥‥，ｔn，‥‥（代表するときは添
え字nを使う）ごとに交通量Ｑ(tn)を記録し、それらの
周波数スペクトルを算出する。この算出は、公知のよう
に、交通量Ｑ(tn)の平均値を求め、時間ｋずらした標本
自己共分散を求め、標本スペクトル分布ｐjを求めれば
できる。具体的には、交通量Ｑ(tn)をｙnと表記する。
ｙnの平均値Ｅ（ｙn）をμとおく。

【００２８】μ＝Ｅ（ｙn）＝（１／Ｎ）Σｙn（総和は
n＝１からＮまでとる。Ｎは標本数）標本自己共分散関数Ｃkは、Ｃk＝（１／Ｎ）Σ（ｙn−μ）（ｙn-k−μ）となる。ただし総和Σは、n＝k+1からＮまでとる。標本
スペクトルｐjは、ｐj＝ΣＣk exp(-2πiｋfj) となる。総和Σは、k＝-N+1からN-1までとる。余弦関数
で表すと、ｐj＝Ｃ0＋２ΣＣk cos(2πｋfj) となる。総和Σは、k＝1からN-1までとる。ｆjは周波数
であり、ｆj＝ｊ／Ｎｊ＝０，１，‥‥，［Ｎ／２］（［］はガウスの記号）である。

【００２９】算出部Ｂは、速度Ｖ(tn)の標本スペクトル
分布を算出するものであるが、その算出方法は、前述し
た交通量Ｑ(tn)の標本スペクトル分布の算出方法と同様
であるから、説明を省略する。算出部Ｃの行う、車頭間
隔Ｄ(tn) の標本スペクトル分布の算出方法も、同様で
あるから、説明を省略する。以上の交通量Ｑ(tn)、速度
Ｖ(tn) 、車頭間隔Ｄ(tn)の他に、時間占有率Ｏ(tn)、
車頭時間間隔、道路区間の車両存在台数、空間占有率等
のスペクトルを算出してもよい。

【００３０】４．突発事象の発生判定コンピュータ１１には、総合判定部２３が設けられてい
る。総合判定部２３は、算出部Ａ，Ｂ又はＣの算出結果
に基づいて、評価値（突発事象の発生尤度（確からし
さ）を表す数値）を算出し、この評価値に基づいて突発
事象が発生しているかどうかを判定する。次の３つの判
定方法を説明する。

【００３１】４．１総合判定１（単一の評価値に基づ
く判定）図３は、突発事象の発生した日に算出された交通量Ｑ(t
n)の１分おきの変動を示すグラフである。突発事象発生
地点の下流５００ｍの測定結果を示す。突発事象の起こ
った時刻８時００分よりも前、Ｑ(tn)は５０台／分くら
いで安定している。しかし、突発事象の起こった時刻８
時００分の直後は、Ｑ(tn)は著しく低下する。交通障害
物が除去された時刻８時２０分後、Ｑ(tn)は、６０台／
分くらいに上がり、しばらくすると、もとの定常的な値
５０台／分近辺に戻る。

【００３２】図４は、３０分間標本（Ｎ＝３０）での標
本スペクトル（パワースペクトル）ｐjを求め、その分
布を３次元的に図示したグラフである。横軸に周波数と
時刻をとっている。縦軸はパワースペクトルである。図
５は、標本スペクトルｐjのピーク値の軌跡を時間を追
ってプロットしたグラフである。事故の起こった時刻８
時００分以前は、ピーク値は、ほとんど現れていない。
８時００分以後、ピーク値は上昇し、交通障害物が除去
された時刻８時２０分以後もその近辺の値を保つ。

【００３３】図６は、標本スペクトルのピーク周波数
（単位Ｈｚ）をプロットしたグラフである。突発事象が
起こった時刻８時００分以前は、ピーク周波数は比較的
高めの値をとるが、突発事象が起こった時刻８時００分
以後は、急激に下がり、０．０５Ｈｚ以下となる。交通
障害物が除去された後も低い値を保つ。図７は、総合判
定部２３が行う突発事象発生を判定する処理を説明する
フローチャートである。図７では、交通量Ｑ(tk)の標本
スペクトル分布を求めることを想定して説明する。

【００３４】総合判定部２３は、この処理を、時刻ｔn
ごとに繰り返し行う。図７に沿って説明すると、総合判
定部２３は、標本スペクトル分布ｐj（ｊは周波数相
当）を算出する(ステップＳ０)。総合判定部２３は、総
合判定部２３に付属するメモリに記憶される評価値を０
に初期化し(ステップＳ１)、前回の突発事象発生判定フ
ラグ又は交通状態注意判定フラグをチェックする(ステ
ップＳ２)。前回判定フラグオンであれば、前回のパワ
ースペクトルの平均値を基準値として使用し(ステップ
Ｓ３)、一定値αを評価値に加算する(ステップＳ４)。

【００３５】次に、スペクトルのピーク値（図５参照）
が過去３０分間のどのピーク値よりも大きいかどうか判
定する(ステップＳ５)。大きければ、一定値βを評価値
に加算する(ステップＳ６)。次に、スペクトルのピーク
値の変化量（例えば微分値）が過去３０分の平均値より
大きいかどうか判定する(ステップＳ７)。大きければ、
一定値γを評価値に加算する(ステップＳ８)。

【００３６】次に、スペクトルのピーク周波数がしきい
値（例えば０．１Ｈｚ）より小さいかどうか判定する
(ステップＳ９)。小さければ一定値εを評価値に加算す
る(ステップＳ１０)。前記評価値に加算するのは、瞬時
的な誤検出を防止するためである。前記一定値α、β、
γ、εをどのようにとるかは、実際に突発事象をどの程
度正確に検知できるか、運用する高速道路を統計的に調
べた上で、決定すればよい。

【００３７】そして、評価値に基づき、突発事象発生を
判定し(ステップＳ１１)、判定結果を出力する(ステッ
プＳ１２)。図８は、突発事象発生判定処理（Ｓ１１）
の詳細を示すフローチャートである。しきい値τ1，τ
2，τ3（τ1＞τ2＞τ3）を３つ設け、τ1＜評価値な
ら、突発事象発生確率９０％以上と判断し(ステップＴ
４)、突発事象発生判定フラグをオンする(ステップＴ
８)。τ2＜評価値＜τ1なら、突発事象発生確率８０％
〜９０％と判断し(ステップＴ５)、突発事象発生判定フ
ラグをオンする(ステップＴ８)。τ3＜評価値＜τ2な
ら、突発事象発生確率５０％〜８０％と判断し(ステッ
プＴ６)、交通状態注意判定フラグをオンする(ステップ
Ｔ９)。

【００３８】評価値＜τ3なら、突発事象発生確率５０
％未満と判断し(ステップＴ７)、判定フラグをオンしな
い(ステップＴ１０)。前記の実施形態では、交通量Ｑ(t
n)の標本スペクトル分布を求めていたが、速度Ｖ(tn)、
車頭間隔Ｄ(tn)、時間占有率Ｏ(tn)の標本スペクトル分
布を求めても、同様の処理により、突発事象発生判定が
行える。また、これら以外にも、車頭時間間隔、道路区
間の車両存在台数、車両の空間占有率、空間平均速度の
標本スペクトル分布を求めても、同様の処理により、突
発事象発生判定が行える。

【００３９】また、標本スペクトル分布ではパワースペ
クトルそのものの値やピーク周波数の値以外にも、スペ
クトル密度の値や位相特性を利用しても同様の効果が得
られる。４．２総合判定２（複数の評価値の多数決で判定）この判定方法は、交通量Ｑ(tn)、速度Ｖ(tn)、車頭間隔
Ｄ(tn)、時間占有率Ｏ(tn)など複数の道路の交通諸量の
スペクトル分布を算出した結果得られた、複数の評価値
を利用して突発事象発生を判定する。

【００４０】以下では、交通諸量の種類を２とし、それ
ぞれの交通諸量に基づき、算出される評価値を「評価値
Ｐ_A」「評価値Ｐ_B」とする。図９は、総合判定部２３が
行う突発事象発生を判定する処理を説明するフローチャ
ートである。総合判定部２３は、この処理を、時刻ｔk
ごとに繰り返し行う。図９に沿って説明すると、総合判
定部２３は、評価値Ｐ_A，Ｐ_Bを取得し(ステップＳ２
１)、それぞれしきい値以上であるかどうか判定する(ス
テップＳ２２，２４)。両方がしきい値以上であれば、
総合評価値に定数ｑを加算し(ステップＳ２３)、一方の
みがしきい値以上であれば、総合評価値に定数ｒ（ｒ＜
ｑ）を加算する(ステップＳ２５)。ｑ、ｒは判定の確か
らしさを設定するための加算項である。

【００４１】評価値Ｐ_A，Ｐ_Bがいずれもしきい値未満で
あれば、総合評価値を０にリセットする(ステップＳ２
６)。総合評価値が一定値以上となったかどうか判定し
(ステップＳ２７)、一定値以上となれば、総合判定部２
３は、突発事象が発生したと判断する(ステップＳ２
８)。一定値以上でなければ、次の時刻ｔn+1に判断を持
ち越す。以上のようにして突発事象の発生が判定される
と、交通管理センター１０は、関係機関等に情報伝達す
る（ステップＳ２９）。

【００４２】４．３総合判定３（評価値重み付け方
式）この判定方法は、交通量Ｑ(tn)、速度Ｖ(tn)、車頭間隔
Ｄ(tn)、時間占有率Ｏ(tn)など複数の道路の交通諸量の
スペクトル分布を算出した結果得られた、複数の評価値
を重み付けして平均をとり、突発事象発生を判定する。
交通量Ｑ(tn)、速度Ｖ(tn)、車頭間隔Ｄ(tn)に対する評
価値Ｐ_A，Ｐ_B，Ｐ_Cを想定する。図１０は、重み付き平
均値Ｐ_totalを用いて突発事象発生を判定する処理を説
明するためのフローチャートである。

【００４３】総合判定部２３は、それぞれ重み係数α，
β，γを用いて、各評価値Ｐ_A，Ｐ_B，Ｐ_Cの重み付け平
均Ｐ_totalを算出する（ステップＴ２１）。Ｐ_total＝（αＰ_A＋βＰ_B＋γＰ_C）／（α＋β＋γ）総合判定部２３は、このＰ_totalを検知しきい値と比較
し(ステップＴ２２)、検知しきい値を超えていれば突発
事象の発生尤度が十分に高く「突発事象発生」と判断す
る(ステップＴ２４)。この検知しきい値が高すぎると検
知漏れが多くなり、検知しきい値が低すぎると誤検知が
増える。この検知しきい値は、後に図１１を用いて説明
する検知漏れ率や誤検知率の実績に基づき、自動的に決
定されるようにしてもよい。

【００４４】検知しきい値を超えていなければ、このＰ
_totalを注意しきい値と比較する(ステップＴ２３)。注
意しきい値＜検知しきい値の関係がある。注意しきい値
を超えていれば、突発事象の発生尤度が中程度に高く、
「突発事象の発生の可能性が高い注意状態」と判断する
(ステップＴ２５)。注意しきい値を超えていなければ、
突発事象の発生尤度が低く、「突発事象の発生なし」と
判断する(ステップＴ２６)。

【００４５】ここで、前記重み係数α，βの決定の仕方
を説明する。この決定をする前提として、多量の交通計
測データを集め、実際に突発事象が発生した時の交通計
測データに基づいて、総合判定部２３で判定して、正し
く検知したかどうかなどの実績を調べておく必要があ
る。図１１は、この検知率等の記録方法を説明するため
のフローチャートである。まず、交通計測データを常時
集積している(ステップＵ１)。実際に突発事象が発生し
たことが分かると(ステップＵ２のYES)、発生時刻前後
の交通計測データを参照する(ステップＵ３)。

【００４６】次に、評価値Ｐ_Aのみによって（α＝１，β
＝０，γ＝０として）突発事象の発生判定処理を行い、
評価値Ｐ_Bのみによって（α＝０，β＝１，γ＝０とし
て）突発事象の発生判定処理を行い、評価値Ｐ_Cのみに
よって（α＝０，β＝０，γ＝１として）突発事象の発
生判定処理を行う（ステップＵ４）。これらの３つの方
法（それぞれ、方法Ａ，Ｂ，Ｃという）での処理結果
を、突発事象が発生するたび蓄積していく。

【００４７】この結果、３つの方法ごとに、突発事象全
発生件数に対して正しく検知できた確率を「正検知
率」、突発事象全発生件数に対して検知できなかった確
率を「検知漏れ率」、総検知数に対して誤って検知した
確率を「誤検知率」、突発事象が実際に発生してから検
知するまでの時間を「検知遅れ時間」とする(ステップ
Ｕ５)。総合判定部２３は、２つの方法ごとにこれらの
値を、交通状態、曜日、季節、天候、時間帯別に分類
し、記録している。

【００４８】次の表１は、記録内容に基づいて、３つの
方法Ａ，Ｂ，Ｃを評価した結果を示す。

【００４９】

【表１】

【００５０】総合判定部２３は、重み係数α，β，γを
決定する。重み係数α，β，γは、渋滞の程度、大小車
種の分布などの関数となる。図１２は、重み係数α，
β，γの決定処理を説明するためのフローチャートであ
る。この処理は、リアルタイムで行う処理である。α，
β，γの初期値（例えば初め全部同一の値とする）に対
して修正を施す。まず、各方法Ａ，Ｂ，Ｃに対する処理
結果を取得する (ステップＶ１)。

【００５１】そして、今の交通状態（渋滞の程度）をチ
ェックする(ステップＶ２)。渋滞がなければ(ステップ
Ｖ２のNO)、方法Ｃの重み係数γに正の定数γ2を付加す
る(ステップＶ６)。渋滞があれば、車高、車長データな
どに基づいて、小型車の割合を調べ(ステップＶ３)、小
型車の割合が比較的多ければ(ステップＶ３のYES)、方
法Ｃの重み係数γに正の定数γ1を付加する(ステップＶ
４)。γ1＞γ2の関係がある。

【００５２】小型車の割合が比較的少なければ(ステッ
プＶ３のNO)、方法Ｃの重み係数γに正の定数γ2を付加
する(ステップＶ５)。このように、渋滞や車種の分布を
考慮するのは、方法Ｃは、渋滞時に非常に精度が高く、
大型車が増えれば、若干精度が落ちるという評価が得ら
れているからである（表１参照）。以上のようにして、
重み係数α，β，γが自動的に決定されるので、これら
を用いて総合評価値Ｐ_totalを算出することができる。

【００５３】５．突発事象発生区間の特定以上に説明した突発事象の発生が複数の区間で判定され
た場合、各区間における判定の評価値を比較して、もっ
とも評価値の高い区間を突発事象発生区間として特定す
ることができる。図１３は、突発事象発生区間を特定す
る処理を説明するためのフローチャートである。

【００５４】まず、図７〜図１０で説明した突発事象発
生検知処理を、それぞれの監視対象道路区間１，２，‥
‥，ｉ，‥‥で行う（ステップＷ１）。すべての監視対
象道路区間１，２，‥‥，ｉで同処理が終了すれば（ス
テップＷ２のYES）、突発事象発生と判定された区間があ
るかどうか調べる（ステップＷ３）。そして、各区間で
算出された評価値を比較する（ステップＷ４）。この評
価値が最大を示す区間を、突発事象発生区間と特定する
（ステップＷ５）。

【００５５】図１４は、５つの区間での検知処理結果か
ら得られた評価値の時間推移を示すグラフである。この
グラフによれば、事故は８時２０分に発生し、各区間１
〜３での評価値が上がっている。特に区間２の評価値が
最大であるので、区間２が突発事象発生区間と特定する
ことができる。６．情報伝達以上のようにして突発事象の発生及びその発生区間が決
定されると、交通管理センター１０は、可変表示板６，
９に、突発事象の発生を表示し、路側ビーコン７を通し
て車両に突発事象の発生を通知する。

【００５６】この通知にあたっては、図８のステップＴ
８，図１０のステップＴ２４で示したように「突発事象
発生」と判定されていれば、交通管理センター１０の出
力処理部２５は、可変表示板６，９に「この先事故・止
まれ」のような運転者の警告を与えるメッセージを表示
し、路側ビーコン７を通して車両にも危険区間である旨
を通知する。図８のステップＴ９，図１０のステップＴ
２５で示したように「突発事象の発生の可能性が高い注
意状態」と判定されていれば、出力処理部２５は、可変
表示板６，９に「前方注意」のように運転者の注意を喚
起するようなメッセージを表示し、路側ビーコン７を通
して車両にも走行注意区間である旨を通知する。

【００５７】そして、この情報を通信回線を通して関係
機関１３や放送局１４に連絡する。なお、すでに道路工
事などが予定され、交通流の異常が予想されている場合
は、出力処理部２５は、当該時刻に突発事象の発生を判
定しても、この判定に基づいて可変表示板６，９に突発
事象の発生を表示することはなく、関係機関１３や放送
局１４に連絡することもない。

【００５８】

【発明の効果】以上のように本発明の交通流の異常検知
装置又は方法によれば、道路上の突発事象の発生をより
精度よく検知することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】交通流の異常検知をするための交通流監視シス
テムを示す概略図である。

【図２】交通管理センター１０内のコンピュータ１１の
機能ブロック図である。

【図３】実際に事故の発生した日に算出された交通量Ｑ
(tn)の１分おきの変動を示すグラフである。

【図４】標本スペクトル（パワースペクトル）ｐjを求
め、その時間変化を図示したグラフである。

【図５】標本スペクトルｐjを求め、そのスペクトルの
ピーク値をプロットしたグラフである。

【図６】標本スペクトルのピーク周波数をプロットした
グラフである。

【図７】総合判定部２３が行う単一の評価値に基づく突
発事象発生判定処理を説明するためのフローチャートで
ある。

【図８】突発事象発生判定処理の詳細を示すフローチャ
ートである。

【図９】総合判定部２３が行う複数の評価値に基づく突
発事象発生を監視する処理を説明するためのフローチャ
ートである。

【図１０】総合判定部２３が行う複数の評価値の重み付
け平均値に基づく突発事象発生を監視する処理を説明す
るためのフローチャートである。

【図１１】過去の実績に基づく検知率等の記録方法を説
明するためのフローチャートである。

【図１２】重み係数の決定処理を説明するためのフロー
チャートである。

【図１３】突発事象発生区間を特定する処理を説明する
ためのフローチャートである。

【図１４】各区間で算出された評価値の時間推移を示す
グラフである。

【符号の説明】

１高速道路２一般道路３車両感知器４一次処理装置５車両感知器６可変表示板７路側ビーコン９可変表示板１０交通管理センター１１コンピュータ１３関係機関１４放送局２１入力処理部２２判定部２３総合判定部２５出力処理部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者天目健二大阪市此花区島屋一丁目１番３号住友電気工業株式会社大阪製作所内Ｆターム(参考） 5C087 AA03 AA10 AA19 AA40 BB03 BB20 BB74 BB76 DD13 DD49 EE14 FF01 FF02 FF04 FF16 FF19 GG06 GG19 GG66 5H180 AA01 BB04 BB15 CC04 CC11 CC15 CC18 DD02 DD03 DD04 EE01 EE02 EE07 EE15

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】道路の交通諸量を計測する計測手段と、交通諸量変化のスペクトルを算出するスペクトル算出手
段と、スペクトル算出手段により算出されたスペクトルに基づ
いて道路上の突発事象の発生を検知する総合判定手段と
を有することを特徴とする交通流の異常検知装置。
【請求項２】前記交通諸量は、交通量、車両の速度、時
間占有率、車頭時間間隔、道路区間の車両存在台数、空
間占有率、空間速度、車頭距離間隔のいずれかから選ば
れるものである請求項１記載の交通流の異常検知装置。
【請求項３】前記計測手段は、車両感知器の感知信号に
基づいて道路の交通諸量を計測するものである請求項１
記載の交通流の異常検知装置。
【請求項４】総合判定手段は、スペクトル算出手段によ
り算出されたスペクトルに基づいて道路上の突発事象の
発生尤度を表す評価値を算出し、これらの評価値に基づ
いて道路上の突発事象の発生を検知するものであること
を特徴とする請求項１記載の交通流の異常検知装置。
【請求項５】前記総合判定手段は、評価値がしきい値を
超えたときに、道路上の突発事象の発生を検知するもの
であることを特徴とする請求項４記載の交通流の異常検
知装置。
【請求項６】前記しきい値は、時間帯、曜日などに応じ
て統計的に求められ、記憶されている値である請求項５
記載の交通流の異常検知装置。
【請求項７】前記スペクトル算出手段は、複数の交通諸
量変化のスペクトルを算出するものであり、総合判定手段は、スペクトル算出手段により算出された
複数のスペクトルに基づいて道路上の突発事象の発生尤
度を表す評価値をそれぞれ算出し、これらの評価値の重
み付け平均値に基づいて道路上の突発事象の発生を検知
するものであることを特徴とする請求項１記載の交通流
の異常検知装置。
【請求項８】前記重み付け係数は、次の(a)〜(c)のいず
れか１つ、又はこれらの組み合わせの関数であり、自動
的に決定されることを特徴とする請求項７記載の交通流
の異常検知装置。 (a)渋滞の程度 (b)大小車種の分布 (c)各スペクトルの検知精度
【請求項９】実際に発生した突発事象に関連して取得さ
れた交通計測データに基づいて、各スペクトルを用いた
検知結果を求め、実績データとして蓄積することを特徴
とする請求項７記載の交通流の異常検知装置。
【請求項１０】前記実績データには、正検知率、検知漏
れ率、誤検知率、検知遅れ時間のうち１又は複数のデー
タが含まれることを特徴とする請求項９記載の交通流の
異常検知装置。
【請求項１１】前記総合判定手段により道路上の突発事
象が検知された場合に、その突発事象の発生を外部に知
らせる情報提供手段をさらに有することを特徴とする請
求項１記載の交通流の異常検知装置。
【請求項１２】前記情報提供手段は、当該地域内若しく
は当該区間内を走行する車両、又は当該地域内若しくは
当該区間内への走行が予想される車両に対して情報を提
供するものであることを特徴とする請求項１１記載の交
通流の異常検知装置。
【請求項１３】前記情報提供手段は、すでに予定されて
いる道路上の事象に対しては、その事象の発生を検知し
ても外部に知らせないことを特徴とする請求項１２記載
の交通流の異常検知装置。
【請求項１４】前記総合判定手段は、判定の基礎となっ
た値の大きさに応じて、段階的な判定を行い、前記情報
提供手段は、この総合判定手段による段階的な判定の結
果によって異常情報の内容を変えることを特徴とする請
求項１１記載の交通流の異常検知装置。
【請求項１５】前記総合判定手段は、複数の道路区間で
交通流の異常を検知した場合、判定の基礎となった値の
大きさに応じて、異常発生区間を特定することを特徴と
する請求項１記載の交通流の異常検知装置。
【請求項１６】道路の交通諸量を計測し、この計測結果に基づいて、交通諸量変化のスペクトルを
算出し、算出されたスペクトルに基づいて道路上の突発事象の発
生を検知することを特徴とする交通流の異常検知方法。