JP2011005881A - 列車運行情報を用いた列車遅延予測システム - Google Patents

Abstract

【課題】列車状態を表すパラメータは複数ある。例えば、路線上には数多くの列車が随所に同時に存在する列車位置を座標で保持し、列車情報全体として現時点と過去のある時点が類似した列車状態であるかを比較する場合でも、現在のある１列車と類似の位置に存在する過去のある列車を１：１で比較調査するのは困難である。
【解決手段】現在の列車状態からどのような列車状態が未来に想定されるかについて、列車状態を画像で把握して蓄積し、現在の列車状態と過去に蓄積した列車状態の画像比較を行うことで、複数の要素を含んだ列車状態であっても過去に蓄積した列車状態からの検索を可能にする。
【選択図】図5

Description

本発明は、鉄道の列車運行管理を主な利用分野とする。

列車の運行管理システムにおいて、列車が当初の運行予定から外れた場合、予定通りに列車運行を戻すための運転整理と呼ばれる列車を調整する業務が行われる。

運転整理とは、ダイヤが乱れた場合に、実際の運行を運行予定に合うように戻すため、列車全体の運行を指示する指令員が列車の運転手に指令を行い、走行速度や停車時間、行き先変更等を行う業務である。運転整理において、運転整理の内容は、一般の鉄道利用者にも影響がおよぶ重要な業務である。例えば、列車遅延時などは、利用者は少しでも早く目的地に着きたいと願い、遅延が増大するほど不満を抱くこととなる。

列車数、乗客数、乗り入れ路線の多い、過密かつ複雑な路線では、運転整理は非常に難しい業務であり、最適な運転整理を指令員が決定する為の支援システムも多く研究されている。例えば、特許文献１では、ダイヤ乱れ時にある運転整理を実施したとき、列車の走行状態や乗客の混雑状況を基にその後の列車状態を予測することも可能であり、運転整理が必要となった場合に案を自動的に提示している。指令員は提示された情報を参考に運転整理を実施する。また、特許文献２では、この運転整理の内容を運転整理履歴として保存し、どのような列車状態の場合にどのような運転整理を実施したかという情報を基に次回の運転整理案を提示している。

特開2000 - 1168号公報 特開平3 - 148374号公報

しかし、従来の技術では、ある列車状態から今後の列車状態の見通しについて、経験豊富な指令員の経験から得られる知識を電子情報化して、他の経験の少ない指令員がそれを閲覧できるようにする場合、列車状態を表すパラメータは複数ある。例えば、路線上には数多くの列車が随所に同時に存在する列車位置を座標で保持し、列車情報全体として現時点と過去のある時点が類似した列車状態であるかを比較する場合でも、現在のある１列車と類似の位置に存在する過去のある列車を１：１で比較調査するのは困難である。

さらに、列車状態の遷移には、列車の位置のみならず乗客数といった他の複数の情報も関連している為、前述のように数値化して複数の要素を同時に比較することが困難である。

上記の課題を解決するため、現在の列車状態からどのような列車状態が未来に想定されるかについて、列車状態を画像で把握して蓄積し、現在の列車状態と過去に蓄積した列車状態の画像比較を行うことで、複数の要素を含んだ列車状態であっても過去に蓄積した画像からの検索を可能にして、その後に継続する列車状態を現時点での予測情報として指令員へ提供する。

本予測システムを使用することにより、ダイヤ乱れの発生前から、その後の列車状態を予想でき、その運転整理案の検討もあらかじめ可能となる。また、多くの駅に影響がある複雑なダイヤ乱れの場合も、そのダイヤ乱れを予め予想することにより運転整理が容易になる。

運転指令の概要 列車遅延が発生する前の列車状態 b列車に遅延が発生した時の列車状態 a列車にも遅延が発生した時の列車状態 発明の構成図 発明の構成とデータの流れを示すブロック図 列車状態画像の例 画像照合の例 システムのハードウェア構成図

以下、図面を用いて本発明の実施例を説明する。

列車の運行が当初の運行予定から外れた場合、予定通りに列車運行を戻すため、運転整理と呼ばれる列車の運行を調整する業務を指令員が行う必要がある。運転整理の内容は、図１に示す流れで運転指令として運転手に連絡することで実際の列車運行に反映される。運転整理の経験豊富な指令員は、ある時点の列車状況から未来の列車状況を推測し、早い段階から列車遅延に備えた運転整理を想定することが可能と考えられるが、経験の少ない指令員には、その予測が難しい。

これを支援する目的で本実施例を実施する。現在の列車状態からどのような列車状態が未来に想定されるかについて、現在の列車状態を画像で把握して画像ファイルとして保存し（以降、現在画像）、また、その画像を蓄積した過去の画像ファイル（以降、実績画像）を使用する。この現在画像と実績画像の画像比較を行うことで、複数の要素を含んだ列車状態であっても過去の列車状態からの検索を可能にし、その後に継続する列車状態を現時点での予測情報として指令員へ提供する。また、数値データで情報を比較する場合と比較して、画像比較により複数の要素を一括で類似検索できることから、検索の要素が増えた場合も検索アルゴリズムを修正することなく、比較内容の情報量を増やせることから、拡張性の面でも優れていると言える。

上記を実施するには、実績画像格納ファイル、実績情報格納ファイル、現在画像格納ファイル、現在情報格納ファイル、予測検索処理装置、予測情報表示装置の６つの構成要素からなり、これら構成要素が下記の動作をする「列車運行情報を用いた列車遅延予測システム」を用いる。

図５に本システムの構成図を示す。
まず、情報を入れておく場所として４つのファイルがあり、「現在画像格納ファイル503」は、現在の列車状態を表す画像を作成して現在画像（在線情報、乗客数（列車）、乗客数（駅）の情報を含む）として格納する。画像は、在線情報から列車の位置情報を路線図上にマッピングし、列車の重量センサを元に算出する乗客数および駅の改札機から取得する乗客数から、乗客数（列車）および乗客数（駅）を濃淡として路線図上の列車や駅にマッピングして作成する。「現在情報格納ファイル504」は、現在の情報のうち現在画像に含まないその他の情報（日時、降水量の情報を含む）を格納する（以降、現在情報）。各ファイルには時系列が把握できる固有のIDが付与されており、実績画像および実績情報の間で、相互に対応が分かるようになっている。「実績画像格納ファイル501」は、現在画像を蓄積したものである。蓄積に際して、ある一定期間（60分程度）は1分置きに一時格納し、一定期間を過ぎたデータは破棄する。運行情報から遅延発生の情報を取得した時には、その時点で一時格納していたデータを恒久的に保存したものであり、これを実績画像（在線情報、乗客数（列車）、乗客数（駅）の情報を含む）とする。また、「実績情報格納ファイル502」は、現在情報を蓄積したものである。蓄積方法は実績画像と同じである。

次に、「予測検索処理装置505」は過去の列車状態から現在の列車状態と類似性の高い事例の検索処理を行い、その後の列車状態を予測情報として作成する。ここで、過去の列車状態と現在の列車状態を示すデータの例は、在線情報、乗客数（列車）、乗客数（駅）、日時、降水量の項目からなるデータである。在線情報は列車の在線位置を路線図上に示す。乗客数（列車）は列車の乗車率の数値から、その値を路線図上の列車の濃淡で図示する。乗客数（駅）は、駅構内に滞留している乗客数を改札記録から得て、その値を路線図の駅に濃淡で図示する。日時は、データの日時、曜日を指す。降水量は、地域ごとに地点の降水量を数値で保持する。

以上のデータを使用して予測情報を作成する。まず、現時点の列車状態を示す濃淡を含んだ現在画像と、過去の列車状態である実績画像を画像照合し、実績画像の中から類似度の高いものを検索する。具体的には、過去の列車状態（在線情報、乗客数（列車）、乗客数（駅）、日時、降水量）の中から現状と類似度の高い実績画像を抽出し、その実績画像に対応する運転整理履歴情報を予測情報（遅延の発生見通しや運転整理の実施見通し）として抽出する。類似度の指標については、あまり時期・時間変動のない路線では高い値とし、時期・時間変動の大きい路線では比較的小さい値を採用する。列車状態を示す情報のうち、画像データと比較して重要度の低い比較要素は数値として保持し、画像比較後に追加情報として比較に加えることにより、その精度を向上している。

最後に、「予測情報表示装置506」を使用して、予測検索処理装置にて得られた予測情報（列車遅延、運転整理内容）を表示し、指令員へ情報を提供する。

＜システムの構成＞
図９に列車遅延予測システムのハードウェア構成を示す。
「予測検索処理装置901」は現在画像および現在情報を「格納ファイル（記憶媒体）902」へ格納し、同時に運転整理内容を運転整理実績として「格納ファイル（記憶媒体）902」へ格納する。「格納ファイル（記憶媒体）902」へ格納された過去の現在画像および現在情報は実績画像および実績情報となる。さらに「予測検索処理装置901」はある時点の現在画像および現在情報を読みだし、実績画像および実績情報を呼び出して検索・候補決定を行う。最後に「予測情報表示装置903」へ予測結果を表示出力する。

図６に発明の構成とデータの流れを示すブロック図を示す。図６の処理の流れについて、次に説明する。使用するファイルは５つであり、「現在画像格納ファイル605」は、現在の列車の運行状況を表す現在画像を作成して記憶し、「現在情報格納ファイル606」は、現在情報のデータを記憶する。

また、「実績画像格納ファイル607」は、過去の列車の運行状況を表す実績画像を作成して記憶し、「実績情報格納ファイル608」は、実績情報のデータを記憶し、「運転整理実績ファイル609」は、運転整理履歴情報を記憶する。

処理の流れは、まず、「現在情報・入力部601」において、現在情報をシステムに取り込み、取り込んだ情報を「現在画像格納ファイル605」および「現在情報格納ファイル606」に記憶させる。

図７に画像として格納するファイルの例を示す。ここで、図の斜線部は乗客数（列車）、乗客数（駅）を濃度として表し、均一に灰色で塗りつぶされているものとする。

次に「現在画像格納ファイル605」の現在画像と「実績画像格納ファイル607」の実績画像を読み込み、現在画像と実績画像を「列車状態・画像検索部602」にて画像照合する。

図８に照合するの画像の例を示す。2駅、2列車から構成されるこの例では「照合元801」と「照合先802」において、１列車の在線位置が少しだけ異なるものの、乗客数（図形濃度）も等しく2画像データの合致率は高いと言える。

画像照合は全てのドットにおいて、現在画像に対する濃度差を算出し、その合計値の小さいものから順に一定数の事例を第一段階の候補とする（以降、候補画像）。
なお、画像照合する際、指令員が対象としている関連路線に重み付けを行って表示する。これにより、数ある路線の中で関連性の低い路線の類似度の評価を軽微にし、関連路線の類似度が高く非関連路線の類似度が低い事例でも、類似事象として検出可能となる。

次に「追加情報付加・候補設定部603」において、「列車状態・画像検索部602」で画像照合して類似度の高かった候補画像について、「実績情報格納ファイル608」から候補画像のIDをキーとして実績情報を読み出し、「現在情報格納ファイル606」から現在情報を読み出し、その実績情報と現在情報のデータ照合をそれぞれ実施して、その類似度を重みとして候補画像の類似度に付加して、最終的な候補画像とする。

次に「候補に継続する列車状態・運転整理内容抽出部604」において、「追加情報付加・候補設定部603」で得られた候補画像のIDをキーに、そのIDに続くIDの実績画像を「実績画像格納ファイル607」から、また、候補画像のIDをキーに、そのIDおよびそれに続く運転整理履歴情報を「運転整理実績ファイル609」から呼び出す。

最後に「列車予測表示／運転整理案表示部610」にて、「候補に継続する列車状態・運転整理内容抽出部604」で生成された列車遅延予測および運転整理案（予測）をディスプレイに表示し、指令員に確認させるものである。

＜現在の列車状態から遅延発生・将来予測のイメージ＞
ここで、上記「列車状態・画像検索部602」と「追加情報付加・候補設定部604」に関連して、現在の列車状態から将来の列車の遅延発生を予測することを、例をあげて説明する。

まず、例の前提となる最初の状態を説明する。
図２に最初の状態となる列車が2組あるときの列車遅延発生前の状態を示す。
この状態は、（１）B駅構内に人が多い状態である。また前提条件として、（２）a列車もb列車も現時点では予定のダイヤ通り運行されていて、（３）a列車とb列車はC駅への到着時刻が通常同時なので、乗客が相互に乗り換えできるようにしていることとする。ここで、（１）の内容が「現在情報格納ファイル605」の現在情報データとして保持されている内容に相当する。

図３に次の状態を示す。これはｂ列車に遅延発生している状態である。
この状態でb列車はB駅での乗降に通常より時間がかかるため、C駅への到着が遅くなる。そのため、C駅にてb列車からa列車に乗り換える乗客がa列車に間に合わなくなる。これでは、a列車に乗り換えたい乗客がC駅に滞留してしまうことになり、これらの乗客の目的地への到着時間が遅れてしまうため、指令員が（３）の目的で、ｂ列車がC駅に到着するまでa列車をC駅に待機させることを行う場合を想定する。その結果、a列車に遅延が発生する。この「a列車に遅延発生のパターン」が「列車状態・画像検索部」が作り出す「予測・列車遅延パターン」である。
つまり、a列車は順調に走行しており、a列車としてC駅前後の走行を阻害するものは何もない状態であるが、前述のような指令員の判断でa列車のC駅出発に遅延が発生する例である。図４にこの場合の列車状態を示す。結果、a列車のこの先の走行に遅延が発生し、回復のための運転整理が必要と考えられる。

この事象は、（２）のようにa列車とb列車に遅延が無くとも、B駅構内に滞留している乗客数やa列車の在線位置、b列車の在線位置を元に、過去の列車運行実績を検索して類似の状況が存在すれば、あらかじめC駅以降の駅におけるa列車の遅延を予測して提示することができることを示している。

現在の在線情報や乗客数、現在実施しようとしている運転整理内容から予測を行う方法では、このような結果を予測することはできないが、過去の事例を画像データとして使用する本実施例の方法を用いると、未来の人為的な列車状態の変更による列車遅延を予測して提示することができ、画像により現在画像および過去の実績画像を保存していることから可能となる。

501・・・実績画像格納ファイル
502・・・実績情報格納ファイル
503・・・現在画像格納ファイル
504・・・現在情報格納ファイル
505・・・予測検索処理装置
506・・・予測情報表示装置
601・・・現在情報・入力部
602・・・列車状態・画像検索部
603・・・追加情報付加・候補設定部
604・・・候補に継続する列車状態・運転整理内容抽出部
605・・・現在画像格納ファイル
606・・・現在情報格納ファイル
607・・・実績画像格納ファイル
608・・・実績情報格納ファイル
609・・・運転整理実績ファイル
610・・・列車予測表示／運転整理案表示部
801・・・格納画像例１
802・・・格納画像例２
901・・・処理部
902・・・格納部
903・・・表示部

Claims (6)

1. 列車運行情報を用いた列車遅延予測システムにおいて、
   過去の列車の存線位置の情報と当該列車に乗車している乗客数の情報と当該列車の運行に関連する駅の乗客数の情報とを有する実績画像、現在の列車の存線位置の情報と当該列車に乗車している乗客数の情報と当該列車の運行に関連する駅の乗客数の情報とを有する現在画像、及び実績画像と当該実績画像に対応する運転整理履歴情報を格納する記憶装置と、
   前記記憶装置に格納された現在画像と複数の実績画像とを比較し、当該現在画像に類似する実績画像を抽出し、抽出した実績画像に対応する運転整理履歴情報を抽出する予測検索処理装置と、
   前記予測検索処理装置で抽出された運転整理実績情報を表示する表示装置と、
   を有することを特徴とする列車遅延予測システム。
2. 請求項１に記載の列車遅延予測システムにおいて、
   前記予測検索処理装置は、前記比較する画像の全てのドットにおいて、現在画像に対する濃度差を算出し、その合計値の小さいものから順に類似する実績画像として抽出することを特徴とする列車遅延予測システム。
3. 請求項１または２に記載の列車遅延予測システムにおいて、
   前記記憶装置は、前記実績画像が作成された時点の降水量と前記現在画像が作成された時点の降水量とを数値で格納しておき、
   前記予測検索処理装置は、更に、前記降水量の数値での比較し、当該比較結果に応じて前記実績画像を抽出することを特徴とする列車遅延予測システム。
4. 列車運行情報を用いた列車遅延予測方法において、
   過去の列車の存線位置の情報と当該列車に乗車している乗客数の情報と当該列車の運行に関連する駅の乗客数の情報とを有する実績画像、現在の列車の存線位置の情報と当該列車に乗車している乗客数の情報と当該列車の運行に関連する駅の乗客数の情報とを有する現在画像、及び実績画像と当該実績画像に対応する運転整理履歴情報を予め記憶装置に格納しておき、
   予測検索処理装置により、前記記憶装置に格納された現在画像と複数の実績画像とを比較し、当該現在画像に類似する実績画像を抽出し、抽出した実績画像に対応する運転整理履歴情報を抽出するステップと、
   表示装置により、前記予測検索処理装置で抽出された運転整理実績情報を表示するステップと、
   を有することを特徴とする列車遅延予測方法。
5. 請求項４に記載の列車遅延予測方法において、
   前記予測検索処理装置は、前記比較する画像の全てのドットにおいて、現在画像に対する濃度差を算出し、その合計値の小さいものから順に類似する実績画像として抽出することを特徴とする列車遅延予測方法。
6. 請求項４または５に記載の列車遅延予測方法において、
   前記記憶装置には、前記実績画像が作成された時点の降水量と前記現在画像が作成された時点の降水量とを数値で格納されてあり、
   前記予測検索処理装置は、更に、前記降水量の数値での比較し、当該比較結果に応じて前記実績画像を抽出することを特徴とする列車遅延予測方法。

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