JP2014052860A - 解析装置および解析方法 - Google Patents

Abstract

【課題】容易かつ高精度に車両の移動経路を把握し、適切な統計結果を得る。
【解決手段】解析装置１２０は、光学式の測距部１１２ａを通じて取得した対象領域１０中の対象点群の３次元情報に基づき、移動体１２に属する対象点群を抽出し移動体を特定する移動体特定部１５０と、移動体に属する対象点群の３次元的構成を使用し移動体を追跡して移動軌跡を導出する移動軌跡導出部１５２と、移動軌跡に基づいて、移動体の移動が統計的にパターン化されて存在する移動経路１７０を特定する移動経路特定部１５４とを備える。
【選択図】図３

Description

本発明は、道路交通における交通統計量を取得する解析装置および解析方法に関する。

道路交通における統計量（以下、単に交通統計量という）を取得しようと試みた場合、従来、調査員を雇って交差点等に滞在させ、通過する車両数を目視で計数する手法をとっていた。かかる手法では、調査員が交差点に滞在している間しかデータが蓄積されず、時間的な調査カバレッジ(観測時間範囲)が不足していた。また、安全監視に関しても同等で、監視員が滞在する時間帯のみ有効であり、取得できる違反統計は限定され、また違反判定を正確に記録することは難しかった。

また、調査員が交差点に滞在する手法では、人間が監視するため、通過数といった比較的容易な観測項目(限られた情報)のみしか統計を取ることができない。例えば、渋滞の把握に必要な車両の速度変化情報や、店舗開設計画に重要な車両の流れ（車両列が途切れる時間間隔）に関する情報等、付加価値の高い情報について統計を取ることができなかった。そこで、このような交通統計量を自動的に取得する手法が検討されている。

例えば、特許文献１では、２次元または３次元のカメラ映像を用いて車両を監視し、車両の異常な動きやルール違反等を自動的に検出する技術が開示されている。また、特許文献２のように、カメラの代わりに超音波を用いる技術も存在する。

また、特許文献３では、カメラを用いた信号無視車両の記録装置を用い、任意の車線が赤信号のときのみ車両を検出して、信号無視を確実に検出する技術が開示されている。また、特許文献４では、信号無視をした違反車両を自動的に検出し、その違反車両に対して違反走行の警告を行うとともに、違反車両の静止画像および所定時間内の道路交差点の動画像を用いて、違反の事実を特定する技術が開示されている。さらに、特許文献５では、レーダ式車両検知装置から移動体の移動軌跡を演算し、移動体の位置、速度、移動軌跡等の情報をカメラで撮影した映像にオーバレイ合成し、道路管理者のモニターに表示する技術が開示されている。

特開２００６−２８５３９９号公報 特開平３−６７９９号公報 特許第３７１１５１８号 特開２００５−２３４７７４号公報 特開２００３−１５７４８７号公報

しかし、上述した従来の技術では、空間内の車両の移動軌跡を取得しているに過ぎず、道路上で車両がどのような制限（例えば、移動レーンの位置やその数）を受けながら走行しているか等が考慮されていなかった。また、たとえ、車線が考慮される場合であっても、ユーザは、その車線を手動で設定し、交通空間と一致させなければならないといった煩雑な作業を強いられていた。

本発明は、このような課題に鑑み、容易かつ高精度に車両の移動経路を把握し、適切な統計結果を得ることが可能な解析装置および解析方法を提供することを目的としている。

上記課題を解決するために、本発明の解析装置は、光学式の測距部を通じて取得した対象領域中の対象点群の３次元情報に基づき、移動体に属する対象点群を抽出し移動体を特定する移動体特定部と、移動体に属する対象点群の３次元的構成を使用し移動体を追跡して移動軌跡を導出する移動軌跡導出部と、移動軌跡に基づいて、移動体の移動が統計的にパターン化されて存在する移動経路を特定する移動経路特定部と、を備えることを特徴とする。

移動経路特定部は、移動体が移動する数が予め定められた数以上となる移動経路を移動する移動体を排除し、排除後の移動軌跡に基づいて新たに移動経路を特定してもよい。

移動体の移動経路、移動方向、大きさ、移動速度、および、移動時刻の群から選択される１または複数の交通パラメータを移動体に関連付けて蓄積する交通蓄積部と、１または複数の交通パラメータに関する統計演算を行う交通統計部と、をさらに備えてもよい。

交通統計部は、移動方向を含む移動経路毎に移動体を振り分けたマトリクス状の統計マップを生成してもよい。

任意の移動体の移動軌跡と、予め定められた交通ルールとを比較し、交通ルールに従っていない違反項目がある場合、その違反項目を移動体に関連付けて蓄積する違反蓄積部と、違反項目に関する統計演算を行う違反統計部と、をさらに備えてもよい。

違反蓄積部は、違反項目がある場合、任意の移動体に警報を発するとしてもよい。

上記課題を解決するために、本発明の解析方法は、光学式の測距部を通じて取得した対象領域中の対象点群の３次元情報に基づき、移動体に属する対象点群を抽出し移動体を特定し、移動体に属する対象点群の３次元的構成を使用し移動体を追跡して移動軌跡を導出し、移動軌跡に基づいて、移動体の移動が統計的にパターン化されて存在する移動経路を特定することを特徴とする。

本発明によれば、容易かつ高精度に車両の移動経路を把握し、適切な統計結果を得ることが可能となる。

統計システムの概略的な接続関係を示した説明図である。 監視装置の概略的な構成を示した説明図である。 解析装置の概略的な構成を示した説明図である。 解析方法の具体的な処理を説明するためのフローチャートである。 解析方法の具体的な処理を説明するためのフローチャートである。 移動体特定処理の具体的な処理を説明するためのフローチャートである。 移動体特定処理を説明するための説明図である。 移動軌跡導出処理の具体的な処理を説明するためのフローチャートである。 移動経路特定処理の具体的な処理を説明するためのフローチャートである。 移動経路を説明するための説明図である。 統計マップを例示した説明図である。 統計マップを例示した説明図である。

以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。かかる実施形態に示す寸法、材料、その他具体的な数値等は、発明の理解を容易とするための例示にすぎず、特に断る場合を除き、本発明を限定するものではない。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能、構成を有する要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略し、また本発明に直接関係のない要素は図示を省略する。

（統計システム１００）
図１は、統計システム１００の概略的な接続関係を示した説明図である。統計システム１００は、監視装置１１０と、解析装置１２０と、管理サーバ１３０と、信号制御装置１４０とを含んで構成される。

監視装置１１０は、任意の道路を監視する装置であり、例えば、図１に示すような対象領域１０としての交差点全域を十分に見渡すことができる位置に配置され、対象領域１０に対し、移動体１２を含む各部位の距離を測定して３次元情報を生成する。ここで移動体１２は、自動四輪、自動二輪、自転車、歩行者等を含む独立して移動可能な対象物である。

解析装置１２０は、専用回線、ＬＡＮ（Local Area Network）、インターネット等の通信回線１０２を介して１または複数の監視装置１１０と通信可能に接続され、監視装置１１０で生成された３次元情報に基づいて交通統計量を導出する。また、解析装置１２０は、移動体１２の移動軌跡と交通ルールとに基づいて違反統計量を導出することもできる。

管理サーバ１３０は、ＬＡＮやインターネット等の通信網１０４を介して１または複数の解析装置１２０と通信可能に接続され、監視装置１１０で導出された交通統計量や違反統計量を集約する。また、管理サーバ１３０は、交通ルールや道路設計図等をデータベースとして保持し、解析装置１２０からの要求に応じて交通ルールや道路設計図等を配信することができる。

信号制御装置１４０は、任意の１または複数の信号機について、その信号色の切換タイミングを制御するとともに、その信号機の状態（信号色等）を解析装置１２０に送信する。また、信号制御装置１４０から信号機の状態を取得するのが困難な場合、監視装置１１０の撮像部等を通じて信号機の状態、例えば、信号色を推定してもよい。

当該統計システム１００によると、１年間に亘り、移動レーンや移動経路毎の移動体１２の移動統計や、移動時の速度変化と軌跡、信号遷移時の交通変化等の交通統計量を常時取得することができる。ここで、移動経路とは、車両等の移動体１２の軌跡を統計的に有意な数収集した場合における、移動体１２の軌跡上にみられる幾何学的パターンであり、道路上の白線で示されたルートとは必ずしも一致しない。また、複数の移動体１２に対して意図的に同じ経路を通過させようとしても、例えば、運転操作が異なるなどの誤差により軌道が厳密に一致しないといったように、移動経路は移動体１２の移動余裕を含んだ幅を持つ。さらに、往路と復路が物理的に同じ場所を通過する必要のある狭い一本道では、幾何学的なパターンは一通りしかないが、移動方向を加味して、往路用移動経路、復路用移動経路のように２パターンと扱う場合もある。移動レーンは、移動経路の中で、車線で区画化された自動四輪１台が、移動余裕も含めて移動可能な幅に設定された一連の領域である。このような交通統計量を導出する際には、移動レーンやその数等、車両が受ける制限の設定を要するが、当該統計システム１００では、かかる制限を設定する煩雑な作業を行うことなく、自動的に移動経路を特定できる。こうして、必要な交通統計量を容易に導出することが可能となる。

さらに、このような交通統計量を管理サーバ１３０に集約することで、個々の解析装置１２０における交通統計量や違反統計量を集計し、道路交通の状態を総合的に把握することが可能となる。以下、監視装置１１０および解析装置１２０の構成を述べ、その後、それらを用いた解析方法を詳述する。

（監視装置１１０）
図２は、監視装置１１０の概略的な構成を示した説明図である。監視装置１１０は、光学式情報取得部１１２と、通信部１１４と、警報部１１６と、中央制御部１１８とを含んで構成される。

光学式情報取得部１１２は、測距部１１２ａと撮像部１１２ｂとからなる。測距部１１２ａは、レーザレーダやカメラ等が用いられ、対象領域１０中の各部位の距離を導出する。本実施形態では、測距部１１２ａとしてレーザレーダを用いる例を挙げる。これは、レーザレーダの方がカメラと比較して光源を必要としないので、昼夜（別途の光源の有無）に拘わらず、距離を正確に導出できるからである。

具体的に、測距部１１２ａとしてのレーザレーダでは、対象領域１０に対しレーザ光をスイープしながら投影し、レーザ光を出射してから反射光が戻ってくるまでの時間に基づいて対象点（各部位）の距離を導出する。スイープは繰り返し行われ、その周期は、後述する移動軌跡導出部が移動体１２の移動を認識できる程度に速い。測距部１１２ａは、レーザの照射方向と対象点との距離とに基づいて対象点の集合（対象点群）それぞれの３次元座標に相当する３次元情報を導出する。

撮像部１１２ｂは、１または複数のカメラで構成され、対象領域１０の静止画または動画を撮像する。また、光度が足りない場合、別途の光源を用いて撮像してもよい。

通信部１１４は、解析装置１２０との通信回線１０２を通じて通信を確立し、測距部１１２ａで測定した対象点群に関する３次元情報や撮像部１１２ｂで撮像した撮像画像を解析装置１２０に送信する。

警報部１１６は、対象領域１０を移動している移動体１２に交通ルールに基づく違反項目がある場合、警報を発する。かかる警報は、聴覚的な警告音声や視覚的な警告画像を含む。

中央制御部１１８は、中央処理装置（ＣＰＵ）や信号処理装置（ＤＳＰ：Digital Signal Processor）、プログラム等が格納されたＲＯＭやメモリ、ワークエリアとしてのＲＡＭ等を含む半導体集積回路により、監視装置１１０全体を管理および制御する。

（解析装置１２０）
図３は、解析装置１２０の概略的な構成を示した説明図である。解析装置１２０は、通信部１２２と、記録部１２４と、中央制御部１２６とを含んで構成される。

通信部１２２は、監視装置１１０と通信回線１０２を通じて通信を確立し、監視装置１１０から対象点群に関する３次元情報および撮像画像を受信する。また、通信部１２２は、通信網１０４を介して管理サーバ１３０や信号制御装置１４０とも通信を確立する。

記録部１２４は、フラッシュメモリやＨＤＤで構成され、３次元情報を一時的に保持したり、交通統計量や違反統計量等を記録する。また、記録部１２４は、交通の地理的構成を格納する交通地理構成ＤＢ（データベース）、移動体１２の移動軌跡を蓄積するための交通ダイナミクスＤＢ、移動体１２に関する統計演算の結果を格納する交通統計ＤＢ、交通ルールを格納する交通ルールＤＢ、交通ルールに違反した移動体１２に関する統計演算の結果を格納する違反統計ＤＢ等のデータベースとしても機能する。

中央制御部１２６は、中央処理装置や信号処理装置、プログラム等が格納されたＲＯＭやメモリ、ワークエリアとしてのＲＡＭ等を含む半導体集積回路により、解析装置１２０全体を管理および制御する。また、中央制御部１２６は、移動体特定部１５０、移動軌跡導出部１５２、移動経路特定部１５４、交通蓄積部１５６、交通統計部１５８、違反蓄積部１６０、違反統計部１６２としても機能する。

移動体特定部１５０は、測距部１１２ａを通じて取得した対象領域１０中の対象点群の３次元情報に基づいて、移動体１２に属する対象点群を抽出し、移動体１２を特定する。移動軌跡導出部１５２は、移動体特定部１５０が特定した移動体１２に属する対象点群の３次元的構成（対象点群の数、車高や車幅等、移動体１２の対象点群に矛盾がないか考慮する）を使用し移動体１２を追跡して移動軌跡を導出する。移動経路特定部１５４は、移動軌跡導出部１５２が導出した移動軌跡に基づいて、移動体１２の移動が統計的にパターン化されて存在する移動経路を特定する。

交通蓄積部１５６は、移動体１２の移動経路、移動方向、大きさ、移動速度、および、移動時刻や、それらに基づいて特定される数値の群から選択される１または複数の交通パラメータを移動体１２に関連付けて蓄積する。そして、交通統計部１５８は、１または複数の交通パラメータに関する統計をとる。また、違反蓄積部１６０は、任意の移動体１２の移動軌跡と、予め定められた交通ルールとを比較し、交通ルールに従っていない違反項目がある場合、その違反項目を移動体１２に関連付けて蓄積する。そして、違反統計部１６２は、違反項目に関する統計をとる。以下、解析装置１２０を用いた解析方法を通じ、かかる機能部の詳細な動作を説明する。

（解析方法）
図４および図５は、解析方法の具体的な処理を説明するためのフローチャートである。ここでは、まず、図４のフローチャートの流れに従い、移動体特定処理Ｓ１、移動軌跡導出処理Ｓ２、移動経路特定処理Ｓ３を通じ、交通統計量や違反統計量を導出するための準備として移動経路を特定する。そして、移動経路が特定されると、図５のフローチャートに従い、交通統計量や違反統計量を導出する。

（移動体特定処理Ｓ１）
図４のフローチャートを参照すると、まず、移動体特定処理Ｓ１が実行される。図６は、移動体特定処理Ｓ１の具体的な処理を説明するためのフローチャートであり、図７は、移動体特定処理Ｓ１を説明するための説明図である。

移動体特定部１５０は、まず、固定背景が既に特定されているか否か判定する（Ｓ１−１）。固定背景が特定されていれば（Ｓ１−１におけるＹＥＳ）、ステップＳ１−４に処理を移行する。固定背景が未だ特定さていない場合（Ｓ１−１におけるＮＯ）、管理サーバ１３０から、道路として区画化されている領域等を示した道路設計図等を取得し、交通地理構成ＤＢに格納する（Ｓ１−２）。交通地理構成ＤＢには、このような道路設計図以外にも、後述する移動経路等を登録することができる。このような交通地理構成ＤＢ中の道路設計図、移動経路等は、初回のみならず、道路構造の変化に伴い定期的に更新されるとしてもよい。

続いて、移動体特定部１５０は、交通地理構成ＤＢ中の道路設計図と、測距部１１２ａを通じて取得した対象点群の３次元情報とに基づいて固定背景を導出する（Ｓ１−３）。例えば、移動体特定部１５０は、連続する３次元情報に低域通過フィルタ（ＬＰＦ）を施し、３次元情報の移動がない部位を固定背景とする。すると、図７（ａ）のような移動体１２を含まない固定背景１４のみが特定される。図７では、理解を容易にするため対象点群を平面として表している。

次に、移動体特定部１５０は、測距部１１２ａを通じて取得した対象点群の３次元情報から、固定背景１４と対象点が一致する対象点群を削除する（Ｓ１−４）。すると、図７（ｂ）のように、移動体１２に相当する対象点群が残される。移動体特定部１５０は、隣接する対象点の間隔が所定の距離範囲に含まれる各集合体をグループ化して１の移動体１２とし、図７（ｂ）の対象点群を複数の移動体１２に分離する（Ｓ１−５）。こうして、１または複数の移動体１２が特定される。

なお、移動体特定部１５０は、必ずしも固定背景１４の対象点群を導出する必要はなく、道路面から鉛直上方に、例えば車両の高さ程度に突出した点群の塊(点群ブロック)が存在すれば、その点群ブロックを追跡し、移動体足り得る有意な道路面上の移動があったことをもって、その点群ブロックを移動体１２として特定しても構わない。また、明らかに移動体１２の通行可能領域ではないと把握できる部分、例えば街路樹等に属する点群領域は予め削除したり、マスク等を使って無視してもよい。

（移動軌跡導出処理Ｓ２）
図８は、移動軌跡導出処理Ｓ２の具体的な処理を説明するためのフローチャートである。移動軌跡導出部１５２は、前回の３次元情報と今回の３次元情報とを比較し、移動体特定部１５０が特定した１または複数の移動体１２の所定距離範囲内に、対象移動体として交通ダイナミクスＤＢに登録されている移動体１２があるか否か判定する（Ｓ２−１）。対象移動体がなければ（Ｓ２−１におけるＮＯ）、その移動体１２が対象領域１０中に初めて出現した対象移動体として交通ダイナミクスＤＢに登録する（Ｓ２−２）。

所定距離範囲内に対象移動体があれば（Ｓ２−１におけるＹＥＳ）、その移動体１２と対象移動体とが同一の移動体１２であるとみなし、移動軌跡導出部１５２は、その移動距離、移動方向およびスイープ周期から、かかる移動体１２の移動方向と移動速度とを導出する（Ｓ２−３）。このとき、対象移動体の前回の移動方向および移動速度と、移動体１２の今回の移動方向と移動速度とを比較して連続性を確認し、同一の移動体１２である確からしさを判定してもよい。また、移動体１２を構成する３次元点群の構成(点群が構成する形状)をもって確からしさを判定してもよい。

そして、移動軌跡導出部１５２は、導出した移動体１２の位置、移動方向、大きさ、移動速度、および、移動時刻や、それらに基づいて特定される数値を、対象移動体の識別子（ＩＤ）に関連付けて交通ダイナミクスＤＢに追加記録する（Ｓ２−４）。ここで、移動体１２の大きさは、対象点群の数や高さから特定することができる。ただし、対象移動体があったとしても、移動速度が０の場合、その移動体１２は停止しているとみなせるので、交通ダイナミクスＤＢへの追加記録は行わない。こうして、停止している移動体１２の情報を間引くことができる。ただし、一時的に停車して移動速度が０になっている移動体１２等であっても、対象領域１０内に留まっているうちは駐停車移動体として追跡を継続する。このようにして、移動軌跡導出部１５２は移動体１２を追跡（追尾）する。

次に、移動軌跡導出部１５２は、前回の３次元情報では対象移動体であったが、今回の３次元情報には存在しなくなってしまった移動体１２があるか否か判定する（Ｓ２−５）。存在しない移動体１２があれば（Ｓ２−５におけるＹＥＳ）、その移動体１２は、最早、対象領域１０から外れてしまったとして、対象移動体から抹消するとともに、交通ダイナミクスＤＢに記録されている当該対象移動体の情報を、確定した移動経路として登録して（Ｓ２−６）、当該移動軌跡導出処理Ｓ２を終了する。存在しない移動体１２がなければ（Ｓ２−５におけるＮＯ）、何らの処理を行うことなく、当該移動軌跡導出処理Ｓ２を終了する。

当該移動軌跡導出処理Ｓ２では、対象領域１０中に複数の移動体１２が存在する場合があるが、前回と今回の３次元情報から１つ１つの移動体１２を同定しつつ追跡しているので、複数の移動体１２が混在することはない。また、同一種や同形状の移動体１２が複数含まれたとしても、前回と今回の３次元情報から移動体１２の移動方向や移動速度を導出し、予測値と整合をとっているので、個々の移動体１２の正しい移動軌跡を確実に導出することが可能となる。

（移動経路特定処理Ｓ３）
図９は、移動経路特定処理Ｓ３の具体的な処理を説明するためのフローチャートであり、図１０は、移動経路を説明するための説明図である。ここでは、ヒストグラムを用い、高頻度の移動軌跡を移動経路として特定する。移動経路特定部１５４は、新たに確定した移動経路が登録されているか否か判定する（Ｓ３−１）。確定した移動経路が登録されていなければ（Ｓ３−１におけるＮＯ）、当該移動経路特定処理Ｓ３を終了する。

確定した移動経路が登録されていれば（Ｓ３−１におけるＹＥＳ）、当該移動経路が除外移動経路に該当するか否か判定する（Ｓ３−２）。除外移動経路に該当すると（Ｓ３−２におけるＹＥＳ）、当該移動経路について、何らの追加処理を行わず、移動経路特定処理Ｓ３を終了する。これは、以下の理由による。

交差点やＴ字路において、移動経路は、直線に限らず、右折や左折等の曲線となることがある。しかし、移動体１２の移動方向が任意の方向に偏ると、その移動方向に関する移動軌跡のヒストグラムのみが突出することとなる。

そこで、本実施形態では、任意の移動軌跡について、ヒストグラムを通じ、その移動軌跡が移動経路であることが確からしくなると（例えば、ヒストグラムの値が所定値を超えると）、当該移動軌跡と実質的に同一の移動軌跡に関して、ヒストグラムの対象から除外する。すなわち、高頻度の移動軌跡が移動経路として特定されると、その移動経路を除外移動経路とし、その移動経路に属する移動軌跡をヒストグラムには加算せず、低頻度の移動軌跡をヒストグラムの対象とする。そして、除外後の移動軌跡に基づいて新たに移動経路が特定される。

移動経路が除外移動経路に該当しない場合（Ｓ３−２におけるＮＯ）、移動経路特定部１５４は、予め対象領域１０を複数のグリッドに分けて作成しておいたｘｙテーブル（２次元ヒストグラム）において、移動軌跡が通過するグリッドに任意の数値（ここでは１）を加算してヒストグラムを更新する（Ｓ３−３）。

そして、移動経路特定部１５４は、ヒストグラムのエントリー数が予め定められた所定数以上となったか否か判定し（Ｓ３−４）、所定数未満であれば（Ｓ３−４におけるＮＯ）、当該移動経路特定処理Ｓ３を終了する。

エントリー数が所定数以上となれば（Ｓ３−４におけるＹＥＳ）、ヒストグラム上に、移動体１２が高頻度で通る移動軌跡のパターンが生じるので、そのパターンを移動経路として特定する（Ｓ３−５）。このように、移動軌跡のヒストグラムを生成することで、煩雑な作業を必要とせず自動的に移動経路を取得できる。また、経路特定後は、一旦ヒストグラムを初期化し、エントリー数を０として次の処理に備える。

また、一旦、移動経路として特定されると、上述したように他の移動経路を特定すべく、除外移動経路として登録され、その移動経路に属する移動軌跡がヒストグラムから排除され、以後、除外移動経路に相当する移動軌跡はヒストグラムとして累積されなくなる。そして、低頻度の移動軌跡に関するエントリー数も所定数以上となると、その移動軌跡も移動経路として特定され、除外移動経路となる。このような除外処理を、例えば、移動軌跡の９５％以上が、移動経路として特定されるまで繰り返す。こうして、高頻度の移動軌跡によって抽出され難い低頻度の移動軌跡も適切に抽出され、移動経路を的確に特定することが可能となる。

また、道路幅が広い場合、１本の道路内に複数の移動経路（例えば対向車線）が存在する場合がある。このような場合、特定された移動経路に、移動体１２の移動方向を関連付け、方向性をもった移動経路とする。こうして、図１０に示すように複数の移動経路１７０を特定することができる。かかる移動経路１７０は、交通地理構成ＤＢに登録または更新される。

ただし、移動経路特定処理Ｓ３では、慣習的に多くの移動体１２が移動経路１７０を逸脱して（違反して）移動している場合、その違反している移動経路１７０が正規の移動経路１７０として特定されてしまう場合がある。このような場合、特定された移動経路１７０を、移動体１２の数の多い順に並べ、ユーザに採否を確認し、不要な移動経路１７０を排除することもできる。

このように、交通統計量や違反統計量を導出するための準備として移動経路１７０が特定されると、その移動経路１７０の情報に基づいて、交通統計量や違反統計量を導出することが可能となる。以下、図５のフローチャートに従い、移動体特定処理Ｓ１、移動軌跡導出処理Ｓ２、交通蓄積処理Ｓ４、違反蓄積処理Ｓ５、判定処理Ｓ６、交通統計処理Ｓ７、違反統計処理Ｓ８を通じて、交通統計量や違反統計量を導出する。ただし、図４において既に説明した移動体特定処理Ｓ１、移動軌跡導出処理Ｓ２については、その処理が実質的に等しいので、ここでは、同一の符号を付してその説明を省略し、図４と異なる交通蓄積処理Ｓ４、違反蓄積処理Ｓ５、判定処理Ｓ６、交通統計処理Ｓ７、違反統計処理Ｓ８のみ説明する。

図５のフローチャートの事前処理として、違反蓄積部１６０は、管理サーバ１３０から交通ルール（例えば、道路交通法等）を取得し、交通ルールＤＢに格納する。そして、違反蓄積部１６０は、交通ルールＤＢから交通ルールを読み出すとともに、交通地理構成ＤＢから移動経路１７０を含む交通の地理的構成を読み出し、当該交通ルールを、移動経路１７０や信号機に適合させる。例えば、信号機が青信号または黄信号の場合、その信号機に対応する移動経路１７０を移動している移動体１２の移動速度は法定速度まで許容され、赤信号の場合、移動体１２の移動速度は、停止線付近において０となるべきといったような当て嵌めを行う。

ここでは、外部の管理サーバ１３０から交通ルールを取得する例を挙げているが、移動軌跡導出部１５２が導出した移動軌跡と、周囲の交通状況（例えば、信号機の信号色）とに基づいて、自発的に交通ルールを構築してもよい。この場合、構築された範囲内で交通違反を判定することとなる。また、この場合に、カメラ等を補助的に用い、標識や道路面に表示された制限文字等を認識して、交通ルールの構築を支援するとしてもよい。

（交通蓄積処理Ｓ４）
図５のフローチャートに沿って、移動体特定処理Ｓ１、移動軌跡導出処理Ｓ２が実行されると、交通蓄積部１５６は、移動軌跡導出部１５２が導出した各移動体１２が、移動経路特定部１５４が特定したいずれの移動経路１７０を移動しているか判定する。そして、移動体１２の識別子に、移動体１２の移動経路、移動方向、大きさ、移動速度、および、移動時刻や、それらに基づいて特定される数値を関連付け、その都度、交通ダイナミクスＤＢに追加記録する。ここで、移動速度および移動時刻は、移動軌跡中の平均値でもよいし、サンプリング毎の値でもよい。後者の場合、移動速度および移動時刻は、時系列に並べて交通ダイナミクスＤＢに記録され、移動速度の変移を導出することも可能となる。また、速度の変化がない移動体１２（駐停車移動体）に関しては、駐停車移動体であるというフラグを設け、駐停車移動体としての交通統計を算出する。このとき、移動時刻の差分を通じて駐停車時間を計時し、記録するとしてもよい。

また、移動経路１７０に対応する信号機の信号色を信号制御装置１４０から取得し、移動経路１７０に組み合わせることで、信号色の切換パターンに応じた速度分布などの動的な統計を取得できる。

このような処理を予め定められた蓄積時間（例えば、２４時間）分蓄積する。したがって、蓄積時間内に対象領域１０を通過した移動体１２の数だけサンプルが蓄積される。

（違反蓄積処理Ｓ５）
違反蓄積部１６０は、移動軌跡導出部１５２が導出した各移動体１２の移動軌跡と、交通ルールＤＢから読み出した交通ルールとを比較し、交通ルールに従っていない違反項目がある場合、その違反項目および信号色を、移動経路、移動方向、大きさ、移動速度、および、移動時刻や、それらに基づいて特定される数値の交通パラメータとともに、移動体１２の識別子に関連付けて、交通ダイナミクスＤＢに蓄積する。また、カメラを補助的に用いる場合、その撮像画像も移動体１２に関連付けて蓄積する。このような交通パラメータと違反項目や撮像画像を合わせて交通ダイナミクスＤＢに記録することで、その違反項目が妥当であったか否かを事後的に判断することができる。かかる違反項目も蓄積時間（例えば、２４時間）分蓄積する。したがって、蓄積時間内に対象領域１０を通過した移動体１２の数だけサンプルが蓄積される。

上記違反項目としては、例えば、安全速度違反、信号無視、徐行違反、通行区分無視、一時停止違反、駐停車違反、右左折の強引な割り込み等がある。本来交通ルールに基づく違反項目は多数存在するが、抽出対象とする違反項目を上記に限定し、違反項目を完全に網羅しなくとも、上記の違反項目に起因する事故数が多いので、十分に有用な違反統計量を得ることができる。

違反蓄積部１６０は、例えば、所定の移動経路１７０に関して、駐停車禁止領域に移動速度が０となる移動体１２が滞留し、その移動軌跡が所定時間確定しない場合、その移動体１２が駐停車違反していると判断できる。また、正規の移動経路１７０から離脱して移動する移動体１２があると、通行区分無視と判断できるが、そのような移動体１２が短時間に多数存在していた場合、違反蓄積部１６０は、正規の移動経路１７０に何らかの障害物が存在している可能性が高いと判断することができる。

また、違反項目が予め定められた指摘すべき項目に含まれる場合、違反蓄積部１６０は、警報を発する旨の制御信号を監視装置１１０に送信し、監視装置１１０の警報部１１６は、その移動体１２に対して警報を発する。こうして、移動体１２に注意喚起を行うことが可能となる。

（判定処理Ｓ６）
交通統計部１５８は、蓄積時間（例えば、２４時間）が経過したか否か判定し、蓄積時間が経過していなかったら（Ｓ６におけるＮＯ）、移動体特定処理Ｓ１からの処理を繰り返し、蓄積時間が経過していれば（Ｓ６におけるＹＥＳ）、交通統計処理Ｓ７に処理を移行する。

（交通統計処理Ｓ７）
蓄積時間が経過すると、交通統計部１５８は、移動経路、移動方向、大きさ、移動速度、および、移動時刻や、それらに基づいて特定される数値の群からユーザに指示された１または複数の交通パラメータに関して統計演算を行い、交通統計量を生成する。ここでは、交通統計量の一例として統計マップを挙げて説明する。統計マップは、移動経路、移動方向、大きさ、移動速度、および、移動時刻や、それらに基づいて特定される数値の群から選択される１または複数の交通パラメータの組み合わせにより、様々な態様で生成される。以下、統計マップを例示する。

図１１および図１２は、統計マップ１７２を例示した説明図である。例えば、対象領域１０中の各移動経路１７０を、図１１（ａ）のように移動経路１７０ａ、１７０ｂ、１７０ｃ、１７０ｄ、１７０ｅ、１７０ｆ、１７０ｇ、１７０ｈ、１７０ｉ、１７０ｊ、１７０ｋ、１７０ｌに分ける。そして、交通統計部１５８は、交通ダイナミクスＤＢに蓄積された移動体１２の移動経路１７０、および、移動時刻に基づいて、移動経路１７０と分割された時間範囲（朝、昼、夕方、夜）に移動体１２を振り分け、移動経路１７０および時間範囲毎に移動体１２の数を積算する。こうして図１１（ｂ）のような、統計マップ１７２が生成される。このとき駐停車移動体が存在する場合、その移動体１２の情報を排除して統計マップ１７２を生成してもよい。

図１１（ｂ）の統計マップ１７２を参照すると、交差点の直進（１７０ａ、１７０ｄ、１７０ｇ、１７０ｊ）に相当する移動体１２の数は、右折（１７０ｃ、１７０ｆ、１７０ｉ、１７０ｌ）や左折（１７０ｂ、１７０ｅ、１７０ｈ、１７０ｋ）に相当する移動体１２の数より相対的に多いことが把握される。また、朝や夕方に通過する移動体１２の数は、昼や夜に通過する移動体１２の数より相対的に多いことが把握される。

さらに、複数の移動経路１７０のうち、移動経路１７０ａ、１７０ｄの移動体１２の数は、移動経路１７０ｇ、１７０ｊの移動体１２の数より相対的に大きい。したがって、移動経路１７０ａ、１７０ｄが含まれる道路が主幹線であることを把握できる。ここでは、車線が明確にわかれている例を取り上げたが、往路と復路が同じ場所を通行しなければならない狭い道においては、地理的に同じ場所を通る経路を、移動方向を加味した２つの異なる移動経路として分離して扱っても構わない。

また、他の例として、例えば、対象領域１０中の道路の方位を、図１２（ａ）のように、方位１８０ａ、１８０ｂ、１８０ｃ、１８０ｄに分ける。そして、交通統計部１５８は、交通ダイナミクスＤＢに蓄積された移動体１２の移動経路１７０に基づいて、移動方向を含む移動経路１７０毎に、例えば、移動体１２が進入してきた方位（進入方位）と移動体１２が進出した方位（進出方位）とに移動体１２を振り分け、その組み合わせ毎に移動体１２の数を積算する。こうして図１２（ｂ）のような、マトリクス状の統計マップ１７２が生成される。

かかる統計マップ１７２には移動体１２の数を直接代入してもよいが、単位時間あたりの数に変更して代入してもよい。また、同一時刻の他の交通パラメータとの相対的な比率（％）として代入してもよい。

図１２（ｂ）の統計マップ１７２を参照すると、例えば、直進、左折、右折に拘わらず、方位１８０ａ、１８０ｂに進入または進出する移動体１２が、他の方位１８０ｃ、１８０ｄと比較して多いことが把握される。したがって、方位１８０ａ、１８０ｂに対する交通量が多いこととなるので、今後、移動レーンを増やす等の対応を検討することとなる。

このようにして生成された図１１（ｂ）や図１２（ｂ）の統計マップ１７２は交通統計ＤＢに格納される。ここでは、統計マップ１７２を２４時間（１日）単位で集計する例を挙げたが、それよりも短期間（例えば３０分毎）や、長期間（例えば１ヶ月毎）で集計してもよい。かかる短期間の集計により、２４時間中の交通量の偏り（例えば朝と夜の違い）を把握したり、長期間の集計により、季節による交通量の偏りを把握することができる。

上述した、移動経路１７０と移動時刻の組み合わせや、移動方向に基づく方位同士の組み合わせの他、以下のような様々な統計マップ１７２を生成できる。
（１）信号機の信号色、移動経路、移動速度、および、移動時刻の統計演算を行う。例えば、信号機の信号色を、青色信号に遷移してから１０秒間、その後青色信号が継続している間、黄色信号の間、赤色信号に遷移してから１０秒間、その後赤色信号が継続している間のように分割し、それぞれで、移動経路、移動速度、および、移動時刻の情報を割り当てる。
（２）分割された時間範囲、移動経路１７０毎の移動速度＝０となる移動体１２の数。
（３）分割された時間範囲、同一の移動経路１７０の同一部位に複数の移動体１２が存在する数。例えば、車両同士や車両と人が同一部位に存在する場合、衝突（事故）が発生する可能性がある。
（４）分割された時間範囲、特に右折の移動経路１７０を通過する移動体１２の数とその平均待ち時間。
（５）分割された時間範囲、移動体１２の速度分布。

また、交通統計部１５８は、信号制御装置１４０から取得した、その時点の信号機の状態（信号色）も交通パラメータとして統計マップ１７２を生成することもできる。例えば、赤信号の状態で停止している移動体１２の数を移動経路１７０毎に統計をとることで、青信号と赤信号との時間配分の妥当性を判断することができる。また、統計データを青信号時の移動体１２に制限することで、移動経路１７０を通過する平均速度を導出することも可能となる。このように、移動経路１７０と信号機の状態とを組み合わせて統計演算することで、信号機の状態に応じた速度分布などの動的な統計を取得することが可能となる。また、生成された統計マップ１７２は、新たな道路を計画すべきかどうか等、都市計画に用いることができる。

このように、生成された統計マップ１７２は、交通統計ＤＢに格納される。また、収集された統計マップ１７２は、例えば、その都度、または、予め定められた日数分蓄積されてから、管理サーバ１３０に送られる。

ここでは、移動軌跡導出部１５２が導出した移動軌跡を、一旦、交通ダイナミクスＤＢに格納し、周期的かつ一度に統計マップ１７２を生成する例を挙げたが、かかる場合に限らず、予め統計演算をすべき交通パラメータを決めておき、移動軌跡導出部１５２が導出した移動軌跡に関し、リアルタイムに統計演算を行って統計マップ１７２を生成してもよい。

（違反統計処理Ｓ８）
図５に戻って、違反統計部１６２は、違反蓄積部１６０が蓄積した違反項目に関して統計をとり違反統計量を生成する。具体的に、違反項目毎に、その違反項目が関連付けられている移動体１２を抽出、計数し、各違反項目の数、または、相対値を導出する。

また、このような違反項目と、移動経路、移動方向、大きさ、移動速度、および、移動時刻や、それらに基づいて特定される数値の群から選択される１または複数の交通パラメータの組み合わせにより、交通統計部１５８同様、統計マップ１７２を生成してもよい。かかる統計マップ１７２は、図１１（ｂ）および図１２（ｂ）で説明した統計マップ１７２と組み合わせが異なるだけで、その態様は実質的に等しいので、ここでは、その詳細な説明を省略する。

このように、生成された統計マップ１７２は、違反統計ＤＢに格納される。また、収集された統計マップ１７２は、例えば、その都度、または、予め定められた日数分蓄積されてから、管理サーバ１３０に送られる。

以上、説明したように、本実施形態の解析装置１２０によれば、容易かつ高精度に車両の移動経路を把握し、適切な統計結果（交通統計量および違反統計量）を得ることが可能となる。また、本実施形態では、レーザレーダを介して対象領域１０中の各部位の距離を測定しているので、移動体１２に光源が当たっているか、また、移動体１２自体が光源を有するかどうかに拘わらず、確実に３次元情報を取得することができる。さらに、移動軌跡のヒストグラムを取得することで、煩雑な作業を強いることなく、容易に移動経路１７０を特定することが可能となる。

また、コンピュータによって解析装置１２０として機能するプログラムや、当該プログラムを記録した記録媒体も提供される。さらに、当該プログラムは、記録媒体から読み取られてコンピュータに取り込まれてもよいし、通信ネットワークを介して伝送されてコンピュータに取り込まれてもよい。

以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる実施形態に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

例えば、上述した実施形態では、測距部１１２ａの３次元情報に基づいて交通統計量や違反統計量を導出したが、撮像部１１２ｂで撮像した画像情報を合わせて交通ダイナミクスＤＢに格納するとしてもよい。この場合、移動体１２の乗車人数やナンバープレート等を証拠として蓄積することができる。

また、上述した実施形態では、測距部１１２ａが１つの場合を例に挙げているが、かかる場合に限らず、複数の測距部１１２ａを連結させて視野を広域化することも可能である。

なお、本明細書の解析方法における各工程は、必ずしもフローチャートとして記載された順序に沿って時系列に処理する必要はなく、並列的あるいはサブルーチンによる処理を含んでもよい。

本発明は、道路交通における交通統計量を取得する解析装置および解析方法に利用することができる。

１０ …対象領域
１２ …移動体
１４ …固定背景
１１０ …監視装置
１１２ａ …測距部
１１６ …警報部
１２０ …解析装置
１５０ …移動体特定部
１５２ …移動軌跡導出部
１５４ …移動経路特定部
１５６ …交通蓄積部
１５８ …交通統計部
１６０ …違反蓄積部
１６２ …違反統計部
１７０ …移動経路
１７２ …統計マップ

Claims (7)

1. 光学式の測距部を通じて取得した対象領域中の対象点群の３次元情報に基づき、移動体に属する対象点群を抽出し移動体を特定する移動体特定部と、
   前記移動体に属する対象点群の３次元的構成を使用し前記移動体を追跡して移動軌跡を導出する移動軌跡導出部と、
   前記移動軌跡に基づいて、前記移動体の移動が統計的にパターン化されて存在する移動経路を特定する移動経路特定部と、
   を備えることを特徴とする解析装置。
2. 前記移動経路特定部は、前記移動体が移動する数が予め定められた数以上となる移動経路を移動する該移動体を排除し、排除後の移動軌跡に基づいて新たに移動経路を特定することを特徴とする請求項１に記載の解析装置。
3. 前記移動体の移動経路、移動方向、大きさ、移動速度、および、移動時刻の群から選択される１または複数の交通パラメータを該移動体に関連付けて蓄積する交通蓄積部と、
   前記１または複数の交通パラメータに関する統計演算を行う交通統計部と、
   をさらに備えることを特徴とする請求項１または２に記載の解析装置。
4. 前記交通統計部は、移動方向を含む移動経路毎に移動体を振り分けたマトリクス状の統計マップを生成することを特徴とする請求項３に記載の解析装置。
5. 任意の移動体の移動軌跡と、予め定められた交通ルールとを比較し、該交通ルールに従っていない違反項目がある場合、その違反項目を該移動体に関連付けて蓄積する違反蓄積部と、
   前記違反項目に関する統計演算を行う違反統計部と、
   をさらに備えることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の解析装置。
6. 前記違反蓄積部は、前記違反項目がある場合、前記任意の移動体に警報を発することを特徴とする請求項５に記載の解析装置。
7. 光学式の測距部を通じて取得した対象領域中の対象点群の３次元情報に基づき、移動体に属する対象点群を抽出して移動体を特定し、
   前記移動体に属する対象点群の３次元的構成を使用し前記移動体を追跡して移動軌跡を導出し、
   前記移動軌跡に基づいて、前記移動体の移動が統計的にパターン化されて存在する移動経路を特定することを特徴とする解析方法。

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