JP2015076077A - 交通量推定システム、端末装置、交通量推定方法および交通量推定プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】撮影画像がない道路の交通量を推定する。
【解決手段】交通量推定装置１００は、道路上の移動体を撮影した画像と撮影した位置を示す位置情報とに基づき、画像中に存在する道路および移動体の情報を抽出する画像処理部１０１と、画像処理部１０１により抽出された情報に基づき、撮影された道路の交通量を算出し、移動体が道路を走行した際の走行履歴に関する情報に基づき、交通量が算出された道路を通過した複数の移動体が、当該道路に接続され撮影されていない複数の道路のうちいずれの道路へ通過したかの割合を算出し、撮影された道路の交通量と、割合とから、撮影されていない他の道路の交通量を算出する交通量推定部１０４と、を有する。
【選択図】図１

Description

この発明は、任意の道路の交通量を推定する交通量推定システム、端末装置、交通量推定方法および交通量推定プログラムに関する。ただし、この発明の利用は、交通量推定システム、端末装置、交通量推定方法および交通量推定プログラムに限らない。

従来、撮影した画像に基づき道路の交通量を推定する技術が開示されている（例えば、下記特許文献１参照。）。この技術では、道路に固定設置された監視カメラにより撮像された動画の画像を用いて交通量を判断している。

特開２００１−２４３４７７号公報

しかしながら、上記従来の技術は、少ない計算量で交通量を解析する手法であり、監視カメラを設置していない任意の場所における交通量を推定することができない、という課題がある。

また、上記の従来技術では、撮影された映像に含まれる道路等の交通量を推定することができるが、撮影された映像に含まれない道路等については交通量を推定することができない、という課題が一例として挙げられる。

上述した課題を解決し、目的を達成するため、請求項１の発明にかかる交通量推定システムは、道路上の移動体を撮影した画像と撮影した位置を示す位置情報とに基づき、前記画像中に存在する道路および移動体の情報を抽出する画像処理部と、前記画像処理部により抽出された情報に基づき、撮影された前記道路の交通量を算出し、移動体が前記道路を走行した際の走行履歴に関する情報に基づき、前記交通量が算出された前記道路を通過した複数の移動体が、当該道路に接続され撮影されていない複数の道路のうちいずれの道路へ通過したかの割合を算出し、撮影された前記道路の交通量と、前記割合とから、撮影されていない前記道路の交通量を算出する交通量推定部と、を有することを特徴とする。

また、請求項５の発明にかかる端末装置は、道路上の移動体を撮影した画像と前記移動体の走行履歴とに基づき、前記道路の交通量を推定する交通量推定装置に対して、前記画像を送信する端末装置であって、道路上の移動体を撮影した画像を撮影する撮像部と、前記撮像部によって撮影された前記画像に撮影した位置と時刻の情報を付与し、前記交通量推定装置に送信する処理部と、を有することを特徴とする。

また、請求項６の発明にかかる端末装置は、道路上の移動体の交通量を推定する交通量推定装置に接続される端末装置であって、前記交通量推定装置に対して、所望する道路および時間帯を含む交通量推定の要求を行い、前記交通量推定装置から受信した前記交通量に関する情報を出力する処理部を有することを特徴とする。

また、請求項７の発明にかかる交通量推定方法は、交通量推定装置が実施する交通量推定方法において、道路上の移動体を撮影した画像と撮影した位置を示す位置情報とに基づき、前記画像中に存在する道路および移動体の情報を抽出する画像処理工程と、前記画像処理工程により抽出された情報に基づき、撮影された前記道路の交通量を算出し、移動体が前記道路を走行した際の走行履歴に関する情報に基づき、前記交通量が算出された前記道路を通過した複数の移動体が、当該道路に接続され撮影されていない複数の道路のうちいずれの道路へ通過したかの割合を算出し、撮影された前記道路の交通量と、前記割合とから、撮影されていない前記道路の交通量を算出する交通量推定工程と、を含むことを特徴とする。

また、請求項８の発明にかかる交通量推定プログラムは、請求項７に記載の交通量推定方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。

図１は、実施の形態にかかる交通量推定システムの機能的構成の一例を示すブロック図である。 図２は、実施の形態にかかる交通量推定システムの処理手順の一例を示すフローチャートである。 図３は、ナビゲーション装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 図４は、サーバのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 図５は、サーバによる交通量推定の処理内容を示すフローチャートである。 図６は、走行履歴分析情報の一例を示す図表である。 図７は、道路の分岐と交通流を説明する図である。 図８は、交通量推定情報の一例を示す図表である。 図９は、サーバによる交通量推定の他の処理内容を示すフローチャートである。 図１０は、図９の推定処理により生成される交通量推定情報を示す図表である。

（実施の形態）
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる交通量推定システム、端末装置、交通量推定方法および交通量推定プログラムの好適な実施の形態を詳細に説明する。

図１は、実施の形態にかかる交通量推定システムの機能的構成の一例を示すブロック図である。実施の形態にかかる交通量推定システムは、互いに通信接続された交通量推定装置１００と、端末装置１１０とによって構成することができる。

交通量推定装置１００は、画像処理部１０１と、走行履歴分析部１０２と、保存部１０３と、交通量推定部１０４と、通信部１０５とを含む。端末装置１１０は、撮像部１１１と、測位部１１２と、処理部１１３と、通信部１１４とを含む。交通量推定装置１００は、例えば、サーバを用いて構成できる。

交通量の一例としては、例えば単位時間（１時間等）あたりに通過する移動体の数等がある。

端末装置１１０は、移動中の前方の画像を撮像部１１１により撮像し、交通量推定装置１００に送信する。この際、処理部１１３は、撮像部１１１の撮影画像とともに、撮影日時（時刻）、および測位部１１２により測位された撮影時の位置情報、方位、速度等を送信する。

処理部１１３は、移動中の移動状態を交通量推定装置１００に送信する。このため、処理部１１３は、測位部１１２により測位された時刻毎の位置情報（緯度経度）、速度、加速度、方位等を移動体の車種の情報とともに交通量推定装置１００に逐次送信する。処理部１１３は、移動中の移動状態を図示しない保存部に走行履歴として保存しておき、後ほど交通量推定装置１００に送信する構成としてもよい。

また、処理部１１３は、ユーザ操作等により、交通量推定装置１００に交通量推定を要求し、交通量推定装置１００から送信された交通量推定の情報を情報処理して図示しない表示部等に出力する。

端末装置１１０は、移動体に設けられるナビゲーション装置やユーザが持つスマートフォンや携帯電話、可搬型のパーソナル・コンピュータ等を用いて構成することにより、通信部１１４を介して交通量推定装置１００に対して交通量推定に用いる画像を送信し、また、交通量推定装置１００に対して所望する道路の交通量を要求することができる。

これらに限らず、端末装置１１０は、自宅や施設（店舗）等に固設されたパーソナル・コンピュータ等を用いて構成してもよい。この場合、端末装置１１０は、交通量推定装置１００に対して交通量推定に用いる画像を送信する機能を省き、交通量推定装置１００に対して推定した交通量の出力を要求する。このような端末装置１１０の場合、撮像部１１１と測位部１１２の機能を省くことができ、端末装置１１０の処理部１１３は、ユーザ操作等により所望する道路の交通量を要求し、交通量推定装置１００から送信された交通量の情報を表示部等に出力する。

交通量推定装置１００の画像処理部１０１は、端末装置１１０から送信されてくる撮影画像を画像処理する。この画像処理では、撮影画像から道路と車両を抽出（検出）する。そして、連続撮影された複数の画像に基づいて、走行車線（レーン）毎の車種別車両台数、レーン毎の各車両の位置と車間距離、レーン毎の各車両の速度と加速度、等をそれぞれ検出し、画像処理情報を保存部１０３に保存する。この画像処理では、複数枚の画像について各撮影時刻、撮影方位、速度等の情報を用いて上記各項目を検出する。このほか、画像上から天気を検出することもできる。

上記の画像処理部１０１が行うレーン毎の各車両の位置や速度等の検出は、撮影画像だけを用いて行うことに限らず、撮影時の画像に対応して端末装置１１０から送信される位置、速度、方位、加速度等の走行履歴情報と組み合わせて検出することもできる。

走行履歴分析部１０２は、端末装置１１０から送信される移動状態（移動体の走行履歴）を示す時刻毎の位置情報（緯度経度）、速度、加速度、方位、車種等の情報に基づいて、道路（例えばリンク）毎の走行日や、走行した時間帯、車種毎に、移動体の通過台数を検出する。分析結果である走行履歴分析情報は、保存部１０３に保存される。

交通量推定部１０４は、画像処理部１０１で検出された情報と、撮影時の走行履歴情報（速度、加速度、方位等）とに基づき、所定の交通流モデル（追従モデル、ＣＡモデル）を適用して、撮影された道路の交通量を算出する。

そして、交通量推定部１０４は、撮影画像がない（撮像部１１１によって撮像されていない）道路（リンク）における交通量を推定する。例えば、交通量を算出した撮影画像がある道路（リンク）から分岐する他の道路（リンク）走行日時や時間帯毎の車種別の分岐割合を算出し、この分岐割合に、分岐元の交通量（交通流モデルを適用して算出したもの）を掛けて分岐先の道路（リンク）の交通量を算出する。

そして、交通量推定部１０４は、道路（リンク）毎の走行日、走行時間帯、車種、通過台数、撮影画像の枚数、推定交通量、天気等の各項目を含む交通量推定情報を保存部１０３に保存する。この交通量推定部１０４は、端末装置１１０からの交通量推定の要求に対応した道路（リンク）の交通量推定情報を端末装置１１０に送信する。

端末装置１１０は、例えば、移動体の移動時の走行ルートや目的地近傍の所定エリア内における交通量推定情報を交通量推定装置１００に要求する。このほか、移動体による経路探索時においても同様に走行ルートや目的地近傍の所定エリア内における交通量推定情報を要求する。この際、端末装置１１０は、所定の道路について、時間帯、曜日、日付、月、車種、天候、等を指定して要求できる。

交通量推定装置１００は、端末装置１１０からの要求に対応して、（移動体）走行ルートや目的地近傍の所定エリア内、指定された道路や日時等の条件に対応する交通量推定情報を抽出して端末装置１１０に送信する。

図２は、実施の形態にかかる交通量推定システムの処理手順の一例を示すフローチャートである。交通量推定装置１００が行う交通量推定の処理内容を示す。はじめに、交通量推定装置１００は、通信部１０５により端末装置１１０から撮影画像を受信する（ステップＳ２０１）。この際、撮影画像とともに撮影時の日時（時刻）、位置情報、方位、速度等を受信する。

また、交通量推定装置１００は、通信部１０５により端末装置１１０から移動の履歴（走行履歴）の情報を受信する（ステップＳ２０２）。この走行履歴情報として、時刻毎の位置情報、速度、加速度、方位、車種等の情報を受信する。

そして、交通量推定装置１００の画像処理部１０１は、受信した撮影画像を画像処理し、周辺車両情報を抽出する（ステップＳ２０３）。この画像処理により、端末装置１１０（移動体）の撮影時刻毎の走行車線（レーン）毎の車種別車両台数、レーン毎の各車両の位置と車間距離、レーン毎の各車両の速度と加速度、等が検出され、画像処理情報として保存部１０３に保存される。

また、交通量推定装置１００の走行履歴分析部１０２は、受信した走行履歴情報を分析し、道路の通過台数を検出する（ステップＳ２０４）。この際、走行履歴分析部１０２は、移動体（端末装置１１０）の移動時の時刻毎の位置情報（緯度経度）、速度、加速度、方位、車種等の情報に基づいて、道路毎の走行日や、走行した時間帯、車種毎に、移動体の通過台数（交通量）を検出し、この走行履歴分析情報を保存部１０３に保存する。

同一あるいは異なる複数の端末装置１１０は、異なる場所や時刻毎に複数の連続撮影された画像、および走行時の走行履歴情報をそれぞれ交通量推定装置１００に送信する。これに対応して上記ステップＳ２０１〜ステップＳ２０４の処理が繰り返し行われることとなる。これにより、交通量推定装置１００は、道路の場所、時刻別に多数の画像処理情報および走行履歴分析情報がデータベース化して保持できる。

次に、交通量推定装置１００の交通量推定部１０４は、ステップＳ２０３で得られた画像処理情報および撮影時の走行履歴情報に基づき、所定の交通流モデル（追従モデル、ＣＡモデル等）を適用して撮影された道路の交通量を算出し、ステップＳ２０４で得られた走行履歴分析情報と組み合わせる事で撮影画像がある道路に加え、撮影画像がない道路（リンク）の交通量についても推定する（ステップＳ２０５）。

そして、交通量推定部１０４は、道路（リンク）毎の走行日、走行時間帯、車種、通過台数、撮影画像の枚数、推定交通量、天気等の各項目を含む交通量推定情報を保存部１０３に保存する。

この後、交通量推定部１０４は、端末装置１１０からの交通量推定の要求があれば、この端末装置１１０に対して、要求に対応した道路（リンク）の交通量推定情報を送信し（ステップＳ２０６）、上記交通量推定にかかる一連の処理を終了する。

上記実施の形態によれば、端末装置が有するカメラが連続撮影した道路上の画像および撮影車の走行履歴情報を用いて撮影した道路（リンク）の交通量を算出し、道路を走行する移動体の走行履歴に基づいて、道路毎の通過台数を算出する。これらにより、撮影された画像がない分岐先の道路（リンク）における交通量を推定できるようになる。

これにより、道路上のカメラやセンサ等のような固定設置されたものを用いた設置場所に限定された交通量推定だけではなく、撮影された画像や映像がない任意の場所の交通量推定を行うことができる。

また、多数の端末装置から送信される画像により、道路の交通量状態を判断するための交通量推定を多数取得できるため、任意の場所における交通量推定の精度を向上できるようになる。

さらに、端末装置での撮影は、静止画に限らず、動画でもよい。交通量推定装置１００では、連続撮影された道路上の画像および撮影車の走行履歴情報に基づいて、交通量を算出する。

端末装置としては、画像を撮影し、位置情報を送信できるカメラを備えた携帯電話やスマートフォン、カーナビゲーション等汎用装置を利用できるため、交通量推定装置は、多数の画像を容易に取得でき、システムコストも軽減できる。

以下に、本発明の実施例について説明する。本実施例では、移動体（車両）にナビゲーション装置３００が搭載され、各ユーザのナビゲーション装置３００が上述した交通量推定装置１００としてのサーバにアクセスする構成について説明する。ここで、ナビゲーション装置３００は、上記の端末装置１１０としての機能を有し、道路上の移動体を撮影した画像と、走行履歴を交通量推定装置１００に送信する。また、このナビゲーション装置３００は、交通量推定装置１００（サーバ）に対して所望する場所の交通量推定情報を要求する。

（ナビゲーション装置３００のハードウェア構成）
図３は、ナビゲーション装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図３において、ナビゲーション装置３００は、ＣＰＵ３０１、ＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、磁気ディスクドライブ３０４、磁気ディスク３０５、光ディスクドライブ３０６、光ディスク３０７、音声Ｉ／Ｆ（インターフェース）３０８、マイク３０９、スピーカ３１０、入力デバイス３１１、映像Ｉ／Ｆ３１２、ディスプレイ３１３、通信Ｉ／Ｆ３１４、ＧＰＳユニット３１５、各種センサ３１６、カメラ３１７、を備えている。各構成部３０１〜３１７は、バス３２０によってそれぞれ接続されている。

ＣＰＵ３０１は、ナビゲーション装置３００の全体の制御を司る。ＲＯＭ３０２は、ブートプログラム、交通量推定プログラム等を記録している。ＲＡＭ３０３は、ＣＰＵ３０１のワークエリアとして使用される。すなわち、ＣＰＵ３０１は、ＲＡＭ３０３をワークエリアとして使用しながら、ＲＯＭ３０２に記録された各種プログラムを実行することによって、ナビゲーション装置３００の全体の制御を司る。

磁気ディスクドライブ３０４は、ＣＰＵ３０１の制御にしたがって磁気ディスク３０５に対するデータの読み取り／書き込みを制御する。磁気ディスク３０５は、磁気ディスクドライブ３０４の制御で書き込まれたデータを記録する。磁気ディスク３０５としては、例えば、ＨＤ（ハードディスク）やＦＤ（フレキシブルディスク）を用いることができる。

また、光ディスクドライブ３０６は、ＣＰＵ３０１の制御にしたがって光ディスク３０７に対するデータの読み取り／書き込みを制御する。光ディスク３０７は、光ディスクドライブ３０６の制御にしたがってデータが読み出される着脱自在な記録媒体である。光ディスク３０７は、書き込み可能な記録媒体を利用することもできる。着脱可能な記録媒体として、光ディスク３０７のほか、ＭＯ、メモリカード等を用いることができる。

磁気ディスク３０５および光ディスク３０７に記録される情報の一例としては、地図データ、車両情報、道路情報、走行履歴等が挙げられる。走行履歴情報は、交通量推定装置１００（後述するサーバ４００）に送信される。地図データは、カーナビゲーションシステムにおいて経路探索するときに用いられ、建物、河川、地表面、エネルギー補給施設等の地物（フィーチャ）をあらわす背景データ、道路の形状をリンクやノード等であらわす道路形状データ等を含むベクタデータである。

音声Ｉ／Ｆ３０８は、音声入力用のマイク３０９および音声出力用のスピーカ３１０に接続される。マイク３０９に受音された音声は、音声Ｉ／Ｆ３０８内でＡ／Ｄ変換される。マイク３０９は、例えば、車両のダッシュボード部等に設置され、その数は単数でも複数でもよい。スピーカ３１０からは、所定の音声信号を音声Ｉ／Ｆ３０８内でＤ／Ａ変換した音声が出力される。

入力デバイス３１１は、文字、数値、各種指示等の入力のための複数のキーを備えたリモコン、キーボード、タッチパネル等が挙げられる。入力デバイス３１１は、リモコン、キーボード、タッチパネルのうちいずれか一つの形態によって実現されてもよいが、複数の形態によって実現することも可能である。

映像Ｉ／Ｆ３１２は、ディスプレイ３１３に接続される。映像Ｉ／Ｆ３１２は、具体的には、例えば、ディスプレイ３１３全体を制御するグラフィックコントローラと、即時表示可能な画像情報を一時的に記録するＶＲＡＭ（Ｖｉｄｅｏ ＲＡＭ）等のバッファメモリと、グラフィックコントローラから出力される画像データに基づいてディスプレイ３１３を制御する制御ＩＣ等によって構成される。

ディスプレイ３１３には、アイコン、カーソル、メニュー、ウインドウ、あるいは文字や画像等の各種データが表示される。ディスプレイ３１３としては、例えば、ＴＦＴ液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ等を用いることができる。

カメラ３１７は、車両外部の道路の映像を撮影する。映像は静止画あるいは動画のどちらでもよい。カメラ３１７によって車両外部の道路を撮影することにより、道路とともに走行中の他の車両が時刻とともに撮影される。この撮影画像は、ＣＰＵ３０１によって画像処理された後、時刻やＧＰＳユニット３１５の位置情報とともに、交通量推定装置１００（サーバ４００）に送信処理される。

通信Ｉ／Ｆ３１４は、無線を介してネットワークに接続され、ナビゲーション装置３００およびＣＰＵ３０１のインターフェースとして機能する。ネットワークとして機能する通信網には、ＣＡＮやＬＩＮ（Ｌｏｃａｌ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等の車内通信網や、公衆回線網や携帯電話網、ＤＳＲＣ（Ｄｅｄｉｃａｔｅｄ Ｓｈｏｒｔ Ｒａｎｇｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）、ＬＡＮ、ＷＡＮ等がある。通信Ｉ／Ｆ３１４は、例えば、公衆回線用接続モジュールやＥＴＣ（ノンストップ自動料金支払いシステム）ユニット、ＦＭチューナー、ＶＩＣＳ（Ｖｅｈｉｃｌｅ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ：登録商標）／ビーコンレシーバ等である。

ＧＰＳユニット３１５は、ＧＰＳ衛星からの電波を受信し、車両の現在位置を示す情報を出力する。ＧＰＳユニット３１５の出力情報は、後述する各種センサ３１６の出力値とともに、ＣＰＵ３０１による車両の現在位置の算出に際して利用される。現在位置を示す情報は、例えば、緯度・経度、高度等の、地図データ上の１点を特定する情報である。

各種センサ３１６は、車速センサ、加速度センサ、角速度センサ、傾斜センサ等の、車両の位置や挙動を判断するための情報を出力する。各種センサ３１６の出力値は、ＣＰＵ３０１による車両の現在位置の算出や、速度や方位の変化量の算出に用いられる。

図３に示したＣＰＵ３０１は、ＲＯＭ３０２等に格納されたプログラム実行により、図１に示した端末装置１１０の処理部１１３の機能を実現する。図３のカメラ３１７により図１の撮像部１１１の機能を実現し、図３のＧＰＳユニット３１５により図１の測位部１１２の機能を実現する。

（サーバの構成例）
図４は、サーバのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。交通量推定装置１００を構成するサーバ４００についても、図３に示したナビゲーション装置３００と同様の構成を有する。なお、サーバ４００においては、図３に記載のＧＰＳユニット３１５、各種センサ３１６、カメラ３１７等は不要である。

図１に示した交通量推定装置１００は、サーバ４００に設けられたＲＯＭ４０２等に記録されたプログラムやデータを用いて、ＣＰＵ４０１が所定のプログラムを実行することによって交通量推定の機能を実現する。サーバ４００の磁気ディスク４０５等には、上記の画像処理情報、走行履歴情報、走行履歴分析情報、交通量推定情報、等が格納される。また、通信Ｉ／Ｆ４１４を介してナビゲーション装置３００と通信を行い、ナビゲーション装置３００からの要求に対応した交通量推定情報をナビゲーション装置３００に出力する。

また、サーバ４００は、各ナビゲーション装置３００から送信された画像の送信時刻やナビゲーション装置３００が搭載された移動体の速度を算出する機能を有してもよい。サーバ４００は、ナビゲーション装置３００の緯度経度の移動量と移動所要時間に基づく計算により移動体の速度を計算することができる。

図４に示したＣＰＵ４０１は、ＲＯＭ４０２等に格納されたプログラム実行により、図１に示した交通量推定装置１００の画像処理部１０１、走行履歴分析部１０２、交通量推定部１０４の機能を実現する。図４の磁気ディスク４０５や光ディスク４０７等は、図１に示した保存部１０３の機能を実現する。

（サーバによる交通量推定処理）
図５は、サーバによる交通量推定の処理内容を示すフローチャートである。サーバ４００は、ナビゲーション装置３００から送信された画像を受信するとともに（ステップＳ５０１）、走行履歴情報を受信する（ステップＳ５０３）。

受信した画像については、画像処理部１０１による画像分析を行う（ステップＳ５０２）。この画像分析では、画像の撮影日時、方位、移動体の速度、走行車線（レーン）毎の車種別車両台数、レーン毎の各車両の位置と車間距離、レーン毎の各車両の速度と加速度、天気等をそれぞれ検出し、画像処理情報として保存部１０３に保存する。

一方、受信した走行履歴情報については、走行履歴分析部１０２による走行履歴分析を行う（ステップＳ５０４）。この走行履歴分析により、ナビゲーション装置３００が搭載された移動体の走行履歴を示す時刻毎の位置情報（緯度経度）、速度、加速度、方位、車種等の情報に基づいて、各道路についての走行日、時間帯における車種毎の通過台数がカウントされ、走行履歴分析情報として保存部に保存される（ステップＳ５０５）。ステップＳ５０５の処理後、ステップＳ５０８に移行する。

交通量推定部１０４は、ステップＳ５０２にて画像処理された画像処理情報に基づき、交通流モデルを適用した分析を行う（ステップＳ５０７）。この際、ステップＳ５０６に示すように、走行履歴情報が画像と同一の移動体（車両）から送信されたものである場合には（ステップＳ５０６：Ｙｅｓ）、この同一の移動体の画像処理情報と、走行履歴情報とを用いて、撮影画像の道路についての交通量を分析する（ステップＳ５０７）。この場合、ステップＳ５０４の走行履歴分析の処理についても行われる。

一方、走行履歴情報が画像と異なる移動体（車両）から送信されたものである場合には（ステップＳ５０６：Ｎｏ）、ステップＳ５０４の走行履歴分析の処理を行う。

ステップＳ５０７の交通流モデルを適用した分析では、ナビゲーション装置３００から送信された道路（リンク）の画像処理情報と撮影車両の走行履歴情報とを、追従モデルやセルオートマン（ＣＡ）モデル等の既存の交通流モデルに入力することにより、交通量を求めることができる。

この後、交通量推定部１０４は、道路の交通量を推定する（ステップＳ５０８）。ここで、交通量推定部１０４は、ステップＳ５０７で算出した交通量と走行履歴分析情報を用いて、撮影画像がある道路に加え、撮影画像がない道路（リンク）についての交通量についても、撮影画像がある道路の交通量に基づき、下記１．２．の処理を実行することにより推定する。

１．交通量を算出した撮影画像がある道路（リンク）から分岐する他の道路（リンク）の走行日時や時間帯毎の車種別の分岐割合を走行履歴分析情報に基づき算出する。
２．上記１．により算出した分岐割合に、分岐元の交通量（交通流モデルを適用して算出したもの）を掛けて分岐先の道路（リンク）の交通量を算出する。

ステップＳ５０８の処理後、交通量推定部１０４は、算出した交通量推定情報を保存部１０３に保存し（ステップＳ５０９）、上記一連の処理を終了する。

この後、端末装置１１０から所定の道路（リンク）に対する交通量の要求があれば、交通量推定部１０４は、要求に対応する道路、時間帯等の条件に適合する交通量推定情報を保存部１０３から読み出し、端末装置１１０に送信する。

図６は、走行履歴分析情報の一例を示す図表である。走行履歴分析部１０２が生成し、保存部１０３に保存される走行履歴分析情報６００を示す。この走行履歴分析情報６００は、各道路の識別子（リンクＩＤ）毎に、走行日、走行時間帯、車種ＩＤ、通過台数からなる。このように、走行履歴分析部１０２は、各道路で時間帯、車種毎に移動体の通過台数をカウントアップし、走行履歴分析情報６００として保存する。

図７は、道路の分岐と交通流を説明する図である。撮影画像がある道路（リンクＬ１）が交差点等の分岐点Ｓにて他の道路（リンクＬ２〜Ｌ４）に分岐接続されているとする。そして、撮影画像がある道路（リンクＬ１）の交通流を１００％としたとき、分岐先の複数の道路（リンクＬ２〜Ｌ４）の交通流の合計は１００％になる。図７の例では、例えば、走行履歴分析情報６００に基づいて、各分岐先の道路について、リンクＬ２の交通流が２０％、リンクＬ３の交通流が６０％、リンクＬ４の交通流が２０％であったとする。

この場合、交通量推定部１０４は、各道路（リンクＬ１〜Ｌ４）の交通流の割合にしたがって、交通量を算出する。図７の例において、撮影画像がある道路（リンクＬ１）の推定された交通量が１００台としたとき、各分岐先の道路について、リンクＬ２の交通量は２０台、リンクＬ３の交通量は６０台、リンクＬ４の交通量は２０台と推定する。

図７において、移動体は、道路（リンクＬ１）を走行後の分岐点Ｓ通過後、リンクＬ４に右折、リンクＬ２に左折、あるいはリンクＬ３へ直進する。ここで、連続して撮影された画像を用いた右左折車両の算出について説明しておく。

この場合、交通量推定部１０４は、
１．撮影した移動体の位置から撮影画像に写っている周辺車両の位置と、レーンを算出する。
２．次に、地図情報等に基づき、レーンの分岐許可情報から分岐車両の割合を算出する。
３．レーンが２つ以上の方向への移動を許可している場合には、連続撮影された周辺車両の位置の変化により分岐先のリンクを特定し、分岐車両の割合を算出する。

図８は、交通量推定情報の一例を示す図表である。交通量推定部１０４が生成し、保存部１０３に保存される交通量推定情報８００を示す。この交通量推定情報８００は、各道路の識別子（リンクＩＤ１〜４）毎に、走行日、走行時間帯、車種ＩＤ、通過台数、画像枚数、推定交通量、天気ＩＤからなる。このように、交通量推定部１０４は、走行履歴情報６００の各情報と画像処理情報とを用いて、各道路（リンク）別に推定した推定交通量を交通量推定情報８００として保存する。

ここで、図８に示す分岐先の道路（リンクＬ２〜Ｌ４）は、画像の枚数が０であり撮影画像がないことを示すが、上記の交通量の推定処理により、これら分岐先の道路（リンクＬ２〜Ｌ４）についても、交通量を推定できる。

また、図８に示すように、各道路の時間帯の天気ＩＤ（ＩＤ別に晴れ、曇り、雨、雪、凍結等）を付与することにより、天候別の交通量を推定できる等、項目数を増やせばより推定精度を向上できるようになる。

交通量推定部１０４は、交通量推定情報８００を用いて、端末装置１１０から要求された、時間帯、曜日、日付、月、車種、天候、等を組み合わせた条件指定に対応した交通量を端末装置１１０に送信できる。

（交通量推定の他の処理例）
図９は、サーバによる交通量推定の他の処理内容を示すフローチャートである。この図９では、撮影画像が複数の道路（リンク）にある場合に対応して交通量を推定する処理を行う。

はじめに、交通量推定部１０４は、推定する対象道路（リンク）に撮影画像が有るか判断する（ステップＳ９０１）。推定する対象道路（リンク）に撮影画像が有る場合には（ステップＳ９０１：Ｙｅｓ）、交通量推定部１０４は、対象道路に同時間帯に連続撮影された画像が複数セット有るか判断する（ステップＳ９０２）。画像の複数セットは、同時間帯に撮影画像を送信したナビゲーション装置３００が複数台この対象道路を移動した場合に得られる。

対象道路に同時間帯に連続撮影された画像が複数セット有る場合には（ステップＳ９０２：Ｙｅｓ）、交通量推定部１０４は、それぞれの画像と走行履歴情報から交通流モデルを適用し算出した交通量の平均値を採用し、標準偏差を信頼度として交通量推定情報８００を生成する（ステップＳ９０３）。

一方、対象道路に同時間帯に連続撮影された画像が複数セットない場合には（ステップＳ９０２：Ｎｏ）、交通量推定部１０４は、撮影画像と走行履歴情報から交通流モデルを適用し、交通量を算出し、交通量推定情報８００を生成する（ステップＳ９０４）。この際の信頼度は、デフォルト値（例えば０）とする。

また、ステップＳ９０１において、推定する対象道路（リンク）に撮影画像がない場合には（ステップＳ９０１：Ｎｏ）、交通量推定部１０４は、対象道路（リンク）周辺の複数の画像有り道路からそれぞれの交通量を推定する（ステップＳ９０６）。次に、交通量推定部１０４は、各画像有り道路の交通量と、推定した対象道路の交通量の相関係数を算出する（ステップＳ９０７）。

この後、交通量推定部１０４は、推定された対象道路の交通量と、推定元の画像有り道路の交通量で一定以上の相関が有るかを判断する（ステップＳ９０８）。推定された対象道路の交通量と、推定元の画像有り道路の交通量で一定以上の相関が有る場合には（ステップＳ９０８：Ｙｅｓ）、ステップＳ９０９に移行するが、推定された対象道路の交通量と、推定元の画像有り道路の交通量で一定以上の相関がない場合には（ステップＳ９０８：Ｎｏ）、対象道路に対する交通量推定の処理を終了する。

ステップＳ９０９では、一定以上の相関が有る画像有り道路から推定した交通量の加重平均を交通量とし、その標準偏差を信頼度として交通量推定情報８００を生成する（ステップＳ９０９）。この際の加重平均の項目には撮影画像が有る道路の交通量変化との相関値、撮影画像が有る道路（リンク）から推定交通量を求めたい道路（リンク）までの最短経路距離（短いほど重みを付ける）、撮影画像が有る道路（リンク）から推定交通量を求めたい道路（リンク）までの移動体の通過台数（経路中に通過台数が少ない道路が含まれる場合には前記撮影画像が有るリンクからの推定交通量の重み付けを軽くする）、撮影画像が有る道路の連続撮影された画像のセット数（セット数が多いほど重みを付ける）等を用いる。

そして、交通量推定部１０４は、上記のステップＳ９０３，ステップＳ９０４，ステップＳ９０９実行後、それぞれ生成された交通量推定情報８００を保存部１０３に保存し（ステップＳ９０５）、以上の一連の処理を終了する。

上記処理において、ステップＳ９０３，およびステップＳ９０９の変形例としては、信頼度（標準偏差）により適宜定めた信頼区間（道路）の推定交通量のみを採用して、平均値を再度算出した値を推定交通量としてもよい。

図１０は、図９の推定処理により生成される交通量推定情報を示す図表である。図１０に示すように、この交通量推定情報１０００は、図８と同様の各道路の識別子（リンクＩＤ１〜４）毎に、走行日、走行時間帯、車種ＩＤ、通過台数、画像枚数、推定交通量、天気ＩＤ、の各項目と、推定交通量の信頼度とからなる。

上記実施の形態では、交通量の推定をサーバ等の交通量推定装置１００が行う構成としたが、ある１台のカーナビゲーション装置やパーソナル・コンピュータ等の端末装置１１０が渋滞予測する構成とし、交通量を要求した他の端末装置１１０に送信する構成とすることもできる。

そして、上記実施の形態による交通量推定によれば、走行時の撮影画像と走行履歴を用いて撮影画像がない道路の交通量を推定することができるようになる。これにより、従来の如く手間のかかる人手による交通量の集計の手間を省き、固定設置のカメラによる限定された箇所の交通量算出に比べて低コストに交通量を提供できるようになる。

また、多数走行している移動体から画像と走行履歴を取得して交通量を算出しているため、少数台のプローブカーを用いた交通量の算出に比べて大幅に推定精度を向上できるようになる。さらに、任意の撮影地点を指定することで要求された任意の道路の交通量を直ちに提供できるようになる。また、撮影画像を用いているため、車種毎、天気別の交通量を求めることができ、より多様な要求に応えることができるようになる。

なお、本実施の形態で説明した交通量推定に関する方法は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。またこのプログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布することが可能な伝送媒体であってもよい。

１００ 交通量推定装置
１０１ 画像処理部
１０２ 走行履歴分析部
１０３ 保存部
１０４ 交通量推定部
１０５ 通信部
１１０ 端末装置
１１１ 撮像部
１１２ 測位部
１１３ 処理部
１１４ 通信部
３００ ナビゲーション装置
４００ サーバ

Claims (8)

1. 道路上の移動体を撮影した画像と撮影した位置を示す位置情報とに基づき、前記画像中に存在する道路および移動体の情報を抽出する画像処理部と、
   前記画像処理部により抽出された情報に基づき、撮影された前記道路の交通量を算出し、
   移動体が前記道路を走行した際の走行履歴に関する情報に基づき、前記交通量が算出された前記道路を通過した複数の移動体が、当該道路に接続され撮影されていない複数の道路のうちいずれの道路へ通過したかの割合を算出し、撮影された前記道路の交通量と、前記割合とから、撮影されていない前記道路の交通量を算出する交通量推定部と、
   を有することを特徴とする交通量推定システム。
2. 前記道路を走行中の複数の端末装置から前記画像、および前記走行履歴に関する情報を収集することを特徴とする請求項１に記載の交通量推定システム。
3. 前記交通量推定部は、前記算出した前記道路の交通量を時間帯毎にデータベース化して蓄積し、要求された所定の時間帯の前記道路に対応する前記交通量を前記データベースから読み出すことを特徴とする請求項１または２に記載の交通量推定システム。
4. 前記交通量推定部は、交通量を推定する対象の道路に前記画像を有さない場合には、周辺の複数の撮影された道路のうち交通量の変化に相関がある道路の交通量から推定した交通量の加重平均を交通量とし、標準偏差を交通量の信頼度として算出することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の交通量推定システム。
5. 道路上の移動体を撮影した画像と前記移動体の走行履歴とに基づき、前記道路の交通量を推定する交通量推定装置に対して、前記画像を送信する端末装置であって、
   道路上の移動体を撮影した画像を撮影する撮像部と、
   前記撮像部によって撮影された前記画像に撮影した位置と時刻の情報を付与し、前記交通量推定装置に送信する処理部と、
   を有することを特徴とする端末装置。
6. 道路上の移動体の交通量を推定する交通量推定装置に接続される端末装置であって、
   前記交通量推定装置に対して、所望する道路および時間帯を含む交通量推定の要求を行い、前記交通量推定装置から受信した前記交通量に関する情報を出力する処理部を有することを特徴とする端末装置。
7. 交通量推定装置が実施する交通量推定方法において、
   道路上の移動体を撮影した画像と撮影した位置を示す位置情報とに基づき、前記画像中に存在する道路および移動体の情報を抽出する画像処理工程と、
   前記画像処理工程により抽出された情報に基づき、撮影された前記道路の交通量を算出し、
   移動体が前記道路を走行した際の走行履歴に関する情報に基づき、前記交通量が算出された前記道路を通過した複数の移動体が、当該道路に接続され撮影されていない複数の道路のうちいずれの道路へ通過したかの割合を算出し、撮影された前記道路の交通量と、前記割合とから、撮影されていない前記道路の交通量を算出する交通量推定工程と、
   を含むことを特徴とする交通量推定方法。
8. 請求項７に記載の交通量推定方法をコンピュータに実行させることを特徴とする交通量推定プログラム。

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