JP2017097493A

JP2017097493A - 水上交通状況解析システム、水上交通状況解析方法、及びプログラム

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Publication number: JP2017097493A
Application number: JP2015226884A
Authority: JP
Inventors: 岳思篠田; Takeshi Shinoda; 真規渡川; Masanori Watarikawa
Original assignee: Pasco Corp
Current assignee: Pasco Corp
Priority date: 2015-11-19
Filing date: 2015-11-19
Publication date: 2017-06-01
Anticipated expiration: 2035-11-19
Also published as: JP6709529B2

Abstract

【課題】衛星画像から得られる情報を用いて船舶の衝突リスクを評価する。【解決手段】衛星画像解析部２０は衛星画像から、航路に存在する船舶の位置データを求める。航行量推定部３２は船舶について位置データと速度データとを入力され、航路における航行量を推定する。航行量推定部３２は、位置データから航路上の所与の基準位置での船舶密度を求め、かつ速度データから基準位置での船舶の航路に沿った方向の平均速度を求め、当該船舶密度と当該平均速度と基準位置での航路幅との積に基づいて推定航行量を求める。【選択図】図１

Description

本発明は、航路を撮影した衛星画像を用いて水上交通状況を解析する水上交通状況解析システム、水上交通状況解析方法、及びプログラムに関する。

船舶の衝突事故は航行量の多い水路や、大型船、小型船、漁船などの混合交通の水路で発生し易い。従来より、衝突防止のための研究がさかんになされており、現在では操船者等の目視による監視に加えて、レーダー、自動船舶識別装置（Automatic Identification System：ＡＩＳ）、自動衝突予防援助装置（Automatic Radar Plotting Aids：ＡＲＰＡ）などの技術が衝突予防に利用されるようになっている。

なお、下記特許文献には衛星画像を用いて船舶の位置・移動を検出・監視する技術が開示されている。

特開２００１−００４３９８号公報特開２０００−０６７４００号公報特開２０１３−０８３６２３号公報

従来の技術では衝突事故を根絶するには至っておらず、従来の衝突防止の技術、仕組みを補う新たな技術等のさらなる研究・開発が必要とされている。

例えば、レーダーには小型船は映りにくい。また繊維強化プラスチック（Fiber Reinforced Plastics：ＦＲＰ）のレーダー反射率は低いのでＦＲＰ船もレーダーで捉えにくい。ＡＩＳは全ての船舶に搭載が義務づけられているわけではなく、またＡＩＳを搭載していても状況によって送信を停止することが認められている。そのため、レーダーやＡＩＳでは検出・監視されない船舶が生じ得る。この点、衛星画像は検出漏れとなる船舶を減らすことができる特長を有する。しかし、当該特長は衝突防止に十分に活用されているとは言えない。

本発明は上記問題点を解決するためになされたものであり、衛星画像を用いて水上交通状況を解析し衝突リスクを評価可能とする技術を提供することを目的とする。

（１）本発明に係る水上交通状況解析システムは、航路を撮影した衛星画像を用いて水上交通状況を解析するシステムであって、入力された前記衛星画像から、前記航路に存在する船舶の位置データを求める衛星画像解析手段と、前記船舶について前記位置データと速度データとを入力され、前記航路における航行量を推定する交通解析手段と、を有し、前記交通解析手段は、前記位置データから前記航路上の所与の基準位置での船舶密度を求め、かつ前記速度データから前記基準位置での前記船舶の前記航路に沿った方向の平均速度を求め、当該船舶密度と当該平均速度と前記基準位置での航路幅との積に基づいて推定航行量を求める航行量推定手段を有する。

（２）上記（１）に記載する水上交通状況解析システムはさらに、前記推定航行量が多いほど前記航路における船舶同士の衝突危険度を高く算出する危険度算出手段を有することができる。

（３）上記（２）に記載する水上交通状況解析システムにおいて、前記交通解析手段は、前記航路に存在する前記船舶の速度の分散を算出する速度分散算出手段を有し、前記危険度算出手段は、前記速度の分散が大きいほど前記衝突危険度を高く算出する構成とすることができる。

（４）上記（３）に記載する水上交通状況解析システムにおいて、前記速度分散算出手段は、注目船舶の近傍又は進路上に注目水域を設定し、当該注目水域に存在する船舶の速度について前記分散を算出し、前記危険度算出手段は、前記注目船舶に関し前記注目水域での前記衝突危険度を求める構成とすることができる。

（５）上記（１）から（４）に記載する水上交通状況解析システムにおいて、前記交通解析手段は、前記位置データで与えられる前記航路における前記船舶の二次元分布を前記航路に直交する軸に投影して一次元の投影分布を生成し、当該投影分布における前記船舶の分布範囲に基づいて前記航路幅を定める航路幅推定手段を有してもよい。

（６）上記（５）に記載する水上交通状況解析システムにおいて、前記航路に沿った２つの向きを順向きと逆向きとして、前記航路幅推定手段は、前記順向きの速度成分を有する順航船舶と前記逆向きの速度成分を有する逆航船舶とのそれぞれについて前記投影分布を生成し、前記順航船舶の前記投影分布に基づいて前記航路における順航レーンの位置及び幅を推定し、前記逆航船舶の前記投影分布に基づいて前記航路における逆航レーンの位置及び幅を推定し、前記航行量推定手段は、前記順航レーン及び前記逆航レーンそれぞれについて前記船舶密度及び前記平均速度を求め、当該船舶密度及び当該平均速度と前記順航レーン及び前記逆航レーンそれぞれの幅とを用いて、前記順航レーン及び前記逆航レーンそれぞれの推定航行量を算出する構成とすることができる。

（７）本発明に係る水上交通状況解析方法は、航路を撮影した衛星画像を用いて水上交通状況を解析する方法であって、入力された前記衛星画像から、前記航路に存在する船舶の位置データを求める衛星画像解析ステップと、前記船舶について前記位置データと速度データとを入力され、前記航路における航行量を推定する交通解析ステップと、を有し、前記交通解析ステップは、前記位置データから前記航路上の所与の基準位置での船舶密度を求め、かつ前記速度データから前記基準位置での前記船舶の前記航路に沿った方向の平均速度を求め、当該船舶密度と当該平均速度と前記基準位置での航路幅との積に基づいて推定航行量を求める航行量推定ステップを有する。

（８）本発明に係るプログラムは、航路を撮影した衛星画像を用いて水上交通状況を解析する処理をコンピュータに行わせるためのプログラムであって、当該コンピュータを、入力された前記衛星画像から、前記航路に存在する船舶の位置データを求める衛星画像解析手段、及び、前記船舶について前記位置データと速度データとを入力され、前記航路における航行量を推定する交通解析手段、として機能させ、前記交通解析手段は、前記位置データから前記航路上の所与の基準位置での船舶密度を求め、かつ前記速度データから前記基準位置での前記船舶の前記航路に沿った方向の平均速度を求め、当該船舶密度と当該平均速度と前記基準位置での航路幅との積に基づいて推定航行量を求める航行量推定手段を有する。

本発明によれば、衛星画像を用いて水上交通状況を解析し衝突リスクの評価、ひいては衝突防止に役立てることができる。

本発明の実施形態に係る水上交通状況解析システムの概略の構成を示すブロック図である。航路幅推定部の処理を説明する模式図である。本発明の実施形態に係る水上交通状況解析システムによる処理の概略の流れを示す模式図である。図２を用いて説明した投影分布から航路幅を定める処理の例を説明するための模式図である。２レーンに区分された航路に対応した航路幅推定部の処理を説明する模式図である。図５の航路に存在する船舶の投影分布の例を示す模式図である。注目船舶から見た衝突危険度を求める際の注目水域の設定例を示す模式図である。

以下、本発明の実施の形態（以下実施形態という）に係る水上交通状況解析システム２について、図面に基づいて説明する。本システムは水上航路における船舶の交通状況を解析し航行量などを推定する。

図１は、水上交通状況解析システム２の概略の構成を示すブロック図である。本システムは、演算処理装置４、記憶装置６、入力装置８及び出力装置１０を含んで構成される。演算処理装置４として、本システムの各種演算処理を行う専用のハードウェアを作ることも可能であるが、本実施形態では演算処理装置４は、コンピュータ及び、当該コンピュータ上で実行されるプログラムを用いて構築される。

当該コンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）が演算処理装置４を構成し、後述する衛星画像解析部２０、ＡＩＳ情報取得部２２、航路幅推定部３０、航行量推定部３２、速度分散算出部３４及び危険度算出部４０として機能する。これら演算処理装置４の各部については後述する。

記憶装置６はコンピュータに内蔵されるハードディスクなどで構成される。記憶装置６は演算処理装置４を衛星画像解析部２０、ＡＩＳ情報取得部２２、航路幅推定部３０、航行量推定部３２、速度分散算出部３４及び危険度算出部４０として機能させるためのプログラム及びその他のプログラムや、本システムの処理に必要な各種データを記憶する。例えば、記憶装置６は本システム２の外部のシステム等から得られる衛星画像５０やＡＩＳ情報５２を格納する。

入力装置８は、ユーザが本システムへの操作を行うために用いるキーボード、マウスなどのほか、インターネットや無線通信を介して外部システム等から衛星画像やＡＩＳ情報を取得する通信インターフェースを含む。

出力装置１０は、ディスプレイ、プリンタなどであり、航路や当該航路における交通状況及びその解析結果を画面表示、印刷等によりユーザに示す等のために用いられる。また、出力装置１０は、衝突危険度などの解析結果を船舶等に知らせるための通信インターフェースを含み得る。

衛星画像解析部２０は、解析対象とする航路を含む水域（対象水域）の衛星画像を入力され、当該衛星画像から航路に存在する船舶の位置データを求める。衛星画像は地球観測衛星に搭載されるセンサの観測データを画像化したものであり、広域をほぼ同時に撮影できる。例えば、本願の出願時点で運用中の日本の地球観測衛星である「だいち２号」（ＡＬＯＳ−２）などにより撮影される画像が衛星画像解析部２０に入力される。だいち２号はＬバンドの合成開口レーダー（Synthetic Aperture Radar：ＳＡＲ）を搭載し、数メートルの分解能（スポットライトモードでレンジ分解能：３メートル、アジマス分解能：１メートル）で昼夜や天候を問わず地表の様子を撮像することができる。よってその画像からは小型船も好適に検出される。地表を撮影可能な同様の衛星は複数機稼働しており、現状では例えば、或る水域の衛星画像を１日に１回程度取得することができる。なお、衛星画像内の船影の検出は画像認識技術を用いて自動化することができる。

また、衛星の観測データから移動物体の速度を求めることも可能であり、本実施形態の衛星画像解析部２０は衛星画像に基づいて船舶の速度データも求める。ちなみに、速度は速さと向きを有したベクトルを意味し、速さは当該ベクトルの大きさを表すスカラーを意味する。例えば、ＳＡＲ衛星の観測データから移動物体の速度を求める手法として、逆合成開口レーダ（Inverse SAR：ＩＳＡＲ）の原理を用いて船舶の速度を推定する手法や、ドップラーシフトに基づいて速度を推定する手法などが知られている（特開２０１２−０６３１９６号公報参照）。また、互いに異なる方向を同時撮影して軌道方向に位置がずれた複数地点の画像を取得できる衛星も存在し、当該衛星によれば地球表面の同一地点がわずかな時間差で複数回撮影され得る。この時間差を有する衛星画像における船舶の位置の変化から船舶の速度を算出することもできる。

ＡＩＳ情報取得部２２は、沿岸に設置された受信局や衛星により受信されたＡＩＳ情報を取得する。なお、当該情報をインターネットを介して提供するサービスが存在し、ＡＩＳ情報取得部２２は当該サービスからＡＩＳ情報を取得することができる。ＡＩＳ情報は、ＡＩＳを搭載した船舶の識別符号、長さ・幅、種類、位置、針路、船速、行き先などを含む。例えば、本システム２は衛星画像解析部２０で取得される位置・速度データを補完したり精度・信頼性を高めたりするためにＡＩＳ情報を利用することができる。また、ＡＩＳ情報が全ての船舶から得られるわけではないという上述した点に配慮した上で、本システムを衛星の観測データから取得する速度データに代えてＡＩＳ情報を利用する構成とすることも可能である。

航路幅推定部３０、航行量推定部３２及び速度分散算出部３４は、衛星画像解析部２０から対象海域の船舶について位置データと速度データとを入力されて航路における航行量を推定する交通解析手段を構成する。

航路幅推定部３０は船舶の対象海域における分布から解析対象の航路の幅を推定する。図２は航路幅推定部３０の処理を説明する模式図である。航路６０に沿った座標軸をζ軸、航路幅方向をη軸に設定した場合、位置データで与えられる船舶６２の二次元分布を、航路６０に沿った方向（ζ軸方向）に投影して、航路６０に直交するη軸上で定義される一次元の投影分布６４を生成し、当該投影分布における船舶の分布範囲に基づいて航路幅Ｗを推定する。

航行量推定部３２は解析対象の航路における船舶の航行量を推定する。具体的には、航路上に基準位置を設定し、船舶の位置データから基準位置での船舶密度ρを求める。また、船舶の速度データから基準位置での船舶の航路に沿った方向の平均速度Ｖを求める。そして、船舶密度ρと平均速度Ｖと基準位置での航路幅Ｗとの積に基づいて、単位時間当たりの推定航行量Ｑを求める。原理的にはＱは次式で求められる。
Ｑ＝ρＶＷ ……（１）

基準位置は例えば、ユーザにより設定される。例えば、基準位置はζ座標値“ζ_０”で表される直線“ζ＝ζ_０”で定義される。船舶密度ρは、当該直線ζ＝ζ_０の近傍に設定される領域Ｓに存在する船舶の数ｎを計数し、ｎを当該領域Ｓの面積で除して求めることができる。例えば、領域Ｓは図２に示すように、ζ方向に関してζ＝ζ_０を中心として幅Δζを有し、η方向の位置が航路幅Ｗに対応する範囲である矩形領域に設定することができる。このように領域Ｓを設定すると、（１）式右辺に含まれる（ρＷ）が、領域Ｓ内の船舶数ｎから次式により算出される。
ρＷ＝ｎ／Δζ ……（２）

また、平均速度Ｖは領域Ｓ内の船舶の速度を合算しｎで除して得られるベクトルのζ軸方向の成分で与えられる。

速度分散算出部３４は、解析対象の航路に存在する船舶の速度の分散σ^２を算出する。

危険度算出部４０は解析対象の航路における船舶同士の衝突危険度Ｄを算出する。例えば、危険度算出部４０は推定航行量Ｑが多いほど衝突危険度Ｄを大きな値とする。また、危険度算出部４０は、速度の分散σ^２が大きいほど衝突危険度Ｄを大きな値とするようにも構成できる。

図３は、水上交通状況解析システム２による処理の概略の流れを示す模式図である。

衛星画像解析部２０は衛星画像に基づいて、船舶の位置データ及び速度データを算出する（ステップＳ２）。

次に航路幅推定部３０が航路幅Ｗを求める（ステップＳ４）。図４は図２を用いて説明した投影分布６４から航路幅Ｗを定める処理の例を説明するための模式図であり、投影分布６４の横軸はη軸、縦軸は船舶数である。例えば、投影分布６４のうちの大部分（全体に対する割合をα％とする）を包含する範囲を航路幅Ｗと定義することができる。具体的には、ε≡（１００−α）／２として、投影分布６４のうちη≦η_１に含まれる部分が全体のε％となる点η_１と、η≧η_２に含まれる部分が全体のε％となる点η_２とを求め、範囲［η_１，η_２］を実効的な航路の範囲とし、Ｗ＝η_２−η_１と定義することができる。例えば、α％は９０％とすることができる。

ここで、図２に示す航路の例では、船舶が航路をどちら向きに進むか、つまりζ軸の正方向に進むか負方向に進むかを区別せずに投影分布６４を生成し航路幅を推定した。この例は例えば、浮標識が設置されていない航路や一方通航の航路に特に好適に対応する。一方、ζ軸の正方向に進む船舶と負方向に進む船舶とを浮標識を設置して分離し航行の安全確保を図っている航路もある。図５は当該航路に対応した航路幅推定部３０の処理を説明する模式図である。座標軸（ζ軸、η軸）は図２と同様の定義とする。航路７０は浮標識７２で２つのレーン７０ａ，７０ｂに区分され、レーン７０ａは船舶が原則としてζ軸の正方向に進むレーン（順航レーンとする）であり、レーン７０ｂは船舶が原則としてζ軸の負方向に進むレーン（逆航レーンとする）である。航路幅推定部３０はこの航路７０について、２つのレーンそれぞれに対して航路幅を推定する構成としてもよい。図６は航路７０に存在する船舶の投影分布７４の例であり、投影分布７４の横軸はη軸である。縦軸は船舶数であるが、上向きの軸は順航する船の数を示し、下向きの軸は逆航する船の数を示している。順航船舶数の投影分布７４ａ、逆航船舶数の投影分布７４ｂそれぞれについて例えば図４で述べたと同様にして航路幅を定義することができ、順航レーンの航路幅Ｗ_Ａ、逆航レーンの航路幅Ｗ_Ｂが求まる。

なお、航路の両側の境界が規定されている航路については、上述した航路幅推定部３０による推定は行わずに、当該境界間の距離として設定されている航路幅を（１）式におけるＷとして用いてもよい。その場合、（１）式により、当該境界内の航行量が推定される。

航行量推定部３２は上述した領域ＳをステップＳ４で求めた航路幅Ｗに対応する範囲である領域に設定し、当該領域Ｓ内の船舶数ｎを計数し、また当該領域Ｓ内の船舶について平均速度Ｖを算出する。そして（１），（２）式により推定航行量Ｑを算出する（ステップＳ６）。また、順航、逆航レーンに分けて解析する場合には、領域Ｓを航路幅Ｗ_Ａに対応する範囲に設定して、上述と同様にして順航レーン７０ａに関する推定航行量Ｑ_Ａを算出し、同様に領域Ｓを航路幅Ｗ_Ｂに対応する範囲に設定して、逆航レーン７０ｂに関する推定航行量Ｑ_Ｂを算出する。

さて、航路内にて複数の船舶が同じ方向に同じ速度で航行している場合には衝突は起きない。一方、船舶間に速度の違いが存在すると互いに船舶同士の接近が起こり得る。そして、速度差が大きいほど接近の発生の確率、頻度は大きくなる。解析対象の航路内にｍ隻の船舶が存在するとして、それら船舶の速度差の全体的な指標を次式に示す値Ｕで定義する。ここで、Ｖ_ｉ（ｉ＝１〜ｍ）はｍ隻の船舶の速度であり、λは係数である。なお、（３）式右辺における総和記号Σはｉ≠ｊなる条件の下でのｉ，ｊそれぞれについての総和を意味する。

Ｖ_ｉ（ｉ＝１〜ｍ）の平均をＶ_ａとして、
Ｖ_ｉ＝Ｖ_ａ＋ｖ_ｉ ……（４）
と表すと、（３）式は次に示す（５）式に書き直される。なお、（５）式では、ｉ＝ｊの場合は（ｖ_ｉ−ｖ_ｊ）^２＝０であることを用いて総和も書き直している。

ここで、下記の（６）式に示すようにｖ_ｉの総和は０であり、（６）式から（７）式が得られる。

（５）式右辺の（ｖ_ｉ−ｖ_ｊ）^２を展開し、（７）式を用いて整理すると、次の関係式が導かれる。
Ｕ∝σ^２ ……（８）

ここでσ^２はｖ_ｉの分散であると共に、ｖ_ｉとＶ_ｉとが（４）式の関係にあることにより、Ｖ_ｉの分散でもある。そこでＵを速度分散指標値と称することにする。なお、例えば係数λを１／ｍ^２にすれば、Ｕはｍに依らない指標となる。そこで、本システム２では速度分散算出部３４により、航路における船舶の速度Ｖ_ｉの分散σ^２を算出してＵを求め（ステップＳ８）、後述する衝突危険度Ｄの評価に用いることとしている。

危険度算出部４０はステップＳ６で求めた推定航行量ＱとステップＳ８で求めた速度分散指標値Ｕとに基づいて衝突危険度Ｄを定める（ステップＳ１０）。航行量が多いほど船舶同士が接近し衝突が起こりやすくなり、また、船舶間に速度の差やばらつき、船舶の動きの乱雑さが大きいほど衝突が起こりやすくなる。そこで基本的には、危険度算出部４０はＱが大きいほどＤを大きく定め、かつＵが大きいほどＤを大きく定める。例えば、Ｄ＝κ_１ＱＵやＤ＝κ_１Ｑ＋κ_２Ｕといった数式でＤを算出するように危険度算出部４０を構成できる。ここで、κ_１，κ_２は正の係数であり経験的に設定される。具体的には、個別の航路ごとに、航行量や速度分散を観測し、それらと衝突や異常接近などの事象の発生との関連について観測データを蓄積し、Ｑ，ＵとＤとの対応関係を航路ごとに設定することができる。

なお、順航レーンと逆航レーンとに分けて解析する場合には、レーンごとにＱ，Ｕを算出し、それらに基づいてレーンごとにＤを求める。

また、航路をζ方向に関して区間に区切り、区間ごとに投影分布を生成し、区間ごとに航路幅を推定し、区間ごとに（１）式を用いた推定航行量Ｑを求めてもよい。航路幅Ｗの推定に用いる投影分布は、停止している船舶を除いて生成してもよい。

衛星画像からは船舶のサイズを求めることができる。そこで、例えば、船舶の長さにより大型船、中型船、小型船などと分類して、分類ごとに航行量を推定することができる。この場合、大型船はほぼＡＩＳを搭載していることから、船舶の速度をＡＩＳ情報から求める構成とすることもできる。

上述の実施形態の水上交通状況解析システム２は、Ｑ，Ｕの両方に基づいてＤを定める構成としたが、Ｑ又はＵのいずれか一方のみに基づいてＤを定める構成とすることもできる。

（変形例）
上述の実施形態の水上交通状況解析システム２は、航路又はレーンについて衝突危険度Ｄを定めたが、個々の船舶（注目船舶）から見た衝突危険度Ｄを定める構成とすることもできる。当該構成では、速度分散算出部３４は、注目船舶の近傍又は進路上に注目水域を設定し、注目船舶と当該注目水域に存在する船舶とからなる母集団に対し、それらの速度について分散σ^２を算出する。そして危険度算出部４０は、注目船舶に関し注目水域での衝突危険度Ｄを求める。

図７は注目船舶８０から見た衝突危険度Ｄを求める処理を説明する模式図であり、注目水域のいくつかの例を示している。注目水域８２ａは注目船舶８０の近傍領域であり、具体的には注目船舶８０を中心とした円内の領域である。注目水域８２ｂ，８２ｃはそれぞれ注目船舶８０がこれから進入する位置の近傍領域であり、例えば、注目水域８２ｂは現在時刻より時間Ｔ_１後の注目船舶８０の予想位置を中心とした円内に設定され、注目水域８２ｃは現在時刻より時間Ｔ_２（Ｔ_２＞Ｔ_１）後の注目船舶８０の予想位置を中心とした円内に設定される。円の半径は時刻が後になるほど大きく設定することができ、注目水域８２ａ，８２ｂ，８２ｃの順に大きく設定される。これら注目水域８２ａ，８２ｂ，８２ｃの設定では、現在や今後到達する位置での衝突危険度Ｄが求められる。

注目水域８４は注目船舶８０を中心としその進行方向８６の両側に所定角度（例えば、１５°）ずつ開いた扇状領域である。その半径（注目船舶８０から扇の弧までの距離）はどれくらい先の時間までの衝突危険度Ｄを求めるかに応じて定めることができる。

速度分散算出部３４は注目船舶及び設定された注目水域内に存在する船舶の速度分散σ^２を算出し、それを用いて上記実施形態と同様に速度分散指標値Ｕを求める。また危険度算出部４０は当該Ｕを用いて上記実施形態と同様に衝突危険度Ｄを求める。

ここで、注目水域が注目船舶の位置を含む場合、例えば、注目水域８２ａ，８４のような場合には、速度分散算出部３４は注目水域内の全船舶についての速度分散を算出する。一方、注目水域が注目船舶の位置を含まない場合、例えば、注目水域８２ｂ，８２ｃのような場合には、速度分散算出部３４は注目水域内の全船舶に注目船舶を加えた集団について速度分散を算出する。海上では漁船群が停船して操業していることがあり得る。例えば、注目水域８２ｂ，８２ｃに存在する船舶が当該漁船のように全て同じ速度である状況を考えると、当該状況では注目水域内に存在する船舶のみの速度分散σ^２は０となり、それに基づいて生成される速度分散指標値Ｕは衝突危険度の評価に有効ではない。しかし、速度分散算出部３４は注目船舶を加えてσ^２を求めるので、σ^２は０でなくなることが期待でき、それに基づくＵを衝突危険度Ｄの評価に用いることができる。

以上、本発明を海上での交通状況の解析に用いる実施形態を説明したが、本発明は河川、湖等、海以外の水上での交通状況の解析にも適用できる。

２水上交通状況解析システム、４演算処理装置、６記憶装置、８入力装置、１０出力装置、２０衛星画像解析部、２２ＡＩＳ情報取得部、３０航路幅推定部、３２航行量推定部、３４速度分散算出部、４０危険度算出部、８０注目船舶、８２注目水域。

Claims

航路を撮影した衛星画像を用いて水上交通状況を解析するシステムであって、
入力された前記衛星画像から、前記航路に存在する船舶の位置データを求める衛星画像解析手段と、
前記船舶について前記位置データと速度データとを入力され、前記航路における航行量を推定する交通解析手段と、を有し、
前記交通解析手段は、前記位置データから前記航路上の所与の基準位置での船舶密度を求め、かつ前記速度データから前記基準位置での前記船舶の前記航路に沿った方向の平均速度を求め、当該船舶密度と当該平均速度と前記基準位置での航路幅との積に基づいて推定航行量を求める航行量推定手段を有すること、
を特徴とする水上交通状況解析システム。
請求項１に記載の水上交通状況解析システムにおいて、
前記推定航行量が多いほど前記航路における船舶同士の衝突危険度を高く算出する危険度算出手段を有すること、を特徴とする水上交通状況解析システム。
請求項２に記載の水上交通状況解析システムにおいて、
前記交通解析手段は、前記航路に存在する前記船舶の速度の分散を算出する速度分散算出手段を有し、
前記危険度算出手段は、前記速度の分散が大きいほど前記衝突危険度を高く算出すること、
を特徴とする水上交通状況解析システム。
請求項３に記載の水上交通状況解析システムにおいて、
前記速度分散算出手段は、注目船舶の近傍又は進路上に注目水域を設定し、当該注目水域に存在する他の船舶及び前記注目船舶の速度について前記分散を算出し、
前記危険度算出手段は、前記注目船舶に関し前記注目水域での前記衝突危険度を求めること、
を特徴とする水上交通状況解析システム。
請求項１から請求項４のいずれか１つに記載の水上交通状況解析システムにおいて、
前記交通解析手段は、前記位置データで与えられる前記航路における前記船舶の二次元分布を前記航路に直交する軸に投影して一次元の投影分布を生成し、当該投影分布における前記船舶の分布範囲に基づいて前記航路幅を定める航路幅推定手段を有すること、を特徴とする水上交通状況解析システム。
請求項５に記載の水上交通状況解析システムにおいて、
前記航路に沿った２つの向きを順向きと逆向きとして、
前記航路幅推定手段は、前記順向きの速度成分を有する順航船舶と前記逆向きの速度成分を有する逆航船舶とのそれぞれについて前記投影分布を生成し、前記順航船舶の前記投影分布に基づいて前記航路における順航レーンの位置及び幅を推定し、前記逆航船舶の前記投影分布に基づいて前記航路における逆航レーンの位置及び幅を推定し、
前記航行量推定手段は、前記順航レーン及び前記逆航レーンそれぞれについて前記船舶密度及び前記平均速度を求め、当該船舶密度及び当該平均速度と前記順航レーン及び前記逆航レーンそれぞれの幅とを用いて、前記順航レーン及び前記逆航レーンそれぞれの推定航行量を算出すること、
を特徴とする水上交通状況解析システム。
航路を撮影した衛星画像を用いて水上交通状況を解析する方法であって、
入力された前記衛星画像から、前記航路に存在する船舶の位置データを求める衛星画像解析ステップと、
前記船舶について前記位置データと速度データとを入力され、前記航路における航行量を推定する交通解析ステップと、を有し、
前記交通解析ステップは、前記位置データから前記航路上の所与の基準位置での船舶密度を求め、かつ前記速度データから前記基準位置での前記船舶の前記航路に沿った方向の平均速度を求め、当該船舶密度と当該平均速度と前記基準位置での航路幅との積に基づいて推定航行量を求める航行量推定ステップを有すること、
を特徴とする水上交通状況解析方法。
航路を撮影した衛星画像を用いて水上交通状況を解析する処理をコンピュータに行わせるためのプログラムであって、当該コンピュータを、
入力された前記衛星画像から、前記航路に存在する船舶の位置データを求める衛星画像解析手段、及び、
前記船舶について前記位置データと速度データとを入力され、前記航路における航行量を推定する交通解析手段、として機能させ、
前記交通解析手段は、前記位置データから前記航路上の所与の基準位置での船舶密度を求め、かつ前記速度データから前記基準位置での前記船舶の前記航路に沿った方向の平均速度を求め、当該船舶密度と当該平均速度と前記基準位置での航路幅との積に基づいて推定航行量を求める航行量推定手段を有すること、
を特徴とするプログラム。