JP2018132595A - エリア抽出システムおよびエリア抽出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】複数の位置情報からエリアを高精度に抽出する。【解決手段】エリア抽出システムは、地図情報を記憶する地図情報記憶手段と、移動端末の位置情報を記憶する位置情報記憶手段と、前記位置情報と前記地図情報に基づいてエリアを抽出するエリア抽出手段と、を備え、前記エリア抽出手段は、前記位置情報の密集度に基づいてエリアを抽出するとともに、前記地図情報に基づいて識別可能な区画が１つのエリアに複数含まれないようにエリアを抽出する、ことを特徴とする。【選択図】図１

Description

本発明は、位置情報に基づくエリア抽出に関する。

近年、測位機能と無線通信機能を有する情報端末の普及に伴い、情報端末から得られる多数の位置情報に基づいて各地点の分析を行うことが提案されている。このような分析の中で、所定の基準を満たすひとまとまりの地理的範囲を抽出することが行われている。

特許文献１は、ユーザの位置情報・時刻情報・ユーザ識別情報を含むポイントデータの分布に基づいて、所定基準以上に位置情報が密集しているエリアをユーザの出没エリアとして求めている。これにより、ユーザの移動軌跡のうち、指定された出没エリア間の移動を抽出可能としている。

特許文献２は、多数の移動端末の位置情報について、接続先／隣接基地局の基地局識別子と、基地局ごとの無線品質値とを要素とした類似度に基づいてエリアを抽出している。これにより、それぞれの移動端末から測位誤差を含む少数回の位置情報しか蓄積されていない場合であっても、対象エリアを特定可能としている。

特許第５２１４８１０号公報 特開２０１３−３４１０３号公報

上述の従来技術には、位置情報が高密度に連なっている場合に、１つのエリアとして認識される範囲が大きくなりすぎてしまうという問題がある。例えば、都市部においては位置情報が密集するので巨大なエリアが得られてしまい、移動の目的地として認識するためには有効ではない。また、このような状況において、エリアの大きさを適切に制御することもできない。

上記のような問題点を考慮して、本発明は、複数の位置情報からエリアを高精度に抽出可能とすることを目的とする。

本発明の一態様は、
地図情報を記憶する地図情報記憶手段と、
移動端末の位置情報を記憶する位置情報記憶手段と、
前記位置情報と前記地図情報に基づいてエリアを抽出するエリア抽出手段と、
を備え、
前記エリア抽出手段は、前記位置情報の密集度に基づいてエリアを抽出するとともに、前記地図情報に基づいて識別可能な区画が１つのエリアに複数含まれないようにエリアを抽出する、
ことを特徴とするエリア抽出システムである。

このように、エリア抽出の際に地図情報を考慮して、地図情報に基づいて識別可能な区画が１つのエリアに複数含まれないようにすることで、現実の区画に応じた精度の良いエ
リア抽出が可能になる。また、一つのエリアの大きさを最大で一つの区画に限定することで、位置情報が密集している場合にエリアが不当に大きくなることを防止できる。

本発明における「地図情報に基づいて識別可能な区画」は、どのような区画であってもかまわない。その一例は、道路、河川、水路、線路など（以下、道路等とも称する）によって囲まれる区画である。このような区画を識別可能とするために、地図情報は、道路、河川、水路、線路の少なくともいずれかに関する情報を含むように構成されてよい。そして、エリア抽出手段は、道路等がエリアを跨がないようにエリアを抽出すればよい。より具体的には、エリア抽出手段は、位置情報にクラスタリング処理を施し、道路等に基づいて、それぞれのクラスタを分割し、分割後のクラスタをエリアとして抽出すればよい。これにより、１つのエリアには１つの区画のみを含むようにエリアを抽出できる。

本発明における「地図情報に基づいて識別可能な区画」の他の例は、行政区画上の街区である。本開示における「街区」は、「番地」単位の区画であってもよいし、「丁目」あるいはより上位の単位の区画であってもよい。街区の境界線を上記の道路等と同様に扱えば、上記と同様の処理が行える。

本発明のエリア抽出手段が行うクラスタリング処理には、既存の任意の手法が採用できる。例えば、DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering）のような密度に基づくクラスタリング手法や、クラスタ間の距離（最短距離、最長距離、群平均距離など）に基づいてクラスタを逐次併合する階層的クラスタリング手法が採用可能である。エリア抽出手段による分割処理は、クラスタ内の任意の２ノード（位置情報）について、ノードを結ぶ線分と道路等または街区の境界が交わる場合に、ノード間の連結を切断することで行える。

エリア抽出手段は、上記のようにしてクラスタを分割した後に、１つのクラスタに含まれる位置情報の外接矩形や外接多角形としてエリアを生成してもよい。

エリア抽出手段は、含まれる位置情報の数が閾値以上のエリアを出力したり、大きさ（面積）が閾値以上のエリアを出力したりしてもよい。含まれる位置情報の数が少なかったり大きさが小さかったりするエリアは重要性が低いと考えられるので、このような処理により重要性の高いエリアのみを出力できる。また、興味対象となる代表位置データ（代表座標データ）がある場合には、その位置を含むエリアのみを出力することで、ノイズとなるエリアを除外できる。興味対象は任意であってよく、たとえば、店舗や施設とすることができる。代表位置はその店舗や施設内の任意の一点とすればよい。

本発明におけるエリア抽出システムが処理対象とする位置情報は、エリア抽出の目的に応じて任意のものであってかまわない。例えば、車両がエンジン停止した位置情報を対象とするエリア抽出によれば、車両による移動の目的地を抽出できる。また、スマートフォン端末などの移動端末の滞在時間が閾値以上の位置情報を対象とするエリア抽出によれば、ユーザが滞在している施設等を抽出できる。

処理対象とする位置情報をエリア抽出システムがどのように特定するかは特に限定されない。例えば、処理対象とする位置情報のみがエリア抽出システムに入力されるのであれば、エリア抽出システムは入力される全ての位置情報を対象としてエリア抽出処理を実行してかまわない。一方、移動端末から定期的に位置情報が入力されるなど、エリア抽出処理の対象とならない位置情報も入力される場合には、処理対象とする位置情報をエリア抽出システムが選択する必要がある。この場合、エリア抽出システムは、例えば、エンジンオフフラグとともに入力された位置情報を処理対象として決定したり、滞在時間を計測して滞在時間が閾値以上の位置情報を処理対象として決定したりする。

本発明の一態様に係るエリア抽出システムは、
地図情報を記憶する地図情報記憶手段と、
移動端末の位置情報を記憶する位置情報記憶手段と、
前記位置情報と前記地図情報に基づいてエリアを抽出するエリア抽出手段と、
を備え、
前記エリア抽出手段は、
前記位置情報に対して、距離が閾値以下の位置情報を接続することでクラスタを生成するクラスタリング処理を施し、
接続された位置情報の間を道路、河川、水路、および線路、ならびに街区の境界のいずれかが通る場合には、これらの位置情報の間の接続を解除することで、クラスタを分割し、
分割後のクラスタであって、含まれる位置情報の数が閾値以上、または大きさが閾値以上のクラスタを、エリアとして抽出する、
ことを特徴とする。

なお、本発明は、上記手段の少なくとも一部を備えるエリア抽出システムとして捉えることもできる。本発明は、また、上記処理の少なくとも一部を実行するエリア抽出方法として捉えることができる。また、本発明は、この方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム、あるいはこのコンピュータプログラムを非一時的に記憶したコンピュータ可読記憶媒体として捉えることもできる。上記手段および処理の各々は可能な限り互いに組み合わせて本発明を構成することができる。

本発明によれば、複数の位置情報からエリアを高精度に抽出できる。

図１Ａ〜図１Ｄは、本実施形態におけるエリア抽出処理の概要を説明する図である。 図２Ａ，図２Ｂは、本実施形態のシステム構成を示す機能ブロック図である。 図３は、本実施形態に係るエリア抽出システムにおける全体的な処理を示すフローチャートである。 図４は、位置情報取得処理Ｓ１の詳細を示すフローチャートである。 図５は、位置情報蓄積部のデータ構造の例を示す図である。 図６は、エリア抽出処理Ｓ２の詳細を示すフローチャートである。 図７は、地図情報ＤＢにおける道路ネットワーク情報のデータ構造を説明する図である。 図８は、地図メッシュと道路ネットワークと位置情報の関係の例を示す図である。 図９は、クラスタのデータ構造の例を示す図である。 図１０は、エリアを矩形で表現したときのデータ構造の例を示す図である。 図１１は、エリア表示処理Ｓ３の詳細を示すフローチャートである。

以下、図面を参照しながら本実施形態におけるエリア抽出システムについて説明する。以下の説明は例示を目的とするものであり、本発明の技術的範囲を説明された実施形態に限定するものではない。

＜エリア抽出処理の概要＞
図１Ａ〜図１Ｄを参照して、本実施形態におけるエリア抽出処理の概要を説明する。図１Ａには、処理対象となる複数の位置情報Ｐ（丸印で示される）と、道路Ｌ１，Ｌ２（直線で示される）が描かれている。このような複数の位置情報Ｐに対してクラスタリング処理を施して、図１Ｂに示すようなクラスタＣ０を得る。図１Ｂにおいて互いに接続されている位置情報（ノード）がクラスタを形成する。

次に、クラスタリング処理で得られたクラスタを道路が跨ぐ場合には、道路によってクラスタを分割する。図１ＢにおけるクラスタＣ０は道路Ｌ１およびＬ２を跨ぐので、クラスタの分割処理が行われ、図１Ｃに示すようにクラスタＣ１，Ｃ２に分割される。具体的には、道路を跨ぐような位置情報（ノード）は互いに接続されていないとみなすことによって、クラスタの分割が行える。さらに、各クラスタＣ１，Ｃ２内に含まれる外接矩形によってエリアＡ１，Ａ２を抽出する。

このようにして得られたエリアが所定の条件を満たさない場合には削除する。例えば、エリア（矩形）の面積やエリア内の位置情報の数が所定値以下のエリアは削除する。図１Ｃの例では、エリアＡ２は面積が所定値以下なので削除され、最終的には図１Ｄに示すようにエリアＡ１のみが抽出される。

このようなエリア抽出手法によれば、店舗や施設などを単位としてエリアを抽出したい状況において、高精度にエリアを抽出できる。ＧＰＳ等によって測位された位置情報にはノイズが含まれるため、従来技術によると、複数の店舗等が近くに存在しそれぞれに多数の位置情報があると、店舗間の境目が見分けられなくなり、道路を跨ぎ複数の店舗を含む大きなエリアが抽出されてしまう。これに対して、本実施形態によればそのような事態を防止できる。なお、１つの区画に複数の店舗等が含まれる場合にはそれらを区別することはできないことがあっても、少なくとも区画を跨ぐような不当に大きなエリアが生成される事態を防止できる。

＜システム概要＞
図２Ａは、実施形態に係るエリア抽出システムの構成を示す。エリア抽出システムは、センタサーバ１０と、車両２０に搭載された移動端末（車載端末）２１から構成される。移動端末２１は、車両２０がエンジンをオフにしたときの位置情報を、無線通信を介してセンタサーバ１０に送信する。センタサーバ１０は、このようにして複数の移動端末２１から車両２０がエンジンをオフにしたときの位置情報を収集し、これら複数の位置情報を対象にしてエリア抽出処理を施す。車両２０がエンジンをオフにしたときの位置をエリア抽出の対象とすることで、車両による移動の目的地をエリアとして抽出できる。

センタサーバ１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などの演算プロセッサ、Ｒ
ＡＭ（Random Access Memory）などの主記憶装置、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ
（Solid State Drive）やＤＶＤ−ＲＯＭ等の補助記憶装置、有線あるいは無線の通信装
置、キーボードやマウスなどの入力装置、ディスプレイなどの表示装置を含むコンピュータとして構成することができる。センタサーバ１０は、必ずしも１台のコンピュータから構成される必要はなく、複数台のコンピュータが連携することによって以下で説明する機能が実現されてもよい。センタサーバ１０はその演算プロセッサがプログラムを実行することにより、図２Ｂに示すように、通信部１２、位置情報蓄積部１３、地図情報ＤＢ１４、エリア抽出部１５、エリア表示部１６として機能する。

通信部１２は、無線通信により移動端末２１と通信する機能部である。無線通信方式は、特に限定されず、ＬＴＥ（Long Term Evolution）や無線ＬＡＮ（IEEE 802.11系）などを採用可能である。なお、センタサーバ１０と移動端末２１のあいだの接続は、全てが無線通信である必要はなく、無線通信と有線通信の組み合わせであってかまわない。

位置情報蓄積部１３は、移動端末２１から送信される位置情報を蓄積する機能部である。位置情報蓄積部１３は、送信元の移動端末ＩＤ、取得日時、およびその他の付随情報を、位置情報と関連付けて記憶するように構成してもよい。

地図情報ＤＢ１４は、地図情報を備えたデータベースである。地図情報には、例えば、道路の位置情報、道路形状の情報（例えば車線数、追越車線及び走行車線等の車線の種類等）、交差点及び分岐点の位置情報が含まれる。地図情報には、さらに、河川、水路、線路などに関する情報や、町名や番地などの行政区画（街区）に関する情報が含まれてもよい。なお、センタサーバ１０とは別の地図サーバを利用して、センタサーバ１０は、地図サーバから必要な地図情報を取得して利用するように構成してもよい。

エリア抽出部１５は、位置情報蓄積部１３に記憶されている位置情報を対象として、エリア抽出処理を施す。具体的な処理内容は、後述する。

エリア表示部１６は、エリア抽出部１５によって抽出されたエリアを、ユーザに向けて表示する機能部である。表示態様は特に限定されないが、抽出されたエリアを地図に重畳させて表示させることが好ましい。

移動端末２１は、ＣＰＵやＲＯＭを含む電子制御ユニット（ＥＣＵ： Electronic Control Unit）と無線通信装置によって構成される。移動端末２１はそのＣＰＵがプログラムを実行することにより、図２Ｂに示すように、通信部２２、測位部２３、エンジンＯＦＦ検出部２４として機能する。

通信部２２は、無線通信によりセンタサーバ１０と通信する機能部である。無線通信方式は、特に限定されず、ＬＴＥ（Long Term Evolution）や無線ＬＡＮ（IEEE 802.11系）などを採用可能である。

測位部２３は、測位装置から現在の位置情報を取得する機能部である。測位装置としては、ＧＰＳ、ＧＬＯＮＡＳＳ、Ｇａｌｉｌｅｏ、準天頂衛星（ＱＺＳＳ）のような衛星測位システムを利用するものが採用可能である。あるいは、携帯基地局からの信号を用いた基地局測位方式の測位装置を採用してもよい。

エンジンＯＦＦ検出部２４は、車両２０のエンジンが停止（ＯＦＦ）されたことを示す信号を、エンジン制御ＥＣＵなどの車両システムから取得する。エンジンＯＦＦ検出部２４が車両２０のエンジン停止を検出すると、現在位置の測位および測位結果のセンタサーバ１０への送信が行われる。

＜方法＞
図３は、本実施形態に係るエリア抽出システムにおける全体的な処理を示すフローチャートである。図３に示すように、エリア抽出システムが行う処理は、位置情報取得処理Ｓ１、エリア抽出処理Ｓ２、エリア表示処理Ｓ３の３つの処理に大きく分けることができる。

［Ｓ１：位置情報取得処理］
まず、位置情報取得処理Ｓ１について説明する。本実施形態においては、車両２０の目的地をエリア抽出処理の対象とする。位置情報取得処理Ｓ１は、車両２０の目的地をセンタサーバ１０に集約するための処理である。図４に、位置情報取得処理Ｓ１の詳細な流れを示すフローチャートを示す。

ステップＳ１１において、移動端末２１のエンジンＯＦＦ検出部２４が車両２０のエンジンＯＦＦを検出すると（Ｓ１１−ＹＥＳ）、ステップＳ１２以降の処理が開始される。ステップＳ１２では、移動端末２１は、測位部２３によってエンジンＯＦＦ時の位置情報を取得し記憶する。

ステップＳ１３において、移動端末２１はエンジンＯＦＦ時の位置情報を、通信部２２を介してセンタサーバ１０に送信する。なお、位置情報の送信は測位の直後に行う必要はなく、その実行タイミングは任意であってよい。例えば、ある程度の期間、エンジンＯＦＦ時の位置情報を蓄積しておいて、後からまとめて複数の位置情報をセンタサーバ１０に送信するようにしてよい。

ステップＳ１４において、センタサーバ１０が移動端末２１から位置情報を受信すると、受信した位置情報を位置情報蓄積部１３に蓄積する。図５は、位置情報蓄積部１３のデータ構造の例を示す図である。図５に示すように、位置情報が緯度および経度によって表現され、移動端末の識別子（ＩＤ）と関連付けて位置情報蓄積部１３に格納される。位置情報は、必ずしも緯度・経度によって表される必要はなく、ＧｅｏＨａｓｈのようなメッシュＩＤ（エリアＩＤ）によって表現されてもかまわない。また、位置情報を取得した時刻などその他の情報を関連付けて記憶してもよい。

図４のフローチャートに戻る。センタサーバ１０が移動端末２１から位置情報を取得すると、ステップＳ１５において受信通知を移動端末２１に送信する。ステップＳ１６において移動端末が受信通知を受けると、位置情報の送信が正常に完了したことが確認でき、ステップＳ１７において送信した位置情報を削除する。この際、移動端末２１は位置情報の送信後の所定時間以内に受信通知を受け取れずにタイムアウトが発生する場合には、リトライ（再送信）を行えばよい。

［Ｓ２：エリア抽出処理］
図６は、エリア抽出処理Ｓ２の詳細を示すフローチャートである。ステップＳ２１において、エリア抽出部１５は、位置情報蓄積部１３に記憶されている位置情報を取得する。位置情報蓄積部１３に記憶されている位置情報は車両２０の目的地であるので、その全てを処理の対象としてよい。ただし、エリア抽出処理の対象とする地理的範囲が限定されている場合には、その範囲内に位置する位置情報のみを取得して処理の対象としてもよい。

ステップＳ２２において、エリア抽出部１５は、取得した位置情報に対してクラスタリング処理を施す。本実施形態においては、位置情報の密度（密集度）を考慮したDBSCAN（Density-Based Spatial Clustering）アルゴリズムを用いてクラスタリングを行う。

DBSCANでは、MinPtsとEpsの２つのパラメータを取る。任意の点xについて、その点xか
ら距離Eps以内にある点集合を近傍N_EPS(x)と定義する。そして、近傍N_EPS(x)内にMinPts
個以上の点がある場合に、点xと近傍N_EPS(x)内の点yは直接密度到達可能（directly density-reachable）と定義する。すなわち、点xと点yが次の２つの条件を満たす場合に、こ
れらの点が直接密度到達可能という。

そして、点xと点yが直接密度到達可能であり、点yと点zが直接密度到達可能なときに、点xと点zは密度到達可能という。このように直接密度到達可能な関係を推移的に辿って得られる到達可能な極大集合が一つのクラスタとなる。

上述のパラメータMinPtsおよびEpsは、エリア抽出の目的に応じてユーザが適宜設定す
ればよい。

クラスタリング処理Ｓ２２が完了すると、ループＬＰ１において、それぞれにクラスタについて以下の処理を施す。ステップＳ２３において、エリア抽出部１５は、クラスタ内の位置情報（点）を取得する。

ステップＳ２４において、エリア抽出部１５は、クラスタ内の任意の２点について、その間に存在する道路を探索する。全ての道路を対象に検索を行ってもよいが、２点に関連する道路のみを対象として検索すると効率的である。そのためには、道路ネットワークをメッシュに分割して地図情報ＤＢ１４に記憶しておくとよい。メッシュの定義方法は任意であってよく、標準地域メッシュやＧｅｏＨａｓｈなどを用いることができる。本実施形態では、ＧｅｏＨａｓｈを用いた例を説明する。

図７は、地図情報ＤＢ１４における道路ネットワーク情報のデータ構造を説明する図である。このように、各道路リンクについて、その始点および終点の緯度・経度とメッシュＩＤが地図情報ＤＢ１４に格納される。図８は、地図メッシュと道路ネットワークと位置情報の関係の例を示す。図８では、２つの点（位置情報）８０１，８０２と、その周辺の地図メッシュおよび道路ネットワークを示している。矩形で示される領域のそれぞれがメッシュであり、矢印が道路リンクである。

ＧｅｏＨａｓｈは隣り合うメッシュＩＤを算出できるため、点８０１と点８０２を接続する線分８０３を通るメッシュＩＤのリストを算出できる。図８の例では、３つのメッシュＭ１，Ｍ２，Ｍ３が線分８０３を通るメッシュとして得られる。したがって、点８０１と点８０２の間に存在する道路リンクを探索するためには、メッシュＭ１，Ｍ２，Ｍ３を通過する道路リンクを対象として、線分８０３と交わるかどうかを単純な幾何学的計算によって確認すればよい。上記のメッシュＭ１，Ｍ２，Ｍ３を通過する道路リンクを抽出するためには、道路リンクの長さがメッシュの一辺サイズよりも十分小さければ、対象メッシュに始点または終点を有する道路リンクを求めればよい。道路リンクの長さが長い場合には、道路リンク上にメッシュの一辺のサイズより短い間隔で中間点を配置し、対象メッシュに始点・中間点・終点のいずれかを有する道路リンクを求めればよい。

２つの点（位置情報）の間に道路が存在する場合（Ｓ２５−ＹＥＳ）には、ステップＳ２６において道路を跨がないようにクラスタを分割する。具体的には、道路を跨ぐような２点の間の接続を切断する処理を任意の２点の組み合わせに対して行うことで、クラスタが分割される。

クラスタリング処理によって得られたクラスタは、図９に示すようなデータ構造として記憶部に格納される。このテーブルには、図９に示すように、クラスタに含まれる位置情報の緯度および経度がクラスタＩＤと関連付けて格納される。

ステップＳ２７において、エリア抽出部１５は、上記のようにして得られたクラスタに含まれる位置情報に基づいてエリアを生成する。エリアは、例えば、クラスタ内の位置情報を全て含むことを条件として、矩形またはポリゴン（多角形）のような形状として生成できる。本実施形態では、クラスタ内の位置情報に外接する矩形をエリアとして決定する。したがって、エリア抽出部１５は、クラスタ内の位置情報の最小の緯度および経度と最
大の緯度および経度を求め、これらの組み合わせによる４点の位置座標を頂点とする矩形をエリアとする。図１０は、エリアを矩形で表現したときのデータ構造であり、エリアごとに最小の緯度および経度と最大の緯度および経度が記憶される。

ステップＳ２８において、エリア抽出部１５は、このようにして得られたエリアから所定の条件を満たさないエリアを削除する。条件の一例は、エリア面積が閾値以上であるという条件である。別の例は、エリアの周長やエリア内の位置情報の数が閾値以上であるという条件である。このような条件を課すことで、大規模な店舗・施設のみを抽出することができる。さらなる別の例として、あらかじめ定められた代表位置（代表座標）を含むという条件を採用できる。代表位置は、ユーザがエリアとして抽出したい候補の店舗や施設内の任意の一点（例えば中心）とすればよい。このような代表位置を含むエリアに限定することで、ノイズとなるエリアを除外できる。

［Ｓ３：エリア表示処理］
図１１は、エリア表示処理Ｓ３の詳細を示すフローチャートである。ステップＳ３１において、エリア表示部１６は、エリア抽出部１５が抽出したエリアを取得する。ステップＳ３２において、エリア表示部１６は、地図情報を取得する。ステップＳ３３において、エリア表示部１６は、エリアと地図とを重畳した画像データを生成して、表示装置に出力する。なお、表示装置に出力する代わりに、画像データを他の装置に対して送信するように構成してもよい。

＜実施形態の有利な効果＞
本実施形態のエリア抽出システムによれば、位置情報が密集しているような場合であっても、隣接する異なる施設が同一エリアと混同される事態を防止でき、精度の良いエリア抽出が可能となる。また、クラスタリングのパラメータを調整することなく、道路や複数施設を含むような不当に大きなエリアが抽出されることを防止でき、適切なサイズのエリアを抽出できる。

＜変形例＞
上記の例では、道路リンクによってクラスタを分割する例を説明したが、道路以外にも河川、水路、線路などを用いてクラスタを分割しても同様の効果が得られる。あるいは、行政区画における街区の境界を用いてクラスタを分割しても同様である。これら以外にも、任意の境界線を用いても同様の効果を得ることができる。

上記の例では、所定の条件を満たさないエリアを除外する処理（Ｓ２８）を実施しているが、この処理を省略してもかまわない。

上記の例では、車両の目的地（エンジンをオフにした地点）をエリア抽出処理の対象としているが、どのような位置情報を対象として処理を行うかは特に限定されない。例えば、スマートフォン端末などが所定の時間以上滞留している地点を対象としてもよい。

また、エリア抽出の対象となる位置情報のみがセンタサーバに入力されるようにしてもよいが、種々の位置情報がセンタサーバに入力され、エリア抽出の対象となる位置情報（たとえば、車両の目的地）をセンタサーバが選択するようにしてもよい。例えば、移動端末が、車両の状態情報などの付加情報とともに位置情報がセンタサーバに送信してもよい。エンジンＯＦＦ時の位置情報をエリア抽出処理の対象とする場合には、エンジンＯＦＦの付加情報を伴う位置情報のみを選択すればよい。より一般には、特定のイベント発生を示す付加情報を伴う位置情報のみをエリア抽出処理の対象とすることで、当該イベントが発生した地点を対象としてエリア抽出処理を行うことができる。イベントの例として、エンジンＯＦＦ以外に、急ブレーキや急ハンドルの発生などが挙げられる。あるいは、セン
タサーバが、所定時間以上滞留している位置情報を選択してエリア抽出処理の対象としてもよい。

上記の説明では、道路等を用いてクラスタ（エリア）を分割することを説明したが、道路等は別の目的にも利用できる。クラスタリング処理によって得られたクラスタあるいはエリア抽出処理によって得られたエリアのうち、隣接するクラスタまたはエリアの間に道路等が存在しない場合に、これらのクラスタまたはエリアを結合してもよい。あるいは、クラスタリングのパラメータを再調整して、クラスタリング処理から再実行してもよい。

上記の説明では、DBSCANアルゴリズムを用いたクラスタリング処理を説明したが、クラスタリングアルゴリズムは特に限定されないことは上記の説明から明らかであろう。クラスタ間の距離（最短距離、最長距離、群平均距離など）に基づいてクラスタを逐次併合する階層的クラスタリング手法のような、既存の任意のクラスタリング手法を利用してかまわない。

また、移動端末は車載端末やスマートフォン端末に限られず任意の移動端末であってよい。例えば、ドローン（無人航空機）や移動型ロボットなどに搭載された移動端末を用いてもかまわない。

また、上記の実施形態では高さ方向の位置を考慮せずに２次元的に処理を行っているが、高さ方向も考慮に入れてクラスタリング処理を行ってもかまわない。

１０：センタサーバ １２：通信部 １３：位置情報蓄積部
１４：地図情報ＤＢ １５：エリア抽出部 １６：エリア表示部
２０：車両 ２１：移動端末 ２２：通信部
２３：測位部 ２４：エンジンＯＦＦ検出部

Claims (12)

1. 地図情報を記憶する地図情報記憶手段と、
   移動端末の位置情報を記憶する位置情報記憶手段と、
   前記位置情報と前記地図情報に基づいてエリアを抽出するエリア抽出手段と、
   を備え、
   前記エリア抽出手段は、前記位置情報の密集度に基づいてエリアを抽出するとともに、前記地図情報に基づいて識別可能な区画が１つのエリアに複数含まれないようにエリアを抽出する、
   エリア抽出システム。
2. 前記地図情報は、道路、河川、水路、および線路の少なくともいずれかに関する情報を含み、
   前記エリア抽出手段は、道路、河川、水路、および線路がエリアを跨がないようにエリアを抽出する、
   請求項１に記載のエリア抽出システム。
3. 前記エリア抽出手段は、
   前記位置情報にクラスタリング処理を施し、
   道路、河川、水路、および線路に基づいて、それぞれのクラスタを分割し、
   分割後のクラスタを前記エリアとして抽出する、
   請求項２に記載のエリア抽出システム。
4. 前記地図情報は、街区に関する情報を含み、
   前記エリア抽出手段は、１つのエリアが複数の街区を含まないようにエリアを抽出する、
   請求項１に記載のエリア抽出システム。
5. 前記エリア抽出手段は、含まれる位置情報の数が閾値以上、または大きさが閾値以上のエリアを出力する、
   請求項１から４のいずれか１項に記載のエリア抽出システム。
6. 前記エリア抽出手段は、あらかじめ定められた代表位置を含むエリアを出力する、
   請求項１から５のいずれか１項に記載のエリア抽出システム。
7. 前記移動端末は車両に搭載された車載端末であり、
   前記エリア抽出手段がエリアの抽出に利用する位置情報は、前記車両がエンジンを停止した時点での位置情報である、
   請求項１から６のいずれか１項に記載のエリア抽出システム。
8. 前記エリア抽出手段がエリアの抽出に利用する位置情報は、前記移動端末の滞在時間が閾値以上の位置情報である、
   請求項１から６のいずれか１項に記載のエリア抽出システム。
9. 地図情報を記憶する地図情報記憶手段と、
   移動端末の位置情報を記憶する位置情報記憶手段と、
   前記位置情報と前記地図情報に基づいてエリアを抽出するエリア抽出手段と、
   を備え、
   前記エリア抽出手段は、
   前記位置情報に対して、距離が閾値以下の位置情報を接続することでクラスタを生成す
   るクラスタリング処理を施し、
   接続された位置情報の間を道路、河川、水路、および線路、ならびに街区の境界のいずれかが通る場合には、これらの位置情報の間の接続を解除することで、クラスタを分割し、
   分割後のクラスタであって、含まれる位置情報の数が閾値以上、または大きさが閾値以上のクラスタを、エリアとして抽出する、
   エリア抽出システム。
10. コンピュータが実行するエリア抽出方法であって、
    地図情報を取得する地図情報取得ステップと、
    移動端末の位置情報を取得する位置情報取得ステップと、
    前記位置情報と前記地図情報に基づいてエリアを抽出するエリア抽出ステップと、
    を含み、
    前記エリア抽出ステップでは、前記位置情報の密集度に基づいてエリアを抽出するとともに、前記地図情報に基づいて識別可能な区画が１つのエリアに複数含まれないようにエリアを抽出する、
    エリア抽出方法。
11. コンピュータが実行するエリア抽出方法であって、
    地図情報を取得する地図情報取得ステップと、
    移動端末の位置情報を取得する位置情報取得ステップと、
    前記位置情報と前記地図情報に基づいてエリアを抽出するエリア抽出ステップと、
    を含み、
    前記エリア抽出ステップは、
    前記位置情報に対して、距離が閾値以下の位置情報を接続することでクラスタを生成するステップと、
    接続された位置情報の間を道路、河川、水路、および線路、ならびに街区の境界のいずれかが通る場合には、これらの位置情報の間の接続を解除することで、クラスタを分割するステップと、
    分割後のクラスタであって、含まれる位置情報の数が閾値以上、または大きさが閾値以上のクラスタを、エリアとして抽出するステップと、
    を含む、エリア抽出方法。
12. 請求項１０または１１に記載の方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。

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