JP2021060632A - Traffic control system and information provision method - Google Patents

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Abstract

To provide a traffic control system capable of suppressing an increase of time variation in an event occurrence degree on a road to be provided.SOLUTION: A traffic control system includes an event occurrence degree calculation section and an information distribution section. The event occurrence degree calculation section calculates an event occurrence degree indicating likelihood of event occurrence on a road based on traffic information of the road for each first regulation time. The information distribution section defines an event occurrence degree being the greatest among a plurality of latest and regulated event occurrence degrees calculated by the event occurrence degree calculation section as provision information, so as to distribute the provision information to distribution destinations.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明の実施形態は、交通管制システムおよび情報提供方法に関する。 Embodiments of the present invention relate to traffic control systems and information providing methods.

従来、道路(例えば、高速道路、有料自動車道路等)では、交通事故等の様々なイベント(事象)が発生する。交通管制システムは、道路におけるイベントの発生しやすさを表すイベント発生度を算出し、算出したイベント発生度を道路上のユーザに対して提供する。 Conventionally, various events (events) such as traffic accidents occur on roads (for example, highways, toll roads, etc.). The traffic control system calculates the event occurrence degree indicating the likelihood of an event occurring on the road, and provides the calculated event occurrence degree to the user on the road.

特開2009−193212号公報JP-A-2009-193212

上記従来の交通管制システムにおいては、規定時間ごとにイベント発生度を算出して当該イベント発生度を提供する。このため、提供されるイベント発生度の時間変動が大きくなりやすく、ユーザが混乱する虞がある。 In the above-mentioned conventional traffic control system, the event occurrence degree is calculated every specified time and the event occurrence degree is provided. For this reason, the time variation of the provided event occurrence degree tends to be large, and the user may be confused.

実施形態の交通管制システムは、イベント発生度算出部と、情報配信部と、を備える。前記イベント発生度算出部は、第1規定時間ごとに、道路の交通情報に基づいて前記道路におけるイベントの発生しやすさを示すイベント発生度を算出する。前記情報配信部は、前記イベント発生度算出部によって算出された直近の規定の複数回の前記イベント発生度のうち最も大きい前記イベント発生度を提供情報とし、当該提供情報を配信先に配信する。 The traffic control system of the embodiment includes an event occurrence degree calculation unit and an information distribution unit. The event occurrence degree calculation unit calculates the event occurrence degree indicating the susceptibility of an event on the road based on the traffic information of the road every first specified time. The information distribution unit uses the event occurrence degree, which is the largest of the most recently defined multiple times of the event occurrence degree calculated by the event occurrence degree calculation unit, as the provided information, and distributes the provided information to the distribution destination.

図1は、第1実施形態の交通管制システム等の構成図である。FIG. 1 is a configuration diagram of a traffic control system or the like according to the first embodiment. 図2は、第1実施形態の情報提供処理のフローチャートである。FIG. 2 is a flowchart of the information providing process of the first embodiment. 図3は、第1実施形態の提供情報の決定方法の一例を説明するための説明図である。FIG. 3 is an explanatory diagram for explaining an example of a method of determining the provided information of the first embodiment. 図4は、第1実施形態の提供情報の決定方法の変形例を説明するための説明図である。FIG. 4 is an explanatory diagram for explaining a modified example of the method for determining the provided information of the first embodiment. 図5は、第2実施形態の情報提供処理のフローチャートである。FIG. 5 is a flowchart of the information providing process of the second embodiment. 図6は、第2実施形態の情報提供と比較例の情報提供とを説明するための説明図である。FIG. 6 is an explanatory diagram for explaining the information provision of the second embodiment and the information provision of the comparative example. 図7は、第3実施形態の情報提供処理のフローチャートである。FIG. 7 is a flowchart of the information providing process of the third embodiment.

以下、本発明の実施形態(第1実施形態〜第3実施形態)について、図面を参照して説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention (first to third embodiments) will be described with reference to the drawings.

(第1実施形態)
まず、第1実施形態について説明する。第1実施形態では、道路(例えば、高速道路、有料自動車道路等)へ適用した実施形態について、説明する。ここでは、道路の例として高速道路の場合について説明する。また、本実施形態では、発生しやすさを算出するイベント、すなわち発生を予測するイベントとして、交通事故が適用されている。
(First Embodiment)
First, the first embodiment will be described. In the first embodiment, an embodiment applied to a road (for example, an expressway, a toll road, etc.) will be described. Here, the case of an expressway will be described as an example of a road. Further, in the present embodiment, a traffic accident is applied as an event for calculating the likelihood of occurrence, that is, an event for predicting the occurrence.

次に、第1実施形態における交通管制システムについて説明する。
図1は、第1実施形態の交通管制システム10等の構成図である。
Next, the traffic control system according to the first embodiment will be described.
FIG. 1 is a configuration diagram of the traffic control system 10 and the like according to the first embodiment.

交通管制システム10は、交通管制処理を行うとともに交通事故予測を行なう処理部11Aと、処理部11Aと連携し、道路利用者に事故予報情報等の情報を提供する事故情報配信サービス10Bと、を備えている。交通管制システムは、情報提供システムとも称され、事故情報配信サービス10Bは、事故情報配信部とも称される。 The traffic control system 10 provides a processing unit 11A that performs traffic control processing and traffic accident prediction, and an accident information distribution service 10B that provides information such as accident forecast information to road users in cooperation with the processing unit 11A. I have. The traffic control system is also referred to as an information providing system, and the accident information distribution service 10B is also referred to as an accident information distribution unit.

ここで、交通管制処理とは、高速道路における渋滞の度合いや交通事故等を含む交通状況を認識し、その交通状況の情報に応じた通行規制等の処置や、高速道路の利用者等に発生中のイベント情報、注意喚起等の情報を提供する処理である。交通管制システム10は、例えば、交通管制室における複数のコンピュータ装置によって構成される。 Here, the traffic control process recognizes the degree of traffic congestion on an expressway and traffic conditions including traffic accidents, and takes measures such as traffic regulation according to the traffic condition information, and occurs in expressway users, etc. It is a process that provides information such as event information and alerts inside. The traffic control system 10 is composed of, for example, a plurality of computer devices in a traffic control room.

まず、第1実施形態の特徴部分を構成する、交通管制システム10における処理部11Aの交通事故予測機能(事故発生度算出部1141)および事故情報配信サービス10Bの概要について説明する。 First, an outline of the traffic accident prediction function (accident occurrence degree calculation unit 1141) of the processing unit 11A in the traffic control system 10 and the accident information distribution service 10B, which constitute the characteristic portion of the first embodiment, will be described.

交通管制システム10の事故発生度算出部1141は、交通管制システム10で検出された交通状況と過去の交通事故発生事例から、高速道路における交通事故の発生しやすさを示す事故発生度を算出する処理を行う。具体的には、事故発生度算出部1141は、交通管制システム10で検出された交通状況と過去の交通事故発生事例から、高速道路の所定区間(所定距離毎あるいは所定設備)ごとに、交通事故の発生しやすさを示す事故発生度を算出する処理を行う。 The accident occurrence degree calculation unit 1141 of the traffic control system 10 calculates the accident occurrence degree indicating the likelihood of a traffic accident on a highway from the traffic conditions detected by the traffic control system 10 and past traffic accident occurrence cases. Perform processing. Specifically, the accident occurrence degree calculation unit 1141 determines a traffic accident for each predetermined section (for each predetermined distance or for each predetermined facility) of the highway from the traffic conditions detected by the traffic control system 10 and past traffic accident occurrence cases. Performs processing to calculate the degree of accident occurrence, which indicates the likelihood of occurrence of.

事故発生度の算出方法の一例として、例えば、特許6045846号公報の記載のように、自己組織化マップ等のモデルを利用し、道路上の位置、時間、天候等の条件ごとに、事故事例を学習させる方法で、事故発生度を算出する方法がある。 As an example of the method of calculating the degree of accident occurrence, for example, as described in Japanese Patent No. 6045846, using a model such as a self-organizing map, accident cases can be obtained for each condition such as position on the road, time, and weather. There is a method of calculating the degree of accident occurrence by a method of learning.

一方、事故情報配信サービス10Bは、算出された事故発生度を含む事故予報情報を配信(提供)する。 On the other hand, the accident information distribution service 10B distributes (provides) accident forecast information including the calculated accident occurrence degree.

次に、各構成について具体的に説明する。交通管制システム10は、情報収集手段として、車両感知器2、監視カメラ3、管理車両PC(管理車両の車載装置)、非常電話4、携帯電話5Aやスマートフォン5B等の移動情報端末5、一般車6(一般車の車載装置)等を用いる。 Next, each configuration will be specifically described. As information collecting means, the traffic control system 10 includes a vehicle detector 2, a surveillance camera 3, a management vehicle PC (in-vehicle device of the management vehicle), an emergency telephone 4, a mobile information terminal 5 such as a mobile phone 5A or a smartphone 5B, and a general vehicle. 6 (in-vehicle device of a general vehicle) or the like is used.

車両感知器2は、例えば、高速道路の路側に設置され、交通量[台/h]、平均速度[km/h]、車両密度[台/km]、占有率(オキュパンシー)[%]などの情報を収集する感知器(トラフィックカウンタ)であり、感知した情報を交通管制システム10に送信する。 The vehicle detector 2 is installed on the roadside of an expressway, for example, and has traffic volume [vehicles / h], average speed [km / h], vehicle density [vehicles / km], occupancy rate (occupancy) [%], and the like. It is a sensor (traffic counter) that collects information and transmits the detected information to the traffic control system 10.

監視カメラ3は、例えば、高速道路の路側に設置され、高速道路の映像を撮影するカメラであり、撮影した映像を交通管制システム10に送信する。 The surveillance camera 3 is, for example, a camera installed on the roadside of an expressway and capturing an image of the expressway, and transmits the photographed image to the traffic control system 10.

管理車両PCは、例えば、GPS(Global Positioning System)などの検知システムを用いて、時系列の車両情報として、経度情報、緯度情報、高度情報、位置精度、速度情報、走行方向、加速減速度情報(X,Y,Z方向の加速度)などのプローブ情報を収集し、そのプローブ情報を交通管制システム10に送信する。 The management vehicle PC uses, for example, a detection system such as GPS (Global Positioning System) to provide time-series vehicle information such as longitude information, latitude information, altitude information, position accuracy, speed information, traveling direction, and acceleration / deceleration information. Probe information such as (acceleration in X, Y, Z directions) is collected, and the probe information is transmitted to the traffic control system 10.

非常電話4は、例えば、高速道路の本線上、トンネル内、インターチェンジ、サービスエリア、パーキングエリア、バスストップ、非常駐車帯等に設けられている。そして、交通事故の発生時には、道路の利用者等が非常電話4を用いて交通管制システム10を管轄する交通管制センターに通知する。 The emergency telephone 4 is provided, for example, on the main line of a highway, in a tunnel, at an interchange, a service area, a parking area, a bus stop, an emergency parking zone, or the like. Then, when a traffic accident occurs, a road user or the like uses an emergency telephone 4 to notify the traffic control center having jurisdiction over the traffic control system 10.

一般車6は、路側に設けられた路車間通信装置と通信を行うことで、通行情報を交通管制システム10に送信する。 The general vehicle 6 transmits traffic information to the traffic control system 10 by communicating with a road-to-vehicle communication device provided on the road side.

移動情報端末5は、例えば、道路の利用者等により携帯される。そして、交通事故の発生日時や個別の位置情報などを、移動情報端末5の所有者が移動情報端末5を用いて交通管制システム10を管轄する交通管制センターに通知する。 The mobile information terminal 5 is carried by, for example, a road user or the like. Then, the owner of the mobile information terminal 5 notifies the traffic control center having jurisdiction over the traffic control system 10 by using the mobile information terminal 5 to notify the date and time of the occurrence of the traffic accident, individual position information, and the like.

次に、交通管制システム10の構成について説明する。以下の説明においては、説明の簡略化のため、外部の装置や機器との通信のための通信部の図示および説明を省略する。交通管制システム10は、1つ以上のコンピュータ装置から構成され、処理部11Aおよび事故情報配信サービス10Bの他に、記憶部12A、入力部13A、および表示部14Aを備えている。 Next, the configuration of the traffic control system 10 will be described. In the following description, for the sake of simplification of the description, the illustration and description of the communication unit for communication with an external device or device will be omitted. The traffic control system 10 is composed of one or more computer devices, and includes a storage unit 12A, an input unit 13A, and a display unit 14A in addition to the processing unit 11A and the accident information distribution service 10B.

処理部11Aは、情報取得部111、交通状況算出部112、イベント登録部113、表示制御部114、および事故発生度算出部1141を備える。なお、以下では、処理部11Aにおいて図示している各部以外の処理については、動作主体を「処理部11A」と記載する。事故発生度算出部1141は、イベント発生度算出部の一例である。 The processing unit 11A includes an information acquisition unit 111, a traffic condition calculation unit 112, an event registration unit 113, a display control unit 114, and an accident occurrence degree calculation unit 1141. In the following, for processing other than each unit shown in the processing unit 11A, the operating subject is described as "processing unit 11A". The accident occurrence degree calculation unit 1141 is an example of the event occurrence degree calculation unit.

処理部11Aは、例えば、MPU(Micro Processing Unit)と、ROM(Read Only Memory)と、RAM(Random Access Memory)と、を備える。 The processing unit 11A includes, for example, an MPU (Micro Processing Unit), a ROM (Read Only Memory), and a RAM (Random Access Memory).

MPUは、交通管制システム10の動作を統括的に制御する。ROMは、各種プログラムやデータを記憶する記憶媒体である。RAMは、各種プログラムを一時的に記憶したり、各種データを書き換えたりするための記憶媒体である。 The MPU comprehensively controls the operation of the traffic control system 10. The ROM is a storage medium for storing various programs and data. RAM is a storage medium for temporarily storing various programs and rewriting various data.

そして、MPUは、RAMをワークエリア(作業領域)としてROM、記憶部12A等に格納されたプログラムを実行する。 Then, the MPU executes the program stored in the ROM, the storage unit 12A, or the like using the RAM as a work area (work area).

記憶部12Aは、HDD(Hard Disk Drive)やSSD(Solid State Drive)などの外部記憶装置である。記憶部12Aは、道路情報記憶部115、取得情報記憶部116、交通状況記憶部117、イベント記憶部118、および交通事故予測記憶部1181を備える。 The storage unit 12A is an external storage device such as an HDD (Hard Disk Drive) or an SSD (Solid State Drive). The storage unit 12A includes a road information storage unit 115, an acquisition information storage unit 116, a traffic situation storage unit 117, an event storage unit 118, and a traffic accident prediction storage unit 1181.

入力部13Aは、交通管制システム10の処理部11Aに対する交通管制官の操作を受け付ける入力装置である。入力部13Aは、例えば、キーボード、マウス等の入力装置である。 The input unit 13A is an input device that receives an operation of a traffic controller for the processing unit 11A of the traffic control system 10. The input unit 13A is, for example, an input device such as a keyboard and a mouse.

表示部14Aは、液晶表示装置(LCD(Liquid Crystal Display))、有機EL(Electro-Luminescence)表示装置等により実現される表示部であり、各種情報を表示する。 The display unit 14A is a display unit realized by a liquid crystal display device (LCD (Liquid Crystal Display)), an organic EL (Electro-Luminescence) display device, or the like, and displays various information.

次に、処理部11Aの構成について詳細に説明する。情報取得部111は、各情報収集手段(車両感知器2等の他、降水検知器、雨量計、路面温度計、土砂検知器等も図示していないが、必要に応じて設置)や外部の各種情報サーバ(災害情報サーバ、天気情報サーバ等)から各種情報を取得して、取得した各種情報を取得情報記憶部116に記憶する。 Next, the configuration of the processing unit 11A will be described in detail. The information acquisition unit 111 includes various information collecting means (in addition to the vehicle detector 2 and the like, a precipitation detector, a rain gauge, a road surface thermometer, a sediment detector, etc. are not shown, but are installed as necessary) and external. Various information is acquired from various information servers (disaster information server, weather information server, etc.), and the acquired various information is stored in the acquisition information storage unit 116.

交通状況算出部112は、高速道路に設置されている車両感知器2からの情報や一般車6からの情報等(つまり、取得情報記憶部116に記憶されている情報)に基づいて、高速道路における車両の渋滞、すなわち交通渋滞の度合いを含む交通状況を算出し、算出した交通状況を交通状況記憶部117に記憶する。すなわち、交通状況には、高速道路の交通状態についての渋滞情報が含まれる。交通状況算出部112は、公知の方法により現在の交通渋滞の発生の有無、および交通渋滞の伸縮傾向を算出し、算出結果を渋滞情報に含ませる。交通状態の伸縮傾向には、交通渋滞の延伸傾向および交通渋滞の縮小傾向が含まれる。 The traffic condition calculation unit 112 is based on the information from the vehicle detector 2 installed on the highway, the information from the general vehicle 6 (that is, the information stored in the acquired information storage unit 116), and the like. The traffic condition including the degree of traffic congestion, that is, the degree of traffic congestion is calculated, and the calculated traffic condition is stored in the traffic condition storage unit 117. That is, the traffic condition includes congestion information about the traffic condition of the expressway. The traffic condition calculation unit 112 calculates the current presence or absence of traffic congestion and the expansion / contraction tendency of the traffic congestion by a known method, and includes the calculation result in the traffic congestion information. The tendency of expansion and contraction of traffic conditions includes the tendency of extension of traffic congestion and the tendency of reduction of traffic congestion.

イベント登録部113は、高速道路でイベントが発生した場合に、交通管制官による入力部13Aを用いた情報の入力に基づくイベントの登録操作を受け付け、その内容をイベント記憶部118に登録(記憶)する。イベント登録情報としては、例えば、イベントの発生した日時、イベントの発生した場所、イベントの内容(交通事故、故障車、路上障害物、火災等)がある。 When an event occurs on the highway, the event registration unit 113 accepts an event registration operation based on the input of information by the traffic controller using the input unit 13A, and registers (remembers) the contents in the event storage unit 118. To do. The event registration information includes, for example, the date and time when the event occurred, the place where the event occurred, and the content of the event (traffic accident, broken car, road obstacle, fire, etc.).

表示制御部114は、各種情報を表示部14Aに表示する制御を行う。 The display control unit 114 controls to display various information on the display unit 14A.

事故発生度算出部1141は、事故発生度を算出し、事故発生を予測する。具体的には、事故発生度算出部1141は、第1規定時間ごとに、道路の交通情報に基づいて事故発生度を算出する。第1規定時間は、例えば5分である。なお、第1規定時間は、5分以外であってもよい。 The accident occurrence degree calculation unit 1141 calculates the accident occurrence degree and predicts the accident occurrence. Specifically, the accident occurrence degree calculation unit 1141 calculates the accident occurrence degree every first specified time based on the traffic information of the road. The first specified time is, for example, 5 minutes. The first specified time may be other than 5 minutes.

事故発生度算出部1141において予測処理に必要な交通情報としては、例えば、単位時間あたりの通過交通量積算値(単位時間あたりの走行車両台数;以下、交通量と記す)や、単位時間あたりの平均速度、占有率、大型車混入率などがあげられる。また、事故発生度算出部1141において予測処理に必要な管制情報としては、交通事故の発生時の発生フラグや、発生時刻などが挙げられる。この管制情報は交通管制官がマンマシンインターフェースを用いて手入力したものでもよい。 Traffic information required for prediction processing in the accident occurrence degree calculation unit 1141 includes, for example, an integrated value of passing traffic volume per unit time (number of vehicles traveling per unit time; hereinafter referred to as traffic volume) and per unit time. The average speed, occupancy rate, large vehicle mixing rate, etc. can be mentioned. Further, as the control information required for the prediction processing in the accident occurrence degree calculation unit 1141, the occurrence flag at the time of the occurrence of a traffic accident, the occurrence time, and the like can be mentioned. This control information may be manually input by the traffic controller using the man-machine interface.

処理部11Aは、取得情報記憶部116および交通状況記憶部117から過去の交通情報および管制情報を入手し、イベント記憶部118に記憶されているイベント発生時の交通情報をパターンとして学習する。学習の方法としては、イベント記憶部118に記憶されているイベント発生時情報(イベント発生地点、イベント発生時刻、イベントタイプ)を基本に、これに対応する時間帯、路線位置(車線)の交通情報(例えば交通量、平均速度、占有率、大型車混入率等)を入手し、これらの対応をイベント発生時のパターンとして学習する。 The processing unit 11A acquires past traffic information and control information from the acquired information storage unit 116 and the traffic situation storage unit 117, and learns the traffic information at the time of event occurrence stored in the event storage unit 118 as a pattern. As a learning method, based on the event occurrence information (event occurrence point, event occurrence time, event type) stored in the event storage unit 118, the traffic information of the corresponding time zone and route position (lane). (For example, traffic volume, average speed, occupancy rate, large vehicle mixing rate, etc.) are obtained, and these responses are learned as patterns when an event occurs.

例えば、イベントが事故の場合、イベント発生パターン学習部131は、交通情報および管制情報に加えて、天気、温度、路面状況(路面凍結、落葉状態)等の環境情報を考慮して事故発生時のパターンとして学習してもよい。この結果、雨天、霧、路面凍結等のより事故が発生しやすい状況も考慮して事故発生パターンを学習し、事故の発生確率をより正確に算出することができる。 For example, when the event is an accident, the event occurrence pattern learning unit 131 considers environmental information such as weather, temperature, and road surface condition (road surface freezing, leaf fall state) in addition to traffic information and control information when the accident occurs. It may be learned as a pattern. As a result, it is possible to learn the accident occurrence pattern in consideration of the situation where an accident is more likely to occur such as rainy weather, fog, and road surface freezing, and to calculate the accident occurrence probability more accurately.

事故発生度算出部1141における事故発生度の算出方法の一例として、例えば、特許6045846号公報の記載のように、自己組織化マップ等のモデルを利用して事故事例を学習させる方法で、道路上の位置、時間、天候等の条件ごとに、事故発生度(過去に事故が発生した状況[例えば、渋滞の度合い、路面状態、温度、天気等]にどれだけ類似した状況かの類似度)を算出する方法がある。 As an example of the accident occurrence degree calculation method in the accident occurrence degree calculation unit 1141, for example, as described in Japanese Patent No. 60455846, a method of learning accident cases using a model such as a self-organizing map is used on the road. The degree of accident occurrence (the degree of similarity to the situation in which an accident occurred in the past [for example, the degree of traffic congestion, road surface condition, temperature, weather, etc.]) is determined for each condition such as position, time, and weather. There is a way to calculate.

また、学習の最も簡単な方法としては、これらの組合せを保持、蓄積する方法や、これらの組合せを統計処理でクラスタリングし、類似したケースのデータを作成する方法等が挙げられる。 Moreover, as the simplest method of learning, a method of holding and accumulating these combinations, a method of clustering these combinations by statistical processing, and a method of creating data of similar cases can be mentioned.

これらの結果、事故発生度算出部1141は、情報取得部111が取得した情報に基づいて交通状況算出部112が算出した予測処理時点の交通状況を、イベント発生パターン学習部131において学習された事故発生時の交通状況のパターンと比較し、類似度が高い場合に、事故発生度が高いという事故発生予測結果を出力する。 As a result, the accident occurrence degree calculation unit 1141 learned the traffic condition at the time of the prediction processing calculated by the traffic condition calculation unit 112 based on the information acquired by the information acquisition unit 111 in the event occurrence pattern learning unit 131. Compared with the pattern of traffic conditions at the time of occurrence, when the degree of similarity is high, the accident occurrence prediction result that the degree of accident occurrence is high is output.

例えば、予測処理時点の交通情報と、イベント発生パターン学習部131において学習された事故発生時のパターンのいずれかとの相関が例えば0.85以上である場合、事故発生度85%と演算する。 For example, when the correlation between the traffic information at the time of prediction processing and any of the patterns at the time of accident occurrence learned by the event occurrence pattern learning unit 131 is, for example, 0.85 or more, the accident occurrence degree is calculated as 85%.

換言すれば、事故発生度算出部1141は、学習された事故発生時の交通状況パターンのいずれかとの相関を事故発生度(事故発生可能性あるいは事故発生傾向)ととらえ、これを事故発生予測結果として演算することとなる。そして、例えば、事故発生度を0%から10%単位で100%迄の11段階(第11段階が最も交通事故が発生しやすく、第1段階が最も交通事故が発生しにくい)に区分する。なお、以下、第1段階〜第11段階を、単に「1」〜「11」として説明する場合がある。 In other words, the accident occurrence degree calculation unit 1141 regards the correlation with any of the learned traffic condition patterns at the time of accident occurrence as the accident occurrence degree (accident occurrence possibility or accident occurrence tendency), and this is the accident occurrence prediction result. Will be calculated as. Then, for example, the degree of accident occurrence is divided into 11 stages from 0% to 100% in units of 10% (the 11th stage is the most likely to cause a traffic accident, and the 1st stage is the least likely to cause a traffic accident). Hereinafter, the first to eleventh stages may be simply described as "1" to "11".

そして、事故発生度算出部1141で算出された事故発生度に基づいて、交通管制システム10は、事故を予測し、事故の発生に備え、情報配信対象である情報板DT1、ハイウェイラジオDT2、情報提供端末DT3、移動情報端末DT4、車載器DT5等を介して走行車両等に対して注意を呼びかけたりすることが可能となる。 Then, based on the accident occurrence degree calculated by the accident occurrence degree calculation unit 1141, the traffic control system 10 predicts the accident, prepares for the occurrence of the accident, and prepares for the occurrence of the accident, the information board DT1, the highway radio DT2, and the information. It is possible to call attention to a traveling vehicle or the like via the providing terminal DT3, the mobile information terminal DT4, the in-vehicle device DT5, or the like.

次に、交通管制システム10の記憶部12Aの構成について詳細に説明する。記憶部12Aは、HDDやSSDなどの外部記憶装置であり、道路情報記憶部115、取得情報記憶部116、交通状況記憶部117、イベント記憶部118、および交通事故予測記憶部1181を備える。 Next, the configuration of the storage unit 12A of the traffic control system 10 will be described in detail. The storage unit 12A is an external storage device such as an HDD or SSD, and includes a road information storage unit 115, an acquisition information storage unit 116, a traffic situation storage unit 117, an event storage unit 118, and a traffic accident prediction storage unit 1181.

道路情報記憶部115は、高速道路における車線数、インターチェンジ、パーキングエリアの場所等の道路情報を記憶する。 The road information storage unit 115 stores road information such as the number of lanes on an expressway, an interchange, and the location of a parking area.

取得情報記憶部116は、情報取得部111によって取得された車両感知器2、監視カメラ3、管理車両PC、一般車6等からの各種情報を記憶する。 The acquired information storage unit 116 stores various information acquired by the information acquisition unit 111 from the vehicle detector 2, the surveillance camera 3, the management vehicle PC, the general vehicle 6, and the like.

交通状況記憶部117は、交通状況算出部112によって算出された交通状況を記憶する。 The traffic condition storage unit 117 stores the traffic condition calculated by the traffic condition calculation unit 112.

イベント記憶部118は、イベント登録部113によって受け付けたイベントの登録操作の内容を記憶する。交通事故予測記憶部1181については後述する。 The event storage unit 118 stores the contents of the event registration operation received by the event registration unit 113. The traffic accident prediction storage unit 1181 will be described later.

次に、事故情報配信サービス10Bの構成について説明する。事故情報配信サービス10Bは、1つ以上のコンピュータ装置から構成され、処理部11B、記憶部12B、入力部13B、表示部14B、および通信部15を備える。 Next, the configuration of the accident information distribution service 10B will be described. The accident information distribution service 10B is composed of one or more computer devices, and includes a processing unit 11B, a storage unit 12B, an input unit 13B, a display unit 14B, and a communication unit 15.

処理部11Bは、情報配信部121および表示制御部124を備える。なお、以下では、処理部11Bにおいて図示している各部以外の処理については、動作主体を「処理部11B」と記載する。処理部11Bは、例えば、処理部11Aと同様に、MPUと、ROMと、RAMと、を備える。 The processing unit 11B includes an information distribution unit 121 and a display control unit 124. In the following, the operating subject will be referred to as "processing unit 11B" for the processing other than each unit shown in the processing unit 11B. The processing unit 11B includes, for example, an MPU, a ROM, and a RAM, similarly to the processing unit 11A.

情報配信部121は、事故発生度算出部1141によって算出された事故発生度を配信先に配信する。詳細には、情報配信部121は、事故発生度算出部1141によって算出された直近の規定の複数回の事故発生度のうち最も大きい事故発生度を提供情報とする。換言すると、情報配信部121は、事故発生度算出部1141によって算出された最新回から、最新回の規定回前までの事故発生度のうち最も大きい事故発生度を提供情報とする。このようにして、情報配信部121は、提供情報を作成する。上記の規定の複数回は、例えば3回である。この場合、最新回の規定回前は、2回前である。なお、規定の複数回は3回以外の複数回であってもよい。そして、情報配信部121は、提供情報を配信先に配信する。 The information distribution unit 121 distributes the accident occurrence degree calculated by the accident occurrence degree calculation unit 1141 to the distribution destination. Specifically, the information distribution unit 121 uses the highest accident occurrence degree among the most recently defined multiple accident occurrence degrees calculated by the accident occurrence degree calculation unit 1141 as the provided information. In other words, the information distribution unit 121 uses the highest accident occurrence degree among the accident occurrence degrees from the latest time calculated by the accident occurrence degree calculation unit 1141 to the specified time before the latest time as the provided information. In this way, the information distribution unit 121 creates the provided information. The plurality of times specified above is, for example, three times. In this case, the latest specified time is two times before. In addition, the specified plurality of times may be a plurality of times other than three times. Then, the information distribution unit 121 distributes the provided information to the distribution destination.

ここで、提供情報の配信先としては、例えば、図1の例の場合、情報板DT1、ハイウェイラジオDT2、情報提供端末DT3、移動情報端末DT4、車載器DT5等が挙げられる。 Here, as the distribution destination of the provided information, for example, in the case of the example of FIG. 1, an information board DT1, a highway radio DT2, an information providing terminal DT3, a mobile information terminal DT4, an in-vehicle device DT5, and the like can be mentioned.

情報板DT1は、高速道路の各所に配置された情報表示装置である。ハイウェイラジオDT2は、高速道路の各所に配置された送信アンテナから送信される電波を受信して音声に変換するラジオ装置である。 The information board DT1 is an information display device arranged in various places on the expressway. The highway radio DT2 is a radio device that receives radio waves transmitted from transmitting antennas arranged in various places on a highway and converts them into voice.

情報提供端末DT3は、高速道路に設けられているサービスエリアやパーキングエリアに設置された情報提供用の端末装置である。移動情報端末DT4は、予め登録された道路利用者が携帯しているスマートフォン、携帯電話等である。車載器DT5は、予め登録された一般車6に搭載されたカーナビゲーション装置等である。 The information providing terminal DT3 is an information providing terminal device installed in a service area or a parking area provided on an expressway. The mobile information terminal DT4 is a smartphone, a mobile phone, or the like carried by a pre-registered road user. The on-board unit DT5 is a car navigation device or the like mounted on a pre-registered general vehicle 6.

表示制御部124は、例えば、イベント登録部113により登録されたイベントの情報や、事故発生度算出部1141によって算出された事故発生度ついての情報等を表示部14Bに表示する。 The display control unit 124 displays, for example, information on the event registered by the event registration unit 113, information on the accident occurrence degree calculated by the accident occurrence degree calculation unit 1141, and the like on the display unit 14B.

次に、事故情報配信サービス10Bの記憶部12Bについて説明する。記憶部12Bは、HDDやSSDなどの外部記憶装置であり、配信情報記憶部128を備える。 Next, the storage unit 12B of the accident information distribution service 10B will be described. The storage unit 12B is an external storage device such as an HDD or SSD, and includes a distribution information storage unit 128.

配信情報記憶部128は、事故発生度算出部1141によって区間ごとに算出された事故発生度を時系列に記憶するとともに、情報配信部121によって作成された提供情報を記憶する。 The distribution information storage unit 128 stores the accident occurrence degree calculated for each section by the accident occurrence degree calculation unit 1141 in chronological order, and also stores the provided information created by the information distribution unit 121.

入力部13Bは、事故情報配信サービス10Bに対する交通管制官の操作を受け付ける入力装置である。入力部13Bは、例えば、キーボード、マウス等の入力装置である。 The input unit 13B is an input device that accepts the operation of the traffic controller for the accident information distribution service 10B. The input unit 13B is, for example, an input device such as a keyboard and a mouse.

表示部14Bは、液晶表示装置(LCD)、有機EL表示装置等により実現される。 The display unit 14B is realized by a liquid crystal display (LCD), an organic EL display device, or the like.

通信部15は、図示しない通信インタフェースを有し、情報配信対象である情報板DT1、ハイウェイラジオDT2、情報提供端末DT3、移動情報端末DT4、車載器DT5のそれぞれに対応する通信経路を介して情報(イベントに関するテキストデータ、音声データ、画像データ等)を配信する。通信部15は、上記の情報配信を情報配信部121の制御により実行する。すなわち、情報配信部121は、通信部15を介して、情報配信対象に情報(提供情報)を配信する。 The communication unit 15 has a communication interface (not shown), and provides information via communication paths corresponding to each of the information board DT1, the highway radio DT2, the information providing terminal DT3, the mobile information terminal DT4, and the in-vehicle device DT5, which are information distribution targets. (Text data, audio data, image data, etc. related to the event) will be distributed. The communication unit 15 executes the above information distribution under the control of the information distribution unit 121. That is, the information distribution unit 121 distributes information (provided information) to the information distribution target via the communication unit 15.

次に、第1実施形態の動作について説明する。
図2は、第1実施形態の情報提供処理のフローチャートである。なお、この情報提供処理を実行する前に、すでに事故予測の学習モデルが生成されているものとする。また、情報提供処理は、高速道路の所定区間のそれぞれに対して実行される。なお、所定区間の例の詳細は後述する。
Next, the operation of the first embodiment will be described.
FIG. 2 is a flowchart of the information providing process of the first embodiment. It is assumed that the accident prediction learning model has already been generated before the information provision process is executed. In addition, the information providing process is executed for each of the predetermined sections of the expressway. The details of the example of the predetermined section will be described later.

まず、交通管制システム10の情報取得部111は、高速道路について、車両感知器2等の情報収集手段から、交通量、平均速度、車両密度、占有率等の交通情報を取得する(S1)。 First, the information acquisition unit 111 of the traffic control system 10 acquires traffic information such as traffic volume, average speed, vehicle density, and occupancy rate from information collecting means such as a vehicle detector 2 on an expressway (S1).

次に、交通管制システム10の事故発生度算出部1141は、事故予測の学習モデルと交通情報とに基づいて、高速道路の所定の区間ごとに事故発生度を算出する(S2)。 Next, the accident occurrence degree calculation unit 1141 of the traffic control system 10 calculates the accident occurrence degree for each predetermined section of the expressway based on the learning model of the accident prediction and the traffic information (S2).

次に、事故情報配信サービス10Bの情報配信部121は、事故発生度算出部1141によって算出された直近の規定の複数回の事故発生度、具体的には最新、5分前、および10分前の事故発生度のうち最も大きい事故発生度を提供情報に決定する(S3)。詳細には、情報配信部121は、最新の事故発生度が、5分前の事故発生度および10分前の事故発生度よりも大きいか否かを判定する。情報配信部121は、最新の事故発生度が、5分前の事故発生度および10分前の事故発生度より大きい場合には、最新の事故発生度を提供情報に決定する。一方、情報配信部121は、最新の事故発生度が、5分前の事故発生度および10分前の事故発生度以下の場合には、最新の事故発生度、5分前の事故発生度および10分前の事故発生度から最も大きな事故発生度を抽出し、抽出した事故発生度を提供情報に決定する。 Next, the information distribution unit 121 of the accident information distribution service 10B has the latest specified multiple accident occurrence degrees calculated by the accident occurrence degree calculation unit 1141, specifically, the latest, 5 minutes ago, and 10 minutes ago. The highest accident occurrence rate is determined as the provided information (S3). Specifically, the information distribution unit 121 determines whether or not the latest accident occurrence degree is greater than the accident occurrence degree 5 minutes ago and the accident occurrence degree 10 minutes ago. When the latest accident occurrence degree is greater than the accident occurrence degree 5 minutes ago and the accident occurrence degree 10 minutes ago, the information distribution unit 121 determines the latest accident occurrence degree as the provided information. On the other hand, when the latest accident occurrence degree is less than or equal to the accident occurrence degree 5 minutes ago and the accident occurrence degree 10 minutes ago, the information distribution unit 121 indicates the latest accident occurrence degree and the accident occurrence degree 5 minutes ago. The largest accident occurrence degree is extracted from the accident occurrence degree 10 minutes ago, and the extracted accident occurrence degree is determined as the provided information.

ここで、上記のS3の提供情報の決定方法を図3を参照してより詳細に説明する。
図3は、第1実施形態の提供情報の決定方法の一例を説明するための説明図である。
図3の例では、二つのインターチェンジ(図3ではIC1,IC2)間の区間Bの提供情報の決定方法の例である。また、二つのインターチェンジ間に4つ(複数)の車両感知器(図3ではTC1〜TC4)2が設置されている。以後の説明では、二つのインターチェンジとしてIC1,IC2を用い、複数の車両感知器2としてTC1〜TC4を用いる場合がある。この例では、区間Bは、複数の構成区間として、TC1とTC2との間の区間Baと、TC2とTC3との間の区間Bbと、TC3とTC4との間の区間Bcとを含む。ここで、TC1〜TC4は、高速道路の地点である。すなわち、区間Bは、高速道路の地点によって定義される。区間Baの事故発生度は、TC1によって収集された情報に基づいて算出され、区間Bbの事故発生度は、TC2によって収集された情報に基づいて算出され、区間Bcの事故発生度は、TC3によって収集された情報に基づいて算出される。
Here, the method of determining the provided information in S3 will be described in more detail with reference to FIG.
FIG. 3 is an explanatory diagram for explaining an example of a method of determining the provided information of the first embodiment.
In the example of FIG. 3, it is an example of a method of determining the provided information of the section B between two interchanges (IC1 and IC2 in FIG. 3). Further, four (plural) vehicle detectors (TC1 to TC4 in FIG. 3) 2 are installed between the two interchanges. In the following description, IC1 and IC2 may be used as the two interchanges, and TC1 to TC4 may be used as the plurality of vehicle detectors 2. In this example, the section B includes, as a plurality of constituent sections, a section Ba between TC1 and TC2, a section Bb between TC2 and TC3, and a section Bc between TC3 and TC4. Here, TC1 to TC4 are highway points. That is, section B is defined by the points on the highway. The accident rate of section Ba is calculated based on the information collected by TC1, the accident rate of section Bb is calculated based on the information collected by TC2, and the accident rate of section Bc is calculated by TC3. Calculated based on the information collected.

図3では、時刻10:10が最新の事故発生度であり、時刻10:05が前回(5分前)の事故発生度であり、時刻10:00が前々回(10分前)の事故発生度である。事故発生度算出部1141は、各時刻において、各区間Ba〜Bcの事故発生度を算出する。そして、事故発生度算出部1141は、各時刻において、区間Ba〜Bcの事故発生度から最大の事故発生度を抽出する。図3では、区間Ba〜Bcの事故発生度のうち最大の事故発生度は、それぞれ四角の枠で囲繞されている。そして、事故発生度算出部1141は、抽出した事故発生度を、各時刻における区間Bの事故発生度とする。 In FIG. 3, time 10:10 is the latest accident occurrence degree, time 10:05 is the previous accident occurrence degree (5 minutes ago), and time 10:00 is the accident occurrence degree two times before (10 minutes ago). Is. The accident occurrence degree calculation unit 1141 calculates the accident occurrence degree of each section Ba to Bc at each time. Then, the accident occurrence degree calculation unit 1141 extracts the maximum accident occurrence degree from the accident occurrence degree of the sections Ba to Bc at each time. In FIG. 3, the maximum accident occurrence degree among the accident occurrence degrees in the sections Ba to Bc is surrounded by a square frame. Then, the accident occurrence degree calculation unit 1141 sets the extracted accident occurrence degree as the accident occurrence degree of the section B at each time.

情報配信部121は、事故発生度算出部1141によって算出された直近3回(10:00、10:05、10:10)の事故発生度から最大の事故発生度を抽出する。図3では、区間Bの事故発生度のうち最大の事故発生度は、四角の枠で囲繞されている。そして、情報配信部121は、抽出した事故発生度を、区間Bの提供情報とする。 The information distribution unit 121 extracts the maximum accident occurrence degree from the accident occurrence degree of the last three times (10:00, 10:05, 10:10) calculated by the accident occurrence degree calculation unit 1141. In FIG. 3, the maximum accident occurrence degree among the accident occurrence degrees in the section B is surrounded by a square frame. Then, the information distribution unit 121 uses the extracted accident occurrence degree as the information provided in the section B.

図2に戻って、情報配信部121は、S3で決定した提供情報(事故発生度)を含む事故予報情報を、情報板DT1、ハイウェイラジオDT2、情報提供端末DT3、移動情報端末DT4、車載器DT5等の配信先に配信、すなわち提供する(S4)。 Returning to FIG. 2, the information distribution unit 121 transmits the accident forecast information including the provided information (accident occurrence degree) determined in S3 to the information board DT1, the highway radio DT2, the information providing terminal DT3, the mobile information terminal DT4, and the in-vehicle device. It is delivered to, that is, provided to a delivery destination such as DT5 (S4).

以上のように、本実施形態では、交通管制システム10は、事故発生度算出部1141(イベント発生度算出部)と、情報配信部121と、を備える。事故発生度算出部1141は、第1規定時間(例えば、5分)ごとに、高速道路の交通情報に基づいて高速道路における交通事故の発生しやすさを示す事故発生度を算出する。情報配信部121は、事故発生度算出部1141によって算出された直近の規定の複数回の事故発生度のうち最も大きい事故発生度を提供情報とし、当該提供情報を含む事故予報情報を配信先に配信する。よって、本実施形態によれば、配信先に提供される事故発生度の時間変動が大きくなるのを抑制することができる。よって、事故発生度の時間変動によるユーザの混乱を抑制することができる。 As described above, in the present embodiment, the traffic control system 10 includes an accident occurrence degree calculation unit 1141 (event occurrence degree calculation unit) and an information distribution unit 121. The accident occurrence degree calculation unit 1141 calculates the accident occurrence degree indicating the likelihood of a traffic accident on an expressway based on the traffic information of the expressway every first specified time (for example, 5 minutes). The information distribution unit 121 uses the highest accident occurrence degree among the multiple accident occurrence degrees of the latest regulation calculated by the accident occurrence degree calculation unit 1141 as the provided information, and delivers the accident forecast information including the provided information to the distribution destination. To deliver. Therefore, according to the present embodiment, it is possible to suppress a large time variation of the accident occurrence degree provided to the delivery destination. Therefore, it is possible to suppress user confusion due to time fluctuations in the degree of accident occurrence.

次に、本実施形態の提供情報の決定方法の変形例を図4を参照して説明する。
図4は、第1実施形態の提供情報の決定方法の変形例を説明するための説明図である。
図4に示す変形例は、図2に示す一例に対して、下記の点が異なる。すなわち、変形例では、情報配信部121は、区間Ba〜Bc毎に3回(10:00、10:05,10:10)の事故発生度から最大の事故発生度を抽出する。図3では、区間Ba〜Bcの事故発生度のうち最大の事故発生度は、それぞれ四角の枠で囲繞されている。そして、情報配信部121は、抽出した事故発生度を、各区間Ba〜Bcの最大の事故発生度とする。そして、情報配信部121は、算出された3つの区間Ba〜Bcの事故発生度から最大の事故発生度を抽出する。図3では、区間Ba〜Bcの事故発生度のうち最大の事故発生度は、四角の枠で囲繞されている。そして、情報配信部121は、抽出した事故発生度を、区間Bの提供情報とする。
Next, a modified example of the method for determining the provided information of the present embodiment will be described with reference to FIG.
FIG. 4 is an explanatory diagram for explaining a modified example of the method for determining the provided information of the first embodiment.
The modified example shown in FIG. 4 differs from the example shown in FIG. 2 in the following points. That is, in the modified example, the information distribution unit 121 extracts the maximum accident occurrence degree from the accident occurrence degree three times (10:00, 10:05, 10:10) for each section Ba to Bc. In FIG. 3, the maximum accident occurrence degree among the accident occurrence degrees in the sections Ba to Bc is surrounded by a square frame. Then, the information distribution unit 121 sets the extracted accident occurrence degree as the maximum accident occurrence degree of each section Ba to Bc. Then, the information distribution unit 121 extracts the maximum accident occurrence degree from the calculated accident occurrence degrees of the three sections Ba to Bc. In FIG. 3, the maximum accident occurrence degree among the accident occurrence degrees in the sections Ba to Bc is surrounded by a square frame. Then, the information distribution unit 121 uses the extracted accident occurrence degree as the information provided in the section B.

(第2実施形態)
次に、第2実施形態について説明する。
図5は、第2実施形態の情報提供処理のフローチャートである。
図5に示すように、第2実施形態は、第1実施形態に対して、情報提供処理の一部が異なる。具体的には、S4において、情報配信部121は、S3で決定した事故発生度を、情報板DT1、ハイウェイラジオDT2、情報提供端末DT3、移動情報端末DT4、車載器DT5等の配信先に、第1規定時間(例えば5分)の複数倍(例えば3倍)の第2規定時間(例えば15分間)、配信(提供)し続ける。すなわち、情報配信部121は、提供情報を第1規定時間の複数倍の第2規定時間(15分)ごとに更新する。なお、上記の複数倍は、3倍以外であってもよい。
(Second Embodiment)
Next, the second embodiment will be described.
FIG. 5 is a flowchart of the information providing process of the second embodiment.
As shown in FIG. 5, the second embodiment differs from the first embodiment in a part of the information providing process. Specifically, in S4, the information distribution unit 121 transmits the accident occurrence degree determined in S3 to the distribution destinations such as the information board DT1, the highway radio DT2, the information providing terminal DT3, the mobile information terminal DT4, and the in-vehicle device DT5. Continue to deliver (provide) for a second specified time (for example, 15 minutes) that is multiple times (for example, three times) the first specified time (for example, 5 minutes). That is, the information distribution unit 121 updates the provided information every second specified time (15 minutes), which is a plurality of times the first specified time. The above-mentioned plurality of times may be other than three times.

図6は、第2実施形態の情報提供と比較例の情報提供とを説明するための説明図である。図6に示す比較例は、5分毎に、事故発生度の算出および情報提供を行なうものである。なお、図6の例では、本実形態と比較例のそれぞれにおいて、事故発生度が閾値以上の場合に事故発生度(提供情報)を提供(配信)し、事故発生度が閾値未満の場合には、事故発生度(提供情報)を提供(配信)しない。また、図6の例では、10:20〜10:25の間に実際に交通事故が発生している。本実施形態は、10:10から10:25迄の間、10:10に提供情報として決定した事故発生度を提供し続ける。これにより、事故発生度を提供している期間に事故が発生する。すなわち、本実施形態では、事故予報が的中するという結果が得られる。これに対して、比較例は、10:10に、事故発生度を算出および提供(配信)した後、少なくとも10:15〜10:25の間は、事故発生度を提供しない。これは、10:15〜10:25の各時刻で算出された事故発生度が閾値未満であったためである。このた、比較例は、事故発生度を提供していない期間に事故が発生する。すなわち、比較例は、事故予報がはずれるという結果となる。 FIG. 6 is an explanatory diagram for explaining the information provision of the second embodiment and the information provision of the comparative example. In the comparative example shown in FIG. 6, the degree of accident occurrence is calculated and information is provided every 5 minutes. In the example of FIG. 6, in each of the actual embodiment and the comparative example, the accident occurrence degree (provided information) is provided (delivered) when the accident occurrence degree is equal to or higher than the threshold value, and the accident occurrence degree is less than the threshold value. Does not provide (deliver) the degree of accident occurrence (provided information). Further, in the example of FIG. 6, a traffic accident actually occurred between 10:20 and 10:25. The present embodiment continues to provide the accident occurrence degree determined as the provided information at 10:10 from 10:10 to 10:25. As a result, an accident occurs during the period when the accident occurrence degree is provided. That is, in the present embodiment, the result that the accident forecast is correct can be obtained. On the other hand, in the comparative example, after the accident occurrence degree is calculated and provided (delivered) at 10:10, the accident occurrence degree is not provided for at least 10:15 to 10:25. This is because the accident occurrence degree calculated at each time of 10:15 to 10:25 was less than the threshold value. In this comparative example, an accident occurs during the period when the accident occurrence degree is not provided. That is, the comparative example results in the accident forecast being off.

以上のように、本実施形態では、情報配信部121は、提供情報を第1規定時間(例えば5分)の複数倍(例えば3倍)の第2規定時間(例えば15分)ごとに更新する。よって、本実施形態によれば、配信先に提供される事故発生度の時間変動が大きくなるのをより抑制することができる。よって、事故発生度の時間変動によるユーザの混乱をより抑制することができる。 As described above, in the present embodiment, the information distribution unit 121 updates the provided information every second specified time (for example, 15 minutes) that is a plurality of times (for example, three times) of the first specified time (for example, 5 minutes). .. Therefore, according to the present embodiment, it is possible to further suppress the increase in the time variation of the accident occurrence degree provided to the delivery destination. Therefore, it is possible to further suppress user confusion due to time fluctuations in the degree of accident occurrence.

(第3実施形態)
次に、第3実施形態について説明する。
図7は、第3実施形態の情報提供処理のフローチャートである。
図7に示すように、第3実施形態は、第1および第2実施形態に対して、情報提供処理の一部が異なる。
(Third Embodiment)
Next, the third embodiment will be described.
FIG. 7 is a flowchart of the information providing process of the third embodiment.
As shown in FIG. 7, a part of the information providing process is different in the third embodiment from the first and second embodiments.

具体的には、情報配信部121は、S3で事故発生度を決定した後、S11に進む。S11において、情報配信部121は、交通状況算出部112が算出した渋滞情報に基づいて、道路の区間に交通渋滞が有るかを判定する(S11)。ここで、上述の通り、交通状態の伸縮傾向には、交通渋滞の延伸傾向および交通渋滞の縮小傾向が含まれる。情報配信部121は、交通渋滞が無いと判定した場合には(S11:No)、事故予報情報(提供情報)の提供時間(配信時間)を基準値(基準時間)としての15分に設定する(S4)。そして、情報配信部121は、S4に進む。ここで、提供時間(配信時間、更新間隔)は、記憶部12Bに記憶される。 Specifically, the information distribution unit 121 determines the degree of accident occurrence in S3, and then proceeds to S11. In S11, the information distribution unit 121 determines whether or not there is traffic congestion in the road section based on the traffic congestion information calculated by the traffic condition calculation unit 112 (S11). Here, as described above, the expansion / contraction tendency of the traffic condition includes the extension tendency of the traffic congestion and the reduction tendency of the traffic congestion. When the information distribution unit 121 determines that there is no traffic congestion (S11: No), the information distribution unit 121 sets the provision time (delivery time) of the accident forecast information (provided information) to 15 minutes as the reference value (reference time). (S4). Then, the information distribution unit 121 proceeds to S4. Here, the provision time (delivery time, update interval) is stored in the storage unit 12B.

情報配信部121は、交通渋滞が有ると判定した場合には(S11:Yes)、渋滞情報に基づいて、交通渋滞が過去15分の間に延伸しているか、すなわち交通渋滞が延伸傾向かを判定する(S13)。情報配信部121は、交通渋滞が延伸傾向であると判定した場合には(S13:Yes)、事故予報情報(提供情報)の提供時間(配信時間)を基準値(15分)よりも長い時間、例えば25分に設定する(S14)。すなわち、情報配信部121は、事故予報情報(提供情報)を更新する時間間隔である更新間隔を25分に設定する。そして、情報配信部121は、S4に進む。 When the information distribution unit 121 determines that there is a traffic jam (S11: Yes), based on the traffic jam information, the information distribution unit 121 determines whether the traffic jam has been extended in the past 15 minutes, that is, whether the traffic congestion tends to be extended. Judgment (S13). When the information distribution unit 121 determines that the traffic congestion tends to be extended (S13: Yes), the information distribution unit 121 sets the provision time (delivery time) of the accident forecast information (provided information) to be longer than the reference value (15 minutes). For example, it is set to 25 minutes (S14). That is, the information distribution unit 121 sets the update interval, which is the time interval for updating the accident forecast information (provided information), to 25 minutes. Then, the information distribution unit 121 proceeds to S4.

情報配信部121は、交通渋滞が延伸傾向ではない判定した場合には(S13:No)、交通渋滞が過去15分の間に縮小しているか、すなわち交通渋滞が縮小傾向かを判定する(S15)。情報配信部121は、交通渋滞が縮小傾向であると判定した場合には(S15:Yes)、事故予報情報(提供情報)の提供時間(配信時間)を例えば20分に設定して基準値(15分)に近づける(S16)。そして、情報配信部121は、S4に進む。 When the information distribution unit 121 determines that the traffic congestion does not tend to extend (S13: No), the information distribution unit 121 determines whether the traffic congestion has decreased in the past 15 minutes, that is, whether the traffic congestion tends to decrease (S15). ). When the information distribution unit 121 determines that the traffic congestion is shrinking (S15: Yes), the information distribution unit 121 sets the provision time (delivery time) of the accident forecast information (provided information) to, for example, 20 minutes and sets the reference value (S15: Yes). 15 minutes) (S16). Then, the information distribution unit 121 proceeds to S4.

情報配信部121は、情報配信部121は、交通渋滞が延伸傾向でなく(S13:No)かつ縮小傾向でない場合(S15:No)、すなわち渋滞が停滞している場合には(S17)、設定されている事故予報情報(提供情報)の提供時間(配信時間、更新間隔)を保持する(S18)。すなわち、この場合には提供情報の提供時間は変更されない。そして、情報配信部121は、S4に進む。 The information distribution unit 121 is set by the information distribution unit 121 when the traffic congestion does not tend to extend (S13: No) and does not tend to decrease (S15: No), that is, when the congestion is stagnant (S17). The provision time (delivery time, update interval) of the accident forecast information (provided information) that has been provided is retained (S18). That is, in this case, the provision time of the provided information is not changed. Then, the information distribution unit 121 proceeds to S4.

S4において、情報配信部121は、S12,S14,S16,S18にて設定または保持された提供時間の間、事故予報情報(提供情報)を配信先に配信(提供)する。 In S4, the information distribution unit 121 distributes (provides) the accident forecast information (provided information) to the distribution destination during the provision time set or held in S12, S14, S16, and S18.

以上のように、本実施形態では、情報配信部121は、高速道路の交通渋滞についての情報である渋滞情報が道路の交通渋滞が延伸傾向であることを示す場合には、事故予報情報(提供情報)を更新する更新間隔(時間間隔)を道路に交通渋滞が無い場合の事故予報情報(提供情報)の更新間隔よりも延ばす。また、情報配信部121は、渋滞情報が交通渋滞が縮小傾向であることを示す場合には、事故予報情報(提供情報)の更新間隔を高速道路に交通渋滞が無い場合の事故予報情報(提供情報)の更新間隔に近づける。よって、本実施形態によれば、交通渋滞の伸縮に応じて事故予報情報(提供情報)の更新間隔を設定することができる。 As described above, in the present embodiment, the information distribution unit 121 provides accident forecast information (provided) when the traffic congestion information, which is information about the traffic congestion on the expressway, indicates that the traffic congestion on the road tends to be extended. Update the information) Extend the update interval (time interval) than the update interval of the accident forecast information (provided information) when there is no traffic congestion on the road. Further, when the traffic congestion information indicates that the traffic congestion is decreasing, the information distribution unit 121 sets the update interval of the accident forecast information (provided information) to the accident forecast information (provided) when there is no traffic congestion on the expressway. Information) close to the update interval. Therefore, according to the present embodiment, it is possible to set the update interval of the accident forecast information (provided information) according to the expansion and contraction of the traffic congestion.

以上、本発明の実施形態を説明したが、上記実施形態はあくまで一例であって、発明の範囲を限定することは意図していない。上記実施形態は、様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。上記実施形態は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。 Although the embodiments of the present invention have been described above, the above embodiments are merely examples and are not intended to limit the scope of the invention. The above-described embodiment can be implemented in various forms, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the gist of the invention. The above-described embodiment is included in the scope and gist of the invention, and is also included in the scope of the invention described in the claims and the equivalent scope thereof.

また、イベント発生度の算出対象のイベントは、交通事故に限られることなく、高速道路の利用者に対して配信する必要のある事象であれば任意に設定可能である。例えば、イベント発生度の算出対象のイベントは、交通渋滞、燃料切れ、落下物、土砂崩れ、雪崩、局地的豪雨等であってもよい。 In addition, the event for which the event occurrence degree is calculated is not limited to a traffic accident, and can be arbitrarily set as long as it is an event that needs to be delivered to the users of the expressway. For example, the event for which the event occurrence degree is calculated may be a traffic jam, a fuel shortage, a falling object, a landslide, an avalanche, a local heavy rain, or the like.

また、対象となる道路は、高速道路に限定されず、さらに、有料、無料を問わない。 In addition, the target roads are not limited to expressways, and may be toll or free.

また、提供情報の対象区間は、区間Bに限定されず、例えば、各区間Ba〜Bcであってもよい。 Further, the target section of the provided information is not limited to the section B, and may be, for example, each section Ba to Bc.

10 交通管制システム
121 情報配信部
1141 事故発生度算出部(イベント発生度算出部)
10 Traffic control system 121 Information distribution unit 1141 Accident occurrence degree calculation unit (event occurrence degree calculation unit)

Claims (5)

第1規定時間ごとに、道路の交通情報に基づいて前記道路におけるイベントの発生しやすさを示すイベント発生度を算出するイベント発生度算出部と、
前記イベント発生度算出部によって算出された直近の規定の複数回の前記イベント発生度のうち最も大きい前記イベント発生度を提供情報とし、当該提供情報を配信先に配信する情報配信部と、
を備えた交通管制システム。
An event occurrence degree calculation unit that calculates the event occurrence degree indicating the likelihood of an event occurrence on the road based on the traffic information of the road for each first specified time.
An information distribution unit that uses the event occurrence degree, which is the largest of the most recent specified multiple times of the event occurrence degree calculated by the event occurrence degree calculation unit, as the provided information and distributes the provided information to the distribution destination.
Traffic control system equipped with.
前記イベントは、交通事故である、請求項1に記載の交通管制システム。 The traffic control system according to claim 1, wherein the event is a traffic accident. 前記情報配信部は、前記提供情報を前記第1規定時間の複数倍の第2規定時間ごとに更新する、請求項1または2に記載の交通管制システム。 The traffic control system according to claim 1 or 2, wherein the information distribution unit updates the provided information every second specified time, which is a plurality of times the first specified time. 前記情報配信部は、前記道路の交通渋滞についての情報である渋滞情報が前記道路の前記交通渋滞が延伸傾向であることを示す場合には、前記提供情報を更新する更新間隔を前記道路に前記交通渋滞が無い場合の前記更新間隔よりも延ばし、前記渋滞情報が前記交通渋滞が縮小傾向であることを示す場合には、前記更新間隔を前記道路に前記交通渋滞が無い場合の前記更新間隔に近づける、請求項3に記載の交通管制システム。 When the traffic congestion information, which is information about the traffic congestion on the road, indicates that the traffic congestion on the road tends to be extended, the information distribution unit sets an update interval for updating the provided information on the road. If the update interval is extended beyond the update interval when there is no traffic congestion and the congestion information indicates that the traffic congestion tends to decrease, the update interval is set to the update interval when there is no traffic congestion on the road. The traffic control system according to claim 3, which is brought closer. イベント発生度算出部が、第1規定時間ごとに、道路の交通情報に基づいて前記道路におけるイベントの発生しやすさを示すイベント発生度を算出する工程と、
情報配信部が、前記イベント発生度算出部によって算出された直近の規定の複数回の前記イベント発生度のうち最も大きい前記イベント発生度を提供情報とし、当該提供情報を配信先に配信する工程と、
を備えた情報提供方法。
A process in which the event occurrence degree calculation unit calculates the event occurrence degree indicating the likelihood of an event occurring on the road based on the traffic information of the road every first specified time.
A process in which the information distribution unit uses the event occurrence degree, which is the largest of the most recently specified multiple times of the event occurrence degree calculated by the event occurrence degree calculation unit, as the provided information, and distributes the provided information to the distribution destination. ,
Information provision method with.
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