JP2021189597A - 事故予測装置および事故予測方法 - Google Patents

Abstract

【課題】道路の事故予測を行う場合に、高精度で、かつ、頻繁には変わらない事故予測結果を得る。【解決手段】実施形態の事故予測装置は、道路における複数の区間それぞれについて、少なくとも過去の交通状況の情報と過去事故データとを用いて、複数の道路状況ごとに事故の発生しやすさを表す事故発生度が対応付けられた事故発生度情報を作成し、複数の区間それぞれについて、現在の交通状況の情報を取得し、所定の時間単位ごとに、複数の区間それぞれについて、事故発生度情報と、現在の交通状況の情報と、に基づいて、現在の事故発生度を算出し、時系列に複数の算出結果を統計的に処理することによって、複数の区間それぞれについて、時間帯ごとの事故発生度の傾向を求め、統計処理結果に基づいて、複数の区間それぞれについて、時間帯ごとの統計的な事故発生度を示す統計事故予測情報を作成する。【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、事故予測装置および事故予測方法に関する。

従来から、高速道路等の道路について、交通状況（渋滞度等）や過去事故データ等を用いた機械学習等によって事故を予測し、走行車両に対して注意喚起情報（例えば、いわゆるハザードマップやヒヤリマップ等）の表示を行う技術がある。

その場合、事故予測に関する表示情報としては、静的な情報と動的な情報がある。静的な情報とは、所定の長期間（例えば１年間等）、変わらない情報である。静的な情報の場合、例えば、過去の事故多発エリア等を表示することができるが、単に過去の情報を集計しただけの情報であり、情報分析がなされていない。また、現在の交通状況等を考慮した情報ではない。よって、精度的に改善の余地がある。

一方、動的な情報とは、所定の短期間（例えば５分）ごとに変わる情報である。動的な情報の場合、例えば、現在の交通状況が過去の事故発生時の交通状況と似ているか否かの判定等により作成される情報であるため、静的な情報よりも高精度である。

特開２００９−１９３２１２号公報 特開２０１８−１９８０２６号公報 特開２０１７−１２６１２２号公報 特開２０１８−５０５４２２号公報

しかしながら、従来技術において、動的な情報を用いる場合、例えば、５分ごとに事故予測を行ってその事故予測結果を表示すると、道路の同じエリアに関して頻繁に事故予測結果が変わることもあり、走行車両の運転者等を戸惑わせることにもなり、好ましくない。

そこで、本発明の実施形態の課題は、道路の事故予測を行う場合に、高精度で、かつ、頻繁には変わらない事故予測結果を得ることができる事故予測装置および事故予測方法を提供することである。

実施形態の事故予測装置は、道路における複数の区間それぞれについて、少なくとも過去の交通状況の情報と過去事故データとを用いて、複数の道路状況ごとに事故の発生しやすさを表す事故発生度が対応付けられた事故発生度情報を作成する事故発生度情報作成部と、前記複数の区間それぞれについて、現在の交通状況の情報を取得する取得部と、所定の時間単位ごとに、前記複数の区間それぞれについて、前記事故発生度情報と、前記現在の交通状況の情報と、に基づいて、現在の事故発生度を算出する算出部と、前記算出部による時系列に複数の算出結果を統計的に処理することによって、前記複数の区間それぞれについて、時間帯ごとの事故発生度の傾向を求める統計処理部と、前記統計処理部による処理結果に基づいて、前記複数の区間それぞれについて、時間帯ごとの統計的な事故発生度を示す統計事故予測情報を作成する統計事故予測情報作成部と、を備える。

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。 図２は、第１実施形態における道路の区間等の説明図である。 図３は、第１実施形態における区間ごとの事故発生度の例を示す表である。 図４は、第１実施形態の交通管制システムにおける処理を示すフローチャートである。 図５は、第１実施形態におけるハザードマップの一例を示す図である。 図６は、第２実施形態の交通管制システムにおける処理を示すフローチャートである。

以下、本発明の事故予測装置および事故予測方法の実施形態（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。以下の各実施形態では、道路として高速道路の場合を例にとって説明する。

（第１実施形態）
まず、第１実施形態について説明する。
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。交通管制システム１０は、例えば、交通管制センタに配置される複数のコンピュータ装置によって構成され、高速道路における渋滞度や交通事故等を含む交通状況を認識し、その交通状況に応じた通行規制等の処置や、高速道路の利用者等に注意喚起情報等を提供する処理等を行う。以下では、従来技術と同様の技術内容については説明を適宜、簡略化または省略する。

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。

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。

図２は、第１実施形態における道路Ｒの区間等の説明図である。図２では、道路Ｒの片方向のみを示している。道路ＲのインターチェンジＩＣ１、ＩＣ２間の区間Ａにおいて、路側に、トラフィックカウンタＴＣ１〜ＴＣ４が配置されている。トラフィックカウンタＴＣ１、ＴＣ２間が区間Ａ１で、トラフィックカウンタＴＣ２、ＴＣ３間が区間Ａ２で、トラフィックカウンタＴＣ３、ＴＣ４間が区間Ａ３である。

つまり、トラフィックカウンタＴＣ１からの情報により区間Ａ１の交通状況が認識でき、トラフィックカウンタＴＣ２からの情報により区間Ａ２の交通状況が認識でき、トラフィックカウンタＴＣ３からの情報により区間Ａ３の交通状況が認識できる。なお、後述する事故予測装置２０の統計事故予測情報作成部２１５によって統計事故予測情報を作成する単位は、区間Ａ１、Ａ２、Ａ３の単位でもよいし、区間Ａの単位でもよいし、あるいは、その他の単位でもよい。

図１に戻って、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。

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。

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に通知する。

一般車６は、路側に設けられた路車間通信装置（不図示）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。

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に通知する。

交通管制システム１０は、事故予測装置２０と、情報配信装置３０と、を備える。事故予測装置２０と情報配信装置３０は相互に通信可能である。

事故予測装置２０は、コンピュータ装置であり、処理部２１と、記憶部２２と、入力部２３と、表示部２４と、を備える。記憶部２２は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）などの記憶装置であり、各種情報を記憶する。記憶部２２は、例えば、道路情報２２１と、取得情報２２２と、交通状況情報２２３と、事故発生度情報２２４と、統計事故予測情報２２５と、を記憶する。

道路情報２２１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情報である。

取得情報２２２は、取得部２１２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等からの各種情報である。

交通状況情報２２３は、算出部２１３によって算出された交通状況の情報である。

事故発生度情報２２４は、事故発生度情報作成部２１１によって作成された事故発生度の情報である。

統計事故予測情報２２５は、統計事故予測情報作成部２１５によって作成された統計事故予測情報である。

処理部２１は、例えば、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）と、ＲＯＭ（Read Only Memory）と、ＲＡＭ（Random Access Memory）と、を備える。

ＭＰＵは、事故予測装置２０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。

そして、ＭＰＵは、ＲＡＭをワークエリア（作業領域）としてＲＯＭ、記憶部２２等に格納されたプログラムを実行する。処理部２１は、各種情報処理を行う。処理部２１は、機能構成として、事故発生度情報作成部２１１と、取得部２１２と、算出部２１３と、統計処理部２１４と、統計事故予測情報作成部２１５と、表示制御部２１６と、を備える。

事故発生度情報作成部２１１は、道路における複数の区間（例えば図２の区間Ａ１、Ａ２、Ａ３）それぞれについて、少なくとも過去の交通状況の情報と過去事故データとを用いて、複数の道路状況ごとに事故の発生しやすさを表す事故発生度が対応付けられた事故発生度情報を作成する。

事故発生度情報作成部２１１は、事故発生度情報の一例として、例えば、特許第６０４５８４６号公報に記載されている自己組織化マップを作成する。ただし、事故発生度情報は、自己組織化マップに限定されず、ベイズ推定などのほかのアルゴリズムを用いて作成された情報であってもよい。

図１に戻って、取得部２１２は、複数の区間それぞれについて、現在の交通状況の情報等を取得する。取得部２１２は、例えば、各情報収集手段（図示の車両感知器２等のほか、不図示の降水検知器、雨量計、路面温度計、土砂検知器等も可）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記憶部２２に取得情報２２２として格納する。

算出部２１３は、取得情報２２２等に基づいて、高速道路における車両の渋滞度を含む交通状況を算出し、算出した情報を記憶部２２に交通状況情報２２３として記憶させる。

また、算出部２１３は、所定の時間単位（例えば５分）ごとに、複数の区間それぞれについて、事故発生度情報や交通状況情報２２３（現在の交通状況の情報）等に基づいて、現在の事故発生度を算出する。算出部２１３は、例えば、特許第６０４５８４６号公報に記載されているように、自己組織化マップ（事故発生度情報）を用いて、道路上の位置、時間、気象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。算出部２１３は、算出した事故発生度を、記憶部２２に事故発生度情報２２４として格納する。

図３は、第１実施形態における区間ごとの事故発生度の例を示す表である。図３に示すように、図２の区間Ａ１、Ａ２、Ａ３ごとに、５分ごとの事故発生度が算出部２１３によって算出される。

図１に戻って、統計処理部２１４は、算出部２１３による時系列に複数の事故発生度の算出結果を統計的に処理することによって、複数の区間それぞれについて、時間帯ごとの事故発生度の傾向を求める。例えば、図３に示すように、統計処理部２１４は、各区間について、５分ごとの６個の事故発生度の平均値を算出する。また、統計処理部２１４は、例えば、区間Ａ１、Ａ２、Ａ３のそれぞれの事故発生度の平均値の平均値を算出することで、区間Ａの事故発生度を算出することもできる。

統計事故予測情報作成部２１５は、統計処理部２１４による処理結果に基づいて、複数の区間それぞれについて、時間帯ごと（例えば３０分ごとや１時間ごと）の統計的な事故発生度を示す統計事故予測情報（ハザードマップ等）を作成する。

表示制御部２１６は、各種情報を表示部２４に表示する制御を行う。

入力部２３は、交通管制システム１０の処理部２１に対する交通管制官の操作を受け付ける入力装置で、例えば、キーボード、マウス等である。

表示部２４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、各種情報を表示する。

情報配信装置３０は、コンピュータ装置であり、処理部３１と、記憶部３２と、入力部３３と、表示部３４と、通信部３５と、を備える。

記憶部３２は、ＨＤＤやＳＳＤなどの記憶装置であり、各種情報を記憶する。記憶部３２は、例えば、配信情報３２１を記憶する。配信情報３２１は、事故予測装置２０から配信を指示された統計事故予測情報（ハザードマップ等）等である。

処理部２１は、例えば、ＭＰＵと、ＲＯＭと、ＲＡＭと、を備える。ＭＰＵは、情報配信装置３０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。

そして、ＭＰＵは、ＲＡＭをワークエリア（作業領域）としてＲＯＭ、記憶部３２等に格納されたプログラムを実行する。処理部３１は、各種情報処理を行う。処理部３１は、機能部として、情報配信部３１１と、表示制御部３１２と、を備える。

情報配信部３１１は、配信情報３２１を配信先に配信する。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、情報端末ＤＴ３、移動情報端末ＤＴ４、車載器ＤＴ５等が挙げられる。

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。

情報端末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。

表示制御部３１２は、各種情報を表示部３４に表示する制御を行う。

入力部３３は、情報配信装置３０に対する交通管制官の操作を受け付ける入力装置で、例えば、キーボード、マウス等である。

表示部３４は、液晶表示装置（ＬＣＤ）、有機ＥＬ表示装置等により実現され、各種情報を表示する。

通信部３５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各種情報（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３５は、上記の情報配信を情報配信部３１１の制御により実行する。

図４は、第１実施形態の交通管制システム１０における処理を示すフローチャートである。ステップＳ１において、事故予測装置２０の取得部２１２は、道路の複数の区間それぞれについて、車両感知器２等から現在の交通状況の情報を取得する。

次に、ステップＳ２において、算出部２１３は、複数の区間それぞれについて、事故発生度情報（例えば自己組織化マップ）や現在の交通状況の情報等に基づいて、現在の事故発生度を算出する。

次に、ステップＳ３において、統計処理部２１４は、時系列に複数の事故発生度の算出結果を統計的に処理することによって、複数の区間それぞれについて、時間帯ごとの事故発生度の傾向を求める。

次に、ステップＳ４において、統計事故予測情報作成部２１５は、ステップＳ３による処理結果に基づいて、複数の区間それぞれについて、時間帯ごとの統計的な事故発生度を示す統計事故予測情報（ハザードマップ等）を作成する。

次に、ステップＳ５において、事故予測装置２０から統計事故予測情報等の配信指示を受けた情報配信装置３０の情報配信部３１１は、統計事故予測情報等を情報板ＤＴ１、ハイウェイラジオＤＴ２、情報端末ＤＴ３、移動情報端末ＤＴ４、車載器ＤＴ５等に配信する。

図５は、第１実施形態におけるハザードマップの一例を示す図である。このハザードマップは、統計事故予測情報作成部２１５によって作成される統計事故予測情報の例である。この図５のハザードマップでは、高速道路におけるインターチェンジＩＣ間の区間を単位として、統計的な事故発生度が所定の閾値を超えている区間について、事故発生度レベルＬ１、Ｌ２、Ｌ３（Ｌ１＜Ｌ２＜Ｌ３）のいずれかを表している。

この場合、統計事故予測情報作成部２１５は、例えば、事故発生度が第１の閾値以上で第２の閾値未満の区間を事故発生度レベルＬ１とし、事故発生度が第２の閾値以上で第３の閾値未満の区間を事故発生度レベルＬ２とし、事故発生度が第３の閾値以上で第４の閾値未満の区間を事故発生度レベルＬ３とする。

このように、第１実施形態の交通管制システム１０によれば、道路の事故予測を行う場合に、上述の統計事故予測情報（ハザードマップ等）を作成することで、高精度で、かつ、頻繁には変わらない安定した事故予測結果を得ることができる。そして、交通管制システム１０は、そのような統計事故予測情報を情報板ＤＴ１、ハイウェイラジオＤＴ２、情報端末ＤＴ３、移動情報端末ＤＴ４、車載器ＤＴ５等に送信することで、走行車両等に対して事故に関する注意を喚起することができる。

そして、例えば、走行車両の運転者は、情報板ＤＴ１等により図５に示すようなハザードマップを見ることによって、区間ごとの事故発生度を知ることができ、現在の走行区間の事故発生度に応じて適切な注意力をもって運転することができる。

なお、事故予測装置２０は、このような統計事故予測情報（ハザードマップ等）を、例えば、３０分や１時間程度の周期で更新すればよい。そうすれば、統計事故予測情報の精度を高く維持しつつ、更新頻度が高くないので走行車両の運転者等を戸惑わせる可能性を低く抑えることができる。

（第２実施形態）
次に、第２実施形態について説明する。第１実施形態と同様の事項については説明を適宜省略する。第２実施形態では、第１実施形態と比較して、主に事故予測装置２０の算出部２１３の処理が異なる。

算出部２１３は、所定の時間単位（例えば５分）ごとに、複数の区間それぞれについて、事故発生度情報と、現在の交通状況の情報と、に基づいて、現在の事故発生度を算出し、さらに、直近の所定の複数回（例えば３回）の事故発生度のうちの最大の事故発生度を抽出する。

例えば、図３の例では、算出部２１３は、区間Ａ１の事故発生度について、直近の３回の事故発生度として「３」、「５」、「４」と算出していた場合、そのうちの最大の「５」を抽出する。

そして、統計処理部２１４は、算出部２１３による時系列に複数の抽出結果を統計的に処理することによって、複数の区間それぞれについて、時間帯ごとの事故発生度の傾向を求める。

だたし、上述の複数回は３回に限定されず、２回や４回以上であってもよい。

図６は、第２実施形態の交通管制システム１０における処理を示すフローチャートである。ステップＳ１、２については、図４と同様である。

ステップＳ２の後、ステップＳ２１において、算出部２１３は、直近の所定の複数回（例えば３回）の事故発生度のうちの最大の事故発生度を抽出する。

次に、ステップＳ３において、統計処理部２１４は、算出部２１３による時系列に複数の事故発生度の抽出結果を統計的に処理することによって、複数の区間それぞれについて、時間帯ごとの事故発生度の傾向を求める。ステップＳ４、Ｓ５については図４と同様である。

このように、第２実施形態の交通管制システム１０によれば、第１実施形態の場合と同様の効果に加えて、現在の交通状況だけでなく、５分前、１０分前等の少し前の交通状況も考慮したより高精度な統計事故予測情報（ハザードマップ等）を作成することができるという効果を奏する。

（第３実施形態）
次に、第３実施形態について説明する。第１実施形態と同様の事項については説明を適宜省略する。第３実施形態では、第１実施形態と比較して、主に事故予測装置２０の統計事故予測情報作成部２１５の処理が異なる。

統計事故予測情報作成部２１５は、統計処理部２１４による処理結果に基づいて、複数の区間それぞれについて、時間帯ごとの統計的な事故発生度を示す統計事故予測情報を作成する場合に、少なくとも、１日の中での時間帯ごとの統計事故予測情報、曜日ごとの統計事故予測情報、気象状況ごとの統計事故予測情報、交通状況ごとの統計事故予測情報のいずれかを作成する。

つまり、統計事故予測情報作成部２１５は、区間ごとに、単一の統計事故予測情報（ハザードマップ等）を作成するのではなく、１日の中での時間帯（日中／夜間）ごとや、曜日ごとや、気象状況（天候（晴れ、雨、霧、雪等）、温度、湿度等）ごとや、交通状況（通常時、混雑時、渋滞時等）ごとに別々の統計事故予測情報を作成する。

このように、第３実施形態の交通管制システム１０によれば、第１実施形態の場合と同様の効果に加えて、区間ごとに、時間、気象状況、交通状況ごとのより高精度な統計事故予測情報を作成することができるという効果を奏する。

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。

例えば、対象となる道路は、高速道路に限定されず、高速道路ではない有料道路や、一般道などでもよい。

また、事故発生度を算出する時間単位は、５分に限定されず、１分等の他の時間であってもよい。

２…車両感知器、３…監視カメラ、４…非常電話、５…移動情報端末、６…一般車、１０…交通管制システム、２０…事故予測装置、２１…処理部、２２…記憶部、２３…入力部、２４…表示部、３０…情報配信装置、３１…処理部、３２…記憶部、３３…入力部、３４…表示部、３５…通信部、２１１…事故発生度情報作成部、２１２…取得部、２１３…算出部、２１４…統計処理部、２１５…統計事故予測情報作成部、２１６…表示制御部、２２１…道路情報、２２２…取得情報、２２３…交通状況情報、２２４…事故発生度情報、２２５…統計事故予測情報、３１１…情報配信部、３１２…表示制御部、３２１…配信情報

Claims (5)

1. 道路における複数の区間それぞれについて、少なくとも過去の交通状況の情報と過去事故データとを用いて、複数の道路状況ごとに事故の発生しやすさを表す事故発生度が対応付けられた事故発生度情報を作成する事故発生度情報作成部と、
   前記複数の区間それぞれについて、現在の交通状況の情報を取得する取得部と、
   所定の時間単位ごとに、前記複数の区間それぞれについて、前記事故発生度情報と、前記現在の交通状況の情報と、に基づいて、現在の事故発生度を算出する算出部と、
   前記算出部による時系列に複数の算出結果を統計的に処理することによって、前記複数の区間それぞれについて、時間帯ごとの事故発生度の傾向を求める統計処理部と、
   前記統計処理部による処理結果に基づいて、前記複数の区間それぞれについて、時間帯ごとの統計的な事故発生度を示す統計事故予測情報を作成する統計事故予測情報作成部と、
   を備える事故予測装置。
2. 前記算出部は、前記所定の時間単位ごとに、前記複数の区間それぞれについて、前記事故発生度情報と、前記現在の交通状況の情報と、に基づいて、現在の事故発生度を算出して事故発生度として抽出し、
   前記統計処理部は、前記算出部による時系列に複数の抽出結果を統計的に処理することによって、前記複数の区間それぞれについて、時間帯ごとの事故発生度の傾向を求める、請求項１に記載の事故予測装置。
3. 前記算出部は、前記所定の時間単位ごとに、前記複数の区間それぞれについて、前記事故発生度情報と、前記現在の交通状況の情報と、に基づいて、現在の事故発生度を算出し、直近の所定の複数回の前記事故発生度のうちの最大の事故発生度を抽出し、
   前記統計処理部は、前記算出部による時系列に複数の抽出結果を統計的に処理することによって、前記複数の区間それぞれについて、時間帯ごとの事故発生度の傾向を求める、請求項１に記載の事故予測装置。
4. 前記統計事故予測情報作成部は、前記統計処理部による処理結果に基づいて、前記複数の区間それぞれについて、時間帯ごとの統計的な事故発生度を示す統計事故予測情報を作成する場合に、少なくとも、１日の中での時間帯ごとの統計事故予測情報、曜日ごとの統計事故予測情報、気象状況ごとの統計事故予測情報、交通状況ごとの統計事故予測情報のいずれかを作成する、請求項１に記載の事故予測装置。
5. 道路における複数の区間それぞれについて、少なくとも過去の交通状況の情報と過去事故データとを用いて、複数の道路状況ごとに事故の発生しやすさを表す事故発生度が対応付けられた事故発生度情報を作成する事故発生度情報作成ステップと、
   前記複数の区間それぞれについて、現在の交通状況の情報を取得する取得ステップと、
   所定の時間単位ごとに、前記複数の区間それぞれについて、前記事故発生度情報と、前記現在の交通状況の情報と、に基づいて、現在の事故発生度を算出する算出ステップと、
   前記算出ステップによる時系列に複数の算出結果を統計的に処理することによって、前記複数の区間それぞれについて、時間帯ごとの事故発生度の傾向を求める統計処理ステップと、
   前記統計処理ステップによる処理結果に基づいて、前記複数の区間それぞれについて、時間帯ごとの統計的な事故発生度を示す統計事故予測情報を作成する統計事故予測情報作成ステップと、
   を含む事故予測方法。
   

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