JP3402263B2 - Traffic information management device and traffic information management method - Google Patents
Traffic information management device and traffic information management methodInfo
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Description
【0001】[0001]
【発明の属する技術分野】この発明は交通情報管理装置
および方法に関し、特に上流地点で検出された車両を下
流地点で検出する交通情報管理装置および方法に関す
る。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a traffic information management device and method, and more particularly to a traffic information management device and method for detecting a vehicle detected at an upstream point at a downstream point.
【0002】[0002]
【従来の技術】従来より、交通管制システムにおいてフ
ィールド走行車両の監視を行なう場合がある。これは、
特定車両の走行を追跡するものである。2. Description of the Related Art Conventionally, there are cases where a field control vehicle is monitored in a traffic control system. this is,
It tracks the travel of a specific vehicle.
【0003】[0003]
【発明が解決しようとする課題】車両の追跡として、現
在の技術で最も確実な方法は、ナンバープレートの読取
装置を用いる方法である。これは、道路上の一箇所で追
跡対象の車両のナンバープレートを読取装置によって読
取り、他の位置に設けられた読取装置で、そのナンバー
プレートを有する車両を検出するものである。The most reliable method of tracking the vehicle in the state of the art is to use a license plate reader. In this system, a license plate of a vehicle to be tracked is read by a reader at one location on a road, and a reader provided at another position detects a vehicle having the license plate.
【0004】このようなシステムでは、検出対象となる
空間を特定するのが一般的である。また、予め追跡の対
象とする車両のナンバープレートをシステムに入力し、
これに従って追跡を行なうことも考えられる。In such a system, the space to be detected is generally specified. Also, enter the license plate of the vehicle to be tracked into the system in advance,
It is also possible to follow it.
【0005】たとえば、信号無視の車両、駐車・速度違
反の車両、その他の暴走車両、あるいは何らかの理由で
追跡したい車両を、リアルタイムで設定、または検出し
てこれをその場所から追跡していくという目的を達する
には、単独の装置では不可能であり、複数のナンバープ
レートの読取装置が必要となる。しかし、ナンバープレ
ート読取装置は高価であり、対象道路網全体に普及させ
るには限界があるという問題がある。For example, the purpose is to set or detect in real time a vehicle that ignores a signal, a vehicle that violates parking / speeding, another runaway vehicle, or a vehicle that is desired to be tracked for some reason, and track this from that location. In order to reach, it is not possible with a single device and requires multiple license plate readers. However, there is a problem that the license plate reading device is expensive and there is a limit to its widespread use throughout the target road network.
【0006】そこでこの発明は、車両の探索を行なうこ
とができる交通情報管理装置を安価で製造することを目
的としている。Therefore, the present invention has an object of manufacturing a traffic information management device capable of searching for a vehicle at a low cost.
【0007】[0007]
【0008】[0008]
【0009】[0009]
【0010】[0010]
【0011】[0011]
【0012】[0012]
【0013】[0013]
【0014】[0014]
【0015】[0015]
【0016】[0016]
【課題を解決するための手段】この発明のある局面に従
うと、交通情報管理装置は道路の上流地点に設置され、
交通量、通過する車両の特徴量およびその車両の通過時
刻を収集する第1の収集手段と、道路の下流地点に設置
され、交通量、通過する車両の特徴量およびその車両の
通過時刻を収集する第2の収集手段と、上流地点と下流
地点との間の旅行時間であると推定される基準時間を取
得する取得手段と、取得された基準時間および第1の収
集手段で収集された車両の通過時刻に基づいて、上流地
点を通過した車両が下流地点へ到達する時刻を予測する
予測手段と、第2の収集手段により収集された特徴量の
第1の収集手段で収集された特徴量からのずれと、第2
の収集手段により収集された車両の通過時刻の予測され
た時刻からのずれとに基づいて、第1の収集手段により
収集された一群の車両の情報と、第2の収集手段により
収集された一群の車両の情報とのマッチングを行なうマ
ッチング手段と、マッチングの結果に基づき、上流地点
と下流地点との間の旅行時間を算出する算出手段と、旅
行時間の信頼度を算出する信頼度算出手段と、上流地点
において検出された車両が下流地点に到達すると推定さ
れる時刻を、旅行時間と信頼度とに基づいて推定する推
定手段と、推定された時刻に基づいて、上流地点におい
て検出された車両を下流地点において検出する検出手段
とを備え、マッチング手段では、第2の収集手段により
収集された車両の通過時刻の予測された時刻からのずれ
量に基づいて評価値を算出する。According to one aspect of the present invention, a traffic information management device is installed at an upstream point of a road,
First collection means for collecting the traffic volume, the characteristic amount of the passing vehicle and the passing time of the vehicle, and the traffic amount, the characteristic amount of the passing vehicle and the passing time of the vehicle installed at a downstream point of the road. Second collecting means, an acquiring means for acquiring a reference time estimated to be a travel time between the upstream point and the downstream point, the acquired reference time and the vehicle collected by the first collecting means. A predicting unit that predicts a time when the vehicle that has passed through the upstream point reaches the downstream point based on the passing time of the second point, and the characteristic amount collected by the first collecting unit of the characteristic amounts collected by the second collecting unit. Deviation from the second
Information of the group of vehicles collected by the first collecting means and the group of vehicles collected by the second collecting means based on the deviation of the passing time of the vehicle from the predicted time collected by the collecting means Matching means for matching the vehicle information, calculating means for calculating the travel time between the upstream point and the downstream point based on the matching result, and a reliability calculating means for calculating the reliability of the travel time. An estimating means for estimating the time when the vehicle detected at the upstream point arrives at the downstream point based on the travel time and the reliability, and the vehicle detected at the upstream point based on the estimated time. And a detecting means for detecting at a downstream point, and the matching means uses the second collecting means.
Deviation of collected vehicle transit times from predicted times
An evaluation value is calculated based on the amount .
【0017】この発明によるとマッチングの結果に基づ
き、上流地点と下流地点との間の旅行時間が算出される
ため、精度よくかつ効率的に上流地点と下流地点との間
における車両の旅行時間の算出を行なうことができ、そ
の結果に基づいて信頼性の高い車両の検出ができる交通
情報管理装置を提供することが可能となる。According to the present invention, the travel time between the upstream point and the downstream point is calculated based on the matching result, so that the travel time of the vehicle between the upstream point and the downstream point can be calculated accurately and efficiently. It is possible to provide a traffic information management device that can perform calculation and can detect a vehicle with high reliability based on the result.
【0018】好ましくは、第1および第2の収集手段の
それぞれは、ループ式センサと、センサの出力に基づい
て車両の車長を特徴量として識別する識別手段とを含
む。Preferably, each of the first and second collecting means includes a loop type sensor and an identifying means for identifying the vehicle length of the vehicle as a characteristic amount based on the output of the sensor.
【0019】このようにループ式センサを収集手段に採
用すると、車両の特徴量の収集が容易となる。When the loop type sensor is adopted as the collecting means in this way, it becomes easy to collect the characteristic amount of the vehicle.
【0020】好ましくは、第1および第2の収集手段の
それぞれは、超音波式センサを含む。Preferably, each of the first and second collecting means comprises an ultrasonic sensor.
【0021】このように収集手段として超音波式センサ
を採用すると、特徴量の収集が容易となる。When the ultrasonic type sensor is adopted as the collecting means in this way, the characteristic amount can be collected easily.
【0022】好ましくは、第1および第2の収集手段の
それぞれは、車両の走行音を収集するセンサを含む。Preferably, each of the first and second collecting means includes a sensor for collecting a running sound of the vehicle.
【0023】このようにして、収集手段として走行音を
収集するセンサを採用すると、特徴量の収集が容易とな
る。In this way, when the sensor for collecting the traveling sound is adopted as the collecting means, the collection of the characteristic amount becomes easy.
【0024】好ましくは、第1および第2の収集手段の
それぞれは、車両の画像を得るカメラと、画像から、車
幅、車高、車長、車色、輝度および模様の一群の中から
単数または複数選択される特徴量を抽出する画像処理装
置を含む。Preferably, each of the first and second collecting means is a camera for obtaining an image of the vehicle, and a singular number from a group of vehicle width, vehicle height, vehicle length, vehicle color, brightness and pattern from the image. It also includes an image processing device that extracts a plurality of selected feature amounts.
【0025】このように収集手段としてカメラを採用す
ることとすると、特徴量の収集が容易となる。When the camera is adopted as the collecting means in this way, the collection of the characteristic amount becomes easy.
【0026】好ましくは、第1および第2の収集手段の
それぞれは、光型車両感知器を含む。Preferably, each of the first and second collection means comprises an optical vehicle sensor.
【0027】このように収集手段に光型車両感知器を採
用すると、特徴量の収集が容易となる。When the optical vehicle sensor is adopted as the collecting means in this way, the characteristic amount can be collected easily.
【0028】好ましくは、第1および第2の収集手段の
それぞれは、マイクロ波型車両感知器を含む。Preferably, each of the first and second collection means comprises a microwave vehicle detector.
【0029】このように収集手段にマイクロ波型車両感
知器を採用すると、特徴量の収集が容易となる。When the microwave type vehicle detector is adopted as the collecting means as described above, the characteristic amount can be collected easily.
【0030】好ましくは、第1および第2の収集手段は
複数種類の特徴量を収集し、マッチング手段は複数種類
の特徴量の重み付けを行なうことでマッチングを行な
う。Preferably, the first and second collecting means collect a plurality of types of characteristic quantities, and the matching means performs matching by weighting a plurality of types of characteristic quantities.
【0031】このように、複数種類の特徴量を収集し、
複数種類の特徴量の重み付けを行なうことでマッチング
を行なうようにすると、より正確な旅行時間の算出が可
能となる。In this way, a plurality of types of feature quantities are collected,
If matching is performed by weighting a plurality of types of feature amounts, more accurate travel time calculation can be performed.
【0032】好ましくは、マッチング手段は、車両の台
数ずれを判定することで、第2の収集手段により収集さ
れた車両の通過時刻の予測された時刻からのずれを判定
する。Preferably, the matching means determines the deviation of the number of vehicles from the predicted passing time of the passing times of the vehicles collected by the second collecting means.
【0033】このように、車両の台数ずれを判定するこ
ととすると、容易にずれを判定することができる。In this way, if the deviation of the number of vehicles is determined, the deviation can be easily determined.
【0034】好ましくは、マッチング手段は、特定の基
準を満たす車両の特徴量およびその車両の通過時刻のみ
をマッチングに利用する。Preferably, the matching means uses only the characteristic amount of the vehicle satisfying a specific criterion and the passing time of the vehicle for matching.
【0035】このように、特定の基準を満たす車両の特
徴量およびその車両の通過時刻のみをマッチングに利用
するようにすると、交通情報管理装置における処理が容
易となる。As described above, when only the characteristic amount of the vehicle satisfying the specific criterion and the passing time of the vehicle are used for the matching, the processing in the traffic information management device becomes easy.
【0036】好ましくは、第1および第2の収集手段
は、特定の基準を満たす車両の特徴量およびその車両の
通過時刻のみを収集する。Preferably, the first and second collecting means collect only the characteristic amount of the vehicle satisfying a specific criterion and the passing time of the vehicle.
【0037】このように、特定の基準を満たす車両の特
徴量およびその車両の通過時刻のみを収集するようにす
ると、交通情報管理装置における処理が容易となる。As described above, by collecting only the characteristic amount of the vehicle satisfying the specific criterion and the passing time of the vehicle, the processing in the traffic information management device becomes easy.
【0038】この発明の他の局面に従うと交通情報管理
装置は、道路の上流地点に設置され、通過する車両の特
徴量およびその車両の通過時刻を収集する第1の収集手
段と、道路の下流地点に設置され、通過する車両の特徴
量およびその車両の通過時刻を収集する第2の収集手段
と、第1の収集手段により収集された1台の車両の特徴
量と第2の収集手段により収集された1台の車両の特徴
量とのずれ、および、第1の収集手段により収集された
1台の車両の通過時刻と、第2の収集手段により収集さ
れた1台の車両の通過時刻と、これら両地点間の推定旅
行時間となる基準時間とに基づいて、複数の注目車両各
々において評価値を算出し、それにより得られた複数の
評価値に基づいて、第1の収集手段により収集された一
群の車両情報と、第2の収集手段により収集された一群
の車両情報とのマッチングを行なうマッチング手段と、
マッチングの結果に基づき、上流地点と下流地点との間
の旅行時間を算出する算出手段と、旅行時間の信頼度を
算出する信頼度算出手段と、上流地点において検出され
た車両が下流地点に到達すると推定される時刻を、旅行
時間と信頼度とに基づいて推定する推定手段と、推定さ
れた時刻に基づいて、上流地点において検出された車両
を下流地点において検出する検出手段とを備える。According to another aspect of the present invention, a traffic information management device is installed at an upstream point of a road, collects a characteristic amount of a passing vehicle and a passing time of the vehicle, and downstream of the road. It is installed at a point, and a second collection means for collecting the passage time of the feature amount and the vehicle of a vehicle passing, by the feature amount and the second collecting means one vehicle collected by the first collection means Deviation from the collected feature amount of one vehicle and the collected by the first collecting means
The passing time of the one vehicle, the passing time of one vehicle collected by the second collection means, based on the reference time as the estimated travel time between these two points, a plurality of target vehicles each
The evaluation value is calculated for each of the
Matching means for matching the group of vehicle information collected by the first collecting means with the group of vehicle information collected by the second collecting means based on the evaluation value ;
Based on the result of matching, a calculation means for calculating the travel time between the upstream point and the downstream point, a reliability calculation means for calculating the reliability of the travel time, and the vehicle detected at the upstream point reaches the downstream point. Then, the estimation unit estimates the estimated time based on the travel time and the reliability, and the detection unit detects the vehicle detected at the upstream point at the downstream point based on the estimated time.
【0039】この発明によると、マッチングの結果に基
づき、上流地点と下流地点との間の旅行時間が算出され
るため、精度よくかつ効率的に車両の旅行時間の算出を
行ない、その結果に基づいて信頼性の高い車両の検出が
できる交通情報管理装置を提供することが可能となる。According to the present invention, since the travel time between the upstream point and the downstream point is calculated based on the matching result, the travel time of the vehicle is calculated accurately and efficiently, and based on the result. Therefore, it is possible to provide a traffic information management device that can detect a vehicle with high reliability.
【0040】この発明の他の局面に従うと、交通情報管
理方法は、道路の上流地点において、通過する車両の特
徴量およびその車両の通過時刻を収集する第1の収集ス
テップと、道路の下流地点において、通過する車両の特
徴量およびその車両の通過時刻を収集する第2の収集ス
テップと、上流地点と下流地点との間の旅行時間である
と推定される基準時間を取得する取得ステップと、取得
された基準時間および第1の収集ステップで収集された
車両の通過時刻に基づいて、上流地点を通過した車両が
下流地点へ到達する時刻を予測する予測ステップと、第
2の収集ステップにより収集された特徴量の第1の収集
ステップで収集された特徴量からのずれと、第2の収集
ステップにより収集された車両の通過時刻の予測された
時刻からのずれとに基づいて、第1の収集ステップによ
り収集された一群の車両の情報と、第2の収集ステップ
により収集された一群の車両の情報とのマッチングを行
なうマッチングステップと、マッチングの結果に基づ
き、上流地点と下流地点との間の旅行時間を算出する算
出ステップと、旅行時間の信頼度を算出する信頼度算出
ステップと、上流地点において検出された車両が下流地
点に到達すると推定される時刻を旅行時間と信頼度とに
基づいて推定する推定ステップと、推定された時刻に基
づいて、上流地点において検出された車両を下流地点に
おいて検出する検出ステップとを備え、マッチングステ
ップでは、第2の収集ステップにより収集された車両の
通過時刻の前記予測された時刻からのずれ量に基づいて
評価値を算出する。According to another aspect of the present invention, a traffic information management method includes a first collecting step of collecting a characteristic amount of a passing vehicle and a passing time of the vehicle at an upstream point of a road, and a downstream point of the road. In the second step, a second collecting step of collecting a feature amount of a passing vehicle and a passing time of the vehicle, an obtaining step of obtaining a reference time estimated to be a travel time between an upstream point and a downstream point, Based on the acquired reference time and the passing time of the vehicle collected in the first collecting step, the predicting step of predicting the time when the vehicle passing through the upstream point reaches the downstream point, and the collecting step by the second collecting step The deviation of the collected characteristic amount from the characteristic amount collected in the first collecting step and the deviation of the passing time of the vehicle collected in the second collecting step from the predicted time. Based on the matching step of matching the information of the group of vehicles collected by the first collecting step with the information of the group of vehicles collected by the second collecting step, based on the matching result, the upstream point Calculation step to calculate the travel time between the travel point and the downstream point, a reliability calculation step to calculate the reliability of the travel time, and the travel time at which the vehicle detected at the upstream point is estimated to reach the downstream point. And a reliability, and a detection step of detecting a vehicle detected at an upstream point at a downstream point based on the estimated time, and a matching step.
Of the vehicles collected by the second collection step
Based on the amount of deviation of the transit time from the predicted time
Calculate the evaluation value .
【0041】この発明によると、精度よくかつ効率的に
上流地点と下流地点との間における車両の旅行時間の算
出を行ない、その結果に基づいて信頼性の高い車両の検
出ができる交通情報管理方法を提供することが可能とな
る。According to the present invention, a traffic information management method capable of accurately and efficiently calculating the travel time of a vehicle between an upstream point and a downstream point and detecting the vehicle with high reliability based on the result. Can be provided.
【0042】この発明の他の局面に従うと、交通情報管
理方法は、道路の上流地点において、通過する車両の特
徴量およびその車両の通過時刻を収集する第1の収集ス
テップと、道路の下流地点において、通過する車両の特
徴量およびその車両の通過時刻を収集する第2の収集ス
テップと、第1の収集ステップにより収集された1台の
車両の特徴量と第2の収集ステップにより収集された1
台の車両の特徴量とのずれ、および、第1の収集ステッ
プにより収集された1台の車両の通過時刻と、第2の収
集ステップにより収集された1台の車両の通過時刻と、
これら両地点間の推定旅行時間となる基準時間とに基づ
いて、複数の注目車両各々において評価値を算出し、そ
れにより得られた複数の評価値に基づいて、第1の収集
ステップにより収集された一群の車両情報と、第2の収
集ステップにより収集された一群の車両情報とのマッチ
ングを行なうマッチングステップと、マッチングの結果
に基づき、上流地点と下流地点との間の旅行時間を算出
する算出ステップと、旅行時間の信頼度を算出する信頼
度算出ステップと、上流地点において検出された車両が
下流地点に到達すると推定される時刻を、旅行時間と信
頼度とに基づいて推定する推定ステップと、推定された
時刻に基づいて、上流地点において検出された車両を下
流地点において検出する検出ステップとを備える。According to another aspect of the present invention, in a traffic information management method, a first collecting step of collecting a feature amount of a passing vehicle and a passing time of the vehicle at an upstream point of a road, and a downstream point of the road. in the second and collection step, the feature amount and the second collecting step of one <br/> vehicles collected by the first collecting step of collecting the features and passing time of the vehicle passing vehicles 1 collected by
Deviation of a feature quantity of the base of the vehicle, and the passage time of the first one vehicle collected by the collecting step, the passing time of one vehicle collected by the second collecting step,
An evaluation value is calculated for each of a plurality of vehicles of interest based on the reference time that is the estimated travel time between these two points , and
A matching step of matching the group of vehicle information collected by the first collecting step with the group of vehicle information collected by the second collecting step based on the plurality of evaluation values obtained by the above ; A calculation step to calculate the travel time between the upstream point and the downstream point based on the matching result, a reliability calculation step to calculate the reliability of the travel time, and the vehicle detected at the upstream point reaches the downstream point. Then, the estimation step of estimating the estimated time based on the travel time and the reliability, and the detection step of detecting the vehicle detected at the upstream point at the downstream point based on the estimated time.
【0043】この発明によると、精度よくかつ効率的に
上流地点と下流地点との間における車両の旅行時間の算
出を行ない、その結果に基づいて信頼性の高い車両の検
出ができる交通情報管理方法を提供することが可能とな
る。According to the present invention, the traffic information management method capable of accurately and efficiently calculating the travel time of the vehicle between the upstream point and the downstream point and detecting the vehicle with high reliability based on the result. Can be provided.
【0044】[0044]
【発明の実施の形態】[第1の実施の形態]図1は、本
発明の第1の実施の形態における道路交通管制システム
の構成を示すブロック図である。図を参照して、道路交
通管制システムは、大きくは交通管制センター100
と、路上に設置された交通情報収集装置200と、路上
に設置された交通情報提供装置300と、映像データや
車両の特徴量を表示するCRT400と、交通情報提供
装置300から情報を得て表示を行なう情報表示板50
0と、交通情報提供装置300から情報を得る自動車6
00とから構成される。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS [First Embodiment] FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a road traffic control system according to a first embodiment of the present invention. Referring to the figure, the road traffic control system is roughly divided into a traffic control center 100.
A traffic information collecting device 200 installed on the road, a traffic information providing device 300 installed on the road, a CRT 400 displaying video data and a characteristic amount of a vehicle, and information obtained from the traffic information providing device 300 and displayed. Information display board 50 for performing
0 and a vehicle 6 that obtains information from the traffic information providing device 300
00 and.
【0045】交通管制センター100は、交通情報処理
やシステムの監視を行なう装置であり、交通情報処理装
置と情報監視装置とから構成される。The traffic control center 100 is a device for traffic information processing and system monitoring, and is composed of a traffic information processing device and an information monitoring device.
【0046】交通情報処理装置は、交通量、速度および
占有率の計測と、OD情報収集と、渋滞度、および渋滞
長の計測と、疎密波解析と、突発事象検知と、暴走車両
検知と、特定車両追跡と、地震検知と、旅行時間計測
と、存在台数推定と、旅行時間予測と、流入制御処理
と、交通流シミュレーション処理とを行なう。The traffic information processing device measures traffic volume, speed and occupancy rate, collects OD information, measures congestion degree and congestion length, compression wave analysis, accident event detection, and runaway vehicle detection. Specific vehicle tracking, earthquake detection, travel time measurement, existing vehicle number estimation, travel time prediction, inflow control processing, and traffic flow simulation processing are performed.
【0047】情報監視装置は、システム表示板と、シス
テム監視装置と、システム介入装置とから構成される。
情報監視装置によりユーザは交通情報を得ることができ
る。The information monitoring device comprises a system display board, a system monitoring device, and a system intervention device.
The information monitoring device allows the user to obtain traffic information.
【0048】交通情報収集装置200は、道路の少なく
とも2箇所(上流地点と下流地点)に設置される超音波
式車両感知器などにより構成され、車両の特徴量を収集
する。The traffic information collecting device 200 is composed of ultrasonic type vehicle detectors installed at least at two locations (upstream and downstream) on the road, and collects vehicle feature quantities.
【0049】ここで言う、上流地点と下流地点とは、図
2〜図4のようなものである。ここで、白い三角は上流
地点、黒い三角は下流地点、矢印は車両の流れを表わ
す。図2は単路の場合、図3は分岐の場合、図4は交差
点の場合を示す。The upstream point and the downstream point mentioned here are as shown in FIGS. Here, the white triangle indicates the upstream point, the black triangle indicates the downstream point, and the arrow indicates the flow of the vehicle. 2 shows a case of a single road, FIG. 3 shows a case of a branch, and FIG. 4 shows a case of an intersection.
【0050】あるいは、分岐や交差点がある場合でも、
東名高速、国道2号線、甲州街道、明治通、などのよう
に、路線沿いに上流地点と下流地点を設定してもよい。Alternatively, even if there is a branch or an intersection,
The upstream and downstream points may be set along the route, such as Tomei Expressway, National Route 2, Koshu Kaido, and Meiji Dori.
【0051】交通情報提供装置300は、情報表示板5
00や自動車600に対し情報を提供する。The traffic information providing device 300 includes the information display board 5
00 and automobile 600 are provided with information.
【0052】図5は、道路交通管制システムの外観を示
す図である。図を参照して、交通情報収集装置は、超音
波式車両感知器201a,201bと、超音波式車両感
知器201a,201bからの信号を処理する一次処理
装置203a,203bとから構成される。FIG. 5 is a view showing the external appearance of the road traffic control system. Referring to the figure, the traffic information collecting device includes ultrasonic vehicle detectors 201a and 201b and primary processing devices 203a and 203b that process signals from the ultrasonic vehicle detectors 201a and 201b.
【0053】超音波式車両感知器201a,201b
は、道路Rに設けられ、道路を通過する車両Vがその位
置を通過したことと、車両の高さ(車高)とを検出す
る。その検出信号は、一次処理装置203a,203b
に入力される。一次処理装置203a,203bから
は、上流地点または下流地点を車両が通過した時刻とそ
の車両の車高とが出力され、交通管制センター100へ
送られる。Ultrasonic vehicle detectors 201a, 201b
Is provided on the road R and detects that the vehicle V passing through the road has passed the position and the height of the vehicle (vehicle height). The detection signal is the primary processing devices 203a and 203b.
Entered in. From the primary processing devices 203a and 203b, the time when the vehicle passes through the upstream point or the downstream point and the vehicle height of the vehicle are output and sent to the traffic control center 100.
【0054】なお、ここでは超音波式車両感知器201
aは、超音波式車両感知器201bよりも道路の下流に
設けられているものとする。超音波式車両感知器201
aの設置されている地点を「下流地点」、超音波式車両
感知器201bの設置されている地点を「上流地点」と
いう。Here, the ultrasonic type vehicle detector 201 is used.
It is assumed that a is provided downstream of the road from the ultrasonic vehicle detector 201b. Ultrasonic vehicle detector 201
The point where "a" is installed is called "downstream point", and the point where the ultrasonic vehicle detector 201b is installed is called "upstream point".
【0055】本実施の形態においては、上流地点におい
て一定の基準を満たした一定数(N台)の車両(この車
両を注目車両と定義する。)を含む車両群を1つの車両
群として、計測の対象とする。下流地点においては、こ
の車両群を構成する車両の台数や車両の順序が変わって
いると考えられるため、上流地点で得られた車両群の特
徴量と、下流地点で得られた車両の特徴量とを全体とし
て所定のマッチングの評価基準により評価することで、
車両群の対応づけを行なう。In the present embodiment, a vehicle group including a fixed number (N vehicles) of vehicles (which is defined as a vehicle of interest) satisfying a certain standard at an upstream point is measured as one vehicle group. Subject to. At the downstream point, it is considered that the number of vehicles that make up this vehicle group and the order of the vehicles have changed, so the characteristic amount of the vehicle group obtained at the upstream point and the characteristic amount of the vehicle obtained at the downstream point By evaluating and as a whole according to the predetermined matching evaluation criteria,
Correlate vehicle groups.
【0056】図6は、上流地点に設けられた超音波式車
両感知器201bにより検出された車高(特徴量)を縦
軸に示し、検出が行なわれた時刻を横軸に示したグラフ
である。図に示されるように、時刻の経過とともに検出
された車両の特徴量が記録されている。FIG. 6 is a graph in which the vehicle height (feature amount) detected by the ultrasonic vehicle detector 201b provided at the upstream point is shown on the vertical axis, and the time when the detection is performed is shown on the horizontal axis. is there. As shown in the figure, the characteristic amount of the vehicle detected with the passage of time is recorded.
【0057】マッチング処理の性能を高めるために、マ
ッチングの対象とする車両(注目車両)は比較的出現頻
度の少ない特徴量を有するもの(ここでは比較的車高が
高いもの)に限定している。また、本実施の形態におい
ては注目車両としてN=10台の車両(1)〜(10)
を用いることとしている。10台の車両の検出は時刻t
u から時間Tの期間により行なわれたものとする。In order to improve the performance of the matching process, the vehicles to be matched (vehicles of interest) are limited to those having a characteristic amount with a relatively low appearance frequency (here, the vehicle height is relatively high). . Further, in the present embodiment, N = 10 vehicles (1) to (10) are considered as vehicles of interest.
Is to be used. 10 vehicles are detected at time t
It is assumed that the period is from u to time T.
【0058】図7は、下流地点に設けられた超音波式車
両感知器201aにより検出された車高(特徴量)を縦
軸に示し、検出が行なわれた時刻を横軸に示したグラフ
である。ここでの検出は、基準時刻td から行なわれる
ものとする。基準時刻td は、時刻tu と、前回に計測
された旅行時間とによって決定される。FIG. 7 is a graph in which the vertical axis indicates the vehicle height (feature amount) detected by the ultrasonic type vehicle detector 201a provided at the downstream point, and the horizontal axis indicates the time when the detection is performed. is there. The detection here is performed from the reference time t d . The reference time t d is determined by the time t u and the travel time measured last time.
【0059】図7に示されるように下流地点では、上流
地点(図6)と比較して、注目車両の順番や車両群を構
成する注目車両の数が変化している。より詳しくは図6
と比較して図7においては、車両(2)および(5)が
検出されていない。これは、センサの検出誤差が生じた
り、車両(2)および(5)が車線変更したり、他の分
岐路に進んだり、停止したなどという理由によるもので
ある。As shown in FIG. 7, at the downstream point, the order of the vehicles of interest and the number of vehicles of interest constituting the vehicle group are different from those of the upstream point (FIG. 6). For more details, see FIG.
In comparison with FIG. 7, vehicles (2) and (5) are not detected in FIG. This is because the detection error of the sensor occurs, the lanes of the vehicles (2) and (5) are changed, the vehicle moves to another branch road, or the vehicle stops.
【0060】また、下流地点においては、上流地点では
検出されなかった車両(●で示される車両)が新たに検
出されている。At the downstream point, a vehicle not detected at the upstream point (vehicle indicated by ●) is newly detected.
【0061】これらの図6および図7に示されるデータ
に基づいてマッチングが行なわれ、図6の車両群(1)
〜(10)が下流地点まで移動する時間(旅行時間)が
判定される。Matching is performed based on the data shown in FIGS. 6 and 7, and the vehicle group (1) shown in FIG.
The time (travel time) for (10) to move to the downstream point is determined.
【0062】たとえば、個々の車両において考えてみる
と、図6の時刻t7 に上流地点を通過した車両(7)が
下流地点で検出された車両のどれに該当するかは、以下
のようにして判断される。For example, considering each vehicle, it can be determined as follows whether the vehicle (7) passing through the upstream point at time t 7 in FIG. 6 corresponds to the vehicle detected at the downstream point. Will be judged.
【0063】まず、以前に求められた上流地点と下流地
点との間の旅行時間を、上流地点で車両の検出を開始し
た時刻tu に加えることで基準時刻td を求める。次
に、基準時刻td に(t7 −tu )を加えることで、車
両(7)に対する期待時刻(下流地点を通過するであろ
うと考えられる時刻)を求める。First, the reference time t d is obtained by adding the travel time between the upstream point and the downstream point obtained previously to the time t u when the vehicle detection is started at the upstream point. Then, by adding the reference time t d a (t 7 -t u), determining an expected time for the vehicle (7) (time considered will pass through a point downstream).
【0064】この車両(7)に対する期待時刻の前後t
0 (t0 は所定の時間)の時間範囲内において所定の関
数を用いて、最も車両(7)に近いと考えられる車両を
決定する。ここでt0 は注目車両の上流地点および下流
地点の間の旅行時間の特性が平均的にどの程度ばらつく
かにより決定される。T before and after the expected time for this vehicle (7)
A vehicle that is considered to be closest to the vehicle (7) is determined using a predetermined function within a time range of 0 (t 0 is a predetermined time). Here, t 0 is determined by how much the characteristics of travel time between the upstream point and the downstream point of the vehicle of interest vary on average.
【0065】車両(7)に最も近いと考えられる車両を
決定するためには以下の処理が行なわれる。The following process is performed to determine the vehicle that is considered to be closest to the vehicle (7).
【0066】まず、時刻(td +(t7 −tu ))±t
0 の範囲において、注目車両(ここでは図6の車両
(7))に対応する候補車両を求める。これは、注目車
両の特徴量に比較的近い特徴量を有する車両を候補車両
とするものである。ただし、候補車両の数mが一定値m
0 台以上存在するような場合には、候補車両が多すぎて
信頼できる対応ができないものと考え、候補車両が1台
もない場合と同様に扱う。なお、ここでm0 は、特徴量
の検出誤差と注目車両の台数Nなどにより決定される。First, time (t d + (t 7 −t u )) ± t
In the range of 0 , a candidate vehicle corresponding to the target vehicle (here, vehicle (7) in FIG. 6) is obtained. In this, a vehicle having a characteristic amount relatively close to the characteristic amount of the vehicle of interest is set as a candidate vehicle. However, the number m of candidate vehicles is a constant value m
If there are 0 or more vehicles, it is considered that there are too many candidate vehicles and reliable handling is not possible, and it is handled in the same manner as when there is no candidate vehicle. Note that m 0 is determined here by the detection error of the feature amount and the number N of vehicles of interest.
【0067】そして、それぞれの候補車両において、注
目車両との特徴量のずれ(特徴量の差)xを求める。ま
た、それぞれの候補車両が下流地点で検出された時刻の
期待時刻からのずれyを求める。Then, for each candidate vehicle, the difference (feature amount difference) x between the feature amount and the target vehicle is calculated. Further, the deviation y of the time when each candidate vehicle is detected at the downstream point from the expected time is calculated.
【0068】そして、a|x|+b|y|の値の最も小
さい車両が、注目車両に最も近い車両であるとされ、処
理が行なわれる。なお、ここで変数aおよびbは所定の
定数である。Then, the vehicle having the smallest value of a | x | + b | y | is regarded as the vehicle closest to the vehicle of interest, and the processing is performed. Here, the variables a and b are predetermined constants.
【0069】1つの車両群(たとえば図6の(1)〜
(10))に含まれる注目車両であって、候補車両が存
在するもののそれぞれにおいて、a|x|+b|y|の
最小値が求められ、その平均値が、その基準時刻(ここ
ではtd )の評価値とされる。One vehicle group (eg, (1) to FIG. 6)
The minimum value of a | x | + b | y | is obtained for each of the target vehicles included in (10)) that have candidate vehicles, and the average value thereof is the reference time (here, t d ) Is evaluated value.
【0070】ただし、候補車両のない注目車両の数が一
定値n0 を超える場合には、その基準時刻においては車
両の対応づけができないものと判定し、評価値は無限大
とされる。ここでn0 は、Nと上流地点および下流地点
間の車両の流入出の確率などによりほぼ決定される。However, if the number of vehicles of interest without candidate vehicles exceeds a fixed value n 0 , it is determined that vehicles cannot be associated at the reference time, and the evaluation value is set to infinity. Here, n 0 is substantially determined by the probability of vehicle inflow and outflow between N and the upstream and downstream points.
【0071】たとえば、図8を参照して、上流地点にお
ける注目車両Aに対して下流地点の車両A、Cが候補車
両とされており、注目車両Cに対して下流地点の車両C
が候補車両とされており、上流地点における注目車両D
に対して下流地点の車両E、F、Gが候補車両とされて
おり、上流地点における注目車両Eに対して下流地点の
車両Eが候補車両とされている場合を想定すると、注目
車両A〜Eのそれぞれの候補車両の数mは、2、0、
1、3、1となる。また、候補車両のない注目車両の数
は1(注目車両Bのみ)となる。また、候補車両のある
注目車両の数nは4となる。For example, referring to FIG. 8, vehicles A and C at downstream points are considered as candidate vehicles with respect to vehicle A at the upstream point, and vehicle C at downstream points with respect to vehicle C of interest.
Is a candidate vehicle, and the target vehicle D at the upstream point
Assuming that the vehicles E, F, and G at the downstream point are candidate vehicles and the vehicle E at the downstream point is a candidate vehicle with respect to the target vehicle E at the upstream point, the target vehicles A to The number m of each candidate vehicle of E is 2, 0,
It becomes 1, 3, 1. In addition, the number of target vehicles without candidate vehicles is 1 (only the target vehicle B). Further, the number n of vehicles of interest having candidate vehicles is four.
【0072】基準時刻td は、図9のI〜Vに示される
ように少しずつずらされ、それぞれの基準時刻において
評価値が算出される。その中で最も評価値が良いもの
が、車両の到達した時刻と判定される。The reference time t d is gradually shifted as shown in I to V of FIG. 9, and the evaluation value is calculated at each reference time. The one with the best evaluation value is determined as the time when the vehicle arrives.
【0073】図10〜図12は交通管制センター100
において行なわれる処理を示すフローチャートである。
図を参照して、ステップS101においてシステムの初
期設定が行なわれる。この初期設定においては、注目車
両、特徴量、および処理周期などの条件設定が行なわれ
る。また、各種の定数などの設定が行なわれる。10 to 12 show the traffic control center 100.
3 is a flowchart showing a process performed in.
Referring to the figure, the system is initialized in step S101. In this initial setting, conditions such as the vehicle of interest, the characteristic amount, and the processing cycle are set. Also, various constants are set.
【0074】ステップS103において、交通管制セン
ター100は、現在の時刻を参照する。ステップS10
5で、参照された時刻に基づいて、現在が周期処理を開
始するタイミングであるかを判定する。YESになるま
で、ステップS103からの処理を繰返し行なう。In step S103, the traffic control center 100 refers to the current time. Step S10
At 5, it is determined whether or not the current timing is to start the periodic processing based on the referred time. Until YES, the processing from step S103 is repeated.
【0075】ステップS105でYESになると、ステ
ップS107において、上流地点で得られたデータに基
づき、最も新しい注目車両N台(ここではN=10とす
る)を選定する。これは具体的には、図6に示される車
両(1)〜(10)を選定するものである。If YES at step S105, at step S107, the latest N vehicles of interest (here, N = 10) are selected based on the data obtained at the upstream point. Specifically, the vehicle (1) to (10) shown in FIG. 6 is selected.
【0076】ステップS109において、注目車両
(1)〜(10)のそれぞれの通過時刻と特徴量とを検
出し、設定する。ステップS111で、基準時刻を順次
ずらし、下流地点で得られたデータとのマッチングを開
始する。たとえば、この基準時刻は初期状態においては
図7に示される基準時刻td であるものとする。In step S109, the passage times and the feature quantities of the vehicles of interest (1) to (10) are detected and set. In step S111, the reference times are sequentially shifted, and matching with the data obtained at the downstream point is started. For example, the reference time is assumed in the initial state is a reference time t d as shown in FIG.
【0077】ステップS113で選定された注目車両を
順次参照する。ステップS115で各注目車両の下流地
点での通過の期待時刻を算出する。ステップS117で
期待時刻の周辺(±t0 )を探索し、その注目車両に対
する候補車両を調査する。ステップS119で候補車両
が存在するかが判定され、YESであればステップS1
21へ進み、NOであればステップS113に戻り次の
注目車両の処理を行なう。The vehicle of interest selected in step S113 is sequentially referred to. In step S115, the expected time of passage of each vehicle of interest at the downstream point is calculated. In step S117, the area around the expected time (± t 0 ) is searched, and candidate vehicles for the vehicle of interest are searched. In step S119, it is determined whether or not there is a candidate vehicle, and if YES, step S1
If NO in step 21, the process returns to step S113 to process the next vehicle of interest.
【0078】ステップS121において、候補車両が一
定数以上であるかが判定され、YESであればステップ
S113へ戻り、NOであればステップS123へ進
む。In step S121, it is determined whether the number of candidate vehicles is a certain number or more. If YES, the process returns to step S113, and if NO, the process proceeds to step S123.
【0079】ステップS123において、各候補車両ご
とに注目車両からの特徴量のずれ量xと期待時刻からの
ずれyとを記録する。次に、ステップS125で候補車
両ごとにa|x|+b|y|の式により評価値を算出し
記録する。In step S123, the deviation amount x of the characteristic amount from the vehicle of interest and the deviation y from the expected time are recorded for each candidate vehicle. Next, in step S125, the evaluation value is calculated and recorded by the formula a | x | + b | y | for each candidate vehicle.
【0080】ステップS127で、各候補車両ごとに得
られた評価値の最小値を累計評価値に累計する。ステッ
プS129で、すべての注目車両について処理が終了し
たかが判定され、NOであれば、ステップS113へ戻
り次の注目車両の処理を開始する。YESであれば、ス
テップS131へ進む。In step S127, the minimum evaluation value obtained for each candidate vehicle is accumulated in the accumulated evaluation value. In step S129, it is determined whether the processing has been completed for all the target vehicles. If NO, the process returns to step S113 to start the processing of the next target vehicle. If YES, the process proceeds to step S131.
【0081】ステップS131で、上流地点と下流地点
とで対応のついた注目車両(候補車両のある注目車両)
の数nを参照する。ステップS133でその数が一定値
n0以下であるかが判定され、YESであればステップ
S157で評価値を無限大とする。また、NOであれ
ば、ステップS135で累計評価値を対応のついた注目
車両の数nで割る。そして、ステップS137で無限大
とされた評価値または累計評価値を対応のついた注目車
両の数nで割った値がその基準時刻における評価値とし
て記録される。At step S131, the target vehicle in which the upstream point and the downstream point are associated (the target vehicle with the candidate vehicle)
The number n of is referred to. In step S133, it is determined whether or not the number is equal to or less than the constant value n 0. If YES, the evaluation value is set to infinity in step S157. On the other hand, if NO, then in step S135 the cumulative evaluation value is divided by the corresponding number n of the target vehicles. Then, a value obtained by dividing the infinity evaluation value or the cumulative evaluation value in step S137 by the number n of the corresponding attention vehicles is recorded as the evaluation value at the reference time.
【0082】ステップS139で調査を行なうすべての
基準時刻について処理が終了したかが判定され、NOで
あればステップS111へ戻り、次の基準時刻における
マッチングが開始される。YESであれば、ステップS
141へ進む。In step S139, it is determined whether the processing is completed for all reference times to be investigated. If NO, the process returns to step S111 to start matching at the next reference time. If YES, step S
Proceed to 141.
【0083】ステップS141において、記録した基準
時刻ごとの評価値を参照する。ステップS143で評価
値が急に小さくなる時間帯があるかをチェックする。ス
テップS145で評価値が急に小さくなる時間帯がある
と判定されたのであれば、ステップS147へ進む。ス
テップS145でNOであれば、ステップS151へ進
み、前の処理周期までに計測された旅行時間の時系列デ
ータを参照する。ステップS153で計測された旅行時
間の変化の傾向を把握し、この周期における旅行時間を
推定する。ステップS155で推定された旅行時間を当
該周期の旅行時間として、処理を終了する。In step S141, the recorded evaluation value for each reference time is referred to. In step S143, it is checked whether there is a time zone in which the evaluation value suddenly decreases. If it is determined in step S145 that there is a time zone in which the evaluation value suddenly decreases, the process proceeds to step S147. If NO in step S145, the flow advances to step S151 to refer to the time series data of travel times measured up to the previous processing cycle. The tendency of the change in travel time measured in step S153 is grasped, and the travel time in this cycle is estimated. The process is terminated with the travel time estimated in step S155 as the travel time of the cycle.
【0084】ステップS147では、評価値が急に小さ
くなる時間帯が1箇所のみであるかが判定され、NOで
あればステップS151へ進む。YESであれば、ステ
ップS149で、評価値が最小となる基準時刻から当該
周期の旅行時間を決定し、処理を終了する。In step S147, it is determined whether there is only one time zone when the evaluation value suddenly decreases. If NO, the process proceeds to step S151. If YES, in step S149, the travel time of the cycle is determined from the reference time when the evaluation value is the minimum, and the process ends.
【0085】なお、ステップS143およびS145で
の判定は、得られた基準時刻ごとの評価値から、車両が
通過した可能性のある時間帯(複数の基準時刻)を選定
するものである。この場合、この可能性のある時間帯の
評価値が、すべての時間帯と比較して十分に小さい必要
がある。もしも十分に小さくないのであれば、この注目
車両列に対してはマッチングが不能であり、旅行時間の
計測ができないものとして、前の周期までの旅行時間の
データに基づき当該周期の旅行時間を求めるのである
(S151〜S155)。The determinations in steps S143 and S145 are to select a time zone (a plurality of reference times) in which the vehicle may have passed from the obtained evaluation values for each reference time. In this case, the evaluation value of this possible time zone needs to be sufficiently small compared to all the time zones. If it is not small enough, matching is not possible for this train of interest and travel time cannot be measured, and the travel time for that cycle is calculated based on the travel time data up to the previous cycle. (S151 to S155).
【0086】本実施の形態においては、このようにして
得られた可能性のある時間帯内で最も評価値の良い基準
時刻を選定し、その基準時刻に基づき旅行時間を決定す
るものである(S149)。In the present embodiment, the reference time having the best evaluation value within the time zone thus obtained is selected, and the travel time is determined based on the reference time ( S149).
【0087】たとえば、図13を参照して基準時刻をず
らしていったときに、ある特定の時間帯における評価値
が他の時間帯に比較してスティープに十分小さくなって
いる(急な谷ができている)ことがマッチングで得られ
た基準時刻を採用する条件である。For example, when the reference time is shifted with reference to FIG. 13, the evaluation value in a certain specific time zone is steeply smaller than that in other time zones (a steep valley is observed). It is a condition for adopting the reference time obtained by matching.
【0088】これに対し図14で示されるように評価値
の十分小さい時間帯がない場合(A)や、複数の同レベ
ルの谷がある場合(B)には、当該周期処理だけでの計
測は不十分であると判断し、それまでに時系列的に計測
した旅行時間などを総合評価することで、この周期にお
ける旅行時間を決定するものである。On the other hand, as shown in FIG. 14, when there is no time zone in which the evaluation value is sufficiently small (A) or when there are a plurality of valleys of the same level (B), the measurement is performed only by the periodic processing. Is determined to be insufficient, and the travel time in this cycle is determined by comprehensively evaluating travel time measured in time series up to that time.
【0089】以上のように、本実施の形態においてはマ
ッチングの評価基準に関与するデータとして、以下のデ
ータが用いられる。As described above, in the present embodiment, the following data are used as the data relating to the matching evaluation criteria.
【0090】(1) 個々の注目車両と、これに対応す
る候補車両との比較に関するデータ
特徴量のずれ(x)
期待時刻からのずれ(y)
候補車両の数(m台)
(2) 注目車両列を考慮したデータ
対応する候補車両が存在する注目車両の数(n台)
なお、上述のデータに基づいて、以下の式(1)で示さ
れる関数により各基準時刻ごとの評価値を求めるように
してもよい。(1) Data relating to comparison between each vehicle of interest and its corresponding candidate vehicle Deviation of feature amount (x) Deviation from expected time (y) Number of candidate vehicles (m) (2) Attention Data in consideration of vehicle sequence Number of vehicles of interest with corresponding candidate vehicles (n) Note that, based on the above data, the evaluation value for each reference time is obtained by the function shown in the following equation (1). You may do it.
【0091】[0091]
【数1】 [Equation 1]
【0092】なお、式(1)において、Σは注目車両に
おける総計を求めるための処理であり、minは候補車
両間の評価値を比較するための処理である。In the equation (1), Σ is a process for obtaining the total amount in the vehicle of interest, and min is a process for comparing the evaluation values between the candidate vehicles.
【0093】または、上述の式(1)に代えて、下記の
式(2)を用いてもよい。Alternatively, the following equation (2) may be used instead of the above equation (1).
【0094】[0094]
【数2】 [Equation 2]
【0095】なお、式(2)において、a,bは各変数
間の数値の調整を行なうための定数である。In the equation (2), a and b are constants for adjusting numerical values between variables.
【0096】[第2の実施の形態]第2の実施の形態に
おける道路交通管制システムの構成は、第1の実施の形
態と同じであるためここでの説明は繰返さない。第2の
実施の形態における道路交通管制システムでは、注目車
両の順位変化を考慮し、より詳細なマッチングを行なう
ことを特徴としている。すなわち、第2の実施の形態に
おける道路交通管制システムにおいてはマッチングに用
いるデータとして、以下に述べるデータが用いられる。[Second Embodiment] Since the configuration of the road traffic control system in the second embodiment is the same as that in the first embodiment, the description thereof will not be repeated here. The road traffic control system according to the second embodiment is characterized in that more detailed matching is performed in consideration of the change in the rank of the vehicle of interest. That is, in the road traffic control system according to the second embodiment, the data described below is used as the data used for matching.
【0097】(1) 個々の注目車両とこれに対応する
候補車両との比較に関するデータ
特徴量のずれ(x)
期待時刻からのずれ(y)
(2) 注目車両列を考慮したデータ
対応する候補車両が存在する注目車両の数(n台)
注目車両間の時刻ずれまたは、車両台数のずれ(y
2 )
注目車両の順位変化(z)
図15は、注目車両の順位変化を説明するための図であ
る。図において、A〜Fは注目車両を、○は注目車両で
ない車両を示している。上流地点において、注目車両A
〜Fのそれぞれの順位は1番目〜6番目であったとす
る。(1) Data relating to comparison between each vehicle of interest and candidate vehicle corresponding thereto Deviation of feature amount (x) Deviation from expected time (y) (2) Data considering the train of targeted vehicle Corresponding candidates Number of target vehicles in which vehicles exist (n) Time difference between target vehicles or difference in the number of vehicles (y
2 ) Rank change of the vehicle of interest (z) FIG. 15 is a diagram for explaining the rank change of the vehicle of interest. In the figure, A to F indicate the vehicle of interest, and ∘ indicates a vehicle that is not the vehicle of interest. At the upstream point, attention vehicle A
It is assumed that the ranks of to F are the first to the sixth.
【0098】下流地点においては注目車両Bが検出され
ず、注目車両A,D,C,E,Fの順に検出が行なわれ
たものとする。すなわち、注目車両A,C,D,E,F
のそれぞれの順位は、1、3、2、4、5となる。これ
により、注目車両の順位変化Zは、A,C,D,E,F
のそれぞれで、0、0、2、1、1となる。It is assumed that the target vehicle B is not detected at the downstream point, but the target vehicles A, D, C, E, and F are detected in this order. That is, the target vehicles A, C, D, E, F
The respective rankings are 1, 3, 2, 4, and 5. As a result, the rank change Z of the vehicle of interest is A, C, D, E, F.
0, 0, 2, 1, 1, respectively.
【0099】図16〜図18は、第2の実施の形態にお
ける道路交通管制システムが行なう処理を示すフローチ
ャートである。以下にこのフローチャートが図10〜図
12に示されるフローチャートと異なる点について説明
する。16 to 18 are flowcharts showing the processing performed by the road traffic control system according to the second embodiment. Differences between this flowchart and those shown in FIGS. 10 to 12 will be described below.
【0100】まず、図16の注目車両の通過時刻と特徴
量との設定処理(S209)の後に注目車両間の車両台
数を判定し設定する処理(S210)が行なわれる。こ
れは、具体的には注目車両間の時刻のずれ(y2 )を求
めるために行なうものである。First, after the process of setting the passing time and the feature amount of the vehicle of interest in FIG. 16 (S209), the process of determining and setting the number of vehicles between the vehicle of interest (S210) is performed. This is specifically performed to obtain the time difference (y 2 ) between the vehicles of interest.
【0101】また、図18のステップS247で1箇所
のみ評価値が急に小さくなる時間帯があると判定された
ときに、ステップS257からの処理が行なわれる。こ
れは、評価値が急に小さくなると判定された時間帯にお
いて、基準時刻を順次ずらしながらより詳細なマッチン
グを行なうものである。When it is determined in step S247 in FIG. 18 that there is a time zone in which the evaluation value suddenly decreases at only one location, the processing from step S257 is performed. This is to perform more detailed matching while sequentially shifting the reference time in the time zone in which it is determined that the evaluation value suddenly decreases.
【0102】ステップS257で基準時刻をずらしなが
らマッチングを開始する処理が行なわれる。ステップS
259で、各注目車両および各候補車両のデータを読出
す。In step S257, the process of starting the matching is performed while shifting the reference time. Step S
At 259, the data of each target vehicle and each candidate vehicle is read.
【0103】ステップS261で以下の式(3)または
(4)によりその基準時刻における評価値を算出する処
理が行なわれる。In step S261, the process of calculating the evaluation value at the reference time is performed by the following equation (3) or (4).
【0104】[0104]
【数3】 [Equation 3]
【0105】なお、式(3)および(4)において、変
数a,b,c,dは各変数間の数値の調整を行なうため
の定数である。In the expressions (3) and (4), the variables a, b, c and d are constants for adjusting the numerical values among the variables.
【0106】ステップS263において、すべての候補
車両について処理が終了したかが判定され、NOであれ
ばステップS259へ進み、YESであればステップS
265へ進む。In step S263, it is determined whether or not the processing has been completed for all candidate vehicles. If NO, the process proceeds to step S259, and if YES, step S259.
Proceed to 265.
【0107】ステップS265において、すべての調査
すべき基準時刻について処理が終了したかが判定され、
NOであればステップS257へ戻り、YESであれば
ステップS267へ進む。In step S265, it is determined whether the processing has been completed for all reference times to be investigated,
If NO, the process returns to step S257, and if YES, the process proceeds to step S267.
【0108】ステップS267において、評価値が最小
の基準時刻から、当該周期の旅行時間が決定される。In step S267, the travel time of the cycle is determined from the reference time with the smallest evaluation value.
【0109】このように本実施の形態においては、評価
値が急に小さくなる時間帯についてさらに詳細にマッチ
ングが行なわれるため、より正確な旅行時間の決定が可
能となる。As described above, in the present embodiment, more detailed matching is performed in the time zone in which the evaluation value suddenly decreases, so that the travel time can be determined more accurately.
【0110】なお、本実施の形態においては、評価値が
急に小さくなる時間帯のみにおいて詳細なマッチングを
行なうこととしたが、すべての基準時刻において詳細な
マッチングを行なってもよい。In the present embodiment, detailed matching is performed only in the time zone when the evaluation value suddenly decreases, but detailed matching may be performed at all reference times.
【0111】[第3の実施の形態]図19は本発明の第
3の実施の形態における道路交通管制システムの構成を
示す図である。図を参照して、本実施の形態において
は、交通情報収集装置200が道路に設けられたループ
式車両感知器(コイル)231a,231b,233
a,233bから構成される。[Third Embodiment] FIG. 19 is a diagram showing the structure of a road traffic control system according to a third embodiment of the present invention. Referring to the figure, in the present embodiment, traffic information collecting device 200 is a loop type vehicle detector (coil) 231a, 231b, 233 provided on a road.
a, 233b.
【0112】この実施の形態においては、ループ式車両
感知器により上流地点と下流地点において車両の通過時
刻が求められる。また、車両の特徴量として車速と車長
とが求められる。In this embodiment, the passing time of the vehicle is obtained at the upstream point and the downstream point by the loop type vehicle detector. Further, the vehicle speed and the vehicle length are required as the characteristic quantities of the vehicle.
【0113】たとえば、ループ式車両感知器233aま
たは233bを第1ループ、ループ式車両感知器231
aまたは231bを第2ループとすると、車両が上流地
点または下流地点を通過したときには、図20に示され
るパルスが第1または第2ループで発生する。For example, the loop type vehicle detector 233a or 233b is used as the first loop, the loop type vehicle detector 231.
When a or 231b is the second loop, the pulse shown in FIG. 20 is generated in the first or second loop when the vehicle passes the upstream point or the downstream point.
【0114】時刻t1 は第1ループのパルスの立上がり
点、時刻t2 は立下がり点を示している。また、時刻t
3 は第2ループのパルスの立上がり点を、時刻t4 は立
下がり点を示している。Time t 1 shows the rising point of the pulse of the first loop, and time t 2 shows the falling point. Also, at time t
3 indicates the rising point of the pulse of the second loop, and time t 4 indicates the falling point.
【0115】これらの時刻t1 〜t4 は車両が図21に
示されるような位置にあることを示している。すなわ
ち、時刻t1 は車両Vが第1ループに差しかかった時点
を示し、時刻t2 は車両Vが第1ループを通り過ぎた時
点を示す。また、時刻t3 は車両Vが第2ループに差し
かかった時点を示し、時刻t4 は車両Vが第2ループを
通り過ぎた時点を示す。These times t 1 to t 4 indicate that the vehicle is in the position as shown in FIG. That is, time t 1 indicates the time when the vehicle V is approaching the first loop, and time t 2 indicates the time when the vehicle V has passed the first loop. Further, time t 3 indicates the time when the vehicle V approaches the second loop, and time t 4 indicates the time when the vehicle V passes the second loop.
【0116】ここで、ループ式車両感知器の直径をrl
とし、車両の長さをlv とし、第1および第2ループ式
車両感知器の間の距離をll とし、車両Vの速度をvと
すると、
v=ll/(t3−t1) …(7)
lv={v(t2−t1)−rl}/2 …(8)
の関係が成り立つ。これにより、車両の特徴量として車
速と車長とを求めることができる。そして、第1および
第2の実施の形態と同様に、旅行時間を求めることがで
きる。Here, let the diameter of the loop type vehicle sensor be r l
And the length of the vehicle and l v, and the distance between the first and second loop vehicle detectors and l l, the velocity of the vehicle V and v, v = l l / ( t 3 -t 1 ) (7) l v = {v (t 2 −t 1 ) −r l } / 2 (8) holds. As a result, the vehicle speed and the vehicle length can be obtained as the characteristic amounts of the vehicle. Then, similarly to the first and second embodiments, the travel time can be calculated.
【0117】なお、本実施の形態においては複数の特徴
量をマッチングに用いているため、特徴量のずれ(x)
の値としてベクトルを用いる必要がある。また、式
(2)に代えて以下の式(9)を、式(4)に代えて式
(10)を用いるようにするとよい。Since a plurality of feature amounts are used for matching in this embodiment, the feature amount shift (x)
It is necessary to use a vector as the value of. Further, the following formula (9) may be used instead of the formula (2), and the formula (10) may be used instead of the formula (4).
【0118】[0118]
【数4】 [Equation 4]
【0119】なお、これらの式においてxT は、ベクト
ルxの転置を示す。
[実際のフィールドデータの例]以下に、参考のために
特徴量として車長のみを選定したときの、上流地点と下
流地点における実際に得られたフィールドデータの例を
示す。In these equations, x T represents the transpose of the vector x. [Example of Actual Field Data] Below is shown an example of field data actually obtained at the upstream point and the downstream point when only the vehicle length is selected as a feature amount for reference.
【0120】図22は、上流地点(首都高速道路3号線
渋谷ランプ手前)における特徴量の検出結果と時刻との
関係を示すグラフであり、図23は下流地点(首都高速
道路3号線六本木)における特徴量と時刻との関係を示
すグラフである。これらの上流地点と下流地点との間に
は渋谷オンランプ、渋谷オフランプ、および高樹町オン
ランプが存在する。また、このデータは平日の重渋滞時
の走行車線から得られたものであり、大型トラックのデ
ータも多い。また、上流地点と下流地点の間の距離は4
km弱である。FIG. 22 is a graph showing the relationship between the detection result of the feature amount and the time at the upstream point (in front of the Shibuya ramp on the Metropolitan Expressway Line 3), and FIG. 23 is at the downstream point (Roppongi on the Metropolitan Expressway Line 3). It is a graph which shows the relationship between a feature-value and time. Shibuya on-ramp, Shibuya off-ramp, and Takagi-machi on-ramp exist between these upstream points and downstream points. In addition, this data was obtained from the driving lane during heavy traffic on weekdays, and there are many data for large trucks. The distance between the upstream and downstream points is 4
It is a little less than km.
【0121】図を参照してわかるように、一見して車長
の長い車両(大型車両)のパターンマッチングが容易で
あることがわかる。また、この場合には、特徴量の検出
精度が多少悪くても、高精度で旅行時間の計測を行なう
ことができるであろうと考えられる。As can be seen from the figure, it is apparent that pattern matching of a vehicle having a long vehicle length (large vehicle) is easy at first glance. Further, in this case, it is considered that the travel time can be measured with high accuracy even if the detection accuracy of the feature amount is somewhat poor.
【0122】元々都市内の高速道路においては、大型車
は分岐部や一般道に降りるオフランプ以外では、車線変
更が少なく、他の大型車を追い越す確率も少ない。ま
た、重渋滞時には、特に車線変更が少ないと考えられる
ため、場所が同じであるならば大型車による検出を行な
った方が旅行時間の計測精度が向上すると考えられる。Originally, on an expressway in a city, a large vehicle does not change lanes except an off-ramp that goes down to a branch or an ordinary road, and the probability of overtaking other large vehicles is small. Further, it is considered that the number of lane changes is particularly small during heavy traffic congestion. Therefore, if the location is the same, it is considered that the detection accuracy of a large vehicle improves the accuracy of travel time measurement.
【0123】また、高速道路の分岐部の手前や、流出交
通量の多いオフランプの手前、流入交通量の多いオンラ
ンプの手前では、車線変更が多く交通が乱れるため、計
測地点としては好ましくない。また、休日は大型車の走
行確率がかなり低いため、計測を行なうには好ましくな
い。この場合には、計測単位を長くすることも考えられ
るが、車両の特徴量の検出精度が良ければ、または採用
する特徴量の種類を複数にすればこのような計測条件が
悪い場合でも、十分に旅行時間を検出することが可能と
なるかもしれない。In addition, before the branching point of the expressway, before the off-ramp with a lot of outflow traffic, and before the on-ramp with a lot of inflow traffic, the lane changes are often disturbed and the traffic is unfavorable as a measurement point. Also, on holidays, the running probability of large vehicles is quite low, which is not desirable for measurement. In this case, it is conceivable to lengthen the unit of measurement, but if the detection accuracy of the feature quantity of the vehicle is good, or if there are multiple types of feature quantities to be adopted, even if such measurement conditions are bad It may be possible to detect travel time.
【0124】都市間高速道路における計測では、上流地
点および下流地点の間の距離が長くなると考えられ(数
km〜10km程度)、注目車両の構成が変化しやすく
なると考えられる。しかしながら、都市間高速道路にお
いては、流入出部は高々1つずつであり、その流入出の
確率もそれほど高くないと考えられること、および大型
車の走行確率が非常に高いことから、上述のように大型
車の走行特性を考慮したロジックを採用すれば問題なく
旅行時間が計測できるものであると考えられる。In the measurement on the intercity expressway, it is considered that the distance between the upstream point and the downstream point is long (about several kilometers to 10 km), and the configuration of the vehicle of interest is likely to change. However, on an inter-city expressway, there is at most one inflow and outflow, and it is considered that the probability of inflow and outflow is not so high, and the running probability of large vehicles is very high. It is considered that the travel time can be measured without any problem by adopting a logic that considers the driving characteristics of a large vehicle.
【0125】ただし、交通量が多くなり、走行車線また
は追越し車線で渋滞が始まり出した時間帯では、一般的
には車両の車線変更が多くなり、大型車両がどの程度こ
れに寄与するかが旅行時間の検出精度に多少影響する。
ただし、大型車は普通車以上に自分の走行する車線を維
持し、車線変更してもすぐに元の車線に戻ろうとする傾
向があると考えられるため、大型車を用いた検出を行な
うことが旅行時間の検出精度を高める上で好都合であ
る。However, in the time zone when the traffic volume becomes large and the traffic lane or the overtaking lane starts to become congested, the lane change of the vehicle generally becomes large, and how much the large vehicle contributes to the travel It has some influence on the accuracy of time detection.
However, large vehicles are more likely to maintain their own lanes than ordinary vehicles and tend to return to their original lanes immediately after changing lanes. This is convenient for improving the detection accuracy of travel time.
【0126】また、普通道路に対しては、一般的には上
流地点と下流地点との間(2km程度を想定)における
車両の流入出量が多い。したがって、大型車がどの程度
右左折せずに直線的に走行するかという走行特性の分布
と、マッチング確率の限界条件とが計測精度に関連す
る。Further, with respect to the ordinary road, in general, there is a large amount of vehicle inflow and outflow between the upstream point and the downstream point (assuming about 2 km). Therefore, the distribution of the traveling characteristics of how much a large-sized vehicle travels straight without turning right and left and the limit condition of the matching probability are related to the measurement accuracy.
【0127】[第4の実施の形態]図24は、本発明の
第4の実施の形態における道路交通管制システムの構成
を示す図である。図を参照して、本実施の形態において
は交通情報収集装置200が、道路に設けられたカメラ
251a,251bから構成される。[Fourth Embodiment] FIG. 24 is a diagram showing the structure of a road traffic control system according to a fourth embodiment of the present invention. Referring to the figure, in the present embodiment, traffic information collection device 200 is configured with cameras 251a and 251b provided on the road.
【0128】この実施の形態においては、カメラ251
a,251bにより上流地点と下流地点において車両の
通過時刻が求められる。また、車両の特徴量として車
長、車幅、車高、車速、車両の色、その他のデータが求
められる。In this embodiment, the camera 251
The passing times of the vehicle are obtained at the upstream point and the downstream point by a and 251b. Further, vehicle length, vehicle width, vehicle height, vehicle speed, vehicle color, and other data are obtained as the characteristic amount of the vehicle.
【0129】これらの複数の特徴量またはその中の単一
の特徴量に基づいて、第1の実施の形態および第2の実
施の形態と同様に車両群のマッチングが行なわれ、旅行
時間が決定される。On the basis of these plurality of characteristic quantities or a single characteristic quantity among them, vehicle group matching is performed as in the first and second embodiments, and the travel time is determined. To be done.
【0130】[第5の実施の形態]図25は、本発明の
第5の実施の形態における道路交通管制システムの構成
を示すブロック図である。図を参照して、本実施の形態
においては図1に示される道路交通管制システムと比較
して、交通情報収集装置200として音声認識装置が採
用されている。[Fifth Embodiment] FIG. 25 is a block diagram showing the structure of a road traffic control system according to the fifth embodiment of the present invention. Referring to the drawings, in the present embodiment, a voice recognition device is adopted as traffic information collecting device 200, as compared with the road traffic control system shown in FIG.
【0131】図26は、本実施の形態における道路交通
管制システムの構成を示す図である。図を参照して、交
通情報収集装置200は道路Rに設けられたマイク27
1a,271bとマイクからの音声を処理する一次処理
装置(音声認識装置)272a,272bとから構成さ
れる。マイク271a,271bによる音声から上流地
点と下流地点において車両の通過時刻が求められる。ま
た、車両の特徴量として車両が通行したときの音声が求
められる。FIG. 26 is a diagram showing the structure of the road traffic control system in the present embodiment. Referring to the figure, the traffic information collecting device 200 is provided with a microphone 27 provided on a road R.
1a and 271b and primary processing devices (speech recognition devices) 272a and 272b that process voice from a microphone. The passing time of the vehicle is obtained at the upstream point and the downstream point from the voices from the microphones 271a and 271b. In addition, a voice when the vehicle passes is required as a feature amount of the vehicle.
【0132】交通管制センター100においては、車両
の走行音(エンジン音、風切り音、タイヤ音など)から
周波数特性(周波数スペクトル)を認識し、その周波数
特性を特徴量としてマッチングを行なう。In the traffic control center 100, the frequency characteristic (frequency spectrum) is recognized from the running sound of the vehicle (engine sound, wind noise, tire sound, etc.), and matching is performed using the frequency characteristic as a feature amount.
【0133】本実施の形態においては車両が走行すると
きの音声によりマッチングを行なうことができるため、
精度よくかつ効率的に旅行時間を算出することができ
る。In the present embodiment, since the matching can be performed by the voice when the vehicle is running,
The travel time can be calculated accurately and efficiently.
【0134】[第6の実施の形態]第6の実施の形態に
おける道路交通管制システムの外観は、図5と同様であ
る。本実施の形態においては、図5の超音波式車両感知
器201a,201bに代えて、光型車両感知器が用い
られる。光型車両感知器により、上流地点と下流地点と
における車両の通過時刻が求められる。[Sixth Embodiment] The external appearance of a road traffic control system according to the sixth embodiment is the same as that shown in FIG. In the present embodiment, an optical vehicle detector is used instead of the ultrasonic vehicle detectors 201a and 201b of FIG. The optical vehicle detector determines the passing time of the vehicle at the upstream point and the downstream point.
【0135】また、車両の特徴量として、車高が求めら
れる。この特徴量に基づいてマッチングが行なわれる。Further, the vehicle height is obtained as the characteristic amount of the vehicle. Matching is performed based on this feature amount.
【0136】[第7の実施の形態]第7の実施の形態に
おける道路交通管制システムの外観は、図5と同様であ
る。本実施の形態においては、図5の超音波式車両感知
器201a,201bに代えて、マイクロ波型車両感知
器が用いられる。[Seventh Embodiment] The external appearance of a road traffic control system according to the seventh embodiment is the same as that shown in FIG. In the present embodiment, a microwave type vehicle detector is used instead of the ultrasonic type vehicle detectors 201a and 201b in FIG.
【0137】マイクロ波型車両感知器により、上流地点
と下流地点とにおける車両の通過時刻が求められる。The microwave type vehicle detector determines the passing time of the vehicle at the upstream point and the downstream point.
【0138】また、車両の特徴量として、ドップラー効
果により得られた車速と、車高とを求めることができ
る。また、ループ式車両感知器を用いた場合と同様に、
特徴量として車長を求めることもできる。すなわち、車
両の先頭が車両感知器に差しかかることで、車両感知器
の出力がオンになったときから、車両の後部が車両感知
器を通り過ぎることで、車両感知器の出力がオフになっ
たときまでの時間を求め、その時間と車速とから車長を
求めるものである。Further, the vehicle speed and the vehicle height obtained by the Doppler effect can be obtained as the characteristic amount of the vehicle. Also, as with the case of using the loop type vehicle detector,
The vehicle length can also be obtained as a feature amount. In other words, the output of the vehicle detector turned off when the output of the vehicle detector turned on because the front of the vehicle approached the vehicle detector, and the output of the vehicle detector turned off when the rear part of the vehicle passed the vehicle detector. The time until time is obtained, and the vehicle length is obtained from the time and the vehicle speed.
【0139】[第8の実施の形態]上述の実施の形態で
は、一群の車両の情報のマッチングを行なうことで旅行
時間を算出することとしたが、上流地点と下流地点とで
車両のナンバープレートを識別することで、車両が上流
地点から下流地点へ移動する時間(旅行時間)を算出し
てもよい(ナンバープレートマッチング)。[Eighth Embodiment] In the above-described embodiment, the travel time is calculated by matching the information of a group of vehicles. However, the vehicle license plate is used at the upstream point and the downstream point. By identifying, the time (travel time) that the vehicle travels from the upstream point to the downstream point may be calculated (license plate matching).
【0140】[第9の実施の形態]また、図27に示さ
れるように車両Vから地上システム201a,201b
に送られるアップリンク情報に基づいて旅行時間を算出
してもよい。すなわち、車両と地上システムとの間で光
ビーコンなどの双方向通信ができる装置を用い、上流地
点と下流地点において車両からのアップリンク情報が得
られた時間を測定し、その時間差から旅行時間を算出し
てもよい。[Ninth Embodiment] As shown in FIG. 27, the vehicle V to the ground systems 201a and 201b are connected.
The travel time may be calculated based on the uplink information sent to. That is, using a device capable of two-way communication such as an optical beacon between the vehicle and the ground system, measure the time when the uplink information from the vehicle was obtained at the upstream point and the downstream point, and calculate the travel time from the time difference. It may be calculated.
【0141】[上述の実施の形態の変形例]なお、上述
の実施の形態においては、上流地点の通過車両を基準に
して、下流地点の通過車両とのマッチングを行なうこと
としたが、これに代えて逆に、下流地点の通過車両を基
準にして、上流地点の過去の通過車両とのマッチングを
行なうこととしてもよい。このようにすると、車両が下
流地点で検出されることを待つ必要がなくなり、リアル
タイムな処理が可能となる。[Modification of the Embodiment] In the above-described embodiment, the passing vehicle at the upstream point is used as a reference for matching with the passing vehicle at the downstream point. Instead, conversely, the passing vehicle at the downstream point may be used as a reference to match the past passing vehicle at the upstream point. By doing so, it is not necessary to wait for the vehicle to be detected at the downstream point, and real-time processing becomes possible.
【0142】また、第3および第4の実施の形態におい
て、車長を特徴量として検出することとしたが、マッチ
ング処理の性能を高めるため、マッチングの対象を比較
的出現頻度の少ない車長を有する車両に限定すると、効
率的である。具体的には、車長が一定値以上である車両
(たとえば大型トラックなど)または一定値以下の車両
(たとえば軽自動車など)を注目車両とするとよい。In addition, in the third and fourth embodiments, the vehicle length is detected as the feature amount. However, in order to improve the performance of the matching process, the matching target is set to a vehicle length with a relatively low frequency of appearance. It is efficient to limit to the vehicles that have. Specifically, a vehicle having a vehicle length equal to or greater than a certain value (for example, a large truck) or a vehicle having a vehicle length less than or equal to a certain value (such as a light vehicle) may be a vehicle of interest.
【0143】なお、装置を起動させたときにおいては、
評価の対象となる基準時刻の範囲を十分に大きくとるよ
うにし、前周期に計測した旅行時間と、1周期に変動す
る旅行時間の最大値とを基準にして、評価の対象とする
基準時刻の範囲を狭めるようにしてもよい。When the device is activated,
The range of the reference time to be evaluated is set to be sufficiently large, and the travel time measured in the previous cycle and the maximum value of the travel time that fluctuates in one cycle are used as a reference to determine the reference time to be evaluated. The range may be narrowed.
【0144】また、評価値に基づいて、算出された旅行
時間の信頼度(平均からのばらつき誤差)を算出するよ
うにしてもよい。The reliability of the calculated travel time (variation error from the average) may be calculated based on the evaluation value.
【0145】さらに、旅行時間を計測する周期は、渋
滞、非渋滞など、交通状態の変化に対応して変更するよ
うにしてもよい。Further, the cycle of measuring the travel time may be changed in response to changes in traffic conditions such as congestion and non-congestion.
【0146】また、旅行時間を計測する周期は、通過す
る注目車両の数の全体の車両数に対する割合で変更する
ようにしてもよい。Further, the cycle of measuring the travel time may be changed by the ratio of the number of passing vehicles of interest to the total number of vehicles.
【0147】また、旅行時間を計測する周期は、上流地
点と下流地点との間で計測の対象となる道路に流入する
車両の数または対象道路から流出する車両の数の、対象
道路を走行する車両の数に対する割合で変更するように
してもよい。In addition, the travel time is measured on the target road by the number of vehicles flowing into the road to be measured between the upstream point and the downstream point or the number of vehicles flowing out of the target road. You may make it change with the ratio with respect to the number of vehicles.
【0148】また、旅行時間を計測する周期は、上流地
点と下流地点との間の距離で変更するようにしてもよ
い。The cycle of measuring the travel time may be changed according to the distance between the upstream point and the downstream point.
【0149】さらに、第1〜第9の実施の形態で説明し
た処理を計測の対象となる道路の車線ごとに行なうよう
にしてもよい。Furthermore, the processing described in the first to ninth embodiments may be performed for each lane of the road to be measured.
【0150】なお、上述の道路交通管制システムにおい
ては、交通情報収集装置200から得られた情報を、交
通管制センター100に送信し、交通管制センター10
0で旅行時間などの計測処理を行なうこととしたが、交
通情報収集装置200の間で情報をやり取りして、交通
情報収集装置200において旅行時間の計測処理などを
行なってもよい。また、別途路上に設置した分散処理装
置で処理を行なってもよい。In the above-mentioned road traffic control system, the information obtained from the traffic information collecting device 200 is transmitted to the traffic control center 100, and the traffic control center 10
Although the travel time and the like are measured at 0, information may be exchanged between the traffic information collecting devices 200 and the travel time may be measured by the traffic information collecting device 200. Further, the processing may be performed by a distributed processing device separately installed on the road.
【0151】また、情報の伝送は、専用有線回線を用い
てもよいし、公衆回線を用いてもよいし、無線回線を用
いてもよい。The information may be transmitted by using a dedicated wired line, a public line or a wireless line.
【0152】なお、複数種類の特徴量をマッチングに用
いるときには、特徴量のそれぞれに重み付けを行なって
もよい。When using a plurality of types of feature amounts for matching, each feature amount may be weighted.
【0153】なお、実施の形態においては期待時刻から
のずれをマッチングで用いたが、これに代えて、期待時
刻からの車両台数のずれを用いてもよい。Although the deviation from the expected time is used for matching in the embodiment, the deviation of the number of vehicles from the expected time may be used instead.
【0154】また、たとえば超音波式センサと光型車両
感知器とは両方とも車高を求めることができる。また、
ループ式センサとマイクロ波型車両感知器とは両者とも
車長を求めることができる。さらに、カメラ(画像入力
装置)は車高および車長を求めることができる。このよ
うに、異なるセンサでも同じ特徴量を収集することがで
きるため、上流地点と下流地点とにおいて異なるセンサ
を用いても、マッチングを行なうことが可能である。In addition, for example, both the ultrasonic type sensor and the optical type vehicle detector can determine the vehicle height. Also,
Both the loop type sensor and the microwave type vehicle detector can determine the vehicle length. Further, the camera (image input device) can determine the vehicle height and the vehicle length. In this way, different sensors can collect the same feature amount, so that matching can be performed even if different sensors are used at the upstream point and the downstream point.
【0155】なお、算出された旅行時間の信頼度を算出
するようにしてもよい。これは、マッチングが終わり、
最終的に旅行時間が求められたときに、同時にその旅行
時間の信頼度を求めるものである。たとえば、最終的に
求められた旅行時間をTdとし、それに対する各車両の
時刻ずれ(あるいは台数ずれ)をyi とすると、信頼度
V(y)はそのばらつきに相当し、以下の式(11)で
表わされる。The reliability of the calculated travel time may be calculated. This is the end of matching,
When the travel time is finally obtained, the reliability of the travel time is also obtained at the same time. For example, if the travel time finally obtained is Td and the time difference (or the number of vehicles) of each vehicle with respect to it is y i , the reliability V (y) corresponds to the variation, and the following equation (11) ).
【0156】[0156]
【数5】 [Equation 5]
【0157】なお、式(11)において、nは、車両の
台数を示す。式(11)で求められた信頼度が小さいほ
ど、信頼度は高い(信頼できる)とみなされる。In the equation (11), n indicates the number of vehicles. The smaller the reliability obtained by the equation (11), the higher the reliability is (reliable).
【0158】[実施の形態における効果]上述の実施の形
態においては従来技術と比較して以下の有利な効果を奏
する。[Effects of the Embodiment] The above-described embodiments have the following advantageous effects as compared with the related art.
【0159】(1) 上流地点と下流地点との車群にお
いて各車両の曖昧な特徴量から、車両群全体としてのマ
ッチングの評価基準を設定しているため、流入出交通量
や追越しが多い場合でも車両群の対応づけが可能とな
る。また、これにより個別の車両の一致性が確定できな
くても、平均的な旅行時間という意味では高精度の計測
値が得られる。(1) In the case where there is a large amount of inflow / outflow traffic or overtaking because the matching evaluation criteria for the entire vehicle group are set based on the ambiguous characteristic amount of each vehicle in the vehicle group of the upstream point and the downstream point. However, it becomes possible to associate vehicle groups. Further, even if the matching of the individual vehicles cannot be determined, highly accurate measurement values can be obtained in terms of average travel time.
【0160】(2) 特徴量としては、大型車、小型車
の車種というような大雑把な数値ではなく、アナログ的
な数値で表わされる量を用いるため、測定精度の向上を
図ることができる。(2) Since the characteristic amount is not a rough numerical value such as a large vehicle type or a small vehicle type, but an analog numerical value, the measurement accuracy can be improved.
【0161】(3) 評価基準として、特徴量のずれお
よび基準時刻からのずれを主体として考えるため、高精
度な測定が可能である。(3) Since the evaluation criteria mainly consider the deviation of the feature amount and the deviation from the reference time, highly accurate measurement is possible.
【0162】(4) マッチングの効果を高めるため、
普通車の特徴量などのように出現頻度の高い車両はマッ
チングの対象から外しているため、精度の良い計測が可
能である。(4) To enhance the matching effect,
Vehicles that have a high frequency of appearance, such as feature quantities of ordinary vehicles, are excluded from the matching target, and therefore accurate measurement is possible.
【0163】(5) 旅行時間の計測とともに、その信
頼度も算出するようにすると、システムとして得られた
値を利用しやすくなる。(5) If the reliability of the travel time is calculated along with the measurement of the travel time, the value obtained by the system can be used easily.
【0164】(6) 第5の実施の形態のように画像処
理装置を用いると、曖昧な特徴量を複数抽出することが
できる。そして全体的な車両群としてのマッチングを行
なうことで、より計測精度を向上することができる。(6) By using the image processing apparatus as in the fifth embodiment, a plurality of ambiguous feature quantities can be extracted. Then, by performing matching as the entire vehicle group, it is possible to further improve the measurement accuracy.
【0165】[第10の実施の形態]本実施の形態にお
ける道路交通管制システムは、第1〜第9の実施の形態
のようにして得られた所定区間内の旅行時間のデータを
用いて、車両の追跡を行なう。[Tenth Embodiment] The road traffic control system in this embodiment uses the travel time data in a predetermined section obtained as in the first to ninth embodiments, Track the vehicle.
【0166】図28は、本実施の形態における道路交通
管制システムの構成を示す図である。図を参照して、道
路交通管制システムが、交通管制センター100と、交
通情報収集装置200と、交通情報提供装置300と、
CRT400とから構成されるのは、第1〜第5の実施
の形態と同様である。FIG. 28 is a diagram showing the structure of the road traffic control system in the present embodiment. Referring to the figure, a road traffic control system includes a traffic control center 100, a traffic information collecting device 200, a traffic information providing device 300,
The configuration including the CRT 400 is the same as in the first to fifth embodiments.
【0167】但し、本実施の形態においては道路交通管
制システムに、追跡する車両(特定車両)に関するデー
タを入力するための入力装置401が設けられている。However, in the present embodiment, the road traffic control system is provided with an input device 401 for inputting data on a vehicle (specific vehicle) to be tracked.
【0168】たとえば、入力装置401をマウスやデジ
タイザなどで構成し、交通情報収集装置200にカメラ
を含ませると、CRT400に道路とその上を通過する
車両の画像とを表示させ、その中から追跡したい車両を
操作者が指示することができる。For example, when the input device 401 is composed of a mouse or a digitizer and the traffic information collecting device 200 includes a camera, the CRT 400 displays a road and an image of a vehicle passing on the road, and traces from the road. The operator can instruct which vehicle he / she wants.
【0169】また、入力装置401により操作者からそ
の車両の特徴量(車高、車長、車幅、色、濃淡、車色ま
たは濃淡のバランス、模様、形状の1つまたは複数)を
入力するようにして、その車両を追跡することもでき
る。Further, the operator inputs the characteristic amount of the vehicle (vehicle height, vehicle length, vehicle width, color, shade, balance of vehicle color or shade, one or a plurality of patterns, shapes) by the input device 401. Thus, the vehicle can be tracked.
【0170】また、複数の特徴量のデータをCRT40
0に表示させ、この中から操作者が追跡したい車両の特
徴量を指示するようにしてもよい。また、交通情報収集
装置200によって得られた車両の特徴量のデータをC
RT400に表示させ、操作者にその中から追跡したい
車両の特徴量を指示させるようにしてもよい。In addition, the data of a plurality of feature quantities is converted into CRT40.
Alternatively, the operator may indicate the characteristic amount of the vehicle to be tracked, and the characteristic amount of the vehicle may be displayed. In addition, the data of the characteristic amount of the vehicle obtained by the traffic information collecting device 200 is C
It may be displayed on the RT400 and the operator may be instructed from the feature quantity of the vehicle to be traced.
【0171】さらに、CRT400に車両を表示すると
き、その画像にその車両の特徴量を表示するようにして
もよい。このとき、車両の探索を行なう時間が限られて
いるときには、その時間内においてのみ特徴量を表示す
るようにすると効果的である。Further, when the vehicle is displayed on the CRT 400, the characteristic amount of the vehicle may be displayed on the image. At this time, when the time for searching for the vehicle is limited, it is effective to display the feature amount only within that time.
【0172】また、車両の画像と特徴量とを重ね合わせ
て表示してもよい。このとき、入力装置401からの入
力に基づいて画像を静止させることができるようにする
と、効果的である。Further, the image of the vehicle and the feature amount may be displayed in an overlapping manner. At this time, it is effective to allow the image to stand still based on the input from the input device 401.
【0173】さらに、特定車両の追跡が間違っていると
きに、入力装置401を用いて操作者は特定車両を変更
することができる。Further, when the tracking of the specific vehicle is wrong, the operator can change the specific vehicle by using the input device 401.
【0174】さらに、指定された特徴量を有する車両が
複数存在する場合、操作者は入力装置によってその数を
減少させることができる。Further, when there are a plurality of vehicles having the specified characteristic amount, the operator can reduce the number by the input device.
【0175】図29は、交通情報収集装置の構成を示す
平面図である。図を参照して、道路Rの複数箇所P1〜
P6に交通情報収集装置200a〜200fは設けら
れ、その地点で車両の特徴量の検出が行なわれる。FIG. 29 is a plan view showing the structure of the traffic information collecting device. Referring to the figure, a plurality of locations P1 to R1 of the road R
The traffic information collecting devices 200a to 200f are provided at P6, and the characteristic amount of the vehicle is detected at that point.
【0176】また、この特徴量に基づいて第1〜第9の
実施の形態のようにして、各交通情報収集装置間の旅行
時間T1〜T5が求められる。Further, the travel times T1 to T5 between the respective traffic information collecting devices are obtained on the basis of this characteristic amount as in the first to ninth embodiments.
【0177】それらの求められた旅行時間T1〜T5の
それぞれにおいて、旅行時間の信頼度に応じた、車両の
検出を行なう時間t0が求められる。たとえば、特定車
両が交通情報収集装置200aで検出されたのであれ
ば、その検出された時刻から時間T1−t0経過したと
きに交通情報収集装置200bによるその特定車両の検
出が開始され、時間T1+t0となるまで、交通情報収
集装置200bによる検出は続けられる。In each of the calculated travel times T1 to T5, the time t 0 for detecting the vehicle is calculated according to the reliability of the travel time. For example, if a particular vehicle is detected by the traffic information collecting device 200a, the detection of the specific vehicle by the traffic information collecting device 200b is started when the detected time elapsed time T1-t 0 from the time T1 + t The detection by the traffic information collection device 200b is continued until it becomes 0 .
【0178】もしも、交通情報収集装置200bで特定
車両が検出されたのであれば、次は同様に交通情報収集
装置200cで特定車両の検出が行なわれる。If the traffic information collecting device 200b detects a specific vehicle, the traffic information collecting device 200c similarly detects the specific vehicle.
【0179】このようにすることで、道路の上流地点か
ら下流地点へと順に特定車両を追跡することができる。By doing so, the specific vehicle can be traced in order from the upstream point to the downstream point of the road.
【0180】図30および図31は、交通情報収集装置
200として、第4の実施の形態のようにカメラを用い
た場合の道路交通管制システムの処理を示すフローチャ
ートである。30 and 31 are flow charts showing the processing of the road traffic control system when a camera is used as the traffic information collecting apparatus 200 as in the fourth embodiment.
【0181】図を参照して、ステップS301で初期設
定が行なわれる。この初期設定において、操作者は入力
装置401を介して追跡したい車両(特定車両)の特徴
量などを入力する。また、CRTに表示された車両の画
像から特定車両となるべき車両を選択させるようにして
もよい。Referring to the figure, initial setting is performed in step S301. In this initial setting, the operator inputs the feature amount of the vehicle (specific vehicle) to be tracked via the input device 401. Alternatively, the vehicle to be the specific vehicle may be selected from the image of the vehicle displayed on the CRT.
【0182】ステップS303において、特徴量の入力
が画像データによるものであったか(たとえば表示され
た車両の選択によるものであったか)が判定される。ス
テップS305で、画像データによる入力であると判定
された場合には、ステップS307でその画像データか
ら車両の特徴量が認識される。In step S303, it is determined whether the input of the characteristic amount is based on the image data (for example, based on the selection of the displayed vehicle). When it is determined in step S305 that the input is image data, the feature amount of the vehicle is recognized from the image data in step S307.
【0183】ステップS309において、入力された特
徴量が各交通情報収集装置200a〜200fに送信さ
れる。各交通情報収集装置は、入力された特徴量を有す
る車両の通過の検出を開始する。In step S309, the input characteristic amount is transmitted to each of the traffic information collecting devices 200a to 200f. Each traffic information collection device starts detection of passage of a vehicle having the input characteristic amount.
【0184】ステップS311で時刻が参照されること
により、現在が処理を行なう周期のタイミングとなって
いるかが判定される。タイミングがよければ、ステップ
S313において、各交通情報収集装置200a〜20
0fから車両の特徴量の時系列データを受信する。By referring to the time in step S311, it is determined whether or not the current timing is the cycle of processing. If the timing is correct, in step S313, each of the traffic information collecting devices 200a to 20a
Time-series data of the characteristic amount of the vehicle is received from 0f.
【0185】ステップS315で、各交通情報収集装置
の間の旅行時間T1〜T5と、その旅行時間の信頼度と
が算出される。In step S315, the travel times T1 to T5 between the traffic information collecting devices and the reliability of the travel times are calculated.
【0186】ステップS317で既に特定車両を追跡中
であるかが判定され、YESであればステップS333
へ、NOであればステップS319へ進む。In step S317, it is determined whether or not the specific vehicle is already being tracked. If YES, step S333.
If NO, the process proceeds to step S319.
【0187】ステップS319で、特定車両を検出した
交通情報収集装置からその旨の連絡があったかが判定さ
れる。ステップS321で、連絡があったのであれば、
ステップS323へ進み、連絡がなければ、ステップS
311へ戻る。[0187] In step S319, it is determined whether there is a notification from the traffic information collecting device that has detected the specific vehicle. If there is a contact in step S321,
Proceed to step S323, and if there is no contact, step S323.
Return to 311.
【0188】ステップS323において、連絡があった
交通情報収集装置からその下流地点にある交通情報収集
装置までの旅行時間と信頼度とを参照する。そして、ス
テップS325で下流地点の交通情報収集装置における
特定車両の到着時間を予測する。At step S323, the travel time and reliability from the contacted traffic information collecting device to the traffic information collecting device at the downstream point are referred to. Then, in step S325, the arrival time of the specific vehicle in the traffic information collecting device at the downstream point is predicted.
【0189】ステップS327で、特定車両がその交通
情報収集装置を通過すると予想される時間範囲t0が旅
行時間の信頼度に基づいて決定される。[0189] In step S327, the particular vehicle is the time range t 0 expected is determined based on the reliability of the travel time to pass through the traffic information collection device.
【0190】ステップS329で、その交通情報収集装
置に追跡車両の特徴量と時刻範囲t 0とを送信する。そ
して、ステップS331で現在の状態を車両の追跡中と
する。その後、ステップS311へ戻る。その交通情報
収集装置では、時刻範囲t0内において、特定車両の検
出が行なわれる。In step S329, the traffic information collecting device is installed.
In addition, the feature amount of the tracking vehicle and the time range t 0And send. So
Then, in step S331, it is determined that the current state is tracking the vehicle.
To do. Then, it returns to step S311. The traffic information
In the collecting device, the time range t0Within the
Departure is done.
【0191】ステップS317でYESであれば、ステ
ップS333へ進み、下流側の交通情報収集装置の映像
データを確認する。なおここで映像データは、交通情報
収集装置から交通管制センター100へ送られ、CRT
400に特徴量は画像に重ね合わせて表示するものとす
る。また、特定車両と考えられるものには、CRT40
0上でマークが付されて表示される。If YES in step S317, the flow advances to step S333 to check the video data of the traffic information collecting device on the downstream side. Here, the video data is sent from the traffic information collecting device to the traffic control center 100, and the
It is assumed that the feature amount 400 is displayed by being superimposed on the image. In addition, CRT40
It is displayed with a mark on 0.
【0192】ステップS335で、操作者は特定車両が
正しく検知されているかを判断し、NOであればステッ
プS337で入力装置401を用いて検出ミスを修正、
または特定車両を追加する。In step S335, the operator determines whether or not the specific vehicle is correctly detected. If NO, in step S337 the input device 401 is used to correct the detection error.
Or add a specific vehicle.
【0193】ステップS339で特定車両の追跡が不良
であるかが判定され、NOであればステップS341で
追跡が終了したかを判定する。NOであれば、ステップ
S343でさらに下流側の交通情報収集装置までの旅行
時間と信頼度とを参照し、ステップS345で下流地点
にある交通情報収集装置における特定車両の到達時刻を
予測する。In step S339, it is determined whether or not the tracking of the specific vehicle is defective, and if NO, it is determined in step S341 whether the tracking is completed. If NO, the travel time and reliability to the traffic information collecting device on the further downstream side are referred to in step S343, and the arrival time of the specific vehicle in the traffic information collecting device at the downstream point is predicted in step S345.
【0194】ステップS347で下流地点の交通情報収
集装置を通過する時刻範囲t0が決定され、ステップS
349で下流地点の交通情報収集装置に特定車両の特徴
量と時刻範囲t0を送信する。その後、ステップS31
1へ戻る。In step S347, the time range t 0 passing through the traffic information collecting device at the downstream point is determined, and the time range t 0 is determined.
At 349, the characteristic amount of the specific vehicle and the time range t 0 are transmitted to the traffic information collecting device at the downstream point. Then, step S31
Return to 1.
【0195】なお、ステップS339またはS341で
YESであれば、ステップS351で追跡中の状態を解
除し、ステップS311へ戻る。If YES in step S339 or S341, the tracking state is canceled in step S351, and the process returns to step S311.
【0196】[第11の実施の形態]第11の実施の形
態における道路交通管制システムの装置構成は、第10
の実施の形態におけるそれと同様であるためここでの説
明は繰返さない。[Eleventh Embodiment] The device configuration of the road traffic control system according to the eleventh embodiment is the tenth embodiment.
Since it is similar to that of the embodiment, description thereof will not be repeated here.
【0197】第10の実施の形態においては、特定車両
を操作者が指定することとしたが、第11の実施の形態
においては特定車両を自動的に装置で判定することとし
ている。具体的には、図30におけるステップS301
で各交通情報収集装置から得られたデータに基づき、追
跡を行なう車両が自動的に決定される。In the tenth embodiment, the operator has designated the specific vehicle, but in the eleventh embodiment, the specific vehicle is automatically determined by the device. Specifically, step S301 in FIG.
At, the vehicle to be tracked is automatically determined based on the data obtained from each traffic information collecting device.
【0198】ここに、たとえば追跡を行なう車両として
以下の車両を判定するものとする。
(1) 速度が一定値以上の車両
(2) 画像処理により、無謀な車線変更を行なったと
判定された車両
(3) 画像処理により、信号無視を行なったと判定さ
れた車両
(4) 画像処理により、駐車違反をしていたと考えら
れる車両
このように本実施の形態のように、追跡を行なう車両を
自動で判定するようにすると、操作者の負担が軽減され
る。また、第10の実施の形態と第11の実施の形態と
を組合せて、特定車両の自動的な判定と、操作者からの
特定車両の入力とを同時に行なうようにしてもよい。Here, for example, the following vehicles are determined as vehicles to be tracked. (1) Vehicles with a speed equal to or higher than a certain value (2) Vehicles judged to have recklessly changed lanes by image processing (3) Vehicles judged to ignore signals by image processing (4) Image processing A vehicle that is considered to have violated parking If the vehicle to be tracked is automatically determined as in the present embodiment, the burden on the operator is reduced. Further, the tenth embodiment and the eleventh embodiment may be combined to automatically determine the specific vehicle and input the specific vehicle from the operator at the same time.
【0199】なお、速度が一定値以上の車両(スピード
違反の車両)の追跡を行なう場合、その付近の車両の平
均速度と追跡を行なう車両との速度比に基づいて、追跡
を行なう車両の下流地点への到達予想時刻を変更しても
よい。When a vehicle whose speed is equal to or higher than a certain value is tracked (vehicle which is in violation of speed), the downstream of the vehicle to be tracked is based on the average speed of the vehicles in the vicinity and the speed ratio of the vehicle to be tracked. The estimated time of arrival at the point may be changed.
【0200】[第10および第11の実施の形態におけ
る効果]上述のように、第10および第11の実施の形
態においては、全国の道路網に普及しているループ式ま
たは超音波車両感知器や、それよりもやや高価ではある
が、種々の交通状況が確認できる画像処理装置を利用し
て、ナンバープレート読取装置を用いるよりも安価なシ
ステムを構成することができる。[Effects of Tenth and Eleventh Embodiments] As described above, in the tenth and eleventh embodiments, a loop type or ultrasonic vehicle detector which is widely used in road networks nationwide. Alternatively, it is possible to construct a system, which is slightly more expensive than that, but cheaper than using a license plate reading device, by using an image processing device capable of confirming various traffic conditions.
【0201】また、個々の車両の曖昧な特徴量の時系列
データを利用し、装置間の旅行時間とその信頼度とか
ら、下流側の装置に特定車両が到着する時刻範囲を絞る
ことにより、特定車両と類似する車両の数を極力減ら
し、特定車両の検出確率の高いシステムを構成すること
が可能となる。Further, by using the time-series data of the ambiguous feature amount of each vehicle and narrowing the time range in which the specific vehicle arrives at the downstream device based on the travel time between the devices and its reliability, By reducing the number of vehicles similar to the specific vehicle as much as possible, it is possible to configure a system with a high probability of detecting the specific vehicle.
【0202】また、当該時刻範囲の全車両の特徴量と画
像データとを管制システムのCRT(表示装置)に重ね
合わせて表示することにより、追跡が正しく行なわれて
いるかを確認したり、複数の車両の追跡候補がある場合
に車両数を絞ったり、または追跡が間違っていた場合に
これをマンマシンで修正することが可能となる。Further, by displaying the feature amount and image data of all the vehicles in the time range in a superimposed manner on the CRT (display device) of the control system, it is possible to confirm whether or not the tracking is properly performed, It is possible to reduce the number of vehicles when there are vehicle tracking candidates, or to correct this with man-machine when the tracking is wrong.
【0203】さらに、特定車両は、リアルタイムで入力
装置401などを用いて設定することもできるし、暴走
車両など、システム側で自動的に追跡すべき車両を検出
することもできる。Further, the specific vehicle can be set in real time by using the input device 401 or the like, and the system side can automatically detect the vehicle to be tracked such as a runaway vehicle.
【0204】なお、第1〜第7の実施の形態における交
通情報収集装置を複数用いて、複数の特徴量を求めても
よい。また、特徴量を個別通信(双方向ビーコン、ET
C等)により得てもよい。さらに画像データからナンバ
ープレート、車両形状、模様、色、色バランス、車両の
濃淡、濃淡バランスのうちの一つまたは複数を抽出し、
これらを特徴量としてもよい。A plurality of feature quantities may be obtained by using a plurality of traffic information collection devices according to the first to seventh embodiments. In addition, the feature quantity is individually communicated (two-way beacon, ET
C)). Furthermore, one or more of license plate, vehicle shape, pattern, color, color balance, vehicle shade, and shade balance are extracted from the image data,
These may be used as the characteristic amount.
【0205】[第12の実施の形態]図32は、本発明
の第12の実施の形態における交通情報管理装置の構成
を示すブロック図である。[Twelfth Embodiment] FIG. 32 is a block diagram showing the structure of a traffic information management apparatus according to the twelfth embodiment of the present invention.
【0206】この交通情報管理装置は、第10および第
11の実施の形態と同様に、上流地点で検出された車両
を下流地点において検出するものである。This traffic information management device, like the tenth and eleventh embodiments, detects a vehicle detected at the upstream point at the downstream point.
【0207】図を参照して、交通情報管理装置は、上流
地点と下流地点との間の旅行時間を推定するための旅行
時間推定部701と、旅行時間推定部701により推定
された旅行時間の信頼度を推定する旅行時間信頼度推定
部703と、推定された旅行時間と信頼度とに基づいて
上流地点において検出された車両が下流地点に到達する
と推定される時刻を推定する到着時刻推定部705と、
推定された時刻に基づいて、上流地点において検出され
た車両を下流地点において検出する特定車両抽出部70
7と、検出された車両をディスプレイなどに表示する特
定車両出力部709と、検出を行なう車両を指定する特
定車両指定部711とから構成される。Referring to the figure, the traffic information management device includes a travel time estimation unit 701 for estimating travel time between an upstream point and a downstream point, and a travel time estimated by the travel time estimation unit 701. A travel time reliability estimation unit 703 for estimating reliability, and an arrival time estimation unit for estimating time at which a vehicle detected at an upstream point is estimated to reach a downstream point based on the estimated travel time and reliability. 705,
The specific vehicle extraction unit 70 that detects the vehicle detected at the upstream point at the downstream point based on the estimated time.
7, a specific vehicle output unit 709 that displays the detected vehicle on a display or the like, and a specific vehicle designation unit 711 that designates the vehicle to be detected.
【0208】旅行時間推定部701における旅行時間の
推定においては、第1〜第7の実施の形態で開示された
ように、複数の車両同士のマッチング(群マッチング)
を行なってもよいし、第8の実施の形態のようにナンバ
ープレートマッチングを行なってもよいし、第9の実施
の形態のようにアップリンク情報に基づいて旅行時間を
推定するようにしてもよい。In estimating the travel time in the travel time estimating unit 701, as described in the first to seventh embodiments, matching between a plurality of vehicles (group matching) is performed.
May be performed, license plate matching may be performed as in the eighth embodiment, or travel time may be estimated based on the uplink information as in the ninth embodiment. Good.
【0209】第8および第9の実施の形態のように、ナ
ンバープレートやアップリンクを用いて旅行時間を算出
する場合には、旅行時間信頼度推定部703では旅行時
間のばらつきに基づき信頼度を推定することとなる。When the travel time is calculated using the license plate or the uplink as in the eighth and ninth embodiments, the travel time reliability estimation unit 703 calculates the reliability based on the variation of the travel time. It will be estimated.
【0210】特定車両抽出部707は、上流地点で検出
された車両の車長、車幅、車高、輝度(縦および横)、
色相(縦および横)の1つまたは複数のデータに基づ
き、下流地点で車両を検出する。The specific vehicle extraction unit 707 detects the vehicle length, vehicle width, vehicle height, brightness (vertical and horizontal) of the vehicle detected at the upstream point,
A vehicle is detected at a downstream point based on one or more data of hue (vertical and horizontal).
【0211】特定車両指定部711において車両の特定
は、手動で行なってもよいし、自動で行なってもよい。The specific vehicle designation unit 711 may specify the vehicle manually or automatically.
【0212】たとえば手動で検出する車両を指定する方
法として、
・車長、車幅、車高の数値をユーザに指定させる方法、
・画像中の車両をマウスによりクリックさせる方法、
・ユーザに車種を指定させる方法(たとえば具体的な車
種の名前や色を入力させたり、大型車、トラック、バス
などの区分を入力させることで特定する方法)、
・ユーザに写真をスキャンさせることで車両を特定する
方法、が考えられる。For example, as a method of manually specifying a vehicle to be detected, a method of letting the user specify the numerical values of the vehicle length, vehicle width, and vehicle height, a method of clicking the vehicle in the image with the mouse, How to specify (for example, by inputting the name and color of a specific vehicle type, or by inputting the classification of large vehicles, trucks, buses, etc.) ・ Identify the vehicle by having the user scan a photo The method can be considered.
【0213】また、自動で車両を特定する方法として、
・オービスや画像感知器で速度違反が検知された車両を
特定する方法、
・画像感知器による駐車車両(特に長時間駐車している
車両)を検出の対象の車両とする方法、
・無謀な車線変更が行なわれたことが検出された車両を
特定する方法(特に横方向の車両の速度を検出すること
で特定するもの)、が挙げられる。As a method of automatically identifying a vehicle, a method of identifying a vehicle in which a speed violation is detected by an orbis or an image sensor, or a vehicle parked by an image sensor (especially a vehicle parked for a long time) Is a vehicle to be detected, and a method in which a vehicle in which reckless lane change is detected is detected (particularly by detecting the speed of the vehicle in the lateral direction) is included. .
【0214】到着時刻推定部705は、旅行時間と信頼
度とから、上流地点で検出された車両が下流地点の感知
器を通過する時刻を推定する。たとえば、上流地点にお
ける感知器を通過した時刻が9時00分であり、上流地
点から下流地点までの旅行時間が20分であり、旅行時
間の信頼度(誤差)が±2分である場合には、下流地点
への車両の到達時刻を9時18分から9時22分までと
推定するものである。このとき、特定車両抽出部707
は、9時18分から9時22分の時刻の範囲内において
のみ、車両の検出を行なう。The arrival time estimation unit 705 estimates the time at which the vehicle detected at the upstream point passes the sensor at the downstream point from the travel time and the reliability. For example, when the time at which the sensor passes through the upstream point is 9:00, the travel time from the upstream point to the downstream point is 20 minutes, and the reliability (error) of the travel time is ± 2 minutes. Is to estimate the arrival time of the vehicle to the downstream point from 9:18 to 9:22. At this time, the specific vehicle extraction unit 707
Detects the vehicle only within the time range from 9:18 to 9:22.
【0215】図33は、特定車両抽出部707の処理を
示すフローチャートである。以下の説明において、上流
地点をA地点とし、下流地点をB地点とし、時刻tにA
地点を通過した車両a1,a2,…,anと、時刻t+Δ
t(Δtは旅行時間)にB地点を通過した車両b1,
b2,…,bmとをマッチングさせる(対応させる)場合
を想定する。FIG. 33 is a flow chart showing the processing of the specific vehicle extraction unit 707. In the following description, the upstream point is point A, the downstream point is point B, and at time t
Vehicle a 1, a 2, which has passed the point, ..., and a n, a time t + delta
vehicle b 1 , which has passed point B at t (Δt is travel time),
It is assumed that b 2 , ..., B m are matched (corresponding).
【0216】図33を参照して、A地点とB地点とのそ
れぞれにおいて、車両感知器により、車両の大きさと、
輝度分布と、色相分布とを求める。Referring to FIG. 33, at the points A and B respectively, the vehicle detector detects the size of the vehicle,
A luminance distribution and a hue distribution are obtained.
【0217】ここに、車両の大きさとして、車長、車幅
および車高を求めるものとする。A地点で求められた車
長、車幅および車高をそれぞれ、la,wa,haとし、
B地点で求められた車長、車幅および車高をそれぞれ、
lb,wb,hbとする。Here, the vehicle length, the vehicle width, and the vehicle height are obtained as the size of the vehicle. Car obtained by the A point length, vehicle width and vehicle height, respectively, and l a, w a, h a ,
The vehicle length, vehicle width, and vehicle height obtained at point B, respectively,
Let l b , w b , h b .
【0218】また、輝度分布および色相分布は、車両の
縦方向(進行方向)のものと、横方向(進行方向に対し
て直交する方向)のものとを求めることとする。The luminance distribution and the hue distribution are obtained in the vertical direction (traveling direction) and in the lateral direction (direction orthogonal to the traveling direction) of the vehicle.
【0219】A地点とB地点とにおいて求められた車両
の大きさから、評価値p1が求められる。The evaluation value p 1 is obtained from the size of the vehicle obtained at the points A and B.
【0220】A地点とB地点とにおいて求められた車両
の輝度分布および色相分布は、正規化される。その正規
化された輝度分布に基づき、評価値(p2,p3またはp
4)が算出される。正規化された色相分布に基づき、評
価値(p5またはp6)が算出される。The luminance distribution and the hue distribution of the vehicle obtained at the points A and B are normalized. Based on the normalized luminance distribution, the evaluation value (p 2 , p 3 or p
4 ) is calculated. An evaluation value (p 5 or p 6 ) is calculated based on the normalized hue distribution.
【0221】求められた評価値から、A地点を通過した
車両がB地点でどの車両にあたるかの判定(一致判定)
が行なわれる。From the obtained evaluation value, it is judged which vehicle the vehicle passing through the point A hits at the point B (match judgment).
Is performed.
【0222】以下、各評価値p1〜p6の求め方について
説明する。
(1) 大きさに基づく評価値の求め方
車両aiとbjとの大きさの差を、式(12)のような加
重和で定義する。Hereinafter, how to obtain each of the evaluation values p 1 to p 6 will be described. (1) Method of obtaining evaluation value based on size The difference in size between the vehicles a i and b j is defined by the weighted sum as in Expression (12).
【0223】
p1=α|la−lb|+β|wa−wb|+γ|ha−hb| …(1
2)
このとき、α,β,γはそれぞれ車長、車幅および車高
の重みであり、画像式の車両感知器を採用する場合に
は、α≧β≧γ≧0とする。なぜならば、一般的に車長
は求めやすいので信頼性が高く、反対に車高は求めにく
いので信頼性が低いからである。なお、γ=0とすると
車高は大きさの判定に用いないこととなる。[0223] p 1 = α | l a -l b | + β | w a -w b | + γ | h a -h b | ... (1 2) In this case, α, β, γ, respectively vehicle length, vehicle width And vehicle weight, and when an image type vehicle detector is adopted, α ≧ β ≧ γ ≧ 0. This is because, in general, the vehicle length is easy to obtain and therefore highly reliable, and conversely, the vehicle height is difficult to obtain, and therefore highly reliable. If γ = 0, the vehicle height will not be used for size determination.
【0224】すなわち、車長、車幅、車高の一部しか求
められない場合においては、求められない項目に対し
て、その重みを0とする。たとえば、車両感知器が車長
しか求められないループ式の場合には、β=γ=0とす
る。同様に、車高しか求められない超音波式の場合は、
α=β=0とする。That is, when only a part of the vehicle length, the vehicle width, and the vehicle height can be obtained, the weight is set to 0 for the items that cannot be obtained. For example, when the vehicle detector is a loop type in which only the vehicle length is required, β = γ = 0. Similarly, in the case of the ultrasonic type where only the vehicle height is required,
Let α = β = 0.
【0225】(2) 輝度分布に基づく評価値の求め方
車両感知器が画像式の場合、車両の輝度分布を用いてマ
ッチングを行なうことができる。車両感知器がカラーカ
メラの場合には、RGBをH(色相)、S(彩度)、I
(輝度)に分解する。このとき、撮影するカメラの位置
や角度によって、同一の車両でも画像上の大きさが異な
って見える場合がある。そこで、画像上の大きさが同じ
になるように正規化を行なう。なお、以下の説明では、
正規化後の上流地点(A地点)での車両の輝度をU1,
U2,U3,…,UNとし、下流地点(B地点)での車両
の輝度をD1,D2,D3,…,DNとしている。(2) How to obtain evaluation value based on luminance distribution When the vehicle detector is an image type, matching can be performed using the luminance distribution of the vehicle. When the vehicle detector is a color camera, RGB is H (hue), S (saturation), I
(Brightness) At this time, the same vehicle may appear different in size on the image, depending on the position and angle of the camera used for shooting. Therefore, normalization is performed so that the sizes on the image are the same. In the following explanation,
The brightness of the vehicle at the upstream point (point A) after normalization is U 1 ,
U 2, U 3, ..., and U N, D 1 brightness of the vehicle at a point downstream (B point), D 2, D 3, ..., is set to D N.
【0226】以下の式(13)は輝度の差分の分散を用
いて評価値p2を求める方法を示しており、式(14)
は相関を用いて評価値p3を求める方法を示しており、
式(15)は輝度差分絶対値の和を用いて評価値p4を
求める方法を示している。これらのどの方法を採用して
もよい。The following expression (13) shows a method for obtaining the evaluation value p 2 by using the variance of the brightness difference, and the expression (14)
Indicates a method of obtaining the evaluation value p 3 using correlation,
Expression (15) shows a method of obtaining the evaluation value p 4 using the sum of the absolute values of the brightness differences. Any of these methods may be adopted.
【0227】[0227]
【数6】 [Equation 6]
【0228】なお、式(13)においては、評価値の小
さい方が一致度が高いことを示しており、輝度が完全に
一致するとp2=0となる。すなわち、p2>0の関係が
ある。また、式(13)において、μSはδの平均であ
る。In the expression (13), the smaller the evaluation value is, the higher the degree of coincidence is, and p 2 = 0 when the luminance is completely coincident. That is, there is a relation of p 2 > 0. Further, in the equation (13), μ S is the average of δ.
【0229】式(14)においては1>p3>−1の関
係がある。なお、p3の式に−符号が付いているが、こ
れはp3が小さい方が一致度が高いようにするため、符
号を逆転させているものである。In the equation (14), there is a relation of 1> p 3 > -1. Incidentally, the expression of p 3 - although code is attached, which is so that it is p 3 smaller high degree of coincidence, it is assumed that by reversing the sign.
【0230】式(15)においては、p4>0の関係が
あり、p4の小さい方が一致度が高い。In the equation (15), there is a relation of p 4 > 0, and the smaller p 4 is, the higher the degree of agreement is.
【0231】(3) 色相に基づく評価値の求め方
カラーカメラを用いる場合には、色相(0°≦H≦36
0°)についても、式(13)〜(15)と同様のこと
が考えられる。ただし、無彩色に近い(地味な)車両の
場合には信頼性が低いため、派手な車両のみを対象とす
ることが望ましい。具体的には、彩度(0≦S≦1)が
0.1から0.2以上の車両に対してのみ色相による判
定を行なうこととすればよい。(3) How to obtain evaluation value based on hue When a color camera is used, hue (0 ° ≦ H ≦ 36
Regarding 0 °, the same things as in formulas (13) to (15) can be considered. However, it is desirable to target only flashy vehicles because the reliability is low in the case of a nearly achromatic (simple) vehicle. Specifically, the determination based on the hue may be performed only on the vehicle having the saturation (0 ≦ S ≦ 1) of 0.1 to 0.2 or more.
【0232】また、色相の差分の分散を用いて評価値を
求めるときには、以下の式(16)を用いればよく、色
相角度の和を用いて評価値を求めるときには式(17)
を用いればよい。これらの式においても、評価値は小さ
い方が一致度が高い。When the evaluation value is obtained by using the variance of the hue difference, the following equation (16) may be used. When the evaluation value is obtained by using the sum of hue angles, the equation (17) is used.
Can be used. Also in these expressions, the smaller the evaluation value, the higher the degree of agreement.
【0233】[0233]
【数7】 [Equation 7]
【0234】各評価値を求めた後、これらの評価値を用
いて最終的に同一車両かどうかを判定する方式として
は、下記のようなものが考えられる。実際には、評価値
の加重和(またはポイント)に基づき、一致度が高い車
両の組合せから順に同一車両とみなして、候補から除外
していくと効果的である。こうして除外していくと、一
致度が低い組合せしか残らなくなっていくが、評価値が
一定値以上の組合せ(一致度が低いものの組合せ)しか
残らない場合には、対応ができないとみなせばよい。The following methods are conceivable as methods for finally determining whether or not the vehicle is the same vehicle by using these evaluation values after obtaining each evaluation value. In practice, it is effective to consider the vehicles with the highest degree of coincidence as the same vehicle in order based on the weighted sum (or points) of the evaluation values and exclude them from the candidates. If such exclusion is performed, only combinations with a low degree of coincidence remain, but if only combinations with an evaluation value equal to or higher than a certain value (combinations with a low degree of coincidence) remain, it may be considered that correspondence cannot be performed.
【0235】(1) 評価値の加重和を用いる方法
以下の式(18)をm×n通り求め、それぞれの車両a
i(1≦i≦n)に対してPが最小となる車両bj(1≦
j≦m)を同一車両とみなす方法である。ただし、式
(18)においてqは重みの項であり、q≧0とする。(1) Method using weighted sum of evaluation values The following expression (18) is obtained m × n times, and each vehicle a
Vehicle b j (1 ≦ 1) for which P is minimum for i (1 ≦ i ≦ n)
j ≦ m) is regarded as the same vehicle. However, in Expression (18), q is a weight term, and q ≧ 0.
【0236】[0236]
【数8】 [Equation 8]
【0237】(2) ポイントの加重和を用いる方法
図34(a)を参照して、ある評価値1,2のそれぞれ
について上流と下流においてn×m(ここではn=m=
4としている)通り求め、(b)に示されるように最も
一致度が高い(評価値の低い)ものから順に3ポイン
ト、2ポイント、1ポイントを付与する。すべての評価
値においてこのポイントを求め、そのポイントの合計を
求め、最もポイントが高いものを同一車両とみなす。(2) Method Using Weighted Sum of Points Referring to FIG. 34 (a), n × m (here, n = m =
4), and as shown in (b), 3 points, 2 points, and 1 point are given in order from the highest matching degree (lowest evaluation value). This point is calculated for all evaluation values, the total of the points is calculated, and the vehicle with the highest point is regarded as the same vehicle.
【0238】図34(a)の最も下の表を参照して、評
価値をそれぞれ合計した場合においては、上流地点の車
両n=1,2,3,4に対し下流地点の車両m=1,
2,3,4がそれぞれ対応する(評価値が最も低い)こ
とになる。When the evaluation values are summed up with reference to the bottom table of FIG. 34 (a), vehicles n = 1, 2, 3, 4 at the upstream point and vehicles m = 1 at the downstream point. ,
2, 3, and 4 respectively correspond (the evaluation value is the lowest).
【0239】図34(a)の中央の表において、上流地
点のn=1の車両には、評価値が“3”である車両が2
台あるため、図34(b)の中央の表を参照して、2ポ
イントと1ポイントの平均である1.5ポイントをそれ
ぞれの車両に付与している。In the table in the center of FIG. 34 (a), there are two vehicles with an evaluation value of "3" among the vehicles with n = 1 at the upstream point.
Since there are vehicles, referring to the table in the center of FIG. 34B, 1.5 points, which is the average of 2 points and 1 point, is given to each vehicle.
【0240】図34(b)のポイント合計において、上
流地点のn=1の車両と下流地点のm=2の車両の組合
せにおけるポイントは“5”であり、n=1,m=1の
車両のポイント合計“4.5”よりも大きいが、上流地
点のn=2の車両においては、m=2との組合せのポイ
ントがそれよりも大きいため、m=1とn=1とを対応
させ、m=1に対してはn=1を対応させるものとす
る。In the total points of FIG. 34B, the point in the combination of the vehicle of n = 1 at the upstream point and the vehicle of m = 2 at the downstream point is "5", and the vehicle at n = 1, m = 1. The total number of points is larger than “4.5”, but in the vehicle of n = 2 at the upstream point, the point of combination with m = 2 is larger than that, so m = 1 and n = 1 should be associated. , M = 1 corresponds to n = 1.
【0241】さらに、評価値(またはポイントなど)が
等しいかまたは非常に近いために組合せを1通りに限定
できないときには、複数の候補の中からマニュアル操作
で選択させるようにしてもよい。Further, when the evaluation values (or points or the like) are equal or very close to each other and the combination cannot be limited to one combination, a plurality of candidates may be manually selected.
【0242】次に、図35〜40を参照して、上流地点
(図35〜37)と下流地点(図38〜40)における
具体的な車両同士のマッチングの結果について説明す
る。Next, referring to FIGS. 35 to 40, a concrete result of matching the vehicles at the upstream point (FIGS. 35 to 37) and the downstream point (FIGS. 38 to 40) will be described.
【0243】図35においては、画像右下のトラック
(特定車両)を下流地点で検出することとしている。図
36においても、画像右下のトラックを下流地点で検出
することとしている。図37においては、中央車線の最
も手前にあるタンクローリーを下流地点で検出すること
としている。In FIG. 35, the truck (specific vehicle) at the lower right of the image is detected at the downstream point. Also in FIG. 36, the lower right track of the image is detected at the downstream point. In FIG. 37, the tank truck located closest to the center lane is detected at the downstream point.
【0244】図38において、図35のトラックが画像
の右下部分に写っていることを示す。図39において
は、図36のトラックが画像の右下部分に写っている状
態を示している。図40においては、図37のタンクロ
ーリーが中央車線の手前に写っていることを示してい
る。In FIG. 38, the track of FIG. 35 is shown in the lower right part of the image. In FIG. 39, the track of FIG. 36 is shown in the lower right part of the image. In FIG. 40, the tank truck of FIG. 37 is shown in front of the center lane.
【0245】これらのトラックやタンクローリーのルー
フ部分の画像を撮影し、マッチングを行なうこととし
た。Images of roof portions of these trucks and tank trucks were photographed and matching was performed.
【0246】図41を参照して、トラックやタンクロー
リーのルーフ部分の画像の横方向の画素の輝度の平均値
をとり、その平均値の縦方向の輝度分布を縦方向輝度と
してマッチングのデータに用いている。Referring to FIG. 41, the average value of the luminance of pixels in the horizontal direction of the image of the roof portion of the truck or tank truck is taken, and the vertical luminance distribution of the average value is used as vertical luminance for matching data. ing.
【0247】図42〜図44はマッチングの結果を示す
グラフである。それぞれの横軸の値に5cmを掛け合せ
たものが、車両における縦方向の位置である。縦軸は輝
度を示す。また、図42〜図44では正規化前のデータ
を用いている。また、図42〜図44において、グラフ
中の太線は、下流地点における車両の輝度を示し、細線
は上流地点における車両の輝度を示す。42 to 44 are graphs showing the results of matching. The value obtained by multiplying each horizontal axis value by 5 cm is the vertical position in the vehicle. The vertical axis represents luminance. 42 to 44, the data before normalization is used. 42 to 44, the thick line in the graph indicates the vehicle brightness at the downstream point, and the thin line indicates the vehicle brightness at the upstream point.
【0248】図42は、図35および図38のトラック
の対比結果であり、図43は図36および図39のトラ
ックの対比結果であり、図44は図37および図40の
タンクローリーの対比結果である。FIG. 42 is a comparison result of the trucks of FIGS. 35 and 38, FIG. 43 is a comparison result of the trucks of FIGS. 36 and 39, and FIG. 44 is a comparison result of the tank truck of FIGS. 37 and 40. is there.
【0249】図45〜図47のそれぞれは、図42〜図
44に対応するグラフであって、それぞれ正規化を行な
った後のデータに基づきマッチングを行なっている状態
を示す。正規化により、画像データの大きさ(グラフの
横軸)は上流地点と下流地点で“600”に統一されて
いる。FIGS. 45 to 47 are graphs corresponding to FIGS. 42 to 44 and show the states in which matching is performed on the basis of the data after the normalization. By normalization, the size of the image data (horizontal axis of the graph) is unified to “600” at the upstream point and the downstream point.
【0250】図45〜図47を見てわかるように、上流
地点と下流地点で同一の車両であればほぼ輝度値が一致
する。これにより、上流地点で検出した車両を下流地点
で検出することが容易となる。As can be seen from FIGS. 45 to 47, if the same vehicle is used at the upstream point and the downstream point, the brightness values are substantially the same. This facilitates detection of the vehicle detected at the upstream point at the downstream point.
【0251】また、図35〜図40に示される車両のル
ーフのデータについて、図48に示されるようにまず縦
方向の画素の輝度の平均をとり、その値を横方向の輝度
(横方向輝度)とすることで判定を行なった結果を以下
に示す。図49〜図51は正規化を行なった後のデータ
を示す図であり、それぞれ図45〜図47に対応する図
である。As for the roof data of the vehicle shown in FIGS. 35 to 40, as shown in FIG. 48, the luminance of the pixels in the vertical direction is first averaged, and the average value is taken as the luminance in the horizontal direction (the luminance in the horizontal direction). The results obtained by making the determination are shown below. 49 to 51 are diagrams showing the data after the normalization, and are diagrams corresponding to FIGS. 45 to 47, respectively.
【0252】これらの図を見てもわかるように、横方向
の輝度分布を用いても車両のマッチングを行なうことが
容易である。特に、図50において、グラフの中央部分
に谷ができているが、これは図36および図39のトラ
ックのルーフ部分に縦方向の線が存在し、この部分が上
流地点と下流地点とで一致していることを示している。As can be seen from these figures, it is easy to perform vehicle matching using the lateral luminance distribution. In particular, in FIG. 50, a valley is formed in the central portion of the graph, but this is because there is a vertical line in the roof portion of the truck in FIGS. 36 and 39, and this portion is located at the upstream point and the downstream point. It shows that we are doing.
【0253】なお、図32の特定車両出力部709にお
いて下流地点で検出された車両が出力されるが、その出
力は以下のような方法で行なうことが考えられる。Although the vehicle detected at the downstream point is output by the specific vehicle output unit 709 of FIG. 32, the output may be performed by the following method.
【0254】(1) テキスト表示や音声により感知器
番号、路線名、感知器の位置、検出された車両(特定車
両)の番号および特徴量を出力する方法。(1) A method of outputting a sensor number, a route name, a position of the sensor, a detected vehicle (specific vehicle) number and a feature amount by text display or voice.
【0255】たとえば、「国道2号線打出交差点の感知
器12を、特定車両番号3に類似した車両が通過。車
長:10.5m、車幅:2.2m、車高:2.6m」な
どの表示や音声出力を行なうものである。For example, "a vehicle similar to the specific vehicle number 3 passes through the detector 12 at the launch intersection of National Route 2; vehicle length: 10.5 m, vehicle width: 2.2 m, vehicle height: 2.6 m", etc. Is displayed and voice output is performed.
【0256】(2) 感知器が画像式のもので、かつ特
定車両出力部709において撮像された画像が表示でき
る場合には、図52に示すように、コンピュータグラフ
ィックスにより特定車両を強調表示したり、図52の吹
出し内の文字のように、特定車両の特徴量を表示しても
よい。(2) When the sensor is of the image type and the image taken by the specific vehicle output unit 709 can be displayed, the specific vehicle is highlighted by computer graphics as shown in FIG. Alternatively, the feature amount of the specific vehicle may be displayed like the characters in the balloon of FIG.
【0257】もちろん、特定車両の候補が複数ある場合
や、出力された特定車両が間違っている場合には、ユー
ザ(管制官)が手動で選択や修正を行なうようにしても
よい。Of course, if there are a plurality of candidates for the specific vehicle or if the output specific vehicle is incorrect, the user (controller) may manually select or correct.
【0258】なお、今回開示された実施の形態は全ての
点で例示であって、制限的なものではないと考えられる
べきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特
許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の
意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意
図される。The embodiments disclosed this time are to be considered as illustrative in all points and not restrictive. The scope of the present invention is shown not by the above description but by the claims, and is intended to include meanings equivalent to the claims and all modifications within the scope.
【図1】本発明の第1の実施の形態における道路交通管
制システムの構成を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a road traffic control system according to a first embodiment of the present invention.
【図2】上流地点と下流地点の具体例を示す第1の図で
ある。FIG. 2 is a first diagram showing specific examples of upstream points and downstream points.
【図3】上流地点と下流地点の具体例を示す第2の図で
ある。FIG. 3 is a second diagram showing specific examples of upstream points and downstream points.
【図4】上流地点と下流地点の具体例を示す第3の図で
ある。FIG. 4 is a third diagram showing specific examples of upstream points and downstream points.
【図5】第1の実施の形態における道路交通管制システ
ムの構成を示す図である。FIG. 5 is a diagram showing a configuration of a road traffic control system according to the first embodiment.
【図6】上流地点で得られた車両群の特徴量を示す図で
ある。FIG. 6 is a diagram showing a feature amount of a vehicle group obtained at an upstream point.
【図7】下流地点で得られた車両群の特徴量を示す図で
ある。FIG. 7 is a diagram showing a feature amount of a vehicle group obtained at a downstream point.
【図8】上流地点および下流地点での注目車両と候補車
両との関係を説明するための図である。FIG. 8 is a diagram for explaining a relationship between a vehicle of interest and a candidate vehicle at an upstream point and a downstream point.
【図9】基準時刻のずらし方を説明するための図であ
る。FIG. 9 is a diagram for explaining how to shift the reference time.
【図10】第1の実施の形態における道路交通管制シス
テムが行なう処理を示すフローチャートである。FIG. 10 is a flowchart showing a process performed by the road traffic control system according to the first embodiment.
【図11】図10に続くフローチャートである。11 is a flowchart following FIG.
【図12】図11に続くフローチャートである。FIG. 12 is a flowchart following FIG. 11.
【図13】評価値の谷が存在する場合のマッチングの結
果を示す図である。FIG. 13 is a diagram showing a result of matching when a valley of evaluation values exists.
【図14】評価値を採用することができないマッチング
の結果を示す図である。FIG. 14 is a diagram showing a result of matching in which an evaluation value cannot be adopted.
【図15】第2の実施の形態における道路交通管制シス
テムの処理を説明するための図である。FIG. 15 is a diagram for explaining the processing of the road traffic control system in the second embodiment.
【図16】第2の実施の形態における道路交通管制シス
テムの行なう処理を示すフローチャートである。FIG. 16 is a flowchart showing a process performed by the road traffic control system according to the second embodiment.
【図17】図16に続くフローチャートである。FIG. 17 is a flowchart following FIG.
【図18】図17に続くフローチャートである。FIG. 18 is a flowchart following FIG.
【図19】本発明の第3の実施の形態における道路交通
管制システムの構成を示す図である。FIG. 19 is a diagram showing a configuration of a road traffic control system according to a third embodiment of the present invention.
【図20】図19のシステムで得られるパルスを示す図
である。FIG. 20 is a diagram showing pulses obtained with the system of FIG.
【図21】図20のパルスと車両の位置との関係を示す
図である。21 is a diagram showing the relationship between the pulse of FIG. 20 and the position of the vehicle.
【図22】車長の実測結果(上流地点)を示す図であ
る。FIG. 22 is a diagram showing a measurement result of a vehicle length (upstream point).
【図23】車長の実測結果(下流地点)を示す図であ
る。FIG. 23 is a diagram showing a measurement result of a vehicle length (downstream point).
【図24】本発明の第4の実施の形態における道路交通
管制システムの構成を示す図である。FIG. 24 is a diagram showing a configuration of a road traffic control system according to a fourth embodiment of the present invention.
【図25】本発明の第5の実施の形態における道路交通
管制システムの構成を示すブロック図である。FIG. 25 is a block diagram showing a configuration of a road traffic control system according to a fifth embodiment of the present invention.
【図26】第5の実施の形態における道路交通管制シス
テムの構成を示す図である。FIG. 26 is a diagram showing a configuration of a road traffic control system according to a fifth embodiment.
【図27】第9の実施の形態における道路交通管制シス
テムの構成を示す図である。FIG. 27 is a diagram showing a configuration of a road traffic control system according to a ninth embodiment.
【図28】第10の実施の形態における道路交通管制シ
ステムの構成を示す図である。FIG. 28 is a diagram showing a configuration of a road traffic control system in the tenth embodiment.
【図29】第10の実施の形態における道路交通管制シ
ステムの構成を示す図である。FIG. 29 is a diagram showing a configuration of a road traffic control system in the tenth embodiment.
【図30】第10の実施の形態における道路交通管制シ
ステムの行なう処理を示すフローチャートである。FIG. 30 is a flowchart showing a process performed by the road traffic control system in the tenth embodiment.
【図31】図30に続くフローチャートである。FIG. 31 is a flowchart following FIG. 30.
【図32】第12の実施の形態における道路交通管制シ
ステムの構成を示すブロック図である。FIG. 32 is a block diagram showing the configuration of a road traffic control system in the twelfth embodiment.
【図33】図32の特定車両抽出部707の行なう処理
を示すフローチャートである。33 is a flowchart showing a process performed by the specific vehicle extraction unit 707 of FIG. 32.
【図34】評価値に基づく一致判定の方法を示す図であ
る。FIG. 34 is a diagram showing a method of matching determination based on an evaluation value.
【図35】上流地点において撮像された画像を示す第1
の図である。FIG. 35 is a first diagram showing an image captured at an upstream point
FIG.
【図36】上流地点において撮像された画像を示す第2
の図である。FIG. 36 is a second showing an image taken at an upstream point
FIG.
【図37】上流地点において撮像された画像を示す第3
の図である。FIG. 37 is a third view showing an image taken at an upstream point.
FIG.
【図38】下流地点において撮像された画像を示す第1
の図である。FIG. 38 is a first showing an image taken at a downstream point.
FIG.
【図39】下流地点において撮像された画像を示す第2
の図である。FIG. 39 is a second showing an image taken at a downstream point
FIG.
【図40】下流地点において撮像された画像を示す第3
の図である。FIG. 40 shows a third image taken at a downstream point.
FIG.
【図41】縦方向輝度の求め方を示す図である。FIG. 41 is a diagram showing how to obtain vertical luminance.
【図42】図35と図38とに写る車両のマッチングの
結果を示す図である。FIG. 42 is a diagram showing a result of vehicle matching shown in FIGS. 35 and 38;
【図43】図36と図39とに写る車両のマッチングの
結果を示す図である。FIG. 43 is a diagram showing a result of vehicle matching shown in FIGS. 36 and 39;
【図44】図37と図40とに写る車両のマッチングの
結果を示す図である。44 is a diagram showing a result of vehicle matching shown in FIGS. 37 and 40. FIG.
【図45】正規化後のデータを用いたマッチングの結果
を示す図であり、図42に対応する図である。45 is a diagram showing a result of matching using the normalized data, and a diagram corresponding to FIG. 42. FIG.
【図46】正規化後のデータを用いたマッチングの結果
を示す図であり、図43に対応する図である。FIG. 46 is a diagram showing a result of matching using the normalized data, and a diagram corresponding to FIG. 43.
【図47】正規化後のデータを用いたマッチングの結果
を示す図であり、図44に対応する図である。FIG. 47 is a diagram showing a result of matching using the normalized data, and a diagram corresponding to FIG. 44.
【図48】横方向輝度の求め方を説明するための図であ
る。FIG. 48 is a diagram for explaining how to obtain horizontal luminance.
【図49】横方向輝度による図35と図38とに写る車
両のマッチングの結果を示す図である。FIG. 49 is a diagram showing a result of vehicle matching shown in FIGS. 35 and 38 according to lateral luminance.
【図50】横方向輝度による図36と図39とに写る車
両のマッチングの結果を示す図である。FIG. 50 is a diagram showing a result of vehicle matching shown in FIGS. 36 and 39 according to lateral luminance.
【図51】横方向輝度による図37と図40とに写る車
両のマッチングの結果を示す図である。51 is a diagram showing a result of vehicle matching shown in FIGS. 37 and 40 based on lateral luminance. FIG.
【図52】特定車両の出力方法の具体例を示す図であ
る。FIG. 52 is a diagram showing a specific example of an output method of a specific vehicle.
100 交通管制センター
200 交通情報収集装置
201a,201b 超音波式車両感知器
231a,231b,233a,233b ループ式車
両感知器
251a,251b カメラ(画像処理装置)
271a,271b マイク100 Traffic Control Center 200 Traffic Information Collection Devices 201a, 201b Ultrasonic Vehicle Detectors 231a, 231b, 233a, 233b Loop Vehicle Detectors 251a, 251b Cameras (Image Processing Devices) 271a, 271b Microphones
フロントページの続き (56)参考文献 特開 平7−262488(JP,A) 特開 平11−39587(JP,A) 特開 平9−91588(JP,A) 特開 平9−167296(JP,A) (58)調査した分野(Int.Cl.7,DB名) G08G 1/01 G07C 9/00 G08G 1/015 G08G 1/017 G08G 1/04 Continuation of front page (56) Reference JP-A-7-262488 (JP, A) JP-A-11-39587 (JP, A) JP-A-9-91588 (JP, A) JP-A-9-167296 (JP , A) (58) Fields surveyed (Int.Cl. 7 , DB name) G08G 1/01 G07C 9/00 G08G 1/015 G08G 1/017 G08G 1/04
Claims (14)
両の特徴量およびその車両の通過時刻を収集する第1の
収集手段と、 道路の下流地点に設置され、通過する車両の特徴量およ
びその車両の通過時刻を収集する第2の収集手段と、 前記上流地点と前記下流地点との間の旅行時間であると
推定される基準時間を取得する取得手段と、 前記取得された基準時間および前記第1の収集手段で収
集された車両の通過時刻に基づいて、前記上流地点を通
過した車両が前記下流地点へ到達する時刻を予測する予
測手段と、 前記第2の収集手段により収集された特徴量の前記第1
の収集手段で収集された特徴量からのずれと、前記第2
の収集手段により収集された車両の通過時刻の前記予測
された時刻からのずれとに基づいて、前記第1の収集手
段により収集された一群の車両の情報と、前記第2の収
集手段により収集された一群の車両の情報とのマッチン
グを行なうマッチング手段と、 前記マッチングの結果に基づき、前記上流地点と前記下
流地点との間の旅行時間を算出する算出手段と、 前記旅行時間の信頼度を算出する信頼度算出手段と、 前記上流地点において検出された車両が前記下流地点に
到達すると推定される時刻を、前記旅行時間と前記信頼
度とに基づいて推定する推定手段と、 前記推定された時刻に基づいて、前記上流地点において
検出された車両を前記下流地点において検出する検出手
段とを備え、 前記マッチング手段では、前記第2の収集手段により収
集された車両の通過時刻の前記予測された時刻からのず
れ量に基づいて評価値を算出する、 交通情報管理装置。1. A first collecting means installed at an upstream point of a road for collecting a characteristic amount of a passing vehicle and a passing time of the vehicle, and a characteristic amount of a vehicle passing at a downstream point of the road and Second collecting means for collecting the passage time of the vehicle; acquiring means for acquiring a reference time estimated to be travel time between the upstream point and the downstream point; and the acquired reference time and Based on the passing time of the vehicle collected by the first collecting means, a predicting means for predicting a time at which the vehicle passing through the upstream point reaches the downstream point, and a collecting means collected by the second collecting means. The first of the feature quantity
The deviation from the feature quantity collected by the collecting means of
Information of the group of vehicles collected by the first collecting means and the second collecting means based on the deviation of the passing time of the vehicle collected by the collecting means from the predicted time. Matching means for performing matching with the information of the group of vehicles that have been set, calculation means for calculating travel time between the upstream point and the downstream point based on the result of the matching, and reliability of the travel time. Reliability calculating means for calculating, estimating means for estimating the time at which the vehicle detected at the upstream point arrives at the downstream point, based on the travel time and the reliability, the estimated based on the time, and detecting means for detecting a vehicle detected at said point upstream in the downstream point in the matching unit, by said second collecting means Income
Deviation of the passing time of the collected vehicles from the predicted time
A traffic information management device that calculates an evaluation value based on the amount of traffic.
れは、 ループ式センサと、 前記センサの出力に基づいて前記車両の車長を特徴量と
して識別する識別手段とを含む、請求項1に記載の交通
情報管理装置。The method according to claim 2 wherein each of the first and second collection means includes a loop sensor, the identifying means for identifying a feature value of the car length of the vehicle based on an output of the sensor, according to claim 1 Traffic information management device described in.
れは、超音波式センサを含む、請求項1に記載の交通情
報管理装置。3. The traffic information management device according to claim 1 , wherein each of the first and second collecting means includes an ultrasonic sensor.
れは、車両の走行音を収集するセンサを含む、請求項1
に記載の交通情報管理装置。Wherein each of said first and second collection means includes a sensor for collecting running noise of the vehicle, according to claim 1
Traffic information management device described in.
れは、 車両の画像を得るカメラと、 前記画像から、車幅、車高、車長、車色、輝度および模
様の一群の中から単数または複数選択される特徴量を抽
出する画像処理装置を含む、請求項1に記載の交通情報
管理装置。5. Each of the first and second collecting means includes a camera for obtaining an image of a vehicle, and a group of a vehicle width, a vehicle height, a vehicle length, a vehicle color, a luminance and a pattern from the image. The traffic information management device according to claim 1 , further comprising an image processing device that extracts a single or a plurality of selected feature amounts.
れは、光型車両感知器を含む、請求項1に記載の交通情
報管理装置。6. The traffic information management device according to claim 1 , wherein each of the first and second collection means includes an optical vehicle detector.
れは、マイクロ波型車両感知器を含む、請求項1に記載
の交通情報管理装置。7. The traffic information management device according to claim 1 , wherein each of the first and second collecting means includes a microwave type vehicle detector.
類の特徴量を収集し、 前記マッチング手段は前記複数種類の特徴量の重み付け
を行なうことでマッチングを行う、請求項1から7のい
ずれかに記載の交通情報管理装置。Wherein said first and second collection means collects feature amounts of a plurality of types, the matching means performs the matching by performing the weighting of the plurality of types of characteristic amounts, of claims 1 to 7 The traffic information management device according to any one.
を判定することで、前記第2の収集手段により収集され
た車両の通過時刻の前記予測された時刻からのずれを判
定する、請求項1から8のいずれかに記載の交通情報管
理装置。Wherein said matching means, by determining the number displacement of the vehicle, determining a deviation from the predicted time of passing time of the vehicle collected by said second collecting means, according to claim 1 The traffic information management device according to any one of 1 to 8 .
満たす車両の特徴量およびその車両の通過時刻のみをマ
ッチングに利用する、請求項1から9のいずれかに記載
の交通情報管理装置。Wherein said matching means, utilizes only passage time of the feature and the vehicle in the vehicle that meet certain criteria for matching, the traffic information management apparatus according to any one of claims 1 to 9.
定の基準を満たす車両の特徴量およびその車両の通過時
刻のみを収集する、請求項1から9のいずれかに記載の
交通情報管理装置。Wherein said first and second collection means collects only passage time of the feature and the vehicle in the vehicle that meet certain criteria, the traffic information management according to any one of claims 1 9 apparatus.
車両の特徴量およびその車両の通過時刻を収集する第1
の収集手段と、 道路の下流地点に設置され、通過する車両の特徴量およ
びその車両の通過時刻を収集する第2の収集手段と、 前記第1の収集手段により収集された1台の車両の特徴
量と前記第2の収集手段により収集された1台の車両の
特徴量とのずれ、および、前記第1の収集手段により収
集された1台の車両の通過時刻と、前記第2の収集手段
により収集された1台の車両の通過時刻と、これら両地
点間の推定旅行時間となる基準時間とに基づいて、複数
の注目車両各々において評価値を算出し、それにより得
られた複数の評価値に基づいて、前記第1の収集手段に
より収集された一群の車両情報と、前記第2の収集手段
により収集された一群の車両情報とのマッチングを行な
うマッチング手段と、 前記マッチングの結果に基づき、前記上流地点と前記下
流地点との間の旅行時間を算出する算出手段と、 前記旅行時間の信頼度を算出する信頼度算出手段と、 前記上流地点において検出された車両が前記下流地点に
到達すると推定される時刻を、前記旅行時間と前記信頼
度とに基づいて推定する推定手段と、 前記推定された時刻に基づいて、前記上流地点において
検出された車両を前記下流地点において検出する検出手
段とを備えた、交通情報管理装置。12. A first system installed at an upstream point of a road, for collecting a characteristic amount of a passing vehicle and a passing time of the vehicle.
And collecting means, disposed downstream point of the road, and a second collection means for collecting features and passing time of the vehicle passing vehicles, of the one vehicle collected by the first collection means The difference between the characteristic amount and the characteristic amount of one vehicle collected by the second collecting means, the passing time of the one vehicle collected by the first collecting means, and the second collecting and passing time of one vehicle collected by means, on the basis of the reference time becomes the estimated travel time between these two points, a plurality
The evaluation value is calculated for each of the
Matching means for matching the group of vehicle information collected by the first collecting means with the group of vehicle information collected by the second collecting means based on the plurality of evaluated values obtained ; Based on the result of matching, a calculating means for calculating a travel time between the upstream point and the downstream point, a reliability calculating means for calculating a reliability of the travel time, a vehicle detected at the upstream point Estimating means for estimating a time estimated to reach the downstream point based on the travel time and the reliability; and a vehicle detected at the upstream point based on the estimated time, the vehicle being detected at the downstream point. Traffic information management device, comprising:
両の特徴量およびその車両の通過時刻を収集する第1の
収集ステップと、 道路の下流地点において、通過する車両の特徴量および
その車両の通過時刻を収集する第2の収集ステップと、 前記上流地点と前記下流地点との間の旅行時間であると
推定される基準時間を取得する取得ステップと、 前記取得された基準時間および前記第1の収集ステップ
で収集された車両の通過時刻に基づいて、前記上流地点
を通過した車両が前記下流地点へ到達する時刻を予測す
る予測ステップと、 前記第2の収集ステップにより収集された特徴量の前記
第1の収集ステップで収集された特徴量からのずれと、
前記第2の収集ステップにより収集された車両の通過時
刻の前記予測された時刻からのずれとに基づいて、前記
第1の収集ステップにより収集された一群の車両の情報
と、前記第2の収集ステップにより収集された一群の車
両の情報とのマッチングを行なうマッチングステップ
と、 前記マッチングの結果に基づき、前記上流地点と前記下
流地点との間の旅行時間を算出する算出ステップと、 前記旅行時間の信頼度を算出する信頼度算出ステップ
と、 前記上流地点において検出された車両が前記下流地点に
到達すると推定される時刻を、前記旅行時間と前記信頼
度とに基づいて推定する推定ステップと、 前記推定された時刻に基づいて、前記上流地点において
検出された車両を前記下流地点において検出する検出ス
テップとを備え、 前記マッチングステップでは、前記第2の収集ステップ
により収集された車両の通過時刻の前記予測された時刻
からのずれ量に基づいて評価値を算出する、 交通情報管
理方法。13. A first collecting step of collecting a characteristic amount of a vehicle passing through at an upstream point of the road and a passing time of the vehicle, and a characteristic amount of a vehicle passing at a downstream point of the road and passing of the vehicle. A second collection step of collecting time; an acquisition step of acquiring a reference time estimated to be a travel time between the upstream point and the downstream point; the acquired reference time and the first A prediction step of predicting a time when a vehicle passing through the upstream point arrives at the downstream point based on the passing time of the vehicle collected in the collecting step; and the feature quantity collected in the second collecting step, Deviation from the feature amount collected in the first collection step,
The information of the group of vehicles collected in the first collecting step and the second collection based on the deviation of the passing time of the vehicle collected in the second collecting step from the predicted time. A matching step of matching with the information of the group of vehicles collected by the step, a calculation step of calculating a travel time between the upstream point and the downstream point based on the result of the matching, A reliability calculation step of calculating reliability, an estimation step of estimating a time at which the vehicle detected at the upstream point reaches the downstream point, based on the travel time and the reliability, based on the estimated time, the vehicle detected at said point upstream and a detecting step of detecting at said downstream point, said map In the ching step, the second collecting step
Said predicted time of passage of the vehicle collected by
A traffic information management method that calculates an evaluation value based on the amount of deviation from .
両の特徴量およびその車両の通過時刻を収集する第1の
収集ステップと、 道路の下流地点において、通過する車両の特徴量および
その車両の通過時刻を収集する第2の収集ステップと、 前記第1の収集ステップにより収集された1台の車両の
特徴量と前記第2の収集ステップにより収集された1台
の車両の特徴量とのずれ、および、前記第1の収集ステ
ップにより収集された1台の車両の通過時刻と、前記第
2の収集ステップにより収集された1台の車両の通過時
刻と、これら両地点間の推定旅行時間となる基準時間と
に基づいて、複数の注目車両各々において評価値を算出
し、それにより得られた複数の評価値に基づいて、前記
第1の収集ステップにより収集された一群の車両情報
と、前記第2の収集ステップにより収集された一群の車
両情報とのマッチングを行なうマッチングステップと、 前記マッチングの結果に基づき、前記上流地点と前記下
流地点との間の旅行時間を算出する算出ステップと、 前記旅行時間の信頼度を算出する信頼度算出ステップ
と、 前記上流地点において検出された車両が前記下流地点に
到達すると推定される時刻を、前記旅行時間と前記信頼
度とに基づいて推定する推定ステップと、 前記推定された時刻に基づいて、前記上流地点において
検出された車両を前記下流地点において検出する検出ス
テップとを備えた、交通情報管理方法。14. A first collecting step of collecting a characteristic amount of a vehicle passing through at an upstream point of a road and a passing time of the vehicle, and a characteristic amount of a vehicle passing through at a downstream point of the road and a passage of the vehicle. a second collecting step of collecting time, one collected by the feature and the second collection step of the first one vehicle collected by the collecting step of
The deviation of the feature amount of the vehicle, and the passage time of the first one vehicle collected by the collecting step, the passing time of the one vehicle collected by the second collecting step, these Calculate the evaluation value for each of the multiple vehicles of interest based on the reference time that is the estimated travel time between the two points
Then, the group of vehicle information collected in the first collecting step and the group of vehicle information collected in the second collecting step are matched based on the plurality of evaluation values obtained thereby. A matching step, a calculation step of calculating a travel time between the upstream point and the downstream point based on the result of the matching, a reliability calculation step of calculating a reliability of the travel time, and the upstream point An estimation step of estimating the time at which the detected vehicle arrives at the downstream point based on the travel time and the reliability, and a time detected at the upstream point based on the estimated time. And a detecting step of detecting a vehicle at the downstream point.
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