JP6369229B2 - Traffic jam location extraction program, traffic jam location extraction method, and information processing apparatus - Google Patents
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Description
本発明は、渋滞箇所の抽出プログラム、渋滞箇所の抽出方法および情報処理装置に関する。 The present invention relates to a traffic jam location extraction program, a traffic jam location extraction method, and an information processing apparatus.
従来、道路の一定区間、例えば、高速道路の各料金所等に車両を特定する機器を設置し、車両が一定区間を通過する通行時間に基づいて、渋滞が発生しているか否かを判定することが知られている。また、プローブカーによって収集されたプローブデータに基づいて、当該データの対象となる道路区間を特定し、特定した道路区間における走行速度および滞留時間を生成して交通情報として提供することが提案されている。 Conventionally, a device for identifying a vehicle is installed in a certain section of a road, for example, each tollgate on an expressway, and it is determined whether or not there is a traffic jam based on the transit time of the vehicle passing through the certain section. It is known. In addition, it is proposed to identify the road section that is the target of the data based on the probe data collected by the probe car, generate the traveling speed and residence time in the identified road section, and provide it as traffic information. Yes.
しかしながら、道路の一定区間についての渋滞の有無は判別できるが、区間内のどこが渋滞箇所であるかを判別することは難しい。例えば、ある区間で渋滞が発生した場合に、区間内のどの場所で渋滞が発生しているのかを特定することは困難である。また、プローブデータに基づく走行速度から渋滞箇所を求めるためには、区間内について車両ごとに滞留時間を計算する必要があるが、対象区間が長くなると計算量が増大することになる。 However, it can be determined whether there is a traffic jam in a certain section of the road, but it is difficult to determine where the traffic jam is in the zone. For example, when a traffic jam occurs in a certain section, it is difficult to specify where in the section the traffic jam occurs. Further, in order to obtain a traffic jam location from the traveling speed based on the probe data, it is necessary to calculate the staying time for each vehicle in the section, but the calculation amount increases as the target section becomes longer.
一つの側面では、本発明は、簡易に渋滞箇所を特定できる渋滞箇所の抽出プログラム、渋滞箇所の抽出方法および情報処理装置を提供することにある。 In one aspect, the present invention provides a traffic jam location extraction program, a traffic jam location extraction method, and an information processing apparatus that can easily identify a traffic jam location.
一つの態様では、渋滞箇所の抽出プログラムは、車両によって一定の時間間隔で測定された測定位置の集合である測定位置群を取得する処理をコンピュータに実行させる。また、渋滞箇所の抽出プログラムは、取得した前記測定位置群の地理的分布が所定の密度を超える箇所の検出に応じて、道路における渋滞箇所を抽出する処理をコンピュータに実行させる。 In one aspect, the congestion location extraction program causes a computer to execute a process of acquiring a measurement position group that is a set of measurement positions measured at regular time intervals by a vehicle. The congestion location extraction program causes the computer to execute a process of extracting a congestion location on the road in response to detection of a location where the acquired geographical distribution of the measurement position group exceeds a predetermined density.
簡易に渋滞箇所を特定できる。 You can easily identify a traffic jam spot.
以下、図面に基づいて、本願の開示する渋滞箇所の抽出プログラム、渋滞箇所の抽出方法および情報処理装置の実施例を詳細に説明する。なお、本実施例により、開示技術が限定されるものではない。また、以下の実施例は、矛盾しない範囲で適宜組みあわせてもよい。 Hereinafter, embodiments of a traffic jam location extraction program, a traffic jam location extraction method, and an information processing apparatus disclosed in the present application will be described in detail with reference to the drawings. The disclosed technology is not limited by the present embodiment. Further, the following embodiments may be appropriately combined within a consistent range.
図1は、実施例の渋滞箇所の抽出システムの構成の一例を示すブロック図である。図1に示す渋滞箇所の抽出システム1は、例えば、任意の道路区間の指定を受け付けると、受け付けた道路区間のキロポストごとに渋滞およびボトルネックか否かを判定し、判定結果および各キロポスト間の滞在時間のグラフを表示する。図1に示す渋滞箇所の抽出システム1は、車両5と、基地局6と、端末装置10と、サーバ装置100とを有する。なお、図1では、車両5および基地局6は、複数の車両5および基地局6のうち1つを例示しており、車両5および基地局6の数は限定されず、渋滞箇所の抽出システム1は、任意の数の車両5および基地局6を有してもよい。
FIG. 1 is a block diagram illustrating an example of a configuration of a congestion location extraction system according to an embodiment. For example, when receiving a designation of an arbitrary road section, the congestion
車両5およびサーバ装置100の間は、基地局6およびネットワークNを介して相互に通信可能に接続される。また、端末装置10およびサーバ装置100の間は、ネットワークNを介して相互に通信可能に接続される。かかるネットワークNには、有線または無線を問わず、インターネット(Internet)を始め、LAN(Local Area Network)やVPN(Virtual Private Network)などの任意の種類の通信網を採用できる。また、基地局6は、例えば、3G、LTE(Long Term Evolution)等の携帯電話回線の基地局である。
The vehicle 5 and the
渋滞箇所の抽出システム1は、例えば、通信機能を有する運行記録計(以下、デジタコという)を搭載した複数の車両5から送信される運行情報を収集し、デジタル地図とマップマッチングを行って運行情報を補正する。渋滞箇所の抽出システム1は、補正後の運行情報を分析者により指定された道路区間について集計し、集計結果を生成する。渋滞箇所の抽出システム1は、集計結果に基づいて、渋滞判定およびボトルネック判定を行い、判定結果を、例えばグラフ化して表示画面を生成する。渋滞箇所の抽出システム1は、生成された表示画面を、例えば端末装置10に表示させる。これにより、渋滞箇所の抽出システム1は、道路のキロポストごとに渋滞およびボトルネックを判定するので、簡易に渋滞箇所を特定できる。また、道路区間内のどこにボトルネックがあるかを特定できる。
The traffic congestion
車両5は、例えば、トラック、バス等のデジタコを搭載した車両である。車両5に搭載されたデジタコは、例えば、GPS(Global Positioning System)等の衛星測位システムによって取得した位置や速度等の運行情報を、例えば1秒ごとに基地局6を介してサーバ装置100に送信する。デジタコは、通信機能として、例えば、3G、LTE等の携帯電話回線等に対応する無線通信モジュールを有する。なお、車両5のデジタコは、携帯電話回線等が圏外である等の場合には、通信が接続されてから圏外であった時間の運行情報を纏めて送信してもよい。
The vehicle 5 is, for example, a vehicle equipped with a digital octopus such as a truck or a bus. The digital octopus mounted on the vehicle 5 transmits operation information such as position and speed acquired by a satellite positioning system such as GPS (Global Positioning System) to the
端末装置10は、例えば、分析者が用いるコンピュータである。端末装置10は、サーバ装置100から受信した表示画面等を表示させて、分析者に提示する。端末装置10は、表示画面等の表示および操作について、例えば、Webブラウザを用いることができる。端末装置10は、道路区間の指定情報、集計日および集計時間帯等をサーバ装置100に送信する。かかる端末装置10の一例としては、可搬型のパーソナルコンピュータを採用できる。端末装置10には、上記のパーソナルコンピュータなどの可搬型の端末のみならず、据置型のパーソナルコンピュータを端末装置10として採用することもできる。また、端末装置10は、可搬型の端末としては、上記のパーソナルコンピュータの他にも、例えば、タブレット端末、スマートフォン、携帯電話機やPHS(Personal Handyphone System)などの移動体通信端末等を採用することもできる。
The
ここで、図2を用いて、車両5の測定位置と速度との関係について説明する。図2は、測定位置と速度との関係の一例を示す図である。図2は、例えば、1秒ごとの測定位置を道路区間にプロットしたものである。道路区間は、例えば、所定の距離20ごとにキロポストが設けられる。つまり、距離20は、キロポスト間の距離であり、例えば10mとすることができる。図2では、3つのパターンについて説明する。パターン21は、車両5が20km/hで走行した場合であり、各距離20の間に測定位置が概ね2つ存在する。パターン22は、車両5が40km/hで走行した場合であり、各距離20の間に測定位置が概ね1つ存在する。パターン23は、道路区間内で渋滞が発生している場合であり、一部のキロポスト間の距離20では測定位置が多く、すなわち測定位置群の地理的分布の密度が高くなっている。渋滞箇所の抽出システム1は、測定位置群の地理的分布が所定の密度を超える箇所について、渋滞箇所24として抽出する。このように、渋滞箇所の抽出システム1は、所定の距離20ごとに測定位置の密度を判定することで、特別な処理を実行することなく、簡易に渋滞箇所を特定することができる。
Here, the relationship between the measurement position and speed of the vehicle 5 will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a diagram illustrating an example of the relationship between the measurement position and the velocity. For example, FIG. 2 is a plot of measurement positions every second on road sections. In the road section, for example, a kilometer post is provided every
次に、サーバ装置100の構成について説明する。図1に示すように、サーバ装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを有する。なお、サーバ装置100は、図1に示す機能部以外にも既知のコンピュータが有する各種の機能部、例えば各種の入力デバイスや音声出力デバイスなどの機能部を有することとしてもかまわない。また、サーバ装置100は、情報処理装置である。
Next, the configuration of the
通信部110は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。通信部110は、ネットワークNを介して車両5および端末装置10と有線または無線で接続され、車両5および端末装置10との間で情報の通信を司る通信インタフェースである。通信部110は、車両5から運行情報を受信し、端末装置10から道路区間の指定情報と、集計日および集計時間帯とを受信する。通信部110は、受信した運行情報と、道路区間の指定情報と、集計日および集計時間帯とを制御部130に出力する。また、通信部110は、制御部130から入力された表示画面等を端末装置10に送信する。
The
記憶部120は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)等の半導体メモリ素子、ハードディスクや光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部120は、運行情報記憶部121と、補正運行情報記憶部122と、分析対象記憶部123と、集計結果記憶部124とを有する。また、記憶部120は、デジタル地図を記憶する。なお、記憶部120は、制御部130での処理に用いる情報を記憶する。
The
運行情報記憶部121は、各車両5から逐次受信する運行情報を記憶する。図3は、運行情報記憶部の一例を示す図である。図3に示すように、運行情報記憶部121は、「車両ID」、「日時」、「緯度」、「経度」、「速度」、「G値(前後)」、「G値(横)」、「G値(上下)」といった項目を有する。運行情報記憶部121は、1つの運行情報ごとに1レコードとして記憶する。運行情報記憶部121は、例えば、1秒ごとの運行情報の場合には、1秒ごとの運行情報を1レコードとして記憶する。
The operation
「車両ID」は、車両5を識別する。「日時」は、車両5のデジタコによって運行情報が取得された日時を示す。「緯度」および「経度」は、車両5の位置を示す。「速度」は、車両5の速度を示す。「G値(前後)」、「G値(横)」および「G値(上下)」は、車両5にかかる、それぞれの方向の加速度を示す。 “Vehicle ID” identifies the vehicle 5. “Date and time” indicates the date and time when the operation information is acquired by the digital octopus of the vehicle 5. “Latitude” and “longitude” indicate the position of the vehicle 5. “Speed” indicates the speed of the vehicle 5. “G value (front and back)”, “G value (horizontal)”, and “G value (up and down)” indicate accelerations in the respective directions applied to the vehicle 5.
補正運行情報記憶部122は、デジタル地図とマップマッチングを行って補正された運行情報を記憶する。図4は、補正運行情報記憶部の一例を示す図である。図4に示すように、補正運行情報記憶部122は、「車両ID」、「日時」、「道路名」、「キロポスト(km)」、「補正緯度」、「補正経度」、「速度」、「G値(前後)」、「G値(横)」、「G値(上下)」といった項目を有する。補正運行情報記憶部122は、1つの運行情報ごとに1レコードとして記憶する。
The corrected operation
「車両ID」は、車両5を識別する。「日時」は、車両5のデジタコによって運行情報が取得された日時を示す。「道路名」は、マップマッチングの結果に基づく車両5が走行中である道路の名前を示す。「キロポスト(km)」は、マップマッチングの結果に基づく車両5が走行中である道路の起点からの距離を示す。「補正緯度」および「補正経度」は、マップマッチングの結果に基づいて補正された車両5の位置を示す。「速度」は、車両5の速度を示す。「G値(前後)」、「G値(横)」および「G値(上下)」は、車両5にかかる、それぞれの方向の加速度を示す。 “Vehicle ID” identifies the vehicle 5. “Date and time” indicates the date and time when the operation information is acquired by the digital octopus of the vehicle 5. “Road name” indicates the name of the road on which the vehicle 5 is traveling based on the map matching result. “Kilopost (km)” indicates the distance from the starting point of the road on which the vehicle 5 is traveling based on the map matching result. “Corrected latitude” and “corrected longitude” indicate the position of the vehicle 5 corrected based on the map matching result. “Speed” indicates the speed of the vehicle 5. “G value (front and back)”, “G value (horizontal)”, and “G value (up and down)” indicate accelerations in the respective directions applied to the vehicle 5.
分析対象記憶部123は、補正後の運行情報のうち、分析者により指定された道路区間を完全に通過利用している車両5の運行情報を記憶する。分析対象記憶部123の項目は、補正運行情報記憶部122の項目と同一であるので、その説明は省略する。
The analysis
集計結果記憶部124は、補正後の運行情報を分析者により指定された道路区間について集計した区間集計結果を記憶する。図5は、集計結果記憶部の一例を示す図である。図5に示すように、集計結果記憶部124は、「道路名」、「キロポスト(km)」、「上下線」、「集計日」、「時間帯」、「件数(総滞在時間)」、「車両数」、「車両あたりの平均滞在時間」、「渋滞フラグ」、「ボトルネックフラグ」といった項目を有する。集計結果記憶部124は、キロポストごと、例えば、0.01kmごとの集計結果を1レコードとして記憶する。
The tabulation
「道路名」は、集計を行う道路の名前を示す。「キロポスト(km)」は、集計を行う道路の起点からの距離を示す。「上下線」は、道路の上り方向または下り方向を示す。すなわち、「上下線」は、集計した運行情報が道路のどちら側に向かって走行した車両5のものであるかを示す。なお、「上下線」は、補正後の運行情報から区間集計結果の集計時に合わせて判定してもよいし、分析者により指定されてもよい。「集計日」は、集計を行う運行情報の日付を示す。「時間帯」は、集計を行う運行情報の時間帯を示す。「件数(総滞在時間)」は、運行情報の件数を示し、例えば、1秒ごとの運行情報の場合には、当該キロポストの範囲に、集計される全ての車両5が滞在する秒数の合計、すなわち総滞在時間を示す。 “Road name” indicates the name of the road to be counted. “Kilopost (km)” indicates the distance from the starting point of the road to be counted. “Upper and lower lines” indicate the upward or downward direction of the road. That is, “upper and lower lines” indicate to which side of the road the aggregated operation information is for the vehicle 5 that has traveled. Note that the “upper and lower lines” may be determined from the corrected operation information in accordance with the summation of the section count results, or may be designated by an analyst. “Aggregation date” indicates the date of operation information to be aggregated. “Time zone” indicates a time zone of operation information to be aggregated. “Number of cases (total stay time)” indicates the number of operation information. For example, in the case of operation information per second, the total number of seconds in which all vehicles 5 to be counted stay in the range of the kilometer post. I.e. the total time spent.
「車両数」は、集計を行う道路区間を通過した車両数を示す。なお、「車両数」は、集計を行う道路区間の全てを通過した車両数を示し、当該道路区間を部分的に使用する車両5、例えば途中で右左折した車両5は含めない。これは、右左折する車両5の、右左折時の速度低下等の要素を除外するためである。「車両あたりの平均滞在時間」は、件数を車両数で除算した車両5の1台あたりの平均滞在時間を示す。「渋滞フラグ」は、直前のキロポストから当該キロポストまでの区間が渋滞しているか否かを示す。「渋滞フラグ」は、渋滞している場合には、例えば、○印を付す。「ボトルネックフラグ」は、直前のキロポストから当該キロポストまでの区間がボトルネックであるか否かを示す。「ボトルネックフラグ」は、ボトルネックである場合には、例えば、○印を付す。 “Number of vehicles” indicates the number of vehicles that have passed through the road section to be counted. The “number of vehicles” indicates the number of vehicles that have passed through all of the road sections to be counted, and does not include vehicles 5 that partially use the road sections, for example, vehicles 5 that turn right or left in the middle. This is to exclude factors such as a decrease in speed when the vehicle 5 turns right and left. “Average stay time per vehicle” indicates an average stay time per vehicle 5 obtained by dividing the number of cases by the number of vehicles. The “congestion flag” indicates whether or not the section from the previous kilometer post to the kilometer post is congested. The “congestion flag” is marked with, for example, ○ when there is a traffic jam. The “bottleneck flag” indicates whether or not the section from the previous kilopost to the kilopost is a bottleneck. When the “bottleneck flag” is a bottleneck, for example, a circle mark is attached.
図1の説明に戻って、制御部130は、例えば、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)等によって、内部の記憶装置に記憶されているプログラムがRAMを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部130は、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等の集積回路により実現されるようにしてもよい。制御部130は、取得部131と、補正部132と、受付部133と、抽出部134と、表示制御部135とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部130の内部構成は、図1に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。
Returning to the description of FIG. 1, the
取得部131は、基地局6、ネットワークNおよび通信部110を介して、各車両5から運行情報を取得する。取得部131は、取得した運行情報を運行情報記録部121に記憶する。なお、取得部131は、例えば、サーバ装置100の管理者から、各車両5からの運行情報の取得の開始を指示されると、取得の停止が指示されるまで、運行情報の取得を続け、取得した運行情報の運行情報記録部121への記憶を続ける。
The
補正部132は、運行情報記録部121から運行情報を読み出して、デジタル地図とマップマッチングを行って運行情報を補正し、補正後の運行情報を補正運行情報記憶部122に記憶する。補正部132は、運行情報の緯度経度に基づいてマップマッチングを行い、道路名と、キロポストと、補正した緯度経度とを生成する。補正部132は、元の緯度経度に代えて、生成した道路名と、キロポストと、補正した緯度経度とを運行情報に加えて運行情報を補正する。補正部132は、補正した運行情報を補正運行情報記憶部122に記憶する。図3および図4を参照して説明すると、例えば、日時「2013/09/20 07:00:31」の運行情報は、緯度「035.39.479」および経度「139.46.013」である。補正部132は、当該運行情報を補正し、補正後の運行情報は、道路名「国道15号線」、キロポスト「12.13」、補正緯度「035.39.482」および補正経度「139.46.014」となる。
The
受付部133は、分析者に操作される端末装置10から、道路区間の指定情報と、集計日および集計時間帯とを受信すると、集計処理を行う道路区間の指定を受け付ける。ここで、端末装置10での道路区間の指定は、例えば、道路名とキロポストとによって指定されてもよいし、地図を表示させて地図上の位置が選択され、選択位置に対応する道路名とキロポストとによって指定されてもよい。また、道路区間の指定情報には、上下線の情報を含んでもよい。なお、以下の説明では、分析者により上下線の情報が指定される場合について説明する。受付部133は、受け付けた道路区間の指定情報、すなわち、道路名と、開始および終了地点のキロポストと、上下線の情報とを抽出部134に出力する。また、受付部133は、集計日および集計時間帯を抽出部134に出力する。
Upon receiving the road segment designation information, the aggregation date, and the aggregation time zone from the
抽出部134は、受付部133から道路区間の指定情報と、集計日および集計時間帯とが入力されると、補正運行情報記憶部122を参照して、補正後の運行情報を車両5ごとに取得する。抽出部134は、取得した補正後の運行情報に基づいて、指定された道路区間である指定区間、すなわち、開始地点のキロポストと終了地点のキロポストとの間を、当該運行情報の車両5が完全に通過利用しているか否かを判定する。抽出部134は、車両5が指定区間を完全に通過利用している場合には、指定区間部分の運行情報を分析対象の運行情報として、分析対象記憶部123に記憶する。抽出部134は、車両5が指定区間を完全に通過利用していない場合には、当該車両5の運行情報を分析対象の運行情報から除外する。
When the road section designation information, the aggregation date, and the aggregation time zone are input from the
抽出部134は、指定区間を完全に通過利用しているか否かの判定が全ての車両5について終了したか否かを判定する。抽出部134は、指定区間を完全に通過利用しているか否かの判定が全ての車両5について終了していない場合には、次の車両5について同様に判定する。抽出部134は、指定区間を完全に通過利用しているか否かの判定が全ての車両5について終了した場合には、分析対象記憶部123を参照して、運行情報の集計を行う。
The
抽出部134は、分析対象記憶部123を参照して、キロポスト、上下線、集計日および集計時間帯ごとに運行情報を集計し、集計結果を区間集計結果として集計結果記憶部124に記憶する。抽出部134は、区間集計結果の1レコードごとに件数および車両数に基づいて、車両あたりの平均滞在時間を算出する。抽出部134は、算出した車両あたりの平均滞在時間を、集計結果記憶部124の対応するレコードに記憶する。
The extracting
また、抽出部134は、区間集計結果に基づいて、渋滞判定とボトルネック判定とを行う。抽出部134は、集計結果記憶部124を参照して、分析者から受け付けた道路名と、開始および終了地点のキロポストと、上下線の情報と、集計日および集計時間帯とに基づいて、上下線別および時間帯別にキロポストを指定して、指定区間の開始および終了地点を取得する。
Further, the
抽出部134は、集計結果記憶部124を参照して、キロポストごとに集計結果を取得する。抽出部134は、取得したキロポストの集計結果に基づいて、渋滞判定を行う。抽出部134は、取得したキロポストの集計結果のうち、車両あたりの平均滞在時間が所定値を超えるか否かを判定する。所定値は、例えば、キロポストが10mごとである場合に2秒とすることができる。なお、所定値は、渋滞の定義によって変更することができ、例えば、キロポスト間が10mの場合であって、車両5の速度が18km/h未満となると渋滞と判定する場合には、所定値を2秒とする。また、例えば、キロポスト間が10mの場合であって、車両5の速度が20km/h未満となると渋滞と判定する場合には、所定値を1.8秒とする。抽出部134は、車両あたりの平均滞在時間が所定値を超える場合には、集計結果記憶部124の判定を行ったキロポストに渋滞フラグを設定する。抽出部134は、車両あたりの平均滞在時間が所定値を超えない場合には、渋滞フラグおよびボトルネックフラグを設定せずに、次のキロポストについて、渋滞判定およびボトルネック判定を行う。
The
抽出部134は、渋滞フラグを設定すると、続いてボトルネック判定を行う。抽出部134は、取得したキロポストの集計結果のうち、総滞在時間が前5つのキロポストの最大値と比べて50%以下であるか否かを判定する。抽出部134は、総滞在時間が前5つのキロポストの最大値と比べて50%以下である場合には、集計結果記憶部124の判定を行ったキロポストにボトルネックフラグを設定する。抽出部134は、総滞在時間が前5つのキロポストの最大値と比べて50%以下でない場合には、ボトルネックフラグを設定せずに、次のキロポストについて、渋滞判定およびボトルネック判定を行う。
When the traffic jam flag is set, the
図5の例では、5行目のキロポスト5.17kmの総滞在時間81秒が、前4つのキロポストの最大値である2行目のキロポスト5.14kmの総滞在時間162秒の50%以下であるので、5行目のキロポスト5.17kmにボトルネックフラグを設定する。なお、図5の例では、5行目のキロポスト5.17kmの前は、キロポストが4つであるので、5行目のキロポスト5.17kmについては、前4つのキロポストの最大値と比べている。また、6行目のキロポスト5.18kmは、総滞在時間が78秒であり、5行目と同様に、2行目のキロポスト5.14kmの総滞在時間162秒の50%以下であるので、6行目のキロポスト5.18kmにボトルネックフラグを設定する。
In the example of FIG. 5, the
抽出部134は、取得したキロポストが指定区間の終了地点のキロポストであるか否かを判定する。すなわち、抽出部134は、指定区間が終了したか否かを判定する。抽出部134は、指定区間が終了していない場合には、次のキロポストについて、渋滞判定およびボトルネック判定を行う。抽出部134は、指定区間が終了した場合には、表示画面の生成を表示制御部135に指示する。
The
表示制御部135は、抽出部134から表示画面の生成を指示されると、集計結果記憶部124を参照して、キロポストごとの総滞在時間に基づいてグラフを生成する。また、表示制御部135は、車両あたりの平均滞在時間と車両数とに基づいて、渋滞状態であると判定する閾値を算出する。表示制御部135は、生成したグラフに、算出した閾値を描画する。また、表示制御部135は、ボトルネックフラグが設定されているキロポストと直前のキロポストとの間に対応するグラフについて、ボトルネック区間を示す表示をグラフ上に描画する。表示制御部135は、閾値とボトルネック区間を描画したグラフを含む表示画面を生成する。表示制御部135は、生成した表示画面を通信部110等を介して端末装置10に送信し、端末装置10の図示しない表示部に表示画面を表示させる。
When the
図6は、表示画面の一例を示す図である。図6に示すように、表示制御部135は、例えば、横軸をキロポスト、縦軸を総滞在時間としたグラフを含む表示画面25を生成する。表示制御部135は、表示画面25のグラフ上に、算出した渋滞状態であると判定する閾値26を表示する。また、表示制御部135は、例えば、キロポスト28,29にボトルネックフラグが設定されている場合には、キロポスト27とキロポスト28との間、および、キロポスト28とキロポスト29との間の道路に対応するグラフに、ボトルネック区間30を表示する。なお、表示画面25のグラフは、キロポスト間を10m、渋滞の定義を20km/h以下、車両5の数を35台、渋滞状態であると判定する閾値26を63秒とした場合の一例である。これにより、渋滞箇所の抽出システム1は、簡易に特定した渋滞箇所およびボトルネックを表示することができる。
FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a display screen. As shown in FIG. 6, the
また、表示制御部135は、地図上に、運行情報を集計した車両5のうちから任意の車両5の測定位置、すなわち、補正緯度および補正経度を配置した表示画面を生成してもよい。図7は、表示画面の他の一例を示す図である。図7に示すように、表示制御部135は、例えば、表示画面31の道路32と道路33とが合流する地域の地図上において、道路32の開始地点34と終了地点35との間に、当該区間の車両5の測定位置36を、例えば、○印のマークとして配置する。また、表示制御部135は、集計結果記憶部124の渋滞フラグが設定されたキロポストの範囲の測定位置37について、他の測定位置と異なる態様のマーク、例えば×印として配置する。さらに、表示制御部135は、渋滞フラグが設定されたキロポストの範囲の測定位置37のマークを囲む表示38を配置する。なお、各測定位置36,37は、車両5の速度に応じて間隔が異なり、速度が低下した部分では密度が高くなるように表示する。これにより、渋滞箇所の抽出システム1は、地図上に、渋滞箇所を表示することができる。
Further, the
次に、実施例の渋滞箇所の抽出システム1の動作について説明する。まず、各車両5から運行情報を取得して補正後の運行情報を生成する処理について説明する。
Next, the operation of the congestion
取得部131は、基地局6、ネットワークNおよび通信部110を介して、各車両5から運行情報を取得する。取得部131は、取得した運行情報を運行情報記録部121に記憶する。補正部132は、運行情報記録部121から読み出した運行情報について、デジタル地図とマップマッチングを行って運行情報を補正し、補正後の運行情報を補正運行情報記憶部122に記憶する。これにより、各車両5の補正後の運行情報が補正運行情報記憶部122に記憶される。
The
続いて、指定された道路区間の運行情報を集計する処理について説明する。図8は、集計処理の一例を示すフローチャートである。端末装置10は、分析者の操作により任意の距離の道路区間の指定情報、集計日および集計時間帯をサーバ装置100に送信する。サーバ装置100の受付部133は、端末装置10から、道路区間の指定情報と、集計日および集計時間帯とを受信すると、集計処理を行う道路区間の指定を受け付ける(ステップS1)。受付部133は、受け付けた道路区間の指定情報と、集計日および集計時間帯とを抽出部134に出力する。
Next, a process for counting the operation information of the designated road section will be described. FIG. 8 is a flowchart illustrating an example of the aggregation process. The
抽出部134は、受付部133から道路区間の指定情報と、集計日および集計時間帯とが入力されると、補正運行情報記憶部122を参照して、補正後の運行情報を車両5ごとに取得する(ステップS2)。
When the road section designation information, the aggregation date, and the aggregation time zone are input from the
抽出部134は、取得した補正後の運行情報に基づいて、指定区間を当該運行情報の車両5が完全に通過利用しているか否かを判定する(ステップS3)。抽出部134は、車両5が指定区間を完全に通過利用している場合には(ステップS3:肯定)、指定区間部分の運行情報を分析対象の運行情報として、分析対象記憶部123に記憶する(ステップS4)。抽出部134は、車両5が指定区間を完全に通過利用していない場合には(ステップS3:否定)、当該車両5の運行情報を分析対象の運行情報から除外する、すなわち分析対象記憶部123に記憶せずに、ステップS5に進む。
Based on the corrected operation information acquired, the
抽出部134は、指定区間を完全に通過利用しているか否かの判定が全ての車両5について終了したか否かを判定する(ステップS5)。抽出部134は、指定区間を完全に通過利用しているか否かの判定が全ての車両5について終了していない場合には(ステップS5:否定)、ステップS3に戻る。抽出部134は、指定区間を完全に通過利用しているか否かの判定が全ての車両5について終了した場合には(ステップS5:肯定)、分析対象記憶部123を参照して、運行情報の集計を行う。抽出部134は、分析対象記憶部123を参照して、キロポスト、上下線、集計日および集計時間帯ごとに運行情報を集計し、集計結果を区間集計結果として集計結果記憶部124に記憶する(ステップS6)。
The extracting
抽出部134は、区間集計結果の1レコードごとに件数および車両数に基づいて、車両あたりの平均滞在時間を算出する。抽出部134は、算出した車両あたりの平均滞在時間を、集計結果記憶部124の対応するレコードに記憶する(ステップS7)。これにより、渋滞箇所の抽出システム1は、分析者により指定された道路区間を通過利用する車両5の運行情報を集計することができる。
The
次に、区間集計結果に基づいて渋滞箇所およびボトルネック箇所を抽出する処理について説明する。図9は、抽出処理の一例を示すフローチャートである。サーバ装置100の抽出部134は、端末装置10から受け付けた道路区間の指定情報と、集計日および集計時間帯とに基づいて、集計結果記憶部124から指定区間の開始および終了地点を取得する。すなわち、抽出部134は、受け付けた道路名と、開始および終了地点のキロポストと、上下線の情報と、集計日および集計時間帯とに基づいて、上下線別および時間帯別に、キロポストを指定して、指定区間の開始および終了地点を取得する(ステップS11)。
Next, a process of extracting a traffic jam location and a bottleneck location based on the section count result will be described. FIG. 9 is a flowchart illustrating an example of the extraction process. The
抽出部134は、集計結果記憶部124を参照して、開始地点の次のキロポストの集計結果を取得する(ステップS12)。抽出部134は、取得したキロポストの集計結果のうち、車両あたりの平均滞在時間が所定値を超えるか否かを判定する(ステップS13)。抽出部134は、車両あたりの平均滞在時間が所定値を超える場合には(ステップS13:肯定)、集計結果記憶部124の判定を行ったキロポストに渋滞フラグを設定する(ステップS14)。抽出部134は、車両あたりの平均滞在時間が所定値を超えない場合には(ステップS13:否定)、ステップS17に進む。
The
抽出部134は、渋滞フラグを設定すると、取得したキロポストの集計結果のうち、総滞在時間が前5つのキロポストの最大値と比べて50%以下であるか否かを判定する(ステップS15)。抽出部134は、総滞在時間が前5つのキロポストの最大値と比べて50%以下である場合には(ステップS15:肯定)、集計結果記憶部124の判定を行ったキロポストにボトルネックフラグを設定する(ステップS16)。抽出部134は、総滞在時間が前5つのキロポストの最大値と比べて50%以下でない場合には(ステップS15:否定)、ステップS17に進む。
When the traffic jam flag is set, the
抽出部134は、指定区間が終了したか否かを判定する(ステップS17)。抽出部134は、指定区間が終了していない場合には(ステップS17:否定)、ステップS12に戻り、次のキロポストについて、渋滞判定およびボトルネック判定を行う。抽出部134は、指定区間が終了した場合には(ステップS17:肯定)、表示画面の生成を表示制御部135に指示する。
The
表示制御部135は、抽出部134から表示画面の生成を指示されると、集計結果記憶部124を参照して、キロポストごとの総滞在時間に基づくグラフや、指定区間の車両5の位置を配置して渋滞箇所を反映した地図等の表示画面を生成する(ステップS18)。表示制御部135は、生成した表示画面を通信部110等を介して端末装置10に送信し、端末装置10の図示しない表示部に表示画面を表示させる(ステップS19)。これにより、渋滞箇所の抽出システム1は、渋滞箇所およびボトルネック特定して表示することができる。
When the
このように、サーバ装置100は、車両5によって一定の時間間隔で測定された測定位置の集合である測定位置群を取得し、取得した測定位置群の地理的分布が所定の密度を超える箇所の検出に応じて、道路における渋滞箇所を抽出する。その結果、簡易に渋滞箇所を特定できる。
As described above, the
また、サーバ装置100は、測定位置群に含まれる各位置に対応する地図上の位置にマークを表示する。その結果、地図上に、渋滞箇所を表示することができる。
Moreover, the
また、サーバ装置100は、抽出した渋滞箇所に対応する位置に対応するマークを、抽出した渋滞箇所に対応しない位置に対応するマークと異なる態様とする。その結果、渋滞箇所を判別しやすく表示することができる。
Further, the
また、サーバ装置100は、抽出した渋滞箇所に対応する位置に対応するマークを囲む表示を行う。その結果、渋滞箇所をより判別しやすく表示することができる。
In addition, the
また、サーバ装置100は、さらに、取得した測定位置群の道路の各地点における車両5の滞在時間が、各地点より前の所定数分の地点における最大値と比較して所定値以下である場合に、各地点と直前の地点との間の道路に対応するボトルネックを抽出する。その結果、渋滞のボトルネック箇所を特定でき、渋滞箇所のより詳細な原因分析に資することができる。
Further, the
また、サーバ装置100は、さらに、取得した測定位置群の道路の各地点における車両5の滞在時間に基づいてグラフを生成する。その結果、ボトルネック箇所を分り易く表示することができる。
The
なお、上記実施例では、ボトルネックを各キロポストの総滞在時間に基づいて判定したが、これに限定されない。例えば、車両あたりの平均滞在時間に基づいて判定してもよい。 In addition, in the said Example, although the bottleneck was determined based on the total stay time of each kilometer post, it is not limited to this. For example, you may determine based on the average stay time per vehicle.
また、上記実施例では、道路の車線を区別せずに総滞在時間を算出したが、これに限定されない。例えば、複数の車線を有する道路を通行した場合には、総滞在時間を車線数で除算することで、車線あたりの総滞在時間を算出することができる。 Moreover, in the said Example, although the total stay time was calculated without distinguishing the lane of a road, it is not limited to this. For example, when a road having a plurality of lanes is passed, the total stay time per lane can be calculated by dividing the total stay time by the number of lanes.
また、上記実施例では、分析者が指定する集計日および集計時間帯を特定した場合について説明したが、これに限定されない。例えば、ある指定区間の、ある時間帯について数ヶ月間等の長期間に渡って、車両あたりの平均滞在時間を毎日算出する。これにより、曜日や季節に応じた変動の影響を除いた、定常的な渋滞箇所を特定できる。 Moreover, although the said Example demonstrated the case where the total date and total time slot | zone which an analyst designates were specified, it is not limited to this. For example, the average staying time per vehicle is calculated every day for a long period of time such as several months in a certain time zone in a certain designated section. As a result, it is possible to specify a regular traffic jam location excluding the influence of fluctuations according to the day of the week or the season.
また、上記実施例では、指定区間内に交差点等があった場合について、交差点の信号機の影響を考慮せずに車両あたりの平均滞在時間を算出したが、これに限定されない。例えば、交差点の信号機の赤の時間を取得して、元の車両あたりの平均滞在時間から赤の時間を引くことで、信号機の影響を除いた車両あたりの平均滞在時間を算出できる。なお、総滞在時間についても同様に、信号待ちの時間と走行時間とに区分できる。これにより、車両あたりの平均滞在時間または総滞在時間について、信号待ちの時間と走行時間とに区分して、どちらの影響が大きいかを求めることができる。 Moreover, in the said Example, when there existed an intersection etc. in a designated area, the average staying time per vehicle was calculated without considering the influence of the traffic signal of an intersection, but it is not limited to this. For example, by obtaining the red time of traffic lights at intersections and subtracting the red time from the average stay time per original vehicle, the average stay time per vehicle excluding the influence of traffic lights can be calculated. Similarly, the total stay time can be divided into a signal waiting time and a travel time. As a result, the average stay time per vehicle or the total stay time can be divided into the signal waiting time and the travel time, and it can be determined which has the greater effect.
また、図示した各部の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各部の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、取得部131と、補正部132とを統合してもよい。
In addition, each component of each part illustrated does not necessarily need to be physically configured as illustrated. In other words, the specific form of distribution / integration of each unit is not limited to that shown in the figure, and all or a part thereof may be functionally or physically distributed / integrated in arbitrary units according to various loads or usage conditions. Can be configured. For example, the
さらに、各装置で行われる各種処理機能は、CPU(またはMPU、MCU(Micro Controller Unit)等のマイクロ・コンピュータ)上で、その全部または任意の一部を実行するようにしてもよい。また、各種処理機能は、CPU(またはMPU、MCU等のマイクロ・コンピュータ)で解析実行されるプログラム上、またはワイヤードロジックによるハードウェア上で、その全部または任意の一部を実行するようにしてもよいことは言うまでもない。 Furthermore, various processing functions performed by each device may be executed entirely or arbitrarily on a CPU (or a microcomputer such as an MPU or MCU (Micro Controller Unit)). In addition, various processing functions may be executed in whole or in any part on a program that is analyzed and executed by a CPU (or a microcomputer such as an MPU or MCU) or on hardware based on wired logic. Needless to say, it is good.
ところで、上記の実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをコンピュータで実行することで実現できる。そこで、以下では、上記の実施例と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図10は、渋滞箇所の抽出プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。 By the way, the various processes described in the above embodiments can be realized by executing a program prepared in advance by a computer. Therefore, in the following, an example of a computer that executes a program having the same function as in the above embodiment will be described. FIG. 10 is a diagram illustrating an example of a computer that executes a congestion location extraction program.
図10が示すように、コンピュータ200は、各種演算処理を実行するCPU201と、データ入力を受け付ける入力装置202と、モニタ203とを有する。また、コンピュータ200は、記憶媒体からプログラム等を読み取る媒体読取装置204と、各種装置と接続するためのインタフェース装置205と、他の情報処理装置等と有線または無線により接続するための通信装置206とを有する。また、コンピュータ200は、各種情報を一時記憶するRAM207と、ハードディスク装置208とを有する。また、各装置201〜208は、バス209に接続される。
As illustrated in FIG. 10, the
ハードディスク装置208には、図1に示した取得部131、補正部132、受付部133、抽出部134および表示制御部135の各処理部と同様の機能を有する渋滞箇所の抽出プログラムが記憶される。また、ハードディスク装置208には、運行情報記憶部121、補正運行情報記憶部122、分析対象記憶部123、集計結果記憶部124、および、渋滞箇所の抽出プログラムを実現するための各種データが記憶される。入力装置202は、例えば、コンピュータ200の管理者から管理情報等の各種情報の入力を受け付ける。モニタ203は、例えば、コンピュータ200の管理者に対して管理情報の画面や各種画面を表示する。インタフェース装置205は、例えば、印刷装置等が接続される。通信装置206は、例えば、図1に示した通信部110と同様の機能を有しネットワークNと接続され、車両5、端末装置10や他の装置と各種情報をやりとりする。
The
CPU201は、ハードディスク装置208に記憶された各プログラムを読み出して、RAM207に展開して実行することで、各種の処理を行う。また、これらのプログラムは、コンピュータ200を図1に示した取得部131、補正部132、受付部133、抽出部134および表示制御部135として機能させることができる。
The
なお、上記の渋滞箇所の抽出プログラムは、必ずしもハードディスク装置208に記憶されている必要はない。例えば、コンピュータ200が読み取り可能な記憶媒体に記憶されたプログラムを、コンピュータ200が読み出して実行するようにしてもよい。コンピュータ200が読み取り可能な記憶媒体は、例えば、CD−ROMやDVDディスク、USB(Universal Serial Bus)メモリ等の可搬型記録媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリ、ハードディスクドライブ等が対応する。また、公衆回線、インターネット、LAN等に接続された装置にこの渋滞箇所の抽出プログラムを記憶させておき、コンピュータ200がこれらから渋滞箇所の抽出プログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
Note that the congestion location extraction program described above does not necessarily have to be stored in the
以上、本実施例を含む実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。 As described above, the following supplementary notes are further disclosed regarding the embodiment including the present example.
(付記1)車両によって一定の時間間隔で測定された測定位置の集合である測定位置群を取得し、
取得した前記測定位置群の地理的分布が所定の密度を超える箇所の検出に応じて、道路における渋滞箇所を抽出する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする渋滞箇所の抽出プログラム。
(Supplementary note 1) Acquire a measurement position group that is a set of measurement positions measured at regular time intervals by the vehicle,
In response to detection of a location where the geographical distribution of the acquired measurement location group exceeds a predetermined density, a traffic jam location on the road is extracted.
A program for extracting a traffic jam, which causes a computer to execute processing.
(付記2)前記測定位置群に含まれる各位置に対応する地図上の位置にマークを表示する、ことを含むことを特徴とする付記1に記載の渋滞箇所の抽出プログラム。
(Additional remark 2) The program of extracting the traffic jam location of
(付記3)抽出した前記渋滞箇所に対応する位置に対応するマークを、抽出した前記渋滞箇所に対応しない位置に対応するマークと異なる態様とする、ことを特徴とする付記2に記載の渋滞箇所の抽出プログラム。 (Supplementary note 3) The traffic jam location according to supplementary note 2, wherein the mark corresponding to the extracted location corresponding to the traffic jam location is different from the extracted mark corresponding to the location not corresponding to the traffic jam location. Extraction program.
(付記4)抽出した前記渋滞箇所に対応する位置に対応するマークを囲む表示を行う、ことを特徴とする付記2に記載の渋滞箇所の抽出プログラム。 (Additional remark 4) The congestion location extraction program of Additional remark 2 characterized by performing the display surrounding the mark corresponding to the position corresponding to the extracted said traffic congestion location.
(付記5)前記抽出する処理は、さらに、取得した前記測定位置群の前記道路の各地点における前記車両の滞在時間が、前記各地点より前の所定数分の地点における最大値と比較して所定値以下である場合に、前記各地点と直前の地点との間の前記道路に対応するボトルネックを抽出する、ことを特徴とする付記1に記載の渋滞箇所の抽出プログラム。
(Additional remark 5) The said process to extract is further compared with the maximum value in the predetermined number of points before each said point in the said vehicle's stay time in each point of the said road of the said measurement position group. The program for extracting a traffic jam location according to
(付記6)さらに、取得した前記測定位置群の前記道路の各地点における前記車両の滞在時間に基づいてグラフを生成する、ことを特徴とする付記5に記載の渋滞箇所の抽出プログラム。 (Additional remark 6) Furthermore, the graph is produced | generated based on the stay time of the said vehicle in each point of the said road of the acquired said measurement position group, The extraction program of the traffic congestion location of Additional remark 5 characterized by the above-mentioned.
(付記7)車両によって一定の時間間隔で測定された測定位置の集合である測定位置群を取得し、
取得した前記測定位置群の地理的分布が所定の密度を超える箇所の検出に応じて、道路における渋滞箇所を抽出する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする渋滞箇所の抽出方法。
(Appendix 7) Acquire a measurement position group that is a set of measurement positions measured by a vehicle at a fixed time interval;
In response to detection of a location where the geographical distribution of the acquired measurement location group exceeds a predetermined density, a traffic jam location on the road is extracted.
A method for extracting a traffic jam location, characterized in that the processing is executed by a computer.
(付記8)前記測定位置群に含まれる各位置に対応する地図上の位置にマークを表示する、ことを含むことを特徴とする付記7に記載の渋滞箇所の抽出方法。
(Supplementary note 8) The method for extracting a traffic jam location according to
(付記9)抽出した前記渋滞箇所に対応する位置に対応するマークを、抽出した前記渋滞箇所に対応しない位置に対応するマークと異なる態様とする、ことを特徴とする付記8に記載の渋滞箇所の抽出方法。 (Supplementary note 9) The traffic jam location according to appendix 8, characterized in that the mark corresponding to the extracted location corresponding to the traffic jam location is different from the mark corresponding to the extracted location not corresponding to the traffic jam location. Extraction method.
(付記10)抽出した前記渋滞箇所に対応する位置に対応するマークを囲む表示を行う、ことを特徴とする付記8に記載の渋滞箇所の抽出方法。 (Additional remark 10) The extraction method of the traffic congestion location of Additional remark 8 characterized by performing the display surrounding the mark corresponding to the position corresponding to the extracted said traffic congestion location.
(付記11)前記抽出する処理は、さらに、取得した前記測定位置群の前記道路の各地点における前記車両の滞在時間が、前記各地点より前の所定数分の地点における最大値と比較して所定値以下である場合に、前記各地点と直前の地点との間の前記道路に対応するボトルネックを抽出する、ことを特徴とする付記7に記載の渋滞箇所の抽出方法。
(Additional remark 11) The said process to extract is further compared with the maximum value in the predetermined number of points before each said point in the said vehicle's stay time in each point of the said road of the said measurement position group. The method of extracting a traffic jam location according to
(付記12)さらに、取得した前記測定位置群の前記道路の各地点における前記車両の滞在時間に基づいてグラフを生成する、ことを特徴とする付記11に記載の渋滞箇所の抽出方法。 (Additional remark 12) Furthermore, a graph is produced | generated based on the stay time of the said vehicle in each point of the said road of the acquired said measurement position group, The extraction method of the traffic congestion location of Additional remark 11 characterized by the above-mentioned.
(付記13)車両によって一定の時間間隔で測定された測定位置の集合である測定位置群を取得する取得部と、
前記取得部が取得した前記測定位置群の地理的分布が所定の密度を超える箇所の検出に応じて、道路における渋滞箇所を抽出する抽出部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
(Supplementary Note 13) An acquisition unit that acquires a measurement position group that is a set of measurement positions measured by a vehicle at a constant time interval;
In response to detection of a location where the geographical distribution of the measurement position group acquired by the acquisition unit exceeds a predetermined density, an extraction unit that extracts a traffic jam location on the road;
An information processing apparatus comprising:
(付記14)前記測定位置群に含まれる各位置に対応する地図上の位置にマークを表示する表示制御部、を含むことを特徴とする付記13に記載の情報処理装置。 (Additional remark 14) The information processing apparatus of Additional remark 13 characterized by including the display control part which displays a mark in the position on the map corresponding to each position included in the said measurement position group.
(付記15)抽出した前記渋滞箇所に対応する位置に対応するマークを、抽出した前記渋滞箇所に対応しない位置に対応するマークと異なる態様とする、ことを特徴とする付記14に記載の情報処理装置。 (Supplementary note 15) The information processing according to supplementary note 14, wherein the mark corresponding to the extracted position corresponding to the traffic jam location is different from the extracted mark corresponding to the position not corresponding to the traffic jam location. apparatus.
(付記16)抽出した前記渋滞箇所に対応する位置に対応するマークを囲む表示を行う、ことを特徴とする付記14に記載の情報処理装置。 (Supplementary note 16) The information processing apparatus according to supplementary note 14, wherein a display surrounding a mark corresponding to the position corresponding to the extracted traffic jam location is performed.
(付記17)前記抽出部は、さらに、取得した前記測定位置群の前記道路の各地点における前記車両の滞在時間が、前記各地点より前の所定数分の地点における最大値と比較して所定値以下である場合に、前記各地点と直前の地点との間の前記道路に対応するボトルネックを抽出する、ことを特徴とする付記13に記載の情報処理装置。 (Additional remark 17) The said extraction part is further predetermined compared with the maximum value in the predetermined number of points before each said point in the said measurement position group at each point of the said road of the said vehicle stay time of the said vehicle. 14. The information processing apparatus according to appendix 13, wherein a bottleneck corresponding to the road between each point and the immediately preceding point is extracted when the value is equal to or less than the value.
(付記18)さらに、取得した前記測定位置群の前記道路の各地点における前記車両の滞在時間に基づいてグラフを生成する、ことを特徴とする付記17に記載の情報処理装置。
(Additional remark 18) Furthermore, a graph is produced | generated based on the stay time of the said vehicle in each point of the said road of the acquired said measurement position group, The information processing apparatus of
1 渋滞箇所の抽出システム
5 車両
6 基地局
10 端末装置
100 サーバ装置
110 通信部
120 記憶部
121 運行情報記憶部
122 補正運行情報記憶部
123 分析対象記憶部
124 集計結果記憶部
130 制御部
131 取得部
132 補正部
133 受付部
134 抽出部
135 表示制御部
N ネットワーク
DESCRIPTION OF
Claims (8)
取得した前記測定位置群の地理的分布が所定の密度を超える箇所を道路における渋滞箇所として抽出し、
抽出した渋滞箇所の内、ある渋滞箇所における前記車両の滞在時間が前記ある渋滞箇所より前の所定数の箇所における前記車両の滞在時間よりも所定の基準以上に短い滞在時間となる場合に、前記ある渋滞箇所をボトルネック箇所として抽出する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする渋滞箇所の抽出プログラム。 Acquire a measurement position group that is a set of measurement positions measured at regular time intervals by the vehicle,
Geographical distribution of the acquired measurement position group extracts the portion that exceeds a predetermined density as a congested places in the road,
Of the extracted traffic jam locations, the stay time of the vehicle at a traffic jam location is a stay time shorter than a predetermined reference than the vehicle stay time at a predetermined number of locations before the traffic jam location, Extract a traffic jam spot as a bottleneck spot ,
A program for extracting a traffic jam, which causes a computer to execute processing.
取得した前記測定位置群の地理的分布が所定の密度を超える箇所を道路における渋滞箇所として抽出し、
抽出した渋滞箇所の内、ある渋滞箇所における前記車両の滞在時間が前記ある渋滞箇所より前の所定数の箇所における前記車両の滞在時間よりも所定の基準以上に短い滞在時間となる場合に、前記ある渋滞箇所をボトルネック箇所として抽出する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする渋滞箇所の抽出方法。 Acquire a measurement position group that is a set of measurement positions measured at regular time intervals by the vehicle,
Geographical distribution of the acquired measurement position group extracts the portion that exceeds a predetermined density as a congested places in the road,
Of the extracted traffic jam locations, the stay time of the vehicle at a traffic jam location is a stay time shorter than a predetermined reference than the vehicle stay time at a predetermined number of locations before the traffic jam location, Extract a traffic jam spot as a bottleneck spot ,
A method for extracting a traffic jam location, characterized in that the processing is executed by a computer.
前記取得部が取得した前記測定位置群の地理的分布が所定の密度を超える箇所を道路における渋滞箇所として抽出し、抽出した渋滞箇所の内、ある渋滞箇所における前記車両の滞在時間が前記ある渋滞箇所より前の所定数の箇所における前記車両の滞在時間よりも所定の基準以上に短い滞在時間となる場合に、前記ある渋滞箇所をボトルネック箇所として抽出する抽出部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。 An acquisition unit that acquires a measurement position group that is a set of measurement positions measured at a fixed time interval by the vehicle;
Extracting a portion geographical distribution of the measurement positions set acquired by the acquiring unit is greater than a predetermined density as a congested places in the road, among the extracted congestion location, traffic jam residence time of the vehicle at a certain congestion location is the When the stay time is shorter than a predetermined reference than the stay time of the vehicle at a predetermined number of places before the place, an extraction unit that extracts the certain traffic jam place as a bottleneck place ;
An information processing apparatus comprising:
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