JP7300700B2 - Pedestrian Accident Risk Evaluation Method by Point and Pedestrian Accident Risk Judgment System by Point - Google Patents

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Description

本発明は、車両が歩行者との間で事故を発生させる危険度を客観的に評価するための方法と、その危険度を判定するためのシステムに関するものである。 The present invention relates to a method for objectively evaluating the risk of an accident between a vehicle and a pedestrian, and a system for determining the risk.

一般に、車両が走行する際に発生する事故の殆どは交差点におけるものであり、その事故は、車両間によるものが多いことは確かであるが、車両と歩行者との間によるものも少なくない。従来は、道路設計において、運転者が危険を感じるか否かによって、事故の発生率が左右されることに鑑みて、専ら運転者の目線で危険な交差点の状態が評価されてきた。例えば、交通動力学シミュレーション装置を使用し、シミュレーション空間内においてドライバが感知する危険度を取得することにより、ミクロな情報を反映しつつ新規な交差点や道路を設計する際に利用するものがあった(特許文献1参照)。 In general, most of the accidents that occur while vehicles are running are at intersections, and it is true that many accidents occur between vehicles, but not a few accidents occur between vehicles and pedestrians. Conventionally, in road design, the state of dangerous intersections has been evaluated exclusively from the driver's perspective, in view of the fact that the incidence of accidents depends on whether or not the driver perceives danger. For example, by using a traffic dynamics simulation device and acquiring the degree of danger perceived by the driver in the simulation space, it was used to design new intersections and roads while reflecting microscopic information. (See Patent Document 1).

ところが、各種の条件を付与したシミュレーション空間を構築し、種々の情報を収集したうえで、これらの情報を反映した新規な交差点等を設計したとしても、当該設計に基づいて新規な交差点等を構築した場合には、シミュレーション空間とは異なる現象を生じさせることがあり得る。すなわち、安全に配慮した設計でありながら、交通量の変化や歩行者の動向の変化や予見不可能な事象等によって、現実的な要因によって他の危険性を招来させることがあり得るものであった。 However, even if a simulation space with various conditions is constructed, various information is collected, and a new intersection etc. is designed reflecting this information, a new intersection etc. will not be constructed based on the design. In that case, a phenomenon different from the simulation space may occur. In other words, even though the design takes safety into consideration, it is possible that changes in traffic volume, changes in pedestrian behavior, unforeseen events, etc., may lead to other dangers due to realistic factors. rice field.

特開2002-140786号公報JP-A-2002-140786 特開2016-218862号公報JP 2016-218862 A

そこで、実際に走行する車両(プローブカー)による速度情報を検出し、事故との因果関係から事故リスクの高いエリアを評価することが提案されている(特許文献2参照)。この技術は、一般車両が走行する際の速度と、商用車両が走行する際の速度との間に、大きい差違を生じさせるエリアにおいては事故の発生数が多いこととの因果関係を利用するものであり、そのため、一般車両と商用車両について、それぞれプローブカーとして走行させ、そのデータによって事故の発生する可能性を評価しようとするものであった。 Therefore, it has been proposed to detect speed information from an actually traveling vehicle (probe car) and evaluate an area with a high accident risk from the causal relationship with the accident (see Patent Document 2). This technology utilizes the cause-and-effect relationship between the number of accidents occurring in areas where there is a large difference between the speed at which ordinary vehicles travel and the speed at which commercial vehicles travel. For this reason, we tried to evaluate the possibility of accidents by running both general and commercial vehicles as probe cars.

しかしながら、上記のような車両の特性に応じた速度の変化は、事故率に対する因果関係があることの一因ではあることは確かであるが、事故率の増減は速度変化のみによるものではなく、また、一概に事故と称するものの中には、対車両の場合と対歩行者の場合が含まれ、これらを一元的に処理しようとするものであった。 However, although it is certain that changes in speed according to vehicle characteristics as described above are one of the causes of the causal relationship with the accident rate, changes in the accident rate are not due solely to changes in speed. In addition, what is generally called an accident includes cases involving vehicles and cases involving pedestrians, and it was attempted to centrally deal with these cases.

ところで、車両の走行に起因する事故のうち、死亡事故等の重篤な被害を生じさせるケースは、対車両よりも対歩行者における事故の割合が高い。これは、対車両の事故では、高速走行時でなく低速走行であれは、物損程度で収まることが大多数であるのに対し、対歩行者の場合は、低速走行であっても転倒等によって重篤な被害を受ける頻度が高いからである。 By the way, among the accidents caused by the traveling of vehicles, the proportion of accidents involving pedestrians is higher than that involving vehicles in cases causing serious damage such as fatal accidents. This is because, in the case of an accident involving a vehicle, if the vehicle is traveling at a low speed rather than at a high speed, the majority of the cases will be limited to property damage. This is because there is a high frequency of serious damage caused by

ところが、道路交通網におけるどの地点が、どの程度の危険性を有しているかという評価は、これまで実際に事故が発生しなければ表面化されることがなく、歩行者事故を予防する観点からは、現実的に事故が発生しない地点においても潜在的な危険性を評価されるべきである。また、道路上のある地点における道路環境条件と、一般車両の通行量に基づいて潜在的な危険性を評価することも可能ではあるが、これは専ら車両の通行量にのみ重点をおくものであって、歩行者量の要素が軽視されたものとなっていた。ただし、単純に歩行者数の多い地点をもって危険性が高いと判断すべきではない。すなわち、車両が減速または停止した状態の交差点では、通行量および歩行者数が膨大であったとしても、事故が発生する可能性が低いことは経験則上明らかであり、他方、通行量や歩行者数が少ない地点であっても、走行中の車両と歩行者が接近する頻度の高い場所では事故の危険性は高くなることもまた経験則上容易に理解し得るところである。 However, the evaluation of which points in the road traffic network have what degree of danger has not surfaced until now unless an accident actually occurs, and from the viewpoint of preventing pedestrian accidents , potential hazards should be evaluated even at points where accidents do not actually occur. It is also possible to assess potential hazards based on road environmental conditions at a point on the road and the amount of vehicle traffic, but this focuses exclusively on vehicle traffic. Therefore, the factor of the amount of pedestrians was neglected. However, it should not be simply determined that a point with a large number of pedestrians is dangerous. In other words, empirically, it is clear that the probability of an accident occurring at an intersection where vehicles are slowing down or stopped is low even if the traffic volume and the number of pedestrians are enormous. It is easy to understand from empirical rules that the risk of accidents is high in places where pedestrians and moving vehicles approach each other frequently, even at places where the number of people is small.

本発明は、上記諸点に鑑みてなされたものであって、その目的とするところは、車両の通行量や歩行者数を単純に測定する方法によることなく、事故発生に近似する状況の出現頻度に着目しつつ地点別における歩行者事故危険度評価の方法および歩行者危険度判定システムを提供することである。 The present invention has been made in view of the above points, and its object is to measure the frequency of occurrence of situations approximating the occurrence of an accident without simply measuring the traffic volume of vehicles and the number of pedestrians. It is an object of the present invention to provide a pedestrian accident risk evaluation method and a pedestrian risk determination system for each point while paying attention to the above.

そこで、地点別歩行者事故危険度評価方法に係る本発明は、予め複数の交差点を選定し、衝突警報装置を搭載したプローブ車両が該交差点に進入する通行量を含むプローブ車両通行量情報と、該プローブ車両に搭載される衝突警報装置により該交差点を中心とする周辺における歩行者との衝突警報を検出した回数を含む歩行者衝突警報情報と、歩行者が現実に遭遇した事故件数を含む歩行者事故情報とを取得し、前記プローブ車両通行量情報に含まれるプローブ車両の通行量に対する、前記歩行者衝突警報情報に含まれる衝突警報を検出した回数の割合を歩行者衝突警報発生率として算出し、前記歩行者衝突警報発生率について、歩行者事故情報における事故件数との相関に基づき歩行者事故件数統計モデルを作成し、評価対象地点における前記歩行者衝突警報発生率を前記歩行者事故件数統計モデルに照合させることにより歩行者事故の発生確率を算出するものであることを特徴とするものである。 Therefore, the present invention relating to a point-by-point pedestrian accident risk assessment method selects a plurality of intersections in advance, probe vehicle traffic volume information including the traffic volume of probe vehicles equipped with a collision warning device entering the intersection, Pedestrian collision warning information including the number of collision warnings with pedestrians in the vicinity of the intersection centered by the collision warning device mounted on the probe vehicle, and walking including the number of accidents actually encountered by pedestrians and the pedestrian accident information, and calculate the ratio of the number of times the collision warning included in the pedestrian collision warning information is detected to the traffic volume of the probe vehicle included in the probe vehicle traffic information as the pedestrian collision warning occurrence rate. Then, a pedestrian accident number statistical model is created based on the correlation between the pedestrian collision warning occurrence rate and the number of accidents in the pedestrian accident information, and the pedestrian collision warning occurrence rate at the evaluation target point is used as the pedestrian accident number. It is characterized by calculating the probability of occurrence of a pedestrian accident by matching with a statistical model.

上記の構成によれば、予め選定された複数の交差点における事故の発生状況を統計モデルとし、当該統計モデルに照合させることにより、事故の発生確率を得ることができる。このときの事故の発生確率には、現実に事故が発生した地点のうち、その発生確率の大小により危険性の程度を判定し得るものであるほか、事故未発生の地点でありながら、事故発生地点と近似の条件である場合には、その後に事故が発生し得ることを判定することも可能となる。 According to the above configuration, it is possible to obtain the probability of occurrence of an accident by using the accident occurrence conditions at a plurality of pre-selected intersections as a statistical model and comparing the model with the statistical model. The probability of occurrence of an accident at this time is a point that can determine the degree of danger based on the magnitude of the probability of occurrence among points where an accident actually occurred. If the conditions are similar to the point, it is also possible to determine that an accident may occur later.

地点別歩行者事故危険度評価方法に係る本発明は、上記の構成において、前記交差点ごとに、分岐数および該交差点の周辺における建築物の高層もしくは低層または密集度を含む構造物情報と、該交差点に対して一般車両が進入する通行量を含む一般車両通行量情報とのいずれか一方または双方をさらに取得し、前記構造物情報もしくは前記一般車両通行量情報またはこれらの双方に含まれる各要素ならびに前記歩行者衝突警報発生率について、歩行者事故情報における事故件数との相関に基づき歩行者事故件数統計モデルを作成し、評価対象地点における前記構造物情報もしくは前記一般車両通行量情報またはこれらの双方に含まれる各要素ならびに前記歩行者衝突警報発生率を前記歩行者事故件数統計モデルに照合させることにより歩行者事故の発生確率を算出するものであることを特徴とするものである。 In the point-based pedestrian accident risk assessment method of the present invention, in the above configuration, for each intersection, structure information including the number of branches and the high-rise or low-rise buildings or the density of buildings around the intersection; General vehicle traffic information including the traffic amount of general vehicles entering the intersection or both are further acquired, and each element included in the structure information or the general vehicle traffic information or both And for the pedestrian collision warning occurrence rate, create a pedestrian accident number statistical model based on the correlation with the number of accidents in the pedestrian accident information, and use the structure information or the general vehicle traffic information at the evaluation target point or these The probability of occurrence of a pedestrian accident is calculated by collating each element included in both and the pedestrian collision warning occurrence rate with the pedestrian accident number statistical model.

上記の構成によれば、歩行者事故件数統計モデルには、構造物情報および一般車両通行量情報などの諸情報が反映されることとなり、単なる交通集中のみならず、交差点の周辺状況に応じた潜在的な事故発生の危険度を評価することができる。ここで、構造物情報として、建築物の高層または低層などの情報を挙げているが、これらに限定されず、その他の条件に着目した情報を付加してもよい。この情報には道路そのものの条件として平坦な道路か、上り坂または下り坂の道路かという情報を含めることができ、交差点周辺の状況にあっては、樹木等の植栽条件などを情報として含めることができる。ただし、付加する情報が膨大である場合には、歩行者事故と直接的な関係性を有しないことがあるため、歩行者の量的な条件(住宅地周辺か商業地周辺か)などに着目することが好ましい。 According to the above configuration, the pedestrian accident number statistical model will reflect various information such as structure information and general vehicle traffic information, and not only traffic concentration but also the situation around the intersection. It is possible to evaluate the degree of danger of potential accident occurrence. Here, as the structure information, information such as high-rise or low-rise building information is given, but the information is not limited to these, and information focusing on other conditions may be added. This information can include information such as whether the road is flat, uphill, or downhill as conditions of the road itself, and can include information such as planting conditions such as trees in the vicinity of intersections. be able to. However, if the amount of information to be added is enormous, it may not have a direct relationship with the pedestrian accident. preferably.

また、地点別歩行者事故危険度評価方法に係る本発明は、上記発明のいずれかに記載される構成において、予め選定された全ての交差点における前記プローブ車両通行量情報に含まれるプローブ車両の通行量に対する、前記歩行者衝突警報情報に含まれる衝突警報が検出された回数の割合に基づいて、平均的な衝突警報の検出傾向を示す衝突警報統計モデルを作成し、前記交差点の地点別における前記衝突警報統計モデルによって示される衝突警報の検出傾向、および、該地点別における現実の衝突警報の検出傾向から、モデル逸脱残差を算出し、前記歩行者警報発生率は、前記モデル逸脱残差をもって修正されるものであることを特徴とするものである。 Further, the present invention relating to a point-by-point pedestrian accident risk assessment method is configured according to any one of the above-described inventions. Based on the ratio of the number of collision warnings detected included in the pedestrian collision warning information to the amount, a collision warning statistical model showing an average detection tendency of collision warnings is created, and the above at each point of the intersection A model deviation residual is calculated from the collision warning detection tendency indicated by the collision warning statistical model and the actual collision warning detection tendency at each point, and the pedestrian warning occurrence rate is calculated with the model deviation residual. It is characterized by being modified.

このような構成の場合には、衝突警報統計モデルとして、プローブ車両の通行量と衝突警報検出回数との平均的な関係が示されることとなり、この統計モデルによる衝突警報の検出傾向と、個別の交差点における現実の衝突警報検出傾向とによるモデル逸脱残差を算出することにより、歩行者警報発生率を修正することができる。この修正は、他の要素(例えば、構造物情報に含まれる要素など)とともに類型化することもできることから、詳細な歩行者事故件数統計モデルを作成することができ、事故の発生確率の精度を向上させることができる。なお、プローブ車両の通行量と衝突警報検出回数との平均的な関係に基づく事故発生確率を算出する場合は、プローブ車両の通行量の増加と衝突警報検出回数の増加とは線形に変化することとなるが、モデル逸脱残差による場合は非線形となるため、確率算出の適合度が向上するものとなる。 In the case of such a configuration, as a collision warning statistical model, the average relationship between the traffic volume of the probe vehicle and the number of collision warning detections is shown, and the tendency of detection of collision warnings by this statistical model and the individual By calculating the model deviation residual with the actual collision warning detection trend at the intersection, the pedestrian warning occurrence rate can be corrected. Since this modification can also be categorized with other elements (e.g. elements included in the structure information), a detailed pedestrian accident frequency statistical model can be created, and the accuracy of the accident probability can be evaluated. can be improved. When calculating the probability of accident occurrence based on the average relationship between the traffic volume of probe vehicles and the number of collision warning detections, the increase in the traffic volume of probe vehicles and the increase in the number of collision warning detections should change linearly. However, since it becomes non-linear when using the model deviance residual, the fitness of the probability calculation is improved.

また、上記各構成の発明において、前記歩行者事故の発生の予測は、評価対象地点における前記構造物情報および車両通行量情報に含まれる各要素ならびに歩行者衝突警報発生率を前記歩行者事故件数統計モデルに照合させることにより事前予測値を導出し、該評価対象地点における歩行者が事後的に遭遇した事故の有無および件数に基づいて前記事前予測値を修正することにより事後予測値を導出し、前記事後予測値のうち事故発生確率の高いものを最終予測値とするものとすることができる。 Further, in the invention having each of the above configurations, the prediction of the occurrence of a pedestrian accident is performed based on each element included in the structure information and the vehicle traffic volume information at the evaluation target point and the pedestrian collision warning occurrence rate. Deriving a pre-predicted value by matching with a statistical model, and deriving a post-predicted value by correcting the pre-predicted value based on the presence or absence and number of accidents encountered by pedestrians at the evaluation target point. Of the post-prediction values, the one with the highest accident occurrence probability can be used as the final prediction value.

上記構成の場合には、歩行者事故件数統計モデルを基本とした事前予測値に対し、現実の事故件数を反映させた事後予測値を反映させることができることから、評価対象地点ごとの危険度を精度よく評価することが可能となる。この場合の事前予測値とは、歩行者事故件数統計モデルに照合させた場合の予測値であり、事後予測値とは、評価対象地点ごとに現実の事故発生件数によって更新させた予測値である。従って、事後的とは、過去の現実の事故件数である場合を含み、さらに予測値算出後の事故発生による件数増加の場合も含まれる。そして、予測値算出後の事故発生数をもって更新する場合には、刻々と変化する交通事情に対応させることが可能となる。 In the case of the above configuration, it is possible to reflect the post-prediction value that reflects the actual number of accidents in the pre-prediction value based on the statistical model of the number of pedestrian accidents. Accurate evaluation is possible. In this case, the pre-predicted value is the predicted value when compared with the pedestrian accident number statistical model, and the post-predicted value is the predicted value updated by the actual number of accidents for each evaluation target point. . Therefore, ex post facto includes the actual number of accidents in the past, and further includes the case of an increase in the number of accidents due to the occurrence of accidents after the calculation of the predicted value. If the number of accidents after calculation of the predicted value is used for updating, it is possible to cope with ever-changing traffic conditions.

さらに、上記各構成の発明において、前記衝突警報装置は、人物認識可能な画像処理手段と、速度認知手段と、所定速度以上で走行する車両が所定時間以内に人物と衝突することを判定する判定処理手段と、該判定処理手段によって衝突することが判定された場合に警報を出力する出力手段とを備えるものであり、前記歩行者衝突警報情報に含まれる衝突警報の検出回数は、前記出力手段によって出力された警報の回数に基づくものとする構成としてもよい。 Further, in the invention having each of the above configurations, the collision warning device includes image processing means capable of recognizing a person, speed recognition means, and determination for determining whether a vehicle traveling at a predetermined speed or more collides with a person within a predetermined time. and an output means for outputting a warning when a collision is determined by the determination processing means. It may be configured to be based on the number of alarms output by.

上記構成の場合には、衝突警報装置が、画像処理によって認識された人物(歩行者)に対し、車両との距離と車両の走行速度との関係から衝突の可能性を判断させることが可能なうえ、歩行速度を超える所定速度以上(例えば、時速7km以上)で車両が走行する場合にのみ衝突可能性を判断させることも可能となる。衝突の可能性の判断は、例えば、車両の時速が維持されることを前提に、認識された人物(歩行者)との距離との関係から所定時間内(例えば、2秒以内)に当該人物に到達すると判定された場合に衝突の可能性ありと判断させる方法がある。なお、警報を出力させる出力手段は、車両運転者に対する視覚・聴覚的な警報手段があるほか、同時に別途サーバ等への無線等による通報手段を備えることができ、この通報手段による警報が出力された場所と、その出力回数を計測することにより、歩行者衝突警報情報を取得することができるものである。 In the case of the above configuration, the collision warning device can cause the person (pedestrian) recognized by the image processing to determine the possibility of a collision from the relationship between the distance to the vehicle and the running speed of the vehicle. In addition, it is also possible to determine the possibility of collision only when the vehicle travels at a speed higher than the walking speed (for example, 7 km/h or higher). Judgment of the possibility of a collision, for example, on the premise that the speed per hour of the vehicle is maintained, within a predetermined time (for example, within 2 seconds) from the relationship with the distance to the recognized person (pedestrian) There is a method of determining that there is a possibility of collision when it is determined that the In addition, the output means for outputting the alarm includes visual and auditory warning means for the vehicle driver, and at the same time, it is possible to separately provide notification means by radio or the like to a server or the like, and the alarm is output by this notification means. Pedestrian collision warning information can be obtained by measuring the location of the collision and the number of outputs.

他方、地点別歩行者事故危険度判定システムに係る本発明は、予め複数の交差点を選定し、衝突警報装置を搭載したプローブ車両が該交差点に進入する通行量を含むプローブ車両通行量情報を格納するプローブ車両通行量情報データベースと、前記プローブ車両に搭載される衝突警報装置により該交差点を中心とする周辺における歩行者との衝突警報を検出した回数を含む歩行者衝突警報情報を格納する歩行者衝突警報情報データベースと、歩行者が現実に遭遇した事故件数を含む歩行者事故情報を格納する歩行者事故情報データベースと、前記各データベースに格納される情報を処理して歩行者事故の発生予測を算出する処理手段とを備え、前記処理手段は、前記プローブ車両通行量情報に含まれるプローブ車両の通行量に対する、前記歩行者衝突警報情報に含まれる衝突警報を検出した回数の割合を歩行者衝突警報発生率として算出し、前記歩行者衝突警報発生率について、歩行者事故情報における事故件数との相関に基づき歩行者事故件数統計モデルを作成し、評価対象地点における前記歩行者衝突警報発生率を前記歩行者事故件数統計モデルに照合させることにより歩行者事故の発生確率を算出するものであることを特徴とするものである。 On the other hand, the present invention relating to the point-by-point pedestrian accident risk assessment system selects a plurality of intersections in advance and stores probe vehicle traffic volume information including the traffic volume of probe vehicles equipped with collision warning devices entering the intersections. and a collision warning device mounted on the probe vehicle stores pedestrian collision warning information including the number of collision warnings with pedestrians around the intersection. A collision warning information database, a pedestrian accident information database that stores pedestrian accident information including the number of accidents that pedestrians have actually encountered, and a pedestrian accident prediction that processes the information stored in each database. The processing means calculates the ratio of the number of collision warnings included in the pedestrian collision warning information to the traffic volume of the probe vehicles included in the probe vehicle traffic volume information, and calculates the pedestrian collision. Create a pedestrian accident number statistical model based on the correlation between the pedestrian collision warning incidence rate and the number of accidents in the pedestrian accident information, and calculate the pedestrian collision warning incidence rate at the evaluation target point. The pedestrian accident occurrence probability is calculated by matching with the pedestrian accident number statistical model.

上記構成によれば、複数の交差点ごとのプローブ車両通行量情報、歩行者衝突警報情報および歩行者事故情報が、それぞれのデータベースに格納され、これらのデータベースに格納される情報を用いて、処理手段によって処理させることができる。処理手段は、最終的には歩行者事故件数統計モデルを作成するものであり、評価対象地点における構造物情報および車両通行量情報に含まれる各要素ならびに歩行者衝突警報発生率の具体的な情報を歩行者事故件数統計モデルに照合させることにより、潜在的に比較的高い事故発生率を有する地点を特定することが可能となる。なお、構造物情報や車両通行量情報などをデータベースに格納してもよく、歩行者事故件数統計モデルには、これらの情報と歩行者事故情報における事故件数との関係を反映させることができる。 According to the above configuration, probe vehicle traffic information, pedestrian collision warning information, and pedestrian accident information for each of a plurality of intersections are stored in respective databases, and using the information stored in these databases, the processing means can be processed by The processing means ultimately creates a pedestrian accident number statistical model, and each element included in the structure information and vehicle traffic information at the evaluation target point and specific information on the pedestrian collision warning occurrence rate is matched against the pedestrian accident frequency statistical model, it is possible to identify locations with potentially relatively high accident rates. Structure information, vehicle traffic information, and the like may be stored in the database, and the relationship between this information and the number of accidents in the pedestrian accident information can be reflected in the pedestrian accident number statistical model.

また、地点別歩行者事故危険度判定システムに係る他の発明としては、予め複数の交差点を選定し、衝突警報装置を搭載したプローブ車両が該交差点に進入する通行量を含むプローブ車両通行量情報を格納するプローブ車両通行量情報データベースと、前記プローブ車両に搭載される衝突警報装置により該交差点を中心とする周辺における歩行者との衝突警報を検出した回数を含む歩行者衝突警報情報を格納する歩行者衝突警報情報データベースと、歩行者が現実に遭遇した事故件数を含む歩行者事故情報を格納する歩行者事故情報データベースと、前記各データベースに格納される情報を処理して歩行者事故の発生予測を算出する処理手段とを備え、前記処理手段は、予め選定された全ての交差点における前記プローブ車両通行量情報に含まれるプローブ車両の通行量に対する、前記歩行者衝突警報情報に含まれる衝突警報が検出された回数の割合に基づいて、平均的な衝突警報の検出傾向を示す衝突警報統計モデルを作成し、前記交差点の地点別における前記衝突警報統計モデルによって示される衝突警報の検出傾向、および、該地点別における現実の衝突警報の検出傾向から、モデル逸脱残差を算出し、前記モデル逸脱残差について、歩行者事故情報における事故件数との相関に基づき歩行者事故件数統計モデルを作成し、評価対象地点における前記モデル逸脱残差を前記歩行者事故件数統計モデルに照合させることにより歩行者事故の発生確率を算出するものであることを特徴とするものである。 In addition, as another invention related to the point-based pedestrian accident risk assessment system, a plurality of intersections are selected in advance, and probe vehicle traffic volume information including the traffic volume of probe vehicles equipped with a collision warning device entering the intersection and a pedestrian collision warning information including the number of collision warnings with pedestrians around the intersection by a collision warning device mounted on the probe vehicle. A pedestrian collision warning information database, a pedestrian accident information database that stores pedestrian accident information including the number of accidents actually encountered by pedestrians, and the occurrence of pedestrian accidents by processing the information stored in each database and a processing means for calculating a prediction, wherein the processing means calculates the traffic volume of probe vehicles included in the probe vehicle traffic volume information at all preselected intersections, and the collision warning volume included in the pedestrian collision warning information. creating a collision warning statistical model showing an average collision warning detection tendency based on the ratio of the number of times that is detected, the collision warning detection tendency indicated by the collision warning statistical model for each intersection point, and , calculating the model deviation residual from the detection tendency of the actual collision warning at each point, and creating a pedestrian accident number statistical model based on the correlation with the number of accidents in the pedestrian accident information for the model deviation residual. and calculating the pedestrian accident occurrence probability by collating the model deviation residual at the evaluation target point with the pedestrian accident number statistical model.

上記の構成によれば、個別の条件における交差点ごとモデル逸脱残差を得ることができることから、通行量と警報検出回数との平均的な関係による場合よりも具体的な歩行者警報検出傾向に基づいて歩行者事故件数統計モデルを作成することができる。この発明においても、構造物情報や車両通行量情報などをデータベースに格納し、歩行者事故件数統計モデルに反映させることができることは前述と同様である。 According to the above configuration, it is possible to obtain the model deviation residual error for each intersection under individual conditions. can create a pedestrian accident number statistical model. In the present invention as well, structure information, vehicle traffic information, etc. can be stored in the database and reflected in the pedestrian accident number statistical model, as described above.

なお、地点別歩行者事故危険度判定システムに係る発明にあっては、個別の情報を入力するための入力部や算出された歩行者事故の発生確率を出力する出力部を備える構成としてもよく、この場合の出力部にあっては、モニタ上に道路情報(地図データ)を表示させたうえ、歩行者事故の発生確率の高低に応じて色彩を変化させつつ表示させる方法があり得る。 The invention relating to the point-based pedestrian accident risk assessment system may be configured to include an input unit for inputting individual information and an output unit for outputting the calculated pedestrian accident occurrence probability. In this case, the output section may display road information (map data) on the monitor and then display the information while changing the color according to the probability of pedestrian accidents.

地点別歩行者事故危険度評価方法に係る本発明によれば、車両の通行量に偏重した危険性の評価ではなく、現実に事故の発生に近似した状況の出現頻度に着目した危険性を評価することができる。また、事前予測値を事後予測値に更新する構成の発明の場合には、最も高い確率をもって予測値とすることができるとともに、何らかの事故防止対策がなされた後においても、その対策の効果を検証することができる。この場合の検証においては、歩行者衝突警報が検出される頻度と、実際の歩行者を含む事故数との定量的な関係が算出されることから、事後における定量的な比較を可能にするものである。 According to the point-based pedestrian accident risk assessment method of the present invention, the risk is evaluated by focusing on the occurrence frequency of situations that are similar to the actual occurrence of an accident, rather than on the amount of vehicle traffic. can do. In addition, in the case of an invention configured to update the pre-predicted value to the post-predicted value, the predicted value can be obtained with the highest probability, and even after some accident prevention measures have been taken, the effect of the measures can be verified. can do. In this verification, the quantitative relationship between the frequency at which pedestrian collision warnings are detected and the actual number of accidents involving pedestrians is calculated, enabling quantitative comparison after the fact. is.

さらに、上記の評価方法により評価された結果を広く公表することにより、危険度の高い地点での注意を喚起させることができ、事故発生の未然防止に役立てることができる。特に、行政機関における公表により、地域住民に周知させることができる結果、生活道路として使用する通行頻度の高い住民の注意を喚起させることができる。 Furthermore, by widely disclosing the results evaluated by the above-described evaluation method, it is possible to call attention to areas with a high degree of danger, which can be used to prevent accidents from occurring. In particular, as a result of being able to make local residents aware of it through publication by administrative agencies, it is possible to arouse the attention of residents who use it as a community road and have a high traffic frequency.

他方、地点別歩行者事故危険度判定システムに係る本発明によれば、上記評価方法に基づいて、各種情報を処理することができ、歩行者衝突警報情報などのデータを用いた処理を実現可能なものとすることができる。また、構造物情報および車両通行量情報などの膨大なデータを含めた処理を可能とするものである。なお、構造物情報、車両通行量情報および歩行者衝突警報情報に含まれる個別の情報は、外部情報機関から取得した一次データのほか、独自に加工した二次データを含み、これらの一次データの加工についても処理手段を利用すれば、これらの膨大なデータの加工も容易となる。 On the other hand, according to the point-based pedestrian accident risk assessment system of the present invention, various types of information can be processed based on the evaluation method described above, and processing using data such as pedestrian collision warning information can be realized. can be In addition, it enables processing including a huge amount of data such as structure information and vehicle traffic information. In addition, individual information included in structure information, vehicle traffic information, and pedestrian collision warning information includes primary data obtained from external information agencies, as well as independently processed secondary data. As for processing, if a processing means is used, it becomes easy to process these huge amounts of data.

地点別歩行者事故危険度判定システムの実施形態を示す説明図である。BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS It is explanatory drawing which shows embodiment of the pedestrian accident risk determination system according to a point. 出力部(モニタ等)における出力状態の一例を示す説明図である。FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of an output state in an output section (monitor, etc.); 地点別歩行者事故危険度判定方法の第1の実施形態を示す説明図である。BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS It is explanatory drawing which shows 1st Embodiment of the pedestrian accident risk determination method according to a point. 地点別歩行者事故危険度判定方法の第2の実施形態を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows 2nd Embodiment of the pedestrian accident risk determination method classified by point.

以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。説明の都合上、地点別歩行者事故危険度判定システムを説明し、その後に地点別歩行者事故危険度判定方法について説明する。 BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION An embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings. For convenience of explanation, the point-based pedestrian accident risk determination system will be described, and then the point-based pedestrian accident risk determination method will be described.

<地点別歩行者事故危険度判定システム>
図1は、地点別歩行者事故危険度判定システムの実施形態を示す概略図である。本実施形態の地点別歩行者事故危険度判定システム(以下、単にシステムということがある)1は、各種のデータベース11~15および処理装置(処理手段)16で構成されている。各種のデータベース11~15の詳細は、構造物情報を格納する構造物情報データベース11、車両通行量情報を格納する車両通行量情報データベース12、衝突警報装置を搭載したプローブ車両の通行量情報(プローブカー通行量情報)を格納するプローブカー通行量情報データベース13、歩行者衝突警報情報を格納する歩行者衝突警報情報データベース14、および歩行者事故情報を格納する歩行者事故情報データベース15である。これらのデータベース11~15に格納される情報は、それぞれ外部情報2から取得されたものであり、この外部情報2の一次データのほか、加工された二次データが含まれている。
<Pedestrian Accident Risk Judgment System by Point>
FIG. 1 is a schematic diagram showing an embodiment of a point-based pedestrian accident risk determination system. A point-by-point pedestrian accident risk determination system (hereinafter sometimes simply referred to as system) 1 of the present embodiment comprises various databases 11 to 15 and a processing device (processing means) 16 . Details of the various databases 11 to 15 include a structure information database 11 that stores structure information, a vehicle traffic information database 12 that stores vehicle traffic information, and traffic volume information of probe vehicles equipped with collision alarm devices (probe A probe car traffic information database 13 that stores car traffic information), a pedestrian collision warning information database 14 that stores pedestrian collision warning information, and a pedestrian accident information database 15 that stores pedestrian accident information. The information stored in these databases 11 to 15 is obtained from the external information 2, and includes primary data of the external information 2 as well as processed secondary data.

外部情報2としては、デジタル道路網データ(例えば、(株)ゼンリン社が提供する道路網データ)21、国土交通省が提供する国土数値情報都市地域土地利用細分メッシュデータ(土地利用細分メッシュデータと省略)22、通行実績データ(例えば、パイオニア(株)社が提供するプローブデータ)23、衝突警報装置を搭載したプローブカーによるプローブカー通行データ24および警報データ25、ならびに地点ごとに車両と歩行者との間で発生した事故データ(事故件数)26などがある。 As the external information 2, digital road network data (for example, road network data provided by Zenrin Co., Ltd.) 21, national land numerical information urban area fine mesh data provided by the Ministry of Land, Infrastructure, Transport and Tourism (land use fine mesh data and Omitted) 22, traffic record data (for example, probe data provided by Pioneer Corporation) 23, probe car traffic data 24 and alarm data 25 by probe cars equipped with collision warning devices, and vehicles and pedestrians for each point data (the number of accidents) 26 that occurred between

構造物情報データベース11に格納される構造物情報とは、例えば、前記デジタル道路網データ21を参照しつつ、交差点における分岐数のほか、当該デジタル道路網データ21と国土数値情報都市地域土地利用細分メッシュデータ22とを参照しつつ、高層建物土地利用種別メッシュ、低層建物土地利用種別メッシュおよび低層建物(密集地)土地利用種別メッシュなどの種別を含むものとすることができる。 The structure information stored in the structure information database 11 is, for example, referring to the digital road network data 21, the number of branches at intersections, the digital road network data 21 and the national land numerical information urban area land use subdivisions. While referring to the mesh data 22, types such as a high-rise building land use type mesh, a low-rise building land use type mesh, and a low-rise building (dense land) land use type mesh can be included.

なお、交差点における分岐数は、道路接続本数による条件であり、三枝交差点であれば3本となり、四枝交差点であれば4本となる。また、高層建物土地利用種別メッシュとは、住宅地・市街地等で建物が密集しているところで、商業・業務用ビルまたは4階建以上のマンションなどからなる土地とするメッシュであり、低層建物土地利用種別メッシュとは、3階建以下の居住用建物がまとまって分布する土地とするメッシュである。低層建物(密集地)土地利用種別メッシュとは、3階建以下の居住用建物が高密度で密集する土地とするメッシュである。 The number of branches at an intersection is a condition based on the number of road connections, and is three for a Saegusa intersection and four for a Yotsugi intersection. In addition, high-rise building land use type mesh is a mesh for land that consists of commercial / business buildings or condominiums with 4 stories or more in areas where buildings are densely packed in residential areas, urban areas, etc., and low-rise building land The use type mesh is a mesh of land on which residential buildings of three stories or less are collectively distributed. The low-rise building (densely populated land) land use type mesh is a mesh of land where residential buildings of three stories or less are densely packed.

車両通行量情報データベース12に格納される車両通行量情報は、一般車両が交差点ごとに流入する通行量の1年分の合計値とすることができる。例えば、通行実績データ23の情報をデジタル道路網データ21にマップマッチングすることによって加工することができる。通行実績データ23は、例えば、前述のパイオニア(株)社が販売するカーナビゲーションシステムのデータを集積したものであり、専ら一般車両の走行実体を反映させることができるものである。 The vehicle traffic volume information stored in the vehicle traffic volume information database 12 can be the total value of the traffic volume of general vehicles flowing into each intersection for one year. For example, it can be processed by map-matching the information of the traffic record data 23 to the digital road network data 21 . The traffic record data 23 is, for example, a collection of car navigation system data sold by Pioneer Corporation, and can exclusively reflect the actual running of ordinary vehicles.

プローブカー通行量情報データベース13に格納されるプローブカーの通行量情報は、衝突警報装置を搭載するプローブ車両(プローブカー)が各交差点に流入する通行量を独自に収集されるものであり、複数(多数の)プローブカーによる無意識の通行によって、交差点への流通量を計測するものである。この通行量は、複数(多数)のプローブカーが所定期間走行する際の当該期間中の合計値とすることができる。プローブカーが走行を継続する限り、その総量は更新可能である。交差点ごとの通行量は、例えば、衝突警報装置による位置情報に基づいて、その移動状態を取得し、集計した情報(プローブカー通行データ24)をデジタル道路網データ21にマップマッチングすることによって加工することができる。 The probe car traffic information stored in the probe car traffic information database 13 is uniquely collected from the amount of traffic flowing into each intersection by probe vehicles (probe cars) equipped with collision warning devices. It measures the volume of traffic to intersections through unconscious passage by (a large number of) probe cars. The amount of traffic can be the total value during the period when a plurality (a large number) of probe cars travel for a predetermined period. As long as the probe car continues running, the total amount can be updated. The traffic volume at each intersection is processed by acquiring the movement state based on the position information from the collision warning device, for example, and map-matching the aggregated information (probe car traffic data 24) with the digital road network data 21. be able to.

歩行者衝突警報情報データベース14に格納される歩行者衝突警報情報は、前述のプローブカーに搭載される衝突警報装置による衝突警報の検出回数を得るために、特に収集されるものであり、前記プローブカーの走行中に、当該プローブカーにおける歩行者衝突警報の検出位置および検出回数を集計して得たプローブカー警報データ25の情報を利用するものである。衝突警報が検出された位置との整合は、デジタル道路網データ21にマップマッチングすることにより、交差点の位置を基準にその周辺エリアでの警報検出回数を積算することができる。なお、周辺エリアとは、例えば、交差点の中心から半径30m以内とすることができる。 The pedestrian collision warning information stored in the pedestrian collision warning information database 14 is particularly collected in order to obtain the number of collision warning detections by the collision warning device mounted on the probe car. Information of the probe car warning data 25 obtained by summing up the detection positions and detection times of the pedestrian collision warning in the probe car while the car is running is used. By map-matching the digital road network data 21 with the position where the collision warning is detected, it is possible to integrate the number of warning detections in the surrounding area based on the position of the intersection. The peripheral area can be, for example, within a radius of 30 m from the center of the intersection.

歩行者事故情報データベース15に格納される歩行者事故情報は、事故データ26の情報を利用するものであって、過去数年間(例えば7年間)に発生した歩行者事故の位置(交差点およびその周辺)と件数との情報としている。交差点の周辺とは、交差点の中心から半径15m以内と定めることができる。このエリアを大きくすると、近隣の異なる交差点との区別が不十分となり、小さくすると交差点周辺の事故から除外されるため、10mから20mの範囲内で定めることが好ましい。 The pedestrian accident information stored in the pedestrian accident information database 15 utilizes the information in the accident data 26, and includes the locations of pedestrian accidents (intersections and their surroundings) that have occurred in the past several years (for example, seven years). ) and the number of cases. The periphery of the intersection can be defined as within a radius of 15 m from the center of the intersection. If this area is enlarged, it will not be sufficiently distinguished from other nearby intersections, and if it is made smaller, it will be excluded from accidents around the intersection.

上記のように、一次データのほかに加工された二次データとして各種情報が個々のデータベース11~15に格納されていることから、これらの情報を処理装置16によって処理することにより、歩行者事故発生率を算出することができるものである。具体的には、地点ごとにおいて、プローブ車両(プローブカー)による通行量情報(通行量)を歩行者衝突警報情報(警報検出回数)で除することにより、歩行者衝突警報発生率を算出し、これを構造物情報、車両通行量情報との相関によって分類するのである。分類された複数種類の相関状態をまとめることにより歩行者事故件数統計モデルを作成するのである。この統計モデルには複数種類の相関状態が存在するため、他の地点における上記情報(分類された)が取得できれば、当該統計モデルに照合させることにより歩行者事故の発生確率を類推することが可能となるのである。 As described above, various types of information are stored in the individual databases 11 to 15 as processed secondary data in addition to the primary data. It is possible to calculate the incidence rate. Specifically, for each point, the pedestrian collision warning occurrence rate is calculated by dividing the traffic volume information (traffic volume) from the probe vehicle (probe car) by the pedestrian collision warning information (number of warning detections). This is classified according to the correlation with structure information and vehicle traffic information. A statistical model of the number of pedestrian accidents is created by summarizing the classified multiple types of correlation states. Since this statistical model has multiple types of correlation states, if the above information (categorized) at other points can be obtained, it is possible to infer the probability of pedestrian accidents by comparing it with the statistical model. It becomes.

また、上記歩行者事故件数統計モデルは、構造物情報、一般車両通行量情報、歩行者衝突警報情報を予測変数、歩行者事故情報を結果変数として、負の二項回帰モデルを適用することができる。さらに、負の二項回帰モデルによって推定されるパラメータを使用して事前パラメータとし、かつ歩行者事故情報に含まれる歩行者事故件数を新データとして、ベイズ更新することにより、歩行者事故の危険性(歩行者事故の発生件数の統計的期待値)の事後分布を算出し、その最大事後確率(MAP)推定値を潜在的な歩行者事故危険度の指標(最終的な歩行者事故件数の統計的期待値)としてもよい。 In addition, the above pedestrian accident number statistical model can apply a negative binomial regression model using structure information, general vehicle traffic information, and pedestrian collision warning information as predictive variables and pedestrian accident information as outcome variables. can. Furthermore, by using the parameters estimated by the negative binomial regression model as prior parameters and the number of pedestrian accidents included in the pedestrian accident information as new data, Bayesian update is performed to determine the risk of pedestrian accidents. (statistically expected number of pedestrian accidents), and its maximum posterior probability (MAP) estimate is used as an indicator of potential pedestrian accident risk (final pedestrian accident statistics). expected value).

この場合、事前分布をガンマ分布(ポワソン分布の共役事前分布)とし、Shapeパラメータ(α:負の二項分布におけるφ)およびRateパラメータ(β:負の二項分布におけるφλ-1)をそれぞれ負の二項回帰モデルを用いて算出することにより、これらを事前パラメータとして、下式のような更新モデル式によりベイズ更新し、最終的な統計的期待値を求めることができる。 In this case, the prior distribution is a gamma distribution (Poisson conjugate prior distribution), and the Shape parameter (α: φ in the negative binomial distribution) and the Rate parameter (β: φλ −1 in the negative binomial distribution) are negative By calculating using the binomial regression model of , the final statistical expected value can be obtained by performing Bayesian update with an updated model formula such as the following formula using these as prior parameters.

Figure 0007300700000001
Figure 0007300700000001

前述のとおり、ベイズ更新による歩行者事故の発生件数の統計的期待値の事後分布は、上記歩行者事故件数統計モデルを現実の歩行者事故発生状況によって算出される場合には、その最大事後確率(MAP)推定値を潜在的な歩行者事故危険度の指標(最終的な歩行者事故件数の統計的期待値)の算出のために用いられる。これとは別に、歩行者事故防止施策(防止工事等)による改善状況を確認する場合も同様のベイズ更新により事後分布を算出することにより、当該施策の効果を検証することに利用することもできる。 As mentioned above, the posterior distribution of the statistical expected value of the number of pedestrian accidents by Bayesian update is the maximum posterior probability The (MAP) estimate is used to calculate a potential pedestrian accident hazard index (statistical expected number of final pedestrian accidents). Apart from this, when checking the improvement status of pedestrian accident prevention measures (preventive construction, etc.), it is also possible to verify the effect of the measures by calculating the posterior distribution using the same Bayesian update. .

なお、上記各データベース11~15に格納される個別具体的な情報は、外部情報2の各種データ21~26を処理装置16の演算部17によって処理させ、これを二次データとして格納することができる。また、処理装置16には記憶部18が設けられており、演算部17における演算に際して、各データベース11~15から読み出したデータを一時的に記憶させるためのものである。 The individual and specific information stored in each of the databases 11 to 15 can be stored as secondary data by processing the various data 21 to 26 of the external information 2 by the calculation unit 17 of the processing device 16. can. The processing unit 16 is also provided with a storage unit 18 for temporarily storing data read out from the databases 11 to 15 when the calculation unit 17 performs calculations.

このシステム1には、出力部(モニタ)3を接続することにより、演算結果または処理後に格納される情報を表示させることができるものとしている。この出力部3には、デジタル道路網データ21の情報(地図情報)に特定地点(交差点)を表示させるとともに、処理後の歩行者事故発生確率の高いものから順次色分けして表示できるものとしてもよい。また、このシステム1に入力部4を接続することができる構成としてもよく、入力部4からコマンドを入力することにより出力部3の表示情報を適宜変更可能としてもよい。 By connecting an output unit (monitor) 3 to this system 1, it is possible to display information stored after calculation results or processing. The output unit 3 can display specific points (intersections) in the information (map information) of the digital road network data 21, and display them by color-coding in descending order of pedestrian accident probability after processing. good. Further, the system 1 may be configured so that the input section 4 can be connected, and by inputting a command from the input section 4, the information displayed on the output section 3 can be changed as appropriate.

出力部(モニタ等)3における出力状態としては、図2に示すような地図情報にマッピングした図形情報があり得る。この図に示される丸印は、実際に表示される際には色分けされるものとしており、危険度が大きい部分を赤色とし、徐々に黄色から緑色へ変化させることにより、危険度を色彩的に表示させている。なお、色彩のほかに、または色彩とともに丸印の大きさを変化させることもできる。さらには、丸印の中に白抜きの小円「・」を同時に表示し、現実に歩行者事故が発生した交差点であること、また、白抜き小円の中に旗印を記載して、事故発生件数が多いことを示すように区分することもできる。 As an output state in the output unit (monitor, etc.) 3, there may be graphic information mapped to map information as shown in FIG. The circles shown in this figure are supposed to be color-coded when they are actually displayed, with red indicating the highest degree of danger and gradually changing from yellow to green to indicate the degree of danger in different colors. I am displaying. It should be noted that the size of the circle can be changed in addition to the color or along with the color. In addition, a small white circle “・” is also displayed inside the circle to indicate that it is an intersection where a pedestrian accident actually occurred. It can also be categorized to indicate that the number of occurrences is large.

なお、この出力部(モニタ等)3にはデジタル道路網データに基づく交差点が地図情報中に表示されているが、特に、歩行者事故の発生確率が高くない交差点については、特段の表示をしないものとしている。これは、危険性のある交差点を表示するための注意喚起マップとするためであり、危険度の低い交差点よりも危険度の高い交差点に注目されることを重要視したものである。このような表示方法による特定の自治体地域全体の地図情報を、当該自治体が公表することにより、住民の歩行者事故に関する注意を喚起させることに資するものとなり得る。 Although the intersections based on the digital road network data are displayed in the map information on the output unit (monitor, etc.) 3, no particular display is made for intersections where the probability of pedestrian accidents is not particularly high. I am assuming. This is to provide a warning map for displaying dangerous intersections, and emphasizes that attention is paid to intersections with a high degree of danger rather than intersections with a low degree of danger. If the local government publishes the map information of the entire specific local government area by such a display method, it can contribute to arousing the attention of residents regarding pedestrian accidents.

<地点別歩行者事故危険度判定方法(第1の実施形態)>
次に、地点別歩行者事故危険度判定方法の第1の実施形態について説明する。図3(a)は第1の実施形態の地点別歩行者事故危険度判定方法(以下、単に判定方法という場合がある)を概念的に示したものである。この判定方法を大別すると、3つのブロックに分類することができる。図中の一点鎖線による四辺形が個々のブロックを示している。すなわち、歩行者事故件数統計モデル推定(作成)ブロックと、歩行者衝突警報発生率算出ブロックと、歩行者事故発生確率算定(評価)ブロックである。
<Method for Determining Pedestrian Accident Risk Degree by Point (First Embodiment)>
Next, a first embodiment of the point-based pedestrian accident risk determination method will be described. FIG. 3(a) conceptually shows a point-by-point pedestrian accident risk determination method (hereinafter sometimes simply referred to as a determination method) according to the first embodiment. This determination method can be roughly classified into three blocks. Quadrilaterals drawn by dashed dotted lines in the drawing indicate individual blocks. That is, a pedestrian accident number statistical model estimation (creation) block, a pedestrian collision warning occurrence rate calculation block, and a pedestrian accident occurrence probability calculation (evaluation) block.

歩行者事故件数統計モデル推定ブロックでは、地点別の一般車両通行量、構造物情報、歩行者事故件数および歩行者衝突警報発生率によって、歩行者事故件数統計モデルを作成するブロックである。図中に示すように、一般車両通行量は、一般車両プローブデータ(前述の通行実績データ23)とデジタル道路網(前述のデジタル道路網データ21)を利用するものであり、構造物情報は前述の国土数値情報都市地域土地利用細分メッシュデータ22を分類した情報を利用する。歩行者事故件数は、前述の事故データ26を利用するものである。 The pedestrian accident number statistical model estimation block is a block that creates a pedestrian accident number statistical model based on the traffic volume of general vehicles, structure information, the number of pedestrian accidents, and the pedestrian collision warning occurrence rate for each point. As shown in the figure, general vehicle traffic volume uses general vehicle probe data (traffic data 23 described above) and the digital road network (digital road network data 21 described above), and structure information is The information obtained by classifying the national land numerical information urban area land use subdivided mesh data 22 is used. The number of pedestrian accidents uses the accident data 26 described above.

歩行者衝突警報は、歩行者事故が未発生の交差点においても検出されることから、歩行者衝突警報発生率が、歩行者事故件数統計モデルに大きく影響するものとしている。すなわち、衝突警報装置を搭載したプローブカーによる地点別の通行量と、当該地点別の警報検出回数から歩行者衝突警報発生率を算出し、この発生率と他の条件(一般車両通行量、構造物情報、事故発生件数)とを関連付けるのである。具体的には、一般車両通行量、構造物情報、および歩行者衝突警報発生率を予測変数とし、歩行者事故件数を反応変数として、負の二項回帰モデルを適用するのである。この負の二項回帰モデルの適用により得られる分布によって、同条件の地点における歩行者事故の発生確率を得ることができるのである。 Pedestrian collision warnings are detected even at intersections where no pedestrian accidents have occurred, so the incidence of pedestrian collision warnings is assumed to have a significant impact on the statistical model of the number of pedestrian accidents. In other words, the pedestrian collision warning occurrence rate is calculated from the traffic volume at each location by probe cars equipped with collision warning devices and the number of warning detections at each location. information, number of accidents). Specifically, a negative binomial regression model is applied using general vehicle traffic, structure information, and pedestrian collision warning occurrence rates as predictors and the number of pedestrian accidents as response variables. The distribution obtained by applying this negative binomial regression model makes it possible to obtain the probability of a pedestrian accident occurring at a point under the same conditions.

なお、図3(b)に示すように、負の二項回帰モデルによる歩行者事故の発生確率を予測値の事前分布とし、事後的に発生した歩行者事故の有無および件数により予測値の事後分布を求めてもよい。事後分布は、例えば、ベイズ統計の手法によりベイズ更新することによることができる。この場合、事後分布から最大事後確率(MAP)推定値をもって、判定対象地点における最終的な歩行者事故件数の予測値とすることができる。 As shown in Fig. 3(b), the probability of occurrence of pedestrian accidents by the negative binomial regression model is used as the prior distribution of the predicted values, and A distribution may be obtained. The posterior distribution can be, for example, by Bayesian updating by means of Bayesian statistics. In this case, the maximum posterior probability (MAP) estimated value from the posterior distribution can be used as the final predicted value of the number of pedestrian accidents at the determination target point.

この場合の事前分布は、歩行者事故件数統計モデルに基づく予測値とし、事後分布は、評価対象地点ごとに現実の事故発生件数によって更新させた予測値とすることができる。また、事後分布が先に算出した予測値確定後に新規の事故発生数をもって更新したものとすれば、刻々と変化する交通事情に対応する予測値を得ることができ、事故防止の対策を講じた場合には、その対策の効果を検証することも可能となる。 In this case, the prior distribution can be a predicted value based on the pedestrian accident number statistical model, and the posterior distribution can be a predicted value updated by the actual number of accidents for each evaluation target point. In addition, if the posterior distribution is updated with the number of new accidents after the previously calculated predicted value has been determined, it is possible to obtain a predicted value that corresponds to ever-changing traffic conditions, and to take measures to prevent accidents. In some cases, it is also possible to verify the effect of the countermeasures.

<地点別歩行者事故危険度判定方法(第2の実施形態)>
次に、地点別歩行者事故危険度判定方法の第2の実施形態について説明する。図4(a)は第2の実施形態の判定方法を概念的に示したものである。この判定方法も第1の実施形態と同様であり、歩行者事故件数統計モデル推定(作成)ブロックと、歩行者衝突警報発生率算出ブロックと、歩行者事故発生確率算定(評価)ブロックの3つのブロックに区分されている。
<Method for Determining Pedestrian Accident Risk Degree by Point (Second Embodiment)>
Next, a second embodiment of the point-by-point pedestrian accident risk determination method will be described. FIG. 4A conceptually shows the determination method of the second embodiment. This determination method is also the same as in the first embodiment, and there are three blocks: a pedestrian accident number statistical model estimation (creation) block, a pedestrian collision warning occurrence rate calculation block, and a pedestrian accident occurrence probability calculation (evaluation) block. divided into blocks.

そして、第1の実施形態と異なる部分は、歩行者衝突警報発生率算出ブロックである。前述のように、歩行者衝突警報発生率が、歩行者事故件数統計モデルに大きく影響するものとしていることから、この歩行者衝突警報発生率を補正した後、歩行者事故件数統計モデルに反映させることとしたものである。 A portion different from the first embodiment is a pedestrian collision warning occurrence rate calculation block. As mentioned above, the pedestrian collision warning occurrence rate is assumed to have a large impact on the pedestrian accident number statistical model. This is what I decided to do.

すなわち、地点別のプローブカーによる通行量と歩行者衝突警報検出回数を用いて、第一の統計モデル(衝突警報統計モデル)を作成し、交差点の地点別における前記衝突警報統計モデルによって示される衝突警報の検出傾向、および、該地点別における現実の衝突警報の検出傾向から、モデル逸脱残差を算出し、これを第1の実施形態における歩行者衝突警報発生率に代えて使用するものである。従って、モデル逸脱残差が歩行者事故件数統計モデルに反映されることとなり、このモデル逸脱残差について、歩行者事故情報における事故件数との相関に基づく歩行者事故件数統計モデルが作成されるものである。 That is, a first statistical model (collision warning statistical model) is created using the traffic volume by probe cars and the number of pedestrian collision warning detections at each point, and the collision indicated by the collision warning statistical model at each intersection point A model deviation residual is calculated from the warning detection tendency and the actual collision warning detection tendency at each point, and this is used instead of the pedestrian collision warning occurrence rate in the first embodiment. . Therefore, the model deviation residual is reflected in the pedestrian accident number statistical model, and the pedestrian accident number statistical model is created based on the correlation between the model deviation residual and the number of accidents in the pedestrian accident information. is.

なお、通行量と衝突警報検出回数との平均的な関係に基づく事故発生確率を算出する場合は、通行量の増加と衝突警報検出回数の増加とは線形に変化することとなるが、モデル逸脱残差を使用する場合は非線形となるため、確率算出の適合度が向上するものとなるという効果をも有するものである。 When calculating the probability of accident occurrence based on the average relationship between the traffic volume and the number of collision warning detections, the increase in traffic volume and the increase in the number of collision warning detections will change linearly. Since it becomes non-linear when using residuals, it also has the effect of improving the fitness of probability calculation.

また、本実施形態においても、図4(b)に示すような事前分布を事後分布にベイズ更新することにより、歩行者事故発生率の最終予測値を算出させる構成としてもよい。 Also in the present embodiment, the final predicted value of the pedestrian accident rate may be calculated by Bayesian updating the prior distribution as shown in FIG. 4B to the posterior distribution.

上記に示した実施形態による歩行者事故発生率の予測値を算出することについて、具体的な実施例を以下に説明する。 A specific example of calculating the predicted value of the pedestrian accident incidence rate according to the embodiment described above will be described below.

<実施例1>
現実の情報を使用して地点別における歩行者の事故危険度を評価した。評価対象は、愛知県豊橋市内における生活道路交差点5462地点であり、デジタル道路網データは、(株)ゼンリン社が提供する道路網データを使用し、土地利用細分メッシュデータは、国土交通省が提供する国土数値情報都市地域土地利用細分メッシュデータを使用し、また、一般車両の通行実績データは、パイオニア(株)社が提供するプローブデータを使用した。
<Example 1>
Pedestrian accident risk at different points was evaluated using real-world information. The evaluation target is 5462 community road intersections in Toyohashi City, Aichi Prefecture. The digital road network data uses the road network data provided by Zenrin Co., Ltd. The land use fine mesh data is provided by the Ministry of Land, Infrastructure, Transport and Tourism. The national land numerical information urban area subdivided mesh data provided was used, and the traffic performance data of general vehicles used the probe data provided by Pioneer Corporation.

衝突警報装置は、モービルアイ ビジョン テクノロジーズ リミテッド社のモービルアイ(同社の登録商標)を使用し、約7km/h以上の速度での走行時に認識される人物に対して2.0秒以内に衝突すると判断される場合に衝突警報が報知されるものとした。事業者(タクシー業者)の車両をプローブ車両(プローブカー)として、同車両39台に前記衝突警報装置を搭載し、2017年9月1日から2018年8月31までの1年間に得られた情報を使用した。なお、プローブカーの位置情報は、衝突警報装置の位置情報によって把握可能であることから、後述のように、衝突警報装置の位置情報に基づき、前記デジタル道路網データにマップマッチングすることにより、プローブカーの通行量等を算出できる。 The collision warning system uses Mobileye (a registered trademark of Mobileye Vision Technologies Limited), and when the vehicle is traveling at a speed of approximately 7 km/h or more, it will collide with a person recognized within 2.0 seconds. A collision warning shall be issued when judged. 39 vehicles of business operators (taxi companies) are used as probe vehicles (probe cars), and 39 of them are equipped with the above-mentioned collision warning device. used the information. In addition, since the position information of the probe car can be grasped from the position information of the collision warning device, as described later, based on the position information of the collision warning device, map matching is performed with the digital road network data. It is possible to calculate the traffic volume of cars.

また、構造物情報、車両通行量情報、プローブカー情報および歩行者衝突警報情報としては、次のように区分または特定した。構造物情報としては、第1に、前記道路網データから道路接続本数の情報を特定した。具体的には、三枝交差点であれば3本であり、四枝交差点であれば4本とする情報である。第2に、国土数値情報都市地域土地利用細分メッシュデータに基づき、周辺環境として、高層建物土地利用種別メッシュ、低層建物土地利用種別メッシュおよび低層建物(密集地)土地利用種別メッシュを特定した。 The structure information, vehicle traffic information, probe car information, and pedestrian collision warning information are classified or specified as follows. As the structure information, first, information on the number of road connections was specified from the road network data. Concretely, it is information that there are 3 lines at the Saegusa intersection and 4 lines at the Yotsugi intersection. Second, based on the numerical national land information city area land use subdivision mesh data, the surrounding environment was identified as a high-rise building land use type mesh, a low-rise building land use type mesh, and a low-rise building (dense land) land use type mesh.

車両通行量情報は、パイオニア(株)社が提供するプローブデータ(一般車両データ)に基づき、交差点ごとに一般車両が流入する通行量の1年分を合計した値とした。具体的には、3秒ごとの個々の車両の位置を示す位置データ(点データ)を、デジタル道路網データにマップマッチングすることによる。さらに具体的には、車両の位置データ(点データ)をトリップ別に分割し、位置データ(点データ)から最も近い道路リンク(近隣リンク)を算出することで、近隣リンクのリンクコストを1/10に減少させることとした。また、トリップ別に分割した各トリップの最初の出発点から最後の到着点までをダイクストラ法による最短経路探索を行い、抽出された最短経路上の道路リンクに限定された近隣リンクを再度算出することとした。なお、リンクとは、ノードとノードとの間の道路区間をいい、ノードとは、交差点など(その他の道路網表現上の点などを含む)結節点をいう。 The vehicle traffic information was based on the probe data (general vehicle data) provided by Pioneer Corporation, and was a value obtained by totaling the traffic volume of general vehicles flowing into each intersection for one year. Specifically, position data (point data) indicating the position of each vehicle every 3 seconds is map-matched with the digital road network data. More specifically, by dividing the vehicle position data (point data) by trip and calculating the nearest road link (neighboring link) from the position data (point data), the link cost of the neighboring link can be reduced to 1/10. was reduced to In addition, the shortest route search is performed by the Dijkstra method from the first departure point to the last arrival point of each trip divided by trip, and neighboring links limited to road links on the extracted shortest route are recalculated. bottom. A link is a road segment between nodes, and a node is a node such as an intersection (including other points on the road network representation).

プローブカー情報は、プローブカー(プローブ車両)の通行量に関するデータとし、この通行量データは、前記衝突警報装置の位置情報に基づき、当該プローブカーの約10秒ごとの経度緯度データを用いて、1年間(2017年9月1日~2018年8月31)の1年間に得られた情報を前記デジタル道路網データにマップマッチングすることにより算出し、これを合計することにより得た。なお、この場合の通行量の算出には、プローブカーによる位置データ(点データ)に基づき、前述の一般車両における通行量の算出方法と同様の方法により行うこととした。 The probe car information is data on the traffic volume of the probe car (probe vehicle), and this traffic volume data is based on the position information of the collision warning device, and uses the longitude and latitude data of the probe car about every 10 seconds. The information obtained for one year (September 1, 2017 to August 31, 2018) was calculated by map matching with the digital road network data, and obtained by totaling them. The traffic volume in this case is calculated based on the position data (point data) obtained by the probe car, using the same method as the above-described method for calculating the traffic volume of general vehicles.

歩行者衝突警報情報は、プローブカー(プローブ車両)に搭載される衝突警報装置が作動した情報、すなわち、前記モービルアイ(同社の登録商標)を使用することとし、約7km/h以上の速度での走行時に認識される人物に対して2.0秒以内に衝突すると判断される状況下において報知される衝突警報を利用するものである。衝突警報装置が作動した場所は、当該衝突警報装置の位置情報から把握することができる。そこで、この衝突警報装置が作動した件数をカウントし、交差点ごとの歩行者衝突警報件数とした。なお、交差点に関係する衝突警報として計上するため、警報交差点での件数としては、交差点の中心から半径30m以内において作動した件数をカウントすることとした。 Pedestrian collision warning information shall use the information that the collision warning device mounted on the probe car (probe vehicle) has been activated, that is, the mobile eye (registered trademark of the company), and at a speed of about 7 km / h or more This system utilizes a collision warning that is issued under a situation where it is determined that a person recognized when the vehicle is running will collide within 2.0 seconds. The location where the collision warning system has been activated can be grasped from the position information of the collision warning system. Therefore, we counted the number of times that this collision warning system was activated and used it as the number of pedestrian collision warnings for each intersection. In addition, in order to count as collision warnings related to intersections, we decided to count the number of cases where the alarm was activated within a radius of 30 m from the center of the intersection as the number of cases at the intersection.

ここで、上記に示した情報に基づいて、歩行者衝突警報発生率を算出した。すなわち、歩行者衝突警報発生率は、プローブカーの通行量当たりの歩行者衝突警報発生件数であり、各交差点での歩行者衝突警報発生件数をプローブカーの通行量で除して算出することができるものである。 Here, the pedestrian collision warning occurrence rate was calculated based on the information shown above. In other words, the pedestrian collision warning occurrence rate is the number of pedestrian collision warning occurrences per probe car traffic volume, and can be calculated by dividing the number of pedestrian collision warning occurrences at each intersection by the probe car traffic volume. It is possible.

なお、歩行者事故情報としては、過去において現実には発生した歩行者事故のデータに基づいて算出した。具体的には、交差点に関係ある歩行者事故に限定するため、各交差点の中心から半径15m以内において発生した2008年~2015年(2012年は除く)の7年分を集計し、それぞれの交差点ごとの歩行者事故件数とした。 Pedestrian accident information was calculated based on data on pedestrian accidents that actually occurred in the past. Specifically, in order to limit the number of pedestrian accidents related to intersections, we aggregated data for seven years from 2008 to 2015 (excluding 2012) that occurred within a radius of 15m from the center of each intersection, and collected data for each intersection. number of pedestrian accidents per year.

上記の各情報を利用して、歩行者事故件数統計モデルを作成した。歩行者事故件数統計モデルは、構造物情報、一般車両通行量情報、歩行者衝突警報情報を予測変数、歩行者事故情報を結果変数として、負の二項回帰モデルを適用した。負の二項回帰モデルにより推定される予測変数の係数パラメータおよび分散パラメータは、表1に示すとおりである。 Using the above information, we created a statistical model of the number of pedestrian accidents. For the pedestrian accident number statistical model, a negative binomial regression model was applied using structure information, general vehicle traffic information, and pedestrian collision warning information as predictive variables, and pedestrian accident information as outcome variables. Coefficient parameters and variance parameters of predictor variables estimated by the negative binomial regression model are shown in Table 1.

Figure 0007300700000002
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予測変数の係数パラメータおよび分散パラメータ等の推定値は、表1のとおりであるが、この算出結果の評価としては、歩行者衝突警報発生率が、3.31であることから、負の二項回帰モデルの特性より、歩行者衝突警報発生率が10%減少すれば、事故発生件数の統計的期待値(事故発生の危険度)は、1.0-exp(-1×3.31)=28.18(約30)%減少することが示されている。 Estimated values such as the coefficient parameter and the variance parameter of the predictor variables are shown in Table 1. As an evaluation of this calculation result, the pedestrian collision warning occurrence rate is 3.31, so the negative binomial According to the characteristics of the regression model, if the pedestrian collision warning occurrence rate decreases by 10%, the statistically expected value of the number of accidents (accident risk) is 1.0-exp (-1 x 3.31) = A 28.18 (approximately 30)% reduction is shown.

ここで、上記統計モデルに基づき、分布上の上位(最も歩行者衝突警報発生率が高いものを意味する)1%以下に属する条件を最高危険度、1%~2%の範囲に属する条件を高危険度、2%~5%の範囲に属する条件を中危険度、5%~10%の範囲に属する条件を低危険度、10%~20%の範囲に属する条件を一般危険度、それ以外を危険度なしと区分するものとした。個々の交差点ごとに各条件と比較することにより、個々の交差点についての危険度を評価(決定)し、地図データ上にマッピングすることにより、図2に例示したように地点および危険度を視覚的に把握することができるものとなった。 Here, based on the above statistical model, the conditions belonging to the top 1% of the distribution (meaning the highest pedestrian collision warning occurrence rate) are the highest risk, and the conditions belonging to the range of 1% to 2% are the conditions. High risk, conditions in the range of 2% to 5% are medium risk, conditions in the range of 5% to 10% are low risk, conditions in the range of 10% to 20% are general risk, and so on. Others were classified as no risk. By comparing each intersection with each condition, the degree of danger for each intersection is evaluated (determined) and mapped on the map data to visualize the points and degree of danger as illustrated in FIG. It became possible to grasp the

さらに、この実施例においては、各交差点における潜在的な歩行者事故危険性を把握するため、ベイズ統計の手法(ベイズ更新)により、事後分布を算出し、最大事後確率(MAP)推定値を求めることとした。具体的には、前記負の二項回帰モデルによる歩行者事故件数の発生確率(統計的期待値)の分布を事前分布とし、この事前分布をガンマ分布(ポアソン分布の共役事前分布)として、各交差点に対応した事前Shapeパラメータ(α:負の二項分布におけるφ)および事前Rateパラメータ(β:負の二項分布におけるφλ-1)をそれぞれ負の二項回帰モデルを用いて算出した。さらに、これらの事前パラメータおよび各交差点における実際の歩行者事故件数を新データとして、前述の数1に記載の更新モデル式によりベイズ更新し、歩行者事故件数の統計的期待値の事後分布を算出し、これにより、最大事後確率(MAP)推定値をもって潜在的な歩行者事故危険度の指標(最終的な歩行者事故件数の統計的期待値)とした。この場合の事後分布における上位(最も歩行者衝突警報発生率が高いものを意味する)の1%以下、1%~2%、2%~5%、5%~10%、10%~20%、それ以外の範囲をもって各交差点の危険度と評価し、図2に例示するような状態で視覚的に把握し得る状態とすることができた。 Furthermore, in this embodiment, in order to grasp the potential pedestrian accident hazard at each intersection, the posterior distribution is calculated by the Bayesian statistical method (Bayes update) to obtain the maximum posterior probability (MAP) estimate. I decided to Specifically, the distribution of the probability of occurrence of pedestrian accidents (statistical expected value) according to the negative binomial regression model is defined as a prior distribution, and this prior distribution is defined as a gamma distribution (a conjugate prior distribution of Poisson distribution). The a priori Shape parameter (α: φ in negative binomial distribution) and a priori Rate parameter (β: φλ −1 in negative binomial distribution) corresponding to the intersection were calculated using a negative binomial regression model, respectively. Furthermore, using these prior parameters and the actual number of pedestrian accidents at each intersection as new data, Bayesian update is performed using the updated model formula described in Equation 1 above, and the posterior distribution of the statistically expected number of pedestrian accidents is calculated. We then used the maximum a posteriori probability (MAP) estimate as an indicator of potential pedestrian accident risk (the statistical expectation of the eventual number of pedestrian accidents). 1% or less, 1% to 2%, 2% to 5%, 5% to 10%, 10% to 20% of the top (meaning the highest pedestrian collision warning occurrence rate) in the posterior distribution in this case , and other ranges were used to evaluate the degree of danger of each intersection, and the state as illustrated in FIG. 2 was able to be visually grasped.

なお、事前分布の作成は、必須ではないとしても、現実の歩行者事故数を新データとしてベイズ更新することにより、統計値に対して現実の事故の発生状況を反映させることができ、第1に、同条件にある交差点のうち、現実に歩行者事故が発生している場所の危険度を高い評価に更新させ、第2に、同条件にある交差点のうち、現実の歩行者事故が発生していない場所での潜在的な事故危険度を評価することができる。 Although the creation of the prior distribution is not essential, it is possible to reflect the actual occurrence of accidents in the statistical values by Bayesian updating the actual number of pedestrian accidents as new data. Secondly, among the intersections under the same conditions, the degree of risk of places where pedestrian accidents have actually occurred is updated to a high evaluation. It is possible to assess the potential accident hazards in places where there is no safety.

<実施例2>
また、第2の実施例として、前記と同様に、現実の情報を使用して地点別における歩行者の事故危険度を評価した。評価対象は、愛知県豊橋市内における生活道路交差点5463地点(実施例1の場合よりも1地点増加)とし、デジタル道路網データ、土地利用細分メッシュデータ、および一般車両の通行実績データのそれぞれは、実施例1と同様である。また、歩行者警報装置も同様とし、プローブカー(プローブ車両)も同様に39台を選定した。処理のために使用する各種の情報(構造物情報、車両通行量情報、プローブカー情報、歩行者衝突警報情報、および歩行者事故情報)についても実施例1と同様である。
<Example 2>
In addition, as a second example, the degree of accident risk of pedestrians at each point was evaluated using actual information in the same manner as described above. The evaluation target is 5463 community road intersections in Toyohashi City, Aichi Prefecture (one more point than in Example 1). , is the same as in Example 1. In addition, pedestrian warning devices were also selected in the same way, and 39 probe cars (probe vehicles) were also selected. Various types of information used for processing (structure information, vehicle traffic information, probe car information, pedestrian collision warning information, and pedestrian accident information) are the same as in the first embodiment.

本実施例では、歩行者衝突警報発生確率という指標に代えて、衝突警報統計モデルを作成し、モデル逸脱残差をもってその指標とした。具体的には、各交差点におけるプローブカーの通行量を予測変数とし、各交差点の歩行者衝突警報件数を反応変数として、係数データに適用される統計モデルを作成した。さらに具体的には、上記予測係数および反応係数について、負の二項回帰モデルを適用し、予測変数の係数パラメータおよび分散パラメータを推定した。そのうえで、さらに各交差点における歩行者衝突警報件数について、推定された負の二項回帰モデルからのモデル逸脱残差を算出した。 In this embodiment, instead of using the probability of occurrence of a pedestrian collision warning as an index, a statistical model of collision warning is created and model deviation residual is used as the index. Specifically, the traffic volume of probe cars at each intersection was used as a predictor variable, and the number of pedestrian collision warnings at each intersection was used as a response variable to create a statistical model applied to the coefficient data. More specifically, a negative binomial regression model was applied to the prediction and response coefficients above to estimate the coefficient and variance parameters of the predictor variables. Then, we calculated the model deviation residual from the estimated negative binomial regression model for the number of pedestrian collision warnings at each intersection.

このように算出されたモデル逸脱残差を含めて、歩行者事故件数統計モデルを作成した。歩行者事故件数統計モデルは、構造物情報、一般車両通行量情報および上記のモデル逸脱残差を予測変数とし、歩行者事故情報を結果変数として、負の二項回帰モデルを適用した。負の二項回帰モデルにより推定される予測変数の係数パラメータおよび分散パラメータは、表2のとおりである。 Including the model deviation residual calculated in this way, a pedestrian accident frequency statistical model was created. For the pedestrian accident number statistical model, a negative binomial regression model was applied using structure information, general vehicle traffic information, and the above-mentioned model deviation residual as predictor variables, and pedestrian accident information as an outcome variable. Coefficient parameters and variance parameters of predictor variables estimated by the negative binomial regression model are shown in Table 2.

Figure 0007300700000003
Figure 0007300700000003

予測変数の係数パラメータおよび分散パラメータ等の推定値は、表2のとおりであるが、この算出結果の評価としては、実施例1のAIC(Akaike’s Information Criterion:赤池情報量基準)と比較する限り、本実施例のAICのほうが小さいことから、適合度が好適であるということができる。このAICは、統計モデルの適合性を示す指標であり、その数が小さいほどモデルが良好であることを示すものである。このような相違は、実施例1の歩行者衝突警報発生確率が、プローブカーの通行量に対する歩行者衝突警報件数の平均値(線形)であるのに対し、モデル逸脱残差を用いることにより、プローブカーの通行量と歩行者衝突警報件数との関係が非線形となるためと考えられる。 Estimated values such as coefficient parameters and variance parameters of the predictor variables are shown in Table 2. As an evaluation of the calculation results, as far as comparing with the AIC (Akaike's Information Criterion) of Example 1, Since the AIC of this embodiment is smaller, it can be said that the degree of matching is favorable. This AIC is an index showing the suitability of the statistical model, and the smaller the number, the better the model. Such a difference is that the probability of occurrence of a pedestrian collision warning in Example 1 is the average value (linear) of the number of pedestrian collision warnings with respect to the traffic volume of probe cars, whereas by using the model deviation residual, This is probably because the relationship between the traffic volume of probe cars and the number of pedestrian collision warnings becomes non-linear.

なお、モデル逸脱残差が高い地点は、プローブカーの通行量と歩行者衝突警報件数との平均的な関係に対し、歩行者衝突警報が多く発生している地点を意味することから、相対的に事故に近い状況にある歩行者の量が多いと考えられるため、モデル逸脱残差を用いることにより、歩行者事故件数統計モデルに反映させることにより、適合性を良好にすることができるものとなる。 Points with high model deviation residuals mean points where many pedestrian collision warnings are occurring in relation to the average relationship between the traffic volume of probe cars and the number of pedestrian collision warnings. Since it is thought that there are a large number of pedestrians who are in a situation close to an accident, it is possible to improve the compatibility by using the model deviation residual and reflecting it in the pedestrian accident number statistical model. Become.

歩行者事故件数統計モデルを作成した後の評価については、実施例1の場合と同様であり、分布上の上位(最も歩行者衝突警報発生率が高いものを意味する)の1%以下、1%~2%、2%~5%、5%~10%、10%~20%、それ以外の範囲をもって各交差点の危険度と評価し、図2に例示するような状態で視覚的に把握し得る状態とすることができた。また、ベイズ更新によっても事後分布に基づく上記危険度の評価が可能となった。 The evaluation after creating the pedestrian accident number statistical model is the same as in Example 1. 2% to 2%, 2% to 5%, 5% to 10%, 10% to 20%, and other ranges are used to evaluate the degree of danger at each intersection, and visually grasp the situation as illustrated in Fig. 2. I was able to make it possible. Bayesian update also enabled the evaluation of the risk based on the posterior distribution.

本発明にかかる実施形態および実施例は上記のとおりであるが、これらは本発明の一例を示すものであって、本発明が上述の実施形態等に限定される趣旨ではない。従って、上記実施形態による各要件を適宜変更し、または他の要素を付加することも可能である。例えば、衝突警報装置は、他のメーカによるものを使用することができ、サンプル数についても、より多くのプローブカーによって増大させてよい。また、出力部への出力に際し、分布上の上位の1%以下、1%~2%、2%~5%、5%~10%、および10%~20%をもって最高危険度から一般危険度のように分類し、また、それ以外を危険度なしのように区分したが、この範囲については、適宜変更して妥当と思われる範囲を地域ごとに設定してもよいものである。 Although the embodiments and examples according to the present invention are as described above, they are merely examples of the present invention and are not meant to limit the present invention to the above-described embodiments and the like. Therefore, it is also possible to change each requirement according to the above embodiment as appropriate or add other elements. For example, collision warning devices from other manufacturers may be used, and the number of samples may also be increased with more probe cars. In addition, when outputting to the output unit, the highest risk to general risk from the top 1% or less, 1% to 2%, 2% to 5%, 5% to 10%, and 10% to 20% of the distribution , and others are classified as having no risk, but this range may be changed as appropriate and appropriate ranges may be set for each region.

1 地点別歩行者事故危険度判定システム
2 外部情報
3 出力部
4 入力部
11 構造物情報データベース
12 車両通行量情報データベース
13 プローブカー通行量情報データベース
14 歩行者衝突警報情報データベース
15 歩行者事故情報データベース
16 処理装置(処理手段)
17 演算部
18 記憶部
21 デジタル道路網データ
22 土地利用細分メッシュデータ
23 通行実績データ
24 プローブカー通行データ
25 プローブカー警報データ
26 事故データ
1 Pedestrian Accident Risk Judgment System by Location 2 External Information 3 Output Unit 4 Input Unit 11 Structure Information Database 12 Vehicle Traffic Information Database 13 Probe Car Traffic Information Database 14 Pedestrian Collision Warning Information Database 15 Pedestrian Accident Information Database 16 processing device (processing means)
17 calculation unit 18 storage unit 21 digital road network data 22 land use subdivided mesh data 23 traffic record data 24 probe car traffic data 25 probe car warning data 26 accident data

Claims (8)

各種の情報を格納するデータベースと、そのデータベースに格納される処理する処理装置とを備えるシステムを使用して、地点別の歩行者事故危険度を評価する方法であって、
前記処理装置によって、
予め選定された複数の交差点において、衝突警報装置を搭載したプローブ車両が該交差点に進入する通行量を含むプローブ車両通行量情報と、該プローブ車両に搭載される衝突警報装置により該交差点を中心とする周辺における歩行者との衝突警報を検出した回数を含む歩行者衝突警報情報と、歩行者が現実に遭遇した事故件数を含む歩行者事故情報とを取得し、
前記プローブ車両通行量情報に含まれるプローブ車両の通行量に対する、前記歩行者衝突警報情報に含まれる衝突警報を検出した回数の割合を歩行者衝突警報発生率として算出し、
前記歩行者衝突警報発生率について、歩行者事故情報における事故件数との相関に基づき歩行者事故件数統計モデルを作成し、
評価対象地点における前記歩行者衝突警報発生率を前記歩行者事故件数統計モデルに照合させることにより歩行者事故の発生確率を算出させる
ことを特徴とする地点別歩行者事故危険度評価方法。
A method for evaluating pedestrian accident risk for each point using a system comprising a database storing various types of information and a processing device for processing stored in the database, comprising:
By the processing device,
At a plurality of preselected intersections , probe vehicle traffic information including the amount of traffic that probe vehicles equipped with collision warning devices enter into the intersections, and collision warning devices mounted on the probe vehicles. Acquire pedestrian collision warning information including the number of collision warnings with pedestrians detected in the surrounding area and pedestrian accident information including the number of accidents actually encountered by pedestrians,
Calculating the ratio of the number of times the collision warning included in the pedestrian collision warning information is detected to the traffic volume of the probe vehicle included in the probe vehicle traffic volume information as a pedestrian collision warning occurrence rate,
Create a pedestrian accident number statistical model based on the correlation between the pedestrian collision warning occurrence rate and the number of accidents in the pedestrian accident information,
The probability of occurrence of a pedestrian accident is calculated by collating the pedestrian collision warning occurrence rate at the evaluation target point with the pedestrian accident number statistical model.
A point-by-point pedestrian accident risk assessment method characterized by:
請求項1に記載の地点別歩行者事故危険度評価方法において、
前記処理装置によって、
前記交差点ごとに、分岐数および該交差点の周辺における建築物の高層もしくは低層または密集度を含む構造物情報と、該交差点に対して一般車両が進入する通行量を含む一般車両通行量情報とのいずれか一方または双方をさらに取得し、
前記構造物情報もしくは前記一般車両通行量情報またはこれらの双方に含まれる各要素ならびに前記歩行者衝突警報発生率について、歩行者事故情報における事故件数との相関に基づき歩行者事故件数統計モデルを作成し、
評価対象地点における前記構造物情報もしくは前記一般車両通行量情報またはこれらの双方に含まれる各要素ならびに前記歩行者衝突警報発生率を前記歩行者事故件数統計モデルに照合させることにより歩行者事故の発生確率を算出させる
ことを特徴とする地点別歩行者事故危険度評価方法。
In the point-by-point pedestrian accident risk assessment method according to claim 1,
By the processing device,
For each intersection, structure information including the number of branches and high-rise or low-rise buildings or density of buildings around the intersection, and general vehicle traffic information including the traffic volume of general vehicles entering the intersection. further obtain either or both,
A pedestrian accident number statistical model is created based on the correlation with the number of accidents in the pedestrian accident information for each element included in the structure information or the general vehicle traffic information or both and the pedestrian collision warning occurrence rate. death,
Occurrence of pedestrian accidents by collating each element included in the structure information or the general vehicle traffic information or both of them at the evaluation target point and the pedestrian collision warning incidence rate with the pedestrian accident number statistical model calculate the probability
A point-by-point pedestrian accident risk assessment method characterized by:
前記歩行者事故の発生の予測は、
評価対象地点における前記構造物情報および車両通行量情報に含まれる各要素ならびに歩行者衝突警報発生率を前記歩行者事故件数統計モデルに照合させることにより事前予測値を導出し、
該評価対象地点における歩行者が事後的に遭遇した事故の有無および件数に基づいて前記事前予測値を修正することにより事後予測値を導出し、
前記事後予測値のうち事故発生確率の高いものを最終予測値とするものである請求項2に記載の地点別歩行者事故危険度評価方法。
The prediction of the occurrence of the pedestrian accident is
Each element included in the structure information and vehicle traffic information at the evaluation target point and the pedestrian collision warning occurrence rate are collated with the pedestrian accident number statistical model to derive a pre-predicted value,
Deriving a post-prediction value by correcting the pre-prediction value based on the presence or absence and number of accidents that pedestrians subsequently encountered at the evaluation point,
3. The point-by-point pedestrian accident risk assessment method according to claim 2, wherein, of the posterior predicted values, the one with the highest accident occurrence probability is used as the final predicted value.
請求項1~3のいずれかに記載の地点別歩行者事故危険度評価方法において、
前記処理装置によって、
予め選定された全ての交差点における前記プローブ車両通行量情報に含まれるプローブ車両の通行量に対する、前記歩行者衝突警報情報に含まれる衝突警報が検出された回数の割合に基づいて、平均的な衝突警報の検出傾向を示す衝突警報統計モデルを作成し、
前記交差点の地点別における前記衝突警報統計モデルによって示される衝突警報の検出傾向、および、該地点別における現実の衝突警報の検出傾向から、モデル逸脱残差を算出し、
前記歩行者衝突警報発生率は、前記モデル逸脱残差をもって修正させることを特徴とする地点別歩行者事故危険度評価方法。
In the point-by-point pedestrian accident risk assessment method according to any one of claims 1 to 3 ,
By the processing device,
Based on the ratio of the number of times the collision warning contained in the pedestrian collision warning information is detected to the traffic volume of probe vehicles contained in the probe vehicle traffic volume information at all preselected intersections, an average collision Create a collision warning statistical model that shows the detection tendency of the warning,
calculating a model deviation residual from the collision warning detection tendency indicated by the collision warning statistical model at each point of the intersection and the actual collision warning detection tendency at each point;
A pedestrian accident risk evaluation method for each location, wherein the pedestrian collision warning occurrence rate is corrected using the model deviation residual.
前記衝突警報装置は、人物認識可能な画像処理手段と、速度認知手段と、所定速度以上で走行する車両が所定時間以内に人物と衝突することを判定する判定処理手段と、該判定処理手段によって衝突することが判定された場合に警報を出力する出力手段とを備えるものであり、
前記歩行者衝突警報情報に含まれる衝突警報の検出回数は、前記出力手段によって出力された警報の回数に基づくものである請求項1~4のいずれかに記載の地点別歩行者事故危険度評価方法。
The collision warning device includes image processing means capable of recognizing a person, speed recognition means, determination processing means for determining that a vehicle traveling at a speed equal to or higher than a predetermined speed will collide with a person within a predetermined time, and the determination processing means and output means for outputting an alarm when it is determined that a collision will occur,
The point-by-point pedestrian accident risk assessment according to any one of claims 1 to 4, wherein the detection count of collision warnings included in said pedestrian collision warning information is based on the number of warnings output by said output means. Method.
予め複数の交差点を選定し、衝突警報装置を搭載したプローブ車両が該交差点に進入する通行量を含むプローブ車両通行量情報を格納するプローブ車両通行量情報データベースと、前記プローブ車両に搭載される衝突警報装置により該交差点を中心とする周辺における歩行者との衝突警報を検出した回数を含む歩行者衝突警報情報を格納する歩行者衝突警報情報データベースと、歩行者が現実に遭遇した事故件数を含む歩行者事故情報を格納する歩行者事故情報データベースと、前記プローブ車両通行量情報データベース、前記歩行者衝突警報情報データベースおよび前記歩行者事故情報データベースのそれぞれに格納される情報を処理して歩行者事故の発生予測を算出する処理手段とを備え、
前記処理手段は、
前記プローブ車両通行量情報に含まれるプローブ車両の通行量に対する、前記歩行者衝突警報情報に含まれる衝突警報を検出した回数の割合を歩行者衝突警報発生率として算出し、
前記歩行者衝突警報発生率について、歩行者事故情報における事故件数との相関に基づき歩行者事故件数統計モデルを作成し、
評価対象地点における前記歩行者衝突警報発生率を前記歩行者事故件数統計モデルに照合させることにより歩行者事故の発生確率を算出するものである
ことを特徴とする地点別歩行者事故危険度判定システム。
A plurality of intersections are selected in advance, and a probe vehicle traffic volume information database storing probe vehicle traffic volume information including the traffic volume of probe vehicles equipped with collision warning devices entering the intersections; and a collision mounted on the probe vehicle. A pedestrian collision warning information database that stores pedestrian collision warning information including the number of collision warnings with pedestrians around the intersection centered on the intersection by the warning device, and a pedestrian collision warning information database that contains the number of accidents that pedestrians have actually encountered Pedestrian accident information database storing pedestrian accident information, information stored in each of the probe vehicle traffic information database, the pedestrian collision warning information database, and the pedestrian accident information database is processed to detect a pedestrian accident. and a processing means for calculating the predicted occurrence of
The processing means
Calculating the ratio of the number of times the collision warning included in the pedestrian collision warning information is detected to the traffic volume of the probe vehicle included in the probe vehicle traffic volume information as a pedestrian collision warning occurrence rate,
Create a pedestrian accident number statistical model based on the correlation between the pedestrian collision warning occurrence rate and the number of accidents in the pedestrian accident information,
A point-by-point pedestrian accident risk assessment system, wherein the probability of occurrence of a pedestrian accident is calculated by collating the pedestrian collision warning occurrence rate at an evaluation target point with the pedestrian accident number statistical model. .
予め複数の交差点を選定し、衝突警報装置を搭載したプローブ車両が該交差点に進入する通行量を含むプローブ車両通行量情報を格納するプローブ車両通行量情報データベースと、前記プローブ車両に搭載される衝突警報装置により該交差点を中心とする周辺における歩行者との衝突警報を検出した回数を含む歩行者衝突警報情報を格納する歩行者衝突警報情報データベースと、歩行者が現実に遭遇した事故件数を含む歩行者事故情報を格納する歩行者事故情報データベースと、前記プローブ車両通行量情報データベース、前記歩行者衝突警報情報データベースおよび前記歩行者事故情報データベースのそれぞれに格納される情報を処理して歩行者事故の発生予測を算出する処理手段とを備え、
前記処理手段は、
予め選定された全ての交差点における前記プローブ車両通行量情報に含まれるプローブ車両の通行量に対する、前記歩行者衝突警報情報に含まれる衝突警報が検出された回数の割合に基づいて、平均的な衝突警報の検出傾向を示す衝突警報統計モデルを作成し、
前記交差点の地点別における前記衝突警報統計モデルによって示される衝突警報の検出傾向、および、該地点別における現実の衝突警報の検出傾向から、モデル逸脱残差を算出し、
前記モデル逸脱残差について、歩行者事故情報における事故件数との相関に基づき歩行者事故件数統計モデルを作成し、
評価対象地点における前記モデル逸脱残差を前記歩行者事故件数統計モデルに照合させることにより歩行者事故の発生確率を算出するものである
ことを特徴とする地点別歩行者事故危険度判定システム。
A plurality of intersections are selected in advance, and a probe vehicle traffic volume information database storing probe vehicle traffic volume information including the traffic volume of probe vehicles equipped with collision warning devices entering the intersections; and a collision mounted on the probe vehicle. A pedestrian collision warning information database that stores pedestrian collision warning information including the number of collision warnings with pedestrians around the intersection centered on the intersection by the warning device, and a pedestrian collision warning information database that contains the number of accidents that pedestrians have actually encountered Pedestrian accident information database storing pedestrian accident information, information stored in each of the probe vehicle traffic information database, the pedestrian collision warning information database, and the pedestrian accident information database is processed to detect a pedestrian accident. and a processing means for calculating the predicted occurrence of
The processing means
Based on the ratio of the number of times the collision warning contained in the pedestrian collision warning information is detected to the traffic volume of probe vehicles contained in the probe vehicle traffic volume information at all preselected intersections, an average collision Create a collision warning statistical model that shows the detection tendency of the warning,
calculating a model deviation residual from the collision warning detection tendency indicated by the collision warning statistical model at each point of the intersection and the actual collision warning detection tendency at each point;
creating a pedestrian accident number statistical model based on the correlation between the model deviation residual and the number of accidents in the pedestrian accident information;
A point-by-point pedestrian accident risk determination system, wherein the probability of occurrence of a pedestrian accident is calculated by collating the model deviation residual at an evaluation target point with the pedestrian accident number statistical model.
前記交差点ごとに、分岐数および該交差点の周辺における建築物の高層もしくは低層または密集度を含む構造物情報を格納する構造物情報データベースと、該交差点に対して車両が進入する通行量を含む一般車両通行量情報を格納する車両通行量情報データベースとのいずれか一方またはその双方をさらに備え、
前記処理手段における歩行者事故件数統計モデルは、前記構造物情報もしくは前記一般車両通行量情報またはこれらの双方に含まれる各要素とともに歩行者事故情報における事故件数との相関に基づいて作成されるものであり、
前記歩行者事故の発生確率の算出は、評価対象地点における前記構造物情報もしくは前記一般車両通行量情報またはこれらの双方に含まれる各要素とともに前記歩行者事故件数統計モデルに照合させることによるものである
請求項6または7に記載の地点別歩行者事故危険度判定システム。
For each intersection, a structure information database storing structure information including the number of branches and high-rise or low-rise buildings or density of buildings around the intersection ; Either one or both of a vehicle traffic information database that stores vehicle traffic information,
The pedestrian accident number statistical model in the processing means is created based on the correlation between each element included in the structure information, the general vehicle traffic information, or both, and the number of accidents in the pedestrian accident information. and
The probability of occurrence of pedestrian accidents is calculated by collating each element included in the structure information, the general vehicle traffic information, or both at the evaluation target point with the pedestrian accident number statistical model. The point-based pedestrian accident risk determination system according to claim 6 or 7.
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