JPH0816975A

JPH0816975A - 交通流計測装置

Info

Publication number: JPH0816975A
Application number: JP14600794A
Authority: JP
Inventors: 一哉 ▲高▼橋; Kazuya Takahashi; Takeshi Inoue; 健士井上; Yoshiki Kobayashi; 小林　　芳樹; Yoshiyuki Sato; 良幸佐藤
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1994-06-28
Filing date: 1994-06-28
Publication date: 1996-01-19

Abstract

(57)【要約】【目的】走行試験車を走らせることや高価な車番認識を
行うことなしに、交通流を計測することを目的とする。【構成】道路上を走行している車両を車群として捉え、
この車群の特徴を抽出し、この特徴を有する車群の道路
上の移動を計測することにより実走行旅行時間などの交
通流を計測する。【効果】既設のセンサや比較的安価な超音波センサやル
ープコイルを用いることができ、走行試験車を走らせる
ことや高価な車番認識を行う必要がなくなるという効果
がある。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は道路及び道路網を走行す
る自動車の交通流を計測する装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】佐佐木綱監修・飯田恭敬編著：交通工
学：国民科学社：１９９２年：ｐ２７０にあるように、
実走行旅行時間は道路上の上流観測点と下流観測点の間
の観測区間を自動車が走り抜けるのに要した時間であ
り、この時間を基に予測旅行時間計算や渋滞予測を行い
道路利用者に提供している。従来の実走行旅行時間の計
測は、同文献：ｐ３１〜ｐ３２，ｐ２７０にあるよう
に、第１に走行試験車を走らせてこれら２地点間の時刻
を計測したり、また第２にこれら２地点にビデオカメラ
と画像処理装置から成る車番認識装置を設置し、２地点
の車番を照合し検出時刻を計測して求めていた。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかし、従来の実走行
旅行時間計測装置の前者の走行試験車を用いる方法につ
いては、実走行旅行間は時々刻々と変化するのでこれを
的確に捉えるために、常時複数の走行試験車を走行させ
る必要があるので、人件費などの高い費用を要するとい
う問題と計測に携わる人員の負荷が大きいという問題が
ある。

【０００４】そこで、後者の車番を照合する方法が考え
られているが、車番認識装置は高価であり、その設置場
所と台数が限られるという問題がある。

【０００５】本発明は上記従来技術の問題に鑑みて成さ
れたものであり、既に道路網に多く設置され、また新た
に設置するに際し比較的安価な超音波センサやループコ
イルセンサなどの車両感知器を利用することにより交通
流を計測する装置を提供することを目的とする。

【０００６】

【課題を解決するための手段】上記目的は、道路上観測
区間の上流に設けた第１の観測点と、下流に設けた第２
の観測点と、この第１の観測点を通過した複数台の車両
を車群として捉え、この車群の特徴を抽出する手段と、
この抽出された特徴を有する車群が前記第２の観測点を
通過することを検出する手段とを備えることにより達成
される。

【０００７】

【作用】上記従来技術の前者及び後者は、１台の車両の
走行から交通流を得ようとしているため、特別な車両を
走行させたり、ここの車両の特徴を得るため車番認識を
する必要があった。本発明では、個々の車両の走行では
なく複数の車両（車群）の特徴（大型車の台数，車軸
数，色など）を捉え、この車群の走行から交通流を計測
するようにした。この車群の特徴は既設のセンサや安価
なセンサによって捉えることができるので、上記問題が
解決される。

【０００８】

【実施例】道路を流れる車両は１台１台に着目すると間
隔を詰めたり，空けたり，道路から流出したり，流入し
たりして様々に変化する。このため、例えば、ある区間
の旅行時間を算出しようとする場合、車両毎の特徴であ
るナンバープレートの車両ナンバーを検出して同一の車
両の通過時間を調べる他手段はなかった。ところで、複
数の車両を車群として捉えると、車群はある特徴を備え
保持するので、観測区間の上流と下流でこの特徴を基に
車群を照合することができれば、前記の如く車両ナンバ
ーを認識することなく、区間の旅行時間を算出すること
ができる。すなわち、車群照合が可能となればその応用
範囲は広がる。

【０００９】以下、車群照合の実施例を図１に基づいて
説明する。本実施例は車群の特徴を抽出した上で、該車
群の特徴を基に上流と下流の車群を照合するためのもの
である。

【００１０】車両検出部１０１（図中ＶＤと表記）は観
測区間上流に、車両検出部１０４（図中ＶＤと表記）は
観測区間下流にそれぞれ設置されるものであり、それぞ
れ通過車両を検出すると共に車両の所定の特徴を有する
か否かの１ビットデータを出力する。例えば、大型車両
であることを特徴とすれば、この１ビットデータは、普
通車が通過したときは０で大型車が通過したときは１と
なる。車両検出部１０１と車両検出部１０４の検出セン
サとして、例えば超音波センサを用いると、通過車両の
有無に加えて該通過車両の長さが計測されるので、所定
しきい値を越えるか否かで１ビットデータに変換でき
る。また、検出センサとしてループコイルを用いれば、
車両の大きさや車軸の数に応じて複数車種に分類できる
ので、この内の所定の車種に属するか否かで１ビットデ
ータに変換できる。

【００１１】図８を用いて超音波センサ（ループコイル
センサ）による車両長検知の原理を説明する。車両検出
部１０１は、互いにλ（数１０cm）の間隔をおいて設置
されたセンサ１０１０，１０１２によって構成されてい
る。これらセンサは等間隔（τ）のパルスを発振してセ
ンサ下部に車両が存在するときにこれらパルスを受信す
る。車両の速度ｖは、センサ間隔λを上流のセンサが最
初のパルスを受信した時刻から下流センサが最初のパル
スを受信した時刻の時間差で除算することにより求ま
る。次に車両がセンサ直下に存在した時間Ｔは、パルス
間隔τとパルス数を乗算することにより求まる。以上に
より求まった車両の速度ｖ及び車両がセンサ直下に存在
した時間Ｔを乗算することによって、車両長が求まる。
尚、車両長の検出はこの方式にこだわるものではなく、
他の公知の検出の方式であっても一向に差し支えない。

【００１２】図２（ａ）は上流の車両検出部１０１によ
る１ビットデータの一例であって、横軸は測定を開始し
てからの通過台数を表し、例えば１台目や５台目の白丸
は所定の長さよりも短い車両が通過したことを示し、例
えば２５台目や２６台目の黒丸は所定の長さ以上の車両
が通過したことを示す。図２（ｃ）は下流の車両検出部
１０４による１ビットデータの一例であって、横軸，白
丸，黒丸の意味は図２（ａ）と同様である。ただし、図
２（ｃ）の１ビットデータは図２（ａ）の１ビットデー
タの下流に当たるため、図２（ａ）の１台目から２０台
目までの車群が図２（ｃ）では１０台分右へシフトして
１１台目から３０台目までの車群として現われている。

【００１３】次に特徴系列作成部１０２（図中ＦＳと表
記）と特徴系列作成部１０５（図中ＦＳと表記）で作成
される特徴系列について説明する。図２（ｂ）は図２
（ａ）に基づく、ウィンドウを５としたときの特徴系列
であって、横軸は通過台数に対応している。ここで、ウ
ィンドウとは車両列中の切り出し台数を指し、特徴系列
は切り出された車両列中の車両を予定のルールで数値化
し、車両通過毎に順次並べたものである。この予定のル
ールによって数値化されたものを該当特徴という。例え
ば、図２（ａ）において１から１０台の車両が通過した
と仮定すると、現在ウィンドウは６台目から５台目に開
いており、予定のルールをウィンドウ中の大型車両の台
数と定義すると、図２（ｂ）の特徴系列の通過台数１０
に対応する（記入される）数値は、図２（ａ）の６台目
から１０台目の５台中（ウィンドウ＝５）に含まれる大
型車両の台数は２台である。以上の求め方で図２（ｂ）
の特徴系列は求められる。ここではウィンドウを５とし
て説明したが、実際の道路では車両の通過量と流入出に
応じて３０から６０程が良い。また、ウィンドウのとり
方を対象車両の左側すなわち路上における前方にとった
が、対象車両後方あるいは対象車両の前後に設けても良
い。

【００１４】特徴系列作成部１０２はメモリあるいはシ
フトレジスタ，加算器及び減算器で構成することができ
る。初期状態ではウィンドウ内の１ビットデータと該当
特徴を有する車両の台数をメモリあるいはシフトレジス
タに記憶しておき、ウィンドウがシフトする（新たに車
両が検出される）ことによって、新たにウィンドウ内に
含まれる車両が該当特徴を有する場合は１を加え、新た
にウィンドウから外れる車両が該当特徴を有する場合は
１を減ずれば良い。特徴系列作成部１０５は特徴系列作
成部１０２と同様の構成にして、車両検出部１０４の１
ビットデータを特徴系列に変換する。図２（ｄ）は図２
（ｃ）に基づく、ウィンドウ５の特徴系列であって、横
軸は通過台数に対応している。例えば図２（ｄ）の特徴
系列の通過台数１０に対応する値は、図２（ｃ）の６台
目から１０台目の５台中に含まれる大型車両の台数１に
なっている。以上の求め方で図２（ｄ）の特徴系列は求
められる。ここで求めている特徴系列は対象車両の周囲
における該当特徴を有する車両の分布状況を表してい
る。すなわち、大型車両か否かの特徴で作成された特徴
系列で大きな値を与えられた車両の周囲には大型車両が
多く、小さな値を与えられた車両の周囲には大型車両が
少ないことになる。この分布状況は、ウィンドウが十分
大きければ、車両追越しや車線の増減による順序変化や
多少の車両の流入出の影響を受けずに維持されるので、
観測区間の上流と下流で同じ特徴系列のパターンが現わ
れる。

【００１５】上流側の特徴系列作成部１０２による特徴
系列はバッファ１０３（図中ＢＦと表記）でサーチ領域
として切り出される。これは例えば図２（ｂ）に示すよ
うな有限長の特徴系列である。一方、下流側の特徴系列
作成部１０５により作成された特徴系列はバッファ１０
６でテンプレートとして切り出される。これは例えば図
２（ｄ）の斜線領域２０２である。マッチング処理部１
０７（図中ＰＴＭと表記）ではバッファ１０３のサーチ
領域についてバッファ１０６のテンプレートでパターン
マッチング処理をしてサーチ領域（図２(ｂ)）中のテン
プレート２０２に最も類似するパターンを認識対象とし
て探す。この場合、図２（ｂ）の斜線領域２０１がテン
プレート２０２に最も近い認識対象である。パターンマ
ッチング処理に必要な類似度の計算は、例えば数式１の
ようにサーチ領域とテンプレートの差の絶対値を累積す
る方法がある。

【００１６】

【数１】

【００１７】ただし、Ｅ（ｎ，ｍ）は類似度で０のとき
完全一致である。Ｆ（ｎ−ｋ）はテンプレートの特徴系
列の波形で、Ｇ（ｍ−ｋ）はサーチ領域の特徴系列の波
形である。Ｌはテンプレートを形成する車両の台数であ
り、ｎはテンプレートを形成する最後尾車両の番号であ
る。ｍはサーチ領域において、テンプレート最後尾と重
なっている車両の番号である。Ｅ（ｎ，ｍ）が最小値を
とる場合は、観測区間の上流と下流の車群のずれはｎ−
ｍであり、観測区間の上流でｍ台目の車両が通過した時
刻をｔ１とし下流でｎ台目の車両が通過した時刻をｔ２
とすれば、該当区間の実走行旅行時間はｔ２−ｔ１とな
る。

【００１８】上記サーチ領域及びテンプレートは、新た
に車両が検知される度に順次更新される。使用するマイ
コンの能力によっては、更新度にマッチング処理をしな
くても、交通量にも依るが、数台単位で処理を施しても
差し支えない。

【００１９】上記においては車群の特徴を１つのルール
に基づいて決めていたが、このルールを複数にすること
で車群の特徴がより鮮明になる。図３に基づき説明す
る。車両検出部３０１と車両検出部３０６の車両検出セ
ンサにループコイルを用いると、例えば、しきい値より
長い車両であるというルールと車軸数がトレーラーのよ
うに３以上であるというルールの２つの特徴をとること
ができる。また、車両検出センサに感圧マットを加えれ
ば、車両の大小ルールと、車両の重軽ルールの２つの特
徴をとることができる。さらに、車両検出センサにビデ
オカメラを加えれば、車両の大小ルールと車両の色ルー
ルの２つの特徴をとることができる。この場合ビデオカ
メラは車番認識に用いるような高解像度は必要なく、車
両が白色か、あるいはモノクロで車両が明るい色か暗い
色かを判定できれば十分である。

【００２０】車両検出部３０１で検出された特徴１を特
徴系列作成部３０２で特徴系列に変換した上でバッファ
３０４でサーチ領域として切り出したものと、車両検出
部３０６で検出された特徴１を特徴系列作成部３０７で
特徴系列に変換した上でバッファ３０９でテンプレート
として切り出したものをマッチング処理部３１１でパタ
ーンマッチング処理をして類似度を計算する。同時に車
両検出部３０１で検出された特徴２を特徴系列作成部３
０３で特徴系列に変換した上でバッファ305でサーチ領
域として切り出したものと、車両検出部３０６で検出さ
れた特徴２を特徴系列作成部３０８で特徴系列に変換し
た上でバッファ３１０でテンプレートとして切り出した
ものをマッチング処理部３１２でパターンマッチング処
理をして類似度を計算する。マッチング処理部３１１乃
至３１２で独立に計算された類似度Ｅ１(ｎ，ｍ)とＥ２
(ｎ，ｍ)は数式３と数式４で表され、線形結合部３１３
（図中ＬＣと表記）で例えば数式２のように線形結合さ
れ、その結果最も類似度の高い部分が検出された認識対
象となる。

【００２１】

【数２】

【００２２】

【数３】

【００２３】

【数４】

【００２４】ただし、Ｅ（ｎ，ｍ）は線形結合された類
似度であり、Ｅ１（ｎ，ｍ）は特徴１による類似度で、
Ｅ２（ｎ，ｍ）は特徴２による類似度である。Ｆ１(ｎ
−ｋ)とＦ２（ｎ−ｋ）はそれぞれ特徴１と特徴２によ
る特徴系列のテンプレート波形で、Ｇ１（ｍ−ｋ）とＧ
２（ｍ−ｋ）はそれぞれ特徴１と特徴２による特徴系列
のサーチ領域波形である。ＡとＢはそれぞれ特徴１と特
徴２に関する線形結合定数で、各特徴を抽出するセンサ
の信頼度に応じて大きさを決めるべきものである。以上
の説明ではルールの数を２としたが、特徴の数に応じて
特徴系列作成部と、バッファと、マッチング処理部を設
ければ、ルールの数を増やすことは容易である。

【００２５】以上説明したようにこの車群照合装置は、
複数のルールによって得られる特徴によってマッチング
処理をするので誤マッチングの可能性を低減し信頼性を
上げている。例えば２つの特徴として、大型車両の分布
と淡色系の車両の分布を使うと、大型車両の通過確率が
極端に大きい場合や小さい場合には淡色系車両の分布に
よって照合が可能であるし、淡色系車両の通過確率が極
端に大きい場合や小さい場合には大型車両の分布によっ
て照合が可能である。複数の特徴を作るルール同士はな
るべく独立なものを用いると、効果的に信頼性が上が
る。重量が大きい車両分布と車軸が３つ以上の車両分布
には相関が強く、同じような分布になって、信頼性向上
が期待できない。

【００２６】次に、上記説明した車群照合装置を利用し
た実走行旅行時間計測装置の一実施例を説明する。

【００２７】図４（ａ）は本発明の実走行旅行時間計測
装置の構成を示す図であって、上記した車群照合装置４
０１乃至４０４と、データバス４０６と、中央演算部４
０５で構成される。車群照合装置４０１乃至４０４は道
路観測区間の上流から下流にかけて間隔をおいて設置さ
れ、各車群照合装置は通過車両を検出すると共に該通過
車両が所定特徴を有するか否かで分類し特徴系列を作成
する。

【００２８】車群照合装置４０１は作成した特徴系列を
車群照合装置４０２へ送信する。車群照合装置４０２は
作成した特徴系列を車群照合装置４０３へ送信する一方
で、作成した特徴系列（の一部）をテンプレートとし、
車群照合装置４０１から送信されてきた特徴系列をサー
チ領域としてパターンマッチング処理を施して、車群照
合装置４０１と４０２での同一車群の検出時刻（特徴系
列の通過台数に車両通過時刻を付すようにする）のずれ
から車群照合装置４０１と４０２間の実走行旅行時間を
計算する。

【００２９】車群照合装置４０３は作成した特徴系列を
車群照合装置４０４へ送信する一方で、作成した特徴系
列をテンプレートとし、車群照合装置４０２から送信さ
れてきた特徴系列をサーチ領域としてパターンマッチン
グ処理をして、車群照合装置４０２と４０３での同一車
群の検出時刻のずれから車群照合装置４０２と４０３間
の実走行旅行時間を計算する。車群照合装置４０４は作
成した特徴系列をテンプレートとし、車群照合装置４０
３から受信した特徴系列をサーチ領域としてパターンマ
ッチング処理をして、車群照合装置４０３と４０４での
同一車群の検出時刻のずれから車群照合装置４０３と４
０４間の実走行旅行時間を計算する。

【００３０】中央演算部４０５はデータバス４０６を介
して車群照合装置４０２乃至４０４から該当区間の実走
行旅行時間を読んだり、必要に応じて複数区間の実走行
旅行時間の平均化などの処理をしてユーザに知らせる。
この実走行旅行時間は、車両のドライバーに報知する
他、この実走行旅行時間を交通信号機制御装置に与え信
号機のスプリットを制御することにも用いることができ
る。

【００３１】図５に実走行旅行時間算出のための詳細実
施例を示す。車両検出部５０１と特徴系列作成部５０２
と通信部５０３（図中ＴＲと表記）で構成される車群照
合装置４０１と、車両検出部５０７と特徴系列作成部５
０８と通信部５０４と５１０とバッファ５０５と５０９
とマッチング処理部５０６で構成される車群照合装置４
０２と、車両検出部５１４と特徴系列作成部５１５と通
信部５１１と５１７とバッファ５１２と５１６とマッチ
ング処理部５１３で構成される車群照合装置４０３と、
車両検出部５２１と特徴系列作成部５２２と通信部５１
８とバッファ５１９と５２３とマッチング処理部５２０
で構成される車群照合装置４０４と、中央演算部４０５
と、データバス４０６で構成される。

【００３２】車両検出装置５０１，５０７，５１４，５
２１は各々設置された観測点の通過車両を検出してその
時刻を保持すると共に、所定ルールに基づく特徴（例え
ば、大型車か否か）を有するか否かを示す１ビットデー
タを出力する。特徴系列作成部５０２，５０８，５１
５，５２２は各前段の出力する１ビットデータからそれ
ぞれ特徴系列を作成する。通信部５０３，５１０，５１
７はそれぞれ前段の特徴系列作成部による特徴系列をよ
り下流の車群照合装置へ更新の度に送信する。通信部５
０４，５１１，５１８はそれぞれ特徴系列をより上流の
車群照合装置から受信する。バッファ５０５，５１２，
５１９はそれぞれ前段の通信部で受信した特徴系列から
サーチ領域を切り出し、バッファ５０９と５１６と５２
３はそれぞれ前段の特徴系列作成部で作成した特徴系列
からテンプレートを切り出す。

【００３３】図６は（ａ）は各特徴系列からサーチ領域
の切り出し方を示す図で、図６(ｂ）は各特徴系列から
テンプレートの切り出し方を示す図である。図６では
（ａ），（ｂ）とも横軸は通過車両台数を表している。
したがって図６（ａ）はｎ台の車両が通過した時点での
特徴系列であって、最新の通過車両ｎ台目からｋ台過去
へさかのぼって、ｎ−ｋ台目からｎ台目までの特徴系列
をサーチ領域とする。図６（ｂ）もｎ台の車両が通過し
た時点での特徴系列であるが、図６（ａ）の車両検出部
よりも下流の車両検出部による特徴系列なので、パター
ンが図６（ａ）よりも右方へずれている。図６（ｂ）に
おいて、最新の通過車両ｎ台目からｊ台過去へさかのぼ
って、ｎ−ｊ台目からｎ台目までの特徴系列すなわち斜
線部６０２をテンプレートとする。そして図５のマッチ
ング処理部５０６あるいは５１３あるいは５２０にてパ
ターンマッチング処理をすることによって図６（ａ）に
示す斜線部６０１を認識対象として検出する。

【００３４】以上のようにして認識対象とテンプレート
が定まったならば認識対象の先頭車両すなわち図６
（ａ）のｎ−ｍ−ｊ台目の検出時刻と図６（ｂ）のｎ−
ｊ台目の検出時刻の差をもって該当区間の実走行旅行時
間とする。ここでは車群検出装置が４つの場合で説明し
たが、５つ上に拡張することは容易である。以上説明し
たように、本実施例の実走行旅行時間計測装置は走行試
験車を使うことなしに計測が可能である。また、車番認
識方式に比してセンサが安価なため設置数を多くするこ
とが可能で、測定結果の信頼性が増すのに加えて、部分
渋滞なども観測できるという効果を有する。さらに、セ
ンサが設置されている路線に対しても少しの改良のみで
実走行旅行時間を得ることができる。

【００３５】次に、実走行旅行時間計測装置のその他の
実施例を説明する。上記実施例では特徴系列を上流から
下流に送信していたが、この実施例では各車群照合装置
の特徴系列をテンプレートとして上流へ送信するもので
ある。図４（ｂ）において、車群照合装置４１１乃至４
１４は道路観測区間の上流から下流にかけて間隔をおい
て設置され、各車群照合装置は通過車両を検出すると共
に通過車両が所定特徴を有するか否かで分類し（ルール
に基づく）特徴系列を作成する。車群照合装置４１４は
作成した特徴系列を上流の車群照合装置４１３へ送信す
る。車群照合装置４１３は自装置にて作成した特徴系列
を車群照合装置４１２へ送信する一方で、この特徴系列
をサーチ領域とし、車群照合装置４１４から受信した特
徴系列をテンプレートとしてパターンマッチング処理を
して、車群照合装置４１３と414での同一車群の検出時
刻のずれから車群照合装置４１３と４１４間の実走行旅
行時間を計算する。

【００３６】車群照合装置４１２は、上記同様、作成し
た特徴系列を車群照合装置４１１へ送信する一方で、こ
の特徴系列をサーチ領域とし、車群照合装置４１３から
受信した特徴系列をテンプレートとしてパターンマッチ
ング処理をして、車群照合装置４１２と４１３での同一
車群の検出時刻のずれから車群照合装置４１２と413間
の実走行旅行時間を計算する。

【００３７】車群照合装置４１１も同様、作成した特徴
系列をサーチ領域とし、車群照合装置４１２から受信し
た特徴系列をテンプレートとしてパターンマッチング処
理をして、車群照合装置４１１と４１２での同一車群の
検出時刻のずれから車群照合装置４１１と４１２間の実
走行旅行時間を計算する。

【００３８】図７に詳細構成図を示す。車両検出装置７
０１，７０８，７１５，７２１は各々設置された観測点
の通過車両を検出してその時刻を保持すると共に、所定
特徴を有するか否かを示す１ビットデータを出力する。
特徴系列作成部７０２と709と７１６と７２２は各前段
の出力する１ビットデータからそれぞれ特徴系列を作成
する。通信部７０７と７１４と７２３はそれぞれ前段の
特徴系列作成部による特徴系列データをより上流の車群
照合装置へ送信する。通信部７０４と７１１と７１８は
それぞれ特徴系列をより下流の車群照合装置から受信す
る。バッファ７０５と７１２と７１９はそれぞれ前段の
通信部で受信した特徴系列からテンプレートを切り出
し、バッファ７０３と７１０と７１７はそれぞれ前段の
特徴系列作成部で作成した特徴系列からサーチ領域を切
り出す。マッチング処理部７０６と７１３と７２０の動
作は前記実施例におけるマッチング処理部と同様であ
る。実走行旅行時間計測装置の本実施例のテンプレート
とサーチ領域の切り出し方と実走行旅行時間の計算法
は、前述の実施例によるものと同様である。以上説明し
たように本実施例は、前述の実施例の効果に加えて、サ
ーチ領域よりも短いテンプレートを車群照合装置間で通
信するために通信効率が良い。

【００３９】

【発明の効果】本発明の車群照合装置は走行試験車を走
らせずに実走行旅行時間を測定することが可能であり、
しかも車番認識方式に比して安価なセンサで達成できる
効果がある。また、複数の特徴でマッチング処理をする
ことで誤マッチングの可能性を低減し信頼性を上げるこ
とができる。

【００４０】また、本発明の実走行旅行時間計測装置は
安価なセンサをもって、多くの測定点を設けることで、
精度良い測定結果が得られるのに加えて、部分渋滞など
も観測できるという効果を有する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の車群照合装置の第一実施例の図であ
る。

【図２】特徴系列の図である。

【図３】本発明の車群照合装置の第二実施例の図であ
る。

【図４】本発明の実走行旅行時間計測装置の図である。

【図５】本発明の実走行旅行時間計測装置の第一実施例
の詳細構成の図である。

【図６】本発明の実走行旅行時間計測装置における、サ
ーチ領域の切り出し方とテンプレートの切り出し方を説
明する図である。

【図７】本発明の実走行旅行時間計測装置の第二実施例
の詳細構成の図である。

【図８】超音波センサによる車両長検知の原理を説明す
る図である。

【符号の説明】

１０１，１０４…車両検出部、１０２，１０５…特徴系
列作成部、１０３，１０６…バッファ、１０７…マッチ
ング処理部。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者佐藤良幸茨城県日立市大みか町五丁目２番１号株式会社日立製作所大みか工場内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】道路上観測区間の上流に設けた第１の観測
点と、下流に設けた第２の観測点と、この第１の観測点
を通過した複数台の車両を車群として捉え、この車群の
特徴を抽出する手段と、この抽出された特徴を有する車
群が前記第２の観測点を通過することを検出する手段と
を備えた交通流計測装置。
【請求項２】道路上観測区間の上流に設けた第１の観測
点と、下流に設けた第２の観測点と、これら観測点にお
いて各々複数台の通過車両を車群として捉え、この車群
の特徴を抽出する手段と、前記第１の観測点における車
群の特徴と前記第２の観測点における車群の特徴をパタ
ーンマッチング処理をして照合する手段とを備えた交通
流計測装置。
【請求項３】道路上観測区間の上流に複数台の通過車両
を車群として捉える第１の車両検出部と、下流に複数台
の通過車両を車群として捉える第２の車両検出部と、前
記第１の車両検出部の捉えた車群から特徴系列を作成す
る第１の特徴系列作成手段と、前記第２の車両検出部の
捉えた車群から特徴系列を作成する第２の特徴系列作成
手段と、前記第１の特徴系列作成手段の特徴系列と前記
第２の特徴系列作成手段の特徴系列をパターンマッチン
グ処理をする手段と、前記第１の車両検出手段で観測さ
れた特徴を有する車群が前記第２の車両検出部で検出さ
れるまでの車群のずれを計測し保持する手段とを有する
交通流計測装置。
【請求項４】請求項３記載の交通流計測装置において、
前記第１及び第２の車両検出部は、車両の通過を検出す
るセンサを有し、通過を検出した車両のうち連続したｎ
台の車両を車群として捉えるものであり、前記第１及び
第２の特徴系列作成手段は、この車群中の所定の特徴を
有する車両の台数を順次書き込んだ特徴系列を作成する
ものである交通流計測装置。
【請求項５】請求項４記載の交通流計測装置において、
前記車群の所定の特徴は、所定のしきい値よりも大きい
車両の台数であるか交通流計測装置。
【請求項６】請求項４記載の交通流計測装置において、
前記車群の所定の特徴は、所定のしきい値よりも重い車
両の台数である交通流計測装置。
【請求項７】請求項４記載の車群検出装置において、前
記車群の所定の特徴は、所定の色の車両の台数である交
通流計測装置。
【請求項８】道路上観測区間の上流に複数台の通過車両
を車群として捉える第１の車両検出部と、下流に複数台
の通過車両を車群として捉える第２の車両検出部と、前
記第１の車両検出部の捉えた車群から複数の特徴に基づ
いて複数の特徴系列を作成する第１の特徴系列作成手段
と、前記第２の車両検出部の捉えた車群から第１の特徴
系列で用いた複数の特徴に基づいて複数の特徴系列を作
成する第２の特徴系列作成手段と、前記第１の特徴系列
作成手段による複数の特徴系列と前記第２の特徴系列作
成手段による複数の特徴系列を特徴毎に独立に類似度を
得るパターンマッチング処理手段と、これら特徴毎の類
似度を線形結合して１つの類似度に編集し、この編集さ
れた類似度に基づいて、前記第１の車両検出部で観測さ
れた車群が前記第２の車両検出部で検出されるまでの車
群のずれを計測し保持する線形結合手段とを備えた交通
流計測装置。
【請求項９】請求項８記載の交通流計測装置において、
前記第１及び第２の車両検出部は、車両の通過を検出す
るセンサを有し、通過を検出した車両のうち連続したｎ
台の車両を車群として捉えるものであり、前記第１及び
第２の特徴系列作成手段は、この車群中の所定の特徴を
有する車両の台数を順次書き込んだ特徴系列を作成する
ものである交通流計測装置。
【請求項１０】請求項９記載の交通流計測装置におい
て、前記車群の所定の特徴は、車両の大きさ，重量，色
及び車軸の数のうち少なくとも２種類を用いる交通流計
測装置。
【請求項１１】道路上観測区間の上流に設けた第１の観
測点と、下流に設けた第２の観測点と、この第１の観測
点を通過した複数台の車両を車群として捉え、この車群
の特徴を抽出する手段と、この抽出された特徴を有する
車群が前記第２の観測点を通過することを検出する手段
と、前記抽出された特徴を有する車群が前記第１の観測
点と前記第２の観測点間を通過する時間を計測する手段
とを備えた交通流計測装置。
【請求項１２】道路上観測区間の上流に設けた第１の観
測点と、下流に設けた第２の観測点と、これら観測点に
おいて各々複数台の通過車両を車群として捉え、この車
群の特徴を抽出する手段と、前記第１の観測点における
車群の特徴と前記第２の観測点における車群の特徴をパ
ターンマッチング処理をして照合する手段と、前記抽出
された特徴を有する車群が前記第１の観測点と前記第２
の観測点間を通過する時間を計測する手段とを備えた交
通流計測装置。
【請求項１３】道路上観測区間の上流に複数台の通過車
両を車群として捉える第１の車両検出部と、下流に複数
台の通過車両を車群として捉える第２の車両検出部と、
前記第１の車両検出部の捉えた車群から特徴系列を作成
する第１の特徴系列作成手段と、前記第２の車両検出部
の捉えた車群から特徴系列を作成する第２の特徴系列作
成手段と、前記第１の特徴系列作成手段の特徴系列と前
記第２の特徴系列作成手段の特徴系列をパターンマッチ
ング処理をする手段と、前記第１の車両検出手段で観測
された特徴を有する車群が前記第２の車両検出部で検出
されるまでの時間を計測する手段とを有する交通流計測
装置。
【請求項１４】請求項１３記載の交通流計測装置におい
て、前記第１及び第２の車両検出部は、車両の通過を検
出するセンサを有し、通過を検出した車両のうち連続し
たｎ台の車両を車群として捉えるものであり、前記第１
及び第２の特徴系列作成手段は、この車群中の所定の特
徴を有する車両の台数を順次書き込んだ特徴系列を作成
するものである交通流計測装置。
【請求項１５】請求項１３記載の交通流計測装置におい
て、前記パターンマッチング処理手段は、前記第２の特
徴系列作成手段により作成された特徴系列の一部をテン
プレートとして切り出す手段と、このテンプレートと前
記第１の特徴系列作成手段により作成された特徴系列と
の間でパターンマッチング処理をする手段を備えたもの
である交通流計測装置。
【請求項１６】請求項１５記載の交通流計測装置におい
て、前記パターンマッチング処理手段は、前記第２の車
両検出部と共に下流側観測所に備えられ、上流側観測所
の第１の特徴系列作成手段により作成された特徴系列と
前記テンプレートとの間でパターンマッチング処理をす
るものである交通流計測装置。
【請求項１７】請求項１５記載の交通流計測装置におい
て、前記パターンマッチング処理手段は、前記第１の車
両検出部と共に上流側観測所に備えられ、上流側観測所
の第１の特徴系列作成手段により作成された特徴系列と
前記テンプレートとの間でパターンマッチング処理をす
るものである交通流計測装置。