JPH08279093A

JPH08279093A - 交通流計測装置

Info

Publication number: JPH08279093A
Application number: JP7082636A
Authority: JP
Inventors: Takahiro Nakamura; 高宏中村; Hiroyasu Taniguchi; 博康谷口
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 1995-04-07
Filing date: 1995-04-07
Publication date: 1996-10-22
Anticipated expiration: 2015-02-07
Also published as: JP3007019B2

Abstract

(57)【要約】【目的】任意の２つのセンサ間の死角領域における交
通状態や異常事象の発生を推定する。【構成】第１のセンサ１２ｂと対応した第１の車両計
測手段１４ｂが計測した第１の計測値をもとにして、第
１の計測値を計測した時刻から計測値により決まる所定
時間後に各センサ１２ｂ〜１２ｄと対応した各車両計測
手段１４ｂ〜１４ｄが計測する交通流パラメータの予測
値を予測手段１６で演算し、各車両計測手段１４ｂ、１
４ｃが計測した第２の計測値と予測値とを判断手段１８
で比較し、両センサ１４ｂ、１４ｃ間の領域１１内で両
センサ１４ｂ、１４ｃの計測不可能の領域での交通状態
を推定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、道路上の自動車の交
通流における異常事象を検知する交通流計測装置に関す
るものである。

【０００２】

【従来の技術】交通流計測装置の一例として、センサに
ＴＶカメラを使用し、ＴＶカメラから得られる画像を処
理して道路上の交通状態を計測するものが提案されてい
る。図１８は、１９８６年第１７回画像工学コンファレ
ンス、井上佳昭他３名、「車両動態計測の試み」（１６
−１３）に記載された画像処理による従来の交通流計測
装置の構成を示すブロック図である。

【０００３】図１８において、１は例えば撮像装置とし
てのＴＶカメラ、２はＴＶカメラ１を制御するＴＶカメ
ラ制御回路、３はデジタル化した撮像信号を取り込むフ
レームメモリ、４は車両の抽出領域を設定するウィンド
ウ設定回路、５は車両検出回路、６は車両走行位置検出
回路、７は車両移動量検出回路、８は車両情報計測回路
である。

【０００４】次に動作について説明する。ＴＶカメラ１
はＴＶカメラ制御回路２に従って任意のフレーム間隔で
走行車両を撮像する。フレームメモリ３は、ＴＶカメラ
１の撮像信号をデジタル信号に変換したデータを取り込
む。ウィンドウ設定回路４は、道路上で車両の大きさと
なるウィンドウを画面上で設定する。車両検出回路５
は、ウィンドウ設定回路４で設定された領域から、水平
線や垂直線等の車両の特徴を抽出することによって、車
両を検出する。車両走行位置検出回路６は、車両検出回
路５で検出された車両の画面上での走行位置を検出し、
車両移動量検出回路７は、この走行位置と該車両の前フ
レームの走行位置とを比較し、車両の画面上での移動量
を検出し、ウィンドウ設定回路４に送信する。ウィンド
ウ設定回路４は、移動量に応じてウィンドウを移動させ
る。上記動作を繰り返し行い車両を追跡する。車両が画
面から消えた時点で追跡を終了し、車両情報計測回路８
は、車両の速度や前車との車間距離などを計測する。以
上のように、交通流の交通流パラメータを計測するが、
遠方の道路のようにＴＶカメラの解像度の関係からＴＶ
カメラの視野に入っていても画像処理では車両の検出が
困難な領域がある。さらに、広域にわたる監視を行う場
合には複数のＴＶカメラと交通流計測装置を用いて対処
するが、ＴＶカメラの台数が少ない場合にはそれらの間
にＴＶカメラの視野に入らない領域が生じる。従来の交
通流計測装置ではこれらの領域のように、車両の検出や
計測の不可能である、いわゆる死角となる領域が存在す
る。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】以上のように従来の交
通流計測装置は、広域の交通状態を監視するために、対
象領域において各センサがある程度以上の間隔で設置さ
れている場合には、超音波感知器やレーダー型感知器な
どの地点計測センサのみでなく、例えば画像処理型のよ
うにある程度の領域が計測可能なセンサであっても、対
象領域の大部分が死角領域となり、交通状態が計測でき
ないという問題点があった。そして、センサ間隔が数百
メートルに及ぶ場合には、多数のセンサから十分な台数
の車両の計測値が得られた後に事後推定を行っていては
交通状態の判定が遅くなるので、十分な機能を果たすこ
とができないという問題点があった。この発明は上記の
ような問題点を解消するためになされたもので、死角に
なる領域の交通状態、特に異常事象を検知することがで
きる交通流計測装置を提供する。

【０００６】

【課題を解決するための手段】請求項１の発明に係る交
通流計測装置は、道路上に所定の間隔で配置して道路上
の車両の存在を検知する第１のセンサ及び第２のセンサ
と、この各センサの出力により道路上を走行している車
両を検知して交通状態に関する交通流パラメータを計測
する各センサと対応した第１の車両計測手段及び第２の
車両計測手段とを備えた交通流計測装置において、第１
のセンサと対応した第１の車両計測手段が算出した第１
の計測値をもとにして、第１の計測値を計測した時刻か
ら所定時間後に第２のセンサと対応した第２の車両計測
手段が計測する交通流パラメータの予測値を演算する予
測手段と、第２の車両計測手段が計測した第２の計測値
と予測値とを比較し、両センサ間の領域内で両センサの
計測不可能の領域での交通状態を推定する判断手段とを
備えたものである。

【０００７】請求項２の発明に係る交通流計測装置は、
道路上に所定の間隔で配置して道路上の車両の存在を検
知する第１のセンサ、第２のセンサ及び第３のセンサ以
降の複数のセンサと、この各センサの出力により道路上
を走行している車両を検知して交通状態に関する交通流
パラメータを計測する各センサと対応した複数の車両計
測手段とを備えた交通流計測装置において、各センサの
うち第１のセンサを基準とし、第１のセンサと対応した
第１の車両計測手段が計測した計測値をもとにして、計
測値を計測した時刻から所定時間後に各センサと対応し
た各車両計測手段が計測する交通流パラメータの予測値
を演算する予測手段と、各車両計測手段が計測した各計
測値と各予測値とを比較し、第１のセンサと第２のセン
サとの間の領域内で第１のセンサ及び第２のセンサの計
測不可能の領域での交通状態を推定する判断手段とを備
えたものである。

【０００８】請求項３の発明に係る交通流計測装置は、
請求項１又は請求項２に記載の交通流計測装置におい
て、第１のセンサを車両の進行方向に対して交通流の上
流に配置したものである。

【０００９】請求項４の発明に係る交通流計測装置は、
請求項１又は請求項２に記載の交通流計測装置におい
て、第１のセンサを下流側に配置したものである。

【００１０】請求項５の発明に係る交通流計測装置は、
道路上に所定の間隔で配置して道路上の車両の存在を検
知する複数のセンサと、この各センサの出力により道路
上を走行している車両を検知して交通状態に関する交通
流パラメータを計測する各センサと対応した複数の車両
計測手段とを備えた交通流計測装置において、車両の進
行方向に対して交通流の下流側の第１のセンサを基準と
し、第１のセンサと対応した第１の車両検出手段が計測
した第１の計測値をもとにして、第１の計測値を計測し
た時刻から所定時間前に各センサと対応した各車両検出
手段が計測する交通流パラメータの推定値を演算する推
定手段と、推定値を演算した時刻に各車両計測手段が計
測した第２の計測値と推定値とを比較し、両センサ間の
領域内で両センサの計測不可能の領域での交通状態を推
定する判断手段とを備えたものである。

【００１１】請求項６の発明に係る交通流計測装置は、
請求項１から請求項５のいずれかに記載の交通流計測装
置において、判断手段は比較値の結果が異常事象判定用
の閾値を越えたときに各センサの計測不可能の領域で異
常事象が発生したものと判定するようにしたものであ
る。

【００１２】請求項７の発明に係る交通流計測装置は、
請求項３に記載の交通流計測装置において、予測手段で
第１のセンサを通過した車両の速度から下流側の第２の
センサが計測する車両の予測到達時刻を演算し、判断手
段で所定時間内に第２のセンサが計測した車両の到達時
刻と予測到達時刻との一致度を比較して、両センサ間の
計測不可能の領域での交通状態を推定するようにしたも
のである。

【００１３】請求項８の発明に係る交通流計測装置は、
道路上に車両の進行方向に対して交通流の上流に配置し
て車両を検知する第１のセンサと、この第１のセンサの
検知信号により車両の車両番号を検知する第１の車番読
取手段と、交通流の下流に配置して車両を検知する第２
のセンサと、この第２のセンサの検知信号により車両の
車両番号を検知する第２の車番読取手段と、第１のセン
サの検知信号から算出した車両の速度及び計測時刻から
第２のセンサが計測する予測到達時刻を演算する予測手
段と、予測到達時刻内に第２の車番読取手段が車両番号
を検知しなかったときに両センサ間の領域内で両センサ
の計測不可能の領域での異常事象の発生を検知する判断
手段とを備えたものである。

【００１４】請求項９の発明に係る交通流計測装置は、
道路上に車両の進行方向に対して交通流の上流に配置し
て車両を検知する第１のセンサと、交通流の下流に配置
して車両を検知する第２のセンサと、第１のセンサが計
測した車両の第１の速度を基準に両センサ間における速
度変化分も含めて第２のセンサが計測する第２の速度を
算出し、車両が第２のセンサに到達する第１の到達時刻
を、両センサ間の区間長と第１の速度とから算出した所
要時間に、車両の両センサ間における速度変化による所
要時間の変動分を含めて決定する予測手段と、第２のセ
ンサが検知した車両の第３の速度と第２の到達時刻とに
対する第２の速度と第１の到達時刻との一致度を比較し
て、両センサ間の計測不可能の領域での交通状態を推定
する判断手段を備えたものである。

【００１５】請求項１０の発明に係る交通流計測装置
は、道路上に所定の間隔で配置して道路上の車両の存在
を検知する第１のセンサ及び第２のセンサと、この各セ
ンサの出力により道路上を走行している車両を検知して
交通状態に関する交通流パラメータを計測する各センサ
と対応した第１の車両計測手段及び第２の車両計測手段
とを備えた交通流計測装置において、車両の進行方向に
対して交通流の上流側に配置した第１のセンサと対応し
た第１の車両計測手段が算出した第１の計測値をもとに
して、第１の計測値を計測した時刻から所定時間後に第
２のセンサと対応した第２の車両計測手段が計測する交
通流パラメータの予測値を演算する予測手段と、交通流
の下流側に配置した第２のセンサと対応した第２の車両
計測手段が計測した第２の計測値の一部が計測されなか
ったとき、第２の車両計測手段が計測した計測値及び予
測手段が予測している車間距離から第２のセンサの計測
値異常の可能性を推定する判断手段とを備えたものであ
る。

【００１６】請求項１１の発明に係る交通流計測装置
は、道路上に所定の間隔で配置して道路上の車両の存在
を検知する第１のセンサ及び第２のセンサと、この各セ
ンサの出力により道路上を走行している車両を検知して
交通状態に関する交通流パラメータを計測する各センサ
と対応した第１の車両計測手段及び第２の車両計測手段
とを備えた交通流計測装置において、車両の進行方向に
対して交通流の上流側に配置した第１のセンサと対応し
た第１の車両計測手段が計測した車両の速度と車間距離
から、交通流の下流側に配置した第２のセンサと対応し
た第２の車両計測手段が計測する車両の車間距離の予測
値を演算する予測手段と、第２の車両計測手段が計測し
た車両の速度、到達時刻及び車間距離に対して予測手段
の各予測値との一致度を評価し、両センサ間の領域内で
両センサの計測不可能の領域での交通状態を推定する判
断手段とを備えたものである。

【００１７】請求項１２の発明に係る交通流計測装置
は、道路上に所定の間隔で配置して道路上の車両の存在
を検知する第１のセンサ及び第２のセンサと、この各セ
ンサの出力により道路上を走行している車両を検知して
交通状態に関する交通流パラメータを計測する各センサ
と対応した第１の車両計測手段及び第２の車両計測手段
とを備えた交通流計測装置において、車両の進行方向に
対して交通流の上流側に配置した第１のセンサと対応し
た第１の車両計測手段が算出した２つの車両の速度及び
到達時刻をもとにして、第２のセンサと対応した第２の
車両計測手段が計測する各車両の予測速度及び予測到達
時刻を演算する予測手段と、各車両の先行車両が第２の
センサへ到達する予測速度及び予測到達時刻により後続
車両の予測速度及び予測到達時刻を補正し、第２の車両
計測手段が計測した計測値と補正した予測速度及び予測
到達時刻とを比較し、両センサ間の領域内で両センサの
計測不可能の領域での交通状態を推定する判断手段とを
備えたものである。

【００１８】請求項１３の発明に係る交通流計測装置
は、道路上に所定の間隔で配置して道路上の車両の存在
を検知する第１のセンサ及び第２のセンサと、この各セ
ンサの出力により道路上を走行している車両を検知して
交通状態に関する交通流パラメータを計測する各センサ
と対応した第１の車両計測手段及び第２の車両計測手段
とを備えた交通流計測装置において、車両の進行方向に
対して交通流の上流側に配置した第１のセンサで計測し
た複数の車両のなかで交通流の下流側に配置した第２の
センサが所定時間内に計測する予測計測値を演算する予
測手段と、第２のセンサが計測した計測値と予測計測値
とが合致する複数の車両について計測値と予測値との関
係を評価値で対応づけし、評価値をもとに両センサ間の
領域内で両センサの計測不可能の領域での交通状態を推
定する判断手段とを備えたものである。

【００１９】請求項１４の発明に係る交通流計測装置
は、道路上に所定の間隔で配置して道路上の車両の存在
を検知する第１のセンサ及び第２のセンサと、この各セ
ンサの出力により道路上を走行している車両を検知して
交通状態に関する交通流パラメータを計測する各センサ
と対応した第１の車両計測手段及び第２の車両計測手段
とを備えた交通流計測装置において、第１のセンサと対
応した第１の車両計測手段が算出した第１の計測値をも
とにして、第１の計測値を計測した時刻から所定時間後
に第２のセンサと対応した第２の車両計測手段が計測す
る交通流パラメータの予測値を演算する予測手段と、第
２の車両計測手段が計測した第２の計測値と予測値とを
比較し、両センサ間の領域内で両センサの計測不可能の
領域での交通状態を推定し、異常事象を検知したとき異
常事象の発生地点を計測するように制御指令信号を出す
判断手段と、この判断手段の制御指令信号により異常事
象の発生地点を撮像する異常事象撮像手段とを備えたも
のである。

【００２０】請求項１５の発明に係る交通流計測装置
は、請求項１４に記載の交通流計測装置において、異常
事象撮像手段は第１のセンサと第２のセンサ、ＩＴＶカ
メラ、赤外線カメラ又はカメラで撮像して通信可能な人
工衛星システムである。

【００２１】

【作用】請求項１の発明によれば、第１の計測値を計測
した時刻から所定時間後に第２のセンサと対応した第２
の車両計測手段が計測する交通流パラメータの予測値を
予測手段で演算し、第２の車両計測手段が計測した第２
の計測値と予測値とを判断手段で比較して、両センサ間
の領域内で両センサの計測不可能の領域での交通状態を
推定する。

【００２２】請求項２の発明によれば、第１のセンサを
基準とし、第１のセンサと対応した第１の車両計測手段
が計測した計測値をもとにして、計測値を計測した時刻
から所定時間後に各センサと対応した各車両計測手段が
計測する交通流パラメータの予測値を予測手段で演算
し、各車両計測手段が計測した各計測値と各予測値とを
判断手段で比較し、第１のセンサと第２のセンサとの間
の領域内で第１のセンサ及び第２のセンサの計測不可能
の領域での交通状態を推定する。

【００２３】請求項３の発明によれば、請求項１又は請
求項２に記載の交通流計測装置において、第１のセンサ
を車両の進行方向に対して交通流の上流に配置して第２
のセンサを交通流の下流に配置し、第１のセンサと対応
した第１の車両計測手段が計測した第１の計測値をもと
にして、第１の計測値を計測した時刻から所定時間後に
各センサと対応した各車両計測手段が計測する交通流パ
ラメータの予測値を予測手段で演算し、各車両計測手段
が計測した第２の計測値と予測値とを判断手段で比較
し、両センサ間の領域内で両センサの計測不可能の領域
での交通状態を推定する。

【００２４】請求項４の発明によれば、請求項１又は請
求項２に記載の交通流計測装置において、第１のセンサ
を交通流の下流側に配置し、第１のセンサと対応した第
１の車両計測手段が計測した第１の計測値をもとにし
て、第１の計測値を計測した時刻から所定時間後に各セ
ンサと対応した各車両計測手段が計測する交通流パラメ
ータの予測値を予測手段で演算し、各車両計測手段が計
測した第２の計測値と予測値とを比較し、両センサ間の
領域内で両センサの計測不可能の領域での交通状態を推
定する。

【００２５】請求項５の発明によれば、車両の進行方向
に対して交通流の下流側の第１のセンサを基準とし、第
１のセンサと対応した第１の車両検出手段が計測した第
１の計測値をもとにして、第１の計測値を計測した時刻
から所定時間前に各センサと対応した各車両検出手段が
計測する交通流パラメータの推定値を推定手段で演算
し、各車両計測手段が計測した第２の計測値と推定値と
を判断手段で比較し、両センサ間の領域内で両センサの
計測不可能の領域での交通状態を推定する。

【００２６】請求項６の発明によれば、請求項１から請
求項５のいずれかに記載の交通流計測装置において、判
断手段では比較値の結果が異常事象判定用の閾値を越え
たときに各センサの計測不可能の領域で異常事象が発生
したものと判定する。

【００２７】請求項７の発明によれば、請求項３に記載
の交通流計測装置において、予測手段で第１のセンサを
通過した車両の速度から下流側の第２のセンサが計測す
る車両の予測到達時刻を演算し、判断手段で所定時間内
に第２のセンサが計測した車両の到達時刻と予測到達時
刻との一致度を比較して、両センサ間の計測不可能の領
域での交通状態を推定する。

【００２８】請求項８の発明によれば、道路上に車両の
進行方向に対して交通流の上流に第１のセンサを配置し
て車両を検知し、第１のセンサの検知信号により第１の
車番読取手段で車両の車両番号を検知し、交通流の下流
に第２のセンサを配置して車両を検知し、第２のセンサ
の検知信号により第２の車番読取手段で車両の車両番号
を検知し、第１のセンサの検知信号から算出した車両の
速度及び計測時刻から予測手段で第２のセンサが計測す
る予測到達時刻を演算し、予測到達時刻内に第２の車番
読取手段が車両番号を検知しなかったときに判断手段が
両センサ間の領域内で両センサの計測不可能の領域での
異常事象の発生を検知する。

【００２９】請求項９の発明によれば、交通流の上流側
の第１のセンサが計測した車両の第１の速度を基準にし
て、交通流の下流側の第２のセンサと第１のセンサとの
間における速度変化分も含めて第２のセンサが計測する
第２の速度を算出し、車両が第２のセンサに到達する第
１の到達時刻を、予測手段で両センサ間の区間長と第１
の速度とから算出した所要時間に、車両の両センサ間に
おける速度変化による所要時間の変動分を含めて決定
し、第２のセンサが検知した車両の第３の速度と第２の
到達時刻とに対する第２の速度と第１の到達時刻との一
致度を判断手段で比較して、両センサ間の計測不可能の
領域での交通状態を推定する。

【００３０】請求項１０の発明によれば、交通流の上流
側の第１のセンサと対応した第１の車両計測手段が算出
した第１の計測値をもとにして、予測手段で第１の計測
値を計測した時刻から所定時間後に第２のセンサと対応
した第２の車両計測手段が計測する交通流パラメータの
予測値を演算する。そして、交通流の下流側の第２のセ
ンサと対応した第２の車両計測手段が計測した第２の計
測値の一部が判断手段で計測されなかったとき、第２の
車両計測手段が計測した計測値及び予測手段が予測して
いる車間距離から第２のセンサの計測値異常の可能性を
推定する。

【００３１】請求項１１の発明によれば、交通流の上流
側の第１のセンサと対応した第１の車両計測手段が計測
した車両の速度と車間距離から、交通流の下流側の第２
のセンサと対応した第２の車両計測手段が計測する車両
の車間距離の予測値を予測手段で演算し、第２の車両計
測手段が計測した車両の速度、到達時刻及び車間距離に
対して予測手段の各予測値との一致度を判断手段で評価
して両センサ間の領域内で両センサの計測不可能の領域
での交通状態を推定する。

【００３２】請求項１２の発明によれば、交通流の上流
側の第１のセンサと対応した第１の車両計測手段が算出
した２つの車両の速度及び到達時刻をもとにして、予測
手段で第２のセンサと対応した第２の車両計測手段が計
測する各車両の予測速度及び予測到達時刻を演算し、判
断手段で各車両の先行車両が第２のセンサへ到達する予
測速度及び予測到達時刻により後続車両の予測速度及び
予測到達時刻を補正し、第２の車両計測手段が計測した
計測値と補正した予測速度及び予測到達時刻とを比較
し、両センサ間の領域内で両センサの計測不可能の領域
での交通状態を推定する。

【００３３】請求項１３の発明によれば、交通流の上流
側の第１のセンサで計測した複数の車両のなかで交通流
の下流側の第２のセンサが所定時間内に計測する予測計
測値を予測手段で演算し、判断手段で第２のセンサが計
測した計測値と第２のセンサが計測する予測計測値とが
合致する複数の車両について計測値と予測値との関係を
評価値で対応づけし、評価値をもとに両センサ間の領域
内での両センサの計測不可能の領域での交通状態を推定
する。

【００３４】請求項１４の発明によれば、第１のセンサ
と対応した第１の車両計測手段が算出した第１の計測値
をもとにして、第１の計測値を計測した時刻から所定時
間後に第２のセンサと対応した第２の車両計測手段が計
測する交通流パラメータの予測値を予測手段で演算し、
第２の車両計測手段が計測した第２の計測値と予測値と
を判断手段で比較し、両センサ間の領域内で両センサの
計測不可能の領域での交通状態を推定し、異常事象を検
知したとき異常事象の発生地点を計測するように制御指
令信号を出し、制御指令信号により異常事象撮像手段が
異常事象の発生地点を撮像する。

【００３５】請求項１５の発明によれば、請求項１４に
記載の交通流計測装置において、異常事象撮像手段を第
１のセンサと第２のセンサ、ＩＴＶカメラ、赤外線カメ
ラ又はカメラで撮像して通信可能な人工衛星システムと
したことにより、異常事象を検知した場合に、異常事象
の発生地点の撮像を行う。

【００３６】

【実施例】

実施例１．図１は実施例１の構成図である。図１におい
て、９は道路、１０は車両で、道路９を図示左側から右
側へ進行している。１１は交通状態を推定する対象領
域、１２ａ〜１２ｄは車両１０を計測する画像処理形セ
ンサで、地点１３ａ〜１３ｄを代表計測地点とし、点線
で示す領域が計測可能領域である。１４ａ〜１４ｄは車
両計測手段で、センサ１２ａ〜１２ｄの出力から車両速
度、到達時刻、交通密度、渋滞、車種などの値や、これ
らの値から平均速度、大型車混入率、車両台数等の計測
値を求める。なお、車両計測手段１４ａ〜１４ｄとし
て、例えば特開平５−６４９４号公報に記載された次に
示す移動物体計測装置を使用することができる。即ち、
ＴＶカメラで車両を撮像した画像データから車両の移動
経路に沿った車両の存在領域を予め設定し、存在領域内
の画像データから車両を示すデータを抽出して、データ
時系列画像として時系列的に一定周期で連続して蓄積す
る。そして、得られたデータ時系列画像に基づいて、予
め設定した存在領域中を移動する車両の存在を判定する
ことにより、車両の状態量を計測する。

【００３７】１５ａ〜１５ｄは車両計測手段１４ａ〜１
４ｄで得た計測値を所定の時間だけ保存するメモリ、１
６は予測手段で、メモリ１５ａ〜１５ｄから必要なデー
タを選択して読み出し、センサ１２ｂ〜１２ｄに対応し
た車両計測手段１４ａ〜１４ｄが計測値を計測した時刻
から一定時間が経過した後の時刻Ｔ、又はセンサ１２ｂ
〜１２ｄが計測した通過時刻と車両速度との計測結果か
ら決定した時間が経過した後の時刻Ｔから所定の時間Δ
ｔまでにセンサ１２ｂ〜１２ｄに対応した車両計測手段
１４ｂ〜１４ｄが計測する計測値を予測する。１７はメ
モリで、予測手段１６が予測した予測値を所定の時間保
存する。１８は判断手段で、予測手段１６が予測したセ
ンサ１２ｂ〜１２ｄが検出する予測値とセンサ１２ｂ〜
１２ｄが計測した計測値とを比較して、対象領域１１内
で両センサ１２ｂ、１２ｃの計測不可能の領域での交通
状態を推定して異常事象を検出する。

【００３８】次に動作について説明する。図１におい
て、センサ１２ａ〜１２ｄは、それぞれの計測地点また
は計測領域を監視し、車両１０が通過したとき、又は通
過している間に信号を出力する。次に、車両計測手段１
４ａ〜１４ｄはセンサ１２ａ〜１２ｄの出力信号を処理
することにより車両１０の通過又は存在を認識し、車
速、到達時刻、交通密度、渋滞、車種などの交通流パラ
メータ、それらの値から求められる平均速度、大型車混
入率、車両台数などの計測値を求めてメモリ１５ａ〜１
５ｄに保存する。メモリ１５ａ〜１５ｄは保存された計
測値を一定時間保持したのち破棄する。予測手段１６は
一定時間おき、又は連続して、メモリ１５ａ〜１５ｄの
すべて又はその一部から予測に必要な計測値を選択して
読み出し、対象領域１１の交通状態の推定に必要な特定
のセンサ１２ｂ〜１２ｄに対応する計測値を予測する。
予測値は、ある時間後に判断手段１８で判断に用いられ
るまでの間メモリ１７に一定時間保存される。最後に、
判断手段１８は各センサ１２ｂ〜１２ｄに対して、メモ
リ１５ｂ〜１５ｄに保存されている計測値と予測部のメ
モリ１７に保存されている予測値を比較することによ
り、対象領域１１の交通状態を推定し異常事象を検出す
る。

【００３９】実施例２．図２は、交通状態の推定に用い
るセンサが２つである場合の実施例２の構成図である。
図２において、車両１０の進行方向に対して交通流の上
流側に配置したセンサ１２ｂで計測された車両１０の計
測値から、予測手段１６において、交通流の下流側に配
置したセンサ１２ｃへの到達時刻を予測する。そして、
判断手段１８において、センサ１２ｃへの予測値とセン
サ１２ｃが実測した計測値とを比較し、両センサ１２
ｂ、１２ｃ間の領域内で両センサ１２ｂ、１２ｃの計測
不可能の領域での交通状態を推定する。

【００４０】図３は予測手段１６の動作を示すフローチ
ャートである。図２及び図３において、ステップ１９で
はセンサ１２ｂで車両１０が計測されていれば、その計
測値をメモリ１５ｂから予測手段１６へ入力する。ステ
ップ２０ではメモリ１５ｂから入力した計測値をもとに
して、下流側センサ１２ｃが計測する予測値を予測し、
ステップ２１で予測結果をメモリ１７に保存して終了
（ステップ２２）する。センサ１２ｂで時刻ｔ₁に速度
Ｖ_bの車両を計測したとき、速度Ｖ_bが一定であればセン
サ１２ｃにその車両が到達して計測される時刻ｔ₂₀は式
（１）になる。ｔ₂₀＝ｔ₁＋Ｌ／Ｖ_b ・・・・・（１）式（１）のＬは対象領域１１の距離である。そこで、セ
ンサ１２ｃにおいて到達時刻ｔ₂₀−Δｔからｔ₂₀＋Δｔ
の間に車速Ｖ_b−ΔＶからＶ_b＋ΔＶの車両が計測される
と予測する。なお、Δｔ、ΔＶはそれぞれ速度の変動や
計測誤差に対する所定の許容変動幅である。

【００４１】図４は判断手段１８の動作を示すフローチ
ャートである。以下の処理は所定の時間間隔、例えば１
秒間隔で実行する。図２及び図４において、ステップ２
３ではメモリ１７から予測値を予測到達時刻の早いもの
から順に読み出す。次いでステップ２４では、現時刻ｔ
としたとき、時刻ｔと現在読み出した予測値である到達
予測時刻ｔ₂₀−Δｔからｔ₂₀＋Δｔとの関係に応じて処
理を行う。現時刻ｔが予測範囲の場合、ステップ２５に
おいて、メモリ１５ｃから計測時刻がｔ₂₀−Δｔからｔ
₂₀＋Δｔ、かつ車両速度がＶ_b−ΔＶからＶ_b＋ΔＶであ
るような計測値を検索する。そして、これらの計測値が
存在した場合にはステップ２６において「正常」と判断
して、その予測値をメモリ１７から除去（ステップ２
７）する。なお、計測値が存在しない場合は何もしない
ので、ステップ２３へ戻る。次に時刻ｔがｔ₂₀＋Δｔを
越えていた場合には、計測値に対応する車両が予測到達
時刻に到達しなかったとして、ステップ２８において
「異常」と判断して、その予測値をメモリ１７から除去
する（ステップ２９）。時刻ｔがｔ₂₀−Δｔに到らない
場合には、時刻ｔにおける処理を完了する（ステップ３
０）。

【００４２】以上のように、実施例１及び実施例２では
各車両計測手段が計測した計測値と予測手段で予測した
予測値とを比較し、対象領域内での計測不可能の領域に
おける交通状態を推定することができる。

【００４３】なお、上記実施例１において、車両を一定
時間に検出した複数の車両からなる車両群と読み替え
て、車両の存在を車両台数又は交通密度、車両速度を平
均車両速度とすることによって、ある一定時間に計測し
た複数の車両からなる車両群を対象にすることができ
る。

【００４４】実施例３．図５は実施例３の構成図で、複
数のセンサに基づいて交通状態の推定を行うものであ
る。図５において、３１、３２は領域１１の交通状態の
推定を行うのに必要な補助的推定を行うための対象領域
である。３３〜３５は予測手段で、それぞれ領域１１、
３１、３２に対応する。３６〜３８は１次判断手段で、
それぞれ領域１１、３１、３２に対応する。３９は２次
判断手段で、複数の１次判断手段３６〜３８による結果
から領域１１の状態を判断する。なお、予測手段３３〜
３５及び１次判断手段３６〜３８として、例えば実施例
１による手法を用いることができる。

【００４５】実施例３は、実施例１に示した予測手段１
６及び判断手段１８を、実施例２に示した複数個の予測
手段１６及び判断手段１８を統合することにより実現し
たものである。即ち、センサ１２ａ、１２ｂのデータか
らセンサ１２ｃ、１２ｄのデータを予測する。２次判断
手段３９では、例えば以下のようなルールによって領域
１１の交通状態を判断する。第１に、１次判断手段３６
により領域１１が正常と判断された場合には、２次判断
手段３９では領域１１が「正常」とする。第２に、１次
判断手段３６により領域１１が正常と判断されなかった
場合には、１次判断手段３８で対応する予測結果が評価
されるまで判断を保留する。そして、正常と判断された
場合にはセンサ１２ｃにおいて検出漏れによる誤判断が
あったものとして２次判断手段３９では「正常」とす
る。第３に１次判断手段３７で正常、１次判断手段３６
で異常と判断された場合には、センサ１２ｂにおいて検
出漏れによる誤判断があったものとして２次判断手段３
９では「正常」とする。第４に、上記以外の場合には、
２次判断手段３９では「異常」とする。

【００４６】また、判断ルールとして、第２、第３の場
合に「やや正常」などとしてセンサの情報だけでは完全
に判定を行えなかったことを知らせることにより、正常
な判定を管制室のオペレータなどに促すこともできる。
最後に、この例では４つのセンサを用いた予測や判定を
行ったが、これらより上流又は下流側に設置された複数
のセンサを用いた予測や判定を行ってもよい。

【００４７】実施例４．図６は実施例４の構成図であ
る。図６において、センサ１２ａ〜１２ｃは計測地点の
渋滞状態、渋滞の解消、通過車両台数を計測するセンサ
である。センサ１２ｂは予測の対象となるもので、予測
結果から推定対象の領域１１の交通状態を推定する。車
両の計数や車両速度の計測は、渋滞中には車間が狭いた
め行えない場合がある。しかし、車両の存在や渋滞の検
出は渋滞中でも可能であることが多い。画像処理型セン
サを用いる場合には、これが特に当てはまる。

【００４８】動作について説明する。図６において、前
提条件として、はじめにセンサ１２ｂ、１２ｃで渋滞が
計測されているとする。まずセンサ１２ｃで時刻ｔ₁に
渋滞解消が計測されるとする。次に、センサ１２ｃは車
両台数を計測開始する。予測手段１６では、センサ１２
ｃで渋滞解消が計測されてから、例えば式（２）を満た
すような所定の台数ｎの車両がセンサ１２ｃを通過した
ことが計測される時刻をｔ₂とすると、ｔ₂からｔ₂＋Δ
ｔがセンサ１２ｂで渋滞解消が計測される時刻であると
予測する。Ｎ₁＝Ｎ_c−（ｔ₂−ｔ₁）×（ｎ−ｎ_i）・・・・・（２）Ｎ₁、Ｎ_cはそれぞれ渋滞時、非渋滞時の領域１１内の平
均車両台数、ｎ_iは渋滞時のセンサ１２ｂから領域１１
への単位時間当たりの平均車両流入台数で、予め設定し
ておく。

【００４９】判断手段１８では、予測手段１６で予測さ
れた時刻ｔ₂＋Δｔまでセンサ１２ｂに対する渋滞解消
の計測を監視し、その予測時刻までに渋滞解消が計測さ
れた場合には「正常」、計測されなかった場合には「異
常」と判断し、直ちに判断結果を出力する。最後に、Δ
ｔは所定の固定値を用いても良いが、領域１１の上流側
に渋滞がない場合には予測時刻より早めに渋滞解消され
ると考えられるので、センサ１２ａにおいて渋滞又は車
両の通過が計測されていない場合には、その値に応じて
Δｔの値を減少させ、早期に判定をおこなう。

【００５０】以上のように、上流側及び下流側の各セン
サで渋滞が計測されている場合に、上流側センサの渋滞
解消の時刻を予測してから実際に計測される渋滞解消の
時刻と比較を行うことで、渋滞中に異常事象が発生した
かどうかの推定を行うことにより、渋滞解消の初期にお
ける異常事象の誤判定を防止することができる。

【００５１】実施例５．図７は実施例５の構成図であ
る。図７において、交通流の上流側から順次センサ１２
ａ、１２ｂ、１２ｃが配置してある。４０は推定手段
で、各センサ１２ａ〜１２ｃの計測値からセンサ１２ｂ
に対する計測値を推定する。図８は図７の動作を説明す
る説明図である。図８（ａ）は推定手段４０がメモリ１
５ｃから読み出す時刻ｔからｔ−Δｔにセンサ１２ｃが
計測した領域４１を示す。図８（ｂ）は車両速度をほぼ
一定としたとき、センサ１２ｃで計測した車両がセンサ
１２ｂを通過したであろう推定時刻に時間Δｔと許容誤
差範囲で定まる幅をもたせた領域４２で、判断手段１８
がメモリ１５ｂから読み出す。

【００５２】次に動作について説明する。図７及び図８
において、推定手段４０では時刻ｔにおいて、センサ１
２ｃに対する計測値のうち領域４１で表される、時刻ｔ
からｔ−Δｔの所定時間に計測されたものをメモリ１５
ｃから読み出す。この読み出された計測値に対応する複
数の車両を車両群ｂと呼ぶことにする。次に、車両群ｂ
の各車両は、領域４２で示されるような速度に応じた時
刻にセンサ１２ｂにおいて計測され、メモリ１５ｂに格
納されていると推定する。領域４２は、例えば次のよう
に決定する。車両速度Ｖ_cがほぼ一定であれば、センサ
１２ｃにて時刻ｔ₂に計測された車両がセンサ１２ｂを
通過した推定時刻ｔ₁₀は式（３）であると考えられる。ｔ₁₀＝ｔ₂−Ｌ／Ｖ_c ・・・・・（３）そこで、領域４２はこの式（３）で表される曲線に時間
Δｔと許容誤差範囲で定まる幅をもたせたような領域と
して決定できる。

【００５３】判断手段１８では、まず推定手段４０によ
って推定された領域４２に含まれるような複数の計測値
を、メモリ１５ｂから選択して読み出す。この読み出さ
れた計測値に対応する複数の車両を車両群ａと呼ぶこと
にする。次に、車両群ａおよび車両群ｂのそれぞれに対
して、車両速度、台数や、その時間の大型車混入率など
の平均値や分散を求める。最後にその平均値や分散を比
較し、その差が所定値の閾値以下であれば「正常」、そ
うでなければ「異常」と判定する。

【００５４】以上のように、複数のセンサに対する車両
計測手段の計測値をもとに、一定時間又は計測結果に依
存する所定時間が経過する前の一方のセンサに対応した
車両計測手段の計測値を推定し、一定時間又は計測結果
に依存する所定時間が経過する前の他方のセンサに対応
した車両計測手段の計測値との比較を行うことで、２つ
のセンサの領域に含まれない領域の交通状態を推定する
ことができる。また、計測した車両速度、台数や、その
時間の大型車混入率などの平均値や分散を求めて比較
し、比較値が設定した閾値を越えたときに、２つのセン
サの計測領域に含まれない領域に異常事象が発生したと
判断することができる。さらに、下流に位置するセンサ
に対する車両計測手段で一定時間内に計測した車両の到
達時刻との一致度により、２つのセンサの計測領域に含
まれない領域における異常事象の発生を検知できる。

【００５５】実施例６．図９は実施例６の構成図であ
る。図９において、４３、４４はそれぞれセンサ１２
ｂ、１２ｃにおいて車両１０が計測されたときにナンバ
ープレートを読み取る車番読取手段で、読取センサ４３
ａ、４４ａとナンバープレートを認識してナンバープレ
ート情報を出力する車番認識手段４３ｂ、４４ｂとで構
成されている。メモリ１５ｂ、１５ｃはセンサ１２ｂ、
１２ｃに対応した車両計測手段１４ｂ、１４ｃからの計
測値及び車番読取手段４３、４４からのナンバープレー
ト情報を保存する。なお、センサ１２ｂ、１２ｃがカメ
ラで、かつナンバープレートの認識に利用できるだけの
十分な解像度と設置条件が満足できる場合には、車番読
取手段４３、４４の読取センサ４３ａ、４４ａとして共
用することができる。

【００５６】次に動作について説明する。図９におい
て、車番読取手段４３、４４ではセンサ１２ｂ、１２ｃ
において車両が計測されたときにナンバープレートを読
みとる。予測手段１６では、センサ１２ｂにおいて計測
された各車両について、速度と計測時刻などからセンサ
１２ｃへの予測到達時刻の範囲を予測し、車両情報とと
もにメモリ１７に格納する。判断手段１８ではメモリ１
７から現時刻が予測到達時刻の範囲に達した複数の計測
値とナンバープレート情報の組を読み出し、メモリ１５
ｃから車番が一致するものを検索する。そして、検索が
成功した場合には車両が異常なく領域１１を通過したと
判断して、計測値とナンバープレート情報の組をメモリ
１７から除く。最後にメモリ１７から現時刻が予測到達
時刻を越えている計測値とナンバープレート情報の組を
検索し、検索が成功した場合には当該領域で異常事象が
発生したと判断する。

【００５７】以上のように、交通流の上流側の第１のセ
ンサが車両を検知し、第１のセンサの検知信号により第
１の車番読取手段で車両番号を検知し、交通流の下流側
の第２のセンサの検知信号により第２の車番読取手段で
車両番号を検知し、予測手段が演算した予測到達時刻内
に第２の車番読取手段が車両番号を検知しなかったとき
に両センサ間の領域内で両センサの計測不可能の領域で
の交通状態を推定することができる。

【００５８】実施例７．図１０〜図１４は実施例７の説
明図である。実施例７では予測手段及び判断手段におけ
る予測及び交通状態の判断をファジィ推論によって行
う。図２及び図１０〜図１４において、予測手段１６は
速度と到達時刻について予測値とのずれを評価するルー
ルｆ₀、ｆ₁、計測時刻、交通密度、予測車間距離から車
両の存在確度を評価するルールｆ₂、ｆ₃、ｆ₄、前方車
及び後方車との車間距離について予測値とのずれを評価
するルールｆ₅、ｆ₆が備えられている。

【００５９】図１０はルールｆ₀の説明図である。図２
及び図１０において、ｆ₀は速度と到達時刻の予測値と
のずれの少なさを評価するための、センサ１２ｃで計測
される時刻と車速の２次元メンバシップ関数であり、
「確信度」と呼ばれる値が１．０に近いほどずれが少な
いことを示している。領域１１を通過する間、センサ１
２ｂで計測された車両の速度Ｖ_bがほぼ一定であれば、
到達時刻ｔ₂は実施例１の式（１）で予測されるとおり
である。ここで、「加速した車両は早く到達する」こと
からセンサ１２ｂ、１２ｃにおける速度変化に着目し、
センサ１２ｃで計測される車両速度が速度Ｖ_bより大き
い場合には到達時刻ｔ₂が早くなるようにすると、ｆ₀は
式（１）で予測される予測値の組４５を中心とした右下
がりの確信度の分布の広がりを持つ２次元メンバシップ
関数で定義することができる。また、図１１はｆ₁の説
明図である。ｆ₁は速度と到達時刻の予測値とのずれの
多さを評価する２次元メンバシップ関数で、ここでは確
信度は単純に、式（４）で定義することとする。ｆ₁＝１．０−ｆ₀ ・・・・・（４）

【００６０】図１２（ａ）（ｂ）（ｃ）はそれぞれルー
ルｆ₂、ｆ₃、ｆ₄の説明図である。図２及び図１２にお
いて、センサ１２ｃにおいて（１）「現時刻にある車両
が到達すると予測」されているときに、（２）「車両が
存在すると判断するのに十分な交通密度が計測」され、
予測手段１６によってそのときの（３）「車間距離が狭
い」と予測されている場合には、仮に車両の到達時刻や
車両速度が正確に検出または計測されていなくても車両
が予測の通りに到達している可能性が大きいと判断し
て、センサに起因する計測漏れがあったと推定する。そ
こで、上記の（１）〜（３）の言語表現をルールｆ₂、
ｆ₃、ｆ₄として、図１２（ａ）（ｂ）（ｃ）のようなメ
ンバシップ関数で表現する。

【００６１】図１３は、ルールｆ₅の説明図である。セ
ンサ１２ｂにおいて検出された車両ａとその前方を走る
別の車両ｂの車間距離をｄｂ、これらがセンサ１２ｃで
計測されるときの予測車間距離をＤ_c0とする。車両ａの
車速Ｖ_bと車両ｂの車速Ｖ_bに速度差がなければ車間距離
Ｄ_bとＤ_c0が等しく、車両ｂが車両ａより速い場合には
車間距離が短くなるため、Ｖ_a、Ｖ_b、Ｄ_bとセンサ１２
ｃで計測される車間距離をＤ_cの間の２次元メンバシッ
プ関数は図示のような右下がりの分布となる。ここで、
確信度が１．０に近いほど車間距離が予測車間距離に近
いことを示している。また、後方車両との車間距離を評
価するルールｆ₆についてもこれと同様にして定義する
ことができる。

【００６２】図１４は図２の判断手段１８で用いられる
ファジィ推論の説明図である。図１４において、−１は
「異常」、１は「正常」、０は「不定」を意味するもの
とし、一般にｍｉｎ−ｍａｘルールとよばれる手法を応
用してファジィ推論を行う。４６はルールｆ₀、ｆ₅、ｆ
₆の論理和に対応して、「正常」であることを表すメン
バシップ関数である。４７はルールｆ₁に対応して、
「異常」であることを表すメンバシップ関数である。４
８はルールｆ₂、ｆ₃、ｆ₄の論理和に対応して、「やや
正常」であることを表すメンバシップ関数である。各メ
ンバシップ関数の高さは対応するルールの確信度で定ま
り、その最大値は点線で示されている。４９は上記のメ
ンバシップ関数の論理和から対象領域の正常度を推定す
る方式を示している。

【００６３】次に動作について説明する。図２及び図１
０〜図１４において、予測手段１６では一定時刻毎にメ
モリ１５ｂからセンサ１２ｂで計測された車両に対する
計測値を読み出し、メモリ１５ｂから読み出された当該
車両の前後の車両の計測値から車間距離などを計算す
る。次に、各車両の計測値や車間距離などに対して、各
ルールｆ₀からｆ₆のメンバシップ関数を用いてセンサ１
２ｃで計測される値の分布を予測し、その各ルールに対
応した予測をメモリ１７に保存する。このとき、各ルー
ルに対応する標準的な分布パターンを用意しておけば、
実際にメモリに格納するのはパターンのオフセット値の
みでもよい。

【００６４】判断手段１８では、まずメモリ１７から、
現時刻がルールｆ₀の予測時刻分布の上限から下限にあ
てはまるような予測を選択して読み出す。次に、読み出
されたルールｆ₀からｆ₆に対応する各計測値の分布の予
測に対して、メモリ１５ｃに保存されているセンサ１２
ｃに対する各計測値を当てはめて確信度を得る。次に、
ｍｉｎ−ｍａｘルールに従ってメンバシップ関数４６〜
４８に対する確信度を計算してメンバシップ関数４９を
合成し、論理和４９の図形の重心位置から当該領域の交
通状態の正常度または異常度を推定して出力する。

【００６５】以上のように、車両の両センサ１２ｂ、１
２ｃ間における速度変化による所要時間の変動分を含め
て車両がセンサ１２ｃに到達する第１の到達時刻を決定
し、センサ１２ｃが検知した車両の第３の速度と第２の
到達時刻とに対するセンサ１２ｃが計測する第２の速度
と第１の到達時刻との一致度を判断手段で比較すること
により、両センサ１２ｂ、１２ｃ間の計測不可能の領域
での交通状態を推定することができる。

【００６６】また、交通流の下流側のセンサ１２ｃと対
応した車両計測手段１４ｃが計測した計測値の一部が判
断手段１８で計測されなかったとき、車両計測手段１４
ｃが計測した計測値及び予測手段１６が予測している車
間距離からセンサ１２ｃの計測値異常の可能性を推定す
ることができる。

【００６７】さらに、交通流の下流側のセンサ１２ｃと
対応した車両計測手段１４ｃが計測する車両の車間距離
の予測値を予測手段で演算し、車両計測手段１４ｃが計
測した車両の速度、到達時刻及び車間距離に対して、予
測手段１６の各予測値との一致度を制御手段１８で評価
することにより、両センサ１２ｂ、１２ｃ間の領域１１
内で両センサ１２ｂ、１２ｃの計測不可能の領域での交
通状態を推定することができる。

【００６８】なお、実施例７はｆ₀からｆ₆までのルール
の組み合わせの一例を挙げたものであり、本発明の効果
を得るためにこの組み合わせに限定する性格のものでは
ない。また、集合の合成方法や形状もｍｉｎ−ｍａｘル
ールや三角形に限定されるものではなく、同様の効果を
持つ他の手法を用いることもできる。さらには、各ルー
ルの実現手段として必ずしもファジィ集合を用いる必要
はなく、例えばニューラルネットワークに多くの計測値
から全ルールまたは一部のルールに相当する機能を学習
させて用いることが可能である。

【００６９】実施例８．本実施例は、予測手段による予
測値から、ある車両が前方の車両に追いついて追従走行
を始める可能性を予測するものである。図２において、
センサ１２ｂで車両ａ及び車両ｂの２台が順次連続して
検出され、センサ１２ｃに到達する予測時刻がｔ_a、ｔ_b
であるとする。このときｔ_b＜ｔ_a＋Ｔであった場合に
は、車両ｂが車両ａに追いついて追従走行をするものと
判定して、式（５）及び式（６）のように計測値を修正
する。ｔ_b＝ｔ_a＋Ｔ・・・・・（５）Ｖ_b＝Ｖ_a ・・・・・（６）なお、Ｔは車両が追従走行する場合の時間遅れであり、
Ｖ_a、Ｖ_bは車両ａ、ｂの車両速度である。また、当該道
路の車線が十分多く、いわゆる追従走行と追い越しの両
方が起こり得るような場合については、修正値と修正前
の計測値の両方を残しておくのが望ましい。

【００７０】実施例９．図１５は実施例９の構成図であ
る。図１５において、５０はメモリ１５ｂから推定結果
にあてはまる計測値を選択して読み出す計測値選択部、
５１は対応付けの正しさの評価値を計算する評価部、５
２は評価値を比較して順次修正し、正しい対応付けを決
定する対応付け部、５３は対応付けの結果を一時保存す
るメモリ、５４は対応付けの決定した複数の評価値から
領域１１の異常事象の発生を推定し判断する異常事象判
断部である。なお、５０〜５４で判断手段５５を構成し
ている。

【００７１】次に動作について説明する。図１６は評価
部５１及び対応付け部５２の動作を説明する説明図であ
る。図１５において、センサ１２ａ、１２ｂ、１２ｃが
実施例４と同様に交通流の上流側から順次配置してあ
る。推定手段４０は実施例５の図７で示したものと同様
のもので、図８の領域４２の範囲に含まれる車両群ｂの
計測値と、領域４１の推測範囲を出力する。次に動作に
ついて説明する。図８、図１５及び図１６において、計
測値選択部５０は推定手段４０での推定結果をもとにメ
モリ１５ｂから推定結果に当てはまる計測値を選択し読
み出す。読み出された複数の車両を車両群ａとする。評
価部５１は車両群ａの各車両と、推定手段４０で読み出
されている車両群ｂの各車両の組み合わせのうち、現時
刻までに評価値が計算されていない組について、対応付
けを行った場合の評価値を計算しておく。対応付け部５
２は前記計算された対応付けの組について、メモリ５３
に保存されている対応付けの組と比較して矛盾すること
がない場合にはメモリ５３に追加し、また矛盾する組が
ある場合には評価値の低い方の組を削除する。

【００７２】次に図１６において、対応付けの方法につ
いて説明する。上段の５６ａ〜５６ｄは車両群ａの各車
両に対応し、横軸はこれらの到達時刻から式（１）によ
って逆にセンサ１２ｃに到達する推定到達時刻を計算し
て表したものである。下段の５７ａ〜５７ｄは車両群ｂ
の各車両に対応し、横軸は計測時刻を表す。線分５８ａ
〜５８ｅは車両の対応付けを表し、長さが短いほど正し
く対応付けされていることを示している。ある時刻に新
たな車両の計測値５７ａが入力されると、評価部５１に
より対応付け５８ａ、５８ｂの評価値を計算する。評価
値は、たとえば上記の計算された推定到達時刻と計測時
刻の差および車速の差が小さいときに値が増加するよう
な評価関数で計算する。ここで、５８ｃ、５８ｄのよう
に複数の対応付けが発生する場合でも、例えば５６ｃが
大型車のために２台として計測されたり、逆に車間距離
が詰まっているために１つの車両として計測されたりす
る可能性が計測値から判っている場合には、どちらの対
応付けも矛盾ではないとして処理する。そうでない場合
には、評価値の低い方の対応付けを削除する。

【００７３】判断部５４で、メモリ５３に保存されてい
る所定時間の間の対応付けの組について、例えば評価値
の平均値を求め、平均値が一定値以下である場合には領
域１１の交通状態が異常であると判断する。なお、判断
の方法としては、用いる評価関数の性質によっては平均
値ではなく、最大値、最小値、分散などの違いによって
判断を行う方がよい。

【００７４】以上のように、下流側のセンサを基準とし
て所定時間内に計測された複数車両と上流側のセンサで
計測された車両のなかで、計測された複数車両に対して
推定手段で推定した値に合致する複数車両について、そ
れぞれの計測値及び前後車間、時間間隔によって定まる
評価値によって対応付けを行う。そして、評価値を保存
して推定した複数車両の各評価値をもとに両センサ間の
領域内で両センサの計測不可能の領域での異常事象の発
生を検知することができる。

【００７５】実施例１０．図１７は実施例１０の構成図
である。図１７において、５９ａ〜５９ｄは交通状態の
推定に使用するズーム制御ができるＩＴＶカメラからな
るセンサで、姿勢制御及び移動ができる雲台に設置して
ある。６０ａ〜６０ｄはＩＴＶカメラ又は赤外線カメラ
からなるセンサで、各センサ５９ａ〜５９ｄの対象領域
１１に死角ができないように画角を設定している。６１
はセンサ５９ａを移動させるガイドレールである。６２
ａ〜６２ｃはセンサ５９ａ、６０ａ〜６０ｄを制御する
制御手段で、後述の選択手段６７により選択されて各セ
ンサ５９ａ、６０ａ〜６０ｄを制御する。６３はカメ
ラ、カメラ制御手段及び通信装置を備えた人工衛星で、
対象領域がトンネルのように上空から視界が遮られない
場所を監視する。

【００７６】車両計測手段１４ａ〜１４ｄは実施例１の
ものと同様で、各センサ５９ａ〜５９ｄの出力から各計
測値を求める。メモリ１５ａ〜１５ｄは実施例１のもの
と同様の機能を備えている。６４ａ〜６４ｃは予測手段
で、実施例１の予測手段１６と同様の機能を備えてい
る。６５ａ〜６５ｃは判断手段で、実施例１の判断手段
１８と同様の機能を備えている。６６は地上の通信装置
で、後述の選択手段６７の指令により人工衛星６３に撮
影要求を送信する。６７は選択手段で、各判断手段６５
ａ〜６５ｃにより異常が検出された領域の各センサ５９
ａ〜５９ｄ、６０ａ〜６０ｄ及び人工衛星６３の各種撮
影手段を選択して各制御手段６２ａ〜６２ｃ及び通信装
置６６を起動させる。

【００７７】次に動作について説明する。図１７におい
て、判断手段６５ｂによって対象の領域１１が異常であ
ると判断されたときに、選択手段６７は当該領域１１を
撮影可能である制御手段６２ａ〜６２ｃの１つまたは複
数を選択する。又は選択手段６７は人工衛星６３を選択
して、通信装置６６を通じて当該領域１１の地理的座標
とともに撮影要求を送信する。選択された制御手段は当
該領域１１の位置に対応するセンサ５９ｂ、５９ｃ又は
センサ６０ａ、６０ｂを起動又は姿勢制御する。各セン
サ５９ｂ、５９ｃ、６０ａ、６０ｂは撮影した映像を管
制センタなどに送出する。又は、人工衛星が選択されて
いる場合は、人工衛星は要求された座標地点を拡大撮影
して映像を送出する。通信装置６６では送出された映像
を受信して管制センタなどに送出する。

【００７８】以上のように、２つのセンサの計測領域に
含まれない領域にＩＴＶカメラ、もしくは赤外線カメラ
などを複数設置し、もしくはカメラ及びその制御手段及
び通信システムを有する人工衛星システムを用いて、前
記領域の異常事象が検知された場合に、これらのカメラ
やシステムから異常事象の発生地点の撮影が可能なもの
を選択して前記領域を撮影するように制御することによ
り、２つのセンサの計測領域に含まれない領域において
発生した異常事象の映像を得ることができる。

【００７９】

【発明の効果】請求項１の発明によれば、第２の車両計
測手段が計測した第２の計測値と予測値とを判断手段で
比較することにより、両センサ間の領域内で両センサの
計測不可能の領域での交通状態を推定することができ
る。

【００８０】請求項２の発明によれば、各車両計測手段
が計測した計測値と予測値とを判断手段で比較すること
により、第１のセンサと第２のセンサとの間の領域内で
第１のセンサ及び第２のセンサの計測不可能の領域での
交通状態を推定することができる。

【００８１】請求項３の発明によれば、各車両計測手段
が計測した第２の計測値と予測値とを判断手段で比較す
ることにより、両センサ間の領域内で両センサの計測不
可能の領域での交通状態を推定することができる。

【００８２】請求項４の発明によれば、請求項１又は請
求項２に記載の交通流計測装置において、各車両計測手
段が計測した第２の計測値と予測値とを比較することに
より、両センサ間の領域内で両センサの計測不可能の領
域での交通状態を推定することができる。

【００８３】請求項５の発明によれば、各車両計測手段
が計測した第２の計測値と推定値とを判断手段で比較す
ることにより、両センサ間の領域内で両センサの計測不
可能の領域での交通状態を推定することができる。

【００８４】請求項６の発明によれば、請求項１から請
求項５のいずれかに記載の交通流計測装置において、判
断手段では比較値の結果が異常事象判定用の閾値を越え
たときに各センサの計測不可能の領域で異常事象が発生
したものと判定することができる。

【００８５】請求項７の発明によれば、請求項３に記載
の交通流計測装置において、判断手段で所定時間内に第
２のセンサが計測した車両の到達時刻と予測到達時刻と
の一致度を比較することにより、両センサ間の計測不可
能の領域での交通状態を推定することができる。

【００８６】請求項８の発明によれば、第１のセンサの
検知信号から算出した車両の速度及び計測時刻から予測
手段で第２のセンサが計測する予測到達時刻を演算し、
予測到達時刻内に第２の車番読取手段が車両番号を検知
しなかったときに判断手段が判断することにより、両セ
ンサ間の領域内で両センサの計測不可能の領域での異常
事象の発生を検知することができる。

【００８７】請求項９の発明によれば、第２のセンサが
検知した車両の第３の速度と第２の到達時刻とに対する
第２の速度と第１の到達時刻との一致度を判断手段で比
較することにより、両センサ間の計測不可能の領域での
交通状態を推定することができる。

【００８８】請求項１０の発明によれば、交通流の下流
側の第２のセンサと対応した第２の車両計測手段が計測
した第２の計測値の一部が判断手段で計測されなかった
とき、第２の車両計測手段が計測した計測値と予測手段
が予測している車間距離とを比較することにより、第２
のセンサの計測値異常の可能性を推定することができ
る。

【００８９】請求項１１の発明によれば、第２の車両計
測手段が計測した車両の速度、到達時刻及び車間距離に
対して予測手段の各予測値との一致度を判断手段で評価
することにより、両センサ間の領域内で両センサの計測
不可能の領域での交通状態を推定することができる。

【００９０】請求項１２の発明によれば、予測手段で第
２のセンサと対応した第２の車両計測手段が計測する各
車両の予測速度及び予測到達時刻を演算し、判断手段で
各車両の先行車両が第２のセンサへ到達する予測速度及
び予測到達時刻により後続車両の予測速度及び予測到達
時刻を補正し、第２の車両計測手段が計測した計測値と
補正した予測速度及び予測到達時刻とを比較することに
より、両センサ間の領域内で両センサの計測不可能の領
域での交通状態を推定することができる。

【００９１】請求項１３の発明によれば、判断手段で第
２のセンサが計測した計測値と第２のセンサが計測する
予測計測値とが合致する複数の車両について計測値と予
測値との関係を評価値で対応づけすることにより、両セ
ンサ間の領域内での両センサの計測不可能の領域での交
通状態を推定することができる。

【００９２】請求項１４の発明によれば、第２の車両計
測手段が計測した第２の計測値と予測手段が演算した予
測値とを判断手段で比較し、両センサ間の領域内で両セ
ンサの計測不可能の領域での交通状態を推定し、異常事
象を検知したとき異常事象の発生地点を計測するように
制御指令信号を出すことにより、異常事象撮像手段が異
常事象の発生地点を計測することができる。

【００９３】請求項１５の発明によれば、請求項１４に
記載の交通流計測装置において、異常事象撮像手段を第
１のセンサと第２のセンサ、ＩＴＶカメラ、赤外線カメ
ラ又はカメラで撮像して通信可能な人工衛星システムと
したことにより、異常事象を検知した場合に、異常事象
の発生地点の撮像を行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】実施例１の発明を示す構成図である。

【図２】実施例２のセンサを２つにした場合の構成図
である。

【図３】予測手段１６の動作を示すフローチャートで
ある。

【図４】判断手段１８の動作を示すフローチャートで
ある。

【図５】実施例３の発明を示す構成図である。

【図６】実施例４の発明を示す構成図である。

【図７】実施例５の発明を示す構成図である。

【図８】実施例６の動作の説明図である。

【図９】実施例７の発明を示す構成図である。

【図１０】実施例８の発明の説明図である。

【図１１】実施例８の発明の説明図である。

【図１２】実施例８の発明の説明図である。

【図１３】実施例８の発明の説明図である。

【図１４】実施例８の発明の説明図である。

【図１５】実施例９の発明を示す構成図である。

【図１６】実施例９の動作の説明図である。

【図１７】実施例１０の発明を示す構成図である。

【図１８】従来の交通流計測装置の構成図である。

【符号の説明】

９道路、１０車両、１１領域、１２ａ〜１２ｄ，
５９ａ〜５９ｄ，６０ａ〜６０ｄ，６３センサ、１４
ａ〜１４ｄ車両計測手段、１６，６４ａ〜６４ｃ予
測手段、１８，５５，６５ａ〜６５ｃ判断手段、４０
推定手段、４３，４４車番読取手段。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】道路上に所定の間隔で配置して上記道路
上の車両の存在を検知する第１のセンサ及び第２のセン
サと、この各センサの出力により上記道路上を走行して
いる上記車両を検知して交通状態に関する交通流パラメ
ータを計測する上記各センサと対応した第１の車両計測
手段及び第２の車両計測手段とを備えた交通流計測装置
において、上記第１のセンサと対応した上記第１の車両
計測手段が算出した第１の計測値をもとにして、上記第
１の計測値を計測した時刻から所定時間後に上記第２の
センサと対応した上記第２の車両計測手段が計測する上
記交通流パラメータの予測値を演算する予測手段と、上
記第２の車両計測手段が計測した第２の計測値と上記予
測値とを比較し、上記両センサ間の領域内で上記両セン
サの計測不可能の領域での交通状態を推定する判断手段
とを備えた交通流計測装置。
【請求項２】道路上に所定の間隔で配置して上記道路
上の車両の存在を検知する第１のセンサ、第２のセンサ
及び第３のセンサ以降の複数のセンサと、この各センサ
の出力により上記道路上を走行している上記車両を検知
して交通状態に関する交通流パラメータを計測する上記
各センサと対応した複数の車両計測手段とを備えた交通
流計測装置において、上記各センサのうち第１のセンサ
を基準とし、上記第１のセンサと対応した上記第１の車
両計測手段が計測した計測値をもとにして、上記計測値
を計測した時刻から所定時間後に上記各センサと対応し
た上記各車両計測手段が計測する上記交通流パラメータ
の予測値を演算する予測手段と、上記各車両計測手段が
計測した各計測値と上記各予測値とを比較し、上記第１
のセンサと上記第２のセンサとの間の領域内で上記第１
のセンサ及び第２のセンサの計測不可能の領域での交通
状態を推定する判断手段とを備えた交通流計測装置。
【請求項３】請求項１又は請求項２に記載の交通流計
測装置において、第１のセンサを車両の進行方向に対し
て交通流の上流に配置したことを特徴とする交通流計測
装置。
【請求項４】請求項１又は請求項２に記載の交通流計
測装置において、第１のセンサは下流側に配置したもの
であることを特徴とする交通流計測装置。
【請求項５】道路上に所定の間隔で配置して上記道路
上の車両の存在を検知する複数のセンサと、この各セン
サの出力により上記道路上を走行している上記車両を検
知して交通状態に関する交通流パラメータを計測する上
記各センサと対応した複数の車両計測手段とを備えた交
通流計測装置において、上記車両の進行方向に対して交
通流の下流側の第１のセンサを基準とし、上記第１のセ
ンサと対応した上記第１の車両検出手段が計測した第１
の計測値をもとにして、上記第１の計測値を計測した時
刻から所定時間前に上記各センサと対応した上記各車両
検出手段が計測する上記交通流パラメータの推定値を演
算する推定手段と、上記推定値を演算した時刻に上記各
車両計測手段が計測した第２の計測値と上記推定値とを
比較し、上記両センサ間の領域内で上記両センサの計測
不可能の領域での交通状態を推定する判断手段とを備え
た交通流計測装置。
【請求項６】請求項１から請求項５のいずれかに記載
の交通流計測装置において、判断手段は比較値の結果が
異常事象判定用の閾値を越えたときに各センサの計測不
可能の領域で異常事象が発生したものと判定するように
したことを特徴とする交通流計測装置。
【請求項７】請求項３に記載の交通流計測装置におい
て、予測手段で第１のセンサを通過した車両の速度から
下流側の第２のセンサが計測する上記車両の予測到達時
刻を演算し、判断手段で所定時間内に上記第２のセンサ
が計測した上記車両の到達時刻と上記予測到達時刻との
一致度を比較して、上記両センサ間の計測不可能の領域
での交通状態を推定するようにしたことを特徴とする交
通流計測装置。
【請求項８】道路上に車両の進行方向に対して交通流
の上流に配置して上記車両を検知する第１のセンサと、
この第１のセンサの検知信号により上記車両の車両番号
を検知する第１の車番読取手段と、上記交通流の下流に
配置して上記車両を検知する第２のセンサと、この第２
のセンサの検知信号により上記車両の車両番号を検知す
る第２の車番読取手段と、上記第１のセンサの検知信号
から算出した上記車両の速度及び計測時刻から上記第２
のセンサが計測する予測到達時刻を演算する予測手段
と、上記予測到達時刻内に上記第２の車番読取手段が上
記車両番号を検知しなかったときに上記両センサ間の領
域内で上記両センサの計測不可能の領域での異常事象の
発生を検知する判断手段とを備えた交通流計測装置。
【請求項９】道路上に車両の進行方向に対して交通流
の上流に配置して上記車両を検知する第１のセンサと、
上記交通流の下流に配置して上記車両を検知する第２の
センサと、上記第１のセンサが計測した上記車両の第１
の速度を基準に上記両センサ間における速度変化分も含
めて上記第２のセンサが計測する第２の速度を算出し、
上記車両が上記第２のセンサに到達する第１の到達時刻
を、上記両センサ間の区間長と上記第１の速度とから算
出した所要時間に、上記車両の上記両センサ間における
速度変化による上記所要時間の変動分を含めて決定する
予測手段と、上記第２のセンサが検知した上記車両の第
３の速度と第２の到達時刻とに対する上記第２の速度と
上記第１の到達時刻との一致度を比較して、上記両セン
サ間の計測不可能の領域での交通状態を推定する判断手
段を備えた交通流計測装置。
【請求項１０】道路上に所定の間隔で配置して上記道
路上の車両の存在を検知する第１のセンサ及び第２のセ
ンサと、この各センサの出力により上記道路上を走行し
ている上記車両を検知して交通状態に関する交通流パラ
メータを計測する上記各センサと対応した第１の車両計
測手段及び第２の車両計測手段とを備えた交通流計測装
置において、上記車両の進行方向に対して交通流の上流
側に配置した上記第１のセンサと対応した上記第１の車
両計測手段が算出した第１の計測値をもとにして、上記
第１の計測値を計測した時刻から所定時間後に上記第２
のセンサと対応した上記第２の車両計測手段が計測する
上記交通流パラメータの予測値を演算する予測手段と、
上記交通流の下流側に配置した上記第２のセンサと対応
した上記第２の車両計測手段が計測した第２の計測値の
一部が計測されなかったとき、上記第２の車両計測手段
が計測した計測値及び上記予測手段が予測している車間
距離から上記第２のセンサの計測値異常の可能性を推定
する判断手段とを備えた交通流計測装置。
【請求項１１】道路上に所定の間隔で配置して上記道
路上の車両の存在を検知する第１のセンサ及び第２のセ
ンサと、この各センサの出力により上記道路上を走行し
ている上記車両を検知して交通状態に関する交通流パラ
メータを計測する上記各センサと対応した第１の車両計
測手段及び第２の車両計測手段とを備えた交通流計測装
置において、上記車両の進行方向に対して交通流の上流
側に配置した上記第１のセンサと対応した上記第１の車
両計測手段が計測した上記車両の速度と車間距離から、
上記交通流の下流側に配置した上記第２のセンサと対応
した上記第２の車両計測手段が計測する上記車両の車間
距離の予測値を演算する予測手段と、上記第２の車両計
測手段が計測した上記車両の速度、到達時刻及び車間距
離に対して上記予測手段の各予測値との一致度を評価
し、上記両センサ間の領域内で上記両センサの計測不可
能の領域での交通状態を推定する判断手段とを備えた交
通流計測装置。
【請求項１２】道路上に所定の間隔で配置して上記道
路上の車両の存在を検知する第１のセンサ及び第２のセ
ンサと、この各センサの出力により上記道路上を走行し
ている上記車両を検知して交通状態に関する交通流パラ
メータを計測する上記各センサと対応した第１の車両計
測手段及び第２の車両計測手段とを備えた交通流計測装
置において、上記車両の進行方向に対して交通流の上流
側に配置した上記第１のセンサと対応した上記第１の車
両計測手段が算出した２つの上記車両の速度及び到達時
刻をもとにして、上記第２のセンサと対応した上記第２
の車両計測手段が計測する上記各車両の予測速度及び予
測到達時刻を演算する予測手段と、上記各車両の先行車
両が上記第２のセンサへ到達する予測速度及び予測到達
時刻により後続車両の予測速度及び予測到達時刻を補正
し、上記第２の車両計測手段が計測した計測値と上記補
正した上記予測速度及び上記予測到達時刻とを比較し、
上記両センサ間の領域内で上記両センサの計測不可能の
領域での交通状態を推定する判断手段とを備えた交通流
計測装置。
【請求項１３】道路上に所定の間隔で配置して上記道
路上の車両の存在を検知する第１のセンサ及び第２のセ
ンサと、この各センサの出力により上記道路上を走行し
ている上記車両を検知して交通状態に関する交通流パラ
メータを計測する上記各センサと対応した第１の車両計
測手段及び第２の車両計測手段とを備えた交通流計測装
置において、上記車両の進行方向に対して交通流の上流
側に配置した上記第１のセンサで計測した複数の上記車
両のなかで上記交通流の下流側に配置した上記第２のセ
ンサが所定時間内に計測する予測計測値を演算する予測
手段と、上記第２のセンサが計測した計測値と上記予測
計測値とが合致する複数の上記車両について上記計測値
と上記予測値との関係を評価値で対応づけし、上記評価
値をもとに上記両センサ間の領域内で上記両センサの計
測不可能の領域での交通状態を推定する判断手段とを備
えた交通流計測装置。
【請求項１４】道路上に所定の間隔で配置して上記道
路上の車両の存在を検知する第１のセンサ及び第２のセ
ンサと、この各センサの出力により上記道路上を走行し
ている上記車両を検知して交通状態に関する交通流パラ
メータを計測する上記各センサと対応した第１の車両計
測手段及び第２の車両計測手段とを備えた交通流計測装
置において、上記第１のセンサと対応した上記第１の車
両計測手段が算出した第１の計測値をもとにして、上記
第１の計測値を計測した時刻から所定時間後に上記第２
のセンサと対応した上記第２の車両計測手段が計測する
上記交通流パラメータの予測値を演算する予測手段と、
上記第２の車両計測手段が計測した第２の計測値と上記
予測値とを比較し、上記両センサ間の領域内で上記両セ
ンサの計測不可能の領域での交通状態を推定し、異常事
象を検知したとき上記異常事象の発生地点を計測するよ
うに制御指令信号を出す判断手段と、この判断手段の上
記制御指令信号により上記異常事象の発生地点を撮像す
る異常事象撮像手段とを備えた交通流計測装置。
【請求項１５】請求項１４に記載の交通流計測装置に
おいて、異常事象撮像手段は第１のセンサと第２のセン
サ、ＩＴＶカメラ、赤外線カメラ又はカメラで撮像して
通信可能な人工衛星システム等のセンサであることを特
徴とする交通流計測装置。