JPH09166666A - 路面凍結予測方法 - Google Patents
路面凍結予測方法Info
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- JPH09166666A JPH09166666A JP7330391A JP33039195A JPH09166666A JP H09166666 A JPH09166666 A JP H09166666A JP 7330391 A JP7330391 A JP 7330391A JP 33039195 A JP33039195 A JP 33039195A JP H09166666 A JPH09166666 A JP H09166666A
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- JP
- Japan
- Prior art keywords
- road surface
- road
- temperature
- information
- freezing
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 簡素な構成で広い範囲に亘って適用でき、し
かも凍結を事前に予測することのできる路面凍結予測方
法を提供する。 【解決手段】 道路内部に埋設した光ファイバ分布型温
度センサ２により路面１に沿った道路内部の温度分布を
測定し、この道路内部の温度分布と地上の気象情報とか
ら路面の凍結を予測する。
かも凍結を事前に予測することのできる路面凍結予測方
法を提供する。 【解決手段】 道路内部に埋設した光ファイバ分布型温
度センサ２により路面１に沿った道路内部の温度分布を
測定し、この道路内部の温度分布と地上の気象情報とか
ら路面の凍結を予測する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、気象や道路の温度
から路面の凍結を検出する方法に係り、特に、簡素な構
成で広い範囲に亘って適用でき、しかも凍結を事前に予
測することのできる路面凍結予測方法に関するものであ
る。
から路面の凍結を検出する方法に係り、特に、簡素な構
成で広い範囲に亘って適用でき、しかも凍結を事前に予
測することのできる路面凍結予測方法に関するものであ
る。
【０００２】
【従来の技術】従来、気温計、赤外線放射温度計及び路
面反射率計で、気温、路面温度及び水分の有無を観測
し、気温、路面温度及び路面反射率を設定値と比較する
ことによって路面の凍結を検知するものがあった。
面反射率計で、気温、路面温度及び水分の有無を観測
し、気温、路面温度及び路面反射率を設定値と比較する
ことによって路面の凍結を検知するものがあった。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】従来の技術は、１台の
装置で１点の凍結しか観測できないため、道路全体の凍
結を検知するためには多数の装置を道路沿いに並べて観
測しなければならないという問題があった。また、従来
の技術は、現在の道路の凍結を検知するものであり、凍
結を事前に予測することはできないという問題があっ
た。
装置で１点の凍結しか観測できないため、道路全体の凍
結を検知するためには多数の装置を道路沿いに並べて観
測しなければならないという問題があった。また、従来
の技術は、現在の道路の凍結を検知するものであり、凍
結を事前に予測することはできないという問題があっ
た。
【０００４】そこで、本発明の目的は、上記課題を解決
し、簡素な構成で広い範囲に亘って適用でき、しかも凍
結を事前に予測することのできる路面凍結予測方法を提
供することにある。
し、簡素な構成で広い範囲に亘って適用でき、しかも凍
結を事前に予測することのできる路面凍結予測方法を提
供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に本発明は、道路内部に埋設した光ファイバ分布型温度
センサにより路面に沿った道路内部の温度分布を測定
し、この道路内部の温度分布と地上の気象情報とから路
面の凍結を予測するものである。
に本発明は、道路内部に埋設した光ファイバ分布型温度
センサにより路面に沿った道路内部の温度分布を測定
し、この道路内部の温度分布と地上の気象情報とから路
面の凍結を予測するものである。
【０００６】前記気象情報は、道路脇に設置した気象セ
ンサから得られる気温、湿度、風向、風速、降水量、日
射量等の実況情報と、各量の所定時間後を予測した予測
情報とからなってもよい。
ンサから得られる気温、湿度、風向、風速、降水量、日
射量等の実況情報と、各量の所定時間後を予測した予測
情報とからなってもよい。
【０００７】上記温度分布及び気象情報の過去の蓄積デ
ータを予めニューラルネットに学習させ、このニューラ
ルネットを用いて上記温度分布及び気象情報から所定時
間後の路面の温度分布と水分量とを予測し、これら路面
の温度分布及び水分量から路面の凍結を予測してもよ
い。
ータを予めニューラルネットに学習させ、このニューラ
ルネットを用いて上記温度分布及び気象情報から所定時
間後の路面の温度分布と水分量とを予測し、これら路面
の温度分布及び水分量から路面の凍結を予測してもよ
い。
【０００８】
【発明の実施の形態】本発明の実施形態は、まず、ニュ
ーラルネットの学習に必要なデータを蓄積するために、
道路内部に埋設した光ファイバ分布型温度センサにより
路面に沿った道路内部の温度分布を測定し、地上の気象
情報として道路脇に設置した気象センサにより気温、湿
度、風向、風速、降水量、日射量等の実況情報を得ると
共に気象予測装置により各量の所定時間先の予測情報を
得る。また、道路表面に設置した温度センサ及び水分量
センサで路面温度及び路面水分量を測定する。これらの
道路内部の温度分布と地上の気象情報と路面温度と路面
水分量とを一定時間間隔（５〜６０分ぐらい）で観測・
蓄積し、蓄積したデータを用い、任意時点における任意
地点の道路内部温度及び気象情報と所定時間後の路面温
度及び路面水分量との関係をニューラルネットに学習さ
せておく。
ーラルネットの学習に必要なデータを蓄積するために、
道路内部に埋設した光ファイバ分布型温度センサにより
路面に沿った道路内部の温度分布を測定し、地上の気象
情報として道路脇に設置した気象センサにより気温、湿
度、風向、風速、降水量、日射量等の実況情報を得ると
共に気象予測装置により各量の所定時間先の予測情報を
得る。また、道路表面に設置した温度センサ及び水分量
センサで路面温度及び路面水分量を測定する。これらの
道路内部の温度分布と地上の気象情報と路面温度と路面
水分量とを一定時間間隔（５〜６０分ぐらい）で観測・
蓄積し、蓄積したデータを用い、任意時点における任意
地点の道路内部温度及び気象情報と所定時間後の路面温
度及び路面水分量との関係をニューラルネットに学習さ
せておく。
【０００９】このようにして学習させたニューラルネッ
トを用い、光ファイバ分布型温度センサによる現在の任
意地点の道路内部温度及び地上の気象情報から所定時間
後の任意地点の路面温度及び路面水分量を求め、求めた
路面温度及び路面水分量を設定値と比較することによっ
て所定時間後の任意地点の凍結を予測する。
トを用い、光ファイバ分布型温度センサによる現在の任
意地点の道路内部温度及び地上の気象情報から所定時間
後の任意地点の路面温度及び路面水分量を求め、求めた
路面温度及び路面水分量を設定値と比較することによっ
て所定時間後の任意地点の凍結を予測する。
【００１０】本発明によれば、光ファイバ分布型温度セ
ンサを埋設した広い範囲の各地点の路面の凍結が予測で
きる。光ファイバ分布型温度センサは路面に沿った道路
内部の温度分布をその一端から測定できるので、構成が
簡素である。また、地上の気象情報は１箇所の観測結果
が上記範囲に適用できるので、構成が簡素である。
ンサを埋設した広い範囲の各地点の路面の凍結が予測で
きる。光ファイバ分布型温度センサは路面に沿った道路
内部の温度分布をその一端から測定できるので、構成が
簡素である。また、地上の気象情報は１箇所の観測結果
が上記範囲に適用できるので、構成が簡素である。
【００１１】また、道路内部の温度分布と地上の気象情
報（実況情報と予測情報）とからニューラルネットを用
いて所定時間後の路面温度と路面水分量とを予測し、こ
れに基づいて凍結を予測するため、現在の路面の凍結状
況だけではなく所定時間後の路面の凍結を予測できる。
報（実況情報と予測情報）とからニューラルネットを用
いて所定時間後の路面温度と路面水分量とを予測し、こ
れに基づいて凍結を予測するため、現在の路面の凍結状
況だけではなく所定時間後の路面の凍結を予測できる。
【００１２】以下、本発明の実施形態を図面に基づいて
説明する。
説明する。
【００１３】図１は、本発明の路面凍結予測方法を適用
した路面凍結予測装置を道路に設置した状態を示す。道
路表面（路面）１から深さＬ（０〜１０ｃｍ程度）のと
ころに路面１に沿わせて光ファイバ分布型温度センサ２
を埋設し、その一端をＦＴＲ（光ファイバ分布型温度セ
ンサの光情報を温度分布に変換するもの）１９に接続す
る。道路脇には、気温計３、湿度計４、風向・風速計
５、降水量計６、日射量計７等の気象センサを設置す
る。また、数時間（１〜３時間）後の気温、湿度、風
向、風速、降水量、日射量等を予測する気象予測装置８
を設置する。そして、ＦＴＲ１９、気象センサ及び気象
予測装置８のデータを収集して処理する処理装置９を設
ける。処理装置９は路面温度及び路面水分量を予測する
ニューラルネットを具備すると共にこの路面温度及び路
面水分量から路面の凍結を予測する手段を具備してい
る。上記の光ファイバ分布型温度センサ２、ＦＴＲ１
９、気温計３、湿度計４、風向・風速計５、降水量計
６、日射量計７、気象予測装置８はいずれも公知のもの
を使用してよい。
した路面凍結予測装置を道路に設置した状態を示す。道
路表面（路面）１から深さＬ（０〜１０ｃｍ程度）のと
ころに路面１に沿わせて光ファイバ分布型温度センサ２
を埋設し、その一端をＦＴＲ（光ファイバ分布型温度セ
ンサの光情報を温度分布に変換するもの）１９に接続す
る。道路脇には、気温計３、湿度計４、風向・風速計
５、降水量計６、日射量計７等の気象センサを設置す
る。また、数時間（１〜３時間）後の気温、湿度、風
向、風速、降水量、日射量等を予測する気象予測装置８
を設置する。そして、ＦＴＲ１９、気象センサ及び気象
予測装置８のデータを収集して処理する処理装置９を設
ける。処理装置９は路面温度及び路面水分量を予測する
ニューラルネットを具備すると共にこの路面温度及び路
面水分量から路面の凍結を予測する手段を具備してい
る。上記の光ファイバ分布型温度センサ２、ＦＴＲ１
９、気温計３、湿度計４、風向・風速計５、降水量計
６、日射量計７、気象予測装置８はいずれも公知のもの
を使用してよい。
【００１４】図１の路面凍結予測装置により、ＦＴＲ１
９で光ファイバ分布型温度センサ２の長手方向の温度分
布、即ち路面１に沿った道路内部の温度分布を測定し、
この温度分布を一定時間毎（１〜６０分）に処理装置９
に取り込む。また、気象センサで気温、湿度、風向、風
速、降水量、日射量等の気象を観測し、これらの実況情
報を上記温度分布と同様に一定時間毎に処理装置９に取
り込む。また、気象予測装置８で、所定時間（１〜３時
間）後の気温、湿度、風向、風速、降水量、日射量等を
予測し、これらの予測情報を同様に一定時間毎に処理装
置９に取り込む。そして、処理装置９において、これら
の取り込んだデータから光ファイバ分布型温度センサ２
を埋設した範囲の路面１の所定時間ｔＰ（１〜３時間）
先の凍結を予測する。
９で光ファイバ分布型温度センサ２の長手方向の温度分
布、即ち路面１に沿った道路内部の温度分布を測定し、
この温度分布を一定時間毎（１〜６０分）に処理装置９
に取り込む。また、気象センサで気温、湿度、風向、風
速、降水量、日射量等の気象を観測し、これらの実況情
報を上記温度分布と同様に一定時間毎に処理装置９に取
り込む。また、気象予測装置８で、所定時間（１〜３時
間）後の気温、湿度、風向、風速、降水量、日射量等を
予測し、これらの予測情報を同様に一定時間毎に処理装
置９に取り込む。そして、処理装置９において、これら
の取り込んだデータから光ファイバ分布型温度センサ２
を埋設した範囲の路面１の所定時間ｔＰ（１〜３時間）
先の凍結を予測する。
【００１５】図２は、処理装置９で路面１の凍結を予測
する処理の流れを示す。
する処理の流れを示す。
【００１６】一定時間ｄｔ毎に、ＦＴＲ１９から光フ
ァイバ分布型温度センサ２の温度分布（道路内部の温度
分布）を取り込み、同時に各種気象センサから各種気象
データからなる実況情報を取り込み、同時に気象予測装
置８から各種気象データの予測値からなる予測情報を取
り込む。
ァイバ分布型温度センサ２の温度分布（道路内部の温度
分布）を取り込み、同時に各種気象センサから各種気象
データからなる実況情報を取り込み、同時に気象予測装
置８から各種気象データの予測値からなる予測情報を取
り込む。
【００１７】地点ｘ（ｘは光ファイバ分布型温度セン
サ２に沿った距離を表す）を０にクリアする。
サ２に沿った距離を表す）を０にクリアする。
【００１８】道路内部の温度分布の地点ｘの値と気象
情報（実況情報と予測情報）とをニューラルネットに入
力する。
情報（実況情報と予測情報）とをニューラルネットに入
力する。
【００１９】ニューラルネットで、所定時間ｔｐ後の
地点ｘの路面温度と路面水分量とを予測する。
地点ｘの路面温度と路面水分量とを予測する。
【００２０】予測した地点ｘでの路面温度が設定値
（０度付近の値とする）より低いかどうか調べ、低くな
い（Ｎｏ）ならば地点ｘでは所定時間ｔｐ後に凍結しな
いと判定し、処理に移る。路面温度が設定値より低い
（Ｙｅｓ）ならば次の処理に移る。
（０度付近の値とする）より低いかどうか調べ、低くな
い（Ｎｏ）ならば地点ｘでは所定時間ｔｐ後に凍結しな
いと判定し、処理に移る。路面温度が設定値より低い
（Ｙｅｓ）ならば次の処理に移る。
【００２１】予測した地点ｘでの路面水分量が設定値
より多いか調べ、多くない（Ｎｏ）ならば地点ｘでは所
定時間ｔｐ後に凍結の可能性有りと判定し、多い（Ｙｅ
ｓ）ならば地点ｘでは所定時間ｔｐ後に凍結の可能性大
と判定する。
より多いか調べ、多くない（Ｎｏ）ならば地点ｘでは所
定時間ｔｐ後に凍結の可能性有りと判定し、多い（Ｙｅ
ｓ）ならば地点ｘでは所定時間ｔｐ後に凍結の可能性大
と判定する。
【００２２】地点ｘを適当な距離ｄｘ（５０〜２００
ｃｍ）増やす。
ｃｍ）増やす。
【００２３】地点ｘが設定値（光ファイバ分布型温度
センサ２の長さ）より大きいか調べ、大きくない（Ｎ
ｏ）ならばの処理から繰り返し、大きい（Ｙｅｓ）な
らばの処理から繰り返す。
センサ２の長さ）より大きいか調べ、大きくない（Ｎ
ｏ）ならばの処理から繰り返し、大きい（Ｙｅｓ）な
らばの処理から繰り返す。
【００２４】このようにして、処理装置９は、光ファイ
バ分布型温度センサ２の埋設された広い範囲に亘り、距
離ｄｘ毎に路面１の凍結予測を行い、これを常時、繰り
返しすることになる。
バ分布型温度センサ２の埋設された広い範囲に亘り、距
離ｄｘ毎に路面１の凍結予測を行い、これを常時、繰り
返しすることになる。
【００２５】ニューラルネットによる所定時間ｔｐ後の
地点ｘの路面温度及び路面水分量の予測方法を図３〜図
５をもとに説明する。
地点ｘの路面温度及び路面水分量の予測方法を図３〜図
５をもとに説明する。
【００２６】図３は、ニューラルネットの学習に必要な
データを蓄積する装置を道路（実験用道路でも可）に設
置した状態を示す。路面１から深さＬのところに路面１
に沿わせて光ファイバ分布型温度センサ２を埋設してＦ
ＴＲ１９に接続し、道路脇には、気温計３、湿度計４、
風向・風速計５、降水量計６、日射量計７等の気象セン
サを設置し、かつ各量の所定時間後を予測する気象予測
装置８を設置する。
データを蓄積する装置を道路（実験用道路でも可）に設
置した状態を示す。路面１から深さＬのところに路面１
に沿わせて光ファイバ分布型温度センサ２を埋設してＦ
ＴＲ１９に接続し、道路脇には、気温計３、湿度計４、
風向・風速計５、降水量計６、日射量計７等の気象セン
サを設置し、かつ各量の所定時間後を予測する気象予測
装置８を設置する。
【００２７】また、温度センサとして、光ファイバ分布
型温度センサ１４を光ファイバ分布型温度センサ２の真
上の路面１に布設し、ＦＴＲ１９に接続する。この代わ
りに、熱電対温度センサを複数個並べてもよい。そし
て、ＦＴＲ１９、気象センサ及び気象予測装置８のデー
タを収集して記録する記録装置１３を設ける。
型温度センサ１４を光ファイバ分布型温度センサ２の真
上の路面１に布設し、ＦＴＲ１９に接続する。この代わ
りに、熱電対温度センサを複数個並べてもよい。そし
て、ＦＴＲ１９、気象センサ及び気象予測装置８のデー
タを収集して記録する記録装置１３を設ける。
【００２８】また、水分量センサとして、路面状況を撮
影するカメラ１１を道路沿いに設置し、この映像を取り
込むＶＴＲ１２を設ける。カメラ１１は路面各所の水分
量が映像から読み取れるように１台乃至複数台設置す
る。
影するカメラ１１を道路沿いに設置し、この映像を取り
込むＶＴＲ１２を設ける。カメラ１１は路面各所の水分
量が映像から読み取れるように１台乃至複数台設置す
る。
【００２９】上記装置により、ＦＴＲ１９で路面に沿っ
た道路内部の温度分布を測定し、この温度分布を一定時
間毎に記録装置１３に取り込む。また、気象センサで気
温、湿度、風向、風速、降水量、日射量等の気象を観測
し、これらの実況情報を上記温度分布と同様に一定時間
毎に記録装置１３に取り込む。また、気象予測装置８
で、所定時間後の気温、湿度、風向、風速、降水量、日
射量等を予測し、これらの予測情報を同様に一定時間毎
に記録装置に取り込む。また、ＦＴＲ１９で光ファイバ
分布型温度センサ１４の温度分布、即ち路面温度分布を
測定し、一定時間毎に記録装置１３に取り込む。また、
カメラ１１で路面状況を撮影し、一定時間毎にＶＴＲ１
２に映像を取り込む。この映像からは水分量が読み取れ
る。
た道路内部の温度分布を測定し、この温度分布を一定時
間毎に記録装置１３に取り込む。また、気象センサで気
温、湿度、風向、風速、降水量、日射量等の気象を観測
し、これらの実況情報を上記温度分布と同様に一定時間
毎に記録装置１３に取り込む。また、気象予測装置８
で、所定時間後の気温、湿度、風向、風速、降水量、日
射量等を予測し、これらの予測情報を同様に一定時間毎
に記録装置に取り込む。また、ＦＴＲ１９で光ファイバ
分布型温度センサ１４の温度分布、即ち路面温度分布を
測定し、一定時間毎に記録装置１３に取り込む。また、
カメラ１１で路面状況を撮影し、一定時間毎にＶＴＲ１
２に映像を取り込む。この映像からは水分量が読み取れ
る。
【００３０】このようにして、ニューラルネットの学習
に必要な、路面に沿った道路内部の温度分布と地上の気
象情報と路面温度と路面水分量とからなるデータを蓄積
することができる。
に必要な、路面に沿った道路内部の温度分布と地上の気
象情報と路面温度と路面水分量とからなるデータを蓄積
することができる。
【００３１】次に、ニューラルネットの学習を説明す
る。
る。
【００３２】図４は、蓄積したデータによるニューラル
ネットの学習のようすを示したものである。ニューラル
ネット１０には、階層型のニューラルネットや、Ｔ．Ｋ
ｏｈｏｎｅｎが提案した自己組織化ニューフルネット等
を用いる。いずれの場合も、入力層に、任意時刻ｔにお
ける任意地点ｘの道路内部温度と気象情報（実況情報と
予測情報）とからなる入力データ１５を与えると、時刻
ｔから所定時間ｔｐ時間後の地点ｘの路面温度と路面水
分量との予測値からなる出力データ１５を出力層に生じ
るように構成する。このニューラルネット１０に対し、
路面に沿った道路内部の温度分布及び地上の気象情報の
蓄積したデータを入力データ１５に用い、路面温度及び
路面水分量の蓄積したデータを教師データに用いて学習
させる。
ネットの学習のようすを示したものである。ニューラル
ネット１０には、階層型のニューラルネットや、Ｔ．Ｋ
ｏｈｏｎｅｎが提案した自己組織化ニューフルネット等
を用いる。いずれの場合も、入力層に、任意時刻ｔにお
ける任意地点ｘの道路内部温度と気象情報（実況情報と
予測情報）とからなる入力データ１５を与えると、時刻
ｔから所定時間ｔｐ時間後の地点ｘの路面温度と路面水
分量との予測値からなる出力データ１５を出力層に生じ
るように構成する。このニューラルネット１０に対し、
路面に沿った道路内部の温度分布及び地上の気象情報の
蓄積したデータを入力データ１５に用い、路面温度及び
路面水分量の蓄積したデータを教師データに用いて学習
させる。
【００３３】次に、ニューラルネットの予測動作を説明
する。
する。
【００３４】図５は、学習済みのニューラルネットが予
測動作をするようすを示す図である。ニューラルネット
１０の入力層に、現時点における任意地点ｘの路面内部
温度と気象情報（実況情報と予測情報）とからなる入力
データ１７を与えると、出力層には、所定時間ｔｐ後の
地点ｘの路面温度と路面水分量との予測値からなる出力
データ１８が得られる。
測動作をするようすを示す図である。ニューラルネット
１０の入力層に、現時点における任意地点ｘの路面内部
温度と気象情報（実況情報と予測情報）とからなる入力
データ１７を与えると、出力層には、所定時間ｔｐ後の
地点ｘの路面温度と路面水分量との予測値からなる出力
データ１８が得られる。
【００３５】
【発明の効果】本発明は次の如き優れた効果を発揮す
る。
る。
【００３６】（１）光ファイバ分布型温度センサを埋設
する簡素な構成で、広い範囲に亘って路面の凍結が予測
できる。
する簡素な構成で、広い範囲に亘って路面の凍結が予測
できる。
【００３７】（２）路面の凍結を事前に予測することが
できるので、凍結が始まる以前に凍結警報や復旧対策等
を迅速に行うことができる。
できるので、凍結が始まる以前に凍結警報や復旧対策等
を迅速に行うことができる。
【図１】本発明の一実施形態を示す路面凍結予測装置の
設置図である。
設置図である。
【図２】本発明による路面の凍結を予測する処理の流れ
図である。
図である。
【図３】本発明のニューラルネット学習用データを蓄積
する装置の設置図である。
する装置の設置図である。
【図４】本発明のニューラルネットの学習時の動作説明
図である。
図である。
【図５】本発明の学習済みのニューラルネットの動作説
明図である。
明図である。
１ 道路表面（路面） ２ 光ファイバ分布型温度センサ ３ 気温計 ４ 湿度計 ５ 風向・風速計 ６ 降水量計 ７ 日射量計 ８ 気象予測装置 ９ 処理装置 １０ ニューラルネット １１ カメラ １２ ＶＴＲ １３ 記録装置 １９ ＦＴＲ
Claims (3)
- 【請求項１】 道路内部に埋設した光ファイバ分布型温
度センサにより路面に沿った道路内部の温度分布を測定
し、この道路内部の温度分布と地上の気象情報とから路
面の凍結を予測することを特徴とする路面凍結予測方
法。 - 【請求項２】 前記気象情報は、道路脇に設置した気象
センサから得られる気温、湿度、風向、風速、降水量、
日射量等の実況情報と、各量の所定時間後を予測した予
測情報とからなることを特徴とする請求項１記載の路面
凍結予測方法。 - 【請求項３】 上記温度分布及び気象情報の過去の蓄積
データを予めニューラルネットに学習させ、このニュー
ラルネットを用いて上記温度分布及び気象情報から所定
時間後の路面の温度分布と水分量とを予測し、これら路
面の温度分布及び水分量から路面の凍結を予測すること
を特徴とする請求項１又は２記載の路面凍結予測方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7330391A JPH09166666A (ja) | 1995-12-19 | 1995-12-19 | 路面凍結予測方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7330391A JPH09166666A (ja) | 1995-12-19 | 1995-12-19 | 路面凍結予測方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09166666A true JPH09166666A (ja) | 1997-06-24 |
Family
ID=18232086
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7330391A Pending JPH09166666A (ja) | 1995-12-19 | 1995-12-19 | 路面凍結予測方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH09166666A (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003240868A (ja) * | 2002-02-20 | 2003-08-27 | Natl Inst For Land & Infrastructure Management Mlit | 路面湿潤判定方法 |
| JP2003240867A (ja) * | 2002-02-20 | 2003-08-27 | Natl Inst For Land & Infrastructure Management Mlit | 路面状態推定方法 |
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-
1995
- 1995-12-19 JP JP7330391A patent/JPH09166666A/ja active Pending
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