TWI602161B - 異常車輛偵測裝置、異常車輛偵測方法及程式 - Google Patents

Description

異常車輛偵測裝置、異常車輛偵測方法及程式

本發明，係有關於異常車輛偵測裝置、異常車輛偵測方法及程式。

本申請案，係根據在2014年2月25日所申請之特願2014-033875號而主張優先權，並於此援用其內容。

係存在有基於由衛星定位系統所得到的受訊訊號和加速度感測器等之檢測結果來特定出車輛之位置並基於預先所準備的地圖資訊來取得與特定出的位置相對應之地圖上的車輛位置之車載器(例如，參考專利文獻1)。在此種車載器中，例如，係存在有當基於地圖上之車輛位置而判定其係正在收費道路上行駛的情況時，對其課徵收費道路之通行費用者。又，係亦存在有將車載器所取得的代表地圖上之車輛位置之資訊送訊至中心伺服器處，並使中心伺服器等基於所受訊的資訊來產生代表塞車或車輛擁擠狀態的交通資訊者。如此這般，藉由車載器所 取得的代表車輛位置之資訊，係被利用在各種的處理中。

[先前技術文獻] [專利文獻]

[專利文獻1]日本特開2009-115588號公報

然而，當車載器所取得的車輛位置藉由某些的方法而被作了竄改的情況時，係會有基於並非為實際之車輛位置的資訊來進行處理並產生不正確的處理結果之虞。

本發明，係為有鑑於此種事態所進行者，其目的，係在於提供一種能夠將存在有車載器所取得之資訊與實際之車輛狀況為有所相異的可能性之異常車輛偵測出來的異常車輛偵測裝置、異常車輛偵測方法以及程式。

若依據本發明之第1形態，則異常車輛偵測裝置，其特徵為，係具備有：交通狀態值算出部，係基於從被搭載於車輛上之車載器所取得的代表該車輛之位置以及行駛速度的車輛資訊，來算出代表在特定之對象時間帶中的特定之對象區域內的交通狀態之交通狀態值；和異常 車輛偵測部，係基於前述交通狀態值算出部所算出的前述交通狀態值、以及從各車輛之車載器所取得的前述車輛資訊，來將前述車輛資訊所展現的車輛之行駛狀態作為在前述對象區域內行駛之車輛係有所異常的車輛偵測出來。

藉由此構成，係能夠基於與在相同的道路上行駛之其他車輛間的相對性之關係，來將存在有車載器所取得之資訊與實際之車輛狀況為有所相異的可能性之異常車輛偵測出來。

又，若依據本發明之第2形態，則在上述第1形態中，前述異常車輛偵測部，係作為前述交通狀態值算出部所算出的前述交通狀態值，而取得前述對象區域內之速度，當前述對象區域內之速度和前述車輛資訊所展現的車輛之行駛速度之間之偏差量為超過特定之容許範圍的情況時，判定該車輛之行駛狀態係為異常。

藉由此構成，係能夠將並未與對象區域內之交通狀態相對應、亦即是在對象區域內係有高度的可能性會成為無法以在車輛資訊中所包含之行駛速度來行駛的車輛，作為異常車輛而偵測出來。故而，係能夠將對於車輛資訊作竄改而讓自身成為好像正在對象區域中行駛的車輛偵測出來。

若依據本發明之第3形態，則在上述第2形態中，前述異常車輛偵測部，係作為前述交通狀態值算出部所算出的前述交通狀態值，而取得前述對象區域內之車輛的密度，當前述對象區域內之車輛的密度為較臨限值更 高，並且前述偏差量為超過特定之容許範圍的情況時，判定該車輛之行駛狀態係為異常。

藉由此構成，係基於在當於對象區域中行駛的車輛之密度為較臨限值更高的狀態下之交通狀態，來檢測出異常車輛。在車輛之密度為高的交通狀態下，係能夠取得多數之從車載器所取得的車輛資訊。因此，係能夠根據複數之車輛資訊來算出代表平均性之交通狀態的交通狀態值。又，在車輛之密度為高之交通狀態下，可以想見，與其他車輛間之間隔係為狹窄，而並未確保有能夠以較對象區域內之平均速度更快的速度來行駛之空間。因此，能夠在對象區域中所行駛之速度，係依存於交通狀態，而接近於代表對象區域內之交通狀態的速度。如此這般，由於係能夠基於在當於對象區域中行駛的車輛之行駛速度為被作了某種程度的限制之狀態下的交通狀態值，來檢測出異常車輛，因此係能夠使異常車輛之檢測精確度提昇。

若依據本發明之第4形態，則在上述第1~第3形態之任一者中，係更進而具備有：行駛速度算出部，係基於在相異之時機而從同一之車載器所取得的前述車輛資訊所代表之車輛的至少2個點之位置資訊，而算出該車輛之行駛速度，前述異常車輛偵測部，係基於前述行駛速度算出部所算出的行駛速度，來判定前述車輛資訊所展現的車輛之行駛狀態作為在前述對象區域內行駛之車輛是否有所異常。

藉由此構成，係能夠基於在車輛資訊中所包含的車輛 之位置，來根據車輛之位置而算出車輛之行駛速度。當在車輛資訊中所包含之車輛的位置被作了竄改的情況時，可以想見，根據車輛之位置所算出的車輛之行駛速度，係會與實際之行駛速度有所乖離。故而，係能夠將在車輛資訊中所包含之車輛的位置被作了竄改的可能性為高之車輛，作為異常車輛而偵測出來。

又，若依據本發明之第5形態，則在上述第1~第3形態之任一者中，係更進而具備有：交通狀態推測部，係當在特定之對象時間帶中的特定之對象區域內的前述車輛資訊之密度為未滿臨限值的情況時，推測出在特定之對象時間帶中的特定之對象區域內交通狀態，前述交通狀態值算出部，當前述車輛資訊之密度係成為臨限值以上的情況時，係算出前述交通狀態值，前述異常車輛偵測部，係基於前述交通狀態推測部所推測出的交通狀態，來判定前述車輛資訊所展現的車輛之行駛狀態作為在前述對象區域內行駛之車輛是否有所異常。

藉由此構成，當在特定之對象時間帶中的特定之對象區域內之車輛資訊為少的情況時，係對於在特定之對象時間中的特定之對象區域的交通狀態進行推測。於此，當車輛資訊之密度為低的情況時，由於係僅能夠取得少量的車輛資訊，因此，係會有成為基於偏頗的車輛資訊來對於交通狀態進行評價或者是根據偶然成為特殊之狀態的車輛之狀態來對於交通狀態進行評價之虞。然而，當車輛資訊之密度為較臨限值更低的情況時，藉由並非根據在該對象時 間帶中所取得的車輛資訊來求取出交通狀態值，而是對於交通狀態進行推測，並基於此推測出的交通狀態來算出交通狀態值，就算是車輛資訊之密度為低的對象區域，也能夠基於平均性之交通狀態來偵測出異常車輛。

又，若依據本發明之第6形態，則在上述第1~第3形態之任一者中，係更進而具備有：報告部，係報告前述異常車輛偵測部判定為異常之車輛。

藉由此構成，係能夠將關於異常車輛之資訊，對於針對收費道路之費用支付作管理的管理者、基於車輛資訊來對於交通狀況作監視的監視者、或者是被判定為異常車輛之車輛的駕駛，而進行報告。

又，若依據本發明之第7形態，則在上述第1~第3形態之任一者中，係更進而具備有：修正部，係產生用以針對關於前述異常車輛偵測部判定為異常之車輛的課徵狀況進行修正之資訊。

藉由此構成，係藉由修正部而產生用以對於應修正之課徵狀況進行修正之資訊，而能夠進行用以對於課徵狀況進行修正之處理。

又，若依據本發明之第8形態，則異常車輛偵測裝置，係具備有：異常車輛偵測部，係基於從被搭載於車輛上之車載器所取得的代表該車輛之位置以及行駛速度的前述車輛資訊中之對應於特定之對象時間帶中的特定之對象區域內之車輛資訊，來判定前述車輛資訊所展現的車輛之行駛狀態作為在前述對象區域內行駛之車輛是否有 所異常。

藉由此構成，係能夠將存在有車載器所取得之資訊與實際之車輛狀況為有所相異的可能性之異常車輛偵測出來。例如，異常車輛偵測裝置，係根據位置資訊，而算出在將位置資訊作了連結所成的移動軌跡上行駛之車輛的行駛速度。此時，當在車輛資訊中所包含之車輛的位置資訊被作了竄改的情況時，所算出的車輛之行駛速度係可能會變成異常的高速度(例如200km/h)。異常車輛偵測部，係能夠將此種車輛，作為存在有車載器所取得之資訊與實際之車輛狀況為有所相異的可能性之異常車輛而偵測出來，也就是說，係能夠將若是以在車輛資訊中所包含的行駛速度則有高度的可能性會成為無法在對象區域內行駛，而極為可能是在其他的道路上行駛卻假裝成是在對象區域內行駛的車輛偵測出來。故而，係能夠將對於車輛資訊作了竄改的可能性為高之車輛，作為異常車輛而偵測出來。

又，若依據本發明之第9形態，則異常車輛偵測方法，係具備有：交通狀態值算出步驟，係基於從被搭載於車輛上之車載器所取得的代表該車輛之位置以及行駛速度的車輛資訊，來算出代表在特定之對象時間帶中的特定之對象區域內的交通狀態之交通狀態值；和異常車輛偵測步驟，係基於在前述交通狀態值算出步驟中所算出的前述交通狀態值、以及從各車輛之車載器所取得的前述車輛資訊，來將前述車輛資訊所展現的車輛之行駛狀態作為在前述對象區域內行駛之車輛係有所異常的車輛偵測出 來。

藉由此構成，係能夠基於與在相同的道路上行駛之其他車輛間的相對性之關係，來將存在有車載器所取得之資訊與實際之車輛狀況為有所相異的可能性之異常車輛偵測出來。

又，若依據本發明之第10形態，則程式，係使電腦作為下述手段而起作用：交通狀態值算出手段，係基於從被搭載於車輛上之車載器所取得的代表該車輛之位置以及行駛速度的車輛資訊，來算出代表在特定之對象時間帶中的特定之對象區域內的交通狀態之交通狀態值；和異常車輛偵測手段，係基於前述交通狀態值算出手段所算出的前述交通狀態值、以及從各車輛之車載器所取得的前述車輛資訊，來將前述車輛資訊所展現的車輛之行駛狀態作為在前述對象區域內行駛之車輛係有所異常的車輛偵測出來。

藉由此構成，係能夠基於與在相同的道路上行駛之其他車輛間的相對性之關係，來將存在有車載器所取得之資訊與實際之車輛狀況為有所相異的可能性之異常車輛偵測出來。

若依據本發明，則係能夠將存在有車載器所取得之車輛位置與實際之車輛的位置為有所相異的可能性之車輛偵測出來。

1‧‧‧異常車輛偵測系統

100‧‧‧車載器

200‧‧‧路側裝置

201‧‧‧路側天線

300‧‧‧異常車輛偵測裝置

500‧‧‧儲值卡

11‧‧‧通訊部

12‧‧‧時鐘

13‧‧‧位置資訊取得部

14‧‧‧車輛狀態檢測部

15‧‧‧CPU

16‧‧‧記憶部

17‧‧‧讀寫器

101‧‧‧地圖匹配處理部

102‧‧‧速度資訊算出部

103‧‧‧車輛資訊產生部

104‧‧‧車輛資訊輸出部

105‧‧‧課徵處理部

121‧‧‧地圖資訊

122‧‧‧車輛資訊

123‧‧‧課徵條件資訊

31‧‧‧通訊部

32‧‧‧登記部

33‧‧‧車輛資訊DB

34‧‧‧推測資訊DB

35‧‧‧課徵資訊DB

36‧‧‧CPU

37‧‧‧報告部

301‧‧‧判定部

302‧‧‧交通狀態值算出部

303‧‧‧行駛速度算出部

304‧‧‧異常車輛偵測部

305‧‧‧交通狀態推測部

306‧‧‧學習部

307‧‧‧修正部

[圖1]係為對於本發明之其中一種實施形態的異常車輛偵測系統1之其中一例作展示之概略圖。

[圖2]係為對於在地圖資訊中所包含的一部分之道路作展示之圖。

[圖3]係為對於在圖2所示之道路中而取得的車輛資訊之分布作展示之圖。

[圖4]係為對於在特定時刻中之對象區域內的車輛之分布的其中一例作展示之圖。

[圖5]係為根據車輛400所取得的5個的車輛資訊S11~S15而將車輛400之地圖上的行駛位置和行駛速度作展示之圖。

[圖6]係為對於車載器100之構成例作展示之區塊圖。

[圖7]係為對於異常車輛偵測裝置300之構成例作展示之區塊圖。

[圖8]係為用以對於由車載器100所進行之處理的其中一例作說明之流程圖。

[圖9]係為用以對於由車載器100所進行之全體處理的其中一例作說明之流程圖。

[圖10]係為用以針對異常車輛抽出處理的其中一例作說明之流程圖。

[第1實施形態]

以下，針對本發明之其中一種實施形態的異常車輛偵測系統1之其中一例作展示。圖1，係為對於本發明之其中一種實施形態的異常車輛偵測系統1之其中一例作展示之概略圖。

(全體構成)

如同圖1中所示一般，異常車輛偵測系統1，係具備有車載器100、和路側裝置200、以及異常車輛偵測裝置300。

車載器100，係被搭載在車輛400上，並產生車輛資訊等，而送訊至路側裝置200處。在車輛資訊中，係包含有代表車輛400之位置的資訊、以及代表車輛400之行駛速度的資訊。

另外，雖係省略圖示，但是，路側裝置200，係從通過之複數的車輛400之車載器100而受訊車輛資訊等，並送訊至異常車輛偵測裝置300處。故而，在異常車輛偵測裝置300處，係被送訊有從複數之車載器100而來之車輛資訊。

路側裝置200，係被設置在交叉點等之特定的路邊。路側裝置200，係與被設置在路邊的路側天線201 作連接，並經由路側天線201而與位在通訊區域中之車載器100進行通訊。路側裝置200，係對於可通訊之車載器100，而要求車輛資訊等之送訊，並從車載器100而受訊車輛資訊等。於此，車載器100，係將在與路側裝置200作了通訊的前一次之通訊以後所產生的全部之車輛資訊等，送訊至路側裝置200處。

異常車輛偵測裝置300，係從被設置在各地的路側裝置200而受訊車輛資訊，並基於所受訊的車輛資訊，來將行駛狀態乃身為異常的車輛400偵測出來。在本實施形態中，異常車輛偵測裝置300，係將代表在特定之對象時間帶中的特定之對象區域內之交通狀態的交通狀態值算出。異常車輛偵測裝置300，係基於所算出的交通狀態值，而將車輛資訊所展現的車輛400之行駛狀態作為在對象區域內而行駛之車輛400而言乃為異常的車輛偵測出來。

異常車輛偵測裝置300，係藉由將異常車輛偵測出來，而能夠將藉由某些之方法而對於在車輛資訊中所包含的車輛之位置資訊以及被使用在課徵處理中的車輛之位置資訊等作了竄改以使自身成為好像進行了在一般道路上的行駛並逃避收費道路之課徵金額的支付之違規車輛偵測出來。又，異常車輛偵測裝置300，係能夠將藉由某些之方法而對於在車輛資訊中所包含的車輛之行駛時間作了竄改以使自身成為好像在收費道路之課徵金額被作了減免的時間帶而進行了行駛並逃避課徵金額的支付之違規車輛 偵測出來。另外，在車輛之位置資訊藉由某些之方法而被作了竄改的情況中，係亦包含有像是被登記在車載器100中之地圖資訊並未被更新並導致其將正行駛之道路誤判定為地圖資訊中所包含的道路中之最為接近者的情況。

(關於地圖資訊)

於此，參考圖2，針對用以在車載器100處而取得車輛400之地圖上的位置之地圖資訊作說明。圖2，係為對於在地圖資訊中所包含的一部分之道路作展示之圖。

如圖2中所示一般，在地圖上之道路中，係被分配有節點ID和連結ID。所謂節點ID，係為代表道路上之特定的位置(節點)之辨識資訊。所謂連結ID，係為代表被2個的節點所包夾之道路區域(連結)之辨識資訊。在圖示之道路中，係分別被分配有節點ID=N1~N14、和連結ID=L1~L11。

另外，連結L2~L4之道路，係為收費道路，其以外之道路，係為一般道路。

在本實施形態中，所謂對象區域，係指至少1個的連結，在對象區域中所包含之連結，係預先被決定。另外，對象區域，係亦可為包含有複數之連結(例如連結L2~L4)者。

(關於異常車輛偵測裝置300之處理和交通狀態間的關係)

於此，參考圖3，對於在圖2所示之道路中而取得的車輛資訊之密度作說明。圖3，係為對於在圖2所示之道路中而取得的車輛資訊之分布作展示之圖。

於圖3中，係基於在對象時間帶(例如，○月○日13：00~13：10)中所取得的車輛資訊，而對於在圖2所示之道路上作了行駛的車輛之地圖位置作展示。另外，於圖3中，係包含有在對象時間帶中所取得的同一車輛之複數之地圖位置。亦即是，圖3，係對於將在對象時間帶中所產生了的全部的車輛資訊基於地圖位置來作了並排的狀態作展示。

如同圖示一般，在連結L1、L6~L8、L5處，車輛資訊之密度係為高，在連結L9~L11處，車輛資訊之密度係為低。另外，在連結L2~L4處之車輛資訊的密度，係較連結L1、L6~L8、L5更低，並較連結L9~L11更高。車輛資訊之密度，若是成為連結L2~L4之程度，則根據在道路上行駛之車輛的交通狀態，可以推測到，在道路上行駛的車輛之行駛速度係會受到某種程度的限制。另一方面，車輛資訊之密度，若是成為連結L9~L11之程度，則根據在道路上行駛之車輛的交通狀態，可以推測到，車輛之行駛速度係並不會受到限制。

因此，異常車輛偵測裝置300，係當車輛資訊之密度乃身為臨限值以上的情況時，基於從車載器100所取得的車輛資訊，來求取出在對象時間帶中的對象區域之交通狀態。另一方面，當車輛資訊之密度未滿臨限值的情 況時，異常車輛偵測裝置300，係藉由基於從在對象時間帶中而於對象區域中作了行駛的車輛400而來之車輛資訊來求取出交通狀態的方法以外之方法，來推測出交通狀態。例如，異常車輛偵測裝置300，係求取出基於車輛資訊所被作了取得時的條件來藉由模擬器而進行了模擬之在對象時間帶中的對象區域之交通狀態。又，異常車輛偵測裝置300，係亦可基於在較對象時間帶而更之前的過去所產生之車輛資訊，來求取出平均性之交通狀態。

又，就算是當車輛資訊之密度乃身為臨限值以上的情況時，當在車輛資訊中所包含之車輛400的行駛速度中存在有偏差的情況時，也會有無法基於車輛資訊而再現正確的交通狀態之虞。因此，異常車輛偵測裝置300，當所算出的車輛資訊之密度乃身為臨限值以上的情況時，係基於在車輛資訊中所包含的行駛速度資訊，來算出速度之變異數。當變異數乃身為預先所決定之臨限值以上的情況時，異常車輛偵測裝置300，係對於該對象區域之交通狀態值的算出作推測。另一方面，當變異數為未滿預先所決定之臨限值的情況時，異常車輛偵測裝置300，係基於車輛資訊來算出對象區域之交通狀態值。

在圖3所示之例中，異常車輛偵測裝置300，係基於從車載器100所取得的車輛資訊，來求取出在對象時間帶中的對象區域之連結L1~L8的交通狀態。

另一方面，異常車輛偵測裝置300，係藉由模擬器而推測出在對象時間帶中的對象區域之連結L9~L11的交通 狀態。

在本實施形態中，於代表在對象時間帶中的對象區域內之交通狀態的交通狀態值中，係包含有代表在對象時間帶中而存在於對象區域內的車輛400之行駛速度之分布的資訊。又，於交通狀態值中，係包含有代表對象區域內的車輛400之密度和對象區域內之平均速度的資訊。例如，交通狀態值，係為代表在對象時間帶(例如，○月○日13：00~13：10)中而存在於對象區域(連結L1)處的車輛400之80%為正在以35±10km/h之範圍的速度而行駛等之資訊。

(關於異常車輛)

於此，參考圖4，針對異常車輛之其中一例作說明。圖4，係為對於在特定時刻中之對象區域內的車輛之分布的其中一例作展示之圖。圖4，係與圖3相異，而例如為將在對象時間帶中所包含的一瞬間切出並對於在作了再現的交通狀態中之車輛的分布作展示者。在圖4(a)中，係對於對象區域內的車輛之密度為75%的狀態作展示。在圖4(b)中，係對於對象區域內的車輛之密度為25%的狀態作展示。另外，在圖示之例中，對象區域，係為道路長度為30m的直線道路，車道數係為2。

在圖4(a)所示之例中，係對於9台的車輛正以29~31km/h之速度來行駛的狀態作展示。

在圖4(b)所示之例中，係對於2台的車輛正以 20km/h之速度來行駛，而1台的車輛正以50km/h之速度來行駛的狀態作展示。

對象區域內之車輛的密度，係藉由以下之式(1)的計算式而求取出來。

車輛之密度=(車輛之輛數×車長)/(道路長度×車道數)…式(1)

另外，所謂車長，係為車輛之長邊方向的平均性之長度，而可任意作設定。

若是將圖4(a)之狀態代入式(1)之右邊，則車輛之密度係如同下述一般而被計算出來。

(9輛×5m)/(30m×2)=0.75

若是將圖4(b)之狀態代入式(1)之右邊，則車輛之密度係如同下述一般而被計算出來。

(3輛×5m)/(30m×2)=0.25

如此這般，異常車輛偵測裝置300，係能夠求取出圖4(a)中所示之狀態的車輛之密度係為75%，而圖4(b)中所示之狀態的車輛之密度係為25%。

對象區域內之平均速度，係藉由以下之式 (2)的計算式而求取出來。

對象區域內之平均速度=(對象區域內之車輛的行駛速度之總和)/(車輛之輛數)…式(2)

若是將圖4(a)之狀態代入式(2)之右邊，則對象區域內之平均速度係如同下述一般而被計算出來。

(31+30+31+30+30+30+29+30+29)/(9輛)=30km/h

若是將圖4(b)之狀態代入式(2)之右邊，則對象區域內之平均速度係如同下述一般而被計算出來。

(20+20+50)/(3輛)=30km/h

如此這般，異常車輛偵測裝置300，係能夠求取出圖4(a)、(b)中所示之狀態的對象區域內之平均速度，係均為30km/h。

在圖4(a)中所示一般之車輛之密度為高的狀態下，當混入有以和對象區域內之平均速度(30km/h)差距過大的行駛速度(例如50km/h)而行駛之車輛的情況時，可以推測到，此車輛係並未與對象區域內之交通狀態相對應，亦即是，係有高度的可能性會成為無法以對應於交通狀態之速度來在對象區域內行駛。因此，異常車輛 偵測裝置300，係將在圖4(a)中所示之狀態下而行駛速度為50km/h之車輛，視為車輛之行駛狀態作為在對象區域內而行駛之車輛而言乃為異常者並偵測出來。

另一方面，在圖4(b)中所示一般之車輛之密度為低的狀態下，雖然對象區域內之平均速度同樣係為30km/h，但是，就算是混入有行駛速度為50km/h之車輛，也並不能認定此車輛係並未與對象區域內之交通狀態相對應，亦即是不能認定其有高度的可能性會成為無法以對應於交通狀態之速度來在對象區域內行駛。此係因為，在如同圖4(b)中所示之狀態一般之車輛之密度(25%)為低的情況時，係確保有充分的能夠以較對象區域內之平均速度更快的速度來行駛之空間之故。故而，能夠將以和對象區域內之平均速度差距過大的行駛速度而行駛之車輛判定為異常的狀態，係僅侷限於如同圖(a)中所示之狀態一般的車輛之密度為較特定值更高的情況。

又，就算是在圖4(b)所示之狀態中，當車輛400之行駛速度乃成為在通常的道路上而行駛時之行駛速度之範圍外的情況時、例如當成為200km/h的情況時，異常車輛偵測裝置300，係將行駛速度為200km/h之車輛400，視為車輛之行駛狀態作為在對象區域內而行駛之車輛而言乃為異常者並偵測出來。

進而，異常車輛偵測裝置300，當車輛400之行駛速度的在時間系列中之變化量係成為臨限值以上的情況時、或者是當在變化量中存在有參差的情況時，係將其 作為異常車輛而偵測出來。參考圖5，針對具體例作說明。圖5，係為根據車輛400所取得的5個的車輛資訊S11~S15而將車輛400之地圖上的行駛位置和行駛速度作展示之圖。車輛資訊S11~S15，例如係為在每過一秒鐘所產生的車輛資訊。另外，在圖示之例中，假設車輛資訊S12~S14之地圖位置係被作了竄改。

如同圖示一般，在車輛資訊S11~S15中，係包含有代表行駛速度為31km/h一事之資訊。又，在車輛資訊S11~S15中，係分別包含有代表地圖位置為P11~P15一事之資訊。異常車輛偵測裝置300，係基於地圖位置P11~P15，而根據各地點間之距離與移動時間，來算出各地點間之車輛400的行駛速度。異常車輛偵測裝置300，若是算出P11和P12之間以及P14和P15之間的行駛速度，則假設係分別為70km/h。另一方面，P12和P13之間以及P13和P14之間的行駛速度，假設係分別為31km/h。如此這般，當車輛400之行駛速度的在時間系列中之變化係存在有參差的情況時，係將車輛400作為異常車輛而偵測出來。又，異常車輛偵測裝置300，在此種狀態下，係亦可判定車輛400之行駛速度的在時間系列中之變化量乃身為預先所決定了的臨限值以上，並將車輛400作為異常車輛而偵測出來。之後，異常車輛偵測裝置300，係能夠與在車輛資訊中所包含的行駛速度資訊作比較，並判定P11和P12之間以及P14和P15之間的行駛速度係為異常。於此情況，異常車輛偵測裝置300，係能夠 發現到地圖位置被作了竄改的可能性為高之車輛資訊S12~S14。

(車載器100之構成)

接著，參考圖6，針對車載器100之構成例作說明。圖6，係為對於車載器100之構成例作展示之區塊圖。

車載器100，係具備有通訊部11、和時鐘12、和位置資訊取得部13、和車輛狀態檢測部14、和CPU15、和記憶部16、以及讀寫器17。

通訊部11，例如，係與路側裝置200進行近距離通訊。通訊部11，係並不被限定於此，例如，係亦可經由網際網路來與路側裝置200進行通訊。

時鐘12，係測出現在的日期以及時刻，並將代表現在的日期以及時刻之資訊(以下，稱作現在日期時刻資訊)輸出至CPU15處。

位置資訊取得部13，例如，係使用衛星定位系統，來取得代表車輛400之現在的位置之位置資訊，並將位置資訊輸出至CPU15處。

車輛狀態檢測部14，係身為檢測出車輛400之狀態的變化之檢測部。車輛狀態檢測部14，例如，係包含有檢測出引擎之旋轉數的感測器，並輸出代表車輛400之引擎的旋轉數之資訊。又，車輛狀態檢測部14，係亦可包含有加速度感測器、地磁感測器等，並輸出代表車輛400之前進方向的資訊(以下，稱作方位資訊)。

CPU15，係為對於車載器100作統籌性控制之控制部。CPU15，係具備有地圖匹配處理部101、和速度資訊算出部102、和車輛資訊產生部103、和車輛資訊輸出部104、以及課徵處理部105。

在記憶部16中，係記憶有地圖資訊121、和車輛資訊122、以及課徵條件資訊123。

地圖資訊121，係身為將在地圖上之各地點與緯度經度附加有對應之資訊，並為當在地圖匹配處理中根據緯度經度來特定出地圖上的位置時所被利用的一般性之資訊。

車輛資訊122，係身為藉由車輛資訊產生部103所產生的車輛資訊，並身為會被暫時性地作記憶直到被送訊至路側裝置200處為止之資訊。

課徵條件資訊123，係身為將收費道路等之課徵區域的位置和在課徵區域中之課徵金額相互附加有對應之資訊，並為當在課徵處理中求取出基於車輛400之地圖上的位置所計算出的課徵金額時所被利用的一般性之資訊。

讀寫器17，係對於被儲值有特定之金額的儲值卡500而進行金額資訊之讀寫。讀寫器17，係在由課徵處理部105所進行之課徵處理中，從儲值卡500而讀取代表被作了儲值的金額之資訊，並將代表從所讀取到的金額而將課徵金額作了支付的資訊寫入至儲值卡500中。

地圖匹配處理部101，係參考地圖資訊121，而根據從位置資訊取得部13所輸入的位置資訊，來特定出車輛400之地圖上的位置。地圖匹配處理部101，係將 代表所特定出的車輛400之地圖上的位置(以下，稱作地圖位置)之資訊(以下，稱作地圖位置資訊)，輸出至車輛資訊產生部103處。另外，地圖匹配處理部101，係亦可基於藉由車輛狀態檢測部14所檢測出的方位資訊，來特定出車輛400之地圖上的位置。

速度資訊算出部102，係基於車輛狀態檢測部14之檢測結果，來取得車輛400之行駛速度，並將代表所取得了的車輛400之行駛速度的資訊(以下，稱作行駛速度資訊)輸出至車輛資訊產生部103處。例如，速度資訊算出部102，係基於從在車輛狀態檢測部14中所包含的感測器中之檢測出引擎的旋轉數之感測器而來之輸出，來計算與檢測出的引擎之旋轉數相對應的車輛400之行駛速度。

車輛資訊產生部103，係基於從地圖匹配處理部101所輸入的地圖位置資訊、和從速度資訊算出部102所輸入之行駛速度資訊、以及從時鐘12所輸入之現在日期時刻資訊，來產生代表在車輛資訊之產生時序處的車輛400之地圖位置和行駛速度以及行駛日期時刻的車輛資訊。車輛資訊之產生時序，例如，係被決定為在從產生了前一次的車輛資訊時起而經過特定時間之後或者是行駛特定距離之後的時序處。於前者的情況時，車輛資訊產生部103，係當基於從時鐘12所輸入的資訊而判定已從產生了前一次之車輛資訊起而經過了特定時間的情況時，產生代表在判定時的車輛400之地圖位置和行駛速度以及行駛日 期時刻的車輛資訊。於後者的情況時，車輛資訊產生部103，係當基於從速度資訊算出部102所輸入的資訊而判定車輛400已從產生了前一次之車輛資訊的地圖位置起而行駛了特定之距離的情況時，產生代表在判定時的車輛400之地圖位置和行駛速度以及行駛日期時刻的車輛資訊。車輛資訊產生部103，係將所產生的車輛資訊分別輸出至車輛資訊輸出部104和課徵處理部105處。

另外，車輛資訊產生部103，係產生包含有被分配至車載器100處之固有之辨識資訊的車輛資訊。又，車輛資訊產生部103，係亦可作為地圖位置資訊，而產生將藉由地圖匹配處理部101所得到的地圖位置以連結ID和節點ID來作展示之資訊。

車輛資訊輸出部104，係將藉由車輛資訊產生部103所產生的車輛資訊，經由通訊部11來輸出至路側裝置200處。又，車輛資訊輸出部104，係將代表由課徵處理部105所致之課徵處理的結果之資訊(以下，稱作課徵資訊)，經由通訊部11來輸出至路側裝置200處。

課徵處理部105，係參考課徵條件資訊123，而基於從車輛資訊產生部103所輸入的車輛資訊來實行課徵處理。若是作具體說明，則課徵處理部105，係當車輛400之地圖位置乃身為成為課徵對象之課徵區域內的情況時，計算出對於車輛400所請求的課徵金額。課徵處理部105，係透過讀寫器17，而從被儲值於儲值卡500中的儲值金額減去所計算出的課徵金額。

課徵處理部105，係將代表所實行了的課徵處理之結果的課徵資訊輸出至車輛資訊輸出部104處。課徵處理部105，係基於從時鐘12而來之輸出，而將代表實行了課徵處理的課徵日期時刻之資訊，包含於課徵資訊中。

(異常車輛偵測裝置300之構成)

接著，參考圖7，針對異常車輛偵測裝置300之構成例作說明。圖7，係為對於異常車輛偵測裝置300之構成例作展示之區塊圖。

異常車輛偵測裝置300，係具備有通訊部31、和登記部32、和車輛資訊DB(Data Base)33、和推測資訊DB(Data Base)34、和課徵資訊DB35、和CPU36、以及報告部37。

通訊部31，例如，係透過網際網路來從路側裝置200受訊車輛資訊和課徵資訊。通訊部31，係將所受訊的資訊輸出至登記部32處。又，通訊部31，係亦可將從報告部37所輸入的報告資訊，輸出至外部之報告裝置(未圖示)處。

登記部32，係基於從通訊部31所輸入的車輛資訊，而對於各車載器100之每一者，來將地圖位置和行駛速度以及行駛日期時刻附加對應地來寫入至車輛資訊DB33中。又，登記部32，係基於從通訊部31所輸入的課徵資訊，來針對各車載器100之每一者，而將課徵金額和課徵日期時刻附加對應地來寫入至課徵資訊DB35中。

在車輛資訊DB33中，例如，係記憶有對於用以辨識各車載器100之固有的辨識資訊(以下，稱作車載器ID)而將地圖位置和行駛速度以及行駛日期時刻相互附加了對應之資訊。

在推測資訊DB34中，係記憶有用以推測交通狀態之資訊。在推測資訊DB34中，例如，係記憶有用以因應於條件來模擬交通狀態之資訊、用以基於過去之車輛資訊來求取出平均性的交通狀態之資訊等。

在課徵資訊DB35中，例如，係記憶有對於車載器ID而將課徵金額和課徵日期時刻相互附加了對應之資訊。

CPU36，係具備有判定部301、和交通狀態值算出部302、和行駛速度算出部303、和異常車輛偵測部304、和交通狀態推測部305、和學習部306、以及修正部307。

判定部301，係對於要作為指示交通狀態之算出的對象而選擇交通狀態值算出部302或交通狀態推測部305之何者一事進行判定。判定部301，係基於儲存在車輛資訊DB33中之車輛資訊，來算出對象區域內之車輛資訊的密度，並判定所算出的車輛資訊之密度是否身為預先所決定之臨限值以上。判定部301，例如，係依據以下之式(3)的計算式，來算出車輛資訊之密度。

車輛資訊之密度=(在對象時間帶中之對象區域內的車輛資訊之總和)/(道路長度×車道數量)…式(3)

另外，所謂在對象時間帶中之對象區域內的車輛資訊之總和，係指在車輛資訊中所包含的行駛時刻為被包含於對象時間帶中並且在車輛資訊中所包含的地圖位置為被包含於對象區域內的車輛資訊之數量。

當所算出之車輛資訊之密度為未滿臨限值的情況時，判定部301，係對於交通狀態推測部305而指示其進行交通狀態之算出。另一方面，當所算出的車輛資訊之密度乃身為臨限值以上的情況時，判定部301，係基於在車輛資訊中所包含的行駛速度資訊，來算出速度之變異數。當變異數乃身為預先所決定了的臨限值以上的情況時，判定部301，係對於交通狀態推測部305而指示其進行該對象區域之交通狀態之算出。另一方面，當變異數為未滿預先所決定了的臨限值情況時，判定部301，係對於交通狀態值算出部302而指示其進行該對象區域之交通狀態之算出。

另外，判定部301，係可於每特定時間間隔處而實行判定處理，亦可藉由透過未圖示之操作部來讓使用者對於判定處理之開始下指示，來實行之。

交通狀態值算出部302，當藉由判定部301而被指示了交通狀態值之算出的情況時。係基於在車輛資訊DB33中所儲存之車輛資訊，來將代表在特定之對象時間 帶中的特定之對象區域內之交通狀態的交通狀態值算出。交通狀態值算出部302，係作為交通狀態值，而將車輛資訊等所展現的資訊代入至式(1)中，並算出對象區域內之車輛的密度。又，交通狀態值算出部302，係作為交通狀態值，而將車輛資訊等所展現的資訊代入至式(2)中，並算出對象區域內之平均速度。又，交通狀態值算出部302，係亦能夠以對象區域內之平均速度作為基準，並僅將被包含在該平均速度之前後之特定範圍內的行駛速度之車輛抽出，而算出對象區域內之車輛的密度。

另外，藉由交通狀態值算出部302所算出的對象區域內之速度，係並不被限定於對象區域內之車輛之行駛速度的平均值，只要是身為與對象區域內之車輛的流動相對應之速度即可。例如，交通狀態值算出部302，係亦可基於以在對象區域內所預先決定了的法定速度作為基準之變異數，來求取出與對象區域內之車輛的流動相對應之速度。又，交通狀態值算出部302，係亦可基於從同一之車載器100而在相異之時序處所產生的車輛資訊，來將行駛速度產生有急遽變化的車載器100所取得之車輛資訊，從在算出對象區域內之速度時所使用的對象中而排除。藉由此，由於係成為並未包含有速度出現暫時性之變化的車輛400之車輛資訊，因此，係能夠求取出更為正確之交通狀態值。

行駛速度算出部303，係基於儲存在車輛資訊DB33中之車輛資訊，來基於車輛資訊所展示的同一車輛 之位置，而算出該車輛之在二點間的行駛速度。行駛速度算出部303，係如同參考圖5所作了說明一般地，來算出行駛速度。

異常車輛偵測部304，係基於交通狀態值算出部302或交通狀態推測部305所算出的交通狀態值，而將車輛資訊所展現的車輛400之行駛狀態作為在對象區域內而行駛之車輛而言乃為異常的車輛偵測出來。異常車輛偵測部304，係如同參考圖6、7所作了說明一般地，來算出行駛速度。

交通狀態推測部305，當藉由判定部301而被指示了交通狀態值之算出的情況時。係基於在推測資訊DB34中所儲存之推測資訊，來對於代表在特定之對象時間帶中的特定之對象區域內之交通狀態的交通狀態值進行推測。交通狀態推測部305，係亦可構成為基於過去之車輛資訊，來求取出在特定之對象時間帶中的特定之對象區域內之交通狀態的平均值，並作為交通狀態值。又，交通狀態推測部305，係亦可構成為使用模擬器，來基於現在的條件而對於在對象區域中行駛之交通狀態作模擬，而求取出代表在特定之對象時間帶中的特定之對象區域內之交通狀態的交通狀態值。

學習部306，係因應於由異常車輛偵測部304所得到之處理結果，來使推測資訊DB34作學習。若是作具體性說明，則當檢測出了異常車輛的情況時，學習部306，係將與所檢測出的異常車輛相對應之車輛資訊除 去，並基於車輛資訊DB33來使推測資訊DB34之推測資訊作學習。當並未檢測出異常車輛的情況時，學習部306，係基於車輛資訊DB33來使推測資訊DB34之推測資訊作學習。

修正部307，係產生用以針對關於異常車輛偵測部304所偵測出的異常車輛而對於課徵狀況進行修正之資訊。例如，修正部307，係產生用以對於在課徵資訊DB35中所記憶的課徵資訊作修正之資訊。又，係並不被限定於此，修正部307，係亦可構成為產生用以對於被設置在外部之對課徵處理進行管理的伺服器之課徵資訊進行修正之資訊，並透過通訊部31來對於該伺服器進行送訊。

又，當藉由異常車輛偵測裝置300，而從異常車輛中發現到對於地圖位置作了竄改的可能性為高之車輛的情況時，修正部307，係求取出對於地圖位置作了竄改的可能性為高之車輛的實際所行駛之可能性為高的地圖位置。例如，在圖2所示一般之道路中，在從車輛400所取得的車輛資訊中，雖係包含有代表其係通過了連結L6~L8一事之地圖位置資訊，但是，假設係針對連結L6~L8之行駛狀態而判定其為異常，並作為異常車輛而偵測出來。於此情況，修正部307，係判定除了連結L6以外是否存在有分歧路徑。在圖示之例中，由於從連結L1起係分歧出連結L2~L4，因此，修正部307，係判定除了連結L6以外係存在有分歧路徑，並基於連結L2~L4之交通狀 態值，來判定車輛400是否與連結L2~L4之交通狀態相對應。當判定車輛400為與連結L2~L4之交通狀態相對應的情況時，係作為車輛400所實際行駛了的可能性為高之地圖位置，而取得與連結L2~L4相對應之資訊。根據此，由於車輛400實際上係在身為收費道路的連結L2~L4上而作了行駛的可能性為高，因此，修正部307，係將代表有必要對於車輛400實行課徵處理一事的資訊寫入至課徵資訊DB35中。另外，修正部307，係亦能夠從報告部37來對於成為了有必要實行課徵處理一事進行報告。

報告部37，係當藉由異常車輛偵測部304而偵測出了異常車輛的情況時，對於所偵測出之車輛乃身為異常車輛一事進行報告。報告部37，係可為將報告資訊作輸出之顯示器或揚聲器等，亦可透過通訊部31，來將報告資訊輸出至車載器100或外部之報告裝置處。

(由車載器所進行之處理的其中一例)

接著，參考圖8，針對由車載器100所進行的處理之其中一例作說明。圖8，係為用以對於由車載器100所進行之處理的其中一例作說明之流程圖。首先，藉由使車輛400之電源成為ON，車載器100之電源亦成為ON。

(步驟ST101)

若是車載器100之電源成為ON，則車輛資訊產生部103，係判定是否到達了車輛資訊之產生時序。例如，車 輛資訊產生部103，係判定是否從產生了前一次的車輛資訊之時間起而經過了特定之時間或者是行駛了特定之距離。

(步驟ST102)

當判定係到達了車輛資訊之產生時序的情況時(步驟ST101：YES)，車輛資訊產生部103，係對於地圖匹配處理部101，而指示其取得由地圖匹配處理所致的地圖位置。地圖匹配處理部101，係依據車輛資訊產生部103之指示，而例如基於位置資訊取得部13所輸出之資訊，來取得現在的車輛400之地圖上的位置，並將地圖位置資訊輸出至車輛資訊產生部103處。

(步驟ST103)

又，車輛資訊產生部103，係對於速度資訊算出部102，而指示其取得行駛速度。速度資訊算出部102，係依據車輛資訊產生部103之指示，而基於車輛狀態檢測部14所輸出的引擎之旋轉數，來取得現在的車輛400之行駛速度，並將行駛速度資訊輸出至車輛資訊產生部103處。

(步驟ST104)

車輛資訊產生部103，係基於從地圖匹配處理部101所輸入的地圖位置資訊、和從速度資訊算出部102所輸入 之行駛速度資訊，來產生車輛資訊。

車輛資訊產生部103，係將所產生的車輛資訊輸出至車輛資訊輸出部104和課徵處理部105處。

(步驟ST105)

課徵處理部105，若是從車輛資訊產生部103而被輸入車輛資訊，則係參考課徵條件資訊123，而基於所輸入的車輛資訊，來判定車輛400之地圖位置是否位在成為課徵對象之課徵區域內。

(步驟ST106)

當判定車輛400之地圖位置乃位在課徵區域內的情況時(步驟ST105：YES)，課徵處理部105，係基於從車輛資訊產生部103所輸入的車輛資訊，來計算出對於車輛400所請求的課徵金額，並透過讀寫器17，來從被儲存在儲值卡500中之儲值金額而減去該課徵金額。課徵處理部105，係將代表所實行了的課徵處理之結果的課徵資訊，輸出至車輛資訊輸出部104處，並且寫入至課徵條件資訊123中。

(步驟ST107)

接著，車輛資訊輸出部104，係判定是否到達了輸出車輛資訊之輸出時序。

(步驟ST108)

當判定為係到達了車輛資訊之輸出時序處的情況時(步驟ST107：YES)，車輛資訊輸出部104，係將從車輛資訊產生部103所輸入的車輛資訊、和從記憶部16所讀出的車輛資訊122，經由通訊部111來輸出至預先所指定了的外部裝置處。

(步驟ST109)

另一方面，當並非判定為係到達了車輛資訊之輸出時序處的情況時(步驟ST107：NO)，車輛資訊輸出部104，係將從車輛資訊產生部103所輸入的車輛資訊，寫入至記憶部16的車輛資訊122中。

(異常車輛偵測裝置300之全體處理的其中一例)

接著，參考圖9，針對由異常車輛偵測裝置300所進行的全體處理之其中一例作說明。圖9，係為用以對於由異常車輛偵測裝置300所進行之全體處理的其中一例作說明之流程圖。另外，異常車輛偵測裝置300，係依序指定對象時間帶和對象區域，並對於在各對象時間帶中之各對象區域的每一者，而實行以下之處理。

(步驟ST201)

判定部301，係當被指定了對象時間帶和對象區域的情況時，判定是否對於交通狀態進行推測。換言之，判定 部301，係對於要作為指示交通狀態值之算出的對象而選擇交通狀態值算出部302或交通狀態推測部305之何者一事進行判定。在本實施形態中，判定部301，係將與所指定了的對象時間帶和對象區域相對應之車輛資訊從車輛資訊DB33而讀出，並算出在所指定了的對象時間帶之對象區域中的車輛資訊之密度。例如，假設係作為對象區域而指定了連結LX，並作為對象時間帶而指定了○月○日之13：00~13：10。又，判定部301，係基於在車輛資訊中所包含的行駛速度資訊，來算出行駛速度之變異數。

(步驟ST202)

當連結LX之車輛資訊之密度為臨限值以上並且變異數為未滿臨限值的情況時，判定部301，係判定並不需要進行交通狀態之推測(步驟ST201：NO)。

於此情況，判定部301，係對於交通狀態值算出部302而指示其進行對象區域之交通狀態值之算出。之後，交通狀態值算出部302，係基於在車輛資訊DB33中所儲存之車輛資訊中的展現有在對象時間帶(○月○日之13：00~13：10)中而存在於對象區域LX內一事的車輛資訊，來再現在對象區域內之車輛的交通狀態，並將代表在特定之對象時間帶中的特定之對象區域內之交通狀態的交通狀態值算出。另外，所謂再現交通狀態，例如，係指在對象時間帶中之各時刻處，而求取出存在於對象區域中的車輛400之數量、位置關係、平均速度、車輛400之密 度等。

(步驟ST203)

另一方面，當連結LX之車輛資訊之密度為未滿臨限值的情況時、或者是當連結LX之車輛資訊之密度為臨限值以上並且變異數亦為臨限值以上的情況時，判定部301，係判定需要進行交通狀態之推測(步驟ST201：YES)。於此情況，判定部301，係對於交通狀態推測部305而指示其進行對象區域之交通狀態值之算出。之後，交通狀態推測部305，係基於在推測資訊DB34中所儲存之推測資訊，來對於代表在特定之對象時間帶中所被推測的對象區域內之車輛狀況(例如，代表行駛中之車輛的地圖位置和行駛速度之資訊)進行推測，並求取出推測結果。

(步驟ST204)

之後，交通狀態推測部305，係基於在步驟ST203中所求取出的推測結果，來再現在對象區域內之車輛的交通狀態，並算出代表在特定之對象時間帶中的特定之對象區域內之交通狀態的交通狀態值。

(步驟ST205)

接著，異常車輛偵測部304，係基於藉由交通狀態值算出部302或交通狀態推測部305所算出的交通狀態值， 而實行用以將車輛資訊所展現的車輛之行駛狀態作為在對象區域內而行駛之車輛而言乃為異常的車輛偵測出來之異常車輛偵測處理。另外，針對此處理內容之詳細內容，係於後參考圖10而作敘述。

(步驟ST206)

異常車輛偵測部304，係判定在步驟ST205之處理中是否偵測出了異常車輛。

(步驟ST207)

當判定係偵測出了異常車輛的情況時(步驟ST206：YES)，異常車輛偵測部304，係使報告部37對於偵測出了異常車輛一事作報告。

(步驟ST208)

之後，學習部306，係因應於由異常車輛偵測部304所得到之處理結果，來使推測資訊DB34作學習。若是作具體性說明，則當在步驟ST207中而檢測出了異常車輛的情況時，學習部306，係將與所檢測出的異常車輛相對應之車輛資訊除去，並基於車輛資訊DB33來使推測資訊DB34之推測資訊作學習。當在步驟ST207中並未檢測出異常車輛的情況時，學習部306，係基於車輛資訊DB33來使推測資訊DB34之推測資訊作學習。

(步驟ST209)

異常車輛偵測部304，係判定是否針對所有的對象區域而均結束了異常車輛偵測處理。當判定尚未針對所有的對象區域而均結束了異常車輛偵測處理的情況時(步驟ST209：NO)，異常車輛偵測部304，係回到步驟ST201，並反覆進行處理。另一方面，當判定係針對所有的對象區域而均結束了異常車輛偵測處理的情況時(步驟ST209：YES)，異常車輛偵測部304，係結束處理。

(異常車輛偵測處理之其中一例)

接著，參考圖10，針對異常車輛偵測處理之其中一例作說明。圖10，係為用以針對異常車輛抽出處理的其中一例作說明之流程圖。另外，圖10中所示之處理，係相當於圖9中所示之步驟ST205之處理。

(步驟ST301)

異常車輛偵測部304，係作為從交通狀態值算出部302或交通狀態推測部305而來之交通狀態值，而取得每一對象區域之平均速度。異常車輛偵測部304，係可取得藉由交通狀態值算出部302或交通狀態推測部305所算出的每一對象區域之平均速度，亦可基於從交通狀態值算出部302或交通狀態推測部305而來之交通狀態值，而以自身來算出每一對象區域之平均速度。

(步驟ST302)

接著，異常車輛偵測部304，係基於從交通狀態值算出部302或交通狀態推測部305而來之交通狀態值，而取得每一對象區域之車輛的密度。異常車輛偵測部304，係可取得藉由交通狀態值算出部302或交通狀態推測部305所算出的每一對象區域之車輛之密度，亦可基於從交通狀態值算出部302或交通狀態推測部305而來之交通狀態值，而以自身來算出每一對象區域之車輛之密度。

(步驟ST303)

異常車輛偵測部304，係判定在步驟ST302中所算出的車輛之密度是否為預先所決定了的臨限值以上。

(步驟ST304)

當判定車輛之密度係為臨限值以上的情況時(步驟ST303：YES)，異常車輛偵測部304，係因應於車輛之密度而設定預先作了決定的容許範圍。例如，可以推測到，當車輛之密度為高的情況時，車輛彼此間之行駛速度之差係為小，當車輛之密度為低的情況時，車輛彼此間之行駛速度之差係為大。因此，假設係決定為當車輛之密度為90%以上的情況時之容許範圍為±5km/h，當車輛之密度為80%以上未滿90%的情況時之容許範圍為±7km/h，……，當車輛之密度為50以上未滿60%的情況時之容許範圍為±12km/h。雖並未圖示，但是，代表因應於此些之密度 所決定了的容許範圍之資訊，係被記憶在異常車輛偵測部304所內藏的記憶部中。

(步驟ST305)

接著，異常車輛偵測部304，係基於儲存在車輛資訊DB33中之車輛資訊中之展現有車輛400當在對象時間帶中係存在於對象區域中一事的車輛資訊，來針對各車輛之每一者，而判定在其之車輛資訊中所包含的行駛速度是否與在步驟ST301中所算出的對象區域內之平均速度間有所乖離。若是作具體性說明，則異常車輛偵測部304，係判定在車輛資訊中所包含之行駛速度，是否被包含於以對象區域內之平均速度作為基準的容許範圍內。例如，異常車輛偵測部304，當對象區域內之平均速度的數字為被包含於容許範圍內的情況時，係判定在車輛資訊中所包含之行駛速度為被包含於以對象區域內之平均速度作為基準的容許範圍內。又，係並不被限定於此，異常車輛偵測部304，係亦可構成為當在車輛資訊中所包含之行駛速度的數字之比例為被包含於容許範圍內的情況時，判定在車輛資訊中所包含之行駛速度為被包含於以對象區域內之平均速度作為基準的容許範圍內。

(步驟ST306)

當判定為在車輛資訊中所包含之行駛速度為與對象區域內之平均速度有所乖離的情況時(步驟ST305： YES)，異常車輛偵測部304，係將在車輛資訊中所包含之行駛速度並未被包含於以對象區域內之平均速度作為基準的容許範圍內之車輛，作為異常車輛而偵測出來。

(步驟ST307)

接著，異常車輛偵測部304，係基於儲存在車輛資訊DB33中之車輛資訊中之展現有車輛400當在對象時間帶中係存在於對象區域中一事的車輛資訊，來判定是否針對所有的車輛而均實行了異常車輛偵測處理。當並非判定為係針對所有的車輛而均實行了異常行駛偵測處理的情況時(步驟ST307：NO)，異常車輛偵測部304，係回到步驟ST304，並反覆進行處理。另一方面，當判定係針對所有的車輛而均實行了異常行駛偵測處理的情況時(步驟ST307：YES)，異常車輛偵測部304，係結束處理。

(步驟ST308)

在步驟ST303之判定中，當被判定為車輛之密度為未滿臨限值的情況時(步驟ST303：NO)，異常車輛偵測部304，係基於儲存在車輛資訊DB33中之車輛資訊中之展現有車輛400當在對象時間帶中係存在於對象區域中一事的車輛資訊，而算出在車輛資訊中所包含的地圖位置所展現的車輛400之至少二點間的行駛速度。例如，異常車輛偵測部304，係基於在相異之時序處而從同一之車載器100所取得的車輛資訊S1、S2，而依據以下之式(4)， 來算出在產生了車輛資訊S1的時刻T1處之地圖位置P1、和在產生了下一個車輛資訊S2的時刻T2處之地圖位置P2，此兩點間的行駛速度。

行駛速度=(P1和P2間之距離)/(時刻T2-時刻T1)…式(4)

(步驟ST309)

異常車輛偵測部304，係判定在步驟ST308中所算出的車輛400之行駛速度自身是否有所異常。例如，在一般道路上而以200km/h行駛之車輛，係為異常。異常車輛偵測部304，係當在步驟ST308中所算出的車輛400之行駛速度係身為預先所決定了的異常速度以上的情況時，判定行駛速度自身係為異常(步驟ST309：YES)，並前進至步驟ST311。

(步驟ST310)

當在步驟ST308中所算出的車輛400之行駛速度係未滿預先所決定了的異常速度的情況時(步驟ST309：NO)，異常車輛偵測部304，係判定在步驟ST308中所算出的車輛400之行駛速度的變化是否為異常。例如，當在數秒後的行駛速度有急遽的變化或者是當反覆出現有急遽的變化的情況時，如此這般而行駛的車輛係為異常。異常車輛偵測部304，當在步驟ST308中所算出的車輛400 之行駛速度的時間系列之變化中，係於變化中存在有參差的情況時，或者是當在步驟ST308中所算出的車輛400之行駛速度的時間系列之變化中，其變化量係為預先所決定了的臨限值以上的情況時，係判定行駛速度之時間系列之變化係為異常(步驟ST310：YES)，並前進至步驟ST311處。

(步驟ST311)

當在步驟ST309或者是步驟ST310中而被判定係身為異常的情況時(步驟ST309：YES、步驟ST310：YES)，異常車輛偵測部304，係將被判定為異常之車輛作為異常車輛而偵測出來。

(步驟ST312)

接著，異常車輛偵測部304，係基於儲存在車輛資訊DB33中之車輛資訊中之展現有車輛400當在對象時間帶中係存在於對象區域中一事的車輛資訊，來判定是否針對所有的車輛而均實行了異常車輛偵測處理。當並非判定為係針對所有的車輛而均實行了異常行駛偵測處理的情況時(步驟ST312：NO)，異常車輛偵測部304，係回到步驟ST308，並反覆進行處理。另一方面，當判定係針對所有的車輛而均實行了異常行駛偵測處理的情況時(步驟ST312：YES)，異常車輛偵測部304，係結束處理。

(其他、各構成之置換或變更)

除此之外，在不脫離本發明之要旨的範圍內，係可適宜將上述之實施形態中的構成要素置換為周知之構成要素。另外，本發明之技術範圍，係並不被限定於上述之實施形態，在不脫離本發明之要旨的範圍內，係能夠施加各種之變更。

例如，異常車輛偵測裝置300之異常車輛偵測部304，雖係針對基於交通狀態值來偵測出異常車輛的情況來作了說明，但是，係並不被限定於此。例如，異常車輛偵測部304，係亦可為基於從車輛資訊DB33所讀出的在對象時間帶中的對象區域之車輛資訊，來判定是否存在有異常車輛者。如同上述一般，異常車輛偵測部304，係將行駛速度為200km/h之車輛，視為車輛之行駛狀態作為在對象區域內而行駛之車輛而言乃為異常者並偵測出來。又，異常車輛偵測部304，當車輛400之行駛速度的在時間系列中之變化量係成為臨限值以上的情況時、或者是當在變化量中存在有參差的情況時，係將其作為異常車輛而偵測出來。

課徵處理部105，係並不被限定於對於儲值卡500而進行課徵金額之支付處理者，亦可為藉由信用卡等來實行課徵金額之支付處理者。

車載器100，係亦可被與發送地圖資訊或課徵條件資訊等的中心伺服器(未圖示)作連接。藉由此，車載器100，係可基於最新之地圖資訊來特定出車輛400之 地圖位置，並將其包含在車輛資訊中。又，車載器100，係可基於最新之課徵條件資訊來實行課徵處理。藉由此，係能夠將課徵系統之信賴性提高。

車載器100，係並不被限定於將藉由地圖匹配處理部101所得到的地圖位置包含於車輛資訊中，而亦可構成為將藉由位置資訊取得部13所取得的資訊直接包含於車輛資訊中者。

交通狀態值算出部302以及異常車輛偵測部304，係亦可構成為將正身為停車狀態的車輛去除。於此情況，車載器100，係將代表車輛400之引擎(點火裝置)是否成為OFF一事的資訊包含於車輛資訊中，並送訊至異常車輛偵測裝置300處。

交通狀態值算出部302以及異常車輛偵測部304，係將引擎成為OFF的車輛資訊去除，並實行特定之處理。

課徵處理，雖係針對使車載器100來實行的例子而作了說明，但是，課徵處理，係亦可藉由外部伺服器來實行。

判定部301，在判定是否對於交通狀態進行推測時，係並不被限定於基於車輛資訊之密度和行駛速度之變異數來進行判定之例。例如，判定部301，係亦可構成為：當車輛資訊之密度為臨限值以上的情況時，對於交通狀態值算出部302而指示交通狀態值之算出，並當車輛資訊之密度為未滿臨限值的情況時，對於交通狀態推測部305而指示其進行交通狀態值之算出。

(作用與效果)

如同上述一般，本發明之異常車輛偵測裝置300，係具備有：異常車輛偵測部304，係基於被搭載於車輛上之車載器的代表位置以及行駛速度的車輛資訊，來偵測出車輛資訊所展現的車輛之行駛狀態作為在對象區域內行駛之車輛而為有所異常的車輛。

藉由此構成，異常車輛偵測裝置300，係能夠將存在有車載器所取得之資訊與實際之車輛狀況為有所相異的可能性之異常車輛偵測出來。藉由此，係能夠將藉由某些之方法而對於車載器所取得的車輛資訊作了竄改以使自身雖然在收費道路上行駛但是卻能夠免除通行金額的支付之違規通行車輛偵測出來，而能夠提昇課徵系統之信賴性。又，係能夠防止基於與實際之行駛資訊相異的狀況而產生代表塞車或擁擠狀況的交通資訊。

又，本實施形態之異常車輛偵測裝置300，係具備有基於被搭載於車輛上的車載器之代表位置以及行駛速度的車輛資訊，來將代表在特定之對象時間帶中的特定之對象區域內之交通狀態的交通狀態值算出之交通狀態值算出部302。

又，本實施形態之異常車輛偵測裝置300，當對象區域內之速度和實際之車輛資訊所展現的行駛速度之間之偏差量為超過特定之容許範圍的情況時，係將其作為異常車輛而偵測出來。

藉由此構成，異常車輛偵測裝置300，係能夠基於交通狀態而將異常車輛偵測出來。藉由此，就算是當車輛之行駛速度自身或行駛速度之變化並非為異常的情況時，亦能夠基於與在相同的道路上行駛之其他車輛間的相對性之關係，來進行各車輛400之異常性的判定。故而，係能夠將並未與對象區域內之交通狀態相對應、亦即是在對象區域內係有高度的可能性會成為無法以對應於交通狀態之速度來行駛的車輛，作為異常車輛而偵測出來，而能夠將對於車輛資訊進行竄改並使自身成為如同在對象區域中進行行駛一般的車輛偵測出來。

又，本實施形態之異常車輛偵測裝置300，當由交通狀態值所展現的對象區域內之車輛之密度為較臨限值更高，並且由交通狀態值所展示的對象區域內之速度和實際之車輛資訊所展現的行駛速度之間之偏差量為超過特定之容許範圍的情況時，係將其作為異常車輛而偵測出來。

藉由此構成，係基於在當於對象區域中行駛的車輛之密度為較臨限值更高的狀態下之交通狀態，來檢測出異常車輛。在車輛之密度為高的交通狀態下，係能夠取得多數之從車載器所取得的車輛資訊。因此，係能夠根據複數之車輛資訊來算出代表平均性之交通狀態的交通狀態值。又，在車輛之密度為高之交通狀態下，可以想見，與其他車輛間之間隔係為狹窄，而並未確保有能夠以較對象區域內之平均速度更快的速度來行駛之空間。因此，能夠在對 象區域中所行駛之速度，係依存於交通狀態，而接近於代表對象區域內之交通狀態的速度。如此這般，由於係能夠基於在當於對象區域中行駛的車輛之行駛速度為被作了某種程度的限制之狀態下的交通狀態值，來檢測出異常車輛，因此係能夠使異常車輛之檢測精確度提昇。

又，本實施形態之異常車輛偵測裝置300，係更進而具備有：行駛速度算出部303，係基於在相異之時機而從同一之車載器100所取得的車輛資訊所代表之車輛400的至少2個點之位置資訊，而算出車輛400之行駛速度。

藉由此構成，係能夠基於在車輛資訊中所包含的車輛之位置，來根據車輛之位置而算出車輛之行駛速度。當在車輛資訊中所包含之車輛的位置被作了竄改的情況時，可以想見，根據車輛之位置所算出的車輛之行駛速度，係會與實際之行駛速度有所乖離。故而，係能夠將在車輛資訊中所包含之車輛的位置被作了竄改的可能性為高之車輛，作為異常車輛而偵測出來。

又，本實施形態之異常車輛偵測裝置300，係更進而具備有：交通狀態推測部305，係當在特定之對象時間帶中的特定之對象區域內之車輛資訊之密度為未滿臨限值的情況時，對於在特定之對象時間中的特定之對象區域的交通狀態進行推測。

藉由此構成，交通狀態推測部305，當在特定之對象時間帶中的特定之對象區域內之車輛資訊為少的情況時， 係對於在特定之對象時間中的特定之對象區域的交通狀態進行推測。於此，當車輛資訊之密度為低的情況時，由於係僅能夠取得少量的車輛資訊，因此，係會有成為基於偏頗的車輛資訊來對於交通狀態進行評價或者是根據偶然成為特殊之狀態的車輛之狀態來對於交通狀態進行評價之虞。然而，當車輛資訊之密度為較臨限值更低的情況時，藉由並非根據在該對象時間帶中所取得的車輛資訊來求取出交通狀態值，而是對於交通狀態進行推測，並基於此推測出的交通狀態來算出交通狀態值，就算是車輛資訊之密度為低的對象區域，也能夠基於平均性之交通狀態來偵測出異常車輛。

又，本實施形態之異常車輛偵測裝置300，係更進而具備有：報告部37，係報告異常車輛。

藉由此構成，係能夠將關於異常車輛之資訊，對於針對收費道路之費用支付作管理的管理者、基於車輛資訊來對於交通狀況作監視的監視者、或者是被判定為異常車輛之車輛的駕駛，而進行報告。

又，本實施形態之異常車輛偵測裝置300，係更進而具備有：修正部307，係產生用以針對關於異常車輛偵測部304判定為異常之車輛的課徵狀況進行修正之資訊。

藉由此構成，係藉由修正部而產生用以對於應修正之課徵狀況進行修正之資訊，而成為容易進行用以對於課徵狀況進行修正之處理。

又，本實施形態之異常車輛偵測裝置300，當算出交通狀態值的情況時，係使用在車輛資訊中所包含之地圖位置。

藉由此構成，相較於作為車輛之位置資訊而使用展示緯度經度之資訊的情況，係能夠將交通狀態之再現精確度提昇。

另外，係亦可將用以實現本發明中之車載器100和異常車輛偵測裝置300之功能的程式，記錄在電腦可讀取之記錄媒體中，並將被記錄在此記錄媒體中之程式讀入至電腦系統中且實行，藉由此來進行工程。另外，於此之所謂「電腦系統」，係指包含OS和周邊機器等之硬體者。又，「電腦系統」，係指亦包含有具備網頁提供環境(或者是顯示環境)的WWW系統者。又，所謂「電腦可讀取之記錄媒體」，係指軟碟、光磁碟、ROM、CD-ROM等之可攜式媒體，內藏於電腦系統中之硬碟等的記憶裝置。進而，所謂「電腦可讀取之記錄媒體」，係亦包含有當經由網際網路等之網路或者是電話線路等之通訊線路來送訊程式的情況時之像是成為伺服器或客戶端的電腦系統內部的揮發性記憶體(RAM)一般之以一定時間而將程式作保持者。

又，上述程式，係亦可從將此程式儲存於記憶裝置等之中的電腦程式，來經由傳輸媒體或者是傳輸媒體中之傳播波而傳輸至其他的電腦系統中。於此，所謂傳輸程式之「傳輸媒體」，係指如同網際網路等之網路(通 訊網)或者是電話線路等之通訊線路(通訊線)一般地而具有傳輸資訊之功能的媒體。又，上述程式，係亦可為用以實現前述之功能的一部分者。進而，亦可為將前述之功能藉由與已被記錄在電腦系統中之程式間的組合來實現者，也就是亦可為所謂的差分檔案(差分程式)。

[產業上之利用可能性]

若依據上述之裝置、方法及程式，則係能夠將存在有車載器所取得之車輛位置與實際之車輛的位置為有所相異的可能性之車輛偵測出來。

31‧‧‧通訊部

32‧‧‧登記部

33‧‧‧車輛資訊DB

34‧‧‧推測資訊DB

35‧‧‧課徵資訊DB

36‧‧‧CPU

37‧‧‧報告部

300‧‧‧異常車輛偵測裝置

301‧‧‧判定部

302‧‧‧交通狀態值算出部

303‧‧‧行駛速度算出部

304‧‧‧異常車輛偵測部

305‧‧‧交通狀態推測部

306‧‧‧學習部

307‧‧‧修正部

Claims (9)

1. 一種異常車輛偵測裝置，其特徵為，係具備有：交通狀態值算出部，係基於從被搭載於車輛上之車載器所取得的代表該車輛之位置以及行駛速度的車輛資訊，來算出代表在特定之對象時間帶中的特定之對象區域內的交通狀態之交通狀態值；和異常車輛偵測部，係基於前述交通狀態值算出部所算出的前述交通狀態值、以及從各車輛之車載器所取得的前述車輛資訊，來將前述車輛資訊所展現的車輛之行駛狀態作為在前述對象區域內行駛之車輛係有所異常的車輛偵測出來，前述異常車輛偵測部，係作為前述交通狀態值算出部所算出的前述交通狀態值，而取得前述對象區域內之速度、和前述對象區域內之車輛的密度，當前述對象區域內之車輛的密度為較臨限值更高，並且前述對象區域內之速度和前述車輛資訊所展現的車輛之行駛速度之間之偏差量為超過特定之容許範圍的情況時，判定該車輛之行駛狀態係為異常。
2. 如申請專利範圍第1項所記載之異常車輛偵測裝置，其中，係更進而具備有：行駛速度算出部，係基於在相異之時機而從同一之車載器所取得的前述車輛資訊所代表之車輛的至少2個點之位置資訊，而算出該車輛之行駛速度，前述異常車輛偵測部，係基於前述行駛速度算出部所 算出的行駛速度，來判定前述車輛資訊所展現的車輛之行駛狀態作為在前述對象區域內行駛之車輛是否有所異常。
3. 如申請專利範圍第1項所記載之異常車輛偵測裝置，其中，係更進而具備有：報告部，係報告前述異常車輛偵測部判定為異常之車輛。
4. 如申請專利範圍第1項所記載之異常車輛偵測裝置，其中，係更進而具備有：修正部，係產生用以針對關於前述異常車輛偵測部判定為異常之車輛的課徵狀況進行修正之資訊。
5. 一種異常車輛偵測裝置，其特徵為，係具備有：交通狀態值算出部，係基於從被搭載於車輛上之車載器所取得的代表該車輛之位置以及行駛速度的車輛資訊，來算出代表在特定之對象時間帶中的特定之對象區域內的交通狀態之交通狀態值；和異常車輛偵測部，係基於前述交通狀態值算出部所算出的前述交通狀態值、以及從各車輛之車載器所取得的前述車輛資訊，來將前述車輛資訊所展現的車輛之行駛狀態作為在前述對象區域內行駛之車輛係有所異常的車輛偵測出來；和交通狀態推測部，係當在特定之對象時間帶中的特定之對象區域內的前述車輛資訊之密度為未滿臨限值的情況時，推測出在特定之對象時間帶中的特定之對象區域內之 交通狀態，前述交通狀態值算出部，當前述車輛資訊之密度係成為臨限值以上的情況時，係算出前述交通狀態值，前述異常車輛偵測部，係基於前述交通狀態推測部所推測出的交通狀態，來判定前述車輛資訊所展現的車輛之行駛狀態作為在前述對象區域內行駛之車輛是否有所異常。
6. 一種異常車輛偵測方法，其特徵為，係具備有：交通狀態值算出步驟，係基於從被搭載於車輛上之車載器所取得的代表該車輛之位置以及行駛速度的車輛資訊，來算出代表在特定之對象時間帶中的特定之對象區域內的交通狀態之交通狀態值；和異常車輛偵測步驟，係基於在前述交通狀態值算出步驟中所算出的前述交通狀態值、以及從各車輛之車載器所取得的前述車輛資訊，來將前述車輛資訊所展現的車輛之行駛狀態作為在前述對象區域內行駛之車輛係有所異常的車輛偵測出來，在前述異常車輛偵測步驟中，係作為在前述交通狀態值算出步驟中所算出的前述交通狀態值，而取得前述對象區域內之速度、和前述對象區域內之車輛的密度，當前述對象區域內之車輛的密度為較臨限值更高，並且前述對象區域內之速度和前述車輛資訊所展現的車輛之行駛速度之間之偏差量為超過特定之容許範圍的情況時，判定該車輛之行駛狀態係為異常。
7. 一種程式，其特徵為，係使電腦作為下述手段而起作用：交通狀態值算出手段，係基於從被搭載於車輛上之車載器所取得的代表該車輛之位置以及行駛速度的車輛資訊，來算出代表在特定之對象時間帶中的特定之對象區域內的交通狀態之交通狀態值；和異常車輛偵測手段，係基於前述交通狀態值算出手段所算出的前述交通狀態值、以及從各車輛之車載器所取得的前述車輛資訊，來將前述車輛資訊所展現的車輛之行駛狀態作為在前述對象區域內行駛之車輛係有所異常的車輛偵測出來，前述異常車輛偵測手段，係作為前述交通狀態值算出手段所算出的前述交通狀態值，而取得前述對象區域內之速度、和前述對象區域內之車輛的密度，當前述對象區域內之車輛的密度為較臨限值更高，並且前述對象區域內之速度和前述車輛資訊所展現的車輛之行駛速度之間之偏差量為超過特定之容許範圍的情況時，判定該車輛之行駛狀態係為異常。
8. 一種異常車輛偵測方法，其特徵為，係具備有：交通狀態值算出步驟，係基於從被搭載於車輛上之車載器所取得的代表該車輛之位置以及行駛速度的車輛資訊，來算出代表在特定之對象時間帶中的特定之對象區域內的交通狀態之交通狀態值；和異常車輛偵測步驟，係基於在前述交通狀態值算出步 驟中所算出的前述交通狀態值、以及從各車輛之車載器所取得的前述車輛資訊，來將前述車輛資訊所展現的車輛之行駛狀態作為在前述對象區域內行駛之車輛係有所異常的車輛偵測出來；和交通狀態推測步驟，係當在特定之對象時間帶中的特定之對象區域內的前述車輛資訊之密度為未滿臨限值的情況時，推測出在特定之對象時間帶中的特定之對象區域內之交通狀態，前述交通狀態值算出步驟，當前述車輛資訊之密度係成為臨限值以上的情況時，係算出前述交通狀態值，前述異常車輛偵測步驟，係基於在前述交通狀態推測步驟所推測出的交通狀態，來判定前述車輛資訊所展現的車輛之行駛狀態作為在前述對象區域內行駛之車輛是否有所異常。
9. 一種程式，其特徵為，係使電腦作為下述手段而起作用：交通狀態值算出手段，係基於從被搭載於車輛上之車載器所取得的代表該車輛之位置以及行駛速度的車輛資訊，來算出代表在特定之對象時間帶中的特定之對象區域內的交通狀態之交通狀態值；和異常車輛偵測手段，係基於前述交通狀態值算出手段所算出的前述交通狀態值、以及從各車輛之車載器所取得的前述車輛資訊，來將前述車輛資訊所展現的車輛之行駛狀態作為在前述對象區域內行駛之車輛係有所異常的車輛 偵測出來；和交通狀態推測手段，係當在特定之對象時間帶中的特定之對象區域內的前述車輛資訊之密度為未滿臨限值的情況時，推測出在特定之對象時間帶中的特定之對象區域內之交通狀態，前述交通狀態值算出手段，當前述車輛資訊之密度係成為臨限值以上的情況時，係算出前述交通狀態值，前述異常車輛偵測手段，係基於前述交通狀態推測手段所推測出的交通狀態，來判定前述車輛資訊所展現的車輛之行駛狀態作為在前述對象區域內行駛之車輛是否有所異常。