WO2022118449A1 - 集計装置、集計方法及び集計プログラム - Google Patents

集計装置、集計方法及び集計プログラム Download PDF

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WO2022118449A1
WO2022118449A1 PCT/JP2020/045137 JP2020045137W WO2022118449A1 WO 2022118449 A1 WO2022118449 A1 WO 2022118449A1 JP 2020045137 W JP2020045137 W JP 2020045137W WO 2022118449 A1 WO2022118449 A1 WO 2022118449A1
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WO
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polygon
aggregation
unit
information
definition
Prior art date
Application number
PCT/JP2020/045137
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
淳 磯村
一兵衛 内藤
宣宏 沖
直子 重松
磯生 上野
Original Assignee
日本電信電話株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 日本電信電話株式会社 filed Critical 日本電信電話株式会社
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    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01Detecting movement of traffic to be counted or controlled

Definitions

  • the present invention relates to an aggregation device, an aggregation method, and an aggregation program.
  • Existing services include traffic jam notification by VICS (Vehicle Information and Communication System Center) (registered trademark) and Yahoo (registered trademark) congestion radar. These existing services provide information not for each "lane” included in the road, but for each "road” or “rectangle”.
  • VICS Vehicle Information and Communication System Center
  • Yahoo registered trademark
  • a polygon search PIP: Points In Polygon
  • PIP Points In Polygon
  • a polygon search process that sets a certain lane in a section called a polygon and determines whether the coordinates of the geographical vehicle etc. are included in the polygon expressing the road area.
  • various studies have been made on speeding up the polygon search process performed on one lane.
  • a method of dividing a large range with a rectangle in advance can be considered. In that case, if the polygon search for a plurality of lanes existing in the same rectangle is performed as one process, the data of the same rectangle will be searched repeatedly. Therefore, it is difficult to perform a high-speed search.
  • the present invention has been made in view of the above, and an object thereof is to perform high-speed and highly accurate aggregation.
  • the polygon definition creation unit has, for each area formed by dividing a predetermined object in the area to be aggregated, each of a plurality of polygons representing each of the above areas. Create a polygon definition that indicates.
  • any of the plurality of polygons included in the rectangle that divides the area to be aggregated into a predetermined size is assigned to each, and the movement existing in the rectangle overlapping the allocated polygons.
  • Information on the mobile device included in the area of the polygon assigned to the device is acquired based on the polygon definition and aggregated.
  • FIG. 1 is a block diagram of an aggregation device according to an embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram for explaining polygons for each lane.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of rectangular division of the area to be aggregated.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining the assignment of polygon IDs.
  • FIG. 5 is a block diagram showing details of the polygon aggregation unit.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of mobile device data created by the PIP processing unit.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining an outline of polygon aggregation processing by the polygon aggregation unit according to the embodiment.
  • FIG. 8 is a flowchart of the entire aggregation process by the aggregation device according to the embodiment.
  • FIG. 1 is a block diagram of an aggregation device according to an embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram for explaining polygons for each lane.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of rectangular division of the area to be
  • FIG. 9 is a flowchart of the rectangle definition creation process.
  • FIG. 10 is a flowchart of the polygon definition creation process.
  • FIG. 11 is a flowchart of the aggregation process for each polygon.
  • FIG. 12 is a diagram showing an example of a computer that executes an aggregation program.
  • FIG. 1 is a block diagram of the aggregation device according to the embodiment. As shown in FIG. 1, the aggregation device 1 according to the present embodiment is connected to the map information providing device 2, the data transmitter 3, and the terminal device 4.
  • the map information providing device 2 provides the road map data to the aggregation device 1.
  • the road map data includes road ID, lane ID, number of lanes, latitude and longitude of the center of the road, latitude and longitude of the center of the lane, latitude and longitude of lane markings (white lines and dotted lines at the road edge), and the like. More specifically, the road map data stores longitude / latitude data with attributes such as lane information, roadway information, lane markings, shoulder lines, intersection areas, and road markings.
  • the data transmission device 3 is a device for notifying the position information of the mobile device mounted on the mobile device such as a vehicle, a mobile phone or a smartphone.
  • the data transmission device 3 can acquire the position information of the mobile device mounted by, for example, GPS (Global Positioning System) or the like. In the following, a case where the mobile device is a vehicle will be described as an example.
  • the data transmission device 3 periodically acquires the position of the mobile device and transmits it to the aggregation device 1 as position information expressed in latitude and longitude.
  • the terminal device 4 is an information processing device on which an application that performs processing using the aggregation result by the aggregation device 1 operates.
  • the terminal device 4 transmits the area to be totaled and the size of the rectangle to the totaling device 1. After that, the terminal device 4 receives the aggregated data of the mobile devices existing in each lane included in the area to be aggregated. Then, the terminal device 4 performs processing by the application using the received aggregated data.
  • the aggregation device 1 creates polygons corresponding to each lane on the road using the road map data acquired from the map information providing device 2. Further, the aggregation device 1 divides the designated aggregation target area into rectangles having a specified area size. Next, the totaling device 1 identifies the polygons included in each of the generated rectangles.
  • the totaling device 1 obtains the number of vehicles for each rectangle that overlaps with the polygon representing each lane. Then, the totaling device 1 generates aggregated data of the mobile devices existing in each lane and outputs the aggregated data to the terminal device 4. The details of the totaling device 1 will be described below.
  • the aggregation device 1 includes a road coordinate storage unit 11, a polygon aggregation unit 12, a rectangle definition creation unit 13, a polygon definition creation unit 14, a reception data storage unit 15, a polygon aggregation definition storage unit 16, and a polygon aggregation. It has a result storage unit 17.
  • the road coordinate storage unit 11 receives input of road map data including longitude / latitude data of lane information indicating the center line of the lane, longitude / latitude data of road shoulder lines, and longitude / latitude data of lane markings from the map information providing device 2. Then, the road coordinate storage unit 11 generates polygons representing the shapes of roads, other facilities, and regions on the map.
  • the road coordinate storage unit 11 generates polygons for each lane of the road.
  • FIG. 2 is a diagram for explaining polygons for each lane.
  • a polygon is a section on a map that is arbitrarily divided by a straight line. For example, when there is a map as shown in FIG. 2, there are a plurality of lanes including the lane 102 on the road 101.
  • the road coordinate storage unit 11 separately creates, for example, the polygon 103 of the lane 102 and the polygon of the other lane.
  • the road coordinate storage unit 11 refers to the road map data and generates a lane-specific polygon indicating a lane area based on the intersection of the lane marking line or the road shoulder line intersecting the vertical line from the lane information.
  • the road coordinate storage unit 11 connects the intersections of the lane markings or the shoulder lines that intersect the perpendicular lines from the lane information to generate polygons for each lane. In this case, the lane between the intersections becomes one polygon. Regarding the polygonization of the lane, the road coordinate storage unit 11 may use a method such as setting the inside of the intersection as another polygon. After that, the road coordinate storage unit 11 assigns a lane ID as an identifier to each lane.
  • the road coordinate storage unit 11 generates shape information representing the shape of the generated polygon in latitude and longitude.
  • lane 102 in FIG. 2 is represented by shape information having latitude and longitude coordinates at the four corners.
  • the road coordinate storage unit 11 outputs the lane ID representing each lane and the shape information of the polygon representing each lane to the polygon definition creation unit 14. Further, the road coordinate storage unit 11 outputs the road map data to the rectangle definition creation unit 13.
  • the rectangle definition creation unit 13 receives input of road map data from the road coordinate storage unit 11. Further, the rectangle definition creation unit 13 receives information for designating the area to be aggregated and information for the rectangle size from the terminal device 4.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of rectangular division of the area to be aggregated.
  • the rectangle definition creating unit 13 divides the extracted area 110 into rectangles with a specified area size.
  • the section 111 in FIG. 3 corresponds to a rectangle.
  • the rectangle definition creation unit 13 acquires information on the latitude and longitude of the four corners of each rectangle in the area. For example, for the rectangle corresponding to the section 111, the rectangle definition creating unit 13 acquires the latitude and longitude of the points 112 to 115, respectively.
  • the rectangle definition creating unit 13 outputs and stores the latitude and longitude information of the four corners of each rectangle to the polygon aggregation definition storage unit 16 and the polygon aggregation result storage unit 17 together with the information of the area to be aggregated.
  • information on the latitude and longitude of the four corners representing each rectangle obtained by dividing the aggregation target area is referred to as "rectangle information”.
  • the polygon definition creation unit 14 receives input of the lane ID of each lane and the shape information of the polygon representing each lane from the road coordinate storage unit 11. Further, the polygon definition creating unit 14 receives information for designating an area to be aggregated and information for a rectangular size from the terminal device 4.
  • the polygon definition creation unit 14 assigns a polygon ID uniquely defined to each polygon representing each lane included in the designated area to be aggregated.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining the assignment of polygon IDs.
  • the area 120 is designated as the area to be aggregated.
  • the polygon definition creation unit 14 specifies a polygon representing each lane in the area 120.
  • the polygons specified here include polygons 121 to 124.
  • the polygon definition creating unit 14 assigns a polygon ID to each of the specified polygons including the polygons 121 to 124.
  • the polygon definition creation unit 14 assigns a polygon ID of P1 to the polygon 121, a polygon ID of P2 to the polygon 122, a polygon ID of P3 to the polygon 123, and a polygon ID of P4 to the polygon 124.
  • the polygon definition creation unit 14 generates a polygon definition in which the shape information of each polygon and the polygon ID of each polygon are associated with each other.
  • the polygon definition creating unit 14 corresponds to the polygon 103 in FIG. 2, for example, with the shape information ⁇ (x1, y1), (x2, y2), (x3, y3), (x4, y4) ⁇ . It is represented by a polygon definition in which the attached polygon ID is P15. Further, the polygon definition creation unit 14 generates a polygon ID list in which the lane ID of each lane is associated with the polygon ID of the polygon representing the lane.
  • the polygon definition creation unit 14 generates meta information of each polygon other than the polygon ID and the shape information.
  • the meta information includes, for example, the lane ID of the lane containing the polygon and other attribute information.
  • the polygon definition creation unit 14 outputs and stores the polygon ID list and the polygon definition to the polygon aggregation definition storage unit 16 and the polygon aggregation result storage unit 17.
  • the polygon definition creating unit 14 outputs meta information about each polygon other than the polygon ID and the shape information to the polygon aggregation definition storage unit 16 and the polygon aggregation result storage unit 17, and stores them separately from the polygon definition.
  • the polygon definition creating unit 14 creates a polygon definition indicating each of a plurality of polygons representing each area for each area formed by dividing a predetermined object in the area to be aggregated.
  • the predetermined object is, for example, a road
  • each area obtained by dividing the predetermined object is, for example, a lane.
  • the polygon aggregation definition storage unit 16 is a storage device such as a memory.
  • the polygon aggregation definition storage unit 16 is a polygon registered by associating the shape information of the polygon representing each lane existing in the aggregation target area input from the polygon definition creation unit 14 with the polygon ID assigned to the polygon. Stores the ID definition. Further, the polygon aggregation definition storage unit 16 stores a polygon ID list showing the correspondence between the lane ID and the polygon ID. Further, the polygon aggregation definition storage unit 16 stores meta information other than the polygon ID and shape information of each polygon separately from the polygon ID list. Further, the polygon aggregation definition storage unit 16 stores rectangle information including latitude and longitude information of the four corners representing each rectangle in which the aggregation target area input from the rectangle definition creation unit 13 is divided.
  • the reception data storage unit 15 receives spatio-temporal data representing position information at each time from a mobile device such as a car, a smartphone, or a drone. Then, the received data storage unit 15 stores the collected spatio-temporal data.
  • the polygon aggregation unit 12 performs aggregation processing for internal / external determination of polygons.
  • FIG. 5 is a block diagram showing details of the polygon aggregation unit. Hereinafter, the details of the polygon totaling unit 12 will be described with reference to FIG.
  • the polygon totaling unit 12 has a dividing unit 20 and an individual totaling unit 21.
  • the individual aggregation unit 21 is arranged according to the number of lanes to be aggregated. For example, if the individual aggregation unit 21 is a virtual machine, virtual machines are generated according to the number of lanes to be aggregated. Further, if the individual tabulation unit 21 is a physical machine, a predetermined number of machines may be arranged and the machine to be used may be determined. Further, the individual aggregation unit 21 may be the same as the number of lanes if the number of lanes is small, but if the number of lanes is large, some lanes may be assigned to each individual aggregation unit 21. Here, the case where there are three individual tabulation units 21 will be described.
  • the division unit 20 receives input of road map data, information on the area to be aggregated, and shape information of various polygons including polygons of each lane from the road coordinate storage unit 11. Next, the division unit 20 specifies each lane to be aggregated on the road map data. Then, the individual totaling unit 21 in charge of each lane to be totalized is determined. After that, the division unit 20 outputs the information of the lanes to be aggregated to the individual aggregation unit 21 in charge of each aggregation.
  • the individual aggregation unit 21 is in charge of any of the lanes to be aggregated, and aggregates the data of the mobile devices existing for the lane in charge. The details of the aggregation process executed by the individual aggregation unit 21 will be described below.
  • the individual tabulation unit 21 receives input of lane information about the lane in which it is in charge of tabulation from the division unit 20. Further, the individual totaling unit 21 acquires the spatio-temporal data of the mobile device from the received data storage unit 15. Further, the individual aggregation unit 21 acquires information on the aggregation target area, a polygon ID list, a polygon definition, other meta information about the polygon, and rectangular information from the polygon aggregation definition storage unit 16.
  • each of the individual aggregation units 21 has a processing target acquisition unit 211, a PIP processing unit 212, an aggregation processing unit 213, and an output unit 215.
  • the processing target acquisition unit 211 acquires lane information about the lane in charge of aggregation input from the division unit 20. Then, the processing target acquisition unit 211 outputs various acquired information to the PIP processing unit 212.
  • the PIP processing unit 212 receives input of information on the lane in charge of aggregation from the processing target acquisition unit 211. Further, the PIP processing unit 212 acquires polygon definitions, polygon ID lists, other meta information, and rectangle information. Further, the PIP processing unit 212 acquires spatio-temporal data of the mobile device. Then, the PIP processing unit 212 identifies the lane ID of the lane from the information of the lane in charge of aggregation. Next, the PIP processing unit 212 acquires the polygon ID corresponding to the lane ID using the polygon ID list. Next, the PIP processing unit 212 acquires the shape information of the polygon corresponding to the acquired polygon ID from the polygon definition.
  • the PIP processing unit 212 identifies a rectangle including a polygon representing a lane in charge of aggregation from the rectangles on the area to be aggregated.
  • the rectangle including the lane to be aggregated is referred to as a search target rectangle.
  • the PIP processing unit 212 identifies the position of the mobile device existing in the rectangle by using the position information of each search target rectangle and the position information of the mobile device. Next, the PIP processing unit 212 specifies the position of the polygon in each rectangle by using the shape information of the polygon for each search target rectangle. Next, the PIP processing unit 212 determines whether the mobile device existing in the search target rectangle exists in the polygon representing the lane to be aggregated or exists outside the polygon. Then, the PIP processing unit 212 collects the information of each mobile device existing in the polygon in each search target rectangle, and creates the mobile device data for each polygon in each search target rectangle.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of mobile device data created by the PIP processing unit.
  • the PIP processing unit 212 generates a data frame in which the polygon ID and the spatiotemporal data as shown in FIG. 6 are associated with each other as mobile device data.
  • the identifier of the vehicle existing in the polygon, the position information, the time, the moving speed, and the lane ID of the traveling road are corresponded to the polygon ID for identifying the polygon included in the search target rectangle. And the direction of travel are included.
  • the PIP processing unit 212 outputs the mobile device data for each polygon to the aggregation processing unit 213.
  • the PIP processing unit 212 of each individual aggregation unit 21 acquires the mobile device data for each polygon representing the lane in charge of aggregation, and when the mobile device data is summarized, for each polygon in the entire aggregation target area. It means that the mobile device data of. That is, by performing PIP processing in parallel by the individual individual aggregation units 21, it is possible to collect mobile device data for each polygon in the entire aggregation target area in a short time.
  • the aggregation processing unit 213 receives input of a data frame corresponding to each rectangle in the entire aggregation target area from the PIP processing unit 212. Next, the aggregation processing unit 213 performs aggregation processing specified by the application of the terminal device 4 and deduplication by SQL using the data frames of each of the search target rectangles including the lane in charge of aggregation, and aggregates the data. Acquire aggregated data corresponding to the lane in charge. The aggregated data is, for example, the number of mobile devices existing on the lane in charge of aggregation. After that, the aggregation processing unit 213 outputs the aggregation data corresponding to the lane in charge of aggregation to the polygon aggregation result storage unit 17.
  • each individual aggregation unit 21 is in charge of several lanes and sequentially processes. You may. Further, the number of individual tabulation units 21 may be one. In that case, the individual aggregation unit 21 is in charge of aggregation for each lane in sequence and outputs the aggregation data to the polygon aggregation result storage unit 17 in sequence.
  • any one or a plurality of polygons included in the rectangle that divides the area to be aggregated into a predetermined size is assigned to each, and overlaps with the assigned polygons.
  • Information on mobile devices that exist in a rectangle and are included in the area of the assigned polygon is acquired based on the polygon definition and aggregated.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining an outline of polygon aggregation processing by the polygon aggregation unit according to the embodiment.
  • the case where the individual tabulation units 21A to 21C exist as the individual tabulation units 21 will be described.
  • the division unit 20 acquires a data group 300 including road map data, information on the area to be aggregated, and shape information of various polygons including polygons in each lane.
  • the area to be collected includes lanes L1 to L3 having lane IDs L1 to L3.
  • the division unit 20 allocates the lane L1 to the individual aggregation unit 21A, the lane L2 to the individual aggregation unit 21B, the lane L3 to the individual aggregation unit 21C, and transmits the information of the lane in charge of aggregation to each (step). S1).
  • the data group 300 the case where the area to be aggregated is divided into rectangles C1 to C9 will be described.
  • the processing target acquisition unit 211 of the individual aggregation unit 21A receives the information and various data of the lane L1 in charge of aggregation. Further, the processing target acquisition unit 211 of the individual aggregation unit 21B receives the information and various data of the lane L2 in charge of aggregation. Further, the processing target acquisition unit 211 of the individual aggregation unit 21C receives the information and various data of the lane L3 in charge of aggregation. (Step S2).
  • Each PIP processing unit 212 of the individual aggregation units 21A to 21C acquires information on the lane in charge of aggregation, information on the aggregation target area, polygon ID list, polygon definition, other meta information about the polygon, and rectangular information. Then, the PIP processing unit 212 of the individual aggregation unit 21A determines the inside / outside of the polygon for the search target rectangles C1, C4, and C5 including the lane L1, and the mobile device existing in the polygon in the search target rectangles C1, C4, and C5. Acquire mobile device data of.
  • the PIP processing unit 212 of the individual aggregation unit 21B determines the inside and outside of the polygons for the search target rectangles C3, C5, C6 and C8 including the lane L2, and exists in the polygons in the search target rectangles C3, C5, C6 and C8. Acquire mobile device data of mobile devices.
  • the PIP processing unit 212 of the individual aggregation unit 21C determines the inside and outside of the polygon for the search target rectangles C2 and C5 including the lane L3, and acquires the mobile device data of the mobile device existing in the polygon in the search target rectangles C2 and C5. (Step S3).
  • step S4 when the mobile device data of the mobile device existing in the polygon in each search target rectangle held by each individual totaling unit 21A to 21C is collectively considered, the movement of the mobile device existing in each lane of the entire area to be totaled is considered. It can be said that the data 301 in which the device data is aggregated is completed (step S4).
  • the aggregation processing unit 213 of the individual aggregation unit 21A performs aggregation processing using the mobile device data of the mobile device existing in the polygons in the search target rectangles C1, C4, and C5 including the lane L1 in charge of aggregation, and performs the aggregation process.
  • the aggregated data 311 corresponding to L1 is obtained.
  • the aggregation processing unit 213 of the individual aggregation unit 21B performs aggregation processing using the mobile device data of the mobile device existing in the polygons in the search target rectangles C3, C5, C6 and C8 including the lane L2 in charge of aggregation. , Aggregate data 312 corresponding to lane L2 is obtained.
  • the aggregation processing unit 214 of the individual aggregation unit 21C performs aggregation processing using the mobile device data of the mobile device existing in the polygon in the search target rectangles C2 and C5 including the lane L3 in charge of aggregation, and performs aggregation processing in the lane L3.
  • the corresponding aggregated data 313 is obtained (step S5).
  • the polygon aggregation result storage unit 17 collectively stores the aggregation results of the data existing in each polygon. More specifically, the polygon aggregation result storage unit 17 acquires and stores rectangle information from the rectangle definition creation unit 13. Further, the polygon aggregation result storage unit 17 acquires meta information other than the polygon ID list, the polygon definition, and the polygon ID and shape information of each polygon from the polygon definition creation unit 14, and stores them separately. Further, the polygon aggregation result storage unit 17 acquires the aggregation data of the lanes in charge of aggregation from the plurality of individual aggregation units 21 of the polygon aggregation unit 12.
  • the polygon aggregation result storage unit 17 stores the rectangle information, the polygon ID, and the aggregation data for each lane in association with each other. That is, the polygon aggregation result storage unit 17 collects the aggregation results of the plurality of individual aggregation units 21 and stores the information of the mobile device for each polygon included in the area to be aggregated.
  • the polygon aggregation result storage unit 17 receives a data acquisition request from the application running on the terminal device 4 and outputs the aggregation data of each lane.
  • FIG. 8 is a flowchart of the entire aggregation process by the aggregation device according to the embodiment.
  • the rectangle definition creation unit 13 acquires road map data from the road coordinate storage unit 11. Further, the rectangle definition creating unit 13 receives the information of the area to be aggregated and the rectangle size from the terminal device 4. Then, the rectangle definition creating unit 13 divides the area to be aggregated by the rectangle size and creates the rectangle definition information (step S11).
  • the polygon definition creation unit 14 receives road map data and information on various polygons from the road coordinate storage unit 11. Further, the polygon definition creating unit 14 receives the input of the information of the area to be aggregated from the terminal device 4. Next, the polygon definition creation unit 14 extracts lanes included in the area to be aggregated. After that, the polygon definition creation unit 14 identifies the polygon included in the extracted lane and assigns the polygon ID. Then, the polygon definition creating unit 14 creates a polygon definition that associates the polygon ID included in each lane with the shape information of the polygon (step S12).
  • the polygon definition creation unit 14 creates a polygon ID list that associates the lane ID with the polygon ID (step S13).
  • the polygon totaling unit 12 reads the polygon ID list from the polygon totaling definition storage unit 16 (step S14).
  • the polygon aggregation unit 12 reads the polygon definition from the polygon aggregation definition storage unit 16 (step S15).
  • the polygon aggregation unit 12 reads the rectangle definition from the polygon aggregation definition storage unit 16 (step S16).
  • the polygon aggregation unit 12 executes aggregation processing for each polygon to generate aggregation data (step S17). After that, the polygon aggregation unit 12 stores the aggregation data in the polygon aggregation result storage unit 17.
  • FIG. 9 is a flowchart of the rectangle definition creation process. Each process described in the flowchart of FIG. 9 corresponds to an example of the process performed in step S11 of FIG.
  • the rectangle definition creation unit 13 acquires information on the area to be aggregated and information on the rectangle size from the terminal device 4 (step S21).
  • the rectangle definition creation unit 13 divides the area to be aggregated into rectangles with a rectangle size (step S22).
  • the rectangle definition creation unit 13 acquires the latitude and longitude of the four corners of each rectangle (step S23).
  • the rectangle definition creation unit 13 stores rectangle information representing the latitude and longitude of the four corners of each rectangle in the polygon aggregation definition storage unit 16 and the polygon aggregation result storage unit 17 (step S24).
  • FIG. 10 is a flowchart of the polygon definition creation process. Each process described in the flowchart of FIG. 10 corresponds to an example of the process performed in step S12 of FIG.
  • the polygon definition creation unit 14 acquires information on the area to be aggregated from the terminal device 4 (step S31).
  • the polygon definition creation unit 14 extracts the lanes included in the area to be aggregated. After that, the polygon definition creating unit 14 identifies the polygon included in the extracted lane and acquires the information of the polygon in the area (step S32).
  • the polygon definition creation unit 14 assigns a unique polygon ID to each polygon (step S33).
  • the polygon definition creation unit 14 stores the polygon definition in the polygon aggregation definition storage unit 16 and the polygon aggregation result storage unit 17 in association with the polygon ID and the shape information of the polygon (step S34). Further, the polygon definition creation unit 14 creates a polygon ID list that associates the lane ID with the polygon ID, and stores the polygon ID list in the polygon aggregation definition storage unit 16 and the polygon aggregation result storage unit 17.
  • FIG. 11 is a flowchart of the aggregation process for each polygon. Each process described in the flowchart of FIG. 11 corresponds to an example of the process performed in step S16 of FIG.
  • the division unit 20 of the polygon aggregation unit 12 acquires road map data, shape information of various polygons, and information of an area to be aggregated. Then, the division unit 20 allocates the lanes included in the area to be aggregated to the individual aggregation unit 21 (step S41). After that, the division unit 20 outputs the information of the lane in charge of the aggregation to the processing target acquisition unit 211 of each individual aggregation unit 21.
  • the processing target acquisition unit 211 of each individual aggregation unit 21 receives input of information of the lane assigned as the lane in charge of aggregation from the division unit 20. Then, the processing target acquisition unit 211 outputs the information of the lane in charge of the acquired aggregation to the PIP processing unit 212.
  • the PIP processing unit 212 searches for mobile devices included in the search target rectangle including the polygon representing the lane in charge of aggregation (step S42).
  • the PIP processing unit 212 determines the inside / outside of the polygon for the mobile device existing in the search target rectangle (step S43).
  • the PIP processing unit 212 acquires the data related to the mobile device existing in the polygon and generates the mobile device data of the mobile device existing in the polygon (step S44). After that, the PIP processing unit 212 outputs the generated mobile device data to the aggregation processing unit 213.
  • the aggregation processing unit 213 of each individual aggregation unit 21 acquires the mobile device data generated by the PIP processing unit 212 of each individual aggregation unit 21. Then, the aggregation processing unit 213 performs aggregation processing for each lane in charge of aggregation using the mobile device data corresponding to the polygon representing the lane, and calculates the aggregation data (step S45). After that, the aggregation processing unit 213 stores the aggregation data in the polygon aggregation result storage unit 17.
  • the aggregation device 1 described above can be operated so as to realize each of the following embodiments.
  • the target object is a person or a bicycle.
  • the actual mobile device is a wearable device, a smartphone, or the like.
  • the target for generating the polygon used for the search is a road such as a roadway sidewalk or a pedestrian crossing road, or a building such as a commercial facility or a building.
  • the application operating on the terminal device 4 uses the aggregated data to grasp the sidewalk congestion and the congestion in the facility.
  • the target object is a car.
  • the actual mobile device is an in-house navigation system, a smartphone, or the like.
  • the target for generating the polygon used for the search is a road or a parking lot.
  • the application operating on the terminal device 4 uses the aggregated data to grasp road congestion, parking lot congestion, and the like.
  • the target object is an aircraft or a drone.
  • the target for generating the polygon used for the search is an air route or an air space.
  • the application operating on the terminal device 4 uses the aggregated data to confirm the existence on the air route, warn the airspace intrusion, and the like.
  • the target object is a person or a bicycle.
  • the actual mobile device is a wearable device, a smartphone, or the like.
  • the target for generating the polygon used for the search is a road such as a roadway sidewalk or a pedestrian crossing road, or a building such as a commercial facility or a building.
  • the application operating on the terminal device 4 analyzes the aggregated data to notify the elderly on the sidewalk and grasp the ratio of men and women in the facility.
  • the target object is a car.
  • the actual mobile device is an in-house navigation system, a smartphone, or the like.
  • the target for generating the polygon used for the search is a road or a parking lot.
  • the application operating on the terminal device 4 controls the dynamic change of the number of lanes and analyzes the parking lot congestion time by using the aggregated data.
  • the target object is an aircraft, a ship, or a drone.
  • the target for generating the polygon used for the search is an air route, an air space, or a sea area.
  • the application operating on the terminal device 4 performs wind direction and wind speed analysis based on the drone behavior, ocean current analysis based on the trajectory of the ship, and the like using the aggregated data.
  • the individual totaling unit 21 uses the position information of each mobile device as the determination result of the inside / outside determination of the polygon for determining whether each mobile device exists in the polygon representing the lane to be totaled or outside the polygon. It may be stored inside. Specifically, in the process of generating and distributing location information of mobile devices and the like, the location information is described, exchanged, and used. It can be reflected in the expression format defined by the standard for information. As an example of the standard for location information, there is the location information expression format guideline POIX_EX.
  • the individual tabulation unit 21 embeds or superimposes it in the expression format of the position information of the mobile device, or describes the determination result in a part of the structural table defined by the standard. conduct.
  • the individual tabulation unit 21 embeds or superimposes it in the expression format of the position information of the mobile device, or describes the determination result in a part of the structural table defined by the standard. conduct.
  • XML eXtensible Markup Language
  • the position information is communicated as an electric signal, another method may be used as long as it can be electrically superimposed.
  • the location information is notified from the terminal to a website or the like.
  • the mobile device responds to the URL (Uniform Resource Locator) of the location information notification destination specified in the location positioning request.
  • the location information is notified by setting the parameters on the side.
  • the individual aggregation unit 21 can add to the location information to the information related to the notification of the location information.
  • the determination result can be embedded in the information related to the notification of the conventional location information, instead of sending the determination result by a route different from the distribution process of the conventional location information communication. As a result, it becomes possible to notify the determination result without increasing the number of information to be handled.
  • the totaling device 1 collectively executes the totaling process for each lane using different individual totaling units 21.
  • the individual totaling unit 21 executes the totaling process for each polygon representing the lane.
  • the aggregation device 1 according to the present embodiment can perform aggregation for each polygon instead of aggregation processing for each rectangle including a plurality of lanes, and can collect more detailed aggregation data. As a result, the application can grasp a more detailed traffic jam situation and the like. In the case of this configuration, since the aggregation process for each lane is simply divided, it is easy to implement in the aggregation device 1. Further, when the number of polygons is small, it is possible to perform aggregation processing at high speed.
  • the aggregation process is not distributed and is slow.
  • the aggregation processing is distributed so that the aggregation processing for each lane is performed by the plurality of individual aggregation units 21.
  • the totaling device 1 according to the present embodiment can perform the entire totaling process at high speed, unlike the above-mentioned technique.
  • the aggregation device 1 can perform aggregation processing at high speed by individually performing aggregation processing on a plurality of polygons and aggregating the data in the plurality of polygons.
  • the aggregation device 1 performs aggregation processing individually for a plurality of polygons without specifying neighboring polygons, and aggregates the data in the plurality of polygons for aggregation processing. Can be performed at high speed.
  • each component of each of the illustrated devices is a functional concept, and does not necessarily have to be physically configured as shown in the figure. That is, the specific forms of distribution and integration of each device are not limited to those shown in the figure, and all or part of them may be functionally or physically dispersed or physically distributed in arbitrary units according to various loads and usage conditions. Can be integrated and configured. Further, each processing function performed by each device is realized by a CPU (Central Processing Unit) and a program that is analyzed and executed by the CPU, or hardware by wired logic. Can be realized as.
  • CPU Central Processing Unit
  • the tabulation device 1 can be implemented by installing a display control program that executes the above information processing as package software or online software on a desired computer. For example, by causing the information processing device to execute the above display control program, the information processing device can be made to function as the aggregation device 1.
  • the information processing device referred to here includes a desktop type or notebook type personal computer.
  • information processing devices include smartphones, mobile phones, mobile communication terminals such as PHS (Personal Handy-phone System), and slate terminals such as PDAs (Personal Digital Assistants). Is done.
  • the aggregation device 1 can be implemented as a management server device in which the terminal device used by the user is a client and the service related to the above management process is provided to the client.
  • the management server device is implemented as a server device that receives a config input request as an input and provides a management service for inputting a config.
  • the management server device may be implemented as a Web server, or may be implemented as a cloud that provides services related to the above management processing by outsourcing.
  • FIG. 12 is a diagram showing an example of a computer that executes an aggregation program.
  • the computer 1000 has, for example, a memory 1010 and a CPU 1020.
  • the computer 1000 also has a hard disk drive interface 1030, a disk drive interface 1040, a serial port interface 1050, a video adapter 1060, and a network interface 1070. Each of these parts is connected by a bus 1080.
  • the memory 1010 includes a ROM (Read Only Memory) 1011 and a RAM (Random Access Memory) 1012.
  • the ROM 1011 stores, for example, a boot program such as a BIOS (BASIC Input Output System).
  • BIOS BASIC Input Output System
  • the hard disk drive interface 1030 is connected to the hard disk drive 1090.
  • the disk drive interface 1040 is connected to the disk drive 1100.
  • a removable storage medium such as a magnetic disk or an optical disk is inserted into the disk drive 1100.
  • the serial port interface 1050 is connected to, for example, a mouse 1110 and a keyboard 1120.
  • the video adapter 1060 is connected to, for example, the display 1130.
  • the hard disk drive 1090 stores, for example, the OS 1091, the application program 1092, the program module 1093, and the program data 1094. That is, the display control program that defines each process of the totaling device 1 having the same function as the totaling device 1 is implemented as a program module 1093 in which a code that can be executed by a computer is described.
  • the program module 1093 is stored in, for example, the hard disk drive 1090.
  • the program module 1093 for executing the same processing as the functional configuration in the totaling device 1 is stored in the hard disk drive 1090.
  • the hard disk drive 1090 may be replaced by an SSD (Solid State Drive).
  • the setting data used in the processing of the above-described embodiment is stored as program data 1094 in, for example, a memory 1010 or a hard disk drive 1090. Then, the CPU 1020 reads the program module 1093 and the program data 1094 stored in the memory 1010 and the hard disk drive 1090 into the RAM 1012 as needed, and executes the process of the above-described embodiment.
  • the program module 1093 and the program data 1094 are not limited to those stored in the hard disk drive 1090, but may be stored in, for example, a removable storage medium and read by the CPU 1020 via the disk drive 1100 or the like. Alternatively, the program module 1093 and the program data 1094 may be stored in another computer connected via a network (LAN (Local Area Network), WAN (Wide Area Network), etc.). Then, the program module 1093 and the program data 1094 may be read from another computer by the CPU 1020 via the network interface 1070.
  • LAN Local Area Network
  • WAN Wide Area Network

Landscapes

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Abstract

ポリゴン定義作成部は、集計対象の領域における所定の対象物を分割して形成される各領域について、各領域を表す複数のポリゴンのそれぞれを示すポリゴン定義を作成する。複数の個別集計部(21)は、集計対象の領域を所定サイズに分割する矩形に含まれる複数のポリゴンのいずれかがそれぞれに割り当てられ、且つ、割り当てられたポリゴンに重なる矩形に存在する移動機器であって割り当てられたポリゴンの領域に含まれる移動機器の情報を、ポリゴン定義を基に取得して集計処理を行う。

Description

集計装置、集計方法及び集計プログラム
 本発明は、集計装置、集計方法及び集計プログラムに関する。
 データセンタに車両やスマートフォンなどから位置情報を収集し、集まった時空間情報に対して、一定時間ごとに予め設定した「矩形」で区切った範囲に車両やスマートフォンなどの移動型機器が何台存在するかを集計することができる。
 既存のサービスとしてはVICS(Vehicle Information and Communication System Center)(登録商標)による渋滞状況通知やYahoo(登録商標)混雑レーダーなどがある。これら既存のサービスでは道路に含まれる「レーン」毎ではなく、「道路」や「矩形」の単位で情報の提供を行っている。
 他にも、ある1つのレーンをポリゴンと呼ばれる区画に設定し、その地理上の車両等の座標が、道路領域を表現したポリゴンに含まれるかを判定するポリゴン検索(PIP:Points In Polygon)処理を行うことでレーン内の車両の台数を集計する技術がある。そして、1つのレーンに対して行うポリゴン検索処理の高速化が様々に検討されている。
"渋滞情報", [online], VICSセンター(一般財団法人 道路交通情報通信システムセンター) [令和2年11月11日検索] インターネット <URL : https://www.vics.or.jp/know/service/index.html> "混雑レーダー", [online], Yahoo Japan [令和2年11月11日検索] インターネット <URL : https://map.yahoo.co.jp/maps?layer=crowd&v=3>
 しかしながら、道路や矩形の単位で渋滞情報を把握する技術の場合、渋滞の状態を詳細に把握することは困難である。また、従来のポリゴン検索の技術では、大量のポリゴンを一斉に集計することは困難である。具体的には、詳細なポリゴンを指定して大きな範囲に対する集計を行う場合、大量の時空間データの検索処理が必要となる。そのため、ポリゴン集計結果の更新時間が大きくなり、高速な検索を行うことは困難である。
 また、大量の時空間データ検索処理を効率的に行うために、事前に矩形で大きな範囲を区切る手法が考えられる。その場合、同一矩形内に存在する複数のレーンに対するポリゴン検索を1つの処理として行うと、同一矩形のデータを重複して何度も検索することになる。そのため、高速な検索を行うことは困難である。
 本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、高速且つ精度の高い集計を行うことを目的とする。
 上述した課題を解決し、目的を達成するために、ポリゴン定義作成部は、集計対象の領域における所定の対象物を分割して形成される各領域について、各前記領域を表す複数のポリゴンのそれぞれを示すポリゴン定義を作成する。複数の個別集計部は、前記集計対象の領域を所定サイズに分割する矩形に含まれる複数の前記ポリゴンのいずれかがそれぞれに割り当てられ、且つ、割り当てられた前記ポリゴンに重なる前記矩形に存在する移動機器であって割り当てられた前記ポリゴンの領域に含まれる前記移動機器の情報を、前記ポリゴン定義を基に取得して集計処理を行う。
 本発明によれば、高速且つ精度の高い集計を行うことができる。
図1は、実施の形態に係る集計装置のブロック図である。 図2は、レーン別のポリゴンを説明するための図である。 図3は、集計対象の領域の矩形分割の一例を表す図である。 図4は、ポリゴンIDの付与を説明するための図である。 図5は、ポリゴン集計部の詳細を表すブロック図である。 図6は、PIP処理部により作成される移動機器データの一例を表す図である。 図7は、実施の形態に係るポリゴン集計部によるポリゴン集計処理の概要を説明するための図である。 図8は、実施の形態に係る集計装置による集計処理全体のフローチャートである。 図9は、矩形定義の作成処理のフローチャートである。 図10は、ポリゴン定義の作成処理のフローチャートである。 図11は、ポリゴン毎の集計処理のフローチャートである。 図12は、集計プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
 以下に、本願の開示する集計装置、集計方法及び集計プログラムの一実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、以下の実施形態により本願の開示する集計装置、集計方法及び集計プログラムが限定されるものではない。
 図1は、実施の形態に係る集計装置のブロック図である。図1に示すように、本実施の形態に係る集計装置1は、地図情報提供装置2、データ送信器3及び端末装置4と接続される。
 地図情報提供装置2は、道路地図データを集計装置1へ提供する。道路地図データは、道路ID、レーンID、車線数、道路中央の緯度及び経度、レーン中央の緯度及び経度、区画線(道路端白線及び点線)の緯度及び経度のデータなどを含む。より具体的には、道路地図データには、車線情報、車道情報、区画線、路肩線、交差点領域、道路標示等の属性で経度緯度データが格納される。
 データ送信機器3は、車両、携帯電話機又はスマートフォン等などの移動機器に搭載された移動機器の位置情報を通知するための機器である。データ送信機器3は、例えば、GPS(Global Positioning System)等により搭載された移動機器の位置情報が取得可能である。以下においては、移動機器が車両である場合を例に説明する。データ送信機器3は、定期的に、移動機器の位置を取得して緯度及び経度で表した位置情報として集計装置1へ送信する。
 端末装置4は、集計装置1による集計結果を利用して処理を行うアプリケーションが動作する情報処理装置である。端末装置4は、集計対象となる領域及び矩形のサイズを集計装置1へ送信する。その後、端末装置4は、集計対象となる領域に含まれる各レーンに存在する移動機器の集計データを受信する。そして、端末装置4は、受信した集計データを用いてアプリケーションによる処理を行う。
 集計装置1は、地図情報提供装置2から取得した道路地図データを用いて道路上の各レーンに対応するポリゴンを作成する。さらに、集計装置1は、指定された集計対象領域を指定された領域サイズの矩形に分割する。次に、集計装置1は、生成した各矩形に含まれるポリゴンを特定する。
 その後、集計装置1は、各レーンを表すポリゴンと重なる矩形毎に車両の台数を求める。そして、集計装置1は、各レーンに存在する移動機器の集計データを生成して端末装置4へ出力する。以下に集計装置1の詳細について説明する。
[集計装置]
 集計装置1は、図1に示すように、道路座標格納部11、ポリゴン集計部12、矩形定義作成部13、ポリゴン定義作成部14、受信データ格納部15、ポリゴン集計定義格納部16及びポリゴン集計結果格納部17を有する。
 道路座標格納部11は、車線の中心線を示す車線情報の経度緯度データ、路肩線の経度緯度データ及び区画線の経度緯度データを含む道路地図データの入力を地図情報提供装置2から受け付ける。そして、道路座標格納部11は、地図上の道路や他の施設や領域の形状を表すポリゴンを生成する。
 特に、道路座標格納部11は、道路についてレーン別にポリゴンを生成する。図2は、レーン別のポリゴンを説明するための図である。ポリゴンとは、地図上において任意に直線で区切った区画のことを指す。例えば、図2のような地図がある場合に、道路101には、レーン102を含む複数のレーンが存在する。道路座標格納部11は、例えば、レーン102のポリゴン103及びその他のレーンのポリゴンを別個に作成する。例えば、道路座標格納部11は、道路地図データを参照し、車線情報からの垂線と交差する前記区画線または路肩線の交点を基に、レーンの領域を示すレーン別ポリゴンを生成する。具体的には、道路座標格納部11は、車線情報からの垂線と交差する区画線または路肩線の交点同士を結合してレーン別のポリゴンを生成する。この場合、交差点間のレーンが1つのポリゴンとなる。レーンのポリゴン化については、道路座標格納部11は、交差点内を別ポリゴンとするなどの方法を用いてもよい。その後、道路座標格納部11は、各レーンに識別子としてレーンIDを割り当てる。
 そして、道路座標格納部11は、生成したポリゴンの形状を緯度及び経度で表す形状情報を生成する。例えば、図2のレーン102は、4隅の緯度及び経度の座標を有する形状情報により表される。その後、道路座標格納部11は、各レーンを表すレーンID及び各レーンを表すポリゴンの形状情報をポリゴン定義作成部14へ出力する。さらに、道路座標格納部11は、道路地図データを矩形定義作成部13へ出力する。
 矩形定義作成部13は、道路地図データの入力を道路座標格納部11から受ける。また、矩形定義作成部13は、集計対象の領域を指定する情報及び矩形サイズの情報を端末装置4から受信する。
 次に、矩形定義作成部13は、道路地図データから集計対象の領域を抽出する。図3は、集計対象の領域の矩形分割の一例を表す図である。ここでは一例として、矩形定義作成部13が、図3に示す領域110を抽出した場合で説明する。矩形定義作成部13は、抽出した領域110を指定された領域サイズで矩形に分割する。図3における区画111が矩形にあたる。次に、矩形定義作成部13は、領域内の各矩形の4隅の緯度及び経度の情報を取得する。例えば、区画111にあたる矩形については、矩形定義作成部13は、点112~115のそれぞれの緯度及び経度を取得する。その後、矩形定義作成部13は、各矩形の4隅の緯度及び経度の情報を、集計対象の領域の情報とともにポリゴン集計定義格納部16及びポリゴン集計結果格納部17へ出力して格納させる。以下では、集計対象領域を分割した各矩形を表す4隅の緯度及び経度の情報を「矩形情報」と呼ぶ。
 ポリゴン定義作成部14は、各レーンのレーンID及び各レーンを表すポリゴンの形状情報の入力を道路座標格納部11から受ける。また、ポリゴン定義作成部14は、集計対象の領域を指定する情報及び矩形サイズの情報を端末装置4から受信する。
 次に、ポリゴン定義作成部14は、指定された集計対象の領域に含まれる各レーンを表すポリゴンそれぞれに一意に定められるポリゴンIDを付与する。
 図4は、ポリゴンIDの付与を説明するための図である。例えば、ポリゴン定義作成部14は、集計対象の領域として領域120が指定される。この場合、ポリゴン定義作成部14は、領域120の中にある各レーンを表すポリゴンを特定する。ここで特定されたポリゴンの中には、ポリゴン121~124が含まれる。そして、ポリゴン定義作成部14は、ポリゴン121~124を含む特定したポリゴンのそれぞれにポリゴンIDを付与する。例えば、ポリゴン定義作成部14は、ポリゴン121にP1というポリゴンIDを付与し、ポリゴン122にP2というポリゴンIDを付与し、ポリゴン123にP3というポリゴンIDを付与し、ポリゴン124にP4というポリゴンIDを付与する。
 次に、ポリゴン定義作成部14は、各ポリゴンの形状情報と各ポリゴンのポリゴンIDとを対応付けたポリゴン定義を生成する。これにより、ポリゴン定義作成部14は、例えば図2におけるポリゴン103を、形状情報が{(x1、y1)、(x2、y2)、(x3、y3)、(x4、y4)}であり、対応付けられたポリゴンIDがP15であるポリゴン定義で表す。さらに、ポリゴン定義作成部14は、各レーンのレーンIDをそのレーンを表すポリゴンのポリゴンIDに対応付けるポリゴンIDリストを生成する。
 また、ポリゴン定義作成部14は、ポリゴンID及び形状情報以外の各ポリゴンのメタ情報を生成する。メタ情報には、例えば、ポリゴンが含まれるレーンのレーンIDやその他の属性情報が含まれる。その後、ポリゴン定義作成部14は、ポリゴンIDリスト及びポリゴン定義をポリゴン集計定義格納部16及びポリゴン集計結果格納部17へ出力して格納させる。また、ポリゴン定義作成部14は、ポリゴンID及び形状情報以外の各ポリゴンに関するメタ情報をポリゴン集計定義格納部16及びポリゴン集計結果格納部17へ出力してポリゴン定義とは別に格納させる。
 すなわち、ポリゴン定義作成部14は、集計対象の領域における所定の対象物を分割して形成される各領域について、各領域を表す複数のポリゴンのそれぞれを示すポリゴン定義を作成する。ここで、所定の対象物とは例えば道路であり、所定の対象物を分割した各領域とは例えばレーンである。
 ポリゴン集計定義格納部16は、メモリなどの記憶装置である。ポリゴン集計定義格納部16は、ポリゴン定義作成部14から入力された集計対象領域に存在する各レーンを表すポリゴンの形状情報とそのポリゴンに割り当てられたポリゴンIDとが対応付けられて登録されたポリゴンID定義を格納する。また、ポリゴン集計定義格納部16は、レーンIDとポリゴンIDとの対応を表すポリゴンIDリストを格納する。また、ポリゴン集計定義格納部16は、各ポリゴンのポリゴンID及び形状情報以外のメタ情報をポリゴンIDリストとは別に格納する。また、ポリゴン集計定義格納部16は、矩形定義作成部13から入力された集計対象領域を分割した各矩形を表す4隅の緯度及び経度の情報含む矩形情報を格納する。
 受信データ格納部15は、車、スマートフォン又はドローンといった移動機器から各時刻における位置情報を表す時空間データを受信する。そして、受信データ格納部15は、収集した時空間データを格納する。
 ポリゴン集計部12は、ポリゴンに対する内外判定の集計処理を行う。図5は、ポリゴン集計部の詳細を表すブロック図である。以下に、図5を参照して、ポリゴン集計部12の詳細について説明する。
 ポリゴン集計部12は、図5に示すように、分割部20及び個別集計部21を有する。個別集計部21は、集計対象となるレーンの数に応じて配置される。例えば、個別集計部21が仮想マシンであれば、集計対象となるレーンの数に応じて仮想マシンが生成される。また、個別集計部21が物理マシンであれば予め決められた数の台数が配置され、その中で使用されるマシンが決定されてもよい。また、個別集計部21は、レーンの数がすくなければレーンの数と同じでもよいが、レーンの数が多い場合にはいくつかのレーンが各個別集計部21に割り当てられてもよい。ここでは、個別集計部21が3つある場合で説明する。
 分割部20は、道路地図データ、集計対象領域の情報及び各レーンのポリゴンを含む各種ポリゴンの形状情報の入力を道路座標格納部11から受ける。次に、分割部20は、集計対象とする各レーンを道路地図データ上で特定する。そして、集計対象とするレーン毎に担当する個別集計部21を決定する。その後、分割部20は、各集計対象のレーンの情報をそれぞれの集計を担当する個別集計部21へ出力する。
 個別集計部21は、集計対象となるレーンのいずれかを担当して、担当したレーンについて存在する移動機器のデータの集計を行う。以下に個別集計部21が実行する集計処理の詳細を説明する。
 個別集計部21は、自己が集計を担当するレーンについてのレーンの情報の入力を分割部20から受ける。また、個別集計部21は、移動機器の時空間データを受信データ格納部15から取得する。さらに、個別集計部21は、集計対象領域の情報、ポリゴンIDリスト、ポリゴン定義、ポリゴンについてのその他のメタ情報及び矩形情報をポリゴン集計定義格納部16から取得する。ここで、個別集計部21は、それぞれが図5に示すように、処理対象取得部211、PIP処理部212、集計処理部213及び出力部215を有する。
 処理対象取得部211は、分割部20から入力された集計を担当するレーンについてのレーンの情報を取得する。そして、処理対象取得部211は、取得した各種情報をPIP処理部212へ出力する。
 PIP処理部212は、集計を担当するレーンの情報の入力を処理対象取得部211から受ける。また、PIP処理部212は、ポリゴン定義、ポリゴンIDリスト、その他のメタ情報及び矩形情報を取得する。また、PIP処理部212は、移動機器の時空間データを取得する。そして、PIP処理部212は、集計を担当するレーンの情報から、そのレーンのレーンIDを特定する。次に、PIP処理部212は、ポリゴンIDリストを用いてレーンIDに対応するポリゴンIDを取得する。次に、PIP処理部212は、取得したポリゴンIDに対応するポリゴンの形状情報をポリゴン定義から取得する。また、PIP処理部212は、集計対象とする領域上の矩形の中から、集計を担当するレーンを表すポリゴンを内包する矩形を特定する。以下では、集計対象とするレーンを内包する矩形を検索対象矩形と呼ぶ。
 PIP処理部212は、各検索対象矩形の位置情報と移動機器の位置情報とを用いてその矩形内に存在する移動機器の位置を特定する。次に、PIP処理部212は、検索対象矩形毎に、ポリゴンの形状情報を用いて各矩形におけるポリゴンの位置を特定する。次に、PIP処理部212は、その検索対象矩形内に存在する移動機器が集計対象のレーンを表すポリゴン内に存在するかポリゴン外に存在するかを判定するポリゴンの内外判定を行う。そして、PIP処理部212は、それぞれの検索対象矩形におけるポリゴン内に存在する各移動機器の情報をまとめて、各検索対象矩形におけるポリゴン毎の移動機器データを作成する。
 図6は、PIP処理部により作成される移動機器データの一例を表す図である。例えば、PIP処理部212は、図6に示すようなポリゴンIDと時空間データが紐付けられたデータフレームを移動機器データとして生成する。このデータフレームには、検索対象矩形に含まれるポリゴンを識別するためのポリゴンIDに対応させて、そのポリゴンに存在する車両の識別子や、位置情報、時刻、移動速度、走行中の車道のレーンID及び進行方向などが含まれる。その後、PIP処理部212は、ポリゴン毎の移動機器データを集計処理部213へ出力する。
 ここで、各個別集計部21のPIP処理部212が、集計を担当するレーンを表すポリゴン毎の移動機器データを取得することで、それらの移動機器データをまとめると、集計対象領域全体におけるポリゴン毎の移動機器データが得られたことになる。すなわち、個々の個別集計部21が平行してPIP処理を行うことで、集計対象領域全体におけるポリゴン毎の移動機器データを短時間で収集することが可能となる。
 集計処理部213は、集計対象領域全体での各矩形に対応するデータフレームの入力をPIP処理部212から受ける。次に、集計処理部213は、集計を担当するレーンを含む検索対象矩形それぞれのデータフレームを用いて、SQLにより重複排除や端末装置4のアプリケーションにより指定された集計処理を実施して、集計を担当するレーンに対応する集計データを取得する。集計データは、例えば、集計を担当するレーン上に存在する移動機器の数などである。その後、集計処理部213は、集計を担当するレーンに対応する集計データをポリゴン集計結果格納部17へ出力する。
 ここで、以上の説明では、個別集計部21が複数ある場合で且つそれぞれが1つのレーンを担当する場合を例に説明したが、各個別集計部21はいくつかのレーンを担当して順次処理してもよい。さらに、個別集計部21は1つであってもよい。その場合、個別集計部21は、各レーンについての集計を順次担当して集計データをポリゴン集計結果格納部17へ順次出力する。
 すなわち、1つ以上の個別集計部21は、集計対象の領域を所定サイズに分割する矩形に含まれる複数のポリゴンのいずれか1つ又は複数がそれぞれに割り当てられ、且つ、割り当てられたポリゴンに重なる矩形に存在する移動機器であって割り当てられたポリゴンの領域に含まれる移動機器の情報を、ポリゴン定義を基に取得して集計処理を行う。
 ここで、図7を参照して、本実施の形態に係るポリゴン集計部12によるポリゴン集計処理の全体的な動作について説明する。図7は、実施の形態に係るポリゴン集計部によるポリゴン集計処理の概要を説明するための図である。ここでは、個別集計部21として個別集計部21A~21Cが存在する場合で説明する。
 分割部20は、道路地図データ、集計対象領域の情報及び各レーンのポリゴンを含む各種ポリゴンの形状情報を含むデータ群300を取得する。ここでは、収集対象の領域には、レーンIDがL1~L3のレーンL1~L3が含まれるが含まれる。分割部20は、レーンL1を個別集計部21Aに割り当て、レーンL2を個別集計部21Bに割り当て、レーンL3を個別集計部21Cに割り当てて、それぞれに集計を担当するレーンの情報を送信する(ステップS1)。以下の説明では、データ群300で示すように集計対象の領域が矩形C1~C9に分割される場合で説明する。
 次に、個別集計部21Aの処理対象取得部211は、集計を担当するレーンL1の情報及び各種データを受信する。また、個別集計部21Bの処理対象取得部211は、集計担当するレーンL2の情報及び各種データを受信する。また、個別集計部21Cの処理対象取得部211は、集計担当するレーンL3の情報及び各種データを受信する。(ステップS2)。
 個別集計部21A~21CのそれぞれのPIP処理部212は、集計を担当するレーンの情報、集計対象領域の情報、ポリゴンIDリスト、ポリゴン定義、ポリゴンについてのその他のメタ情報及び矩形情報を取得する。そして、個別集計部21AのPIP処理部212は、レーンL1を内包する検索対象矩形C1、C4及びC5についてポリゴンの内外判定を行い、検索対象矩形C1、C4及びC5におけるポリゴン内に存在する移動機器の移動機器データを取得する。個別集計部21BのPIP処理部212は、レーンL2を内包する検索対象矩形C3、C5、C6及びC8ついてポリゴンの内外判定を行い、検索対象矩形C3、C5、C6及びC8におけるポリゴン内に存在する移動機器の移動機器データを取得する。個別集計部21CのPIP処理部212は、レーンL3を内包する検索対象矩形C2及びC5についてポリゴンの内外判定を行い、検索対象矩形C2及びC5におけるポリゴン内に存在する移動機器の移動機器データを取得する(ステップS3)。
 これにより、各個別集計部21A~21Cが保持する各検索対象矩形におけるポリゴンに存在する移動機器の移動機器データをまとめて考えた場合、集計対象の領域全体の各レーンに存在する移動機器の移動機器データが集約されたデータ301が完成したといえる(ステップS4)。
 個別集計部21Aの集計処理部213は、集計を担当するレーンL1を内包する検索対象矩形C1、C4及びC5におけるポリゴンに存在する移動機器の移動機器データを用いて集計処理を実施して、レーンL1に対応する集計データ311を求める。個別集計部21Bの集計処理部213は、集計を担当するレーンL2を内包する検索対象矩形C3、C5、C6及びC8におけるポリゴンに存在する移動機器の移動機器データを用いて集計処理を実施して、レーンL2に対応する集計データ312を求める。個別集計部21Cの集計処理部214は、集計を担当するレーンL3を内包する検索対象矩形C2及びC5におけるポリゴンに存在する移動機器の移動機器データを用いて集計処理を実施して、レーンL3に対応する集計データ313を求める(ステップS5)。
 図5に戻って説明を続ける。ポリゴン集計結果格納部17は、各ポリゴンの中に存在するデータの集計結果をまとめて格納する。より詳しくは、ポリゴン集計結果格納部17は、矩形情報を矩形定義作成部13から取得して格納する。また、ポリゴン集計結果格納部17は、ポリゴンIDリスト、ポリゴン定義、並びに、各ポリゴンのポリゴンID及び形状情報以外のメタ情報をポリゴン定義作成部14から取得してそれぞれ別個に格納する。さらに、ポリゴン集計結果格納部17は、ポリゴン集計部12が有する複数の個別集計部21からそれぞれが集計を担当するレーンの集計データを取得する。そして、ポリゴン集計結果格納部17は、矩形情報、ポリゴンID、レーン毎の集計データを関連付けて格納する。すなわち、ポリゴン集計結果格納部17は、複数の個別集計部21による集計結果を収集して集計対象の領域に含まれるポリゴン毎の移動機器の情報を格納する。
 その後、ポリゴン集計結果格納部17は、端末装置4で動作するアプリケーションからのデータ取得要求を受けて、各レーンの集計データを出力する。
[集計処理の処理手順]
 次に、本実施の形態に係る集計装置1による集計処理の全体的な流れについて説明する。図8は、実施の形態に係る集計装置による集計処理全体のフローチャートである。
 矩形定義作成部13は、道路地図データを道路座標格納部11から取得する。また、矩形定義作成部13は、集計対象の領域の情報及び矩形サイズを端末装置4から受信する。そして、矩形定義作成部13は、集計対象の領域を矩形サイズで分割して矩形定義情報を作成する(ステップS11)。
 ポリゴン定義作成部14は、道路地図データ及び各種ポリゴンの情報を道路座標格納部11から受信する。また、ポリゴン定義作成部14は、集計対象の領域の情報の入力を端末装置4から受信する。次に、ポリゴン定義作成部14は、集計対象の領域に含まれるレーンを抽出する。その後、ポリゴン定義作成部14は、抽出したレーンに含まれるポリゴンを特定しポリゴンIDを割り当てる。そして、ポリゴン定義作成部14は、各レーンに含まれるポリゴンIDとポリゴンの形状情報とを対応付けるポリゴン定義を作成する(ステップS12)。
 さらに、ポリゴン定義作成部14は、レーンIDとポリゴンIDとを対応付けるポリゴンIDリストを作成する(ステップS13)。
 ポリゴン集計部12は、ポリゴンIDリストをポリゴン集計定義格納部16から読み込む(ステップS14)。
 次に、ポリゴン集計部12は、ポリゴン定義をポリゴン集計定義格納部16から読み込む(ステップS15)。
 次に、ポリゴン集計部12は、矩形定義をポリゴン集計定義格納部16から読み込む(ステップS16)。
 次に、ポリゴン集計部12は、ポリゴン毎の集計処理を実行して集計データを生成する(ステップS17)。その後、ポリゴン集計部12は、集計データをポリゴン集計結果格納部17に格納する。
 次に、図9を参照して矩形定義の作成処理の流れを説明する。図9は、矩形定義の作成処理のフローチャートである。図9のフローチャートに記載された各処理は、図8のステップS11で行われる処理の一例にあたる。
 矩形定義作成部13は、集計対象の領域の情報及び矩形サイズの情報を端末装置4から取得する(ステップS21)。
 次に、矩形定義作成部13は、集計対象の領域を矩形サイズで矩形に分割する(ステップS22)。
 次に、矩形定義作成部13は、各矩形の4隅の緯度及び経度を取得する(ステップS23)。
 次に、矩形定義作成部13は、各矩形の4隅の緯度及び経度を表す矩形情報をポリゴン集計定義格納部16及びポリゴン集計結果格納部17に格納する(ステップS24)。
 次に、図10を参照してポリゴン定義の作成処理の流れを説明する。図10は、ポリゴン定義の作成処理のフローチャートである。図10のフローチャートに記載された各処理は、図8のステップS12で行われる処理の一例にあたる。
 ポリゴン定義作成部14は、集計対象の領域の情報を端末装置4から取得する(ステップS31)。
 次に、ポリゴン定義作成部14は、集計対象の領域に含まれるレーンを抽出する。その後、ポリゴン定義作成部14は、抽出したレーンに含まれるポリゴンを特定し、領域内のポリゴンの情報を取得する(ステップS32)。
 次に、ポリゴン定義作成部14は、各ポリゴンに対して一意なポリゴンIDを付与する(ステップS33)。
 その後、ポリゴン定義作成部14は、ポリゴンID及びポリゴンの形状情報を対応付けてポリゴン定義をポリゴン集計定義格納部16及びポリゴン集計結果格納部17に格納する(ステップS34)。また、ポリゴン定義作成部14は、レーンIDとポリゴンIDとを対応付けるポリゴンIDリストを作成して、ポリゴン集計定義格納部16及びポリゴン集計結果格納部17に格納する。
 次に、図11を参照してポリゴン毎の集計処理の流れを説明する。図11は、ポリゴン毎の集計処理のフローチャートである。図11のフローチャートに記載された各処理は、図8のステップS16で行われる処理の一例にあたる。
 ポリゴン集計部12の分割部20は、道路地図データ、各種ポリゴンの形状情報及び集計対象の領域の情報を取得する。そして、分割部20は、集計対象の領域に含まれるレーンをそれぞれ個別集計部21に割り当てる(ステップS41)。その後、分割部20は、集計を担当させるレーンの情報をそれぞれの個別集計部21の処理対象取得部211へ出力する。
 それぞれの個別集計部21の処理対象取得部211は、集計を担当するレーンとして割り当てられたレーンの情報の入力を分割部20から受ける。そして、処理対象取得部211は、取得した集計を担当するレーンの情報をPIP処理部212へ出力する。PIP処理部212は、集計を担当するレーンを表すポリゴンを内包する検索対象矩形に含まれる移動機器を検索する(ステップS42)。
 次に、PIP処理部212は、検索対象矩形に存在する移動機器についてポリゴンの内外判定を行う(ステップS43)。
 その後、PIP処理部212は、ポリゴン内に存在する移動機器に関するデータを取得して、ポリゴン内に存在する移動機器の移動機器データを生成する(ステップS44)。その後、PIP処理部212は、生成した移動機器データを集計処理部213へ出力する。
 各個別集計部21の集計処理部213は、それぞれの個別集計部21のPIP処理部212により生成された移動機器データを取得する。そして、集計処理部213は、集計を担当するレーン毎に、レーンを表すポリゴンに対応する移動機器データを用いて集計処理を実施して集計データを算出する(ステップS45)。その後、集計処理部213は、集計データをポリゴン集計結果格納部17に格納する。
[実施例]
 以上に説明した集計装置1は、以下の各実施例を実現するように動作可能である。例えば、集計結果の数をそのまま利用する実施例として次のようなものがある。
 第1の実施例は、対象オブジェクトを人や自転車とする。この場合、実際の移動機器は、ウェアラブルデバイスやスマートフォンなどである。そして、検索に用いるポリゴンを生成する対象は、車道歩道や横断歩道道路などの道路又は商業施設やビルなどの建物である。この場合、端末装置4で動作するアプリケーションは、集計データを用いて歩道混雑把握や施設内混雑把握などを行う。
 第2の実施例は、対象オブジェクトを車とする。この場合、実際の移動機器は、社内ナビゲーションシステムやスマートフォンなどである。そして、検索に用いるポリゴンを生成する対象は、道路や駐車場である。この場合、端末装置4で動作するアプリケーションは、集計データを用いて道路混雑把握や駐車場混雑把握などを行う。
 第3の実施例は、対象オブジェクトを航空機やドローンとする。そして、検索に用いるポリゴンを生成する対象は、空路や空域である。この場合、端末装置4で動作するアプリケーションは、集計データを用いて空路上存在確認や空域侵入警告などを行う。
 他にも、集計結果を分析した結果を利用する実施例として次のようなものがある。第4の実施例は、対象オブジェクトを人や自転車とする。この場合、実際の移動機器は、ウェアラブルデバイスやスマートフォンなどである。そして、検索に用いるポリゴンを生成する対象は、車道歩道や横断歩道道路などの道路又は商業施設やビルなどの建物である。この場合、端末装置4で動作するアプリケーションは、集計データを分析することで歩道上の高齢者通知や施設内男女比の把握などを行う。
 第5の実施例は、対象オブジェクトを車とする。この場合、実際の移動機器は、社内ナビゲーションシステムやスマートフォンなどである。そして、検索に用いるポリゴンを生成する対象は、道路や駐車場である。この場合、端末装置4で動作するアプリケーションは、集計データを用いて車線数の動的変更の制御や駐車場混雑時間分析などを行う。
 第6の実施例は、対象オブジェクトを航空機、船舶又はドローンとする。そして、検索に用いるポリゴンを生成する対象は、空路や空域、又は海域である。この場合、端末装置4で動作するアプリケーションは、集計データを用いてドローン挙動による風向き及び風速分析や船舶の軌跡による海流の分析などを行う。
 さらに、個別集計部21は、各移動機器が集計対象のレーンを表すポリゴン内に存在するかポリゴン外に存在するかを判定するポリゴンの内外判定の判定結果を、それぞれの移動機器の位置情報の中に格納してもよい。具体的には、移動機器等の位置情報が生成され、情報として流通する過程において、位置情報の記述、交換、利用が行われるが、個別集計部21は、内外判定の判定結果を各種の位置情報に関する規格で定められた表現形式の中に反映することができる。位置情報に関する規格の一例として、位置情報表現形式ガイドライン POIX_EXがある。
 判定結果の反映方法として、個別集計部21は、移動機器の位置情報の表現形式の中に埋め込む、もしくは重畳する、もしくは規格で定められた構造表の一部箇所に判定結果を記述することを行う。具体的な記述方法として、XML(eXtensible Markup Language)形式があるがこれに限る必要はない。位置情報が電気信号として通信される場合、電気的に重畳することができれば、他の方法を用いてもよい。
 移動機器の位置情報の交換や利用の一例として、端末から位置情報をWebサイト等へ通知されサービスがある。移動機器で位置測位が完了し、アプリケーション等の位置測位要求に基づいて位置情報の通知を行う際、位置測位要求で指定された位置情報通知先のURL(Uniform Resource Locator)に対して、移動機器側でパラメータをセットして位置情報が通知される。この通知された位置情報が、集計装置1に送付されてきた場合、個別集計部21は、位置情報の通知に関する情報に位置情報に追記することが可能である。これにより、従来の位置情報通の流通過程と別の経路で判定結果を送るのではなく、従来の位置情報の通知に関する情報の中に判定結果を埋め込むことができる。その結果、取り扱う情報の数を増やすことなく、判定結果を通知することが可能になる。
[集計処理による効果]
 以上に説明したように、集計装置1は、レーン毎の集計処理をそれぞれ異なる個別集計部21を用いて一括で実行する。この際、個別集計部21は、レーンを表すポリゴン毎に集計処理を実行する。このように、本実施の形態に係る集計装置1は、複数のレーンを含む矩形単位の集計処理ではなくポリゴン毎に集計を行うことができ、より詳細な集計データを収集することができる。これにより、アプリケーションは、より詳細な渋滞状況などの把握を行うことができる。この構成の場合、レーン毎の集計処理の単純な分割のため、集計装置1への実装が容易である。また、ポリゴン数が少ない場合は、高速に集計処理を行うことが可能である。
 なお、複数のポリゴン内のデータ数を集計する技術が存在する。この技術では、集計処理が分散されておらず低速となる。これに対して、本実施の形態に係る集計装置1は、複数の個別集計部21でレーン毎の集計処理が行われるように集計処理が分散されている。これにより、本実施の形態に係る集計装置1は上述した技術とかくして、全体の集計処理を高速で行うことが可能となる。
 また、複数のポリゴンの重なる領域を抽出し、新たに1つの大きなポリゴンとして集約する技術が存在する。この技術では、複数のポリゴンを集約して1つのポリゴンを生成したうえで集計処理が行われる。これに対して、本実施の形態に係る集計装置1は、複数のポリゴンについて個別に集計処理を行い、複数のポリゴン内のデータを集計することで集計処理を高速で行うことが可能となる。
 また、あるポリゴンに接する近傍ポリゴンを集約する技術が存在する。この技術では、あるポリゴンに接する近傍ポリゴンの特定が行われる。これに対して、本実施の形態に係る集計装置1は、近傍ポリゴンの特定などは行わずに、複数のポリゴンについて個別に集計処理を行い、複数のポリゴン内のデータを集計することで集計処理を高速で行うことが可能となる。
[システム構成等]
 また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示のように構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散及び統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散又は統合して構成することができる。さらに、各装置にて行われる各処理機能は、その全部又は任意の一部が、CPU(Central Processing Unit)及び当該CPUにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
 また、本実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
[プログラム]
 一実施形態として、集計装置1は、パッケージソフトウェアやオンラインソフトウェアとして上記の情報処理を実行する表示制御プログラムを所望のコンピュータにインストールさせることによって実装できる。例えば、上記の表示制御プログラムを情報処理装置に実行させることにより、情報処理装置を集計装置1として機能させることができる。ここで言う情報処理装置には、デスクトップ型又はノート型のパーソナルコンピュータが含まれる。また、その他にも、情報処理装置にはスマートフォン、携帯電話機やPHS(Personal Handy-phone System)等の移動体通信端末、さらには、PDA(Personal Digital Assistant)等のスレート端末等がその範疇に含まれる。
 また、集計装置1は、ユーザが使用する端末装置をクライアントとし、当該クライアントに上記の管理処理に関するサービスを提供する管理サーバ装置として実装することもできる。例えば、管理サーバ装置は、コンフィグ投入要求を入力とし、コンフィグ投入を行う管理サービスを提供するサーバ装置として実装される。この場合、管理サーバ装置は、Webサーバとして実装することとしてもよいし、アウトソーシングによって上記の管理処理に関するサービスを提供するクラウドとして実装することとしてもかまわない。
 図12は、集計プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。コンピュータ1000は、例えば、メモリ1010、CPU1020を有する。また、コンピュータ1000は、ハードディスクドライブインタフェース1030、ディスクドライブインタフェース1040、シリアルポートインタフェース1050、ビデオアダプタ1060、ネットワークインタフェース1070を有する。これらの各部は、バス1080によって接続される。
 メモリ1010は、ROM(Read Only Memory)1011及びRAM(Random Access Memory)1012を含む。ROM1011は、例えば、BIOS(BASIC Input Output System)等のブートプログラムを記憶する。ハードディスクドライブインタフェース1030は、ハードディスクドライブ1090に接続される。ディスクドライブインタフェース1040は、ディスクドライブ1100に接続される。例えば磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能な記憶媒体が、ディスクドライブ1100に挿入される。シリアルポートインタフェース1050は、例えばマウス1110、キーボード1120に接続される。ビデオアダプタ1060は、例えばディスプレイ1130に接続される。
 ハードディスクドライブ1090は、例えば、OS1091、アプリケーションプログラム1092、プログラムモジュール1093、プログラムデータ1094を記憶する。すなわち、集計装置1と同等の機能を持つ集計装置1の各処理を規定する表示制御プログラムは、コンピュータにより実行可能なコードが記述されたプログラムモジュール1093として実装される。プログラムモジュール1093は、例えばハードディスクドライブ1090に記憶される。例えば、集計装置1における機能構成と同様の処理を実行するためのプログラムモジュール1093が、ハードディスクドライブ1090に記憶される。なお、ハードディスクドライブ1090は、SSD(Solid State Drive)により代替されてもよい。
 また、上述した実施形態の処理で用いられる設定データは、プログラムデータ1094として、例えばメモリ1010やハードディスクドライブ1090に記憶される。そして、CPU1020は、メモリ1010やハードディスクドライブ1090に記憶されたプログラムモジュール1093やプログラムデータ1094を必要に応じてRAM1012に読み出して、上述した実施形態の処理を実行する。
 なお、プログラムモジュール1093やプログラムデータ1094は、ハードディスクドライブ1090に記憶される場合に限らず、例えば着脱可能な記憶媒体に記憶され、ディスクドライブ1100等を介してCPU1020によって読み出されてもよい。あるいは、プログラムモジュール1093及びプログラムデータ1094は、ネットワーク(LAN(Local Area Network)、WAN(Wide Area Network)等)を介して接続された他のコンピュータに記憶されてもよい。そして、プログラムモジュール1093及びプログラムデータ1094は、他のコンピュータから、ネットワークインタフェース1070を介してCPU1020によって読み出されてもよい。
 1 集計装置
 2 地図情報提供装置
 3 データ送信機器
 4 端末装置
 11 道路座標格納部
 12 ポリゴン集計部
 13 矩形定義作成部
 14 ポリゴン定義作成部
 15 受信データ格納部
 16 ポリゴン集計定義格納部
 17 ポリゴン集計結果格納部
 20 分割部
 21 個別集計部
 211 処理対象取得部
 212 PIP処理部
 213 集計処理部

Claims (7)

  1.  集計対象の領域における所定の対象物を分割して形成される各領域について、各前記領域を表す複数のポリゴンのそれぞれを示すポリゴン定義を作成するポリゴン定義作成部と、
     前記集計対象の領域を所定サイズに分割する矩形に含まれる複数の前記ポリゴンのいずれか1つ又は複数がそれぞれに割り当てられ、且つ、割り当てられた前記ポリゴンに重なる前記矩形に存在する移動機器であって割り当てられた前記ポリゴンの領域に含まれる前記移動機器の情報を、前記ポリゴン定義を基に取得して集計処理を行う1つ以上の個別集計部と
     を備えたことを特徴とする集計装置。
  2.  複数の前記個別集計部による集計結果を収集して前記集計対象の領域に含まれる前記ポリゴン毎の前記移動機器の情報を格納するポリゴン集計結果格納部をさらに備えたことを特徴とする請求項1に記載の集計装置。
  3.  前記ポリゴン定義作成部は、各前記ポリゴンに識別情報を割り当て、前記識別情報と前記ポリゴンの形状を表す情報とを対応させてポリゴン定義を生成することを特徴とする請求項1又は2に記載の集計装置。
  4.  前記個別集計部は、前記集計対象の領域における前記移動機器の位置情報を取得し、前記ポリゴン定義と前記移動機器の前記位置情報とを用いて前記ポリゴンに含まれるか否かを判定することを特徴とする請求項1~3のいずれか一つに記載の集計装置。
  5.  前記個別集計部は、前記移動機器が前記ポリゴンの領域に含まれるか否かの判定結果を、前記移動機器の位置情報に埋め込む又は重畳することを特徴とする請求項4に記載の集計装置。
  6.  集計対象の領域における所定の対象物を分割して形成される各領域について、各前記領域を表す複数のポリゴンのそれぞれを示すポリゴン定義を作成するポリゴン定義作成工程と、
     前記集計対象の領域を所定サイズに分割する矩形に含まれる複数の前記ポリゴンのいずれか1つ又は複数がそれぞれに割り当てられ、且つ、割り当てられた前記ポリゴンに重なる前記矩形に存在する移動機器であって割り当てられた前記ポリゴンの領域に含まれる前記移動機器の情報を、前記ポリゴン定義を基に取得して集計処理を行う1つ以上のポリゴン集計工程と、
     を備えたことを特徴とする集計方法。
  7.  請求項1~5に記載の集計装置として機能させるための集計プログラム。
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006085602A (ja) * 2004-09-17 2006-03-30 Gosei:Kk 交通解析システム
WO2017033538A1 (ja) * 2015-08-24 2017-03-02 株式会社東芝 情報処理装置および渋滞表示方法
JP2017126123A (ja) * 2016-01-12 2017-07-20 本田技研工業株式会社 交通渋滞予測装置及び交通渋滞予測方法
JP2019219845A (ja) * 2018-06-19 2019-12-26 日産自動車株式会社 車両管理システムおよび車両管理方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006085602A (ja) * 2004-09-17 2006-03-30 Gosei:Kk 交通解析システム
WO2017033538A1 (ja) * 2015-08-24 2017-03-02 株式会社東芝 情報処理装置および渋滞表示方法
JP2017126123A (ja) * 2016-01-12 2017-07-20 本田技研工業株式会社 交通渋滞予測装置及び交通渋滞予測方法
JP2019219845A (ja) * 2018-06-19 2019-12-26 日産自動車株式会社 車両管理システムおよび車両管理方法

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