WO2022118451A1 - 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

Info

Publication number
WO2022118451A1
WO2022118451A1 PCT/JP2020/045144 JP2020045144W WO2022118451A1 WO 2022118451 A1 WO2022118451 A1 WO 2022118451A1 JP 2020045144 W JP2020045144 W JP 2020045144W WO 2022118451 A1 WO2022118451 A1 WO 2022118451A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
polygon
aggregation
unit
information
individual
Prior art date
Application number
PCT/JP2020/045144
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
Priority to JP2022566595A priority Critical patent/JP7509236B2/ja
Priority to PCT/JP2020/045144 priority patent/WO2022118451A1/ja
Publication of WO2022118451A1 publication Critical patent/WO2022118451A1/ja

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting 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.
  • the plurality of individual aggregation units specify a search target rectangle to which any of the plurality of polygons included in the rectangle obtained by dividing the aggregation target area into a predetermined size is assigned to each and overlaps with the assigned polygon.
  • deduplication is performed, and the area of the polygon allocated by the mobile device existing in the search target rectangle to which the deduplication is performed.
  • the information of the mobile device included in the above 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 transmitter 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 transmitter 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 transmitter 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 executes the PIP processing and acquires mobile device data including various information about the mobile device existing in the polygon representing the lane in charge of aggregation. The details of the PIP processing of the PIP processing unit 212 according to the present embodiment will be described below. As shown in FIG. 5, the PIP processing unit 212 has a deduplication unit 221, a search unit 222, and an internal / external determination unit 223.
  • the duplication elimination unit 221 acquires the input of the lane information in charge of aggregation, the shape information of various polygons including the polygons of each lane, the spatiotemporal data of the mobile device, the polygon ID list, other meta information, and the rectangular information.
  • the deduplication unit 221 identifies the lane ID of the lane from the information of the lane in charge of aggregation. Next, the deduplication unit 221 acquires the polygon ID corresponding to the lane ID using the meta information. Next, the deduplication unit 221 acquires the shape information of the polygon corresponding to the polygon ID acquired from the polygon ID list. Further, the deduplication unit 221 identifies a rectangle including the lane from the information of the lane in charge of aggregation. In the following, the rectangle including the lane to be aggregated is referred to as a search target rectangle.
  • the deduplication unit 221 of each individual aggregation unit 21 mutually confirms the information of each other's search target rectangles, and identifies the duplicate search target rectangles. Then, when the duplicate search target rectangle exists, the deduplication unit 221 identifies any one of the deduplication units 221 having the search target rectangle as the person in charge of searching the search target rectangle, and the other duplication unit 221 is in charge of searching the search target rectangle. The exclusion unit 221 excludes the search target rectangle from the search target. After that, the deduplication unit 221 outputs the polygon ID of the polygon to be aggregated, the shape information and other meta information, and the spatiotemporal data of the mobile device to the search unit 222 together with the information of the search target rectangle. Further, the deduplication unit 221 outputs to the search unit 222 the information of the individual aggregation unit 21 in which the search target rectangle is excluded from the search target by the deduplication together with the information of the duplicate search target rectangle.
  • the search unit 222 identifies the position of the mobile device existing in the search target rectangle by using the position information of each search target rectangle in charge of the search and the spatiotemporal data of the mobile device. Further, the search unit 222 acquires the information of the duplicate search target rectangle and the information of the individual aggregation unit 21 in which the search target rectangle is excluded from the search target by the deduplication unit 221. Then, the search unit 222 outputs the information on the position of the mobile device existing in each search target rectangle to the inside / outside determination unit 223.
  • the search unit 222 also displays the position of the mobile device existing in the search target rectangle with respect to the internal / external determination unit 223 of the individual aggregation unit 21 in which the duplicate search target rectangle is excluded from the search target by deduplication. Output information. Further, the search unit 222 outputs the polygon ID, shape information, and other meta information of the polygon to be aggregated to the inside / outside determination unit 223.
  • the inside / outside determination unit 223 specifies the position of the polygon in each rectangle by using the shape information of the polygon for each search target rectangle. Next, the inside / outside determination unit 223 determines the inside / outside of the polygon for determining 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 inside / outside determination unit 223 collects the data 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.
  • the direction of travel are included.
  • the inside / outside determination unit 223 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.
  • the plurality of individual aggregation units 21 specify a search target rectangle to which any of the plurality of polygons included in the rectangle obtained by dividing the aggregation target area into a predetermined size is assigned to each and overlaps with the assigned polygon.
  • search target rectangle overlaps with other individual tabulation units, deduplication is performed, and the mobile device existing in the deduplication search target rectangle is included in the area of the assigned polygon. Information on mobile devices 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 of the lane L1 in charge of aggregation. Further, the processing target acquisition unit 211 of the individual aggregation unit 21B receives the information of the lane L2 in charge of aggregation. Further, the processing target acquisition unit 211 of the individual aggregation unit 21C receives the information of the lane L3 in charge of aggregation. (Step S2).
  • Each deduplication unit 221 of the individual aggregation units 21A to 21C acquires information on each lane in charge of aggregation, information on the aggregation target area, polygon ID list, polygon definition, other meta information about polygons, and rectangular information. .. Then, the deduplication unit 221 of the individual aggregation unit 21A extracts the search target rectangles C1, C4, and C5 including the lane L1 from the entire area to be aggregated. Also. The deduplication unit 221 of the individual aggregation unit 21B extracts the search target rectangles C3, C5, C6 and C8 including the lane L2 from the entire area to be aggregated. Further, the deduplication unit 221 of the individual aggregation unit 21C extracts the search target rectangles C2 and C5 including the lane L3 from the entire area to be aggregated (step S3).
  • the deduplication units 221 of the individual aggregation units 21A to 21C mutually confirm the respective search target rectangles, and specify that the search target rectangles C5 are duplicated in the individual aggregation units 21A to 21C.
  • the individual aggregation unit 21A is in charge of searching for the search target rectangle C5, and the individual aggregation units 21B and 21C must search for the search target rectangle C5. decide.
  • the deduplication unit 221 of the individual tabulation units 21B and 21C excludes the search target rectangle C5 from the search target (step S4).
  • the deduplication unit 221 of the individual aggregation unit 21A searches for mobile devices for the search target rectangles C1, C4 and C5, and identifies the mobile devices existing in each of the search target rectangles C1, C4 and C5.
  • the deduplication unit 221 of the individual aggregation unit 21B searches for mobile devices with respect to the search target rectangles C3, C6 and C8, and identifies the mobile devices existing in each of the search target rectangles C3, C6 and C8.
  • the deduplication unit 221 of the individual aggregation unit 21C searches for a mobile device with respect to the search target rectangle C2, and identifies the mobile device existing in the search target rectangle C2.
  • the deduplication unit 221 of the individual aggregation unit 21A outputs the information of the mobile devices existing in each of the search target rectangles C1, C4 and C5 to the internal / external determination unit 223 of the individual aggregation unit 21A. Further, the deduplication unit 221 of the individual aggregation unit 21A outputs the information of the mobile device existing in the search target rectangle C5 to the internal / external determination units 223 of the individual aggregation units 21B and 21C. Further, the deduplication unit 221 of the individual aggregation unit 21B outputs the information of the mobile devices existing in each of the search target rectangles C3, C6 and C8 to the inside / outside determination unit 223 of the individual aggregation unit 21B. The deduplication unit 221 of the individual aggregation unit 21C outputs the information of the mobile device existing in the search target rectangle C2 to the inside / outside determination unit 223 of the individual aggregation unit 21C (step S5).
  • Each inside / outside determination unit 223 of the individual aggregation units 21A to 21C acquires information on the aggregation target area, a polygon ID list, a polygon definition, other meta information about the polygon, and rectangular information. Next, the inside / outside determination unit 223 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 inside / outside determination unit 223 of the individual aggregation unit 21B determines the inside / outside of the polygon for the search target rectangles C3, C5, C6 and C8 including the lane L2, and the movement existing in the polygons in the search target rectangles C3, C5, C6 and C8. Acquire mobile device data of the device.
  • the inside / outside determination unit 223 of the individual aggregation unit 21C determines the inside / 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 S6).
  • step S7 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 S7).
  • 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 213 of the individual aggregation unit 21C performs aggregation processing using the mobile device data of the mobile device existing in the polygons 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 S8).
  • 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.
  • 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. Further, the PIP processing unit 212 acquires shape information of various polygons, spatiotemporal data of mobile devices, information of areas to be aggregated, polygon ID list, meta information, and rectangular information. The deduplication unit 221 of the PIP processing unit 212 extracts the search target rectangle including the lane in charge of aggregation.
  • the deduplication unit 221 compares the extracted search target rectangle with the search target rectangle possessed by the other deduplication unit 221, and extracts a search target rectangle that overlaps with the other deduplication unit 221. Then, the deduplication unit 221 determines the deduplication unit 221 in charge of searching for the duplicated search target rectangles, and excludes the duplicated search target rectangles from the other search targets of the deduplication unit 221 to perform deduplication. (Step S42). Then, the deduplication unit 221 outputs the information of the search target rectangle to be searched to the search unit 222.
  • the search unit 222 receives the input of the information of the search target rectangle overlapping the polygon from the deduplication unit 221. Then, the search unit 222 searches for the mobile device existing in the search target rectangle using the spatio-temporal data of the mobile device (step S43).
  • the search unit 222 outputs the mobile device data of the mobile device existing in the search target rectangle to the internal / external determination unit 223.
  • the search unit 222 which is in charge of searching the search target rectangle that has been deduplicated, is also the search target that is also the target of deduplication in the internal / external determination unit 223 of the other individual aggregation unit 21 that is the target of deduplication.
  • each individual aggregation unit 21 shares the mobile device data in the overlapping search target rectangles (step S44).
  • the inside / outside determination unit 223 extracts polygons corresponding to the lanes in charge of aggregation, and executes polygon inside / outside determination for mobile devices existing in each search target rectangle. Further, the inside / outside determination unit 223 acquires the data regarding the mobile device existing in the polygon and generates the mobile device data of the mobile device existing in the polygon (step S45). After that, the inside / outside determination unit 223 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 S46). 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 aggregation device 1 uses different individual aggregation units 21 to perform aggregation processing for each lane, and divides the area so that any one of the individual aggregation units 21 is in charge of overlapping areas. implement. At this time, the individual totaling unit 21 executes the totaling process for each polygon representing the lane. As described above, 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.
  • the aggregation device 1 according to the present embodiment can search all the areas including the lanes to be aggregated by performing the search for the mobile device for each rectangle once, and the search process can be performed at high speed. Can be done.
  • the aggregation device 1 according to the present embodiment can perform aggregation processing at high speed when the number of polygons is large.
  • 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. 6 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 ideographic control device 1 having the same function as the aggregation 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

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

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した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検索対象矩形を特定し、他の個別集計部との間で検索対象矩形が重複する場合に重複排除を行い、重複排除が行われた検索対象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した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検索対象矩形を特定し、他の個別集計部との間で前記検索対象矩形が重複する場合に重複排除を行い、前記重複排除が行われた前記検索対象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、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、ＰＩＰ処理を実行して集計を担当するレーンを表すポリゴンに存在する移動機器に関する各種情報を含む移動機器データを取得する。以下に、本実施の形態に係るＰＩＰ処理部２１２のＰＩＰ処理の詳細について説明する。ＰＩＰ処理部２１２は、図５に示すように、重複排除部２２１、検索部２２２及び内外判定部２２３を有する。
　重複排除部２２１は、集計を担当するレーンの情報、各レーンのポリゴンを含む各種ポリゴンの形状情報、移動機器の時空間データ、ポリゴンＩＤリスト、その他のメタ情報及び矩形情報の入力を取得する。重複排除部２２１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、重複排除部２２１は、メタ情報を用いてレーンＩＤに対応するポリゴンＩＤを取得する。次に、重複排除部２２１は、ポリゴンＩＤリストから取得したポリゴンＩＤに対応するポリゴンの形状情報を取得する。また、重複排除部２２１は、集計を担当するレーンの情報からそのレーンを含む矩形を特定する。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。
　次に、各個別集計部２１の重複排除部２２１は、相互に互いの検索対象矩形の情報を確認し合い、重複する検索対象矩形を特定する。そして、重複排除部２２１は、重複する検索対象矩形が存在する場合、その検索対象矩形を有する重複排除部２２１のうちいずれか１つをその検索対象矩形の検索の担当として特定し、他の重複排除部２２１はその検索対象矩形を検索対象から除外する。その後、重複排除部２２１は、検索対象矩形の情報とともに、集計対象のポリゴンのポリゴンＩＤ、形状情報及びその他のメタ情報、並びに、移動機器の時空間データを検索部２２２へ出力する。また、重複排除部２２１は、重複する検索対象矩形の情報とともに重複排除によりその検索対象矩形が検索対象から除かれた個別集計部２１の情報を検索部２２２へ出力する。
　検索部２２２は、検索を担当する各検索対象矩形の位置情報と移動機器の時空間データとを用いてその検索対象矩形内に存在する移動機器の位置を特定する。さらに、検索部２２２は、重複する検索対象矩形の情報及び重複排除によりその検索対象矩形が検索対象から除かれた個別集計部２１の情報を重複排除部２２１から取得する。そして、検索部２２２は、各検索対象矩形内に存在する移動機器の位置の情報を内外判定部２２３へ出力する。この時、検索部２２２は、重複排除により重複する検索対象矩形が検索対象から除かれた個別集計部２１の内外判定部２２３に対しても、その検索対象矩形内に存在する移動機器の位置の情報を出力する。さらに、検索部２２２は、集計対象のポリゴンのポリゴンＩＤ、形状情報及びその他のメタ情報を内外判定部２２３へ出力する。
　内外判定部２２３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、内外判定部２２３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、内外判定部２２３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データ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。内外判定部２２３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。
　すなわち、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した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、割り当てられたポリゴンに重なる検索対象矩形を特定し、他の個別集計部との間で検索対象矩形が重複する場合に重複排除を行い、重複排除が行われた検索対象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。
　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、集計を担当するレーンＬ２の情報を受信する。また、個別集計部２１Ｃの処理対象取得部２１１は、集計を担当するレーンＬ３の情報を受信する。（ステップＳ２）。
　個別集計部２１Ａ～２１Ｃのそれぞれの重複排除部２２１は、集計を担当する各レーンの情報、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の重複排除部２２１は、レーンＬ１を内包する検索対象矩形Ｃ１、Ｃ４及びＣ５を集計対象の領域全体から抽出する。また。個別集計部２１Ｂの重複排除部２２１は、レーンＬ２を内包する検索対象矩形Ｃ３、Ｃ５、Ｃ６及びＣ８を集計対象の領域全体から抽出する。また、個別集計部２１Ｃの重複排除部２２１は、レーンＬ３を内包する検索対象矩形Ｃ２及びＣ５を集計対象の領域全体から抽出する（ステップＳ３）。
　次に、個別集計部２１Ａ～２１Ｃのそれぞれの重複排除部２２１は、相互にそれぞれの検索対象矩形を確認して、検索対象矩形Ｃ５が個別集計部２１Ａ～２１Ｃで重複することを特定する。次に、個別集計部２１Ａ～２１Ｃのそれぞれの重複排除部２２１は、個別集計部２１Ａが検索対象矩形Ｃ５の検索を担当し、個別集計部２１Ｂ及び２１Ｃは検索対象矩形Ｃ５の検索を行わないと決定する。そして、個別集計部２１Ｂ及び２１Ｃの重複排除部２２１は、検索対象から検索対象矩形Ｃ５を除外する（ステップＳ４）。
　次に、個別集計部２１Ａの重複排除部２２１は、検索対象矩形Ｃ１、Ｃ４及びＣ５について移動機器の検索を行い、検索対象矩形Ｃ１、Ｃ４及びＣ５のそれぞれに存在する移動機器を特定する。また、個別集計部２１Ｂの重複排除部２２１は、検索対象矩形Ｃ３、Ｃ６及びＣ８について移動機器の検索を行い、検索対象矩形Ｃ３、Ｃ６及びＣ８のそれぞれに存在する移動機器を特定する。また、個別集計部２１Ｃの重複排除部２２１は、検索対象矩形Ｃ２について移動機器の検索を行い、検索対象矩形Ｃ２に存在する移動機器を特定する。
　次に、個別集計部２１Ａの重複排除部２２１は、検索対象矩形Ｃ１、Ｃ４及びＣ５のそれぞれに存在する移動機器の情報を個別集計部２１Ａの内外判定部２２３へ出力する。また、個別集計部２１Ａの重複排除部２２１は、検索対象矩形Ｃ５に存在する移動機器の情報を個別集計部２１Ｂ及び２１Ｃの内外判定部２２３へ出力する。また、個別集計部２１Ｂの重複排除部２２１は、検索対象矩形Ｃ３、Ｃ６及びＣ８のそれぞれに存在する移動機器の情報を個別集計部２１Ｂの内外判定部２２３へ出力する。個別集計部２１Ｃの重複排除部２２１は、検索対象矩形Ｃ２に存在する移動機器の情報を個別集計部２１Ｃの内外判定部２２３へ出力する（ステップＳ５）。
　個別集計部２１Ａ～２１Ｃのそれぞれの内外判定部２２３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取得する。次に、個別集計部２１Ａの内外判定部２２３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の内外判定部２２３は、レーンＬ２を内包する検索対象矩形Ｃ３、Ｃ５、Ｃ６及びＣ８に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の内外判定部２２３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Ｓ６）。
　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Ｓ７）。
　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２１３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Ｓ８）。
　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。
　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。また、ＰＩＰ処理部２１２は、各種ポリゴンの形状情報、移動機器の時空間データ、集計対象の領域の情報、ポリゴンＩＤリスト、メタ情報及び矩形情報を取得する。ＰＩＰ処理部２１２の重複排除部２２１は、集計を担当するレーンを内包する検索対象矩形を抽出する。そして、重複排除部２２１は、抽出した検索対象矩形と他の重複排除部２２１が有する検索対象矩形とを比較して、他の重複排除部２２１との間で重複する検索対象矩形を抽出する。そして、重複排除部２２１は、重複する検索対象矩形の検索を担当する重複排除部２２１を決定するとともに、それ以外の重複排除部２２１の検索対象から重複する検索対象矩形を除外して重複排除を行う（ステップＳ４２）。そして、重複排除部２２１は、検索対象となる検索対象矩形の情報を検索部２２２へ出力する。
　次に、検索部２２２は、ポリゴンに重なる検索対象矩形の情報の入力を重複排除部２２１から受ける。そして、検索部２２２は、移動機器の時空間データを用いて検索対象矩形の中に存在する移動機器を検索する（ステップＳ４３）。
　その後、検索部２２２は、検索対象矩形の中に存在する移動機器の移動機器データを内外判定部２２３へ出力する。この時、重複排除を行った検索対象矩形の検索を担当した検索部２２２は、重複排除の対象となった他の個別集計部２１の内外判定部２２３にも重複排除の対象となった検索対象矩形の中に存在する移動機器の移動機器データを出力する。これにより、それぞれの個別集計部２１は、重複する検索対象矩形における移動機器データを共有する（ステップＳ４４）。
　内外判定部２２３は、集計を担当するレーンに対応するポリゴンを抽出し、各検索対象矩形に存在する移動機器に対してポリゴン内外判定を実行する。さらに、内外判定部２２３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Ｓ４５）。その後、内外判定部２２３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Ｓ４６）。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を用いて重複する領域についてはいずれか１つの個別集計部２１が担当するように領域を分割して実施する。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。また、本実施の形態に係る集計装置１は、それぞれ矩形に対する移動機器の検索を１回行うことで、集計対象のレーンを含む領域の検索を全て行うことができ、検索処理を高速に行うことができる。特に、本実施の形態に係る集計装置１は、ポリゴン数が多い場合に、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６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表意制御装置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
　２２１　重複排除部
　２２２　検索部
　２２３　内外判定部

Claims (8)

  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した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検索対象矩形を特定し、他の個別集計部との間で前記検索対象矩形が重複する場合に重複排除を行い、前記重複排除が行われた前記検索対象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、ポリゴン定義を基に取得して集計処理を行う複数の個別集計部と
    　を備えたことを特徴とする集計装置。
  2. 　前記個別集計部は、
    　前記検索対象矩形が重複する前記他の個別集計部との間で、重複する前記検索対象矩形の検索担当を前記個別集計部及び前記他の個別集計部の中から１つ決定し、
    　前記個別集計部が前記検索担当の場合、重複する前記検索対象矩形を含む前記検索対象矩形に存在する前記移動機器を検索し、
    　重複する前記検索対象矩形に存在する前記移動機器の検索結果を前記他の個別集計部へ送信する
    　ことを特徴とする請求項１に記載の集計装置。
  3. 　複数の前記個別集計部による集計結果を収集して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又は２に記載の集計装置。
  4. 　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領域の位置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１～３のいずれか一つに記載の集計装置。
  5. 　前記個別集計部は、前記ポリゴンの位置を表す情報と前記移動機器の位置情報とを用いて、前記移動機器が前記ポリゴンの領域に含まれるか否かを判定することを特徴とする請求項１～４のいずれか一つに記載の集計装置。
  6. 　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５に記載の集計装置。
  7. 　集計対象の領域における所定の対象物を分割した各領域を表す複数のポリゴン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検索対象矩形を特定し、他の個別集計部との間で前記検索対象矩形が重複する場合に重複排除を行う重複排除工程と、
    　前記重複排除が行われた前記検索対象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、ポリゴン定義を基に取得して集計処理を行う複数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。
  8. 　請求項１～６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。
PCT/JP2020/045144 2020-12-03 2020-12-03 集計装置、集計方法及び集計プログラム WO2022118451A1 (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2022566595A JP7509236B2 (ja) 2020-12-03 2020-12-03 集計装置、集計方法及び集計プログラム
PCT/JP2020/045144 WO2022118451A1 (ja) 2020-12-03 2020-12-03 集計装置、集計方法及び集計プログラム

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2020/045144 WO2022118451A1 (ja) 2020-12-03 2020-12-03 集計装置、集計方法及び集計プログラム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2022118451A1 true WO2022118451A1 (ja) 2022-06-09

Family

ID=81853069

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2020/045144 WO2022118451A1 (ja) 2020-12-03 2020-12-03 集計装置、集計方法及び集計プログラム

Country Status (2)

Country Link
JP (1) JP7509236B2 (ja)
WO (1) WO2022118451A1 (ja)

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

Also Published As

Publication number Publication date
JP7509236B2 (ja) 2024-07-02
JPWO2022118451A1 (ja) 2022-06-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11933622B2 (en) Collective vehicle traffic routing
US8930123B2 (en) Systems and methods for determining traffic intensity using information obtained through crowdsourcing
WO2015051718A1 (zh) 一种动态轨迹导航方法及云平台
US20200401817A1 (en) Determining weights of points of a point cloud based on geometric features
CN107391753B (zh) 一种基于gis的路产矢量化数据自动生成系统及方法
AU2021202867B2 (en) Displaying visible points of interest with a navigation system
US11092443B2 (en) Method, apparatus, and system for categorizing a stay point based on probe data
US10943152B2 (en) Method, apparatus, and system for detecting a physical divider on a road segment
EP2740115A1 (en) Generating an od matrix
WO2023040539A1 (zh) 车流迁徙情况的展示方法、装置、设备、介质及产品
US10657806B1 (en) Transformation of point of interest geometries to lists of route segments in mobile communication device traffic analysis
US11598639B2 (en) System for offsite navigation
WO2020146332A1 (en) Visualiziing real-time intersection occupancy and calculated analytics in 3d
WO2012089271A1 (en) Incremental network generation providing seamless network
CN112665608B (zh) 道路导航指示方法、装置、计算机设备和存储介质
WO2022118451A1 (ja) 集計装置、集計方法及び集計プログラム
WO2022118449A1 (ja) 集計装置、集計方法及び集計プログラム
US20210183239A1 (en) System And Method For Detecting One Way Driving Using A Heat Map
WO2022230144A1 (ja) 集計装置、集計方法及び集計プログラム
US20230023255A1 (en) Controlled ingestion of map update data
US20220180736A1 (en) Method, apparatus and computer program product for determining lane status confidence indicators using probe data
Murata Proposal of Traffic Database Management System
Radecký et al. Using extended raster file for real time traffic information mining

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 20964303

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2022566595

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 20964303

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1