WO2022215246A1 - 道路監視システム、道路監視装置、道路監視方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体 - Google Patents

道路監視システム、道路監視装置、道路監視方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体 Download PDF

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WO2022215246A1
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pattern
road
range
vehicle
road monitoring
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侑真 松田
智之 樋野
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日本電気株式会社
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    • G02B2006/12133—Functions
    • G02B2006/12138—Sensor

Definitions

  • the present invention for example, relates to technology for monitoring the operation of vehicles using optical fiber sensors.
  • Optical fiber sensing is a technology that uses optical fibers as sensors such as vibration, temperature, or strain.
  • One application of optical fiber sensing is traffic flow bird's-eye view monitoring.
  • bird's-eye view monitoring of traffic flow means to bird's-eye view of traffic flow conditions (for example, traveling speed of vehicles, traffic congestion, etc.) at a certain point in time in a certain geographical area (for example, map).
  • traffic flow monitoring on expressways is performed using existing sensors such as traffic meters and CCTV (Closed-circuit Television).
  • CCTV Camera-circuit Television
  • optical fiber sensing can be used instead of installing a huge number of sensors.
  • traffic flow bird's-eye view monitoring using optical fiber sensing the running trajectory of a vehicle is grasped by continuously measuring the time and distance of the vibration generated by the running of the vehicle.
  • traffic information such as the speed of the vehicle from this travel locus
  • the state of the traffic flow is monitored.
  • Patent Document 1 discloses an example of technology for overhead monitoring of traffic flow using optical fiber sensing.
  • an optical fiber cable laid along the road is used as a sensing medium for detecting vibration accompanying vehicle travel.
  • the road monitoring system of Patent Document 1 can monitor traffic conditions of vehicles traveling on the road.
  • the present invention has been made in view of the above-mentioned problems, and its main purpose is to improve the accuracy of vehicle speed calculation.
  • a road monitoring system includes an optical fiber cable laid on a road, a receiving means for receiving an optical signal from the optical fiber cable, and based on the received optical signal, a first time range and a first pattern extracting means for extracting a first pattern corresponding to the running state of the vehicle on the road in the distance range; pattern conversion means for generating a reduced second pattern; and calculation means for calculating the running speed of the vehicle on the road based on the second pattern.
  • the road monitoring device includes receiving means for receiving an optical signal from an optical fiber cable laid on the road, and based on the received optical signal, the road in the first time range and the first distance range.
  • pattern extracting means for extracting a first pattern according to the running state of the vehicle; It includes pattern conversion means for generating two patterns, and calculation means for calculating the traveling speed of the vehicle on the road based on the second pattern.
  • a road monitoring method includes: a first time range and a first distance range based on an optical signal received from an optical fiber cable laid on the road; Extracting a pattern, generating a second pattern based on the first pattern in which the number of time points included in the first time range or the number of positions included in the first distance range is reduced, and based on the second pattern, Calculate the running speed of the vehicle on the road.
  • a non-transitory computer readable medium is provided to a computer included in a road monitoring device for determining a first range of time and a first range of distance based on optical signals received from a fiber optic cable laid on a road.
  • a road monitoring program for executing a process of generating a second pattern and a process of calculating the running speed of the vehicle on the road based on the second pattern is stored.
  • FIG. 2 is a schematic diagram showing an example of a travel locus obtained by measuring an amount of environmental variation caused by a vehicle traveling on a road with an optical fiber sensor;
  • FIG. 4 is a schematic diagram showing an example of an ideal running locus;
  • FIG. 4 is a schematic diagram showing an example of an unclear travel locus;
  • FIG. 10 is a schematic diagram showing an example of extracting a travel locus with an erroneous inclination from an ambiguous travel locus.
  • FIG. 5 is a schematic diagram showing an operation for clarifying an unclear travel locus; It is a block diagram which shows an example of a structure of the road monitoring system in 3rd Embodiment of this invention. It is a flowchart which shows the operation
  • FIG. 4 is a schematic diagram showing an example of data width in the direction of distance and time possessed by a travel locus. It is a block diagram which shows an example of a structure of the road monitoring system in 4th Embodiment of this invention.
  • FIG. 5 is a schematic diagram showing an operation for clarifying an unclear travel locus; It is a block diagram showing an example of hardware constitutions which can realize a road monitoring device in each embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an example configuration of a road monitoring system according to the first embodiment of the present invention.
  • the road monitoring system (100) in this embodiment includes an optical fiber cable (11) and a road monitoring device (120).
  • the optical fiber cable (11) is an optical fiber cable for communication and is laid on roads.
  • the road monitoring device (120) includes a receiver (150), a pattern extractor (220), a pattern converter (230), and a calculator (240).
  • the receiver (150) receives the optical signal from the optical fiber cable (11).
  • the optical signal received by the receiver (150) is a time series of detected values (hereinafter referred to as "environmental variation") detected in the optical fiber cable (11).
  • the environmental fluctuation amount changes according to the vibration generated in the environment in which the optical fiber cable (11) is laid.
  • the environmental fluctuation amount is, for example, the backscattered light of the signal transmitted to the optical fiber cable (11).
  • the time series of the environmental fluctuation amount is superposition of pulses caused by vibrations independently generated at each position in the length direction of the optical fiber cable (11), and the time width of the pulse is compared to the time width required for the propagation of the pulse. is sufficiently short, and the pulse is sufficiently coarse.
  • the timing at which each pulse is detected can be associated with the generation position of each pulse in the optical fiber cable (11).
  • the road vibrates, and due to the road vibration, an environmental variation pulse is generated in the optical fiber cable (11) laid on the road.
  • a pattern extraction unit (220) extracts a first pattern according to the running state of the vehicle on the road in the first time range and the first distance range based on the received optical signal.
  • the first pattern is a time series of environmental variation in which each environmental variation is associated with its occurrence position.
  • the pattern conversion unit (230) generates a second pattern by reducing the number of points in the first time range or the number of positions in the first distance range based on the first pattern.
  • the “distance range” is the range of distance in the length direction of the optical fiber cable (11).
  • the “number of positions” is the number of distance units included in a certain “distance range”.
  • time range is the range of time in which a series of time series of environmental variation is detected.
  • the second pattern is, like the first pattern, a time series of environmental fluctuations in which each environmental fluctuation is associated with its occurrence position.
  • the number of environmental fluctuations (the number of positions and the number of hours) included in the time series of the environmental fluctuations is different.
  • a calculation unit (240) calculates the traveling speed of the vehicle on the road based on the second pattern.
  • the calculator (240) continuously detects the time series of the amount of environmental variation to detect the time change of the vibration generation position in the optical fiber cable (11) (that is, the running of the vehicle).
  • the calculation unit (240) calculates the traveling speed of the vehicle, for example, based on the traveling locus of the vehicle in the second pattern.
  • the calculation unit (240) calculates the traveling speed of the vehicle, for example, by linearly approximating the traveling locus.
  • FIG. 2 is a flowchart showing operations in the first embodiment of the present invention.
  • the pattern extraction unit (220) extracts a first pattern according to the running state of the vehicle on the road in the first time range and the first distance range based on the received optical signal (step S210).
  • the pattern conversion unit (230) generates a second pattern in which the number of points included in the first time range or the number of positions included in the first distance range is reduced based on the first pattern (step S220).
  • the calculator (240) calculates the running speed of the vehicle on the road based on the second pattern (step S230).
  • the pattern extraction unit (220) detects the running state of the vehicle on the road in the first time range and the first distance range based on the received optical signal. to extract a first pattern corresponding to .
  • the pattern conversion unit (230) generates a second pattern by reducing the number of points in the first time range or the number of positions in the first distance range based on the first pattern.
  • the travel locus of the vehicle in the second pattern is narrower than the travel locus of the vehicle in the first pattern.
  • a calculation unit (240) calculates the traveling speed of the vehicle on the road based on the second pattern, which is narrower than the traveling locus of the vehicle in the first pattern, more accurately than the first pattern. Therefore, the road monitoring device (120) in this embodiment has the effect of being able to improve the accuracy of vehicle speed calculation.
  • the pattern conversion unit (230) may determine the number of points in the first time range or the number of positions in the first distance range so that the vehicle travel locus in the second pattern does not disappear.
  • the road monitoring device (120) in this embodiment has the effect of being able to suppress failures in calculating the vehicle speed.
  • FIG. 3 is a block diagram showing an example configuration of a road monitoring system according to the second embodiment of the present invention.
  • the road monitoring system (105) of the present embodiment is a detection value (environmental fluctuation amount) detected in the optical fiber cable (11) that changes according to vibrations generated in the environment in which the optical fiber cable (11) is laid.
  • the environmental fluctuation amount is the magnitude of the backscattered light of the transmission signal in the optical fiber cable (11).
  • the road monitoring system (105) continuously detects the time series of the amount of environmental variation to detect the time change of the vibration generation position (that is, vehicle travel) in the optical fiber cable (11).
  • the road monitoring system (105) calculates traffic information including the traveling speed of the vehicle based on the time series of the environmental variation.
  • the traffic information may further include information such as vehicle spacing, vehicle acceleration, number of vehicles, or direction of travel of the vehicle.
  • the road monitoring system (105) comprises a fiber optic cable (11) and a road monitoring device (125).
  • the road monitoring device (125) has a transmitter (13), a circulator (14), a receiver (155), and an output (113).
  • the transmitter (13) transmits optical pulses to the circulator (14) via the optical path.
  • a circulator (14) outputs an optical pulse transmitted from a transmitter (13) to an optical fiber cable (11), and circulates backscattered light of the optical pulse returning from the optical fiber cable (11) through an optical path. Output to the receiver (155).
  • the receiving section (155) calculates traffic information based on the backscattered light received from the circulator (14), and outputs the calculated traffic information to the output section (113).
  • the output unit (113) outputs traffic information to the outside.
  • the receiving section (155) includes a detector (16), a data processing section (17), a memory (18), a data format changing section (195) (an example of a pattern extracting section and a pattern converting section), and a trajectory extracting section (110). (an example of a calculation unit), a data extraction unit (111) (an example of a calculation unit), and a traffic information calculation unit (112).
  • the detector (16) converts the backscattered light of the received light pulse into an electric signal and outputs the converted electric signal to the data processing unit (17).
  • the data processing unit (17) acquires the amount of environmental variation by converting the input electrical signal, which is analog data, into digital data, and outputs it to the memory (18).
  • the memory (18) accumulates data representing the time series of the environmental variation (environmental variation data) for a predetermined period of time in a format that allows calculation of the position where each environmental variation occurs.
  • the data format changing unit (195) determines the range of distance and time for which traffic information should be calculated (traffic information calculation range). In addition, the data format changing unit (195) extends the traffic information calculation range in the direction of distance and time, and corresponds to the range of distance and time (trajectory extraction range) used for extracting the traveling trajectory of the vehicle. Derive the range of variation data. The data format changing unit (195) also copies the environmental variation data of the derived range to the locus extraction range storage area in the memory (18). Also, the data format changing unit (195) reduces the copied environmental variation data so that the distance width and time width of the trajectory extraction range are the same as before the extension.
  • a trajectory extraction unit (110) extracts a travel trajectory based on the environmental variation data stored in the trajectory extraction range storage area.
  • the data extraction unit (111) calculates the traveling speed of the vehicle based on the extracted data representing the traveling locus.
  • a traffic information calculation unit (112) generates traffic information based on the traveling speed of the vehicle, the traveling locus of the vehicle, and the like. [Explanation of operation] The operation of the road monitoring system (105) will now be described with reference to FIGS.
  • FIG. 4 is a flow chart showing the operation in the second embodiment of the invention.
  • the data processing unit (17) acquires the time series of the environmental fluctuation amount that fluctuates due to the vibration applied to the optical fiber cable (11) due to the running of the vehicle (step S01).
  • the timing at which each environmental variation is detected is associated with the position of occurrence of each environmental variation in the optical fiber cable (11). is possible. Therefore, the data processing unit (17) can calculate the position where each environmental variation occurs by, for example, associating the environmental variation when the optical pulse was transmitted with information on the time when the optical pulse was transmitted.
  • the memory (18) accumulates the acquired environmental variation data for a predetermined period of time in a format that enables calculation of the position of occurrence of each environmental variation (step S02).
  • the memory (18) stores environmental variation data in which, for example, information on the time when the optical pulse was transmitted is associated with the environmental variation when the optical pulse was transmitted.
  • the data format changing unit (195) determines the traffic information calculation range (step S03).
  • the data format changer (195) determines the traffic information calculation range, for example, based on the settings held by the road monitoring device (125).
  • the data format changing unit (195) derives the range of environmental variation data corresponding to the trajectory extraction range. Then, the data format changing unit (195) copies the environmental variation data of the derived range to the storage area of the trajectory extraction range on the memory (18) (step S04).
  • the trajectory extraction range includes the traffic information calculation range and is wider than the traffic information calculation range.
  • the data format changing unit (195) reduces the copied environmental variation data so that the distance width and time width of the trajectory extraction range are the same as before extension (step S05).
  • the traffic information calculation range is, for example, the range of 1 km and 1 minute when calculating the traffic information including the average vehicle speed of 1 km (kilometer) x 1 minute, and the traffic information of 2 km x 2 minutes is calculated. 2 km and 2 minutes range.
  • the environmental variation data included in the trajectory extraction range storage area is thinned in half. More specifically, for example, environmental variation data corresponding to odd-numbered distances and odd-numbered times are deleted.
  • the trajectory extraction unit (110) extracts the travel trajectory based on the environmental variation data stored in the trajectory extraction range storage area (step S06).
  • the trajectory extraction unit (110) linearly approximates, for example, a band of values (high values) larger than a predetermined threshold in the environmental variation data distributed on a plane with distance and time axes, using the least squares method. to extract the running locus.
  • the data extraction unit (111) calculates the traveling speed of the vehicle based on the extracted data representing the traveling locus (step S07).
  • a data extraction unit (111) calculates the running speed of the vehicle, for example, based on the slope of the approximate straight line described above.
  • the traffic information calculation unit (112) calculates traffic information including, for example, the average speed of the vehicle based on the vehicle traveling speed calculated in step S07 and the vehicle traveling trajectory extracted in step S06. Generate (step S08).
  • traffic information including, for example, the average speed of the vehicle based on the vehicle traveling speed calculated in step S07 and the vehicle traveling trajectory extracted in step S06.
  • step S08 Generate (step S08).
  • the vertical axis of the graph is time and the horizontal axis of the graph is distance.
  • the solid line represents the trajectory of the vehicle
  • the hatched band represents the high value of the environmental variation
  • the dashed line represents the trajectory of the vehicle extracted from the environmental variation.
  • FIG. 5 is a schematic diagram showing an example of a travel locus obtained by measuring the amount of environmental variation caused by a vehicle traveling on a road with an optical fiber sensor.
  • FIG. 6 is a schematic diagram showing an example of an ideal running locus.
  • FIG. 7 is a schematic diagram showing an example of an ambiguous travel locus.
  • FIG. 8 is a schematic diagram showing an example of extracting an erroneously tilted travel locus from an ambiguous travel locus.
  • FIG. 9 is a schematic diagram showing an operation for clarifying an unclear travel locus.
  • the running locus is extracted at a position and inclination that match the high value of the environmental variation data, as indicated by the dashed line in FIG.
  • the environmental variation data may be acquired with a spread as shown in FIG. 7, and the travel locus may become unclear.
  • the travel locus may be extracted with an inclination different from the environmental variation data, and erroneous traffic information may be calculated.
  • the traffic information calculation range is extended for each distance and time, and the copy of the environmental variation data in the extended range is reduced to the same size as before extension.
  • the travel locus is extracted.
  • the present embodiment has the effect of being able to extract a travel locus with a correct inclination from the environmental variation data and improve the accuracy of calculating traffic information including information related to vehicle speed.
  • FIG. 10 is a block diagram showing an example of the configuration of a road monitoring system according to the third embodiment of the invention.
  • the road monitoring system (106) of this embodiment acquires the time series of the environmental variation in the optical fiber cable (11).
  • a road monitoring system (106) comprises a fiber optic cable (11) and a road monitoring device (126).
  • the road monitoring device (126) has a transmitter (13), a circulator (14), a receiver (156), and an output (113).
  • the receiver (156) includes a detector (16), a data processor (17), a memory (18), an extension amount calculator (80) (an example of a pattern converter), a data format converter (196) (a pattern extractor). and a pattern conversion unit), a trajectory extraction unit (110) (an example of a calculation unit), a data extraction unit (111) (an example of a calculation unit), and a traffic information calculation unit (112).
  • An extension amount calculation unit (80) calculates the number of positions indicating the highest value of the environmental variation data that are consecutively arranged in the direction of distance or time and included in the travel locus in the environmental variation data accumulated in the memory (18). Alternatively, the number of time points (respectively referred to as "trajectory distance width” and “trajectory time width”) is extracted. Then, the extension amount calculator (80) acquires the minimum trajectory distance width and the minimum trajectory time width. Then, the extension amount calculator (80) determines the smaller value of the minimum trajectory distance width and the minimum trajectory time width as the extension magnification.
  • the extension magnification is used to determine the trajectory extraction range in step S09 (corresponding to step S04 in the first embodiment), which will be described later. extension magnification.
  • the distance width and time width of the reduced trajectory become less than 1 and the trajectory is lost. determined to avoid
  • the extension magnification is 2 or more. That is, in the present embodiment, it is assumed that environmental variation data having a resolution in the direction of distance and time such that both the minimum trajectory distance width and the minimum trajectory time width are 2 or more can be used.
  • the extension scale factor becomes 1, the occurrence of an error may be displayed, and subsequent processing may be interrupted.
  • the data format changing unit (196) determines the traffic information calculation range, and determines the trajectory extraction range based on the extension magnification determined by the extension amount calculation unit (80). Then, the data format changing unit (196) derives the range of environmental variation data corresponding to the locus extraction range, and stores the derived environmental variation data in the storage area of the locus extraction range in the memory (18). make a copy.
  • FIG. 11 is a flowchart showing operations in the third embodiment of the present invention.
  • steps S01 and S02 are the same as in the second embodiment.
  • the extension amount calculator (80) extracts the trajectory distance width and the trajectory time width included in the traveled trajectory in the environmental variation data corresponding to the traffic information calculation range accumulated in the memory (18). to obtain the minimum trajectory distance width and the minimum trajectory time width. Then, the extension amount calculation unit (80) determines the smaller value of the minimum trajectory distance width and the minimum trajectory time width as the extension ratio of the trajectory extraction range to the traffic information calculation range (step S09).
  • the extension magnification is 2
  • the distance width and time width of the trajectory extraction range are each extended to twice the traffic information calculation range.
  • the data format changing unit (196) determines the trajectory extraction range based on the extension magnification determined in step S09. Then, the data format changing unit (196) derives the range of environmental variation data corresponding to the locus extraction range, and stores the derived environmental variation data in the storage area of the locus extraction range in the memory (18). Copy (step S10), and proceed to the process of step S05.
  • steps S05 to S08 are the same as in the second embodiment.
  • FIG. 12 is a schematic diagram showing an example of the data width in the direction of distance and time possessed by the travel locus.
  • the right part shows that the traffic information calculation range shown on the left is divided into each environmental variation amount data. That is, each area divided into a grid indicates each environmental variation data.
  • the minimum trajectory distance width and the minimum trajectory time width included in the environmental variation data are obtained. Then, the smaller one of them is used as an extension magnification, and the distance width and time width of the traffic information calculation range are multiplied by the extension magnification to calculate the distance width and time width of the locus extraction range. Then, the environmental variation data is divided for each distance and time for calculating the traffic information, and the divided data is extended to the distance width and time width multiplied by the extension magnification, and the environmental variation amount of the trajectory extraction range is obtained. Data are calculated. Then, the environmental variation amount data of the trajectory extraction range is reduced to have the same size as before the extension.
  • the width of the vehicle travel trajectory which has become unclear due to the spread of environmental fluctuations, can be narrowed and clarified, making it easier to extract trajectories with correct inclinations from the environmental variation data. Become.
  • the distance width and time width included in the environmental variation data accumulated in the memory (18) are extracted, and the minimum trajectory distance width and minimum trajectory time width are obtained. be.
  • the extension amount calculator (80) determines the smaller value of the minimum trajectory distance width and the minimum trajectory time width as the extension magnification.
  • the left trajectory has a narrower width, and its minimum trajectory distance width and minimum trajectory time width are both 2, and the extension magnification is 2.
  • the width of the traffic information calculation range is 1 km ⁇ 1 minute
  • the distance width of the trajectory extraction range is 2 km
  • the time width is 2 minutes.
  • the traffic information calculation range is extended for each distance and time, and the copy of the environmental variation data in the extended range has the same size as before the extension.
  • the running locus is extracted.
  • the width of the travel locus in the reduced locus extraction range is reduced and clarified.
  • the running trajectory is not lost after the trajectory extraction range is reduced, and the trajectory with the correct inclination is extracted from the environmental variation data. has the effect of being able to improve
  • the traffic information calculation unit (112) generates traffic information such as average speed based on the travel locus in step S07.
  • a trajectory may be output.
  • the present embodiment has the effect of being able to monitor the running conditions of individual vehicles.
  • FIG. 13 is a block diagram showing an example configuration of a road monitoring system according to the fourth embodiment of the present invention.
  • the road monitoring system (107) of this embodiment acquires the time series of the environmental variation in the optical fiber cable (11).
  • the road monitoring system (107) comprises a fiber optic cable (11) and a road monitoring device (127).
  • the road monitoring device (127) has a transmitter (13), a circulator (14), a receiver (157), and an output (113).
  • the receiver (157) comprises a detector (16), a data processor (17), a memory (18), a data divider (1100) (an example of a pattern converter), a data format converter (197) (a pattern extractor). and an example of a pattern conversion unit), a trajectory extraction unit (110) (an example of a calculation unit), a data extraction unit (111) (an example of a calculation unit), and a traffic information calculation unit (112).
  • the data dividing unit (1100) divides the environmental variation data accumulated in the memory (18) into divided data for each traffic information calculation range.
  • the data format changing unit (197) extends the divided data corresponding to the traffic information calculation range in the distance and time directions at a predetermined extension magnification. In addition, the data format changer (197) fills the environmental variation data in the extended range of the divided data with zeros. Also, the data format changing unit (197) reduces the extended divided data so that the distance width and the time width of the extended divided data are the same as before the extension.
  • FIG. 14 is a flowchart showing operations in the fourth embodiment of the present invention.
  • steps S01 and S02 are the same as in the second embodiment.
  • the data dividing unit (1100) divides the environmental variation data accumulated in the memory (18) into divided data for each traffic information calculation range (step S11).
  • the data format changing unit (197) extends the divided data corresponding to the traffic information calculation range in the distance and time directions at a predetermined extension magnification (step S12).
  • the data format changing unit (197) fills the environmental variation data in the extended range of the divided data with zero (step S13).
  • “filling with zeros” means that when the detected value in the environmental variation data fluctuates against the background of the detected noise level, the environmental variation data in the extended range of the divided data is filled with the background noise level. means to set a value. If the detected value of the background noise level can be approximated to zero, the value of the background noise level to be set may be zero. Alternatively, a series of possible values of environmental noise data measured at locations and times when the vehicle is not running may be set for the environmental variation amount data in the extended range of the divided data.
  • the data format changing unit (197) reduces the extended divided data so that the distance width and time width of the extended divided data are the same as before the extension (step S14), and step S06. proceed to the processing of
  • the traffic information calculation range is, for example, a range of 1 km and 1 minute when calculating traffic information including an average vehicle speed of 1 km x 1 minute, and a range of 1 km and 1 minute when calculating traffic information of 2 km x 2 minutes. is in the range of 2 km and 2 minutes.
  • FIG. 15 is a schematic diagram showing an operation for clarifying an unclear travel locus.
  • the environmental variation data is divided into divided data for each traffic information calculation range (left part of FIG. 15). Then, the divided data is extended at a predetermined extension magnification while filling the divided data in the extended range (upper left, upper right, and lower right areas in the right part of FIG. 15) with zeros. Then, the extended divided data is reduced to the same size as before the extension, and then the running locus is extracted. As a result, even if the environmental fluctuation amount indicating a high value spreads and becomes unclear, the width of the travel locus is reduced and clarified. As a result, the present embodiment has the effect of being able to extract a travel locus with a correct inclination from the environmental variation data and improve the accuracy of calculating traffic information including information related to vehicle speed.
  • the environmental variation data corresponding to only the traffic information calculation range is used in the present embodiment, the amount of environmental variation data stored in the memory can be reduced, thereby suppressing the required amount of memory. has the effect of being able to That is, in the upper left, upper right, and lower right areas in the right part of FIG. 15, the environmental variation data is substituted with zero.
  • the traffic information calculation unit (112) generates traffic information including average speed and the like based on the travel locus in step S07.
  • a trajectory may be output.
  • the present embodiment has the effect of being able to monitor the running conditions of individual vehicles.
  • FIG. 16 is a block diagram showing an example of a hardware configuration that can implement a road monitoring device according to each embodiment of the present invention.
  • the road monitoring device 901 includes a storage device 902, a CPU (Central Processing Unit) 903, a keyboard 904, a monitor 905, and an I/O (Input/Output) device 908, which are connected by an internal bus 906. ing.
  • the storage device 902 stores operation programs of the CPU 903 of the receiving unit 150, the pattern extracting unit 220, the pattern converting unit 230, the calculating unit 240, the receiving units 155, 156, 157, etc. (hereinafter referred to as "receiving units, etc.”).
  • a CPU 903 controls the entire road monitoring device 901, executes an operation program stored in a storage device 902, and executes a program such as a receiving unit and transmits/receives data by an I/O device 908.
  • the internal configuration of the road monitoring device 901 described above is an example.
  • the road monitoring device 901 may have a configuration in which a keyboard 904 and a monitor 905 are connected as required.
  • the road monitoring device 901 in each of the above-described embodiments of the present invention may be realized by a dedicated device. device).
  • the computer reads the software program stored in the storage device 902 to the CPU 903 and executes the read software program in the CPU 903 .
  • the software program has a description capable of realizing the function of each part of the road conversion device shown in FIGS. good.
  • each of these units includes appropriate hardware.
  • such a software program (computer program) can be regarded as constituting the present invention.
  • a computer-readable storage medium storing such a software program can also be regarded as constituting the present invention.
  • the present invention can be used for monitoring road traffic flow using optical fiber sensing.
  • the present invention can also be used in monitoring the movement of moving bodies such as train operation monitoring.

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Abstract

（課題）車両速度算出の精度を向上する。 （解決手段）道路に敷設された光ファイバケーブルから受信した光信号に基づいて、第１時間範囲及び第１距離範囲における道路における車両の走行状態に応じた第１パターンを抽出し、第１パターンに基づいて、第１時間範囲に含まれる時点数又は第１距離範囲に含まれる位置数を減少させた、第２パターンを生成し、第２パターンに基づいて、道路における車両の走行速度を算出する。

Description

道路監視システム、道路監視装置、道路監視方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体
　本発明は、例えば、光ファイバセンサを用いて車両の運行を監視する技術に関する。
　光ファイバセンシングとは、光ファイバを振動、温度、又は歪み等のセンサとして使用する技術である。光ファイバセンシングの適用先として交通流俯瞰監視が挙げられる。ここで、交通流俯瞰監視とは、ある時点における交通流の状況（例えば、車両の走行速度、渋滞等）をある地理的領域（例えば、地図）において俯瞰的に監視することである。
　一般的に、高速道路における交通流の監視は交通量計やＣＣＴＶ（Closed-circuit Television）等の既存のセンサを用いて行われる。しかしながら、死角が生じないようにセンサを設置するには、莫大な数のセンサが必要となるという問題があった。
　そこで、既存センサの補完技術として、莫大な数のセンサを設置する代わりに、光ファイバセンシングを使用することができる。光ファイバセンシングによる交通流俯瞰監視では、車両の走行により発生する振動を時間及び距離について連続的に計測することによって、車両の走行軌跡が把握される。この走行軌跡から車両の速度等の交通情報を算出することによって、交通流の状況が監視される。精度良く交通流を監視するためには車両の走行軌跡を正確に把握する必要がある。
　光ファイバセンシングを利用して交通流俯瞰監視を行う技術の一例が、特許文献１に開示されている。特許文献１の道路監視システムでは、道路に沿って敷設された光ファイバケーブルが、車両の走行に伴う振動を検出するセンシング媒体として使用される。これによって、特許文献１の道路監視システムは、道路を通行する車両の通行状況を監視することができる。
国際公開第２０２０／１１６０３０号
　道路に沿って敷設されている光ファイバケーブルでは、「管路やラック等への光ファイバケーブルの敷設方法や道路を走行する車両の速度や重量等」（以下、「敷設状況」と称す）によって、光ファイバケーブルへの振動の伝わり方が変化する。例えば、トラックが走行している場合、その重量が重いために大きな振動が発生する。そのため、車両周辺だけでなく広範囲に渡って振動が計測されることがある。光ファイバセンシングでは、計測された振動情報から車両の走行軌跡を抽出し、その走行軌跡から走行速度等の交通情報が算出される。ところが、特許文献１に開示されている技術では、車両の走行時の振動が比較的広範囲において計測される場合、走行軌跡が不明瞭になって上手く抽出されない結果、正確な交通情報を算出することができないという問題があった。
　本発明は、上述した課題に鑑みてなされたもので、車両速度算出の精度を向上することを主たる目的とする。
　本発明の一態様において、道路監視システムは、道路に敷設された光ファイバケーブル、及び光ファイバケーブルから光信号を受信する受信手段と、受信した光信号に基づいて、第１時間範囲及び第１距離範囲における道路における車両の走行状態に応じた第１パターンを抽出するパターン抽出手段と、第１パターンに基づいて、第１時間範囲に含まれる時点数又は第１距離範囲に含まれる位置数を減少させた、第２パターンを生成するパターン変換手段と、第２パターンに基づいて、道路における車両の走行速度を算出する算出手段とを含む。
　本発明の一態様において、道路監視装置は、道路に敷設された光ファイバケーブルから光信号を受信する受信手段と、受信した光信号に基づいて、第１時間範囲及び第１距離範囲における道路における車両の走行状態に応じた第１パターンを抽出するパターン抽出手段と、第１パターンに基づいて、第１時間範囲に含まれる時点数又は第１距離範囲に含まれる位置数を減少させた、第２パターンを生成するパターン変換手段と、第２パターンに基づいて、道路における車両の走行速度を算出する算出手段とを含む。
　本発明の一態様において、道路監視方法は、道路に敷設された光ファイバケーブルから受信した光信号に基づいて、第１時間範囲及び第１距離範囲における道路における車両の走行状態に応じた第１パターンを抽出し、第１パターンに基づいて、第１時間範囲に含まれる時点数又は第１距離範囲に含まれる位置数を減少させた、第２パターンを生成し、第２パターンに基づいて、道路における車両の走行速度を算出する。
　本発明の一態様において、非一時的なコンピュータ可読媒体は、道路監視装置が備えるコンピュータに、道路に敷設された光ファイバケーブルから受信した光信号に基づいて、第１時間範囲及び第１距離範囲における道路における車両の走行状態に応じた第１パターンを抽出する処理と、第１パターンに基づいて、第１時間範囲に含まれる時点数又は第１距離範囲に含まれる位置数を減少させた、第２パターンを生成する処理と、第２パターンに基づいて、道路における車両の走行速度を算出する処理とを実行させる道路監視プログラムを格納する。
　本発明によれば、車両速度算出の精度を向上することができるという効果がある。
本発明の第１実施形態における道路監視システムの構成の一例を示すブロック図である。 本発明の第１実施形態における動作を示す流れ図である。 本発明の第２実施形態における道路監視システムの構成の一例を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態における動作を示す流れ図である。 道路を車両が走行することによって発生する環境変動量を光ファイバセンサで計測した走行軌跡の一例を示す模式図である。 理想的な走行軌跡の一例を示す模式図である。 不明瞭な走行軌跡の一例を示す模式図である。 不明瞭な走行軌跡から誤った傾きの走行軌跡が抽出される一例を示す模式図である。 不明瞭な走行軌跡を明瞭化する動作を示す模式図である。 本発明の第３実施形態における道路監視システムの構成の一例を示すブロック図である。 本発明の第３実施形態における動作を示す流れ図である。 走行軌跡が有する距離及び時間方向のデータ幅の一例を示す模式図である。 本発明の第４実施形態における道路監視システムの構成の一例を示すブロック図である。 本発明の第４実施形態における動作を示す流れ図である。 不明瞭な走行軌跡を明瞭化する動作を示す模式図である。 本発明の各実施形態における道路監視装置を実現可能なハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
　以下、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。尚、全ての図面において、同等の構成要素には同じ符号を付し、適宜説明を省略する。
［第１実施形態］
　本発明の各実施形態の基本である本発明の第１実施形態について説明する。
［構成の説明］
　図１は、本発明の第１実施形態における道路監視システムの構成の一例を示すブロック図である。図１に示すように、本実施形態における道路監視システム（１００）は、光ファイバケーブル（１１）と、道路監視装置（１２０）とを含む。
　光ファイバケーブル（１１）は、通信用の光ファイバケーブルであり、道路に敷設される。
　道路監視装置（１２０）は、受信部（１５０）と、パターン抽出部（２２０）と、パターン変換部（２３０）と、算出部（２４０）とを含む。
　受信部（１５０）は、光ファイバケーブル（１１）から光信号を受信する。ここで、受信部（１５０）が受信する光信号は、光ファイバケーブル（１１）において検出される検出値（以下、「環境変動量」と称す）の時系列である。環境変動量は、光ファイバケーブル（１１）が敷設された環境において発生した振動に応じて変化する。環境変動量は、例えば、光ファイバケーブル（１１）へ送信される信号の後方散乱光である。環境変動量の時系列が光ファイバケーブル（１１）の長さ方向における各位置で独立に発生した振動に起因するパルスの重ね合わせであり、パルスの時間幅がパルスの伝播に要する時間幅に比べて十分に短く、且つパルスが十分に粗であることとする。この場合、パルスの伝播速度が一定なので、各パルスが検出されたタイミングは、光ファイバケーブル（１１）における各パルスの発生位置に対応付け可能である。道路の特定の位置を車両が通過すると道路の振動が発生し、道路の振動に起因して道路に敷設された光ファイバケーブル（１１）において環境変動量のパルスが発生する。
　パターン抽出部（２２０）は、受信した光信号に基づいて、第１時間範囲及び第１距離範囲における道路における車両の走行状態に応じた第１パターンを抽出する。ここで、第１パターンは、各環境変動量がその発生位置に対応付けられた環境変動量の時系列である。
　パターン変換部（２３０）は、第１パターンに基づいて、第１時間範囲に含まれる時点数又は第１距離範囲に含まれる位置数を減少させた、第２パターンを生成する。
　ここで、「距離範囲」とは、光ファイバケーブル（１１）の長さ方向における距離の範囲である。「位置数」とは、ある「距離範囲」に含まれる距離の単位の個数である。「距離の単位」の個数は、上述した、各パルスが検出されたタイミングを光ファイバケーブル（１１）における各パルスの発生位置に対応付ける際に決定される。例えば、「距離範囲」が第１距離範囲の場合について説明する。この場合において、第１距離範囲の幅が１キロメートルであって、光ファイバケーブル（１１）の長さ方向における「距離の単位」が１０メートルである場合、第１距離範囲に含まれる位置数は１０００／１０＝１００で１００である。
　又、「時間範囲」とは、環境変動量の一連の時系列が検出された時間の範囲である。「時点数」とは、ある「時間範囲」に含まれる各時系列間の検出周期の個数である。例えば、「時間範囲」が第１時間範囲の場合について説明する。この場合、第１時間範囲の幅が１０分であって、各時系列間の検出周期が１分である場合、第１時間範囲に含まれる時点数は１０／１＝１０で１０である。
　又、第２パターンは、第１パターンと同様に、各環境変動量がその発生位置に対応付けられた環境変動量の時系列である。但し、環境変動量の時系列に含まれる環境変動量の個数（位置数及び時間数）が異なる。
　算出部（２４０）は、第２パターンに基づいて、道路における車両の走行速度を算出する。ここで、算出部（２４０）は、環境変動量の時系列を連続的に検出することによって、光ファイバケーブル（１１）における振動の発生位置の時間変化（即ち、車両の走行）を検知する。算出部（２４０）は、例えば、第２パターンにおける車両の走行軌跡に基づいて車両の走行速度を算出する。算出部（２４０）は、例えば、走行軌跡を直線近似することによって車両の走行速度を算出する。
［動作の説明］
　図２は、本発明の第１実施形態における動作を示す流れ図である。
　まず、パターン抽出部（２２０）は、受信した光信号に基づいて、第１時間範囲及び第１距離範囲における道路における車両の走行状態に応じた第１パターンを抽出する（ステップＳ２１０）。
　続いて、パターン変換部（２３０）は、第１パターンに基づいて、第１時間範囲に含まれる時点数又は第１距離範囲に含まれる位置数を減少させた、第２パターンを生成する（ステップＳ２２０）。
　続いて、算出部（２４０）は、第２パターンに基づいて、道路における車両の走行速度を算出する（ステップＳ２３０）。
［効果の説明］
　以上説明したように、本実施形態における道路監視装置（１２０）では、パターン抽出部（２２０）は、受信した光信号に基づいて、第１時間範囲及び第１距離範囲における道路における車両の走行状態に応じた第１パターンを抽出する。そして、パターン変換部（２３０）は、第１パターンに基づいて、第１時間範囲に含まれる時点数又は第１距離範囲に含まれる位置数を減少させた、第２パターンを生成する。ここで、第２パターンにおける車両の走行軌跡は、第１パターンにおける車両の走行軌跡に比べて幅が細い。算出部（２４０）は、第１パターンにおける車両の走行軌跡に比べて幅が細い第２パターンに基づいて、第１パターンに基づく場合よりも正確に、道路における車両の走行速度を算出する。従って、本実施形態における道路監視装置（１２０）には、車両速度算出の精度を向上することができるという効果がある。
　尚、パターン変換部（２３０）は、第２パターンにおける車両の走行軌跡が消滅しないように、第１時間範囲に含まれる時点数又は第１距離範囲に含まれる位置数を決定してもよい。この場合には、本実施形態における道路監視装置（１２０）には、車両速度算出の失敗を抑制することができるという効果がある。
　又、第１時間範囲に含まれる第２時間範囲又は第１距離範囲に含まれる第２距離範囲における光信号をゼロにしてもよい。この場合には、本実施形態における道路監視装置（１２０）には、計算量や記憶容量を抑制することができるという効果がある。
［第２実施形態］
　本発明の第１実施形態を基本とする本発明の第２実施形態について説明する。
［構成の説明］
　図３は、本発明の第２実施形態における道路監視システムの構成の一例を示すブロック図である。本実施形態の道路監視システム（１０５）は、光ファイバケーブル（１１）が敷設された環境において発生した振動に応じて変化する、光ファイバケーブル（１１）において検出される検出値（環境変動量）の時系列を取得する。ここで、環境変動量は、光ファイバケーブル（１１）における、送信信号の後方散乱光の大きさである。本実施形態では、道路の特定の位置において車両が通過すると道路の振動が発生し、道路の振動に起因して道路に敷設された光ファイバケーブル（１１）において環境変動量のパルスが発生する。そして、道路監視システム（１０５）は、環境変動量の時系列を連続的に検出することによって、光ファイバケーブル（１１）における振動の発生位置の時間変化（即ち、車両の走行）を検知する。そして、道路監視システム（１０５）は、環境変動量の時系列に基づいて、車両の走行速度を含む交通情報を算出する。交通情報は、更に、車両間隔、車両の加速度、車両台数、又は車両の走行方向等の情報を含んでもよい。道路監視システム（１０５）は、光ファイバケーブル（１１）及び道路監視装置（１２５）を有する。
　道路監視装置（１２５）は、送信器（１３）、サーキュレータ（１４）、受信部（１５５）、及び出力部（１１３）を有する。
　送信器（１３）は、光パルスを、光路を介してサーキュレータ（１４）へ送信する。
　サーキュレータ（１４）は、送信器（１３）から送信された光パルスを光ファイバケーブル（１１）へ出力し、光ファイバケーブル（１１）から戻ってくる光パルスの後方散乱光を、光路を介して受信部（１５５）へ出力する。
　受信部（１５５）は、サーキュレータ（１４）から受信した後方散乱光に基づいて交通情報を算出し、算出した交通情報を出力部（１１３）へ出力する。
　出力部（１１３）は、交通情報を外部へ出力する。
　受信部（１５５）は、検出器（１６）、データ処理部（１７）、メモリ（１８）、データ形式変更部（１９５）（パターン抽出部及びパターン変換部の一例）、軌跡抽出部（１１０）（算出部の一例）、データ抽出部（１１１）（算出部の一例）、及び交通情報算出部（１１２）を有する。
　検出器（１６）は、受光した光パルスの後方散乱光を電気信号に変換し、変換した電気信号をデータ処理部（１７）へ出力する。
　データ処理部（１７）は、入力されたアナログデータである電気信号をデジタルデータに変換することによって環境変動量を取得し、メモリ（１８）へ出力する。
　メモリ（１８）は、環境変動量の時系列を表すデータ（環境変動量データ）を各環境変動量の発生位置を算出可能な形式で所定時間分蓄積する。
　データ形式変更部（１９５）は、交通情報を算出すべき距離及び時間の範囲（交通情報算出範囲）を決定する。又、データ形式変更部（１９５）は、交通情報算出範囲を距離及び時間方向に延長した、車両の走行軌跡を抽出するために用いられる距離及び時間の範囲（軌跡抽出範囲）に対応する、環境変動量データの範囲を導出する。又、データ形式変更部（１９５）は、メモリ（１８）上の軌跡抽出範囲の格納領域に、導出した範囲の環境変動量データをコピーする。又、データ形式変更部（１９５）は、軌跡抽出範囲の距離幅及び時間幅のそれぞれが延長前と同じになるように、コピーされた環境変動量データを縮小する。
　軌跡抽出部（１１０）は、軌跡抽出範囲の格納領域に格納された環境変動量データに基づいて、走行軌跡を抽出する。
　データ抽出部（１１１）は、抽出された走行軌跡を表すデータに基づいて、車両の走行速度を算出する。
　交通情報算出部（１１２）は、車両の走行速度や車両の走行軌跡等に基づいて、交通情報を生成する。
［動作の説明］
　道路監視システム（１０５）の動作について図３及び４を参照して説明する。図４は、本発明の第２実施形態における動作を示す流れ図である。
　まず、データ処理部（１７）は、車両の走行によって光ファイバケーブル（１１）に加えられた振動に起因して変動する環境変動量の時系列を取得する（ステップＳ０１）。ここで、光パルスの送信から後方散乱光を受信するまでに要する時間差に基づいて、各環境変動量が検出されたタイミングを、光ファイバケーブル（１１）における各環境変動量の発生位置に対応付けることが可能である。そこで、データ処理部（１７）は、例えば、光パルスが送信された際の環境変動量に、その光パルスが送信された時間の情報を対応付けることによって、各環境変動量の発生位置を算出可能にする。
　次に、メモリ（１８）は、取得された環境変動量データを各環境変動量の発生位置を算出可能な形式で所定時間分蓄積する（ステップＳ０２）。メモリ（１８）は、例えば、光パルスが送信された際の環境変動量に、その光パルスが送信された時間の情報が対応付けられた、環境変動量データを蓄積する。
　続いて、データ形式変更部（１９５）は、交通情報算出範囲を決定する（ステップＳ０３）。データ形式変更部（１９５）は、例えば、道路監視装置（１２５）が保持している設定に基づいて、交通情報算出範囲を決定する。
　続いて、データ形式変更部（１９５）は、軌跡抽出範囲に対応する、環境変動量データの範囲を導出する。そして、データ形式変更部（１９５）は、メモリ（１８）上の軌跡抽出範囲の格納領域に、導出した範囲の環境変動量データをコピーする（ステップＳ０４）。ここで、軌跡抽出範囲は、交通情報算出範囲を含み、交通情報算出範囲より広い範囲である。
　続いて、データ形式変更部（１９５）は、軌跡抽出範囲の距離幅及び時間幅のそれぞれが延長前と同じになるように、コピーされた環境変動量データを縮小する（ステップＳ０５）。ここで、交通情報算出範囲は、例えば、１ｋｍ（キロメートル）×１分の平均車両速度を含む交通情報を算出する場合には１ｋｍ及び１分の範囲であり、２ｋｍ×２分の交通情報を算出する場合には２ｋｍ及び２分の範囲である。例えば、軌跡抽出範囲の距離幅及び時間幅のそれぞれが交通情報算出範囲の２倍に延長された場合には、軌跡抽出範囲の格納領域に含まれる環境変動量データは距離及び時間方向のそれぞれについて半分に間引きされる。より具体的には、例えば、奇数番目の距離及び奇数番目の時間に対応する環境変動量データが削除される。
　続いて、軌跡抽出部（１１０）は、軌跡抽出範囲の格納領域に格納された環境変動量データに基づいて、走行軌跡を抽出する（ステップＳ０６）。軌跡抽出部（１１０）は、例えば、距離及び時間を軸とする平面上に分布する環境変動量データにおいて、所定の閾値より大きな値（高値）の帯を最小二乗法を用いて直線近似することによって、走行軌跡を抽出する。
　続いて、データ抽出部（１１１）は、抽出された走行軌跡を表すデータに基づいて、車両の走行速度を算出する（ステップＳ０７）。データ抽出部（１１１）は、例えば、上述した近似直線の傾きに基づいて車両の走行速度を算出する。
　続いて、交通情報算出部（１１２）は、ステップＳ０７で算出された車両の走行速度やステップＳ０６で抽出された車両の走行軌跡等に基づいて、例えば、車両の平均速度等を含む交通情報を生成する（ステップＳ０８）。
［効果の説明］
　次に、本実施形態における効果について図５乃至９を参照して説明する。図５乃至９において、グラフの縦軸は時間であり、グラフの横軸は距離である。図５乃至９のグラフにおいて、実線は車両の走行軌跡を表し、網掛けされた帯は環境変動量の高値を表し、破線は環境変動量から抽出される車両の走行軌跡を表す。図５は、道路を車両が走行することによって発生する環境変動量を光ファイバセンサで計測した走行軌跡の一例を示す模式図である。図６は、理想的な走行軌跡の一例を示す模式図である。図７は、不明瞭な走行軌跡の一例を示す模式図である。図８は、不明瞭な走行軌跡から誤った傾きの走行軌跡が抽出される一例を示す模式図である。図９は、不明瞭な走行軌跡を明瞭化する動作を示す模式図である。
　まず、一般的な道路監視技術について説明する。図５に示すように光ファイバケーブルに沿って車両が走行することとする。この場合、理想的には図６の破線で示すように環境変動量データの高値と一致する位置と傾きにおいて、走行軌跡が抽出される。しかしながら、光ファイバケーブルの敷設状況によっては、図７に示されるように広がりを持った環境変動量データが取得され、走行軌跡が不明瞭になる場合がある。このような状況では図８に破線で示すように、環境変動量データと異なる傾きで走行軌跡が抽出され、誤った交通情報が算出されることがある。
　一方、本実施形態では、図９に示すように、交通情報算出範囲を距離及び時間それぞれについて延長し、延長された範囲における環境変動量データのコピーを延長前と同じサイズになるように縮小することによって、走行軌跡が抽出される。これによって、高値を示す環境変動量が広がり不明瞭であった場合であっても、走行軌跡の幅が縮められて明瞭化される。その結果、本実施形態には、環境変動量データから正しい傾きの走行軌跡を抽出し、車両速度に関連する情報を含む交通情報の算出精度を向上させることができるという効果がある。
　尚、本実施形態の内容は上述した説明に限定されない。
　上述の説明においては、交通情報算出範囲に含まれる環境変動量データを距離及び時間方向の両方について延長し、延長前と同じサイズとなるように縮小する例を示した。しかしながら、本実施形態では、距離方向のみ又は時間方向のみについて延長し、延長した方向についてのみ縮小してもよい。この場合、本実施形態には、計算量を削減することができるという効果がある。
　又、上述の説明においては、交通情報算出部（１１２）において、ステップＳ０７で走行軌跡に基づいて、平均速度等を含む交通情報を生成する例を示したが、交通情報を生成せずに走行軌跡を出力してもよい。この場合、本実施形態には、個々の車両の走行状況をモニタリングできるという効果がある。
［第３実施形態］
　本発明の第２実施形態を基本とする本発明の第３実施形態について説明する。
［構成の説明］
　図１０は、本発明の第３実施形態における道路監視システムの構成の一例を示すブロック図である。本実施形態の道路監視システム（１０６）は、光ファイバケーブル（１１）において環境変動量の時系列を取得する。道路監視システム（１０６）は、光ファイバケーブル（１１）及び道路監視装置（１２６）を有する。
　道路監視装置（１２６）は、送信器（１３）、サーキュレータ（１４）、受信部（１５６）、及び出力部（１１３）を有する。
　受信部（１５６）は、検出器（１６）、データ処理部（１７）、メモリ（１８）、延長量算出部（８０）（パターン変換部の一例）、データ形式変更部（１９６）（パターン抽出部及びパターン変換部の一例）、軌跡抽出部（１１０）（算出部の一例）、データ抽出部（１１１）（算出部の一例）、及び交通情報算出部（１１２）を有する。
　延長量算出部（８０）は、メモリ（１８）に蓄積された環境変動量データにおける走行軌跡に含まれる、距離又は時間それぞれの方向に連続して並んだ環境変動量データの高値を示す位置数又は時点数（それぞれ、「軌跡距離幅」、「軌跡時間幅」と称す）を抽出する。そして、延長量算出部（８０）は、最小の軌跡距離幅、及び最小の軌跡時間幅を取得する。そして、延長量算出部（８０）は、最小の軌跡距離幅及び最小の軌跡時間幅のより小さい方の値を、延長倍率に決定する。ここで、延長倍率は、後述するステップＳ０９（第１実施形態におけるステップＳ０４に対応）において、軌跡抽出範囲を決定するために用いられる、軌跡抽出範囲の交通情報算出範囲に対する距離幅及び時間幅の延長倍率である。そして、延長倍率は、後述するステップＳ０５（第１実施形態と同じ）における軌跡抽出範囲の縮小の結果、縮小後の走行軌跡の距離幅及び時間幅が１未満になって走行軌跡が失われることをさけるために決定される。但し、本実施形態では、延長倍率が１になると、軌跡抽出範囲は実質的に延長及び縮小されない。そこで、本実施形態では、延長倍率が２以上であることとする。即ち、本実施形態では、最小の軌跡距離幅及び最小の軌跡時間幅共に２以上であるような、距離及び時間方向の分解能を有する環境変動量データが利用可能であることとする。あるいは、本実施形態では、延長倍率が１になった場合に、エラーの発生を表示する等した上で、以降の処理を中断してもよい。
　データ形式変更部（１９６）は、交通情報算出範囲を決定し、延長量算出部（８０）によって決定された延長倍率に基づいて軌跡抽出範囲を決定する。そして、データ形式変更部（１９６）は、軌跡抽出範囲に対応する環境変動量データの範囲を導出し、メモリ（１８）上の軌跡抽出範囲の格納領域に、導出した範囲の環境変動量データをコピーする。
　他の構成は第２実施形態と同じである。
［動作の説明］
　道路監視システム（１０６）の動作について図１０及び１１を参照して説明する。図１１は、本発明の第３実施形態における動作を示す流れ図である。
　ステップＳ０１及びステップＳ０２の動作は、第２実施形態と同じである。
　ステップＳ０２に続いて、延長量算出部（８０）は、メモリ（１８）に蓄積された、交通情報算出範囲に対応する環境変動量データにおける走行軌跡に含まれる軌跡距離幅及び軌跡時間幅を抽出し、最小の軌跡距離幅及び最小の軌跡時間幅を取得する。そして、延長量算出部（８０）は、最小の軌跡距離幅及び最小の軌跡時間幅のより小さい方の値を、軌跡抽出範囲の交通情報算出範囲に対する延長倍率に決定する（ステップＳ０９）。ここで、例えば、延長倍率が２ならば、軌跡抽出範囲の距離幅及び時間幅はそれぞれ、交通情報算出範囲の２倍に延長される。
　続いて、データ形式変更部（１９６）は、ステップＳ０９で決定された延長倍率に基づいて軌跡抽出範囲を決定する。そして、データ形式変更部（１９６）は、軌跡抽出範囲に対応する環境変動量データの範囲を導出し、メモリ（１８）上の軌跡抽出範囲の格納領域に、導出した範囲の環境変動量データをコピーし（ステップＳ１０）、ステップＳ０５の処理へ進む。
　ステップＳ０５乃至Ｓ０８における動作は、第２実施形態と同じである。
　他の動作は第２実施形態と同じである。
［効果の説明］
　次に、本実施形態における効果について図１２を参照して説明する。図１２は、走行軌跡が有する距離及び時間方向のデータ幅の一例を示す模式図である。図１２において、右側の部分は、左側に示した交通情報算出範囲が各環境変動量データに分割されていることを示している。即ち、格子状に分割された各領域が各環境変動量データを示す。
　本実施形態では、環境変動量データに含まれる最小の軌跡距離幅及び最小の軌跡時間幅をそれぞれ取得する。そして、そのうち小さい方の値を延長倍率として、延長倍率を交通情報算出範囲の距離幅及び時間幅に掛け合わせることによって、軌跡抽出範囲の距離幅及び時間幅を算出する。そして、環境変動量データは交通情報算出する距離及び時間毎に分割され、分割されたデータは延長倍率を乗じられた距離幅及び時間幅になるように延長されて、軌跡抽出範囲の環境変動量データが算出される。そして、軌跡抽出範囲の環境変動量データは、延長前と同じサイズを有するように縮小される。その結果、縮小処理によって走行軌跡を消すことなく、環境変動が広がり不明瞭となった車両走行軌跡の幅を縮めて明瞭化させることができ、環境変動量データから正しい傾きの軌跡を抽出しやすくなる。
　本実施形態では、図１２に示すように、メモリ（１８）に蓄積された環境変動量データに含まれる距離幅及び時間幅が抽出され、最小の軌跡距離幅及び最小の軌跡時間幅が取得される。そして、延長量算出部（８０）は、最小の軌跡距離幅及び最小の軌跡時間幅のより小さい方の値を延長倍率に決定する。図１２に示した例では、２つの走行軌跡のうち、左側の走行軌跡の方が幅が狭く、その最小の軌跡距離幅及び最小の軌跡時間幅共に２であり、延長倍率は２になる。交通情報算出範囲の幅が１ｋｍ×１分である場合、軌跡抽出範囲の距離幅は２ｋｍ、時間幅は２分になる。そして、第２実施形態において図９を参照して説明したように、交通情報算出範囲を距離及び時間それぞれについて延長し、延長された範囲における環境変動量データのコピーが延長前と同じサイズとなるように縮小された後に、走行軌跡が抽出される。これによって、交通情報算出範囲における走行軌跡が広がり不明瞭であった場合であっても、縮小後の軌跡抽出範囲における走行軌跡の幅が縮められて明瞭化される。その結果、本実施形態には、軌跡抽出範囲の縮小後に走行軌跡が失われることなく、環境変動量データから正しい傾きの走行軌跡を抽出し、車両速度に関連する情報を含む交通情報の算出精度を向上させることができるという効果がある。
　尚、本実施形態の内容は上述した説明に限定されない。
　上述の説明においては、交通情報算出範囲に含まれる環境変動量データを距離及び時間方向の両方に延長し、延長前と同じサイズとなるように縮小する例を示した。しかしながら、本実施形態では、距離方向のみ又は時間方向のみについて延長し、延長した方向についてのみ縮小してもよい。この場合、本実施形態には、計算量を削減することができるという効果がある。
　又、上述の説明においては、交通情報算出部（１１２）において、ステップＳ０７で走行軌跡に基づいて、平均速度等の交通情報を生成する例を示したが、交通情報を生成せずに、走行軌跡を出力してもよい。この場合、本実施形態には、個々の車両の走行状況をモニタリングできるという効果がある。
　又、上述の説明においては、交通情報算出範囲における環境変動量データの最小の軌跡幅を有する走行軌跡から延長倍率を算出する例を示したが、蓄積された全ての環境変動量データの最小の軌跡幅を有する走行軌跡から延長倍率を算出してもよい。この場合、本実施形態には、計算量を削減することができるという効果がある。
［第４実施形態］
　本発明の第２実施形態を基本とする本発明の第４実施形態について説明する。
［構成の説明］
　図１３は、本発明の第４実施形態における道路監視システムの構成の一例を示すブロック図である。本実施形態の道路監視システム（１０７）は、光ファイバケーブル（１１）において環境変動量の時系列を取得する。道路監視システム（１０７）は、光ファイバケーブル（１１）及び道路監視装置（１２７）を有する。
　道路監視装置（１２７）は、送信器（１３）、サーキュレータ（１４）、受信部（１５７）、及び出力部（１１３）を有する。
　受信部（１５７）は、検出器（１６）、データ処理部（１７）、メモリ（１８）、データ分割部（１１００）（パターン変換部の一例）、データ形式変更部（１９７）（パターン抽出部及びパターン変換部の一例）、軌跡抽出部（１１０）（算出部の一例）、データ抽出部（１１１）（算出部の一例）、及び交通情報算出部（１１２）を有する。
　データ分割部（１１００）は、メモリ（１８）に蓄積された環境変動量データを、交通情報算出範囲毎の分割データに分割する。
　データ形式変更部（１９７）は、交通情報算出範囲に対応する分割データを所定の延長倍率で距離及び時間方向に延長する。又、データ形式変更部（１９７）は、分割データの延長された範囲の環境変動量データをゼロで埋める。又、データ形式変更部（１９７）は、延長された分割データの距離幅及び時間幅のそれぞれが延長前と同じになるように、延長された分割データを縮小する。
　他の構成は第２実施形態と同じである。
［動作の説明］
　道路監視システム（１０７）の動作について図１３及び１４を参照して説明する。図１４は、本発明の第４実施形態における動作を示す流れ図である。
　ステップＳ０１及びステップＳ０２の動作は、第２実施形態と同じである。
　ステップＳ０２に続いて、データ分割部（１１００）は、メモリ（１８）に蓄積された環境変動量データを、交通情報算出範囲毎の分割データに分割する（ステップＳ１１）。
　続いて、データ形式変更部（１９７）は、交通情報算出範囲に対応する分割データを所定の延長倍率で距離及び時間方向に延長する（ステップＳ１２）。
　続いて、データ形式変更部（１９７）は、分割データの延長された範囲の環境変動量データをゼロで埋める（ステップＳ１３）。ここで、「ゼロで埋める」とは、環境変動量データにおける検出値が、ノイズレベルの検出値を背景として変動する場合に、分割データの延長された範囲の環境変動量データに背景ノイズレベルの値を設定することを意味する。背景ノイズレベルの検出値をゼロで近似できる場合には、設定すべき背景ノイズレベルの値はゼロであってよい。あるいは、分割データの延長された範囲の環境変動量データには、車両が走行していない場所及び時間において計測される環境ノイズデータが取りうる一連の値が設定されてもよい。
　続いて、データ形式変更部（１９７）は、延長された分割データの距離幅及び時間幅のそれぞれが延長前と同じになるように、延長された分割データを縮小し（ステップＳ１４）、ステップＳ０６の処理へ進む。ここで、交通情報算出範囲は、例えば、１ｋｍ×１分の平均車両速度を含む交通情報を算出する場合には１ｋｍ及び１分の範囲であり、２ｋｍ×２分の交通情報を算出する場合には２ｋｍ及び２分の範囲である。
　ステップＳ０６、ステップＳ０７、及びステップＳ０８における動作は、第２実施形態と同じである。
［効果の説明］
　次に、本実施形態における効果について図１５を参照して説明する。図１５は、不明瞭な走行軌跡を明瞭化する動作を示す模式図である。
　本実施形態では、図１５に示すように、環境変動量データは、交通情報算出範囲毎に分割データに分割される（図１５の左側の部分）。そして、分割データは、所定の延長倍率で、延長された範囲（図１５の右側の部分における、左上、右上、及び右下の領域）の分割データをゼロで埋めながら延長される。そして、延長された分割データは、延長前と同じサイズとなるように縮小された後に、走行軌跡が抽出される。これによって、高値を示す環境変動量が広がり不明瞭となった場合であっても、走行軌跡の幅が縮められて明瞭化される。その結果、本実施形態には、環境変動量データから正しい傾きの走行軌跡を抽出し、車両速度に関連する情報を含む交通情報の算出精度を向上させることができるという効果がある。
　又、本実施形態には、交通情報算出範囲のみに対応する環境変動量データが使用されるため、メモリに蓄積される環境変動量データの量を減らされるので、メモリの必要量を抑制することができるという効果がある。即ち、図１５の右側の部分における、左上、右上、及び右下の領域では、環境変動量データはゼロで代用される。
　尚、本実施形態の内容は上述した説明に限定されない。
　上述の説明においては、交通情報算出範囲に含まれる環境変動量データを距離及び時間方向の両方について延長し、延長前と同じサイズとなるように縮小する例を示した。しかしながら、本実施形態では、距離方向のみ又は時間方向のみについて延長し、延長した方向についてのみ縮小してもよい。この場合、本実施形態には、計算量を削減することができるという効果がある。
　又、上述の説明においては、交通情報算出部（１１２）において、ステップＳ０７で走行軌跡に基づいて、平均速度等を含む交通情報を生成する例を示したが、交通情報を生成せずに走行軌跡を出力してもよい。この場合、本実施形態には、個々の車両の走行状況をモニタリングできるという効果がある。
　図１６は、本発明の各実施形態における道路監視装置を実現可能なハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
　道路監視装置９０１は、記憶装置９０２と、ＣＰＵ（Central Processing Unit）９０３と、キーボード９０４と、モニタ９０５と、Ｉ／Ｏ（Input/Output）装置９０８とを備え、これらが内部バス９０６によって接続されている。記憶装置９０２は、受信部１５０、パターン抽出部２２０、パターン変換部２３０、算出部２４０、受信部１５５、１５６、１５７等（以下、「受信部等」と称す）のＣＰＵ９０３の動作プログラムを格納する。ＣＰＵ９０３は、道路監視装置９０１の全体を制御し、記憶装置９０２に格納された動作プログラムを実行し、Ｉ／Ｏ装置９０８によって受信部等のプログラムの実行やデータの送受信を行なう。尚、上記の道路監視装置９０１の内部構成は一例である。道路監視装置９０１は、必要に応じて、キーボード９０４、モニタ９０５を接続する装置構成であってもよい。
　上述した本発明の各実施形態における道路監視装置９０１は、専用の装置によって実現してもよいが、Ｉ／Ｏ装置９０８が外部との通信を実行するハードウェアの動作以外は、コンピュータ（情報処理装置）によっても実現可能である。この場合、係るコンピュータは、記憶装置９０２に格納されたソフトウェア・プログラムをＣＰＵ９０３に読み出し、読み出したソフトウェア・プログラムをＣＰＵ９０３において実行する。上述した各実施形態の場合、係るソフトウェア・プログラムには、上述したところの、図１、３、１０、及び１３に示した、道路変換装置の各部の機能を実現可能な記述がなされていればよい。但し、これらの各部には、適宜ハードウェアを含むことも想定される。そして、このような場合、係るソフトウェア・プログラム（コンピュータ・プログラム）は、本発明を構成すると捉えることができる。更に、係るソフトウェア・プログラムを格納した、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体も、本発明を構成すると捉えることができる。
　以上、本発明を、上述した各実施形態およびその変形例によって例示的に説明した。しかしながら、本発明の技術的範囲は、上述した各実施形態およびその変形例に記載した範囲に限定されない。当業者には、係る実施形態に対して多様な変更又は改良を加えることが可能であることは明らかである。そのような場合、係る変更又は改良を加えた新たな実施形態も、本発明の技術的範囲に含まれ得る。そしてこのことは、特許請求の範囲に記載した事項から明らかである。
　本発明は、光ファイバセンシングの道路の交通流のモニタリング用途において利用できる。又、本発明は、列車の運行モニタリング等の移動体の動きの監視において利用できる。
　１００、１０５、１０６、１０７　　道路監視システム
　１１　　光ファイバケーブル
　１２０、１２５、１２６、１２７　　道路監視装置
　１３　　送信器
　１４　　サーキュレータ
　１５０、１５５、１５６、１５７　　受信部
　１６　　検出器
　１７　　データ処理部
　１８　　メモリ
　１９５、１９６、１９７　　データ形式変更部
　１１０　　軌跡抽出部
　１１１　　データ抽出部
　１１２　　交通情報算出部
　１１３　　出力部
　８０　　延長量算出部
　１１１０　　データ分割部
　２２０　　パターン抽出部
　２３０　　パターン変換部
　２４０　　算出部

Claims (9)

  1. 　道路に敷設された光ファイバケーブルから光信号を受信する受信手段と、
    　受信した前記光信号に基づいて、第１時間範囲及び第１距離範囲における前記道路における車両の走行状態に応じた第１パターンを抽出するパターン抽出手段と、
    　前記第１パターンに基づいて、前記第１時間範囲に含まれる時点数又は前記第１距離範囲に含まれる位置数を減少させた、第２パターンを生成するパターン変換手段と、
    　前記第２パターンに基づいて、前記道路における車両の走行速度を算出する算出手段と
    を備えた道路監視装置。
  2. 　前記光信号は、前記光ファイバケーブルへ送信される信号の後方散乱光である
    請求項１に記載の道路監視装置。
  3. 　前記算出手段は、前記第２パターンにおける前記車両の走行軌跡に基づいて前記車両の前記走行速度を算出する
    請求項１又は２に記載の道路監視装置。
  4. 　前記算出手段は、前記走行軌跡を直線近似することによって前記車両の前記走行速度を算出する
    請求項３に記載の道路監視装置。
  5. 　前記パターン変換手段は、前記第２パターンにおける前記車両の前記走行軌跡が消滅しないように、前記第１時間範囲に含まれる前記時点数又は前記第１距離範囲に含まれる前記位置数を決定する
    請求項３又は４に記載の道路監視装置。
  6. 　前記第１時間範囲に含まれる第２時間範囲又は前記第１距離範囲に含まれる第２距離範囲における前記光信号をゼロにする
    請求項１乃至５の何れか１項に記載の道路監視装置。
  7. 　請求項１乃至６の何れか１項に記載の道路監視装置と、
    　前記光ファイバケーブルと
    を備えた道路監視システム。
  8. 　道路に敷設された光ファイバケーブルから受信した光信号に基づいて、第１時間範囲及び第１距離範囲における前記道路における車両の走行状態に応じた第１パターンを抽出し、
    　前記第１パターンに基づいて、前記第１時間範囲に含まれる時点数又は前記第１距離範囲に含まれる位置数を減少させた、第２パターンを生成し、
    　前記第２パターンに基づいて、前記道路における車両の走行速度を算出する
    道路監視方法。
  9. 　道路監視装置が備えるコンピュータに、
    　道路に敷設された光ファイバケーブルから受信した光信号に基づいて、第１時間範囲及び第１距離範囲における前記道路における車両の走行状態に応じた第１パターンを抽出する処理と、
    　前記第１パターンに基づいて、前記第１時間範囲に含まれる時点数又は前記第１距離範囲に含まれる位置数を減少させた、第２パターンを生成する処理と、
    　前記第２パターンに基づいて、前記道路における車両の走行速度を算出する処理と
    を実行させる道路監視プログラムを格納した非一時的なコンピュータ可読媒体。
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