WO2023053179A1 - 光ファイバセンシングシステム、光ファイバセンシング機器、及び道路監視方法 - Google Patents
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- G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
- G08G1/052—Detecting movement of traffic to be counted or controlled with provision for determining speed or overspeed
Definitions
- the present disclosure relates to an optical fiber sensing system, an optical fiber sensing device, and a road monitoring method.
- Patent Document 1 an impact sensor is fixed to a road guardrail or the like, and an accident detection signal indicating that a traffic accident has occurred is generated when the level of an electric signal output from the impact sensor is equal to or higher than a threshold. is disclosed.
- a dangerous group of vehicles is, for example, a group of vehicles traveling at high speed with a short inter-vehicle distance. If it is possible to know such a dangerous group of vehicles in advance, it is possible to take measures such as dispatching an emergency vehicle, which can contribute to the suppression of the occurrence of traffic accidents.
- the technology disclosed in Patent Literature 1 can only detect whether or not a traffic accident has occurred on a road.
- the object of the present disclosure is to solve the above-mentioned problems and provide an optical fiber sensing system, an optical fiber sensing device, and a road monitoring method that can know whether or not there is a group of dangerous vehicles on the road. That's what it is.
- a fiber optic sensing system comprises: optical fibers laid along roads; a sensing unit that receives an optical signal from the optical fiber and detects vibration generated by a vehicle running on the road based on the optical signal; a vibration data calculation unit that calculates vibration data indicating the vibration; a driving state detection unit that detects the vehicle speed of each vehicle traveling on the road and detects the inter-vehicle distance between the vehicle and a preceding vehicle or a following vehicle based on the vibration data; a vehicle group detection unit configured to detect, as a dangerous vehicle group, a vehicle group in which the vehicle speed is equal to or higher than the speed threshold and the inter-vehicle distance is equal to or lower than the distance threshold; and a notification unit that, when the dangerous vehicle group is detected, notifies a predetermined notification destination that the dangerous vehicle group has been detected.
- a fiber optic sensing device comprises: a sensing unit that receives an optical signal from an optical fiber laid along a road and detects vibration generated by a vehicle running on the road based on the optical signal; a vibration data calculation unit that calculates vibration data indicating the vibration; a driving state detection unit that detects the vehicle speed of each vehicle traveling on the road and detects the inter-vehicle distance between the vehicle and a preceding vehicle or a following vehicle based on the vibration data; a vehicle group detection unit configured to detect, as a dangerous vehicle group, a vehicle group in which the vehicle speed is equal to or higher than the speed threshold and the inter-vehicle distance is equal to or lower than the distance threshold; and a notification unit that, when the dangerous vehicle group is detected, notifies a predetermined notification destination that the dangerous vehicle group has been detected.
- a road monitoring method comprises: A road monitoring method using an optical fiber sensing device, a sensing step of receiving an optical signal from an optical fiber laid along a road and detecting vibration generated by a vehicle running on the road based on the optical signal; a vibration data calculation step of calculating vibration data indicating the vibration; a driving state detection step of detecting the vehicle speed of each vehicle traveling on the road and detecting the inter-vehicle distance between the vehicle and a preceding vehicle or a following vehicle based on the vibration data; a vehicle group detection step of detecting, as a dangerous vehicle group, a vehicle group in which the vehicle speed is equal to or higher than the speed threshold and the inter-vehicle distance is equal to or lower than the distance threshold; and a notification step of, when the dangerous vehicle group is detected, notifying a predetermined notification destination that the dangerous vehicle group has been detected.
- an optical fiber sensing system capable of knowing whether or not there is a dangerous group of vehicles on the road.
- FIG. 1 is a diagram showing a configuration example of an optical fiber sensing system according to Embodiment 1;
- FIG. 4A and 4B are diagrams for explaining an example of vibration data calculated by a vibration data calculation unit according to Embodiment 1;
- FIG. FIG. 4 is a flow diagram illustrating a schematic operation example when detecting a dangerous group of vehicles in the optical fiber sensing system according to Embodiment 1;
- FIG. 10 is a diagram showing a configuration example of an optical fiber sensing system according to Embodiment 2;
- FIG. 10 is a flow diagram illustrating a schematic operation example when changing a velocity threshold value and a distance threshold value in the optical fiber sensing system according to the second embodiment;
- FIG. 10 is a diagram showing a configuration example of an optical fiber sensing device according to another embodiment;
- FIG. 11 is a block diagram showing a hardware configuration example of a computer that implements an optical fiber sensing device according to another embodiment;
- the optical fiber sensing system 1 includes an optical fiber 10, a sensing unit 21, a vibration data calculation unit 22, a running state detection unit 23, a vehicle group detection unit 24, and a notification A portion 25 is provided.
- the optical fiber 10 is laid along the road R.
- the optical fiber 10 is buried in the road R, but the laying method of the optical fiber 10 is not limited to this.
- the optical fiber 10 may be wired overhead along the road R to a structure such as a utility pole.
- the sensing unit 21 is connected to the optical fiber 10 laid along the road R. As shown in FIG. Therefore, the sensing unit 21 is installed near the road R.
- the vibration data calculation unit 22, the driving state detection unit 23, the vehicle group detection unit 24, and the notification unit 25, which will be described later, can be installed at any location, and may be arranged on the cloud, for example.
- the sensing unit 21 makes pulsed light enter the optical fiber 10 .
- the sensing unit 21 also receives backscattered light generated as the pulsed light is transmitted through the optical fiber 10 as an optical signal via the optical fiber 10 .
- the sensing unit 21 can detect vibration caused by the vehicle running on the road R based on the optical signal received from the optical fiber 10 .
- the vibration data calculation unit 22 calculates vibration data indicating the vibration detected by the sensing unit 21 based on the optical signal received from the optical fiber 10 by the sensing unit 21 .
- the vibration data calculator 22 calculates vibration data as follows.
- the vibration data calculation unit 22 calculates the position and time at which the vibration detected by the sensing unit 21 occurred.
- the calculation of the position where the vibration occurs is performed, for example, as follows.
- the position (sensing The distance of the optical fiber 10 from the portion 21) can be calculated.
- the vibration data calculation unit 22 calculates the position at which the optical signal is generated by the method described above, and uses the calculated position as the vibration generated. position.
- the vibration data calculation unit 22 based on the calculated position and time of occurrence of the vibration, plots the position of the vibration on the horizontal axis and the time of occurrence of the vibration on the vertical axis. Calculated as data.
- the horizontal axis indicates the position at which the vibration occurred (the distance of the optical fiber 10 from the sensing section 21), and the vertical axis indicates the passage of time at which the vibration occurred.
- the vertical axis goes in the positive direction, the data becomes older.
- one diagonal line indicates that one vehicle is traveling on the road R over time.
- the absolute value of the slope of the line represents the speed of the vehicle, and the smaller the absolute value of the slope of the line, the faster the vehicle speed.
- the positive or negative of the slope of the line indicates the running direction of the vehicle. For example, if there is a vehicle corresponding to a positive slope line and a vehicle corresponding to a negative slope line, these vehicles are traveling in opposite directions (e.g., opposite directions). driving in the lane).
- a change in the slope of the line indicates that the vehicle is accelerating or decelerating.
- the interval G in the horizontal axis direction of the line represents the inter-vehicle distance, and the shorter the interval G, the shorter the inter-vehicle distance.
- the running state detection unit 23 detects the vehicle speed of each vehicle traveling on the road R based on the vibration data (for example, the vibration data shown in FIG. 2) calculated by the vibration data calculation unit 22. At the same time, the inter-vehicle distance between the vehicle and the preceding or following vehicle is detected. It should be noted that it is possible to arbitrarily decide whether the inter-vehicle distance should be the inter-vehicle distance to the preceding vehicle or the following vehicle. Since six lines are shown in the example of FIG. 2, six vehicles are traveling on the road R, corresponding to the six lines. Therefore, the running state detection unit 23 detects the vehicle speed and inter-vehicle distance for each of the six vehicles.
- the vehicle group detection unit 24 holds a speed threshold, which is a vehicle speed threshold, and a distance threshold, which is a vehicle-to-vehicle distance threshold, as thresholds used to determine a dangerous vehicle group.
- the speed threshold may be the speed limit set for the road R, for example. Also, it is conceivable to set the distance threshold to an arbitrary value such as 5 m.
- the vehicle group detection unit 24 Based on the vehicle speed and inter-vehicle distance of each vehicle traveling on the road R detected by the traveling state detection unit 23, the vehicle group detection unit 24 detects whether the vehicle speed is equal to or greater than the speed threshold and the inter-vehicle distance is equal to or less than the distance threshold. A group of vehicles is detected as a dangerous group of vehicles.
- the notification unit 25 When the vehicle group detection unit 24 detects a dangerous vehicle group in which the vehicle speed is equal to or higher than the speed threshold and the inter-vehicle distance is equal to or smaller than the distance threshold, the notification unit 25 notifies that the dangerous vehicle group has been detected. Notify to the notification destination.
- the predetermined notification destination may be set arbitrarily. For example, if the road R is an expressway, it is conceivable to set the road control center as the predetermined notification destination. Also, any notification method may be used. For example, a GUI (Graphical User Interface) screen may be displayed on the display, monitor, or the like of the terminal of the notification destination, or the message may be output by voice from the speaker of the terminal of the notification destination.
- GUI Graphic User Interface
- the sensing unit 21 receives an optical signal from the optical fiber 10, and detects vibrations caused by the vehicle running on the road R based on the received optical signal (step S11). ).
- the vibration data calculation unit 22 calculates vibration data indicating the vibration detected by the sensing unit 21 based on the optical signal received from the optical fiber 10 by the sensing unit 21 (step S12). For example, the vibration data calculator 22 calculates vibration data as shown in FIG.
- the running state detection unit 23 detects the vehicle speed and inter-vehicle distance for each vehicle traveling on the road R based on the vibration data calculated by the vibration data calculation unit 22 (step S13).
- the vehicle group detection unit 24 determines that the vehicle speed is equal to or greater than the speed threshold and the inter-vehicle distance is the distance threshold.
- the following vehicle groups are detected as dangerous vehicle groups (step S14).
- step S14 when the vehicle group detection unit 24 detects a dangerous vehicle group (Yes in step S14), the notification unit 25 notifies a predetermined notification destination that a dangerous vehicle group has been detected (step S15). On the other hand, if no dangerous vehicle group is detected (No in step S14), the process ends.
- the sensing unit 21 detects vibrations caused by the vehicle running on the road R based on the optical signal received from the optical fiber 10 .
- the vibration data calculator 22 calculates vibration data indicating the vibration.
- the running state detection unit 23 detects the vehicle speed and inter-vehicle distance for each vehicle traveling on the road R based on the vibration data.
- the vehicle group detection unit 24 detects a vehicle group having a vehicle speed equal to or higher than the speed threshold and an inter-vehicle distance equal to or lower than the distance threshold as a dangerous vehicle group. When a dangerous vehicle group is detected, the notification unit 25 notifies a predetermined notification destination that a dangerous vehicle group has been detected.
- the notification destination can know whether there is a dangerous group of vehicles on the road R that may lead to a traffic accident. Therefore, if there is a dangerous vehicle group on the road R, the notification destination can take measures such as dispatching an emergency vehicle, which can contribute to suppressing the occurrence of traffic accidents.
- the optical fiber sensing system 2 according to Embodiment 2 differs from Embodiment 1 described above in that a road surface condition estimation unit 26 and a camera 30 are added. Although only one camera 30 is provided in FIG. 4, a plurality of cameras 30 may be provided.
- the camera 30 is a camera that takes pictures of the road R.
- the camera 30 is implemented by, for example, a fixed camera, a PTZ (Pan Tilt Zoom) camera, or the like.
- the road surface condition estimation unit 26 estimates the road surface condition of the road R.
- the road surface condition of the road R is, for example, dry, wet, semi-wet, covered with snow, frozen, or the like.
- the road surface condition estimation unit 26 estimates the road surface condition of the road R as follows.
- the sensing section 21 can also detect the temperature of the road R based on the optical signal received from the optical fiber 10 . Also, in recent years, many weather information providing services have been provided, and by using these services, it is possible to easily obtain weather information indicating the weather around the road R.
- the road surface condition estimating unit 26 acquires weather information near the road R and also acquires temperature information of the road R detected by the sensing unit 21, and based on the temperature of the road R and the weather near the road R , the road surface condition of the road R is estimated.
- the road surface condition estimating unit 26 inputs the temperature of the road R and the weather around the road R, builds in advance a learning model that outputs the road surface condition of the road R, and uses the built learning model to calculate the road R road surface conditions may be estimated.
- a learning method in the learning model described above supervised learning using data of pairs of temperature and weather and teacher data indicating road surface conditions at that time can be cited, but is not particularly limited.
- the road surface condition estimating unit 26 may further use the photographed image of the road R taken by the camera 30 to estimate the road surface condition of the road R. That is, the road surface condition estimating unit 26 further acquires the photographed image of the road R photographed by the camera 30, and based on the temperature of the road R, the weather in the vicinity of the road R, and the photographed image of the road R, the road surface of the road R You can estimate the situation.
- the vehicle group detection unit 24 changes the speed threshold value and the distance threshold value based on the road surface condition of the road R estimated by the road surface condition estimation unit 26 .
- the road R is more slippery in a icy state than in a dry state. Therefore, in order to avoid traffic accidents, it is necessary to increase the inter-vehicle distance and reduce the vehicle speed. Therefore, in Embodiment 2, the speed threshold and the distance threshold for detecting a dangerous vehicle group are changed according to the road surface condition of the road R.
- the road surface condition estimator 26 estimates the road surface condition of the road R (step S21).
- the vehicle group detection unit 24 determines whether the road surface condition of the road R has changed based on the road surface condition of the road R estimated by the road surface condition estimation unit 26 (step S22). For example, the vehicle group detection unit 24 detects the road surface condition (for example, dry) when the road surface condition changes to another road surface condition (for example, wet, semi-wet, covered with snow, frozen, etc.). Assume that the situation has changed.
- the road surface condition for example, dry
- another road surface condition for example, wet, semi-wet, covered with snow, frozen, etc.
- step S22 if there is a change in the road surface condition of the road R (Yes in step S22), the vehicle group detection unit 24 changes the speed threshold and the distance threshold according to the changed road surface condition (step S23). On the other hand, if there is no change in the road surface condition of the road R (No in step S22), the process ends.
- Embodiment 2 differs from Embodiment 1 described above only in that the speed threshold value and the distance threshold value are changed according to the road surface condition of the road R.
- FIG. Therefore, in the second embodiment, the operation for detecting a group of dangerous vehicles is the same as the operation shown in FIG. It is the same. Therefore, in the second embodiment, the description of the operation when detecting a dangerous vehicle group is omitted.
- the road surface condition estimation unit 26 estimates the road surface condition of the road R.
- the vehicle group detection unit 24 changes the speed threshold value and the distance threshold value based on the road surface condition of the road R.
- the sensing unit 21, the vibration data calculation unit 22, the running state detection unit 23, the vehicle group detection unit 24, and the notification unit 25 are provided separately, but these components may be collectively provided inside one device (optical fiber sensing device).
- an optical fiber sensing device 20 includes a sensing unit 21, a vibration data calculation unit 22, a running state detection unit 23, a vehicle group detection unit 24, and a notification unit 25. ing. Note that the optical fiber sensing device 20 may further include the road surface condition estimation unit 26 according to the second embodiment described above.
- FIG. 7 shows an example hardware configuration of a computer 40 that implements the optical fiber sensing device 20 according to another embodiment described above.
- the computer 40 includes a processor 41, a memory 42, a storage 43, an input/output interface (input/output I/F) 44, a communication interface (communication I/F) 45, and the like.
- the processor 41, the memory 42, the storage 43, the input/output interface 44, and the communication interface 45 are connected by a data transmission path for mutually transmitting and receiving data.
- the processor 41 is an arithmetic processing device such as a CPU (Central Processing Unit) or a GPU (Graphics Processing Unit).
- the memory 42 is, for example, RAM (Random Access Memory) or ROM (Read Only Memory).
- the storage 43 is, for example, a storage device such as a HDD (Hard Disk Drive), an SSD (Solid State Drive), or a memory card. Also, the storage 43 may be a memory such as a RAM or a ROM.
- a program is stored in the storage 43.
- the program includes instructions (or software code) that, when read into a computer, cause the computer 40 to perform one or more of the functions in the fiber optic sensing device 20 described above.
- the sensing unit 21, the vibration data calculation unit 22, the running state detection unit 23, the vehicle group detection unit 24, the notification unit 25, and the road surface condition estimation unit 26 in the optical fiber sensing device 20 described above are stored in the storage 43 by the processor 41. It may be realized by reading and executing the program. Also, the memory function in the optical fiber sensing device 20 described above may be realized by the memory 42 or the storage 43 .
- the above program may be stored in a non-transitory computer-readable medium or a tangible storage medium.
- computer readable media or tangible storage media may include RAM, ROM, flash memory, SSD or other memory technology, CD (Compact Disc)-ROM, DVD (Digital Versatile Disc), Blu-ray ( (registered trademark) discs or other optical disc storage, magnetic cassettes, magnetic tapes, magnetic disk storage or other magnetic storage devices.
- the program may also be transmitted on a transitory computer-readable medium or communication medium.
- transitory computer readable media or communication media include electrical, optical, acoustic, or other forms of propagated signals.
- the input/output interface 44 is connected to a display device 441, an input device 442, a sound output device 443, and the like.
- the display device 441 is a device that displays a screen corresponding to drawing data processed by the processor 41, such as an LCD (Liquid Crystal Display), a CRT (Cathode Ray Tube) display, or a monitor.
- the input device 442 is a device that receives an operator's operation input, and is, for example, a keyboard, a mouse, a touch sensor, or the like.
- the display device 441 and the input device 442 may be integrated and implemented as a touch panel.
- the sound output device 443 is a device, such as a speaker, that outputs sound corresponding to the sound data processed by the processor 41 .
- the communication interface 45 transmits and receives data to and from an external device.
- the communication interface 45 communicates with external devices via a wired communication path or a wireless communication path.
- the vibration data calculation unit calculating the position and time at which the vibration occurred based on the optical signal; calculating a graph as the vibration data, in which the horizontal axis is the position where the vibration occurred and the vertical axis is the time when the vibration occurred;
- the optical fiber sensing system according to Appendix 1. (Appendix 3) Further comprising a road surface condition estimation unit for estimating the road surface condition of the road,
- the vehicle group detection unit includes: changing the speed threshold and the distance threshold based on the road surface conditions of the road; 3.
- the sensing unit is further detecting the temperature of the road based on the light signal;
- the road surface condition estimation unit Acquiring weather information near the road, estimating the road surface condition of the road based on the temperature of the road and the weather near the road;
- the optical fiber sensing system according to Appendix 3. (Appendix 5) Further comprising a camera for photographing the road, The road surface condition estimation unit estimating the road surface condition of the road based on the temperature of the road, the weather near the road, and the photographed image of the road;
- (Appendix 6) a sensing unit that receives an optical signal from an optical fiber laid along a road and detects vibration generated by a vehicle running on the road based on the optical signal; a vibration data calculation unit that calculates vibration data indicating the vibration; a driving state detection unit that detects the vehicle speed of each vehicle traveling on the road and detects the inter-vehicle distance between the vehicle and a preceding vehicle or a following vehicle based on the vibration data; a vehicle group detection unit configured to detect, as a dangerous vehicle group, a vehicle group in which the vehicle speed is equal to or higher than the speed threshold and the inter-vehicle distance is equal to or lower than the distance threshold; a notification unit that, when the dangerous vehicle group is detected, notifies a predetermined notification destination that the dangerous vehicle group has been detected; Fiber optic sensing equipment.
- the vibration data calculation unit calculating the position and time at which the vibration occurred based on the optical signal; calculating a graph as the vibration data, in which the horizontal axis is the position where the vibration occurred and the vertical axis is the time when the vibration occurred;
- the fiber optic sensing device according to Appendix 6. Further comprising a road surface condition estimation unit for estimating the road surface condition of the road,
- the vehicle group detection unit includes: changing the speed threshold and the distance threshold based on the road surface conditions of the road;
- the sensing unit is further detecting the temperature of the road based on the light signal;
- the road surface condition estimation unit Acquiring weather information near the road, estimating the road surface condition of the road based on the temperature of the road and the weather near the road;
- the fiber optic sensing device of claim 8. (Appendix 10)
- the road surface condition estimation unit Acquiring a photographed image of the road photographed by a camera, estimating the road surface condition of the road based on the temperature of the road, the weather near the road, and the photographed image of the road; 9.
- a road monitoring method using an optical fiber sensing device a sensing step of receiving an optical signal from an optical fiber laid along a road and detecting vibration generated by a vehicle running on the road based on the optical signal; a vibration data calculation step of calculating vibration data indicating the vibration; a driving state detection step of detecting the vehicle speed of each vehicle traveling on the road and detecting the inter-vehicle distance between the vehicle and a preceding vehicle or a following vehicle based on the vibration data; a vehicle group detection step of detecting, as a dangerous vehicle group, a vehicle group in which the vehicle speed is equal to or higher than the speed threshold and the inter-vehicle distance is equal to or lower than the distance threshold; a notification step of notifying a predetermined notification destination that the dangerous vehicle group has been detected when the dangerous vehicle group is detected; Road monitoring method.
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Abstract
本開示に係る光ファイバセンシングシステム（１）は、道路（Ｒ）に沿って敷設された光ファイバ（１０）と、光ファイバ（１０）から光信号を受信し、光信号に基づいて、道路（Ｒ）を車両が走行することにより発生した振動を検出するセンシング部（２１）と、振動を示す振動データを算出する振動データ算出部（２２）と、振動データに基づいて、道路（Ｒ）を走行する車両毎に、当該車両の車速を検出すると共に、当該車両と先行車両又は後続車両との車間距離を検出する走行状態検出部（２３）と、車速が速度閾値以上で、かつ、車間距離が距離閾値以下である車群を、危険な車群として検出する車群検出部（２４）と、危険な車群が検出された場合、危険な車群が検出された旨を所定の報知先に報知する報知部（２５）と、を備える。
Description
本開示は、光ファイバセンシングシステム、光ファイバセンシング機器、及び道路監視方法に関する。
近年、道路の状況を監視するシステムが提案されている。
例えば、特許文献１には、道路のガードレール等に衝撃センサを固定し、衝撃センサから出力される電気信号のレベルが閾値以上である場合に、交通事故が発生した旨の事故検知信号を発生することが開示されている。
例えば、特許文献１には、道路のガードレール等に衝撃センサを固定し、衝撃センサから出力される電気信号のレベルが閾値以上である場合に、交通事故が発生した旨の事故検知信号を発生することが開示されている。
ところで、最近は、交通事故につながる可能性がある危険な車群が、道路上に存在しているか否かを知りたいという要求がある。危険な車群とは、例えば、短い車間距離で高速で走行している車群が挙げられる。このような危険な車群を事前に知ることができれば、緊急車両を出動させる等の対応を取れるため、交通事故の発生の抑制に寄与し得る。
しかし、特許文献１に開示された技術は、道路で交通事故が発生したか否かを検出することしかできない。
しかし、特許文献１に開示された技術は、道路で交通事故が発生したか否かを検出することしかできない。
そこで本開示の目的は、上述した課題を解決し、道路上に危険な車群が存在しているか否かを知ることができる光ファイバセンシングシステム、光ファイバセンシング機器、及び道路監視方法を提供することにある。
一態様による光ファイバセンシングシステムは、
道路に沿って敷設された光ファイバと、
前記光ファイバから光信号を受信し、前記光信号に基づいて、前記道路を車両が走行することにより発生した振動を検出するセンシング部と、
前記振動を示す振動データを算出する振動データ算出部と、
前記振動データに基づいて、前記道路を走行する車両毎に、当該車両の車速を検出すると共に、当該車両と先行車両又は後続車両との車間距離を検出する走行状態検出部と、
前記車速が速度閾値以上で、かつ、前記車間距離が距離閾値以下である車群を、危険な車群として検出する車群検出部と、
前記危険な車群が検出された場合、前記危険な車群が検出された旨を所定の報知先に報知する報知部と、を備える。
道路に沿って敷設された光ファイバと、
前記光ファイバから光信号を受信し、前記光信号に基づいて、前記道路を車両が走行することにより発生した振動を検出するセンシング部と、
前記振動を示す振動データを算出する振動データ算出部と、
前記振動データに基づいて、前記道路を走行する車両毎に、当該車両の車速を検出すると共に、当該車両と先行車両又は後続車両との車間距離を検出する走行状態検出部と、
前記車速が速度閾値以上で、かつ、前記車間距離が距離閾値以下である車群を、危険な車群として検出する車群検出部と、
前記危険な車群が検出された場合、前記危険な車群が検出された旨を所定の報知先に報知する報知部と、を備える。
一態様による光ファイバセンシング機器は、
道路に沿って敷設された光ファイバから光信号を受信し、前記光信号に基づいて、前記道路を車両が走行することにより発生した振動を検出するセンシング部と、
前記振動を示す振動データを算出する振動データ算出部と、
前記振動データに基づいて、前記道路を走行する車両毎に、当該車両の車速を検出すると共に、当該車両と先行車両又は後続車両との車間距離を検出する走行状態検出部と、
前記車速が速度閾値以上で、かつ、前記車間距離が距離閾値以下である車群を、危険な車群として検出する車群検出部と、
前記危険な車群が検出された場合、前記危険な車群が検出された旨を所定の報知先に報知する報知部と、を備える。
道路に沿って敷設された光ファイバから光信号を受信し、前記光信号に基づいて、前記道路を車両が走行することにより発生した振動を検出するセンシング部と、
前記振動を示す振動データを算出する振動データ算出部と、
前記振動データに基づいて、前記道路を走行する車両毎に、当該車両の車速を検出すると共に、当該車両と先行車両又は後続車両との車間距離を検出する走行状態検出部と、
前記車速が速度閾値以上で、かつ、前記車間距離が距離閾値以下である車群を、危険な車群として検出する車群検出部と、
前記危険な車群が検出された場合、前記危険な車群が検出された旨を所定の報知先に報知する報知部と、を備える。
一態様による道路監視方法は、
光ファイバセンシング機器による道路監視方法であって、
道路に沿って敷設された光ファイバから光信号を受信し、前記光信号に基づいて、前記道路を車両が走行することにより発生した振動を検出するセンシングステップと、
前記振動を示す振動データを算出する振動データ算出ステップと、
前記振動データに基づいて、前記道路を走行する車両毎に、当該車両の車速を検出すると共に、当該車両と先行車両又は後続車両との車間距離を検出する走行状態検出ステップと、
前記車速が速度閾値以上で、かつ、前記車間距離が距離閾値以下である車群を、危険な車群として検出する車群検出ステップと、
前記危険な車群が検出された場合、前記危険な車群が検出された旨を所定の報知先に報知する報知ステップと、を含む。
光ファイバセンシング機器による道路監視方法であって、
道路に沿って敷設された光ファイバから光信号を受信し、前記光信号に基づいて、前記道路を車両が走行することにより発生した振動を検出するセンシングステップと、
前記振動を示す振動データを算出する振動データ算出ステップと、
前記振動データに基づいて、前記道路を走行する車両毎に、当該車両の車速を検出すると共に、当該車両と先行車両又は後続車両との車間距離を検出する走行状態検出ステップと、
前記車速が速度閾値以上で、かつ、前記車間距離が距離閾値以下である車群を、危険な車群として検出する車群検出ステップと、
前記危険な車群が検出された場合、前記危険な車群が検出された旨を所定の報知先に報知する報知ステップと、を含む。
上述した態様によれば、道路上に危険な車群が存在しているか否かを知ることが可能な光ファイバセンシングシステム、光ファイバセンシング機器、及び道路監視方法を提供できるという効果が得られる。
以下、図面を参照して本開示の実施の形態について説明する。なお、以下の記載及び図面は、説明の明確化のため、適宜、省略及び簡略化がなされている。また、以下の各図面において、同一の要素には同一の符号が付されており、必要に応じて重複説明は省略されている。
＜実施の形態１＞
まず、図１を参照して、本実施の形態１に係る光ファイバセンシングシステム１の構成例について説明する。
まず、図１を参照して、本実施の形態１に係る光ファイバセンシングシステム１の構成例について説明する。
図１に示されるように、本実施の形態１に係る光ファイバセンシングシステム１は、光ファイバ１０、センシング部２１、振動データ算出部２２、走行状態検出部２３、車群検出部２４、及び報知部２５を備えている。
光ファイバ１０は、道路Ｒに沿って敷設されている。図１においては、光ファイバ１０は、道路Ｒに埋設されていることを想定しているが、光ファイバ１０の敷設方法は、これには限定されない。例えば、光ファイバ１０は、道路Ｒに沿って、電柱等の構造物に架空配線されても良い。
センシング部２１は、道路Ｒに沿って敷設されている光ファイバ１０に接続される。
そのため、センシング部２１は、道路Ｒの近傍に設置される。その一方、後述する振動データ算出部２２、走行状態検出部２３、車群検出部２４、及び報知部２５は、設置場所が任意であり、例えば、クラウド上に配置されても良い。
そのため、センシング部２１は、道路Ｒの近傍に設置される。その一方、後述する振動データ算出部２２、走行状態検出部２３、車群検出部２４、及び報知部２５は、設置場所が任意であり、例えば、クラウド上に配置されても良い。
センシング部２１は、光ファイバ１０にパルス光を入射する。また、センシング部２１は、パルス光が光ファイバ１０を伝送されることに伴い発生した後方散乱光を、光ファイバ１０を経由して、光信号として受信する。
道路Ｒを車両が走行すると、車両の走行に固有の振動が発生し、その振動は、道路Ｒに敷設されている光ファイバ１０に伝達される。その結果、光ファイバ１０を伝送される光信号は、特性（例えば、波長）が変化する。
そのため、センシング部２１は、光ファイバ１０から受信された光信号に基づいて、道路Ｒを車両が走行したことにより発生した振動を検出することが可能である。
そのため、センシング部２１は、光ファイバ１０から受信された光信号に基づいて、道路Ｒを車両が走行したことにより発生した振動を検出することが可能である。
振動データ算出部２２は、センシング部２１により光ファイバ１０から受信された光信号に基づいて、センシング部２１により検出された振動を示す振動データを算出する。例えば、振動データ算出部２２は、以下のようにして、振動データを算出する。
まず、振動データ算出部２２は、センシング部２１により検出された振動が発生した位置及び時間を算出する。
このうち、振動が発生した位置の算出は、例えば、以下のように行う。
例えば、センシング部２１により光ファイバ１０にパルス光が入射された時刻と、センシング部２１により光ファイバ１０から光信号が受信した時刻と、の時間差に基づいて、その光信号が発生した位置（センシング部２１からの光ファイバ１０の距離）を算出することが可能である。
このうち、振動が発生した位置の算出は、例えば、以下のように行う。
例えば、センシング部２１により光ファイバ１０にパルス光が入射された時刻と、センシング部２１により光ファイバ１０から光信号が受信した時刻と、の時間差に基づいて、その光信号が発生した位置（センシング部２１からの光ファイバ１０の距離）を算出することが可能である。
そのため、センシング部２１が光信号に基づいて振動を検出した場合、振動データ算出部２２は、その光信号が発生した位置を、上述した方法で算出し、この算出された位置を、振動が発生した位置とすれば良い。
そして、振動データ算出部２２は、上記で算出された、振動が発生した位置及び時間に基づいて、横軸を振動が発生した位置とし、縦軸を振動が発生した時間とするグラフを、振動データとして算出する。
ここで、図２を参照して、振動データ算出部２２により算出される振動データの例について説明する。図２において、横軸は、振動が発生した位置（センシング部２１からの光ファイバ１０の距離）、縦軸は、振動が発生した時間の時間経過を示している。また、縦軸は、正方向に向かうほど、古いデータとなる。
図２に示される振動データにおいては、１台の車両が道路Ｒを時間経過に従って走行していることは、斜めに１本の線で表される。また、線の傾きの絶対値は、車両の車速を表しており、線の傾きの絶対値が小さいほど、車両の車速が速いことを意味している。また、線の傾きの正負は、車両の走行方向を表している。例えば、正の傾きの線に対応する車両と、負の傾きの線に対応する車両と、が存在する場合、これらの車両は、互いに逆方向に向かって走行していること（例えば、互いに反対車線を走行していること）を意味している。また、線の傾きの変化は、車両が加減速していることを表している。また、線の横軸方向の間隔Ｇは、車両間の車間距離を表しており、間隔Ｇが短いほど、車間距離が短くなることを意味している。
走行状態検出部２３は、振動データ算出部２２により算出された振動データ（例えば、図２に示されるような振動データ）に基づいて、道路Ｒを走行する車両毎に、その車両の車速を検出すると共に、その車両と先行車両又は後続車両との車間距離を検出する。なお、車間距離を、先行車両又は後続車両のどちらとの車間距離にするかは任意に決定すれば良い。図２の例においては、６本の線が表されていることから、道路Ｒにおいては、６本の線にそれぞれ対応する６台の車両が走行している。そのため、走行状態検出部２３は、６台の車両毎に、車速及び車間距離を検出する。
車群検出部２４は、危険な車群の判断に用いる閾値として、車速の閾値である速度閾値と、車間距離の閾値である距離閾値と、を保持する。速度閾値は、例えば、道路Ｒに設定されている制限速度とすることが考えられる。また、距離閾値は、例えば、５ｍ等の任意の値にすることが考えらえられる。
車群検出部２４は、走行状態検出部２３により検出された、道路Ｒを走行する車両毎の車速及び車間距離に基づいて、車速が速度閾値以上で、かつ、車間距離が距離閾値以下である車群を、危険な車群として検出する。
報知部２５は、車群検出部２４により、車速が速度閾値以上で、かつ、車間距離が距離閾値以下である危険な車群が検出された場合、危険な車群が検出された旨を所定の報知先に報知する。所定の報知先は、任意で設定すれば良い。例えば、道路Ｒが高速道路である場合は、所定の報知先として、道路管制センターを設定することが考えられる。また、報知方法も、任意の方法とすれば良い。例えば、報知先の端末のディスプレイやモニター等にＧＵＩ（Graphical User Interface）画面を表示しても良いし、報知先の端末のスピーカからメッセージを音声出力しても良い。
続いて、図３を参照して、本実施の形態１に係る光ファイバセンシングシステム１において、危険な車群を検出する場合の概略的な動作例について説明する。
図３に示されるように、センシング部２１は、光ファイバ１０から光信号を受信し、受信された光信号に基づいて、道路Ｒを車両が走行したことにより発生した振動を検出する（ステップＳ１１）。
図３に示されるように、センシング部２１は、光ファイバ１０から光信号を受信し、受信された光信号に基づいて、道路Ｒを車両が走行したことにより発生した振動を検出する（ステップＳ１１）。
次に、振動データ算出部２２は、センシング部２１により光ファイバ１０から受信された光信号に基づいて、センシング部２１により検出された振動を示す振動データを算出する（ステップＳ１２）。例えば、振動データ算出部２２は、図２に示されるような振動データを算出する。
次に、走行状態検出部２３は、振動データ算出部２２により算出された振動データに基づいて、道路Ｒを走行する車両毎に、車速及び車間距離を検出する（ステップＳ１３）。
次に、車群検出部２４は、走行状態検出部２３により検出された、道路Ｒを走行する車両毎の車速及び車間距離に基づいて、車速が速度閾値以上で、かつ、車間距離が距離閾値以下である車群を、危険な車群として検出する（ステップＳ１４）。
ステップＳ１４において、車群検出部２４により、危険な車群が検出された場合（ステップＳ１４のＹｅｓ）、報知部２５は、危険な車群が検出された旨を所定の報知先に報知する（ステップＳ１５）。一方、危険な車群が検出されなかった場合（ステップＳ１４のＮｏ）、処理を終了する。
上述したように本実施の形態１によれば、センシング部２１は、光ファイバ１０から受信された光信号に基づいて、道路Ｒを車両が走行したことにより発生した振動を検出する。振動データ算出部２２は、その振動を示す振動データを算出する。走行状態検出部２３は、その振動データに基づいて、道路Ｒを走行する車両毎に、車速及び車間距離を検出する。車群検出部２４は、車速が速度閾値以上で、かつ、車間距離が距離閾値以下である車群を、危険な車群として検出する。危険な車群が検出された場合、報知部２５は、危険な車群が検出された旨を所定の報知先に報知する。
これにより、報知先は、交通事故につながる可能性がある危険な車群が、道路Ｒ上に存在しているか否かを知ることができる。そのため、報知先は、道路Ｒ上に危険な車群が存在している場合には、緊急車両を出動させる等の対応を取ることができるため、交通事故の発生の抑制に寄与し得る。
＜実施の形態２＞
続いて、図４を参照して、本実施の形態２に係る光ファイバセンシングシステム２の構成例について説明する。
続いて、図４を参照して、本実施の形態２に係る光ファイバセンシングシステム２の構成例について説明する。
図４に示されるように、本実施の形態２に係る光ファイバセンシングシステム２は、上述した実施の形態１と比較して、路面状況推定部２６及びカメラ３０が追加されている点が異なる。なお、図４においては、カメラ３０が１台だけ設けられているが、カメラ３０は複数台設けても良い。
カメラ３０は、道路Ｒを撮影するカメラである。カメラ３０は、例えば、固定カメラ、ＰＴＺ（Pan Tilt Zoom）カメラ等で実現される。
路面状況推定部２６は、道路Ｒの路面状況を推定する。道路Ｒの路面状況は、例えば、ドライ、ウエット、セミウエット、積雪、凍結等の状況である。例えば、路面状況推定部２６は、以下のようにして、道路Ｒの路面状況を推定する。
道路Ｒの温度が変化すると、道路Ｒに敷設されている光ファイバ１０を伝送される光信号は、特性（例えば、波長）が変化する。
そのため、センシング部２１は、光ファイバ１０から受信された光信号に基づいて、道路Ｒの温度を検出することも可能である。
また、近年、多くの気象情報提供サービスが提供されており、これらのサービスを利用すれば、道路Ｒ付近の気象を示す気象情報は、簡単に取得することが可能である。
そのため、センシング部２１は、光ファイバ１０から受信された光信号に基づいて、道路Ｒの温度を検出することも可能である。
また、近年、多くの気象情報提供サービスが提供されており、これらのサービスを利用すれば、道路Ｒ付近の気象を示す気象情報は、簡単に取得することが可能である。
そこで、路面状況推定部２６は、道路Ｒ付近の気象情報を取得すると共に、センシング部２１により検出された道路Ｒの温度情報も取得し、道路Ｒの温度と道路Ｒ付近の気象とに基づいて、道路Ｒの路面状況を推定する。
このとき、路面状況推定部２６は、道路Ｒの温度及び道路Ｒ付近の気象を入力として、道路Ｒの路面状況を出力する学習モデルを予め構築し、構築された学習モデルを用いて、道路Ｒの路面状況を推定しても良い。この場合、上述した学習モデルにおける学習方法としては、温度及び気象の組のデータと、そのときの路面状況を示す教師データと、を用いる教師あり学習が挙げられるが、特に限定ない。
また、路面状況推定部２６は、道路Ｒにカメラ３０が設置されている場合は、カメラ３０により撮影された道路Ｒの撮影画像をさらに用いて、道路Ｒの路面状況を推定しても良い。すなわち、路面状況推定部２６は、カメラ３０により撮影された道路Ｒの撮影画像をさらに取得し、道路Ｒの温度と道路Ｒ付近の気象と道路Ｒの撮影画像とに基づいて、道路Ｒの路面状況を推定しても良い。
車群検出部２４は、路面状況推定部２６により推定された道路Ｒの路面状況に基づいて、速度閾値及び距離閾値を変更する。
例えば、道路Ｒは、凍結の状態では、ドライの状態と比較して、車両が滑りやすいため、交通事故を回避するには、車間距離をより長くし、車速をより減速する必要がある。そこで、本実施の形態２においては、危険な車群を検出する速度閾値及び距離閾値を、道路Ｒの路面状況に応じて変更する。具体的には、凍結の状態では、ドライの状態と比較して、速度閾値は小さくし、距離閾値は大きくする。
例えば、道路Ｒは、凍結の状態では、ドライの状態と比較して、車両が滑りやすいため、交通事故を回避するには、車間距離をより長くし、車速をより減速する必要がある。そこで、本実施の形態２においては、危険な車群を検出する速度閾値及び距離閾値を、道路Ｒの路面状況に応じて変更する。具体的には、凍結の状態では、ドライの状態と比較して、速度閾値は小さくし、距離閾値は大きくする。
続いて、図５を参照して、本実施の形態２に係る光ファイバセンシングシステム２において、速度閾値及び距離閾値を変更する場合の概略的な動作例について説明する。
図５に示されるように、路面状況推定部２６は、道路Ｒの路面状況を推定する（ステップＳ２１）。
図５に示されるように、路面状況推定部２６は、道路Ｒの路面状況を推定する（ステップＳ２１）。
次に、車群検出部２４は、路面状況推定部２６により推定された道路Ｒの路面状況に基づいて、道路Ｒの路面状況に変化があったか否かを判断する（ステップＳ２２）。例えば、車群検出部２４は、ある路面状況（例えば、ドライ）であった道路Ｒが、別の路面状況（例えば、ウエット、セミウエット、積雪、凍結等）に変化していた場合は、路面状況に変化があったと判断する。
ステップＳ２２において、道路Ｒの路面状況に変化があった場合（ステップＳ２２のＹｅｓ）、車群検出部２４は、変化後の路面状況に応じて、速度閾値及び距離閾値を変更する（ステップＳ２３）。一方、道路Ｒの路面状況に変化がなかった場合（ステップＳ２２のＮｏ）、処理を終了する。
本実施の形態２は、上述した実施の形態１と比較して、道路Ｒの路面状況に応じて速度閾値及び距離閾値を変更する点のみが異なる。
そのため、本実施の形態２において、危険な車群を検出する場合の動作は、道路Ｒの路面状況に応じて変更された速度閾値及び距離閾値を用いる点以外は、上述した図３の動作と同様である。そのため、本実施の形態２において、危険な車群を検出する場合の動作の説明は省略する。
そのため、本実施の形態２において、危険な車群を検出する場合の動作は、道路Ｒの路面状況に応じて変更された速度閾値及び距離閾値を用いる点以外は、上述した図３の動作と同様である。そのため、本実施の形態２において、危険な車群を検出する場合の動作の説明は省略する。
上述したように本実施の形態２によれば、路面状況推定部２６は、道路Ｒの路面状況を推定する。車群検出部２４は、道路Ｒの路面状況に基づいて、速度閾値及び距離閾値を変更する。
これにより、道路Ｒの路面状況に応じて、危険とみなす車群を変えることができる。例えば、凍結の状態では、ドライの状態と比較して、車速がより遅く、車間距離がより長い車群であっても、危険な車群とみなすことができる。
＜他の実施の形態＞
上述した実施の形態１においては、センシング部２１、振動データ算出部２２、走行状態検出部２３、車群検出部２４、及び報知部２５は、それぞれ別々に設けられていたが、これらの構成要素は、１つの装置（光ファイバセンシング機器）の内部に集約して設けても良い。
上述した実施の形態１においては、センシング部２１、振動データ算出部２２、走行状態検出部２３、車群検出部２４、及び報知部２５は、それぞれ別々に設けられていたが、これらの構成要素は、１つの装置（光ファイバセンシング機器）の内部に集約して設けても良い。
図６を参照して、他の実施の形態に係る光ファイバセンシング機器２０の構成例について説明する。図６に示されるように、他の実施の形態に係る光ファイバセンシング機器２０は、センシング部２１、振動データ算出部２２、走行状態検出部２３、車群検出部２４、及び報知部２５を備えている。なお、光ファイバセンシング機器２０は、上述した実施の形態２に係る路面状況推定部２６をさらに備えていても良い。
＜他の実施の形態に係る光ファイバセンシング機器のハードウェア構成＞
続いて、図７を参照して、上述した他の実施の形態に係る光ファイバセンシング機器２０を実現するコンピュータ４０のハードウェア構成例を示している。
続いて、図７を参照して、上述した他の実施の形態に係る光ファイバセンシング機器２０を実現するコンピュータ４０のハードウェア構成例を示している。
図７に示されるように、コンピュータ４０は、プロセッサ４１、メモリ４２、ストレージ４３、入出力インタフェース（入出力Ｉ／Ｆ）４４、及び通信インタフェース（通信Ｉ／Ｆ）４５等を備えている。プロセッサ４１、メモリ４２、ストレージ４３、入出力インタフェース４４、及び通信インタフェース４５は、相互にデータを送受信するためのデータ伝送路で接続されている。
プロセッサ４１は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の演算処理装置である。メモリ４２は、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）等のメモリである。ストレージ４３は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、またはメモリカード等の記憶装置である。また、ストレージ４３は、ＲＡＭやＲＯＭ等のメモリであっても良い。
ストレージ４３には、プログラムが記憶される。このプログラムは、コンピュータに読み込まれた場合に、上述した光ファイバセンシング機器２０における１又はそれ以上の機能をコンピュータ４０に行わせるための命令群（又はソフトウェアコード）を含む。上述した光ファイバセンシング機器２０における、センシング部２１、振動データ算出部２２、走行状態検出部２３、車群検出部２４、報知部２５、及び路面状況推定部２６は、プロセッサ４１がストレージ４３に記憶されたプログラムを読み込んで実行することにより実現されても良い。また、上述した光ファイバセンシング機器２０における記憶機能は、メモリ４２又はストレージ４３により実現されても良い。
また、上記のプログラムは、非一時的なコンピュータ可読媒体又は実体のある記憶媒体に格納されても良い。限定ではなく例として、コンピュータ可読媒体又は実体のある記憶媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ＳＳＤ又はその他のメモリ技術、ＣＤ（Compact Disc）－ＲＯＭ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標）ディスク又はその他の光ディスクストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージ又はその他の磁気ストレージデバイスを含む。プログラムは、一時的なコンピュータ可読媒体又は通信媒体上で送信されても良い。限定ではなく例として、一時的なコンピュータ可読媒体又は通信媒体は、電気的、光学的、音響的、又はその他の形式の伝搬信号を含む。
入出力インタフェース４４は、表示装置４４１、入力装置４４２、音出力装置４４３等と接続される。表示装置４４１は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイ、モニターのような、プロセッサ４１により処理された描画データに対応する画面を表示する装置である。入力装置４４２は、オペレータの操作入力を受け付ける装置であり、例えば、キーボード、マウス、及びタッチセンサ等である。表示装置４４１及び入力装置４４２は一体化され、タッチパネルとして実現されていても良い。音出力装置４４３は、スピーカのような、プロセッサ４１により処理された音響データに対応する音を音響出力する装置である。
通信インタフェース４５は、外部の装置との間でデータを送受信する。例えば、通信インタフェース４５は、有線通信路または無線通信路を介して外部装置と通信する。
以上、実施の形態を参照して本開示を説明したが、本開示は上述した実施の形態に限定されるものではない。本開示の構成や詳細には、本開示のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
また、上記の実施の形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
道路に沿って敷設された光ファイバと、
前記光ファイバから光信号を受信し、前記光信号に基づいて、前記道路を車両が走行することにより発生した振動を検出するセンシング部と、
前記振動を示す振動データを算出する振動データ算出部と、
前記振動データに基づいて、前記道路を走行する車両毎に、当該車両の車速を検出すると共に、当該車両と先行車両又は後続車両との車間距離を検出する走行状態検出部と、
前記車速が速度閾値以上で、かつ、前記車間距離が距離閾値以下である車群を、危険な車群として検出する車群検出部と、
前記危険な車群が検出された場合、前記危険な車群が検出された旨を所定の報知先に報知する報知部と、を備える、
光ファイバセンシングシステム。
（付記２）
前記振動データ算出部は、
前記光信号に基づいて、前記振動が発生した位置及び時間を算出し、
横軸を前記振動が発生した位置とし、縦軸を前記振動が発生した時間とするグラフを、前記振動データとして算出する、
付記１に記載の光ファイバセンシングシステム。
（付記３）
前記道路の路面状況を推定する路面状況推定部をさらに備え、
前記車群検出部は、
前記道路の路面状況に基づいて、前記速度閾値及び前記距離閾値を変更する、
付記１又は２に記載の光ファイバセンシングシステム。
（付記４）
前記センシング部は、
前記光信号に基づいて、前記道路の温度をさらに検出し、
前記路面状況推定部は、
前記道路付近の気象情報を取得し、
前記道路の温度と前記道路付近の気象とに基づいて、前記道路の路面状況を推定する、
付記３に記載の光ファイバセンシングシステム。
（付記５）
前記道路を撮影するカメラをさらに備え、
前記路面状況推定部は、
前記道路の温度と前記道路付近の気象と前記道路の撮影画像とに基づいて、前記道路の路面状況を推定する、
付記４に記載の光ファイバセンシングシステム。
（付記６）
道路に沿って敷設された光ファイバから光信号を受信し、前記光信号に基づいて、前記道路を車両が走行することにより発生した振動を検出するセンシング部と、
前記振動を示す振動データを算出する振動データ算出部と、
前記振動データに基づいて、前記道路を走行する車両毎に、当該車両の車速を検出すると共に、当該車両と先行車両又は後続車両との車間距離を検出する走行状態検出部と、
前記車速が速度閾値以上で、かつ、前記車間距離が距離閾値以下である車群を、危険な車群として検出する車群検出部と、
前記危険な車群が検出された場合、前記危険な車群が検出された旨を所定の報知先に報知する報知部と、を備える、
光ファイバセンシング機器。
（付記７）
前記振動データ算出部は、
前記光信号に基づいて、前記振動が発生した位置及び時間を算出し、
横軸を前記振動が発生した位置とし、縦軸を前記振動が発生した時間とするグラフを、前記振動データとして算出する、
付記６に記載の光ファイバセンシング機器。
（付記８）
前記道路の路面状況を推定する路面状況推定部をさらに備え、
前記車群検出部は、
前記道路の路面状況に基づいて、前記速度閾値及び前記距離閾値を変更する、
付記６又は７に記載の光ファイバセンシング機器。
（付記９）
前記センシング部は、
前記光信号に基づいて、前記道路の温度をさらに検出し、
前記路面状況推定部は、
前記道路付近の気象情報を取得し、
前記道路の温度と前記道路付近の気象とに基づいて、前記道路の路面状況を推定する、
付記８に記載の光ファイバセンシング機器。
（付記１０）
前記路面状況推定部は、
カメラにより撮影された前記道路の撮影画像を取得し、
前記道路の温度と前記道路付近の気象と前記道路の撮影画像とに基づいて、前記道路の路面状況を推定する、
付記９に記載の光ファイバセンシング機器。
（付記１１）
光ファイバセンシング機器による道路監視方法であって、
道路に沿って敷設された光ファイバから光信号を受信し、前記光信号に基づいて、前記道路を車両が走行することにより発生した振動を検出するセンシングステップと、
前記振動を示す振動データを算出する振動データ算出ステップと、
前記振動データに基づいて、前記道路を走行する車両毎に、当該車両の車速を検出すると共に、当該車両と先行車両又は後続車両との車間距離を検出する走行状態検出ステップと、
前記車速が速度閾値以上で、かつ、前記車間距離が距離閾値以下である車群を、危険な車群として検出する車群検出ステップと、
前記危険な車群が検出された場合、前記危険な車群が検出された旨を所定の報知先に報知する報知ステップと、を含む、
道路監視方法。
（付記１２）
前記振動データ算出ステップでは、
前記光信号に基づいて、前記振動が発生した位置及び時間を算出し、
横軸を前記振動が発生した位置とし、縦軸を前記振動が発生した時間とするグラフを、前記振動データとして算出する、
付記１１に記載の道路監視方法。
（付記１３）
前記道路の路面状況を推定する路面状況推定ステップをさらに含み、
前記車群検出ステップでは、
前記道路の路面状況に基づいて、前記速度閾値及び前記距離閾値を変更する、
付記１１又は１２に記載の道路監視方法。
（付記１４）
前記センシングステップでは、
前記光信号に基づいて、前記道路の温度をさらに検出し、
前記路面状況推定ステップでは、
前記道路付近の気象情報を取得し、
前記道路の温度と前記道路付近の気象とに基づいて、前記道路の路面状況を推定する、
付記１３に記載の道路監視方法。
（付記１５）
前記路面状況推定ステップでは、
カメラにより撮影された前記道路の撮影画像を取得し、
前記道路の温度と前記道路付近の気象と前記道路の撮影画像とに基づいて、前記道路の路面状況を推定する、
付記１４に記載の道路監視方法。
（付記１）
道路に沿って敷設された光ファイバと、
前記光ファイバから光信号を受信し、前記光信号に基づいて、前記道路を車両が走行することにより発生した振動を検出するセンシング部と、
前記振動を示す振動データを算出する振動データ算出部と、
前記振動データに基づいて、前記道路を走行する車両毎に、当該車両の車速を検出すると共に、当該車両と先行車両又は後続車両との車間距離を検出する走行状態検出部と、
前記車速が速度閾値以上で、かつ、前記車間距離が距離閾値以下である車群を、危険な車群として検出する車群検出部と、
前記危険な車群が検出された場合、前記危険な車群が検出された旨を所定の報知先に報知する報知部と、を備える、
光ファイバセンシングシステム。
（付記２）
前記振動データ算出部は、
前記光信号に基づいて、前記振動が発生した位置及び時間を算出し、
横軸を前記振動が発生した位置とし、縦軸を前記振動が発生した時間とするグラフを、前記振動データとして算出する、
付記１に記載の光ファイバセンシングシステム。
（付記３）
前記道路の路面状況を推定する路面状況推定部をさらに備え、
前記車群検出部は、
前記道路の路面状況に基づいて、前記速度閾値及び前記距離閾値を変更する、
付記１又は２に記載の光ファイバセンシングシステム。
（付記４）
前記センシング部は、
前記光信号に基づいて、前記道路の温度をさらに検出し、
前記路面状況推定部は、
前記道路付近の気象情報を取得し、
前記道路の温度と前記道路付近の気象とに基づいて、前記道路の路面状況を推定する、
付記３に記載の光ファイバセンシングシステム。
（付記５）
前記道路を撮影するカメラをさらに備え、
前記路面状況推定部は、
前記道路の温度と前記道路付近の気象と前記道路の撮影画像とに基づいて、前記道路の路面状況を推定する、
付記４に記載の光ファイバセンシングシステム。
（付記６）
道路に沿って敷設された光ファイバから光信号を受信し、前記光信号に基づいて、前記道路を車両が走行することにより発生した振動を検出するセンシング部と、
前記振動を示す振動データを算出する振動データ算出部と、
前記振動データに基づいて、前記道路を走行する車両毎に、当該車両の車速を検出すると共に、当該車両と先行車両又は後続車両との車間距離を検出する走行状態検出部と、
前記車速が速度閾値以上で、かつ、前記車間距離が距離閾値以下である車群を、危険な車群として検出する車群検出部と、
前記危険な車群が検出された場合、前記危険な車群が検出された旨を所定の報知先に報知する報知部と、を備える、
光ファイバセンシング機器。
（付記７）
前記振動データ算出部は、
前記光信号に基づいて、前記振動が発生した位置及び時間を算出し、
横軸を前記振動が発生した位置とし、縦軸を前記振動が発生した時間とするグラフを、前記振動データとして算出する、
付記６に記載の光ファイバセンシング機器。
（付記８）
前記道路の路面状況を推定する路面状況推定部をさらに備え、
前記車群検出部は、
前記道路の路面状況に基づいて、前記速度閾値及び前記距離閾値を変更する、
付記６又は７に記載の光ファイバセンシング機器。
（付記９）
前記センシング部は、
前記光信号に基づいて、前記道路の温度をさらに検出し、
前記路面状況推定部は、
前記道路付近の気象情報を取得し、
前記道路の温度と前記道路付近の気象とに基づいて、前記道路の路面状況を推定する、
付記８に記載の光ファイバセンシング機器。
（付記１０）
前記路面状況推定部は、
カメラにより撮影された前記道路の撮影画像を取得し、
前記道路の温度と前記道路付近の気象と前記道路の撮影画像とに基づいて、前記道路の路面状況を推定する、
付記９に記載の光ファイバセンシング機器。
（付記１１）
光ファイバセンシング機器による道路監視方法であって、
道路に沿って敷設された光ファイバから光信号を受信し、前記光信号に基づいて、前記道路を車両が走行することにより発生した振動を検出するセンシングステップと、
前記振動を示す振動データを算出する振動データ算出ステップと、
前記振動データに基づいて、前記道路を走行する車両毎に、当該車両の車速を検出すると共に、当該車両と先行車両又は後続車両との車間距離を検出する走行状態検出ステップと、
前記車速が速度閾値以上で、かつ、前記車間距離が距離閾値以下である車群を、危険な車群として検出する車群検出ステップと、
前記危険な車群が検出された場合、前記危険な車群が検出された旨を所定の報知先に報知する報知ステップと、を含む、
道路監視方法。
（付記１２）
前記振動データ算出ステップでは、
前記光信号に基づいて、前記振動が発生した位置及び時間を算出し、
横軸を前記振動が発生した位置とし、縦軸を前記振動が発生した時間とするグラフを、前記振動データとして算出する、
付記１１に記載の道路監視方法。
（付記１３）
前記道路の路面状況を推定する路面状況推定ステップをさらに含み、
前記車群検出ステップでは、
前記道路の路面状況に基づいて、前記速度閾値及び前記距離閾値を変更する、
付記１１又は１２に記載の道路監視方法。
（付記１４）
前記センシングステップでは、
前記光信号に基づいて、前記道路の温度をさらに検出し、
前記路面状況推定ステップでは、
前記道路付近の気象情報を取得し、
前記道路の温度と前記道路付近の気象とに基づいて、前記道路の路面状況を推定する、
付記１３に記載の道路監視方法。
（付記１５）
前記路面状況推定ステップでは、
カメラにより撮影された前記道路の撮影画像を取得し、
前記道路の温度と前記道路付近の気象と前記道路の撮影画像とに基づいて、前記道路の路面状況を推定する、
付記１４に記載の道路監視方法。
１，２ 光ファイバセンシングシステム
１０ 光ファイバ
２０ 光ファイバセンシング機器
２１ センシング部
２２ 振動データ算出部
２３ 走行状態検出部
２４ 車群検出部
２５ 報知部
２６ 路面状況推定部
３０ カメラ
４０ コンピュータ
４１ プロセッサ
４２ メモリ
４３ ストレージ
４４ 入出力インタフェース
４４１ 表示装置
４４２ 入力装置
４４３ 音出力装置
４５ 通信インタフェース
Ｒ 道路
１０ 光ファイバ
２０ 光ファイバセンシング機器
２１ センシング部
２２ 振動データ算出部
２３ 走行状態検出部
２４ 車群検出部
２５ 報知部
２６ 路面状況推定部
３０ カメラ
４０ コンピュータ
４１ プロセッサ
４２ メモリ
４３ ストレージ
４４ 入出力インタフェース
４４１ 表示装置
４４２ 入力装置
４４３ 音出力装置
４５ 通信インタフェース
Ｒ 道路
Claims (15)
- 道路に沿って敷設された光ファイバと、
前記光ファイバから光信号を受信し、前記光信号に基づいて、前記道路を車両が走行することにより発生した振動を検出するセンシング部と、
前記振動を示す振動データを算出する振動データ算出部と、
前記振動データに基づいて、前記道路を走行する車両毎に、当該車両の車速を検出すると共に、当該車両と先行車両又は後続車両との車間距離を検出する走行状態検出部と、
前記車速が速度閾値以上で、かつ、前記車間距離が距離閾値以下である車群を、危険な車群として検出する車群検出部と、
前記危険な車群が検出された場合、前記危険な車群が検出された旨を所定の報知先に報知する報知部と、を備える、
光ファイバセンシングシステム。 - 前記振動データ算出部は、
前記光信号に基づいて、前記振動が発生した位置及び時間を算出し、
横軸を前記振動が発生した位置とし、縦軸を前記振動が発生した時間とするグラフを、前記振動データとして算出する、
請求項１に記載の光ファイバセンシングシステム。 - 前記道路の路面状況を推定する路面状況推定部をさらに備え、
前記車群検出部は、
前記道路の路面状況に基づいて、前記速度閾値及び前記距離閾値を変更する、
請求項１又は２に記載の光ファイバセンシングシステム。 - 前記センシング部は、
前記光信号に基づいて、前記道路の温度をさらに検出し、
前記路面状況推定部は、
前記道路付近の気象情報を取得し、
前記道路の温度と前記道路付近の気象とに基づいて、前記道路の路面状況を推定する、
請求項３に記載の光ファイバセンシングシステム。 - 前記道路を撮影するカメラをさらに備え、
前記路面状況推定部は、
前記道路の温度と前記道路付近の気象と前記道路の撮影画像とに基づいて、前記道路の路面状況を推定する、
請求項４に記載の光ファイバセンシングシステム。 - 道路に沿って敷設された光ファイバから光信号を受信し、前記光信号に基づいて、前記道路を車両が走行することにより発生した振動を検出するセンシング部と、
前記振動を示す振動データを算出する振動データ算出部と、
前記振動データに基づいて、前記道路を走行する車両毎に、当該車両の車速を検出すると共に、当該車両と先行車両又は後続車両との車間距離を検出する走行状態検出部と、
前記車速が速度閾値以上で、かつ、前記車間距離が距離閾値以下である車群を、危険な車群として検出する車群検出部と、
前記危険な車群が検出された場合、前記危険な車群が検出された旨を所定の報知先に報知する報知部と、を備える、
光ファイバセンシング機器。 - 前記振動データ算出部は、
前記光信号に基づいて、前記振動が発生した位置及び時間を算出し、
横軸を前記振動が発生した位置とし、縦軸を前記振動が発生した時間とするグラフを、前記振動データとして算出する、
請求項６に記載の光ファイバセンシング機器。 - 前記道路の路面状況を推定する路面状況推定部をさらに備え、
前記車群検出部は、
前記道路の路面状況に基づいて、前記速度閾値及び前記距離閾値を変更する、
請求項６又は７に記載の光ファイバセンシング機器。 - 前記センシング部は、
前記光信号に基づいて、前記道路の温度をさらに検出し、
前記路面状況推定部は、
前記道路付近の気象情報を取得し、
前記道路の温度と前記道路付近の気象とに基づいて、前記道路の路面状況を推定する、
請求項８に記載の光ファイバセンシング機器。 - 前記路面状況推定部は、
カメラにより撮影された前記道路の撮影画像を取得し、
前記道路の温度と前記道路付近の気象と前記道路の撮影画像とに基づいて、前記道路の路面状況を推定する、
請求項９に記載の光ファイバセンシング機器。 - 光ファイバセンシング機器による道路監視方法であって、
道路に沿って敷設された光ファイバから光信号を受信し、前記光信号に基づいて、前記道路を車両が走行することにより発生した振動を検出するセンシングステップと、
前記振動を示す振動データを算出する振動データ算出ステップと、
前記振動データに基づいて、前記道路を走行する車両毎に、当該車両の車速を検出すると共に、当該車両と先行車両又は後続車両との車間距離を検出する走行状態検出ステップと、
前記車速が速度閾値以上で、かつ、前記車間距離が距離閾値以下である車群を、危険な車群として検出する車群検出ステップと、
前記危険な車群が検出された場合、前記危険な車群が検出された旨を所定の報知先に報知する報知ステップと、を含む、
道路監視方法。 - 前記振動データ算出ステップでは、
前記光信号に基づいて、前記振動が発生した位置及び時間を算出し、
横軸を前記振動が発生した位置とし、縦軸を前記振動が発生した時間とするグラフを、前記振動データとして算出する、
請求項１１に記載の道路監視方法。 - 前記道路の路面状況を推定する路面状況推定ステップをさらに含み、
前記車群検出ステップでは、
前記道路の路面状況に基づいて、前記速度閾値及び前記距離閾値を変更する、
請求項１１又は１２に記載の道路監視方法。 - 前記センシングステップでは、
前記光信号に基づいて、前記道路の温度をさらに検出し、
前記路面状況推定ステップでは、
前記道路付近の気象情報を取得し、
前記道路の温度と前記道路付近の気象とに基づいて、前記道路の路面状況を推定する、
請求項１３に記載の道路監視方法。 - 前記路面状況推定ステップでは、
カメラにより撮影された前記道路の撮影画像を取得し、
前記道路の温度と前記道路付近の気象と前記道路の撮影画像とに基づいて、前記道路の路面状況を推定する、
請求項１４に記載の道路監視方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| PCT/JP2021/035577 WO2023053179A1 (ja) | 2021-09-28 | 2021-09-28 | 光ファイバセンシングシステム、光ファイバセンシング機器、及び道路監視方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| PCT/JP2021/035577 WO2023053179A1 (ja) | 2021-09-28 | 2021-09-28 | 光ファイバセンシングシステム、光ファイバセンシング機器、及び道路監視方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| WO2023053179A1 true WO2023053179A1 (ja) | 2023-04-06 |
Family
ID=85781478
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| PCT/JP2021/035577 WO2023053179A1 (ja) | 2021-09-28 | 2021-09-28 | 光ファイバセンシングシステム、光ファイバセンシング機器、及び道路監視方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| WO (1) | WO2023053179A1 (ja) |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH09166666A (ja) * | 1995-12-19 | 1997-06-24 | Hitachi Cable Ltd | 路面凍結予測方法 |
| JP2017084160A (ja) * | 2015-10-29 | 2017-05-18 | 株式会社東芝 | 電子機器システム、電子機器及び方法 |
| WO2021038695A1 (ja) * | 2019-08-26 | 2021-03-04 | 日本電気株式会社 | 光ファイバセンシングシステム、道路監視方法、及び光ファイバセンシング機器 |
| WO2021152824A1 (ja) * | 2020-01-31 | 2021-08-05 | 日本電気株式会社 | 車両監視システム、車両監視方法、及び車両監視装置 |
-
2021
- 2021-09-28 WO PCT/JP2021/035577 patent/WO2023053179A1/ja active Application Filing
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH09166666A (ja) * | 1995-12-19 | 1997-06-24 | Hitachi Cable Ltd | 路面凍結予測方法 |
| JP2017084160A (ja) * | 2015-10-29 | 2017-05-18 | 株式会社東芝 | 電子機器システム、電子機器及び方法 |
| WO2021038695A1 (ja) * | 2019-08-26 | 2021-03-04 | 日本電気株式会社 | 光ファイバセンシングシステム、道路監視方法、及び光ファイバセンシング機器 |
| WO2021152824A1 (ja) * | 2020-01-31 | 2021-08-05 | 日本電気株式会社 | 車両監視システム、車両監視方法、及び車両監視装置 |
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|---|---|---|---|
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Ref document number: 21959230 Country of ref document: EP Kind code of ref document: A1 |
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