WO2023187904A1 - データ整形装置、イベント検知システム、データ整形方法及び非一時的なコンピュータ可読媒体 - Google Patents

データ整形装置、イベント検知システム、データ整形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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WO2023187904A1
WO2023187904A1 PCT/JP2022/015003 JP2022015003W WO2023187904A1 WO 2023187904 A1 WO2023187904 A1 WO 2023187904A1 JP 2022015003 W JP2022015003 W JP 2022015003W WO 2023187904 A1 WO2023187904 A1 WO 2023187904A1
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WO
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data
positioning
abnormal
positioning data
shaping device
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Application number
PCT/JP2022/015003
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English (en)
French (fr)
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倖次 根本
吉弘 三島
Original Assignee
日本電気株式会社
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Publication date
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
    • G01S19/38—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system
    • G01S19/39—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system the satellite radio beacon positioning system transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
    • G01S19/40—Correcting position, velocity or attitude

Definitions

  • the present disclosure relates to a data shaping device, an event detection system, a data shaping method, and a non-transitory computer-readable medium.
  • Patent Document 1 discloses a method of interpolating the GPS positioning result using the time difference between the GPS positioning result at the GPS signal generation time and the detection time of the detection result that should be synchronized with the GPS signal generation time. .
  • the above method improves synchronization accuracy by taking measurement errors due to transfer delays of GPS measurement results into consideration.
  • GPS data further includes data loss and other data abnormalities, and the method described in Patent Document 1 mentioned above could not deal with such abnormalities.
  • an object of the present disclosure is to provide a data shaping device, an event detection system, a data shaping method, and a non-transitory computer-readable medium that improve the accuracy of position estimation based on positioning data such as GPS data. It's about doing.
  • the data shaping device extracts positioning data indicating an abnormal position from a positioning data group that is a collection of positioning data indicating at least the position and positioning time of the mobile body, based on movement constraint conditions of the mobile body.
  • an abnormality detection means for detecting data as abnormal data; and from the positioning data group, generating first data by replacing a position indicated by the abnormal data with a position assuming predetermined movement conditions.
  • the apparatus includes a first generation means and an output means for outputting information based on the first data.
  • An event detection system detects positioning data indicating an abnormal position from a positioning data group that is a collection of positioning data indicating at least the position and positioning time of the mobile body, based on movement constraint conditions of the mobile body.
  • an abnormality detection means for detecting data as abnormal data; and from the positioning data group, generating first data by replacing a position indicated by the abnormal data with a position assuming predetermined movement conditions.
  • the data shaping device includes a first generation means and an output means for outputting information based on the first data.
  • the event detection system also includes an image analysis device that detects an event related to a vehicle based on information based on the first data and an image analysis result.
  • a data shaping method is based on movement constraint conditions of a moving object, from a positioning data group that is a collection of positioning data indicating at least the position and positioning time of the moving object, positioning data indicating an abnormal position. data as abnormal data, and from the positioning data group, generate first data by replacing the position indicated by the abnormal data with a position assuming predetermined movement conditions, Outputs information based on the data.
  • a non-transitory computer-readable medium detects an abnormality from a positioning data group that is a collection of positioning data indicating at least the position and positioning time of the mobile body based on movement constraint conditions of the mobile body.
  • the first method is implemented by an abnormality detection function that detects positioning data indicating a position as abnormal data, and from the positioning data group, replacing the position indicated by the abnormal data with a position assuming predetermined movement conditions.
  • a program for causing a computer to realize a first generation function of generating data and an output function of outputting information based on the first data is stored.
  • a data shaping device an event detection system, a data shaping method, and a non-transitory computer-readable medium that improve the accuracy of position estimation based on positioning data.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a data shaping device according to a first embodiment
  • FIG. FIG. 3 is a diagram showing an overview of an event detection method according to a second embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the overall configuration of a system according to a second embodiment.
  • 2 is a block diagram showing the configuration of a data shaping device according to a second embodiment.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining abnormal data detection processing according to the second embodiment.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining first data generation processing according to the second embodiment.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining second data generation processing according to the second embodiment.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining third data generation processing according to the second embodiment.
  • FIG. 7 is a conceptual diagram of smoothing using a Kalman filter according to a second embodiment.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining fourth data generation processing according to the second embodiment.
  • 7 is a flowchart illustrating an example of a flow of a data shaping method according to a second embodiment.
  • video data is a collection of image data groups, and video analysis is often performed on an image-by-image basis. Further, the data interval of this image is approximately a constant time interval, and 30 fps or 60 fps is mainstream in drive recorders.
  • GPS data has problems such as irregular sampling, data loss, and measurement errors due to the nature of estimating the vehicle's position through communication with GPS satellites. Therefore, simply comparing the GPS data and the image analysis results will cause problems. Furthermore, the severity of these problems depends on the performance of the GPS receiver, and it is difficult to treat them uniquely.
  • GPS data it is required to format GPS data to match video data.
  • one method of formatting GPS data is to correct the position using map data.
  • this method requires preparation of map data, there is a need for a simpler method of correction.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a data shaping device 10 according to the first embodiment.
  • the data shaping device 10 is a device composed of one or more computers that formats a positioning data group that is a collection of positioning data obtained by measuring the position of a moving object.
  • the positioning data is positioning data based on reception results from satellites.
  • the positioning data is GPS data obtained by positioning based on reception results from GPS satellites, but it may also be data using satellites of other satellite positioning systems.
  • the positioning data is data indicating at least the position and positioning time of the mobile object.
  • the positioning data includes information on the longitude and latitude of the mobile object and time information.
  • the data shaping device 10 includes an abnormality detection section 11, a first generation section 12, and an output section 14.
  • the abnormality detection unit 11 is also referred to as abnormality detection means.
  • the abnormality detection unit 11 detects positioning data including an abnormal position from the positioning data group as abnormal data based on movement constraint conditions indicating movement restrictions of a mobile object.
  • the movement constraint is at least one of a position constraint indicating a constraint regarding the position of the moving object, a speed constraint indicating a speed condition regarding the speed of the moving object, and an acceleration constraint indicating a constraint regarding the acceleration of the moving object. .
  • the abnormality detection unit 11 detects the positioning data corresponding to that positioning time as abnormal data.
  • the abnormality detection unit 11 detects positioning data in which the difference in position between the positioning data measured at adjacent times is equal to or greater than a predetermined threshold value as abnormal data.
  • the abnormality detection unit 11 calculates the speed of the moving object based on the positioning data group for each positioning time. If there is a positioning time at which the speed does not satisfy the speed constraint, the abnormality detection unit 11 detects the positioning data corresponding to that positioning time as abnormal data. As an example, the abnormality detection unit 11 detects, as abnormal data, positioning data in which the difference in velocity between positioning data measured at adjacent times is equal to or greater than a predetermined threshold.
  • the abnormality detection unit 11 calculates the acceleration of the moving body based on the positioning data group for each positioning time. If there is a positioning time at which the acceleration does not satisfy the acceleration constraint, the abnormality detection unit 11 detects the positioning data corresponding to that positioning time as abnormal data. As an example, the abnormality detection unit 11 detects positioning data whose acceleration exceeds the travel limit of the moving object as abnormal data.
  • the first generation unit 12 is also referred to as first generation means.
  • the first generation unit 12 generates first data from the positioning data group by replacing the position indicated by the abnormal data with a position assuming predetermined movement conditions.
  • the predetermined movement condition may be, for example, uniform motion or uniformly accelerated motion.
  • the output unit 14 is also referred to as output means.
  • the output unit 14 outputs information based on the first data.
  • the information based on the first data may be the first data itself, or may be information generated based on the first data.
  • Outputting information may mean transmitting information to an external device, or may mean transmitting information to an external device and then displaying or audio outputting the information.
  • the data shaping device 10 detects an abnormality in the positioning data based on the movement constraint condition and corrects it in accordance with the predetermined movement condition. Therefore, when data loss occurs in the positioning data group, data can be appropriately interpolated. Furthermore, if the positioning data group contains sudden abnormal values, the data can be corrected appropriately. Thereby, the accuracy of position estimation based on positioning data can be suitably improved.
  • Embodiment 2 is a specific example of Embodiment 1.
  • an event related to a moving body is detected by using data shaping in combination with image analysis.
  • the moving object is a vehicle, for example.
  • the event to be detected is an event related to unsafe driving, and examples include a vehicle ignoring a traffic light, ignoring a temporary stop, or speeding.
  • FIG. 2 is a diagram showing an overview of the event detection method according to the second embodiment.
  • Event detection is performed by an event detection system.
  • Event detection can be broadly divided into a preprocessing stage, data shaping, and image analysis processing stage.
  • Input data is image data captured by an on-vehicle camera and GPS data generated based on the reception results of a GPS receiver mounted on the vehicle.
  • the event detection system when detecting signal neglect, trims the input image data at the pre-processing stage, and performs object recognition and signal recognition at the image analysis stage.
  • the event detection system formats the input GPS data into normal data and extracts a trajectory. Extracting the trajectory includes determining whether the vehicle went straight, turned right, turned left, etc. based on the trajectory. Then, the event detection system detects signal neglect based on the signal recognition result from the image data, the formatted GPS data at the same time, and the determination result of straight ahead, etc.
  • the event detection system when detecting a temporary stop, the event detection system recognizes road markings in the input image data at the stage of image analysis processing. Then, the event detection system detects a temporary stop based on the recognition result of the stop sign, the formatted GPS data at the same time, and the determination result such as whether the vehicle is going straight.
  • the event detection system when detecting excessive speed, the event detection system recognizes road markings in the input image data at the stage of image analysis processing. The event detection system then compares the image data with CAN (Controller Area Network) data at the same time and the speed sign recognition results to detect excessive speed. Alternatively, the event detection system may detect excessive speed by calculating the speed from the formatted GPS data at the same point in time and comparing the calculated speed with the recognition result of the speed sign.
  • CAN Controller Area Network
  • the event detection system When detecting various events, the event detection system generates and outputs image data that visualizes the detection results.
  • the image data to be output may be a still image or a moving image.
  • FIG. 3 is a block diagram showing the overall configuration of the system 1 according to the second embodiment.
  • the system 1 includes an in-vehicle communication device 3 and an event detection system 2.
  • the in-vehicle communication device 3 and the event detection system 2 are connected to a network N.
  • Network N is a communication network such as the Internet.
  • the system 1 may include a plurality of in-vehicle communication devices 3.
  • the in-vehicle communication device 3 is a communication device mounted on a vehicle.
  • the in-vehicle communication device 3 may be an in-vehicle navigation device, a dedicated communication device, a smartphone or a tablet terminal used by a passenger of the vehicle, or the like.
  • the in-vehicle communication device 3 is connected to the GPS receiver 4.
  • the GPS receiver 4 is a receiver that receives radio waves from multiple GPS satellites.
  • the in-vehicle communication device 3 determines the vehicle's position based on the results of reception of radio waves from a plurality of GPS satellites by the GPS receiver 4, and generates GPS data including position information and positioning time. For example, the in-vehicle communication device 3 generates GPS data at a sampling period of once per second (that is, 1 fps). The in-vehicle communication device 3 then transmits the GPS data to the event detection system 2 via the network N.
  • the in-vehicle communication device 3 is also connected to the in-vehicle camera 5.
  • the vehicle-mounted camera 5 is a camera that is mounted on a vehicle and photographs the scenery outside the vehicle.
  • the in-vehicle camera 5 generates image data at 10 frames per second (10 fps) and supplies it to the in-vehicle communication device 3.
  • the in-vehicle communication device 3 transmits the image data to the event detection system 2 via the network N.
  • the GPS receiver 4 and the in-vehicle camera 5 are shown to be installed independently from the in-vehicle communication device 3, but at least one of the GPS receiver 4 and the in-vehicle camera 5 is connected to the in-vehicle communication device 3. It may be configured as an integral part.
  • the event detection system 2 includes a data shaping device 10a, a preprocessing device 20, and an image analysis device 30.
  • the data shaping device 10a is a device that formats GPS data received from the in-vehicle communication device 3.
  • the data shaping device 10a shapes the GPS data so that it has the same sampling period as the image data. Then, the data shaping device 10a determines whether the vehicle is traveling straight or the like based on the shaped GPS data.
  • the pretreatment device 20 is a device that performs various pretreatments. For example, the preprocessing device 20 trims image data received from the in-vehicle communication device 3.
  • the image analysis device 30 is a device that performs image analysis based on the image data preprocessed by the preprocessing device 20 in the image analysis processing stage described above. Then, the image analysis device 30 detects an event based on the image analysis result, the GPS data at the same time that has been formatted by the data formatting device 10a, and the determination result such as whether the vehicle is traveling straight. Furthermore, the image analysis device 30 generates image data that visualizes the detection results.
  • the image data and detection results generated by the image analysis device 3 can be used in various applications such as driving monitoring and safe driving support.
  • FIG. 4 is a block diagram showing the configuration of the data shaping device 10a according to the second embodiment.
  • the data shaping device 10a includes an input section 110, a control section 120, a storage section 130, and an output section 140.
  • the input unit 110 receives input of a group of GPS data that has been received from the same in-vehicle communication device 3 and that has been positioned during a predetermined period of time. Note that, hereinafter, each input GPS data may be referred to as a positioning point.
  • the storage unit 130 is a storage device that stores information necessary for processing by the data shaping device 10a.
  • the storage unit 130 mainly stores a movement constraint table T.
  • the movement constraint condition table T is a table that defines movement constraint conditions of a vehicle.
  • the movement constraint conditions are conditions related to restrictions imposed on a moving object when moving due to the physical characteristics of the moving object, the conditions of the traffic route, or the like.
  • the movement constraint is at least one of a position constraint, a speed constraint, and an acceleration constraint.
  • the location constraint condition is that the positions of adjacent positioning points are not too far apart, that is, the position of the positioning point to be determined (also referred to as the target positioning point), and the positioning point whose positioning time is adjacent to the target positioning point ( (also referred to as an adjacent positioning point) may be within a predetermined value.
  • the location constraint condition may be that no data is missing. When data is missing, data may be interpolated internally using previous values, so no data missing means that the position of the target positioning point and the position of the adjacent positioning point do not match. good.
  • the position constraint condition may be that the target positioning point is along a predetermined travel route, that is, that the position of the target positioning point is within a predetermined distance with respect to the predetermined travel route.
  • a predetermined bus route may be used as the reference route.
  • the speed constraint condition is that the vehicle does not accelerate or decelerate to the extent that it cannot perform, that is, the difference between the speed of the vehicle at the target positioning point and the speed of the vehicle at the adjacent positioning point is within a predetermined value. It's fine.
  • the speed constraint condition may be that the speed of the vehicle at the target positioning point does not exceed the travel limit of the vehicle.
  • the speed constraint condition may be that the speed based on GPS data and the speed measured by another measuring device are not too far apart.
  • the speed constraint may be that the error between the speed based on GPS data and the speed based on CAN data of the vehicle is less than or equal to a predetermined value.
  • the acceleration constraint condition may be that the acceleration of the vehicle at the target positioning point is an acceleration that does not exceed the driving limit of the vehicle.
  • the acceleration constraint condition may be that the acceleration based on GPS data and the acceleration measured by another measuring device are not too far apart.
  • the acceleration constraint condition may be that the error between the acceleration based on GPS data and the acceleration based on CAN data of the vehicle is less than or equal to a predetermined value.
  • the control unit 120 controls the hardware included in the data shaping device 10a.
  • the control unit 120 includes an abnormality detection unit 121 , a first generation unit 122 , a second generation unit 123 , a third generation unit 124 , a fourth generation unit 125 , and a determination unit 126 .
  • the abnormality detection unit 121 is an example of the abnormality detection unit 11 of the first embodiment.
  • the abnormality detection unit 121 detects abnormal data from the GPS data group received by the input unit 110 based on the movement constraint conditions defined in the movement constraint table T. Specifically, the abnormality detection unit 121 determines whether or not each GPS data satisfies the movement constraint condition, and detects GPS data that does not satisfy the movement constraint condition as abnormal data.
  • the first generation unit 122 is an example of the first generation unit 12 of the first embodiment.
  • the first generation unit 122 replaces the position indicated by the abnormal data in the GPS data group with a position assuming uniform motion or uniform acceleration motion. Thereby, the first generation unit 122 generates the first data.
  • the second generation unit 123 is also referred to as second generation means.
  • the GPS data is apparently measured at regular intervals, the actual positioning time depends on the reception timing from the GPS satellite, so strictly speaking, it is sampled at irregular intervals. Therefore, the second generation unit 123 resamples the first data obtained by correcting the GPS data at a substantially fixed period to generate second data.
  • the third generation unit 124 is also referred to as third generation means. Since the second data includes a measurement error, that is, positional fluctuation, the third generation unit 124 smoothes the second data using a state estimation filter. A Kalman filter is an example of the state estimation filter. As a result, the third generation unit 124 generates third data in which positional blur is corrected.
  • the fourth generation unit 125 is also referred to as fourth generation means.
  • the fourth generation unit 125 samples the third data again at the same cycle as the frame rate of the image data (for example, 10 fps) in order to match the frame rate of the image data. Thereby, the fourth generation unit 125 generates fourth data that can be matched with information based on the image data.
  • the determination unit 126 determines whether the moving object is going straight, turning right, or turning left, based on the fourth data.
  • the output unit 140 outputs the generated fourth data to the image analysis device 30.
  • the output unit 140 also outputs the determination result by the determination unit 126 to the image analysis device 30. Note that depending on the application, the output destination of the fourth data or the determination result may be the preprocessing device 20.
  • FIG. 5 is a diagram for explaining abnormal data detection processing according to the second embodiment.
  • the vertical axis of this figure is position x, and the horizontal axis is time t.
  • Black plots indicate positioning points. Note that for the sake of explanation, the position is expressed in one dimension.
  • the constraint range R in this figure is a range that satisfies the position constraints determined by the movement constraint table T.
  • the abnormality detection unit 121 determines whether each positioning point is within the constraint range R. Then, the abnormality detection unit 121 identifies a point P4_0 that is outside the constraint range R, and sets this as abnormal data.
  • the abnormality detection unit 121 identifies the point P 7_0 and the point 8_0 whose positions coincide with each other among adjacent positioning points, and sets the point 8_0 as abnormal data. This is because in such a case, there is a high possibility that the data at time t8 is missing. It should be noted that the term "matching" may include not only a complete match but also a case where the difference between the two is less than a predetermined value.
  • the abnormality detection unit 121 checks the positions of the positioning points for a predetermined period including the points P 7_0 and 8_0 , and if all the positioning points match, it is assumed that the vehicle is actually stopped, and the position of the positioning points is determined as follows. It is not necessary to include 8_0 in the abnormal data. Further, the abnormality detection unit 121 calculates the speed of the positioning point for a predetermined period, and if the deceleration is not so sudden that the vehicle cannot exhibit it, it is not necessary to include the point 8_0 in the abnormality data.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining the first data generation process according to the second embodiment.
  • the first generation unit 122 replaces the position of the abnormal data with a position assuming uniform motion.
  • the first generation unit 122 calculates the position of point P4_0 detected as abnormal data at time t4 based on the positions of surrounding positioning points assuming uniform motion.
  • the first generation unit 122 calculates the velocity at time t 3 or time t 5 with respect to point P 4_0 , and sets the position so that the velocity at time t 4 is equal to the velocity at time t 3 or time t 5. may be corrected.
  • the first generation unit 122 calculates the velocity at time t 3 and time t 5 with respect to point P 4_0 , and corrects the position so that the velocity at time t 4 becomes the average of the velocity at time t 3 and time t 5 . You may do so. As a result, the first generation unit 122 replaces the point P 4_0 with the point P 4_1 .
  • the first generation unit 122 also corrects the position of point P 8_0 at time t 8 in the same manner as for point P 4_0 . As a result, the first generation unit 122 replaces the point P 8_0 with the point P 8_1 .
  • FIG. 7 is a diagram for explaining the second data generation process according to the second embodiment.
  • GPS data is strictly data sampled at irregular intervals. Therefore, as shown in FIG. 7, since there are variations in the intervals between positioning times, the data is formatted so as to be uniform.
  • the second generation unit 123 performs numerical interpolation on the position of the first data, and samples the numerically interpolated data at a predetermined sampling period T1.
  • the sampling period T1 is also referred to as a first period.
  • the sampling period T1 is the same as the sampling period set in the GPS receiver (for example, 1 fps).
  • the value of the position x of the second data generated by the second generation unit 123 is determined from the value of the position x of the first data generated by the first generation unit 122 using linear interpolation. Such resampling can correct fluctuations in the sampling period. The second data obtained thereby becomes data close to data sampled at a fixed period.
  • linear interpolation has been mentioned as a numerical interpolation method, Lagrangian interpolation, spline interpolation, or other numerical interpolation may be used instead.
  • sampling period T1 is not limited to the above example, and can take various values. However, it is preferable that the sampling period T1 is large enough to ensure the effect of filtering by the state estimation filter, which will be described later.
  • FIG. 8 is a diagram for explaining the third data generation process according to the second embodiment. Since the GPS data includes position measurement errors, positional fluctuations also occur in the second data. Therefore, the third generation unit 124 filters the second data using a Kalman filter as an example of a state estimation filter. Since the Kalman filter has the property of smoothing zigzag data, third data obtained by smoothing the second data can be obtained by filtering.
  • FIG. 9 is a conceptual diagram of smoothing using a Kalman filter according to the second embodiment.
  • the plot in FIG. 10 is the coordinates indicated by the GPS data. As shown in FIG. 10, even if the vehicle is traveling straight, there may be deviations in the coordinates indicated by the GPS data. Smoothing using a Kalman filter means correcting coordinates that deviate from the direction of travel of the vehicle to the direction of travel. Since the actual position of GPS data is expressed by two-dimensional coordinates including longitude and latitude, the correction direction may be expressed two-dimensionally.
  • smoothing makes it easier to determine whether a following vehicle is going straight, turning right, or turning left.
  • FIG. 10 is a diagram for explaining the fourth data generation process according to the second embodiment.
  • the fourth generation unit 125 generates fourth data by sampling the third data at the same sampling period T2 as the frame rate of the image data.
  • the sampling period T2 is also referred to as a second period.
  • the sampling period T2 may be shorter than the sampling period T1.
  • the numerical interpolation method is linear interpolation, but Lagrangian interpolation, spline interpolation, or other numerical interpolation may be used instead.
  • position data that can be matched with information based on image data can be obtained.
  • FIG. 11 is a flowchart showing an example of the flow of the data shaping method according to the second embodiment.
  • the input unit 110 receives input of GPS data received from the in-vehicle communication device 3 (S10).
  • the abnormality detection unit 11 reads the movement constraint conditions included in the movement constraint table T from the storage unit 130, and detects abnormal data from the GPS data based on the movement constraint conditions (S11).
  • the first generation unit 122 replaces the position of the abnormal data with a position assuming uniform motion (S12). As a result, the first generation unit 122 generates first data.
  • the second generation unit 123 performs numerical interpolation on the position of the first data, and samples the numerically interpolated data at the sampling period T1 (S13).
  • the second generation unit 123 generates second data.
  • the third generation unit 124 generates third data from the second data using a Kalman filter (S14).
  • the fourth generation unit 125 performs numerical interpolation on the third data, and samples the numerically interpolated data at the sampling period T2 (S15). As a result, the fourth generation unit 125 generates fourth data.
  • the determining unit 126 determines whether the vehicle is going straight, turning right, or turning left based on the fourth data (S16).
  • the output unit 140 outputs the fourth data and the determination result (S17).
  • the image analysis device 30 detects an event such as a traffic signal disregard or a temporary stop based on at least one of the fourth data and the determination result, and the analysis result of the image data. May be detected.
  • the image data is image data taken at the same time as the positioning time indicated by the fourth data or the determination result. Note that the same time may include an error that does not impair the effect.
  • the data shaping device 10a improves the accuracy of position estimation based on GPS data in order to appropriately correct for GPS data loss, sudden abnormal values, sampling period fluctuations, and measurement errors. can be suitably improved. Therefore, the behavior of the vehicle can be grasped more accurately.
  • the input data necessary for the processing by the data shaping device 10a is the position such as longitude and latitude included in the GPS data and the positioning time. Since no map data is required for correction, correction can be made easily. Furthermore, although there are various storage formats for GPS data, the position such as longitude and latitude, and the positioning time are included in the GPS data regardless of the storage format. Therefore, the data shaping device 10a can be used for general purposes without depending on the format of GPS data.
  • the data shaping device 10a resamples in accordance with the frame rate of the image data, it is possible to understand the behavior of the vehicle in more detail by comparing the image data with the position data based on the GPS data. Therefore, it can be used in an event detection system 2 that assumes ideal GPS data input.
  • the abnormality detection unit 121 detects abnormal data based on the movement constraint conditions of the vehicle.
  • Abnormal data may be detected based on the detected error detection code.
  • An example of the error detection code is a checksum.
  • the abnormality detection unit 121 may detect GPS data based on the reception results as abnormal data if the number of reception results including a checksum indicating successful reception among the reception results from the satellite is less than a predetermined threshold. .
  • linear interpolation is used as a process for interpolating positions, but the data shaping device 10a may interpolate positions based on image analysis. For example, since it is possible to extract the amount of background movement through image analysis and calculate the rate of speed fluctuation, the data shaping device 10a may interpolate the position according to the calculation result.
  • the fourth generation unit 125 matched the sampling period T2 to the frame rate of the image data.
  • the data interval required for processing differs depending on the application.
  • the frame rate of image data changes depending on the codec settings.
  • the sampling period T2 may be varied depending on the application.
  • sampling by the fourth generation unit 125 may be omitted.
  • the output unit 140 outputs both the fourth data and the determination result, but it may output either one of them. Further, the output unit 140 may output at least one of the first data, the second data, and the third data.
  • the determination unit 126 determines whether to go straight, turn right, or turn left based on the fourth data, but the information that is the basis of the determination may be other information as long as it is information based on the first data. It may be.
  • the determination unit 126 may determine whether to go straight, turn right, or turn left based on the first data, second data, or third data.
  • Any processing of the present disclosure can also be realized by causing a processor to execute a computer program.
  • the program includes instructions (or software code) that, when loaded into a computer, cause the computer to perform one or more of the functions described in the embodiments.
  • the program may be stored on a non-transitory computer readable medium or a tangible storage medium.
  • computer readable or tangible storage media may include random-access memory (RAM), read-only memory (ROM), flash memory, solid-state drive (SSD) or other memory technology, CD - Including ROM, digital versatile disc (DVD), Blu-ray disc or other optical disc storage, magnetic cassette, magnetic tape, magnetic disc storage or other magnetic storage device.
  • the program may be transmitted on a transitory computer-readable medium or a communication medium.
  • transitory computer-readable or communication media includes electrical, optical, acoustic, or other forms of propagating signals.
  • an abnormality detection means for detecting positioning data indicating an abnormal position as abnormal data from a positioning data group that is a collection of positioning data indicating at least the position and positioning time of the mobile body, based on movement constraint conditions of the mobile body; , a first generation means for generating first data from the positioning data group by replacing the position indicated by the abnormal data with a position assuming predetermined movement conditions; and output means for outputting information based on the first data.
  • the abnormality detection means detects positioning data in which a difference in position between positioning data measured at adjacent times or a speed difference between positioning data measured at adjacent times is equal to or greater than a predetermined threshold.
  • the data shaping device according to supplementary note 1, wherein the data is detected as the abnormal data.
  • the data shaping device according to appendix 1 or 2, wherein the abnormality detection means detects the abnormal data further based on an error detection code associated with the positioning data.
  • a second generation means for generating second data by sampling data obtained by numerically interpolating the first data at a predetermined first period. The data formatting device described.
  • an abnormality detection means for detecting positioning data indicating an abnormal position as abnormal data from a positioning data group that is a collection of positioning data indicating at least the position and positioning time of the mobile body, based on movement constraint conditions of the mobile body; , a first generation means for generating first data from the positioning data group by replacing the position indicated by the abnormal data with a position assuming predetermined movement conditions; a data shaping device comprising: an output means for outputting information based on the first data;
  • An event detection system comprising: an image analysis device that detects an event related to a vehicle based on information based on the first data and an image analysis result.
  • an abnormality detection function that detects positioning data indicating an abnormal position as abnormal data from a positioning data group that is a collection of positioning data indicating at least the position and positioning time of the mobile body, based on movement constraint conditions of the mobile body; , a first generation function that generates first data from the positioning data group by replacing the position indicated by the abnormal data with a position assuming predetermined movement conditions; and an output function for outputting information based on the first data.
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Abstract

データ整形装置（１０）は、移動体の移動制約条件に基づいて、移動体の位置及び測位時刻を少なくとも示す測位データの集まりである測位データ群から、異常な位置を示す測位データを、異常データとして検出する異常検出部（１１）と、測位データ群から、異常データが示す位置を、所定の移動条件を仮定した場合の位置に置換することにより、第１のデータを生成する第１生成部（１２）と、第１のデータに基づく情報を出力する出力部（１４）とを備える。

Description

データ整形装置、イベント検知システム、データ整形方法及び非一時的なコンピュータ可読媒体
　本開示は、データ整形装置、イベント検知システム、データ整形方法及び非一時的なコンピュータ可読媒体に関する。
　ＧＰＳデータは、ＧＰＳ衛星との通信により自車位置を推定する性質上、測定誤差を含むことが知られている。例えば特許文献１には、ＧＰＳ信号発生時刻におけるＧＰＳ測位結果と、ＧＰＳ信号発生時刻と同期させるべき検出結果の検出時刻との時間差とを用いて、ＧＰＳ測位結果を補間する方法が開示されている。上記方法は、ＧＰＳ測定結果の転送遅延による測定誤差を考慮して、同期精度を向上したものである。
特開２００９－２２２４３８号公報
　しかしＧＰＳデータは、さらにデータ欠損やその他のデータ異常を含むことが知られており、上述の特許文献１に記載の方法は、そのような異常に対処することができなかった。
　本開示の目的は、上述した課題に鑑み、ＧＰＳデータに代表される測位データに基づく位置の推定精度を向上するデータ整形装置、イベント検知システム、データ整形方法及び非一時的なコンピュータ可読媒体を提供することにある。
　本開示の一態様にかかるデータ整形装置は、移動体の移動制約条件に基づいて、前記移動体の位置及び測位時刻を少なくとも示す測位データの集まりである測位データ群から、異常な位置を示す測位データを、異常データとして検出する異常検出手段と、前記測位データ群から、前記異常データが示す位置を、所定の移動条件を仮定した場合の位置に置換することにより、第１のデータを生成する第１生成手段と、前記第１のデータに基づく情報を出力する出力手段とを備える。
　本開示の一態様にかかるイベント検知システムは、移動体の移動制約条件に基づいて、前記移動体の位置及び測位時刻を少なくとも示す測位データの集まりである測位データ群から、異常な位置を示す測位データを、異常データとして検出する異常検出手段と、前記測位データ群から、前記異常データが示す位置を、所定の移動条件を仮定した場合の位置に置換することにより、第１のデータを生成する第１生成手段と、前記第１のデータに基づく情報を出力する出力手段とを有するデータ整形装置を備える。またイベント検知システムは、前記第１のデータに基づく情報と画像解析結果とに基づいて車両に関するイベントを検知する画像解析装置を備える。
　本開示の一態様にかかるデータ整形方法は、移動体の移動制約条件に基づいて、前記移動体の位置及び測位時刻を少なくとも示す測位データの集まりである測位データ群から、異常な位置を示す測位データを、異常データとして検出し、前記測位データ群から、前記異常データが示す位置を、所定の移動条件を仮定した場合の位置に置換することにより、第１のデータを生成し、前記第１のデータに基づく情報を出力する。
　本開示の一態様にかかる非一時的なコンピュータ可読媒体は、移動体の移動制約条件に基づいて、前記移動体の位置及び測位時刻を少なくとも示す測位データの集まりである測位データ群から、異常な位置を示す測位データを、異常データとして検出する異常検出機能と、前記測位データ群から、前記異常データが示す位置を、所定の移動条件を仮定した場合の位置に置換することにより、第１のデータを生成する第１生成機能と、前記第１のデータに基づく情報を出力させる出力機能とをコンピュータに実現させるためのプログラムが格納される。
　本開示により、測位データに基づく位置の推定精度を向上するデータ整形装置、イベント検知システム、データ整形方法及び非一時的なコンピュータ可読媒体を提供できる。
実施形態１にかかるデータ整形装置の構成を示すブロック図である。 実施形態２にかかるイベント検知方法の概要を示す図である。 実施形態２にかかるシステムの全体構成を示すブロック図である。 実施形態２にかかるデータ整形装置の構成を示すブロック図である。 実施形態２にかかる異常データの検出処理を説明するための図である。 実施形態２にかかる第１のデータの生成処理を説明するための図である。 実施形態２にかかる第２のデータの生成処理を説明するための図である。 実施形態２にかかる第３のデータの生成処理を説明するための図である。 実施形態２にかかるカルマンフィルタによる平滑化の概念図である。 実施形態２にかかる第４のデータの生成処理を説明するための図である。 実施形態２にかかるデータ整形方法の流れの一例を示すフローチャートである。
　以下では、本開示の実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。各図面において、同一又は対応する要素には同一の符号が付されており、説明の明確化のため、必要に応じて重複説明は省略される。
　＜発明者らによる事前検討＞
　近年、ドライブレコーダ等の映像データの解析結果とＧＰＳ（Global Positioning System）データとを突き合せることで、自車両の位置を推定しながら不安全運転を検知することが行われている。
　一般的に映像データは画像データ群の集合データであり、映像解析は画像単位で行われることが多い。また、この画像のデータ間隔はほぼ一定時間間隔であり、ドライブレコーダにおいては３０ｆｐｓや６０ｆｐｓが主流である。
　一方、ＧＰＳデータには、ＧＰＳ衛星との通信により自車位置を推定する性質上、不定周期サンプリング、データ欠損、及び測定誤差等の問題が存在する。したがって単純にＧＰＳデータと画像解析結果とを突き合わせると、不都合が生じる。またこれらの問題の深刻度はＧＰＳ受信機の性能に依存し、一意的に扱うことが難しい。
　上記理由から映像データに合わせてＧＰＳデータを整形することが求められている。ここでＧＰＳデータの整形方法の１つにマップデータを用いて位置を修正する方法が挙げられる。しかしこの方法は、マップデータの準備が必要であるため、より簡易に修正する方法が求められている。
　以下の実施形態は、このような課題の少なくとも１つを解決するためになされたものである。
　＜実施形態１＞
　次に本開示の実施形態１について説明する。図１は、実施形態１にかかるデータ整形装置１０の構成を示すブロック図である。データ整形装置１０は、移動体の位置を測位した測位データの集まりである測位データ群を整形する、１又は複数のコンピュータから構成される装置である。例えば測位データは、衛星からの受信結果に基づいて測位したデータである。一例として測位データは、ＧＰＳ衛星からの受信結果に基づいて測位したＧＰＳデータであるが、他の衛星測位システムの衛星を用いたデータであってもよい。測位データは、移動体の位置及び測位時刻を少なくとも示すデータである。具体的には測位データは、移動体の経度緯度の情報と、時刻の情報とを含んでいる。
　データ整形装置１０は、異常検出部１１と、第１生成部１２と、出力部１４とを備える。
　異常検出部１１は、異常検出手段とも称する。異常検出部１１は、移動体の移動制約を示す移動制約条件に基づいて、測位データ群から、異常な位置を含む測位データを、異常データとして検出する。
　移動制約条件は、移動体の位置に関する制約条件を示す位置制約条件、移動体の速度に関する速度条件を示す速度制約条件、及び移動体の加速度に関する制約条件を示す加速度制約条件の少なくとも１つである。
　例えば異常検出部１１は、測位データ群が示す移動体の位置で、位置制約条件を満たさない測位時刻がある場合、その測位時刻に対応する測位データを異常データとして検出する。一例として異常検出部１１は、隣接する時刻に測定された測位データとの間の位置の差分が所定閾値以上である測位データを、異常データとして検出する。
　また例えば異常検出部１１は、各測位時刻について、測位データ群に基づいて移動体の速度を算出する。そして異常検出部１１は、速度が速度制約条件を満たさない測位時刻がある場合、その測位時刻に対応する測位データを異常データとして検出する。一例として異常検出部１１は、隣接する時刻に測定された測位データとの間の速度の差分が所定閾値以上である測位データを、異常データとして検出する。
　また例えば異常検出部１１は、各測位時刻について、測位データ群に基づいて移動体の加速度を算出する。そして異常検出部１１は、加速度が加速制約条件を満たさない測位時刻がある場合、その測位時刻に対応する測位データを異常データとして検出する。一例として異常検出部１１は、加速度が移動体の走行限界を超える測位データを、異常データとして検出する。
　第１生成部１２は、第１生成手段とも称する。第１生成部１２は、測位データ群から、異常データが示す位置を、所定の移動条件を仮定した場合の位置に置換することにより、第１のデータを生成する。所定の移動条件とは、例えば等速運動又は等加速度運動であってよい。
　出力部１４は、出力手段とも称する。出力部１４は、第１のデータに基づく情報を出力する。第１のデータに基づく情報は、第１のデータ自体であってもよいし、第１のデータに基づいて生成された情報であってもよい。情報を出力するとは、外部装置に情報を送信することであってもよいし、外部装置に情報を送信した上で情報を表示又は音声出力させることであってもよい。
　このように実施形態１によれば、データ整形装置１０は、測位データの異常を移動制約条件に基づいて検出して所定の移動条件に沿って補正する。したがって測位データ群にデータ欠損が生じた場合に適切にデータを補間できる。また測位データ群が突発的な異常値を含んでいた場合に、適切にデータを補正できる。これにより、測位データに基づく位置の推定精度を好適に向上できる。
　＜実施形態２＞
　次に、本開示の実施形態２について説明する。実施形態２は、実施形態１の具体例である。実施形態２では、データ整形を画像解析と組み合わせて用いることにより、移動体に関するイベントを検知する。実施形態２では移動体は一例として車両である。検知対象となるイベントは、不安全運転に関するイベントであり、一例として車両の信号無視、一時停止無視、又は速度超過である。
　図２は、実施形態２にかかるイベント検知方法の概要を示す図である。イベント検知は、イベント検知システムにより行われる。イベント検知は、大きく前処理段階と、データ整形と、画像解析処理段階とに分けられる。車載カメラが撮影した画像データと、その車両に搭載されるＧＰＳ受信機の受信結果に基づいて生成されたＧＰＳデータとが入力データとなる。
　例えば信号無視を検知する場合、イベント検知システムは、入力された画像データを前処理の段階でトリミングし、画像解析処理の段階で物体認識や信号認識を行う。一方、イベント検知システムは、入力されたＧＰＳデータを、正常なデータに整形し、軌跡を抽出する。そして軌跡の抽出は、軌跡に基づいて車両が直進したか、右折したか、又は左折したか等を判定することを含んでいる。そしてイベント検知システムは、画像データからの信号認識結果と、同じ時点での整形済ＧＰＳデータ及び直進等の判定結果とに基づいて、信号無視を検知する。
　また例えば一時停止を検知する場合は、イベント検知システムは、画像解析処理の段階で、入力された画像データの路面標示を認識する。そしてイベント検知システムは、一時停止標識の認識結果と、同じ時点での整形済ＧＰＳデータ及び直進等の判定結果とに基づいて一時停止を検知する。
　また例えば速度超過を検知する場合も、イベント検知システムは、画像解析処理の段階で、入力された画像データの路面標示を認識する。そしてイベント検知システムは、その画像データと同じ時点でのＣＡＮ（Controller Area Network）データと、速度標識の認識結果とを照らし合わせて、速度超過を検知する。またはイベント検知システムは、同じ時点での整形済ＧＰＳデータから速度を算出し、算出した速度を速度標識の認識結果と照らし合わせて、速度超過を検知してもよい。
　各種イベントを検知した場合、イベント検知システムは、検知結果を可視化した画像データを生成し、出力する。出力する画像データは静止画であってもよいし、動画であってもよい。
　図３は、実施形態２にかかるシステム１の全体構成を示すブロック図である。システム１は、車載通信装置３と、イベント検知システム２とを備える。車載通信装置３及びイベント検知システム２は、ネットワークＮに接続される。ネットワークＮは、インターネット等の通信ネットワークである。尚、システム１は複数の車載通信装置３を備えてもよい。
　車載通信装置３は、車両に搭載された通信装置である。車載通信装置３は、車載ナビゲーション装置、専用通信機、又は車両の搭乗者が使用するスマートフォン若しくはタブレット端末等であってよい。
　車載通信装置３は、ＧＰＳ受信機４に接続されている。ＧＰＳ受信機４は、複数のＧＰＳ衛星からの電波を受信する受信機である。車載通信装置３は、ＧＰＳ受信機４による複数のＧＰＳ衛星からの電波の受信結果に基づいて自車位置を割り出し、位置情報及び測位時刻を含むＧＰＳデータを生成する。例えば車載通信装置３は、毎秒１回のサンプリング周期（つまり、１ｆｐｓ）でＧＰＳデータを生成する。そして車載通信装置３は、ＧＰＳデータを、ネットワークＮを介してイベント検知システム２に送信する。
　車載通信装置３はまた、車載カメラ５に接続されている。車載カメラ５は、車両に搭載され、車両の外部の風景を撮影するカメラである。例えば車載カメラ５は、毎秒１０フレーム（１０ｆｐｓ）の画像データを生成し、車載通信装置３に供給する。車載通信装置３は、画像データを、ネットワークＮを介してイベント検知システム２に送信する。尚、本図では、ＧＰＳ受信機４及び車載カメラ５は、車載通信装置３から独立して設置されるように図示したが、ＧＰＳ受信機４及び車載カメラ５の少なくともいずれかは車載通信装置３と一体として構成されてもよい。
　イベント検知システム２は、データ整形装置１０ａと、前処理装置２０と、画像解析装置３０とを備える。
　データ整形装置１０ａは、車載通信装置３から受信したＧＰＳデータを整形する装置である。データ整形装置１０ａは、画像データと同じサンプリング周期を有するようにＧＰＳデータを整形する。そしてデータ整形装置１０ａは整形済ＧＰＳデータに基づいて直進等の判定を行う。
　前処理装置２０は、各種前処理を行う装置である。例えば前処理装置２０は、車載通信装置３から受信した画像データをトリミングする。
　画像解析装置３０は、上述した画像解析処理段階において、前処理装置２０により前処理された画像データに基づいて画像解析を行う装置である。そして画像解析装置３０は、画像解析結果と、データ整形装置１０ａにより整形された同時刻のＧＰＳデータと、直進等の判定結果とに基づいてイベントを検知する。さらに画像解析装置３０は、検知結果を可視化した画像データを生成する。画像解析装置３で生成した画像データ及び検出結果は、運転監視や安全運転支援といった様々なアプリケーションで利用可能である。
　図４は、実施形態２にかかるデータ整形装置１０ａの構成を示すブロック図である。データ整形装置１０ａは、入力部１１０と、制御部１２０と、記憶部１３０と、出力部１４０とを備える。
　入力部１１０は、同じ車載通信装置３から受信した、所定期間に測位したＧＰＳデータ群の入力を受け付ける。尚、以下では入力された各ＧＰＳデータを測位点と称することがある。
　記憶部１３０は、データ整形装置１０ａの処理に必要な情報を記憶する記憶装置である。記憶部１３０は、主に移動制約条件テーブルＴを記憶する。移動制約条件テーブルＴは、車両の移動制約条件を定めるテーブルである。
　移動制約条件とは、移動体の物理的な特性あるいは通行路の状況等により、移動体が移動する場合に受ける制約に関する条件である。例えば移動制約条件は、位置制約条件、速度制約条件、及び加速度制約条件の少なくとも１つである。
　例えば位置制約条件は、隣接する測位点間の位置が離れすぎていないこと、つまり判定対象となる測位点（対象測位点とも称する）の位置と、対象測位点と測位時刻が隣接する測位点（隣接測位点とも称する）の位置との間の差分が所定値以内であることであってよい。また例えば位置制約条件は、データ欠損が生じていないことであってもよい。データ欠損時には内部的にデータが前値で補間されることがあるため、データ欠損が生じていないこととは、対象測位点の位置と隣接測位点の位置とが一致していないことであってよい。また例えば位置制約条件は、予め定められた走行経路に沿っていること、つまり対象測位点の位置が予め定められた走行経路を基準として所定距離以内であることであってもよい。例えば基準とする走行経路として、予め定められたバスの走行経路を用いてもよい。
　例えば速度制約条件は、車両が発揮できない程度の急加速又は急減速ではないこと、つまり対象測位点における車両の速度と、隣接測位点における車両の速度との間の差分が、所定値以内であることであってよい。また例えば速度制約条件は、対象測位点における車両の速度が、車両の走行限界を超えない速度であることであってよい。また例えば速度制約条件は、ＧＰＳデータに基づく速度と、他の計測器により計測した速度とが離れすぎていないことであってよい。一例として速度制約条件は、ＧＰＳデータに基づく速度と、車両のＣＡＮデータに基づく速度との間の誤差が所定値以下であることであってよい。
　例えば加速度制約条件は、対象測位点における車両の加速度が、車両の走行限界を超えない加速度であることであってよい。また例えば加速度制約条件は、ＧＰＳデータに基づく加速度と、他の計測器により計測した加速度とが離れすぎていないことであってよい。一例として加速度制約条件は、ＧＰＳデータに基づく加速度と、車両のＣＡＮデータに基づく加速度との間の誤差が所定値以下であることであってよい。
　制御部１２０は、データ整形装置１０ａが有するハードウェアを制御する。制御部１２０は、異常検出部１２１、第１生成部１２２、第２生成部１２３、第３生成部１２４、第４生成部１２５、及び判定部１２６を備える。
　異常検出部１２１は、実施形態１の異常検出部１１の一例である。異常検出部１２１は、移動制約条件テーブルＴにおいて定められている移動制約条件に基づいて、入力部１１０が受け付けたＧＰＳデータ群から異常データを検出する。具体的には異常検出部１２１は、各ＧＰＳデータについて移動制約条件を満たすか否かを判定し、満たさないＧＰＳデータを異常データとして検出する。
　第１生成部１２２は、実施形態１の第１生成部１２の一例である。第１生成部１２２は、ＧＰＳデータ群において、異常データが示す位置を、等速運動又は等加速度運動を仮定した位置に置換する。これにより第１生成部１２２は、第１のデータを生成する。
　第２生成部１２３は、第２生成手段とも称する。ここでＧＰＳデータは、見かけ上一定間隔で測位されているが、実際の測位時刻はＧＰＳ衛星からの受信タイミングに依存するため、厳密には不定周期でサンプリングされる。そこで第２生成部１２３は、ＧＰＳデータを補正した第１のデータを、略固定周期にサンプリングし直し、第２のデータを生成する。
　第３生成部１２４は、第３生成手段とも称する。第２のデータは、測定誤差、つまり位置ブレを含んでいるため、第３生成部１２４は、第２のデータを状態推定フィルタで平滑化する。状態推定フィルタとしては、カルマンフィルタが挙げられる。これにより第３生成部１２４は、位置ブレを補正した第３のデータを生成する。
　第４生成部１２５は、第４生成手段とも称する。第４生成部１２５は、画像データのフレームレートに合わせるために、画像データのフレームレートと同じ周期（例えば１０ｆｐｓ）で第３のデータを再度サンプリングする。これにより第４生成部１２５は、画像データに基づく情報と突き合わせ可能な第４のデータを生成する。
　判定部１２６は、第４のデータに基づいて、移動体の直進、右折及び左折の判定を行う。
　出力部１４０は、生成した第４のデータを画像解析装置３０に出力する。また出力部１４０は、判定部１２６による判定結果を画像解析装置３０に出力する。尚、アプリケーションによっては第４のデータ又は判定結果の出力先を前処理装置２０としてもよい。
　図５は、実施形態２にかかる異常データの検出処理を説明するための図である。本図の縦軸は位置ｘであり、横軸は時間ｔである。黒いプロットは、測位点を示している。尚、説明のため位置は１次元で表現している。
　ここで本図の制約範囲Ｒは、移動制約条件テーブルＴで定められる位置制約条件を満たす範囲である。異常検出部１２１は、各測位点が制約範囲Ｒ内にあるかを判定する。そして異常検出部１２１は、制約範囲Ｒから外れている点Ｐ４＿０を特定し、これを異常データとする。
　また異常検出部１２１は、隣接測位点同士で互いに位置が一致している点Ｐ７＿０，点８＿０を特定し、点８＿０を異常データとする。このような場合、時刻ｔ８のデータは欠損している可能性が高いからである。尚、一致しているとは、完全に一致している場合はもちろん、両者の差が所定値未満であることを含んでもよい。
　尚、所定期間車両の位置が変わらない場合や、車両がその前に徐々に減速していた場合には、データが欠損しているのではなく、車両が実際に停止している可能性が高い。所定期間とは、例えば３０秒や１分である。そこで異常検出部１２１は、点Ｐ７＿０，点８＿０を含む所定期間の測位点の位置を確認し、当該測位点が全て一致している場合は、車両が実際に停止しているものとして、点８＿０を異常データに含めなくてよい。また異常検出部１２１は、所定期間の測位点の速度を算出し、車両が発揮できない程度の急減速ではない場合は点８＿０を異常データに含めなくてよい。
　図６は、実施形態２にかかる第１のデータの生成処理を説明するための図である。本例では第１生成部１２２は、異常データの位置を、等速度運動を仮定した位置に置換する。例えば第１生成部１２２は、異常データとして検出された点Ｐ４＿０に関して、周辺の測位点の位置に基づいて等速度運動を仮定した場合の時刻ｔ４の位置を算出する。具体的には第１生成部１２２は、点Ｐ４＿０に関して、時刻ｔ３又は時刻ｔ５の速度を算出し、時刻ｔ４の速度が時刻ｔ３又は時刻ｔ５の速度と等しくなるように位置を補正してよい。あるいは第１生成部１２２は、点Ｐ４＿０に関して、時刻ｔ３及び時刻ｔ５の速度を算出し、時刻ｔ４の速度が時刻ｔ３及び時刻ｔ５の速度の平均となるように位置を補正してよい。これにより第１生成部１２２は、点Ｐ４＿０を点Ｐ４＿１に置換する。
　また第１生成部１２２は、点Ｐ８＿０に関しても、点Ｐ４＿０と同様の方法で時刻ｔ８における位置を補正する。これにより第１生成部１２２は、点Ｐ８＿０を点Ｐ８＿１に置換する。
　図７は、実施形態２にかかる第２のデータの生成処理を説明するための図である。上述の通り、ＧＰＳデータは厳密には不定周期でサンプリングされたデータである。したがって図７に示すように、測位時刻の間隔にばらつきがあるため、均一になるようにデータを整形する。
　第２生成部１２３は、第１のデータの位置を数値補間して、数値補間したデータを予め定められたサンプリング周期Ｔ１でサンプリングする。サンプリング周期Ｔ１は第１の周期とも称する。本例ではサンプリング周期Ｔ１は、ＧＰＳ受信機に設定されているサンプリング周期と同じ（例えば１ｆｐｓ）である。　
第２生成部１２３が生成する第２のデータの位置ｘの値は、第１生成部１２２が生成した第１のデータの位置ｘの値から線形補間を用いて求められる。このような再サンプリングによりサンプリング周期の揺らぎを補正できる。これにより得られた第２のデータは、固定周期でサンプリングしたデータに近いデータとなる。
　尚、数値補間の方法として線形補間を挙げたが、これに代えてラグランジュ補間、スプライン補間又はその他の数値補間であってもよい。
　またサンプリング周期Ｔ１は、上述の例に限らず、様々な値をとることが可能である。しかしサンプリング周期Ｔ１は、後述する状態推定フィルタによるフィルタリングの効果を確保できる程度の大きさを有することが好ましい。
　図８は、実施形態２にかかる第３のデータの生成処理を説明するための図である。ＧＰＳデータは位置の測定誤差を含んでいるため、第２のデータにも位置ブレが生じている。そこで第３生成部１２４は、状態推定フィルタの一例としてカルマンフィルタを用いて第２のデータをフィルタリングする。カルマンフィルタにはジグザグなデータを滑らかにならす特性があるため、フィルタリングにより、第２のデータを平滑化した第３のデータが得られる。
　図９は、実施形態２にかかるカルマンフィルタによる平滑化の概念図である。図１０のプロットはＧＰＳデータが示す座標である。図１０に示すように、車両が直進していても、ＧＰＳデータが示す座標にブレが存在することがある。カルマンフィルタによる平滑化は、車両の進行方向から逸れている座標を進行方向上に補正することを意味している。実際のＧＰＳデータの位置は経度及び緯度を含む２次元座標で表現されるため、補正方向は２次元で表現されてよい。
　このような平滑化により、車両の挙動をより正確に把握できる。例えば平滑化により、後続の車両の直進、右折、及び左折の判定が容易になる。
　図１０は、実施形態２にかかる第４のデータの生成処理を説明するための図である。第４生成部１２５は、画像データのフレームレートと同じサンプリング周期Ｔ２で第３のデータをサンプリングすることで第４のデータを生成する。サンプリング周期Ｔ２は第２の周期とも称する。サンプリング周期Ｔ２は、サンプリング周期Ｔ１よりも短い周期であってよい。数値補間の方法は、線形補間であるが、これに代えてラグランジュ補間、スプライン補間又はその他の数値補間であってもよい。
　このような再サンプリングにより、画像データに基づく情報と突き合わせ可能な位置データを得ることができる。
　図１１は、実施形態２にかかるデータ整形方法の流れの一例を示すフローチャートである。まず入力部１１０は、車載通信装置３から受信したＧＰＳデータの入力を受け付ける（Ｓ１０）。次に異常検出部１１は、記憶部１３０から移動制約条件テーブルＴに含まれる移動制約条件を読み出し、移動制約条件に基づいてＧＰＳデータから異常データを検出する（Ｓ１１）。次に第１生成部１２２は、異常データの位置を、等速運動を仮定した位置に置換する（Ｓ１２）。これにより第１生成部１２２は第１のデータを生成する。次に第２生成部１２３は、第１のデータの位置を数値補間し、数値補間したデータをサンプリング周期Ｔ１でサンプリングする（Ｓ１３）。これにより第２生成部１２３は第２のデータを生成する。次に第３生成部１２４は、カルマンフィルタを用いて第２のデータから第３のデータを生成する（Ｓ１４）。次に第４生成部１２５は、第３のデータを数値補間し、数値補間したデータをサンプリング周期Ｔ２でサンプリングする（Ｓ１５）。これにより第４生成部１２５は第４のデータを生成する。そして判定部１２６は、第４のデータに基づいて、直進、右折又は左折を判定する（Ｓ１６）。出力部１４０は、第４のデータと判定結果とを出力する（Ｓ１７）。
　出力先が画像解析装置３０である場合、その後、画像解析装置３０は、第４のデータ及び判定結果の少なくともいずれかと、画像データの解析結果とに基づいて、信号無視や一時停止等のイベントを検知してよい。上記画像データは、第４のデータ又は判定結果が示す測位時刻と同時刻に撮影された画像データである。尚、同時刻とは、効果を損なわない程度の誤差を含んでよい。
　このように実施形態２によれば、データ整形装置１０ａは、ＧＰＳのデータ欠損、突発的な異常値、サンプリング周期のゆらぎ、及び測定誤差を適切に補正するため、ＧＰＳデータに基づく位置の推定精度を好適に向上できる。したがって車両の挙動をより正確に把握できる。
　データ整形装置１０ａによる処理に必要な入力データは、ＧＰＳデータに含まれる経度緯度等の位置及び測位時刻である。補正のためのマップデータを必要としないため、簡易に補正できる。またＧＰＳデータの保存形式は様々であるところ、経度緯度等の位置及び測位時刻は保存形式に関わらずＧＰＳデータに含まれるものである。したがってデータ整形装置１０ａは、ＧＰＳデータのフォーマットには依存せず汎用的に使用されることができる。
　またデータ整形装置１０ａは、画像データのフレームレートに合わせて再サンプリングするため、画像データとＧＰＳデータに基づく位置データとの突き合わせにより、車両の挙動をより詳細に把握できる。したがって理想ＧＰＳデータ入力を想定しているイベント検知システム２で使用可能となる。
　尚、本開示は上記実施形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。
　例えば上述の実施形態１～２では、異常検出部１２１は、車両の移動制約条件に基づいて異常データを検出するとしたが、移動制約条件に代えて又は加えて測位データ（ＧＰＳデータ）に対応付けられた誤り検出符号に基づいて、異常データを検出してもよい。誤り検出符号としては、チェックサムが挙げられる。例えば異常検出部１２１は、衛星からの受信結果のうち、受信成功を示すチェックサムを含む受信結果の数が所定閾値未満である場合、当該受信結果に基づくＧＰＳデータを異常データとして検出してよい。
　また上述の実施形態２では位置を補間する処理として線形補間を挙げたが、データ整形装置１０ａは画像解析に基づいて位置を補間してもよい。例えば画像解析により背景移動量を抽出し、速度変動の比率を算出することが可能であるため、データ整形装置１０ａは、当該算出結果に応じて位置を補間してよい。
　また上述の実施形態２では、ＧＰＳデータを画像解析結果と突き合わせるために、第４生成部１２５がサンプリング周期Ｔ２を画像データのフレームレートに合わせた。しかしアプリケーションによって処理に必要なデータの間隔は異なる。例えば画像データはコーデックの設定次第でフレームレートが変わる。また画像解析処理段階において、フレームを間引いて画像解析をする場合もある。したがってアプリケーションによってサンプリング周期Ｔ２を異ならせてよい。
　またアプリケーションによっては、第４生成部１２５によるサンプリングは省略することができる。
　また上述の実施形態２では、出力部１４０は、第４のデータ及び判定結果の両方を出力するとしたが、いずれか一方でもよい。また出力部１４０は、第１のデータ、第２のデータ、第３のデータの少なくともいずれかを出力してよい。
　また上述の実施形態２では、判定部１２６は第４のデータに基づいて直進、右折又は左折を判定するとしたが、判定の基礎となる情報は第１のデータに基づく情報であれば他の情報であってもよい。例えば判定部１２６は、第１のデータ、第２のデータ、又は第３のデータに基づいて、直進、右折又は左折を判定してよい。
　本開示の任意の処理は、プロセッサにコンピュータプログラムを実行させることにより実現することも可能である。
　上述の例において、プログラムは、コンピュータに読み込まれた場合に、実施形態で説明された１又はそれ以上の機能をコンピュータ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。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よい。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、random-access memory（RAM）、read-only memory（ROM）、フラッシュメモリ、solid-state drive（SSD）又はその他のメモリ技術、CD-ROM、digital versatile disc（DVD）、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よい。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、またはその他の形式の伝搬信号を含む。
　上記の実施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）
　移動体の移動制約条件に基づいて、前記移動体の位置及び測位時刻を少なくとも示す測位データの集まりである測位データ群から、異常な位置を示す測位データを、異常データとして検出する異常検出手段と、
　前記測位データ群から、前記異常データが示す位置を、所定の移動条件を仮定した場合の位置に置換することにより、第１のデータを生成する第１生成手段と、
　前記第１のデータに基づく情報を出力する出力手段と
　を備えるデータ整形装置。
　　　（付記２）
　前記異常検出手段は、隣接する時刻に測定された測位データとの間の位置の差分、又は隣接する時刻に測定された測位データとの間の速度の差分が所定閾値以上である測位データを、前記異常データとして検出する
　付記１に記載のデータ整形装置。
　　　（付記３）
　前記異常検出手段は、前記測位データに対応付けられた誤り検出符号にさらに基づいて、前記異常データを検出する
　付記１又は２に記載のデータ整形装置。
　　　（付記４）
　前記第１のデータを数値補間したデータを、予め定められた第１の周期でサンプリングすることにより、第２のデータを生成する第２生成手段をさらに備える
　付記１から３のいずれか一項に記載のデータ整形装置。
　　　（付記５）
　状態推定フィルタを用いて前記第２のデータを平滑化することにより、第３のデータを生成する第３生成手段をさらに備える
　付記４に記載のデータ整形装置。
　　　（付記６）
　前記第３のデータを数値補間したデータを、前記第１の周期よりも短い第２の周期でサンプリングすることにより、第４のデータを生成する第４生成手段をさらに備え、
　前記出力手段は、前記第４のデータを前記第１のデータに基づく情報として出力する
　付記５に記載のデータ整形装置。
　　　（付記７）
　前記第１のデータに基づく情報に基づいて、前記移動体の直進、右折及び左折の判定を行う判定手段をさらに備える
　付記１から６のいずれか一項に記載のデータ整形装置。
　　　（付記８）
　移動体の移動制約条件に基づいて、前記移動体の位置及び測位時刻を少なくとも示す測位データの集まりである測位データ群から、異常な位置を示す測位データを、異常データとして検出する異常検出手段と、
　前記測位データ群から、前記異常データが示す位置を、所定の移動条件を仮定した場合の位置に置換することにより、第１のデータを生成する第１生成手段と、
　前記第１のデータに基づく情報を出力する出力手段と
　を有するデータ整形装置と、
　前記第１のデータに基づく情報と画像解析結果とに基づいて車両に関するイベントを検知する画像解析装置と
　を備えるイベント検知システム。
　　　（付記９）
　前記画像解析装置は、前記第１のデータに基づく情報と、前記情報が示す測位時刻と同時刻に撮影された画像データの解析結果とに基づいて、前記イベントを検知する
　付記８に記載のイベント検知システム。
　　　（付記１０）
　移動体の移動制約条件に基づいて、前記移動体の位置及び測位時刻を少なくとも示す測位データの集まりである測位データ群から、異常な位置を示す測位データを、異常データとして検出し、
　前記測位データ群から、前記異常データが示す位置を、所定の移動条件を仮定した場合の位置に置換することにより、第１のデータを生成し、
　前記第１のデータに基づく情報を出力する
　データ整形方法。
　　　（付記１１）
　移動体の移動制約条件に基づいて、前記移動体の位置及び測位時刻を少なくとも示す測位データの集まりである測位データ群から、異常な位置を示す測位データを、異常データとして検出する異常検出機能と、
　前記測位データ群から、前記異常データが示す位置を、所定の移動条件を仮定した場合の位置に置換することにより、第１のデータを生成する第１生成機能と、
　前記第１のデータに基づく情報を出力させる出力機能と
　をコンピュータに実現させるためのプログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体。
　１　システム
　２　イベント検知システム
　３　車載通信装置
　４　ＧＰＳ受信機
　５　車載カメラ
　１０，１０ａ　データ整形装置
　１１　異常検出部
　１２　第１生成部
　１４　出力部
　２０　前処理装置
　３０　画像解析装置
　１１０　入力部
　１２０　制御部
　１２１　異常検出部
　１２２　第１生成部
　１２３　第２生成部
　１２４　第３生成部
　１２５　第４生成部
　１２６　判定部
　１３０　記憶部
　１４０　出力部
　Ｎ　ネットワーク
　Ｔ　移動制約条件テーブル
　Ｒ　制約範囲
　Ｐ　点

Claims (11)

  1. 　移動体の移動制約条件に基づいて、前記移動体の位置及び測位時刻を少なくとも示す測位データの集まりである測位データ群から、異常な位置を示す測位データを、異常データとして検出する異常検出手段と、
    　前記測位データ群から、前記異常データが示す位置を、所定の移動条件を仮定した場合の位置に置換することにより、第１のデータを生成する第１生成手段と、
    　前記第１のデータに基づく情報を出力する出力手段と
    　を備えるデータ整形装置。
  2. 　前記異常検出手段は、隣接する時刻に測定された測位データとの間の位置の差分、又は隣接する時刻に測定された測位データとの間の速度の差分が所定閾値以上である測位データを、前記異常データとして検出する
    　請求項１に記載のデータ整形装置。
  3. 　前記異常検出手段は、前記測位データに対応付けられた誤り検出符号にさらに基づいて、前記異常データを検出する
    　請求項１又は２に記載のデータ整形装置。
  4. 　前記第１のデータを数値補間したデータを、予め定められた第１の周期でサンプリングすることにより、第２のデータを生成する第２生成手段をさらに備える
    　請求項１から３のいずれか一項に記載のデータ整形装置。
  5. 　状態推定フィルタを用いて前記第２のデータを平滑化することにより、第３のデータを生成する第３生成手段をさらに備える
    　請求項４に記載のデータ整形装置。
  6. 　前記第３のデータを数値補間したデータを、前記第１の周期よりも短い第２の周期でサンプリングすることにより、第４のデータを生成する第４生成手段をさらに備え、
    　前記出力手段は、前記第４のデータを前記第１のデータに基づく情報として出力する
    　請求項５に記載のデータ整形装置。
  7. 　前記第１のデータに基づく情報に基づいて、前記移動体の直進、右折及び左折の判定を行う判定手段をさらに備える
    　請求項１から６のいずれか一項に記載のデータ整形装置。
  8. 　移動体の移動制約条件に基づいて、前記移動体の位置及び測位時刻を少なくとも示す測位データの集まりである測位データ群から、異常な位置を示す測位データを、異常データとして検出する異常検出手段と、
    　前記測位データ群から、前記異常データが示す位置を、所定の移動条件を仮定した場合の位置に置換することにより、第１のデータを生成する第１生成手段と、
    　前記第１のデータに基づく情報を出力する出力手段と
    　を有するデータ整形装置と、
    　前記第１のデータに基づく情報と画像解析結果とに基づいて車両に関するイベントを検知する画像解析装置と
    　を備えるイベント検知システム。
  9. 　前記画像解析装置は、前記第１のデータに基づく情報と、前記情報が示す測位時刻と同時刻に撮影された画像データの解析結果とに基づいて、前記イベントを検知する
    　請求項８に記載のイベント検知システム。
  10. 　移動体の移動制約条件に基づいて、前記移動体の位置及び測位時刻を少なくとも示す測位データの集まりである測位データ群から、異常な位置を示す測位データを、異常データとして検出し、
    　前記測位データ群から、前記異常データが示す位置を、所定の移動条件を仮定した場合の位置に置換することにより、第１のデータを生成し、
    　前記第１のデータに基づく情報を出力する
    　データ整形方法。
  11. 　移動体の移動制約条件に基づいて、前記移動体の位置及び測位時刻を少なくとも示す測位データの集まりである測位データ群から、異常な位置を示す測位データを、異常データとして検出する異常検出機能と、
    　前記測位データ群から、前記異常データが示す位置を、所定の移動条件を仮定した場合の位置に置換することにより、第１のデータを生成する第１生成機能と、
    　前記第１のデータに基づく情報を出力させる出力機能と
    　をコンピュータに実現させるためのプログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体。
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