JP2005285108A - Unexpected event detection method and unexpected event detection apparatus - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は突発的に発生する事故や規制などの検出方法及び検出システムに関するものである。 The present invention relates to a detection method and a detection system for accidents and regulations that occur suddenly.
従来の突発事象の検出方法としては特許文献1に記載されたものが知られている。特許文献1に記載された従来の突発事象の検出方法は、道路上に設置された車両感知器で検知された現在までの速度などの交通状態量データに基づき、現時点から所定時間後の交通状態量を予測し、この予測値に基づいて所定時間後の異常交通流判定用の上下閾値を設定し、実際の交通状態量がこの設定された上下閾値間の範囲外にあるか否かを判定し、範囲外にあると判定された場合に交通流が異常であると判定するものである。
しかしながら、上記した従来の突発事象の検出方法では、車両感知器などの車両検知手段が路上に設置されている必要があり、感知器が設置されていない区間では突発事象の検出ができない。 However, in the conventional method for detecting a sudden event, vehicle detection means such as a vehicle detector needs to be installed on the road, and a sudden event cannot be detected in a section where the sensor is not installed.
また、従来の突発事象の検出方法では、車両感知器が設置されている区間においては、過去の統計値を判定基準に用いることで、定常的に発生する渋滞と突発的に発生する渋滞とを識別することが可能だが、閾値の範囲が一定であるため、交通流に規則性がない区間、つまり、過去の交通流の推移と現在の交通流の推移との相関性が低い区間においては、日常の交通流のばらつきをも突発事象と判定してしまうことがある。 In addition, in the conventional method for detecting a sudden event, in a section where a vehicle sensor is installed, a past statistical value is used as a criterion, so that a traffic jam that occurs regularly and a traffic jam that occurs suddenly are detected. In the section where traffic flow is not regular because the threshold range is constant, that is, in the section where the correlation between the past traffic flow and the current traffic flow is low, The variation in daily traffic flow may be judged as a sudden event.
また、従来の突発事象の検出方法では、どの感知器間で突発事象が発生しているかは特定出来るが、感知器間のどの場所で突発事象が発生しているかを特定することは出来ない。 In addition, in the conventional method for detecting a sudden event, it is possible to specify between which detectors the sudden event has occurred, but it is not possible to specify at which location between the sensors the sudden event has occurred.
本発明は、これら従来の問題を解決するためになされたもので、感知器が設置されていない区間でも突発事象の検出ができ、変化する日常の交通流のばらつきは突発事象と判定せず、突発事象が発生している場所を特定することのできる突発事象検出方法及び突発事象検出システムを提供することを目的とする。 The present invention has been made to solve these conventional problems, and can detect sudden events even in a section where no sensor is installed, and the variation in daily traffic flow that changes is not determined as a sudden event. It is an object of the present invention to provide a sudden event detection method and a sudden event detection system capable of specifying a place where a sudden event has occurred.
本発明の突発事象検出方法は、移動体の存在する位置における位置情報と時間情報に関連する移動体情報を移動体から収集する移動体情報収集手順と、移動体情報収集手順で収集した移動体情報から、所定の位置の移動体の移動時間または移動体の速度を含む交通情報を生成して交通情報格納手段に格納する交通情報生成手順と、所定の閾値を用いて、交通情報格納手段に格納された交通情報から、所定の位置で突発的に発生する異常交通流を判定する突発事象判定手順とを備えている。 The sudden event detection method of the present invention includes a mobile object information collection procedure for collecting mobile object information related to position information and time information at a position where a mobile object exists, and a mobile object collected by the mobile object information collection procedure. Using the traffic information generation procedure for generating traffic information including the travel time or speed of the mobile body at a predetermined position from the information and storing the traffic information in the traffic information storage means, and using a predetermined threshold, the traffic information storage means A sudden event determination procedure for determining an abnormal traffic flow suddenly occurring at a predetermined position from the stored traffic information.
この構成により、移動体の存在する位置における位置情報と時間情報に関連する移動体情報を移動体から収集して突発事象の判定ができる。 With this configuration, it is possible to determine the sudden event by collecting the moving body information related to the position information and the time information at the position where the moving body exists from the moving body.
また、本発明の突発事象検出方法は、突発事象判定手順が、交通情報格納手段に格納された過去の交通情報の統計値から一定の範囲を閾値として設定する閾値設定手順を有する構成を備えている。 The sudden event detection method of the present invention includes a configuration in which the sudden event determination procedure includes a threshold setting procedure for setting a certain range as a threshold from a statistical value of past traffic information stored in the traffic information storage unit. Yes.
この構成により、突発事象判定用の閾値の設定は、所定位置の移動体の移動時間または移動体の速度の過去の統計値に基づいて一定の範囲を設定できる。 With this configuration, the threshold value for determining the sudden event can be set within a certain range based on the past statistical value of the moving time or the moving speed of the moving object at a predetermined position.
さらに、本発明の突発事象検出方法は、閾値設定手順が、交通情報格納手段に格納された過去の交通情報の偏差に基づいて閾値を設定する構成を備えている。 Furthermore, the sudden event detection method of the present invention has a configuration in which the threshold setting procedure sets a threshold based on a deviation of past traffic information stored in the traffic information storage means.
この構成により、突発事象判定用の閾値の範囲の設定において、所定の地点での移動体の移動時間あるいは移動体の速度の過去の統計値の偏差のばらつきに応じて閾値の範囲を決めることができる。 With this configuration, in setting the threshold range for sudden event determination, the threshold range can be determined according to the variation in the deviation of the statistical value of the moving time of the moving body or the speed of the moving body at a predetermined point. it can.
さらに、本発明の突発事象検出方法は、閾値設定手順が、場所による交通情報の偏差を考慮して、地点毎に閾値を設定する構成を備えている。 Furthermore, the sudden event detection method of the present invention has a configuration in which the threshold setting procedure sets a threshold for each point in consideration of a deviation in traffic information depending on a place.
この構成により、突発事象判定用の閾値の範囲の設定において、所定の地点での移動体の移動時間あるいは移動体の速度の過去の統計値のばらつきに応じて、閾値の範囲を地点や道路毎の場所によって最適に設定することができる。 With this configuration, in setting the threshold range for sudden event determination, the threshold range is set for each point or road according to the variation in the past statistics of the moving time or the moving speed of the moving object at a predetermined point. It can be set optimally depending on the location.
さらに、本発明の突発事象検出方法は、閾値設定手順が、時間毎の交通情報の偏差を考慮して、時間帯ごとに閾値を設定する構成を備えている。 Furthermore, the sudden event detection method of the present invention has a configuration in which the threshold value setting procedure sets a threshold value for each time zone in consideration of deviation of traffic information for each time.
この構成により、突発事象判定用の閾値の範囲の設定において、所定の地点での移動体の移動時間あるいは移動体の速度の過去の統計値のばらつきに応じて、閾値の範囲を時間帯によって最適に設定することができる。 With this configuration, in setting the threshold range for sudden event determination, the threshold range is optimized according to the time zone according to the variation of the moving time of the moving body at a predetermined point or the past statistical value of the moving body's speed. Can be set to
さらに、本発明の突発事象の検出方法は、突発事象判定手段が、平日、土日、祝日、長期休暇、五十日など、交通流の類似するパターン毎の過去の交通情報の統計値から一定の範囲を前記閾値として設定する構成を備えている。 Furthermore, in the sudden event detection method of the present invention, the sudden event determination means has a fixed value based on statistical values of past traffic information for each similar pattern of traffic flow, such as weekdays, weekends, holidays, long holidays, and fifty days. A range is set as the threshold value.
この構成により、突発事象の判定において、閾値の範囲を日種に応じて最適に設定することができる。 With this configuration, it is possible to optimally set the threshold range according to the day type in the determination of the sudden event.
さらに、本発明の突発事象の検出方法は、突発事象判定手順が、車両情報から得られる軌跡情報および速度情報を用いて突発事象の発生位置を特定する突発事象発生位置特定手順を有している。 Furthermore, in the method for detecting a sudden event according to the present invention, the sudden event determination procedure includes a sudden event occurrence position identifying procedure for identifying a sudden event occurrence position using trajectory information and speed information obtained from vehicle information. .
この構成により、軌跡情報および速度情報を用いて車速情報が閾値の範囲を超えた移動体の位置を特定できる。 With this configuration, the position of the moving object whose vehicle speed information exceeds the threshold range can be specified using the trajectory information and the speed information.
さらに、本発明の突発事象の検出方法は、所定の位置が、所定の2点間の位置である構成を備えている。 Furthermore, the sudden event detection method of the present invention has a configuration in which the predetermined position is a position between two predetermined points.
この構成により、所定の2点間における移動体の移動時間情報または移動体の速度情報に基づいて突発事象を検出することができる。 With this configuration, it is possible to detect a sudden event based on the moving time information of the moving body or the speed information of the moving body between two predetermined points.
また、本発明の突発事象検出装置は、移動体の存在する位置における位置情報と時間情報に関連する移動体情報を移動体から収集する移動体情報収集手段と、移動体情報収集手順で収集した移動体情報から、所定の位置の移動体の移動時間または移動体の速度を含む交通情報を生成して交通情報格納手段に格納する交通情報生成手段と、所定の閾値を用いて、交通情報格納手段に格納された交通情報から、所定の位置での突発事象を判定する突発事象判定手段とを備えている。 The sudden event detection apparatus of the present invention collects mobile body information collecting means for collecting mobile body information related to position information and time information at a position where the mobile body exists from the mobile body, and the mobile body information collecting procedure. Traffic information generation means for generating traffic information including the travel time or speed of the mobile object at a predetermined position from the mobile object information and storing it in the traffic information storage means, and storing traffic information using a predetermined threshold A sudden event determination means for determining a sudden event at a predetermined position from the traffic information stored in the means.
この構成により、移動体の存在する位置における位置情報と時間情報に関連する移動体情報を移動体から収集して突発事象の判定ができる。 With this configuration, it is possible to determine the sudden event by collecting the moving body information related to the position information and the time information at the position where the moving body exists from the moving body.
また、本発明の突発事象検出装置は、突発事象判定手段が、交通情報格納手段に格納された過去の交通情報の統計値から一定の範囲を閾値として設定する閾値設定手段を備えている。 The sudden event detection device of the present invention further includes threshold setting means for the sudden event determination means to set a certain range as a threshold from the statistical values of past traffic information stored in the traffic information storage means.
この構成により、突発事象判定用の閾値の設定は、所定位置の移動体の移動時間または移動体の速度の過去の統計値に基づいて一定の範囲を設定できる。 With this configuration, the threshold value for determining the sudden event can be set within a certain range based on the past statistical value of the moving time or the moving speed of the moving object at a predetermined position.
さらに、本発明の突発事象検出装置は、閾値設定手段が、交通情報格納手段に格納された過去の交通情報の偏差に基づいて閾値を設定する構成を備えている。 Furthermore, the sudden event detection apparatus of the present invention has a configuration in which the threshold setting unit sets the threshold based on a deviation of past traffic information stored in the traffic information storage unit.
この構成により、突発事象判定用の閾値の範囲の設定において、所定の地点での移動体の移動時間あるいは移動体の速度の過去の統計値の偏差のばらつきに応じて閾値の範囲を決めることができる。 With this configuration, in setting the threshold range for sudden event determination, the threshold range can be determined according to the variation in the deviation of the statistical value of the moving time of the moving body or the speed of the moving body at a predetermined point. it can.
さらに、本発明の突発事象検出装置は、閾値設定手段が、場所による交通情報の偏差を考慮して、地点毎に閾値を設定する構成を備えている。 Furthermore, the sudden event detection apparatus of the present invention has a configuration in which the threshold setting means sets a threshold for each point in consideration of a deviation in traffic information depending on a place.
この構成により、突発事象判定用の閾値の範囲の設定において、所定の地点での移動体の移動時間あるいは移動体の速度の過去の統計値のばらつきに応じて、閾値の範囲を地点や道路毎の場所によって最適に設定することができる。 With this configuration, in setting the threshold range for sudden event determination, the threshold range is set for each point or road according to the variation in the past statistics of the moving time or the moving speed of the moving object at a predetermined point. It can be set optimally depending on the location.
さらに、本発明の突発事象検出装置は、閾値設定手段が、時間毎の交通情報の偏差を考慮して、時間帯ごとに閾値を設定する構成を備えている。 Furthermore, the sudden event detection apparatus of the present invention has a configuration in which the threshold setting means sets the threshold for each time zone in consideration of the deviation of traffic information for each hour.
この構成により、突発事象判定用の閾値の範囲の設定において、所定の地点での移動体の移動時間あるいは移動体の速度の過去の統計値のばらつきに応じて、閾値の範囲を時間帯によって最適に設定することができる。 With this configuration, in setting the threshold range for sudden event determination, the threshold range is optimized according to the time zone according to the variation of the moving time of the moving body at a predetermined point or the past statistical value of the moving body's speed. Can be set to
さらに、本発明の突発事象の検出装置は、突発事象判定手段が、平日、土日、祝日、長期休暇、五十日など、交通流の類似するパターン毎の過去の交通情報の統計値から一定の範囲を前記閾値として設定する構成を備えている。 Furthermore, in the sudden event detection device of the present invention, the sudden event determination means has a fixed value from statistical values of past traffic information for each similar pattern of traffic flow, such as weekdays, weekends, holidays, long vacations, and fifty days. A range is set as the threshold value.
この構成により、突発事象の判定において、閾値の範囲を日種に応じて最適に設定することができる。 With this configuration, it is possible to optimally set the threshold range according to the day type in the determination of the sudden event.
さらに、本発明の突発事象の検出装置は、突発事象判定手段が、車両情報から得られる軌跡情報および速度情報を用いて突発事象の発生位置を特定する突発事象発生位置特定手段を有している。 Furthermore, the sudden event detection device of the present invention has sudden event occurrence position specifying means for the sudden event determination means to specify the occurrence position of the sudden event using the trajectory information and speed information obtained from the vehicle information. .
この構成により、軌跡情報および速度情報を用いて車速情報が閾値の範囲を超えた移動体の位置を特定できる。 With this configuration, the position of the moving object whose vehicle speed information exceeds the threshold range can be specified using the trajectory information and the speed information.
さらに、本発明の突発事象の検出手段は、所定の位置が、所定の2点間の位置である構成を備えている。 Furthermore, the sudden event detection means of the present invention has a configuration in which the predetermined position is a position between two predetermined points.
この構成により、所定の2点間における移動体の移動時間情報または移動体の速度情報に基づいて突発事象を検出することができる。 With this configuration, it is possible to detect a sudden event based on the moving time information of the moving body or the speed information of the moving body between two predetermined points.
以上説明したように、本発明の突発事象検出方法は、移動体の存在する位置における位置情報と時間情報に関連する移動体情報を移動体から収集し、この移動体情報の時間情報または速度情報に基づいて突発事象の判定ができるので、いわゆる車両情報のみで突発事象の検出が可能となり、車両感知器が存在しない区間においても車両情報のみから突発事象を検出することができるという効果を生ずる。 As described above, the sudden event detection method of the present invention collects moving body information related to position information and time information at a position where the moving body exists from the moving body, and time information or speed information of the moving body information. Therefore, it is possible to detect a sudden event based on only so-called vehicle information, and it is possible to detect a sudden event from only vehicle information even in a section where no vehicle sensor is present.
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
(実施の形態1)
図1は、本発明の実施の形態1における、突発事象検出方法を説明する構成要素図である。
(Embodiment 1)
FIG. 1 is a component diagram for explaining a sudden event detection method according to Embodiment 1 of the present invention.
なお、以下の実施の形態では、自車で収集した、ある時間における自車位置や車速や時間などの、いわゆる車両情報をセンタ局に送信できる車載機を搭載した車両をプローブカーと呼び、また、上記ある時間における自車位置や車速などの情報を、一定時間または一定距離、車載機に蓄積してセンタ局に送信されたものをプローブ情報と呼ぶ。 In the following embodiment, a vehicle equipped with an in-vehicle device that can transmit so-called vehicle information such as the vehicle position, vehicle speed, and time at a certain time collected by the vehicle is called a probe car. The information such as the vehicle position and the vehicle speed at a certain time is stored in the vehicle-mounted device for a certain time or a certain distance and transmitted to the center station is called probe information.
図1において、車載機1は、GPS衛星3からGPS情報を受信するGPS情報受信部11と、車速パルスより車速を検出する車速センサ12と、GPS情報や車速センサ12から得られる車両情報をセンタ局2に送信するための通信部13と、交通渋滞情報などを表示するための地図データベース14と、これらの各部の信号処理をする制御部15とから構成される。
In FIG. 1, an in-vehicle device 1 centers a GPS
センタ局2は、車載機1と、プローブ情報(車載機1から送信された車両情報)などのデータの送受信を行う車両情報収集部21と、受信したプローブ情報より所定の2点間の移動時間(以下、旅行時間と呼ぶ)や渋滞度を生成する交通情報生成部22と、交通情報生成部22で生成された交通情報を格納する交通情報データベース25と、交通情報生成部22で生成された交通情報に基づいて突発事象発生の判定を行う突発事象判定部23と、これら突発事象の場所を地図上で特定するための地図データベース24とから構成される。
The center station 2 includes an in-vehicle device 1, a vehicle
以上のように構成された本発明の突発事象判定方法について、その動作を説明する。 The operation of the sudden event determination method of the present invention configured as described above will be described.
車載機1では、車速センサ12で検出された車速パルス情報から算出した車速情報と、GPS情報受信部11より取得された自車位置の情報とが一定期間蓄積され、任意のタイミングで通信部13よりセンタ局2へと送信される。この車載機1とセンタ局2との間の通信には、携帯電話、光ビーコン、デジタルMCA、DSRCなどの無線通信が利用できる。
In the in-vehicle device 1, vehicle speed information calculated from vehicle speed pulse information detected by the
なお、車速情報は、車速センサ12からの車速パルス情報から算出するのでなく、GPS情報受信部11で受信したGPS情報から算出した車速情報を用いることも可能である。
Note that the vehicle speed information is not calculated from the vehicle speed pulse information from the
センタ局2側では、車載機1から送られてきた車両の位置情報および速度情報などのプローブ情報を車両情報収集部21により受信し、交通情報生成部22において、特定のある2点区間の旅行時間情報と渋滞情報を生成する。ここで、生成される旅行時間情報と渋滞情報を含む交通情報は、個々の車両自体の走行のばらつきを低減させるため、何台かのプローブ情報の平均値をとるなどの統計的処理を施して平滑化したものである。生成された交通情報は、特定の2点区間の交通情報として地図データベース24と関連付けられ、特定時間における配信用の交通情報として交通情報データベース25に格納される。この交通情報をもとに、以下に述べるように突発事象判定部23で突発事象が発生しているかどうかの判定が行われ、突発事象が発生していると判定された場合、突発事象情報として交通情報データベース25に格納される。
On the center station 2 side, probe information such as vehicle position information and speed information sent from the vehicle-mounted device 1 is received by the vehicle
その後、車載機1より交通情報についての問い合わせの要求があった場合、交通情報データベース25より必要な情報が検索・取得され、車両情報収集部21を通じて車載機1に問い合わせのあった位置の交通情報を送信する。
Thereafter, when there is a request for inquiries about traffic information from the in-vehicle device 1, necessary information is retrieved and acquired from the
図2を用いて、センタ局2の突発事象判定部23の動作について詳しく説明する。図2は、本発明の実施の形態における突発事象検出方法のセンタ局2の突発事象判定部23の詳細を示す構成図である。
The operation of the sudden
突発事象判定部23は、所定の閾値を用いて突発事象が発生したかどうかの判定を行う突発事象判定部32と、突発事象が発生したと判定された場合、プローブ情報を使用して突発事象が発生した位置を特定する突発事象発生位置特定部33と、突発事象発生位置を出力し、交通情報データベース25に突発事象情報として出力を行う突発事象情報出力部34とを有する。
The sudden
以上のように構成された突発事象判定部23について、図3に示すフローチャートを用いてその動作を説明する。
About the sudden
突発事象判定部では、交通情報生成部で生成された最新の2点間の旅行時間あるいは平均車速など(以降、交通情報Tと呼ぶ)が入力されると(S10)、予め設定されている所定の閾値を用いて、生成された交通情報が通常の交通状況であるか、突発事象が発生しているかの判定を行う(S11)。所定の閾値は、全ての場所、時点によらず固定の閾値であり、容易な構成によって通常とは異なる突発事象の検出が可能となる。突発事象と判定された場合には、突発事象発生位置特定を行い(S12)、判定されない場合には処理を終了する(S13)。 In the sudden event determination unit, when the latest travel time between two points generated by the traffic information generation unit or the average vehicle speed (hereinafter referred to as traffic information T) is input (S10), a predetermined predetermined value is set. It is determined whether the generated traffic information is a normal traffic situation or an unexpected event has occurred (S11). The predetermined threshold value is a fixed threshold value regardless of the location and the time point, and it is possible to detect an unexpected event different from a normal one by an easy configuration. If it is determined as a sudden event, the location of the sudden event is specified (S12), and if not determined, the process is terminated (S13).
突発事象発生位置特定部33では、図4にその動作のフローチャートを示すように、突発事象判定部32において突発事象発生と判定された区間において、プローブ情報に含まれる車速情報より、一定の閾値Vth以下の区間を渋滞区間として判定し抽出する(S20)。渋滞判定用の閾値Vthは、例えば、一般的な渋滞の指標として用いられている10kmを利用することができる。ただし、交通流の特徴に合わせて、地点毎、時間毎に変化させることも可能である。
As shown in the flowchart of the operation in FIG. 4, the sudden event occurrence
プローブ情報に含まれる車速情報が一定の閾値Vth以上の場合は、突発事象発生と判定された区間において渋滞なしと判定し、突発事象発生位置特定不可とする(S21)。 If the vehicle speed information included in the probe information is greater than or equal to a certain threshold value Vth, it is determined that there is no traffic jam in the section where the sudden event has been determined to occur, and the sudden event occurrence position cannot be specified (S21).
次に、渋滞と判定された2点の区間の渋滞区間の中で、一定距離には満たない渋滞判定区間を除去することで、信号待ち、短時間の駐停車などの渋滞以外の雑音を除去し、真の渋滞部のみ抽出する(S22)。このようにして算出された渋滞区間のうち、最も交通流の下流の点を突発事象の発生位置として特定する(S23)。 Next, noise other than traffic jams such as waiting for traffic lights and short-term parking is eliminated by removing traffic jam judgment zones that are less than a certain distance from the traffic jam zones of the two points judged as traffic jams. Only the true traffic jam portion is extracted (S22). In the traffic jam section calculated in this way, the point downstream of the traffic flow is specified as the occurrence position of the sudden event (S23).
また、渋滞判定の際に、過去の車速情報の推移を平滑化した統計値を使用することで、日常の渋滞と突発事象による渋滞を判定し、突発事象発生位置を特定しても良い。 Further, when determining a traffic jam, a statistical value obtained by smoothing the transition of past vehicle speed information may be used to determine a traffic jam due to a daily traffic jam and a sudden event and specify a sudden event occurrence position.
以上のような突発事象発生位置の特定の方法を概要図である図5を用いて説明する。図5では、突発事象判定部32で突発事象と判定された特定の2点間における道路区間50、その道路区間50上の信号機51、道路区間50上の突発事象発生地点52、プローブ情報の車速情報の推移53、過去の車速情報の推移を平滑化した統計値54を示している。
A method for specifying the sudden event occurrence position as described above will be described with reference to FIG. In FIG. 5, the
プローブ情報53に含まれる車速情報より、一定の閾値Vth以下の区間を渋滞部として判定すると、車速部55、56、57が渋滞部として判定される。しかし、これらの中には、車速部55、56のように、信号待ちや短時間の駐停車などによる停止であって突発事象による渋滞でないものが含まれている。これらを除去するために、一定距離には満たない渋滞部を除去するなどの補正を行うことで、突発事象による渋滞ではない渋滞部を除去し、突発事象による渋滞部57のみを抽出することが出来る。そして、この渋滞部の下流側を突発事象発生地点58と特定する。
If a section below a certain threshold value Vth is determined as a traffic jam section from the vehicle speed information included in the
また、プローブ情報53の車速情報の推移において、車速の急激な立ち上がりを検知して突発事象の発生位置を判定しても良い。さらに、プローブ情報53の車速の推移を、過去の車速推移を平滑化した統計値54と比較することで、車速推移が著しく異なる区間を突発事象の発生区間と判定しても良い。
Further, in the transition of the vehicle speed information of the
突発事象情報出力部34では、突発事象判定部32において算出された区間を示す区間番号または区間名称と、突発事象発生位置特定部33において算出された区間終端からの距離を、突発事象情報として交通情報データベース25へ出力する(S14)。
The sudden event
その後は、車載機1より交通情報についての問い合わせの要求があった場合、交通情報データベース25より、問い合わせ内容に応じて渋滞区間などの交通情報を検索、抽出して車載機1に送信する。
After that, when there is a request for inquiries about traffic information from the in-vehicle device 1, the traffic information such as a traffic jam section is searched and extracted from the
以上の構成により、プローブ情報から生成した交通情報を基に、所定の閾値を使用して突発事象を判定することにより、ドライバに通常とは異なる異常交通流、つまり突発事象の情報を提供することが可能となり、ドライバは突発事象の発生している地点を回避することが可能となる。また、車両感知器が存在しない区間においてもプローブ情報のみから突発事象を検出することが可能で、より広範囲での突発事象の検出が可能となる。 With the above configuration, abnormal traffic flow that is different from normal, that is, information on sudden events, is provided to the driver by determining sudden events using predetermined thresholds based on traffic information generated from probe information. Thus, the driver can avoid the point where the sudden event occurs. Moreover, it is possible to detect a sudden event from only probe information even in a section where no vehicle sensor is present, and it is possible to detect a sudden event in a wider range.
(実施の形態2)
本発明の実施の形態2における、統計値を利用した突発事象検出方法を説明する構成要素図として図6を用いる。本実施の形態では、過去の交通情報の統計値と、固定の判定範囲を利用して、突発事象を検出する。図6において、図2と同じ構成要素については同じ符号を用い、説明を省略する。31は、交通情報データベース25に格納されている過去の交通情報を使用して、過去の交通情報を時間帯ごとに平滑化した統計情報を生成し、突発事象判定の閾値を設定する閾値設定部である。
(Embodiment 2)
FIG. 6 is used as a component diagram for explaining a sudden event detection method using statistical values in Embodiment 2 of the present invention. In the present embodiment, a sudden event is detected using a statistical value of past traffic information and a fixed determination range. In FIG. 6, the same components as those in FIG. 31 is a threshold value setting unit that uses the past traffic information stored in the
以上のように構成された突発事象判定部23について、図7に示すフローチャートを用いてその動作を説明する。
About the sudden
閾値設定部31では、交通情報データベース25に格納されている過去の交通情報を使用して、それぞれの区間または地点における、時間帯ごとに過去情報を平滑化した統計情報T_aveを生成する。さらに、それぞれの区間または地点において、時間帯ごとに生成された統計値T_aveと所定の判定範囲αより、閾値T_ave±αを設定する。所定の判定範囲αは、全ての場所、時点によらず固定の値とする。生成された閾値は、交通情報データベース25に格納される。閾値設定部31での閾値設定処理は、その他の処理とは独立して行われ、任意のタイミングで行われる。交通情報の統計値の更新のため、定期的に行うことが望ましい。
The
突発事象判定部32では、交通情報算出部22で生成された最新の交通情報Tが入力されると(S30)、対応する区間、対応する時間帯の閾値T_ave±αを、交通情報データベース25より抽出する(31)。次に、TとT_ave±αとの比較を行い、T_ave+α<T、またはT<T_ave−αの時、交通流は通常とは異なる突発事象と判定し、T_ave−α≦T≦T_ave+αの場合は、突発事象ではなく日常的に起こる交通情報のばらつきの範囲内であると判定する(S32)。所定の判定範囲αは、全ての場所、時点によらず固定の値であり、統計値を利用して通常とは異なる突発事象の検出が可能となる。
In the sudden
以上、突発事象判定部32における突発事象の判定について、旅行時間を用いた場合の概念図を図8に示す。図8には、過去の実際の旅行時間の分布41と、過去の旅行時間を平均化した統計値(T_ave)42と、閾値の下限値(T_ave−α)43と、閾値の上限値(T_ave+α)44と、プローブ情報より生成した現在の旅行時間推移T45とを示している。このように、過去の統計値と固定の判定範囲αを使用することによって、突発事象判定時点46で突発事象と判定することが可能となる。
FIG. 8 shows a conceptual diagram when the travel time is used for the determination of the sudden event in the sudden
突発事象と判定された場合、突発事象発生位置の特定(S33)、突発事象の出力(S35)を、それぞれ突発事象発生位置特定部33、突発事象出力部34で行うが、実施の形態1と同様であるため省略する。
When it is determined as a sudden event, the sudden event occurrence position is identified (S33) and the sudden event output (S35) is performed by the sudden event occurrence
以上の構成により、過去の交通情報の統計値と固定の判定範囲を利用して突発事象を検出することにより、自然渋滞と突発事象による渋滞とを識別し、突発事象による渋滞のみを検出することが可能となる。 With the above configuration, it is possible to detect natural traffic jams and traffic jams by detecting sudden events using past traffic information statistics and fixed judgment ranges, and detect only traffic jams caused by sudden events. Is possible.
尚、本実施の形態では、閾値設定部における処理は、その他の処理と独立して行われ、任意のタイミングで行われるとしたが、最新の交通情報が入力される度に統計情報、閾値を設定し、設定された閾値を基に突発事象の検出を行っても良い。 In the present embodiment, the processing in the threshold setting unit is performed independently of other processing and is performed at an arbitrary timing. However, each time the latest traffic information is input, the statistical information and the threshold are set. It may be set, and the sudden event may be detected based on the set threshold.
(実施の形態3)
本発明の実施の形態3における、統計値を利用した突発事象検出方法を説明する構成要素図として図6を用いる。本実施の形態では、過去の交通情報の統計値と、場所ごとに最適に設定した判定範囲を利用して、突発事象を検出する。
以上のように構成された突発事象判定部23における、閾値設定部31について、その動作を説明する。
(Embodiment 3)
FIG. 6 is used as a component diagram for explaining a sudden event detection method using statistical values in Embodiment 3 of the present invention. In the present embodiment, a sudden event is detected by using a statistical value of past traffic information and a determination range optimally set for each place.
The operation of the
閾値設定部31では、交通情報データベース25に格納されている過去の交通情報を使用して、それぞれの区間または地点における、時間帯ごとに平滑化した統計情報T_aveを生成する。次に、判定範囲αが、過去の交通情報のばらつきを基に、区間、地点ごとに設定される。例えば、各区間、地点ごとの交通情報の偏差σを、ばらつきの度合いを示す標準偏差などの一般的な方法を用いて算出する。偏差が大きい場合は、突発事象の判定範囲αを大きくし、偏差が小さい場合は突発事象の判定範囲αを小さく設定する。例えばα=a×σ(aは正の数)などのように、ばらつきσに比例した値を設定する。以上のようにして生成された時間帯ごとの統計値T_aveと、所定の判定範囲αより、閾値T_ave±αを設定する。生成された閾値は、交通情報データベース25に格納される。閾値設定部31での閾値設定処理は、その他の処理とは独立して行われ、任意のタイミングで行われる。交通情報の統計値の更新のため、定期的に行うことが望ましい。
The
突発事象判定部32における処理については、実施の形態2と同様であるため省略する。
Since the process in the sudden
以上、閾値の設定および突発事象の判定までの処理に関して、旅行時間により突発事象を判定する場合の概念図を図9、図10に示す。図9は特定区間の旅行時間の推移に規則性がある区間、つまり過去の旅行時間のばらつきσが小さい区間における突発事象判定の概念図を示しており、図10は旅行時間の推移に規則性がない区間、つまり過去の旅行時間のばらつきσが大きい区間における突発事象判定の概要図を示す。 As described above, FIGS. 9 and 10 show conceptual diagrams in the case where the sudden event is determined based on the travel time, regarding the processing up to the setting of the threshold and the determination of the sudden event. FIG. 9 shows a conceptual diagram of sudden event determination in a section in which the travel time transition of a specific section has regularity, that is, a section in which the past travel time variation σ is small, and FIG. 10 shows regularity in travel time transition. The outline figure of the sudden event determination in the section where there is no difference, that is, the section where the past travel time variation σ is large is shown.
これらの図には、過去の旅行時間データの分布41と、過去の旅行時間データを平均化した統計値(T)42と、判定範囲の下限値(T_ave−α)43と、判定範囲の上限値(T_ave+α)44と、プローブ情報より生成した現在の旅行時間推移45とを示している。
In these figures, a
図9の旅行時間のばらつきが小さい区間、つまり、旅行時間偏差σの小さい区間においては、判定範囲αを小さく設定することで、突発事象判定時点46で突発事象と判定することが可能となる。
In the section where the travel time variation in FIG. 9 is small, that is, the section where the travel time deviation σ is small, it is possible to determine the sudden event at the sudden event
しかし、統計値(T)42が図9の場合と同じでも、図10のように旅行時間のばらつきが大きい区間においては、図4と同じ上限値、下限値による判定範囲では、日常の旅行時間のばらつきをも突発事象として検出してしまい、本当の突発事象を判定できないことになる。 However, even if the statistical value (T) 42 is the same as in FIG. 9, in the section where the travel time variation is large as shown in FIG. As a result, it is impossible to determine a true sudden event.
そこで、本実施の形態のように、日常の旅行時間のばらつきが大きい区間、つまり旅行時間偏差σの大きい区間においては、判定範囲αを大きく設定することで、突発事象判定時点46で突発事象を突発事象として判定可能となる。
Therefore, as in the present embodiment, in a section where daily travel time variation is large, that is, in a section where travel time deviation σ is large, a sudden determination is made at a sudden event
突発事象と判定された場合、突発事象発生位置の特定、突発事象の出力を、それぞれ突発事象発生位置特定部33、突発事象出力部34で行うが実施の形態1と同様であるため省略する。
When it is determined as a sudden event, the sudden event occurrence position is identified and the sudden event is output by the sudden event occurrence
以上の構成により、過去の交通情報の統計値と、区間や地点などの場所ごとに最適に設定した判定範囲を利用して突発事象を検出することにより、交通流の地点ごとのばらつき(幹線道路や高速道路では旅行時間のばらつきは少ないが、一般道ではばらつきが大きい等)を考慮して、最適な閾値を設定することが可能となる。 With the above configuration, it is possible to detect the occurrence of sudden events using statistical values of past traffic information and judgment ranges that are optimally set for each location such as a section or a point. It is possible to set an optimum threshold value in consideration of a small variation in travel time on highways and highways, but a large variation on general roads).
尚、本実施の形態では、閾値設定部31で、前記判定範囲αを過去の交通情報のばらつきを基に、区間、地点ごとに設定していたが、さらに時間帯ごとに判定範囲αを変更することで、突発事象の検出精度を向上させることが可能である。
In the present embodiment, the
ここで、時間帯ごとに閾値を設定することによる、旅行時間により突発事象を判定する場合の概念図を図11に示す。図9と同じ構成要素については同じ符号を用い、説明を省略する。図11に示すように、時間帯ごと、例えば5分間ごとに動的に変化する最適な判定範囲αが設定されており、上下の判定範囲44、45が設定されるため、突発事象判定時点46で突発事象と判定することが可能となる。これにより、統計的に交通状況のばらつきが少ない時点では、判定範囲αは小さくなり、統計的に交通状況のばらつきが大きい時点では、判定範囲αは大きくなり、時点毎に最適な判定範囲αが設定され、より精度良く突発事象を判定可能となる。 Here, FIG. 11 shows a conceptual diagram when an unexpected event is determined based on travel time by setting a threshold value for each time zone. The same components as those in FIG. 9 are denoted by the same reference numerals, and description thereof is omitted. As shown in FIG. 11, the optimum determination range α that dynamically changes every time zone, for example, every 5 minutes is set, and the upper and lower determination ranges 44 and 45 are set. It becomes possible to determine as an unexpected event. As a result, the determination range α is small when the traffic condition variation is statistically small, and the determination range α is large when the traffic condition variation is statistically large. It is set, and sudden events can be determined with higher accuracy.
以上の構成により、過去の交通情報の統計値と、時間ごとに最適に設定した判定範囲を利用して突発事象を検出することにより、交通流の時間帯によるばらつき(昼は旅行時間のばらつきは少ないが、夜は旅行時間のばらつきが大きい等)を考慮して、最適な閾値を設定することが可能となる。 With the above configuration, it is possible to detect sudden events using statistical values of past traffic information and judgment ranges that are optimally set for each hour, so that variations due to the time zone of traffic flow (no variations in travel time in the daytime) However, it is possible to set an optimum threshold value in consideration of a large variation in travel time at night.
また、本実施の形態では、閾値設定部における処理は、その他の処理と独立して行われ、任意のタイミングで行われるとしたが、最新の交通情報が入力される度に統計情報、閾値を設定し、設定された閾値を基に突発事象の検出を行っても良い。 In the present embodiment, the process in the threshold setting unit is performed independently of other processes and is performed at an arbitrary timing. However, each time the latest traffic information is input, the statistical information and the threshold are set. It may be set, and the sudden event may be detected based on the set threshold.
(実施の形態4)
本発明の実施の形態4における、パターン化された交通情報の統計値を利用した突発事象検出方法を説明する構成要素図として図6を用いる。本実施の形態では、日種ごとに生成された統計値と、所定の判定範囲を利用して、突発事象を検出する。
(Embodiment 4)
FIG. 6 is used as a component diagram for explaining the sudden event detection method using the statistical value of the patterned traffic information in the fourth embodiment of the present invention. In the present embodiment, a sudden event is detected using a statistical value generated for each day type and a predetermined determination range.
以上のように構成された突発事象判定部23について、図12に示すフローチャートを用いて、その動作を説明する。
About the sudden
閾値設定部31では、交通情報データベース25に格納されている過去の交通情報を使用して、それぞれの区間または地点における統計情報T_aveを、交通流の類似するパターン毎に生成する。交通流の類似するパターンとは、平日、土日、祝日、長期休暇、五十日などが考えられる。さらに、それぞれの区間または地点において、時間帯ごとに生成された統計値T_aveと所定の判定範囲αより、閾値T_ave±αを設定する。所定の判定範囲αは、全ての場所、時点によらず固定でも良いし、区間や時間帯ごとに設定されたものでも良い。生成された閾値は、交通情報データベース25に格納される。閾値設定部31での閾値設定処理は、その他の処理とは独立して行われ、任意のタイミングで行われる。交通情報の統計値の更新のため、定期的に行うことが望ましい。
The threshold
突発事象判定部32では、交通情報算出部22で生成された最新の交通情報Tが入力されると(S40)、交通情報の生成された日時より、平日、土日などの、統計値のパターンの判定を行う(S41)。判定後に、対応する区間、対応する時間帯の閾値T_ave±αを、交通情報データベース25より抽出する(42)。次に、TとT_ave±αとの比較を行い、T_ave+α<T、またはT<T_ave−αの時、交通流は通常とは異なる突発事象と判定し、T_ave−α≦T≦T_ave+αの場合は、突発事象ではなく日常的に起こる交通情報のばらつきの範囲内であると判定する(S43)。このようにして、比較する統計値を日種によるパターン分類することにより、より正確に突発事象の検出を行うことが可能となる。
In the sudden
以上、閾値の設定及び突発事象の判定までの処理に関して、旅行時間により突発事象を判定する場合の概念図を図11に示す。図9と同じ構成要素については同じ符号を用い、説明を省略する。45は入力された交通情報(平日とする)、47、48、49は、それぞれ、平日、土日、祝日の統計情報のパターンおよび閾値をグラフ化したものとする。ここで、入力された交通情報の日種より、統計値のパターンの判定を行い、入力情報の日種である、平日パターン47が選択される。交通情報データベースより、平日パターンの統計値、閾値が抽出され、これらをもとに、突発事象発生46の検出を行う。このように、平日、土日、祝日、長期休暇、五十日などの日種ごとの統計値、閾値を分類して使用することで、より正確に突発事象を検出することが可能となる。
FIG. 11 shows a conceptual diagram in the case where the sudden event is determined based on the travel time regarding the processing up to the threshold setting and the sudden event determination. The same components as those in FIG. 9 are denoted by the same reference numerals, and description thereof is omitted. It is assumed that 45 is the inputted traffic information (weekdays), 47, 48, and 49 are graphs of statistical information patterns and threshold values for weekdays, weekends, and holidays, respectively. Here, the pattern of the statistical value is determined from the day type of the input traffic information, and the weekday pattern 47 which is the day type of the input information is selected. Statistical values and threshold values of weekday patterns are extracted from the traffic information database, and the
突発事象と判定された場合、突発事象発生位置の特定(S44)、突発事象の出力(S46)を、それぞれ突発事象発生位置特定部33、突発事象出力部34で行うが、実施の形態1と同様であるため省略する。
When it is determined as a sudden event, the sudden event occurrence position identification (S44) and the sudden event output (S46) are performed by the sudden event occurrence
以上の構成により、パターン化された交通情報の統計値を利用して突発事象の検出を行うことにより、交通流の日種による相違を考慮して、最適な閾値を設定することが可能となる。 With the above configuration, it is possible to set an optimum threshold in consideration of the difference depending on the day of the traffic flow by detecting the sudden event using the statistical value of the patterned traffic information. .
尚、本実施の形態では、閾値設定部における処理は、その他の処理と独立して行われ、任意のタイミングで行われるとしたが、最新の交通情報が入力される度に統計情報、閾値を設定し、設定された閾値を基に突発事象の検出を行っても良い。 In the present embodiment, the processing in the threshold setting unit is performed independently of other processing and is performed at an arbitrary timing. However, each time the latest traffic information is input, the statistical information and the threshold are set. It may be set, and the sudden event may be detected based on the set threshold.
以上の実施の形態では、突発事象の判定を、2点間の旅行時間に基づいて行っているが、2点間の平均車速を用いて同様に突発事象の判定をいっても良い。すまわち、特定の2点間の平均車速が、その区間の過去の車速のばらつきを考慮して算出された閾値の範囲内であれば突発事象はなく、範囲外であれば、例えば、遅ければ、突発事象ありと判定することにより、突発事象発生区間を特定できる。 In the above embodiment, the determination of the sudden event is performed based on the travel time between the two points, but the determination of the sudden event may be similarly made using the average vehicle speed between the two points. In other words, there is no sudden event if the average vehicle speed between two specific points is within the range of the threshold calculated in consideration of the variation in the past vehicle speed of the section, and if it is out of the range, for example, it is delayed. For example, by determining that there is a sudden event, the sudden event occurrence section can be specified.
また、車速に基づいて突発事象の判定を行う場合は、任意の1地点に着目して判定することができる。すなわち、プローブ情報に含まれる車両の位置情報および車速情報から、特定の1地点の車速を抽出し、その地点を通過した複数の車両の速度のばらつきにより閾値を設定し、実際の車両の速度が閾値の範囲を超えた場合、その地点で突発事象が発生していると判定できる。 Further, when the sudden event is determined based on the vehicle speed, the determination can be made by paying attention to any one point. That is, the vehicle speed at a specific point is extracted from the vehicle position information and vehicle speed information included in the probe information, and a threshold is set based on variations in the speeds of a plurality of vehicles that have passed through the point. When the threshold range is exceeded, it can be determined that a sudden event has occurred at that point.
また、以上の説明では、車速情報は、車両情報に含まれる車両の位置及びその位置における時刻から算出されているが、車速パルスから算出される車速情報あるいは、GPS情報より算出される車速情報を使用しても良い。 In the above description, the vehicle speed information is calculated from the position of the vehicle included in the vehicle information and the time at the position. However, the vehicle speed information calculated from the vehicle speed pulse or the vehicle speed information calculated from the GPS information is used. May be used.
また、以上の説明では、移動体情報収集手段としてプローブカーシステムを例に挙げているが、移動体の位置情報と時間情報を収集可能な固定センサから生成されるVICS情報の旅行時間情報を用いて突発事象の検出を行っても良い。 In the above description, the probe car system is taken as an example of the moving body information collecting means. However, the travel time information of the VICS information generated from the fixed sensor capable of collecting the moving body position information and time information is used. Thus, the sudden event may be detected.
本発明の突発事象判定方法は、移動体の存在する位置を表す位置情報およびこの位置における移動体の速度を求めるための移動体情報を収集して突発事象の判定ができるので、車両情報のみで突発事象の検出が可能となり、車両感知器が存在しない区間においても車両情報のみから突発事象を検出することが出来るので、移動体とセンタ局との間で交通制御するシステムなどに利用ができる。 The sudden event determination method of the present invention collects position information indicating the position where the mobile body exists and mobile body information for obtaining the speed of the mobile body at this position, so that the sudden event can be determined. The sudden event can be detected, and the sudden event can be detected only from the vehicle information even in the section where the vehicle sensor is not present. Therefore, it can be used for a system for controlling traffic between the moving body and the center station.
1 車載機
2 センタ局
3 GPS衛星
11 GPS情報受信部
12 車速センサ
13 通信部
14 地図データベース
15 制御部
21 車両情報収集部
22 交通情報生成部
23 突発事象判定部
24 地図データベース
25 交通情報データベース
31 閾値設定部
32 突発事象判定部
33 突発事象発生位置特定部
34 突発事象情報出力部
41 過去の交通情報の分布
42 過去の交通情報の統計値
43 閾値の下限値
44 閾値の上限値
45 プローブ情報から生成された現在の交通情報
46 突発事象判定時点
50 道路
51 信号機
52 突発事象発生地点
53 プローブ情報の車速情報の推移
54 過去の車速情報の推移の統計値
55、56、57 渋滞判定部
58 突発事象発生地点
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Vehicle equipment 2 Center station 3
Claims (16)
16. The sudden event detection device according to claim 9, wherein the predetermined position is a position between two predetermined points.
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