JPH10320686A - 異常事象検出装置および交通流計測装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 軽度の異常事象でも渋滞度の高低に関わらず
検出精度の高い異常事象検出装置を得、また速度や計測
時刻に大きな誤差を含む誤計測値を除去できる交通流計
測装置を得る。 【解決手段】 上流側に設置された第１の交通流計測装
置６１１で計測された車両速度と計測時刻とから、下流
側の第２の交通流計測装置６１２で計測すると推定され
る車両速度と計測時刻を計算し、その計算値を第２の交
通流計測装置６１２での実測値とを、第１の異常検出部
６２で比較して異常度を算出する。第２の異常検出部６
３では統計的パラメータの分布から異常度を算出し、両
異常度から判定部６４で異常事象発生の有無を判定す
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、交通における異
常事象を検出する異常事象検出装置、および交通パラメ
ータを計測する交通流計測装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来の異常事象検出装置を用いた交通流
監視では、道路などの交通の軌道に沿って交通流計測用
のセンサを設置して、計測値から交通量や時間的あるい
は空間的占有率、平均速度、渋滞などの交通パラメータ
を算出し、それをもとにセンサ間で生じた異常事象を検
出していた。上記のような交通パラメータは、複数の車
両を長時間にわたって計測して求められる統計的な性質
をもっているので、特に統計的パラメータとよぶことと
する。一方、車両ごとに得られる速度、計測時刻、一台
毎の占有時間などの交通パラメータは車両パラメータと
呼ぶこととする。

【０００３】センサ間のある地点において、車両の故
障、火災、落下物その他何らかの異常事象が発生する
と、交通流が阻害されて異常発生地点での交通容量が減
少するので、下流側では交通量の上限が低下する。この
ため、１つまたは複数のセンサから得られる統計的パラ
メータに例えば次のような変化が生じることを利用し
て、間接的に異常事象を検出することができる。 ・上流と下流のセンサで交通パラメータに差が生じる ・同一センサで平常時と比べて交通パラメータに差が生
じる ・上流側で渋滞が検出され、下流側では検出されない ・過去の計測値、計測時刻、上流側の計測値などから逐
次推定計算されるパラメータと比較して差が生じる

【０００４】例えば特開平３−２０９５９９号公報に示
された異常交通流検出装置では、図８のように構成され
ている。すなわち、超音波センサなどの車両検知手段１
で得られた車両検知信号から、交通状態量検出手段２に
よって平均速度などの統計的パラメータを算出し、交通
状態量予測手段３や閾値設定手段４、交通流異常判定手
段５などによって交通流の異常状態を検出し、また渋滞
判定手段７により渋滞の有無を検出していた。利用でき
る交通パラメータとしては平均速度の他に交通密度、交
通量などが挙げられている。さらに、図８の装置を交通
流の上流と下流に２つ以上配置し、それらの異常判定結
果を比較する比較手段６によって、その原因が真に突発
的な異常事象なのか自然渋滞によるものかを判定する。

【０００５】この例の装置以外にも、より多くのセンサ
を用いたり、交通流異常判定手段に統計的解析やニュー
ラルネットを利用したものなど、統計的パラメータを用
い、比較するパラメータ間で統計的性質に有意な差が生
じることを利用して異常事象を検出する多くの手法が提
案されている。以後それらを統計的検出方法とよぶこと
とする。

【０００６】ところで、個々の計測値の変動が統計的に
無視できる程度まで平準化するためには、統計的パラメ
ータの算出には一定時間または一定台数以上の計測が必
要である。例えば、従来は超音波センサやループコイル
センサなどで５分間の計測を行い、５分間交通量や時間
占有率、平均速度などを算出したものが用いられてい
た。したがって、交通量が多いほど短時間で精度良くパ
ラメータが得られ、異常検出精度が向上するという性質
がある。逆に交通量が少ないときには、一定以上の台数
を計測するために計測時間を延長すると、上記平準化と
同時に、異常事象による変化も埋もれてしまうため、精
度は向上しない。

【０００７】ところが、上記の統計的検出方法には２つ
の欠点があった。１つめは、異常事象の発生後、十分な
時間が経過しないと異常事象が検出できない点である。
これは、最初の車両がセンサを通過してからパラメータ
の算出に十分な台数の車両が通過するまでには、所定の
時間が必要で、それ以下の時間で検出することは原理的
に不可能だからである。２つめは、交通量や異常発生地
点などの条件によっては、異常発生地点を車両が徐行し
て通り抜けられる程度の軽度の異常事象の場合は、この
ような異常事象を検出できないという点である。例えば
上流側から流入する交通量が異常発生地点で低下した交
通容量より少ないと、上流側と下流側で交通量にほとん
ど差が現れない。さらに、異常発生地点や渋滞末尾が、
車両の走行状態を検知するセンサから近くない等の場合
には、センサの計測地点において車両が減速前であった
り再び加速し終わった後であったりするため、速度分布
にも差が生じない事が多い。

【０００８】そこで、例えば特開平８−２７９０９３号
公報に示された交通流計測装置では、車両速度や計測時
刻といった車両パラメータを利用した別の異常検出手段
を提案している。平常時では、車両がセンサ間を通過す
る時間は、上流側で計測された車両速度でおおよそ予測
する事ができる。このような予測原理に基づき、異常発
生時には、その異常発生地点を通過する車両の急な減速
や停止によって、通過時間あるいは車両速度が平常時の
予測どおりにならないことを検出する。

【０００９】図９はその構成図である。センサ２１およ
び計測部２２で計測された車両２０の速度は、バッファ
２３に計測時刻とともに車両パラメータとして一定時間
以上保存される。予測手段２４は、上流側のバッファ内
の車両パラメータから下流側で計測すると推定される時
刻と車両速度などの車両パラメータを算出して保存す
る。判断手段２６は、推定計算された車両パラメータに
合致する車両パラメータが下流側から計測されたかどう
かを検証し、合致の程度によって異常の度合いである異
常度を出力する。これによって、統計的パラメータに正
常時との差が生じないような軽度の異常事象をも検出で
き、また、差が生じる以前の、事象発生初期の段階であ
っても速やかに異常事象を検出できる。以後このような
方法を微視的検出方法とよぶこととする。

【００１０】次に、交通流計測装置の従来技術について
説明する。近年、センサにＴＶカメラを用い、ＴＶカメ
ラから得られる画像を処理して道路上の交通状況を計測
する装置の開発が行われている。図１０は、井上信昭
他：「車両動態計測の試み」（第１７回画像工学コンフ
ァレンス １９８６年、１６−１３）に記載された従来
の画像処理を用いた交通流計測装置の構成を示すブロッ
ク図である。図において、３１は撮像器であるＴＶカメ
ラ、３２はＴＶカメラ３１を制御するＴＶカメラ制御回
路、３３はデジタル化された撮像信号を取り込むフレー
ムメモリ、３４は車両の抽出領域を設定するウィンドウ
設定回路、３５は車両検出回路、３６は車両走行位置検
出回路、３７は車両移動量検出回路、３８は車両情報計
測回路である。また、図１１は一般的なＴＶカメラの設
置例を図示しており、広範囲を撮像するよう、下向きに
一定の俯角がつけられて設置される。

【００１１】動作について説明する。ＴＶカメラ３１は
カメラ制御回路３２に従ってあるフレーム間隔で走行車
両を撮像する。フレームメモリ３３は、ＴＶカメラ３１
の撮像信号をデジタルに変換したデータを取り込む。ウ
ィンドウ設定回路３４は、道路上で車両の大きさとなる
ウィンドウを画面上で設定する。車両検出回路３５は、
ウィンドウ設定回路３４で設定された領域から、水平線
や垂直線等の車両の特徴を抽出することによって、車両
を検出する。車両走行位置検出回路３６は、車両検出回
路３５で検出された車両の画面上での走行位置を検出
し、車両移動量検出回路３７は、この走行位置と該車両
の前フレームの走行位置とを比較し、車両の画面上での
移動量を検出し、ウィンドウ設定回路３４に送信する。
ウィンドウ設定回路３４は、移動量に応じてウィンドウ
を移動させる。上記動作を繰り返し行い車両を追跡す
る。車両が画面から消えた時点、または画像中に計測用
の領域を特に設定した場合はその領域から出た時点で追
跡を終了し、車両情報計測回路３８は、車両の速度や前
車との車間距離などを計測する。

【００１２】画面上での移動量を道路上での速度に換算
する速度計測においては、そのままだと数学的には解く
ことができないので、通常は例えば車両の動きが道路に
平行な動きに拘束されているという仮定をおき、抽出し
た車両の下端が道路に平行な平面である計測基準面上に
あるものとして車両速度を計算する事が多い。例えば、
バンパーやライトなどの特徴が車両の下端として抽出さ
れやすいことがわかっている場合には、上記の計算上の
計測基準面を平均的な車両のバンパーやライト程度の高
さとして計算する。その他、例えば空間的時間的な占有
率、平均的な速度場、渋滞など、画面上で抽出された車
両部分の占める割合や特徴部分の動きなどから、個別の
車両を認識せずとも直接得ることが可能な統計的パラメ
ータも多い。

【００１３】なお、画像処理以外の一般的なセンサで
は、例えば超音波、赤外線、電波などを用いた車両感知
器によって、占有率や渋滞などの統計的パラメータを得
るものが主である。車両個別の速度を計測するには、例
えばドップラー効果型の電波センサなど単独でも計測で
きるものもあるが、それ以外の手段として、図１２の
（ａ）または（ｂ）のように車両感知器５０を２つ設置
し、それらの感知信号の時間差と計測地点の間隔から速
度を算出できるように構成された複合的なセンサもあ
る。

【００１４】

【発明が解決しようとする課題】上記の異常事象の微視
的検出手段では、例えば自動車の陸運ナンバー情報のよ
うに固有の車両が特定できるような車両パラメータが計
測されている時以外には、異常発生地点を徐行して通過
できる場合、上流側センサを通過した車両に対する車両
パラメータの推定値と下流側センサを通過した別の車両
の車両パラメータが偶然合致してしまうという誤対応が
時折発生し、その車両があたかも徐行せずに平常通り下
流側センサに到達したように見える。通常は、後続の別
車両の遅れによっても異常が検出されるので、一定の割
合までの誤対応の発生は問題とはならない。ところが、
上流側から流入する交通量が多いと誤対応の割合が増加
する。割合が１００％近くの状態、つまりほとんどの車
両が遅れることなしに下流側に到達したように誤って判
定されている状態が連続して長時間続くと、たとえ両セ
ンサで計測した台数の差が明白であっても、計測誤差を
含むため異常事象有りと判定するには信頼性が乏しく、
その間は異常事象を検出できなかった。そのほか渋滞時
には、センサ側では渋滞が生じていることは計測できて
も、車間距離が狭すぎるなどの理由によって特に車両パ
ラメータの計測もれが増加するので、原理的に渋滞時の
異常判定が困難であった。

【００１５】また、センサ側にも、例えば車両が大型で
あったり、形状が複雑であるというような場合、計測対
象である車両の特徴部分とこれに見かけが類似した部分
を有していて、１つの車両が分離して２回以上計測され
てしまうことがあるという問題がある。さらに、車両の
特徴部分が一定の計測基準面の高さにあることが仮定さ
れているような計測アルゴリズムの場合には、車高の高
い車両を誤計測した場合に著しい速度計測誤差が生じる
という問題があった。特にトンネルなどセンサ高が低く
制約される場所では、誤差が真値の２倍以上にもなるこ
とがあり、微視的検出方法による異常事象検出におい
て、車両パラメータの推定計算におけるセンサ間通過時
間の計算に大きく影響するため、平常時に誤って異常判
定を出力する原因になっていた。また、大型車混入率の
増加などによってこのような速度誤差が頻発する場合に
は、統計的パラメータにも影響するので、統計的検出方
法でも誤った異常判定が出力される可能性があった。さ
らに、特にカメラの俯角が小さい場合には、誤計測され
た部分と本来の計測対象部分との計測時間差が極端に大
きくなり、別々の車両であるかのように車間が離れて計
測される問題もあった。

【００１６】上記の問題は画像処理センサ以外でも存在
し、２つの車両感知器で構成される複合的なセンサで
も、図１２（ｂ）のように設置方向が角度をなして設置
されていれば、上記と同様の車両速度誤差や計測時刻の
誤差が生じる。また、車両感知器が路側から水平方向に
設置される側射型であっても、設置方向が角度をなして
いれば同様の問題があることはいうまでもない。

【００１７】この発明は、上記のような問題点を解決す
るためになされたもので、軽度の異常事象であっても、
渋滞度の高低（交通量の大小）に関わらず検出精度の高
い異常事象検出装置を得ることを目的とする。また速度
や計測時刻に大きな誤差を含む誤計測値を除去できる交
通流計測装置を提供し、また異常事象検出装置の誤った
異常事象判定を防止することを目的とする。

【００１８】

【課題を解決するための手段】この発明に係る異常事象
検出装置は、上流側、下流側に設置された第１、第２の
交通流計測装置、第１の交通流計測装置で計測された車
両パラメータから第２の交通流計測装置で計測すると推
定される車両パラメータを計算し、その計算値と第２の
交通流計測装置での実測値とを比較することにより第１
の異常度を算出する第１の異常検出部、交通流計測装置
による統計的パラメータの時間的または空間的分布から
第２の異常度を算出する第２の異常検出部、および第１
の異常度と第２の異常度とから異常事象の発生について
判定する判定部を備えたものである。

【００１９】さらに、判定部は第１、第２の異常度を比
較し、その高い方の異常度により判定するものである。
また、判定部は、渋滞度が低い場合は第１の異常度を選
択し、渋滞度が高い場合は第２の異常度を選択し、渋滞
度がその中間の場合は第１、第２の異常度のうちの高い
方を選択して、選択した異常度により判定するものであ
る。

【００２０】この発明に係る交通流計測装置は、センサ
の設置地点から計測地点までの距離と車両速度と計測時
刻とから、設置地点通過時刻を算出する手段、および、
２つの計測値の間の通過時刻の差を距離に換算し、この
距離の大きさによって先または後に計測された方の計測
値を誤計測値であると判定して除去できる誤計測除去手
段を備えたものである。さらに、この発明に係る異常事
象検出装置は、上記の交通流計測装置を上記の異常事象
検出装置に備えたものである。

【００２１】

【発明の実施の形態】

実施の形態１．図１は、この発明による異常事象検出装
置の構成を示すブロック図であり、図において、６１は
図示しないセンサの計測値から車両速度、計測時刻など
の車両パラメータと、渋滞度、所定時間内の交通量（車
両台数）や平均速度、占有率などの統計的パラメータと
からなる交通パラメータを計測する交通流計測装置であ
り、センサは軌道に沿って１００〜２００ｍずつ隔てて
複数台設置され、車両の走行を検知する。なお、軌道は
自動車専用道路やトンネルであり、計測対象区間内では
分岐がないものとする。

【００２２】６２は互いに隣合う２つの交通流計測装置
６１から速度や計測時刻の車両パラメータを入力し、微
視的検出方法により交通流の異常度として第１の異常度
を算出する第１の異常検出部、６３は交通流計測装置６
１から統計的パラメータを入力し、統計的検出方法によ
り交通流の異常度として第２の異常度を算出する第２の
異常検出部、６４は第１および第２の異常検出部６２、
６３の出力である第１および第２の異常度から異常事象
の発生があったかどうかを判定する判定部である。ここ
では、交通流計測装置６１は画像処理による計測装置の
ように、必要なすべての交通パラメータが得られる多機
能センサを備えたものとしているが、代わりにパラメー
タ毎に複数の種類の単機能センサを備えた装置を用いて
もかまわない。

【００２３】第１の異常検出部６２では、微視的検出方
法により、平常時の交通状態で交通流の上流側のセンサ
を通過した車両のパラメータに合致するような車両が下
流側のセンサを通過したかどうかを検証する。そして、
それらの合致の程度によって交通流の第１の異常度を算
出し出力する。

【００２４】すなわち、第１の異常検出部６２には隣合
う２つの交通流計測装置６１が接続されている。そのう
ち上流側に設置された第１の交通流計測装置６１１で計
測した車両速度、計測時刻などの車両パラメータは一定
時間以上保存する。その車両パラメータを基にして、下
流側に設置された第２の交通流計測装置６１２で同じ車
両について計測すると推定される計測時刻、車両速度な
どの車両パラメータを一定の計算方法に従って計算す
る。そしてこの推定計算された車両パラメータに合致す
る車両パラメータが、下流側に設置された第２の交通流
計測装置６１２で計測されたかどうかを検証し、合致の
程度によって異常の度合いである異常度を第１の異常度
として出力する。

【００２５】第２の異常検出部６３は第１、第２の交通
流計測装置６１１、６１２の他に、それらの上下流側の
いくつかの交通流計測装置６１にも接続されている。第
２の異常検出部６３では、統計的検出方法により、例え
ば５分間というように所定の時間をかけて得られた平均
速度、交通量などの統計的パラメータの時間的分布やセ
ンサ間での空間的分布から交通流の異常度として第２の
異常度を算出し出力する。例えば、下流側の交通量が上
流側のそれに比べて少ない場合は、その間で異常がある
として異常度が高くなる。

【００２６】判定部では、例えば両異常検出部６２、６
３が出力した第１、第２の異常度を比較してそのうちの
大きい方の値を選択し、その異常度の値により異常事象
が発生したかどうかを判定し、出力する。第１の異常検
出部６２においては、異常状態が続いている最中に、誤
対応が生じる度に一次的に第１の異常度が低下するとい
う不自然な状態（ただし実用上は差し支えない）が生じ
るが、第２の異常検出部６３による第２の異常度が代わ
りに出力され、「異常」という判定出力が継続するとい
う効果もある。

【００２７】上記とは別の判定方法として、交通流計測
装置６１で計測する渋滞度（ないしは交通量）について
第１のしきい値と、これよりも高い値の第２のしきい値
を設定しておき、判定部６４に渋滞度や交通量の情報を
入力し、渋滞度が第１のしきい値以下の場合は第１の異
常度を選択してこれにより異常事象があったかどうかを
判定し、渋滞度が第２のしきい値以上の場合は第２の異
常度により判定し、また渋滞度が第１のしきい値と第２
のしきい値の中間にある場合は第１の異常度と第２の異
常度とを比較してそのうちの高い方の異常値により判定
するようにしてもよい。

【００２８】また、別の判定方法として、渋滞度の低い
ときには第１の異常度の重み付けをあらかじめ大きく
し、逆に渋滞度が高いときには第２の異常度の重み付け
を大きくして重み付け後の第１、第２の異常度の大小を
比較し大きい方を選択するようにして、場合に応じてい
ずれかの異常度が選択されやすくすることにより、判定
の確実性を増すように構成することも可能である。ま
た、両異常度から演算により、判定で用いる異常度を算
出するようにしてもよい。さらに別の判定方法として、
第１の異常度を優先的に選択して用いるようにしてもよ
い。すなわち、渋滞度があるしきい値以下のときは第１
の異常度により判定する。このようなときはまず第１の
異常度が即座に大きくなるからである。渋滞度が上記し
きい値より高いときについては、第１の異常度が大きく
なった場合にはその異常度を用いる。もし第１の異常度
が大きくならなかった場合は、第２の異常度の大小によ
り異常事象の判定をする。なお、上記しきい値（第１、
第２のしきい値を含む）に代えて、確定した値ではなく
ファジー値を用いるようにしてもよい。

【００２９】さらに、次の区間では６１２と６１３がそ
れぞれ上記の第１、第２の交通流計測装置の役割が与え
られる。第１、第２の異常検出部６２、６３、判定部６
４も区間に対応して別に設けられている。このようにし
て全ての区間で上記と同様の計測、判定が行われる。以
上のように、２種類の異常検出部の相補的な作用により
従来より広範な交通量に対応し、第１の異常検出部６２
が作動するときには短時間で、またそうでないときにも
多くの場合は相応の時間、すなわち統計的データを蓄積
し計算して第２の異常検出部６３が作動するに要する時
間で異常事象の検出が行えるという効果がある。

【００３０】実施の形態２．図２は実施の形態１に示し
たような異常事象検出装置に用いるに適した交通流計測
装置の１例を示すブロック図であり、車両の一部が分離
し誤って計測されてしまった場合にはそれを判定し、除
去することのできる誤計測値除去手段を持つ交通流計測
装置の構成例である。図において、７１は車両の走行を
検知するセンサであり、図３に示すように交通流の上流
側に向かって、車両に対向するようにカメラなどのセン
サが設置されている。７２は計測部であり、センサ７１
から得たデータを基に、車両パラメータとして車両速度
および計測時刻を出力する。

【００３１】７３は判定手段によって誤計測と判定され
た車両パラメータを除去するフィルタ、７４はフィルタ
７３を通った真であると判定された過去の車両パラメー
タを保存するバッファ、７５は１つ前に保存されている
車両パラメータと最後に計測された車両パラメータか
ら、それらの車間距離を算出する距離換算手段、７６は
誤計測であったかどうかを判定する判定手段であり、平
均的な車長などを参考に予め決定されたしきい値より車
間距離が短い場合に、最後に計測された車両パラメータ
が誤計測であると判定する。判定手段７６とフィルタ７
３と距離換算手段７５とで誤計測値除去手段７７を構成
している。

【００３２】次に距離換算手段７５の動作について、図
３により説明する。計測基準面８０は、路面に平行な平
面であり、計算のために画像から抽出した車両の特徴部
分（例えばバンパーやライトなど）がその高さにあると
仮定して計算を行う。また、一つの車両に対する計測が
完了して計測時刻が決定される地点８１、つまり計測時
の車両位置を計測地点と定義する。例えば画像処理セン
サではふつう計測領域の下流側の端に対応する地点、車
両感知器を組み合わせた図１２に示すような複合センサ
では下流側のセンサの計測地点がそれに相当する。直線
８３は、センサ７１からは計測地点と区別できない空間
上の点の集合で、これを計測線と呼ぶこととする。８４
はセンサ７１の設置地点としてのセンサ直下地点、正確
にはＴＶカメラの焦点や、図１２（ｂ）のときの車両感
知器と計測地点を通る直線を２本引いた交点の直下など
に相当する地点である。また、両地点８１、８４間の距
離をＬとする。さらに、計測が正常なときの計測対象部
分は車両下部８６であり、屋根部分８７は、車両下部８
６と画像形状が類似していて誤計測された部分とする。

【００３３】画像処理による速度計測を例に説明する
と、センサ７１と屋根部分８７の高さの差をｇ、センサ
７１と計測基準面８０の高さの差をｈとすると、屋根部
分８７の画像上での見かけの速度がｈ／ｇ倍になるの
で、車両速度も真値のｈ／ｇ倍に計算されてしまうとい
う問題があった。これは図１２（ｂ）のような複合的な
センサでも同様で、車両感知器での感知時間差が車両下
部のｇ／ｈ倍になるので速度がｈ／ｇ倍になってしま
う。

【００３４】さらに、屋根部分８７は、時刻Ｔ１に位置
８１で車両下部が正しく計測された後に、車両下部との
距離ΔＬだけ走行した位置８２ではなく、計測線にかか
る位置８５で計測されるため、屋根部分の計測時刻Ｔ２
は実際に計測地点８１を通過した通過時刻Ｔ３から大き
くずれる。このため、単純に２つの計測時刻の時間差に
速度を乗じても距離ΔＬを正確に計算することはでき
ず、そのため場合によっては見かけ上、平均的な車長よ
りも大きな値となってしまうので、時間差や距離をしき
い値処理することによって誤計測かどうかを判定するこ
とができなかった。つまり、平均的な車長よりも２つの
計測部分間の距離が小さければ、１台の車両の異なった
部分を２回計測したものと判断して、誤計測ありと判定
できるが、上記のように平均的な車長よりも大きな値と
なる場合があるので、必ずしもそのような判定ができな
かった。

【００３５】図４は正常に計測された車両下部８６の動
き９１と誤って計測された屋根部分８７の見かけの動き
９２と真の動き９３を図示したダイヤグラムで、横軸は
計測時刻および通過時刻などの時間を表し、縦軸は距離
を表す。したがって傾きは速度である。理論的には、図
のようにセンサ直下の地点で屋根部分８７の見かけの位
置と真の位置が必ず一致するはずである。そこで、車両
下部８６と屋根部分８７それぞれについて、計測地点で
の計測速度と時刻と距離Ｌとから、計測部７２で図の実
線のように作図または計算してセンサ直下８４をそれぞ
れが通過するであろう時刻９４、９５を求めると、それ
らが誤計測なのかどうかに関わらずほぼ真の時刻とな
る。これを利用すれば、まず車両下部８６と屋根部分８
７の、センサ直下８４での通過時間差Δｔを計算した
後、通過時間差Δｔに、先に計測された方の速度を乗じ
ることによってΔｔを車両部分間距離（もしくは車間距
離）ΔＬに換算することができる。これは計測線８３と
車両の進行方向の幾何的関係から、高さが低く速度が真
値に近い部分の方が必ず先に計測されるからである。こ
のようにして、後で計測された方の車両パラメータが誤
計測でなかったかどうかを判定する。なお、屋根部分８
７の真の動き９３は、図上で車両下部８６の動き９１と
平行で、かつ時刻９５でセンサ直下地点８４の通過を示
す点を通る直線として求めたものである。

【００３６】上記のような方法によって、誤計測された
車両パラメータに大きな速度誤差が含まれていたり、計
測地点を実際に通過した時刻と計測時刻に大きなずれが
あっても、正確な車間距離が得られ、しきい値処理、す
なわち平均な車長などとの比較によってΔＬが不当に短
くないかどうかを検査することによる誤計測判定が可能
となる。最後に、車両の計測毎に計測地点が一定せず変
動するようなセンサが、特に画像処理センサのような２
次元計測センサの一部などに見受けられるが、そのよう
なセンサを利用する場合には、もし変動の幅が大きいよ
うであれば、計測地点の情報を逐次更新して計算に反映
させる。

【００３７】実施の形態３．図５は、図６のように交通
流の下流側に向かってカメラなどのセンサ７１が設置さ
れている場合に用いる交通流計測装置の構成例を示すブ
ロック図である。７８は判定手段７６によって誤計測で
あると判定された車両パラメータの消去などを行う消去
手段であり、その他の各部は実施の形態２の場合と同様
の機能を有するものであるので説明を省略する。ここで
は判定手段７６と消去手段７８と距離換算手段７５とで
誤計測値除去手段７７を構成している。距離換算手段７
５は、最後に計測された車両パラメータから、それ以前
にバッファ７４に保存された複数の車両パラメータとの
間で車間距離を算出する。消去手段７８は、判定結果に
よって誤計測とされたパラメータに対して、バッファ７
４から除くか、または誤計測であるというフラグを立て
る。

【００３８】図７は、車両の各部分の動きを図示したダ
イヤグラムである。実施の形態２で説明したのと同様の
手法を用いるが、図４の場合とは逆に、真値の方が後に
測定されることがわかっているので、後に計測された方
の速度を通過時間差Δｔに乗じることによって、Δｔを
ΔＬに換算する。

【００３９】実施の形態１で説明した異常事象検出装置
の交通流計測装置として、実施の形態２または実施の形
態３で示した交通流計測装置を用いることができる。図
１の第１、第２の異常検出部６２、６３は、誤計測値が
除かれた後の車両パラメータをバッファ７４から取り出
して利用したり、統計的パラメータの計算に用いたりす
る。

【００４０】

【発明の効果】上記のようにこの発明の異常事象検出装
置によれば、車両パラメータから第１の異常度を算出す
る第１の異常検出部と、統計的パラメータから第２の異
常度を算出する第２の異常検出部とを備えるとともに、
軽度の異常事象でも平準化の中に埋もれることなく、か
つ迅速に検出できる第１の異常度と安定した検出が行え
る第２の異常度とから異常事象の発生について判定する
判定部を備えたので、交通流の渋滞度に対応して適切な
異常事象の判定を行うことができ、検出精度が向上す
る。

【００４１】さらに、この発明の交通流計測装置によれ
ば、センサ設置地点通過時刻を算出する手段、および、
２つの計測値の間の通過時刻の差を距離に換算し、この
距離の大きさにより誤計測の判定をする誤計測値除去手
段を備えたので、車両速度や計測時刻に大きな誤差を含
む誤計測値を除去できる。また、この交通流計測装置を
上記の異常事象検出装置に備えることにより、誤計測に
よる誤った異常事象の判定を防止できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 この発明の実施の形態１における異常事象検
出装置の構成を示すブロック図である。

【図２】 この発明の実施の形態２における交通流計測
装置の構成を示すブロック図である。

【図３】 この発明の実施の形態２における距離換算手
段の動作を説明するための説明図である。

【図４】 この発明の実施の形態２における距離換算手
段の動作を説明するためのダイヤグラムである。

【図５】 この発明の実施の形態３における交通流計測
装置の構成を示すブロック図である。

【図６】 この発明の実施の形態３における距離換算手
段の動作を説明するための説明図である。

【図７】 この発明の実施の形態３における距離換算手
段の動作を説明するためのダイヤグラムである。

【図８】 従来の異常事象検出装置の構成を示すブロッ
ク図である。

【図９】 従来の別の異常事象検出装置の構成を示すブ
ロック図である。

【図１０】 従来の交通流計測装置の構成を示すブロッ
ク図である。

【図１１】 ＴＶカメラの設置例を示す説明図である。

【図１２】 車両感知器の設置例を示す説明図である。

【符号の説明】

６１ 交通流計測装置、６２ 第１の異常検出部、６３
第２の異常検出部、６４ 判定部、７１ センサ、７
２ 計測部、７３ フィルタ、７５ 距離演算手段、７
６ 判定手段、７７ 誤計測値除去手段、７８ 消去手
段、６１１ 第１の交通流計測装置、６１２ 第２の交
通流計測装置。

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 車両の走行を検知する複数のセンサを軌
   道に沿って距離を隔てて設置し、上記センサの計測値か
   ら、上記車両個別の車両速度および計測時刻を含む車両
   パラメータと、一定時間内に通過した車両の平均速度、
   台数、渋滞度のいずれかを含む統計的パラメータとから
   なる交通パラメータを計測する交通流計測装置により、
   交通の異常事象を検出する異常事象検出装置において、
   交通流の上流側に設置された第１の交通流計測装置、交
   通流の下流側に設置された第２の交通流計測装置、上記
   第１の交通流計測装置で計測された車両パラメータから
   上記第２の交通流計測装置で計測すると推定される車両
   パラメータを計算し、その計算値と上記第２の交通流計
   測装置で計測した実測値とを比較することにより交通状
   態の第１の異常度を算出する第１の異常検出部、１つま
   たは複数の上記交通流計測装置による統計的パラメータ
   の時間的または空間的分布から交通状態の第２の異常度
   を算出する第２の異常検出部、および上記第１の異常度
   と第２の異常度とから異常事象の発生について判定する
   判定部を備えたことを特徴とする異常事象検出装置。
2. 【請求項２】 判定部は、第１の異常度と第２の異常度
   とを比較し、そのうちの高い方の異常度を選択してその
   値により異常事象の発生について判定することを特徴と
   する請求項１記載の異常事象検出装置。
3. 【請求項３】 第１または第２の交通流計測装置により
   渋滞度を計測するとともに、判定部は、上記渋滞度が低
   い場合は第１の異常度を選択し、上記渋滞度が高い場合
   は第２の異常度を選択し、上記渋滞度が上記高低の中間
   の場合は第１の異常度と第２の異常度とを比較し、その
   うちの高い方の異常度を選択して、選択した異常度の値
   により異常事象の発生について判定することを特徴とす
   る請求項１記載の異常事象検出装置。
4. 【請求項４】 計測地点を通過する車両に対して、車両
   個別の車両速度と計測時刻を計測して計測値を得る交通
   流計測装置において、上記車両の走行を検知するセンサ
   の計測値から上記車両速度および計測時刻を計測すると
   ともに、上記センサの設置地点から計測時の車両位置で
   ある計測地点までの距離と上記車両速度と計測時刻とか
   ら、上記車両の上記設置地点の通過時刻を算出する手
   段、および、上記計測時刻の異なる２つの計測値の間の
   上記通過時刻の差を距離に換算し、この距離の大きさに
   よって、先に計測された方または後に計測された方の計
   測値を誤計測値であると判定して除去できる誤計測値除
   去手段を備えたことを特徴とする交通流計測装置。
5. 【請求項５】 請求項４記載の交通流計測装置を備えた
   請求項１から請求項３のいずれかに記載の異常事象検出
   装置。