特許 7525061 交通流監視装置、交通流監視方法及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-07-22

(45)【発行日】2024-07-30

(54)【発明の名称】交通流監視装置、交通流監視方法及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G08G 1/01 20060101AFI20240723BHJP

【ＦＩ】

G08G1/01 A

【請求項の数】 10

(21)【出願番号】P 2023516006

(86)(22)【出願日】2021-04-23

(86)【国際出願番号】 JP2021016465

(87)【国際公開番号】W WO2022224445

(87)【国際公開日】2022-10-27

【審査請求日】2023-10-04

(73)【特許権者】

【識別番号】000004237

【氏名又は名称】日本電気株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100109313

【弁理士】

【氏名又は名称】机 昌彦

(74)【代理人】

【識別番号】100149618

【弁理士】

【氏名又は名称】北嶋 啓至

(72)【発明者】

【氏名】松田 侑真

【審査官】秋山 誠

(56)【参考文献】

【文献】特開平８－１０６５９３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－１６４６０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開平３－２６０７９９（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０８Ｇ １／０１

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

道路上の所定の地点を走行する車両の平均速度と時刻とが関連付けられた速度データに基づいて、第１の時刻における前記平均速度と第１の基準速度との比較結果である第１の比較結果を出力する検出手段と、
前記第１の時刻以前の前記平均速度の変動に基づいて前記第１の時刻における近似速度を求める近似速度算出手段と、
前記第１の比較結果、及び、前記近似速度と第２の基準速度との比較結果である第２の比較結果に基づいて、前記所定の地点における交通流の変化を判定する判定手段と、
を備える交通流監視装置。

【請求項2】

前記近似速度算出手段は、前記第１の時刻以前の前記平均速度の時間変動を直線近似し、前記第１の時刻における直線近似の値を前記近似速度とする、請求項１に記載された交通流監視装置。

【請求項3】

前記第１の基準速度が第１の閾値であり、前記第２の基準速度が第２の閾値である場合に、
前記第１の比較結果が、前記第１の時刻において前記平均速度が前記第１の閾値以下となったことを示し、かつ、前記近似速度が前記第２の閾値以下である場合に、
前記判定手段は、前記所定の地点において渋滞が発生したと判定する、
請求項１又は２に記載された交通流監視装置。

【請求項4】

前記第１の基準速度が第３の閾値であり、前記第２の基準速度が第４の閾値である場合に、
前記第１の比較結果が、前記第１の時刻において前記平均速度が前記第３の閾値以上となったことを示し、かつ、前記近似速度が前記第４の閾値以上である場合に、
前記判定手段は、前記所定の地点において渋滞が解消したと判定する、
請求項１乃至３のいずれか１項に記載された交通流監視装置。

【請求項5】

前記判定手段は、前記近似速度が前記第４の閾値以上である場合に、前記所定の地点において渋滞が解消したと判定する、請求項４に記載された交通流監視装置。

【請求項6】

光ファイバの後方散乱光を解析することによって得られた前記速度データを蓄積する光ファイバセンシング手段をさらに備える、請求項１乃至５のいずれか１項に記載された交通流監視装置。

【請求項7】

道路上の所定の地点を走行する車両の平均速度と時刻とが関連付けられた速度データに基づいて、第１の時刻における前記平均速度と第１の基準速度との比較結果である第１の比較結果を出力し、
前記第１の時刻以前の前記平均速度の変動に基づいて前記第１の時刻における近似速度を求め、
前記第１の比較結果、及び、前記近似速度と第２の基準速度との比較結果である第２の比較結果に基づいて、前記所定の地点における交通流の変化を判定する、
交通流監視方法。

【請求項8】

前記第１の時刻以前の前記平均速度の時間変動を近似し、
前記第１の時刻における近似直線の値を前記近似速度とする、
請求項７に記載された交通流監視方法。

【請求項9】

前記第１の基準速度が第１の閾値であり、前記第２の基準速度が第２の閾値である場合に、
前記第１の比較結果が、前記第１の時刻において前記平均速度が前記第１の閾値以下となったことを示し、かつ、前記近似速度が前記第２の閾値以下である場合に、
前記所定の地点において渋滞が発生したと判定する、
請求項７又は８に記載された交通流監視方法。

【請求項10】

交通流監視装置が備えるコンピュータに、
道路上の所定の地点を走行する車両の平均速度と時刻とが関連付けられた速度データに基づいて、第１の時刻における前記平均速度と第１の基準速度との比較結果である第１の比較結果を出力する手順、
前記第１の時刻以前の前記平均速度の変動に基づいて前記第１の時刻における近似速度を求める手順、
前記第１の比較結果、及び、前記近似速度と第２の基準速度との比較結果である第２の比較結果に基づいて、前記所定の地点における交通流の変化を判定する手順、
を実行させるためのプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、交通流監視装置、交通流監視方法及び記録媒体に関する。本発明は、特に、交通流監視システムにおいて用いられる、交通流の変化を検出可能な交通流監視装置、交通流監視方法、及び、交通流監視装置の機能をコンピュータに実現させるためのプログラムを記録した記録媒体に関する。

【背景技術】

【0002】

光ファイバ内にパルス光を送信し、その後方散乱光の物理的特性を解析することで光ファイバに沿った位置における歪や振動を検出可能な光ファイバセンシング技術が知られている。また、高速道路に沿って光ファイバを敷設し、光ファイバセンシングによって検出された振動を解析することで、高速道路の各地点において走行する自動車の速度を求めることが可能な交通流監視システムも知られている。例えば、特許文献１には、通信用光ファイバを用いた光ファイバセンシングによって車両の走行状態を検出する道路監視システムが記載されている。

【0003】

光ファイバを用いた交通流監視システムでは、道路上の交通流を長距離にわたってリアルタイムかつ連続的に監視できる。このため、光ファイバを用いた道路監視システムは、カメラやレーダを用いた一般的な速度検出装置では死角になるため測定できないエリアでの交通流の急変を、迅速に検知できる。また、既設の通信用光ファイバを用いることで、道路監視システムの設置コストを抑えることができる。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】国際公開第２０２０／１１６０３０号

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

光ファイバを用いた交通流監視システムでは、後方散乱光の物理的特性は車両の振動以外に、車両以外の機械や強風などによる振動によるノイズの影響を受ける。このため、検出された後方散乱光の物理的特性にこのようなノイズの影響が含まれていると、算出された速度に誤差が生じる恐れがある。そして、算出された速度の誤差は、渋滞の発生などの、交通流の変化を検知する精度を低下させる要因となる。

【0006】

（発明の目的）
本発明は、交通流の変化を高い精度で検出可能な技術を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本発明の交通流監視装置は、
道路上の所定の地点を走行する車両の平均速度と時刻とが関連付けられた速度データに基づいて、第１の時刻における前記平均速度と第１の基準速度との比較結果である第１の比較結果を出力する検出手段と、
前記第１の時刻以前の前記平均速度の変動に基づいて前記第１の時刻における近似速度を求める近似速度算出手段と、
前記第１の比較結果、及び、前記近似速度と第２の基準速度との比較結果である第２の比較結果に基づいて、前記所定の地点における交通流の変化を判定する判定手段と、を備える。

【0008】

本発明の交通流監視方法は、
道路上の所定の地点を走行する車両の平均速度と時刻とが関連付けられた速度データに基づいて、第１の時刻における前記平均速度と第１の基準速度との比較結果である第１の比較結果を出力し、
前記第１の時刻以前の前記平均速度の変動に基づいて前記第１の時刻における近似速度を求め、
前記第１の比較結果、及び、前記近似速度と第２の基準速度との比較結果である第２の比較結果に基づいて、前記所定の地点における交通流の変化を判定する、
ことを特徴とする。

【0009】

本発明の記録媒体には、
交通流監視装置が備えるコンピュータに、
道路上の所定の地点を走行する車両の平均速度と時刻とが関連付けられた速度データに基づいて、第１の時刻における前記平均速度と第１の基準速度との比較結果である第１の比較結果を出力する手順、
前記第１の時刻以前の前記平均速度の変動に基づいて前記第１の時刻における近似速度を求める手順、
前記第１の比較結果、及び、前記近似速度と第２の基準速度との比較結果である第２の比較結果に基づいて、前記所定の地点における交通流の変化を判定する手順、
を実行させるためのプログラムが記録される。

【発明の効果】

【0010】

本発明は、交通流の変化を高い精度で検出可能な技術を提供できる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】交通流監視システム１の構成例を示す図である。

【図2】交通流監視システム１において得られる軌跡図の例である。

【図3】交通流監視装置２００の構成例を示すブロック図である。

【図4】軌跡図におけるノイズの影響を説明する図である。

【図5】渋滞の開始に伴う車両の速度の変動を説明する軌跡図の例である。

【図6】平均速度の測定例を示す図である。

【図7】ノイズの影響による車両の速度の変動を説明する軌跡図の例である。

【図8】平均速度の測定例を示す図である。

【図9】渋滞が始まる直前の平均速度の変動の例を示す図である。

【図10】誤差による平均速度の変動の例を示す図である。

【図11】近似直線を用いた交通流の速度低下による渋滞の判定結果の例を示す図である。

【図12】交通流監視装置２００の動作手順の例を示すフローチャートである。

【図13】交通流監視装置２００の他の動作手順の例を示すフローチャートである。

【図14】第２の実施形態の交通流監視装置４００の構成例を示すブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0012】

本発明の実施形態について図面を参照して以下に説明する。図中に示された矢印の方向は例示であり、方向の限定を意図しない。各実施形態及び図面では既出の要素には同一の参照符号を付して、重複する説明は省略する。

【0013】

（第１の実施形態）
図１は、本発明の交通流監視システム１の構成例を示す図である。交通流監視システム１は、光ファイバセンシング装置１００、交通流監視装置２００、出力装置３００を備える。光ファイバセンシング装置１００は、道路１０に沿って敷設された光ファイバ３０にパルス光を送信する。道路１０の近傍に埋設された通信用光ケーブルが備える複数の光ファイバの一部が、光ファイバ３０として用いられてもよい。光ファイバセンシング装置１００は、パルス光の後方散乱光を受信し、光ファイバ３０に加わる振動の情報をその光ファイバ３０上の位置と関連付けて取得する。振動とその位置の関係を解析することにより、光ファイバセンシング装置１００は、測定地点の任意の時刻において光ファイバ３０に沿った道路１０上の測定地点を通過する車両２０の平均速度を求めることができる。測定地点には、光ファイバ３０に沿った道路１０上の任意の地点を選択可能である。このようにして、光ファイバセンシング装置１００は、道路１０上の測定地点を走行する車両２０の平均速度と時刻とが関連付けられたデータ（以下、「速度データ」という。）を交通流監視装置２００に出力する。

【0014】

なお、光ファイバ３０を伝搬する後方散乱光を解析することで、所定の地点を通過する車両２０の平均速度を測定する技術は知られている。例えば、光ファイバセンシング装置１００には、特許文献１に記載された道路監視システムの技術が適用できる。

【0015】

交通流監視装置２００は、光ファイバセンシング装置１００によって求められた速度データに基づいて、所定の地点における車両の平均速度が所定の閾値を超えて変動した場合に、その区間において交通流が変化したと判断する。交通流監視装置２００の動作の詳細は後述する。

【0016】

出力装置３００は交通流監視装置の判定結果を外部へ出力する装置であり、例えばディスプレイ装置、プリンタ、ランプ、ブザーである。交通流監視装置２００が交通流の変化に関して何らかの判断をした場合には、出力装置３００はその内容をディスプレイに表示したり、プリンタで印刷したりする。出力装置３００は、その際にランプを点灯させたり、ブザーを鳴らしたりしてもよい。

【0017】

図２は、交通流監視システム１において用いられる、道路上の位置と時間との関係を示す図（以下、「軌跡図」という。）の例である。以下の軌跡図では、横軸が道路１０上の位置、縦軸が時間を示す。軌跡図に示される１本の線（以下、「走行軌跡」という。）は、１台の車両又はほぼ同一の位置を同一の方向へ走行する複数の車両に対応する。軌跡図において、横軸では車両は右から左へ進み、時間は上から下へ経過する。すなわち、各車の走行軌跡は時間の経過とともに通常は軌跡図の右上から左下方向に進む。軌跡図において走行軌跡の傾きが急であることは、車両が一定時間に進む距離が短いこと、すなわち車両の速度が遅いことを示す。逆に、軌跡図において走行軌跡の傾きが緩いことは、車両が一定時間に進む距離が長いこと、すなわち車両の速度が速いことを示す。例えば、図２の走行軌跡Ａで示される車両は、地点Ｂまでは比較的速い速度で移動していたが、地点Ｂを過ぎると速度が低下したことを示す。このように、軌跡図は道路１０上の測定地点における車両の速度を示す図であり、光ファイバセンシング装置１００が出力する速度データと等価の情報を持つ。光ファイバセンシング装置１００は、道路１０における速度データを軌跡図として交通流監視装置２００に出力する機能を備えてもよい。

【0018】

軌跡図又は速度データに基づいて得られた地点Ｂを通過する車両の平均速度の時間的変動を所定の閾値と記録することで、地点Ｂにおける交通流の変化を検出できる。交通流監視装置２００は、例えば、地点Ｂを通過する車両の平均速度が次第に低下し、時刻Ｔ１において所定の速度（例えば４０ｋｍ／ｈ）以下となった場合には、地点Ｂにおいて時刻Ｔ１に渋滞が始まった可能性があると判断してもよい。

【0019】

図３は、交通流監視システム１で用いられる、交通流監視装置２００の構成例を示すブロック図である。交通流監視装置２００は、蓄積部２１０、検出部２２０、近似速度算出部２３０、判定部２４０を備える。

【0020】

蓄積部２１０は、光ファイバセンシング装置１００から入力された速度データを蓄積し、現在及び過去の速度データを検出部２２０及び近似速度算出部２３０に提供する。速度データは、道路１０上を走行する車両２０の速度と道路１０上の位置とが対応付けられたデータである。蓄積部２１０は、図２に例示した軌跡図のデータを検出部２２０及び近似速度算出部２３０に出力してもよい。なお、蓄積部２１０は、光ファイバセンシング装置１００に備えられてもよい。

【0021】

検出部２２０は、道路１０上の所定の地点における平均速度の変動を監視する。検出部２２０は、道路１０上の車両の、１つ以上の地点の平均速度を監視し、平均速度が第１の閾値ＴＨ１（例えば４０ｋｍ／ｈ）以下となった地点を検出する。地点Ｂにおいて平均速度がＴＨ１以下となったことが検出された場合には、検出部２２０は、地点Ｂ及び時刻Ｔ１を判定部２４０及び近似速度算出部２３０へ通知する。

【0022】

近似速度算出部２３０は、地点Ｂを通過する車両の時刻Ｔ１以前の平均速度に基づいて、時刻Ｔ１における、地点Ｂを通過する車両の近似速度を求める。近似速度算出部２３０は、時刻Ｔ１以前の平均速度の時間変動を直線近似し、時刻Ｔ１における速度を近似速度として求めてもよい。近似速度算出部２３０の動作の詳細については後述する。

【0023】

判定部２４０は、時刻Ｔ１において、地点Ｂにおける平均速度がＴＨ１以下であり、かつ、近似速度が第２の閾値ＴＨ２（例えば６０ｋｍ／ｈ）以下である場合には、地点Ｂにおいて時刻Ｔ１に平均速度が低下し、渋滞が始まったと判断する。判定部２４０は、判定結果を出力装置３００へ出力する。

【0024】

ここで、車両の平均速度の低下を検出する際のノイズの影響について説明する。

【0025】

図４は、軌跡図におけるノイズの影響を説明する図である。図４の（Ａ）は、検出部２２０に入力される軌跡図の例である。図４の軌跡図は、地点Ｂの近傍において明瞭な線ではない。これは、道路１０上の地点Ｂの前後の区間において、光ファイバセンシング装置１００による光ファイバ３０のセンシングの際のノイズのために速度の測定値のばらつきが大きいこと、すなわち、地点Ｂ付近では速度データにおける速度の誤差が大きいことを示す。このような状態において、軌跡図あるいは速度データから求められた地点Ｂの車両の速度は、ノイズのため大きい誤差を含む恐れがある。図４の（Ｂ）は、軌跡図から正しく軌跡の傾き（すなわち、車両の速度）が検出できた場合の例である。図４の（Ｂ）では、得られた速度（例えば８０ｋｍ／ｈ）は道路１０上の前後のノイズの少ない区間の速度と整合する、正しい値である。一方、図４の（Ｃ）は、ノイズの影響によって軌跡の傾きが軌跡図から正しく検出できなかった場合の例である。図４の（Ｃ）では、ノイズの影響により走行軌跡の傾きがより急峻と判断された例を示す。その結果、車両の速度は４０ｋｍ／ｈと算出された。このように、センシングの際のノイズが大きいと、走行軌跡の傾きのばらつきによって、得られる平均速度の誤差が大きい場合がある。そして、平均速度による大きい誤差が含まれる場合には、ノイズに起因する平均速度の低下が交通流の変動と誤認され、渋滞情報が誤発報される恐れがある。本実施形態の交通流監視装置２００は、平均速度の変動を検出する際に、このようなノイズの影響による誤検出を抑制するための機能を備える。

【0026】

図５－図８を用いて、平均速度の低下が渋滞に起因する場合とノイズによる平均速度の誤差に起因する場合との相違について説明する。なお、図５－図８のデータはそれぞれ異なる速度データに基づいている。すなわち、図５－図８はそれぞれ異なる交通流に基づく例示である。

【0027】

図５は、渋滞の開始に伴う車両の速度の変動を説明する軌跡図の例である。図５において、地点Ｂにおける軌跡の傾きは時間の経過とともに徐々に急峻になっており、これは地点Ｂを通過する車両の平均速度が徐々に低下していることを示す。図６は、ある地点において平均速度が滑らかに低下する場合における平均速度の測定例を示す図である。図６の横軸の経過時間が５００秒から８００秒の間では、時間の経過とともに、車両の平均速度は次第に低下している。

【0028】

図７は、ノイズの影響による車両の速度の変動を説明する軌跡図の例である。図７の地点Ｂの近傍において、走行軌跡Ａの線は明瞭でない。これは、ノイズの影響により地点Ｂの近傍では走行軌跡Ａの速度の誤差が大きいことを示す。一方、図７の走行軌跡Ａの軌跡の傾きは、ノイズのために地点Ｂ付近でその前後の時間と比較して大きく異なるものの、図５と比較すると地点Ｂにおける平均速度の時間的な変動には特定の傾向は見られない。図８は、ある地点において平均速度が一時的に大きく変動する場合における平均速度の測定例を示す図である。時間の経過に対して車両の平均速度は大きく変動しないが、測定時のノイズの影響により、短い時間の間に突然大きく低下する場合がある。このため、このような短期間の速度低下に基づいて交通流の変化を判断すると、渋滞の開始に伴う速度低下とノイズの影響による速度低下とを区別して検知できない恐れがある。

【0029】

交通流が図７又は図８で例示された状況である場合における渋滞の誤検知を抑制するために、交通流監視装置２００は、近似速度算出部２３０及び判定部２４０を備える。近似速度算出部２３０は、時刻Ｔ１において平均速度の低下を検知した場合に、時刻Ｔ１以前の平均速度の変動を示す直線（近似直線）を求め、その近似直線上の時刻Ｔ１における速度を近似速度として求める。近似直線は、平均速度の時間変動を示す回帰直線として求められてもよい。このように、近似速度算出部２３０は、時刻Ｔ１以前の平均速度の時間変動を直線近似し、時刻Ｔ１における直線近似の値を近似速度とする。

【0030】

図９は、渋滞が始まる直前の平均速度の変動の例を示す図である。ある地点において渋滞が始まる直前は、その地点を通過する車両の平均速度はなだらかに低下していく。例えば、高速道路では、渋滞が始まる直前の平均時速は、６０ｋｍ／ｈ以下までなだらかに低下していく場合が多い。そして、渋滞による速度低下が生じている場合は、速度低下の時刻Ｔ１における近似速度と、その時刻における平均速度との差は小さい（図９の円）。すなわち、近似直線を時刻Ｔ１まで外挿して得られる当該時刻における近似速度は、その時刻における平均速度に近い値となる。

【0031】

図１０は、誤差による平均速度の変動の例を示す図である。ノイズに起因する誤差による速度低下は突然発生するため、ノイズによる平均速度の低下が発生するまでは近似速度の大きな変動はなく、ノイズの影響により平均速度のみが急激に大きく低下する（図１０の楕円）。この場合、平均速度の低下が検出された場合に、その直前の平均速度の変動を示す近似直線を求めると、平均速度の低下の発生時刻における近似速度はその時刻の平均速度よりも相当大きくなる。

【0032】

渋滞が始まる直前の平均速度の変動を直線近似して近似直線を求め、得られた近似直線を外挿することで、平均速度の低下が検出された時刻Ｔ１における近似速度を求めることができる。近似直線を求める際に、どの程度過去の平均速度のデータを用いるかは、実際の交通流の状況に応じて決定してもよい。例えば、時刻Ｔ１以前の過去１分、５分、１０分のいずれかの期間の平均速度に基づいて、その近似直線を求めてもよい。そして、判定部２４０は、平均速度と近似速度との関係を評価することで、時刻Ｔ１において平均速度が大きく変動した場合に、それが渋滞等の交通流の変化に起因するものか、ノイズ等に起因する平均速度の誤差に起因するものかを切り分けることができる。

【0033】

図１１は、近似直線を用いた交通流の速度低下による渋滞の判定結果の例を示す図である。この例では、高速道路において、ある時刻に車両の平均速度が４０ｋｍ／ｈ以下となった場合に平均速度の変動を直線近似し、近似直線を求めた。そして、その近似直線から求めた当該時刻における近似速度が６０ｋｍ／ｈ以下である場合に、渋滞が発生したと判断した。実際に渋滞が発生した２０例（正解データが「渋滞」）と、平均速度の低下が観測されたものの渋滞でなかった２０例（正解データが「非渋滞」）について本実施形態の構成による判定を実施した。図１１では、渋滞と判定された例の数（判定結果が「渋滞」）と、渋滞と判定されなかった例の数（判定結果が「速度誤差」）とを示す。図１１に示すように、正解データが「渋滞」である２０例はすべて「渋滞」と判定され、正解データが「非渋滞」である２０例はすべて「速度誤差」と判定され、本実施形態の渋滞の判定手順の有効性が確認できた。

【0034】

図１２は、交通流監視装置２００の動作手順の例を示すフローチャートである。蓄積部２１０は、測定地点の速度データ、又は、速度データに対応する軌跡図のデータを光ファイバセンシング装置１００から取得して蓄積する（図１２のステップＳ０１）。測定地点は、道路１０上における交通流の監視が行われる地点である。検出部２２０において現在の測定地点における車両の平均速度が４０ｋｍ／ｈ以下であることが検出されると（ステップＳ０２：ＹＥＳ）、近似速度算出部２３０は、過去の平均速度から平均速度の時間変動を直線近似する（ステップＳ０３）。近似速度算出部２３０は、直線近似の結果に基づいて、現在の近似速度を求める（ステップＳ０４）。現在の近似速度は平均速度が４０ｋｍ／ｈ以下であることが検出された時刻における近似速度である。判定部２４０は、平均速度が４０ｋｍ／ｈ以下となった時刻における近似速度が６０ｋｍ／ｈ以下である場合に（ステップＳ０５：ＹＥＳ）、測定地点において渋滞が発生したと判定する（ステップＳ０６）。判定部２４０は、判定結果を出力装置３００へ出力してもよい。

【0035】

なお、図１２においてはステップＳ０２の平均速度の閾値（第１の閾値）を４０ｋｍ／ｈとし、ステップＳ０５の近似速度の閾値（第２の閾値）を６０ｋｍ／ｈとした。しかし、第１及び第２の閾値はこれらに限定されない。第１及び第２の閾値は、実際の交通流に応じて設定することができる。

【0036】

以上説明したように、本実施形態の交通流監視装置２００及びこれを備える交通流監視システム１は、平均速度及び近似速度を用いて交通流の急変を判定している。このため、速度データにノイズの影響が含まれる場合でも、高い精度で渋滞の開始等の交通流の急変を検出できる。
（第１の実施形態の変形例）
第１の実施形態で説明した交通流監視装置２００は、渋滞の解消の判定にも用いることができる。図１２のステップＳ０６において渋滞が発生したと判定された測定地点において渋滞が解消すると、測定地点における車両の平均速度は次第に上昇する。しかしながら、平均速度の変動のみによって渋滞の解消を判定すると、速度データに含まれるノイズの影響により急激に平均速度が上昇した場合に、渋滞が解消されたと誤判定される原因となる。

【0037】

そこで、第１の実施形態で説明した近似速度を用いた判定方法を、渋滞の解消の判定に適用する手順の例を説明する。

【0038】

図１３は、交通流監視装置２００の他の動作手順の例を示すフローチャートである。交通流監視装置２００及び交通流監視システム１の構成は、第１の実施形態と同様である。

【0039】

蓄積部２１０は、渋滞が発生したと判定された測定地点の速度データ又は速度データに対応する軌跡図のデータを光ファイバセンシング装置１００から取得して蓄積する（図１３のステップＳ１１）。検出部２２０において現在の測定地点における車両の平均速度が６０ｋｍ／ｈ以上であることが検出されると（ステップＳ１２：ＹＥＳ）、近似速度算出部２３０は、過去の平均速度から平均速度の時間変動を直線近似する（ステップＳ１３）。図１３に示された手順においても、直線近似の結果は、平均速度の変動を示す近似直線として求められてもよい。近似速度算出部２３０は、直線近似の結果に基づいて、現在の近似速度を求める（ステップＳ１４）。現在の近似速度は、平均速度が６０ｋｍ／ｈ以上であることが検出された時刻における近似速度である。現在の近似速度は、近似直線を外挿して求めてもよい。判定部２４０は、平均速度が６０ｋｍ／ｈ以上となった時刻における近似速度が４０ｋｍ／ｈ以上である場合に（ステップＳ１５：ＹＥＳ）、測定地点において渋滞が解消したと判定する（ステップＳ１６）。判定部２４０は、判定結果を出力装置３００へ出力してもよい。

【0040】

なお、図１３においてはステップＳ１２の平均速度の閾値（第３の閾値）を６０ｋｍ／ｈとし、ステップＳ１５の近似速度の閾値（第４の閾値）を４０ｋｍ／ｈとした。しかし、第３及び第４の閾値はこれらに限定されない。第３及び第４の閾値は、実際の交通流に応じて設定することができる。

【0041】

このように、閾値と速度との関係の判定基準及び閾値の変更によって、交通流監視装置２００及びこれを備える交通流監視システム１は、速度データにノイズの影響が含まれる場合でも、高い精度で渋滞の解消を検出できる。

【0042】

（第２の実施形態）
図１４は、第２の実施形態の交通流監視装置４００の構成例を示すブロック図である。交通流監視装置４００は、検出部４２０と、近似速度算出部４３０と、判定部４４０と、を備える。

【0043】

検出部４２０は、道路上の所定の地点を走行する車両の平均速度と時刻とが関連付けられた速度データに基づいて、平均速度と第１の基準速度との比較結果である第１の比較結果を出力する検出手段を担う。

【0044】

近似速度算出部４３０は、第１の時刻以前の平均速度の変動に基づいて第１の時刻における近似速度を求める近似速度算出手段を担う。

【0045】

判定部４４０は、検出部４２０が出力する第１の比較結果、及び、近似速度と第２の基準速度との比較結果である第２の比較結果に基づいて、所定の地点における交通流の変化を判定する、判定手段を担う。

【0046】

このような構成を備える交通流監視装置４００は、平均速度が第１の基準速度との比較結果、及び、過去の平均速度の変動に基づいて求められた近似速度と第２の基準速度との比較結果に基づいて交通流の変化を判定する。このため、速度データにノイズの影響が含まれる場合でも、近似速度による評価を併用することで、高い精度で交通流の変化を検出できる。

【0047】

なお、近似速度算出部２３０は、第１の時刻以前の平均速度の変動を直線近似し、第１の時刻における直線近似の値を近似速度としてもよい。

【0048】

また、第１の基準速度を４０ｋｍ／ｈとし、第２の基準速度を６０ｋｍ／ｈとしてもよい。そして、第１の時刻において平均速度が４０ｋｍ／ｈ以下に低下しており、かつ、その時刻における近似速度６０ｋｍ／ｈ以下である場合に、判定部２４０は、所定の地点において渋滞が発生したと判定してもよい。

【0049】

あるいは、第１の基準速度を６０ｋｍ／ｈとし、第２の基準速度を４０ｋｍ／ｈとしてもよい。そして、第１の時刻において平均速度が６０ｋｍ／ｈ以上に上昇しており、かつ、その時刻における近似速度４０ｋｍ／ｈ以上である場合に、判定部２４０は、所定の地点において渋滞が解消したと判定してもよい。

【0050】

このように、交通流監視装置４００は、渋滞の開始や解消といった交通流の変化を高い精度で検出できる。交通流監視装置４００は、第１の実施形態で説明した交通流監視システム１において、交通流監視装置２００に変えて用いられてもよい。この場合、交通流監視装置２００の蓄積部２１０の機能は、光ファイバセンシング装置１００によって担われてもよい。

【0051】

以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記の実施形態に限定されない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

【0052】

各実施形態の交通流監視装置２００及び４００は、中央処理装置（central processing unit、ＣＰＵ）及び記憶部を備えてもよい。ＣＰＵは、プログラムを実行することにより、交通流監視装置２００及び４００の各構成要素の機能の一部又は全部をソフトウェア的に実現してもよい。

【0053】

すなわち、ＣＰＵは、記憶部に格納されているプログラムを実行し、交通流監視装置２００及び４００の動作を制御することにより、各機能をソフトウェアによって実現してもよい。交通流監視装置２００の機能の一部又は全部は、サーバ上で実行されるプログラムによって実現されてもよい。サーバは、光ファイバセンシング装置１００及び出力装置３００とはネットワークを介して接続されてもよい。サーバは、光ファイバセンシング装置１００及び出力装置３００の機能の一部又は全部をさらに備えてもよい。

【0054】

また、それぞれの実施形態に記載された構成は、必ずしも互いに排他的なものではない。本発明の作用及び効果は、上述の実施形態の全部又は一部を組み合わせた構成によって実現されてもよい。

【符号の説明】

【0055】

１ 交通流監視システム
１０ 道路
２０ 車両
３０ 光ファイバ
１００ 光ファイバセンシング装置
２００、４００ 交通流監視装置
２１０ 蓄積部
２２０、４２０ 検出部
２３０、４３０ 近似速度算出部
２４０、４４０ 判定部
３００ 出力装置

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】