特許 7527867 事故予報システム、および事故予報方法

(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】2024-07-26

(45)【発行日】2024-08-05

(54)【発明の名称】事故予報システム、および事故予報方法

(51)【国際特許分類】

   G08G 1/16 20060101AFI20240729BHJP

   G08G 1/00 20060101ALI20240729BHJP

【ＦＩ】

G08G1/16 A

G08G1/00 J

【請求項の数】 5

(21)【出願番号】P 2020114235

(22)【出願日】2020-07-01

(65)【公開番号】P2022012418

(43)【公開日】2022-01-17

【審査請求日】2023-06-01

(73)【特許権者】

【識別番号】000003078

【氏名又は名称】株式会社東芝

(73)【特許権者】

【識別番号】598076591

【氏名又は名称】東芝インフラシステムズ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】下川 裕亮

(72)【発明者】

【氏名】佐藤 晃一

【審査官】佐々木 佳祐

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１７－２１５７５９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００２－１６３７５４（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０８Ｇ １／００－９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

事故予報の対象となる道路の対象区間に対して、前記対象区間の過去交通データと過去事故データを用いて所定の学習アルゴリズムに基づいて事故発生パターンを学習して、交通状況ごとの事故の発生しやすさを表す事故予報を実行する事故予報用テーブルを作成する事故予報用テーブル作成処理部と、
前記対象区間の交通状況を計測するセンサから現在交通データを取得する交通データ取得処理部と、
前記対象区間の前記現在交通データ、および、前記対象区間に対応する前記事故予報用テーブルを用いて、事故の発生しやすさを示す事故予報情報を算出する事故予報処理部と、
前記事故予報処理部の予報結果のうち、所定の交通状況における前記事故予報情報の出力を制限する閾値として、前記対象区間を走行する車両の平均車速に関する制限を行う速度閾値と、前記対象区間における単位時間あたりの車両数に関する制限を行う交通量閾値の少なくとも一方を設定する設定部と、
前記閾値による制限を実行した後の前記予報結果を出力する出力制御部と、
を備える事故予報システム。

【請求項2】

前記設定部は、前記所定の交通状況における前記事故予報情報の出力を制限する閾値として、前記事故予報処理部に入力する前記現在交通データに対して制限を加える前記速度閾値と前記交通量閾値の少なくとも一方を設定する、
請求項１に記載の事故予報システム。

【請求項3】

前記設定部は、前記所定の交通状況における前記事故予報情報の出力を制限する閾値として、前記事故予報処理部の算出結果に対して制限を加える前記速度閾値と前記交通量閾値の少なくとも一方を設定する、
請求項１に記載の事故予報システム。

【請求項4】

前記事故予報処理部は、前記速度閾値と前記交通量閾値の少なくとも一方に基づいて、前記事故予報情報の出力制限を行う場合、前記対象区間における過去の事故履歴に基づいて出力制限を調整する、
請求項３に記載の事故予報システム。

【請求項5】

事故予報の対象となる道路の対象区間に対して、前記対象区間の過去交通データと過去事故データを用いて所定の学習アルゴリズムに基づいて事故発生パターンを学習して、交通状況ごとの事故の発生しやすさを表す事故予報を実行する事故予報用テーブルを作成する事故予報用テーブル作成ステップと、
前記対象区間の交通状況を計測するセンサから現在交通データを取得する交通データ取得ステップと、
前記対象区間の前記現在交通データ、および、前記対象区間に対応する前記事故予報用テーブルを用いて、事故の発生しやすさを示す事故予報情報を算出する事故予報処理ステップと、
前記事故予報処理ステップにおける予報結果のうち、所定の交通状況における前記事故予報情報の出力を制限する閾値として、前記対象区間を走行する車両の平均車速に関する制限を行う速度閾値と、前記対象区間における単位時間あたりの車両数に関する制限を行う交通量閾値の少なくとも一方を設定する設定ステップと、
前記閾値による制限を実行した後の前記予報結果を出力する出力制御ステップと、
を備える事故予報方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明の実施形態は、事故予報システム、および事故予報方法に関する。

【背景技術】

【0002】

従来から、道路における各地点で過去に計測された交通データ（事故の発生時に計測された交通データを含む）を使用して学習を行い、学習モデルを作成する技術が提案されている。そして、この学習モデルに、現在の交通状況を入力することにより、事故（交通事故等）の発生しやすさを予報（予測）する技術が知られている。

【0003】

このような事故予報に用いる学習モデルは、実際に発生した事故の内容を示す事故帳票と、その事故が発生したときの交通状況（交通量や平均速度、車両密度、占有率等）等に基づき生成されている。このとき対応づける交通状況（データ）は、路側等に設置された路側センサにより所定間隔（例えば５分間隔）で間欠的に取得されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】特開２０１７－２１５７５９号公報

【文献】特開２０１８－１９８０２６号公報

【文献】特開２０１８－９２４６７号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

事故帳票に記載された事故の発生場所と時刻に対応する交通状況（交通量や平均速度等）が、正確に事故発生時の交通状況を示しているとは限らない。例えば、事故の発生時刻と間欠的に取得される交通状況の取得時刻がずれていたり、事故の発生場所と路側センサの設置位置がずれていたりする場合がある。その結果、渋滞状態で発生した事故に拘わらず、高速走行時に発生した事故として学習されてしまう場合等がある。また、その逆の場合もある。

【0006】

したがって、このように学習された学習モデルにより実際の事故予報を実行しようとして、現在の交通状況を入力した場合、その交通状況において利用者（道路の管制官等）の期待する予報とは異なる予報が成されてしまう場合がある。

【課題を解決するための手段】

【0007】

実施形態における事故予報システムは、事故予報用テーブル作成処理部と、交通データ取得処理部と、事故予報処理部と、設定部と、出力制御部と、を備える。事故予報用テーブル作成処理部は、事故予報の対象となる道路の対象区間に対して、対象区間の過去交通データと過去事故データを用いて所定の学習アルゴリズムに基づいて事故発生パターンを学習して、交通状況ごとの事故の発生しやすさを表す事故予報を実行する事故予報用テーブルを作成する。交通データ取得処理部は、対象区間の交通状況を計測するセンサから現在交通データを取得する。事故予報処理部は、対象区間の現在交通データ、および、対象区間に対応する事故予報用テーブルを用いて、事故の発生しやすさを示す事故予報情報を算出する。設定部は、事故予報処理部の予報結果のうち、所定の交通状況における事故予報情報の出力を制限する閾値として、対象区間を走行する車両の平均車速に関する制限を行う速度閾値と、対象区間における単位時間あたりの車両数に関する制限を行う交通量閾値の少なくとも一方を設定する。出力制御部は、閾値による制限を実行した後の予報結果を出力する。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】図１は、実施形態における事故予報システムの構成を示す例示的かつ模式的なブロック図である。

【図2】図２は、実施形態において、道路に関して事故予報の単位となる区間と道路センサ部との関係を示す例示的かつ模式的な説明図である。

【図3】図３は、実施形態における事故予報用テーブル作成処理部が実行する処理の流れを示す例示的なフローチャートである。

【図4】図４は、実施形態において用いられる自己組織化マップの一般的な構成を示す例示的かつ模式的な図である。

【図5】図５は、実施形態において用いられる自己組織化マップのより具体的な構成示す例示的かつ模式的な図である。

【図6】図６（ａ）は、実施形態において用いられる自己組織化マップのより具体的な構成を示す例示的かつ模式的な図である。図６（ｂ）は、図６（ａ）の自己組織化マップに対応する事故予報用テーブルを示す例示的な図である。

【図7】図７は、実施形態における事故予報処理部が実行する処理の流れを示す例示的なフローチャートである。

【図8】図８は、図５の自己組織化マップを用いて事故予報を行う場合の例示的な説明図である。

【図9】図９は、実施形態における事故予報処理部において、現在交通データ（例えば、速度（平均速度）と交通量（単位時間当たりの通過台数））の分布を示す例示的かつ模式的な図である。

【図10】図１０は、第１の実施形態における事故予報システムにおいて、入力する現在交通データに対して閾値を適用して、入力制限を行う場合の事故予報処理部が実行する処理の流れを示す例示的なフローチャートである。

【図11】図１１は、第２の実施形態における事故予報システムにおいて、出力する事故予報に対して閾値を適用して、事故予報結果の出力制限または出力調整を行う場合の事故予報処理部が実行する処理の流れを示す例示的なフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0009】

以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。なお、以下において、「予報（予測）」とは、道路における各地点での過去の交通データ（事故発生時の交通データを含む。）に基づいて、交通事故の発生の危険性を計算／予測（パターンマッチング、類似度を求める）して事故予報として報知する意味を含むが、予測結果の報知は行わすに、単に、当該各地点における事故の発生しやすさの「予報（予測）」だけを行う場合の意味も含むものとする。また、「路線」とは、道路法における路線の意味を含むが、それに限定されず、管理単位の道路という意味も含むものとする。

【0010】

＜第１の実施形態＞
まず、図１、図２を参照して、本実施形態における事故予報システム１の構成について説明する。

【0011】

図１は、実施形態における事故予報システム１の構成を示す例示的かつ模式的なブロック図である。

【0012】

図１に示す事故予報システム１は、図２に示す道路Ｒ上の区間１、２、３、・・・それぞれに対応する道路センサ部ＲＳ１、ＲＳ２、ＲＳ３、・・・により計測される交通データを用いて、各区間における交通事故の発生しやすさ（事故発生の危険度）を予報するシステムである。

【0013】

図２は、実施形態において、道路に関して事故予報の単位となる区間と道路センサ部ＲＳとの関係を示す例示的かつ模式的な説明図である。なお、図２の白抜き矢印Ｙは、道路Ｒ（以下「Ｒ」の記載を省略する場合あり）上における車両の流れ方向を示す。図２を用いた以下の説明では、説明を簡潔にするために、区間が区間１～３の３つであるものとする。

【0014】

道路センサ部ＲＳ１～ＲＳ３は、それぞれ、道路Ｒ上の区間１～３を走行する車両を検知可能なセンサを含む。このセンサは、例えば、路面下に設置されるループコイルや、路面を上方から監視するカメラまたは超音波センサなどから構成される。以下、道路センサ部ＲＳ１～ＲＳ３それぞれを特に区別しないときは、道路センサ部ＲＳと総称する。

【0015】

また、道路センサ部ＲＳは、交通データ処理部を含む。具体的に、交通データ処理部は、センサによって計測された交通データに基づいて、道路Ｒ上を走行する車両の交通量［台／ｈ］、平均速度［ｋｍ／ｈ］、車両密度［台／ｋｍ］、占有率（オキュパンシー）［％］などを算出し、算出結果を道路交通管制装置２に送信する。この算出と送信は、例えば、１分や５分等の時間単位で実行される。なお、道路センサ部ＲＳがセンサによる計測結果だけを道路交通管制装置２の交通データ取得処理部２１１に送信し、交通データ取得処理部２１１が交通量等を算出するようにしてもよい。

【0016】

ここで、図１において、本実施形態の事故予報システム１は、道路交通管制装置２と、事故予報用テーブル作成装置３と、を備える。

【0017】

道路交通管制装置２は、例えば、一般に道路交通管制システムと呼ばれているコンピュータシステムである。道路交通管制装置２は、図１では説明を簡潔にするために１台のコンピュータ装置のように示しているが、複数台のコンピュータ装置によって実現してもよい。

【0018】

道路交通管制装置２は、処理部２１と、記憶部２２と、表示部２３と、入力部２４と、を備える。なお、道路交通管制装置２は、外部装置との通信のための通信部も有しているが、説明を簡潔にするために図示および説明を省略する。

【0019】

処理部２１は、道路交通管制装置２の全体の動作を制御し、道路交通管制装置２が有する各種の機能を実現する。処理部２１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）と、ＲＯＭ（Read Only Memory）と、ＲＡＭ（Random Access Memory）と、を備える。ＣＰＵは、道路交通管制装置２の動作を統括的に制御する。ＲＯＭは、各種プログラムやデータを記憶する記憶媒体である。ＲＡＭは、各種プログラムを一時的に記憶したり、各種データを書き換えたりするための記憶媒体である。ＣＰＵは、ＲＡＭをワークエリア（作業領域）としてＲＯＭ、記憶部２２等に格納されたプログラムを実行する。処理部２１は、交通データ取得処理部２１１と、事故予報処理部２１２と、受信処理部２１３と、表示制御部２１４と、設定部２１５と、を備える。

【0020】

交通データ取得処理部２１１は、道路の区間ごとに設置されている道路センサ部ＲＳそれぞれから、計測した交通データを定期的に取得する。そして、交通データ取得処理部２１１は、その取得した交通データを、記憶部２２の現在データベース２２１に現在交通データとして蓄積するように送信するとともに、事故予報用テーブル作成装置３の記憶部３２に過去交通データとして蓄積するように送信する。なお、道路の車線が複数で、それぞれの車線に対応して道路センサ部ＲＳが設定されている場合、交通データ取得処理部２１１は、例えば、各車線の交通データを統合すればよい。また、本実施形態において、交通データのうち、例えば直近の数分間程度の交通データを現在交通データと称し、現在交通データを含む過去の長期間の交通データを過去交通データと称する。また、過去交通データは、事故発生時に計測された交通データも含んでいる。

【0021】

事故予報処理部２１２は、道路の区間ごとに、当該区間の現在交通データ（例えば、交通量、平均速度、車両密度）、および、当該区間に対応する事故予報用テーブル（詳細は後述）を用いて、事故の発生しやすさを予報（予測）する。

【0022】

受信処理部２１３は、事故予報用テーブル作成装置３の送信処理部３１２から受信した事故予報用テーブル（詳細は後述）を記憶部２２の事故予報用テーブルデータベース２２２に格納する。受信処理部２１３は、事故予報用テーブルが複数の場合は、それぞれの識別情報とともに事故予報用テーブルデータベース２２２に格納する。

【0023】

表示制御部２１４は、事故予報処理部２１２による事故の予報結果（後述する事故発生度等）を表示部２３に事故予報として表示するよう制御する出力制御部として機能する。例えば、事故発生度が高い区間については事故が発生しやすいものとして表示部２３の警報ランプを点灯表示する等して管制員に知らせるのが好ましい。なお、道路交通管制装置２では、上記のように警報ランプを点灯表示する場合、例えば、併せて、音声出力手段（不図示）により警報音を鳴らす等してもよい。

【0024】

設定部２１５は、事故予報処理部２１２の予報結果のうち、所定の交通状況における事故予報情報の出力を制限する閾値を設定する。閾値の設定は、入力部２４等を介してユーザ（道路の管制員等）によって可能である。閾値に関する詳細は後述するが、閾値としては、対象区間を走行する車両の平均車速に関する制限を行う速度閾値とすることができる。また、対象区間における単位時間あたりの車両数に関する制限を行う交通量閾値とすることができる。速度閾値と交通量閾値とは、少なくともいずれか一方を設定することで、事故予報処理部２１２の処理結果の一部を制限し、管制官の意図する交通状況に則した予報（警報）を実現することができる。

【0025】

さらに、閾値としては、占有率や、気象状況（降水有無、気温、路面温度）等を加えてもよい。この場合、そのときの交通状況に、より則した高精度の予報を行うことができる。

【0026】

また、設定部２１５は、閾値を設定する場合、事故予報処理部２１２に入力する現在交通データに対して制限を加える場合と、事故予報情報の出力に対して制限を加える場合とがある。すなわち、事故予報処理の実行に先立ち入力データに対して閾値を設定して出力結果に制限を加える場合（入力時の制限）と、事故予報処理の実行後に出力データに対して閾値を設定して最終的な出力結果に制限を加える場合（出力時の制限）とがある。

【0027】

記憶部２２は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）などの記憶装置である。記憶部２２は、現在データベース２２１と事故予報用テーブルデータベース２２２とを記憶する。

【0028】

現在データベース２２１は、交通データ取得処理部２１１が取得した直近の例えば数分間程度の交通データ（現在交通データ）を記憶する。また、現在データベース２２１では、交通データ取得処理部２１１にて取得された交通データを蓄積するとともに、対象道路の特性を表す道路特性データ（例えば道路長やセンサ設置位置、各計測地点の周辺情報、料金所位置等）や、施策情報、事故情報、工事情報等の道路交通管制において管理されている情報や制限速度情報等を格納する。対象道路の特性を表す道路特性データは、事前のシステム構築時に入力しておいてもよいが、管制官等により追記修正してもよい。また、施策情報、事故情報、工事情報等の道路交通管制において管理されている情報や制限速度情報は、例えば、道路交通管制装置２のユーザ（管制官等）が手作業で入力すればよい。そして、現在データベース２２１における現在交通データは、事故予報処理部２１２にて事故予報（予測）を行う際に利用される。このとき、事故予報（予測）を行う際には、現在データベース２２１に格納された道路特性データを参照してその事故予報の該当箇所に対応する現在交通データをデータセット（例えば、交通量［台／ｈ］、平均速度［ｋｍ／ｈ］、車両密度［台／ｋｍ］（または占有率［％］）のセット）として利用する。

【0029】

事故予報用テーブルデータベース２２２は、１つ以上の事故予報用テーブル（詳細は後述）を記憶する。

【0030】

表示部２３は、例えば、事故予報処理部２１２による事故の予報結果等を表示する。表示部２３は、例えば、液晶表示装置（ＬＣＤ（Liquid Crystal Display））、有機ＥＬ（Electro-Luminescence）表示装置等により実現される。

【0031】

入力部２４は、道路交通管制装置２に対するユーザの操作を受け付ける。入力部２４は、例えば、キーボード、マウス等の入力装置である。

【0032】

事故予報用テーブル作成装置３は、事故予報用テーブルを作成するためのコンピュータ装置である。事故予報用テーブル作成装置３は、処理部３１と、記憶部３２と、表示部３３と、入力部３４とを備えている。なお、事故予報用テーブル作成装置３は、外部装置との通信のための通信部も有しているが、説明を簡潔にするために図示および説明を省略する。

【0033】

処理部３１は、事故予報用テーブル作成装置３の全体の動作を制御し、事故予報用テーブル作成装置３が有する各種の機能を実現する。処理部３１は、例えば、ＣＰＵと、ＲＯＭと、ＲＡＭと、を備える。ＣＰＵは、事故予報用テーブル作成装置３の動作を統括的に制御する。ＲＯＭは、各種プログラムやデータを記憶する記憶媒体である。ＲＡＭは、各種プログラムを一時的に記憶したり、各種データを書き換えたりするための記憶媒体である。ＣＰＵは、ＲＡＭをワークエリア（作業領域）としてＲＯＭ、記憶部３２等に格納されたプログラムを実行する。処理部３１は、事故予報用テーブル作成処理部３１１と、送信処理部３１２と、を備える。

【0034】

事故予報用テーブル作成処理部３１１は、それぞれが複数の区間に分けられている複数の道路に関して、区間の所定の集合ごとに、記憶部３２における過去交通データと過去事故データを用いて所定の学習アルゴリズム（例えば自己組織化マップを用いた学習アルゴリズム）に基づいて事故発生パターンを学習して、交通状況（例えば、交通量、平均速度、車両密度、占有率等）ごとの事故の発生しやすさを表す事故予報用テーブルを作成する。ここで、自己組織化マップとは、プロセス解析や、制御、検索システム、さらには経営のための情報分析など、実社会における重要な分野に応用されるニューラルネットワークの一種であり、高次元の入力データを、教師信号（入力データに対して理想的と考えられる出力）などの予備知識なしにクラスタリングするためのアルゴリズムである。この自己組織化マップの具体的な内容については後述する。

【0035】

また、事故予報用テーブル作成処理部３１１は、所定のタイミングで、または、ユーザによる指示入力があったときに、その時点で取得している過去交通データと過去事故データを用いて事故予報用テーブルを更新する。所定のタイミングとは、例えば、１年ごとで、直近１年分の過去交通データ、過去事故データが蓄積されたタイミングである。この際に、事故予報用テーブル作成装置３で蓄積された１年分の当該データを用いて事故予報用テーブルを作成し、その事故予報用テーブルを道路交通管制装置２に送信して事故予報用テーブルデータベース２２２の事故予報用テーブルを更新する。また、ユーザによる指示入力があったときとは、例えば、対象道路の周辺に大きな道路ができた等により、対象道路の車両の流れが変わった場合に、その後、例えば数か月分程度等、充分な量の過去交通データと過去事故データが蓄積されたときにユーザが事故予報用テーブルの更新のための指示入力を事故予報用テーブル作成装置３の入力部３４を用いて行った場合である。

【0036】

送信処理部３１２は、事故予報用テーブル作成処理部３１１が作成（初回作成、更新用作成）した事故予報用テーブルを道路交通管制装置２の処理部２１の受信処理部２１３に送信する。

【0037】

記憶部３２は、ＨＤＤやＳＳＤなどの記憶装置である。記憶部３２は、過去データベース３２１を記憶する。過去データベース３２１は、過去交通データと、過去事故データを記憶する。なお、この場合、事故発生地点、事故発生日時等に基づき、事故の発生状況に最も近い地点、時刻の交通状況が過去交通データとして関連付けられる。

【0038】

過去交通データは、事故の原因となりうる説明変数となる、交通量、平均速度、車両密度、占有率、気象情報（降水有無、気温、路面温度）等を含んだデータとなるが、必ずしも、これらの項目の全てを含む必要はない。過去交通データは、道路交通管制装置２の交通データ取得処理部２１１から受信する交通データにより順次蓄積される。

【0039】

過去事故データとは、対象道路において起きた過去の事故のデータである。この過去事故データは、例えば、ユーザが事故帳票等を見ながら事故予報用テーブル作成装置３の入力部３４を用いて入力することで、記憶部３２の過去データベース３２１に格納するようにすればよい。過去事故データは、具体的には、例えば、事故に関する情報として、事故発生地点、事故発生日時、事故タイプ等を含んでいる。過去事故データは、過去数年以上の事故情報であることが好ましい。

【0040】

また、過去事故データは、ユーザが事故予報用テーブル作成装置３の入力部３４で入力するほか、ユーザが道路交通管制装置２の入力部２４で入力して道路交通管制装置２から事故予報用テーブル作成装置３に送信することで、記憶部３２の過去データベース３２１に格納するようにしてもよい。あるいは、他のコンピュータ装置にある過去事故データを、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）やＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の情報記憶媒体を介して事故予報用テーブル作成装置３の記憶部３２の過去データベース３２１に格納するようにしてもよい。

【0041】

表示部３３は、各種画面を表示する。表示部３３は、例えば、液晶表示装置（ＬＣＤ）、有機ＥＬ表示装置等により実現される。

【0042】

入力部３４は、事故予報用テーブル作成装置３に対するユーザの操作を受け付ける。入力部３４は、例えば、キーボード、マウス等の入力装置である。

【0043】

また、例えば、事故予報用テーブル作成装置３の事故予報用テーブル作成処理部３１１は、区間の所定の集合としての道路ごとに、事故予報用テーブルを作成する。そのとき、道路交通管制装置２の事故予報処理部２１２は、複数の道路それぞれについて、区間ごとに、当該区間の現在交通データ（例えば、交通量、平均速度、車両密度、占有率、気象情報等）、および、当該道路に対応する事故予報用テーブルを用いて、事故の発生しやすさを予報（予測）する。

【0044】

また、例えば、事故予報用テーブル作成装置３の事故予報用テーブル作成処理部３１１は、区間の所定の集合ごととして、複数の道路それぞれについて、道路状況に基づいて区間が分類された区間グループごとに、事故予報用テーブルを作成する。そのとき、道路交通管制装置２の事故予報処理部２１２は、複数の道路それぞれについて、区間ごとに、当該区間の現在交通データ（例えば、交通量、平均速度、車両密度、占有率、気象情報等）、および、当該区間が分類された区間グループに対応する事故予報用テーブルを用いて、事故の発生しやすさを予報（予測）する。

【0045】

次に、本実施形態における事故予報システム１の動作について説明する。

【0046】

図３は、本実施形態における事故予報用テーブル作成処理部３１１が実行する処理の流れを示す例示的なフローチャートである。

【0047】

図３に示すように、ステップＳ１において、事故予報用テーブル作成処理部３１１は、まず、過去データベース３２１から過去交通データと過去事故データを読み出す。

【0048】

次に、ステップＳ２において、事故予報用テーブル作成処理部３１１は、ステップＳ１で読み出した過去交通データと過去事故データに基づいて、交通データと事故の発生しやすさとの相関関係を学習する。学習方法としては、例えば、次のような自己組織化マップを用いた方法を用いる。

【0049】

図４は、本実施形態において用いられる自己組織化マップの一般的な構成の一例を示した図である。

【0050】

図４に示すように、自己組織化マップとは、入力層および競合層（出力層）を備えた２層構造のニューラルネットワークである。入力層は、分析対象のデータｘ1，…，ｘi，…，ｘnと同数のユニットを備えた平面として表される。ここで、分析対象のデータｘ1，…，ｘi，…，ｘnの組み合わせを、入力ベクトルと呼ぶ。また、競合層は、複数のユニット１，…，ｊ，…，Ｎを備えた平面として表される。入力層の各ユニットと、競合層の各ユニットとは、入力ベクトルと同次元の重みベクトルｗｊ＝（ｗj1，…，ｗji，…，ｗjn）によって関連付けられている。

【0051】

図５は、本実施形態において用いられる自己組織化マップのより具体的な構成を示す例示的かつ模式的な図である。

【0052】

図５に示すように、過去データベース３２１から読み出された過去交通データが、学習対象の入力ベクトルとして用いられる。例えば、過去交通データは、道路Ｒ上の各地点において過去のある時点で計測された３種類のデータ（交通量、平均速度および車両密度）により構成される。

【0053】

図５の自己組織化マップでは、まず、（１）勝者ユニットを決定し、当該勝者ユニットの重みベクトルを更新する処理が実行される。そして、（２）勝者ユニットの近傍に位置する近傍ユニットの重みベクトルを更新する処理が実行される。なお、勝者ユニットとは、入力ベクトルと最も類似する重みベクトルによって当該入力ベクトルと関連付けられる競合層上の１つのユニットである。また、重みベクトルの更新は、学習回数と、所定の学習係数とを考慮した数式を用いて行われる。なお、入力ベクトルと最も類似する重みベクトルの決定方法や、重みベクトルの更新に用いられる数式の詳細については、例えば特開２０１４－３５６３９号公報に開示されているため、ここではこれ以上の説明を省略する。

【0054】

また、入力ベクトルとして用いられる過去交通データに対応して設定される事故発生度が入力される。事故発生度とは、入力ベクトルに対応して設定される事故の発生しやすさを示す値である。入力ベクトルの各要素が事故発生時の交通データである場合、事故発生度は、例えば「１」（または「１００」）に設定される。また、入力ベクトルの各要素が事故の無い時の交通データである場合、事故発生度は、例えば「０」に設定される。また、入力ベクトルの各要素が事故発生直前の交通データである場合、事故発生度は、事故発生時の事故発生度（「１」（または「１００」））よりも小さい値に設定される。

【0055】

本実施形態では、上記の（１）および（２）の処理が実行された後、（３）入力された事故発生度で、競合層上の勝者ユニットおよび近傍ユニットに対応する事故発生度分布の層上のユニットの値を更新する処理が実行される。具体的に、勝者ユニットに対応するユニットの値が、入力された事故発生度によって更新され、近傍ユニットに対応するユニットの値が、入力された事故発生度よりも小さい値によって更新される。この更新処理の詳細についても、上記の特開２０１４－３５６３９号公報に開示されているため、ここではこれ以上の説明を省略する。

【0056】

本実施形態では、上記の（１）～（３）の処理が繰り返し実行されることで、過去交通データと事故発生度との相関関係が学習される。

【0057】

図３に戻り、ステップＳ３において、事故予報用テーブル作成処理部３１１は、ステップＳ２における学習結果に基づいて、事故予報用テーブルを作成する。すなわち、事故予報用テーブル作成処理部３１１は、図５に示した自己組織化マップによって得られた相関関係をテーブル化し、過去交通データと事故発生度との相関関係を定義する事故予報用テーブルを作成する。

【0058】

図６を用いて、自己組織化マップのより具体的な構成例と、その自己組織化マップに対応する事故予報用テーブルの例について説明する。

【0059】

図６（ａ）は、実施形態において用いられる自己組織化マップのより具体的な構成の一例を示した図である。図６（ｂ）は、図６（ａ）の自己組織化マップに対応する事故予報用テーブルを示した図である。

【0060】

図６（ａ）に示すように、入力層には入力ベクトルとして交通量、平均速度および車両密度のデータが入力される。ここで、競合層には、１－１、１－２、・・・、１０－１０の１００（１０×１０）のユニットがあるものとする。また、事故発生度の範囲は「０」～「１０」とする。この場合、事故予報用テーブルは図６（ｂ）に示す通りとなる。図６（ｂ）に示す事故予報用テーブルでは、index（競合層や事故発生度分布のユニットに対応）ごとに、交通量に対する重み、平均速度に対する重み、車両密度に対する重み、および、事故発生度が関連付けられている。

【0061】

次に、図７を参照して、実施形態における事故予報処理部２１２の基本動作について説明する。図７で説明する基本動作では、設定部２１５が設定する閾値による制限を行わない例である。図７は、事故予報処理部２１２が実行する処理の流れの一例を示したフローチャートである。

【0062】

図７に示すように、ステップＳ１１において、事故予報処理部２１２は、予報タイミングが到来したか否かを判定する。ステップＳ１１で、Ｙｅｓの場合はステップＳ１２に進み、Ｎｏの場合はステップＳ１１に戻る。予報タイミングは、例えば、５分おきとすればよいが、これに限定されない。

【0063】

次に、事故予報処理部２１２は、ステップＳ１２～Ｓ１７で路線ごとの処理を行う。つまり、事故予報処理部２１２は、複数の路線について区間ごとの事故予報（予測）を行う場合、まず１つ目の路線についてステップＳ１３～Ｓ１６の処理を行い、次に２つ目の路線についてステップＳ１３～Ｓ１６の処理を行い、・・・、という処理をすべての路線について順番に行う。

【0064】

前記したように、事故予報処理部２１２は、ステップＳ１３～Ｓ１６で区間ごとの処理を行う。つまり、事故予報処理部２１２は、着目する路線に関し、まず１つ目の区間についてステップＳ１４、Ｓ１５の処理を行い、次に２つ目の区間についてステップＳ１４、Ｓ１５の処理を行い、・・・、という処理をすべての区間について行う。

【0065】

ステップＳ１４において、事故予報処理部２１２は、着目する区間について、記憶部２２の現在データベース２２１から現在交通データ（図６の例では、交通量、平均速度、車両密度）を読み出す。

【0066】

次に、ステップＳ１５において、事故予報処理部２１２は、その区間に対応する事故予報用テーブルを記憶部２２の事故予報用テーブルデータベース２２２から読み出して用いて事故予報（予測）を行う。

【0067】

ここで、ステップＳ１５について、図８を用いて説明する。

【0068】

図８は、図５の自己組織化マップを用いて事故予報（予測）を行う場合の説明図である。図８に示すように、この自己組織化マップでは、次の（１１）～（１３）の処理を実行する。

【0069】

（１１）勝者ユニットを決定（例えば、図６（ａ）における競合層の「２－１」）。なお、勝者ユニットの決定の方法は、前記した（１）（図５）の場合と同様である。
（１２）当該勝者ユニットに対応した事故発生度分布の層上のユニットを選択（例えば、図６（ａ）における事故発生度分布の「２－１」）。
（１３）選択されたユニットの事故発生度を出力（例えば、図６（ｂ）の事故予報用テーブルにおけるindex「２－１」に対応する事故発生度「６．２」）。

【0070】

このようにして、事故予報処理部２１２は、ステップＳ１２～Ｓ１７で、複数の路線について、路線ごとに各区間の事故発生度を取得することができる。

【0071】

ステップＳ１８において、表示制御部２１４は、事故予報処理部２１２による事故の予報結果（事故発生度等）を警報ランプ等とともに表示部２３に事故予報として表示するよう制御を行う。これにより、道路交通管制装置２を用いる管制員等は、対象道路について、区間ごとに、現在の交通状況に対応した事故の発生しやすさを認識することができる。

【0072】

図９は、ある対象区間の道路センサ部ＲＳで取得された、現在交通データ（例えば、速度（平均速度）と交通量（単位時間当たりの通過台数））の分布の一例を示す図である。

【0073】

上述したように、この現在交通データを事故予報用テーブルに入力し処理することにより、現在交通データ（現在の交通状況）に対する事故予報結果（事故発生度）が算出される。事故予報結果（事故発生度）は、事故発生度のレベル（警報レベル）ごとに、例えば、色分けされて、表示部２３上に表示される。具体的には、例えば、事故発生度の高い予報結果は、赤色や橙色の輝点で表示され、事故発生度の低い予報結果は、緑色や青色の輝点で表示される。なお、輝点の色は、例えば、事故発生度の低い順から、青色（警報レベル０）＜緑色＜橙色＜赤色（警報レベル１０）等で表示することができる。事故予報結果の表示は、これに限らず、例えば、点滅の有無や点滅速度の違い等により表現してもよいし、音声等を伴って表示されてもよい。

【0074】

また、図９の場合、交通状況を３つの領域に分けて表示している。

【0075】

「渋滞領域ＥＡ」は、所定の道路センサ部ＲＳを１分間に通過した車両台数（交通量）が例えば３００台未満で、通過車両の平均速度が例えば６０ｋｍ／ｈ未満の領域である。つまり、渋滞領域ＥＡとは、車両が低速で道路センサ部ＲＳを通過し、その通過台数が少ない状況、すなわち、交通集中が生じて車両の動きがゆっくりである状況を示す領域である。

【0076】

また、「非拘束領域ＥＢ」は、１分間に通過した通過した車両台数が例えば３００台未満で、通過車両の平均速度が例えば６０ｋｍ／ｈ以上の領域である。非拘束領域ＥＢとは、交通量がそれほど多くなく、交通集中渋滞には至っていない状況を示す領域である。

【0077】

また、「臨界領域ＥＣ」は、１分間に通過した通過した車両台数（交通量）が例えば３００台以上の領域である。臨界領域ＥＣとは、渋滞の無い非拘束領域ＥＢから渋滞領域ＥＡに移り変わる交通状況を示す領域、または渋滞が解消され、非拘束領域ＥＢ（高速領域）に移り変わる交通状況を示す領域である。

【0078】

ところで、機械学習により生成した事故予報用テーブルを用いた事故予報の場合、上述したように、事故予報用テーブル生成時の事故帳票と対応付ける交通状況のずれ等のノイズにより、事故予報がユーザ（管制員等）の意図しない結果となる場合がある。

【0079】

例えば、管制員が想定していない領域で高い事故発生度の警報が出力されてしまう場合がある。具体的には、交通量が少なく、かつ平均速度が高い非拘束領域ＥＢ、つまり、車両がスムーズに流れている交通状況で「追突事故注意警報」等が出力された場合、管制員にとっても道路利用者（ドライバー）にとっても有用度の低い（あまり意味を成さない）情報になってしまう可能性がある。また、例えば、渋滞領域ＥＡでは、別のシステムにより、渋滞情報や渋滞時追突注意等の情報が既に出ている場合があり、別途、事故予報システム１から「追突事故注意警報」が出力された場合、重複情報とる場合がある。

【0080】

その結果、ドライバーに煩わしさを与えてしまったり、表示領域として制限のある道路情報板の表示が煩雑になり、認識し難くなってしまったりする場合がある。

【0081】

そこで、本実施形態の事故予報システム１の設定部２１５は、前述したように、事故予報処理部２１２の予報結果のうち、所定の交通状況における事故予報情報（警報）の出力を制限する閾値を設定する。すなわち、ユーザ（管制員等）が事故予報情報（警報）を出力したい領域のみに、当該事故予報情報（警報）を出力し、それ以外の領域では、事故予報情報（警報）を出力しないようにする閾値の設定を可能にする。

【0082】

事故予報情報（警報）を出力したい領域とは、例えば、渋滞が発生する直前の交通状況である。

【0083】

具体的には、図９における臨界領域ＥＣのうち、比較的車両の平均速度が高いものの、交通量が多い第１臨界領域ＥＣ１においてのみ、事故予報が表示されるように、事故予報用テーブルの利用時に適用する閾値を設定する。閾値としては、対象区間を走行する車両の平均車速に対して制限を加える速度閾値がある。また、対象区間における単位時間あたりの車両数に対して制限を加える交通量閾値がある。

【0084】

例えば、渋滞が発生しはじめると見なされる第１臨界領域ＥＣ１においてのみに、事故予報（警告）が表示されるようにする場合は、速度閾値を例えば６０ｋｍ／ｈに設定し、交通量閾値を例えば３００台／１分に設定する。そして、速度閾値以上かつ交通量閾値以上の場合に肯定処理（現在交通データの入力許可や事故予測結果の出力許可）を行うようにすればよい。

【0085】

また、速度閾値を例えば６０ｋｍ／ｈに設定し、交通量閾値を例えば３００台／１分に設定し、速度閾値未満、かつ交通量閾値以上の場合に肯定処理を行うようにする。この場合、図９における臨界領域ＥＣのうち、車両の平均速度が低下しているものの、交通量が多い第２臨界領域ＥＣ２においてのみ、事故予報（警報）が表示されるようにすることができる。

【0086】

同様に、渋滞領域ＥＡと非拘束領域ＥＢとの切り替わり、すなわち交通量が多い状況で加速や減速が行われ易い、臨界領域ＥＣ全体においてのみ、事故予報が表示されるようするためには、交通量閾値を例えば３００台／１分に設定する。そして、交通量閾値以上の場合に肯定処理を行うようにすればよい。

【0087】

また、高速走行時の速度超過や追突事故等の注意喚起を行いたい非拘束領域ＥＢにおいてのみに、事故予報が表示されるようするためには、交通量閾値を例えば３００台／１分、速度閾値を例えば６０ｋｍ／ｈに設定する。そして、交通量閾値未満かつ速度閾値以上の場合に、肯定処理を行うようにすればよい。

【0088】

また、敢えて、渋滞領域ＥＡにおいてのみに、事故予報（警告）が表示されるようにする閾値としては、速度閾値を例えば６０ｋｍ／ｈに設定し、交通量閾値を例えば３００台／１分に設定する。そして、速度閾値未満かつ交通量閾値未満の場合に肯定処理を行うようにすればよい。

【0089】

設定部２１５の閾値設定による事故予報情報の出力制限は、事故予報処理部２１２に入力する現在交通データに対して制限を加えることで実行することができる。

【0090】

また、別の実施形態では、設定部２１５の閾値設定による事故予報情報の出力制限は、事故予報処理部２１２による事故予報情報の出力時に事故予報情報自体に制限を加えることで実行することができる。

【0091】

図１０は、事故予報情報の出力制限を、事故予報処理部２１２に現在交通データを入力する段階で、当該現在交通データに対して制限を加えることで実行する場合の処理の流れを示す例示的なフローチャートである。なお、図１０の場合、事故予報結果（警報）を第１臨界領域ＥＣ１のみに表示し、他の領域では、警報を表示しない例を説明する。

【0092】

まず、設定部２１５は、ステップＳ２０において、現在交通データの入力時に、当該現在交通データの入力を制限する閾値が設定済みか否かを判定し、Ｎｏの場合は、ステップＳ２１において閾値の設定を受け付ける。閾値の設定は、例えば、管制員が入力部２４を操作することにより実行することができる。この場合、管制員が、例えば図９における第１臨界領域ＥＣ１のみにおいて、事故の予報結果（事故発生度等）に基づく警報を出力することを指定していた場合、速度閾値は例えば６０ｋｍ／ｈが設定され、交通量閾値は例えば３００台／１分が設定される。なお、ステップＳ２０において、既に閾値が設定済みの場合（Ｙｅｓの場合）は、ステップＳ２１の処理をスキップする。

【0093】

続いて、ステップＳ２２において、事故予報処理部２１２は、交通データ取得処理部２１１を介して道路センサ部ＲＳが取得した現在交通データを取得する。

【0094】

そして、ステップＳ２３において、現在交通データが設定された閾値以上か否かの判定が行われ、Ｙｅｓの場合、例えば、道路センサ部ＲＳが取得した現在交通データが、平均速度が６０ｋｍ／ｈ以上、かつ交通量（密度）が３００台／１分以上の場合は、肯定処理として、ステップＳ２４において、現在交通データを事故予報用テーブルに入力して事故予報処理を実行する。そして、ステップＳ２５において、事故予報結果を、表示制御部２１４を介して表示部２３に出力して、一旦このフローを終了する。つまり、第１臨界領域ＥＣ１における事故予報結果が、事故発生度（警報レベル）を伴って出力される。

【0095】

一方、ステップＳ２３において、Ｎｏの場合、つまり、道路センサ部ＲＳが取得した現在交通データが、閾値未満の場合（平均速度が６０ｋｍ／ｈ未満、または交通量（密度）が３００台／１分未満の場合）は、否定処理として、ステップＳ２６において、事故予報用テーブルに現在交通データは入力されず（非入力）、一旦このフローを終了する。この場合、第１臨界領域ＥＣ１以外の領域における現在交通データの入力が行われないことになり、第１臨界領域ＥＣ１以外での事故予報結果の出力が抑制される。

【0096】

このように、事故予報処理を実行する際に、入力する現在交通データを所定の閾値によって制限することにより、ユーザ（管制官）が意図しない領域で事故予報（警報）が発生（出力）されてしまうことを回避することができる。つまり、ユーザ（管制官）が意図する領域で、交通状況に則した事故予報（警報）を発生（出力）させることができる。

【0097】

なお、閾値（速度閾値、交通量閾値等）を変化させることによって、事故予報結果（警報）の出力を行う領域（事故予報結果の出力を抑制する領域）の選択が可能となり、従来の学習モデルを利用しつつも、実際の交通状況に則した、つまり、ユーザ（管制官）が注意喚起させたい交通状況における事故予報（警報）の出力が可能となり、事故予報の信頼度向上ができる。

【0098】

＜第２の実施形態＞
次に、第２の実施形態として、事故予報処理部２１２により事故予報処理が実行された後の段階で、当該事故予報結果に対して閾値を用いて制限を加えることで、事故予報情報の出力制限（警報の出力制限）を行う例を説明する。

【0099】

図１１は、事故予報処理部２１２により事故予報処理が実行された後の段階で閾値を用いて制限を加えることで事故予報情報の出力制限を行う場合の処理の流れを示す例示的なフローチャートである。なお、図１１の場合、事故予報結果（警報）を第１臨界領域ＥＣ１のみに表示し、他の領域では、事故予報結果（警報レベル）を調整して表示または非表示とする例を説明する。

【0100】

まず、ステップＳ３０において、設定部２１５は、事故予報処理が実行された後の段階で事故予報結果を制限する閾値が設定済みか否かを判定し、Ｎｏの場合は、ステップＳ３１において閾値の設定を受け付ける。閾値の設定は、例えば、管制員が入力部２４を操作することにより実行することができる。この場合、管制員が、例えば図９における第１臨界領域ＥＣ１のみにおいて、事故の予報結果（事故発生度等）に基づく警報を出力することを指定していた場合、速度閾値は例えば６０ｋｍ／ｈが設定され、交通量閾値は例えば３００台／１分が設定される。なお、ステップ３０において、既に閾値が設定済みの場合（Ｙｅｓの場合）は、ステップＳ３１の処理をスキップする。

【0101】

続いて、ステップＳ３２において、事故予報処理部２１２は、交通データ取得処理部２１１を介して道路センサ部ＲＳが取得した現在交通データを取得する。この場合、取得された現在交通データは、ステップＳ３３において、逐次、事故予報用テーブルに入力され、ステップＳ３４において事故予報処理が実行される。

【0102】

そして、ステップ３５において、事故予報結果が、設定部２１５で設定された閾値（速度閾値、交通量閾値）で定まる領域に含まれるか否かの判定を行う。ステップＳ３５において、Ｙｅｓの場合、すなわち、事故予報結果が、速度閾値以上（例えば、平均速度が６０ｋｍ／ｈ以上）、かつ交通量閾値（例えば、交通量（密度）が３００台／１分以上）の場合は肯定処理として、ステップＳ３６において、事故予報処理部２１２は、算出した事故予報結果を、表示制御部２１４を介して表示部２３に出力して、このフローを一旦終了する。

【0103】

一方、ステップＳ３５において、Ｎｏの場合、すなわち、事故予報結果が、速度閾値未満（例えば、平均速度が６０ｋｍ／ｈ未満）、または交通量閾値未満（例えば、交通量（密度）が３００台／１分未満）の場合は、否定処理として、ステップＳ３７において、事故予報処理部２１２は、交通予報結果の警報レベルを下げた事故予報結果（警報結果）を、表示制御部２１４を介して道路交通管制装置２から出力する、または警報を非実行として、一旦このフローを終了する。この場合、事故予報処理部２１２は、対象区間における過去の事故履歴に基づいて出力制限（警報レベルの変更や警報の非実行）の調整を行うことができる。事故予報結果（警報結果）の警報レベルを下げて出力を行うか、警報を非実行とするかは、設定部２１５において、閾値とともに設定することができる。なお、ユーザ（管制官）が意図しない領域において、一律に警報を非実行とするのではなく、警報レベルを下げて出力を行うことにより、ユーザ（管制官）が、事故の発生可能性は低いと見なしている交通状況においても、ドライバーに予備的な注意喚起が可能になり、事故予報のバリエーションを向上させ、サービス品質の向上ができる。

【0104】

上述したように、事故予報処理が実行された後の段階で閾値を用いて制限を加える場合、事故予報処理部２１２によって、一度、事故予報結果が算出される。したがって、事故予報処理部２１２は、明らかに危険度が低い交通状況において、警報が出力されようとした場合、対象区間の交通状況を含む全体的な交通状況を分析、考慮して警報レベルの変更や警告非実行を判定することができる。その結果、事故予報の信頼性の向上がさらにできる。

【0105】

このように、事故予報処理が実行された後に閾値（速度閾値、交通量閾値）により出力内容に制限を加えることにより、ユーザ（管制官）が意図しない領域で事故予報（警報）が発生（出力）されてしまうことを回避することができる。つまり、ユーザ（管制官）が意図する領域で、交通状況に則した事故予報（警報）を発生（出力）させることができる。なお、事故予報処理が実行された後に閾値を設定する場合でも、閾値を変化させることによって、事故予報結果の出力を行う領域（事故予報結果の出力を抑制する領域）の選択可能となり、従来の学習モデルを利用しつつも、実際の交通状況に則した、つまり、ユーザ（管制官）が注意喚起させたい交通状況における事故予報が可能となり、事故予報の信頼度の向上ができる。

【0106】

（変形例）
上記の実施形態では、学習および予報（予測）を行うための方法として、自己組織化マップを用いた方法を例示した。しかしながら、学習および予報（予測）の方法としては、自己組織化マップを用いた方法以外にも、種々の方法が考えられる。

【0107】

例えば、比較的簡単な方法として、事故発生時の過去交通データを保持（蓄積）して現在交通データと単純に比較する方法や、事故発生時の過去交通データの組合せを統計処理でクラスタリングし、事故発生時に類似したケースの交通データを生成する方法などが考えられる。また、他の方法として、例えばペイジアンネットワークなどの他の多変量解析を利用した方法も考えられる。

【0108】

また、図１の事故予報用テーブル作成装置３を、クラウドコンピューティング技術を利用してクラウド化させてもよい。

【0109】

以上、本発明の実施形態を説明したが、上記実施形態はあくまで一例であって、発明の範囲を限定することは意図していない。上記実施形態は、様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。上記実施形態は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

【符号の説明】

【0110】

１ 事故予報システム
２ 道路交通管制装置
３ 事故予報用テーブル作成装置
２１，３１ 処理部
２２，３２ 記憶部
２３，３３ 表示部
２４，３４ 入力部
２１１ 交通データ取得処理部
２１２ 事故予報処理部
２１３ 受信処理部
２１４ 表示制御部
２１５ 設定部
２２１ 現在データベース
２２２ 事故予報用テーブルデータベース
３１１ 事故予報用テーブル作成処理部
３１２ 送信処理部
３２１ 過去データベース
ＥＡ 渋滞領域
ＥＢ 非拘束領域
ＥＣ 臨界領域
ＲＳ 道路センサ部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】