JP6847876B2 - 情報処理装置、情報処理システム、および情報処理方法 - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、情報処理装置、情報処理システム、および情報処理方法に関する。

従来から、道路の混雑度等の交通状況の把握や、路上駐車の発見のために、プローブ車両が取得した情報を分析する技術が知られている。例えば、プローブ車両に搭載された撮像装置が周囲を撮像した撮像画像から、道路上に位置する車両のうち、停止している車両を検出する技術が知られている。

また、検出された車両が、一定時間以上駐車しているのか、または信号待ち等のために一時的に停車しているのか、を判別することができれば、交通情報等の管理のために有益である。

特表２０００−５０４８５９号公報 特開２０１６−０６２４４３号公報 特開２０１５−０７６０７４号公報 特開２０１６−１７０７０８号公報 特開平３−２５２７９９号公報 特開２００９−１６９５２７号公報 特開２０１７−０４５２１１号公報

しかしながら、このような従来技術においては、道路上で停止している車両が一定時間以上駐車しているのか、一時的に停車しているのか、を判別するための処理の負荷を低減することが求められていた。

実施形態の情報処理装置は、受信部と、車列特定部と、停車評価部と、駐車評価部と、判別部と、を備える。受信部は、プローブ車両に搭載された車載装置から、同一車線上に停止している一台以上の車両を含む車両グループを含む撮像画像と、撮像画像の撮像時刻と、撮像時刻におけるプローブ車両の位置と、を、受信する。車列特定部は、撮像時刻と前記撮像時刻における前記プローブ車両の位置とに基づいて複数の車両グループを選定し、選定した複数の車両グループを１つの車列として特定する。停車評価部は、特定された車列が停止時間が閾値未満の停車車列である可能性の高さを示す停車車列評価値を、停車車列の特徴を示す複数の停車車列条件に基づいて算出する。駐車評価部は、特定された車列が停止時間が閾値以上の駐車車列である可能性の高さを示す駐車車列評価値を、駐車車列の特徴を示す複数の駐車車列条件に基づいて算出する。判別部は、停車車列評価値と駐車車列評価値とに基づいて、特定された車列が停車車列であるか駐車車列であるか、を判別する。

図１は、実施形態にかかる情報処理システムの全体構成の一例を示す図である。 図２は、実施形態にかかるプローブ車両の車内のコックピット（運転席）周辺の構成の一例を示す図である。 図３は、実施形態にかかるプローブ車両の制御装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 図４は、実施形態にかかるプローブ車両の制御装置が有する機能の一例を示すブロック図である。 図５は、実施形態にかかる情報処理装置が有する機能の一例を示すブロック図である。 図６は、実施形態にかかる制御装置で実行される車両グループの検出処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図７は、実施形態にかかる制御装置によって検出される車両の一例を示す図である。 図８は、実施形態にかかる情報処理装置で実行される判別処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図９は、実施形態にかかる情報処理装置で特定される車列の一例を示す図である。 図１０は、実施形態にかかる条件の一例を示す図である。 図１１は、実施形態にかかる表示画像の一例を示す図である。 図１２は、変形例１にかかる表示画像の一例を示す図である。 図１３は、変形例２にかかる表示画像の一例を示す図である。

図１は、本実施形態にかかる情報処理システムＳの全体構成の一例を示す図である。図１に示すように、情報処理システムＳは、プローブ車両１と情報処理装置８とを備える。

プローブ車両１は、撮像装置や、ＧＰＳアンテナ等を搭載した車両であり、道路上を走行しながら撮像した撮像画像や、自車の位置等の情報を情報処理装置８に送信する。例えば、プローブ車両１の撮像装置は、隣接車両に位置する車両２ａ〜２ｃを撮像する。車両２ａ〜２ｃを特に区別しない場合は、車両２という。図１に示されるプローブ車両１は１台であるが、情報処理システムＳは複数のプローブ車両１を含むものとする。

情報処理装置８は、プローブ車両１から受信した撮像画像やプローブ車両１の位置等に基づいて、道路上で停止している車列を特定し、当該車列が停止車列であるか駐車車列であるかを判別する。また、情報処理装置８は、車列が停車車列であるか駐車車列であるかの判別結果や車列の位置等のデータを、交通情報提供業者９に送信する。

本実施形態における車列は、同一の車線上に連なって位置する複数の車両２である。車列内の複数の車両２間の車間距離は、例えば、標準的な車両２の２台分の車長以下とする。車列内の車両２間の車間距離はこれに限定されるものではない。

また、駐車車列は、停止時間が閾値以上の車列である。また、停車車列は、停止時間が閾値未満の車列である。例えば、停車車列には、信号待ちや渋滞によって一時的に停車している車列が含まれる。本実施形態における停止時間の閾値は、例えば５分とするが、これに限定されるものではない。また、停車車列を、一時停止車列、信号待ち車列、渋滞内車列等と呼ぶ場合もある。

また、プローブ車両１および情報処理装置８は、無線通信の基地局７を介して情報の送受信を行う。なお、情報通信の手段はこれに限定されるものではない。ＧＰＳ（Global Positioning System）衛星４は、プローブ車両１に対して、ＧＰＳ電波を発信する。

交通情報提供業者９は、情報処理装置８から受信した情報に基づく交通情報をドライバや企業に提供する事業者である。

図２は、本実施形態にかかるプローブ車両１の車内のコックピット（運転席）周辺の構成の一例を示す図である。プローブ車両１は、制御装置１０と、撮像装置１１ａ，１１ｂと、ＧＰＳアンテナ１３と、を備える。ＧＰＳアンテナ１３は、ＧＰＳ衛星４から発信されるＧＰＳ信号を受信する。

制御装置１０は、プローブ車両１全体を制御する。制御装置１０は、本実施形態における車載装置の一例である。

撮像装置１１ａ，１１ｂは、ステレオカメラを構成し、プローブ車両１の前方に位置する車両２ａ〜２ｃを、互いに異なるアングルから撮像する。以下、撮像装置１１ａ，１１ｂを特に区別しない場合は、撮像装置と称する。本実施形態の撮像装置１１の画角（撮像範囲）は、隣接車線に位置する車両が約３台入るが、これに限定されるものではない。本実施形態において撮像装置１１は撮像画像として動画像を撮像するが、静止画を撮像しても良い。撮像装置１１の台数および設置位置は図２に示す例に限定されるものではない。撮像装置１１は単眼カメラや３６０度を撮像可能なカメラであっても良い。

図３は、本実施形態にかかるプローブ車両１の制御装置１０のハードウェア構成の一例を示す図である。制御装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１と、メモリ１０２と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１０３と、ツールインタフェース（Ｉ／Ｆ）１０４と、ＧＰＳモジュール１０５と、計時回路１０６と、通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）１０７とを備える。制御装置１０は、ＨＤＤ１０３の代わりに、フラッシュメモリ等の記憶媒体を備えても良い。

ツールインタフェース１０４は、プローブ車両１が備える各種のツールと接続するためのインタフェースである。ツールは、撮像装置１１、ＥＣＵ（Engine Control Unit）、車輪速センサ等の各種センサ、カーナビゲーションシステム、スマートフォン等である。

ＧＰＳモジュール１０５は、ＧＰＳアンテナ１３を介して複数の衛星４から受信したＧＰＳ電波に基づいて、プローブ車両１の現在位置（緯度、経度）を算出する。また、計時回路１０６は、計時機能を有する回路である。計時回路１０６は、例えばＲＴＣ（Real Time Clock）であるが、これに限定されるものではない。

通信インタフェース１０７は、ネットワーク等を介して情報の送受信を行うためのインタフェースである。通信インタフェース１０７は、例えば、無線ネットワークを介して基地局７と接続し、情報処理装置８との間で情報の送受信を行う。

図４は、本実施形態にかかるプローブ車両１の制御装置１０が有する機能の一例を示すブロック図である。図４に示すように、制御装置１０は、取得部１１０と、車両検出部１１１と、計測部１１２と、車速算出部１１３と、走行判断部１１４と、車両グループ特定部１１５と、属性検出部１１６と、ＩＤ決定部１１７と、送信部１１８とを備える。

取得部１１０は、ツールインタフェース１０４を介して各種の情報を取得する。より具体的には、取得部１１０は、撮像装置が撮像した撮像画像を、ツールインタフェース１０４を介して一定時間ごとに取得する。本実施形態の取得部１１０は、１度の取得にあたり、複数フレームを含む動画像を撮像画像として取得するが、１度の取得にあたり１フレームの静止画像を取得しても良い。

また、取得部１１０は、撮像画像を取得する際に、計時回路１０６から、当該撮像画像が撮像された時刻（撮像時刻）として、現在時刻を取得する。さらに、取得部１１０は、ＧＰＳモジュール１０５から、撮像画像の撮像時刻におけるプローブ車両１の位置（緯度、経度）を、撮像位置として取得する。

車両検出部１１１は、取得部１１０が取得した撮像画像から、車両２ａ〜２ｃを検出する。具体的には、車両検出部１１１は、撮像画像を構成するフレームに対してパターン認識等の画像処理を行って、当該フレームに含まれる車両２ａ〜２ｃを検出する。車両検出の手法はこれに限定されるものではない。

計測部１１２は、撮像画像に含まれるフレームごとに、プローブ車両１と車両２ａ〜２ｃとの車間距離（前後方向の距離）と、車両２ａ〜２ｃ間の車間距離と、プローブ車両１と車両２ａ〜２ｃとの横方向の距離とを計測する。本実施形態において、車両２間の横方向の距離は、２台の車両２間のそれぞれの車幅の中心と中心の間の距離とする。また、２台の車両２間の左右いずれかの空間の距離を、車両２間の横方向の距離としても良い。

計測部１１２は、例えば、撮像装置１１ａ，１１ｂのステレオ視差に基づいて車間距離および横方向の距離を計測するが、他の公知の手法を用いても良い。また、計測部１１２は、ステレオ視差に基づく深度マップ（depth map）を生成し、当該深度マップを用いて車間距離および横方向の距離を補正しても良い。また、計測部１１２は、後述の車両グループ特定部１１５によって特定された車両グループの長さや幅、プローブ車両１と車両グループとの横方向の距離を計測する。

車速算出部１１３は、撮像画像に含まれる車両２ａ〜２ｃのうち、プローブ車両１と最も近接している車両２ａの車速を算出する。より詳細には、車速算出部１１３は、プローブ車両１と車両２ａとの車間距離の一定時間内における変化量から車両２ａの相対速度を算出し、車両２ａの相対速度とプローブ車両１の車速から車両２ａの車速を算出する。

走行判断部１１４は、車両２ａの車速が時速０ｋｍである場合に、車両２ａが停止している（走行していない）と判断する。また、走行判断部１１４は、車速が閾値未満である場合に車両２が走行していないと判断してもよい。

車両グループ特定部１１５は、プローブ車両１と最も近接している車両２ａが停止していると走行判断部１１４によって判断された場合に、撮像画像において車両２ａと同じ車線上の前方に存在する車両２ｂ，２ｃも車両２ａと同様に停止していると判断する。この場合、車両グループ特定部１１５は、車両２ａと、車両２ｂ，２ｃとを、車両グループとして特定する。車両２ｂ，２ｃは、本実施形態における他の車両の一例である。

車両グループは、撮像装置１１が一度に撮像可能な撮像範囲に含まれ、かつ、同一車線上に停止している１台以上の車両２のグループである。車両グループ特定部１１５は、車両２ａと、車両２ｂ，２ｃのそれぞれとの横方向の距離が閾値以下の場合に、車両２ｂ，２ｃが車両２ａと同じ車線上に存在すると判断する。なお、車両グループに含まれる車両２の数は３台に限定されるものではない。

車両グループ特定部１１５は、特定した車両グループの車両グープＩＤを決定する。また、車両グループ特定部１１５は、特定した車両グループに含まれる車両２の台数を計数する。車両グループは、車列レット（let）ともいう。

また、車両グループ特定部１１５は、撮像画像に含まれる車両２ａ〜２ｃのうち、他の車両２によって隠蔽されず、車体全体が撮像画像に含まれる車両２が停止していると判断された場合に、他の車両２も停止していると判断しても良い。

属性検出部１１６は、車両グループに含まれる車両２の色と、車高とを、車両２の属性情報として検出する。

ＩＤ決定部１１７は、車両検出部１１１によって検出された車両２のそれぞれを特定可能な各車両２の車両ＩＤ（識別情報）を決定する。車両ＩＤは、例えば“１”、“２”等の数字であるが、これに限定されるものではなく、アルファベット等でも良い。本実施形態のＩＤ決定部１１７は、車両検出部１１１によって連続して検出された複数の車両２には、連続する数字またはアルファベット等を車両ＩＤとして決定する。ＩＤ決定部１１７は、少なくとも１つの撮像画像内では各車両２の車両ＩＤがユニークとなるように車両ＩＤを決定する。また、ＩＤ決定部１１７は、異なる撮像画像から検出された車両２であっても、公知の画像処理の技術や撮像時刻、撮像位置等に基づいて、同一の車両２であると判断した場合は、同一の車両ＩＤを割当てる。ＩＤ決定部１１７は、本実施形態における識別情報決定部の一例である。

送信部１１８は、撮像画像と、撮像位置と、撮像時刻と、車両グループＩＤと、車両グループに含まれる車両２の車両ＩＤと、計測部１１２によって計測された各種の距離と、車両グループに含まれる車両２の属性情報（色、車高）と、撮像装置１１の撮像装置ＩＤと、自車のプローブ車両ＩＤとを対応付けて、車両グループ５ごとに情報処理装置８へ送信する。送信部１１８が送信する情報は、これらに限定されるものではない。

次に、情報処理装置８の詳細を説明する。情報処理装置８は、サーバ、またはＰＣ（Personal Computer）等であり、ＣＰＵと、メモリと、ＨＤＤと、通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）等を備える通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。

図５は、本実施形態にかかる情報処理装置８が有する機能の一例を示すブロック図である。図５に示すように、情報処理装置８は、受信部８０１と、位置補正部８０２と、車列特定部８０３と、停車評価部８０４と、駐車評価部８０５と、判別部８０６と、画像生成部８０７と、送信部８０８と、記憶部８５０とを備える。

記憶部８５０は、車線データベース（ＤＢ）８５１と、デジタルマップ８５２と、履歴データベース（ＤＢ）８５３と、停留所位置データベース（ＤＢ）８５４と、駐車可能区間データベース（ＤＢ）８５５と、信号機位置データベース（ＤＢ）８５６と、踏切位置データベース（ＤＢ）８５７とを記憶する。記憶部８５０は、ＨＤＤ等である。

車線データベース８５１は、道路上の車線の位置（緯度、経度）の情報が登録されたデータベースである。デジタルマップ８５２は、デジタルデータ化された地図情報である。

履歴データベース８５３は、後述する判別部８０６による過去の判別結果を履歴として保存するデータベースである。

停留所位置データベース８５４は、バスの停留所の位置（緯度、経度）が登録されたデータベースである。また、駐車可能区間データベース８５５は、路上で駐車可能な位置、例えばパーキングメータの位置等が登録されたデータベースである。信号機位置データベース８５６は、信号機の位置（緯度、経度）が登録されたデータベースである。踏切位置データベース８５７は、踏切の位置（緯度、経度）が登録されたデータベースである。

受信部８０１は、制御装置１０から、撮像画像と、撮像位置と、撮像時刻と、車両グループＩＤと、車両グループに含まれる車両２の車両ＩＤと、計測部１１２によって計測された各種の距離と、車両グループに含まれる車両２の属性情報と、撮像装置１１の撮像装置ＩＤと、プローブ車両１のプローブ車両ＩＤと、車両グループＩＤと受信する。

位置補正部８０２は、受信部８０１が受信した撮像位置（撮像画像の撮像時刻におけるプローブ車両１の位置）を、車線データベース８５１およびデジタルマップ８５２を用いて道路の各車線上の位置に補正する。また、位置補正部８０２は、補正後の撮像位置と、プローブ車両１と車両２の車間距離および幅方向の距離と、車両グループの長さおよび幅から、車両グループの先端と後端の位置（緯度、経度）を特定する。

車列特定部８０３は、撮像時刻と、補正後の撮像位置と、車両グループに含まれる車両２の属性情報と、車両グループに含まれる車両２の車両ＩＤとに基づいて、複数の車両グループを選定し、選定した複数の車両グループを１つの車列として特定する。車列の特定の手法の詳細は後述する。

停車評価部８０４は、停車車列条件に基づいて、停車車列評価値を算出する。停車車列条件は、停車車列の特徴を示す条件である。また、停車車列条件は、車列が停車車列であると判定するための判定条件ともいう。停車車列評価値は、車列特定部８０３よって特定された車列が停車車列である可能性の高さを示す値である。また、停車車列評価値は、停車車列らしさともいう。

駐車評価部８０５は、駐車車列条件に基づいて、駐車車列評価値を算出する。駐車車列条件は、駐車車列の特徴を示す条件である。また、駐車車列条件は、車列が駐車車列であると判定するための判定条件ともいう。駐車車列評価値は、車列特定部８０３よって特定された車列が駐車車列である可能性の高さを示す値である。また、駐車車列評価値は、駐車車列らしさともいう。以下、停車車列条件と駐車車列条件とを区別しない場合には、単に条件という。条件の具体的な内容については、後述する。

判別部８０６は、停車車列評価値 と駐車車列評価値とに基づいて、特定された車列が停車車列であるか、駐車車列であるか、停車車列であるか駐車車列であるかが不明な車列であるか、を判別する。

画像生成部８０７は、車両グループの位置、または車列の位置を地図上に示す表示画像を生成する。より詳細には、画像生成部８０７は、複数の車両グループの位置を地図上にマッピングし、複数の車両グループの位置が重複する範囲を強調して表示する画像を、表示画像として生成する。

送信部８０８は、判別部８０６による車列の判別結果と、撮像画像等のデータを交通情報提供業者９へ送信する。また、送信部８０８は、画像生成部８０７によって生成された表示画像を交通情報提供業者９へ送信する。

次に、本実施形態における処理の流れについて説明する。
図６は、本実施形態にかかる制御装置１０で実行される車両グループの検出処理の流れの一例を示すフローチャートである。制御装置１０は、プローブ車両１の走行中に、一定時間ごとにこのフローチャートの処理を実行する。

まず、取得部１１０は、撮像装置１１から撮像画像を取得する。そして、取得部１１０は、計時回路１０６から現在時刻を、撮像時刻として取得する。取得部１１０は、ＧＰＳモジュール１０５から撮像時刻におけるプローブ車両１（自車）の位置を、撮像位置として取得する。また、取得部１１０は、プローブ車両１の現在の車速を、ＥＣＵから取得する（Ｓ１）。取得部１１０は、車輪速センサから取得した車輪速や、ＧＰＳ電波に基づくプローブ車両１の位置の変化等から、プローブ車両１の車速を算出しても良い。

次に、車両検出部１１１は、取得された撮像画像から車両２を検出する（Ｓ２）。
図７は、本実施形態にかかる制御装置１０によって検出される車両２の一例を示す図である。図７に示す位置にプローブ車両１が位置する場合、撮像装置１１の撮像画像には、プローブ車両１の左側に隣接する車線上の車両２ａ〜２ｃが含まれる。この場合、車両検出部１１１は、撮像画像から、車両２ａ〜２ｃを検出する。

次に、ＩＤ決定部１１７は、検出された車両２ａ〜２ｃのそれぞれの車両ＩＤを決定する（Ｓ３）。例えば、ＩＤ決定部１１７は、車両２ａ〜２ｃの車両ＩＤを順に“１”、“２”、“３”と決定する。

次に、計測部１１２は、撮像画像に含まれる車両２ａ〜２ｃのうち、プローブ車両１（自車）に最も近い車両２ａとプローブ車両１との車間距離３を計測する（Ｓ４）。そして、車速算出部１１３は、車間距離３の一定時間内における変化量から車両２ａの相対速度を算出し、車両２ａの相対速度とプローブ車両１の車速とに基づいて車両２ａの車速を算出する（Ｓ５）。

走行判断部１１４は、車両２ａの車速が時速０ｋｍであるか否かを判断する（Ｓ６）。走行判断部１１４は、車両２ａの車速が時速０ｋｍではない場合（Ｓ６“Ｎｏ”）、車両２が走行していると判断する。この場合、処理は終了する。

走行判断部１１４は、車両２ａの車速が時速０ｋｍである場合（Ｓ６“Ｙｅｓ”）、車両２が停止していると判断する。この場合、計測部１１２は、撮像画像から検出された車両２ａ〜２ｃ間の横方向の距離を計測する（Ｓ７）。図７に示す例では、車両２ａ〜２ｃのそれぞれの長手方向（前後方向）の中心３５ａ〜３５ｃは略等しいため、車両２ａ〜２ｃ間の横方向の距離は、“０ｍ”となる。

次に、車両グループ特定部１１５は、停止していると判断された車両２ａと、他の車両２ｂ，２ｃのそれぞれとの横方向の距離が閾値以下であるか否かを判断する（Ｓ８）。車両２ａと、車両２ｂ，２ｃとの横方向の距離が閾値以下である場合（Ｓ８“Ｙｅｓ”）、車両グループ特定部１１５は、車両２ｂ，２ｃは、車両２ａと同一の車線上に位置すると判断する。この場合、車両グループ特定部１１５は、停止していると判断された車両２ａと、他の車両２ｂ，２ｃとを１つの車両グループ５として特定する（Ｓ９）。車両グループは、特定した車両グループの車両グループＩＤを決定する。

また、図７に示した車両２ｄ〜２ｇは、図７に示す位置にプローブ車両１が位置する時点では撮像画像に含まれないが、プローブ車両１が進行すると、撮像画像に含まれる。このため、車両グループ特定部１１５は、プローブ車両１の移動に伴って、異なる車両２を含む異なる車両グループ５を特定する。

次に、計測部１１２は、特定された車両グループ５に含まれる車両２ａ〜２ｃ間の車間距離をそれぞれ計測する（Ｓ１０）。また、計測部１１２は、プローブ車両１と車両２ｂ，２ｃとの車間距離も計測する。計測部１１２は、車両グループ５の先頭の車両２ｃの先端部から車両グループ５の後端の車両２ａの後端部までの距離を、車両グループ長３７として計測する。計測部１１２は、車両グループ５の後端の車両２ａの車幅を車両グループ幅３８として計測し、車両グループ５の後端の車両２ａの車幅の中心からプローブ車両１までの距離を、プローブ車両１と車両グループ５との横方向の距離３６として計測する。

また、車両２ａと、車両２ｂ，２ｃのそれぞれとの横方向の距離が閾値より長い場合（Ｓ８“Ｎｏ”）、車両グループ特定部１１５は、車両２ｂ，２ｃは車両２ａと同一の車線上に位置しないと判断する。この場合、車両グループ特定部１１５は、１台の車両２ａを、１つの車両グループ５として特定する（Ｓ１１）。また、Ｓ２の処理で撮像画像から検出された車両２が１台のみである場合は、Ｓ８〜Ｓ１０の処理は実行されず、Ｓ７の処理の後にＳ１１の処理が実行される。

Ｓ１０またはＳ１１の処理で車両グループ５が特定された後、属性検出部１１６は、特定された車両グループ５に含まれる車両２ａまたは車両２ａ〜２ｃのそれぞれの色と、車高とを属性情報として検出する（Ｓ１２）。

そして、送信部１１８は、撮像画像と、撮像位置と、撮像時刻と、車両グループ５の車両グループＩＤと、車両グループ５に含まれる車両２の車両ＩＤと、プローブ車両１と車両グループ５に含まれる１または複数の車両２の車間距離と、車両グループ長３７と、車両グループ幅３８と、プローブ車両１と車両グループ５との横方向の距離３６と、車両グループ５に含まれる車両２の属性情報と、撮像装置ＩＤと、自車のプローブ車両ＩＤとを対応付けて、車両グループ５ごとに情報処理装置８へ送信する（Ｓ１３）。送信部１１８は、車両グループ５を含む撮像画像の全てではなく、いずれかのフレームを選択して送信しても良い。

車両グループ５に複数の車両２が含まれる場合は、送信部１１８は、さらに、車両グループ５に含まれる複数の車両２間の車間距離を情報処理装置８へ送信しても良い。また、送信部１１８はさらに、車両グループ５に含まれる複数の車両２間の横方向の距離や、車両グループに含まれる車両２の台数等の情報を情報処理装置８へ送信しても良い。

図８は、実施形態にかかる情報処理装置８で実行される判別処理の流れの一例を示すフローチャートである。

受信部８０１は、プローブ車両１の制御装置１０から、撮像画像と、撮像位置と、撮像時刻と、車両グループ５の車両グループＩＤと、車両グループ５に含まれる車両ＩＤと、車間距離と、車両グループ長３７と、車両グループ幅３８と、プローブ車両１と車両グループ５との横方向の距離３６と、車両グループ５に含まれる車両２の属性情報と、撮像装置ＩＤと、プローブ車両ＩＤと、を受信する（Ｓ２１）。

次に、位置補正部８０２は、受信部８０１が受信した撮像位置を、車線データベース８５１およびデジタルマップ８５２を用いて道路の車線上の位置に補正する（Ｓ２２）。

そして、位置補正部８０２は、補正後の撮像位置と、プローブ車両１と車両グループ５に含まれる車両２ａ〜２ｃの車間距離と、車両グループ長３７と、車両グループ幅３８と、プローブ車両１と車両グループ５との横方向の距離３６と、に基づいて、車両グループ５の先端と後端の位置（緯度、経度）、および車両グループ５の前後方向の中心の位置をそれぞれ特定する（Ｓ２３）。

次に、車列特定部８０３は、プローブ車両１の制御装置１０によって特定された複数の車両グループ５を選定し、選定した複数の車両グループ５を１つの車列として特定する（Ｓ２４）。

図９は、本実施形態にかかる情報処理装置８で特定される車列５０の一例を示す図である。図９の車両グループ５ａ〜５ｄは、１台のプローブ車両１によって時系列に特定された複数の車両グループ５である。

車列特定部８０３は、撮像時刻と、補正後の撮像位置と、車両グループ５に含まれる車両２の属性情報と、車両グループ５に含まれる車両２の車両ＩＤとに基づいて、同一車線に位置し、かつ、各車両２ａ間の車間距離が標準的な車両２の２台分の車長以下となる複数の車両グループ５を１つの車列５０として特定する。例えば、車列特定部８０３は、撮像時刻の差が所定の時間以下の複数の車両グループ５のうち、補正後の撮像位置が所定の距離以下の車両グループ５を選定する。さらに、車列特定部８０３は、車両ＩＤと属性情報（色、車高）に基づいて、異なる車両グループ５から同一の車両２を特定し、同一の車両２を含む複数の車両グループ５を１つの車列５０として特定する。

図９に示す例では、車両グループ５ａの先頭の車両２ｃの車両ＩＤ“３”と、車両グループ５ｂの後端の車両２ｃの車両ＩＤ“３”は同一である。また、車両グループ５ｂの先頭の車両２ｅの車両ＩＤ“５”と、車両グループ５ｂの後端の車両２ｅの車両ＩＤ“５”は同一である。さらに、車両グループ５ａの車両２ｃと車両グループ５ｂの車両２ｃの色および車高は同一であり、車両グループ５ｂの車両２ｅと車両グループ５ｂの車両２ｅの色および車高は同一である。この場合、車列特定部８０３は、車両グループ５ａの車両２ｃと、車両グループ５ｂの車両２ｃは同一の車両２であると判断する。また、車列特定部８０３は、車両グループ５ｂの車両２ｅと、車両グループ５ｂの車両２ｅは同一の車両２であると判断する。

各車両グループ５の先頭の車両２と後端の車両２とが同一であるため、車列特定部８０３は、車両グループ５ａ〜５ｃは同一車線上に連続して位置していると判断する。この場合、車列特定部８０３は、車両グループ５ａ〜５ｃを１つの車列５０ａとして特定する。

また、車両グループ５ｃと、車両グループ５ｄとの間で車両ＩＤが重複する車両２はない。また、図９の例では、車両グループ５ｃの先端と、車両グループ５ｄの後端との距離は標準的な車両２の２台分の車長よりも離れている。このような場合は、車列特定部８０３は、車両グループ５ｄは、車列５０ａとは異なる車列５０ｄであると特定する。

上述の例では車列特定部８０３は、車両ＩＤと属性情報の両方に基づいて同一の車両２を特定したが、いずれか一方のみを用いても良い。また、車列特定部８０３は、属性情報のうち、色または車高のいずれか一方のみに基づいて、車列５０を特定しても良い。また、車列特定部８０３は、複数の車両２の色または車高が同一でなくとも、所定の基準以上類似していれば、同じ車両２と判断しても良い。また、車列特定部８０３は、車両ＩＤおよび属性情報を用いずに、撮像時刻と、補正後の撮像位置とから、各車両グループ５ａ〜５ｄの位置関係を特定し、連続する車両グループ５を選定する構成を採用しても良い。また、車列特定部８０３は、各車両グループ５に含まれる車両２間の車間距離に基づいて、車両２間の車間距離が標準的な車両２の２台分の車長以下となる複数の車両グループ５を選定し、選定した複数の車両グループ５を１つの車列５０として特定しても良い。

また、図９に示す車両グループ５ａ〜５ｄは、それぞれ異なるプローブ車両１の制御装置１０が特定したものでも良い。この場合、車列特定部８０３は、異なるプローブ車両１の制御装置１０が特定した複数の車両グループ５を１つの車列５０として特定する。

また、車両グループ５は、制御装置１０によって停止していると判断されているため、車列特定部８０３は、特定した車列５０を、停止しているものと判断する。

図８のフローチャートに戻り、停車評価部８０４は、特定された車列５０が停車車列条件を満たすか否かを判断し、車列５０が満たした停車車列条件に対応付けられたポイントの合計値を、停車車列評価値として算出する（Ｓ２５）。

図１０は、本実施形態にかかる条件の一例を示す図である。図１０に示す区分は、各条件が停車車列条件か駐車車列条件かを区別する区分である。また、条件ＩＤは、各条件を特定するための番号である。各条件には、ポイントが対応付けられている。ポイントは、各条件の重要度を示す数値である。一例として、条件の重要度が高いほど、大きい値のポイントが対応付けられる。本実施形態においては、各条件の内容および各条件に対応付けられたポイントの値は、記憶部８５０等に予め保存されているものとする。

具体的には、停車車列条件は、“車列５０の位置が、車線の中央付近である。”（条件ＩＤ“１”）、“停止していた車列５０の移動を検出した。”（条件ＩＤ“２”）、“車列５０の先端の位置から車列５０の進行方向に位置する信号機または踏切までの距離が、閾値以下である。”（条件ＩＤ“３”）、“車列５０の先端の位置からパーキングメータまでの距離が、閾値より長い。”（条件ＩＤ“４”）、“車列５０の先端の位置からバスの停留所までの距離が、閾値以下である。”（条件ＩＤ“５”）、“過去に検出された車列５０のうち、今回検出された車列５０と先端または後端の位置が同じ車列５０が、停車車列であった割合が閾値以上である。”（条件ＩＤ“６”）という条件を含む。

停車評価部８０４は、車列５０に含まれる各車両グループ５の前後方向の中心の位置と、車線データベース８５１に登録された車線の位置の情報とに基づいて、車列５０の位置が、車線の中央と路肩とのいずれにより近いかを判断する。停車評価部８０４は、車列５０の位置が、車線の中央により近いと判断した場合、車列５０は条件ＩＤ“１”の停車車列条件を満たすと判断する。

また、停車評価部８０４は、車列５０の位置の移動を一定時間内に検出した場合、または、一定時間内に車列５０に含まれる車両２の属性情報が大きな変化があった場合に、車列５０が移動して入れ替わったものと判断し、車列５０は条件ＩＤ“２”の停車車列条件を満たすと判断する。

また、停車評価部８０４は、車列５０の先端の位置から、信号機位置データベース８５６、踏切位置データベース８５７、駐車可能区間データベース８５５、または停留所位置データベース８５４に登録された信号機、踏切、パーキングメータ、バスの停留所までの距離をそれぞれ算出し、車列５０が条件ＩＤ“３”，“４”，“５”の停車車列両条件を満たすか否かを判断する。一例として、条件ＩＤ“３”の閾値は“５０ｍ”、条件ＩＤ“４”の閾値は“２０ｍ”、条件ＩＤ“５”の閾値は“３０ｍ”とする。

また、停車評価部８０４は、履歴データベース８５３に保存された過去の判定結果から、今回検出された車列５０と先端または後端の位置が同じ車列５０が、停車車列であった割合を算出し、車列５０が条件ＩＤ“６”の停車車列条件を満たすか否かを判断する。

次に、駐車評価部８０５は、特定された車列５０が駐車車列条件を満たすか否かを判断し、車列５０が満たした駐車車列条件に対応付けられたポイントの合計値を、駐車車列評価値として算出する（Ｓ２６）。

駐車車列条件は、“車列５０の位置が、車線の中央よりも路肩寄りである。”（条件ＩＤ“１０１”）、“車列５０の先端の位置から信号機および踏切までの距離が、閾値より長い”（条件ＩＤ“１０２”）、“車列５０の先端の位置からパーキングメータまでの距離が、閾値以下である。”（条件ＩＤ“１０３”）、“車列５０の先端の位置からバスの停留所までの距離が、閾値より長い。”（条件ＩＤ“１０４”）、“過去に検出された車列５０のうち、今回検出された車列５０と先端または後端の位置が同じ車列５０が、駐車車列であった割合が閾値以上である。”（条件ＩＤ“１０５”）、“検出された車列５０と先端または後端の位置が同じ車列５０であって、車列５０に含まれる車両２の属性が類似している車列５０が、他のプローブ車両によって検出されている。”（条件ＩＤ“１０６”）という条件を含む。

駐車評価部８０５は、車列５０の位置が車線の中央よりも車線の中央により近いと判断した場合、車列５０は条件ＩＤ“１０１”の駐車車列条件を満たすと判断する。また、条件ＩＤ“１０２”の閾値は、条件ＩＤ“３”の閾値よりも大きく、例えば“１００”とする。また、条件ＩＤ“１０３”の閾値は条件ＩＤ“４”の閾値よりも小さく、例えば“１０ｍ”とする。また、条件ＩＤ“１０４”の閾値は条件ＩＤ“５”の閾値よりも大きく、例えば“８０ｍ”とする。停車評価部８０４および駐車評価部８０５は、停車車列条件と駐車車列条件とで異なる閾値を用いて判断するため、停車車列と駐車車列のいずれの特徴にもあてはまらない車列５０にポイントを加算することを抑制する。

次に、判別部８０６は、停車車列評価値から駐車車列評価値を減算して差分を求める（Ｓ２７）。判別部８０６は、停車車列評価値と駐車車列評価値との差分が“１０”以上か否かを判断する（Ｓ２８）。

差分が“１０”以上の場合に（Ｓ２８“Ｙｅｓ”）、判別部８０６は、車列５０が停車車列であると判断する（Ｓ２９）。この場合、送信部８０８は、判別結果と、撮像時刻と、車列５０の先端および後端の位置と、車列５０が満たした条件の条件ＩＤと、停車車列の位置から信号等までの距離と、を交通情報提供業者９へ送信する（Ｓ３０）。

また、停車車列評価値と駐車車列評価値との差分が“１０”未満の場合に（Ｓ２８“Ｎｏ”）、判別部８０６は、差分が“−１０”以下か否かを判断する（Ｓ３１）。差分が“−１０”以下の場合に（Ｓ３１“Ｙｅｓ”）、判別部８０６は、車列５０が駐車車列であると判断する（Ｓ３２）。この場合、送信部８０８は、判別結果と、撮像画像と、撮像時刻と、車列５０の先端および後端の位置と、車列５０が満たした条件の条件ＩＤと、を交通情報提供業者９へ送信する（Ｓ３３）。Ｓ３０およびＳ３３の処理で送信部８０８が送信する撮像画像および撮像時刻は、車列５０に含まれる含む複数の車両グループ５に対応付けられた複数の撮像画像および撮像時刻である。

また、停車車列評価値と駐車車列評価値との差分が“１０”未満かつ“−１０”より大きい場合に（Ｓ２８“Ｎｏ”，Ｓ３１“Ｎｏ”）、判別部８０６は、車列５０が停車車列であるか駐車車列であるかが不明な車列５０であると判断する（Ｓ３４）。

Ｓ３０，Ｓ３３，Ｓ３４の何れかの処理の後、判別部８０６は、判別結果を履歴データベース８５３に保存する（Ｓ３５）。より詳細には、判別部８０６は、判別結果と、車列５０が満たした条件の条件ＩＤと、車列５０の先端および後端の位置と、車列５０に含まれる車両グループ５内の車両２の属性情報と、車列５０に含まれる車両グループ５を検出したプローブ車両１のプローブ車両ＩＤと、車列５０に含まれる車両グループ５に対応付けられた複数の撮像画像および撮像時刻と、車列５０に含まれる車両グループ５内の車両２間の車間距離と、を対応付けて履歴データベース８５３に保存する。さらに、判別部８０６は、深度マップや補正後の撮像位置等を履歴データベース８５３に保存しても良い。

次に、画像生成部８０７は、特定された車列５０に含まれる車両グループ５の位置を地図上に表示する表示画像を生成する（Ｓ３６）。

図１１は、本実施形態にかかる表示画像の一例を示す図である。図１１に示すように、画像生成部８０７は、車両グループ５ａ〜５ｃの位置をそれぞれ地図上に表示する。また、各車両グループ５内の中で、撮像時刻においてプローブ車両１により近い方が検出の精度がより高い。このため、画像生成部８０７は、各車両グループ５の表示色の濃度を標準的な車両２の車長ごとに分け、撮像時刻においてプローブ車両１により近い位置ほど濃い色で強調して表示する。

また、画像生成部８０７は、複数の車両グループ５の位置が重複する範囲を強調して地図上に表示する。例えば、図１１に示すように、画像生成部８０７は、複数の車両グループ５の位置が重複する範囲を、濃い色で表示する。また、プローブ車両１−１〜１−３は、車両グループ５ａ〜５ｃが撮像された時点におけるプローブ車両１の位置（撮像位置）を示す。

画像生成部８０７は、表示色の濃度を標準的な車両２の車長ごとに分けるのではなく、表示色の濃度のグラデーションで表示をしても良い。また、画像生成部８０７は、停車車列と駐車車列とを異なる態様で表示画像上に表示しても良い。

また、送信部８０８は、画像生成部８０７によって生成された表示画像を、交通情報提供業者９へ送信する（Ｓ３７）。

従来技術においては、道路上で停止している車両２が１台検出される毎に、当該車両２が一定時間以上駐車しているのか一時的に停車しているのかを判別していた。このような従来技術では、道路上に複数の車両２が停止している場合に、車両２の台数分判別の処理を実行することになり、処理の負荷が高くなる場合があった。これに対し、本実施形態の情報処理装置８では、複数の車両グループ５を１つの車列５０として特定し、車列５０ごとに停車車列であるか駐車車列であるかを判別する。このため、本実施形態の情報処理装置８によれば、一度の判別の処理で複数の停車または駐車している車両２を含む車列５０を判別することができ、複数の車両２が停止している場合に、個々の車両２ごとに判別するよりも、判別のための処理の負荷を低減することができる。

また、本実施形態の情報処理装置８は、車列５０ごとに、複数の停車車列条件および複数の駐車車列条件に基づいて停車車列評価値と駐車車列評価とを算出する。このため、本実施形態の情報処理装置８によれば、車列５０に含まれる全ての車両２を検出できなくとも、道路上の停車車列または駐車車列を、高精度に特定することができる。

また、本実施形態の情報処理装置８は、撮像時刻と、撮像位置と、車両グループ５に含まれる車両２の属性情報と、に基づいて、異なる車両グループ５から同一の車両２を特定し、同一の車両２を含む複数の車両グループ５を１つの車列５０として特定する。このため、本実施形態の情報処理装置８によれば、連続する複数の車両グループ５を特定し、高精度に車列５０を特定することができる。

また、本実施形態では、車両２の属性情報は、車両２の色と、車高と、を含むため、本実施形態の情報処理装置８によれば、属性情報に基づいて、外観が類似する車両２を特定することができる。

また、本実施形態の情報処理装置８は、さらに、車両ＩＤに基づいて、異なる車両グループ５から同一の車両２を特定し、同一の車両２を含む複数の車両グループ５を１つの車列５０として特定する。このため、本実施形態の情報処理装置８によれば、高精度に同一の車両２を特定することができ、より高精度に車列５０を特定することができる。

また、本実施形態の情報処理装置８は、車列５０の先端の位置または後端の位置が停車車列条件のいずれかを満たす場合に停車車列評価値を加算し、車列５０の先端の位置または後端の位置が駐車車列条件のいずれかを満たす場合に、駐車車列評価値を加算する。このため、本実施形態の情報処理装置８によれば、誤検出等によって個々の車両２が停止している位置を正確に検出できない場合であっても、車列５０全体として、停車車列であるか駐車車列であるかを判別することができる。

また、本実施形態の情報処理装置８によれば、複数の車両グループ５の位置が重複する範囲を強調して地図上に表示する表示画像を生成するため、表示画像上で、停止している車両２が存在している可能性の高い箇所を示すことができる。

また、本実施形態の制御装置１０は、撮像画像から検出した車両２ａが停止していると判断された場合に、車両２ａと、撮像画像において車両２ａと同じ車線上に存在する車両２ｂ，２ｃと、を車両グループ５として特定する。このため、本実施形態の制御装置１０によれば、撮像画像に含まれる車両グループ５が停止しているか否かを判断する際の処理の負荷および処理時間を削減することができる。また、本実施形態の制御装置１０によれば、処理時間を削減することによって検出処理の周期を短縮することが可能となり、検出処理中に車両２が他の車両２に入れかわることによる誤検出を低減することができる。

また、本実施形態の制御装置１０によれば、車両グループ５に含まれる車両２ａ〜２ｃの色と、車高とを属性情報として検出するため、情報処理装置８は当該色と、車高とに基づいて同一の車両２を含む車両グループ５を選定し、高精度に車列５０を特定することができる。

また、本実施形態の制御装置１０によれば、検出された車両２を特定可能な車両ＩＤを決定する。制御装置１０がこのような構成を備えることによって、本実施形態の情報処理装置８によれば、同一の車両２を含む車両グループ５をより高精度に選定し、車両５０を特定することができる。

なお、本実施形態における閾値や、各データベースに保存されるデータの内容等は一例であり、これに限定されるものではない。

（変形例１）
上述の実施形態では、情報処理装置８の画像生成部８０７は、１台のプローブ車両１によって特定された複数の車両グループ５を表示していたが、さらに、反対車線を走行するプローブ車両１によって特定された複数の車両グループ５を重畳して表示しても良い。

図１２は、変形例１にかかる表示画像の一例を示す図である。画像生成部８０７は、プローブ車両１によって特定された車両グループ５ａ〜５ｃを含む車列５０ａに、プローブ車両１の反対車線を走行するプローブ車両１ｂによって特定された車両グループ５ｄ〜５ｇを含む車列５０ｃを重畳して表示する表示画像を生成する。プローブ車両１ｂ−１〜１ｂ−３は、車両グループ５ｄ〜５ｇが撮像された時点におけるプローブ車両１ｂの位置を示す。画像生成部８０７は、反対車線を走行するプローブ車両１が特定した車両グループ５を重畳して表示することにより、車線上で停止している車列５０の位置を、より高精度に表示することができる。

（変形例２）
また、画像生成部８０７は、プローブ車両１の前方カメラで撮像された撮像画像から特定された車両グループ５と、後方カメラで撮像された撮像画像から特定された車両グループ５とを重畳して表示しても良い。

図１３は、変形例２にかかる表示画像の一例を示す図である。本変形例のプローブ車両１は、前方を撮像する撮像装置１１（前方カメラ）に加えて、プローブ車両１の後方を撮像する他の撮像装置（後方カメラ）を備える。後方カメラの撮像装置ＩＤは、前方カメラの撮像装置ＩＤとは異なる。画像生成部８０７は、プローブ車両１の前方カメラで撮像された撮像画像から特定された車両グループ５ａ〜５ｃを含む車列５０ａに、プローブ車両１の前方カメラで撮像された撮像画像から特定された車両グループ５ａ−２〜５ｃ−２を含む車列５０ａ−２を重畳して表示する表示画像を生成する。プローブ車両１−４〜１−６は、車両グループ５ａ−２〜５ｃ−２が撮像された時点におけるプローブ車両１ｂの位置を示す。

本変形例の情報処理装置８によれば、１台のプローブ車両１から撮像された撮像画像から、車列５０の位置をより高精度に表示することができる。

また、本変形例の構成を採用する場合、車列特定部８０３においても、前方カメラで撮像された撮像画像から特定された車両グループ５と、後方カメラで撮像された撮像画像から特定された車両グループ５とを車列５０として特定しても良い。また、プローブ車両１は、左右の側方等を撮像する撮像装置をさらに備えても良い。画像生成部８０７は、側方を撮像した撮像画像に含まれる車両グループ５を、さらに重畳して表示しても良い。

（変形例３）
プローブ車両１は、道路上を走行するトラム車両、自動二輪車、自動運転車両等であっても良い。また、判別対象である車両２も、トラム車両等であっても良い。

（変形例４）
停車評価部８０４および駐車評価部８０５は、車両グループ５ごとに条件を満たすか否かを判断して、停車車列評価値および駐車車列評価値を算出しても良い。また、判別部８０６は、車両グループ５ごとに、停車または駐車の判別を行っても良い。

（変形例５）
情報処理装置８は、上述の実施形態における制御装置１０の車両検出部１１１、計測部１１２、車速算出部１１３、走行判断部１１４、車両グループ特定部１１５、属性検出部１１６、ＩＤ決定部１１７のいずれかまたは全てを備える構成としても良い。当該構成を採用する場合、例えば、制御装置１０の送信部１１８は、撮像画像と、撮像位置と、撮像時刻とを情報処理装置８へ送信する。

（変形例６）
判別部８０６によって駐車車列と判別された車列５０が、条件ＩＤ“３”または“５”の条件を満たしていた場合、車列５０は、信号機や踏切、バスの停留所等の付近等の駐車禁止区域に駐車している可能性がある。この場合、送信部８０８は、車列５０が駐車禁止区域に駐車している可能性が高いことを、交通情報提供業者９へ送信しても良い。

（その他の変形例）
図１０に示す条件は一例であり、例えば、停車車列条件または駐車車列条件は、さらに、赤外線カメラによって検出された車両２のマフラーの温度に基づく条件を含むものとしても良い。また、各条件で用いられる閾値は、時刻、曜日（平日、土曜日、日曜日、祝祭日等）、月ごとの日の出または日の入りの時刻等に応じて変動しても良い。また、条件およびポイントは、情報処理システムＳの運用開始後に変更されても良い。また、情報処理装置８は、外部装置から条件等をダウンロードしても良い。

位置補正部８０２は、数秒間隔で取得されたプローブ車両１の位置の履歴に基づいて、撮像位置を補正しても良い。また、制御装置１０は、プローブ車両１のカーナビゲーションシステムから取得した情報を用いて、撮像位置を補正しても良い。また、位置補正部８０２は、公知の画像処理の手法によって、撮像画像から車線を検出しても良い。

記憶部８５０に記憶された各種のデータベースは、クラウド環境に保存されるものとしても良い。また、デジタルマップ８５２、駐車可能区間データベース８５５、信号機位置データベース８５６等は、一定期間ごとに新しい情報に更新されても良い。

情報処理装置８は、過去の履歴における停車車列および駐車車列の割合を予め算出しても良い。例えば、判別部８０６は、判別結果を履歴データベース８５３に保存する度に、過去の履歴における停車車列および駐車車列の割合を算出し、保存しても良い。また、判別部８０６は、処理の負荷が低い時間帯にバックグラウンド処理としてこれらの割合を算出しても良い。また、これらの割合は、外部のクラウド環境等で算出されても良い。

実施形態の制御装置１０または情報処理装置８で実行されるプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供される。また、実施形態の制御装置１０または情報処理装置８で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。また、実施形態の制御装置１０または情報処理装置８で実行されるプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成しても良い。また、実施形態の制御装置１０または情報処理装置８で実行されるプログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成しても良い。

実施形態の制御装置１０で実行されるプログラムは、上述した各部（取得部、車両検出部、計測部、算出部、走行判断部、車両グループ特定部、属性検出部、ＩＤ決定部、送信部）を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵ（プロセッサ）が上記ＲＯＭから当該プログラムを読み出して実行することにより上記各部が主記憶装置上にロードされ、取得部、車両検出部、計測部、算出部、走行判断部、車両グループ特定部、属性検出部、ＩＤ決定部、送信部が主記憶装置上に生成されるようになっている。

実施形態の情報処理装置８で実行されるプログラムは、上述した各部（受信部、位置補正部、車列特定部、停車評価部、駐車評価部、画像生成部、送信部）を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵが上記記憶媒体からプログラムを読み出して実行することにより上記各部が主記憶装置上にロードされ、受信部、位置補正部、車列特定部、停車評価部、駐車評価部、画像生成部、送信部が主記憶装置上に生成されるようになっている。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の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。これら実施形態やその変形は、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。

１，１ｂ，１−１〜１−６，１ｂ−１〜１ｂ−３ プローブ車両
２，２ａ〜２ｇ 車両
５，５ａ〜５ｇ，５ａ−２〜５ｃ−２ 車両グループ
８ 情報処理装置
９ 交通情報提供業者
１０ 制御装置
１１，１１ａ，１１ｂ 撮像装置
５０，５０ａ〜５０ｃ，５０ａ−２ 車列
１１０ 取得部
１１１ 車両検出部
１１２ 計測部
１１３ 車速算出部
１１４ 走行判断部
１１５ 車両グループ特定部
１１６ 属性検出部
１１７ ＩＤ決定部
１１８ 送信部
８０１ 受信部
８０２ 位置補正部
８０３ 車列特定部
８０４ 停車評価部
８０５ 駐車評価部
８０６ 判別部
８０７ 画像生成部
８０８ 送信部
８５０ 記憶部
Ｓ 情報処理システム

Claims (8)

1. プローブ車両に搭載された車載装置から、同一車線上に停止している一台以上の車両を含む車両グループを含む撮像画像と、前記撮像画像の撮像時刻と、前記撮像時刻における前記プローブ車両の位置と、を、受信する受信部と、
   前記撮像時刻と前記撮像時刻における前記プローブ車両の位置とに基づいて複数の前記車両グループを選定し、選定した複数の前記車両グループを１つの車列として特定する車列特定部と、
   特定された前記車列が停止時間が閾値未満の停車車列である可能性の高さを示す停車車列評価値を、前記停車車列の特徴を示す複数の停車車列条件に基づいて算出する停車評価部と、
   特定された前記車列が停止時間が閾値以上の駐車車列である可能性の高さを示す駐車車列評価値を、前記駐車車列の特徴を示す複数の駐車車列条件に基づいて算出する駐車評価部と、
   前記停車車列評価値と前記駐車車列評価値とに基づいて、特定された前記車列が停車車列であるか前記駐車車列であるか、を判別する判別部と、
   を備える情報処理装置。
2. 前記受信部はさらに、前記車両グループに含まれる前記車両の属性情報を受信し、
   前記車列特定部は、さらに、前記車両グループに含まれる前記車両の属性情報に基づいて、異なる前記車両グループから同一の前記車両を特定し、同一の前記車両を含む複数の前記車両グループを１つの車列として特定する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記属性情報は、前記車両の色と、車高と、を含む、
   請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記受信部はさらに、前記車両グループに含まれる前記車両ごとの識別情報を受信し、
   前記車列特定部は、さらに、前記識別情報に基づいて、異なる前記車両グループから同一の前記車両を特定し、同一の前記車両を含む複数の前記車両グループを１つの車列として特定する、
   請求項１から３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
5. 前記複数の停車車列条件および前記複数の駐車車列条件は、前記車列の先端の位置または後端の位置に関する条件をそれぞれ含み、
   前記停車評価部は、前記車列の先端の位置または後端の位置が前記複数の前記停車車列条件のいずれかを満たす場合に、前記停車車列評価値を加算し、前記駐車評価部は、前記車列の先端の位置または後端の位置が前記複数の前記駐車車列条件のいずれかを満たす場合に、前記駐車車列評価値を加算する、
   請求項１から４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
6. 複数の前記車両グループの位置が重複する範囲を強調して地図上に表示する表示画像を生成する画像生成部、をさらに備える、
   請求項１から５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
7. プローブ車両に搭載された車載装置と、前記車載装置とネットワークを介して相互に接続された情報処理装置と、を備えた情報処理システムであって、
   プローブ車両に搭載された撮像装置によって撮像された撮像画像から車両を検出する車両検出部と、
   検出された前記車両が停止しているか否かを判断する走行判断部と、
   前記車両が停止していると判断された場合に、前記車両と、前記撮像画像において前記車両と同じ車線上に存在する１または複数の他の車両と、を車両グループとして特定する車両グループ特定部と、
   前記撮像画像の撮像時刻と前記撮像時刻における前記プローブ車両の位置とに基づいて複数の前記車両グループを選定し、選定した複数の前記車両グループを１つの車列として特定する車列特定部と、
   特定された前記車列が停止時間が閾値未満の停車車列である可能性の高さを示す停車車列評価値を、前記停車車列の特徴を示す複数の停車車列条件に基づいて算出する停車評価部と、
   特定された前記車列が停止時間が閾値以上の駐車車列である可能性の高さを示す駐車車列評価値を、前記駐車車列の特徴を示す複数の駐車車列条件に基づいて算出する駐車評価部と、
   前記停車車列評価値と前記駐車車列評価値とに基づいて、特定された前記車列が停車車列であるか前記駐車車列であるか、を判別する判別部と、
   を備える情報処理システム。
8. プローブ車両に搭載された撮像装置によって撮像された撮像画像から車両を検出する車両検出ステップと、
   検出された前記車両が停止しているか否かを判断する走行判断ステップと、
   前記車両が停止していると判断された場合に、前記車両と、前記撮像画像において前記車両と同じ車線上に存在する１または複数の他の車両と、を車両グループとして特定する車両グループ特定ステップと、
   前記撮像画像の撮像時刻と前記撮像時刻における前記プローブ車両の位置とに基づいて複数の前記車両グループを選定し、選定した複数の前記車両グループを１つの車列として特定する車列特定ステップと、
   特定された前記車列が停止時間が閾値未満の停車車列である可能性の高さを示す停車車列評価値を、前記停車車列の特徴を示す複数の停車車列条件に基づいて算出する停車評価ステップと、
   特定された前記車列が停止時間が閾値以上の駐車車列である可能性の高さを示す駐車車列評価値を、前記駐車車列の特徴を示す複数の駐車車列条件に基づいて算出する駐車評価ステップと、
   前記停車車列評価値と前記駐車車列評価値とに基づいて、特定された前記車列が停車車列であるか前記駐車車列であるか、を判別する判別ステップと、
   を含む情報処理方法。

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