特許ウォッチ

公開番号2025019009
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-02-06
出願番号2024118629
出願日2024-07-24
発明の名称車両追跡方法、車両追跡システム、およびプログラム
出願人日本電気株式会社
代理人個人,個人
主分類G08G 1/01 20060101AFI20250130BHJP(信号)
要約【課題】車両追跡方法、車両追跡システム、およびプログラムを提供する。
【解決手段】
車両追跡方法は、分散型光ファイバセンシング(DFOS)データを受信することと、DFOSデータ内のヒットポイントであって、それぞれが検出時間における対応する車両の位置に対応するヒットポイントを識別することと、識別されたヒットポイントをクラスタリングして、1つ以上のクラスタを規定することと、1つ以上のクラスタのそれぞれにおけるヒットポイントの数量と検出時間の数量とに基づき、1つ以上のクラスタのそれぞれを第1の分類又は第2の分類に分類することと、第1の分類を有する前記第1のクラスタの前記ヒットポイントに基づき、1つ以上のクラスタの第1のクラスタのヒットポイントに対応する第1の車両の車両パラメータを推定すること、を含む。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
分散型光ファイバセンシング（ＤＦＯＳ）データを受信することと、
前記ＤＦＯＳデータ内のヒットポイントであって、それぞれが検出時間における対応する車両の位置に対応するヒットポイントを識別することと、
前記識別されたヒットポイントをクラスタリングして、１つ以上のクラスタを規定することと、
前記１つ以上のクラスタのそれぞれにおける前記ヒットポイントの数量と前記検出時間の数量とに基づき、前記１つ以上のクラスタのそれぞれを第１の分類又は第２の分類に分類することと、
前記第１の分類を有する前記第１のクラスタの前記ヒットポイントに基づき、前記１つ以上のクラスタの第１のクラスタの前記ヒットポイントに対応する第１の車両の車両パラメータを推定すること、
を含む車両追跡方法。
続きを表示（約 1,600 文字）【請求項２】
前記第２の分類を有する前記１つ以上のクラスタのそれぞれの最も早く検出されたヒットポイントを除去することと、
前記第１の分類を有する前記１つ以上のクラスタのクラスタのみが残るまで、前記クラスタリングすること、前記分類すること、及び前記除去することを反復的に繰り返すことと、
をさらに含む、請求項１に記載の車両追跡方法。
【請求項３】
前記最も早く検出されたヒットポイントを除去することに応じて、前記検出時間の数量を１だけ減らすことをさらに含む、請求項２に記載の車両追跡方法。
【請求項４】
前記車両パラメータを推定することは、速度、加速度、又は車線変更のうちの少なくとも１つを推定することを含む、請求項１に記載の車両追跡方法。
【請求項５】
前記分類することは、
前記検出時間の数量に基づいて閾値を決定することと、
前記１つ以上のヒットポイントのそれぞれに関して前記１つ以上のクラスタの対応するクラスタにおける前記ヒットポイントの数量を比較することと、
前記対応するクラスタにおける前記ヒットポイントの数量が前記閾値以上であるとの決定に応じて前記対応するクラスタを前記第１の分類として分類することと、
前記対応するクラスタにおける前記ヒットポイントの数量が前記閾値未満であるとの決定に応じて前記対応するクラスタを前記第２の分類として分類することと、
を含む、請求項１に記載の車両追跡方法。
【請求項６】
前記閾値を決定することは、前記検出時間の数量に選択されたパーセンテージを乗算することを含む、請求項５に記載の車両追跡方法。
【請求項７】
前記車両パラメータは、速度、加速度、又は車線変更を含む、請求項１に記載の車両追跡方法。
【請求項８】
前記推定された車両パラメータを外部デバイスに送信することをさらに含む、請求項１に記載の車両追跡方法。
【請求項９】
指示を記憶するように構成されるコンピュータ可読媒体と、
前記コンピュータ可読媒体に接続されるプロセッサと、
を備え、前記プロセッサは、
分散型光ファイバセンシング（ＤＦＯＳ）データを受信することと、
前記ＤＦＯＳデータ内のヒットポイントであって、それぞれが検出時間における対応する車両の位置に対応するヒットポイントを識別し、
前記識別されたヒットポイントをクラスタリングして、１つ以上のクラスタを規定し、
前記１つ以上のクラスタのそれぞれにおける前記ヒットポイントの数量と前記検出時間の数量とに基づき、前記１つ以上のクラスタのそれぞれを第１の分類又は第２の分類に分類し、
前記第１の分類を有する前記第１のクラスタの前記ヒットポイントに基づき、前記１つ以上のクラスタの第１のクラスタの前記ヒットポイントに対応する第１の車両の車両パラメータを推定する
ための前記指示を実行するように構成される、車両追跡システム。
【請求項１０】
分散型光ファイバセンシング（ＤＦＯＳ）データを受信することと、
前記ＤＦＯＳデータ内のヒットポイントであって、それぞれが検出時間における対応する車両の位置に対応するヒットポイントを識別することと、
前記識別されたヒットポイントをクラスタリングして、１つ以上のクラスタを規定することと、
前記１つ以上のクラスタのそれぞれにおける前記ヒットポイントの数量と前記検出時間の数量とに基づき、前記１つ以上のクラスタのそれぞれを第１の分類又は第２の分類に分類することと、
前記第１の分類を有する前記第１のクラスタの前記ヒットポイントに基づき、前記１つ以上のクラスタの第１のクラスタの前記ヒットポイントに対応する第１の車両の車両パラメータを推定すること、
をコンピュータに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】
本開示は、分散型光ファイバセンシング（ＤＦＯＳ）システム及びその使用方法に関する。
続きを表示（約 3,000 文字）【背景技術】
【０００２】
光ファイバは、多数の車道に沿って存在する。これらの光ファイバに取り付けられた分散型音響センサ（ＤＡＳ）は、光ファイバが位置される振動を検出することができる。ある場合には、これらの振動は通過車両の結果である。ＤＡＳは、車両の数、車両の車線位置、及び車両速度に関するデータを収集することができる。
【０００３】
ＤＡＳは、トラフィックパラメータを決定するために、時間及び距離に基づいてウォーターフォールデータを生成する。ＤＡＳが個々の車両を検出する能力は、ＤＡＳによって検出された信号のノイズ量に関連する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
車両パラメータの正確な決定を改善することが望まれている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示の第１の実施態様に係る車両追跡方法は、分散型光ファイバセンシング（ＤＦＯＳ）データを受信することと、前記ＤＦＯＳデータ内のヒットポイントであって、それぞれが検出時間における対応する車両の位置に対応するヒットポイントを識別することと、前記識別されたヒットポイントをクラスタリングして、１つ以上のクラスタを規定することと、前記１つ以上のクラスタのそれぞれにおける前記ヒットポイントの数量と前記検出時間の数量とに基づき、前記１つ以上のクラスタのそれぞれを第１の分類又は第２の分類に分類することと、前記第１の分類を有する前記第１のクラスタの前記ヒットポイントに基づき、前記１つ以上のクラスタの第１のクラスタの前記ヒットポイントに対応する第１の車両の車両パラメータを推定すること、を含む。
【０００６】
本開示の第２の実施態様に係る車両追跡システムは、指示を記憶するように構成されるコンピュータ可読媒体と、前記コンピュータ可読媒体に接続されるプロセッサと、を備え、前記プロセッサは、分散型光ファイバセンシング（ＤＦＯＳ）データを受信することと、前記ＤＦＯＳデータ内のヒットポイントであって、それぞれが検出時間における対応する車両の位置に対応するヒットポイントを識別し、前記識別されたヒットポイントをクラスタリングして、１つ以上のクラスタを規定し、前記１つ以上のクラスタのそれぞれにおける前記ヒットポイントの数量と前記検出時間の数量とに基づき、前記１つ以上のクラスタのそれぞれを第１の分類又は第２の分類に分類し、前記第１の分類を有する前記第１のクラスタの前記ヒットポイントに基づき、前記１つ以上のクラスタの第１のクラスタの前記ヒットポイントに対応する第１の車両の車両パラメータを推定するための前記指示を実行するように構成される。
【０００７】
本開示の第３の実施態様に係るプログラムは、分散型光ファイバセンシング（ＤＦＯＳ）データを受信することと、前記ＤＦＯＳデータ内のヒットポイントであって、それぞれが検出時間における対応する車両の位置に対応するヒットポイントを識別することと、前記識別されたヒットポイントをクラスタリングして、１つ以上のクラスタを規定することと、前記１つ以上のクラスタのそれぞれにおける前記ヒットポイントの数量と前記検出時間の数量とに基づき、前記１つ以上のクラスタのそれぞれを第１の分類又は第２の分類に分類することと、前記第１の分類を有する前記第１のクラスタの前記ヒットポイントに基づき、前記１つ以上のクラスタの第１のクラスタの前記ヒットポイントに対応する第１の車両の車両パラメータを推定すること、をコンピュータに実行させる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
本開示の態様は、以下の詳細な説明から、添付の図と共に読む際に最も良く理解される。業界の標準的な慣行にしたがって、様々な特徴が原寸に比例して描かれないことに留意されたい。実際に、議論を明確にするため、様々特徴の寸法が任意に増大又は減少される場合がある。
幾つかの実施形態に係る車道に沿った分散型音響センサ（ＤＡＳ）システムの概略図である。
幾つかの実施形態に係る車道に沿った分散型音響センサ（ＤＡＳ）システムの概略図である。
幾つかの実施形態に係る分散型光ファイバセンシング（ＤＦＯＳ）データからのデータを分析する方法のフローチャートである。
幾つかの実施形態に係るＤＡＳシステムによって収集されたウォーターフォールデータを伴うＤＡＳシステムの概略図である。
幾つかの実施形態に係るフィルタリングされたＤＦＯＳデータの図である。
幾つかの実施形態に係るＤＦＯＳデータに基づく検出された車両位置のプロットの図である。
幾つかの実施形態に係るＤＦＯＳデータに基づく検出された車両位置のプロットの図である。
幾つかの実施形態に係るＤＦＯＳデータに基づくノイズ除去された車両位置のプロットの図である。
幾つかの実施形態に係る車両パラメータを決定するためのプロットの図である。
幾つかの実施形態に係る車両パラメータを決定するためのプロットの図である。
幾つかの実施形態に係る分散型光ファイバセンシング（ＤＦＯＳ）データからデータをノイズ除去する方法のフローチャートである。
幾つかの実施形態に係るＤＦＯＳデータを分析するためのシステムのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下の開示は、与えられた主題の異なる特徴を実施するための多くの異なる実施形態又は例を提供する。本開示を簡略化するために、構成要素、値、工程、材料、配置などの特定の例が以下に記載される。勿論、これらは、単なる例にすぎず、限定しようとするものではない。他の構成要素、値、工程、材料、配置などが考えられる。例えば、以下の説明において第２の特徴の上方又は第２の特徴上に第１の特徴を形成することは、第１及び第２の特徴が直接に接触した状態で形成される実施形態を含んでもよいとともに、第１及び第２の特徴が直接に接触しないように更なる特徴が第１及び第２の特徴間に形成されてもよい実施形態を含んでもよい。更に、本開示は、様々な例において参照数字及び／又は文字を繰り返す場合がある。この繰り返しは、簡略及び明確のためのものであり、それ自体、論じられる様々な実施形態及び／又は形態の間の関係を定めるものではない。
【００１０】
更に、「真下（ｂｅｎｅａｔｈ）」、「下方（ｂｅｌｏｗ）」、「下側（ｌｏｗｅｒ）」、「上方（ａｂｏｖｅ）」、「上側（ｕｐｐｅｒ）」などの空間的に相対的な用語は、本明細書では、図に示すように、１つの要素又は特徴と別の要素又は特徴との関係を説明するための説明を容易にするために使用され得る。空間的に相対的な用語は、図に示す向きに加えて、使用中又は動作中のデバイスの異なる向きを包含することを意図している。装置は、他の方向に向けられてもよく（９０度又は他の向きに回転されてもよく）、本明細書で使用される空間的に相対的な記述子は、それに応じて同様に解釈されてもよい。
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許