Development of a Robust Traffic Anomaly Detection Method for Disasters Using Sensing Data

利用传感数据开发鲁棒的灾难交通异常检测方法

• 批准号: 22K04356
• 负责人: 川崎 洋輔
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Nihon University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K04356/
• 关键词: プローブデータ; 交通異常; 豪雨災害; 豪雪災害; 災害データベース; 異常検出; 異常検知; 災害; 機械学習; ロバスト

本研究では，センシングデータ(e.g.プローブデータ，車両感知器)を用いた，災害時のリアルタイムな交通異常検知手法の開発を目的とする．令和4年度は，「災害データのアーカイブ及び交通現象の理解」について研究した．災害時特有の交通現象には，その要因となる事象が存在する．例えば，大規模な迂回は，被災箇所を避けるための行動である．また，道路途中での不自然なUターンは，道路損傷が起因する．よって，災害時の交通現象を分析するためには，交通データ(e.g.プローブデータ)に加えて，交通行動の誘因 (e.g. 警報，道路損傷，交通規制)のデータもセットでアーカイブすべきである．よって，本研究では，令和元年台風19号と東北地方の冬季のスタック災害を対象に，災害関連のデータを一元的に管理するデータベース(DB)を整備した．令和元年台風19号では，福島県の郡山市，福島市，いわき市を対象にプローブデータを使って発見した交通異常（e.g.浸水箇所手前でのUターン）と道路管理者およびWEBから収集した気象警報，被災情報および交通規制情報をセットでアーカイブした．東北地方のスタック災害では，災害に関する交通流や交通規制の過程がわかるようにスタック前後のプローブデータおよびCCTV画像データをセットでアーカイブした．上記の災害データベースを基に，災害時の交通現象を解析した．例えば，台風19号では，道路損傷箇所手前でのUターンに着目し，車両の走行速度やUターン角度といった特徴量を解析した．東北地方のスタックでは，スタック前の速度低下推移や災害のトリガーとなる現象（e.g.路肩への車両の緊急停止）を解析した．

这项研究旨在在发生灾难的情况下使用传感数据（例如探测数据，车辆探测器）开发实时的流量异常检测方法。在2022年，我们研究了“归档灾难数据并了解交通现象”。有些事件可以导致灾难独有的交通现象。例如，大规模的绕道是避免受影响区域的行动。此外，道路上发生的不自然掉头是由道路损坏造成的。因此，为了在灾难时期分析流量现象，除了流量数据（例如探测数据）外，还应将有关诱导交通行为诱导的数据（例如警告，道路损坏，交通限制）作为一组归档。因此，在这项研究中，我们开发了一个数据库（DB），该数据库（DB）集中管理与灾难有关的数据，该数据针对2019年的第19号台风，并在冬季堆叠了Tohoku地区的灾难。 2019年，2019年第19台台风，使用福克希玛市福克山市，福岛市和伊瓦基市的探测器数据发现了交通异常（洪水泛滥之前），以及从公路管理人员那里收集的灾难损坏信息和交通损失信息。在Tohoku地区的堆栈灾难中，将探测数据和CCTV图像数据存档为一组，以了解与灾难相关的交通流和交通限制。基于上述灾难数据库，分析了灾难期间的流量现象。例如，在第19台台风中，我们在道路损坏点之前专注于掉头，并分析了车辆的特征，例如驾驶速度和掉头角度。在Tohoku地区的堆栈中，我们分析了堆叠前的放缓趋势以及触发灾难的现象（例如，车辆紧急停在道路上）。

项目成果

センシングデータを用いた冬季の車両スタック発生時の交通流の解析

利用传感数据分析冬季车辆堵塞时的交通流量

• 发表时间: 2023
• 期刊: ゆきみらい研究発表会論文集
• 作者: 阿部直貴・松本幸正;堀井佑真，川崎洋輔，平田健介，水上斐斗，大武博史，高坂晴伎
• 通讯作者: 堀井佑真，川崎洋輔，平田健介，水上斐斗，大武博史，高坂晴伎