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

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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．