光ファイバセンシング技術を用いた高速道路の低速事象検知

抄録

我々はこれまでに、光ファイバセンシング技術を利用して高速道路上の走行車両軌跡を抽出し、分オーダーの時間幅で分析することで交通流を俯瞰で高精度に捉える手法を提案してきた。しかし、低速事象のような高速道路上の異常を即時検知するために処理時間幅を短くした場合、受信信号のノイズ量が相対的に増加することで速度誤推定が生じ、誤報が多発する課題がある。そこで本稿では、抽出軌跡の重み付けによる速度推定精度の向上、および低速事象のモデルを定義することで誤報を抑圧し、数十秒オーダーで低速事象を検知する手法を提案する。渋滞等による低速事象を含む実データで評価を実施した結果、30 秒の処理時間で低速事象の検出精度 90％以上、誤報率 10%以下を達成した。