JP2014215719A - Vehicle model determination device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明の実施形態は、車種判定装置に関する。 Embodiments described herein relate generally to a vehicle type determination device.
高速道路などの入出場口には、入場又は出場する車両の車種を判定する車種判定装置が設置される。たとえば、車種判定装置は、カメラ又はレーザスキャナなどのセンサを備え、カメラ又はレーザスキャナからの情報に基づいて車両の車種を判定する。従来、車種判定装置は、高価なレーザスキャナなどを複数個使用する必要があったり、複数個のカメラを使用しなければならないという課題がある。 A vehicle type determination device that determines a vehicle type of a vehicle entering or leaving is installed at an entrance / exit such as an expressway. For example, the vehicle type determination device includes a sensor such as a camera or a laser scanner, and determines the vehicle type of the vehicle based on information from the camera or the laser scanner. Conventionally, the vehicle type determination device has a problem that it is necessary to use a plurality of expensive laser scanners or the like, or to use a plurality of cameras.
上記の課題を解決するために、効率的に車種を判定する車種判定装置を提供する。 In order to solve the above-described problems, a vehicle type determination device that efficiently determines a vehicle type is provided.
実施形態によれば、車種判定装置は、ステレオカメラと、第1距離測定部と、座標変換部と、第1車高計測部と、車幅計測部と、判定部と、を有する。第1距離測定部は、前記ステレオカメラが撮影した映像から前記ステレオカメラと被写体との距離を算出する。座標変換部は、前記第1距離測定部が算出した距離に基づいて、前記ステレオカメラが撮影した画像の各部と所定の位置との距離を示す距離画像を生成する。第1車高計測部は、前記距離画像に基づいて前記ステレオカメラが撮影する車両の車高を計測する。車幅計測部は、前記距離画像に基づいて前記ステレオカメラが撮影する前記車両の車幅を計測する。判定部は、前記車両の車幅と前記車両の車高とに基づいて前記車両の車種を判定する。 According to the embodiment, the vehicle type determination device includes a stereo camera, a first distance measurement unit, a coordinate conversion unit, a first vehicle height measurement unit, a vehicle width measurement unit, and a determination unit. The first distance measuring unit calculates a distance between the stereo camera and the subject from an image captured by the stereo camera. The coordinate conversion unit generates a distance image indicating a distance between each part of the image captured by the stereo camera and a predetermined position based on the distance calculated by the first distance measurement unit. The first vehicle height measurement unit measures the vehicle height of the vehicle captured by the stereo camera based on the distance image. The vehicle width measurement unit measures the vehicle width of the vehicle captured by the stereo camera based on the distance image. The determination unit determines a vehicle type of the vehicle based on a vehicle width of the vehicle and a vehicle height of the vehicle.
実施形態に係る車種判定装置は、車両の車種を判別する。車種は、高速道路又は有料道路などで使用される車両の区分である。たとえば、車種は、特大車、大型車、中型車、普通車などである。車種判定装置は、高速道路又は有料道路の入場口又は出場口などに設置され、高速道路又は有料道路に入場する車両又は出場する車両の車種を判定する。判定された車種は、料金決定などに利用される。 The vehicle type determination device according to the embodiment determines the vehicle type of the vehicle. The vehicle type is a classification of vehicles used on an expressway or a toll road. For example, the vehicle types are extra large vehicles, large vehicles, medium-sized vehicles, ordinary vehicles, and the like. The vehicle type determination device is installed at an entrance or exit of an expressway or a toll road, and determines the type of vehicle entering or entering the expressway or toll road. The determined vehicle type is used for determining a fee.
車種判定装置は、ステレオカメラ及びレーザスキャナなどを備える。車種判定装置は、ステレオカメラ及びレーザスキャナを使用して車両の車種、車高及び車軸数を決定する。車種判定装置は、車両の車種、車高及び車軸数から車両の車種を判定する。以下、詳細に説明する。 The vehicle type determination device includes a stereo camera and a laser scanner. The vehicle type determination device determines the vehicle type, vehicle height, and number of axles of the vehicle using a stereo camera and a laser scanner. The vehicle type determination device determines the vehicle type of the vehicle from the vehicle type, vehicle height, and number of axles of the vehicle. Details will be described below.
図1は、実施形態に係る車種判定装置1の構成例を概略的に示す図である。
図1が示すように、車種判定装置1は、ステレオカメラ2、制御部3、レーザスキャナ4、制御部5及び車種判定部6などを備える。ステレオカメラ2は、制御部3に電気的に接続される。また、レーザスキャナ4は、制御部5に電気的に接続される。また、車種判定部6は、制御部3及び制御部5に電気的に接続される。
FIG. 1 is a diagram schematically illustrating a configuration example of a vehicle
As shown in FIG. 1, the vehicle
ステレオカメラ2は、上部に設置される上カメラ及び下部に設置される下カメラを備える。上カメラ及び下カメラは、所定の距離離れて設置される。たとえば、上カメラ及び下カメラは、CCDカメラなどである。
The
ステレオカメラ2は、車種判定装置1が車種を判定する車両(対象車両)が通過する道路わきに設置される。ステレオカメラ2は、対象車両の上面及び側面を撮影する。即ち、上カメラ及び下カメラは、対象車両の上面及び側面を撮影する。そのため、ステレオカメラ2は、対象車両が通過する道路を斜め下に見込むように設置される。ステレオカメラ2は、上カメラ及び下カメラが撮影した画像を制御部3へ送信する。なお、ステレオカメラ2の2つのカメラの配置関係は、必ずしも垂直な上下関係に限らず斜め上下関係でもよい。
The
制御部3は、ステレオカメラ2から送信される画像を処理する。たとえば、制御部3は、上カメラ及び下カメラからの画像に基づいて画像の各部とステレオカメラ2との距離を算出する。制御部3は、算出された各部との距離から第1距離画像を生成する。制御部3は、生成された第1距離画像に基づいて対象車両の車高及び車幅などを判定する。制御部3は、判定された車高及び車軸数などの情報を車種判定部6へ送信する。
The
制御部3は、CPU、メモリ及び通信部などから構成される。制御部3は、PCなどであってもよい。CPUは、制御部3全体を制御する。CPUは、メモリなどに格納されるアプリケーションを実行することで制御部3の各機能を実施する。また、制御部3の一部の機能は、ハードウェアによって実施されてもよい。制御部3ついては、後に詳述する。
The
レーザスキャナ4は、レーザ光源及び受光部などを備える。レーザ光源は、レーザを照射する。レーザ光源は、縦に回転可能であって、垂直方向に1次元的にレーザを走査させることができる。受光部は、レーザ光源が発するレーザの反射光を観測する。
The
制御部5は、レーザスキャナ4を制御する。たとえば、制御部5は、レーザスキャナ4を用いてレーザを対象車両に照射し、対象車両との距離を測定する。また、制御部5は、得られた対象車両との距離データから対象車両の車高及び車軸数などを判定する。制御部3は、判定された車高及び車軸数などの情報を車種判定部6へ送信する。
The
制御部5は、CPU、メモリ及び通信部などから構成される。制御部5は、PCなどであってもよい。CPUは、制御部5全体を制御する。CPUは、メモリなどに格納されるアプリケーションを実行することで制御部5の各機能を実施する。また、制御部5の一部の機能は、ハードウェアによって実施されてもよい。制御部5ついては、後に詳述する。
The
車種判定部6は、制御部3及び制御部5が送信する情報を受信し、受信された情報から対象車両の車高、車幅及び車軸数を決定する。車種判定部6は、決定された対象車両の車高、車幅及び車軸数から対象車両の車種を判定する。
The vehicle
車種判定部6は、CPU、メモリ及び通信部などから構成される。車種判定部6は、PCなどであってもよい。CPUは、車種判定部6全体を制御する。CPUは、メモリなどに格納されるアプリケーションを実行することで車種判定部6の各機能を実施する。また、車種判定部6の一部の機能は、ハードウェアによって実施されてもよい。車種判定部6については、後に詳述する。
The vehicle
なお、制御部3、制御部5及び車種判定部6は、1つのPCなどであってもよい。制御部3、制御部5及び車種判定部6の構成は、特定の構成に限定されるものではない。
また、道路上には、車種判定装置1が車種を判定する対象車両として車両Cが存在する。
The
In addition, a vehicle C exists as a target vehicle on which the vehicle
次に、車種判定装置1の各部の機能例について説明する。
図2は、車種判定装置1の機能例を示すためのブロック図である。
まず、ステレオカメラ2の制御部3の機能例について説明する。
Next, functional examples of each part of the vehicle
FIG. 2 is a block diagram for illustrating an example of functions of the vehicle
First, a function example of the
制御部3は、画像変換部21、第1距離測定部22、第1車両検知部23、上面座標変換部24、車幅計測部25、側面座標変換部26及び車高計測部27などを有する。
The
画像変換部21は、ステレオカメラ2に接続され、ステレオカメラ2の上カメラ及び下カメラから画像データ(以下、単に画像と称する)を取得する。画像変換部21は、取得された2つの画像の座標位置合わせ及びレンズの歪み補正などを行う。また、ステレオカメラ2が送信するデータがアナログデータである場合、画像変換部21は、取得したアナログデータをデジタルデータに変換する。この場合、画像変換部21は、A/Dコンバータなどのハードウェアであってもよい。
画像変換部21は、上カメラ及び下カメラからの画像を第1距離測定部22へ送信する。
The image conversion unit 21 is connected to the
The image conversion unit 21 transmits images from the upper camera and the lower camera to the first
第1距離測定部22は、上カメラから得られた画像と下カメラから得られた画像に基づいて被写体とステレオカメラ2との距離を測定する。
図3は、第1距離測定部22が対象車両の一部との距離を測定する方法を示す図である。
まず、第1距離測定部22は、上カメラが撮影した画像(上画像)と下カメラが撮影した画像(下画像)とから対応するポイントを特定する。たとえば、第1距離測定部22は、パターンマッチングなどによって、同一のポイントを映す上画像の部分及び下画像の部分を特定する。同一のポイントを映す両部分を特定すると、第1距離測定部22は、特定された上画像の部分と下画像の部分との視差dを算出する。視差dを算出すると、第1距離測定部22は、視差dに基づいてステレオカメラ2から当該ポイントまでの距離を算出する。
The first
FIG. 3 is a diagram illustrating a method in which the first
First, the first
図4は、第1距離測定部22が算出された距離と視差dとの関係を示す図である。
図4が示すように、第1距離測定部22は、視差dが大きいほど距離が近く、視差dが小さいほど距離が遠いと判断する。
また、第1距離測定部22は、距離に基づいて色分けした第1距離画像を生成する。距離画像は、ステレオカメラ2と被写体との距離を色によって示す画像である。
即ち、第1距離測定部22は、算出された距離に対応する色を当該ポイントがある画素の色とする。第1距離測定部22は、ステレオカメラ2が撮影した画像の全てのポイントにおいて距離を算出し、算出された距離に応じた色を当該ポイントの画素の色とする。第1距離測定部22は、各ポイントの色から第1距離画像を生成する。なお、第1距離測定部22は、色の濃淡で距離を示す第1距離画像を生成してもよい。たとえば、第1距離測定部22は、距離が遠いポイントを濃く、距離が近いポイントを淡くしてもよい。
FIG. 4 is a diagram illustrating a relationship between the distance calculated by the first
As shown in FIG. 4, the first
In addition, the first
That is, the first
図5は、第1距離測定部22が生成する第1距離画像の例を示す。
FIG. 5 shows an example of a first distance image generated by the first
図5が示す例において、ステレオカメラ2は、普通車両のフロント部分とトラックのリア部分を撮影している。ステレオカメラ2は、普通車両のフロント部分とトラックのリア部分との間では、道路面を撮影している。
In the example shown in FIG. 5, the
画像51は、ステレオカメラ2が撮影した元の画像である。距離画像52は、画像51を元に第1距離測定部22が生成した距離画像である。距離画像52は、距離が遠いほど色を濃く、距離が近いほど色を淡くなっている。
The
ステレオカメラ2は、道路を斜め上から撮影しているので、ステレオカメラ2と道路面との距離は、奥に(画像では上に)行くほど遠くなる。そのため、距離画像52の中央部(即ち、道路面)は、奥に行くほど色が濃くなる。また、車両がある部分(即ち、普通車両のフロント部分及びトラックのリア部分)は、ステレオカメラ2との距離が近い。そのため、距離画像52の車両がある部分は、色が淡くなっている。
第1距離測定部22は、生成された第1距離画像を第1車両検知部23、上面座標変換部24及び側面座標変換部26へ送信する。
Since the
The first
第1車両検知部23は、第1距離測定部22が送信する第1距離画像から車両を検知する。
図6は、第1車両検知部23が車両を検出する方法を説明するための図である。
The first vehicle detection unit 23 detects the vehicle from the first distance image transmitted by the first
FIG. 6 is a diagram for explaining a method in which the first vehicle detection unit 23 detects a vehicle.
たとえば、第1車両検知部23は、距離画像52をエリアA1(距離画像52a)、エリアA2(距離画像52b)及びエリアA3(距離画像52c)に分割する。第1車両検知部23は、各エリアに対して道路面までの距離よりも近い対象物があるか判定する。
For example, the first vehicle detection unit 23 divides the
即ち、第1車両検知部23は、車両がない状態の道路の距離画像を予め取得する。たとえば、車種判定装置1が設置される際に、オペレータは、車両検知部23に車両がない状態の道路の距離画像(道路距離画像)を設定してもよい。第1車両検知部23は、第1距離測定部22が送信する第1距離画像と道路距離画像とを比較し、第1距離画像の中から道路距離画像よりも色が淡い点を検出する。道路距離画像よりも色が淡い点は、道路よりもステレオカメラ2に近い点を示している。したがって、第1車両検知部23は、第1距離画像の中で道路距離画像よりも色が淡い領域に車両があると判定する。
That is, the 1st vehicle detection part 23 acquires the distance image of the road in a state without a vehicle previously. For example, when the vehicle
前述のとおり、第1車両検知部23は、第1距離画像を3つの領域に分割する。第1車両検知部23は、各領域に車両が含まれるか判定する。図6が示す例において、第1車両検知部23は、距離画像52a及び距離画像52cに道路よりも近い対象物があると判定する。したがって、第1車両検知部23は、距離画像52a及び距離画像52cに車両があると判定する。
As described above, the first vehicle detection unit 23 divides the first distance image into three regions. The first vehicle detection unit 23 determines whether a vehicle is included in each region. In the example illustrated in FIG. 6, the first vehicle detection unit 23 determines that there is an object closer to the
第1車両検知部23は、各エリアの車両の有無から道路の状態を判定する。
図7は、各エリアの車両の有無と道路の状態との対応例を示す図である。
図7が示す例において、第1車両検知部23は、エリアA1乃至3に車両がない場合には、道路の状態を道路に車両がない「車両無」(即ち、「S0」)であると判定する。また、第1車両検知部23は、エリアA1に車両がありエリアA2及び3に車両がない場合、道路の状態を道路に車両が進入してくる「進入」(即ち、「S1」)であると判定する。また、第1車両検知部23は、エリアA1及び2に車両がなくエリアA3に車両がある場合、道路の状態を道路から車両が退出する「退出」(即ち、「S3」)であると判定する。また、第1車両検知部23は、エリアA1及び3に車両がありエリアA2に車両がない場合、道路の状態を2台の車両が接近する「2台接近」(即ち、「S4」)であると判定する。また、第1車両検知部23は、上記以外の場合、道路の状態を道路に車両が滞留している「滞留」(即ち、「S2」)と判定する。
The 1st vehicle detection part 23 determines the state of a road from the presence or absence of the vehicle of each area.
FIG. 7 is a diagram illustrating a correspondence example between the presence / absence of vehicles in each area and the state of the road.
In the example illustrated in FIG. 7, the first vehicle detection unit 23 determines that the state of the road is “no vehicle” (that is, “S0”) in which there is no vehicle on the road when there is no vehicle in the areas A1 to A3. judge. The first vehicle detection unit 23 is an “entrance” (ie, “S1”) in which the vehicle enters the road state when there is a vehicle in the area A1 and no vehicles in the areas A2 and A3. Is determined. Further, when there is no vehicle in the areas A1 and 2 and there is a vehicle in the area A3, the first vehicle detection unit 23 determines that the road state is “exit” (ie, “S3”) in which the vehicle exits the road. To do. Further, the first vehicle detection unit 23 performs “two approach” (that is, “S4”) in which the two vehicles approach each other when the area A1 and 3 have vehicles and the area A2 has no vehicles. Judge that there is. In other cases than the above, the first vehicle detection unit 23 determines that the state of the road is “staying” (that is, “S2”) where the vehicle is staying on the road.
第1車両検知部23は、道路の状態の遷移から道路上にある車両の進行状況を判定する。
図8は、道路上を車両が進行している場合における道路状態の遷移の例を示す。
図8が示すように、車両が道路上を進行している場合、道路の状態は、道路に車両がない「車両無」(即ち、「S0」)から、道路に車両が進入してくる「進入」(即ち、「S1」)へ移行する。さらに、道路の状態は、車両が道路上に滞留する「滞留」(即ち、「S2」)から、車両が退出する「退出」(即ち、「S3」)へ移行する。続いて、道路の状態は、道路に車両がない「車両無」(即ち、「S0」)へ戻る。
The first vehicle detection unit 23 determines the progress of the vehicle on the road from the transition of the road state.
FIG. 8 shows an example of the transition of the road state when the vehicle is traveling on the road.
As shown in FIG. 8, when the vehicle is traveling on the road, the state of the road is that the vehicle enters the road from “no vehicle” (that is, “S0”) where there is no vehicle on the road. The process proceeds to “Enter” (ie, “S1”). Furthermore, the state of the road shifts from “stay” (ie, “S2”) where the vehicle stays on the road to “leave” (ie, “S3”) where the vehicle leaves. Subsequently, the state of the road returns to “no vehicle” (that is, “S0”) where there is no vehicle on the road.
道路上の車両が混雑しており車間距離が短い場合、道路の状態は、道路に車両が進入してくる「進入」(即ち、「S1」)から車両が道路上に滞留する「滞留」(即ち、「S2」)へ移行した後に、「滞留」と2台の車両が接近する「2台接近」(即ち、「S4」)とを繰り返す。
道路の状態が「退出」(即ち、「S3」)から「車両無」(即ち、「S0」)へ移行した場合、第1車両検知部23は、道路上の車両が進行したと判定する。また、道路の状態が「車両無」(即ち、「S0」)、「進入」(即ち、「S1」)、「滞留」(即ち、「S2」)、「2台接近」(即ち、「S4」)と移行した後に、「2台接近」(即ち、「S4」)から「滞留」(即ち、「S2」)へ移行した場合、第1車両検知部23は、道路上の車両が進行したと判定する。道路上の車両が進行したと判定すると、第1車両検知部23は、車両が進行したことを示す検知情報を車両検知統合部42へ送信する。
When vehicles on the road are congested and the inter-vehicle distance is short, the state of the road is “retention” in which the vehicle stays on the road from “entrance” (ie, “S1”) where the vehicle enters the road. That is, after shifting to “S2”), “stay” and “two approaches” (ie, “S4”) in which two vehicles approach each other are repeated.
When the state of the road shifts from “exit” (ie, “S3”) to “no vehicle” (ie, “S0”), the first vehicle detection unit 23 determines that the vehicle on the road has advanced. Further, the state of the road is “no vehicle” (ie, “S0”), “approach” (ie, “S1”), “stay” (ie, “S2”), “two approaching” (ie, “S4”). ”), And then the transition from“ approaching two vehicles ”(ie,“ S4 ”) to“ staying ”(ie,“ S2 ”), the first vehicle detection unit 23 causes the vehicle on the road to travel. Is determined. When it is determined that the vehicle on the road has traveled, the first vehicle detection unit 23 transmits detection information indicating that the vehicle has traveled to the vehicle
図9は、道路上を車両が後退している場合における道路状況の遷移の例を示す。
図9が示すように、車両が道路上を後退している場合、道路の状況は、「車両無」(即ち、「S0」)から「退出」(即ち、「S3」)へ移行する。さらに、道路の状態は、「滞留」(即ち、「S2」)から「進入」(即ち、「S1」)へ移行する。続いて、道路の状態は、「車両無」(即ち、「S0」)へ戻る。
FIG. 9 shows an example of the transition of the road situation when the vehicle is moving backward on the road.
As shown in FIG. 9, when the vehicle is moving back on the road, the road condition shifts from “no vehicle” (ie, “S0”) to “exit” (ie, “S3”). Furthermore, the state of the road shifts from “Stay” (ie, “S2”) to “Enter” (ie, “S1”). Subsequently, the state of the road returns to “no vehicle” (ie, “S0”).
道路上の車両が混雑しており車間距離が短い場合、道路の状態は、「退出」(即ち、「S3」)から「滞留」(即ち、「S2」)へ移行した後に、「滞留」と「2台接近」(即ち、「S4」)とを繰り返す。
道路の状態が「進入」(即ち、「S1」)から「車両無」(即ち、「S0」)へ移行した場合、第1車両検知部23は、道路上の車両が後退したと判定する。また、道路の状態が「車両無」(即ち、「S0」)、「退出」(即ち、「S3」)、「滞留」(即ち、「S2」)、「2台接近」(即ち、「S4」)と移行した後に、「2台接近」(即ち、「S4」)から「滞留」(即ち、「S2」)へ移行した場合、第1車両検知部23は、道路上の車両が後退したと判定する。道路上の車両が後退したと判定すると、第1車両検知部23は、車両が後退したことを示す検知情報を車両検知統合部42へ送信する。
When vehicles on the road are congested and the inter-vehicle distance is short, the state of the road changes from “exit” (ie, “S3”) to “stay” (ie, “S2”), and then “stay”. Repeat “2 approaches” (ie, “S4”).
When the state of the road shifts from “entry” (ie, “S1”) to “no vehicle” (ie, “S0”), the first vehicle detection unit 23 determines that the vehicle on the road has moved backward. In addition, the state of the road is “no vehicle” (ie, “S0”), “exit” (ie, “S3”), “stay” (ie, “S2”), “two approaching” (ie, “S4”). )) And then, when the vehicle moves from “approaching two vehicles” (ie, “S4”) to “staying” (ie, “S2”), the first vehicle detection unit 23 moves the vehicle on the road backward. Is determined. When it is determined that the vehicle on the road has moved backward, the first vehicle detection unit 23 transmits detection information indicating that the vehicle has moved back to the vehicle
上面座標変換部24は、第1距離測定部22が生成した第1距離画像から、道路を真上から見た距離画像(上面距離画像)を生成する。上面距離画像は、道路の真上の所定の位置と画像の各部との距離を色によって示す画像である。
The upper surface coordinate
図10は、上面座標変換部24が上面距離画像を生成する方法を示す図である。
図10が示すように、ステレオカメラ2が道路を見込む角度と、道路から鉛直に伸びる線との角度は、ω1である。上面座標変換部24は、予めω1を取得する。たとえば、車種判定装置1が設置される際に、オペレータは、上面座標変換部24にω1の値を入力してもよい。
FIG. 10 is a diagram illustrating a method in which the upper surface coordinate
As shown in FIG. 10, the angle between the
上面座標変換部24は、ω1の値を用いて第1距離測定部22が生成した第1距離画像から上面距離画像を生成する。たとえば、上面座標変換部24は、ω1の値を用いて第1距離画像をアフィン変換することで、上面距離画像を生成する。上面座標変換部24が上面距離画像を生成する方法は、特定の方法に限定されるものではない。
The upper surface coordinate
図11は、第1距離測定部22が生成した距離画像の例である。
図11が示すように、第1距離画像は、車両の上面71、側面72及び車輪73を示す。ステレオカメラ2は、道路を斜め上から見込むので、第1距離画像は、道路上を走行する車両Cの上面及び側面を映す。その結果、第1距離画像には、車両Cの上面71、側面72及び車輪73が映る。
FIG. 11 is an example of a distance image generated by the first
As shown in FIG. 11, the first distance image shows the
図12は、上面座標変換部24が生成した上面距離画像の例である。
上面距離画像は、道路上の真上の所定の位置と各部との距離を示す画像である。したがって、上面距離画像において、車両Cの側面部は映らずに、車両Cの上面81及び車輪83は映る。また、図11が示すように、車両Cの背後の部分については、距離データが存在しない。したがって、図12が示すように、上面画像は、画像のない領域84を含む。即ち、領域84は、車両Cの背後の部分である。
上面座標変換部24は、生成された上面距離画像を車幅計測部25へ送信する。
FIG. 12 is an example of an upper surface distance image generated by the upper surface coordinate
The upper surface distance image is an image indicating the distance between a predetermined position directly on the road and each part. Therefore, in the upper surface distance image, the
The upper surface coordinate
車幅計測部25は、上面座標変換部24が生成した上面距離画像に基づいて車両の車幅を計測する。たとえば、車幅計測部25は、道路面の上面距離画像よりも色が淡い領域(距離が近い領域)を車両がある領域(車両領域)であると判定する。即ち、車幅計測部25は、道路面と画像のない領域(たとえば、領域84)とに囲まれる領域が車両領域であると判定する。車両がある領域を判定すると、車幅計測部25は、車両領域の高さ(即ち、手前の道路から画像のない領域までの距離)の画素数を測定し、測定された画素数から車幅を算出する。車幅計測部25が車両の幅を測定する方法は、特定の方法に限定されるものではない。
車幅を算出すると、車幅計測部25は、測定された車幅を示す車幅情報を車幅計測統合部43へ送信する。車幅情報は、レーザスキャナ4から車両までの距離(道路の所定の位置から車両領域までの距離)を含んでもよい。
The vehicle
When the vehicle width is calculated, the vehicle
側面座標変換部26は、第1距離測定部22が生成した第1距離画像から、道路を真横から見た距離画像(側面距離画像)を生成する。側面距離画像は、道路の真横の所定の位置と画像の各部との距離を色によって示す画像である。
The side coordinate
図13は、側面座標変換部26が側面距離画像を生成する方法を示す図である。
図13が示すように、ステレオカメラ2が道路を見込む角度と、道路と水平に伸びる線との角度は、ω2である。側面座標変換部26は、予めω2を取得する。たとえば、車種判定装置1が設置される際に、オペレータは、側面座標変換部26にω2の値を入力してもよい。また、側面座標変換部26は、ω1に基づいて、ω2(90°−ω1)を算出してもよい。
FIG. 13 is a diagram illustrating a method in which the side surface coordinate
As shown in FIG. 13, the angle between the
側面座標変換部26は、ω2の値を用いて第1距離測定部22が生成した第1距離画像から側面距離画像を生成する。たとえば、側面座標変換部26は、ω2の値を用いて第1距離画像をアフィン変換することで、側面距離画像を生成する。側面座標変換部26が側面距離画像を生成する方法は、特定の方法に限定されるものではない。
The side coordinate
図14は、側面座標変換部26が生成した側面距離画像の例である。
図14が示す側面距離画像は、図11が示す第1距離画像をもとに生成された画像である。
側面距離画像は、道路上の真横の所定の位置と各部との距離を示す画像である。したがって、側面距離画像において、車両Cの上面部は映らず、車両Cの側面92及び車輪93は映る。なお、車両領域の周辺においては、距離データがなくともよいし、あってもよい。車両領域の周辺において、距離データがあるか否かは、道路の周辺の状況によって異なる。
側面座標変換部26は、生成された側面距離画像を第1車高計測部27へ送信する。
FIG. 14 is an example of a side surface distance image generated by the side surface coordinate
The side surface distance image shown in FIG. 14 is an image generated based on the first distance image shown in FIG.
The side distance image is an image indicating the distance between a predetermined position directly on the road and each part. Therefore, in the side distance image, the upper surface portion of the vehicle C is not reflected, and the
The side coordinate
第1車高計測部27は、側面座標変換部26が生成した側面距離画像に基づいて車両の車高を計測する。たとえば、第1車高計測部27は、車両がない場合の側面距離画像よりも色が淡い領域(距離が近い領域)を車両領域であると判定する。即ち、第1車高計測部27は、道路面又は風景領域と画像のない領域とに囲まれる領域を車両領域であると判定する。車両がある領域を判定すると、第1車高計測部27は、車両領域の高さ(即ち、手前の道路から画像のない領域(又は、風景領域)までの距離)の画素数を測定し、測定された画素数から車高を算出する。車高計測部27が車両の高さを測定する方法は、特定の方法に限定されるものではない。
車高を算出すると、車高計測部27は、測定された車高を示す第1車高情報を車高計測統合部44へ送信する。
The first vehicle
When the vehicle height is calculated, the vehicle
次に、レーザスキャナ4及び制御部5について説明する。
図15は、レーザスキャナ4の設置例について説明するための図である。
図15が示すように、レーザスキャナ4は、道路脇に設置される。レーザスキャナ4のレーザ光源は、車両Cの側面にレーザを照射する。レーザスキャナ4のレーザ光源は、縦方向に回転する。その結果、レーザスキャナ4のレーザ光源は、破線101上にレーザを走査する。
Next, the
FIG. 15 is a diagram for explaining an installation example of the
As shown in FIG. 15, the
レーザスキャナ4のレーザ光源が照射するレーザは、対象物で反射される。
レーザスキャナ4の受光部は、対象物で反射された反射光を受光する。
The laser irradiated by the laser light source of the
The light receiving unit of the
レーザスキャナ4は、レーザ光源がレーザを照射してから受光部が反射光を受光する時間差に基づいて、レーザスキャナ4と対象物との距離を測定する。距離を測定すると、レーザスキャナ4は、測定された距離を示す情報を制御部5の距離変換部31へ送信する。また、レーザスキャナ4は、距離を測定した際のレーザ光源の角度を示す情報を距離変換部31へ送信する。レーザスキャナ4は、レーザ光源が可動域を回転させながら、所定の間隔で距離及び角度を示す情報を距離変換部31へ送信する。
The
距離変換部31は、レーザスキャナ4と対象物との距離に基づいて、距離測定基準面と対象物との距離を算出する。
図16は、距離変換部31が距離測定基準面との対象物との距離を算出する方法を示す図である。
The
FIG. 16 is a diagram illustrating a method in which the
図16が示すように、距離測定基準面112は、レーザスキャナ4を通過し道路に垂直な面である。距離変換部31は、対象物と距離測定基準面112との間の距離114を算出する。ここでは、レーザスキャナ4のレーザ光源の角度がθであるときに、レーザスキャナ4は距離113を測定したものとする。
As shown in FIG. 16, the distance
距離変換部31は、レーザ光源の角度及びレーザスキャナが測定した距離から距離測定基準面112と対象物との距離を算出する。即ち、
距離114=cosθ×距離113
であることを利用して、距離変換部31は、距離114を算出する。距離114を算出すると、距離変換部31は、算出した距離114を示す情報を距離測定部32へ送信する。距離変換部31は、レーザスキャナ4から距離及び角度を示す情報を受信するたびに、距離測定基準面112と対象物と距離を算出し、算出した距離を示す情報を第2距離測定部32へ送信する。
The
Distance 114 = cos θ ×
Using this, the
第2距離測定部32は、距離測定基準面112と対象物との距離から第2距離画像を生成する。レーザスキャナ4は、垂直方向に一次元の距離を測定するので、対象物である車両Cがレーザスキャナ4の前を通過すると車両Cの側面全体をスキャンすることができる。レーザスキャナ4が車両Cの側面全体をスキャンすると、第2距離測定部32は、車両Cの側面の各部と距離測定基準面112との距離を示す情報を得ることができる。
第2距離測定部32は、画像の各部と距離測定基準面112との距離を示す情報に基づいて、距離測定基準面112と対象物との距離を示す第2距離画像を生成する。
The second distance measurement unit 32 generates a second distance image from the distance between the distance
The second distance measurement unit 32 generates a second distance image indicating the distance between the distance
図17は、第2距離測定部32が生成した第2距離画像の例を示す。
図17が示す第2距離画像は、色が濃いほど遠方を示し、色が淡いほど近方を示す。
手前側には道路があるので、第2距離画像において下部では色が淡く、上部へ行くにつれて色が濃くなっている。
FIG. 17 shows an example of the second distance image generated by the second distance measuring unit 32.
The second distance image shown in FIG. 17 indicates the farther the darker the color, and the closer the lighter the color.
Since there is a road on the near side, in the second distance image, the color is light in the lower part and becomes darker as it goes to the upper part.
車両121及び車両122は、黒色のセダンが通過した第2距離画像の例である。車両に使用される黒色の塗装は、レーザスキャナ4のレーザ光源が照射するレーザを反射しにくい。そのため、レーザスキャナ4の受光部は、黒色の塗装からの反射光を受光できず、レーザスキャナ4は、車両121及び車両122の各部との距離を測定することができない。よって、第2距離画像においては、車両121及び車両122は、全体的にはっきりとは映らない。
The
車両123乃至125は、黒色でないトラックが通過した第2距離画像の例である。車両123乃至125は、黒色の塗装を使用していないので、レーザスキャナ4のレーザ光源が照射するレーザを反射する。そのため、レーザスキャナ4の受光部は、反射光を受光することができ、レーザスキャナ4は、車両123乃至125の各部との距離を測定することができる。よって、第2距離画像において、車両123乃至125は、車両121及び車両122と比較して全体的にはっきりと映っている。
車両125が車両123及び車両124よりも短いのは、車両125がレーザスキャナ4の前を車両123及び車両124よりも高速で通過したためである。
第2距離測定部32は、生成された第2距離画像を第2車両検知部33、円形図形検知部34及び第2車高計測部37へ送信する。また、第2距離測定部32は、車両と距離測定基準面112との距離を示す距離情報を車幅計測統合部43へ送信する。
The reason why the
The second distance measurement unit 32 transmits the generated second distance image to the second vehicle detection unit 33, the circular figure detection unit 34, and the second vehicle
第2車両検知部33は、第2距離測定部32が生成する第2距離画像に基づいて車両1台を区別する。たとえば、距離測定が不可能な車両(たとえば、黒色の塗装が使用された車両)を区別する場合、第2車両検知部33は、距離の測定が不可能な領域を車両がある領域であると判定する。また、距離測定が可能である車両を区別する場合、第2車両検知部33は、車両がない状態での距離よりも近い距離を示す領域を車両がある領域であると判定する。第2車両検知部33が車両を区別する方法は、特定の方法に限定されるものではない。 The second vehicle detection unit 33 distinguishes one vehicle based on the second distance image generated by the second distance measurement unit 32. For example, when distinguishing a vehicle in which distance measurement is impossible (for example, a vehicle in which black paint is used), the second vehicle detection unit 33 determines that the region in which the distance cannot be measured is a region where the vehicle is present. judge. Moreover, when distinguishing the vehicle in which distance measurement is possible, the 2nd vehicle detection part 33 determines with the area | region which shows the distance nearer than the distance in the state without a vehicle being an area | region with a vehicle. The method by which the second vehicle detection unit 33 distinguishes vehicles is not limited to a specific method.
第2車両検知部33は、車両の先端を検知すると、車両が進入したことを示す信号(進入検知信号)を車両検知統合部42へ送信する。また、第2車両検知部33は、車両の後端を検知すると、車両が退場したことを示す信号(退場検知信号)を車両検知統合部42へ送信する。
When the second vehicle detection unit 33 detects the front end of the vehicle, the second vehicle detection unit 33 transmits a signal indicating that the vehicle has entered (an entry detection signal) to the vehicle
円形図形検知部34は、第2距離測定部32が生成した距離画像に基づいてタイヤ候補としての円形図形を検知する。
図18は、円形図形検知部34がタイヤ候補として円形図形を検知する方法を説明するための図である。
図18が示すように、レーザスキャナ4は、点131、点132、点133及び点134の順に距離を測定する。円形図形検知部34は、レーザスキャナ4が測定した距離に基づいて第2距離画像から距離が所定の値以上に変化する点を特徴点として抽出する。図18が示す例にいて、円形図形検知部34は、点132と点133との間で所定の値以上に距離が変化すると判定する。円形図形検知部34は、点133(黒点)を特徴点として抽出する。
The circular graphic detector 34 detects a circular graphic as a tire candidate based on the distance image generated by the second distance measuring unit 32.
FIG. 18 is a diagram for explaining a method in which the circular graphic detector 34 detects a circular graphic as a tire candidate.
As shown in FIG. 18, the
タイヤと車体との間には、一定の隙間がある。そのため、タイヤの淵とタイヤの周辺部との間で、レーザスキャナ4との距離は段階的に変化する。その結果、タイヤの淵は、特徴点となる。
There is a certain gap between the tire and the vehicle body. Therefore, the distance from the
また、タイヤは円形であるため、タイヤの淵に沿う特徴点は、円形又は楕円形をしている。よって、円形図形検知部34は、特徴点の並びが円形又は楕円形となる特徴点群をタイヤ候補を示す特徴点群であると判定する。 Further, since the tire is circular, the feature points along the tire ridge are circular or elliptical. Therefore, the circular figure detection unit 34 determines that a feature point group in which the feature points are arranged in a circle or an ellipse is a feature point group indicating a tire candidate.
たとえば、円形図形検知部34は、n個の特徴点を可視化した画像を生成する。特徴点の座標値群は、{(x1、y1)、(x2、y2)、・・・(xn、yn)}で表される。円形図形検知部34は、以下の楕円方程式(式1)の(x、y)に対してパラメータ(a、b)を変化させながら特徴点の座標値群を適合させ、誤差が所定の値以下である座標群を円形図形(即ち、タイヤ候補)を示す特徴点群であると判定する。 For example, the circular figure detection unit 34 generates an image in which n feature points are visualized. A coordinate value group of feature points is represented by {(x1, y1), (x2, y2),... (Xn, yn)}. The circular figure detection unit 34 adapts the coordinate value group of feature points while changing the parameters (a, b) with respect to (x, y) of the following elliptic equation (Equation 1), and the error is equal to or less than a predetermined value. It is determined that the coordinate group is a feature point group indicating a circular figure (that is, a tire candidate).
(y−y0)/a^2+(x−x0)/b^2=1 ・・・(1)
なお、円形図形検知部34がタイヤ候補を抽出する方法は、特定の方法に限定されるものではない。
円形図形検知部34は、タイヤ候補を示す特徴点群として抽出した特徴点の座標群をタイヤ検知部35へ送信する。
(Y−y0) / a ^ 2 + (x−x0) / b ^ 2 = 1 (1)
Note that the method by which the circular figure detection unit 34 extracts tire candidates is not limited to a specific method.
The circular figure detection unit 34 transmits a coordinate group of feature points extracted as a feature point group indicating a tire candidate to the
タイヤ検知部35は、円形図形検知部34が抽出したタイヤ候補から車軸を構成するタイヤを検出する。
図19及び図20は、円形図形検知部34が抽出したタイヤ候補を示す座標群の例を示す図である。
図19が示すタイヤ候補は、地面に接しているタイヤ(車軸を構成するタイヤ)である。タイヤが地面に接しているので、タイヤの下部には、距離が段階的に変化する点がなく、特徴点はない。したがって、タイヤ候補が車軸を構成するタイヤ(車軸タイヤ)を示す場合、タイヤ候補を示す特徴点群は、円形図形の上側に存在し、下側には存在しない。
The
19 and 20 are diagrams illustrating an example of a coordinate group indicating tire candidates extracted by the circular figure detection unit 34. FIG.
Tire candidates shown in FIG. 19 are tires in contact with the ground (tires constituting the axle). Since the tire is in contact with the ground, there is no point where the distance changes stepwise at the lower part of the tire, and there is no feature point. Therefore, when the tire candidate indicates a tire (axle tire) constituting the axle, the feature point group indicating the tire candidate exists on the upper side of the circular figure and does not exist on the lower side.
図20が示すタイヤ候補は、地面に接していないタイヤ(車軸を構成しないタイヤ(たとえばスペアタイヤなど))又はタイヤ以外の円形図形である。この場合、円形図形は下側を地面に接していないので、円形図形の下側にも特徴点が存在する。したがって、タイヤ候補が車軸タイヤ以外を示す場合、タイヤ候補を示す特徴点群は、円形図形の下側にも存在する。 The tire candidate shown in FIG. 20 is a tire that is not in contact with the ground (a tire that does not constitute an axle (for example, a spare tire)) or a circular figure other than a tire. In this case, since the lower side of the circular figure is not in contact with the ground, there are characteristic points on the lower side of the circular figure. Therefore, when the tire candidate indicates other than the axle tire, the feature point group indicating the tire candidate is also present on the lower side of the circular figure.
したがって、タイヤ検知部35は、特徴点が円形図形の下側にないタイヤ候補を車軸タイヤであると判定する。なお、タイヤ検知部35がタイヤ候補が車軸タイヤであるか否かを判定する方法は、特定の方法に限定されるものではない。タイヤ検知部35は、タイヤ候補が車軸タイヤであるか否かの判定結果を車軸検知部36へ送信する。
Therefore, the
車軸検知部36は、タイヤ検知部35の判定結果に基づいて車両の車軸を検知する。即ち、車軸検知部36は、円形図形検知部34が検知したタイヤ候補からタイヤ検知部35が検知した車軸タイヤを抽出する。
The
車軸検知部36は、車軸タイヤを抽出すると、車軸タイヤを抽出したことを示す信号(車軸検知信号)を車軸計数統合部41へ送信する。
When the axle tire is extracted, the
第2車高計測部37は、第2距離測定部32が生成した第2距離画像に基づいて車高を計測する。たとえば、第2車高計測部37は、車両がない場合の距離画像よりも色が淡い領域(距離が近い領域)を車両領域であると判定する。車両がある領域を判定すると、車高計測部37は、車両領域の高さ(即ち、手前の道路から画像のない領域(又は、風景領域)までの距離)の画素数を測定し、測定された画素数から車高を算出する。車高計測部37が車両の高さを測定する方法は、特定の方法に限定されるものではない。
第2車高計測部37は、測定された車高を示す第2車高情報を車高計測統合部44へ送信する。
The second vehicle
The second vehicle
次に、車種判定部6について説明する。
図2が示すように、車種判定部6は、車軸計数統合部41、車両検知統合部42、車幅計測統合部43及び車高計測統合部44などを有する。
Next, the vehicle
As shown in FIG. 2, the vehicle
車軸計数統合部41は、第2車両検知部33が送信する進入検知信号及び退場検知信号と車軸検知部36が送信する車軸検知信号とに基づいて車両の車軸数を決定する。即ち、車軸計数統合部41は、進入検知信号を受信してから退場検知信号を受信するまでの間に、車軸検知部36から車軸検知信号を受信した回数をカウントする。車軸計数統合部41は、カウントされた回数を車両の車軸数と決定する。
車軸計数統合部41は、判定された車軸数を判定部45へ送信する。
The axle
The axle
車両検知統合部42は、第1車両検知部23が送信する検知情報と第2車両検知部33が送信する進入検知信号及び退場検知信号とを統合して車両を検知する。たとえば、車両検知統合部42は、第2車両検知部33から進入検知信号を受信すると、車両が車種判定装置1へ進入したと判定する。この場合、車両検知統合部42は、第1車両検知部23が送信する検知情報から車両の前進又は後退を識別する。これは、第1車両検知部23が生成する検知情報は、ステレオカメラ2に生じるノイズによって誤差を生じやすく、車両が進入するタイミングを正確に測れないからである。また、第2車両検知部33は、車両の前進又は後退を検知することができないからである。
車両検知統合部42は、車両の進入を示す信号を判定部45へ送信する。また、車両検知統合部42は、車両の前進又は後退を示す信号を判定部45へ送信する。
The vehicle
The vehicle
車幅計測統合部43は、車幅計測部25が送信する車幅情報及び第2距離測定部32が送信する距離情報に基づいて車幅を決定する。たとえば、車幅計測統合部43は、距離情報からレーザスキャナ4と車両との距離を取得する。車幅計測統合部43は、取得された距離(車両距離)に基づいて車幅情報が示す車幅を修正する。即ち、車幅計測統合部43は、車幅計測部25が検出した車両領域の手前側の位置をレーザスキャナ4から車両距離離れた位置に置き換えて車幅を決定する。これは、車幅計測部25が測定する車幅は、ステレオカメラ2に生じるノイズによって誤差を生じやすく、車両領域の位置を補正して精度を上げる必要があるからである。
車幅計測統合部43は、決定された車幅を示す情報を判定部45へ送信する。
The vehicle width
The vehicle width
車高計測統合部44は、第1車高計測部27が送信する第1車高情報及び第2車高計測部37が送信する第2車高情報に基づいて車高を決定する。たとえば、車高計測統合部44は、第1車高情報が示す車高と第2車高情報が示す車高との最大値を車高と決定する。これは、車両が黒い塗装を塗布されている場合、レーザスキャナ4が正確に距離を測定することができず、第2車高計測部37は、正確に車高を測定できないことがあるためである。また、ステレオカメラ2を使用する第1車高計測部27も測定エラーが起こり得るためである。
車高計測統合部44は、決定された車高を示す情報を判定部45へ送信する。
The vehicle height measurement integration unit 44 determines the vehicle height based on the first vehicle height information transmitted by the first vehicle
The vehicle height measurement integration unit 44 transmits information indicating the determined vehicle height to the
判定部45は、各部が決定した車両の車軸数、車高及び車幅から車両の車種を判定する。たとえば、判定部45は、車軸数が4軸以上であれば、車両を大型車両であると判定する。また、判定部45は、車軸数が3軸以下で車高又は車幅が所定の値以上であれば、車両を大型車両であると判定する。また、判定部45は、それ以外であれば、車両を普通車両とであると判定する。判定部45が判別する車種及び車種の要件は、特定の構成に限定されるものではない。
The
次に、ステレオカメラ2の制御部3の動作例について説明する。
図21は、ステレオカメラ2の制御部3の動作例を説明するためのフローチャートである。
まず、制御部3は、ステレオカメラ2から画像を取得する(ステップS11)。画像を取得すると、制御部3は、画像変換部21を用いて画像を変換する(ステップS12)。
Next, an operation example of the
FIG. 21 is a flowchart for explaining an operation example of the
First, the
画像を変換すると、制御部3は、第1距離測定部22を用いて第1距離画像を生成する(ステップS13)。第1距離画像を生成すると、制御部3は、第1車両検知部23を用いて車両が前進したか判定する(ステップS14)。
When the image is converted, the
車両を前進していないと判定すると(ステップS14、NO)、制御部3は、ステップS11へ戻る。
車両を前進したと判定すると(ステップS14、YES)、制御部3は、車両が前進したことを示す信号を車種判定部6へ送信する(ステップS15)。
When it is determined that the vehicle is not moving forward (NO in step S14), the
If it determines with having advanced the vehicle (step S14, YES), the
車両が前進したことを示す信号を車種判定部6へ送信すると、制御部3は、上面座標変換部24を用いて上面距離画像を生成する(ステップS16)。上面距離画像を生成すると、制御部3は、車幅計測部25を用いて車幅を測定し、車幅情報を生成する(ステップS17)。
When a signal indicating that the vehicle has moved forward is transmitted to the vehicle
車幅を測定すると、制御部3は、側面座標変換部26を用いて側面距離画像を生成する(ステップS18)。側面距離画像を生成すると、制御部3は、第1車高計測部27を用いて車高を測定し、第1車高情報を生成する(ステップS19)。
車高を測定すると、制御部3は、車幅情報及び第1車高情報を車種判定部6へ送信する(ステップS20)。車幅情報及び第1車高情報を車種判定部6へ送信すると、制御部5は、動作を終了する。
When the vehicle width is measured, the
When the vehicle height is measured, the
次に、レーザスキャナ4の制御部5の動作例について説明する。
図22は、レーザスキャナ4の制御部5の動作例について説明するためのフローチャートである。
まず、制御部5は、レーザスキャナ4からスキャンデータを取得する(ステップS31)。スキャンデータを取得すると、制御部5は、距離変換部31を用いて距離測定基準面112との距離を算出する(ステップS32)。
Next, an operation example of the
FIG. 22 is a flowchart for explaining an operation example of the
First, the
距離測定基準面112との距離を算出すると、制御部5は、第2距離測定部32を用いて第2距離画像を生成する(ステップS33)。即ち、制御部5は、ステップS32で逐次算出される距離に基づいてすでに制御部5が生成した第2距離画像に追加的に画像を書き加える。
When the distance to the distance
第2距離画像を生成すると、制御部5は、すでに車両の進入検知信号を送信したか判定する(ステップS34)。進入検知信号を送信していないと判定すると(ステップS34、NO)、制御部5は、第2車両検知部33を用いて車両の先端を検知したか判定する(ステップS35)。
When the second distance image is generated, the
車両の先端を検知していないと判定すると(ステップS35、NO)、制御部5は、ステップS31へ戻る。
車両の先端を検知したと判定すると(ステップS35、YES)、制御部5は、進入検知信号を車両検知統合部42へ送信する(ステップS36)。
If it determines with not detecting the front-end | tip of a vehicle (step S35, NO), the
If it determines with having detected the front-end | tip of a vehicle (step S35, YES), the
すでに進入検知信号を送信したと判定した場合(ステップS34、YES)、又は、進入検知信号を車両検知統合部42へ送信した場合(ステップS36)、制御部5は、円形図形検知部34を用いて第2距離画像からタイヤ候補を抽出する(ステップS37)。タイヤ候補を抽出すると、制御部5は、タイヤ検知部35を用いて車軸タイヤを抽出する(ステップS38)。
When it determines with having already transmitted the approach detection signal (step S34, YES), or when the approach detection signal is transmitted to the vehicle detection integration part 42 (step S36), the
車軸タイヤを抽出すると、制御部5は、車軸検知部36を用いて車軸タイヤがあるか判定する(ステップS39)。車軸タイヤがあると判定すると(ステップS39、YES)、制御部5は、車軸検知信号を車種判定部6へ送信する(ステップS40)。
When the axle tire is extracted, the
車軸タイヤがないと判定した場合(ステップS39、NO)、又は、車軸検知信号を車種判定部6へ送信した場合(ステップS40)、制御部5は、第2車両検知部33を用いて車両の後端を検知したか判定する(ステップS41)。車両の後端を検知していないと判定すると(ステップS41、NO)、制御部5は、ステップS31へ戻る。
When it is determined that there is no axle tire (step S39, NO), or when an axle detection signal is transmitted to the vehicle type determination unit 6 (step S40), the
車両の後端を検知したと判定すると(ステップS41、YES)、制御部5は、退場検知信号を車種判定部6へ送信する(ステップS42)。退場検知信号を車種判定部6へ送信すると、制御部5は、第2車高計測部37を用いて車高を測定し、第2車高情報を生成する(ステップS43)。第2車高情報を生成すると、制御部5は、生成された第2車高情報を車種判定部6へ送信する(ステップS44)。第2車高情報を車種判定部6へ送信すると、制御部5は、第2距離測定部32を用いて、車両と距離測定基準面112との距離を示す距離情報を車種判定部6へ送信する(ステップS45)。距離情報を車種判定部6へ送信すると、制御部5は、動作を終了する。
If it determines with having detected the rear end of the vehicle (step S41, YES), the
次に、車種判定部6の動作例について説明する。
図23は、車種判定部6の動作例を説明するためのフローチャートである。
まず、車種判定部6は、車両検知統合部42を用いて制御部5の第2車両検知部33から進入検知信号を受信したか判定する(ステップS51)。進入検知信号を受信していないと判定すると(ステップS51、NO)、車種判定部6は、ステップS51へ戻る。
Next, an operation example of the vehicle
FIG. 23 is a flowchart for explaining an operation example of the vehicle
First, the vehicle
進入検知信号を受信したと判定すると(ステップS51、YES)、車種判定部6は、車軸計数統合部41を用いて制御部5の車軸検知部36から車軸検知信号を受信したか判定する(ステップS52)。
If it is determined that an approach detection signal has been received (step S51, YES), the vehicle
車軸検知信号を受信したと判定すると(ステップS52、YES)、車種判定部6は、車軸数をカウントアップする(ステップS53)。ここで、車軸数は、対象車両の車軸数をカウントするカウンタである。また、車軸数は、初期状態において「0」を格納する。
When it is determined that the axle detection signal has been received (step S52, YES), the vehicle
車軸検知信号を受信していないと判定した場合(ステップS52、NO)、又は、車軸数をカウントアップした場合(ステップS53)、車種判定部6は、車両検知統合部42を用いて制御部5の第2車両検知部33から退場検知信号を受信したか判定する(ステップS54)。
When it is determined that the axle detection signal is not received (step S52, NO), or when the number of axles is counted up (step S53), the vehicle
退場検知信号を受信していないと判定すると(ステップS54、NO)、車種判定部6は、ステップS52へ戻る。
退場検知信号を受信したと判定すると(ステップS54、YES)、車種判定部6は、各部から第1車高情報、第2車高情報、車幅情報及び距離情報などを受信する(ステップS55)。
If it is determined that the exit detection signal has not been received (step S54, NO), the vehicle
When it is determined that the exit detection signal has been received (step S54, YES), the vehicle
各情報を受信すると、車種判定部6は、車幅計測統合部43を用いて車幅情報及び距離情報に基づいて車幅を決定する(ステップS56)。車幅を決定すると、車種判定部6は、車高計測統合部44を用いて第1車高情報及び第2車高情報に基づいて車高を決定する(ステップS57)。
When each information is received, the vehicle
車高を決定すると、車種判定部6は、判定部45を用いて車幅、車高、及び車軸数などに基づいて車種を判定する(ステップS58)。車種を判定すると、車種判定部6は、動作を終了する。
When the vehicle height is determined, the vehicle
なお、車種判定部6は、判定された車種を示す情報を通行料金などを決定する他の装置へ送信してもよい。
また、車種判定部6は、制御部3の第1車両検知部23が送信する検知情報に基づいて車両が後退していると判定した場合には、エラーを示す情報を他の装置へ送信してもよい。
The vehicle
Further, when the vehicle
また、制御部5は、車両が退場してからタイヤ候補を抽出し車軸タイヤを検知してもよい。
Further, the
次に、第1車両検知部23が車両を検知する他の方法について説明する。
図24は、第1車両検知部23が車両を検知する他の方法について説明するための図である。
Next, another method in which the first vehicle detection unit 23 detects the vehicle will be described.
FIG. 24 is a diagram for explaining another method in which the first vehicle detection unit 23 detects a vehicle.
この方法において、第1距離測定部22は、レーザスキャナ4のレーザ光源がレーザを照射するポイント(図24においては、点141)との距離を測定する。第1距離測定部22は、点141とステレオカメラ2との距離に基づいて車両を検知する。例えば、第1距離測定部22は、点141とステレオカメラ2との距離に変化が生じたか判定する。点141とステレオカメラ2との距離に変化が生じたと判定した場合に、第1距離測定部22は、車両が進入してきたと判定してもよい。
In this method, the first
以上のように構成される車種判定装置は、ステレオカメラを用いて車幅及び車高を測定することができる。また、車種判定装置は、レーザスキャナを用いて車軸数を測定し、かつ、車幅及び車高などを補正することができる。その結果、車種判定装置は、効果的に車種を判別することができる。 The vehicle type determination apparatus configured as described above can measure the vehicle width and vehicle height using a stereo camera. In addition, the vehicle type determination device can measure the number of axles using a laser scanner, and can correct the vehicle width, the vehicle height, and the like. As a result, the vehicle type determination device can effectively determine the vehicle type.
なお、実施形態に係る車種判定装置1の基本的な概念は以下の通りである。
図25は、実施形態における車種判定装置1の構成例を示すブロック図である。
図25が示すように、車種判定装置1の構成例は、ステレオカメラ2、第1距離測定部22、座標変換部201、車幅計測部25、第1車高計測部27及び車種判定部6などを備える。第1距離測定部22は、ステレオカメラ2が撮影した映像からステレオカメラ2と被写体との距離を算出する。座標変換部201は、第1距離測定部が算出した距離に基づいて、ステレオカメラ2が撮影した画像の各部と所定の位置との距離を示す距離画像を生成する。座標変換部201は、上面座標変換部24及び側面座標変換部26などを有する。車幅計測部25は、第1距離画像に基づいてステレオカメラ2が撮影する車両の車幅を計測する。第1車高計測部27は、第1距離画像に基づいてステレオカメラ2が撮影する車両の車高を計測する。車種判定部6は、車両の車幅と車両の車高とに基づいて車両の車種を判定する。
In addition, the basic concept of the vehicle
FIG. 25 is a block diagram illustrating a configuration example of the vehicle
As shown in FIG. 25, the configuration example of the vehicle
また、車種判定装置1は、CPUがプログラムを実行することによって動作するので、車種判定装置1の動作は、図2が示すような各ブロックの接続順序には拘束されない。プログラムは、ステレオカメラ2が撮影した映像からステレオカメラ2と被写体との距離を算出するコードと、算出された距離に基づいて、ステレオカメラ2が撮影した画像の各部と所定の位置との距離を示す距離画像を生成するコードと、生成された距離画像に基づいてステレオカメラ2が撮影する車両の車高を計測するコードと、生成された距離画像に基づいてステレオカメラ2が撮影する車両の車幅を計測するコードと、車両の車幅と車両の車高とに基づいて車両の車種を判定するコードと、を備える。
Moreover, since the vehicle
また、車種判定装置1の車種判別方法は、ステレオカメラ2が撮影した映像からステレオカメラ2と被写体との距離を算出し、算出された距離に基づいて、ステレオカメラ2が撮影した画像の各部と所定の位置との距離を示す距離画像を生成し、生成された距離画像に基づいてステレオカメラ2が撮影する車両の車高を計測し、生成された距離画像に基づいてステレオカメラ2が撮影する車両の車幅を計測し、車両の車幅と車両の車高とに基づいて車両の車種を判定する。
The vehicle type determination method of the vehicle
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。 Although several embodiments of the present invention have been described, these embodiments are presented by way of example and are not intended to limit the scope of the invention. These novel embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the scope of the invention. These embodiments and modifications thereof are included in the scope and gist of the invention, and are included in the invention described in the claims and the equivalents thereof.
1…車種判定装置、2…ステレオカメラ、3…制御部、4…レーザスキャナ、5…制御部、6…車種判定部、22…第1距離測定部、23…第1車両検知部、24…上面座標変換部、25…車幅計測部、26…側面座標変換部、27…第1車高計測部、32…第2距離測定部、33…第2車両検知部、34…円形図形検知部、35…タイヤ検知部、36…車軸検知部、37…第2車高計測部、41…車軸計数統合部、42…車両検知統合部、43…車幅計測統合部、44…車高計測統合部、45…判定部、101…座標変換部、C…車両。
DESCRIPTION OF
Claims (8)
ステレオカメラと、
前記ステレオカメラが撮影した映像から前記ステレオカメラと被写体との距離を算出する第1距離測定部と、
前記第1距離測定部が算出した距離に基づいて、前記ステレオカメラが撮影した画像の各部と所定の位置との距離を示す距離画像を生成する座標変換部と、
前記距離画像に基づいて前記ステレオカメラが撮影する車両の車高を計測する第1車高計測部と、
前記距離画像に基づいて前記ステレオカメラが撮影する前記車両の車幅を計測する車幅計測部と、
前記車両の車幅と前記車両の車高とに基づいて前記車両の車種を判定する判定部と、
を備える車種判定装置。 In the vehicle type determination device for determining the vehicle type of the vehicle,
A stereo camera,
A first distance measuring unit that calculates a distance between the stereo camera and a subject from an image captured by the stereo camera;
A coordinate conversion unit that generates a distance image indicating a distance between each part of the image captured by the stereo camera and a predetermined position based on the distance calculated by the first distance measurement unit;
A first vehicle height measuring unit that measures the vehicle height of the vehicle captured by the stereo camera based on the distance image;
A vehicle width measuring unit that measures the vehicle width of the vehicle captured by the stereo camera based on the distance image;
A determination unit that determines a vehicle type of the vehicle based on a vehicle width of the vehicle and a vehicle height of the vehicle;
A vehicle type determination device.
前記座標変換部は、
前記車両の真上の所定の位置と前記画像の各部との距離を示す上面距離画像を生成する上面座標変換部と、
前記車両の真横の所定の位置と前記画像の各部との距離を示す側面距離画像を生成する側面座標変換部と、
を備え、
前記車幅計測部は、前記上面座標変換部が生成した前記上面距離画像に基づいて前記車両の車幅を計測し、
前記車高計測部は、前記側面座標変換部が生成した前記側面距離画像に基づいて前記車両の車高を計測する、
前記請求項1に記載の車種判定装置。 The stereo camera simultaneously captures the upper and side surfaces of the vehicle,
The coordinate converter is
An upper surface coordinate conversion unit that generates an upper surface distance image indicating a distance between a predetermined position directly above the vehicle and each part of the image;
A side coordinate conversion unit that generates a side distance image indicating a distance between a predetermined position directly beside the vehicle and each part of the image;
With
The vehicle width measurement unit measures the vehicle width of the vehicle based on the upper surface distance image generated by the upper surface coordinate conversion unit,
The vehicle height measurement unit measures the vehicle height of the vehicle based on the side distance image generated by the side coordinate conversion unit.
The vehicle type determination apparatus according to claim 1.
前記車両の側面との距離を測定するレーザスキャナと、
前記レーザスキャナが測定する距離に基づいて前記車両の車軸を検知する車軸検知部と、
前記車軸検知部が検知した車軸をカウントする車軸計数統合部と、
を備え、
前記判定部は、前記車両の車軸の数に基づいて前記車両の車種を判定する、
前記請求項1又は2に記載の車種判定装置。 further,
A laser scanner for measuring the distance to the side of the vehicle;
An axle detection unit for detecting an axle of the vehicle based on a distance measured by the laser scanner;
An axle counting integration unit that counts the axles detected by the axle detection unit;
With
The determination unit determines the vehicle type of the vehicle based on the number of axles of the vehicle.
The vehicle type determination apparatus according to claim 1 or 2.
前記レーザスキャナが測定する距離に基づいて、前記レーザスキャナと前記レーザスキャナの測定対象物との距離を示す第2距離画像を生成する第2距離測定部と、
前記第2距離測定部が生成した第2距離画像から距離の差が段階的に変化する特徴点を抽出し、抽出された前記特徴点が円形又は楕円形に配置されているタイヤ候補を検知する円形図形検知部と、
前記円形図形検知部が検知したタイヤ候補から、前記タイヤ候補の下部に特徴点がないタイヤ候補を車軸を構成する車軸タイヤであると判定するタイヤ検知部と、
を備え、
前記車軸検知部は、前記タイヤ検知部が車軸タイヤであると判定したタイヤ候補を車軸と検知する、
前記請求項3に記載の車種判定装置。 further,
A second distance measuring unit that generates a second distance image indicating a distance between the laser scanner and a measurement object of the laser scanner based on a distance measured by the laser scanner;
A feature point whose distance difference changes stepwise is extracted from the second distance image generated by the second distance measurement unit, and a tire candidate in which the extracted feature point is arranged in a circle or an ellipse is detected. A circular figure detector;
From the tire candidates detected by the circular figure detection unit, a tire detection unit that determines that a tire candidate having no feature point below the tire candidate is an axle tire that constitutes an axle, and
With
The axle detection unit detects the tire candidate determined as the axle tire by the tire detection unit as an axle.
The vehicle type determination apparatus according to claim 3.
前記第2距離測定部が生成した前記第2距離画像に基づいて前記車両の車高を計測する第2車高計測部と、
前記第1車高計測部が測定した車高と前記第2車高計測部が測定した車高とに基づいて前記車両の車高を決定する車高計測統合部と、
前記車幅計測部が測定した車幅を前記レーザスキャナが測定した距離に基づいて補正し、前記車両の車幅を決定する車幅計測統合部と
を備え、
前記判定部は、前記車高計測統合部が決定した車高を前記車両の車高とし、前記車幅計測統合部が決定した車幅を前記車両の車幅とする、
前記請求項3又は4に記載の車種判定装置。 further,
A second vehicle height measurement unit that measures the vehicle height of the vehicle based on the second distance image generated by the second distance measurement unit;
A vehicle height measurement integration unit that determines the vehicle height of the vehicle based on the vehicle height measured by the first vehicle height measurement unit and the vehicle height measured by the second vehicle height measurement unit;
A vehicle width measurement integration unit that corrects the vehicle width measured by the vehicle width measurement unit based on the distance measured by the laser scanner and determines the vehicle width of the vehicle;
The determination unit sets the vehicle height determined by the vehicle height measurement integration unit as the vehicle height of the vehicle, and sets the vehicle width determined by the vehicle width measurement integration unit as the vehicle width of the vehicle.
The vehicle type determination apparatus according to claim 3 or 4.
前記車幅計測統合部は、前記レーザスキャナが測定した距離に基づいて前記レーザスキャナと前記車両との距離を決定し、前記車幅計測部が測定した車幅を前記距離に基づいて修正する、
前記請求項5に記載の車種判定装置。 The vehicle height measurement integration unit sets a vehicle height having a large value between the vehicle height measured by the first vehicle height measurement unit and the vehicle height measured by the second vehicle height measurement unit as the vehicle height of the vehicle. ,
The vehicle width measurement integration unit determines a distance between the laser scanner and the vehicle based on the distance measured by the laser scanner, and corrects the vehicle width measured by the vehicle width measurement unit based on the distance.
The vehicle type determination device according to claim 5.
前記第1距離画像に基づいて車両が前進し又は後退したことを検知する第1車両検知部を備え、
前記第1距離測定部は、前記第1車両検知部が車両が前進した場合に第1距離画像を生成する、
前記請求項1乃至6の何れか1項に記載の車種判定装置。 further,
A first vehicle detection unit for detecting that the vehicle has moved forward or backward based on the first distance image;
The first distance measurement unit generates a first distance image when the first vehicle detection unit moves forward.
The vehicle type determination apparatus according to any one of claims 1 to 6.
前記レーザスキャナが測定した距離に基づいて車両が進入したこと及び車両が退場したことを検知する第2車両検知部を備え、
前記車軸計数統合部は、前記第2車両検知部が車両が進入したことを検知してから前記第2車両検知部が車両の退場を検知するまでの間に、車軸をカウントする、
前記請求項3乃至7の何れか1項に記載の車種判定装置。 further,
A second vehicle detection unit that detects that the vehicle has entered and the vehicle has exited based on the distance measured by the laser scanner;
The axle counting and counting unit counts the axle between the time when the second vehicle detection unit detects that the vehicle has entered and the time when the second vehicle detection unit detects the vehicle leaving,
The vehicle type determination apparatus according to any one of claims 3 to 7.
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