JP2000163692A - 車種判別装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 車種の判別を簡単かつ精度良く行うことが可
能な車種判別装置を提供する。 【解決手段】 撮影手段１と、車線を横断するラインで
あって、車両の進行方向に間隔を置いて少なくとも２つ
設定される車両検知ラインを画素データとしてあらかじ
め保持し、車両検知ラインデータと、撮像手段１の画像
データのうち車両検知ラインに対応する画素データとに
より、車両検知ライン毎に車両を検知して車両検知信号
を出力すると共に、撮像手段１の画像データのうち車両
検知ラインに対応する画素データと車両検知ラインデー
タとに基づいて車幅を求める車両検知・車幅算出手段３
１と、車両検知信号に基づいて車両の高さ及び長さを算
出する車高・車長算出手段３２と、車種分類データベー
ス３３と、車両の高さ及び長さと、車幅と、車両分類デ
ータベース３３とを照合して、車種の判別を行う車種照
合手段３４とを備えたものである。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、道路上を撮像し得
られた映像を画像処理することにより、道路上を走行す
る車両の車種を判別する車種判別装置に関するものであ
る。

【０００２】

【従来の技術】従来、車種判別装置では様々な方式で車
種の判別を行っている。例えば、光学方式のものでは、
光電センサを用いて車両の幅・長さを測定し、幅・長さ
が一定以上か否かで車種を判別する。また、超音波反射
方式のものでは、超音波送受信装置を用いて超音波を車
両に放射し、反射波で車両の高さと幅を測定して車種を
判別する。また、画像センサを用いた方式では、路面上
に基準物を設置し２つのカメラで車両の前後を撮像し、
基準物と車両の前後の位置関係から車両の幅・長さを測
定し車種を判別したり、例えば特開平６−３０９５８８
号公報に開示された車種判別装置のように、路面上に複
数の縦線、横線からならる格子状パターンを配置し、撮
像した画像とその格子状パターンを比較することで、車
両の幅と長さを測定し車種を判別したりしている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の車種判別装置では、種々の不利な点があった。例え
ば光学方式では、判別車両が大・小２種類に限定され、
仮に車種を細分化して判別するときには新たな機械を増
設する必要がある。また超音波反射方式では、超音波が
ノイズなどに弱いことや、超音波がラッパ状に放出され
るため検知領域に幅があるなど、判別精度が悪い。ま
た、画像センサを用いた方式は、光学方式や超音波反射
方式の不利な点を補うために有効な方法と考えられてい
るが、上記方式では路面上に基準物を設置したり、格子
状のラインをペイントする必要があるなど、車両を判別
する場所が限定されてしまったり、基準物またはペイン
トの保守が必要となる等の問題点があった。また画像全
体を処理する必要があるので装置のコストが高くなる等
の問題点があった。

【０００４】このようなことから、車種の判別を簡単か
つ精度良く行うことが可能な車種判別装置の開発が望ま
れていた。

【０００５】

【課題を解決するための手段】本発明に係る車種判別装
置は、道路を走行する車両を撮影する撮影手段と、車線
を横断するラインであって、車両の進行方向に間隔を置
いて少なくとも２つ設定される車両検知ラインを画素デ
ータとしてあらかじめ保持し、保持された車両検知ライ
ンデータと、撮像手段の画像データのうち車両検知ライ
ンに対応する画素データとにより、車両検知ライン毎に
車両を検知して車両検知信号を出力する車両検知手段
と、車両検知手段により車両が検知されると、撮像手段
の画像データのうち車両検知ラインに対応する画素デー
タと車両検知ラインデータとに基づいて車幅を求める車
幅算出手段と、車両検知信号に基づいて、車両の高さ及
び長さを算出する車高・車長算出手段と、あらかじめ車
高、車長及び車幅で車種を分類した車種分類データベー
スと、車高・車長算出手段で算出された車両の高さ及び
長さと、車幅算出手段で算出された車幅と、車両分類デ
ータベースとを照合して、車種の判別を行う車種照合手
段とを備えたものである。

【０００６】

【発明の実施の形態】図１は本発明の一実施の形態の車
種判別装置の構成を示すブロック図である。

【０００７】車種判別装置は、ＣＣＤカメラなどの撮像
手段で構成され、計測範囲となる道路を含む領域の映像
信号を得るための入力装置１と、該入力装置１からの映
像信号をデジタルデータに変換するＡ／Ｄ変換部２１
と、該Ａ／Ｄ変換部２１でデジタルデータに変換された
入力画像データ４１を保持する入力画像用メモリ２２
と、車両を抽出するために必要な背景画像データ４２を
保持する背景画像用メモリ２３と、前記入力画像データ
４１と前記背景画像データ４２に基づいて車両抽出画像
データ４３を作成して車両を抽出するための車両抽出部
２４と、該車両抽出部２４で作成された車両抽出画像デ
ータ４３を保持する車両抽出画像用メモリ２５と、前記
車両抽出画像データ４３と前記入力画像データ４１と前
記背景画像データ４２とに基づいて前記背景画像用メモ
リ２３の背景を更新するための背景更新部２６と、前記
車両抽出画像メモリ２５の車両抽出画像データ４３に基
づいて、検知領域（後述の車両検知ライン）を通過する
車両を検知して後述の車高・車長算出手段に車両検知信
号５１を出力すると共に、車幅を求め、車幅に対応した
車幅信号５２を後述の車種照合手段に出力する車両検知
・車幅算出手段３１と、該車両検知・車幅算出手段３１
から得た、検知領域に対する車両検知信号５１の立ち上
がり時刻と立ち下がり時刻、すなわち車両の通過時間か
ら車両の高さ及び長さを算出する車高・車長算出手段３
２と、あらかじめ車両を長さ、高さ、幅などで分類した
データベースでなる車種分類データベース３３と、前記
車両検知・車幅算出手段３１から得た車幅信号５２と、
前記車高・車長算出手段３２から得た車両の高さ及び長
さと、前記車種分類データベース３３とを照合し、車
種、すなわち軽、普通、中型、大型自動車を判別する車
種照合手段３４とを含む構成となっている。

【０００８】なお、背景画像用メモリ２３の初期状態に
おいては、車両などが存在しない状態で撮影された背景
画像が背景画像データ４２として格納されている。

【０００９】ここで、Ａ／Ｄ変換部２１、入力画像用メ
モリ２２、背景画像用メモリ２３、車両抽出部２４、車
両抽出画像用メモリ２５、背景更新部２６は汎用画像処
理装置２に属し、車両検出・車幅算出手段３１、車高・
車長算出手段３２、車両分類データベース３３、車種照
合手段３４は汎用コンピュータ３に属し、汎用画像処理
装置２と汎用コンピュータ３は、汎用バス４で電気的に
接続されている。

【００１０】図２は車両の進行方向と奥行き方向に視野
を持つようにして計測範囲となる道路上方に設置され、
道路を走行する車両を撮像するＣＣＤカメラによる撮像
画像を表す図ある。ここで、ライン（Ｄ１，Ｄ２，Ｄ
３，Ｄ４）は、各車線上を走行する車両を検知するため
の車両検知ライン（特定のラインを指す場合を除き、単
に車両検知ラインＤと符号を付す。）で、図２に示すよ
うに車線を横断するラインであって、車両の進行方向に
間隔を置いて少なくとも２つ配置される。なお、その配
置間隔は任意に設定可能となっている。この車両検知ラ
インＤは、説明の便宜上、図２に図示しているが、路上
や画面上に描かれているものではなく、画素データとし
て車両検知・車幅算出手段３１において保持されている
ものである。

【００１１】図３は図２における車両進行方向を横軸
に、高さ方向を縦軸にとった図で、車両の高さ及び長さ
の算出方法を説明するための図である。なお、図３の詳
細説明はここでは省略し、以下にある車両の高さ及び長
さの算出方法を説明する際に詳述する。

【００１２】図４は本発明の一実施の形態の処理の流れ
を示すフローチャートである。

【００１３】図１，２，３，４を用いて、本実施の形態
を説明する。ＣＣＤカメラ１によって撮像された映像信
号は、Ａ／Ｄ変換部２１によってアナログ映像信号から
８ビット（１０進数で０から２５５の値）のデジタル画
像データに変換され、入力画像用メモリ２２に保持され
る（Ｓ２）。この保持の際、本実施の形態では入力画像
を縦横を半分に縮小し、２５６画素×２４６画素にす
る。そして、入力画像用メモリ２２に格納された入力画
像データ４１は、背景更新部２６にて処理されて背景画
像用メモリ２３に保持される（Ｓ３）。

【００１４】そして、車両抽出部２４は、入力画像用メ
モリ２２に保持されている入力画像データ４１と背景画
像用メモリ２３に保持されている背景画像データ４２と
から車両抽出画像データ４３を作成する（Ｓ４）。その
作成方法は、入力画像データ４１の値をｆ、背景画像デ
ータ４２の値をｇ、車両抽出の閾値をαとすると、以下
の（１）式によるものとなる。すなわち、車両抽出部２
４で入力画像データ４１の値ｆと背景画像データ４２の
値ｇとの絶対値差分を閾値αと比較し、絶対値差分が閾
値αより小さければ「０」、閾値以上であれば「１」と
して２値化した車両抽出画像データ４３を画素毎に作成
するものである。

【００１５】 Ｉｆ｜ｆ−ｇ｜ ＜ α ｔｈｅｎ 車両抽出画像データ４３：「０」 ｅｌｓｅ 車両抽出画像データ４３：「１」 …（１）

【００１６】このようにして作成された車両抽出画像デ
ータ４３の「０」の画素領域は、入力画像と背景画像と
の差が少ない領域であることから、車両が抽出されなか
った部分に相当し、逆に「１」の画素領域は差が大きい
領域であるから車両が抽出された部分に相当する。

【００１７】なお、本実施の形態では入力が１６ビット
で出力が８ビットのＬＵＴ（Ｌｏｏｋ Ｕｐ Ｔａｂｌ
ｅ）を用いて、上記（１）式を実現している。

【００１８】以上のようにして作成された車両抽出画像
データ４３は、背景更新部２６及び車両抽出画像用メモ
リ２５へ入力される。そして、背景更新部２６では、車
両抽出画像データ４３と入力画像データ４１と背景画像
データ４２とに基づいて、背景画像用メモリ２３の背景
画像データ４２を、天候や時間の経過による明るさの変
化に追従するよう更新する（Ｓ５）。この背景の更新方
法については、様々な文献で論じられており、特公平７
−１１３９７３号公報や、「画像処理を用いた移動車両
検出アルゴリズムとそのハードウェア」、RTA-92-9、古
田博也他著、等に記載されている。ここでは、後者の文
献に記載のリカーシブフィルタ法で更新するものとし、
以下に、その方法を説明する。

【００１９】ある時刻（ｔ）の入力画像データ４１の値
をｆ（ｔ）、背景画像データ４２の値をｇ（ｔ）、時刻
（ｔ−１）の背景画像データ４２の値をｇ（ｔ−１）、
更新時定数をβとすると、以下の（２）式、（３）式に
より更新するものである。

【００２０】 車両抽出画像データ４３が「０」の画素領域： ｇ（ｔ）＝βｆ（ｔ）＋（１−β）ｇ（ｔ−１） [０≦β≦１]…（２） 車両抽出画像データ４３が「１」の画素領域： ｇ（ｔ）＝ｇ（ｔ−１） …（３）

【００２１】すなわち、前記車両抽出部２４で抽出され
た車両抽出画像データ４３のうち車両に相当しない部分
の背景画像データ４２を（２）式で更新し、車両部分に
相当する背景画像データ４２の更新は行わない。

【００２２】一方、車両抽出画像用メモリ２５へ入力さ
れた車両抽出画像データ４３は、車両抽出画像用メモリ
２５内に保持される。そして、車両検知・車幅算出手段
３１は、車両抽出画像用メモリ２５から、車両検知ライ
ンＤに対応する画素値を汎用バス４を介して読み込み、
その画素値に基づいて車両検知ラインＤ上に車両が存在
するかどうかを検知する。

【００２３】以下に、車両の検知方法について説明す
る。車両検知ラインＤの画素数をＮ１、車両抽出画像用
メモリ２５から読み込んだ画素値のうち、画素値が
「１」である数をＮ２、車両検知の閾値をγ１とする
と、以下の（４）式により車両が存在するかどうかを判
定する（Ｓ６）。

【００２４】 ｉｆ Ｎ２／Ｎ１＞γ１ ｔｈｅｎ 車両検知信号５１：「１」 ｅｌｓｅ 車両検知信号５１：「０」…（４）

【００２５】すなわち、車両検知ラインＤの画素数に対
する、車両に相当する部分の画素数の割合が閾値γ１よ
り大きければ、車両が存在するものと判断して「１」を
車高・車長算出手段３２に出力する（Ｓ７）。閾値γ１
以下であれば、車両が存在しないものと判断して「０」
を出力する。

【００２６】そして、上記（４）式により車両が検知さ
れた場合、次いで、車両検知・車幅算出手段３１は、そ
の車両の車幅に応じた車幅信号５２を算出する（Ｓ８）
と共に、車両後端の車両検知ラインＤの通過を以下の
（５）式により検知する（Ｓ９）。なお、（５）式にお
いて、γ２は車両通過検知の閾値で、γ１より小さい値
となっているが、これは、仮に入力画像データ４１にノ
イズが入り、車両抽出画像データ４３において車両に相
当する部分である画素値１の数が少なくなってしまった
場合に、車両後端が通過したものと誤認するのを避ける
ためである。 ｉｆ Ｎ２／Ｎ１＜γ２（＜γ１）ｔｈｅｎ 車両検知信号５１：「０」 ｅｌｓｅ 車両検知信号５１：「１」 …（５）

【００２７】すなわち、Ｎ２／Ｎ１がγ２以上の間は車
両検知又は通過中と判断して「１」、γ２より小さくな
ると車両後端が通過したものと判断して「０」、とした
車両検知信号５１を車高・車長算出手段３２に出力する
（Ｓ１０）。

【００２８】また、車幅信号５２は、γ３〜γ５をそれ
ぞれ車幅を分類するための閾値とすると、次の（６）式
により求められる。 ｉｆ（γ１≦）γ３＜Ｎ２／Ｎ１≦γ４ ｔｈｅｎ 車幅信号５２：「１」 ｉｆ γ４＜Ｎ２／Ｎ１≦γ５ ｔｈｅｎ 車幅信号５２：「２」 ｉｆ γ５＜Ｎ２／Ｎ１ ｔｈｅｎ 車幅信号５２：「３」 …（６）

【００２９】すなわち、車幅信号５２は、閾値（γ３〜
γ５）により予め区分された範囲のうち、Ｎ２／Ｎ１が
該当する範囲に応じた信号となる。

【００３０】なお、この車幅信号５２は、最初の車両検
知ラインＤを通過した時のみ車両検知・車幅算出手段に
て算出されて、車種照合手段３４に出力されるものとす
る。

【００３１】以上のようにして、車両検知ラインＤにお
ける車両の検知及び通過とを認識し、この車両の検知及
び通過が、少なくとも２つの車両検知ライン（図２の右
側車線においてはＤ１，Ｄ２、左側車線においてはＤ
３，Ｄ４）において認識されると（Ｓ１）、車高・車長
算出手段３２は、前記車両検知・車幅算出手段３１から
得た車両検知信号５１に基づいて車両の高さ及び長さを
算出する（Ｓ１１）。

【００３２】以下、その算出方法について図面を参照し
ながら説明する。図３は、上述したように車両の高さ及
び長さの算出方法を説明するための図で、横軸を車両進
行方向に、縦軸を高さ方向にとっている。なお、車両
は、図３に示すように高さＶｈ、長さＶｌ、幅Ｖｗの直
方体と仮定する。また、車両は一定の速度Ｖ[ｍ／秒]で
走行するものとする。図３において、Ａ地点は撮像され
た画像上において、車両の先端がちょうど車両検知ライ
ンＤ１上を通過する地点であり、Ｂ地点は撮像された画
像上において車両の後端が車両検知ラインＤ１上を通過
する地点であり、Ｃ地点は撮像された画像上において、
車両の先端がちょうど車両検知ラインＤ２上を通過する
地点であり、Ｄ地点は撮像された画像上において、車両
の後端がちょうど車両検知ラインＤ２上を通過する地点
である。

【００３３】図５は、図２に示した視野領域を走行する
車両が車両検知ラインＤ１及びＤ２を通過した時の、車
両検知・車幅算出手段３１が出力する車両検知信号５１
を表す波形図である。図５のＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ地点は、図
３のＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ地点にそれぞれ対応している。

【００３４】図３より、画像上で車両の先端が、ちょう
ど車両検知ラインＤ１を通過した時、実際の車両前部か
ら車両検知ラインＤ１までの距離をｍ１、車両後端から
車両検知ラインＤ１までの距離をＬ１、カメラから車両
検知ラインＤ１を結ぶ直線と、道路水平面とのなす角度
をθ１とすると、ｍ１、Ｌ１は次の（７）式、（８）式
でそれぞれ求められる。 ｍ１＝Ｖｈ／ｔａｎ（θ１） …（７） Ｌ１＝Ｖｌ＋ｍ１ …（８）

【００３５】また、車両検知ラインＤ１から車両検知ラ
インＤ２までの距離をＬ、車両検知信号５１の立ち上が
りから立ち下がりまでの時間をＴ１、車両検知ラインＤ
１における車両検知信号５１の立ち下がりから車両検知
ラインＤ２における車両検知信号５１の立ち下がりまで
の時間をＴｒとすると、 Ｖ・Ｔ１＝Ｌ１ …（９） Ｖ＝Ｌ／Ｔｒ …（１０）

【００３６】の関係が得られる。これら（７）式〜（１
０）式より車両検知ラインＤ１において以下の関係が得
られる。 Ｌ・Ｔ１／Ｔｒ＝Ｖｌ＋Ｖｈ／ｔａｎ（θ１） …（１１） 同様にして、車両検知ラインＤ２では、 Ｌ・Ｔ２／Ｔｒ＝Ｖｌ＋Ｖｈ／ｔａｎ（θ２） …（１２） が得られる。

【００３７】上記（１１）式及び（１２）式において、
θ１，θ２，Ｌは、あらかじめカメラの撮像条件（カメ
ラ設置高さ、レンズの焦点、撮像素子（ＣＣＤ）の大き
さ、俯角など）と、車両検知ラインＤの位置から決定さ
れるので、Ｔ１、Ｔ２、Ｔｒを計測すれば、Ｖｈ、Ｖｌ
を算出することができる。従って、式（１１）、（１
２）よりＶｈ、Ｖｌをθ１，θ２，Ｌ２，Ｔ１，Ｔ２，
Ｔｒで表すと、それぞれ以下の（１３）、（１４）式の
ようになる。

【００３８】 Ｖｈ＝（Ｌ（Ｔ２−Ｔ１））／（Ｔｒ（１／ｔａｎ（θ２）−１／ｔａｎ（ θ１））） …（１３） Ｖｌ＝Ｌ／Ｔｒ・（Ｔ１・ｔａｎ（θ１）−Ｔ２・ｔａｎ（θ２））／（ｔ ａｎ（θ１）−ｔａｎ（θ２）） …（１４）

【００３９】なお、θ１，θ２がカメラの撮像条件から
どのようにして算出されるのかについては、後で詳述す
る。

【００４０】車種照合手段３４は、以上のようにして前
記車高・車長算出手投３２で得られた車両の高さ及び長
さと、前記車両検知・車幅算出手段３１からの車幅信号
５２と、あらかじめ分類した車種分類データベース３３
とを照合して、２つの車両検知ラインＤ１及びＤ２を通
過した車両の車種、すなわち軽、普通、中型、大型自動
車の判別を行う（Ｓ１２）。

【００４１】ここで、θ１、θ２の算出方法について図
面を参照しながら説明する。図６はカメラの撮像条件を
説明するための図で、図に示すように、画面上の路面が
水平であると仮定し、ＣＣＤカメラ１が道路の長手方向
に向いて傾きなく設置されているとする。このとき、カ
メラ設置高さをＨ、俯角をθ、画面縦方向画素をＮ、レ
ンズの垂直画角を２φ、消失点の座標をＶ（Ｖｘ，Ｖ
ｙ）とすると、俯角θは以下の（１５）式で求められ
る。 θ＝ｔａｎ^-1（（Ｎ−２Ｖｙ）／Ｎｔａｎφ） …（１５） なぜならば、Ｂｔａｎθ：Ｂｔａｎφ＝ Ｎ／２−Ｖ
ｙ：Ｎ／２

【００４２】視野下限Ｐの位置が既知の場合には、以下
の（１６）式で求められる。 θ＝ｔａｎ^-1（Ｈ／Ｐ）−φ …（１６） この時、車両検知ラインＤ１、Ｄ２の画像上でのＹ座標
（画像上の縦座標、画像左上を原点（０，０）とする）
がｙ１，ｙ２とすると、θ１，θ２は以下の式で算出で
きる。 θ１＝（θ＋φ）−２φ（Ｎ−ｙ１）／Ｎ θ２＝（θ＋φ）−２φ（Ｎ−ｙ２）／Ｎ

【００４３】以上のように本実施の形態によれば、車線
を横断するラインであって、車両の進行方向に間隔を置
いて少なくとも２つ設定される車両検知ラインＤを設
け、車両が各車両検知ラインＤを通過する時間と車両検
知ラインＤ間を通過する時間から、車両の高さ及び長さ
を算出することができる。また、車両検知ラインＤの画
素データと入力画像データ４１とに基づいて車幅を求め
ることができる。このようにして求められた車両の高
さ、長さ及び幅により車種を判定するので、簡単かつ高
精度に車種の判別を行うことができる。

【００４４】また、路面上に基準物を設置したり、マー
キングしたりする必要がないので、保守が必要なくなる
と共に、装置導入時の環境設定を簡略化することができ
る。

【００４５】さらに、車両検知ラインＤは、保守の必要
のない画素データであるから、従来技術に比べて常に安
定した測定結果を得ることが可能となる。

【００４６】なお、本実施の形態では、汎用画像処理装
置２で入力画像全体を処理したが、あらかじめ、Ａ／Ｄ
変換のところで、映像信号から検知領域（すなわち車両
検知ラインＤに対応する領域）のみを取り出し、入力画
像メモリ、および背景画像メモリヘ転送して処理しても
何ら差し支えない。この場合、車両検知ラインＤに対応
する画像のみを処理すれば良いので、処理速度の向上が
図れる上、汎用画像処理装置２におけるコスト低減が図
れる。

【００４７】また本実施の形態では、車両抽出に際して
入力画像と背景画像の絶対値差分２値化手法を用い、背
景更新に際してリカーシブフィルタ手法を用いた場合を
例に説明したが、もちろん他の手法で行ってもよく、こ
の手法に限定されるものではない。

【００４８】また、車幅信号５２は、最初の車両検知ラ
インＤにおいて車両を検知した時のみ、算出して出力す
るとして説明したが、これに限られたものではなく、例
えば車両検知ラインＤを通過している間、常時算出し、
複数得られた車幅信号５２のうち、最も多く得られた車
幅信号５２を出力するようにしたり、また最初の車両検
知ラインＤを通過している間の時間的に例えば真中であ
る所定時間、順次算出し、複数得られた車幅信号５２の
うち、上記と同様に最も多く得られた車幅信号５２を出
力するするようにしたり、その他、例えばｎ回分のＮ２
を加算した値をｎ回分のＮ２を加算した値で除算した値
を（１０）式のＮ２／Ｎ１に差し替え、該（１０）式に
より得られた車幅信号５２を出力するようにしても良
い。

【００４９】

【発明の効果】以上のように本発明によれば、車線を横
断するラインであって、車両の進行方向に間隔を置いて
少なくとも２つ設定される車両検知ラインを設け、車両
検知ラインにおける車両検知信号に基づいて車両の高さ
及び長さを算出することができ、これら車両の高さ及び
長さと、車両検知ラインの画素データと入力画像データ
とに基づいて求めた車幅によって車種を判定するので、
簡単かつ高精度に車種の判別を行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施の形態の車種判別装置のの構成
を示すブロック図である。

【図２】撮像画像を表す図である。

【図３】車両の高さ及び長さの算出方法を説明するため
の図である。

【図４】本発明の一実施の形態の処理の流れを示すフロ
ーチャートである。

【図５】車両検知信号の波形図である。

【図６】カメラの撮像条件を説明するための図である。

【符号の説明】

１ 入力装置（撮像手段） ３１ 車両検知・車幅算出手段 ３２ 車高・車長算出手段 ３３ 車種分類データベース ３４ 車種照合手段

フロントページの続き Ｆターム(参考） 2F065 AA22 AA24 AA61 AA67 BB05 BB15 CC11 FF01 FF04 FF32 JJ03 JJ26 QQ03 QQ04 QQ06 QQ07 QQ24 QQ25 QQ26 QQ27 QQ31 RR06 5B057 AA16 BA02 BA12 CA12 DA12 DB02 DC33 DC36 5H180 AA01 CC04 EE07

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 道路を走行する車両を撮影する撮影手段
   と、 車線を横断するラインであって、車両の進行方向に間隔
   を置いて少なくとも２つ設定される車両検知ラインを画
   素データとしてあらかじめ保持し、該保持された車両検
   知ラインデータと、前記撮像手段の画像データのうち車
   両検知ラインに対応する画素データとにより、車両検知
   ライン毎に車両を検知して車両検知信号を出力する車両
   検知手段と、 前記車両検知手段により車両が検知されると、前記撮像
   手段の画像データのうち前記車両検知ラインに対応する
   画素データと前記車両検知ラインデータとに基づいて車
   幅を求める車幅算出手段と、 前記車両検知信号に基づいて、車両の高さ及び長さを算
   出する車高・車長算出手段と、 あらかじめ車高、車長及び車幅で車種を分類した車種分
   類データベースと、 前記車高・車長算出手段で算出された車両の高さ及び長
   さと、車幅算出手段で算出された車幅と、車両分類デー
   タベースとを照合して、車種の判別を行う車種照合手段
   とを備えたことを特徴とする車種判別装置。
2. 【請求項２】 前記車高・車長算出手段は、前記車両検
   知信号に基づいて、車両がそれぞれの前記車両検知ライ
   ンを通過する時間と車両検知ライン間を通過する時間と
   を取得し、両方の通過時間に基づいて車両の高さ及び長
   さを算出することを特徴とする請求項１記載の車種判別
   装置。