JP2002197588A - 走行車両のタイヤ種別判別方法，車種判別方法及び車種判別装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】本発明は道路上の走行車両のタイヤ種別判別方
法，車種判別方法及び車種判別装置に関し，高い精度で
人手によらず任意の場所で走行中の車両のタイヤ種別及
び車種を識別することを目的とする。 【解決手段】走行する自動車の側面をＣＣＤカメラで撮
像した動画像をフレーム毎に処理し，画像中の多数の特
徴点の移動により発生するベクトルにより車両を検出す
ると，当該車両のタイヤ画像について，予め用意した各
車種別の形状，サイズに対応した各種別のタイヤの標準
テンプレートとの相関演算をすることによりずれの量が
最も少ない標準テンプレートを検出し，当該車両を前記
検出された標準テンプレートを持つタイヤ種別の判別出
力を発生するよう構成する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は道路上の走行車両の
タイヤ種別判別方法，車種判別方法及び装置に関する。

【０００２】道路上を走行する車両についての統計資料
を得ることは，道路の運営管理，交通管理等を行う上で
重要であり，そのために一定期間（例えば２４時間）に
渡って任意の場所でどのような車両が何時通過したかを
連続的に計数して調査する作業が行われている。この場
合，人手による調査では長時間の作業による疲労や，夜
間における見分けが難しいといったことから，ある程度
の精度で車種（大型のバスやトラック，中型の貨物車，
小型車の区別）を識別して調査をすることが困難であ
り，これを自動化することが望まれている。

【０００３】

【従来の技術】道路を走行する車両の種類を判別する方
法として，現在採用されている方法は，道路に予めルー
プコイル等のセンサを埋め込んでおき，センサが検知す
るパターンによって車両の長さを識別し，道路上に超音
波によるセンサを設けて車の高さを識別することで，車
の種類を判別する方法があった。ところが，この方法で
は，各種のセンサを取り付ける必要があるため，任意の
場所で計測することが不可能である。

【０００４】従って，現在では任意の場所での運行車両
の判別は人手により目で見ることで行っている。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】上記した従来の運行車
両の判別を任意の場所で行うには人手に頼る以外に無か
ったが，２４時間安定した精度で車両を判別して計数す
ることは困難であった。本発明は高い精度で走行車両の
種別（大型，中型，小型等の区別）を人手によらず任意
の場所で識別することができる道路上の走行車両のタイ
ヤ種別判別方法，車種判別方法及び装置を提供すること
を目的とする。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明は小型ＣＣＤカメ
ラと画像処理回路等を一つの筺体内に収めた可搬型の車
種判別装置を設け，動画像からタイヤについて予めタイ
ヤの標準テンプレートを用意してマッチングをとること
によりタイヤの直径（タイヤの種別）を判別して，車両
の種別を識別するものである。また，動画像の中の移動
する車両の画像が存在する時間から車両の長さを識別す
ることで，車両のタイヤと車長を合わせて車両の種別を
識別するものである。

【０００７】図１は本発明の第１の原理構成，図２は本
発明の第２の原理構成を示す。図１において，１は画像
処理部，１０は車両画像検出部，１１はタイヤ判別部，
１２は各車両の種別（大型車，中型車，小型または普通
車）に対応した直径（大型は１０００ｍｍ程度，中型は
９００ｍｍ程度，小型は６００ｍｍ〜７００ｍｍ）に比
例したサイズ（真横から標準レンズで撮像した画像）の
タイヤの標準テンプレートを格納した標準テンプレート
格納部である。

【０００８】図１において，ＣＣＤカメラを車道のそば
の路肩に設置し，車道を通過する車両を撮影して，動画
像を画像処理部１に入力する。ここで，画像の中に移動
する車両が入ると，車両画像検出部１０において撮影さ
れるフレーム周期毎に特徴点の移動によるベクトルの検
出で車両として識別される。これにより，タイヤ判別部
１１が駆動され，タイヤの標準テンプレート格納部１２
から一つずつ標準テンプレートを取り出して車両画像の
中のタイヤの画像とマッチングを取り，不一致の度合い
を検出し，全ての標準テンプレートとのマッチングの結
果，最も不一致の度合いが少ない標準テンプレートを識
別すると，その標準テンプレートのタイヤ種別（タイヤ
直径）を取り出して出力する。

【０００９】図２において，１，１０〜１２は上記図１
の同じ符号の各部と同様であり，説明を省略する。１３
は車長判別部，１４は車種判別部である。

【００１０】図２の構成でも，図１と同様に車両画像検
出部１０で撮像された動画像についてフレーム周期毎に
特徴点の移動によるベクトルの検出で車両を識別し，タ
イヤ判別部１１が駆動され，タイヤの標準テンプレート
格納部１２から一つずつ標準テンプレートを取り出して
車両画像の中のタイヤの画像とマッチングを取り，不一
致の度合いを検出し，全ての標準テンプレートとのマッ
チングの結果，最も不一致の度合いが少ない標準テンプ
レートを識別することで，その標準テンプレートに対応
するタイヤ直径（種別）を識別結果として出力する。こ
のタイヤ直径の識別結果だけでは，正確に車種が決まら
ない場合があり，正確に車種を判別するために車長判別
部１３が駆動される。車長判別の原理には複数あるが，
その一つは車両の映像が検出されて画面内で移動する時
の速度と車両が入ってから消えるまでの時間の積により
求めることができる。こうしてタイヤ直径（種別）と車
長の識別結果により車種判別部１４で車種を判別するこ
とができる。

【００１１】

【発明の実施の形態】図３は車種判別装置の設置状態と
構成を示す図である。図中，３は車種判別装置，３０は
ＣＣＤカメラ，３１は画像処理ボード，３２は近赤外線
の照明装置，３３は電源，３４は液晶モニタである。

【００１２】図３に示すように車道に沿った任意の路肩
に車種判別装置３を設置し，車道上を走行する車両の側
面をＣＣＤカメラ３０で撮影し，その動画像は画像処理
ボード３１へ入力する。車両の画像はタイヤを含むよう
に広角レンズのＣＣＤカメラにより撮影され，夜間は照
明装置３２によりタイヤを含む車両が照明される。

【００１３】図４は車両進入シーンの画像を含む画面を
表す。４はＣＣＤカメラ３０により撮影された画像であ
り，この画像について画像処理ボード３１において相関
演算等の処理が行われる。４０は画面４内に多数設けら
れた小面積の相関演算エリアであり，５（横方向）×６
（縦方向）＝３０個から成る。ＣＣＤカメラ３０により
撮影される画面のフレーム周期は１／３０秒であり，現
フレームと１フレーム前との画像を比較し，その移動量
を求める。車両の先頭が車種判別装置３の撮影範囲内に
進入してくると，各相関演算結果から移動量（動き）が
検出され，車両の進入を検知することができる。各相関
演算エリア４０の内容はフレーム毎に相関演算されて，
車両の特徴点（車の窓枠や，ドア，ミラー，タイヤ等）
がフレーム毎に連続して平行に移動するベクトルを検出
することで車の進入を識別することができる。車以外の
ゴミ等は，相関演算により連続して広い範囲でベクトル
を検出することができない。

【００１４】図５は車両画像の中のタイヤを判別する処
理フローである。

【００１５】上記図３の画像処理ボード３１に入力され
た画像について図４の相関演算エリアの画像について相
関演算を行うことで，車両画像が取得される（図５のＳ
１）。次にこの車両画像のタイヤの画像について，予め
用意され標準テンプレートとのマッチング率が所定値以
上か判別する（図５のＳ２）。この場合のマッチング率
は，車両画像のタイヤ画像（探索画像）と標準テンプレ
ートとの不一致する度合い（面積）が少ないことがマッ
チング率が高いことを表す（図５のＳ３）。所定値以上
の場合はタイヤの大きさ（種別）が特定され，所定値以
上になるものがないとタイヤが無い（検出されない）と
判断される（図５のＳ４）。

【００１６】図６はタイヤ検出方法の説明図である。図
６の画面４の中に，〜の順に画面が変化し，車両が
画面の右から左に移動している様子を示し，車両進入時
から数フレーム間フレームを保存する。保存した画像に
ついて，予め用意した複数の種別（形とサイズ）に対応
した標準テンプレートを使用して，タイヤを探索する。
この車両の中のタイヤに対して，標準テンプレートとし
てａに示すような円形の全部が黒い画素（タイヤのホィ
ールが黒色）で構成されたパターンと，ｂに示すような
円形（標準レンズにより撮影したタイヤ）の中央にホィ
ールの白い画素（タイヤのホィールが白色）が設けられ
たパターン，ｃに示すように楕円形（広角レンズにより
撮影したタイヤ）の中央にホィールの白い画素が設けら
れたパターンの３つのパターンの例だけ示し，各パター
ンについて３種類のサイズ（ａ１〜ａ３，ｂ１〜ｂ３，
ｃ１〜ｃ３）だけ示すが，実際にはより多くのパターン
と多くのサイズが用意されている。

【００１７】図６の例では，の画面のタイヤの画像と
標準テンプレートのａ１とのマッチングがとれたことを
表す。この標準テンプレートは実際のタイヤに対応して
いるため，マッチングした標準テンプレートから画像中
のタイヤの直径を知ることができる。なお，画像座標か
ら実寸法への変換は，タイヤの接地点座標に応じて決め
られる変換式を用いる。

【００１８】また，標準テンプレートは実際のタイヤ画
像でも良いし，ラプラシアン等のフィルタ処理後の画像
でもよい。すなわち，画面上のタイヤの探査画像と標準
テンプレートのタイヤの両方に対してフィルタをかける
ことにより，車の特徴を表す輪郭（白画素から黒画素へ
の変化とその逆の変化）に注目して処理するので，画像
の明るさ等の影響を受けにくい。また，フィルタで輪郭
をぼかすことでマッチングの可能性を高めることができ
る。

【００１９】図７はフィルタ処理の説明図である。ａは
タイヤ画像，ｂはタイヤ画像の中央の点を横に走査した
時の画素の分布，ｃはタイヤ画像のラプラシアン変換の
例であり，輪郭線の境界を表す正・負の極性のピークを
持ち，白画素から黒画素への変化及び黒画素から白画素
への変化を識別できる。また，ｄはタイヤ画像のソーベ
ル変換の例であり，輪郭を表すピークだけ表わす。

【００２０】夜間等における車両の判別を行う場合，Ｃ
ＣＤカメラにより撮影された車両の画像にはコントラス
トが低い場合，タイヤ周辺等の暗い部分（黒い）の発生
分布が多い時に，その画像濃度の分布を平坦化して暗い
部分のコントラストを強調する画像変換の処理を行い，
標準テンプレートとの相関演算を行う。

【００２１】また，夜間等のコントラストが低い場合に
暗部のコントラストだけを強調するように暗部データの
拡張を行うようにして，相関演算を行い画像中のタイヤ
を抽出するようにしても良い。

【００２２】図８は画像のコントラストが低い場合のタ
イヤ判別の処理フローである。

【００２３】上記図５の処理フローのＳ１と同様に車両
画像を取得すると（図８のＳ１），画像のコントラスト
が閾値以下か判別し（同Ｓ２），以下である場合は画像
の濃度の平坦化処理または暗部データの拡張を行う（同
Ｓ３）。続いて，標準テンプレートとのマッチング率は
所定値以上か判別し（図８のＳ４），所定値以上でない
とタイヤなしと判別し（同Ｓ５），ステップＳ１に戻
る。マッチング率が所定値以上の場合はその時の標準テ
ンプレートからタイヤの大きさが特定される。

【００２４】上記図５に示すタイヤを判別する処理を行
う時，タイヤの画像において車の種類または観測する時
間によって，車のフェンダーとタイヤの上部の境界が明
確でない場合がある。そのような場合に対応するため，
本発明では比較的に輪郭が明瞭に識別できるタイヤの下
半分の画像を利用して上半分のテンプレートを作成する
方法を用い，図９，図１０により説明する。

【００２５】図９はタイヤ上端を正確に求めるための処
理フロー，図１０はタイヤ上端を求める方法の具体例で
ある。なお，図１０のａは撮像されたタイヤの全体を表
し，この図では上半分が明確な輪郭で表しているが，実
際にはフェンダーにより輪郭が明確ではないものとす
る。

【００２６】車両画像を取得し（図９のＳ１），標準テ
ンプレートとのマッチング率が所定値以上か判別する
（同Ｓ２）。所定値以上でない場合は，タイヤなしと判
別し（同Ｓ３），Ｓ１に戻るが，所定値以上である場合
は，タイヤの下端を発見する（同Ｓ４）。この場合，タ
イヤの下端は道路の画素とタイヤ接地部分の画素の色の
違いにより検出され，図１０の例ではに示すタイヤ画
像（上半分ａ１と下半分ａ２とで構成される）について
下端（下半分のａ２）が検出され，のように下半分が
得られる。

【００２７】次にタイヤ下半分の画像を上下に反転して
テンプレートを作成する（図９のＳ５）。図１０の例で
はに示す下半分の画像ａ２を上下反転することでの
ように上下反転テンプレートａ２’が得られる。続い
て，上下反転テンプレートにてタイヤ上端を発見する
（図９のＳ６）。この時，図１０の例では，に示す上
下反転テンプレートａ２’と元のタイヤ画像の上半分ａ
１との間でに示すようにマッチングがとられ，所定値
以上のマッチング率が得られると，タイヤ上端を発見し
たことになる。この後，発見された上端を持つタイヤ画
像と各種タイヤの標準テンプレートとのマッチングをと
ることでタイヤの大きさを特定する処理が行われる（図
９のａ７）。

【００２８】次に車両の長さを判別する方法として，原
理が一部異なる２つの方法があり，それぞれの方法を実
現する処理フローを図１１，図１２を用いて説明する。

【００２９】図１１は車両長さを検出する第１の処理フ
ローである。この処理は画像の各フレーム毎に開始さ
れ，最初に画面中にしきい値以上の動きベクトルがある
か判別し（図１１のＳ１），動きがある場合は１フレー
ム前に車が無かったか判別する（同Ｓ２）。ここで，１
フレーム前に車両が無かったこと分かるとステップＳ１
に戻るが，車両が有った場合は車両進入と判断して進入
時の速度を取得（１フレーム当たりの移動ピクセル数に
基づいて算出）して（図１１のＳ３），ステップＳ１に
戻る。車両の進入が検出されてその速度を取得した後，
車両がＣＣＤカメラの前を通過すると，ステップＳ１に
おいて画面中にしきい値以上の動きベクトルが無いと判
別され，ステップＳ４に移行する。ここで，１フレーム
前に車両が有ったか判別し（図１１のＳ４），無い場合
はＳ１に戻るが，有った場合は車両の通過完了を認識し
（同Ｓ５），合計フレーム数（車両進入時から車両が無
くなるまでの時間に対応）と進入時の速度（上記Ｓ３で
取得）の積から車両の長さを求める（同Ｓ６）。

【００３０】図１２は車両長さを判別する第２の処理フ
ローである。この処理フローも上記図１１と同様にフレ
ーム毎に開始され，図１１のＳ１，Ｓ２と同様のステッ
プＳ１，Ｓ２が実行される。ステップＳ２において，１
フレーム前に車が有ったと判別された場合（ｎｏの場
合），その時の速度（フレーム毎の移動量）を積算する
（図１２のＳ４）。この積算により各フレーム毎にそれ
までの移動量（長さ）が求められる。

【００３１】ステップＳ２において，１フレーム前に車
両が無いと判別された場合（ｙｅｓの場合），上記図１
１のＳ３と同様に車両進入と判断してその時の速度を取
得してＳ１に戻る。また，ステップＳ１において，画面
中にしきい値以上の動きベクトルが無いと判別された場
合，上記図１１のＳ４，Ｓ５と同じ処理であるステップ
Ｓ５，Ｓ６が実行される。すなわち，動きベクトルが無
いことが判別された時，１フレーム前に車があった場合
は，車両の通過完了として認識し（図１２のＳ６），こ
の後これまでの積算量を車長とする（同Ｓ７）。

【００３２】この図１２の処理フローは，例えば車を運
転する人がブレーキをかけたような場合にも比較的に正
確な車長を求めることができる。

【００３３】なお，図１１，図１２のステップＳ１にお
いて，車両の動きベクトルを検出する時，ドアのような
特徴のない箇所のベクトルの検出結果では，信頼性が低
いため，第２ピークとの差が所定値以上であるもののみ
を採用することが望ましい。また，車両通過中に特徴点
が無く有効なベクトルが得られなかった箇所について
は，前後フレームの値もしくは平均値を用いて補間す
る。また，求めた車長は，接地点座標に応じた変換式を
用いて実際に車両の長さを求めることができる。

【００３４】（付記１） 道路上の走行車両のタイヤ種
判別方法において，走行する自動車の側面をＣＣＤカメ
ラで撮像した動画像をフレーム毎に処理し，画像中の多
数の特徴点の移動により発生するベクトルにより車両を
検出すると，当該車両のタイヤ画像について，予め用意
した各車種別の形状，サイズに対応した各種別のタイヤ
の標準テンプレートとの相関演算をすることによりずれ
の量が最も少ない標準テンプレートを検出すると，当該
車両を前記検出された標準テンプレートを持つタイヤ種
別の判別出力を発生することを特徴とする走行車両のタ
イヤ種別判別方法。

【００３５】（付記２） 付記１において，前記タイヤ
の探査画像と，標準テンプレートとを共にフィルタをか
けた後，白画素から黒画素への変化点と逆の方向の変化
点によりタイヤの輪郭を比較することで，タイヤ種別を
判別することを特徴とする走行車両のタイヤ種別判別方
法。

【００３６】（付記３） 付記２において，前記フィル
タとしてラプラシアンフィルタを使用することを特徴と
する走行車両のタイヤ種別判別方法。

【００３７】（付記４） 付記２において，前記フィル
タとしてソーベル等の輪郭抽出フィルタを使用すること
を特徴とする走行車両のタイヤ種別判別方法。

【００３８】（付記５） 付記１において，夜間等にお
いて撮像した画像のコントラストが低くて一定範囲の変
化である場合，探査画像のコントラストが低い部分の度
数分布について濃度の平坦化を行ってタイヤ周辺等の暗
い部分のコントラストを強調して，相関演算を行うこと
を特徴とする走行車両のタイヤ種別判別方法。

【００３９】（付記６） 付記１において，夜間等にお
いて撮像した画像のコントラストが低い場合，探査画像
の暗部のコントラストだけを強調するように濃度変換を
行って，相関演算を行うことを特徴とする走行車両のタ
イヤ種別判別方法。

【００４０】（付記７） 付記１において，前記車両の
タイヤ画像から接地点座標を求めてタイヤの下半分の画
像を切り出し，これを上下反転してテンプレートを作成
して，前記タイヤ画像の上端と相関をとることで探索画
像のタイヤ種別を正確に判別することを特徴とする走行
車両のタイヤ種別判別方法。

【００４１】（付記８） 道路上の走行車両の車種判別
方法において，走行する自動車の側面をＣＣＤカメラで
撮像した動画像をフレーム毎に処理し，画像中の多数の
特徴点の移動により発生するベクトルにより車両を検出
すると，当該車両のタイヤ画像について，予め用意した
各車種別の形状，サイズに対応した各種別のタイヤの標
準テンプレートとの相関演算をすることによりずれの量
が最も少ない標準テンプレートを検出すると，当該車両
を前記検出された標準テンプレートを持つタイヤ種別の
判別出力を発生し，前記撮像した動画像に車両が検出さ
れた時の車両の速度をフレーム間の移動距離に基づいて
算出し，前記車両が検出されてから車両の映像が消える
までの車両通過時間と前記車両の速度を用いて車長を求
め，求められた車長とタイヤ種別の判別出力とを用いて
車種を判別することを特徴とする走行車両の車種判別方
法。

【００４２】（付記９） 付記８において，前記車両の
動画像についてフレーム毎の移動量を積算し，車両の画
像がなくなるまでの積算値に基づいて車両の速度変化に
対応してリアルタイムに車長を求める手段を備え，求め
た車長と前記タイヤの種別結果とを用いて車種を判別す
ることを特徴とする走行車両の車種判別方法。

【００４３】（付記１０） 道路上の走行車両の車種を
判別する車種判別装置において，走行する自動車の側面
を撮像するＣＣＤカメラと，各車種別の形状，サイズに
対応した各種別のタイヤの標準テンプレートの格納部
と，前記ＣＣＤカメラで撮像した動画像からフレーム毎
の画像中の多数の特徴点の移動により発生する動きベク
トルから車両を検出し，該車両のタイヤの画像と，前記
格納部の標準テンプレートとのマッチングを取ってタイ
ヤ種別を判別する出力を発生する手段と，前記撮像した
動画像に車両が検出された時の車両の速度をフレーム間
の移動距離に基づいて算出する手段と，前記車両が検出
されてから車両の映像が消えるまでの車両通過時間と前
記車両の速度を用いて車長を求める手段と，前記タイヤ
種別の判別出力と前記求められた車長とを用いて車種を
判別する手段と，を備えることを特徴とする走行車両の
車種判別装置。

【００４４】

【発明の効果】本発明によれば，路面上を走行する車両
の車種を任意の路肩（歩道）で連続的に正確に判別する
ことができ，無人で車種別データを収集することが可能
となる。また，画像処理を用いた車種判別システムを実
現することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の原理構成を示す図である。

【図２】本発明の第２の原理構成を示す図である。

【図３】車種判別装置の設置状態と構成を示す図であ
る。

【図４】車両進入シーンを含む画面を表す図である。

【図５】車両画像の中のタイヤを判別する処理フローを
示す図である。

【図６】タイヤ検出方法の説明図である。

【図７】フィルタ処理の説明図である。

【図８】画像のコントラストが低い場合のタイヤ判別の
処理フローを示す図である。

【図９】タイヤ上端を正確に求めるための処理フローを
示す図である。

【図１０】タイヤ上端を求める方法の具体例を示す図で
ある。

【図１１】車両長さを判別する第１の処理フローを示す
図である。

【図１２】車両長さを判別する第２の処理フローを示す
図である。

【符号の説明】

１ 画像処理部 １０ 車両画像検出部 １１ タイヤ判別部 １２ 標準テンプレート格納部 ２ ＣＣＤカメラ

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 5B057 AA16 BA02 CA12 CA16 CE06 CE11 DA12 DC03 DC16 DC34 5H180 AA01 CC04 DD01 EE07 5L096 BA04 CA14 EA12 FA06 FA34 FA64 GA05 HA04 JA03 JA09

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 道路上の走行車両のタイヤ種別判別方法
   において，走行する自動車の側面をＣＣＤカメラで撮像
   した動画像をフレーム毎に処理し，画像中の多数の特徴
   点の移動により発生するベクトルにより車両を検出する
   と，当該車両のタイヤ画像について，予め用意した各車
   種別の形状，サイズに対応した各種別のタイヤの標準テ
   ンプレートとの相関演算をすることによりずれの量が最
   も少ない標準テンプレートを検出すると，当該車両を前
   記検出された標準テンプレートを持つタイヤ種別の判別
   出力を発生することを特徴とする走行車両のタイヤ種別
   判別方法。
2. 【請求項２】 請求項１において，前記タイヤの探査画
   像と，標準テンプレートとを共にフィルタをかけた後，
   白画素から黒画素への変化点と逆の方向の変化点により
   タイヤの輪郭を比較することで，タイヤ種別を判別する
   ことを特徴とする走行車両のタイヤ種別判別方法。
3. 【請求項３】 請求項１において，前記車両のタイヤ画
   像から接地点座標を求めてタイヤの下半分の画像を切り
   出し，これを上下反転してテンプレートを作成して，前
   記タイヤ画像の上端と相関をとることで探索画像のタイ
   ヤ種別を正確に判別することを特徴とする走行車両のタ
   イヤ種別判別方法。
4. 【請求項４】 道路上の走行車両の車種判別方法におい
   て，走行する自動車の側面をＣＣＤカメラで撮像した動
   画像をフレーム毎に処理し，画像中の多数の特徴点の移
   動により発生するベクトルにより車両を検出すると，当
   該車両のタイヤ画像について，予め用意した各車種別の
   形状，サイズに対応した各種別のタイヤの標準テンプレ
   ートとの相関演算をすることによりずれの量が最も少な
   い標準テンプレートを検出すると，当該車両を前記検出
   された標準テンプレートを持つタイヤ種別の判別出力を
   発生し，前記撮像した動画像に車両が検出された時の車
   両の速度をフレーム間の移動距離に基づいて算出し，前
   記車両が検出されてから車両の映像が消えるまでの車両
   通過時間と前記車両の速度を用いて車長を求め，求めら
   れた車長とタイヤ種別の判別出力とを用いて車種を判別
   することを特徴とする走行車両の車種判別方法。
5. 【請求項５】 道路上の走行車両の車種を判別する車種
   判別装置において，走行する自動車の側面を撮像するＣ
   ＣＤカメラと，各車種別の形状，サイズに対応した各種
   別のタイヤの標準テンプレートの格納部と，前記ＣＣＤ
   カメラで撮像した動画像からフレーム毎の画像中の多数
   の特徴点の移動により発生する動きベクトルから車両を
   検出し，該車両のタイヤの画像と，前記格納部の標準テ
   ンプレートとのマッチングを取ってタイヤ種別を判別す
   る出力を発生する手段と，前記撮像した動画像に車両が
   検出された時の車両の速度をフレーム間の移動距離に基
   づいて算出する手段と，前記車両が検出されてから車両
   の映像が消えるまでの車両通過時間と前記車両の速度を
   用いて車長を求める手段と，前記タイヤ種別の判別出力
   と前記求められた車長とを用いて車種を判別する手段
   と，を備えることを特徴とする走行車両の車種判別装
   置。