JP2007073058A - Vehicle sensing device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、車両の速度を検出する車両検知器、及びこの車両検知器を具える車両検知システムに関するものである。特に、車両の速度をより正確に求めることができる車両検知器、及びこの検知器を具える車両検知システムに関するものである。 The present invention relates to a vehicle detector that detects the speed of a vehicle, and a vehicle detection system including the vehicle detector. In particular, the present invention relates to a vehicle detector that can determine the speed of the vehicle more accurately, and a vehicle detection system that includes the detector.
従来、交通量や占有率などの交通流を調べるために車両を検知する車両検知器として、超音波検知器などがよく知られている。 2. Description of the Related Art Conventionally, an ultrasonic detector or the like is well known as a vehicle detector that detects a vehicle in order to examine traffic flow such as traffic volume and occupation rate.
超音波検知器は、一般に、自ら超音波を発してその反射波を感知するいわゆるアクティブセンサが用いられており、超音波を送波し、車両からの反射波と道路からの反射波とが戻ってくるまでの時間差を検出して車両を検知するものである。このような超音波検知器として、例えば、特許文献1に記載のものがある。 In general, an ultrasonic detector uses a so-called active sensor that emits an ultrasonic wave by itself and senses the reflected wave. The ultrasonic wave is transmitted, and the reflected wave from the vehicle and the reflected wave from the road return. The vehicle is detected by detecting the time difference until it comes. An example of such an ultrasonic detector is disclosed in Patent Document 1.
より的確な渋滞状況を検知するには、車両の速度をより正確に求めることが望まれる。 In order to detect a more accurate traffic jam situation, it is desirable to obtain the vehicle speed more accurately.
しかし、従来の車両検知器では、車両の速度を精度よく求めることが困難な場合がある。
超音波検知器は、上記のように送波した超音波の反射波を受波することで車両の検知を行う。そのため、超音波の反射が行われにくい材質、例えば、トラックの幌などに送波された場合、反射波の受波が的確に行われにくく、車両の検知が困難なだけでなく、車両の速度を精度よく求めることができない。
However, with conventional vehicle detectors, it may be difficult to accurately determine the vehicle speed.
The ultrasonic detector detects the vehicle by receiving the reflected wave of the ultrasonic wave transmitted as described above. Therefore, when it is transmitted to a material that is difficult to reflect ultrasonic waves, such as a truck hood, it is difficult to accurately receive the reflected wave, and it is difficult to detect the vehicle. Cannot be obtained accurately.
また、渋滞時において車両検知器は、車両を検知し続ける必要がある。図22(A)に示すように、渋滞時、車両検知器の下方、即ち、検知器に基づいて形成される監視範囲に車両200が停車していれば、車両200を検知し続けることができる。しかし、図22(B)に示すように車両200間に車両検知器が位置してしまう、即ち、検知器に基づいて形成される監視範囲外に車両200が停車している状態が続くと、渋滞中であるにもかかわらず、占有率が低く検出されてしまう。車両検知器は、通常、車両200が道路100を占有する時間の割合を占有率として出力するが、図22(B)に示す状態では占有率が適切に検出されない。この状態では、車両の速度も適切に求めることができない。
In addition, the vehicle detector needs to continue to detect the vehicle during a traffic jam. As shown in FIG. 22 (A), the
更に、超音波検知器は、アクティブセンサであるため、消費電力が大きい傾向にある。そのため、超音波検知器は、通常、ケーブルなどの有線により電力供給が行われており、電力供給のためのケーブル接続工事が必要であるばかりでなく、消費電力が大きいことからコスト高になり易い。 Furthermore, since the ultrasonic detector is an active sensor, power consumption tends to be large. For this reason, the ultrasonic detector is usually supplied with power by a cable or the like, and not only does the cable connection work for power supply be necessary, but also the power consumption is high, so it tends to be expensive. .
そこで、本発明の主目的は、車両の速度を適切に求めることができる車両検知器を提供することにある。また、本発明の別の目的は、車両の検知を精度よく行うことができる車両検知システムを提供することにある。 Therefore, a main object of the present invention is to provide a vehicle detector that can appropriately determine the speed of the vehicle. Another object of the present invention is to provide a vehicle detection system capable of accurately detecting a vehicle.
本発明車両検知器は、パッシブ(受動的)に赤外線を感知する少なくとも二つのサーモパイル素子を、各素子に基づく監視範囲が一車線の車線方向に並ぶように配置し、両素子から得られた入力レベル値を用いて速度の演算を行う構成とすることで、上記主目的を達成する。 In the vehicle detector of the present invention, at least two thermopile elements that passively sense infrared rays are arranged so that the monitoring range based on each element is aligned in the lane direction of one lane, and the input obtained from both elements The above main object is achieved by adopting a configuration in which the speed is calculated using the level value.
具体的には、本発明車両検知器は、道路上の監視範囲に存在する車両の速度を検出するものであり、検知対象が発する赤外線を感知する第一サーモパイル素子及び第二サーモパイル素子と、これら両素子から得られた入力レベル値を用いて車両の速度を演算する速度検出部とを具える。両サーモパイル素子は、各素子に基づく監視範囲が一車線の車線方向に並ぶように配置される。速度検出部は、各素子から得られた入力レベル値の出力波形の時間差を演算する時間差演算手段と、得られた時間差と、二つの監視範囲間の距離とから車両の速度を演算する速度演算手段とを具える。 Specifically, the vehicle detector of the present invention detects the speed of a vehicle existing in a monitoring range on a road, and includes a first thermopile element and a second thermopile element that sense infrared rays emitted from a detection target, and these And a speed detection unit that calculates the speed of the vehicle using the input level values obtained from both elements. Both thermopile elements are arranged such that the monitoring range based on each element is aligned in the lane direction of one lane. The speed detection unit calculates a time difference of the output waveform of the input level value obtained from each element, a speed calculation that calculates the speed of the vehicle from the obtained time difference and the distance between the two monitoring ranges. Means.
従来、車両の検知によく用いられている超音波検知器では、超音波を受波する材質によって、反射波の受波が的確に行われにくく、車両や速度を検出しにくいことがある。 Conventionally, in an ultrasonic detector that is often used for detecting a vehicle, it is difficult to accurately receive a reflected wave depending on a material that receives the ultrasonic wave, and it may be difficult to detect the vehicle and the speed.
また、超音波検知器は、一般に、道路を通過する車両に対してほぼ垂直に送波できるように、送波部/受波部が道路を通過する車両のほぼ真上に位置するように設置する必要がある。具体的には、道路傍の支柱に水平材を取り付け、超音波検知器の送波部/受波部が道路や車両に対してほぼ真下を向くようにこの水平材に固定される。そのため、水平材は、超音波検知器が車両のほぼ真上に位置するように道路の中ほどまで突出できる程度の長さが必要である。従って、超音波検知器を用いる場合、設置のために比較的長尺な水平材が必要であり、この水平材が道路の中ほど上方に突出して支柱に取り付けられることで、美観を損なうだけでなく、設置コストが高くなる。 In addition, the ultrasonic detector is generally installed so that the transmitter / receiver is located almost directly above the vehicle passing through the road so that the wave can be transmitted substantially perpendicularly to the vehicle passing through the road. There is a need to. Specifically, a horizontal member is attached to a pillar near the road, and is fixed to the horizontal member so that the transmission / reception unit of the ultrasonic detector is almost directly below the road or the vehicle. For this reason, the horizontal member needs to be long enough to protrude to the middle of the road so that the ultrasonic detector is located almost directly above the vehicle. Therefore, when using an ultrasonic detector, a relatively long horizontal material is required for installation, and this horizontal material protrudes upward in the middle of the road and is attached to a support column, so that the appearance is not impaired. There is no installation cost.
そこで、美観の改善と設置コストの低減とを図るべく、上記水平材を除去又は短くして、いわゆる直上式の設置ではなく、車両検知器が車両の斜め上方に位置するように支柱に取り付ける、いわゆるサイドファイア式に設置することが考えられる。しかし、サイドファイア式に設置した場合、超音波検知器は、送波部/受波部が道路や車両に対して斜め下を向いているため、風雨の影響や多重反射の影響を受けて、車両の速度を求められなかったり、車両を誤認する恐れがある。具体的には、横降りの雨などが超音波振動子に当たって振動子が固有振動周波数で振動した場合や、車両から直接返ってくる反射波以外のマルチパスで返ってくる反射波を受波した場合などで、車両有りと判断されることがある。従って、超音波検知器では、美観の改善などを図るべくいわゆるサイドファイア式に設置すると、精度よく車両や速度を検出することが難しい、或いは車両の検知が行えない場合がある。 Therefore, in order to improve the aesthetics and reduce the installation cost, the horizontal member is removed or shortened, and it is attached to the support so that the vehicle detector is located obliquely above the vehicle, instead of the so-called direct installation. It can be considered to install in a so-called side fire type. However, when installed in the sidefire type, the ultrasonic detector is directed obliquely downward with respect to the road and vehicle, so that the ultrasonic detector is affected by wind and rain and the influence of multiple reflections. There is a risk that the vehicle speed may not be required or the vehicle may be misidentified. Specifically, when the raining rain hits the ultrasonic vibrator and the vibrator vibrates at the natural vibration frequency, or received a reflected wave returned by a multipath other than the reflected wave returned directly from the vehicle. In some cases, it may be determined that there is a vehicle. Therefore, if the ultrasonic detector is installed in a so-called sidefire type in order to improve the aesthetic appearance, it may be difficult to detect the vehicle and the speed with high accuracy, or the vehicle may not be detected.
一方、物体が発する赤外線の量は、ステファン・ボルツマンの法則により、物体の絶対温度のほぼ4乗に比例すると共に、物体の放射率εに比例する。道路上の物体、例えば、道路面や道路を走行する車両の放射率εは、通常、ほぼ同等(通常0.9以上)であり大差がないことが多い。そのため、赤外線を感知するセンサを道路面の方向に向けて設置しておけば、道路などの車両以外の物体と温度が異なる車両がこの道路面を通過した際、センサが感知する赤外線の量が変化することで、車両を検知することができる。また、このセンサから得られたデータを用いて車両の速度を求めることができる。そこで、車両の材質によらず車両や速度を検出でき、また、いわゆるサイドファイア式に設置しても精度よく車両や速度を検出できるように、超音波を用いた検知ではなく、検知対象が発する赤外線を感知するセンサを用い、道路面と車両との温度差、即ち、赤外線の量の差に基づき車両を検知することが考えられる。このようなセンサとして、本発明では、自ら発した赤外線を感知せず、検知対象が発する赤外線を感知するセンサ、いわゆるパッシブセンサを用いる。具体的には、赤外線が有する熱効果によって温められて温度の上昇によって生じる電気的性質の変化を検出できるセンサ、特に、赤外線により熱電対に発生した温度変化を熱起電力として出力するサーモパイル素子が挙げられる。 On the other hand, the amount of infrared rays emitted from an object is proportional to the fourth power of the absolute temperature of the object and proportional to the emissivity ε of the object according to Stefan-Boltzmann's law. The emissivity ε of an object on the road, for example, a road surface or a vehicle traveling on the road, is usually substantially the same (usually 0.9 or more), and there is often no significant difference. Therefore, if a sensor that detects infrared rays is installed in the direction of the road surface, when a vehicle having a temperature different from that of an object other than a vehicle such as a road passes through the road surface, the amount of infrared light that the sensor detects is reduced. By changing, the vehicle can be detected. Further, the speed of the vehicle can be obtained using data obtained from this sensor. Therefore, the detection target is emitted rather than the detection using ultrasonic waves so that the vehicle and the speed can be detected regardless of the material of the vehicle, and the vehicle and the speed can be accurately detected even if the vehicle is installed in a so-called sidefire type. It is conceivable to detect a vehicle based on a temperature difference between the road surface and the vehicle, that is, a difference in the amount of infrared rays, using a sensor that detects infrared rays. As such a sensor, in the present invention, a sensor that does not sense the infrared ray emitted by itself but senses the infrared ray emitted from the detection target, a so-called passive sensor is used. Specifically, there is a sensor that can detect a change in electrical properties caused by a rise in temperature that is warmed by the thermal effect of infrared, and in particular, a thermopile element that outputs a temperature change generated in a thermocouple by infrared as a thermoelectromotive force. Can be mentioned.
他方、ある道路を長距離に亘る区間で考えた場合、その道路上には、通常、車両検知が望まれるエリアが複数存在する。この一エリア内の一車線に対して、従来、車両検知器は一つずつ設けられるため、この一エリア内の一車線に監視範囲は、一つ形成される。従って、従来は、一エリア内の一車線を通過する車両を一台の車両検知器で、即ち、一つの監視範囲で検知していた。しかし、本発明者らが種々検討した結果、サーモパイル素子を一つ具える車両検知器を上記従来と同様に一車線につき一台配置して、この素子に基づいて監視範囲を一つ形成して車両の検知を行うと、車両の検知が困難なときがあるとの知見を得た。 On the other hand, when a certain road is considered as a section over a long distance, there are usually a plurality of areas where vehicle detection is desired on the road. Conventionally, since one vehicle detector is provided for each lane in one area, one monitoring range is formed in one lane in the one area. Therefore, conventionally, a vehicle passing through one lane in one area is detected by one vehicle detector, that is, in one monitoring range. However, as a result of various studies by the present inventors, one vehicle detector having one thermopile element is arranged per lane as in the conventional case, and one monitoring range is formed based on this element. When the vehicle was detected, it was found that sometimes it was difficult to detect the vehicle.
エンジン部、タイヤ、ルーフなどといった車両の各部位において、道路面との温度差が、主に熱容量の違い、熱伝導率の違いや太陽光の熱吸収率の違いによって発生する部位がある。例えば、ルーフが該当する。このような部位では、道路面との温度差がほとんどなくなってしまう時間帯が1日に2回あることが知られている(赤外線工学、編者:電子情報通信学会、著者:久野治義、平成6年3月20日初版、136ページ、図6.3参照)。従って、一つの監視範囲により、監視範囲を通過する車両の特定の一部位を監視し、この部位からの赤外線を感知する場合、部位によっては上記のような時間帯になると車両を検知しにくいことがある。特に、雨や雪の際は、熱伝導率の差や熱放射率の差などを水滴が吸収して、熱伝導率の差などを小さくし易い。そのため、上記の道路面との温度差がほとんどなくなる時間帯では、もともと熱伝導率の差や熱放射率の差が小さい上に更に水滴がそれらの差を吸収することで、ますます道路面との温度差が小さくなり易い。このように車両において同じ部位のみを監視する場合、部位によっては、車両の検知が正確に行いにくく、車両の速度も算出しにくくなる。特に、雨や雪などの天候によっては、車両の検知がより行いにくくなる。これらの事情から、車両において、時間帯によらず、更に雨や雪などの天候でも、道路面との温度差が生じ易い部位を監視することが望まれる。 In each part of a vehicle such as an engine unit, a tire, a roof, etc., there is a part where a temperature difference from a road surface is generated mainly by a difference in heat capacity, a difference in thermal conductivity, or a difference in heat absorption rate of sunlight. For example, a roof is applicable. In such areas, it is known that there are two times a day when the temperature difference from the road surface almost disappears (Infrared Engineering, Editor: IEICE, Author: Haruyoshi Kuno, 1994) (See the first edition of March 20, pp. 136, Figure 6.3). Therefore, when a specific part of the vehicle passing through the monitoring range is monitored by one monitoring range and infrared rays from this part are detected, it is difficult to detect the vehicle in the above time zone depending on the part. There is. In particular, in the case of rain or snow, a water droplet absorbs a difference in thermal conductivity or a difference in thermal emissivity, and the difference in thermal conductivity is easily reduced. Therefore, in the time zone when there is almost no temperature difference from the above road surface, the difference in thermal conductivity and thermal emissivity is small from the beginning, and water drops absorb these differences, and more and more The temperature difference is likely to be small. When only the same part is monitored in the vehicle as described above, depending on the part, it is difficult to accurately detect the vehicle and it is difficult to calculate the speed of the vehicle. In particular, depending on the weather such as rain or snow, it becomes more difficult to detect the vehicle. In view of these circumstances, it is desired to monitor a portion of a vehicle where a temperature difference from the road surface is likely to occur even in weather such as rain or snow regardless of the time zone.
そこで、図23に示すように道路100傍の支柱300に取り付けた車両検知器400の監視範囲401を一車線全体となるように広げることが考えられる。このとき、サーモパイル素子は、車両200の複数の異なる部位からの赤外線を感知可能である。しかし、図23に示すように監視範囲401の大きさを広げて、一車線全体からの赤外線を感知しても、サーモパイル素子の出力電圧は、その監視範囲全体の絶対温度の4乗平均になるため、S/N比(シグナルとノイズの比)が低下してしまう。従って、出力結果が道路面と同様になる場合(時間帯)があり、上記車両の一部位からの赤外線を感知する場合と同様になる。
Therefore, as shown in FIG. 23, it is conceivable to expand the
ここで、一車両の各部位、即ち、エンジン部、タイヤ、ボンネット、側面、ルーフなどは、通常、均一な温度でなく異なっている。また、各部位によって、道路面との温度差を生じる主な原因が異なっていることがある。例えば、ルーフや側面などは、主に熱容量、熱伝導率、太陽光の熱吸収率の違いにより、道路面との温度差が生じる部位であるが、エンジン部やタイヤなどでは、主に自ら熱を発することで道路面との温度差を生じ易い部位である。 Here, each part of one vehicle, that is, an engine part, a tire, a bonnet, a side surface, a roof, and the like are usually different from each other in a uniform temperature. Moreover, the main cause which produces the temperature difference with a road surface may differ with each site | part. For example, roofs and side surfaces are sites where temperature differences from the road surface occur mainly due to differences in heat capacity, thermal conductivity, and heat absorption rate of sunlight. This is a part that tends to cause a temperature difference from the road surface.
そこで、一つのサーモパイル素子を用いて、一車線における監視範囲の大きさを広げるのではなく、複数の素子を用いて、一車線における監視範囲を複数設ける構成とすることで、車両の検知が困難となる場合を低減する。即ち、道路上に設けられる車両検知が望まれる一エリア内の一車線に対し、監視範囲を複数形成するべく、複数のサーモパイル素子を具える構成では、これらの監視範囲を通過する一車両において複数の異なる部位が発する赤外線をそれぞれ異なる素子で感知することができる。 Therefore, it is difficult to detect a vehicle by using a plurality of elements to provide a plurality of monitoring ranges in one lane, rather than using one thermopile element to expand the size of the monitoring range in one lane. Reduce the number of cases. That is, in a configuration including a plurality of thermopile elements so as to form a plurality of monitoring ranges for one lane in an area where vehicle detection is desired provided on the road, a plurality of vehicles in one vehicle passing through these monitoring ranges are provided. Infrared rays emitted from different parts can be detected by different elements.
従って、上記一車線における監視範囲を複数設ける構成は、一車両において、ある部位と道路面との温度差(赤外線の量の差)が生じにくい場合(時間帯)であっても、他の部位との間で温度差が得られる可能性を高めることができる。また、一車線に複数の監視範囲を設ける構成では、雨や雪などの天候においても安定して高い温度を示す部位、即ち、赤外線の量が大きくなる傾向が強いタイヤ、エンジン部、マフラーなどの部位を検知できる可能性が高くなる。更に、サーモパイル素子を複数具えて、素子一つ当りの一車線における監視範囲を比較的小さくすると共にこのような監視範囲を複数設ける構成とすることで、一つの素子で一車線における監視範囲を大きくした際に生じる温度の平均化による検知レベルの低下が生じることがない。従って、この構成では、車両の検知を行うことが困難な場合を効果的に低減することができると共に、検知レベルを低下させることなく精度よく車両の検知や速度の検出を行うことができる。 Therefore, the configuration in which a plurality of monitoring ranges in the above one lane are provided is such that even if a temperature difference (difference in the amount of infrared rays) between a certain part and the road surface is less likely to occur in one vehicle (time zone), other parts It is possible to increase the possibility that a temperature difference is obtained. In addition, in the configuration in which a plurality of monitoring ranges are provided in one lane, a part that stably shows high temperature even in weather such as rain or snow, that is, a tire, an engine unit, a muffler, or the like that has a strong tendency to increase the amount of infrared rays. The possibility that the part can be detected is increased. Furthermore, by providing a plurality of thermopile elements, the monitoring range in one lane per element is relatively small, and a plurality of such monitoring ranges are provided, so that the monitoring range in one lane can be increased with one element. In this case, the detection level is not lowered due to the temperature averaging. Therefore, in this configuration, it is possible to effectively reduce cases where it is difficult to detect the vehicle, and it is possible to detect the vehicle and detect the speed with high accuracy without lowering the detection level.
加えて、サーモパイル素子という消費電力が小さいパッシブセンサを用いる構成では、消費電力の減少を実現し、コストの低減をも図ることができる。従来の超音波検知器は、一般に消費電力が大きいため、通常、太陽電池などによる電力供給が困難であり、有線による電力供給が必要である。これに対し、パッシブセンサを用いる構成とすると、センサを連続作動しても消費電力が小さく、太陽電池などによる電源にて電力供給も可能である。また、この構成は、有線による電力供給でなくてもよいため、ケーブルの接続工事なども不要である。 In addition, in a configuration using a passive sensor with low power consumption such as a thermopile element, power consumption can be reduced and cost can be reduced. Conventional ultrasonic detectors generally consume a large amount of power, so that it is usually difficult to supply power using a solar cell or the like, and power supply by wire is necessary. On the other hand, when a passive sensor is used, power consumption is small even when the sensor is continuously operated, and power can be supplied by a power source such as a solar cell. In addition, since this configuration does not require power supply by wire, no cable connection work is required.
上記知見に基づき、本発明車両検知器は、一車線に複数の監視範囲を形成するように複数のサーモパイル素子を具える、特に、各素子に基づく監視範囲が一車線の車線方向に並んで配置されるように二つの素子を具えることで、車両からの赤外線をより確実に感知できる。このようなサーモパイル素子と、速度検出部を具えることで、本発明車両検知器は、車両の速度を精度よく求められる。以下、本発明を詳しく説明する。 Based on the above knowledge, the vehicle detector of the present invention includes a plurality of thermopile elements so as to form a plurality of monitoring ranges in one lane. In particular, the monitoring ranges based on each element are arranged side by side in the lane direction of one lane. By providing two elements as described above, infrared rays from the vehicle can be detected more reliably. By providing such a thermopile element and a speed detector, the vehicle detector of the present invention can accurately determine the speed of the vehicle. The present invention will be described in detail below.
複数のサーモパイル素子を具える場合、一車線の道路面上に複数の監視範囲を並べる形態としては、一車線の車幅方向に並べる形態、一車線の車線方向に並べる形態、一車線の車幅方向及び車線方向にずらして並べる形態が挙げられる。本発明では、少なくとも車線方向に並べる形態とする。車幅方向、車線方向のいずれの場合も、各監視範囲は、他の監視範囲と一部が重複するように設けてもよいし、隣接するように設けてもよいし、適当な間隔を空けて設けてもよい。また、車幅方向及び車線方向のいずれの方向にも、複数の監視範囲を設けてもよい。本発明では、車線方向に少なくとも二つの監視範囲を設ける。そして、各監視範囲は、少なくとも一車両の異なる部位が通過可能なように一車線に設ける。また、各サーモパイル素子は、各監視範囲が上記のような配置位置となるように本発明車両検知器に具える。 When multiple thermopile elements are provided, the form of arranging a plurality of monitoring ranges on the road surface of one lane includes the form of arranging in the lane direction of one lane, the form of arranging in the lane direction of one lane, the width of one lane The form which shifts and arranges in a direction and a lane direction is mentioned. In the present invention, it is arranged at least in the lane direction. In either the vehicle width direction or the lane direction, each monitoring range may be provided so as to partially overlap with other monitoring ranges, may be provided adjacent to each other, or may be provided with an appropriate interval. May be provided. Further, a plurality of monitoring ranges may be provided in any of the vehicle width direction and the lane direction. In the present invention, at least two monitoring ranges are provided in the lane direction. Each monitoring range is provided in one lane so that at least different parts of one vehicle can pass through. Further, each thermopile element is provided in the vehicle detector of the present invention so that each monitoring range is located as described above.
速度検出部は、時間差演算手段と、速度演算手段とを具える。時間差演算手段が演算する両出力波形の時間差は、両出力波形から相関関数を求め、この相関関数に基づいて求めることが挙げられる。より具体的には、例えば、相関関数の最大値を利用する。速度演算手段が演算する二つの監視範囲間の距離は、例えば、当該車両検知器の配置位置と両サーモパイル素子の指向角の差とを用いて求められる。求めた距離は、設定値として速度検出部のメモリに保存しておき、速度演算手段が呼び出せるようにしておく。 The speed detection unit includes time difference calculation means and speed calculation means. The time difference between the two output waveforms calculated by the time difference calculating means may be obtained by obtaining a correlation function from both output waveforms and obtaining the correlation function based on the correlation function. More specifically, for example, the maximum value of the correlation function is used. The distance between the two monitoring ranges calculated by the speed calculation means is obtained using, for example, the arrangement position of the vehicle detector and the difference in the directivity angles of both thermopile elements. The obtained distance is stored as a set value in the memory of the speed detector so that the speed calculation means can be called.
その他、本発明検知器は、赤外線を感知する範囲を絞って適当な範囲に調整でき、かつ赤外線をサーモパイル素子に集め易くするために、素子の検知方向前方に、赤外線透過レンズを具えることが好ましい。赤外線透過レンズは、赤外線を透過するものであればよく、特に形状は問わない。例えば、一面が球面状のものでもよい。また、赤外線透過レンズは、特に、ZnSから形成されるものが好ましい。赤外線透過レンズとして、従来Ge(ゲルマニウム)などから形成されるものが知られているが、従来のレンズでは、ガラス系やシリコン系の補助材が必要である。しかし、本発明者らが検討した結果、ZnSからなるレンズは、耐候性に優れており、これ自体を外部に露出させても十分使用に耐え得るとの知見を得た。このようなレンズは、サーモパイル素子の数に応じて一つずつ具えてもよいし、一つのレンズに対して、複数の素子を配置してもよい。前者の場合、レンズの中心軸に沿ってサーモパイル素子を配置した状態で各レンズの指向角を変化させることで、各素子が形成する監視範囲の配置状態を変化させることができる。また、レンズの中心軸に対するサーモパイル素子の配置位置を変化させることでも、各素子が形成する監視範囲の配置状態を変化させることができる。一つの赤外線透過レンズに複数の素子を配置する後者の場合、レンズの中心軸に対する各サーモパイル素子の位置をずらすことで、各素子が形成する監視範囲の配置状態を変化させることができる。この場合、赤外線透過レンズの個数を少なくすることができる。 In addition, the detector of the present invention can be provided with an infrared transmission lens in front of the detection direction of the element so that the infrared detection range can be narrowed and adjusted to an appropriate range, and the infrared ray can be easily collected on the thermopile element. preferable. The infrared transmitting lens is not particularly limited as long as it transmits infrared light. For example, one surface may be spherical. The infrared transmitting lens is particularly preferably made of ZnS. Conventional infrared transmission lenses made of Ge (germanium) or the like are known, but conventional lenses require glass-based or silicon-based auxiliary materials. However, as a result of studies by the present inventors, a lens made of ZnS has excellent weather resistance, and it has been found that even if it is exposed to the outside, it can withstand sufficient use. Such a lens may be provided one by one according to the number of thermopile elements, or a plurality of elements may be arranged for one lens. In the former case, the arrangement state of the monitoring range formed by each element can be changed by changing the directivity angle of each lens while the thermopile element is arranged along the central axis of the lens. Also, the arrangement state of the monitoring range formed by each element can be changed by changing the arrangement position of the thermopile element with respect to the central axis of the lens. In the latter case where a plurality of elements are arranged in one infrared transmission lens, the arrangement state of the monitoring range formed by each element can be changed by shifting the position of each thermopile element with respect to the central axis of the lens. In this case, the number of infrared transmission lenses can be reduced.
加えて、本発明検知器は、サーモパイル素子を収納する筐体を具えることが好ましい。このような筐体は、軽量のアルミニウムなどから形成されるものが好ましい。上記赤外線透過レンズは、この筐体に収納されるサーモパイル素子と焦点距離が合うように筐体に配置する。このとき、筐体内でサーモパイル素子を支持する支持部と、赤外線透過レンズを支持する支持部とを別個に設けてもよいが、一体に形成された支持部でもよい。一体に形成された支持部とする場合、この支持部には、サーモパイル素子及び赤外線透過レンズを配置した際、適切な焦点距離となるように、それぞれ上記素子、レンズの配置個所を形成することが好適である。このような支持部を用いると、サーモパイル素子及び赤外線透過レンズを適宜各配置箇所に配置することで、焦点距離が適切に合わせられる一体部材が得られ、これらを筐体の所定の場所に配置する際、焦点距離の調整を行う必要がなく、筐体への設置作業が容易にできて好ましい。 In addition, the detector of the present invention preferably includes a housing for storing the thermopile element. Such a casing is preferably formed of lightweight aluminum or the like. The infrared transmitting lens is disposed in the casing so that the focal length matches the thermopile element housed in the casing. At this time, a support part that supports the thermopile element and a support part that supports the infrared transmission lens may be provided separately in the housing, but may be an integrally formed support part. In the case of an integrally formed support portion, the element and the lens arrangement location may be formed on the support portion so that when the thermopile element and the infrared transmission lens are arranged, the focal length becomes appropriate. Is preferred. When such a support portion is used, the thermopile element and the infrared transmissive lens are appropriately disposed at each arrangement position, thereby obtaining an integral member that can appropriately adjust the focal length, and arranging these at predetermined positions on the housing. At this time, it is not necessary to adjust the focal length, and it is preferable because it can be easily installed in the housing.
また、上記筐体には、赤外線透過レンズの指向角を目的の方向に合わせるための照準部を具えることが好ましい。サーモパイル素子及び赤外線透過レンズを具えた筐体を道路傍の支柱などに設置する際、同レンズの指向角を目的の方向に合わせる必要がある。そこで、照準部を具える筐体を用いると、筐体に配置された赤外線透過レンズの指向角が容易に把握できて、設置作業性がよい。照準部は、指向角を目的の方向に合わせることができる目印となるものであればよく、例えば、凹状突起と、凸状突起とを組み合わせた突起などの目印を設けたり、レーザポインタなどを設ける構成が挙げられる。前者の場合、より具体的には、筐体の一面において一端に凹状突起、他端に凸状突起を具え、凹状突起の凹みから凸状突起を確認し、この凹みと凸状突起の凸部とを繋ぐ直線を目的の方向に合わせることで、指向角を適切な方向にできる構成が挙げられる。 Moreover, it is preferable that the housing includes an aiming unit for adjusting the directivity angle of the infrared transmitting lens in a target direction. When a case having a thermopile element and an infrared transmission lens is installed on a pillar near a road, it is necessary to adjust the directivity angle of the lens to a desired direction. Therefore, when a casing having an aiming unit is used, the directivity angle of the infrared transmitting lens arranged in the casing can be easily grasped, and the installation workability is good. The aiming unit may be any mark that can adjust the directivity angle in a desired direction. For example, a mark such as a combination of a concave protrusion and a convex protrusion, or a laser pointer or the like may be provided. A configuration is mentioned. In the former case, more specifically, one surface of the housing has a concave projection at one end and a convex projection at the other end, and confirms the convex projection from the recess of the concave projection, and the convex portion of the concave projection and the convex projection. The structure which can make a directivity angle into an appropriate direction by matching the straight line which connects with the target direction is mentioned.
上記筐体は、道路際に設けられている支柱に対し、いわゆるサイドファイア式に設置して、赤外線の感知を道路の側方から行ってもよい。具体的には、筐体の取り付け位置を道路面から車両の高さ以上とする場合、道路や車両などに対し筐体(サーモパイル素子の検知方向)が斜め下を向くように支柱に取り付け、車両を斜め上方から検知してもよい。本発明検知器は、赤外線を感知するサーモパイル素子を用いることで、道路を通過する車両のほぼ真上でなく道路の側方に設置されていても、車両からの赤外線を精度よく感知することができ、車両の速度を精度よく求められる。また、本発明検知器は、従来の超音波検知器のように設置の際に水平材を全く用いなくてもよく、或いは水平材を用いたとしても、従来の水平材よりも短いものでよく、美観を損なうことが少ない。 The casing may be installed in a so-called side fire type with respect to a support provided on the road, and infrared detection may be performed from the side of the road. Specifically, when the mounting position of the housing is higher than the height of the vehicle from the road surface, it is mounted on the column so that the housing (detection direction of the thermopile element) faces diagonally downward with respect to the road or vehicle. May be detected obliquely from above. By using a thermopile element that senses infrared rays, the detector of the present invention can accurately sense infrared rays from the vehicle even when installed on the side of the road, not just above the vehicle passing through the road. The vehicle speed can be obtained with high accuracy. Further, the detector of the present invention does not need to use a horizontal member at the time of installation like a conventional ultrasonic detector, or even if a horizontal member is used, it may be shorter than a conventional horizontal member. , Less aesthetic loss.
上記本発明車両検知器と、この検知器に具える各サーモパイル素子から得られた入力レベル値を用いて、監視範囲に存在する車両の有無を判定する車両有無判定部とを具えるシステムを構築することで、車両の速度の検出に加えて、車両の誤認が少なく、高精度に車両の検知を行える。このシステムは、複数のサーモパイル素子を具えて、一車線に対して複数の監視範囲を設けているため、各監視範囲にて一車両の異なる部位、特に、温度の異なる部位を検知することができる。そのため、このシステムは、気温や天候などの環境や渋滞時などにおいても精度よく車両を検知できる。特に、後述する本発明検知器で算出した車両の速度を利用して車両の同一性を判定する同一性判定部を具える本発明車両検知システムを構築することで、車両の台数の誤認を低減できる。 Construction of a system comprising the vehicle detector of the present invention and a vehicle presence / absence determination unit for determining the presence / absence of a vehicle present in the monitoring range using the input level value obtained from each thermopile element included in the detector. By doing so, in addition to detecting the speed of the vehicle, there is little misidentification of the vehicle, and the vehicle can be detected with high accuracy. Since this system is provided with a plurality of thermopile elements and has a plurality of monitoring ranges for one lane, it is possible to detect different parts of one vehicle, particularly parts having different temperatures, in each monitoring range. . Therefore, this system can detect a vehicle with high accuracy even in an environment such as temperature or weather or in a traffic jam. In particular, by constructing a vehicle detection system of the present invention that includes an identity determination unit that determines the identity of a vehicle using the vehicle speed calculated by the detector of the present invention, which will be described later, the misidentification of the number of vehicles is reduced. it can.
従来の車両検知器を用いた車両検知システムでは、一つのセンサから得られたデータのみで車両の有無を判定していた。これに対し、本発明システムでは、車両の検知が望まれる一エリア中の一車線に複数の監視範囲を設け、複数のサーモパイル素子からそれぞれ入力レベル値を取得し、得られた複数のデータ(入力レベル値)を利用して車両の有無を判断する。そのため、車両の検知精度を高めることができる。 In a conventional vehicle detection system using a vehicle detector, the presence or absence of a vehicle is determined based only on data obtained from one sensor. On the other hand, in the system of the present invention, a plurality of monitoring ranges are provided in one lane in one area where vehicle detection is desired, input level values are obtained from a plurality of thermopile elements, and a plurality of obtained data (input The presence or absence of the vehicle is determined using the level value. Therefore, the detection accuracy of the vehicle can be increased.
特に、一車線の車線方向に複数の監視範囲を配置する本発明検知器を具える本発明システムは、渋滞中であっても、車線方向に並ぶいずれかの監視範囲に車両が停車する可能性が高くなる。そのため、監視範囲を形成するいずれかのサーモパイル素子が車両を検知する可能性を高めることができる。従って、渋滞中における車両の台数カウントの精度や占有率測定精度をより向上させることが可能である。なお、占有率とは、道路に占める車両の割合のことで、この値が大きいと、渋滞中であることを示すものである。 In particular, the system of the present invention including the detector of the present invention that arranges a plurality of monitoring ranges in the lane direction of one lane may cause the vehicle to stop in any of the monitoring ranges aligned in the lane direction even in a traffic jam. Becomes higher. Therefore, the possibility that any one of the thermopile elements forming the monitoring range detects the vehicle can be increased. Therefore, it is possible to further improve the accuracy of counting the number of vehicles in a traffic jam and the accuracy of measuring the occupation rate. The occupancy rate is the ratio of vehicles occupying the road. When this value is large, it indicates that the vehicle is congested.
また、一車線の車線方向に複数の監視範囲を配置する本発明システムは、車両の台数の誤認を低減することができる。一車両において、例えば、先頭部及び後部の温度が高く、その中間部は、道路面との温度差が小さいといった車両が比較的多く存在する。このとき、各サーモパイル素子から得られたデータには、二つの波形が連続的に現れる。このような車両が低速で走行すると、二つの波形から1台の車両を2台と検知する恐れがある。しかし、車線方向に複数の監視範囲を設ける本発明システムは、後述する同一性判定部により、二つの波形が同一の車両のものかどうかを判定し、精度よく区別することができる。 Further, the system of the present invention in which a plurality of monitoring ranges are arranged in the lane direction of one lane can reduce misidentification of the number of vehicles. In one vehicle, for example, there are relatively many vehicles in which the temperature at the top and the rear is high and the temperature difference between the middle and the road surface is small. At this time, two waveforms appear continuously in the data obtained from each thermopile element. When such a vehicle travels at a low speed, there is a risk of detecting one vehicle as two from two waveforms. However, the system of the present invention in which a plurality of monitoring ranges are provided in the lane direction can determine whether the two waveforms are of the same vehicle by the identity determination unit described later, and can accurately distinguish them.
本発明に用いるサーモパイル素子として、特に、熱起電力の出力が大きいサーモパイル素子を用いると共に、後述するように車両の有無の判定を行うアルゴリズムを工夫することで、焦電センサなどの他のセンサを用いず、サーモパイル素子のみで十分な赤外線の感知を行って車両を検知することができる。 As the thermopile element used in the present invention, in particular, a thermopile element having a large thermoelectromotive force output is used, and another sensor such as a pyroelectric sensor is used by devising an algorithm for determining the presence or absence of a vehicle as described later. Without using, it is possible to detect the vehicle by performing sufficient infrared sensing only with the thermopile element.
更に、後述するように回路構成を工夫すると、渋滞時や停滞時などで車両が停止している場合であっても、精度よく車両の検知を行うことができる。これに対し、焦電センサは、一般に大きな出力が得られるが、測定対象の温度の変化に対応した電圧を出力する素子であるため、車両が停止すると、温度の変化がなくなることで出力が原点に戻ってしまい、適切な検知が行いにくい。 Furthermore, if the circuit configuration is devised as will be described later, the vehicle can be detected with high accuracy even when the vehicle is stopped due to a traffic jam or a stagnation. A pyroelectric sensor, on the other hand, generally produces a large output, but is an element that outputs a voltage corresponding to a change in the temperature of a measurement target. It is difficult to perform proper detection.
車両有無判定部としては、例えば、次の手段を具える構成が挙げられる。即ち、各サーモパイル素子から得られた入力レベル値において、車両以外の物体が発する赤外線の量に基づく値を各監視範囲の背景レベルとし、この赤外線の量に基づく値から各監視範囲の背景レベルを演算する背景レベル演算手段と、各監視範囲の入力レベル値と背景レベルとの差に基づく値を比較値とし、比較値と閾値とを比較し、車両の有無を判定する総合判定手段とを具える構成が挙げられる。 Examples of the vehicle presence / absence determining unit include a configuration including the following means. That is, in the input level value obtained from each thermopile element, the value based on the amount of infrared rays emitted by an object other than the vehicle is set as the background level of each monitoring range, and the background level of each monitoring range is determined from the value based on the amount of infrared rays. A background level calculation means for calculating, and a comprehensive determination means for comparing the comparison value with a threshold value to determine the presence or absence of a vehicle by using a value based on the difference between the input level value of each monitoring range and the background level as a comparison value. Can be listed.
各サーモパイル素子から得られた入力レベル値をそのまま用いることも考えられるが、本発明では、得られた複数の入力レベル値を用いて適当な演算を行い、この演算値を用いて車両の有無の判定を行う。即ち、本発明システムにおける車両検知の手順を説明すると、まず、各サーモパイル素子により赤外線を感知し、それぞれ入力レベル値を得る。得られた入力レベル値を用いて、後述するように各入力レベル値に基づく背景レベルを演算する。また、各サーモパイル素子からの入力レベル値と背景レベルとの差を監視範囲毎にそれぞれ求める。得られた入力レベル値と背景レベルとの差に基づく値を演算し、これを比較値とする。そして、例えば、比較値が閾値以上の場合、車両有りと判定し、比較値が閾値未満の場合、車両無しと判定する。その後、得られた判定結果を信号制御機や管理センターなどに送信する。 Although it is conceivable to use the input level value obtained from each thermopile element as it is, in the present invention, an appropriate calculation is performed using a plurality of obtained input level values, and the presence / absence of a vehicle is determined using the calculated value. Make a decision. That is, the procedure of vehicle detection in the system of the present invention will be described. First, infrared rays are sensed by each thermopile element, and input level values are respectively obtained. Using the obtained input level value, a background level based on each input level value is calculated as described later. Further, the difference between the input level value from each thermopile element and the background level is obtained for each monitoring range. A value based on the difference between the obtained input level value and the background level is calculated and used as a comparison value. For example, when the comparison value is equal to or greater than the threshold value, it is determined that there is a vehicle, and when the comparison value is less than the threshold value, it is determined that there is no vehicle. Thereafter, the obtained determination result is transmitted to a signal controller or a management center.
背景レベルは、車両以外の物体が発する赤外線の量に基づく値とし、上述のように入力レベル値を用いて演算する。本発明では、背景レベルとして測定データを用いるため、背景レベルを実際の環境の値に近似させることができ、より精密な検知を行うことができる。 The background level is a value based on the amount of infrared rays emitted by an object other than the vehicle, and is calculated using the input level value as described above. In the present invention, since the measurement data is used as the background level, the background level can be approximated to the actual environment value, and more accurate detection can be performed.
入力レベル値を用いた演算値としては、過去の背景レベルを用いた指数平滑法によるものが挙げられる。指数平滑法は、一般にf0=α×d−1+(1−α)f−1=f−1+α×(d−1−f−1)と表され(f0:次期予測値、α:平滑係数、d−1:前期の実績値、f−1:前期の予測値)、前期の実績値(ここでは、入力レベル値)を反映させることができる。そのため、背景レベルが実際の環境(路面状況)に即したより的確な値となり得る。より具体的には、平滑係数αで決まる追従速度で背景レベルを入力レベル値に追従させる。平滑係数αは、一定値としてもよいが、前回の車両判定結果に応じて変化させると、車両の赤外線の量(温度)に左右されずに背景レベルをより確実に把握することができて好ましい。例えば、前回の車両判定結果が車両有りの場合、渋滞時などでは、現在の入力レベル値は、車両からの赤外線により得られた値であると考えられる。従って、渋滞時などでは追従速度を大きくすると異常な背景レベルとなるため、追従速度を比較的小さくする又は0にすることが好ましい。即ち、平滑係数αを比較的小さく或いは0にする。このとき、前期の実績値(ここでは、入力レベル値)をほとんど関与させず前回の背景レベルをほぼそのまま用いることになる。一方、前回の車両判定結果が車両無しの場合、現在の入力レベル値は、車両以外から、即ち、道路からの赤外線により得られた値であると考えられる。従って、追従速度を比較的大きくする、即ち、平滑係数αを比較的大きくして、前期の実績値(ここでは、現在の入力レベル値)による補正を行うことが好ましい。 As an operation value using the input level value, an exponential smoothing method using a past background level can be cited. Exponential smoothing is generally f 0 = α × d -1 + (1-α) is expressed as f -1 = f -1 + α × (d -1 -f -1) (f 0: next predicted value, alpha : Smoothing coefficient, d −1 : actual value of the previous period, f −1 : predicted value of the previous period), and actual value of the previous period (here, input level value) can be reflected. Therefore, the background level can be a more accurate value in accordance with the actual environment (road surface condition). More specifically, the background level is made to follow the input level value at a follow-up speed determined by the smoothing coefficient α. The smoothing coefficient α may be a constant value, but it is preferable to change it according to the previous vehicle determination result because the background level can be more reliably grasped regardless of the amount (temperature) of the vehicle infrared rays. . For example, when the previous vehicle determination result is that there is a vehicle, the current input level value is considered to be a value obtained from infrared rays from the vehicle when there is a traffic jam. Accordingly, when the follow-up speed is increased in a traffic jam or the like, an abnormal background level is obtained. Therefore, it is preferable to make the follow-up speed relatively low or zero. That is, the smoothing coefficient α is made relatively small or 0. At this time, the previous background level is used as it is with little involvement of the actual value of the previous period (here, the input level value). On the other hand, when the previous vehicle determination result is that there is no vehicle, the current input level value is considered to be a value obtained from infrared rays from other than the vehicle, that is, from the road. Therefore, it is preferable to make the correction by the actual value of the previous period (here, the current input level value) by relatively increasing the follow-up speed, that is, by relatively increasing the smoothing coefficient α.
比較値としては、例えば、監視範囲毎の入力レベル値と背景レベルとの差(以下、背景差分と呼ぶ)の総和を用いてもよい。総和をとることで、少なくとも一つの監視範囲において温度変化があれば、車両の検知を行うことができると共に、全ての監視範囲において微小な温度変化しかなくても、その変化を増大することができるため、車両の検知をより確実に行うことができる。各監視範囲の背景差分の総和は、そのまま用いてもよいが、本発明者らが検討した結果、渋滞時などで赤外線の量の変化が穏やかに行われた場合や、車両の温度変化(赤外線の量の変化)が大きく入力レベル値が背景レベルと同様となるときがある場合などでは、車両無しと判定される可能性があるとの知見を得た。そして、このような場合に対しては、瞬間的な入力レベル値ではなく、一定時間内の入力レベル値を積算した値を用いることが有効であり、同積算値を用いることで、赤外線の放射量の変化における本質的な傾向を把握でき、車両の検知をより精度よく行うことができるとの知見も得た。そこで、比較値として、各監視範囲の背景差分の総和を一定時間積算した値を用いることを提案する。 As the comparison value, for example, the total sum of the difference between the input level value for each monitoring range and the background level (hereinafter referred to as background difference) may be used. By taking the sum, it is possible to detect the vehicle if there is a temperature change in at least one monitoring range, and increase the change even if there is only a minute temperature change in all the monitoring ranges. Therefore, the vehicle can be detected more reliably. The sum of background differences of each monitoring range may be used as it is.However, as a result of investigations by the present inventors, when the amount of infrared rays is gently changed during a traffic jam or when the temperature of the vehicle (infrared rays is changed). In some cases, such as when the input level value is similar to the background level, there is a possibility that it may be determined that there is no vehicle. In such a case, it is effective to use a value obtained by integrating the input level value within a certain time, not an instantaneous input level value. It was also possible to grasp the essential trends in the change in quantity and to obtain more accurate vehicle detection. Therefore, it is proposed to use a value obtained by integrating the total sum of background differences in each monitoring range for a certain time as a comparison value.
また、比較値として、上記背景差分の総和に加えて、各入力レベル値の単位時間当たりの変化量を用いることが好ましいとの知見も得た。そこで、比較値として、上記変化量を用いることを提案する。特に、各監視範囲における変化量の総和を比較値に用いると、上記と同様に車両の検知をより確実に行うことができて好ましい。この変化量は、例えば、各監視範囲において直前の入力レベル値と現在の入力レベル値との差でもよいが、少し前の入力レベル値と現在の入力レベル値との差、例えば、10ms毎に入力レベル値を測定する場合、160ms前の入力レベル値との差とする方がより有効である。この変化量は、背景レベルを加味して演算していないことから、背景レベルによる影響を受けないため、背景差分が小さくとも、入力レベル値が変化している間は、車両が存在しているとの判定を得易い。従って、上記と同様に車両の認識できない場合などを低減する。このような変化量を用いた比較値による車両の有無の判定は、例えば、各監視範囲の背景差分の総和により第一の判定を行い、更に、上記変化量の総和により第二の判定を行うことで行ってもよい。具体的には、背景差分の総和が閾値以上の場合、車両有りと判定し、閾値未満の場合、車両無しと判定し、次に上記変化量の総和による判定を行うと、車両の誤認を低減し、より正確に車両の存在を検知することができる。 In addition, as a comparison value, in addition to the sum of the background differences, it was also found that it is preferable to use the amount of change per unit time of each input level value. Therefore, it is proposed to use the change amount as a comparison value. In particular, it is preferable to use the total amount of change in each monitoring range as a comparison value because the vehicle can be detected more reliably as described above. The amount of change may be, for example, the difference between the previous input level value and the current input level value in each monitoring range, but the difference between the previous input level value and the current input level value, for example, every 10 ms. When measuring the input level value, it is more effective to make the difference from the input level value before 160 ms. Since this amount of change is not calculated with the background level taken into account, it is not affected by the background level. Therefore, even if the background difference is small, the vehicle exists while the input level value is changing. It is easy to obtain a determination. Therefore, the case where the vehicle cannot be recognized as described above is reduced. The determination of the presence / absence of the vehicle based on the comparison value using the change amount is performed, for example, by performing the first determination based on the sum of the background differences of the respective monitoring ranges, and further performing the second determination based on the sum of the change amounts. You may go by. Specifically, if the sum of the background differences is equal to or greater than the threshold, it is determined that there is a vehicle. In addition, the presence of the vehicle can be detected more accurately.
更に、比較値は、上記背景差分の総和を一定時間積算した値と、上記変化量とを併用することがより好ましい。上記積算した値を比較値として単独で用いると、この値が0(ゼロ)となることがあるが、それでも入力レベル値が変化している間は、上記変化量を用いることで車両が存在しているとの判定を得易い。このように出力の大きいサーモパイル素子を用いると共に、積算した値だけでなく、変化量をも考慮した値を車両判定のアルゴリズムに用いることで、焦電センサなどの別個のセンサを具えずサーモパイル素子のみでも、焦電センサと同等以上の機能を有することができる。 Furthermore, as the comparison value, it is more preferable to use a value obtained by integrating the sum of the background differences for a certain period of time and the amount of change. If the integrated value is used alone as a comparison value, this value may become 0 (zero) .However, while the input level value is still changing, there is a vehicle by using the change amount. It is easy to obtain a determination that In this way, using a thermopile element with a large output and using not only the integrated value but also a value that also considers the amount of change in the vehicle determination algorithm, only a thermopile element is provided without a separate sensor such as a pyroelectric sensor. However, it can have a function equivalent to or better than that of a pyroelectric sensor.
車両の有無の判定に用いる閾値(スレッショルド)は、一定値としてもよいが、実際の環境に応じて変化させることが好ましい。例えば、赤外線の量の変化(温度変化)が大きいとき、即ち、分散が大きいときは、閾値を比較的大きな値とし、赤外線の量の変化(温度変化)が小さいとき、即ち、分散が小さいときは、閾値を比較的小さな値としてもよい。これらの閾値は、演算により求めてもよく、例えば、閾値を設定値+補正値として、補正値を変化させることで閾値を変化させてもよい。補正値は、入力レベル値に基づいて変化させることが好ましい。例えば、上記背景差分の総和を用いてもよい。また、補正値は、前回の車両判定結果に応じて変化させると、閾値が大きくなりすぎることを防止することができて好ましい。例えば、前回の車両判定結果が車両有りの場合、補正値を比較的小さくし、前回の車両判定結果が車両無しの場合、補正値を比較的大きくすることが好ましい。この場合、一旦、車両有りとの判定が得られると、車両有りとの判定を継続し易く、例えば、渋滞中などで車両停止中は車両有りとの判定を継続し、車両が走行を開始する際、車両有りとの判定を停止し易い状態にできる。 The threshold (threshold) used for the determination of the presence or absence of the vehicle may be a constant value, but is preferably changed according to the actual environment. For example, when the change in the amount of infrared light (temperature change) is large, that is, when the dispersion is large, the threshold value is set to a relatively large value, and when the change in the amount of infrared light (temperature change) is small, that is, when the dispersion is small. The threshold may be a relatively small value. These threshold values may be obtained by calculation. For example, the threshold value may be changed by setting the threshold value as a set value + correction value and changing the correction value. The correction value is preferably changed based on the input level value. For example, the sum of the background differences may be used. Further, it is preferable that the correction value is changed according to the previous vehicle determination result because the threshold value can be prevented from becoming too large. For example, when the previous vehicle determination result is that there is a vehicle, it is preferable that the correction value is relatively small, and when the previous vehicle determination result is that there is no vehicle, the correction value is relatively large. In this case, once it is determined that the vehicle is present, it is easy to continue the determination that the vehicle is present. For example, when the vehicle is stopped due to traffic jam or the like, the determination that the vehicle is present is continued and the vehicle starts running. At this time, the determination that the vehicle is present can be easily stopped.
別の車両有無判定部として、例えば、次の手段を具える構成が挙げられる。
I. 各サーモパイル素子から得られた入力レベル値において、車両以外の物体が発する赤外線の量に基づく値を各監視範囲の背景レベルとし、この赤外線の量に基づく値から各監視範囲の背景レベルを演算する背景レベル演算手段。
II. 各サーモパイル素子から得られた入力レベル値の和をとると共に、前記背景レベル演算手段から得られた各背景レベルの和をとり、この入力レベル値の和値と背景レベルの和値との差に基づく値を第一比較値とし、第一比較値と第一閾値とを比較して車両の存在を判定する第一判定手段。
III. 各サーモパイル素子から得られた入力レベル値の差をとると共に、前記背景レベル演算手段から得られた各背景レベルの差をとり、この入力レベル値の差値と背景レベルの差値との差に基づく値を第二比較値とし、第二比較値と第二閾値とを比較して車両の存在を判定する第二判定手段。
IV. 上記第一判定手段の第一存在結果と、第二判定手段の第二存在結果との双方の和に基づき車両の有無を判定する総合判定手段。
As another vehicle presence / absence determination unit, for example, a configuration including the following means can be given.
I. In the input level value obtained from each thermopile element, the value based on the amount of infrared rays emitted by an object other than the vehicle is set as the background level of each monitoring range, and the background level of each monitoring range is determined from the value based on this amount of infrared rays. Background level calculation means for calculating.
II. The sum of the input level values obtained from each thermopile element is taken, the sum of the background levels obtained from the background level calculating means is taken, and the sum of the input level values and the sum of the background levels are calculated. First determination means for determining the presence of the vehicle by using a value based on the difference as a first comparison value and comparing the first comparison value with a first threshold value.
III. The difference between the input level values obtained from each thermopile element is taken, the difference between the background levels obtained from the background level calculation means is taken, and the difference between the input level value and the difference value between the background levels is calculated. Second determination means for determining the presence of the vehicle by using a value based on the difference as a second comparison value and comparing the second comparison value with a second threshold value.
IV. Comprehensive determination means for determining the presence or absence of a vehicle based on the sum of both the first presence result of the first determination means and the second presence result of the second determination means.
この構成では、複数のサーモパイル素子のそれぞれから得られた入力レベル値の和及び差をとり、これら和値及び差値に基づいて、それぞれ第一判定手段、第二判定手段により車両の存在状況を判定する。そして、入力レベル値の和値による結果(第一存在結果)と、入力レベル値の差値による結果(第二存在結果)とに基づいて総合判定手段により車両の有無を最終的に判定する。即ち、第一及び第二判定手段では、各サーモパイル素子から得られたデータを直接用いて車両の存在状況を判定し、この結果を仮の結果とし、総合判定手段では、この仮の結果を用いて、車両の有無を判定する、というように多段的に判定する。この構成により、車両の検知が困難な場合を効果的に低減する。 In this configuration, the sum and difference of the input level values obtained from each of the plurality of thermopile elements are taken, and based on these sum and difference values, the vehicle presence status is determined by the first determination means and the second determination means, respectively. judge. Then, based on the result based on the sum of the input level values (first presence result) and the result based on the difference between the input level values (second presence result), the comprehensive determination means finally determines the presence or absence of the vehicle. That is, the first and second determination means determine the presence of the vehicle by directly using the data obtained from each thermopile element, and this result is used as a temporary result, and the comprehensive determination means uses this temporary result. Thus, the determination is made in multiple stages, such as determining the presence or absence of a vehicle. This configuration effectively reduces cases where vehicle detection is difficult.
また、入力レベル値の和値を用いる構成では、ノイズを約1.4倍、シグナルを約2程度にすることができるため、S/N比を上げてノイズを軽減することができる。そのため、この構成は、第一存在結果をより的確に判定することが可能である。更に、この構成は、入力レベル値の差値を用いることで、各サーモパイル素子からの入力レベル値の差を確認することができる。車両の部位によっては、入力レベル値が背景レベルよりも小さい場合もあり、背景レベルよりも大きい入力レベル値と、背景レベルよりも小さい別の入力レベル値との和値がほとんど0となる場合が考えられる。従って、入力レベル値の和値だけでは、車両の存在の判定が困難な場合もあり得る。そこで、本発明では、入力レベル値の和値だけでなく、入力レベル値の差値をも用いることで、入力レベル値が背景レベル(道路面からの赤外線の量)と同様になって車両の検知が行いにくい場合を効果的に低減することができる。 Further, in the configuration using the sum of the input level values, the noise can be reduced by about 1.4 times and the signal can be increased by about 2, so that the S / N ratio can be increased to reduce the noise. Therefore, this configuration can more accurately determine the first presence result. Further, in this configuration, the difference in the input level value from each thermopile element can be confirmed by using the difference value in the input level value. Depending on the part of the vehicle, the input level value may be smaller than the background level, and the sum of the input level value larger than the background level and another input level value smaller than the background level may be almost zero. Conceivable. Therefore, it may be difficult to determine the presence of the vehicle only with the sum of the input level values. Therefore, in the present invention, by using not only the sum of the input level values but also the difference value of the input level values, the input level value becomes the same as the background level (the amount of infrared rays from the road surface) and the vehicle The case where it is difficult to detect can be reduced effectively.
上記構成を具える本発明システムにおける車両検知の手順を説明すると、まず各サーモパイル素子により赤外線を感知し、それぞれ入力レベル値を得て和及び差をとる。一方、各入力レベル値に基づいて、上記のアルゴリズムと同様に背景レベルをそれぞれ演算し、背景レベルの和及び差をとる。得られた入力レベル値の和値と背景レベルの和値との差に基づく値を演算して第一比較値とし、第一判定手段にて、この第一比較値が第一閾値以上の場合、車両有りと判定し、第一閾値未満の場合、車両無しと判定する。同様に、入力レベル値の差値と背景レベルの差値との差に基づく値を演算して第二比較値とし、第二判定手段にて、この第二比較値が第二閾値以上の場合、車両有りと判定し、第二閾値未満の場合、車両無しと判定する。そして、第一判定手段及び第二判定手段からの結果の和をとり、総合判定手段にて、最終的に車両の有無を判定する。その後、得られた判定結果を信号制御機や管理センターなどに送信する。 The vehicle detection procedure in the system of the present invention having the above configuration will be described. First, infrared rays are sensed by each thermopile element, and input level values are obtained to obtain the sum and difference. On the other hand, based on each input level value, the background level is calculated in the same manner as in the above algorithm, and the sum and difference of the background levels are taken. When a value based on the difference between the sum of the obtained input level values and the sum of the background levels is calculated to be a first comparison value, and the first comparison value is equal to or greater than the first threshold value in the first determination means It is determined that there is a vehicle, and if it is less than the first threshold, it is determined that there is no vehicle. Similarly, when a value based on the difference between the difference value of the input level value and the difference value of the background level is calculated to be a second comparison value, and the second comparison value is equal to or greater than the second threshold value in the second determination means It is determined that there is a vehicle, and if it is less than the second threshold, it is determined that there is no vehicle. Then, the sum of the results from the first determination means and the second determination means is calculated, and the comprehensive determination means finally determines the presence or absence of the vehicle. Thereafter, the obtained determination result is transmitted to a signal controller or a management center.
入力レベル値の和値は、全ての入力レベル値の和、即ち、総和をとるとよい。入力レベル値の差値は、一つの入力レベル値からその他の入力レベル値を全て引いたもの、即ち、入力レベル値がA、B、Cと三つある場合は、A−B−Cとしてもよい。これは、後述する背景レベルの和値、差値についても同様である。 The sum of input level values may be the sum of all input level values, ie, the sum. The difference between the input level values is the value obtained by subtracting all the other input level values from one input level value, that is, if there are three input level values, A, B, and C, A-B-C Good. The same applies to the sum value and difference value of the background level described later.
背景レベルは、実際の環境(路面状況)に即したより的確な値となるように、上記のアルゴリズムと同様に、過去の背景レベルを用いた指数平滑法による演算値を用いてもよい。 As in the above algorithm, a calculated value by exponential smoothing using a past background level may be used so that the background level becomes a more accurate value in accordance with the actual environment (road surface condition).
また、第一比較値となる入力レベル値の和値と背景レベルの和値との差に基づく値、及び第二比較値となる入力レベル値の差値と背景レベルの差値との差に基づく値は、上記アルゴリズムと同様に、その差をそのまま用いるよりも、一定時間内の入力レベル値の和値(差値)を積算した値を用いることが好ましい。このとき、車両の検知をより精度よく行うことができる。更に、第一比較値、第二比較値として、上記アルゴリズムと同様に入力レベル値の和値における単位時間当たりの変化量、及び入力レベル値の差値における単位時間当たりの変化量を用いることも好ましい。より好ましい第一比較値、第二比較値は、上記積算した値、及び上記変化量を併用することである。このように出力の大きいサーモパイル素子を用いると共に、積算値だけでなく、変化量をも考慮した値を比較値に用いることで、上記アルゴリズムと同様にサーモパイル素子のみでも、焦電センサと同等以上の機能を有することができる。 Also, the difference between the difference between the input level value as the first comparison value and the difference between the background level and the value based on the difference between the sum value of the input level value and the background level as the second comparison value. As in the above algorithm, it is preferable to use a value obtained by integrating the sum values (difference values) of input level values within a fixed time, rather than using the difference as it is, as in the above algorithm. At this time, the vehicle can be detected more accurately. Further, as the first comparison value and the second comparison value, the change amount per unit time in the sum value of the input level values and the change amount per unit time in the difference value of the input level values may be used as in the above algorithm. preferable. More preferably, the first comparison value and the second comparison value are a combination of the integrated value and the change amount. In this way, using a thermopile element with a large output, and using a value that considers not only the integrated value but also the amount of change as a comparison value, even with a thermopile element alone as in the above algorithm, it is equivalent to or better than a pyroelectric sensor. Can have functions.
第一閾値及び第二閾値は、上記アルゴリズムと同様に実際の環境に対応させて変化させることが好ましい。例えば、設定値+補正値とし、補正値を変化させてもよい。具体的な変化のさせ方は、上記アルゴリズムと同様とするとよい。 The first threshold value and the second threshold value are preferably changed corresponding to the actual environment in the same manner as the above algorithm. For example, the correction value may be changed by setting value + correction value. The specific method of changing is preferably the same as the above algorithm.
総合判定手段では、第一判定手段及び第二判定手段からの存在結果に基づいて車両の有無を総合的に判定する。総合判定手段には、入力レベル値の和値に基づく第一存在結果、及び入力レベル値の差値に基づく第二存在結果の二つの存在結果が送られる。本発明では、これらの存在結果の和(or)をとることで、車両の有無を判定する。即ち、第一存在結果及び第二存在結果の双方が車両有りの場合だけでなく、第一存在結果及び第二存在結果の一方が車両有り、他方が車両無しと双方の存在結果が異なる場合、総合判定手段は、車両有りと判定し、第一及び第二存在結果の双方が車両無しの場合、車両無しと判定する。 The comprehensive determination means comprehensively determines the presence or absence of the vehicle based on the existence results from the first determination means and the second determination means. Two existence results, a first existence result based on the sum value of the input level values and a second existence result based on the difference value of the input level values, are sent to the comprehensive determination means. In the present invention, the presence or absence of the vehicle is determined by taking the sum (or) of these existence results. That is, not only when both the first existence result and the second existence result are with a vehicle, but when one of the first existence result and the second existence result is with a vehicle and the other is with no vehicle, The comprehensive determination unit determines that there is a vehicle, and determines that there is no vehicle when both the first and second presence results are that there is no vehicle.
更に、本発明システムは、上記二つのアルゴリズムにおいて、各サーモパイル素子からの入力レベル値に基づいて車両の有無判定を行うことに加えて、得られた入力レベル値が同一の車両によるものであるかの判定を行う同一性判定部を具える。具体的には、複数の入力レベル値に基づいて車両の速度と車両間の距離とを演算し、その速度における車両間の距離が限界値以下の場合、同一車両と判定する。特に、車両の速度は、本発明車両検知器により求める構成とする。より具体的には、同一性判定部は、両素子から得られた入力レベル値の出力波形のいずれかにおいて、隣り合う第一波形と第二波形との間の時間差と、本発明検知器により演算した速度とから、第一波形に対応する第一車両と第二波形に対応する第二車両と間の距離を演算する車両間距離演算手段と、演算した車両間距離と設定値とを比較し、第一車両と第二車両が同一か否かを判定する同一性判定手段とを具える。このような判定により、本発明システムは、複数のサーモパイル素子を具えて一車線あたりに複数の監視範囲を車線方向に設け、上記アルゴリズムに基づく操作を行うことで、車両の検知が困難である場合を低減できることに加えて、1台の車両を2台以上の複数台と誤認することを低減することが可能である。 Furthermore, in the system according to the present invention, in the above two algorithms, in addition to performing the vehicle presence / absence determination based on the input level value from each thermopile element, whether the obtained input level value is for the same vehicle. An identity determination unit for determining the above is provided. Specifically, the speed of the vehicle and the distance between the vehicles are calculated based on a plurality of input level values, and if the distance between the vehicles at the speed is less than or equal to a limit value, it is determined that they are the same vehicle. In particular, the vehicle speed is determined by the vehicle detector of the present invention. More specifically, the identity determination unit uses the time difference between the adjacent first waveform and the second waveform in any of the output waveforms of the input level values obtained from both elements, and the detector of the present invention. The inter-vehicle distance calculation means for calculating the distance between the first vehicle corresponding to the first waveform and the second vehicle corresponding to the second waveform from the calculated speed is compared with the calculated inter-vehicle distance and the set value. And identity determining means for determining whether or not the first vehicle and the second vehicle are the same. By such a determination, the system of the present invention has a plurality of thermopile elements and provides a plurality of monitoring ranges per lane in the lane direction, and it is difficult to detect a vehicle by performing an operation based on the above algorithm. In addition to being able to reduce this, it is possible to reduce misidentification of one vehicle as two or more vehicles.
また、本発明システムは、上記二つのアルゴリズムにおいて、各サーモパイル素子からの入力レベル値に基づいて車両の有無判定を行うことに加えて、車両有無判定部が車両有りとの判定を行ったとき、本発明検知器に有する速度検出部により、この車両の速度を演算するように構成することができる。 Further, the system of the present invention, in the above two algorithms, in addition to performing the presence / absence determination of the vehicle based on the input level value from each thermopile element, when the vehicle presence / absence determination unit determines that the vehicle is present, The speed detector of the present invention can be configured to calculate the speed of the vehicle.
なお、本発明システムにおいて、車両有りから車両無しの状態に移行する際は、一定の保持時間を持たせて、車両有りとの判定を延長させることが望ましい。車両によっては、温度分布にばらつきがあり、温度のばらつきによって赤外線の量もばらつきが生じることから、1台の車両を2台以上と誤認する恐れがある。そのため、一定の保持時間を追加する構成とすることで、誤認を効果的に抑制することができる。このような補填は、極めて短時間にのみ車両無しとなること、例えば、複数台の車両が比較的短い車間距離で高速に走行することは、現実的にありえないために実現できる。保持時間としては、例えば、115ms程度が挙げられる。 In the system of the present invention, when shifting from the presence of the vehicle to the state without the vehicle, it is desirable to extend the determination that the vehicle is present by giving a certain holding time. Depending on the vehicle, the temperature distribution varies, and the amount of infrared rays also varies due to the temperature variation, so there is a risk of misidentifying one vehicle as two or more. For this reason, misconfiguration can be effectively suppressed by adding a certain holding time. Such a compensation can be realized because it is practically impossible that the vehicle is eliminated only in a very short time, for example, it is impossible for a plurality of vehicles to travel at a high speed with a relatively short inter-vehicle distance. An example of the holding time is about 115 ms.
上記背景レベルの演算、比較値の演算や閾値の演算、その他車両の有無の判定などの処理は、公知の中央演算処理装置(CPU)などを用いて行うとよい。CPUは、各サーモパイル素子に対して一つずつ具えてもよいし、複数のサーモパイル素子に対して一つ具えてもよい。また、これら演算や判定などを行う車両有無判定部は、本発明検知器に具える筐体にサーモパイル素子と共に収納してもよいし、別個の制御ボックスなどに収納して本発明検知器を取り付けた支柱、又はこの支柱近傍に設置してもよい。 The above-described background level calculation, comparison value calculation, threshold value calculation, and other vehicle presence / absence determination processing may be performed using a known central processing unit (CPU) or the like. One CPU may be provided for each thermopile element, or one CPU may be provided for a plurality of thermopile elements. In addition, the vehicle presence / absence determination unit that performs these calculations and determinations may be housed together with the thermopile element in a housing included in the detector of the present invention, or may be housed in a separate control box or the like and attached with the detector of the present invention. You may install in the vicinity of this support column or this support column.
本発明システムにおいて基本回路には、複数のサーモパイル素子と、これらの素子からの起電力を増幅するアンプと、増幅された電圧を読み取り、この値を用いて車両の有無を判定する判定手段(例えば、CPUなど)とを具える。このような回路において、上記アンプは、交流成分だけでなく、直流成分をも増幅する構成とすることで、渋滞時などで車両が停止している場合に車両の検知が行いにくい焦電センサと異なり、停止している車両も検知し続けることができる。特に、一つのサーモパイル素子に対してアンプを複数具えて、各素子において、素子側に接続されるアンプAには、増幅率の比較的大きいものを用い、判定手段に接続されるアンプBには、増幅率の比較的小さいものを用いると共に、アンプBは、アンプAの出力とリファレンス電圧との差を増幅する構成が好ましい。このように一つのサーモパイル素子に対して、複数のアンプを用い、アンプBにリファレンス電圧を入力することにより、判定手段のダイナミックレンジを向上させることができる。 In the system of the present invention, the basic circuit includes a plurality of thermopile elements, an amplifier that amplifies the electromotive force from these elements, and a determination means that reads the amplified voltage and determines the presence or absence of the vehicle using this value (for example, , CPU, etc.). In such a circuit, the amplifier is configured to amplify not only the AC component but also the DC component, so that it is difficult to detect the vehicle when the vehicle is stopped due to a traffic jam or the like. In contrast, it is possible to continue to detect a stopped vehicle. In particular, a plurality of amplifiers are provided for one thermopile element. In each element, an amplifier A connected to the element side has a relatively large amplification factor, and an amplifier B connected to the judging means In addition, it is preferable to use a configuration with a relatively small amplification factor, and the amplifier B amplifies the difference between the output of the amplifier A and the reference voltage. Thus, by using a plurality of amplifiers for one thermopile element and inputting the reference voltage to the amplifier B, the dynamic range of the determination means can be improved.
本発明システムにおいて総合判定手段から得られた結果は、集計しておき、信号制御機や管理センターなどに送信する。結果の送信は、有線にて行ってもよいが、上記システムに更に集計結果を無線により送信する無線通信手段を具えておき、無線により送信してもよい。このとき、無線通信手段に電力を間欠的に供給する電源制御部を具えておき、一定時間のみ電力の供給を行うと、電力をより低減することができて好ましい。電源制御部は、例えば、タイマなどを具えておき、一定周期で一定時間のみ電源をONにして、電源がONのときにのみ、集計結果の受信及び送信を行うようにする。 The results obtained from the comprehensive judgment means in the system of the present invention are tabulated and transmitted to a signal controller, a management center or the like. The result may be transmitted by wire, but the system may further include a wireless communication unit that wirelessly transmits the aggregation result, and may be transmitted wirelessly. At this time, it is preferable to provide a power supply control unit that intermittently supplies power to the wireless communication means, and to supply power only for a fixed time, because the power can be further reduced. For example, the power control unit is provided with a timer or the like so that the power is turned on only for a certain time in a certain cycle, and the counting result is received and transmitted only when the power is turned on.
以上説明したように本発明車両検知器によれば、車両の速度をより正確に求めることができ、より的確な渋滞状況の検知に貢献することができる。このような本発明検知器を具える本発明システムは、車両の検知が行いにくい場合や車両の台数の誤認を効果的に低減することができる。 As described above, according to the vehicle detector of the present invention, the speed of the vehicle can be obtained more accurately, which can contribute to more accurate detection of a traffic jam situation. The system of the present invention including such a detector of the present invention can effectively reduce the case where it is difficult to detect the vehicle and the misidentification of the number of vehicles.
以下、本発明の実施の形態を説明する。
<車両検知器>
本発明車両検知器は、検知対象(車両や道路など)が発する赤外線を感知する二つのサーモパイル素子と、両素子から得られた入力レベル値を用いて車両の速度を演算する速度検出部とを具える。特に、この車両検知器は、一車線に対して、各サーモパイル素子に基づく監視範囲が車線方向に並んで配置されるように両素子を具える。速度検出部は、各サーモパイル素子から得られた入力レベル値の出力波形の時間差を演算する時間差演算手段と、得られた時間差と、二つの監視範囲間の距離とから車両の速度を演算する速度演算手段とを具える。
Embodiments of the present invention will be described below.
<Vehicle detector>
The vehicle detector of the present invention includes two thermopile elements that sense infrared rays emitted from detection targets (vehicles, roads, etc.), and a speed detector that calculates the speed of the vehicle using input level values obtained from both elements. Prepare. In particular, the vehicle detector includes both elements so that a monitoring range based on each thermopile element is arranged in the lane direction with respect to one lane. The speed detection unit is a time difference calculating means for calculating a time difference between output waveforms of input level values obtained from each thermopile element, a speed for calculating a vehicle speed from the obtained time difference and a distance between two monitoring ranges. Computation means.
図1は、サーモパイル素子から得られた入力レベル値の出力波形を示すモデル図である。サーモパイル素子からの入力レベル値の出力波形3A',3B'において、波形A,Bは、車両によるものである。上記車両検知器は、この波形を利用して車両の速度を演算する。具体的には、まず、車線方向に設ける二つの監視範囲間の距離xを予め求めておき、この距離xを設定値として速度検出部のメモリに保存しておく。そして、時間差演算手段は、各サーモパイル素子に基づく入力レベル値の出力波形3A',3B'の時間差tを演算する。より正確には、両出力波形3A'、3B'の波形A(波形B)から相関関数を計算し、その相関関数の最大値を求める。次に、速度演算手段は、メモリから呼び出した距離xと演算により求めた時間差tとから車両の速度v=x/tを演算する。
FIG. 1 is a model diagram showing an output waveform of an input level value obtained from a thermopile element. In the
本発明車両検知器は、車両の速度をより正確に求めることができる。従って、この速度を利用した場合、より的確な渋滞状況を検知することができると考えられる。また、この検知器を後述する車両検知システムに具えることで、車両の検知を行えると共に、車両の速度だけでなく、同一性をも判別することができる。なお、後述する車両検知システムを構築する場合、車両有りとの判定が得られたとき、出力波形の波形A,Bが車両に基づくものであることが分かる。従って、車両検知器は、車両有りとの判定が得られた際、車両の速度の算出を行うように構成することができる。 The vehicle detector of the present invention can determine the speed of the vehicle more accurately. Therefore, when this speed is used, it is considered that a more accurate traffic jam situation can be detected. Further, by providing this detector in a vehicle detection system described later, it is possible to detect the vehicle and to determine not only the speed of the vehicle but also the identity. When constructing a vehicle detection system, which will be described later, it is understood that the waveforms A and B of the output waveform are based on the vehicle when it is determined that there is a vehicle. Therefore, the vehicle detector can be configured to calculate the speed of the vehicle when it is determined that the vehicle is present.
次に、本発明車両検知システムを説明する。
<車両検知システムの全体構成>
図2は、本発明車両検知システムの機能ブロック図である。本発明車両検知システム1は、検知対象(車両や道路など)が発する赤外線を感知するサーモパイル素子3を有する車両検知器(図示せず)と、素子3から得られた感知結果(入力レベル値)を用いて車両の有無を判定する感知処理を行う車両有無判定部10と、素子3から得られた入力レベル値の出力波形を用いて車両の同一性を判定する同一性判定部(図示せず)とを具える。特に、本発明システムでは、サーモパイル素子3を複数具え、一車線に対して各素子3に基づく監視範囲を複数設け、これらの監視範囲に存在する一車両に対し複数の素子3で検知を行うものである。
Next, the vehicle detection system of the present invention will be described.
<Overall configuration of vehicle detection system>
FIG. 2 is a functional block diagram of the vehicle detection system of the present invention. The vehicle detection system 1 of the present invention includes a vehicle detector (not shown) having a
図2に示す本発明検知システムでは、その他、車両有無判定部10からの結果を信号制御機や管理センターなどに送信するための無線通信部11、サーモパイル素子3を有するセンサ部2や判定部10の電力供給用に太陽電池部12を具え、太陽電池12aにより電力を供給している。
In the detection system of the present invention shown in FIG. 2, the
この構成により、検知対象からの赤外線を車両検知器内のセンサ部2に具える複数のサーモパイル素子3で感知し、各素子3に生じた起電力をアンプ13にて増幅して車両有無判定部10に送り、A/D変換器14でデジタル信号にそれぞれ変換して、各素子3からの入力レベル値を得る。そして、車両有無判定部10は、得られた複数の入力レベル値を用いた演算値が閾値以上かどうかで車両の存在を判定する。車両検知器は、得られた入力レベル値を用いて速度の算出を行う。また、同一性判定部は、得られた入力レベル値を用いて車両の同一性を判定する。得られた結果は、集計して無線通信部11に送り、送受信部11aを介して信号制御機や交通管理センターなどに集計結果を送る。なお、図2では、無線通信部を介して結果を管理センターなどに送信する場合を示したが、ケーブルなどの有線を介して行ってもよい。以下、本発明システムの構成要素及び車両の有無判定のアルゴリズム、同一性の判定手順を詳しく説明する。
With this configuration, infrared rays from the detection target are sensed by a plurality of
(実施例1:監視範囲を車線方向に配置する場合)
《サーモパイル素子及び監視範囲》
図3(A)は、車線方向に二つの監視範囲を形成する本発明車両検知システムを模式的に示した正面図、(B)はその側面B−B断面図、図4は、この車両検知システムを道路傍の支柱に取り付けた状態を示す説明図である。以下、図面において同一符号は、同一物を示す。本発明車両検知システム1aは、筐体4内に、道路100の側方から車両200や道路100が発する赤外線を感知するサーモパイル素子3a、3bを有するセンサ部2と、各素子3a、3bから得られたデータを用いて車両の有無の判定を行うCPU基板5cを有する車両有無判定部10とを具える。また、システム1aは、各素子3a、3bから得られたデータを用いて車両の速度を演算する速度検出部と、車両の同一性を判定する同一性判定部(いずれも図示せず)とを具える。この車両検知システム1aは、道路100傍の支柱300に取り付けられて、センサ部2のサーモパイル素子3a、3bに基づき形成される監視範囲3A、3Bを通過する車両200を検知する。特に、センサ部2は、サーモパイル素子3a、3bを二つ具え、各素子3a、3bに基づいて形成される各監視範囲3A、3Bが道路100の一車線において、車線方向に隣り合うように(図4参照)、両素子3a、3bを配置している。各サーモパイル素子3a、3bの配置については、後述する。
(Example 1: When the monitoring range is arranged in the lane direction)
《Thermopile element and monitoring range》
FIG. 3 (A) is a front view schematically showing the vehicle detection system of the present invention that forms two monitoring ranges in the lane direction, (B) is a side cross-sectional view along B-B, and FIG. 4 is this vehicle detection. It is explanatory drawing which shows the state which attached the system to the support | pillar of the roadside. Hereinafter, the same reference numerals in the drawings denote the same items. The
このような本発明システム1aは、例えば、渋滞時において、監視範囲3A又は監視範囲3Bの少なくとも一方に車両が停止する可能性を高めることができる。従って、本発明システムは、車両の検知が困難な場合を低減することができる。特に、本発明システムは、車両の台数の誤認を低減して占有率測定の精度を高め、車両の速度もより正確に求めることができ、より的確な渋滞状況の検知を実現する。
Such a
また、本発明車両検知器は、設置条件に制約がある超音波ではなく、サーモパイル素子を用いることで、車両の側方から車両の検知を行っても、精度よく行うことができる。更に、サーモパイル素子は、消費電力のより小さいパッシブセンサであるため、センサを連続的に作動させても消費電力の低減を実現することができる。 In addition, the vehicle detector of the present invention can be performed with high accuracy even when detecting a vehicle from the side of the vehicle by using a thermopile element instead of an ultrasonic wave in which the installation conditions are limited. Furthermore, since the thermopile element is a passive sensor with lower power consumption, it is possible to reduce power consumption even when the sensor is continuously operated.
《筐体》
車両検知システム1aでは、図3(B)に示すように筐体4にサーモパイル素子3a、3bを収納している。これらサーモパイル素子3a、3bは、それぞれ基板5a、5bに実装されて筐体4に配置される。また、各基板5a、5bは、コネクタなどを介してCPU基板5cに接続される。
<Case>
In the
筐体4は、軽量なアルミニウムから形成される箱状体である。本例では、後述するように照準機構を具えるものを用いる。また、筐体4の外周にカバーを具えてもよい。
The
《レンズ》
サーモパイル素子3a、3bの検知方向前方(図3(B)において左方)には、それぞれ赤外線透過レンズ6a、6bを一面(図3(B)では球面)が露出するように配置している。本例では、ZnSから形成される球面状のレンズを用いており、耐候性に優れるため、ガラス系やシリコン系の補助材を別途配置しなくてもよい。
"lens"
これらサーモパイル素子3a、3b及び赤外線透過レンズ6a、6bは、ブロック状の支持部7aにより支持されて、筐体4に配置される。本例において支持部7aは、図5に示すようにサーモパイル素子3a、3bと赤外線透過レンズ6a、6bとを支持するものであり、素子3a、3bおよびレンズ6a、6bを支持する箇所に貫通孔が形成されたものである。また、この支持部7aは、サーモパイル素子3a、3b及び赤外線透過レンズ6a、6bを配置した際、適切な焦点距離となるように前記貫通孔により適当な空間8を設けて素子3a、3b及びレンズ6a、6bの設置個所を形成している。従って、サーモパイル素子3a、3b及び赤外線透過レンズ6a、6bを支持部7aの所定の設置個所に配置すると、自動的に焦点距離が合うことになる。このような支持部7aを用いると、容易に焦点距離を合わせることができ、サーモパイル素子3a、3b及び赤外線透過レンズ6a、6bを支持部7aに配置して一体となった部材を筐体4に取り付ける際、焦点距離の調整がいらず筐体4への取付作業性に優れる。
The
なお、本例では、サーモパイル素子3a、3bを実装した基板5a、5bは、それぞれ支持部7aに配置した後、ネジ9で支持部7aに固定する。赤外線透過レンズ6a、6bは、レンズ押え6cを介し、同様にネジ9で支持部7aに固定する。また、本例では、一つの支持部に二つのサーモパイル素子及び二つの赤外線透過レンズを支持する構成としたが、二つの支持部を用意して、それぞれの支持部に素子及びレンズを一つずつ支持してもよい。後述する実施例についても同様である。
In this example, the
《サーモパイル素子及び赤外線透過レンズの配置1》
図6は、サーモパイル素子と赤外線透過レンズとの配置状態を説明する模式図であり、各素子に対してそれぞれレンズを具える例で、(A)は、レンズに対する素子の位置をずらした例、(B)は、支持部の位置をずらした例である。一車線において監視範囲を効果的にずらすためには、赤外線透過レンズに対するサーモパイル素子の位置を変えたり、素子とレンズとを一体の支持部で支持する場合、支持部の位置を変えることが有効である。具体的には、図6(A)で示すように二つのサーモパイル素子3a、3b及び赤外線透過レンズ6a、6bを一つの支持部7aで支持する場合、一方の素子3aの位置をレンズ6aの中心軸6dに沿って配置し、他方の素子3bの位置をレンズ6bの中心軸6dからずらして配置する。このとき、サーモパイル素子3a、3bの指向角が変わることで、指向性の向きが変わる。従って、各サーモパイル素子3a、3bが形成する監視範囲3A、3B(図4参照)の位置を数十cm〜数mずらすことができる。本例では、図3に示すように左右方向にずらすと共に、赤外線透過レンズの中心軸に対するサーモパイル素子の位置を適宜調整し、車両検知システムを支柱に設置した際、各素子が形成する監視範囲を車線方向に並べて設ける。もちろん、赤外線透過レンズの中心軸に対するサーモパイル素子の位置調整だけでも、各素子が形成する監視範囲を車線方向に並べて設けることができる。
《Arrangement of thermopile element and infrared transmission lens 1》
FIG. 6 is a schematic diagram for explaining the arrangement state of the thermopile element and the infrared transmission lens, in which each lens is provided with a lens, and (A) is an example in which the position of the element with respect to the lens is shifted, (B) is an example in which the position of the support portion is shifted. In order to effectively shift the monitoring range in one lane, it is effective to change the position of the thermopile element with respect to the infrared transmission lens or to change the position of the support part when the element and the lens are supported by an integral support part. is there. Specifically, as shown in FIG. 6 (A), when two
また、図6(B)に示すように二つの支持部7a'、7a”を用意し、支持部7a'でサーモパイル素子3a及び赤外線透過レンズ6aを支持し、支持部7a”で素子3b及びレンズ6bを支持し、各素子3a、3bは、それぞれレンズ6a、6bの中心軸6dに沿って配置する場合、一方の支持部7a'に対して他方の支持部7a”を中心軸6dが交差するようにずらして配置する。このとき、上記と同様にサーモパイル素子3a、3bの指向角が変わるため、各素子3a、3bが形成する監視範囲3A、3B(図4参照)の位置を数十cm〜数mずらすことが可能である。
Further, as shown in FIG. 6B, two
《サーモパイル素子及び赤外線透過レンズの配置2》
図7は、サーモパイル素子と赤外線透過レンズとの配置状態を説明する模式図であり、一つのレンズに対して二つの素子を具える例である。図3に示す車両検知システム1aでは、サーモパイル素子一つに対して赤外線透過レンズを一つ配置する例を示しているが、図7のように複数のサーモパイル素子に対して一つのレンズを配置してもよい。このとき、各サーモパイル素子が形成する監視範囲は、赤外線透過レンズに対するサーモパイル素子の位置を変えることでずらすことができる。具体的には、サーモパイル素子3a、3bの位置をそれぞれ赤外線透過レンズ6の中心軸6dに対してずらして配置する。このとき、サーモパイル素子3a、3bの指向角が変わることで、指向性の向きが変わる。従って、各サーモパイル素子3a、3bが形成する監視範囲3A、3B(図4参照)の位置を数十cm〜数mずらすことができる。なお、この場合、サーモパイル素子3a、3b及び赤外線透過レンズ6は、一つの支持部7にて支持するとよい。なお、これらサーモパイル素子及び赤外線透過レンズの配置1及び2は、後述する実施例2についても同様である。
《Arrangement of thermopile element and
FIG. 7 is a schematic diagram for explaining the arrangement state of the thermopile element and the infrared transmission lens, and is an example in which two elements are provided for one lens. In the
《照準部》
図8は、本発明車両検知システムの概略を示す斜視図である。本発明車両検知システム1aは、図8に示すように筐体4の外部に赤外線透過レンズ(図3参照)の指向角を目的の方向に容易に合わせることができるように、レンズの指向角を合わせる照準部4aを具える。本例では、筐体4の一面において、一端に凹状突起4bを設け、他端に凸状突起4cを設けている。これらの突起4b、4cは、凹状突起4bの凹みと凸状突起4cの凸部とを繋ぐ直線方向を目的の方向とすると、指向角を適切に合わせることができるように設けている。従って、図4に示すように本発明車両検知システム1aの筐体4を支柱300などに設置する際、作業者は、凹状突起4bの凹みから凸状突起4cに向かって覗きながら、凹状突起4bの凹みと凸状突起4cの凸部とを繋ぐ直線が目的の方向になるように設置位置を調整するとよい。図8において筐体4の端面(図8では左端面)に設けられた円形状の穴4dは、赤外線透過レンズを突出させて配置させるために設けたものである。
《Aiming section》
FIG. 8 is a perspective view schematically showing the vehicle detection system of the present invention. The
なお、本例では、筐体4内に車両有無判定部10を具える例を示したが、判定部10を制御ボックス内に収納して、筐体4を設置した支柱にこのボックスを取り付けてもよい。また、太陽電池部12も筐体4を設置した支柱に取り付けるとよい(図4参照)。このことは、後述する本発明車両検知器の実施例2についても同様である。
In this example, an example in which the vehicle presence /
(実施例2:監視範囲を車幅方向及び車線方向の双方にずれて配置する場合)
図9(A)は、車幅方向及び車線方向にずれてそれぞれ監視範囲を形成する本発明車両検知システムを模式的に示した正面図、(B)はその側面B−B断面図、図10は、この車両検知器を道路傍の支柱に取り付けた状態を示す説明図である。本発明車両検知システム1bの基本的構成は、上記実施例1と同様であり、筐体4内に、二つのサーモパイル素子3a、3bを有するセンサ部2と、各素子3a、3bからのデータにより車両の有無を判定するCPU基板5cを有する車両有無判定部10とを具える。また、システム1bは、各素子3a、3bから得られたデータを用いて車両の速度を演算する速度検出部と、車両の同一性を判定する同一性判定部(いずれも図示せず)とを具える。素子3a、3b及びレンズ6a、6bは、支持部7bに支持される。車両検知システム1bでは、特に、各サーモパイル素子3a、3bに基づいて形成される各監視範囲3A、3Bが道路100の一車線において対角線上に並ぶように(図10参照)、両素子3a、3bを配置する点が異なる。本例では、図9(A)に示すように素子3a、3bを上下方向に互い違いに、即ち、対角線上にずらすと共に、赤外線透過レンズに対するサーモパイル素子の位置を適宜調整し、車両検知システムを支柱に設置した際、各素子が形成する監視範囲を車幅方向及び車線方向にずらして並べて設ける。なお、赤外線透過レンズの中心軸に対するサーモパイル素子の位置調整だけでも、各素子が形成する監視範囲を車線方向及び車線方向にずらして並べることができる。
(Example 2: When the monitoring range is shifted in both the vehicle width direction and the lane direction)
FIG. 9 (A) is a front view schematically showing the vehicle detection system of the present invention that forms a monitoring range by shifting in the vehicle width direction and the lane direction, and FIG. 9 (B) is a side sectional view taken along line BB in FIG. These are explanatory drawings which show the state which attached this vehicle detector to the support | pillar of the roadside. The basic configuration of the
二つの監視範囲を車幅方向にも並べることでシステム1bは、例えば、サーモパイル素子3aに基づいて形成される監視範囲3Aにて車両200のエンジン部、素子3bに基づいて形成される監視範囲3Bにて車両のルーフというように、一車両の異なる部位を異なる監視範囲3A、3Bにて監視する、即ち、異なる素子3a、3bにて検知することができる。
By arranging the two monitoring ranges also in the vehicle width direction, the
このようにシステム1bは、複数のサーモパイル素子を具えて、車両の検知が望まれる一エリア内の一車線に対して複数の監視範囲を設けることで、それぞれの監視範囲に一車両の異なる部位が通過できる。即ち、各監視範囲に存在する車両の各部位からの赤外線をそれぞれ異なるサーモパイル素子にて感知することで、車両のある部位と道路面との温度差がほとんど生じない時間となっても、別の部位と道路面との温度差が生じる可能性を高めることができる。特に、少なくとも一つの監視範囲は、車両において温度が比較的高い部位、例えば、エンジン部、タイヤなどが通過するように設けると、雨天においても、水滴による影響を受けることが少なく、車両をより的確に検知できる可能性を高めることができる。
As described above, the
従って、本発明検知システム1bは、上記実施例1の優れた効果を奏すると共に、上述した監視範囲を車幅方向に並べて設ける効果をも奏することができる。即ち、このシステムは、車幅方向に二つの監視範囲を設けることで、少なくとも一方の監視範囲に車両と道路面との温度差を生じる可能性が向上するため、気温や天候などの環境に影響されず、車両を高精度に検知できる。また、このシステムは、車線方向に二つの監視範囲を設けることで、渋滞時において、少なくとも一方の監視範囲に車両が停止する可能性が向上するため、占有率測定の精度を高めて、より的確な渋滞状況を検知することができる。従って、本例に示す本発明車両検知システムを用いると、車両の検知が困難な場合を更に低減することができる。
Therefore, the
<車両の有無判定のアルゴリズム1>
次に、上記実施例1,2に示す車両検知システムを構築した際、車両の有無の判定を行う車両検知の操作手順について具体的に説明する。図11は、車両有無判定部における処理手順の一例を示すフローチャートである。本例において車両有無判定部は、センサ部の作動に伴い処理が始まる(ステップ20)。処理開始直後は、背景レベルと閾値の初期学習を行う(ステップ21)。CPUによっては車両が走行している際のデータから背景となるデータのみを割り出すことが困難な場合も考えられる。そのため、背景レベルの初期学習中は、車両の有無の判定を行わないことが好ましい。従って、センサ部や車両有無判定部の電源は、車両がいないときにONにしたり、或いはリセットなどのトリガを設けておくことが好ましい。背景レベルの初期学習は、車両がいないときに行うため、できるだけ短い時間、例えば1秒程度とすることが好ましい。背景レベルの初期学習としては、具体的には、例えば、車両が存在していないときの入力レベル値の平均値をとることが挙げられる。一方、車両が存在している際に背景レベルの初期学習を行う場合は、例えば、一定時間の入力レベル値の最頻値をとってもよい。
<Algorithm for vehicle presence determination 1>
Next, a vehicle detection operation procedure for determining whether or not a vehicle is present when the vehicle detection system shown in the first and second embodiments is constructed will be described in detail. FIG. 11 is a flowchart illustrating an example of a processing procedure in the vehicle presence / absence determining unit. In this example, the vehicle presence / absence determining unit starts processing in accordance with the operation of the sensor unit (step 20). Immediately after the start of processing, initial learning of the background level and threshold is performed (step 21). Depending on the CPU, it may be difficult to determine only the background data from the data when the vehicle is running. Therefore, it is preferable not to determine the presence or absence of the vehicle during the initial learning of the background level. Therefore, it is preferable to turn on the power supply of the sensor unit and the vehicle presence / absence determination unit when there is no vehicle, or to provide a trigger such as a reset. Since the initial learning of the background level is performed when there is no vehicle, it is preferable that the background level be as short as possible, for example, about 1 second. Specific examples of the initial learning of the background level include taking an average value of input level values when no vehicle is present. On the other hand, when the initial learning of the background level is performed when the vehicle exists, for example, the mode value of the input level value for a certain time may be taken.
そして、背景レベルの初期学習が済んだ後、車両有無判定部は、一定時間(例えば、10秒程度)閾値の学習を行う。閾値は、初期値を十分に大きくしておけば、学習により自動的に適切な値に下がる。このような手順で初期学習を行わせることで、背景レベル及び閾値共により正常な値、即ち、実際の環境により即した値をとることができる。得られた背景レベル及び閾値は、メモリに保存する。 Then, after the initial learning of the background level is completed, the vehicle presence / absence determination unit learns a threshold value for a certain time (for example, about 10 seconds). If the initial value is sufficiently large, the threshold value is automatically lowered to an appropriate value by learning. By performing the initial learning in such a procedure, it is possible to take a normal value for both the background level and the threshold value, that is, a value more suitable for the actual environment. The obtained background level and threshold value are stored in a memory.
上記初期学習の後、車両有無判定部は、車両の有無の判定を始める。まず、車両有無判定部にはセンサ部の各サーモパイル素子から得られた起電力がそれぞれ増幅されて送られ、入力レベル値を得る(ステップ22)。これらの入力レベル値を基に後述する手順で比較値を演算する(ステップ23)。また、これら入力レベル値を基に後述する手順で閾値を演算する(ステップ24)。そして、これら入力レベル値に基づき演算された比較値と閾値とを比較する(ステップ25)。比較値が閾値以上の場合、車両有りと判定し(ステップ26)、感知集計結果に「車両有り」と書き込み、メモリに保存する(ステップ27)。本例では、各入力レベル値も保存しておき(ステップ29)、後述する背景レベルの演算に用いる。 After the initial learning, the vehicle presence / absence determination unit starts determining whether or not there is a vehicle. First, the electromotive force obtained from each thermopile element of the sensor unit is amplified and sent to the vehicle presence / absence determination unit to obtain an input level value (step 22). Based on these input level values, a comparison value is calculated in the procedure described later (step 23). Further, a threshold value is calculated based on these input level values in the procedure described later (step 24). Then, the comparison value calculated based on these input level values is compared with the threshold value (step 25). If the comparison value is greater than or equal to the threshold value, it is determined that there is a vehicle (step 26), and “vehicles are present” is written in the sensing and counting result and stored in memory (step 27). In this example, each input level value is also stored (step 29) and used for the background level calculation described later.
一方、比較値が閾値未満の場合、車両有無判定部は、車両無しと判定し(ステップ28)、同様に感知集計結果に「車両無し」と書き込み、メモリに保存する(ステップ27)。このとき、いずれのサーモパイル素子も、道路などの背景を検知したことになる。判定に用いた各入力レベル値は、演算に用いるために保存し(ステップ29)、これら入力レベル値を用いて背景レベル演算手段は、背景レベルの演算を行う(ステップ30)。 On the other hand, if the comparison value is less than the threshold value, the vehicle presence / absence determining unit determines that there is no vehicle (step 28), and similarly writes “no vehicle” in the sensing count result and stores it in the memory (step 27). At this time, any thermopile element has detected a background such as a road. Each input level value used for the determination is stored for use in calculation (step 29), and the background level calculation means calculates the background level using these input level values (step 30).
本例のシステムでは、上記感知集計結果を信号制御機や管理センターに無線にて送信する無線通信部を具える(図2参照)。この無線通信部は、ステップ27で得られた感知集計結果がメモリに保存されていないかを適宜確認し、後述する手順にて集計結果を信号制御機などに送る。なお、無線通信部への電力供給を間欠的に行う場合、上記信号制御機などへの集計結果の送信は、無線通信部の送受信部の電源がONのときに行う。送受信部の電源がOFFのときは、そのまま保存しておき、ONになってから送信する。
The system of this example includes a wireless communication unit that wirelessly transmits the result of sensing and counting to a signal controller or a management center (see FIG. 2). The wireless communication unit appropriately checks whether or not the sensing and counting result obtained in
次に、本例に示すシステムに用いる背景レベルについて説明する。本例では、指数平滑法による演算値を背景レベルとして用いる。背景レベルは、各サーモパイル素子から得られたそれぞれの入力レベル値に基づいて、背景レベル演算手段がそれぞれ別個に求める。例えば、図3,9に示す例では、サーモパイル素子3aからの入力レベル値[1]に基づいて背景レベル[1]を演算し、素子3bからの入力レベル値[2]に基づいて背景レベル[2]を演算し、二つの背景レベル[1]、[2]を得る。背景レベルの具体的な演算としては、入力レベル値をbn、次回の判定に用いる背景レベルをan、平滑係数をαとするとき、an=an−1+α×(bn−an−1)とする(an−1は前回の車両判定に用いた背景レベル)。また、本例において平滑係数αは、車両の温度に左右されず、実際の環境により即した背景レベルとなるように前回の車両判定結果に応じて変化させる。具体的には、前回の判定結果が車両有りのときは、平滑係数αをより小さい値(αON)、例えば0とし、前回の判定結果が車両無しのときは、平滑係数αを比較的大きな値(αOFF)、例えば、0.025とする。このような指数平滑法による背景レベルを用いることで、実際の環境に即したより的確な値が得られ、より正確な車両の有無の判定を行うことができる。
Next, background levels used in the system shown in this example will be described. In this example, an arithmetic value by exponential smoothing is used as the background level. The background level is separately determined by the background level calculation means based on the input level value obtained from each thermopile element. For example, in the example shown in FIGS. 3 and 9, the background level [1] is calculated based on the input level value [1] from the
背景レベルを演算する手順を説明する。図12は、背景レベルの演算手順を示すフローチャートである。まず、車両有無判定部は、メモリから前回の車両判定結果を呼び出し、判定結果が車両有りかどうかを確認する(ステップ40)。前回の判定が車両有りの場合、平滑係数は、αONを選択する(ステップ41)。また、前回の判定が車両無しの場合、平滑係数は、αOFFを選択する(ステップ42)。そして、背景レベル演算手段は、入力レベル値bn、メモリから呼び出した前回の背景レベルan−1及び選択された平滑係数を上記背景レベルの演算式an=an−1+α×(bn−an−1)に代入して、背景レベルを演算する(ステップ43)。この一連の手順を入力レベル値毎に行い、各入力レベル値に基づく背景レベルをそれぞれ得る。 A procedure for calculating the background level will be described. FIG. 12 is a flowchart showing a background level calculation procedure. First, the vehicle presence / absence determination unit calls the previous vehicle determination result from the memory, and checks whether the determination result is a vehicle (step 40). If the previous determination is that there is a vehicle, α ON is selected as the smoothing coefficient (step 41). When the previous determination is that there is no vehicle, α OFF is selected as the smoothing coefficient (step 42). Then, the background level calculation means calculates the input level value b n , the previous background level an n−1 called from the memory, and the selected smoothing coefficient as the background level arithmetic expression a n = a n−1 + α × (b n− a n−1 ) to calculate the background level (step 43). This series of procedures is performed for each input level value to obtain a background level based on each input level value.
次に、本例に示すシステムに用いる比較値について説明する。本例では、上記演算により得た背景レベルと入力レベル値との差に基づく値を演算して、この演算値を比較値として用いる。具体的には、車両有無判定部は、入力レベル値毎に、入力レベル値bnと前回の背景レベルan−1との差の絶対値(背景差分と呼ぶ)を求める。図3,9に示す例では、サーモパイル素子3aからの入力レベル値[1]と背景レベル[1]との差の絶対値、素子3bからの入力レベル値[2]と背景レベル[2]との差の絶対値という二つの背景差分[1]、[2]を得る。次に、得られた背景差分同士の和(これを差分和と呼ぶ)をとり(上記例では背景差分[1]+背景差分[2])、この差分和の一定時間における積算値を比較値とする。入力レベル値毎に入力レベル値と背景レベルとの差の絶対値をそれぞれ求め、これら背景差分の和をとることで、少なくとも一つの監視範囲において温度変化がある可能性を高めて車両の検知を可能とすると共に、全ての監視範囲において温度変化が小さくてもその変化を増大して、車両の検知をより確実に行うことができる。また、上記差分和の積算値を比較値とすることで、渋滞時などであっても、車両の誤認や認識できない場合などを低減することができる。
Next, comparison values used in the system shown in this example will be described. In this example, a value based on the difference between the background level obtained by the above calculation and the input level value is calculated, and this calculated value is used as a comparison value. Specifically, the vehicle presence / absence determination unit obtains an absolute value (referred to as a background difference) of a difference between the input level value b n and the previous background level an n−1 for each input level value. In the example shown in FIGS. 3 and 9, the absolute value of the difference between the input level value [1] from the
この比較値を演算する手順を説明する。図13は、比較値の演算手順を示すフローチャートであり、比較値として積算値を用いる場合を示す。まず、車両有無判定部は、各入力レベル値において、入力レベル値と背景レベルとの差分(背景差分)を演算する(ステップ50)。本例において背景差分Snは、bnとan−1との差の絶対値、即ち、Sn=|bn−an−1|とする。図3,9に示す例では、二つの背景差分Sn[1]、Sn[2]を求める。次に、得られた背景差分の和(差分和)をとる(ステップ51)。上記例では、差分和SSn=Sn[1]+Sn[2]を演算する。そして、この差分和SSnを一定時間積算した積算値In=ΣSSkを演算する(ステップ52)。本例において各サーモパイル素子は、一定時間毎、例えば、10ms毎にそれぞれ入力レベル値を取得して、それぞれ背景差分を求め、一定時間、例えば、160ms分の差分和、即ち、16回分の差分和を積算する。本例では、このようにして得られた積算値Inを比較値として用いる。なお、積算時間や積算回数などは適宜変更してもよい。後述する積算値及び各入力レベル値の単位時間当たりの変化量を比較値とする場合についても同様である。 A procedure for calculating the comparison value will be described. FIG. 13 is a flowchart showing a comparison value calculation procedure, and shows a case where an integrated value is used as a comparison value. First, the vehicle presence / absence determining unit calculates a difference (background difference) between the input level value and the background level in each input level value (step 50). In this example, the background difference S n is the absolute value of the difference between b n and a n−1 , that is, S n = | b n −a n−1 |. In the example shown in FIGS. 3 and 9, two background differences Sn [1] and Sn [2] are obtained. Next, the sum (difference sum) of the obtained background differences is taken (step 51). In the above example, the difference sum SS n = S n [1] + S n [2] is calculated. Then, an integrated value I n = ΣSS k obtained by integrating the difference sum SS n for a predetermined time is calculated (step 52). In this example, each thermopile element obtains an input level value every predetermined time, for example, every 10 ms, and obtains a background difference, respectively, for a certain time, for example, 160 ms difference difference, that is, 16 difference sums. Is accumulated. In the present example, this manner is used as a comparison value integrated value I n obtained. In addition, you may change suitably integration time, the frequency | count of integration, etc. The same applies to the case where the amount of change per unit time of the integrated value and each input level value described later is used as the comparison value.
別の比較値について説明する。上記積算値だけでは、0をとる場合があり、このとき、車両を誤認する恐れがある。そこで、比較値として、積算値と各入力レベル値の単位時間当たりの変化量とを用いた演算値を利用することが好適である。具体的には、車両有無判定部は、上記と同様に入力レベル値毎に、入力レベル値と前回の背景レベルとの差の絶対値(背景差分)をそれぞれ求めて和(差分和)をとり、この差分和の一定時間における積算値を求める。次に、入力レベル値毎に変化量を求め、更に、得られた変化量の平均値をそれぞれ求めて和(以下、変化量和と呼ぶ)をとる。図3,9に示す例では、サーモパイル素子3aからの入力レベル値[1]の変化量[1]、素子3bからの入力レベル値[2]の変化量[2]という二つの変化量[1]、[2]を得て、変化量[1]の平均値と変化量[2]の平均値の和をとる。この変化量和を定数倍した値と上記積算値とを加えて比較値とする。このように積算値だけでなく、変化量をも用いて演算した値を比較値とすることで、車両の誤認や認識できない場合などを更に低減する。また、出力の大きいサーモパイル素子を用いると共に、このように変化量をも考慮した値をアルゴリズムに用いることで、焦電センサなどの他のセンサを用いることなく、サーモパイル素子のみでも十分に赤外線の感知を行って、車両の有無を判定することができる。
Another comparison value will be described. The above integrated value alone may take 0, and there is a risk of misidentifying the vehicle at this time. Therefore, it is preferable to use a calculation value using the integrated value and the amount of change per unit time of each input level value as the comparison value. Specifically, the vehicle presence / absence determination unit obtains the absolute value (background difference) of the difference between the input level value and the previous background level for each input level value, and takes the sum (difference sum). Then, an integrated value for a certain time of the difference sum is obtained. Next, a change amount is obtained for each input level value, and an average value of the obtained change amounts is obtained, and a sum (hereinafter referred to as a change amount sum) is obtained. In the example shown in FIGS. 3 and 9, two variations [1], that is, a variation [1] of the input level value [1] from the
この比較値を演算する手順を説明する。図14は、比較値の演算手順を示すフローチャートであり、比較値として積算値及び変化量を用いる場合を示す。まず、図13と同様に、車両有無判定部は、各入力レベル値において、入力レベル値と背景レベルの差分、即ち、背景差分Sn=|bn−an−1|を演算する(ステップ50)。次に、得られた背景差分の和(差分和)SSnを演算する(ステップ51)。更に、この差分和SSnを一定時間積算した積算値In=ΣSSkを演算する(ステップ52)。本例では、各入力レベル値において、上記と同様に16回分の差分和SSnを積算する。次に、各入力レベル値において、入力レベル値の単位時間当たりの変化量Dnを演算する(ステップ53)。本例では、直前の入力レベル値との差ではなく、少し前の入力レベル値との差とした。具体的には、例えば、10ms毎に入力レベル値を取得する場合、160ms前の入力レベル値bn−16との差の絶対値|bn−bn−16|を変化量Dnとする。図3,9に示す例では、サーモパイル素子3aからの入力レベル値[1]の変化量Dn[1]、素子3bからの入力レベル値[2]の変化量Dn[2]を演算する。次に、得られた各変化量の平均値をそれぞれ演算して和をとり、変化量和ISnを求める(ステップ54)。本例では、特定個数、例えば、8個分の変化量の平均をとる。即ち、平均値Bn=1/8×ΣDk(但し、k=n−7〜n)とする。上記の例では、サーモパイル素子3aからの入力レベル値[1]について平均値Bn[1]=1/8×ΣDk[1]、素子3bからの入力レベル値[2]について平均値Bn[2]=1/8×ΣDk[2]を求め、これら平均値Bn[1]、Bn[2]を足して、変化量和ISn=Bn[1]+Bn[2]を演算する。そして、積算値Inと変化量和ISnの定数倍との和を演算して、比較値を求める(ステップ55)。即ち、本例において比較値は、In+ISn×A(但し、Aは定数、例えばA=0〜255、初期値30)より得られる。定数Aは、積算値In、変化量和ISnをそれぞれどの程度関与させるかによって決定される任意の値である。なお、各ステップの演算値は、次回の演算に用いることができるように、メモリに保存しておく。また、平均値を求める特定個数や、定数Aは適宜変更してもよい。
A procedure for calculating the comparison value will be described. FIG. 14 is a flowchart showing the calculation procedure of the comparison value, and shows a case where the integrated value and the change amount are used as the comparison value. First, similarly to FIG. 13, the vehicle presence / absence determining unit calculates a difference between the input level value and the background level, that is, a background difference S n = | b n −a n−1 | 50). Next, the sum (difference sum) SS n of the obtained background differences is calculated (step 51). Furthermore, it calculates the integrated value I n = ΣSS k obtained by integrating the difference sum SS n predetermined time (step 52). In this example, at each input level value, it integrates the difference sum SS n of the same manner as described above 16 times. Next, for each input level value, a change amount D n per unit time of the input level value is calculated (step 53). In this example, the difference is not the difference from the previous input level value but the difference from the previous input level value. Specifically, for example, when the input level value is acquired every 10 ms, the absolute value | b n −b n−16 | of the difference from the input level value b n−16 before 160 ms is set as the change amount D n . . In the example shown in FIG. 3 and 9, the change amount D n [1] of the input level value from the
次に、本例に示すシステムに用いる閾値について説明する。閾値も、実際の環境に応じて変化させることが好ましい。本例では、赤外線の量の変化、即ち、温度変化の大小で閾値を異ならせる。ここで、温度変化の大小は、前回の車両判定結果に伴って生じる傾向にある。そこで、本例では、前回の車両判定結果に応じて閾値を変化させる。具体的には、設定値を最低値とし、設定値に補正値を加えることで、環境に追従させる。本例では、この補正値を前回の車両判定結果に応じて変化させる。本例において補正値は、前回の補正値に、上記積算値の平均値に基づく値を加えたものとする。具体的には、今回の補正値=前回の補正値+{(積算値の平均値×β)−前回の補正値}×θとする(但し、βは補正係数、θは定数、例えば0.01とする)。そして、前回の車両判定結果に応じて補正値を変化させるために、βを変化させる。より具体的には、前回の判定結果が車両有りのときは、補正係数βをより小さい値(βON)、例えば12とし、前回の判定結果が車両無しのときは、補正係数βを比較的大きな値(βOFF)、例えば36とする。このように補正値を変化させて閾値を異ならせることで、一旦、車両有りとの判定が得られると、車両ありとの判定を継続し易い。また、渋滞中などで車両停止中は、車両有りとの判定を継続し易く、停止していた車両が走行を始めると車両無しとの判定が行い易い状態にすることができる。なお、このように閾値を演算にて求める場合、場合によっては、閾値が大きくなりすぎることもある。そこで、閾値には、最大値を設けておくことが好ましい。 Next, threshold values used in the system shown in this example will be described. The threshold is also preferably changed according to the actual environment. In this example, the threshold value is varied depending on the change in the amount of infrared rays, that is, the temperature change. Here, the magnitude of the temperature change tends to occur with the previous vehicle determination result. Therefore, in this example, the threshold value is changed according to the previous vehicle determination result. Specifically, the setting value is set to the lowest value, and a correction value is added to the setting value to follow the environment. In this example, this correction value is changed according to the previous vehicle determination result. In this example, the correction value is obtained by adding a value based on the average value of the integrated values to the previous correction value. Specifically, this correction value = previous correction value + {(average value of integrated values × β) −previous correction value} × θ (where β is a correction coefficient, θ is a constant, for example, 0.01 Do). Then, β is changed in order to change the correction value according to the previous vehicle determination result. More specifically, when the previous determination result is with a vehicle, the correction coefficient β is set to a smaller value (β ON ), for example, 12. When the previous determination result is no vehicle, the correction coefficient β is relatively large value (beta OFF), for example to 36. Thus, by changing the correction value and changing the threshold value, once it is determined that the vehicle is present, it is easy to continue the determination that the vehicle is present. Further, when the vehicle is stopped due to traffic jams or the like, it can be easily determined that the vehicle is present, and when the stopped vehicle starts traveling, it can be easily determined that there is no vehicle. In addition, when calculating | requiring a threshold value by calculation in this way, a threshold value may become large depending on the case. Therefore, it is preferable to provide a maximum value for the threshold value.
この閾値を演算する手順を説明する。図15は、閾値の演算手順を示すフローチャートである。まず、車両有無判定部は、各入力レベル値における積算値の平均値を演算する(ステップ60)。本例では、例えば、1/16×Inとする。従って、例えば、上記と同様に10ms毎に入力レベル値を取得する場合、各入力レベル値において10ms毎にそれぞれ背景差分を求めて和をとり、160ms分の差分和、即ち、16回分の差分和を積算した積算値Inを16で割ったものを用いる。メモリに保存された積算値Inを呼び出して用いてもよい。次に、背景レベルの演算のときと同様にメモリから前回の車両判定結果を呼び出し、判定結果が車両有りかどうかを確認する(ステップ61)。前回の判定が車両有りの場合、補正係数は、βON(図15ではβL)を選択する(ステップ62)。この補正係数βONを用いて補正値CLを演算する(ステップ63)。即ち、CL=前回の補正値+{(1/16×In×βON)−前回の補正値}×0.01を求める(θ=0.01とする)。そして、この補正値CLを設定値(例えば1000)に加えて、閾値L'を演算する(ステップ64)。更に、閾値L'にヒステリシス係数をかけて閾値Lを演算する(ステップ65)。 A procedure for calculating this threshold will be described. FIG. 15 is a flowchart illustrating a threshold calculation procedure. First, the vehicle presence / absence determining unit calculates an average value of integrated values at each input level value (step 60). In this embodiment, for example, a 1/16 × I n. Therefore, for example, when the input level value is acquired every 10 ms in the same manner as described above, the background difference is obtained for each 10 ms for each input level value and summed, and the difference sum for 160 ms, that is, the difference sum for 16 times is obtained. used divided by the integrated value I n the 16 obtained by integrating. It may be used to call the integrated value I n stored in the memory. Next, the previous vehicle determination result is called from the memory in the same manner as in the calculation of the background level, and it is confirmed whether or not the determination result is that there is a vehicle (step 61). If the previous determination is that there is a vehicle, β ON (β L in FIG. 15) is selected as the correction coefficient (step 62). A correction value C L is calculated using this correction coefficient β ON (step 63). That is, C L = previous correction value + {(1/16 × I n × β ON ) −previous correction value} × 0.01 (assuming θ = 0.01). Then, the correction value C L is added to a set value (for example, 1000) to calculate a threshold value L ′ (step 64). Further, the threshold L is calculated by multiplying the threshold L ′ by a hysteresis coefficient (step 65).
本例では、閾値Lとして、ヒステリシス係数×[設定値+〔前回の補正値+{(積算値の平均値×β)−前回の補正値}×θ〕]を用いる。閾値Lにのみヒステリシス係数をかけることで、後述する閾値Hとの差が付け易く、比較値が閾値付近を変動した際、車両有りの判定と車両無しの判定とが非常に短時間に繰り返し生じるといった過剰な判定を防止することができる。ヒステリシス係数は、例えば、前回の判定結果が車両有りの場合:0.7、同車両無しの場合:1.0が挙げられる。 In this example, as the threshold value L, hysteresis coefficient × [setting value + [previous correction value + {(average integrated value × β) −previous correction value} × θ]] is used. By applying a hysteresis coefficient only to the threshold value L, it is easy to make a difference from the threshold value H, which will be described later, and when the comparison value fluctuates near the threshold value, the determination of the presence of the vehicle and the determination of the absence of the vehicle occur repeatedly in a very short time. Such an excessive determination can be prevented. The hysteresis coefficient is, for example, 0.7 when the previous determination result is with a vehicle and 1.0 when there is no vehicle.
一方、前回の判定が車両無しの場合、車両有無判定部は、補正係数としてβOFF(図15ではβH)を選択する(ステップ66)。この補正係数βOFFを用いて補正値CHを演算する(ステップ67)。即ち、CH=前回の補正値+{(1/16×In×βOFF)−前回の補正値}×0.01を求める(θ=0.01とする)。そして、この補正値CHを設定値(例えば1000)に加えて、閾値Hを演算する(ステップ68)。 On the other hand, when the previous determination is that there is no vehicle, the vehicle presence / absence determination unit selects β OFF (β H in FIG. 15) as the correction coefficient (step 66). A correction value CH is calculated using this correction coefficient β OFF (step 67). That, C H = last correction value + - (a theta = 0.01) obtaining a {(1/16 × I n × β OFF) the last correction value} × 0.01. Then, by adding the correction value C H a set value (e.g. 1000), calculates the threshold H (step 68).
なお、補正係数β、平均値を求める特定個数、定数θは適宜変更してもよい。特に、比較値として、積算値のみを用いる場合と積算値及び変化量を用いる場合とでは、これらの値を変更することで閾値を異ならせてもよいし、その他の演算により閾値を異ならせてもよい。また、各ステップの演算値は、次回の演算に用いることができるように、メモリに保存しておく。 The correction coefficient β, the specific number for obtaining the average value, and the constant θ may be changed as appropriate. In particular, when only the integrated value is used as the comparison value and when the integrated value and the change amount are used, the threshold value may be changed by changing these values, or the threshold value may be changed by another calculation. Also good. In addition, the calculation value of each step is stored in a memory so that it can be used for the next calculation.
<車両の同一性を検知するアルゴリズム>
実施例1,2に示す車両検知システム(図3,9参照)は、車両が検出しにくい時間帯においても車両の検知を行い易く、渋滞中における占有率測定の精度を向上させるといった効果のほかに、同一性判定部を具えることで、1台の車両を2台以上と誤認する恐れを低減することができる。
<Algorithm for detecting vehicle identity>
The vehicle detection system shown in the first and second embodiments (see FIGS. 3 and 9) is easy to detect a vehicle even in a time zone where the vehicle is difficult to detect, and has the effect of improving the accuracy of occupancy measurement in a traffic jam. In addition, by providing the identity determination unit, it is possible to reduce the risk of misidentifying one vehicle as two or more.
同一性判定部は、両サーモパイル素子から得られた入力レベル値の出力波形を用いて車両の同一性を判定するものである。具体的には、同一性判定部は、いずれかの出力波形において隣り合う第一波形と第二波形との間の時間差と、車両検知器で演算した速度とから、第一波形に対応する第一車両と第二波形に対応する第二車両と間の距離を演算する車両間距離演算手段と、演算した車両間距離と設定値とを比較し、第一車両と第二車両が同一か否かを判定する同一性判定手段とを具える。以下、車両の台数誤認を低減する操作手順を説明する。 The identity determination unit determines the identity of the vehicle using the output waveform of the input level value obtained from both thermopile elements. Specifically, the identity determination unit corresponds to the first waveform from the time difference between the first waveform and the second waveform adjacent to each other in any output waveform and the speed calculated by the vehicle detector. The inter-vehicle distance calculating means for calculating the distance between one vehicle and the second vehicle corresponding to the second waveform is compared with the calculated inter-vehicle distance and the set value, and whether or not the first vehicle and the second vehicle are the same Identity determining means for determining whether or not. Hereinafter, an operation procedure for reducing the misidentification of the number of vehicles will be described.
図16は、サーモパイル素子から得られた入力レベルが同一の車両のものであるかを判定する操作手順を表すフローチャートである。サーモパイル素子からの入力レベル値において、図1に示すように連続的に波形が現れる場合、隣り合う二つの波形(ここでは波形A(第一波形)、波形B(第二波形))、或いは二つ以上の波形が同一の1台の車両によるものか、別の車両によるものか区別がつきにくいことがある。このような場合、図4に示すように車線方向に複数の監視範囲(図4では二つ)を設けることができる本発明車両検知システムでは、車両検知器により入力レベル値から車両の速度を求めることができ、かつ、同一性判定部を具えることで、波形を描く車両間の距離を求め、入力レベル値に現れる連続的な波形が同一の車両によるものか判定することができる。 FIG. 16 is a flowchart showing an operation procedure for determining whether or not the input level obtained from the thermopile element is that of the same vehicle. In the input level value from the thermopile element, when a waveform appears continuously as shown in FIG. 1, two adjacent waveforms (here, waveform A (first waveform), waveform B (second waveform)), or two It may be difficult to distinguish whether two or more waveforms are from the same vehicle or from another vehicle. In such a case, in the vehicle detection system of the present invention in which a plurality of monitoring ranges (two in FIG. 4) can be provided in the lane direction as shown in FIG. 4, the vehicle speed is obtained from the input level value by the vehicle detector. In addition, by providing the identity determination unit, it is possible to determine the distance between the vehicles that draw the waveform, and determine whether the continuous waveform appearing in the input level value is due to the same vehicle.
具体的には、まず、図4に示すように車線方向に設ける二つの監視範囲3A、3B間の距離xを予め求めておく。距離xは、例えば、車両検知システム1aの設置位置と、二つのサーモパイル素子の指向角の差とを用いて求めることができる。この距離xを設定値としてメモリに保存しておく。また、特定の速度で走行する車両間の距離の限界値を予め設定してメモリに保存しておく。例えば、時速70kmで走行する場合、車両間の距離の限界値を5m、というように設定する。
Specifically, first, as shown in FIG. 4, the distance x between the two monitoring ranges 3A and 3B provided in the lane direction is obtained in advance. The distance x can be determined using, for example, the installation position of the
次に、車両検知器は、各サーモパイル素子に基づく出力波形3A'、3B'の時間差tを演算する(ステップ110)。より正確には、両出力波形3A'、3B'の波形A(波形B)から相関関数を計算し、その相関関数の最大値を求める。次に、メモリから呼び出した距離xと演算により求めた時間差tとから車両の速度v=x/tを演算する(ステップ111)。そして、車両間距離演算手段は、出力波形A'(出力波形B')から波形Aと波形B間の時間taを求めて、速度vと時間taとから波形Aを描く車両と波形Bを描く車両間の距離dを演算する(ステップ112)。次に、同一性判定手段は、メモリから速度vに対する車両間の距離の限界値を呼び出し、演算により求めた距離dと呼び出した限界値とを比較する(ステップ113)。距離dが限界値以上の場合、同一性判定手段は、波形Aを描く車両と波形Bを描く車両とは異なる車両であると判定する(ステップ114)。一方、距離dが限界値未満の場合、同一性判定手段は、波形Aを描く車両と波形Bを描く車両とは同一の車両であると判定する(ステップ115)。これらの手順は、例えば、図11,後述する図19に示す操作手順において、例えば、入力レベル値の取得(ステップ22、92)後に行うとよい。具体的には、車両有無判定部が車両有りとの判定を行った後に行うことが挙げられる。
Next, the vehicle detector calculates a time difference t between the
次に、本例に示すシステムに用いられる無線通信手段について説明する。図2に示す無線通信部11には、無線制御部11bと、アンテナなどを有する送受信部11aとを具えており、車両有無判定部10から送られてきた集計結果を信号制御機や管理センターなどに送信するものである。本例では、タイマ(図示せず)を用いた電源制御部により、送受信部11bに電力を間欠的に供給し、一定周期で一定時間のみ送受信部11aに電力が投入され、集計結果の送受信を行う。図17は、タイマの制御手順を示すフローチャート、図18は、無線制御部における処理手順を示すフローチャートである。
Next, wireless communication means used in the system shown in this example will be described. The
図17に示すようにタイマは、例えば、10ms周期でカウントアップを行い(ステップ70)、10s周期で送受信部の電源のON/OFFを制御する。10s周期のうち、0〜500msの500ms間送受信部の電源をONにして(ステップ71)、感知処理結果の送受信を行い、500msになったら送受信部の電源をOFFにして(ステップ72)、送受信をやめる。また、100msに無線制御部の処理を開始させる(ステップ73)。そして、10sになったらリセットし(ステップ74)、新たにカウントアップを始め、これを繰り返す。本例では、無線制御部の処理開始時間(100ms)を送受信部の作動開始時間(0ms)よりも100ms遅らせているが、同時としてももちろんよい。また、カウントアップの周期、送受信部の電源ONの開始時間や作動時間、リセットの周期などは、適宜変更してもよい。 As shown in FIG. 17, for example, the timer counts up with a period of 10 ms (step 70), and controls ON / OFF of the power of the transmission / reception unit at a period of 10 s. In the 10s period, the power of the transmitter / receiver is turned on for 500ms from 0 to 500ms (step 71), and the sensing process result is transmitted / received. When the time is 500ms, the power of the transmitter / receiver is turned off (step 72). Stop. Further, the processing of the wireless control unit is started at 100 ms (step 73). Then, when 10s is reached, the reset is performed (step 74), the count-up is newly started, and this is repeated. In this example, the processing start time (100 ms) of the radio control unit is delayed by 100 ms from the operation start time (0 ms) of the transmission / reception unit. Further, the count-up cycle, the power ON start time and operation time of the transmission / reception unit, the reset cycle, and the like may be changed as appropriate.
送受信部の電源ONに伴い、図18に示すように無線制御部の処理が始まる(ステップ80)。無線制御部では、車両有無判定部から受け取った感知集計結果を読み込み(ステップ81)、送受信部を介して読み込んだ結果を信号制御機や管理センターなど送信する(ステップ82)。送信後は、メモリに記憶された感知集計結果をクリアにする(ステップ83)。なお、感知集計結果をクリアにせず蓄積しておき、最新の感知集計結果のみを送信するようにしてもよい。 When the power of the transmission / reception unit is turned on, processing of the radio control unit starts as shown in FIG. 18 (step 80). The wireless control unit reads the result of sensing and counting received from the vehicle presence / absence determination unit (step 81), and transmits the result read via the transmission / reception unit such as a signal controller or a management center (step 82). After the transmission, the sensing total result stored in the memory is cleared (step 83). It should be noted that it is also possible to accumulate the sensing count results without clearing them and send only the latest sensing count results.
<車両の有無判定のアルゴリズム2>
本発明車両検知システムを構築した際、車両の有無の判定を行う車両検知の操作手順について別の例を説明する。図19は、車両有無判定部における処理手順の別の例を示すフローチャートであり、図20は、総合判定の手順を示すフローチャートである。この例に示す車両有無判定部は、第一判定手段と第二判定手段とを具え、これら判定手段により、各サーモパイル素子から得られた入力レベル値の和値、及び差値を用いた車両の有無の判定(以下、存在判定と呼ぶ)を行い、この存在判定の結果から最終的に判定(以下、総合判定と呼ぶ)を行う、という多段的な判定を行う構成である。本例において車両有無判定部は、上記アルゴリズム1と同様にセンサ部の作動に伴い処理が始まる(ステップ90)。処理開始直後は、アルゴリズム1と同様の手順で背景レベルと閾値の初期学習を行った後(ステップ91)、車両の有無の判定を始める。
<Algorithm for
Another example of the vehicle detection operation procedure for determining whether or not a vehicle is present when the vehicle detection system of the present invention is constructed will be described. FIG. 19 is a flowchart showing another example of the processing procedure in the vehicle presence / absence determining unit, and FIG. 20 is a flowchart showing the procedure of comprehensive determination. The vehicle presence / absence determination unit shown in this example includes a first determination unit and a second determination unit, and by using these determination units, the sum of the input level values obtained from each thermopile element and the difference value of the vehicle are used. This is a configuration for performing multi-stage determination in which presence / absence determination (hereinafter referred to as presence determination) is performed, and finally determination (hereinafter referred to as comprehensive determination) is performed based on the result of the presence determination. In this example, the vehicle presence / absence determination unit starts processing in accordance with the operation of the sensor unit as in the algorithm 1 (step 90). Immediately after the start of processing, initial learning of the background level and threshold is performed in the same procedure as in algorithm 1 (step 91), and then the presence / absence of a vehicle is determined.
車両の有無の判定は、まず、存在判定を行う。具体的には、アルゴリズム1と同様にセンサ部の各サーモパイル素子から入力レベル値を得る(ステップ92)。得られた入力レベル値の和及び差をとり、入力レベル値の和値及び入力レベル値の差値をそれぞれ演算する(ステップ93)。差の演算は、入力レベル値の差の絶対値をとることが挙げられる。 In order to determine the presence or absence of a vehicle, first, presence determination is performed. Specifically, the input level value is obtained from each thermopile element of the sensor unit as in algorithm 1 (step 92). The sum and difference of the obtained input level values are taken, and the sum value of the input level values and the difference value of the input level values are respectively calculated (step 93). The calculation of the difference includes taking the absolute value of the difference between the input level values.
次に、車両有無判定部は、得られた入力レベル値の和値と背景レベルの和値との差に基づく値、及び入力レベル値の差値と背景レベルの差値との差に基づく値をそれぞれ比較値(第一比較値及び第二比較値)とし、これら比較値を後述する手順でそれぞれ演算する(ステップ94)。また、これら和値、及び差値を基に後述する手順でそれぞれに対する閾値(第一閾値及び第二閾値)を演算する(ステップ95)。 Next, the vehicle presence / absence determination unit determines a value based on the difference between the obtained input level value sum and the background level sum value, and a difference between the input level value difference value and the background level difference value. Are respectively compared values (first comparison value and second comparison value), and these comparison values are respectively calculated according to the procedure described later (step 94). Further, based on the sum value and the difference value, thresholds (first threshold value and second threshold value) for each are calculated in the procedure described later (step 95).
次に、車両有無判定部の第一判定手段は、和値に基づき演算された第一比較値と第一閾値とを比較して、存在判定を行う(ステップ96)。同様に第二判定手段は、差値に基づき演算された第二比較値と第二閾値とを比較する。それぞれの比較において、比較値が閾値以上の場合、車両有りと判定し(ステップ97)、その結果をメモリに一時的に保存する(ステップ98)。入力レベル値の和値に基づく車両の存在結果を第一存在結果とし、入力レベル値の差値に基づく車両の存在結果を第二存在結果とする。 Next, the first determination means of the vehicle presence / absence determination unit compares the first comparison value calculated based on the sum value with the first threshold value, and performs presence determination (step 96). Similarly, the second determination unit compares the second comparison value calculated based on the difference value with the second threshold value. In each comparison, if the comparison value is equal to or greater than the threshold value, it is determined that there is a vehicle (step 97), and the result is temporarily stored in the memory (step 98). The vehicle presence result based on the sum of the input level values is defined as a first presence result, and the vehicle presence result based on the difference value of the input level values is defined as a second presence result.
一方、それぞれの比較において、比較値が閾値未満の場合、第一判定手段及び第二判定手段は、車両無しと判定し(ステップ99)、同様にその結果(第一存在結果、第二存在結果)をメモリに一時的に保存する(ステップ98)。また、存在判定に用いた入力レベル値は保存して(ステップ100)、背景レベルの演算(ステップ101)に用いる。以上の手順で存在判定が終わる。 On the other hand, in each comparison, when the comparison value is less than the threshold value, the first determination means and the second determination means determine that there is no vehicle (step 99), and similarly the results (first existence result, second existence result). ) Is temporarily stored in the memory (step 98). Also, the input level value used for existence determination is stored (step 100) and used for the background level calculation (step 101). The presence determination is completed by the above procedure.
次に、車両有無判定部の総合判定手段は、図20のフローチャートに示す総合判定を行う。具体的には、得られた第一存在結果及び第二存在結果の和(or)をとる(ステップ102)。このor結果で車両の有無を判定して、最終的に判定を行う(ステップ103)。第一存在結果及び第二存在結果の双方が車両有りの場合、or結果は、車両有りとなる。従って、最終的に車両有りと判定する(ステップ104)。また、第一存在結果及び第二存在結果の一方が車両有り、他方が車両無しの場合、or結果は、車両有りとなる。従って、最終的に車両有りと判定する(ステップ104)。一方、第一存在結果及び第二存在結果の双方が車両無しの場合、or結果は、車両無しとなる。従って、最終的に車両無しと判定する(ステップ105)。総合判定の結果を感知集計結果に書き込み、メモリに保存する(ステップ106)。本例では、存在判定に用いた和値及び差値も保存しておき(ステップ107)、後述する比較値の演算に用いる。得られた感知集計結果は、無線通信部により信号制御機や管理センターに送信する。 Next, the comprehensive determination means of the vehicle presence / absence determination unit performs the comprehensive determination shown in the flowchart of FIG. Specifically, the sum (or) of the obtained first existence result and second existence result is taken (step 102). The presence or absence of a vehicle is determined based on this or result, and a final determination is made (step 103). When both the first presence result and the second presence result have a vehicle, the or result is a vehicle. Therefore, it is finally determined that there is a vehicle (step 104). When one of the first presence result and the second presence result is with a vehicle and the other is without a vehicle, the or result is “with vehicle”. Therefore, it is finally determined that there is a vehicle (step 104). On the other hand, when both the first presence result and the second presence result are without a vehicle, the or result is no vehicle. Therefore, it is finally determined that there is no vehicle (step 105). The result of comprehensive judgment is written in the result of sensing and counting and stored in the memory (step 106). In this example, the sum value and difference value used for presence determination are also stored (step 107) and used for comparison value calculation described later. The obtained sensor count result is transmitted to the signal controller and the management center by the wireless communication unit.
本例に示すシステムに用いる背景レベルは、アルゴリズム1と同様に指数平滑法による演算値を用いるとよい。即ち、背景レベルは、各サーモパイル素子から得られた入力レベル値に基づいて、それぞれ別個に求めて用いる。例えば、図3,9に示す例では、サーモパイル素子3aからの入力レベル値[1]に基づいて背景レベル[1]を演算し、素子3bからの入力レベル値[2]に基づいて背景レベル[2]を演算し、二つの背景レベル[1]、[2]を得る。背景レベルの具体的な演算としては、入力レベル値をbn、次回の存在判定に用いる背景レベルをan、平滑係数をαとするとき、an=an−1+α×(b−an−1)とする(an−1は、前回の存在判定に用いた背景レベル)。なお、平滑係数は、アルゴリズム1と同様に前回の存在判定の結果に応じて変化させると、実際の環境に即したより的確な値が得られ、より正確な車両の存在判定を行うことができて好ましい。
As the background level used in the system shown in this example, an arithmetic value obtained by exponential smoothing may be used as in algorithm 1. That is, the background level is obtained and used separately based on the input level value obtained from each thermopile element. For example, in the example shown in FIGS. 3 and 9, the background level [1] is calculated based on the input level value [1] from the
背景レベルを演算する手順は、アルゴリズム1と同様にするとよい。即ち、まず、メモリから前回の存在判定の結果を呼び出し、判定結果が車両有りかどうかを確認して、車両有りの場合、平滑係数は、αONを選択し、車両無しの場合、平滑係数は、αOFFを選択する。そして、入力レベル値bn、メモリから呼び出した前回の背景レベルan−1及び選択された平滑係数を上記背景レベルの演算式an=an−1+α×(bn−an−1)に代入して、各入力レベル値に対する背景レベルを演算する。そして、本例では、後述する比較値の演算に、上記演算により得られた背景レベルの和値、及び差値を用いる。例えば、図3,9に示す例では、サーモパイル素子3aからの入力レベル値[1]、及び入力レベル値[1]に基づく背景レベル[1]、素子3bからの入力レベル値[2]、及び入力レベル値[2]に基づく背景レベル[2]を得る。このとき、入力レベル値の和値は、入力レベル値[1]+入力レベル値[2]、背景レベルの和値は、背景レベル[1]+背景レベル[2]とし、入力レベル値の差値は、入力レベル値[1]−入力レベル値[2]、背景レベルの差値は、背景レベル[1]−背景レベル[2]とするとよい。
The procedure for calculating the background level may be the same as in Algorithm 1. That is, first, the result of the previous existence determination is called from the memory, and it is confirmed whether the determination result is whether there is a vehicle. If there is a vehicle, the smoothing coefficient is selected as α ON, and if there is no vehicle, the smoothing coefficient is , Α OFF is selected. Then, the input level value b n , the previous background level a n−1 called from the memory, and the selected smoothing coefficient are calculated as the above background level arithmetic expression a n = a n−1 + α × (b n −a n−1 ) To calculate the background level for each input level value. In this example, the sum value and the difference value of the background levels obtained by the above calculation are used for the calculation of the comparison value described later. For example, in the example shown in FIGS. 3 and 9, the input level value [1] from the
次に、本例に示すシステムに用いる比較値について説明する。本例では、入力レベル値の和値と背景レベルの和値との差に基づき演算した値を第一比較値、入力レベル値の差値と背景レベルの差値との差に基づき演算した値を第二比較値とする。具体的には、入力レベル値の和値(差値)と前回の背景レベルの和値(差値)との差分(背景差分と呼ぶ)を求め、この背景差分の一定時間における積算値を第一比較値(第二比較値)とする。このように上記入力レベル値の和値(差値)と背景レベルの和値(差値)との差を用いた演算値を比較値とすることで、車両の誤認や認識できない場合などを低減する。 Next, comparison values used in the system shown in this example will be described. In this example, the value calculated based on the difference between the sum of the input level value and the background level is the first comparison value, and the value calculated based on the difference between the input level value difference value and the background level difference value. Is the second comparison value. Specifically, the difference (called background difference) between the sum value (difference value) of the input level value and the previous background level sum value (difference value) is obtained, and the integrated value of this background difference over a certain period of time is calculated. One comparison value (second comparison value) is used. In this way, the calculation value using the difference between the sum value (difference value) of the input level value and the sum value (difference value) of the background level is used as a comparison value, thereby reducing cases where the vehicle is misidentified or cannot be recognized. To do.
この比較値の演算する手順を説明する。まず、比較値として積算値を用いる場合を説明する。入力レベル値の和値と前回の背景レベルの和値との差分Sn[1](背景差分[1])、入力レベル値の差値と前回の背景レベルの差値との差分Sn[2](背景差分[2])をそれぞれ演算する。本例では、アルゴリズム1と同様に入力レベル値の和値(差値)と前回の背景レベルの和値(和値)との差分の絶対値をとる。例えば、図3,9に示す例では、背景差分[1]を|(入力レベル値[1]+入力レベル値[2])−(背景レベル[1]+背景レベル[2])|、背景差分[2]を|(入力レベル値[1]−入力レベル値[2])−(背景レベル[1]−背景レベル[2])|とするとよい。次に、アルゴリズム1と同様に、この背景差分[1]、[2]を一定時間積算した積算値[1]:In[1]=ΣSk[1]、積算値[2]:In[2]=ΣSk[2]をそれぞれ演算する。本例では、このようにして得られた積算値Inを第一比較値、第二比較値として用いる。なお、積算時間や積算回数などは適宜変更してもよい。後述する積算値及び変化量を比較値とする場合についても同様である。 A procedure for calculating the comparison value will be described. First, a case where an integrated value is used as a comparison value will be described. Difference S n [1] between the sum of the input level values and the previous background level (background difference [1]), and the difference S n [ between the difference between the input level values and the previous background level difference [ 2] (Background difference [2]) is calculated. In this example, similarly to Algorithm 1, the absolute value of the difference between the sum value (difference value) of the input level values and the previous sum value (sum value) of the background level is taken. For example, in the examples shown in FIGS. 3 and 9, the background difference [1] is set to | (input level value [1] + input level value [2]) − (background level [1] + background level [2]) | The difference [2] may be | (input level value [1] −input level value [2]) − (background level [1] −background level [2]) |. Then, similarly to Algorithm 1, the background subtraction [1], the integrated value obtained by integrating a certain period of time [2] [1]: I n [1] = ΣS k [1], the integrated value [2]: I n [2] = ΣS k [2] is calculated. In this example, using the integrated value I n obtained in this way in the first comparative value, as a second comparison value. In addition, you may change suitably integration time, the frequency | count of integration, etc. The same applies to the case where an integrated value and a change amount described later are used as comparison values.
次に、比較値として、変化量を併せて用いる場合を説明する。具体的には、上記と同様に入力レベル値の和値(差値)と前回の背景レベルの和値(差値)との差分、即ち、背景差分[1]、[2]をそれぞれ求めて、これら背景差分[1]、[2]の一定時間における積算値[1]、[2]を求める。次に、入力レベル値の和値(差値)の変化量を求め、更に、得られた変化量の平均値を求める。この変化量を定数倍した値と上記積算値とを加えて、比較値とする。このように積算値だけでなく、変化量をも用いて演算した値を比較値とすることで、車両の誤認や認識できない場合などを更に低減する。また、出力の大きいサーモパイル素子を用いると共に、このように変化量をも考慮した値をアルゴリズムに用いることで、焦電センサなどの他のセンサを用いることなく、サーモパイル素子のみでも十分に赤外線の感知を行って、車両の有無を判定することができる。 Next, a case where a change amount is used as a comparison value will be described. Specifically, in the same manner as described above, the difference between the sum value (difference value) of the input level values and the sum value (difference value) of the previous background level, that is, the background differences [1] and [2] are respectively obtained. Then, the integrated values [1] and [2] of the background differences [1] and [2] over a fixed time are obtained. Next, a change amount of the sum value (difference value) of the input level values is obtained, and an average value of the obtained change amounts is obtained. A value obtained by multiplying the amount of change by a constant and the integrated value are added to obtain a comparison value. In this way, the value calculated using not only the integrated value but also the amount of change is used as the comparison value, thereby further reducing the case where the vehicle is misidentified or cannot be recognized. In addition to using a thermopile element with a large output and using a value that takes into account the amount of change in this way into the algorithm, it is possible to sufficiently detect infrared rays using only the thermopile element without using another sensor such as a pyroelectric sensor. To determine the presence or absence of the vehicle.
この比較値を演算する手順を説明する。上記積算値[1]、積算値[2]を第一比較値、第二比較値とする場合と同様に、入力レベル値の和値(差値)と背景レベルの和値(差値)の差分、背景差分[1]、背景差分[2]を求め、これら背景差分[1]、[2]を一定時間積算した積算値[1]:In[1]、積算値[2]:In[2]を演算する。次に、入力レベル値の和値及び差値において、単位時間当たりの変化量[1]:Dn[1]、変化量[2]:Dn[2]をそれぞれ演算する。例えば、160ms前の入力レベル値の和値(差値)との差の絶対値を変化量Dnとする。次に、得られた変化量Dn[1]の平均値Bn[1]、及び変化量Dn[2]の平均値Bn[2]を演算する。例えば、8個分の変化量の平均値Bn=1/8×ΣDk(但し、k=n−7〜n)とする。そして、積算値In[1]と平均値Bn[1]の定数倍との和In[1]+Bn[1]×A(但し、Aは定数、例えばA=0〜255、初期値30)を演算して、入力レベル値の和値に基づく第一比較値を得る。また、積算値In[2]と平均値Bn[2]の定数倍との和In[2]+Bn[2]×A(但し、Aは定数、例えばA=0〜255、初期値30)を演算して、入力レベル値の差値に基づく第二比較値を得る。定数Aは、積算値In、平均値Bnをそれぞれどの程度関与させるかによって決定される任意の値である。なお、各ステップの演算値は、次回の演算に用いることができるように、メモリに保存しておく。また、平均値を求める特定個数や、定数Aは適宜変更してもよい。 A procedure for calculating the comparison value will be described. Similar to the case where the integrated value [1] and integrated value [2] are used as the first comparison value and the second comparison value, the sum value (difference value) of the input level value and the sum value (difference value) of the background level. Difference, background difference [1], background difference [2] are obtained, and these background differences [1] and [2] are integrated for a certain period of time [1]: In [1] , integrated value [2]: I Calculate n [2] . Next, a change amount [1]: D n [1] and a change amount [2]: D n [2] per unit time are calculated for the sum value and the difference value of the input level values. For example, the absolute value of the difference from the sum (difference value) of the input level value before 160 ms is set as the change amount D n . Next, the average value B n [1] of the obtained variation D n [1] and the average value B n [2] of the variation D n [2] are calculated. For example, an average value of eight (8) the amount of change B n = 1/8 × ΣD k ( where, k = n-7~n). Then, the integrated value I n [1] and the average value sum I n [1] of the integral multiples of B n [1] + B n [1] × A ( where, A is a constant, for example, A = 0 to 255, the initial The value 30) is calculated to obtain a first comparison value based on the sum of the input level values. Also, the sum of the integrated value In [2] and a constant multiple of the average value Bn [2] In [2] + Bn [2] × A (where A is a constant, for example, A = 0 to 255, initial The value 30) is calculated to obtain a second comparison value based on the difference value of the input level values. Constant A, the integrated value I n, is any value determined by the average value B n whether to what extent involved respectively. Note that the calculation value of each step is stored in a memory so that it can be used for the next calculation. Further, the specific number for obtaining the average value and the constant A may be appropriately changed.
本例に示すシステムに用いる閾値は、入力レベル値の和値及び差値に対してそれぞれ設けると共に、アルゴリズム1と同様に実際の環境に応じて変化させるべく、演算値を用いる。具体的には、今回の補正値=前回の補正値+{(積算値の平均値×β)−前回の補正値}×θとし(但し、βは補正係数、θは定数、例えばθ=0.01)とし、前回の存在判定の結果に応じてβを変化させる。このように閾値を変化させることで、車両の停止中、車両有りとの存在判定を継続し易く、停止していた車両が走行を始めると車両無しとの存在判定が行い易い状態にすることができる。なお、閾値には、最大値を設けておくことが好ましい。 The threshold values used in the system shown in this example are provided for the sum value and the difference value of the input level values, and arithmetic values are used so as to change according to the actual environment as in the algorithm 1. Specifically, this correction value = previous correction value + {(average value of integrated values × β) −previous correction value} × θ (where β is a correction coefficient, θ is a constant, for example, θ = 0.01. ) And β is changed according to the result of the previous existence determination. By changing the threshold value in this way, it is easy to continue the presence determination that the vehicle is present while the vehicle is stopped, and to make it easy to determine the presence of the vehicle when the stopped vehicle starts traveling. it can. Note that a maximum value is preferably set as the threshold value.
この閾値を演算する手順は、アルゴリズム1と同様にするとよい。即ち、まず、入力レベル値の和値及び差値の積算値In[1]、In[2]をそれぞれ求めて、これら積算値In[1]、In[2]の平均値をそれぞれ演算する。例えば、入力レベル値の和値(差値)の積算値Inの平均を1/16×Inとする。メモリに保存された和値(差値)の積算値Inを呼び出して用いてもよい。次に、背景レベルの演算のときと同様にメモリから前回の存在判定の結果を呼び出し、存在判定の結果が車両有りかどうかを確認し、車両有りの場合、補正係数は、βONを選択する。この補正係数βONを用いて入力レベル値の和値(差値)に対する補正値CL=前回の補正値+{(1/16×In×βON)−前回の補正値}×0.01(θ=0.01)を演算し、この補正値CLを設定値(例えば1000)に加えて、入力レベル値の和値(差値)に対する閾値L'を演算する。更に、この閾値L'にヒステリシス係数をかけて閾値Lを求める。 The procedure for calculating this threshold value may be the same as in Algorithm 1. That is, first, the integrated values In [1] and In [2] of the sum and difference values of the input level values are obtained, and the average value of these integrated values In [1] and In [2] is obtained. Calculate each. For example, the average of the integrated values I n of the sum value of the input level value (difference value) and 1/16 × I n. May be used to call the integrated value I n of the stored in the memory sum value (difference value). Next, as in the case of the background level calculation, the result of the previous presence determination is called from the memory to check whether the presence determination result indicates that there is a vehicle. If there is a vehicle, select β ON as the correction coefficient. . The correction value C L = last correction value + sum value of the input level value with a correction coefficient beta ON for (difference value) {(1/16 × I n × β ON) - the last correction value} × 0.01 ( θ = 0.01) is calculated, the correction value C L is added to a set value (for example, 1000), and a threshold value L ′ for the sum value (difference value) of the input level values is calculated. Further, a threshold value L is obtained by multiplying the threshold value L ′ by a hysteresis coefficient.
一方、前回の存在判定が車両無しの場合、補正係数は、βOFFを選択し、この補正係数βOFFを用いて、入力レベル値の和値(差値)に対する補正値CH=前回の補正値+{(1/16×In×βOFF)−前回の補正値}×0.01(θ=0.01)を演算する。この補正値CHを設定値(例えば1000)に加えて、入力レベル値の和値(差値)に対する閾値Hを演算する。なお、補正係数β、平均値を求める特定個数、定数θは適宜変更してもよい。特に、比較値として、積算値のみを用いる場合と積算値及び変化量を用いる場合とでは、これらの値を変更することで閾値を異ならせてもよいし、その他の演算により閾値を異ならせてもよい。 On the other hand, if the previous presence determination is no vehicle, select β OFF as the correction coefficient, and use this correction coefficient β OFF to correct the correction value C H for the sum value (difference value) of the input level value = previous correction Value + {(1/16 × I n × β OFF ) −previous correction value} × 0.01 (θ = 0.01) is calculated. The correction value C H is added to a set value (for example, 1000), and a threshold value H for the sum value (difference value) of the input level values is calculated. The correction coefficient β, the specific number for obtaining the average value, and the constant θ may be changed as appropriate. In particular, when only the integrated value is used as the comparison value and when the integrated value and the change amount are used, the threshold value may be changed by changing these values, or the threshold value may be changed by another calculation. Also good.
<回路構成>
上記の例では、サーモパイル素子のみを用いても精度よく車両の検知が行えるように、出力の大きなサーモパイル素子を用いると共にアルゴリズムに用いる値を特定の演算値とすることを述べた。その他、渋滞時などにおいても車両の検知を行うことが可能な構成として、回路構成を工夫することが挙げられる。図21は、本発明車両検知システムにおいて、サーモパイル素子とCPUとの接続状態を模式的に示した回路図である。先に説明したように、回路には、サーモパイル素子3a、3bと、CPUを有する車両有無判定部10とを具えると共に、各素子3a、3bに生じた起電力を増幅して判定部10に送るアンプ13a、13bとを具える。本例では、図21に示すように各素子3a、3bに対して、それぞれ二つのアンプ13a、13bを具え、各素子3a、3bに接続されるアンプ13aは、増幅率が大きいもの(図21では1000倍)、CPUに接続されるアンプ13bは、増幅率が小さいもの(同10倍)とする。そして、アンプ13bは、D/A変換器15に接続することによって、リファレンス電圧を加えてアンプ13aの出力とリファレンス電圧との差を増幅する構成である。この構成により、CPUのダイナミックレンジを向上させて、処理を適切に行うことができる。つまり、各素子3a、3bに生じた起電力をアンプ13a、13bで増幅した入力レベル値は、車両の検知や車両の速度の算出、車両の同一性の判定に利用できる。
<Circuit configuration>
In the above example, it is described that a thermopile element having a large output is used and a value used for the algorithm is set as a specific calculation value so that the vehicle can be detected accurately even using only the thermopile element. In addition, a circuit configuration can be devised as a configuration capable of detecting a vehicle even in a traffic jam. FIG. 21 is a circuit diagram schematically showing a connection state between the thermopile element and the CPU in the vehicle detection system of the present invention. As described above, the circuit includes the
なお、加えるリファレンス電圧は、アンプ13bの電位を適宜調べて調整してもよい。また、本例においてリファレンス電圧は、CPUにて調整する。図21に示す例では、二つのサーモパイル素子3a、3bに対して、一つのCPUを具える構成としているが、各素子3a、3bに対し一つずつCPUを具えてもよい。このように交流成分だけでなく、直流成分をも増幅することで、停止している車両も検知し続けることができる。従って、渋滞や停滞時などで車両が停止している場合であっても、精度よく車両の検知を行うことができる。
Note that the reference voltage to be applied may be adjusted by appropriately examining the potential of the
本発明車両検知器は、道路上を走行する車両の速度を求める場合に好適に利用することができる。また、この検知器を具える本発明車両検知システムは、道路上に存在する車両の有無の検知、この車両の速度の検知に好適に利用することができる。 The vehicle detector of the present invention can be preferably used when the speed of a vehicle traveling on a road is obtained. In addition, the vehicle detection system of the present invention including this detector can be suitably used for detecting the presence or absence of a vehicle on the road and detecting the speed of the vehicle.
1,1a,1b 車両検知システム 2 センサ部 3,3a,3b サーモパイル素子
3A,3B 監視範囲 4 筐体 4a 照準部 4b 凹状突起 4c 凸状突起 4d 穴
5a,5b 基板 5c CPU基板 6,6a,6b 赤外線透過レンズ 6c レンズ押え
6d 中心軸 7,7a,7a',7a",7b 支持部 8 空間 9 ネジ
10 車両有無判定部 11 無線通信部 11a 送受信部 11b 無線制御部
12 太陽電池部 12a 太陽電池 13,13a,13b アンプ 14 A/D変換器
15 D/A変換器
100 道路 200 車両 300 支柱 400 車両検知器 401 監視範囲
1,1a, 1b
3A,
5a,
10 Vehicle presence /
12
15 D / A converter
Claims (10)
検知対象が発する赤外線を感知する第一サーモパイル素子及び第二サーモパイル素子と、
前記両素子から得られた入力レベル値を用いて車両の速度を演算する速度検出部とを具え、
前記両素子は、各素子に基づく監視範囲が一車線の車線方向に並ぶように配置され、
前記速度検出部は、
各素子から得られた入力レベル値の出力波形の時間差を演算する時間差演算手段と、
得られた時間差と、二つの監視範囲間の距離とから車両の速度を演算する速度演算手段とを具えることを特徴とする車両検知器。 A vehicle detector for detecting the speed of a vehicle existing in a monitoring range on a road,
A first thermopile element and a second thermopile element for sensing infrared rays emitted from a detection target;
A speed detection unit that calculates the speed of the vehicle using the input level values obtained from the two elements;
The both elements are arranged such that the monitoring range based on each element is aligned in the lane direction of one lane,
The speed detector
A time difference calculating means for calculating the time difference of the output waveform of the input level value obtained from each element;
A vehicle detector comprising: a speed calculation means for calculating the speed of the vehicle from the obtained time difference and the distance between the two monitoring ranges.
両サーモパイル素子から得られた入力レベル値を用いて監視範囲に存在する車両の有無を判定する車両有無判定部と、
車両の同一性を判定する同一性判定部とを具え、
前記同一性判定部は、
両素子から得られた入力レベル値の出力波形のいずれかにおいて、隣り合う第一波形と第二波形との間の時間差と、車両検知器が演算した速度とから、第一波形に対応する第一車両と第二波形に対応する第二車両と間の距離を演算する車両間距離演算手段と、
演算した車両間距離と設定値とを比較し、第一車両と第二車両が同一か否かを判定する同一性判定手段とを具えることを特徴とする車両検知システム。 The vehicle detector according to claim 1 or 2,
A vehicle presence / absence determination unit that determines the presence / absence of a vehicle present in the monitoring range using the input level values obtained from both thermopile elements;
An identity determination unit for determining the identity of the vehicle,
The identity determination unit
In either of the output waveforms of the input level values obtained from both elements, the first waveform corresponding to the first waveform is calculated from the time difference between the adjacent first waveform and the second waveform and the speed calculated by the vehicle detector. An inter-vehicle distance calculating means for calculating a distance between the one vehicle and the second vehicle corresponding to the second waveform;
A vehicle detection system comprising: an identity determination unit that compares the calculated inter-vehicle distance with a set value to determine whether the first vehicle and the second vehicle are the same.
各サーモパイル素子から得られた入力レベル値において、車両以外の物体が発する赤外線の量に基づく値を各監視範囲の背景レベルとし、この赤外線の量に基づく値から各監視範囲の背景レベルを演算する背景レベル演算手段と、
各監視範囲の入力レベル値と背景レベルとの差に基づく値を比較値とし、比較値と閾値とを比較し、車両の有無を判定する総合判定手段とを具えることを特徴とする請求項3又は4に記載の車両検知システム。 In the vehicle presence / absence determination unit,
In the input level value obtained from each thermopile element, a value based on the amount of infrared rays emitted from an object other than the vehicle is used as the background level of each monitoring range, and the background level of each monitoring range is calculated from the value based on this amount of infrared rays. Background level calculation means;
A comprehensive determination means for determining the presence or absence of a vehicle by comparing a comparison value with a threshold value by using a value based on a difference between an input level value of each monitoring range and a background level as a comparison value. The vehicle detection system according to 3 or 4.
各サーモパイル素子から得られた入力レベル値において、車両以外の物体が発する赤外線の量に基づく値を各監視範囲の背景レベルとし、この赤外線の量に基づく値から各監視範囲の背景レベルを演算する背景レベル演算手段と、
各サーモパイル素子から得られた入力レベル値の和をとると共に、前記背景レベル演算手段から得られた各背景レベルの和をとり、この入力レベル値の和値と背景レベルの和値との差に基づく値を第一比較値とし、第一比較値と第一閾値とを比較し、車両の存在を判定する第一判定手段と、
各サーモパイル素子から得られた入力レベル値の差をとると共に、前記背景レベル演算手段から得られた各背景レベルの差をとり、この入力レベル値の差値と背景レベルの差値との差に基づく値を第二比較値とし、第二比較値と第二閾値とを比較し、車両の存在を判定する第二判定手段と、
前記第一判定手段の第一存在結果と、第二判定手段の第二存在結果との双方の和に基づき車両の有無を判定する総合判定手段とを具えることを特徴とする請求項3又は4に記載の車両検知システム。 In the vehicle presence / absence determination unit,
In the input level value obtained from each thermopile element, a value based on the amount of infrared rays emitted from an object other than the vehicle is used as the background level of each monitoring range, and the background level of each monitoring range is calculated from the value based on this amount of infrared rays. Background level calculation means;
The sum of the input level values obtained from each thermopile element is taken, the sum of each background level obtained from the background level calculation means is taken, and the difference between the sum of the input level values and the sum of the background levels is calculated. A first determination means for determining a vehicle presence by comparing the first comparison value with a first threshold value based on a value based on the first comparison value;
The difference between the input level values obtained from each thermopile element is taken, the difference between the background levels obtained from the background level calculation means is taken, and the difference between this input level value difference value and the background level difference value is calculated. A second determination unit that determines the presence of the vehicle by comparing the second comparison value with a second threshold value based on the second comparison value;
The comprehensive determination means for determining the presence or absence of a vehicle based on the sum of both the first presence result of the first determination means and the second presence result of the second determination means, or 4. The vehicle detection system according to 4.
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