JP2014010771A - 車両検知装置 - Google Patents

Abstract

【課題】低コストで、車両の入退出を正確に検知する。
【解決手段】距離画像作成手段により、カメラにより撮影された画像から得られる距離データを画素毎に有する距離画像を作成する。基準区間変化量判定手段により車両の進行方向に距離画像を少なくとも３つの基準区間に分割し、予め設定された背景距離データと距離画像の距離データとの差分を画素毎に求め、該画素毎の差分に基づくデータを基準区間毎の変化量として求め、各基準区間への車両の進入の有無を判定する。状態判定手段により、基準区間変化量判定手段による判定結果に基づきカメラ視野内における車両の不在を示す第０の状態、車両の先頭の存在を示す第１の状態、車両の後端の存在を示す第２の状態、および車両の側面の存在を示す第３の状態を判定する。車両検知手段により、時刻毎の状態判定手段による状態判定結果を保持し、その履歴を基に車両の通行を検知する。
【選択図】図３

Description

本発明の実施形態は、車両検知装置に関する。

従来より、料金収受システムでは、赤外線を用いた透過型のポールセンサによって車両の通過を検知することが一般的に行われている。この種のポールセンサは、車両がこのポールセンサを横切った瞬間を安定して検知可能であるが、設置時に掘削工事が必要であり、また左右のセンサの位置を調整する設備も別途必要であることから、工事や調整にコストがかかるものとなっている。従って、このようなコストを極力抑えたい場合、ポールセンサを、低コストな別の車両検知装置に代替する必要がある。

一方、カメラは、近年、比較的安価に入手可能となっており、この安価なカメラを用いて車両の存在を検知する方法が、交通状況を把握するための装置などで実用化されている。この種の装置は、動画処理による車両検知を行っている。

特許第４３６３２９５号公報

上記のように、赤外線を用いた透過型のポールセンサを用いる方法は設置の手間やコストがかかる。一方、カメラを用いる方法では、誤認識を生じやすい。また、カメラの視野内に複数の車両が同時に存在する場合や車両検知の阻害要因となる物体が存在する場合もあるため、このような車両通過時の状況にも左右されない、高精度な検出手段が必要となる。また、カメラを用いる方法は、光学条件の変化の影響を大きく受けるため、高精度な検出機能のロバスト性の確保が困難であるといった問題もある。

本発明が解決しようとする課題は、低コストで、車両の入退出を正確に検知することができる車両検知装置を提供することである。

実施形態の車両検知装置は、車両が進行する方向に対しその横方向に設けられたカメラの視野内を入退出する車両を検知する装置である。この車両検知装置は、距離画像作成手段と、基準区間変化量判定手段と、状態判定手段と、車両検知手段とを備える。距離画像作成手段は、カメラにより撮影された画像から得られる距離データを画素毎に有する距離画像を作成する。基準区間変化量判定手段は、車両の進行方向に距離画像を少なくとも３つの基準区間に分割し、予め設定された背景距離データと距離画像の距離データとの差分を画素毎に求め、該画素毎の差分に基づくデータを、基準区間毎の変化量として求め、各基準区間への車両の進入の有無を判定する。状態判定手段は、基準区間変化量判定手段による判定結果に基づき、カメラ視野内における、車両の不在を示す第０の状態、車両の先頭の存在を示す第１の状態、車両の後端の存在を示す第２の状態、および車両の側面の存在を示す第３の状態を判定する。車両検知手段は、時刻毎の状態判定手段による状態判定結果を保持し、その履歴を基に車両の通行を検知する。

図１は、一実施形態にかかる車両検知装置の利用形態を示す図である。 図２は、同実施形態における車両検知装置の概略構成を示すブロック図である。 図３は、同車両検知装置の動作を説明するフローチャートである。 図４は、同実施形態における距離画像の車両進行方向への分割と、基準区間ａ，ｂ，ｃの設定を示す図である。 図５は、基準区間ａ，ｂ，ｃの検知結果の組み合わせによる状態番号の定義を示した図である。 図６は、車両の前進通過時の状態番号の遷移を示す図である。 図７は、車両の前進通過時の車両の存在位置と状態番号の遷移の関係を示した図である。 図８は、車両の前進通過時の状態番号の時間毎の遷移とそれに対する車両通行内容の判定結果を示した図である。 図９は、距離画像上（カメラ視野内）に、先行車と追走車が存在する場合の様子と状態判定を示した図である。 図１０は、前進２台通過時の状態番号の時間毎の遷移およびそれに対する車両通行内容の判定結果を示した図である。

カメラを用いて車両の存在を検知する方法は、太陽の光や照明など光学条件の変化の影響を大きく受けるため、高精度な検出機能のロバスト性の確保が困難である。このため、本実施形態では、ステレオ方式のカメラ（以下、ステレオカメラと記す）を採用し、光学条件の影響を低減した上で、このステレオカメラにより計測される車両までの距離の情報を基に、車両の挙動を判定する。また、カメラ視野内に複数の車両が同時に存在するなど、１台ずつの車両通過とは異なるケースも生じるため、本実施形態では、車両通過時のこのような変動にも左右されない、高精度な通過車両検知を行える車両検知装置を提案する。

はじめに、本実施形態にかかる車両検知装置の利用形態について、図１を用いて説明する。

図１では、車両検知装置１００の利用形態として、ＥＴＣ（Electronic Toll Collection）システム３００と、ＥＴＣシステム３００を用いた料金所レーンに設置されたステレオカメラ２００と、車両検知装置１００を例示している。車両検知装置１００は、ステレオカメラ２００で撮影した映像から作成した距離画像を基に、カメラ視野内を入退出する車両４００を検出し、その通行内容（前進、前進（高速）、前進通過、前進２台通過など）を判定する。この車両検知装置１００としては、画像処理機能を有する情報処理装置を用いることができる。なお、本実施形態では、ステレオカメラ２００を使用するものとするが、距離画像を得られるカメラであれば、その他のカメラを用いても車両検知装置１００による車両検知は可能である。

本実施形態において、ステレオカメラ２００は、道路に対し（すなわち、車両４００が進行する方向に対し）横方向から、車両４００を撮影し、特に大型車両のような高さ（４．０ｍ以内）をもつ車両においても、その車両の下端（タイヤ接地部分）から上端（屋根）までが映るように設置されるものとする。なお、図１の例は、ステレオカメラ２００が、道路に対し横方向に、車両４００を斜め上方向から撮影する例となっている。太陽光等の光の影響を避けるため、図１のように、斜め上方向から撮影する方が好ましい。

また、ステレオカメラ２００により車両４００は動画で撮影され、車両４００の通行に際しては、時速８０ｋｍ／Ｈまでの移動を想定して、ステレオカメラ２００の視野内への通行履歴として、車両１台につき、その進入および退出を示す少なくとも（例えば３０ｆｐｓで）数フレーム分の映像が映っているものとする。

図２に、車両検知装置１００の概略構成を示す。同図に示すように、車両検知装置１００は、表示部１１０と、ユーザインタフェース１２０と、記憶部１３０と、通信インタフェース１４０と、制御部１５０とを備える。

表示部１１０は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）などを用いたディスプレイ装置であり、当該車両検知装置１００の運用状況など種々の情報を表示する。ユーザインフェース１２０は、キーボード、マウス、タッチパネルなどのユーザから指示を受け付ける装置である。記憶部１３０は、制御部１５０の制御プログラムや制御データ等を記憶する、ＨＤＤ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリなどの記憶手段を１つまたは複数用いたものである。

通信インタフェース１４０は、当該通信インタフェース１４０に接続される通信路を介して、ステレオカメラ２００や外部システム（ＥＴＣシステム３００や上位システムなど）と通信をし、必要なデータのやりとりを行う。

制御部１５０は、ＣＰＵ等からなる制御手段であり、記憶部１３０に記憶された制御プログラムや制御データに従って動作し、当該車両検知装置１００の各部を制御するとともに、下記のように、車両検知の処理を実行する。また、車両検知のための特徴的な機能部として、距離画像作成部、基準区間変化量判定部、状態判定部、車両検知部を備える（いずれも図示せず）。なお、これらの機能部は、制御部１５０が上記制御プログラムを実行することにより、実現される。

次に、上記のように構成される車両検知装置１００の動作を、図３のフローチャートを用いて説明する。図３は、車両検知装置１００の動作を説明するフローチャートである。

まず、ステレオカメラ２００の左右のカメラで撮影されたステレオ画像が車両検知装置１００に入力される（ステップＳ１０１）。このステレオ画像に対し、予め、ステレオ方式における周知のレンズ歪補正（ステップＳ１０２）および左右画像の平行化（ステップＳ１０３）を、映像取得毎に施す。そして、これらの補正後の左右の画像について特徴点を抽出し（ステップＳ１０４）、その画素毎の対応点をブロックマッチング等の手法で探索し（ステップＳ１０５）、視差を求める（ステップＳ１０６）。ここで求めた視差はステレオカメラ２００のカメラ間距離等のパラメータにより距離値に変換される。これにより、画素毎の距離値（距離データ）を求め、距離画像作成部が、画素毎の距離データからなる距離画像を作成する（ステップＳ１０７）。

上記ステップＳ１０７で距離画像を作成した後で、以下に説明する（１）基準区間変化量判定部による各基準区間の変化量判定（ステップＳ１０８）、（２）状態判定部による変化量判定結果に基づく状態番号の決定（状態判定）（ステップＳ１０９）、（３）車両検知部による状態番号の履歴に基づく車両通過判定（ステップＳ１１０）、の３ステップの処理により、車両４００の挙動を検出する機能を実現する。そして、その検知結果を出力する（ステップＳ１１１）。なお、これらの処理（車両検知）においては、図４に示すように、先に作成した距離画像を、車両４００の進行方向における進入側に位置する基準区間ａと、車両４００の退出側に位置する基準区間ｂと、基準区間ａおよび基準区間ｂとの間に位置する基準区間ｃとに分割して（図４）、各判定を行う。なお、本実施形態では、距離画像を上記３つの基準区間に分割するが、さらに細分化してもよい（例えば、後述の「最小検出車長の調整方法」）。

（１）については、距離画像の基準区間ａ内の画素毎の距離データと、予め撮影された背景距離画像の基準区間ａ内の画素毎の距離データとの間の差分を算出し、当該画素毎の差分を基準区間ａ内で合計した総和（あるいは平均）が所定の閾値を超えた場合に、距離画像の基準区間ａをオン状態（すなわち、当該区間に車両４００が進入している状態）と判定し、当該閾値未満の場合には、距離画像の基準区間ａをオフ状態（すなわち、当該区間に車両４００の進入がない状態）と判定する。以下、基準区間ｂおよび基準区間ｃにおいても同様にしてオン／オフ状態を判定する。

（２）については、基準区間ａ，ｂ，ｃの各々の変化量の判定結果（オン状態／オフ状態）に基づき、状態番号を決定する。ここでは、基準区間ａ，ｂ，ｃがいずれもオフ状態の場合にはＳ０（車両なし）、基準区間ａのみがオン状態の場合にはＳ１（車両先頭）、基準区間ｂのみがオン状態の場合にはＳ２（車両後端）、基準区間ｃのみがオフ状態の場合にはＳ４（後続車両先端および先行車両後端）、その他をＳ３（車両側面）とする（図５）。

（３）については、今までの時刻毎の状態番号の判定履歴（状態番号の遷移）から、車両４００の通行内容を判定する。例えば、状態番号の遷移“Ｓ０→Ｓ１→Ｓ３→Ｓ２→Ｓ０”から、車両４００の前進通過を判定する（図６、図７）。画像フレーム毎の判定履歴としては、実際には、Ｓ０，Ｓ１，Ｓ１，Ｓ３，Ｓ３，Ｓ３，Ｓ３，Ｓ２，Ｓ２，Ｓ０…のように状態番号が重複して現れうるが、判定履歴には重複を棄却して、状態番号の変化時にその状態番号を履歴として登録する。また、ここでは、状態番号の遷移を、予め登録された遷移のモデル（車両通行判定モデル）と比較して、車両４００の通行内容を判定する。以降では前進通過について説明する。逆方向については、状態番号の遷移“Ｓ０→Ｓ２→Ｓ３→Ｓ１→Ｓ０”で後進通過と判定が可能であるため、状態番号のＳ２とＳ１を読み替えることにより前進通過の場合と同様にして、車両４００の通行内容の判定を実施できる。なお、車両通行判定モデルは、図８や図１０に示すようなテーブルの形態でもつようにしてもよい。

（高速移動車両の検出方法）
高速で移動する車両４００については、前述の“Ｓ０→Ｓ１→Ｓ３→Ｓ２→Ｓ０”という状態番号の遷移とならず、“…Ｓ０，Ｓ１，Ｓ３，Ｓ３，Ｓ０…”または“…Ｓ０，Ｓ３，Ｓ３，Ｓ２，Ｓ０…”さらには“…Ｓ０，Ｓ３，Ｓ３，Ｓ０…”となる場合が考えられる。この場合は重複するＳ３の状態番号について、より詳細な基準区間ａ，ｂ，ｃの距離画像に対する変化量の判定結果を参照する。例えば状態番号が同じＳ３であっても、基準区間ａ，ｂ，ｃについて、隣接する基準区間ａとｃがオン状態となるＳ３（ａｃオン）、隣接する基準区間ｂとｃがオン状態となるＳ３（ｂｃオン）と遷移するのであれば、この場合、Ｓ３（ａｃオン）、Ｓ３（ｂｃオン）の２つの状態を観測することにより、高速で車両通過したものと判定（推定）することが可能となる。以上のロジックに従えば、“…Ｓ０，Ｓ１，Ｓ３（ａｃオン），Ｓ３（ｂｃオン），Ｓ０…”および“…Ｓ０，Ｓ３（ａｃオン），Ｓ３（ｂｃオン），Ｓ２，Ｓ０…”の遷移についても、同様に車両４００の通過を判定できる。よって、状態番号の判定結果（Ｓ３）について、より詳細な基準区間の変化量判定（基準区間ａとｃがオン状態＝Ｓ３（ａｃオン）、基準区間ｂとｃがオン状態＝Ｓ３（ｂｃオン））を参照し、詳細に判別することにより、高速に移動する車両４００については上記２つの状態判定結果（Ｓ３（ａｃオン），Ｓ３（ｂｃオン））から、高速に走行する車両についても、車両通過の計測が可能となる。

（追走車両および高速追走車両の検出方法）
追走する車両４００の通行履歴については、状態番号Ｓ４に着目する（図９、図１０）。車両速度が撮影フレーム間隔（時間）に対して比較的遅い場合については、観測される状態番号の遷移は“Ｓ０→Ｓ１→Ｓ３→Ｓ４→Ｓ３→Ｓ２→Ｓ０“となる。特に履歴中のＳ４→Ｓ３の遷移については、Ｓ４（先行車両の後端と後続車両の先端）からＳ３（ａｃオン）（後続車両の先端）へと、先行していた車両の退出を観測したことより、この時点で先行車両の通過を検知し、Ｓ２→Ｓ０の遷移を待って後続車両の通過を検知する。

また、渋滞時など後続車両と先行車両との車両間隔が短い場合には“Ｓ４→Ｓ３”、長い場合には“Ｓ４→Ｓ１”の２通りが考えられる。車両間隔がさらに長い場合には状態番号Ｓ４は出現せず、先行車両が視野外に抜けた際に状態番号Ｓ０となるため、状態番号Ｓ４が出現しなくとも２台の車両通過を計測できる。後続車両が高速で追走する場合や、車両間隔が極端に短い場合には“…Ｓ０，Ｓ３（ａｃオン），Ｓ３（ｂｃオン），Ｓ３（ａｃオン），Ｓ３（ｂｃオン），Ｓ０，…”のような遷移となるが、前述のロジックで、Ｓ３（ａｃオン），Ｓ３（ｂｃオン）の２つの状態判定結果から車両通過を計測できるので、高速で追走する車両群の計測も可能である。なお、上記のように、先行車両と追走車両間の車両間隔の相違により、状態の遷移の内容も異なるが、予め登録される遷移のモデルである車両通行判定モデルに、これらに対応したデータ（状態番号の遷移のパターンとその通過内容（判定結果））も登録される。

（最小検出車長の調整方法）
最小検出車両長さの調整に関して、車両検知装置１００では、検出する車両４００がステレオカメラ２００の視野（ここでは車両通過方向：図４では横方向）に占める範囲を計測し、この車両通過方向への各基準区間内の分割数を調整することにより、基準区間ａ，ｂ，ｃの分解能を決定できる。例えば、小型の二輪車を検出する場合においては、この車両が距離画像に占める横方向の割合を計測する。距離画像中の車両長さが基準区間ａ，ｂ，ｃと比較して短い場合には、それぞれの基準区間で車両を捉えられるよう、また、車両が２つの基準区間に跨るときは、その２つの基準区間で捉えられるように（観測できるように）、距離画像の横方向（＝距離画像上の車両の進行方向）の分割数を増加させる（図４）。各基準区間にてその分割毎の変化量の判定ができれば、それを基に（例えば、基準区間内のいずれかの、あるいはいくつかの分割領域がオン状態となれば、その基準区間をオン状態とすることで）、状態判定も可能となるため、以降は前述と同様のロジックにて、小型車両の通過の計測が可能となる。

（併走車の検出方法）
併走車の検出では、ステレオカメラ２００の視野内の車両４００の通路を仮想的に手前と奥に分割させる（ここでは、２車線を想定するがこれに限るものではない）。次に、ステレオカメラ２００と検出物体との距離の基準値をそれぞれＬ１、Ｌ２（Ｌ１＜Ｌ２）と設定し、閾値Ｚにより検出する範囲を限定する（Ｌ１±Ｚ、Ｌ２±Ｚ）。実際に検出した物体の距離について、Ｌ１およびＬ２の距離の基準値を参照し、どちらの通路に存在する物体かを判定し、画素毎に分類を行った上で、前述したものと同様に変化量の判定と状態番号の決定（状態判定）を行い、車両４００の通行を検知する。なお、撮影方向に並んだ併走車の各々が重なって撮影される場合もありうるが、併走車の車両通行速度が異なれば、各々の通行履歴を計測することが可能である。

（検出範囲の設定による、阻害要因の低減）
カメラ視野内の道路上の物体を観測する目的に対し、カメラにより近い領域に存在する物体を誤って計測してしまい、道路上の物体の計測性能を低下させる場合がある。このような物体としては、虫や落葉、雨、降雪などが考えられる。このため、ステレオカメラ２００からの遠近方向に検出範囲を設定し、この検出範囲外（特に、カメラに近接する範囲）に存在する物体を、その距離データを基に除外する。例えば、上記「併走車の検出方法」の場合と同様の基準値、または所定の検出範囲を定める基準値を設けることにより、検出範囲外の物体（車両検知阻害要因）を判別することができるので、この車両検知阻害要因を除外することができる。これより、虫や落葉、雨、降雪といった車両検知阻害要因を除いて所定の検出範囲内に存在する物体（車両）のみを観測できるため、車両検知性能の劣化を低減することができる。なお、車両検知阻害要因となる物体が占める距離画像上の領域が、所定面積以上となる場合は、異常状態と判定する。

また、道路上の検出領域内に、無視できない物体を観測してしまい、車両検知装置１００がその検知性能を低下させる場合もある。この無視できない物体としては、煙幕や水溜りなどが挙げられる。前者の煙幕については、視野内に煙幕が停滞した場合に、ノイズ項としてのＳ１（ここでは（Ｓ１（ノイズ）と記す）が“…Ｓ０，Ｓ１（ノイズ），Ｓ１（ノイズ），Ｓ０，…”などのように、状態番号Ｓ１，Ｓ３，Ｓ２の何れかに不規則に現れる。これでは、状態番号の履歴のみでは車両４００の前進進入→後退退出と区別がつかない。そこで距離画像を参照し、車両４００の占める面積（ここではその基準値）と基準区間でオンになっている領域（距離画像の基準区間内の画素毎の距離データと、予め撮影された背景距離画像の同基準区間内の画素毎の距離データとの間の差分が所定の閾値を超える領域）の面積とを比較し、面積比が許容範囲外となった場合については異常状態と判定する。

また、後者の水溜りがカメラ視野内に存在した場合には、反射により正しく距離を計測できないため、基準区間内の変化量計測を不可とする領域（つまり、処理上無視する領域（不感領域））を増大させるように設定する。そして、基準区間の変化量計測が不可となる画素の量が一定以上となった場合は、異常状態と判定する。なお、車両検知装置１００は、そのユーザインタフェース１２０を介して不感領域を調整（設定）可能であり、基準区間変化量判定部は、設定された不感領域を除外して、各基準領域への車両４００の進入の有無を判定する。

これらのケースは、十分に起こりうる現象であり、車両検知装置１００における車両４００の検出精度に影響を及ぼすことが考えられるため、制御部１５０は、通信インタフェース１４０を介し、上記異常状態の判定結果を警報として、上位システムへ通知する。また、Ｓ１からＳ３のいずれかの状態が一定時間以上継続した場合は、本来通行しているはずの車両４００が停車していると考えられるので、この場合も、状態判定部において異常と判定し、制御部１５０は、警報として上位システムへ通知する。

以上に説明したように、本実施形態の車両検知装置１００によれば、低コストで、車両４００の入退出を正確に検知することができ、また、異常状態では、上位システム等に警報を通知することも可能である。

また、応用として、車両検知装置１００にて車両４００の通過を検知した場合に、その検知結果をＥＴＣシステム３００に通知することで、当該ＥＴＣシステム３００は、そのゲートのバーを挙げるタイミングを計るなどの制御を行うことができるようになる。

なお、上述した実施形態では、車両検知装置１００とステレオカメラ２００を別装置として説明したが、車両検知装置１００とこの車両検知装置１００に接続されるステレオカメラ２００（または距離画像を得られるその他のカメラ）の組を、１つの車両検知装置１００とみなすこともできる。

以上、本発明の実施形態を説明したが、この実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。この新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。この実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１００ 車両検知装置
１１０ 表示部
１２０ ユーザインタフェース
１３０ 記憶部
１４０ 通信インタフェース
１５０ 制御部
２００ ステレオカメラ
３００ ＥＴＣシステム
４００ 車両

Claims (15)

1. 車両が進行する方向に対しその横方向に設けられたカメラの視野内を入退出する車両を検知する車両検知装置であって、
   前記カメラにより撮影された画像から得られる距離データを画素毎に有する距離画像を作成する距離画像作成手段と、
   車両の進行方向に前記距離画像を少なくとも３つの基準区間に分割し、予め設定された背景距離データと前記距離画像の距離データとの差分を画素毎に求め、該画素毎の差分に基づくデータを、基準区間毎の変化量として求め、各基準区間への車両の進入の有無を判定する基準区間変化量判定手段と、
   前記基準区間変化量判定手段による判定結果に基づき、カメラ視野内における、車両の不在を示す第０の状態、車両の先頭の存在を示す第１の状態、車両の後端の存在を示す第２の状態、および車両の側面の存在を示す第３の状態を判定する状態判定手段と、
   時刻毎の前記状態判定手段による状態判定結果を保持し、その履歴を基に車両の通行を検知する車両検知手段と、
   を備えた車両検知装置。
2. 前記各状態の遷移と車両の通行内容とを対応付けた車両通行判定モデルを備え、
   前記車両検知手段は、前記車両通行判定モデルを参照し、前記履歴に対応する車両の通行内容を判別する請求項１に記載の車両検知装置。
3. 前記状態判定手段は、前記第３の状態について、さらに、隣接する２つの前記基準区間をひとくくりとした２種類の第３の状態判定を行い、前記車両検知手段は、前記２種類の第３の状態判定結果が前記履歴に含まれる場合、車両の通過と判断する請求項１または請求項２に記載の車両検知装置。
4. 前記状態判定手段による状態判定おいて、車両の先頭および後端が同時に観測される第４の状態をさらに判別し、前記車両検知手段は、前記第４の状態から前記第３の状態への遷移から先行車両の通過を検知し、その後の前記第２の状態から前記第０の状態への遷移から追走車両の通過を検知する請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の車両検知装置。
5. 前記車両通行判定モデルは、先行車両と追走車両間の車両間隔の相違に応じた前記各状態の遷移のパターンを含む請求項４に記載の車両検知装置。
6. 前記基準区間変化量判定手段は、車両が２つの前記基準区間に跨るときは、該車両をその２つの基準区間で観測できるように、前記各基準区間をさらに再分割し、該再分割された領域の各々について前記変化量を求め、その結果から、前記基準区間の各々への車両の進入の有無を判定する請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の車両検知装置。
7. 前記基準区間変化量判定手段は、複数の車線を想定したカメラと撮影される物体との距離基準値を複数有し、前記カメラにより撮像された画像から得られる距離データから、カメラ視野内の物体を前記距離基準値に従って車線毎に分類した上で、前記基準区間毎に前記変化量を求め、前記状態判定手段は、車線毎に前記各状態を判定し、前記車両検知手段は、併走する車両を検出する請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の車両検知装置。
8. 前記基準区間変化量判定手段は、前記カメラからの撮影方向における所定の検出範囲を定める距離基準値を有し、前記所定の検出範囲内にない距離データを有する前記距離画像上の領域を車両検知阻害要因となる領域として除外した上で、前記基準区間の各々への車両の進入の有無を判定する請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の車両検知装置。
9. 道路上に存在する車両検知阻害要因となる領域を設定するための設定手段を有し、
   前記基準区間変化量判定手段は、前記設定手段により設定された前記領域を除外して前記基準区間の各々への車両の進入の有無を判定する請求項１から請求項８のいずれか１項に記載の車両検知装置。
10. 前記基準区間変化量判定手段は、前記車両検知阻害要因となる領域の面積が所定の基準を超えた場合、異常状態と判定する請求項８または請求項９に記載の車両検知装置。
11. 前記基準区間変化量判定手段は、前記距離画像上で、車両の占める面積の基準値と、距離画像の基準区間内の画素毎の距離データおよび予め撮影された背景距離画像の同基準区間内の画素毎の距離データ間の差分が所定の閾値を超える領域の面積の比が、所定の許容範囲外となった場合、異常状態と判定する請求項１から請求項１０のいずれか１項に記載の車両検知装置。
12. 前記状態判定手段は、前記第１から第３の状態のいずれかが、一定時間以上継続した場合、異常状態と判定する請求項１から請求項１１のいずれか１項に記載の車両検知装置。
13. 前記状態判定手段または前記基準区間変化量判定手段により、異常状態と判定された場合、外部装置に警報を出力する出力手段を備える請求項１０から請求項１２のいずれか１項に記載の車両検知装置。
14. 前記カメラとして、ステレオカメラをさらに備えた請求項１から請求項１３のいずれか１項に記載の車両検知装置。
15. 前記カメラとして、前記横方向の上斜め方向から車両を撮影するように設置されたカメラをさらに備えた請求項１から請求項１４のいずれか１項に記載の車両検知装置。