JP2016162084A - Vehicle model discrimination system, toll collection facility, and vehicle model discrimination method and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、車種判別装置、料金収受設備、車種判別方法及びプログラムに関する。 The present invention relates to a vehicle type identification device, a toll collection facility, a vehicle type identification method, and a program.
高速道路等の有料道路に用いられる料金収受設備(入口、出口料金所等)は、利用者との料金収受処理の効率化のため、利用者からの紙幣、硬貨等の受付や釣銭の支払い等を自動で行う料金自動収受機と、走行する車両の車種区分を判別する車種判別装置等と、を備えている。
この場合、料金自動収受機は、車種判別装置によって判別された車種区分に応じた額の料金を利用者から徴収する。
Toll collection facilities (entrances, exit toll booths, etc.) used on toll roads such as expressways accept bills, coins, etc. from the users and change payments in order to improve the efficiency of toll collection processing with users. A toll collector that automatically performs the above and a vehicle type discriminating device that discriminates the vehicle type classification of the traveling vehicle.
In this case, the automatic fee collection machine collects the fee of the amount corresponding to the vehicle type classification determined by the vehicle type determination device from the user.
また、上述の車種判別装置は、車両の通過を一台ずつ分離して検知可能な車両検知器と、走行する車両のタイヤによる踏み付けを検出可能な踏板と、を備えている(例えば、特許文献1参照)。 Further, the above-described vehicle type identification device includes a vehicle detector that can detect and detect the passage of vehicles one by one, and a tread that can detect treading by a tire of a traveling vehicle (for example, Patent Documents). 1).
通常の車両検知器は、光線を投光する投光部と、当該光線を受光する受光部との複数の対により構成される。このような車両検知器によれば、投光部と受光部との対の間に車両が進入したとき、その車体によって投光部及び受光部の間を結ぶ光線が遮光される。したがって、当該遮光された光線に対応する受光部からの検出信号に基づいて、車両の通過を検知することができる。 A normal vehicle detector is configured by a plurality of pairs of a light projecting unit that projects light and a light receiving unit that receives the light. According to such a vehicle detector, when the vehicle enters between the pair of the light projecting unit and the light receiving unit, the light beam connecting the light projecting unit and the light receiving unit is blocked by the vehicle body. Therefore, the passage of the vehicle can be detected based on the detection signal from the light receiving unit corresponding to the shielded light beam.
車種判別装置は、一般に、車種区分の判別のための情報の一つとして、車両の「車軸数」を用いている。車種判別装置は、車両検知器において一台の車両の通過を検出している間に上記踏板が踏まれた回数を検出することで当該車両の「車軸数」を特定することができる。
しかしながら、上述の仕組みによれば、車種判別装置は、車体の全てが車両検知器を通過し終わった後でなければ、車両の車軸数を特定することができない。したがって、従来、高速道路等に設けられた料金収受設備においては、走行する全ての車両についての車軸数を特定可能とする目的で、走行する車両の最大車長(例えば、18m)を考慮して、車種判別装置と料金自動収受機との間隔が最大車長以上となるように設置されている。
In general, the vehicle type discriminating apparatus uses the “number of axles” of the vehicle as one piece of information for discriminating the vehicle type classification. The vehicle type discriminating device can identify the “number of axles” of the vehicle by detecting the number of times the tread is stepped on while the vehicle detector detects the passage of one vehicle.
However, according to the above-described mechanism, the vehicle type identification device cannot specify the number of axles of the vehicle unless all the vehicle bodies have passed the vehicle detector. Therefore, conventionally, in a toll collection facility provided on a highway or the like, the maximum vehicle length of the traveling vehicle (for example, 18 m) is taken into account for the purpose of specifying the number of axles for all the traveling vehicles. The vehicle type discriminating device and the automatic toll collector are installed so that the distance between them is not less than the maximum vehicle length.
しかしながら、高速道路等における上記料金収受設備の立地条件によっては、車種判別装置と料金自動収受機との間隔を最大車長以上とする設置スペースを確保することが困難な場合がある。そうすると、料金収受設備においては、車種区分を判別するために必要な情報である車軸数を取得することができず、走行する車両の車種区分を詳細に判別することができない。そのため、利用者に対し、十分に細分化された車種区分に応じた料金設定を行うことができない。 However, depending on the location conditions of the toll collection facility on an expressway or the like, it may be difficult to secure an installation space in which the distance between the vehicle type discriminating device and the toll collector is at least the maximum vehicle length. Then, in the toll collection facility, the number of axles, which is information necessary for determining the vehicle type classification, cannot be acquired, and the vehicle type classification of the traveling vehicle cannot be determined in detail. For this reason, it is not possible to set a fee according to a sufficiently detailed vehicle type classification for the user.
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的は、十分な設置スペースを確保できない場所にも設置可能で、かつ、車種区分を詳細に判別可能な車種判別装置、料金収受設備、車種判別方法及びプログラムを提供することにある。 The present invention has been made in view of the above problems, and its object is to provide a vehicle type discriminating apparatus, toll collection, which can be installed in a place where sufficient installation space cannot be secured and which can discriminate in detail the vehicle type. The object is to provide a facility, a vehicle type discrimination method, and a program.
本発明の一態様は、高さ方向に複数並べて配置され、光線(P)を投光する投光部(S1)と、複数の前記投光部の各々と対応して配置され、前記光線又は前記光線の反射光を受光可能な複数の受光部(S2)と、複数の前記受光部における前記光線又は前記反射光の受光の有無を示す検出信号の入力を受け付けて、前記光線が遮光又は反射されているか否かを判定し、複数の前記受光部が配置された領域のうち遮光又は反射されている光線に対応する受光部が占める所定領域(C)を取得する領域取得部(110)と、異なる時刻に取得された複数の前記所定領域を時間軸上に並べて得られる二次元情報である車体シルエット(Da)を取得し、当該車体シルエットと車種区分別に分類された参照パターン(Dref、Dref’)とに基づいて、車両(A)が属する車種区分を判別する車種判別部(111)と、を備える車種判別装置(1A)である。
このようにすることで、車種判別装置は、走行する車両の車体形状を示す射影(車体シルエット)を把握することができる。この射影は、車両の車種区分を精度よく判別するために十分な情報量を有するものであるから、これにより、車種判別装置は、車両全体が通過しなければ取得できない情報を用いずとも車種区分を詳細に判別することができる。したがって、車種判別装置は、十分な設置スペースを確保できない場所にも設置可能で、かつ、車種区分を詳細に判別することができる。
In one aspect of the present invention, a plurality of light emitting units (S1) that are arranged side by side in the height direction and project a light beam (P) are disposed corresponding to each of the plurality of light projecting units. A plurality of light receiving units (S2) capable of receiving the reflected light of the light beam and an input of a detection signal indicating whether or not the light beam or the reflected light is received in the plurality of light receiving units are received, and the light beam is blocked or reflected. A region acquisition unit (110) that determines whether or not a predetermined region (C) occupied by a light receiving unit corresponding to a light beam that is shielded or reflected from a region in which the plurality of light receiving units are arranged; The vehicle body silhouette (Da), which is two-dimensional information obtained by arranging a plurality of the predetermined areas acquired at different times on the time axis, is acquired, and the reference patterns (Dref, Dref classified by the vehicle body silhouette and the vehicle type classification) are acquired. ') And based on The vehicle type discriminating apparatus (1A) includes a vehicle type discriminating unit (111) that discriminates the vehicle type classification to which the vehicle (A) belongs.
By doing in this way, the vehicle type identification device can grasp a projection (vehicle body silhouette) indicating the vehicle body shape of the traveling vehicle. Since this projection has a sufficient amount of information to accurately discriminate the vehicle type classification of the vehicle, the vehicle type identification device allows the vehicle type classification without using information that cannot be acquired unless the entire vehicle passes. Can be determined in detail. Therefore, the vehicle type identification device can be installed in a place where a sufficient installation space cannot be secured, and the vehicle type classification can be determined in detail.
また、本発明の一態様によれば、上述の車種判別装置において、前記車種判別部は、取得された前記車体シルエットに対し、前記車両の走行速度に応じた変動成分を除去するための正規化処理を行うとともに、当該正規化処理が施された正規化車体シルエット(Da’)と前記参照パターンとの対比の結果に基づいて、前記車両が属する車種区分を判別する。
このようにすることで、車種判別装置は、走行速度に応じた変動成分が除去された正規化車体シルエットを取得することができる。したがって、走行速度の相違に起因する判別結果のばらつきを抑制し、判別精度を向上させることができる。
According to another aspect of the present invention, in the above-described vehicle type determination device, the vehicle type determination unit normalizes the acquired body silhouette to remove a fluctuation component corresponding to the travel speed of the vehicle. The vehicle type classification to which the vehicle belongs is determined based on the comparison result between the normalized vehicle body silhouette (Da ′) subjected to the normalization process and the reference pattern.
In this way, the vehicle type identification device can acquire a normalized vehicle body silhouette from which a fluctuation component corresponding to the traveling speed is removed. Therefore, it is possible to suppress the variation in the determination result due to the difference in travel speed and improve the determination accuracy.
また、本発明の一態様によれば、上述の車種判別装置は、前記取得された前記車体シルエットのうち、前記車両のタイヤに対応する領域を示すタイヤシルエット(Dt)を抽出するタイヤシルエット抽出部(113a)と、抽出された前記タイヤシルエットの、前記時間軸を横方向とした場合における縦横比を算出する縦横比演算部(113b)と、を更に備え、前記車種判別部は、算出された前記縦横比を前記時間軸に乗算することで前記正規化処理を行う。
このようにすることで、車体シルエットから抽出したタイヤシルエットに基づいて正規化処理に必要な情報(縦横比)を取得することができるので、正規化処理のために新たに計測手段を設ける必要がない。したがって、装置全体の低コスト化を図ることができる。
Moreover, according to one aspect of the present invention, the above-described vehicle type determination device extracts a tire silhouette (Dt) indicating a region corresponding to a tire of the vehicle from the acquired vehicle body silhouette. (113a) and an aspect ratio calculation unit (113b) that calculates an aspect ratio of the extracted tire silhouette when the time axis is a horizontal direction, and the vehicle type determination unit calculates The normalization process is performed by multiplying the time axis by the aspect ratio.
In this way, information (aspect ratio) necessary for the normalization process can be acquired based on the tire silhouette extracted from the vehicle body silhouette, so it is necessary to provide a new measuring means for the normalization process. Absent. Therefore, the cost of the entire device can be reduced.
また、本発明の一態様によれば、上述の車種判別装置において、前記車種判別部は、前記車体シルエットと、前記参照パターンであって被牽引車を牽引する車両に対応して規定された牽引車判別用参照パターン(Dref’)とに基づいて、前記車両が属する車種区分を判別する。
このようにすることで、車種判別装置は、車両が被牽引車を牽引しているか否かを精度よく判別し、被牽引車の有無に応じて適切に車種区分の判別を行うことができる。
Further, according to one aspect of the present invention, in the above-described vehicle type determination device, the vehicle type determination unit includes the vehicle body silhouette and the traction that is defined in correspondence with the reference pattern and the vehicle that pulls the towed vehicle. The vehicle type classification to which the vehicle belongs is determined based on the vehicle determination reference pattern (Dref ′).
In this way, the vehicle type identification device can accurately determine whether or not the vehicle is towing the towed vehicle, and can appropriately determine the vehicle type classification according to the presence or absence of the towed vehicle.
また、本発明の一態様によれば、上述の車種判別装置は、前記車両のタイヤサイズを取得するタイヤサイズ取得部(114A)を更に備え、前記車種判別部は、前記車体シルエットと、前記参照パターンと、取得された前記タイヤサイズと、に基づいて、前記車両が属する車種区分を判別する。
このようにすることで、車体シルエットと参照パターンと、のみでは車種区分を一意に判別できなかった場合であっても、更に、車両のタイヤサイズを車種区分の判別用の情報として用いることで、車種区分を詳細に判別することができる。
Moreover, according to one aspect of the present invention, the above-described vehicle type determination device further includes a tire size acquisition unit (114A) that acquires the tire size of the vehicle, and the vehicle type determination unit includes the vehicle body silhouette and the reference. The vehicle type classification to which the vehicle belongs is determined based on the pattern and the acquired tire size.
By doing in this way, even if the vehicle type classification cannot be uniquely determined only by the vehicle body silhouette and the reference pattern, further, by using the tire size of the vehicle as information for determining the vehicle type classification, The vehicle type classification can be determined in detail.
また、本発明の一態様によれば、上述の車種判別装置は、前記車両の走行速度を取得する走行速度取得部(114B)を更に備え、前記車種判別部は、前記車体シルエットと、前記参照パターンと、取得された前記走行速度と、に基づいて、前記車両が属する車種区分を判別する。
このようにすることで、車体シルエットと参照パターンと、のみでは車種区分を一意に判別できなかった場合であっても、更に、車両の走行速度を車種区分の判別用の情報として用いることで、車種区分を詳細に判別することができる。
According to another aspect of the present invention, the above-described vehicle type determination device further includes a travel speed acquisition unit (114B) that acquires the travel speed of the vehicle, and the vehicle type determination unit includes the vehicle body silhouette and the reference. The vehicle type classification to which the vehicle belongs is determined based on the pattern and the acquired traveling speed.
By doing in this way, even when the vehicle type classification cannot be uniquely determined only by the vehicle body silhouette and the reference pattern, by further using the traveling speed of the vehicle as information for determining the vehicle type classification, The vehicle type classification can be determined in detail.
また、本発明の一態様によれば、上述の車種判別装置において、前記車種判別部は、前記走行速度取得部により取得された走行速度の車種区分別の統計データ(F)と、新たに取得された前記走行速度と、に基づいて、前記車両が属する車種区分を判別する。
このようにすることで、料金収受設備を走行する車両の実際の統計データに基づいて車両の車種区分を判別するので、走行速度の相違に基づく車種区分の判別精度を向上させることができる。
Moreover, according to one aspect of the present invention, in the above-described vehicle type determination device, the vehicle type determination unit newly acquires the travel speed acquired by the travel speed acquisition unit and the statistical data (F) for each vehicle type. The vehicle type classification to which the vehicle belongs is determined based on the travel speed.
By doing so, the vehicle type classification of the vehicle is determined based on the actual statistical data of the vehicle traveling through the toll collection facility, so that the accuracy of determining the vehicle type classification based on the difference in travel speed can be improved.
また、本発明の一態様は、上述の車種判別装置と、車線方向において前記車種判別装置の下流側に配置され、前記車両との間で、判別された前記車種区分に応じた料金の収受を行う料金自動収受機(1B)と、を有する料金収受設備(1)である。 Further, according to one aspect of the present invention, the vehicle type discriminating device described above and the vehicle type discriminating device are arranged on the downstream side of the vehicle type discriminating device in the lane direction, and the toll is collected between the vehicle and the discriminated vehicle type. A toll collection facility (1) having a toll collection machine (1B) to perform.
また、本発明の一態様は、高さ方向に複数並べて配置され、光線を投光する投光部と、複数の前記投光部の各々と対応して配置され、前記光線又は前記光線の反射光を受光可能な複数の受光部と、を用いて、車線を走行する車両が属する車種区分を判別する車種判別方法であって、複数の前記受光部における前記光線又は前記反射光の受光の有無を示す検出信号の入力を受け付けて、当該光線が遮光又は反射されているか否かを判定し、複数の前記受光部が配置された領域のうち遮光又は反射されている光線に対応する受光部が占める所定領域を取得するステップと、異なる時刻に取得された複数の前記所定領域を時間軸上に並べて構成された二次元情報である車体シルエットを取得し、当該車体シルエットと車種区分別に分類された参照パターンとに基づいて、車両が属する車種区分を判別するステップと、を有する車種判別方法である。 Further, according to one embodiment of the present invention, a plurality of light emitting units that are arranged side by side in the height direction and that project a light beam are disposed corresponding to each of the plurality of light projecting units, and the light beam or the reflection of the light beam A vehicle type discriminating method for discriminating a vehicle type classification to which a vehicle traveling in a lane belongs using a plurality of light receiving units capable of receiving light, and receiving or not receiving the light beam or the reflected light in the plurality of light receiving units Is received, and it is determined whether or not the light beam is shielded or reflected, and a light-receiving unit corresponding to the light beam that is shielded or reflected in a region where the plurality of light-receiving units are disposed. Acquiring a predetermined area to occupy and acquiring a vehicle body silhouette, which is two-dimensional information configured by arranging a plurality of the predetermined areas acquired at different times on the time axis, and classified according to the vehicle body silhouette and the vehicle type classification Reference path Based on the over emissions, a vehicle type identification method and a step of determining the vehicle type classification in which the vehicle belongs.
また、本発明の一態様は、高さ方向に複数並べて配置され、光線を投光する投光部と、複数の前記投光部の各々と対応して配置され、前記光線又は前記光線の反射光を受光可能な複数の受光部と、を用いて、車線を走行する車両が属する車種区分を判別するコンピュータを、複数の前記受光部における前記光線又は前記反射光の受光の有無を示す検出信号の入力を受け付けて、当該光線が遮光又は反射されているか否かを判定し、複数の前記受光部が配置された領域のうち遮光又は反射されている光線に対応する受光部が占める所定領域を取得する領域取得手段、異なる時刻に取得された複数の前記所定領域を時間軸上に並べて構成された二次元情報である車体シルエットを取得し、当該車体シルエットと車種区分別に分類された参照パターンとに基づいて、車両が属する車種区分を判別する車種判別手段、として機能させるプログラムである。 Further, according to one embodiment of the present invention, a plurality of light emitting units that are arranged side by side in the height direction and that project a light beam are disposed corresponding to each of the plurality of light projecting units, and the light beam or the reflection of the light beam A plurality of light receiving units capable of receiving light, and a computer for determining a vehicle type classification to which a vehicle traveling in a lane belongs, and a detection signal indicating whether or not the light beams or the reflected light are received by the plurality of light receiving units Is received, and it is determined whether or not the light beam is shielded or reflected, and a predetermined region occupied by the light receiving unit corresponding to the light beam that is shielded or reflected among the regions where the plurality of light receiving units are disposed. A region acquisition means for acquiring, a vehicle body silhouette that is two-dimensional information configured by arranging a plurality of the predetermined regions acquired at different times on a time axis, and a reference pattern classified according to the vehicle body silhouette and the vehicle type classification Based on the bets, a program to function a vehicle type identification device as, for discriminating the vehicle type classification in which the vehicle belongs.
上述の車種判別装置、料金収受設備、車種判別方法及びプログラムによれば、十分な設置スペースを確保できない場所にも設置可能で、かつ、車種区分を詳細に判別できる。 According to the above-described vehicle type discriminating apparatus, toll collection facility, car type discriminating method and program, it is possible to install in a place where a sufficient installation space cannot be secured, and to discriminate the car type classification in detail.
<第1の実施形態>
以下、第1の実施形態に係る車種判別装置について、図1〜図7を参照ながら説明する。
<First Embodiment>
Hereinafter, the vehicle type identification device according to the first embodiment will be described with reference to FIGS.
(全体構成)
図1は、第1の実施形態に係る料金収受設備の全体構成を示す図である。
本実施形態において、料金収受設備1は、有料道路である高速道路の出口料金所に設けられ、高速道路の利用者から、当該利用者が乗車する車両Aの車種区分に応じた額の料金の支払いを受けるための設備である。
以下の説明において、高速道路側(図1における+X方向側)を車線Lの「上流側」、又は、「進行方向手前側」とも記載する。また、一般道路側(図1における−X方向側)を車線Lの「下流側」、又は、「進行方向奥側」とも記載する。
(overall structure)
FIG. 1 is a diagram illustrating an overall configuration of a fee collection facility according to the first embodiment.
In the present embodiment, the toll collection facility 1 is provided at an exit toll gate of an expressway that is a toll road, and the toll of the amount according to the vehicle type classification of the vehicle A on which the user rides is received from the expressway user. It is a facility for receiving payment.
In the following description, the highway side (+ X direction side in FIG. 1) is also referred to as “upstream side” of the lane L or “front side in the traveling direction”. Further, the general road side (the −X direction side in FIG. 1) is also referred to as “downstream side” of the lane L or “back side in the traveling direction”.
図1に示すように、料金収受設備1は、車種判別装置1Aと、料金自動収受機1Bと、を備えている。
車種判別装置1Aは、車線Lの路側等に設けられ、当該車線Lを走行する車両Aの車種区分を判別する。
料金自動収受機1Bは、利用者(車両Aの運転者等)から紙幣、硬貨等の受付処理、釣銭の支払い処理等を自動で行う。料金自動収受機1Bは、車種判別装置1Aの下流側における車線Lの路側に設けられ、車種判別装置1Aによって判別された車両Aの車種区分に応じた額の料金を利用者から徴収する。
As shown in FIG. 1, the fee collection facility 1 includes a vehicle
The vehicle
The automatic
図1に示すように、車種判別装置1Aは、車両検知器10と、主制御部11と、を有している。
車両検知器10は、投光塔101と、受光塔102と、を有している。車両検知器10の投光塔101、受光塔102は、車線Lの車線方向(±X方向)における同じ位置であって、車線幅方向(±Y方向)における両側(+Y方向側又は−Y方向側)の路側にそれぞれ設置される。投光塔101、受光塔102は、路面から高さ方向(±Z方向)に伸びるように直方状に形成され、互いに対向する面を有している。
As shown in FIG. 1, the vehicle type identification device 1 </ b> A includes a
The
投光塔101のうち受光塔102に対向する面には、受光塔102に向けて所定波長の光線P(例えば、赤外光線)を投光する投光部S1が、高さ方向に等間隔で複数並べて配置されている。
一方、受光塔102のうち投光塔101に対向する面には、投光部S1が投光する光線Pを受光する受光部S2が、高さ方向に等間隔で複数並べて配置されている。各受光部S2は、投光部S1の各々と一対一に対応するように配置され、対応する投光部S1が投光する光線Pを受光可能とされている。各受光部S2は、対応する投光部S1から投光される光線Pを受光しているか(非遮光状態)、受光していないか(遮光状態)、に応じた検出信号を常時出力している。
On the surface of the
On the other hand, on the surface of the
上記構成を有する車両検知器10によれば、車両Aが走行し、車線方向における投光塔101及び受光塔102と同じ位置に進入した場合、投光部S1と受光部S2との間に車両Aの車体が配されるため、高さ方向の車体に応じた所定範囲に渡るいくつかの光線Pが遮光される(図1参照)。
According to the
主制御部11は、車両検知器10(受光部S2)からの検出信号に基づいて、走行する車両Aの車種区分を判別するとともに、当該判別の結果を料金自動収受機1Bに出力する処理を行う。本実施形態において、車種区分とは、例えば、「軽自動車」、「普通車」、「中型車」、「大型車」、「特大車」の五区分からなる。
Based on the detection signal from the vehicle detector 10 (light receiving unit S2), the
本実施形態において、車種判別装置1A(車両検知器10)が配置される位置から料金自動収受機1Bが配置される位置までの車線方向の距離は、例えば6メートル程度とされる。
In the present embodiment, the distance in the lane direction from the position where the vehicle
(車種判別装置の機能構成)
図2は、第1の実施形態に係る車種判別装置の機能構成を示す図である。
図2に示すように、車種判別装置1Aは、車両検知器10と、主制御部11と、を備えている。また、車両検知器10は、投光塔101と受光塔102とを有しており、上述したように、光線Pの受光の有無に応じた検出信号を出力する。
(Functional configuration of vehicle type identification device)
FIG. 2 is a diagram illustrating a functional configuration of the vehicle type identification device according to the first embodiment.
As shown in FIG. 2, the vehicle type identification device 1 </ b> A includes a
図2に示すように、主制御部11は、遮光領域取得部110(領域取得部)と、車種判別部111と、を備えている。
遮光領域取得部110は、複数の受光部S2から、各受光部S2における光線Pの受光の有無を示す検出信号の入力を受け付けて、光線Pが遮光されているか否かを判定する。そして、遮光領域取得部110は、複数の受光部S2が高さ方向に並べて配置された領域全体のうち遮光されている光線Pに対応する受光部S2が占める所定領域である遮光領域C(図3(a)参照)を取得する。
車種判別部111は、遮光領域取得部110によって取得された複数の遮光領域Cに基づいて車両Aの射影を示す車体シルエットDa(図3(b)参照)を取得する。そして、車種判別部111は、車体シルエットDaと車種区分別に分類された参照パターンDref(図7(a)〜(c)参照)とに基づいて、車両Aが属する車種区分を判別する。また、車種判別部111は、車種区分の判別結果を料金自動収受機1Bに出力する。これにより、料金自動収受機1Bは、走行する車両Aの車種区分に応じた額の料金収受処理を行うことができる。
As shown in FIG. 2, the
The light shielding
The vehicle
より具体的には、車種判別部111は、車体シルエット取得部112と、正規化処理部113と、タイヤサイズ取得部114Aと、判別処理部115と、を備えている。
More specifically, the vehicle
車体シルエット取得部112は、異なる時刻に取得された複数の遮光領域Cを所定の時間軸上に並べることで、車両検知器10(投光塔101と受光塔102との間)を走行する車両Aについての二次元情報である車体シルエットDaを取得する。
正規化処理部113は、車体シルエットDaに対し正規化処理を施して正規化車体シルエットDa’を取得する。具体的には、正規化処理部113は、車両検知器10を走行する車両Aの走行速度に応じて変動する車体シルエットDaから当該走行速度に応じた変動成分を除去して、走行速度に依存しない正規化車体シルエットDa’(図6(b)参照)を取得する。なお、正規化処理部113は、タイヤシルエット抽出部113aと、縦横比演算部113bと、を有している。これらの各種機能部の詳細については後述する。
タイヤサイズ取得部114Aは、車体シルエットDa(又は、正規化車体シルエットDa’)を参照して車両Aのタイヤ径の大きさ(タイヤサイズ)を取得する。
判別処理部115は、車両Aの通過に伴って取得された正規化車体シルエットDa’を基に車両Aの車種区分(「軽自動車」、「普通車」、「中型車」、「大型車」、「特大車」)を判別する。より具体的には、正規化車体シルエットDa’と、記録媒体116に予め記録された複数の参照パターンDrefと、を対比して、正規化車体シルエットDa’に適合する参照パターンDrefを特定する処理を行う。参照パターンDrefは、予め車種区分別に分類されて記録媒体116に記録されている。
The vehicle body
The
The tire size acquisition unit 114A acquires the size of the tire diameter (tire size) of the vehicle A with reference to the vehicle body silhouette Da (or the normalized vehicle body silhouette Da ′).
The
以下、車種判別装置1Aの各種機能構成について、詳細に説明する。
Hereinafter, various functional configurations of the vehicle
(遮光領域取得部、車体シルエット取得部の機能)
図3、図4は、第1の実施形態に係る遮光領域取得部及び車体シルエット取得部の機能を説明する第1の図、第2の図である。
図3(a)は、「普通車」に属する車両Aが、車線L上において投光塔101と受光塔102との間に位置する状態を示している。この場合、図3(a)に示すように、車両Aの車体により、高さ方向の所定範囲に渡って光線P(図1)が遮光される。遮光領域取得部110は、全ての受光部S2から光線Pの受光の有無を示す検出信号の入力を受け付けて、各光線Pが遮光されているか否かを判定する。そして、遮光領域取得部110は、各検出信号に基づいて、各受光部S2が配列される高さ方向を軸とする一次元情報を取得する。この一次元情報は、高さ方向に配列された複数の受光部S2のうち遮光されている光線Pに対応する受光部S2が占める遮光領域Cを示す情報である。図3(a)に示すように、上記一次元状情報に示される遮光領域Cは、車両検知器10を通過する車両Aの車体が、高さ方向に存在する範囲に相当する。
遮光領域取得部110は、規定されたサンプリング時間(数ミリ秒オーダ)ごとに、継続的に遮光領域Cを示す一次元情報を取得する。
(Function of shading area acquisition unit and body silhouette acquisition unit)
3 and 4 are a first diagram and a second diagram illustrating functions of the light-shielding region acquisition unit and the vehicle body silhouette acquisition unit according to the first embodiment.
FIG. 3A shows a state where the vehicle A belonging to the “ordinary vehicle” is located on the lane L between the light projecting
The light-shielding
図3(b)は、車体シルエット取得部112によって取得された車体シルエットDaを示している。
車体シルエット取得部112は、遮光領域取得部110が取得した一次元情報をその取得時刻別に時間軸上に並べることで、二次元情報である車体シルエットDaを生成する。車体シルエットDaは、図3(b)に示すように、各受光部S2が配列される高さ方向の空間軸を縦軸とし、各一次元情報が取得された取得時刻を示す時間軸を横軸とする二次元情報である。このようにすることで、車体シルエットDaには、車両検知器10を通過する車両Aの車体を一方側(+Y方向側)から見た側面の射影が示される。
FIG. 3B shows the vehicle body silhouette Da acquired by the vehicle body
The vehicle body
図4(a)は、「大型車」(大型トラック等)に属する車両Aが車線L上において投光塔101と受光塔102との間に位置する状態を示している。この場合も、図3(a)に示した場合と同様に、遮光領域取得部110は、全ての受光部S2から光線Pの受光の有無を示す検出信号の入力を受け付けて、通過する車両Aの車体形状に応じた遮光領域Cを示す一次元情報を取得する。
FIG. 4A shows a state in which the vehicle A belonging to the “large vehicle” (large truck, etc.) is positioned on the lane L between the
ただし、「大型車」である車両Aの車長(車線方向の長さ)は、6メートルよりも大きい場合が想定される。そうすると、図4(a)に示すように、大型車である車両Aの運転席(車体の前方側(+X方向側))が車線方向において料金自動収受機1Bに到達した段階においても、車両Aの車体の後方(−X方向側)の一部は、投光塔101と受光塔102との間を通過していない。
したがって、この場合、車体シルエット取得部112は、図4(b)に示すように、車両Aの車体全体のうち、車両検知器10を通過した部分のみの射影に相当する車体シルエットDaを取得する。即ち、この場合における車体シルエットDaには、車両Aの車体全体のうち前方側約6メートルの部分のみの射影が示される。
However, the vehicle length (the length in the lane direction) of the vehicle A that is a “large vehicle” is assumed to be larger than 6 meters. Then, as shown in FIG. 4A, even when the driver's seat (the front side (+ X direction side) of the vehicle body) of the large vehicle A has reached the
Therefore, in this case, as shown in FIG. 4B, the vehicle body
図3、図4に示したように、車体シルエットDaは、通過する車両Aの車体全体又は一部の射影を示す二次元情報である。しかしながら、上述した通り、車体シルエットDaは、横軸に時間軸をとる情報であるため、車両Aが車両検知器10を通過する際の走行速度に応じて変動する。
例えば、車両Aの走行速度が相対的に“低速”であった場合、車両Aが車両検知器10の通過中の時間が長くなるため、車体シルエットDaは、車両Aの実際の射影が横軸(時間軸)方向に引き伸ばされたものとなる。逆に、車両Aの走行速度が相対的に“高速”であった場合、車両Aが車両検知器10の通過中の時間が短くなるため、実際の射影が横軸(時間軸)方向に圧縮されたものとなる。
As shown in FIGS. 3 and 4, the vehicle body silhouette Da is two-dimensional information indicating a projection of the entire vehicle body or a part of the passing vehicle A. However, as described above, the vehicle body silhouette Da is information having a time axis on the horizontal axis, and thus varies according to the traveling speed when the vehicle A passes the
For example, when the traveling speed of the vehicle A is relatively “low speed”, the time during which the vehicle A passes through the
(正規化処理部の機能)
図5は、第1の実施形態に係る正規化処理部の機能を説明する第1の図である。
本実施形態に係る正規化処理部113は、走行速度に応じて時間軸方向に変動する車体シルエットDaに対し、当該走行速度に応じた変動成分を除去して正規化する処理を行う。以下、正規化処理部113の具体的な機能について説明する。
(Function of normalization processing unit)
FIG. 5 is a first diagram illustrating the function of the normalization processing unit according to the first embodiment.
The
正規化処理部113のタイヤシルエット抽出部113aは、図5に示すように、車体シルエット取得部112が取得した車体シルエットDaから、車両Aのタイヤに対応する領域を示すタイヤシルエットDtを抽出する。
The tire
具体的には、タイヤシルエット抽出部113aは、まず、車体シルエットDaの境界(エッジ)からタイヤ境界パターンEを抽出する。タイヤ境界パターンEは、車体シルエットDaの境界のうちタイヤの射影に対応する部分である。ここで、全ての車両Aは、車線Lの路面と円形のタイヤで接しているはずである。したがって、タイヤ境界パターンEは、車体シルエットDaの高さ方向の空間軸(縦軸)における最も下方側から上方に伸びる境界を判別することで抽出可能である。
Specifically, the tire
次に、タイヤシルエット抽出部113aは、タイヤ境界パターンEに対し、長辺a及び短辺bからなる楕円形(b=aの場合は円形)を適合させるパターンマッチング処理を行う。具体的には、タイヤシルエット抽出部113aは、タイヤ境界パターンEと、長辺aと短辺bとの複数の組み合わせが適用された複数の楕円形と、の形状を比較して一致度を算出する。一致度は、例えば、一般的な最小二乗法等に基づいて算出されるものであってよい。タイヤシルエット抽出部113aは、タイヤ境界パターンEとの一致度が最も高い楕円形をタイヤシルエットDtとして特定する。
また、他の実施形態に係るタイヤシルエット抽出部113aは、タイヤ境界パターンEにおける車体シルエットDa上の座標(時間軸をxとし空間軸をyとする座標(x、y))を、楕円の方程式“(x2/a2)+(y2/b2)=1”に代入し、最小二乗法等の解析手段に基づいて誤差が最小となるパラメータa、bを求めるようにしてもよい。
Next, the tire
In addition, the tire
正規化処理部113の縦横比演算部113bは、抽出されたタイヤシルエットDtの、時間軸を横方向とした場合における縦横比を算出する。具体的には、縦横比演算部113bは、図5のように抽出されたタイヤシルエットDt(楕円形)の長辺a及び短辺bを参照し、その縦横比であるb/aを算出する。
The aspect
図6は、第1の実施形態に係る正規化処理部の機能を説明する第2の図である。
次に、縦横比演算部113bは、算出した縦横比b/aを、タイヤシルエットDtの時間軸に乗算する処理を行う。
ここで、図6(a)は、車両Aの走行速度が相対的に“低速”であった場合に取得される車体シルエットDaの例を示している。即ち、車体シルエットDaは、車両Aの車体全体が時間軸方向に引き伸ばされた状態となっている。縦横比演算部113bは、車体シルエットDaから抽出されたタイヤシルエットDtの長辺aと短辺b(b<a)とに基づいて縦横比b/a(b/a<1)を算出する。
FIG. 6 is a second diagram illustrating the function of the normalization processing unit according to the first embodiment.
Next, the aspect
Here, FIG. 6A shows an example of the vehicle body silhouette Da acquired when the traveling speed of the vehicle A is relatively “low”. That is, the vehicle body silhouette Da is in a state where the entire vehicle body of the vehicle A is stretched in the time axis direction. The aspect
図6(b)は、図6(a)に示す車体シルエットDaに正規化処理を施して得た正規化車体シルエットDa’を示している。具体的には、縦横比演算部113bは、算出した縦横比b/a(b/a<1)を時間軸に乗算する。そうすると、車体シルエットDaが時間軸全体に渡りb/aの比率で圧縮され、タイヤシルエットDtに相当する箇所が真円となる。
ここで、図6(a)に示すタイヤシルエットDtでは、本来真円であるはずのタイヤの射影が、車両Aの走行速度に応じた時間軸方向の変動成分によって、横方向(時間軸方向)に“a/b”だけ引き伸ばされた楕円形となって示されている。つまり、車体シルエットDaは、車両Aの車体の実際の射影が横方向(時間軸方向)に“a/b”の割合で引き伸ばされたものと見なすことができる。したがって、縦横比b/aが乗算されることで、実際の車体の射影である正規化車体シルエットDa’を取得することができる。
FIG. 6B shows a normalized vehicle body silhouette Da ′ obtained by performing a normalization process on the vehicle body silhouette Da shown in FIG. Specifically, the aspect
Here, in the tire silhouette Dt shown in FIG. 6 (a), the projection of the tire, which should be a perfect circle, is caused in the lateral direction (time axis direction) by the fluctuation component in the time axis direction according to the traveling speed of the vehicle A. Is shown as an ellipse stretched by “a / b”. That is, the vehicle body silhouette Da can be regarded as an actual projection of the vehicle body of the vehicle A stretched at a rate of “a / b” in the horizontal direction (time axis direction). Therefore, by multiplying by the aspect ratio b / a, the normalized vehicle body silhouette Da ′ that is the projection of the actual vehicle body can be acquired.
図5、図6に示した以上の各種処理を行うことで、正規化処理部113は、走行速度に応じた変動成分を除去して正規化された正規化車体シルエットDa’を取得する。正規化処理が施された正規化車体シルエットDa’は、原理的には、同一の車両Aが如何なる走行速度で車両検知器10を通過した場合であっても、常に同一の射影を示すものとなる。
By performing the above-described various processes shown in FIGS. 5 and 6, the
(タイヤサイズ取得部の機能)
タイヤサイズ取得部114Aは、車両Aの車体の実際の射影を示す正規化車体シルエットDa’を参照して、車両Aのタイヤ径(タイヤサイズ)を取得する。本実施形態において、タイヤサイズ取得部114Aは、単に、タイヤシルエット抽出部113aによって抽出されたタイヤシルエットDtの正規化後の直径(本実施形態では短辺bに相当)を取得する。
(Function of tire size acquisition unit)
The tire size acquisition unit 114A acquires the tire diameter (tire size) of the vehicle A with reference to the normalized vehicle body silhouette Da ′ indicating the actual projection of the vehicle body of the vehicle A. In the present embodiment, the tire size acquisition unit 114A simply acquires the normalized diameter (corresponding to the short side b in the present embodiment) of the tire silhouette Dt extracted by the tire
(判別処理部の機能)
図7は、第1の実施形態に係る判別処理部の機能を説明する図である。
上述したように、本実施形態に係る判別処理部115は、車体シルエットDaの取得処理、及び、その正規化処理を経て得られた正規化車体シルエットDa’を、予め用意された参照パターンと対比して、車両Aの車種区分を判別する。
(Function of the discrimination processing unit)
FIG. 7 is a diagram illustrating the function of the determination processing unit according to the first embodiment.
As described above, the
ここで、主制御部11に備えられる記録媒体116には、予め、図7(a)〜(c)に例示するような参照パターンDrefを複数記録されている。図7(a)〜(c)に示す参照パターンDrefは、車種区分別に分類され、それぞれ対応する車種区分に紐付いて記録されている。
Here, a plurality of reference patterns Dref as exemplified in FIGS. 7A to 7C are recorded in advance on the recording medium 116 provided in the
例えば、図7(a)に示す参照パターンDrefは、「普通車」の車種区分に分類される参照パターンDrefである。また、図7(b)に示す参照パターンDrefは、「大型車」又は「特大車」の車種区分に分類される参照パターンDrefである。
図7(a)、(b)に示すように、参照パターンDrefは、正規化車体シルエットDa’と同サイズの二次元情報であって、当該正規化車体シルエットDa’の所定領域を区画する非重複パターンDref1と、重複パターンDref2と、を規定する。非重複パターンDref1及び重複パターンDref2は、対応する車種区分に応じてそれぞれ異なる領域を区画するように予め規定されている。
For example, the reference pattern Dref shown in FIG. 7A is a reference pattern Dref classified into the vehicle type classification of “ordinary vehicle”. Further, the reference pattern Dref shown in FIG. 7B is a reference pattern Dref classified into the vehicle type classification of “large vehicle” or “extra large vehicle”.
As shown in FIGS. 7A and 7B, the reference pattern Dref is two-dimensional information having the same size as the normalized vehicle body silhouette Da ′, and is a non-partition that defines a predetermined region of the normalized vehicle body silhouette Da ′. An overlapping pattern Dref1 and an overlapping pattern Dref2 are defined. The non-overlapping pattern Dref1 and the overlapping pattern Dref2 are defined in advance so as to divide different regions according to the corresponding vehicle type divisions.
非重複パターンDref1は、ある車種区分に属する車両について、その車体の射影が常に含まれない(重ねたときに重複しない)領域を規定する。例えば、「普通車」の車種区分に分類された非重複領域Dref1に、「普通車」に属する車両Aの正規化車体シルエットDa’を重ねた場合には、当該正規化車体シルエットDa’は、この非重複領域Dref1に重複しない(図7(a)参照)。
同様に、重複パターンDref2は、ある車種区分に属する車両について、その車体の射影に常に含まれる(重ねたときに重複する)領域を規定する。例えば、「普通車」の区分に分類された重複領域Dref2に、「普通車」に属する車両Aの正規化車体シルエットDa’を重ねた場合には、当該正規化車体シルエットDa’は、この非重複領域Dre2の全てを含むように重複する(図7(a)参照)。
The non-overlapping pattern Dref1 defines a region in which the projection of the vehicle body is not always included (does not overlap when overlapped) for vehicles belonging to a certain vehicle type division. For example, when the normalized vehicle body silhouette Da ′ of the vehicle A belonging to “ordinary vehicle” is superimposed on the non-overlapping region Dref1 classified in the vehicle type classification of “ordinary vehicle”, the normalized vehicle body silhouette Da ′ is It does not overlap with this non-overlapping area Dref1 (see FIG. 7A).
Similarly, the overlap pattern Dref2 defines a region that is always included in the projection of the vehicle body (overlapping when overlapped) for vehicles belonging to a certain vehicle type division. For example, when the normalized vehicle body silhouette Da ′ of the vehicle A belonging to the “ordinary vehicle” is superimposed on the overlapping region Dref2 classified into the “ordinary vehicle” category, the normalized vehicle body silhouette Da ′ It overlaps so that all of the duplication area | region Dre2 may be included (refer Fig.7 (a)).
同様に、例えば、「大型車」の車種区分に分類された非重複領域Dref1に、「大型車」に属する車両Aの正規化車体シルエットDa’を重ねた場合には、当該正規化車体シルエットDa’は、この非重複領域Dref1に重複しない(図7(b)参照)。
更に、「大型車」の車種区分に分類された重複領域Dref2に、「大型車」に属する車両Aの正規化車体シルエットDa’を重ねた場合には、当該正規化車体シルエットDa’は、この非重複領域Dre2の全てを含むように重複する(図7(b)参照)。
Similarly, for example, when the normalized vehicle body silhouette Da ′ of the vehicle A belonging to the “large vehicle” is superimposed on the non-overlapping region Dref1 classified in the vehicle type classification of “large vehicle”, the normalized vehicle body silhouette Da is concerned. 'Does not overlap with this non-overlapping region Dref1 (see FIG. 7B).
Further, when the normalized vehicle body silhouette Da ′ of the vehicle A belonging to the “large vehicle” is superimposed on the overlapping region Dref2 classified into the “large vehicle” vehicle type classification, the normalized vehicle body silhouette Da ′ is It overlaps so that all the non-overlapping area | regions Dre2 may be included (refer FIG.7 (b)).
一方、「普通車」用の非重複領域Dref1(図7(a))に、「大型車」に属する車両Aの正規化車体シルエットDa’を重ねた場合には、当該正規化車体シルエットDa’は、当該「普通車」用の非重複領域Dref1と重複する。したがって、この場合、車両Aが「普通車」ではないことを判別することができる。
また、「大型車」用の重複領域Dref2(図7(b))に、「普通車」に属する車両Aの正規化車体シルエットDa’を重ねた場合には、当該正規化車体シルエットDa’は、「大型車」用の重複領域Dref2の少なくとも一部と重複しない。したがって、この場合、車両Aが「大型車」ではないことを判別することができる。
On the other hand, when the normalized vehicle body silhouette Da ′ of the vehicle A belonging to the “large vehicle” is superimposed on the non-overlapping region Dref1 (FIG. 7A) for the “normal vehicle”, the normalized vehicle body silhouette Da ′. Overlaps with the non-overlapping region Dref1 for the “ordinary vehicle”. Therefore, in this case, it can be determined that the vehicle A is not a “normal vehicle”.
Further, when the normalized vehicle body silhouette Da ′ of the vehicle A belonging to the “ordinary vehicle” is superimposed on the overlap region Dref2 (FIG. 7B) for the “large vehicle”, the normalized vehicle body silhouette Da ′ is , And does not overlap with at least a part of the overlapping area Dref2 for the “large vehicle”. Therefore, in this case, it can be determined that the vehicle A is not a “large vehicle”.
以上のように、判別処理部115は、正規化車体シルエットDa’と、車種区分別に分類された参照パターンDref(非重複パターンDref1、重複パターンDref2)と、の重複の有無の判定により、正規化車体シルエットDa’がいずれの車種区分に分類された参照パターンDrefに適合するかを特定する。これにより、判別処理部115は、車両Aの車種区分を判別することができる。
As described above, the
また、図7(c)に示す参照パターンDrefは、被牽引車を牽引する車両A(牽引車)に対応して規定された牽引車判別用参照パターンDref’である。図7(c)に示す牽引車判別用参照パターンDref’は、例えば、「普通車」に属する車両Aが被牽引車を牽引しているか否かを判別する際に用いられる。 Further, the reference pattern Dref shown in FIG. 7C is a tow vehicle discrimination reference pattern Dref ′ defined corresponding to the vehicle A (towing vehicle) that pulls the towed vehicle. The tow vehicle discrimination reference pattern Dref ′ shown in FIG. 7C is used, for example, to determine whether or not the vehicle A belonging to the “ordinary vehicle” is towing the towed vehicle.
牽引車判別用参照パターンDref’は、「普通車」に属する車両Aの射影に応じた領域(即ち、図7(a)と同等の非重複領域Dref1及び重複領域Dref2)に加え、更に、被牽引車及び連結部材の射影に応じた非重複領域Dref1、重複領域Dref2が規定される。具体的には、図7(c)に示すように、牽引車判別用参照パターンDref’の非重複領域Dref1は、被牽引車及び連結部材の射影が配されると想定される領域に対応して、「普通車」用の非重複領域Dref1(図7(a))よりも狭くなるように規定されている。 The reference pattern Dref ′ for towing vehicle discrimination is added to the region corresponding to the projection of the vehicle A belonging to the “ordinary vehicle” (that is, the non-overlapping region Dref1 and the overlapping region Dref2 equivalent to FIG. A non-overlapping area Dref1 and an overlapping area Dref2 are defined according to the projection of the towing vehicle and the connecting member. Specifically, as shown in FIG. 7C, the non-overlapping area Dref1 of the tow vehicle discrimination reference pattern Dref ′ corresponds to an area where projections of the towed vehicle and the connecting member are assumed to be arranged. Thus, it is defined to be narrower than the non-overlapping region Dref1 (FIG. 7A) for the “ordinary vehicle”.
ここで、「普通車」に属する車両Aが被牽引車を牽引して走行していた場合、その正規化車体シルエットDa’には、車両Aの後方側に位置する連結部材及び被牽引車本体の射影が含まれる(図7(c)参照)。したがって、この場合、当該車両Aの正規化車体シルエットDa’は、「普通車」に対応する参照パターンDref(図7(a))には適合せず、一方、「牽引車」に対応する牽引車判別用参照パターンDref’(図7(c))には適合する。 Here, when the vehicle A belonging to the “ordinary vehicle” travels by towing the towed vehicle, the normalized vehicle body silhouette Da ′ includes a connecting member and a towed vehicle main body located on the rear side of the vehicle A. (See FIG. 7C). Therefore, in this case, the normalized vehicle body silhouette Da ′ of the vehicle A does not conform to the reference pattern Dref (FIG. 7A) corresponding to the “ordinary vehicle”, while the towing vehicle corresponds to the “traction vehicle”. It matches the vehicle discrimination reference pattern Dref ′ (FIG. 7C).
このようにすることで、判別処理部115は、「普通車」に属する任意の車両Aに対し、牽引の有無を判別することができる。なお、判別処理部115は、正規化車体シルエットDa’と牽引車判別用参照パターンDref’との対比の結果、車両Aが「牽引車」であると判断した場合には、例えば、車両Aの車種区分を「普通車」の1ランク上の「中型車」と判別する。
By doing in this way, the discrimination |
上記と同様の手法で、例えば、走行する車両Aが、「特大車」に属する(積荷を牽引する)トレーラーか、積荷を牽引しないトレーラーヘッドのみか、を判別することも可能である。即ち、判別処理部115は、正規化車体シルエットDa’が積荷を牽引しないトレーラーヘッドの射影に対応する「トレーラーヘッド判別用参照パターン」に適合するか否かを判定する。これにより、車両Aが(積荷を牽引する)大型トレーラーか、(積荷をけん引しない)トレーラーヘッドのみか、を判別することができる。判別処理部115は、正規化車体シルエットDa’と上記トレーラーヘッド判別用参照パターンとの対比の結果、車両Aが「トレーラーヘッドのみ」であると判断した場合には、例えば、車両Aの車種区分を「中型車」と判別する。
In the same manner as described above, for example, it is possible to determine whether the traveling vehicle A is a trailer belonging to the “extra large vehicle” (towing the load) or only a trailer head that does not tow the load. In other words, the
記録媒体116には、図7(a)〜(c)に示した参照パターンDrefの他、「軽自動車」、「中型車」等に対応する参照パターンDref(及び、牽引車判別用参照パターンDref’)が予め記録されている。 In addition to the reference pattern Dref shown in FIGS. 7A to 7C, the recording medium 116 includes a reference pattern Dref corresponding to “light vehicle”, “medium-sized vehicle”, and the like, and a reference pattern Dref for towing vehicle determination. ') Is recorded in advance.
また、判別処理部115は、更に、タイヤサイズ取得部114Aによって取得されたタイヤサイズを参照して、車両Aの車種区分を判別してもよい。
The
具体的には、判別処理部115は、正規化車体シルエットDa’と参照パターンDrefとの対比の結果、車両Aが「普通車」か「中型車」の何れかに属すると判別した場合には、更に、タイヤサイズ取得部114Aによって取得されたタイヤサイズ(タイヤシルエットDtの正規化後の直径)、を参照する。そして、判別処理部115は、当該車両Aのタイヤサイズが所定の判定閾値以下であった場合には、車両Aを「普通車」と判別し、タイヤサイズが所定の判定閾値を上回った場合には、車両Aを「中型車」と判別する。
以上のように、判別処理部115は、正規化車体シルエットDa’に基づいて明確な車種区分の判別が困難である場合には、更に、当該正規化車体シルエットDa’から取得可能なタイヤサイズに基づいて、車両Aの車種区分をより詳細に判別する。
Specifically, when the
As described above, when it is difficult to discriminate a clear vehicle type classification based on the normalized vehicle body silhouette Da ′, the
(作用効果)
以上、第1の実施形態に係る車種判別装置1Aによれば、車種判別部111は、車両検知器10を通じて、遮光領域Cを時間軸上に並べて得られる二次元情報(車体シルエットDa)を取得する。そして、車種判別部111は、車体シルエットDa(正規化車体シルエットDa’)と車種区分別に分類された参照パターンDrefとに基づいて、車両Aが属する車種区分を判別する。
このようにすることで、車種判別装置1Aは、車両Aの車体形状を示す射影(車体シルエットDa)を把握することができる。この射影は、車両Aの車種区分を精度よく判別するために十分な情報量を有するものであるから、これにより、車種判別装置1Aは、車両全体が通過しなければ取得できない情報(車軸数等)を用いずとも車種区分を詳細に判別することができる。したがって、車種判別装置1Aは、十分な設置スペースを確保できない場所にも設置可能で、かつ、車種区分を詳細に判別することができる。
(Function and effect)
As described above, according to the vehicle
In this way, the vehicle
また、第1の実施形態に係る車種判別装置1Aによれば、タイヤシルエット抽出部113aは、車体シルエットDaからタイヤシルエットDtを抽出する。また、縦横比演算部113bは、抽出されたタイヤシルエットDtの縦横比(b/a)を算出し、取得された車体シルエットDaに対し、算出された縦横比を時間軸に乗じて正規化処理を行う。
このようにすることで、走行速度に応じた変動成分が除去された正規化車体シルエットDa’を取得することができる。したがって、走行速度の相違に起因する判別結果のばらつきを抑制し、判別精度を向上させることができる。
また、車体シルエットDaから抽出したタイヤシルエットDtに基づいて正規化処理に必要な情報(縦横比b/a)を取得することができるので、正規化処理のために新たに計測手段(速度計、踏板等)を設ける必要がない。したがって、低コスト化を図ることができる。
Moreover, according to the vehicle
In this way, it is possible to acquire the normalized vehicle body silhouette Da ′ from which the fluctuation component corresponding to the traveling speed has been removed. Therefore, it is possible to suppress the variation in the determination result due to the difference in travel speed and improve the determination accuracy.
Further, since information (aspect ratio b / a) necessary for the normalization process can be acquired based on the tire silhouette Dt extracted from the vehicle body silhouette Da, a new measuring means (speedometer, There is no need to provide a tread. Therefore, cost reduction can be achieved.
また、第1の実施形態に係る車種判別装置1Aによれば、車種判別部111は、正規化車体シルエットDa’と、被牽引車を牽引する車両Aに対応して規定された牽引車判別用参照パターンDref’との対比の結果に基づいて、車両Aが属する車種区分を判別する。
このようにすることで、車両Aが被牽引車を牽引しているか否かを精度よく判別し、被牽引車の有無に応じて適切に車種区分の判別を行うことができる。
Further, according to the vehicle
By doing in this way, it can discriminate | determine accurately whether the vehicle A is towing the towed vehicle, and can discriminate | determine a vehicle classification appropriately according to the presence or absence of a towed vehicle.
また、第1の実施形態に係る車種判別装置1Aは、車両Aのタイヤサイズを取得するタイヤサイズ取得部114Aを更に備え、車種判別部111は、正規化車体シルエットDa’と参照パターンDrefとの対比の結果に加え、更に、タイヤサイズ取得部114Aが取得した車両Aのタイヤサイズに基づいて、車両Aが属する車種区分を判別する。
このようにすることで、正規化車体シルエットDa’と参照パターンDrefとの対比の結果だけでは車種区分を一意に判別できなかった場合であっても、更に、車両Aのタイヤサイズを車種区分の判別用の情報として用いることで、車種区分を詳細に判別することができる。
Further, the vehicle
In this way, even if the vehicle type classification cannot be uniquely determined only by the comparison result between the normalized vehicle body silhouette Da ′ and the reference pattern Dref, the tire size of the vehicle A is further set to the vehicle type classification. By using it as information for discrimination, it is possible to discriminate the vehicle type division in detail.
(第1の実施形態の変形例)
以上、第1の実施形態に係る車種判別装置1Aについて詳細に説明したが、第1の実施形態に係る車種判別装置1Aの具体的な態様は、上述のものに限定されることはなく、要旨を逸脱しない範囲内において種々の設計変更等を加えることは可能である。
(Modification of the first embodiment)
As described above, the vehicle
例えば、第1の実施形態に係る車種判別装置1Aにおいて、判別処理部115は、正規化車体シルエットDa’と、非重複パターンDref1及び重複パターンDref2(図7(a)〜(c))と、の重複の有無の判定を行うものとして説明したが、他の実施形態においてはこの態様に限定されない。
他の実施形態に係る判別処理部115は、正規化車体シルエットDa’と非重複パターンDref1(重複パターンDref2)との重複の度合いを算出して、当該正規化車体シルエットDa’と参照パターンDrefとの一致度を数値化する。そして、判別処理部115は、車種区分別に分類された複数の参照パターンDrefのうち上記一致度が最も高い参照パターンDrefを特定する。
このようにすることで、例えば車体に取り付けられたアンテナ等の射影によって、わずかな重複の有無で車種区分が誤判別されることを抑制することができる。
For example, in the vehicle
The
By doing in this way, it can suppress that a vehicle classification is misidentified by the presence or absence of slight overlap, for example by projection of the antenna etc. which were attached to the vehicle body.
更に、判別処理部115は、参照パターンDrefのうち正規化車体シルエットDa’が重複しても重複しなくともよい領域(即ち、重複パターンDref1、非重複パターンDref2の何れにも属さない領域(以下、「余白領域」と記載。))と、正規化車体シルエットDa’と、の重複の度合いに基づいて車種区分を判別してもよい。
具体的には、まず、判別処理部115は、正規化車体シルエットDa’と非重複パターンDref1及び重複パターンDref2の各々との重複の有無の条件を満たす参照パターンDrefを選定する。ここで2つ以上の参照パターンDrefが選定された場合には、判別処理部115は、更に、上記余白領域と、車体シルエットDa’との重複の度合い(余白領域重複度)を算出する。そして、選定した複数の参照パターンDrefの中で余白領域重複度が最も大きい参照パターンDrefを特定する。
ここで、「普通車」に属し、かつ、牽引車ではない車両Aの正規化車体シルエットDa’は、「普通車」用の参照パターンDref(図7(a))と、牽引車判別用参照パターンDref’(図7(c))の何れにも当てはまるため、このままでは車両Aが牽引車ではないことを判別することができない。
しかし、参照パターンDref(図7(a))に比べて牽引車判別用参照パターンDref’(図7(c))の方が、被牽引車本体等の射影に対応する分だけ余白領域が大きく規定されている。そのため、牽引車ではない車両Aの正規化車体シルエットDa’と参照パターンDrefとの対比により算出される余白領域重複度は、牽引車判別用参照パターンDref’との対比により算出される余白領域重複度よりも高くなる。したがって、判別処理部115は、余白領域重複度が最も大きい参照パターンDrefを特定することで、当該車両Aを、“牽引車ではない「普通車」”として正しく判別することができる。
Further, the
Specifically, first, the
Here, the normalized vehicle body silhouette Da ′ of the vehicle A that belongs to the “ordinary vehicle” and is not the tow vehicle is a reference pattern Dref (FIG. 7A) for the “ordinary vehicle” and a tow vehicle discrimination reference. Since this applies to any of the patterns Dref ′ (FIG. 7C), it cannot be determined that the vehicle A is not a towing vehicle as it is.
However, compared to the reference pattern Dref (FIG. 7A), the tow vehicle discrimination reference pattern Dref ′ (FIG. 7C) has a larger margin area corresponding to the projection of the towed vehicle body and the like. It is prescribed. Therefore, the blank area overlap degree calculated by comparing the normalized vehicle body silhouette Da ′ of the vehicle A that is not the towing vehicle with the reference pattern Dref is the blank area overlap calculated by comparing with the reference pattern Dref ′ for towing vehicle discrimination. Higher than degree. Accordingly, the
また、第1の実施形態に係る車種判別装置1Aにおいて、正規化処理部113は、タイヤシルエットDt(図5、図6)の縦横比b/aに基づいて、車体シルエットDaについての正規化処理を行うものとして説明したが、他の実施形態においてはこの態様に限定されない。
例えば、車種判別装置1Aは、別途、車両Aの走行速度を取得可能な速度計測手段を備え、当該速度計測手段によって検出された走行速度に基づいて、車体シルエットDaについての正規化処理を行う態様であってもよい。この場合、正規化処理部113は、車体シルエットDaの時間軸に対し、検出された走行速度に応じた補正係数を乗算して補正する処理を行うことで、正規化車体シルエットDa’を取得することができる。
なお、速度計測手段は、例えば、車線Lの路側に設けられたドップラー速度計、又は、車線Lの路面上に設けられた踏板等であってよい。また、車線Lの車線方向に所定の間隔を空けて設けられた複数の車両検知器10による車両Aの検知時間差を利用してもよい。
Further, in the vehicle
For example, the vehicle
Note that the speed measuring means may be, for example, a Doppler speedometer provided on the road side of the lane L, or a step board provided on the road surface of the lane L. Moreover, you may utilize the detection time difference of the vehicle A by the
また、第1の実施形態に係る車種判別装置1Aにおいて、タイヤサイズ取得部114Aは、タイヤシルエット抽出部113aが抽出したタイヤシルエットDt(長辺a、短辺b)を参照して車両Aのタイヤサイズを取得するものとして説明したが、他の実施形態においてはこの態様に限定されない。
例えば、タイヤサイズ取得部114Aは、路側に設けられた撮影装置(カメラ等)によって映し出された車両Aの画像を参照し、取得された当該画像に対し所定の画像処理(タイヤ抽出処理)を行ってタイヤサイズを特定するものであってもよい。
In the vehicle
For example, the tire size acquisition unit 114A refers to an image of the vehicle A displayed by a photographing device (camera or the like) provided on the road side, and performs predetermined image processing (tire extraction processing) on the acquired image. The tire size may be specified.
また、第1の実施形態に係る車種判別装置1Aにおいて、車種判別部111は、車体シルエットDaに正規化処理を施して、車両Aの走行速度に応じた変動成分が排された正規化車体シルエットDa’を取得し、当該正規化車体シルエットDa’と参照パターンDrefとを対比するものとして説明した。
しかし、他の実施形態においてはこの態様に限定されず、例えば、車種判別部111は、車体シルエット取得部112が取得した車体シルエットDaを直接参照パターンDrefと対比してもよい。この場合、更に、車種判別部111は、一つの車種区分別に、車両Aの走行速度に応じた複数の参照パターンDrefを有していてもよい。
In the vehicle
However, in other embodiments, the present invention is not limited to this aspect. For example, the vehicle
また、第1の実施形態に係る正規化処理部113(縦横比演算部113b)は、図6に示したように、タイヤシルエットDtのうち、車両Aの“最前輪”のタイヤの縦横比b/aのみに基づいて、車体シルエットDaについての正規化処理を行う態様としたが、他の実施形態においてはこの態様に限定されない。
例えば、他の実施形態に係る縦横比演算部113bは、車両Aの複数の車軸(前輪、後輪)に対応する複数のタイヤシルエットDtが取得された場合には、当該複数のタイヤシルエットDtの各々についての縦横比b/aを算出し、各縦横比b/aの平均値等を正規化処理において適用する態様であってもよい。
また、縦横比演算部113bは、車体シルエットDaの各所に配された複数のタイヤ各々の縦横比を求めておき、これらの縦横比が時間軸方向に連続的に変化するものとして、適用する縦横比を外挿することで車体シルエットDa全体の正規化処理を行ってもよい。このようにすることで、車両検知器10の通過中に車両Aの車速が(滑らかに)変化した場合であっても、正規化車体シルエットDa’を精度よく取得することができる。
Further, the normalization processing unit 113 (aspect
For example, when a plurality of tire silhouettes Dt corresponding to a plurality of axles (front wheels, rear wheels) of the vehicle A are acquired, the aspect
In addition, the aspect
また、第1の実施形態では、料金自動収受機1Bに関する車種判別を対象として説明したが、他の実施形態においては、料金自動収受機1Bに替えて、有人ブース、通行券自動発行機に関する車種判別を対象としてもよい。
In the first embodiment, the vehicle type determination related to the automatic
<第2の実施形態>
以下、第2の実施形態に係る車種判別装置について、図8、図9を参照ながら説明する。
<Second Embodiment>
Hereinafter, the vehicle type identification device according to the second embodiment will be described with reference to FIGS. 8 and 9.
(車種判別装置の機能構成)
図8は、第2の実施形態に係る車種判別装置の機能構成を示す図である。
第2の実施形態に係る車種判別装置1Aの各種機能構成のうち、第1の実施形態に係る車種判別装置1Aと同一の機能構成については同一の符号を付して説明を省略する。
(Functional configuration of vehicle type identification device)
FIG. 8 is a diagram illustrating a functional configuration of the vehicle type identification device according to the second embodiment.
Of the various functional configurations of the vehicle
図8に示すように、第2の実施形態に係る車種判別装置1A(車種判別部111)は、走行速度取得部114Bを備えている。
走行速度取得部114Bは、車両検知器10を通過する車両Aの走行速度を取得する。具体的には、走行速度取得部114Bは、タイヤシルエット抽出部113aによって抽出されたタイヤシルエットDt(図5、図6)の長辺a、短辺bを参照して車両Aの走行速度を算出する。ここで、タイヤシルエットDtの横軸は時間軸であり、タイヤシルエットDtの縦軸は高さ方向の空間軸であるから、タイヤシルエットDtの横軸[s]の幅(例えば、長辺a)と、縦軸[m]の幅(短辺b)に基づいて、b/a[m/s]を算出することで、車両Aの走行速度を取得することができる。
As shown in FIG. 8, the vehicle
The traveling speed acquisition unit 114 </ b> B acquires the traveling speed of the vehicle A that passes through the
(判別処理部の機能)
図9は、第2の実施形態に係る判別処理部の機能を説明する図である。
第2の実施形態に係る判別処理部115は、走行速度取得部114Bによって取得された走行速度の車種区分別の統計データFを参照することで、新たに取得された車両Aについての走行速度に基づいて、当該車両Aが属する車種区分を判別する。
ここで、統計データFは、予め記録媒体116に記録された情報であって、料金収受設備1(図1)を走行する多数の車両Aの走行速度の統計データである。この統計データFは、走行速度取得部114Bが逐次取得する車両Aの走行速度に基づいて生成される。
(Function of the discrimination processing unit)
FIG. 9 is a diagram illustrating the function of the discrimination processing unit according to the second embodiment.
The
Here, the statistical data F is information recorded in advance on the recording medium 116, and is statistical data on the traveling speed of a large number of vehicles A traveling on the toll collection facility 1 (FIG. 1). The statistical data F is generated based on the traveling speed of the vehicle A sequentially acquired by the traveling speed acquisition unit 114B.
また、統計データFには、車種区分別に分類された走行速度の確率分布関数が記録される。例えば、図9に示すように、統計データFには、「大型車」についての走行速度の確率分布関数f1と、「特大車」についての走行速度の確率分布関数f2と、が記録されている。
確率分布関数f1は、「大型車」に属する車両Aについての走行速度の統計データFから特定される確率分布関数である。同様に、確率分布関数f2は、「特大車」に属する車両Aについての走行速度の統計データFから特定される確率分布関数である。
Further, in the statistical data F, a probability distribution function of traveling speed classified by vehicle type classification is recorded. For example, as illustrated in FIG. 9, the statistical data F includes a travel speed probability distribution function f <b> 1 for a “large vehicle” and a travel speed probability distribution function f <b> 2 for an “extra large vehicle”. .
The probability distribution function f1 is a probability distribution function specified from the travel speed statistical data F for the vehicle A belonging to the “large vehicle”. Similarly, the probability distribution function f2 is a probability distribution function specified from the travel speed statistical data F for the vehicle A belonging to the “extra-large vehicle”.
一般に、「大型車」に属する車両よりも「特大車」に属する車両の方が、牽引する積荷の重量が大きい。そのため、慣性の法則に従い、「特大車」に属する車両Aの方が減速に要する負荷が大きくなり、急峻に停止することが困難となる。
一方、車両検知器10を通過する全ての車両Aは、料金収受処理を行うために、車両検知器10の下流側に配置された料金自動収受機1Bで停止する必要がある。そうすると、料金自動収受機1Bで停止するために、「特大車」に属する車両Aは、「大型車」に属する車両Aよりも早い段階で減速を開始する必要がある。したがって、車両検知器10を通過する時点における走行速度は、統計的に、「特大車」の方が「大型車」よりも“低速”となる(図9参照)。
In general, a vehicle belonging to an “extra-large vehicle” is heavier than a vehicle belonging to a “large vehicle”. Therefore, according to the law of inertia, the vehicle A belonging to the “extra-large vehicle” has a larger load required for deceleration, and it is difficult to stop suddenly.
On the other hand, all the vehicles A passing through the
ここで、まず、判別処理部115は、第1の実施形態と同様に、正規化車体シルエットDa’(図6(b))と参照パターンDref(図7(a)〜(c))との対比の結果に基づいて、車両Aの車種区分を判別する処理を行う。しかし、上述したように、前方側6メートルの射影(正規化車体シルエットDa’)のみでは、車両Aが「大型車」に属するか、「特大車」に属するか、までを判別することが困難な場合がある。
Here, first, the
そこで、判別処理部115は、正規化車体シルエットDa’と参照パターンDrefとの対比に基づいて、車両Aが「大型車」か「特大車」の何れかに属することを判別した場合には、更に、走行速度取得部114Bにより取得された車両Aの走行速度と、記録媒体116に記録された統計データFと、を参照して、車両Aの車種区分を判別する。
具体的には、判別処理部115は、取得した走行速度を確率分布関数f1、f2の各々に代入し、当該走行速度が出現する確率が最も高い車種区分を特定することで、車両Aが「大型車」に属するか「特大車」に属するかを判別する。
Therefore, when the
Specifically, the
(作用効果)
以上、第2の実施形態に係る車種判別装置1Aによれば、走行速度取得部114Bは、車両Aの走行速度を取得し、判別処理部115は、正規化車体シルエットDa’と参照パターンDrefとの対比の結果に加え、更に、取得された走行速度に基づいて、車両Aが属する車種区分を判別する。
このようにすることで、正規化車体シルエットDa’と参照パターンDrefとの対比の結果だけでは車種区分を一意に判別できなかった場合であっても、更に、車両Aの走行速度を車種区分の判別用の情報として用いることで、車種区分を詳細に判別することができる。
(Function and effect)
As described above, according to the vehicle
In this way, even if the vehicle type classification cannot be uniquely determined only by the comparison result between the normalized vehicle body silhouette Da ′ and the reference pattern Dref, the traveling speed of the vehicle A is further set to the vehicle type classification. By using it as information for discrimination, it is possible to discriminate the vehicle type division in detail.
また、第2の実施形態に係る車種判別装置1Aによれば、料金収受設備1において過去に取得された走行速度の車種区分別の統計データFを参照することで、新たに取得された車両Aについての走行速度に基づいて、当該車両Aが属する車種区分を判別する。
ここで、高速道路の各所に設けられた料金所を走行する車両の走行速度は、同一の車種区分に属する車両であっても、料金収受設備1の立地条件(例えば、坂道やカーブの有無)に応じてそれぞれ大きく異なる。しかし、上記のようにすることで、料金収受設備1を走行する車両の実際の統計データFに基づいて車両Aの車種区分を判別するので、走行速度の相違に基づく車種区分の判別精度を向上させることができる。
In addition, according to the vehicle
Here, the traveling speed of the vehicle traveling through the toll booths provided at various places on the highway is the location condition of the toll collection facility 1 (for example, whether there is a slope or a curve) even if the vehicle belongs to the same vehicle type category. It varies greatly according to each. However, by doing as described above, the vehicle type classification of the vehicle A is determined based on the actual statistical data F of the vehicle traveling through the toll collection facility 1, so the accuracy of determining the vehicle type classification based on the difference in travel speed is improved. Can be made.
(第2の実施形態の変形例)
第2の実施形態に係る車種判別装置1Aの具体的な態様は、上述のものに限定されることはなく、要旨を逸脱しない範囲内において種々の設計変更等を加えることは可能である。
(Modification of the second embodiment)
The specific mode of the vehicle
ここで、第2の実施形態に係る車種判別装置1Aによれば、走行速度取得部114Bは、タイヤシルエット抽出部113aによって抽出されたタイヤシルエットDtを参照して車両Aの走行速度を算出するものとして説明したが、他の実施形態においてはこの態様に限定されない。
例えば、走行速度取得部114Bは、車線Lの路側に別途設けられたドップラー速度計等を通じて、車両Aの走行速度を取得するものであってもよい。
Here, according to the vehicle
For example, the traveling speed acquisition unit 114B may acquire the traveling speed of the vehicle A through a Doppler speedometer or the like separately provided on the road side of the lane L.
なお、上述の各実施形態では、車両検知器10は、対向する投光部S1から投光された光線Pを受光部S2が受光するか否か(車体等によって遮光されていないか否か)に基づいて、車両Aの存在を検知する“透過型”の車両検知器として説明したが、他の実施形態においてはこの態様に限定されない。
例えば、他の実施形態に係る車両検知器10は、投光部S1と受光部S2とが同じアイランドI上に設けられ、受光部S2は、投光部S1が投光した光線Pの反射光(光線Pが車体等によって反射されたもの)を受光可能なように配置される。
この場合、車種判別装置1Aの主制御部11は、上述の各実施形態に係る遮光領域取得部110に替えて、“反射領域取得部”を備えるものとする。
ここで、上記反射領域取得部(領域取得部)は、複数の受光部S2における上記反射光の受光の有無を示す検出信号の入力を受け付けて、光線Pが反射されているか否かを判定し、複数の受光部S2が高さ方向に並べて配置された領域全体のうち反射されている光線Pに対応する受光部S2が占める所定領域である“反射領域”を取得する。
また、当該他の実施形態に係る車種判別部111は、上記反射領域取得部によって取得された複数の“反射領域”を時間軸上に並べることで車両Aの射影を示す車体シルエットDa(図3(b)参照)を取得する。
このように、車両検知器10は、車体等によって反射された光線P(反射光)の受光の有無を検出することで車両Aの存在を検知する“反射型”の車両検知器であってもよい。
In each of the above-described embodiments, the
For example, in the
In this case, the
Here, the reflection region acquisition unit (region acquisition unit) receives an input of a detection signal indicating whether or not the reflected light is received by the plurality of light receiving units S2, and determines whether or not the light ray P is reflected. Then, a “reflective region”, which is a predetermined region occupied by the light receiving unit S2 corresponding to the reflected light ray P, is acquired from the entire region in which the plurality of light receiving units S2 are arranged in the height direction.
In addition, the vehicle
Thus, even if the
なお、上述の各実施形態においては、車種判別装置1Aの主制御部11の各種機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより各種処理を行うものとしている。ここで、上述した主制御部11の各種処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって上記各種処理が行われる。また、コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、CD−ROM、DVD−ROM、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしても良い。
また、主制御部11は、単一の装置で構成される態様に限定されず、主制御部11が有する各種機能構成が、ネットワークで接続される複数の装置に渡って具備される態様であってもよい。
In each of the above-described embodiments, a program for realizing various functions of the
Further, the
以上、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、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ものとする。 As mentioned above, although some embodiment of this invention was described, these embodiment is shown as an example and is not intending limiting the range of invention. These embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the scope of the invention. These embodiments and modifications thereof are included in the invention described in the claims and equivalents thereof, as long as they are included in the scope and gist of the invention.
1 料金収受設備
1A 車種判別装置
1B 料金自動収受機
10 車両検知器
101 投光塔
102 受光塔
11 主制御部
110 遮光領域取得部(領域取得部)
111 車種判別部
112 車体シルエット取得部
113 正規化処理部
113a タイヤシルエット抽出部
113b 縦横比演算部
114A タイヤサイズ取得部
114B 走行速度取得部
115 判別処理部
116 記録媒体
S1 投光部
S2 受光部
P 光線
C 遮光領域
Da 車体シルエット
Dt タイヤシルエット
Dref 参照パターン
Dref1 非重複パターン
Dref2 重複パターン
E タイヤ境界パターン
F 統計データ
f1、f2 確率分布関数
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1
111 Vehicle
Claims (10)
複数の前記投光部の各々と対応して配置され、前記光線又は前記光線の反射光を受光可能な複数の受光部と、
複数の前記受光部における前記光線又は前記反射光の受光の有無を示す検出信号の入力を受け付けて、前記光線が遮光又は反射されているか否かを判定し、複数の前記受光部が配置された領域のうち遮光又は反射されている光線に対応する受光部が占める所定領域を取得する領域取得部と、
異なる時刻に取得された複数の前記所定領域を時間軸上に並べて得られる二次元情報である車体シルエットを取得し、当該車体シルエットと車種区分別に分類された参照パターンとに基づいて、車両が属する車種区分を判別する車種判別部と、
を備える車種判別装置。 A plurality of light emitting units that are arranged side by side in the height direction and project light rays;
A plurality of light receiving units arranged corresponding to each of the plurality of light projecting units, and capable of receiving the light beam or reflected light of the light beam;
Receiving a detection signal indicating whether or not the light beam or the reflected light is received by a plurality of the light receiving units, determining whether the light beam is shielded or reflected, and arranging the plurality of light receiving units A region acquisition unit that acquires a predetermined region occupied by a light receiving unit corresponding to a light beam that is shielded or reflected in the region;
A vehicle body silhouette, which is two-dimensional information obtained by arranging a plurality of the predetermined areas acquired at different times on the time axis, is acquired, and the vehicle belongs based on the vehicle body silhouette and a reference pattern classified by vehicle type classification A vehicle type discriminating unit for discriminating the vehicle type classification;
A vehicle type identification device.
請求項1に記載の車種判別装置。 The vehicle type discriminating unit performs a normalization process for removing the fluctuation component according to the travel speed of the vehicle on the acquired vehicle body silhouette, and the normalized vehicle body silhouette subjected to the normalization process and The vehicle type determination device according to claim 1, wherein the vehicle type classification to which the vehicle belongs is determined based on a result of comparison with the reference pattern.
抽出された前記タイヤシルエットの、前記時間軸を横方向とした場合における縦横比を算出する縦横比演算部と、
を更に備え、
前記車種判別部は、算出された前記縦横比を前記時間軸に乗算することで前記正規化処理を行う
請求項2に記載の車種判別装置。 A tire silhouette extraction unit that extracts a tire silhouette indicating a region corresponding to a tire of the vehicle from the acquired vehicle body silhouette;
An aspect ratio calculation unit that calculates an aspect ratio of the extracted tire silhouette when the time axis is a horizontal direction;
Further comprising
The vehicle type determination device according to claim 2, wherein the vehicle type determination unit performs the normalization process by multiplying the time axis by the calculated aspect ratio.
請求項1から請求項3の何れか一項に記載の車種判別装置。 The vehicle type discriminating unit discriminates a vehicle type classification to which the vehicle belongs based on the vehicle body silhouette and the reference pattern, which is a reference pattern for towing vehicle discrimination that is defined corresponding to the vehicle towing the towed vehicle. The vehicle type identification device according to any one of claims 1 to 3.
前記車種判別部は、前記車体シルエットと、前記参照パターンと、取得された前記タイヤサイズと、に基づいて、前記車両が属する車種区分を判別する
請求項1から請求項4の何れか一項に記載の車種判別装置。 A tire size acquisition unit for acquiring the tire size of the vehicle;
The vehicle type determination unit determines a vehicle type classification to which the vehicle belongs based on the vehicle body silhouette, the reference pattern, and the acquired tire size. The described vehicle type identification device.
前記車種判別部は、前記車体シルエットと、前記参照パターンと、取得された前記走行速度と、に基づいて、前記車両が属する車種区分を判別する
請求項1から請求項5の何れか一項に記載の車種判別装置。 A travel speed acquisition unit for acquiring the travel speed of the vehicle;
The vehicle type determination unit determines a vehicle type classification to which the vehicle belongs based on the vehicle body silhouette, the reference pattern, and the acquired travel speed. The described vehicle type identification device.
前記走行速度取得部により取得された走行速度の車種区分別の統計データと、新たに取得された前記走行速度と、に基づいて、前記車両が属する車種区分を判別する
請求項6に記載の車種判別装置。 The vehicle type discrimination unit
The vehicle type according to claim 6, wherein the vehicle type classification to which the vehicle belongs is determined based on the statistical data for each vehicle type of the travel speed acquired by the travel speed acquisition unit and the newly acquired travel speed. Discriminator.
車線方向において前記車種判別装置の下流側に配置され、前記車両との間で、判別された前記車種区分に応じた料金の収受を行う料金自動収受機と、
を有する料金収受設備。 The vehicle type identification device according to any one of claims 1 to 6,
A toll collector that is disposed downstream of the vehicle type discriminating device in the lane direction and collects a fee according to the discriminated vehicle type with the vehicle;
Having toll collection equipment.
複数の前記受光部における前記光線又は前記反射光の受光の有無を示す検出信号の入力を受け付けて、当該光線が遮光又は反射されているか否かを判定し、複数の前記受光部が配置された領域のうち遮光又は反射されている光線に対応する受光部が占める所定領域を取得するステップと、
異なる時刻に取得された複数の前記所定領域を時間軸上に並べて構成された二次元情報である車体シルエットを取得し、当該車体シルエットと車種区分別に分類された参照パターンとに基づいて、車両が属する車種区分を判別するステップと、
を有する車種判別方法。 A plurality of light emitting units arranged side by side in the height direction and projecting a light beam, and a plurality of light receiving units disposed corresponding to each of the plurality of light projecting units and capable of receiving the light beam or reflected light of the light beam And a vehicle type determination method for determining a vehicle type classification to which a vehicle traveling in a lane belongs,
Accepting an input of a detection signal indicating presence / absence of reception of the light beam or the reflected light in the plurality of light receiving units, determines whether the light beam is shielded or reflected, and a plurality of the light receiving units are arranged Obtaining a predetermined area occupied by a light receiving portion corresponding to a light ray that is shielded or reflected in the area; and
A vehicle body silhouette, which is two-dimensional information configured by arranging a plurality of the predetermined areas acquired at different times on the time axis, is acquired, and the vehicle is based on the vehicle body silhouette and the reference patterns classified by vehicle type classification. A step of determining a vehicle type classification to which the vehicle belongs;
A method for discriminating vehicle types.
複数の前記受光部における前記光線又は前記反射光の受光の有無を示す検出信号の入力を受け付けて、当該光線が遮光又は反射されているか否かを判定し、複数の前記受光部が配置された領域のうち遮光又は反射されている光線に対応する受光部が占める所定領域を取得する領域取得手段、
異なる時刻に取得された複数の前記所定領域を時間軸上に並べて構成された二次元情報である車体シルエットを取得し、当該車体シルエットと車種区分別に分類された参照パターンとに基づいて、車両が属する車種区分を判別する車種判別手段、
として機能させるプログラム。 A plurality of light emitting units arranged side by side in the height direction and projecting a light beam, and a plurality of light receiving units disposed corresponding to each of the plurality of light projecting units and capable of receiving the light beam or reflected light of the light beam And a computer for determining a vehicle type classification to which a vehicle traveling in the lane belongs,
Accepting an input of a detection signal indicating presence / absence of reception of the light beam or the reflected light in the plurality of light receiving units, determines whether the light beam is shielded or reflected, and a plurality of the light receiving units are arranged An area acquisition means for acquiring a predetermined area occupied by a light receiving unit corresponding to a light beam that is shielded or reflected in the area;
A vehicle body silhouette, which is two-dimensional information configured by arranging a plurality of the predetermined areas acquired at different times on the time axis, is acquired, and the vehicle is based on the vehicle body silhouette and the reference patterns classified by vehicle type classification. Vehicle type discriminating means for discriminating the vehicle type classification to which the vehicle belongs;
Program to function as.
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