JP2016164756A - 車種判別装置、車種判別方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】高い精度で車種の判別を行うことが可能な車種判別装置、車種判別方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】車種判別装置１０は、車両の特徴を示す車両特徴情報に基づいて車両特徴区分を特定する車両特徴区分特定部１１３と、前記車両のタイヤが配置される高さでレーザスキャンを行うレーザスキャン部１０Ｃと前記車両のタイヤとの位置関係に応じた検出スキャンデータを取得するスキャンデータ取得部１１１と、前記車両特徴区分別に割り振られた参照スキャンデータが記憶されている記憶部１１６と、前記記憶部１１６に記憶されている前記参照スキャンデータの内、特定された前記車両特徴区分に割り振られた参照スキャンデータと、取得された前記検出スキャンデータとを比較した結果に基づいて前記車種区分を判別する車種区分判別部１１４とを備える。
【選択図】図３

Description

本発明は、車種判別装置、車種判別方法及びプログラムに関する。

有料道路等の料金所には、料金を収受するための料金自動収受機が設置されている。このような料金自動収受機の手前には、車種判別装置が備えられているものがある。この車種判別装置により走行車両の車種を判別し、当該車種に応じた料金の収受を行う。

このような車種判別装置には、例えば特許文献１のように、車両のタイヤ幅や車軸数等を特定するために、車両のタイヤによる踏付け検出する踏板が設けられている場合がある。また、例えば特許文献２のように、車軸数を検出するために、三次元データを撮像するレーザ画像計測装置が設けられている場合がある。
料金所においては、車両の運転席が料金自動収受機に到達した時点で、料金自動収受機により料金が算出されている必要がある。このため、車両の運転席が料金自動収受機に到達した時点で、車種判別装置において車種の判別を行う必要がある。
車種の判別に踏板を用いる場合、車両のタイヤが踏板を踏み付けた回数を車種判別装置が検出することにより、当該車両の車軸数を特定することができる。従って、車種を判別するためには、対象となる車両が踏板を完全に通過する必要がある。このため、従来、料金所において車種を判別するためには、通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が少なくとも最大車長以上となるように配置されている。

特開２００７−２６５００３号公報 特開２０１１−１０８２２３号公報

しかしながら、料金所の立地条件等の都合上、車種判別装置と料金自動収受機との距離を最大車長以上確保することが困難な場合がある。この場合、車両の全てのタイヤが踏板を通過する前に、車両の運転席が料金自動収受機に到達してしまう場合がある。このため、車軸数が特定できていない状態で車種の判別を行うこととなり、車種の判別の精度が低下する可能性がある。
また、特許文献２のレーザ画像計測装置についても、ビームを高さ方向に走査するため、車両がレーザ画像計測装置を通過しないと当該車両の三次元データを取得して当該車両の車軸数を検出することができない。このため、上記の踏板と同様に、レーザ画像計測装置と料金自動収受機との距離が最大車長以上確保することが困難な場合は、車種の判別の精度が低下する可能性がある。

本発明は、このような課題に鑑みてなされたものであって、最大車長に基づく設置スペースを確保できない場所であっても設置が可能であり、且つ、高い精度で車種の判別を行うことが可能な車種判別装置、車種判別方法及びプログラムを提供する。

上記課題を解決するため、本発明は以下の手段を採用している。
本発明の一態様によれば、通行する車両（Ａ）の車種区分（Ｄ１）を判別する車種判別装置（１０）であって、車種判別装置は、前記車両の特徴を示す車両特徴情報（Ｄ４）に基づいて、前記車種区分と異なる区分、又は、前記車種区分よりも大きく区分けされた区分である車両特徴区分（Ｄ７）を特定する車両特徴区分特定部（１１３）と、前記車両のタイヤが配置される高さでレーザスキャンを行うレーザスキャン部（１０Ｃ）と、前記レーザスキャン部から出力される情報であって、前記レーザスキャン部と前記車両のタイヤとの位置関係に応じた検出スキャンデータ（Ｄ５）を取得するスキャンデータ取得部（１１１）と、前記車両特徴区分別に割り振られた参照スキャンデータ（Ｄ６）が記憶されている記憶部（１１６）と、前記記憶部に記憶されている前記参照スキャンデータの内、特定された前記車両特徴区分に割り振られた前記参照スキャンデータと、取得された前記検出スキャンデータとを比較した結果に基づいて前記車種区分を判別する車種区分判別部（１１４）と、を備える。

このような構成とすることで、車種判別装置は、スキャンデータ取得部によりレーザスキャン部と車両のタイヤとの位置関係に応じた検出スキャンデータを取得する。これにより、料金所のスペースが不足しており、車両の全てのタイヤが踏板を通過する前に車種区分の判別を行う必要がある場合であっても、車種区分の判別を行うことができる。
ここで、車種区分判別部は、車両特徴区分別に割り振られた参照スキャンデータが記憶されている記憶部から、特定された車両特徴区分に割り振られた参照スキャンデータと、取得された検出スキャンデータとを比較した結果に基づいて車種区分を判別する。このように、複数の参照スキャンデータの内、車両の車両特徴区分に割り振られた参照スキャンデータを比較対象とすることで、参照すべきスキャンデータを特定の車両特徴区分に絞り込むことができ、高い精度で車種区分の判別を行うことが可能となる。

本発明の一態様によれば、前記参照スキャンデータは、更に車軸数グループ別に割り振られ、特定された前記車両特徴区分に割り振られた前記参照スキャンデータの内、取得された前記検出スキャンデータと整合する前記参照スキャンデータが含まれる車軸数グループを選定することにより、前記車両の車軸数を特定し、該車軸数を前記車両の第一車軸数（Ｄ８）として出力する車軸数特定部（１１５）を更に備える。

このような構成とすることで、車軸数特定部は、特定された車両特徴区分に割り振られた参照スキャンデータの内、取得された検出スキャンデータと整合する参照スキャンデータが含まれる車軸数グループを選定することにより、車両の車軸数を特定し、該車軸数を第一車軸数として出力する。これにより、車両特徴区分と、車軸数グループ別に区分けされた参照スキャンデータとから、第一車軸数に基づいて、高い精度で車両の車軸数を特定することができる。車軸数が特定されることにより、車種判別装置において判別される車種区分の精度を更に高めることが可能となる。

本発明の一態様によれば、前記レーザスキャン部は、前記レーザスキャン部が設置されている位置より前記車両の進行方向手前側の範囲を含む所定の範囲内でレーザスキャン角度を変更可能に設けられている。

このような構成とすることで、レーザスキャン部は、レーザスキャン部が設置されている位置よりも車両の進行方向手前側を含む所定の範囲内でレーザスキャン角度を変更する。これにより、車種判別装置の設置スペースが車両の車長よりも短い場合でも、進行方向手前側を含む所定の範囲内でレーザスキャンを行い、車両の車軸数を特定することが可能となる。

本発明の一態様によれば、前記車種区分判別部は、前記検出スキャンデータと前記参照スキャンデータとの比較を、特定された前記車両特徴区分に応じた所定範囲で行う。

このような構成とすることで、検出スキャンデータと参照スキャンデータとの比較を、特定された車両特徴区分に応じた所定範囲で行う。これにより、車両特徴区分毎に特徴が出やすい範囲のみを比較することができ、より高い精度で車種の判別が可能となる。また、車種区分判別部が比較を行う範囲が狭くなるため、比較を行う時間が短縮され、車種の判別を迅速に行うことが可能となる。

本発明の一態様によれば、車種判別装置は、前記車両による踏み付けを検出する踏板（１０Ｂ）と、前記踏板の検出結果に基づいて車軸数を特定し、該車軸数を第二車軸数（Ｄ１１）として出力するとともに、前記スキャンデータ取得部により取得された前記検出スキャンデータを、前記車両特徴区分特定部により特定された前記車両特徴区分、及び、前記第二車軸数に割り振られた前記参照スキャンデータとして、前記記憶部に記憶させる車種区分学習部（１１７）と、を更に備える。

このような構成とすることで、車種区分学習部は、検出スキャンデータを、車両特徴区分及び第二車軸数に割り振られた参照スキャンデータとして、記憶部に記憶させる。これにより、記憶部には、正確な車両特徴区分及び第二車軸数により区分された参照スキャンデータを、人手を介さずに自動的に蓄積させることができる。このように蓄積された参照スキャンパターンにより、次に車種区分特定部が車種区分の特定を行う際の精度を高めることができる。

本発明の一態様によれば、通行する車両の車種区分を判別する車種判別方法であって、車種判別方法は、前記車両の特徴を示す車両特徴情報に基づいて、前記車種区分と異なる区分、又は、前記車種区分よりも大きく区分けされた区分である車両特徴区分を特定する車両特徴区分特定ステップと、前記車両のタイヤとの位置関係に応じた検出スキャンデータを取得するスキャンデータ取得ステップと、記憶部に記憶されている参照スキャンデータの内、特定された前記車両特徴区分に割り振られた前記参照スキャンデータと、取得された前記検出スキャンデータとを比較した結果に基づいて前記車種区分を判別する車種区分判別ステップと、を有する。

本発明の一態様によれば、通行する車両の車種区分を判別する車種判別装置のコンピュータを機能させるプログラムであって、プログラムは、前記コンピュータを、前記車両の特徴を示す車両特徴情報に基づいて、前記車種区分と異なる区分、又は、前記車種区分よりも大きく区分けされた区分である車両特徴区分を特定する車両特徴区分特定手段、前記車両のタイヤとの位置関係に応じた検出スキャンデータを取得するスキャンデータ取得手段、記憶部に記憶されている参照スキャンデータの内、特定された前記車両特徴区分に割り振られた前記参照スキャンデータと、取得された前記検出スキャンデータとを比較した結果に基づいて前記車種区分を判別する車種区分判別手段、として機能させる。

上述の車種特定装置、車種特定方法及びプログラムによれば、最大車長に基づく設置スペースを確保できない場所であっても、高い精度で車種の特定を行うことができる。

本発明の第１の実施形態に係る料金収受設備の概略図である。 本発明の第１の実施形態に係る車種判別装置の概略図である。 本発明の第１の実施形態に係る車種判別装置のブロック図である。 本発明の第１の実施形態に係る検出スキャンデータの例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る参照スキャンデータの例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る車種判別の手順を示すフローチャートである。 本発明の第２の実施形態に係る車種判別装置のブロック図である。 本発明の第２の実施形態に係る特徴抽出範囲情報の例を示す図であり、（ａ）は車軸数が「３」の特徴抽出範囲情報の例であり、（ｂ）は車軸数が「５」の特徴抽出範囲情報の例である。 本発明の第３の実施形態に係る車種判別装置のブロック図である。 本発明の第３の実施形態に係る参照スキャンデータの学習の手順を示すフローチャートである。 車種判別装置のハードウェア構成の一例を示す図である。

＜第１の実施形態＞
（全体構成）
以下、本発明の第１の実施形態に係る車種判別装置１０について図面を参照して説明する。
図１は第１の実施形態に係る料金収受設備１の概略図である。
本実施形態において、料金収受設備１は、図１に示すように有料道路の出口料金所に設置され、有料道路の利用者である車両Ａの運転者から利用料金を収受する。

本実施形態における料金収受設備１は、料金自動収受機１１と、車種判別装置１０と、発進制御機１３と、発進検知器１４と、を備えている。
料金収受設備１は、車線Ｌの側部のアイランドＩ上に設けられ、車線Ｌ上に停止した車両Ａとの間で料金収受処理を行うための設備である。
以降の説明において、車線Ｌに沿う方向を進行方向（図１におけるＸ方向）と称する。また、車線Ｌ上で車両が進む方向側（図１における＋Ｘ方向側）を進行方向奥側と称し、車両が進む方向側とは反対側（図１における−Ｘ方向側）を進行方向手前側と称する。

料金自動収受機１１は、車両Ａの車種区分Ｄ１や有料道路の走行距離等に応じた利用料金を算出し、車両Ａの運転者から当該利用料金（紙幣、硬貨、クレジットカード等）を収受する。料金自動収受機１１は、内部に料金収受処理部を有しており、例えば、車両Ａの運転者から投入された紙幣や硬貨の投入金額を算出するとともに、排出すべき釣銭の額を計算し、紙幣や硬貨を専用の排出口から排出する制御を行う。

車種判別装置１０は、車線Ｌにおける料金自動収受機１１の進行方向手前側（−Ｘ方向側）に設けられ、料金所の車線Ｌに進入する車両の特性を検出して車種区分Ｄ１を判別するための装置群である。ここで、車種区分Ｄ１とは、利用料金を決定するための車種の区分であり、本実施形態においては、「軽自動車等」、「普通車」、「中型車」、「大型車」、「特大車」の五車種を有している。また、車両の特性とは、本実施形態においては、車線Ｌに進入する車両Ａ固有のタイヤ幅、トレッド（左右のタイヤの中心間距離）、ナンバープレート情報、車軸数であって、車両Ａの車種区分Ｄ１を判別するために必要な情報である。
本実施形態において、車種判別装置１０は、車両検知器１０Ａと、踏板１０Ｂと、レーザ検出器１０Ｃ（レーザスキャン部）と、ナンバープレート認識装置１０Ｄと、を検出用装置として備えている。車種判別装置１０は、これら検出用装置が検出する信号に基づいて、車両Ａの車種区分Ｄ１を判別する。

発進制御機１３は、車線Ｌに進入した車両Ａの利用料金の収受が完了するまで、車両Ａを発進させないようにする等の目的で、ゲートの開放及び閉塞を行う。図１に示すように、発進制御機１３は、車線Ｌにおける料金自動収受機１１よりも進行方向奥側（＋Ｘ方向側）に設けられている。発進制御機１３は、料金自動収受機１１から開動作指示信号が入力された際にゲートを開き、車両Ａに対して発進を許可する。同様に、発進制御機１３は、料金自動収受機１１から閉動作指示信号が入力された際にゲートを閉じる。

発進検知器１４は、車線Ｌにおける発進制御機１３よりも進行方向奥側（＋Ｘ方向側）に設けられ、車両Ａが車線Ｌから退出したかどうかを検出する。発進検知器１４の検出信号は、料金自動収受機１１に出力される。料金自動収受機１１は、発進検知器１４からの検出信号の入力を受け付けると、ゲートを閉じるために発進制御機１３に閉動作指示信号を出力する。

（車種判別装置の構成）
図２は第１の実施形態に係る車種判別装置１０の概略図である。
図２に示すように、車種判別装置１０は、車両検知器１０Ａと、踏板１０Ｂと、レーザ検出器１０Ｃと、ナンバープレート認識装置１０Ｄと、を検出用装置として備えている。また、車種判別装置１０は、これら検出用装置が検出する信号に基づいて、車両Ａの車種区分Ｄ１を判別するための主制御部１０Ｅを備えている。
なお、本実施形態において、主制御部１０Ｅが車種判別装置１０（例えば図２に示すように車両検知器１０Ａ）に内蔵されている態様で説明するが、この態様に限定されない。例えば、他の実施形態においては、主制御部１０Ｅがネットワーク上に接続された車種判別装置１０以外の装置に内蔵されていてもよい。

車両検知器１０Ａは、高さ方向（Ｚ方向）に配列された不図示の受光センサにより、車両Ａの車線Ｌへの進入に応じた検出信号を主制御部１０Ｅへ出力する。車両検知器１０Ａは、車線Ｌに進入した車両Ａが受光センサに投光される光を遮ることで、車両Ａ一台ごとの通過を検出可能な検出信号を主制御部１０Ｅへ出力する。具体的には、車両検知器１０Ａは、車両Ａが車線Ｌに進入したことを検出可能な車両進入情報Ｄ９と、車両Ａが車両検知器１０Ａを通過したことを検出可能な車両通過情報Ｄ１０と、を主制御部１０Ｅへ出力する。

踏板１０Ｂは、車線Ｌに進入してきた車両Ａの車軸数と、タイヤ幅と、トレッドとを特定可能な検出信号を、検出情報Ｄ２として主制御部１０Ｅへ出力する。踏板１０Ｂは、車線Ｌの進行方向において、車両検知器１０Ａが設置されている位置と同じ位置の車線Ｌ路面上に設けられている。踏板１０Ｂは、内部に電気接点を利用した不図示の踏圧センサを有し、当該踏圧センサを通じて車線Ｌに進入した車両Ａによる踏圧の、車線Ｌの幅方向（図２におけるＹ方向）における踏圧位置及び踏圧幅に応じた検出信号を主制御部１０Ｅへ出力する。

ナンバープレート認識装置１０Ｄは、車両検知器１０Ａによる車両Ａの進入検知に応じて、車両Ａのナンバープレートを含む車両Ａの前面画像を撮影し、車両Ａのナンバープレート情報Ｄ３（車両登録情報及びナンバープレートの大きさ）を取得する。ナンバープレート認識装置１０Ｄは、取得したナンバープレート情報Ｄ３を主制御部１０Ｅへ出力する。

レーザ検出器１０Ｃは、アイランドＩ上における車両検知器１０Ａよりも進行方向手前側（−Ｘ方向側）に設置されている。レーザ検出器１０Ｃは、高さ方向（Ｚ方向）における車両Ａのタイヤのみが配置されている高さ（最低地上高よりも低い高さ）でレーザスキャン（レーザ光の照射及び当該レーザ光の車両Ａのタイヤによる反射の検出）を行う。また、レーザ検出器１０Ｃは、レーザ検出器１０Ｃが設置されている位置よりも車線Ｌの進行方向手前側（−Ｘ方向側）の範囲を含む所定のスキャン範囲Ｎで、レーザスキャン角度α（レーザ光の照射角度）を変更しながら、車両Ａの車長方向に沿うようにレーザスキャンを行う。
レーザスキャン角度αは「α０」から「αｎ」の範囲で変更可能である。「α０」は、スキャン範囲Ｎに対応する車両Ａの部位の内、最も進行方向奥側（＋Ｘ方向側）の部位にレーザ光を照射する場合のレーザスキャン角度αを示す。また、「αｎ」は、スキャン範囲Ｎに対応する車両Ａの部位の内、最も進行方向手前側（−Ｘ方向側）の部位にレーザ光が照射されるレーザスキャン角度αを示す。
なお、スキャン範囲Ｎは、レーザ検出器１０Ｃを設置する料金自動収受設備１に設けられた各装置の配置と、車両Ａの最大車長とに応じて、適宜変更してもよい。

レーザ検出器１０Ｃは、車両検知器１０Ａにより車両Ａの車線Ｌへの進入が検出されると、レーザスキャン角度αを「α０」に設定して、レーザスキャンを開始する。レーザ検出器１０Ｃは、設定したレーザスキャン角度αと、反射したレーザ光がレーザ検出器１０Ｃに戻るまでの時間とに基づいて、レーザ検出器１０Ｃと車両Ａのタイヤとの距離を検出する。当該距離の検出が完了すると、レーザ検出器１０Ｃは、レーザスキャン角度αを進行方向手前側（−Ｘ方向側）に向かって所定角度分だけ変更し、再びレーザ光の照射を行う。レーザ検出器１０Ｃは、レーザスキャン角度αが「αｎ」となるまで、レーザスキャン角度αの変更及びレーザ光の照射を繰り返す。レーザ検出器１０Ｃは、レーザスキャン角度αが「αｎ」となるまでレーザ光の照射を行うと、一回のレーザスキャンを終了する。なお、レーザ検出器１０Ｃは、一回のレーザスキャンで車両Ａの進行方向（Ｘ方向）における前端から後端までを照射可能となるように設定されていてもよいし、複数回のレーザスキャンを行うことにより車両Ａの進行方向（Ｘ方向）における前端から後端までを照射するようにしてもよい。
レーザ検出器１０Ｃは、レーザ光の照射を行ったレーザスキャン角度αと、当該レーザスキャン角度αで照射されたレーザ光により検出された距離とに基づいて、車線Ｌの進行方向（Ｘ方向）におけるレーザ光の照射位置ｘと、幅方向（Ｙ方向）におけるレーザ光の照射位置ｙとを算出する。レーザ検出器１０Ｃは、一回のレーザスキャンにおける各照射位置ｘ及び照射位置ｙを、検出スキャンデータＤ５として主制御部１０Ｅへ出力する。

（車種判別装置の機能）
図３は第１の実施形態に係る車種判別装置１０のブロック図である。
図３に示すように、車種判別装置１０の備える車両検知器１０Ａ、踏板１０Ｂ、ナンバープレート認識装置１０Ｄ及びレーザ検出器１０Ｃから検出された情報が、主制御部１０Ｅに入力されるように構成されている。また、車種判別装置１０は、記憶部１１６を備えている。

主制御部１０Ｅは、スキャンデータ取得部１１１と、車両特徴情報取得部１１２と、車両特徴区分特定部１１３と、車種区分判別部１１４と、を有している。

スキャンデータ取得部１１１は、レーザ検出器１０Ｃから出力された検出スキャンデータＤ５を取得する。
検出スキャンデータＤ５について、図４を参照して詳細に説明する。
図４は第１の実施形態に係る検出スキャンデータＤ５の例を示す図である。横軸は車両Ａの進行方向（Ｘ方向）におけるレーザ光の照射位置ｘを表し、縦軸は車両Ａの幅方向（Ｙ方向）におけるレーザ光の照射位置ｙを表している。

例えば、図４に示すように、車線Ｌの進行方向（Ｘ方向）におけるレーザ光の照射位置「ｘ０」〜「ｘ１」の範囲は、車両Ａのタイヤが配置されていない部位に対応している。このため、照射位置「ｘ０」〜「ｘ１」の範囲では、レーザ光の反射をするものが近くに存在しないので、車線Ｌの幅方向（Ｙ方向）におけるレーザ光の照射位置ｙは大きい値（車線Ｌの幅方向一方側（＋Ｙ方向側）の路側から距離が遠いことを示す値）が検出されている。また、車線Ｌの進行方向におけるレーザ光の照射位置「ｘ１」〜「ｘ２」の範囲は、車両Ａのタイヤが配置されている位置に対応している。このため、照射位置「ｘ１」〜「ｘ２」の範囲では、レーザ光の反射をするタイヤが存在するので、車線Ｌの幅方向におけるレーザ光の照射位置ｙは小さい値（車線Ｌの幅方向一方側（＋Ｙ方向側）の路側から距離が近いことを示す値）が検出されている。このように、車線Ｌの進行方向（Ｘ方向）におけるレーザ光の照射位置ｘと、車線Ｌの幅方向（Ｙ方向）におけるレーザ光の照射位置ｙとに基づいて、車両Ａのタイヤが存在する位置、車軸数及び軸間距離を特定することができる。

なお、図４の例では、検出スキャンデータＤ５は、レーザ光の照射を行ったレーザスキャン角度αと、当該レーザスキャン角度αで照射されたレーザ光により検出された距離とに基づいて算出された、車線Ｌの進行方向におけるレーザ光の照射位置ｘ及び車線Ｌの幅方向におけるレーザ光の照射位置ｙを示すものであるが、これに限られない。検出スキャンデータＤ５は、レーザ光の照射を行ったレーザスキャン角度αと、当該レーザスキャン角度αで照射されたレーザ光により検出されたレーザ検出器１０Ｃ及びレーザ光の照射位置間の絶対距離とを示すものであってもよい。
スキャンデータ取得部１１１は、取得した検出スキャンデータＤ５を車種区分判別部１１４へ出力する。

図３に示すように、車両特徴情報取得部１１２は、踏板１０Ｂから出力された車両Ａの検出情報Ｄ２と、ナンバープレート認識装置１０Ｄから出力された車両Ａのナンバープレート情報Ｄ３とを取得する。また、車両特徴情報取得部１１２は、踏板１０Ｂより出力された検出情報Ｄ２に基づいて、車両Ａのタイヤ幅とトレッドとを特定する。
本実施形態における車両特徴情報取得部１１２はタイヤ幅及びトレッドと、ナンバープレート情報Ｄ３とを、車両特徴情報Ｄ４として車両特徴区分特定部１１３へ出力する。
車両特徴情報Ｄ４は、料金自動収受機が車両Ａの利用料金を確定していなければならないタイミングまでに取得可能な情報であって、車両Ａの車両特徴区分Ｄ７（後述）を特定するために用いられる情報である。なお、車両特徴情報Ｄ４はこれに限られることはない。他の実施形態においては、車両特徴情報取得部１１２が車両検知器１０Ａからの検出信号に基づき特定した、車両Ａの車高等の情報を含んでいてもよい。

車両特徴区分特定部１１３は、車両特徴情報取得部１１２より出力された車両特徴情報Ｄ４を取得する。
本実施形態において、車種区分Ｄ１を判別するためには車軸数を特定することが必要であり、例えば踏板１０Ｂによって車両Ａの車軸数を特定することができる。しかしながら、料金自動収受設備１の立地等によっては、料金自動収受設備１の設置スペースが車両Ａの最大車長よりも短い場合、換言すると、踏板１０Ｂが設けられている位置から料金自動収受機１１が設けられている位置までの距離が車両Ａの車長よりも短い場合がある。この場合、料金自動収受機１１が車両Ａの利用料金を確定していなければならないタイミング、つまり、車両Ａの運転席が設けられている位置が料金自動収受機１１の設置されている位置に到達するタイミングまでに、車両Ａの全てのタイヤが踏板１０Ｂを通過していない可能性がある。このような車両Ａについては、車種判別装置１０は、踏板１０Ｂによる車両Ａの車軸数の特定が完了していない状態で、車種区分Ｄ１を判別しなければならない。この場合、車種判別装置１０が特定が完了していない車軸数に基づいて車種区分Ｄ１の判別を行うことにより、車種区分Ｄ１の判別精度が低下する可能性がある。
このため、本実施形態において、車両特徴区分特定部１１３は、車軸数以外の車両Ａの特徴を示す車両特徴情報Ｄ４によって特定可能な車両Ａの区分であって、前記車種区分Ｄ１と異なる区分、又は、前記車種区分Ｄ１よりも大きく区分けされた区分である車両特徴区分Ｄ７を特定する。
例えば、本実施形態における車種区分Ｄ１は、上述の通り「軽自動車等」、「普通車」、「中型車」、「大型車」、「特大車」の五車種を有している。これに対し、車両特徴区分Ｄ７は、車両特徴情報Ｄ４に含まれるナンバープレート情報Ｄ３に基づいて、車種区分Ｄ１とは異なる区分である「普通貨物車」、「普通乗用車」、「小型貨物車」、「小型乗用車」等に区分されてもよい。また、車両特徴情報Ｄ４に含まれるタイヤ幅やトレッドにより、更に区分を分けてもよい。
なお、本実施形態においては、車両特徴区分Ｄ７は、ナンバープレート情報Ｄ３に基づいて、「区分Ａ」、「区分Ｂ」、「区分Ｃ」等に区分される例について説明する。
車両特徴区分特定部１１３は、特定した車両特徴区分Ｄ７を車種区分判別部１１４へ出力する。

記憶部１１６は、予め取得した各車両特徴区分Ｄ７の各車軸数グループごとのスキャンデータを、参照スキャンデータＤ６として複数記憶している。
図５は第１の実施形態に係る参照スキャンデータＤ６の例を示す図である。
図５に示すように、複数の参照スキャンデータＤ６は、車両特徴区分Ｄ７（縦軸）ごとに割り振られる。また、車両特徴区分Ｄ７ごとに割り振られた複数の参照スキャンデータＤ６は、更に、車軸数により分類される車軸数グループ（横軸）ごとに割り振られる。
例えば、図５に示すように、「区分Ａ」として、車軸数が「２」及び「３」の車軸数グループに対応する参照スキャンデータＤ６が記憶されている。また、「区分Ｂ」として、車軸数が「２」〜「５」の車軸数グループに対応する参照スキャンデータＤ６が記憶されている。このように、参照スキャンデータＤ６は、区分Ｄ７及び車軸数グループごとに割り振られた状態で、記憶部１１６に記憶されている。
なお、記憶部１１６は、各車両特徴区分Ｄ７に属する車両の参照スキャンデータＤ６の他に、各車両特徴区分Ｄ７に属する車両が他の車両やボートトレーラー等の被牽引車両を牽引している際の参照スキャンデータＤ６を予め記憶していてもよい。例えば、「区分Ａ」に割り振られた車両であって、車軸数が「２」である車両が、車軸数が「１」のボートトレーラーを牽引している参照スキャンデータＤ６を、車軸数が「２＋１」の車軸数グループとして割り振るようにしてもよい。

車種区分判別部１１４は、図３に示すように、車軸数特定部１１５を有している。
車軸数特定部１１５は、車両特徴区分特定部１１３から出力された車両特徴区分Ｄ７と、スキャンデータ取得部１１１から出力された検出スキャンデータＤ５とを取得する。
車軸数特定部１１５は、車両特徴区分特定部１１３から取得した車両特徴区分Ｄ７に基づいて、記憶部１１６に記憶されている複数の参照スキャンデータＤ６の内、当該車両特徴区分Ｄ７に割り振られた参照スキャンデータＤ６を抽出する。
次に、車軸数特定部１１５は、スキャンデータ取得部１１１から取得した車両Ａの検出スキャンデータＤ５と、抽出した参照スキャンデータＤ６とを照合し、当該検出スキャンデータＤ５に最も類似した参照スキャンデータＤ６を選択する。そして、車軸数特定部１１５は、選択された参照スキャンデータＤ６が割り振られた車軸数グループに基づいて、車両Ａの車軸数を特定する。なお、車軸数特定部１１５が特定した当該車軸数は、第一車軸数Ｄ８として車種区分判別部１１４へ出力される。
なお、例えば車両Ａが被牽引車両としてボートトレーラーを牽引している場合、ボートトレーラーは車両のタイヤに比べて小さなタイヤを有していることがあるため、レーザ検出器１０Ｃが照射するレーザ光は、ボートトレーラーのタイヤが配置された位置ではなく、フレームが配置された位置に照射される可能性がある。この場合、レーザ検出器１０Ｃが取得する検出スキャンデータＤ５において、ボートトレーラーのタイヤは検出されず、フレームが検出されることとなる。しかしながら、上述のように、記憶部１１６がボートトレーラーを牽引している場合の参照スキャンデータＤ６を記憶しているため、車軸数特定部１１５は、当該車両Ａの車軸数及びボートトレーラー（被牽引車両）の車軸数（上述の例では、車軸数が「２＋１」の車軸数グループに基づき特定される車軸数）を特定することができる。

車種区分判別部１１４は、車両特徴区分特定部１１３から出力された車両特徴区分Ｄ７と、車軸数特定部１１５から出力された第一車軸数Ｄ８とに基づき、車両Ａの車種区分Ｄ１を判別する。
車種区分判別部１１４は、判別した車種区分Ｄ１を料金自動収受機１１へ出力する。

次に、車種判別装置１０の主制御部１０Ｅにおける車種判別の手順を、図６を参照して説明する。
図６は、第１の実施形態に係る車種判別の手順を示すフローチャートである。

（ステップＳＴ１０１：車両特徴情報の取得）
車両特徴情報取得部１１２は、踏板１０Ｂから出力された車両Ａの検出情報Ｄ２と、ナンバープレート認識装置１０Ｄから出力されたナンバープレート情報Ｄ３とを取得する（ステップＳＴ１０１）。車両特徴情報取得部１１２は、検出情報Ｄ２から特定されるタイヤ幅、トレッドと、ナンバープレート情報Ｄ３とを、車両Ａの車両特徴情報Ｄ４として生成する。車両特徴情報取得部１１２は、生成した車両特徴情報Ｄ４を、車両特徴区分特定部１１３へ出力する。

（ステップＳＴ１０２：車両特徴区分の特定）
車両特徴区分特定部１１３は、取得した車両Ａの車両特徴情報Ｄ４より、車両Ａの車両特徴区分Ｄ７を特定する（ステップＳＴ１０２）。例えば、車両特徴区分特定部１１３は、車両特徴情報Ｄ４に含まれるナンバープレート情報Ｄ３に基づき、車両Ａの車両特徴区分Ｄ７が「区分Ｂ」であると特定する。
車両特徴区分特定部１１３は、特定した車両特徴区分Ｄ７を車種区分判別部１１４へ出力する。

（ステップＳＴ１０３：検出スキャンデータの取得）
スキャンデータ取得部１１１は、レーザ検出器１０Ｃから出力された車両Ａの検出スキャンデータＤ５を取得する（ステップＳＴ１０３）。スキャンデータ取得部１１１は、取得した検出スキャンデータＤ５を、車種区分判別部１１４へ出力する。

（ステップＳＴ１０４：車軸数の特定）
車種区分判別部１１４の車軸数特定部１１５は、まず、記憶部１１６に記憶された複数の参照スキャンデータＤ６の内、車両特徴区分特定部１１３より取得した車両Ａの車両特徴区分Ｄ７と一致する車両特徴区分Ｄ７に割り振られた参照スキャンデータＤ６を抽出する。本実施形態の例では、ステップＳＴ１０２において特定された車両特徴区分Ｄ７は「区分Ｂ」であるため、車軸数特定部１１５は、図５に示される例の内、「区分Ｂ」に割り振られている参照スキャンデータＤ６を抽出する。
次に、車軸数特定部１１５は、スキャンデータ取得部１１１より出力された車両Ａの検出スキャンデータＤ５と、抽出された「区分Ｂ」に割り振られている各参照スキャンデータＤ６との照合を行う。例えば、車軸数特定部１１５は、検出スキャンデータＤ５と参照スキャンデータＤ６とのそれぞれについて、レーザ光の照射位置ｙの変化量の大きな部分を特徴点として検出する。車軸数特定部１１５は、検出スキャンデータＤ５の特徴点と、参照スキャンデータＤ６の特徴点とが出現する位置や間隔等（出現パターン）を照合する。車軸数特定部１１５は、検出スキャンデータＤ５の特徴点と整合する（特徴点の出現パターンの一致度が高い）参照スキャンデータＤ６が含まれている車軸数グループを選定する。これにより、車軸数特定部１１５は、選定した車軸数グループに対応する車軸数を、検出スキャンデータＤ５から導き出される車両Ａの車軸数として特定する（ステップＳＴ１０４）。例えば、車軸数特定部１１５は、検出スキャンデータＤ５が、車軸数が「３」である車軸数グループ「３」に割り振られている参照スキャンデータＤ６と整合することが多いと判断した場合、車軸数グループ「３」を選定する。これにより、車軸数特定部１１５は、車両Ａの車軸数を「３」であると特定する。車軸数特定部１１５は、このようにして特定した車両Ａの車軸数を、第一車軸数Ｄ８として車種区分判別部１１４へ出力する。

（ステップＳＴ１０５：車種区分の判別）
車種区分判別部１１４は、車両特徴区分特定部１１３から出力された車両特徴区分Ｄ７と、車軸数特定部１１５から出力された車両Ａの第一車軸数Ｄ８とに基づき、車両Ａの車種区分Ｄ１を判別する（ステップＳＴ１０５）。
本実施形態の例では、車種区分判別部１１４は、ステップＳＴ１０２において特定された車両特徴区分Ｄ７の値「区分Ｂ」と、ステップＳＴ１０４において出力された第一車軸数Ｄ８の値「３」とに基づき、車種区分Ｄ１が「中型車」であると判別する。
以上で、車種判別装置１０の主制御部１０Ｅによる車種判別が完了する。

（作用効果）
上述した車種判別装置１０によれば、車両特徴情報取得部１１２は、踏板１０Ｂから出力された検出情報Ｄ２と、ナンバープレート認識装置１０Ｄから出力されたナンバープレート情報Ｄ３とに基づき、車両特徴情報Ｄ４を生成する。車両特徴区分特定部１１３は、当該車両特徴情報Ｄ４に含まれる車両Ａのタイヤ幅と、トレッドと、ナンバープレート情報Ｄ３とから、車両特徴区分Ｄ７を特定する。また、車両Ａのタイヤが配置されている高さでレーザスキャンを行うレーザ検出器１０Ｃから出力される車両Ａの検出スキャンデータＤ５を、主制御部１０Ｅのスキャンデータ取得部１１１が取得する。更に、車種区分判別部１１４は、記憶部１１６に記憶されている参照スキャンデータＤ６の内、車両特徴区分特定部１１３により特定された車両特徴区分Ｄ７に割り振られた参照スキャンデータＤ６と、スキャンデータ取得部１１１が取得した検出スキャンデータＤ５とを比較した結果に基づいて、車両Ａの車種区分Ｄ１を判別する。
最大車長に基づく設置スペースを確保できない料金自動収受設備では、踏板による車軸数の検出が完了する前に、車両の運転席が料金自動収受機に到達してしまう可能性がある。この場合、踏板から検出される車軸数のみで車種区分を判別している車種判別装置においては、車種区分の判別の精度が低下する可能性がある。
しかしながら、上述の実施形態においては、車種判別装置１０は、車両特徴区分Ｄ７と検出スキャンデータＤ５の双方を使用することにより、車両Ａが踏板１０Ｂを通過していない状態であっても、車軸数の特定を行い、第一車軸数Ｄ８として出力することが可能である。このため、車種判別装置１０が最大車長に基づく設置スペースを確保できない料金自動収受設備１に設置されていても、車種区分Ｄ１の判別を行うことができる。
また、記憶部１１６に記憶されている複数の参照スキャンデータＤ６の内、車両Ａの車両特徴区分Ｄ７に割り振られた参照スキャンデータＤ６を比較対象とすることで、高い精度で車種区分Ｄ１の判別を行うことが可能となる。
更に、記憶部１１６に記憶されている参照スキャンデータＤ６として、被牽引車両を牽引している際の参照スキャンデータＤ６を予め記憶していることにより、車両Ａが他の車両やボートトレーラー等の被牽引車両を牽引している場合であっても、当該車両Ａの車軸数及び被牽引車両の車軸数を特定し、当該車両Ａの車種区分Ｄ１を判別することが可能となる。

上述の実施形態によれば、車種区分判別部１１４は車軸数特定部１１５を有している。車軸数特定部１１５は、車両特徴区分特定部１１３により特定された車両特徴区分Ｄ７と一致する車両特徴区分Ｄ７に割り振られた参照スキャンデータＤ６を抽出する。また、車軸数特定部１１５は、スキャンデータ検出部１０１により取得された検出スキャンデータＤ５と、抽出された参照スキャンデータＤ６とを照合して、当該検出スキャンデータＤ５と整合する参照スキャンデータＤ６が含まれている車軸数グループを選定することにより、車両Ａの車軸数を特定し、第一車軸数Ｄ８として車種区分判別部１１４へ出力する。
車両特徴区分Ｄ７により参照スキャンデータＤ６の候補が絞り込まれていることにより、車軸数特定部１１５は、検出スキャンデータＤ５と整合する可能性の高い参照スキャンデータＤ６のみと照合することが可能となる。これにより、車両特徴区分Ｄ７の異なる参照スキャンデータＤ６が検出スキャンデータＤ５に整合すると誤った判断をしてしまい、その結果、誤った車軸数を特定してしまうことを回避することができる。このため、車軸数特定部１１５は、車軸数を高い精度で特定することが可能となる。また、車軸数特定部１１５が照合を行う時間を短縮することができる。

上述の実施形態によれば、レーザ検出器１０Ｃは、レーザ検出器１０Ｃが設置されている位置よりも車線Ｌの進行方向手前側（−Ｘ方向側）の範囲を含む所定のスキャン範囲Ｎ内で、レーザスキャン角度α（レーザ光の照射角度）を変更可能に設けられている。
これにより、車両Ａが車種判別装置１０を通過する前に、車両Ａの進行方向手前側（―Ｘ方向側）を含む範囲のレーザスキャンを行い、車両Ａの車軸数を特定することができる。このため、車種判別装置１０が最大車長に基づく設置スペースを確保できない料金自動収受設備１に設置されていても、当該車軸数に基づき出力された第一車軸数Ｄ８により、車種区分Ｄ１の判別を行うことができる。

＜第２の実施形態＞
（車種判別装置の構成）
次に、本発明の第２の実施形態に係る車種判別装置２０について図面を参照して説明する。なお、第１の実施形態と共通の構成には同一の符号を付して詳細説明を省略する。
図７は第２の実施形態に係る車種判別装置２０のブロック図である。
図７に示すように、本実施形態に係る車種判別装置２０の主制御部２０Ｅは、第１の実施形態に係る車種判別装置１０の主制御部１０Ｅの機能構成に加え、更に車種区分学習部１１７を備えている。

（車種判別装置の機能）
車種区分学習部１１７は、記憶部１１６に記憶されている参照スキャンデータＤ６から、各車両特徴区分Ｄ７及び車軸グループに割り振られた参照スキャンデータＤ６の特徴がより強く出現している特徴抽出範囲情報Ｄ１２を特定する。

図８は第２の実施形態に係る特徴抽出範囲情報Ｄ１２の例を示す図であり、（ａ）は車軸数が「３」の特徴抽出範囲情報Ｄ１２の例であり、（ｂ）は車軸数が「５」の特徴抽出範囲情報Ｄ１２の例である。

車種区分学習部１１７は、例えば、車両特徴区分Ｄ７が「区分Ｂ」に割り振られている参照スキャンデータＤ６を抽出する。また、車種区分学習部１１７は、抽出した参照スキャンデータＤ６の内、例えば車軸数グループが「３」に割り振られている参照スキャンデータＤ６を更に抽出する。

車種区分学習部１１７は、抽出した参照スキャンデータＤ６を照合する。具体的には、抽出した参照スキャンデータＤ６を重ね合わせることにより、特徴点の整合度が高い範囲と、特徴点の整合度が低い範囲を特定する。例えば、図８（ａ）に示すように、車両Ａ１の参照スキャンデータＤ６（実線）と、車両Ａ２の参照スキャンデータＤ６（点線）とを重ね合わせて照合を行う。

図８（ａ）の例では、範囲Ｒ１において、車両Ａ１の特徴点と、車両Ａ２の特徴点との整合度は低い。しかしながら、範囲Ｒ２において、車両Ａ１の特徴点と、車両Ａ２の特徴点の整合度は高い。
なお、図８（ａ）では、説明を簡明にするために、車両Ａ１及び車両Ａ２の参照スキャンデータＤ６を照合する例を示しているが、実際には、車種区分学習部１１７は、抽出した複数の参照スキャンデータＤ６を全て重ね合わせて照合を行う。このようにして、車両特徴区分Ｄ７が「区分Ｂ」、且つ、車軸数グループが「３」に割り振られている参照スキャンデータＤ６の、特徴点の整合度が高い範囲を特定する。
図８（ａ）の例では、車種区分学習部１１７は、範囲Ｒ２を各車両Ａの特徴点の整合度が高い範囲であると特定する。これにより、車両特徴区分Ｄ７が「区分Ｂ」であり、範囲Ｒ２における特徴点の整合度が高い場合は、車軸数グループが「３」に属する車両である可能性が高いと判断できる。つまり、当該車両については、車軸数特定部１１５がレーザ検出器１０Ｃが取得した検出スキャンデータＤ５と記憶部１１６に記憶された参照スキャンデータＤ６とを比較する際に、少なくとも範囲Ｒ２を比較することにより、当該車両の車軸数が「３」であるかそれ以外であるかを判断することができる。

また、車種区分学習部１１７は、車両特徴区分Ｄ７が「区分Ｂ」に割り振られている参照スキャンデータＤ６の内、例えば車軸数グループが「５」に割り振られた参照スキャンデータＤ６を更に抽出する。
車種区分学習部１１７は、抽出された参照スキャンデータＤ６について、上記と同様の照合を行う。例えば、図８（ｂ）に示すように、車両Ａ３の参照スキャンデータＤ６（実線）と、車両Ａ４の参照スキャンデータＤ６（点線）とを重ね合わせて照合を行う。

図８（ｂ）の例では、範囲Ｒ３において、車両Ａ３の特徴点と、車両Ａ４の特徴点との整合度は低い。しかしながら、範囲Ｒ４において、車両Ａ３の特徴点と、車両Ａ４の特徴点との整合度は高い。
なお、図８（ｂ）では、説明を簡明にするために、車両Ａ３及び車両Ａ４の参照スキャンデータＤ６を照合する例を示しているが、実際には、車種区分学習部１１７は、抽出した複数の参照スキャンデータＤ６を全て重ね合わせて照合を行う。このようにして、車両特徴区分Ｄ７が「区分Ｂ」、且つ、車軸数グループが「５」に割り振られた参照スキャンデータＤ６の、特徴点の整合度が高い範囲を特定する。
図８（ｂ）の例では、車種区分学習部１１７は、範囲Ｒ４を各車両の特徴点の整合度が高い範囲であると特定する。これにより、車両特徴区分Ｄ７が「区分Ｂ」であり、範囲Ｒ４における特徴点の整合度が高い場合は、車軸数グループが「５」に属する車両である可能性が高いと判断できる。つまり、当該車両については、車軸数特定部１１５がレーザ検出器１０Ｃが取得した検出スキャンデータＤ５と記憶部１１６に記憶された参照スキャンデータＤ６とを比較する際に、少なくとも範囲Ｒ４を比較することにより、当該車両の車軸数が「５」であるかそれ以外であるかを判断することができる。

更に、車種区分学習部１１７は、車両特徴区分Ｄ７が「区分Ｂ」に割り振られた他の車軸数グループの参照スキャンデータＤ６についても、同様に特徴点の整合度が高い範囲を特定する。

車種区分学習部１１７は、このように特定された各車軸数グループにおける特徴点の整合度が高い範囲に基づいて、特徴抽出範囲情報Ｄ１２を設定する。
例えば、図８（ａ）に示される車軸数グループが「３」の範囲Ｒ２と、図８（ｂ）に示される車軸数グループが「５」の範囲Ｒ４とを比較すると、進行方向におけるレーザ光の照射位置ｘの内、最も進行方向奥側の照射位置は範囲Ｒ２の「ｘ３」であり、最も進行方向手前側の照射位置は範囲Ｒ４の「ｘ６」である。この場合、照射位置ｘが「ｘ３」から「ｘ６」の範囲で検出スキャンデータＤ５及び参照スキャンデータＤ６の比較を行えば、車軸数グループが「３」に属するか、「５」に属するかを特定できる。
車種区分学習部１１７は、このようにして特定された照射位置「ｘ３」から「ｘ６」までの範囲を、車両特徴区分Ｄ７が「区分Ｂ」に割り振られた車両の特徴抽出範囲情報Ｄ１２として設定する。

車種区分学習部１１７は、他の車両特徴区分Ｄ７に割り振られた参照スキャンデータＤ６についても、上記と同様に特徴抽出範囲情報Ｄ１２を設定する。
このように、車種区分学習部１１７は、各車両特徴区分Ｄ７に対応する特徴抽出範囲情報Ｄ１２を設定する。また、車種区分学習部１１７は、設定した特徴抽出範囲情報Ｄ１２を記憶部１１６に記憶する。
なお、車種区分学習部１１７は、特徴抽出範囲情報Ｄ１２を予め設定し、記憶部１１６に記憶する。これにより、本実施形態に係る車種判別装置２０が車種の判別を行う際に、既に設定された特徴抽出範囲情報Ｄ１２を利用可能となるため、車種の判別処理を迅速に行うことができる。

本実施形態においては、車種区分学習部１１７は、車両特徴区分Ｄ７ごとに設定された特徴抽出範囲情報Ｄ１２に基づいて、車軸数特定部１１５が検出スキャンデータＤ５及び参照スキャンデータＤ６の比較を行う所定範囲を設定する。
具体的には、車両検知器１０Ａにより車両Ａが車線Ｌに進入したことが検知されると、レーザ検出器１０Ｃは当該車両Ａのレーザスキャンを行い、検出スキャンデータＤ５を主制御部２０Ｅに出力する。また、ナンバープレート認識装置１０Ｄはナンバープレート情報Ｄ３を取得して主制御部２０Ｅに出力する。更に、踏板１０Ｂが当該車両Ａのタイヤによる踏付けを検出すると、検出情報Ｄ２を主制御部２０Ｅに出力する。主制御部２０Ｅの車両特徴情報取得部１１２は、これらナンバープレート情報Ｄ３及び検出情報Ｄ２に基づく車両特徴情報Ｄ４を、車両特徴区分特定部１１３に出力する。車両特徴区分特定部１１３は、当該車両特徴情報Ｄ４に基づいて車両特徴区分Ｄ７を特定し、車種区分学習部１１７に出力する。
なお、本実施形態において、車両検知器１０Ａにより車両Ａが車線Ｌに進入したことが検知されると、レーザ検出器１０Ｃが当該車両Ａのレーザスキャンを行う例について説明したが、これに限られることはない。他の実施形態においては、レーザ検出器１０Ｃは、車両検知器１０Ａが車両Ａの進入を検知したか否かに関わらず、レーザスキャンを行うようにしてもよい。
車種区分学習部１１７は、車両特徴区分Ｄ７を取得すると、当該車両特徴区分Ｄ７に対応する特徴抽出範囲情報Ｄ１２を記憶部１１６から取得して、車種区分判別部１１４の車軸数特定部１１５へ出力する。
車軸数特定部１１５は、車両特徴区分Ｄ７に応じて設定された特徴抽出範囲情報Ｄ１２に基づいて比較を行う所定範囲を決定し、検出スキャンデータＤ５と参照スキャンデータＤ６との比較を当該所定範囲において行う。

（作用効果）
上述した車種判別装置２０によれば、車種区分学習部１１７は、記憶部１１６に記憶されている参照スキャンデータＤ６から、各車両特徴区分Ｄ７に対応する特徴抽出範囲情報Ｄ１２として予め設定する。また、車種区分学習部１１７は、車両特徴区分特定部１１３より取得した車両特徴区分Ｄ７に対応する特徴抽出範囲情報Ｄ１２を車種区分判別部１１４の車軸数特定部１１５へ出力する。車軸数特定部１１５は、特徴抽出範囲情報Ｄ１２に基づく所定範囲において、検出スキャンデータＤ５と参照スキャンデータＤ６との比較を行う。
車軸数特定部１１５において検出スキャンデータＤ５と参照スキャンデータＤ６との全範囲について比較を行う場合、図８（ａ）の範囲Ｒ１のように特徴点の整合度が低い範囲が含まれていると、範囲Ｒ２での特徴点の整合度が高くても、総合的な特徴点の整合度は低いと判断される可能性がある。この結果、実際とは異なる車軸数グループに割り振られた参照スキャンデータＤ６との特徴点の整合度が高いと判断され、車軸数特定部１１５において特定される車軸数の精度が低くなる可能性がある。
しかしながら、本実施形態においては、図８（ａ）の範囲Ｒ１のような特徴点の整合度の低い範囲については車軸数特定部１１５による比較を行わないように、車種区分学習部１１７が特徴抽出範囲情報Ｄ１２を設定している。これにより、車軸数特定部１１５は各車両特徴区分Ｄ７毎に特徴が出やすい範囲のみを比較することができ、車軸数特定部１１５において特定される車軸数の精度をより高くすることができる。この結果、車種区分判別部１１４における車種区分Ｄ１の判別の精度を向上することができる。
また、車軸数特定部１１５が比較を行う範囲が狭くなるため、比較を行う時間が短縮され、車種区分Ｄ１の判別を迅速に行うことが可能となる。

＜第２の実施形態の変形例＞
上述した第２の実施形態においては、車種区分学習部１１７は、記憶部１１６に記憶されている参照スキャンデータＤ６を照合することにより、各車両特徴区分Ｄ７に対応する特徴抽出範囲情報Ｄ１２を設定する例について説明した。しかしながら、車種区分学習部１１７は、スキャンデータ取得部１１１から出力された検出スキャンデータＤ５に基づいて、各車両特徴区分Ｄ７に対応する特徴抽出範囲情報Ｄ１２を設定してもよい。

図７に示すように、スキャンデータ取得部１１１は、車両Ａの検出スキャンデータＤ５を、車種区分学習部１１７へも出力する。
車種区分学習部１１７は、記憶部１１６に記憶されている参照スキャンデータＤ６の内、車両Ａの車両特徴区分Ｄ７に対応する参照スキャンデータＤ６を抽出する。車種区分学習部１１７は、取得した検出スキャンデータＤ５と、抽出された参照スキャンデータＤ６とを照合し、当該車両特徴区分Ｄ７に対応する特徴抽出範囲情報Ｄ１２を更新する。車種区分学習部１１７は、更新した特徴抽出範囲情報Ｄ１２を記憶部１１６に記憶する。

上述の車種判別装置２０によれば、車両Ａの車種区分の判別を行うごとに特徴抽出範囲情報Ｄ１２が更新されていくため、車種区分の判別を行うほど、特徴抽出範囲情報Ｄ１２の精度を高くすることができる。これにより、車軸数特定部１１５において特定される車軸数の精度をより高くすることができる。この結果、車種区分判別部１１４における車種区分Ｄ１の判別の精度を向上することができる。

＜第３の実施形態＞
（車種判別装置の構成）
次に、本発明の第３の実施形態に係る車種判別装置３０について図面を参照して説明する。なお、第１及び第２の実施形態と共通の構成には同一の符号を付して詳細説明を省略する。
図９は第３の実施形態に係る車種判別装置３０のブロック図である。
本実施形態に係る車種判別装置３０の主制御部３０Ｅが備える車種区分学習部１３７は、スキャンデータ取得部１１１が取得した検出スキャンデータＤ５を、参照スキャンデータＤ６として記憶部１１６に追加する点において、他の実施形態と異なる。

（車種判別装置の機能）
車種区分学習部１３７は、車両検知器１０Ａより出力された車両進入情報Ｄ９を取得する。車種区分学習部１３７は、当該車両進入情報Ｄ９を取得した後に踏板１０Ｂから取得した検出情報Ｄ２を、車両検知器１０Ａが検知した車両Ａのものであると判断し、当該車両Ａの車軸数の計測を開始する。
そして、当該車両Ａが車両検知器１０Ａを通過すると、車両検知器１０Ａは車両通過情報Ｄ１０を出力する。車種区分学習部１３７は、当該車両通過情報Ｄ１０を取得すると、車両Ａが踏板１０Ｂを通過したと判断し、当該車両Ａの車軸数の計測を完了する。車種区分学習部１３７は、踏板１０Ｂから取得した検出情報Ｄ２に基づいて、車両Ａの実際の車軸数を特定する。
本実施形態において、車種区分学習部１３７は、このように特定された車両Ａの実際の車軸数を、第二車軸数Ｄ１１として出力する。

更に、車種区分学習部１３７は、車両特徴区分特定部１１３から出力された車両Ａの車両特徴区分Ｄ７と、スキャンデータ取得部１１１から出力された車両Ａの検出スキャンデータＤ５とを取得する。
車種区分学習部１３７は、取得した検出スキャンデータＤ５を、記憶部１１６に記憶されている参照スキャンデータＤ６のグループの内、取得した車両特徴区分Ｄ７と第二車軸数Ｄ１１とに一致するグループに、新たな参照スキャンデータＤ６として追加する。このようにして、車種区分学習部１３７は、車種判別装置３０が車種区分Ｄ１の判別を行う度に、判別に使用した検出スキャンデータＤ５を、特定された車両特徴区分Ｄ７と、実際の車軸数を示す第二車軸数Ｄ１１とに対応する参照スキャンデータＤ６として学習する。

図１０は第３の実施形態に係る参照スキャンデータＤ６の学習の手順を示すフローチャートである。

（ステップＳＴ２０１：車軸数の特定）
まず、車種区分学習部１３７は、車両検知器１０Ａより出力された車両進入情報Ｄ９を取得する。
車種区分学習部１３７は、当該車両進入情報Ｄ９を取得した後に踏板１０Ｂから取得した検出情報Ｄ２を、車両検知器１０Ａが検知した車両Ａのものであると判断し、当該車両Ａの車軸数の計測を開始する。
そして、当該車両Ａが車両検知器１０Ａを通過すると、車両検知器１０Ａは車両通過情報Ｄ１０を出力する。車種区分学習部１３７は、当該車両通過情報Ｄ１０を取得すると、車両Ａが踏板１０Ｂを通過したと判断し、当該車両Ａの車軸数の計測を完了する。車種区分学習部１３７は、踏板１０Ｂから取得した検出情報Ｄ２に基づいて、車両Ａの実際の車軸数を特定する（ステップＳＴ２０１）。
なお、踏板１０Ｂが設けられている位置から料金自動収受機１１が設けられている位置までの距離が車両Ａの車長よりも短い場合は、当該車両Ａに課金する利用料金が確定した時点で、当該車両Ａの全てのタイヤが踏板１０Ｂを通過していない状態となる。この場合、車両Ａの運転者から利用料金の収受が完了して、車両Ａの全てのタイヤが踏板１０Ｂを通過し、車両検知器１０Ａが当該車両Ａを検知しなくなると、車両検知器１０Ａより車両通過情報Ｄ１０が出力される。車種区分学習部１３７は、当該車両通過情報Ｄ１０を取得するまで、当該車両Ａの車軸数の計測を継続している。このため、車種区分学習部１３７は、車種区分判別部１１４が車両Ａの車種区分Ｄ１を判別した後であっても、当該車両Ａの実際の車軸数を特定することができる。
車種区分学習部１３７は、このように特定された車軸数を第二車軸数Ｄ１１として出力する。

（ステップＳＴ２０２：車両特徴区分の取得）
車種区分学習部１３７は、車両特徴区分特定部１１３から出力された車両特徴区分Ｄ７を取得する（ステップＳＴ２０２）。

（ステップＳＴ２０３：検出スキャンデータの取得）
車種区分学習部１３７は、スキャンデータ取得部１１１から出力された検出スキャンデータＤ５を取得する（ステップＳＴ２０３）。

（ステップＳＴ２０４：参照スキャンデータの学習）
車種区分学習部１３７は、取得した検出スキャンデータＤ５を、新たな参照スキャンデータＤ６として、記憶部１１６に記憶する（ステップＳＴ２０４）。
このとき、車種区分学習部１３７は、記憶部１１６に記憶されている参照スキャンデータＤ６の内、ステップＳＴ２０２で取得した車両特徴区分Ｄ７に一致するグループであって、ステップＳＴ２０３で出力された第二車軸数Ｄ１１に一致する車軸数グループに、当該新たな参照スキャンデータＤ６を追加する。
例えば、車両特徴区分Ｄ７が「区分Ｂ」であり、第二車軸数Ｄ１１が「３」である場合は、当該新たな参照スキャンデータＤ６は、まず「区分Ｂ」の参照スキャンデータＤ６として割り振られる。次に、当該新たな参照スキャンデータＤ６は、「区分Ｂ」の内の軸数グループが「３」の参照スキャンデータＤ６として割り振られる。

（作用効果）
上述した車種判別装置３０によれば、車種区分学習部１３７は、車種判別装置３０が車種区分の判別を行う度に、判別に使用した検出スキャンデータＤ５を、参照スキャンデータＤ６として記憶部１１６に追加する。このため、車種区分学習部１３７は、様々な車両の参照スキャンデータＤ６を、人手を介さずに自動的に記憶部１１６に蓄積することができる。これにより、車種判別装置３０は、車種判別を行うごとに判別の精度を向上させることができる。

また、上述の各実施形態における車種判別装置１０、２０、３０のハードウェア構成の例について説明する。以下、第３実施形態の車種判別装置３０を例に説明する。
図１１は車種判別装置１０、２０、３０のハードウェア構成の一例を示す図である。
図１１に示すように、車種判別装置３０は、メモリ８１０と、記憶／再生装置８２０と、ＩＯ Ｉ／Ｆ（Ｉｎｐｕｔ Ｏｕｔｐｕｔ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）８３０と、センサ Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）８４０と、通信Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）８５０と、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）８６０と、補助記憶装置８７０とを備えている。

メモリ８１０は、車種判別装置３０のプログラムで使用されるデータ等を一時的に記憶するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等の媒体である。
記憶／再生装置８２０は、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、フラッシュメモリ等の外部メディアへデータ等を記憶したり、外部メディアのデータ等を再生するための装置である。
ＩＯ Ｉ／Ｆ８３０は、車種判別装置３０と料金収受設備１の各装置との間で情報等の入出力を行うためのインターフェースである。
センサ Ｉ／Ｆ８４０は、車種判別装置３０が備える車両検知器１０Ａ、踏板１０Ｂ、レーザ検出器１０Ｃ及びナンバープレート認識装置１０Ｄの制御と、情報及び信号の取得とを行うためのインターフェースである。
通信Ｉ／Ｆ８５０は、車種判別装置３０が料金収受設備１の各装置や、インターネット等の通信回線を介して外部サーバと通信を行うためのインターフェースである。
ＣＰＵ８５０は、プログラムを実行し、車種判別装置３０が車両Ａの車種区分Ｄ１を判別するように制御する。
補助記憶装置８７０は、ＣＰＵ８６０で実行するプログラムや、プログラムを実行する際に使用するデータや、生成されたデータを記録するためのものである。補助記憶装置８７０は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やフラッシュメモリ等である。補助記憶装置８７０は、上述の各実施形態における記憶部１１６に相当する。

車種判別装置３０のプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、フラッシュメモリ等の外部メディアに記録されていてもよく、この場合は、記憶／再生装置８２０から外部メディアへの書き込み（記憶）及び読み出し（再生）を行う。通信Ｉ／Ｆ８５０から外部サーバに記憶されているプログラムを読み出してもよい。
外部メディアや外部サーバに記憶されているプログラムを、補助記憶装置８７０に記憶してもよい。

ＣＰＵ８６０は、上記プログラムを実行することにより、車種判別装置３０のスキャンデータ取得部１１１、車両特徴情報取得部１１２、車両特徴区分特定部１１３、車種区分判別部１１４及び車種区分学習部１３７として機能する。これにより、ＣＰＵ８６０が各種処理を行うと、それぞれの処理で生成されたデータは補助記憶装置８７０に記憶される。

上述した車種判別装置３０によれば、車種区分学習部１３７は、踏板１０Ｂにより出力された検出情報Ｄ２に基づき、車両Ａの車軸数を特定し、第二車軸数Ｄ１１として出力する。また、車種区分学習部１３７は、車両Ａの検出スキャンデータＤ５を、車両特徴区分Ｄ７及び第二車軸数Ｄ１１とで割り振った状態で、新たな参照スキャンデータＤ６として記憶部１１６に追加する。これにより、正確な車両特徴区分Ｄ７及び車軸数が割り振られた参照スキャンデータＤ６を記憶部１１６に蓄積することができる。正確な参照スキャンデータＤ６が増えることにより、車軸数特定部１１５において検出スキャンデータＤ５と照合を行う際の精度を高めることができる。これにより、車種判別装置２０は、高い精度で車種判別を行うことが可能となる。

以上、本発明の実施形態について詳細に説明したが、本発明の技術的思想を逸脱しない限り、これらに限定されることはなく、多少の設計変更等も可能である。
例えば、上述の実施形態において、車種判別装置１０が、車両検知器１０Ａと、踏板１０Ｂと、レーザ検出器１０Ｃと、ナンバープレート認識装置１０Ｄと、を検出用装置として備えている構成について説明した。しかしながら、この構成に限られることはない。車種判別装置１０は、車両Ａの車高を検出する車高検知器と、車両Ａの車長を検出する車長検知器と、を検出用装置として更に備えていてもよい。これらの検出用装置により、車両特徴情報Ｄ４として車両Ａの車高及び車長を取得することができる。これにより、車両特徴区分特定部１１３において特定される車両特徴区分Ｄ７の精度を向上させることができる。

また、上述の実施形態において、レーザ検出器１０Ｃは、車両検知器１０Ａにより車両Ａの車線Ｌへの進入が検出されると、レーザスキャンを開始する例について説明した。しかしながら、これに限られることはない。料金自動収受機１１に車両検知センサを設け、車両Ａの運転席が料金自動収受機１１まで到達したことを当該車両検知センサが検出したときに、レーザ検出器１０Ｃがレーザスキャンを開始するようにしてもよい。

また、上述の実施形態において、レーザ検出器１０Ｃが所定のスキャン範囲Ｎ内でレーザ照射角度を変更しながら複数回のレーザ光の照射を行う例について説明した。しかしながら、これに限られることはない。レーザ検出器１０Ｃを車線Ｌの進行方向手前側に向けた状態で、レーザ検出器１０Ｃを車線Ｌの進行方向に沿って所定の範囲内で移動可能に設けてもよい。この場合、車両検知器１０Ａが車線Ｌに車両Ａが進入したことを検出すると、レーザ検出器１０Ｃは、所定の移動範囲内を車線Ｌの進行方向に沿って移動しつつ、レーザ光の照射を行う。この例のように、レーザ検出器１０Ｃが移動しつつレーザ光の照射及び当該レーザ光の反射光の検出を複数回行うことをレーザスキャンの一態様としてもよい。この場合、レーザ検出器１０Ｃは、レーザ検出器１０Ｃの位置とレーザ光の照射角度とに基づいて、車線Ｌの進行方向におけるレーザ光の照射位置ｘ及び車線Ｌの幅方向におけるレーザ光の照射位置ｙを算出し、当該算出結果を検出スキャンデータＤ５として主制御部１０Ｅに出力する。主制御部１０Ｅは、上述の実施形態と同様に、これら検出スキャンデータＤ５に基づいて車両Ａの車軸数を特定することが可能である。
更に、レーザ検出器１０Ｃを車線Ｌに直交する方向又は車線Ｌの進行方向手前側に向けた状態で、車線Ｌの進行方向に沿って所定の範囲内に複数設置してもよい。この場合、車両検知器１０Ａが車線Ｌに車両Ａが進入したことを検出すると、複数のレーザ検出器１０Ｃがそれぞれレーザ光の照射を行う。この場合、各レーザ検出器１０Ｃは、各レーザ検出器１０Ｃの位置とレーザ光の照射角度とに基づいて、車線Ｌの進行方向におけるレーザ光の照射位置ｘ及び車線Ｌの幅方向におけるレーザ光の照射位置ｙを算出し、当該算出結果を主制御部１０Ｅに出力する。主制御部１０Ｅは、各レーザ検出器１０Ｃから取得した算出結果を統合して検出スキャンデータＤ５を生成する。この例のように、レーザ光の照射及び当該レーザ光の反射光の検出を複数のレーザ検出器１０Ｃにより異なる位置に複数回行い、これら複数のレーザ検出器１０Ｃによる検出結果を統合して車両Ａの検出を行うことを、レーザスキャンの一態様としてもよい。主制御部１０Ｅは、上述の実施形態と同様に、当該検出スキャンデータに基づいて車両Ａの車軸数を特定することが可能である。

また、上述の実施形態において、車種区分学習部１１７が記憶部１１６に記憶された参照スキャンデータＤ６を車両特徴区分Ｄ７及び車軸数グループごとに照合して、自動的に特徴抽出範囲情報Ｄ１２を生成する例について説明した。しかしながら、これに限られることはない。例えば、参照スキャンデータＤ６の蓄積数が少ない場合等においては、車種判別装置１０の管理者が各車両特徴区分Ｄ７ごとに任意で特徴抽出範囲情報Ｄ１２を設定してもよい。これによっても、上述の実施形態と同様の効果を得ることができる。

また、上述の実施形態において、車種区分学習部１１７が特徴抽出範囲情報Ｄ１２を設定し、記憶部１１６に記憶する例について説明した。しかしながら、これに限られることはない。記憶部１１６をネットワークに接続された外部サーバに配置し、複数の料金自動収受設備１で当該特徴抽出範囲情報Ｄ１２を共有してもよい。これにより、複数の料金自動収受設備１で特徴抽出範囲情報Ｄ１２を更新できるため、より精度の高い特徴抽出範囲情報Ｄ１２を生成することが可能となる。これにより、車軸数特定部１１５による車軸数の特定の精度を高めることができる。この結果、車種区分判別部１１４における車種区分Ｄ１の判別の精度を向上させることができる。

また、上述の実施形態において、車種区分学習部１３７が検出スキャンデータＤ５を、新たな参照スキャンデータＤ６として記憶部１１６に追加する例について説明した。しかしながら、これに限られることはない。記憶部１１６をネットワークに接続された外部サーバに配置し、複数の料金自動収受設備１で当該参照スキャンデータＤ６を共有してもよい。これにより、複数の料金自動収受設備１で参照スキャンデータＤ６を学習するため、より多くの参照スキャンデータＤ６を記憶部１１６に蓄積することができる。これにより、車軸数特定部１１５による車軸数の特定の精度を高めることができる。この結果、車種区分判別部１１４における車種区分Ｄ１の判別の精度を向上させることができる。

また、上述の実施形態において、車種判別装置１０が有料道路の料金所に設けられる例について説明したが、これに限られることはない。上述の実施形態に係る車種判別装置１０は、例えば、駐車場の料金所に設置されていてもよい。

１ 料金自動収受設備
１０、２０、３０ 車種判別装置
１０Ａ 車両検知器
１０Ｂ 踏板
１０Ｃ レーザ検出器（レーザスキャン部）
１０Ｄ ナンバープレート認識装置
１０Ｅ、２０Ｅ、３０Ｅ 主制御部
１１ 料金自動収受機
１３ 発進制御機
１４ 発進検知器
１１１ スキャンデータ取得部
１１２ 車両特徴情報取得部
１１３ 車両特徴区分特定部
１１４ 車種区分判別部
１１５ 車軸数特定部
１１６ 記憶部
１１７、１３７ 車種区分学習部
Ａ 車両
Ｌ 車線
Ｉ アイランド

Claims (7)

1. 通行する車両の車種区分を判別する車種判別装置であって、
   前記車両の特徴を示す車両特徴情報に基づいて、前記車種区分と異なる区分、又は、前記車種区分よりも大きく区分けされた区分である車両特徴区分を特定する車両特徴区分特定部と、
   前記車両のタイヤが配置される高さでレーザスキャンを行うレーザスキャン部と、
   前記レーザスキャン部から出力される情報であって、前記レーザスキャン部と前記車両のタイヤとの位置関係に応じた検出スキャンデータを取得するスキャンデータ取得部と、
   前記車両特徴区分別に割り振られた参照スキャンデータが記憶されている記憶部と、
   前記記憶部に記憶されている前記参照スキャンデータの内、特定された前記車両特徴区分に割り振られた前記参照スキャンデータと、取得された前記検出スキャンデータとを比較した結果に基づいて前記車種区分を判別する車種区分判別部と、
   を備える車種判別装置。
2. 前記参照スキャンデータは、更に車軸数グループ別に割り振られ、
   特定された前記車両特徴区分に割り振られた前記参照スキャンデータの内、取得された前記検出スキャンデータと整合する前記参照スキャンデータが含まれる車軸数グループを選定することにより、前記車両の車軸数を特定し、該車軸数を前記車両の第一車軸数として出力する車軸数特定部を更に備える、
   請求項１に記載の車種判別装置。
3. 前記レーザスキャン部は、前記レーザスキャン部が設置されている位置より前記車両の進行方向手前側の範囲を含む所定の範囲内でレーザスキャン角度を変更可能に設けられている、
   請求項１または２に記載の車種判別装置。
4. 前記車種区分判別部は、前記検出スキャンデータと前記参照スキャンデータとの比較を、特定された前記車両特徴区分に応じた所定範囲で行う、
   請求項１から３のいずれか１項に記載の車種判別装置。
5. 前記車両による踏み付けを検出する踏板と、
   前記踏板の検出結果に基づいて車軸数を特定し、該車軸数を第二車軸数として出力するとともに、前記スキャンデータ取得部により取得された前記検出スキャンデータを、前記車両特徴区分特定部により特定された前記車両特徴区分、及び、前記第二車軸数に割り振られた前記参照スキャンデータとして、前記記憶部に記憶させる車種区分学習部と、
   を更に備える、請求項１から４のいずれか１項に記載の車種判別装置。
6. 通行する車両の車種区分を判別する車種判別方法であって、
   前記車両の特徴を示す車両特徴情報に基づいて、前記車種区分と異なる区分、又は、前記車種区分よりも大きく区分けされた区分である車両特徴区分を特定する車両特徴区分特定ステップと、
   前記車両のタイヤとの位置関係に応じた検出スキャンデータを取得するスキャンデータ取得ステップと、
   記憶部に記憶されている参照スキャンデータの内、前記特定された車両特徴区分に割り振られた前記参照スキャンデータと、取得された前記検出スキャンデータとを比較した結果に基づいて前記車種区分を判別する車種区分判別ステップと、
   を有する車種判別方法。
7. 通行する車両の車種区分を判別する車種判別装置のコンピュータを機能させるプログラムであって、
   前記コンピュータを、
   前記車両の特徴を示す車両特徴情報に基づいて、前記車種区分と異なる区分、又は、前記車種区分よりも大きく区分けされた区分である車両特徴区分を特定する車両特徴区分特定手段、
   前記車両のタイヤとの位置関係に応じた検出スキャンデータを取得するスキャンデータ取得手段、
   記憶部に記憶されている参照スキャンデータの内、特定された前記車両特徴区分に割り振られた前記参照スキャンデータと、取得された前記検出スキャンデータとを比較した結果に基づいて前記車種区分を判別する車種区分判別手段、
   として機能させるプログラム。

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