JP2016191993A - 車種判別装置および車種判別方法 - Google Patents

Abstract

【課題】精度良く車種の特定を行い、かつ設置のために大がかりな工事などを必要とせず、精度良く故障の自己診断を行う車種判別装置を提供する。【解決手段】車両の車種を判別する車種判別装置１００は、車両を撮影し、その映像データから、車両の大きさを検出する第１検出手段１０と、車両の距離画像を非接触センサ２を用いて取得し、得られた車両の距離画像から求められる車両の側面の輪郭線と道路との接点の数から、車両の車軸の数を検出する第２検出手段２０と、第１および第２検出手段の検出結果に基づいて、車両の車種を判別する判別手段３０と、を有する。【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、車種判別装置および車種判別方法に関する。

有料道路等で運用されるＥＴＣ（登録商標）システム（電子料金収受システム）では、通行する車両の通行利用料金の金額を決めるため車種を判別する必要がある。全国の有料道路の料金所等では、軸数検知装置や車両検知装置といった、車種を特定するために必要な装置が設置されている。

各料金所では、車種を全て自動で判別するシステムが導入され、車種を特定する装置は、精度よく車種を判別することが求められる。同時に、全国の各料金所に配置されている装置の台数は相当な数であり、装置設置時や保守・点検時に発生する材料費や作業時間の低減が求められている。そのため、装置の設置や交換のために大がかりな工事を必要としない装置が好まれる傾向がある。また、人の手によらず、装置自らが故障の診断を行う自己診断機能を備えた装置も少なくない。この自己診断機能についても精度の良さが求められる。

現在、多くの料金所のゲートでは、車重による押圧を検知するセンサを路面に埋設して、その上を車両が通過するときに車軸数を検知する接触式の装置が採用されている。接触式の装置では、センサを路面に埋設することから磨耗や車の重量で破損することがあり、定期的な交換が必要になる。また、センサ上に雪が降り積もった場合や、車両に付着した泥が落下した場合などで、保守点検作業が頻繁に発生する。

特開２０１３−１９６５０７号公報 特開２０１２−２２５７３号公報

本発明が解決しようとする課題は、精度良く車種の判別を行い、かつ設置のために大がかりな工事などを必要とせず、保守・点検の負荷を軽減し、精度良く故障の自己診断を行う車種判別装置及び車種判別方法を提供することである。

本実施形態に係る車種判別装置は、車両の車種を判別する車種判別装置であって、前記車両を撮影し、その映像データから、車両の大きさを検出する第１検出手段と、前記車両の距離画像を非接触センサを用いて取得し、得られた前記車両の距離画像から求められる車両の側面の輪郭線と道路との接点の数から、前記車両の車軸の数を検出する第２検出手段と、前記第１および第２検出手段の検出結果に基づいて、前記車両の車種を判別する判別手段と、を有することを特徴とする。

本実施形態に係る車種判別方法は、車両の車種を判別する車種判別装置の車種判別方法であって、前記車両を撮影し、その映像データから、車両の大きさを検出する第１検出ステップと、前記車両の距離画像を非接触センサを用いて取得し、得られた前記車両の距離画像から求められる車両の側面の輪郭線と道路との接点の数から、前記車両の車軸の数を検出する第２検出ステップと、前記第１および第２検出ステップの検出結果に基づいて、車両の車種を判別するステップと、を有することを特徴とする。

第１の実施形態に係る車種判別装置の構成を示す図。 実施形態に係る車種判別基準を示す表。 実施形態に係る車種判別装置の配置を示す図。 実施形態に係る車種判別装置の配置を示す図。 実施形態に係る車種を特定する際の動作を表すフローチャート。 実施形態に係る、車種判別装置と通過する二輪車の関係を示す図。 第２の実施形態に係る車種判別装置の構成を示す図。 第２の実施形態に係る故障の自己診断をする際の動作を表すフローチャート。

以下、図面を参照して実施形態に係る車種判別装置を説明する。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る車種判別装置１００の機能を示す図である。有料道路の料金所のゲートに配置される車種判別装置は、第１検出手段１０、第２検出手段２０、及び判別手段３０を備える。第１検出手段１０は車両を撮影し、その映像データから車両の大きさを検出する。第２検出手段２０は車両の距離画像を取得し、得られた車両の側面の輪郭線と道路との接点の数から、前記車両の車軸の数を検出する。判別手段３０は、第１及び第２検出手段の検出結果に基づいて、前記車両の車種を判別する。

第１検出手段１０は、撮像部１と、その映像データから車両の大きさを検出する画像処理部３３を備える。

撮像部１は、例えば２台のカメラで構成されるステレオカメラを備えており、ここでは第１レンズ１１−１、第１カメラ１２−１、および第２レンズ１１−２と第２カメラ１２−２を備える。

第１カメラ１２−１は、第１レンズ１１−１を介して料金所のゲート内に進入してきた車両の映像を撮影し、第１映像データを出力する。同様に、第２カメラ１２−２は、第２レンズ１１−２を介して料金所のゲート内に進入してきた車両の映像を撮影し、第２映像データを出力する。続いて、第１キャプチャボード（子）３１−１は、第１映像データを受信し、画像処理部３３に出力する。同様に第２キャプチャボード（親）３１−２は、第２映像データを受信し、画像処理部３３に出力する。

画像処理部３３は、車両の大きさを検出し、後述する判別手段３０の車種判別部３４へ出力する。検出方法は以下の通りである。まず第１及び第２キャプチャボードから入力された親画像、子画像の対応点を抽出した後、路面が同じ画像になるように親画像と子画像を合成し、路面が画像処理領域となるよう設定する。そして路面と物体の境界線を検出し、ほぼ等距離の境界線の類似度に応じて分類することで、物体を検出する。その後、画像を連続して撮影することで、親画像と子画像の時系列画像を得ることができ、各々の画像から物体を検出することで、物体の動きが分かる。そしてその物体の動き方から、ゲートを通過する車両がどの物体かを特定する。このようにして車両と特定された物体の大きさから、料金所のゲートを通過する車両の大きさが検出される。

第２検出手段２０は、非接触センサ２と、軸数処理部３２を備える。

非接触センサ２は、例えばレーザ光による非接触センサであって、距離画像入力部２１を備える。レーザ光による非接触センサは、光源から出力されるパルス光を対象物（ここではゲート内に侵入してきた車両）に向けて照射し、その対象物からの反射光を受光するまでの時間から、非接触センサから対象物までの距離を計測する。距離画像入力部２１は、計測結果から得られた非接触センサから車両までの距離画像を軸数処理部３２に出力する。

軸数処理部３２では、車両の車軸の数を検出し、判別手段の車種判別部３４へ出力する。検出方法は以下の通りである。まず、距離画像入力部２１から距離画像が出力される。この距離画像は車両の側面の輪郭が分かるような濃淡画像であり、奥に行くほど（センサから遠くなるほど）画像の濃淡値が小さく（暗く）なる形式のため、濃淡値で距離が分かるようになっている。この濃淡画像から車両の側面の輪郭線と道路との接点を求め、この接点の数からゲートを通過する車両の車軸の数を検出する。

判別手段３０は、車種判別部３４、インターフェース部３５を備える。

車種判別部３４は、第１及び第２の検出手段から検出された車両の大きさ及び車両の軸数と、あらかじめ標準的な車両から取得された基準データと参照し、料金所のゲート内に進入してきた車の車種（二輪車、普通車、大型車）を検出する。続いて、検出結果をインターフェース部３５へ出力する。インターフェース部３５は、その検出結果を上位装置（ＥＴＣシステムの料金徴収装置）に出力する。

なお、ここでは図２に示すように、車両の大きさが予め定められた基準値未満である物を二輪車、車両の大きさが基準値以上であり、かつ軸数が２つのものを普通車、車両の大きさが基準値以上であり、かつ軸数が３つ以上のものを大型車と定義している。

また、本実施形態では、車両の大きさ及び車軸の数の検出を上記の方法で行っているが、他の方法を採用しても構わない。

［各部の設置位置］
実施形態に係る車種判別装置は、上述した通りの機能を備えているが、装置の構成としては、図１に示される、撮像部１、非接触センサ２、判別装置３から構成される。撮像部１は車両を撮影し、非接触センサ２は、非接触センサ２から車両までの距離を表す距離画像を取得し、判別装置３は撮像部１及び非接触センサ２で得られたデータを受信し、そのデータを基に車種を判別して、判別結果を上位装置に送信する。

図３は、料金所のゲートを上面から見たときの撮像部１及び非接触センサ２の位置関係を示す。撮像部１及び非接触センサ２は、例えば図３に示すように、有料道路の料金所のゲートにおける道路（料金収受車線）の路側に、道路を走行する車両の側面と相対向するように設置されている。

また、図４は、料金所のゲートの進入方向から見たときの撮像部１及び非接触センサ２の位置関係を示す。例えば、図４に示すように、撮像部１は路側の高所に設置され、車両側面から車体全体が撮影できる高さ位置を有している。非接触センサ２は、路側の路面付近に設置され、車両側面からタイヤ（車軸）全体の側面を含んだ車体一部をスキャンできる高さを有している。

なお、撮像部１と非接触センサ２の設置位置は、車両進行方向に対して、前後して設置しても良い。また、判別装置３の設置位置は、機能自体に影響がなく任意の位置に設置できる。撮像部１と非接触センサ２は、道路を走行する車両の側面と相対向するように設置しても良いが、設置の費用と手間を低減させるために、図３及び図４に示す路側の片側に集約することが望ましい。

本実施形態では、撮像部１はステレオカメラを用いており、画像処理の精度を上げる上ではその方が好ましいが、シングルカメラを用いることも可能である。また、本実施形態では、非接触センサ２は、レーザ光による非接触センサが用いている。接触式センサを用いても良いが、検出の精度を上げ、摩耗して交換をする保守の費用と手間を考慮すると、非接触式の方がより好ましい。

［車種判別の動作手順］
次に、図５に示すフローチャートを参照して、実施形態に係る車種判別装置による車種判別の基本の動作を説明する。

まず、撮像部１は、料金所のゲートに進入してきた車両を撮影する（Ｓ５０１）。同時に、非接触センサ２はレーザ光のスキャンにより車軸の距離を計測する（Ｓ５０２）。

次に、撮像部１の第１カメラ１２−１および第２カメラ１２−２は、取得した車両の映像データを判別装置３の第１キャプチャボード（子）３１−１と第２キャプチャボード（親）３１−２にそれぞれ出力する（Ｓ５０３）。また同時に、非接触センサ２は、レーザ光のスキャンによって計測した車両の距離画像を判別装置３の軸数処理部３２に出力する（Ｓ５０４）。

次に、判別装置３の画像処理部３３は、撮像部１の第１カメラ１２−１および第２カメラ１２−２による車両の映像データから、料金所のゲート内に車両の進入有りと判定すると（Ｓ５０６のｙｅｓ）、受信した映像データから車両の大きさを求め、車種判別部に入力する。また、判別装置３の軸数処理部３２は、受信した車両の距離画像から側面の輪郭線と道路との接点を求め、この接点の数からゲートを通過する車両の車軸の数を検出し、車種判別部３４に入力する。車種判別部３４は、入力された車両の大きさと車軸の数を基に、進入した車両の車種（二輪車、普通車、大型車）を判別する（Ｓ５０７）。インターフェース部３５は、上位装置にその結果を出力する（Ｓ５０８）。

このようにして、車両の映像データとレーザ光のスキャンによる車両の距離画像を用いることで、車両の大きさ及び車軸の数を検出することができ、料金所のゲートへ進入してきた車両の車種を判別し、結果を上位装置へ出力することができる。前述したとおり、ここでは、二輪車、普通車、大型車の車種を特定することが可能となる。通過料金を決定するに当たり、この３種類の判別だけで良い場合は本装置の結果から料金設定すればよいし、さらに車種を細かく判別する必要があるときは、他の情報と組み合わせて車種を判別することも可能である。

（第２の実施形態）
前述した通り、車種判別装置は、保守・点検の費用と作業時間の低減のため、故障の自己診断機能を搭載しているものもある。これらの多くには、撮像部１（もしくはそれにあたる、車両の有無を検知する部分）により車両判定がなされたにもかかわらず、車両の車軸の数を検出できず、且つこれらが連続して発生した場合に、非接触センサ２の故障として扱う処理が多く行われている。しかし、車両の車軸の数を検出できないことが、必ずしも非接触センサ２の故障とは限らない。

例えば、車両の車軸の数を検出しようとした場合、二輪車とそれ以外の車両を比べると、特に二輪車で車両の車軸の数を検出しにくくなる可能性が懸念される。すなわち、図６に示した二輪車の走行イメージのように、路側に設置された非接触センサ２に対し、二輪車が離れて走行すると、非接触センサによって計測された分解性能が落ちてしまい、車体に対して車両の特徴量が抽出し難くなることによるものである。このような場合には、非接触センサ２が故障に至っていないのに、車両の車軸の数が正しく検出できず、非接触センサ２が故障しているという誤った自己診断をしてしまう。

そのため、第２の実施形態では、図７に示す通り車種判別部３４の内部に自己診断部３６を設けると共に、映像データを基に得られた車両の大きさから料金所のゲートを通過する車両が二輪車とそれ以外の車両を判別できることを利用し、非接触センサ２が故障に至っていなくても車軸を正しく検出できない可能性の高い二輪車が料金所のゲートを通過した場合と、それ以外の車両が料金所のゲートを通過した場合に分けて故障判定の閾値を設定することで、より精度の高い自己診断を行うこととする。

［故障診断の動作手順］
図８は、第２の実施形態における、非接触センサ２の故障診断の動作を示すフローチャートである。

まず、図８において、画像処理部３３において車両の通過を検出すると（Ｓ８０１）、自己診断部３６は、軸数処理部３２から車両の車軸の数を示す信号が出力されているかチェックする（Ｓ８０２）。軸数処理部３２から車両の車軸の数の出力がある場合は（Ｓ８０２のｙｅｓ）、エラーカウンタの値＝０として（Ｓ８０３）ステップＳ８０１に戻り、自己診断部３６は、繰り返し非接触センサ２のエラー発生をチェックする。軸数処理部３２から車両の車軸の数が出力されていない場合（Ｓ８０２のｎｏ）は、判別装置３に内蔵するエラーカウンタの値を＋１（Ｓ８０４）する。なお、Ｓ８０２において、料金所のゲートを通過する車両の車軸の数は必ず２以上であることから、軸数処理部３２で軸数が１であると判定された場合もエラー発生（Ｓ８０２のｎｏ）と判断してもよい。また、軸数が２以上であっても、基準データを比較して、車両の大きさに対して明らかに少ない軸数が検出される場合も、エラー発生（Ｓ８０２のｎｏ）としてもよい。

次に、自己診断部３６は、車種が二輪車であるか否かを画像処理部３３の検出結果から判別する（Ｓ８０５）。車種が二輪車であると判別された場合（Ｓ８０５のｙｅｓ）、エラーカウンタの値が「１０」以上かチェックする。即ち、二輪車の判別で、且つエラー発生が連続１０台続いたのであれば（Ｓ８０７のｙｅｓ）上位装置へ非接触センサ２の故障を出力する（Ｓ８０８）。一方、エラー回数が連続１０台に満たない時は（Ｓ８０７のｎｏ）、ステップＳ８０１に戻り、引き続きエラーの発生をチェックする。

ステップＳ８０５で、車種が二輪車以外と判別された場合（Ｓ８０５のｎｏ）は、エラーカウンタの値が「５」以上かチェックする。即ち、二輪車以外の車種では、エラー発生が連続５台続いたのであれば（Ｓ８０６のｙｅｓ）、同様に上位装置へ故障の出力を行う（Ｓ８０８）。一方、エラー発生が連続５台に満たない場合は（Ｓ８０６のｎｏ）、ステップＳ８０１に戻り、引き続き連続エラーの発生をチェックする。

なお、故障発生情報は、例えば保守基地などに送られ、状況に応じて縮退運転や、運転の中止、または予備として備えられている別の正常な非接触センサに切り替わるなどの対応がとられる。

このようにして、実施形態の車種判別装置は、自己診断を行い、故障の可能性があると判断した場合は、上位装置に通知し、故障に対する措置を行う。故障に対する措置とは、装置が故障しているゲートを閉鎖することで車両を他のゲートへ誘導する、または予備のセンサへ切替える、等である。ゲートの閉鎖により通行量が制限されてしまうのを防ぐためには、自動的に予備センサへ切替えられるのが理想的である。なお、上位装置へ通知すると共に、判別装置３による指示で、故障した非接触センサから予備の正常な非接触センサに自動的に切り替わる仕様にしておいてもよい。また、インターフェース部３５に故障している旨を表示する、ＰＣにスピーカを接続して音を出すようにするなど、ＰＣ自身でアラームを出すようにしても良い。

本実施形態の車種判別装置は、非接触センサ２と撮像部１との検出結果を併せ、故障の自己診断を行う。そのため、単に非接触センサ２による検出の有無を考慮するだけはなく、通過車両が二輪車か否かも含めて自己診断を行うことが可能となる。すなわち、通過車両が二輪車か否かで閾値を変えることで、誤った自己診断を防ぎ、より正確な故障の判断ができる。

なお、今回はエラー回数の閾値を二輪車は連続１０台、それ以外は連続５台としたが、台数は適宜変更しても良い。また、通行状況に応じて都度変えられるのでも良く、装置の設置環境に合ったものになっていれば良い。

なお、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事は意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。こ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ともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１０ 第１検出手段
２０ 第２検出手段
３０ 判別手段
１ 撮像部
２ 非接触センサ
３ 判別装置
１１−１ 第１レンズ
１１−２ 第２レンズ
１２−１ 第１カメラ
１２−２ 第２カメラ
２１ 距離画像入力部
３１−１ 第１キャプチャボード
３１−２ 第２キャプチャボード
３２ 軸数処理部
３３ 画像処理部
３４ 車種判別部
３５ インターフェース部
３６ 自己診断部

Claims (8)

1. 車両の車種を判別する車種判別装置であって、
   前記車両を撮影し、その映像データから、車両の大きさを検出する第１検出手段と、
   前記車両の距離画像を非接触センサを用いて取得し、得られた前記車両の距離画像から求められる車両の側面の輪郭線と道路との接点の数から、前記車両の車軸の数を検出する第２検出手段と、
   前記第１および第２検出手段の検出結果に基づいて、前記車両の車種を判別する判別手段と、を有することを特徴とする車種判別装置。
2. 前記判別手段は、所定回数連続して、前記車軸の数の出力がない場合に、前記非接触センサが故障していると判断する自己診断手段を更に備えたことを特徴とする、請求項１に記載の車種判別装置。
3. 前記判別手段は、所定回数連続して、前記車軸の数が１以下であると検出される場合に、前記非接触センサが故障していると判断する自己診断手段を更に備えたことを特徴とする、請求項１に記載の車種判別装置。
4. 前記所定回数は、二輪車または二輪車以外の車種に応じた設定が可能なことを特徴とする請求項２または３のいずれか１項に記載の車種判別装置。
5. 車両の車種を判別する車種判別装置の車種判別方法であって、
   前記車両を撮影し、その映像データから、車両の大きさを検出する第１検出ステップと、
   前記車両の距離画像を非接触センサを用いて取得し、得られた前記車両の距離画像から求められる車両の側面の輪郭線と道路との接点の数から、前記車両の車軸の数を検出する第２検出ステップと、
   前記第１および第２検出ステップの検出結果に基づいて、車両の車種を判別するステップと、
   を有することを特徴とする車種判別方法。
6. 前記第２検出ステップで、前記車軸の数の出力信号が得られなかった場合の連続エラーの回数が、二輪車又は二輪車以外の車種に応じて設定された値に到達したとき、上位装置に前記非接触センサの故障を通知するステップを
   更に有することを特徴とする請求項５に記載の車種判別方法。
7. 前記第２検出ステップで、検出された車軸の数が１以下である場合の連続エラーの回数が二輪車又は二輪車以外の車種に応じて設定された値に到達したとき、上位装置に前記非接触センサの故障を通知するステップを
   更に有することを特徴とする請求項５に記載の車種判別方法。
8. 車両の車種を判別する車種判別装置であって、
   前記車両を撮影した映像データから、車両の大きさを検出する第１検出手段と、
   非接触センサを用いて取得した、前記車両の距離画像から求められる車両の側面の輪郭線と道路との接点の数から、前記車両の車軸の数を検出する第２検出手段と、
   前記第１および第２検出手段の検出結果に基づいて、前記車両の車種を判別する判別手段と、を有することを特徴とする車種判別装置。

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