JP2018173291A - 検出装置、検出方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 走行中の車両を撮影した画像による、過積載の判別の精度を、コストを上昇させずに向上させることができる技術を提供する。【解決手段】 本開示の一態様に係る検出装置は、走行する車両の動画像から、前記車両のタイヤの位置と前記車両の車体の位置との間の関係である第１関係を検出する検出部と、検出された前記第１関係の変動に基づいて、前記車両の積載量を推定する推定部と、推定された前記積載量が基準を超える場合、通知を行う通知部と、を備える。【選択図】 図８

Description

本開示は、過積載の疑いがある車両を検出する技術に関する。

特許文献１に、カメラや他の光学センサによる測定データをもとに検出したタイヤ形状及び車底高から、過積載や空気圧不足等を起こしている危険車両を検出する危険車両検出装置が開示されている。

特許文献２に、停車中の車両の、車輪アセンブリ（例えば前輪アセンブリ）のクリアランスと、対向する車輪アセンブリ（例えば後輪アセンブリ）のクリアランスとに基づいて、積載された荷物を含む車両の重量を推定する方法が開示されている。車輪アセンブリのクリアランスは、車輪の画像を処理することによって決定される。対向する車輪アセンブリのクリアランスは、例えば、加速度計又は傾斜計を備えたスマート情報端末によって測定された車両の傾きに基づいて計算される。

特許文献３には、車両に搭載された振動センサにより測定された、走行時の車両の振動データを収集し、収集された振動データに基づいて特定された固有振動数から、車両音重量及び積載量を算出する車両重量監視システムが開示されている。

特開平１０−２７２９０７号公報 特表２０１５−５２７５７９号公報 特開２０１６−１０２７３０号公報

特許文献１に記載の技術では、１枚の画像から車底高が計算される。従って、例えば車両の上下方向の振動によって車底高が変化する場合、過積載を精度よく判別することはできない。

走行中の車両のクリアランスは、振動等によって変化する。また、走行中の車両の傾きをスマート端末によって測定することは困難である。測定が可能であったとしても、走行中の車両の傾きも、振動等によって変化する。特許文献２に記載の技術では、走行中の車両の積載量を精度よく推定することはできない。

特許文献３に記載の技術では、車両に振動センサが搭載されていない場合、その車両の積載量を推定することはできない。特許文献３に記載の技術では、走行中の車両を撮影した動画像によって積載量を推定することはできない。

本開示の目的の１つは、走行中の車両を撮影した動画像による、過積載の判別の精度を、コストを抑制しながら向上させることができる検出装置を提供することである。

本開示の一態様に係る検出装置は、走行する車両の動画像から、前記車両のタイヤの位置と前記車両の車体の位置との間の関係である第１関係を検出する検出手段と、検出された前記第１関係の変動に基づいて、前記車両の積載量を推定する推定手段と、推定された前記積載量が基準を超える場合、通知を行う通知手段と、を備える。

本開示の一態様に係る検出方法は、走行する車両の動画像から、前記車両のタイヤの位置と前記車両の車体の位置との間の関係である第１関係を検出し、検出された前記第１関係の変動に基づいて、前記車両の積載量を推定し、推定された前記積載量が基準を超える場合、通知を行う。

本開示の一態様に係るプログラムは、コンピュータに、走行する車両の動画像から、前記車両のタイヤの位置と前記車両の車体の位置との間の関係である第１関係を検出する検出処理と、検出された前記第１関係の変動に基づいて、前記車両の積載量を推定する推定処理と、推定された前記積載量が基準を超える場合、通知を行う通知処理と、を実行させる。

本開示には、走行中の車両を撮影した画像による、過積載の判別の精度を、コストを抑制しながら向上させることができるという効果がある。

図１は、本開示の第１の実施形態に係る検出システムの全体の構成の例を示すブロック図である。 図２は、本開示の第１の実施形態に係る検出システムの構成の第１の例を表すブロック図である。 図３は、本開示の第１の実施形態に係る検出システムの構成の第２の例を表すブロック図である。 図４は、本開示の第１の実施形態に係る検出システムの構成の第３の例を表すブロック図である。 図５は、本開示の第１の実施形態に係る検出システムの構成の第４の例を表すブロック図である。 図６は、本開示の第１の実施形態に係る検出システムの構成の第５の例を表すブロック図である。 図７は、本開示の第１の実施形態に係る検出装置の動作の例を示すフローチャートである。 図８は、本開示の第２の実施形態に係る検出装置の構成の例を示すブロック図である。 図９は、本開示の第２の実施形態に係る検出装置の動作の例を示すフローチャートである。 図１０は、本開示の実施形態に係る検出装置を実現できるコンピュータのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。

次に、本開示の実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。

＜第１の実施形態＞
図１は、本開示の第１の実施形態に係る検出システム１の全体の構成の例を示すブロック図である。

図１を参照すると、検出システム１は、検出装置１００と、撮像装置１１１と、車両情報サーバ２０と、被疑情報サーバ３０と、取締車両４０とを含む。検出装置１００は、撮像装置１１１、車両情報サーバ２０、被疑情報サーバ３０、及び、取締車両４０の各々と通信可能に接続されている。

撮像装置１１１は、道路を走行する車両を撮影する。撮像装置１１１は、道路を走行する車両のタイヤとナンバープレートとを撮影できるよう設置されていればよい。撮像装置１１１は、撮影によって得られた動画像を、検出装置１００に送出する。

撮像装置１１１は、例えば、車両に搭載されたカメラである。以下、撮像装置１１１を搭載する車両を、「監視車両」と表記する。その場合、撮像装置１１１を搭載している車両は、例えば、道路を走行する車両の、タイヤ及びナンバープレートを撮影できるように駐車されていてもよい。監視車両は、後で詳細に説明する取締車両を兼ねていてもよい。以下、道路を走行する車両を、走行車両とも表記する。撮像装置１１１は、例えば、車両に搭載されたドライブレコーダのカメラであってもよい。撮像装置１１１は、例えば、路側に設置された支柱や、道路を跨ぐバーなどに、道路を走行する車両のタイヤ及びナンバープレートを撮影できるように固定されたカメラであってもよい。

検出装置１００は、検出部１０１と、推定部１０２と、通知部１０３と、抽出部１０４と、特定部１０５と、取得部１０６と、通信部１０７とを含む。

取得部１０６は、撮像装置１１１が送出した動画像を取得する。取得部１０６は、取得し動画像を、検出部１０１及び抽出部１０４に送信する。

抽出部１０４は、取得部１０６から動画像を受け取り、受け取った動画像から、例えば撮影された車両に付与されている番号を表す車両特定情報を抽出する。車両に付与されている番号は、例えば、ナンバープレートに描かれている番号である。すなわち、車両特定情報は、例えば、ナンバープレートに描かれている文字列の情報であってもよい。その場合、抽出部１０４は、動画像からナンバープレートの領域を抽出し、抽出したナンバープレートに、例えば文字認識を行うことによって、ナンバープレートに描かれている文字列の情報を、車両特定情報として抽出すればよい。この場合の車両特定情報を抽出する技術として、既存の文字認識の技術を適用することができる。車両特定情報を抽出する技術として、自動車ナンバー自動読取装置が自動車のナンバープレートを読み取る技術を適用することもできる。抽出部１０４は、例えば、ダンプカーの荷台に表示されている表示番号を、車両特定情報として抽出してもよい。

特定部１０５は、動画像に基づいて、その動画像として撮影された車両の種類を特定する。以下では、車両の種類を車種とも表記する。特定部１０５は、例えば、抽出された車両特定情報に基づいて、車種を特定してもよい。具体的には、特定部１０５は、抽出された車両特定情報を、例えば通信部１０７を介して、車両特定情報が関連付けられた、車種の情報を記憶する車両情報サーバ２０に送信してもよい。車両情報サーバ２０は、車両特定情報を受信すると、その車両特定情報に関連付けられている車種を特定し、特定した車種の情報を、検出装置１００に送信してもよい。車両情報サーバ２０から、送信した車両特定情報によって特定される車両の車種の情報を受信してもよい。以下、車種の情報を、車種情報とも表記する。

特定部１０５は、例えば予め定めた基準によって動画像のフレームを選択し、選択したフレームの画像によって、例えば学習データに基づいて、車種を推定してもよい。この場合、特定部１０５は、例えば、動画像が含むフレームから、車両の領域の位置や大きさが所定の範囲に含まれるフレームを選択してもよい。特定部１０５は、例えば、動画像のフレームにおいてナンバープレートの位置を特定し、特定したナンバープレートの位置が所定の範囲に含まれるフレームを選択してもよい。フレームを選択する方法は、以上の例に限られない。学習データは、例えば、車種とその車種の車両の画像とを教師データとして機械学習を行った結果を表すデータである。学習データは、例えば、画像を入力として受け取り、車種を表す情報を出力する、車種判別器のパラメータであってもよい。学習の方法は、例えば深層学習による方法など、既存のいずれかの学習方法であればよい。

特定部１０５は、特定した車種の情報を、推定部１０２に送出する。特定部１０５は、特定した車種の情報を、通知部１０３に送出してもよい。

検出部１０１は、走行する車両の動画像を取得部１０６から受け取り、受け取った動画像において、車両のタイヤの位置と車両の車体の位置との間の関係である第１関係を検出する。検出部１０１は、例えば、動画像のフレームにおいて、タイヤの位置と車体の位置とを特定すればよい。タイヤの位置は、例えば、各フレームで安定的に検出できる、タイヤの特徴点の位置であればよい。検出部１０１は、例えば、フレームにおけるホイールのリムの中心を、タイヤの位置として検出してもよい。

車体の位置も、各フレームで安定的に検出できる、車体の特徴点の位置であればよい。検出部１０１は、例えば、既存のいずれかの方法によってフレームから車体の領域を抽出し、車体の位置として、抽出した車体の領域の重心を検出してもよい。検出部１０１は、車体の位置として、例えば、フェンダーのフレーム内における上端の点を検出してもよい。検出部１０１は、車体の位置として、例えば、フェンダーの２つの下端（路面に近い端点）を結ぶ線分の中点を検出してもよい。検出部１０１は、車体の位置として、例えば、予め定められた２つのライトの中心を結ぶ線の中点を検出してもよい。検出部１０１は、車体の位置として、例えば、ナンバープレートの中央の点を検出してもよい。検出部１０１は、他の点を車体の位置として検出してもよい。車体の位置として検出する点は、車種ごとに決められていてもよい。その場合、検出部１０１は、特定部１０５から車種情報を取得してもよい。検出部１０１は、さらに、通信部１０７を介して、車両情報サーバ２０から、取得した車種情報が示す車種の、車体の位置として検出する点を示す情報を取得すればよい。具体的には、検出部１０１は、取得した車種情報と、車体の位置として検出する点を示す情報の要求とを、車両情報サーバ２０に送出すればよい。その要求（すなわち、その要求を表すデータ）が車種情報を含んでいてもよい。車両情報サーバ２０は、要求された、車体の位置として検出する点を示す情報を、検出装置１００に送信すればよい。車両情報サーバ２０は、車種ごとの、車体の位置として検出する点を示す情報を記憶していればよい。検出部１０１は、取得した、車体の位置として検出する点を示す情報によって示される点を、車体の位置として検出すればよい。

検出部１０１は、撮像装置１１１の焦点距離等のカメラパラメータと、予め測定された撮像装置１１１と道路との相対位置、道路のサイズなどに基づいて、検出したタイヤの位置及び車体の位置の、３次元空間内の相対位置を算出してもよい。この場合、タイヤの位置及び車体の位置の座標は、適宜設定された座標系における座標であってよい。その座標系は、例えば、撮像装置１１１を中心とする座標系であってもよい。その座標系は、道路に設定された座標系であってもよい。検出部１０１は、検出したタイヤの位置の路面からの高さと、検出した車体の位置の路面からの高さとを算出してもよい。検出部１０１は、算出した、タイヤの位置の路面からの高さと、車体の位置の路面からの高さとの差を、タイヤの位置と車体の位置との間の関係、すなわち、第１関係として検出してもよい。

そして、検出部１０１は、第１関係として、タイヤの位置と車体の位置との間の相対位置を検出すればよい。

さらに、検出部１０１は、例えば、所定数のフレームごとに、タイヤの位置と車体の位置との間の相対位置を検出すればよい。所定数は、１であってもよい。所定数は、１ではない自然数であってよい。検出部１０１は、所定数のフレームごとに検出された、タイヤの位置と車体の位置との間の相対位置を、第１関係の変動として導出する。

検出部１０１は、例えば複数のフレームの各々から導出した、第１関係（言い換えると、第１関係を表す情報）を、推定部１０２に送信する。例えば、検出部１０１は、上述の第１関係の変動（すなわち、第１関係の変動をあらわす情報）を、推定部１０２に送信する。

推定部１０２は、特定部１０５から、特定された車種を表す情報（例えば、特定された車種の識別子）を受け取る。

推定部１０２は、受け取った車種を表す情報を、車両情報サーバ２０に送出する。そして、推定部１０２は、車種を表す情報によって特定される車種の、第１関係と車両の積載量との関係（すなわち、第２関係）を表す情報を、車両情報サーバ２０から受け取る。

第２関係を表す情報は、例えば、様々な積載量についての、過去に検出された第１関係の変動と、その第１関係の変動が検出された車両の積載量との組合せである。第２関係を表す情報は、例えば、様々な積載量についての、過去に検出された第１関係の変動と、その第１関係の変動が検出された車両の積載量との組合せを使用して機械学習を行うことによって得られた、学習の結果であってもよい。この学習の結果は、例えば、第１関係を入力として受け取り、積載量を出力する判別器を特定するパラメータであってもよい。

さらに、推定部１０２は、検出部１０１から、第１関係、すなわち、タイヤの位置と車体の位置との間の相対位置を受け取る。具体的には、推定部１０２は、複数のフレームの各々から検出された第１関係を受け取る。例えば、推定部１０２は、検出部１０１から、上述の第１関係の変動を受け取ればよい。

推定部１０２は、検出部１０１から受け取った第１関係と、車両情報サーバ２０から受け取った第２関係を表す情報とに基づいて、車両の積載量を推定する。第２関係を表す情報が、様々な積載量についての、第１関係の変動と車両の積載量との組合せである場合、推定部１０２は、例えば、第２関係を表す情報において、検出部１０１から受け取った第１関係に最も近い、第１関係の変動を特定すればよい。推定部１０２は、さらに、特定した第１関係の変動が検出された車両の積載量を、動画像に撮影された車両の積載量として推定すればよい。第２関係を表す情報が上述の学習の結果である場合、推定部１０２は、第２関係を表す情報をパラメータとして使用して、検出部１０１から第１関係の変動から、動画像に撮影された車両の積載量を推定すればよい。

推定部１０２は、推定した積載量を表す情報を、通知部１０３に送出する。

通知部１０３は、特定部１０５から、特定された車種、具体的には、特定された車種を表す情報、すなわち、特定された車種の車種情報を受け取る。通知部１０３は、さらに、推定部１０２から、推定された積載量（具体的には、推定された積載量を表す情報）を、推定部１０２から受け取る。

通知部１０３は、受け取った車種情報を車両情報サーバ２０に送信し、その車種情報が示す車種の最大積載量を車両情報サーバ２０に要求する。車両情報サーバ２０は、受け取った車種情報が示す車種の最大積載量を、検出装置１００に送信すればよい。通知部１０３は、受け取った車種情報が示す車種の最大積載量（具体的には、最大積載量を表す情報）を、車両情報サーバ２０から受け取る。

通知部１０３は、推定部１０２から受け取った情報が示す、推定された積載量と、車両情報サーバ２０から受け取った情報が示す、最大積載量とを比較する。推定された積載量が、最大積載量より大きい場合、通知部１０３は、通信部１０７を介して、通知を行う。

具体的には、通知部１０３は、例えば、取締車両４０に、推定された積載量が最大積載量より大きい車両である、被疑車両を示す情報の、取締車両４０への通知を行ってもよい。被疑車両を示す情報は、例えば、動画像から抽出された、被疑車両の像を含むフレームの画像であってもよい。被疑車両を示す情報は、例えば、車両特定情報が抽出されたフレームの画像であってもよい。被疑車両を示す情報は、例えば、車両特定情報であってもよい。被疑車両を示す情報は、例えば、車両特定情報が表す文字列が重畳された、動画像から抽出された被疑車両の像を含むフレームの画像であってもよい。その場合、通知部１０３は、フレームの画像に、車両特定情報が表す文字列を重畳すればよい。被疑車両を示す情報は、動画像から抽出された、被疑車両の像を含むフレームの画像と、車両特定情報との組合せであってもよい。

取締車両４０は、例えば、被疑車両が走行する道路の近くで待機し、被疑車両を、重量を計測する計測機器が設置されている場所に誘導し、被疑車両による違反があるか否かを確認するために使用される車両である。取締車両は、例えば、車載装置４００を含む。車載装置４００は、受信部４０１と出力部４０２とを含む。

受信部４０１は、検出装置１００から、被疑車両を示す情報を受信する。受信部４０１は、受信した、被疑車両を示す情報を、例えば、出力部４０２に表示する。

出力部４０２は、例えば、取締車両４０の乗員が確認できる、ディスプレイである。被疑車両を示す情報が画像である場合、受信部４０１は、その画像を、出力部４０２に表示する。出力部４０２は、スピーカであってもよい。被疑車両を示す情報が、車両特定情報である場合、出力部４０２は、車両特定情報が示す文字列を、例えば既存の方法によって音声データに変換し、その音声データが示す音声を、出力部４０２を使用して再生してもよい。出力部４０２は、スピーカを備えたディスプレイであってもよい。例えば、被疑車両を示す情報として画像を受信した場合、受信部４０１は、適宜定められた音を出力部４０２のスピーカを使用して再生し、更に、受信した画像を出力部４０２のディスプレイを使用して表示してもよい。被疑車両を示す情報として、画像及び車両特定情報を受信した場合、受信部４０１は、出力部４０２のディスプレイに受信した画像を表示するのに加えて、出力部４０２のスピーカを使用して、車両特定情報が示す文字列が変換された音声を再生してもよい。

取締車両４０の乗員は、出力部４０２によって被疑車両を示す情報が出力されると、その情報によって示された被疑車両を、重量を計測する計測機器が設置されている場所に誘導し、被疑車両による違反があるか否かを確認すればよい。

通知部１０３は、推定された積載量が最大積載量より大きい場合、受け取った車両特定情報、すなわち、被疑車両の車両特定情報を、被疑情報サーバ３０に送信してもよい。

被疑情報サーバ３０は、車両特定情報ごとに、被疑車両として検出された回数を記憶するサーバである。被疑情報サーバ３０は、車両特定情報を受信すると、受信した車両特定情報に関連付けられている回数を１増やす。

車両情報サーバ２０は、車両情報記憶部２０１と、制御部２０２と、通信部２０３とを含む。

車両情報記憶部２０１は、車両特定情報と、車両特定情報に関連付けられた車種の情報との組合せを記憶する。

通信部２０３は、通信インタフェースである。通信部２０３は、検出装置１００から車両特定情報を受け取ると、受け取った車両特定情報を、制御部２０２に送出する。通信部２０３は、制御部２０２から車種の情報を受け取ると、受け取った車種の情報を、検出装置１００に送信する。

制御部２０２は、検出装置１００から通信部２０３を介して車両特定情報を受け取ると、受け取った車両特定情報に関連付けられている車種を特定する。具体的には、制御部２０２は、受け取った車両特定情報に関連付けられている車種の情報を、車両情報記憶部２０１から読み出す。制御部２０２は、読み出した車種の情報を、通信部２０３を介して、検出装置１００に送信する。

車両情報記憶部２０１は、さらに、車種の情報に関連付けられた、車体の位置として検出する点を示す情報を記憶していてもよい。

その場合、通信部２０３は、検出装置１００から、車種の情報と、車体の位置として検出する点を示す情報の要求とを受け取ると、受け取った、車種の情報と、車体の位置として検出する点を示す情報の要求とを制御部２０２に送出する。通信部２０３は、車体の位置として検出する点の情報を制御部２０２から受け取ると、受け取った、車体の位置として検出する点の情報を検出装置１００に送信する。

車種の情報と、車体の位置として検出する点を示す情報の要求とを通信部２０３を介して受け取ると、制御部２０２は、車種の情報に関連付けられている、車体の位置として検出する点の情報を特定する。具体的には、制御部２０２は、受け取った車種の情報に関連付けられている、車体の位置として検出する点の情報を、車両情報記憶部２０１から読み出す。制御部２０２は、読み出した、車体の位置として検出する点の情報を、通信部２０３を介して検出装置１００に送出すればよい。

車両情報記憶部２０１は、さらに、車種の情報に関連付けられた、上述の第２関係を示す情報を記憶していてもよい。

その場合、通信部２０３は、検出装置１００から、車種の情報と、第２関係を示す情報の要求とを受け取ると、受け取った、車種の情報と第２関係を示す情報の要求とを制御部２０２に送出する。通信部２０３は、車種の情報と第２関係を示す情報を制御部２０２から受け取ると、受け取った、車種の情報と第２関係を示す情報を検出装置１００に送信する。

車種の情報と、車種の情報と第２関係を示す情報の要求とを通信部２０３を介して受け取ると、制御部２０２は、車種の情報に関連付けられている、車種の情報と第２関係を示す情報を特定する。具体的には、制御部２０２は、受け取った車種の情報に関連付けられている、車種の情報と第２関係を示す情報を、車両情報記憶部２０１から読み出す。制御部２０２は、読み出した、車種の情報と第２関係を示す情報を、通信部２０３を介して検出装置１００に送出すればよい。

車両情報記憶部２０１は、さらに、車種の情報に関連付けられた、最大積載量（すなわち、最大積載量の情報）を記憶していてもよい。

通信部２０３は、検出装置１００から、車種の情報と、最大積載量の要求とを受け取ると、受け取った、車種の情報と、最大積載量の要求とを制御部２０２に送出する。通信部２０３は、最大積載量の情報を制御部２０２から受け取ると、受け取った最大積載量の情報を検出装置１００に送信する。

車種の情報と、最大積載量の要求とを通信部２０３を介して受け取ると、制御部２０２は、車種の情報に関連付けられている、最大積載量の情報を特定する。具体的には、制御部２０２は、受け取った車種の情報に関連付けられている、最大積載量の情報を、車両情報記憶部２０１から読み出す。制御部２０２は、読み出した、最大積載量の情報を、通信部２０３を介して検出装置１００に送出すればよい。

被疑情報サーバ３０は、被疑情報記憶部３０１と、制御部３０２と、通信部３０３とを含む。

通信部３０３は、検出装置１００から車両特定情報を受信し、受信した、車両特定情報を、制御部３０２に送出する。

制御部３０２は、車両特定情報を通信部３０３から受け取り、被疑情報記憶部３０１に格納されている、受け取った車両特定情報に関連付けられている回数を１増加させる。言い換えると、制御部３０２は、被疑情報記憶部３０１に格納されている、受け取った車両特定情報に関連付けられている回数に１を加算する。

被疑情報記憶部３０１は、車両特定情報と、その車両特定情報に関連付けられている回数との組合せを記憶する。被疑情報記憶部３０１は、車両特定情報に関連付けられている、法人を特定する情報、工事を特定する情報、及び、プロジェクトを特定する情報の、少なくともいずれかを記憶していてもよい。被疑情報記憶部３０１は、車両特定情報に関連付けられている、車両の使用者を特定する情報を記憶していてもよい。

なお、上述の車両情報サーバ２０が、被疑情報サーバ３０として動作してもよい。その場合、車両情報記憶部２０１が、被疑情報記憶部３０１として動作する。制御部２０２が、制御部３０２として動作する。通信部２０３が、通信部３０３として動作する。

次に、本実施形態の検出システム１の具体的な構成について、図面を参照して詳細に説明する。以下の説明では、検出装置１００は、上述の検出装置１００と同じである。車両情報サーバ２０は、上述の車両情報サーバ２０と同じである。被疑情報サーバ３０は、上述の被疑情報サーバ３０と同じである。取締車両４０は、上述の取締車両４０
図２は、本実施形態の検出システム１の構成の第１の例を表すブロック図である。

図２を参照すると、本例の検出システム１は、監視車両１０と、車両情報サーバ２０と、被疑情報サーバ３０と、取締車両４０とを含む。監視車両１０、車両情報サーバ２０、被疑情報サーバ３０、及び、取締車両４０は、通信ネットワーク５０を介して、通信可能に接続されている。監視車両１０及び取締車両４０は、例えば無線通信によって、通信ネットワーク５０に接続されていればよい。

監視車両１０には、検出装置１００と、ドライブレコーダ１１０とが搭載されている。すなわち、監視車両１０は、検出装置１００と、ドライブレコーダ１１０とを含む。監視車両１０の検出装置１００は、通信ネットワーク５０に接続されている。

ドライブレコーダ１１０は、撮像装置１１１と、制御部１１２と、録画部１１３と、外部出力Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）とを含む。撮像装置１１１は、ドライブレコーダ１１０に搭載されているカメラである。制御部１１２は、例えば、撮像装置１１１による撮影の開始と、録画部１１３による、撮影された動画像の記録とを制御する。具体的には、例えば、監視車両１０のエンジンが起動すると、制御部１１２は、撮像装置１１１に撮影の開始を指示すればよい。監視車両１０のエンジンが起動すると、制御部１１２は、更に、録画部１１３に、撮像装置１１１から録画部１１３に送られる動画像の記録の開始を指示すればよい。

外部出力Ｉ／Ｆ１１４は、撮像装置１１１によって撮影された動画像を、検出装置１００に送出する。検出装置１００は、動画像を、ドライブレコーダ１１０の外部出力Ｉ／Ｆ１１４を介して受け取る。

図３は、本実施形態の検出システム１の構成の第２の例を表すブロック図である。

図３を図２と比較すると、本例の検出システム１は、監視車両１０の代わりに監視車両１０Ａを含む。監視車両１０Ａには、ドライブレコーダ１１０Ａが搭載されている。言い換えると、監視車両１０Ａは、ドライブレコーダ１１０Ａを含む。ドライブレコーダ１１０Ａは、検出装置１００と、撮像装置１１１と、制御部１１２と、録画部１１３とを含む。検出装置１００は、撮像装置１１１が撮影した動画像を、撮像装置１１１から受け取る。以上の相違を除いて、本例は、第１の例と同じである。

図４は、本実施形態の検出システム１の構成の第３の例を表すブロック図である。

図４を図２と比較すると、本例の検出システム１は、監視車両１０の代わりに監視車両１０Ｂを含む。監視車両１０Ｂは、ドライブレコーダ１１０を含み、検出装置１００を含まない。ドライブレコーダ１１０の外部出力Ｉ／Ｆ１１４は、例えば、無線通信によって、通信ネットワーク５０と接続されている。ドライブレコーダ１１０の撮像装置１１１は、外部出力Ｉ／Ｆ１１４と、通信ネットワーク５０とを介して、動画像を検出装置１００に送出する。検出装置１００は、監視車両１０Ｂが含むドライブレコーダ１１０から、通信ネットワーク５０を介して、動画像を受け取る。以上の相違を除いて、本例は、第１の例と同じである。

図５は、本実施形態の検出システム１の構成の第４の例を表すブロック図である。

図５と図２とを比較すると、本例では、検出システム１は、監視車両を含まない。撮像装置１１１は、例えば、路側などに設置されている固定カメラである。本例では、検出装置１００と撮像装置１１１は、例えばケーブルを使用する有線通信によって、通信可能に接続されている。検出装置１００は、例えば、検出装置１００と撮像装置１１１とを接続するケーブルを介して、撮像装置１１１から動画像を受け取る。以上の相違を除いて、本例は、第１の例と同じである。

図６は、本実施形態の検出システム１の構成の第５の例を表すブロック図である。

図６を図５と比較すると、本例では、撮像装置１１１は、通信ネットワーク５０と通信可能に接続されている。撮像装置１１１は、例えば、Ｗｅｂカメラなどの、通信機能を備えたカメラである。撮像装置１１１は、例えば路側などに設置されている。撮像装置１１１は、無線通信によって、通信ネットワーク５０と接続されていてもよい。撮像装置１１１は、例えばケーブルを使用した有線通信によって、通信ネットワーク５０と接続されていてもよい。撮像装置１１１は、通信ネットワーク５０を介して、検出装置１００に動画像を送出する。検出装置１００は、通信ネットワーク５０を介して、撮像装置１１１から動画像を受け取る。以上の相違を除いて、本例は、第１の例と同じである。

次に、本実施形態の検出装置１００の動作について、図面を参照して詳細に説明する。

図７は、本実施形態の検出装置１００の動作の例を示すフローチャートである。

図７を参照すると、まず、取得部１０６が、撮像装置１１１から動画像を取得する（ステップＳ１０１）。次に、抽出部１０４が、動画像に含まれるフレームの画像から、車両の番号（すなわち、上述の、車両特定情報）を抽出する（ステップＳ１０２）。特定部１０５は、抽出された車両特定情報に関連付けられた車種の情報を、車両情報サーバ２０から取得することによって、車種を特定する（ステップＳ１０３）。

検出部１０１は、動画像に含まれるフレームの画像から、車両の位置とタイヤの位置とを検出する（ステップＳ１０４）。上述のように、検出部１０１は、例えば車両の位置として検出する点を示す情報を、車両情報サーバ２０から取得してもよい。

検出部１０１は、車両の位置とタイヤの位置との関係である第１関係の変動を検出する（ステップＳ１０５）。検出部１０１は、動画像に含まれる異なる複数のフレームの画像から、車両の位置とタイヤの位置とを検出すればよい。検出部１０１は、車両の位置を、最初に検出された車両の位置から、複数のフレームに渡って追跡してもよい。検出部１０１は、タイヤの位置を、最初に検出されたタイヤの位置から、複数のフレームに渡って追跡してもよい。追跡の方法として、例えば特徴点を追跡する既存の様々な方法が適用可能である。

推定部１０２は、特定された車種の、第１関係の変動と積載量との関係である第２関係を、車両情報サーバ２０から上述のように取得してもよい。推定部１０２は、予め求められた第２関係を保持していてもよい。そして、推定部１０２は、第２関係と、検出された第１関係とに基づいて、積載量を推定する（ステップＳ１０６）。

通知部１０３は、特定された車種の最大積載量（以下、基準とも表記）を、上述のように車両情報サーバ２０から上述のように取得してもよい。通知部１０３は、予め設定された車種ごとの最大積載量を保持していてもよい。推定された積載量が、基準（すなわち、特定された車種の最大積載量）を超える場合（ステップＳ１０８においてＹＥＳ）、上述のように、通知を行う（ステップＳ１０８）。推定された積載量が、基準を超えない場合（ステップＳ１０８においてＮＯ）、検出装置１００は、図７に示す動作を終了する。

以上で説明した本実施形態には、走行中の車両を撮影した画像による、過積載の判別の精度を、コストを抑制しながら向上させることができるという効果がある。

その理由は、推定部１０２が、検出部１０１により走行する車両の動画像において検出された、走行する車両の動画像から、車両のタイヤの位置と車体の位置との間の関係である第１関係の変動に基づいて、車両の積載量を推定するからである。走行する車両の動画像を使用するので、走行する車両にセンサ等を搭載する必要が無い。従って、コストを抑制することができる。また、走行中の車両の、タイヤの位置と車体の位置との間の関係は、例えば振動によって変化を続けている。従って、車両が静止していることが前提である方法によって車両の積載量を推定した場合、例えば走行する車両のゆれによって、推定された積載量に誤差が生じる。本開示では、第１関係、すなわち、車両のタイヤの位置と車体の位置との間の関係の、変動に基づいて車両の積載量を推定する。すなわち、例えば走行する車両のゆれ等に起因する、第１関係の変動に基づいて、積載量を推定する。従って、前提条件の違いによる誤差は生じない。すなわち、走行中の車両を撮影した画像による、過積載の判別の精度を向上させることができる
＜第２の実施形態＞
次に、本開示の第２の実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。

図８は、本実施形態に係る検出装置１００Ａの構成の例を示すブロック図である。

図８を参照すると、検出装置１００Ａは、検出部１０１と、推定部１０２と、通知部１０３と、を備える。検出部１０１は、走行する車両の動画像から、車両のタイヤの位置と車両の車体の位置との間の関係である第１関係を検出する。推定部１０２は、検出された第１関係の変動に基づいて、車両の積載量を推定する。通知部１０３は、推定された積載量が基準を超える場合、通知を行う。

次に、本実施形態の検出装置１００Ａの動作について、図面を参照して詳細に説明する。

図９は、本実施形態の検出装置１００Ａの動作の例を示すフローチャートである。

図９を参照すると、まず、検出部１０１が、走行する車両の動画像から、車両のタイヤの位置と車両の車体の位置との間の関係（すなわち、第１関係）を検出する（ステップＳ２０１）。具体的には、検出部１０１は、動画像に含まれるフレームの画像から、タイヤの位置と、車体の位置とを検出し、検出したタイヤの位置と車体の位置との間の関係を検出すればよい。検出部１０１は、第１の実施形態の検出部１０１と同様の方法で、タイヤの位置及び車体の位置を検出すればよい。

次に、推定部１０２は、検出された第１関係の変動に基づいて、車両の積載量を推定する（ステップＳ２０２）。具体的には、推定部１０２は、第１の実施形態の推定部１０２と同様の方法（例えば、検出された第１関係と第２関係とに基づいて検出する方法）で、車両の積載量を推定すればよい。推定部１０２は、予め第２関係の情報を保持していてもよい。推定部１０２は、通信可能に接続されたサーバ（例えば車両情報サーバ２０）から、第２関係の情報を受け取ってもよい。

推定された積載量が、基準（すなわち、上述の車両の最大積載量）より大きい場合（ステップＳ２０３においてＹＥＳ）、通知部１０３は、通知を行う（ステップＳ２０４）。通知部１０３は、基準の情報を予め保持していてもよい。通知部１０３は、基準の情報を、通信可能に接続されたサーバ（例えば車両情報サーバ２０）から受け取ってもよい。通知部１０３による通知は、上述の通知のいずれかであればよい。

推定された積載量が、基準（すなわち、上述の車両の最大積載量）より大きくない場合（ステップＳ２０３においてＮＯ）、検出装置１００Ａは、図９に示す動作を終了する。

以上で説明した本実施形態には、第１の実施形態と同じ効果がある。その理由は、第１の実施形態の効果が生じる理由と同じである。

＜他の実施形態＞
上述の実施形態に係る検出装置は、回路等のハードウェアによって実現することができる。上述の実施形態に係る検出装置は、メモリにロードされた、検出装置の機能を実現する専用のプログラムと、そのプログラムを実行するプロセッサによって実現することもできる。上述の実施形態に係る検出装置は、回路等のハードウェアと、上述のプログラムを実行するプロセッサとの組合せによって実現することもできる。

図１０は、上述の実施形態に係る検出装置を実現することができる、コンピュータ１０００のハードウェア構成の一例を表す図である。図１０を参照すると、コンピュータ１０００は、プロセッサ１００１と、メモリ１００２と、記憶装置１００３と、Ｉ／Ｏ（Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ）インタフェース１００４とを含む。また、コンピュータ１０００は、記憶媒体１００５にアクセスすることができる。メモリ１００２と記憶装置１００３は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ハードディスクなどの記憶装置である。記憶媒体１００５は、例えば、ＲＡＭ、ハードディスクなどの記憶装置、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、可搬記憶媒体である。記憶装置１００３が記憶媒体１００５であってもよい。プロセッサ１００１は、メモリ１００２と、記憶装置１００３に対して、データやプログラムの読み出しと書き込みを行うことができる。プロセッサ１００１は、Ｉ／Ｏインタフェース１００４を介して、例えば、車両情報サーバ２０、被疑情報サーバ３０、取締車両４０の車載装置４００などにアクセスすることができる。プロセッサ１００１は、記憶媒体１００５にアクセスすることができる。

記憶媒体１００５には、コンピュータ１０００を、検出装置１００として動作させるプログラムが格納される。プロセッサ１００１は、記憶媒体１００５に格納されている、コンピュータ１０００を、検出装置１００として動作させるプログラムを、メモリ１００２にロードする。そして、プロセッサ１００１が、メモリ１００２にロードされたプログラムを実行することにより、コンピュータ１０００は、検出装置１００として動作する。

記憶媒体１００５には、コンピュータ１０００を、検出装置１００Ａとして動作させるプログラムが格納されてもよい。プロセッサ１００１は、記憶媒体１００５に格納されている、コンピュータ１０００を、検出装置１００Ａとして動作させるプログラムを、メモリ１００２にロードする。そして、プロセッサ１００１が、メモリ１００２にロードされたプログラムを実行することにより、コンピュータ１０００は、検出装置１００Ａとして動作する。

検出部１０１、推定部１０２、通知部１０３、抽出部１０４、特定部１０５、取得部１０６、通信部１０７は、例えば、メモリ１００２にロードされたプログラムを実行するプロセッサ１００１により実現できる。検出部１０１、推定部１０２、通知部１０３、抽出部１０４、特定部１０５、取得部１０６、通信部１０７の一部又は全部を、専用の回路によって実現することもできる。

同様に、ドライブレコーダ１１０、車両情報サーバ２０、被疑情報サーバ３０、車載装置４００の各々は、コンピュータ１０００によって実現できる。具体的には、ドライブレコーダ１１０、車両情報サーバ２０、被疑情報サーバ３０、車載装置４００の各々は、メモリ１００２にロードされたプログラムを実行するプロセッサ１００１によって実現できる。

制御部１１２、録画部１１３、制御部２０２、制御部３０２、受信部４０１は、例えば、専用のプログラムを記憶する記憶媒体１００５からメモリ１００２にロードされた、専用のプログラムを実行するプロセッサ１００１により実現することができる。また、録画部１１３、車両情報記憶部２０１、被疑情報記憶部３０１は、メモリ１００２、及び、ハードディスク装置等の記憶装置１００３の少なくともいずれかにより実現することができる。撮像装置１１１、制御部１１２、録画部１１３、外部出力Ｉ／Ｆ１１４の一部又は全部は、専用の回路によって実現することもできる。同様に、車両情報記憶部２０１、制御部２０２、通信部２０３、被疑情報記憶部３０１、制御部３０２、通信部３０３、受信部４０１、出力部４０２の一部又は全部は、専用の回路によって実現することもできる。

また、上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。

（付記１）
走行する車両の動画像から、前記車両のタイヤの位置と前記車両の車体の位置との間の関係である第１関係を検出する検出手段と、
検出された前記第１関係の変動に基づいて、前記車両の積載量を推定する推定手段と、
推定された前記積載量が基準を超える場合、通知を行う通知手段と、
を備える検出装置。

（付記２）
前記推定手段は、前記第１関係の変動と前記積載量との間の関係である第２関係と、検出された前記第１関係の変動とに基づいて、前記積載量を推定する
付記１に記載の検出装置。

（付記３）
前記動画像に基づいて、前記車両の種類である車種を特定する特定手段
を備え、
前記推定手段は、特定された前記車種と、前記車種ごとの前記第２関係と基づいて、前期積載量を推定し、
前記通知手段は、推定された前記積載量が、前記車種について定められた前記基準を超える場合、前記通知を行う、
付記２に記載の検出装置。

（付記４）
前記動画像から、前記車両に付与されている番号の情報である車両特定情報を抽出する抽出手段を備え、
前記特定手段は、前記車両特定情報と当該車両特定情報が付与されている車両の種類との関連を記憶する車両データベースから、抽出された前記車両特定情報が付与されている前記車種を特定する、
付記３に記載の検出装置。

（付記５）
前記通知手段は、抽出された前記車両特定情報の前記通知を行う
付記４に記載の検出装置。

（付記６）
前記通知手段は、推定された前記積載量が基準を超える場合、前記車両特定情報に関連付けられた回数を記憶するサーバに対して、前記車両特定情報の前記通知を行い、
前記サーバは、前記通知を受けた前記車両特定情報に関連付けられている前記回数に１を加算する
付記４又は５に記載の検出装置。

（付記７）
前記通知手段は、前記動画像に含まれる、前記車両の画像の通知を行う
付記１から６のいずれか１項に記載の検出装置。

（付記８）
付記６に記載の検出装置と、
前記サーバと、
を含む検出システム。

（付記９）
走行する車両の動画像から、前記車両のタイヤの位置と前記車両の車体の位置との間の関係である第１関係を検出し、
検出された前記第１関係の変動に基づいて、前記車両の積載量を推定し、
推定された前記積載量が基準を超える場合、通知を行う、
検出方法。

（付記１０）
前記推定手段は、前記第１関係の変動と前記積載量との間の関係である第２関係と、検出された前記第１関係の変動とに基づいて、前記積載量を推定する
付記９に記載の検出方法。

（付記１１）
前記動画像に基づいて、前記車両の種類である車種を特定する特定手段
を備え、
前記推定手段は、特定された前記車種と、前記車種ごとの前記第２関係と基づいて、前期積載量を推定し、
前記通知手段は、推定された前記積載量が、前記車種について定められた前記基準を超える場合、前記通知を行う、
付記１０に記載の検出方法。

（付記１２）
前記動画像から、前記車両に付与されている番号の情報である車両特定情報を抽出する抽出手段を備え、
前記特定手段は、前記車両特定情報と当該車両特定情報が付与されている車両の種類との関連を記憶する車両データベースから、抽出された前記車両特定情報が付与されている前記車種を特定する、
付記１１に記載の検出方法。

（付記１３）
前記通知手段は、抽出された前記車両特定情報の前記通知を行う
付記１２に記載の検出方法。

（付記１４）
前記通知手段は、推定された前記積載量が基準を超える場合、前記車両特定情報に関連付けられた回数を記憶するサーバに対して、前記車両特定情報の前記通知を行い、
前記サーバは、前記通知を受けた前記車両特定情報に関連付けられている前記回数に１を加算する
付記１２又は１３に記載の検出方法。

（付記１５）
前記通知手段は、前記動画像に含まれる、前記車両の画像の通知を行う
付記９から１４のいずれか１項に記載の検出方法。

（付記１６）
コンピュータに、
走行する車両の動画像から、前記車両のタイヤの位置と前記車両の車体の位置との間の関係である第１関係を検出する検出処理と、
検出された前記第１関係の変動に基づいて、前記車両の積載量を推定する推定処理と、
推定された前記積載量が基準を超える場合、通知を行う通知処理と、
を実行させるプログラム。

（付記１７）
前記推定処理は、前記第１関係の変動と前記積載量との間の関係である第２関係と、検出された前記第１関係の変動とに基づいて、前記積載量を推定する
付記１６に記載のプログラム。

（付記１８）
コンピュータに、
前記動画像に基づいて、前記車両の種類である車種を特定する特定処理
を実行させ、
前記推定処理は、特定された前記車種と、前記車種ごとの前記第２関係と基づいて、前期積載量を推定し、
前記通知処理は、推定された前記積載量が、前記車種について定められた前記基準を超える場合、前記通知を行う、
付記１７に記載のプログラム。

（付記１９）
コンピュータに、
前記動画像から、前記車両に付与されている番号の情報である車両特定情報を抽出する抽出処理を実行させ、
前記特定処理は、前記車両特定情報と当該車両特定情報が付与されている車両の種類との関連を記憶する車両データベースから、抽出された前記車両特定情報が付与されている前記車種を特定する、
付記１８に記載のプログラム。

（付記２０）
前記通知処理は、抽出された前記車両特定情報の前記通知を行う
付記１９に記載のプログラム。

（付記２１）
前記通知処理は、推定された前記積載量が基準を超える場合、前記車両特定情報に関連付けられた回数を記憶するサーバに対して、前記車両特定情報の前記通知を行い、
前記サーバは、前記通知を受けた前記車両特定情報に関連付けられている前記回数に１を加算する
付記１９又は２０に記載のプログラム。

（付記２２）
前記通知処理は、前記動画像に含まれる、前記車両の画像の通知を行う
付記１６から２１のいずれか１項に記載のプログラム。

以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

１ 検出システム
１０ 監視車両
１０Ａ 監視車両
１０Ｂ 監視車両
２０ 車両情報サーバ
３０ 被疑情報サーバ
４０ 取締車両
５０ 通信ネットワーク
１００ 検出装置
１００Ａ 検出装置
１０１ 検出部
１０２ 推定部
１０３ 通知部
１０４ 抽出部
１０５ 特定部
１０６ 取得部
１０７ 通信部
１１０ ドライブレコーダ
１１０Ａ ドライブレコーダ
１１１ 撮像装置
１１２ 制御部
１１３ 録画部
１１４ 外部出力Ｉ／Ｆ
２０１ 車両情報記憶部
２０２ 制御部
２０３ 通信部
３０１ 被疑情報記憶部
３０２ 制御部
３０３ 通信部
４００ 車載装置
４０１ 受信部
４０２ 出力部
１０００ コンピュータ
１００１ プロセッサ
１００２ メモリ
１００３ 記憶装置
１００４ Ｉ／Ｏインタフェース
１００５ 記憶媒体

Claims (10)

1. 走行する車両の動画像から、前記車両のタイヤの位置と前記車両の車体の位置との間の関係である第１関係を検出する検出手段と、
   検出された前記第１関係の変動に基づいて、前記車両の積載量を推定する推定手段と、
   推定された前記積載量が基準を超える場合、通知を行う通知手段と、
   を備える検出装置。
2. 前記推定手段は、前記第１関係の変動と前記積載量との間の関係である第２関係と、検出された前記第１関係の変動とに基づいて、前記積載量を推定する
   請求項１に記載の検出装置。
3. 前記動画像に基づいて、前記車両の種類である車種を特定する特定手段
   を備え、
   前記推定手段は、特定された前記車種と、前記車種ごとの前記第２関係と基づいて、前期積載量を推定し、
   前記通知手段は、推定された前記積載量が、前記車種について定められた前記基準を超える場合、前記通知を行う、
   請求項２に記載の検出装置。
4. 前記動画像から、前記車両に付与されている番号の情報である車両特定情報を抽出する抽出手段を備え、
   前記特定手段は、前記車両特定情報と当該車両特定情報が付与されている車両の種類との関連を記憶する車両データベースから、抽出された前記車両特定情報が付与されている前記車種を特定する、
   請求項３に記載の検出装置。
5. 前記通知手段は、抽出された前記車両特定情報の前記通知を行う
   請求項４に記載の検出装置。
6. 前記通知手段は、推定された前記積載量が基準を超える場合、前記車両特定情報に関連付けられた回数を記憶するサーバに対して、前記車両特定情報の前記通知を行い、
   前記サーバは、前記通知を受けた前記車両特定情報に関連付けられている前記回数に１を加算する
   請求項４又は５に記載の検出装置。
7. 前記通知手段は、前記動画像に含まれる、前記車両の画像の通知を行う
   請求項１から６のいずれか１項に記載の検出装置。
8. 請求項６に記載の検出装置と、
   前記サーバと、
   を含む検出システム。
9. 走行する車両の動画像から、前記車両のタイヤの位置と前記車両の車体の位置との間の関係である第１関係を検出し、
   検出された前記第１関係の変動に基づいて、前記車両の積載量を推定し、
   推定された前記積載量が基準を超える場合、通知を行う、
   検出方法。
10. コンピュータに、
    走行する車両の動画像から、前記車両のタイヤの位置と前記車両の車体の位置との間の関係である第１関係を検出する検出処理と、
    検出された前記第１関係の変動に基づいて、前記車両の積載量を推定する推定処理と、
    推定された前記積載量が基準を超える場合、通知を行う通知処理と、
    を実行させるプログラム。

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