JP2018190082A - 車種判別装置、車種判別方法、および車種判別システム - Google Patents

Abstract

【課題】道路の管理等のために用いられる既設のカメラを用いて、通行する車両の車種を高精度に判別することができる車種判別装置を提供すること。【解決手段】本実施形態の車種判別装置は、記憶部と、取得部と、検出部と、第一の判別部と、第二の判別部と、統合判別部と、を備える。記憶部は、車両の車種の判別基準を記憶する。取得部は、撮像装置が車両を撮像した撮像画像を取得する。検出部は、撮像画像から車両の画像を検出する。第一の判別部は、撮像装置に撮像された第一の撮像画像から検出された車両の第一の画像と、判別基準とに基づいて、車両の車種を判別する。第二の判別部は、第一の撮像画像で検出された車両が撮像された第二の撮像画像から検出された車両の第二の画像と、判別基準とに基づいて、車両の車種を判別する。統合判別部は、第一の判別部の判別結果と、第二の判別部の判別結果とを統合し、車両の車種を判別する。【選択図】図３

Description

本発明の実施形態は、車種判別装置、車種判別方法、および車種判別システムに関する。

従来から、道路等のインフラ設備にかかる重量負荷を推定するために、通行する車両の重量を推定する技術が知られている。例えば、車両の重量は法令により車軸間隔に応じて制限される。このため、軸重計やレーザセンサを用いて車両の車軸を検出し、車輪間隔を算出することによって車両の重量を推定する技術が開示されている。

特開平１１−２３２５８６号公報 特許第５４７８４１９号公報 特開平１１−２１３２８４号公報 特開平８−２３３５２５号公報 特開２０１４−００２５３４号公報

しかしながら、従来技術においては軸重計やレーザセンサ等が用いられており、このような機器を道路付近に新たに設置することが困難な場合には、車軸間隔を算出することが困難であった。このため、車両の重量を推定するための情報を、既設の機器を用いて取得することが求められていた。例えば、車両の重量は車種に応じて変化するため、通行する車両の車種から、車両の重量が推定可能である。そこで、道路の管理等のために用いられる既設のカメラを用いて、通行する車両の車種を高精度に判別することができれば有益である。

本実施形態の車種判別装置は、記憶部と、取得部と、検出部と、第一の判別部と、第二の判別部と、統合判別部と、を備える。記憶部は、車両の車種の判別基準を記憶する。取得部は、撮像装置が車両を撮像した撮像画像を取得する。検出部は、撮像画像から車両の画像を検出する。第一の判別部は、撮像装置に撮像された第一の撮像画像から検出された車両の第一の画像と、判別基準とに基づいて、車両の車種を判別する。第二の判別部は、第一の撮像画像で検出された車両が撮像された第二の撮像画像から検出された車両の第二の画像と、判別基準とに基づいて、車両の車種を判別する。統合判別部は、第一の判別部の判別結果と、第二の判別部の判別結果とを統合し、車両の車種を判別する。

図１は、実施形態１にかかる車種判別システムの全体構成の一例を示す図である。 図２は、実施形態１にかか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。 図３は、実施形態１にかかる車種判別装置の機能的構成の一例を示すブロック図である。 図４は、実施形態１にかかる辞書データの一例を示す図である。 図５Ａは、実施形態１にかかる撮像画像の一例を示す図である。 図５Ｂは、実施形態１にかかる撮像画像の他の一例を示す図である。 図６Ａは、実施形態１にかかる差分検出による車両の画像の検出手法の一例を示す図である。 図６Ｂは、実施形態１にかかるエッジ検出による車両の画像の検出手法の一例を示す図である。 図７は、実施形態１にかかる車種判別結果の一例を示す図である。 図８は、実施形態１にかかる管理端末の機能的構成の一例を示すブロック図である。 図９は、実施形態１にかかる車両重量データベースのテーブル構成の一例を示す図である。 図１０は、実施形態１にかかる車種判別記録データベースのテーブル構成の一例を示す図である。 図１１は、実施形態１にかかる車両の累積重量を表示する画面イメージの一例である。 図１２は、実施形態１にかかる車種判別処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図１３は、実施形態１にかかる第一の車種判別処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図１４は、実施形態２にかかる車種判別装置の機能的構成の一例を示すブロック図である。 図１５は、実施形態２にかかる車種判別データベースのテーブル構成の一例を示す図である。 図１６は、実施形態２にかかる車両の車長の検出手法の一例を示す図である。 図１７は、実施形態２にかかる第一の車種判別処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図１８は、実施形態２にかかる撮像装置ごとの撮像画像と車長の一例を示す図である。 図１９は、実施形態２にかかる車長登録処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図２０は、実施形態３にかかる車種判別装置の機能的構成の一例を示すブロック図である。 図２１は、実施形態３にかかる異なる地点で撮像された撮像画像の一例を示す図である。 図２２は、実施形態３にかかる車種判別結果の一例を示す図である。 図２３は、実施形態３にかかる車種判別処理の流れの一例を示すフローチャートである。

（実施形態１）
本実施形態の車種判別システムは、撮像装置で撮像した車両の画像を車種の判別基準と比較した結果に基づいて、車両の車種を判別する。本実施形態における車種の判別基準は、車両の様々な面の画像を含む辞書データである。以下、本実施形態の詳細について説明する。

図１は、本実施形態にかかる車種判別システム１の全体構成の一例を示す図である。図１に示すように、本実施形態の車種判別システム１は、撮像装置１０１と、車種判別装置１０３と、管理端末５１とを備えている。

本実施形態の撮像装置１０１は、道路を通行する車両１０を撮像する単眼カメラ等である。撮像装置１０１としては、道路の管理や通行量の計数のために設置された既設のカメラ等を採用することができる。具体的には、撮像装置１０１は、道路を通行する車両群を撮像して車両１０の台数を計数するトラフィックカウンター用に設置された既設のＣＣＴＶカメラであっても良い。撮像装置１０１が撮像する撮像画像は、動画でも良いし、静止画でも良い。

撮像装置１０１は、例えば、図１に示すように、車両１０を斜め上方から撮像する角度に設置されるものとする。また、他の例としては、撮像装置１０１は、道路を通行する車両１０を側面から撮影する位置に設置されるものとしても良く、撮像装置１０１の設置位置や設置角度、画角等の撮像条件については厳格な制限をするものではない。

撮像装置１０１は、車両１０を撮像した撮像画像を、車種判別装置１０３に送信する。

車種判別装置１０３は、車両１０の車種を判別するための車種判別処理を実行するコンピュータである。

本実施形態における車種は、車両１０の種別である。例えば、本実施形態における車種は、普通車、中型車、大型車、特大車、特殊車の分類のことをいう。また、本実施形態における車種は、大型車以上の車種をさらに詳細に分類するものであってもよい。例えば、本実施形態においては、大型車の中でも、トラックとバスとを異なる車種としてもよい。

車種判別装置１０３は、撮像装置１０１と電気的に接続されている。また、車種判別装置１０３は、管理センター５に設置された管理端末５１と、インターネット等のネットワークにより通信可能に接続されている。本実施形態の車種判別装置１０３は、図１では道路脇に設置されているが、これに限定されず、管理センター５に設置される構成を採用しても良い。

管理センター５は、車両情報を集中管理する管理事務所等である。また、管理端末５１は、管理センター５に設置され、車種判別装置１０３から車種の判別結果についての情報を受信するコンピュータである。

本実施形態における管理端末５１のユーザは、道路のインフラ設備の管理者等である。本実施形態において道路のインフラ設備とは、路面や、高架橋、橋桁等のことをいう。これらのインフラ設備は、適切なタイミングでの点検および補修等のメンテナンスを必要とする。インフラ設備のメンテナンスのタイミングは、道路にかかる重量負荷によって変化する。例えば、道路を通行した車両の重量の累積値が大きいほど、インフラ設備がダメージを受けるため、メンテナンスのタイミングが早まる。

そこで、本実施形態の管理端末５１は、車種判別装置１０３から取得した車両１０の車種の判別結果から、道路にかかる重量負荷を推定し、インフラ設備の点検等のために必要な情報をユーザに提供する。管理端末５１は、本実施形態における情報処理装置の一例である。

次に、車種判別装置１０３の詳細について説明する。
図２は、本実施形態にかかる車種判別装置１０３のハードウェア構成の一例を示す図である。図２に示すように、車種判別装置１０３は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１１と、メモリ１１２と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１１３と、表示装置１１４と、入力装置１１５と、通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）１１６と、バス１１７とを備える。

ＣＰＵ１１１は、車種判別装置１０３の全体的な制御を行う制御装置である。例えば、ＣＰＵ１１１は、メモリ１１２に記憶されているプログラム等を実行することで、様々な構成を実現する。

メモリ１１２は、読み出し可能なデータを記憶するメモリであり、例えばＲＯＭである。また、車種判別装置１０３は、書込み可能なＲＡＭ等のメモリをさらに備える構成を採用しても良い。

ＨＤＤ１１３は、外部記憶装置（補助記憶装置）である。車種判別装置１０３は、ＨＤＤ１１３の代わりに、フラッシュメモリ等の記憶媒体を備える構成を採用しても良い。

表示装置１１４は、液晶パネル等からなるディスプレイ等である。

入力装置１１５は、例えばキーボードやマウス、タッチパネル等であり、ユーザの操作を受け付ける装置である。なお、入力装置１１５は取り外し可能であっても良く、車種判別装置１０３は、通常時は入力装置１１５を備えない構成を採用しても良い。

通信インタフェース１１６は、ネットワーク等を介して車種判別装置１０３が送受信を行うためのインタフェースである。

また、バス１１７は、車種判別装置１０３の内部のデータ伝送路である。

図２に示す車種判別装置１０３の構成は一例であり、一般的なコンピュータの機能を備えるものであれば良い。

図３は、本実施形態にかかる車種判別装置１０３の機能的構成の一例を示すブロック図である。図３に示すように、車種判別装置１０３は、取得部１２１と、領域設定部１２２と、検出部１２３と、第一の判別部１２４と、追跡部１２５と、第二の判別部１２６と、統合判別部１２７と、送信部１２８と、記憶部１５０とを備える。

記憶部１５０は、例えば、ＨＤＤ１１３によって構成される。記憶部１５０は、辞書データ１５１を記憶する。

辞書データ１５１は、撮像装置１０１ごとに、車種と、当該車種に対応する車両１０の様々な面の画像とが対応付けられたデータである。辞書データ１５１に含まれる画像は、基準画像とは、各車種に該当する車両１０の各面を予め撮像した画像であり、車両１０の複数の面のそれぞれの判定基準となる。辞書データ１５１は本実施形態における車種の判別基準の一例である。

また、撮像装置１０１が設置される高さや角度によって撮像可能な車両１０の面や、撮像画像における車両１０の大きさや角度が異なるため、記憶部１５０は、撮像装置１０１ごとに異なる辞書データ１５１を記憶する。辞書データ１５１は、車種判別システム１の管理者等によって、記憶部１５０に予め保存される。本実施形態における車種判別システム１の管理者等は、車種判別システム１および車種判別装置１０３の開発または保守運用を行うエンジニア等である。

図４は、本実施形態にかかる辞書データ１５１の一例を示す図である。図４では、２台の撮像装置Ａと撮像装置Ｂとを例として説明する。撮像装置Ａと撮像装置Ｂは共に、撮像装置１０１の一例である。

撮像装置Ａが撮像した撮像画像１１Ａは、車両１０の前面の画像１１７１と、上面の画像１１７２と、側面の画像１１７３とを含む。

この場合、記憶部１５０は、辞書データ１５１として、撮像画像１１Ａに含まれる前面の画像１１７１と、上面の画像１１７２と、側面の画像１１７３とを、車両１０の車種と対応付けて記憶する。

また、車両１０の撮像位置によって、撮像装置Ａが車両１０のさらに異なる面を撮像可能な場合は、記憶部１５０は、辞書データ１５１として、車両１０のさらに異なる面の画像を記憶する。例えば、辞書データ１５１として、前向きの車両１０の前面、上面、左側面、後ろ向きの車両１０の後面、上面、右側面の６面分の画像が、車種ごとに記憶部１５０に登録されても良い。

車種は、例えば「大型車」であってもよいし、図４に示すようにさらに詳細な分類である「トラック」としてもよい。辞書データ１５１の登録の際、各画像に対応する車両１０の車種は、車種判別システム１の管理者等によって登録される。

また、同一の車種であっても様々な車両１０が存在するため、辞書データ１５１は、車種ごとに、複数の画像を含む。

また、図４に示すように、撮像装置Ｂが撮像した撮像画像１１Ｂは、車両１０の後面（背面）の画像１１７４と、上面の画像１１７５と、側面の画像１１７６とを含む。

この場合、記憶部１５０は、辞書データ１５１として、撮像画像１１Ｂに含まれる後面の画像１１７４と、上面の画像１１７５と、側面の画像１１７６とを、車両１０の車種と対応付けて記憶する。

図４に示すように、記憶部１５０は、車両１０の複数の面の画像と車両１０の車種とを対応付けた辞書データ１５１を、撮像装置１０１と対応付けて記憶する。このため、後述の第一の判別部１２４または第二の判別部１２６がパターンマッチングをする際に、各撮像装置１０１が撮像する撮像画像と辞書データ１５１との画像とを、容易にマッチングすることができる。本実施形態においては、既設のカメラ等を各撮像装置１０１として採用するため、各撮像装置１０１の設置される高さや角度が統一されないことが想定される。このような場合であっても、記憶部１５０が各撮像装置１０１の画角に応じた画像を辞書データ１５１として各撮像装置１０１と対応付けて記憶することにより、より高精度に車両１０の車種を判別することができる。

また、図４では記憶部１５０は、２台の撮像装置１０１に対応する辞書データ１５１を記憶する構成を採用しているが、記憶部１５０は、１台分の撮像装置１０１に対応する辞書データ１５１を記憶してもよい。あるいは、記憶部１５０は、さらに多数の撮像装置１０１に対応する辞書データ１５１を記憶してもよい。

また、辞書データ１５１に含まれる画像は、後述する判別処理においてマッチングが容易になるよう、予め特徴点を検出した画像でも良い。

図３に戻り、取得部１２１は、撮像装置１０１から、撮像装置１０１が車両１０を撮像した撮像画像を取得する。この際、取得部１２１は、複数フレーム分の撮像画像を一定期間ごとにまとめて取得するものとしても良い。取得部１２１は、取得した撮像画像を領域設定部１２２に送出する。

領域設定部１２２は、撮像装置１０１が撮像した撮像画像を複数の画像領域に分割する。

図５Ａは、本実施形態にかかる撮像画像の一例を示す図である。図５Ａに示す撮像画像１１ａと、撮像画像１１ｂとは、同一の撮像装置１０１によって、異なる時刻に撮像された画像である。本実施形態では、先に撮像された撮像画像１１ａを第一の撮像画像１１ａ、後に撮像された撮像画像１１ｂを第二の撮像画像１１ｂと称する。異なる撮像画像に含まれる車両１０が同一の車両１０であることを特定する手法については、後述の追跡部１２５で説明する。

図３に戻り、領域設定部１２２は、撮像画像中の道路と交差する方向に、撮像画像を分割する。図５Ａに示す例では、領域設定部１２２は、第一の撮像画像１１ａと第二の撮像画像１１ｂとをそれぞれ横方向に３つの画像領域に分割する。画像領域の分割数は２以上であればよく、撮像装置１０１の画角等に応じて適宜決定されるものとする。また、領域設定部１２２は、各画像領域の大きさが、検出対象の車両１０の各面の大きさ以上となるように、撮像画像を分割する。分割される各画像領域の大きさは、車種判別システム１の管理者等によって予め設定される。例えば、記憶部１５０に、撮像画像の分割位置を示す座標情報が予め記憶される構成を採用しても良い。

図５Ａに示すように車両１０が撮像画像の手前側（下）から奥（上）に向けて通行する場合、検出部１２３は、分割した画像領域のうち、一番下に位置する画像領域を、第一の画像領域１２とする。また、領域設定部１２２は、分割した画像領域のうち、下から二番目（中央）に位置する画像領域を、第二の画像領域１３とする。

また、図５Ｂは、本実施形態にかかる撮像画像の他の一例を示す図である。図５Ｂは、図５Ａとは異なる設置位置および角度が異なる撮像装置１０１によって撮像された第一の撮像画像１１ａと第二の撮像画像１１ｂとを示す。図５Ａに示した例と同様に、図５Ｂに示す第一の撮像画像１１ａと、第二の撮像画像１１ｂとは、同一の撮像装置１０１によって、異なる時刻に撮像された画像である。

図５Ｂに示す例では、車両１０は撮像画像の奥（上）から手前側（下）に向けて通行する。この場合、領域設定部１２２は、分割した画像領域のうち、一番上に位置する画像領域を、第一の画像領域１２とする。また、領域設定部１２２は、分割した画像領域のうち、上から二番目（中央）に位置する画像領域を、第二の画像領域１３とする。

領域設定部１２２は、画像領域を設定した撮像画像を、検出部１２３および追跡部１２５に送出する。具体的には、領域設定部１２２は、撮像画像と、当該撮像画像の画像領域の分割位置を示す座標の情報とを対応付けて検出部１２３および追跡部１２５に送出する。また、領域設定部１２２は、撮像画像から第一の画像領域１２のみを抽出して、検出部１２３に送出しても良い。

図３に戻り、検出部１２３は、撮像装置１０１が撮像した第一の撮像画像１１ａの第一の画像領域１２から、車両１０の画像を検出する。

撮像装置１０１の設置位置および角度、または撮像対象の道路の形状（直線または曲線）によって、各画像領域に含まれる車両１０の面が、前面、後面、上面、側面のいずれであるかは予め決まっている。このため、上述の領域設定部１２２が設定した各画像領域は、それぞれ、車両１０のいずれかの面を検出するための画像領域となる。各画像領域における検出対象の面は、車種判別システム１の管理者等によって、予め記憶部１５０に記憶されても良い。

図５Ａに示す例では、第一の画像領域１２は、車両１０の上面の画像１４ａを検出するための画像領域である。

また、図５Ｂに示す第一の撮像画像１１ａと第二の撮像画像１１ｂの画角は図５Ａの画角とは異なるため、図５Ｂに示す第一の撮像画像１１ａと第二の撮像画像１１ｂの各画像領域に含まれる車両１０の面は、図５Ａとは異なる。図５Ｂに示す例では、第一の画像領域１２は、車両１０の前面の画像１４ｃを検出するための画像領域である。

また、１つの画像領域から車両１０の複数の面が検出可能である場合は、検出部１２３が検出可能な車両１０の面のうち、画像領域における面積が最も大きな面を検出対象とする構成を採用しても良い。例えば、検出部１２３が車両１０の前面と側面の両方を検出可能である場合に、画像領域において車両１０の前面の方が側面よりも大きく写っている場合は、車両１０の前面を当該画像領域の検出対象としても良い。

図６Ａは、本実施形態にかかる差分検出による車両１０の画像の検出手法の一例を示す図である。図６Ａに示す背景画像１５は、予め撮像された車両１０を含まない撮像画像である。背景画像１５は、例えば記憶部１５０に予め保存される。

検出部１２３は、撮像装置１０１が撮像した車両１０を含む撮像画像１１ａと、背景画像１５とを、各画像を構成するピクセル単位で比較し、差分画像１６を生成する。生成された差分画像１６には、背景画像が削除されているため、車両１０の画像のみが含まれる。検出部１２３は、差分画像１６から、車両１０の画像を検出する。図６Ａに示す例では、検出部１２３は、車両１０の上面の画像１４ａを検出する。

背景画像１５は予め撮像され、撮像画像１１ａは車種判別の処理において撮像されるため、背景画像１５と撮像画像１１ａとは、本実施形態における、異なる時刻に撮像された撮像画像の一例である。

また、検出部１２３は、ＭｏＧ（Mixture of Gaussian Distribution、混合正規分布）やＬＢＰ（Local Binary Pattern）等の既知の技術や、これらを組み合わせた手法により差分画像を生成しても良い。

ここで、車両１０以外の物体等が撮像画像１１ａに含まれた場合も差分が検出されるため、検出部１２３は、当該物体も車両１０の画像として検出してしまうおそれがある。そこで、検出部１２３は、検出した車両１０の画像の大きさが、閾値以上であるか否かを判断することにより、検出した画像が車両１０の画像であるか否かを判断する。検出した車両１０の画像の大きさは、例えばピクセル数で表される。

閾値は、例えば、画像が車両１０の画像である場合に想定されるピクセル数の最小値である。閾値は、記憶部１５０に予め記憶されても良い。また、閾値は、撮像装置１０１ごとに異なる値であっても良い。

差分画像１６から検出された上面の画像１４ａの大きさが閾値より小さい場合、検出部１２３は、当該画像は車両１０の画像ではないと判断する。また、差分画像１６から検出された上面の画像１４ａの大きさが閾値以上である場合、検出部１２３は、当該画像は車両１０の画像であると判断する。

閾値との比較を行うまでは、検出部１２３が検出した画像が車両１０の画像であるか否かが確定しない。このため、本実施形態において、検出部１２３が閾値との比較を行う前の時点においては、検出された画像を、「車両１０の画像の候補」と称する。

また、検出部１２３は、差分画像を用いずに、撮像画像から車両１０のエッジ（輪郭）を検出することにより車両１０の画像を検出しても良い。

図６Ｂは、本実施形態にかかるエッジ検出による車両１０の画像の検出手法の一例を示す図である。図６Ｂに示すように、検出部１２３は、撮像画像１１ａから縦または斜め方向のエッジを検出する。図６Ｂのエッジ画像１７は、検出部１２３よって検出されたエッジを示す画像である。検出部１２３は、エッジ画像１７から、検出されたエッジを含む画像を、車両１０の画像の候補として検出する。

そして、検出部１２３は、検出した車両１０の画像の候補となる画像の大きさが、閾値以上であるか否かを判断する。検出した車両１０の画像の候補となる画像の大きさが、閾値以上である場合、検出部１２３は、当該画像は車両１０の画像であると判断する。このようにして、図６Ｂに示す例では、検出部１２３は、車両１０の上面の画像１４ａを検出する。

検出部１２３は、図６Ａ，６Ｂに示す差分検出またはエッジ検出の手法を用いて、図５Ａ，５Ｂに示した第一の撮像画像１１ａとから、車両１０の上面の画像１４ａまたは前面の画像１４ｃを検出する。検出部１２３が第一の撮像画像１１ａから検出した車両１０の上面の画像１４ａまたは前面の画像１４ｃは、本実施形態における車両１０の第一の画像の一例である。

上述の領域設定部１２２が撮像画像を複数の画像領域に分割することにより、車両１０の各面の検出対象の領域を限定するため、検出部１２３は、撮像画像の一部の領域のみを検出処理の対象とする。このため、撮像画像全体に対して車両１０の各面の検出の処理を行う場合と比較して、処理負荷が低減する。また、予め、各画像領域ごとに車両１０の検出対象の面が定められているため、検出部１２３は、検出した画像が、車両１０のいずれの面の画像であるかを容易に特定することができる。

検出部１２３は、第一の撮像画像１１ａから検出した車両１０の画像の座標と、第一の撮像画像１１ａとを第一の判別部１２４と、追跡部１２５とに送出する。

車両１０の画像の座標は、第一の撮像画像１１ａにおける車両１０の画像の位置および範囲を特定する情報である。

図３に戻り、第一の判別部１２４は、検出部１２３が第一の撮像画像１１ａから検出した車両１０の画像と、辞書データ１５１の画像とをパターンマッチング（テンプレートマッチング）し、当該車両１０の画像が、各車種の画像と、どの程度類似しているかを判断する。

例えば、図５Ａに示した例のように、第一の撮像画像１１ａから車両１０の上面の画像１４ａが検出された場合は、第一の判別部１２４は、車両１０の上面の画像１４ａと、図４に示した辞書データ１５１に登録された車両１０の上面の画像１１７５とをパターンマッチングする。

また、図５Ｂに示した例のように、第一の撮像画像１１ａから車両１０の前面の画像１４ｃが検出された場合は、第一の判別部１２４は、車両１０の前面の画像１４ｃと、図４に示した辞書データ１５１に登録された車両１０の前面の画像１１７１とをパターンマッチングする。

また、第一の判別部１２４は、さらに、検出部１２３が検出した車両１０の画像の座標から、上下左右に数ピクセルずつ移動した位置の画像を、辞書データ１５１に登録された車両１０の画像とパターンマッチングしても良い。検出部１２３によって車両１０の画像として検出された範囲の周辺も含めてパターンマッチングすることにより、検出した範囲にずれが生じている場合であっても、高精度に辞書データ１５１に登録された画像とのマッチングをすることができる。

また、第一の判別部１２４は、第一の撮像画像１１ａから検出された車両１０の画像と、辞書データ１５１に登録された画像との差異を比較することができれば良く、パターンマッチング以外の手法を用いても良い。例えば、第一の判別部１２４は、部分空間法やＳＶＭ（Support Vector Machine）等の既知の手法を用いても良い。

上述のように、辞書データ１５１には複数の車種のそれぞれに対応付けられた車両１０の各面の画像が含まれる。このため、第一の判別部１２４は、第一の撮像画像１１ａから検出された車両１０の上面の画像１４ａまたは前面の画像１４ｃが、それぞれの車種に対応付けられた辞書データ１５１の画像とどの程度類似しているかを算出する。類似度が高いほど、撮像された車両１０が、当該車種である可能性が高くなる。そして、第一の判別部１２４は、第一の撮像画像１１ａから検出された車両１０の画像がある車種であることの尤度を、車種ごとに算出する。

図７は、本実施形態にかかる車種判別結果の一例を示す図である。図７に示すように、第一の判別部１２４は、第一の撮像画像１１ａから検出された車両１０の上面の画像１４ａについて、車種ごとの尤度を算出する。例えば、図７に示す例では、車両１０が“普通車”であることの尤度は“０．２”である。また、車両１０が“特大車”であることの尤度は“０．７”である。また、第一の判別部１２４は、「トラック」「バス」等のさらに詳細な車種ごとに尤度を算出しても良い。

換言すれば、第一の判別部１２４は、第一の撮像画像１１ａから検出された車両１０の上面または前面の画像と、辞書データ１５１とを比較した結果に基づいて車両１０の車種を判別する。本実施形態においては、第一の判別部１２４が行う車両１０の車種の判別処理を、第一の車種判別処理と称する。

第一の判別部１２４は、第一の車種判別処理の結果として、車種ごとの尤度を統合判別部１２７に送出する。

図３に戻り、追跡部１２５は、検出部１２３が第一の撮像画像１１ａから検出した車両１０の画像の座標に基づいて、車両１０が第一の画像領域１２から、第二の画像領域１３へ移動するまでの、撮像画像における車両１０の位置の変化を追跡する。追跡部１２５は、車両１０の画像全体が第二の画像領域１３に入った場合に、当該第二の画像領域１３を含む撮像画像を第二の撮像画像１１ｂであると判断する。

換言すれば、第二の撮像画像１１ｂは、第一の撮像画像１１ａで検出された車両１０が撮像された撮像画像である。また、追跡部１２５は、追跡した車両１０の画像を、第二の撮像画像１１ｂから検出する。

例えば、図５Ａに示した例では、追跡部１２５は、第一の撮像画像１１ａの第一の画像領域１２から検出された車両１０の上面の画像１４ａの移動を複数の撮像画像を跨いで追跡する。

具体的には、追跡部１２５は、第一の撮像画像１１ａよりも後に撮像された複数の撮像画像を、領域設定部１２２から取得する。追跡部１２５は、複数の撮像画像を時系列に比較し、各撮像画像における車両１０の位置を検出することにより、車両１０を追跡する。そして、撮像画像上の車両１０の全体が第二の画像領域１３に入った場合に、追跡部１２５は、当該撮像画像を第二の撮像画像１１ｂと判断する。また、追跡部１２５は、車両１０の追跡をするために、各撮像画像における車両１０の位置を検出しているため、第二の撮像画像１１ｂを判断した時点で、車両１０の画像の位置は検出済みである。

また、上述のように、第二の画像領域１３で検出される車両１０の面は、撮像装置１０１の画角に応じて、管理等により予め定められている。例えば、図５Ａに示した例では、第二の画像領域１３は、車両１０の後面の画像１４ｂを検出するための画像領域である。このため、追跡部１２５が図５Ａに示す第二の画像領域１３から検出した車両１０の画像は、後面の画像１４ｂである。

図５Ｂに示す例の場合は、追跡部１２５は、第一の撮像画像１１ａの第一の画像領域１２から検出された車両１０の前面の画像１４ｃの移動を複数のフレームの撮像画像を跨いで追跡する。そして、車両１０が第二の画像領域１３が第二の画像領域１３に入った場合に、追跡部１２５は、第二の撮像画像１１ｂの第二の画像領域１３から、車両１０の画像を検出する。図５Ｂに示す例では、第二の画像領域１３は、車両１０の上面の画像１４ｄを検出するための画像領域である。このため、追跡部１２５が図５Ａに示す第二の画像領域１３から検出した車両１０の画像は、車両１０の上面の画像１４ｄである。

追跡部１２５が第二の撮像画像１１ｂから検出した車両１０の後面の画像１４ｂまたは上面の画像１４ｄは、本実施形態における車両１０の第二の画像の一例である。

具体的には、追跡部１２５は、テンプレートマッチングの手法を用いて第一の撮像画像１１ａから検出された車両１０の画像と、新たに撮像された撮像画像とを比較した結果に基づいて、撮像画像における車両１０の移動の軌跡を追跡しても良い。

または、追跡部１２５は、その他の既知の手法を用いて撮像画像における車両１０の移動の軌跡を追跡しても良い。例えば、追跡部１２５は、Ｍｅａｎ−Ｓｈｉｆｔの手法を用いても良い。また、追跡部１２５は、検出された車両１０の画像に複数の初期点を設定し、各点の位置の変化量を推測することによって車両１０の画像範囲の移動を追跡するパーティクルフィルタ（粒子フィルタ）の手法を用いても良い。また、追跡部１２５は、検出された車両１０の画像から特徴点を検出し、画像のフレーム間における特徴点の移動量を推測することにより車両１０の移動を追跡するオプティカルフローの手法を用いても良い。また、追跡部１２５は、ＳＩＦＴ（Scale-Invariant Feature Transform）やＳＵＲＦ（Speeded Up Robust Features）の手法を用いて、車両１０の画像から局所特徴点を抽出し、フレーム間で各特徴点のマッチングをした結果に基づいて車両１０の移動を追跡する手法を用いても良い。

時刻の変化と共に移動する車両１０の撮像画像における位置を、追跡部１２５が追跡することにより、異なる撮像画像に含まれる車両１０を、同一の車両１０として対応付けることができる。

追跡部１２５は、第二の撮像画像１１ｂの第二の画像領域１３から検出した車両１０の画像の座標と第二の撮像画像１１ｂとを、第二の判別部１２６に送出する。

図３に戻り、第二の判別部１２６は、追跡部１２５が第二の撮像画像１１ｂから検出した車両１０の画像と、辞書データ１５１の画像とをパターンマッチング（テンプレートマッチング）し、当該車両１０の画像が、いずれの車種の画像と類似しているかを判断する。第二の判別部１２６によるパターンマッチングの手法は、上述した第一の判別部１２４の手法と同様である。

第二の判別部１２６は、パターンマッチングの結果に基づいて、第二の撮像画像１１ｂから検出された車両１０の画像が、ある車種であることの尤度を、車種ごとに算出する。例えば、図７に示す例では、第二の判別部１２６は、車両１０が“普通車”であることの尤度を“０．１”、車両１０が“特大車”であることの尤度を“０．７”と算出する。また、第二の判別部１２６は、「トラック」「バス」等のさらに詳細な車種ごとに尤度を算出しても良い。

図７に示す例では、第二の撮像画像１１ｂから検出された車両１０の画像は車両１０の後面の画像１４ｂであるが、撮像装置１０１の設置場所または角度によっては、図５Ｂに示すように車両１０の上面の画像１４ｄが検出される。この場合、第二の判別部１２６は、車両１０の上面の画像１４ｄと辞書データ１５１の画像とをパターンマッチングした結果に基づいて、車種毎の尤度を算出する。

換言すれば、第二の判別部１２６は、第二の撮像画像１１ｂから検出された車両１０の後面または上面の画像と、辞書データ１５１とを比較した結果に基づいて車両１０の車種を判別する。本実施形態においては、第二の判別部１２６が行う車両１０の車種の判別処理を、第二の車種判別処理と称する。

第二の判別部１２６は、第二の車種判別処理の結果として、車種ごとの尤度を統合判別部１２７に送出する。

図３に戻り、統合判別部１２７は、第一の判別部１２４の判別結果と、第二の判別部１２６の判別結果とを統合し、車両１０の車種を判別する。具体的には、統合判別部１２７は、第一の判別部１２４が算出した車種ごとの尤度と、第二の判別部１２６が算出した車種ごとの尤度とを車種ごとに合計する。そして、統合判別部１２７は、合計した尤度の値が最も大きい車種を、車両１０の車種として判別する。

図７に示す例では、合計された尤度の値が最も大きい車種は“特大車”である。この場合、統合判別部１２７は、車両１０の車種は特大車であると判別する。

図７に示す例では、統合判別部１２７は、第一の判別部１２４が算出した車種ごとの尤度と、第二の判別部１２６が算出した車種ごとの尤度とを単に合計しているが、判別結果の統合の手法はこれに限定されるものではない。

例えば、統合判別部１２７は、重み付け係数を用いて、第一の判別部１２４が算出した尤度と、第二の判別部１２６が算出した尤度とを重み付け加算しても良い。例えば、図７に示す例では、第一の撮像画像１１ａの方が、第二の撮像画像１１ｂよりも、車両１０をより近距離から撮像している。このような場合、第一の撮像画像１１ａに基づいて車種の判別を行った第一の判別部１２４の判別結果の方が第二の判別部１２６の判別結果よりも精度が高い可能性がある。この場合、統合判別部１２７は、第一の判別部１２４の判別結果に対して重み付け係数として“２”を乗算し、第一の判別部１２４が算出した尤度を２倍にしてから、第二の判別部１２６が算出した尤度と合計しても良い。重み付け係数の値は一例であり、これに限定されるものではない。

従来技術においては、撮像装置１０１が１台である場合、１台の車両１０の複数の面に対して車種判別処理を行うことは困難であった。また、従来技術においては、複数の面に対して車種判別処理を行う場合であっても、１台の撮像装置１０１を用いて１台の車両１０を複数の撮像角度から撮像した撮像画像を得ることは困難であった。

これに対して、第一の判別部１２４と、第二の判別部１２６とは、１台の撮像装置１０１から撮像された撮像画像を用いて、車両１０のそれぞれ別の面に対して車種判別処理を行っている。本実施形態の車種判別装置１０３は、第一の判別部１２４と、第二の判別部１２６とがそれぞれ車種を判別し、統合判別部１２７がその結果を統合して最終的な車種の判別を行う。このため、本実施形態の統合判別部１２７は、車両１０の車種を高精度に判別することができる。

統合判別部１２７は、車両１０の車種として判別した車種と、合計した尤度とを、送信部１２８に送出する。

図３に戻り、送信部１２８は、統合判別部１２７によって判別された車両１０の車種と、合計された尤度とを、判別結果として管理端末５１に送信する。また、送信部１２８は、さらに、第二の撮像画像１１ｂが撮像された時刻と、第一の撮像画像１１ａまたは第二の撮像画像１１ｂとを管理端末５１に送信しても良い。

次に、管理端末５１の詳細について説明する。管理端末５１のハードウェア構成は、図２で説明した車種判別装置１０３のハードウェア構成と同様である。

図８は、本実施形態にかかる管理端末５１の機能的構成の一例を示すブロック図である。図８に示すように、管理端末５１は、受信部５１０と、算出部５１１と、表示制御部５１２と、記憶部５５０とを備える。

記憶部５５０は、例えば、ＨＤＤによって構成される。記憶部５５０は、車両重量データベース（ＤＢ）５５１と、車種判別記録データベース（ＤＢ）５５２と、累積重量の閾値とを記憶する。

車両重量データベース５５１は、車種ごとの車両１０の推定重量が登録されたデータベースである。
図９は、本実施形態にかかる車両重量データベース５５１のテーブル構成の一例を示す図である。図９に示すように、車両重量データベース５５１には、車種ごとに、推定重量が対応付けられて登録される。

推定重量は、車両１０の車体の重量と積荷の重量とを含めた総重量の推定値である。図９に示す推定重量の値は一例であり、これに限定されるものではない。また、車両重量データベース５５１には、「大型車」「特大車」等の車種をさらに詳細化した「トラック」「バス」等の詳細な車種ごとに推定重量が登録されても良い。

図８に戻り、車種判別記録データベース５５２は、車種判別装置１０３から送信された車両１０の車種の判別結果を記録するデータベースである。
図１０は、本実施形態にかかる車種判別記録データベース５５２のテーブル構成の一例を示す図である。車種判別記録データベース５５２は、一例として、項目「場所」、「日時」、「車種」、「尤度」を含む。

「場所」は、撮像装置１０１が設置された場所を示す。撮像装置１０１と、車両１０の車種の判別結果とが対応付けて保存されれば良いため、車種判別記録データベース５５２は、場所の代わりに撮像装置１０１の識別情報等を保存しても良い。

また、「日時」は、車両１０は撮像された日時を示す。例えば、「日時」には、第二の撮像画像１１ｂが撮像された日付と時刻が登録される。あるいは、「日時」は、管理端末５１が車種判別装置１０３から当該車種の判別結果を受信した日付と時刻でも良い。

「車種」は、車種判別装置１０３の統合判別部１２７が判別した車両１０の車種である。また、「尤度」は、統合判別部１２７が合計した車種ごとの尤度のうち、車両１０の車種として判別した車種に対応付けられた尤度である。

図８に戻り、累積重量の閾値は、道路のインフラ設備のメンテナンスが必要となるタイミングにおける、当該道路を通行した車両１０の重量の累積値である。上述したように、インフラ設備が受けるダメージは、道路にかかる重量負荷によって変化する。そこで、道路にかかる重量負荷が、点検や改修等のメンテナンスをすべき累積重量となる値を、累積重量の閾値とする。累積重量の閾値は、例えば“１，００００ｔ”のように一律で定められても良いが、場所ごとに異なる値が定められても良い。累積重量の閾値は、予め、ユーザ等によって記憶部５５０に登録されるものとする。また、累積重量の閾値は、重量負荷の累積値の閾値とも称されうる。

受信部５１０は、車種判別装置１０３から、車両１０の車種として判別した車種と、合計した尤度と、第二の撮像画像１１ｂが撮像された時刻とを受信する。また、本実施形態では、図１に示すように撮像装置１０１と車種判別装置１０３とは１対１で対応付けられているため、受信部５１０は、送信元である車種判別装置１０３から、撮像装置１０１を特定する。受信部５１０は、受信したこれらのデータと、撮像装置１０１の設置場所とを対応付けて、車種判別記録データベース５５２に登録する。

また、１台の車種判別装置１０３に対して複数の撮像装置１０１が対応付けられている場合には、上述の車種判別装置１０３の送信部１２８は、撮像装置１０１を特定する情報と対応付けて、車両１０の車種と、合計された尤度と、第二の撮像画像１１ｂが撮像された時刻とを送信しても良い。当該構成を採用する場合、受信部５１０は、車種判別装置１０３から送信された撮像装置１０１を特定する情報と、車両１０の車種と、合計された尤度と、第二の撮像画像１１ｂが撮像された時刻とを対応付けて、車種判別記録データベース５５２に登録する。

算出部５１１は、車種判別記録データベース５５２に登録された車種の判別結果と、車両重量データベース５５１に登録された車種ごとの車両１０の推定重量とに基づいて、各地点における道路を通行する車両１０の累積重量を算出する。例えば、図９に示す車両重量データベース５５１の例では、特大車が通行した場合、推定重量は“２０ｔ”である。また、その次に大型車が通行した場合、推定重量は“１０ｔ”であり、累積重量は“３０ｔ”となる。

算出部５１１は、算出した累積重量を、表示制御部５１２に送出する。

表示制御部５１２は、車両１０の累積重量の算出結果をディスプレイに表示する。ディスプレイは、本実施形態における表示部の一例である。また、表示制御部５１２は、車両１０の累積重量の算出結果をプリンタ等に出力する構成を採用しても良い。
図１１は、本実施形態にかかる車両１０の累積重量を表示する画面イメージの一例である。図１１に示す例では、表示制御部５１２は、車両１０の累積重量と、累積重量の閾値とを比較してディスプレイに表示する。

図１１は縦軸が車両１０の累積重量、横軸が時間を示す。また、図１１の“ａ”は、累積重量の閾値を示す。図１１のグラフでは、“地点Ａ”を“１／１〜１２／３１”の期間に通行した車両１０の累積重量が、時間の経過と共に時系列に表示される。“地点Ａ”は、撮像装置１０１の設置場所である。

図１１に示すグラフでは、車両１０の累積重量は累積重量の閾値ａに達していないが、ユーザは、当該グラフから累積重量の増加の速度を確認することによって、累積重量の閾値ａに達する時期を予測することができる。このため、表示制御部５１２が表示する当該グラフにより、インフラ設備のメンテナンスのタイミングをユーザに知らせることができる。

図１１に示す表示形式は一例であり、これに限定されるものではない。

次に、以上のように構成された本実施形態における車種判別処理について説明する。
図１２は、本実施形態にかかる車種判別処理の流れの一例を示すフローチャートである。

まず、取得部１２１は、撮像装置１０１から、車両１０を撮像した撮像画像を取得する（Ｓ１）。取得部１２１は、取得した撮像画像を領域設定部１２２に送出する。

領域設定部１２２は、撮像装置１０１が撮像した撮像画像を複数の画像領域に分割し、車両１０の検出対象となる画像領域を設定する（Ｓ２）。具体的には、領域設定部１２２は、図５Ａに示すように、撮像画像を横方向に分割し、一番下に位置する画像領域を、車両１０の上面の画像１４ａを検出するための、第一の画像領域１２とする。また、領域設定部１２２は、下から二番目に位置する画像領域を、車両１０の後面の画像１４ｂを検出するための、第二の画像領域１３とする。

領域設定部１２２は、画像領域ごとに分割した撮像画像を、検出部１２３および追跡部１２５に送出する。

検出部１２３は、第一の撮像画像１１ａの第一の画像領域１２から、差分検出の手法またはエッジ検出の手法を用いて、車両１０の画像の候補を検出する（Ｓ３）。

次に、検出部１２３は、車両１０の画像の候補となる画像の大きさが、閾値以上であるか否かを判断する（Ｓ４）。

車両１０の画像の候補として検出された画像の大きさが閾値より小さい場合（Ｓ４“Ｎｏ”）、検出部１２３は、当該画像は車両１０の画像ではないと判断する。この場合、Ｓ１の処理に戻り、取得部１２１は、次の撮像画像を取得する。

また、車両１０の画像の候補として検出された画像の大きさが閾値以上である場合（Ｓ４“Ｙｅｓ”）、検出部１２３は、当該画像は車両１０の画像であると判断する。検出部１２３は、第一の撮像画像１１ａから検出した車両１０の画像の位置および範囲を示す座標を、第一の判別部１２４と、追跡部１２５とに送出する。

第一の判別部１２４は、第一の撮像画像１１ａから検出された車両１０の画像に対して第一の車種判別処理を実行する（Ｓ５）。

第一の車種判別処理については、図１３を用いて説明する。
図１３は、本実施形態にかかる第一の車種判別処理の流れの一例を示すフローチャートである。

第一の判別部１２４は、第一の撮像画像１１ａから検出された車両１０の画像と、辞書データ１５１に登録された画像とをパターンマッチングする（Ｓ５０１）。パターンマッチングの際、第一の判別部１２４は、第一の撮像画像１１ａから検出された車両１０の画像と同じ面の画像を辞書データ１５１から抽出し、マッチング対象とする。例えば、第一の判別部１２４は、第一の撮像画像１１ａから検出された車両１０の画像が上面の画像である場合は上面の画像、前面の画像である場合は前面の画像を辞書データ１５１から抽出する。また、第一の判別部１２４は、パターンマッチングの結果として、辞書データ１５１の画像と第一の撮像画像１１ａから検出された車両１０の画像との類似度をマッチング対象の画像ごとに算出する。

第一の判別部１２４は、パターンマッチングの結果に基づいて、当該車両１０の画像が、各車種の画像と、どの程度類似しているかを判断する。そして、第一の判別部１２４は、第一の撮像画像１１ａから検出された車両１０の画像が、ある車種であることの尤度を、車種ごとに算出する（Ｓ５０２）。第一の判別部１２４は、第一の車種判別処理の結果として、車種ごとの尤度を統合判別部１２７に送出する。

ここで、第一の車種判別処理は終了し、図１２のフローに戻る。

追跡部１２５は、検出部１２３が第一の撮像画像１１ａから検出した車両１０の画像の座標に基づいて、車両１０が第一の画像領域１２から、第二の画像領域１３へ移動するまでの、撮像画像における車両１０の位置の変化を追跡する（Ｓ６）。

追跡部１２５は、車両１０の全体が第二の画像領域１３へ入った場合に、当該第二の画像領域１３を含む撮像画像を第二の撮像画像１１ｂであると判断する。追跡部１２５は、第二の撮像画像１１ｂから検出した車両１０の画像を、第二の判別部１２６に送出する。

第二の判別部１２６は、第二の撮像画像１１ｂから検出された車両１０の画像に対して第二の車種判別処理を実行する（Ｓ７）。第二の車種判別処理の流れは、図１３で説明した第一の車種判別処理と同様である。

第二の判別部１２６は、第二の車種判別処理の結果として、車種ごとの尤度を統合判別部１２７に送出する。

統合判別部１２７は、第一の判別部１２４の判別結果と、第二の判別部１２６の判別結果とを統合する（Ｓ８）。具体的には、統合判別部１２７は、第一の判別部１２４が算出した車種ごとの尤度と、第二の判別部１２６が算出した車種ごとの尤度とを車種ごとに合計する。そして、統合判別部１２７は、合計した尤度の値が最も大きい車種を、車両１０の車種として判別する。統合判別部１２７は、車両１０の車種として判別した車種と、合計した尤度とを、送信部１２８に送出する。

送信部１２８は、判別結果を管理センター５に送信する（Ｓ９）。具体的には、送信部１２８は、統合判別部１２７によって判別された車両１０の車種と、合計された尤度とを、管理センター５に設置された管理端末５１に送信する。

上述のように、本実施形態の撮像装置１０１は、道路の管理や通行量の計数のために設置された既設のカメラ等を採用することができる。このような既設のカメラ等は、一般的に画質が低いことが多い。このため、従来技術においては、既設のカメラ等を用いて高精度に車両１０の車種を判別することは困難であった。

一方、本実施形態の車種判別装置１０３では、第一の判別部１２４が、第一の撮像画像１１ａから検出された車両１０の画像と、車種の判別基準とに基づいて、車両の車種を判別し、さらに、第二の判別部１２６が、第二の撮像画像１１ｂから検出された車両１０の画像と、車種の判別基準とに基づいて、車両１０の車種を判別する。そして、統合判別部１２７が、第一の判別部１２４の判別結果と、第二の判別部１２６の判別結果とを統合し、車両１０の車種を判別する。このため、本実施形態の車種判別装置１０３によれば、車種判別処理を２段階で行うことにより、画質の低い既設のカメラ等で撮像された撮像画像であっても、車両１０の車種を高精度に判別することができる。

さらに、本実施形態の車種判別装置１０３によれば、第一の判別部１２４は第一の撮像画像１１ａから検出された車両１０の上面または前面と、辞書データ１５１とを比較した結果に基づいて車両１０の車種を判別する。また、第二の判別部１２６は、第二の撮像画像１１ｂから検出された車両１０の後面または上面と、辞書データ１５１とを比較した結果に基づいて車両１０の車種を判別する。また、統合判別部１２７がこれらの判別結果を統合して車両１０の車種を判別する。このように、車種判別装置１０３によれば、第一の判別部１２４と第二の判別部１２６がそれぞれ車両１０の別の面に基づいて車種を判別した結果を統合するため、車両１０の車種をより高精度に判別することができる。

例えば、車両１０の前面からでは大型車と特大車と特殊車とを区別することは困難な場合があるが、上面や後面等からは、これらの車種を区別することが比較的容易である。このため、本実施形態の車種判別装置１０３によれば、車両１０の複数の面の画像に基づいて車種判定をすることにより、特に大型車以上の車種（大型車、特大車、特殊車）をより高精度に判別することができる。また、大型車以上の車種の車両１０は、道路のインフラ設備等に与える重量負荷が特に高いため、これらの車種の通行量は、インフラ設備等に与える重量負荷を高精度に推定するために有益な情報である。本実施形態の車種判別装置１０３によれば、大型車以上の車種を高精度に特定することにより、インフラ設備等に与える重量負荷を高精度に推定するために有益な情報を提供することができる。

さらに、本実施形態の車種判別装置１０３の検出部１２３は、異なる時刻に撮像された撮像画像の差分を検出することにより、撮像画像から車両１０の画像を検出する。このため、本実施形態の車種判別装置１０３によれば、撮像画像に車両１０が含まれることを、高精度に検出することができる。特に、高速道路等においては、車両１０以外の物体が道路上に存在する可能性は低いため、図６Ａに示すように背景画像１５と撮像画像１１ａとの差分を検出することにより、撮像画像から車両１０の画像を高精度に検出することができる。

あるいは、本実施形態の車種判別装置１０３の検出部１２３は、撮像画像から縦方向または斜め方向のエッジを検出することにより、撮像画像から車両１０の画像を検出する。このため、本実施形態の車種判別装置１０３によれば、差分検出用の背景画像を予め記憶していなくとも、撮像画像から車両１０の画像を検出することができる。このため、本実施形態の車種判別装置１０３によれば、車種判別装置１０３の管理者等が背景画像の撮像等をする作業負荷を低減することができる。

また、本実施形態の車種判別装置１０３の記憶部１５０は、辞書データ１５１に含まれる車両１０の複数の面の画像と、撮像装置１０１とを対応付けて記憶し、第一の判別部１２４および第二の判別部１２６は、撮像装置１０１が撮像した撮像画像から検出された車両１０の画像と、辞書データ１５１とを比較した結果に基づいて車両１０の車種を判別する。このため、本実施形態の車種判別装置１０３によれば、第一の判別部１２４および第二の判別部１２６は、辞書データ１５１と車両１０の画像とを、より高精度にマッチングすることができる。例えば、撮像装置１０１の撮像画像と、辞書データ１５１に含まれる車両１０の複数の面の画像の撮像とで撮像角度等が大きく異なると、撮像装置１０１の撮像画像とのパターンマッチングの精度が低下したり、撮像画像の形状を補正するための処理負荷が増加したりする場合がある。これに対して、本実施形態の辞書データ１５１は予め撮像装置１０１ごとに登録されるため、本実施形態の車種判別装置１０３によれば、撮像装置１０１の撮像画像と辞書データ１５１とを高精度にパターンマッチングすると共に、処理負荷を低減することができる。

また、本実施形態の車種判別システム１は、車種判別装置１０３と、管理端末５１とを含み、管理端末５１の算出部５１１は、記憶部５５０に記憶した車種ごとの車両１０の重量の推定値と、車種判別装置１０３から受信した車両１０の車種とから、道路を通行する車両１０の累積重量を算出する。そして、表示制御部５１２が、車両１０が通行する道路の道路を通行する車両１０の累積重量と、累積重量の閾値ａとを比較して表示部に表示する。このため、本実施形態の車種判別システム１によれば、道路の重量負荷の状態をユーザに知らせることにより、ユーザが適切なタイミングでインフラ設備のメンテナンスをすることを支援することができる。

なお、本実施形態においては、送信部１２８は、判別された車種を管理端末５１に逐次送信するものとしたが、送信のタイミングはこれに限定されるものではない。例えば、車種判別装置１０３は、記憶部１５０に判別結果を記憶し、一定期間ごとに管理端末５１にまとめて送信しても良い。あるいは、車種判別装置１０３は、判別した車種ごとに車両１０の台数を累計した結果を一定期間ごとに管理端末５１に送信しても良い。

また、本実施形態においては、辞書データ１５１は予め記憶部１５０に記憶されるものとするが、車種判別装置１０３の稼動中に撮像された画像に基づいて、辞書データ１５１が生成される構成を採用しても良い。当該構成を採用する場合、車種判別装置１０３は、車種判別結果と撮像画像１１とに基づいて辞書データ１５１を新たに生成する学習部を備えても良い。

また、本実施形態においては、車種判別装置１０３は、第一の判別部１２４と第二の判別部１２６により２段階の車種判別処理を行うものとしたが、車種判別処理の回数はこれに限定されるものではない。車種判別装置１０３は、３段階以上の車種判別処理を行う構成を採用しても良い。例えば、本実施形態においては、撮像画像を３つの画像領域に分割したうち、第一の画像領域１２と、第二の画像領域１３とを車種判別に用いたが、残る第三の画像領域をさらに車種判別に用いても良い。

（実施形態２）
上述の実施形態１の車種判別システム１では、車種判別装置１０３は、車種の判別基準として辞書データ１５１を用いていた。これに対して、本実施形態の車種判別装置１０３は、車種の判別基準として車種判別データベースを用いる。以下、本実施形態の詳細について説明する。

本実施形態の車種判別システム１の全体構成は、図１で説明した実施形態１の構成と同様である。また、本実施形態の車種判別装置１０３のハードウェア構成は、図２で説明した実施形態１の構成と同様である。

また、本実施形態の管理センター５に設置された管理端末５１の構成は、図８で説明した実施形態１の構成と同様である。

図１４は、本実施形態にかかる車種判別装置１０３の機能的構成の一例を示すブロック図である。図１４に示すように、本実施形態の車種判別装置１０３は、取得部１２１と、領域設定部１２２と、検出部１２３と、第一の判別部１１２４と、追跡部１２５と、第二の判別部１１２６と、統合判別部１２７と、送信部１２８と、登録部１２９と、記憶部１１５０とを備える。

本実施形態の取得部１２１、領域設定部１２２、検出部１２３、追跡部１２５、統合判別部１２７、送信部１２８は、図３で説明した実施形態１と同様の機能を備える。

また、本実施形態の記憶部１１５０は、実施形態１と同様に、ＨＤＤ１１３等によって構成される。また、実施形態の記憶部１１５０は、図１４に示すように、車種判別データベース（ＤＢ）１５２を記憶する。

車種判別データベース１５２は、車種ごとの特徴が撮像装置１０１ごとに対応付けられて登録されたデータベースである。車種判別データベース１５２は、本実施形態における車両１０の車種の判別基準の一例である。

図１５は、本実施形態にかかる車種判別データベース１５２のテーブル構成の一例を示す図である。図１５に示すように、車種判別データベース１５２は、項目「撮像装置」、「車種」、「車長」、「窓の有無」、「上面の反射」、「後面の形状」、「車軸の数」、「白線情報」を含む。

「撮像装置」は、当該車種判別データベース１５２に登録されたデータが、いずれの撮像装置１０１で撮像された撮像画像に対応するかを示す項目である。例えば、図１５に示す例では、項目「撮像装置」に“撮像装置Ａ”と設定されたレコードは、撮像装置Ａに対応するデータが設定される。

「車長」は、各撮像装置１０１が撮像した撮像画像における、車種ごとの車両１０の前後方向（長手方向）の長さの範囲が設定される項目である。例えば、車長は、ピクセル数によって表される。撮像装置１０１ごとに車両１０との距離が異なるため、撮像画像における車両１０の車長は撮像装置１０１ごとに異なる。例えば、図１５に示す例では、“撮像装置Ａ”の撮像画像上の普通車の車長（Ｌ）は、“０ピクセル以上ｎ１ピクセル以下”である。また、“撮像装置Ｂ”の撮像画像上の普通車の車長（Ｌ）は、“０ピクセル以上ｎ１１ピクセル以下”である。図１５に示す例では、ｎ１〜ｎ３、ｎ１１〜ｎ１３、ｎ２１〜ｎ２３はそれぞれ正の整数である。また、ｎ１＜ｎ２＜ｎ３、ｎ１１＜ｎ１２＜ｎ１３、ｎ２１＜ｎ２２＜ｎ２３とする。

撮像画像における車両１０の車長が車種判別データベース１５２に登録されているため、後述する第一の判別部１１２４および第二の判別部１１２６は、撮像画像から検出された車両１０の画像の車長と、車種判別データベース１５２に登録された車長とを容易に比較することができる。例えば、車種判別データベース１５２に車両１０の実寸の車長が登録されていた場合、第一の判別部１１２４および第二の判別部１１２６は換算処理等を行うが、本実施形態では当該処理をしなくとも良い。

また、車種判別データベース１５２の各項目のうち、「車種」と、「窓の有無」と、「上面の反射」と、「後面の形状」と、「車軸の数」とは、撮像装置１０１ごとに変わる情報ではないため、どの撮像装置１０１に対応付けられた場合であっても、同じ車種であれば同じデータが設定される。

「車種」は、車両１０の車種が設定される項目である。当該項目には、例えば、図１５に示すように、“普通車”、“バス”“中型車”、“大型車”、“特大車”、“特殊車”等の車種が登録される。図１５に示すように、本実施形態では、中型車において、バスとその他の車両１０とを区別する。例えば、本実施形態における“中型車”はバス以外の中型車を示す。また、車種判別データベース１５２は、大型車についても、バスとそれ以外の車両１０とを区別しても良い。

「窓の有無」は、車両１０の側面における窓の有無が車種ごとに設定される項目である。例えば、普通車やバスの側面には窓があるが、バス以外の中型車や、大型車の側面には窓がないのが一般的である。また、ここでは運転席または助手席のドアの窓は含まないものとする。このように、「窓の有無」は、特にバスとバス以外の車両１０（トラック等）とを区別することができる。バスとバス以外の車両１０（トラック等）とでは、総重量の差が大きいことが推測されるため、車種判別データベース１５２が当該項目を含むことにより、道路への重量負荷をより高精度に推定することが可能となる。

また、図１５では“特殊車”に対応付けられたレコードの「窓の有無」に“‐”が設定されている。これは、特殊車については様々な形状の車両１０が含まれるため、側面に窓があるものもないものも存在することを示す。

また、「上面の反射」は、撮像画像における車両１０の上面が、太陽光等を反射しているか否かが車種ごとに設定される項目である。例えば、バス以外の中型車や、大型車、特殊車は、荷台部分の車高が高いため、車両１０の上面と撮像装置１０１との距離が、普通車やバスと比較して近距離である。このため、撮像画像におけるバス以外の中型車や、大型車、特殊車の上面は、太陽光が反射して輝度が高くなる。撮像画像における車両１０の上面の画像の輝度が所定の値以上であれば上面の反射は“有”、輝度が所定の値未満であれば上面の反射は“無”となる。

「後面の形状」は、撮像画像における車両１０の後面の形状が車種ごとに設定される項目である。車両１０の車種がバス、中型車、大型車のいずれかである場合は、撮像画像における車両１０の後面の形状が、正方形、長方形（矩形）、平行四辺形等を含む四角形となる。一方、車両１０の車種が普通車または特殊車である場合、後面の形状は多様な形状であり、一般に、四角形以外の形状である。

「車軸の数」は、車両１０の車軸の数が車種ごとに設定される項目である。車種ごとに、車軸の数は決められている。例えば、車両１０の車種がバスの場合は、車軸の数は“２”であり、バス以外の中型車である場合は、車軸の数は“３”である。撮像装置１０１の設置位置や角度によっては、撮像画像から車軸の数を検出することが困難な場合があるため、車軸の数は、撮像装置１０１が車軸を撮像可能な位置に設置されている場合にのみ、車種の判別基準として使用されてもよい。

「白線情報」は、車両１０の車種判別処理ではなく、撮像装置１０１の新規登録のために用いられるデータである。白線情報については、登録部１２９の説明で後述する。

図１５に示す車種判別データベース１５２の項目および設定されたデータは一例であり、これに限定されるものではない。例えば、車種判別データベース１５２は、項目「車種」、「車長」、「窓の有無」の３つを含む構成を採用しても良い。また、図１５では、車種判別データベース１５２は項目「撮像装置」を含むが、車種判別装置１０３が１台の撮像装置１０１に対応する情報のみを記憶する場合、車種判別データベース１５２は項目「撮像装置」を含まなくとも良い。

図１４に戻り、第一の判別部１１２４は、検出部１２３が第一の撮像画像１１ａから検出した車両１０の画像と、車種判別データベース１５２とに基づいて、車両１０の車種を判別する。

具体的には、本実施形態の第一の判別部１１２４は、検出部１２３が第一の撮像画像１１ａから検出した車両１０の画像から、車両１０の車長と、側面の窓の有無と、上面の反射の有無と、後面の形状と、車軸の数とを検出する。第一の判別部１１２４は、これらの情報を検出する手法として、エッジ検出や差分検出、パターンマッチング等の既知の手法を採用することができる。また、１つの撮像画像からこれらの情報を全て検出することは困難であるため、撮像装置１０１の画角に応じて、第一の判別部１１２４が検出対象の情報は予め管理者等により設定されるものとしても良い。

例えば、図５Ａに示した例では、検出部１２３が第一の撮像画像１１ａから検出した車両１０の画像は、車両１０の上面の画像１４ａである。この場合、第一の判別部１１２４は車両１０の車長と、上面の反射の有無とを検出する。

また、夜間等で照明等の光源に乏しく、車両１０のエッジや差分画像を高精度に抽出することが困難な場合は、第一の判別部１１２４は、車両１０のヘッドライトとテールライトの間隔から、車両１０の車長を検出しても良い。

図１６は、本実施形態にかかる車両１０の車長の検出手法の一例を示す図である。図１６に示すように、第一の判別部１１２４は、撮像画像１１における車両１０のヘッドライト２０と、テールライト２１との間隔を、車両１０の車長として検出する。

また、第一の判別部１１２４は、車両１０の画像から検出した情報と、車種判別データベース１５２に設定されたデータとを比較する。そして、第一の判別部１１２４は、車両１０の画像から検出した情報が当てはまる車種が、車両１０の車種である可能性が高いと判断する。例えば、第一の判別部１１２４が車両１０の車長Ｌが“ｎ２ピクセル”、上面の反射が“有”と検出した場合、当該検出した情報は、車種判別データベース１５２に設定された車種“中型車”の特徴に当てはまる。この場合、第一の判別部１１２４は、車両１０の車種は中型車である可能性が高いと判断する。

また、第一の判別部１１２４は、車種判別データベース１５２に設定された車種ごとに、車両１０の情報と当てはまるか否かを判断し、その結果に基づいて、車種ごとの尤度を算出する。換言すれば、第一の判別部１１２４は、車両１０の画像から検出した情報と、車種判別データベース１５２とを比較した結果に基づいて、車両１０の車種を判別する。

検出した情報が複数の車種の特徴に当てはまる場合、第一の判別部１１２４は、車種判別データベース１５２の項目のうち、車両１０の画像から検出した情報が当てはまる項目の数に応じて、車種ごとの尤度を算出してもよい。また、第一の判別部１１２４は、車種判別データベース１５２の項目によって尤度の算出における重要度を変更しても良い。例えば、上面の反射の有無は、日照条件等や時間帯によって検出の精度が左右されるため、車両１０の画像から検出した情報が当該項目に当てはまる場合の尤度に与える影響は他の項目よりも低くても良い。また、車軸の数が検出された場合、当該項目が尤度に与える影響は他の項目よりも高くても良い。車種判別データベース１５２の各項目の重要度は、予め管理者等によって記憶部１１５０等に設定されるものとしても良い。

また、第一の判別部１１２４は、第一の車種判別処理の結果として、車種ごとの尤度を統合判別部１２７に送出する。

図１４に戻り、本実施形態の第二の判別部１１２６は、追跡部１２５が第二の撮像画像１１ｂから検出した車両１０の画像と、車種判別データベース１５２とに基づいて、車両１０の車種を判別する。

第二の判別部１１２６が車両１０の画像から、車両１０の車長と、側面の窓の有無と、上面の反射の有無と、後面の形状と、車軸の数とを検出する手法は、上述の第一の判別部１１２４と同様である。また、第二の判別部１１２６が、車両１０の画像から検出した情報と車種判別データベース１５２とを比較する手法および尤度の算出基準については、上述の第一の判別部１１２４と同様である。

第二の判別部１１２６は、車種判別データベース１５２に設定された車種ごとに、車両１０の情報と当てはまるか否かを判断し、その結果に基づいて、車種ごとの尤度を算出する。換言すれば、第二の判別部１１２６は、車両１０の画像から検出した情報と、車種判別データベース１５２とを比較した結果に基づいて、車両１０の車種を判別する。

また、第二の判別部１１２６は、第二の車種判別処理の結果として、車種ごとの尤度を統合判別部１２７に送出する。

登録部１２９は、新たに追加される撮像装置１０１についての情報を、車種判別データベース１５２に登録する。登録部１２９の機能の詳細については後述する。

次に、以上のように構成された本実施形態における車種判別処理について説明する。本実施形態にかかる車種判別処理の全体の流れは、図１２で説明した実施形態１の車種判別処理の流れと同様である。具体的には、図１２のＳ１の撮像画像の取得から、Ｓ４の画像の大きさと閾値との比較の処理までは、実施形態１と同様である。

本実施形態においては、第一の車種判別処理（Ｓ５）および第二の車種判別処理（Ｓ７）において辞書データ１５１ではなく車種判別データベース１５２を用いる点が、実施形態１と異なる。
図１７は、本実施形態にかかる第一の車種判別処理の流れの一例を示すフローチャートである。

第一の判別部１１２４は、検出部１２３が第一の撮像画像１１ａから検出した車両１０の画像から、車両１０の車長と、側面の窓の有無と、上面の反射の有無と、後面の形状と、車軸の数とを検出する（Ｓ１５０１）。また、第一の判別部１１２４は、撮像装置１０１の画角に応じて、これらの情報のうちのいくつかを検出しても良い。

また、第一の判別部１１２４は、車両１０の車長と、側面の窓の有無と、上面の反射の有無と、後面の形状と、車軸の数の検出結果と、車種判別データベース１５２の各項目に設定されたデータとを比較する（Ｓ１５０２）。

また、第一の判別部１１２４は、比較結果に基づいて、車種ごとの尤度を算出する（Ｓ１５０３）。例えば、第一の判別部１１２４は、車種判別データベース１５２に設定された車種ごとに、車両１０の情報と当てはまるか否かを判断し、当てはまる項目が多いほど、当該車種の尤度を高く算出する。第一の判別部１２４は、第一の車種判別処理の結果として、車種ごとの尤度を統合判別部１２７に送出する。

その後の追跡部１２５の車両追跡処理は、図１２で説明した実施形態１のＳ６の処理と同様である。

また、Ｓ７の第二の車種判別処理の流れは、図１７の第一の車種判別処理の流れと同様である。第二の判別部１２６は、第二の車種判別処理の結果として、車種ごとの尤度を統合判別部１２７に送出する。

Ｓ８の車種判別結果の統合の処理から、Ｓ９の判別結果の管理センター５への送信の処理は、図１２で説明した実施形態１と同様である。

このように、本実施形態においては、車種判別装置１０３は、車種判別データベース１５２を用いて車種判別処理を行う。上述のように、車種判別データベース１５２の項目「車長」に設定されるデータは、撮像装置１０１ごとに異なる。このため、新規に撮像装置１０１を登録する場合、当該撮像装置１０１に合わせて車長のデータを計測し、管理者等が手動で登録する作業が発生する。

本実施形態において、新規に撮像装置１０１を登録するとは、既設の撮像装置１０１を、車種判別のために使用するために車種判別装置１０３に登録することと、新たに設置される撮像装置１０１を車種判別のために使用するために車種判別装置１０３に登録することの両方を含む。

ここで、本実施形態の車種判別装置１０３の登録部１２９は、新規に撮像装置１０１を登録する場合において、車種判別データベース１５２に登録済みの撮像装置１０１のデータから、新規に登録される撮像装置１０１と、撮像条件が類似しているものを抽出する。そして、登録部１２９は、抽出した登録済みの撮像装置１０１に対応付けられた車長を、新規に登録される撮像装置１０１と対応付けて、車種判別データベース１５２に登録する。

撮像条件は、撮像装置１０１と道路との距離、撮像角度、撮像対象の道路の曲率等を含む。登録部１２９は、撮像条件が類似しているか否かを判断する基準として、車種判別データベース１５２に登録された「白線情報」を用いる。

白線情報は、撮像画像における、道路に引かれた白線の傾きおよび曲率を含む情報である。また、白線情報は、本実施形態における、車両１０が通行する車線を示す情報の一例である。車線を示す情報は、車線の形状を識別可能な情報であれば良く、白線に限定されるものではない。例えば、車線を示す情報は、中央分離帯や縁石等の情報であっても良い。また、車線を示す情報は、撮像画像における車線の位置を示す座標情報であって良い。

例えば、図１５に示す例では、車種判別データベース１５２には、“撮像装置Ａ”の白線情報として、傾き“ａ°”、曲率“ｘ１”が予め登録されている。

撮像装置１０１同士の白線情報の傾きおよび曲率の値が類似する場合、これらの撮像装置１０１が撮像した撮像画像における車線の形状は類似する。このことから、撮像装置１０１同士の白線情報の傾きおよび曲率の値が類似する場合、これらの撮像装置１０１の撮像条件は類似する。このため、登録部１２９は、新規に登録される撮像装置１０１と白線情報の傾きおよび曲率の値が類似する登録済みの撮像装置１０１の車長を、新規に登録される撮像装置１０１の車長として車種判別データベース１５２に登録する。

図１８は、本実施形態にかかる撮像装置１０１ごとの撮像画像と車長の一例を示す図である。図１８に示す例では、撮像装置Ａ、撮像装置Ｂ、撮像装置Ｃは車種判別データベース１５２に登録済みの撮像装置１０１である。また、撮像装置Ｄは、新規に登録される撮像装置１０１である。

図１８に示すように、登録済みの撮像装置Ａ〜Ｃが撮像した撮像画像１１Ａ〜１１Ｃにおける車両１０の大きさはそれぞれ異なる。このため、各撮像装置Ａ〜Ｃに対応付けられて車種判別データベース１５２に登録された車長の値も、それぞれ異なる。

撮像装置Ａ〜Ｃの車長の値は、撮像画像１１Ａ〜１１Ｃにおける車種ごとの車長の長さを計測した結果が管理者等によって登録される。図１８のグラフは、撮像装置Ａ〜Ｃごとの撮像画像１１Ａ〜１１Ｃにおける車両１０の車長の、車種ごとの出現頻度を示す。例えば、撮像装置Ａにおいては、普通車は車長が“０”から“ｎ１”の範囲の出現頻度が高い。このような計測結果に基づいて、撮像装置Ａ〜Ｃにおける車種ごとの車長の範囲が車種判別データベース１５２に登録される。撮像画像１１Ａ〜１１Ｃにおける車種ごとの各車長の出現頻度は、様々な車種の車両１０を実際に撮像した撮像画像から管理者等が計数しても良い。また、撮像画像１１Ａ〜１１Ｃに含まれる白線や中央分離帯の間隔や車幅等を基準として車両１０の実寸値の換算が可能な場合、車種ごとの各車長の出現頻度は、市場で流通している車両１０の寸法の情報に基づいて、管理者等によって算出されても良い。

また、撮像装置Ａ〜Ｃの白線情報は、撮像画像１１Ａ〜１１Ｃに含まれる白線３１ａ〜３１ｃの位置から予め算出され、管理者等によって車種判別データベース１５２に登録される。例えば、撮像画像１１Ａ〜１１Ｃに含まれる白線３１ａ〜３１ｃがエッジ検出等により抽出され、各白線３１ａ〜３１ｃの傾きおよび曲率が算出される。白線情報の算出の処置は、車種判別装置１０３内で行われても良いし、他のコンピュータ等で算出された結果が、管理者等によって車種判別データベース１５２に登録されても良い。

登録部１２９は、このような登録済みの撮像装置Ａ〜Ｃの情報に基づいて、新規に登録される撮像装置Ｄの車長を、車種判別データベース１５２に登録する。登録部１２９が実行する車長登録処理については、図１９のフローチャートを用いて説明する。
図１９は、本実施形態にかかる車長登録処理の流れの一例を示すフローチャートである。

まず、登録部１２９は、新規に登録される撮像装置Ｄから、撮像画像１１Ｄを取得する（Ｓ３１）。

そして、登録部１２９は、撮像画像１１Ｄから白線３１ａ〜３１ｃに該当する部分を抽出する（Ｓ３２）。白線３１ａ〜３１ｃの抽出の手法は、エッジ検出等の既知の手法を採用しても良い。

また、登録部１２９は、抽出した白線３１ａ〜３１ｃの傾きおよび曲率を算出する（Ｓ３３）。

そして、登録部１２９は、登録済みの撮像装置Ａ〜Ｃの白線情報と、撮像装置Ｄの白線情報とを比較する。具体的には、登録部１２９は、撮像装置Ａ〜Ｃの白線情報として車種判別データベース１５２に登録された傾きおよび曲率と、撮像装置Ｄの白線３１ａ〜３１ｃの傾きおよび曲率との差を算出する。そして、登録部１２９は、差の算出結果に基づいて、登録済みの撮像装置Ａ〜Ｃのうち、白線情報として登録された傾きおよび曲率が、撮像装置Ｄの白線３１ａ〜３１ｃの傾きおよび曲率と最も近似するものを特定する（Ｓ３４）。

図１８に示す例では、撮像装置Ａ〜Ｃのうち、白線情報として登録された傾きおよび曲率が、撮像装置Ｄの白線３１ａ〜３１ｃの傾きおよび曲率と最も近似するのは、撮像装置Ｂである。

登録部１２９は、撮像装置Ｂの白線情報として登録された傾きと撮像装置Ｄの白線３１ａ〜３１ｃの傾きとの差と、撮像装置Ｂの白線情報として登録された曲率と撮像装置Ｄの白線３１ａ〜３１ｃの曲率との差とが、それぞれ閾値以下であるか否かを判断する（Ｓ３５）。

本実施形態における傾きの差の閾値と曲率の差の閾値は、例えば、当該車種判定処理において許容され得る車長の長さの誤差の範囲に応じて定められても良い。

傾きの差と曲率の差が、それぞれ閾値以下である場合（Ｓ３５“Ｙｅｓ”）、登録部１２９は、撮像装置Ｂの白線情報は、撮像装置Ｄの白線情報と一定以上近似すると判断する。この場合、登録部１２９は、白線情報として登録された傾きと曲率が撮像装置Ｄの白線情報と最も近似する撮像装置Ｂに対応付けられた車長を、撮像装置Ｄに対応する車長として車種判別データベース１５２に登録する（Ｓ３６）。

図１５に示す例では、撮像装置Ｂに対応付けられて登録された車長の値が、登録部１２９によってコピーされて、撮像装置Ｄに対応付けられて車種判別データベース１５２に登録されている。

また、傾きの差と曲率の差が、それぞれ閾値より大きい場合（Ｓ３５“Ｎｏ”）、登録部１２９は、撮像装置Ｂの白線情報は、撮像装置Ｄの白線情報と一定以上近似しないと判断する。この場合、登録部１２９は、登録済みの撮像装置Ａ〜Ｃのいずれの車長も撮像装置Ｄの車長として採用せず、このフローチャートの処理は終了する。

この場合、新規に登録される撮像装置Ｄの撮像条件は登録済みの撮像装置Ａ〜Ｃのいずれとも近似しないため、撮像装置Ｄに対応する車長は、管理者等によって手動で登録される。

上述の車長登録処理では、登録部１２９は、登録済みの撮像装置Ａ〜Ｃのうち、白線情報が撮像装置Ｄの白線情報と最も近い撮像装置Ｂを特定した上で、閾値との比較を行ったが、車長登録処理の流れはこれに限定されるものではない。

また、本実施形態の登録部１２９は、撮像装置１０１の新規登録時だけではなく、車種判別装置１０３の運用中においても、車種判別データベース１５２に登録されたデータの変更等を行う構成を採用しても良い。例えば、登録部１２９は、第一の判別部１１２４および第二の判別部１１２６による車種の判別結果と、検出された車長とに基づいて車種判別データベース１５２に設定された車長を更新する学習機能を備えても良い。

このように、本実施形態の車種判別装置１０３の記憶部１１５０は、車両１０の車長と、窓の有無と、当該車両１０の車種とを対応付けた車種判別データベース１５２を記憶する。また、第一の判別部１１２４および第二の判別部１１２６は、第一の撮像画像１１ａまたは第二の撮像画像１１ｂから検出された車両１０の画像から、車両１０の車長と、窓の有無とを検出し、検出結果を車種判別データベース１５２に登録された情報と比較した結果に基づいて車両１０の車種を判別する。そして、統合判別部１２７が、第一の判別部１１２４の判別結果と、第二の判別部１１２６の判別結果とを統合し、車両１０の車種を判別する。このため、本実施形態の車種判別装置１０３によれば、実施形態１の効果を備えた上で、撮像装置１０１ごとに車両１０の画像を撮像して辞書データ１５１を作成するための管理者等の作業負荷が低減される。また、車種判別データベース１５２は辞書データ１５１と比較してデータ量が少ないため、本実施形態の車種判別装置１０３によれば、記憶部１１５０に記憶されるデータ量を削減することができる。

また、本実施形態の車種判別装置１０３の記憶部１１５０は、車両１０の車長と、窓の有無と、当該車両１０の車種と、白線情報とを、撮像装置１０１と対応付けて車種判別データベース１５２に保存する。また、第一の判別部１１２４および第二の判別部１１２６は、撮像装置１０１が撮像した撮像画像から検出された車両１０の画像と、車種判別データベース１５２に保存された撮像装置１０１ごとの車両１０の車長と、窓の有無とに基づいて車両１０の車種を判別する。このため、本実施形態の車種判別装置１０３によれば、車種判定の処理において、撮像装置１０１が撮像した撮像画像における車両１０の車長を実際の車長に換算しなくとも良いため、車種判定の際の処理負荷を軽減することができる。

さらに、本実施形態の車種判別装置１０３の登録部１２９は、車種判別データベース１５２に予め登録された白線情報のうち、新規に登録される撮像装置Ｄの白線情報に含まれる傾きまたは曲率と一定以上近似する白線情報に対応する車両１０の車長を、新規に登録される撮像装置Ｄと対応付けて車種判別データベース１５２に登録する。このため、本実施形態の車種判別装置１０３によれば、撮像装置１０１を新規に登録する際の管理者等の作業負荷および作業時間を削減することができる。

なお、本実施形態における車種判別装置１０３の登録部１２９は必須の構成ではない。例えば、上述の車長登録処理を行わない場合、本実施形態の車種判別装置１０３は、取得部１２１と、領域設定部１２２と、検出部１２３と、第一の判別部１１２４と、追跡部１２５と、第二の判別部１１２６と、統合判別部１２７と、送信部１２８と、記憶部１１５０とを備える構成を採用しても良い。

また、本実施形態では、第一の判別部１１２４および第二の判別部１１２６は、車種判別データベース１５２に基づいて車両１０の車種を判別していたが、さらに、辞書データ１５１を用いた車種の判別を併用する構成を採用しても良い。当該構成を採用する場合、記憶部１１５０は、辞書データ１５１と車種判別データベース１５２の両方を記憶する。また、第一の判別部１１２４と第二の判別部１１２６とはそれぞれ、辞書データ１５１に基づく車種判別と、車種判別データベース１５２に基づく車種判別を行うため、車種判別装置１０３は合計して４段階の車種判別処理を実行する。当該構成を採用する場合、車種判別装置１０３は、さらに高精度に車両１０の車種を判別することができる。

（実施形態３）
上述の実施形態１では、車種判別装置１０３は、１つの撮像地点における撮像画像に基づいて、車両１０の車種を判別していた。本実施形態の車種判別装置１０３は、さらに、複数の撮像地点における車種ごとの尤度の算出結果に基づいて車両１０の車種を判別することにより、より高精度に車両１０の車種を判別する。

本実施形態の車種判別システム１の全体構成は、図１で説明した実施形態１の構成と同様である。また、本実施形態の車種判別装置１０３のハードウェア構成は、図２で説明した実施形態１の構成と同様である。

また、本実施形態の管理センター５に設置された管理端末５１の構成は、図８で説明した実施形態１の構成と同様である。

図２０は、本実施形態にかかる車種判別装置１０３の機能的構成の一例を示すブロック図である。図２０に示すように、本実施形態の車種判別装置１０３は、取得部１１２１と、領域設定部１２２と、検出部１１２３と、第一の判別部１２４と、追跡部１２５と、第二の判別部１２６と、統合判別部１１２７と、送信部１２８と、記憶部１５０とを備える。

本実施形態の領域設定部１２２、第一の判別部１２４、追跡部１２５、第二の判別部１２６、送信部１２８、記憶部１５０は、図３で説明した実施形態１と同様の機能を備える。

本実施形態の取得部１１２１は、実施形態１の機能に加えて、他の車種判別装置から、前地点において算出された車種ごとの尤度と、撮像された撮像画像と、を取得する。本実施形態における他の車種判別装置とは、車種判別装置１０３よりも前の地点で車両１０の車種を判別する車種判別装置である。

図２１は、本実施形態にかかる異なる地点で撮像された撮像画像の一例を示す図である。図２１に示す撮像画像１１Ａは、地点Ａに設置された撮像装置Ａが撮像した撮像画像である。また、撮像画像１１Ｂは、地点Ｂに設置された撮像装置Ｂが撮像した撮像画像である。車両１０は、地点Ａを通過した後に、地点Ｂを通過する。

本実施形態においては、車種判別装置１０３は撮像装置Ｂと共に、地点Ｂに設置される。また、他の車種判別装置は、撮像装置Ａと共に、地点Ａに設置される。地点Ａは、前地点とも称されうる。撮像装置Ａと撮像装置Ｂは共に、撮像装置１０１の一例である。また、地点Ａに設置された撮像装置Ａは、本実施形態における第一の撮像装置の一例である。また、地点Ｂに設置された撮像装置Ｂは、本実施形態における第二の撮像装置の一例である。

図２１に示すように、撮像装置Ａが撮像した撮像画像１１Ａと、撮像装置Ｂが撮像した撮像画像１１Ｂとには、同じ標識４０が含まれる。このことから、撮像画像１１Ａと、撮像画像１１Ｂとには重複する範囲があることがわかる。このように、撮像画像に重複する範囲がある場合、異なる撮像装置Ａ，Ｂが撮像した撮像画像であっても、車両１０を追跡することが可能となる。換言すれば、撮像画像１１Ｂから、撮像画像１１Ａに含まれる車両１０を検出することが可能となる。撮像画像１１Ｂの車両１０の検出については、検出部１１２３の説明で後述する。

標識４０は、撮像画像１１Ａと、撮像画像１１Ｂとの撮像画像が重複する範囲を識別する基準の一例であり、建物や、看板等であっても良い。撮像画像が重複する範囲は、例えば、撮像装置Ａ，Ｂが登録される時点で、管理者等によって設定される。撮像装置Ａ，Ｂの登録時に撮像画像が重複する範囲が設定されることにより、その後に標識４０が撤去された場合も、撮像画像が重複する範囲が変更されることはない。撮像画像が重複する範囲は、管理者等によって、記憶部１５０等に予め保存されても良い。

地点Ａにおける他の車種判別装置は、撮像装置Ａから取得した撮像画像に基づいて、車種判別処置を行う。具体的には、他の車種判別装置は、図１２，１３で示した実施形態１の車種判別処理と同様に、第一の車種判別処理および第二の車種判別処理を実行し、車種ごとの尤度を算出する。

取得部１１２１は、地点Ａにおける車種判別の結果として算出された車種ごとの尤度を、他の車種判別装置から取得する。取得部１１２１は、取得した車種ごとの尤度を統合判別部１１２７に送出する。また、取得部１１２１は、撮像装置Ａによって撮像された撮像画像１１Ａと、撮像画像１１Ａから検出された車両１０の画像の位置を示す座標とを他の車種判別装置から取得する。取得部１１２１は、取得した撮像画像１１Ａと、車両１０の画像の位置を示す座標とを検出部１１２３に送出する。

図２０に戻り、検出部１１２３は、実施形態１の機能を備えた上で、地点Ａにおいて撮像装置Ａに撮像された撮像画像１１Ａから検出された車両１０を、地点Ｂにおいて撮像装置Ｂに撮像された撮像画像１１Ｂから検出する。例えば、検出部１１２３は、予め設定された撮像画像１１Ａと撮像画像１１Ｂとが重複する範囲から、テンプレートマッチングの手法等により、車両１０を検出する。また、検出部１１２３は、Ｍｅａｎ−Ｓｈｉｆｔ、パーティクルフィルタ、オプティカルフロー、ＳＩＦＴまたはＳＵＲＦ等のその他の既知の手法を用いて、車両１０を撮像画像１１Ｂから検出しても良い。

統合判別部１１２７は、地点Ｂにおける第一の車種判別処理の結果および第二の車種判別処理の結果と、地点Ａにおける車種判別結果とを統合し、車両１０の車種を判別する。

図２２は、本実施形態にかかる車種判別結果の一例を示す図である。図２２に示すように、統合判別部１１２７は、第一の車種判別結果と、第二の車種判別結果と、前地点（地点Ａ）における車種判別結果とを統合する。具体的には、統合判別部１１２７は、各車種判別結果として算出された車種ごとの尤度を合計する。そして、統合判別部１１２７は、合計した尤度の値が最も大きい車種を、車両１０の車種と判別する。図２２に示す例では、合計された尤度の値が最も大きい車種は“特大車”である。この場合、統合判別部１１２７は、車両１０の車種は特大車であると判別する。

また、統合判別部１１２７は、重み付け係数を用いて、各車種判別結果として算出された車種ごとの尤度を重み付け加算しても良い。例えば、前地点における車種判別結果を優先する場合、統合判別部１１２７は、前地点における車種判別結果の尤度に重み付け係数として“２”を乗算してから、他の車種判別結果の尤度と合計しても良い。重み付け係数の値は一例であり、これに限定されるものではない。

前地点においても、第一の車種判別処理と、第二の車種判別処理とが行われているため、本実施形態における統合判別部１１２７は、合計４回分の車種判別処理の結果に基づいて車両１０の車種を判別する。このため、統合判別部１１２７は、より高精度に車両１０の車種を判別することができる。また、本実施形態における統合判別部１１２７は、複数の撮像装置１０１に撮像された撮像画像に基づく車種判別の結果を統合する。このため、統合判別部１１２７は、１台の撮像装置１０１の撮像画像から車種判別を行う場合と比較して、より高精度に車両１０の車種を判別することができる。

次に、以上のように構成された本実施形態における車種判別処理について説明する。
図２３は、本実施形態にかかる車種判別処理の流れの一例を示すフローチャートである。

まず、取得部１１２１は、撮像装置Ｂ（撮像装置１０１）から、車両１０を撮像した撮像画像を取得する。また、取得部１１２１は、前地点（地点Ａ）における車種判別の結果として算出された車種ごとの尤度と、前地点において撮像された撮像画像と、当該撮像画像における車両１０の画像の位置（座標）を示す情報とを、他の車種判別装置から取得する（Ｓ４１）。

取得部１１２１は、撮像装置Ｂから取得した撮像画像を領域設定部１２２に送出する。また、取得部１１２１は、取得した前地点における車種ごとの尤度を統合判別部１１２７に送出する。また、取得部１１２１は、取得した前地点における撮像画像と、当該撮像画像における車両１０の画像の位置を示す座標とを検出部１１２３に送出する。

Ｓ４２における検出対象の領域の設定の処理は、図１２に示す実施形態１の車種判別処理のＳ２と同様である。

また、検出部１１２３は、領域設定部１２２から取得した第一の撮像画像１１ａの第一の画像領域１２から、パターンマッチング等の手法を用いて、前地点において検出された車両１０の画像を検出する（Ｓ４３）。

検出部１１２３は、第一の撮像画像１１ａから検出した車両１０の画像の位置および範囲を示す座標を、第一の判別部１２４と、追跡部１２５とに送出する。

Ｓ４４の第一の車種判別処理から、Ｓ４６の第二の車種判別処理までは、図１２に示す実施形態１の車種判別処理のＳ５〜Ｓ７と同様である。

統合判別部１１２７は、Ｓ４４の第一の車種判別処理の結果と、Ｓ４６の第二の車種判別処理の結果と、取得部１１２１が取得した前地点における車種判別の結果とを統合する（Ｓ４７）。具体的には、統合判別部１１２７は、第一の判別部１２４が算出した車種ごとの尤度と、第二の判別部１２６が算出した車種ごとの尤度と、取得部１１２１が取得した前地点における車種ごとの尤度と、を車種ごとに合計する。そして、統合判別部１１２７は、合計した尤度の値が最も大きい車種を、車両１０の車種として判別する。

統合判別部１１２７は、車両１０の車種として判別した車種と、合計した尤度とを、送信部１２８に送出する。

Ｓ４８の判別結果の送信の処理は、図１２に示す実施形態１のＳ９の処理と同様である。

このように、本実施形態の車種判別装置１０３の取得部１１２１は、撮像装置Ａが撮像した撮像画像から他の車種判別装置によって算出された車両１０の車種ごとの尤度と、撮像装置Ｂが車両１０を撮像した撮像画像とを取得する。また、統合判別部１１２７は、第一の判別部１２４が算出した車種ごとの尤度と、第二の判別部１２６が算出した車種ごとの尤度と、取得部１１２１が取得した前地点における車種ごとの尤度と、を車種ごとに合計する。そして、統合判別部１１２７は、合計した尤度が最も高い車種を、車両１０の車種と判別する。このため、本実施形態の車種判別装置１０３によれば、実施形態１の効果を備えた上で、複数の撮像装置１０１に撮像された撮像画像に基づいて、より高精度に車両１０の車種を判別することができる。

なお、本実施形態においては、車種判別装置１０３は、他の車種判別装置から前地点における車種判別結果と撮像画像１１Ａとを取得しているが、前地点に設置された撮像装置Ａから撮像画像１１Ａを取得する構成を採用しても良い。

また、本実施形態においては、２つの地点で撮像された撮像画像に基づいて車両１０の車種を判定しているが、３つ以上の地点で撮像された撮像画像に基づいて車種を判定しても良い。

また、本実施形態においては、取得部１１２１は、前地点における車種ごとの尤度を取得しているが、取得する情報はこれに限定されるものではない。例えば、取得部１１２１は、前地点における最も尤度の値が高い車種と、当該尤度の値とを取得しても良い。

また、本実施形態の車種判別装置１０３の構成は、実施形態２の車種判別装置１０３に組み合わせることができる。例えば、本実施形態の車種判別装置１０３は、辞書データ１５１の代わりに車種判別データベース１５２を備えても良い。また、車種判別装置１０３はさらに、登録部１２９を備えても良い。

以上説明したとおり、実施形態１から実施形態３の車種判別装置１０３によれば、道路の管理等のために用いられる既設のカメラを用いて、通行する車両１０の車種を高精度に判別することができる。

上述の各実施形態の車種判別装置１０３で実行される車種判別プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供される。

また、上述の各実施形態の車種判別装置１０３で実行される車種判別プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。また、上述の各実施形態の車種判別装置１０３で実行される車種判別プログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成しても良い。また、上述の各実施形態の車種判別装置１０３で実行される車種判別プログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。

上述の各実施形態の車種判別装置１０３で実行される車種判別プログラムは、上述した各部（取得部、領域設定部、検出部、第一の判別部、追跡部、第二の判別部、統合判断部、送信部、登録部）を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵ（プロセッサ）が上記記憶媒体から車種判別プログラムを読み出して実行することにより上記各部が主記憶装置上にロードされ、取得部、領域設定部、検出部、第一の判別部、追跡部、第二の判別部、統合判断部、送信部、登録部が主記憶装置上に生成されるようになっている。

また、上述の各実施形態の管理端末５１で実行される累積重量の算出プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供される。

また、上述の各実施形態の管理端末５１で実行される累積重量の算出プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。また、上述の各実施形態の管理端末５１で実行される累積重量の算出プログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成しても良い。また、上述の各実施形態の管理端末５１で実行される累積重量の算出プログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。

上述の各実施形態の管理端末５１で実行される累積重量の算出プログラムは、上述した各部（受信部、算出部、表示制御）を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵ（プロセッサ）が上記記憶媒体から累積重量の算出プログラムを読み出して実行することにより上記各部が主記憶装置上にロードされ、受信部、算出部、表示制御が主記憶装置上に生成されるようになっている。

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。

１ 車種判別システム
５ 管理センター
１０ 車両
１１，１１Ａ，１１Ｂ 撮像画像
１１ａ 第一の撮像画像
１１ｂ 第二の撮像画像
１２ 第一の画像領域
１３ 第二の画像領域
１４ａ 車両の上面の画像（第一の画像）
１４ｂ 車両の後面の画像（第二の画像）
１４ｃ 車両の前面の画像（第一の画像）
１４ｄ 車両の上面の画像（第二の画像）
３１ａ〜３１ｃ 白線
５１ 管理端末
１０１，Ａ〜Ｄ 撮像装置
１２１，１１２１ 取得部
１２２ 領域設定部
１２３，１１２３ 検出部
１２４，１１２４ 第一の判別部
１２５ 追跡部
１２６，１１２６ 第二の判別部
１２７，１１２７ 統合判別部
１２８ 送信部
１５０，１１５０ 記憶部（車種判別装置）
１５１ 辞書データ
１５２ 車種判別データベース
５５０ 記憶部（管理端末）
５１０ 受信部
５１１ 算出部
５１２ 表示制御部
５５１ 車両重量データベース
５５２ 車種判別記録データベース

Claims (11)

1. 車両の車種の判別基準を記憶する記憶部と、
   撮像装置が前記車両を撮像した撮像画像を取得する取得部と、
   前記撮像画像から前記車両の画像を検出する検出部と、
   前記撮像装置に撮像された第一の撮像画像から検出された前記車両の第一の画像と、前記判別基準とに基づいて、前記車両の前記車種を判別する第一の判別部と、
   前記第一の撮像画像で検出された前記車両が撮像された第二の撮像画像から検出された前記車両の第二の画像と、前記判別基準とに基づいて、前記車両の前記車種を判別する第二の判別部と、
   前記第一の判別部の判別結果と、前記第二の判別部の判別結果とを統合し、前記車両の車種を判別する統合判別部と、
   を備える車種判別装置。
2. 前記記憶部は、前記判別基準として、前記車両の複数の面の画像と当該車両の車種とを対応付けた辞書データを記憶し、
   前記第一の判別部は、前記第一の撮像画像から検出された前記車両の上面または前面と、前記辞書データとを比較した結果に基づいて前記車両の前記車種を判別し、
   前記第二の判別部は、前記第二の撮像画像から検出された前記車両の後面または上面と、前記辞書データとを比較した結果に基づいて前記車両の前記車種を判別する、
   請求項１に記載の車種判別装置。
3. 前記検出部は、異なる時刻に撮像された前記撮像画像の差分を検出することにより、前記撮像画像から前記車両の画像を検出する、
   請求項２に記載の車種判別装置。
4. 前記検出部は、前記撮像画像から縦方向または斜め方向のエッジを検出することにより、前記撮像画像から前記車両の画像を検出する、
   請求項２に記載の車種判別装置。
5. 前記辞書データに含まれる前記車両の複数の面の画像は、前記撮像装置ごとに異なり、
   前記記憶部は、前記辞書データを、前記撮像装置と対応付けて記憶する、
   請求項２から４のいずれか１項に記載の車種判別装置。
6. 前記記憶部は、前記判別基準として、前記車両の車長と、窓の有無と、当該車両の車種とを対応付けたデータベースを記憶し、
   前記第一の判別部は、前記第一の撮像画像から検出された前記車両の第一の画像から、前記車両の車長と、前記車両の窓の有無とを検出し、検出した前記車長および前記窓の有無を前記データベースに登録された情報とを比較した結果に基づいて前記車両の前記車種を判別し、
   前記第二の判別部は、前記第二の撮像画像から検出された前記車両の第二の画像から、前記車両の車長と、前記車両の窓の有無とを検出し、検出した前記車長および前記窓の有無を前記データベースに登録された情報とを比較した結果に基づいて前記車両の前記車種を判別する、
   請求項１に記載の車種判別装置。
7. 前記記憶部は、前記車両の車長と、窓の有無と、当該車両の車種と、前記車両が通行する車線を示す情報とを、前記撮像装置と対応付けて前記データベースに保持する、
   請求項６に記載の車種判別装置。
8. 前記車両が通行する車線を示す情報は、前記車線の傾きまたは曲率を含む情報であり、
   前記データベースに予め登録された前記車線を示す情報のうち、新規に登録される撮像装置の前記車線を示す情報に含まれる前記車線の傾きまたは曲率と一定以上近似する前記車線を示す情報に対応する前記車両の車長を、前記新規に登録される撮像装置と対応付けて前記データベースに登録する登録部をさらに備える、
   請求項７に記載の車種判別装置。
9. 前記取得部は、第一の撮像装置が撮像した前記撮像画像から他の車種判別装置によって算出された前記車両の前記車種ごとの尤度と、前記第一の撮像装置とは異なる第二の撮像装置が前記車両を撮像した前記撮像画像と、を取得し、
   前記第一の判別部は、前記第二の撮像装置に撮像された前記第一の撮像画像から検出された前記車両の画像と、前記判別基準とに基づいて、前記車両の前記車種ごとの尤度を算出し、
   前記第二の判別部は、前記第二の撮像装置に撮像された前記第二の撮像画像から検出された前記車両の画像と、前記判別基準とに基づいて、前記車両の前記車種ごとの尤度を算出し、
   前記統合判別部は、前記第一の判別部に算出された前記車種ごとの尤度と、前記第二の判別部に算出された前記車種ごとの尤度と、他の車種判別装置によって算出された前記車種ごとの尤度とを合計し、最も尤度が高い車種を、前記車両の車種と判別する、
   請求項１から８のいずれか１項に記載の車種判別装置。
10. 車種判別装置で実行される車種判別方法であって、
    前記車種判別装置は、車両の車種の判別基準を記憶する記憶部を備え、
    撮像装置が前記車両を撮像した撮像画像を取得する取得ステップと、
    前記撮像画像から前記車両の画像を検出する検出ステップと、
    前記撮像装置に撮像された第一の撮像画像から検出された前記車両の第一の画像と、前記判別基準とに基づいて、前記車両の前記車種を判別する第一の判別ステップと、
    前記第一の撮像画像で検出された前記車両が撮像された第二の撮像画像から検出された前記車両の第二の画像と、前記判別基準とに基づいて、前記車両の前記車種を判別する第二の判別ステップと、
    前記第一の判別ステップの判別結果と、前記第二の判別ステップの判別結果とを統合し、前記車両の車種を判別する統合判別ステップと、
    を含む車種判別方法。
11. 車種判別装置と、情報処理装置とがネットワークを介して通信可能に接続された車種判別システムであって、
    車種判別装置は、
    車両の車種の判別基準を記憶する記憶部と、
    撮像装置が前記車両を撮像した撮像画像を取得する取得部と、
    前記撮像画像から前記車両の画像を検出する検出部と、
    前記撮像装置に撮像された第一の撮像画像から検出された前記車両の第一の画像と、前記判別基準とに基づいて、前記車両の前記車種を判別する第一の判別部と、
    前記第一の撮像画像で検出された前記車両が撮像された第二の撮像画像から検出された前記車両の第二の画像と、前記判別基準とに基づいて、前記車両の前記車種を判別する第二の判別部と、
    前記第一の判別部の判別結果と、前記第二の判別部の判別結果とを統合し、前記車両の車種を判別する統合判別部と、
    判別した前記車両の車種を前記情報処理装置に送信する送信部と、を備え、
    前記情報処理装置は、
    前記車種ごとの前記車両の重量の推定値と、前記車両が通行する道路の重量負荷の累積値の閾値と、を記憶する記憶部と、
    前記車種判別装置から前記車両の車種を受信する受信部と、
    前記道路を通行する前記車両の累積重量を算出する算出部と、
    前記車両の累積重量と、前記閾値とを比較して表示部に表示する表示制御部と、を備える、
    車種判別システム。

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