JP2020153166A - 凍結防止剤の散布制御方法および定置式凍結防止剤散布装置 - Google Patents

Abstract

【課題】凍結防止剤の散布領域の路面状態が、凍結防止剤の散布が必要とされる凍結状態にあることを精度良く判別し、適切な散布動作を行うことのできる凍結防止剤の散布制御方法を提案すること。【解決手段】凍結防止剤散布装置３の散布機制御部６０は、畳み込みニューラルネットワーク等により構築した学習済みモデルが組み込まれている画像分類器７０５を用いて、路面状態の画像認識を行う。実用可能な精度で路面状態を判別でき、散布が必要な路面凍結状態のときに確実に凍結防止剤の散布を行うことができ、散布が不要な路面状態での散布動作を回避でき、効率良く路面凍結状態を解消可能な散布動作を行う定置式凍結防止剤散布装置を実現できる。【選択図】図４

Description

本発明は、路面等が凍結することを防止するための凍結防止剤、砂その他の散布剤（これらを「凍結防止剤」と総称する。）を散布するために道路脇等に設置して使用される定置式凍結防止剤散布装置に関し、特に、その凍結防止剤の散布制御方法に関する。

定置式凍結防止剤散布装置は、特許文献１、２において提案されている。特許文献１に記載の定置式凍結防止剤散布装置は、路面等の凍結、積雪が予想される時間帯において、外気温が低い場合に自動で凍結防止剤を散布するように構成されている。特許文献２に記載の凍結防止剤散布システムは、遠隔地に設置されている凍結防止剤散布装置を、管理者から遠隔操作によって起動して必要な時に散布動作を行わせることができるように構成されている。

定置式凍結防止剤散布装置は無人による自動運転を前提としているので、路面凍結のおそれのある状況を時間帯、外気温等に基づき事前に設定し、このような状況になると、凍結防止剤を散布している。例えば、特許文献３に記載の凍結防止剤自動供給装置は、外気温が低く、降雪検知器で降雪を検知した場合に、路面温度検知器および路面状況検知器からの情報に基づき算出した量の凍結防止剤を路面に散布している。また、気象情報に基づき、路面凍結が予想される場合に、路面に凍結防止剤を散布するようにしている。

特許文献４に記載の路面の凍結防止方法では、路面情報移動収集システムの制御部における路面状況判断部において、路面状況センサにより収集された情報に基づいて路面が乾燥、湿潤、凍結、圧雪のいずれに該当するかを判断し、路面温度比較部が路面温度計により計測された路面温度と０℃を比較し、凍結予測判断部が塩分濃度計からの塩分濃度とメモリに記憶されている路面温度と路面の塩分濃度との関係に基づいて路面が凍結するか否かを予測している（段落００１５）。

特許第３１０５７７１号公報 特開２００１−２７９６３７号公報 特開平９−１４３９４８号公報 特開平１１−２２９３１１号公報

凍結防止剤の散布においては、路面状態を把握し、これに基づいて、凍結状態の路面、あるいは凍結が予想される路面に対して、凍結防止剤を適切なタイミングで散布する必要がある。特許文献４に記載の路面センサは、投光器により路面に向かって偏向特性を有するレーザ光を照射し、路面から反射された光を、投光器に対向して設置された受光器により受光する構成となっている。路面状況によって反射された光の強度および偏向特性が変化することを利用して、路面状況が乾燥、湿潤、圧雪、凍結のいずれに属するかを判定するとしている。しかしながら、実用的な精度で路面状況を判別し、これに基づき適切な時期、タイミングで凍結防止剤を散布する装置については実用化されていないのが現状である。

近年においてはニューラルネットワーク等の機械学習アルゴリズムを利用した人の顔などの画像認識が行われている。特に、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）等のディープラーニングによって構築された学習モデルを用いて、顔画像などの画像認識が行なわれている。例えば、ＶＧＧ１６と呼ばれるモデルが知られており、このＶＧＧ１６は、「ＩｍａｇｅＮｅｔ」と呼ばれる大規模画像データセットで学習された１２０万枚の画像を１０００カテゴリに分類した畳み込みニューラルネットワークの代表的な学習済みモデルである。また、ＶＧＧ１６モデルをファインチューニング（ｆｉｎｅ−ｔｕｎｉｎｇ）して学習を行うと、その１０００カテゴリ以外の物も分類することができる。

本発明の目的は、凍結防止剤の散布の要否のための路面状態の判別に、ディープラーニングによる画像分類を適用して、路面状態を実用化可能な精度で判別して、路面状態に応じて適切に凍結防止剤を散布可能な散布制御方法を提案することにある。また、本発明の目的は、この方法による制御機構が組み込まれた定置式凍結防止剤散布装置を提供することにある。

本発明の凍結防止剤の散布制御方法では、畳み込みニューラルネットワーク等を用いたディープラーニングによって構築された学習済みモデルを用いて、路面撮影画像の画像分類を行って路面状態を判別し、判別結果と路面温度に基づき、路面状態が凍結防止剤の散布が必要な凍結状態であるか否かを判断している。

本発明者等は、オープンソースニューラルネットワークライブラリの一つであるＫｅｒａｓを用いて、乾燥状態、湿潤あるいは凍結状態、積雪状態、その他の状態の４分類の状態の路面画像を用いて、畳み込みニューラルネットワークにより路面画像分類用の学習済みモデル、畳み込みニューラルネットワークのｆｉｎｅ−ｔｕｎｉｎｇにより構築した学習済みモデル等を用いて、路面状態の画像分類を行った。この結果、実用上十分な精度で路面状態を上記の４つに分類可能であることが確認された。ディープラーニングにより構築した路面画像分類用の学習済みモデルを備えた画像分類器を、定置式凍結防止剤散布装置の制御用コンピュータに実装することで、路面状態に応じて適切に凍結防止剤を散布可能な定置式凍結防止剤散布装置を実現できる。

ここで、夜間あるいは照度の低い状態では画像認識可能な程度に鮮明な路面撮影画像を取得できないおそれがある。そこで、路面撮影画像として、可視光画像および赤外線画像の双方を取得し、可視光画像が画像認識には適さない程度に不鮮明な場合、すなわち、画像の輝度が低い場合には、赤外線画像を用いて路面状態を判別することが望ましい。このようにすれば、昼夜、環境照度の如何に関わりなく、常に、所定の精度で路面状態を判別できる。このために、本発明では、路面の撮影画像として、可視光画像および赤外線画像を取得し、可視光画像および赤外線画像の双方について画像分類を行う。

双方の画像を使用せずに、可視光画像と赤外線画像の平均輝度に基づき、画像分類に用いる路面撮影画像を選択することもできる。この場合には、可視光画像の平均輝度を算出し、平均輝度が一定値よりも高い場合には可視光画像を用いて画像分類による路面状態の判別を行い、低い場合には、赤外線画像を用いて路面状態の判別を行う。

ここで、路面に人、車等の障害物が存在している場合には凍結防止剤の散布を行うことができない。一般的には距離センサ等の障害物の有無を検出するために専用の障害物センサが配置される。路面撮影画像から障害物の存在の有無を検出できれば、専用の障害物センサを省略できる。本発明では、撮影画像から、路面に付した切り出し範囲指定用のラインの画像、または、路面に付されているセンターラインあるいは路側帯のラインの画像を認識し、ラインの画像から、前記ラインの全てを認識できる場合には、散布領域内に障害物が存在しないと判断している。また、路面が積雪で覆われている場合においても、路面撮影画像からラインの全部あるいは一部を認識できないので、これに基づき、路面が積雪状態であるか否かも判別できる。勿論、距離センサ等の専用の障害物センサを配置して、路面上に障害物が存在しないことを二重に確認することも可能である。

さらに、路面撮影画像から画像分類のために用いる画像の切り出しのために、路面に付したラインを利用してもよい。この場合には、路面に、切り出し範囲指定用のラインとして、円形、楕円形、多角形などの閉じ形状のラインマークを付しておき、路面撮影画像に写っているラインマークの範囲内の部分を切り出せばよい。

本発明の定置式凍結防止剤散布装置は、路面の散布領域に障害物が存在せず、散布領域が凍結状態であると判別された場合に、路面の散布領域に凍結防止剤を散布する散布動作を行うので、散布が不要あるいは散布が不適切な路面状態での散布動作を回避できる。

本発明を適用した定置式凍結防止剤散布装置を備えた凍結防止剤散布システムの構成例を示す説明図である。 定置式凍結防止剤散布装置の散布機構および制御系を示す説明図である。 定置式凍結防止剤散布装置の散布領域等を示す説明図である。 定置式凍結防止剤散布装置の散布機制御部の主要機能を示す機能ブロック図である。 凍結防止剤散布動作の一例を示す概略フローチャートである。

以下に、図面を参照して、本発明を適用した定置式凍結防止剤散布装置を備えた凍結防止剤散布システムの実施の形態を説明する。なお、以下の実施の形態は本発明の一例を示すものであり、本発明を実施の形態の構成に限定することを意図したものではない。

図１は凍結防止剤散布システムの全体構成を示す説明図である。凍結防止剤散布システム１は、管理サーバ２と、山間地の路肩など、各地に設置された多数台の定置式凍結防止剤散布装置３（１）、３（２）、３（３）・・・と、管理サーバ２と各定置式凍結防止剤散布装置３（１）、３（２）、３（３）・・・との間を通信接続する通信ネットワーク１０とから構成される。また、必要に応じて、通信機能およびインターネットブラウザ機能等を備えた１台あるいは複数台のパソコン等の通信端末９（１）、スマートフォン、タブレット端末等の１台あるいは複数台の通信用携帯端末９（２）も備わっている。通信ネットワーク１０は、携帯電話網、光通信回線等の通信回線網を利用することができる。

管理サーバ２は、例えばインターネット上に設置したクラウドサーバとして構築することができる。管理サーバ２は、各地に設定されている定置式凍結防止剤散布装置３との間で通信を行い、それらの動作履歴等を確認でき、それらの散布動作を遠隔制御でき、散布条件等の動作条件の設定あるいは変更を行うことができる。通信端末９（１）、通信用携帯端末９（２）を用いて、例えば、管理サーバ２との間で通信を行い、各地に設置されている定置式凍結防止剤散布装置３の動作履歴等を確認できる。あるいは、直接に、各定置式凍結防止剤散布装置３と通信を行い、動作履歴等を確認できる。また、例えば、複数台の通信用携帯端末９（２）のうちの１台に、各定置式凍結防止剤散布装置３の動作確認と共に、散布条件等の動作条件の設定あるいは変更を行う管理権限を与えることも可能である。スマートフォン、タブレット端末から、登録したＩＤとパスワードにより、管理サーバ２にログインすることで、これらの端末に、このような管理用の閲覧機能その他の機能を付与できる。各定置式凍結防止剤散布装置３（１）、３（２）、３（３）・・・は、凍結防止剤散布機本体である散布機４と、ＩｏＴ端末として機能する監視用通信ユニット８とを備えている。監視用通信ユニット８は、散布機４にケーブル等を介して外付けされる場合、散布機４に内蔵されて一体化される場合がある。なお、以下において、各定置式凍結防止剤散布装置３（１）、３（２）、３（３）・・・を区別する必要の無い場合には、これらを、「定置式凍結防止剤散布装置３」として説明する。

図２（ａ）は定置式凍結防止剤散布装置の散布機４の機構部分の構成例を示す説明図であり、図２（ｂ）はその制御系の構成例を示す説明図である。図２（ａ）に示すように、散布機４の散布機構４０は、本体ケース４１を備えており、その前面の上側部に警告灯４２が配置され、本体ケース４１の前面下側の部位に横長の凍結防止剤の散布口４３が開口しており、散布口４３は開閉ドア機構４４の開閉ドア４４ａによって開閉される。本体ケース４１の内部の上端側の部分は凍結防止剤が充填されるホッパ４５となっており、本体ケース４１の側面には凍結防止剤を補給するための補給口（図示せず）が配置される。本体ケース４１の内部において、ホッパ４５の下端開口から落下する凍結防止剤は、供給口４６を介して下側の円盤回転式散布ユニット４７に供給される。供給口４６はシャッタ機構４８のシャッタ板４８ａによって開閉される。円盤回転式散布ユニット４７の前側には、本体ケース４１に形成した散布口４３が位置している。円盤回転式散布ユニット４７の下側には、駆動用バッテリ電源４９が配置されている。

図２（ｂ）に示すように、散布機４の制御系は、各部の動作状態および周囲の状況を検出する検出部５０と、検出部５０による検出信号に基づき、予め設定した散布条件を満たす場合に散布機構４０を駆動して凍結防止剤の散布動作を行わせる散布機制御部６０とを備えている。検出部５０には、周囲温度を検出する外気温センサ５１ａおよび路面温度を検出する路面温度センサ５１ｂ、凍結防止剤散布領域内に人、車等の障害物が存在するか否かを検出する障害物センサ５２が含まれている。また、検出部５０には、開閉ドア４４ａの開閉を検出するドアセンサ５３、シャッタ板４８ａの開度を検出するシャッタ開度センサ５４が含まれている。ホッパ４５に残っている凍結防止剤の残量を検出する散布剤残量センサ５５が配置される場合もある。散布剤残量センサ５５は、凍結防止剤の荷重あるいは容積を検出する。また、本例の検出部５０には、路面撮影用のカメラ５６、５７が備わっている。カメラ５６により路面撮影画像として可視光画像が取得され、カメラ５７により路面撮影画像として赤外線画像が取得される。

散布機制御部６０は、例えばマイクロコンピュータを中心に構成することができ、各部分の制御を司るＣＰＵ６１と、散布動作制御プログラムその他の制御プログラム等が予め格納されているＲＯＭ６２、各種演算の作業領域として利用されるＲＡＭ６３、外部からの入力信号を受け付ける入力インタフェース６４、外部に対して制御信号等を出力するための出力インタフェース６５、通信用入出力インタフェース６８およびこれらの各部分の間でデータおよびアドレスの送受を行なうためのバス６６から基本的に構成されている。

散布機制御部６０は、入力インタフェース６４を介して、補充ボタン６７ａを含む各種の操作ボタン、操作スイッチ等が配置されている入力部６７に接続されており、また、検出部５０の外気温センサ５１ａ、路面温度センサ５１ｂ、障害物センサ５２、ドアセンサ５３、シャッタ開度センサ５４、散布剤残量センサ５５等からの検出信号、カメラ５６、５７からの路面撮影画像が入力される。散布機制御部６０は、出力インタフェース６５を介して、散布機構４０の各部に接続されている。例えば、モータドライバを介して、開閉ドア機構４４の駆動モータ４４ｂ、シャッタ機構４８の駆動モータ４８ｂ、円盤回転式散布ユニット４７の駆動モータ４７ｂ等を駆動制御する。また、カメラ５６、５７を起動して、所定の周期で路面の撮影を行なわせる。

散布機制御部６０は、予め設定されている散布条件を満たす場合に、散布機構４０を起動して、凍結防止剤の散布動作を行う。後述のように、外気温が設定温度を下回り、路面凍結のおそれ、または、路面凍結状態にある場合において、人、車等の障害物が検出されないことを条件として、凍結防止剤を設定時間に亘って散布する。散布条件としては各種の条件を設定することができる。例えば、人、車等の障害物が存在しないことを条件として、夜間等の設定時間に散布を行うこともできる。

図３は散布機４により凍結防止剤が散布される路面を示す説明図である。散布機４は、例えば、道路８０のアスファルト舗装された路面８１に凍結防止剤を散布する。カメラ５６、５７は、例えば、散布機４の脇に立てた支柱等に取り付けられており、これらによって、路面８１における凍結防止剤の散布領域８２の全部あるいは一部が撮影される。散布領域８２の撮影範囲８３内の路面上には、指定範囲切り出し用のマークが複数箇所に付してある。例えば、白線のセンターライン８４と両側の路側帯のライン８５、８６との間に、それぞれ、一定の間隔で複数箇所にラインマーク８７が付されている。ラインマーク８７は例えば正方形の白色輪郭ラインマーク、あるいは、蛍光塗料を用いて路面に描いた正方形輪郭のラインマークである。

図４は散布機４の散布機制御部６０の散布動作制御に関連する主要機能を示す機能ブロック図である。散布機制御部６０は、散布制御プログラムを実行することにより次の各部として機能する。散布機制御部６０は、カメラ５６、５７から取得される路面撮影画像（５６ａ、５７ａ）を処理する画像処理部７０と、路面凍結状態を判別する路面凍結判別部７１と、散布開始判定・指示部７２として機能する。画像処理部７０は、路面確認部７０１、画像切り出し部７０２、画像選択部７０３および路面状態判別部７０４の各機能を備えている。

路面確認部７０１では、カメラ５６、５７から一定のサンプリング周期で取得される路面撮影画像である可視光画像５６ａおよび赤外線画像５７ａに基づき路面８１に人、車等の障害物が存在するか否かを確認する。例えば、路面撮影画像から、路面に付した切り出し範囲指定用のラインマーク８７の画像、または、路面８１に付されているセンターライン８４あるいは路側帯のライン８５、８６の撮影画像を抽出する。ラインマーク８７の画像から、ラインマーク８７の全てを認識できる場合には、散布領域８２内の路上に障害物が存在せず、また、路面８１に積雪がないと判断できる。車等の障害物が存在する場合には、ラインマーク８７の一部が隠れて画像に写らないので、ラインマーク８７の画像の一部あるいは全てが欠落している場合には障害物が存在するか、路面に積雪があること判断できる。

画像切り出し部７０２では、路面８１に付したラインマーク８７を利用して路面撮影画像の切り出し処理を行う。本例では、路面８１に付したラインマーク８７を、切り出し範囲指定用のラインとして利用する。ラインマーク８７に囲まれた領域の画像が、切り取り画像として抽出される。ラインマーク８７を使用せずに、路面撮影画像から予め設定されている指定領域を切り出すことも可能である。また、ラインマーク８７を、切り出し範囲指定用のラインマークとして利用する場合には、ラインマーク８７の形状は、円形、楕円形または多角形などの閉じ形状とされる。

画像選択部７０３では、可視光画像５６ａ、赤外線画像５７ａの切り出し画像５６ｂ、５７ｂの平均輝度を算出する。算出した平均輝度が予め設定した値以上の場合には、可視光画像５６ａを路面状態判別用の画像として選択する。平均輝度が予め設定した値よりも低い場合には、可視光画像５６ａが不鮮明であると判断して、路面状態判別に使用する切り出し画像として、赤外線画像５７ａの切り出し画像５７ｂを選択する。

路面状態判別部７０４では、選択された切り出し画像（５６ｂまたは５７ｂ）を、ディープラーニング、本例では畳み込みニューラルネットワークを用いて構築した学習済みモデルを備えた画像分類器７０５を用いて画像分類を行い、散布領域８２の散布面状態が、乾燥状態、湿潤または凍結状態、積雪状態、およびその他の状態の４つの状態に分類する。ここで、画像分類器７０５では、画像分類用の学習済みモデルとして可視光画像用モデルと赤外線画像用モデルが実装されており、可視光画像および赤外線画像のそれぞれの画像分類を行うことができる。

本例では、選択された一方の切り出し画像について画像認識を行っているが、双方の切り出し画像について画像認識を行うこともできる。この場合には、可視光画像および赤外線画像のいずれか一方において、散布面状態が湿潤または凍結状態であると判別された場合に、路面状態が、湿潤または凍結状態であると判断すればよい。

画像処理部７０において路面状態が、湿潤または凍結状態であると判断された場合には、路面凍結判別部７１において、路面温度センサ５１ｂによって検出される散布領域８２の路面温度が、予め設定した路面凍結判別用の温度閾値よりも低い場合に、路面状態が、凍結防止剤の散布が必要な凍結状態であると判断する。

散布開始判定・指示部７２では、路面状態が凍結状態であると判断された場合に、凍結防止剤の散布を開始すべきか否かを判断し、散布を開始すべきであると判断した場合には、散布開始指令を散布機構４０に出し、散布動作を行わせる。散布開始判定・指示部７２では、例えば、散布領域８２への前回の凍結防止剤の散布から指定時間が経過しているか否かを判別し、指定時間が経過している場合には直ちに凍結防止剤の散布動作の開始を指示し、指定時間が経過していない場合には当該指定時間の経過を待って散布動作の開始を指示する。凍結防止剤の散布履歴（散布日時等）、路面凍結判別用の温度閾値、指定時間等の情報は、ＲＯＭ６２あるいはＲＡＭ６３に形成した記憶部７３に記憶保持されており、ここから読み出される。

この代わりに、散布機制御部６０に凍結効果監視部を配置してもよい。凍結効果監視部では、前回の凍結防止剤の散布動作の終了から、散布領域８２の路面温度の変化を監視し、この変化に基づき散布領域８２に散布した凍結防止剤の散布効果が持続しているか否かを判断し、散布効果を示す値が設定値以下になった場合に、凍結防止剤の散布動作の開始を指示する。散布効果が持続しているか否かの判断は、路面温度と散布領域８２の外気温との関係の変化を監視し、この変化に基づき行うことも可能である。

また、散布開始判定・指示部７２において、障害物センサ５２を用いて、散布領域８２内に、人、車等の障害物が存在しないことを再度確認し、存在しない場合に、散布開始指示を出すようにしてもよい。この場合には、障害物センサ５２の検出範囲を、撮影範囲８３とは異なる範囲、あるいは一部のみが重複している範囲に設定してもよい。このように二重の確認を行うことで、人、車等に凍結防止剤を散布してしまうという弊害を確実に回避できる。

図５は、本例の定置式凍結防止剤散布装置３の凍結防止剤の散布制御動作の一例を纏めて示す概略フローチャートである。この図を参照して、散布動作の一例を説明すると、まず、散布機４のカメラ５６、５７は一定のサンプリング周期で駆動され、散布機制御部６０に路面撮影画像が取得される（ステップＳＴ１：路面撮影）。また、路面温度センサによって検出される、路面８１の撮影時における散布領域８２の路面温度、外気温が取得される（ステップＳＴ２：温度検出）。

路面撮影画像から、路面に付した切り出し範囲指定用のラインマークの画像、路面８１に付されているセンターライン８４、路側帯のライン８５、８６の画像を抽出する。ラインマーク８７、センターライン８４、路側帯のライン８５、８６のそれぞれを全てを認識できる場合には、散布領域８２内に障害物が存在せず、路面８１に積雪がないと判断する（ステップＳＴ３：路面確認）。障害物等が確認された場合には散布動作を開始しない。

障害物等が存在しない場合には、取得された路面撮影画像から、散布領域８２の指定範囲の画像部分を切り出す（ステップＳＴ４：画像切り出し）。散布領域８２に付されたラインマーク８７に沿って路面撮影画像を切り出し、可視光画像５６ａの切り出し画像５６ｂと、赤外線画像５７ａの切り出し画像５７ｂが得られる。

次に、可視光画像５６ａの切り出し画像５６ｂについて、その平均輝度が算出され、平均輝度が一定値以上の場合には当該可視光画像の切り出し画像を選択し、一定値よりも低い場合には、切り出し画像として赤外線画像を選択する（ステップＳＴ５：画像選択）。

選択された切り出し画像ついて、ディープラーニングによって生成された学習済みモデルが実装された画像分類器７０５を用いて画像分類を行い、散布領域８２の散布面状態が、乾燥状態、湿潤または凍結状態、積雪状態、その他の状態の４つの状態のうちのいずれであるのかを判別する（ステップＳＴ６：路面状態判別）。

散布面状態が湿潤または凍結状態であると判別された場合に、散布領域８２の路面温度が、設定されている温度閾値よりも低い場合に、散布面状態を、凍結防止剤の散布が必要な凍結状態であると判断する（ステップＳＴ７：路面凍結判別）。

路面の散布領域８２に障害物が存在せず、散布領域８２が凍結状態であると判別された場合に、路面８１の散布領域８２に凍結防止剤を散布する散布動作を開始するか否かを判断する（ステップＳＴ８：散布開始判定）。この散布開始の判定においては、散布領域８２への前回の凍結防止剤の散布から指定時間が経過しているか否かを判別し、指定時間が経過している場合には直ちに凍結防止剤の散布動作の開始を指示する（ステップＳＴ９）、指定時間が経過していない場合には当該指定時間の経過を待って散布動作の開始を指示する。散布動作の開始が指示されると散布機構４０が駆動されて路面の散布領域への凍結防止剤の散布動作が行われる。

（その他の実施の形態）
（１）なお、本例の定置式凍結防止剤散布装置３には監視用通信ユニット８が付設されている。この監視用通信ユニット８を介して、管理サーバ２との間でデータの送受を行っている。これに加えて、監視用通信ユニット８は、例えば、設定されている位置の気象レーダデータを定期的に取得して、取得気象データに基づき、散布機制御部６０において、散布領域８２における気象状態、例えば、降雨、降雪状態を判断することも可能である。取得した気象情報と、路面温度との組み合わせから、凍結状態を判別するための凍結条件を設定しておき、凍結条件を満たす場合に、散布機構４０を駆動して散布を行わせることもできる。

（２）また、監視用通信ユニット８を介して、近隣にある定置式凍結防止剤散布装置３との間で、路面状況、気象情報、路面温度、散布履歴などについてデータ連携を行うことも可能である。

１ 凍結防止剤散布システム
２ 管理サーバ
３、３（１）、３（２）、３（３） 定置式凍結防止剤散布装置
４ 散布機
８ 監視用通信ユニット
９（１） 通信端末
９（２） 通信用携帯端末
１０ 通信ネットワーク
４０ 散布機構
４１ 本体ケース
４２ 警告灯
４３ 散布口
４４ 開閉ドア機構
４４ａ 開閉ドア
４４ｂ 駆動モータ
４５ ホッパ
４６ 供給口
４７ 円盤回転式散布ユニット
４７ｂ 駆動モータ
４８ シャッタ機構
４８ａ シャッタ板
４８ｂ 駆動モータ
４９ 駆動用バッテリ電源
５０ 検出部
５１ａ 外気温センサ
５１ｂ 路面温度センサ
５２ 障害物センサ
５３ ドアセンサ
５４ シャッタ開度センサ
５５ 散布剤残量センサ
５６、５７ カメラ
５６ａ 可視光画像
５６ｂ、５７ｂ 切り取り画像
５７ａ 赤外線画像
６０ 散布機制御部
６１ ＣＰＵ
６２ ＲＯＭ
６３ ＲＡＭ
６４ 入力インタフェース
６５ 出力インタフェース
６６ バス
６７ 入力部
６７ａ 補充ボタン
６８ 通信用入出力インタフェース
７０ 画像処理部
７１ 路面凍結判別部
７２ 散布開始判定・指示部
７３ 記憶部
８０ 道路
８１ 路面
８２ 散布領域
８３ 撮影範囲
８４ センターライン
８５、８６ ライン
８７ ラインマーク
７０１ 路面確認部
７０２ 画像切り出し部
７０３ 画像選択部
７０４ 路面状態判別部
７０５ 画像分類器

Claims (15)

1. 凍結防止剤が散布される散布領域を含む路面の画像を撮影する路面撮影工程と、
   前記路面の撮影時における前記散布領域の路面温度を測定する路面温度測定工程と、
   取得された撮影画像から、前記散布領域内の指定範囲の画像部分を切り出す画像切り出し工程と、
   前記撮影画像から切り出された切り出し画像を、ディープラーニングによって構築された学習済みモデルを備えた画像分類器を用いて画像分類を行い、前記散布領域の路面状態が、乾燥状態、湿潤または凍結状態、積雪状態およびその他の状態の４つの状態のいずれであるのかを判別する路面状態判別工程と、
   前記路面状態が前記湿潤または凍結状態であると判別された場合に、前記散布領域の前記路面温度が、設定されている閾値よりも低い場合に、前記路面状態を、前記凍結防止剤の散布が必要な凍結状態であると判断する路面凍結判別工程と、
   を有していることを特徴とする凍結防止剤の散布制御方法。
2. 前記路面撮影工程では、前記撮影画像として、可視光画像および赤外線画像を取得し、
   前記画像切り出し工程では、前記可視光画像および前記赤外線画像のそれぞれから画像の切り出しを行い、
   前記路面状態判別工程では、前記学習済みモデルとして可視光画像用学習済みモデルと赤外線画像用学習済みモデルが組み込まれた前記画像分類器を用いて、前記可視光画像および前記赤外線画像のそれぞれの画像分類を行い、
   前記路面凍結判別工程では、前記可視光画像および前記赤外線画像のいずれか一方において前記路面状態が前記湿潤または凍結状態であると判別された場合に、前記路面温度に基づき、前記凍結状態であるか否かの判断を行う
   請求項１に記載の凍結防止剤の散布制御方法。
3. 前記路面撮影工程では、前記撮影画像として、可視光画像および赤外線画像を取得し、
   前記画像切り出し工程では、前記可視光画像および前記赤外線画像のそれぞれから画像の切り出しを行い、
   前記路面状態判別工程では、前記可視光画像の平均輝度を算出し、前記平均輝度が一定値以上の場合には前記可視光画像の画像分類を行い、前記一定値よりも低い場合には、前記赤外線画像の画像分類を行う
   請求項２に記載の凍結防止剤の散布制御方法。
4. 前記路面撮影工程と前記画像切り出し工程の間において、路面確認工程を行い、
   この路面確認工程では、
   前記撮影画像から、前記路面に付した切り出し範囲指定用のラインマークの画像、または、前記路面に付されているセンターラインあるいは路側帯のラインを認識し、
   前記撮影画像から、前記ラインマーク、または、前記センターラインあるいは前記路側帯の全てを認識できる場合には、前記散布領域内に障害物が存在しないと判断する
   請求項１または２に記載の凍結防止剤の散布制御方法。
5. 前記路面確認工程において、前記ラインマークの画像認識と共に、距離センサを用いて前記散布領域内の前記障害物が存在しないことを確認する
   請求項４に記載の凍結防止剤の散布制御方法。
6. 前記切り出し範囲指定用の前記ラインマークの形状は、円形、楕円形または多角形であり、
   前記画像切り出し工程では、前記ラインマークに囲まれた領域の画像を切り取り画像として抽出する
   請求項４に記載の凍結防止剤の散布制御方法。
7. 前記路面の前記散布領域に障害物が存在せず、前記散布領域が前記凍結状態であると判別された場合に、前記路面の前記散布領域に前記凍結防止剤を散布する散布工程を行う
   請求項１ないし６のうちのいずれか一つの項に記載の凍結防止剤の散布制御方法。
8. 前記路面凍結判別工程において前記凍結状態であると判別された場合に行われる散布開始判定工程を有しており、
   この散布開始判定工程では、
   前記散布領域への前回の凍結防止剤の散布から指定時間が経過しているか否かを判別し、
   前記指定時間が経過している場合には直ちに前記凍結防止剤の散布動作の開始を指示し、
   前記散布工程では、前記散布動作の開始の指示を受けて、前記凍結防止剤の散布動作を行う
   請求項７に記載の凍結防止剤の散布制御方法。
9. 前記路面凍結判別工程において前記凍結状態であると判別された場合に行われる散布開始判定工程と、
   前記散布工程における前記凍結防止剤の散布動作の終了から、前記散布領域の前記路面温度の変化、または、前記路面温度と前記散布領域の外気温との関係の変化を監視し、前記変化に基づき前記散布領域に散布した前記凍結防止剤の散布効果が持続しているか否かを判断する散布効果監視工程と、
   を有しており、
   前記散布開始判定工程では、前記散布効果を示す値が設定値以下になった場合に、前記凍結防止剤の散布動作の開始を指示し、
   前記散布工程では、前記散布動作の開始の指示を受けて、前記凍結防止剤の散布動作を行う
   請求項７に記載の凍結防止剤の散布制御方法。
10. 凍結防止剤が散布される散布領域を含む路面の画像を撮影するカメラと、
    前記路面の撮影時における前記散布領域の路面温度を測定する路面温度センサと、
    コンピュータから構成される散布機制御部と、
    を有しており、
    前記散布機制御部は、
    前記カメラから取得する撮影画像から、前記散布領域の路面状態を判別する画像処理部と、
    前記画像処理部の判別結果と前記路面温度とに基づき、前記路面状態が凍結状態であるか否かを判別する路面凍結判別部と、
    を備えており、
    前記画像処理部は、
    前記散布領域を含む指定範囲の画像部分を切り出す画像切り出し部と、
    前記撮影画像から切り出された切り出し画像を、ディープラーニングによって構築された学習済みモデルを備えた画像分類器を用いて画像分類を行い、前記散布領域の散布面状態が、乾燥状態、湿潤または凍結状態、積雪状態およびその他の状態の４つの状態のいずれであるのかを判別する路面状態判別部と、
    を備えており、
    前記路面凍結判別部は、前記路面状態が前記湿潤または凍結状態であると判別された場合に、前記路面温度が、予め設定されている閾値よりも低い場合に、前記路面状態を、前記凍結防止剤の散布が必要な前記凍結状態であると判断することを特徴とする定置式凍結防止剤散布装置。
11. 前記カメラは、前記撮影画像として、可視光画像および赤外線画像を取得し、
    前記画像切り出し部は、前記可視光画像および前記赤外線画像のそれぞれから画像の切り出しを行い、
    前記路面状態判別部は、前記学習済みモデルとして可視光画像用学習済みモデルと赤外線画像用学習済みモデルが組み込まれた前記画像分類器を用いて、前記可視光画像および前記赤外線画像のそれぞれの画像分類を行い、
    前記路面凍結判別部では、前記可視光画像および前記赤外線画像のいずれか一方において前記散布面状態が前記湿潤または凍結状態であると判別された場合に、前記路面温度に基づき、前記凍結状態であるか否かの判別を行う
    請求項１０に記載の定置式凍結防止剤散布装置。
12. 前記カメラは、前記撮影画像として、可視光画像および赤外線画像を取得し、
    前記画像切り出し部は、前記可視光画像および前記赤外線画像のそれぞれから画像の切り出しを行い、
    前記画像処理部は、前記可視光画像の平均輝度を算出し、前記平均輝度が一定値以上の場合には前記可視光画像を選択し、前記一定値よりも低い場合には前記赤外線画像を選択する画像選択部を備え、
    前記路面状態判別部は、前記可視光画像および前記赤外線画像のうち選択された画像にについて画像分類を行う
    請求項１１に記載の定置式凍結防止剤散布装置。
13. 前記散布領域の路面上に付された切り出し範囲指定用のラインマークを備えており、
    前記散布機制御部は、前記撮影画像から前記ラインマークを抽出し、抽出結果に基づき前記散布領域内の路面上に障害物が存在するか否かを判断する路面確認部を備えており、
    前記画像切り出し部は、前記ラインマークに囲まれた領域の画像を切り取り画像として抽出する
    請求項１０、１１または１２に記載の定置式凍結防止剤散布装置。
14. 前記散布機制御部は、凍結防止剤の散布の開始の可否を判断する散布開始判定部を備えており、
    前記散布開始判定部は、
    前記散布領域の路面上に障害物がなく、かつ、前記路面状態が前記凍結状態であると判別された場合に、
    前記散布領域への前回の凍結防止剤の散布から指定時間が経過しているか否かを判別し、
    前記指定時間が経過している場合には直ちに前記凍結防止剤の散布動作の開始を指示する請求項１３に記載の定置式凍結防止剤散布装置。
15. 前記路面の周囲の外気温を測定する外気温センサを有しており、
    前記散布機制御部は、
    前記散布領域の前記路面温度の変化、または、前記路面温度と前記外気温との関係の変化を監視し、前記変化に基づき前記散布領域に散布した前記凍結防止剤の散布効果が持続しているか否かを判断する散布効果監視部と、
    凍結防止剤の散布の開始の可否を判断する散布開始判定部と、
    を備えており、
    前記散布開始判定部は、前記散布領域の路面上に障害物がなく、かつ、前記路面状態が前記凍結状態であると判別された場合に、前記散布効果を示す値が設定値以下になると、前記凍結防止剤の散布動作の開始を指示する請求項１３に記載の定置式凍結防止剤散布装置。