JP2021163051A - Vehicle type discrimination device, vehicle type discrimination method, and program - Google Patents
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Abstract
Description
本開示は、車種判別装置、車種判別方法、及びプログラムに関する。 The present disclosure relates to a vehicle type discriminating device, a vehicle type discriminating method, and a program.
有料道路では、走行する車両の車種に応じて異なる通行料金を課金する場合がある。このような有料道路の料金所には、車両の車種を判別するための車種判別装置が設置されている。車種判別装置は、車両の外形的特徴(車幅、車長、車高、車軸数等)、ナンバープレート情報等に基づいて、車両の車種を判別する。例えば、特許文献1には、車両の側面を撮影した画像から車両の車軸数及び車幅を計測し、車種を判別する車種判別装置が記載されている。
On toll roads, different tolls may be charged depending on the type of vehicle on which the vehicle is traveling. At tollhouses on such toll roads, a vehicle type discrimination device for discriminating the vehicle type of the vehicle is installed. The vehicle type discriminating device discriminates the vehicle type of the vehicle based on the external characteristics of the vehicle (vehicle width, vehicle length, vehicle height, number of axles, etc.), license plate information, and the like. For example,
また、牽引の有無に応じて異なる車種の通行料金が適用される場合がある。例えば、車両(牽引車)が1軸の被牽引車を牽引している場合、この車両の本来の車種よりも、通行料金が高い車種(1ランク上の車種)の料金が適用される。このとき、車種判別装置は、牽引車の車種よりも1ランク上の車種であることを正しく判別する必要がある。しかしながら、車軸数から牽引の有無を一意に特定することが困難な場合がある。このため、牽引の有無に応じて車種判別の精度が低下してしまう可能性があった。 In addition, tolls for different vehicle types may be applied depending on the presence or absence of towing. For example, when a vehicle (towing vehicle) is towing a towed vehicle of one axis, the charge of a vehicle type (one rank higher vehicle type) having a higher toll than the original vehicle type of this vehicle is applied. At this time, it is necessary for the vehicle type determination device to correctly determine that the vehicle type is one rank higher than the vehicle type of the towing vehicle. However, it may be difficult to uniquely identify the presence or absence of traction from the number of axles. For this reason, there is a possibility that the accuracy of vehicle type discrimination will decrease depending on the presence or absence of towing.
本開示は、このような課題に鑑みてなされたものであって、牽引の有無に関わらず、車両の車種を精度よく判別することができる車種判別装置、車種判別方法、及びプログラムを提供する。 The present disclosure has been made in view of such a problem, and provides a vehicle type discriminating device, a vehicle type discriminating method, and a program capable of accurately discriminating the vehicle type of a vehicle regardless of the presence or absence of towing.
本開示の一態様によれば、車種判別装置は、車両のタイヤの特徴を検出可能なセンサ情報に基づいて、前記車両の各車軸の一端に設けられたタイヤの数を示すタイヤパターンを生成するタイヤパターン生成部と、予め記憶されているタイヤパターン及び車種を関連付けた参照データと、生成された前記タイヤパターンとを比較して、前記車両の第1車種候補を特定する候補特定部と、前記第1車種候補に基づいて前記車両の車種を判定する車種判定部と、を備える。 According to one aspect of the present disclosure, the vehicle type determination device generates a tire pattern indicating the number of tires provided at one end of each axle of the vehicle based on sensor information capable of detecting the characteristics of the tires of the vehicle. A candidate identification unit for specifying the first vehicle type candidate of the vehicle by comparing the tire pattern generation unit, reference data associated with the tire pattern and vehicle type stored in advance, and the generated tire pattern, and the above-mentioned It is provided with a vehicle type determination unit that determines the vehicle type of the vehicle based on the first vehicle type candidate.
本開示の一態様によれば、車種判別方法は、車両のタイヤの特徴を検出可能なセンサ情報に基づいて、前記車両の各車軸の一端に設けられたタイヤの数を示すタイヤパターンを生成するステップと、予め記憶されているタイヤパターン及び車種を関連付けた参照データと、生成された前記タイヤパターンとを比較して、前記車両の第1車種候補を特定するステップと、前記第1車種候補に基づいて前記車両の車種を判定するステップと、を有する。 According to one aspect of the present disclosure, the vehicle type determination method generates a tire pattern indicating the number of tires provided at one end of each axle of the vehicle based on sensor information capable of detecting the characteristics of the tires of the vehicle. The step of identifying the first vehicle type candidate of the vehicle by comparing the step, the reference data associated with the tire pattern and the vehicle type stored in advance, and the generated tire pattern, and the first vehicle type candidate. It has a step of determining the vehicle type of the vehicle based on the above.
本開示の一態様によれば、プログラムは、車種判別装置のコンピュータに、車両のタイヤの特徴を検出可能なセンサ情報に基づいて、前記車両の各車軸の一端に設けられたタイヤの数を示すタイヤパターンを生成するステップと、予め記憶されているタイヤパターン及び車種を関連付けた参照データと、生成された前記タイヤパターンとを比較して、前記車両の第1車種候補を特定するステップと、前記第1車種候補に基づいて前記車両の車種を判定するステップと、を実行させる。 According to one aspect of the present disclosure, the program indicates to the computer of the vehicle type discriminator the number of tires provided at one end of each axle of the vehicle based on sensor information capable of detecting the characteristics of the tires of the vehicle. The step of generating a tire pattern, the step of comparing the reference data associated with the tire pattern and the vehicle type stored in advance with the generated tire pattern, and the step of identifying the first vehicle type candidate of the vehicle, and the above-mentioned The step of determining the vehicle type of the vehicle based on the first vehicle type candidate and the step of determining the vehicle type are executed.
本開示に係る車種判別装置、車種判別方法、及びプログラムによれば、牽引の有無に関わらず、車両の車種を精度よく判別することができる。 According to the vehicle type discriminating device, the vehicle type discriminating method, and the program according to the present disclosure, it is possible to accurately discriminate the vehicle type of the vehicle regardless of the presence or absence of towing.
以下、本開示の第1の実施形態に係る車種判別システム1について、図1〜図6を参照しながら説明する。
Hereinafter, the vehicle
(全体構成)
図1は、本開示の一実施形態に係る車種判別システムの概略を示す図である。
本実施形態に係る車種判別システム1は、例えば有料道路の入口料金所又は出口料金所に設けられ、通行する車両の車種を判別する。本実施形態では、車種判別システム1が出口料金所に設けられている態様を例として説明する。図1に示すように、出口料金所は、有料道路から一般道へと通じる車線Lを有している。車種判別システム1を構成する各機器は、車線L、又は、車線Lの両側に敷設されたアイランドI上に設置され、車線Lを走行する車両Aの車種を判別する。
(overall structure)
FIG. 1 is a diagram showing an outline of a vehicle type discrimination system according to an embodiment of the present disclosure.
The vehicle
なお、以下の説明において、車線Lが伸びる方向(図1の±X方向)を「車線方向」と記載し、車線Lの有料道路側(図1の−X側)を「上流側」、一般道路側(図1の+X側)を「下流側」と記載する。また、車線Lの幅方向(図1の±Y方向)を「車線幅方向」、車両Aの上下方向(図1の±Z方向)を「高さ方向」と記載する。 In the following description, the direction in which the lane L extends (± X direction in FIG. 1) is described as the "lane direction", and the toll road side (-X side in FIG. 1) of the lane L is referred to as the "upstream side". The road side (+ X side in FIG. 1) is described as "downstream side". Further, the width direction of the lane L (± Y direction in FIG. 1) is described as the “lane width direction”, and the vertical direction of the vehicle A (± Z direction in FIG. 1) is described as the “height direction”.
図1に示すように、車種判別システム1は、車種判別装置10と、車両検知器11と、タイヤ検出センサ12と、ナンバープレート読取装置13と、を備える。
As shown in FIG. 1, the vehicle
車種判別装置10は、アイランドI上に設置される。車種判別装置10は、車種判別システム1の各種センサ(車両検知器11、踏板12、ナンバープレート読取装置13)から、車線Lを走行する車両Aに関するセンサ情報を取得して、当該車両Aの車種を判別する。
The vehicle
車両検知器11は、車線方向の最も上流側(−X側)に設置され、車線Lを走行する車両Aの進入及び通過を検知する。車両検知器11は、例えば図1に示すように、アイランドI上において高さ方向(±Z方向)に延在し、車線Lを挟んで対応する投光塔及び受光塔を有する透過型の光学センサである。車両検知器11は、投光塔から投光される検知光を受光塔で受光したか否かに基づいて、車両Aの進入及び通過(存在及び非存在)を検出可能な車両検知信号(センサ情報)を車種判別装置10に出力する。なお、車両検知器11は、他の実施形態では、反射型の光学センサであってもよい。
The
タイヤ検出センサ12は、車線Lを走行する車両Aのタイヤを検出するためのセンサである。本実施形態では、タイヤ検出センサ12が踏板である態様を例として説明する。タイヤ検出センサ12は、車線方向(±X方向)における車両検知器11の設置位置と同じ位置において、車線幅方向(±Y方向)に延在するように、車線Lの路面に埋設される。タイヤ検出センサ12は、内部の通電センサを通じて、車両Aのタイヤによる踏み付けに応じた踏み付け検知信号(センサ情報)を車種判別装置10に出力する。
The
ナンバープレート読取装置13(以下、「NP読取装置」とも記載する。)は、車両検知器11よりも車線方向の下流側(+X側)のアイランドI上に設置される。NP読取装置13は、車両検知器11が車線Lへの車両Aの進入を検知したタイミングで、当該車両Aのナンバープレートを含む画像を撮影する。NP読取装置13は、撮影した画像に所定の画像処理を施すことにより、車両Aのナンバープレート情報(センサ情報)を取得する。ナンバープレート情報は、ナンバープレートのサイズ、色、ナンバープレート番号等を含む。
The license plate reading device 13 (hereinafter, also referred to as “NP reading device”) is installed on the island I on the downstream side (+ X side) in the lane direction from the
また、車種判別装置10により判別された車種は、料金機械20に送信される。図1の例では、料金機械20は、車種判別システム1よりも車線方向の下流側(+X側)に位置する有人ブースB内に設置され、収受員による通行料金の収受を支援するための装置である。料金機械20は、車種判別装置10から受信した車種に基づいて、車両Aの通行料金を算出する。
Further, the vehicle type determined by the vehicle
(車種判別装置の機能構成)
図2は、本開示の一実施形態に係る車種判別装置の機能構成を示す図である。
図2に示すように、車種判別装置10は、CPU100と、記憶媒体110とを備えている。
(Functional configuration of vehicle type discrimination device)
FIG. 2 is a diagram showing a functional configuration of a vehicle type discriminating device according to an embodiment of the present disclosure.
As shown in FIG. 2, the vehicle
CPU100は、車種判別装置10の動作全体を司るプロセッサであり、所定のプログラムに従って動作することにより、タイヤパターン生成部101、候補特定部102、車種判定部103、参照データ更新部104として機能する。
The
タイヤパターン生成部101は、車両Aのタイヤの特徴を検出可能なセンサ情報(踏み付け検知信号)に基づいて、車両Aの各車軸の一端に設けられたタイヤの数を示すタイヤパターンを生成する。
The tire
候補特定部102は、記憶媒体110に予め記憶されているタイヤパターン及び車種を関連付けた参照データと、生成されたタイヤパターンとを比較して、車両Aの車種候補(以下、「第1車種候補」とも記載する。)を特定する。
The
車種判定部103は、第1車種候補に基づいて車両Aの車種を判定する。
The vehicle
参照データ更新部104は、料金機械20を通じて指定された車両Aの車種を取得し、生成されたタイヤパターンと、指定された車種とを関連付けた追加データを参照データに追加する。
The reference
記憶媒体110は、いわゆる補助記憶装置であって、HDD(Hard Disk Drive)、SSD(Solid State Drive)などである。記憶媒体110には、参照データが予め記憶されている。また、記憶媒体110には、車種判別装置が取得又は生成した各種データが逐次、記憶される。
The
(車種判別装置の処理フロー)
図3は、本開示の一実施形態に係る車種判別装置の処理の一例を示すフローチャートである。
以下、図3を参照しながら、車種判別装置10が車両Aの車種を判別する処理の流れについて説明する。
(Processing flow of vehicle type discrimination device)
FIG. 3 is a flowchart showing an example of processing of the vehicle type discriminating device according to the embodiment of the present disclosure.
Hereinafter, the flow of the process in which the vehicle
図3に示すように、車種判別装置10のタイヤパターン生成部101は、車両検知器11から車両Aが車線Lに進入したこと示す車両検知信号を受信する(ステップS01)。そうすると、タイヤパターン生成部101は、車両検知器11が車両Aの存在を検知している間にタイヤ検出センサ12から受信した踏み付け検知信号に基づいて、車両Aのタイヤパターンを生成する(ステップS02)。
As shown in FIG. 3, the tire
踏み付け検知信号は、車両Aのタイヤによる踏み付けの有無を示す信号(車軸を示す信号)、タイヤ検出センサ12上の車線幅方向(図1の±Y方向)における踏み付け位置を示す信号、及びタイヤ幅を示す信号を含む。タイヤパターン生成部101は、車軸を示す信号をカウントして車両Aの軸位置(一軸目、二軸目、…)を特定する。また、タイヤパターン生成部101は、タイヤ幅を示す信号に基づいて、車両Aの各軸の一端に設けられているタイヤの数(連設数)を特定する。本実施形態に係るタイヤパターン生成部101は、例えばタイヤ幅が基準値未満である場合はシングルタイヤ(連設数=1)、基準値以上である場合はダブルタイヤ(連設数=2)であると特定する。なお、他の実施形態では、タイヤパターン生成部101は、3つのタイヤが連設されていることを更に特定してもよい。例えば、タイヤパターン生成部101は、タイヤ幅が第2基準値(ダブルタイヤの最大幅)以上である場合は、タイヤの連設数が「3」であると特定する。
The trampling detection signal includes a signal indicating the presence or absence of trampling by the tire of the vehicle A (a signal indicating the axle), a signal indicating the trampling position on the
そして、タイヤパターン生成部101は、車両Aの車軸別のタイヤがシングルタイヤであるか、ダブルタイヤであるかを示すタイヤパターンを生成する。タイヤパターンは、例えばシングルタイヤを示す「S」、及びダブルタイヤを示す「D」を、1軸目から順に並べた文字列で表される。具体的には、1軸目にシングルタイヤ、2軸目にダブルタイヤが取り付けられている車両のタイヤパターンは、「SD」となる。同様に、1軸目及び2軸目にシングルタイヤが取り付けられている2軸の車両が、ダブルタイヤが取り付けられている1軸の被牽引車両を牽引している場合、この車両のタイヤパターンは「SSD」となる。
Then, the tire
次に、候補特定部102は、記憶媒体110に予め記憶されているタイヤパターン及び車種を関連付けた参照データD1(図4)と、生成されたタイヤパターンとを比較して、生成されたタイヤパターンと一致する参照データが存在するか判断する(ステップS03)。
Next, the
図4は、本開示の一実施形態に係る参照データの一例を示す図である。
図4に示すように、参照データD1は、複数の車種(例えば、車種1〜車種5)それぞれが、どのタイヤパターンを取り得るかをリスト化したデータである。参照データD1内の「該当」と記入されている箇所は、そのタイヤパターン及び車種の組み合わせが存在することを示している。参照データD1内の「−」が記入されている箇所は、そのタイヤパターン及び車種の組み合わせが存在しない(非該当である)ことを示している。また、参照データD1には、牽引車(車両及び被牽引車)のタイヤパターン及び車種の組み合わせと、牽引を行っていない車両のタイヤパターン及び車種の組み合わせとの両方が含まれている。
FIG. 4 is a diagram showing an example of reference data according to an embodiment of the present disclosure.
As shown in FIG. 4, the reference data D1 is data that lists which tire pattern each of a plurality of vehicle types (for example,
参照データD1は、異常なタイヤパターンを示すデータを含んでいてもよい。例えば、タイヤパターンが「SDSD」、「DSSS」となる車両は存在しないとする。この場合、これらタイヤパターンについては、車種の該当/非該当を示す情報に代えて、車種判別システム1の異常(誤検出、故障等)が発生したことを示す「異常」が入力されていてもよい。なお、異常なタイヤパターンを示すデータについては、推定される異常原因(車両検知器11による先行車両/後続車両の分離失敗、タイヤ検出センサ12によるシングルタイヤ/ダブルタイヤの誤検出等)が更に含まれていてもよい。
Reference data D1 may include data indicating an abnormal tire pattern. For example, it is assumed that there is no vehicle whose tire pattern is "SDSD" or "DSSS". In this case, for these tire patterns, even if "abnormality" indicating that an abnormality (erroneous detection, failure, etc.) of the vehicle
なお、この参照データD1は、収受員等がタイヤパターン及び車種を入力して作成されたものであってもよいし、過去に検出されたタイヤパターンと車種の組み合わせの統計データに基づいて作成されたものであってもよい。 The reference data D1 may be created by the recipient or the like by inputting the tire pattern and the vehicle type, or may be created based on the statistical data of the combination of the tire pattern and the vehicle type detected in the past. It may be a tire.
生成されたタイヤパターンと一致するデータが、参照データD1に存在している場合(ステップS03:YES)、候補特定部102は、このデータを参照し、生成されたタイヤパターンに当てはまる車種候補があるか否かを更に判断する(ステップS04)。
When data matching the generated tire pattern exists in the reference data D1 (step S03: YES), the
例えば、生成されたタイヤパターンが「SS」(1軸目〜2軸目がシングルタイヤ)であったとする。参照データD1には、生成されたタイヤパターン「SS」と一致するデータが存在している(ステップS03:YES)。また、このタイヤパターン「SS」に当てはまる車種(「該当」が記入されている車種)は、「車種2」、「車種3」、「車種4」、「車種5」の四つが存在している(ステップS04:YES)。この場合、候補特定部102は、これら四つの車種を車両Aの第1車種候補として特定する(ステップS05)。
For example, suppose that the generated tire pattern is "SS" (the first to second axes are single tires). The reference data D1 contains data that matches the generated tire pattern “SS” (step S03: YES). In addition, there are four vehicle types (vehicle types with "corresponding" entered) that apply to this tire pattern "SS": "
次に、車種判定部103は、候補特定部102が特定した第1車種候補が1つのみであるか判断する(ステップS06)。第1車種候補が1つのみである場合(ステップS06:YES)、車種判定部103は、第1車種候補を車両Aの車種として特定する(ステップS07)。図4の例では、車両Aのタイヤパターンが「SDDDD」(1軸目がシングルタイヤ、2軸目〜5軸目がダブルタイヤ)であった場合、候補特定部102は、ステップS03においてこの車両Aの第1車種候補は「車種1」であると特定する。そうすると、第1車種候補は「車種1」一つのみであるため(ステップS06:YES)、車種判定部103は、この車両Aの車種を、第1車種候補の「車種1」であると特定する(ステップS07)。
Next, the vehicle
一方、車種判定部103は、第1車種候補に複数の車種が含まれている場合(ステップS06:NO)、車両Aの車種候補を更に絞り込む処理を行う(ステップS09)。
On the other hand, when the vehicle
例えば、車両のトレッド幅は、車種別に取り得る値の範囲が異なる。このため、車種判定部103は、タイヤ検出センサ12から受信した踏み付け信号に基づいて車両Aのトレッド幅を計測し、計測されたトレッド幅に当てはまる車種を、第2車種候補として特定する。例えば、計測されたトレッド幅が、「車種4」及び「車種5」のトレッド幅の範囲に含まれ、「車種1」〜「車種3」のトレッド幅の範囲に含まれない場合、車種判定部103は、「車種4」及び「車種5」を第2車種候補として特定する。そして、車種判定部103は、第1車種候補に含まれる車種のうち、第2車種候補に含まれない車種を除外することにより、車種候補を絞り込む。なお、車種判定部103は、車線の左右から距離計(不図示)で計測して取得した信号に基づいて車両Aのトレッド幅を特定するなど、タイヤ検出センサ12以外のセンサを利用してもよい。
For example, the tread width of a vehicle differs in the range of values that can be taken for each vehicle type. Therefore, the vehicle
また、ナンバープレート情報によっても、車種候補の絞り込みが可能である。車種判定部103は、NP読取装置13から受信したナンバープレート情報に当てはまる車種を、第3車種候補として特定する。そして、車種判定部103は、第1車種候補に含まれる車種のうち、第3車種候補に含まれない車種を除外することにより、車種候補を絞り込む。
In addition, it is possible to narrow down vehicle model candidates based on license plate information. The vehicle
車種判定部103は、トレッド幅及びナンバープレート情報の何れか一方に基づいて車種候補の絞り込みを行ってもよいし、何れか一方で車種候補を一つに特定できない場合は、両方に基づいて車種候補の絞り込みを行ってもよい。車種判定部103は、このようにして車両Aの車種候補を一つのみに絞り込むと、この車種候補を車両Aの車種として特定する(ステップS07)。
The vehicle
次に、車種判定部103は、車両Aの車種を特定すると、特定した車種を車種判別結果として料金機械20に送信する(ステップS08)。料金機械20は、車種判別装置10から受信した車種に基づいて、車両Aの通行料金の算出等を行う。
Next, when the vehicle type of the vehicle A is specified, the vehicle
また、例えば、生成されたタイヤパターンが「SDSD」であったとする。図4の例では、このようなタイヤパターンは参照データD1内に存在しているが(ステップS03:YES)、当てはまる車種はなく(ステップS04:NO)、異常であることが示されている。この場合、候補特定部102は、料金機械20にタイヤパターンの検出に異常が発生したことを通知するとともに(ステップS10)、料金機械20に対し、車両Aの車種を指定するように要求する(ステップS11)。これにより、車種判別装置10は、収受員に車種判別システム1の異常を通知することができるとともに、料金機械20に対し、収受員から指定された車両Aの車種に基づいて通行料金の算出等の処理を行うように促すことができる。
Further, for example, it is assumed that the generated tire pattern is "SDSD". In the example of FIG. 4, such a tire pattern exists in the reference data D1 (step S03: YES), but there is no applicable vehicle type (step S04: NO), and it is shown to be abnormal. In this case, the
更に、生成されたタイヤパターンが参照データD1内に存在しない場合(ステップS03:NO)、候補特定部102は、料金機械20に対し、車両Aの車種を指定するように要求する(ステップS12)。そうすると、有人ブースBに駐在する収受員は、車両Aを目視して車種を特定し、料金機械20を通じて車両Aの車種を特定する操作を行う。料金機械20は、収受員により指定された車種に基づいて、通行料金の算出等を行う。
Further, when the generated tire pattern does not exist in the reference data D1 (step S03: NO), the
また、収受員により指定された車種は、料金機械20を通じて車種判別装置10に送信される。車種判別装置10の参照データ更新部104は、料金機械20から指定された車種を受信すると、ステップS02で生成されたタイヤパターンと関連付けて、追加データD2(図5)として記憶媒体110に記憶する(ステップS13)。
Further, the vehicle type designated by the collector is transmitted to the vehicle
図5は、本開示の一実施形態に係る追加データの一例を示す図である。
例えば、タイヤパターン「SSDD」(1軸目〜2軸目がシングルタイヤ、3軸目〜4軸目がダブルタイヤ)は、参照データD1に存在していなかったとする。図5の例のように、タイヤパターン「SSDD」は、「被牽引車(2軸)を牽引する牽引車(2軸)であり、車種3に該当する」ケース、「一台の車両(4軸)であり、車種2に該当する」ケースなど、複数のケースが存在する可能性がある。このため、参照データ更新部104は、参照データD1に存在しない新たなタイヤパターン「SSDD」が生成された場合に(ステップS03:NO)、この新たなタイヤパターン「SSDD」と、料金機械20を通じて収受員により指定された車種(「車種3」、「車種2」)とを関連付けた追加データD2を記憶媒体110に記憶して蓄積する。また、参照データ更新部104は、新たなタイヤパターン「SSDD」に関連する追加データD2が所定量以上蓄積されたら、このタイヤパターン「SSDD」と、各車種の該当/非該当とを組み合わせたデータを、参照データD1に追加する。参照データ更新部104は、このようにして参照データD1の内容を更に充実させることができる。
FIG. 5 is a diagram showing an example of additional data according to an embodiment of the present disclosure.
For example, it is assumed that the tire pattern "SSDD" (single tires on the 1st to 2nd axes and double tires on the 3rd to 4th axes) does not exist in the reference data D1. As in the example of FIG. 5, the tire pattern "SSDD" is a case of "a towing vehicle (2 axes) that pulls a towed vehicle (2 axes) and corresponds to vehicle type 3", and "one vehicle (4)". There may be multiple cases, such as the case of "axis) and corresponds to
(車種判別装置のハードウェア構成)
図6は、本開示の一実施形態に係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。
以下、図6を参照しながら、本実施形態に係る車種判別装置10のハードウェア構成について説明する。
(Hardware configuration of vehicle type discrimination device)
FIG. 6 is a diagram showing an example of the hardware configuration of the vehicle type discriminating device according to the embodiment of the present disclosure.
Hereinafter, the hardware configuration of the vehicle
コンピュータ900は、プロセッサ901、主記憶装置902、補助記憶装置903、インタフェース904を備える。
The
上述の車種判別装置10は、一つ又は複数のコンピュータ900に実装される。そして、上述した各機能部の動作は、プログラムの形式で補助記憶装置903に記憶されている。プロセッサ901は、プログラムを補助記憶装置903から読み出して主記憶装置902に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。また、プロセッサ901は、プログラムに従って、上述した各記憶部に対応する記憶領域を主記憶装置902に確保する。プロセッサ901の例としては、CPU(Central Processing Unit)、GPU(Graphic Processing Unit)、マイクロプロセッサなどが挙げられる。
The vehicle
プログラムは、コンピュータ900に発揮させる機能の一部を実現するためのものであってもよい。例えば、プログラムは、補助記憶装置903に既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせ、または他の装置に実装された他のプログラムとの組み合わせによって機能を発揮させるものであってもよい。なお、他の実施形態においては、コンピュータ900は、上記構成に加えて、または上記構成に代えてPLD(Programmable Logic Device)などのカスタムLSI(Large Scale Integrated Circuit)を備えてもよい。PLDの例としては、PAL(Programmable Array Logic)、GAL(Generic Array Logic)、CPLD(Complex Programmable Logic Device)、FPGA(Field Programmable Gate Array)が挙げられる。この場合、プロセッサ901によって実現される機能の一部または全部が当該集積回路によって実現されてよい。このような集積回路も、プロセッサの一例に含まれる。
The program may be intended to realize some of the functions exerted by the
補助記憶装置903の例としては、HDD(Hard Disk Drive)、SSD(Solid State Drive)、磁気ディスク、光磁気ディスク、CD−ROM(Compact Disc Read Only Memory)、DVD−ROM(Digital Versatile Disc Read Only Memory)、半導体メモリ等が挙げられる。補助記憶装置903は、コンピュータ900のバスに直接接続された内部メディアであってもよいし、インタフェース904または通信回線を介してコンピュータ900に接続される外部記憶装置910であってもよい。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ900に配信される場合、配信を受けたコンピュータ900が当該プログラムを主記憶装置902に展開し、上記処理を実行してもよい。少なくとも1つの実施形態において、補助記憶装置903は、一時的でない有形の記憶媒体である。
Examples of the
また、当該プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。
さらに、当該プログラムは、前述した機能を補助記憶装置903に既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせで実現するもの、いわゆる差分ファイル(差分プログラム)であってもよい。
Further, the program may be for realizing a part of the above-mentioned functions.
Further, the program may be a so-called difference file (difference program) that realizes the above-mentioned function in combination with another program already stored in the
(作用、効果)
以上のように、本実施形態に係る車種判別装置10は、参照データD1と、踏み付け検知信号に基づき生成されたタイヤパターンとを比較して、車両Aの第1車種候補を特定し、特定された第1車種候補に基づいて車両Aの車種を特定する。このようにすることで、車種判別装置10は、牽引の有無に関わらず、車両Aのタイヤパターンと参照データD1から、当該車両Aに当てはまる車種候補を特定することができる。これにより、車種判別装置10は、牽引の有無を検出する複雑な処理を行うことなく、車両Aの車種を精度よく判別することができる。
(Action, effect)
As described above, the vehicle
また、車種判別装置10は、第1車種候補のうち、車両Aのトレッド幅から特定される第2車種候補に含まれない車種を除外して、車両の車種を判定する。これにより、車種判別装置10は、タイヤパターンから一つの車種に絞り込むことが出来なかった場合でも、トレッド幅から車種候補を更に絞り込んで、車両Aの車種を特定することができる。
Further, the vehicle
また、車種判別装置10は、第1車種候補のうち、車両Aのナンバープレート情報から特定される第3車種候補に含まれない車種を除外して、車両の車種を判定する。これにより、車種判別装置10は、タイヤパターンから一つの車種に絞り込むことが出来なかった場合でも、ナンバープレート情報から車種候補を更に絞り込んで、車両Aの車種を特定することができる。
Further, the vehicle
また、車種判別装置10は、生成されたタイヤパターンと一致する参照データD1が異常を示すものである場合、タイヤパターンの検出に異常が発生したことを、料金機械20に通知する。これにより、車種判別装置10は、車種判別システム1の各種センサ機器の異常を速やかに収受員に認識させることができる。
Further, when the reference data D1 matching the generated tire pattern indicates an abnormality, the vehicle
また、車種判別装置10は、生成されたタイヤパターンと一致する参照データD1が存在しない場合、料金機械20に対し、車両Aの車種の指定を要求する。これにより、車種判別装置10は、参照データD1に存在しない新たなタイヤパターンが検出された場合は、料金機械20を通じて、収受員に適切な車種を指定するように促すことができる。
Further, the vehicle
また、車種判別装置10は、料金機械20を通じて指定された車両Aの車種を取得し、生成されたタイヤパターンと、指定された車種とを関連付けた追加データD2を参照データD1に追加する参照データ更新部104を更に備える。これにより、車種判別装置10は、参照データD1に存在しないタイヤパターンを検出した場合であっても、収受員により指定された車種に基づいて新たなタイヤパターンを参照データに追加し、以降の車種判別処理に利用することができる。
Further, the vehicle
以上、本開示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。 Although the embodiments of the present disclosure have been described in detail above, they are not limited to these as long as they do not deviate from the technical idea of the present invention, and some design changes and the like are possible.
例えば、上述の実施形態において、タイヤ検出センサ12が踏板である態様を例として説明したが、これに限られることはない。他の実施形態では、タイヤ検出センサ12は、カメラ、レーザスキャナ等の非接触型センサであってもよい。この場合、タイヤ検出センサ12は、車両Aのタイヤを撮影した画像、又は、レーザ光による車両Aのタイヤのスキャン結果を、センサ情報として車種判別装置10に出力する。
For example, in the above-described embodiment, the mode in which the
また、タイヤ検出センサ12がカメラである場合、車種判別装置10のタイヤパターン生成部101は、タイヤ検出センサ12から受信した画像に所定の画像処理を施すことにより、車両Aの車軸数、及び各車軸の一端側に設けられたタイヤの連設数(シングルタイヤ/ダブルタイヤの別)を検出する。また、タイヤ検出センサ12がレーザスキャナである場合、タイヤパターン生成部101は、スキャン結果から得られるタイヤ及び/又はホイールの形状に基づいて、車両Aの車軸数、及び各車軸の一端側に設けられたタイヤの連設数を検出する。
When the
<付記>
上述の実施形態に記載の車種判別装置、車種判別方法、及びプログラムは、例えば以下のように把握される。
<Additional notes>
The vehicle type discriminating device, the vehicle type discriminating method, and the program described in the above-described embodiment are grasped as follows, for example.
本開示の第1の態様によれば、車種判別装置(10)は、車両のタイヤの特徴を検出可能なセンサ情報に基づいて、前記車両の各車軸の一端に設けられたタイヤの数を示すタイヤパターンを生成するタイヤパターン生成部(101)と、予め記憶されているタイヤパターン及び車種を関連付けた参照データ(D1)と、生成された前記タイヤパターンとを比較して、前記車両の第1車種候補を特定する候補特定部(102)と、前記第1車種候補に基づいて前記車両の車種を判定する車種判定部(103)と、を備える。 According to the first aspect of the present disclosure, the vehicle type discriminating device (10) indicates the number of tires provided at one end of each axle of the vehicle based on sensor information capable of detecting the characteristics of the tires of the vehicle. The first tire pattern of the vehicle is compared with the tire pattern generation unit (101) that generates the tire pattern, the reference data (D1) that associates the tire pattern and the vehicle type that are stored in advance, and the generated tire pattern. A candidate identification unit (102) for specifying a vehicle type candidate and a vehicle type determination unit (103) for determining a vehicle type of the vehicle based on the first vehicle type candidate are provided.
このようにすることで、車種判別装置は、牽引の有無に関わらず、車両のタイヤパターンと参照データから、当該車両に当てはまる車種候補を特定することができる。これにより、車種判別装置は、牽引の有無を検出する複雑な処理を行うことなく、車両の車種を精度よく判別することができる。 By doing so, the vehicle type determination device can identify the vehicle type candidate applicable to the vehicle from the tire pattern and the reference data of the vehicle regardless of the presence or absence of towing. As a result, the vehicle type discriminating device can accurately discriminate the vehicle type of the vehicle without performing a complicated process of detecting the presence or absence of towing.
本開示の第2の態様によれば、第1の態様に係る車種判別装置(10)において、前記車種判定部(103)は、前記車両のトレッド幅を計測し、前記第1車種候補のうち、前記トレッド幅から特定される第2車種候補に含まれない車種を除外して、前記車両の車種を判定する。 According to the second aspect of the present disclosure, in the vehicle type determination device (10) according to the first aspect, the vehicle type determination unit (103) measures the tread width of the vehicle and among the first vehicle type candidates. , The vehicle type of the vehicle is determined by excluding the vehicle type not included in the second vehicle type candidate specified from the tread width.
これにより、車種判別装置は、タイヤパターンから一つの車種に絞り込むことが出来なかった場合でも、トレッド幅から車種候補を更に絞り込んで、車両の車種を特定することができる。なお、トレッド幅は車両の各車軸から計測することができるので、取得できるタイミングは車軸の数に応じてある。よって、車両の車種を特定できるタイミングを多く得ることができる。 As a result, even if the vehicle type discriminating device cannot narrow down the vehicle type from the tire pattern to one vehicle type, the vehicle type can be further narrowed down from the tread width to specify the vehicle type of the vehicle. Since the tread width can be measured from each axle of the vehicle, the timing that can be acquired depends on the number of axles. Therefore, it is possible to obtain many timings at which the vehicle type of the vehicle can be specified.
本開示の第3の態様によれば、第1又は第2の態様に係る車種判別装置(10)において、前記車種判定部(103)は、ナンバープレート読取装置(13)から前記車両のナンバープレート情報を取得し、前記第1車種候補のうち、前記ナンバープレート情報から特定される第3車種候補に含まれない車種を除外して、前記車両の車種を判定する。 According to the third aspect of the present disclosure, in the vehicle type determination device (10) according to the first or second aspect, the vehicle type determination unit (103) is referred to from the license plate reading device (13) to the license plate of the vehicle. The information is acquired, and the vehicle type of the vehicle is determined by excluding the vehicle types that are not included in the third vehicle type candidate specified from the license plate information from the first vehicle type candidates.
これにより、車種判別装置は、タイヤパターンから一つの車種に絞り込むことが出来なかった場合でも、ナンバープレート情報から車種候補を更に絞り込んで、車両の車種を特定することができる。なお、ナンバープレート情報は、ナンバープレートが設けられた、車両の外形(車体全体)よりも狭い範囲の情報によって取得することができる。よって、ナンバープレート周辺という限られた情報を取得できればよいので、車両の外形という広い範囲の情報を取得する場合に比べ取得に失敗する可能性が低い。その結果、車種候補を更に絞り込むための情報を取得できる可能性が高くなり、車両の車種を特定できる可能性を高めることができる。 As a result, even if the vehicle type discriminating device cannot narrow down the vehicle type from the tire pattern to one vehicle type, the vehicle type can be further narrowed down from the license plate information to specify the vehicle type of the vehicle. The license plate information can be obtained from information in a range narrower than the outer shape of the vehicle (entire vehicle body) on which the license plate is provided. Therefore, since it is sufficient to acquire limited information about the license plate area, it is less likely that the acquisition will fail as compared with the case of acquiring a wide range of information such as the outer shape of the vehicle. As a result, there is a high possibility that information for further narrowing down the vehicle type candidates can be obtained, and the possibility that the vehicle type of the vehicle can be specified can be increased.
本開示の第4の態様によれば、第1から第3の何れか一の態様に係る車種判別装置(10)において、前記候補特定部(102)は、生成された前記タイヤパターンと一致する前記参照データが異常を示すものである場合、タイヤパターンの検出に異常が発生したことを通知する。 According to the fourth aspect of the present disclosure, in the vehicle type determination device (10) according to any one of the first to third aspects, the candidate identification unit (102) matches the generated tire pattern. If the reference data indicates an abnormality, the tire pattern detection is notified that an abnormality has occurred.
これにより、車種判別装置は、各種センサ機器の異常を速やかに収受員に認識させることができる。 As a result, the vehicle type discriminating device can promptly make the recipient recognize the abnormality of various sensor devices.
本開示の第5の態様によれば、第1から第4の何れか一の態様に係る車種判別装置(10)において、前記候補特定部(102)は、生成された前記タイヤパターンと一致する前記参照データが存在しない場合、前記車両の車種の指定を要求する。 According to the fifth aspect of the present disclosure, in the vehicle type determination device (10) according to any one of the first to fourth aspects, the candidate identification unit (102) matches the generated tire pattern. If the reference data does not exist, the designation of the vehicle type of the vehicle is requested.
これにより、車種判別装置は、参照データに存在しない新たなタイヤパターンが検出された場合は、収受員に適切な車種を指定するように促すことができる。 As a result, when a new tire pattern that does not exist in the reference data is detected, the vehicle type determination device can prompt the recipient to specify an appropriate vehicle type.
本開示の第6の態様によれば、第5の態様に係る車種判別装置(10)は、指定された前記車両の車種を取得し、生成された前記タイヤパターンと、指定された車種とを関連付けた追加データを前記参照データに追加する参照データ更新部(104)を更に備える。 According to the sixth aspect of the present disclosure, the vehicle type determination device (10) according to the fifth aspect acquires the vehicle type of the designated vehicle, and obtains the generated tire pattern and the designated vehicle type. A reference data update unit (104) for adding the associated additional data to the reference data is further provided.
これにより、車種判別装置は、参照データに存在しないタイヤパターンを検出した場合であっても、収受員により指定された車種に基づいて新たなタイヤパターンを参照データに追加し、以降の車種判別処理に利用することができる。 As a result, even if the vehicle type determination device detects a tire pattern that does not exist in the reference data, a new tire pattern is added to the reference data based on the vehicle type specified by the recipient, and the subsequent vehicle type determination process is performed. Can be used for.
本開示の第7の態様によれば、車種判別方法は、車両のタイヤの特徴を検出可能なセンサ情報に基づいて、前記車両の車軸別のタイヤがシングルタイヤであるかダブルタイヤであるかを示すタイヤパターンを生成するステップと、予め記憶されているタイヤパターン及び車種を関連付けた参照データと、生成された前記タイヤパターンとを比較して、前記車両の第1車種候補を特定するステップと、前記第1車種候補に基づいて前記車両の車種を判定するステップと、を有する。 According to the seventh aspect of the present disclosure, the vehicle type determination method determines whether the tire for each axle of the vehicle is a single tire or a double tire based on the sensor information capable of detecting the characteristics of the tire of the vehicle. A step of generating the indicated tire pattern, a step of comparing the reference data associated with the tire pattern and the vehicle type stored in advance with the generated tire pattern, and a step of identifying the first vehicle type candidate of the vehicle. It has a step of determining a vehicle type of the vehicle based on the first vehicle type candidate.
本開示の第8の態様によれば、プログラムは、車種判別装置(10)のコンピュータ(900)に、車両のタイヤの特徴を検出可能なセンサ情報に基づいて、前記車両の車軸別のタイヤがシングルタイヤであるかダブルタイヤであるかを示すタイヤパターンを生成するステップと、予め記憶されているタイヤパターン及び車種を関連付けた参照データと、生成された前記タイヤパターンとを比較して、前記車両の第1車種候補を特定するステップと、前記第1車種候補に基づいて前記車両の車種を判定するステップと、を実行させる。 According to the eighth aspect of the present disclosure, the program uses the computer (900) of the vehicle type determination device (10) to display the tires for each axle of the vehicle based on the sensor information capable of detecting the characteristics of the tires of the vehicle. The vehicle is compared with a step of generating a tire pattern indicating whether it is a single tire or a double tire, reference data associated with a tire pattern and a vehicle type stored in advance, and the generated tire pattern. The step of specifying the first vehicle type candidate and the step of determining the vehicle type of the vehicle based on the first vehicle type candidate are executed.
1 車種判別システム
10 車種判別装置
100 CPU
101 タイヤパターン生成部
102 候補特定部
103 車種判定部
104 参照データ更新部
110 記憶媒体
11 車両検知器
12 タイヤ検出センサ
13 ナンバープレート読取装置(NP読取装置)
20 料金機械
900 コンピュータ
1 Vehicle
101 Tire
20
Claims (8)
予め記憶されているタイヤパターン及び車種を関連付けた参照データと、生成された前記タイヤパターンとを比較して、前記車両の第1車種候補を特定する候補特定部と、
前記第1車種候補に基づいて前記車両の車種を判定する車種判定部と、
を備える車種判別装置。 A tire pattern generation unit that generates a tire pattern indicating the number of tires provided at one end of each axle of the vehicle based on sensor information capable of detecting the characteristics of the tires of the vehicle.
A candidate identification unit that identifies the first vehicle type candidate of the vehicle by comparing the reference data associated with the tire pattern and the vehicle type stored in advance with the generated tire pattern.
A vehicle type determination unit that determines the vehicle type of the vehicle based on the first vehicle type candidate,
Vehicle type discrimination device equipped with.
前記車両のトレッド幅を計測し、
前記第1車種候補のうち、前記トレッド幅から特定される第2車種候補に含まれない車種を除外して、前記車両の車種を判定する、
請求項1に記載の車種判別装置。 The vehicle type determination unit
Measure the tread width of the vehicle and
Among the first vehicle type candidates, a vehicle type that is not included in the second vehicle type candidate specified from the tread width is excluded, and the vehicle type of the vehicle is determined.
The vehicle type discriminating device according to claim 1.
ナンバープレート読取装置から前記車両のナンバープレート情報を取得し、
前記第1車種候補のうち、前記ナンバープレート情報から特定される第3車種候補に含まれない車種を除外して、前記車両の車種を判定する、
請求項1又は2に記載の車種判別装置。 The vehicle type determination unit
Obtain the license plate information of the vehicle from the license plate reader,
Among the first vehicle model candidates, a vehicle model that is not included in the third vehicle model candidate specified from the license plate information is excluded, and the vehicle model of the vehicle is determined.
The vehicle type discriminating device according to claim 1 or 2.
請求項1から3の何れか一項に記載の車種判別装置。 When the reference data matching the generated tire pattern indicates an abnormality, the candidate identification unit notifies that an abnormality has occurred in the detection of the tire pattern.
The vehicle type discriminating device according to any one of claims 1 to 3.
請求項1から4の何れか一項に記載の車種判別装置。 The candidate identification unit requests the designation of the vehicle type of the vehicle when the reference data matching the generated tire pattern does not exist.
The vehicle type discriminating device according to any one of claims 1 to 4.
請求項5に記載の車種判別装置。 It further includes a reference data update unit that acquires the vehicle type of the designated vehicle and adds the generated tire pattern and additional data associated with the specified vehicle type to the reference data.
The vehicle type discriminating device according to claim 5.
予め記憶されているタイヤパターン及び車種を関連付けた参照データと、生成された前記タイヤパターンとを比較して、前記車両の第1車種候補を特定するステップと、
前記第1車種候補に基づいて前記車両の車種を判定するステップと、
を有する車種判別方法。 A step of generating a tire pattern indicating the number of tires provided at one end of each axle of the vehicle based on sensor information capable of detecting the characteristics of the tires of the vehicle, and a step of generating a tire pattern.
A step of comparing the reference data associated with the tire pattern and the vehicle type stored in advance with the generated tire pattern to identify the first vehicle type candidate of the vehicle, and
A step of determining the vehicle type of the vehicle based on the first vehicle type candidate,
Vehicle type determination method having.
予め記憶されているタイヤパターン及び車種を関連付けた参照データと、生成された前記タイヤパターンとを比較して、前記車両の第1車種候補を特定するステップと、
前記第1車種候補に基づいて前記車両の車種を判定するステップと、
を車種判別装置のコンピュータに実行させるプログラム。 A step of generating a tire pattern indicating the number of tires provided at one end of each axle of the vehicle based on sensor information capable of detecting the characteristics of the tires of the vehicle, and a step of generating a tire pattern.
A step of comparing the reference data associated with the tire pattern and the vehicle type stored in advance with the generated tire pattern to identify the first vehicle type candidate of the vehicle, and
A step of determining the vehicle type of the vehicle based on the first vehicle type candidate,
Is a program that causes the computer of the vehicle type determination device to execute.
Priority Applications (1)
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---|---|---|---|
JP2020062543A JP2021163051A (en) | 2020-03-31 | 2020-03-31 | Vehicle type discrimination device, vehicle type discrimination method, and program |
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Citations (2)
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---|---|---|---|---|
JPH0744689A (en) * | 1993-08-02 | 1995-02-14 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | Device for discriminating type of vehicle |
JP2014002534A (en) * | 2012-06-18 | 2014-01-09 | Toshiba Corp | Vehicle type determination device and vehicle type determination method |
-
2020
- 2020-03-31 JP JP2020062543A patent/JP2021163051A/en active Pending
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