JP3733434B2 - 路面上の水と氷と雪の検知方法および路面上の水と氷と雪の検知装置 - Google Patents

Description

【０００１】
【産業上の利用分野】
この発明は冬期間の道路やロードヒーティングの路面上の水、氷、雪をそれぞれ検知し、凍結監視や融雪剤散布時期を判断するセンサ及びロードヒーティング制御用のセンサとして利用するための路面上に分布する水と氷と雪の検知方法に関する。更に詳しく言えば、この発明は、水・氷分離フィルタ、雪分離フィルタ及び水分分離フィルタのそれぞれのフィルタを通してカメラにより路面をとらえ撮像した３枚の画像から得ることができる雪画像、水分画像、水画像、氷画像に基づき、まず雪画像から雪の検知を行い、雪画像と水分画像との排他的論理和演算により得ることができる水氷演算画像と水画像の論理積から水の検知を行い、水氷演算画像と氷画像の論理積から氷の検知を行うことによる路面上の水と氷と雪の検知方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
路面上の水と氷と雪の検知方式として、すでに実用化になっている代表的なセンサとして、電極式路面水分センサがある。このセンサは路面上の８０ｃｍ^２程度の小領域の水分しかとらえることができない。また、水と氷・雪の識別は可能であるが、その識別精度は十分ではなく、氷と雪の識別はできない。したがって、路面上に水、氷、雪が混在していても、それぞれを検知しての位置と広さの分布状態の把握は不可能である。さらに、路面埋込型であることから、摩耗・劣化等による誤動作が生じる。これら検知精度と信頼性に問題があるため、ロードヒーティングの正確な制御ができず、路面の凍結を招いたり過剰なヒーティングを行っているのが現状である。
【０００３】
他に、一般的ではないが、路面の水と氷と雪の検知として、すでに実用化になっている方式は、投光した光の拡散光と反射光をとらえて、それらの強度の程度から検知する方式があり、この方式によるセンサが小糸工業株式会社から市販されている。しかし、カメラのような２次元の広領域の検知ではなく、基本的にはフォトダイオードを用いた受光による小領域の検知であり、例えばロードヒーティングの領域をすべて検知するには、この様な方式のセンサを複数個設置することが必要になり、経済的ではなく、また設置個所も限られ、全領域を検知することは難しい。
【０００４】
なお、この他に、ＣＣＤカメラからの色信号比（Ｒ、Ｇ、Ｂ信号比）により検知する方式、路面の形状特徴量を利用するパターンマッチングによる検知方式（１９９５電子情報通信学会ソサイエティ大会，ｐｐ．３１６−３１７，１９９５．）、ＣＣＤカメラから得られる輝度信号を用いて、路面の光沢度から検知する方式（電子情報通信学会論文誌，ｖｏｌ．Ｊ８１−Ｄ−ＩＩ，Ｎｏ．１０，ｐｐ．２３０１−２３１０，Ｏｃｔ．１９９８．）、水平と垂直方向の偏向フィルタを付けたレンズを通してカメラによりとらえ、その垂直偏向成分と水平偏向成分の差から検知する方式（照明学会誌，ｖｏｌ．６６，ｎｏ．１０，ｐｐ．４５０−４５４，１９８２．）がある。何れも、検知精度に問題があったり、複数台のカメラが必要になりシステムが複雑化するなどの問題を内在しているとともに、水と氷と雪をそれぞれ正確に検知することはできない。
【０００５】
また、発光器を正反射及び乱反射が生じるようにそれぞれ２台を設置し、その正反射光と乱反射光を１台の受光器で受光することによる路面水分計測装置が公開特許（特開平８−３１３４３５）にあるが、計測領域の大きさには限界があり、２次元の広領域の検知は難しく、水と氷と雪を検知しての各分布状態の把握は不可能である。
【０００６】
【発明が解決しようとする問題点】
水分の分光特性をみると比較的大きな吸収帯が赤外波長域に存在する。この吸収帯を利用しての赤外センサや赤外カメラによる路面上の水分検知が可能である。しかし、水、氷、雪のそれぞれについて吸収の大きな赤外波長を中心波長に持つ３つのバンドパスフィルタを通して、これら３つの波長の光を含む赤外投光器の光の下のみで、これら３つの波長に感度を持つ赤外カメラによりとらえて得た３枚のディジタル画像からの２値化処理により、水、氷、雪をそれぞれ検知するには、背景になる乾燥路面についての吸光の度合いと水、氷、雪のそれぞれの吸光の度合いのとの差の大きさが重要になる。一般に、路面水分検知では、背景となる乾燥路面は黒色系のアスファルト路面であるため、光の吸光の度合いは大きく、特に、その吸光の度合いは水または氷の検知に用いる赤外波長の光の吸光の度合いと似ている部分があることから、水または氷の乾燥路面からの分離・検知は難しい。例えば、検知に用いた赤外波長の光について、乾燥路面の吸光の度合いと水の吸光の度合いが似ているため、水のみの乾燥路面からの分離・検知は難しく、水と背景である乾燥路面が混在した検知結果になる。これは氷や雪についても同様のことが起こり得る。
【０００７】
したがって、水、氷、雪のそれぞれについて吸収の度合いが大きな赤外波長を中心波長に持つ３つのバンドパスフィルタのみを用いて、水、氷、雪の各領域を検知することは難しい。
【０００８】
また、バンドパスフィルタを通しての撮像の際に、各フィルタを切り換えて撮像する場合には、赤外投光器以外の光の影響を受けると、各フィルタにより撮像した画像はその明るさの変動を受けるため、水、氷、雪をそれぞれ分離するために設定したしきい値での２値化処理による水、氷、雪の検知ができない。このため乾燥路面のみならず、水、氷、雪もそれぞれ混在する検知結果になるため、さらにそれぞれの分離・検知は難しくなる。これは日射の変動への対策が必要であることを意味する。
【０００９】
【問題点を解決するための手段】
水のみ、氷のみの検知を直接行おうとした場合には、乾燥路面も一部混在した検知結果になる。そこで、まず雪についてある特定の中心波長のバンドパスフィルタを通して撮像した画像に基づき２値化処理することで、水のみや氷のみの検知に比べて、雪がより精度よく検知できることに着目し、このより精度よく検知できる雪の領域を先に求める。次に、水と氷と雪の一括したものがより精度よく検知できることに着目し、このより精度よく検知できる水と氷と雪の領域を先に求める。次に、この水と氷と雪の領域と求めた雪の領域を比較することで、より精度よく水と氷のみの領域が求められる。最後に、水または氷についての吸光の度合いが大きい波長を中心波長に持つバンドパスフィルタを通して撮像した画像に基づき、水のみ、または氷のみを求めた結果を先に求めた水と氷の領域によって検証することにより、日射の変動があってもより精度よく水、氷、雪のそれぞれの検知を行う。
【００１０】
以上が本発明の特徴である。
【００１１】
本発明である特許請求の範囲の請求項１による水、氷、雪の各領域の分離・検知を説明する。
【００１２】
水についての吸光の度合いと氷についての吸光の度合いが異なる光の波長を中心波長に持つバンドパスフィルタを通して撮像した画像に基づき、水のみの検知を行い、その結果、乾燥路面も混在した検知結果である２値画像Ｐになった場合、水と氷が精度よく検知された結果である２値画像Ｕがすでに得られていると、ＰとＵとの論理積により乾燥路面を含まない水のみの検知結果が得られる。
【００１３】
同様に、水についての吸光の度合いと氷についての吸光の度合いが異なる光の波長を中心波長に持つバンドパスフィルタを通して撮像した画像に基づき、氷のみの検知を行い、その結果、乾燥路面も混在した検知結果である２値画像Ｒになった場合、水と氷が精度よく検知された結果である２値画像Ｕがすでに得られていると、ＲとＵとの論理積により乾燥路面を含まない氷のみの検知結果が得られる。
【００１４】
ここで、水と氷の検知結果である２値画像Ｕは次のように得ることができる。水と氷と雪についての吸光の度合いが大きい光の波長を中心波長に持つバンドパスフィルタを通して撮像した画像に基づく２値化処理により、水と氷と雪が乾燥路面から精度よく分離・検知された結果である２値画像Ｔと、雪についての吸光の度合いが小さい光の波長を中心波長に持つバンドパスフィルタを通して撮像した画像に基づく２値化処理により、雪のみが精度よく検知された結果である２値画像Ｑとの排他的論理和により、より精度のよい水と氷についての検知結果である２値画像Ｕが得られる。
【００１５】
ここで、水と氷と雪についての２値画像Ｔと雪についての２値画像Ｑについては乾燥路面は混在せず、精度よく水と氷と雪、雪がそれぞれ検知されている。これは、それぞれ乾燥路面に比べて、水と氷と雪についての吸光の度合いが非常に大きな光の波長を中心波長とするバンドパスフィルタと、乾燥路面や水、氷に比べて、雪についての吸光の度合いが非常に小さな光の波長を中心波長とするバンドパスフィルタを通して撮像された各画像に基づき２値化処理して得られたものだからである。
【００１６】
以上の検知手順を図１に示す。
【００１７】
図１において、１では雪画像を得る。これが雪の検知結果になる。２では水分画像を得る。３では水氷演算画像を得る。４では水画像を得る。５では氷画像を得る。６では水画像と水氷演算画像との論理積演算を行う。この演算結果が水の検知結果になる。７では氷画像と水氷演算画像との論理積演算を行う。この演算結果が氷の検知結果になる。
【００１８】
次に本発明である特許請求の範囲の請求項２による水、氷、雪の検知装置を説明する。
【００１９】
図１の検知を実現する路面上の水と氷と雪の検知装置の構成を図２に示す。
【００２０】
日射計８により計測された日射量に応じてリモートアイリス機能付レンズ９の絞りが制御され、雪分離フィルタ１０、水・氷分離フィルタ１１、水分分離フィルタ１２の各フィルタを通して撮像される画像は、すべて日射のない状況での赤外投光器１３、１４の投光の下の夜間撮像相当の画像になる。
【００２１】
３枚のフィルタは等間隔で、歯車１５にセットされる。この歯車１５はステッピングモータ１６の軸に固定された歯車１７により回転し、すべてのフィルタはリモートアイリス機能付レンズ９にほぼ密着するように位置決めされている。
【００２２】
なお、各フィルタごとに撮像画像が夜間撮像相当画像になるように、計測された日射量に応じてリモートアイリス機能付レンズ９の絞りが制御装置１８により制御される。この制御のための日射量に応じたリモートアイリス機能付レンズ９の絞り値のデータは各フィルタごとにあらかじめ与えられている。
【００２３】
まず、ステッピングモータ１６が動作し、磁気１９とスイッチ２０からなる磁気スイッチにより原点補正され、雪分離フィルタ１０がリモートアイリス機能付レンズ９にセッテングされる。赤外投光器１３、１４が投光され、この雪分離フィルタ１０を通して路面が撮像され、映像信号は画像入力装置２１に入力され、デジタル画像を得る。次に、ステッピングモータ１６が所定のパルス分だけ動作し、水・氷分離フィルタ１１がリモートアイリス機能付レンズ９にセッテングされる。この水・氷分離フィルタ１１を通して路面が撮像され、映像信号は画像入力装置２１に入力されデジタル画像を得る。次に、ステッピングモータが所定のパルス分だけ動作し、水分分離フィルタ１２がリモートアイリス機能付レンズ９にセッテングされる。この水分分離フィルタ１２を通して路面が撮像され、映像信号は画像入力装置２１に入力されデジタル画像を得る。赤外投光器１３、１４が消灯される。
【００２４】
得られた各デジタル画像は画像処理装置２２により２値化され、雪画像、水分画像、水画像と氷画像が求められる。これら４つの２値画像を図１の検知手順にしたがって画像処理装置２２により処理することにより、水、氷、雪の各領域が検知される。
【００２５】
なお、赤外カメラ２３、リモートアイリス機能付レンズ９、フィルタ１０、１１、１２、歯車１５、歯車１７、ステッピングモータ１６、磁気１９、スイッチ２０は、カメラハウジング２４に収納される。カメラハウジング２４内部には、温湿度調整用としてサーモスタット付ヒータ２５とサーモスタット付ファン２６が取り付けられている。２７はガラス窓で、２８は回り込みの反射光防止用円筒カバーである。
【００２６】
撮像した画像の画像入力装置２１への取り込み、ステッピングモータ１６によるフィルタ１０、１１、１２の各切り換え、日射量に応じたリモートアイリス機能付レンズ９の絞りの制御、赤外投光器１３、１４の入り切りは、制御装置１８により行われる。
【００２７】
【実施例】
次に本発明の実施例を示す。
【００２８】
撮像対象路面を図３に示す。図３において、２９は乾燥路面、３０は水、３１は氷、３２は雪である。この路面を図４に示す撮像装置である赤外カメラにより、乾燥路面と水と氷についての吸光の度合いが雪についての吸光の度合いよりも非常に大きい光の波長である１２００ｎｍを中心波長とするバンドパスフィルタである雪分離フィルタ、水と氷についての吸光の度合いが異なる光の波長である１４３０ｎｍを中心波長とするバンドパスフィルタである水・氷分離フィルタ及び水と氷と雪についての吸光の度合いが乾燥路面についての吸光の度合いより非常に大きい光の波長である１５００ｎｍを中心波長とするバンドパスフィルタである水分分離フィルタのそれぞれのフィルタを通して撮像し、標本化、量子化したそれぞれの濃淡画像（以下吸収画像）とＸ軸プロフィールを図５、図６、図７に示す。なお、図４は図２の装置構成を簡略化して示したものである。吸収画像の大きさは２５６×２５６画素、濃度階調は２５６である。図４において、３３は赤外カメラ、３４はリモートアイリス機能付レンズ、３５は日射計、３６は雪分離フィルタ、３７は水分分離フィルタ、３８は水・氷分離フィルタ、３９、４０は赤外投光器、４１は水分、４２は路面である。
【００２９】
図５において、４３は雪分離フィルタによる吸収画像、４４は乾燥路面、４５は水、４６は氷、４７は雪である。４９は４３の吸収画像の４８のラインのプロフィールであり、横軸が４８のラインに対応する画素（０〜２５５）で、縦軸が濃度階調である。
【００３０】
図６において、５１は水・氷分離フィルタによる吸収画像、５２は乾燥路面、５３は水、５４は氷、５５は雪、５６は乾燥路面の一部が水に近い濃淡で現れた部分で、５７は乾燥路面の一部が氷に近い濃淡で現れた部分である。５９は５１の吸収画像の５８のラインのプロフィールであり、横軸が５８のラインに対応する画素（０〜２５５）で、縦軸が濃度階調である。
【００３１】
図７において、６２は水分分離フィルタによる吸収画像、６３は乾燥路面、６４は水、６５は氷、６６は雪である。６８は６２の吸収画像の６７のラインのプロフィールであり、横軸が６７のラインに対応する画素（０〜２５５）で、縦軸が濃度階調である。
【００３２】
図８は、図５の４３の吸収画像を図５の５０に示す濃度値１５０にて２値化した画像であり、濃度値１５０以上が１、１５０未満が０である。明度値１が黒で、０が白である。７０が乾燥路面で、７１が検知された雪である。
【００３３】
図９は、図７の６２の吸収画像を図７の６９に示す濃度値３０にて２値化した画像であり、濃度値３０以上が０、３０未満が１である。明度値１が黒で、０が白である。７２が乾燥路面で、７３、７４、７５がすべて分離された水分である。
【００３４】
図１０は、図６の５１の吸収画像を図６の６１に示す濃度値１５にて２値化した画像であり、濃度値１５以上が０、１５未満が１である。明度値１が黒で、０が白である。７６が乾燥路面で、７７が分離された水で、７８が乾燥路面の一部である。
【００３５】
図１１は、図６の５１の吸収画像を図６の６０に示す濃度値３０と６１に示す濃度値１５の２つのしきい値間で２値化した画像であり、濃度値１５以上３０未満が１、濃度値１５未満と３０以上が０である。明度値１が黒で、０が白である。７９が乾燥路面で、８０が分離された氷で、８１が乾燥路面の一部である。
【００３６】
図１２は、図８の２値画像と図９の２値画像の排他的論理和演算結果であり、８２が乾燥路面で、８３が水、８４が氷である。
【００３７】
図１３は、図１０の２値画像と図１２の２値画像の論理積演算結果であり、８５が乾燥路面で、８６が検知された水である。
【００３８】
図１４は、図１１の２値画像と図１２の２値画像の論理積演算結果であり、８７が乾燥路面で、８８が検知された氷である。
【００３９】
以上、図８の７１、図１３の８６、図１４の８８がそれぞれ雪、水、氷の検知結果である。
【００４０】
雪分離フィルタによる吸収画像から２値化により正確に雪の領域を検知することができた。また、水・氷分離フィルタによる吸収画像から２値化により水及び氷を求めることができるが、乾燥路面の一部が混在した状態で求められる。このノイズとなる乾燥路面の一部を除去して正確に水及び氷の各領域を検知することができた。
【００４１】
【発明の効果】
本発明は、以上説明したように、雪、水と氷、そして水と氷と雪についてのそれぞれの特徴的な吸光の度合いを持つ光の波長を中心波長に持つバンドパスフィルタを通して、日射計に連動したリモートアイリス機能付レンズ搭載カメラにより撮像した３枚の画像に基づき路面上の水と氷と雪の各分布状態を正確に検知する方法である。
【００４２】
日射計に連動したリモートアイリス機能付レンズ搭載カメラを用いていることから、日射の変動に影響されないで安定して検知のために必要な３枚の画像を得ることができる。
【００４３】
したがって、本発明による方法により路面上の水、氷、雪の各分布情報を得ることができる非接触方式の広領域凍結検知装置を提供することができ、従来の電極式の水分センサに替えてロードヒーティング制御のための凍結検知センサとして用いることができ、凍結検知の精度と信頼性が飛躍的に向上する。この結果、正確な制御が可能になり、制御路面上に凍結が生じることがなく、また過剰なヒーティングによる無駄なエネルギー消費がなくなり、冬期の安全な道路の確保と多大なエネルギー節減の効果がある。
【００４４】
また、ＣＣＤカメラや人の目では判断が難しいブラックアイスバーンの検知が可能であることから、冬期の峠などの道路状態監視装置として用いることができ、その検知情報は、冬期のＩＴＳ（Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ Ｓｙｓｔｅｍｓ）情報としても有効であり、冬期交通安全に大きな効果がある。
【００４５】
また、凍結路面発生を防ぐためにロードヒーティングの代わりとして行われる融雪剤散布のための凍結情報提供が可能であり、非常に効率的な散布が可能になり、無駄な散布を節減する効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】水、氷、雪を乾燥路面から分離し、検知する手順である。
【図２】水と氷と雪の検知装置の構成である。
【図３】実施例における撮像対象路面である。
【図４】本発明の検知を実現するための撮像装置の構成の説明図である。
【図５】雪分離フィルタによる吸収画像とこの吸収画像の中央横ラインのプロフィールである。
【図６】水・氷分離フィルタによる吸収画像とこの吸収画像の中央横ラインのプロフィールである。
【図７】水分分離フィルタによる吸収画像とこの吸収画像の中央横ラインのプロフィールである。
【図８】雪の検知結果である。
【図９】水、氷、雪の水分の検知結果である。
【図１０】２値化により求められた水と乾燥路面の一部である。
【図１１】２値化により求められた氷と乾燥路面の一部である。
【図１２】排他的論理和演算により求められた水と氷である。
【図１３】論理積により求められた水の検知結果である。
【図１４】論理積により求められた氷の検知結果である。

Claims (2)

1. 水についての吸光の度合いと氷についての吸光の度合いが異なる光の波長を中心波長に持つバンドパスフィルタ（以下水・氷分離フィルタ）と、水と氷と乾燥路面のそれぞれについての吸光の度合いは似ているが、それら吸光の度合いと雪についての吸光の度合いとが異なる光の波長を中心波長に持つバンドパスフィルタ（以下雪分離フィルタ）と、水と氷と雪のそれぞれについての吸光の度合いは似ているが、それら吸光の度合いと乾燥路面についての吸光の度合いが異なる光の波長を中心波長に持つバンドパスフィルタ（以下水分分離フィルタ）の３枚のバンドパスフィルタを通して、各フィルタごとに日射量に応じてカメラ絞りが制御されるこれら３つの波長に感度を持つリモートアイリス機能付レンズ搭載カメラによりとらえて撮像した３枚の画像を標本化、量子化した３枚のディジタル画像に基づき、雪分離フィルタを通して得たディジタル画像から２値化により得た雪の２値画像（以下雪画像）が雪の検知結果になり、この雪画像と水分分離フィルタを通して得たディジタル画像から２値化により得た水・氷・雪の２値画像（以下水分画像）との排他的論理和の演算を行った結果の水・氷の２値画像（以下水氷演算画像）を得て、水・氷分離フィルタを通して得たディジタル画像から２値化により得た水の２値画像（以下水画像）と水氷演算画像との論理積の演算を行った結果の２値画像が水の検知結果になり、水・氷分離フィルタを通して得たディジタル画像から２値化により得た氷の２値画像（以下氷画像）と水氷演算画像との論理積の演算を行った結果の２値画像が氷の検知結果になることを特徴とする路面上の水と氷と雪の検知方法。
2. 請求項１に記載の水・氷分離フィルタと雪分離フィルタと水分分離フィルタの３枚のフィルタを切り換えながら、それぞれのフィルタを通してリモートアイリス機能付レンズ搭載カメラによりとらえて撮像した３枚の画像から雪画像と水分画像と水画像と氷画像を得て路面上の水と氷と雪を検知する方法により構築する路面上の水と氷と雪の検知装置

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