JP4078798B2 - パンタグラフ支障物検出装置 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は画像処理によりパンタグラフ支障物を検出する技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
パンタグラフ支障物とは、走行する鉄道車両のパンタグラフに接触して、走行に支障をきたす障害物のことであり、例えばトロリ線を固定する曲線引き金具等の支持物が車両に異常接近したり、自車両とは関係ないトロリ線が近接すると、これらが支障物となる。
【０００３】
従来より、これら支障物の検出手段として、検測車や車両限界測定車などと呼ばれる専用の測定車（以降、測定車と呼ぶ）が知られており、営業運転の合間を縫って一定周期毎に運用されている。
【０００４】
これら測定車には、車体の傾きやレールの変位等、各種状態を測定するセンサが多数取り付けられており、そのセンサの１つとして、支障物の検出センサがある。
【０００５】
支障物のセンサには、接触センサ、レーザセンサ、光切断センサなどがあり、それぞれ以下の特徴がある。
(1) 接触センサは、耐電圧の高いセンサを直接パンタグラフに取り付け、支障物がパンタグラフに接触したかどうかを測定するセンサである。測定車の一種には、金属棒を測定車の周囲に針ネズミのように取り付け、物理的な接触を測定するものもある。
(2) レーザセンサは、レーザの照射形状によりスポット式レーザ、スキャン式レーザ、レンズ型レーザ（扇形に照射）などがあり、反射波の位相差や照射したレーザ形状の変形により測定対象までの絶対的な距離を測定するセンサである。
(3) 光切断センサは、縞状の光を測定対象に投光し、測定対象の凹凸に沿った縞の変形を受光して、測定対象面の３次元的な形状を測定するセンサである。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
測定車は本来、経済的且つ効率的な運用が要求されているために、必要最低限の測定頻度で運用され、且つ、測定車台数の余裕がない。従って、緊急以外、あるいは、当初予定のスケジュール以外では測定車を使用できず、測定車による支障物検出は制限が多い。
【０００７】
接触センサを用いた支障物検出は信頼性が極めて高いが、下記の問題点がある。
▲１▼接触センサが接触するまで支障物の存在が分からない。
▲２▼測定車が高速走行で測定すると、支障物と接触センサが高速で衝突する。従って、２次障害を発生させないためにも、測定車は高速で走行できない。
【０００８】
レーザセンサを用いた支障物検出には、下記の問題点がある。
▲１▼スポット式レーザとスキャン式レーザは、測定点までの距離を１点だけ測定するセンサであるので、高速走行する測定車からはパンタグラフの近傍を広範囲に測定することができない。
▲２▼レンズ型レーザ（扇形照射）は、通常 CLASS-C以上（JIS-C-6802規格）の強いレーザなので、人が立ち入る場所では、安全上使用できない。
【０００９】
光切断センサの使用は、センサから投光された光が直射日光下では見えないため、夜間に限られる。従って、支障物の発生が予測される熱膨張の著しい真夏の日中に、使用できない。
【００１０】
従って、本発明の課題は、上記問題点を解消するパンタグラフ支障物検出技術を提供することである。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上記の課題を解決するための第１の発明に係るパンタグラフ支障物検出装置は、パンタグラフ近傍を撮影するカメラと、前記カメラで撮影した画像を処理する画像処理部とを備え、前記画像処理部は、モデルマッチング又はパターンマッチングにより、前記画像中のパンタグラフを検出し、該パンタグラフの位置、高さを求め、前記画像中から直線を検出し、前記パンタグラフと交差して延びる直線をトロリー線として検出して、該トロリー線の位置、角度を求めた上で、支障物の検出を行うことを特徴とする。
【００１２】
上記の課題を解決するための第２の発明に係るパンタグラフ支障物検出装置は、第１の発明に係るパンタグラフ支障物検出装置において、前記画像を記録する映像記録部と、記録した前記画像を再生する映像再生部とをさらに備えることを特徴とする。
【００１３】
上記の課題を解決するための第３の発明に係るパンタグラフ支障物検出装置は、第１の発明又は第２の発明に係るパンタグラフ支障物検出装置において、前記画像処理部は、前記画像中の高い輝度が短時間に発生し消滅する場所をアークとして検出することを特徴とする。
【００１４】
上記の課題を解決するための第４の発明に係るパンタグラフ支障物検出装置は、第１の発明から第３の発明のいずれかひとつに係るパンタグラフ支障物検出装置において、パンタグラフ近傍を撮影するカメラをさらにもう１台設置し、２台のカメラを車両進行方向と直交する向きに配置して、前記パンタグラフ近傍を２台の前記カメラで撮影することを特徴とする。
【００１５】
上記の課題を解決するための第５の発明に係るパンタグラフ支障物検出装置は、第１の発明から第３の発明のいずれかひとつに係るパンタグラフ支障物検出装置において、パンタグラフ近傍を撮影するカメラをさらにもう１台設置し、２台のカメラを車両進行方向と平行する向きに配置して、前記パンタグラフ近傍を前記２台のカメラで撮影することを特徴とする。
【００１６】
上記の課題を解決するための第６の発明に係るパンタグラフ支障物検出装置は、第４の発明に係るパンタグラフ支障物検出装置において、前記２台のカメラは、前記パンタグラフ近傍をステレオ撮影し、前記画像処理部は、前記カメラで撮影した左右画像をステレオ計測することを特徴とする。
【００１７】
上記の課題を解決するための第７の発明に係るパンタグラフ支障物検出装置は、第６の発明に係るパンタグラフ支障物検出装置において、前記画像処理部は、前記左右画像の視差を測定して、わたり線の離隔距離を求めることを特徴とする。
【００１８】
上記の課題を解決するための第８の発明に係るパンタグラフ支障物検出装置は、第６の発明に係るパンタグラフ支障物検出装置において、前記画像処理部は、前記パンタグラフから仮想的に延伸した直線と前記トロリ線との交点の前記左右画像における差からわたり線の離隔距離を測定することを特徴とする。
【００２１】
【発明の実施の形態】
以下、図１〜図１６を参照して、本発明を説明する。
【００２２】
［発明の基本的な考え方］
本発明の基本的な考え方は、測定車に限らず任意の車両、例えば営業車の屋根にカメラ（例えばＩＴＶカメラ）を設置し、このカメラでパンタグラフ付近の映像を撮影し、この映像を画像処理することにより、パンタグラフの高さとトロリ線の偏位等を検出することである。
【００２３】
［実施形態例１：基本的構成その１（オンライン画像処理）］
【００２４】
図１に本実施形態例１に係るパンタグラフ支障物検出装置の構成を示し、図２にその画像処理のフローチャートを示す。
【００２５】
図１に示すパンタグラフ支障物検出装置は、１台のＩＴＶカメラ２と、画像処理部３から構成される。カメラ２は、パンタグラフ付近を撮影するために例えば営業車の屋根１に設置されている。画像処理部３は、カメラ２の映像出力をオンラインで画像処理することによりパンタグラフとトロリ線（ともに図示省略）の位置を測定する。画像処理部３は測定値を結果記録部４に出力し、記録する。撮影用の照明（図示省略）は通常ハロゲンランプを使用するが、カメラ２上の照度が必要であって、可視光の光量を大きくできない場合には、赤外線照明を使用しても良い。また、画像処理部３及び結果記録部４はオンライン処理のため、通常、車両内に設置される。
【００２６】
画像処理部３における画像処理を、図２を参照して、以下に説明する。
(1) 予め、パンタグラフのモデルを登録しておく（ステップＳ１）。
(2) カメラの出力映像から、静止画像を取得する（ステップＳ２）。
(3) 周知のモデルマッチング法により画像中のパンタグラフを検出し、検出したパンタグラフの位置と角度を求めて記録する（ステップＳ３、Ｓ５）。
(4) 周知のエッジ検出法と特徴検出法により画像から直線を検出して、パンタグラフから交差して延びる直線の位置と角度を求めてトロリ線として記録する（ステップＳ４、Ｓ５）。
(5) 上記(2) へ戻り、次の静止画像を取得し、上記(3)(4)を実行する。このような処理(5) →(2)(3)(4) を映像出力が終了するまで繰り返す。
(6) 上記(3)(4)で得られた位置と角度において、時系列的な位置の連続性、角度の連続性が取れない直線を削除したり、あるいは、特異な直線を削除して、時系列で連続した直線をトロリ線と判断して出力する（ステップＳ６）。これにより、パンタグラフの高さとトロリ線の偏位が測定でき、これから支障物の検出が可能となる。
【００２７】
ここで、モデルマッチング法では、例えば特開平７−２７１９７９号公報に開示のように、モデル画像と撮影した入力画像とを比較し、その同異を判定したり、同異から所望の要素を検出する。エッジ検出法では、例えば特開平８−０１４８２０号公報に開示のように、濃淡の階調がある画像から濃淡変化の大きい点をエッジとして検出する。特徴抽出法では、例えば特開平７−２７１９７９号公報に開示のように、画像を構成する直線や曲線を要素として抽出する。
【００２８】
このように、本例では、カメラ２と周辺装置（画像処理装置３及び結果記録部４）を車両に取り付けて、画像処理装置３によりパンタグラフの高さとトロリー線の偏位をオンライン処理で測定する。これにより、以下の利点がある。
（１）営業車にＩＴＶカメラ２、画像処理装置３及び結果記録部４を取り付けることが可能な構成であるから、この場合は、測定車に比べて装置製造費用、あるいは、その購買費用が安価である。
（２）営業車の走行（営業走行）のついでに測定することができるので、専用の運転手が必要な測定車に比べて、測定費用が安価である。
（３）従来のような接触センサを使用せず、非接触な画像処理を用いるので、支障物が衝突する前に支障物を検出でき、障害の予防保全ができる。
（４）従来のような接触センサを使用せず、非接触な画像処理を用いるので、高速走行が可能である。
（５）従来のレーザセンサは１点を測定するが、画像処理を用いることによりパンタグラフ付近の広域を、走行中に１度に測定することができる。
（６）画像処理を用いるので、レーザセンサのような高出力による制約がない。
（７）光切断センサを使用せず、画像処理を用いるので、昼夜両方で測定できる。特に、支障物の発生が予想される熱膨張の著しい真夏の日中でも、支障物を測定できる。
【００２９】
［実施形態例２：基本的構成その２（オフライン画像処理）］
本実施形態例２は、実施形態例１とは目的及びフローチャート（図２）は同じであるが、図３に示すように、装置構成を車載部と測定部に２分し、オフラインで画像処理する点が異なる。
【００３０】
即ち、図３に示すパンタグラフ支障物検出装置は、２台のＩＴＶカメラ２のうち１台と、映像記録部５と、映像再生部６及び画像処理部３から構成される。カメラ２は営業車等の屋根１に設置されており、パンタグラフ付近を撮影する。映像記録部５は車両の適宜な場所に設置されており、カメラ２の映像出力をリアルタイムに記録する。映像再生部６は地上あるいは車両内など、適当な場所に設置されており、映像記録部５の映像をオフラインで再生する。画像処理部３及び結果記録部４も地上あるいは車両内など、適当な場所に設置されており、画像処理部３は映像再生部６で再生した映像をオフラインで図２と同様に画像処理して、パンタグラフの位置と角度及びトロリ線の位置と角度から、パンタグラフとトロリ線の偏位を測定する。
【００３１】
本例では、車載部のカメラ２で撮影したパンタグラフ付近の映像出力を映像記録部５に記録しておき、この記録した映像を都合の良い時間帯や場所で、映像再生部５により再生し、画像処理部３によりオフラインで画像処理してパンタグラフの高さとトロリ線の偏位を測定し、測定値を結果記録部４に記録する。
【００３２】
従って、本例は、リアルタイムに検出結果が要求されない場合に有効であり、以下の利点がある。
（１）画像処理装置３に高い処理能力が要求されない。
（２）営業車等に設置する車載部（カメラ２及び映像記録部５）には時間的な制約があるが、測定部（映像再生部６、画像処理部３及び結果記録部４）には時間的な制約がない。従って、複数ｎ組の車載部に対して測定部を１組設けることにより、測定部の稼働率を上げることができる。
【００３３】
図１においても、カメラ２と画像処理部３間の無線の信号授受によりオンライン処理が可能な場合は、カメラ２のみを車両に設置し、画像処理部３及び結果記録部４を地上等適宜な場所に設置しても良い。
【００３４】
［実施形態例３：カメラ２台の横置構成］
本実施形態例３の目的は測定車に限らず営業車等任意の車両の屋根にカメラ（例えばＩＴＶカメラ）を車両進行方向に横置きに２台設置し、このカメラでパンタフラフ付近の映像をステレオ撮影し、この映像を画像処理することにより、パンタグラフ支障物を検出することである。
【００３５】
図４に本実施形態例３に係るパンタグラフ支障物検出装置の構成を示し、図５にその画像処理のフローチャートを示す。
【００３６】
図４に示すパンタグラフ支障物検出装置は、２台のＩＴＶカメラ２と、画像処理部３から構成される。２台のカメラ２は、パンタグラフ７付近を撮影するために営業車等の屋根１に、車両進行方向に直角な方向に並べて横置きに設置されている。画像処理部３は、２台のカメラ２の映像出力を入力し、画像処理することによりパンタグラフ７付近の支障物らしきものの位置を測定し、その測定値を結果記録部４に出力する。結果記録部４では、予め設定した閾値により、パンタグラフ７に近接している支障物を記録する。
【００３７】
画像処理部３における画像処理を、図５を参照して、以下に説明する。
(1) 予め、パンタグラフのモデル登録と、パンタグラフの離隔距離の閾値を設定しておく（ステップＳ１１）。
(2) カメラの出力映像から、静止画像を取得する（ステップＳ１２）。
(3) 周知のモデルマッチング法によりパンタグラフを検出し、ステレオ計測により、パンタグラフの３次元座標を求めて、記録する（ステップＳ１３、ステップＳ１５）。
(4) 周知のエッジ検出法によりパンタグラフ付近の輪郭を検出し、ステレオ計測により、輪郭の３次元座標を求めて記録する（ステップＳ１４、ステップＳ１５）。
(5) 上記(3) のパンタグラフの３次元座標と上記(4) 輪郭の３次元座標との差から、パンタグラフの離隔距離を計算する（ステップＳ１６）。
(6) 上記(5) で計算した離隔距離が上記(1) で設定した閾値以下であれば、支障物と判定して結果記録部４に記録する。（ステップＳ１７）。
(7) 上記(2) へ戻り、次の静止画像を取得し、上記(3) 〜(6) を実行する。この処理（(7) →(2)(3)(4)(5)(6))は映像出力が終了するまで繰り返す。
【００３８】
本例は画像処理により支障物の位置を検出するものであり、例えばパンタグラフ７からトロリ線、パンタグラフ７からトロリ支持物までの相対距離を測定することができる。
【００３９】
本例では、画像処理部３が車両に設置されているので、オンラインの画像処理が可能である。もちろん、図３に示したと同様、２台のカメラ２と映像記録部５を車両に設置し、これとは別の場所に、映像再生部６、画像処理部３及び結果記録部４を設置して、オフラインで画像処理を行う構成とすることもできる。
【００４０】
［実施形態例４：カメラ２台の縦置構成］
本実施形態例４は、実施形態例３と目的及びフローチャート（図５）は同じであるが、図６あるいは図７に示すように、２台のＩＴＶカメラ２の設置位置が車両進行方向に対して平行な縦置である点が異なる。
【００４１】
２台のカメラ２の設置位置については、図６に示す例では、パンタグラフ７の直下に１台のカメラ２がパンタグラフ７に向けて設置され、そこから車両進行方向に一定距離離れた位置にもう１台のカメラ２が同方向に向けて設置される。図７に示す例では、パンタグラフ７を挟んで、２台のカメラ２が対向して設置される。
【００４２】
本例は、カメラ２の設置位置に制約がない場合に有効であり、車両進行方向に直交する曲線引き金具（図示省略）などを、精度良く位置測定することができる。
【００４３】
［実施形態例５：パンタグラフの位置検出］
本実施形態例５は画像中のパンタグラフの位置検出を目的としており、実施形態例１におけるモデルマッチング法の代わりに、パターンマッチング法を使用してパンタグラフを検出する点が異なる。従って、パンタグラフ支障物検出装置の構成は図１と同じであるが、そのうち、画像処理部３は図２とは異なり、図８に示すフローチャートが適用される。
【００４４】
図８を参照して、画像処理部３における画像処理を以下に説明する。
(1) 予め、パンタグラフの濃淡値をパターンとして登録しておく（ステップＳ２１）。
(2) カメラの出力映像から、静止画像を取得する（ステップＳ２２）。
(3) 周知のパターンマッチング法、例えば正規化相関から上記(2) の静止画像と上記(1) のパターンとがマッチングする座標と角度を求める（ステップＳ２３）。この際、パターンマッチングで得られる複数の座標と角度を候補として保存する。
(4) 上記(2) へ戻り、次の静止画像を取得し、上記(3) を実行する。このような処理(4) →(2)(3)を映像出力が終了するまで繰り返す。
(5) 上記(3) で得られた座標のうち、時系列的な統計から特異点を削除したり、あるいは、位置の連続性が取れない座標を削除して、連続した位置と角度を求め出力する（ステップＳ２４）。これにより、パンタグラフの高さが測定でき、これから支障物の検出が可能となる。
【００４５】
ここで、正規化相関では、例えば特開平８−０４３０２４号公報に開示のように、濃淡のパターンと入力した濃淡画像の各部分との相関を正規化して、相関の強い部分がパターンに一致していると判定する。
【００４６】
上記(1) のパタンや上記(3) の正規化相関では濃淡値を使用しているが、周知のＬＯＧ法やデリーチ法など、エッジ情報を使用して、パターンマッチングを行っても良い。
【００４７】
本例は例えば正規化相関によるパターンマッチング法を使用してパンタグラフを検出するため、検出位置の精度が良い利点がある。
【００４８】
［実施形態例６：トロリ線位置検出］
本実施形態例６は画像中のトロリ線の位置検出を目的としており、実施形態例１におけるモデルマッチング法の代わりに、パタンマッチング法を使用してトロリ線の偏位を検出する点が異なる。従って、パンタグラフ支障物検出装置の構成は図１と同じであるが、そのうち、画像処理部３は図２とは異なり、図９に示すフローチャートが適用される。
【００４９】
図９を参照して、画像処理部３における画像処理を以下に説明する。
(1) カメラの出力映像から、静止画像を取得する（ステップＳ３１）。
(2) 周知のエッジ検出（例えばＬＯＧ法）、ハブ変換により画像から直線とそれの位置と角度を取得する（ステップＳ３２）。この際、得られる複数の直線（位置と角度）を候補として保存する。
(3) 上記(1) へ戻り、次の静止画像を取得し、上記(2) を実行する。このような処理(3) →(1)(2)を映像出力が終了するまで繰り返す。
(4) 上記(2) で得られた直線の位置と角度において、時系列的な統計から、時系列的な位置の連続性や角度の連続性が取れない直線を削除したり、あるいは、特異な直線を削除して、時系列で連続した直線を出力する（ステップＳ３３）。これにより、トロリ線の偏位が測定でき、これから支障物の検出が可能となる。
【００５０】
上記(2) ではＬＯＧ法でエッジ検出を行っているが、それの代わりに、垂直成分抽出に特化したフィルタを使用してエッジ検出を行っても良い。
【００５１】
本例は簡単な構成でトロリ線の偏位を検出することができる利点がある。
【００５２】
［実施形態例７：トロリ線支持物の位置検出］
本実施形態例７では、画像処理を使用してトロリ支持物の位置を測定する。即ち、パンタグラフ支障物検出装置の構成は図１と同様であり、図１０に示すように、車両屋根１上にカメラ２（本例では、ステレオ計測用のもの、あるいは２台のカメラが使用される）が設置され、これは図示しないが、図１に示したように画像処理部３に接続され、画像処理部３は結果記録部４に接続される。図１０中、８はトロリ線支持物、９は代表点、１０は平面、１１はトロリ線、１２は電車線柱である。
【００５３】
画像処理部３は、カメラ２の映像出力からトロリ線支持物８の代表的な点９（通常、複数点）をステレオ計測し、この点９を用いてトロリ線支持物８の形状を平面１０に投影して、トロリ線支持物８とパンタグラフとの相対距離を測定し、測定値を結果記録部４に出力して記録する。
【００５４】
ここで、代表的な点９とは、トロリ線支持物８が垂直なエッジを多く持つ箇所であり、平面１０とは、ステレオ計測した点を通過し、且つ、車両進行方向に直交する平面である。
【００５５】
画像処理部３における画像処理は概ね図９に準じるので、図９を参照して以下に説明する。
(1) カメラの出力映像から、静止画像を取得する。
(2) パンタグラフの位置を前述した実施形態例５の方法で取得する。
(3) 周知のエッジ検出で、トロリ線から延びるエッジで垂直エッジが多い点を代表点としてステレオ計測する。
(4) 上記(3) で計測した代表点を通過し、車両進行方向に直交する平面を求め、この平面にトロリ線支持物の輪郭を投影する。
(5) 検出したパンタグラフと、平面に近似したトロリ線支持物の輪郭との距離（離隔距離）を取得し、記録する。
(6) 上記(1) へ戻り、次の静止画像を取得し、上記(2) 〜(5) を実行する。この処理(6) →(1) 〜(5) を映像出力が終了するまで繰り返す。
【００５６】
本例は、図１の基本的な構成と同様の装置構成で実現でき、トロリ線支持物８とパンタグラフとの離隔距離を測定することができる。この場合、画像処理をオンラインで行っても良く、あるいは、オフラインで行っても良い。例えば、図３に示したように、カメラ２と画像処理装置３との間に映像記録部５と映像再生部６を設けてオフライン画像処理を行うことができる。
【００５７】
［実施形態例８：アーク検出］
本実施形態例８では、画像処理を利用してパンタグラフからトロリ線が離隔して発生するアークを検出するものである。即ち、「画像中に高い輝度が短時間に発生し消滅する場所は、パンタグラフとトロリ線との交点に現れる」という条件を利用して、アークを検出する。
【００５８】
本例のパンタグラフ支障物検出装置の構成は図１と同様であり、図１１に示すように、車両屋根１上にカメラ２が設置され、これは画像処理部３に接続され、画像処理部３は結果記録部４に接続されている。
【００５９】
画像処理部３は、カメラ２の映像出力から上述した「画像中に高い輝度が短時間に発生し消滅する場所は、パンタグラフとトロリ線との交点に現れる」という条件を利用して、アークを検出し、その検出結果を結果記録部４に出力して記録する。
【００６０】
図１２を参照して、画像処理部３における画像処理を、以下に説明する。
(1) 予めアーク輝度の閾値を設定しておく（ステップＳ４１）。
(2) カメラの出力映像から、静止画像を取得する（ステップＳ４２）。
(3) 画像中で上記(1) のアーク輝度閾値よりも明るい点状の部分を抽出し、抽出した部分の面積、中心座標、周囲形状、パンタグラフとトロリ線との交点を求め記録する（ステップＳ４３）。
(4) 上記(2) へ戻り、次の静止画像を取得し、上記(2)(3)を実行する。このような処理(4) →(1) 〜(3) を映像出力が終了するまで繰り返す。
(5) 上記(3) で得られた記録から、所定の面積の部分が所定の時間で発生し消滅し、且つ、その中心座標がパンタグラフとトロリ線との交点近傍であれば、同部分をアークと判断し、その結果を出力する（ステップＳ４４）。
【００６１】
本例は、図１の基本的構成と同じ簡単な装置構成で実現でき、画像中に見えるアークを自動的に検出することができる。この場合、画像処理をオンラインで行っても良く、あるいは、オフラインで行っても良い。例えば、図３に示したように、カメラ２と画像処理装置３との間に映像記録部５と映像再生部６を設けてオフライン画像処理を行うことができる。
【００６２】
［実施形態例９：わたり線の離隔距離測定］
本実施形態例９では、画像処理により、トロリ線、特にわたり線とパンタグラフ間の離隔距離を測定するものである。わたり線とは、現在まで集電していたトロリ線から、次に集電するトロリ線が切り換わる際の、トロリ線である。
【００６３】
本例は、図１３に示すように、直線Ｌ１をパンタグラフ７を通る線、直線Ｌ２を２台のカメラ２間の焦点を結ぶ線とするとき、「直線Ｌ１、直線Ｌ２が平行で、且つ、これらの直線Ｌ１、Ｌ２を通過する平面（図示省略）する平面上にカメラ２の焦点が存在しないこと」を、わたり線離隔距離測定の条件としている。この条件は、パンタグラフ７とカメラ２を同じ車両の屋根１に並行に設置すれば、車両走行中のカントによる車両の傾きがあっても、常に直線Ｌ１、Ｌ２の位置関係が保たれることと、カメラ２は常識的にはパンタグラフ７に下しか設置できないことから、容易に満たされる条件である。
【００６４】
図１３では、このような条件を満足するように、屋根１に２台のカメラ２を設置し、これに図示しないが、図１に示すように画像処理部３が接続され、画像処理部３に結果記録部４が接続される。
【００６５】
本例の特徴は、画像処理部３が、図１４に示される視差ｄを測定することにより、トロリ線（わたり線）の離隔距離を求める点である。図１４中、（ａ）は左側カメラの画像を示し、（ｂ）は右側カメラの画像を示している。また、１１ａはパンタグラフ７から離隔するトロリ線、１１ｂはパンタグラフ７に接触するトロリ線を示す。１１ｃは左側カメラから見えるトロリ線を右側カメラの画像中に示したものであり、トロリ線がパンタグラフ７から離隔すると、例えばトロリ線１１ｃとトロリ線１１ａ、１１ｂ間にエッジが生じ、視差ｄとなる。
【００６６】
一般に、視差ｄはレンズ中心を原点として求めるが、本例では、パンタグラフ７の端点を原点とした左右の位置の差から求めることとしている。この場合、視差ｄはトロリ線がパンタグラフ７に接触していれば０であり、パンタグラフ７に接近するほど０に近づく。
【００６７】
画像処理部３は、カメラ２の映像出力から視差ｄを測定することにより、トロリ線の離隔距離を求め、その結果を結果記録部４に出力して記録する。
【００６８】
図１５を参照して、画像処理部３における画像処理を、以下に説明する。
(1) 予めモデルと、視差の閾値を設定しておく（ステップＳ５１）。
(2) カメラの出力映像から、静止画像を取得する（ステップＳ５２）。
(3) 周知のモデルマッチングにより、パンタグラフを検出する（ステップＳ５３）。
(4) 周知のエッジ検出法により、パンタグラフ上部に生じるエッジを抽出する（ステップＳ５４）。
(5) 上記(4) で抽出したエッジから視差ｄを求め、設定した視差閾値以下となる視差とそのエッジ位置を記録する（ステップＳ５５、ステップＳ５６）。
(6) 上記(2) へ戻り、次の静止画像を取得し、上記(2) 〜(5) を実行する。この処理(6) →(1) 〜(5) を映像出力が終了するまで繰り返す。
【００６９】
本例は、図１３を参照して示した上記の条件が満たされる場合に有効であり、単純な視差だけで、わたり線の離隔距離を測定でき、そのため、計算量が少ないという利点がある。この場合、画像処理をオンラインで行っても良く、あるいは、オフラインで行っても良い。例えば、図３に示したように、カメラ２と画像処理装置３との間に映像記録部５と映像再生部６を設けてオフライン画像処理を行うことができる。
【００７０】
［実施形態例１０：わたり線の離隔距離測定］
本実施形態例１０では、実施形態例９と目的、装置構成（図１３）及びフローチャート（図１５）は同じであるが、図１６に示すように、パンタグラフ７から仮想的に延伸した直線Ｌｖによって、わたり線（トロリ線）の離隔距離を測定する点が異なる。
【００７１】
図１６中、（ａ）は左側カメラの画像を示し、（ｂ）は右側カメラの画像を示している。また、１１ａはパンタグラフ７から離隔するトロリ線、１１ｂはパンタグラフ７に接触するトロリ線を示す。１１ｃは左側カメラから見えるトロリ線を右側カメラの画像中に示したものであり、トロリ線がパンタグラフ７から離隔すると、トロリ線１１ｃと仮想的直線Ｌｖとの交点と、トロリ線１１ａ、１１ｂとと仮想的直線Ｌｖとの交点がずれる。
【００７２】
本例では、図１６に示すように、画像処理部３は、パンタグラフ７上に直線Ｌｖを仮想的に引き、トロリ線１１ａ、１１ｂが現れた際に、この仮想的直線Ｌｖとそのトロリ線１１ａ、１１ｂ及びトロリ線１１ｃとの交点を求め、この交点の差から視差ｄを測定することにより、トロリ線１１の離隔距離を求め、その結果を結果記録部４に出力して記録する。
【００７３】
図１５に準じて、本例の画像処理部３における画像処理を以下に説明する。
(1) 予めモデルと、視差の閾値を設定しておく。
(2) カメラの出力映像から、静止画像を取得する。
(3) 周知のモデルマッチングにより、パンタグラフを検出する。
(4) 周知のエッジ検出法により、パンタグラフ上に引いた仮想的直線とトロリ線との交点を抽出する。
(5) 上記(4) で抽出した交点の差から視差ｄを求め、設定した視差閾値以下となる視差とその交点位置を記録する。
(6) 上記(2) へ戻り、次の静止画像を取得し、上記(2) 〜(5) を実行する。この処理(6) →(1) 〜(5) を映像出力が終了するまで繰り返す。
【００７４】
本例は、トロリ線の視差ｄがパンタグラフ７の幅を越えている場合に有効であり、単純な視差から、常にわたり線の離隔距離を測定できる利点がある。この場合、画像処理をオンラインで行っても良く、あるいは、オフラインで行っても良い。例えば、図３に示したように、カメラ２と画像処理装置３との間に映像記録部５と映像再生部６を設けてオフライン画像処理を行うことができる。
【００７５】
【発明の効果】
以上説明したように、第１の発明に係るパンタグラフ支障物検出装置によれば、下記の効果がある。
（１）営業車にカメラ、画像処理装置を取り付けることが可能な構成であるから、測定車に比べて装置製造費用、あるいは、その購買費用が安価である。
（２）営業車の走行（営業走行）のついでに測定することができるので、専用の運転手が必要な測定車に比べて、測定費用が安価である。
（３）従来のような接触センサを使用せず、非接触な画像処理を用いるので、支障物が衝突する前に支障物を検出でき、障害の予防保全ができる。
（４）従来のような接触センサを使用せず、非接触な画像処理を用いるので、高速走行が可能である。
（５）従来のレーザセンサは１点を測定するが、画像処理を用いることによりパンタグラフ付近の広域を、走行中に１度に測定することができる。
（６）画像処理を用いるので、レーザセンサのような高出力による制約がない。
（７）光切断センサを使用せず、画像処理を用いるので、昼夜両方で測定できる。特に、支障物の発生が予想される熱膨張の著しい真夏の日中でも、支障物を測定できる。
また、パターンマッチング法を使用してパンタグラフを検出した場合、検出位置の精度が良く、さらに、簡単な構成でトロリ線の偏位を検出することができる。
【００７６】
第２の発明に係るパンタグラフ支障物検出装置によれば、リアルタイムに検出結果が要求されない場合に有効であり、下記の効果がある。
（１）画像処理装置に高い処理能力が要求されない。
（２）営業車等に設置する車載部には時間的な制約があるが、測定部（画像処理部）には時間的な制約がない。従って、複数ｎ組の車載部に対して測定部を１組設けることにより、測定部の稼働率を上げることができる。
【００７７】
第３の発明に係るパンタグラフ支障物検出装置によれば、簡単な構成で実現できアークを自動的に検出することができる。
【００７８】
第４の発明に係るパンタグラフ支障物検出装置によれば、パンタグラフからトロリ線、パンタグラフからトロリ支持物までの相対距離を測定することができる。
【００７９】
第５の発明に係るパンタグラフ支障物検出装置によれば、カメラの設置位置に制約がない場合に有効であり、車両進行方向に直交する曲線引き金具などを、精度良く位置測定することができる。
【００８０】
第６の発明に係るパンタグラフ支障物検出装置によれば、簡単な構成でトロリ線支持物とパンタグラフとの離隔距離を測定することができる。
【００８１】
第７の発明に係るパンタグラフ支障物検出装置によれば、単純な視差だけで、わたり線の離隔距離を測定できる。そのため、計算量が少ない。
【００８２】
第７の発明に係るパンタグラフ支障物検出装置によれば、トロリ線の視差がパンタグラフの幅を越えている場合に有効であり、単純な視差から、常にわたり線の離隔距離を測定できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１実施形態例に係る装置構成を示す図。
【図２】本発明の第１実施形態例に係る画像処理のフローを示す図。
【図３】本発明の第２実施形態例に係る装置構成を示す図。
【図４】本発明の第３実施形態例に係る装置構成を示す面。
【図５】本発明の第３実施形態例に係る画像処理のフローを示す図。
【図６】本発明の第４実施形態例に係る装置構成を示す図。
【図７】本発明の第４実施形態例に係る他の装置構成を示す図。
【図８】本発明の第５実施形態例に係る画像処理のフローを示す面。
【図９】本発明の第６実施形態例に係る画像処理のフローを示す図。
【図１０】本発明の第７実施形態例に係る装置構成を示す図。
【図１１】本発明の第８実施形態例に係る装置構成を示す図。
【図１２】本発明の第８実施形態例に係る画像処理のフローを示す図。
【図１３】本発明の第９実施形態例に係る装置構成を示す図。
【図１４】本発明の第９実施形態例に係る発明の原理を示す図。
【図１５】本発明の第９実施形態例に係る画像処理のフローを示す図。
【図１６】本発明の第１０実施形態例に係る発明の原理を示す図。
【符号の説明】
１ 屋根
２ カメラ
３ 画像処理部
４ 結果記録部
５ 映像記録部
６ 映像再生部
７ パンタグラフ
８ トロリ線支持物
９ 代表点
１０ 平面
１１ トロリ線
【発明の属する技術分野】
本発明は画像処理によりパンタグラフ支障物を検出する技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
パンタグラフ支障物とは、走行する鉄道車両のパンタグラフに接触して、走行に支障をきたす障害物のことであり、例えばトロリ線を固定する曲線引き金具等の支持物が車両に異常接近したり、自車両とは関係ないトロリ線が近接すると、これらが支障物となる。
【０００３】
従来より、これら支障物の検出手段として、検測車や車両限界測定車などと呼ばれる専用の測定車（以降、測定車と呼ぶ）が知られており、営業運転の合間を縫って一定周期毎に運用されている。
【０００４】
これら測定車には、車体の傾きやレールの変位等、各種状態を測定するセンサが多数取り付けられており、そのセンサの１つとして、支障物の検出センサがある。
【０００５】
支障物のセンサには、接触センサ、レーザセンサ、光切断センサなどがあり、それぞれ以下の特徴がある。
(1) 接触センサは、耐電圧の高いセンサを直接パンタグラフに取り付け、支障物がパンタグラフに接触したかどうかを測定するセンサである。測定車の一種には、金属棒を測定車の周囲に針ネズミのように取り付け、物理的な接触を測定するものもある。
(2) レーザセンサは、レーザの照射形状によりスポット式レーザ、スキャン式レーザ、レンズ型レーザ（扇形に照射）などがあり、反射波の位相差や照射したレーザ形状の変形により測定対象までの絶対的な距離を測定するセンサである。
(3) 光切断センサは、縞状の光を測定対象に投光し、測定対象の凹凸に沿った縞の変形を受光して、測定対象面の３次元的な形状を測定するセンサである。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
測定車は本来、経済的且つ効率的な運用が要求されているために、必要最低限の測定頻度で運用され、且つ、測定車台数の余裕がない。従って、緊急以外、あるいは、当初予定のスケジュール以外では測定車を使用できず、測定車による支障物検出は制限が多い。
【０００７】
接触センサを用いた支障物検出は信頼性が極めて高いが、下記の問題点がある。
▲１▼接触センサが接触するまで支障物の存在が分からない。
▲２▼測定車が高速走行で測定すると、支障物と接触センサが高速で衝突する。従って、２次障害を発生させないためにも、測定車は高速で走行できない。
【０００８】
レーザセンサを用いた支障物検出には、下記の問題点がある。
▲１▼スポット式レーザとスキャン式レーザは、測定点までの距離を１点だけ測定するセンサであるので、高速走行する測定車からはパンタグラフの近傍を広範囲に測定することができない。
▲２▼レンズ型レーザ（扇形照射）は、通常 CLASS-C以上（JIS-C-6802規格）の強いレーザなので、人が立ち入る場所では、安全上使用できない。
【０００９】
光切断センサの使用は、センサから投光された光が直射日光下では見えないため、夜間に限られる。従って、支障物の発生が予測される熱膨張の著しい真夏の日中に、使用できない。
【００１０】
従って、本発明の課題は、上記問題点を解消するパンタグラフ支障物検出技術を提供することである。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上記の課題を解決するための第１の発明に係るパンタグラフ支障物検出装置は、パンタグラフ近傍を撮影するカメラと、前記カメラで撮影した画像を処理する画像処理部とを備え、前記画像処理部は、モデルマッチング又はパターンマッチングにより、前記画像中のパンタグラフを検出し、該パンタグラフの位置、高さを求め、前記画像中から直線を検出し、前記パンタグラフと交差して延びる直線をトロリー線として検出して、該トロリー線の位置、角度を求めた上で、支障物の検出を行うことを特徴とする。
【００１２】
上記の課題を解決するための第２の発明に係るパンタグラフ支障物検出装置は、第１の発明に係るパンタグラフ支障物検出装置において、前記画像を記録する映像記録部と、記録した前記画像を再生する映像再生部とをさらに備えることを特徴とする。
【００１３】
上記の課題を解決するための第３の発明に係るパンタグラフ支障物検出装置は、第１の発明又は第２の発明に係るパンタグラフ支障物検出装置において、前記画像処理部は、前記画像中の高い輝度が短時間に発生し消滅する場所をアークとして検出することを特徴とする。
【００１４】
上記の課題を解決するための第４の発明に係るパンタグラフ支障物検出装置は、第１の発明から第３の発明のいずれかひとつに係るパンタグラフ支障物検出装置において、パンタグラフ近傍を撮影するカメラをさらにもう１台設置し、２台のカメラを車両進行方向と直交する向きに配置して、前記パンタグラフ近傍を２台の前記カメラで撮影することを特徴とする。
【００１５】
上記の課題を解決するための第５の発明に係るパンタグラフ支障物検出装置は、第１の発明から第３の発明のいずれかひとつに係るパンタグラフ支障物検出装置において、パンタグラフ近傍を撮影するカメラをさらにもう１台設置し、２台のカメラを車両進行方向と平行する向きに配置して、前記パンタグラフ近傍を前記２台のカメラで撮影することを特徴とする。
【００１６】
上記の課題を解決するための第６の発明に係るパンタグラフ支障物検出装置は、第４の発明に係るパンタグラフ支障物検出装置において、前記２台のカメラは、前記パンタグラフ近傍をステレオ撮影し、前記画像処理部は、前記カメラで撮影した左右画像をステレオ計測することを特徴とする。
【００１７】
上記の課題を解決するための第７の発明に係るパンタグラフ支障物検出装置は、第６の発明に係るパンタグラフ支障物検出装置において、前記画像処理部は、前記左右画像の視差を測定して、わたり線の離隔距離を求めることを特徴とする。
【００１８】
上記の課題を解決するための第８の発明に係るパンタグラフ支障物検出装置は、第６の発明に係るパンタグラフ支障物検出装置において、前記画像処理部は、前記パンタグラフから仮想的に延伸した直線と前記トロリ線との交点の前記左右画像における差からわたり線の離隔距離を測定することを特徴とする。
【００２１】
【発明の実施の形態】
以下、図１〜図１６を参照して、本発明を説明する。
【００２２】
［発明の基本的な考え方］
本発明の基本的な考え方は、測定車に限らず任意の車両、例えば営業車の屋根にカメラ（例えばＩＴＶカメラ）を設置し、このカメラでパンタグラフ付近の映像を撮影し、この映像を画像処理することにより、パンタグラフの高さとトロリ線の偏位等を検出することである。
【００２３】
［実施形態例１：基本的構成その１（オンライン画像処理）］
【００２４】
図１に本実施形態例１に係るパンタグラフ支障物検出装置の構成を示し、図２にその画像処理のフローチャートを示す。
【００２５】
図１に示すパンタグラフ支障物検出装置は、１台のＩＴＶカメラ２と、画像処理部３から構成される。カメラ２は、パンタグラフ付近を撮影するために例えば営業車の屋根１に設置されている。画像処理部３は、カメラ２の映像出力をオンラインで画像処理することによりパンタグラフとトロリ線（ともに図示省略）の位置を測定する。画像処理部３は測定値を結果記録部４に出力し、記録する。撮影用の照明（図示省略）は通常ハロゲンランプを使用するが、カメラ２上の照度が必要であって、可視光の光量を大きくできない場合には、赤外線照明を使用しても良い。また、画像処理部３及び結果記録部４はオンライン処理のため、通常、車両内に設置される。
【００２６】
画像処理部３における画像処理を、図２を参照して、以下に説明する。
(1) 予め、パンタグラフのモデルを登録しておく（ステップＳ１）。
(2) カメラの出力映像から、静止画像を取得する（ステップＳ２）。
(3) 周知のモデルマッチング法により画像中のパンタグラフを検出し、検出したパンタグラフの位置と角度を求めて記録する（ステップＳ３、Ｓ５）。
(4) 周知のエッジ検出法と特徴検出法により画像から直線を検出して、パンタグラフから交差して延びる直線の位置と角度を求めてトロリ線として記録する（ステップＳ４、Ｓ５）。
(5) 上記(2) へ戻り、次の静止画像を取得し、上記(3)(4)を実行する。このような処理(5) →(2)(3)(4) を映像出力が終了するまで繰り返す。
(6) 上記(3)(4)で得られた位置と角度において、時系列的な位置の連続性、角度の連続性が取れない直線を削除したり、あるいは、特異な直線を削除して、時系列で連続した直線をトロリ線と判断して出力する（ステップＳ６）。これにより、パンタグラフの高さとトロリ線の偏位が測定でき、これから支障物の検出が可能となる。
【００２７】
ここで、モデルマッチング法では、例えば特開平７−２７１９７９号公報に開示のように、モデル画像と撮影した入力画像とを比較し、その同異を判定したり、同異から所望の要素を検出する。エッジ検出法では、例えば特開平８−０１４８２０号公報に開示のように、濃淡の階調がある画像から濃淡変化の大きい点をエッジとして検出する。特徴抽出法では、例えば特開平７−２７１９７９号公報に開示のように、画像を構成する直線や曲線を要素として抽出する。
【００２８】
このように、本例では、カメラ２と周辺装置（画像処理装置３及び結果記録部４）を車両に取り付けて、画像処理装置３によりパンタグラフの高さとトロリー線の偏位をオンライン処理で測定する。これにより、以下の利点がある。
（１）営業車にＩＴＶカメラ２、画像処理装置３及び結果記録部４を取り付けることが可能な構成であるから、この場合は、測定車に比べて装置製造費用、あるいは、その購買費用が安価である。
（２）営業車の走行（営業走行）のついでに測定することができるので、専用の運転手が必要な測定車に比べて、測定費用が安価である。
（３）従来のような接触センサを使用せず、非接触な画像処理を用いるので、支障物が衝突する前に支障物を検出でき、障害の予防保全ができる。
（４）従来のような接触センサを使用せず、非接触な画像処理を用いるので、高速走行が可能である。
（５）従来のレーザセンサは１点を測定するが、画像処理を用いることによりパンタグラフ付近の広域を、走行中に１度に測定することができる。
（６）画像処理を用いるので、レーザセンサのような高出力による制約がない。
（７）光切断センサを使用せず、画像処理を用いるので、昼夜両方で測定できる。特に、支障物の発生が予想される熱膨張の著しい真夏の日中でも、支障物を測定できる。
【００２９】
［実施形態例２：基本的構成その２（オフライン画像処理）］
本実施形態例２は、実施形態例１とは目的及びフローチャート（図２）は同じであるが、図３に示すように、装置構成を車載部と測定部に２分し、オフラインで画像処理する点が異なる。
【００３０】
即ち、図３に示すパンタグラフ支障物検出装置は、２台のＩＴＶカメラ２のうち１台と、映像記録部５と、映像再生部６及び画像処理部３から構成される。カメラ２は営業車等の屋根１に設置されており、パンタグラフ付近を撮影する。映像記録部５は車両の適宜な場所に設置されており、カメラ２の映像出力をリアルタイムに記録する。映像再生部６は地上あるいは車両内など、適当な場所に設置されており、映像記録部５の映像をオフラインで再生する。画像処理部３及び結果記録部４も地上あるいは車両内など、適当な場所に設置されており、画像処理部３は映像再生部６で再生した映像をオフラインで図２と同様に画像処理して、パンタグラフの位置と角度及びトロリ線の位置と角度から、パンタグラフとトロリ線の偏位を測定する。
【００３１】
本例では、車載部のカメラ２で撮影したパンタグラフ付近の映像出力を映像記録部５に記録しておき、この記録した映像を都合の良い時間帯や場所で、映像再生部５により再生し、画像処理部３によりオフラインで画像処理してパンタグラフの高さとトロリ線の偏位を測定し、測定値を結果記録部４に記録する。
【００３２】
従って、本例は、リアルタイムに検出結果が要求されない場合に有効であり、以下の利点がある。
（１）画像処理装置３に高い処理能力が要求されない。
（２）営業車等に設置する車載部（カメラ２及び映像記録部５）には時間的な制約があるが、測定部（映像再生部６、画像処理部３及び結果記録部４）には時間的な制約がない。従って、複数ｎ組の車載部に対して測定部を１組設けることにより、測定部の稼働率を上げることができる。
【００３３】
図１においても、カメラ２と画像処理部３間の無線の信号授受によりオンライン処理が可能な場合は、カメラ２のみを車両に設置し、画像処理部３及び結果記録部４を地上等適宜な場所に設置しても良い。
【００３４】
［実施形態例３：カメラ２台の横置構成］
本実施形態例３の目的は測定車に限らず営業車等任意の車両の屋根にカメラ（例えばＩＴＶカメラ）を車両進行方向に横置きに２台設置し、このカメラでパンタフラフ付近の映像をステレオ撮影し、この映像を画像処理することにより、パンタグラフ支障物を検出することである。
【００３５】
図４に本実施形態例３に係るパンタグラフ支障物検出装置の構成を示し、図５にその画像処理のフローチャートを示す。
【００３６】
図４に示すパンタグラフ支障物検出装置は、２台のＩＴＶカメラ２と、画像処理部３から構成される。２台のカメラ２は、パンタグラフ７付近を撮影するために営業車等の屋根１に、車両進行方向に直角な方向に並べて横置きに設置されている。画像処理部３は、２台のカメラ２の映像出力を入力し、画像処理することによりパンタグラフ７付近の支障物らしきものの位置を測定し、その測定値を結果記録部４に出力する。結果記録部４では、予め設定した閾値により、パンタグラフ７に近接している支障物を記録する。
【００３７】
画像処理部３における画像処理を、図５を参照して、以下に説明する。
(1) 予め、パンタグラフのモデル登録と、パンタグラフの離隔距離の閾値を設定しておく（ステップＳ１１）。
(2) カメラの出力映像から、静止画像を取得する（ステップＳ１２）。
(3) 周知のモデルマッチング法によりパンタグラフを検出し、ステレオ計測により、パンタグラフの３次元座標を求めて、記録する（ステップＳ１３、ステップＳ１５）。
(4) 周知のエッジ検出法によりパンタグラフ付近の輪郭を検出し、ステレオ計測により、輪郭の３次元座標を求めて記録する（ステップＳ１４、ステップＳ１５）。
(5) 上記(3) のパンタグラフの３次元座標と上記(4) 輪郭の３次元座標との差から、パンタグラフの離隔距離を計算する（ステップＳ１６）。
(6) 上記(5) で計算した離隔距離が上記(1) で設定した閾値以下であれば、支障物と判定して結果記録部４に記録する。（ステップＳ１７）。
(7) 上記(2) へ戻り、次の静止画像を取得し、上記(3) 〜(6) を実行する。この処理（(7) →(2)(3)(4)(5)(6))は映像出力が終了するまで繰り返す。
【００３８】
本例は画像処理により支障物の位置を検出するものであり、例えばパンタグラフ７からトロリ線、パンタグラフ７からトロリ支持物までの相対距離を測定することができる。
【００３９】
本例では、画像処理部３が車両に設置されているので、オンラインの画像処理が可能である。もちろん、図３に示したと同様、２台のカメラ２と映像記録部５を車両に設置し、これとは別の場所に、映像再生部６、画像処理部３及び結果記録部４を設置して、オフラインで画像処理を行う構成とすることもできる。
【００４０】
［実施形態例４：カメラ２台の縦置構成］
本実施形態例４は、実施形態例３と目的及びフローチャート（図５）は同じであるが、図６あるいは図７に示すように、２台のＩＴＶカメラ２の設置位置が車両進行方向に対して平行な縦置である点が異なる。
【００４１】
２台のカメラ２の設置位置については、図６に示す例では、パンタグラフ７の直下に１台のカメラ２がパンタグラフ７に向けて設置され、そこから車両進行方向に一定距離離れた位置にもう１台のカメラ２が同方向に向けて設置される。図７に示す例では、パンタグラフ７を挟んで、２台のカメラ２が対向して設置される。
【００４２】
本例は、カメラ２の設置位置に制約がない場合に有効であり、車両進行方向に直交する曲線引き金具（図示省略）などを、精度良く位置測定することができる。
【００４３】
［実施形態例５：パンタグラフの位置検出］
本実施形態例５は画像中のパンタグラフの位置検出を目的としており、実施形態例１におけるモデルマッチング法の代わりに、パターンマッチング法を使用してパンタグラフを検出する点が異なる。従って、パンタグラフ支障物検出装置の構成は図１と同じであるが、そのうち、画像処理部３は図２とは異なり、図８に示すフローチャートが適用される。
【００４４】
図８を参照して、画像処理部３における画像処理を以下に説明する。
(1) 予め、パンタグラフの濃淡値をパターンとして登録しておく（ステップＳ２１）。
(2) カメラの出力映像から、静止画像を取得する（ステップＳ２２）。
(3) 周知のパターンマッチング法、例えば正規化相関から上記(2) の静止画像と上記(1) のパターンとがマッチングする座標と角度を求める（ステップＳ２３）。この際、パターンマッチングで得られる複数の座標と角度を候補として保存する。
(4) 上記(2) へ戻り、次の静止画像を取得し、上記(3) を実行する。このような処理(4) →(2)(3)を映像出力が終了するまで繰り返す。
(5) 上記(3) で得られた座標のうち、時系列的な統計から特異点を削除したり、あるいは、位置の連続性が取れない座標を削除して、連続した位置と角度を求め出力する（ステップＳ２４）。これにより、パンタグラフの高さが測定でき、これから支障物の検出が可能となる。
【００４５】
ここで、正規化相関では、例えば特開平８−０４３０２４号公報に開示のように、濃淡のパターンと入力した濃淡画像の各部分との相関を正規化して、相関の強い部分がパターンに一致していると判定する。
【００４６】
上記(1) のパタンや上記(3) の正規化相関では濃淡値を使用しているが、周知のＬＯＧ法やデリーチ法など、エッジ情報を使用して、パターンマッチングを行っても良い。
【００４７】
本例は例えば正規化相関によるパターンマッチング法を使用してパンタグラフを検出するため、検出位置の精度が良い利点がある。
【００４８】
［実施形態例６：トロリ線位置検出］
本実施形態例６は画像中のトロリ線の位置検出を目的としており、実施形態例１におけるモデルマッチング法の代わりに、パタンマッチング法を使用してトロリ線の偏位を検出する点が異なる。従って、パンタグラフ支障物検出装置の構成は図１と同じであるが、そのうち、画像処理部３は図２とは異なり、図９に示すフローチャートが適用される。
【００４９】
図９を参照して、画像処理部３における画像処理を以下に説明する。
(1) カメラの出力映像から、静止画像を取得する（ステップＳ３１）。
(2) 周知のエッジ検出（例えばＬＯＧ法）、ハブ変換により画像から直線とそれの位置と角度を取得する（ステップＳ３２）。この際、得られる複数の直線（位置と角度）を候補として保存する。
(3) 上記(1) へ戻り、次の静止画像を取得し、上記(2) を実行する。このような処理(3) →(1)(2)を映像出力が終了するまで繰り返す。
(4) 上記(2) で得られた直線の位置と角度において、時系列的な統計から、時系列的な位置の連続性や角度の連続性が取れない直線を削除したり、あるいは、特異な直線を削除して、時系列で連続した直線を出力する（ステップＳ３３）。これにより、トロリ線の偏位が測定でき、これから支障物の検出が可能となる。
【００５０】
上記(2) ではＬＯＧ法でエッジ検出を行っているが、それの代わりに、垂直成分抽出に特化したフィルタを使用してエッジ検出を行っても良い。
【００５１】
本例は簡単な構成でトロリ線の偏位を検出することができる利点がある。
【００５２】
［実施形態例７：トロリ線支持物の位置検出］
本実施形態例７では、画像処理を使用してトロリ支持物の位置を測定する。即ち、パンタグラフ支障物検出装置の構成は図１と同様であり、図１０に示すように、車両屋根１上にカメラ２（本例では、ステレオ計測用のもの、あるいは２台のカメラが使用される）が設置され、これは図示しないが、図１に示したように画像処理部３に接続され、画像処理部３は結果記録部４に接続される。図１０中、８はトロリ線支持物、９は代表点、１０は平面、１１はトロリ線、１２は電車線柱である。
【００５３】
画像処理部３は、カメラ２の映像出力からトロリ線支持物８の代表的な点９（通常、複数点）をステレオ計測し、この点９を用いてトロリ線支持物８の形状を平面１０に投影して、トロリ線支持物８とパンタグラフとの相対距離を測定し、測定値を結果記録部４に出力して記録する。
【００５４】
ここで、代表的な点９とは、トロリ線支持物８が垂直なエッジを多く持つ箇所であり、平面１０とは、ステレオ計測した点を通過し、且つ、車両進行方向に直交する平面である。
【００５５】
画像処理部３における画像処理は概ね図９に準じるので、図９を参照して以下に説明する。
(1) カメラの出力映像から、静止画像を取得する。
(2) パンタグラフの位置を前述した実施形態例５の方法で取得する。
(3) 周知のエッジ検出で、トロリ線から延びるエッジで垂直エッジが多い点を代表点としてステレオ計測する。
(4) 上記(3) で計測した代表点を通過し、車両進行方向に直交する平面を求め、この平面にトロリ線支持物の輪郭を投影する。
(5) 検出したパンタグラフと、平面に近似したトロリ線支持物の輪郭との距離（離隔距離）を取得し、記録する。
(6) 上記(1) へ戻り、次の静止画像を取得し、上記(2) 〜(5) を実行する。この処理(6) →(1) 〜(5) を映像出力が終了するまで繰り返す。
【００５６】
本例は、図１の基本的な構成と同様の装置構成で実現でき、トロリ線支持物８とパンタグラフとの離隔距離を測定することができる。この場合、画像処理をオンラインで行っても良く、あるいは、オフラインで行っても良い。例えば、図３に示したように、カメラ２と画像処理装置３との間に映像記録部５と映像再生部６を設けてオフライン画像処理を行うことができる。
【００５７】
［実施形態例８：アーク検出］
本実施形態例８では、画像処理を利用してパンタグラフからトロリ線が離隔して発生するアークを検出するものである。即ち、「画像中に高い輝度が短時間に発生し消滅する場所は、パンタグラフとトロリ線との交点に現れる」という条件を利用して、アークを検出する。
【００５８】
本例のパンタグラフ支障物検出装置の構成は図１と同様であり、図１１に示すように、車両屋根１上にカメラ２が設置され、これは画像処理部３に接続され、画像処理部３は結果記録部４に接続されている。
【００５９】
画像処理部３は、カメラ２の映像出力から上述した「画像中に高い輝度が短時間に発生し消滅する場所は、パンタグラフとトロリ線との交点に現れる」という条件を利用して、アークを検出し、その検出結果を結果記録部４に出力して記録する。
【００６０】
図１２を参照して、画像処理部３における画像処理を、以下に説明する。
(1) 予めアーク輝度の閾値を設定しておく（ステップＳ４１）。
(2) カメラの出力映像から、静止画像を取得する（ステップＳ４２）。
(3) 画像中で上記(1) のアーク輝度閾値よりも明るい点状の部分を抽出し、抽出した部分の面積、中心座標、周囲形状、パンタグラフとトロリ線との交点を求め記録する（ステップＳ４３）。
(4) 上記(2) へ戻り、次の静止画像を取得し、上記(2)(3)を実行する。このような処理(4) →(1) 〜(3) を映像出力が終了するまで繰り返す。
(5) 上記(3) で得られた記録から、所定の面積の部分が所定の時間で発生し消滅し、且つ、その中心座標がパンタグラフとトロリ線との交点近傍であれば、同部分をアークと判断し、その結果を出力する（ステップＳ４４）。
【００６１】
本例は、図１の基本的構成と同じ簡単な装置構成で実現でき、画像中に見えるアークを自動的に検出することができる。この場合、画像処理をオンラインで行っても良く、あるいは、オフラインで行っても良い。例えば、図３に示したように、カメラ２と画像処理装置３との間に映像記録部５と映像再生部６を設けてオフライン画像処理を行うことができる。
【００６２】
［実施形態例９：わたり線の離隔距離測定］
本実施形態例９では、画像処理により、トロリ線、特にわたり線とパンタグラフ間の離隔距離を測定するものである。わたり線とは、現在まで集電していたトロリ線から、次に集電するトロリ線が切り換わる際の、トロリ線である。
【００６３】
本例は、図１３に示すように、直線Ｌ１をパンタグラフ７を通る線、直線Ｌ２を２台のカメラ２間の焦点を結ぶ線とするとき、「直線Ｌ１、直線Ｌ２が平行で、且つ、これらの直線Ｌ１、Ｌ２を通過する平面（図示省略）する平面上にカメラ２の焦点が存在しないこと」を、わたり線離隔距離測定の条件としている。この条件は、パンタグラフ７とカメラ２を同じ車両の屋根１に並行に設置すれば、車両走行中のカントによる車両の傾きがあっても、常に直線Ｌ１、Ｌ２の位置関係が保たれることと、カメラ２は常識的にはパンタグラフ７に下しか設置できないことから、容易に満たされる条件である。
【００６４】
図１３では、このような条件を満足するように、屋根１に２台のカメラ２を設置し、これに図示しないが、図１に示すように画像処理部３が接続され、画像処理部３に結果記録部４が接続される。
【００６５】
本例の特徴は、画像処理部３が、図１４に示される視差ｄを測定することにより、トロリ線（わたり線）の離隔距離を求める点である。図１４中、（ａ）は左側カメラの画像を示し、（ｂ）は右側カメラの画像を示している。また、１１ａはパンタグラフ７から離隔するトロリ線、１１ｂはパンタグラフ７に接触するトロリ線を示す。１１ｃは左側カメラから見えるトロリ線を右側カメラの画像中に示したものであり、トロリ線がパンタグラフ７から離隔すると、例えばトロリ線１１ｃとトロリ線１１ａ、１１ｂ間にエッジが生じ、視差ｄとなる。
【００６６】
一般に、視差ｄはレンズ中心を原点として求めるが、本例では、パンタグラフ７の端点を原点とした左右の位置の差から求めることとしている。この場合、視差ｄはトロリ線がパンタグラフ７に接触していれば０であり、パンタグラフ７に接近するほど０に近づく。
【００６７】
画像処理部３は、カメラ２の映像出力から視差ｄを測定することにより、トロリ線の離隔距離を求め、その結果を結果記録部４に出力して記録する。
【００６８】
図１５を参照して、画像処理部３における画像処理を、以下に説明する。
(1) 予めモデルと、視差の閾値を設定しておく（ステップＳ５１）。
(2) カメラの出力映像から、静止画像を取得する（ステップＳ５２）。
(3) 周知のモデルマッチングにより、パンタグラフを検出する（ステップＳ５３）。
(4) 周知のエッジ検出法により、パンタグラフ上部に生じるエッジを抽出する（ステップＳ５４）。
(5) 上記(4) で抽出したエッジから視差ｄを求め、設定した視差閾値以下となる視差とそのエッジ位置を記録する（ステップＳ５５、ステップＳ５６）。
(6) 上記(2) へ戻り、次の静止画像を取得し、上記(2) 〜(5) を実行する。この処理(6) →(1) 〜(5) を映像出力が終了するまで繰り返す。
【００６９】
本例は、図１３を参照して示した上記の条件が満たされる場合に有効であり、単純な視差だけで、わたり線の離隔距離を測定でき、そのため、計算量が少ないという利点がある。この場合、画像処理をオンラインで行っても良く、あるいは、オフラインで行っても良い。例えば、図３に示したように、カメラ２と画像処理装置３との間に映像記録部５と映像再生部６を設けてオフライン画像処理を行うことができる。
【００７０】
［実施形態例１０：わたり線の離隔距離測定］
本実施形態例１０では、実施形態例９と目的、装置構成（図１３）及びフローチャート（図１５）は同じであるが、図１６に示すように、パンタグラフ７から仮想的に延伸した直線Ｌｖによって、わたり線（トロリ線）の離隔距離を測定する点が異なる。
【００７１】
図１６中、（ａ）は左側カメラの画像を示し、（ｂ）は右側カメラの画像を示している。また、１１ａはパンタグラフ７から離隔するトロリ線、１１ｂはパンタグラフ７に接触するトロリ線を示す。１１ｃは左側カメラから見えるトロリ線を右側カメラの画像中に示したものであり、トロリ線がパンタグラフ７から離隔すると、トロリ線１１ｃと仮想的直線Ｌｖとの交点と、トロリ線１１ａ、１１ｂとと仮想的直線Ｌｖとの交点がずれる。
【００７２】
本例では、図１６に示すように、画像処理部３は、パンタグラフ７上に直線Ｌｖを仮想的に引き、トロリ線１１ａ、１１ｂが現れた際に、この仮想的直線Ｌｖとそのトロリ線１１ａ、１１ｂ及びトロリ線１１ｃとの交点を求め、この交点の差から視差ｄを測定することにより、トロリ線１１の離隔距離を求め、その結果を結果記録部４に出力して記録する。
【００７３】
図１５に準じて、本例の画像処理部３における画像処理を以下に説明する。
(1) 予めモデルと、視差の閾値を設定しておく。
(2) カメラの出力映像から、静止画像を取得する。
(3) 周知のモデルマッチングにより、パンタグラフを検出する。
(4) 周知のエッジ検出法により、パンタグラフ上に引いた仮想的直線とトロリ線との交点を抽出する。
(5) 上記(4) で抽出した交点の差から視差ｄを求め、設定した視差閾値以下となる視差とその交点位置を記録する。
(6) 上記(2) へ戻り、次の静止画像を取得し、上記(2) 〜(5) を実行する。この処理(6) →(1) 〜(5) を映像出力が終了するまで繰り返す。
【００７４】
本例は、トロリ線の視差ｄがパンタグラフ７の幅を越えている場合に有効であり、単純な視差から、常にわたり線の離隔距離を測定できる利点がある。この場合、画像処理をオンラインで行っても良く、あるいは、オフラインで行っても良い。例えば、図３に示したように、カメラ２と画像処理装置３との間に映像記録部５と映像再生部６を設けてオフライン画像処理を行うことができる。
【００７５】
【発明の効果】
以上説明したように、第１の発明に係るパンタグラフ支障物検出装置によれば、下記の効果がある。
（１）営業車にカメラ、画像処理装置を取り付けることが可能な構成であるから、測定車に比べて装置製造費用、あるいは、その購買費用が安価である。
（２）営業車の走行（営業走行）のついでに測定することができるので、専用の運転手が必要な測定車に比べて、測定費用が安価である。
（３）従来のような接触センサを使用せず、非接触な画像処理を用いるので、支障物が衝突する前に支障物を検出でき、障害の予防保全ができる。
（４）従来のような接触センサを使用せず、非接触な画像処理を用いるので、高速走行が可能である。
（５）従来のレーザセンサは１点を測定するが、画像処理を用いることによりパンタグラフ付近の広域を、走行中に１度に測定することができる。
（６）画像処理を用いるので、レーザセンサのような高出力による制約がない。
（７）光切断センサを使用せず、画像処理を用いるので、昼夜両方で測定できる。特に、支障物の発生が予想される熱膨張の著しい真夏の日中でも、支障物を測定できる。
また、パターンマッチング法を使用してパンタグラフを検出した場合、検出位置の精度が良く、さらに、簡単な構成でトロリ線の偏位を検出することができる。
【００７６】
第２の発明に係るパンタグラフ支障物検出装置によれば、リアルタイムに検出結果が要求されない場合に有効であり、下記の効果がある。
（１）画像処理装置に高い処理能力が要求されない。
（２）営業車等に設置する車載部には時間的な制約があるが、測定部（画像処理部）には時間的な制約がない。従って、複数ｎ組の車載部に対して測定部を１組設けることにより、測定部の稼働率を上げることができる。
【００７７】
第３の発明に係るパンタグラフ支障物検出装置によれば、簡単な構成で実現できアークを自動的に検出することができる。
【００７８】
第４の発明に係るパンタグラフ支障物検出装置によれば、パンタグラフからトロリ線、パンタグラフからトロリ支持物までの相対距離を測定することができる。
【００７９】
第５の発明に係るパンタグラフ支障物検出装置によれば、カメラの設置位置に制約がない場合に有効であり、車両進行方向に直交する曲線引き金具などを、精度良く位置測定することができる。
【００８０】
第６の発明に係るパンタグラフ支障物検出装置によれば、簡単な構成でトロリ線支持物とパンタグラフとの離隔距離を測定することができる。
【００８１】
第７の発明に係るパンタグラフ支障物検出装置によれば、単純な視差だけで、わたり線の離隔距離を測定できる。そのため、計算量が少ない。
【００８２】
第７の発明に係るパンタグラフ支障物検出装置によれば、トロリ線の視差がパンタグラフの幅を越えている場合に有効であり、単純な視差から、常にわたり線の離隔距離を測定できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１実施形態例に係る装置構成を示す図。
【図２】本発明の第１実施形態例に係る画像処理のフローを示す図。
【図３】本発明の第２実施形態例に係る装置構成を示す図。
【図４】本発明の第３実施形態例に係る装置構成を示す面。
【図５】本発明の第３実施形態例に係る画像処理のフローを示す図。
【図６】本発明の第４実施形態例に係る装置構成を示す図。
【図７】本発明の第４実施形態例に係る他の装置構成を示す図。
【図８】本発明の第５実施形態例に係る画像処理のフローを示す面。
【図９】本発明の第６実施形態例に係る画像処理のフローを示す図。
【図１０】本発明の第７実施形態例に係る装置構成を示す図。
【図１１】本発明の第８実施形態例に係る装置構成を示す図。
【図１２】本発明の第８実施形態例に係る画像処理のフローを示す図。
【図１３】本発明の第９実施形態例に係る装置構成を示す図。
【図１４】本発明の第９実施形態例に係る発明の原理を示す図。
【図１５】本発明の第９実施形態例に係る画像処理のフローを示す図。
【図１６】本発明の第１０実施形態例に係る発明の原理を示す図。
【符号の説明】
１ 屋根
２ カメラ
３ 画像処理部
４ 結果記録部
５ 映像記録部
６ 映像再生部
７ パンタグラフ
８ トロリ線支持物
９ 代表点
１０ 平面
１１ トロリ線
Claims (8)
- パンタグラフ近傍を撮影するカメラと、前記カメラで撮影した画像を処理する画像処理部とを備え、
前記画像処理部は、
モデルマッチング又はパターンマッチングにより、
前記画像中のパンタグラフを検出し、該パンタグラフの位置、高さを求め、
前記画像中から直線を検出し、前記パンタグラフと交差して延びる直線をトロリー線として検出して、該トロリー線の位置、角度を求めた上で、
支障物の検出を行う
ことを特徴とするパンタグラフ支障物検出装置。 - 前記画像を記録する映像記録部と、
記録した前記画像を再生する映像再生部と
をさらに備える
ことを特徴とする請求項１に記載のパンタグラフ支障物検出装置。 - 前記画像処理部は、前記画像中の高い輝度が短時間に発生し消滅する場所をアークとして検出する
ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載のパンタグラフ支障物検出装置。 - パンタグラフ近傍を撮影するカメラをさらにもう１台設置し、２台のカメラを車両進行方向と直交する向きに配置して、前記パンタグラフ近傍を２台の前記カメラで撮影する
ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載のパンタグラフ支障物検出装置。 - パンタグラフ近傍を撮影するカメラをさらにもう１台設置し、２台のカメラを車両進行方向と平行する向きに配置して、前記パンタグラフ近傍を前記２台のカメラで撮影する
ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載のパンタグラフ支障物検出装置。 - 前記２台のカメラは、前記パンタグラフ近傍をステレオ撮影し、
前記画像処理部は、前記カメラで撮影した左右画像をステレオ計測する
ことを特徴とする請求項４に記載のパンタグラフ支障物検出装置。 - 前記画像処理部は、前記左右画像の視差を測定して、わたり線の離隔距離を求める
ことを特徴とする請求項６に記載のパンタグラフ支障物検出装置。 - 前記画像処理部は、前記パンタグラフから仮想的に延伸した直線と前記トロリ線との交点の前記左右画像における差からわたり線の離隔距離を測定する
ことを特徴とする請求項６に記載のパンタグラフ支障物検出装置。
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