JP5327796B2 - 橋梁通過車両の車重計測システム、橋梁通過車両の車重計測方法、およびコンピュータプログラム - Google Patents

Description

本発明は、道路を走行する車両、特に、重量車両の車両重量を算出する車両重量算出システム、車両重量算出方法、及びプログラムに関する。

橋梁の維持管理をする上で、橋梁を通過する重量車両の車軸重量（軸重）が橋梁の損傷を予測するために重要な情報となる。軸重測定ため、橋梁の主桁に設置したひずみ計（以下、軸重算出用ひずみ計）から車両通過時のひずみ値を連続測定し，軸重を算出する手法（Weigh In Motion）が提案されている。この手法では、車両が軸重算出用ひずみ計の直上を通過する時刻Ｔを求めることが必要となる。図２８は、橋梁の主桁に設置した軸重算出用ひずみ計および車軸検知用ひずみ計を示す図である。例えば、非特許文献１に記載された手法では、車線ごとに、軸重算出用ひずみ計２００１以外に車軸通過に鋭敏な２つの箇所に車軸検知用ひずみ計２００２ａ、２００２ｂを追加設置し，以下の手法で車軸通過時刻Ｔを特定する。

ひずみは車軸が通過する前は徐々に増大し，車軸が通過した後は徐々に減少する。図２９は、車軸検知用ひずみ計２００２ａ、２００２ｂで検出したひずみの時間変化を示す図である。図２９に示す歪波形からピーク検出を行い、１番目のピークの時間を１軸目通過のタイミングＴ１とし、２番目のピークの時間を２軸目通過のタイミングＴ２とする。
図２８に示すように、２つの車軸検知用ひずみ計２００２ａ、２００２ｂと軸重算出用ひずみ計２００１の設置間隔をそれぞれＤ１、Ｄ２とすると、前記の通過タイミングＴ１、Ｔ２から、車軸が軸重算出用ひずみ計の直上を通過した時刻Ｔは、例えば次式（１）、（２）で算出される。

ただし、式（１）、式（２）において、ｖは車両通過速度である。

「リアルタイム全自動処理Weight-In-Motionによる長期交通加重モニタリング」 土木学会論文集 ２００４年１０月、No.７７３／Ｉ−６９、ｐｐ．９９−１１２

しかしながら、非特許文献１に記載された手法は、車両の等速走行を仮定して時刻Ｔを求める手法であり、道路の渋滞などにより通過速度が低下するなど車両速度に加減速が生じた場合に適用することが難しいという問題がある。図３０は、渋滞時における車軸検知用ひずみ計２００２ａ、２００２ｂで検出したひずみの時間変化を示す図である。図３０に示すように、渋滞時には、車軸検知用ひずみ計２００２ａ、２００２ｂの計測結果が時間軸を引き延ばした形状となり、車軸通過時のピークが鈍くなるため、通過タイミング（Ｔ１、Ｔ２）を正しく検出できなくなってしまう。結果として車軸が軸重算出用ひずみ計の直上を通過する時刻Ｔを正しく算出できなくなり、正確な車両重量を算出できないという問題が生じる。

本発明は、以上の点に鑑みてなされたものであり、車両の走行速度に影響を受けることなく、精度良く車両重量を算出することが可能な車両重量算出システム、車両重量算出方法、及びプログラムを提供することを目的とする。

前述した目的を達成するために本発明は、道路のひずみを計測するひずみ計と、前記ひずみにより前記道路を走行する複数の車軸を有する車両の車両重量を算出する車両重量算出装置とを備えた車両重量算出システムであって、前記車両重量算出装置は、前記車両の車種に対応した軸間隔データを、前記車種に対応付けて予め記憶する軸間隔データ記憶部と、前記ひずみ計によってひずみが計測される荷重計測範囲に進入した前記車両を予め決められた時間ごとに撮影した監視映像データを用いて当該車両の車種を特定し、前記軸間隔データ記憶部を参照して当該車両の軸間隔データを特定する軸間隔特定処理部と、前記監視映像データと前記軸間隔データとを基に、前記予め決められた時間ごとの前記車両の車軸の位置を特定する軸位置特定処理部と、基準となる軸重を有する車軸が定速で前記道路を通過した際のひずみを当該車軸の位置ごとに示した影響線データを、前記軸位置特定処理部によって特定された前記予め決められた時間ごとの車軸の位置に基づいて変換し、前記車両の通過に要した時間の影響を前記影響線データに反映した時間軸影響線データを生成する影響線データ変換処理部と、前記ひずみ計によって計測された前記車両のひずみと前記時間軸影響線データとに基づいて当該車両の車両重量を算出する車両重量算出部と、を備えることを特徴とする車両重量算出システムである。

また、本発明は、上記に記載の発明において、複数の車種の車両画像を記憶する車両画像記憶部を更に備え、前記軸間隔特定処理部は、前記監視映像データから検出した当該車両の車両画像と、前記車両画像記憶部に記憶された車両画像との類似度を算出し、最も類似度が高い車両画像の車種を、当該車両の車種と特定することを特徴とする。

また、本発明は、上記に記載の発明において、前記車両が前記荷重計測範囲に進入した場合の前記監視映像データから当該車両の検知車両画像を求める車両検知処理部を更に備え、前記軸位置特定処理部は、前記予め決められた時間ごとに撮影した監視映像データにおいて、前記車両検知処理部が求めた検知車両画像と類似する領域を検出し、前記予め決められた時間ごとの領域の移動画素数を求め、前記移動画素数に対応した距離から前記予め決められた時間ごとの車軸の位置を特定することを特徴とする。

また、本発明は、上記に記載の発明において、前記車両重量算出部は、前記ひずみ計によって計測されたひずみに、車軸ごとの時間軸影響線データを最も適合させるパラメータを求め、前記パラメータから車軸ごとの重量を算出し、算出された車軸ごとの重量の総和を当該車両の車両重量とすることを特徴とする。

また、本発明は、道路のひずみを計測するひずみ計により、前記道路を走行する複数の車軸を有する車両の車両重量を算出する車両重量算出方法であって、前記車両の車種に対応した軸間隔データを、前記車種に対応付けて予め軸間隔データ記憶部に記憶させるステップと、軸間隔特定処理部が、前記ひずみ計によってひずみが計測される荷重計測範囲に進入した前記車両を予め決められた時間ごとに撮影した監視映像データを用いて当該車両の車種を特定し、前記軸間隔データ記憶部を参照して当該車両の軸間隔データを特定するステップと、軸位置特定処理部が、前記監視映像データと前記軸間隔データとを基に、前記予め決められた時間ごとの前記車両の車軸の位置を特定するステップと、影響線データ変換処理部が、基準となる軸重を有する車軸が定速で前記道路を通過した際のひずみを当該車軸の位置ごとに示した影響線データを、前記軸位置特定処理部によって特定された前記予め決められた時間ごとの車軸の位置に基づいて変換し、前記車両の通過に要した時間の影響を前記影響線データに反映した時間軸影響線データを生成するステップと、車両重量算出部が、前記ひずみ計によって計測された前記車両のひずみと前記時間軸影響線データとに基づいて当該車両の車両重量を算出するステップと、を含むことを特徴とする車両重量算出方法である。

また、本発明は、道路のひずみを計測するひずみ計により、前記道路を走行する複数の車軸を有する車両の車両重量を算出するコンピュータに、前記車両の車種に対応した軸間隔データを、前記車種に対応付けて予め軸間隔データ記憶部に記憶させる第１ステップと、前記ひずみ計によってひずみが計測される荷重計測範囲に進入した前記車両を予め決められた時間ごとに撮影した監視映像データを用いて当該車両の車種を特定し、前記軸間隔データ記憶部を参照して当該車両の軸間隔データを特定する第２ステップと、前記監視映像データと前記軸間隔データとを基に、前記予め決められた時間ごとの前記車両の車軸の位置を特定する第３ステップと、基準となる軸重を有する車軸が定速で前記道路を通過した際のひずみを当該車軸の位置ごとに示した影響線データを、前記第３ステップによって特定された前記予め決められた時間ごとの車軸の位置に基づいて変換し、前記車両の通過に要した時間の影響を前記影響線データに反映した時間軸影響線データを生成する第４ステップと、前記ひずみ計によって計測された前記車両のひずみと前記時間軸影響線データとに基づいて当該車両の車両重量を算出する第５ステップと、を実行させるためのプログラムである。

本発明によれば、車両の走行速度に影響を受けることなく、精度良く車両重量を算出することが可能である。

本発明の実施形態に係る車両重量算出システムの概略構成図である。 同実施形態に係る軸重による橋梁のひずみの計測を示す図である。 同実施形態に係る２車線の道路における軸重算出用ひずみ計及び車軸検知用ひずみ計の設置例を示す図である。 同実施形態に係る２車線の道路における座標の定義を示す図である。 同実施形態に係る影響度データを示す図である。 同実施形態に係る車両画像データベースに記憶される辞書画像データの作成手法を示す図である。 同実施形態に係る辞書画像データを作成する際に利用する部分空間法を示す図である。 同実施形態に係る軸間隔データを示す図である。 同実施形態に係る車両重量算出システムの動作を示すフローチャートである。 同実施形態に係る車両検知処理の流れを示すフローチャートである。 同実施形態に係る車両検知処理を示す図である。 同実施形態に係る車両検知処理において検知車両画像の切り出し方を示す図である。 同実施形態に係る軸間隔特定処理の流れを示すフローチャートである。 同実施形態に係る軸間隔特定処理を示す図である。 同実施形態に係る軸位置特定処理の流れを示すフローチャートである。 同実施形態に係る軸位置特定処理における検知車両画像の追跡手法を示す図である。 同実施形態に係る影響線データの概念を示す図（その１）である。 同実施形態に係る影響線データの概念を示す図（その１）である。 同実施形態に係る影響線データ変換処理の流れを示すフローチャートである。 同実施形態に係る影響線データの一例を示す図である。 同実施形態に係る車軸に対応した時間軸影響線データの一例を示す図である。 同実施形態に係る車重算出処理の流れを示すフローチャートである。 同実施形態に係る比較用データを示す図である。 同実施形態に係る車軸に対応した時間軸影響線データを示す図である。 同実施形態に係る車軸に対応した時間軸影響線データとパラメータの関係を示す図である。 同実施形態により得られた車重別の統計データの一例を示した図である。 本発明に係る他の実施形態における複数車線におけるひずみ計の設置の一例を示す図である。 橋梁におけるひずみ計の設置例を示す図である。 車軸検知用ひずみ計の計測データを示す図である。 減速走行した車両の車軸検知用ひずみ計の計測データを示す図である。

以下に、添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。

図１は、車両重量算出システム１の概略構成図である。車両重量算出システム１は、車両重量算出装置３、カメラ５、軸重算出用ひずみ計７、車軸検知用ひずみ計９から構成される。カメラ５、軸重算出用ひずみ計７、車軸検知用ひずみ計９のそれぞれと、車両重量算出装置３は、ネットワーク２を介してデータ送受信可能である。ネットワーク２は、例えば、インターネット等であり、データ送受信は無線通信でも有線通信であってもかまわない。

車両重量算出装置３は、例えば、コンピュータ等であり、監視センター等に設置され、制御部１１、入力部１２、表示部１３、通信部１４、記憶部１５を有する。制御部１１は、中央演算処理装置（ＣＰＵ：Central Processing Unit）やマイクロプロセッサ等であり、車両重量算出装置３の各部の制御を行うとともに、後述する各機能部を備える。入力部１２は、例えば、キーボードやマウスなどであり、車両重量算出装置３の操作者の操作を受けて情報の入力を行う。表示部１３は、例えば、ディスプレイ装置やスピーカなどであり、記憶部１５に記憶されるデータなどの出力を行う。通信部１４は、ネットワーク２を介してカメラ５、軸重算出用ひずみ計７、車軸検知用ひずみ計９のそれぞれとのデータの送受信等を行う。記憶部１５は、例えば、不揮発性メモリ、揮発性メモリ、ハードディスクなどであり、後述するデータなどを記憶する。

カメラ５、軸重算出用ひずみ計７、車軸検知用ひずみ計９は道路に設置される。カメラ５は、道路を通行する車両１０を撮影し、撮影した画像を監視映像データ３１として車両重量算出装置３に送信する。
なお、前記のように、橋梁の維持管理をする上で重要なのは橋梁を通過する重量車両の車両重量を求めることである。したがって、本システムで検知する車両１０は主に、トレーラーなどの重量車両となる。

図２は、本実施形態に係る原理を示した図である。本実施形態では、橋桁の下面に軸重算出用ひずみ計７を設置し、その部分の伸びひずみを計測する。具体的には、図２の上図に示すように、車両１０の通過により、橋桁が下に凸にたわみ、それによって橋桁の下面が引き伸ばされ、その伸びひずみを計測することとなる。図２の下図が、実際に計測されたひずみを示したグラフである。本実施形態に係る軸重算出用ひずみ計７は、例えば、光ファイバひずみ計によって構成され、１／１００秒（すなわち、１００Ｈｚ）で、ひずみを計測する。

ここで、ひずみとは、物質の形状の変形であり、局所的には、計測箇所の伸び縮みの量となる。例えば、ある箇所のひずみが０．１であるとき、その箇所が、０．９倍の長さになっていることを示す。これは、つまり、１０％の縮小が生じたことを示している。したがって、ひずみとは、比率であり、単位が存在しない値である。単位が存在しないものの、一般には、１／１００のひずみを「％」で、１／１００００００のひずみを「μ」で表すことが多く、伸び方向のひずみを「＋」として表すことが多い。本実施形態おけるひずみもこの表記に従うこととする。

次に、図３及び図４を参照しつつ、２車線の道路における軸重算出用ひずみ計７、車軸検知用ひずみ計９の設置例と、以下の説明で用いる座標軸の定義について説明する。
図３に示すように、軸重算出用ひずみ計７は、道路を支える橋脚６１ａ、６１ｂの間の桁６３に設置される。軸重算出用ひずみ計７によって計測されたひずみは、軸重算出用データ３６として車両重量算出装置３に送信される。
車軸検知用ひずみ計９は、桁６３の桁端に設置される。図４に示すように、車線ごとの車両方向ごとに座標軸Ｘを設定した場合、車軸検知用ひずみ計９は、車両が荷重計測範囲（Ｘ＝０［ｍ］からＸ＝Ｌ［ｍ］の範囲）に進入したときのひずみを計測し、進入データ３２として車両重量算出装置３に送信する。ここで、荷重計測範囲とは、橋梁上において軸重算出用ひずみ計７にひずみが計測される範囲であり、荷重を支える部材の間隔に等しく、桁と橋脚から成る単純な構造の橋では桁の長さになる。よってこの場合は、橋脚６１ａ、６１ｂ間の桁６３の長さＬ［ｍ］となる。

図１に戻り、車両重量算出装置３の制御部１１は、車両検知処理部２１、軸間隔特定処理部２２、軸位置特定処理部２３、影響線データ変換処理部２４、車重算出部２５を有する。各処理部は、制御部１１が各処理を行うプログラムを読み出して実行することにより構成される。プログラムは、例えば、記憶部１５に記憶されているものとする。

車両検知処理部２１は、カメラ５で撮影した監視映像データ３１から車両１０を検知する。軸間隔特定処理部２２は、検知された車両１０の画像である検知車両画像から車種を特定し、特定した車種から車軸の間隔を特定する。軸位置特定処理部２３は、検知車両画像から道路上での車両１０の先頭の車軸の位置を特定する。影響線データ変換処理部２４は、基準となるひずみの変化を示した影響線データ４０を、先頭軸の位置と車軸の間隔に基づいて、車両１０が通過に要する時間による影響を反映した時間軸影響線データ３５に変換する。車重算出部２５は、時間軸影響線データ３５と、軸重算出用ひずみ計７により計測された軸重算出用データとから車両１０の車重を算出する。

記憶部１５は、監視映像データ３１、進入データ３２、検知車両画像データ３３、先頭軸位置データ３４、時間軸影響線データ３５、軸重算出用データ３６、通過車両重量記憶部３７、影響線データ４０、車両画像データベース（ＤＢ）４１、軸間隔データベース（ＤＢ）４２、位置対応表データ４３を記憶する。

これらのデータのうち、監視映像データ３１、進入データ３２、検知車両画像データ３３、先頭軸位置データ３４、時間軸影響線データ３５、軸重算出用データ３６、及び通過車両重量記憶部３７に記憶される車重は、カメラ５、軸重算出用ひずみ計７、車軸検知用ひずみ計９、及び制御部１１の各処理部による処理の入力データあるいは出力データである。

影響線データ４０は、図５に示すように、図３及び図４に示す橋桁上の位置Ｘ（０≦Ｘ≦Ｌ）に１［ｔ（トン）］の１軸の車軸を載せたときに軸重算出用ひずみ計７で計測されるひずみεを示し、これを、位置Ｘの関数として定義することにより得られるデータである。荷重計測範囲外では、「０」となる。記憶部１５に記憶させる影響線データ４０は、予め軸重が既知の試験車両を通行させて取得したひずみを、１［ｔ］の１軸の車軸を載せた場合に換算することにより求められる。
なお、影響線データ４０は、橋梁の個々の荷重計測範囲ごとに異なるため、複数の荷重計測範囲について処理を行う場合には、それぞれの影響線データを記憶しておく必要がある。

車両画像データベース（ＤＢ）４１は、車両検知処理部２１によって、車種を特定する際に、参照される、車両の種類ごとの辞書画像データを予め記憶する。
ここで、車両画像データベース４１に記憶される辞書画像データの生成について図６及び図７を参照しつつ説明する。図６に示すように、ある車種Ｇ、例えば、「トレーラー」の学習用サンプル画像データを複数集め、例えばエッジ点抽出による２値化などの特徴画像に加工する。全ての加工済み画像を１次元のベクトルとみなし、個々の共分散行列を作成して全て足し合わせ、足し合わせた行列について固有値と固有ベクトルを求める。求めた固有値の大きい順にｄ個の固有ベクトルを足し合わせ、足し合わせたベクトルを元の画像のサイズに変換し、車種Ｇの辞書画像データとする。

図６の演算は、部分空間法といわれる演算手法であり、図７は、この演算の概念を示した図である。図７に示すように、トレーラーの学習用サンプル画像データを、ある空間上（図７では、一例として二次元空間上としている）に分布させ、その中で、この分布を最もよく表すベクトルを選択し、選択したベクトルを元の画像のサイズに変換することによって辞書画像データが生成される。
以上の処理をすべての車種、例えば、「大型トラック」、「タンクローリー」、「ミキサ車」、「大型ダンプ」などに対して行い、全ての車種の辞書画像データを作成し、車両画像データベース４１に記憶させる。

軸間隔データベース（ＤＢ）４２は、図８に示されるようなデータ構成を有しており、車種、及び車種ごとの軸間隔データを記憶する。例えば、車種が「３軸車大型トラック」であれば、軸が３本あり、１‐２軸間の軸間隔は「５８７０［ｍｍ］」、２−３軸間の軸間隔は「７０７０［ｍｍ］」として記憶されることになる。

位置対応表データ４３は、画像フレームでの移動画素数（画素）と実際の距離（位置）の対応を示すデータである。一般に、監視カメラ５と道路面の相対的な位置関係は一定であると考えられる。そして、車線の方向は既知である。この前提の下、車線上で実際の距離を計測することで、監視映像データ３１の画像フレームにおいて車線方向にＡ［画素］移動したら、実際の路面上でＢ［ｍ］移動したことになる、という対応関係を事前に求めておくことが可能である。この画素Ａと実際の距離（位置）Ｂの対応関係を、車軸検知用ひずみ計９の設置位置を起点とした位置対応表データ４３として記憶部１５に予め記憶させておく。
なお、監視カメラ５の撮影方向やズームなどが遠隔操作可能で、路面との相対的な位置関係が変化する場合には、撮影方向やズームなどの情報から、位置対応表データ４３の情報を再計算することとなる。

（車両重量算出システムの動作）
次に、車両重量算出システム１の動作について説明する。
図９は、車両重量算出システム１の処理全体の流れを示す概略フローチャートである。
車両検知処理部２１は、カメラ５が撮影した監視映像データ３１と車軸検知用ひずみ計９により計測された進入データ３２を基にカメラ５が撮影した車両１０の車両検知処理を行い（ステップＳ１０１）、検知車両画像データ３３を出力して記憶部１５に記憶させる。

軸間隔特定処理部２２は、車両検知処理部２１が検知した検知車両画像データ３３と車両画像データベース４１に記憶されている辞書画像データから車両１０の車種を特定し、特定した車種を基に軸間隔データベース４２を参照し、車両１０の軸間隔データを検出する軸間隔特定処理を行う（ステップＳ１０２）。軸位置特定処理部２３は、カメラ５が撮影した監視映像データ３１と、軸間隔特定処理部２２が検出する軸間隔データを基に軸位置特定処理を行い、先頭軸位置データ３４を出力して記憶部１５に記憶させる（ステップＳ１０３）。

影響線データ変換処理部２４は、軸位置特定処理部２３が求めた先頭軸位置データ３４と、軸間隔特定処理部２２が求めた軸間隔データを基に、記憶部１５に予め記憶されている影響線データ４０を変換して、時間に対応した時間軸影響線データ３５を生成する影響線データ変換処理を行い、生成した時間軸影響線データ３５を記憶部１５に記憶させる（ステップＳ１０４）。車重算出部２５は、軸重算出用ひずみ計７によって計測された軸重算出用データ３６と、影響線データ変換処理部２４が生成した時間軸影響線データ３５を基に、車重量算出処理を行い、車両１０の車重を算出する車重算出処理を行う（ステップＳ１０５）。以下、ステップＳ１０１〜Ｓ１０５の各処理について詳細に説明する。

（車両検知処理Ｓ１０１）
次に、図１０から図１２を参照しつつ、車両検知処理（ステップＳ１０１）について説明する。
図１０に示すように、まず、車両検知処理部２１は、カメラ５によって撮影された監視映像データ３１を記憶部１５から読み出し、背景画像を作成する（ステップＳ２０１）。
ここで、監視映像データ３１を取得する監視カメラ５の撮影方向は、監視領域となる道路面に対して固定されており、その相対的な位置関係は不変であるか、もしくは、撮影方向とカメラの位置を把握できるものとする。監視映像データ３１は、一定時間毎に画像フレームを取得することで得られ、各画像フレームには取得時刻が付与される。通常利用される監視映像は、例えばＮＴＳＣ（National Television System Committee）規格に従っており、毎秒３０枚の画像フレームが取得される。

車両検知処理部２１は、図１１に示すように、監視映像データ３１から一定時間毎に画像フレームを一定枚数読み込み、それらの画像フレームの平均画像を作成することで、画像フレーム間で変化があった部分を消し去る、即ち、監視映像データ３１から移動している車両部分を消し去り、背景の道路面だけの背景画像８１を作成する。
背景画像８１の作成は一定時間毎に行われ、他の処理とは関係なく常時更新するものとする。一定時間毎に背景画像８１を更新していくことで、天候や時間による明るさの変動なども適宜反映することが可能になる。

車両検知処理部２１は、車軸検知用ひずみ計９により計測された車両１０の進入データ３２を記憶部１５から読み出し、予め決められた閾値以上であるかどうかを判定し、重量車両であるかどうかを判定する（ステップＳ２０２）。
前述した図３に示す橋梁では、進入データを計測する荷重計測範囲は橋桁６３全体であり、車軸検知用ひずみ計９は車両１０の進入方向の桁端に設置される。つまり、車軸検知用ひずみ計９で重量車両の進入を検知した時点で、車両１０が荷重計測範囲に入ったとみなす。荷重計測範囲は桁６３と平行なＸ軸を考えると桁６３上の位置Ｘ＝０［ｍ］からＸ＝Ｌ［ｍ］までとなる。

なお、荷重計測範囲前の地点に車軸検知用ひずみ計９を設置した場合でも、後述の軸位置特定処理によって荷重計測範囲に入った時刻を特定できるため、実用上の問題は生じない。
また、監視映像データ３１と進入データ３２の計測タイミングは同期されており、一定の間隔Δｔ［秒］で、毎秒一定数（１／Δｔ）のデータが取得されているものとする。
判定基準となる進入データ３２の閾値は、例えば、事前に軸重の判明している車両を車軸検知用ひずみ計９を設置した橋梁を通過させることによって値を決定し、入力部１２より入力を受け付け、予め記憶部１５に記憶される。

ステップＳ２０２において、車両検知処理部２１が、車両１０を重量車両と判定しなかった場合、車両検知処理部２１は、次の進入データ３２を取得し、重量車両であるかどうかの判定を行う。一方、ステップ２０２において、車両検知処理部２１が、車両１０を重量車両と判定した場合、車両１０が荷重計測範囲に進入した時刻の監視映像データ３１を記憶部１５から読み出し、図１１に示すように、その時点での背景画像８１を引き算処理することで、車両部分のみの検知車両画像データ３３を抽出する（ステップＳ２０３）。

なお、ステップＳ２０３の車両画像抽出処理について、動いている車両は他にも存在するため、検知した車両のみを切り出す必要がある。これには以下の手法を用いる。
図１２に示すように、カメラ５と路面の位置関係は固定であることから、監視画像フレーム中の車軸検知用ひずみ計９の設置位置を事前に特定しておくことは可能である。そして、進入データ３２の取得によって重量車両の先頭の車軸が車軸検知用ひずみ計９上に乗っていることが分かるため、前記監視画像フレーム中の位置から後方一定範囲の領域を切り出す。なお、この処理の時点では車両の大きさが分からないため、検知した車両の全体が入らない場合がある。このような場合でも、検知車両画像の利用目的は、車両画像データベース４１との照合による車両の型番特定、監視映像データ３１における車両領域の追跡による車軸位置を特定に検知車両画像を用いることにあるため、この利用目的においては、車両１０の全体が検知車両画像に含まれていなくてもよく、上記で定めた一定範囲の大きさで作成しておけばよいこととなる。

（軸間隔特定処理Ｓ１０３）
次に、図１３、図１４を参照しつつ、軸間隔特定処理部２２による軸間隔特定処理について説明する。
図１３に示すように、まず、軸間隔特定処理部２２は、車両検知処理によって求められた検知車両画像データ３３を車両画像データベース４１に記憶されている辞書画像データと照合して、検知車両の車種を特定する（ステップＳ３０１）。車種の特定は、図１４に示される手法により行う、軸間隔特定処理部２２は、検知車両画像データ３３に対して、辞書画像データと同様の加工を行い特徴画像とし、この特徴画像をベクトルＡとする。そして、軸間隔特定処理部２２は、軸間隔特定処理部２２ベクトルＡと、車両画像データベース４１に記憶された全ての辞書画像データのベクトルＢ（固有値の大きい順にｄ個の固有ベクトルを足し合わせたベクトル）との内積を算出して、これを、ベクトルＡの大きさの値（｜Ａ｜）とベクトルＢの大きさの値（｜Ｂ｜）の積で除することにより類似度（ｃｏｓθ）を算出する。

軸間隔特定処理部２２は、類似度が最も大きかった車種を、検知車両画像データ３３、すなわち車両１０の車種と決定する。例えば、図１４に示す類似度の中では、「トレーラー」の類似度が「０．７１」と最も大きいため、検知車両画像データ３３の車種は「トレーラー」であると特定される。そして、軸間隔特定処理部２２は、特定された車種を軸間隔データベース４２と照合し、軸間隔を特定し、軸間隔データを取得する（ステップＳ３０２）。

（軸位置特定処理Ｓ１０３）
次に、図１５、図１６を参照しつつ、ステップＳ１０３の軸位置特定処理について説明する。
軸位置特定処理は、監視映像データ３１に対して、検知車両画像データ３３を時系列的に追跡することで、車両の位置、即ち、検知した車軸の位置を一定時間毎に検出するものである。なお、先頭の車軸の位置が検出できれば、他の車軸は軸間隔データから算出可能であるため、軸位置特定処理の対象となるのは、検知車両の先頭の車軸のみである。

図１５に示すように、軸位置特定処理部２３は、監視映像データ３１において検知車両画像データ３３を時間ごとに追跡、すなわち時間ごとに検知車両画像データ３３に示される車両１０の監視映像データ３１が示す画像内での位置を検出することにより位置データを求める（ステップＳ４０１）。この位置データを求める処理は、図１６に示す手順により行われる。

図１６において、監視映像データ３１は、Δｔ秒ごとに画像フレームが保存されているとし、以下の説明では時刻Ｔに保存した画像フレームをＦ(Ｔ)で示す。まず、入力となる検知車両画像データ３３が最初に切り出された画像フレームＲ０の保存時刻をＴ＝ｔとしたとき、軸位置特定処理部２３は、次の画像フレームＦ(ｔ+Δｔ)において、検知車両画像データ３３とマッチングする領域Ｒ１を探し出す。この画像のマッチング処理は、監視映像データ３１の各時間の画像フレームから検知車両画像データ３３との差がもっとも小さい領域を見つけることで行われる。そして、Ｆ(ｔ)における検知車両画像データ３３の位置(ｘ_０，ｙ_０)と、Ｆ(ｔ+Δｔ)における位置(ｘ_１，ｙ_１)の間の画像上での距離として移動画素数を算出し、位置データを求める。
なお、(ｘ_０，ｙ_０)は、入力となる検知車両画像データ３３が最初に切り出された際の監視映像データ３１における座標、つまり、車両１０の先頭の軸が、車軸検知用ひずみ計９上に存在していることを示していることになり、ここを原点として距離を求めることで、車両の先頭軸の車軸検知用ひずみ計９からの距離が分かることになる。このことから、出力する位置データは、車軸検知用ひずみ計９から、先頭の車軸までの距離を移動画素数で示した値となる。
なお、車軸検知用ひずみ計９が、前述したように荷重計測範囲前に設置された場合には、荷重計測範囲までのずれの分を当該処理において補正することになる。

そして、軸位置特定処理部２３は、求めた位置データに基づいて、記憶部１５に予め記憶された位置対応表データ４３を参照することで、実際の先頭の車軸の位置を特定し、特定した先頭車軸の位置を示す先頭軸位置データ３４を記憶部１５に記憶させる（ステップＳ４０２）。

次に、軸位置特定処理部２３は、車両１０の軸間隔データを読み込んで、先頭の車軸と最後尾の車軸の間の距離Ｄ［ｍ］を算出する。荷重計測範囲の終わる位置をＬ［ｍ］とすると、直前の軸位置特定処理で得られた先頭軸位置Ｘ［ｍ］が（Ｌ＋Ｄ）［ｍ］よりも大きいか否かを判定することにより、軸位置特定処理部２３は車両１０が荷重計測範囲を退出したか否かを判定する（ステップＳ４０３）。車両１０が退出していないと判定した場合はステップＳ４０１に戻り、次の時間ステップでの画像追跡を行う。車両１０が荷重計測範囲を退出したと判定した場合は処理を終了する。
ステップＳ４０１、Ｓ４０２、Ｓ４０３の処理は当該車両１０が荷重計測範囲を退出するまで繰り返し実行され、先頭軸の位置を示す位置データが記憶部１５に追加して記憶されることになる。

なお、画像フレーム中における車両の走行領域と方向が既知の場合には、マッチングの際の探索領域を車線上の進行方向にのみ限定でき、処理の低減を行うことができる。

（影響線データ変換処理Ｓ１０４）
次に、図１７から図２１を参照しつつ、ステップＳ１０１の影響線データ変換処理について説明する。前述したように、影響線データ４０とは、橋桁上の位置Ｘ（０≦Ｘ≦Ｌ）に１［ｔ（トン）］の１軸の車軸を載せたときに軸重算出用ひずみ計７で計測されるひずみεを示し、これを、位置Ｘの関数として定義することにより得られるデータである。そして、記憶部１５に記憶させる影響線データ４０は、荷重が分かっている試験車両に橋梁を通過させた際のひずみのデータを１［ｔ］の１軸の車軸の場合に換算することにより求められるものである。この換算は、図１７に示すように、１［ｔ］の１軸の車軸を載せた場合と、Ｗ［ｔ］の１軸の車軸を載せた場合では、得られるひずみの特性が、Ｗ倍になるという関係を利用する。例えば、図１８に示すように、４［ｔ］の軸重の試験車両を通過させて計測した場合、得られたひずみのデータを１／４の値にすることにより、影響線データ４０を求めることができることになる。

図１９は、影響線データ変換処理の流れを示すフローチャートである。影響線データ変換処理部２４は、前述の処理で得られた車両１０の軸間隔データと、先頭軸位置データ３４と、影響線データ４０を記憶部１５から読み出し、影響線データ４０を変換し、時間軸影響線データ３５を生成する（ステップＳ５０１）。

前述した軸位置特定処理で説明したように、記憶部１５には、先頭軸位置データ３４として、荷重計測範囲に車両１０が進入した時間ｔから退出までΔｔ間隔でｎ個のデータが記憶されている。影響線データ変換処理部２４は、影響線データ４０において軸位置特定処理によって追跡した先頭軸の時間Ｔ（Ｔ＝ｔ+Δｔ×ｎ、ｎ＝０，１，２，…，ｉ，…，ｎ）の位置Ｐｉにおけるひずみ値を読み出し、先頭軸の時間軸影響線データ３５として記憶部１５に記憶する。他の車軸に関しては、影響線データ変換処理部２４は、軸間隔データを基に当該車軸と先頭軸までの距離Ｄを読み込み、位置を（Ｐｉ＋Ｄ）として、上記と同様の処理を行い、全軸の時間軸影響線データ３５を作成して記憶部１５に記憶する。

図２０、図２１は、影響線データ変換処理を説明するための図である。影響線データ変換処理部２４は、図２０に示す影響線データ４０から軸位置特定処理によって追跡した時間Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３、Ｔ４、Ｔ５、Ｔ６におけるひずみ値を取得し、図２１に示すように、時間軸を横軸としてＴ１、Ｔ２、Ｔ３、Ｔ４、Ｔ５、Ｔ６の各々のひずみ値を並べることにより変換を行って、時間軸影響線データ３５を生成する。これにより、車両１０の通過に要した時間の影響を影響線データ４０に反映した時間軸影響線データ３５を生成することができる。

（車重算出処理ステップＳ１０５）
次に、図２２から図２５を参照しつつ、車重算出処理について説明する。
車重算出処理では、Ｗｅｉｇｈ Ｉｎ Ｍｏｔｉｏｎとして広く知られている車重算出手法を利用し、影響線データ変換処理で作成した時間軸影響線データ３５を、車軸の数だけ、時間軸上に配置し、最小二乗法によって実際に計測されたひずみデータと適合するような倍率を見つけることで、各車軸の重量を算出する。最終的に各軸重を合計して車重を得る。

図２２は、車重算出処理の流れを示すフローチャートである。
車重算出部２５は、時間軸影響線データ３５から、データが保存されている時刻の範囲（ｔ≦Ｔ≦ｔ+Δｔ×ｎ）を取得し、対応する範囲のデータを軸重算出用ひずみ計７で計測された軸重算出用データ３６から切り出して比較用データを生成し、生成した比較用データを記憶部１５に記憶させる（ステップＳ６０１）。そして、車重算出部２５は、最小二乗法を用いて、比較用データに最も適合する影響線データ変換処理で作成した各車軸の時間軸影響線データ３５の各倍率を求めて、各軸の質量を算出し（ステップＳ６０２）、軸重総和を求めて車両１０の車重を算出する（ステップＳ６０３）。

図２３は、比較用データの一例を示す図であり、以下の説明において比較用データをＪ（ｔ）とする。図２４は、影響線データ変換処理で作成した時間軸影響線データ３５を示す図であり、車両１０を３軸車（車軸Ａ、Ｂ、Ｃ）とし、時間軸上に配置した各車軸に対する時間軸影響線データ３５をそれぞれ、ＪＡ（ｔ）、ＪＢ（ｔ）、ＪＣ（ｔ）として示している。ステップＳ６０２の最小二乗最適化処理では、各車軸の時間軸影響線データ３５のＪＡ（ｔ）、ＪＢ（ｔ）、ＪＣ（ｔ）を用いて、比較用データをＪ（ｔ）最もよく近似するパラメータａ、ｂ、ｃを求める。最小二乗誤差Ｅは、次式（３）で定義され、このＥを最小とするパラメータａ、ｂ、ｃを数値計算最適化手法によって探索する。

図２５は、各倍率で倍化された各車軸の時間軸影響線データ３５を示す図である。影響線データは１トン当たりに計測されるひずみデータであり、それをａ倍、ｂ倍、ｃ倍した結果、実測のデータと最も近い値になったため、車重算出部２５は、各車軸の質量をそれぞれａ［トン］、ｂ［トン］、ｃ［トン］と算出し、少なくとも車両１０が通過した日時、通過した車両１０の車種とともに、算出した車重の値を通過車両重量記憶部３７に記憶させる。

以上のように、本実施形態では、監視映像データ３１から車軸の位置を時系列的に特定し、車軸の位置変化を反映した時間軸影響線データ３５を作成することで、各車軸の軸重を精度よく算出し、車両重量を求めることができる。そして、本実施形態では、車両１０の通過に要する時間を考慮した影響線変換処理を行うことから、渋滞時においても同様の効果を奏する。

図２６は、本実施形態に係る車両重量算出システム１により求めた車両重量を用いて、日付ごとに車両重量ごとの台数を示したグラフであり、このようなグラフを用いることにより、路線別の比較や、通過量の傾向の把握を行なうことができ、ひいては、橋梁劣化予測、点検、補修の必要箇所の特定や特定した箇所の工事の時期予測、道路増設計画、規制、指導強化方針の決定などに利用することができる。

なお、上記の実施形態では、図３に示すように片側１車線の道路を例に説明したが、複数車線の道路においても適用可能である。図２７は片側２車線上下４車線で主桁が６本ある場合のひずみ計の設置例を示す図である。この例に示されるように、それぞれの車線に対応した主桁に軸重算出用ひずみ計７、車軸検知用ひずみ計９を設置し、上記と同様の処理を行うことによって、複数車線の道路を通行する車両の車重を求めることが可能である。
また、本実施形態では、荷重計測範囲内には１台の車両１０が存在するとして処理を説明したが、複数の重量車両を同時に考慮する場合には、上記の１台の場合の処理を複数、同時並行に実行すればよい。

また、制御部１１が行う処理を実現するプログラムを作成し、汎用のコンピュータがそのプログラムを読み込んで車両重量算出装置３を実現することも可能である。このプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に記録されてもよいし、ネットワークを介して流通させることも可能である。

１………車両重量算出システム
３………車両重量算出装置
５………カメラ
７………軸重算出用ひずみ計
９………車軸検知用ひずみ計
１０………車両
１１………制御部
１５………記憶部
２１………車両検知処理部
２２………軸間隔特定処理部
２３………軸位置特定処理部
２４………影響線データ変換処理部
２５………車重算出部
３１………監視映像データ
３２………進入データ
３３………検知車両画像データ
３４………先頭軸位置データ
３５………時間軸影響線データ
３６………軸重算出用データ
３７………通過車両重量記憶部
４０………影響線データ
４１………車両画像データベース
４２………軸間隔データベース
４３………位置対応表データ

Claims (6)

1. 道路のひずみを計測するひずみ計と、前記ひずみにより前記道路を走行する複数の車軸を有する車両の車両重量を算出する車両重量算出装置とを備えた車両重量算出システムであって、
   前記車両重量算出装置は、
   前記車両の車種に対応した軸間隔データを、前記車種に対応付けて予め記憶する軸間隔データ記憶部と、
   前記ひずみ計によってひずみが計測される荷重計測範囲に進入した前記車両を予め決められた時間ごとに撮影した監視映像データを用いて当該車両の車種を特定し、前記軸間隔データ記憶部を参照して当該車両の軸間隔データを特定する軸間隔特定処理部と、
   前記監視映像データと前記軸間隔データとを基に、前記予め決められた時間ごとの前記車両の車軸の位置を特定する軸位置特定処理部と、
   基準となる軸重を有する車軸が定速で前記道路を通過した際のひずみを当該車軸の位置ごとに示した影響線データを、前記軸位置特定処理部によって特定された前記予め決められた時間ごとの車軸の位置に基づいて変換し、前記車両の通過に要した時間の影響を前記影響線データに反映した時間軸影響線データを生成する影響線データ変換処理部と、
   前記ひずみ計によって計測された前記車両のひずみと前記時間軸影響線データとに基づいて当該車両の車両重量を算出する車両重量算出部と、
   を備えることを特徴とする車両重量算出システム。
2. 複数の車種の車両画像を記憶する車両画像記憶部を更に備え、
   前記軸間隔特定処理部は、
   前記監視映像データから検出した当該車両の車両画像と、前記車両画像記憶部に記憶された車両画像との類似度を算出し、最も類似度が高い車両画像の車種を、当該車両の車種と特定することを特徴とする請求項１に記載の車両重量算出システム。
3. 前記車両が前記荷重計測範囲に進入した場合の前記監視映像データから当該車両の検知車両画像を求める車両検知処理部を更に備え、
   前記軸位置特定処理部は、
   前記予め決められた時間ごとに撮影した監視映像データにおいて、前記車両検知処理部が求めた検知車両画像と類似する領域を検出し、前記予め決められた時間ごとの領域の移動画素数を求め、前記移動画素数に対応した距離から前記予め決められた時間ごとの車軸の位置を特定することを特徴とする請求項１または２に記載の車両重量算出システム。
4. 前記車両重量算出部は、前記ひずみ計によって計測されたひずみに、車軸ごとの時間軸影響線データを最も適合させるパラメータを求め、前記パラメータから車軸ごとの重量を算出し、算出された車軸ごとの重量の総和を当該車両の車両重量とすることを特徴とする請求項１から３のいずれか１つに記載の車両重量算出システム。
5. 道路のひずみを計測するひずみ計により、前記道路を走行する複数の車軸を有する車両の車両重量を算出する車両重量算出方法であって、
   前記車両の車種に対応した軸間隔データを、前記車種に対応付けて予め軸間隔データ記憶部に記憶させるステップと、
   軸間隔特定処理部が、前記ひずみ計によってひずみが計測される荷重計測範囲に進入した前記車両を予め決められた時間ごとに撮影した監視映像データを用いて当該車両の車種を特定し、前記軸間隔データ記憶部を参照して当該車両の軸間隔データを特定するステップと、
   軸位置特定処理部が、前記監視映像データと前記軸間隔データとを基に、前記予め決められた時間ごとの前記車両の車軸の位置を特定するステップと、
   影響線データ変換処理部が、基準となる軸重を有する車軸が定速で前記道路を通過した際のひずみを当該車軸の位置ごとに示した影響線データを、前記軸位置特定処理部によって特定された前記予め決められた時間ごとの車軸の位置に基づいて変換し、前記車両の通過に要した時間の影響を前記影響線データに反映した時間軸影響線データを生成するステップと、
   車両重量算出部が、前記ひずみ計によって計測された前記車両のひずみと前記時間軸影響線データとに基づいて当該車両の車両重量を算出するステップと、
   を含むことを特徴とする車両重量算出方法。
6. 道路のひずみを計測するひずみ計により、前記道路を走行する複数の車軸を有する車両の車両重量を算出するコンピュータに、
   前記車両の車種に対応した軸間隔データを、前記車種に対応付けて予め軸間隔データ記憶部に記憶させる第１ステップと、
   前記ひずみ計によってひずみが計測される荷重計測範囲に進入した前記車両を予め決められた時間ごとに撮影した監視映像データを用いて当該車両の車種を特定し、前記軸間隔データ記憶部を参照して当該車両の軸間隔データを特定する第２ステップと、
   前記監視映像データと前記軸間隔データとを基に、前記予め決められた時間ごとの前記車両の車軸の位置を特定する第３ステップと、
   基準となる軸重を有する車軸が定速で前記道路を通過した際のひずみを当該車軸の位置ごとに示した影響線データを、前記第３ステップによって特定された前記予め決められた時間ごとの車軸の位置に基づいて変換し、前記車両の通過に要した時間の影響を前記影響線データに反映した時間軸影響線データを生成する第４ステップと、
   前記ひずみ計によって計測された前記車両のひずみと前記時間軸影響線データとに基づいて当該車両の車両重量を算出する第５ステップと、
   を実行させるためのプログラム。

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