JP6929611B2 - 光学式ルート検査システムおよび方法 - Google Patents

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Description

本明細書に開示される主題の実施形態は、車両によって走行されるルートをそれらのルートへの損傷について検査することに関する。
車両によって走行されるルートは、拡大された使用により経時的に損傷を受け得る。例えば、鉄道車両が走行する線路は、下にあるバラスト材料のずれ、鉄道車両の左右交互の揺れ等に起因して、アラインメント不整になり得る。線路は、わずかに湾曲するかまたはそうでなければ線路の元のアラインメントから移動し得る。線路のレール間の距離（すなわち、軌間）が同一のままであり得る一方で、線路の元の位置からの線路の湾曲は、線路を元の位置とのアラインメントからずれさせ得る。このずれは、鉄道車両の安全性、鉄道車両上にいる乗客、近くの人間および建物に脅威を与え得る。例えば、鉄道車両の脱線のリスクは、線路がアラインメント不整になると増加し得る。
線路を点検するいくつかの公知のシステムおよび方法は、線路上に可視マーカーを放射することと、線路がアラインメント不整になっているかどうかを決定するためにこれらのマーカーを光学的に監視することとを含む。これらの可視マーカーは、例えば、レーザー光を使用して作成され得る。しかしながら、これらのシステムおよび方法は、レーザー光源のような光放射装置の形態の追加のハードウェアを必要とし得る。この追加のハードウェアは、システムのコストと複雑性を増大させ、乗客または貨物の輸送のために使用されない特殊な鉄道車両を必要とし得る。加えて、これらのシステムおよび方法は典型的に、可視マーカーが検査され得るよう、鉄道車両が線路上をゆっくりと走行することを必要とし得る。
いくつかの鉄道車両は、鉄道車両の運転士に鉄道車両前方の線路上の異物について警告しようとする衝突回避システムを含む。しかしながら、これらのシステムは、車内の運転士に映像フィードを提供するカメラを含むのみであり得る。この運転士は、任意の異物について映像を手動で点検し、異物が運転士によって識別された場合、それに応じて応答する。これらのタイプのシステムは、ヒューマンエラーを被りやすい。
米国特許出願公開第８７４４１９６ Ｂ２号明細書
本明細書において説明される発明の主題の一例において、（例えば、線路のようなルートを光学的に検査するための）方法は、鉄道車両が線路に沿って移動している間に鉄道車両に搭載されたカメラから線路のセグメントの１つ以上の画像を取得することと、（１つ以上のコンピュータプロセッサにより）線路のセグメントのベンチマーク視覚プロファイルを選択することとを含む。ベンチマーク視覚プロファイルは、線路の指定されたレイアウトを表す。方法はまた、（１つ以上のコンピュータプロセッサにより）線路のセグメントの１つ以上の画像を線路のベンチマーク視覚プロファイルと比較することと、（１つ以上のコンピュータプロセッサにより）１つ以上の画像とベンチマーク視覚プロファイルとの間の１つ以上の差を線路のアラインメント不整なセグメントとして識別することとを含み得る。
本明細書において説明される発明の主題の別の例において、システム（例えば、光学式ルート検査システム）は、カメラと１つ以上のコンピュータプロセッサとを含む。カメラは、鉄道車両に搭載され、鉄道車両が線路に沿って移動している間に線路のセグメントの１つ以上の画像を取得するように構成される。１つ以上のコンピュータプロセッサは、線路の指定されたレイアウトを表す線路のセグメントのベンチマーク視覚プロファイルを選択するように構成される。１つ以上のコンピュータプロセッサはまた、線路のセグメントの１つ以上の画像を線路のベンチマーク視覚プロファイルと比較して、１つ以上の画像とベンチマーク視覚プロファイルとの間の１つ以上の差を線路のアラインメント不整なセグメントとして識別するように構成される。
本明細書において説明される発明の主題の別の例において、方法（例えば、光学式ルート検査方法）は、ルートに沿って移動している車両上の１つ以上のカメラによりルートの近づいてくるセグメントの複数の第１の画像を取得することと、ルートの近づいてくるセグメント上またはセグメント付近の異物を識別するために１つ以上のコンピュータプロセッサにより第１の画像を検査することと、１つ以上のプロセッサにより第１の画像間の１つ以上の差を識別することと、識別された第１の画像間の差に基づいて異物が一時的な物体かまたは永続的な物体かを決定することと、異物が一時的な物体かまたは永続的な物体かを決定することに応答して１つ以上の緩和アクションを実現することとを含む。

本明細書において説明される発明の主題の別の例において、システム（例えば、光学式ルート検査システム）は、車両上に搭載され、車両がルートに沿って移動している間にルートの近づいてくるセグメントの複数の第１の画像を取得するように構成された１つ以上のカメラを含む。システムはまた、第１の画像間の差を識別するために第１の画像を互いに比較し、識別された第１の画像間の差に基づいてルートの近づいてくるセグメント上またはセグメント付近の異物を識別し、識別された第１の画像間の差に基づいて異物が一時的な物体かまたは永続的な物体かを決定し、異物が一時的な物体かまたは永続的な物体かを決定することに応答して１つ以上の緩和アクションを実現するように構成された１つ以上のコンピュータプロセッサを含む。
本発明の特定の実施形態およびさらなる利点が以下の説明においてより詳細に説明されるごとく図示された添付図面が参照される。
本明細書において説明される発明の主題の一例に係る光学式ルート検査システムの模式図である。 図１に示されたルートのセグメントのカメラ取得画像の一例を示す図である。 図１に示されたルートのセグメントのカメラ取得画像の一例を示す図である。 図１に示されたルートの画像の別の例を示す図である。 図１に示されたルートの画像の別の例を示す図である。 ベンチマーク視覚プロファイルの別の例を示す図である。 本明細書において説明される発明の主題の一例に係る、図２Ａに示された画像と図３Ａに示されたベンチマーク視覚プロファイルとの視覚マッピング図である。 本明細書において説明される発明の主題の一例に係る、図２Ｂに示された画像と図３Ｂに示されたベンチマーク視覚プロファイルとの視覚マッピング図である。 本明細書において説明される発明の主題の一例に係る２つ以上のルート間の交点の模式図である。 車両がルートに沿って移動しているときに車両からルートを検査するための方法のフローチャートである。 本明細書において説明される発明の主題の一例に係る、図１に示されたカメラの１つ以上によって収集され、互いの上にオーバーレイされた、３つの画像のオーバーレイ表現である。 車両がルートに沿って移動しているときに車両からルートを検査するための方法のフローチャートである。 本明細書において説明される発明の主題の別の例に係る、カメラ取得画像をルートのベンチマーク視覚プロファイルとともに示す図である。 本明細書において説明される発明の主題の別の例に係る、別のカメラ取得画像をルートのベンチマーク視覚プロファイルとともに示す図である。
本明細書において説明される発明の主題の１つ以上の例は、鉄道車両によって走行される線路のアラインメント不整を検出するためのシステムおよび方法を含む。システムおよび方法は、このアラインメント不整を検出するために鉄道車両上のカメラから集められた線路の画像の分析を使用し得る。検出されたアラインメント不整に基づいて、鉄道車両の運転士が警報され得るので、運転士は、例えば、鉄道車両を減速および／または停止させることによる、１つ以上の応答アクションを実現し得る。
線路の画像が、機関車のような鉄道車両上に搭載されたカメラから取り込まれ得る。カメラは、鉄道車両の進行方向の線路の方に向けられ得る（例えば、線路の方を向いている）。カメラは、アラインメント不整について分析される線路の画像を、定期的に（または別の方法で）取り込み得る。線路がアラインメント不整である場合、線路は、鉄道車両の脱線を引き起こし得る。本明細書において説明されるシステムおよび方法のいくつかは、線路のアラインメント不整を前もって（例えば、鉄道車両がアラインメント不整な線路に到達する前に）検出し、鉄道車両の運転士に警告することによって脱線を防止する。オプションで、無人鉄道車両（例えば、自動運転車両）において、システムおよび方法は、アラインメント不整な線路を識別することに応答して、鉄道車両の移動を自動で減速または停止させ得る。
加えてまたはあるいは、線路のアラインメント不整な区間が識別された場合、１つ以上の他の応答アクションが開始され得る。例えば、警告信号が、１つ以上の他の鉄道車両にアラインメント不整を警告するために、他の車両に通信（例えば、送信またはブロードキャスト）され得、警告信号が、線路にまたは線路付近に配列された１つ以上の沿線デバイスが１つ以上の他の鉄道車両システムに警告信号を通信できるよう、沿線デバイスに通信され得、警告信号が、線路のアラインメント不整なセグメントの修繕および／またはさらなる検査を手配し得る非積載設備に通信され得る、といった具合である。
線路は、線路が線路のずれまたは移動に起因して以前の位置と同一の位置にない場合にアラインメント不整であり得る。例えば、線路における破損、消耗等の代わりに、線路のアラインメント不整が、線路が設置または以前に検査されたときの線路のポジションのような以前のポジションからの線路の側方移動および／または線路の垂直移動の結果として生じ得る。
線路のレール上にレーザー光を発生させるレーザー光源のようにルートを点検するために光を発生させるデバイスの使用を含み、そのレーザー光を監視してレールのプロファイルの変化を識別するシステムおよび方法とは対照的に、本明細書において説明されるシステムおよび方法の１つ以上の態様は、ルート上への光または他のエネルギーは発生させずに、画像データの収集に依拠する。以下に説明されるように、本明細書において説明される１つ以上のシステムおよび方法はさらに、ルートの写真および／または映像を撮影し、これらの写真および／または映像を基線画像データと比較し得る。レーザー光のような光は、少なくとも１つの実施形態においてルートをマーキングまたはそうでなければ検査するために使用されない。

図１は、本明細書において説明される発明の主題の一例に係る光学式ルート検査システム１００の模式図である。システム１００は、鉄道車両のような車両１０２上に積載配列される。車両１０２は、１つ以上の機関車および鉄道車のような１つ以上の他の車両と接続されて、線路のようなルート１２０に沿って走行するコンシストを形成し得る。あるいは、車両１０２は、別のタイプのオフハイウェイ車両のような別のタイプの車両（例えば、公道を走行するよう設計されていない車両または公道の走行が可能でない車両）、自動車等であり得る。コンシストにおいて、車両１０２は、例えば、列車または他の車両システムにおける、乗客および／または貨物を牽引および／または推進し得る。

システム１００は、カメラ１０６がルート１２０に沿って車両１０２とともに移動するよう、車両１０２に搭載またはそうでなければ接続された１つ以上のカメラ１０６（例えば、カメラ１０６ａ、１０６ｂ）を含む。カメラ１０６は、カメラ１０６が車両１０２の走行または移動の方向１０４に向けられるという点で、フォワードフェイシングカメラ１０６であり得る。例えば、カメラ１０６の視野１０８、１１０は、カメラ１０６によって取得される画像上に取り込まれる空間を表す。図示された例において、カメラ１０６は、視野１０８、１１０が移動車両１０２の正面の空間の画像および／または映像を取り込むという点で、フォワードフェイシングである。カメラ１０６は、静止（例えば、スチル）画像および／または動画像（例えば、映像）を取得し得る。

カメラ１０６は、車両１０２が相対的に速い速度で移動している間にルート１２０の画像を取得し得る。例えば、画像は、車両１０２が、ルート１２０で保線が行われていない場合またはルート１２０の速度上限が減じられていない場合のルート１２０の線路速度といった、ルート１２０の速度上限または速度上限付近で移動している間に、取得され得る。

カメラ１０６は、カメラコントローラ１１２から受け取られた信号に基づいて動作する。カメラコントローラ１１２は、１つ以上のコンピュータプロセッサ（例えば、マイクロプロセッサ）または他の電子論理ベースのデバイスを含む、および／またはそれらに結合された、１つ以上のハードウェア回路または回路素子を含む、または表す。カメラコントローラ１１２は、カメラ１０６を起動してカメラ１０６に画像データを取得させる。この画像データは、車両１０２の前方に配列されたルート１２０の１つ以上の部分またはセグメントの画像といった、カメラ１０６の視野１０８、１１０の画像を表す。カメラコントローラ１１２は、カメラ１０６のフレームレート（例えば、カメラ１０６が画像を取得する速度または周波数）を変化させ得る。

システム１００の１つ以上の画像分析プロセッサ１１６が、カメラ１０６の１つ以上によって取得された画像を検査する。プロセッサ１１６は、１つ以上のコンピュータプロセッサ（例えば、マイクロプロセッサ）または他の電子論理ベースのデバイスを含む、および／またはそれらに結合された、１つ以上のハードウェア回路または回路素子を含む、または表し得る。一態様において、プロセッサ１１６は、画像のどの部分がルート１２０を表すかを識別し、これらの部分を１つ以上のベンチマーク画像と比較することによって、画像を検査する。１つ以上のカメラ取得画像とベンチマーク画像（単数または複数）との間の類似または差に基づいて、プロセッサ１１６は、カメラ画像中に示されたルート１２０のセグメントがアラインメント不整であるかどうかを決定し得る。
図２Ａおよび図２Ｂは、ルート１２０のセグメントのカメラ取得画像２００の一例を示す。図２Ａおよび図２Ｂに示されているように、画像２００は、異なる色および／または強度のいくつかの画素２０２から形成されたデジタル画像であり得る。より高い強度を有する画素２０２は、より明るい色であり得る（例えば、より白い）一方で、より低い強度を有する画素２０２は、より暗い色であり得る。一態様において、画像分析プロセッサ１１６（図１に示す）は、画像２００のどの部分がルート１２０（例えば、線路のレール２０４）を表すのかを決定するために画素２０２の強度を検査する。例えば、プロセッサ１１６は、指定されたしきい値より高い強度を有する画素２０２、画像２００におけるいくつかまたはすべての画素２０２の平均値または中央値より高い強度を有する画素２０２、または他の画素２０２を、ルート１２０（例えば、線路のレール２０４）の位置を表すものとして選択し得る。あるいは、プロセッサ１１６は、画像２００におけるレール２０４を識別するために別の技法を使用し得る。
図１に示されたシステム１００の説明に戻ると、画像分析プロセッサ１１６は、１つ以上のベンチマーク視覚プロファイルを、画像メモリ１１８のようなコンピュータ可読メモリに記憶されたいくつかのそのようなプロファイルの中から選択し得る。メモリ１１８は、コンピュータハードドライブ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ ＲＯＭ、取り外し可能なフラッシュメモリカード、磁気テープ等といった１つ以上のメモリデバイスを含む、または表す。メモリ１１８は、カメラ１０６によって取得された（図２Ａおよび図２Ｂに示された）画像２００と、車両１０２の運行に関連づけられたベンチマーク視覚プロファイルとを記憶し得る。
ベンチマーク視覚プロファイルは、ルート１２０が異なる位置で有するべきルート１２０の指定されたレイアウトを表す。例えば、ベンチマーク視覚プロファイルは、レールが設置された、修繕された、最後に点検に合格した、または他の場合の、ルート１２０のレールのポジション、配置、相対的な位置を表し得る。
一態様において、ベンチマーク視覚プロファイルは、ルート１２０の指定された軌間（例えば、線路のレール間の距離）である。あるいは、ベンチマーク視覚プロファイルは、選択された位置でのルート１２０の以前の画像であり得る。別の例において、ベンチマーク視覚プロファイルは、ルート１２０（例えば、線路のレール）がルート１２０の画像中のどこに位置すると予期されるかの定義であり得る。例えば、異なるベンチマーク視覚プロファイルは、１つの位置から別の位置への車両１０２の運行に沿った異なる位置での線路のレール２０４（図２Ａおよび図２Ｂに示す）の異なる形状を表し得る。
プロセッサ１１６は、画像２００が取得されたときの車両１０２の位置に基づいて、メモリ１１８におけるどのベンチマーク視覚プロファイルを選択すべきかを決定し得る。車両コントローラ１１４が、車両１０２の移動を手動および／または自動で制御するために使用され、画像２００が取得されたときに車両１０２がどこに位置するかを追跡することができる。例えば、車両コントローラ１１４は、車両１０２がどこに位置するかを決定するために、全地球測位システム、セルラー三角測量システム等といった測位システムを含み得、および／または、それらに接続され得る。オプションで、車両コントローラ１１４は、車両１０２がルート１２０上をどれほど速く走行しているかおよび走行してきたか、車両１０２がどれほど長く移動してきているか、およびルート１２０の既知のレイアウトに基づいて、車両１０２がどこに位置するかを決定し得る。例えば、車両コントローラ１１４は、車両１０２が既知の位置（例えば、開始位置または他の位置）からどれほど遠くまで移動してきたかを計算し得る。
プロセッサ１１６は、画像２００が取得されたときの車両１０２の位置のルート１２０の指定されたレイアウトまたは配置に関連づけられ、かつそれらを表す、ベンチマーク視覚プロファイルを、メモリ１１８から選択し得る。この指定されたレイアウトまたは配置は、車両１０２の安全な走行のためにルート１２０が有するべき、形状、間隔、配置等を表し得る。例えば、ベンチマーク視覚プロファイルは、線路が設置または最後に点検されたときの線路のレール２０４の軌間およびアラインメントを表し得る。
一態様において、画像分析プロセッサ１１６は、ルート１２０がアラインメント不整であるかどうかを決定するために、画像２００に示されたルート１２０のセグメントの軌間を測定し得る。図３Ａおよび図３Ｂは、図１に示されたルート１２０の画像２００の別の例を示す。画像分析プロセッサ１１６は、ルート１２０のレール２０４間の軌間距離５００を測定するために、画像２００を検査し得る。一態様において、分析プロセッサ１１６は、図３Ａおよび図３Ｂに示されるように、一方のレール２０４を表すものとして識別された１つ以上の画素２０２と、もう一方のレール２０４を表すものとして識別された１つ以上の他の画素２０２との間の、直線または線形距離を測定し得る。この距離は、ルート１２０の軌間距離５００を表す。あるいは、他の画素２０２間の距離が測定され得る。プロセッサ１１６は、画素２０２の数に画像２００において各々の画素２０２の幅が表す既知の距離を乗算すること、軌間距離５００における画素２０２の数を既知の変換係数を使用して（例えば、センチメートル、メートル等の）長さに変換すること、画像２００に示された軌間距離５００の縮尺をスケーリング係数によって変更すること、または別の方法で、軌間距離５００を決定し得る。
測定された軌間距離５００は、ルート１２０の撮像された区間についてメモリ１１８に記憶された（またはどこかよそに記憶された）指定された軌間距離と比較され得る。指定された軌間距離はルート１２０のレール２０４の指定された配置または間隔を表すので、この距離は、ルート１２０のベンチマーク視覚プロファイルであり得る。測定された軌間距離５００が指定されたしきい値または許容差を超えて指定された軌間距離と異なる場合には、プロセッサ１１６は、画像２００に示されたルート１２０のセグメントがアラインメント不整であると決定し得る。例えば、指定された軌間距離は、レール２０４が設置されたまたは最後に点検に合格したときのルート１２０の距離または軌間を表し得る。測定された軌間距離５００がこの指定された軌間距離から非常に大きく外れる場合には、この偏差は、ルート１２０の変化したまたは変更された軌間距離を表し得る。
オプションで、プロセッサ１１６は、車両１０２が走行しているときに数回、軌間距離５００を測定し、測定された軌間距離５００に変化がないか監視し得る。軌間距離５００が指定された量を超えて変化している場合には、プロセッサ１１６は、ルート１２０の近づいてくるセグメントを潜在的にアラインメント不整であるものとして識別し得る。しかしながら、以下において説明されるように、測定された軌間距離５００の変化は、あるいは、車両１０２がそれに向かって走行しているルート１２０における転轍機を表し得る。
ルート１２０の軌間距離５００を測定することは、ルート１２０のセグメントがカーブを含む場合でさえ、ルート１２０におけるレール２０４の１つ以上がアラインメント不整である場合を決定することを画像分析プロセッサ１１６に可能にさせ得る。軌間距離５００は、一定または実質的に一定（例えば、製作交差内）であるべきであるので、軌間距離５００は、ルート１２０がアラインメント不整でない限り、ルート１２０のカーブ区間または直線区間で著しく変化しないはずである。
画像分析プロセッサ１１６が、車両１０２がそれに向かって走行しているルート１２０の近づいてくるセグメントがアラインメント不整であることを１つ以上の画像２００の検査から決定した場合、画像分析プロセッサ１１６は、警告信号を車両コントローラ１１４に通信し得る。この警告信号は、ルート１２０の近づいてくるセグメントがアラインメント不整であることを車両コントローラ１１４に示し得る。この警告信号に応答して、車両コントローラ１１４は、１つ以上の応答アクションを起こし得る。例えば、車両コントローラ１１４は、ルート１２０の近づいてくるアラインメント不整のセグメントを車両１０２の運転士に対し視覚的および／または可聴的に警告する、ディスプレイ、スピーカー等のような出力デバイスを含み得る。運転士が続いて、例えば、車両の移動を減速または停止させることによる、または、ルート１２０のアラインメント不整なセグメントのさらなる点検および／または保線を要求するために非積載の修繕設備または点検設備と通信することによる、といった対処の仕方を決め得る。オプションで、車両コントローラ１１４は、例えば、車両１０２の移動を自動で減速または停止させること、および／または、ルート１２０のアラインメント不整なセグメントのさらなる点検および／または保線を要求するために非積載の修繕設備または点検設備と自動で通信することにより、応答アクションを自動で実現し得る。
図４は、ベンチマーク視覚プロファイル３００の別の例を示す。ベンチマーク視覚プロファイル３００は、ルート１２０（図１に示す）の指定されたレイアウト、例えば、ルート１２０がカメラ１０６（図１に示す）の１つ以上によって取得された画像中のどこにあると予期されるかを表す。
図示された例において、ベンチマーク視覚プロファイル３００は、線路のレールの指定されたポジションを表す２つの指定された領域３０２、３０４を含む。指定された領域３０２、３０４は、レール２０４（図２Ａおよび図２Ｂに示す）を表す画像２００（図２Ａおよび図２Ｂに示す）の画素２０２（図２Ａおよび図２Ｂに示す）が、レール２０４が適切にアラインメントしている場合にどこに位置すべきかを表し得る。例えば、指定された領域３０２、３０４は、画像２００を取得する前に、レール２０４の予期される位置を表し得る。レール２０４は、レール２０４が、レール２０４が設置されたときまたはレール２０４の位置の点検に最後に合格したときと同一の位置にある場合、または少なくとも指定された許容差内である場合、適切にアラインメントしていることができる。この指定された許容差は、レール２０４が車両１０２（図１に示す）の揺れまたは他の移動に起因して画像２００中に出現し得る位置の範囲を表し得る。
オプションで、ベンチマーク視覚プロファイル３００は、同一の車両１０２または異なる車両１０２上のカメラ１０６によって取得されたルート１２０の以前の画像を表し得る。指定された領域３０２、３０４は、ルート１２０（例えば、レール２０４）を表すものとして識別されている以前の画像における画素２０２の位置を表し得る。
一態様において、画像分析プロセッサ１１６は、ルート１２０（例えば、レール２０４）を表す画素２０２を、ベンチマーク視覚プロファイル３００にマッピングし得るか、または、ベンチマーク視覚プロファイル３００の指定された領域３０２、３０４を、ルート１２０を表す画素２０２にマッピングし得る。このマッピングは、画像２００中のルート１２０（例えば、レール２０４）を表す画素２０２の位置がベンチマーク視覚プロファイル３００の指定された領域３０２、３０４と同一の位置にあるかどうかを決定することを含み得る。
図５Ａおよび図５Ｂは、本明細書において説明される発明の主題の一例に係る画像２００とベンチマーク視覚プロファイル３００との視覚マッピング図４００を示す。マッピング図４００は、画像分析プロセッサ１１６（図１に示す）によって行われる画像２００のベンチマーク視覚プロファイル３００との比較の一例を表す。マッピング図４００に示されているように、ベンチマーク視覚プロファイル３００の指定された領域３０２、３０４が、画像２００上にオーバーレイされ得る。プロセッサ１１６が続いて、画像２００とベンチマーク視覚プロファイル３００との間の差を識別し得る。例えば、プロセッサ１１６は、ルート１２０を表す（例えば、レール２０４を表す）画素２０２が、指定された領域３０２、３０４の外側に配列されるかどうかを決定し得る。オプションで、プロセッサ１１６は、画像２００中のルート１２０を表す画素２０２の位置（例えば、これらの画素２０２の座標）が、指定された領域３０２、３０４内に位置しない（例えば、指定された領域３０２、３０４の外側境界内に位置する座標ではない）かどうかを決定し得る。
画像分析プロセッサ１１６が、ルート１２０を表す画素２０２の少なくとも指定された量が指定された領域３０２、３０４の外側にあると決定した場合には、プロセッサ１１６は、画像２００中に示されたルート１２０のセグメントをアラインメント不整であるものとして識別し得る。例えば、プロセッサ１１６は、ルート１２０（例えば、レール２０４）を表す画素２０２のグループ４０２、４０４、４０６を、指定された領域３０２、３０４の外側にあるものとして識別し得る。ルート１２０を表し、指定された領域３０２、３０４の外側にある、画素２０２の数、分数、パーセンテージ、または他の測定値が、指定されたしきい値（例えば、１０％、２０％、３０％、または別の量）を超える場合には、画像２００中に示されたルート１２０のセグメントは、アラインメント不整であるものとして識別される。一方で、ルート１２０を表し、指定された領域３０２、３０４の外側にある、画素２０２の数、分数、パーセンテージ、または他の測定値が、しきい値を超えない場合には、画像２００中に示されたルート１２０のセグメントは、アラインメント不整であるものとして識別されない。
ルート１２０のさまざまなセグメントにわたる車両１０２の走行中、車両１０２は、走行中のルート１２０のセグメントと別のルートのセグメントとの交点に遭遇（例えば、接近）し得る。鉄道車両の観点では、そのような交点は、２つ以上のルート１２０間の転轍機を含み得る。転轍機でのレール２０４の配置に起因して、画像分析プロセッサ１１６は、レール２０４がアラインメント不整であるかどうかを決定するよう画像２００の検査を適合させ得る。
図６は、本明細書において説明される発明の主題の一例に係る２つ以上のルート６０２、６０４間の交点（例えば、転轍機）６００の模式図である。ルート６０２、６０４の１つ以上または各々は、図１に示されたルート１２０と同一または同様であり得る。
画像分析プロセッサ１１６がルート６０２、６０４のレール２０４がアラインメント不整であるかどうかを決定するために軌間距離５００（図３Ａおよび図３Ｂに示す）を測定している場合には、画像分析プロセッサ１１６は、減少していく軌間距離５００を、車両１０２が転轍機６００に接近しているものとして識別し得る。例えば、車両１０２がルート６０２上を第１の走行方向６０６に沿って転轍機６００に向かって走行している場合、または車両１０２がルート６０４上を第２の走行方向６０８に沿って転轍機６００に向かって走行している場合、または車両１０２がルート６０２上を第３の走行方向６１０に沿って転轍機６００に向かって走行している場合には、画像分析プロセッサ１１６は、測定された軌間距離５００が、例えば距離５００ａからより短い距離５００ｂまたは別の距離へと減少していると決定し得る。
車両１０２が転轍機６００に接近していることを知らずに、画像分析プロセッサ１１６は、測定された軌間距離５００のこの減少に基づき、レール２０４をアラインメント不整であるものとして誤って識別し得る。しかしながら、一態様では、車両コントローラ１１４が、車両１０２が転轍機６００に接近している場合を（例えば、コントローラ１１４によって決定された車両１０２の位置と、例えば、転轍機の位置を提供する地図または線路データベースからの、転轍機６００の既知の位置とに基づいて）決定し、画像分析プロセッサ１１６に通知し得る。画像分析プロセッサ１１６は続いて、車両１０２が転轍機６００を通り抜けるかまたは通り過ぎるまで、例えば、減少していく測定された軌間距離５００に応答して上述された１つ以上の応答アクションを実現しないことにより、減少していく軌間距離５００を無視し得る。
あるいは、画像分析プロセッサ１１６は、転轍機６００でのまたは転轍機６００付近のルートを表す１つ以上のベンチマーク視覚プロファイルを、メモリ１１８（図１に示す）から取得し得る。平行なレール２０４を表す代わりに、これらのベンチマーク視覚プロファイルは、転轍機６００におけるレール２０４の配置を表し得る。画像分析プロセッサ１１６は続いて、転轍機６００に接近しているルートの画像をベンチマーク視覚プロファイルと比較して、転轍機６００でのまたは転轍機６００付近のルートがアラインメント不整であるかどうかを決定し得る。
オプションで、画像分析プロセッサ１１６は、転轍機６００に接近しているルートの取得画像に基づいて、車両１０２が転轍機６００に接近していることを決定し得る。例えば、転轍機６００に接近している異なるルート６０２、６０４のレール２０４間の距離（例えば、軌間距離５００ｂ）が、ベンチマーク視覚プロファイルとしてメモリ１１８に記憶され得る。画像分析プロセッサ１１６が、ルート６０２またはルート６０４の画像から測定された軌間距離５００が記憶された軌間距離と同一または同様であると決定した場合には、画像分析プロセッサ１１６は、車両１０２が転轍機６００に接近していると決定し得る。画像分析プロセッサ１１６は、車両コントローラ１１４によって決定された車両１０２の位置を確認するために車両１０２が転轍機６００に接近する場合を決定すること、コントローラ１１４が車両１０２の位置を決定することができない場合に車両１０２の位置特定を支援すること等のために使用され得る。
一態様において、画像分析プロセッサ１１６は、カメラから取得された画像データからベンチマーク視覚プロファイルを作成し得る。例えば、画像分析プロセッサ１１６がベンチマーク視覚プロファイルへのアクセスを有しない、検査されるルートの区間がベンチマーク視覚プロファイルに関連づけられていない、といった場合がある。画像分析プロセッサ１１６は、例えば、画像データが取得されたときにベンチマーク視覚プロファイルを作成することにより、画像データを使用して「臨機応変に」ベンチマーク視覚プロファイルを作成することができる。ベンチマーク視覚プロファイルは続いて、ベンチマーク視覚プロファイルがルートに伴う問題を識別するために作成された画像データを検査するために使用され得る。
図１０は、本明細書において説明される発明の主題の別の例に係る、カメラ取得画像１０００をルート１２０のベンチマーク視覚プロファイル１００２、１００４とともに示す。ベンチマーク視覚プロファイル１００２、１００４は、画像１０００を作成するために使用された画像データから画像分析プロセッサ１１６（図１に示す）によって作成される。例えば、画像分析プロセッサ１１６は、上述されたように、ルート１２０の位置を決定するために画素の強度を検査し得る。ルート１２０の位置内で、画像分析プロセッサ１１６は、同一または同様（例えば、互いの指定された範囲内）の強度を有する２つ以上の画素を見出し得る。オプションで、画像分析プロセッサ１１６は、同一または同様の強度を有する沢山のより多くの画素を識別し得る。
画像分析プロセッサ１１６は続いて、これらの画素間の関係を決定する。例えば、画像分析プロセッサ１１６は、各々のレール２０４のための画像１０００における画素間の線を識別し得る。これらの線は、ベンチマーク視覚プロファイル１００２、１００４を表す。画像分析プロセッサ１１６は続いて、ルート１２０のレール２０４を表す他の画素がベンチマーク視覚プロファイル１００２、１００４上またはベンチマーク視覚プロファイル１００２、１００４内（例えば、ベンチマーク視覚プロファイル１００２、１００４の指定された距離内）であるかどうか、またはこれらの画素がベンチマーク視覚プロファイル１００２、１００４の外側であるかどうかを決定し得る。図示された例では、ルート１２０のレール２０４を表す画素のほとんどまたはすべてが、ベンチマーク視覚プロファイル１００２、１００４上またはベンチマーク視覚プロファイル１００２、１００４内である。
図１１は、本明細書において説明される発明の主題の別の例に係る、別のカメラ取得画像１１００をルート１２０のベンチマーク視覚プロファイル１１０２、１１０４とともに示す。ベンチマーク視覚プロファイル１１０２、１１０４は、図１０に関連して上述されたように、画像１１００を形成するために使用された画像データを使用して作成され得る。しかしながら、図１０に示された画像１０００とは対照的に、ルート１２０のセグメント１１０６は、ベンチマーク視覚プロファイル１１０４上またはベンチマーク視覚プロファイル１１０４内に入っていない。このセグメント１１０６は、ベンチマーク視覚プロファイル１１０４から外側へまたは離れるようにカーブする。レール２０４を表す強度を有する画素がもはやベンチマーク視覚プロファイル１１０４上またはベンチマーク視覚プロファイル１１０４中ではないので、画像分析プロセッサ１１６がこのセグメント１１０６を識別し得る。したがって、画像分析プロセッサ１１６がセグメント１１０６をルート１２０のアラインメント不整なセグメントとして識別し得る。
一態様において、画像分析プロセッサ１１６は、ルートを検査するために本明細書に説明される技法の組み合わせを使用し得る。例えば、ルート１２０の両方のレール２０２、２０４が湾曲しているかまたは以前のポジションとアラインメント不整であるが、依然として互いに平行であるかまたは実質的に平行である場合には、レール２０２、２０４間の軌間距離は、同一であるかまたは実質的に同一のままであり得、および／または、ルート１２０の指定された軌間距離５００と実質的に異ならない場合がある。結果として、画像データ中の軌間距離を見るだけでは、画像分析プロセッサ１１６がレール２０２、２０４への損傷（例えば、湾曲）を識別し損なう、という結果を生じ得る。この状況を回避するために、画像分析プロセッサ１１６は加えて、図１０および図１１に関連して上述されたように、画像データを使用してベンチマーク視覚プロファイル１１０２、１１０４を発生させ、これらのプロファイルをレールの画像データと比較し得る。レール２０２、２０４における湾曲が画像データから作成されたベンチマーク視覚プロファイルから外れる場合、レール２０２、２０４の湾曲または他のアラインメント不整が続いて識別され得る。
図７は、車両がルートに沿って移動しているときに車両からルートを検査するための方法７００のフローチャートを示す。方法７００は、ルート検査システム１００（図１に示す）の１つ以上の実施形態によって行われ得る。７０２で、ルートの画像が、車両の１つ以上のカメラから取得される。車両の走行方向に沿って車両の前方にあるルートのセグメントの画像が取得され得る（例えば、車両は、撮像されるセグメントに向かって移動している）。
７０４で、ルートのベンチマーク視覚プロファイルが、撮像されたルートのセグメントの位置に基づいて選択される。上述されたように、ベンチマーク視覚プロファイルは、ルートの指定された軌間距離、ルートの以前の画像、ルートが位置すると予期される場所または以前に位置していた場所の空間表現等を表し得る。
７０６で、画像がベンチマーク視覚プロファイルと比較される。例えば、ルートの画像中のレールの軌間が測定され、ベンチマーク視覚プロファイルの指定された軌間と比較され得る。オプションで、画像中のレールの位置が決定され、ルートの以前の画像中のレールの位置と比較され得る。一態様では、画像中のレールの位置が決定され、ベンチマーク視覚プロファイルの指定された領域と比較される。
７０８で、ルートの画像とベンチマーク視覚画像との間に差があるかどうかについての決定が行われる。例えば、画像から測定された軌間距離がベンチマーク視覚プロファイルの指定された軌間距離と異なるかどうかについての決定が行われ得る。加えてまたはあるいは、画像中のレールの位置がルートの以前の画像中のレールの位置と異なるかどうかについての決定が行われ得る。オプションで、画像中のレールの位置がベンチマーク視覚プロファイル中の指定された領域の外側にあるかどうかについての決定が行われ得る。これらの差の１つ以上が識別された場合には、その差は、ルート（例えば、レールの１つ以上）が、例えば、湾曲、地面または下にあるバラスト材料に対する移動、破損等によって、アラインメント不整になっていることを示し得る。
画像とベンチマーク視覚プロファイルとの間の１つ以上の差が識別された場合には、ルートは、以前のポジションまたは指定されたポジションとアラインメント不整であり得る。結果として、方法７００のフローは７１０へと進み得る。一方、差が識別されない場合、または差が相対的に小さいかまたは軽微である場合には、ルートは依然として、以前のポジションまたは指定されたポジションと同一のアラインメントであり得る（または、相対的に少ない量だけ移動している）。結果として、車両は、ルートの近づいてくるセグメントに沿って走行し続け得、方法７００は、７０２に戻り得る。
７１０で、画像中のルートのセグメントがアラインメント不整であると識別される。７１２で、例えば、１つ以上の他の鉄道車両にアラインメント不整を警告するために他の車両に警告信号を通信すること、線路にまたは線路付近に配列された１つ以上の沿線デバイスが１つ以上の他の鉄道車両システムに警告信号を通信できるよう、沿線デバイスに警告信号を通信すること、非積載設備に警告信号を通信すること、車両の移動を自動で減速または停止させること、車内の運転士にアラインメント不整を通知すること等による、１つ以上の応答アクションが実現され得る。車両がルートに沿って移動し続け得るかどうかに依存して、方法７００のフローは、７０２に戻り得る。
本明細書において説明される発明の主題の別の態様において、光学式ルート検査システムおよび方法は、車両の前部に搭載され、走行中のルートの方に向けられた（例えば、面している）複数のカメラを使用し得る。カメラは、ルートの安定した静止画像を付与するよう、相対的に高い（例えば、速い）フレームレートで画像を取り込む。収集された複数の画像を使用して画像が分析され、障害物（例えば、歩行者、車、木等）が識別および／またはハイライトされる。システムおよび方法は、（手動または自動で）ブレーキアクションをトリガするために、車両の運転士に対し障害物について警告するかまたはインジケーションを提供し得る。運転士が減速するかまたは車両のブレーキをかけるアクションを起こさない場合には、ブレーキが運転士の介入なしに自動でかけられ得る。
カメラは、走行されているルートの近づいてくる部分の安定した静止画像を付与するよう、相対的に高いフレームレート（例えば、相対的に高い周波数）で画像を取り込み得る。異なるカメラによって取得される画像の取り込み時間の間には、（例えば、数ミリ秒の）時間遅延またはラグが存在し得る。一態様において、同一の時間フレーム（例えば、相対的に短い同一の時間フレーム内）で異なるカメラから取り込まれた画像が、ルートの近づいてくるセグメント上またはセグメント付近の異物を識別するために比較される。特徴検出アルゴリズムが、人間、鳥、車、他の車両（例えば、機関車）等といった画像上の顕著な特徴を識別するために使用され得る。一態様において、画像は、異物の深度を識別するために分析され、深度は、異物のサイズの推定および／または異物の識別のために使用され得る。差分法を使用して、雪、雨、小石等といった不安定な障害物は除去または無視され得る。線路上の車、歩行者等といった大きな障害物は、識別またはハイライトされ、車両の運転士に大きな障害物の存在を警報するために使用され得る。
現在、列車の運転士は、異なる気象条件において線路の近づいてくるセグメント上の障害物の十分に早期の警告または識別を受け取ることができない。たとえ運転士が障害物を視認することができたとしても、障害物は、障害物との衝突前に列車（または他の車両）にブレーキをかけて停止させることを運転士に可能にさせるのに間に合うように視認されることはできない。本明細書において説明される進歩した画像取り込みおよび分析技法は、遠く離れた障害物を十分早期に検出することができ、障害物との衝突が回避されることができる。
図１に示されたルート検査システム１００の説明に戻ると、カメラ１０６の１つ以上が、ルート１２０に沿った車両１０２の移動中に、ルート１２０の近づいてくるセグメントのいくつかの画像２００を取得し得る。以下の説明は、画像２００を取得する２つ以上のカメラ１０６にフォーカスするが、オプションで、カメラ１０６の１つのみが画像２００を取得し得る。画像分析プロセッサ１１６は、相対的に速いフレームレート、例えば、少なくとも、１カメラあたり毎秒３００個の画像、１カメラあたり毎秒１２０個の画像、１カメラあたり毎秒７２個の画像、１カメラあたり毎秒４８個の画像、１カメラあたり毎秒２４個の画像を取得することによって、または別のレートで、画像２００を収集するようカメラ１０６を制御し得る。
画像分析プロセッサ１１６は続いて、カメラ１０６の１つ以上によって取得された画像を比較して画像中の差を識別する。これらの差は、車両１０２がそれに向かって走行しているルート１２０のセグメント上またはセグメント付近の一時的な異物または永続的な異物を表し得る。一時的な異物は、十分に速く移動しているのがゆえに車両１０２が異物に到達したときに物体が車両１０２を妨害しないまたは車両１０２と衝突しないであろう物体である。永続的な異物は、固定であるかまたは十分にゆっくりと移動しているがゆえに車両１０２が異物に到達したときに車両１０２が異物と衝突するであろう物体である。
図８は、本明細書において説明される発明の主題の一例に係る、カメラ１０６の１つ以上によって収集され、互いの上にオーバーレイされた、３つの画像のオーバーレイ表現８００である。オーバーレイ表現８００は、カメラ１０６の１つ以上によって異なる時間に撮影され、互いに組み合わせられた、ルート１２０の同一のセグメントの３つの画像を表す。画像分析プロセッサ１１６は、異物について画像を検査する際にそのようなオーバーレイ表現を発生させることも発生させないこともある。
表現８００において示されているように、ルート１２０は、ルート１２０が異なる時間に取得された画像において同一のまたは実質的に同一の位置のままであるという点で、永続的な物体である。これは、車両１０２がルート１２０に沿って走行するときに、ルート１２０が車両１０２（図１に示す）の走行方向に対し横に移動していないからである。画像分析プロセッサ１１６は、上述されたように画像中の画素の強度を検査すること、または別の技法を使用することによって、ルート１２０を識別し得る。
また、表現８００において示されているように、異物８０２が画像中に出現する。画像分析プロセッサ１１６は、画像中の画素の強度を検査すること（または別の技法を使用すること）と、同一または同様の（例えば、指定された範囲内の）強度を有する画素の１つ以上のグループが互いに近接した画像の位置に出現することを決定することにより、異物８０２を識別し得る。オプションで、画像分析プロセッサ１１６は、上述されたのと同様に、１つ以上のカメラ１０６によって収集された画像の１つ以上を比較し、それらの画像を１つ以上のベンチマーク視覚プロファイルと比較し得る。画像とベンチマーク視覚画像との間の差が識別された場合には、画像分析プロセッサ１１６は、これらの差を、異物８０２を表すものとして識別し得る。例えば、ベンチマーク視覚プロファイルはレール２０４のみを表すが、レール２０４と別の物体とが画像中に出現する場合には、画像分析プロセッサ１１６は、別の物体を異物８０２として識別し得る。一態様において、画像分析プロセッサ１１６は、ルート１２０（例えば、レール２０４）と異物８０２とを、ルート１２０と異物８０２との異なる形状および／またはサイズによって区別することができる。
異物８０２が識別されると、画像分析プロセッサ１１６は、異物８０２にズームインし、１つ上の拡大された画像を取得するようカメラ１０６の１つ以上に指示し得る。例えば、異物８０２の最初の識別は、画像分析プロセッサ１１６がカメラ１０６にカメラ１０６の視野の拡大と異物８０２の拡大画像の収集とを指示することによって確認され得る。画像分析プロセッサ１１６は、異物８０２の存在を確認するか、または異物８０２が存在しないことを決定するために、拡大された画像を再度検査し得る。
画像分析プロセッサ１１６は、異物８０２が永続的な物体かまたは一時的な物体かを決定するために、画像の２つ以上のシーケンス（例えば、拡大された画像または拡大前の収集された画像）を検査し得る。一態様において、異物８０２が指定された時間期間内に少なくとも指定された数の画像中に出現し、プロセッサ１１６によって識別された場合には、異物８０２は、プロセッサ１１６により永続的な物体として識別される。少なくとも指定された時間期間にわたる指定された数の画像（またはより多くの量の画像）中の異物８０２の出現は、異物８０２が、ルート１２０の近づいてくるセグメント上またはセグメント付近に位置すること、および／または、ルート１２０上またはルート１２０付近にとどまるであろう可能性が高いことを示す。
例えば、ルート１２０上を飛ぶ鳥、ルート１２０への降水等が、カメラ１０６によって収集された画像の１つ以上の中に出現し得る。これらの異物８０２は非常に速く移動する傾向にあるので、これらの異物８０２は、指定された時間期間中に指定された数の画像より多くの画像中に存在する可能性は低い。結果として、画像分析プロセッサ１１６は、これらのタイプの異物８０２を永続的な物体として識別するのではなく、その代わりにこれらの異物を無視するか、または異物を一過性の物体として識別する。
別の例として、ルート１２０上に立っているまたはルート１２０上を歩いている人物、ルート１２０上に駐車しているまたはルート１２０上をゆっくりと移動している車等は、飛んでいる鳥または降水よりも長い時間期間にわたり、カメラ１０６によって収集された画像中に出現し得る。結果として、人物または車は、少なくとも指定された時間期間にわたって少なくとも指定された数の画像中に出現し得る。画像分析プロセッサ１１６は、そのような異物を永続的な物体として識別する。
異物を永続的な物体として識別することに応答して、画像分析プロセッサ１１６は、１つ以上の緩和アクションを実現し得る。例えば、画像分析プロセッサ１１６は、車両コントローラ１１４（図１に示す）に通信される警告信号を発生させ得る。この警告信号は、車両１０２が永続的な物体に接近中であるとの可聴の警告またはアラームを発生させるために、内部および／または外部サイレンのような１つ以上のアラームを鳴動させ得る。オプションで、警告信号は、車両１０２の運転士に永続的な物体を通知するために、運転士への視覚アラームまたは他のアラームを発生させ得る。加えてまたはあるいは、警告信号は、車両コントローラ１１４に車両１０２のブレーキを自動でかけさせ得る。一態様では、警告信号が、車両コントローラ１１４に、転轍機または転轍機を制御する他の沿線デバイスへ信号を通信させ得るので、転轍機は、自動で変化させられて、車両１０２に、現在走行されている（永続的な物体が検出された）ルート１２０を離れさせ、別の異なるルートに移動して永続的な物体との衝突を回避させる。
本明細書において説明される発明の主題の一例において、画像分析プロセッサ１１６は、永続的な物体の移動速度を決定し、もしあれば、どの緩和アクションを実現すべきかを決定し得る。図８に示された例において、異物８０２は、ルート１２０に対し画像の異なる位置に出現する。例えば、第１の画像において、異物８０２は第１の位置８０４に出現し、続く第２の画像において、異物８０２は異なる第２の位置８０６に出現し、続く第３の画像において、異物８０２は異なる第３の位置８０８に出現する。
画像分析プロセッサ１１６は、異物８０２の変化するポジションを識別し、異物８０２の移動速度を推定し得る。例えば、画像分析プロセッサ１１６は、カメラ１０６のフレームレートを制御することができ、したがって、連続した画像が収集されたときの間の時間の長さを知ることができる。画像分析プロセッサ１１６は、異なる位置８０４、８０６、８０８等の間の異物８０２のポジションの変化を測定し、ポジションのこれらの変化を、異物８０２が画像間で移動した推定距離にスケーリングし得る。例えば、画像分析プロセッサ１１６は、図３Ａおよび図３Ｂに示された軌間距離５００を測定するのと同様の手法で、距離を推定し得る。しかしながら、レール２０４間の距離を測定する代わりに、画像分析プロセッサ１１６は、異物８０２の移動距離を推定している。
画像分析プロセッサ１１６は、異物８０２の異なるポジションを示す画像が収集されたときの間の時間期間で除算されたポジションの変化を使用して、異物８０２が移動している移動速度を推定し得る。異物８０２が指定された速度よりもゆっくりと移動している場合には、画像分析プロセッサ１１６は、車両１０２が異物８０２に到達する前に異物８０２がルート１２０を無事通過する可能性は低いと決定し得る。結果として、画像分析プロセッサ１１６は、車両１０２のブレーキを（例えば、限度一杯の程度、または、車両１０２の移動を減速または停止させるのに十分に大きな程度まで）早急にアクチュエートすることによるような、より早急な応答を要求する警告信号を車両コントローラ１１４のために発生させ得る。異物８０２が少なくとも指定された速度ほど速く移動している場合には、画像分析プロセッサ１１６は、車両１０２が異物８０２に到達する前に異物８０２がルート１２０を無事通過する可能性はより高いと決定し得る。結果として、画像分析プロセッサ１１６は、警告サイレンを起動すること、スロットルレベルを自動で減じること、および／または、ブレーキをかけることにより車両１０２を自動で減速させる（が、停止させはしない）ことによるような、さほど早急ではない応答を要求する警告信号を車両コントローラ１１４のために発生させ得る。
一実施形態において、画像分析プロセッサ１１６は、ルート１２０上またはルート１２０付近の永続的な物体の潜在的な識別を確認するか、またはその識別に異議を唱えるために、２つ以上のカメラ１０６によって取得された画像を使用し得る。例えば、プロセッサ１１６は、１つのカメラ１０６ａからの画像の第１のセットを検査し、別のカメラ１０６ｂからの画像の第２のセットを検査して、永続的な物体が画像の第１のセットと画像の第２のセットの両方において識別されるかどうかを決定し得る。永続的な物体が画像の両方のセットから検出される場合には、画像分析プロセッサ１１６は、上述されたように、どの緩和アクションを実現すべきかを決定し得る。
画像分析プロセッサ１１６は、異物８０２の深度を推定するために２つ以上のカメラ１０６によって取得された画像を検査し得る。例えば、間隔をあけられた異なるカメラ１０６によって同一の時間または実質的に同一の時間に収集された画像が、異物８０２の立体視を提供し得る。カメラ１０６のわずかに異なる視野に起因して、同一の時間またはほぼ同一の時間に取得された画像は、たとえ異物８０２が固定であっても、異物８０２の相対的な位置におけるわずかな差を有し得る。例えば、異物８０２は、別のカメラ１０６ｂによって収集された画像におけるよりも１つのカメラ１０６ａによって収集された画像のわずかに片側に出現し得る。画像分析プロセッサ１１６は、これらの差を（例えば、異物８０２の共通の画素または部分間の距離を測定することによって）測定し、異物８０２の深度（例えば、車両１０２の走行方向と平行または同軸の方向に沿った異物８０２の対辺間の距離）を推定し得る。例えば、より大きな深度は、差がより小さい場合よりも、これらの差がより大きい場合に、推定され得る。
画像分析プロセッサ１１６は、どの緩和アクションを実現すべきかを決定するために推定深度を使用し得る。例えば、より大きな推定深度について、画像分析プロセッサ１１６は、異物８０２が、より小さい推定深度におけるよりもより大きなサイズであることを決定し得る。画像分析プロセッサ１１６は、より大きな推定深度のためにより厳重な緩和アクションを、より小さな推定深度のためにさほど厳重でない緩和アクションを要求し得る。
加えてまたはあるいは、画像分析プロセッサ１１６は、どの緩和アクションを実現すべきかを決定するために、画像の１つ以上における識別された異物８０２の二次元サイズを検査し得る。例えば、画像分析プロセッサ１１６は、画像中の異物８０２を表す画像の表面積を測定し得る。画像分析プロセッサ１１６は、異物８０２のサイズインデックスを決定するために、画像中の異物８０２のこの二次元サイズを異物８０２の推定深度と組み合わせ得る。サイズインデックスは、異物８０２がどれほど大きいかを表す。オプションで、サイズインデックスは、異物８０２の推定深度ではなく、撮像された異物８０２の二次元サイズに基づき得る。
画像分析プロセッサ１１６は、どの緩和アクションを実現すべきかを決定するためにサイズインデックスを使用し得る。画像分析プロセッサ１１６は、より大きなサイズインデックスのためにより厳重な緩和アクションを、より小さなサイズインデックスのためにさほど厳重でない緩和アクションを要求し得る。
画像分析プロセッサ１１６は、異物８０２を識別するために、異物８０２の二次元面積および／または推定深度を１つ以上の物体テンプレートと比較し得る。物体テンプレートは、図５Ａおよび図５Ｂにおけるベンチマーク視覚画像３００に示された指定された領域３０２、３０４と同様であり得る。上述されたように、指定された領域３０２、３０４は、適切にアラインメントさせられたレール２０４が画像中のどこに位置すると予測されるかを表す。同様の指定領域が、歩行者、自動車、家畜等といった他の物体の形状を表し得る。画像分析プロセッサ１１６は、１つ以上の画像中の異物８０２のサイズおよび／または形状を、１つ以上の異なる異物を表す１つ以上の指定された領域（例えば、物体テンプレート）のサイズおよび／または形状と比較し得る。異物８０２のサイズおよび／または形状が同一または同様（例えば、指定された許容差内）である場合には、画像分析プロセッサ１１６は、画像中の異物８０２を物体テンプレートによって表された同一の異物として識別し得る。
画像分析プロセッサ１１６は、どの緩和アクションを実現すべきかを決定するために異物８０２の識別を使用し得る。例えば、異物８０２が自動車または歩行者として識別される場合、画像分析プロセッサ１１６は、異物８０２が家畜のような何か他のものとして識別された場合よりも厳重な緩和アクションを要求し得る。
一態様において、画像分析プロセッサ１１６は、画像の１つ以上をメモリ１１８に記憶し、および／または、画像を非積載位置に通信する。画像が、メモリ１１８および／または非積載位置から検索され、異なる時間に同一の車両１０２によっておよび／または他の時間に１つ以上の他の車両１０２によって取得されたルート１２０の同一のセグメントの１つ以上の画像と比較され得る。ルート１２０の画像の変化が、画像中で識別された経時的なルート１２０の変化からルート１２０の摩耗および裂け目、ルート１２０の下のバラスト材料の押し流し等を識別することによってルート１２０の劣化を識別するために、使用され得る。
図９は、車両がルートに沿って移動しているときに車両からルートを検査するための方法９００のフローチャートを示す。方法９００は、ルート検査システム１００（図１に示す）の１つ以上の実施形態によって行われ得る。９０２で、ルートの複数の画像が、車両の１つ以上のカメラから取得される。車両の走行方向に沿って車両の前方にあるルートのセグメントの画像が取得され得る（例えば、車両は、撮像されるセグメントに向かって移動している）。
９０４で、異物が画像の１つ以上の中に存在するかどうかを決定するために、画像が検査される。例えば、車両によって接近されているルートのセグメント上またはセグメント付近に異物があるかどうかを決定するために、画像中の画素の強度が検査され得る。
９０６で、異物が画像中で識別されるかどうかについての決定が行われる。例えば、画像が以前の画像または他のベンチマーク視覚プロファイルと比較され、物体の形状が、現在の画像中には出現するが、以前の画像または他のベンチマーク視覚プロファイルにない場合には、物体は、異物を表し得る。結果として、異物が画像中で識別され、方法９００のフローは９０８へと進み得る。一方で、異物が画像中で識別されない場合には、方法９００のフローは９０２へと戻り得る。
一態様において、異物の存在は、第１のカメラによって収集された画像の第１のセットと第２のカメラによって収集された画像の第２のセットとを検査することによって決定され得る。異物が画像の第１のセットの中で識別され、異物が画像の第２のセットの中で識別される場合には、方法９００のフローは９０８へと進み得る。そうでなければ、方法９００のフローは９０２へと戻り得る。
一態様において、異物の存在は、異なる倍率レベルで収集された異なる画像を検査することによって決定され得る。例えば、異物が第１の倍率レベルで取得された１つ以上の画像中で識別される場合、カメラは、異物にズームインし、増大した第２の倍率レベルで１つ以上の画像を収集し得る。増大した倍率レベルでの画像が、異物が画像中に出現するかどうかを決定するために検査され得る。異物が拡大された第２の画像において識別された場合には、方法９００のフローは９０８へと進み得る。そうでなければ、方法９００のフローは９０２へと戻り得る。
９１０で、異物が永続的な物体かまたは一時的な物体かどうかについての決定が行われる。上述されたように、ルートの連続した一連の２つ以上の画像が、異物が画像中に存在するかどうかを決定するために検査され得る。異物が少なくとも指定された時間期間にわたって少なくとも指定された数の画像中に出現する場合には、上述されたように、異物は永続的な物体として識別され得る。結果として、異物との衝突を回避するために１つ以上の緩和アクションが起こされる必要があり得、方法９００のフローは９１２へと進み得る。
一方で、異物が少なくとも指定された時間期間にわたって少なくとも指定された数の画像中に出現しない場合には、上述されたように、異物は一時的な物体であり得、永続的な物体としては識別され得ない。結果として、車両が異物の位置に到達したときに異物は存在し得ないので、１つ以上の緩和アクションが起こされる必要はなくてよい。方法９００のフローは続いて９０２へと戻り得る。
９１２で、１つ以上の緩和アクションが起こされ得る。例えば、車両の運転士が異物の存在を警告され得、可聴および／または視覚アラームが起動され得、車両のブレーキが自動で係合させられ得、車両のスロットルが減じられ得る、といった具合である。上述されたように、異物のサイズ、深度、および／またはアイデンティティが、決定され、緩和アクションのどれが実現されるかを選択するために使用され得る。
本明細書において説明される発明の主題の一例において、（例えば、線路のようなルートを光学的に検査するための）方法は、鉄道車両が線路に沿って移動している間に鉄道車両に搭載されたカメラから線路のセグメントの１つ以上の画像を取得することと、（１つ以上のコンピュータプロセッサにより）線路のセグメントのベンチマーク視覚プロファイルを選択することとを含む。ベンチマーク視覚プロファイルは、線路の指定されたレイアウトを表す。方法はまた、（１つ以上のコンピュータプロセッサにより）線路のセグメントの１つ以上の画像を線路のベンチマーク視覚プロファイルと比較することと、（１つ以上のコンピュータプロセッサにより）１つ以上の画像とベンチマーク視覚プロファイルとの間の１つ以上の差を線路のアラインメント不整なセグメントとして識別することとを含み得る。
一態様において、線路のセグメントの１つ以上の画像は、１つ以上の画像の画素をベンチマーク視覚プロファイルの対応する位置にマッピングすることと、線路を表す１つ以上の画像の画素がベンチマーク視覚プロファイルにおける線路と共通の位置に位置するかどうかを決定することとによって、ベンチマーク視覚プロファイルと比較される。
一態様において、方法はまた、１つ以上の画像における画素の強度を測定することによって線路を表す１つ以上の画像の一部を識別することと、画素の強度に基づいて線路を表す１つ以上の画像の一部を１つ以上の画像の他の部分と区別することとを含む。
一態様において、ベンチマーク視覚プロファイルは、１つ以上の画像を取得する前に線路が位置する位置を視覚的に表す。
一態様において、方法はまた、１つ以上の画像におけるレール間に配列された画素の数を決定することによって線路のレール間の距離を測定することを含む。
一態様において、方法はまた、その距離を指定された距離と比較して、線路のセグメントの変化する軌間を識別することを含む。
一態様において、方法はまた、１つ以上の画像におけるレール間に配列された画素の数の変化を識別することによって線路のセグメントにおける転轍機を識別することを含む。
一態様において、方法はまた、１つ以上の差を識別するためにベンチマーク視覚プロファイルと比較された１つ以上の画像の少なくとも１つの画像からベンチマーク視覚プロファイルを作成することを含む。
一態様において、方法はまた、線路のセグメントの劣化を識別するために、線路のセグメントの１つ以上の画像を１つ以上の他の時間に１つ以上の他の鉄道車両によって取得された線路のセグメントの１つ以上の追加の画像と比較することを含む。
一態様において、線路のセグメントの１つ以上の画像は、鉄道車両が線路のセグメントの速度上限（例えば、線路速度）で走行している間に取得される。
本明細書において説明される発明の主題の別の例において、システム（例えば、光学式ルート検査システム）は、カメラと１つ以上のコンピュータプロセッサとを含む。カメラは、鉄道車両に搭載され、鉄道車両が線路に沿って移動している間に線路のセグメントの１つ以上の画像を取得するように構成される。１つ以上のコンピュータプロセッサは、線路の指定されたレイアウトを表す線路のセグメントのベンチマーク視覚プロファイルを選択するように構成される。１つ以上のコンピュータプロセッサはまた、線路のセグメントの１つ以上の画像を線路のベンチマーク視覚プロファイルと比較して、１つ以上の画像とベンチマーク視覚プロファイルとの間の１つ以上の差を線路のアラインメント不整なセグメントとして識別するように構成される。
一態様において、１つ以上のコンピュータプロセッサは、１つ以上の画像の画素をベンチマーク視覚プロファイルの対応する位置にマッピングすることと、線路を表す１つ以上の画像の画素がベンチマーク視覚プロファイルにおける線路と共通の位置に位置するかどうかを決定することとによって、線路のセグメントの１つ以上の画像をベンチマーク視覚プロファイルと比較するように構成される。
一態様において、１つ以上のコンピュータプロセッサは、１つ以上の画像における画素の強度を測定することによって線路を表す１つ以上の画像の一部を識別し、画素の強度に基づいて線路を表す１つ以上の画像の一部を１つ以上の画像の他の部分と区別するように構成される。
一態様において、ベンチマーク視覚プロファイルは、１つ以上の画像を取得する前に線路が位置する位置を視覚的に表す。
一態様において、１つ以上のコンピュータプロセッサはまた、１つ以上の画像におけるレール間に配列された画素の数を決定することによって線路のレール間の距離を測定するように構成される。
一態様において、１つ以上のコンピュータプロセッサは、その距離を指定された距離と比較して、線路のセグメントの変化する軌間を識別するように構成される。
一態様において、１つ以上のコンピュータプロセッサは、１つ以上の画像におけるレール間に配列された画素の数の変化を識別することによって線路のセグメントにおける転轍機を識別するように構成される。
一態様において、１つ以上のコンピュータプロセッサは、１つ以上の差を識別するためにベンチマーク視覚プロファイルと比較された１つ以上の画像の少なくとも１つの画像からベンチマーク視覚プロファイルを作成するように構成される。
一態様において、１つ以上のコンピュータプロセッサは、線路のセグメントの劣化を識別するために、線路のセグメントの１つ以上の画像を１つ以上の他の時間に１つ以上の他の鉄道車両によって取得された線路のセグメントの１つ以上の追加の画像と比較するように構成される。
一態様において、カメラは、線路のセグメントの１つ以上の画像を取得するように構成され、１つ以上のコンピュータプロセッサは、鉄道車両が線路のセグメントの速度上限で走行している間に線路のアラインメント不整なセグメントを識別するように構成される。
本明細書において説明される発明の主題の別の例において、方法（例えば、光学式ルート検査方法）は、ルートに沿って移動している車両上の１つ以上のカメラによりルートの近づいてくるセグメントの複数の第１の画像を取得することと、ルートの近づいてくるセグメント上またはセグメント付近の異物を識別するために１つ以上のコンピュータプロセッサにより第１の画像を検査することと、１つ以上のプロセッサにより第１の画像間の１つ以上の差を識別することと、識別された第１の画像間の差に基づいて異物が一時的な物体かまたは永続的な物体かを決定することと、異物が一時的な物体かまたは永続的な物体かを決定することに応答して１つ以上の緩和アクションを実現することとを含む。
一態様において、方法はまた、異物にズームインするために１つ以上のカメラの倍率レベルを増大させることと異物の１つ以上の第２の画像を取得することとを含む。異物は、第１の画像と１つ以上の第２の画像との間の比較に応答して永続的な物体であると決定され得る。
一態様において、第１の画像は、異なる時間に取得され、１つ以上の緩和アクションを実現することは、異なる時間に取得された第１の画像における差に基づいて１つ以上の緩和アクションに優先順位をつけることを含む。
一態様において、方法はまた、第１の画像と第２の画像との比較に基づいて、異物の深度と車両から異物までの距離とを計算することを含む。
一態様において、１つ以上の緩和アクションを実現することは、異物が永続的な物体かまたは一時的な物体かどうか、第１の画像間の差から１つ以上のコンピュータプロセッサによって計算された異物の深度、および第１の画像間の差から１つ以上のコンピュータプロセッサによって計算された車両から異物までの距離に基づいて行われる。
一態様において、方法はまた、第１の画像間の差から１つ以上のコンピュータプロセッサによって異物の移動速度を推定することを含む。
一態様において、１つ以上のカメラは、第１のフレームレートで第１の画像を、異なる第２のフレームレートで追加の第２の画像を収集する。方法はまた、車両の移動速度の変化に基づいて、第１のフレームレートまたは第２のフレームレートの少なくとも１つを変更することを含み得る。
一態様において、方法はまた、ルートの劣化を識別するために、第１の画像を１つ以上の他の時間に複数の他の車両によって取得されたルートの複数の追加の画像と比較することを含む。
本明細書において説明される発明の主題の別の例において、システム（例えば、光学式ルート検査システム）は、車両上に搭載され、車両がルートに沿って移動している間にルートの近づいてくるセグメントの複数の第１の画像を取得するように構成された１つ以上のカメラを含む。システムはまた、第１の画像間の差を識別するために第１の画像を互いに比較し、識別された第１の画像間の差に基づいてルートの近づいてくるセグメント上またはセグメント付近の異物を識別し、識別された第１の画像間の差に基づいて異物が一時的な物体かまたは永続的な物体かを決定し、異物が一時的な物体かまたは永続的な物体かを決定することに応答して１つ以上の緩和アクションを実現するように構成された１つ以上のコンピュータプロセッサを含む。
一態様において、１つ以上のコンピュータプロセッサはまた、異物にズームインするために１つ以上のカメラの倍率レベルを増大させ、異物の１つ以上の第２の画像を取得するよう、１つ以上のカメラに指示するように構成される。異物は、１つ以上のコンピュータプロセッサによって、第１の画像と１つ以上の第２の画像との間の比較に応答して永続的な物体であると決定され得る。
一態様において、１つ以上のコンピュータプロセッサは、異なる時間に第１の画像を取得するよう１つ以上のカメラに指示し、１つ以上のコンピュータプロセッサは、異なる時間に取得された第１の画像の差に基づいて１つ以上の緩和アクションに優先順位をつけることにより１つ以上の緩和アクションを実現するように構成される。
一態様において、１つ以上のコンピュータプロセッサはまた、第１の画像の比較に基づいて、異物の深度と車両から異物までの距離とを計算するように構成される。
一態様において、１つ以上のコンピュータプロセッサは、異物が永続的な物体かまたは一時的な物体かどうか、第１の画像間の差に基づき１つ以上のコンピュータプロセッサによって計算された異物の深度、および第１の画像間の差に基づき１つ以上のコンピュータプロセッサによって計算された車両から異物までの距離に基づいて、１つ以上の緩和アクションを実現するように構成される。
一態様において、１つ以上のコンピュータプロセッサは、第１の画像間の差から異物の移動速度を推定するように構成される。
一態様において、１つ以上のカメラは、第１のフレームレートで第１の画像を、異なる第２のフレームレートで追加の第２の画像を収集する。１つ以上のコンピュータプロセッサはまた、車両の移動速度の変化に基づいて第１のフレームレートまたは第２のフレームレートの少なくとも１つを変更するように構成され得る。
一態様において、１つ以上のコンピュータプロセッサはまた、ルートの劣化を識別するために、第１の画像を１つ以上の他の時間に複数の他の車両によって取得されたルートの複数の追加の画像と比較するように構成される。
上記説明は例示的であるように意図され、限定的ではない、ということが理解されるべきである。例えば、上述された実施形態（および／またはその態様）は、互いに組み合わせられて使用され得る。加えて、多くの変更が、特定の状況または材料を発明の主題の教示に適合させるよう、その範囲から逸脱することなく行われ得る。本明細書に説明された材料の寸法およびタイプは、発明の主題のパラメータを定義するように意図されているが、それらは、決して限定ではなく例示的な実施形態である。上記説明を概観すれば、多くの他の実施形態が当業者に明らかであろう。したがって、発明の主題の範囲は、添付の請求項が権利を有する均等物の完全な範囲とともに、そのような請求項を参照して決定されるべきである。添付の請求項において、「含む」および「ここで」という用語は、「備える」および「ここにおいて」というそれぞれの用語の平易な表現の同義語として使用される。さらに、以下の請求項において、「第１の」、「第２の」、および「第３の」等の用語は、単にラベルとして使用され、それらの物体に数字的な要件を課すように意図されたものではない。さらに、以下の請求項の限定は、ミーンズプラスファンクション形式では書かれず、そのような請求項の限定が、さらなる構造を有する機能の記述が後続する「〜するための手段」という語句を明確に使用しない限りまたは使用するまでは、３５ Ｕ．Ｓ．Ｃ．§１１２（ｆ）に基づいて解釈されるように意図されない。
書かれたこの説明は、発明の主題のいくつかの実施形態を開示し、また、任意のデバイスまたはシステムの製造と使用、組み込まれた任意の方法の実行を含む、発明の主題の実施形態の実現を当業者に可能にさせるために、例を使用する。発明の主題の特許可能な範囲は、当業者が想到する他の例を含み得る。そのような他の例は、それらが請求項の文字通りの言語と異ならない構造要素を有する場合、または、それらが請求項の文字通りの言語との実質的な差を有しない均等な構造要素を含む場合、請求項の範囲内であるように意図される。
発明の主題のある特定の実施形態の上記説明は、添付図面とともに読まれると、よりよく理解されるであろう。図面がさまざまな実施形態の機能ブロック図を示す限りにおいて、機能ブロックは、必ずしもハードウェア回路間の分割を示すわけではない。かくして、例えば、機能ブロックの１つ以上（例えば、プロセッサまたはメモリ）は、単一のハードウェア（例えば、汎用シグナルプロセッサ、マイクロコントローラ、ランダムアクセスメモリ、ハードディスク等）で実装され得る。同様に、プログラムは、スタンドアロンプログラムであることができ、オペレーティングシステムにサブルーチンとして組み込まれることができ、インストールされたソフトウェアパッケージにおける機能であり得る、といった具合である。さまざまな実施形態は、図面に示された配置および手段に限定されるものではない。
本明細書において使用される場合、単数形で記載され、「ａ」または「ａｎ」といった語が先行する要素またはステップは、上記要素またはステップの複数形の除外が明示的に記述されない限り、そのような除外として理解されるべきではない。さらに、発明の主題の「実施形態」または「一実施形態」への言及は、記載された特徴をも組み込む追加の実施形態の存在を除外するものとして解釈されるように意図されるものではない。さらに、そうでないと明示的に記述されない限り、特定の特性を有する単数の要素または複数の要素を「備える」、「含む」、または「有する」実施形態は、その特性を有しないような追加の要素を含み得る。
ある特定の変更が、上述されたシステムおよび方法において、本明細書に含まれる発明の主題の精神および範囲から逸脱せずに行われることができるので、上記説明のまたは添付図面に示された主題のすべては、単に本明細書において発明の概念を示す例として解釈されるものであり、発明の主題を限定するものとして解釈されるものではない、ということが意図される。
１００ 光学式ルート検査システム、ルート検査システム、システム
１０２ 移動車両、車両
１０４ 方向
１０６ フォワードフェイシングカメラ、カメラ
１０６ａ カメラ
１０６ｂ カメラ
１０８ 視野
１１０ 視野
１１２ カメラコントローラ
１１４ 車両コントローラ、コントローラ
１１６ 画像分析プロセッサ、分析プロセッサ、プロセッサ
１１８ 画像メモリ、メモリ
１２０ ルート
２００ カメラ取得画像、画像
２０２ 画素、レール
２０４ レール
３００ ベンチマーク視覚プロファイル、ベンチマーク視覚画像
３０２ 領域
３０４ 領域
４００ 視覚マッピング図、マッピング図
４０２ グループ
４０４ グループ
４０６ グループ
５００ 軌間距離
５００ａ 距離
５００ｂ 軌間距離、距離
６００ 転轍機
６０２ ルート
６０４ ルート
６０６ 第１の走行方向
６０８ 第２の走行方向
６１０ 第３の走行方向
８００ オーバーレイ表現、表現
８０２ 異物
８０４ 第１の位置
８０６ 第２の位置
８０８ 第３の位置
１０００ カメラ取得画像、画像
１００２ ベンチマーク視覚プロファイル
１００４ ベンチマーク視覚プロファイル
１１００ カメラ取得画像、画像
１１０２ ベンチマーク視覚プロファイル
１１０４ ベンチマーク視覚プロファイル
１１０６ セグメント

Claims (3)

  1. ルートに沿って移動している車両上の１つ以上のカメラにより前記ルートの近づいてくるセグメントの複数の第１の画像を取得することであって、前記１つ以上のカメラは前記車両の前端部に配置されることと、
    前記ルートの前記近づいてくるセグメント上または前記ルートの前記近づいてくるセグメント付近の異物を識別するために１つ以上のコンピュータプロセッサにより前記第１の画像を検査することと、
    前記１つ以上のプロセッサにより前記第１の画像間の１つ以上の差を識別することと、
    識別された前記第１の画像間の前記１つ以上の差に基づいて前記異物が一時的な物体かまたは永続的な物体かを決定することと、
    前記異物が前記一時的な物体かまたは前記永続的な物体かを決定することに応答して実現するための緩和アクションを選択することであって、前記緩和アクションは、前記第１の画像間の前記１つ以上の差から推定される前記異物の移動速度に基づいて複数の異なる緩和アクションから選択されることと、
    前記異物が前記一時的な物体かまたは前記永続的な物体かを決定することに応答して複数の異なる緩和アクションから選択される緩和アクションを実現することとを備える、方法。
  2. 前記異物にズームインするために前記１つ以上のカメラの倍率レベルを増大させることと、前記異物の１つ以上の第２の画像を取得することとをさらに備え、前記異物が、前記第１の画像と前記１つ以上の第２の画像との間の比較に応答して前記永続的な物体であると決定される、請求項１に記載の方法。
  3. 前記第１の画像は、異なる時間に取得され、前記緩和アクションを選択することは、前記異なる時間に取得された前記第１の画像における前記１つ以上の差に基づいて前記複数の異なる緩和アクションに優先順位をつけることを含む、請求項１に記載の方法。
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