JPH06307827A - Car type judging device - Google Patents

Car type judging device

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Publication number
JPH06307827A
JPH06307827A JP32147393A JP32147393A JPH06307827A JP H06307827 A JPH06307827 A JP H06307827A JP 32147393 A JP32147393 A JP 32147393A JP 32147393 A JP32147393 A JP 32147393A JP H06307827 A JPH06307827 A JP H06307827A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
vehicle
silhouette
sensor group
data
sensor
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP32147393A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Hirobumi Kishida
博文 岸田
Hiroshi Hoshino
弘 星野
Kenji Okuda
健児 奥田
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Toshiba Corp
Original Assignee
Toshiba Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Toshiba Corp filed Critical Toshiba Corp
Priority to JP32147393A priority Critical patent/JPH06307827A/en
Publication of JPH06307827A publication Critical patent/JPH06307827A/en
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Abstract

PURPOSE:To make the discrimination of car type, particularly between a large- sized special car, large size car, and a bus. CONSTITUTION:When a car passes between a group 12 of car front position sensors and a group 13 of silhoet sensors, the output signals are emitted from these sensor groups 12, 13 and received, and the overhang amount (h) of the car is determined from an overhang amount sensing circuit 17 while the total number (k) of shafts is determined by a shafts counting circuit 18, and the car type is judged by a microcomputer 19 on the basis of combination of these overhang amount (h) and total number (k) of shafts.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【産業上の利用分野】本発明は、例えば高速道路に進入
する自動車等の車輌や料金徴収所を通過する車輌の車種
を判別する車種判別装置に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a vehicle type discriminating apparatus for discriminating a vehicle type such as an automobile entering an expressway or a vehicle passing through a toll collection point.

【0002】[0002]

【従来の技術】高速道路に進入する自動車等の車輌の車
種を判別してその車種をコード化し、これを通行券に記
録して発券する入口自動化システムが、例えば特開昭5
6−79397号公報に記載されている。
2. Description of the Related Art An automatic entrance system for discriminating a vehicle type such as an automobile entering an expressway, coding the vehicle type, recording the same on a pass ticket, and issuing a ticket is disclosed in, for example, Japanese Unexamined Patent Application Publication No. 5 (1999) -58242.
6-79397.

【0003】このようなシステムの中核をなすのが、車
輌の車軸数及び車輪の通過位置を計測する踏板装置であ
り、この他として3段階程度で車輌の高さを計測する高
さセンサが備えられている。従って、このシステムは、
踏板装置及び高さセンサの各計測結果に基づいて車輌
を、軽車輌、普通車、中型車、大型車及び大型特殊車の
各車種に判別している。
At the core of such a system is a tread device that measures the number of axles and the passing position of the wheels of the vehicle. In addition to this, a height sensor that measures the height of the vehicle in three stages is provided. Has been. Therefore, this system
The vehicle is classified into light vehicle, ordinary vehicle, medium-sized vehicle, large-sized vehicle, and large-sized special vehicle based on the measurement results of the tread device and the height sensor.

【0004】しかしながら、かかるシステムでは、特別
な形状・仕様の車輌を判別することは困難であり、これ
に対処するために補助的なセンサ、例えば軽車輌の車長
のみを計測するセンサを付加している。
However, in such a system, it is difficult to discriminate a vehicle having a special shape and specification, and in order to cope with this, an auxiliary sensor, for example, a sensor for measuring only the length of a light vehicle is added. ing.

【0005】又、例えば4軸以上の大型運搬車輌の中で
単車体のものは、大型特殊車とは判別されず、ただ単に
大型と判別することがある。この車体には、極めて形状
寸法の類似したものとして、例えばトレーラがあり、機
械的にこれらを判別することが要求されている。
Further, for example, among large-sized transport vehicles having four or more axes, a single-body vehicle may not be determined to be a large special vehicle, but may be simply determined to be large. This vehicle body has, for example, a trailer that is extremely similar in shape and size, and it is required to discriminate them mechanically.

【0006】このような車種判別の現状にあって、大型
特殊車と大型車とを判別する技術として、特開昭59−
160299号公報に記載されているように車輌におけ
る所定高さ位置の連続性を検出し、トレッド幅、軸数の
組合わせに基づいて大型特殊車と大型車とを判別してい
る。具体的には、例えば地上1500mmの高さに光セ
ンサを配置し、車輌における第1軸と第2軸との間の光
センサの断続を調べることにより、例えば図14(b) に
示すトレーラであれば断続があり、同図(c) に示す単車
体であれば連続があることから判別できる。
Under the present circumstances of such vehicle type discrimination, as a technique for discriminating between a large special vehicle and a large vehicle, Japanese Unexamined Patent Publication No. 59-59
As described in Japanese Unexamined Patent Publication No. 160299, the continuity of a predetermined height position in the vehicle is detected, and the large special vehicle and the large vehicle are discriminated based on the combination of the tread width and the number of axes. Specifically, for example, by arranging an optical sensor at a height of 1500 mm above the ground and checking the intermittentness of the optical sensor between the first axis and the second axis in the vehicle, for example, with the trailer shown in FIG. 14 (b), If there is an interruption, there is continuity, and if it is a single car body shown in Fig. 6 (c), there is continuity, so it can be determined.

【0007】かかる車種判別では、大型特殊車の条件の
1つである4軸以上の車体にあって、唯一の例外車であ
る同図(a) に示す4軸単車体車を単車体としてトレーラ
と区別できる。
In such a vehicle type discrimination, a trailer is a single-body vehicle, which is one of the only exceptional vehicles in a vehicle body with four or more axles, which is one of the conditions for large special vehicles. Can be distinguished from.

【0008】しかしながら、同図(a) に示す4軸単車体
には、運転台と荷台とが離れているものがあり、トレー
ラとの区別ができるとは限らない。又、大型車に対する
もう1つの問題は、バス車輌である。すなわち、路線用
バスは大型車と判別し、観光バスは大型特殊車として判
別する必要があるが、実際にはこの判別を機械的に行う
ことが困難であり、バスは一括して不明車として処理す
ることが望まれている。ところが、上記の如くトレッド
幅、軸数の組合わせに基づいて大型特殊車と大型車とを
判別する技術では、バスとトラックとの区別が困難とな
る。
However, in the four-axis single vehicle body shown in FIG. 1 (a), the driver's cab and the cargo bed are separated from each other, and the trailer is not always distinguishable. Another problem with large vehicles is the bus vehicle. That is, it is necessary to distinguish a route bus as a large vehicle and a tourist bus as a large special vehicle, but in reality it is difficult to make this distinction mechanically, and the buses are collectively considered as unknown vehicles. It is desired to process. However, it is difficult to distinguish between a bus and a truck by the technique for distinguishing between a large special vehicle and a large vehicle based on the combination of the tread width and the number of axes as described above.

【0009】一方、車種判別装置について既に実用化さ
れている技術としては、図15に示すように車輌1の通
路2に踏板装置3を設けて車軸間隔及び車軸数を計測
し、又車輌分離器4a、4bを通路2の両側に配置して
車輌1を1台ごとに分離し、車高検知器5a、5bをそ
れぞれ車輌分離器4a、4bの上部に設けて車高を検知
し、さらに車長検知器6a、6bを通路2の両側に配置
して車輌1の車長を検知し、これら車軸間隔、車軸数、
車高及び車長などのデータに基づいて車輌1の車種を判
別しているものがある。
On the other hand, as a technique which has already been put into practical use for a vehicle type discriminating device, as shown in FIG. 15, a tread plate device 3 is provided in a passage 2 of a vehicle 1 to measure an axle distance and an axle number, and a vehicle separator. 4a and 4b are arranged on both sides of the aisle 2 to separate the vehicles 1 one by one, and vehicle height detectors 5a and 5b are provided above the vehicle separators 4a and 4b to detect the vehicle height. The length detectors 6a and 6b are arranged on both sides of the passage 2 to detect the length of the vehicle 1, and the axle distance, the number of axles,
In some cases, the vehicle type of the vehicle 1 is determined based on data such as vehicle height and vehicle length.

【0010】なお、踏板装置3は、圧力センサを多数配
置して車輌1の重みを機械的変位量として感知し、車軸
数やタイヤの幅や間隔を計測している。又、車輌分離器
4a、4bは、複数の光センサを縦一列に配列したもの
となっている。
The tread device 3 is provided with a large number of pressure sensors to detect the weight of the vehicle 1 as the amount of mechanical displacement, and measures the number of axles, the width of tires, and the distance between them. Further, the vehicle separators 4a and 4b have a plurality of optical sensors arranged in a line in the vertical direction.

【0011】しかしながら、かかる装置では、車種を車
軸間隔や車軸数などの大まかなデータに基づいて判別
し、かつ車輌1の空間的形状データを使用していないの
で、車種を誤判別することが多い。
However, in such an apparatus, since the vehicle type is determined based on rough data such as the axle spacing and the number of axles, and the spatial shape data of the vehicle 1 is not used, the vehicle type is often erroneously determined. .

【0012】又、踏板装置1による機械的な計測では、
判別装置のためのスペースを取ると共に、この踏板装置
1は堅固に埋設するためにコストが高くなり、そのうえ
故障が起きやすく信頼性が低い。踏板装置1は、機械的
疲労や振動、ゴミ、湿気、高温の状況下にあって故障し
やすい。
Further, in the mechanical measurement by the tread device 1,
In addition to taking up space for the discriminating device, the tread device 1 is solidly buried, resulting in high cost, and moreover, failure is likely to occur and reliability is low. The tread device 1 is easily damaged due to mechanical fatigue, vibration, dust, moisture, and high temperature.

【0013】[0013]

【発明が解決しようとする課題】以上のように車種判別
にあたって、従来の方式では、特に大型特殊車、大型車
及びバスとの区別が困難である。又、車種を誤判別する
ことが多く、又、踏板装置1の計測では、そのスペース
を取ると共にコストが高くなり、そのうえ故障が起きや
すく信頼性が低い。
As described above, it is difficult to distinguish between a large-sized special vehicle, a large-sized vehicle, and a bus by the conventional method when determining the vehicle type. In addition, the vehicle type is often erroneously discriminated, and in the measurement of the tread device 1, the space is increased and the cost is increased, and further, the breakdown easily occurs and the reliability is low.

【0014】そこで本発明は、車種判別にあたって特に
大型特殊車、大型車及びバスとの判別ができる車種判別
装置を提供することを目的とする。又、本発明は、信頼
性の高く、安定して精度高く車種判別ができる車種判別
装置を提供することを目的とする。又、本発明は、車種
判別の基準が変更されてもその判別の精度の向上が図れ
る車種判別装置を提供することを目的とする。
Therefore, it is an object of the present invention to provide a vehicle type identification device capable of identifying a large special vehicle, a large vehicle, and a bus in particular in vehicle type identification. Another object of the present invention is to provide a vehicle type discriminating device which is highly reliable and is capable of stably and accurately discriminating a vehicle type. It is another object of the present invention to provide a vehicle type identification device that can improve the accuracy of the determination even if the vehicle type identification standard is changed.

【0015】[0015]

【課題を解決するための手段】請求項1によれば、車輌
に対して上下方向に複数のセンサを配列して成る第1セ
ンサ群と、車輌の走行方向に複数のセンサを配列して成
る第2センサ群と、これら第1及び第2センサ群の各検
出信号から車輌のフロントから所定位置までの長さ及び
軸数を求める車輌解析手段と、この車輌解析手段により
求められた長さ及び軸数の組合わせに基づいて車輌の車
種を判別する判別手段とを備えて上記目的を達成しよう
とする車種判別装置である。
According to a first aspect of the present invention, a first sensor group is formed by arranging a plurality of sensors in a vertical direction with respect to a vehicle, and a plurality of sensors is arranged in a traveling direction of the vehicle. A second sensor group, a vehicle analysis means for obtaining the length and the number of axes from the front of the vehicle to a predetermined position based on the detection signals of the first and second sensor groups, and the length obtained by the vehicle analysis means. A vehicle type discriminating apparatus, which is provided with a discriminating means for discriminating a vehicle type of a vehicle based on a combination of the number of axes, and which is intended to achieve the above object.

【0016】請求項2によれば、第1及び第2センサ群
の各信号を順次受けて車両に対するシルエットデータを
作成するシルエット作成手段を備えている。請求項3に
よれば、車輌に対して上下方向に複数のセンサを配列し
て成るセンサ群と、このセンサ群の検出信号を順次受け
て車輌に対するシルエットデータを作成するシルエット
作成手段と、このシルエット作成手段により作成された
シルエットデータに対して設定された各ウィンドウ内の
明暗値の総和を求めるウィンドウ処理手段と、このウィ
ンドウ処理手段により求められた各ウィンドウ内の明暗
値に基づいて車輌の車種を判別する判別手段とを備えて
上記目的を達成しようとする車種判別装置である。
According to a second aspect of the present invention, there is provided a silhouette creating means for sequentially receiving signals from the first and second sensor groups and creating silhouette data for the vehicle. According to claim 3, a sensor group in which a plurality of sensors are arranged vertically with respect to the vehicle, a silhouette creating means for sequentially receiving detection signals of the sensor group and creating silhouette data for the vehicle, and the silhouette Window processing means for obtaining the sum of the light and dark values in each window set for the silhouette data created by the creating means, and the vehicle type of the vehicle based on the light and dark values in each window found by this window processing means A vehicle type discriminating device that includes a discriminating means for discriminating and tries to achieve the above object.

【0017】請求項4によれば、車輌に対して上下方向
に複数のセンサを配列して成る第1センサ群と、車輌の
走行方向に複数のセンサを配列して成る第2センサ群
と、これら第1及び第2センサ群の各検出信号を順次受
けて車輌に対するシルエットデータを作成するシルエッ
ト作成手段と、このシルエット作成手段により作成され
たシルエットデータと基準シルエットデータとをパター
ンマッチングして車輌の車種を判別する判別手段と、こ
の判別の結果に基づいて同車種であれば基準シルエット
データに対してシルエットデータを加算し、異車種であ
れば基準シルエットデータからシルエットデータを減算
して基準シルエットデータの学習及び更新を行う学習手
段とを備えて上記目的を達成しようとする車種判別装置
である。
According to claim 4, a first sensor group formed by arranging a plurality of sensors in a vertical direction with respect to the vehicle, and a second sensor group formed by arranging a plurality of sensors in a traveling direction of the vehicle, A silhouette creating unit that sequentially receives the detection signals of the first and second sensor groups to create silhouette data for a vehicle, and the silhouette data created by the silhouette creating unit and the reference silhouette data are pattern-matched to obtain a vehicle silhouette. Based on the discrimination means for discriminating the vehicle type, if the vehicle type is the same, silhouette data is added to the reference silhouette data, and if it is a different vehicle type, the silhouette data is subtracted from the reference silhouette data to obtain the reference silhouette data. And a learning means for performing learning and updating of the vehicle type discriminating apparatus for achieving the above object.

【0018】請求項5によれば、車輌に対するシルエッ
トデータを作成するシルエット作成手段は、車輌の走行
速度に応じて出力されるセンサ群の検出信号を順次受け
てこの検出信号の状態を保持する情報保持回路と、この
情報保持回路により保持された検出信号を順次記憶して
車輌に対するシルエットデータを作成するシルエットメ
モリとを有している。
According to the present invention, the silhouette creating means for creating silhouette data for a vehicle sequentially receives the detection signals of the sensor group output according to the traveling speed of the vehicle and holds the state of the detection signal. It has a holding circuit and a silhouette memory that sequentially stores the detection signals held by the information holding circuit to create silhouette data for the vehicle.

【0019】[0019]

【作用】請求項1によれば、第1及び第2センサ群に車
輌が通過すると、このときのこれらセンサ群の各検出信
号を受けて車輌解析手段により車輌のフロントから所定
位置までの長さ及び軸数が求められ、これら長さ及び軸
数の組合わせに基づいて判別手段により車輌の車種が判
別される。
According to the present invention, when the vehicle passes through the first and second sensor groups, the vehicle analysis means receives the detection signals of these sensor groups at this time and the length from the front of the vehicle to the predetermined position is determined by the vehicle analysis means. And the number of axes are obtained, and the vehicle type of the vehicle is determined by the determining means based on the combination of the length and the number of axes.

【0020】この場合、請求項2によれば、第1及び第
2センサ群の各信号を順次受けて車両に対するシルエッ
トデータを作成する。請求項3によれば、センサ群に車
輌が通過すると、このときのセンサ群の検出信号を順次
受けてシルエット作成手段により車輌に対するシルエッ
トデータが作成される。このシルエットデータに対し、
ウィンドウ処理手段により各ウィンドウが設定されてそ
のウィンドウ内の明暗値の総和が求められ、この明暗値
に基づいて判別手段により車輌の車種が判別される。
In this case, according to the second aspect, the signals of the first and second sensor groups are sequentially received and the silhouette data for the vehicle is created. According to the third aspect, when the vehicle passes through the sensor group, the silhouette generation means generates the silhouette data for the vehicle by sequentially receiving the detection signals of the sensor group at this time. For this silhouette data,
Each window is set by the window processing means, the sum of the light and dark values in the window is obtained, and the vehicle type of the vehicle is judged by the judging means based on the light and dark values.

【0021】請求項4によれば、第1及び第2センサ群
に車輌が通過すると、このときのこれらセンサ群の各検
出信号を順次受けてシルエット作成手段により車輌に対
するシルエットデータが作成される。そして、このシル
エットデータと基準シルエットデータとが判別手段によ
りパターンマッチングされて車輌の車種が判別され、こ
の判別の結果に基づき学習手段により、同車種であれば
基準シルエットデータに対してシルエットデータが加算
され、異車種であれば基準シルエットデータからシルエ
ットデータが減算されて基準シルエットデータの学習及
び更新が行われる。
According to the fourth aspect, when the vehicle passes through the first and second sensor groups, the silhouette creating means creates the silhouette data for the vehicle by sequentially receiving the detection signals from these sensor groups. Then, the silhouette data and the reference silhouette data are pattern-matched by the discriminating means to discriminate the vehicle type of the vehicle. Based on the discrimination result, the learning means adds the silhouette data to the reference silhouette data if the vehicle type is the same. If the vehicle type is different, the silhouette data is subtracted from the reference silhouette data to learn and update the reference silhouette data.

【0022】請求項5によれば、シルエット作成手段に
おいて第1センサ群の検出信号を順次受けてこの検出信
号の状態を保持し、この保持された検出信号をシルエッ
トメモリに順次記憶することにより車輌に対するシルエ
ットデータが作成される。
According to the fifth aspect of the invention, the silhouette creating means sequentially receives the detection signals of the first sensor group, holds the state of the detection signals, and sequentially stores the held detection signals in the silhouette memory. The silhouette data for is created.

【0023】[0023]

【実施例】【Example】

(1) 以下、本発明の第1実施例について図面を参照して
説明する。図1は車種判別装置の構成図である。車輌の
通過する通路10には、タイヤ通過センサ11、車輌前
面位置センサ群12及びシルエットセンサ群13が配置
されている。
(1) Hereinafter, a first embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram of a vehicle type identification device. A tire passage sensor 11, a vehicle front position sensor group 12, and a silhouette sensor group 13 are arranged in a passage 10 through which a vehicle passes.

【0024】タイヤ通過センサ11は、図2に示すよう
に通路10の両側に投光器11a及び受光器11bを組
み合わせた光センサから成るもので、車輌のタイヤ位置
に対応する位置に配置され、その遮光によりタイヤの通
過を検知するものとなっている。
As shown in FIG. 2, the tire passage sensor 11 is composed of an optical sensor in which a light projector 11a and a light receiver 11b are combined on both sides of the passage 10 and is arranged at a position corresponding to the tire position of the vehicle, and its light shielding is performed. Is to detect the passage of tires.

【0025】車輌前面位置センサ群12は、車輌のフロ
ントの位置を計測するためのデータを得るもので、通路
10の両側に複数の投光器121a〜12na及び受光
器121b〜12nbを組み合わせた各光センサから成
っている。そして、このセンサ群12は、およそ車輌の
ナンバープレート取付位置に対応する位置に、車輌の進
行方向に沿って配置されている。
The vehicle front position sensor group 12 obtains data for measuring the position of the front of the vehicle. Each optical sensor is a combination of a plurality of light projectors 121a-12na and light receivers 121b-12nb on both sides of the passage 10. Made of. The sensor group 12 is arranged along the traveling direction of the vehicle at a position approximately corresponding to the number plate mounting position of the vehicle.

【0026】この車輌前面位置センサ群12は、図2に
おいて例えばタイヤ通過センサ11とセンサ(121
a、121b)との間隔Lo を500mm、各センサの
間隔ΔLを50mm、センサ数nを40個に設定可能で
あり、車輌の進入に伴ってセンサ(121a、121
b)からセンサ(12na、12nb)に向かって順次
遮光状態に変化する。
The vehicle front position sensor group 12 includes, for example, a tire passage sensor 11 and a sensor (121) in FIG.
a, 121b), the distance Lo between the sensors can be set to 500 mm, the distance between the sensors ΔL can be set to 50 mm, and the number of sensors n can be set to 40.
From b) to the sensors (12na, 12nb), the light shielding state is sequentially changed.

【0027】シルエットセンサ群13は、車輌の進入、
退出、車輌の分離を検出するもので、通路10の両側に
複数の投光器131a〜13na及び受光器131b〜
13nbを組み合わせた各センサから成っている。そし
て、このセンサ群13は、車輌に対して上下方向に配置
されている。
The silhouette sensor group 13 is used for entering a vehicle,
Detecting exit and separation of vehicles, a plurality of light emitters 131a to 13na and light receivers 131b to both sides of the passage 10 are detected.
It consists of each sensor that is a combination of 13 nb. The sensor group 13 is arranged vertically with respect to the vehicle.

【0028】このシルエットセンサ群13の出力端子に
は、車輌分離回路14が接続され、車輌分離回路14か
ら車輌の連続性の評価に用いられ、車輌通過中を知らせ
る車輌通過信号Tが出力されるものとなっている。
A vehicle separation circuit 14 is connected to the output terminal of the silhouette sensor group 13, and is used for evaluating the continuity of the vehicle from the vehicle separation circuit 14 and outputs a vehicle passage signal T for notifying that the vehicle is passing. It has become a thing.

【0029】上記タイヤ通過センサ11の出力端子に
は、信号変換回路15が接続されている。この信号変換
回路15は、タイヤ通過センサ11の出力信号を受け
て、通光から遮光に変化したときにタイヤの前縁エッジ
通過信号P1に変換出力し、遮光から通光に変化したと
きにタイヤの後縁エッジ通過信号P2に変換出力する機
能を有している。
A signal conversion circuit 15 is connected to the output terminal of the tire passage sensor 11. The signal conversion circuit 15 receives the output signal of the tire passage sensor 11, converts it into a front edge edge passage signal P1 of the tire when the light passing is changed to the light blocking, and outputs it when the light passing is changed to the light passing. It has a function of converting and outputting to the trailing edge passing signal P2.

【0030】又、車輌全面位置センサ群12の出力端子
には、フロント位置検出回路16が接続されている。こ
のフロント位置検出回路16は、車輌前面位置センサ群
12の出力信号を受けて車輌のフロント位置を検出して
そのフロント位置信号Fをオーバハング量検出回路17
に送る機能を有している。
A front position detection circuit 16 is connected to the output terminal of the vehicle whole surface position sensor group 12. The front position detection circuit 16 receives the output signal of the vehicle front position sensor group 12 to detect the front position of the vehicle and outputs the front position signal F to the overhang amount detection circuit 17.
It has a function to send to.

【0031】このオーバハング量検出回路17は、車輌
通過信号Tを受けて車輌の進入開始を判断し、この後に
最初のタイヤ前縁エッジ通過信号P1を受けたときのフ
ロント位置信号Fの値f1と、車輌の進入の後に最初の
タイヤ後縁エッジ通過信号P2を受けたときのフロント
位置信号Fの値f2とによりオーバハング量h h=(f1+f2)/2 …(1) を演算し求める機能を有している。
The overhang amount detecting circuit 17 receives the vehicle passage signal T to judge the start of the vehicle entry, and then the value f1 of the front position signal F when the first tire leading edge passage signal P1 is received. , A function of calculating the overhang amount hh = (f1 + f2) / 2 (1) by the value f2 of the front position signal F when the first tire trailing edge passing signal P2 is received after the vehicle enters is doing.

【0032】軸数計数回路18は、タイヤ前縁エッジ通
過信号P1及びタイヤ後縁エッジ通過信号P2を受けて
車輌の離脱までの総軸数kを求める機能を有している。
マイクロコンピュータ19は、オーバハング量h及び総
軸数kの組み合わせに基づいて車輌を大型車、大型特殊
車及び不明車に判別する機能を有するもので、その判別
の条件は次の通りとなっている。
The axis number counting circuit 18 has a function of receiving the tire front edge edge passage signal P1 and the tire trailing edge edge passage signal P2 and obtaining the total number of axes k until the vehicle departs.
The microcomputer 19 has a function of discriminating a vehicle as a large vehicle, a large special vehicle, or an unknown vehicle based on the combination of the overhang amount h and the total number of axes k. The conditions for the discrimination are as follows. .

【0033】 条件1 h<hth かつk<4の時 大型車 条件2 h<hth かつk≧4の時 大型特殊車 条件3 h≧hth かつk<4の時 不明車 条件4 h≧hth かつk=4の時 大型車 条件5 h≧hth かつk>4の時 大型特殊車 なお、hth は、例えば1500mmと設定する。Condition 1 h <hth and k <4 Large vehicle Condition 2 h <hth and k ≧ 4 Large special vehicle Condition 3 h ≧ hth and k <4 Unknown vehicle Condition 4 h ≧ hth and k = 4 Large vehicle Condition 5 h ≧ hth and k> 4 Large special vehicle Note that hth is set to 1500 mm, for example.

【0034】ここで、条件1は、図8(c) に示す単車体
トラックの3軸以下のものに相当する。トレーラも3軸
車は、この条件1に入り、大半の大型車がこれに相当す
る。条件2は、トレーラで4軸以上又は単車体で牽引車
輌を有するものの大半がこれに相当する。
Here, the condition 1 corresponds to the case where the single body truck shown in FIG. 8 (c) has three or less axes. For trailers and triaxial vehicles, this condition 1 is also satisfied, and most large vehicles correspond to this. Condition 2 corresponds to most of trailers having four or more axles or a single vehicle having a towing vehicle.

【0035】条件3は、図8(d) に示すタンクローリ及
び同図(e) に示すバスに相当する。条件4は、4軸単車
体のトラックが相当する。条件5は、上記条件1〜4以
外の大型特殊車に相当する。
Condition 3 corresponds to the tank truck shown in FIG. 8 (d) and the bus shown in FIG. 8 (e). Condition 4 corresponds to a 4-axis single-body truck. The condition 5 corresponds to a large special vehicle other than the above conditions 1 to 4.

【0036】ところで、これら条件1〜5の根拠を説明
すると、トレーラはその運転台が荷台を切り離して単独
で移動する特徴があり、このために第1軸目は運転台を
支える度合い上、フロントより遠くない位置に存在して
いる。
By the way, to explain the grounds for these conditions 1 to 5, the trailer is characterized in that its driver's cab separates the cargo bed and moves independently. For this reason, the first axis supports the driver's cab and front It is not far away.

【0037】これに対して4軸単車体トラックは、タン
クローリ等の形状に類似し、フロントから離れた位置に
第1軸目が存在している。このため、トレーラ及び一般
の3軸単車体と比較してオーバハング量hが長い。
On the other hand, the four-axis single-body truck has a shape similar to that of a tank truck, and the first axis exists at a position distant from the front. Therefore, the overhang amount h is longer than that of a trailer and a general three-axis single vehicle body.

【0038】又、バスは、フロント近傍に乗降口が存在
するため、フロントから第1軸目までのオーバハング量
hは、一般のトラック、トレーラと比較して長い。な
お、バス、タンクローリの4軸車は希である。以上の根
拠による。
Since the bus has an entrance / exit near the front, the overhang amount h from the front to the first axis is longer than that of a general truck or trailer. In addition, four-axle vehicles such as buses and tank trucks are rare. Based on the above grounds.

【0039】次に上記の如く構成された装置の作用につ
いて説明する。車輌が、シルエットセンサ群13からタ
イヤ通過センサ11、車輌前面位置センサ群12を通過
すると、シルエットセンサ群13は、車輌の高さに応じ
て各センサ群(131a〜13na、131b〜13n
b)が遮光状態となり、その出力信号が車輌分離回路1
4に送られ、この回路14から車輌通過中を知らせる車
輌通過信号Tが出力される。この車輌通過信号Tは、信
号変換回路15、フロント位置検出回路16、オーバハ
ング量検出回路17、軸数計数回路18及びマイクロコ
ンピュータ19に送られる。
Next, the operation of the apparatus configured as described above will be described. When the vehicle passes through the tire passage sensor 11 and the vehicle front position sensor group 12 from the silhouette sensor group 13, the silhouette sensor group 13 determines the sensor groups (131a to 13na, 131b to 13n) according to the height of the vehicle.
b) is in a light-shielded state, and its output signal is the vehicle separation circuit 1
4 and the circuit 14 outputs a vehicle passage signal T indicating that the vehicle is passing. This vehicle passage signal T is sent to the signal conversion circuit 15, the front position detection circuit 16, the overhang amount detection circuit 17, the axis number counting circuit 18, and the microcomputer 19.

【0040】又、タイヤ通過センサ11は、車輌の通過
による遮光によりタイヤの通過を検知してその検知信号
を出力する。この検知信号は信号変換回路15に送られ
ることにより、この信号変換回路15は、通光から遮光
に変化したときにタイヤの前縁エッジ通過信号P1を出
力し、又、遮光から通光に変化したときにタイヤの後縁
エッジ通過信号P2を出力する。
Further, the tire passage sensor 11 detects the passage of the tire due to the light shielding due to the passage of the vehicle and outputs the detection signal. This detection signal is sent to the signal conversion circuit 15, so that the signal conversion circuit 15 outputs the front edge passing signal P1 of the tire when the light passing is changed to the light blocking, and the light blocking is changed to the light passing. Then, the trailing edge passing signal P2 of the tire is output.

【0041】一方、車輌前面位置センサ群12は、車輌
の通過に伴ってセンサ(121a、121b)からセン
サ(12na、12nb)に向かって順次遮光状態に変
化する。このときの車輌前面位置センサ群12の出力信
号がフロント位置検出回路16に送られることにより、
この検出回路16は、車輌のフロント位置を検出してそ
のフロント位置信号Fをオーバハング量検出回路17に
送る。
On the other hand, the vehicle front position sensor group 12 sequentially changes to the light-shielding state from the sensors (121a, 121b) to the sensors (12na, 12nb) as the vehicle passes. The output signal of the vehicle front position sensor group 12 at this time is sent to the front position detection circuit 16,
The detection circuit 16 detects the front position of the vehicle and sends the front position signal F to the overhang amount detection circuit 17.

【0042】このオーバハング量検出回路17は、車輌
通過信号Tを受けて車輌の進入開始を判断し、この後に
最初のタイヤ前縁エッジ通過信号P1を受けたときのフ
ロント位置信号Fの値f1と、車輌の進入の後に最初の
タイヤ後縁エッジ通過信号P2を受けたときのフロント
位置信号Fの値f2とにより上記式(1) を演算してオー
バハング量hを求める。
The overhang amount detecting circuit 17 receives the vehicle passage signal T to judge the start of the vehicle entry, and then the value f1 of the front position signal F when receiving the first tire leading edge edge passage signal P1. , The above equation (1) is calculated from the value f2 of the front position signal F when the first tire trailing edge passing signal P2 is received after the vehicle enters, and the overhang amount h is obtained.

【0043】一方、軸数計数回路18は、タイヤ前縁エ
ッジ通過信号P1及びタイヤ後縁エッジ通過信号P2を
受けて車輌の退出までの総軸数kを求める。かくして、
マイクロコンピュータ19は、オーバハング量h及び総
軸数kを受け、上記条件1〜5に基づいて車輌を大型
車、大型特殊車及び不明車に判別する。
On the other hand, the axis number counting circuit 18 receives the tire front edge edge passage signal P1 and the tire trailing edge edge passage signal P2 to obtain the total number of axes k until the vehicle exits. Thus,
The microcomputer 19 receives the overhang amount h and the total number of axes k, and determines the vehicle as a large vehicle, a large special vehicle, or an unknown vehicle based on the above conditions 1 to 5.

【0044】このように上記第1実施例においては、車
輌前面位置センサ群12及びシルエットセンサ群13に
車輌が通過すると、このときのこれらセンサ群12、1
3の各出力信号を受けて車輌のオーバハング量h及び総
軸数kを求め、これらオーバハング量h及び総軸数kの
組合わせに基づいて車種を判別するようにしたので、車
種判別にあたって特に大型特殊車、大型車及びバス等の
不明車との判別ができる。
As described above, in the first embodiment, when the vehicle passes through the vehicle front position sensor group 12 and the silhouette sensor group 13, the sensor groups 12, 1 at this time are passed.
Since the vehicle overhang amount h and the total number of axes k are obtained by receiving the output signals of No. 3 and the vehicle type is determined based on the combination of the overhang amount h and the total number of axes k, the vehicle type is particularly large. Can be distinguished from special vehicles, large vehicles, and unknown vehicles such as buses.

【0045】なお、この第1実施例は次のように変形し
てもよい。例えば、上記hthを1つでなく、hth2 =2
000mm等の複数の大小判定基準を設定し、より細か
い車種の分類を行うようにしてもよい。
The first embodiment may be modified as follows. For example, the above hth is not one, but hth2 = 2
It is also possible to set a plurality of size determination criteria such as 000 mm and perform more detailed vehicle type classification.

【0046】又、タイヤ通過センサ11は、シルエット
センサ群13における各センサのうちいずれかのセンサ
を併用してもよい。さらに、オーバハング量hは、タイ
ヤ前縁位置からフロントまでの間に設定してもよい。
The tire passage sensor 11 may use any one of the sensors in the silhouette sensor group 13. Further, the overhang amount h may be set between the tire front edge position and the front.

【0047】加えて後述する他の実施例におけるシルエ
ット作成部を付加して、ここからのシルエットデータを
マイクロコンピュータ19に入力することを総合的な車
種判別を行うことができるようになる。 (2) 次に本発明の第2実施例について説明する。
In addition, by adding a silhouette creating unit in another embodiment to be described later, inputting silhouette data from the silhouette creating unit to the microcomputer 19 enables comprehensive vehicle type discrimination. (2) Next, a second embodiment of the present invention will be described.

【0048】図3は車種判別装置の構成図である。通路
20にはシルエットセンサ群21が設けられている。こ
のシルエットセンサ群21は、通路20の両側にそれぞ
れ投光器群21a及び受光器群21bを設けたものであ
る。
FIG. 3 is a block diagram of the vehicle type identification device. A silhouette sensor group 21 is provided in the passage 20. The silhouette sensor group 21 is provided with a projector group 21a and a light receiver group 21b on both sides of the passage 20, respectively.

【0049】このうち投光器群21aは、車輌の上下方
向に複数の投光器211a〜21naを配列したもので
あり、又、投光器群21bは、これら投光器211a〜
21naと対応する位置にそれぞれ複数の受光器211
b〜21nbを配列したものである。なお、これら投光
器211a〜21naと各受光器211b〜21nbと
の組み合わせにより各センサが形成されている。
Of these, the projector group 21a is formed by arranging a plurality of projectors 211a to 21na in the vertical direction of the vehicle, and the projector group 21b is composed of these projectors 211a to 21na.
A plurality of light receivers 211 are provided at positions corresponding to 21 na.
b to 21 nb are arranged. Each sensor is formed by a combination of the light projectors 211a to 21na and the light receivers 211b to 21nb.

【0050】このシルエットセンサ群21の出力端子に
は、シルエット入力部22を介してシルエット作成部2
3が接続されている。又、通路20側には、車速センサ
24が設けられ、これにより走行する車輌の像を撮像し
てその映像信号が車速検知部25に送られるようになっ
ている。
The silhouette creating unit 2 is connected to the output terminal of the silhouette sensor group 21 via the silhouette input unit 22.
3 is connected. A vehicle speed sensor 24 is provided on the side of the passage 20, and an image of a traveling vehicle is picked up by the vehicle speed sensor 24 and a video signal thereof is sent to a vehicle speed detector 25.

【0051】この車速検知部25は、車速センサ24か
らの映像信号から車輌の左右方向に対する移動量を求
め、この移動量から車輌の速度を求める機能を有してい
る。上記シルエット作成部23は、シルエット入力部2
2を通して順次入力されるシルエットセンサ群21から
の検出信号を受けて車輌全体を横方向から見たシルエッ
トデータを作成する機能を有するもので、このシルエッ
トデータ作成にあたり車速検知部25からの車輌速度を
受け、この車輌速度に基づいてシルエットの伸び縮みを
補正する機能を有している。
The vehicle speed detecting section 25 has a function of obtaining the amount of movement of the vehicle in the left-right direction from the video signal from the vehicle speed sensor 24 and obtaining the speed of the vehicle from the amount of movement. The silhouette creating unit 23 is the silhouette input unit 2
2 has a function of receiving detection signals from the silhouette sensor group 21 sequentially input through 2 and creating silhouette data of the entire vehicle viewed from the lateral direction. In creating this silhouette data, the vehicle speed from the vehicle speed detection unit 25 It has a function of correcting the expansion and contraction of the silhouette based on the vehicle speed.

【0052】ウィンドウ処理部26は、シルエット作成
部23により作成されたシルエットデータを受け、この
シルエットデータに対し、図4に示すように各車種を判
別するために各車種に応じた各ウィンドウW1〜W5を
発生させ、これらウィンドウW1〜W5内におけるシル
エット部分の画素数の総和N1〜N5を求める機能を有
している。なお、図4では3種類の車種のシルエットデ
ータA、B、Cの合成例を示している。
The window processing unit 26 receives the silhouette data created by the silhouette creating unit 23, and with respect to this silhouette data, as shown in FIG. It has a function of generating W5 and obtaining total sums N1 to N5 of the number of pixels of silhouette portions in these windows W1 to W5. Note that FIG. 4 shows an example of composition of silhouette data A, B, and C for three types of vehicles.

【0053】ファジィ論理部27は、各ウィンドウW1
〜W5内における画素数の総和N1〜N5を受け、ファ
ジィ演算を実行して車輌の車種を判別する機能を有して
いる。具体的にファジィ論理部27は、各画素数の総和
N1〜N5を図5に示すように「微少、少ない、やや少
ない、中位、やや多い、多い、非常に多い」の複数段階
に分けたメンバーシップ関数により評価する。そして、
これらメンバーシップ関数中の「微少、少ない、…」等
の言葉で表現されているルールを、図5に示すようにh
〜nの大きさで評価する。すなわち、 ルール1 画素数総和N1が多く、N2が微少又は少な
く、N3が非常に多く、N5が少ないならば、車種Aで
ある。
The fuzzy logic unit 27 uses each window W1.
It has a function of receiving the sum total N1 to N5 of the numbers of pixels in W5 to W5 and executing a fuzzy calculation to determine the vehicle type of the vehicle. Specifically, the fuzzy logic unit 27 divides the total sums N1 to N5 of the numbers of pixels into a plurality of stages of "small, small, slightly small, medium, slightly large, large, very large". Evaluate by membership function. And
As shown in FIG. 5, the rules expressed by words such as “minor, few, ...” in these membership functions are shown in FIG.
It is evaluated by the size of ~ n. That is, if the rule 1 total pixel number N1 is large, N2 is small or small, N3 is very large, and N5 is small, the vehicle type is A.

【0054】ルール2 画素数総和N1が多く、N2が
少なく、N4が非常に多く、N5が多ければ、車種Bで
ある。 ルール3 画素数総和N1が少なく、N2が多く、N3
が多く、N4も多く、N5が少ないならば、車種Cであ
る。 などがルールの例である。
Rule 2 If the total number of pixels N1 is large, N2 is small, N4 is very large, and N5 is large, the vehicle type is B. Rule 3 Total number of pixels N1 is small, N2 is large, N3
If there are many, N4 is many, and N5 is few, it is the vehicle model C. Are examples of rules.

【0055】次に上記の如く構成された装置の作用につ
いて説明する。車輌が通路20に走行し、シルエットセ
ンサ群21の投光器群21aと受光器群21bとの間を
通過すると、受光器群21bへの光が遮光される。この
ときシルエットセンサ群21は、遮光された各受光器2
11b〜21nbに応じた検出信号を出力する。この検
出信号は、シルエット入力部22を通してシルエット作
成部23に送られる。
Next, the operation of the apparatus configured as described above will be described. When the vehicle travels in the passage 20 and passes between the light projector group 21a and the light receiver group 21b of the silhouette sensor group 21, the light to the light receiver group 21b is blocked. At this time, the silhouette sensor group 21 includes the light receivers 2 that are shielded from light.
A detection signal corresponding to 11b to 21nb is output. This detection signal is sent to the silhouette creating unit 23 through the silhouette input unit 22.

【0056】又、車輌は、車速センサ24の前方を通過
するので、この車速センサ24は、走行する車輌の像を
撮像してその映像信号を出力する。この映像信号は車速
検知部25に送られることにより、この車速検知部25
は、映像信号から車輌の左右方向に対する移動量を求
め、この移動量から車輌の速度を求める。
Since the vehicle passes in front of the vehicle speed sensor 24, the vehicle speed sensor 24 picks up an image of the traveling vehicle and outputs a video signal thereof. This video signal is sent to the vehicle speed detection unit 25, so that the vehicle speed detection unit 25
Calculates the amount of movement of the vehicle in the left-right direction from the video signal and determines the speed of the vehicle from this amount of movement.

【0057】上記シルエット作成部23は、シルエット
センサ群21からの検出信号を順次受けて車輌全体を横
方向から見たシルエットデータを作成し、かつこのシル
エットデータを、車速検知部25からの車輌速度に基づ
いてシルエットの伸び縮みを補正する。
The silhouette creating section 23 sequentially receives the detection signals from the silhouette sensor group 21 to create the silhouette data of the entire vehicle viewed from the lateral direction, and the silhouette data is sent from the vehicle speed detecting section 25 to the vehicle speed. The expansion and contraction of the silhouette is corrected based on.

【0058】このようにシルエットデータが作成される
と、このシルエットデータはウィンドウ処理部26に渡
される。このウィンドウ処理部26は、シルエットデー
タを受け、このシルエットデータに対し、図4に示す各
ウィンドウW1〜W5を発生させる。次にウィンドウ処
理部26は、各ウィンドウW1〜W5内におけるシルエ
ット部分の画素数の総和N1〜N5を求める。これら画
素数の総和N1〜N5は、ファジィ論理部27に渡され
る。
When the silhouette data is created in this way, this silhouette data is passed to the window processing unit 26. The window processing unit 26 receives the silhouette data and generates the windows W1 to W5 shown in FIG. 4 for the silhouette data. Next, the window processing unit 26 obtains the sum total N1 to N5 of the number of pixels of the silhouette portion in each of the windows W1 to W5. The sums N1 to N5 of the numbers of pixels are passed to the fuzzy logic unit 27.

【0059】このファジィ論理部27は、これら画素数
の総和N1〜N5を受けると、これら画素数の総和N1
〜N5に基づいてファジィ演算を実行して車輌の車種を
判別する。例えば、ウィンドウW1の画素数総和N1が
図5に示すNo であれば、上記ルール1、2における
「N1が多く」についてはmo %を獲得し、ルール3に
おける「N1が少なく」については0%を獲得すること
になる。このようにして各入力条件の得点を求めた後、
ファジィ論理部27は、各ルールにおける得点の最小値
をそのルールの結果の確度とする。
When the fuzzy logic unit 27 receives the sums N1 to N5 of these pixel numbers, the sum N1 of these pixel numbers is received.
Fuzzy calculation is performed based on N5 to determine the vehicle type of the vehicle. For example, if the total number N1 of pixels in the window W1 is No shown in FIG. 5, mo% is obtained for “many N1” in rules 1 and 2 and 0% for “n1 is small” in rule 3. Will be acquired. After obtaining the score of each input condition in this way,
The fuzzy logic unit 27 uses the minimum value of the score in each rule as the accuracy of the result of that rule.

【0060】次にファジィ論理部27は、各ルールご
と、つまり各車種ごとに求められた各確度の大きさを比
較し、1つの確度が他の確度よりも所定値以上大きけれ
ば、その確度の車種をその車輌の車種と判定する。な
お、例えば2つの車種確度が所定値以内の差しかない場
合には、車種を判定することが困難であると判断する。
Next, the fuzzy logic unit 27 compares the magnitudes of the respective accuracies obtained for each rule, that is, for each vehicle type, and if one of the accuracies is larger than the other accuracies by a predetermined value or more, the accuracy of the accuracies is determined. The vehicle type is determined to be the vehicle type of the vehicle. Note that, for example, when the two vehicle model accuracies do not fall within a predetermined value, it is determined that it is difficult to determine the vehicle model.

【0061】このように上記第2実施例においては、シ
ルエットセンサ群21の検出信号を順次受けて車輌に対
するシルエットデータを作成し、このシルエットデータ
に対し、各ウィンドウW1〜W5内の明暗値の総和を求
めてこれら明暗値に基づいて車輌の車種を判別するよう
にしたので、各車種の判別を信頼性の高く、かつ安定し
て精度高くできる。
As described above, in the second embodiment, the detection signals of the silhouette sensor group 21 are sequentially received to create the silhouette data for the vehicle, and the sum of the brightness values in the windows W1 to W5 is added to the silhouette data. Since the vehicle type of the vehicle is discriminated based on these brightness values, it is possible to discriminate each vehicle type with high reliability and stability.

【0062】なお、この第2実施例に次のように変形し
てもよい。例えば、シルエットセンサ群21は、ライン
センサやビデオカメラを用いてもよい。又、ビデオカメ
ラにより撮像した背景画像と車輌の映った画像との差画
像からシルエットデータを求めるようにしてもよい。
又、車速センサ24は、超音波センサやマイクロ波セン
サを用いてもよい。一方、ファジィ論理部29は、決定
木(decision tree )を用いてもよい。 (3) 次に本発明の第3実施例について説明する。
The second embodiment may be modified as follows. For example, the silhouette sensor group 21 may use a line sensor or a video camera. Further, the silhouette data may be obtained from the difference image between the background image captured by the video camera and the image showing the vehicle.
Further, as the vehicle speed sensor 24, an ultrasonic sensor or a microwave sensor may be used. On the other hand, the fuzzy logic unit 29 may use a decision tree. (3) Next, a third embodiment of the present invention will be described.

【0063】この第3実施例は、車輌のシルエットデー
タ作成を改善したものであり、上記第1、第2実施例の
シルエットデータ作成に適用でき、さらに種々のシルエ
ットデータ作成の際に適用できるものである。
The third embodiment is an improvement of the vehicle silhouette data creation, and can be applied to the silhouette data creation of the first and second embodiments, and can also be applied to various silhouette data creation. Is.

【0064】図6は車種判別装置におけるシルエットデ
ータ作成系の構成図である。車輌Aが走行する通路20
には、第1センサ群としてのシルエットセンサQが設け
られている。
FIG. 6 is a block diagram of a silhouette data creation system in the vehicle type identification device. Passage 20 through which vehicle A travels
Is provided with a silhouette sensor Q as a first sensor group.

【0065】このシルエットセンサQは、投光器Qa及
び受光器Qbを組み合わせたもので、それぞれ通路20
の各側にそれぞれ立設されている。このうち投光器Qa
は複数の投光素子を垂直方向に一次元的に配列したもの
であり、受光器Qbは各投光素子に対向する位置に複数
の受光素子を垂直方向に一次元的に配列したものとなっ
ている。
This silhouette sensor Q is a combination of a light projector Qa and a light receiver Qb, and has a passage 20.
Are erected on each side of. Of these, the projector Qa
Is a one-dimensional array of a plurality of light emitting elements in the vertical direction, and the light receiving device Qb is a one-dimensional array of a plurality of light receiving elements in the vertical direction at a position facing each light emitting element. ing.

【0066】これにより、シルエットセンサQは、各投
光素子と受光素子とを組合わせた各センサq1〜qt、
Q1〜Qnを配列したものとなり、下方向から各センサ
q1〜qtから成る下方センサ群、その上方の各センサ
Q1〜Qnから成る上方センサ群に分けられている。
As a result, the silhouette sensor Q includes the sensors q1 to qt in which the light projecting elements and the light receiving elements are combined,
It is an array of Q1 to Qn, and is divided into a lower sensor group composed of the sensors q1 to qt and an upper sensor group composed of the respective sensors Q1 to Qn above it from the bottom.

【0067】なお、このシルエットセンサQの各センサ
q1〜qt、Q1〜Qnは、遮光状態のときにHレベル
(ハイレベル)信号を出力し、通光状態のときにLレベ
ル(ローレベル)信号を出力するものとなっている。
Each of the sensors q1 to qt and Q1 to Qn of the silhouette sensor Q outputs an H level (high level) signal in the light-shielded state and an L level (low level) signal in the light-transmitting state. Is output.

【0068】又、第2センサ群として車輌通過位置セン
サEが設けられている。この車輌通過位置センサEは、
投光器Ea及び受光器Ebを組み合わせたもので、それ
ぞれシルエットセンサQの投光器Qa、受光器Qbに対
して垂直方向つまり車輌Aの走行方向で、かつ車輌のボ
ディーの高さ位置に設けられている。
A vehicle passage position sensor E is provided as a second sensor group. This vehicle passage position sensor E is
A combination of the light projector Ea and the light receiver Eb is provided in a direction perpendicular to the light projector Qa and the light receiver Qb of the silhouette sensor Q, that is, in the traveling direction of the vehicle A and at the height position of the vehicle body.

【0069】このうち投光器Eaは複数の投光素子を水
平方向に一次元的に配列したものであり、受光器Ebは
各投光素子に対向する位置に複数の受光素子を水平方向
に一次元的に配列したものとなっている。
Of these, the light emitter Ea is a plurality of light emitting elements arranged one-dimensionally in the horizontal direction, and the light receiver Eb has a plurality of light receiving elements one-dimensionally in the horizontal direction at positions facing each light emitting element. It has been arranged in a regular manner.

【0070】これにより、車輌通過位置センサEは、各
投光素子と受光素子とを組合わせた各センサE1〜Em
を配列したものとなっている。従って、車輌通過位置セ
ンサEは、通路20に車輌Aが矢印イ方向に走行するこ
とにより、各センサE1〜Emの順で遮光し、シルエッ
トデータのサンプリング信号SAを出力するものとなっ
ている。
As a result, the vehicle passage position sensor E has the respective sensors E1 to Em in which the light emitting elements and the light receiving elements are combined.
It is an array of. Therefore, the vehicle passage position sensor E shields light in the order of the sensors E1 to Em when the vehicle A travels in the direction of the arrow A in the passage 20, and outputs the silhouette data sampling signal SA.

【0071】なお、図7は、シルエットセンサQ及び車
輌通過位置センサEにおける各センサq1〜qt、Q1
〜Qn、及びE1〜Emの配置関係を示している。一
方、シルエットセンサQの下方センサ群q1〜qtには
遮光情報保持回路20aが接続されるとともに、上方セ
ンサ群Q1〜Qnには通光情報保持回路20bが接続さ
れている。
In FIG. 7, the sensors q1 to qt, Q1 in the silhouette sensor Q and the vehicle passage position sensor E are shown.
˜Qn and E1˜Em are shown. On the other hand, the light shielding information holding circuit 20a is connected to the lower sensor groups q1 to qt of the silhouette sensor Q, and the light transmission information holding circuit 20b is connected to the upper sensor groups Q1 to Qn.

【0072】遮光情報保持回路20aは、車輌通過位置
センサEからのサンプリング信号SAに従って上方セン
サ群Q1〜Qnの出力PA1を取り込み、この出力PA
1の信号レベル状態を保持出力する機能を有するもの
で、各センサQ1〜Qnごとに接続されている。
The light shielding information holding circuit 20a takes in the output PA1 of the upper sensor groups Q1 to Qn in accordance with the sampling signal SA from the vehicle passage position sensor E, and outputs this output PA1.
It has a function of holding and outputting a signal level state of 1, and is connected to each of the sensors Q1 to Qn.

【0073】具体的な構成は、図8に示すようにフリッ
プフロップF1、F2を2段接続し、このうち1段目の
フリップフロップF1のD入力端子にオアゲートa1を
接続するとともにCLR 端子にインバータa2を接続し、
かつ同フリップフロップF1のQo 出力端子をオアゲー
トa1の入力端子に接続している。
As shown in FIG. 8, the specific configuration is such that flip-flops F1 and F2 are connected in two stages, of which the OR gate a1 is connected to the D input terminal of the first-stage flip-flop F1 and the inverter is connected to the CLR terminal. Connect a2,
Moreover, the Qo output terminal of the flip-flop F1 is connected to the input terminal of the OR gate a1.

【0074】そして、サンプリング信号SAを、インバ
ータa2を通して第1段目のフリップフロップF1のCL
R 端子に入力するとともに第2段目のフリップフロップ
F2に供給している。
Then, the sampling signal SA is passed through the inverter a2 to the CL of the first-stage flip-flop F1.
It is input to the R terminal and supplied to the second-stage flip-flop F2.

【0075】又、シルエットセンサQの下方センサ群Q
1〜Qnの出力PA1の1つを、オアゲートa1の入力
端子に供給している。なお、第1段目のフリップフロッ
プF1には、シルエットセンサQの各センサq1〜q
t、Q1〜Qnのセンサタイミングの信号に同期したサ
ンプリングトリガCLKiが入力している。ここで、C
LKiはサンプリング信号SAより十分速い信号であ
る。
The lower sensor group Q of the silhouette sensor Q
One of the outputs PA1 of 1 to Qn is supplied to the input terminal of the OR gate a1. The flip-flop F1 of the first stage includes the sensors q1 to q of the silhouette sensor Q.
A sampling trigger CLKi synchronized with the sensor timing signals of t, Q1 to Qn is input. Where C
LKi is a signal that is sufficiently faster than the sampling signal SA.

【0076】又、通光情報保持回路20bは、車輌通過
位置センサEからのサンプリング信号SAに従って下方
センサ群q1〜qtの出力PA2を取り込み、この出力
PA2の信号レベル状態を保持出力する機能を有するも
ので、各センサq1〜qtごとに接続されている。
The light transmission information holding circuit 20b has a function of taking in the output PA2 of the lower sensor group q1 to qt in accordance with the sampling signal SA from the vehicle passage position sensor E and holding and outputting the signal level state of this output PA2. And is connected to each of the sensors q1 to qt.

【0077】具体的な構成は、図9に示すようにフリッ
プフロップF3、F4を2段接続し、このうち1段目の
フリップフロップF3のD入力端子にオアゲートa3を
接続するとともにCLR 端子にインバータa4を接続し、
かつ同フリップフロップF1のQo 出力端子をオアゲー
トa3の一入力端子に接続し、このオアゲートa3の他
入力端子にインバータa5を接続している。
As shown in FIG. 9, the concrete configuration is such that flip-flops F3 and F4 are connected in two stages, of which the OR gate a3 is connected to the D input terminal of the first-stage flip-flop F3 and the inverter is connected to the CLR terminal. Connect a4,
Further, the Qo output terminal of the flip-flop F1 is connected to one input terminal of the OR gate a3, and the inverter a5 is connected to the other input terminal of the OR gate a3.

【0078】そして、サンプリング信号SAを、インバ
ータa4を通して第1段目のフリップフロップF3のCL
R 端子に入力するとともに第2段目のフリップフロップ
F4に供給している。
Then, the sampling signal SA is supplied to the CL of the first-stage flip-flop F3 through the inverter a4.
It is input to the R terminal and is also supplied to the second-stage flip-flop F4.

【0079】又、シルエットセンサQの下方センサ群q
1〜qtの出力PA2を、インバータa5を通してオア
ゲートa3の他入力端子に供給している。なお、第1段
目のフリップフロップF3には、上記サンプリングトリ
ガCLKiが入力している。
Further, the lower sensor group q of the silhouette sensor Q
The output PA2 of 1 to qt is supplied to the other input terminal of the OR gate a3 through the inverter a5. The sampling trigger CLKi is input to the first-stage flip-flop F3.

【0080】これら遮光及び通光情報保持回路20a、
20bの出力端子には、シルエットメモリ20cが接続
され、各保持回路20a、20bの保持出力が順次シル
エットメモリ20cに記憶されて車輌Aのシルエットデ
ータが作成されるものとなっている。
These light-shielding and light-transmitting information holding circuits 20a,
The silhouette memory 20c is connected to the output terminal of 20b, and the holding outputs of the holding circuits 20a and 20b are sequentially stored in the silhouette memory 20c to create the silhouette data of the vehicle A.

【0081】次に上記の如く構成された装置でのシルエ
ットデータ作成の作用について説明する。車輌Aが通路
Aを走行して車輌通過位置センサEの間に進入すると、
この車輌通過位置センサEの各センサE1〜Emが、車
輌Aの走行方向に従って、つまりセンサE1〜Emの順
に遮光される。これにより、車輌通過位置センサEは、
各センサE1〜Emが順次遮光される毎にHレベルのサ
ンプリング信号SAを出力する。
Next, the operation of creating silhouette data in the apparatus configured as described above will be described. When the vehicle A travels on the passage A and enters between the vehicle passage position sensors E,
The sensors E1 to Em of the vehicle passage position sensor E are shielded from light according to the traveling direction of the vehicle A, that is, in the order of the sensors E1 to Em. As a result, the vehicle passage position sensor E is
The H-level sampling signal SA is output every time each of the sensors E1 to Em is shielded from light.

【0082】又、シルエットセンサQの間に車輌Aが進
入すると、このシルエットセンサQの各センサq1〜q
t、Q1〜Qnのうち、遮光されたセンサからHレベル
信号が出力される。
When the vehicle A enters between the silhouette sensors Q, the sensors q1 to q of the silhouette sensor Q
Of t and Q1 to Qn, the H-level signal is output from the light-shielded sensor.

【0083】一方、遮光情報保持回路20aは、サンプ
リング信号SAに従って上方センサ群Q1〜Qnの出力
PA1を取り込み、この出力PA1の信号レベル状態を
保持出力する。
On the other hand, the light shielding information holding circuit 20a takes in the output PA1 of the upper sensor groups Q1 to Qn in accordance with the sampling signal SA and holds and outputs the signal level state of this output PA1.

【0084】すなわち、第1段目のフリップフロップF
1は、サンプリング信号SAによりクリアされ、出力端
子Qo の信号レベルがLレベルに戻される。この後、こ
のフリップフロップF1に対する入力は、各センサQ1
〜Qnと出力端子Qo との各出力がオアゲートa1を通
過することにより論理和となるので、一度各センサQ1
〜Qnの出力がHレベルになると、フリップフロップF
1の出力端子Qo の出力はHレベルに保持される。
That is, the first-stage flip-flop F
1 is cleared by the sampling signal SA, and the signal level of the output terminal Qo is returned to L level. After that, the input to the flip-flop F1 is applied to each sensor Q1.
Since each output of ~ Qn and the output terminal Qo passes through the OR gate a1 and becomes a logical sum, each sensor Q1
When the output of ~ Qn becomes H level, the flip-flop F
The output of the No. 1 output terminal Qo is held at the H level.

【0085】このフリップフロップF1の出力端子Qo
の出力は、第2段目のフリップフロップF2に送られ、
サンプリング信号SAの立上がり時に取り込まれ、その
出力端子Qo の出力はシルエットメモリ20cに送られ
る。
Output terminal Qo of this flip-flop F1
Is sent to the second-stage flip-flop F2,
It is taken in at the rising edge of the sampling signal SA, and the output of its output terminal Qo is sent to the silhouette memory 20c.

【0086】これと共に通光情報保持回路20bは、サ
ンプリング信号SAに従って上方センサ群Q1〜Qnの
出力PA2を取り込み、この出力PA2の信号レベル状
態を保持出力する。なお、その動作は、下方センサ群q
1〜qtの出力PA2がインバータa5により反転して
オアゲートa3に入力することにより各センサq1〜q
tの出力がLレベルになると、フリップフロップF3の
出力端子Qo の出力はLレベルに保持され、サンプリン
グ信号SAの立上がりごとにフリップフロップF3の出
力端子Qo でないがわの信号がフリップフロップF4に
取り込まれ、その出力がシルエットメモリ20cへ供給
される。したがって、オアゲート3での出力が反転して
動作される。
At the same time, the light transmission information holding circuit 20b takes in the output PA2 of the upper sensor groups Q1 to Qn in accordance with the sampling signal SA and holds and outputs the signal level state of this output PA2. The operation is performed by the lower sensor group q
The outputs PA2 of 1 to qt are inverted by the inverter a5 and input to the OR gate a3, whereby the sensors q1 to q1 are output.
When the output of t becomes the L level, the output of the output terminal Qo of the flip-flop F3 is held at the L level, and the signal of the output of the flip-flop F3, which is not the output terminal Qo of the flip-flop F3, is taken into the flip-flop F4 at each rising edge of the sampling signal SA. Then, the output is supplied to the silhouette memory 20c. Therefore, the output of the OR gate 3 is inverted and operated.

【0087】このようにして各保持回路20a、20b
の保持出力がシルエットメモリ20cに送られることに
より車輌Aのシルエットデータが作成される。次にこの
回路により効果について説明する。
In this way, the holding circuits 20a and 20b are provided.
The silhouette data of the vehicle A is created by sending the holding output of the above to the silhouette memory 20c. Next, the effect of this circuit will be described.

【0088】ここで、図10に示すようにシルエットセ
ンサQが上方センサ群Q1〜Q3及び下方センサ群q1
〜q3により形成され、かつ車輌通過位置センサEが各
センサE1〜E9により形成されているものとする。車
輌AがセンサE1に進入したとき、図11に示すように
シルエットセンサQの各センサq1、q2、q3、Q
1、Q2、Q3の出力「011000」がシルエットメ
モリ20cに記憶され、次に車輌AがセンサE2に進入
したとき、同センサ出力「011000」がシルエット
メモリ20cに記憶される。以下、同様に車輌Aが各セ
ンサE3、E4、…に進入する毎に各センサ出力がシル
エットメモリ20cに記憶される。
Here, as shown in FIG. 10, the silhouette sensor Q includes the upper sensor group Q1 to Q3 and the lower sensor group q1.
It is assumed that the vehicle passage position sensor E is formed by each sensor E1 to E9. When the vehicle A enters the sensor E1, each sensor q1, q2, q3, Q of the silhouette sensor Q is shown in FIG.
The outputs "011000" of 1, Q2 and Q3 are stored in the silhouette memory 20c, and when the vehicle A next enters the sensor E2, the same sensor output "011000" is stored in the silhouette memory 20c. Similarly, each time the vehicle A enters each of the sensors E3, E4, ..., Each sensor output is stored in the silhouette memory 20c.

【0089】この例においては、シルエットセンサQの
各センサQ1〜Q3の出力が遮光情報回路20aを通っ
てくるため、各サンプリング時刻Ti とTi+1 (i=
1,2,…)の間に一度でも遮光状態になるとその情報
が保持されることになる。このため、車両通過位置セン
サE1〜E9の各間隔の広狭に拘らず、車両Aの窓枠等
の幅の狭い部分でもそのシルエットのデータを失うこと
なく得ることができる。
In this example, since the outputs of the sensors Q1 to Q3 of the silhouette sensor Q come through the light shielding information circuit 20a, the sampling times Ti and Ti + 1 (i =
If the light is blocked even once during 1, 2, ...), the information is retained. Therefore, regardless of the distance between the vehicle passage position sensors E1 to E9, the silhouette data can be obtained even in a narrow portion such as the window frame of the vehicle A without losing the data.

【0090】又、シルエットセンサQの各センサq1〜
q3においては、遮光情報保持回路20bを通ってくる
ため車両通過位置センサEの間隔より小さい泥避けや、
アース取り等をノイズとして除外し、タイヤのようなあ
る程度幅のあるシルエットのみを残すことができる。
Further, the sensors q1 to q1 of the silhouette sensor Q are
At q3, since it passes through the light-shielding information holding circuit 20b, it avoids mud smaller than the interval of the vehicle passage position sensor E,
It is possible to exclude grounding etc. as noise and leave only a silhouette with a certain width such as a tire.

【0091】このようにシルエットセンサQにおいて、
シルエットとして残す情報をシルエットセンサQの縦方
向の各位置によって選択することにより、図11に示す
ような認識等に必要なシエット像のみを入力できる。
Thus, in the silhouette sensor Q,
By selecting the information to be left as a silhouette by each position in the vertical direction of the silhouette sensor Q, only the sheet image necessary for recognition as shown in FIG. 11 can be input.

【0092】従って、このようなシルエットデータの作
成方法を上記第2実施例に適用すれば、車輌Aのシルエ
ットデータに対し、各ウィンドウW1〜W5内の明暗値
の総和を求めてこれら明暗値に基づいて車輌の車種を判
別する場合、各車種判別の信頼性をより高くでき、かつ
安定してその精度をより高くできる。 (4) 次に本発明の第4実施例について説明する。
Therefore, if such a method of creating silhouette data is applied to the second embodiment, for the silhouette data of the vehicle A, the sum of the light and dark values in each of the windows W1 to W5 is calculated to obtain these light and dark values. When the vehicle type of the vehicle is determined based on the above, the reliability of each vehicle type determination can be further increased, and the accuracy thereof can be stably increased. (4) Next, a fourth embodiment of the present invention will be described.

【0093】図12は車種判別装置の構成図である。車
輌30が走行する通路31には、シルエットセンサ群3
2が設けられている。このシルエットセンサ群32は、
通路の両側に投光器群32aと受光器群32bとを配置
したものである。このうち投光器群32aは、複数の投
光器321a〜32naを車輌30に対して上下方向に
配列したものであり、又、受光器群32bは、各投光器
321a〜32naと対応する位置に複数の受光器を配
列したものである。
FIG. 12 is a block diagram of a vehicle type identification device. In the passage 31 on which the vehicle 30 travels, the silhouette sensor group 3
Two are provided. This silhouette sensor group 32 is
The projector group 32a and the light receiver group 32b are arranged on both sides of the passage. Among them, the projector group 32a is formed by arranging a plurality of projectors 321a to 32na in the vertical direction with respect to the vehicle 30, and the light receiver group 32b is a plurality of light receivers at positions corresponding to the respective projectors 321a to 32na. Is an array of.

【0094】又、通過センサ群33が設けられている。
この通過センサ群33は、通路の両側に投光器群33a
と受光器群33bとを配置したもので、このうち投光器
群33aはシルエットセンサ群32の投光器群32aに
一体的に設けられ、又、受光器群33bはシルエットセ
ンサ群32の受光器群32bに一体的に設けられてい
る。又、投光器群32aは、複数の投光器331a〜3
3naを車輌30の走行方向に沿って配列したものであ
り、又、受光器群33bは、各投光器331a〜33n
aと対応する位置に複数の受光器を配列したものであ
る。
Further, a passage sensor group 33 is provided.
The passage sensor group 33 is provided on both sides of the passage with the projector groups 33a.
And a light receiver group 33b are arranged. Of these, the light projector group 33a is provided integrally with the light projector group 32a of the silhouette sensor group 32, and the light receiver group 33b is provided in the light receiver group 32b of the silhouette sensor group 32. It is provided integrally. The projector group 32a includes a plurality of projectors 331a to 331a-3.
3na are arranged along the traveling direction of the vehicle 30, and the light receiver group 33b includes the light projectors 331a to 33n.
A plurality of light receivers are arranged at a position corresponding to a.

【0095】これらシルエットセンサ群32及び通過セ
ンサ群33の各出力端子は、シルエット作成部34に接
続されている。このシルエット作成部34は、シルエッ
トセンサ群32からの検出信号を順次受けて車輌30を
横方向から見た2次元の2値化シルエットデータを作成
し、かつこのシルエットデータを、通過センサ群33か
らの車輌速度を示す検出信号に基づいてシルエットの伸
び縮みを補正する機能を有している。なお、シルエット
作成部34は、車輌30の第1軸目までのシルエットデ
ータを作成している。
The output terminals of the silhouette sensor group 32 and the passage sensor group 33 are connected to the silhouette creating section 34. The silhouette creating unit 34 sequentially receives the detection signals from the silhouette sensor group 32 to create two-dimensional binarized silhouette data of the vehicle 30 viewed from the lateral direction, and the silhouette data is obtained from the passage sensor group 33. It has a function of correcting the expansion and contraction of the silhouette based on the detection signal indicating the vehicle speed. The silhouette creating unit 34 creates silhouette data for the first axis of the vehicle 30.

【0096】又、基準データ記憶部35には、各車種ご
との各基準シルエットデータが記憶されている。判別部
36は、シルエット作成部34により作成されたシルエ
ットデータを受け、このシルエットデータと基準シルエ
ットデータとをパターンマッチングして車輌30の車種
を判別し、かつこの判別の結果、同車種の基準シルエッ
トデータに対してシルエットデータを加算し、異車種の
基準シルエットデータに対してシルエットデータを減算
して基準シルエットデータの学習及び更新を行う学習部
37としての機能を有している。
Further, the reference data storage unit 35 stores each reference silhouette data for each vehicle type. The determination unit 36 receives the silhouette data created by the silhouette creation unit 34, and performs pattern matching between the silhouette data and the reference silhouette data to determine the vehicle type of the vehicle 30, and as a result of this determination, the reference silhouette of the same vehicle type. It has a function as a learning unit 37 that adds silhouette data to data and subtracts silhouette data from reference silhouette data of different vehicle types to learn and update the reference silhouette data.

【0097】この判別部36は、パターンマッチングし
て車輌30の車種を判別する場合、パターンマッチング
により類似度を求め、この類似度の高い基準シルエット
データの車種を当車輌30の車種と判定している。
When the vehicle type of the vehicle 30 is discriminated by pattern matching, the discriminating section 36 obtains the degree of similarity by pattern matching, and discriminates the vehicle type of the reference silhouette data having a high degree of similarity as the vehicle type of the vehicle 30. There is.

【0098】この類似度の算出は、相関係数値ρoo ρoo={n2 Σf・g−(Σf)(Σg)} ÷[{n2 Σf2 −(Σf)2 }・{n2 Σg2 −(Σg)2 }]1/2 …(2) を用いている。ここで、fは2次元(n×n)のシルエ
ット基準データ(多値データ)、gは2次元のシルエッ
トデータ(2値データ)である。
This similarity is calculated by the correlation coefficient value ρoo ρoo = {n 2 Σf · g− (Σf) (Σg)} ÷ [{n 2 Σf 2 − (Σf) 2 } · {n 2 Σg 2 − (Σg) 2 }] 1/2 (2) is used. Here, f is two-dimensional (n × n) silhouette reference data (multivalued data), and g is two-dimensional silhouette data (binary data).

【0099】次に上記の如く構成された装置の作用につ
いて説明する。車輌30が、シルエットセンサ群32か
ら通過センサ群33の間を通過すると、シルエットセン
サ群32は、車輌30の高さに応じて各受光器が遮光状
態となり、その出力信号がシルエットデータ作成部34
に順次送る。
Next, the operation of the apparatus configured as described above will be described. When the vehicle 30 passes between the silhouette sensor group 32 and the passage sensor group 33, the respective light receivers of the silhouette sensor group 32 are in a light-shielded state according to the height of the vehicle 30, and the output signal thereof is the silhouette data creation unit 34.
To send to.

【0100】又、通過センサ群33は、車輌30の通過
に伴って各受光器が順次遮光状態に変化し、その検出信
号をシルエット作成部34に順次に送らる。このシルエ
ット作成部34は、シルエットセンサ群32からの検出
信号を順次受けて車輌30を横方向から見た2次元の2
値化シルエットデータを作成する。この場合、シルエッ
ト作成部34は、通過センサ群33からの車輌速度を示
す検出信号に基づいてシルエットデータを、車輌速度の
シルエットの伸び縮みについて補正する。
Further, in the passage sensor group 33, each light receiver sequentially changes to the light-shielded state as the vehicle 30 passes, and the detection signals are sequentially sent to the silhouette forming section 34. The silhouette creation unit 34 receives a detection signal from the silhouette sensor group 32 in sequence and receives a two-dimensional two-dimensional view of the vehicle 30 from the lateral direction.
Create valued silhouette data. In this case, the silhouette creation unit 34 corrects the silhouette data for the expansion and contraction of the silhouette of the vehicle speed based on the detection signal indicating the vehicle speed from the passage sensor group 33.

【0101】次に判別部36は、シルエット作成部34
により作成されたシルエットデータを受けるとともに基
準データ記憶部35に記憶されている基準シルエットデ
ータを読み出す。
Next, the discriminator 36 determines the silhouette generator 34.
The reference silhouette data stored in the reference data storage unit 35 is read out while receiving the silhouette data created by.

【0102】そして、判別部36は、シルエットデータ
と基準シルエットデータとをパターンマッチングして車
輌30の車種を判別する。この場合、判別部36は、パ
ターンマッチングにより上記式(2) に示す類似度を求
め、この類似度の高い基準シルエットデータの車種を当
車輌30の車種と判定する。
Then, the discriminating section 36 discriminates the vehicle type of the vehicle 30 by pattern matching the silhouette data and the reference silhouette data. In this case, the discriminating unit 36 obtains the similarity shown in the above equation (2) by pattern matching, and determines that the vehicle type of the reference silhouette data having the high similarity is the vehicle type of the vehicle 30.

【0103】さらに、判別部36の学習部37は、車種
の判別の結果、同車種の基準シルエットデータに対して
シルエットデータを加算し、異車種の基準シルエットデ
ータに対してシルエットデータを減算して基準シルエッ
トデータの学習及び更新を行う。
Further, as a result of the discrimination of the vehicle type, the learning section 37 of the discrimination section 36 adds the silhouette data to the reference silhouette data of the same vehicle type and subtracts the silhouette data from the reference silhouette data of the different vehicle type. Learn and update the reference silhouette data.

【0104】例えば、図13(a) に示すように基準シル
エットデータが車輌Q1の車種であり、シルエット作成
部34により作成されたシルエットデータが車輌Q2で
ある場合、この車輌Q2の車種が車輌Q1と同種であれ
ば、同図(b) に示すように車輌Q1の基準シルエットデ
ータに対して車輌Q2のシルエットデータが加算され
る。なお、同図(b) のシルエットデータは、6×6のマ
トリックス構成のものを例を示してある。
For example, as shown in FIG. 13 (a), when the reference silhouette data is the vehicle model of vehicle Q1 and the silhouette data created by the silhouette creating unit 34 is vehicle Q2, the vehicle model of this vehicle Q2 is vehicle Q1. If it is the same type, the silhouette data of the vehicle Q2 is added to the reference silhouette data of the vehicle Q1 as shown in FIG. The silhouette data in FIG. 6B shows an example of a 6 × 6 matrix structure.

【0105】次にシルエット作成部34により車輌Q3
のシルエットデータが作成され、この車輌Q2の車種が
車輌Q1と異種であれば、同図(b) に示すように車輌Q
1、Q2の加算により作成された基準シルエットデータ
に対して車輌Q3のシルエットデータが減算される。
Next, the silhouette creating unit 34 causes the vehicle Q3
If the vehicle type of this vehicle Q2 is different from that of the vehicle Q1, the silhouette data of the vehicle Q2 is generated as shown in FIG.
The silhouette data of the vehicle Q3 is subtracted from the reference silhouette data created by adding 1 and Q2.

【0106】このように学習部37は、基準シルエット
データに対し、同車種のシルエットデータは加算し、異
車種のシルエットデータは減算し、基準シルエットデー
タに対する学習・更新を行う。
As described above, the learning section 37 adds the silhouette data of the same vehicle type to the reference silhouette data and subtracts the silhouette data of the different vehicle type to learn and update the reference silhouette data.

【0107】この結果、各車種に対する基準シルエット
データが学習により作成され、基準データ記憶部35に
記憶される。このように上記第3実施例においては、シ
ルエットセンサ群32及び通過センサ群33の各検出信
号を受けてシルエットデータを作成して基準シルエット
データと比較し、同車種であれば基準シルエットデータ
に対してシルエットデータを加算し、異車種であれば基
準シルエットデータに対してシルエットデータを減算し
て基準シルエットデータの学習及び更新を行うようにし
たので、通過する車輌30ごとのシルエットデータを加
えて学習でき、各車種を判別にするに最適な各基準シル
エットデータを得ることができる。これにより、車種判
別の基準が変更されてもその判別ができ、かつ車種判別
の精度を高くできる。
As a result, reference silhouette data for each vehicle type is created by learning and stored in the reference data storage unit 35. As described above, in the third embodiment, the silhouette data is created by receiving the detection signals of the silhouette sensor group 32 and the passage sensor group 33 and compared with the reference silhouette data. The silhouette data is added and the silhouette data is subtracted from the reference silhouette data to learn and update the reference silhouette data in the case of a different vehicle type. Therefore, the silhouette data of each passing vehicle 30 is added for learning. Therefore, it is possible to obtain the optimum reference silhouette data for discriminating each vehicle type. As a result, even if the vehicle type determination standard is changed, the determination can be performed and the accuracy of the vehicle type determination can be increased.

【0108】又、シルエットセンサ群32及び通過セン
サ群33による非接触式の計測なので、踏板装置等の機
械式と比較して故障の発生が少なく、長期間に亘って安
定して使用でき、信頼性を向上できる。
Since the silhouette sensor group 32 and the passage sensor group 33 are non-contact type measurements, they are less likely to cause a failure than the mechanical type such as a tread device, can be used stably for a long period of time, and are reliable. You can improve the property.

【0109】なお、上記第4実施例は次のように変形し
てもよい。例えば、パターンマッチングにより類似度を
求める範囲は、車輌30のフロントから第1軸目までに
限ることはなく、又、類似度も相関係数値ρooによるこ
とはない。
The fourth embodiment may be modified as follows. For example, the range in which the degree of similarity is obtained by pattern matching is not limited to the first axis to the first axis of the vehicle 30, and the degree of similarity does not depend on the correlation coefficient value ρoo.

【0110】又、基準シルエットデータの学習は、基準
シルエットデータに対してシルエットデータの各画素を
1対1で処理するのでなく、例えば基準車のシルエット
に対する類似度に応じて入力車のシルエットデータの値
を変え学習部での加減算の大きさを変える方式としても
よい。
Further, in learning the reference silhouette data, each pixel of the silhouette data is not processed one-to-one with respect to the reference silhouette data, but for example, the silhouette data of the input vehicle is calculated according to the similarity to the silhouette of the reference vehicle. A method may be used in which the value is changed and the magnitude of addition and subtraction in the learning unit is changed.

【0111】又、上記第4実施例においてシルエットデ
ータを作成する場合、上記第3実施例のシルエットデー
タ作成の技術を適用してもよい。このシルエットデータ
作成技術を適用すれば、各車種を判別にするに最適でか
つ高精度な各基準シルエットデータを得ることができ、
車種判別の基準が変更されてもその判別ができて車種判
別の精度をより高くできる。
When the silhouette data is created in the fourth embodiment, the silhouette data creating technique of the third embodiment may be applied. By applying this silhouette data creation technology, it is possible to obtain optimum and highly accurate reference silhouette data for distinguishing each vehicle type,
Even if the vehicle type determination standard is changed, the determination can be made and the accuracy of the vehicle type determination can be increased.

【0112】[0112]

【発明の効果】以上詳記したように本発明によれば、車
種判別にあたって特に大型特殊車、大型車及びバスとの
判別ができる車種判別装置を提供できる。又、本発明に
よれば、信頼性の高く、安定して精度高く車種判別がで
きる車種判別装置を提供できる。
As described above in detail, according to the present invention, it is possible to provide a vehicle type identification device capable of particularly identifying a large special vehicle, a large vehicle and a bus in the vehicle type identification. Further, according to the present invention, it is possible to provide a vehicle type identification device which is highly reliable and is capable of stably and accurately identifying a vehicle type.

【0113】又、本発明によれば、故障の発生を少なく
して信頼性を向上し、そのうえ車種判別の基準が変更さ
れてもその判別の精度の向上が図れる車種判別装置を提
供できる。又、本発明によれば、車輌の幅の狭い部分で
もデータを失う事なく正確に車輌のシルエットデータを
得ることができる車種判別装置を提供できる。
Further, according to the present invention, it is possible to provide a vehicle type discriminating apparatus capable of reducing the occurrence of a failure, improving the reliability, and improving the precision of the discrimination even if the vehicle type discrimination standard is changed. Further, according to the present invention, it is possible to provide a vehicle type identification device capable of accurately obtaining silhouette data of a vehicle without losing data even in a narrow portion of the vehicle.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】本発明に係わる車種判別装置の第1実施例を示
す構成図。
FIG. 1 is a configuration diagram showing a first embodiment of a vehicle type identification device according to the present invention.

【図2】同装置における各センサ群の具体的な構成図。FIG. 2 is a specific configuration diagram of each sensor group in the same device.

【図3】本発明に係わる車種判別装置の第2実施例を示
す構成図。
FIG. 3 is a configuration diagram showing a second embodiment of a vehicle type identification device according to the present invention.

【図4】同装置における各車種に応じた各ウィンドウ位
置を示す図。
FIG. 4 is a view showing each window position according to each vehicle type in the same device.

【図5】同装置におけるファジィ推論のメンバーシップ
関数を示す図。
FIG. 5 is a view showing a membership function of fuzzy inference in the device.

【図6】本発明に係わる車種判別装置の第3実施例を示
す構成図。
FIG. 6 is a configuration diagram showing a third embodiment of the vehicle type identification device according to the present invention.

【図7】シルエットセンサ及び車輌通過位置センサの配
置図。
FIG. 7 is a layout view of a silhouette sensor and a vehicle passage position sensor.

【図8】遮光情報保持回路の構成図。FIG. 8 is a configuration diagram of a light shielding information holding circuit.

【図9】通光情報保持回路の構成図。FIG. 9 is a configuration diagram of a light transmission information holding circuit.

【図10】車輌通過時のシルエットデータを示す模式
図。
FIG. 10 is a schematic diagram showing silhouette data when a vehicle is passing through.

【図11】車輌通過時のセンサデータを示す図。FIG. 11 is a diagram showing sensor data when a vehicle is passing through.

【図12】本発明に係わる車種判別装置の第4実施例を
示す構成図。
FIG. 12 is a configuration diagram showing a fourth embodiment of the vehicle type identification device according to the present invention.

【図13】同装置の学習機能の作用を示す図。FIG. 13 is a diagram showing an operation of a learning function of the device.

【図14】車輌における大型特殊車、大型車及びバスの
各車種を示す図。
FIG. 14 is a diagram showing vehicle types of a large special vehicle, a large vehicle, and a bus in the vehicle.

【図15】従来装置の構成図。FIG. 15 is a configuration diagram of a conventional device.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

10…通路、11…タイヤ通過センサ、12…車輌前面
位置センサ群、13…シルエットセンサ、14…車輌分
離回路、15…信号変換回路、16…フロント位置検出
回路、17…オーバハング量検出回路、18…軸数計数
回路、19…マイクロコンピュータ、20…通路、21
…シルエットセンサ群、22…シルエット入力部、23
…シルエット作成部、24…車速センサ、25…車速検
知部、26…ウィンドウ処理部、27…ファジィ論理
部、Q…シルエットセンサ、E…車輌通過位置センサ、
20a…遮光情報保持回路、20b…通光情報保持回
路、20c…シルエットメモリ、30…車輌、31…通
路、32…シルエットセンサ群、33…通過センサ群、
34…シルエット作成部、35…基準データ記憶部、3
6…判別部、37…学習部。
10 ... Passage, 11 ... Tire passing sensor, 12 ... Vehicle front position sensor group, 13 ... Silhouette sensor, 14 ... Vehicle separation circuit, 15 ... Signal conversion circuit, 16 ... Front position detection circuit, 17 ... Overhang amount detection circuit, 18 ... Axis number counting circuit, 19 ... Microcomputer, 20 ... Passage, 21
... Silhouette sensor group, 22 ... Silhouette input section, 23
... Silhouette creation unit, 24 ... Vehicle speed sensor, 25 ... Vehicle speed detection unit, 26 ... Window processing unit, 27 ... Fuzzy logic unit, Q ... Silhouette sensor, E ... Vehicle passage position sensor,
20a ... Shading information holding circuit, 20b ... Light passing information holding circuit, 20c ... Silhouette memory, 30 ... Vehicle, 31 ... Passage, 32 ... Silhouette sensor group, 33 ... Passage sensor group,
34 ... Silhouette creation unit, 35 ... Reference data storage unit, 3
6 ... Discrimination unit, 37 ... Learning unit.

Claims (5)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 車輌に対して上下方向に複数のセンサを
配列して成る第1センサ群と、前記車輌の走行方向に複
数のセンサを配列して成る第2センサ群と、これら第1
及び第2センサ群の各検出信号から前記車輌のフロント
から所定位置までの長さ及び軸数を求める車輌解析手段
と、この車輌解析手段により求められた長さ及び軸数の
組合わせに基づいて前記車輌の車種を判別する判別手段
とを具備したことを特徴とする車種判別装置。
1. A first sensor group in which a plurality of sensors are arranged in a vertical direction with respect to a vehicle, and a second sensor group in which a plurality of sensors are arranged in a traveling direction of the vehicle, and the first sensor group.
And a vehicle analysis means for obtaining the length and the number of axes from the front of the vehicle to a predetermined position from each detection signal of the second sensor group, and a combination of the length and the number of axes obtained by the vehicle analysis means. A vehicle type discriminating apparatus comprising: a discriminating means for discriminating a vehicle type of the vehicle.
【請求項2】 請求項1記載の車種判別装置において、
第1及び第2センサ群の各信号を順次受けて車両に対す
るシルエットデータを作成するシルエット作成手段を具
備したことを特徴とする車種判別装置。
2. The vehicle type identification device according to claim 1,
A vehicle type discriminating apparatus comprising a silhouette creating means for sequentially receiving signals from the first and second sensor groups and creating silhouette data for a vehicle.
【請求項3】 車輌に対して上下方向に複数のセンサを
配列して成るセンサ群と、このセンサ群の検出信号を順
次受けて前記車輌に対するシルエットデータを作成する
シルエット作成手段と、このシルエット作成手段により
作成されたシルエットデータに対して設定された各ウィ
ンドウ内の明暗値の総和を求めるウィンドウ処理手段
と、このウィンドウ処理手段により求められた各ウィン
ドウ内の明暗値に基づいて前記車輌の車種を判別する判
別手段とを具備したことを特徴とする車種判別装置。
3. A sensor group formed by arranging a plurality of sensors in a vertical direction with respect to a vehicle, a silhouette creating means for sequentially receiving detection signals of the sensor group and creating silhouette data for the vehicle, and the silhouette creating Window processing means for obtaining the sum of the light and dark values in each window set for the silhouette data created by the means, and the vehicle type of the vehicle based on the light and dark values in each window obtained by the window processing means A vehicle type discriminating device comprising: a discriminating means for discriminating.
【請求項4】 車輌に対して上下方向に複数のセンサを
配列して成る第1センサ群と、前記車輌の走行方向に複
数のセンサを配列して成る第2センサ群と、これら第1
及び第2センサ群の各検出信号を順次受けて前記車輌に
対するシルエットデータを作成するシルエット作成手段
と、このシルエット作成手段により作成されたシルエッ
トデータと基準シルエットデータとをパターンマッチン
グして前記車輌の車種を判別する判別手段と、この判別
の結果に基づいて同車種であれば前記基準シルエットデ
ータに対して前記シルエットデータを加算し、異車種で
あれば前記基準シルエットデータから前記シルエットデ
ータを減算して前記基準シルエットデータの学習及び更
新を行う学習手段とを具備したことを特徴とする車種判
別装置。
4. A first sensor group formed by arranging a plurality of sensors in a vertical direction with respect to a vehicle, and a second sensor group formed by arranging a plurality of sensors in a traveling direction of the vehicle, and the first sensor group.
And a silhouette creating means for sequentially receiving respective detection signals of the second sensor group to create silhouette data for the vehicle, and pattern matching of the silhouette data created by the silhouette creating means and the reference silhouette data for the vehicle type of the vehicle. Based on the result of this determination, if the vehicle type is the same, the silhouette data is added to the reference silhouette data, and if the vehicle type is different, the silhouette data is subtracted from the reference silhouette data. A vehicle type discriminating apparatus comprising: a learning unit for learning and updating the reference silhouette data.
【請求項5】 車輌に対するシルエットデータを作成す
るシルエット作成手段を具備する車種判別装置におい
て、シルエット作成手段は、車輌の走行速度に応じて出
力されるセンサ群の検出信号を順次受けてこの検出信号
の状態を保持する情報保持回路と、この情報保持回路に
より保持された検出信号を順次記憶して前記車輌に対す
るシルエットデータを作成するシルエットメモリとを有
することを特徴とする車種判別装置。
5. A vehicle type discriminating apparatus comprising a silhouette creating means for creating silhouette data for a vehicle, wherein the silhouette creating means sequentially receives detection signals of a sensor group output according to the traveling speed of the vehicle, and outputs the detection signals. And a silhouette memory that sequentially stores the detection signals held by the information holding circuit to create silhouette data for the vehicle.
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