JPH07166729A - 車種判別装置 - Google Patents
車種判別装置Info
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- JPH07166729A JPH07166729A JP5317670A JP31767093A JPH07166729A JP H07166729 A JPH07166729 A JP H07166729A JP 5317670 A JP5317670 A JP 5317670A JP 31767093 A JP31767093 A JP 31767093A JP H07166729 A JPH07166729 A JP H07166729A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 簡易で安価な構成により自動的に車種の判別
を行うことができる車種判別装置を提供する。 【構成】 超音波距離センサ１ａ，１ｂ，１ｃで車両２
の高さを検出し磁気センサ２ａ，２ｂ，２ｃで車両２の
通過時間を検出するとともに、データ処理装置４では、
これらの検出信号ａ1 ，ａ1 ，ｂ1 ，ｃ1 ，ａ2 ，
ｂ2 ，ｃ2 に基づき車両２の各部の輪郭を表わすデータ
（ボンネット１２ａの長さや高さ等）を求め、このデー
タと予め記憶しておいた各車種の各部の輪郭を表わすデ
ータとを比較して組合わせることにより車両１２の車種
を判別するというものである。
を行うことができる車種判別装置を提供する。 【構成】 超音波距離センサ１ａ，１ｂ，１ｃで車両２
の高さを検出し磁気センサ２ａ，２ｂ，２ｃで車両２の
通過時間を検出するとともに、データ処理装置４では、
これらの検出信号ａ1 ，ａ1 ，ｂ1 ，ｃ1 ，ａ2 ，
ｂ2 ，ｃ2 に基づき車両２の各部の輪郭を表わすデータ
（ボンネット１２ａの長さや高さ等）を求め、このデー
タと予め記憶しておいた各車種の各部の輪郭を表わすデ
ータとを比較して組合わせることにより車両１２の車種
を判別するというものである。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は車種判別装置に関し、特
に機械式駐車場入口や有料道路の料金所において自動的
に車種を判別する場合に適用して有用なものである。
に機械式駐車場入口や有料道路の料金所において自動的
に車種を判別する場合に適用して有用なものである。
【０００２】
【従来の技術】従来の機械式駐車場では、光電管センサ
や磁気センサ等を用いて入場する車両の高さや全長が基
準を越えるか否かを判定する装置や重量センサを用いて
車両の重量を計測する装置が実用化されている。
や磁気センサ等を用いて入場する車両の高さや全長が基
準を越えるか否かを判定する装置や重量センサを用いて
車両の重量を計測する装置が実用化されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら機械式駐
車場には多種多用の形状を有する車両が入場するため、
上述の如き従来技術に係る装置では、車両が小型、中
型、大型の何れに属するか或るいは乗用車、ライトバ
ン、軽トラック、マイクロバス等の何れに属するかとい
ったような車種の判別を行うことはできない。
車場には多種多用の形状を有する車両が入場するため、
上述の如き従来技術に係る装置では、車両が小型、中
型、大型の何れに属するか或るいは乗用車、ライトバ
ン、軽トラック、マイクロバス等の何れに属するかとい
ったような車種の判別を行うことはできない。
【０００４】またＣＣＤカメラにより車両を撮像し、画
像処理によってこの車両の輪郭を求め上記のような車種
の判別を行う方法もあるが、一般に機械駐車場の入口に
は１つのＣＣＤカメラで車両全体を撮像するだけの充分
なスペースがないことが多く、このためレンズを取付け
て視野角を広くすると画像に歪みが生じ僅かな停車位置
のバラツキでも画像の立体角が変化し輪郭の測定誤差が
大きくなってしまう。また複数のＣＣＤカメラを用いる
ことも考えられるが、この場合カメラ間のデータの付き
合せなどデータ処理が複雑になり、処理時間やコストの
面で新たな問題を生ずる。
像処理によってこの車両の輪郭を求め上記のような車種
の判別を行う方法もあるが、一般に機械駐車場の入口に
は１つのＣＣＤカメラで車両全体を撮像するだけの充分
なスペースがないことが多く、このためレンズを取付け
て視野角を広くすると画像に歪みが生じ僅かな停車位置
のバラツキでも画像の立体角が変化し輪郭の測定誤差が
大きくなってしまう。また複数のＣＣＤカメラを用いる
ことも考えられるが、この場合カメラ間のデータの付き
合せなどデータ処理が複雑になり、処理時間やコストの
面で新たな問題を生ずる。
【０００５】従って従来上記のような車種の判別は、管
理人の目視による断面に依らざるを得なかった。
理人の目視による断面に依らざるを得なかった。
【０００６】本発明は上記従来技術に鑑み、簡易で安価
な構成により自動的に車種の判別を行うことができる車
種判別装置を提供することを目的とする。
な構成により自動的に車種の判別を行うことができる車
種判別装置を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成する本発
明の第１の構成は、車両の進行方向に沿ってこの車両の
高さを検出しその時系列データを求める検出手段と、予
め設定した車速に基づき前記検出手段の検出開始時点か
らの前記車両の移動距離を表わす時系列データを演算
し、この時系列データと前記検出手段によって求めた時
系列データとによって前記進行方向に沿ったボンネット
の高さや長さ等車両各部の輪郭を表わすデータを求め、
しかる後この輪郭を表わすデータと予め記憶しておいた
各車種の各部の輪郭を表わすデータとを比較して組合せ
ることにより前記車両の車種を推論するデータ処理手段
とを備えたことを特徴とする。
明の第１の構成は、車両の進行方向に沿ってこの車両の
高さを検出しその時系列データを求める検出手段と、予
め設定した車速に基づき前記検出手段の検出開始時点か
らの前記車両の移動距離を表わす時系列データを演算
し、この時系列データと前記検出手段によって求めた時
系列データとによって前記進行方向に沿ったボンネット
の高さや長さ等車両各部の輪郭を表わすデータを求め、
しかる後この輪郭を表わすデータと予め記憶しておいた
各車種の各部の輪郭を表わすデータとを比較して組合せ
ることにより前記車両の車種を推論するデータ処理手段
とを備えたことを特徴とする。
【０００８】また上記目的を達成する本発明の第２の構
成は、車両の進行方向に沿ってこの車両の高さを検出し
その時系列データを求める検出手段と、この検出手段に
よる検出開始時点からの前記車両の移動距離を検出しそ
の時系列データを求める他の検出手段と、この他の検出
手段によって求めた時系列データと前記検出手段によっ
て求めた時系列データとから前記進行方向に沿ったボン
ネットの高さや長さ等前記車両各部の輪郭を表わすデー
タを求め、しかる後この輪郭を表わすデータと予め記憶
しおいた各車種の各部の輪郭を表わすデータとを比較し
て組合わせることにより前記車両の車種を推論するデー
タ処理手段とを備えたことを特徴とする。
成は、車両の進行方向に沿ってこの車両の高さを検出し
その時系列データを求める検出手段と、この検出手段に
よる検出開始時点からの前記車両の移動距離を検出しそ
の時系列データを求める他の検出手段と、この他の検出
手段によって求めた時系列データと前記検出手段によっ
て求めた時系列データとから前記進行方向に沿ったボン
ネットの高さや長さ等前記車両各部の輪郭を表わすデー
タを求め、しかる後この輪郭を表わすデータと予め記憶
しおいた各車種の各部の輪郭を表わすデータとを比較し
て組合わせることにより前記車両の車種を推論するデー
タ処理手段とを備えたことを特徴とする。
【０００９】
【作用】上記第１の構成の本発明によれば、検出手段に
よって進行方向に沿った車両の高さの時系列データが求
められると同時にデータ処理手段によって車両の移動距
離の時系列データが演算される。更にデータ処理手段で
はこれらの時系列データから車両各部の輪郭を表わすデ
ータを求めるとともに、これと予め記憶した各車種の各
部の輪郭を表わすデータとを比較して組合わせることに
より前記車両の車種を推論する。かくして前記車両の車
種が判別される。
よって進行方向に沿った車両の高さの時系列データが求
められると同時にデータ処理手段によって車両の移動距
離の時系列データが演算される。更にデータ処理手段で
はこれらの時系列データから車両各部の輪郭を表わすデ
ータを求めるとともに、これと予め記憶した各車種の各
部の輪郭を表わすデータとを比較して組合わせることに
より前記車両の車種を推論する。かくして前記車両の車
種が判別される。
【００１０】また上記第２の構成の本発明によれば、検
出手段により進行方向に沿った車両の高さの時系列デー
タが求められると同時に他の検出手段によって車両の移
動距離の時系列データが求められる。その結果データ処
理手段では、これらの時系列データから車両各部の輪郭
を表わすデータを求めるとともに、これと予め記憶した
各車種の各部の輪郭を表わすデータと比較して組合わせ
ることにより前記車両の車種を推論する。かくして前記
車両の車種が判別される。
出手段により進行方向に沿った車両の高さの時系列デー
タが求められると同時に他の検出手段によって車両の移
動距離の時系列データが求められる。その結果データ処
理手段では、これらの時系列データから車両各部の輪郭
を表わすデータを求めるとともに、これと予め記憶した
各車種の各部の輪郭を表わすデータと比較して組合わせ
ることにより前記車両の車種を推論する。かくして前記
車両の車種が判別される。
【００１１】
【実施例】以下本発明の実施例を図面に基づき詳細に説
明する。
明する。
【００１２】図１は本発明の実施例に係る車種判別装置
を示す説明図、図２は図１に示す車両及びセンサを抽出
して示す平面図である。両図に示すように本車種判別装
置は、超音波距離計１ａ，１ｂ，１ｃ、磁気センサ２
ａ，２ｂ，２ｃ、変換器３ａ，３ｂ，３ｃ、マイクロコ
ンピュータを主要部とするデータ処理装置４及びモニタ
装置５を備えている。
を示す説明図、図２は図１に示す車両及びセンサを抽出
して示す平面図である。両図に示すように本車種判別装
置は、超音波距離計１ａ，１ｂ，１ｃ、磁気センサ２
ａ，２ｂ，２ｃ、変換器３ａ，３ｂ，３ｃ、マイクロコ
ンピュータを主要部とするデータ処理装置４及びモニタ
装置５を備えている。
【００１３】これらのうち超音波距離センサ１ａ，１
ｂ，１ｃは、機械式駐車場の入口に例えば車両１２が進
入してきた場合、この車両１２の上方に占位するよう入
口の天井１０に配設されており、図中の矢印Ｘで示す車
両１２の進行方向（以下単に進行方向という）に沿って
天井１０から車両１２の各部（ボンネット１２ａ、屋根
１２ｂ、トランクリッド１２ｃ等）までの距離を検出す
る。しかもこれらの超音波距離センサ１ａ，１ｂ，１ｃ
は、図２に示すように進行方向に対して直角な方向に所
定の間隔をおいて配設されている。従って車両１２が路
面１１の中央を通って図２に示す位置まで進入してきた
とき、超音波距離センサ１ａ，１ｃが屋根１２ｂの両側
縁部上方に各々占位し、超音波距離センサ１ｂが屋根１
２ｂの中央部上方に占位する。すなわちこのように超音
波距離センサ１ａ，１ｂ，１ｃを配置するとともに、後
述するようにこれらの検出信号のうち最小値を示す検出
信号をデータ処理装置４にて選択的に入力することによ
り、車両１２の走行位置が路面１１の中央からずれても
確実に車両１２の各部までの距離を検出することができ
る。
ｂ，１ｃは、機械式駐車場の入口に例えば車両１２が進
入してきた場合、この車両１２の上方に占位するよう入
口の天井１０に配設されており、図中の矢印Ｘで示す車
両１２の進行方向（以下単に進行方向という）に沿って
天井１０から車両１２の各部（ボンネット１２ａ、屋根
１２ｂ、トランクリッド１２ｃ等）までの距離を検出す
る。しかもこれらの超音波距離センサ１ａ，１ｂ，１ｃ
は、図２に示すように進行方向に対して直角な方向に所
定の間隔をおいて配設されている。従って車両１２が路
面１１の中央を通って図２に示す位置まで進入してきた
とき、超音波距離センサ１ａ，１ｃが屋根１２ｂの両側
縁部上方に各々占位し、超音波距離センサ１ｂが屋根１
２ｂの中央部上方に占位する。すなわちこのように超音
波距離センサ１ａ，１ｂ，１ｃを配置するとともに、後
述するようにこれらの検出信号のうち最小値を示す検出
信号をデータ処理装置４にて選択的に入力することによ
り、車両１２の走行位置が路面１１の中央からずれても
確実に車両１２の各部までの距離を検出することができ
る。
【００１４】変換器３ａ，３ｂ，３ｃは、超音波距離セ
ンサ１ａ，１ｂ，１ｃの検出信号を変換するとともに変
換後の検出信号ａ1 ，ｂ1 ，ｃ1 をデータ処理装置４へ
各々出力する。
ンサ１ａ，１ｂ，１ｃの検出信号を変換するとともに変
換後の検出信号ａ1 ，ｂ1 ，ｃ1 をデータ処理装置４へ
各々出力する。
【００１５】磁気センサ２ａ，２ｂ，２ｃは、進行方向
に沿うよう一定の間隔Ｌを有して路面１１に設けられて
おり、車両１２がこれらの上方を通過するときこれを検
出して検出信号ａ2 ，ｂ2 ，ｃ2 をデータ処理装置４へ
出力する。しかも中間の磁気センサ２ｂは、超音波距離
センサ１ａ，１ｂ，１ｃのほぼ直下に占位するよう配置
されている。なおかかる磁気センサ２ａ，２ｂ，２ｃと
しては、永久磁石にコイルを巻いた形式のものなどを適
宜用いる。
に沿うよう一定の間隔Ｌを有して路面１１に設けられて
おり、車両１２がこれらの上方を通過するときこれを検
出して検出信号ａ2 ，ｂ2 ，ｃ2 をデータ処理装置４へ
出力する。しかも中間の磁気センサ２ｂは、超音波距離
センサ１ａ，１ｂ，１ｃのほぼ直下に占位するよう配置
されている。なおかかる磁気センサ２ａ，２ｂ，２ｃと
しては、永久磁石にコイルを巻いた形式のものなどを適
宜用いる。
【００１６】データ処理装置４は、変換器３ａ，３ｂ，
３ｃから出力される検出信号ａ1 ，ｂ1 ，ｃ1 のうち最
小値を示す検出信号を選択して入力するとともに、磁気
センサ２ｃ，２ｂ，２ｄから検出信号ａ2 ，ｂ2 ，ｃ2
を入力し、これらの検出信号に基づいて車両１２の進行
方向に沿った各部の輪郭（以下単に輪郭という）を表わ
すデータを求め、このデータと予め記憶しておいた各車
種の各部の輪郭を表わすデータとを比較して組合せるこ
とにより前記車両１２の車種を推論する。
３ｃから出力される検出信号ａ1 ，ｂ1 ，ｃ1 のうち最
小値を示す検出信号を選択して入力するとともに、磁気
センサ２ｃ，２ｂ，２ｄから検出信号ａ2 ，ｂ2 ，ｃ2
を入力し、これらの検出信号に基づいて車両１２の進行
方向に沿った各部の輪郭（以下単に輪郭という）を表わ
すデータを求め、このデータと予め記憶しておいた各車
種の各部の輪郭を表わすデータとを比較して組合せるこ
とにより前記車両１２の車種を推論する。
【００１７】更にデータ処理装置４は、この推論によっ
て判別した車種を表わす信号ｄを他の装置（図示省略）
へ出力するとともに、前記輪郭を表わすデータを信号ｅ
としてモニタ装置５へ出力する。モニタ装置５は、デー
タ処理装置４から信号ｅを入力すると、この信号ｅに基
づき車両１２の輪郭を画面に表示する。
て判別した車種を表わす信号ｄを他の装置（図示省略）
へ出力するとともに、前記輪郭を表わすデータを信号ｅ
としてモニタ装置５へ出力する。モニタ装置５は、デー
タ処理装置４から信号ｅを入力すると、この信号ｅに基
づき車両１２の輪郭を画面に表示する。
【００１８】以上が本実施例に係る車種判別装置の構成
であるが、ここでデータ処理装置４の処理内容を図３に
基づき更に詳細に説明する。
であるが、ここでデータ処理装置４の処理内容を図３に
基づき更に詳細に説明する。
【００１９】いま前述のように機械式駐車場の入口に車
両１２が進入し、この車両１２に対る検出信号ａ1 ，ｂ
1 ，ｃ1 ，ａ2 ，ｂ2 ，ｃ2 が変換器３ａ，３ｂ，３ｃ
及び磁気センサ２ａ，２ｂ，２ｃからデータ処理装置４
へ出力されたとすると、データ処理装置４では図３に示
す１０１，１０２，１０３，１０４，１０５の順でデー
タ処理を行う。
両１２が進入し、この車両１２に対る検出信号ａ1 ，ｂ
1 ，ｃ1 ，ａ2 ，ｂ2 ，ｃ2 が変換器３ａ，３ｂ，３ｃ
及び磁気センサ２ａ，２ｂ，２ｃからデータ処理装置４
へ出力されたとすると、データ処理装置４では図３に示
す１０１，１０２，１０３，１０４，１０５の順でデー
タ処理を行う。
【００２０】処理１０１では、検出信号ａ1 ，ｂ1 ，ｃ
1 の何れか最小値（ここでは検出信号ｂ1 とする）と、
検出信号ａ2 ，ｂ2 ，ｃ2 とを入力する。図中には横軸
を時間ｔとしてこのときの各検出信号ｂ1 ，ａ2 ，
ｂ2 ，ｃ2 の波形を示す。時間ｔ 1 ，ｔ2 ，ｔ3 におい
て車両１２の前端が磁気センサ２ａ，２ｂ，２ｃの上方
に各々占位したとき、磁気センサ２ａ，２ｂ，２ｃの１
回目の出力Ｔ1 ，Ｔ2 ，Ｔ 3 が表われ、続いて時間
ｔ1 ′，ｔ2 ′，ｔ3 ′において車両１２の後端が磁気
センサ２ａ，２ｂ，２ｃの上方を各々通過したとき磁気
センサ２ａ，２ｂ，２ｃの２回目の出力Ｔ1 ′，
Ｔ2 ′，Ｔ3 ′が表れる。
1 の何れか最小値（ここでは検出信号ｂ1 とする）と、
検出信号ａ2 ，ｂ2 ，ｃ2 とを入力する。図中には横軸
を時間ｔとしてこのときの各検出信号ｂ1 ，ａ2 ，
ｂ2 ，ｃ2 の波形を示す。時間ｔ 1 ，ｔ2 ，ｔ3 におい
て車両１２の前端が磁気センサ２ａ，２ｂ，２ｃの上方
に各々占位したとき、磁気センサ２ａ，２ｂ，２ｃの１
回目の出力Ｔ1 ，Ｔ2 ，Ｔ 3 が表われ、続いて時間
ｔ1 ′，ｔ2 ′，ｔ3 ′において車両１２の後端が磁気
センサ２ａ，２ｂ，２ｃの上方を各々通過したとき磁気
センサ２ａ，２ｂ，２ｃの２回目の出力Ｔ1 ′，
Ｔ2 ′，Ｔ3 ′が表れる。
【００２１】そこでＴ1 をトリガ信号として検出信号ｂ
1 ，ａ2 ，ｂ2 ，ｃ2 の一定時間間隔ごとの（または連
続的な）サンプリングを開始し、検出信号ａ2 ，ｂ2 ，
ｃ2から上記Ｔ1 ，Ｔ2 ，Ｔ3 ，Ｔ1 ′，Ｔ2 ′，
Ｔ3 ′が出力された時間ｔ1 ，ｔ 2 ，ｔ3 ，ｔ1 ′，ｔ
2 ′，ｔ3 ′を得るとともに、検出信号ｂ1 からその時
系列データｈ（ｔ）を得る。その後Ｔ3 ′をトリガ信号
としてこれらのサンプリングを終了する。なおこのとき
のｈ（ｔ）は、図示するようにボンネット１２ａ及びト
ランクリッド１２ｃに対応するＡ部及びＥ部ではなだら
かな傾きを有し、屋根１２ｂに対応するＣ部ではほぼ水
平となり、更に前後の窓１２ｄ，１２ｅに対応するＢ，
Ｄ部ではスケールオーバ（窓１２ｄ，１２ｅが傾斜して
いて超音波の反射波が検出できないため）するなど車両
１２の各部の高さや形状に応じたデータとなる。
1 ，ａ2 ，ｂ2 ，ｃ2 の一定時間間隔ごとの（または連
続的な）サンプリングを開始し、検出信号ａ2 ，ｂ2 ，
ｃ2から上記Ｔ1 ，Ｔ2 ，Ｔ3 ，Ｔ1 ′，Ｔ2 ′，
Ｔ3 ′が出力された時間ｔ1 ，ｔ 2 ，ｔ3 ，ｔ1 ′，ｔ
2 ′，ｔ3 ′を得るとともに、検出信号ｂ1 からその時
系列データｈ（ｔ）を得る。その後Ｔ3 ′をトリガ信号
としてこれらのサンプリングを終了する。なおこのとき
のｈ（ｔ）は、図示するようにボンネット１２ａ及びト
ランクリッド１２ｃに対応するＡ部及びＥ部ではなだら
かな傾きを有し、屋根１２ｂに対応するＣ部ではほぼ水
平となり、更に前後の窓１２ｄ，１２ｅに対応するＢ，
Ｄ部ではスケールオーバ（窓１２ｄ，１２ｅが傾斜して
いて超音波の反射波が検出できないため）するなど車両
１２の各部の高さや形状に応じたデータとなる。
【００２２】処理１０２では、上記の時間ｔ1 ，ｔ2 ，
ｔ3 ，ｔ1 ′，ｔ2 ′，ｔ3 ′から各磁気センサ２ａ，
２ｂ，２ｃ間における車両１２の移動時間ｔ2 −ｔ1 ，
ｔ3−ｔ2 ，ｔ2 ′−ｔ1 ′ｔ3 ′−ｔ2 ′を求め、こ
れらの移動時間と各磁気センサ２ａ，２ｂ，２ｃ間の距
離Ｌとから車両１２の平均車速ｖ1 ，ｖ2 ，ｖ3 ，ｖ 4
を求める。例えば平均車速ｖ1 は、Ｌ／（ｔ2 −ｔ1 ）
によって求める。更にこれらの平均車速ｖ1 ，ｖ2 ，ｖ
3 ，ｖ4 を直線または滑らかな曲線で補完することによ
り、車両２が前記入口に進入してからそこを通過するま
での車速を表わす関数Ｖ（ｔ）を求める。
ｔ3 ，ｔ1 ′，ｔ2 ′，ｔ3 ′から各磁気センサ２ａ，
２ｂ，２ｃ間における車両１２の移動時間ｔ2 −ｔ1 ，
ｔ3−ｔ2 ，ｔ2 ′−ｔ1 ′ｔ3 ′−ｔ2 ′を求め、こ
れらの移動時間と各磁気センサ２ａ，２ｂ，２ｃ間の距
離Ｌとから車両１２の平均車速ｖ1 ，ｖ2 ，ｖ3 ，ｖ 4
を求める。例えば平均車速ｖ1 は、Ｌ／（ｔ2 −ｔ1 ）
によって求める。更にこれらの平均車速ｖ1 ，ｖ2 ，ｖ
3 ，ｖ4 を直線または滑らかな曲線で補完することによ
り、車両２が前記入口に進入してからそこを通過するま
での車速を表わす関数Ｖ（ｔ）を求める。
【００２３】処理１０３では、処理１０２で求めた関数
Ｖ（ｘ）をｔ2 〜ｔ2 ′まで時間積分或るいは離散的信
号の場合には積算することにより、車両１２の前端が磁
気センサ２ｂの上方に占位してから車両１２の後端が磁
気センサ２ｂの上方を通過するまでの車両１２の移動距
離の時系列データＸ（ｔ）を求める。この時系列データ
Ｘ（ｔ）は、前述のように磁気センサ２ｂが超音波距離
センサ１ａ，１ｂ，１ｃのほぼ直下に占しているため、
車両１２の前端が時間ｔ2 に超音波距離センサ１ａ，１
ｂ，１ｃの下方に占位してから車両１２の後端が時間ｔ
2 ′に超音波距離センサ１ａ，１ｂ，１ｃの下方を通過
するまでの車両１２の移動距離の時系列データを表わし
ている。
Ｖ（ｘ）をｔ2 〜ｔ2 ′まで時間積分或るいは離散的信
号の場合には積算することにより、車両１２の前端が磁
気センサ２ｂの上方に占位してから車両１２の後端が磁
気センサ２ｂの上方を通過するまでの車両１２の移動距
離の時系列データＸ（ｔ）を求める。この時系列データ
Ｘ（ｔ）は、前述のように磁気センサ２ｂが超音波距離
センサ１ａ，１ｂ，１ｃのほぼ直下に占しているため、
車両１２の前端が時間ｔ2 に超音波距離センサ１ａ，１
ｂ，１ｃの下方に占位してから車両１２の後端が時間ｔ
2 ′に超音波距離センサ１ａ，１ｂ，１ｃの下方を通過
するまでの車両１２の移動距離の時系列データを表わし
ている。
【００２４】処理１０４では、処理１０１及び１０３で
求めたｈ（ｔ）とＸ（ｔ）とから車両１２の各部の輪郭
を表わすデータ、すなわちボンネット１２ａの長さｘ1
とその高さｈ1 、屋根１２ｂの長さｘ2 とその高さ
ｈ2 、トランクリッド１２ｃの長さｘ3 とその高さ
ｈ3 、車両１２の全長ｘ4 、前後の窓１２ｄ，１２ｅの
形状（Ｂ，Ｄ部）などのデータを求める。更にこれらの
データを記号ｅとしてモニタ装置５へ出力する。
求めたｈ（ｔ）とＸ（ｔ）とから車両１２の各部の輪郭
を表わすデータ、すなわちボンネット１２ａの長さｘ1
とその高さｈ1 、屋根１２ｂの長さｘ2 とその高さ
ｈ2 、トランクリッド１２ｃの長さｘ3 とその高さ
ｈ3 、車両１２の全長ｘ4 、前後の窓１２ｄ，１２ｅの
形状（Ｂ，Ｄ部）などのデータを求める。更にこれらの
データを記号ｅとしてモニタ装置５へ出力する。
【００２５】処理１０５では、処理１０４で求めた
ｈ1 ，ｘ1 等のデータと、予め記憶しておいた各車種の
特徴的な各部の輪郭を表わすデータとを比較し更にその
結果を組合わせて車両１２の車種を推論する。すなわち
このような組合わせが各車種毎に固有のものであること
からこの組合わせ結果に基づき車両１２の車種を推論す
る。かくして車両２の車種を判別し、更にこの判別結果
を表わす記号ｄを出力する。
ｈ1 ，ｘ1 等のデータと、予め記憶しておいた各車種の
特徴的な各部の輪郭を表わすデータとを比較し更にその
結果を組合わせて車両１２の車種を推論する。すなわち
このような組合わせが各車種毎に固有のものであること
からこの組合わせ結果に基づき車両１２の車種を推論す
る。かくして車両２の車種を判別し、更にこの判別結果
を表わす記号ｄを出力する。
【００２６】例えばＣ1 ，Ｃ1 ′，Ｃ2 ，Ｃ2 ′，
Ｃ2 ″，Ｃ3 ′，ｄ2 ，ｄ2 ′，ｄ2 ″等を各車種の各
部の輪郭を表わすデータとして、ｘ1 ＝０，ｈ2 ≦
Ｃ2 ，ｄ2 ≦ｘ2 ≦ｄ2 ′，ｘ3 ＜Ｃ3 という比較組合
わせ結果であればミニカー、Ｃ1 ≦ｘ 1 ≦Ｃ1 ′，Ｃ2
≦ｈ2 ≦Ｃ2 ″，ｄ2 ′≦ｘ2 ≦ｄ2 ″，ｘ3 ＝０とい
う比較組合わせ結果であればライトバンというように推
論して車種を判別する。
Ｃ2 ″，Ｃ3 ′，ｄ2 ，ｄ2 ′，ｄ2 ″等を各車種の各
部の輪郭を表わすデータとして、ｘ1 ＝０，ｈ2 ≦
Ｃ2 ，ｄ2 ≦ｘ2 ≦ｄ2 ′，ｘ3 ＜Ｃ3 という比較組合
わせ結果であればミニカー、Ｃ1 ≦ｘ 1 ≦Ｃ1 ′，Ｃ2
≦ｈ2 ≦Ｃ2 ″，ｄ2 ′≦ｘ2 ≦ｄ2 ″，ｘ3 ＝０とい
う比較組合わせ結果であればライトバンというように推
論して車種を判別する。
【００２７】以上のように本実施例によれば、簡易で安
価な構成によって機械式駐車場の入口に進入してきた車
両の車種を自動的に判別することができる。しかも多く
のデータの比較組合わせに基づいて車種を推論するた
め、何らかの理由によって一部のデータに欠落があって
もある程度の確からしさをもつ推論が可能である。
価な構成によって機械式駐車場の入口に進入してきた車
両の車種を自動的に判別することができる。しかも多く
のデータの比較組合わせに基づいて車種を推論するた
め、何らかの理由によって一部のデータに欠落があって
もある程度の確からしさをもつ推論が可能である。
【００２８】なお上記実施例では、超音波距離センサ１
ａ，１ｂ，１ｃ及び磁気センサ２ａ，２ｂ，２ｃを用い
ているが、もちろんこれらに限定するものではなく同様
の検出が可能なものであればよい。例えば超音波距離セ
ンサ１ａ，１ｂ，１ｃのかわりにレーザ測長器を用い、
磁気センサ２ａ，２ｂ，２ｃのかわりに光電管センサを
用いても良い。
ａ，１ｂ，１ｃ及び磁気センサ２ａ，２ｂ，２ｃを用い
ているが、もちろんこれらに限定するものではなく同様
の検出が可能なものであればよい。例えば超音波距離セ
ンサ１ａ，１ｂ，１ｃのかわりにレーザ測長器を用い、
磁気センサ２ａ，２ｂ，２ｃのかわりに光電管センサを
用いても良い。
【００２９】また上記実施例では、磁気センサ２ａ，２
ｂ，２ｃの検出信号に基づき車速を求めたが、車速の変
化があまりなくほぼ一定とみなすことができる場合であ
って概略的な車両の輪郭を得る場合には、磁気センサを
低減または省略することができる。
ｂ，２ｃの検出信号に基づき車速を求めたが、車速の変
化があまりなくほぼ一定とみなすことができる場合であ
って概略的な車両の輪郭を得る場合には、磁気センサを
低減または省略することができる。
【００３０】
【発明の効果】以上実施例とともに具体的に説明したよ
うに本発明によれば、車種を自動的に判別することがで
きる。従ってこれを機械式駐車場入口や有料道路の料金
所に適用すれば省人化の促進を図ることができる。
うに本発明によれば、車種を自動的に判別することがで
きる。従ってこれを機械式駐車場入口や有料道路の料金
所に適用すれば省人化の促進を図ることができる。
【図１】本発明の実施例に係る車種判別装置を示す説明
図である。
図である。
【図２】図１に示す車両及びセンサを抽出して示す平面
図である。
図である。
【図３】データ処理装置の処理内容を示す説明図であ
る。
る。
１ａ，１ｂ，１ｃ 超音波距離センサ ２ａ，２ｂ，２ｃ 磁気センサ ３ａ，３ｂ，３ｃ 変換器 ４ データ処理装置 １２ 車両 １２ａ ボンネット １２ｂ 屋根 １２ｃ トランクリッド １２ｄ，１２ｅ 窓
Claims (2)
- 【請求項１】 車両の進行方向に沿ってこの車両の高さ
を検出しその時系列データを求める検出手段と、 予め設定した車速に基づき前記検出手段の検出開始時点
からの前記車両の移動距離を表わす時系列データを演算
し、この時系列データと前記検出手段によって求めた時
系列データとによって前記進行方向に沿ったボンネット
の高さや長さ等車両各部の輪郭を表わすデータを求め、
しかる後この輪郭を表わすデータと予め記憶しておいた
各車種の各部の輪郭を表わすデータとを比較して組合わ
せることにり前記車両の車種を推論するデータ処理手段
とを備えたことを特徴とする車種判別装置。 - 【請求項２】 車両の進行方向に沿ってこの車両の高さ
を検出しその時系列データを求める検出手段と、 この検出手段による検出開始時点からの前記車両の移動
距離を検出しその時系列データを求める他の検出手段
と、 この他の検出手段によって求めた時系列データと前記検
出手段によって求めた時系列データとから前記進行方向
に沿ったボンネットの高さや長さ等前記車両各部の輪郭
を表わすデータを求め、しかる後この輪郭を表わすデー
タと予め記憶しおいた各車種の各部の輪郭を表わすデー
タとを比較して組合わせることにより前記車両の車種を
推論するデータ処理手段とを備えたことを特徴とする車
種判別装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5317670A JPH07166729A (ja) | 1993-12-17 | 1993-12-17 | 車種判別装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5317670A JPH07166729A (ja) | 1993-12-17 | 1993-12-17 | 車種判別装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07166729A true JPH07166729A (ja) | 1995-06-27 |
Family
ID=18090725
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5317670A Withdrawn JPH07166729A (ja) | 1993-12-17 | 1993-12-17 | 車種判別装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH07166729A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007280041A (ja) * | 2006-04-06 | 2007-10-25 | Sumitomo Electric Ind Ltd | 車体色判別装置 |
| KR20160022991A (ko) * | 2014-08-20 | 2016-03-03 | 주식회사 마고테크놀러지 | 지자기 센서를 이용한 차량 감지장치 및 그 감지방법 |
| CN108732572A (zh) * | 2018-05-24 | 2018-11-02 | 环球车享汽车租赁有限公司 | 超声波车辆位姿检测方法及系统 |
| KR20230007002A (ko) * | 2021-07-05 | 2023-01-12 | 주식회사 플러스파크 | 표면 매립형 차량감지센서를 이용한 지능형 주차관제시스템 |
-
1993
- 1993-12-17 JP JP5317670A patent/JPH07166729A/ja not_active Withdrawn
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007280041A (ja) * | 2006-04-06 | 2007-10-25 | Sumitomo Electric Ind Ltd | 車体色判別装置 |
| KR20160022991A (ko) * | 2014-08-20 | 2016-03-03 | 주식회사 마고테크놀러지 | 지자기 센서를 이용한 차량 감지장치 및 그 감지방법 |
| CN108732572A (zh) * | 2018-05-24 | 2018-11-02 | 环球车享汽车租赁有限公司 | 超声波车辆位姿检测方法及系统 |
| CN108732572B (zh) * | 2018-05-24 | 2020-11-06 | 环球车享汽车租赁有限公司 | 超声波车辆位姿检测方法及系统 |
| KR20230007002A (ko) * | 2021-07-05 | 2023-01-12 | 주식회사 플러스파크 | 표면 매립형 차량감지센서를 이용한 지능형 주차관제시스템 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Withdrawal of application because of no request for examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20010306 |