JPH09305890A - 車種判別装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 搭乗者が車両に乗ったままであっても車種判
別が可能であるとともに、耐久性に優れ、かつ判別精度
が高い車種判別装置を得ること。 【解決手段】 受光器６1〜６4から車両の進入を示す進
入信号ＳsがＣＰＵ８に供給されるとＣＰＵ８は、メモ
リコントローラ１４に開始信号Ｋを出力するとともに、
Ａ／Ｄ変換器１２と１フレームメモリ１３とが接続され
るようにバススイッチ１０を切り換える。これにより、
メモリコントローラ１４によりＡ／Ｄ変換器１２が駆動
制御され、Ａ／Ｄ変換器１２から出力される、車両のタ
イヤを含む各走査線に対応する画像データＤが１フレー
ムメモリ１３に記憶される。ＣＰＵ８は１フレームメモ
リ１３から車両のタイヤ上の走査線に対応する画像デー
タＤを読み込み、輝度しきい値より小の画像データＤを
「１」、大の画像データＤを「０」としてメモリに書き込
み、連続した「１」の数によりタイヤ幅を認識して車種判
別を行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、駐輪場において、
自転車、バイク等の車種の判別に用いられる車種判別装
置に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年、市街地の環境美化を図る目的で、
駅の近辺には、自転車、バイク（以下車両と称する）の
駐輪場が多数設けられている。有料の駐輪場にあって
は、自転車とバイクとの駐輪料金が異なるため、車種を
判別する車種判別装置が設けられている。この車種判別
装置には、自転車とバイクとの重量差を利用して、車両
の重量を荷重測定機により測定して、該重量がしきい値
より小であれば自転車、大であればバイクと判別するも
のが知られている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】ところで、上述した従
来の車種判別装置においては、重量差を判別に利用して
いるため、搭乗者は判別の度にいちいち車両から降りな
ければならず非常に面倒であった。また、上述した従来
の車種判別装置においては、荷重測定機に車両の全重量
が直接かかるため耐久性に問題があり、これにより測定
値に誤差が生じ、ひいては誤判別する虞れがあった。本
発明は、このような背景の下になされたもので、搭乗者
が車両に乗ったままであっても車種判別が可能であると
ともに、耐久性に優れ、かつ判別精度の高い車種判別装
置を提供することを目的とする。

【０００４】

【課題を解決するための手段】請求項１に記載の発明
は、所定の通路を通過する第１種車両、または第２種車
両の車種を判別する車種判別装置において、前記通路の
第１の領域を撮像する撮像手段と、前記撮像手段から出
力される画像データに基づいて、前記第１の領域内に進
入してきた前記車両のタイヤ幅を認識して、前記タイヤ
幅が幅判別しきい値より小であるとき前記車両を前記第
１種車両と判別し、前記タイヤ幅が幅判別しきい値より
大であるとき前記車両を前記第２種車両と判別する判別
手段とを具備することを特徴とする。

【０００５】請求項２に記載の発明は、請求項１に記載
の車種判別装置において、前記路面の前記第１の領域に
おいて前記車両のタイヤを検出する検出手段とを有し、
前記判別手段は、前記検出手段により前記タイヤが検出
されたときの前記タイヤを含む第２の領域の画像データ
と輝度しきい値とを比較して、該第２の領域における明
暗の輝度分布を求め、暗の輝度分布に基づいて前記タイ
ヤ幅を認識することを特徴とする。

【０００６】請求項３に記載の発明は、請求項１に記載
の車種判別装置において、前記判別手段は、前記第１の
領域の画像データと前記輝度しきい値とを比較して、前
記第１の領域における明暗の輝度分布を求め、該輝度分
布から前記通路の汚れ具合をも判別することを特徴とす
る。

【０００７】請求項４に記載の発明は、請求項２に記載
の車種判別装置において、前記検出手段は、前記第１の
領域において、前記画像データが前記輝度しきい値より
小であるとき、前記車両のタイヤを検出することを特徴
とする。

【０００８】請求項５に記載の発明は、請求項２に記載
の車種判別装置において、前記輝度しきい値は、前記第
１の領域に前記車両が存在していないときの、前記第２
の領域の輝度とされていることを特徴とする。

【０００９】請求項６に記載の発明は、請求項２に記載
の車種判別装置において、前記輝度しきい値は、前記第
１の領域に前記車両が存在していないときの、前記第２
の領域以外の第３の領域の輝度とされていることを特徴
とする。

【００１０】請求項７に記載の発明は、請求項１ないし
６のいずれかに記載の車種判別装置において、前記撮像
手段は、ＣＣＤカメラであることを特徴とする。

【００１１】請求項８に記載の発明は、所定の通路を通
過する第１種車両、または第２種車両の車種を判別する
車種判別装置において、前記第１種車両または前記第２
種車両の進行方向とその撮像方向とが所定の角度をなす
位置に設けられ、前記通路の第１の領域を撮像する撮像
手段と、前記撮像手段から出力される画像データに基づ
いて、前記第１の領域内に進入してきた前記車両のタイ
ヤ幅を認識して、前記タイヤ幅が幅判別しきい値より小
であるとき前記車両を前記第１種車両と判別し、前記タ
イヤ幅が幅判別しきい値より大であるとき前記車両を前
記第２種車両と判別する判別手段とを具備することを特
徴とする。

【００１２】請求項９に記載の発明は、請求項８に記載
の車種判別装置において、前記撮像手段は、前記第１種
車両または前記第２種車両の進入方向とその撮像方向と
が２０度〜３０度の範囲の角度をなす位置に設けられて
いることを特徴とする。

【００１３】請求項１０に記載の発明は、所定の通路を
通過する第１種車両、または第２種車両の車種を判別す
る車種判別装置において、前記通路の第１の領域を撮像
する撮像手段と、前記撮像手段から出力される画像デー
タより、１本の走査線に対応する第１の画像データを選
択する選択手段と、所定のサンプリング間隔で、前記第
１の画像データと予め設定された輝度しきい値とを比較
して、前記第１の画像データが前記輝度しきい値より小
である場合、当該第１の画像データを暗データに変換す
る暗データ分布算出手段と、連続した前記暗データが存
在する場合、前記暗データの連続幅が幅判別しきい値よ
り小であるとき前記車両を前記第１種車両と判別し、前
記連続幅が前記幅判別しきい値より大であるとき前記車
両を前記第２種車両と判別し、また、前記連続した暗デ
ータが複数箇所に存在する場合、最も幅の広い前記連続
幅に基づいて前記判別を行う判別手段とを具備すること
を特徴とする。

【００１４】請求項１１に記載の発明は、所定の通路を
通過する第１種車両、または第２種車両の車種を判別す
る車種判別装置において、前記通路の第１の領域を撮像
する撮像手段と、前記撮像手段から出力される画像デー
タより、複数の走査線に各々対応する画像データを選択
する選択手段と、前記走査線毎に、所定のサンプリング
間隔で、前記画像データと予め設定された輝度しきい値
とを比較して、前記画像データが前記輝度しきい値より
小である場合、当該画像データを暗データに変換する暗
データ分布算出手段と、１走査線毎に、連続した前記暗
データのうち最も連続幅が広いものを抽出する抽出手段
と、前記抽出手段により抽出された前記連続した暗デー
タの前記連続幅が幅判別しきい値より小であるとき前記
車両を前記第１種車両と前記１走査線毎に判別し、前記
１走査線毎に抽出された複数の連続した暗データの各連
続幅の全てが、前記幅判別しきい値より大であるとき前
記車両を前記第２種車両と判別する判別手段とを具備す
ることを特徴とする。

【００１５】請求項１２に記載の発明は、請求項１０ま
たは１１に記載の車種判別装置において、前記輝度しき
い値は、前記路面の反射率に応じた値に可変されること
を特徴とする。

【００１６】請求項１３に記載の発明は、所定の通路を
通過する第１種車両、または第２種車両の車種を判別す
る車種判別装置において、前記第１種車両または前記第
２種車両の進行方向とその撮像方向とが第１の角度をな
す位置に設けられ、前記通路の第１の領域を撮像する第
１の撮像手段と、前記第１種車両または前記第２種車両
の進行方向とその撮像方向とが第２の角度をなす位置に
設けられ、前記通路の前記第１の領域を撮像する第２の
撮像手段と、前記第１および第２の撮像手段から出力さ
れる複数の画像データに基づいて、前記車両が、前記第
１種車両または前記第２種車両のいずれかであるかを判
別する判別手段とを具備することを特徴とする。

【００１７】請求項１４に記載の発明は、請求項１３に
記載の車種判別装置において、前記判別手段は、前記第
１の撮像手段より出力される第１の画像データおよび前
記第２の撮像手段より出力される第２の画像データに基
づいて、前記第１の領域内に進入してきた前記車両の複
数の部分の複数のタイヤ幅を前記第１および第２の画像
データ毎に認識して、前記複数のタイヤ幅のうち最大
（または、最小）のものが幅判別しきい値より小である
とき前記車両を前記第１種車両と判別し、前記最大（ま
たは、最小）のタイヤ幅が幅判別しきい値より大である
とき前記車両を前記第２種車両と判別し、前記第１およ
び第２の画像データより得られる２つの判別結果のう
ち、１つでも第１種車両と判別されたものがあったと
き、最終的に前記車両を前記第１種車両と判別し、他
方、前記２つの判別結果のうち、いずれも前記第１種車
両と判別されないものがあったとき、最終的に前記車両
を前記第２種車両と判別することを特徴とする。

【００１８】請求項１５に記載の発明は、請求項１３に
記載の車種判別装置において、前記第１の撮像手段より
出力される画像データの中より、複数の走査線に各々対
応する第１の画像データを選択するとともに、前記第２
の撮像手段より出力される画像データの中より複数の走
査線に各々対応する第２の画像データを選択する選択手
段とを具備し、前記判別手段は、前記第１および前記第
２の画像データに基づいて、各走査線における最大のタ
イヤ幅を各々認識して、複数の最大のタイヤ幅のうち、
幅判別しきい値より小であるものが１つでも存在してい
るとき、前記車両を前記第１種車両と判別することを特
徴とする。

【００１９】

【発明の実施の形態】

＜第１実施形態＞以下、図面を参照して、本発明の実施
形態について説明する。図１は本発明の第１実施形態に
よる車種判別装置の概略構成を示す図である。この図に
おいて、１は、自転車、またはバイク（以下、単に車両
と称する）である。２は、駐輪場の入口付近の路面であ
る。図２は、図１に示すＸーＸ’線矢視図であり、この
図において、３、４は、各々が対向するように路面２に
垂設された角柱である。５1〜５4は、縦方向に一定間隔
をおいて角柱３に配設された投光器であり、ビーム光Ｌ
1〜Ｌ4を各々投光する。

【００２０】６1〜６4は、各々投光器５1〜５4に対向す
るように角柱４に配設された受光器であり、ビーム光Ｌ
1〜Ｌ4を受光する。これら受光器６1〜６4は、車両１の
（前）タイヤ１ａによりビーム光Ｌ1〜Ｌ4が遮光される
と、図示しないＣＰＵ（中央処理装置）へ各々進入信号
を出力する。７は、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）
カメラであり、マトリクス配置されている撮像素子によ
り同図破線で示す撮像範囲を撮像する。

【００２１】図３は、本発明の第１実施形態による車種
判別装置の電気的構成を示す図である。この図におい
て、８は、装置各部を制御するＣＰＵである。このＣＰ
Ｕ８の動作については後述する。９は、ＣＣＤカメラ７
が撮像した画像を表示するモニタである。１０は、バス
スイッチであり、各バス間を接続して各装置間をつな
ぐ。１１は、バススイッチ１０の切り換え制御を行うバ
スコントローラである。

【００２２】１２は、ＣＣＤカメラ７から出力される映
像信号Ｖ（アナログ量）を画像データＤ（ディジタル
量）に変換するＡ／Ｄ（アナログ／ディジタル）変換器
である。１３は、１フレーム分の画像データＤを記憶す
る１フレームメモリであり、図４に示すように、ＣＣＤ
カメラ７の各撮像素子に対応するアドレス構成（（１，
１）〜（Ｎ，Ｍ））とされている。１４は、１フレーム
メモリ１３の書き込み制御を行うメモリコントローラで
ある。１５は、精算機であり、自転車またはバイクの駐
輪料金の精算を行う。なお、本第１実施形態において
は、破線で示す１フレームメモリ１６は、設けられてい
ないものとする。

【００２３】次に、上述した車種判別装置の動作を説明
する。図１および２において車両１が存在していない状
態において、装置に電源が投入されると、図２に示すよ
うに、投光器５1〜５4からはビーム光Ｌ1〜Ｌ4が各々投
光され、該ビーム光Ｌ1〜Ｌ4は受光器６1〜６4に受光さ
れる。

【００２４】また、ＣＣＤカメラ７は、図１、２に破線
で示す撮像範囲を撮像する。すなわち、ＣＣＤカメラ７
は、図５に示すように、上方から下方へ走査を繰り返
し、走査線ＳＬ1〜ＳＬnに対応する映像信号Ｖを出力す
る。これにより、モニタ９には、路面２のみの画像が表
示される。

【００２５】そして、図１に示すように同図左側からＡ
方向へ車両１が走行してきて、車両１のタイヤ１ａによ
りビーム光Ｌ2（図２参照）が遮光されると、受光器６2
からは、図３に示す進入信号ＳsがＣＰＵ８へ出力され
る。これにより、ＣＰＵ８は、車両１が判別領域に進入
したことを認識して、開始信号Ｋをメモリコントローラ
１４へ出力する。また、ＣＰＵ８は、バスコントローラ
１１に制御信号を送り、Ａ／Ｄ変換器１２と１フレーム
メモリ１３とが接続されるようにバススイッチ１０を切
り換える。

【００２６】メモリコントローラ１４は、図６に示す走
査線ＳＬ1の走査開始時にＣＣＤカメラ７より出力され
る同期信号Ｓdに同期させて、Ａ／Ｄ変換器１２を駆動
制御する。これにより、走査線ＳＬ1に対応する映像信
号Ｖは、Ａ／Ｄ変換器１２により画像データＤに変換さ
れ、バススイッチ１０を介して図４に示す１フレームメ
モリ１３のアドレス（１，１）〜（１，Ｍ）に書き込ま
れる。以下、同様にして、図６に示す走査線ＳＬ2以降
に対応する画像データＤが順次、１フレームメモリ１３
に書き込まれる。

【００２７】そして、走査が進み、図６に示す走査線Ｓ
Ｌn-1の走査が行われると、ＣＣＤカメラ７からは、走
査線ＳＬn-1に対応する図７（ａ）に示す映像信号Ｖが
出力される。図７（ａ）において、Ｈは水平同期信号で
あり、映像信号Ｖはレベルが大きいと当該撮像箇所が明
るく、また、レベルが小さいと暗いことを示す。すなわ
ち、図７（ａ）に示す例では、時刻ｔa〜ｔbまでの間の
映像信号Ｖは図６に示す車両１のタイヤ１ａ部分に対応
しており、その他の時間の映像信号Ｖは、路面２に対応
している。

【００２８】そして、上記走査線ＳＬn-1に対応する映
像信号Ｖは、上述したようにＡ／Ｄ変換器１２により図
７（ｂ）に示す画像データＤに変換され、バススイッチ
１０を介して、図４に示す１フレームメモリ１３のアド
レス（Ｎ−１，１）〜（Ｎ−１，Ｍ）に書き込まれる。

【００２９】そして、図６に示す走査線ＳＬnに対応す
る画像データＤの書き込みが終わると、メモリコントロ
ーラ１４は、Ａ／Ｄ変換器１２の動作を停止させるとと
もに、完了信号ＳkをＣＰＵ８へ出力する。

【００３０】これにより、ＣＰＵ８は、画像データＤの
書き込みが完了したことを認識して、バスコントローラ
１１に制御信号を供給して、バススイッチ１０を１フレ
ームメモリ１３と自身とが接続されるようにバススイッ
チ１０を切り換える。続いて、ＣＰＵ８は、走査線ＳＬ
n-1（図６参照）に対応する図７（ｂ）に示す画像デー
タＤ（ディジタル量）を、１フレームメモリ１３のアド
レス（Ｎ−１，１）〜（Ｎ−１，Ｍ）から読み込むとと
もに、この画像データＤと予め設定されている輝度しき
い値と比較して、輝度しきい値より小レベルの画像デー
タＤを「１」（暗）、輝度しきい値より大の画像データ
Ｄを「０」（明）とする。この場合の比較結果は、図７
（ｃ）に示すように「０００・・・０００１１１１１００
００・・・００００」となり、ＣＰＵ８は比較結果を自身
のメモリに書き込む。

【００３１】次に、ＣＰＵ８は、上記比較結果のうち、
連続した「１」がいくつあるかをカウントしてタイヤ１
ａのタイヤ幅を認識して、例えば、連続した「１」が６
つ以下であるとき車両１を自転車と判別して自転車判別
信号Ｇを、７つ以上であるとき車両１をバイクと判別し
てバイク判別信号Ｂを出力する。なお、ＣＰＵ８は、連
続して「１」が無い場合、車両１が存在していないと認
識する。図７（ｃ）に示す例では「１」が５つ連続して
いるため、ＣＰＵ８は、車両１を自転車と判別して、自
転車判別信号Ｇを精算機１５へ出力する。これにより、
精算機１５の表示部（図示略）には、自転車料金が表示
され、運転者は当該料金を支払った後、車両１（自転
車）を駐輪場に駐輪する。

【００３２】＜第１実施形態の第１変形例＞上述した第
１実施形態による車種判別装置においては、走査線ＳＬ
n-1に対応する画像データＤと輝度しきい値とを比較す
る例を説明したが、この輝度しきい値に代えて、図６に
示すタイヤ１ａが存在していない走査線ＳＬｎに対応す
る画像データＤを用いて比較するようにしてもよい。以
下、この第１実施形態の第１変形例について説明する。

【００３３】図６に示す走査線ＳＬ1〜ＳＬnに各々対応
する画像データＤが図４に示す１フレームメモリ１３の
アドレス（１，１）〜（Ｎ，Ｍ）に書き込まれている状
態において、ＣＰＵ８は、前述した動作により、１フレ
ームメモリ１３のアドレス（Ｎ−１，１）〜（Ｎ−１，
Ｍ）から走査線ＳＬn-1（図６参照）に対応する画像デ
ータＤを読み込み、自身のメモリに書き込む。

【００３４】続いて、ＣＰＵ８は、１フレームメモリ１
３のアドレス（Ｎ，１）〜（Ｎ，Ｍ）から走査線ＳＬn
（図６参照）に対応する画像データＤを読み込み、この
画像データＤ（アドレス（Ｎ，１）〜（Ｎ，Ｍ））と、
自身のメモリに記憶されている画像データＤ（アドレス
（Ｎ−１，１）〜（Ｎ−１，Ｍ））とを列毎に順次比較
する。すなわち、ＣＰＵ８は、まず、アドレス（Ｎ−
１，１）の画像データＤと、これと同列のアドレス
（Ｎ，１）の画像データＤとを比較して、アドレス（Ｎ
−１，１）の画像データＤのレベルが、アドレス（Ｎ，
１）の画像データＤのレベルより一定値以下であるとき
比較結果を「１」（暗）とし、また、これ以外のとき比
較結果を「０」（明）として、上記比較結果を自身のメ
モリに書き込む。以下、ＣＰＵ８は、各列毎に比較を行
い、前述した判別条件により車両１の車種判別を行う。

【００３５】なお、上述した第１実施形態の第１変形例
においては、走査線ＳＬn-1、走査線ＳＬnに各々対応す
る画像データＤのレベルを比較する例について説明した
が、車両１が存在していないときの走査線ＳＬn-1に対
応する画像データＤを予めＣＰＵ８のメモリに書き込ん
でおき、該画像データＤのレベルと、車両１が存在して
いるときの走査線ＳＬn-1に対応する画像データＤのレ
ベルとを比較してもよい。

【００３６】上述した第１実施形態の第１変形例による
車種判別装置によれば、走査線ＳＬｎ−１に対応する画
像データＤの明暗の判別を、地面２の画像データＤとの
相対的な比較により行っているため地面２の汚れ等によ
る誤判別を防ぐことができる。

【００３７】＜第１実施形態の第２変形例＞前述した第
１実施形態による車種判別装置においては、図２に示す
投光器５1〜 ５4、受光器６1〜６4を設けて、受光器６1
〜６4からの進入信号Ｓs（図３参照）により、車種判別
処理が開始される例について説明したが、これに限定さ
れることなく投光器５1〜５4、受光器６1〜６4を設けな
い構成としてもよい。以下、この第１実施形態の第２変
形例について説明する。

【００３８】図３において（ただし、受光器６1〜６4は
無いものとする）、装置に電源が供給されると、ＣＰＵ
８は、メモリコントローラ１４へ開始信号Ｋを出力す
る。今、車両１（図２参照）が存在していないものと
し、前述した動作と同様にして、ＣＣＤカメラ７から
は、図５に示す走査線ＳＬ1〜ＳＬnに対応する映像信号
Ｖが出力される。該映像信号Ｖは、Ａ／Ｄ変換器１２に
より画像データＤに変換され、バススイッチ１０を介し
て、１フレームメモリ１３のアドレス（１，１）〜
（Ｎ，Ｍ）に書き込まれる。この書き込みが完了する
と、メモリコントローラ１４は、ＣＰＵ８へ完了信号Ｓ
kを出力する。

【００３９】これにより、ＣＰＵ８は、前述した動作に
より、バススイッチ１０を介して、１フレームメモリ１
３のアドレス（Ｎ−１，１）〜（Ｎ−１，Ｍ）から走査
線ＳＬn-1（図５参照）に対応する画像データＤを読み
込み、該画像データＤと輝度しきい値とを比較して、比
較結果「０」、「１」を自身のメモリに書き込む。そし
て、ＣＰＵ８は、上記比較結果から車種の判別を行う
が、今、車両１が存在していないため、タイヤ無しと判
断して、再び、メモリコントローラ１４へ開始信号Ｋを
出力する。これにより、次フレームの画像データＤが１
フレームメモリ１３に書き込まれ、以下上記過程が繰り
返される。そして、図６に示す位置まで車両１が進入し
てくると、ＣＰＵ８は、前述した動作により、車両１を
自転車と判別する。なお、上述した第１実施形態の第２
変形例においては、前述した第１実施形態の第１変形例
による車種判別方法も適用可能である。

【００４０】＜第１実施形態の第３変形例＞前述した第
１実施形態による車種判別装置においては、図６に示す
走査線ＳＬn-1に対応する画像データＤにより車両１の
判別を行っていたが、この走査線ＳＬn-1に限定される
ことなく、任意の走査線に対応する画像データＤにより
車両１の判別を行ってもよい。以下、この第１実施形態
の第３変形例について説明する。

【００４１】この第１実施形態の第３変形例は、図２に
おいて、投光器５1〜５4、受光器６1〜６4が設けられて
おらず、かつ、図３において破線で示す１フレームメモ
リ１６が設けられている構成とされている。この１フレ
ームメモリ１６は、１フレームメモリ１３と同一のアド
レス構成とされている。

【００４２】図３において（ただし、受光器６1〜６4は
無いものとする）、装置に電源が供給されると、ＣＰＵ
８は、メモリコントローラ１４へ開始信号Ｋを出力す
る。今、車両１（図１参照）が存在していないものとす
ると、前述した動作と同様にして、図４に示す１フレー
ムメモリ１３のアドレス（１，１）〜（Ｎ，Ｍ）には、
図５に示す走査線ＳＬ1〜ＳＬnに対応する画像データＤ
が書き込まれる。この書き込みが完了すると、メモリコ
ントローラ１４は、ＣＰＵ８へ完了信号Ｓkを出力す
る。

【００４３】これにより、ＣＰＵ８は、バススイッチ１
０を介して、１フレームメモリ１３（図４参照）のアド
レス（Ｎ，１）〜（Ｎ，Ｍ）から、図５に示す走査線Ｓ
Ｌnに対応する画像データＤを読み込み、該画像データ
Ｄと輝度しきい値とを比較して、比較結果「０」、
「１」を、図４に示す１フレームメモリ１６のアドレス
（Ｎ，１）〜（Ｎ，Ｍ）に書き込む。そして、ＣＰＵ８
は、１フレームメモリ１６のアドレス（Ｎ，１）〜
（Ｎ，Ｍ）から上記比較結果を読み出し、前述した動作
により、連続した「１」の個数から車種判別を行う。今
の場合、車両１が存在していないため、ＣＰＵ８はタイ
ヤ無しと判断する。

【００４４】以下、ＣＰＵ８は、図５に示す走査線ＳＬ
n-1、・・・、ＳＬ1の順で各走査線に対応する画像データ
Ｄと輝度しきい値とを順次比較して、上述した判別処理
を行う。もし、最後の走査線ＳＬ1に対応する画像デー
タＤによりタイヤを検出できなかった場合、ＣＰＵ８
は、メモリコントローラ１４へ再び開始信号Ｋを出力し
て、タイヤが検出されるまで上記過程を繰り返す。そし
て、車両１が図５に示すＡ方向に進入してきて、判別エ
リア内に車両１が存在した場合、走査線ＳＬn-1〜ＳＬ1
のいずれかに対応する画像データＤにより、タイヤが認
識され、上述した動作により車種判別が行われる。

【００４５】また、上述した第１実施形態の第３変形例
は、以下に説明する方法により、路面２の汚れ状態や、
路面２を照らす照明の劣化状態をも判別可能である。ま
ず、図３において、装置に電源が供給されると、ＣＰＵ
８は、メモリコントローラ１４へ開始信号Ｋを出力す
る。今、車両１（図１参照）が存在していないものとす
ると、前述した動作と同様にして、１フレームメモリ１
３には、図５に示す走査線ＳＬ1〜ＳＬnに対応する画像
データＤが書き込まれる。この書き込みが完了すると、
メモリコントローラ１４はＣＰＵ８へ完了信号Ｓkを出
力する。

【００４６】これにより、ＣＰＵ８は、バススイッチ１
０を介して、１フレームメモリ１３から図５に示す２点
鎖線内の走査線ＳＬ1〜ＳＬnに対応する画像データＤ
（以下、路面劣化判別データＤ’と称する）を読み込
む。この２点鎖線内は、図６に示すように車両１が存在
しうる領域である。そして、ＣＰＵ８は、路面劣化判別
データＤ’を路面劣化判別用しきい値と比較し、路面劣
化判別データＤ’のレベルが路面劣化判別用しきい値よ
り小であれば「１」、大であれば「０」として比較結果
を１フレームメモリ１６に書き込む。比較結果が「１」
であれば、対応する路面２の当該部分が汚れていること
を意味し、また「０」であれば汚れていないことを意味
する。そして、ＣＰＵ８は、上記比較結果の「１」の総
数が一定数以上であれば、路面が汚れている（または照
明劣化）と判別し、また「１」の総数が一定数未満であ
れば、路面が汚れていない（または、照明正常）と判別
する。

【００４７】＜第２実施形態＞次に、本発明の第２実施
形態による車種判別装置について説明する。この第２実
施形態による車種判別装置は、前述した第１実施形態に
よる車種判別装置に比してさらに判別精度を向上させる
ためのものである。すなわち、図８に示す第１実施形態
による車種判別装置において、図９に示す走査線ＳＬn-
1の走査が行われたとき、車両１のハンドルが進行方向
に対してわずかに右側に角度θ（例えば、θ＝１０゜）
分回転されていたとすると、ＣＣＤカメラ７からは、こ
の走査線ＳＬn-1（図９参照）に対応する図１０（ａ）
に実線 で示す映像信号Ｖが出力される。

【００４８】この実線の映像信号Ｖは、タイヤ１ａ（図
９参照）に対応する期間Ｔ’（時刻ｔa’〜ｔb’）が、
図６に示すタイヤ１ａに対応する映像信号Ｖの期間Ｔ
（時刻ｔa〜ｔb）より大である。これは、図８に示すＣ
ＣＤカメラ７の撮像方向に対して車両１のタイヤ１ａが
角度θ分傾いていることにより、ＣＣＤカメラ７からみ
たタイヤ１ａの見かけ上の幅が大きくなったことによる
ものである。

【００４９】そして、前述した動作と同様にして、図９
に示す走査線ＳＬn-1に対応する映像信号Ｖ（図１０
（ａ）参照）は、Ａ／Ｄ変換器１２（図３参照）により
図１０（ｂ）に示す画像データＤに変換され、図４に示
す１フレームメモリ１３のアドレス（Ｎー１，１）〜
（Ｎー１，Ｍ）に書き込まれる。次に、ＣＰＵ８は、１
フレームメモリ１３のアドレス（Ｎー１，１）〜（Ｎー
１，Ｍ）に記憶されている画像データＤと輝度しきい値
とを比較する。今、この比較結果は、図１０（ｃ）に示
すように「０００・・・１１１１１１１１１・・・０００」で
あり、「１」が９つ連続したものである。すなわち、Ｃ
ＰＵ８は、「１」が９つ連続しているため、自転車であ
るにもかかわらず、車両１をバイクと誤判別してしま
う。

【００５０】以下、本発明の第２実施形態による車種判
別装置について詳述する。図１１は、本発明の第２実施
形態による車種判別装置の概略構成を示す平面図であ
り、図８に対応する部分には同一の符号を付け、その説
明を省略する。この図においては、図８に示すＣＣＤカ
メラ７が、その撮像方向Ｌaと車両１の進行方向Ｌとの
なす角度がαa（例えば、２０〜３０゜）となる位置に
設けられている。

【００５１】上記角度αaを２０〜３０°の範囲とした
理由は、角度αaを２０°より小とした場合、第１実施
形態による車両判別装置と誤判別率がほとんど変わらな
くなるためであり、角度αaを３０°より大とした場
合、タイヤ１ａの幅ではなく厚みを検知することになる
からである。なお、今の場合には、図１１に２点鎖線で
各々示すＣＣＤカメラ７ａおよび７ｂが設けられてない
ものとする。また、第２実施形態による車種判別装置の
電気的構成は、図３に示す第１実施形態による車種判別
装置の電気的構成（ただし、今の場合、１フレームメモ
リ１６は設けられていないものとする）と同一である。

【００５２】次に、第２実施形態による車種判別装置の
動作を説明する。まず、撮像領域に車両１が存在してい
ない状態、すなわち、図５に示すモニタ９に路面２のみ
の画像が表示されている状態において、図１１に示す同
図左側から進行方向Ｌへ車両１が走行してきて、車両１
のタイヤ１ａによりビーム光Ｌ2（図２参照）が遮光さ
れると、受光器６2からは、図３に示す進入信号ＳsがＣ
ＰＵ８へ出力される。

【００５３】これにより、前述した動作と同様にして、
ＣＰＵ８は 車両１が判別領域に進入したことを認識し
て、開始信号Ｋをメモリコントローラ１４へ出力する。
メモリコントローラ１４は、図１２に示す走査線ＳＬ１
の走査開始時にＣＣＤカメラ７より出力される同期信号
Ｓdに同期させて、Ａ／Ｄ変換器１２を駆動制御する。

【００５４】そして、今、図１１に示す位置まで車両１
が進入して、かつ車両１のタイヤ１ａが進行方向Ｌに対
して角度αa分回転されているときに、図１２に示す走
査線ＳＬn-1の走査が行われたとすると、ＣＣＤカメラ
７からは、走査線ＳＬn-1に対応する図１３（ａ）に示
す映像信号Ｖが出力される。図１３（ａ）において、映
像信号Ｖはレベルが大きいと当該撮像箇所が明るく、ま
た、レベルが小さいと暗いことを示す。

【００５５】すなわち、図１３（ａ）に示す例では、時
刻ｔ1〜ｔ2までの期間Ｔ1の映像信号Ｖは図１２に示す
タイヤ１ａの部分１ａ1に対応しており、時刻ｔ3〜ｔ4
までの期間Ｔ2の映像信号Ｖは、図１２に示すタイヤ１
ａの部分１ａ2に各々対応している。また、図１３
（ａ）に示す映像信号Ｖのうち上記期間Ｔ1およびＴ2以
外の部分は、図１２に示す路面２に対応している。

【００５６】そして、図１３（ａ）に示す映像信号Ｖ
（走査線ＳＬn-1に対応）は、前述したよ うにＡ／Ｄ
変換器１２により図１３（ｂ）に示す画像データＤに変
換され、バ ススイッチ１０を介して、図４に示す１フ
レームメモリ１３のアドレス（Ｎ−１，１）〜（Ｎ−
１，Ｍ）に書き込まれる。

【００５７】そして、図１２に示す走査線ＳＬnに対応
する画像データＤの書き込みが終わると、メモリコント
ローラ１４は、Ａ／Ｄ変換器１２の動作を停止させると
ともに、完了信号ＳkをＣＰＵ８へ出力する。

【００５８】これにより、ＣＰＵ８は、画像データＤの
書き込みが完了したことを認識して、バスコントローラ
１１に制御信号を供給して、バススイッチ１０を１フレ
ームメモリ１３と自身とが接続されるようにバススイッ
チ１０を切り換える。続いて、ＣＰＵ８は、図１３
（ｂ）に示す画像データＤを、１フレームメモリ１３
（図４参照）のアドレス（Ｎ−１，１）〜（Ｎ−１，
Ｍ）から読み込むとともに、この画像データＤと予め設
定されている輝度しきい値と比較して、輝度しきい値よ
り小レベルの画像データＤを「１」（暗）、輝度しきい
値より大の画像データＤを「０」（明）とする。この場
合の比較結果は、図１３（ｃ）に示すように「０・・・１
１１１１１００・・・００１１１１１０・・・００００」とな
り、ＣＰＵ８は比較結果を自身のメモリに書き込む。

【００５９】次に、ＣＰＵ８は、上記比較結果のうち、
「１」がいくつ連続しているかをカウントした後、さら
に連続した「１」のグループがいくつあるかをカウント
する。今の場合、ＣＰＵ８は、図１３（ｃ）に示すよう
にグループが２つあって、一方のグループ（同図左側）
は「１」が６つ連続しており、他方のグループ（同図右
側）は「１」が５つ連続していることを認識する。続い
て、ＣＰＵ８は、上記２つのグループの内、「１」の連
続数が最も多いグループを選択し、選択されたグループ
における「１」の連続数より、タイヤ１ａのタイヤ幅を
認識して、車種判別を行う。

【００６０】今の場合、ＣＰＵ８は、図１３（ｃ）に示
す同図左側のグループ（「１」が６つ連続）を選択し、
同グループに「１」が６つ連続していることから、車両
１を自転車と認識する。以下、前述した動作を経て、精
算機１５の表示部には、自転車料金が表示部に表示さ
れ、運転者は当該料金を支払った後、車両１を駐輪場に
駐輪する。

【００６１】また、発明者は、第２実施形態による車種
判別装置の誤判別率を定量的に知る目的で、前述した第
１実施形態による車種判別装置と比較して実験を行っ
た。この結果、第１実施形態による車種判別装置の誤判
別率が１０〜１５％であるのに対して、第２実施形態に
よる車種判別装置の誤判別率はわずか１％以下であっ
た。この実験結果から明かなように、第２実施形態によ
る車種判別装置によれば、前述した第１実施形態による
車種判別装置に比して、自転車をバイクと誤判別する確
率（誤判別率）が低下するという効果が得られる。

【００６２】＜第３実施形態＞次に、本発明の第３実施
形態による車種判別装置について説明する。この第３実
施形態による車種判別装置は、図８〜図１０を参照して
説明した第１実施形態による車種判別装置における誤判
別を防止するためのものである。また、第３実施形態に
よる車種判別装置の外観構成および電気的構成は、前述
した図１〜図６に示すものと同一である。なお、この第
３実施形態による車種判別装置の電気的構成において
は、図３に破線で示す１フレームメモリ１６が設けられ
ていない。

【００６３】次に、上述した第３実施形態による車種判
別装置の動作を説明する。この第３実施形態による車種
判別装置の基本動作は、前述した第１実施形態による車
種判別装置とほぼ同様であるが、車種判別の方法が異な
っている。すなわち、第１実施形態による車種判別装置
においては、図６に示す走査線ＳＬn-1に対応する画像
データＤに基づいて車種判別を行っていたが、第３実施
形態による車種判別装置においては、図６に示す走査線
ＳＬn-1近傍の複数の走査線に各々対応する各画像デー
タＤに基づいて車種判別を行う。

【００６４】ここで、第３実施形態による車種判別装置
においては、図６に示す走査線ＳＬn-1近傍の複数の走
査線を、図１４に示す走査線ＳＬn1〜ＳＬnkと定義す
る。これら走査線ＳＬn1〜ＳＬnkは、図２に示すＣＣＤ
カメラ７の撮像範囲とビーム光Ｌ1〜Ｌ4との位置関係よ
り選択されており、常にタイヤ１ａを横切る位置とされ
ている。また、第３実施形態による車種判別装置におい
ては、図１５に示すように、上記走査線ＳＬn1（図１４
参照）に対応する画像データＤが記憶される１フレーム
メモリ１３のアドレスをアドレス（ｎ１，１）〜（ｎ
１，Ｍ）と、これらアドレス（ｎ１，１）〜（ｎ１，
Ｍ）に各々記憶される画像データＤを画像データＤ（ｎ
１，１）〜（ｎ１，Ｍ）と各々定義する。

【００６５】同様にして、第３実施形態による車種判別
装置においては、走査線ＳＬn2（図１４参照）に対応す
る画像データＤが記憶される１フレームメモリ１３のア
ドレスをアドレス（ｎ２，１）〜（ｎ２，Ｍ）と、これ
らアドレス（ｎ２，１）〜（ｎ２，Ｍ）に各々記憶され
る画像データＤを画像データＤ（ｎ２，１）〜（ｎ２，
Ｍ）と各々定義する。さらに、第３実施形態による車種
判別装置においては、走査線ＳＬnk（図１４参照）に対
応する画像データＤが記憶される１フレームメモリ１３
のアドレスをアドレス（ｎｋ，１）〜（ｎｋ，Ｍ）と、
これらアドレス（ｎｋ，１）〜（ｎｋ，Ｍ）に各々記憶
される画像データＤを画像データＤ（ｎｋ，１）〜（ｎ
ｋ，Ｍ）と各々定義する。

【００６６】以下、上述した第３実施形態による車種判
別装置の動作について、図１６を参照して詳述する。図
１６は、図３に示すＣＰＵ８の車種判別処理時における
処理手順を示すフローチャートである。まず、図１に示
すように同図左側からＡ方向へ車両１が走行してきて、
車両１のタイヤ１ａによりビーム光Ｌ2（図２参照）が
遮光されると、受光器６2からは、図３に示す進入信号
ＳsがＣＰＵ８へ出力される。このとき、上記車両１の
タイヤ１ａは、図１１に示すように進行方向Ｌに対して
角度αa分回転されているものとする。

【００６７】そして、図３に示す進入信号Ｓsが入力さ
れると、ＣＰＵ８は、開始信号Ｋをメモリコントローラ
１４へ出力するとともに、バスコントローラ１１に制御
信号を送り、Ａ／Ｄ変換器１２と１フレームメモリ１３
とが接続されるようにバススイッチ１０を切り換える。

【００６８】メモリコントローラ１４は、図１４に示す
走査線ＳＬ1の走査開始時にＣＣＤカメラ７より出力さ
れる同期信号Ｓdに同期させて、Ａ／Ｄ変換器１２を駆
動制御する。これにより、走査線ＳＬ1に対応する映像
信号Ｖは、Ａ／Ｄ変換器１２により画像データＤに変換
され、バススイッチ１０を介して図１５に示す１フレー
ムメモリ１３のアドレス（１，１）〜（１，Ｍ）に書き
込まれる。以下、同様にして、図１４に示す走査線ＳＬ
2以降に対応する画像データＤが順次、１フレームメモ
リ１３に書き込まれる。

【００６９】そして、走査が進み、図１４に示す走査線
ＳＬn1の走査が行われると、ＣＣＤカメラ７からは、上
記走査線ＳＬn1に対応する図１７（ａ）に示す映像信号
Ｖが出力される。図１７（ａ）に示す例では、期間ＴA
（時刻ｔ1A〜ｔ2A）の映像信号Ｖは図１４に示す車両１
のタイヤ１ａの部分１Ａに対応しており、同様にして、
期間ＴB（時刻ｔ1B〜ｔ2B）の映像信号Ｖは、タイヤ１
ａの部分１Ｂに各々対応している。

【００７０】そして、上記走査線ＳＬn1に対応する映像
信号Ｖは、図３に示すＡ／Ｄ 変換器１２により図１７
（ｂ）に示す２５６段階の輝度レベルの画像データＤ
（ｎ１，１）〜Ｄ（ｎ１〜Ｍ）に各々変換され、バスス
イッチ１０を介して、図１５に示す１フレームメモリ１
３のアドレス（ｎ１，１）〜（ｎ１，Ｍ）に書き込まれ
る。

【００７１】続いて、図１４に示す走査線ＳＬn2の走査
が行われると、ＣＣＤカメラ７からは、上記走査線ＳＬ
n2に対応する図１８（ａ）に示す映像信号Ｖが出力され
る。図１８（ａ）に示す例では、期間ＴC（時刻ｔ1C〜
ｔ2C）の映像信号Ｖは図１４に示す車両１のタイヤ１ａ
の部分１Ｃに対応している。これと同様にして期間ＴD
（時刻ｔ1D〜ｔ2D）の映像信号Ｖは、タイヤ１ａの部分
１Ｄに対応している。

【００７２】そして、上記走査線ＳＬn2に対応する映像
信号Ｖは、上述した動作により、図１８（ｂ）に示す画
像データＤ（ｎ２，１）〜Ｄ（ｎ２〜Ｍ）に各々変換さ
れ、図１５に示す１フレームメモリ１３のアドレス（ｎ
２，１）〜（ｎ２，Ｍ）に書き込まれる。

【００７３】そして、走査が進んで、図１４に示す走査
線ＳＬnkの走査が行われると、ＣＣＤカメラ７からは、
上記走査線ＳＬnkに対応する図１９（ａ）に示す映像信
号Ｖが出力される。図１９（ａ）に示す例では、期間Ｔ
E（時刻ｔ1E〜ｔ2E）の映像信号Ｖは図１４に示す車両
１のタイヤ１ａの部分１Ｅに対応している。

【００７４】そして、上記走査線ＳＬnkに対応する映像
信号Ｖは、上述した動作により、図１９（ｂ）に示す画
像データＤ（ｎｋ，１）〜Ｄ（ｎｋ〜Ｍ）に各々変換さ
れ、図１５に示す１フレームメモリ１３のアドレス（ｎ
ｋ，１）〜（ｎｋ，Ｍ）に書き込まれる。

【００７５】そして、図１４に示す走査線ＳＬnに対応
する画像データＤの書き込みが終わると、メモリコント
ローラ１４は、Ａ／Ｄ変換器１２の動作を停止させると
ともに、完了信号ＳkをＣＰＵ８へ出力する。これによ
り、ＣＰＵ８は、画像データＤの書き込みが完了したこ
とを認識して、バススイッチ１０を１フレームメモリ１
３と自身とが接続されるようにバススイッチ１０を切り
換える。

【００７６】次に、ＣＰＵ８は、１フレームメモリ１３
に記憶されている画像データＤの２値化処理を行う。す
なわち、ＣＰＵ８は、まず、図１５に示す１フレームメ
モリ１３のアドレス（ｎ１，１）〜（ｎ１，Ｍ）に記憶
されている画像データＤ（ｎ１，１）〜（ｎ１，Ｍ）
（図１７（ｂ）参照）を、アドレス毎にバススイッチ１
０を介して順次読みだし、前述した輝度しきい値と比較
して「０」（明）または「１」（暗）のデータに変換す
る。今の場合、上記比較結果は、図１７（ｃ）に示す
「０・・・０１１１１０００００１１０・・・０」という具合
に、「１」が４つ、および２つ連続したものとなる。次
に、ＣＰＵ８は、上記２値データをバススイッチ１０を
介して、図１５に示す１フレームメモリ１３のアドレス
（ｎ１，１）〜（ｎ１，Ｍ）に各々書き込む。

【００７７】続いて、上記画像データＤ（ｎ１，１）〜
（ｎ１，Ｍ）と同様にして、ＣＰＵ８は、図１５に示す
１フレームメモリ１３のアドレス（ｎ２，１）〜（ｎ
２，Ｍ）に記憶されている画像データＤ（ｎ２，１）〜
（ｎ２，Ｍ）（図１８（ｂ）参照）を２値化する。今の
場合、上記２値化の結果は、図１８（ｃ）に示す「０・・
・０１１１１１１００００１１１０・・・０」という具合
に、「１」が６つ、および３つ連続したものとなる。次
に、ＣＰＵ８は、上記２値データをバススイッチ１０を
介して、図１５に示す１フレームメモリ１３のアドレス
（ｎ２，１）〜（ｎ２，Ｍ）に各々書き込み、上記２値
化を次の画像データＤ（ｎ３，１）〜（ｎ３，Ｍ）以降
について行う。

【００７８】そして、上記２値化処理が、図１５に示す
１フレームメモリ１３のアドレス（ｎｋ，１）〜（ｎ
ｋ，Ｍ）に記憶されている画像データＤ（ｎｋ，１）〜
（ｎｋ，Ｍ）（図１９（ｂ）参照）についてなされる
と、１フレームメモリ１３のアドレス（ｎｋ，１）〜
（ｎｋ，Ｍ）には、図１９（ｃ）に示す「０・・・０１１
１１１１１１１０・・・０」（「１」が９つ連続）という
２値データが書き込まれ、ＣＰＵ８は、２値化処理を終
了する。

【００７９】次に、ＣＰＵ８は、図１６に示すステップ
ＳＡ１へ進み、車種の判別処理を実行する。ステップＳ
Ａ１では、ＣＰＵ８は、変数ｉに１を代入した後、ステ
ップＳＡ２へ進み、変数ｊおよび変数ｑへ０を各々代入
した後、ステップＳＡ３へ進む。ここで、上記変数ｉ
は、図１５に示すアドレス（ｎ１，１）〜（ｎｋ，Ｍ）
および画像データＤ（ｎ１，１）〜（ｎｋ，Ｍ）におけ
る（ｎ１， ）〜（ｎｋ，）の１〜ｋに対応する変数で
あり、変数ｊは、上記アドレスにおける（ ，１）〜
（ ，Ｍ）の１〜Ｍに対応する変数である。また、変
数ｑは、前述した２値データの連続個数を表す個数Ｗq
（後述する）の添字ｑに対応する変数である。

【００８０】ステップＳＡ３では、ＣＰＵ８は変数ｊを
１インクリメントした後、ステップＳＡ４へ進み、上記
変数ｊがＭより大であるか否かを判断する。このＭは、
上述したアドレス（ｎｋ，Ｍ）のＭである。今の場合、
ＣＰＵ８は、変数ｊが１であるため、ステップＳＡ４の
判断結果を「ＮＯ」として、ステップＳＡ５へ進む。

【００８１】ステップＳＡ５では、ＣＰＵ８は、画像デ
ータＤ（ｎｉ，ｊ）の２値化結果、すなわち、図１５に
示すアドレス（ｎｉ，ｊ）に記憶されている２値化結果
が「１」（暗）であるか否かを判断する。今の場合、変
数ｉ＝１および変数ｊ＝１であるため、ＣＰＵ８は、図
１５に示すアドレス（ｎ１，１）に記憶されている２値
化結果「０」（図１７（ｃ）参照）より、ステップＳＡ
５の判断結果を「ＮＯ」として、ステップＳＡ３へ戻り
上記過程を繰り返す。

【００８２】そして、今、ステップＳＡ３において、変
数ｊ＝１００とされると、ステップＳＡ５では、図１７
（ｂ）に示す画像データＤ（ｎ１００，１）の２値化結
果が「１」（図１７（ｃ）参照）であるため、ＣＰＵ８
は、判断結果を「ＹＥＳ」として、ステップＳＡ６へ進
む。

【００８３】ステップＳＡ６では、ＣＰＵ８は、変数ｑ
を１インクリメントして、変数ｑを１とした後、ステッ
プＳＡ７へ進み、「１」の個数Ｗp（今の場合Ｗ1）に０
を代入した後、ステップＳＡ８へ進み、変数ｊを１イン
クリメントするとともに、個数Ｗqを１インクリメント
した後、ステップＳＡ９へ進む。今の場合、変数ｊは１
０１、個数Ｗpは１である。

【００８４】ステップＳＡ９では、ＣＰＵ８は、変数ｊ
がＭより大であるか否かを判断し、今の場合、変数ｊ
（＝１０１）がＭより小であるため、同判断結果を「Ｎ
Ｏ」として、ステップＳＡ１０へ進む。ステップＳＡ１
０では、ＣＰＵ８は、上述したステップＳＡ５と同様の
処理を行う。今の場合、ＣＰＵ８は、図１７（ｂ）に示
す画像データＤ（ｎ１０１，１）の二値化結果が「１」
（図１７（ｃ）参照）であるため、ステップＳＡ１０の
判断結果を「ＹＥＳ」として、ステップＳＡ８へ戻り上
記過程を繰り返す。

【００８５】そして、今、ステップＳＡ８において、変
数ｊ＝１０４とされると、ステップＳＡ１０では、図１
７（ｂ）に示す画像データＤ（ｎ１０４，１）の２値化
結果が「０」（図１７（ｃ）参照）であるため、ＣＰＵ
８は、判断結果を「ＮＯ」として、ステップＳＡ３へ戻
り上記過程を繰り返す。このとき、連続した「１」の個
数Ｗ1は「４」（図１７（ｃ）参照）である。

【００８６】そして、今、変数ｊがＭより大、すなわ
ち、図１７（ｂ）に示す画像データＤ（ｎ１，１）〜
（ｎ１，Ｍ）の二値化データに関する処理終了したとす
ると、ＣＰＵ８は、ステップＳＡ４（または、ステップ
ＳＡ９）の判断結果を［ＹＥＳ」として、ステップＳＡ
１１へ進む。このとき、図１７（ｃ）に示すように、個
数Ｗ1は４、個数Ｗ2は２である。

【００８７】ステップＳＡ１１では、ＣＰＵ８は、連続
した「１」の複数の個数Ｗ1〜Ｗq（単数Ｗ1の場合も有
りうる）の中より、最大のものを選択して、選択された
ものを最大個数Ｗmaxとする。すなわち、ＣＰＵ８は、
図１７（ｃ）に示す２値データのうち「１」が連続して
いる２組の個数Ｗ1、Ｗ2のなかから、「１」の連続数が
最も多いものを選択する。今の場合、ＣＰＵ８は、個数
Ｗ1（＝４）を選択して、これを最大個数Ｗmax（＝４）
とした後、ステップＳＡ１２へ進む。

【００８８】ステップＳＡ１２では、ＣＰＵ８は、上記
最大個数Ｗmax（＝４）と判別しきい値ＴW（今の場合、
６）とを比較して、Ｗmax＞ＴWなる条件のとき、同判断
結果を「ＹＥＳ」として、ステップＳＡ１３へ進み、一
方、今の場合、上記条件を満たしていないため、同判断
結果を「ＮＯ」として車両１（図１参照）を自転車と判
別して、車種判別処理を終了する。

【００８９】なお、ステップＳＡ１３では、ＣＰＵ８
は、変数ｉを１インクリメントした後、ステップＳＡ１
４へ進む。ステップＳＡ１４では、ＣＰＵ８は、変数ｉ
がｋより大であるか否かを判断する。上記ｋは、図１９
（ｂ）に示す画像データＤ（ｎｋ，１）の「ｋ」に対応
している。すなわち、ＣＰＵ８は、上記判断結果が「Ｙ
ＥＳ」の場合、つまり、画像データＤ（ｎ１，１）〜
（ｎｋ〜Ｍ）の全てに関する処理が終了した時点でｋ本
の走査線における複数の最大個数Ｗ1〜ＷqのすべてがＷ
max＞ＴWなる条件を満たした場合、車両１（図１参照）
をバイクと判断して、車種判別処理を終了する。一方、
ＣＰＵ８は、ステップＳＡ１４の判断結果が「ＮＯ」の
場合、ステップＳＡ２へ戻り、上述した過程を繰り返
す。

【００９０】なお、上述した第３実施形態による車種判
別装置においては、図１９（ｃ）に示すように走査線Ｓ
Ｌnkに対応する「１」の二値データが、正常な自転車の
タイヤ幅よりかなり多い「９」という値であっても、図
１７（ｃ）に示す走査線Ｓn1に対応する個数Ｗ1、Ｗ2に
より車両１を自転車と判別しているため判別精度には影
響がない。

【００９１】以上説明したように、本発明の第３実施形
態による車種判別装置によれば、車両１のタイヤ１ａが
ＣＣＤカメラ７の撮像方向に対して傾いている場合であ
っても、複数の最大個数Ｗmaxの全てがしきい値より大
である場合にのみ車両１をバイクと判別しているため、
本来自転車である車両１をバイクと誤判別する確率を低
くすることができるという効果が得られる。

【００９２】以上、本発明の実施形態を図面を参照して
詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られ
るものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計
の変更等があっても本発明に含まれる。たとえば、上述
した第１実施形態においては、自転車とバイクとのタイ
ヤ幅の差を利用して車種判別を行う例を示したが、これ
に限定されることなく、車両１のタイヤ幅を求めた後、
該タイヤ幅と輝度しきい値とを比較して、単にタイヤ幅
の判別（広い、狭い）のみを行うようにしてもよい。

【００９３】また、上述した第１実施形態おいては、画
像データＤと輝度しきい値とを比較して、比較結果
「１」（暗）の連続した個数により車種を判別する例を
示したが、これに限定されることなく、上記「１」に対
応する実際の単位長さを設定しておき、連続した「１」
の個数と上記単位長さを掛けて、タイヤ幅の実寸を求め
るようにしてもよい。

【００９４】さらに、上述した第２実施形態による車種
判別装置においては、図１１に実線で示すＣＣＤカメラ
７を１台用いた例について説明したが、これに限定され
ることなく、同図に２点鎖線で示すＣＣＤカメラ７ａ、
７ｂを用いた構成としてもよい。

【００９５】すなわち、図１１において、ＣＣＤカメラ
７ａは、その撮像方向Ｌbと車両１の進行方向Ｌとのな
す角度がαb（＝αaまたは≠αa）となる位置に設けら
れ、他方、ＣＣＤカメラ７ｂは、その撮影方向と車両１
の進行方向Ｌとのなす角度が０°となる位置に設けられ
ている。すなわち、ＣＣＤカメラ７ｂは、図１に示す第
１実施形態による車種判別装置のＣＣＤカメラ７と同じ
位置に設けられる。すなわち、この第２実施形態による
変形例においては、ＣＣＤカメラ７に加えてＣＣＤカメ
ラ７ａを併用する場合（以下、第１変形例と称する）
と、一方、ＣＣＤカメラ７に加えてＣＣＤカメラ７ｂを
併用する場合（以下、第２変形例と称する）とがある。

【００９６】上記第２実施形態による第１、２変形例に
おいては、図３に示すＣＰＵ８は、まず、図１１に示す
ＣＣＤカメラ７より出力された１走査線に対応する映像
信号Ｖより求められる、連続した「１」を有する複数の
グループのうち、「１」の連続数が最大（または、最
小）のグループを選択し、選択されたグループの「１」
の連続数に基づいて、前述した方法により車両１が自転
車であるか、または、バイクであるかを判別する。以
後、この判別結果を第１の判別結果と称する。

【００９７】続いて、ＣＰＵ８は、図１１に示すＣＣＤ
カメラ７ａより出力された１走査線に対応する映像信号
Ｖより求められる、連続した「１」を有する複数のグル
ープのうち１の連続数が最大（または、最小）のグルー
プを選択し、選択されたグループの「１」の連続数に基
づいて、車両１の車種判別を行う。以後、この判別結果
を第２の判別結果と称する。すなわち、ＣＰＵ８は、Ｃ
ＣＤカメラ７および７ａから各々出力される映像信号Ｖ
に基づいて、第１および第２の判別結果を導き出す。

【００９８】次に、ＣＰＵ８は、上述した第１および第
２の判別結果と、次に示す最終判別規則とに基づいて、
最終的な車種判別を行う。

【００９９】 ＜最終判別規則＞ （第１の判別結果） （第２の判別結果） （最終判別結果） ・自転車 ・自転車 → ・自転車 ・自転車 ・バイク → ・自転車 ・バイク ・自転車 → ・自転車 ・バイク ・バイク → ・バイク

【０１００】例えば、今、第１の判別結果が「自転
車」、第２の判別結果が「バイク」であったとすると、
ＣＰＵ８は、上記最終判別規則により、車両１を自転車
と最終判別する。すなわち、上記最終判別規則より明か
なように、ＣＰＵ８は、第１の判別結果および第２の判
別結果のうち、車両１を「自転車」と判別したものが１
つでもあったときには、車両１を「自転車」と判別し、
他方、第１の判別結果および第２の判別結果のうち、い
ずれのものにも車両１を「自転車」と判別したものがな
いときには、車両１を「バイク」と判別する。これによ
り、車両１のタイヤ１がいかなる角度とされている場合
であっても、誤判別率を低下させることができるという
効果が得られる。

【０１０１】さらに、上述した第１および２実施形態に
よる車種判別装置においては、１本の走査線による画像
データＤに基づいて、車種判別を行う例について説明し
たが、これに限定されることなく、複数（例えば、５）
本の走査線に対応する複数の画像データＤに基づいて車
種判別を行ってもよい。加えて、上述した第２および第
３実施形態による車種判別装置においては、前述した第
１実施形態の第１〜第３変形例を適用してもよい。

【０１０２】さらに、上述した第３実施形態による車種
判別装置においては、二値化処理では固定値である輝度
しきい値を用いた例について説明したが、これに限定さ
れることなく、上記輝度しきい値を路面２の状態に応じ
て可変の値としてもよい。

【０１０３】この場合には、二値化処理の前に、図１７
（ｂ）〜図１９（ｂ）に示す走査線ＳＬn1〜ＳＬnkに各
々対応する画像データＤ毎に、輝度レベルが最も低い画
像データＤを１つ選択する。次に、選択された複数の画
像データの各輝度レベルに定数を掛けたものを、輝度し
きい値とする。つまり、走査線ＳＬn1〜ＳＬnkの各走査
線毎に輝度しきい値が得られる。この方法によれば、路
面２の汚れ等による画像データＤの輝度レベルに変化が
あっても、路面２の光反射率に対応した２値データが得
られるため、判別精度をさらに向上させることができ
る。

【０１０４】また、上述した第３実施形態による車種判
別装置においては、図１に示す１台のＣＣＤカメラ７を
用いた例について説明したが、これに限定されることな
く、上述した第２実施形態による車種判別装置と同様に
して２台のＣＣＤカメラ７、７ａ（図１１参照）を用い
た構成としてもよい。以下、この２台のＣＣＤカメラ
７、７ａを用いた構成例（第３実施形態の変形例）につ
いて説明する。

【０１０５】この第３実施形態の変形例による車種判別
装置は、外観構成が図１１に示すものと同一であり、基
本動作も図１６を参照して説明したものとほぼ同様であ
るが、車種判別方法が異なっている。すなわち、この変
形例においては、図１１に示すＣＣＤカメラ７および７
ａが設けられている。

【０１０６】以下、この第３実施形態の変形例による車
種判別装置の動作（車種判別方法）について、詳述す
る。今、図１１に示す位置まで車両１が進入して、かつ
車両１のタイヤ１ａが進行方向Ｌに対して角度αa分回
転されているときに、図１２に示す走査線 ＳＬn-1の走
査が行われたとすると、ＣＣＤカメラ７からは、走査線
ＳＬn-1に対応する映像信号Ｖが出力される。同様にし
て、図１１に示すＣＣＤカメラ７ａからは、走査線ＳＬ
n-1に対応する画像信号Ｖが出力される。ただし、この
場合においては、図示しないモニタには、図１２に示す
車両１に対して、角度（αa＋αb）（図１１参照）だけ
位置ずれした車両１が表示される。

【０１０７】そして、走査が進み、図１４に示す走査線
ＳＬn1（但し、図１４に示すモニタ９には、同図に示す
車両１に代えて、図１２に示す車両１が表示されている
ものとする）の走査が行われると、ＣＣＤカメラ７から
は、上記走査線ＳＬn1に対応する映像信号Ｖが出力され
る。このＣＣＤカメラ７より出力された映像信号Ｖは、
前述した動作を経て、画像データＤに変換された後、２
値処理により「０」（明）または「１」（暗）のデータ
に変換される。同様にして、図１１に示すＣＣＤカメラ
７ａからは、走査線ＳＬn1に対応する映像信号Ｖが出力
され、該映像信号Ｖは、前述した動作を経て２値処理に
より「０」（明）または「１」（暗）のデータに変換さ
れる。

【０１０８】以後、ＣＰＵ８により、ＣＣＤカメラ７お
よび７ａの各々について、各走査線ＳＬn2以降に対応す
る画像データＤの２値化処理がなされる。そして、上記
２値化処理が終了すると、ＣＰＵ８は、ＣＣＤカメラ７
における複数の走査線の中から、例えば、走査線ＳＬn1
〜ＳＬnkに対応する２値化データを選択する。他方、Ｃ
ＰＵ８は、ＣＣＤカメラ７ａにおける複数の走査線のな
かから、例えば、走査線ＳＬn1〜ＳＬnLに対応する２値
化データを選択する。

【０１０９】次に、ＣＰＵ８は、各走査線ＳＬn1〜ＳＬ
nk（ＣＣＤカメラ７分）毎に、図１６に示すステップＳ
Ａ１１で説明した方法と同様にして、複数の個数Ｗ1〜
Ｗq（単数Ｗ1の場合も有りうる）の中より、最大個数Ｗ
maxを走査線単位で選択する。他方、これと同様にし
て、ＣＰＵ８は、上述した各走査線ＳＬ1〜ＳＬnL（Ｃ
ＣＤカメラ７ａ分）毎に、複数の個数Ｗ1〜ＷQの中よ
り、最大個数を走査線単位で選択する。すなわち、ＣＰ
Ｕ８は、走査線の本数分の最大個数Ｗmaxを選択する。

【０１１０】そして、ＣＰＵ８は、複数の最大個数Ｗma
xのうち、１つでもＷmax≦ＴWなる条件（図１６：ステ
ップＳＡ１２参照）が成立したとき、車両１を自転車と
判別する。以上説明した第３実施形態の変形例によれ
ば、２台のＣＣＤカメラ７、７ａから出力される映像信
号Ｖに基づいて、車種判別を行っているので、更に、判
別精度を向上させることができるという効果が得られ
る。

【０１１１】

【発明の効果】以上説明したように、請求項１〜７に記
載の発明によれば、搭乗者が車両に乗ったままであって
も車種判別が可能であるとともに、耐久性に優れ、かつ
従来のものに比して判別精度を高くすることができると
いう効果が得られる。また、請求項３に記載の発明によ
れば、車種判別に加えて通路の汚れ具合をも判別するこ
とができるという効果が得られる。また、請求項８〜９
に記載の発明によれば、撮像手段が車両の進行方向にし
て角度をもって設けられていることにより、見かけ上の
タイヤ幅が不当に広くなることがないため、さらに判別
精度を高くすることができるという効果が得られる。

【０１１２】また、請求項１０および１１に記載の発明
によれば、連続した暗データが複数箇所に存在する場合
においても車種判別が可能であることから、車両のタイ
ヤが撮像手段の撮像方向に対して傾いている場合であっ
ても、所望の判別精度を維持しつつ車種判別をすること
ができるという効果が得られる。

【０１１３】また、請求項１２に記載の発明によれば、
輝度しきい値が路面状態によって可変されることによ
り、暗データ分布算出手段による暗データの変換精度が
向上し、従って、判別精度をより高くすることができる
という効果が得られる。

【０１１４】さらに、請求項１３〜１５に記載の発明に
よれば、２台の第１の撮像手段および第２の撮像手段を
設けたことにより、第１種車両または第２種車両のタイ
ヤがその進行方向に対して傾いている場合であっても、
常にタイヤに対して斜め方向の画像データが得られるた
め、より判定精度を高めることができるという効果が得
られる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１実施形態による車種判別装置の概
略構成を示す側面図である。

【図２】図１に示すＸーＸ’線矢視図である。

【図３】本発明の第１実施形態による車種判別装置の電
気的構成を示すブロック図である。

【図４】図３に示す１フレームメモリ１３、１６のアド
レス構成を示す図である。

【図５】図１において車両１が存在していないときのモ
ニタ９の表示を示す図である。

【図６】図１において車両１が存在しているときのモニ
タ９の表示を示す図である。

【図７】図６に示す走査線ＳＬn-1に対応する映像信号
Ｖ、画像データＤの波形図である。

【図８】本発明の第１実施形態による車種判別装置にお
いて誤判別が発生する状況を示す平面図である。

【図９】図８に示す状況におけるモニタ９の表示を示す
図である。

【図１０】図９に示す走査線ＳＬn-1に対応する映像信
号Ｖ、画像データＤの波形図である。

【図１１】本発明の第２実施形態による車種判別装置の
概略構成を示す平面図である。

【図１２】図１１に示すＣＣＤカメラ７（実線）より出
力される映像信号Ｖによるモニタ９の表示を示す図であ
る。

【図１３】図１２に示す走査線ＳＬn-1に対応する映像
信号Ｖ、画像データＤの波形図である。

【図１４】本発明の第３実施形態による車種判別装置に
おいて、図１に車両１が存在しているときのモニタ９の
表示を示す図である。

【図１５】同第３実施形態による車種判別装置におい
て、図３に示す１フレームメモリ１３のアドレス構成を
示す図である。

【図１６】同第３実施形態による車種判別装置におい
て、図３に示すＣＰＵ８の車種判別処理手順を示すフロ
ーチャートである。

【図１７】図１４に示す走査線ＳＬn1に対応する映像信
号Ｖ、画像データＤの波形図である。

【図１８】図１４に示す走査線ＳＬn2に対応する映像信
号Ｖ、画像データＤの波形図である。

【図１９】図１４に示す走査線ＳＬnkに対応する映像信
号Ｖ、画像データＤの波形図である。

【符号の説明】

１ 車両 ２ 路面 ５1〜５4 投光器 ６1〜６4 受光器 ７、７ａ、７ｂ ＣＣＤカメラ ８ ＣＰＵ １０ バススイッチ １１ バスコントローラ １２ Ａ／Ｄ変換器 １３、１６ １フレームメモリ １４ メモリコントローラ Ｓs 進入信号 Ｖ 映像信号 Ｄ 画像データ

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 落合 光敏 愛知県豊橋市三弥町字元屋敷150 神鋼電 機株式会社豊橋製作所内

Claims (15)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 所定の通路を通過する第１種車両、また
   は第２種車両の車種を判別する車種判別装置において、 前記通路の第１の領域を撮像する撮像手段と、 前記撮像手段から出力される画像データに基づいて、前
   記第１の領域内に進入してきた前記車両のタイヤ幅を認
   識して、前記タイヤ幅が幅判別しきい値より小であると
   き前記車両を前記第１種車両と判別し、前記タイヤ幅が
   幅判別しきい値より大であるとき前記車両を前記第２種
   車両と判別する判別手段と、 を具備することを特徴とする車種判別装置。
2. 【請求項２】 前記路面の前記第１の領域において前記
   車両のタイヤを検出する検出手段とを有し、 前記判別手段は、前記検出手段により前記タイヤが検出
   されたときの前記タイヤを含む第２の領域の画像データ
   と輝度しきい値とを比較して、該第２の領域における明
   暗の輝度分布を求め、暗の輝度分布に基づいて前記タイ
   ヤ幅を認識すること、 を特徴とする請求項１に記載の車種判別装置。
3. 【請求項３】 前記判別手段は、前記第１の領域の画像
   データと前記輝度しきい値とを比較して、前記第１の領
   域における明暗の輝度分布を求め、該輝度分布から前記
   通路の汚れ具合をも判別すること、 を特徴とする請求項１に記載の車種判別装置。
4. 【請求項４】 前記検出手段は、前記第１の領域におい
   て、前記画像データが前記輝度しきい値より小であると
   き、前記車両のタイヤを検出すること、 を特徴とする請求項２に記載の車種判別装置。
5. 【請求項５】 前記輝度しきい値は、前記第１の領域に
   前記車両が存在していないときの、前記第２の領域の輝
   度とされていること、 を特徴とする請求項２に記載の車種判別装置。
6. 【請求項６】 前記輝度しきい値は、前記第１の領域に
   前記車両が存在していないときの、前記第２の領域以外
   の第３の領域の輝度とされていること、 を特徴とする請求項２に記載の車種判別装置。
7. 【請求項７】 前記撮像手段は、ＣＣＤカメラであるこ
   と、 を特徴とする請求項１ないし６のいずれかに記載の車種
   判別装置。
8. 【請求項８】 所定の通路を通過する第１種車両、また
   は第２種車両の車種を判別する車種判別装置において、 前記第１種車両または前記第２種車両の進行方向とその
   撮像方向とが所定の角度をなす位置に設けられ、前記通
   路の第１の領域を撮像する撮像手段と、 前記撮像手段から出力される画像データに基づいて、前
   記第１の領域内に進入してきた前記車両のタイヤ幅を認
   識して、前記タイヤ幅が幅判別しきい値より小であると
   き前記車両を前記第１種車両と判別し、前記タイヤ幅が
   幅判別しきい値より大であるとき前記車両を前記第２種
   車両と判別する判別手段と、 を具備することを特徴とする車種判別装置。
9. 【請求項９】 前記撮像手段は、前記第１種車両または
   前記第２種車両の進入方向とその撮像方向とが２０度〜
   ３０度の範囲の角度をなす位置に設けられていること、 を特徴とする請求項８に記載の車種判別装置。
10. 【請求項１０】 所定の通路を通過する第１種車両、ま
    たは第２種車両の車種を判別する車種判別装置におい
    て、 前記通路の第１の領域を撮像する撮像手段と、 前記撮像手段から出力される画像データより、１本の走
    査線に対応する第１の画像データを選択する選択手段
    と、 所定のサンプリング間隔で、前記第１の画像データと予
    め設定された輝度しきい値とを比較して、前記第１の画
    像データが前記輝度しきい値より小である場合、当該第
    １の画像データを暗データに変換する暗データ分布算出
    手段と、 連続した前記暗データが存在する場合、前記暗データの
    連続幅が幅判別しきい値より小であるとき前記車両を前
    記第１種車両と判別し、前記連続幅が前記幅判別しきい
    値より大であるとき前記車両を前記第２種車両と判別
    し、また、前記連続した暗データが複数箇所に存在する
    場合、最も幅の広い前記連続幅に基づいて前記判別を行
    う判別手段と、 を具備することを特徴とする車種判別装置。
11. 【請求項１１】 所定の通路を通過する第１種車両、ま
    たは第２種車両の車種を判別する車種判別装置におい
    て、 前記通路の第１の領域を撮像する撮像手段と、 前記撮像手段から出力される画像データより、複数の走
    査線に各々対応する画像データを選択する選択手段と、 前記走査線毎に、所定のサンプリング間隔で、前記画像
    データと予め設定された輝度しきい値とを比較して、前
    記画像データが前記輝度しきい値より小である場合、当
    該画像データを暗データに変換する暗データ分布算出手
    段と、 １走査線毎に、連続した前記暗データのうち最も連続幅
    が広いものを抽出する抽出手段と、 前記抽出手段により抽出された前記連続した暗データの
    前記連続幅が幅判別しきい値より小であるとき前記車両
    を前記第１種車両と前記１走査線毎に判別し、 前記１走査線毎に抽出された複数の連続した暗データの
    各連続幅の全てが、前記幅判別しきい値より大であると
    き前記車両を前記第２種車両と判別する判別手段と、 を具備することを特徴とする車種判別装置。
12. 【請求項１２】 前記輝度しきい値は、前記路面の反射
    率に応じた値に可変されること、 を特徴とする請求項１０または１１に記載の車種判別装
    置。
13. 【請求項１３】 所定の通路を通過する第１種車両、ま
    たは第２種車両の車種を判別する車種判別装置におい
    て、 前記第１種車両または前記第２種車両の進行方向とその
    撮像方向とが第１の角度をなす位置に設けられ、前記通
    路の第１の領域を撮像する第１の撮像手段と、 前記第１種車両または前記第２種車両の進行方向とその
    撮像方向とが第２の角度をなす位置に設けられ、前記通
    路の前記第１の領域を撮像する第２の撮像手段と、 前記第１および第２の撮像手段から出力される複数の画
    像データに基づいて、前記車両が、前記第１種車両また
    は前記第２種車両のいずれかであるかを判別する判別手
    段と、 を具備することを特徴とする車種判別装置。
14. 【請求項１４】 前記判別手段は、前記第１の撮像手段
    より出力される第１の画像データおよび前記第２の撮像
    手段より出力される第２の画像データに基づいて、前記
    第１の領域内に進入してきた前記車両の複数の部分の複
    数のタイヤ幅を前記第１および第２の画像データ毎に認
    識して、前記複数のタイヤ幅のうち最大（または、最
    小）のものが幅判別しきい値より小であるとき前記車両
    を前記第１種車両と判別し、前記最大（または、最小）
    のタイヤ幅が幅判別しきい値より大であるとき前記車両
    を前記第２種車両と判別し、前記第１および第２の画像
    データより得られる２つの判別結果のうち、１つでも第
    １種車両と判別されたものがあったとき、最終的に前記
    車両を前記第１種車両と判別し、他方、前記２つの判別
    結果のうち、いずれも前記第１種車両と判別されないも
    のがあったとき、最終的に前記車両を前記第２種車両と
    判別する、 ことを特徴とする請求項１３に記載の車種判別装置。
15. 【請求項１５】 前記第１の撮像手段より出力される画
    像データの中より、複数の走査線に各々対応する第１の
    画像データを選択するとともに、前記第２の撮像手段よ
    り出力される画像データの中より複数の走査線に各々対
    応する第２の画像データを選択する選択手段とを具備
    し、 前記判別手段は、前記第１および前記第２の画像データ
    に基づいて、各走査線における最大のタイヤ幅を各々認
    識して、複数の最大のタイヤ幅のうち、幅判別しきい値
    より小であるものが１つでも存在しているとき、前記車
    両を前記第１種車両と判別すること、 を特徴とする請求項１３に記載の車種判別装置。