WO2016088398A1 - 異常監視システム、異常監視方法、コンピュータプログラム及び異常監視装置 - Google Patents

異常監視システム、異常監視方法、コンピュータプログラム及び異常監視装置 Download PDF

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road
vehicle
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abnormality
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雄飛 南埜
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株式会社東芝
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    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
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    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
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    • G08G1/04—Detecting movement of traffic to be counted or controlled using optical or ultrasonic detectors
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions

Definitions

  • Embodiments described herein relate generally to an abnormality monitoring system, an abnormality monitoring method, a computer program, and an abnormality monitoring apparatus.
  • an imaging device is installed on a road, and a road image such as the degree of congestion is grasped by acquiring a road image.
  • an ETC (Electronic Toll Collection System) system that automatically collects tolls by installing a wireless communication device that wirelessly communicates with a vehicle-mounted device on a road and transmitting / receiving information to / from a vehicle has been put into practical use.
  • wireless communication apparatus is performed by comparing the number of vehicles detected from the image of a road, and the number of vehicles detected based on radio
  • the accuracy of the number of vehicles detected from the image depends on the road conditions. Therefore, when abnormality detection is performed by the above method, there is a possibility that abnormality of the imaging device and the wireless communication device is erroneously detected.
  • the problem to be solved by the present invention is to detect an abnormality in an imaging device and a wireless communication device by comparing the number of detected vehicles, an abnormality monitoring system capable of suppressing erroneous detection caused by road conditions, To provide a monitoring method, a computer program, and an abnormality monitoring device.
  • the abnormality monitoring system of the embodiment includes an imaging unit, a communication unit, a road observation unit, a first counting unit, a second counting unit, a road condition determining unit, and an abnormality detecting unit.
  • the imaging unit captures a road and acquires a first image.
  • a communication part communicates with the vehicle equipment mounted in the vehicle which drive
  • a road observation part acquires the information which shows the condition of the said road.
  • the first counting unit detects a vehicle from the first image and counts the detected vehicle.
  • the second counting unit counts the vehicle based on communication with the vehicle-mounted device.
  • the road condition determination unit acquires road information indicating the degree of congestion of the road based on information indicating the condition of the road.
  • the abnormality detection unit acquires the ratio information from a device that holds the ratio information indicating the ratio of the vehicle equipped with the vehicle-mounted device among all the vehicles traveling on the road, and the first counter acquired by the first counting unit. Based on the number of vehicles, the second number of vehicles acquired by the second counting unit, the road information, and the ratio information, an abnormality of the imaging unit or the communication unit is detected.
  • FIG. 1 is a system configuration diagram showing a system configuration of an abnormality monitoring system 1 of an embodiment.
  • FIG. 3 is a functional block diagram showing a functional configuration of the abnormality monitoring device 5.
  • FIG. The figure which shows the specific example of the weight value determined by the road condition determination part 562.
  • FIG. The flowchart which shows the flow of the abnormality detection process in the abnormality monitoring system 1 of 1st Embodiment.
  • the functional block diagram which shows the function structure of the abnormality monitoring apparatus 5a of 2nd Embodiment.
  • FIG. 1 is a system configuration diagram illustrating a system configuration of an abnormality monitoring system 1 according to the embodiment.
  • the abnormality monitoring system 1 is a system for monitoring an abnormality in the lane imaging device 2 and the vehicle-mounted device communication device 3 used in an ETC (Electronic Toll Collection System) system.
  • the abnormality monitoring system 1 includes a lane imaging device 2, an in-vehicle device communication device 3, a road observation device 4, and an abnormality monitoring device 5.
  • the lane imaging device 2, the vehicle-mounted device communication device 3, and the road observation device 4 communicate with the abnormality monitoring device 5 via a network such as a LAN (Local Area Network).
  • the abnormality monitoring device 5 communicates with the host system 6 via a network such as a LAN.
  • the lane imaging device 2, the vehicle-mounted device communication device 3, and the road observation device 4 are attached to a gate-shaped structure called a gantry indicated by reference numeral 7, for example, and are installed over the road.
  • the gantry 7 is provided in a free flow ETC system that enables toll collection without stopping.
  • the lane imaging device 2 captures a lane in which the vehicle travels and generates image data (first image).
  • a lane here refers to a part or all of one or more lanes constituting a road.
  • the lane imaging device 2 is configured using an imaging device such as a camera or a video camera.
  • the lane imaging device 2 transmits the generated image data to the abnormality monitoring device 5.
  • the onboard equipment communication apparatus 3 communicates with the onboard equipment with which the vehicle was equipped.
  • the in-vehicle device communication device 3 performs communication using a wireless communication method called DSRC (Dedicated Short Range Communication).
  • DSRC Dedicated Short Range Communication
  • the vehicle-mounted device communication device 3 communicates wirelessly with the vehicle-mounted device of the vehicle 8.
  • the onboard equipment communication device 3 acquires vehicle information (hereinafter referred to as “vehicle information”) from the onboard equipment and transmits the information to the abnormality monitoring device 5.
  • vehicle information vehicle information
  • the road observation device 4 (road observation unit) observes a road and acquires information (hereinafter referred to as “road information”) for determining the degree of congestion of the road (hereinafter referred to as “road condition”). It is.
  • the road observation device 4 may acquire any information as road information as long as the road condition can be determined.
  • the road observation device 4 may be configured using a speedometer that measures the speed of an object by laser irradiation.
  • the road observation device 4 may be configured using an imaging device.
  • the road observation device 4 in order to acquire an image capable of determining the degree of congestion on the road, the road observation device 4 is preferably installed at an angle at which the road can be imaged in a wider range. The road observation device 4 transmits the acquired road information to the abnormality monitoring device 5.
  • the abnormality monitoring device 5 acquires image data from the lane imaging device 2.
  • the abnormality monitoring device 5 detects vehicles from the image data, and counts the number of detected vehicles. Further, the abnormality monitoring device 5 acquires vehicle information from the in-vehicle device communication device 3.
  • the abnormality monitoring device 5 counts the number of vehicles equipped with the vehicle-mounted device based on the vehicle information.
  • the abnormality monitoring device 5 detects an abnormality of the lane imaging device 2 or the vehicle-mounted device communication device 3 by comparing the number of vehicles acquired based on the image data with the number of vehicles acquired based on the vehicle information. .
  • the abnormality monitoring device 5 notifies the detected abnormality to the host system 6.
  • the host system 6 is a system that is a notification destination of an abnormality by the abnormality monitoring system 1.
  • the host system 6 is a system that acquires information on a vehicle passing through a toll gate from the lane server 9 and performs processing related to toll collection by ETC.
  • the host system 6 receives a notification of abnormality detection from the abnormality monitoring device 5.
  • the processing performed by the host system 6 based on the abnormality detection notification may be any processing.
  • the host system 6 may notify the administrator of the ETC system of the notified abnormality, or may notify the abnormality to another system or apparatus.
  • ratio information indicating the ratio of the vehicle equipped with the vehicle-mounted device (hereinafter referred to as “vehicle ratio”). ) Is included.
  • the host system 6 transmits the ratio information to the abnormality monitoring device 5.
  • the lane server 9 is a server installed near the toll gate in the ETC system.
  • the lane server 9 is a server that manages vehicles for each lane of the toll gate.
  • the lane server 9 communicates with a roadside device installed in the roadside zone of the lane, and acquires information necessary for toll collection processing performed by the host system 6.
  • the roadside machine includes a device that detects a vehicle entering a toll gate, a device that communicates with the vehicle-mounted device, and the like. Therefore, the lane server 9 can acquire the ratio (ratio information) of the vehicle mounted with the vehicle-mounted device among the vehicles passing through the toll gate.
  • the lane server 9 transmits the ratio information to the higher system 6.
  • FIG. 2 is a functional block diagram showing a functional configuration of the abnormality monitoring device 5.
  • the abnormality monitoring device 5 includes a CPU (Central Processing Unit), a memory, an auxiliary storage device, and the like connected by a bus, and executes an abnormality monitoring program.
  • the abnormality monitoring device 5 includes a communication unit 51, a higher-level communication unit 52, a storage unit 53, an image processing unit 54, a vehicle information processing unit 55, a road information processing unit 56, and an abnormality detection unit 57 by executing the abnormality monitoring program. Function. Note that all or part of each function of the abnormality monitoring device 5 may be realized by using hardware such as an application specific integrated circuit (ASIC), a programmable logic device (PLD), or a field programmable gate array (FPGA). .
  • ASIC application specific integrated circuit
  • PLD programmable logic device
  • FPGA field programmable gate array
  • the abnormality monitoring program may be recorded on a computer-readable recording medium.
  • the computer-readable recording medium is, for example, a portable medium such as a flexible disk, a magneto-optical disk, a ROM, a CD-ROM, or a storage device such as a hard disk built in the computer system.
  • the abnormality monitoring program may be transmitted via a telecommunication line.
  • the communication unit 51 is configured using a communication interface such as a LAN.
  • the communication unit 51 communicates with the lane imaging device 2, the vehicle-mounted device communication device 3, and the road observation device 4.
  • the upper communication unit 52 is configured using a communication interface such as a LAN.
  • the host communication unit 52 communicates with the host system 6.
  • the storage unit 53 is configured using a storage device such as a magnetic hard disk device or a semiconductor storage device.
  • the storage unit 53 stores image data, vehicle information, and road information.
  • the storage unit 53 also stores the cumulative number of vehicles detected by the image processing unit 54 (hereinafter referred to as “first vehicle number”).
  • the storage unit 53 stores the cumulative number of vehicles (hereinafter referred to as “second vehicle number”) acquired by the vehicle information processing unit 55.
  • the image processing unit 54 includes an image data acquisition unit 541 and a vehicle detection unit 542.
  • the image data acquisition unit 541 acquires image data from the lane imaging device 2.
  • the image data acquisition unit 541 outputs the acquired image data to the storage unit 53.
  • the vehicle detection unit 542 (first counting unit) acquires image data and the first number of vehicles from the storage unit 53.
  • the vehicle detection unit 542 detects a vehicle from the image data.
  • the vehicle detection unit 542 adds the number of detected vehicles to the acquired first vehicle number.
  • the vehicle detection unit 542 outputs the first number of vehicles after the addition to the storage unit 53. In this way, the vehicle detection unit 542 updates the first number of vehicles held in the storage unit 53.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a specific example of vehicle detection by the vehicle detection unit 542.
  • FIG. 3 shows an example of vehicle detection when the road condition is a normal condition (hereinafter referred to as “normal time”) and when the road condition is a congestion condition (hereinafter referred to as “congestion time”). It is shown.
  • the image 11 is an image captured at normal time.
  • the image 12 is an image captured during a traffic jam.
  • the image 13 is an image obtained by binarizing the image 11 into a vehicle portion and a portion other than the vehicle by image processing.
  • the image 14 is an image obtained by binarizing the image 12 into a vehicle portion and a portion other than the vehicle by image processing.
  • the vehicle detection unit 542 detects the vehicle from the image data by performing the above-described image processing on the acquired image data. And the vehicle detection part 542 acquires the number of vehicles by counting the continuous vehicle part in the binarized image as one vehicle.
  • the vehicle detection unit 542 can accurately acquire the number of vehicles from the image 13.
  • each vehicle is moving at a low speed, and the inter-vehicle distance is reduced. Therefore, as shown in the image 14, there is a high possibility that the vehicles overlap each other, and it becomes difficult for the vehicle detection unit 542 to acquire the correct number of vehicles (first vehicle number). Therefore, the abnormality monitoring device 5 of the embodiment determines the weight value according to the road condition and corrects the first number of vehicles.
  • vehicles detected from the image data include vehicles that are not equipped with on-vehicle devices. Therefore, even if the first vehicle number and the second vehicle number are accurately acquired, the first vehicle number may be acquired largely. In consideration of this, the abnormality monitoring device 5 of the embodiment determines the weight value using the ratio information in addition to the road condition.
  • the vehicle information processing unit 55 includes a vehicle information acquisition unit 551 and a counting unit 552.
  • the vehicle information acquisition unit 551 acquires vehicle information from the onboard equipment communication device 3.
  • the vehicle information acquisition unit 551 outputs the acquired vehicle information to the storage unit 53.
  • the counting unit 552 (second counting unit) is equipped with an in-vehicle device and acquires the number of vehicles that have communicated with the own device. For example, the counting unit 552 acquires the number of vehicle information held in the storage unit 53.
  • the counting unit 552 outputs the number of acquired vehicle information to the storage unit 53 as the second vehicle number. In this manner, the counting unit 552 updates the second number of vehicles held in the storage unit 53.
  • the road information processing unit 56 includes a road information acquisition unit 561 and a road condition determination unit 562.
  • the road information acquisition unit 561 acquires road information from the road observation device 4.
  • the road information acquisition unit 561 outputs the acquired road information to the storage unit 53.
  • the road situation determination unit 562 acquires road information from the storage unit 53.
  • the road situation determination unit 562 determines a weight value corresponding to the road situation based on the road information.
  • the road condition determination unit 562 outputs the determined weight value to the storage unit 53.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a specific example of the weight value determined by the road condition determination unit 562.
  • FIG. 4 shows weight values when a road image is acquired as road information.
  • the road condition determination unit 562 determines the road condition in three stages of “normal”, “congested”, and “congested”.
  • M L and M H is the area ratio of the threshold to divide each step of the road conditions. This area ratio is the ratio of vehicles in the area of the road in the road image acquired as road information.
  • the road condition determination unit 562 performs the same processing as the vehicle detection unit 542, and binarizes the road image acquired as road information into a vehicle portion and a portion other than the vehicle.
  • the road condition determination unit 562 acquires the area ratio based on the area of the road and the area of the vehicle portion. That is, as the area ratio increases, the road condition is determined as a more congested condition.
  • the weight value A in each road situation is represented by “1”, “a”, and “a ′”.
  • a and a ′ are values that satisfy a ′>a> 1.
  • a and a ′ are values that satisfy 2> a ′>a> 1. It is.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating a specific example of the weight value determined by the road condition determination unit 562.
  • FIG. 5 shows weight values when the speed of the vehicle is acquired as road information. Similar to FIG. 4, for example, the road condition determination unit 562 determines the road condition in three stages of “normal”, “congested”, and “congested”. V L and V H are vehicle speeds that serve as threshold values that divide each stage of road conditions. For example, the road condition determination unit 562 may determine the road condition by comparing the average speed of the vehicle measured during a predetermined period with the threshold values V L and V H. In this case, it can be determined that the road condition is more congested as the vehicle speed is lower.
  • the weight value A in each road situation is represented by “1”, “a”, and “a ′”. a and a ′ are values that satisfy a ′>a> 1.
  • the weight value A is set as a larger value as the road condition becomes congested. This means that the more the road conditions are congested, the larger the overlap of the vehicles in the image data is, so that the first number of vehicles is corrected to be larger.
  • the correction coefficient for correcting the first number of vehicles based on the weight value A determined in this way is expressed as, for example, Expression 1.
  • W represents a correction coefficient.
  • a value obtained by multiplying the first vehicle number by the correction coefficient W is the corrected first vehicle number.
  • A is a weight value.
  • Y is ratio information.
  • the correction coefficient W increases as the road condition becomes congested, and decreases as the number of vehicles not equipped with the vehicle-mounted device increases. That is, as the road condition is congested, the first vehicle number is corrected as a larger value, and as the number of vehicles not equipped with the vehicle-mounted device increases, the first vehicle number is corrected as a smaller value.
  • the abnormality detection unit 57 detects an abnormality in the lane imaging device 2 or the vehicle-mounted device communication device 3 based on the first vehicle number and the second vehicle number. Specifically, the abnormality detection unit 57 monitors changes in the number of first vehicles and the number of second vehicles held in the storage unit 53. When the first vehicle number or the second vehicle number changes, the abnormality detection unit 57 calculates the difference between the two. The abnormality detection unit 57 determines an abnormality in the lane imaging device 2 or the vehicle-mounted device communication device 3 when the calculated difference exceeds a predetermined threshold value. The abnormality detection unit 57 notifies the host system 6 of abnormality detection.
  • FIG. 6 is a flowchart showing the flow of abnormality detection processing in the abnormality monitoring system 1 of the first embodiment.
  • the abnormality detection unit 57 initializes the variable T to “1” (step S101).
  • the variable T is a variable indicating the number of trials of the abnormality detection process.
  • the abnormality detection unit 57 acquires the first vehicle number C1 and the second vehicle number C2 from the storage unit 53 (step S102).
  • the first vehicle number C1 and the second vehicle number C2 acquired here are acquired by the vehicle detection unit 542 and the counting unit 552 independently of the abnormality detection process.
  • the vehicle detection unit 542 counts the first vehicle number C ⁇ b> 1 based on the image data acquired by the lane imaging device 2.
  • the counting unit 552 counts the second vehicle number C2 based on the communication performed by the onboard equipment communication device 3 with the onboard equipment in order to acquire vehicle information.
  • the vehicle detection unit 542 and the counting unit 552 record the acquired first vehicle numbers C1 and C2 in the storage unit 53.
  • the abnormality detection unit 57 determines whether either the first vehicle number C1 or the second vehicle number C2 has increased (step S103). If neither the first vehicle number C1 nor the second vehicle number C2 has increased (step S103—NO), the determination in step S103 is repeated. By this repeated execution, the abnormality detection unit 57 waits for the first vehicle number C1 or the second vehicle number C2 to increase.
  • the abnormality detection unit 57 acquires the weight value A and the vehicle ratio Y (Ste S104).
  • the weight value A is updated by the road condition determination unit 562 independently of the abnormality detection process.
  • the road condition determination unit 562 determines the weight value A corresponding to the degree of congestion on the road based on the lane image acquired by the road observation device 4 and the vehicle speed.
  • the weight value A is recorded in the storage unit 53 by the road condition determination unit 562.
  • the abnormality detection unit 57 acquires the weight value A from the storage unit 53.
  • the vehicle ratio Y is transmitted from the host system 6 to the abnormality monitoring device 5.
  • the abnormality detection unit 57 acquires the vehicle ratio Y from the host system 6.
  • the abnormality detection unit 57 calculates a correction coefficient W for correcting the first vehicle number C1 based on the acquired weight value A and vehicle ratio Y (step S105).
  • the abnormality detection unit 57 corrects the first vehicle number C1 with the calculated correction coefficient W, and obtains the first vehicle number C1 ′ (step S106).
  • Abnormality detecting unit 57 the difference between the first vehicle number C1 'and the second vehicle number C2 is equal to or the predetermined threshold value C alpha or (step S107). If the difference between the first vehicle number C1 'and the second vehicle number C2 is greater than or equal to C alpha (Step S107-YES), the abnormality detecting unit 57, abnormality in the vehicle-mounted device communication device 3 is judged to have occurred.
  • the abnormality detection unit 57 notifies the host system 6 of the abnormality of the vehicle-mounted device communication device 3 (step S108).
  • the abnormality detection unit 57 selects the second vehicle number C2 and the first vehicle. difference in the number C1 'is equal to or a predetermined threshold value C beta or (step S109). If the difference of the second vehicle number C2 and the first vehicle number C1 'is greater than or equal to C beta (Step S109-YES), the abnormality detecting unit 57 determines that an abnormality in the lane imaging device 2 has occurred. The abnormality detection unit 57 notifies the host system 6 of the abnormality of the lane imaging device 2 (step S110).
  • the larger one of the first vehicle number C1 'and the second vehicle number C2 is determined as the correct value. This is for the following reason.
  • the abnormality monitoring device 5 cannot acquire vehicle information, and the second vehicle number C2 does not increase.
  • the abnormality monitoring device 5 cannot acquire image data, and the first vehicle number C1 does not increase. That is, there is a high possibility that the number of vehicles that no longer increases due to device abnormality is acquired as a small value. Therefore, it is considered that an abnormality has occurred in a device that provides information for acquiring the number of vehicles having a small value.
  • the abnormality detecting unit 57 when the difference of the second vehicle number C2 and the first vehicle number C1 'is smaller than C beta (Step S109-NO), then the abnormality detecting unit 57, the variable T is a predetermined threshold value T h more Whether or not (step S111).
  • the variable T is equal to or greater than a predetermined threshold value T h (step S 111-YES)
  • the abnormality detecting unit 57 the value of the variable T is initialized to "1" (step S112).
  • the process returns to step 103, and the abnormality detection unit 57 waits for the first vehicle number C1 or the second vehicle number C2 to increase.
  • step S 111-NO if the variable T is smaller than the predetermined threshold value T h (step S 111-NO), the abnormality detecting unit 57 increments the variable T (step S113). After incrementing the variable T, the process returns to step 103, and the abnormality detection unit 57 waits for the first vehicle number C1 or the second vehicle number C2 to increase.
  • the abnormality monitoring system 1 of the first embodiment configured as described above includes a road observation device 4 that acquires road information for correcting the number of vehicles acquired based on image data.
  • the abnormality detection unit 57 corrects the number of vehicles according to the degree of congestion on the road indicated by the road information. Furthermore, the abnormality monitoring system 1 acquires ratio information for correcting the number of vehicles acquired based on communication with the vehicle-mounted device from the host system.
  • the abnormality detection unit 57 corrects the number of vehicles according to the ratio of vehicles equipped with the vehicle-mounted device indicated by the ratio information. By such correction of the number of vehicles, the abnormality monitoring system can acquire the number of vehicles with higher accuracy and suppress erroneous detection of abnormality in the lane imaging device and the vehicle-mounted device communication device.
  • the abnormality monitoring system 1a of the second embodiment is different from the abnormality monitoring system 1 of the first embodiment in that an abnormality monitoring apparatus 5a is provided instead of the abnormality monitoring apparatus 5.
  • the configuration of the other abnormality monitoring system 1a is the same as that of the abnormality monitoring system 1 in FIG.
  • FIG. 7 is a functional block diagram illustrating a functional configuration of the abnormality monitoring device 5a according to the second embodiment.
  • the abnormality monitoring system 1a is different from the abnormality monitoring system 1 in that an abnormality detection unit 57a is provided instead of the abnormality detection unit 57.
  • the function of the abnormality detection unit 57a performs an abnormality detection process similar to that of the abnormality detection unit 57 in the abnormality detection process. Further, the abnormality detection unit 57a determines whether or not to perform the abnormality detection process before the abnormality detection process.
  • FIG. 8 is a flowchart showing the flow of abnormality detection processing in the abnormality monitoring system 1a of the second embodiment.
  • Abnormality detection unit 57a is the absolute value is equal to or is smaller than a predetermined threshold value C gamma of the difference between the first vehicle number C1 and the second vehicle number C2 acquired in step S102 (step S201). If the absolute value of the difference between the first vehicle number C1 and the second vehicle number C2 is smaller than the predetermined threshold value C gamma (Step S201-YES), the abnormality detecting unit 57a proceeds to step S111, determines the variable T .
  • step S201-NO the abnormality detecting unit 57a is first proceeds to step 103 The number of vehicles C1 and the second number of vehicles C2 are determined.
  • the abnormality detection unit 57a is configured when the absolute value of the difference between the first vehicle number C1 and the second vehicle number C2 is smaller than a predetermined threshold value. Only anomaly detection processing is performed. Thereby, the amount of calculation required for the abnormality detection process is reduced, and the processing performance of the abnormality detection process of the abnormality monitoring system 1a can be improved.
  • Formula 1 used by the abnormality detection units 57 and 57a for calculating the correction coefficient W may be expressed by a formula different from the above as long as the formula corrects the first number of vehicles using the weight value A and the vehicle ratio Y. Good.
  • Equation 1 may be expressed as an equation in which a value obtained by further multiplying the value calculated by Equation 1 above with an adjustment coefficient obtained by operation or testing is a correction coefficient W.
  • the abnormality detection units 57 and 57a can calculate the correction coefficient W as a more accurate value.
  • having a road observation device and a road condition determination unit that acquire road information, and an abnormality detection unit that detects an abnormality in the lane imaging device 2 or the vehicle-mounted device communication device 3 Accordingly, it is possible to suppress erroneous detection due to a deviation in the number of vehicles that occurs in the abnormality monitoring system.

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Abstract

　実施形態の異常監視システムは、撮像部、通信部、道路観測部、第１計数部、第２計数部、道路状況判定部及び異常検出部を持つ。撮像部は道路の画像を取得する。通信部は車載器と通信する。道路観測部は道路状況を示す状況情報を取得する。第１計数部は画像から車両を検出し第１車両数を計数する。第２計数部は車載器との通信に基づいて第２車両数を計数する。道路状況判定部は状況情報に基づいて道路の混み具合を示す道路情報を取得する。異常検出部は車載器を搭載する車両の割合を取得し、第１車両数、第２車両数、道路情報及び車両の割合に基づいて撮像部又は通信部の異常を検出する。

Description

異常監視システム、異常監視方法、コンピュータプログラム及び異常監視装置
　本発明の実施形態は、異常監視システム、異常監視方法、コンピュータプログラム及び異常監視装置に関する。
　従来、撮像装置を道路に設置し、道路の画像を取得することにより、混み具合などの道路の状況を把握することが行われている。また、車載器と無線通信する無線通信装置を道路に設置し、車両との間で情報を送受信することにより、料金収受を自動で行うＥＴＣ（Electronic Toll Collection System）システムが実用化されている。
　そして、道路の画像から検出される車両数と、無線通信に基づいて検出される車両数とを比較することによって、上記の撮像装置及び無線通信装置の異常を検出することが行われている。しかしながら、画像から検出される車両数は、道路の状況によって精度が左右される。そのため、上記の方法で異常検出を行う場合、撮像装置及び無線通信装置の異常が誤検出される可能性があった。
特開２０１２－６８８５１号公報
　本発明が解決しようとする課題は、検出された車両数の比較によって撮像装置及び無線通信装置の異常を検出する場合において、道路の状況により生じる誤検出を抑制することができる異常監視システム、異常監視方法、コンピュータプログラム及び異常監視装置を提供することである。
　実施形態の異常監視システムは、撮像部と、通信部と、道路観測部と、第１の計数部と、第２の計数部と、道路状況判定部と、異常検出部と、を持つ。撮像部は、道路を撮像し第１の画像を取得する。通信部は、前記道路を走行する車両に搭載された車載器と通信する。道路観測部は、前記道路の状況を示す情報を取得する。第１の計数部は、前記第１の画像から車両を検出し、検出された前記車両を計数する。第２の計数部は、前記車載器との通信に基づいて、前記車両を計数する。道路状況判定部は、前記道路の状況を示す情報に基づいて、前記道路の混み具合を示す道路情報を取得する。異常検出部は、前記道路を走行する全車両のうち車載器を搭載する車両の割合を示す割合情報を保持する装置から前記割合情報を取得し、前記第１の計数部によって取得された第１の車両数と、前記第２の計数部によって取得された第２の車両数と、前記道路情報と、前記割合情報とに基づいて、前記撮像部又は前記通信部の異常を検出する。
実施形態の異常監視システム１のシステム構成を示すシステム構成図。 異常監視装置５の機能構成を示す機能ブロック図。 車両検出部５４２による車両検出の具体例を示す図。 道路状況判定部５６２により決定される重み値の具体例を示す図。 道路状況判定部５６２により決定される重み値の具体例を示す図。 第１の実施形態の異常監視システム１における異常検出処理の流れを示すフローチャート。 第２の実施形態の異常監視装置５ａの機能構成を示す機能ブロック図。 第２の実施形態の異常監視システム１ａにおける異常検出処理の流れを示すフローチャート。
　以下、実施形態の異常監視システム、異常監視方法、コンピュータプログラム及び異常監視装置を、図面を参照して説明する。
（第１の実施形態）
　図１は、実施形態の異常監視システム１のシステム構成を示すシステム構成図である。
　異常監視システム１は、ＥＴＣ（Electronic Toll Collection System）システムに用いられる車線撮像装置２及び車載器通信装置３の異常を監視するためのシステムである。
異常監視システム１は、車線撮像装置２、車載器通信装置３、道路観測装置４及び異常監視装置５を備える。車線撮像装置２、車載器通信装置３及び道路観測装置４は、ＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークを介して異常監視装置５と通信する。また、異常監視装置５は、ＬＡＮ等のネットワークを介して上位システム６と通信する。車線撮像装置２、車載器通信装置３及び道路観測装置４は、例えば、符号７が示すガントリーと呼ばれる門型の構造物に取り付けられ、道路上空に設置される。例えば、ガントリー７は、無停止での料金収受を可能とするフリーフローＥＴＣシステムに備えられる。
　車線撮像装置２（撮像部）は、車両が走行する車線を撮像し画像データ（第１の画像）を生成する。ここでいう車線とは、道路を構成する１以上の車線のうちの一部又は全部を指す。例えば、車線撮像装置２は、カメラやビデオカメラ等の撮像装置を用いて構成される。車線撮像装置２は、生成した画像データを異常監視装置５に送信する。
　車載器通信装置３は、車両に備えられた車載器と通信する。例えば、車載器通信装置３は、ＤＳＲＣ（Dedicated Short Range Communication：スポット通信）と呼ばれる無線通信方式を用いて通信する。図１の例では、車載器通信装置３は、車両８の車載器と無線通信する。車載器通信装置３は、車載器から車両の情報（以下、「車両情報」という。）を取得し、異常監視装置５に送信する。
　道路観測装置４（道路観測部）は、道路を観測し、道路の混み具合（以下、「道路状況」という。）を判断するための情報（以下、「道路情報」という。）を取得する装置である。道路観測装置４は、道路状況の判断が可能な情報であれば、どのような情報を道路情報として取得してもよい。例えば、車両の速度を道路情報として取得する場合、道路観測装置４は、レーザの照射によって対象物の速度を計測する速度計を用いて構成されてもよい。また、例えば、道路の画像（第２の画像）を道路情報として取得する場合、道路観測装置４は、撮像装置を用いて構成されてもよい。この場合、道路の混み具合を判断することが可能な画像を取得するためには、道路観測装置４は、道路をより広い範囲で撮像することが可能な角度で設置されるとよい。道路観測装置４は、取得した道路情報を異常監視装置５に送信する。
　異常監視装置５は、車線撮像装置２から画像データを取得する。異常監視装置５は、画像データから車両を検出し、検出された車両の数をカウントする。また、異常監視装置５は、車載器通信装置３から車両情報を取得する。異常監視装置５は、車両情報に基づいて、車載器を搭載した車両の数をカウントする。異常監視装置５は、画像データに基づいて取得された車両の数と、車両情報に基づいて取得された車両の数との比較により、車線撮像装置２又は車載器通信装置３の異常を検知する。異常監視装置５は、検出した異常を上位システム６に通知する。
　上位システム６は、異常監視システム１による異常の通知先となるシステムである。例えば、上位システム６は、車線サーバ９から料金所を通過する車両に関する情報を取得し、ＥＴＣによる料金収受に係る処理を行うシステムである。上位システム６は、異常監視装置５から異常検知の通知を受ける。上位システム６が異常検知の通知に基づいて行う処理はどのような処理であってもよい。例えば、上位システム６は、通知された異常をＥＴＣシステムの管理者に通知してもよいし、さらに他のシステム又は装置に異常を通知してもよい。なお、車線サーバ９から取得される料金所を通過する車両に関する情報には、車載器を搭載する車両の割合（以下、「車両割合」という。）を示す情報（以下、「割合情報」という。）が含まれる。上位システム６は、割合情報を異常監視装置５に送信する。
　車線サーバ９は、ＥＴＣシステムにおいて、料金所付近に設置されるサーバである。車線サーバ９は、料金所の車線ごとに車両を管理するサーバである。車線サーバ９は、車線の路側帯に設置された路側機と通信し、上位システム６が行う料金収受処理に必要な情報を取得する。路側機には、料金所に進入する車両を検知する装置や、車載器と通信する装置などが含まれる。そのため、車線サーバ９は、料金所を通過する車両のうち、車載器を搭載する車両の割合（割合情報）を取得することができる。車線サーバ９は、割合情報を上位システム６に送信する。
　図２は、異常監視装置５の機能構成を示す機能ブロック図である。
　異常監視装置５は、バスで接続されたＣＰＵ（Central Processing Unit）やメモリや補助記憶装置などを備え、異常監視プログラムを実行する。異常監視装置５は、異常監視プログラムの実行によって通信部５１、上位通信部５２、記憶部５３、画像処理部５４、車両情報処理部５５、道路情報処理部５６及び異常検出部５７を備える装置として機能する。なお、異常監視装置５の各機能の全て又は一部は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＰＬＤ（Programmable Logic Device）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアを用いて実現されてもよい。異常監視プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置である。異常監視プログラムは、電気通信回線を介して送信されてもよい。
　通信部５１は、ＬＡＮ等の通信インターフェースを用いて構成される。通信部５１は、車線撮像装置２、車載器通信装置３及び道路観測装置４と通信する。
　上位通信部５２は、ＬＡＮ等の通信インターフェースを用いて構成される。上位通信部５２は、上位システム６と通信する。
　記憶部５３は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置を用いて構成される。記憶部５３は、画像データ、車両情報及び道路情報を記憶する。また、記憶部５３は、画像処理部５４によって検出された車両の累積数（以下、「第１の車両数」という。）を記憶する。同様に、記憶部５３は、車両情報処理部５５によって取得された車両の累積数（以下、「第２の車両数」という。）を記憶する。
　画像処理部５４は、画像データ取得部５４１及び車両検出部５４２を備える。
　画像データ取得部５４１は、車線撮像装置２から画像データを取得する。画像データ取得部５４１は、取得した画像データを記憶部５３に出力する。
　車両検出部５４２（第１の計数部）は、記憶部５３から画像データ及び第１の車両数を取得する。車両検出部５４２は、画像データから車両を検出する。車両検出部５４２は、検出された車両の数を取得した第１の車両数に加算する。車両検出部５４２は、加算後の第１の車両数を記憶部５３に出力する。このようにして、車両検出部５４２は、記憶部５３に保持される第１の車両数を更新する。
　図３は、車両検出部５４２による車両検出の具体例を示す図である。
　図３には、道路状況が通常の状況である場合（以下、「通常時」という。）と、渋滞の状況である場合（以下、「渋滞時」という。）とにおける、車両検出の例が示されている。画像１１は、通常時に撮像された画像である。画像１２は、渋滞時に撮像された画像である。画像１３は、画像１１が画像処理によって車両部分と車両以外の部分とに２値化された画像である。画像１４は、画像１２が画像処理によって車両部分と車両以外の部分とに２値化された画像である。例えば、車両検出部５４２は、取得された画像データに上記の画像処理を行うことによって、画像データから車両を検出する。そして、車両検出部５４２は、２値化された画像において連続する車両部分を１つの車両としてカウントすることによって、車両の数を取得する。
　ところで、通常時においては、各車両は通常の速度で走行しており、大きな車間距離が確保される。そのため、車両検出部５４２は、画像１３から正確に車両の数を取得することができる。しかしながら、渋滞時においては、各車両は低速で移動しており、車間距離が小さくなる。そのため、画像１４のように、各車両の重なりが発生する可能性が高くなり、車両検出部５４２は、正確な車両の数（第１の車両数）を取得することが困難となる。そのため、実施形態の異常監視装置５は、道路状況に応じて重み値を決定し、第１の車両数を補正する。
　また、画像データから検出される車両には、車載器を搭載していない車両が含まれる。
そのため、第１の車両数及び第２の車両数が正確に取得されたとしても、第１の車両数が大きく取得される可能性がある。このことを考慮して、実施形態の異常監視装置５は、道路状況に加え、割合情報を用いて上記の重み値を決定する。
　図２の説明に戻る。
　車両情報処理部５５は、車両情報取得部５５１及び計数部５５２を備える。
　車両情報取得部５５１は、車載器通信装置３から車両情報を取得する。車両情報取得部５５１は、取得した車両情報を記憶部５３に出力する。
　計数部５５２（第２の計数部）は、車載器を搭載し、自装置と通信を行った車両の数を取得する。例えば、計数部５５２は、記憶部５３に保持される車両情報の数を取得する。
計数部５５２は、取得した車両情報の数を第２の車両数として記憶部５３に出力する。このようにして、計数部５５２は、記憶部５３に保持される第２の車両数を更新する。
　道路情報処理部５６は、道路情報取得部５６１及び道路状況判定部５６２を備える。
　道路情報取得部５６１は、道路観測装置４から道路情報を取得する。道路情報取得部５６１は、取得した道路情報を記憶部５３に出力する。
　道路状況判定部５６２は、記憶部５３から道路情報を取得する。道路状況判定部５６２は、道路情報に基づいて、道路状況に応じた重み値を決定する。道路状況判定部５６２は、決定した重み値を記憶部５３に出力する。
　図４は、道路状況判定部５６２により決定される重み値の具体例を示す図である。
　図４は、道路の画像が道路情報として取得される場合の重み値を示す。例えば、道路状況判定部５６２は、道路状況を“通常”、“混雑”及び“渋滞”の３段階で判定する。ＭＬ及びＭＨは、道路状況の各段階を分ける閾値となる面積割合である。この面積割合は、道路情報として取得される道路の画像において、道路の面積に占める車両の割合である。
例えば、道路状況判定部５６２は、車両検出部５４２と同様の処理を行って、道路情報として取得された道路の画像を、車両部分と車両以外の部分とに２値化する。道路状況判定部５６２は、道路の面積と車両部分の面積とに基づいて面積割合を取得する。すなわち、面積割合が大きいほど、道路状況はより混雑した状況として判定される。そして、図４の例では、それぞれの道路状況における重み値Ａが“１”、“ａ”及び“ａ’”で表されている。ａ及びａ’は、ａ’＞ａ＞１となる値である。車線撮像装置２により取得される画像データにおいて、重なって撮像される車両は高々２台であると考えれば、具体的には、ａ及びａ’は、２＞ａ’＞ａ＞１となる値である。
　図５は、道路状況判定部５６２により決定される重み値の具体例を示す図である。
　図５は、車両の速度が道路情報として取得される場合の重み値を示す。図４と同様に、例えば、道路状況判定部５６２は、道路状況を“通常”、“混雑”及び“渋滞”の３段階で判定する。ＶＬ及びＶＨは、道路状況の各段階を分ける閾値となる車両の速度である。
例えば、道路状況判定部５６２は、所定の期間に計測された車両の平均速度を、閾値ＶＬ及びＶＨと比較することによって、道路状況を判断してもよい。この場合、車両の速度が小さいほど、道路状況はより混雑した状況であると判断することができる。図５では、図４と同様に、それぞれの道路状況における重み値Ａが“１”、“ａ”及び“ａ’”で表されている。ａ及びａ’は、ａ’＞ａ＞１となる値である。
　図４及び図５の例のように、道路状況が混雑するほど、重み値Ａは大きな値として設定される。このことは、すなわち、道路状況が混雑するほど画像データにおける各車両の重なりがより大きくなるため、第１の車両数がより大きく補正されることを表している。このようにして決定される重み値Ａにより、第１の車両数を補正する補正係数は、例えば、式１のように表される。
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　式１において、Ｗは補正係数を表す。第１の車両数に補正係数Ｗを乗じた値が補正後の第１の車両数となる。Ａは重み値である。Ｙは割合情報である。式１により、補正係数Ｗは、道路状況が混雑するほど大きくなり、車載器を搭載しない車両が多いほど小さくなる。すなわち、道路状況が混雑するほど、第１の車両数はより大きな値として補正され、車載器を搭載しない車両が多いほど、第１の車両数はより小さな値として補正される。
　異常検出部５７は、第１の車両数と第２の車両数とに基づいて、車線撮像装置２又は車載器通信装置３の異常を検出する。具体的には、異常検出部５７は、記憶部５３に保持される第１の車両数及び第２の車両数の変化を監視する。第１の車両数又は第２の車両数が変化した場合、異常検出部５７は、両者の差を算出する。異常検出部５７は、算出した差が所定の閾値を越えた場合に、車線撮像装置２又は車載器通信装置３の異常を判断する。
異常検出部５７は、異常の検知を上位システム６に通知する。
　図６は、第１の実施形態の異常監視システム１における異常検出処理の流れを示すフローチャートである。
　まず、異常検出部５７は、変数Ｔを“１”に初期化する（ステップＳ１０１）。変数Ｔは、異常検出処理の試行回数を示す変数である。異常検出部５７は、変数Ｔを初期化すると、記憶部５３から第１の車両数Ｃ１及び第２の車両数Ｃ２を取得する（ステップＳ１０２）。ここで取得される第１の車両数Ｃ１及び第２の車両数Ｃ２は、異常検出処理とは独立して車両検出部５４２及び計数部５５２によって取得される。車両検出部５４２は、車線撮像装置２によって取得される画像データに基づいて第１の車両数Ｃ１をカウントする。計数部５５２は、車載器通信装置３が車両情報の取得のために車載器との間で行う通信に基づいて第２の車両数Ｃ２をカウントする。車両検出部５４２及び計数部５５２は、取得した第１の車両数Ｃ１及びＣ２を記憶部５３に記録する。
　異常検出部５７は、第１の車両数Ｃ１及び第２の車両数Ｃ２のいずれかが増加したか否かを判定する（ステップＳ１０３）。第１の車両数Ｃ１及び第２の車両数Ｃ２のいずれも増加していない場合（ステップＳ１０３－ＮＯ）、ステップＳ１０３の判定を繰り返し実行する。この繰り返し実行によって、異常検出部５７は、第１の車両数Ｃ１又は第２の車両数Ｃ２が増加するのを待機する。
　一方、ステップＳ１０３において、第１の車両数Ｃ１及び第２の車両数Ｃ２のいずれかが増加した場合（ステップＳ１０３－ＹＥＳ）、異常検出部５７は、重み値Ａ及び車両割合Ｙを取得する（ステップＳ１０４）。重み値Ａは、異常検出処理とは独立して、道路状況判定部５６２によって更新されている。道路状況判定部５６２は、道路観測装置４によって取得される車線の画像や、車両速度に基づいて、道路の混雑具合に応じた重み値Ａを決定する。重み値Ａは、道路状況判定部５６２によって、記憶部５３に記録される。異常検出部５７は、重み値Ａを記憶部５３から取得する。また、車両割合Ｙは、上位システム６から異常監視装置５に送信される。異常検出部５７は、上位システム６から車両割合Ｙを取得する。
　異常検出部５７は、取得した重み値Ａ及び車両割合Ｙに基づいて、第１の車両数Ｃ１を補正する補正係数Ｗを算出する（ステップＳ１０５）。異常検出部５７は、算出した補正係数Ｗにより第１の車両数Ｃ１を補正し、第１の車両数Ｃ１’を取得する（ステップＳ１０６）。異常検出部５７は、第１の車両数Ｃ１’及び第２の車両数Ｃ２の差が所定の閾値Ｃα以上であるか否かを判定する（ステップＳ１０７）。第１の車両数Ｃ１’及び第２の車両数Ｃ２の差がＣα以上である場合（ステップＳ１０７－ＹＥＳ）、異常検出部５７は、車載器通信装置３に異常が発生したと判断する。異常検出部５７は、車載器通信装置３の異常を上位システム６に通知する（ステップＳ１０８）。
　一方、第１の車両数Ｃ１’及び第２の車両数Ｃ２の差がＣαより小さい場合（ステップＳ１０７－ＮＯ）、次に異常検出部５７は、第２の車両数Ｃ２及び第１の車両数Ｃ１’の差が所定の閾値Ｃβ以上であるか否かを判定する（ステップＳ１０９）。第２の車両数Ｃ２及び第１の車両数Ｃ１’の差がＣβ以上である場合（ステップＳ１０９－ＹＥＳ）、異常検出部５７は、車線撮像装置２に異常が発生したと判断する。異常検出部５７は、車線撮像装置２の異常を上位システム６に通知する（ステップＳ１１０）。
　なお、ステップＳ１０７及びステップＳ１０９においては、第１の車両数Ｃ１’及び第２の車両数Ｃ２のうち、大きい方を正しい値であると決めて判定している。これは、以下の理由からである。車載器通信装置３に異常が発生した場合、異常監視装置５は車両情報を取得することができず、第２の車両数Ｃ２が増加しなくなる。同様に、車線撮像装置２に異常が発生した場合、異常監視装置５は、画像データを取得することができず、第１の車両数Ｃ１が増加しなくなる。すなわち、機器の異常により増加しなくなった車両数は、小さい値として取得される可能性が高い。そのため、値の小さい車両数を取得するための情報を提供する装置に異常が発生したと考えられる。
　一方、第２の車両数Ｃ２及び第１の車両数Ｃ１’の差がＣβより小さい場合（ステップＳ１０９－ＮＯ）、次に異常検出部５７は、変数Ｔが所定の閾値Ｔｈ以上であるか否かを判定する（ステップＳ１１１）。変数Ｔが所定の閾値Ｔｈ以上である場合（ステップＳ１１１－ＹＥＳ）、異常検出部５７は、変数Ｔの値を“１”に初期化する（ステップＳ１１２）。変数Ｔの初期化した後、ステップ１０３に戻り、異常検出部５７は、第１の車両数Ｃ１又は第２の車両数Ｃ２が増加するのを待機する。
　一方、変数Ｔが所定の閾値Ｔｈより小さい場合（ステップＳ１１１－ＮＯ）、異常検出部５７は、変数Ｔをインクリメントする（ステップＳ１１３）。変数Ｔをインクリメントした後、ステップ１０３に戻り、異常検出部５７は、第１の車両数Ｃ１又は第２の車両数Ｃ２が増加するのを待機する。
　このように構成された第１の実施形態の異常監視システム１は、画像データに基づいて取得される車両数を補正するための道路情報を取得する道路観測装置４を備える。異常検出部５７は、道路情報が示す道路の混雑具合に応じて車両数を補正する。さらに、異常監視システム１は、車載器との通信に基づいて取得される車両数を補正するための割合情報を上位システムから取得する。異常検出部５７は、割合情報が示す車載器を搭載する車両の割合に応じて車両数を補正する。
　このような車両数の補正によって、異常監視システムはより精度良く車両数を取得し、車線撮像装置及び車載器通信装置の異常の誤検知を抑制することが可能となる。
　（第２の実施形態）
　以下、第２の実施形態の異常監視システム１ａについて説明する。
　異常監視システム１ａは、異常監視装置５に代えて異常監視装置５ａを備える点で、第１の実施形態の異常監視システム１と異なる。その他の異常監視システム１ａの構成は、図１の異常監視システム１と同様である。
　図７は、第２の実施形態の異常監視装置５ａの機能構成を示す機能ブロック図である。
　図７において、図２と同様の機能部については図２と同じ符号を付すことにより説明を省略する。
　異常監視装置システム１ａは、異常検出部５７に代えて異常検出部５７ａを備える点で、異常監視システム１と異なる。異常検出部５７ａの機能は、異常検出処理において、異常検出部５７と同様の異常検出処理を行う。さらに、異常検出部５７ａは、異常検出処理の前に、異常検出処理を行うか否かを判断する。
　図８は、第２の実施形態の異常監視システム１ａにおける異常検出処理の流れを示すフローチャートである。
　図８において、図６と同様の処理については図６と同じ符号を付すことにより説明を省略する。
　異常検出部５７ａは、ステップＳ１０２において取得した第１の車両数Ｃ１及び第２の車両数Ｃ２の差の絶対値が所定の閾値Ｃγより小さいか否かを判定する（ステップＳ２０１）。第１の車両数Ｃ１及び第２の車両数Ｃ２の差の絶対値が所定の閾値Ｃγより小さい場合（ステップＳ２０１－ＹＥＳ）、異常検出部５７ａは、ステップＳ１１１に進み、変数Ｔを判定する。一方、第１の車両数Ｃ１及び第２の車両数Ｃ２の差の絶対値が所定の閾値Ｃγ以上である場合（ステップＳ２０１－ＮＯ）、異常検出部５７ａは、ステップ１０３に進み第１の車両数Ｃ１及び第２の車両数Ｃ２を判定する。
　このように構成された第２の実施形態の異常監視システム１ａにおいて、異常検出部５７ａは、第１の車両数Ｃ１及び第２の車両数Ｃ２の差の絶対値が所定の閾値より小さい場合にのみ異常検出処理を行う。これにより、異常検出処理に要する計算量が削減され、異常監視システム１ａの異常検出処理の処理性能を向上させることが可能となる。
　以下、実施形態の異常監視システム１及び１ａの変形例について説明する。
　異常検出部５７及び５７ａが補正係数Ｗの算出に用いる式１は、重み値Ａ及び車両割合Ｙを用いて第１の車両数を補正する式であれば、上記と異なる式で表されてもよい。例えば、式１は、上記式１によって算出される値に、運用や試験によって得られる調整係数をさらに乗じた値を補正係数Ｗとする式として表されてもよい。このような調整係数が式１に用いられることによって、異常検出部５７及び５７ａは、より正確な値として補正係数Ｗを算出することができる。
　以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、道路情報を取得する道路観測装置及び道路状況判定部と、車線撮像装置２又は車載器通信装置３の異常を検出する異常検出部と、を持つことにより、異常監視システムにおいて生じる車両数のずれによる誤検知を抑制することができる。
　本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

Claims (16)

  1. 　道路を撮像し第１の画像を取得する撮像部と、
    　前記道路を走行する車両に搭載された車載器と通信する通信部と、
    　前記道路の状況を示す情報を取得する道路観測部と、
    　前記第１の画像から車両を検出し、検出された前記車両を計数する第１の計数部と、
    　前記車載器との通信に基づいて、前記車両を計数する第２の計数部と、
    　前記道路の状況を示す情報に基づいて、前記道路の混み具合を示す道路情報を取得する道路状況判定部と、
    　前記道路を走行する全車両のうち車載器を搭載する車両の割合を示す割合情報を保持する装置から前記割合情報を取得し、前記第１の計数部によって取得された第１の車両数と、前記第２の計数部によって取得された第２の車両数と、前記道路情報と、前記割合情報とに基づいて、前記撮像部又は前記通信部の異常を検出する異常検出部と、
    　を備える異常監視システム。
  2. 　前記異常検出部は、前記道路情報及び前記割合情報に基づいて前記第１の車両数を補正し、補正後の前記第１の車両数と、前記第２の車両数との差に基づいて前記異常を検出する、
    　請求項１に記載の異常監視システム。
  3. 　前記道路観測部は、前記撮像部より広い範囲の道路を撮像して第２の画像を取得し、
    　前記道路状況判定部は、前記第２の画像に基づいて前記道路情報を取得する、
    　請求項１に記載の異常監視システム。
  4. 　前記道路観測部は、前記道路を走行する車両の速度を計測し、
    　前記道路状況判定部は、前記速度に基づいて前記道路情報を取得する、
    　請求項１に記載の異常監視システム。
  5. 　車線を撮像し第１の画像を取得する撮像部と、車両に搭載された車載器と通信する通信部と、道路の状況を示す情報を取得する道路観測部と、を備える異常監視システムが行う異常監視方法であって、
    　前記第１の画像から車両を検出し、検出された前記車両を計数する第１の計数ステップと、
    　前記車載器との通信に基づいて、前記車両を計数する第２の計数ステップと、
    　前記道路の状況を示す情報に基づいて、道路の混み具合を示す道路情報を取得する道路状況判定ステップと、
    　全車両のうち車載器を搭載する車両の割合を示す割合情報を保持する装置から前記割合情報を取得し、前記第１の計数ステップにおいて取得された第１の車両数と、前記第２の計数ステップにおいて取得された第２の車両数と、前記道路情報と、前記割合情報とに基づいて、前記撮像部又は前記通信部の異常を検出する異常検出ステップと、
    　を有する異常監視方法。
  6. 　前記異常検出ステップにおいて、前記道路情報及び前記割合情報に基づいて前記第１の車両数を補正し、補正後の前記第１の車両数と、前記第２の車両数との差に基づいて前記異常を検出する、
    　請求項５に記載の異常監視方法。
  7. 　前記道路観測部が、前記撮像部より広い範囲の道路を撮像して第２の画像を取得する場合、
    　前記道路状況判定ステップにおいて、前記第２の画像に基づいて前記道路情報を取得する、
    　請求項５に記載の異常監視方法。
  8. 　前記道路観測部が、前記道路を走行する車両の速度を計測する場合、
    　前記道路状況判定ステップにおいて、前記速度に基づいて前記道路情報を取得する、
    　請求項５に記載の異常監視方法。
  9. 　道路を撮像し第１の画像を取得する撮像部と、前記道路を走行する車両に搭載された車載器と通信する通信部と、前記道路の状況を示す情報を取得する道路観測部と、を備える異常監視システムが行う異常監視方法において、
    　前記第１の画像から車両を検出し、検出された前記車両を計数する第１の計数ステップと、
    　前記車載器との通信に基づいて、前記車両を計数する第２の計数ステップと、
    　前記道路の状況を示す情報に基づいて、前記道路の混み具合を示す道路情報を取得する道路状況判定ステップと、
    　前記道路を走行する全車両のうち車載器を搭載する車両の割合を示す割合情報を保持する装置から前記割合情報を取得し、前記第１の計数ステップにおいて取得された第１の車両数と、前記第２の計数ステップにおいて取得された第２の車両数と、前記道路情報と、前記割合情報とに基づいて、前記撮像部又は前記通信部の異常を検出する異常検出ステップと、
    をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
  10. 　前記異常検出ステップにおいて、前記道路情報及び前記割合情報に基づいて前記第１の車両数を補正し、補正後の前記第１の車両数と、前記第２の車両数との差に基づいて前記異常を検出する、
    　請求項９に記載のコンピュータプログラム。
  11. 　前記道路観測部が、前記撮像部より広い範囲の道路を撮像して第２の画像を取得する場合、
    　前記道路状況判定ステップにおいて、前記第２の画像に基づいて前記道路情報を取得する、
    　請求項９に記載のコンピュータプログラム。
  12. 　前記道路観測部が、前記道路を走行する車両の速度を計測する場合、
    　前記道路状況判定ステップにおいて、前記速度に基づいて前記道路情報を取得する、
    　請求項９に記載のコンピュータプログラム。
  13. 　道路を撮像し第１の画像を取得する撮像部と、前記道路を走行する車両に搭載された車載器と通信する通信部と、前記道路の状況を示す情報を取得する道路観測部と、通信する異常監視装置であって、
    　前記第１の画像から車両を検出し、検出された前記車両を計数する第１の計数部と、
    　前記車載器との通信に基づいて、前記車両を計数する第２の計数部と、
    　前記道路の状況を示す情報に基づいて、前記道路の混み具合を示す道路情報を取得する道路状況判定部と、
    　前記道路を走行する全車両のうち車載器を搭載する車両の割合を示す割合情報を保持する装置から前記割合情報を取得し、前記第１の計数部によって取得された第１の車両数と、前記第２の計数部によって取得された第２の車両数と、前記道路情報と、前記割合情報とに基づいて、前記撮像部又は前記通信部の異常を検出する異常検出部と、
    を備える異常監視装置。
  14. 　前記異常検出部は、前記道路情報及び前記割合情報に基づいて前記第１の車両数を補正し、補正後の前記第１の車両数と、前記第２の車両数との差に基づいて前記異常を検出する、
    請求項１３に記載の異常監視装置。
  15. 　前記道路観測部が、前記撮像部より広い範囲の道路を撮像して第２の画像を取得する場合、
    　前記道路状況判定部は、前記第２の画像に基づいて前記道路情報を取得する、
    請求項１３に記載の異常監視装置。
  16. 　前記道路観測部が、前記道路を走行する車両の速度を計測する場合、
    　前記道路状況判定部は、前記速度に基づいて前記道路情報を取得する、
    請求項１３に記載の異常監視装置。
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