WO2021181688A1 - Axle count detection apparatus, toll collection system, axle count detection method, and program - Google Patents

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直哉 山西
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Abstract

This axle count detection apparatus is provided with: a source data acquisition unit that acquires, from a three-dimensional shape measurement device installed on the road side, source data acquired continuously during traveling of a vehicle; a three-dimensional shape model generation unit that generates, on the basis of the continuously acquired source data, a three-dimensional shape model for the lateral-surface shape of the traveling vehicle; a tire extraction unit for extracting tire models that are portions, of the three-dimensional shape model corresponding to respective tires of the vehicle; and a lift-up shaft determination unit that determines, on the basis of the distance of each tire model from the road surface, whether or not the axle corresponding to the tire model is lifted up.

Description

車軸数検出装置、料金収受システム、車軸数検出方法、及びプログラムAxle number detection device, toll collection system, axle number detection method, and program
　本開示は、車軸数検出装置、料金収受システム、車軸数検出方法、及びプログラムに関する。 This disclosure relates to an axle number detection device, a toll collection system, an axle number detection method, and a program.
　有料道路における料金収受システムでは、通行料金の決定方法として、車両の車種に基づいて通行料金を決定する方法が知られている。車種の判別は、車軸数、車長、車高、ナンバープレートの情報、牽引の有無など様々な車両情報を用いて行われる。
　例えば、特許文献１には、車両情報として、走行する車両の車軸数を決定する方法が開示されている。 In the toll collection system on a toll road, a method of determining a toll based on the vehicle type of a vehicle is known as a method of determining a toll. Vehicle type is determined by using various vehicle information such as the number of axles, vehicle length, vehicle height, license plate information, and presence / absence of towing.
For example, Patent Document 1 discloses a method of determining the number of axles of a traveling vehicle as vehicle information.
国際公開第２０１９／０６４６８２号International Publication No. 2019/0664682
　積載重量が一定の値を超えたか否かに応じて、特定の車軸（タイヤ）の接地／非接地が自動的に切り替わるリフトアクスル機能を有する車両がある。このような車両に対しては、接地されている車軸数に基づいて車種（即ち、通行料金）が決定される。
　しかしながら、接地／非接地を切り替え可能とする車軸の数やその位置は、リフトアクスル機能を有する車両ごとに異なることが想定される。そのため、料金収受システムにて想定されていない車軸がリフトアップされていた場合に、その車両の車軸数を正しく検出できないことが懸念される。 Some vehicles have a lift axle function that automatically switches between grounding and non-grounding of a specific axle (tire) depending on whether or not the load weight exceeds a certain value. For such a vehicle, the vehicle type (that is, the toll) is determined based on the number of axles that are grounded.
However, it is assumed that the number of axles that can be switched between grounded and non-grounded and their positions differ depending on the vehicle having the lift axle function. Therefore, if an axle that is not expected by the toll collection system is lifted up, there is a concern that the number of axles of the vehicle cannot be detected correctly.
　本発明の課題は、接地するタイヤの車軸数を誤って検出しにくい車軸数検出装置、料金収受システム、車軸数検出方法、及びプログラムを提供することにある。 An object of the present invention is to provide an axle number detection device, a toll collection system, an axle number detection method, and a program that make it difficult to erroneously detect the number of axles of a tire that touches the ground.
　本発明の一態様によれば、車軸数検出装置は、路側に設置された三次元形状計測装置から、車両の走行中に連続的に取得された原始データを取得する原始データ取得部と、連続的に取得された前記原始データに基づいて、走行した前記車両の側面形状を模した三次元形状モデルを生成する三次元形状モデル生成部と、前記三次元形状モデルのうち、前記車両の各タイヤに相当する部分であるタイヤモデルを抽出するタイヤ抽出部と、前記タイヤモデルの路面からの距離に基づいて、当該タイヤモデルに相当する車軸がリフトアップされているか否かを判定するリフトアップ軸判定部と、を備える。 According to one aspect of the present invention, the axle number detection device is continuously connected to a primitive data acquisition unit that acquires primitive data continuously acquired while the vehicle is running from a three-dimensional shape measuring device installed on the roadside. A three-dimensional shape model generator that generates a three-dimensional shape model that imitates the side shape of the vehicle that has traveled based on the primordial data acquired from the above, and tires of the vehicle among the three-dimensional shape models. Lift-up axis determination to determine whether or not the axle corresponding to the tire model is lifted up based on the distance from the road surface of the tire model and the tire extraction unit that extracts the tire model corresponding to It has a part and.
　また、本発明の一態様によれば、料金収受システムは、上述の車軸数検出装置と、前記車軸数検出装置によって検出された車軸数に基づいて、前記車両の車種区分を判別する車種判別装置と、を備える。 Further, according to one aspect of the present invention, the toll collection system is a vehicle type determination device that determines the vehicle type classification of the vehicle based on the above-mentioned axle number detection device and the number of axles detected by the axle number detection device. And.
　また、本発明の一態様によれば、車軸数検出方法は、路側に設置された三次元形状計測装置から、車両の走行中に連続的に取得された原始データを取得するステップと、連続的に取得された前記原始データに基づいて、走行した前記車両の側面形状を模した三次元形状モデルを生成するステップと、前記三次元形状モデルのうち、前記車両の各タイヤに相当する部分であるタイヤモデルを抽出するステップと、前記タイヤモデルの路面からの距離に基づいて、当該タイヤモデルに相当する車軸がリフトアップされているか否かを判定するステップと、を有する。 Further, according to one aspect of the present invention, the method for detecting the number of axles includes a step of continuously acquiring primitive data continuously acquired while the vehicle is traveling from a three-dimensional shape measuring device installed on the roadside, and continuously. A step of generating a three-dimensional shape model that imitates the side shape of the traveling vehicle based on the primitive data acquired in the above, and a portion of the three-dimensional shape model corresponding to each tire of the vehicle. It includes a step of extracting a tire model and a step of determining whether or not an axle corresponding to the tire model is lifted up based on the distance of the tire model from the road surface.
　また、本発明の一態様によれば、プログラムは、車軸数検出装置のコンピュータに、路側に設置された三次元形状計測装置から、車両の走行中に連続的に取得された原始データを取得するステップと、連続的に取得された前記原始データに基づいて、走行した前記車両の側面形状を模した三次元形状モデルを生成するステップと、前記三次元形状モデルのうち、前記車両の各タイヤに相当する部分であるタイヤモデルを抽出するステップと、前記タイヤモデルの路面からの距離に基づいて、当該タイヤモデルに相当する車軸がリフトアップされているか否かを判定するステップと、を実行させる。 Further, according to one aspect of the present invention, the program acquires the primitive data continuously acquired while the vehicle is running from the three-dimensional shape measuring device installed on the roadside to the computer of the axle number detecting device. A step, a step of generating a three-dimensional shape model imitating the side shape of the traveling vehicle based on the continuously acquired primitive data, and a step of the three-dimensional shape model for each tire of the vehicle. A step of extracting a tire model which is a corresponding portion and a step of determining whether or not an axle corresponding to the tire model is lifted up based on a distance from the road surface of the tire model are executed.
　上述の車軸数検出装置、料金収受システム、車軸数検出方法、及びプログラムによれば、接地するタイヤの車軸数を誤って検出しにくくすることができる。 According to the above-mentioned axle number detection device, toll collection system, axle number detection method, and program, it is possible to make it difficult to erroneously detect the number of axles of a tire that touches the ground.
第１の実施形態に係る料金収受システムの全体構造を示す図である。It is a figure which shows the whole structure of the charge collection system which concerns on 1st Embodiment. 第１の実施形態に係る料金収受システムの機能構成を示す図である。It is a figure which shows the functional structure of the charge collection system which concerns on 1st Embodiment. 第１の実施形態に係る料金収受システムの処理フローを示す図である。It is a figure which shows the processing flow of the charge collection system which concerns on 1st Embodiment. 第１の実施形態に係る料金収受システムの処理の内容を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the content of the processing of the charge collection system which concerns on 1st Embodiment. 第１の実施形態に係る料金収受システムの処理の内容を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the content of the processing of the charge collection system which concerns on 1st Embodiment. 第１の実施形態に係る料金収受システムの処理の内容を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the content of the processing of the charge collection system which concerns on 1st Embodiment. 第２の実施形態に係る料金収受システムの全体構造を示す図である。It is a figure which shows the whole structure of the charge collection system which concerns on 2nd Embodiment. 第２の実施形態に係る料金収受システムの機能構成を示す図である。It is a figure which shows the functional structure of the charge collection system which concerns on 2nd Embodiment. 第２の実施形態に係る料金収受システムの処理フローを示す図である。It is a figure which shows the processing flow of the charge collection system which concerns on 2nd Embodiment. 第２の実施形態に係る料金収受システムの処理の内容を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the content of the processing of the charge collection system which concerns on 2nd Embodiment. 第２の実施形態に係る料金収受システムの処理の内容を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the content of the processing of the charge collection system which concerns on 2nd Embodiment. 第２の実施形態に係る料金収受システムの処理の内容を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the content of the processing of the charge collection system which concerns on 2nd Embodiment. 第２の実施形態の変形例に係る料金収受システムの処理の内容を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the content of the processing of the charge collection system which concerns on the modification of 2nd Embodiment.
＜第１の実施形態＞
　以下、図１～図６を参照しながら、第１の実施形態に係る課金システムについて詳細に説明する。 <First Embodiment>
Hereinafter, the billing system according to the first embodiment will be described in detail with reference to FIGS. 1 to 6.
（料金収受システムの構成）
　図１は、第１の実施形態に係る料金収受システムの全体構造を示す図である。
　図２は、第１の実施形態に係る料金収受システムの機能構成を示す図である。
　以下、図１、図２を参照しながら第１の実施形態に係る料金収受システム１の構成について詳しく説明する。 (Configuration of toll collection system)
FIG. 1 is a diagram showing an overall structure of a toll collection system according to the first embodiment.
FIG. 2 is a diagram showing a functional configuration of the toll collection system according to the first embodiment.
Hereinafter, the configuration of the toll collection system 1 according to the first embodiment will be described in detail with reference to FIGS. 1 and 2.
　第１の実施形態に係る料金収受システム１は、例として、有料道路の対距離課金区間（走行距離に応じて課金額が変化する区間）における入口料金所に設けられ、有料道路の利用者から、当該利用者が乗車する車両ＡＡの車種区分に応じた額の料金の収受するためのシステムである。
　なお、対距離課金区間の入口料金所に設置される場合は、料金収受システム１は、車種判別装置４による車種区分の判別結果及び入口料金所番号（料金所識別情報）を車両ＡＡ（車載器α）に記録する処理のみを行い、課金処理そのものは出口料金所で行われる。 The toll collection system 1 according to the first embodiment is provided, for example, at an entrance tollhouse in a toll road toll-to-distance toll section (a section in which the toll amount changes according to the mileage), and is provided by a toll road user. , This is a system for collecting tolls in an amount according to the vehicle type classification of the vehicle AA on which the user rides.
When installed at the entrance tollhouse in the distance-to-distance billing section, the toll collection system 1 uses the vehicle type discrimination device 4 to determine the vehicle type classification result and the entrance tollhouse number (tollhouse identification information) of the vehicle AA (on-board unit). Only the process of recording in α) is performed, and the billing process itself is performed at the exit tollhouse.
　車両ＡＡは、入口料金所を介して一般道路側から有料道路側へと通じる車線ＬＮを走行している。車線ＬＮの両側には、アイランドＩＳが敷設されており、料金収受システム１を構成する各種装置の少なくとも一部が設置されている。 Vehicle AA is traveling in the lane LN leading from the general road side to the toll road side via the entrance tollhouse. Island ISs are laid on both sides of the lane LN, and at least a part of various devices constituting the toll collection system 1 is installed.
　以下、車線ＬＮが延びる方向（図１における±Ｘ方向）を「車線方向」と記載する。また、車線ＬＮの車線方向における有料道路側（図１における＋Ｘ方向側）を「下流側」と記載し、車線ＬＮの車線方向における一般道路側（図１における－Ｘ方向側）を「上流側」と記載する。
　さらに、車線ＬＮの幅方向を車線幅方向（図１における±Ｙ方向）と称し、車両ＡＡの車高方向を上下方向（図１における±Ｚ方向）と称する。 Hereinafter, the direction in which the lane LN extends (the ± X direction in FIG. 1) is referred to as the “lane direction”. Further, the toll road side (+ X direction side in FIG. 1) in the lane direction of the lane LN is described as "downstream side", and the general road side (-X direction side in FIG. 1) in the lane direction of the lane LN is described as "upstream side". ".
Further, the width direction of the lane LN is referred to as the lane width direction (± Y direction in FIG. 1), and the vehicle height direction of the vehicle AA is referred to as the vertical direction (± Z direction in FIG. 1).
　本実施形態に係る料金収受システム１は、車線ＬＮに進入した車両ＡＡとの間で無線通信を行い、車両ＡＡの車種区分に応じた課金処理を行う。例えば、料金収受システム１は、電子式料金収受システム（ＥＴＣ：Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｔｏｌｌ　Ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ　Ｓｙｓｔｅｍ（登録商標）、「自動料金収受システム」ともいう）を構築するシステムの一部であってよい。 The toll collection system 1 according to the present embodiment wirelessly communicates with the vehicle AA that has entered the lane LN, and performs billing processing according to the vehicle type classification of the vehicle AA. For example, the toll collection system 1 may be a part of a system for constructing an electronic toll collection system (ETC: Electronic Toll Collection System (registered trademark), also referred to as “automatic toll collection system”).
　図１、図２に示すように、料金収受システム１は、車両検知器２と、通信アンテナ３と、車種判別装置４と、車軸数検出装置５と、を備える。
　また、料金収受システム１は、一連の課金処理を司る図示しない課金処理部を備え、無線通信を通じて取得した情報や決定した課金額の情報を、遠隔地に設置された図示しない中央決済処理装置（上位装置）に出力する。 As shown in FIGS. 1 and 2, the toll collection system 1 includes a vehicle detector 2, a communication antenna 3, a vehicle type determination device 4, and an axle number detection device 5.
Further, the charge collection system 1 is provided with a charge processing unit (not shown) that controls a series of charge processing, and a central payment processing device (not shown) installed at a remote location that collects information acquired through wireless communication and information on a determined charge amount. Output to the host device).
　車両検知器２は、投光器２Ａおよび受光器２Ｂを有してなる透過型の多光軸センサである。投光器２Ａおよび受光器２Ｂは、車線方向（±Ｘ方向）における進入検知位置ＸＡにおいて、車線ＬＮを挟んで対向するように設置される。これにより、車両検知器２は、車線ＬＮの進入検知位置ＸＡにて、当該車線ＬＮを走行する車両ＡＡの進入及び退出を示す車両検知信号を出力する。
　なお、車両検知器２の構成は上記態様に限定されることはない。他の実施形態において、車両検知器２は、例えば、反射型の多光軸センサであってもよいし、一本の検出光（レーザ）を広範囲に走査するレーザスキャナを用いたものであってもよい。 The vehicle detector 2 is a transmissive multi-optical axis sensor having a floodlight 2A and a light receiver 2B. The floodlight 2A and the receiver 2B are installed so as to face each other across the lane LN at the approach detection position XA in the lane direction (± X direction). As a result, the vehicle detector 2 outputs a vehicle detection signal indicating the approach and exit of the vehicle AA traveling in the lane LN at the approach detection position XA of the lane LN.
The configuration of the vehicle detector 2 is not limited to the above mode. In another embodiment, the vehicle detector 2 may be, for example, a reflection type multi-optical axis sensor, or a laser scanner that scans a single detection light (laser) over a wide range. May be good.
（通信アンテナの構成）
　通信アンテナ３は、車両ＡＡの車載器αとの間で無線通信を行う。具体的には、通信アンテナ３は、所定周波数（例えば、５．８ＧＨｚ程度）の電磁波を送受可能に形成されており、当該電磁波を介することで到来した車両ＡＡが搭載する車載器αとの無線通信を行う。この無線通信により、車両ＡＡに乗車する利用者の識別情報が取得され、後方（中央決済処理装置）にて課金処理を行うことができる。
　通信アンテナ３は、進入検知位置ＸＡよりも下流側に設けられており、例えば、車両検知器２による車両ＡＡの進入検知をきっかけに電磁波の放射を開始する。 (Communication antenna configuration)
The communication antenna 3 performs wireless communication with the vehicle-mounted device α of the vehicle AA. Specifically, the communication antenna 3 is formed so as to be able to transmit and receive electromagnetic waves of a predetermined frequency (for example, about 5.8 GHz), and wirelessly communicates with the on-board unit α mounted on the vehicle AA that arrives via the electromagnetic waves. Communicate. By this wireless communication, the identification information of the user who gets on the vehicle AA is acquired, and the billing process can be performed at the rear (central payment processing device).
The communication antenna 3 is provided on the downstream side of the approach detection position XA, and starts emitting electromagnetic waves, for example, when the vehicle detector 2 detects the approach of the vehicle AA.
（車種判別装置の構成）
　車種判別装置４は、各種センサを通じて得られる種々の情報（車長、車高、車軸数、ナンバープレート情報等）に基づいて、車線ＬＮに進入した車両ＡＡの車種区分を判別する。車種区分は、例えば、“軽自動車／二輪車”、“普通車”、“中型車”、“大型車”及び“特大車”の５分類とされる。
　ここで、本実施形態に係る車種判別装置４は、後述する車軸数検出装置５によって検出された車軸数に基づいて車両ＡＡの車種区分を判別する。例えば、ナンバープレート情報等に基づき車両ＡＡが貨物車に分類されることが判明した場合において、車種判別装置４は、さらに、車軸数が４以下の場合には“大型車”と判別し、車軸数が５以上の場合には“特大車”と判別する。この判別処理は、あくまで“接地された車軸”の数に基づいて行われる。そのため、車軸数検出装置５は、車両ＡＡの車軸数を検出する際に、リフトアクスル機能により接地されていない車軸を含まないようにすることが求められる。 (Configuration of vehicle type discrimination device)
The vehicle type determination device 4 determines the vehicle type classification of the vehicle AA that has entered the lane LN based on various information (vehicle length, vehicle height, number of axles, license plate information, etc.) obtained through various sensors. The vehicle type classification is, for example, five classifications of "light vehicle / motorcycle", "ordinary vehicle", "medium-sized vehicle", "large vehicle", and "extra-large vehicle".
Here, the vehicle type determination device 4 according to the present embodiment determines the vehicle type classification of the vehicle AA based on the number of axles detected by the axle number detection device 5 described later. For example, when it is found that the vehicle AA is classified as a freight vehicle based on the license plate information or the like, the vehicle type determination device 4 further determines that the vehicle is a "large vehicle" when the number of axles is 4 or less, and the axles. If the number is 5 or more, it is determined to be an "extra large vehicle". This discrimination process is performed based on the number of "grounded axles". Therefore, when detecting the number of axles of the vehicle AA, the axle number detecting device 5 is required not to include the axles that are not grounded by the lift axle function.
（車軸数検出装置の構成）
　車軸数検出装置５は、車両ＡＡの車軸数（接地された車軸の数）を検出する。
　車軸数検出装置５は、三次元計測装置であるステレオカメラ５１と、処理部５２とを有する。 (Configuration of axle number detection device)
The axle number detection device 5 detects the number of axles (the number of grounded axles) of the vehicle AA.
The axle number detection device 5 includes a stereo camera 51, which is a three-dimensional measuring device, and a processing unit 52.
　ステレオカメラ５１は、アイランドＩＳ上において、車線ＬＮを走行する車両の側面を撮影可能に設置される。また、ステレオカメラ５１は、車線方向における位置ＸＡの近傍に設置される。ステレオカメラ５１は、車両検知器２からの車両検知信号に基づき、車両ＡＡが進入検知位置ＸＡに進入してから退出するまでの間、車両ＡＡの少なくともタイヤが含まれる車体側面を連続的に（動画データとして）撮影する。 The stereo camera 51 is installed on the island IS so that the side surface of the vehicle traveling in the lane LN can be photographed. Further, the stereo camera 51 is installed near the position XA in the lane direction. Based on the vehicle detection signal from the vehicle detector 2, the stereo camera 51 continuously (at least the side surface of the vehicle body including the tires of the vehicle AA) from the time when the vehicle AA enters the approach detection position XA to the time when the vehicle AA exits. Shoot (as video data).
　ステレオカメラ５１は、よく知られている複眼カメラであって、所定間隔で設けられた２つの撮影素子（カメラ）から取得される画像データに対して三角測量を行うことで、被写体の三次元形状を生成可能とする。 The stereo camera 51 is a well-known compound eye camera, and is a three-dimensional shape of a subject by performing triangulation on image data acquired from two photographing elements (cameras) provided at predetermined intervals. Can be generated.
　処理部５２は、ステレオカメラ５１によって連続的に取得された画像データ（動画データ）に基づいて車両ＡＡの車軸数を検出する。処理部５２が行う処理の具体的内容については後述する。
　なお、本実施形態において、処理部５２は、ステレオカメラ５１等とは別に設けられた筐体を有してアイランドＩＳ上に設置されている態様で図示しているが、他の実施形態においてはこの態様に限定されない。例えば、処理部５２は、ステレオカメラ５１と一体とされていてもよいし、処理部５２としての機能を、車種判別装置４が有している態様であってもよい。 The processing unit 52 detects the number of axles of the vehicle AA based on the image data (moving image data) continuously acquired by the stereo camera 51. The specific contents of the processing performed by the processing unit 52 will be described later.
In the present embodiment, the processing unit 52 has a housing provided separately from the stereo camera 51 and the like and is installed on the island IS, but in other embodiments, it is shown. It is not limited to this aspect. For example, the processing unit 52 may be integrated with the stereo camera 51, or the vehicle type determination device 4 may have a function as the processing unit 52.
（処理部の機能構成）
　図２を参照しながら、処理部５２の機能構成について説明する。
　図２に示すように、処理部５２は、画像データ取得部５２１（原始データ取得部）、三次元形状モデル生成部５２２、タイヤ抽出部５２３、リフトアップ軸判定部５２４および車軸数特定部５２５としての機能を有する。
　画像データ取得部５２１は、路側に設置されたステレオカメラ５１から、車両ＡＡの走行中に連続的に取得された一対の画像データ（以下、画像データ対Ｐ１、Ｐ２、・・とも表記する。）を取得する。特に、画像データ取得部５２１は、車両ＡＡのタイヤのそれぞれについて、当該タイヤが写された一対の画像データを取得する。
　三次元形状モデル生成部５２２は、連続的に取得された画像データ対Ｐ１、Ｐ２、・・に基づいて、車線ＬＮを走行した車両ＡＡの側面形状を模した三次元形状モデルを生成する。
　タイヤ抽出部５２３は、三次元形状モデル生成部５２２が生成した三次元形状モデルのうち、車両ＡＡの各タイヤに相当する部分であるタイヤモデルを抽出する。
　リフトアップ軸判定部５２４は、タイヤ抽出部５２３によって抽出されたタイヤモデルの路面からの距離に基づいて、当該タイヤモデルに相当する車軸がリフトアップされているか否かを判定する。
　車軸数特定部５２５は、車両ＡＡの車軸数を特定し、その結果を車種判別装置４に送信する。具体的には、車軸数特定部５２５は、三次元形状モデルから抽出されたタイヤモデルの総数から、リフトアップされている車軸（以下、リフトアップ軸とも表記する。）の数を減算することで車両ＡＡの車軸数を特定する。そして、車軸数特定部５２５は、車両ＡＡに対する車軸数の検出結果を車種判別装置４に向けて送信する。 (Functional configuration of processing unit)
The functional configuration of the processing unit 52 will be described with reference to FIG.
As shown in FIG. 2, the processing unit 52 serves as an image data acquisition unit 521 (primitive data acquisition unit), a three-dimensional shape model generation unit 522, a tire extraction unit 523, a lift-up axis determination unit 524, and an axle number identification unit 525. Has the function of.
The image data acquisition unit 521 is a pair of image data continuously acquired from the stereo camera 51 installed on the roadside while the vehicle AA is traveling (hereinafter, also referred to as image data vs. P1, P2, ...). To get. In particular, the image data acquisition unit 521 acquires a pair of image data in which the tires of the vehicle AA are copied for each of the tires.
The three-dimensional shape model generation unit 522 generates a three-dimensional shape model that imitates the side shape of the vehicle AA traveling in the lane LN based on the continuously acquired image data pairs P1, P2, ....
The tire extraction unit 523 extracts a tire model which is a portion corresponding to each tire of the vehicle AA from the three-dimensional shape model generated by the three-dimensional shape model generation unit 522.
The lift-up axis determination unit 524 determines whether or not the axle corresponding to the tire model is lifted up based on the distance from the road surface of the tire model extracted by the tire extraction unit 523.
The axle number specifying unit 525 identifies the number of axles of the vehicle AA and transmits the result to the vehicle type determination device 4. Specifically, the axle number specifying unit 525 subtracts the number of axles that have been lifted up (hereinafter, also referred to as lift-up axles) from the total number of tire models extracted from the three-dimensional shape model. Specify the number of axles of vehicle AA. Then, the axle number specifying unit 525 transmits the detection result of the number of axles for the vehicle AA to the vehicle type determination device 4.
（料金収受システムの処理フロー）
　図３は、第１の実施形態に係る料金収受システムの処理フローを示す図である。
　また、図４～図６は、第１の実施形態に係る料金収受システムの処理の内容を示す説明図である。
　以下、図３～図６を参照しながら、料金収受システム１が実行する一連の処理の流れについて詳しく説明する。 (Processing flow of toll collection system)
FIG. 3 is a diagram showing a processing flow of the toll collection system according to the first embodiment.
4 to 6 are explanatory views showing the contents of the processing of the toll collection system according to the first embodiment.
Hereinafter, a series of processing flows executed by the toll collection system 1 will be described in detail with reference to FIGS. 3 to 6.
　図３に示す処理フローは、車両検知器２によって、進入検知位置ＸＡにおける車両ＡＡの進入および退出が検知された段階から開始される。
　まず、処理部５２の画像データ取得部５２１は、車両ＡＡの走行中に、ステレオカメラ５１によって取得された動画データから、車両ＡＡのタイヤ別に、各タイヤが写された画像データ対を取得する（ステップＳＴ０１）。
　次に、処理部５２の三次元形状モデル生成部５２２は、ステップＳＴ０１で取得された画像データ対ごとに、三次元形状モデルを生成する（ステップＳＴ０２）。
　そして、処理部５２のタイヤ抽出部５２３は、ステップＳＴ０２で生成された三次元形状モデルから、タイヤの形状を模した一部の領域であるタイヤモデルを抽出する（ステップＳＴ０３）。 The processing flow shown in FIG. 3 is started from the stage where the vehicle detector 2 detects the entry and exit of the vehicle AA at the approach detection position XA.
First, the image data acquisition unit 521 of the processing unit 52 acquires an image data pair in which each tire is captured for each tire of the vehicle AA from the moving image data acquired by the stereo camera 51 while the vehicle AA is traveling (). Step ST01).
Next, the three-dimensional shape model generation unit 522 of the processing unit 52 generates a three-dimensional shape model for each pair of image data acquired in step ST01 (step ST02).
Then, the tire extraction unit 523 of the processing unit 52 extracts the tire model, which is a part of the region imitating the shape of the tire, from the three-dimensional shape model generated in step ST02 (step ST03).
　ここで、図４、図５を参照しながら、上述のステップＳＴ０１～ステップＳＴ０３の処理の内容について詳しく説明する。 Here, the contents of the above-mentioned processes of steps ST01 to ST03 will be described in detail with reference to FIGS. 4 and 5.
　図４は、車両ＡＡが緩やかなカーブを描きながら車線ＬＮに進入している様子を示している。図４に示す例において、車両ＡＡが手前側（位置Ｑ１）に存在する場合、撮影装置（ステレオカメラ５１）の正面には、車両ＡＡの１軸目（最前輪）のタイヤが位置している。車両ＡＡが位置Ｑ１から更に走行して奥側の位置Ｑ２に到達した場合、撮影装置（ステレオカメラ５１）の正面には、４軸目（最後輪）のタイヤが位置している。しかしながら、撮影装置（ステレオカメラ５１）から位置Ｑ１における１軸目のタイヤまでの間隔と、撮影装置（ステレオカメラ５１）から位置Ｑ２における４軸目のタイヤまでの間隔とは、大きく異なっている。このように、車長が比較的大きい車両ＡＡがカーブしながら車線ＬＮに進入する場合、内輪差の影響により、同一車両に属するタイヤであっても、撮影される際における撮影装置との間隔がタイヤごとに大きく異なる場合がある。つまり、車両ＡＡの各タイヤを撮影した画像データごとに、当該画像データ上に描画されるタイヤの位置や大きさが異なり得る。このような条件の下では、タイヤを写した画像データに対して一律の判定条件を与えて、各画像データに描画された各タイヤがリフトアップされているか否かを精度よく判定することは難しい。そこで、本実施形態に係る処理部５２は、以下のようにして、ステレオカメラ５１から得られる画像データ対に基づいて、少なくとも各タイヤの形状を含む三次元形状モデルを作成する。 FIG. 4 shows how the vehicle AA is entering the lane LN while drawing a gentle curve. In the example shown in FIG. 4, when the vehicle AA is on the front side (position Q1), the tire of the first axis (front wheel) of the vehicle AA is located in front of the photographing device (stereo camera 51). .. When the vehicle AA further travels from the position Q1 and reaches the position Q2 on the far side, the tire of the fourth axis (last wheel) is located in front of the photographing device (stereo camera 51). However, the distance from the photographing device (stereo camera 51) to the tire on the first axis at position Q1 and the distance from the photographing device (stereo camera 51) to the tire on the fourth axis at position Q2 are significantly different. In this way, when a vehicle AA with a relatively large vehicle length enters the lane LN while curving, due to the influence of the inner ring difference, even if the tires belong to the same vehicle, the distance from the photographing device at the time of photographing is large. It may vary greatly from tire to tire. That is, the position and size of the tires drawn on the image data may differ depending on the image data obtained by photographing each tire of the vehicle AA. Under such conditions, it is difficult to give uniform judgment conditions to the image data of the tires and accurately judge whether or not each tire drawn in each image data is lifted up. .. Therefore, the processing unit 52 according to the present embodiment creates a three-dimensional shape model including at least the shape of each tire based on the image data pair obtained from the stereo camera 51 as follows.
　図５に示すように、ステレオカメラ５１は、内部に右撮影素子５１Ｒと、左撮影素子５１Ｌとを有している。右撮影素子５１Ｒおよび左撮影素子５１Ｌは、車両ＡＡの通過中、互いに同期をとりながら、連続的に（例えば、３０ｆｐｓ（frames per second）で）撮影を行っている。図５において、ステレオカメラ５１が生成する画像データ対Ｐ１、Ｐ２、・・のそれぞれは、右撮影素子５１Ｒから撮影される右画像データＰ１Ｒ、Ｐ２Ｒ、・・、および、左撮影素子５１Ｌから撮影される左画像データＰ１Ｌ、Ｐ２Ｌ、・・の対からなる。 As shown in FIG. 5, the stereo camera 51 has a right photographing element 51R and a left photographing element 51L inside. The right photographing element 51R and the left photographing element 51L continuously (for example, at 30 fps (frames per second)) photograph while synchronizing with each other while passing through the vehicle AA. In FIG. 5, each of the image data pairs P1, P2, ... Generated by the stereo camera 51 is photographed from the right image data P1R, P2R, ... It consists of a pair of left image data P1L, P2L, ...
　ステップＳＴ０１において、画像データ取得部５２１は、ステレオカメラ５１が生成する複数の画像データ対に対して画像認識処理を行い、車両ＡＡの各タイヤが写された画像データ対を抽出する。図５に示す例では、画像データ取得部５２１は、車両ＡＡの４つのタイヤＴｒ１、Ｔｒ２、Ｔｒ３、Ｔｒ４のそれぞれが画角の中央付近に描画されている画像データ対（画像データ対Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４）を抽出する。
　なお、画像データ取得部５２１は、一つの画像データ対に含まれるタイヤとその前後の画像データ対に含まれるタイヤとの位置関係を識別しながら、同一のタイヤが重複して抽出されないようにする。例えば、画像データ取得部５２１は、一つのタイヤＴｒ１に対して、２つの異なる画像データ対が抽出されないようにする。このようにして、本実施形態に係る画像データ取得部５２１は、車両ＡＡのタイヤＴｒ１、Ｔｒ２、Ｔｒ３、Ｔｒ４のそれぞれに対応する画像データ対Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４を取得する。 In step ST01, the image data acquisition unit 521 performs image recognition processing on a plurality of image data pairs generated by the stereo camera 51, and extracts an image data pair in which each tire of the vehicle AA is captured. In the example shown in FIG. 5, the image data acquisition unit 521 has an image data pair (image data pair P1, P2) in which each of the four tires Tr1, Tr2, Tr3, and Tr4 of the vehicle AA is drawn near the center of the angle of view. , P3, P4).
The image data acquisition unit 521 identifies the positional relationship between the tire included in one image data pair and the tire included in the image data pair before and after the tire, and prevents the same tire from being duplicated. .. For example, the image data acquisition unit 521 prevents two different image data pairs from being extracted for one tire Tr1. In this way, the image data acquisition unit 521 according to the present embodiment acquires the image data pairs P1, P2, P3, and P4 corresponding to the tires Tr1, Tr2, Tr3, and Tr4 of the vehicle AA, respectively.
　次に、ステップＳＴ０２において、三次元形状モデル生成部５２２は、各画像データ対Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４のそれぞれについて三次元モデル生成処理を行う。
　具体的には、三次元形状モデル生成部５２２は、右画像データＰ１Ｒと左画像データＰ１Ｌとの画像差分に基づいて三角測量を行い、三次元形状モデルＶ１を生成する。この三次元形状モデルＶ１は、画像データ対Ｐ１に含まれる車両ＡＡの側面形状の一部を模したものとなる。
　三次元形状モデルＶ１の原始データ（画像データ対Ｐ１）にはタイヤＴｒ１が写されているので、この三次元形状モデルＶ１は、タイヤＴｒ１の形状を模した領域を含むはずである。そこで、ステップＳＴ０３において、タイヤ抽出部５２３は、三次元形状モデルＶ１から、上述の画像認識処理で抽出したタイヤに対応する領域を、タイヤモデルＶＴｒ１として抽出する。
　また、三次元形状モデルＶ１には車線ＬＮの路面も含まれている。三次元形状モデル生成部５２２は、三次元形状モデルＶ１のうちｖｘ－ｖｙ平面に平行な面を路面とみなし、当該路面を高さ方向の基準位置（ｖｚ＝０）とする。ここで、三次元形状モデル生成部５２２は、例えば、予め記憶されたカメラの設置高さを元に、その分だけ下方に存在するｖｘ－ｖｙ平面を路面とみなすようにしてもよい。また、三次元形状モデル生成部５２２は、車両が通過していない状態で取得した三次元形状モデルを路面とみなすようにしてもよい。 Next, in step ST02, the three-dimensional shape model generation unit 522 performs a three-dimensional model generation process for each of the image data pairs P1, P2, P3, and P4.
Specifically, the three-dimensional shape model generation unit 522 performs triangulation based on the image difference between the right image data P1R and the left image data P1L, and generates the three-dimensional shape model V1. This three-dimensional shape model V1 imitates a part of the side shape of the vehicle AA included in the image data pair P1.
Since the tire Tr1 is copied in the primitive data (image data vs. P1) of the three-dimensional shape model V1, the three-dimensional shape model V1 should include a region imitating the shape of the tire Tr1. Therefore, in step ST03, the tire extraction unit 523 extracts a region corresponding to the tire extracted by the above-mentioned image recognition process from the three-dimensional shape model V1 as the tire model VTr1.
The three-dimensional shape model V1 also includes a road surface with a lane LN. The three-dimensional shape model generation unit 522 regards the plane parallel to the vx-vy plane of the three-dimensional shape model V1 as the road surface, and sets the road surface as the reference position (vz = 0) in the height direction. Here, the three-dimensional shape model generation unit 522 may consider, for example, a vx-vy plane existing downward by that amount as a road surface based on the installation height of the camera stored in advance. Further, the three-dimensional shape model generation unit 522 may consider the three-dimensional shape model acquired in a state where the vehicle is not passing as a road surface.
　同様に、三次元形状モデル生成部５２２は、右画像データＰ２Ｒ、Ｐ３Ｒ、Ｐ４Ｒのそれぞれと左画像データＰ２Ｌ、Ｐ３Ｌ、Ｐ４Ｌのそれぞれとの画像差分に基づいて三角測量を行い、三次元形状モデルＶ２、Ｖ３、Ｖ４を生成する。この三次元形状モデルＶ２、Ｖ３、Ｖ４のそれぞれは、画像データ対Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４に含まれる車両ＡＡの側面形状の一部を模したものとなる。
　タイヤ抽出部５２３は、各三次元形状モデルＶ２、Ｖ３、Ｖ４から、タイヤＴｒ２、Ｔｒ３、Ｔｒ４の形状を模したタイヤモデルＶＴｒ２、ＶＴｒ３、ＶＴｒ４をそれぞれ抽出する。 Similarly, the three-dimensional shape model generation unit 522 performs triangulation based on the image difference between the right image data P2R, P3R, and P4R and the left image data P2L, P3L, and P4L, respectively, and the three-dimensional shape model V2 , V3, V4 are generated. Each of the three-dimensional shape models V2, V3, and V4 imitates a part of the side shape of the vehicle AA included in the image data pair P2, P3, and P4.
The tire extraction unit 523 extracts tire models VTr2, VTr3, and VTr4 that imitate the shapes of the tires Tr2, Tr3, and Tr4 from the three-dimensional shape models V2, V3, and V4, respectively.
　上述したように、車両ＡＡがカーブを描きながら車線ＬＮに進入した場合、各タイヤが撮影される際の、タイヤとステレオカメラ５１との間隔がタイヤごとに異なり得ることを説明した（図４参照）。このような場合であっても、三次元形状モデル生成部５２２によって生成された各三次元形状モデルＶ１、Ｖ２、Ｖ３、Ｖ４によれば、各タイヤモデルＶＴｒ１、ＶＴｒ２、ＶＴｒ３、ＶＴｒ４の車線幅方向（ｖｙ方向）における位置の違い（つまり、ステレオカメラ５１との距離）が再現される。 As described above, it has been explained that when the vehicle AA enters the lane LN while drawing a curve, the distance between the tire and the stereo camera 51 when each tire is photographed may differ for each tire (see FIG. 4). ). Even in such a case, according to the three-dimensional shape models V1, V2, V3, and V4 generated by the three-dimensional shape model generation unit 522, the lane width directions of the tire models VTr1, VTr2, VTr3, and VTr4. The difference in position in (by direction) (that is, the distance from the stereo camera 51) is reproduced.
　図３に戻り、次に、処理部５２のリフトアップ軸判定部５２４は、ステップＳＴ０３で抽出された各タイヤモデルＶＴｒ１～ＶＴｒ４（図５）に基づいて、各タイヤがリフトアップされているか否かを判定する（ステップＳＴ０５）。 Returning to FIG. 3, next, the lift-up axis determination unit 524 of the processing unit 52 determines whether or not each tire is lifted up based on the tire models VTr1 to VTr4 (FIG. 5) extracted in step ST03. Is determined (step ST05).
　ここで、図６を参照しながら、上述のステップＳＴ０４の処理の内容について詳しく説明する。 Here, the content of the process of step ST04 described above will be described in detail with reference to FIG.
　図６は、ステップＳＴ０３で生成された各三次元形状モデルＶ１～Ｖ４をｖｙ方向に沿って見た様子を示している。図６に示すように、各三次元形状モデルＶ１～Ｖ４は、各タイヤモデルＶＴｒ１～ＶＴｒ４の路面（ｖｚ＝０）からの距離を再現している。 FIG. 6 shows how each of the three-dimensional shape models V1 to V4 generated in step ST03 is viewed along the by direction. As shown in FIG. 6, each three-dimensional shape model V1 to V4 reproduces the distance from the road surface (vz = 0) of each tire model VTr1 to VTr4.
　ステップＳＴ０４において、リフトアップ軸判定部５２４は、三次元形状モデルＶ１、Ｖ２、Ｖ３、Ｖ４それぞれにおけるタイヤモデルＶＴｒ１、ＶＴｒ２、ＶＴｒ３、ＶＴｒ４の路面（ｖｚ＝０）からの高さ方向の距離Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３、Ｄ４を計測する。
　ここで、図６に示す例では、距離Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３、Ｄ４は、路面（ｖｚ＝０）からタイヤモデルＶＴｒ１～ＶＴｒ４それぞれの最下端までの距離として示しているが、これに限定されない。リフトアップ軸判定部５２４は、例えば、路面からタイヤモデルＶＴｒ１～ＶＴｒ４それぞれの最上端までの距離や中心までの距離を計測してもよい。ただし、この方法を用いる場合は、一つの車両のタイヤサイズが全て等しいと判断した上で計測する必要がある。 In step ST04, the lift-up axis determination unit 524 determines the distance D1 in the height direction from the road surface (vz = 0) of the tire models VTr1, VTr2, VTr3, and VTr4 in each of the three-dimensional shape models V1, V2, V3, and V4. Measure D2, D3, and D4.
Here, in the example shown in FIG. 6, the distances D1, D2, D3, and D4 are shown as the distances from the road surface (vz = 0) to the lowermost ends of the tire models VTr1 to VTr4, but the distances are not limited to this. The lift-up axis determination unit 524 may measure, for example, the distance from the road surface to the uppermost end of each of the tire models VTr1 to VTr4 and the distance to the center. However, when this method is used, it is necessary to measure after judging that the tire sizes of one vehicle are all equal.
　続いて、リフトアップ軸判定部５２４は、各距離Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３、Ｄ４と予め定められた判定閾値Ｄｔｈ（例えば、“５ｃｍ”など）とを対比し、当該判定閾値Ｄｔｈを上回っているタイヤモデルに対応する車軸をリフトアップ軸と判定する。図６に示す例では、距離Ｄ３が判定閾値Ｄｔｈを上回った結果、リフトアップ軸判定部５２４は、３軸目の車軸をリフトアップ軸と判定する。 Subsequently, the lift-up axis determination unit 524 compares each distance D1, D2, D3, D4 with a predetermined determination threshold value Dth (for example, “5 cm”), and the tire exceeds the determination threshold value Dth. The axle corresponding to the model is determined to be the lift-up axle. In the example shown in FIG. 6, as a result of the distance D3 exceeding the determination threshold value Dth, the lift-up axis determination unit 524 determines that the third axle is the lift-up axis.
　図３に戻り、最後に、処理部５２の車軸数特定部５２５は、タイヤ抽出部５２３によって抽出されたタイヤモデルの総数から、ステップＳＴ０４でリフトアップ軸と判定された車軸の数を減算することで車両ＡＡの車軸数を特定する（ステップＳＴ０５）。
　車軸数特定部５２５は、車両ＡＡに対する車軸数の検出結果を車種判別装置４に向けて送信する。 Returning to FIG. 3, finally, the axle number specifying unit 525 of the processing unit 52 subtracts the number of axles determined to be lift-up axes from the total number of tire models extracted by the tire extraction unit 523. The number of axles of the vehicle AA is specified in (Step ST05).
The axle number specifying unit 525 transmits the detection result of the number of axles for the vehicle AA to the vehicle type determination device 4.
（作用、効果）
　以上の通り、第1の実施形態に係る車軸数検出装置５は、路側に設置されたステレオカメラ５１から、車両ＡＡの走行中に連続的に取得された画像データ対を取得する画像データ取得部５２１と、連続的に取得された画像データ対Ｐ１、Ｐ２、・・に基づいて、走行した車両ＡＡの側面形状を模した三次元形状モデルＶ１、Ｖ２、・・を生成する三次元形状モデル生成部５２２と、三次元形状モデルＶ１、Ｖ２、・・のうち、車両ＡＡの各タイヤＴｒ１、Ｔｒ２、・・に相当する部分であるタイヤモデルＶＴｒ１、ＶＴｒ２、・・を抽出するタイヤ抽出部５２３と、タイヤモデルＶＴｒ１、ＶＴｒ２、・・の路面からの距離に基づいて、各タイヤモデルＶＴｒ１、ＶＴｒ２、・・に相当する車軸がリフトアップされているか否かを判定するリフトアップ軸判定部５２４と、を備える。 (Action, effect)
As described above, the axle number detection device 5 according to the first embodiment is an image data acquisition unit that acquires image data pairs continuously acquired while the vehicle AA is traveling from the stereo camera 51 installed on the roadside. Three-dimensional shape model generation that generates three-dimensional shape models V1, V2, ... that imitate the side shape of the traveling vehicle AA based on 521 and the continuously acquired image data pairs P1, P2, ... With the tire extraction unit 522, the tire models VTr1, VTr2, ..., Which are the parts corresponding to the tires Tr1, Tr2, ... Of the three-dimensional shape models V1, V2, ... , The lift-up axis determination unit 524 that determines whether or not the axles corresponding to the tire models VTr1, VTr2, ... Are lifted up based on the distance from the road surface of the tire models VTr1, VTr2, ... To be equipped with.
　ここで、上述したように、車両ＡＡの各タイヤを撮影した画像データごとに、当該画像データ上に描画されるタイヤの位置や大きさが異なり得るので、画像データに対し、一律の判定条件で、各画像データに描画された各タイヤがリフトアップされているか否かを精度よく判定することは難しい。しかし、本実施形態によれば、車両ＡＡの実際の側面形状を模した三次元形状モデルＶ１、Ｖ２、・・が生成されるので、この三次元形状モデルＶ１、Ｖ２、・・に対して一律の判定条件（判定閾値Ｄｔｈ）を与えることで、精度よく、リフトアップされているか否かを判定することができる。
　よって、第１の実施形態に係る車軸数検出装置によれば、接地するタイヤの車軸数を誤って検出しにくくすることができる。 Here, as described above, the position and size of the tires drawn on the image data may differ depending on the image data obtained by photographing each tire of the vehicle AA. , It is difficult to accurately determine whether or not each tire drawn in each image data is lifted up. However, according to the present embodiment, three-dimensional shape models V1, V2, ... That imitate the actual side shape of the vehicle AA are generated, so that the three-dimensional shape models V1, V2, ... Are uniformly generated. By giving the determination condition (determination threshold value Dth) of, it is possible to accurately determine whether or not the lift is lifted.
Therefore, according to the axle number detecting device according to the first embodiment, it is possible to make it difficult to erroneously detect the number of axles of the tire that touches the ground.
　また、第１の実施形態に係る車軸数検出装置５によれば、画像データ取得部５２１は、ステレオカメラ５１から、車両ＡＡのタイヤが写された画像データ対を取得する。また、三次元形状モデル生成部５２２は、当該一対の画像データに基づいて、少なくともタイヤの形状を模した領域を含む三次元形状モデルを生成する。
　このような構成によれば、連続的に（例えば３０ｆｐｓで）取得される複数の画像データ対のうち、少なくともタイヤが含まれている画像データ対を用いて三次元形状が生成される。これにより、車軸数の検出に寄与しない三次元形状モデルを生成する処理を行わなくて済み、処理全体の簡素化を図ることができる。 Further, according to the axle number detection device 5 according to the first embodiment, the image data acquisition unit 521 acquires an image data pair in which the tires of the vehicle AA are captured from the stereo camera 51. Further, the three-dimensional shape model generation unit 522 generates a three-dimensional shape model including at least a region imitating the shape of the tire based on the pair of image data.
According to such a configuration, the three-dimensional shape is generated by using at least the image data pair including the tire among the plurality of image data pairs acquired continuously (for example, at 30 fps). As a result, it is not necessary to perform a process of generating a three-dimensional shape model that does not contribute to the detection of the number of axles, and the entire process can be simplified.
　また、第１の実施形態に係る車軸数検出装置５によれば、画像データ取得部５２１は、車両ＡＡのタイヤＴｒ１、Ｔｒ２、・・のそれぞれについて画像データ対Ｐ１、Ｐ２、・・を取得する。また、三次元形状モデル生成部５２２は、タイヤＴｒ１、Ｔｒ２、・・のそれぞれについて取得された画像データ対Ｐ１、Ｐ２、・・に基づいて、各タイヤＴｒ１、Ｔｒ２、・・の形状を模した領域を含む三次元形状モデルＶ１、Ｖ２、・・をタイヤ別に生成する。
　このような構成によれば、車両ＡＡが有するタイヤの一つ一つに着目された三次元形状モデルが生成されるので、各タイヤ周りの三次元形状の再現度を向上させることができる。したがって、リフトアップ軸か否かの判定精度を高めることができる。 Further, according to the axle number detection device 5 according to the first embodiment, the image data acquisition unit 521 acquires image data pairs P1, P2, ... For each of the tires Tr1, Tr2, ... Of the vehicle AA. .. Further, the three-dimensional shape model generation unit 522 imitates the shapes of the tires Tr1, Tr2, ... Based on the image data pairs P1, P2, ... Acquired for each of the tires Tr1, Tr2, ... Three-dimensional shape models V1, V2, ... Including the region are generated for each tire.
According to such a configuration, a three-dimensional shape model focusing on each tire of the vehicle AA is generated, so that the reproducibility of the three-dimensional shape around each tire can be improved. Therefore, it is possible to improve the accuracy of determining whether or not the shaft is a lift-up axis.
　なお、第１の実施形態に係る車軸数検出装置５は、タイヤモデルとして、タイヤ全体の三次元形状を取得するものとして説明したが、他の実施形態においてはこの態様に限定されない。他の実施形態に係る車軸数検出装置５は、実際のタイヤの一部分（とくに、下端、中心、上端などの注目点）のみをタイヤモデルとして取得するものであってもよい。　 The axle number detecting device 5 according to the first embodiment has been described as a tire model for acquiring a three-dimensional shape of the entire tire, but the other embodiments are not limited to this mode. The axle number detecting device 5 according to another embodiment may acquire only a part of an actual tire (particularly, points of interest such as the lower end, the center, and the upper end) as a tire model. Twice
＜第２の実施形態＞
　以下、第２の実施形態に係る料金収受システムおよびその変形例について、図７～図１３を参照しながら詳しく説明する。 <Second embodiment>
Hereinafter, the toll collection system and its modified example according to the second embodiment will be described in detail with reference to FIGS. 7 to 13.
（料金収受システムの構成）
　図７は、第２の実施形態に係る料金収受システムの全体構造を示す図である。
　図８は、第２の実施形態に係る料金収受システムの機能構成を示す図である。 (Configuration of toll collection system)
FIG. 7 is a diagram showing the overall structure of the toll collection system according to the second embodiment.
FIG. 8 is a diagram showing a functional configuration of the toll collection system according to the second embodiment.
（車軸数検出装置の構成）
　図７を参照しながら、第２の実施形態に係る料金収受システム１の全体構造について説明する。なお、図７に示す通信アンテナ３および車種判別装置４の機能については第１の実施形態と同様であるため説明を省略する。 (Configuration of axle number detection device)
The overall structure of the toll collection system 1 according to the second embodiment will be described with reference to FIG. 7. Since the functions of the communication antenna 3 and the vehicle type discriminating device 4 shown in FIG. 7 are the same as those of the first embodiment, the description thereof will be omitted.
　図７に示すように、第２の実施形態に係る車軸数検出装置５は、三次元計測装置であるレーザスキャナ５１ａと、処理部５２とを有する。 As shown in FIG. 7, the axle number detecting device 5 according to the second embodiment includes a laser scanner 51a which is a three-dimensional measuring device and a processing unit 52.
　レーザスキャナ５１ａは、車線ＬＮの進入検知位置ＸＡにおいて車線方向と交差する面に沿って検出光を走査する。レーザスキャナ５１ａは、三次元計測装置として機能する一方で、第1の実施形態における車両検知器２と同等の機能を兼ねる。即ち、レーザスキャナ５１ａは、反射型の光軸センサとして機能することで、車線ＬＮの進入検知位置ＸＡにて、当該車線ＬＮを走行する車両ＡＡの進入及び退出を示す車両検知信号を出力する。
　レーザスキャナ５１ａの三次元計測装置としての機能については後述する。 The laser scanner 51a scans the detection light along the surface intersecting the lane direction at the approach detection position XA of the lane LN. While the laser scanner 51a functions as a three-dimensional measuring device, it also has the same function as the vehicle detector 2 in the first embodiment. That is, the laser scanner 51a functions as a reflection type optical axis sensor, and outputs a vehicle detection signal indicating the approach and exit of the vehicle AA traveling in the lane LN at the approach detection position XA of the lane LN.
The function of the laser scanner 51a as a three-dimensional measuring device will be described later.
（処理部の機能構成）
　図８を参照しながら、第２の実施形態に係る処理部５２の機能構成について説明する。
　図８に示すように、処理部５２は、スキャンデータ取得部５２１ａ（原始データ取得部）、三次元形状モデル生成部５２２、タイヤ抽出部５２３、リフトアップ軸判定部５２４および車軸数特定部５２５としての機能を有する。
　スキャンデータ取得部５２１ａは、路側に設置されたレーザスキャナ５１ａから、車線ＬＮを走行中の車両ＡＡの進入検出位置ＸＡにおける側面形状を示すスキャンデータＫ１、Ｋ２、・・を連続的に取得する。
　三次元形状モデル生成部５２２は、連続的に取得されたスキャンデータＫ１、Ｋ２、・・を時系列に並べることで、車線ＬＮを走行した車両ＡＡの側面形状を模した三次元形状モデルを生成する。
　タイヤ抽出部５２３は、三次元形状モデル生成部５２２が生成した三次元形状モデルのうち、車両ＡＡの各タイヤに相当する部分であるタイヤモデルを抽出する。
　リフトアップ軸判定部５２４は、タイヤ抽出部５２３によって抽出されたタイヤモデルの路面からの距離に基づいて、当該タイヤモデルに相当する車軸がリフトアップされているか否かを判定する。
　車軸数特定部５２５は、車両ＡＡの車軸数を特定し、その結果を車種判別装置４に送信する。第２の実施形態における車軸数特定部５２５の機能は、第１の実施形態と同様である。 (Functional configuration of processing unit)
The functional configuration of the processing unit 52 according to the second embodiment will be described with reference to FIG.
As shown in FIG. 8, the processing unit 52 is a scan data acquisition unit 521a (primitive data acquisition unit), a three-dimensional shape model generation unit 522, a tire extraction unit 523, a lift-up axis determination unit 524, and an axle number identification unit 525. Has the function of.
The scan data acquisition unit 521a continuously acquires scan data K1, K2, ... Showing the side shape at the approach detection position XA of the vehicle AA traveling in the lane LN from the laser scanner 51a installed on the roadside.
The three-dimensional shape model generation unit 522 generates a three-dimensional shape model that imitates the side shape of the vehicle AA traveling in the lane LN by arranging the continuously acquired scan data K1, K2, ... In chronological order. do.
The tire extraction unit 523 extracts a tire model which is a portion corresponding to each tire of the vehicle AA from the three-dimensional shape model generated by the three-dimensional shape model generation unit 522.
The lift-up axis determination unit 524 determines whether or not the axle corresponding to the tire model is lifted up based on the distance from the road surface of the tire model extracted by the tire extraction unit 523.
The axle number specifying unit 525 identifies the number of axles of the vehicle AA and transmits the result to the vehicle type determination device 4. The function of the number of axles specifying unit 525 in the second embodiment is the same as that in the first embodiment.
（料金収受システムの処理フロー）
　図９は、第２の実施形態に係る料金収受システムの処理フローを示す図である。
　また、図１０～図１２は、第２の実施形態に係る料金収受システムの処理の内容を示す説明図である。
　以下、図９～図１２を参照しながら、第２の実施形態に係る料金収受システム１が実行する一連の処理の流れについて詳しく説明する。 (Processing flow of toll collection system)
FIG. 9 is a diagram showing a processing flow of the toll collection system according to the second embodiment.
Further, FIGS. 10 to 12 are explanatory views showing the contents of the processing of the toll collection system according to the second embodiment.
Hereinafter, a series of processing flows executed by the toll collection system 1 according to the second embodiment will be described in detail with reference to FIGS. 9 to 12.
　図９に示す処理フローは、レーザスキャナ５１ａの車両検知器としての機能によって、進入検知位置ＸＡにおける車両ＡＡの進入および退出が検知された段階から開始される。
　まず、処理部５２のスキャンデータ取得部５２１ａは、車両ＡＡの走行中に、レーザスキャナ５１ａによって連続的に取得されたスキャンデータを取得する（ステップＳＴ１１）。
　次に、処理部５２の三次元形状モデル生成部５２２は、ステップＳＴ１１で取得されたスキャンデータを時系列に並べることで、三次元形状モデルを生成する（ステップＳＴ１２）。
　さらに、処理部５２のタイヤ抽出部５２３は、ステップＳＴ１２で生成された三次元形状モデルから、タイヤの形状を模した一部の領域であるタイヤモデルを抽出する（ステップＳＴ１３）。 The processing flow shown in FIG. 9 is started from the stage where the entry and exit of the vehicle AA at the approach detection position XA is detected by the function of the laser scanner 51a as a vehicle detector.
First, the scan data acquisition unit 521a of the processing unit 52 acquires the scan data continuously acquired by the laser scanner 51a while the vehicle AA is traveling (step ST11).
Next, the three-dimensional shape model generation unit 522 of the processing unit 52 generates a three-dimensional shape model by arranging the scan data acquired in step ST11 in chronological order (step ST12).
Further, the tire extraction unit 523 of the processing unit 52 extracts a tire model, which is a part of the region imitating the shape of the tire, from the three-dimensional shape model generated in step ST12 (step ST13).
　ここで、図１０、図１１を参照しながら、上述のステップＳＴ１１～ステップＳＴ１３の処理の内容について詳しく説明する。 Here, the contents of the processes of steps ST11 to ST13 described above will be described in detail with reference to FIGS. 10 and 11.
　図１０に示すように、レーザスキャナ５１ａは、アイランドＩＳ上の進入検出位置ＸＡにおいて、当該アイランドＩＳ側から車線ＬＮ側に向かって検出光Ｅを送出するとともに、当該検出光Ｅを、車線方向（±Ｘ方向）と交差する面（ＹＺ平面）に沿って走査する。レーザスキャナ５１ａは、１回の走査処理を所定時間間隔（例えば、１０ｍｓｅｃ間隔）で連続的に行う。 As shown in FIG. 10, the laser scanner 51a transmits the detection light E from the island IS side toward the lane LN side at the approach detection position XA on the island IS, and transmits the detection light E in the lane direction (the lane direction (). Scan along the plane (YZ plane) that intersects the ± X direction). The laser scanner 51a continuously performs one scanning process at predetermined time intervals (for example, 10 msec intervals).
　ステップＳＴ１１において、スキャンデータ取得部５２１ａは、進入検知位置ＸＡで車両ＡＡの進入を検知してから、ｎ回目の走査により、その時点における車両ＡＡの側面形状および路面形状を含むスキャンデータＫｎを取得する。このようにして、スキャンデータ取得部５２１ａは、車両ＡＡが進入検知位置ＸＡに進入してから退出するまでの間、レーザスキャナ５１ａによって連続的に行われた各走査処理のスキャンデータＫ１、Ｋ２、・・、Ｋｎ、・・を取得する。 In step ST11, the scan data acquisition unit 521a acquires the scan data Kn including the side shape and the road surface shape of the vehicle AA at that time by the nth scan after detecting the approach of the vehicle AA at the approach detection position XA. do. In this way, the scan data acquisition unit 521a has the scan data K1, K2, of each scanning process continuously performed by the laser scanner 51a from the time when the vehicle AA enters the approach detection position XA to the time when the vehicle AA exits.・ ・, Kn, ・ ・ is acquired.
　次に、ステップＳＴ１２において、三次元形状モデル生成部５２２は、図１１に示すように、スキャンデータＫ１、Ｋ２、・・、Ｋｎ、・・を時系列に並べる。このようにすることで、三次元形状モデル生成部５２２は、時間軸（時刻ｔ）と２つの空間軸（ｖｙ、ｖｚ）とによって示される時空間三次元形状モデルＶＴを生成する。車両ＡＡが車線ＬＮをほぼ等速で進行しているものと仮定すると、時空間三次元形状モデルＶＴは、車両ＡＡの側面形状を模したものとみなすことができる。 Next, in step ST12, the three-dimensional shape model generation unit 522 arranges the scan data K1, K2, ..., Kn, ... In chronological order, as shown in FIG. By doing so, the three-dimensional shape model generation unit 522 generates a spatiotemporal three-dimensional shape model VT indicated by a time axis (time t) and two spatial axes (vy, vz). Assuming that the vehicle AA is traveling in the lane LN at a substantially constant speed, the spatiotemporal three-dimensional shape model VT can be regarded as imitating the side shape of the vehicle AA.
　続いて、ステップＳＴ１３において、タイヤ抽出部５２３は、時空間三次元形状モデルＶＴから、通常のタイヤ形状（例えば、ホイール部分だけが凹または凸のドーナツ型の円形）を識別し、タイヤモデルＶＴｒ１～ＶＴｒ４を抽出する。 Subsequently, in step ST13, the tire extraction unit 523 identifies a normal tire shape (for example, a donut-shaped circle having only a concave or convex wheel portion) from the spatiotemporal three-dimensional shape model VT, and tire models VTr1 to Extract VTr4.
　図９に戻り、次に、処理部５２のリフトアップ軸判定部５２４は、ステップＳＴ１３で抽出された各タイヤモデルＶＴｒ１～ＶＴｒ４（図１１）に基づいて、各タイヤがリフトアップされているか否かを判定する（ステップＳＴ１４）。 Returning to FIG. 9, next, the lift-up axis determination unit 524 of the processing unit 52 determines whether or not each tire is lifted up based on the tire models VTr1 to VTr4 (FIG. 11) extracted in step ST13. Is determined (step ST14).
　ここで、図１２を参照しながら、上述のステップＳＴ１４の処理の内容について詳しく説明する。 Here, the content of the process of step ST14 described above will be described in detail with reference to FIG.
　図１２には、ステップＳＴ１２で生成された時空間三次元形状モデルＶＴから抽出されたタイヤモデルＶＴｒ１～ＶＴｒ４を、ｖｙ方向に沿って見た様子を示している。図１２に示すように、時空間三次元形状モデルＶＴは、各タイヤモデルＶＴｒ１～ＶＴｒ４の路面（ｖｚ＝０）からの距離を再現している。 FIG. 12 shows a state in which the tire models VTr1 to VTr4 extracted from the spatiotemporal three-dimensional shape model VT generated in step ST12 are viewed along the by direction. As shown in FIG. 12, the spatio-temporal three-dimensional shape model VT reproduces the distances of the tire models VTr1 to VTr4 from the road surface (vz = 0).
　ステップＳＴ１４において、リフトアップ軸判定部５２４は、時空間三次元形状モデルＶＴにおける各タイヤモデルＶＴｒ１、ＶＴｒ２、ＶＴｒ３、ＶＴｒ４の路面（ｖｚ＝０）からの高さ方向の距離Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３、Ｄ４を計測する。
　ここで、図１２に示す例では、距離Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３、Ｄ４は、路面（ｖｚ＝０）からタイヤモデルＶＴｒ１～ＶＴｒ４それぞれの最下端までの距離として示しているが、これに限定されず、リフトアップ軸判定部５２４は、例えば、車両の各軸のタイヤサイズが同一であるという条件の下、路面からタイヤモデルＶＴｒ１～ＶＴｒ４それぞれの最上端までの距離や中心までの距離を計測してもよい。 In step ST14, the lift-up axis determination unit 524 determines the distances D1, D2, D3 in the height direction from the road surface (vz = 0) of the tire models VTr1, VTr2, VTr3, and VTr4 in the spatiotemporal three-dimensional shape model VT. Measure D4.
Here, in the example shown in FIG. 12, the distances D1, D2, D3, and D4 are shown as the distances from the road surface (vz = 0) to the lowermost ends of the tire models VTr1 to VTr4, but the distances are not limited to this. The lift-up axis determination unit 524 measures, for example, the distance from the road surface to the uppermost end of each of the tire models VTr1 to VTr4 and the distance to the center under the condition that the tire size of each axis of the vehicle is the same. May be good.
　続いて、リフトアップ軸判定部５２４は、各距離Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３、Ｄ４と予め定められた判定閾値Ｄｔｈ（例えば、“５ｃｍ”など）とを対比し、当該判定閾値Ｄｔｈを上回っているタイヤモデルに対応する車軸をリフトアップ軸と判定する。図６に示す例では、距離Ｄ３が判定閾値Ｄｔｈを上回った結果、リフトアップ軸判定部５２４は、３軸目の車軸をリフトアップ軸と判定する。 Subsequently, the lift-up axis determination unit 524 compares each distance D1, D2, D3, D4 with a predetermined determination threshold value Dth (for example, “5 cm”), and the tire exceeds the determination threshold value Dth. The axle corresponding to the model is determined to be the lift-up axle. In the example shown in FIG. 6, as a result of the distance D3 exceeding the determination threshold value Dth, the lift-up axis determination unit 524 determines that the third axle is the lift-up axis.
　図９に戻り、最後に、処理部５２の車軸数特定部５２５は、タイヤ抽出部５２３によって抽出されたタイヤモデルの総数から、ステップＳＴ１４でリフトアップ軸と判定された車軸の数を減算することで車両ＡＡの車軸数を特定する（ステップＳＴ１５）。
　車軸数特定部５２５は、車両ＡＡに対する車軸数の検出結果を車種判別装置４に向けて送信する。 Returning to FIG. 9, finally, the axle number specifying unit 525 of the processing unit 52 subtracts the number of axles determined to be lift-up axes from the total number of tire models extracted by the tire extraction unit 523. The number of axles of the vehicle AA is specified in (step ST15).
The axle number specifying unit 525 transmits the detection result of the number of axles for the vehicle AA to the vehicle type determination device 4.
（作用、効果）
　以上の通り、第２の実施形態に係る車軸数検出装置５によれば、スキャンデータ取得部５２１ａは、レーザスキャナ５１ａから、車線ＬＮを走行中の車両ＡＡの所定位置（進入検出位置ＸＡ）における側面形状を示すスキャンデータＫ１、Ｋ２、・・を連続的に取得する。また、三次元形状モデル生成部５２２は、連続的に取得されたスキャンデータＫ１、Ｋ２、・・を時系列に並べることで、三次元形状モデル（時空間三次元形状モデルＶＴ）を生成する。
　このようにすることで、路側に設置されたレーザスキャナ５１ａによるスキャンデータに基づいて、車両ＡＡの側面形状を模した時空間三次元形状モデルＶＴを生成することができる。これにより、この時空間三次元形状モデルＶＴに対して一律の判定条件（判定閾値Ｄｔｈ）を与えるだけで、各車軸がリフトアップされているか否かを精度よく判定することができる。 (Action, effect)
As described above, according to the axle number detection device 5 according to the second embodiment, the scan data acquisition unit 521a is at a predetermined position (entrance detection position XA) of the vehicle AA traveling in the lane LN from the laser scanner 51a. Scan data K1, K2, ... Showing the side shape are continuously acquired. Further, the three-dimensional shape model generation unit 522 generates a three-dimensional shape model (spatio-temporal three-dimensional shape model VT) by arranging the continuously acquired scan data K1, K2, ... In chronological order.
By doing so, it is possible to generate a spatiotemporal three-dimensional shape model VT that imitates the side shape of the vehicle AA based on the scan data by the laser scanner 51a installed on the roadside. As a result, it is possible to accurately determine whether or not each axle is lifted up by simply giving a uniform determination condition (determination threshold value Dth) to the spatiotemporal three-dimensional shape model VT.
（第２の実施形態の変形例）
　図１３は、第２の実施形態の変形例に係る料金収受システムの処理の内容を示す説明図である。
　第２の実施形態の変形例に係る車軸数検出装置５は、上述した第２の実施形態に係る車軸数検出装置５に対し、更に、以下のような機能を備えていてもよい。
　即ち、第２の実施形態の変形例に係る三次元形状モデル生成部５２２は、車両ＡＡが停止中に取得されたスキャンデータを時系列に含まないようにして（除外して）、時空間三次元形状モデルＶＴを作成してもよい。 (Modified example of the second embodiment)
FIG. 13 is an explanatory diagram showing the contents of processing of the toll collection system according to the modified example of the second embodiment.
The axle number detection device 5 according to the modified example of the second embodiment may further have the following functions as compared with the axle number detection device 5 according to the second embodiment described above.
That is, the three-dimensional shape model generation unit 522 according to the modified example of the second embodiment does not include (exclude) the scan data acquired while the vehicle AA is stopped in the time series, and is a spatiotemporal tertiary. The original shape model VT may be created.
　ここで、車両ＡＡのタイヤの一つが車線方向における進入検知位置ＸＡに存在する状態（時刻ｔ１）のまま、車両ＡＡが一時停止したとする。車両ＡＡが停止している間、レーザスキャナ５１ａは、車両ＡＡの同一の部分を繰り返し走査し続ける。時刻ｔ２で再び車両ＡＡが動き始めると、それに応じて、レーザスキャナ５１ａは、車両ＡＡの異なる部分を走査する。つまり、レーザスキャナ５１ａは、車両ＡＡが停止していた時刻ｔ１から時刻ｔ２まで、ほぼ同一のスキャンデータを繰り返し取得する。
　このようにして取得されたスキャンデータをそのまま時系列に並べると、図１３左側に示すように、タイヤモデルがいびつな形状に歪んでしまい、タイヤ抽出部５２３がタイヤとして抽出することが困難になる。そこで、本変形例に係る三次元形状モデル生成部５２２は、車両ＡＡが停止中に取得されたスキャンデータを削除して、時空間三次元形状モデルＶＴを生成する。このような時空間三次元形状モデルＶＴによれば、時刻ｔ１から時刻ｔ２までに取得されたスキャンデータが時空間三次元形状モデルＶＴに含まれないので、図１３の右側に示すように、タイヤの形状に相当する三次元形状が再現される。タイヤ抽出部５２３は、時刻ｔ１から時刻ｔ２までのスキャンデータが除かれた時空間三次元形状モデルＶＴから、タイヤ形状（円筒状の形状）を抽出してタイヤモデル（例えばタイヤモデルＶＴｒ１）を正しく抽出することができる。 Here, it is assumed that the vehicle AA is temporarily stopped while one of the tires of the vehicle AA is present at the approach detection position XA in the lane direction (time t1). While the vehicle AA is stopped, the laser scanner 51a keeps scanning the same portion of the vehicle AA repeatedly. When the vehicle AA starts moving again at time t2, the laser scanner 51a scans different parts of the vehicle AA accordingly. That is, the laser scanner 51a repeatedly acquires substantially the same scan data from the time t1 to the time t2 when the vehicle AA is stopped.
If the scan data acquired in this way are arranged in chronological order as they are, the tire model will be distorted into a distorted shape as shown on the left side of FIG. 13, and it will be difficult for the tire extraction unit 523 to extract the tires. .. Therefore, the three-dimensional shape model generation unit 522 according to this modification deletes the scan data acquired while the vehicle AA is stopped to generate the spatiotemporal three-dimensional shape model VT. According to such a spatiotemporal three-dimensional shape model VT, the scan data acquired from the time t1 to the time t2 is not included in the spatiotemporal three-dimensional shape model VT. Therefore, as shown on the right side of FIG. 13, the tire A three-dimensional shape corresponding to the shape of is reproduced. The tire extraction unit 523 extracts the tire shape (cylindrical shape) from the spatiotemporal three-dimensional shape model VT from which the scan data from the time t1 to the time t2 is removed, and correctly corrects the tire model (for example, the tire model VTr1). Can be extracted.
　ここで、車両ＡＡが停止しているか否かの判断は、種々の方法が可能である。例えば、三次元形状モデル生成部５２２は、あるｎ回目の走査で取得されたスキャンデータｋｎとその次（ｎ＋１回目）の走査で取得されたスキャンデータｋｎ＋１のデータ内容を比較して、両者の一致度を算出する。ｎ回目の走査とｎ＋１回目の走査との間、車両ＡＡが停止していた場合、レーザスキャナ５１ａは、ｎ回目とｎ＋１回目で、車両ＡＡの車体の同一部分を走査しているはずであるから、スキャンデータｋｎとスキャンデータｋｎ＋１との一致度は高いと考えられる。他方、ｎ回目の走査とｎ＋１回目の走査との間、車両ＡＡが走行していた場合、レーザスキャナ５１ａは、ｎ回目とｎ＋１回目で、車両ＡＡの車体の異なる部分を走査しているはずであるから、スキャンデータｋｎとスキャンデータｋｎ＋１との一致度は低いと考えられる。
　即ち、時空間三次元形状モデルＶＴは、ある走査で取得された第１スキャンデータと、その次の走査で取得された第２スキャンデータとの一致度に応じて、当該第２スキャンデータを時系列に含むか否か（除外するか否か）を判別するものとしてよい。
　このようにすることで、スキャンデータの前後関係から、車両ＡＡが停止していると推定される間に取得されたスキャンデータを除外して、時空間三次元形状モデルＶＴを生成することができる。
　なお、車両の走行中であっても、車体形状によっては、第１スキャンデータとその次の走査で取得された第２スキャンデータとの一致度が高くなる可能性もある。しかし、タイヤの側面形状は円形なので、走行中であれば時間方向の一致度は必ず低くなるはずである。つまり、車両が走行中であれば、常に、タイヤ形状を含むスキャンデータは除外されない。他方、車両の走行中において、タイヤ以外の車体の部分で２つのスキャンデータの一致度が高くなり一方のスキャンデータが除外されたとしても、疎のスキャンデータはタイヤ検知には無関係であり、問題はない。 Here, various methods can be used to determine whether or not the vehicle AA is stopped. For example, the three-dimensional shape model generation unit 522 compares the data contents of the scan data kn acquired in a certain nth scan with the scan data kn + 1 acquired in the next (n + 1) scan, and matches the two. Calculate the degree. If the vehicle AA is stopped between the nth scan and the n + 1th scan, the laser scanner 51a should be scanning the same part of the vehicle body of the vehicle AA at the nth and n + 1th scans. , It is considered that the degree of coincidence between the scan data kn and the scan data kn + 1 is high. On the other hand, if the vehicle AA was running between the nth scan and the n + 1th scan, the laser scanner 51a should be scanning different parts of the vehicle body of the vehicle AA at the nth and n + 1th scans. Therefore, it is considered that the degree of coincidence between the scan data kn and the scan data kn + 1 is low.
That is, the spatiotemporal three-dimensional shape model VT uses the second scan data in time according to the degree of coincidence between the first scan data acquired in a certain scan and the second scan data acquired in the next scan. It may be determined whether or not it is included in the series (whether or not it is excluded).
By doing so, it is possible to generate the spatiotemporal three-dimensional shape model VT by excluding the scan data acquired while the vehicle AA is estimated to be stopped from the context of the scan data. ..
Even while the vehicle is running, the degree of agreement between the first scan data and the second scan data acquired in the next scan may be high depending on the shape of the vehicle body. However, since the side shape of the tire is circular, the degree of coincidence in the time direction should always be low while driving. That is, when the vehicle is running, the scan data including the tire shape is not always excluded. On the other hand, while the vehicle is running, even if the coincidence between the two scan data becomes high in the part of the vehicle body other than the tire and one scan data is excluded, the sparse scan data is irrelevant to the tire detection, which is a problem. There is no.
　また、更に別の実施形態に係る車軸数検出装置５は、画像データ（二次元データ）のうちタイヤが描画されている領域（タイヤ領域）を抽出し、そのタイヤ領域に基づいてタイヤの三次元情報（タイヤモデル）を得るようにしてもよい。
　即ち、画像データ取得部５２１は、ステレオカメラ５１から、車両ＡＡの走行中に連続的に取得された画像データ（右画像データと左画像データとの対）を取得する。
　次に、タイヤ抽出部５２３は、連続的に取得された画像データのうち、車両の各タイヤに相当する部分であるタイヤ画像を抽出する。ここで、「タイヤ画像」とは、右画像データと左画像データのそれぞれから、タイヤの描画領域のみが切り抜かれた画像である。
　三次元形状モデル生成部５２２は、右画像データに属していたタイヤ画像、及び、左画像データに属していたタイヤ画像に基づいて、走行した車両ＡＡの各タイヤの側面形状を模したタイヤモデルを生成する。
　そして、リフトアップ軸判定部５２４は、タイヤモデルの路面からの距離に基づいて、当該タイヤモデルに相当する車軸がリフトアップされているか否かを判定する。　 Further, the axle number detecting device 5 according to still another embodiment extracts a region (tire region) in which the tire is drawn from the image data (two-dimensional data), and three-dimensionally the tire based on the tire region. Information (tire model) may be obtained.
That is, the image data acquisition unit 521 acquires image data (a pair of right image data and left image data) continuously acquired while the vehicle AA is traveling from the stereo camera 51.
Next, the tire extraction unit 523 extracts a tire image which is a portion corresponding to each tire of the vehicle from the continuously acquired image data. Here, the "tire image" is an image in which only the drawing area of the tire is cut out from each of the right image data and the left image data.
The three-dimensional shape model generation unit 522 creates a tire model that imitates the side shape of each tire of the traveling vehicle AA based on the tire image that belongs to the right image data and the tire image that belongs to the left image data. Generate.
Then, the lift-up axis determination unit 524 determines whether or not the axle corresponding to the tire model is lifted up based on the distance from the road surface of the tire model.
　なお、三次元形状モデル生成部５２２の処理は、上記の態様に限定されることはない。例えば、他の変形例に係る三次元形状モデル生成部５２２は、別途設けられた速度計（速度センサ）を通じて、車両ＡＡが停止しているか否かを判断してもよい。この場合、三次元形状モデル生成部５２２は、更に、車両ＡＡの走行速度に応じて、時空間三次元形状モデルＶＴを時間軸方向に正規化してもよい。 The processing of the three-dimensional shape model generation unit 522 is not limited to the above mode. For example, the three-dimensional shape model generation unit 522 according to another modification may determine whether or not the vehicle AA is stopped through a speedometer (speed sensor) provided separately. In this case, the three-dimensional shape model generation unit 522 may further normalize the spatiotemporal three-dimensional shape model VT in the time axis direction according to the traveling speed of the vehicle AA.
　なお、第１～第２の実施形態（及び変形例）においては、上述した車軸数検出装置５の各種処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって上記各種処理が行われる。また、コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしても良い。 In the first to second embodiments (and modifications), the various processing processes of the axle number detection device 5 described above are stored in a computer-readable recording medium in the form of a program, and this program. Is read by a computer and executed to perform the above-mentioned various processes. The computer-readable recording medium refers to a magnetic disk, a magneto-optical disk, a CD-ROM, a DVD-ROM, a semiconductor memory, or the like. Further, this computer program may be distributed to a computer via a communication line, and the computer receiving the distribution may execute the program.
　上記プログラムは、上述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。更に、上述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。 The above program may be for realizing a part of the above-mentioned functions. Further, it may be a so-called difference file (difference program) that can realize the above-mentioned function in combination with a program already recorded in the computer system.
　また、他の実施形態においては、第１～第２の実施形態で説明した車軸数検出装置５が有する各機能部の一部を、ネットワークで接続された他のコンピュータが具備する態様であってもよい。 Further, in another embodiment, a part of each functional unit of the axle number detecting device 5 described in the first to second embodiments is provided by another computer connected by a network. May be good.
　その他、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、上記した実施の形態における構成要素を周知の構成要素に置き換えることは適宜可能である。また、この発明の技術範囲は上記の実施形態に限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において種々の変更を加えることが可能である。 In addition, it is possible to replace the components in the above-described embodiment with well-known components as appropriate without departing from the spirit of the present invention. Further, the technical scope of the present invention is not limited to the above-described embodiment, and various modifications can be made without departing from the spirit of the present invention.
＜付記＞
　各実施形態に記載の車軸数検出装置５、料金収受システム１、車軸数検出方法およびプログラムは、例えば以下のように把握される。 <Additional notes>
The axle number detection device 5, the toll collection system 1, the axle number detection method and the program described in each embodiment are grasped as follows, for example.
（１）第１の態様に係る車軸数検出装置５は、路側（アイランドＩＳ）に設置された三次元形状計測装置（ステレオカメラ５１、レーザスキャナ５１ａ）から、車両ＡＡの走行中に連続的に取得された原始データ（画像データ対Ｐ１、Ｐ２、・・、スキャンデータＫ１、Ｋ２、・・）を取得する原始データ取得部（画像データ取得部５２１、スキャンデータ取得部５２１ａ）と、連続的に取得された原始データ（画像データ対Ｐ１、Ｐ２、・・、スキャンデータＫ１、Ｋ２、・・）に基づいて、走行した車両ＡＡの側面形状を模した三次元形状モデル（三次元形状モデルＶ１、Ｖ２、・・、時空間三次元形状モデルＶＴ）を生成する三次元形状モデル生成部５２２と、三次元形状モデルのうち、車両ＡＡの各タイヤに相当する部分であるタイヤモデルＶＴｒ１、ＶＴｒ２、・・を抽出するタイヤ抽出部５２３と、タイヤモデルＶＴｒ１、ＶＴｒ２、・・の路面からの距離に基づいて、当該タイヤモデルＶＴｒ１、ＶＴｒ２、・・に相当する車軸がリフトアップされているか否かを判定するリフトアップ軸判定部５２４と、を備える。
　このようにすることで、車両ＡＡの実際の側面形状を模した三次元形状モデルＶ１、Ｖ２、・・が生成されるので、この三次元形状モデルＶ１、Ｖ２、・・に対して一律の判定条件（判定閾値Ｄｔｈ）を与えることで、精度よく、リフトアップされているか否かを判定することができる。 (1) The number of axles detecting device 5 according to the first aspect is continuously transmitted from a three-dimensional shape measuring device (stereo camera 51, laser scanner 51a) installed on the roadside (island IS) while the vehicle AA is traveling. Continuously with the primitive data acquisition unit (image data acquisition unit 521, scan data acquisition unit 521a) that acquires the acquired primitive data (image data vs. P1, P2, ..., scan data K1, K2, ...). Based on the acquired primitive data (image data vs. P1, P2, ..., scan data K1, K2, ...), a three-dimensional shape model (three-dimensional shape model V1, ...) that imitates the side shape of the traveling vehicle AA. V2, ..., The three-dimensional shape model generation unit 522 that generates the spatiotemporal three-dimensional shape model VT), and the tire models VTr1, VTr2, which are the parts corresponding to each tire of the vehicle AA among the three-dimensional shape models. Based on the distance from the road surface of the tire models VTr1, VTr2, ... A lift-up axis determination unit 524 and a lift-up axis determination unit 524 are provided.
By doing so, three-dimensional shape models V1, V2, ... That imitate the actual side shape of the vehicle AA are generated, so a uniform determination is made for the three-dimensional shape models V1, V2, ... By giving the condition (determination threshold value Dth), it is possible to accurately determine whether or not the lift is lifted.
（２）第２の態様に係る車軸数検出装置５は、（１）の車軸数検出装置５において、三次元形状計測装置は、ステレオカメラ５１であって、原始データ取得部（画像データ取得部５２１）は、ステレオカメラ５１から、原始データとして、車両ＡＡのタイヤが写された一対の画像データ（画像データ対Ｐ１、Ｐ２、・・）を取得し、三次元形状モデル生成部５２２は、当該一対の画像データに基づいて、少なくともタイヤの形状を模した領域を含む三次元形状モデルＶ１、Ｖ２、・・を生成する。
　このようにすることで、連続的に（例えば３０ｆｐｓで）取得される複数の画像データ対のうち、少なくともタイヤが含まれている画像データ対を用いて三次元形状が生成される。これにより、車軸数の検出に寄与しない三次元形状モデルを生成する処理を行わなくて済み、処理全体の簡素化を図ることができる。 (2) In the axle number detecting device 5 according to the second aspect, in the axle number detecting device 5 of (1), the three-dimensional shape measuring device is a stereo camera 51, and the primitive data acquisition unit (image data acquisition unit). 521) acquires a pair of image data (image data vs. P1, P2, ...) In which the tires of the vehicle AA are captured as primitive data from the stereo camera 51, and the three-dimensional shape model generation unit 522 is concerned. Based on the pair of image data, three-dimensional shape models V1, V2, ...
By doing so, the three-dimensional shape is generated using at least the image data pair including the tire among the plurality of image data pairs acquired continuously (for example, at 30 fps). As a result, it is not necessary to perform a process of generating a three-dimensional shape model that does not contribute to the detection of the number of axles, and the entire process can be simplified.
（３）第３の態様に係る車軸数検出装置５は、（１）又は（２）の車軸数検出装置５において、原始データ取得部（画像データ取得部５２１）は、車両ＡＡのタイヤのそれぞれについて一対の画像データを取得し、三次元形状モデル生成部５２２は、各タイヤについて取得された一対の画像データに基づいて、各タイヤの形状を模した領域を含む三次元形状モデルをタイヤ別に生成する。
　このようにすることで、車両ＡＡが有するタイヤの一つ一つに着目された三次元形状モデルＶ１、Ｖ２、・・が生成されるので、各タイヤ周りの三次元形状の再現度を向上させることができる。したがって、リフトアップ軸か否かの判定精度を高めることができる。 (3) In the axle number detection device 5 according to the third aspect, in the axle number detection device 5 of (1) or (2), the primitive data acquisition unit (image data acquisition unit 521) is a tire of the vehicle AA, respectively. The three-dimensional shape model generation unit 522 acquires a pair of image data for each tire, and generates a three-dimensional shape model including a region imitating the shape of each tire for each tire based on the pair of image data acquired for each tire. do.
By doing so, the three-dimensional shape models V1, V2, ... Focusing on each tire of the vehicle AA are generated, so that the reproducibility of the three-dimensional shape around each tire is improved. be able to. Therefore, it is possible to improve the accuracy of determining whether or not the shaft is a lift-up axis.
（４）第４の態様に係る車軸数検出装置５は、（１）の車軸数検出装置５であって、三次元形状計測装置は、車線ＬＮの所定位置（進入検知位置ＸＡ）において車線方向と交差する面に沿って検出光Ｅを走査するレーザスキャナ５１ａであって、原始データ取得部（スキャンデータ取得部５２１ａ）は、レーザスキャナから、原始データとして、車線ＬＮを走行中の車両の所定位置（進入検知位置ＸＡ）における側面形状を示すスキャンデータＫ１、Ｋ２、・・を連続的に取得し、三次元形状モデル生成部５２２は、連続的に取得されたスキャンデータＫ１、Ｋ２、・・を時系列に並べることで、三次元形状モデル（時空間三次元形状モデルＶＴ）を生成する。
　このようにすることで、路側に設置されたレーザスキャナ５１ａによるスキャンデータに基づいて、車両ＡＡの側面形状を模した時空間三次元形状モデルＶＴを生成することができる。これにより、この時空間三次元形状モデルＶＴに対して一律の判定条件（判定閾値Ｄｔｈ）を与えるだけで、各車軸がリフトアップされているか否かを精度よく判定することができる。 (4) The axle number detecting device 5 according to the fourth aspect is the axle number detecting device 5 of (1), and the three-dimensional shape measuring device is a lane direction at a predetermined position (approach detection position XA) of the lane LN. A laser scanner 51a that scans the detection light E along a surface intersecting with, and a primitive data acquisition unit (scan data acquisition unit 521a) is a predetermined vehicle traveling in a lane LN as primitive data from the laser scanner. Scan data K1, K2, ... Showing the side shape at the position (entry detection position XA) is continuously acquired, and the three-dimensional shape model generation unit 522 continuously acquires the scan data K1, K2, ... Are arranged in chronological order to generate a three-dimensional shape model (spatio-temporal three-dimensional shape model VT).
By doing so, it is possible to generate a spatiotemporal three-dimensional shape model VT that imitates the side shape of the vehicle AA based on the scan data by the laser scanner 51a installed on the roadside. As a result, it is possible to accurately determine whether or not each axle is lifted up by simply giving a uniform determination condition (determination threshold value Dth) to the spatiotemporal three-dimensional shape model VT.
（５）第５の態様に係る車軸数検出装置５は、（４）の車軸数検出装置５であって、三次元形状モデル生成部５２２は、車両ＡＡの停止中に取得されたスキャンデータを除外して、三次元形状モデルを生成する。
　このようにすることで、時空間三次元形状モデルＶＴから、タイヤ形状（円筒状の形状）を抽出してタイヤモデルを正しく抽出することができる。 (5) The axle number detection device 5 according to the fifth aspect is the axle number detection device 5 of (4), and the three-dimensional shape model generation unit 522 uses scan data acquired while the vehicle AA is stopped. Exclude and generate a 3D shape model.
By doing so, the tire shape (cylindrical shape) can be extracted from the spatiotemporal three-dimensional shape model VT, and the tire model can be correctly extracted.
（６）第６の態様に係る車軸数検出装置５は、（５）の車軸数検出装置５であって、三次元形状モデル生成部５２２は、ある走査で取得された第１スキャンデータと、その次の走査で取得された第２スキャンデータとの一致度に応じて、当該第２スキャンデータを除外するか否かを判別する。
　このようにすることで、スキャンデータの前後関係から、車両ＡＡが停止しているか否かを推定することができる。 (6) The axle number detection device 5 according to the sixth aspect is the axle number detection device 5 of (5), and the three-dimensional shape model generation unit 522 includes the first scan data acquired by a certain scan and the first scan data. It is determined whether or not to exclude the second scan data according to the degree of coincidence with the second scan data acquired in the next scan.
By doing so, it is possible to estimate whether or not the vehicle AA is stopped from the context of the scan data.
（７）第７の態様に係る車軸数検出装置５は、路側に設置されたステレオカメラ５１から、車両ＡＡの走行中に連続的に取得された画像データを取得する画像データ取得部５２１と、連続的に取得された画像データのうち、車両ＡＡの各タイヤに相当する部分であるタイヤ画像を抽出するタイヤ抽出部５２３と、タイヤ画像に基づいて、走行した車両ＡＡの各タイヤの側面形状を模したタイヤモデルを生成する三次元形状モデル生成部５２２と、タイヤモデルの路面からの距離に基づいて、当該タイヤモデルに相当する車軸がリフトアップされているか否かを判定するリフトアップ軸判定部５２４と、を備える。 (7) The axle number detection device 5 according to the seventh aspect includes an image data acquisition unit 521 that acquires image data continuously acquired while the vehicle AA is traveling from a stereo camera 51 installed on the roadside. Of the continuously acquired image data, the tire extraction unit 523 that extracts the tire image corresponding to each tire of the vehicle AA, and the side surface shape of each tire of the traveling vehicle AA based on the tire image. A three-dimensional shape model generation unit 522 that generates a modeled tire model, and a lift-up axis determination unit that determines whether or not the axle corresponding to the tire model is lifted up based on the distance from the road surface of the tire model. 524 and.
（８）第８の態様に係る料金収受システムは、（１）から（７）のいずれかに記載の車軸数検出装置５と、車軸数検出装置５によって検出された車軸数に基づいて、車両ＡＡの車種区分を判別する車種判別装置４と、を備える。 (8) The toll collection system according to the eighth aspect is a vehicle based on the number of axles detecting device 5 according to any one of (1) to (7) and the number of axles detected by the number of axles detecting device 5. It is provided with a vehicle type discriminating device 4 for discriminating the vehicle type classification of AA.
（９）第９の態様に係る車軸数検出方法は、路側に設置された三次元形状計測装置から、車両の走行中に連続的に取得された原始データを取得するステップと、連続的に取得された前記原始データに基づいて、走行した前記車両の側面形状を模した三次元形状モデルを生成するステップと、前記三次元形状モデルのうち、前記車両の各タイヤに相当する部分であるタイヤモデルを抽出するステップと、前記タイヤモデルの路面からの距離に基づいて、当該タイヤモデルに相当する車軸がリフトアップされているか否かを判定するステップと、を有する。 (9) The method for detecting the number of axles according to the ninth aspect includes a step of continuously acquiring primitive data while the vehicle is running from a three-dimensional shape measuring device installed on the roadside, and a step of continuously acquiring the primitive data. A step of generating a three-dimensional shape model that imitates the side shape of the vehicle that has traveled based on the primitive data, and a tire model that is a part of the three-dimensional shape model that corresponds to each tire of the vehicle. It has a step of extracting the tire model and a step of determining whether or not the axle corresponding to the tire model is lifted up based on the distance from the road surface of the tire model.
（１０）第１０の態様に係るプログラムは、車軸数検出装置のコンピュータに、路側に設置された三次元形状計測装置から、車両の走行中に連続的に取得された原始データを取得するステップと、連続的に取得された前記原始データに基づいて、走行した前記車両の側面形状を模した三次元形状モデルを生成するステップと、前記三次元形状モデルのうち、前記車両の各タイヤに相当する部分であるタイヤモデルを抽出するステップと、前記タイヤモデルの路面からの距離に基づいて、当該タイヤモデルに相当する車軸がリフトアップされているか否かを判定するステップと、を実行させる。 (10) The program according to the tenth aspect includes a step of acquiring the primitive data continuously acquired while the vehicle is running from the three-dimensional shape measuring device installed on the roadside to the computer of the axle number detecting device. , A step of generating a three-dimensional shape model imitating the side shape of the traveling vehicle based on the continuously acquired primitive data, and the three-dimensional shape model corresponding to each tire of the vehicle. The step of extracting the tire model which is a part and the step of determining whether or not the axle corresponding to the tire model is lifted up based on the distance from the road surface of the tire model are executed.
　上述の車軸数検出装置、料金収受システム、車軸数検出方法、及びプログラムによれば、接地するタイヤの車軸数を誤って検出しにくくすることができる。 According to the above-mentioned axle number detection device, toll collection system, axle number detection method, and program, it is possible to make it difficult to erroneously detect the number of axles of a tire that touches the ground.
１　料金収受システム
２　車両検知器
３　通信アンテナ
４　車種判別装置
５　車軸数検出装置
５１　ステレオカメラ（三次元形状計測装置）
５１ａ　レーザスキャナ（三次元形状計測装置）
５２　処理部
５２１　画像データ取得部（原始データ取得部）
５２１ａ　スキャンデータ取得部（原始データ取得部）
５２２　三次元形状モデル生成部
５２３　タイヤ抽出部
５２４　リフトアップ軸判定部
５２５　車軸数特定部 1 Toll collection system 2 Vehicle detector 3 Communication antenna 4 Vehicle type discrimination device 5 Number of axles detection device 51 Stereo camera (three-dimensional shape measurement device)
51a Laser scanner (three-dimensional shape measuring device)
52 Processing unit 521 Image data acquisition unit (primitive data acquisition unit)
521a Scan data acquisition unit (primitive data acquisition unit)
522 3D shape model generation unit 523 Tire extraction unit 524 Lift-up axis determination unit 525 Axle number identification unit

Claims (10)

  1. 　路側に設置された三次元形状計測装置から、車両の走行中に連続的に取得された原始データを取得する原始データ取得部と、
    　連続的に取得された前記原始データに基づいて、走行した前記車両の側面形状を模した三次元形状モデルを生成する三次元形状モデル生成部と、
    　前記三次元形状モデルのうち、前記車両の各タイヤに相当する部分であるタイヤモデルを抽出するタイヤ抽出部と、
    　前記タイヤモデルの路面からの距離に基づいて、当該タイヤモデルに相当する車軸がリフトアップされているか否かを判定するリフトアップ軸判定部と、
    　を備える車軸数検出装置。     A primitive data acquisition unit that acquires primitive data continuously acquired while the vehicle is running from a three-dimensional shape measuring device installed on the roadside.
    A three-dimensional shape model generation unit that generates a three-dimensional shape model that imitates the side shape of the traveling vehicle based on the continuously acquired primitive data.
    A tire extraction unit that extracts a tire model that corresponds to each tire of the vehicle in the three-dimensional shape model, and a tire extraction unit.
    A lift-up axis determination unit that determines whether or not the axle corresponding to the tire model is lifted up based on the distance from the road surface of the tire model.
    Axle number detection device equipped with.
  2. 　前記三次元形状計測装置は、ステレオカメラであって、
    　前記原始データ取得部は、前記ステレオカメラから、前記原始データとして、前記車両のタイヤが写された一対の画像データを取得し、
    　前記三次元形状モデル生成部は、当該一対の画像データに基づいて、少なくとも前記タイヤの形状を模した領域を含む前記三次元形状モデルを生成する
    　請求項１に記載の車軸数検出装置。     The three-dimensional shape measuring device is a stereo camera.
    The primitive data acquisition unit acquires a pair of image data in which the tires of the vehicle are captured as the primitive data from the stereo camera.
    The axle number detection device according to claim 1, wherein the three-dimensional shape model generation unit generates the three-dimensional shape model including at least a region imitating the shape of the tire based on the pair of image data.
  3. 　前記原始データ取得部は、前記車両のタイヤのそれぞれについて前記一対の画像データを取得し、
    　前記三次元形状モデル生成部は、各タイヤについて取得された前記一対の画像データに基づいて、各タイヤの形状を模した領域を含む前記三次元形状モデルをタイヤ別に生成する
    　請求項２に記載の車軸数検出装置。     The primitive data acquisition unit acquires the pair of image data for each of the tires of the vehicle, and obtains the pair of image data.
    The second aspect of claim 2, wherein the three-dimensional shape model generation unit generates the three-dimensional shape model including a region imitating the shape of each tire for each tire based on the pair of image data acquired for each tire. Axle number detection device.
  4. 　前記三次元形状計測装置は、車線の所定位置において車線方向と交差する面に沿って検出光を走査するレーザスキャナであって、
    　前記原始データ取得部は、前記レーザスキャナから、前記原始データとして、前記車線を走行中の車両の前記所定位置における側面形状を示すスキャンデータを連続的に取得し、
    　前記三次元形状モデル生成部は、連続的に取得された前記スキャンデータを時系列に並べることで、前記三次元形状モデルを生成する
    　請求項１に記載の車軸数検出装置。     The three-dimensional shape measuring device is a laser scanner that scans detection light along a surface that intersects the lane direction at a predetermined position in the lane.
    The primitive data acquisition unit continuously acquires scan data indicating the side shape of the vehicle traveling in the lane at the predetermined position as the primitive data from the laser scanner.
    The axle number detection device according to claim 1, wherein the three-dimensional shape model generation unit generates the three-dimensional shape model by arranging the continuously acquired scan data in time series.
  5. 　前記三次元形状モデル生成部は、前記車両の停止中に取得されたスキャンデータを除外して、前記三次元形状モデルを生成する
    　請求項４に記載の車軸数検出装置。     The axle number detection device according to claim 4, wherein the three-dimensional shape model generation unit excludes scan data acquired while the vehicle is stopped to generate the three-dimensional shape model.
  6. 　前記三次元形状モデル生成部は、ある走査で取得された第１スキャンデータと、その次の走査で取得された第２スキャンデータとの一致度に応じて、当該第２スキャンデータを除外するか否かを判別する
    　請求項４または請求項５に記載の車軸数検出装置。     Whether the three-dimensional shape model generation unit excludes the second scan data according to the degree of coincidence between the first scan data acquired in a certain scan and the second scan data acquired in the next scan. The axle number detecting device according to claim 4 or 5, which determines whether or not.
  7. 　路側に設置されたステレオカメラから、車両の走行中に連続的に取得された画像データを取得する画像データ取得部と、
    　連続的に取得された前記画像データのうち、前記車両の各タイヤに相当する部分であるタイヤ画像を抽出するタイヤ抽出部と、
    　前記タイヤ画像に基づいて、走行した前記車両の各タイヤの側面形状を模したタイヤモデルを生成する三次元形状モデル生成部と、
    　前記タイヤモデルの路面からの距離に基づいて、当該タイヤモデルに相当する車軸がリフトアップされているか否かを判定するリフトアップ軸判定部と、
    　を備える車軸数検出装置。     An image data acquisition unit that acquires image data continuously acquired while the vehicle is running from a stereo camera installed on the roadside, and an image data acquisition unit.
    A tire extraction unit that extracts a tire image that corresponds to each tire of the vehicle from the continuously acquired image data, and a tire extraction unit.
    A three-dimensional shape model generation unit that generates a tire model that imitates the side shape of each tire of the vehicle that has traveled based on the tire image.
    A lift-up axis determination unit that determines whether or not the axle corresponding to the tire model is lifted up based on the distance from the road surface of the tire model.
    Axle number detection device equipped with.
  8. 　請求項１から請求項７のいずれか一項に記載の車軸数検出装置と、
    　前記車軸数検出装置によって検出された車軸数に基づいて、前記車両の車種区分を判別する車種判別装置と、
    　を備える料金収受システム。     The axle number detection device according to any one of claims 1 to 7.
    A vehicle type determination device that determines the vehicle type classification of the vehicle based on the number of axles detected by the axle number detection device, and
    Toll collection system equipped with.
  9. 　路側に設置された三次元形状計測装置から、車両の走行中に連続的に取得された原始データを取得するステップと、
    　連続的に取得された前記原始データに基づいて、走行した前記車両の側面形状を模した三次元形状モデルを生成するステップと、
    　前記三次元形状モデルのうち、前記車両の各タイヤに相当する部分であるタイヤモデルを抽出するステップと、
    　前記タイヤモデルの路面からの距離に基づいて、当該タイヤモデルに相当する車軸がリフトアップされているか否かを判定するステップと、
    　を有する車軸数検出方法。     A step to acquire primitive data continuously acquired while the vehicle is running from a three-dimensional shape measuring device installed on the roadside, and
    Based on the continuously acquired primitive data, a step of generating a three-dimensional shape model that imitates the side shape of the traveling vehicle, and
    A step of extracting a tire model which is a part corresponding to each tire of the vehicle from the three-dimensional shape model, and
    Based on the distance from the road surface of the tire model, a step of determining whether or not the axle corresponding to the tire model is lifted up, and
    Axle number detection method.
  10. 　車軸数検出装置のコンピュータに、
    　路側に設置された三次元形状計測装置から、車両の走行中に連続的に取得された原始データを取得するステップと、
    　連続的に取得された前記原始データに基づいて、走行した前記車両の側面形状を模した三次元形状モデルを生成するステップと、
    　前記三次元形状モデルのうち、前記車両の各タイヤに相当する部分であるタイヤモデルを抽出するステップと、
    　前記タイヤモデルの路面からの距離に基づいて、当該タイヤモデルに相当する車軸がリフトアップされているか否かを判定するステップと、
    　を実行させるプログラム。     To the computer of the axle number detection device,
    A step to acquire primitive data continuously acquired while the vehicle is running from a three-dimensional shape measuring device installed on the roadside, and
    Based on the continuously acquired primitive data, a step of generating a three-dimensional shape model that imitates the side shape of the traveling vehicle, and
    A step of extracting a tire model which is a part corresponding to each tire of the vehicle from the three-dimensional shape model, and
    Based on the distance from the road surface of the tire model, a step of determining whether or not the axle corresponding to the tire model is lifted up, and
    A program that executes.
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