WO2023286463A1 - 検出装置、検出システム及び検出方法 - Google Patents

検出装置、検出システム及び検出方法 Download PDF

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WO2023286463A1
WO2023286463A1 PCT/JP2022/021429 JP2022021429W WO2023286463A1 WO 2023286463 A1 WO2023286463 A1 WO 2023286463A1 JP 2022021429 W JP2022021429 W JP 2022021429W WO 2023286463 A1 WO2023286463 A1 WO 2023286463A1
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WO
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event
road
camera
vehicle
sensor
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Application number
PCT/JP2022/021429
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
昇平 小河
Original Assignee
住友電気工業株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 住友電気工業株式会社 filed Critical 住友電気工業株式会社
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Priority to JP2023535165A priority patent/JPWO2023286463A1/ja
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    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/04—Detecting movement of traffic to be counted or controlled using optical or ultrasonic detectors

Definitions

  • the present disclosure relates to detection devices, detection systems, and detection methods.
  • This application claims priority based on Japanese Application No. 2021-116600 filed on July 14, 2021, and incorporates all the descriptions described in the Japanese Application.
  • a system in which a camera is installed on a road on which vehicles travel, and the road conditions are monitored based on the images captured by the camera.
  • Patent Document 1 describes a system that detects vehicles ignoring traffic signals at intersections and photographs the detected vehicles with a camera.
  • This system consists of an intersection panorama camera that captures the entire intersection, a vehicle camera that captures specific vehicles that have entered the intersection, and a speed sensor that detects vehicles approaching the intersection at a speed higher than a set speed.
  • the speed detector detects a vehicle (candidate vehicle ignoring the signal) entering the intersection at a red light at a speed higher than the set speed
  • the image of the vehicle camera is image-processed to detect the candidate vehicle ignoring the signal.
  • the system converts the image of the vehicle camera into a plurality of still images and records them. As a result, the vehicle number (license plate) and the driver of the vehicle ignoring the signal at the intersection are recorded as a still image.
  • the detection device of the present disclosure acquires sensor information from a sensor that detects the object by transmitting an electromagnetic wave to a road and receiving the electromagnetic wave reflected by the object, and based on the acquired sensor information, preset a detection unit that detects an event detected by the detection unit; and a selection unit that selects, from among a plurality of cameras installed on the road, a camera that captures an image related to the event, according to the content of the event detected by the detection unit. and an instruction unit that instructs the camera selected by the selection unit to shoot.
  • the detection method of the present disclosure acquires sensor information from a sensor that detects the object by transmitting an electromagnetic wave to a road and receiving the electromagnetic wave reflected by the object, and based on the acquired sensor information, preset a step of detecting an event that has been detected; a step of selecting a camera from among a plurality of cameras installed on a road to capture an image of the event according to the content of the detected event; and issuing a photographing instruction to the object.
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing an installation example of a detection system according to an embodiment.
  • FIG. 2 is a perspective view schematically showing a sensor unit according to the embodiment;
  • FIG. 3 is a block diagram showing the functional configuration of the detection system according to the embodiment;
  • FIG. 4 is a flow chart showing the control structure of a program executed by the detection device according to the embodiment.
  • FIG. 5 is a flow chart showing the control structure of a program executed by the detection device according to the embodiment.
  • FIG. 6 is a flow chart showing the control structure of a program executed by the camera according to the embodiment.
  • FIG. 7 is a sequence diagram illustrating an example of a detection method executed by the detection system according to the embodiment;
  • FIG. 8 is a block diagram illustrating processing by a learned discrimination model according to the modification.
  • FIG. 9 is a block diagram illustrating processing for generating learning data according to the modification.
  • FIG. 10 is a flowchart showing the order of operations performed by the detection device according to the modification.
  • an object of the present disclosure is to provide a detection device, a detection system, and a detection method that can more accurately record image information related to detected events.
  • Embodiments of the present disclosure include at least the following as gists thereof.
  • the detection device of the present disclosure acquires sensor information from a sensor that detects the object by transmitting an electromagnetic wave to the road and receiving the electromagnetic wave reflected by the object, and based on the acquired sensor information a detection unit that detects a preset event; and a camera that captures an image of the event is selected from a plurality of cameras installed on the road in accordance with the content of the event detected by the detection unit.
  • the detection device includes a selection unit and an instruction unit that instructs the camera selected by the selection unit to shoot.
  • a camera that captures an image related to the detected event is selected from a plurality of cameras installed on the road according to the content of the detected event. Image information about the detected event can be recorded more accurately because a suitable camera can be selected for capturing the image about the detected event.
  • the detection unit may detect one or more events from among the plurality of events set in advance based on the sensor information. .
  • the detection unit may detect one or more events from among the plurality of events set in advance based on the sensor information. .
  • the plurality of preset events may include events that can occur in the target area from which the sensor acquires the sensor information. This makes it possible to record suitable image information for an event that can occur in the target area from which sensor information is to be acquired.
  • the plurality of preset events are exceeding the legal speed or the designated speed, driving the vehicle over speed on the road, driving the vehicle in the wrong direction on the road, parking the vehicle on the road, traffic congestion on the road, and on the road the presence of falling objects in the There is a strong need to record such events. Therefore, with such a configuration, it is possible to preferably record image information related to an event that is highly necessary to be recorded.
  • the selection unit selects the target area from which the sensor acquires the sensor information from among the plurality of cameras.
  • a camera that captures an area downstream with respect to the running direction of the road may be selected.
  • the selection unit selects the target area from which the sensor acquires the sensor information, from among the plurality of cameras, to the road.
  • a camera that captures an area upstream with respect to the running direction of the vehicle may be selected.
  • the instruction unit sets a first shooting condition for shooting a predetermined number of frames and a second shooting condition for shooting a number of frames larger than the predetermined number of frames.
  • a first shooting condition for shooting a predetermined number of frames may be determined as the imaging conditions of the camera selected by the selection unit, or an instruction to perform imaging under the determined imaging conditions may be given.
  • the instruction unit performs the first photographing
  • the condition may be determined as the photographing condition of the camera selected by the selection unit, or may be instructed to photograph under the determined first photographing condition.
  • the instruction unit detects the 2 may be determined as the imaging condition of the camera selected by the selection unit, or an instruction to perform imaging under the determined second imaging condition may be issued.
  • shooting with a larger number of frames makes it possible to include the vehicle in motion more reliably in the image. Also, in the case of an event in which an object that is stationary or traveling at a relatively low speed, such as a parked object, a traffic jam, or a fallen object, is shot, the data capacity can be saved by shooting with a smaller number of frames.
  • the method may further include a detailed detection unit that detects detailed information of the event detected by the detection unit based on the image captured by the camera selected by the selection unit.
  • the detection unit detects, as the preset event, overspeeding road driving by a vehicle exceeding the legal speed or a designated speed, reverse driving of the vehicle on the road, or parking of the vehicle on the road.
  • the detail detection unit may detect information about the license plate of the target vehicle as the detailed information.
  • a detection system includes the sensor, the plurality of cameras, and the detection device according to any one of (1) to (10).
  • the detection method of the present disclosure acquires sensor information from a sensor that detects the object by transmitting an electromagnetic wave to the road and receiving the electromagnetic wave reflected by the object, and based on the acquired sensor information , a step of detecting a preset event, a step of selecting a camera for capturing an image of the event from among a plurality of cameras installed on the road according to the content of the detected event, and a step of selecting and a step of instructing the camera to shoot.
  • the detection method of the present disclosure since the camera is selected according to the content of the detected event, it is possible to more accurately record the image information regarding the detected event.
  • the detection system acquires sensor information from sensors installed on the road and detects the occurrence of these events by processing the acquired sensor information. Further, the detection system acquires (records) detailed information about the event by instructing the camera to shoot based on the detection result.
  • the location that the camera should shoot and the things that the camera should shoot differ depending on the content of the event that occurs (event type, event location, etc.). For example, when a sensor detects that there is a falling object on the road, it is necessary to photograph the falling object with a camera and detect what the falling object is based on the image. In this case, the location to be photographed by the camera is the location where the sensor detected the falling object, and it is preferable that the camera zooms in and photographs the location in order to know the details of the falling object.
  • the camera captures the vehicle and detects the license plate information of the vehicle based on the image.
  • the locations to be photographed by the camera are the location where the sensor detected the vehicle and a location located upstream in the direction of travel on the road (i.e., the location where the vehicle traveling in the opposite direction passes after the sensor detects it). location). Therefore, in addition to the camera that captures the detected location, it is preferable to operate another camera located upstream in the traffic direction.
  • the detection system according to the present embodiment selects a camera to be used for capturing images related to the event from a plurality of cameras installed on the road according to the content of the detected event.
  • the detection system according to the present embodiment can detect events based on the detection results of each event, even when various events occur on the road, and the place where the event occurs and the matter to be recorded differ for each event. Accurately record the situation using a camera.
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing an installation example of a detection system 10 according to this embodiment.
  • the detection system 10 includes a plurality of detection devices 20a, 20b and a plurality of sensor units 30a, 30b, 30c.
  • the detection devices 20a and 20b preferably have the same configuration. Detecting devices 20a and 20b are simply referred to as "detecting device 20" unless otherwise distinguished.
  • the sensor units 30a, 30b, 30c preferably have the same configuration.
  • the sensor units 30a, 30b, and 30c are simply referred to as "sensor unit 30" unless otherwise distinguished.
  • two detection devices 20 and three sensor units 30 are illustrated in FIG. 1, the number of detection devices 20 and sensor units 30 included in the detection system 10 is not particularly limited.
  • the detection device 20 is a device that detects an event based on sensor information from the sensor unit 30.
  • the detection device 20 functions as an integrated processing device that processes sensor information from the sensor unit 30, controls the sensor unit 30 and the like, and communicates information with other detection devices.
  • the detection device 20 is communicably connected to the sensor unit 30 by wire or wirelessly.
  • the detection device 20a controls, for example, the sensor units 30a and 30b
  • the detection device 20b controls, for example, the sensor unit 30c.
  • the detection device 20a and the detection device 20b are connected via a telecommunications network N1.
  • the detection devices 20 and the sensor units 30 may be in one-to-many correspondence like the detection device 20a, or may be in one-to-one correspondence like the detection device 20b. Alternatively, one detection device 20 may control all sensor units 30 included in the detection system 10 .
  • the detection device 20 and the sensor unit 30 are installed at a position facing the roadway or its vicinity (these are collectively referred to as "road R1").
  • the road R1 is, for example, a highway (highway national highway). Note that the road R1 is not particularly limited as long as it is a road on which vehicles travel, and may be a general national road, a prefectural road, or other roads.
  • the road R1 may include, in addition to the area where the vehicle can normally travel, an area where the vehicle can enter in an emergency, such as a road shoulder and an emergency parking strip, and a median strip.
  • arrow AR1 indicates the direction of vehicle traffic on road R1.
  • the road R1 is, for example, a one-way street, and vehicle traffic is permitted only in the traffic direction AR1.
  • the downstream in the traffic direction AR1 will be simply referred to as “downstream”
  • the upstream in the traffic direction AR1 will be simply referred to as “upstream”.
  • the detection device 20a is provided below the column 6a, and the sensor units 30a and 30b are provided above the column 6a.
  • the detection device 20b is provided below the column 6b, and the sensor unit 30c is provided above the column 6b.
  • the sensor unit 30 is a unit for detecting events on the road R1.
  • the sensor unit 30a detects events in the first area A1, the sensor unit 30b detects events in the second area A2, and the sensor unit 30c detects events in the third area A3.
  • the first to third areas A1 to A3 are areas included in the road R1.
  • the area set in each sensor unit 30 may not overlap with other areas like the first area A1, or may overlap with other areas like the second area A2 and the third area A3. may In this embodiment, the target areas for event detection are arranged in the order of the first area A1, the second area A2, and the third area A3 from upstream.
  • the detection device 20 communicates with the management device 200 via the telecommunications network N1.
  • the management device 200 is a device that manages multiple detection devices 20 .
  • This management device 200 is provided, for example, in the traffic control center TC1.
  • FIG. 2 is a perspective view schematically showing the sensor unit 30a.
  • the sensor unit 30a has a housing 31a, a sensor 40a, and a camera 50a.
  • the sensor 40a and the camera 50a are accommodated in one housing 31a.
  • the sensor 40a and the camera 50a may be accommodated in separate housings.
  • the sensor units 30b and 30c also have the same configuration as the sensor unit 30a.
  • the sensor unit 30b has a housing (not shown), and a sensor 40b and a camera 50b housed in the housing.
  • the sensor unit 30c also has a housing (not shown), and a sensor 40c and a camera 50c housed in the housing.
  • the housings of the sensor units 30a, 30b, and 30c, the sensors 40a to 40c, and the cameras 50a to 50b preferably have the same configuration. camera 50”.
  • the sensor 40 is a millimeter wave radar for measuring the position, direction, speed, etc. of the object by radiating electromagnetic waves in the millimeter wave band (20 to 300 GHz) toward the object and receiving and processing the reflected waves.
  • electromagnetic waves including.
  • FMCW Frequency Modulated Continuous Wave
  • the sensor 40 has a transmitter that transmits electromagnetic waves to the road R1, a receiver that receives electromagnetic waves (reflected waves) reflected on the road R1 (or objects on the road R1), and a processing circuit.
  • the processing circuit detects the distance, the direction of the object, and the speed of the object for which the intensity of the reflected wave is equal to or greater than a predetermined threshold. Specifically, the processing circuit calculates the distance from the sensor 40 to the object by measuring the time from when the electromagnetic waves are transmitted until when the reflected waves are received.
  • the receiving unit includes a plurality of receiving antennas, and the processing circuit detects the position of the object with respect to the sensor 40 based on the phase difference of the reflected waves caused by the time difference when the plurality of receiving antennas receive the reflected waves. Calculate direction.
  • the processing circuitry also calculates the velocity of the object relative to sensor 40 based on the Doppler shift of the received electromagnetic waves.
  • the sensor 40 transmits data on the position (distance and direction) and speed of the object thus obtained to the detection device 20 as sensor information D1.
  • the sensor 40 may be configured to include other object detection sensors such as a lidar (LiDAR).
  • the sensor 40 may be a camera (image sensor) that captures the road R1 with visible light or infrared light.
  • the camera 50 may have both the function of the sensor 40 for detecting the presence and type of an event and the function of the camera 50 for detecting detailed information about the event.
  • the sensor 40 may be a camera different from the camera 50 .
  • the camera 50 is an imaging device for recording detailed information on events detected by the sensor 40 .
  • the camera 50 usually captures a full view of the target area, and records detailed information of the event when an event is detected.
  • This camera 50 has a movable section 51 capable of changing the photographing direction, a zoom lens 52 capable of changing the focal length, and an imaging device 53 that converts optical information into electronic signals.
  • the camera 50 may acquire images (still images) one by one according to a command from the detection device 20, or may acquire a plurality of images as a moving image with a predetermined number of frames according to a command from the detection device 20.
  • the camera 50 may have a light-emitting section that emits visible light or infrared light (for example, strobe light emission).
  • the area captured by the camera 50 includes the area where the sensor 40 detects an event.
  • the camera 50a photographs an area including the first area A1.
  • a camera 50 that captures an area including the area detected by the sensor 40 in this manner is referred to as a "camera 50 corresponding to the sensor 40".
  • the camera 50 corresponding to the sensor 40a is “camera 50a”
  • the camera 50 corresponding to the sensor 40b is "camera 50b”.
  • FIG. 3 is a block diagram showing the functional configuration of the detection system 10. As shown in FIG. FIG. 3 shows the functional configuration of the detection device 20a in detail, and the functional configuration of the detection device 20b is omitted because it is the same as that of the detection device 20a.
  • the detection device 20 (20a) detects an event that has occurred on the road R1 based on the sensor information D1 transmitted from the sensor 40.
  • the detection device 20 is substantially a computer and has a control section 21 , a storage section 22 and a communication interface functioning as a communication section 23 .
  • the control unit 21 includes an arithmetic unit (processor).
  • the computing unit includes, for example, a CPU (Central Processing Unit).
  • the computing unit may be configured to further include a GPU (Graphics Processing Unit).
  • the storage unit 22 includes a main storage unit and an auxiliary storage unit.
  • the main storage unit includes, for example, RAM (Random Access Memory).
  • the auxiliary storage unit includes, for example, an HDD (Hard Disk Drive) or an SSD (Solid State Drive).
  • the detecting device 20 realizes the functions of the respective units 24 to 27 described later by the control unit 21 (calculating unit) executing a computer program stored in the storage unit 22 .
  • the control unit 21 has a detection unit 24, a selection unit 25, an instruction unit 26, and a detail detection unit 27 as functional units.
  • Each of these functional units 24 to 27 may be implemented by the same processing area in the control unit 21, or may be implemented by separate processing areas.
  • one CPU may implement both the functions of the detection unit 24 and the details detection unit 27, or the CPU that implements the functions of the detection unit 24 and the CPU that implements the functions of the details detection unit 27 may be It may be provided separately.
  • the detection unit 24 detects a predetermined event on the road R1 based on the sensor information D1 acquired from the sensor 40.
  • the storage unit 22 stores a selection table in which the content of the event is associated with the camera 50 used for shooting, the shooting conditions, and the like for each of a plurality of types of events.
  • the selection unit 25 refers to the selection table and selects the camera 50 to be used for capturing the image Im1 related to the event from among the plurality of cameras 50 according to the content of the event detected by the detection unit 24 .
  • the instruction unit 26 instructs the camera 50 selected by the selection unit 25 to shoot.
  • the detail detection unit 27 detects event detail information D3 based on the image Im1 captured by the camera 50 .
  • the storage unit 22 stores computer programs, sensor information D1, image Im1, detailed information D3, selection tables and other parameters.
  • the communication unit 23 transmits and receives various types of information to and from other detection devices 20 and the management device 200 via the telecommunications network N1.
  • the detection unit 24 Based on the sensor information from the sensor 40, the detection unit 24 is set to be able to detect multiple types of events.
  • the multiple types of events to be detected include overspeeding, reverse driving, parking (illegal parking), falling objects, and traffic jams of the vehicle V1.
  • the detection unit 24 has a function of performing predetermined preprocessing on the sensor information D1 from the sensor 40, and a function of executing event detection processing for detecting an event based on the data obtained by the preprocessing.
  • Preprocessing includes clustering processing, tracking processing, and the like.
  • the clustering process is a process of recognizing an object (for example, a vehicle V1) by combining a plurality of reflected wave points included in the sensor information D1 into one combined body. By this processing, it becomes possible to recognize each target object (vehicle V1), and the size of the target object can also be estimated.
  • Tracking processing predicts the next detected position from the time-series data of the position (distance and direction) and speed of the object (vehicle V1) obtained by the clustering process, and compares the actual detected position with the predicted position. This is a process of identifying and tracking an object. Further, the detecting unit 24 gives a vehicle ID to each detected vehicle V1 in order to identify the detected vehicle V1. Note that such preprocessing may be performed on the sensor unit 30 side.
  • the event detection process detects the occurrence of an event, the vehicle ID of the vehicle V1 involved in the event, and the place of occurrence (occurrence position) of the event based on the speed, position (running lane, etc.), running state, etc. of each vehicle V1. This is the process of detecting.
  • the detection unit 24 detects overspeeding of the vehicle V1 by comparing the speed of the vehicle with a predetermined speed threshold.
  • the detection unit 24 also detects reverse running of the vehicle V1 by monitoring the running direction of the vehicle V1 for a certain period of time.
  • the detection unit 24 further detects parking of the vehicle V1 when the position of the vehicle V1 does not change for a certain period of time (that is, when the speed is 0). In this case, the detection unit 24 detects illegal parking of the vehicle V1 depending on whether or not the parking position is a parking prohibition position.
  • the detection unit 24 further detects the falling object M1 based on the speed, direction, size, etc. of the object. For example, when the object is smaller than a predetermined size (for example, the size of a small vehicle) and is stationary, the detection unit 24 recognizes the object as the falling object M1. Furthermore, for example, when the target object is smaller than a predetermined size and is recognized as originating from the vehicle V1 in motion and as if the target object is generated from behind the vehicle V1, the detection unit 24 detects the target object as the vehicle V1. It is recognized as the falling object M1 from V1.
  • a predetermined size for example, the size of a small vehicle
  • the detection unit 24 detects the target object as the vehicle V1. It is recognized as the falling object M1 from V1.
  • the detection unit 24 further determines the number of vehicles V1 passing through each lane for a predetermined time (for example, 5 minutes to 10 minutes), the average speed of the vehicles V1, the occupation ratio of the vehicles V1 to the lane, and the like. is calculated, and congestion is detected based on the calculation result.
  • a predetermined time for example, 5 minutes to 10 minutes
  • the detection unit 24 When the detection unit 24 detects the occurrence of an event, it creates event information D2 regarding the detected event.
  • the event information D2 includes, for example, the type of the detected event, the place of occurrence of the event (location information), the time of occurrence, the vehicle ID of the vehicle V1 involved in the event, and the like.
  • the management device 200 has a control unit 201 , a storage unit 202 , and a communication unit 203 in the same hardware configuration as the detection device 20 .
  • the control unit 201 includes an arithmetic unit (processor) such as a CPU.
  • the storage unit 202 includes a main storage unit and an auxiliary storage unit.
  • a communication unit 203 functions as a communication interface.
  • ⁇ Software configuration> 4 and 5 are flow charts showing the control structure of the program executed by the detection device 20.
  • FIG. 4 and 5 are flow charts showing the control structure of the program executed by the detection device 20.
  • the program includes step S201 of receiving sensor information D1 from sensor 40, step S202 of executing processing for detecting an event based on the received sensor information D1, and and step S203 for branching the flow of control.
  • step S202 in addition to the process of detecting an event, the process of generating event information D2 regarding the detected event is also executed.
  • the event to be detected is, of the events that can occur in the areas A1 to A3, which are the target areas of the sensor 40, events that are likely to cause traffic delays or accidents, for example.
  • the event to be detected is also an event preset in the computer program stored in the storage unit 22 . Events to be detected include, for example, the following events.
  • This program is further executed when the detected event is "parking" or "falling object", step S204 of referring to the selection table to select the camera 50 at the location where the event occurs, and setting the shooting conditions of the selected camera. and step S205 of determining.
  • This program is further executed when the detected event is "excessive speed", step S206 of referring to the selection table to select the camera 50 where the event occurred, and step S207 of determining the shooting conditions of the selected camera. including.
  • This program is further executed when the detected event is "reverse running", step S208 of referring to the selection table to select the camera 50 where the event occurred, and step S209 of determining the shooting conditions of the selected camera. including.
  • This program is further executed when the detected event is "traffic jam", step S210 of referring to the selection table to select the camera 50 at the location where the event occurred, and step S211 of determining the photographing conditions of the selected camera. including.
  • the program further includes a step S214 of transmitting a control signal to the selected camera 50, a step S215 of receiving an image Im transmitted from the camera 50 that transmitted the control signal, a step S215 of receiving the a step S216 of detecting detailed information D3 of the event from the image Im, and a step S217 of storing the detected detailed information D3 in the storage unit 22 and transmitting it to the management device 200 via the communication unit 23 and the telecommunications network N1; including.
  • the detection device 20 repeatedly executes the above processing.
  • FIG. 6 is a flow chart showing the control structure of the program executed by the camera 50.
  • this program includes step S301 for photographing in the normal mode, step S302 for receiving a control signal from the detection device 20, and photographing in a predetermined photographing mode based on the instruction of the received control signal. It includes a step S303 and a step S304 of transmitting the image Im taken in the predetermined shooting mode to the detecting device 20 that has sent the control signal.
  • the normal mode in step S301 refers to a mode in which the entire view of the target area is photographed using, for example, the number of frames equal to or less than the first number of frames F1.
  • FIG. 7 is a sequence diagram showing an example of the detection method executed by the detection system 10. As shown in FIG. The operation of the detection system 10 will now be described with appropriate reference to FIGS. 1 to 7.
  • FIG. 7 is a sequence diagram showing an example of the detection method executed by the detection system 10. As shown in FIG. The operation of the detection system 10 will now be described with appropriate reference to FIGS. 1 to 7.
  • FIG. 7 is a sequence diagram showing an example of the detection method executed by the detection system 10. As shown in FIG. The operation of the detection system 10 will now be described with appropriate reference to FIGS. 1 to 7.
  • FIG. 7 is a sequence diagram showing an example of the detection method executed by the detection system 10. As shown in FIG. The operation of the detection system 10 will now be described with appropriate reference to FIGS. 1 to 7.
  • FIG. 7 is a sequence diagram showing an example of the detection method executed by the detection system 10. As shown in FIG. The operation of the detection system 10 will now be described with appropriate reference to FIGS. 1 to 7.
  • FIG. 7 is a sequence diagram showing
  • the sensor 40a constantly transmits electromagnetic waves to the road R1 and receives reflected waves.
  • the sensor 40a generates sensor information D1 (electrical signal) based on the received reflected wave, and transmits the generated sensor information D1 to the detection device 20a (step S1).
  • the control unit 21 of the detection device 20a Upon receiving the sensor information D1, the control unit 21 of the detection device 20a stores the received sensor information D1 in the storage unit 22.
  • the detection unit 24 of the detection device 20a performs the above-described preprocessing and event detection processing based on the received sensor information D1, thereby determining the occurrence of a predetermined event and the vehicle ID of the vehicle V1 involved in the event. Then, the event occurrence location (occurrence position) and the like are detected, and event information D2 relating to the detected event is created (step S2).
  • the created event information D2 is stored in the storage unit 22 .
  • the event information D2 includes, for example, the type of event, the place where the event occurred, the time when the event occurred, the vehicle ID of the vehicle V1 related to the event, and the speed of the vehicle V1 related to the event.
  • predetermined events may include events other than the above.
  • the selection unit 25 extracts information about the type of event and the place where the event occurs from the event information D2.
  • the selection unit 25 selects the camera 50 to be used for capturing the image Im1 related to the event from among the plurality of cameras 50a to 50c according to the type of event included in the event information D2 (step S3: second step). .
  • the instruction unit 26 refers to the selection table and determines the shooting conditions of the selected camera 50 (step S4).
  • the photographing conditions include, for example, the photographing location (center of road R1 or shoulder), zoom magnification, photographing start time, photographing time from photographing start to photographing end, number of frames, and the like.
  • the selection unit 25 determines which type the detected event corresponds to (step S203). Then, if the type of event is "parking" or "falling object", the selection unit 25 selects the camera 50 that captures the location of the event (steps S204, S3). More specifically, when the vehicle V1 parked in the first area A1, which is the target area of the sensor 40a, is detected based on the sensor information D1 of the sensor 40a, the selection unit 25 shoots the first area A1. select the camera 50a to be used.
  • the instruction unit 26 determines the imaging conditions of the selected camera 50a (steps S205, S4). Specifically, the instruction unit 26 determines the shooting location and zoom magnification so that the license plate of the vehicle V1 is included. In addition, since the parked vehicle V1 is not expected to move immediately (for example, within a few seconds), the instruction unit 26 reduces the number of frames to a relatively small predetermined first number in order to save data capacity. The number of frames is determined as F1 (for example, 5 frames per second).
  • the selection unit 25 selects the camera 50a that captures the first area A1 (step S204). Then, the instruction unit 26 determines the shooting location so as to include the location of the falling object M1, and determines the zoom magnification according to the size of the falling object M1. Also, since it is considered that the fallen object M1 will not move immediately, like the parked vehicle V1, the instruction unit 26 determines the number of frames to be the first number of frames F1 (step S205).
  • the details of the removal work include the object of the fallen object M1 (for example, whether the fallen object M1 is a heavy object) and the place change depending on The worker who performs the removal work judges the details of the fallen object M1 based on detailed information D3, which will be described later, and proceeds to the removal work of the fallen object M1.
  • the instruction unit 26 may determine both the shooting conditions for specifying the target of the falling object M1 and the shooting conditions for specifying the location of the falling object M1.
  • the photographing conditions for specifying the object are, for example, conditions for zooming in and photographing the falling object M1 in order to specify in detail what the falling object M1 is.
  • the photographing condition for location identification is, for example, a condition for photographing the full view of the first area A1 including the fallen object M1 in order to specify in detail where the fallen object M1 is located on the road R1.
  • the instruction unit 26 instructs the camera 50a to perform photographing for object identification for a predetermined photographing time and then photographing for location identification for a predetermined photographing time as photographing conditions.
  • the selection unit 25 shoots a location downstream of the location where the event occurred (the location of the falling object M1).
  • the camera 50 may be selected, and the instruction unit 26 may determine the shooting location and zoom magnification of the camera 50 so as to include the license plate of the vehicle V1.
  • the selection unit 25 selects the camera 50 that captures the location where the event occurs and the camera 50 that captures locations downstream of the location where the event occurs (step S206, step S3). .
  • the selection unit 25 selects the camera 50a for photographing the first area A1. , the cameras 50b and 50c for capturing the downstream of the first area A1 are selected. Note that the selection unit 25 may not select the camera 50 that captures the location where the event occurs, but may select only the camera 50 that captures a location downstream of the location where the event occurs.
  • the instruction unit 26 determines the imaging conditions of the selected cameras 50a, 50b, and 50c (steps S207 and S4). Specifically, the instruction unit 26 determines the shooting times of the cameras 50a, 50b, and 50c based on the event occurrence time included in the event information D2 and the speed of the vehicle V1. Further, the instruction unit 26 determines the photographing locations and zoom magnifications of the cameras 50a, 50b, and 50c so that the license plate of the vehicle V1 is included.
  • the instruction unit 26 sets the number of frames to a second number F2 larger than the first number F1 (for example, 30 sheets).
  • the number of frames may be determined based on the speed of vehicle V1. For example, the number of frames may be increased as the speed of the vehicle V1 increases.
  • the selection unit 25 selects the camera 50 that captures the location where the event occurs and the camera 50 that captures a location upstream of the location where the event occurs (step S208, step S3). .
  • the selection unit 25 selects the camera that captures the second area A2. 50b and a camera 50a that captures an image upstream of the second area A2. Note that the selection unit 25 may not select the camera 50 that captures the location where the event occurs, but may select only the camera 50 that captures a location upstream of the location where the event occurs.
  • the instruction unit 26 determines the imaging conditions of the selected cameras 50a and 50b (steps S209 and S4). Specifically, the instruction unit 26 determines the shooting times of the cameras 50a and 50b based on the event occurrence time included in the event information D2 and the speed of the vehicle V1. Further, the instruction unit 26 determines the photographing locations and zoom magnifications of the cameras 50a and 50b so that the license plate of the vehicle V1 is included. Further, in order to more reliably photograph the license plate of the running vehicle V1, the instruction unit 26 determines the number of frames to be the second number F2, which is larger than the first number F1.
  • the selection unit 25 selects the camera 50 that captures the location of the event (step S210, step S3). More specifically, when traffic congestion is detected in the first area A1 based on the sensor information D1 of the sensor 40a, the selection unit 25 selects the camera 50a that captures the first area A1.
  • the selection unit 25 uses a camera that captures locations upstream and downstream of the event occurrence location. 50 may be further selected.
  • the instruction unit 26 determines the imaging conditions of the selected camera 50a (steps S211, S4). Specifically, the instruction unit 26 determines the zoom magnification (for example, 1) of the camera 50a so that the full view of the first area A1 is included. In addition, the vehicle V1 included in the traffic jam is traveling at a relatively low speed, and the traffic jam situation is not likely to change immediately (for example, within a few seconds). Determine the number of frames F1.
  • the zoom magnification for example, 1
  • the instruction unit 26 instructs the camera 50 selected by the selection unit 25 to shoot (steps S5 to S7).
  • the instruction unit 26 of the detection device 20a transmits a control signal to the camera 50a (or the camera 50b) (step S214, step S5).
  • the instruction unit 26 of the detection device 20a transmits a control signal to the detection device 20b that controls the camera 50c via the telecommunications network N1 (steps S214, S6). .
  • the detection device 20b transmits a control signal to the camera 50c (step S7).
  • the camera 50 normally operates in normal mode (step S301, steps S8 and S9).
  • the normal mode refers to a mode in which the entire view of the target area is photographed with the number of frames equal to or less than the first number of frames F1, for example. Note that the camera 50 may always operate in a standby mode (a power-saving standby mode in which photography is not performed).
  • the camera 50 When the camera 50 receives the control signal from the instruction unit 26 (step S302), the camera 50 operates in a predetermined shooting mode based on the control signal (steps S303, steps S10, S11).
  • the predetermined photographing mode is a mode in which photographing is performed under various photographing conditions determined by the instruction section 26 in step S4.
  • the camera 50 When the camera 50 finishes shooting in the shooting mode, it transmits the image Im1 to the detection device 20 (step S304, steps S12-S14).
  • the detection device 20 stores the received image Im1 in the storage unit 22 .
  • the cameras 50a and 50b transmit the image Im1 to the detection device 20a (step S12).
  • the camera 50c transmits the image Im1 to the detection device 20b (step S13), and the detection device 20b transmits the image Im1 to the detection device 20a via the electric communication network N1 (step S14).
  • the control unit 21 of the detection device 20 a receives the image Im (steps S ⁇ b>215 , steps S ⁇ b>12 and S ⁇ b>14 ), and stores the received image Im in the storage unit 22 .
  • the detailed detection unit 27 of the detection device 20a detects the detailed information D3 of the event based on the event information D2 and the image Im1 (steps S216 and S15). For example, if the event is "falling object", the detail detection unit 27 trims the location where the falling object M1 is shown from the image Im1 based on the event information D2, and detects the trimmed image as the detailed information D3. Note that the detail detection unit 27 may detect the image Im1 itself as the detailed information D3 without trimming the image Im1.
  • the detail detection unit 27 identifies the location where the license plate of the vehicle V1 is shown from the image Im1 based on the event information D2. . Then, the detail detection unit 27 reads characters on the license plate and detects the character information as detailed information D3. Note that the detail detection unit 27 may detect a trimmed image obtained by trimming the license plate portion as the detail information D3. That is, the detail detection unit 27 detects information about the license plate of the vehicle V1 (information including at least one of character information of the license plate and an image including the license plate) as the detailed information D3. Further, when the event type is "traffic jam", the detail detection unit 27 detects the image Im1 itself as the detailed information D3.
  • the detailed detection unit 27 stores the detected detailed information D3 in the storage unit 22, and transmits the detailed information D3 to the management device 200 via the communication unit 23 and the telecommunications network N1 (steps S217 and S16).
  • the control unit 201 of the management device 200 stores the detailed information D3 received by the communication unit 203 in the storage unit 202 .
  • the detection device 20 includes a selection unit 25 that selects a camera 50 to be used for capturing an image Im1 related to the event from a plurality of cameras 50 installed on the road R1 according to the detected event, and the selected camera 50 and an instruction unit 26 for instructing photographing. Therefore, a more suitable image Im1 can be recorded according to the detected event. Further, the detailed information D3 of the event can be detected more accurately based on the image Im1.
  • the camera 50 located downstream from the location where the event was detected is instructed to shoot, so that the vehicle V1 in motion is captured in the image Im1 more reliably. be able to.
  • the type of the event is "reverse driving”
  • the camera 50 located upstream from the location where the event was detected is instructed to shoot, so that the vehicle V1 in motion is captured in the image Im1 more reliably. be able to.
  • the instruction unit 26 determines shooting conditions for the camera 50 selected by the selection unit 25 according to the detected event, and instructs the camera 50 selected by the selection unit 25 to shoot under the shooting conditions. Therefore, a more suitable image Im1 can be acquired according to the event, and the detailed information D3 of the event can be detected more accurately based on the image Im1.
  • the instruction unit 26 determines the number of frames of the selected camera 50 to be the second number of frames F2, which is larger than the first number of frames F1. This makes it possible to more reliably include the vehicle V1 in motion in the image Im1. Also, if the event is "parking”, “overspeed” or “reverse driving”, the shooting location and zoom magnification of the selected camera 50 are determined so that the license plate of the vehicle V1 is captured. Detailed information D3 containing information can be detected more accurately.
  • the detection unit 24 may be configured to detect one or a plurality of events occurring on the road R1 from a plurality of preset events using a learning model learned by machine learning.
  • FIG. 8 is a block diagram illustrating processing by a learned discrimination model.
  • the storage unit 22 stores a learned discrimination model MD1.
  • the identification model MD1 is, for example, a model obtained by learning correspondences between multiple types of events and labels L1 by a predetermined learning algorithm LA1 using learning data LD1 (teacher data).
  • a support vector machine for example, can be used for the learning algorithm LA1.
  • the learning algorithm LA1 may use algorithms other than support vector machines (for example, neural networks such as deep learning).
  • the feature amount FV1 of the object is extracted by preprocessing the input sensor information D1.
  • a feature quantity FV1 effective for event detection is extracted from the sensor information D1 by signal processing.
  • the extracted feature quantity FV1 is input to the discrimination model MD1, and the label L1, which is the detection result of the event, is output.
  • FIG. 9 is a block diagram illustrating processing for generating learning data LD1.
  • Learning data LD1 is generated by detecting and labeling each event individually. Events such as reverse driving, excessive speed, traffic congestion, etc. can be automatically detected from the sensor information D1 as described above. When these events are detected, it is possible to generate learning data LD1 by extracting data in a predetermined time range including the event detection time and by associating the extracted data with the label L1 of each event.
  • learning data LD1 regarding parking (illegal parking) and falling objects.
  • various illegal parking and various falling objects are detected by the sensor 40 in the target area of the sensor 40, and the operator inputs the corresponding label L1 based on the sensor information D1 displayed on the display.
  • learning data LD1 is generated.
  • the discriminant model MD1 By creating the discriminant model MD1 using such learning data LD1, it is possible to accurately detect a plurality of types of events. In particular, it is possible to improve the detection accuracy of events such as parked vehicles and falling objects.
  • ⁇ Modified example when control signals conflict> an event is detected based on the sensor information D1, and a control signal including one shooting condition is sent to the camera 50 in step S5, for example.
  • a control signal including one shooting condition is sent to the camera 50 in step S5, for example.
  • multiple events may occur simultaneously on the road R1.
  • the vehicle V1 may run in the opposite direction in the second area A2.
  • the detection unit 24 of the detection device 20a determines that a "falling object" has occurred as an event based on the sensor information D1 of the sensor 40a, and based on the sensor information D1 of the sensor 40b, as an event It is determined that "reverse running” has occurred.
  • the selection unit 25 selects the camera 50a for photographing the location of the occurrence of the "falling object” according to the detected event "falling object", and the instruction unit 26 selects the photographing conditions (for example, the full view of the first area A1). A condition for setting the zoom magnification to 1 and the number of frames to be the first frame number F1 for photographing is determined. Then, the instruction unit 26 transmits a control signal CS1 corresponding to "falling object" to the camera 50a.
  • the selection unit 25 selects the camera 50a that captures the upstream of the occurrence location of the “reverse run” according to the detected event “reverse run”, and the instruction unit 26 sets the shooting conditions (for example, the vehicle V1 is set to a zoom magnification larger than 1 and the number of frames is set to the second number of frames F2 in order to photograph the license plate. Then, the instruction unit 26 transmits a control signal CS2 corresponding to "reverse running" to the camera 50a.
  • a plurality of control signals CS1 and CS2 may be sent to the camera 50 at the same time. That is, in one camera 50, a plurality of control signals CS1 and CS2 may conflict.
  • the cameras 50 perform shooting in the order in which the control signals are input.
  • the control signal CS1 is first input to the camera 50a and the camera 50a captures the entire view of the first area A1 for a predetermined capturing time based on the control signal CS1
  • the vehicle V1 running in the opposite direction during the capturing is There is a risk of passing through the first area A1.
  • the vehicle V1 running in the opposite direction may be missed.
  • the control signal is assigned a priority parameter for each type of event.
  • the type of event is "excessive speed”
  • the object to be photographed is the vehicle V1 that is running, and the vehicle V1 decelerates to easily exit the state of exceeding the predetermined speed.
  • the time during which the vehicle V1 can be photographed during the occurrence of the event is limited. For this reason, the highest priority is given to shooting related to "speeding".
  • the type of event is "reverse driving"
  • the object to be photographed is the running vehicle V1
  • the time at which the camera 50 can photograph the vehicle V1 during the occurrence of the event is limited to some extent.
  • the vehicle V1 is more difficult to get out of the reverse running state. Therefore, even if the camera 50c fails to capture the vehicle V1 running in the reverse direction, there is a possibility that the other camera 50a can capture the image. is high. For this reason, the shooting priority for "reverse driving” is set lower than that for "excessive speed”.
  • the object to be photographed is the parked vehicle V1. ” and “reverse running”.
  • the parked vehicle V1 may start and move from its place, it is preferable to shoot the event earlier than when the event is "falling object”. For this reason, the shooting priority for "parking” is set lower than “overspeed” and “reversing” and higher than "falling object”.
  • the priority of the image related to "traffic jam” is set lower than that of other events.
  • the priority of each type of event in this modification is, in descending order, excessive speed, reverse driving, parking, falling objects, and congestion.
  • the said priority is an example and may be other than said order.
  • the detection device 20 is provided separately from the sensor unit 30 .
  • part or all of detection device 20 may be included in sensor unit 30 .
  • a computer may be installed in the sensor unit 30 and the computer may detect an event based on the sensor information D1 of the sensor 40 .
  • the computer equipped with the sensor unit 30 functions as the detection unit 24 .
  • the detection device 20 may be realized by a computer installed in one place as in the above embodiment, or may be realized by a plurality of computers distributed among the sensor units 30.
  • the sensor 40 capable of monitoring an area of 200 m and the camera 50 capable of monitoring an area of 100 m
  • one sensor 40 has two The cameras 50 may correspond, the sensors 40 may be installed every 200 m, and the cameras 50 may be installed every 100 m.
  • the detection system according to this modification has a function in which a plurality of sensor units 30 (sensors 40) and a plurality of detection devices 20 operate in cooperation. As a result, the vehicle V1 traveling across the target area of the sensor 40 is tracked.
  • an event such as excessive speed or reverse running is assumed as an event to be detected. That is, when the detection system 10 detects an event such as overspeeding or reverse driving, the detection system 10 identifies the target vehicle V1 of the event, and tracks the identified event target vehicle V1 beyond the target area where the event was detected. Further, the detection system 10 records the event target vehicle V1 while tracking the event target vehicle V1 by switching the selection of the camera 50 for photographing the event target vehicle V1 according to the tracking situation.
  • the plurality of sensor units 30 work together by operating based on the same time.
  • Each of the plurality of sensor units 30 synchronizes time by acquiring time information from, for example, an NTP (Network Timing Protocol) server.
  • NTP Network Timing Protocol
  • FIG. 10 is a flow chart showing the order of operations performed by the detection devices 20a and 20b according to this modification.
  • the processing of a part of the tracking section when the event target vehicle V1 is tracked will be described.
  • the sensor information D1 obtained from the sensors 40a and 40c will be referred to as sensor information D1a and D1c, respectively
  • the event information D2 detected based on the sensors 40a and 40c will be referred to as event information D2a and D2c, respectively.
  • the detection device 20a detects overspeeding of the vehicle V1. Specifically, the detection device 20a receives the sensor information D1a from the sensor 40a (step S401). Subsequently, the detection unit 24 of the detection device 20a detects the event "speeding" based on the received sensor information D1a, and generates event information D2a including the vehicle ID, position, speed, size, etc. of the vehicle V1. Generate (step S402). The detection device 20a selects the camera 50 that captures the location where the event occurs and the camera 50 that captures the location downstream of the location where the event occurs, according to the detected event (excessive speed). The detecting device 20a issues a photographing instruction to the camera 50 for photographing the place where the event occurs, and also transmits the event information D2a to the downstream detecting device 20b (step S403).
  • the detection device 20b receives the sensor information D1c from the sensor 40c (step S501).
  • the detecting device 20b receives the event information D2a from the detecting device 20a (step S502). Note that the detection device 20b may receive the sensor information D1c after receiving the event information D2a.
  • the detecting device 20b extracts information about the vehicle V1 from the sensor information D1c based on the event information D2a (step S503). With this configuration, even if the sensor information D1c acquired from the sensor 40c does not include the event "speeding", information (for example, position, speed) of the vehicle V1 can be obtained from the sensor information D1c. can be obtained.
  • the detection device 20b further assigns the same ID (or a corresponding ID) as the vehicle ID included in the event information D2a received from the detection device 20a as the vehicle ID of the event information D2c generated based on the sensor 40c. .
  • the event information D2a detected based on the sensor 40a and the event information D2c detected based on the sensor 40c can be linked. Since the same (or corresponding) ID is given to the vehicle V1 in the separate event information D2a and D2c, the vehicle V1 can be tracked more easily.
  • the detection device 20b selects the camera 50 for photographing the vehicle V1 and determines the photographing conditions according to the detection of the vehicle V1.
  • the detection device 20b issues a photographing instruction to the selected camera, and transmits the event information D2a received from the detection device 20a and the dignity and direction D2c detected by the detection device 20b to another detection device located downstream of the detection device 20b. Send.
  • the detection system according to this modification tracks and records the overspeeding vehicle V1.
  • the present disclosure is not limited to such an example.
  • the event target vehicle may be tracked and recorded.
  • event information is sent to other detectors located upstream of the detector that detected the event.
  • the sensor 40 of the above-described embodiment transmits electromagnetic waves to the road R1, and acquires sensor information D1 including information regarding events occurring on the road R1 based on the reflected waves.
  • the sensor 40 may transmit electromagnetic waves to an area other than the road R1 and acquire the sensor information D1 including information about an event that occurs in an area other than the road R1.
  • the sensor 40 may acquire the sensor information D1 from an area located in the vicinity of the road R1 in addition to the road R1.
  • the detection device 20 may detect an event that will hinder the passage of the vehicle V1 on the road R1 in the future.
  • the detection unit 24 selects a camera 50 for capturing an image related to the event from among the plurality of cameras 50 installed on the road R1 according to the details of the event. do.
  • the contents of the event include, for example, the place where the event occurred and the type of the event.
  • the detection unit 24 selects a camera 50 suitable for photographing the event (for example, a camera 50 close to the event occurrence place) according to the content of the detected event (that is, the event occurrence place).
  • the detection unit 24 may detect only "excessive speed" as an event based on the sensor information D1. That is, only the route of steps S203 ⁇ S206 ⁇ S207 in FIG. 6 may be selected. In this case, the selection unit 25 selects the camera 50 that captures the location where the event occurs and the camera 50 that captures a location downstream of the location where the event occurs. image information regarding excess) can be recorded more accurately.
  • the detection unit 24 may detect only "reverse driving" as an event based on the sensor information D1. That is, only the route of steps S203 ⁇ S208 ⁇ S209 in FIG. 6 may be selected. In this case, the selection unit 25 selects the camera 50 that captures the location where the event occurs and the camera 50 that captures the location upstream from the location where the event occurs. It is possible to record image information related to running (running) more accurately.

Landscapes

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Abstract

電磁波を道路へ送信し対象物で反射した前記電磁波を受信することで前記対象物を検知するセンサからセンサ情報を取得し、取得した前記センサ情報に基づいて、予め設定されたイベントを検出する検出部と、前記検出部が検出したイベントの内容に応じて、道路上に設置された複数のカメラの中から、前記イベントに関する画像を撮影するカメラを選択する選択部と、前記選択部が選択した前記カメラに対して撮影の指示をする指示部と、を備える、検出装置。

Description

検出装置、検出システム及び検出方法
　本開示は、検出装置、検出システム及び検出方法に関する。
　本出願は、２０２１年７月１４日出願の日本出願第２０２１－１１６６００号に基づく優先権を主張し、前記日本出願に記載された全ての記載内容を援用するものである。
　従来、車両が通行する道路にカメラを設置し、当該カメラにより撮影される画像に基づいて、道路状況を監視するシステムが知られている。
　特許文献１には、交差点において信号を無視した車両を検出し、検出した車両をカメラで撮影するシステムが記載されている。このシステムは、交差点の全景を写しこむ交差点全景用カメラ、交差点内に侵入した特定の車両を撮影する車両撮影用カメラ、交差点に設定以上のスピードで進入してくる車両を検出する速度感知器を含む。赤信号時に、設定以上のスピードで交差点に進入してくる車両（信号無視候補車両）を速度感知器が検出すると、車両撮影用カメラの映像を画像処理して信号無視候補車両を検出する。信号無視候補車両が検出されると、システムは、車両撮影用カメラの映像を複数コマの静止画像に変換して記録する。これにより、交差点において信号を無視した車両の車両番号（ナンバープレート）及び運転者が静止画像として記録される。
特開平６－２５１２８５号公報
　本開示の検出装置は、電磁波を道路へ送信し対象物で反射した前記電磁波を受信することで前記対象物を検知するセンサからセンサ情報を取得し、取得した前記センサ情報に基づいて、予め設定されたイベントを検出する検出部と、前記検出部が検出したイベントの内容に応じて、道路上に設置された複数のカメラの中から、前記イベントに関する画像を撮影するカメラを選択する選択部と、前記選択部が選択した前記カメラに対して撮影の指示をする指示部と、を備える、検出装置である。
　本開示の検出方法は、電磁波を道路へ送信し対象物で反射した前記電磁波を受信することで前記対象物を検知するセンサからセンサ情報を取得し、取得した前記センサ情報に基づいて、予め設定されたイベントを検出するステップと、検出したイベントの内容に応じて、道路上に設置された複数のカメラの中から、前記イベントに関する画像を撮影するカメラを選択するステップと、選択した前記カメラに対して撮影の指示をするステップと、を備える、検出方法である。
図１は、実施形態に係る検出システムの設置例を示す模式図である。 図２は、実施形態に係るセンサユニットを概略的に示す斜視図である。 図３は、実施形態に係る検出システムの機能構成を示すブロック図である。 図４は、実施形態に係る検出装置で実行されるプログラムの制御構造を示すフローチャートである。 図５は、実施形態に係る検出装置で実行されるプログラムの制御構造を示すフローチャートである。 図６は、実施形態に係るカメラで実行されるプログラムの制御構造を示すフローチャートである。 図７は、実施形態に係る検出システムが実行する検出方法の一例を示すシーケンス図である。 図８は、変形例に係る学習済の識別モデルによる処理を説明するブロック図である。 図９は、変形例に係る学習データの生成処理を説明するブロック図である。 図１０は、変形例に係る検出装置が実行する動作の順序を示すフローチャートである。
　［発明が解決しようとする課題］
　特許文献１のシステムでは、車両撮影用カメラの映像を画像処理した際に信号無視候補車両が検出されない場合、車両撮影用カメラの映像は静止画像に変換されない。すなわち、信号無視のようなイベントを検出した場合でも、車両撮影用カメラによって信号無視候補車両が適切に撮影されていない場合は、信号無視候補車両に関する情報（車両番号等）は記録されないという問題がある。
　かかる課題に鑑み、本開示は、検出したイベントに関する画像情報をより正確に記録することができる検出装置、検出システム及び検出方法を提供することを目的とする。
　［発明の効果］
　本開示によれば、検出したイベントに関する画像情報をより正確に記録することができる。
　［本開示の実施形態の説明］
　本開示の実施形態には、その要旨として、少なくとも以下のものが含まれる。
（１）本開示の検出装置は、電磁波を道路に送信し対象物で反射した前記電磁波を受信することで前記対象物を検知するセンサからセンサ情報を取得し、取得した前記センサ情報に基づいて、予め設定されたイベントを検出する検出部と、前記検出部が検出したイベントの内容に応じて、道路上に設置された複数のカメラの中から、前記イベントに関する画像を撮影するカメラを選択する選択部と、前記選択部が選択した前記カメラに対して撮影の指示をする指示部と、を備える、検出装置である。
　本開示の検出装置によれば、検出したイベントの内容に応じて、道路上に設置された複数のカメラの中から検出したイベントに関する画像を撮影するカメラを選択する。検出したイベントに関する画像を撮影するのに好適なカメラを選択できるため、検出したイベントに関する画像情報をより正確に記録することができる。
（２）前記予め設定されたイベントは複数あってもよく、前記検出部は、予め設定された複数のイベントの中から、前記センサ情報に基づいて、１又は複数のイベントを検出してもよい。これにより、検出したイベントに応じて、当該イベントに関する画像を撮影するカメラを選択できるので、検出したイベントに関する画像情報を好適に記録することができる。
（３）前記予め設定された複数のイベントは、前記センサが前記センサ情報を取得する対象領域において生じ得るイベントを含んでもよい。これにより、センサ情報を取得する対象領域において生じ得るイベントについて、好適な画像情報を記録することができる。
（４）前記予め設定された複数のイベントは、法定速度又は指定速度を超える、車両による速度超過の道路走行、道路における車両の逆走、道路への車両の駐車、道路の渋滞、及び道路上における落下物の存在、のうちの少なくとも１つを含んでもよい。こうしたイベントは、記録する必要性が高い。そのため、このように構成すれば、記録する必要性が高いイベントに関する画像情報を好適に記録することができる。
（５）前記検出部が前記イベントとして車両による速度超過の道路走行を検出した場合、前記選択部は、前記複数のカメラの中から、前記センサが前記センサ情報を取得する対象領域よりも、前記道路の走行方向に対して下流の領域を撮影対象とするカメラを選択してもよい。
　このように構成することで、速度超過の道路走行をする車両をより確実に撮影することができる。
（６）前記検出部が前記イベントとして道路における車両の逆走を検出した場合、前記選択部は、前記複数のカメラの中から、前記センサが前記センサ情報を取得する対象領域よりも、前記道路の走行方向に対して上流の領域を撮影対象とするカメラを選択してもよい。
　このように構成することで、逆走する車両をより確実に撮影することができる。
（７）前記指示部は、前記検出部が検出した前記イベントに応じて、所定のフレーム数で撮影する第１の撮影条件、及び、前記所定のフレーム数よりも多いフレーム数で撮影する第２の撮影条件のいずれかを、前記選択部が選択したカメラの撮影条件として決定してもよく、決定した前記撮影条件による撮影の指示をしてもよい。
　このように構成することで、イベントに応じて、より好適なフレーム数により撮影することができるため、画像に基づいてイベントの詳細情報をより正確に検出することができる。
（８）前記検出部が、前記予め設定されたイベントとして、道路への車両の駐車、道路の渋滞、又は道路上における落下物の存在を検出した場合、前記指示部は、前記第１の撮影条件を前記選択部が選択したカメラの撮影条件として決定してもよく、決定した前記第１の撮影条件による撮影の指示をしてもよい。また、前記検出部が、前記予め設定されたイベントとして、法定速度又は指定速度を超える、車両による速度超過の道路走行、又は道路における車両の逆走を検出した場合、前記指示部は、前記第２の撮影条件を前記選択部が選択したカメラの撮影条件として決定してもよく、決定した前記第２の撮影条件による撮影の指示をしてもよい。
　速度超過又は逆走のように走行中の車両を撮影対象とするイベントの場合、より多いフレーム数により撮影することで、走行中の車両をより確実に画像に含めることができる。また、駐車、渋滞又は落下物のように停止又は比較的低速で走行している物体を撮影対象とするイベントの場合、より少ないフレーム数により撮影することで、データ容量を節約することができる。
（９）前記選択部により選択されたカメラが撮影した画像に基づいて、前記検出部により検出されたイベントの詳細情報を検出する詳細検出部をさらに含んでもよい。
（１０）前記検出部が、前記予め設定されたイベントとして、法定速度又は指定速度を超える、車両による速度超過の道路走行、道路における車両の逆走、又は、道路への車両の駐車を検出した場合、前記詳細検出部は、前記詳細情報として、対象車両のナンバープレートに関する情報を検出してもよい。
（１１）本開示の検出システムは、前記センサと、複数の前記カメラと、前記（１）から前記（１０）のいずれかの検出装置と、を備える検出システムである。
（１２）本開示の検出方法は、電磁波を道路へ送信し対象物で反射した前記電磁波を受信することで前記対象物を検知するセンサからセンサ情報を取得し、取得した前記センサ情報に基づいて、予め設定されたイベントを検出するステップと、検出したイベントの内容に応じて、道路上に設置された複数のカメラの中から、前記イベントに関する画像を撮影するカメラを選択するステップと、選択した前記カメラに対して撮影の指示をするステップと、を備える、検出方法である。
　本開示の検出方法によれば、検出したイベントの内容に応じてカメラを選択するため、検出したイベントに関する画像情報をより正確に記録することができる。
　［本開示の実施形態の詳細］
　以下、図面を参照して、本開示の実施形態の詳細を説明する。
　道路上では、違法駐車、車両からの落下物、車両の速度超過、逆走及び渋滞等の多種類のイベントが発生し得る。これらのイベントは、重大な事故に繋がりやすい。そのため、このようなイベントについては、例えばイベント発生時の状況等を確認するために、イベントに関する画像情報を記録することが望まれる。
　本実施形態に係る検出システムは、道路上に設置されたセンサからセンサ情報を取得し、取得したセンサ情報を処理することによってこれらイベントの発生を検出する。検出システムはさらに、検出結果に基づいて、カメラに撮影の指示をすることで、イベントの詳細な情報を取得（記録）する。
　カメラが撮影すべき場所や、カメラが撮影すべき事柄は、発生するイベントの内容（イベントの種類、イベントの発生場所等）によって異なる。例えば、センサにより道路に落下物があることが検出された場合、カメラにより当該落下物を撮影し、画像に基づいて当該落下物が何であるかを検出する必要がある。この場合、カメラが撮影すべき場所は、センサが落下物を検出した場所であり、落下物の詳細を知るためにカメラは当該場所をズームして撮影することが好適である。
　また、センサにより道路を逆走する車両が検出された場合には、カメラにより当該車両を撮影し、画像に基づいて当該車両のナンバープレートに関する情報を検出できれば好ましい。この場合、カメラが撮影すべき場所は、センサが当該車両を検出した場所と、当該場所よりも道路の通行方向上流に位置する場所（すなわち、逆走する車両がセンサの検出時点以降に通過する場所）である。このため、当該検出した場所を撮影するカメラに加え、通行方向の上流に位置する他のカメラを動作させることができれば好ましい。
　そこで、本実施形態に係る検出システムは、検出したイベントの内容に応じて、道路上に設置された複数のカメラの中から当該イベントに関する画像の撮影に使用するカメラを選択する。これにより、本実施形態に係る検出システムは、道路上において種々のイベントが発生し、そのイベント毎に発生する場所及び記録すべき事柄等が異なる場合でも、各々のイベントの検出結果に基づいてイベントの状況を、カメラを用いて正確に記録する。
　〈検出システムの全体構成〉
　図１は、本実施形態に係る検出システム１０の設置例を示す模式図である。検出システム１０は、複数の検出装置２０ａ，２０ｂと、複数のセンサユニット３０ａ，３０ｂ，３０ｃと、を含む。検出装置２０ａ，２０ｂは、それぞれ同じ構成を有しているのが好ましい。検出装置２０ａ，２０ｂは、特に区別しない場合、単に「検出装置２０」と称する。センサユニット３０ａ，３０ｂ，３０ｃは、それぞれ同じ構成を有しているのが好ましい。センサユニット３０ａ，３０ｂ，３０ｃは、特に区別しない場合、単に「センサユニット３０」と称する。図１では、２個の検出装置２０、３個のセンサユニット３０を例示しているが、検出システム１０に含まれる検出装置２０及びセンサユニット３０の個数は特に限定されない。
　検出装置２０は、センサユニット３０からのセンサ情報に基づいてイベントを検出する装置である。検出装置２０は、センサユニット３０からのセンサ情報を処理したり、センサユニット３０等を制御したり、他の検出装置との間で情報を伝達したりする統合処理装置として機能する。検出装置２０は、有線又は無線によりセンサユニット３０と通信可能に接続されている。本実施形態において、検出装置２０ａは例えばセンサユニット３０ａ，３０ｂを制御し、検出装置２０ｂは例えばセンサユニット３０ｃを制御する。検出装置２０ａと検出装置２０ｂとは、電気通信回線網Ｎ１を介して接続されている。
　なお、検出装置２０とセンサユニット３０は、検出装置２０ａのように一対多で対応していてもよいし、検出装置２０ｂのように一対一で対応していてもよい。また、１個の検出装置２０が検出システム１０に含まれる全てのセンサユニット３０を制御してもよい。
　検出装置２０及びセンサユニット３０は、車道又はその近傍であって車道に面する位置（これらを「道路Ｒ１」と総称する）に設置されている。道路Ｒ１は、例えば高速道路（高速自動車国道）である。なお、道路Ｒ１は、車両が通行する道路であれば特に限定されず、一般国道、都道府県道、その他の道路であってもよい。道路Ｒ１は、車両が通常に走行可能な領域の他に、路肩及び非常駐車帯等、非常時に車両が進入可能な領域、並びに中央分離帯を含む構成であってもよい。
　図１において、矢印ＡＲ１は、道路Ｒ１における車両の通行方向を示している。道路Ｒ１は例えば一方通行であり、車両の通行は通行方向ＡＲ１のみ許容されている。以下の説明において、通行方向ＡＲ１の下流を単に「下流」と適宜称し、通行方向ＡＲ１の上流を単に「上流」と適宜称する。
　道路Ｒ１には、所定間隔ごと（例えば、１００ｍ～３００ｍごと）に支柱６ａ，６ｂ，・・・が設けられている。検出装置２０ａは支柱６ａの下部に設けられ、センサユニット３０ａ，３０ｂは支柱６ａの上部に設けられている。検出装置２０ｂは支柱６ｂの下部に設けられ、センサユニット３０ｃは支柱６ｂの上部に設けられている。
　センサユニット３０は、道路Ｒ１におけるイベントを検出するためのユニットである。センサユニット３０ａは第１領域Ａ１におけるイベントを検出し、センサユニット３０ｂは第２領域Ａ２におけるイベントを検出し、センサユニット３０ｃは第３領域Ａ３におけるイベントを検出する。第１～第３領域Ａ１～Ａ３は、道路Ｒ１に含まれる領域である。各センサユニット３０に設定される領域は、第１領域Ａ１のように他の領域と重複していなくてもよいし、第２領域Ａ２及び第３領域Ａ３のように他の領域と重複していてもよい。本実施形態において、イベント検出の対象領域は、上流から第１領域Ａ１、第２領域Ａ２及び第３領域Ａ３の順に並んでいる。
　検出装置２０は、電気通信回線網Ｎ１を介して管理装置２００と通信する。管理装置２００は、複数の検出装置２０を管理する装置である。この管理装置２００は、例えば交通管制センターＴＣ１に設けられている。
　〈センサユニットの構成〉
　図２は、センサユニット３０ａを概略的に示す斜視図である。センサユニット３０ａは、筐体３１ａと、センサ４０ａと、カメラ５０ａと、を有する。本実施形態では、センサ４０ａとカメラ５０ａとが１個の筐体３１ａに収容されている。ただし、センサ４０ａとカメラ５０ａとは別々の筐体に収容されていてもよい。
　センサユニット３０ｂ，３０ｃも、センサユニット３０ａと同様の構成を有している。具体的には、センサユニット３０ｂは、筐体（図示省略）と、筐体に収容される、センサ４０ｂ及びカメラ５０ｂとを有する。センサユニット３０ｃも、筐体（図示省略）と、筐体に収容される、センサ４０ｃ及びカメラ５０ｃとを有する。センサユニット３０ａ，３０ｂ，３０ｃの筐体、センサ４０ａ～４０ｃ及びカメラ５０ａ～５０ｂは、それぞれ同じ構成であるのが好ましく、特に区別しない場合には単に「筐体３１」、「センサ４０」、「カメラ５０」と称する。
　センサ４０は、ミリ波帯（２０～３００ＧＨｚ）の電磁波を対象物に向けて放射し、反射波を受信して処理することで対象物の位置、方向及び速度等を計測するためのミリ波レーダを含む。ミリ波レーダの変調方式には、例えばＦＭＣＷ（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ　Ｍｏｄｕｌａｔｅｄ　Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ　Ｗａｖｅ）が用いられる。センサ４０は、道路Ｒ１へ電磁波を発信する発信部と、道路Ｒ１（又は道路Ｒ１上の物体）において反射した電磁波（反射波）を受信する受信部と、処理回路とを有する。
　処理回路は、反射波の強さが所定の閾値以上である対象物の距離、その対象物の方向及びその対象物の速度を検出する。具体的には、処理回路は、電磁波を発信してから反射波を受信するまでの時間を測定することによってセンサ４０から対象物までの距離を算出する。受信部には、複数の受信アンテナが含まれており、処理回路は、当該複数の受信アンテナが反射波を受信する際の時間差から生じる反射波の位相差に基づいて、センサ４０に対する対象物の方向を算出する。処理回路はさらに、受信した電磁波のドップラーシフトに基づいて、センサ４０に対する対象物の速度を算出する。
　センサ４０は、このようにして得た対象物の位置（距離及び方向）と速度のデータをセンサ情報Ｄ１として検出装置２０に送信する。なお、センサ４０はライダ（ＬｉＤＡＲ）等の他の物体検出センサを含む構成であってもよい。
　センサ４０は、道路Ｒ１を可視光又は赤外光により撮影するカメラ（撮像センサ）であってもよい。この場合、カメラ５０に、イベントの有無及び種類を検出するためのセンサ４０としての機能と、イベントの詳細な情報を検出するためのカメラ５０としての機能の両方を持たせてもよい。また、センサ４０はカメラ５０と異なるカメラであってもよい。
　カメラ５０はセンサ４０により検出されたイベントの詳細な情報を記録するための撮像装置である。カメラ５０は、例えば、通常時は対象となる領域の全景を撮影しており、イベントが検出された時に当該イベントの詳細な情報を記録する。このカメラ５０は、撮影方向を変更可能な可動部５１と、焦点距離を変更可能なズームレンズ５２と、光学情報を電子信号に変換する撮像素子５３とを有する。カメラ５０は、検出装置２０からの指令により画像（静止画）を１枚ずつ取得してもよいし、検出装置２０の指令により所定のフレーム数にて複数の画像を動画として取得してもよい。さらにカメラ５０は、可視光又は赤外光により発光（例えば、ストロボ発光）する発光部を有していてもよい。
　本実施形態において、カメラ５０が撮影する領域は、センサ４０がイベントを検出する領域を含む。例えば、センサ４０ａが第１領域Ａ１のイベントを検出する場合、カメラ５０ａは第１領域Ａ１を含む領域を撮影する。このように、センサ４０が検出する領域を含む領域を撮影するカメラ５０を、「センサ４０と対応するカメラ５０」と称する。本実施形態の場合、センサ４０ａと対応するカメラ５０は「カメラ５０ａ」であり、センサ４０ｂと対応するカメラ５０は「カメラ５０ｂ」である。
　〈検出装置の構成〉
　図３は、検出システム１０の機能構成を示すブロック図である。図３では、検出装置２０ａの機能構成を詳細に示しており、検出装置２０ｂの機能構成については検出装置２０ａと同様であるため図示省略している。
　検出装置２０（２０ａ）は、センサ４０から送信されるセンサ情報Ｄ１に基づいて、道路Ｒ１で発生したイベントを検出する。検出装置２０は、実質的にコンピュータであって、制御部２１と、記憶部２２と、通信部２３として機能する通信インターフェースとを有する。制御部２１は演算部（プロセッサ）を含む。演算部は、例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）を含む。演算部は、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）をさらに含む構成であってもよい。記憶部２２は、主記憶部及び補助記憶部を含む。主記憶部は、例えばＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）を含む。補助記憶部は、例えばＨＤＤ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅ）又はＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ　Ｓｔａｔｅ　Ｄｒｉｖｅ）を含む。検出装置２０は、制御部２１（演算部）が記憶部２２に記憶されたコンピュータプログラムを実行することによって、後述する各部２４～２７の機能を実現する。
　制御部２１は、検出部２４と、選択部２５と、指示部２６と、詳細検出部２７と、を機能部として有する。これらの各機能部２４～２７は、制御部２１における同一の処理領域によって実現されてもよいし、別々の処理領域によって実現されてもよい。例えば、１個のＣＰＵが検出部２４及び詳細検出部２７の両方の機能を実現してもよいし、検出部２４の機能を実現するＣＰＵと、詳細検出部２７の機能を実現するＣＰＵとが別個に設けられてもよい。
　検出部２４は、センサ４０から取得したセンサ情報Ｄ１に基づいて、道路Ｒ１における所定のイベントを検出する。記憶部２２には、複数種類のイベント毎に、イベントの内容と、撮影に使用するカメラ５０及び撮影条件等とが対応付けられた選択テーブルが記憶されている。選択部２５は、選択テーブルを参照して、検出部２４が検出したイベントの内容に応じて、複数のカメラ５０の中からイベントに関する画像Ｉｍ１の撮影に使用するカメラ５０を選択する。指示部２６は、選択部２５が選択したカメラ５０に撮影の指示をする。詳細検出部２７は、カメラ５０が撮影する画像Ｉｍ１に基づいて、イベントの詳細情報Ｄ３を検出する。
　記憶部２２は、コンピュータプログラム、センサ情報Ｄ１、画像Ｉｍ１、詳細情報Ｄ３、選択テーブル及びその他のパラメータを記憶する。通信部２３は、電気通信回線網Ｎ１を介して他の検出装置２０及び管理装置２００に各種の情報を送受信する。
　〈検出部２４によるイベントの検出〉
　検出部２４は、センサ４０からのセンサ情報に基づいて、複数種類のイベントを検出可能に設定されている。検出対象とする複数種類のイベントは、車両Ｖ１の速度超過、逆走、駐車（違法駐車）、落下物及び渋滞を含む。
　検出部２４は、センサ４０からのセンサ情報Ｄ１に対して所定の前処理を行う機能、及び当該前処理によって得られたデータに基づいてイベントを検出するイベント検出処理を実行する機能を持つ。前処理はクラスタリング処理及びトラッキング処理等を含む。
　クラスタリング処理は、センサ情報Ｄ１に含まれる複数の反射波の点をまとめて一つの結合体とすることで対象物（例えば、車両Ｖ１）を認識する処理である。この処理により、対象物（車両Ｖ１）を１台ごとに認識可能になるとともに、対象物の大きさも推定できる。
　トラッキング処理は、クラスタリング処理で得られた対象物（車両Ｖ１）の位置（距離及び方向）と速度の時系列データから、次の検知位置を予測し、実際の検知位置と予測位置とを比較することで対象物を同定して追尾する処理である。検出部２４はさらに、このようにして検知した車両Ｖ１を識別するために、検知した車両Ｖ１ごとに車両ＩＤを付与する。なお、このような前処理は、センサユニット３０側で実行されてもよい。
　イベント検出処理は、車両Ｖ１毎の速度、位置（走行車線等）、走行状態等に基づいてイベントの発生、発生したイベントに関与した車両Ｖ１の車両ＩＤ及びイベントの発生場所（発生位置）等を検出する処理である。
　具体的には、検出部２４は、車両の速度を所定の速度閾値と比較することで車両Ｖ１の速度超過を検出する。検出部２４はまた、車両Ｖ１の走行方向を一定時間モニタすることで車両Ｖ１の逆走を検出する。検出部２４はさらに、車両Ｖ１の位置が一定時間変化しない場合（すなわち、速度が０である場合）に車両Ｖ１の駐車を検出する。この場合、検出部２４は駐車されている位置が駐車禁止位置か否かに応じて、車両Ｖ１の違法駐車を検出する。
　検出部２４はさらに、対象物の速度、方向及び大きさ等に基づいて落下物Ｍ１を検出する。例えば、対象物が所定の大きさ（例えば、小型の車両の大きさ）よりも小さく、かつ静止している場合、検出部２４は当該対象物を落下物Ｍ１と認識する。さらに例えば、対象物が所定の大きさよりも小さく、かつ走行中の車両Ｖ１を起点に当該対象物が当該車両Ｖ１の後方から発生するように認識される場合、検出部２４は当該対象物を車両Ｖ１からの落下物Ｍ１と認識する。
　検出部２４はさらに、複数の車両のデータに基づいて、所定時間（例えば５分～１０分）の車線ごとに通過する車両Ｖ１の台数、車両Ｖ１の平均速度及び車線に対する車両Ｖ１の占有率等を算出し、その算出結果に基づいて渋滞を検出する。
　検出部２４は、イベントの発生を検出すると、検出したイベントに関するイベント情報Ｄ２を作成する。イベント情報Ｄ２は、例えば、検出したイベントの種類、イベントの発生場所（位置情報）、発生時刻及びイベントに関与した車両Ｖ１の車両ＩＤ等を含む。
　〈管理装置の構成〉
　管理装置２００は、ハードウェア構成としては、検出装置２０と同様に、制御部２０１と、記憶部２０２と、通信部２０３とを有する。制御部２０１はＣＰＵ等の演算部（プロセッサ）を含む。記憶部２０２は、主記憶部及び補助記憶部を含む。通信部２０３は通信インターフェースとして機能する。
　〈ソフトウェア構成〉
　図４及び図５は、検出装置２０で実行されるプログラムの制御構造を示すフローチャートである。
　図４を参照して、このプログラムは、センサ４０からセンサ情報Ｄ１を受信するステップＳ２０１と、受信したセンサ情報Ｄ１に基づいてイベントを検出する処理を実行するステップＳ２０２と、検出したイベントに応じて制御の流れを分岐させるステップＳ２０３とを含む。ステップＳ２０２では、イベントを検出する処理に加えて、検出したイベントに関するイベント情報Ｄ２を生成する処理も実行される。検出対象のイベントは、センサ４０の対象領域である領域Ａ１～Ａ３において生じ得るイベントのうち、例えば交通の遅延又は事故の原因となりやすいイベントである。また、検出対象のイベントは、記憶部２２に格納されるコンピュータプログラムに予め設定されたイベントでもある。検出対象のイベントには、例えば以下のイベントが含まれる。
　速度超過：車両Ｖ１による速度超過の道路走行を表すイベント
　逆走　　：道路Ｒ１における車両Ｖ１の逆走を表すイベント
　駐車　　：道路Ｒ１に車両Ｖ１が駐車していることを表すイベント
　落下物　：道路Ｒ１上に落下物Ｍ１が存在していることを表すイベント
　渋滞　　：道路Ｒ１で渋滞が発生していることを表すイベント
　このプログラムはさらに、検出されたイベントが「駐車」又は「落下物」の場合に実行され、選択テーブルを参照してイベント発生場所のカメラ５０を選択するステップＳ２０４と、選択したカメラの撮影条件を決定するステップＳ２０５とを含む。
　このプログラムはさらに、検出されたイベントが「速度超過」の場合に実行され、選択テーブルを参照してイベント発生場所のカメラ５０を選択するステップＳ２０６と、選択したカメラの撮影条件を決定するステップＳ２０７とを含む。
　このプログラムはさらに、検出されたイベントが「逆走」の場合に実行され、選択テーブルを参照してイベント発生場所のカメラ５０を選択するステップＳ２０８と、選択したカメラの撮影条件を決定するステップＳ２０９とを含む。
　このプログラムはさらに、検出されたイベントが「渋滞」の場合に実行され、選択テーブルを参照してイベント発生場所のカメラ５０を選択するステップＳ２１０と、選択したカメラの撮影条件を決定するステップＳ２１１とを含む。
　図５を参照して、このプログラムはさらに、選択したカメラ５０に対して制御信号を送信するステップＳ２１４と、制御信号を送信したカメラ５０から送信される画像Ｉｍを受信するステップＳ２１５と、受信した画像Ｉｍからイベントの詳細情報Ｄ３を検出するステップＳ２１６と、検出した詳細情報Ｄ３を記憶部２２に記憶するとともに、通信部２３及び電気通信回線網Ｎ１を介して管理装置２００に送信するステップＳ２１７とを含む。
　検出装置２０は、上記の処理を繰返し実行する。
　図６は、カメラ５０で実行されるプログラムの制御構造を示すフローチャートである。図６を参照して、このプログラムは、通常モードで撮影するステップＳ３０１と、検出装置２０からの制御信号を受信するステップＳ３０２と、受信した制御信号の指示に基づいて所定の撮影モードで撮影するステップＳ３０３と、所定の撮影モードにて撮影した画像Ｉｍを、制御信号を送信した検出装置２０に送信するステップＳ３０４とを含む。ステップＳ３０１の通常モードとは、例えば第１フレーム数Ｆ１以下のフレーム数により、対象となる領域の全景を撮影するモードをいう。
　〈検出システムの動作〉
　図７は、検出システム１０が実行する検出方法の一例を示すシーケンス図である。
　以下、図１から図７を適宜参照しながら、検出システム１０の動作について説明する。
　センサ４０ａは、常時、道路Ｒ１へ電磁波を発信し、反射波を受信している。センサ４０ａは、受信した反射波に基づいてセンサ情報Ｄ１（電気信号）を生成し、生成したセンサ情報Ｄ１を検出装置２０ａに送信する（ステップＳ１）。
　検出装置２０ａの制御部２１は、センサ情報Ｄ１を受信すると、受信されたセンサ情報Ｄ１を記憶部２２に格納する。検出装置２０ａの検出部２４は、受信されたセンサ情報Ｄ１に基づいて、上記の前処理及びイベント検出処理を実行することで、所定のイベントの発生、発生したイベントに関与した車両Ｖ１の車両ＩＤ及びイベントの発生場所（発生位置）等を検出し、検出したイベントに関するイベント情報Ｄ２を作成する（ステップＳ２）。作成されたイベント情報Ｄ２は、記憶部２２に格納される。イベント情報Ｄ２は、例えば、イベントの種類、イベントの発生場所、イベントの発生時刻、イベントに関する車両Ｖ１の車両ＩＤ、イベントに関する車両Ｖ１の速度を含む。
　なお、所定のイベントには、上記以外のイベントが含まれていてもよい。
　次に、選択部２５は、イベント情報Ｄ２からイベントの種類及びイベントの発生場所に関する情報を抽出する。選択部２５は、イベント情報Ｄ２に含まれるイベントの種類に応じて、複数のカメラ５０ａ～５０ｃの中から当該イベントに関する画像Ｉｍ１の撮影に使用するカメラ５０を選択する（ステップＳ３：第２ステップ）。
　続いて、指示部２６は、選択テーブルを参照して、選択したカメラ５０の撮影条件を決定する（ステップＳ４）。撮影条件は、例えば、撮影場所（道路Ｒ１の中央か、路肩か）、ズーム倍率、撮影開始時刻、撮影開始から撮影終了までの撮影時間、フレーム数等を含む。
　例えば、選択部２５は、検出したイベントがいずれの種類に該当するかを判定する（ステップＳ２０３）。そして、イベントの種類が「駐車」又は「落下物」である場合、選択部２５はイベントの発生場所を撮影するカメラ５０を選択する（ステップＳ２０４、ステップＳ３）。より具体的には、センサ４０ａのセンサ情報Ｄ１に基づいて、センサ４０ａの対象領域である第１領域Ａ１に駐車している車両Ｖ１が検出された場合、選択部２５は第１領域Ａ１を撮影するカメラ５０ａを選択する。
　続いて、指示部２６は、選択されたカメラ５０ａの撮影条件を決定する（ステップＳ２０５、ステップＳ４）。具体的には、指示部２６は車両Ｖ１のナンバープレートが含まれるように撮影場所とズーム倍率を決定する。また、駐車している車両Ｖ１はすぐには（例えば、数秒のうちには）移動しないと考えられるため、データ容量を節約するために、指示部２６はフレーム数を比較的小さい所定の第１フレーム数Ｆ１（例えば、１秒間に５枚）に決定する。
　また、センサ４０ａのセンサ情報Ｄ１に基づいて第１領域Ａ１の落下物Ｍ１が検出された場合、選択部２５は第１領域Ａ１を撮影するカメラ５０ａを選択する（ステップＳ２０４）。そして、指示部２６は落下物Ｍ１の場所が含まれるように撮影場所を決定し、落下物Ｍ１の大きさに応じてズーム倍率を決定する。また、落下物Ｍ１は、駐車している車両Ｖ１と同様に、すぐには移動しないと考えられるため、指示部２６はフレーム数を第１フレーム数Ｆ１に決定する（ステップＳ２０５）。
　落下物Ｍ１が検出された場合、落下物Ｍ１を撤去する必要がある。撤去作業の内容は、落下物Ｍ１の対象（例えば、落下物Ｍ１が重量物か否か）及び場所（例えば、落下物Ｍ１が道路Ｒ１の中央に落下しているか、道路Ｒ１の路肩に落下しているか）よって変わる。撤去作業を行う作業員は、落下物Ｍ１の詳細を後述の詳細情報Ｄ３に基づいて判断し、落下物Ｍ１の撤去作業に赴く。
　このため、落下物Ｍ１が検出された場合、指示部２６は、落下物Ｍ１の対象特定用の撮影条件と、落下物Ｍ１の場所特定用の撮影条件と、の両方を決定してもよい。対象特定用の撮影条件は、例えば、落下物Ｍ１が何なのかを詳細に特定するために落下物Ｍ１をズームして撮影する条件である。場所特定用の撮影条件は、例えば、落下物Ｍ１が道路Ｒ１のどこに位置しているのかを詳細に特定するために落下物Ｍ１を含む第１領域Ａ１の全景を撮影する条件である。指示部２６は、例えば、撮影条件として、所定の撮影時間だけ対象特定用の撮影を行い、その後所定の撮影時間だけ場所特定用の撮影を行うようにカメラ５０ａに指示する。
　また、落下物Ｍ１を検出する際に、落下物Ｍ１を落とした車両Ｖ１を併せて検出できた場合、選択部２５はイベントの発生場所（落下物Ｍ１の場所）よりも下流の場所を撮影するカメラ５０を選択し、指示部２６は車両Ｖ１のナンバープレートが含まれるようにカメラ５０の撮影場所とズーム倍率を決定してもよい。
　イベントが「速度超過」である場合、選択部２５はイベントの発生場所を撮影するカメラ５０と、イベントの発生場所よりも下流の場所を撮影するカメラ５０とを選択する（ステップＳ２０６、ステップＳ３）。
　より具体的には、センサ４０ａのセンサ情報Ｄ１に基づいて第１領域Ａ１を、所定速度を超過して走行する車両Ｖ１が検出された場合、選択部２５は第１領域Ａ１を撮影するカメラ５０ａと、第１領域Ａ１の下流を撮影するカメラ５０ｂ，５０ｃを選択する。なお、選択部２５は、イベントの発生場所を撮影するカメラ５０を選択せず、イベントの発生場所よりも下流の場所を撮影するカメラ５０のみを選択してもよい。
　続いて、指示部２６は、選択されたカメラ５０ａ，５０ｂ，５０ｃの撮影条件を決定する（ステップＳ２０７、ステップＳ４）。具体的には、指示部２６はイベント情報Ｄ２に含まれるイベントの発生時刻と、車両Ｖ１の速度に基づいて、カメラ５０ａ，５０ｂ，５０ｃの撮影時刻をそれぞれ決定する。また、指示部２６は、車両Ｖ１のナンバープレートが含まれるように、カメラ５０ａ，５０ｂ，５０ｃの撮影場所とズーム倍率をそれぞれ決定する。
　また、所定速度を超過して走行する車両Ｖ１のナンバープレートをより確実に撮影するために、指示部２６はフレーム数を第１フレーム数Ｆ１よりも多い第２フレーム数Ｆ２（例えば、１秒間に３０枚）に決定する。フレーム数は、車両Ｖ１の速度に基づいて決定されてもよい。例えば、車両Ｖ１の速度が速いほど、フレーム数を多くしてもよい。
　イベントが「逆走」である場合、選択部２５はイベントの発生場所を撮影するカメラ５０と、イベントの発生場所よりも上流の場所を撮影するカメラ５０とを選択する（ステップＳ２０８、ステップＳ３）。
　より具体的には、センサ４０ｂのセンサ情報Ｄ１に基づいて第２領域Ａ２を通行方向ＡＲ１とは反対側に走行する車両Ｖ１が検出された場合、選択部２５は第２領域Ａ２を撮影するカメラ５０ｂと、第２領域Ａ２よりも上流を撮影するカメラ５０ａを選択する。なお、選択部２５は、イベントの発生場所を撮影するカメラ５０を選択せず、イベントの発生場所よりも上流の場所を撮影するカメラ５０のみを選択してもよい。
　続いて、指示部２６は、選択されたカメラ５０ａ，５０ｂの撮影条件を決定する（ステップＳ２０９、ステップＳ４）。具体的には、指示部２６はイベント情報Ｄ２に含まれるイベントの発生時刻と、車両Ｖ１の速度に基づいて、カメラ５０ａ，５０ｂの撮影時刻をそれぞれ決定する。また、指示部２６は、車両Ｖ１のナンバープレートが含まれるように、カメラ５０ａ，５０ｂの撮影場所とズーム倍率をそれぞれ決定する。また、走行中の車両Ｖ１のナンバープレートをより確実に撮影するために、指示部２６はフレーム数を第１フレーム数Ｆ１よりも多い第２フレーム数Ｆ２に決定する。
　イベントが「渋滞」である場合、選択部２５はイベントの発生場所を撮影するカメラ５０を選択する（ステップＳ２１０、ステップＳ３）。より具体的には、センサ４０ａのセンサ情報Ｄ１に基づいて第１領域Ａ１における渋滞が検出された場合、選択部２５は第１領域Ａ１を撮影するカメラ５０ａを選択する。
　なお、渋滞の開始位置（下流側の端）及び終了位置（上流側の端）を継続的に監視するために、選択部２５は、イベントの発生場所よりも上流及び下流の場所を撮影するカメラ５０をさらに選択してもよい。
　続いて、指示部２６は、選択されたカメラ５０ａの撮影条件を決定する（ステップＳ２１１、ステップＳ４）。具体的には、指示部２６は第１領域Ａ１の全景が含まれるように、カメラ５０ａのズーム倍率（例えば、１倍）を決定する。また、渋滞に含まれる車両Ｖ１は比較的低速で走行しており、渋滞の状況はすぐには（例えば、数秒のうちには）変化しないと考えられるため、指示部２６はフレーム数を第１フレーム数Ｆ１に決定する。
　次に、指示部２６は、選択部２５が選択したカメラ５０に撮影の指示をする（ステップＳ５～Ｓ７）。例えば、カメラ５０ａ（又はカメラ５０ｂ）が選択されている場合、検出装置２０ａの指示部２６は、カメラ５０ａ（又はカメラ５０ｂ）に制御信号を送信する（ステップＳ２１４、ステップＳ５）。また、カメラ５０ｃが選択されている場合、検出装置２０ａの指示部２６は、電気通信回線網Ｎ１を介して、カメラ５０ｃを制御する検出装置２０ｂに制御信号を送信する（ステップＳ２１４、ステップＳ６）。そして、検出装置２０ｂが、カメラ５０ｃに制御信号を送信する（ステップＳ７）。
　カメラ５０は、常時には、通常モードにて動作している（ステップＳ３０１、ステップＳ８，Ｓ９）。通常モードとは、例えば第１フレーム数Ｆ１以下のフレーム数により、対象となる領域の全景を撮影するモードをいう。なお、カメラ５０は、常時には、スタンバイモード（撮影を行わず、省電力にて待機しているモード）にて動作していてもよい。
　カメラ５０が指示部２６からの制御信号を受信すると（ステップＳ３０２）、カメラ５０は制御信号に基づき、所定の撮影モードにて動作する（ステップＳ３０３、ステップＳ１０，Ｓ１１）。所定の撮影モードとは、指示部２６がステップＳ４において決定した各種の撮影条件により撮影するモードをいう。
　カメラ５０は、撮影モードによる撮影を終了すると、検出装置２０へ画像Ｉｍ１を送信する（ステップＳ３０４、ステップＳ１２～Ｓ１４）。検出装置２０は、受信した画像Ｉｍ１を記憶部２２に記憶する。具体的には、カメラ５０ａ，５０ｂは検出装置２０ａへ画像Ｉｍ１を送信する（ステップＳ１２）。また、カメラ５０ｃは検出装置２０ｂへ画像Ｉｍ１を送信し（ステップＳ１３）、検出装置２０ｂは電気通信回線網Ｎ１を介して検出装置２０ａへ画像Ｉｍ１を送信する（ステップＳ１４）。検出装置２０ａの制御部２１は、画像Ｉｍを受信し（ステップＳ２１５、ステップＳ１２，Ｓ１４）、受信された画像Ｉｍを記憶部２２に格納する。
　次に、検出装置２０ａの詳細検出部２７は、イベント情報Ｄ２及び画像Ｉｍ１に基づいて、イベントの詳細情報Ｄ３を検出する（ステップＳ２１６、ステップＳ１５）。例えば、イベントが「落下物」である場合、詳細検出部２７はイベント情報Ｄ２に基づいて画像Ｉｍ１から落下物Ｍ１が写っている場所をトリミングし、当該トリミング画像を詳細情報Ｄ３として検出する。なお、詳細検出部２７は、画像Ｉｍ１をトリミングせず、画像Ｉｍ１自体を詳細情報Ｄ３として検出してもよい。
　また、イベントの種類が「駐車」、「速度超過」又は「逆走」である場合、詳細検出部２７はイベント情報Ｄ２に基づいて画像Ｉｍ１から車両Ｖ１のナンバープレートが写っている場所を特定する。そして、詳細検出部２７は、ナンバープレートの文字を読み取り、その文字情報を詳細情報Ｄ３として検出する。なお、詳細検出部２７は、ナンバープレートの部分をトリミングしたトリミング画像を詳細情報Ｄ３として検出してもよい。すなわち、詳細検出部２７は、車両Ｖ１のナンバープレートに関する情報（ナンバープレートの文字情報、及びナンバープレートを含む画像の少なくともひとつを含む情報）を詳細情報Ｄ３として検出する。また、イベントの種類が「渋滞」である場合、詳細検出部２７は画像Ｉｍ１自体を詳細情報Ｄ３として検出する。
　詳細検出部２７は、検出した詳細情報Ｄ３を記憶部２２に記憶するとともに、通信部２３及び電気通信回線網Ｎ１を介して管理装置２００に詳細情報Ｄ３を送信する（ステップＳ２１７、ステップＳ１６）。管理装置２００の制御部２０１は、通信部２０３において受信した詳細情報Ｄ３を記憶部２０２に記憶する。
　〈本実施形態の作用効果〉
　検出装置２０は、検出したイベントに応じて、道路Ｒ１上に設置された複数のカメラ５０の中から、イベントに関する画像Ｉｍ１の撮影に使用するカメラ５０を選択する選択部２５と、選択したカメラ５０に撮影の指示をする指示部２６とを有する。このため、検出したイベントに応じて、より好適な画像Ｉｍ１を記録することができる。また、画像Ｉｍ１に基づいてイベントの詳細情報Ｄ３をより正確に検出することができる。
　例えば、イベントの種類が「速度超過」である場合、イベントを検出した場所よりも下流の場所にあるカメラ５０に撮影の指示がなされるため、走行中の車両Ｖ１をより確実に画像Ｉｍ１に写すことができる。また、イベントの種類が「逆走」である場合、イベントを検出した場所よりも上流の場所にあるカメラ５０に撮影の指示がなされるため、走行中の車両Ｖ１をより確実に画像Ｉｍ１に写すことができる。
　特に、指示部２６は、検出したイベントに応じて、選択部２５が選択したカメラ５０の撮影条件を決定するとともに、選択部２５が選択したカメラ５０に、当該撮影条件による撮影の指示をする。このため、イベントに応じて、より好適な画像Ｉｍ１を取得することができ、画像Ｉｍ１に基づいてイベントの詳細情報Ｄ３をより正確に検出することができる。
　例えば、イベントが「速度超過」又は「逆走」である場合、指示部２６は、選択したカメラ５０のフレーム数を第１フレーム数Ｆ１よりも多い第２フレーム数Ｆ２に決定する。これにより、走行中の車両Ｖ１をより確実に画像Ｉｍ１に含めることができる。また、イベントが「駐車」、「速度超過」又は「逆走」である場合、車両Ｖ１のナンバープレートが写るように、選択したカメラ５０の撮影場所とズーム倍率が決定されるため、ナンバープレートに関する情報を含む詳細情報Ｄ３をより正確に検出することができる。
　〈変形例〉
　以下、実施形態の変形例を説明する。変形例において、実施形態から変更のない部分については同じ符号を付して説明を省略する。
　〈機械学習によるイベントの検出〉
　検出部２４は、機械学習によって学習された学習モデルを用いて、予め設定された複数のイベントの中から道路Ｒ１で発生した１又は複数のイベントを検出する構成としてもよい。
　図８は、学習済の識別モデルによる処理を説明するブロック図である。
　記憶部２２には、学習済の識別モデルＭＤ１が記憶されている。識別モデルＭＤ１は、例えば、学習データＬＤ１（教師データ）を用いて、複数種類のイベントとラベルＬ１との対応を所定の学習アルゴリズムＬＡ１で学習させたモデルである。学習アルゴリズムＬＡ１には、例えば、サポートベクターマシンを用いることができる。学習アルゴリズムＬＡ１は、サポートベクターマシン以外の他のアルゴリズム（例えば深層学習等のニューラルネットワーク等）を用いてもよい。
　この変形例では、入力されたセンサ情報Ｄ１を前処理することによって対象物の特徴量ＦＶ１を抽出する。この前処理では、信号処理によって、センサ情報Ｄ１からイベントの検出に有効な特徴量ＦＶ１が抽出される。抽出した特徴量ＦＶ１は識別モデルＭＤ１に入力され、イベントの検出結果であるラベルＬ１が出力される。
　図９は、学習データＬＤ１の生成処理を説明するブロック図である。
　学習データＬＤ１は、各イベントを個別に検出してラベル付けすることにより生成される。逆走、速度超過、渋滞等のイベントは、上記のように、センサ情報Ｄ１から自動で検出することができる。これらのイベントが検出されると、イベント検出時刻を含む所定の時間範囲のデータを抽出し、抽出したデータに各イベントのラベルＬ１を対応付けることで学習データＬＤ１を生成することができる。
　一方、駐車（違法駐車）、及び落下物に関する学習データＬＤ１は、人手で生成するのが好ましい。具体的には、例えば、センサ４０の対象領域において、種々の違法駐車及び種々の落下物をセンサ４０で検出し、ディスプレイに表示されるセンサ情報Ｄ１に基づいてオペレータが対応するラベルＬ１を入力することで学習データＬＤ１を生成する。このような学習データＬＤ１を用いて識別モデルＭＤ１を作成することで、複数種類のイベントを精度よく検出することが可能となる。特に、駐車車両、及び落下物等のイベントの検出精度を高めることができる。
　〈制御信号が競合する場合の変形例〉
　上記の実施形態では、センサ情報Ｄ１に基づいてイベントが検出され、例えばステップＳ５ではカメラ５０に１個の撮影条件を含む制御信号が送信される。しかしながら、実際には、道路Ｒ１では複数のイベントが同時期に発生する場合がある。例えば、第１領域Ａ１において落下物Ｍ１が存在している状態で、第２領域Ａ２において逆走する車両Ｖ１が発生する場合がある。
　この場合、検出装置２０ａの検出部２４は、センサ４０ａのセンサ情報Ｄ１に基づいて、イベントとして「落下物」が発生していると判定するとともに、センサ４０ｂのセンサ情報Ｄ１に基づいて、イベントとして「逆走」が発生していると判定する。選択部２５は、検出したイベント「落下物」に応じて、「落下物」の発生場所を撮影するカメラ５０ａを選択し、指示部２６は、その撮影条件（例えば、第１領域Ａ１の全景を撮影するためにズーム倍率を１倍とし、フレーム数を第１フレーム数Ｆ１とする条件）を決定する。そして、指示部２６は、カメラ５０ａに「落下物」に対応する制御信号ＣＳ１を送信する。
　また、選択部２５は、検出したイベント「逆走」に応じて、「逆走」の発生場所よりも上流を撮影するカメラ５０ａを選択し、指示部２６は、その撮影条件（例えば、車両Ｖ１のナンバープレートを撮影するために１倍よりも大きいズーム倍率とし、フレーム数を第２フレーム数Ｆ２とする条件）を決定する。そして、指示部２６は、カメラ５０ａに「逆走」に対応する制御信号ＣＳ２を送信する。
　このように、検出システム１０において道路Ｒ１で発生する複数のイベントが同時期に検出されると、カメラ５０には複数の制御信号ＣＳ１，ＣＳ２が同時期に送信される場合がある。すなわち、１個のカメラ５０において、複数の制御信号ＣＳ１，ＣＳ２が競合する場合がある。
　この場合、カメラ５０において制御信号が入力された順に撮影を行うことが考えられる。しかしながら、例えば制御信号ＣＳ１が先にカメラ５０ａに入力され、カメラ５０ａが制御信号ＣＳ１に基づいて所定の撮影時間だけ第１領域Ａ１の全景を撮影した場合、その撮影中に逆走する車両Ｖ１が第１領域Ａ１を通過するおそれがある。この場合、逆走する車両Ｖ１を撮り逃がすおそれがある。
　そこで、本変形例では、制御信号に、イベントの種類ごとに優先度のパラメータを付与する。例えば、イベントの種類が「速度超過」である場合、撮影の対象が走行中の車両Ｖ１であり、かつ車両Ｖ１が減速することで所定速度を超過している状態を脱しやすいため、カメラ５０がイベントの発生中に車両Ｖ１を撮影可能な時刻が限られている。このため、「速度超過」に関する撮影の優先度を最も高くする。
　また、イベントの種類が「逆走」である場合、撮影の対象が走行中の車両Ｖ１であるため、カメラ５０がイベントの発生中に車両Ｖ１を撮影可能な時刻がある程度限られている。しかしながら、「速度超過」の場合と比べて、車両Ｖ１は逆走している状態を脱しにくいため、例えばカメラ５０ｃで逆走する車両Ｖ１を撮り逃しても、他のカメラ５０ａで撮影できる可能性が高い。このため、「逆走」に関する撮影の優先度を「速度超過」よりも低くする。
　また、イベントの種類が「駐車」である場合、撮影の対象が駐車中の車両Ｖ１であるため、カメラ５０がイベントの発生中に車両Ｖ１を撮影可能な時刻は、イベントの種類が「速度超過」及び「逆走」の場合と比べて長い。一方で、駐車中の車両Ｖ１は発進してその場所から移動する場合があるため、イベントが「落下物」である場合よりも早くに撮影した方が好適である。このため、「駐車」に関する撮影の優先度を「速度超過」及び「逆走」よりも低くし、「落下物」よりも高くする。
　また、イベントの種類が「渋滞」である場合、例えば画像に基づいてナンバープレートの文字情報を取得したり、落下物を特定したりする必要がないため、他のイベントと比べて画像の必要性が低い。このため、「渋滞」に関する画像の優先度を他のイベントよりも低くする。以上により、本変形例のイベントの種類ごとの優先度は、高い順に、速度超過、逆走、駐車、落下物、渋滞となる。なお、当該優先度は一例であり、上記の順以外となってもよい。
　そして、１個のカメラ５０において、複数の制御信号が競合する場合、優先度の高いイベントに対応する制御信号から順に撮影を行う。例えば、カメラ５０ａに「落下物」に対応する制御信号ＣＳ１が入力され、その後カメラ５０ａが落下物Ｍ１の撮影中に「逆走」に対応する制御信号ＣＳ２が入力された場合、カメラ５０ａは、一旦制御信号ＣＳ１に基づく撮影を中断し、より優先度の高い制御信号ＣＳ２に基づいて、逆走している車両Ｖ１の撮影を行う。このように構成することで、複数の制御信号が競合する場合にも、より好適に画像を撮影することができる。
　〈検出装置の変形例〉
　上記の実施形態に係る検出装置２０は、センサユニット３０と別体として設けられている。しかしながら、検出装置２０の一部又は全部が、センサユニット３０に含まれていてもよい。例えば、センサユニット３０にコンピュータが搭載され、当該コンピュータがセンサ４０のセンサ情報Ｄ１に基づいてイベントを検出してもよい。この場合、センサユニット３０搭載されたコンピュータは、検出部２４として機能する。
　すなわち、検出装置２０は、上記の実施形態のように１箇所に設置されたコンピュータによって実現されてもよいし、センサユニット３０に分散された複数のコンピュータによって実現されてもよい。
　〈カメラとセンサの変形例〉
　上記の実施形態では、センサユニット３０にセンサ４０とカメラ５０が搭載されているため、センサ４０とカメラ５０は一対一で対応し、センサ４０とカメラ５０の設置間隔は等しい。しかしながら、センサ４０とカメラ５０は一対多で対応してもよいし、センサ４０とカメラ５０の設置間隔は異なっていてもよい。
　例えば、２００ｍ分の領域を監視できるセンサ４０と、１００ｍ分の領域を監視できるカメラ５０を用いる場合、２００ｍ分の第１領域Ａ１におけるイベントを検出するために、１個のセンサ４０に２個のカメラ５０を対応させ、センサ４０は２００ｍごとに設置し、カメラ５０は１００ｍごとに設置してもよい。
　〈検出部の変形例〉
　本変形例に係る検出システムは、複数のセンサユニット３０（センサ４０）及び複数の検出装置２０が連携して動作する機能を持つ。これにより、センサ４０の対象領域を跨いで走行する車両Ｖ１を追跡する。この変形例では、速度超過又は逆走等のイベントを検出対象のイベントとして想定する。すなわち、検出システム１０は、速度超過又は逆走等のイベントを検出すると、当該イベントの対象車両Ｖ１を特定し、特定したイベント対象車両Ｖ１をイベントが検出された対象領域を超えて追跡する。さらに本検出システム１０は、当該イベント対象車両Ｖ１を撮影するカメラ５０の選択を追跡状況の応じて切り替えることで、イベント対象車両Ｖ１を追跡しながら記録する。
　複数のセンサユニット３０は、同じ時刻に基づいて動作することにより連係動作する。複数のセンサユニット３０の各々は、例えば、ＮＴＰ（Ｎｅｔｗｏｒｋ　Ｔｉｍｉｎｇ　Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）サーバから時刻情報を取得することで、時刻を同期させる。
　図１０は、本変形例に係る検出装置２０ａ，２０ｂが実行する動作の順序を示すフローチャートである。この例では、イベント対象車両Ｖ１を追跡する場合における一部の追跡区間の処理について説明する。
　以下、区別するために、センサ４０ａ，４０ｃから取得されるセンサ情報Ｄ１をそれぞれセンサ情報Ｄ１ａ，Ｄ１ｃとし、センサ４０ａ，４０ｃに基づいて検出されるイベント情報Ｄ２をそれぞれイベント情報Ｄ２ａ，Ｄ２ｃとする。
　図１を参照して、例えば、第１領域Ａ１において車両Ｖ１が所定速度を超過して走行したとする。検出装置２０ａは、車両Ｖ１の速度超過を検出する。具体的には、検出装置２０ａは、センサ４０ａからセンサ情報Ｄ１ａを受信する（ステップＳ４０１）。続いて、検出装置２０ａの検出部２４は、受信したセンサ情報Ｄ１ａに基づいて、イベント「速度超過」を検出し、車両Ｖ１の車両ＩＤ、位置、速度、及び大きさ等を含むイベント情報Ｄ２ａを生成する（ステップＳ４０２）。検出装置２０ａは、検出したイベント（速度超過）に応じて、イベントの発生場所を撮影するカメラ５０と、イベントの発生場所よりも下流の場所を撮影するカメラ５０とを選択する。検出装置２０ａは、イベントの発生場所を撮影するカメラ５０に対して撮影指示を出すとともに、イベント情報Ｄ２ａを、下流に位置する検出装置２０ｂに送信する（ステップＳ４０３）。
　検出装置２０ｂは、センサ４０ｃからセンサ情報Ｄ１ｃを受信している（ステップＳ５０１）。検出装置２０ｂは検出装置２０ａからイベント情報Ｄ２ａを受信する（ステップＳ５０２）。なお、検出装置２０ｂにおいて、イベント情報Ｄ２ａが受信された後にセンサ情報Ｄ１ｃが受信されてもよい。検出装置２０ｂは、イベント情報Ｄ２ａに基づいて、センサ情報Ｄ１ｃから車両Ｖ１の情報を抽出する（ステップＳ５０３）。このように構成することで、センサ４０ｃから取得されるセンサ情報Ｄ１ｃにイベント「速度超過」が含まれていない場合であっても、当該センサ情報Ｄ１ｃから車両Ｖ１の情報（例えば、位置、速度）を取得することができる。
　検出装置２０ｂはさらに、検出装置２０ａから受信したイベント情報Ｄ２ａに含まれる車両のＩＤと同じＩＤ（又は、対応するＩＤ）を、センサ４０ｃに基づいて生成されるイベント情報Ｄ２ｃの車両ＩＤとして付与する。これにより、センサ４０ａに基づいて検出されるイベント情報Ｄ２ａと、センサ４０ｃに基づいて検出されるイベント情報Ｄ２ｃとを紐付けることができる。別々のイベント情報Ｄ２ａ，Ｄ２ｃにおいて、車両Ｖ１には同じ（又は対応する）ＩＤが付与されているため、より容易に車両Ｖ１を追跡することができる。
　検出装置２０ｂは、車両Ｖ１の検出に応じて、車両Ｖ１を撮影するカメラ５０を選択するとともに撮影条件を決定する。検出装置２０ｂは、選択したカメラに対して撮影指示を出すとともに、検出装置２０ａから受信したイベント情報Ｄ２ａ及び自身が検出した威厳と上方Ｄ２ｃを、検出装置２０ｂの下流に位置する他の検出装置に送信する。このように、本変形例に係る検出システムは、速度超過した車両Ｖ１を追跡しながら記録する。
　なお、この変形例では、速度超過のイベントを検出した場合の例について示したが、本開示はこのような例に限定されない。例えば、逆走のイベントを検出した場合に、イベント対象車両を追跡しながら記録するようにしてもよい。この場合、イベント情報は、イベントを検出した検出装置の上流に位置する他の検出装置に送信される。
　《その他》
　上記の実施形態のセンサ４０は、道路Ｒ１に電磁波を送信し、その反射波に基づいて、道路Ｒ１で発生するイベントに関する情報を含むセンサ情報Ｄ１を取得する。しかしながら、センサ４０は、道路Ｒ１以外の領域に電磁波を送信して、道路Ｒ１以外の領域で発生するイベントに関する情報を含むセンサ情報Ｄ１を取得してもよい。例えば、道路Ｒ１の脇にある斜面にゴミなどの落下物Ｍ１が付着している場合、風などにより落下物Ｍ１が移動して、道路Ｒ１に侵入するおそれがある。このため、センサ４０は道路Ｒ１に加え、道路Ｒ１の近傍に位置する領域からセンサ情報Ｄ１を取得してもよい。そして、道路Ｒ１の近傍に位置する領域において、将来的に道路Ｒ１における車両Ｖ１の通行に支障を及ぼすイベントを、検出装置２０が検出してもよい。
　上記の実施形態では、センサ情報Ｄ１に基づいて、予め設定されている所定の複数種類のイベントのうちから少なくとも１個のイベントが検出される。しかしながら、予め設定されている所定のイベントは、複数種類であることは必須ではなく、１種類であってもよい。この場合でも、検出部２４は予め設定されたイベントを検出すると、当該イベントの内容に応じて、道路Ｒ１上に設置された複数のカメラ５０の中から、イベントに関する画像を撮影するカメラ５０を選択する。イベントの内容としては、例えばイベントの発生場所、及びイベントの種類等が挙げられる。例えば、検出部２４は、検出したイベントの内容（すなわち、イベントの発生場所）に応じて、当該イベントの撮影に適したカメラ５０（例えばイベント発生場所に近いカメラ５０）を選択する。
　また例えば、検出部２４は、センサ情報Ｄ１に基づいて、イベントとして「速度超過」のみを検出してもよい。すなわち、図６のステップＳ２０３→Ｓ２０６→Ｓ２０７のルートのみが選択されてもよい。この場合、選択部２５はイベントの発生場所を撮影するカメラ５０と、イベントの発生場所よりも下流の場所を撮影するカメラ５０とを選択するため、車両Ｖ１の撮り逃しを防止し、イベント（速度超過）に関する画像情報をより正確に記録することができる。
　さらに例えば、検出部２４は、センサ情報Ｄ１に基づいて、イベントとして「逆走」のみを検出してもよい。すなわち、図６のステップＳ２０３→Ｓ２０８→Ｓ２０９のルートのみが選択されてもよい。この場合、選択部２５はイベントの発生場所を撮影するカメラ５０と、イベントの発生場所よりも上流の場所を撮影するカメラ５０とを選択するため、車両Ｖ１の撮り逃しを防止し、イベント（逆走）に関する画像情報をより正確に記録することができる。
　《補記》
　なお、上記の実施形態及び各種の変形例については、その少なくとも一部を、相互に任意に組み合わせてもよい。また、今回開示された実施形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本開示の範囲は請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味及び範囲内での全ての変更が含まれることが意図される。
　１０　検出システム
　２０，２０ａ，２０ｂ　検出装置
　２１　制御部
　２２　記憶部
　２３　通信部
　２４　検出部
　２５　選択部
　２６　指示部
　２７　詳細検出部
　２００　管理装置
　２０１　制御部
　２０２　記憶部
　２０３　通信部
　３０，３０ａ，３０ｂ，３０ｃ　センサユニット
　３１，３１ａ　筐体
　４０，４０ａ，４０ｂ，４０ｃ　センサ
　５０，５０ａ，５０ｂ，５０ｃ　カメラ
　５１　可動部
　５２　ズームレンズ
　５３　撮影素子
　６ａ，６ｂ　支柱
　ＴＣ１　交通管制センター
　Ｎ１　電気通信回線網
　Ｒ１　道路
　Ａ１　第１領域
　Ａ２　第２領域
　Ａ３　第３領域
　Ｖ１　車両
　Ｍ１　落下物
　ＡＲ１　通行方向
　Ｄ１，Ｄ１ａ，Ｄ１ｃ　センサ情報
　Ｄ２，Ｄ２ａ，Ｄ２ｃ　イベント情報
　Ｄ３　詳細情報
　Ｉｍ１　画像
　Ｆ１　第１フレーム数
　Ｆ２　第２フレーム数
　ＣＳ１，ＣＳ２　制御信号
　ＦＶ１　特徴量
　Ｌ１　ラベル
　ＬＤ１　学習データ
　ＬＡ１　学習アルゴリズム
　ＭＤ１　識別モデル
 

Claims (12)

  1. 　電磁波を道路へ送信し対象物で反射した前記電磁波を受信することで前記対象物を検知するセンサからセンサ情報を取得し、取得した前記センサ情報に基づいて、予め設定されたイベントを検出する検出部と、
    　前記検出部が検出したイベントの内容に応じて、道路上に設置された複数のカメラの中から、前記イベントに関する画像を撮影するカメラを選択する選択部と、
    　前記選択部が選択した前記カメラに対して撮影の指示をする指示部と、
    を備える、検出装置。
  2. 　前記予め設定されたイベントは複数あり、
    　前記検出部は、予め設定された複数のイベントの中から、前記センサ情報に基づいて、１又は複数のイベントを検出する、請求項１に記載の検出装置。
  3. 　前記予め設定された複数のイベントは、前記センサが前記センサ情報を取得する対象領域において生じ得るイベントを含む、請求項２に記載の検出装置。
  4. 　前記予め設定された複数のイベントは、
    　　法定速度又は指定速度を超える、車両による速度超過の道路走行、
    　　道路における車両の逆走、
    　　道路への車両の駐車、
    　　道路の渋滞、及び
    　　道路上における落下物の存在、のうちの少なくとも１つを含む、
    請求項２又は請求項３に記載の検出装置。
  5. 　前記検出部が前記イベントとして車両による速度超過の道路走行を検出した場合、前記選択部は、前記複数のカメラの中から、前記センサが前記センサ情報を取得する対象領域よりも、前記道路の走行方向に対して下流の領域を撮影対象とするカメラを選択する、
    請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の検出装置。
  6. 　前記検出部が前記イベントとして道路における車両の逆走を検出した場合、前記選択部は、前記複数のカメラの中から、前記センサが前記センサ情報を取得する対象領域よりも、前記道路の走行方向に対して上流の領域を撮影対象とするカメラを選択する、
    請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の検出装置。
  7. 　前記指示部は、前記検出部が検出したイベントに応じて、所定のフレーム数で撮影する第１の撮影条件、及び、前記所定のフレーム数よりも多いフレーム数で撮影する第２の撮影条件のいずれかを、前記選択部が選択したカメラの撮影条件として決定し、決定した前記撮影条件による撮影の指示をする、
    請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の検出装置。
  8. 　前記検出部が、前記予め設定されたイベントとして、道路への車両の駐車、道路の渋滞、又は道路上における落下物の存在を検出した場合、前記指示部は、前記第１の撮影条件を前記選択部が選択したカメラの撮影条件として決定し、決定した前記第１の撮影条件による撮影の指示をし、
    　前記検出部が、前記予め設定されたイベントとして、法定速度又は指定速度を超える、車両による速度超過の道路走行、又は道路における車両の逆走を検出した場合、前記指示部は、前記第２の撮影条件を前記選択部が選択したカメラの撮影条件として決定し、決定した前記第２の撮影条件による撮影の指示をする、請求項７に記載の検出装置。
  9. 　前記選択部により選択されたカメラが撮影した画像に基づいて、前記検出部により検出されたイベントの詳細情報を検出する詳細検出部をさらに含む、
    請求項１から請求項８のいずれか１項に記載の検出装置。
  10. 　前記検出部が、前記予め設定されたイベントとして、法定速度又は指定速度を超える、車両による速度超過の道路走行、道路における車両の逆走、又は、道路への車両の駐車を検出した場合、
    　前記詳細検出部は、前記詳細情報として、対象車両のナンバープレートに関する情報を検出する、請求項９に記載の検出装置。
  11. 　前記センサと、
    　複数の前記カメラと、
    　請求項１から請求項１０のいずれか１項に記載の検出装置と、
    を備える検出システム。
  12. 　電磁波を道路へ送信し対象物で反射した前記電磁波を受信することで前記対象物を検知するセンサからセンサ情報を取得し、取得した前記センサ情報に基づいて、予め設定されたイベントを検出するステップと、
    　検出したイベントの内容に応じて、道路上に設置された複数のカメラの中から、前記イベントに関する画像を撮影するカメラを選択するステップと、
    　選択した前記カメラに対して撮影の指示をするステップと、
    を備える、検出方法。
     
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