(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
二輪の車種判別システムにおいて、
ａ）判別対象車の車輪に係る側面画像から特徴形状として車輪側面を抽出し、該側面画像における車輪側面の測定をする測定手段と、
ｂ）該特徴形状の測定結果と車種毎に設定した基準との比較をする比較手段と、
を含むシステム。
【請求項２】
前記車輪側面の測定は、車輪厚の測定を含むことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記測定手段は、さらに判別対象車の車輪に係る幅面画像から、特徴形状を抽出し、該画像における特徴形状の測定をし、
前記比較手段は、前記幅面画像から抽出した特徴形状及び前記車輪側面の測定結果と車種毎に設定した基準との比較をすることを特徴とする請求項１又は２に記載のシステム。
【請求項４】
前記特徴形状は、タイヤ幅を含むことを特徴とする請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
前記特徴形状は複数であって、それらに係る比較の結果を得点として評価する評価手段を含むことを特徴とする請求項３又は４に記載のシステム。
【請求項６】
前記カメラで取得した画像の分析結果による前記判断対象車の検出と、光電センサの透過・遮光状態の分析結果との間の矛盾を判断することにより、
二輪車への成済まし判別をする成済まし判別手段をさらに含むことを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載のシステム。
【請求項７】
ａ）前記幅面画像から車輪位置又は／及び車輪方向を抽出する状態抽出手段と、
ｂ）該状態抽出に係る車輪位置又は／及び車輪方向によって生じる、前記側面画像における車輪像の楕円への歪みを計算する歪み計算手段と、
ｃ）該歪みによる楕円を真円に補正した車輪像における車輪側面に対して測定をする補正後測定手段、又は、そのままの側面画像から測定した車輪側面に前記歪みの補正をする測定後補正手段と、
をさらに含むことを特徴とする請求項３乃至５のいずれかに記載のシステム。
【請求項８】
前記判別対象車の側方に設置された第２カメラを含み、
前記側面画像は、該第２カメラによって取得した車輪を含む画像であることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
前記判別対象車の上方から前方の範囲又は上方から後方の範囲に設置された第１カメラと、
前記判別対象車の側方に設置された第２カメラと、
を含み、前記幅面画像は、前記第１カメラによって取得した車輪を含む画像であり、前記側面画像は、該第２カメラによって取得した車輪を含む画像であることを特徴とする請求項３に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車輌の車種判別に関し、特にオートバイと自転車との車種判別システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
オートバイと自転車との車種判別は、オートバイと自転車とを受け入れる駐輪場で必要とされている。従来、駐輪場へ入場する通路に溝や重量計を設けて、溝にタイヤを入れて進入させる方式、重量を測って判別する方式などが提案されてきた。    
しかしながら、オートバイ又は自転車（以下、二輪車と総称する）の操縦者が二輪車を溝に入れることに失敗したり、その操縦者の体重が重量に加算されるといった問題が生じて、この方式はうまく機能していない。
【０００３】
車輪の厚み（以下、車輪厚という）が自転車とオートバイとでは、異なった分布を示している点に注目して、側面に光電センサ（光電管式車両検知器）を設け、センシングビームが地上から自転車の厚みよりは高くオートバイの厚みよりは低い位置を通るように設定し、通過時に遮光状態と透過状態の変化パターンを検出する方式が多く採用されている。
しかしながら、オートバイでもタイヤの空気圧が低ければ、自転車の車輪厚を示す問題や、光電センサを足などで遮光することにより容易に自転車の成済ましができてしまう問題により、駐輪場の管理者が満足する機能を達成していない。
【０００４】
特許文献１において、上記単純な光電センサ配置の方式を改良した車種判別システムが記載されている。これは、二輪車の側面形状に注目した方式である。側面に配置した複数の光電センサのビームにおける遮光状態と透過状態との間で変化するパターンを検出して、そのパターンによって車種判別がされる。
通路の両脇に設置された光電センサにより構成され、通路を横断する方向に５本のビームが放射されている。車両検知装置は、５本のビームを投光する投光部と、各ビームを受光する受光部とから構成される。
この構成は、車輪厚と車輪径の特徴によって発生する、ビームの遮光・透過パターンに依存した方式である。そのため、車輌が通路に対して斜めに進入してきた場合や車輪厚がオートバイに近い自転車の場合などにおいて、機能しない問題がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−３０４７２５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
先行技術文献に記載されているような透過型の光電センサの方式では、特徴的形状そのものではなく、その形状による透過／遮光のパターンを検知することにより、間接的に特徴的形状を検知する方式であった。そのため、車種判別の精度が駐輪場管理者を十分に満足させる判別精度を実現していなかった。
本願発明は、カメラにより撮像した画像により、従来よりも高い精度の車種判別システムを提供することを課題とする。
また、判別対象車の特徴的形状を含む画像をクリアに取得することが可能となるシステムを提供することも課題となる。
さらには、車種判別に好適な特徴的形状を分析の対象とするシステムを提供することも課題となる。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
（削除）
【０００８】
本発明の第１の観点によれば、二輪の車種判別システムにおいて、
ａ）判別対象車の車輪に係る側面画像から特徴形状として車輪側面を抽出し、該側面画像における車輪側面の測定をする測定手段と、
ｂ）上記特徴形状の測定結果と車種毎に設定した基準との比較をする比較手段と、
を含むシステムが提供される。
ここで、上記判別対象車の側方に設置された第２カメラとを含み、上記側面画像は、この第２カメラによって取得した車輪を含む画像であるとしてもよい。
又、上記記車輪側面の測定は、車輪厚の測定を含むとしてもよい。
車輪厚は、自転車とオートバイとでは、車輪厚の分布域が異なるため、この２つの車種を判別するための特徴すると、車種判別効果がある。
【０００９】
第１の観点の発明において、
上記記測定手段は、さらに判別対象車の車輪に係る幅面画像から、特徴形状を抽出し、該画像における特徴形状の測定をし、
上記比較手段は、上記幅面画像から抽出した特徴形状及び上記車輪側面の測定結果と車種毎に設定した基準との比較をするとしてもよい。
ここで、上記判別対象車の上方から前方の範囲又は上方から後方の範囲に設置された第１カメラと、上記判別対象車の側方に設置された第２カメラと、を含み、上記幅面画像は、この第１カメラによって取得した車輪を含む画像であり、上記側面画像は、この第２カメラによって取得した車輪を含む画像であるとしてもよい。
【００１０】
（削除）
【００１１】
（削除）
【００１２】
上記特徴形状は、タイヤ幅を含むとしてもよい。
【００１３】
上記特徴形状は複数であって、それらに係る比較の結果を得点として評価する評価手段を含むとしてもよい。
特徴形状ごとに、その形状の測定結果や有無に対して、得点を与えることができるので、それらの統計的処理による総合的な評価を与えることが可能になり、車種判別の精度を高められる効果がある。
【００１４】
上記カメラで取得した画像の分析結果による上記判断対象車の検出と、光電センサの透過・遮光状態の分析結果との間の矛盾を判断することにより、
二輪車への成済まし判別をする成済まし判別手段をさらに含むとしてもよい。
【００１５】
ａ）前記幅面画像から車輪位置又は／及び車輪方向を抽出する状態抽出手段と、
ｂ）該状態抽出に係る車輪位置又は／及び車輪方向によって生じる、前記側面画像における車輪像の楕円への歪みを計算する歪み計算手段と、
ｃ）該歪みによる楕円を真円に補正した車輪像における車輪側面に対して測定をする補正後測定手段、又は、そのままの側面画像から測定した車輪側面に前記歪みの補正をする測定後補正手段と、
をさらに含むとしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】図１は、駐輪場に導入した本発明のシステムにおけるカメラ等の配置を示した配置図である。
【図２】図２は、第１カメラ、第２カメラそして光電センサと接続した車種判別用コンピュータの機能構成部を示したブロック図である。
【図３】図３は特徴形状データベースのデータ構造を示したブロック図である。
【図４】図４は、第１カメラによって撮像される画像のイメージ図である。
【図５】図５は、第２カメラによって撮像される前輪部分の側面画像のイメージ図である。
【図６】図６は、補正部の動作を示したフローチャートである。
【図７】図７は、補正部により抽出される位置と方向を示したイメージ図である。
【図８】図８は、基準テーブルに格納された基準データのデータ構造を示したブロック図である。
【図９】図９は、駐輪場の通路を移動して、精算機の横まで来た対象車を検知してから車種判断するまでのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明の具体例につき図面を用いた実施例において説明する。
実施例において、本発明の機能を実現する各機能構成部は、予め組み込まれたファームウエア等の制御プログラムをコンピュータ、回路等のプロセッサーで実行し、カメラ等のデバイスと協働することにより実現される。また、これらのプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、当該プロセッサーによって記録媒体から読み出され、システムのユーザが操作すること又はシステムを構成するデバイスからの信号を受信することによって実行される。
ここでは、本発明の機能に実現に、コンピュータ等を使った画像処理が採用されているが、これに限定されるものではない。例えば、FPGA（field-programmable gate array）やランダムロジック等が採用されうる。
【実施例１】
【００１８】
図１は、駐輪場に導入した本発明のシステムにおけるカメラ等の配置を示した配置図である。上段が平面図であり、下段が側面図である。
１００１で示した駐輪場の入退通路に、判別対象車である二輪車１００３がある。この位置の横に入退手続をする精算機１００２があるため、駐輪場を利用する二輪車は、必ずここを通る。
ここでは、二輪車として自転車が記載されているが、オートバイや３輪車も判別対象車に含ませることが可能である。本発明において、二輪車とは、駐輪場の預かり対象となる車輌である。判別対象車の車輪の数は、２つに限定して解釈されるものではない。
【００１９】
第１カメラ１００４は、二輪車１００３の正面上方から、前輪を撮影するように設置されている。第２カメラ１００５は、二輪車１００３の側方から、前輪を撮影するように設置されている。
ここでは、第１カメラが斜め前上方から前輪幅面を撮像するため、タイヤ幅面を捉え易くなる。これにより、タイヤ幅面という車種判別効果の高い特徴をノイズを少なくして撮影することが可能となる。
タイヤ幅は、オートバイと自転車とでは値の分布が大きく異なるため、車種判別効果が高められる。
しかしながら、本発明の第１カメラの位置は、これに限定されるものではない。
例えば、二輪車の進行方向に沿って下側から車輪を撮像する位置、斜め前後方から後輪を撮像する位置などが適宜採用されうる。
尚、本実施例では、第１及び第２と２つのカメラを備えるシステム構成を採用しているが、本発明のシステム構成はこれに限定されるものではない。第１カメラのみの構成、第２カメラのみの構成なども適宜採用可能である。
【００２０】
光電センサー１００６は、通路を横切るビームの遮光状態と透過状態を車種判別コンピュータに送信する。光電センサが送信する信号は、上記第１カメラと第２カメラの撮像開始のトリガとなる。
【００２１】
図２は、第１カメラ１００４、第２カメラ１００５そして光電センサ１００６と接続した車種判別用コンピュータ２０００の機能構成図である。
対象車検出部２００１は、光電センサ１００６から透過・遮光の状態と、第１カメラ及び第２カメラからの画像とを受信する。
さらに、この２つのカメラで取得した画像の分析結果と透過・遮光の状態の分析結果とを合わせて、二輪車の実在を判断し、判断対象車が来たことを検知する。
そして、判断対象車の検知がされると、対象車検出部は対象車検出信号を発信する。
ここで画像の分析には、対象車の存在しない画像と、対象車のある画像との差分を取って、移動体を検出するアルゴリズムを用いるが、本発明の分析はこれに限定されるものではない。
画像の分析結果と、光電センサの透過・遮光の状態とに矛盾があると判断される場合、対象車検出部により、二輪車の成済まし等の異常がシステム管理者等に通知される。
【００２２】
画像取得部２００２は、対象車検出部からの検出信号を受信して、第１カメラ及び第２カメラが撮像を開始する。
取得した幅面画像と側面画像は、特徴形状抽出部２００３に送信される。
【００２３】
特徴形状抽出部２００３は、まず画像を受信すると、この画像を分析することによって、画像に含まれる形状の分析を行う。
形状の分析は、輪郭抽出、パターンマッチングなど公知の画像処理技術を適宜採用して行われる。
さらに、画像処理された形状と特徴形状データベース２００８に記憶した特徴形状と比較して、測定対象となる部位を含む特徴形状の画像部分を抽出する。
【００２４】
図３は特徴形状データベース２００４のデータ構造を示したブロック図である。形状ID３００１、形状の名称３００２、特徴形状３００３そして画像種別３００４という構成である。画像種別とは、特徴形状を探すべきが幅面画像にあるのか、側面画像にあるのかの種別である。
このブロック図において、タイヤ幅面に関するデータ３００６、泥除けとタイヤ幅面に関するデータ３００７、ペダルに関するデータ３００８そして車輪側面に関するデータ３００９が例示されている。
【００２５】
図４は、第１カメラによって撮像される画像のイメージ図である。ここでは、前輪部分４００１の幅面画像４００２が示されている。
この画像のタイヤ幅面において、２つの矢印で挟まれたＨで示されたところが、二輪車１００３の判別に有効な部位の一つであるタイヤ幅である。
【００２６】
図５は、第２カメラによって撮像される前輪部分５００１の側面画像５００２のイメージ図である。
この画像の車輪側面において、２つの矢印で挟まれたＡで示されたところが、二輪車１００３の判別に有効な部位の一つである車輪厚である。
尚、ここで抽出される特徴形状は、前輪のタイヤ幅面と車輪側面であるが、本発明で採用可能な特徴形状は、これに限定されるものではなく、ペダル、ミラーなどの幅面や側面が適宜採用可能である。
【００２７】
補正部２００５は、特徴形状抽出部によって抽出されたタイヤ幅面から車輪の位置と向きを特定する。そして、特定された位置と向きとから側面画像における前輪側面の画像補正を行う。
図６は、補正部２００５の動作を示したフローチャートである。
幅面画像取得ステップ６００１において、補正部により、幅面画像を取得される。
車輪位置抽出ステップ６００２において、補正部により、幅面画像における車輪位置が抽出される。
車輌向き抽出ステップ６００３において、補正部により、幅面画像における車輪方向が抽出される。
【００２８】
図７は、補正部により抽出される位置と方向を示したイメージ図である。幅面画像７０００における泥除けとタイヤ幅面７００１から抽出される車輪位置は、実線矢印で示されるＰである。車輪方向は、破線矢印で示されるＶである。
【００２９】
説明は、図６に戻る。歪み計算ステップ６００４において、補正部により、側面画像を補正するためのパラメータが計算される。
側面画像補正ステップ６００５において、補正部により、側面画像の補正がされる。ここで側面画像の補正により、楕円に歪んでいた車輪側面画像が真円に補正される。
【００３０】
説明は、図２に戻る。測定部２００６は、幅面画像のタイヤ幅面と補正部によって補正された側面画像の前輪側面とを測定する。測定する部位は、タイヤ幅と車輪厚である。そして、既知の画像処理技術、スキャン技術等の方式により測定が実行される。
【００３１】
比較部２００７は、測定された値を受信して、基準テーブル２００８に格納された基準と比較を行う。
図８は、基準テーブルに格納された基準データのデータ構造を示したブロック図である。基準ID８００１、基準を適用して得点を生成する対象となる適用形状８００２、基準８００３、基準に当てはまった場合に生成する自転車らしさの得点８００４、同じくオートバイらしさの得点８００５という構造である。
タイヤ幅面については、８００６〜８００８で示したＫ１〜Ｋ３の基準データが適用される。
泥除けとタイヤ幅面については、８００９〜８０１１で示したＫ４〜Ｋ６の基準データが適用される。
ペダルについては、８０１２と８０１３で示した基準データＫ７とＫ８が適用される。
車輪側面については、８０１４〜８０１６で示したＫ９〜Ｋ１１の基準データが適用される。
【００３２】
評価部２００９は、比較部で適用した基準データを参照して、抽出した特徴形状毎に適用される得点を生成する。
【００３３】
判断部２０１０は、評価部で生成した自転車らしさの得点及びオートバイらしさの得点をそれぞれ集計して、いずれの車種らしさが多いかを求め、車種判断の値とする。
ここでは、得点を集計して、車種らしさの多寡を求め、車種判断する方式を採用しているが、これに限定されるものではない。例えば、タイヤ幅や車輪厚などの特定の部位の測定結果が単純に基準範囲にあるか否かによって、判断が行われる方式であっても良い。
【００３４】
図９は、駐輪場の通路を移動して、精算機の横まで来た対象車を検知してから車種判断するまでのフローチャートである。
車検知ステップ９００１において、対象車の移動により光電センサのビームが遮光されるパターンが、対象車検知部４００１によって、検知される。
画像取得ステップ９００２において、車検知をトリガに第１カメラと第２カメラとが、精算機の横の通路に設定した撮影領域の二輪車の撮像を行う。画像取得部４００２は、その撮像による幅面画像と側面画像とを取得する。
特徴形状抽出ステップ９００３において、特徴形状抽出部４００３によって、予め設定し特徴画像データベースに記憶した特徴形状の抽出が行われる。
【００３５】
補正ステップ９００４において、補正部４００５によって、側面画像の歪みの補正が行われる。
測定ステップ９００５において、測定部４００６において、幅面画像におけるタイヤ幅と補正した側面画像における車輪厚の測定が行われる。
ここでは、側面画像の補正後に、その測定を行う方式が採用されているが、本発明の補正と測定の方式はこれに限定されるものではない。補正のパラメータを抽出し、オリジナルの画像の車輪厚を測定した後に、測定値に補正のパラメータによる補正計算をする方式であってもよい。
【００３６】
評価ステップ９００６において、評価部４００９によって、測定値の評価が行われる。ここでは、特徴形状毎の得点を生成し、車種らしさ毎の集計を行う。
判断ステップ９００７において、判断部４０１０によって、車種らしさの集計結果が多い方の車種を判断対象車の車種と判断する。
【産業上の利用可能性】
【００３７】
本発明で開示した発明は、駐輪場に利用可能である。特に、オートバイと自転車を混在させて、二輪車を預かる駐輪場に利用が期待される。
【符号の説明】
【００３８】
１００４    第１カメラ
１００５    第２カメラ
１００６    光電センサ
【要約】
【課題】本願発明は、カメラにより撮像した画像により、高い精度の車種判別システムを提供することを課題とする。
また、判別対象車の特徴的形状を含む画像をクリアに取得することが可能となるシステムを提供することも課題となる。
さらには、車種判別に好適な特徴的形状を分析の対象とするシステムを提供することも課題となる。
【解決手段】二輪車の正面上方から、前輪を撮影するように設置されている第１カメラと、二輪車の側方から、前輪を撮影するように設置されている第２カメラと、二輪車が撮影領域に来たことを検知する光電センサを構成要素に含むシステムを構成する。
【選択図】図１【図１】
0005641379.tif 000002
【図２】
0005641379.tif 000003
【図３】
0005641379.tif 000004
【図４】
0005641379.tif 000005
【図５】
0005641379.tif 000006
【図６】
0005641379.tif 000007
【図７】
0005641379.tif 000008
【図８】
0005641379.tif 000009
【図９】
0005641379.tif 000010