(57)【要約】【課題】撮像手段からの画像の異常を正確に検出することが可能となる道路状況把握装置を提供することである。【解決手段】実施形態に係る道路状況把握装置は、車両が走行する道路上の画像を撮像手段により撮像し、この撮像された画像に基づき前記道路の状況を判定する道路状況把握装置であって、前記撮像手段から得られる撮像時刻の異なる複数の画像から単位時間平均輝度を算出する算出手段と、この算出手段により算出された単位時間平均輝度とあらかじめ登録された単位時間平均輝度とを比較し、両者の一致度を求める比較手段と、この比較手段により求められた一致度とあらかじめ前記撮像手段の設置位置の気象条件を考慮して設定された閾値とを比較することにより前記撮像手段からの画像の異常を検出する異常検出手段とを具備する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両が走行する道路上の画像を撮像手段により撮像し、この撮像された画像に基づき前記道路の状況を判定する道路状況把握装置であって、
前記撮像手段から得られる撮像時刻の異なる複数の画像から単位時間平均輝度を算出する算出手段と、
この算出手段により算出された単位時間平均輝度とあらかじめ登録された単位時間平均輝度とを比較し、両者の一致度を求める比較手段と、
この比較手段により求められた一致度とあらかじめ前記撮像手段の設置位置の気象条件を考慮して設定された閾値とを比較することにより前記撮像手段からの画像の異常を検出する異常検出手段と、
を具備する道路状況把握装置。
【請求項２】
車両が走行する道路上の画像を撮像手段により撮像し、この撮像された画像を所定の画像信号に変換し、この変換された画像信号を前記撮像手段から離れた場所で受けて元の画像に復元し、この復元された画像に基づき前記道路の状況を判定する道路状況把握装置であって、
前記復元された撮像時刻の異なる複数の画像から単位時間平均輝度を算出する算出手段と、
この算出手段により算出された単位時間平均輝度とあらかじめ登録された単位時間平均輝度とを比較し、両者の一致度を求める比較手段と、
この比較手段により求められた一致度とあらかじめ前記撮像手段の設置位置の気象条件を考慮して設定された閾値とを比較することにより前記撮像手段からの画像の異常を検出する異常検出手段と、
を具備する道路状況把握装置。
【請求項３】
前記閾値は、前記撮像手段の設置位置の気象条件と前記道路における車両の交通状況を考慮して設定される請求項１または２記載の道路状況把握装置。
【請求項４】
前記算出手段は、所定時間帯の前記複数の画像から前記所定時間帯の単位時間平均輝度を算出し、
前記比較手段は、前記所定時間帯の前記算出手段により算出された単位時間平均輝度と前記所定時間帯の前記あらかじめ登録された単位時間平均輝度とを比較する請求項１または２記載の道路状況把握装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、道路の状況を判定する道路状況把握装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
高速道路等の有料道路上などにおいて、路側に設置されたカメラで道路上の画像を撮像し、撮像された画像から画像処理等によって道路上を走行する車両を検出し、検出した車両の位置、速度等の情報から現在の道路状況（渋滞、停止車両、低速車両等）を判定する道路状況把握装置が知られている。
【０００３】
このような道路状況把握装置では、カメラから得られる画像に異常があると、道路状況を正しく判定することができない。そこで、カメラからの画像データを演算処理し、画像データによる認識処理が不可能である条件、たとえば、逆光、雨上がりなどによって画像が明るすぎるとき、夜間などで画像が暗すぎるとき、薄暮、雪などによって画像が低コントラストであるとき、さらに逆光などによるスミアが発生しているときなどの条件を検出し、このような認識処理が不可能である条件を検出したとき、その条件、すなわち原因を検出し、それを報知する技術が公知である。
【０００４】
上記公知技術では、基本的に車載カメラを前提としているため路側に設置するカメラにそのまま対応できない。また、カメラ位置固有の情報を保持していないため、画像入力の異常を正確に検出することができない。たとえば、夜間に照明が全くなく車両の存在しない条件では、真っ暗な場所などにカメラが設置されている場合、常時異常判定される恐れがある。
【０００５】
また、道路状況は時間経過とともに大きく変化するため、単なる画像解析だけで画像の異常を検出するのは難しい。たとえば、昼に撮像された画像と夜に撮像された画像とでは明るさが異なるため、単なる画像解析だけで画像の異常を検出するのは容易ではない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０００−２０７５６３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明が解決しようとする課題は、撮像手段からの画像の異常を正確に検出することが可能となる道路状況把握装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
実施形態に係る道路状況把握装置は、車両が走行する道路上の画像を撮像手段により撮像し、この撮像された画像に基づき前記道路の状況を判定する道路状況把握装置であって、前記撮像手段から得られる撮像時刻の異なる複数の画像から単位時間平均輝度を算出する算出手段と、この算出手段により算出された単位時間平均輝度とあらかじめ登録された単位時間平均輝度とを比較し、両者の一致度を求める比較手段と、この比較手段により求められた一致度とあらかじめ前記撮像手段の設置位置の気象条件を考慮して設定された閾値とを比較することにより前記撮像手段からの画像の異常を検出する異常検出手段とを具備する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施形態に係る道路状況把握装置の構成を概略的に示す模式図。
【図２】実施形態に係る画像異常検出処理について説明するフローチャート。
【図３】実施形態に係る画像異常検出処理について説明するフローチャート。
【図４】実施形態に係る画像異常検出処理について説明するフローチャート。
【図５】実施形態に係る単位時間平均輝度の算出処理の具体例について説明する図。
【図６】実施形態に係る気象条件と交通状況を考慮した一致度閾値の算出処理の具体例について説明する図。
【図７】実施形態に係る単位時間平均輝度の一致度算出処理の具体例について説明する図。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、実施形態に係る道路状況把握装置について図面を参照して説明する。  
図１は、実施形態に係る道路状況把握装置の構成を概略的に示すものである。図１において、道路１１は高速道路等の有料道路（以降、単に道路と略称することもある）で、車両１２が図示矢印方向に走行するものとする。
【００１１】
道路１１のあらかじめ定められた所定部位には、撮像手段としてのビデオカメラ（以降、単にカメラと略称する）１３が設置されている。カメラ１３は、道路１１の所定部位を通過する車両１２を含む所定エリア内の画像を常時一定間隔（たとえば、３３ｍｓごと）で撮像してフレーム画像として出力するもので、出力されたフレーム画像は順次、画像変換部１４に送られる。
【００１２】
画像変換部１４は、たとえば、カメラ１３の近傍に設けられていて、カメラ１３から出力されるフレーム画像を所定の画像信号（たとえば、光信号、ＬＡＮパケット信号等）に変換して出力する。
【００１３】
画像変換部１４から出力される画像信号は、たとえば、カメラ１３から離れた場所に設置された処理装置１５に送られる。処理装置１５は、カメラ１３により撮像された画像に対し所定の画像処理を行なうことにより車両を検出し、車両検出結果から道路１１における交通事象および異常車両などの道路状況を判定するとともに通過車両台数を計測するもので、入力される画像信号を元の画像に復元する画像復元部１６、復元された画像に対して所定の画像処理を実行する画像処理部１７、画像処理に使用する各種データ（気象条件計数、交通量計数、一致度閾値等）を保持する初期データ保持部１８、一定時間ごとに平均輝度を算出する輝度計算部１９、画像処理結果から最終的な道路状況の判定を行なうとともに通過車両台数の計測を行なう判定処理部２０によって構成される。
【００１４】
ここで、判定処理部２０により判定する道路状況とは、たとえば、「渋滞」、「停止車両」、「低速車両」、「通常状態」の４状態とする。「渋滞」とは道路１１が車両１２で渋滞している状態、「停止車両」とは道路１１上に停止している車両１２が存在する状態、「低速車両」とは道路１１上にあらかじめ定められた所定値以下の速度で走行する車両１２が存在する状態を示すものとする。なお、道路状況が上記３状態ではない場合は「通常状態」とする。
【００１５】
画像処理部１７は、通信回線を介して気象データベース（気象ＤＢ）２１に接続されている。気象データベース２１は、気象庁などが提供しているデータベースで、たとえば、カメラ１３が設置された地域の気象データが、日時ごとの時刻ごとに登録されている（たとえば、図６参照）。
【００１６】
判定処理部２０は、通信回線を介して上位装置２２に接続されている。上位装置２２は、判定処理部２０からの判定結果等を受取る。
【００１７】
道路状況把握装置は、有料道路上などに設置されたカメラ１３で道路１１を撮像し、得られる画像に対して所定の画像処理を行ない、最終的に道路状況（渋滞、停止車両、低速車両）の判定および通過車両台数（交通量）を計測する。
【００１８】
カメラ１３と処理装置１５の設置位置によっては、カメラ１３から出力される画像をそのまま処理装置１５へ入力することができない場合がある（伝送距離の問題などによる）。そのような場合、本実施形態のように、カメラ１３から出力されるフレーム画像を画像変換部１４で所定の画像信号（たとえば、光信号、ＬＡＮパケット信号等）に変換し、変換した画像信号を処理装置１５へ送信し、処理装置１５で画像変換部１４からの画像信号を受信し、画像復元部１６で元の画像に復元するような方法がとられる。
【００１９】
このような状況において、処理装置１５で元の画像に復元する画像復元部１６が正常に動作している場合、画像変換部１４と処理装置１５との間は画像信号が正常に伝達されるため、処理装置１５にて画像の異常が検出できない可能性がある。
【００２０】
また、カメラ１３の設置位置によっては、夜間照明がないため夜間真っ暗であったり、トンネル内であれば常時薄暗かったり、天候の急激な変動などの要因により撮像画像の明るさが一様でないため、カメラ１３の設置位置や気象条件を考慮せず画像異常の判定を実施すると誤判定する可能性がある。さらに、夜間は車両のヘッドライトの影響により、道路上の明るさが大きく変動する可能性がある。
【００２１】
本実施形態で説明する道路状況把握装置は、様々な設置条件のカメラ１２からの画像に基づき画像異常を正確に検出することができる。以下、画像異常検出処理について図２〜図４に示すフローチャートを参照して詳細に説明する。
【００２２】
本実施形態では、まず、係員があらかじめ初期データ保持部１８に気象条件係数および交通量係数を登録するものとする。この設定は、たとえば、専用の端末装置を接続することにより、図６に示すような気象条件（晴、曇、雨）ごとの閾値係数（気象条件係数）および交通事象（交通状況）ごとの閾値係数（交通量係数）を入力し、設定する。
【００２３】
本装置の起動時に、処理装置１５は、上位装置２２から時刻データを取得し（ステップＳ１）、画像処理部１７内の時計（たとえば、リアルタイムクロックなど）に取得した時刻データを設定する（ステップＳ２）。
【００２４】
道路１１上に設置されたカメラ１３は、道路１１の所定部位を通過する車両１２を含む所定エリア内の画像を常時一定間隔（たとえば、３３ｍｓごと）で撮像してフレーム画像として出力するもので、出力されたフレーム画像は順次、画像変換部１４に送られる（ステップＳ３）。
【００２５】
画像変換部１４は、カメラ１３からの画像を所定の画像信号に変換し、処理装置１５に送信する（ステップＳ４）。この際、変換後の信号の形式は問わない。たとえば、ＬＡＮ回線で画像信号を処理装置１５に送信する場合にはＬＡＮパケット信号に変換し、光回線で画像信号を処理装置１５に送信する場合には光信号に変換する。
【００２６】
処理装置１５は、画像変換部１４から送信された画像信号を受信すると、画像復元部１６において元の画像へ復元し、画像処理部１７へ送る（ステップＳ５）。
【００２７】
画像処理部１７は、画像が入力されているか確認する（ステップＳ６）。確認の結果、画像が入力されていない場合、画像復元部異常（すなわち、画像復元部１６から画像が来ていない）と判断し、その旨の異常通知を上位装置２２へ送信する（ステップＳ７）。
【００２８】
ステップＳ６の確認の結果、画像が入力されている場合、初期データ登録命令が発行されているか確認する（ステップＳ８）。初期データ登録命令は、たとえば、上位装置２２あるいは外部の端末装置などから発行されるものとし、処理装置１５は、初期データ登録命令を受けると初期データ登録モードへ移行する。
【００２９】
初期データ登録モードへ移行した場合、画像処理部１７は、まず、初期データ保持部１８に気象条件係数および交通量係数が登録されているか確認し（ステップＳ９）、登録されていない場合はその旨を係員に報知する（ステップＳ１０）。この報知を受けた係員は、前述同様に気象条件係数および交通量係数を登録し保持する（ステップＳ１１、Ｓ１２）。
【００３０】
なお、気象条件係数および交通量係数の登録は、係員の手動操作によらず、画像処理部１７の処理で行なうようにしてもよい。たとえば、あらかじめ気象条件係数および交通量係数をデータベースに登録しておき、ステップＳ１１、Ｓ１２の処理で当該データベースから気象条件係数および交通量係数を取得し、初期データ保持部１８に登録する。
【００３１】
ステップＳ９の判定の結果、気象条件計数および交通量計数が登録されている場合、あるいは、ステップＳ１２の処理が終了すると、画像処理部１７は、画像復元部１６から得られる画像に対して所定の画像処理を実施し、車両領域を検出する（ステップＳ１３）。この車両検出処理には、たとえば、特開２０１０−４４５０２号公報等に開示された技術を適用することができる。
【００３２】
次に、輝度計算部１９は、当該画像に基づき、ステップＳ１３で検出された車両領域以外の領域（背景領域）の平均輝度を算出し、求めた平均輝度を内部に保持（記憶）する（ステップＳ１４）。ここに、平均輝度の算出を背景領域とするのは、車両の存在しない背景領域の画像（背景画像）で平均輝度を算出するためである。
【００３３】
画像処理部１７は、画像復元部１６からのフレーム画像を受取るごとに、画像中の車両領域を検出し、輝度計算部１９が、当該画像に基づき車両領域以外の背景領域の平均輝度を算出し、算出した平均輝度を保持（記憶）する。
【００３４】
これを繰り返して、一定時間経過した場合（ステップＳ１５）、輝度計算部１９は、保持された平均輝度を用いて単位時間平均輝度を算出し（ステップＳ１６）、求めた単位時間平均輝度を初期データ保持部１８へ登録（記憶）する（ステップＳ１７）。
【００３５】
ステップＳ１５で一定時間経過しない場合、あるいは、ステップＳ１７の処理が終了すると、ステップＳ３に戻って上記同様な動作を繰り返す。
【００３６】
なお、上記一定時間は任意の値とし、初期データ保持部１８に記憶されているものとする。また、外部端子などによって上記一定時間を変更可能なものとする。
【００３７】
ステップＳ９〜Ｓ１７の処理を初期データ登録命令が発行されなくなるまで実施する。
【００３８】
ここで、輝度計算部１９における単位時間平均輝度の算出処理の具体例について図５を参照して説明する。図５において、符号３１は入力画像、３２は検出された車両領域の画像、３３は検出された車両領域以外の背景領域の画像を示している。
【００３９】
たとえば、図５に示すように、輝度計算部１９は、６０分（一定時間）の単位時間平均輝度の算出周期にしたがい、６０分の間に得られた複数の画像のうち車両が存在しない複数の背景画像の平均輝度、すなわち単位時間平均輝度を算出する。
【００４０】
さらに、輝度計算部１９は、時間帯別（０時台、１時台、…、２３時台）に単位時間平均輝度を初期データ保持部１８へ登録する。これにより、図５に示すように、初期データ保持部１８は、時間帯別の単位時間平均輝度を含むデータベースを保持（記憶）することになる。
【００４１】
処理装置１５は、初期データ登録命令が発行されなくなると（ステップＳ８）、運用モードへ移行する。  
運用モードへ移行した場合、画像処理部１７は、画像復元部１６から得られる画像に対して所定の画像処理を実施し、車両領域を検出する（ステップＳ１８）。この車両検出処理には、たとえば、特開２０１０−４４５０２号公報等に開示された技術を適用することができる。
【００４２】
次に、判定処理部２０は、ステップＳ１８で検出された車両領域の画像を用いて、道路状況判定処理および交通量計測処理を実施する（ステップＳ１９）。道路状況判定処理および交通量計測処理の方法は種々公知であるが、ここでは道路状況判定処理は、車両領域の面積およびフレーム画像間の移動量から得られる速度などを用いて判定するものとする。また、交通量計測処理は、車両領域が計測ラインを通過したかどうかで判定するものとする。
【００４３】
ここで、判定処理部２０により行なわれる道路状況判定処理の一例について簡単に説明する。  
まず、画像処理部１７は、入力されるフレーム画像ごとに所定の画像処理を行なうことにより道路１１を走行する車両１２を検出する。  
具体的に説明すると、まず、あらかじめ車両１２が存在しない背景画像を初期データとして図示しないメモリに保持しておくとともに、画像の座標値をカメラ１３からの絶対距離（実際の距離）に変換するための変換テーブルも上記メモリに保持しておく。
【００４４】
この状態で、画像が入力されると、当該入力画像とあらかじめメモリに保持された背景画像との間で各画素の輝度値の差を求めることで輝度の差分画像を生成する。次に、生成した差分画像に対してあらかじめ登録されたパラメータを用いて２値化処理を行なうことで車両領域（車両１２）を検出する。次に、検出した車両領域の座標値をあらかじめメモリに保持された変換テーブルを用いて絶対距離に変換することにより、検出された車両１２（領域）の位置、車両面積、走行速度を求める。  
なお、車両検出処理の詳細については、たとえば、特願２００８−２０７０３４号に記載されているので、それを参照されたい。
【００４５】
次に、判定処理部２０は、上記のようにして検出された車両情報に基づき道路１１の状況として少なくとも渋滞、停止車両、低速車両、通常状態の４状態を判定する。  
具体的に説明すると、たとえば、上記のようにして取得された車両１２の位置、車両面積、走行速度に基づき道路１１が渋滞しているか否かの判定を行なうとともに、取得された走行速度に基づき停止車両、低速車両の判定を行なう。  
なお、道路状況判定処理の詳細については、たとえば、特願２００８−２０７０３４号に記載されているので、それを参照されたい。
【００４６】
次に、画像処理部１７は、図６に処理の具体例を示すように、まずステップＳ１９で得られた道路状況および交通量から、初期データ保持部１８に登録された交通事象（交通状況）ごとの交通量係数を参照することにより、対応する交通量係数を検索し、初期データ保持部１８にあらかじめ登録された一致度閾値の初期値に上記検索した交通量係数をかけ合わせて新たな一致度閾値として初期データ保持部１８に登録する（ステップＳ２０）。
【００４７】
次に、画像処理部１７は、図６に処理の具体例を示すように、気象データベース２１から、単位時間平均輝度の算出時刻における気象データを検索する（ステップＳ２１）。  
次に、画像処理部１７は、検索した気象データから、初期データ保持部１８に登録された気象条件ごとの気象条件係数を参照することにより、対応する気象条件ごとの気象条件係数を検索し、初期データ保持部１８に登録された一致度閾値（ステップＳ２０で登録された一致度閾値）に上記検索した気象条件係数をかけ合わせて新たな一致度閾値として初期データ保持部１８に登録する（ステップＳ２２）。
【００４８】
図６の具体例は、たとえば、登録された交通事象ごとの交通量係数が「渋滞＝０．５」、「交通量０台＝１」、「交通量１台以上１０台以下＝０．９」、「交通量１１台以上２０台以下＝０．８」、「交通量２１台以上＝０．７」、登録された気象条件係数が「晴＝１」、「曇＝０．８」、「雨＝０．５」、登録された一致度閾値の初期値が「８０」の場合で、たとえば、交通事象が「渋滞」のときは新たな一致度閾値が「４０（＝８０×０．５）」となり、さらに、気象条件が「晴」のときは新たな一致度閾値が「４０（＝４０×１）」、気象条件が「曇」のときは新たな一致度閾値が「３２（＝４０×０．８）」、気象条件が「雨」のときは新たな一致度閾値が「２０（＝４０×０．５）」となることを示している。
【００４９】
次に、輝度計算部１９は、当該画像に基づき、ステップＳ１８で検出された車両領域以外の領域（背景領域）の平均輝度を算出し、求めた平均輝度を内部に保持（記憶）する（ステップＳ２３）。ここに、平均輝度の算出を背景領域とするのは、車両の存在しない背景領域の画像（背景画像）で平均輝度を算出するためである。
【００５０】
画像処理部１７は、画像復元部１６からのフレーム画像を受取るごとに、画像中の車両領域を検出し、輝度計算部１９が、当該画像に基づき車両領域以外の背景領域の平均輝度を算出し、算出した平均輝度を保持（記憶）する。
【００５１】
これを繰り返して、一定時間経過した場合（ステップＳ２４）、輝度計算部１９は、保持された平均輝度を用いて単位時間平均輝度を算出する（ステップＳ２５）。ステップＳ２４で一定時間経過しない場合、ステップＳ３に戻って上記同様な動作を繰り返す。  
なお、上記一定時間は任意の値とし、初期データ保持部１８に記憶されているものとする。また、外部端子などによって上記一定時間を変更可能なものとする。
【００５２】
次に、判定処理部２０は、ステップＳ２５で求めた単位時間平均輝度の算出時刻を基に初期データ保持部１８を検索し、ステップＳ１７で登録された単位時間平均輝度の該当する部分（同一時間帯などで紐付けされた部分）を検索する（ステップＳ２６）。
【００５３】
次に、判定処理部２０は、ステップＳ２６で初期データ保持部１８から検索した単位時間平均輝度（以下、これを登録単位時間平均輝度とする）とステップＳ２５で求めた単位時間平均輝度（以下、これを算出単位時間平均輝度とする）とを比較し、両者の一致度を算出する（ステップＳ２７）。
【００５４】
ここで、判定処理部２０における単位時間平均輝度の一致度算出処理の具体例について図７を参照して説明する。  
たとえば、図７に示すように、判定処理部２０は、０時台の登録単位時間平均輝度と０時台の算出単位時間平均輝度とを比較し、一致度を算出する。同様に、判定処理部９は、１時台の登録単位時間平均輝度と１時台の算出単位時間平均輝度とを比較し、両者の一致度を算出する。
【００５５】
一致度の算出方法には種々の公知例があるが、たとえば下記式で定義する。  
一致度＝（１−（｜算出単位時間平均輝度−登録単位時間平均輝度｜／登録単位時間
平均輝度））＊１００
次に、判定処理部２０は、ステップＳ２７で算出された一致度に基づき、画像復元部１６への入力画像の異常を検出する。たとえば、判定処理部２０は、ステップＳ２７で算出された一致度とステップＳ２２で初期データ保持部１８に登録された一致度閾値とを比較し（ステップＳ２８）、算出された一致度が一致度閾値以下の場合、画像復元部１６への入力画像に何らかの異常が発生していると判断して上位装置２２へ異常（画像異常）を通知する（ステップＳ２９）。
【００５６】
ステップＳ２８での比較の結果、算出された一致度が一致度閾値よりも高い場合、判定処理部２０は、入力画像は正常であると判断し、ステップＳ３に戻って上記同様な動作を繰り返す。
【００５７】
以上述べた少なくとも１つの実施形態の道路状況把握装置によれば、以下のような作用効果が期待できる。  
カメラからの画像が画像処理部に直接入力されず、カメラと画像処理部との間に画像変換部、画像復元部が介在するような場合でも、カメラからの画像に異常があるか否かを正確に検出することができる。
【００５８】
また、カメラ設置位置を考慮し、画像の明るさだけで画像の異常判定を行なわないので、画像異常を誤判定する恐れがなく、画像異常を正確に検出することが可能となる。たとえば、カメラの設置位置の周辺に照明がないケース、カメラの設置位置がトンネル内のケースでも、画像異常を正確に検出することができる。
【００５９】
また、気象条件を考慮し、画像の明るさだけで画像の異常判定を行なわないので、たとえば、急激な気象変動時に画像異常を誤判定する恐れがなく、画像異常を正確に検出することが可能となる。
【００６０】
さらに、車両の交通状況を考慮し、画像の明るさだけで画像の異常判定を行なわないので、たとえば、交通状況によっては車両のヘッドライト等の影響を大きく受けて画像異常を誤判定する恐れがなく、画像異常を正確に検出することが可能となる。
【００６１】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行なうことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【００６２】
１１…道路、１２…車両、１３…カメラ（撮像手段）、１４…画像変換部、１５…処理装置、１６…画像復元部、１７…画像処理部、１８…初期データ保持部、１９…輝度計算部、２０…判定処理部、２１…気象データベース、２２…上位装置。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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