(57)【要約】      （修正有）【課題】処理時間を削減しかつ軌道の誤識別を少なくできる軌道検出装置と、当該軌道検出装置を備えた軌道監視装置とを提供する。【解決手段】軌道検出追従部は、画像撮影装置から最初のフレーム画像データ２０を入力したとき、フレーム画像データ２０における左レールの下端Ｌと、左レール及び右レールの消失点Ｖとを通るように左レール近似曲線を算出するとともに、フレーム画像データ２０における右レールの下端Ｒと消失点Ｖとを通るように右レール近似曲線を算出する。また、軌道検出追従部は、最初のフレーム画像データ２０より後のフレーム画像データにおいて、左レールの下端Ｌと、右レールの下端Ｒとを固定して、左レール近似曲線及び右レール近似曲線を算出する。【選択図】図４
2014062415.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
左レール及び右レールを含む軌道上を走行する列車に固定され、上記列車の進行方向の動画データを取得し、上記動画データに含まれる複数のフレーム画像データを順次出力する画像撮影手段と、
上記各フレーム画像データにおける上記左レールの位置を表す左レール近似曲線と、上記右レールの位置を表す右レール近似曲線とを算出する軌道検出追従手段とを備えた軌道検出装置であって、
上記軌道検出追従手段は、
上記画像撮影手段から第１のフレーム画像データを入力したとき、上記第１のフレーム画像データにおける上記左レールの下端と、上記左レール及び右レールの消失点とを通るように上記左レール近似曲線を算出するとともに、上記第１のフレーム画像データにおける上記右レールの下端と上記消失点とを通るように上記右レール近似曲線を算出し、
上記画像撮影手段から上記第１のフレーム画像データより後の第２のフレーム画像データを入力したとき、上記第１のフレーム画像データにおける上記左レールの下端を通るように、上記第２のフレーム画像データにおける上記左レール近似曲線を算出するとともに、上記第１のフレーム画像データにおける上記右レールの下端を通るように、上記第２のフレーム画像データにおける上記右レール近似曲線を算出することを特徴とする軌道検出装置。
【請求項２】
上記軌道検出追従手段は、上記第２のフレーム画像データを入力したとき、上記入力した第２のフレーム画像データより１つ前のフレーム画像データにおいて算出された左レール近似曲線を含む所定の領域において線分を検出することにより、上記第２のフレーム画像データにおける上記左レール近似曲線を算出するとともに、上記入力した第２のフレーム画像データより１つ前のフレーム画像データにおいて算出された右レール近似曲線を含む所定の領域において線分を検出することにより、上記第２のフレーム画像データにおける上記右レール近似曲線を算出することを特徴とする請求項１記載の軌道検出装置。
【請求項３】
請求項１又は２記載の軌道検出装置を備え、上記左レールと上記右レールとの間における所定の検出対象の有無を判定する軌道監視装置であって、
上記各フレーム画像データにおいて、上記軌道検出追従手段によって算出された左レール近似曲線の一部及び右レール近似曲線の一部を含む検出対象検出領域を設定する検出対象検出領域設定手段と、
上記各フレーム画像データの上記検出対象検出領域内の画像データを用いて、上記左レール及び右レールを横切る方向に沿った輝度分布を示す１次元投射データを生成する１次元投射データ生成手段と、
上記各フレーム画像データの１次元投射データに基づいて、上記左レールと上記右レールとの間における上記検出対象の有無を表す検出対象有無推定値を算出する検出対象有無推定値算出手段と、
上記各フレーム画像データにおいて算出された検出対象有無推定値の時系列データと、上記列車の速度の情報とを用いて、上記左レールと上記右レールとの間における上記検出対象の有無を判定し、当該判定結果を出力する時系列判定手段とを備えたことを特徴とする軌道監視装置。
【請求項４】
上記検出対象有無推定値算出手段は、
上記左レールと上記右レールとの間に上記検出対象があるときの上記１次元投射データの入力値と、上記左レールと上記右レールとの間に上記検出対象がないときの上記１次元投射データの入力値とを用いて、上記検出対象有無推定値を算出するために用いられる各パラメータをあらかじめ学習して決定し、上記１次元投射データに基づいて、上記決定された各パラメータを用いて上記検出対象有無推定値を算出することを特徴する請求項３記載の軌道監視装置。
【請求項５】
上記検出対象有無推定値算出手段は、上記左レールと上記右レールとの間における上記検出対象の有無に応じて変化する所定の特徴量を上記１次元投射データ生成手段からの上記１次元投射データから抽出し、上記抽出された特徴量に基づいて上記記検出対象有無推定値を算出することを特徴とする請求項３記載の軌道監視装置。
【請求項６】
上記時系列判定手段は、
上記列車の複数の速度分類にそれぞれ対応して設けられ、上記時系列データの入力値に基づいて、所定の荷重係数を用いて、上記左レールと上記右レールとの間における上記検出対象の有無を示す出力値を算出する複数のニューラルネットワークと、
上記各ニューラルネットワーク毎に、上記列車の速度が上記ニューラルネットワークに対応する速度でありかつ上記左レールと上記右レールとの間に上記検出対象があるときの上記時系列データの入力値と、上記列車の速度が上記ニューラルネットワークに対応する速度でありかつ上記左レールと上記右レールとの間に上記検出対象がないときの上記時系列データの入力値とを用いて、上記各ニューラルネットワークの荷重係数をあらかじめ学習して決定する学習手段と、
上記列車の速度に基づいて、上記列車の速度が含まれる速度分類に対応して設けられたニューラルネットワークを選択し、上記検出対象有無推定値の時系列データを上記選択されたニューラルネットワークに出力する選択手段と、
上記選択されたニューラルネットワークからの出力値に基づいて、上記左レールと上記右レールとの間における上記検出対象の有無を判定する検出対象有無判定手段とを備えたことを特徴とする請求項３乃至５のうちのいずれか１つに記載の軌道監視装置。
【請求項７】
上記時系列判定手段は、
上記列車の速度を用いて上記検出対象有無推定値の時系列データを時間軸方向に拡大又は縮小することにより、上記時系列データを、所定の基準速度での正規化時系列データに変換する時系列データ正規化処理手段と、
上記正規化時系列データの入力値に基づいて、所定の荷重係数を用いて、上記左レールと上記右レールとの間における上記検出対象の有無を示す出力値を算出する１つのニューラルネットワークと、
上記左レールと上記右レールとの間に上記検出対象があるときの上記正規化時系列データの入力値と、上記左レールと上記右レールとの間に上記検出対象がないときの上記正規化時系列データの入力値とを用いて、上記ニューラルネットワークの荷重係数をあらかじめ学習して決定する学習手段と、
上記ニューラルネットワークからの出力値に基づいて、上記左レールと上記右レールとの間における上記検出対象の有無を判定する検出対象有無判定手段とを備えたことを特徴とする請求項３乃至５のうちのいずれか１つに記載の軌道監視装置。
【請求項８】
上記画像撮影手段からの複数のフレーム画像データを用いて上記列車の速度を算出して出力する車速検出手段をさらに備えたことを特徴とする請求項３乃至７のうちのいずれか１つに記載の軌道監視装置。
【請求項９】
上記検出対象は残雪であることを特徴とする請求項３乃至８のうちのいずれか１つに記載の軌道監視装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、軌道上を走行する車両に搭載された画像撮影装置により撮影された進行方向の画像を解析し、車両の前方に存在する軌道の位置を検出する軌道検出装置と、当該軌道検出装置を備えた軌道監視装置とに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１記載の列車前方鉄道信号・標識認識装置は、ビデオカメラと鉄道信号・標識認識装置とを備え、パターンマッチングを行って列車前方のレールの近傍に設置されている鉄道信号・標識を認識する列車前方鉄道信号・標識認識装置において、列車前方の撮影画像データから取得した１フレームの画面である検索画面の中にレールを抽出する手段と、段階的に変更したテンプレート画像のスケールに対応した探索エリアを鉄道固有の情報を利用して前記検索画面上のレールの近傍に特定する探索エリア特定手段と、探索エリア毎にパターンマッチングを行う手段と、最高のスコアを出したパターンマッチングに対応した探索エリアを決定し鉄道信号・標識を認識する手段とで構成したことを特徴とする。従って、レールの近傍に存在する鉄道信号及び標識を認識できる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−２１５９３８号公報（５頁２３行〜８頁４行）
【特許文献２】特開２０１０−２８６９８５号公報
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】King Hann Lim et al., "Lane Detection and Kalman-based Linear-Parabolic Lane Tracking", 2009 International Conference on Intelligent Human-Machine Systems and Cybernetics, pp, 351-354, August 2009.
【非特許文献２】Richard O. Duda et al., "Use of the Hough Transformation to Detect Lines and Curves in Pictures", Communications of the ACM, Vol. 15, No. 1, pp. 11-15, January 1972.
【非特許文献３】Herve Abdi, "A Neural Network Primer", Journal of Biological Systems, Vol.2, No. 3, pp. 247-283, 1994.
【非特許文献４】Lawrence R. Rabiner, "A Tutorial on Hidden Markov Models and Selected Applications in Speech Recognition", Proceedings of the IEEE, Vol. 77, No. 2, pp. 257-286, February 1989.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来技術に係る列車前方鉄道信号・標識認識装置は、２次元画像処理に比較的時間がかかり、天候及び日照条件により画質が低下する場合はレールを安定に検出できなかった。また、１フレームの画像のみに基づいてレールを検出するので、レールを偶然に誤識別する可能性があった。
【０００６】
本発明の目的は以上の問題点を解決し、従来技術に比較して処理時間を削減しかつ軌道の誤識別を少なくできる軌道検出装置と、当該軌道検出装置を備えた軌道監視装置とを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係る軌道検出装置は、左レール及び右レールを含む軌道上を走行する列車に固定され、上記列車の進行方向の動画データを取得し、上記動画データに含まれる複数のフレーム画像データを順次出力する画像撮影手段と、上記各フレーム画像データにおける上記左レールの位置を表す左レール近似曲線と、上記右レールの位置を表す右レール近似曲線とを算出する軌道検出追従手段とを備えた軌道検出装置であって、上記軌道検出追従手段は、上記画像撮影手段から第１のフレーム画像データを入力したとき、上記第１のフレーム画像データにおける上記左レールの下端と、上記左レール及び右レールの消失点とを通るように上記左レール近似曲線を算出するとともに、上記第１のフレーム画像データにおける上記右レールの下端と上記消失点とを通るように上記右レール近似曲線を算出し、上記画像撮影手段から上記第１のフレーム画像データより後の第２のフレーム画像データを入力したとき、上記第１のフレーム画像データにおける上記左レールの下端を通るように、上記第２のフレーム画像データにおける上記左レール近似曲線を算出するとともに、上記第１のフレーム画像データにおける上記右レールの下端を通るように、上記第２のフレーム画像データにおける上記右レール近似曲線を算出することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明に係る軌道検出装置及び軌道監視装置によれば、軌道検出追従手段は、画像撮影手段から第１のフレーム画像データを入力したとき、第１のフレーム画像データにおける左レールの下端と、左レール及び右レールの消失点とを通るように左レール近似曲線を算出するとともに、第１のフレーム画像データにおける右レールの下端と消失点とを通るように右レール近似曲線を算出する。また、軌道検出追従手段は、画像撮影手段から第１のフレーム画像データより後の第２のフレーム画像データを入力したとき、第１のフレーム画像データにおける左レールの下端を通るように、第２のフレーム画像データにおける左レール近似曲線を算出するとともに、第１のフレーム画像データにおける右レールの下端を通るように、第２のフレーム画像データにおける右レール近似曲線を算出する。従って、従来技術に比較して処理時間を削減しかつ軌道の誤識別を少なくできる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施の形態１に係る軌道検出装置１００の構成を示すブロック図である。
【図２】図１の軌道検出追従部２によって実行される軌道検出追従処理を示すフローチャートである。
【図３】図２のステップＳ２において実行される左レール検出追従処理を示すフローチャートである。
【図４】図１の画像撮影装置１から出力されるフレーム画像データ２０の一例と、当該フレーム画像データ２０に対して図２のステップＳ１の処理を実行して得られた消失点Ｖの初期位置と、左レール下端Ｌの位置と、右レール下端Ｒの位置とを示す写真である。
【図５】図３のステップＳ１１において得られる左レール近似曲線１０を示すグラフである。
【図６】図３のステップＳ１１において、制御点２７に代えて制御点２８を用いた場合の左レール近似曲線２９を示すグラフである。
【図７】図３のステップＳ１２において設定される５個の矩形領域２４を示すグラフである。
【図８】図３のステップＳ１４において、各矩形領域２４で検出される線分２４Ｓを示すグラフである。
【図９】図３のステップＳ１５において算出される左レール近似曲線２６を示すグラフである。
【図１０】本発明の実施の形態２に係る軌道監視装置１０１の構成を示すブロック図である。
【図１１】図１０の残雪検出領域設定部４によって設定される残雪検出領域１４と、残雪検出領域１４内の画像データ１５と、画像データ１５に基づいて生成される規格化矩形画像データ１６と、規格化矩形画像データ１６に基づいて生成される１次元射影データ１７及び２１とを示す説明図である。
【図１２】図１０の残雪有無推定値算出部６の構成及び動作を示す説明図である。
【図１３】図１０の時系列判定部７の構成を示すブロック図である。
【図１４】低速時の図１０の残雪有無推定値２５の時系列データ２６の一例を示すグラフである。
【図１５】高速時の図１０の残雪有無推定値２５の時系列データ２６の一例を示すグラフである。
【図１６】本発明の実施の形態３に係る軌道監視装置１０１Ａの構成を示すブロック図である。
【図１７】図１６の残雪有無推定値算出部６Ａによって用いられる残雪検出チェック範囲２２と、残雪があるときの１次元投射データ２１とを示すグラフである。
【図１８】図１６の残雪有無推定値算出部６Ａによって用いられる残雪検出チェック範囲２２と、残雪がないときの１次元投射データ２１とを示すグラフである。
【図１９】本発明の実施の形態４に係る軌道監視装置１０１Ｂの構成を示すブロック図である。
【図２０】図１９の時系列判定部７Ａの構成を示すブロック図である。
【図２１】図１９の時系列判定部７Ａの動作を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明に係る実施の形態について図面を参照して説明する。なお、以下の各実施の形態において、同様の構成要素については同一の符号を付している。
【００１１】
実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１に係る軌道検出装置１００の構成を示すブロック図である。軌道検出装置１００は、２本のレール上を走向する列車の運転台に搭載され、画像撮影装置１と、軌道検出追従部２と、出力部３とを備えて構成される。ここで、軌道検出追従部２及び出力部３の各機能は、当該各機能に対応するプログラムを、例えば軌道検出装置１００のＣＰＵ（Central Processing Unit）が実行することによって実現される。画像撮影装置１は、列車の先頭に設けられる運転台に進行方向に向かって据え付けられたビデオカメラなどの撮像装置であって、列車の進行方向に横たわる左レール及び右レールを撮影する。そして、当該撮影した動画データに含まれるフレーム画像データ２０を、軌道検出追従部２に順次出力する。
【００１２】
次に、軌道検出追従部２の動作を説明する。図２は、図１の軌道検出追従部２によって実行される軌道検出追従処理を示すフローチャートである。まず始めに、図２のステップＳ１において、軌道検出追従部２は、画像撮影装置１からの最初のフレーム画像データ２０における２本のレールの消失点Ｖの初期位置と、左レール下端Ｌの位置と、右レール下端Ｒの位置とを取得する。ステップＳ１において実行される処理は、具体的には以下のとおりである。２本のレールに対する列車の相対的な位置は変化せず、特に、フレーム画像データ２０における左レール下端Ｌの位置と、右レール下端Ｒの位置とは実質的に変化しない。これを利用して、軌道検出追従部２は、例えば、画像撮影装置１の３次元位置情報と、画像撮影装置１の撮影方向を示す視軸の３次元ベクトル情報と、画像撮影装置１と２本のレールとの間の進行方向に沿った距離と、画像撮影装置１と２本のレールとの間の進行方向に垂直な軸に沿った距離とに基づいて、フレーム画像データ２０上での左レール下端Ｌの位置と、右レール下端Ｒの位置とを算出して取得する。さらに、軌道検出追従部２は、算出された左レール下端Ｌの位置及び右レール下端Ｒの位置をそれぞれ通るレールの位置を、例えばハフ変換などのフレーム画像データ２０上の線分を検出する所定の線分検出処理によって推定し、推定した２つの線分の延長上の交点を消失点Ｖの初期位置として取得する。なお、最初のフレーム画像データ２０における消失点Ｖの初期位置と、左レール下端Ｌの位置と、右レール下端Ｒの位置とを、人間が目視判断することにより決定し、取得してもよい。
【００１３】
なお、上述したように、フレーム画像データ２０における左レール下端Ｌの位置及び右レール下端Ｒの位置は、列車の走行中に実質的に変化しない。従って、軌道検出追従部２は、軌道検出追従処理のステップＳ２以降の各処理において、ステップＳ１において取得した左レール下端Ｌの位置及び右レール下端Ｒの位置を変化させずに用いる。
【００１４】
図４は、図１の画像撮影装置１から出力されるフレーム画像データ２０の一例と、当該フレーム画像データ２０に対して図２のステップＳ１の処理を実行して取得された消失点Ｖの初期位置と、左レール下端Ｌの位置と、右レール下端Ｒの位置とを示す写真である。なお、図４に示すように、フレーム画像データ２０の左下角を原点Ｏとするｘｙ座標系を定義する。図２において、ステップＳ１に続いてステップＳ２において、軌道検出追従部２は、左レール近似曲線１０を算出するための図３の左レール検出追従処理と、右レール近似曲線１１を算出するための右レール検出追従処理とを実行して軌道検出追従処理を終了する。なお、右レール検出追従処理は左レール検出追従処理と同様であるので、以下、左レール検出追従処理のみを説明する。
【００１５】
図３は、図２のステップＳ２において実行される左レール検出追従処理を示すフローチャートである。図３のステップＳ１１において、軌道検出追従部２は、制御点２７を決定し、消失点Ｖと、左レール下端Ｌと、制御点２７とを通る２次スプライン曲線を算出し、得られた２次スプライン曲線を左レール近似曲線１０に設定する。具体的には、軌道検出追従部２は、非特許文献１記載の車線検出方法を用いてステップＳ１１の処理を実行する。図５は、図３のステップＳ１１において得られる左レール近似曲線１０を示すグラフであり、図６は、図３のステップＳ１１において、制御点２７に代えて制御点２８を用いた場合の左レール近似曲線２９を示すグラフである。図５及び図６に示すように、制御点を制御点２７から制御点２８に移動させることにより、２次スプライン曲線を変化させることができるので、消失点Ｖと、左レール下端Ｌとを通る任意の曲線を得ることができる。
【００１６】
図３において、ステップＳ１１に続いてステップＳ１２において、軌道検出追従部２は、ｘ軸と、消失点Ｖを含む水平線３０との間の領域をｘ軸に平行な５個の領域に等分割し、各領域において、左レール近似曲線１０を含む矩形領域２４を設定する。図７は、図３のステップＳ１２において設定される５個の矩形領域２４を示すグラフである。図７に示すように、各矩形領域２４は、所定の幅Ｗ２４を有しかつ左レール近似曲線１０が矩形領域２４の中心２４Ｃを通るように設定される。ここで、幅Ｗ２４は、例えば、フレーム画像データ２０のｘ軸方向の幅の２５％に設定される。５個の矩形領域２４は、以下のステップＳ１４及びＳ１５において、次に入力されるフレーム画像データ２０上で、列車の進行に伴って変化する左レールの位置を検出するために用いられる。
【００１７】
図３のステップＳ１２に続いてステップＳ１３において、軌道検出追従部２は、所定の時間以内に画像撮影装置１から次のフレーム画像データ２０を入力したか否かを判断し、ＹＥＳのときはステップＳ１４に進む一方、ＮＯのときは図２の軌道検出追従処理に戻る。ここで、所定の時間は、例えば、画像撮影装置１におけるフレーム画像データ２０の生成時間間隔に設定される。ステップＳ１４において、軌道検出追従部２は、入力されたフレーム画像データ２０の各矩形領域２４において、ハフ変換を用いて左レールに対応する線分２４Ｓを検出する。具体的には、軌道検出追従部２は、非特許文献２記載の方法を用いてステップＳ１４の処理を実行する。図８は、図３のステップＳ１４において、各矩形領域２４で検出される線分２４Ｓを示すグラフである。
【００１８】
図３のステップＳ１４に続いてステップＳ１５において、軌道検出追従部２は、各矩形領域２４の５本の線分２４Ｓに対して、左レール下端Ｌを通るスプライン曲線を当てはめることにより、左レール近似曲線２６を算出し、左レール近似曲線１０を左レール近似曲線２６に更新し、出力部３に出力する。具体的には、軌道検出追従部２は、左レール下端Ｌの位置を固定し、左レール近似曲線２６の消失点及び制御点は、左レール近似曲線１０の消失点Ｖ及び制御点２７から移動可能であるという条件の下で、各ｙ座標位置における、左レール近似曲線２６のｘ座標と各線分２４Ｓのｘ座標との間の誤差の大きさの総和を最小にするように、左レール近似曲線２６を算出する。図９は、図３のステップＳ１５において算出される左レール近似曲線２６を示すグラフである。さらに、ステップＳ１４において、出力部３は、更新後の左レール近似曲線１０を、例えばディスプレイに出力してフレーム画像データ２０とともに表示する。
【００１９】
次に、軌道検出追従部２は、ステップＳ１６において、ｘ軸と、更新後の左レール近似曲線１０の消失点Ｖを含む水平線３０との間の領域をｘ軸に平行な５個の領域に等分割し、各領域において、左レール近似曲線１０を含む矩形領域２４を設定して、ステップＳ１３に戻る。なお、ステップＳ１６における矩形領域２４の設定方法は、ステップＳ１２における設定方法と同様である。また、ステップＳ１６において用いる更新後の左レール近似曲線１０の消失点Ｖは、左レール近似曲線１０を算出したフレーム画像データ２０において左レール近似曲線１０と同様に算出された右レール近似曲線１１と、左レール近似曲線１０との交点である。
【００２０】
以上説明したように、本実施の形態に係る軌道検出装置１００は、左レール及び右レールを含む軌道上を走行する列車に固定され、列車の進行方向の動画データを取得し、動画データに含まれる複数のフレーム画像データ２０を順次出力する画像撮影装置１と、各フレーム画像データ２０における左レールの位置を表す左レール近似曲線１０と、右レールの位置を表す右レール近似曲線１１とを算出する軌道検出追従部２とを備えて構成される。ここで、軌道検出追従部２は、画像撮影装置１から最初のフレーム画像データ２０を入力したとき、最初のフレーム画像データ２０における左レールの下端Ｌと、左レール及び右レールの消失点Ｖとを通るように左レール近似曲線１０を算出するとともに、最初のフレーム画像データ２０における右レールの下端Ｒと消失点Ｖとを通るように右レール近似曲線１１を算出する。さらに、軌道検出追従部２は、画像撮影装置１から最初のフレーム画像データより後のフレーム画像データ２０を入力したとき、最初のフレーム画像データにおける左レールの下端Ｌを通るように、入力したフレーム画像データ２０における左レール近似曲線１０を算出するとともに、最初のフレーム画像データ２０における右レールの下端Ｒを通るように、入力したフレーム画像データ２０における右レール近似曲線１１を算出する。
【００２１】
また、軌道検出追従部２は、最初のフレーム画像データ２０より後のフレーム画像データ２０を入力したとき、入力したフレーム画像データ２０より１つ前のフレーム画像データ２０において算出された左レール近似曲線１０を含む所定の領域２４において線分２４Ｓを検出することにより、入力したフレーム画像データ２０における左レール近似曲線１０を算出するとともに、入力したフレーム画像データ２０より１つ前のフレーム画像データ２０において算出された右レール近似曲線１１を含む所定の領域２４において線分２４Ｓを検出することにより、入力したフレーム画像データ２０における右レール近似曲線１１を算出することを特徴とする。
【００２２】
従って、本実施の形態によれば、フレーム画像データ２０における左レール下端Ｌの位置及び右レール下端Ｒの位置をあらかじめ取得し、各フレーム画像データ２０において、左レール下端Ｌの位置及び右レール下端Ｒの位置を固定して左レール及び右レールを検出するので、従来技術に比較して処理時間を削減できる。また、天候及び日照条件の影響でフレーム画像データ２０のコントラストが低下しても、従来技術に比較して安定して左レール及び右レールを検出し、検出される左レール及び右レールの各位置を、フレーム画像データ２０上の左レール及び右レールの各位置に追従させることができる。従って、従来技術に比較して、左レール及び右レールの誤識別を少なくできる。
【００２３】
また、特許文献１記載の列車前方鉄道信号・標識認識装置は１フレームの画像のみに基づいてレールを検出するので、レールを偶然に誤識別する可能性があったが、本実施の形態によれば、処理対象のフレーム画像データ２０の１つ前のフレーム画像データ２０において設定された矩形領域２４を用いて、処理対象のフレーム画像データ２０におけるレールの位置を検出するので、誤識別を少なくできる。
【００２４】
なお、本実施の形態において、軌道検出追従部２及び出力部３の各機能は当該各機能に対応するプログラムを、例えば軌道検出装置１００のＣＰＵが実行することによって実現されたが、本発明はこれに限られず、各機能に対応するハードウエア回路を構成して実現されてもよい。
【００２５】
また、軌道検出追従部２は、ｘ軸と、消失点Ｖを含む水平線３０との間の領域をｘ軸に平行な５個の領域に分割し、各領域において、左レール近似曲線１０を含む矩形領域２４を設定したが、本発明はこれに限られない。軌道検出追従部２は、ｘ軸と、消失点Ｖを含む水平線３０との間の領域をｘ軸に平行な２個以上の複数の領域に分割し、各領域において、左レール近似曲線１０を含む矩形領域２４を設定すればよい。
【００２６】
実施の形態２．
図１０は、本発明の実施の形態２に係る軌道監視装置１０１の構成を示すブロック図である。軌道監視装置１０１は、実施の形態１に係る軌道検出装置１００と、残雪検出領域設定部４と、１次元投射データ生成部５と、残雪有無推定値算出部６と、時系列判定部７と、車速検出部８と、出力部９とを備えて構成され、２本のレール間の残雪の有無を判定する。ここで、本実施の形態において、軌道検出装置１００は、実施の形態１に係る軌道検出装置１００と同様に動作し、消失点Ｖの位置と、左レール下端Ｌの位置と、右レール下端Ｒの位置と、左レール近似曲線１０と、右レール近似曲線１１との各データを残雪検出領域設定部４に出力する。また、残雪検出領域設定部４と、１次元投射データ生成部５と、残雪有無推定値算出部６と、時系列判定部７と、車速検出部８と、出力部９との各機能は、当該各機能に対応するプログラムを、例えば軌道監視装置１０１のＣＰＵが実行することによって実現される。
【００２７】
図１１を参照して、図１０の残雪検出領域設定部４及び１次元投射データ生成部５の動作を説明する。図１１は、図１０の残雪検出領域設定部４によって設定される残雪検出領域１４と、残雪検出領域１４内の画像データ１５と、画像データ１５に基づいて生成される規格化矩形画像データ１６と、規格化矩形画像データ１６に基づいて生成される１次元射影データ１７及び２１とを示す説明図である。
【００２８】
まず始めに、残雪検出領域設定部４は、図１１に示すように、左レール下端Ｌの位置からｘ軸の負の方向に所定の距離ｗｓだけ離れた位置Ｌｓと、消失点Ｖとを通る２次スプライン曲線を左レール路肩曲線１２として算出する。また、右レール下端Ｒの位置からｘ軸の正の方向に所定の距離ｗｓだけ離れた位置Ｒｓと、消失点Ｖとを通る２次スプライン曲線を右レール路肩曲線１３として算出する。ここで、距離ｗｓは、フレーム画像データ２０のｘ軸上での左レール及び右レールの路肩の幅に対応する距離に設定され、左レール路肩曲線１２及び右レール路肩近似曲線１３は、左レール及び右レールの外側の路肩の縁に対応する。
【００２９】
次に、残雪検出領域設定部４は、残雪の有無を検出するための残雪検出領域１４を、頂点Ｌ１，Ｌ２，Ｒ１及びＲ２を有する台形領域に設定し、残雪検出領域１４内の画像データ１５を１次元投射データ生成部５に出力する。ここで、頂点Ｌ１及びＲ１のｙ座標はｙｈ×ａ（ただし、ｙｈは水平線３０のｙ座標であり、０＜ａ＜１である。）であり、頂点Ｌ２及びＲ２のｙ座標はｙｈ×ｂ（ただし、０＜ｂ＜ａ＜１である。）である。また、辺Ｌ１−Ｌ２は左レール路肩曲線１２を近似する線分であり、辺Ｒ１−Ｒ２は右レール路肩曲線１３を近似する線分である。なお、定数ａは例えば０．６に設定され、定数ｂは例えば０．４に設定される。以上説明したように設定された残雪検出領域設定部４は、左レール近似曲線１０の一部と、右レール近似曲線１１の一部とを含む。
【００３０】
１次元投射データ生成部５は、図１１に示すように、台形形状を有する画像データ１５を、長方形形状を有する画像データに幾何変換し、幾何変換後の画像データ１５の輝度値を正規化して規格化画像データ１６に変換する。具体的には、１次元投射データ生成部５は、例えば、幾何変換後の画像データの輝度値の最小値が０になりかつ最大値が２５５になるように、輝度値を線形変換する。なお、図１１に示すように、規格化画像データ１６の左下角を原点Ｏとするｐｑ座標系を定義する。このとき、フレーム画像データ２０における左レール下端Ｌの位置と、右レール下端Ｒの位置とは、規格化画像データ１６におけるｐ軸上の位置１８及び位置１９にそれぞれ変換される。次に、１次元投射データ生成部５は、規格化画像データ１６をｑ軸方向に射影して１次元射影データ１７を生成する。具体的には、１次元投射データ生成部５は、ｐ軸上の各位置において各画素値をｑ軸方向に累積することにより、１次元射影データ１７を生成する。さらに、１次元投射データ生成部５は、１次元射影データ１７のうち左レールの位置１８と右レールの位置１９との間のデータのみを、複数Ｎ個のデータを有する１次元投射データ２１として残雪有無推定値算出部６に出力する。以上説明したように生成された一次元投射データ１７及び２１は、左レール及び右レールを横切る方向に沿った輝度分布を示す。
【００３１】
図１２は、図１０の残雪有無推定値算出部６の構成及び動作を示す説明図である。図１２において、残雪有無推定値算出部６は、Ｎ個のニューロンを備えた入力層６１と、複数のニューロンを備えた中間層６２と、１個のニューロンを備えた出力層６３とを含む３層構造のニューラルネットワークと、学習コントローラ６０とを備えて構成される。１次元投射データ生成部５からの１次元投射データ２１は、入力層６１に入力され、入力層６１の各ニューロンと中間層６２の各ニューロンとの間の各荷重係数に応じて中間層６２に出力された後、中間層６２の各ニューロンと出力層６３のニューロンとの間の各荷重係数に応じて、残雪有無推定値２５として出力層６３から出力される。
【００３２】
また、学習コントローラ６０は、左レールと右レールとの間に残雪があるときの１次元投射データ２１の学習データの入力値と、左レールと右レールとの間に残雪がないときの１次元投射データ２１の学習データの入力値とを用いて、左レールと右レールとの間に残雪があるときに残雪有無推定値２５が１になりかつ左レールと右レールとの間に残雪がないときに残雪有無推定値２５が０になるように、入力層６１の各ニューロンと中間層６２の各ニューロンとの間の各荷重係数と、中間層６２の各ニューロンと出力層６３のニューロンとの間の各荷重係数とをあらかじめ学習して決定する。従って、出力層６３からの残雪有無推定値２５は、残雪があるときは１に近い値になり、残雪がないときは０に近い値になる。なお、学習コントローラ６０は、例えば、非特許文献３記載の３層パーセプトロンを用いた誤差逆伝搬学習則を用いて各荷重係数を決定する。また、学習データは、複数の天候条件及び複数の日射条件での１次元投射データ２１を含む。
【００３３】
図１３は、図１０の時系列判定部７の構成を示すブロック図である。図１３において、時系列判定部７は、３層構造の低速時判定用ニューラルネットワーク７Ｌと、３層構造の高速時判定用ニューラルネットワーク７Ｈと、学習コントローラ７０及び７４と、残雪判定部７８と、ニューラルネットワーク選択部７９と、スイッチＳＷとを備えて構成される。また、低速時判定用ニューラルネットワーク７Ｌは、複数のニューロンを備えた入力層７１と、複数のニューロンを備えた中間層６２と、１個のニューロンを備えた出力層７３とを備え、高速時判定用ニューラルネットワーク７Ｈは、複数のニューロンを備えた入力層７５と、複数のニューロンを備えた中間層７６と、１個のニューロンを備えた出力層７４とを備える。
【００３４】
図１３において、ニューラルネットワーク選択部７９は、車速検出部８からの列車の速度の情報に基づいて、列車の速度が所定の速度しきい値以上であるか否かを判断し、列車の速度が所定の速度しきい値未満であるときはスイッチＳＷを所定の期間Ｔだけ低速時判定用ニューラルネットワーク７Ｌ側に切り替える一方、列車の速度が所定の速度しきい値以上であるときはスイッチＳＷを所定の期間Ｔだけ高速時判定用ニューラルネットワーク７Ｈ側に切り替える。ここで、車速検出部８は、例えば、車輪の回転数に基づいて列車の速度を算出する車速センサ又はトンネル以外の屋外で利用可能なＧＰＳ（Global Positioning System）からの列車の位置情報に基づいて列車の速度を算出してニューラルネットワーク選択部７９に出力する車速算出装置である。スイッチＳＷは、残雪有無推定値算出部６からの残雪有無推定値２５の所定の期間Ｔ内の時系列データ２６を、低速時判定用ニューラルネットワーク７Ｌの入力層７１又は高速時判定用ニューラルネットワーク７Ｈの入力層７５に出力する。
【００３５】
時系列データ２６は、入力層７１に入力されると、入力層７１の各ニューロンと中間層７１の各ニューロンとの間の各荷重係数に応じて中間層７１に出力された後、中間層７１の各ニューロンと出力層７３のニューロンとの間の各荷重係数に応じて、出力層７３から残雪判定部７８に出力される。また、時系列データ２６は、入力層７５に入力されると、入力層７５の各ニューロンと中間層７６の各ニューロンとの間の各荷重係数に応じて中間層７６に出力された後、中間層７６の各ニューロンと出力層７７のニューロンとの間の各荷重係数に応じて、出力層７６から残雪判定部７８に出力される。
【００３６】
また、学習コントローラ７０は、列車の速度が所定の速度しきい値未満でありかつ左レールと右レールとの間に残雪があるときの時系列データ２６の学習データの入力値と、列車の速度が所定の速度しきい値未満でありかつ左レールと右レールとの間に残雪がないときの時系列データ２６の学習データの入力値とを用いて、左レールと右レールとの間に残雪があるときに残雪有無判定値３２が１になりかつ左レールと右レールとの間に残雪がないときに残雪有無判定値３２が０になるように、入力層７１の各ニューロンと中間層７２の各ニューロンとの間の各荷重係数と、中間層７２の各ニューロンと出力層７３のニューロンとの間の各荷重係数とをあらかじめ学習して決定する。従って、出力層７３からの出力値は、残雪があるときは１に近い値になり、残雪がないときは０に近い値になる。
【００３７】
さらに、学習コントローラ７４は、列車の速度が所定の速度しきい値以上でありかつ左レールと右レールとの間に残雪があるときの時系列データ２６の学習データの入力値と、列車の速度が所定の速度しきい値以上でありかつ左レールと右レールとの間に残雪がないときの時系列データ２６の学習データの入力値とを用いて、左レールと右レールとの間に残雪があるときに残雪有無判定値３２が１になりかつ左レールと右レールとの間に残雪がないときに残雪有無判定値３２が０になるように、入力層７５の各ニューロンと中間層７６の各ニューロンとの間の各荷重係数と、中間層７６の各ニューロンと出力層７７のニューロンとの間の各荷重係数とをあらかじめ学習して決定する。従って、出力層７７からの出力値は、残雪があるときは１に近い値になり、残雪がないときは０に近い値になる。
【００３８】
なお、学習コントローラ６０は、例えば、非特許文献３記載の３層パーセプトロンを用いた誤差逆伝搬学習則又は非特許文献４に記載されている隠れマルコフモデルなどの学習アルゴリズムを用いて、各荷重係数を決定する。
【００３９】
また、図１３において、残雪判定部７８は、出力層７３又は７７からの出力値が所定の判定しきい値以上であるときは残雪ありと判定する一方、出力層７３又は７７からの出力値が所定の残雪判定しきい値未満であるときは残雪なしと判定し、判定結果を示す残雪有無判定値３２を出力部９に出力する。ここで、残雪判定しきい値は、例えば０．５に設定される。さらに、出力部９は、残雪有無判定値３２を例えばディスプレイに出力してフレーム画像データ２０とともに表示する。
【００４０】
以上説明したように、本実施の形態に係る軌道監視装置１０１は、
（ａ）軌道検出装置１００と、
（ｂ）各フレーム画像データ２０において、軌道検出追従部２によって算出された左レール近似曲線１０の一部及び右レール近似曲線１１の一部を含む検出対象検出領域１４を設定する残雪検出領域設定部４と、
（ｃ）各フレーム画像データ２０の残雪検出領域１４内の画像データ１５を用いて、左レール及び右レールを横切る方向に沿った輝度分布を示す１次元投射データ２１を生成する１次元投射データ生成部５と、
（ｄ）各フレーム画像データ２０の１次元投射データ２１に基づいて、左レールと右レールとの間における残雪の有無を表す残雪有無推定値２５を算出する残雪有無推定値算出部６と、
（ｅ）各フレーム画像データ２０において算出された残雪有無推定値２５の時系列データ２６と、列車の速度の情報とを用いて、左レールと右レールとの間における残雪の有無を判定し、当該判定結果を出力する時系列判定部７とを備えたことを特徴とする。
【００４１】
また、残雪有無推定値算出部６は、左レールと右レールとの間に残雪があるときの１次元投射データ２１の入力値と、左レールと右レールとの間に残雪がないときの１次元投射データ２１の入力値とを用いて、残雪有無推定値２５を算出するために用いられる各パラメータ（荷重係数）をあらかじめ学習して決定し、１次元投射データ２１に基づいて、決定された各パラメータを用いて残雪有無推定値２５を算出することを特徴する。
【００４２】
さらに、時系列判定部７は、
（ａ）列車の複数の速度分類にそれぞれ対応して設けられ、時系列データ２６の入力値に基づいて、所定の荷重係数を用いて、左レールと右レールとの間における残雪の有無を示す出力値を算出する複数のニューラルネットワーク７Ｌ及び７Ｈと、
（ｂ）各ニューラルネットワーク７Ｌ及び７Ｈ毎に、列車の速度がニューラルネットワークに対応する速度でありかつ左レールと右レールとの間に残雪があるときの時系列データ２６の入力値と、列車の速度がニューラルネットワークに対応する速度でありかつ左レールと右レールとの間に残雪がないときの時系列データ２６の入力値とを用いて、各ニューラルネットワーク７Ｌ及び７Ｈの荷重係数をあらかじめ学習して決定する学習コントローラ７０及び７４と、
（ｃ）列車の速度に基づいて、列車の速度が含まれる速度分類に対応して設けられたニューラルネットワーク７Ｌ又は７Ｈを選択し、残雪有無推定値２５の時系列データ２６を選択されたニューラルネットワーク７Ｌ又は７Ｈに出力するニューラルネットワーク選択部７９と、
（ｄ）選択されたニューラルネットワーク７Ｌ又は７Ｈからの出力値に基づいて、左レールと右レールとの間における残雪の有無を判定する残雪有無判定部７８とを備えたことを特徴とする。
【００４３】
左レールと右レールとの間の残雪の有無を判定する単純な方法として、残雪有無推定値算出部６からの残雪有無推定値２５が所定のしきい値以上であれば残雪ありと判定する一方、残雪有無推定値２５が所定のしきい値未満であれば残雪なしと判定する方法がある。しかしながら、この方法の場合、レール間の水溜りの具合又は日照条件によって、残雪に類似した画像パターンが偶然に現れた場合は、残雪ありと誤って判定してしまう。本実施の形態では、残雪有無推定値２５の時系列データ２６を用いて残雪の有無を判定するので、誤判定を減らすことができる。
【００４４】
図１４は、低速時の図１０の残雪有無推定値２５の時系列データ２６の一例を示すグラフであり、図１５は、高速時の図１０の残雪有無推定値２５の時系列データ２６の一例を示すグラフである。図１４及び図１５に示すように、一般に、レール間に残雪があるとき、列車の速度が小さいほど比較的大きい残雪有無推定値２５が長い時間にわたって出力される。このため、列車の速度を考慮せずに同一のニューラルネットワークを用いて残雪の有無を判定すると、誤判定につながる。本実施の形態では、列車の速度に応じてニューラルネットワーク７Ｈ又は７Ｌを選択して用いるので、列車の速度が変化しても残雪の有無を安定に判定できる。
【００４５】
また、本実施の形態によれば、残雪有無推定値算出部６は、１次元投射データ２１に基づいて残雪有無推定値２５を算出するためのニューラルネットワークを備え、当該ニューラルネットワークの荷重係数をあらかじめ学習して決定する。従って、１次元投射データ２１の平均値又は分散などの比較的単純な統計的パラメータのみを所定のしきい値と比較して残雪の有無を推定できない場合にも、残雪の有無を自動的に判定できる。さらに、複数の天候条件及び複数の日射条件での１次元投射データ２１を含む学習データを用いてあらかじめ学習を行うので、人間が手動で１次元投射データ２１の特徴を抽出する必要がなく、かつ従来技術に比較して誤識別を減らすことができる。
【００４６】
さらに、本実施の形態によれば、画像撮影装置１により列車進行方向の画像を撮影してフレーム画像データ２０を生成し、軌道検出追従部２により最初のフレーム画像データ２０における２本のレールの消失点Ｖの初期位置と、左レール下端Ｌの位置と、右レール下端Ｒの位置とに基づいて左レール近似曲線１０及び右レール近似曲線１１を算出した後に、順次入力されるフレーム画像データ２０毎に、左レール近似曲線１０及び右レール近似曲線１１を更新する。また、残雪検出領域設定部４により、左レールと右レールとの間の残雪有無を判定するための必要な残雪検出領域１４を設定し、当該残雪検出領域１４内の画像データ１５を取得する。さらに、１次元投射データ生成部５により、画像データ１５を１次元射影データ１７に変換し、残雪有無推定値算出部６により、あらかじめ学習したニューラルネットワーク（識別回路）を用いて、１次元射影データ１７の一部の１次元投射データ２１に基づいて残雪有無推定値２５を算出して出力する。そして、時系列判定部７により、残雪有無推定値２５の時系列データ２６と、列車の速度とを用いて残雪有無を判定する。従って、従来技術に比較して高速に、少ないメモリ資源で、かつ撮影環境に依存せずに安定に左レールと右レールとの間の残雪有無を判定できる。
【００４７】
なお、本実施の形態において、列車の速度を高速と低速の２段階に分類し、時系列判定部７は列車の速度に応じて低速時判定用ニューラルネットワーク７Ｌ又は高速時判定用ニューラルネットワーク７Ｈを選択して用いたが、本発明はこれに限られない。列車の速度を３段階以上の複数段階に分類し、列車の速度に応じて複数のニューラルネットワークのうちの１つを選択して用いてもよい。
【００４８】
また、本実施の形態において、残雪有無推定値算出部６のニューラルネットワークは、１つの中間層６１を備えたが、本発明はこれに限られず、複数の中間層を備えてもよい。さらに、低速時判定用ニューラルネットワーク７Ｌ及び高速時判定用ニューラルネットワーク７Ｈはそれぞれ、１つの中間層７２及び７６を備えたが、本発明はこれに限られず、複数の中間層を備えてもよい。
【００４９】
さらに、本実施の形態において、残雪検出領域設定部４と、１次元投射データ生成部５と、残雪有無推定値算出部６と、時系列判定部７と、車速検出部８と、出力部９との各機能は、当該各機能に対応するプログラムを、例えば軌道監視装置１０１のＣＰＵが実行することによって実現されたが、本発明はこれに限られず、各機能に対応するハードウエア回路を構成して実現されてもよい。
【００５０】
実施の形態３．
図１６は、本発明の実施の形態３に係る軌道監視装置１０１Ａの構成を示すブロック図である。本実施の形態に係る軌道監視装置１０１Ａは、実施の形態２に係る軌道監視装置１０１に比較して、残雪有無推定値算出部６及び車速検出部８に代えて残雪有無推定値算出部６Ａ及び車速検出部８Ａを備えた点のみが異なり、その他の点については軌道監視装置１０１と同様に構成される。以下、軌道監視装置１０１との間の相違点のみを説明する。
【００５１】
図１６において、画像撮影装置１は、フレーム画像データ２０を軌道検出部２に加えて車速検出部８Ａに出力する。車速検出部８Ａは、画像撮影装置１からの複数のフレーム画像データ２０を画像処理することにより列車の速度を算出して時系列判定部７に出力する。具体的には、例えば、特許文献２記載のフレーム画像における同一の特徴点を結ぶことによって生成されるオプティカルフローに基づいて物体を検出する物体検出方法を用いて列車の速度を算出する。
【００５２】
図１７は、図１６の残雪有無推定値算出部６Ａによって用いられる残雪検出チェック範囲２２と、残雪があるときの１次元投射データ２１とを示すグラフであり、図１８は、図１６の残雪有無推定値算出部６Ａによって用いられる残雪検出チェック範囲２２と、残雪がないときの１次元投射データ２１とを示すグラフである。残雪有無推定値算出部６Ａは、１次元投射データ２１を用いて残雪の有無を推定するための所定の残雪検出チェック範囲２２と残雪判定用しきい値２３を設定し、残雪検出チェック範囲２２で１次元投射データ２１が残雪判定用しきい値２３以上であるときは残雪ありと判定し、残雪検出チェック範囲２２で１次元投射データ２１が残雪判定用しきい値２３未満であるときは残雪なしと判定する。さらに、残雪有無推定値算出部６Ａは、残雪検出チェック範囲２２の１次元投射データ２１を積分して、積分値を残雪有無推定値２５として時系列判定部７に出力する。ここで、一般に、右レールと左レールとの間に残雪があるときの残雪検出チェック範囲２２の１次元投射データ２１の積分値は、右レールと左レールとの間に残雪がないときの残雪検出チェック範囲２２の１次元投射データ２１の積分値より大きい。
【００５３】
１次元射影データ２１に含まれる残雪の特徴が明らかで、１次元投射データ２１の平均値又は分散などの比較的単純な統計的パラメータのみを所定のしきい値と比較して残雪の有無を判定できる場合は、本実施の形態に係る残雪有無推定値算出部６Ａを用いることができる。この場合、例えば、残雪有無推定値算出部６のニューラルネットワークの荷重係数をあらかじめ学習して記憶するためのメモリが不要であるので、実施の形態１に比較して、メモリ資源を節約して残雪を識別できる。
【００５４】
また、本実施の形態によれば、画像撮影装置１により取得されるフレーム画像データ２０を利用して列車の速度を推定するので、車輪の回転をセンシングする車速センサ又はＧＰＳなどの地理情報取得センサを用いることなく、実施の形態２に比較して安価に残雪を検出できる。
【００５５】
なお、車速検出部８Ａを時系列判定部７内に設けてもよい。
【００５６】
また、本実施の形態において、残雪有無推定値算出部６Ａは、残雪有無推定値算出部６Ａは、残雪検出チェック範囲２２の１次元投射データ２１を積分して、積分値を残雪有無推定値２５として時系列判定部７に出力したが、本発明はこれに限られない。残雪有無推定値算出部６Ａは、左レールと右レールとの間における残雪の有無に応じて変化する所定の特徴量を１次元投射データ生成部５からの１次元投射データ２１から抽出し、抽出された特徴量に基づいて検出対象有無推定値２５を算出すればよい。
【００５７】
さらに、本実施の形態において、残雪検出領域設定部４と、１次元投射データ生成部５と、残雪有無推定値算出部６Ａと、時系列判定部７と、車速検出部８Ａと、出力部９との各機能は、当該各機能に対応するプログラムを、例えば軌道監視装置１０１ＡのＣＰＵが実行することによって実現されるが、本発明はこれに限られず、各機能に対応するハードウエア回路を構成して実現されてもよい。
【００５８】
実施の形態４．
図１９は、本発明の実施の形態４に係る軌道監視装置１０１Ｂの構成を示すブロック図であり、図２０は、図１９の時系列判定部７Ａの構成を示すブロック図である。また、図２１は、図１９の時系列判定部７Ａの動作を示す説明図である。図１９において、本実施の形態に係る軌道監視装置１０１Ｂは、図１０の実施の形態２に係る軌道監視装置１０１に比較して、時系列判定部７に代えて時系列判定部７Ａを備えた点が異なる。以下、実施の形態２に係る軌道監視装置１０１との間の相違点のみを説明する。
【００５９】
図２０において、時系列判定部７Ａは、複数のニューロンを備えた入力層９１と、複数のニューロンを備えた中間層９２と、１個のニューロンを備えた出力層９３とを含む３層構造のニューラルネットワークと、時系列データ正規化処理部８０と、残雪判定部７８とを備えて構成される。時系列データ正規化処理部８０は、車速検出部８からの列車の速度の情報に基づいて、残雪有無推定値算出部６からの残雪有無推定値２５の時系列データ２６を時間方向に拡大又は縮小して、所定の基準速度における正規化時系列データ２６Ａに変換して入力層９１に出力する。ここで、基準速度は、例えば９０ｋｍ／ｈに設定される。この場合、図２１に示すように、列車の速度が６０ｋｍ／ｈのときは時系列データ２６を時間軸方向に２／３に縮小し、残雪有無推定値２５を補間して正規化時系列データ２６Ａを生成する。また、列車の速度が１３５ｋｍ／ｈのときは時系列データ２６を時間軸方向に３／２倍に拡大し、残雪有無推定値２５を補間して正規化時系列データ２６Ａを生成する。
【００６０】
図２０において、正規化時系列データ２６Ａは、入力層９１に入力され、入力層９１の各ニューロンと中間層９２の各ニューロンとの間の各荷重係数に応じて中間層９２に出力された後、中間層９２の各ニューロンと出力層９３のニューロンとの間の各荷重係数に応じて、出力層９３から残雪判定部７８に出力される。残雪判定部７８は、出力層９３からの出力値が所定の判定しきい値以上であるときは残雪ありと判定する一方、出力層９３からの出力値が所定の残雪判定しきい値未満であるときは残雪なしと判定し、判定結果を示す残雪有無判定値３２を出力部９に出力する。ここで、残雪判定しきい値は、例えば０．５に設定される。さらに、出力部９は、残雪有無判定値３２を例えばディスプレイに出力してフレーム画像データ２０とともに表示する。
【００６１】
また、学習コントローラ９０は、左レールと右レールとの間に残雪があるときの正規化時系列データ２６Ａの学習データの入力値、左レールと右レールとの間に残雪がないときの正規化時系列データ２６Ａの学習データの入力値を用いて、左レールと右レールとの間に残雪があるときに残雪有無判定値３２が１になりかつ左レールと右レールとの間に残雪がないときに残雪有無判定値３２が０になるように、入力層９１の各ニューロンと中間層９２の各ニューロンとの間の各荷重係数と、中間層９２の各ニューロンと出力層９３のニューロンとの間の各荷重係数とをあらかじめ学習して決定する。従って、出力層９３からの残雪有無判定値３２は、残雪があるときは１に近い値になり、残雪がないときは０に近い値になる。
【００６２】
以上説明したように、時系列判定部７Ａは、
（ａ）列車の速度を用いて残雪有無推定値２５の時系列データ２６を時間軸方向に拡大又は縮小することにより、時系列データ２６を、所定の基準速度での正規化時系列データ２６Ａに変換する時系列データ正規化処理部８０と、
（ｂ）正規化時系列データ２６Ａの入力値に基づいて、所定の荷重係数を用いて、左レールと右レールとの間における残雪の有無を示す出力値を算出する１つのニューラルネットワークと、
（ｃ）左レールと右レールとの間に残雪があるときの正規化時系列データ２６Ａの入力値と、左レールと右レールとの間に残雪がないときの正規化時系列データ２６Ａの入力値とを用いて、ニューラルネットワークの荷重係数をあらかじめ学習して決定する学習コントローラ９０と、
（ｄ）ニューラルネットワークからの出力値に基づいて、左レールと右レールとの間における残雪の有無を判定する残雪有無判定部７８とを備えたことを特徴とする。
【００６３】
従って、本実施の形態によれば、時系列判定部７Ａは１つのニューラルネットワークのみを備えればよいので、実施の形態２に比較して、ニューラルネットワークの荷重係数をあらかじめ学習して記憶するためのメモリ資源を節約できる。従って、軌道監視装置１０１Ｂがメモリ資源の制約を受ける場合に、限られたメモリ資源で従来技術に比較して安定に残雪を検出できる。なお、メモリ資源に制約がない場合は、実施の形態２に係る時系列判定部７を用いることが好ましい。これにより、時系列データ正規化処理部８０を備える必要がなく、高速に残雪の有無を判定できる。
【００６４】
なお、本実施の形態において、残雪有無推定値算出部６及び車速検出部８に代えて、図１６の残雪有無推定値算出部６Ａ及び車速検出部８Ａを備えてもよい。
【００６５】
また、実施の形態２〜４において、軌道監視装置１０１Ａ，１０１Ｂ及び１０１Ｃはレール間の残雪の有無を判定したが、本発明はこれに限られず、人間などの他の検出対象の有無を識別してもよい。
【００６６】
さらに、上記各実施の形態において、軌道検出装置１００は画像撮影装置１を備えたが、本発明はこれに限られず、画像撮影装置１を備えなくてもよい。またさらに、上記各実施の形態において、軌道監視装置１０１，１０１Ａ，１０１Ｂは車速検出部８又は８Ａを備えたが、本発明はこれに限られず、車速検出部８及び８Ａを軌道監視装置１０１，１０１Ａ，１０１Ｂの外部に設けてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００６７】
以上詳述したように、本発明に係る軌道検出装置及び軌道監視装置によれば、軌道検出追従手段は、画像撮影手段から第１のフレーム画像データを入力したとき、第１のフレーム画像データにおける左レールの下端と、左レール及び右レールの消失点とを通るように左レール近似曲線を算出するとともに、第１のフレーム画像データにおける右レールの下端と消失点とを通るように右レール近似曲線を算出する。また、軌道検出追従手段は、画像撮影手段から第１のフレーム画像データより後の第２のフレーム画像データを入力したとき、第１のフレーム画像データにおける左レールの下端を通るように、第２のフレーム画像データにおける左レール近似曲線を算出するとともに、第１のフレーム画像データにおける右レールの下端を通るように、第２のフレーム画像データにおける右レール近似曲線を算出する。従って、従来技術に比較して処理時間を削減しかつ軌道の誤識別を少なくできる。
【符号の説明】
【００６８】
１  画像撮影装置、２  軌道検出追従部、３  出力部、４  残雪検出領域設定部、５  １次元投射データ生成部、６，６Ａ  残雪有無推定値算出部、７，７Ａ  時系列判定部、８，８Ａ  車速検出部、９  出力部、１０  左レール近似曲線、１１  右レール近似曲線、１４  残雪検出領域、１５  画像データ、１４  残雪検出領域、１７，２１  １次元投射データ、２０  フレーム画像データ、２５  残雪有無推定値、３２  残雪有無判定値、７８  残雪判定部、７９  ニューラルネットワーク選択部、８０  時系列データ正規化処理部、１００  軌道検出装置、１０１，１０１Ａ，１０１Ｂ  軌道監視装置。
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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