(57)【要約】【課題】撮像画像から線路をより高速に、かつより精度よく検出する。【解決手段】実施形態にかかる軌道識別装置において、線路検出部は、初期検出部と、二次検出部と、を備える。初期検出部は、撮像画像の下端側に予め設定された初期エリアの下端と上端との間で延びる線路らしさが最も高い線分を特徴量に基づいて特定し、特定した線分を線路の一部の初期部分として検出する。二次検出部は、初期部分の上端を起点とし、当該起点よりも上側に設定された探索エリア内から選択される複数の候補点と、検出済みの線路の上端と、を結ぶ複数の線分候補のうち、線路らしさが最も高い１つの線分候補を特徴量に基づいて決定し、決定した１つの線分候補を線路の一部の途中部分として検出し、当該途中部分の上端を次の起点とする、という処理を繰り返し実行することで、検出済みの線路の上端が所定の位置に達するまで途中部分を繰り返し検出する。【選択図】図２
2019194769.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
鉄道車両の進行方向の領域を撮像することで得られる撮像画像を取得する画像取得部と、
前記撮像画像から、線路らしさを表す特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
前記特徴量に基づいて前記撮像画像から前記線路を検出する線路検出部と、
を備え、
前記線路検出部は、
前記撮像画像の下端側に予め設定された初期エリアの下端と上端との間で延びる前記線路らしさが最も高い線分を前記特徴量に基づいて特定し、特定した前記線分を前記線路の一部の初期部分として検出する初期検出部と、
前記初期部分の上端を起点とし、当該起点よりも上側に設定された探索エリア内から選択される複数の候補点と、検出済みの前記線路の上端と、を結ぶ複数の線分候補のうち、前記線路らしさが最も高い１つの線分候補を前記特徴量に基づいて決定し、決定した前記１つの線分候補を前記線路の一部の途中部分として検出し、当該途中部分の上端を次の起点とする、という処理を繰り返し実行することで、検出済みの前記線路の上端が所定の位置に達するまで前記途中部分を繰り返し検出する二次検出部と、
を備える、軌道識別装置。
【請求項２】
前記二次検出部は、直近に検出された前記線路の一部の前記撮像画像上での位置および角度のうち少なくとも一方に基づいて、次の前記探索エリアを設定する、
請求項１に記載の軌道識別装置。
【請求項３】
前記二次検出部は、前記複数の線分候補上における前記特徴量の平均値に基づいて、前記探索エリア内で前記線路らしさが最も高い点を決定する、
請求項１または２に記載の軌道識別装置。
【請求項４】
前記探索エリアは、前記撮像画像の左右方向を長手方向とし、前記撮像画像の上下方向を短手方向とする長方形形状に設定される、
請求項１〜３のいずれか１項に記載の軌道識別装置。
【請求項５】
前記線路検出部は、
前記撮像画像の上端側に設定される消失点エリアから、前記撮像画像上における前記線路の消失点の候補としての複数の消失点候補を前記特徴量に基づいて特定し、特定した前記複数の消失点候補と、検出済みの前記線路の上端と、の間の領域を補完する複数の補間曲線を取得し、取得した前記複数の補間曲線のうち、前記線路らしさが最も高い補間曲線に基づいて、前記線路のうち未検出の部分を検出する補間検出部
をさらに備える、請求項１〜４のいずれか１項に記載の軌道識別装置。
【請求項６】
前記補間検出部は、前記線路らしさが最も高い補間曲線を近似する複数の線分を、前記未検出の部分として検出する、
請求項５に記載の軌道識別装置。
【請求項７】
鉄道車両の進行方向の領域を撮像することで得られる撮像画像を取得する画像取得部と、
前記撮像画像から、線路らしさを表す特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
前記特徴量に基づいて前記撮像画像から前記線路を検出する線路検出部と、
を備え、
前記線路検出部は、
前記撮像画像の下端側に予め設定された初期エリアの下端と上端との間で延びる前記線路らしさが最も高い線分を前記特徴量に基づいて特定し、特定した前記線分を前記線路の一部の初期部分として検出する初期検出部と、
前記撮像画像の上端側に設定される消失点エリアから、前記撮像画像上における前記線路の消失点の候補としての複数の消失点候補を前記特徴量に基づいて特定し、特定した前記複数の消失点候補と、前記初期部分の上端と、の間の領域の少なくとも一部を補完する複数の補間曲線を取得し、取得した前記複数の補間曲線のうち、前記線路らしさが最も高い補間曲線に基づいて、前記線路のうち前記初期部分以外の残りの部分の少なくとも一部を検出する補間検出部と、
を備える、軌道識別装置。
【請求項８】
前記補間検出部は、前記線路らしさが最も高い補間曲線を近似する複数の線分を、前記残りの部分の少なくとも一部として検出する、
請求項７に記載の軌道識別装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、軌道識別装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、カメラによって得られた撮像画像に、所定のアルゴリズムの画像処理を施すことで、鉄道車両が走行する線路を撮像画像から検出する技術が知られている。このような従来のアルゴリズムとして、たとえば、予め設定された放物線状の複数の線路の候補から、線路らしさを表す尺度として設定された特徴量が最も大きい候補を、所定のエリアごとに順次探索することで、単一の経路を構成する線路を検出する、というアルゴリズムが知られている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】“Ｒａｉｌ  Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ  ｆｏｒ  Ｄｒｉｖｅｒ  Ｓｕｐｐｏｒｔ  ｉｎ  Ｒａｉｌｗａｙｓ”，Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ：Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ  Ｖｅｈｉｃｌｅｓ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ（ＩＶ），２０１１  ＩＥＥＥ
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記のような従来のアルゴリズムは、放物線状の複数の候補の全ての特徴量を計算し、比較を行うため、計算量が増大しやすく、処理に時間がかかりやすい。また、撮像画像の上側（奥側）の領域では、線路の幅が小さくなり、線路の候補の探索の対象となるエリアも小さくなるので、局所的なノイズなどの影響により、精度が低下しやすい。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
実施形態にかかる軌道識別装置は、画像取得部と、特徴量抽出部と、線路検出部と、を備える。画像取得部は、鉄道車両の進行方向の領域を撮像することで得られる撮像画像を取得する。特徴量抽出部は、撮像画像から、線路らしさを表す特徴量を抽出する。線路検出部は、特徴量に基づいて撮像画像から線路を検出する。線路検出部は、初期検出部と、二次検出部と、を備える。初期検出部は、撮像画像の下端側に予め設定された初期エリアの下端と上端との間で延びる線路らしさが最も高い線分を特徴量に基づいて特定し、特定した線分を線路の一部の初期部分として検出する。二次検出部は、初期部分の上端を起点とし、当該起点よりも上側に設定された探索エリア内から選択される複数の候補点と、検出済みの線路の上端と、を結ぶ複数の線分候補のうち、線路らしさが最も高い１つの線分候補を特徴量に基づいて決定し、決定した１つの線分候補を線路の一部の途中部分として検出し、当該途中部分の上端を次の起点とする、という処理を繰り返し実行することで、検出済みの線路の上端が所定の位置に達するまで途中部分を繰り返し検出する。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】図１は、実施形態にかかる軌道識別装置を含む車両システムの概略構成を示した例示的かつ模式的なブロック図である。
【図２】図２は、実施形態にかかる軌道識別装置を含む車両システムが有する機能を示した例示的かつ模式的なブロック図である。
【図３】図３は、実施形態にかかる撮像画像の例を示した例示的かつ模式的な図である。
【図４】図４は、実施形態にかかる初期検出部を説明するための例示的かつ模式的な図である。
【図５】図５は、実施形態にかかる二次検出部を説明するための例示的かつ模式的な図である。
【図６】図６は、実施形態にかかる補間検出部を説明するための例示的かつ模式的な図である。
【図７】図７は、実施形態にかかる補間検出部が実施しうる補間曲線の近似の例を説明するための例示的かつ模式的な図である。
【図８】図８は、実施形態にかかる近似された補間曲線の例を示した例示的かつ模式的な図である。
【図９】図９は、実施形態にかかる軌道識別装置を含む車両システムが実行する一連の処理を示した例示的かつ模式的なフローチャートである。
【図１０】図１０は、実施形態にかかる線路の検出処理の詳細を示した例示的かつ模式的なフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下、実施形態を図面に基づいて説明する。以下に記載する実施形態の構成、ならびに当該構成によってもたらされる作用および結果（効果）は、あくまで一例であって、以下の記載内容に制限されるものではない。
【０００８】
＜実施形態＞
まず、実施形態の構成について説明する。
【０００９】
図１は、実施形態にかかる軌道識別装置１２０を含む車両システム１００の概略構成を示した例示的かつ模式的なブロック図である。車両システム１００は、線路ＲＬに沿って運行する鉄道車両ＲＶの安全運転を実現するために鉄道車両ＲＶに搭載されたシステムである。なお、図１では、鉄道車両ＲＶの進行方向がＤとして例示されている。
【００１０】
図１に示されるように、車両システム１００は、撮像装置１１０と、軌道識別装置１２０と、障害物検知装置１３０と、通知装置１４０と、を有している。撮像装置１１０は、軌道識別装置１２０と障害物検知装置１３０とに接続されている。また、障害物検知装置１３０は、軌道識別装置１２０と通知装置１４０とに接続されている。
【００１１】
撮像装置１１０は、鉄道車両ＲＶの進行方向Ｄの領域（Ｒ０で示される範囲）を撮像するカメラである。実施形態では、撮像装置１１０によって得られる撮像画像に線路ＲＬが写り込むように、撮像装置１１０の設置位置および設置角度が設定されている。
【００１２】
軌道識別装置１２０は、撮像装置１１０によって得られた撮像画像から線路ＲＬを検出する（詳細は後述する）。
【００１３】
障害物検知装置１３０は、撮像装置１１０によって得られた撮像画像と、軌道識別装置１２０の検出結果と、に基づいて、線路ＲＬの周辺に存在する障害物（注視が必要な注視物）に関する情報（たとえば障害物の有無や当該障害物までの距離など）を検出する。
【００１４】
通知装置１４０は、障害物検知装置１３０の検知結果を、鉄道車両ＲＶの乗員（運転士など）に通知する。なお、通知の方法は、画像を用いた視覚に訴える方法であってもよいし、音声を用いた聴覚に訴える方法であってもよいし、振動などを用いた触覚に訴える方法であってもよいし、これらを併用した方法であってもよい。
【００１５】
ここで、実施形態において、軌道識別装置１２０および障害物検知装置１３０は、いずれも、プロセッサやメモリなどといったハードウェアを有したコンピュータとして構成される。したがって、軌道識別装置１２０および障害物検知装置１３０は、それぞれのプロセッサによってメモリなどに記憶された所定のコンピュータプログラムを実行することで、以下に説明するような機能を実現することが可能である。
【００１６】
図２は、実施形態にかかる軌道識別装置１２０を含む車両システム１００が有する機能を示した例示的かつ模式的なブロック図である。なお、実施形態では、図２に示される各機能が、専用のハードウェア（回路）のみによって実現されていてもよい。
【００１７】
図２に示されるように、軌道識別装置１２０は、画像取得部１２１と、特徴量抽出部１２２と、線路検出部１２３と、記憶部１２４と、を有している。また、障害物検知装置１３０は、機能的構成として、検知領域取得部１３１と、障害物検知部１３２と、を有している。
【００１８】
画像取得部１２１は、撮像装置１１０によって得られた撮像画像を取得する。たとえば、画像取得部１２１は、次の図３に示されるような画像３００を撮像画像として取得する。
【００１９】
図３は、実施形態にかかる撮像画像の例を示した例示的かつ模式的な図である。図３に示される画像３００には、一例として、一対のレール３０１ａおよび３０１ｂによって構成された線路３０１が写り込んでいる。図３に示されるように、画像３００上においては、遠近法により、線路３０１の幅（一対のレール３０１ａおよび３０１ｂの間の間隔）が、下側（手前側）から上側（奥側）に向かうにしたがって徐々に小さくなっていく。
【００２０】
図２に戻り、特徴量抽出部１２２は、画像取得部１２１により取得された撮像画像から、線路ＲＬらしさを表す尺度として設定された特徴量を抽出する。特徴量としては、たとえば輝度に基づく所定方向における輝度の勾配を用いてもよい。所定方向とは、たとえば、撮像画像に写った線路ＲＬの延びる方向と交差する方向（図３に示される例においてたとえば左右方向）である。
【００２１】
線路検出部１２３は、特徴量抽出部１２２により抽出された特徴量に基づいて、画像取得部１２１により取得された撮像画像から線路ＲＬを検出する。
【００２２】
ところで、従来、撮像画像から線路ＲＬを検出するためのアルゴリズムとして、たとえば、予め設定された放物線状の複数の線路ＲＬの候補から、線路ＲＬらしさを表す尺度として設定された特徴量が最も大きい候補を、所定のエリアごとに順次探索することで、単一の経路を構成する線路ＲＬを検出する、というアルゴリズムが知られている。
【００２３】
このような従来のアルゴリズムは、放物線状の複数の候補の全ての特徴量を計算し、比較を行うため、計算量が増大しやすく、処理に時間がかかりやすい。また、撮像画像の上側（奥側）の領域では、線路ＲＬの幅が小さくなり、線路ＲＬの候補の探索の対象となるエリアも小さくなるので、局所的なノイズなどの影響により、精度が低下しやすい。
【００２４】
そこで、実施形態にかかる線路検出部１２３は、以下に説明するような構成により、撮像画像から線路ＲＬをより高速に、かつより精度よく検出する。
【００２５】
すなわち、実施形態にかかる線路検出部１２３は、撮像画像から線路ＲＬをより高速に、かつより精度よく検出するための構成として、線路ＲＬのうち撮像画像の下端から当該下端よりも上方の所定位置までの部分を線分の集合として検出する初期検出部１２３ａおよび二次検出部１２３ｂと、線路ＲＬの残りの部分を後述する補間曲線に基づいて検出する補間検出部１２３ｃと、を有している。
【００２６】
図４は、実施形態にかかる初期検出部１２３ａを説明するための例示的かつ模式的な図である。図４に示されるように、実施形態にかかる初期検出部１２３ａは、撮像画像としての画像３００の下端側に予め設定された初期エリアとしての領域４０１ａおよび４０１ｂの下端と上端との間で延びる線路らしさが最も高い線分を特徴量に基づいて特定し、特定した線分（太線参照）を、線路３０１の一部の初期部分として検出する。なお、初期エリアに関する情報や、検出済みの線路ＲＬに関する情報は、軌道識別装置１２０の記憶部１２４（図２参照）に記憶される。そして、実施形態では、初期部分として特定された線分の上端Ｐ１ａおよびＰ１ｂを起点として、次に説明するような処理が二次検出部１２３ｂにより実行される。
【００２７】
図５は、実施形態にかかる二次検出部１２３ｂを説明するための例示的かつ模式的な図である。図５に示されるように、実施形態にかかる二次検出部１２３ｂは、まず、上記の初期部分の上端Ｐ１ａおよびＰ１ｂを起点とし、当該起点としての上端Ｐ１ａよりも上側に設定された探索エリア５０１ａ内から、起点としての上端Ｐ１ａに対する終点の候補としての複数の候補点Ｐ２ａ、Ｐ２ａ´、およびＰ２ａ´´を選択するとともに、起点としての上端Ｐ１ｂよりも上側に設定された探索エリア５０１ｂ内から、起点としての上端Ｐ１ｂに対する終点の候補としての複数の候補点Ｐ２ｂ、Ｐ２ｂ´、およびＰ２ｂ´´を選択する。
【００２８】
そして、二次検出部１２３ｂは、上記のように選択した複数の候補点と、検出済みの線路ＲＬの上端と、を結ぶ複数の線分候補のうち、線路ＲＬらしさが最も高い１つの線分候補を特徴量に基づいて決定し、決定した１つの線分候補を、線路ＲＬの一部の途中部分として検出する。たとえば、図５に示される例では、初期部分の上端Ｐ１ａと探索エリア５０１ａの上端の候補点Ｐ２ａとの間で延びる太線と、初期部分の上端Ｐ１ｂと探索エリア５０１ｂの上端の候補点Ｐ２ｂとの間で延びる太線とが、線路ＲＬらしさが最も高い線分候補として決定され、途中部分として検出される。
【００２９】
そして、二次検出部１２３ｂは、上記で検出した途中部分の上端を次の起点として同様の処理を繰り返し実行する、つまり途中部分の上端を次の起点とした次の探索エリアの決定および当該次の探索エリアから選択される複数の候補点に基づく線路ＲＬの一部（次の途中部分）の検出を繰り返し実行することで、検出済みの線路ＲＬの上端が所定の位置に達するまで、途中部分を繰り返し検出する。なお、図５においては、簡単化のため、探索エリア５０１ａおよび５０１ｂ以降の探索エリアなどの図示が省略されている。
【００３０】
ここで、実施形態において、線路ＲＬらしさが最も高い点は、たとえば、検出済みの線路ＲＬの一部（図５に示される例では初期部分）の特徴量と、探索エリア（図５に示される例では５０１ａおよび５０１ｂ）の特徴量（の平均値など）と、のうち少なくとも一方に基づいて特定される。このような構成によれば、検出済みの線路ＲＬとの類似度と、探索エリア内における線路ＲＬらしさと、のうち少なくとも一方を考慮して、線路ＲＬらしさが最も高い点を適切に決定することができる。
【００３１】
また、実施形態において、探索エリア（図５に示される例では５０１ａおよび５０１ｂ）は、直近に検出された線路ＲＬの一部（図５に示される例では初期部分）の撮像画像（図５に示される例では３００）上での位置および角度のうち少なくとも一方に基づいて決定される。このような構成によれば、直近に検出された線路ＲＬとの連続性を考慮して、次の線路ＲＬの候補点を含んでいる可能性が高いエリアを、次の探索エリアとして精度良く決定することができる。
【００３２】
また、実施形態において、探索エリア（図５に示される例では５０１ａおよび５０１ｂ）は、撮像画像（図５に示される例では３００）の左右方向を長手方向とし、撮像画像（図５に示される例では３００）の上下方向を短手方向とする長方形形状に設定される。このような構成によれば、線路ＲＬがカーブしている場合でも線路ＲＬの全体を含みやすく、かつ計算で扱いやすい形状の探索エリアを設定することができる。
【００３３】
なお、二次検出部１２３ｂによる検出は、検出済みの線路ＲＬの上端が撮像画像（図５に示される例では３００）における線路ＲＬの消失点の高さに到達するまで、すなわち線路ＲＬの全体の検出が完了するまで繰り返されてもよいが、実施形態では、一例として、検出済みの線路ＲＬの上端が所定の位置に達したタイミングで、二次検出部１２３ｂによる検出から、次に説明するような補間検出部１２３ｃによる検出に処理が切り替わるものとする。
【００３４】
図６は、実施形態にかかる補間検出部１２３ｃを説明するための例示的かつ模式的な図である。図６に示される例は、上端ＰＮａおよびＰＮｂの高さまでの線路ＲＬが二次検出部１２４ｂにより検出済みになっており、当該上端ＰＮａおよびＰＮｂの高さ以降の線路ＲＬが補間検出部１２３ｃにより検出されるという状況を表している。
【００３５】
図６に示されるように、補間検出部１２３ｃは、まず、撮像画像としての画像３００の上端側に設定される消失点エリア６００から、線路ＲＬの消失点の候補としての点（消失点候補）Ｐ６００〜Ｐ６０２を、画像３００の（消失点エリア６００の）特徴量に基づいて特定する。
【００３６】
そして、補間検出部１２３ｃは、上記のように特定した複数の点Ｐ６００〜Ｐ６０２と、検出済みの線路ＲＬの上端ＰＮａおよびＰＮｂと、の間の領域を補完する複数の補間曲線を取得する。図６に示される例では、消失点候補としての点Ｐ６０１を基準とした補間曲線としての曲線Ｌａ１およびＬａ２と、消失点候補としての点Ｐ６０２を基準とした補間曲線としての曲線Ｌａ２およびＬｂ２とが例示されている。なお、図６に示される例において、点Ｐ６０１およびＰ６０２以外の消失点候補が存在しうるとともに、曲線Ｌａ１、Ｌｂ１、Ｌａ２、およびＬｂ２以外の補間曲線が存在しうることは言うまでもない。
【００３７】
そして、補間検出部１２３ｃは、上記のように取得した複数の補間曲線のうち、線路ＲＬらしさが最も高い１つの補間曲線（図６には不図示の点Ｐ６００を基準とした補間曲線）に基づいて、線路ＲＬのうち未検出の部分を検出する。このような構成によれば、線路ＲＬのうち初期検出部１２３ａおよび二次検出部１２３ｂにより未検出の部分を、補間曲線に基づいて、より高速に、かつより精度良く検出することができる。
【００３８】
ここで、実施形態において、補間検出部１２３ｃは、計算をさらに高速化するため、上記の補間曲線をそのまま線路ＲＬ（の一部）として検出するのではなく、上記の補間曲線を計算で扱いやすい複数の線分で近似し、当該複数の線分を線路ＲＬ（の一部）として検出しうる。
【００３９】
図７は、実施形態にかかる補間検出部１２３ｃが実施しうる補間曲線の近似の例を説明するための例示的かつ模式的な図であり、図８は、実施形態にかかる近似された補間曲線の例を示した例示的かつ模式的な図である。図７および図８に示される例では、線路ＲＬらしさが最も高い補間曲線を構成可能な消失点候補としての点Ｐ７０１（図６に示される点Ｐ６００に対応）を基準とした補間曲線としてのＬａおよびＬｂが、所定の高さ（Ｌｘ参照）の点ＰｘａおよびＰｘｂで二分される。そして、図７および図８に示される例では、検出済みの線路ＲＬの上端ＰＮａおよびＰＮｂよりも上側に位置する未検出の線路ＲＬが、点ＰｘａおよびＰｘｂと上端ＰＮａおよびＰＮｂとを結ぶ線分と、点ＰｘａおよびＰｘｂと線路ＲＬを構成するレール３０１ａおよび３０１ｂの終端とをそれぞれ結ぶ線分と、の集合（折れ線）として検出される。
【００４０】
なお、図７および図８には、補間曲線を二分して近似する折れ線が未検出の線路ＲＬとして検出される例が示されているが、実施形態では、補間曲線を３つ以上の区間に分けて近似する折れ線が未検出の線路ＲＬとして検出されてもよい。また、図７および図８には、補間曲線を近似する複数の線分により折れ線が構成される例が示されているが、実施形態では、補間曲線を近似する複数の線分が直線状に並ぶこともありうる。
【００４１】
また、図７および図８には、線路ＲＬの消失点に対応した点Ｐ７０１と、二次検出部１２３ｂにより検出した線路ＲＬの途中部分の上端ＰＮａおよびＰＮｂと、の間が補間曲線で補間される例が示されている。しかしながら、実施形態は、二次検出部１２３ｂによる途中部分の検出を実施せず、点Ｐ７０１と、初期検出部１２３ａにより検出された初期部分の上端Ｐ１ａおよびＰ１ｂ（図５および図６参照）と、の間を補間曲線で補間する構成であってもよい。
【００４２】
このようにして、実施形態にかかる線路検出部１２３（初期検出部１２３ａ、二次検出部１２３ｂ、および補間検出部１２３ｃ）は、所定の画像処理により、撮像画像から線路ＲＬを検出する。
【００４３】
図２に戻り、検知領域取得部１３１は、撮像装置１１０によって得られた撮像画像と、軌道識別装置１２０の検出結果と、に基づいて、障害物を検知（監視）する対象となる検知領域を取得する。検知領域とは、たとえば、線路ＲＬの周辺の予め設定された範囲の領域である。
【００４４】
そして、障害物検知部１３２は、検知領域取得部１３１により取得された検知領域を監視することで、当該検知領域から、障害物に関する情報（たとえば障害物の有無や障害物までの距離など）を検知する。
【００４５】
次に、第１実施形態の制御動作について説明する。
【００４６】
図９は、実施形態にかかる軌道識別装置１２０を含む車両システム１００が実行する一連の処理を示した例示的かつ模式的なフローチャートである。この図９に示される処理フローは、たとえば鉄道車両ＲＶの走行中に所定の制御周期で繰り返し実行される。
【００４７】
図９に示される処理フローでは、まず、Ｓ９０１において、軌道識別装置１２０の画像取得部１２１は、撮像装置１１０によって得られた撮像画像を取得する。前述したように、ここで取得される撮像画像には、線路ＲＬが写り込んでいる。
【００４８】
そして、Ｓ９０２において、軌道識別装置１２０の特徴量抽出部１２２および線路検出部１２３は、次の図１０に示されるような処理を実行することで、Ｓ９０１で取得された撮像画像から、線路ＲＬを検出する。
【００４９】
図１０は、実施形態にかかる線路ＲＬの検出処理の詳細を示した例示的かつ模式的なフローチャートである。
【００５０】
図１０に示される処理フローでは、まず、Ｓ１００１において、特徴量抽出部１２２は、Ｓ９０１で取得された撮像画像から、線路ＲＬらしさを表す尺度としての特徴量を抽出する。
【００５１】
そして、Ｓ１００２において、線路検出部１２３の初期検出部１２３ａは、Ｓ１００１で抽出された特徴量に基づき、前述したようなアルゴリズムで、Ｓ９０１で取得された撮像画像の初期エリア内の線分を、線路ＲＬの一部（初期部分）として検出する（図４参照）。
【００５２】
そして、Ｓ１００３において、線路検出部１２３の二次検出部１２３ｂは、検出済みの線路ＲＬの上端を起点とし、当該起点よりも上側に設定された次の探索エリアから、起点に対する終点の候補となる複数の候補点を、Ｓ１００１で抽出された特徴量に基づいて選択する。
【００５３】
そして、Ｓ１００４において、二次検出部１２３ｂは、検出済みの線路ＲＬの上端と、Ｓ１００３で選択された複数の候補点と、を結ぶ複数の線分候補を取得する。
【００５４】
そして、Ｓ１００５において、二次検出部１２３ｂは、Ｓ１００４で特定された複数の線分候補から、最も線路ＲＬらしい１つの線分候補を、Ｓ１００１で抽出された特徴量に基づいて決定し、決定した１つの線分候補を、線路ＲＬの一部（途中部分）として検出する（図５参照）。
【００５５】
そして、Ｓ１００６において、二次検出部１２３ｂは、Ｓ１００５の処理により所定の位置まで線路ＲＬの検出が完了したか否か、より具体的にはＳ１００５で検出した途中部分の上端が所定の位置（高さ）に達したか否かを判断する。
【００５６】
Ｓ１００６において、所定の位置まで線路ＲＬの検出が完了していないと判断された場合、Ｓ１００３に処理が戻る。一方、Ｓ１００６において、所定の位置まで線路ＲＬの検出が完了したと判断された場合、Ｓ１００７に処理が進む。
【００５７】
Ｓ１００７において、線路検出部１２３の補間検出部１２３ｃは、撮像画像の上端側に設定される消失点エリアから、撮像画像上における線路ＲＬの消失点の候補としての複数の消失点候補を、Ｓ１００１で抽出された特徴量に基づいて特定する（図６参照）。
【００５８】
そして、Ｓ１００８において、補間検出部１２３ｃは、Ｓ１００７で特定した複数の候補点の各々と、検出済みの線路（途中部分）の上端と、の間の領域を補完する複数の補間曲線を取得する（図６参照）。
【００５９】
そして、Ｓ１００９において、補間検出部１２３ｃは、Ｓ１００１で抽出された特徴量に基づき、Ｓ１００８で取得した複数の補間曲線のうち、最も線路ＲＬらしい１つの補間曲線を決定し、決定した１つの補間曲線に基づいて、未検出の線路ＲＬを検出する。この時、補間検出部１２３ｃは、線路ＲＬらしさが最も高い補間曲線を複数の線分で近似し、当該複数の線分で構成される直線または折れ線を、未検出の線路ＲＬとして検出してもよい（図７および図８参照）。
【００６０】
Ｓ１００９の処理が終了すると、図９に示される処理フローに処理が戻る。つまり、Ｓ１００９の処理が終了すると、図９に示されるＳ９０２の処理が終了し、Ｓ９０３に処理が進む。
【００６１】
Ｓ９０３において、障害物検知装置１３０の検知領域取得部１３１は、Ｓ９０２の検出結果に基づき、障害物を検知する対象となる検知領域を取得する。前述したように、このＳ９０３で取得される検知領域は、たとえば、鉄道車両ＲＶが走行する可能性のある全ての線路ＲＬの周辺の予め設定された範囲の領域である。
【００６２】
そして、Ｓ９０４において、障害物検知装置１３０の障害物検知部１３２は、Ｓ９０３で取得された検知領域を監視することで、当該検知領域から、障害物に関する情報（たとえば障害物の有無や障害物までの距離など）を検知する。
【００６３】
そして、Ｓ９０５において、通知装置１４０は、Ｓ９０４での検知結果を、鉄道車両ＲＶの乗員（運転士など）に通知する。なお、前述したように、通知の方法は、画像を用いた視覚に訴える方法であってもよいし、音声を用いた聴覚に訴える方法であってもよいし、振動などを用いた触覚に訴える方法であってもよいし、これらを併用した方法であってもよい。
【００６４】
以上説明したように、実施形態にかかる軌道識別装置１２０は、鉄道車両ＲＶの進行方向の領域を撮像することで得られる撮像画像を取得する画像取得部１２１と、撮像画像から、線路ＲＬらしさを表す特徴量を抽出する特徴量抽出部１２２と、特徴量に基づいて撮像画像から線路ＲＬを検出する線路検出部１２３と、を有しており、線路検出部１２３は、初期検出部１２３ａと、二次検出部１２３ｂと、を有している。初期検出部１２３ａは、撮像画像の下端側に予め設定された初期エリアの下端と上端との間で延びる線路ＲＬらしさが最も高い線分を特徴量に基づいて特定し、特定した線分を線路ＲＬの一部の初期部分として検出する。二次検出部１２３ｂは、初期部分の上端を起点とし、当該起点よりも上側に設定された探索エリア内から選択される複数の候補点と、検出済みの線路ＲＬの上端と、を結ぶ複数の線分候補のうち、線路ＲＬらしさが最も高い１つの線分候補を特徴量に基づいて決定し、決定した１つの線分候補を線路ＲＬの一部の途中部分として検出し、当該途中部分の上端を次の起点とする、という処理を繰り返し実行することで、検出済みの線路ＲＬの上端が所定の位置に達するまで途中部分を繰り返し検出する。このような構成によれば、たとえば放物線の集合として線路ＲＬを検出する従来のようなアルゴリズムに比べて、計算で扱いやすい線分の集合として線路ＲＬを検出する分、撮像画像から線路ＲＬをより高速に、かつより精度よく検出することができる。
【００６５】
また、実施形態にかかる線路検出部１２３は、上記の初期検出部１２３ａおよび二次検出部１２３ｂに加えて、撮像画像の上端側に設定される消失点エリアから、撮像画像上における線路ＲＬの消失点の候補としての複数の消失点候補を特徴量に基づいて特定し、特定した複数の消失点候補と、検出済みの途中部分の上端と、の間の領域を補完する複数の補間曲線を取得し、取得した複数の補間曲線のうち、線路ＲＬらしさが最も高い補間曲線に基づいて、線路ＲＬのうち未検出の部分を検出する補間検出部１２３ｃをさらに有する。このような構成によれば、所定の補間曲線を計算により求めることで、撮像画像から線路ＲＬをより高速に、かつより精度よく検出することができる。
【００６６】
なお、実施形態にかかる線路検出部１２３は、二次検出部１２３ｂを含まない、初期検出部１２３ａおよび補間検出部１２３ｃのみを含んだ構成であってもよい。この場合、補間検出部１２３ｃは、撮像画像の上端側に位置する、線路ＲＬの消失点に対応した１つの点を特徴量に基づいて特定し、特定した１つの点と同じ高さの複数の候補点と、初期部分の上端と、の間の領域の少なくとも一部を補完する複数の補間曲線を取得し、取得した複数の補間曲線のうち、線路ＲＬらしさが最も高い補間曲線に基づいて、線路ＲＬのうち初期部分以外の残りの部分の少なくとも一部を検出する。このような構成によっても、撮像画像から線路ＲＬをより高速に、かつより精度よく検出することができる。
【００６７】
以上、本発明の実施形態を説明したが、上記実施形態はあくまで一例であって、発明の範囲を限定することは意図していない。上記実施形態は、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、変更を行うことができる。上記実施形態およびその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、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。
【符号の説明】
【００６８】
１２０  軌道識別装置
１２１  画像取得部
１２２  特徴量抽出部
１２３  線路検出部
１２３ａ  初期検出部
１２３ｂ  二次検出部
１２３ｃ  補間検出部
【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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