(57)【要約】【課題】撮像画像から線路の分岐を検出する。【解決手段】実施形態にかかる線路分岐検出装置は、画像取得部と、記憶部と、分岐検出部と、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。記憶部には、線路の分岐を示す複数の分岐画像の特徴量を予め学習することで取得される分岐情報が記憶される。分岐検出部は、撮像画像の特徴量と、分岐情報と、に基づいて、撮像画像内に存在する分岐を検出する。【選択図】図２
2019197273.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、
線路の分岐を示す複数の分岐画像の特徴量を予め学習することで取得される分岐情報が記憶された記憶部と、
前記撮像画像の前記特徴量と、前記分岐情報と、に基づいて、前記撮像画像内に存在する前記分岐を検出する分岐検出部と、
を備える、線路分岐検出装置。
【請求項２】
前記分岐検出部は、前記撮像画像内で予め設定された着目領域の少なくとも一部の処理領域の前記特徴量と、前記分岐情報に基づく前記複数の分岐画像の各々の前記特徴量と、の一致度に基づいて、前記撮像画像内に存在する前記分岐を検出する、
請求項１に記載の線路分岐検出装置。
【請求項３】
前記撮像画像内に存在する前記線路を検出する線路検出部をさらに備え、
前記分岐検出部は、前記線路検出部により検出された前記線路を基準として、前記処理領域を決定する、
請求項２に記載の線路分岐検出装置。
【請求項４】
前記特徴量は、所定方向における画素の輝度勾配を含む、
請求項１〜３のいずれか１項に記載の線路分岐検出装置。
【請求項５】
前記撮像画像内に存在する前記線路を検出する線路検出部をさらに備え、
前記分岐情報は、複数の解像度の前記複数の分岐画像の前記特徴量を解像度ごとに予め学習することで取得された解像度ごとの複数の第１分岐情報であり、
前記分岐検出部は、前記撮像画像の前記特徴量と、前記複数の第１分岐情報のうち、前記線路検出部により検出された前記線路の幅に応じた解像度の第１分岐情報と、に基づいて、前記撮像画像内に存在する前記分岐を検出する、
請求項１〜４のいずれか１項に記載の線路分岐検出装置。
【請求項６】
前記分岐検出部は、前記撮像画像内で予め設定された着目領域の少なくとも一部の処理領域であって、前記線路検出部により検出された前記線路の幅に応じて予め設定された範囲内に存在する処理領域の前記特徴量と、前記第１分岐情報と、に基づいて、前記撮像画像内に存在する前記分岐を検出する、
請求項５に記載の線路分岐検出装置。
【請求項７】
前記分岐情報は、同一解像度の前記複数の分岐画像の前記特徴量を予め学習することで取得された第２分岐情報であり、
前記分岐検出部は、前記撮像画像の解像度を変換することで生成される複数の画像の前記特徴量と、前記第２分岐情報と、に基づいて、前記撮像画像内に存在する前記分岐を検出する、
請求項１〜４のいずれか１項に記載の線路分岐検出装置。
【請求項８】
前記分岐検出部は、前記複数の画像の各々において予め設定された着目領域の少なくとも一部の処理領域であって、前記複数の画像の各々の解像度に応じて予め設定された範囲内に存在する処理領域の前記特徴量と、前記第２分岐情報と、に基づいて、前記撮像画像内に存在する前記分岐を検出する、
請求項７に記載の線路分岐検出装置。
【請求項９】
前記分岐情報は、前記複数の分岐画像の前記特徴量を前記分岐の種別ごとに予め学習することで取得された前記分岐の種別ごとの第３分岐情報であり、
前記分岐検出部は、前記撮像画像の前記特徴量と、前記第３分岐情報と、に基づいて、前記撮像画像内に存在する前記分岐を当該分岐の種別とともに検出する、
請求項１〜８のいずれか１項に記載の線路分岐検出装置。
【請求項１０】
前記撮像画像内に存在する前記線路を検出する線路検出部をさらに備え、
前記線路検出部は、前記分岐検出部により検出された前記分岐の周辺の周辺領域であって、前記分岐の種別に応じて予め設定された周辺領域から、前記分岐の先に存在する前記線路を検出する、
請求項９に記載の線路分岐検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、線路分岐検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、カメラによって得られた撮像画像に対して、所定のアルゴリズムに基づく画像処理を実施することで、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。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−９１５０６号公報
【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、線路が分岐を含んでいる場合であっても、基本的には、単一の経路を構成する線路しか検出することができない。すなわち、上記のような従来のアルゴリズムは、線路の分岐を考慮しないので、線路が分岐を含んでいる場合に、当該分岐によって分かれた全ての線路を検出することができない。
【０００５】
しかしながら、たとえば線路の周辺に存在する障害物の検知を行う場合には、鉄道車両が走行する可能性のある全ての線路を検出するために、撮像画像から線路の分岐を検出することが望まれる。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
実施形態にかかる線路分岐検出装置は、画像取得部と、記憶部と、分岐検出部と、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。記憶部には、線路の分岐を示す複数の分岐画像の特徴量を予め学習することで取得される分岐情報が記憶される。分岐検出部は、撮像画像の特徴量と、分岐情報と、に基づいて、撮像画像内に存在する分岐を検出する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】図１は、第１実施形態にかかる線路分岐検出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、第１実施形態にかかる線路分岐検出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、第１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、第１実施形態にかかる撮像画像から線路（の一部）が検出された状態の例を示した例示的かつ模式的な図である。
【図５】図５は、第１実施形態にかかる分岐情報の例を示した例示的かつ模式的な図である。
【図６】図６は、第１実施形態にかかる着目領域の例を示した例示的かつ模式的な図である。
【図７】図７は、第１実施形態にかかる着目領域内の探索範囲の例を示した例示的かつ模式的な図である。
【図８】図８は、第１実施形態にかかる着目領域内の探索範囲の図７とは異なる他の例を示した例示的かつ模式的な図である。
【図９】図９は、第１実施形態にかかる着目領域内の探索範囲の図７および図８とは異なる他の例を示した例示的かつ模式的な図である。
【図１０】図１０は、第１実施形態にかかる周辺領域の例を示した例示的かつ模式的な図である。
【図１１】図１１は、第１実施形態にかかる周辺領域の図１０とは異なる他の例を示した例示的かつ模式的な図である。
【図１２】図１２は、第１実施形態にかかる周辺領域の図１０および図１１とは異なる他の例を示した例示的かつ模式的な図である。
【図１３】図１３は、第１実施形態にかかる線路分岐検出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１４】図１４は、第１実施形態にかかる線路および分岐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。
【図１５】図１５は、第２実施形態にかかる線路分岐検出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１６】図１６は、第２実施形態にかかる分岐情報の例を示した例示的かつ模式的な図である。
【図１７】図１７は、第２実施形態にかかる着目領域の例を示した例示的かつ模式的な図である。
【図１８】図１８は、第２実施形態にかかる着目領域内における探索範囲の例を示した例示的かつ模式的な図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
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。
【０００９】
＜第１実施形態＞
まず、第１実施形態の構成について説明する。
【００１０】
図１は、第１実施形態にかかる線路分岐検出装置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。
【００１１】
図１に示されるように、車両システム１００は、撮像装置１１０と、線路分岐検出装置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、線路分岐検出装置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、線路分岐検出装置１２０と通知装置１４０とに接続されている。
【００１２】
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。第１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。なお、線路ＲＬには、分岐Ｊ（具体例は後述する）が含まれうる。
【００１３】
線路分岐検出装置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。詳細は後述するが、第１実施形態では、線路分岐検出装置１２０は、撮像画像に写っている線路ＲＬが分岐Ｊを含む場合、当該分岐Ｊの先に存在する全ての線路ＲＬを検出する。
【００１４】
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、線路分岐検出装置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。
【００１５】
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。
【００１６】
ここで、第１実施形態において、線路分岐検出装置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、線路分岐検出装置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。
【００１７】
図２は、第１実施形態にかかる線路分岐検出装置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、第１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。
【００１８】
図２に示されるように、線路分岐検出装置１２０は、機能的構成として、画像取得部１２１と、特徴量抽出部１２２と、線路検出部１２３と、分岐検出部１２４と、記憶部１２５と、を有している。なお、記憶部１２５には、分岐情報１２５ａが記憶されている。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。
【００１９】
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。
【００２０】
図３は、第１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、分岐Ｊ１を介して２方向に分かれて延びる２つの線路３０１および３０２が写り込んでいる。なお、線路３０１は、一対のレール３０１ａおよび３０１ｂによって構成されており、線路３０２は、一対のレール３０２ａおよび３０２ｂによって構成されている。
【００２１】
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が用いられてもよい。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。
【００２２】
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。なお、線路ＲＬの検出には、従来から知られているアルゴリズムを使用することが可能である。たとえば、線路検出部１２３は、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）大きい放物線や線分などを、撮像画像の下部の領域から上部の領域に向かって領域ごとに順次特定することで、単一の経路を構成する線路ＲＬを検出する。
【００２３】
ところで、このような従来のアルゴリズムは、線路ＲＬが分岐Ｊを含んでいる場合であっても、単一の経路を構成する線路ＲＬしか検出することができない。たとえば、図３に示されるような画像３００に対して上記の従来のアルゴリズムを使用した線路検出を行うと、次の図４に示されるような結果となる。
【００２４】
図４は、第１実施形態にかかる撮像画像から線路（の一部）が検出された状態の例を示した例示的かつ模式的な図である。図４に示されるように、上記の従来のアルゴリズムは、図３に示される画像３００から、当該画像３００の下部と上部との間で延びる線路３０１のみを検出し、分岐Ｊ１を介して線路３０１から分かれて延びる他の線路３０２を検出しない。
【００２５】
このように、従来のアルゴリズムは、線路ＲＬの分岐Ｊを考慮しないので、線路ＲＬが分岐Ｊを含んでいる場合に、当該分岐Ｊによって分かれた全ての線路ＲＬを検出することができない。しかしながら、たとえば線路ＲＬの周辺に存在する障害物の検知を行う場合には、鉄道車両ＲＶが走行する可能性のある全ての線路ＲＬを検出するために、撮像画像内から線路ＲＬの分岐Ｊを検出することが望まれる。
【００２６】
そこで、図２に戻り、分岐検出部１２４は、特徴量抽出部１２２により抽出された撮像画像の特徴量と、記憶部１２５に記憶された分岐情報１２５ａと、に基づいて、パターンマッチングにより、撮像画像から線路ＲＬの分岐Ｊを検出する。
【００２７】
ここで、分岐情報１２５ａとは、線路ＲＬの分岐Ｊを示す複数の分岐画像の特徴量を予め学習することで取得される情報である。より具体的に、第１実施形態において、分岐情報１２５ａは、複数の解像度の複数の分岐画像の特徴量を解像度ごとに予め学習することで取得された解像度ごとの複数の情報である。
【００２８】
図５は、第１実施形態にかかる分岐情報１２５ａの例を示した例示的かつ模式的な図である。図５に示される例では、分岐情報１２５ａが、第１解像度の複数の分岐画像５０１−１、…、５０１−ｉ、５０１−ｊ、…、５０１−ｎに関する情報（特徴量）の集合５０１と、第１解像度より大きい第２解像度の複数の分岐画像５０２−１、…、５０２−ｉ、５０２−ｊ、…、５０２−ｎに関する情報（特徴量）の集合５０２と、第２解像度より大きい第３解像度の複数の分岐画像５０３−１、…、５０３−ｉ、５０３−ｊ、…、５０３−ｎに関する情報（特徴量）の集合５０３と、を含んでいる。なお、図５に示される例において、分岐情報１２５ａは、第１解像度よりも小さい解像度の複数の分岐画像、または第３解像度よりも大きい解像度の複数の分岐画像に関する情報の集合を含みうる。
【００２９】
分岐情報１２５ａに含まれる情報は、分岐Ｊを含む様々な線路ＲＬを様々な状況で撮像した結果に基づく機械学習などの結果として生成される。たとえば、集合５０１の情報は、比較的長い第１の距離から分岐Ｊを撮像することで得られる分岐画像５０１−１、…、５０１−ｉ、５０１−ｊ、…、５０１−ｎに基づいて生成され、集合５０２の情報は、第１の距離よりも短い第２の距離から分岐Ｊを撮像することで得られる分岐画像５０２−１、…、５０２−ｉ、５０２−ｊ、…、５０２−ｎに基づいて生成され、集合５０３の情報は、第２の距離よりも短い第３の距離から分岐Ｊを撮像することで得られる分岐画像５０３−１、…、５０３−ｉ、５０３−ｊ、…、５０３−ｎに基づいて生成される。
【００３０】
第１実施形態において、分岐検出部１２４は、撮像画像内で予め設定された着目領域ＲＯＩ（次の図６参照）の少なくとも一部の処理領域の特徴量と、分岐情報１２５ａに基づく複数の分岐画像の各々の特徴量と、の一致度に基づいて、撮像画像内に存在する分岐Ｊを検出する。なお、着目領域ＲＯＩは、線路検出部１２３により検出された線路ＲＬの周辺の領域として設定される。
【００３１】
図６は、第１実施形態にかかる着目領域ＲＯＩの例を示した例示的かつ模式的な図である。図６に示される例は、図３に示されるような撮像画像（画像３００）から分岐Ｊ１を検出する例である。図６に示されるように、第１実施形態において、分岐検出部１２４は、画像３００内で分岐Ｊ１を囲むように予め設定された着目領域ＲＯＩ内で、分岐情報１２５ａに基づくパターンマッチングを実施する。
【００３２】
たとえば、分岐検出部１２４は、着目領域ＲＯＩ内から、第１解像度の分岐画像５０１−ｘ、第２解像度の分岐画像５０２−ｘ、および第３解像度の分岐画像５０３−ｘと同じ大きさの処理領域であって、当該分岐画像５０１−ｘ、５０２−ｘ、および５０３−ｘの特徴量と所定以上の度合で一致する特徴量を有する処理領域を探索する。そして、分岐検出部１２４は、特徴量の一致度が最も高い処理領域を、分岐Ｊ１が存在する領域として特定する。
【００３３】
なお、第１実施形態において、分岐検出部１２４は、分岐の検出に、線路検出部１２３による線路ＲＬの検出結果を利用することができる。すなわち、分岐検出部１２４は、線路検出部１２３により検出された線路ＲＬを基準として、処理領域を決定しうる。このような構成によれば、着目領域ＲＯＩの全てを無作為に探索することなく、たとえば線路検出部１２３により検出された線路ＲＬの周辺の領域のみを探索することが可能になるので、処理負担を軽減することが可能になる。
【００３４】
さらに、第１実施形態において、分岐検出部１２４は、どの解像度の分岐情報１２５ａ（図５に示される例における集合５０１〜５０１のいずれか）をパターンマッチングに使用するかの選択に、線路検出部１２３により検出された線路ＲＬの幅の情報を利用することができる。すなわち、分岐検出部１２４は、撮像画像の着目領域ＲＯＩ内の処理領域の特徴量と、線路検出部１２３により検出された線路ＲＬの幅に応じた解像度の分岐情報１２５ａと、に基づいて、撮像画像内に存在する分岐Ｊを検出しうる。このような構成によれば、複数の解像度の分岐情報１２５ａの全てを参照することなく、線路検出部１２３による検出結果を利用して求められた線路ＲＬの幅と同程度の幅の線路ＲＬの特徴量を含んだ解像度の分岐情報１２５ａを選択的に参照することが可能になるので、処理負担を軽減することが可能になる。
【００３５】
ここで、第１実施形態において、線路ＲＬの幅の情報は、着目領域ＲＯＩ内の探索範囲（処理領域の存在範囲）を限定するためにも利用することができる。すなわち、分岐検出部１２４は、次の図７〜図１０に示されるように、撮像画像内で予め設定された着目領域ＲＯＩの少なくとも一部の処理領域であって、線路検出部１２３により検出された線路ＲＬの幅に応じて予め設定された範囲内に存在する処理領域の特徴量と、線路ＲＬの幅に応じて上記のように選択された分岐情報１２５ａと、に基づいて、撮像画像内に存在する分岐Ｊを検出しうる。
【００３６】
図７は、第１実施形態にかかる着目領域ＲＯＩ内の探索範囲の例を示した例示的かつ模式的な図である。図７に示される例は、線路検出部１２３により検出された線路ＲＬの幅が比較的小さい場合における探索範囲をＲ１として表した例である。撮像画像は、鉄道車両ＲＶの進行方向の領域を示すものであるので、撮像画像に写った線路ＲＬの幅は、下側（手前側）から上側（奥側）に向けて小さくなる。したがって、第１実施形態において、分岐検出部１２４は、線路検出部１２３により検出された線路ＲＬの幅が比較的小さい場合、比較的小さい解像度（第１解像度）の分岐画像５０１−ｘの特徴量と、着目領域ＲＯＩ内で上側に位置する探索範囲Ｒ１内に想定される分岐画像５０１−ｘと同じ大きさの処理領域の特徴量と、の一致度を適宜判定することで、パターンマッチングを実行する。
【００３７】
図８は、第１実施形態にかかる着目領域ＲＯＩ内の探索範囲の図７とは異なる他の例を示した例示的かつ模式的な図である。図８に示される例は、線路検出部１２３により検出された線路ＲＬの幅が中程度の場合における探索範囲をＲ２として表した例である。第１実施形態において、分岐検出部１２４は、線路検出部１２３により検出された線路ＲＬの幅が中程度の場合、中程度の解像度（第２解像度）の分岐画像５０２−ｘの特徴量と、着目領域ＲＯＩ内で中間に位置する探索範囲Ｒ２内に存在する分岐画像５０２−ｘと同じ大きさの処理領域の特徴量と、の一致度を適宜判定することで、パターンマッチングを実行する。
【００３８】
図９は、第１実施形態にかかる着目領域ＲＯＩ内の探索範囲の図７および図８とは異なる他の例を示した例示的かつ模式的な図である。図９に示される例は、線路検出部１２３により検出された線路ＲＬの幅が比較的大きい場合における探索範囲をＲ３として表した例である。第１実施形態において、分岐検出部１２４は、線路検出部１２３により検出された線路ＲＬの幅が比較的大きい場合、比較的大きい解像度（第３解像度）の分岐画像５０３−ｘの特徴量と、着目領域ＲＯＩ内で下側に位置する探索範囲Ｒ３内に存在する分岐画像５０３−ｘと同じ大きさの処理領域の特徴量と、の一致度を適宜判定することで、パターンマッチングを実行する。
【００３９】
ところで、上記のような方法で分岐Ｊを検出した後は、当該分岐Ｊの先に延びる線路ＲＬをさらに検出することが望まれる。
【００４０】
そこで、第１実施形態において、線路検出部１２３は、次の図１０に示されるように、分岐検出部１２４により検出された分岐Ｊの周辺の周辺領域から、分岐Ｊの先に存在する線路ＲＬを検出する。
【００４１】
図１０は、第１実施形態にかかる周辺領域の例を示した例示的かつ模式的な図である。図１０に示される例は、図３に示されるような撮像画像（画像３００）から分岐Ｊ１が検出された後の状況を想定している。図１０に示されるように、線路検出部１２３は、分岐検出部１２４により分岐Ｊ１が検出された場合、当該分岐Ｊ１が存在する領域Ａ０の周辺領域としての領域Ａ１から、分岐Ｊ１の先に存在する線路ＲＬを検出する。たとえば、線路３０１が既に検出済みである場合、線路検出部１２３は、領域Ａ１の特徴量に基づき、線路ＲＬらしさが高い放物線や線分を特定することで、領域Ａ１内の線路３０２を検出する。そして、線路検出部１２３は、領域Ａ１内の線路３０２を起点として同様の検出処理を順次実行することで、線路３０２の全体を検出する。
【００４２】
ここで、分岐Ｊの種別（たとえば分岐Ｊの先に存在する線路ＲＬの数）が予め判明していれば、分岐Ｊの先に存在する線路ＲＬの検出の起点となる周辺領域の範囲を限定することが可能である。この場合、線路検出部１２３は、次の図１１および図１２に示されるように、分岐検出部１２４により検出された分岐Ｊの周辺の周辺領域であって、分岐Ｊの種別に応じて予め設定された周辺領域から、分岐Ｊの先に存在する全ての線路ＲＬを検出する。
【００４３】
図１１は、第１実施形態にかかる周辺領域の図１０とは異なる他の例を示した例示的かつ模式的な図である。図１１に示される例は、図３に示されるような、分岐Ｊ１の先に存在する線路ＲＬの数が２つである撮像画像（画像３００）から、分岐Ｊ１の先の線路ＲＬを検出する状況を想定している。
【００４４】
図１１に示されるように、分岐Ｊ１の種別として、分岐Ｊ１の先に存在する線路ＲＬの数が２つであることが予め判定している場合、線路検出部１２３は、分岐Ｊ１が存在する領域Ａ０の周辺に位置する領域の全てを参照することなく、分岐Ｊ１の先に存在する２つの線路３０１および３０２に対応する周辺領域として予め設定された２つの領域Ａ２１およびＡ２２から、分岐Ｊ１の先に存在する未検出の線路ＲＬを検出することが可能である。したがって、このような構成によれば、分岐Ｊ１の先に存在する線路ＲＬの検出範囲が小さくなる分、処理負担を軽減することができる。
【００４５】
図１２は、第１実施形態にかかる周辺領域の図１０および図１１とは異なる他の例を示した例示的かつ模式的な図である。図１２に示される例は、図１１に示される例と異なり、分岐Ｊ２の先に存在する線路ＲＬの数が３つである撮像画像（画像９００）から、分岐Ｊ２の先の線路ＲＬを検出する状況を想定している。画像９００に示される分岐Ｊ２は、一対のレール９０１ａおよび９０２ｂからなる線路９０１を分岐させることで、一対のレール９０２ａおよび９０２ｂからなる線路９０２と、一対のレール９０３ａおよび９０３ｂからなる線路９０３と、を構成する。
【００４６】
図１２に示されるように、分岐Ｊ２の種別として、分岐Ｊ２の先に存在する線路ＲＬの数が３つであることが予め判定している場合、線路検出部１２３は、分岐Ｊ２が存在する領域Ａ１０の周辺に位置する領域の全てを参照することなく、分岐Ｊ２の先に存在する３つの線路９０１〜９０３に対応する周辺領域として予め設定された３つの領域Ａ３１〜Ａ３３から、分岐Ｊ２の先に存在する未検出の線路ＲＬを検出することが可能である。したがって、このような構成によれば、分岐Ｊ２の先に存在する線路ＲＬの検出範囲が小さくなる分、処理負担を軽減することができる。
【００４７】
ただし、上記の図１１および図１２に示されるような周辺領域の限定を実現するためには、分岐情報１２５ａが、複数の分岐画像の特徴量を分岐Ｊの種別ごとに予め学習することで取得された分岐Ｊの種別ごとの情報である必要がある。分岐情報１２５ａがこのように構成されている場合、分岐検出部１２４は、撮像画像の特徴量と、分岐情報１２５ａと、に基づいて、撮像画像内に存在する分岐Ｊを当該分岐の種別とともに検出することが可能である。
【００４８】
このようにして、第１実施形態にかかる線路分岐検出装置１２０は、撮像装置１１０によって得られた撮像画像から、鉄道車両ＲＶが走行する可能性のある全ての線路ＲＬを検出することが可能である。
【００４９】
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、線路分岐検出装置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、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。
【００５０】
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。
【００５１】
次に、第１実施形態の制御動作について説明する。
【００５２】
図１３は、第１実施形態にかかる線路分岐検出装置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１３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。
【００５３】
図１３に示される処理フローでは、まず、Ｓ１３０１において、線路分岐検出装置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が写り込んでおり、当該線路ＲＬには、分岐Ｊが含まれうる。
【００５４】
そして、Ｓ１３０２において、線路分岐検出装置１２０の特徴量抽出部１２２、線路検出部１２３、および分岐検出部１２４は、次の図１４に示されるような処理を実行することで、Ｓ１３０１で取得された撮像画像から、線路ＲＬおよび分岐Ｊを検出する。
【００５５】
図１４は、第１実施形態にかかる線路ＲＬおよび分岐Ｊ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。
【００５６】
図１４に示される処理フローでは、まず、Ｓ１４０１において、特徴量抽出部１２２は、Ｓ１３０１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。
【００５７】
そして、Ｓ１４０２において、線路検出部１２３は、Ｓ１４０１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、Ｓ１３０１で取得された撮像画像の所定の領域ごとに線路ＲＬを検出する。なお、このＳ１４０２の時点では、分岐Ｊを考慮しない単一の経路としての線路ＲＬが検出される。
【００５８】
そして、Ｓ１４０３において、分岐検出部１２４は、Ｓ１４０１で抽出された特徴量と、記憶部１２５に記憶された分岐情報１２５ａと、に基づいて、Ｓ１４０２で検出された線路ＲＬの周辺に設定された着目領域ＲＯＩに対するパターンマッチングにより、分岐Ｊを検出する。なお、分岐Ｊを検出するためのアルゴリズムの例は、上記で既に説明したため、ここでは説明を省略する。
【００５９】
そして、Ｓ１４０４において、線路検出部１２３は、Ｓ１３０１で取得された撮像画像から、Ｓ１４０３で検出された分岐Ｊの先に存在する（Ｓ１４０２では未検出の）線路ＲＬ（の起点となる領域）を検出する。
【００６０】
そして、Ｓ１４０５において、線路検出部１２３は、未検出の線路ＲＬが存在するか否かを判定する。Ｓ１４０５において、未検出の線路ＲＬが存在する場合は、Ｓ１４０２に戻り、未検出の線路ＲＬおよび当該未検出の線路ＲＬ上に存在しうる分岐Ｊの検出を行う。一方、Ｓ１４０５において、未検出の線路ＲＬが存在しないと判断された場合、処理が終了する。これにより、Ｓ１３０１で取得された撮像画像に含まれる、分岐Ｊを考慮した、鉄道車両ＲＶが走行する可能性のある全ての線路ＲＬが検出される。
【００６１】
図１４に示される処理フローが終了すると、図１３に示される処理フローに処理が戻る。つまり、図１４に示される処理フローが終了すると、図１３に示されるＳ１３０２の処理が終了し、Ｓ１３０３に処理が進む。
【００６２】
Ｓ１３０３において、障害物検知装置１３０の検知領域取得部１３１は、Ｓ１３０２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Ｓ１３０３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。
【００６３】
そして、Ｓ１３０４において、障害物検知装置１３０の障害物検知部１３２は、Ｓ１３０３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。
【００６４】
そして、Ｓ１３０５において、通知装置１４０は、Ｓ１３０４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。
【００６５】
以上説明したように、第１実施形態にかかる線路分岐検出装置１２０は、鉄道車両ＲＶの進行方向Ｄ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、線路ＲＬの分岐Ｊを示す複数の分岐画像の特徴量を予め学習することで取得される分岐情報１２５ａが記憶された記憶部１２５と、撮像画像の特徴量と、分岐情報１２５ａと、に基づいて、撮像画像内に存在する分岐Ｊを検出する分岐検出部１２４と、を有している。このような構成によれば、分岐情報１２５ａに基づくパターンマッチングにより、撮像画像から線路ＲＬの分岐Ｊを容易に検出することができる。
【００６６】
＜第２実施形態＞
上述した第１実施形態は、複数の解像度の複数の分岐画像の特徴量を解像度ごとに予め学習することで取得された解像度ごとの複数の情報として構成された分岐情報１２５ａを利用することで、撮像画像から分岐Ｊを検出している。しかしながら、第２実施形態として、以下に説明するような、同一解像度の複数の分岐画像の特徴量を予め学習することで取得された分岐情報１２５ｂを利用することで、撮像画像から分岐Ｊを検出することも考えられる。
【００６７】
図１５は、第２実施形態にかかる線路分岐検出装置１２０ａを含む車両システム１００ａ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。以下では、上述した第１実施形態（図２参照）と同様の構成要素については同一の符号を割り当てて説明を省略する。
【００６８】
第２実施形態において、線路分岐検出装置１２０ａの記憶部１２５には、以下に説明するような、同一解像度の複数の分岐画像の特徴量を予め学習することで取得された分岐情報１２５ｂが記憶されている。
【００６９】
図１６は、第２実施形態にかかる分岐情報１２５ｂの例を示した例示的かつ模式的な図である。図１６に示される例では、分岐情報１２５ｂが、同一解像度の複数の分岐画像１６００−１、…、１６００−ｉ、１６００−ｊ、…、１６００−ｎに関する情報（特徴量）の集合１６００として構成されている。
【００７０】
このように、第２実施形態では、分岐情報１２５ｂに基づく複数の分岐画像の解像度が全て同一であるので、上述した第１実施形態と異なり、パターンマッチングのための分岐画像の解像度を、撮像画像に写った分岐Ｊの大きさ（線路ＲＬの幅）に応じて選択することができない。
【００７１】
そこで、図２に戻り、第２実施形態において、分岐検出部１２４ａは、撮像画像の解像度を変換する（リサイズする）ことで複数の画像を生成し、当該複数の画像の特徴量と、分岐情報１２５ｂと、に基づいて、撮像画像内に存在する分岐Ｊを検出する。
【００７２】
すなわち、第２実施形態において、分岐検出部１２４ａは、次の図１７に示される例のように、撮像画像の解像度を変換することで生成される複数の画像１７０１〜１７０３のそれぞれに予め設定された着目領域ＲＯＩ１〜ＲＯＩ３から、分岐情報１２５ｂに基づく分岐画像１６００−ｘの特徴量と所定以上の度合で一致する処理領域を探索することで、撮像画像内に存在する分岐Ｊを検出する。
【００７３】
図１７は、第２実施形態にかかる着目領域ＲＯＩ１〜ＲＯＩ３の例を示した例示的かつ模式的な図である。図１７に示される例においては、解像度の異なる３つの画像１７０１〜１７０３が撮像画像から生成され、当該画像１７０１〜１７０３内で予め設定された着目領域ＲＯＩ１〜ＲＯＩ３内で、分岐画像１６００−ｘに基づくパターンマッチングが実施される。
【００７４】
図１７に示される例において、比較的大きい解像度の画像１７０１の着目領域ＲＯＩ１内に、分岐画像１６００−ｘと所定以上の度合で特徴量が一致する領域（処理領域）が存在する場合、当該画像１７０１内に存在する分岐Ｊ１１が検出される。同様に、画像１７０１よりも解像度が小さい画像１７０２の着目領域ＲＯＩ２内に、分岐画像１６００−ｘと所定以上の度合で特徴量が一致する領域（処理領域）が存在する場合、当該画像１７０２内に存在する分岐Ｊ１２が検出され、画像１７０２よりも解像度が小さい画像１７０３の着目領域ＲＯＩ３内に、分岐画像１６００−ｘと所定以上の度合で特徴量が一致する領域（処理領域）が存在する場合、当該画像１７０３内に存在する分岐Ｊ１３が検出される。
【００７５】
なお、第２実施形態において、分岐検出部１２４ａは、次の図１８に示されるように、上記の画像１７０１〜１７０３の解像度に応じて、着目領域ＲＯＩ１〜ＲＯＩ３内においてパターンマッチングを実施する対象となる領域としての探索範囲を限定することが可能である。
【００７６】
図１８は、第２実施形態にかかる着目領域ＲＯＩ１〜ＲＯＩ３内の探索範囲の例を示した例示的かつ模式的な図である。図１８に示されるように、第２実施形態では、分岐画像１６００−ｘとのバランスを考慮して、画像１７０１〜１７０３の各々の解像度に応じて、着目領域ＲＯＩ１〜ＲＯＩ３内の探索範囲が、それぞれ、Ｒ１１〜Ｒ１３として設定される。
【００７７】
より具体的に、図１８に示される例では、比較的大きい解像度の画像１７０１については、分岐画像１６００−ｘとのバランスに基づき、着目領域ＲＯＩ１内において線路ＲＬの幅が相対的に小さく写る領域、すなわち着目領域ＲＯＩ１内において上側に位置する探索範囲Ｒ１１を対象としてパターンマッチングが実施される。また、画像１７０１よりも解像度が小さい画像１７０２については、着目領域ＲＯＩ２内において線路ＲＬの幅が中程度の大きさに写る領域、すなわち着目領域ＲＯＩ２内において上下方向の中間に位置する探索範囲Ｒ１２を対象としてパターンマッチングが実施される。また、画像１７０２よりも解像度が小さい画像１７０３については、着目領域ＲＯＩ３内において線路ＲＬの幅が相対的に大きく写る領域、すなわち着目領域ＲＯＩ３内において下側に位置する探索範囲Ｒ１３を対象としてパターンマッチングが実施される。
【００７８】
このように、第２実施形態において、分岐検出部１２４ａは、複数の画像１７０１〜１７０３の各々の解像度に応じて予め設定された範囲（探索範囲Ｒ１１〜Ｒ１３）内に存在する処理領域の特徴量と、分岐情報１２５ｂと、に基づいて、撮像画像内に存在する分岐Ｊを検出する。このような構成によれば、着目領域ＲＯＩ１〜ＲＯＩ３の全てを無作為に探索することなく、効率良くパターンマッチングを実施することが可能になるので、処理負担を軽減することが可能になる。
【００７９】
なお、第２実施形態のその他の構成、作用、および効果は、上述した第１実施形態と同様である。
【００８０】
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】
【００８１】
１２０、１２０ａ  線路分岐検出装置
１２１  画像取得部
１２３  線路検出部
１２４、１２４ａ  分岐検出部
１２５  記憶部
１２５ａ、１２５ｂ  分岐情報
【図１】
2019197273.tif 000003
【図２】
2019197273.tif 000004
【図３】
2019197273.tif 000005
【図４】
2019197273.tif 000006
【図５】
2019197273.tif 000007
【図６】
2019197273.tif 000008
【図７】
2019197273.tif 000009
【図８】
2019197273.tif 000010
【図９】
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【図１０】
2019197273.tif 000012
【図１１】
2019197273.tif 000013
【図１２】
2019197273.tif 000014
【図１３】
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【図１４】
2019197273.tif 000016
【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
2019197273.tif 000019
【図１８】
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