(57)【要約】【課題】撮像画像から線路をより精度良く検出することが可能な軌道識別装置を提供すること。【解決手段】実施形態にかかる軌道識別装置は、画像取得部と、特徴量選択部と、特徴データ導出部と、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。特徴量選択部は、撮像画像における複数の画素群ごとに、所定の基準に基づいて、線路らしさを表す尺度となりうる複数の特徴量から、線路の検出に用いる１つの特徴量を選択する。特徴データ導出部は、複数の画素群の各々から、特徴量選択部により選択された１つの特徴量に基づく特徴データを導出する。線路検出部は、特徴データ導出部の導出結果に基づいて、撮像画像から線路を検出する。【選択図】図２
2019084857.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、
前記撮像画像における複数の画素群ごとに、所定の基準に基づいて、線路らしさを表す尺度となりうる複数の特徴量から、前記線路の検出に用いる１つの特徴量を選択する特徴量選択部と、
前記複数の画素群の各々から、前記特徴量選択部により選択された前記１つの特徴量に基づく特徴データを導出する特徴データ導出部と、
前記特徴データ導出部の導出結果に基づいて、前記撮像画像から前記線路を検出する線路検出部と、
を備える、軌道識別装置。
【請求項２】
前記線路検出部は、前記複数の画素群のうち最初の検出対象となる初期エリアから前記線路の一部を検出した後、検出した前記線路の一部を基準とした次の画素群から前記線路の一部をさらに検出する処理を順次繰り返すことで、前記撮像画像の全体から前記線路を検出し、
前記特徴量選択部は、前記線路検出部により前記線路の一部が検出されるごとに、前記所定の基準として、少なくとも、前記線路検出部により既に検出済みの前記線路の一部に関する情報を用いて、前記次の画素群に対応した前記１つの特徴量を選択する、
請求項１に記載の軌道識別装置。
【請求項３】
前記画像取得部は、前記鉄道車両の進行とともに前記撮像画像を複数回取得し、
前記特徴量選択部は、あるタイミングで得られた前記撮像画像における前記複数の画素群のうちの前記初期エリアに対応した前記１つの特徴量を選択する場合、前記所定の基準として、少なくとも、前記あるタイミングよりも前のタイミングで得られた前記撮像画像における前記初期エリアから検出された前記線路の一部に関する情報を用いる、
請求項２に記載の軌道識別装置。
【請求項４】
前記特徴量選択部は、前記線路検出部により既に検出済みの前記線路の一部の前記撮像画像内での明暗に関する画像統計量を、前記線路検出部により既に検出済みの前記線路の一部に関する情報として用いる、
請求項２または３に記載の軌道識別装置。
【請求項５】
前記特徴量選択部は、前記所定の基準として、少なくとも、前記複数の画素群の各々の前記撮像画像内での位置を用いて、前記複数の画素群の各々に対応した前記１つの特徴量を選択する、
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】
前記鉄道車両の進行方向を取得する進行方向取得部をさらに備え、
前記特徴量選択部は、前記所定の基準として、少なくとも、前記進行方向取得部により取得された前記進行方向を用いて、前記１つの特徴量を選択する、
請求項１〜５のいずれか１項に記載の軌道識別装置。
【請求項７】
前記鉄道車両の現在位置を取得する位置取得部をさらに備え、
前記特徴量選択部は、前記所定の基準として、少なくとも、前記位置取得部により取得された前記現在位置を用いて、前記１つの特徴量を選択する、
請求項１〜６のいずれか１項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】
従来から、鉄道車両の走行中に、線路の検査や、当該線路内に存在する障害物（注視が必要な注視物）の検出などを目的として、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から線路（が写った領域）を検出する技術が種々検討されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−２１０３８８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技術では、撮像画像から線路をより精度良く検出することが望まれる。
【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、特徴量選択部と、特徴データ導出部と、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。特徴量選択部は、撮像画像における複数の画素群ごとに、所定の基準に基づいて、線路らしさを表す尺度となりうる複数の特徴量から、線路の検出に用いる１つの特徴量を選択する。特徴データ導出部は、複数の画素群の各々から、特徴量選択部により選択された１つの特徴量に基づく特徴データを導出する。線路検出部は、特徴データ導出部の導出結果に基づいて、撮像画像から線路を検出する。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】図１は、第１実施形態にかかる軌道識別装置を含む車両システムの構成を示した例示的かつ模式的な図である。
【図２】図２は、第１実施形態にかかる軌道識別装置の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実施形態において取得されうる撮像画像の一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実施形態において取得されうる撮像画像の他の一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実施形態において、図３に示される撮像画像が変換されることで生成された鳥瞰画像を示した例示的かつ模式的な図である。
【図６】図６は、第１実施形態において、図４に示される撮像画像が変換されることで生成された鳥瞰画像を示した例示的かつ模式的な図である。
【図７】図７は、第１実施形態において導出されうる、輝度値に基づく特徴データ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、第１実施形態において導出されうる、輝度値のＸ方向の勾配に基づく特徴データを説明するための例示的かつ模式的な図である。
【図９】図９は、第１実施形態において導出されうる、輝度値のＹ方向の勾配に基づく特徴データを説明するための例示的かつ模式的な図である。
【図１０】図１０は、第１実施形態において用いられうる、既に検出済の線路（の一部）の角度の算出手法の概略を説明するための例示的かつ模式的な図である。
【図１１】図１１は、第１実施形態において用いられうる、初期エリア以降のエリアから線路（の一部）を検出するための手法を説明するための例示的かつ模式的な図である。
【図１２】図１２は、第１実施形態において検出された線路を構成する座標点がプロットされた撮像画像を示した例示的かつ模式的な図である。
【図１３】図１３は、第１実施形態において判定領域内に注視物が存在すると判定された場合に表示部に出力される画像の一例を示した例示的かつ模式的な図である。
【図１４】図１４は、第１実施形態にかかる軌道識別装置が実行する処理の流れ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１実施形態にかかる軌道識別装置が初期エリアの特徴量を選択する場合に実行する処理の流れを示した例示的かつ模式的なフローチャートである。
【図１６】図１６は、第１実施形態にかかる軌道識別装置が次のエリアの特徴量を選択する場合に実行する処理の流れを示した例示的かつ模式的なフローチャートである。
【図１７】図１７は、第２実施形態にかかる軌道識別装置の機能を示した例示的かつ模式的なブロック図である。
【図１８】図１８は、第２実施形態にかかる軌道識別装置が次のエリアの特徴量を選択する場合に実行する処理の流れを示した例示的かつ模式的なフローチャートである。
【図１９】図１９は、第３実施形態にかかる軌道識別装置の機能を示した例示的かつ模式的なブロック図である。
【図２０】図２０は、第３実施形態にかかる軌道識別装置が初期エリアの特徴量を選択する場合に実行する処理の流れを示した例示的かつ模式的なフローチャートである。
【図２１】図２１は、第３実施形態にかかる軌道識別装置が次のエリアの特徴量を選択する場合に実行する処理の流れ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、以下の記載内容に限られるものではない。
【０００８】
＜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。
【０００９】
図１は、第１実施形態にかかる軌道識別装置２０を含む車両システム１００の構成を示した例示的かつ模式的な図である。図１に示されるように、車両システム１００は、一対のレールにより構成される線路Ｒ上を方向Ｄに沿って走行する鉄道車両ＲＶに搭載されている。
【００１０】
また、図１に示されるように、車両システム１００は、撮像部としてのカメラ１０と、表示部１５と、軌道識別装置２０と、を有している。
【００１１】
カメラ１０は、鉄道車両ＲＶの端部（たとえば運転席）に設けられ、鉄道車両ＲＶの進行方向の領域を撮像する。カメラ１０によって得られる撮像画像には、線路Ｒが含まれる。
【００１２】
表示部１５は、各種の画像を表示する装置である。表示部１５は、鉄道車両ＲＶの運転席などに設けられる。
【００１３】
軌道識別装置２０は、たとえば、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。
【００１４】
ところで、従来から、鉄道車両ＲＶの走行中に、線路Ｒの検査や、当該線路Ｒ内に存在する障害物（注視が必要な注視物）の検出などを目的として、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から線路Ｒ（が写った領域）を検出する技術が種々検討されている。このような技術では、撮像画像から線路Ｒをより精度良く検出することが望まれる。
【００１５】
そこで、第１実施形態は、軌道識別装置２０に以下のような機能を持たせることで、撮像画像から線路Ｒをより精度良く検出することを実現する。
【００１６】
図２は、第１実施形態にかかる軌道識別装置２０の機能を示した例示的かつ模式的なブロック図である。図２に示されるように、軌道識別装置２０は、画像取得部４０１と、画像変換部４０２と、特徴量選択部４０３と、特徴データ導出部４０４と、線路検出部４０５と、判定領域特定部４０６と、注視物監視部４０７と、出力制御部４０８と、記憶部４０９と、を有している。
【００１７】
画像取得部４０１、画像変換部４０２、特徴量選択部４０３、特徴データ導出部４０４、線路検出部４０５、判定領域特定部４０６、注視物監視部４０７、および出力制御部４０８といった機能モジュール群の一部または全部は、ハードウェアとソフトウェアとの協働によって、より具体的には軌道識別装置２０のプロセッサがメモリに記憶されたプログラムを読み出して実行することによって実現される。なお、第１実施形態では、これらの機能モジュール群の一部または全部が、専用のハードウェア（回路）によって実現されてもよい。
【００１８】
一方、記憶部４０９は、軌道識別装置２０に設けられるメモリを含む揮発性または不揮発性の様々な記憶媒体によって実現される。記憶部４０９は、軌道識別装置２０のプロセッサが実行する上記のプログラムや、当該プログラムに従った線路Ｒの検出に用いられる後述する様々な情報（検出済線路情報４１０、注視物情報４１１、線路幅情報４１２、初期エリア情報４１３、および線路位置情報４１４）などを記憶する。
【００１９】
画像取得部４０１は、カメラ１０により撮像された撮像画像を取得する。撮像画像は、たとえばカラー画像である。以下に例示されるように、撮像画像における線路Ｒの写り込みは、撮像環境（たとえば周囲の明るさなど）に応じて変化する。
【００２０】
図３は、第１実施形態において取得されうる撮像画像の一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２００においては、線路Ｒに対応した領域２０１が、周囲の領域よりも明るく写り込んでいる。このような画像２００は、線路Ｒが光の反射を起こしやすい撮像環境において取得されうる。
【００２１】
一方、図４は、第１実施形態において取得されうる撮像画像の他の一例を示した例示的かつ模式的な図である。図４に示される画像３００においては、図３に示される画像２００と異なり、線路Ｒに対応した領域３０１が、周囲の領域よりも暗く写り込んでいる。このような画像３００は、線路Ｒが光の反射を起こしにくい撮像環境において取得されうる。
【００２２】
なお、図３および図４に示される撮像画像には、奥側（カメラ１０に対して遠い側）でカーブした線路Ｒが写り込んでいるが、第１実施形態では、直線状の線路Ｒのみが写り込んだ撮像画像も取得されうる。
【００２３】
図２に戻り、画像変換部４０２は、画像取得部４０１により取得された撮像画像に視点変換処理などを施すことで、カメラ１０が撮像した領域を上方から俯瞰で見た鳥瞰画像を生成する。以下に例示されるように、鳥瞰画像においては、線路Ｒを構成する一対のレールの幅などの写り方が、カメラ１０に対して近い側（手前側）と遠い側（奥側）とで略同一になる。
【００２４】
図５は、第１実施形態において、図３に示される撮像画像が変換されることで生成された鳥瞰画像を示した例示的かつ模式的な図である。図５に示される画像５００においては、図３に示される画像２００と同様に、線路Ｒに対応した領域５０１が、周囲の領域よりも明るく写り込んでいる。なお、図５に示される画像５００において、領域Ａ０は、線路Ｒ（に対応した領域５０１）の検出の起点となる領域として予め設定された初期エリア（詳細は後述する）である。
【００２５】
一方、図６は、第１実施形態において、図４に示される撮像画像が変換されることで生成された鳥瞰画像を示した例示的かつ模式的な図である。図６に示される画像６００においては、図４に示される画像３００と同様に、線路Ｒに対応した領域６０１が、周囲の領域よりも暗く写り込んでいる。
【００２６】
このように、鳥瞰画像における線路Ｒの写り込みも、変換前の撮像画像におけるそれと同様に、撮像環境に応じて変化する。したがって、画像処理によって鳥瞰画像から線路Ｒを検出するためには、線路Ｒらしさを表す尺度としての特徴量を、撮像環境に応じて適切に選択する必要がある。
【００２７】
たとえば、図５に示される画像５００が得られるような撮像環境では、特徴量として、輝度値そのものに着目する手法が有効である。図５に示される例においては、線路Ｒに対応した領域５０１が他の領域よりも相対的に明るく写り込んでいるため、鳥瞰画像としての画像５００全体を、輝度値が閾値以上の領域と、輝度値が閾値未満の領域と、に２分（２値化）した特徴データを導出すれば、線路Ｒに対応した領域５０１を精度良く検出することが可能である。この手法は、特徴量として着目するものが単一であるのでノイズに対して頑健であり、また、ハフ変換やＲＡＮＳＡＣなどといった既存の線分検出アルゴリズムを利用した線路検出アルゴリズムへの適用が容易であるため、有用である。
【００２８】
図７は、第１実施形態において導出されうる、輝度値に基づく特徴データを説明するための例示的かつ模式的な図である。図７に示される画像７００は、図５に示される画像５００全体を、輝度値が閾値以上の領域と、輝度値が閾値未満の領域と、に２分（２値化）することで導出された特徴データに対応する。図７に示される画像７００においては、線路Ｒの全体に対応した領域７０１が明確に表れている。したがって、図７に示される画像７００からは、線路Ｒの全体を精度良く検出することが可能である。
【００２９】
一方、図６に示される画像６００が得られるような撮像環境では、特徴量として、輝度値の勾配（着目する画素と当該画素に隣接する画素との輝度値の差分）に着目する手法が有効である。なお、輝度値の勾配は、ＳＯＢＥＬフィルタや、Ｌａｐｌａｃｉａｎフィルタ、Ｒｏｂｉｎｓｏｎフィルタ、Ｃａｎｎｙフィルタなどによって算出可能である。
【００３０】
ここで、一般に、線路Ｒは、カメラ１０の視点で手前側から奥側に向かって延びるため、通常は、輝度値の横軸（ｘ軸）方向の勾配が特徴量として着目される。しかしながら、図６に示される画像６００においては、線路Ｒに対応した領域６０１が、カメラ１０の視点で手前側から奥側に向かう途中でカーブしている。したがって、図６に示される画像６００においては、その奥側の領域で、輝度値の横軸方向の勾配よりも、輝度値の縦軸（ｙ軸）方向の勾配の方が大きくなる。
【００３１】
そこで、図６に示される画像６００が得られるような撮像環境では、特徴量として、輝度値の横軸方向の勾配と縦軸方向の勾配との両方に着目し、検出対象となるエリア（画素群）に応じて着目する勾配を切り替えながら特徴データを導出する手法が有効である。この手法は、特徴量として着目するものが増加することでノイズが増加する可能性はあるものの、カーブした線路Ｒを当該線路Ｒの延びる方向に応じて適切に検出することが可能であるため、有用である。
【００３２】
図８は、第１実施形態において導出されうる、輝度値のＸ方向の勾配に基づく特徴データを説明するための例示的かつ模式的な図である。図８に示される画像８００は、輝度値の横軸方向の勾配に着目し、図６に示される画像６００全体を、勾配が閾値以上の領域と、勾配が閾値未満の領域と、に２分（２値化）することで導出された特徴データに対応する。図８に示される画像８００においては、図６に示される画像６００の手前側の領域に写った（カーブする前の）線路Ｒに対応した領域８０１が明確に表れているが、図６に示される画像６００の奥側の領域に写った（カーブした後の）線路Ｒに対応した領域は全く表れていない。したがって、図８に示される画像８００からは、カーブする前の線路Ｒのみを精度良く検出することが可能である。
【００３３】
一方、図９は、第１実施形態において導出されうる、輝度値のＹ方向の勾配に基づく特徴データを説明するための例示的かつ模式的な図である。図９に示される画像９００は、輝度値の縦軸方向の勾配に着目し、図６に示される画像６００全体を、勾配が閾値以上の領域と、勾配が閾値未満の領域と、に２分（２値化）することで導出された特徴データに対応する。図９に示される画像９００においては、図６に示される画像６００の奥側の領域に写った（カーブした後の）線路Ｒに対応した領域９０１は明確に表れているが、図６に示される画像６００の手前側の領域に写った（カーブする前の）線路Ｒに対応した領域は全く表れていない。したがって、図９に示される画像９００からは、カーブした後の線路Ｒのみを精度良く検出することが可能である。
【００３４】
このように、線路Ｒを精度良く検出するために着目すべき特徴量は、撮像画像（鳥瞰画像）の撮像環境や、検出対象の線路Ｒの部位など、状況に応じて様々に異なる。したがって、どのような撮像画像（鳥瞰画像）からも線路Ｒを精度良く検出するためには、線路Ｒの検出に用いる特徴量を、状況に応じて適宜切り替えることが重要となる。
【００３５】
そこで、図２に戻り、特徴量選択部４０３は、画像変換部４０２により生成された鳥瞰画像における複数の画素群（エリア）ごとに、所定の基準に基づいて、線路Ｒらしさを表す尺度となりうる複数の特徴量から、線路Ｒの検出に用いる１つの特徴量を選択する。そして、特徴データ導出部４０４は、複数のエリアの各々から、特徴量選択部４０３により選択された１つの特徴量に基づく特徴データを導出する。そして、線路検出部４０５は、特徴データ導出部４０４の導出結果に基づいて、撮像画像（鳥瞰画像）から線路Ｒを検出する。
【００３６】
より具体的に、第１実施形態において、線路検出部４０５は、上述した複数の画素群（エリア）のうち、最初の検出対象となる初期エリア（図５に示される例では領域Ａ０）から線路Ｒの一部を検出した後、検出した線路Ｒの一部を基準とした次のエリアから線路Ｒの一部をさらに検出する処理を順次繰り返すことで、撮像画像（鳥瞰画像）の全体から線路Ｒを検出する。そして、特徴量選択部４０３は、線路検出部４０５により線路Ｒの一部が検出されるごとに、上述した所定の基準として、少なくとも、線路検出部４０５により既に検出済の線路Ｒの一部に関する情報を用いて、次のエリアに対応した１つの特徴量を選択する。
【００３７】
まず、第１実施形態において、特徴量選択部４０３は、上述した所定の基準として、線路検出部４０５により既に検出済の線路Ｒの一部の撮像画像（鳥瞰画像）内での明暗に関する画像統計量を用いて、次のエリアに対応した１つの特徴量を選択する。明暗に関する画像統計量とは、たとえば平均輝度値である。
【００３８】
既に検出済の線路Ｒの一部の平均輝度値に着目すると、処理対象の鳥瞰画像が、線路Ｒが光の反射を起こしやすい撮像環境で取得された撮像画像に基づくもの（図３および図５参照）か、または、線路Ｒが光の反射を起こしにくい撮像環境で取得された撮像画像に基づくもの（図４および図６参照）か、を判定することができる。
【００３９】
たとえば、既に検出済の線路Ｒの一部の平均輝度値が閾値以上である場合、当該線路Ｒの一部に対応した領域は、撮像画像（鳥瞰画像）内で他の領域よりも明るく写り込んでいると言える。このような場合、前述したように、次のエリアに対応した特徴量としては、輝度値そのものに着目することが有効である。
【００４０】
一方、既に検出済の線路Ｒの一部の平均輝度値が閾値未満である場合、当該線路Ｒの一部に対応した領域は、撮像画像（鳥瞰画像）内で他の領域よりも暗く写り込んでいると言える。このような場合、前述したように、次のエリアに対応した特徴量としては、輝度値そのものではなく、輝度値の勾配に着目することが有効である。
【００４１】
したがって、第１実施形態において、特徴量選択部４０３は、既に検出済の線路Ｒの一部の平均輝度値と閾値との大小関係に応じて、次のエリアの特徴量として、輝度値そのものを選択するか、または、輝度値の勾配を選択するか、を決定する。
【００４２】
ところで、前述したように、特徴量としての輝度値の勾配は、横軸方向の勾配と縦軸方向の勾配との２つが存在し、これら２つのいずれが適切であるかは、カーブの有無などに応じて異なる。
【００４３】
そこで、特徴量選択部４０３は、以下に説明するように、線路検出部４０５により既に検出済の線路Ｒの一部の角度（線路Ｒの一部の延びる方向）に基づいて、次のエリアから線路Ｒの一部を検出するために用いる１つの特徴量として、輝度値の横軸方向の勾配を選択するか、または、輝度値の縦軸方向の勾配を選択するか、を決定する。
【００４４】
図１０は、第１実施形態において用いられうる、既に検出済の線路Ｒ（の一部）の角度の算出手法の概略を説明するための例示的かつ模式的な図である。ここでは、図１０に示される画像１００において、線路Ｒの一部を構成する座標点として、（ｘＬ１，ｙＬ１）、（ｘＲ１，ｙＲ１）、（ｘＬ２，ｙＬ２）、（ｘＲ２，ｙＲ２）、（ｘＬ３，ｙＬ３）、（ｘＲ３，ｙＲ３）の６つが既に検出済であるものとする。これらの座標点の情報は、線路位置情報４１４として記憶部４０９に記憶される。
【００４５】
このような状況において、特徴量選択部４０３は、次の検出対象である領域Ａに対応した１つの特徴量を選択するために、下記の式（１）に基づいて、既に検出済の線路Ｒの一部の角度を算出する。
【００４６】
既に検出済の線路Ｒの一部の角度＝ａｒｃｔａｎ（（ｙＬ３−ｙＬ２）／（ｘＬ３−ｘＬ２））  …（１）
【００４７】
上記の式（１）の算出結果によれば、線路Ｒのカーブの有無を判定することができる。つまり、上記の式（１）の算出結果が閾値以上の場合、線路Ｒにカーブはなく、次の検出対象のエリアＡにおいても線路Ｒが縦軸方向に延びると推定することができ、上記の式（１）の算出結果が閾値未満の場合、線路Ｒにカーブがあり、次の検出対象のエリアＡにおいては線路Ｒが横軸方向に延びると推定することができる。なお、閾値は、たとえば撮像画像から鳥瞰画像への変換後の縦横比の変化などに応じて予め定められる。
【００４８】
したがって、特徴量選択部４０３は、上記の式（１）の算出結果が閾値以上の場合、特徴量として、輝度値の横軸方向の勾配を選択し、上記の式（１）の算出結果が閾値未満の場合、特徴量として、輝度値の縦軸方向の勾配を選択する。なお、図１０に示される例では、既に検出済とされた６つの座標点が、領域Ａの手前でカーブした線路Ｒに対応しているため（領域１００１参照）、領域Ａに対応した特徴量として、輝度値の縦軸方向の勾配が選択される。
【００４９】
なお、第１実施形態では、既に検出済の線路Ｒの一部の角度が、上記の式（１）ではなく、下記の式（２）に基づいて算出されてもよい。
【００５０】
既に検出済の線路Ｒが延びる方向＝ａｒｃｔａｎ（（ｙＬ３−ｙＬ２）／（ｘＬ３−ｘＬ２））＋｛ａｒｃｔａｎ（（ｙＬ３−ｙＬ２）／（ｘＬ３−ｘＬ２））−ａｒｃｔａｎ（（ｙＬ２−ｙＬ１）／（ｘＬ２−ｘＬ１））｝  …（２）
【００５１】
上記の式（２）は、計算に使用するパラメータが上記の式（１）よりも多いので、既に検出済の線路Ｒが延びる方向をより精度よく算出しうる。
【００５２】
上記では、エリアに応じた特徴量を選択するための所定の基準として、既に検出済の線路Ｒが延びる方向のみを用いる例について説明した。しかしながら、第１実施形態では、既に検出済の線路Ｒが延びる方向に代えて（または加えて）、検出対象のエリアの撮像画像（鳥瞰画像）内における位置が用いられてもよい。
【００５３】
たとえば、線路Ｒにカーブがあることが予め分かっている場合には、撮像画像（鳥瞰画像）の奥側の領域に写る線路Ｒが横軸方向に延びることも予め分かる。したがって、このような場合、特徴量選択部４０３は、上述した所定の基準として、少なくとも、複数のエリアの各々の撮像画像（鳥瞰画像）内での位置を用いて、複数のエリアの各々に対応した１つの特徴量を選択してもよい。
【００５４】
このように、第１実施形態においては、複数の特徴量を選択的に切り替えながら撮像画像（鳥瞰画像）の一部のエリアから線路Ｒの一部を検出することを順次繰り返すことで線路Ｒの全体を検出する手法が採用される。そして、特徴量の選択には、それまでの線路Ｒの検出処理の途中結果が考慮される。
【００５５】
ところで、初期エリアは、最初の検出対象となるエリアであるので、上述したような途中結果は存在しない。したがって、初期エリアからの線路Ｒの一部の検出には、過去（たとえば１フレーム前）の撮像画像（鳥瞰画像）に対する線路Ｒの検出結果が用いられる。
【００５６】
すなわち、第１実施形態において、画像取得部４０１は、鉄道車両ＲＶの進行とともに撮像画像を複数回取得する。そして、特徴量選択部４０３は、あるタイミングで得られた撮像画像（鳥瞰画像）における初期エリアに対応した１つの特徴量を選択する場合、当該１つの特徴量を選択するための所定の基準として、少なくとも、あるタイミングよりも前のタイミングで得られた鳥瞰画像（１フレーム前の撮像画像に基づく鳥瞰画像）における初期エリアから検出された線路Ｒの一部に関する情報（上述した平均輝度値などといった画像統計量）を用いる。なお、１フレーム前の撮像画像に基づいて検出された線路Ｒに関する情報は、検出済線路情報４１０として記憶部４０９に記憶されているものとする。
【００５７】
ここで、撮像画像（鳥瞰画像）における各エリアから線路Ｒ（の一部）を検出するための手法についてより具体的に説明する。
【００５８】
まず、初期エリアから線路Ｒ（の一部）を検出するための手法について説明する。
【００５９】
前述したように、初期エリアは、線路Ｒの検出の起点となる領域として予め決められた位置に設定されている。初期エリアの位置は、初期エリア情報４１３として記憶部４０９に予め記憶されている。
【００６０】
したがって、第１実施形態において、線路検出部４０５は、まず、記憶部４０９の初期エリア情報４１３を参照することで、上記の手法で選択された特徴量に基づいて導出された特徴データから初期エリアに対応した領域のデータを抽出する。そして、線路検出部４０５は、抽出したデータに対してハフ変換やＲＡＮＳＡＣなどといった線分検出アルゴリズムに基づく処理を実行することで、初期エリア内に存在する線路Ｒ（の一部）の候補を抽出する。
【００６１】
ところで、正規の線路Ｒを構成する一対のレールの幅は、予め決まっている。したがって、正規の線路Ｒを構成する一対のレールの幅に関する情報を取得すれば、上記のように抽出された候補から、正規の線路Ｒ（の一部）を特定することが可能である。そこで、第１実施形態では、線路Ｒを構成する一対のレールの幅が、線路幅情報４１２として記憶部４０９に予め記憶されている。
【００６２】
そして、線路検出部４０５は、記憶部４０９の線路幅情報４１２を参照し、上記のように抽出された候補から、線路幅情報４１２で示された幅にマッチする幅を有する候補をさらに抽出することで、正規の線路Ｒを特定（検出）する。そして、線路検出部４０５は、特定した線路Ｒを構成する複数の座標点を、線路位置情報４１４として記憶部４０９に記憶する。たとえば、図１０に示される例では、（ｘＬ１，ｙＬ１）、（ｘＲ１，ｙＲ１）、（ｘＬ２，ｙＬ２）、（ｘＲ２，ｙＲ２）の４つの座標点が記憶部４０９に記憶される。
【００６３】
次に、初期エリア以降のエリアから線路Ｒ（の一部）を検出するための手法について説明する。
【００６４】
図１１は、第１実施形態において用いられうる、初期エリア以降のエリアから線路Ｒ（の一部）を検出するための手法の概略を説明するための例示的かつ模式的な図である。図１１に示される例では、直近の処理により、線路Ｒの一部として、（ｘＬａ，ｙＬａ）と（ｘＬｂ，ｙＬｂ）との２つの座標点が検出済となっているものとする。
【００６５】
第１実施形態において、線路検出部４０５は、まず、図１１（Ａ）に示されるように、直近に検出された２つの座標点に基づく所定の扇形の領域を設定する。扇形の領域とは、直近に検出された２つの座標点（ｘＬａ，ｙＬａ）および（ｘＬｂ，ｙＬｂ）のうち初期エリアとは反対側の座標点（ｘＬｂ，ｙＬｂ）から、当該２つの座標点を結ぶ直線Ｌを中心として左右に同一の角度θで広がるように延びる仮想線ＶＲおよびＶＬで区画される領域である。なお、角度θは、予め設定された角度であって、たとえば、線路Ｒの規格などで規定された最大曲率の範囲をカバーする角度である。また、仮想線ＶＲおよびＶＬの長さは、予め設定された長さである。
【００６６】
上記のような扇形の領域を設定すると、線路検出部４０５は、図１１（Ｂ）に示されるように、扇形の領域の上端の任意の一箇所と、当該扇形の領域の起点となる座標点（ｘＬａ，ｘＬｂ）とを網羅的に結ぶ複数の線分を設定する。第１実施形態では、これらの複数の線分が、線路Ｒ（の一部）の候補となる。
【００６７】
そして、線路検出部４０５は、上記のように抽出した複数の候補を鳥瞰画像上にあてはめ、複数の候補のうち、特徴量選択部４０３により選択された特徴量の平均値が最も大きいものを、正規の線路Ｒ（の一部）として特定（検出）する。
【００６８】
ところで、図１１に示された２つの座標点は、線路Ｒを構成する一対のレールのうちの一方のレールに沿ったものであり、実際には、他方のレールに沿った２つの座標点（図１１には不図示）も検出済である。したがって、線路検出部４０５は、他方のレールについても上記の同様の手法で正規の線路Ｒを特定（検出）する。
【００６９】
第１実施形態では、上記の手順が順次繰り返されることにより、撮像画像（鳥瞰画像）の全体から線路Ｒの全体が検出される。そして、検出された線路Ｒ（の全体）に関する情報は、たとえば次のような形式で、検出済線路情報４１０として記憶部４０９に記憶される。
【００７０】
図１２は、第１実施形態において検出された線路Ｒを構成する座標点がプロットされた撮像画像を示した例示的かつ模式的な図である。第１実施形態では、図１２に示されるような画像１２００が、検出済線路情報４１０として記憶部４０９に記憶される。図１２に示される画像１２００の座標点を適宜結ぶと、線路Ｒに対応した領域１２０１が得られる。
【００７１】
図２に戻り、判定領域特定部４０６は、線路検出部４０５の検出結果に基づいて、撮像画像内における線路Ｒの付近の領域を、障害物（注視が必要な注視物）の有無の判定の対象となる判定領域として特定する。
【００７２】
そして、注視物監視部４０７は、判定領域特定部４０６により特定された判定領域内に注視物が存在するか否かを監視する。注視物の有無を判定するための情報（テンプレート）は、注視物情報４１１として記憶部４０９に記憶されている。注視物監視部４０７は、注視物情報４１１と、特徴データ導出部４０４により導出された特徴データとに基づいて、注視物のテンプレートにマッチする画素群が判定領域内に存在するか否かを判定する。
【００７３】
そして、出力制御部４０８は、注視物監視部４０７により注視物が存在すると判定された場合に、以下に説明するような画像を表示部１５に出力する処理などを実行することで、警報を出力する。
【００７４】
図１３は、第１実施形態において判定領域内に注視物が存在すると判定された場合に表示部１５に出力される画像の一例を示した例示的かつ模式的な図である。図１３に示される画像１３００においては、線路Ｒに対応した領域１３０１の付近に、注視物としての人間１３０２が存在している。したがって、出力制御部４０８は、注視物としての人間１３０２の存在を鉄道車両ＲＶの運転者に通知するため、注意を喚起するための指標（アイコン、シンボル）１３０３を、画像１３００内に重畳して出力する。
【００７５】
次に、実施形態の動作について説明する。
【００７６】
図１４は、第１実施形態にかかる軌道識別装置２０が実行する処理の流れ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１４に示される処理フローは、鉄道車両ＲＶの走行中に繰り返し実行される。
【００７７】
図１４に示される処理フローでは、まず、Ｓ１４０１において、軌道識別装置２０の画像取得部４０１は、カメラ１０から撮像画像を取得する。
【００７８】
そして、Ｓ１４０２において、軌道識別装置２０の画像変換部４０２は、Ｓ１４０１で取得された撮像画像を鳥瞰画像に変換する。
【００７９】
そして、Ｓ１４０３において、軌道識別装置２０の特徴量選択部４０３は、記憶部４０９の初期エリア情報４１３などを参照し、初期エリアに対応した特徴量を選択する。このＳ１４０３において実行される処理の流れについては、後で詳細に説明するため、ここではこれ以上の説明を省略する。
【００８０】
そして、Ｓ１４０４において、軌道識別装置２０の特徴データ導出部４０４は、Ｓ１４０２で得られた鳥瞰画像（のうち初期エリアに対応した領域）から、Ｓ１４０３で選択された特徴量に基づく特徴データを導出する。
【００８１】
そして、Ｓ１４０５において、軌道識別装置２０の線路検出部４０５は、Ｓ１４０４で導出された特徴データなどに基づいて、ハフ変換やＲＡＮＳＡＣなどといった線分検出アルゴリズムを利用して、線路Ｒの一部の候補を抽出する。
【００８２】
そして、Ｓ１４０６において、線路検出部４０５は、記憶部４０９の線路幅情報４１２などを参照し、Ｓ１４０５で抽出された候補から、（正規の）線路Ｒの一部を特定する。
【００８３】
そして、Ｓ１４０７において、特徴量選択部４０３は、次のエリアの特徴量を選択する。このＳ１４０７において実行される処理の流れについては、後で詳細に説明するため、ここではこれ以上の説明を省略する。
【００８４】
そして、Ｓ１４０８において、特徴データ導出部４０４は、Ｓ１４０２で得られた鳥瞰画像（のうち現在の処理対象のエリアに対応した領域）から、Ｓ１４０７で選択された特徴量に基づく特徴データを導出する。
【００８５】
そして、Ｓ１４０９において、線路検出部４０５は、Ｓ１４０８で導出された特徴データなどに基づいて、上述した扇形の領域（図１１参照）などを利用した手法で、線路Ｒの一部の候補を抽出する。
【００８６】
そして、Ｓ１４１０において、線路検出部４０５は、上述した特徴量の平均値などを利用した手法で、Ｓ１４０９で抽出された候補から、（正規の）線路Ｒの一部を特定する。
【００８７】
そして、Ｓ１４１１において、線路検出部４０５は、線路Ｒの検出の終了条件が満たされたか否かを判断する。終了条件とは、たとえば、線路検出部４０５による検出処理の繰り返しの回数が所定以上になることや、線路検出部４０５により最後に特定された線路Ｒ（の一部）の端部が鳥瞰画像において所定の位置よりも上端側に位置すること、などが考えられる。
【００８８】
Ｓ１４１１において、終了条件が満たされていないと判断された場合、未検出の線路Ｒ（の一部）が残っている。したがって、この場合、Ｓ１４０７に処理が戻り、次のエリアからの線路Ｒ（の一部）の検出がさらに繰り返される。
【００８９】
一方、Ｓ１４１１において、終了条件が満たされたと判断された場合、未検出の線路Ｒ（の一部）は残っていない。したがって、この場合、検出済の線路Ｒの全てが、上述した図１２に示される画像１２００のような形式で記憶され、次のＳ１４１２に処理が進む。
【００９０】
Ｓ１４１２において、軌道識別装置２０の判定領域特定部４０６は、線路検出部４０５の検出結果に基づいて、撮像画像から、障害物（注視が必要な注視物）の有無の判定の対象となる線路Ｒの付近の判定領域を特定する。
【００９１】
そして、Ｓ１４１３において、軌道識別装置２０の注視物監視部４０７は、Ｓ１４０２で特定された判定領域内に注視物が存在するか否かを判断する。
【００９２】
Ｓ１４１３において、注視物が存在すると判断された場合、注視物の存在を鉄道車両ＲＶの運転者に通知し、注意喚起を行う必要がある。したがって、この場合、Ｓ１４１４において、軌道識別装置２０の出力制御部４０８は、上述した図１３に示される画像１３００を表示部１５に出力するなどの処理を実行することで、警報を出力する。そして、処理が終了する。
【００９３】
一方、Ｓ１４１３において、注視物が存在しないと判断された場合、注意喚起を行う必要は特にない。したがって、この場合、Ｓ１４１４のような警報の出力は実行されず、そのまま処理が終了する。
【００９４】
図１５は、第１実施形態にかかる軌道識別装置２０が初期エリアの特徴量を選択する場合に実行する処理の流れ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１５に示される処理フローは、上述した図１４のＳ１４０３において実行される処理の流れをより詳細に示したものである。
【００９５】
図１５に示される処理フローでは、まず、Ｓ１５０１において、特徴量選択部４０３は、１フレーム前の撮像画像に基づく鳥瞰画像の初期エリアから検出された線路Ｒの一部（に対応した領域）の平均輝度値が閾値以上か否かを判断する。
【００９６】
Ｓ１５０１において、平均輝度値が閾値以上であると判断された場合、前述したように、特徴量として、輝度値そのものに着目することが有効である。したがって、この場合、Ｓ１５０２において、特徴量選択部４０３は、特徴量として、輝度値そのものを選択する。そして、処理が終了する。
【００９７】
一方、Ｓ１５０１において、平均輝度値が閾値未満であると判断された場合、前述したように、特徴量として、輝度値の勾配に着目することが有効である。また、初期エリアにおいては、通常、線路Ｒは縦軸方向に延びている。したがって、この場合、Ｓ１５０３において、特徴量選択部４０３は、初期エリアに対応した特徴量として、輝度値の横軸方向の勾配を選択する。そして、処理が終了する。
【００９８】
図１６は、第１実施形態にかかる軌道識別装置２０が次のエリアの特徴量を選択する場合に実行する処理の流れ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１６に示される処理フローは、上述した図１４のＳ１４０７において実行される処理の流れをより詳細に示したものである。
【００９９】
図１６に示される処理フローでは、まず、Ｓ１６０１において、特徴量選択部４０３は、既に検出済の線路Ｒの一部（に対応した領域）の平均輝度値が閾値以上か否かを判断する。
【０１００】
Ｓ１６０１において、平均輝度値が閾値以上であると判断された場合、前述したように、特徴量として、輝度値そのものに着目することが有効である。したがって、この場合、Ｓ１６０２において、特徴量選択部４０３は、特徴量として輝度値を選択する。そして、処理が終了する。
【０１０１】
一方、Ｓ１６０１において、平均輝度値が閾値未満であると判断された場合、前述したように、特徴量として、輝度値の勾配に着目することが有効である。ただし、図１６に示される処理フローにおいて特徴量を選択する対象は初期エリアではないため、線路Ｒのカーブの有無などを考慮して、状況に応じた適切な特徴量を選択する必要がある。
【０１０２】
したがって、この場合、Ｓ１６０３において、特徴量選択部４０３は、既に検出済の線路Ｒの一部の角度が閾値以上か否かを判断する。角度の算出方法は、上述した式（１）や式（２）などが用いられうる。
【０１０３】
Ｓ１６０３において、角度が閾値以上であると判断された場合、線路Ｒが縦軸方向に延びていると判断できる。したがって、この場合、Ｓ１６０４において、特徴量選択部４０３は、特徴量として、輝度値の横軸方向の勾配を選択する。そして、処理が終了する。
【０１０４】
一方、Ｓ１６０３において、角度が閾値未満であると判断された場合、線路Ｒにカーブがあり、線路Ｒが横軸方向に延びていると判断できる。したがって、この場合、Ｓ１６０５において、特徴量選択部４０３は、特徴量として、輝度値の縦軸方向の勾配を選択する。そして、処理が終了する。
【０１０５】
以上説明したように、第１実施形態にかかる軌道識別装置２０は、画像取得部４０１と、特徴量選択部４０３と、特徴データ導出部４０４と、線路検出部４０５と、を有している。画像取得部４０１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。特徴量選択部４０３は、撮像画像（に基づく鳥瞰画像）における複数の画素群（エリア）ごとに、所定の基準に基づいて、線路Ｒらしさを表す尺度となりうる複数の特徴量から、線路Ｒの検出に用いる１つの特徴量を選択する。特徴データ導出部４０４は、複数の画素群の各々から、特徴量選択部４０３により選択された１つの特徴量に基づく特徴データを導出する。線路検出部４０５は、特徴データ導出部の導出結果に基づいて、撮像画像から線路Ｒを検出する。この構成によれば、撮像画像（に基づく鳥瞰画像）における複数の画素群（エリア）ごとに適切な特徴量が選択されるので、撮像画像から線路をより精度良く検出することができる。
【０１０６】
＜第２実施形態＞
上述した第１実施形態では、検出済の線路Ｒの角度を所定の基準の一つとして用いることで線路Ｒのカーブの有無を判定し、判定結果に基づいて、初期エリア以降の次のエリアに対応した特徴量を選択する構成を例示した。しかしながら、以下に説明する第２実施形態のように、鉄道車両ＲＶの進行方向を直接的に検出することで線路Ｒのカーブの有無を判定し、判定結果に基づいて、初期エリア以降の次のエリアに対応した特徴量を選択する構成も考えられる。
【０１０７】
図１７は、第２実施形態にかかる軌道識別装置２０ａの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、以下では、第１実施形態と第２実施形態とで共通する部分については適宜説明を省略する。
【０１０８】
図１７に示されるように、第２実施形態にかかる軌道識別装置２０ａは、ジャイロセンサ１６の出力値に基づいて鉄道車両ＲＶの進行方向を取得する進行方向取得部４１５を有している。進行方向取得部４１５は、ジャイロセンサ１６の出力値に基づいて鉄道車両ＲＶの前後、左右、および上下方向の速度を算出し、算出結果に基づいて、鉄道車両ＲＶの（大まかな）進行方向を判断する。
【０１０９】
そして、第２実施形態にかかる軌道識別装置２０ａの特徴量選択部４０３ａは、進行方向取得部４１５により取得された鉄道車両ＲＶの進行方向を所定の基準の一つとして用いることで、初期エリア以降の次のエリアに対応した特徴量を選択する。
【０１１０】
図１８は、第２実施形態にかかる軌道識別装置２０ａが次のエリアの特徴量を選択する場合に実行する処理の流れ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１８に示される処理フローは、第１実施形態において実行される同様の処理フロー（図１６参照）に代えて実行される。
【０１１１】
図１８に示される処理フローでは、まず、Ｓ１８０１において、軌道識別装置２０ａの特徴量選択部４０３ａは、既に検出済の線路Ｒの一部（に対応した領域）の平均輝度値が閾値以上か否かを判断する。
【０１１２】
Ｓ１８０１において、平均輝度値が閾値以上であると判断された場合、前述したように、特徴量として、輝度値そのものに着目することが有効である。したがって、この場合、Ｓ１８０２において、特徴量選択部４０３ａは、特徴量として輝度値を選択する。そして、処理が終了する。
【０１１３】
一方、Ｓ１８０１において、平均輝度値が閾値未満であると判断された場合、前述したように、特徴量として、輝度値の勾配に着目することが有効である。ただし、図１８に示される処理フローにおいて特徴量を選択する対象は初期エリアではないため、線路Ｒのカーブの有無などを考慮して、状況に応じた適切な特徴量を選択する必要がある。
【０１１４】
したがって、この場合、Ｓ１８０３において、特徴量選択部４０３ａは、鉄道車両ＲＶが旋回しており、かつ、現在の処理対象のエリアの縦軸方向の位置が所定以上高い位置にあるか否かを判断する。前者の条件は、進行方向取得部４１５により取得される鉄道車両ＲＶの進行方向に基づいて判断され、後者の条件は、記憶部４０９に記憶された線路位置情報４１４などに基づいて判断される。
【０１１５】
Ｓ１８０３において、上記の２つの条件が同時に成立すると判断された場合、線路Ｒにカーブがあり、処理対象のエリアに写り込んでいる線路Ｒ（の一部）が横軸方向に延びていると判断できる。したがって、この場合、Ｓ１８０４において、特徴量選択部４０３ａは、特徴量として、輝度値の縦軸方向の勾配を選択する。そして、処理が終了する。
【０１１６】
一方、Ｓ１８０３において、上記の２つの条件のうち少なくとも一方が成立しないと判断された場合、処理対象のエリアに写り込んでいる線路Ｒ（の一部）が縦軸方向に延びていると判断できる。したがって、この場合、Ｓ１８０５において、特徴量選択部４０３ａは、特徴量として、輝度値の横軸方向の勾配を選択する。そして、処理が終了する。
【０１１７】
なお、第２実施形態におけるその他の構成および動作は、第１実施形態と同様である。
【０１１８】
以上説明したように、第２実施形態にかかる軌道識別装置２０ａは、第１実施形態と同様の構成に加えて、鉄道車両ＲＶの進行方向を取得する進行方向取得部４１５をさらに有している。そして、第２実施形態にかかる特徴量選択部４０３ａは、進行方向取得部４１５により取得された進行方向を所定の基準として用いて、初期エリア以降に検出対象となる各エリアに対応した１つの特徴量を選択する。この構成によれば、進行方向取得部４１５により取得された進行方向に基づいて線路Ｒのカーブの有無を容易に判定することができるので、カーブの有無に応じた適切な特徴量を用いて、撮像画像（鳥瞰画像）から線路Ｒをより精度良く検出することができる。
【０１１９】
なお、第２実施形態では、鉄道車両ＲＶの進行方向を検出するための構成として、ジャイロセンサ１６に代えて、ＧＮＳＳ（全球測位衛星システム）の受信機が用いられてもよい。この構成によれば、ＧＮＳＳによって得られる緯度および経度の位置情報を所定の周期で繰り返し取得し、今回取得した位置情報と前回取得した位置情報との差分を取ることで、鉄道車両ＲＶの進行方向を判断することができる。
【０１２０】
＜第３実施形態＞
上述した第１実施形態では、撮像画像（鳥瞰画像）内における線路Ｒに対応した領域の明暗に関する画像統計量（平均輝度値など）を所定の基準の一つとして用いることで、輝度値そのものを特徴量として選択するか、または、輝度値の勾配を特徴量として選択するか、を決定する構成を例示した。しかしながら、以下に説明する第３実施形態のように、画像統計量に加えて、鉄道車両ＲＶの現在位置をさらに考慮して、特徴量の選択を行う構成も考えられる。
【０１２１】
図１９は、第３実施形態にかかる軌道識別装置２０ｂの構成を示した例示的かつ模式的なブロック図である。なお、以下では、第１実施形態と第３実施形態とで共通する部分については適宜説明を省略する。
【０１２２】
図１９に示されるように、第３実施形態にかかる軌道識別装置２０ｂは、鉄道車両ＲＶの車軸などに設けられるタコジェネレータ１７の出力値に基づいて鉄道車両ＲＶの現在位置を取得する位置取得部４１６を有している。位置取得部４１６は、タコジェネレータ１７の出力値に基づいて鉄道車両ＲＶの走行距離を算出し、算出結果と、記憶部４０９に記憶された運行情報４１７と、に基づいて、鉄道車両ＲＶの現在位置を推定（取得）する。
【０１２３】
ここで、位置取得部４１６による現在位置の推定結果は、鉄道車両ＲＶがトンネル内を走行しているか否かの判定に用いることができる。鉄道車両ＲＶがトンネル内を走行しているか否かは、鉄道車両ＲＶの周囲が暗くなっているか否かに関わるため、撮像画像の撮像環境に関わる。前述したように、撮像画像における線路Ｒの写り込みは、撮像環境に応じて変化するため、位置取得部４１６による現在位置の推定結果を、線路Ｒを検出するための特徴量の選択に用いる所定の基準の一つとして考慮すれば、有益である。
【０１２４】
たとえば、鉄道車両ＲＶの現在位置がトンネル以外の場所に対応する場合は、鉄道車両ＲＶの周囲が比較的明るいと推定されるため、この状況で取得される撮像画像（鳥瞰画像）においては、線路Ｒに対応した領域が他の領域よりも明るく写り込むと考えられる。したがって、このような場合、前述したように、特徴量として、輝度値そのものに着目するのが有効である。
【０１２５】
一方、鉄道車両ＲＶの現在位置がトンネル内の場所に対応する場合は、鉄道車両ＲＶの周囲が比較的暗いと推定されるため、この状況で取得される撮像画像（鳥瞰画像）においては、線路Ｒに対応した領域が他の領域よりも暗く写り込むと考えられる。したがって、このような場合、前述したように、特徴量として、輝度値の勾配に着目するのが有効である。なお、輝度値の勾配として縦軸方向または横軸方向のいずれの勾配に着目するかを決定する手法は、たとえば第１実施形態と同様である。
【０１２６】
このように、第３実施形態にかかる軌道識別装置２０ｂの特徴量選択部４０３ｂは、位置取得部４１６により取得される鉄道車両ＲＶの現在位置を所定の基準の一つとして用いて、特徴量を選択する。
【０１２７】
図２０は、第３実施形態にかかる軌道識別装置２０ｂが初期エリアの特徴量を選択する場合に実行する処理の流れ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２０に示される処理フローは、第１実施形態において実行される同様の処理フロー（図１５参照）に代えて実行される。
【０１２８】
図２０に示される処理フローでは、まず、Ｓ２００１において、軌道識別装置２０ｂの特徴量選択部４０３ｂは、１フレーム前の撮像画像に基づく鳥瞰画像の初期エリアから検出された線路Ｒの一部（に対応した領域）の平均輝度値が閾値以上で、かつ、鉄道車両ＲＶの現在位置がトンネル以外の場所に対応するか否かを判断する。
【０１２９】
Ｓ２００１において、上記の２つの条件の両方が成立すると判断された場合、前述したように、特徴量として、輝度値そのものに着目することが有効である。したがって、この場合、Ｓ２００２において、特徴量選択部４０３ｂは、特徴量として、輝度値そのものを選択する。そして、処理が終了する。
【０１３０】
一方、Ｓ２００１において、上記の２つの条件のうち少なくとも一方が成立しないと判断された場合、前述したように、特徴量として、輝度値の勾配に着目することが有効である。また、初期エリアにおいては、通常、線路Ｒは縦軸方向に延びている。したがって、この場合、Ｓ２００３において、特徴量選択部４０３ｂは、初期エリアに対応した特徴量として、輝度値の横軸方向の勾配を選択する。そして、処理が終了する。
【０１３１】
図２１は、第３実施形態にかかる軌道識別装置２０ｂが次のエリアの特徴量を選択する場合に実行する処理の流れ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２１に示される処理フローは、第１実施形態において実行される同様の処理フロー（図１６参照）に代えて実行される。
【０１３２】
図２１に示される処理フローでは、まず、Ｓ２１０１において、軌道識別装置２０ｂの特徴量選択部４０３ｂは、既に検出済の線路Ｒの一部（に対応した領域）の平均輝度値が閾値以上で、かつ、鉄道車両ＲＶの現在位置がトンネル以外の場所に対応するか否かを判断する。
【０１３３】
Ｓ２１０１において、上記の２つの条件の両方が成立すると判断された場合、前述したように、特徴量として、輝度値そのものに着目することが有効である。したがって、この場合、Ｓ２１０２において、特徴量選択部４０３ｂは、特徴量として輝度値を選択する。そして、処理が終了する。
【０１３４】
一方、Ｓ２１０１において、上記の２つの条件のうち少なくとも一方が成立しないと判断された場合、前述したように、特徴量として、輝度値の勾配に着目することが有効である。ただし、図２１に示される処理フローにおいて特徴量を選択する対象は初期エリアではないため、線路Ｒのカーブの有無などを考慮して、状況に応じた適切な特徴量を選択する必要がある。
【０１３５】
したがって、この場合、Ｓ２１０３において、特徴量選択部４０３ｂは、既に検出済の線路Ｒの一部の角度が閾値以上か否かを判断する。角度の算出方法は、上述した式（１）や式（２）などが用いられうる。
【０１３６】
Ｓ２１０３において、角度が閾値以上であると判断された場合、線路Ｒが縦軸方向に延びていると判断できる。したがって、この場合、Ｓ２１０４において、特徴量選択部４０３ｂは、特徴量として、輝度値の横軸方向の勾配を選択する。そして、処理が終了する。
【０１３７】
一方、Ｓ２１０３において、角度が閾値未満であると判断された場合、線路Ｒにカーブがあり、線路Ｒが横軸方向に延びていると判断できる。したがって、この場合、Ｓ２１０５において、特徴量選択部４０３ｂは、特徴量として、輝度値の縦軸方向の勾配を選択する。そして、処理が終了する。
【０１３８】
なお、第３実施形態におけるその他の構成および動作は、第１実施形態と同様である。
【０１３９】
以上説明したように、第３実施形態にかかる軌道識別装置２０ｂは、第１実施形態と同様の構成に加えて、鉄道車両ＲＶの現在位置を取得する位置取得部４１６をさらに有している。そして、第３実施形態にかかる特徴量選択部４０３ｂは、位置取得部４１６により取得された現在位置を所定の基準の一つとして用いて、各エリアに対応した１つの特徴量を選択する。この構成によれば、位置取得部４１６により取得された現在位置に基づいて、撮像画像（鳥瞰画像）が得られた撮像環境を推定することができるので、撮像環境に応じた適切な特徴量を用いて、撮像画像（鳥瞰画像）から線路Ｒをより精度良く検出することができる。
【０１４０】
なお、上述した第３実施形態の技術によれば、鉄道車両ＲＶの現在位置を利用して、線路Ｒの分岐を予測することも可能である。つまり、第３実施形態にかかる特徴量選択部４０３ｂは、位置取得部４１６により取得された現在位置と、記憶部４０９に記憶された運行情報４１７と、に基づいて、鉄道車両ＲＶが今後分岐に差し掛かるか否かを判定し、判定結果に基づいて、分岐を超えた鉄道車両ＲＶの進行方向に応じた適切な特徴量を選択することが可能である。
【０１４１】
また、上述した第３実施形態では、タコジェネレータ１７の出力値に基づいて鉄道車両ＲＶの現在位置を取得（推定）する構成を例示した。しかしながら、鉄道車両ＲＶの現在位置は、タコジェネレータ１７以外の手段によっても推定可能である。たとえば、鉄道車両ＲＶの現在位置は、ＧＮＳＳによって得られる緯度および経度の位置情報に基づいて推定されてもよい。
【０１４２】
以上、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、上記実施形態および変形例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】
【０１４３】
２０、２０ａ、２０ｂ  軌道識別装置
４０１  画像取得部
４０３、４０３ａ、４０３ｂ  特徴量選択部
４０４  特徴データ導出部
４０５  線路検出部
４１５  進行方向取得部
４１６  位置取得部
【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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【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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