(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の進行方向において料金収受機よりも手前に設置され、光軸が車両の進行方向に対し進行方向手前側に向く成分を有し、前記車両の進行方向奥側から前記進行方向手前側に向かって、当該車両のタイヤを含む撮影画像を撮影することができる撮影装置から前記撮影画像を取得する画像取得部と、
前記画像取得部が取得した前記撮影画像と、車両のタイヤを含む画像であって予め記憶部に記憶された複数の参照画像と、のパターンマッチング処理を行い、前記撮影画像に含まれるタイヤを抽出するタイヤ抽出部と、
前記タイヤの抽出結果に基づいて、前記車両の車軸数を特定する車軸数特定部と、
を備える車軸数検出装置。
【請求項２】
車両のタイヤを含む撮影画像を撮影する撮影装置から前記撮影画像を取得する画像取得部と、
前記画像取得部が取得した前記撮影画像と、車両のタイヤを含む画像であって予め記憶部に記憶された複数の参照画像と、のパターンマッチング処理を行い、前記撮影画像に含まれるタイヤを抽出するタイヤ抽出部と、
前記タイヤの抽出結果に基づいて、前記車両の車軸数を特定する車軸数特定部と、
前記車両が走行する車線の所定位置に埋設された踏板を通じて、当該車線を走行する車両による前記踏板の踏み付け回数を取得する踏み付け回数取得部と、
前記踏み付け回数取得部が取得した前記踏み付け回数と、前記車軸数特定部が特定した車軸数の特定結果と、に基づいて、前記パターンマッチング処理に用いる判定条件を調整するパターンマッチング処理学習部と、
を備える車軸数検出装置。
【請求項３】
車両のタイヤを含む撮影画像を撮影する撮影装置から前記撮影画像を取得する画像取得部と、
前記画像取得部が取得した前記撮影画像と、車両のタイヤを含む画像であって予め記憶部に記憶された複数の参照画像と、のパターンマッチング処理を行い、前記撮影画像に含まれるタイヤを抽出するタイヤ抽出部と、
前記タイヤの抽出結果に基づいて、前記車両の車軸数を特定する車軸数特定部と、
を備え、
前記画像取得部は、前記車両の車体の車線方向における、異なる一部がそれぞれ撮影された複数の撮影画像を取得し、
前記タイヤ抽出部は、複数の前記撮影画像の各々に含まれる前記タイヤを抽出し、
前記車軸数特定部は、
複数の前記撮影画像の各々に含まれるタイヤの数を数えるタイヤ計数部と、
一の前記撮影画像に含まれるタイヤと他の前記撮影画像に含まれるタイヤとが同一のタイヤか否かを判定する同一タイヤ判定部と、を有し、
前記タイヤ計数部は、前記同一タイヤ判定部が同一と判定した複数のタイヤについては一のタイヤとみなして前記タイヤの数を数える
車軸数検出装置。
【請求項４】
車両のタイヤを含む撮影画像を撮影する撮影装置から前記撮影画像を取得する画像取得部と、
前記画像取得部が取得した前記撮影画像と、車両のタイヤを含む画像であって予め記憶部に記憶された複数の参照画像と、のパターンマッチング処理を行い、前記撮影画像に含まれるタイヤを抽出するタイヤ抽出部と、
前記タイヤの抽出結果に基づいて、前記車両の車軸数を特定する車軸数特定部と、
を備え、
前記画像取得部は、前記車両の車体の車線方向における全部が撮影された一つの撮影画像を取得し、
前記タイヤ抽出部は、前記一つの撮影画像に含まれる前記タイヤを抽出し、
前記車軸数特定部は、前記一つの撮影画像に含まれる全てのタイヤの数を数えるタイヤ計数部を有する
車軸数検出装置。
【請求項５】
前記タイヤ抽出部は、隣接タイヤ数別に分類された前記参照画像とのパターンマッチング処理を行う
請求項４に記載の車軸数検出装置。
【請求項６】
前記画像取得部は、車線方向に視野を拡大可能な光学素子を有して前記車両の車体の車線方向における全部が含まれる範囲を撮影可能とされた前記撮影装置から前記撮影画像を取得する
請求項４又は請求項５に記載の車軸数検出装置。
【請求項７】
前記タイヤ抽出部は、シングルタイヤかダブルタイヤかの構成別に分類された前記参照画像とのパターンマッチング処理を行う
請求項４に記載の車軸数検出装置。
【請求項８】
請求項１から請求項７の何れか一項に記載の車軸数検出装置と、
前記車軸数検出装置が検出した車軸数に基づいて、前記車両の車種区分を判別する車種区分判別部と、
を備える車種判別システム。
【請求項９】
車両の進行方向において料金収受機よりも手前に設置され、光軸が車両の進行方向に対し進行方向手前側に向く成分を有し、前記車両の進行方向奥側から前記進行方向手前側に向かって、当該車両のタイヤを含む撮影画像を撮影することができる撮影装置から前記撮影画像を取得するステップと、
取得した前記撮影画像と、車両のタイヤを含む画像であって予め記憶部に記憶された複数の参照画像と、のパターンマッチング処理を行い、前記撮影画像に含まれるタイヤを抽出するステップと、
前記タイヤの抽出結果に基づいて、前記車両の車軸数を特定するステップと、
を有する車軸数検出方法。
【請求項１０】
車両のタイヤを含む撮影画像を撮影する撮影装置から前記撮影画像を取得するステップと、
取得した前記撮影画像と、車両のタイヤを含む画像であって予め記憶部に記憶された複数の参照画像と、のパターンマッチング処理を行い、前記撮影画像に含まれるタイヤを抽出するステップと、
前記タイヤの抽出結果に基づいて、前記車両の車軸数を特定するステップと、
前記車両が走行する車線の所定位置に埋設された踏板を通じて、当該車線を走行する車両による前記踏板の踏み付け回数を取得するステップと、
取得した前記踏み付け回数と、前記車軸数を特定するステップにおいて特定した前記車軸数の特定結果と、に基づいて、前記パターンマッチング処理に用いる判定条件を調整するステップと
を有する車軸数検出方法。
【請求項１１】
車両のタイヤを含む撮影画像を撮影する撮影装置から前記撮影画像を取得するステップと、
取得した前記撮影画像と、車両のタイヤを含む画像であって予め記憶部に記憶された複数の参照画像と、のパターンマッチング処理を行い、前記撮影画像に含まれるタイヤを抽出するステップと、
前記タイヤの抽出結果に基づいて、前記車両の車軸数を特定するステップと、
を有し、
前記撮影画像を取得するステップでは、前記車両の車体の車線方向における、異なる一部がそれぞれ撮影された複数の撮影画像を取得し、
前記タイヤを抽出するステップでは、複数の前記撮影画像の各々に含まれる前記タイヤを抽出し、
前記車軸数を特定するステップは、
複数の前記撮影画像の各々に含まれるタイヤの数を数えるステップと、
一の前記撮影画像に含まれるタイヤと他の前記撮影画像に含まれるタイヤとが同一のタイヤか否かを判定するステップと、を有し、
前記タイヤの数を数えるステップでは、前記判定するステップにおいて同一と判定した複数の前記タイヤについては一のタイヤとみなして前記タイヤの数を数える
車軸数検出方法。
【請求項１２】
車両のタイヤを含む撮影画像を撮影する撮影装置から前記撮影画像を取得するステップと、
取得した前記撮影画像と、車両のタイヤを含む画像であって予め記憶部に記憶された複数の参照画像と、のパターンマッチング処理を行い、前記撮影画像に含まれるタイヤを抽出するステップと、
前記タイヤの抽出結果に基づいて、前記車両の車軸数を特定するステップと、
を有し、
前記撮影画像を取得するステップでは、前記車両の車体の車線方向における全部が撮影された一つの撮影画像を取得し、
前記タイヤを抽出するステップでは、前記一つの撮影画像に含まれる前記タイヤを抽出し、
前記車軸数を特定するステップでは、前記一つの撮影画像に含まれる全てのタイヤの数を数える
車軸数検出方法。
【請求項１３】
車軸数検出装置のコンピュータを、
車両の進行方向において料金収受機よりも手前に設置され、光軸が車両の進行方向に対し進行方向手前側に向く成分を有し、前記車両の進行方向奥側から前記進行方向手前側に向かって、当該車両のタイヤを含む撮影画像を撮影することができる撮影装置から前記撮影画像を取得する画像取得手段、
前記画像取得手段が取得した前記撮影画像と、車両のタイヤを含む画像であって予め記憶部に記憶された複数の参照画像と、のパターンマッチング処理を行い、前記撮影画像に含まれるタイヤを抽出するタイヤ抽出手段、及び
前記タイヤの抽出結果に基づいて、前記車両の車軸数を特定する車軸数特定手段、
として機能させるプログラム。
【請求項１４】
車軸数検出装置のコンピュータを、
車両のタイヤを含む撮影画像を撮影する撮影装置から前記撮影画像を取得する画像取得手段、
前記画像取得手段が取得した前記撮影画像と、車両のタイヤを含む画像であって予め記憶部に記憶された複数の参照画像と、のパターンマッチング処理を行い、前記撮影画像に含まれるタイヤを抽出するタイヤ抽出手段、
前記タイヤの抽出結果に基づいて、前記車両の車軸数を特定する車軸数特定手段、
前記車両が走行する車線の所定位置に埋設された踏板を通じて、当該車線を走行する車両による前記踏板の踏み付け回数を取得する踏み付け回数取得手段、及び
前記踏み付け回数取得部が取得した前記踏み付け回数と、前記車軸数特定手段が特定した車軸数の特定結果と、に基づいて、前記パターンマッチング処理に用いる判定条件を調整するパターンマッチング処理学習手段、
として機能させるプログラム。
【請求項１５】
車軸数検出装置のコンピュータを、
車両のタイヤを含む撮影画像を撮影する撮影装置から前記撮影画像を取得する画像取得手段、
前記画像取得手段が取得した前記撮影画像と、車両のタイヤを含む画像であって予め記憶部に記憶された複数の参照画像と、のパターンマッチング処理を行い、前記撮影画像に含まれるタイヤを抽出するタイヤ抽出手段、及び
前記タイヤの抽出結果に基づいて、前記車両の車軸数を特定する車軸数特定手段、
として機能させ、
前記画像取得手段は、前記車両の車体の車線方向における、異なる一部がそれぞれ撮影された複数の撮影画像を取得し、
前記タイヤ抽出手段は、複数の前記撮影画像の各々に含まれる前記タイヤを抽出し、
前記車軸数特定手段は、
複数の前記撮影画像の各々に含まれるタイヤの数を数えるタイヤ計数手段と、
一の前記撮影画像に含まれるタイヤと他の前記撮影画像に含まれるタイヤとが同一のタイヤか否かを判定する同一タイヤ判定手段と、を有し、
前記タイヤ計数手段は、前記同一タイヤ判定手段が同一と判定した複数のタイヤについては一のタイヤとみなして前記タイヤの数を数える
プログラム。
【請求項１６】
車軸数検出装置のコンピュータを、
車両のタイヤを含む撮影画像を撮影する撮影装置から前記撮影画像を取得する画像取得手段、
前記画像取得手段が取得した前記撮影画像と、車両のタイヤを含む画像であって予め記憶部に記憶された複数の参照画像と、のパターンマッチング処理を行い、前記撮影画像に含まれるタイヤを抽出するタイヤ抽出手段、
前記タイヤの抽出結果に基づいて、前記車両の車軸数を特定する車軸数特定手段、
として機能させ、
前記画像取得手段は、前記車両の車体の車線方向における全部が撮影された一つの撮影画像を取得し、
前記タイヤ抽出手段は、前記一つの撮影画像に含まれる前記タイヤを抽出し、
前記車軸数特定手段は、前記一つの撮影画像に含まれる全てのタイヤの数を数えるタイヤ計数手段を有する
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車軸数検出装置、車種判別システム、車軸数検出方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
高速道路等の有料道路に用いられる料金収受設備（入口、出口料金所等）は、利用者との料金収受処理の効率化のため、利用者からの紙幣、硬貨等の受付や釣銭の支払い等を自動で行う料金自動収受機と、走行する車両の車種区分を判別する車種判別システム（車種判別装置）と、を備えている。
この場合、料金自動収受機は、車種判別システムによって判別された車種区分に応じた額の料金を利用者から徴収する。
【０００３】
また、上述の車種判別システムは、車両の通過を一台ずつ分離して検知可能な車両検知器と、走行する車両のタイヤによる踏み付けを検出可能な踏板と、を備えている。
【０００４】
車種判別システムは、一般に、車種区分の判別のための情報の一つとして、車両の「車軸数」を用いている。車種判別システムは、車両検知器において一台の車両の通過を検出している間に上記踏板が踏まれた回数を検出することで当該車両の「車軸数」を特定することができる。
しかしながら、上述の仕組みによれば、車種判別システムは、車体の全てが車両検知器を通過し終わった後でなければ、車両の車軸数を特定することができない。したがって、従来、高速道路等に設けられた料金収受設備においては、走行する全ての車両についての車軸数を特定できるようにする目的で、走行する車両の最大車長（例えば、１８ｍ）を考慮して、車種判別システムと料金自動収受機との間隔が当該最大車長以上となるように設置されている。
【０００５】
なお、特許文献１には、車両の斜め前方から撮影した画像により車両特徴抽出を行い、車種判別を正確に行なえる車種判別システムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開平１１−０８６１８５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、高速道路等における上記料金収受設備の立地条件によっては、車種判別システム（車両検知器、踏板）と料金自動収受機との間隔を最大車長以上とする設置スペースを確保することが困難な場合がある。そうすると、料金収受設備においては、車種区分を判別するために必要な情報である車軸数を特定することができず、走行する車両の車種区分を詳細に判別することができない。そのため、利用者に対し、十分に細分化された車種区分に応じた料金設定を行うことができない。
【０００８】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的は、十分な設置スペースを確保できない場所にも設置可能で、かつ、走行する車両の車軸数を特定することができる車軸数検出装置、車種判別システム、車軸数検出方法及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の一態様は、車両（Ａ）の進行方向奥側から進行方向手前側に向かって、当該車両のタイヤを含む撮影画像（Ｄ）を撮影する撮影装置（１０Ｃ）から前記撮影画像を取得する画像取得部（１０１）と、前記画像取得部が取得した前記撮影画像と、車両のタイヤを含む画像であって予め記憶部（１０６）に記憶された複数の参照画像と、のパターンマッチング処理を行い、前記撮影画像に含まれるタイヤを抽出するタイヤ抽出部（１０２）と、前記タイヤの抽出結果に基づいて、前記車両の車軸数を特定する車軸数特定部（１０３）と、を備える車軸数検出装置（１００）である。
このようにすることで、車両の運転座席が料金自動収受機に到達する前の段階で、当該車両のタイヤを含む撮影画像を取得できる。したがって、車両の運転座席が料金自動収受機に到達する前の段階において、取得した撮影画像に基づいて車両の車軸数を特定できる。以上より、上述の車軸数検出装置は、十分な設置スペースを確保できない場所にも設置可能で、かつ、走行する車両の車軸数を特定することができる。
【００１０】
また、本発明の一態様によれば、上述の車軸数検出装置は、前記車両が走行する車線（Ｌ）の所定位置に埋設された踏板（１０Ｂ）を通じて、当該車線を走行する車両による前記踏板の踏み付け回数を取得する踏み付け回数取得部（１０４）と、前記踏み付け回数取得部が取得した前記踏み付け回数と、前記車軸数特定部が特定した車軸数の特定結果と、に基づいて、前記パターンマッチング処理に用いる判定条件を調整するパターンマッチング処理学習部（１０５）と、を更に備える。
ここで、撮影画像同士のパターンマッチング処理は、対比する撮影画像によってはタイヤの抽出結果に誤差（誤抽出、抽出抜け）が生じることが想定される。そこで、上記のような構成とすることで、パターンマッチング処理に基づく車軸数の特定結果と実際の車軸数とが一致するように、パターンマッチング処理が最適化されるので、車軸数を一層高精度に特定することができる。
【００１１】
また、本発明の一態様によれば、前記画像取得部は、前記車両の車体の車線方向における、異なる一部がそれぞれ撮影された複数の撮影画像を取得し、前記タイヤ抽出部は、複数の撮影画像の各々に含まれる前記タイヤを抽出し、前記車軸数特定部は、複数の前記撮影画像の各々に含まれるタイヤの数を数えるタイヤ計数部（１０３ｂ）と、一の前記撮影画像に含まれるタイヤと他の前記撮影画像に含まれるタイヤとが同一のタイヤか否かを判定する同一タイヤ判定部（１０３ａ）と、を有し、前記タイヤ計数部は、前記同一タイヤ判定部が同一と判定した複数のタイヤについては一のタイヤとみなして前記タイヤの数を数える。
このようにすることで、車両の車体全体が一つの撮影画像の撮影範囲内に収まらないような場合であっても、連続撮影により複数の撮影画像を取得することで、走行中の車両の一方側の側面から視認可能なタイヤ全てを写像として捉えることができる。また、複数の撮影画像に渡って写されたタイヤが同一のタイヤであった場合には、タイヤの数を重複して数えないようにするので、上記タイヤの数を精度よく特定することができる。したがって、車両の一方側の側面から視認できるタイヤの数が当該車両の車軸数に一致することを利用して、当該車両の車軸数を精度よく特定することができる。
【００１２】
また、本発明の一態様によれば、前記画像取得部は、前記車両の車体の車線方向における全部が撮影された一つの撮影画像を取得し、前記タイヤ抽出部は、前記一つの撮影画像に含まれる前記タイヤを抽出し、前記車軸数特定部は、前記一つの撮影画像に含まれる全てのタイヤの数を数えるタイヤ計数部を有する。
このようにすることで、一回の撮影で取得された一つの撮影画像のみに基づいて、車両の全てのタイヤの数を特定することができるので、車軸数の特定に要する処理を簡素化、かつ、高速化することができる。
【００１３】
また、本発明の一態様によれば、前記タイヤ抽出部は、隣接タイヤ数別に分類された前記参照画像とのパターンマッチング処理を行う。
ここで、取得された撮影画像によっては、隣接して設けられた複数のタイヤを一つ一つ精度よく抽出することが困難となる場合が想定される。そこで、上記のような構成とすることで、隣接して設けられたタイヤ群が写された参照画像とのパターンマッチング処理を経て、取得された撮影画像から当該タイヤ群の抽出を行うことができる。したがって、隣接して設けられたタイヤ群を、撮影画像から精度よく抽出することができる。
【００１４】
また、本発明の一態様によれば、前記画像取得部は、車線方向に視野を拡大可能な光学素子（１０Ｃ３）を有して前記車両の車体の車線方向における全部が含まれる範囲を撮影可能とされた前記撮影装置から前記撮影画像を取得する。
このようにすることで、上記光学素子に対し一般的なカメラを組み合わせて用いることができるので、特殊な仕様のカメラを用いない簡素な構成とすることができる。
【００１５】
また、本発明の一態様によれば、前記タイヤ抽出部は、シングルタイヤかダブルタイヤかの構成別に分類された前記参照画像とのパターンマッチング処理を行う。
このようにすることで、パターンマッチング処理において、シングルタイヤ、ダブルタイヤのいずれの分類に属する参照画像に基づいて抽出されたタイヤかを参照することで、車両の車軸数ばかりでなく、当該車両のタイヤの構成がシングルタイヤかダブルタイヤかを判別することができる。
【００１６】
また、本発明の一態様は、上述の車軸数検出装置と、前記車軸数検出装置が検出した車軸数に基づいて、前記車両の車種区分を判別する車種区分判別部（１１）と、を備える車種判別システム（１０）である。
【００１７】
また、本発明の一態様は、車両の進行方向奥側から進行方向手前側に向かって、当該車両のタイヤを含む撮影画像を撮影する撮影装置から前記撮影画像を取得するステップと、取得した前記撮影画像と、車両のタイヤを含む画像であって予め記憶部に記憶された複数の参照画像と、のパターンマッチング処理を行い、前記撮影画像に含まれるタイヤを抽出するステップと、前記タイヤの抽出結果に基づいて、前記車両の車軸数を特定するステップと、を有する車軸数検出方法である。
【００１８】
また、本発明の一態様は、車軸数検出装置のコンピュータを、車両の進行方向奥側から進行方向手前側に向かって、当該車両のタイヤを含む撮影画像を撮影する撮影装置から前記撮影画像を取得する画像取得手段、前記画像取得手段が取得した前記撮影画像と、車両のタイヤを含む画像であって予め記憶部に記憶された複数の参照画像と、のパターンマッチング処理を行い、前記撮影画像に含まれるタイヤを抽出するタイヤ抽出手段、前記タイヤの抽出結果に基づいて、前記車両の車軸数を特定する車軸数特定手段、として機能させるプログラムである。
【発明の効果】
【００１９】
上述の車軸数検出装置、車種判別システム、車軸数検出方法及びプログラムによれば、十分な設置スペースを確保できない場所にも設置可能で、かつ、走行する車両の車軸数を特定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】第１の実施形態に係る料金収受設備の全体構成を示す図である。
【図２】第１の実施形態に係る料金収受設備と車両との位置関係を示す図である。
【図３】第１の実施形態に係る車種判別システムの機能構成を示す図である。
【図４】第１の実施形態に係るタイヤ抽出部の機能を説明する第１の図である。
【図５】第１の実施形態に係るタイヤ抽出部の機能を説明する第２の図である。
【図６】第１の実施形態に係る車軸数特定部の機能を説明する図である。
【図７】第１の実施形態に係るパターンマッチング処理学習部の機能を説明する図である。
【図８】第２の実施形態に係る撮影装置の構造を示す図である。
【図９】第２の実施形態に係るタイヤ抽出部の機能を説明する第１の図である。
【図１０】第２の実施形態に係るタイヤ抽出部の機能を説明する第２の図である。
【図１１】第２の実施形態の変形例に係る車軸数特定部の機能を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
＜第１の実施形態＞
以下、第１の実施形態に係る車種判別システムについて、図１〜図７を参照ながら説明する。
【００２２】
（全体構成）
図１は、第１の実施形態に係る料金収受設備の全体構成を示す図である。
第１の実施形態に係る料金収受設備１は、有料道路である高速道路の出口料金所（料金形式によっては入口料金所）に設けられ、高速道路の利用者から、当該利用者が乗車する車両Ａの車種区分に応じた額の料金の収受を行うための設備である。
図１に示す例では、高速道路の利用者が乗車する車両Ａは、出口料金所に設けられた料金収受設備１において高速道路側から一般道路側へと通じる車線Ｌを走行している。車線Ｌの両側にはアイランドＩが敷設されており、料金収受設備１を構成する各種装置が設置されている。
以下、車線Ｌが延在する方向（図１における±Ｘ方向）を「車線方向」と記載し、また、車線Ｌの車線方向における高速道路側（図１における＋Ｘ方向側）を「上流側」、又は、車両Ａの「進行方向手前側」とも記載する。また、車線Ｌの車線方向における一般道路側（図１における−Ｘ方向側）を「下流側」、又は、車両Ａの「進行方向奥側」とも記載する。
【００２３】
図１に示すように、料金収受設備１は、車種判別システム１０と、料金自動収受機２０と、発進制御機４０と、発進側車両検知器５０と、を備えている。
車種判別システム１０は、車線Ｌを走行する車両Ａの車種区分（例えば、「軽自動車」、「普通車」、「中型車」、「大型車」及び「特大車」等の区分）を判別する装置である。
車種判別システム１０は、車線Ｌの上流側に設けられ、アイランドＩ上に設けられた各種検出センサ（進入側車両検知器１０Ａ、撮影装置１０Ｃ）と、車線Ｌの路面上に埋設された踏板（踏板１０Ｂ）と、を有してなる。
【００２４】
料金自動収受機２０は、車線Ｌを走行する車両Ａの運転者等（利用者）に課金額等を提示して、料金収受処理を行う機械である。料金自動収受機２０の前面（車線Ｌ側を向く面）には、課金額を提示するディスプレイや紙幣、硬貨又はクレジットカード等を受け付ける受け付け口等が設けられている。
料金自動収受機２０は、車種判別システム１０の下流側におけるアイランドＩ上に設けられ、車種判別システム１０によって判別された車両Ａの車種区分に応じた金額を課金する。
【００２５】
発進制御機４０は、料金自動収受機２０の下流側に設けられ、車線Ｌを走行する車両Ａの発進の制御を行う装置である。例えば、発進制御機４０は、車線Ｌに進入した車両Ａの運転者等が、料金自動収受機２０を通じて必要な金額の支払いを完了するまで車両Ａを発進させないように車線Ｌを閉塞する。また、支払いが完了した際には、車両Ａを退出すべく、車線Ｌを開放する。
【００２６】
発進側車両検知器５０は、車線Ｌの最も下流側に設けられ、車両Ａの料金収受設備１からの退出を検知する。
【００２７】
図１に示すように、車種判別システム１０は、進入側車両検知器１０Ａと、踏板１０Ｂと、撮影装置１０Ｃと、主制御装置１０Ｄと、を備えている。
【００２８】
進入側車両検知器１０Ａは、アイランドＩ上に設けられ、車線Ｌを車線幅方向（±Ｙ方向）に挟んで対向する投光塔及び受光塔を通じて、車線Ｌを走行する車両Ａ（車体）の存在の有無を判別し、車両Ａ一台分の通過（進入）を検出する。
【００２９】
踏板１０Ｂは、車線Ｌの路面上において車線幅方向に伸びるように配置され、内部に仕込まれた通電センサを通じて走行する車両Ａのタイヤによる踏み付けを検出する。ここで、進入側車両検知器１０Ａと踏板１０Ｂとの車線方向（±Ｘ方向）における位置は同じとされている。これにより、進入側車両検知器１０Ａによって車両Ａの通過が検知されている最中における、踏板１０Ｂの踏み付け回数を取得することで、車両Ａの車軸数を高精度に検出することができる。
【００３０】
撮影装置１０Ｃは、車線Ｌの上流側におけるアイランドＩ上に設けられ、進行方向奥側（−Ｘ方向側）から進行方向手前側（＋Ｘ方向側）に向かって、車線Ｌを走行する車両Ａのタイヤを含む撮影画像を撮影する。即ち、撮影装置１０Ｃは、車線Ｌを走行する車両Ａのタイヤを斜め前方から撮影画像中に捉えることができる。また、撮影装置１０Ｃは、一般的な動画撮影用のビデオカメラ等であってよく、例えば、連続撮影により１秒間に３０枚の撮影画像を取得できる。
【００３１】
主制御装置１０Ｄは、車種判別システム１０全体の動作を司る。具体的には、主制御装置１０Ｄは、進入側車両検知器１０Ａ、踏板１０Ｂからの各種検出信号、及び、撮影装置１０Ｃからの撮影画像等を受け付けるとともに、当該受け付けた各種情報に基づいて、走行する車両Ａの車種区分を一意に判別する。
また、主制御装置１０Ｄは、車種区分の判別結果を直ちに料金自動収受機２０に通知する。これにより、料金自動収受機２０は、車両Ａとの料金収受処理において、車種判別システム１０によって判別された車種区分に応じた額を課金することができる。
なお、本実施形態において、主制御装置１０Ｄは、車種判別システム１０（例えば、図１に示すように、進入側車両検知器１０Ａ）に内蔵されている態様で図示しているが、他の実施形態においてはこの態様に限定されない。例えば、他の実施形態においては、主制御装置１０ＤがアイランドＩ上、又は、遠隔地に設置された車種判別システム１０以外の装置に内蔵され、通信ネットワーク等で接続される態様であってもよい。
【００３２】
図２は、第１の実施形態に係る料金収受設備と車両との位置関係を示す図である。
図２は、車体サイズが大きい車種区分（「大型車」、「特大車」）に属する車両Ａが料金収受設備１に進入した場合の例を示している。
【００３３】
図２に示すように、第１の実施形態に係る料金収受設備１において、料金自動収受機２０とその上流側に配置された踏板１０Ｂとの間隔は、間隔ｄ１（例えば、６メートル程度）とされている。ここで、「大型車」（又は「特大車」）である車両Ａの車線方向の長さ（車長ｄ２）が、間隔ｄ１よりも大きい場合を考える。
【００３４】
図２に示す例によれば、車長ｄ２（＞間隔ｄ１）の車両Ａの運転座席（即ち、車両Ａの車体の進行方向奥側の端）が料金自動収受機２０に到達した段階において、車両Ａの車体の進行方向手前側の一部は、踏板１０Ｂの上を通過していない状態にある。そうすると、車種判別システム１０は、運転座席に搭乗する運転者から料金自動収受機２０を通じて料金の支払いを受け付ける料金収受処理の段階で、踏板１０Ｂの検出結果に基づいては車両Ａの車軸数を特定できない。
一方、撮影装置１０Ｃは、アイランドＩ上において、撮影方向Ｎが車線Ｌの下流側から上流側を向き、かつ、車線方向（走行する車両Ａの側面）に対し傾斜するように設置されている。これにより、撮影装置１０Ｃは、「大型車」（又は、「特大車」）に属する車両Ａの車体のうち、踏板１０Ｂの上を通過していない部分のタイヤを斜め前方から、車両進入時点からの連続撮影で取得した撮影画像（後述）のいずれかで撮影できる。
【００３５】
（車種判別システムの機能構成）
図３は、第１の実施形態に係る車種判別システムの機能構成を示す図である。
図３に示すように、車種判別システム１０は、進入側車両検知器１０Ａと、踏板１０Ｂと、撮影装置１０Ｃと、主制御装置１０Ｄと、を備えている。進入側車両検知器１０Ａ、踏板１０Ｂ及び撮影装置１０Ｃの各種機能及び位置関係については、図１、図２を用いて説明した通りである。
【００３６】
本実施形態に係る主制御装置１０Ｄは、車軸数検出装置１００と、車種区分判別部１１と、を備えている。
車軸数検出装置１００は、撮影装置１０Ｃにより取得される車両Ａについての撮影画像に基づいて、当該車両Ａの車軸数を検出する。
また、車種区分判別部１１は、車軸数検出装置１００が検出した車両Ａの車軸数に基づいて、当該車両Ａの車種区分を判別する。なお、車種区分判別部１１は、上記車軸数に加え、例えば、踏板１０Ｂから取得可能なトレッド幅、又は、図１に図示しない車高検知器、車長検知器、ナンバープレート読取機から取得可能な車両Ａの車高情報、車長情報、ナンバープレート情報（プレートサイズ、色等）に基づいて、当該車両Ａの車種区分を判別するものであってもよい。
車種区分判別部１１は、車種区分の判別結果を料金自動収受機２０に出力する。車種区分の判別結果を受け付けた料金自動収受機２０は、当該車種区分に応じた額の料金の支払いを求める。
【００３７】
車軸数検出装置１００は、更に、画像取得部１０１と、タイヤ抽出部１０２と、車軸数特定部１０３と、踏み付け回数取得部１０４と、パターンマッチング処理学習部１０５と、を備えている。
画像取得部１０１は、撮影装置１０Ｃが一定のレート（例えば３０フレーム／秒）で取得する撮影画像を逐次取得する。
タイヤ抽出部１０２は、画像取得部１０１が取得した撮影画像と、走行する車両のタイヤを含む画像であって予め記憶部１０６に記憶された複数の参照画像と、のパターンマッチング処理を行い、上記撮影画像に含まれるタイヤを抽出する。
車軸数特定部１０３は、タイヤ抽出部１０２によるタイヤの抽出結果に基づいて、車両Ａの車軸数を特定する。具体的には、車軸数特定部１０３は、車両Ａについて撮影された複数の撮影画像の各々に含まれるタイヤの数を数えることで、車両Ａの車軸数を特定する。ここで、車軸数特定部１０３は、車両Ａの一方側の側面（例えば、図１における−Ｙ方向側の側面）から視認できるタイヤの数は、当該車両Ａの車軸数に一致することを利用している。
踏み付け回数取得部１０４は、車線Ｌ上の所定位置（進入側車両検知器１０Ａ（図１）と同じ位置）に埋設された踏板１０Ｂを通じて、車両Ａによる踏板１０Ｂの踏み付け回数を取得する。具体的には、踏み付け回数取得部１０４は、進入側車両検知器１０Ａによる車両Ａの通過が検知されている間における、踏板１０Ｂの踏み付け回数をカウントする。踏み付け回数取得部１０４が取得した踏み付け回数は、車両Ａの実際の車軸数を示す検出値となる。
【００３８】
また、第１の実施形態に係る車軸数特定部１０３は、同一タイヤ判定部１０３ａと、タイヤ計数部１０３ｂと、を備えている。
同一タイヤ判定部１０３ａは、一定のレート（３０フレーム／秒）で取得される複数の撮影画像のうち一の撮影画像に含まれる車両Ａのタイヤと、他の撮影画像に含まれる車両Ａのタイヤと、が同一のタイヤか否かを判定する。
タイヤ計数部１０３ｂは、複数の撮影画像の各々に含まれるタイヤの数を数える。この場合において、タイヤ計数部１０３ｂは、同一タイヤ判定部１０３ａが同一と判定した複数のタイヤについては一のタイヤとみなしてタイヤの数を数える。
【００３９】
以下、図３に示した車種判別システム１０の各種機能構成について、より詳細に説明する。
【００４０】
（タイヤ抽出部の機能）
図４、図５は、それぞれ、第１の実施形態に係るタイヤ抽出部の機能を説明する第１の図、第２の図である。
画像取得部１０１は、撮影装置１０Ｃによる３０フレーム／秒の連続撮影の中で、車両Ａの車体の車線方向における、異なる一部（車線方向に関して位置が異なる部分）がそれぞれ撮影された複数の撮影画像を取得する（本実施形態においては、各撮影画像には、車両Ａの車体のうち互いに重複する部分が含まれているものとする）。例えば、画像取得部１０１は、図４に示すような車両Ａの一部が撮影された撮影画像Ｄを取得する。
図４に示すように、撮影画像Ｄには、「特大車」に属する車両Ａ（図１、図２）の車体の一部を進行方向奥側から進行方向手前側に向かって斜めから見た様子が写されている。タイヤ抽出部１０２は、撮影画像Ｄと予め記憶部１０６に記憶された複数の参照画像Ｄｒｅｆとのパターンマッチング処理を行い、車両Ａのタイヤ及びその周辺の車体の一部を含むタイヤ含有画像Ｔを抽出する。
【００４１】
図５に示すように、記憶部１０６には、複数の参照画像Ｄｒｅｆが予め記憶されている。参照画像Ｄｒｅｆは、撮影装置１０Ｃと同様の撮影方向、撮影条件で複数種類の車両別に撮影された複数の撮影画像であって、少なくとも各車両のタイヤ及びその周辺の車体の一部を含む画像である。
また、複数の参照画像Ｄｒｅｆは、記憶部１０６において、車両の車体におけるタイヤの取り付け位置別（「１軸目」か「２軸目以降」か）、及び、タイヤの構成別（「シングルタイヤ」か「ダブルタイヤ」か）に予め分類されて記憶されている。
【００４２】
タイヤ抽出部１０２は、撮影画像Ｄ（図４）と複数の参照画像Ｄｒｅｆ（図５）とのパターンマッチング処理を行う。タイヤ抽出部１０２が行うパターンマッチング処理は、各参照画像Ｄｒｅｆをテンプレートとし、撮影画像Ｄの中から当該テンプレート（参照画像Ｄｒｅｆ）との「一致度」が高い（所定の判定閾値ＴＨ（後述）以上となる）領域を抽出する、一般的な画像識別技術に基づくものであってよい。
具体的には、一の分類に属する複数の参照画像Ｄｒｅｆの各画像上に示された共通する特徴（例えば、「タイヤ」の写像として共通する輪状の図形等）と類似する特徴を有する領域を、撮影画像Ｄの中から探索する。その際、各々の類似の度合いを「一致度」として数値化し、撮影画像Ｄのうち当該一致度が所定の判定閾値以上となる領域を抽出する。
タイヤ抽出部１０２は、撮影画像Ｄのうち上記のように分類された参照画像Ｄｒｅｆを通じて一致度が高い領域をタイヤ含有画像Ｔとして抽出する。
【００４３】
なお、タイヤ抽出部１０２は、タイヤの取り付け位置別、及び、タイヤの構成別に分類された参照画像Ｄｒｅｆのうち、いずれの分類に属する参照画像Ｄｒｅｆに基づいてタイヤ含有画像Ｔを抽出したか、に基づいて、当該タイヤ含有画像Ｔに含まれるタイヤの取り付け位置及び構成（シングルタイヤかダブルタイヤか）を特定することができる。
【００４４】
（車軸数特定部の機能）
図６は、第１の実施形態に係る車軸数特定部の機能を説明する図である。
タイヤ抽出部１０２は、画像取得部１０１により取得された複数の撮影画像Ｄ（Ｄ０、Ｄ１、・・・）の各々に対して上述したパターンマッチング処理を行い、複数のタイヤ含有画像Ｔを抽出する。
そして、車軸数特定部１０３の同一タイヤ判定部１０３ａは、複数の撮影画像Ｄから抽出されたタイヤ含有画像Ｔの各々に含まれる複数のタイヤが、同一のタイヤか否かを判定する。
以下、同一タイヤ判定部１０３ａの機能について、図６を参照しながら順を追って説明する。
【００４５】
撮影画像Ｄ０は、車線Ｌを走行する車両Ａが撮影装置１０Ｃの撮影範囲内に入った直後に取得された撮影画像である。図６に示すように、撮影画像Ｄ０には、車両Ａの車体前方端（−Ｘ方向側の端）の一部が含まれているが、車両Ａのタイヤ全体は含まれていない。したがって、タイヤ抽出部１０２は、撮影画像Ｄ０に対するパターンマッチング処理の結果、当該撮影画像Ｄ０からタイヤ含有画像Ｔを抽出しない。したがって、この時点では、タイヤの数はカウントされない。
【００４６】
撮影画像Ｄ１は、撮影画像Ｄ０が取得された段階から車両Ａが進行方向奥側に更に走行した所定時間経過後に取得された撮影画像である。図６に示すように、撮影画像Ｄ１には、車両Ａの１軸目のタイヤ全体が含まれている。したがって、タイヤ抽出部１０２は、撮影画像Ｄ１に対するパターンマッチング処理の結果、当該撮影画像Ｄ１から１軸目のタイヤを含むタイヤ含有画像Ｔ１１を抽出する。
ここで、タイヤ含有画像Ｔ１１に含まれるタイヤは、走行する車両Ａについて、タイヤ抽出部１０２によって初めて抽出されたタイヤである。したがって、タイヤ計数部１０３ｂは、タイヤ抽出部１０２の抽出結果であるタイヤ含有画像Ｔ１１に基づいて、車両Ａの１軸目のタイヤをカウントする。
【００４７】
撮影画像Ｄ２は、撮影画像Ｄ１が取得された段階から更に所定時間経過後に取得された撮影画像である。図６に示すように、撮影画像Ｄ２には、撮影画像Ｄ１と同じ車両Ａの１軸目のタイヤ全体（及び、２軸目のタイヤの一部）が含まれている。したがって、タイヤ抽出部１０２は、撮影画像Ｄ２に対するパターンマッチング処理の結果、当該撮影画像Ｄ２から１軸目のタイヤを含むタイヤ含有画像Ｔ２１を抽出する（２軸目のタイヤは一部欠けているため抽出されない）。
ここで、同一タイヤ判定部１０３ａは、前回取得した撮影画像Ｄ１から抽出されたタイヤ含有画像Ｔ１１と、今回新たに取得した撮影画像Ｄ２から抽出されたタイヤ含有画像Ｔ２１と、の各々に含まれるタイヤが同一のタイヤか否かを判定する。
【００４８】
具体的には、同一タイヤ判定部１０３ａは、タイヤ含有画像Ｔ２１が抽出された時点で、撮影画像Ｄ１から抽出されたタイヤ含有画像Ｔ１１と、撮影画像Ｄ２から抽出されたＴ２１と、の一致度を算出する。
各タイヤの周辺の車体を含むタイヤ含有画像Ｔ１１とタイヤ含有画像Ｔ２１との一致度が所定の判定閾値以上となる場合には、同一タイヤ判定部１０３ａは、タイヤ含有画像Ｔ１１、タイヤ含有画像Ｔ２１の各々に含まれる各タイヤが同一のタイヤであると判定する。ここで、タイヤ含有画像Ｔ１１、タイヤ含有画像Ｔ２１の各々に含まれるタイヤは、実際には、いずれも車両Ａの１軸目のタイヤ（同一のタイヤ）である。したがって、タイヤ含有画像Ｔ１１とタイヤ含有画像Ｔ２１との一致度は判定閾値以上となり、その結果、同一タイヤ判定部１０３ａは、タイヤ含有画像Ｔ１１とタイヤ含有画像Ｔ２１との各々に含まれるタイヤが同一であると判定する。
【００４９】
タイヤ計数部１０３ｂは、タイヤ含有画像Ｔ２１に含まれるタイヤが既に計数済みのタイヤ（タイヤ含有画像Ｔ１１に含まれるタイヤ）と同一のタイヤであるものとみなし、タイヤ含有画像Ｔ２１に基づいて車両Ａのタイヤの数をカウントしない。
【００５０】
撮影画像Ｄ３は、撮影画像Ｄ２が取得された段階から更に所定時間経過後に取得された撮影画像である。図６に示すように、撮影画像Ｄ３には、撮影画像Ｄ１、Ｄ２と同じ車両Ａの１軸目のタイヤ全体と、２軸目のタイヤ全体と、が含まれている。したがって、タイヤ抽出部１０２は、パターンマッチング処理の結果、撮影画像Ｄ３から、１軸目のタイヤ、２軸目のタイヤの各々に対応する２つのタイヤ含有画像Ｔ３１、Ｔ３２を抽出する。
【００５１】
同一タイヤ判定部１０３ａは、タイヤ含有画像Ｔ３１、Ｔ３２が抽出された時点で、前回取得した撮影画像Ｄ２から抽出されたタイヤ含有画像Ｔ２１と、今回新たに取得した撮影画像Ｄ３から抽出されたＴ３１、Ｔ３２と、の一致度を算出する。
ここで、タイヤ含有画像Ｔ２１、タイヤ含有画像Ｔ３１の各々に含まれるタイヤは、いずれも車両Ａの１軸目のタイヤ（同一のタイヤ）である。したがって、タイヤ含有画像Ｔ２１とタイヤ含有画像Ｔ３１との一致度は判定閾値以上となり、その結果、同一タイヤ判定部１０３ａは、タイヤ含有画像Ｔ２１とタイヤ含有画像Ｔ３１との各々に含まれるタイヤが同一であると判定する。
一方、タイヤ含有画像Ｔ３２に含まれるタイヤは、車両Ａの２軸目のタイヤ（タイヤ含有画像Ｔ２１に含まれるタイヤとは別のタイヤ）である。したがって、タイヤ含有画像Ｔ２１とタイヤ含有画像Ｔ３２との一致度は判定閾値未満となり、その結果、同一タイヤ判定部１０３ａは、タイヤ含有画像Ｔ２１とタイヤ含有画像Ｔ３２との各々に含まれるタイヤは同一ではないと判定する。
【００５２】
タイヤ計数部１０３ｂは、タイヤ含有画像Ｔ３１に含まれるタイヤが既に計数済みのタイヤ（タイヤ含有画像Ｔ２１に含まれるタイヤ）と同一のタイヤであるものとみなし、タイヤ含有画像Ｔ３１に基づいて車両Ａのタイヤの数をカウントしない。
一方、タイヤ含有画像Ｔ３２に含まれるタイヤは、これまでに取得された撮影画像Ｄ０〜Ｄ２に含まれるタイヤとは異なる新たなタイヤである。したがって、タイヤ計数部１０３ｂは、タイヤ抽出部１０２の抽出結果であるタイヤ含有画像Ｔ３２に基づいて、車両Ａの２軸目のタイヤをカウントする。
【００５３】
撮影画像Ｄ４は、撮影画像Ｄ３が取得された段階から更に所定時間経過後に取得された撮影画像である。図６に示すように、撮影画像Ｄ４には、２軸目のタイヤ全体と、３軸目のタイヤ全体と、が含まれている。なお、この段階では、車両Ａの１軸目のタイヤは撮影装置１０Ｃの撮影範囲から外れている。したがって、タイヤ抽出部１０２は、パターンマッチング処理の結果、撮影画像Ｄ４から、２軸目のタイヤ、３軸目のタイヤの各々に対応する２つのタイヤ含有画像Ｔ４１、Ｔ４２を抽出する。
【００５４】
同一タイヤ判定部１０３ａは、タイヤ含有画像Ｔ４１、Ｔ４２が抽出された時点で、前回取得した撮影画像Ｄ３から抽出されたタイヤ含有画像Ｔ３１、Ｔ３２と、今回新たに取得した撮影画像Ｄ４から抽出されたタイヤ含有画像Ｔ４１、Ｔ４２と、の各組み合わせ別の一致度を算出する。
その結果、タイヤ含有画像Ｔ３１と、タイヤ含有画像Ｔ４１、Ｔ４２と、の一致度はいずれも判定閾値未満となり、同一タイヤ判定部１０３ａは、タイヤ含有画像Ｔ３１に含まれるタイヤと、タイヤ含有画像Ｔ４１、Ｔ４２の各々に含まれるタイヤと、が同一ではないと判定する。
更に、タイヤ含有画像Ｔ３２とタイヤ含有画像Ｔ４１との一致度は判定閾値以上、タイヤ含有画像Ｔ３２とタイヤ含有画像Ｔ４２との一致度は判定閾値未満となる。したがって、同一タイヤ判定部１０３ａは、タイヤ含有画像Ｔ３２に含まれるタイヤとタイヤ含有画像Ｔ４１に含まれるタイヤとは同一であり、かつ、タイヤ含有画像Ｔ３２に含まれるタイヤとタイヤ含有画像Ｔ４２に含まれるタイヤとは同一ではないと判定する。
【００５５】
タイヤ計数部１０３ｂは、タイヤ含有画像Ｔ４１に含まれるタイヤが既に計数済みのタイヤ（タイヤ含有画像Ｔ３２に含まれるタイヤ）と同一のタイヤであるものとみなし、タイヤ含有画像Ｔ４１に基づいて車両Ａのタイヤの数をカウントしない。
一方、タイヤ含有画像Ｔ４２に含まれるタイヤは、これまでに取得された撮影画像Ｄ０〜Ｄ３に含まれるタイヤとは異なる新たなタイヤである。したがって、タイヤ計数部１０３ｂは、タイヤ抽出部１０２の抽出結果であるタイヤ含有画像Ｔ４２に基づいて、車両Ａの３軸目のタイヤをカウントする。
【００５６】
同一タイヤ判定部１０３ａ及びタイヤ計数部１０３ｂは、以上の処理を、車両Ａの走行中に取得される一連の撮影画像Ｄ（Ｄ０、Ｄ１、Ｄ２、・・・）の全てについて実行することで、車両Ａの車軸数を特定することができる。
【００５７】
車軸数特定部１０３は、車両Ａについての車軸数の特定結果、及び、各タイヤの構成（シングルタイヤかダブルタイヤか）についての情報を、車種区分判別部１１に出力する。車種区分判別部１１は、車軸数特定部１０３から取得した各種情報（車軸数等）に基づいて、車両Ａの車種区分を判別し、当該判別の結果を料金自動収受機２０に出力する。
【００５８】
なお、上述したように、撮影装置１０Ｃは、走行する車両Ａの車体後端を撮影できるような視野を確保すべく、車線Ｌの下流側から上流側に向けて、車線方向に対し傾斜する方向から撮影するものとしている（図２参照）。そうすると、同一のタイヤであっても、取得された撮影画像Ｄにおける左側の領域（撮影装置１０Ｃと撮影対象との距離が近い側）で写された写像と、撮影画像Ｄにおける右側の領域（撮影装置１０Ｃと撮影対象との距離が遠い側）で写された写像と、でタイヤの写像のサイズが異なる。
そこで、同一タイヤ判定部１０３ａは、複数のタイヤ含有画像Ｔに含まれる各タイヤが同一のタイヤか否かを判定するにあたり、抽出された各タイヤ含有画像Ｔが存在する撮影画像Ｄ上の位置に応じて当該タイヤ含有画像Ｔのサイズを調整する（正規化する）処理を行った後で、一致度を算出する。
このようにすることで、撮影画像Ｄ上の位置（領域）に応じたタイヤの写像サイズの変動成分が排されるため、複数の撮影画像Ｄに含まれるタイヤが同一のタイヤか否か、をより精度よく判定することができる。
【００５９】
なお、同一タイヤ判定部１０３ａの処理は、上記態様には限定されない。例えば、他の実施形態に係る同一タイヤ判定部１０３は、撮影装置１０Ｃが３０フレーム／秒のフレームレートで連続撮像することで取得された複数の撮影画像Ｄのうち、一のフレームに取得された撮影画像Ｄとその次のフレームに取得された撮影画像Ｄとを比較し、各々から抽出されたタイヤ含有画像Ｔの画像上の位置が重なっている場合は、当該タイヤ含有画像Ｔに含まれる各タイヤが同一のタイヤである、と判定するようにしてもよい。
【００６０】
（パターンマッチング処理学習部の機能）
図７は、第１の実施形態に係るパターンマッチング処理学習部の機能を説明する図である。
図７に示すグラフは、タイヤ抽出部１０２のパターンマッチング処理により算出された、撮影画像Ｄ（図４）と参照画像Ｄｒｅｆ（図５）との一致度（縦軸）を、連続して取得された複数の撮影画像Ｄの各々（横軸）について示している。
【００６１】
パターンマッチング処理学習部１０５は、踏み付け回数取得部１０４が取得した踏み付け回数と、車軸数特定部１０３が特定した車両Ａの車軸数の特定結果と、に基づいて、タイヤ抽出部１０２のパターンマッチング処理に用いる判定条件を調整する。
【００６２】
ここで、まず図２を参照しながら、「大型車」（又は、「特大車」）に属する車両Ａが料金収受設備１に進入した場合における車種判別システム１０の処理の流れを説明する。
上述したように、車両Ａの運転座席が料金自動収受機２０に到達した段階において、車両Ａの車体の進行方向手前側の一部は、踏板１０Ｂの上を通過していない状態にある。しかし、撮影装置１０Ｃは、踏板１０Ｂよりも上流側（進行方向手前側）の所定範囲を撮影可能に設けられているので、画像取得部１０１は、踏板１０Ｂ上を通過する前のタイヤを含む撮影画像を取得できる。したがって、同段階において、車軸数特定部１０３は、取得された撮影画像に基づいて車両Ａの車軸数を特定でき、また、車種区分判別部１１は、当該特定された車軸数に基づいて車両Ａの車種区分を判別できる。
【００６３】
料金自動収受機２０による料金収受処理が完了した後、車両Ａは、料金収受設備１から退出すべく、車線Ｌの下流側（進行方向奥側）に向かって走行する。ここで、踏み付け回数取得部１０４は、料金収受処理完了後における車両Ａの進行方向奥側への走行の際、車両Ａの車体後方端（＋Ｘ方向側の端）が進入側車両検知器１０Ａを通過し終わるまでの間に踏板１０Ｂが踏み付けられた回数を取得する。即ち、踏み付け回数取得部１０４は、料金自動収受機２０による料金収受処理の完了後において、車両Ａの実際の車軸数を示す検出値である踏板１０Ｂの踏み付け回数を取得する。
【００６４】
ここで、パターンマッチング処理学習部１０５は、車軸数特定部１０３が特定した車軸数の特定結果（即ち、パターンマッチング処理に基づいて取得された車軸数の特定結果）と、車両Ａの車体後端が進入側車両検知器１０Ａを退出した後に取得された踏み付け回数（即ち、車両Ａの実際の車軸数）と、を比較する。比較の結果、車軸数特定部１０３による車軸数の特定結果が、踏み付け回数取得部１０４による踏み付け回数と一致していた場合には、パターンマッチング処理学習部１０５は、当該車軸数特定部１０３による車軸数の特定結果が正しく、タイヤ抽出部１０２によるパターンマッチング処理にタイヤの誤抽出又は抽出の抜けが無かったものと判断する。したがって、この場合、パターンマッチング処理学習部１０５は、タイヤ抽出部１０２に対し、パターンマッチング処理に用いる判定条件を調整する処理（判定閾値ＴＨを変更する処理）を行わない。
【００６５】
一方、上記比較の結果、車軸数特定部１０３による車軸数の特定結果が、踏み付け回数取得部１０４による踏み付け回数よりも少なかった場合には、タイヤ抽出部１０２によるパターンマッチング処理にタイヤの抽出の抜けがあったことが想定される。したがって、この場合、パターンマッチング処理学習部１０５は、タイヤ抽出部１０２に対し、パターンマッチング処理に用いる判定条件を調整する。
【００６６】
ここで、例えば、実際の車軸数が“４”である車両Ａについての一連の撮影画像Ｄ（Ｄ０、Ｄ１、Ｄ２、・・・）に対するパターンマッチング処理の結果、各撮影画像Ｄと参照画像Ｄｒｅｆとの一致度が、図７に示すように算出された場合を考える。
図７によれば、各撮影画像Ｄに写された車両Ａの１軸目、２軸目及び４軸目のタイヤについては参照画像Ｄｒｅｆとの一致度が判定閾値ＴＨを上回り、車両Ａの３軸目のタイヤについては参照画像Ｄｒｅｆとの一致度が判定閾値ＴＨを下回っている。この場合、タイヤ抽出部１０２は、各撮影画像Ｄから、１軸目、２軸目及び４軸目のタイヤを含むタイヤ含有画像Ｔ（図４）を抽出するが、３軸目のタイヤを含むタイヤ含有画像Ｔを抽出しない。その結果、車軸数特定部１０３は、車両Ａの実際の車軸数は“４”であるにもかかわらず車軸数を“３”と特定する。
【００６７】
一方、パターンマッチング処理学習部１０５は、車両Ａの料金収受設備１からの退出時において、踏み付け回数取得部１０４を通じて、踏み付け回数“４”を取得する。この時点で、パターンマッチング処理学習部１０５は、タイヤ抽出部１０２によるパターンマッチング処理の結果に基づく車軸数の特定結果“３”が、実際の車軸数を示す踏み付け回数“４”よりも小さいことを把握する。この結果を受けて、パターンマッチング処理学習部１０５は、車両Ａについての一連の撮影画像Ｄの中からタイヤ含有画像Ｔの抽出抜けが発生しているものと判断し、タイヤ抽出部１０２によるパターンマッチング処理の判定に用いられる判定閾値ＴＨの引き下げを行う。これにより、一連の撮影画像Ｄの中からタイヤ含有画像Ｔが抽出されやすくなる（この例では、３軸目のタイヤが正しく抽出されやすくなる）ので、パターンマッチング処理の最適化が図られる。
なお、タイヤ抽出部１０２によるパターンマッチング処理の結果に基づく車軸数の特定結果が、実際の車軸数（踏み付け回数）よりも大きかった場合には、パターンマッチング処理学習部１０５は、タイヤ含有画像Ｔの誤抽出が発生しているものと判断し、パターンマッチング処理の判定に用いられる判定閾値ＴＨの引き上げを行う。
【００６８】
なお、パターンマッチング処理学習部１０５は、過去に料金収受設備１を走行した複数の車両についての車軸数に関する情報を蓄積し、これらを総合的に考慮して判定閾値ＴＨを調整する。具体的には、パターンマッチング処理学習部１０５は、パターンマッチング処理に基づく車軸数の特定結果と実際の車軸数（踏み付け回数）との相違の度合いを、過去に走行した複数の車両について算出し、蓄積する。そして、パターンマッチング処理学習部１０５は、パターンマッチング処理に基づく車軸数の特定結果が実際の車軸数（踏み付け回数）を下回る頻度が高い場合には判定閾値ＴＨを引き上げる。また、パターンマッチング処理学習部１０５は、パターンマッチング処理に基づく車軸数の特定結果が実際の車軸数（踏み付け回数）を上回る頻度が高い場合には判定閾値ＴＨを引き下げる。
これにより、パターンマッチング処理に基づく車軸数の特定結果が実際の車軸数（踏み付け回数）と異なる度合いが最小となるように、判定閾値ＴＨの最適化が図られる。
【００６９】
また、パターンマッチング処理学習部１０５は、一致度が低かったタイヤ含有画像Ｔ（調整処理前の判定閾値ＴＨに満たなかったタイヤ含有画像Ｔ）を、新たな参照画像Ｄｒｅｆとして記憶部１０６に追加する処理を行う。このようにすることで、次に同種の車両Ａが走行した際に、新たに追加された参照画像Ｄｒｅｆとのパターンマッチング処理を通じて、タイヤ含有画像Ｔを正しく抽出することができる。
このようなパターンマッチング処理学習部１０５の処理によれば、パターンマッチング処理に用いる参照画像Ｄｒｅｆを効率よく収集することができる。
なお、上記「判定条件を調整する」とは、具体的には、「判定閾値ＴＨの引き下げ又は引き上げを行う」こと、及び、「一致度が判定閾値ＴＨに満たなかったタイヤ含有画像Ｔを、新たな参照画像Ｄｒｅｆとして記憶部１０６に追加する」ことの少なくとも何れか一方を意味するものとする。
【００７０】
（作用効果）
以上、第１の実施形態に係る車種判別システム１０によれば、画像取得部１０１は、車両Ａの進行方向奥側から進行方向手前側に向かって、車線Ｌを走行する車両Ａのタイヤを含む撮影画像Ｄを撮影可能な撮影装置１０Ｃから当該撮影画像Ｄを取得する。また、タイヤ抽出部１０２は、取得された撮影画像Ｄと、複数の車両のタイヤを含む画像であって予め記憶部１０６に記憶された複数の参照画像Ｄｒｅｆと、のパターンマッチング処理を行い、撮影画像Ｄに含まれるタイヤを抽出する。そして、車軸数特定部１０３は、タイヤ抽出部１０２によるタイヤの抽出結果に基づいて、車両Ａの車軸数を特定する。
【００７１】
このようにすることで、車種判別システム１０は、車両Ａの運転座席が料金自動収受機２０に到達する前の段階で、当該車両Ａの車体後方端までのタイヤを含む撮影画像を取得できる。したがって、車両Ａの運転座席が料金自動収受機２０に到達した段階で、車種判別システム１０は、取得された撮影画像に基づいて車両Ａの車軸数を特定でき、更に、当該特定された車軸数に基づいて車両Ａの車種区分を判別することができる。
また、車種判別システム１０は、車両Ａが写された撮影画像Ｄと、予め用意された画像であって複数の車両のタイヤ周辺が写された参照画像Ｄｒｅｆと、のパターンマッチング処理に基づいて車両Ａのタイヤの数（即ち、車軸数）を特定する。したがって、撮影画像Ｄから車両Ａの車軸数を高精度に特定することができる。
以上より、車種判別システム１０は、十分な設置スペースを確保できない場所にも設置可能で、かつ、走行する車両の車種区分を詳細に判別できる。
【００７２】
また、第１の実施形態に係る車種判別システム１０によれば、踏み付け回数取得部１０４は、踏板１０Ｂを通じて、車線Ｌを走行する車両Ａによる踏板１０Ｂの踏み付け回数を取得する。そして、パターンマッチング処理学習部１０５は、取得された踏み付け回数と、車軸数特定部１０３が特定した車軸数の特定結果と、に基づいて、パターンマッチング処理に用いる判定条件を調整する。
【００７３】
撮影画像同士のパターンマッチング処理は、対比する撮影画像によってはタイヤの抽出結果に誤差（誤抽出、抽出抜け）が生じることが想定される。しかし、このようにすることで、パターンマッチング処理に基づく車軸数の特定結果と実際の車軸数とが一致するように、パターンマッチング処理が最適化されるので、車軸数を一層高精度に特定することができる。
【００７４】
また、第１の実施形態に係る車種判別システム１０によれば、車軸数特定部１０３は、複数の撮影画像Ｄの各々に含まれるタイヤの数を数えるタイヤ計数部１０３ｂと、複数の撮影画像Ｄのうち一の撮影画像Ｄに含まれるタイヤと他の撮影画像Ｄに含まれるタイヤとが同一のタイヤか否かを判定する同一タイヤ判定部１０３ａと、を有する。そして、タイヤ計数部１０３ｂは、同一タイヤ判定部１０３ａが同一と判定した複数のタイヤについては一のタイヤとみなしてタイヤの数を数える。
このようにすることで、車両Ａの車体全体が一つの撮影画像Ｄの撮影範囲内に収まらないような場合であっても、連続撮影により複数の撮影画像Ｄを取得することで、走行中の車両Ａの全てのタイヤを写像として捉えることができる。これにより、車両のタイヤの数を精度よく特定することができる。また、複数の撮影画像Ｄに渡って写されたタイヤが同一のタイヤであった場合には、タイヤの数を重複して数えないようにするので、車両Ａのタイヤの数を一層精度よく特定することができる。
【００７５】
また、第１の実施形態に係る車種判別システム１０によれば、タイヤ抽出部１０２は、シングルタイヤかダブルタイヤかの構成別に分類された参照画像Ｄｒｅｆとのパターンマッチング処理を行う。
このようにすることで、パターンマッチング処理において、シングルタイヤ、ダブルタイヤのいずれの分類に属する参照画像Ｄｒｅｆに基づいて抽出されたタイヤ（タイヤ含有画像Ｔ）かを参照することで、車両Ａのタイヤの構成がシングルタイヤかダブルタイヤかを判別することができる。したがって、車種区分を判別するための情報として、車軸数ばかりでなく、車両Ａが有するタイヤの構成（シングルタイヤかダブルタイヤか）を取得することができるので、一層精度よく車種区分を判別することができる。
【００７６】
以上、第１の実施形態に係る車種判別システム１０について詳細に説明したが、第１の実施形態に係る車種判別システム１０の具体的な態様は、上述のものに限定されることはなく、要旨を逸脱しない範囲内において種々の設計変更等を加えることは可能である。
【００７７】
例えば、第１の実施形態に係る車種判別システム１０によれば、上述した通り、取得された撮影画像Ｄにおける左側の領域と、右側の領域と、で撮影画像Ｄにおけるタイヤの写像のサイズが異なる（図６等を参照）。
そこで、他の実施形態に係る複数の参照画像Ｄｒｅｆは、記憶部１０６において、撮影画像Ｄにおける所定の領域別に予め分類されて記憶されていてもよい。具体的には、参照画像Ｄｒｅｆは、「画像右側」、「画像中央」、「画像左側」等と分類される。この場合、タイヤ抽出部１０２は、例えば、撮影画像Ｄのうち左側の所定領域（左側１／３）に属する画像については、「画像左側」に分類された参照画像Ｄｒｅｆとのパターンマッチング処理を行う。
このようにすることで、取得された撮影画像Ｄにおける左側の領域、中央の領域、右側の領域の各々に対し、撮影されたタイヤの写像のサイズに応じた適切な参照画像Ｄｒｅｆとのパターンマッチング処理を行うことができる。
【００７８】
また、第１の実施形態では、複数の撮影画像Ｄの各々には、車両Ａの車体のうち互いに重複する部分が含まれているものとして説明したが、他の実施形態においてはこれに限定されない。即ち、他の実施形態においては、複数の撮影画像Ｄは、車両Ａの車体のうち重複する部分を互いに含まないように取得される態様であってもよい。
【００７９】
＜第２の実施形態＞
以下、第２の実施形態に係る車種判別システムについて、図８〜図１０を参照ながら説明する。
【００８０】
（撮影装置の構造）
図８は、第２の実施形態に係る撮影装置の構造を示す図である。
図８に示すように、第２の実施形態に係る撮影装置１０Ｃは、カメラ本体部１０Ｃ１と、収容ケース１０Ｃ２と、シリンドリカルレンズ１０Ｃ３と、を有して構成される。
【００８１】
カメラ本体部１０Ｃ１は、レンズを通じて集光された外光に基づいて所定の撮影範囲を含む撮影画像Ｄ（図４）を取得する一般的なカメラである。
収容ケース１０Ｃ２は、カメラ本体部１０Ｃ１の筐体全体を覆うように設けられたケースであって、屋外に設置されるカメラ本体部１０Ｃ１を粉塵や雨滴等から保護する目的で設けられる。
シリンドリカルレンズ１０Ｃ３は、収容ケース１０Ｃ２に設けられたレンズである。シリンドリカルレンズ１０Ｃ３は、収容ケース１０Ｃ２における、カメラ本体部１０Ｃ１の光軸Ｒ（撮影方向Ｎ）上に設けられ、高さ方向（±Ｚ方向）を軸とする凹型の湾曲面を有している。
カメラ本体部１０Ｃ１は、収容ケース１０Ｃ２に設けられたシリンドリカルレンズ１０Ｃ３を通じて外部からの光を集光することで、撮影範囲（画角）を水平方向に広角化させることができる。これにより、カメラ本体部１０Ｃ１は、車線Ｌを走行する車両Ａの車体の車線方向における全部が含まれる範囲を撮影可能とされる。
【００８２】
（タイヤ抽出部の機能）
図９、図１０は、それぞれ、第２の実施形態に係るタイヤ抽出部の機能を説明する第１の図、第２の図である。
第２の実施形態において、撮影装置１０Ｃは、例えば、進入側車両検知器１０Ａからの検知信号に基づいて、車両Ａが車線方向における進入側車両検知器１０Ａの位置に到達したタイミングで一回のみ撮影を行う。ここで、図９は、上記タイミングにおける一回の撮影で取得された撮影画像Ｄ’の例を示している。
【００８３】
第２の実施形態に係る画像取得部１０１は、シリンドリカルレンズ１０Ｃ３（図８）を有して画角が水平方向に広角化された撮影装置１０Ｃから撮影画像Ｄ’を取得する。図９に示すように、撮影画像Ｄ’には、「特大車」に属する車両Ａの車体の車線方向における車体前方端（−Ｘ方向側の端）から車体後方端（＋Ｘ方向側の端）までの全部が含まれて撮影されている。即ち、カメラ本体部１０Ｃ１がシリンドリカルレンズ１０Ｃ３を通して車両Ａを撮影することで、当該車両Ａの写像が水平方向に圧縮されて写された撮影画像Ｄ’が得られる。これにより、車長ｄ２（図２）が最も長い「特大車」の車両Ａであっても、一つの撮影画像Ｄ’の撮影範囲内に当該車両Ａの車線方向における車体全体を含めることができる。
【００８４】
タイヤ抽出部１０２は、第１の実施形態と同様に、車両Ａの車体全体が写された一つの撮影画像Ｄ’と、予め記憶部１０６に記憶された複数の参照画像Ｄｒｅｆと、のパターンマッチング処理を行い、車両Ａのタイヤを含むタイヤ含有画像Ｔを抽出する。
【００８５】
図１０に示すように、記憶部１０６には、複数の参照画像Ｄｒｅｆ（Ｄｒｅｆ１、Ｄｒｅｆ２、Ｄｒｅｆ３）が予め記憶されている。参照画像Ｄｒｅｆは、撮影装置１０Ｃと同様の撮影方向、撮影条件で複数種類の車両別に撮影された複数の撮影画像であって、少なくとも各車両のタイヤ及びその周辺の車体の一部を含む画像である。
また、第２の実施形態に係る複数の参照画像Ｄｒｅｆは、記憶部１０６において、隣接タイヤ数別（「１軸」、「２軸隣接」又は「３軸隣接」）に予め分類されて記憶されている。
【００８６】
ここで、「１軸」の分類に属する参照画像Ｄｒｅｆ１は、車両Ａにおいて、車線方向に隣接するタイヤが存在しない単一のタイヤのみを含む撮影画像である。また、「２軸隣接」の分類に属する参照画像Ｄｒｅｆ２は、車両Ａにおいて、車線方向に２つ隣接して設けられたタイヤ群を含む撮影画像である。同様に、「３軸隣接」の分類に属する参照画像Ｄｒｅｆ３は、車両Ａにおいて、車線方向に３つ隣接して設けられたタイヤ群を含む撮影画像である。
【００８７】
タイヤ抽出部１０２は、一つの撮影画像Ｄ’（図９）と複数の参照画像Ｄｒｅｆ（Ｄｒｅｆ１、Ｄｒｅｆ２、Ｄｒｅｆ３）とのパターンマッチング処理を経て、当該撮影画像Ｄ’に含まれる全てのタイヤ（タイヤ含有画像Ｔ）を抽出する。具体的には、タイヤ抽出部１０２は、撮影画像Ｄ’と隣接タイヤ数別に分類された参照画像Ｄｒｅｆ（Ｄｒｅｆ１、Ｄｒｅｆ２、Ｄｒｅｆ３）とのパターンマッチング処理を通じて、一致度が高い領域をタイヤ含有画像Ｔ（Ｔａ、Ｔｂ、Ｔｃ）として抽出する（図９参照）。
【００８８】
なお、タイヤ抽出部１０２は、隣接タイヤ数別に分類された参照画像Ｄｒｅｆ（Ｄｒｅｆ１、Ｄｒｅｆ２、Ｄｒｅｆ３）のうち、いずれの分類に属する参照画像Ｄｒｅｆに基づいて各タイヤ含有画像Ｔ（Ｔａ、Ｔｂ、Ｔｃ）を抽出したか、に基づいて、各タイヤ含有画像Ｔの各々に含まれるタイヤの数を特定することができる。
例えば、図９に示す例では、タイヤ抽出部１０２は、パターンマッチング処理を経て、「１軸」に属する参照画像Ｄｒｅｆ１と一致度が高い領域として、撮影画像Ｄ’からタイヤ含有画像Ｔａ、Ｔｂを抽出する。同様に、タイヤ抽出部１０２は、パターンマッチング処理を経て、「２軸隣接」に属する参照画像Ｄｒｅｆ２と一致度が高い領域として、撮影画像Ｄ’からタイヤ含有画像Ｔｃを抽出する。
【００８９】
第２の実施形態に係る車軸数特定部１０３（タイヤ計数部１０３ｂ）は、タイヤ抽出部１０２による抽出結果に基づいて、一つの撮影画像Ｄ’に含まれる全てのタイヤの数を数える。図９に示す例では、タイヤ計数部１０３ｂは、１つのタイヤを含むタイヤ含有画像Ｔａ、Ｔｂと、２つのタイヤを含むタイヤ含有画像Ｔｃと、を参照し、各タイヤ含有画像Ｔａ、Ｔｂ、Ｔｃに含まれるタイヤの数を合計することで、車両Ａの車軸数を“４”を特定する。
【００９０】
（作用効果）
以上、第２の実施形態に係る車種判別システム１０によれば、画像取得部１０１は、シリンドリカルレンズ１０Ｃ３（図８）を有して車両Ａの車体の車線方向における全部が含まれる範囲を撮影可能とされた撮影装置１０Ｃから一つの撮影画像Ｄ’（図９）を取得する。そして、タイヤ抽出部１０２は、一つの撮影画像Ｄ’に含まれるタイヤを抽出し、車軸数特定部１０３は、タイヤ抽出部１０２によるタイヤの抽出結果に基づいて、一つの撮影画像Ｄ’に含まれる全てのタイヤの数を数える。
【００９１】
このようにすることで、車種判別システム１０は、一回の撮影で取得された一つの撮影画像Ｄ’のみに基づいて、車両Ａの全てのタイヤの数（車軸数）を特定することができる。したがって、車軸数の特定に要する処理、及び、車種区分の判別処理を簡素化、かつ、高速化することができる。
また、一般的なカメラ（カメラ本体部１０Ｃ１）とシリンドリカルレンズ１０Ｃ３とを組み合わせて用いることで、特殊な仕様のカメラを用いない簡素な構成で、車両Ａの車体全体を含む撮影画像Ｄ’を取得することができる。したがって、車種判別システム１０の製造コストを抑えることができる。
【００９２】
また、第２の実施形態に係る車種判別システム１０によれば、タイヤ抽出部１０２は、隣接タイヤ数別に分類された参照画像Ｄｒｅｆ（Ｄｒｅｆ１、Ｄｒｅｆ２、Ｄｒｅｆ３）とのパターンマッチング処理を行う。
ここで、シリンドリカルレンズ１０Ｃ３により車両Ａの写像を水平方向に圧縮して撮影した場合、車両Ａの写像の一部（特に車体後方端側）が明瞭に写らないことが想定される。そうすると、写像が水平方向に圧縮されて写された撮影画像Ｄ’から、「２軸隣接」、「３軸隣接」等、隣接して設けられた複数のタイヤを一つ一つ精度よく抽出することが困難となる場合が想定される。
そこで、本実施形態のように、「２軸隣接」、「３軸隣接」として設けられた２つ又は３つのタイヤ群が含まれる参照画像Ｄｒｅｆ（Ｄｒｅｆ１、Ｄｒｅｆ２、Ｄｒｅｆ３）を予め用意するとともに、撮影画像Ｄ’に対し当該参照画像Ｄｒｅｆを対比の対象とするパターンマッチング処理を行う。このようにすることで、「２軸隣接」、「３軸隣接」として設けられたタイヤ群を、その分類単位で撮影画像Ｄ’から精度よく抽出することができる。したがって、一つの撮影画像Ｄ’に基づく車両Ａの車軸数の特定精度を高めることができる。
【００９３】
（第２の実施形態の変形例）
以上、第２の実施形態に係る車種判別システム１０について詳細に説明したが、第２の実施形態に係る車種判別システム１０の具体的な態様は、上述のものに限定されることはなく、要旨を逸脱しない範囲内において種々の設計変更等を加えることは可能である。
【００９４】
図１１は、第２の実施形態の変形例に係る車軸数特定部の機能を説明する図である。
本変形例に係るタイヤ抽出部１０２は、第２の実施形態と同様に、車両Ａの車体全体が写された一つの撮影画像Ｄ’と、予め記憶部１０６に記憶された複数の参照画像Ｄｒｅｆと、のパターンマッチング処理を行う。
【００９５】
一方、本変形例に係る参照画像Ｄｒｅｆは、図１１に示すように、複数種類の車両の実際の車軸数別（「２軸車」、「３軸車」、「４軸車」、「５軸車」）、及び、各車両の車体における取り付け位置別（「１軸目」、「２軸目」、・・・）に分類されて、予め記憶部１０６に記憶される。
【００９６】
ここで、例えば、「２軸車の１軸目」の分類に属する参照画像Ｄｒｅｆは、実際の車軸数が“２”の車両の１軸目に属するタイヤのみを含む撮影画像である。また、「２軸車の２軸目」の分類に属する参照画像Ｄｒｅｆは、実際の車軸数が“２”の車両の２軸目に属するタイヤのみを含む撮影画像である。また、「３軸車の１軸目」の分類に属する参照画像Ｄｒｅｆは、実際の車軸数が“３”の車両の１軸目に属するタイヤのみを含む撮影画像である。
同様に、例えば、「４軸車の３・４軸目」の分類に属する参照画像Ｄｒｅｆは、実際の車軸数が“４”の車両において、２つ隣接して設けられた３・４軸目のタイヤ群を含む撮影画像である。
【００９７】
タイヤ抽出部１０２は、車両Ａの車体全体が写された一つの撮影画像Ｄ’（図９）に対し、上記のような各分類別に記憶された複数の参照画像Ｄｒｅｆの各々についてのパターンマッチング処理を行う。そして、タイヤ抽出部１０２は、各参照画像Ｄｒｅｆと、撮影画像Ｄ’のうち当該参照画像Ｄｒｅｆに相当する領域との一致度を、各参照画像Ｄｒｅｆの上記分類別に取得する（図１１参照）。
そして、本変形例に係る車軸数特定部１０３は、高い一致度が得られた参照画像Ｄｒｅｆの分類に基づいて、撮影画像Ｄ’に写された車両Ａの車軸数を特定する。
【００９８】
具体的には、タイヤ抽出部１０２は、例えば、図９に例示する撮影画像Ｄ’に対し、各分類別の参照画像Ｄｒｅｆとのパターンマッチング処理を行う。その結果、例えば、撮影画像Ｄ’から、「４軸車の１軸目」、「４軸車の２軸目」、「４軸車の３・４軸目」、「５軸車の１軸目」及び「５軸車の２軸目」に属する参照画像Ｄｒｅｆとの一致度が高い領域が抽出されたとする（図１１）。
この場合、車軸数特定部１０３は、取得された撮影画像Ｄ’と高い一致度を有する参照画像Ｄｒｅｆが、「４軸車」の分類の中から最も多く得られたことを参照し、撮影画像Ｄ’に写された車両Ａの車軸数を“４”と特定する。
【００９９】
以上のように、車種判別システム１０は、参照画像Ｄｒｅｆを、複数種類の車両の実際の車軸数別に分類するとともに、取得された撮影画像Ｄ’がいずれの参照画像Ｄｒｅｆとの一致度が高いか、に基づいて、車両Ａの車軸数を特定してもよい。
また、この場合において、車軸数特定部１０３は、パターンマッチング処理を通じて実際に撮影画像Ｄ’から抽出されたタイヤの数と、高い一致度を有する参照画像Ｄｒｅｆが最も多く得られた分類「ｎ軸車」の“ｎ”（ｎ＝２、３、４、・・・）と、を比較して、“ｎ”の方が大きい場合には、車両Ａの車軸数を“ｎ”と特定する。このようにすることで、パターンマッチング処理を通じて撮影画像Ｄ’から全てのタイヤを正しく抽出することができなかった場合であっても、車両Ａの車軸数を正しく取得することができる。
ただし、パターンマッチング処理を通じて撮影画像Ｄ’から抽出されたタイヤの数に比べて上記“ｎ”の値が小さい場合は、（ｎ軸車である）車両Ａが更に被牽引車を牽引している可能性が考えられる。そのため、この場合は、車軸数特定部１０３は、参照画像Ｄｒｅｆの分類（「ｎ軸車」）によって特定される車軸数（“ｎ”）ではなく、パターンマッチング処理により実際に抽出したタイヤ数を車両Ａの車軸数として特定するものとする。
【０１００】
また、第２の実施形態に係る撮影装置１０Ｃは、一般的なカメラ（カメラ本体部１０Ｃ１）にシリンドリカルレンズ１０Ｃ３を組み合わせて画角を広角化させるものとして説明したが、他の実施形態においてはこの態様に限定されない。
例えば、撮影装置１０Ｃは、カメラ本体部１０Ｃ１自身が専用の広角レンズを備える態様であってもよい。
【０１０１】
また、第２の実施形態に係る撮影装置１０Ｃは、シリンドリカルレンズ１０Ｃ３が、収容ケース１０Ｃ２に取り付けられる態様として説明したが、他の実施形態においてはこの態様に限定されない。
例えば、シリンドリカルレンズ１０Ｃ３は、収容ケース１０Ｃ２の内側又は外側に別途設けられる態様であってもよい。
【０１０２】
また、上述のシリンドリカルレンズ１０Ｃ３は、車線Ｌの車線方向に視野を拡大可能な光学素子としての一態様に過ぎず、他の実施形態においてはこの態様に限定されない。他の実施形態に係る上記光学素子は、例えば、凸面鏡であってもよい。この場合、撮影装置１０Ｃは、当該凸面鏡で反射された光を取り込んで撮影を行う。
【０１０３】
また、第２の実施形態（及びその変形例）に係る車種判別システム１０は、第１の実施形態と同様の学習機能（踏み付け回数取得部１０４及びパターンマッチング処理学習部１０５）を備えていてもよい。
また、第２の実施形態（及びその変形例）に係る車種判別システム１０において、第１の実施形態と同様に、参照画像Ｄｒｅｆが、更に、タイヤの構成別（シングルタイヤかダブルタイヤか）に分類されていてもよい。
【０１０４】
なお、上述の各実施形態においては、車種判別システム１０の主制御装置１０Ｄの各種機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより各種処理を行うものとしている。ここで、上述した主制御装置１０Ｄの各種処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって上記各種処理が行われる。また、コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしても良い。
また、主制御装置１０Ｄは、各種機能構成が単一の装置筐体に収められる態様に限定されず、主制御装置１０Ｄが有する各種機能構成が、ネットワークで接続される複数の装置に渡って具備される態様であってもよい。
【０１０５】
以上、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とする。
【符号の説明】
【０１０６】
１  料金収受設備
１０  車種判別システム
１０Ａ  進入側車両検知器
１０Ｂ  踏板
１０Ｃ  撮影装置
１０Ｃ１  カメラ本体部
１０Ｃ２  収容ケース
１０Ｃ３  シリンドリカルレンズ
１０Ｄ  主制御装置
１００  車軸数検出装置
１０１  画像取得部
１０２  タイヤ抽出部
１０３  車軸数特定部
１０３ａ  同一タイヤ判定部
１０３ｂ  タイヤ計数部
１０４  踏み付け回数取得部
１０５  パターンマッチング処理学習部
１０６  記憶部
１１  車種区分判別部
２０  料金自動収受機
４０  発進制御機
５０  発進側車両検知器
Ｌ  車線
Ａ  車両
Ｉ  アイランド
ｄ１  間隔
ｄ２  車長
Ｎ  撮影方向
Ｒ  光軸
Ｄ  撮影画像
Ｔ  タイヤ含有画像
ＴＨ  判定閾値
【図１】
0006569138.tif 000002
【図２】
0006569138.tif 000003
【図３】
0006569138.tif 000004
【図４】
0006569138.tif 000005
【図５】
0006569138.tif 000006
【図６】
0006569138.tif 000007
【図７】
0006569138.tif 000008
【図８】
0006569138.tif 000009
【図９】
0006569138.tif 000010
【図１０】
0006569138.tif 000011
【図１１】
0006569138.tif 000012