(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
駐車場の入出場口に配置される入出管理装置に付随して設けられて車両を検出する距離画像センサーと、
前記距離画像センサーによって取得した距離画像データを座標変換することによって得た通路を基準とする３次元的な空間占有情報に基づいて車種を判別する処理部と、を備え、
前記処理部は、前記距離画像データを座標変換する前に、前記距離画像データが入出場口に付帯する判別エリア内に対応するか否かを、画素位置毎に設定された物体距離の許容範囲に基づいて判別する、車種判別装置。
【請求項２】
前記処理部は、取得した距離画像データをグループ化してグループ単位で管理するラベリングを行う、請求項１に記載の車種判別装置。
【請求項３】
前記処理部は、前記距離画像データを座標変換する前又は後において、時系列的に連続する距離画像データにおいて略同位置に検出されていることを条件とするフィルター処理と、画素の膨張及び収縮を行う輪郭修正処理とのうち少なくとも１つを含むノイズ除去処理を行う、請求項１及び２のいずれか一項に記載の車種判別装置。
【請求項４】
前記処理部は、ラベリングによって得た特定の形状要素について、通行方向に垂直な水平方向の横幅が自動車用の所定の第１基準値以上である場合、前記特定の形状要素が自動車に相当すると判定する、請求項２に記載の車種判別装置。
【請求項５】
前記処理部は、ラベリングによって得た特定の形状要素について、通行方向に垂直な水平方向の横幅が自動車用の所定の第１基準値未満であり、かつ、当該特定の形状要素を通路面に投影した面積が所定の第２基準値以上である場合、前記特定の形状要素が自動二輪車に相当すると判定する、請求項２に記載の車種判別装置。
【請求項６】
前記処理部は、ラベリングによって得た特定の形状要素について、通行方向に垂直な水平方向の横幅が自動車用の所定の第１基準値未満であり、かつ、当該特定の形状要素を通路面に投影した面積が所定の第２基準値未満で所定の第３基準値以上である場合、前記特定の形状要素が人に相当すると判定する、請求項２に記載の車種判別装置。
【請求項７】
前記入出管理装置は、駐車券を発行する発券装置を含み、距離画像センサーは、前記発券装置に付随するゲートを通過する前の車両を検出する、請求項１〜６のいずれか一項に記載の車種判別装置。
【請求項８】
前記距離画像センサーは、ＭＥＭＳスキャナーを有するレーザー送受信用の光学系を含む、請求項１〜７のいずれか一項に記載の車種判別装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、駐車場に設置される車種判別装置に関し、特に入出場口に設置されて車種情報を取得する車種判別装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
車種判別装置として、道路を通行する車両の車種を判別するため、半導体共振ミラー等からなる距離画像センサーを用いて距離画像を得るものが公知となっている（特許文献１、２参照）。特許文献１の装置では、被写体の距離画像によって示される立体的な形状に基づいて車種を抽出している。また、特許文献２の装置では、レーザーの走査方向と算出した反射点までの距離とに基づいて反射点の位置（座標）を算出し形状を認識している。
【０００３】
同様に、道路を通行する車両の車種を判別するための車種判別装置として、通路の上方に配置されるレーザー光源と、通路を横切るように走査を行うポリゴンミラーと、反射光を検出する受光素子とを備えるものが公知となっている（特許文献３参照）。この装置では、レーザーを反射した物体までの距離に対応する飛行時間に差が生じた領域の幅から自動車と自動二輪車とを区別している。
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載の車種判別装置では、被写体の距離画像を車両形状データベースと比較して判定を行っているので、距離画像センサーの通路に対する配置に合わせてデータベースを個々に準備する必要があり、実用的でない。
また、特許文献２に記載の装置では、反射点の高さが路面よりも所定以上に高い場合に車両が存在すると判定しこの反射点が車両の形状を構成するものとしているが、路面からの高さ以外の空間情報についての開示がなく、形状認識の具体的な手法についての開示もない。
【０００５】
また、特許文献３に記載の装置では、一次元的な計測値に基づいて判断を行うので、距離画像センサーの通路に対する配置に制限があり、また、走行方向に関しての情報が得られず、高い精度を有する判定は困難である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００３−２８１６８６号公報
【特許文献２】特開２０１３−１４５４９３号公報
【特許文献３】特開２００２−３０４６９２号公報
【発明の概要】
【０００７】
本発明は上記した点に鑑みてなされたものであり、簡易かつ確実に車種の判別が可能な車種判別装置を提供することを目的とする。
【０００８】
上記目的を達成するための車種判別装置は、駐車場の入出場口に配置される入出管理装置に付随して設けられて車両を検出する距離画像センサーと、距離画像センサーによって取得した距離画像データを座標変換することによって得た通路を基準とする３次元的な空間占有情報に基づいて車種を判別する処理部と、を備える。
【０００９】
上記車種判別装置では、処理部が距離画像データを座標変換することによって得た通路を基準とする３次元的な空間占有情報に基づいて車種を判別するので、判別の信頼性又は精度を高めることができる。すなわち、距離画像データから得た通路を基準とする３次元的な空間占有情報は、通路上に出現した立体形状そのものに相当し、これに基づいて車種判別を行うことで、判別の信頼性又は精度を高めることができる。
【００１０】
本発明の具体的な側面では、上記車種判別装置おいて、処理部は、取得した距離画像データが入出場口に付帯する判別エリア内に対応するか否かを判別する。この場合、入出場口周辺の特定領域に絞って車種の判別を行うことができる。
【００１１】
本発明の別の側面では、処理部は、取得した距離画像データをグループ化してグループ単位で管理するラベリングを行う。この場合、グループ化された距離画像データが通路上の立体形状を把握する単位となり、車種の判別を的確なものとできる。
【００１２】
本発明のさらに別の側面では、処理部は、ラベリングの前又は後において、時系列的に連続する距離画像データにおいて略同位置に検出されていることを条件とするフィルター処理と、画素の膨張及び収縮を行う輪郭修正処理とのうち少なくとも１つを含むノイズ除去処理を行う。上記フィルター処理によって、距離画像データの連続性を確保することができ、対象車の判定がより正確になる。また、上記輪郭修正処理によって、飛び点のような異常なデータを除去することができ、対象車の判定の信頼性を高めることができる。なお、ラベリングは、距離画像データを管理のためグループ化することを意味する。
【００１３】
本発明のさらに別の側面では、処理部は、ラベリングによって得た特定の形状要素について、通行方向に垂直な水平方向の横幅が自動車用の所定の第１基準値以上である場合、特定の形状要素が自動車に相当すると判定する。この場合、横幅が比較的広い自動車をその他の移動物体（自動二輪車を含む）から区別することができる。
【００１４】
本発明のさらに別の側面では、処理部は、ラベリングによって得た特定の形状要素について、通行方向に垂直な水平方向の横幅が自動車用の所定の第１基準値未満であり、かつ、当該特定の形状要素を通路面に投影した面積が所定の第２基準値以上である場合、特定の形状要素が自動二輪車に相当すると判定する。この場合、横幅が比較的狭い自動二輪車をこれよりもさらに小さい移動物体から区別することができる。なお、特定の形状要素を通路面に投影した面積は、形状要素について精密に算出したものに限らず、形状要素について近似的に決定したものを含む。
【００１５】
本発明のさらに別の側面では、処理部は、ラベリングによって得た特定の形状要素について、通行方向に垂直な水平方向の横幅が自動車用の所定の第１基準値未満であり、かつ、当該特定の形状要素を通路面に投影した面積が所定の第２基準値未満で所定の第３基準値以上である場合、特定の形状要素が人に相当すると判定する。この場合、横幅がなく平面視でも小さな人を判別することができる。
【００１６】
本発明のさらに別の側面では、入出管理装置は、駐車券を発行する発券装置を含み、距離画像センサーは、発券装置に付随するゲートを通過する前の車両を検出する。この場合、駐車場に入場する際に、車種判別が可能になり、後の精算等の便宜を図ることができる。
【００１７】
本発明のさらに別の側面では、距離画像センサーは、ＭＥＭＳスキャナーを有するレーザー送受信用の光学系を含む。この場合、外乱光の影響を抑えた距離画像データを得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】実施形態に係る車種判別装置の適用例を説明する斜視図である。
【図２】車種判別装置の適用例を説明する平面図である。
【図３】車種判別装置等の回路的な構造を概念的に説明するブロック図である。
【図４】（Ａ）は、距離画像センサーの構造を概念的に説明するブロック図であり、（Ｂ）は、発券装置の構造を概念的に説明するブロック図である。
【図５】車種判別装置の動作例を説明するフローチャートである。
【図６】判定アルゴリズムを説明するフローチャートである。
【図７】ラベリング処理後のデータ群、すなわち特定の形状要素を説明する図である。
【図８】形状要素の仕分け、すなわち車種判別等を説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
図１及び２は、実施形態の車種判別装置が適用された駐車場の入庫側装置１０の外観を説明する斜視図及び平面図である。図示の入庫側装置１０は、発券装置２１と、ゲート装置２２と、車種判別装置２３とを備える。
【００２０】
発券装置２１は、駐車場の入出場口に配置される入出管理装置の一例であり、車種判別装置２３によって判別エリアＡＲ内に車両ＶＨが検出された場合、入場者の操作により或いは自動的に駐車券の発券を行う。発券装置（入出管理装置）２１は、駐車券が受け取られた場合、ゲート装置２２に指令を送ってポール２２ａの一端を上昇させることにより、ゲートを開放する。なお、判別エリアＡＲは、発券装置２１に隣接する通路部分を実質的にカバーするように設けられるが、かかる通路部分と一致させる必要はなく、例えば判別エリアＡＲの下端を路面よりも高くすることができる。
【００２１】
ゲート装置２２は、回動によって開閉するポール２２ａと、ポール２２ａの根元側を回動可能に支持して開閉動作を行わせる駆動装置２２ｂと、ポール２２ａの先端側を受け止めるキャッチャー２２ｃとを備える。ゲート装置２２は、発券装置２１の制御下で動作し、通路ＰＡ内に予め設定されている判別エリアＡＲで車両ＶＨが検出され運転者が駐車券を受け取った場合、ポール２２ａの根元側を支点として先端を上昇させることにより、ゲートとしてのポール２２ａを起立させて車両ＶＨの通過を許可する。
【００２２】
車種判別装置２３は、発券装置２１と連携して動作する。車種判別装置２３は、距離画像センサー２３ａと、制御装置２３ｃとを有する。詳細は後述するが、距離画像センサー２３ａは、ＭＥＭＳスキャナーを有するレーザー送受信用の光学系、測距計測部、及び制御部を備え、通路ＰＡの判別エリアＡＲ内に進入してきた車両ＶＨその他の物体の立体形状を検出する。制御装置２３ｃは、処理部として、距離画像センサー２３ａによって取得した距離画像データを座標変換することによって得た通路ＰＡを基準とする３次元的な空間占有情報に基づいて進入してきた車両ＶＨの車種（具体的には、自動車、自動二輪車等の別）を判別する。
【００２３】
図３を参照して、車種判別装置２３の制御装置（処理部）２３ｃについて説明する。制御装置２３ｃは、コンピューターに相当するものであり、ＣＰＵ５１、距離画像処理部５２、記憶部５３、表示部５４、通信部５５、バス５６等を備える。
【００２４】
ＣＰＵ５１は、バス５６を介して、距離画像処理部５２、記憶部５３、表示部５４、及び通信部５５との間で相互にデータの授受が可能になっている。距離画像処理部５２は、距離画像センサー２３ａから得た距離画像データから２次元のフレーム画像を生成し、フレーム画像に対して各種処理を行う。記憶部５３は、車種判別装置２３を動作させる各種プログラム等を記憶しているプログラム領域を有するプログラム記憶部と、距離画像処理部５２からの距離情報データ、通信部５５からのコマンドその他のデータ、ＣＰＵ５１による処理結果等を一時格納するデータ領域を有するデータ記憶部とを備える。表示部５４は、ＣＰＵ５１からの指令信号に基づいて必要な表示を行う。表示部５４は、車種判別装置２３の動作状態を可視的に表示し、車種判別装置２３の動作状態の診断を可能にする。通信部５５は、外部機器、特に発券装置２１との通信を可能にしている。通信部５５により、ＣＰＵ５１によって距離画像データから抽出された車両ＶＨの存在及び車種に関する情報が発券装置２１に送信される。
【００２５】
図４（Ａ）を参照して、車種判別装置２３のうち距離画像センサー２３ａの具体的な構成例について説明する。距離画像センサー２３ａは、二次元スキャナー６１と、レーザー投光部６２と、レーザー受光部６３と、測距計測部６５と、制御部６７とを備える。
二次元スキャナー６１は、ＭＥＭＳスキャナー又はプレーナー型アクチュエーターとも呼ばれ、ミラーを直交する２軸の周りに回転させるように傾斜させることができ、入射光を所望の角度方向に反射する。これにより、特定方向からの入射光を２次元的な方向をカバーするように走査することが可能になる。なお、二次元スキャナー６１として、プレーナー型アクチュエーターのほかに、ポリゴンミラーやガルバノミラーなどを用いてもよい。
レーザー投光部６２は、レーザー光ＬＬを発光する発光素子６２ａを有しており、レーザー光ＬＬを所望のタイミングで射出させることができる。レーザー投光部６２には、ミラーやレンズが組み込まれており、上記発光素子６２ａからのレーザー光ＬＬは、ビームスプリッター６８ａを介して二次元スキャナー６１に投光される。なお、レーザー投光部６２に付随して、レーザー光ＬＬの投光タイミングを監視する発光モニター６８ｂが設けられている。
レーザー受光部６３は、レーザー光ＬＬを受光するための受光素子６３ａを有している。レーザー受光部６３には、ミラーやレンズが組み込まれており、レーザー投光部６２から二次元スキャナー６１を経て対象物に投光され、対象物で反射されたレーザー光ＬＬを再度二次元スキャナー６１を介して上記受光素子６３ａに導くことができる。
測距計測部６５は、レーザー受光部６３から送られる受光信号を検出するための共振回路及び立上り回路を有する。これにより、対象物で反射されたレーザー光ＬＬの受光タイミングを検出することができ、これと発光モニター６８ｂから送られる投光タイミングとから、投光から受光までの時間差を計測することができる。この時間差は、デジタルデータとして、制御部６７に出力される。
制御部６７には、測距計測部６５で得た投光から受光までの時間差から対象物までの距離を算出する距離値算出回路（不図示）が設けられている。また、制御部６７は、二次元スキャナー６１の動作を監視しており、レーザー光ＬＬの投光方向と関連づけて対象物までの距離を決定することができる。具体的には、二次元スキャナー６１により走査した検出範囲に対応してレーザー受光部６３の受光素子６３ａを構成する各画素における距離値を取得することができる。受光素子６３ａの画素は、距離画像センサー２３ａから対象物への方位情報を有しており、この方位情報は、レーザー光ＬＬの投光方向に相当する。このようにしてして得たレーザー光ＬＬの投光方向と対象物までの距離（物体距離）とを含む距離画像データは、制御部６７に接続された外部機器（具体的には制御装置２３ｃ）に出力される。
【００２６】
図４（Ｂ）を参照して、発券装置２１の具体的な構成例について説明する。発券装置２１は、券出力部７１と、通過検知部７２と、表示部７４と、操作部７５と、記憶部７６と、通信部７７と、制御部７９とを備える。
券出力部７１は、制御部７９の制御下で動作し、車種判別装置２３によって判別エリアＡＲ内で車両ＶＨが検出され入庫待ち状態と判断された場合に、車両ＶＨの運転者に対して駐車券を出力する。この際、券出力部７１は、入庫時間、車種等の情報を駐車券に印字する。
通過検知部７２は、ゲート装置２２のポール２２ａを挟んで判別エリアＡＲの反対側に車両ＶＨが移動したか否かを検出する。通過検知部７２が車両ＶＨの移動を検出した場合、ポール２２ａを下げさせるゲート装置２２による通行の遮断が可能になる。なお、通過検知部７２は、車種判別装置２３の出力を利用して判別エリアＡＲからの車両ＶＨの前進（前方外部への移動）を検出するものとできるが、これに限らず、ループコイルを備える車両検出装置を用いることもできる。
表示部７４は、制御部７９の制御下で動作し、車両ＶＨの運転者に対して案内情報を提示し、或いは操作部７５の操作を要求する表示を行う。操作部７５は、制御部７９の制御下で動作し、車両ＶＨの運転者による操作を受け付けるためのものであり、操作ボタンや操作キーを備える。操作部７５は、車両ＶＨの運転者が無線通信型カードをかざすことで無線通信型カードから情報を読み取るためのカードリーダーを有するものであってもよい。
記憶部７６は、制御部７９の制御下で動作し、通信部７７を介して車種判別装置２３から受け取った判別エリアＡＲ内への車両ＶＨの進入や車種に関する情報を記録する。また、記憶部７６は、券出力部７１を介して発券した駐車券への記録内容を記憶する。
通信部７７は、制御部７９の制御下で動作し、車種判別装置２３から入庫に関連する各種情報を受け取ることができ、ゲート装置２２に車両ＶＨの通過を許可する開放や車両ＶＨの通過を禁止する遮断を指示する指令を送信する。また、通信部７７は、発券装置２１とは別に設けた精算装置８１といった出庫側の装置に対して入庫に関連する各種情報を随時送信することができ、発券装置２１や精算装置８１を統括する上位サーバーに入庫に関連する各種情報を送信することもできる。
制御部７９は、券出力部７１、通過検知部７２、表示部７４、操作部７５、記憶部７６、及び通信部７７の動作を管理しており、車種判別装置２３及びゲート装置２２と連動した入庫すなわち車両ＶＨの受け入れを可能にする。
【００２７】
以下、図５のフローチャート等を参照して、図３に示す車種判別装置２３による車種判定等を含む検出処理について説明する。
【００２８】
まず、車種判別装置２３の制御装置（処理部）２３ｃに設けたＣＰＵ５１は、初期化を行う（ステップＳ１１）。初期化は、記憶部５３に一時的に保管された内部変数、バッファその他のデータの消去等を含む。初期化は、例えば前回取得した１フレーム分の距離画像データに対して一連の処理を行って車種判定等を含む検出処理を行った後に実行される。
【００２９】
次に、距離画像処理部５２は、ＣＰＵ５１の制御下で距離画像センサー２３ａとの間で通信を行って測距データを受け取る（ステップＳ１２）。測距データは、１フレーム分の距離画像データとなっている。１フレーム分の距離画像データは、距離画像センサー２３ａからのレーザー光ＬＬの投光方向を示す画素位置と、その画素位置における物体距離とを含む。
【００３０】
次に、距離画像処理部５２は、前工程（ステップＳ１２）で得た距離計測点が判別エリアＡＲに対応して判別エリアＡＲ内にあるか否かを判断し（ステップＳ１３）、判別エリアＡＲ内にある距離計測点のみを維持し残りを削除する。距離画像処理部５２に維持された距離画像データは、記憶部５３に一時的に保管される。なお、判別エリアＡＲ内にあるか否かは、距離画像データに含まれる画素位置Ｐ（ｘ，ｙ）と、この画素位置Ｐ（ｘ，ｙ）に対応する物体距離Ｄとを用いて判断される。具体的には、距離画像センサー２３ａを設置する際に、画素位置Ｐ（ｘ，ｙ）と、判別エリアＡＲの輪郭との関係が測定されており、画素位置Ｐ（ｘ，ｙ）毎に物体距離Ｄの許容範囲（上限及び下限）が閾値範囲として設定されており、記憶部５３に保管されている。よって、距離画像処理部５２において、画素位置Ｐ（ｘ，ｙ）毎に物体距離Ｄが記憶部５３から読み出された閾値範囲内か否かが判定され、閾値範囲外の画素に対応する距離情報が除去され、記憶部５３に要部を抽出した距離画像データとして保管される。このように、距離計測点が判別エリアＡＲ外にあるデータを除去することにより、後のデータ処理の負担を低減でき、誤検出のリスクを低減できる。
【００３１】
次に、ＣＰＵ５１は、前々工程（ステップＳ１２）で得た距離計測点が異常値を示しており、その頻度が所定以上である場合、距離画像センサー２３ａ等に異常が生じていると判定して、警告信号を発券装置２１や表示部５４に出力する（ステップＳ１４）。距離計測点が異常値を示す場合とは、距離画像センサー２３ａによって検出され物体距離が数ｃｍ〜数１０ｃｍといった至近距離の場合を意味し、至近距離の画素数が所定以上である場合、距離画像センサー２３ａ等に異常が生じていると判定される。具体的には、距離画像センサー２３ａの計測用の窓が塞がれている場合や窓が曇っている場合がこれに該当し、保守管理者は、距離画像センサー２３ａのメインテナンスが必要と判断できる。
【００３２】
次に、ＣＰＵ５１は、距離画像処理部５２を動作させて、前々工程（ステップＳ１３）で残された距離画像データに対して連続フレーム処理を行わせる（ステップＳ１５）。連続フレーム処理は、時系列的に連続する距離画像データにおいて、対象又は距離計測点が略同位置に検出されていることを条件とするフィルター処理又はノイズ除去処理を意味する。
具体的には、距離画像処理部５２は、前回取得した１つ前のフレームの距離画像データを記憶部５３から読み出して、今回のフレームの距離画像データと比較して、測定点が略同一箇所に留まっているもののみを維持する。例えば特定の画素位置Ｐ（ｘ，ｙ）に着目して、物体距離Ｄの変化が許容範囲にある場合は、距離計測点の情報が維持され、物体距離Ｄの変化が許容範囲外又は物体距離Ｄが不検出となった場合は、距離計測点の情報が削除される。或いは、特定の画素位置Ｐ（ｘ，ｙ）及びその周囲の画素位置Ｐ（ｘ±Δ，ｙ±Δ）に着目し、同一画素を含むいずれか一対以上の画素の物体距離Ｄを比較してそれらの差が許容範囲内にある場合は、距離計測点の情報が維持される。連続フレーム処理により、雨、雪等の微小点に起因するノイズを除去することができる。
【００３３】
次に、ＣＰＵ５１は、距離画像処理部５２を動作させて、前工程（ステップＳ１５）で残された距離画像データに対して輪郭修正処理を行わせる（ステップＳ１６）。輪郭修正処理は、画素の膨張及び収縮を行うことによって空間的なノイズを除去するノイズ除去処理である。
具体的には、距離画像処理部５２は、距離画像データの画素に対して収縮処理及び膨張処理を実行する。収縮処理は、周辺の全てに距離計測点が存在する画素のみを抽出する。膨張処理は、周辺に１つでも距離計測点が存在する画素のみを抽出する。これにより、孤立した画素や、周囲から突出した画素に対応する距離計測点が除去され、距離画像データ中の飛び点や輪郭のガタツキのようなノイズが除去される。
【００３４】
次に、ＣＰＵ５１は、複数の判定アルゴリズムを実行して、測定対象物の有無、車種判別等の結果を記憶部５３に記録する（ステップＳ１７）。判定アルゴリズムの具体的な内容については、後述する。
【００３５】
最後に、ＣＰＵ５１は、前工程（ステップＳ１７）で得た測定対象物の有無、車種判別等の結果を記憶部５３に保管するとともに連動する発券装置２１に出力する（ステップＳ１８）。
【００３６】
以下、図６のフローチャート等を参照して、図５のフローチャートの一部である判定アルゴリズムについて詳細に説明する。
【００３７】
まず、ＣＰＵ５１は、連続フレーム処理及び輪郭修正処理を行った後の距離画像データに対して座標変換処理を行うことにより、距離画像データを通路ＰＡの判別エリアＡＲを基準とする３次元座標系における位置情報に座標変換して（ステップＳ２１）、記憶部５３に保管する。距離画像データを座標変換した位置情報も距離画像データと呼ぶものとする。
図１を参照すると、判別エリアＡＲを基準とする３次元座標系は、例えばＸＹＺのデカルト座標系又は直交座標系である。特定の距離観測点ＯＰを想定した場合、距離画像センサー２３ａを起点とする距離観測点ＯＰまでのベクトルＶ１（ｘ１，ｙ１，ｚ１）は、距離画像データに含まれる画素位置から換算した単位ベクトル的な方位角をαとし、この方位角αに対応する物体距離をＤとしてベクトルＶ１（α，Ｄ）で表すことができる。ここで、距離画像センサー２３ａから見たその光軸を基準とする方位角αと３次元座標系における方位角との関係は、距離画像センサー２３ａを設置する際に、距離画像センサー２３ａの正面方向とＸＹＺ軸との関係として測定されており、記憶部５３に保持された差分方位δを用いた変換式により、距離画像センサー２３ａを基準とする方位角αを３次元ＸＹＺ座標系内の方位角β（＝α＋δ）に変換することができる。つまり、画像基準の距離観測点ＯＰまでのベクトルＶ１（α，Ｄ）から、ＸＹＺ軸に方位を合わせた距離観測点ＯＰまでのベクトルＶ１'（β，Ｄ）を得ることができる。また、距離画像センサー２３ａから３次元ＸＹＺ座標系の原点ＯまでのベクトルＶ２（β０，Ｄ０）は、距離画像センサー２３ａを設置する際に予め計測によって求めてあり、記憶部５３に記録されている。よって、距離観測点ＯＰの判別エリアＡＲを基準とする３次元座標位置は、
Ｖｎ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）＝Ｖ１−Ｖ２
で与えられる。
つまり、ＣＰＵ５１は、距離画像センサー２３ａによって得た距離画像データから距離が計測された各画素について、距離画像センサー２３ａから距離計測点までの位置情報（α，Ｄ）又はベクトルＶ１を算出し、これを判別エリアＡＲと角度を一致させた位置情報（β，Ｄ）又はベクトルＶ１'に変換することや原点の修正によって、最終的に判別エリアＡＲを基準とする３次元座標系内での座標位置Ｖｎを算出している。なお、以上では、説明の便宜上、距離画像データに基づいて段階的な変換処理を行って反射又は距離が検出された各画素のＸＹＺ直交座標系における距離計測点の座標位置Ｖｎを決定するとしているが、これらの変換処理又は演算処理を段階的に順次行う必要はなく、かかる変換又は演算を一括して行うことができる。
以上の座標変換処理に際しては、判別エリアＡＲを基準として対象物の座標位置Ｖｎ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を得ているが、この座標位置Ｖｎをそのまま用いるのではなく、これをセル化することもできる。すなわち、検出された対象物の座標位置Ｖｎを３次元の格子点に配置された単位格子のいずれに属するかの情報に変換することで、検出された対象物を３次格子のアドレスとして管理することができる。ここで、単位格子又は単位セルは、距離分解能にもよるが、例えば一辺が数ｍｍ〜数ｃｍの立方体又は直方体等とすることができる。
なお、対象物の座標位置Ｖｎをセル化する場合、図５で説明した連続フレーム処理をセル化後の物体検出点に対して行うこともできる。この場合、物体検出点が比較的小体積で高速移動するような場合を判定対象から除外できる。また、対象物の座標位置Ｖｎをセル化する場合、図５で説明した輪郭修正処理をセル化後の物体検出点に対して行うこともできる。この場合、物体検出点が比較的小体積で孤立する場合を判定対象から除外できる。
【００３８】
次に、ＣＰＵ５１は、判別エリアＡＲ内で反射が検出された複数の座標位置Ｖｎに対してラベリングを行う（ステップＳ２２）。ラベリングは、図５のステップＳ１２で取得した１フレーム分の距離画像データから得た一群の座標位置Ｖｎに対して行われる。１フレームから検出された座標位置Ｖｎが所定距離以下に近接する場合、これらに共通のラベルを付してグループ化し、これらを各種判定に際してグループ単位で管理する。ラベリングは、所定距離以下に近接する一群のデータを、対象物の判定に利用できる空間の占有に関する情報として扱う。以下では、ラベリングによってまとまった通路ＰＡを基準とする一群のデータ（複数の座標位置Ｖｎからなるデータ群）を空間占有情報とも呼び、この空間占有情報は、通路ＰＡの判別エリアＡＲに存在する特定の形状要素又は特定の立体形状を表すものともなっている。このラベリングに関する情報（例えばラベル番号）は、検出された座標位置Ｖｎと関連づけて各フレームごとに記憶部５３に保管される。ここで、近接と判定される距離は、例えば数ｍｍ以上であって数ｍ以下（実用的には数ｍｍ〜数十ｃｍ以下）とすることができ、ＸＹＸのそれぞれの方向について個別に設定可能である。この際、一群を構成する座標位置Ｖｎの全てが所定以上近接する必要はなく、近接する座標位置Ｖｎが連鎖してネットを形成する。よって、近接と判定される距離が数ｃｍであっても、同一のラベリングを施された一群の座標位置Ｖｎのうち最も離れた点間の距離は、例えば１ｍ以上になり得る。
以上でラベリングされた一群のデータの空間的な広がりが狭い場合や、群を構成するデータが少ない場合、微小ラベルとして存在を無視することができる。
なお、対象物の座標位置Ｖｎをセル化して３次格子のアドレスで管理する場合、ラベリングは、着目するセルが互いに隣接する場合又は着目するセルがセル単位で所定以下に近接する場合にこれらを一群として扱うこととする。
【００３９】
図７は、ラベリング処理後のデータ群を例示する図であり、車両ＶＨの前側部がラベリング処理によって一群のものとしてグループ化され、特定の形状要素ＯＦ（図中でドットパターンの部分）を表すものとなっている。
【００４０】
図６に戻って、次にＣＰＵ５１は、ラベリング後のデータ群（空間占有情報）、つまり特定の形状要素ＯＦに対してペアリングを行う（ステップＳ２３）。ペアリングは、図５のステップＳ１２で取得した時間的に異なる複数フレーム分の距離画像データから得たデータ群（空間占有情報）に対して行われる。つまり、ペアリングは、ラベリング後のデータ群（空間占有情報）がフレーム単位で移動又は変動する状態を捉えるためのものである。ペアリングに際しては、ラベリング後のデータ群の輪郭や広がりが判断基準とされる。例えば、今回のフレームに存在するラベリング後のデータ群の輪郭（例えば横幅や高さといった単純化又は抽象化された輪郭情報を含む）について、前回のフレームに存在したラベリング後のデータ群の輪郭と比較する。具体的には、これらの輪郭間で空間形状的なマッチングの処理を行って所定以上に近似する場合、すなわち所定以上に偏差が少ない場合、両データ群が同一物体を表していると判断する。なお、輪郭情報が横幅や高さといった単純化されたものである場合、それらの差が所定以下であれば同一性ありと判定する。このようなペアリングの情報は、ラベリング後のデータ群（空間占有情報）又は座標位置Ｖｎと関連づけてフレームごとに記憶部５３に保管される。上記のようなペアリングを行うことで、同一形状要素ＯＦ（具体的には車両ＶＨの前側部に相当する立体形状）の移動追跡の追跡が可能になる。これにより、形状要素ＯＦの位置とその移動停止の検知や予測が可能になり、発券のタイミングを計ることができる。また、通路ＰＡに一旦進入した車両ＶＨが後退して発券不要となった場合など、画一的でない状況判断も可能になる。
【００４１】
次に、ＣＰＵ５１は、ラベリング後のデータ群（空間占有情報）に対して形状要素ＯＦに関する仕分けを行う（ステップＳ２４）。ラベリング等が行われたデータ群は、輪郭的な広がりを有するものとなっている。つまり、データ群から輪郭的な要素又はパラメーターを抽出することにより、ラベリング等が行われたデータ群が示す対象を判定することができる。具体的には、ラベリング等が行われたデータ群が通路ＰＡを横切る水平方向に関して横幅の広いものであれば、車両ＶＨであって特に自動車であると言える。また、ラベリング等が行われたデータ群が通路ＰＡを横切る水平方向に関して横幅の狭く通路ＰＡの方向に長いものであれば、車両ＶＨであって特に自動二輪車であると言える。ラベリング等が行われたデータ群が通路ＰＡを横切る水平方向に関して横幅の狭いものであって全体的に小さかったり検出座標の密度が低いものであれば、車両ＶＨでなく人や動物である可能性が高い。
【００４２】
以下、図８のフローチャート等を参照して、図６のフローチャートの一部である形状要素ＯＦに関する仕分けについて詳細に説明する。
【００４３】
前提として、以下に説明する仕分け処理において、ラベリング後のデータ群（つまり監視対象）が複数ある場合、各データ群に対する個別の仕分け処理が繰り返し行われる（ステップＳ５１，Ｓ５２）。
【００４４】
まず、ＣＰＵ５１は、ラベリング後の特定データ群（以下対象ラベルとも称す）についてＸ軸幅とＹ軸幅とを抽出するとともに、Ｘ軸幅とＹ軸幅との積を求め（ステップＳ３１）、これらの幅値を記憶部５３に一旦保持する。ここで、Ｘ軸幅は、ラベリング後のデータ群（監視対象）の通路ＰＡを横切る方向に関する幅であり、Ｙ軸幅は、ラベリング後のデータ群（監視対象）の通路ＰＡに沿った方向に関する幅である。Ｘ軸幅は、対象ラベル中におけるＸの最大値と最小値との差で与えられ、Ｙ軸幅は、対象ラベル中におけるＹの最大値と最小値との差で与えられる。つまり、対象ラベルのＸ軸幅は、検出されたデータ群によって与えられる特定の形状要素又は立体形状に関するものであって、検出された形状要素ＯＦの通行方向に垂直な水平方向の横幅に相当する。また、Ｘ軸幅とＹ軸幅との積は、検出されたデータ群によって与えられる特定の形状要素又は立体形状に関するものであって、検出された形状要素ＯＦを通路面に投影した面積に相当する。なお、ここでは、形状要素ＯＦの通路面への投影した面積を、近似的にＸ軸幅とＹ軸幅との積で計算しているが、Ｘ軸幅をＹ方向に積分するような操作を行えば、正確な面積を得ることができる。
【００４５】
次に、ＣＰＵ５１は、対象ラベルのＸ軸幅と、記憶部５３に予め保管されたＸ軸幅に関する四輪車用幅閾値（第１基準値）とを比較して（ステップＳ３２）、Ｘ軸幅が四輪車用幅閾値以上である場合、対象ラベル又は特定の形状要素を自動車つまり四輪車と判定して結果を記憶部５３に保管する（ステップＳ４１）。これは、Ｘ軸幅が第１基準値以上に長いものは、車両ＶＨであって四輪車と考えられることによる。
【００４６】
ステップＳ３２でＸ軸幅が四輪車用幅閾値未満であると判定された場合、ＣＰＵ５１は、対象ラベルのＸＹ面積と、記憶部５３に予め保管された面積に関する二輪車用面積閾値（第２基準値）とを比較して（ステップＳ３３）、ＸＹ面積が二輪車用面積閾値以上である場合、対象ラベル又は特定の形状要素を自動二輪車と判定して結果を記憶部５３に保管する（ステップＳ４２）。これは、Ｘ軸幅が四輪車用幅閾値よりも小さい場合において、ＸＹ面積が第２基準値以上に広いものは、車両ＶＨであって二輪車と考えられることによる。
【００４７】
ステップＳ３４でＸＹ面積が二輪車用面積閾値未満であると判定された場合、ＣＰＵ５１は、対象ラベルのＸＹ面積と、記憶部５３に予め保管された面積に関する人用面積閾値（第３基準値）とを比較して（ステップＳ３４）、ＸＹ面積が人用面積閾値以上である場合、対象ラベル又は特定の形状要素を人と判定して結果を記憶部５３に保管する（ステップＳ４３）。これは、Ｘ軸幅が四輪車用幅閾値よりも小さい場合において、ＸＹ面積が二輪車ほどではないが第３基準値以上に広いものは、ある程度の大きさを有する人と考えられることによる。
【００４８】
ステップＳ３４でＸＹ面積が人用面積閾値未満であると判定された場合、ＣＰＵ５１は、対象ラベル又は特定の形状要をその他と判定して結果を記憶部５３に保管する（ステップＳ４４）。これは、ＸＹ面積が人ほどでないものは、小動物その他と考えられることによる。
【００４９】
その後、ＣＰＵ５１は、同一フレーム中に次の対象ラベルが存在する場合、判定対象を次の対象ラベルに変更する（ステップＳ４８）。
【００５０】
なお、以上の処理では、全ての対象ラベルについて、四輪車、二輪車、人、及びその他の別が決定されるが、四輪車に対応する対象ラベルが検出されたら、その後の処理を中止することができる。また、複数の対象ラベルについて、例えば四輪車及び二輪車のように２つの対象が検出された場合、大きい方を優先することができる。
【００５１】
以上の処理では、ペアリング処理（ステップＳ２３）後の結果の利用についての説明を省略したが、ペアリングの結果、ペアリングによってつながった一連の対象ラベル又はデータ群の個々について車種等の判定結果が存在することになる。ただし、これに限らず、ペアリングで関連付けられた系列単位で車種等の判定結果を保管又は管理することもできる。ペアリングが行われたデータ群を利用することにより、ペアリングが行われた対象ラベルの経時的な移動情報を管理することができ、監視対象の移動の速度や軌跡を管理することができ、例えば入庫待ち状態か否かの判断を含め、対象ラベルの検出精度を高めることができる。
【００５２】
以上で説明した実施形態の車種判別装置２３によれば、処理部としての制御装置２３ｃが距離画像データを座標変換することによって得た通路ＰＡを基準とする３次元的な空間占有情報（具体的には対象ラベル）に基づいて車種を判別するので、判別の信頼性又は精度を高めることができる。すなわち、距離画像データから得た通路ＰＡを基準とする３次元的な空間占有情報は、通路上に出現した形状要素（立体形状）ＯＦに相当し、これに基づいて車種判別を行うことで、判別の信頼性又は精度を高めることができる。
【００５３】
上記実施形態では、車種判別装置２３が入庫側装置１０に適用される場合を説明したが、車種判別装置２３を出庫側装置に組み込んでもよい。この場合、車種判別装置２３は、具体的には精算装置に付随して設けられ、出庫する自動車や自動二輪車を検出し判別することができる。
【００５４】
上記実施形態において、車種判別装置２３は、ゲート装置２２付近の路面上方位置に設けているが、これは例示であり、発券装置２１や精算装置８１周辺の適所に配置することができる。なお、距離画像センサー２３ａを比較的高い位置に設置した場合、いたずらされにくく、判別エリアＡＲの設定も容易である。
【００５５】
また、車種判別装置２３と同様の装置を通過検知部７２に代えて用いることができ、車種判別装置２３の検出範囲を広げれば、これを通過検知部７２として用いることもできる。この場合、ゲート装置２２の通過前後で車種判別装置２３を用いることになる。
【００５６】
また、ＣＰＵ５１が行う連続フレーム処理やフィルター処理と言ったノイズ除去処理は、単なる例示であり、様々なノイズ除去処理や加工が可能である。
【００５７】
さらに、以上の実施形態で説明された構成、形状、大きさおよび配置関係については本発明が理解・実施できる程度に概略的に示したものにすぎない。従って本発明は、説明された実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に示される技術的思想の範囲を逸脱しない限り様々な形態に変更することができる。
【符号の説明】
【００５８】
１０…入庫側装置、  ２１…発券装置、  ２２…ゲート装置、  ２３…車種判別装置、  ２３ａ…距離画像センサー、  ２３ｃ…制御装置、  ５２…距離画像処理部、  ５３…記憶部、  ５４…表示部、  ５５…通信部、  ６１…二次元スキャナー、  ６２…レーザー投光部、  ６３…レーザー受光部、  ６５…測距計測部、  ６７…制御部、  ６８ａ…ビームスプリッター、  ６８ｂ…発光モニター、  ７１…券出力部、  ７２…通過検知部、  ７４…表示部、  ７５…操作部、  ７６…記憶部、  ７７…通信部、  ７９…制御部、  ８１…精算装置、  ＡＲ…判別エリア、  ＬＬ…レーザー光、  ＯＦ…形状要素、  ＰＡ…通路、  ＶＨ…車両
【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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