(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
スキャナ部で検出した、所定位置を通過する車両に対してレーザを照射して検出した検出点距離、および検出点で反射したレーザの反射強度を取得し、かつ撮像部から、前記所定位置を連続して撮像して得られた複数の静止画像を取得する取得部と、
前記検出点を含む前記所定位置の画像であって、前記検出点の濃度を、当該検出点において反射したレーザの前記反射強度に応じて異ならせた画像であるリフレクタンス画像を生成し、前記リフレクタンス画像に対して、前記リフレクタンス画像の縦横比を前記車両の実際の縦横比に合わせる正規化処理を施す画像生成部と、
前記撮像部によって連続して撮像された前記複数の静止画像に基づいて、前記車両の全体の形状を示す画像である全景画像を推定する全景画像推定部と、
前記全景画像の特徴点と前記正規化処理が施された前記リフレクタンス画像の前記検出点とを照合するマッチング処理を実行し、前記マッチング処理の結果および前記検出点距離に基づいて、前記全景画像の前記特徴点を補間する補間部と、
前記特徴点を補間した前記全景画像から車軸を検出し、前記車軸の数と前記車軸間の距離を計測する車軸検出部と、
前記車軸の数と前記車軸間の距離に基づいて、前記車両の車種を判別する判別部と、
を備えた車種判別装置。
【請求項２】
前記判別部は、前記車両が前記車軸を３軸以上備え、かつ、前記車軸間の距離が所定の距離以上離れている箇所が２か所以上あると判断した場合に、前記車両が特大車であると判別する、
請求項１に記載の車種判別装置。
【請求項３】
前記取得部はさらに、速度計測部から前記車両の速度を取得し、
前記画像生成部は、前記取得部が取得した前記車両の速度に基づいて、前記リフレクタンス画像の前記正規化処理を行う、
請求項１に記載の車種判別装置。
【請求項４】
前記取得部はさらに、前記車両の重量を測定する重量測定部から前記車両の重量を取得し、
前記取得部が取得した前記車両の重量が、前記判別部が判別した前記車種に定められた過積載基準値を超えていると判断した場合に、前記車両を過積載と判定する過積載判定部をさらに備える、
請求項１に記載の車種判別装置。
【請求項５】
前記取得部はさらに、前記重量測定部から、前記車両の重量を測定した時刻を取得し、
前記車軸検出部が検出した前記車軸の数と前記車軸間の距離および前記車軸が前記スキャナ部によって走査された時刻と、前記取得部が取得した前記車両の重量および前記車両の重量を測定した時刻と、を照合することによって、前記車軸ごとの重量を計測する車軸別重量計測部をさらに備え、
前記過積載判定部は、前記車軸別重量計測部が計測した前記車両の前記車軸ごとの重量が、前記車軸ごとの重量の上限値である限界重量に達しているか否かを判定する、
請求項４に記載の車種判別装置。
【請求項６】
前記車軸別重量計測部は、前記車軸ごとの重量の計測結果から、前記車軸が路面から浮いていると判断した場合に、前記路面から浮いている前記車軸を除いた前記車軸の数および前記車軸間の距離を計測し、
前記判別部は、前記車軸別重量計測部が計測した前記車軸の数および前記車軸間の距離に基づいて、前記車両の車種を判別する、
請求項５に記載の車種判別装置。
【請求項７】
スキャナ部から、所定位置を通過する車両に対してレーザを照射して検出した検出点距離、および検出点で反射したレーザの反射強度を取得し、かつ撮像部から、前記所定位置を連続して撮像して得られた複数の静止画像を取得する取得ステップと、
前記検出点を含む前記所定位置の画像であって、前記検出点の濃度を、当該検出点において反射したレーザの前記反射強度に応じて異ならせた画像であるリフレクタンス画像を生成し、前記リフレクタンス画像に対して、前記リフレクタンス画像の縦横比を前記車両の実際の縦横比に合わせる正規化処理を施す画像生成ステップと、
前記撮像部によって連続して撮像された前記複数の静止画像に基づいて、前記車両全体の形状を現す画像である全景画像を推定する全景画像推定ステップと、
前記全景画像の特徴点と前記正規化処理が施された前記リフレクタンス画像の前記検出点とを照合するマッチング処理を実行し、前記マッチング処理の結果および前記検出点距離に基づいて、前記全景画像の前記特徴点を補間する補間ステップと、
前記特徴点を補間した前記全景画像から車軸を検出し、車軸の数と車軸間の距離を計測する車軸検出ステップと、
前記車軸の数と前記車軸間の距離に基づいて、前記車両の車種を判別する判別ステップと、
を含む車種判別方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、車種判別装置および車種判別方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
道路の通行料金の課金や、通行量の把握の目的で、走行する車種の判定が行われている。従来、道路を走行する車両の車種を判別する方法として、カメラまたはレーザスキャナによって車両を撮像または測定し、車両の車軸の数や車高、車幅を計測する技術、および計測した結果に基づいて車種を判別する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１４−２１５７１９号公報
【特許文献２】特開平９−８９６４０号公報
【特許文献３】特許第５４７８４１９号公報
【特許文献４】特開平１１−２３２５８６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の車種判別技術において利用されている車高や車幅を含む車両形状は時間の経過によって変化が生じるため、より安定して車種判別を行う方法が求められている。
【０００５】
また、従来の車種判別技術においては、大型車と特大車とを判別する精度を向上させることが求められている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
実施形態の車種判別装置は、取得部と、画像生成部と、全景画像推定部と、補間部と、車軸検出部と、判別部とを備える。取得部は、スキャナ部で検出した、所定位置を通過する車両に対してレーザを照射して検出した検出点距離、および検出点で反射したレーザの反射強度を取得し、かつ撮像部から、所定位置を連続して撮像して得られた複数の静止画像を取得する。画像生成部は、検出点を含む所定位置の画像であって、検出点の濃度を、当該検出点において反射したレーザの反射強度に応じて異ならせた画像であるリフレクタンス画像を生成し、リフレクタンス画像に対して、リフレクタンス画像の縦横比を車両の実際の縦横比に合わせる正規化処理を施す。全景画像推定部は、撮像部によって連続して撮像された複数の静止画像に基づいて、車両全体の形状を示す画像である全景画像を推定する。補間部は、全景画像の特徴点と正規化処理が施されたリフレクタンス画像の検出点とを照合するマッチング処理を実行し、マッチング処理の結果および検出点距離に基づいて、全景画像の特徴点を補間する。車軸検出部は、特徴点を補間した全景画像から車軸を検出し、車軸の数と車軸間の距離を計測する。判別部は、車軸の数と車軸間の距離に基づいて、車両の車種を判別する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】実施形態１の車種判別システムの構成の一例を示す図。
【図２】実施形態１の車種判別装置の機能構成の一例を示すブロック図。
【図３】実施形態１の車種判別装置における車両の３次元形状の推定方法の一例を説明するための図。
【図４】実施形態１における車両の全景画像の一例を示す図。
【図５】実施形態１における回転処理後の車両の全景画像の一例を示す図。
【図６】実施形態１における検出点距離から生成した点群データの一例を示す図。
【図７】実施形態１におけるリフレクタンス画像の一例を示す図。
【図８】実施形態１の車種判別装置におけるリフレクタンス画像が含む車両の画像の正規化処理の一例を説明するための第１の図。
【図９】実施形態１の車種判別装置におけるリフレクタンス画像が含む車両の画像の正規化処理の一例を説明するための第２の図。
【図１０】実施形態１の車種判別装置におけるリフレクタンス画像が含む車両の画像の正規化処理の一例を具体的に説明するための図。
【図１１】実施形態１の車種判別装置における画像補間処理の手順の一例を説明するための図。
【図１２】実施形態１の車種判別装置におけるマッチング処理の一例を説明するための図。
【図１３】実施形態１の車種判別装置における画像補間処理の一例を説明するための図。
【図１４】実施形態１の車種判別装置における車軸検出処理の一例を説明するための図。
【図１５】実施形態１の車種判別装置における車軸の大きさおよび車軸の中心位置の計測方法の一例を説明するための図。
【図１６】実施形態１の車種判別装置における１軸をリフトするリフトアクスル機能の一例を説明するための図。
【図１７】実施形態１の車種判別装置における２軸をリフトするリフトアクスル機能の一例を説明するための図。
【図１８】実施形態１の車種判別装置における車種判別情報の一例を示す図。
【図１９】実施形態１の車種判別装置における車種判別処理の手順の一例を示すフローチャート。
【図２０】実施形態２の車種判別システムの構成の一例を示す図。
【図２１】実施形態２の車種判別装置の機能構成の一例を示すブロック図。
【図２２】実施形態２の車種判別装置における正規化処理の一例を説明するための図。
【図２３】実施形態３の車種判別装置の機能構成の一例を示すブロック図。
【図２４】実施形態３の車種判別装置における車種区分別のカウント処理の一例について説明するための図。
【図２５】実施形態３の車種判別装置における車種区分別の時間当たりの通行車両数のカウント結果の一例を示すグラフ。
【図２６】実施形態３の車種判別装置における車種判別処理の手順の一例を示すフローチャート。
【図２７】実施形態４の車種判別システムの構成の一例を示す図。
【図２８】実施形態４のカメラが連続して撮像した複数の静止画像の一例を示す図。
【図２９】実施形態４のレーザスキャナの検出結果の一例を示す図。
【図３０】実施形態４の車種判別装置の機能構成の一例を示すブロック図。
【図３１】実施形態４の車種判別装置における車軸ごとの重量分析の一例を示す図。
【図３２】実施形態４の車種判別装置における車種判別処理の手順の一例を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
（実施形態１）
本実施形態の車種判別システムは、カメラで撮像した車両の画像と、レーザスキャナで車両を走査して得た検出点距離および反射強度とを用いて、車両の高解像度の全景画像を生成し、この全景画像から車軸の数および車軸間の距離を計測して、この車軸の数および車軸間の距離に基づいて車両の車種区分および車種を判別することで、より安定した車種判別を実現するものである。以下、本実施形態の詳細について説明する。
【０００９】
図１は、本実施形態の車種判別システム１ａの構成の一例を示す図である。図１に示すように、本実施形態の車種判別システム１ａは、カメラ１０１と、レーザスキャナ１０２と、車種判別装置１０３とを備えている。車種判別システム１ａは、大型の車両が通行する道路、駐車場の出入口、高速道路の料金所等に設けられている。
【００１０】
本実施形態のカメラ１０１は、単眼カメラ等であり、車両１０が通過する所定位置Ｔを撮像する。カメラ１０１は本実施形態における撮像部の一例である。
【００１１】
本実施形態のカメラ１０１は、所定位置Ｔに進入した車両１０の斜め上方の位置に設けられる。車両１０の法定車高は３．８ｍであるため、具体的には、カメラ１０１は、所定位置Ｔの道路の路面から５〜７ｍ上方に設けられる。
【００１２】
また、本実施形態のカメラ１０１は、所定位置Ｔの道路の路面を基準として、俯角２５〜４５度で設けられている。また、本実施形態のカメラ１０１は、所定位置Ｔを通過する車両１０の全景を撮像可能に設けられている。ここで、車両１０の全景とは、車両１０の全体の形状のことをいう。
【００１３】
具体的には、カメラ１０１は、車両１０の前方領域（例えば、大型車のトラクタ部の前端）と車両１０の後方領域（例えば、大型車のトレーラ部の後端）とが、当該カメラ１０１の画角に収まるように設けられている。さらに、カメラ１０１は、撮像対象の車両１０の車長が長い場合、当該カメラ１０１の画角を広げるために、当該カメラ１０１を動的に傾けて撮像可能な構成を採用しても良い。
【００１４】
本実施形態の車種判別システム１ａは少なくとも１台のカメラ１０１を備えるが、車両１０の前後あるいは側面を撮像する複数のカメラ１０１を備える構成を採用しても良い。また、カメラ１０１の設置位置は、カメラ１０１が車両１０を撮像できるのであれば良く、前述した設置位置に限らない。カメラ１０１の設置角度も、前述の角度に限らない。
【００１５】
本実施形態では、カメラ１０１は、レーザスキャナ１０２から撮像トリガ信号が入力された場合に、所定位置Ｔを通過する車両１０の撮像を行う。あるいは、カメラ１０１は、一定時間ごとに撮像を行い続ける構成を採用しても良いし、車種判別システム１ａが不図示の車両検知装置を別途備え、車両検知装置がカメラ１０１に対して撮像トリガ信号を送出する構成を採用しても良い。
【００１６】
カメラ１０１は、所定位置Ｔを通過する車両１０を連続的に複数回撮像する。カメラ１０１は、車両１０の撮像により得られた撮像画像を、車種判別装置１０３に送信する。
【００１７】
レーザスキャナ１０２は、赤外線等のレーザを対象物に照射し、対象物を走査（スキャン）する。レーザスキャナ１０２は、車両１０が通過する所定位置Ｔにおいてレーザを照射して検出点距離および当該検出点で反射したレーザの反射強度（リフレクタンス）を検出する。ここで、検出点距離とは、レーザの照射位置から検出点までの距離を示す。レーザスキャナ１０２は、スキャナ部の一例である。
【００１８】
本実施形態では、レーザスキャナ１０２は、所定位置Ｔに車両１０が進入した際に側面から車両１０を走査可能な位置に設置される。本実施形態の車種判別システム１ａは少なくとも１台のレーザスキャナ１０２を備えるが、複数のレーザスキャナ１０２を備える構成を採用しても良い。
【００１９】
レーザスキャナ１０２は、車両１０が所定位置Ｔに進入したことを検知した場合に、車両１０の撮像を指示する撮像トリガ信号をカメラ１０１に送信する。また、レーザスキャナ１０２は、車両１０を検知してから車両１０を検知しなくなるまで、すなわち、車両１０が所定位置Ｔに進入してから退出するまで、車両１０に対してレーザを照射する。具体的には、レーザスキャナ１０２は、車両１０の進行方向と交わる方向（以下、走査方向という）にレーザを走査しながら、複数の検出点における検出点距離および反射強度を検出する。レーザスキャナ１０２は、各検出点について検出した検出点距離および反射強度を車種判別装置１０３に送信する。
【００２０】
車種判別装置１０３は、車種判別処理を実行する電子計算機の一例である。車種判別装置１０３は、カメラ１０１およびレーザスキャナ１０２と、電気的に接続されている。
【００２１】
本実施形態の車種判別装置１０３は、図１に示すように所定位置Ｔに隣接した道路脇に設置されているが、これに限定されず、管理センター等に設置されても良い。
【００２２】
車種判別装置１０３は、カメラ１０１から、撮像画像を取得する。また、車種判別装置１０３は、レーザスキャナ１０２から、各検出点の検出点距離および反射強度を取得する。そして、車種判別装置１０３は、撮像画像、検出点距離および反射強度を用いて、所定位置Ｔを通過する車両１０の車種を判別する。
【００２３】
図２は、本実施形態の車種判別装置１０３の機能的構成の一例を示すブロック図である。図２に示すように、本実施形態の車種判別装置１０３は、記憶部９０と、取得部９１と、画像生成部９２と、全景画像推定部９３と、補間部９４と、車軸検出部９５と、判別部９６と、を備える。
【００２４】
記憶部９０は、車両１０の車種を判別するための基準である車種判別情報２０を記憶する。車種判別情報２０の内容については、後述する。また、記憶部９０は、本実施形態における車種判別装置１０３の各機能部の処理に使用する情報を記憶することができる。記憶部９０は、例えば、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）、メモリなどの記憶媒体である。
【００２５】
取得部９１は、レーザスキャナ１０２で検出した、所定位置Ｔを通過する車両１０に対してレーザを照射して検出した検出点距離、および前記検出点で反射したレーザの反射強度を取得する。具体的には、取得部９１は、レーザスキャナ１０２により所定位置Ｔへの車両１０の進入が検知された場合、レーザスキャナ１０２から、複数の検出点それぞれの検出点距離および反射強度を取得する。また、取得部９１はカメラ１０１から、所定位置Ｔを撮像して得られた撮像画像を取得する。
【００２６】
取得部９１は、取得した検出点距離および反射強度を画像生成部９２に送出する。また、取得部９１は、取得した撮像画像を全景画像推定部９３に送出する。
【００２７】
全景画像推定部９３は、カメラ１０１の撮像により得られた撮像画像に基づいて、車両１０の全体の形状を示す三次元形状の画像（以下、全景画像Ｄ１という）を推定（生成）する。
【００２８】
図３は、本実施形態の車種判別装置１０３における車両の３次元形状の推定方法の一例を説明するための図である。本実施形態では、全景画像推定部９３は、カメラ１０１によって所定位置Ｔを複数回撮像して得られた複数の撮像画像を、取得部９１から取得する。そして、全景画像推定部９３は、ＳｆＭ（Structured  from  Motion）等の技術を用いて、複数の撮像画像に従って、車両１０の全景画像Ｄ１を推定する。
【００２９】
図３に示す複数の画像２００〜２０３は、カメラ１０１が所定位置Ｔを通過する車両１０を連続的に撮像した画像の例である。例えば、左端の画像２００は、車両１０が所定位置Ｔへ進入した時刻ｔ０において、カメラ１０１が所定位置Ｔを撮像した画像である。また、右端の画像２０３は、車両１０が所定位置Ｔから退出した時刻ｔ３において、カメラ１０１が所定位置Ｔを撮像した画像である。中央の２つの画像２０１〜２０２はそれぞれ、車両１０が所定位置Ｔに進入した後、退出するまでの所定の時刻ｔ１およびｔ２において、カメラ１０１が所定位置Ｔを撮像した画像である。
【００３０】
図３の下部では、時刻ｔ０〜ｔ１間の車両１０の特徴点Ｐの移動量を、画像２００〜２０１から推定する方法を示す。特徴点ＰａおよびＰｂは、画像２００〜２０１に含まれる車両１０の特徴点Ｐの例示である。特徴点ＰａおよびＰｂとして用いられる箇所としては、画像２００〜２０１が含む車両１０のエッジ（角部）等がある。
【００３１】
点ａは、画像２００に含まれる特徴点Ｐａを、カメラ１０１の位置２０４を基準として投影平面２０５の上に投影した位置を示す。また、点ｂは、画像２００に含まれる特徴点Ｐｂを、カメラ１０１の位置２０４を基準として投影平面２０５の上に投影した位置を示す。点ａ”および点ｂ”は、画像２０１に含まれる特徴点ＰａおよびＰｂを、カメラ１０１の位置２０４を基準として投影平面２０５の上に投影した位置をそれぞれ示す。投影平面２０５とは、カメラ１０１の位置を基準（原点）として、特徴点ＰａおよびＰｂの位置を推定するために定義される、仮想的な平面のことをいう。
【００３２】
投影平面２０５の位置は固定されており、画像２００から画像２０１の間で特徴点ＰａおよびＰｂが移動するに伴って、点ａは点ａ”の位置へ、点ｂは点ｂ”の位置へ、投影平面２０５上を移動する。全景画像推定部９３は、このように特徴点ＰａおよびＰｂの移動を検出して対応付けることによって、連続して撮像された画像２００と画像２０１の間の特徴点Ｐａおよび特徴点Ｐｂの移動量を推定することができる。
【００３３】
全景画像推定部９３は、投影平面２０５上に投影された点ａおよびｂの移動量から、被写体となった車両１０とカメラ１０１の位置２０４との位置関係に基づいて、特徴点ＰａおよびＰｂの３次元位置を推定する。
【００３４】
全景画像推定部９３は、画像２０１と画像２０２の間、および画像２０２と画像２０３の間においても、特徴点ＰａおよびＰｂの位置の対応付けを行い、特徴点ＰａおよびＰｂの３次元位置を推定する。全景画像推定部９３は、このように連続する画像間で逐次的に特徴点の移動量の推定を行うことにより、車両１０の全景の３次元形状を推定する。
【００３５】
また、カメラ１０１が固定されず、移動しながら車両１０を撮像する場合は、全景画像推定部９３は、カメラ１０１の移動量に基づいて、特徴点ＰａおよびＰｂの３次元位置を推定する構成を採用しても良い。
【００３６】
このようにして、全景画像推定部９３は、カメラ１０１によって連続して撮像された複数の静止画像から全景画像Ｄ１を推定する。全景画像推定部９３は、車両１０の全景の３次元形状を示す画像である全景画像Ｄ１を推定する。また、全景画像推定部９３は、各特徴点の近傍の撮像画像を張り合わせることで、全景画像Ｄ１の画像を重畳し、全景画像Ｄ１の解像度をさらに向上させる構成を採用しても良い。
【００３７】
図３では４枚の画像２００〜２０３を例としたが、カメラ１０１は、車両１０が所定位置Ｔを通過するまでの間により多くの画像を撮像することができる構成を採用しても良い。撮像した画像数が多い方が、全景画像推定部９３はより精度の高い全景画像Ｄ１を推定することができる。また、特徴点ＰａおよびＰｂは画像２００〜２０３における特徴点Ｐの例であり、位置合わせに用いる特徴点の数を限定するものではない。
【００３８】
図４は、本実施形態における車両の全景画像Ｄ１の一例を示す図である。点Ｐは、全景画像Ｄ１を構成する特徴点を示している。ここで、図１で説明したように、カメラ１０１は車両１０を斜め上方の位置から撮像しているため、推定された全景画像Ｄ１は、図４に示すように車両１０を斜めから見た形状を表す。
【００３９】
ここで、全景画像推定部９３は、全景画像Ｄ１を回転させ、車両１０の側面から見た画像を推定する。
図５は、本実施形態における回転処理後の車両の全景画像Ｄ２の一例を示す図である。全景画像Ｄ１を回転させる処理を行うことによって、全景画像推定部９３は、レーザスキャナ１０２の放射位置と同様の方向から見た車両１０の全景画像Ｄ２を推定する。
【００４０】
全景画像推定部９３は、全景画像Ｄ２から車両１０の車長を測定し、画像生成部９２に送出する。また、全景画像推定部９３は、推定した全景画像Ｄ２を補間部９４へ送出する。全景画像推定部９３は、全景画像Ｄ１および全景画像Ｄ２から車両１０の車幅および車高をさらに計測する構成を採用しても良い。
【００４１】
図２に戻り、画像生成部９２は、取得部９１から取得した検出点距離から点群データｇを生成する。点群データｇとは、所定位置Ｔの画像であって、検出点の濃度を、当該検出点の検出点距離に応じて異ならせた画像である。
図６は、検出点距離から生成した点群データｇの一例を示す図である。図６において、縦軸は、車両１０の各検出点ｐにレーザを走査した際の走査角度であり、横軸は、車両１０の各検出点ｐにレーザを走査した時刻である。図６に示すように、点群データｇでは、検出点距離が近い検出点ｐほど薄い色で、検出点距離が遠い検出点ｐほど濃い色で表示される。
【００４２】
また、画像生成部９２は、取得部９１から取得した反射強度からリフレクタンス画像Ｇを生成する。リフレクタンス画像Ｇとは、所定位置Ｔの画像であって、検出点ｐの濃度を、当該検出点ｐにおいて反射したレーザの反射強度に応じて異ならせた画像である。
図７は、本実施形態におけるリフレクタンス画像Ｇの一例を示す図である。図７において、縦軸は、車両１０の各検出点ｐにレーザを走査した際の走査角度であり、横軸は、車両１０の各検出点ｐにレーザを走査した時刻である。図７に示すように、リフレクタンス画像Ｇでは、レーザの反射強度が強い検出点ｐほど薄い色で、反射強度が弱い検出点ｐほど濃い色で表示される。
【００４３】
各検出点ｐに対して、距離と反射強度は１対１に対応して取得されるため、点群データｇとリフレクタンス画像Ｇに表示される各検出点ｐは、それぞれ１対１の対応関係となる。すなわち、点群データｇとリフレクタンス画像Ｇは同一の車両１０を含む画像である。
【００４４】
レーザスキャナ１０２によって得られた画像の特徴として、レーザスキャナ１０２の走査方向には密に検出点ｐを検出しているが、時間軸方向には検出点ｐの検出が疎になるという性質がある。すなわち、点群データｇとリフレクタンス画像Ｇでは、車両１０の車高方向には密に検出点ｐが表示されているが、車両１０の車長方向には検出点ｐが周期的に欠落している。
【００４５】
ここで、本実施形態の車種判別装置１０３における車種判別処理では、画像から計測した車両１０の車軸の数および車軸間の距離を用いて車種を判別する。このため、本実施形態の車種判別装置１０３では、点群データｇおよびリフレクタンス画像Ｇを用いて、カメラ１０１が撮像した画像の画像補間処理を行い、解像度の高い画像を生成することで、車軸の数および車軸間の距離の計測の精度を高める。
【００４６】
画像補間処理を行うためには、カメラ１０１が撮像した画像とレーザスキャナ１０２によって得られた画像とを照合し、対応点を検出して位置合わせをするマッチング処理をする必要がある。ここで、カメラ１０１が撮像した画像は、点群データｇよりもリフレクタンス画像Ｇとの親和性が高い。したがって、リフレクタンス画像Ｇを、カメラ１０１が撮像した画像とのマッチング処理に用いる方が、点群データｇを用いるよりも対応点の検出が容易である。以上の理由により、本実施形態においてはリフレクタンス画像Ｇをカメラ１０１が撮像した画像とのマッチング処理に用いる。
【００４７】
ここで、レーザスキャナ１０２によって得られた画像は、対象物の速度によって時間軸方向に伸縮する性質をもつ。すなわち、レーザスキャナ１０２の前を走行する車両１０の通過速度が速くなるにしたがって、レーザスキャナ１０２が検出できる時間軸方向の検出点ｐが少なくなり、生成されるリフレクタンス画像Ｇの横方向の長さが短くなる。
【００４８】
車両１０の速度によってリフレクタンス画像Ｇの縦横比が変化したままでは、カメラ１０１が撮像した画像とのマッチング処理を行うのは困難である。そこで、画像生成部９２は、リフレクタンス画像Ｇに対して、リフレクタンス画像Ｇの縦横比を車両１０の実際の縦横比に合わせる正規化処理を施す。
【００４９】
図８および図９は、本実施形態の車種判別装置１０３におけるリフレクタンス画像Ｇが含む車両画像の正規化処理の一例を説明するための図である。車長ｌは正規化処理前のリフレクタンス画像Ｇにおける車両１０の車長であり、車長Ｌは正規化処理後のリフレクタンス画像Ｇにおける車両１０の車長である。図８における車両１０は速度Ｖ１で所定位置Ｔを通過し、図９における車両１０は速度Ｖ１よりも速い速度Ｖ２で所定位置Ｔを通過した例を示している。
【００５０】
図８および図９は同一の車長の車両１０の画像を含むリフレクタンス画像Ｇである。しかしながら、車両１０が速度Ｖ２で通過した場合のリフレクタンス画像Ｇ（図６参照）が含む車両１０の画像の車長ｌは、車両１０が速度Ｖ１で通過した場合のリフレクタンス画像Ｇ（図５参照）が含む車両１０の画像の車長ｌよりも短くなる。すなわち、リフレクタンス画像Ｇが含む車両１０の画像の車長ｌは、所定位置Ｔを通過する車両１０の速度が速くなるに従って、短くなる。そこで、図８および図９に示すように、画像生成部９２は、リフレクタンス画像Ｇが含む車両画像の車長ｌを車長Ｌに正規化する処理を行う。
【００５１】
次に、図１０を用いて、リフレクタンス画像Ｇを正規化する処理の具体例について説明する。図１０は、本実施形態の車種判別装置１０３におけるリフレクタンス画像Ｇが含む車両１０の画像の正規化処理の一例を具体的に説明するための図である。
【００５２】
図１０（ａ）〜（ｂ）に示すように、まず、画像生成部９２は、リフレクタンス画像Ｇが含む車両画像の車長ｌを特定する。さらに、図１０（ｃ）に示すように、画像生成部９２は、リフレクタンス画像Ｇが含む前車軸ＦＳおよび後車軸ＢＳを検出する。次いで、画像生成部９２は、前車軸ＦＳの幅および後車軸ＢＳの幅を計測する。前車軸ＦＳの幅は、検出した前車軸ＦＳの左端から右端までの距離を計測することで取得できる。後車軸ＢＳの幅の計測方法も同様である。画像生成部９２は、前車軸ＦＳおよび後車軸ＢＳを、車軸検出部９５における車軸検出と同様の方法で検出することができる。車軸検出部９５における車軸検出の方法については後述する。
【００５３】
さらに、図１０（ｄ）に示すように、画像生成部９２は、前車軸ＦＳの幅と後車軸ＢＳの幅の比率を、車両１０が所定位置Ｔを通過する際の速度変化率として算出する。そして、画像生成部９２は、速度変化率が「１」であり、車両１０が所定位置Ｔを通過する際に等速で通過した可能性が高い場合、図１０（ｅ）に示すように、車両画像の車長方向に向かってリフレクタンス画像Ｇを均一に伸縮させて、リフレクタンス画像Ｇが含む車両画像の車長を所定の長さＬに正規化する。
【００５４】
ここで、本実施形態においては、画像生成部９２は所定の長さＬとして、カメラ１０１が撮像した画像から全景画像推定部９３が推定（生成）した全景画像Ｄ２の車長Ｌを用いる。
【００５５】
一方、画像生成部９２は、速度変化率が「１」でない場合、車両１０が所定位置Ｔを通過する際に加減速した可能性が高いため、リフレクタンス画像Ｇの部分よって、車両画像の車長方向に対する伸縮率を変える。例えば、画像生成部９２は、速度変化率が「１」より小さく、車両１０が所定位置Ｔを通過する際に減速した可能性が高い場合、車両画像の車長方向に向かって、車両画像の後端に向かうに従い、当該リフレクタンス画像Ｇの検出点ｐの間隔を小さくする。一方、画像生成部９２は、速度変化率が「１」より大きく、車両１０が所定位置Ｔを通過する際に加速した可能性が高い場合、車両画像の車長方向に向かって、車両画像の後端に向かうに従い、当該リフレクタンス画像Ｇの検出点ｐの間隔を大きくする。
【００５６】
画像生成部９２は、点群データｇと正規化したリフレクタンス画像Ｇを補間部９４へ送出する。
【００５７】
図２に戻り、補間部９４は、全景画像Ｄ２の特徴点Ｐと、正規化したリフレクタンス画像Ｇの検出点ｐとを照合するマッチング処理を実行する。そして、補間部９４は、マッチング処理の結果、および検出点距離から生成された点群データｇに含まれる検出点ｐに基づいて、全景画像Ｄ２の特徴点Ｐを補間する。
【００５８】
図１１は、本実施形態の車種判別装置１０３における画像補間処理の一例を説明するための図である。図１１（ａ）に示すように、補間部９４は、全景画像Ｄ２が含む特徴点Ｐとリフレクタンス画像Ｇの検出点ｐとを照合するマッチング処理を実行する。次いで、図１１（ｂ）に示すように、補間部９４は、全景画像Ｄ２において、検出点ｐと照合した特徴点Ｐ間を、当該特徴点Ｐ間に存在する点群データｇによって補間する画像補間処理を実行し、密な特徴点Ｐを有する全景画像Ａを得る。
【００５９】
補間部９４が行うマッチング処理について、具体的に説明する。
図１２は、本実施形態の車種判別装置１０３におけるマッチング処理の一例を説明するための図である。図１２に示すように、補間部９４は、全景画像Ｄ２の特徴点Ｐと一致する、正規化したリフレクタンス画像Ｇの検出点ｐを特定する。
【００６０】
次に、補間部９４が行う画像補間処理について、具体的に説明する。
図１３は、本実施形態の車種判別装置１０３における画像補間処理の一例を説明するための図である。図６および図７で述べたように、点群データｇは、車両１０の走査方向には密に検出点ｐを有している。しかしながら、点群データｇは、車両１０の時間軸方向には検出点ｐが疎になる。
【００６１】
一方、図３から図５で述べたように、車両１０の全景画像Ｄ２は、カメラ１０１の撮像により得られた撮像画像に基づいて推定される。そのため、全景画像Ｄ２は、被写体（車両１０）や当該被写体を撮像する際の撮像条件等の影響を受け易い。一般的に、全景画像Ｄ２に含まれる特徴点Ｐは、点群データｇに含まれる検出点ｐよりも疎になる性質を有する。
【００６２】
図７で述べたように、リフレクタンス画像Ｇの検出点ｐと点群データｇの検出点ｐは１対１の対応関係であるため、全景画像Ｄ２の特徴点Ｐと一致する点群データｇの検出点ｐは、図１２で述べたマッチング処理の結果によって特定される。
【００６３】
補間部９４は、図１３に示すように、全景画像Ｄ２において、検出点ｐと一致（照合）した特徴点Ｐ間を、当該特徴点Ｐ間に存在する検出点ｐによって補間（拡充）する。これにより、図１３に示すように、補間部９４は、密な特徴点Ｐを有する全景画像Ａ（言い換えると、特徴点Ｐが拡充された全景画像Ａ）を得ることができる。
【００６４】
補間部９４は、全景画像Ａを車軸検出部９５に送出する。
【００６５】
図２に戻り、車軸検出部９５は、特徴点Ｐを点群データｇによって補間した全景画像Ａから車軸を検出し、車軸の数と車軸間の距離を計測する。
【００６６】
図１４は、本実施形態の車種判別装置１０３における車軸検出処理の一例を説明するための図である。図１４に示す所定位置Ｔを通過したセミトレーラの全景画像Ａ１は、補間された全景画像Ａの一例である。
【００６７】
図１４においては、車軸検出部９５が車軸検出を行う範囲の高さ方向の下限は、路面３００とする。また、車軸検出部９５が車軸検出を行う範囲の高さ方向の上限位置３０１は、全景画像Ａ１に含まれる車両１０の車体の底面の高さである。
【００６８】
車軸検出部９５が車軸検出を行う範囲には、車軸１１ａ〜１１ｄ以外の構造物が含まれることが極力少なくなるように範囲を設定することが望ましい。例えば、車軸検出を行う範囲の高さ方向の上限位置３０１は、所定位置Ｔを走行することが想定される車種の最低地上高度の値としても良い。あるいは、路面から車軸検出を行う範囲の高さ方向の上限位置３０１までの高さは、想定される車軸１１ａ〜１１ｄの直径の２分の１の値としても良い。想定される車種の最低地上高度、および想定される車軸１１ａ〜１１ｄの直径は、記憶部９０が記憶する構成を採用しても良い。
【００６９】
車軸検出部９５は、全景画像Ａ１における車軸検出を行う範囲において、特徴点Ｐの発生頻度が所定の閾値よりも高い領域を検出する。車軸１１ａ〜１１ｄが存在する領域では、車軸１１ａ〜１１ｄが存在しない空間部分と比較して特徴点Ｐの発生頻度が高い。このため、車軸検出部９５は、特徴点Ｐの発生頻度が所定の閾値よりも高い領域を検出することで、車軸１１ａ〜１１ｄの位置を検出することができる。このように、車軸検出部９５は、図１４に示す全景画像Ａ１に含まれる車軸１１ａ〜１１ｄの位置を検出する。特徴点Ｐの発生頻度の所定の閾値は、記憶部９０が記憶する。
【００７０】
車軸検出部９５における車軸１１ａ〜１１ｄの検出方法は、これに限らない。例えば、車軸１１ａ〜１１ｄは一般に円形で黒色であることが想定されるため、車軸検出部９５は、全景画像Ａ１から、パタンマッチング（テンプレートマッチング）によって円形で黒色の画像パタン（テンプレート）と一致する領域を車軸１１ａ〜１１ｄとして検出する構成を採用しても良い。この場合、円形で黒色の画像パタン（テンプレート）は、記憶部９０が記憶する構成を採用しても良い。
【００７１】
また、図８および図９で述べたように、正規化処理後のリフレクタンス画像Ｇは、所定位置Ｔを通過する車両１０の速度が速くなるに従って、車両１０の車長方向（時間軸方向）への検出点ｐの数が少なくなる。すなわち、通行速度が速い車両１０については、リフレクタンス画像Ｇの横方向の解像度が不足し、正規化処理によって画像を横方向に伸長することで検出点ｐの位置の誤差が大きくなる場合がある。このため、車軸検出部９５は、例えば、正規化処理前のリフレクタンス画像Ｇの横方向の解像度に下限を設定し、下限を下回った場合には補間されていない全景画像Ｄ２から車軸を検出し、車軸の数と車軸間の距離を計測する構成を採用しても良い。リフレクタンス画像Ｇの横方向の解像度の下限は、例えば正規化処理前のリフレクタンス画像Ｇに含まれる車両１０の画像における車軸の幅が一定以下となった場合等を基準としても良い。
【００７２】
図１４に示す車軸の検出方法は、リフレクタンス画像Ｇの正規化処理における車軸の検出にも適用可能である。すなわち、画像生成部９２は、車軸検出部９５が全景画像Ａから車軸処理を行う方法を用いて、リフレクタンス画像Ｇから車軸検出する構成を採用しても良い。
【００７３】
また図１５は、本実施形態の車種判別装置１０３における車軸の大きさおよび車軸の中心位置の計測方法の一例を説明するための図である。図１５（ａ）に示すように、車軸検出部９５は、全景画像Ａから車軸３１０を検出する。図１５（ｂ）は車軸３１０を含む領域の拡大図である。車軸検出部９５は、路面３１２から、車軸３１０の路面から最も高い位置３１１までの距離を計測することで、車軸３１０の直径（大きさ）を取得することができる。また、車軸検出部９５は、路面３１２と車軸３１０の路面から最も高い位置３１１までの間の中間位置３１３を計測し、路面３１２から当該中間位置３１３までの距離を計測することで、車軸３１０の半径を取得することができる。
【００７４】
また、車軸３１０の左端３１４から右端３１５までの距離は車軸３１０の幅の長さを示す。また車軸３１０の左端３１４から右端３１５までの間の中間位置３１６が、車軸３１０の中心である。
【００７５】
図１４に示すように、車軸検出部９５は、車軸１１ａ〜１１ｄの位置を検出した後に、各車軸１１ａ〜１１ｄ間の距離を計測する。図１４の符号Ｌ１は第１の車軸１１ａの中心から第２の車軸１１ｂの中心までの距離、符号Ｌ２は第２の車軸１１ｂの中心から第３の車軸１１ｃの中心までの距離、符号Ｌ３は第３の車軸１１ｃの中心から第４の車軸１１ｄの中心までの距離をそれぞれ示す。車軸検出部９５は、全景画像Ａ１上の車軸１１ａ〜１１ｄ間の距離Ｌ１〜Ｌ３を、車両１０の実寸に換算して、実際の車両１０における車軸間の距離を計測する。
【００７６】
ここで、車軸の検出の際に考慮が必要な事項として、図１６および図１７を用いてリフトアクスル機能を備えた車両１０が通行した場合について説明する。リフトアクスル機能とは、例えばトレーラ等において積荷が軽い場合に、一部の車軸を路面から浮かせて（リフトして）、接地しないようにする機能のことをいう。路面から浮いた車軸は、車種区分および車種の判定基準上は車軸とはならない。そのため、リフトアクスル機能は、車種区分を特大車から大型車へ下げて高速道路の料金を節約する目的で、車軸の数を減らすために利用されることが多い。
【００７７】
具体的には、図１６に示すように１軸分の車軸を路面から浮かせる場合や、図１７に示すように２軸分の車軸を路面から浮かせる場合等がある。図１６および図１７に示す路面４００から、リフトした車軸の高さの下限４０１までの間は空間がある。車軸部分と空間部分とでは全景画像Ａ１における特徴点Ｐの分布に差があるため、車軸検出部９５は全景画像Ａ１における特徴点Ｐの分布から車軸の下に空間を認識した場合、当該車軸は車軸ではないと判断する。車軸のリフトを判定する方法はこれに限らず、車軸検出部９５は、レーザスキャナ１０２で測定した検出点ｐの検出点距離から車軸の下の空間を識別しても良い。また、車軸検出部９５は、パタンマッチングの結果、車軸と推定される円形画像の位置が路面４００から離れていることを認識して車軸のリフトを判定しても良い。
【００７８】
車軸検出部９５は、車軸が路面から浮いていることを判定した場合、当該路面から浮いている車軸を除いた車軸の数および車軸間の距離を計測する。
【００７９】
車軸検出部９５は、計測した車両１０の車軸の数と車軸間の距離を、判別部９６に送出する。
【００８０】
図２に戻り、判別部９６は、車軸検出部９５から取得した車軸の数と車軸間の距離に基づいて、車両１０の車種区分および車種を判別する。ここで、判別部９６が車種区分および車種を判別する処理のことを、車種判別処理という。
【００８１】
ここで、車種区分とは、車種を分類する区分のことをいう。本実施形態において、車種区分は高速道路の料金基準で用いられる車種区分に準じて軽自動車、普通車、中型車、大型車、特大車に車種を分類する構成を採用する。
【００８２】
判別部９６は、車種判別情報２０に定義された基準にしたがって、車種判別処理を実行する。車種判別情報２０とは、車軸の数と車軸間の距離によって、車種区分および車種を特定する基準を定義した情報である。
【００８３】
例えば、判別部９６は、車種判別情報２０に定義された基準にしたがって、車両１０が車軸を３軸以上備え、かつ、車両１０において車軸間の距離が所定の距離以上離れている箇所が２か所以上あると判断した場合に、車両１０が特大車であると判別する。また、判別部９６は、車両１０の車軸の数が５軸以上であると判断した場合は、車両１０を特大車であると判別する。
【００８４】
車種判別情報２０に定義された基準の詳細について、図１８を用いて説明する。図１８は、本実施形態の車種判別装置１０３における車種判別情報２０の一例を示す図である。本実施形態において、車種判別情報２０は、記憶部９０に記憶される。あるいは、車種判別情報２０は、車種判別装置１０３とネットワークを介して接続された不図示の外部記憶装置に記憶される構成を採用しても良い。
【００８５】
図１８に示すように、車種判別情報２０は、「軸数」、「車軸間距離条件（ｍ）」、「車種区分」、「車種」の情報を少なくとも含む。なお、項目「イメージ図」は、車軸間距離条件に基づく車軸の位置をモデル化して表示しているものであるので、車種判別情報２０の構成としては必須ではない。
【００８６】
車種判別情報２０の項目「軸数」は車軸の数を示す。図１８の車種判別情報２０によると、車軸の数は２軸、３軸、４軸、５軸以上の４つに分類されている。本実施形態においては、車両１０の車軸の数が２軸であれば、判別部９６は、車軸間の距離によって、車両１０の車種区分は「軽自動車、普通車、中型車」または「中型車、大型車」のいずれかであると判別する。車両１０の車軸の数が３軸であれば、判別部９６は、車軸間の距離の組合せによって、車両１０の車種区分は「特大車」または「中型車、大型車」のいずれかであると判別する。車両１０の車軸の数が４軸であれば、判別部９６は、車軸間の距離の組合せによって、車両１０の車種区分は「特大車」または「大型車」のいずれかであると判別する。車両１０の車軸の数が５軸以上である場合は、判別部９６は、車軸間の距離に関わらず、車両１０の車種区分は「特大車」であると判別する。
【００８７】
図１８に示す車種判別情報２０の「軸数」は一例であり、これに限らない。
【００８８】
車種判別情報２０の項目「車軸間距離条件（ｍ）」は各車軸間の距離の閾値をメートル単位で示す。車軸の数が３軸以上の場合は、各車軸間の距離の組合せが、車種区分および車種を判別する条件となる。図１８に示す車種判別情報２０の「車軸間距離条件（ｍ）」の項目Ｌ１〜Ｌ３は、車両１０の隣り合う２つの車軸間の距離を、それぞれの車軸の中心から計測して実寸換算した長さを示す。具体的には、図１４と同様に、図１８の項目Ｌ１は車両１０の最も前方側の車軸（第１の車軸）と、前方側から２番目の車軸（第２の車軸）の間の距離を示す。項目Ｌ２は車両１０の第２の車軸と、前方側から３番目の車軸（第３の車軸）の間の距離を示す。項目Ｌ３は車両１０の第３の車軸と、前方側から４番目の車軸（第４の車軸）の間の距離を示す。
【００８９】
車種判別情報２０の「車軸間距離条件（ｍ）」の項目Ｌ１〜Ｌ３はＡＮＤ条件であり、各距離の組合せを全て満たした場合にのみ、当該条件に合致するとされる。項目Ｌ１〜Ｌ３に設定される値ｎ１〜ｎ３は、車軸間の距離における所定の閾値の一例である。また、値ｎ１〜ｎ３の大小関係は、ｎ１＜ｎ２＜ｎ３とする。
【００９０】
例えば、図１８の車種判別情報２０のＮｏ．６では、「軸数」が４軸であり、「車軸間距離条件（ｍ）」のＬ１は「ｎ２≦Ｌ１＜ｎ３」、Ｌ２は「ｎ２≦Ｌ２＜ｎ３」、Ｌ３は「０＜Ｌ３＜ｎ２」と定義されている。すなわち、車両１０の第１の車軸と第２の車軸の間の距離がｎ２メートル以上ｎ３メートル未満であり、かつ、第２の車軸と第３の車軸の間の距離がｎ２メートル以上ｎ３メートル未満であり、かつ、第３の車軸と第４の車軸の間の距離が０ｍより長くｎ２メートル未満である場合に、判別部９６は、車両１０がＮｏ．６の「車軸間距離条件（ｍ）」を満たすと判断する。
【００９１】
また、車両１０の車軸の数が４軸であり、かつ、図１８の車種判別情報２０のＮｏ．６〜９の「車軸間距離条件（ｍ）」のいずれも満たさない場合は、Ｎｏ．１０に示すように、当該車両１０の「車種区分」は大型車であり、「車種」は普通トラック、単車、セミトレーラ以外の「その他４軸車」であると判別される。
【００９２】
車種判別情報２０の項目「車種区分」は、「軸数」と「車軸間距離条件（ｍ）」から特定される車両１０の車種の区分を示す。
【００９３】
車種判別情報２０の項目「車種」は、「軸数」と「車軸間距離条件（ｍ）」から特定される車両１０の車種を示す。例えば、図１８に示す車種判別情報２０のＮｏ．１に定義されるように、車軸の数が２軸の場合で、かつ、車軸間の距離Ｌ１がｎ１メートル以下であれば車種区分は軽自動車、普通車、中型車のいずれかであり、想定される車種は乗用車類、またはラフタークレーンがある。また、車種判別情報２０のＮｏ．２に定義されるように、車軸の数が２軸の場合で、かつ、車軸間の距離Ｌ１がｎ１メートルよりも長ければ、車種区分は中型車または大型車であり、想定される車種は単車、普通トラック、バス、トラクタである。ここで、単車とは、牽引部と被牽引部に分離することができない構造の貨物自動車の総称である。
【００９４】
図１８に示す車種は一例であり、車種判別情報２０はさらに多くの車種を記憶する構成を採用しても良い。
【００９５】
ここで、図１４および図１８を用いて車種判別処理の内容を具体的に説明する。図１４で述べたように、車軸検出部９５は、全景画像Ａ１から、車軸１１ａ〜１１ｄを検出し、各車軸間の距離Ｌ１〜Ｌ３を計測する。判別部９６は、車軸検出部９５から車軸１１ａ〜１１ｄの検出結果を取得し、図１８に示す車種判別情報２０を検索して、車両１０が当てはまる「軸数」と「車軸間距離条件（ｍ）」の組合せを取得する。図１４に示す車両１０の車軸１１ａ〜１１ｄの数は４軸で、各車軸間の距離はｎ２≦Ｌ１＜ｎ３、ｎ２≦Ｌ２＜ｎ３、０＜Ｌ３＜ｎ２であるとする。この場合、図１４に示す全景画像Ａ１は、車種判別情報２０のＮｏ．６に示す「軸数」と「車軸間距離条件（ｍ）」の組合せの条件を満たす。したがって、判別部９６は、全景画像Ａ１の「車種区分」は特大車であり、「車種」は単車あるいはセミトレーラであると判別する。
【００９６】
一方、全景画像Ａ１に示された車両１０が、後方の荷積載部分である被牽引車両を分離し、前方の牽引車両のみで独立して走行した場合、車両１０の車軸の数は、牽引車両の車軸１１ａ〜１１ｂの２軸となる。この場合、判別部９６は、車種判別情報２０を検索して、「軸数」が２軸で、車軸間の距離Ｌ１が「ｎ２≦Ｌ１＜ｎ３」となる車両１０があてはまる「軸数」と「車軸間距離条件（ｍ）」の組合せを取得する。この場合、車両１０は車種判別情報２０のＮｏ．２に示す「軸数」と「車軸間距離条件（ｍ）」の組合せの条件を満たす。したがって、判別部９６は、「車種区分」は中型車あるいは大型車であり、「車種」は単車、普通トラック、バスまたはトラクタであると判別する。
【００９７】
また、図１８に示す車種判別情報２０によれば、車種区分が特大車となるのは、車両１０がＮｏ．３、Ｎｏ．６、Ｎｏ．７、Ｎｏ．１１のいずれかの定義を満たす場合である。すなわち、前述したように、判別部９６は、車種判別情報２０の車両１０が車軸を３軸以上備え、かつ、車両１０において車軸間の距離がｎ２メートル以上離れている箇所が２か所以上あると判断した場合、あるいは車両１０の車軸の数が５軸以上であると判断した場合は、車両１０を特大車であると判別する。
【００９８】
判別部９６は、車種処理の結果を不図示の外部装置に出力する。あるいは、判別部９６は、車種判別装置１０３の不図示の表示部に車種判別処理の結果を表示する構成を採用しても良い。また、判別部９６が特定の車種区分や車種の車両１０を判別した場合に、車種判別装置１０３の不図示の報知部によって報知する構成を採用しても良い。
【００９９】
上記のように、本実施形態における車種判別装置１０３では、判別部９６が車軸の数および車軸間の距離に基づいて車種を判別するので、車両１０のその他の部位の形状等は車種判別に影響しない。このため、補間部９４は、全景画像Ｄ２の全体を均等に補間するのではなく、車軸の周囲の解像度を向上させるように全景画像Ｄ２の特定の範囲を補間する構成を採用しても良い。例えば、補間部９４は、全景画像Ｄ２の画像上の路面から、想定される車軸の高さの最高値までの間の範囲を補間する構成を採用しても良い。この場合、想定される車軸の高さの最高値は記憶部９０が記憶する構成を採用しても良い。あるいは、補間部９４は、補間前に全景画像Ｄ２からパタンマッチングによって車軸を検出し、車軸に近傍する範囲を補間する構成を採用しても良い。補間する範囲を限定することで、全景画像Ｄ２の全体を補間する場合と比較して、補間部９４が行うマッチング処理および画像補間処理の負荷を軽減することができる。
【０１００】
次に以上のように構成された本実施形態の車種判別処理の流れについて説明する。図１９は、本実施形態の車種判別装置１０３における車種判別処理の手順の一例を示すフローチャートである。このフローチャートの処理は、例えば、車両１０が所定位置Ｔに進入したことをレーザスキャナ１０２が検知した場合に開始する。
【０１０１】
Ｓ１０で、取得部９１は、カメラ１０１から撮像画像を取得する。取得部９１は、取得した撮像画像を全景画像推定部９３に送出する。
【０１０２】
Ｓ１１で、全景画像推定部９３は、取得部９１により取得された撮像画像が含む車両画像の特徴点Ｐを抽出する。さらに、全景画像推定部９３は、車両１０とカメラ１０１との位置関係に基づいて、抽出した各特徴点Ｐの位置を特定することによって、車両１０の全景画像Ｄ１を推定する。
【０１０３】
Ｓ１２で、全景画像推定部９３は、全景画像Ｄ１を回転させることによって、車両１０の側面方向の画像である全景画像Ｄ２を推定する。全景画像推定部９３は、全景画像Ｄ２を補間部９４に送出する。また、全景画像推定部９３は、全景画像Ｄ２から計測した車両１０の車長Ｌを画像生成部９２に送出する。
【０１０４】
Ｓ１３で、取得部９１は、レーザスキャナ１０２から各検出点ｐの検出点距離および反射強度を取得する。取得部９１は、取得した各検出点ｐの検出点距離および反射強度を画像生成部９２に送出する。
【０１０５】
Ｓ１４で、画像生成部９２は、取得部９１により取得された各検出点ｐの検出点距離に基づいて、車両１０の検出点ｐの濃度を、当該検出点ｐの検出点距離に応じて異ならせた画像である点群データｇを生成する。また、画像生成部９２は、取得部９１により取得された各検出点ｐの反射強度に基づいて、車両１０の検出点ｐの濃度を、当該検出点ｐの反射強度に応じて異ならせた画像であるリフレクタンス画像Ｇを生成する。
【０１０６】
Ｓ１５で、画像生成部９２は、全景画像推定部９３から取得した車長Ｌを用いてリフレクタンス画像Ｇを正規化する処理を行う。画像生成部９２は、点群データｇおよび正規化したリフレクタンス画像Ｇを補間部９４に送出する。
【０１０７】
Ｓ１６で、補間部９４は、全景画像Ｄ２の特徴点Ｐと、正規化処理後のリフレクタンス画像Ｇの検出点ｐとを照合するマッチング処理を実行する。補間部９４は、マッチング処理の結果に基づいて、全景画像Ｄ２の特徴点Ｐを、点群データｇに含まれる検出点ｐを用いて補間する画像補間処理を行う。補間部９４は、画像補間処理によって解像度が向上した全景画像Ａを生成する。補間部９４は、全景画像Ａを車軸検出部９５に送出する。
【０１０８】
Ｓ１７で、車軸検出部９５は、全景画像Ａから車軸の数および位置を検出する。また、車軸検出部９５は、車両１０の実寸に換算した車軸間の距離を計測する。車軸検出部９５は、車軸の数および車軸間の距離の計測結果を判別部９６に送出する。
【０１０９】
Ｓ１８で、判別部９６は、記憶部９０に記憶された車種判別情報２０を参照し、車軸検出部９５から取得した車軸の数および車軸間の距離に条件が合致する車種区分および車種を特定する車種判別処理を行う。
【０１１０】
Ｓ１９で、判別部９６は、車種判別処理の結果を不図示の外部装置に出力する。
【０１１１】
このように、本実施形態にかかる車種判別装置１０３によれば、判別部９６は、車軸の数および車軸間の距離に基づいて車種判別処理を行うため、車体の形状等に基づいて車種判別を行う場合と比較して経年変化による車体形状の変化の影響をうけにくく、より安定した車種判別処理の結果を得ることができる。また、積荷の違い等による車両１０の形状の違いにも影響を受けないため、本実施形態にかかる車種判別装置１０３によれば、車種判別処理の精度を向上させることができる。
【０１１２】
また、車両１０の車体の色によってはレーザスキャナ１０２による走査が難しい場合があり、特に黒色の車体に対してはレーザスキャナ１０２から出力されるレーザ光が鏡面反射するために受光側に光が戻らず距離計測値が正しく取得できない場合がある。一方、タイヤ（車軸）部分については乱反射により、レーザスキャナ１０２は比較的安定して距離を測定できる。本実施形態にかかる車種判別装置１０３によれば、車軸の数および車軸間の距離に基づいて車種判別処理を行うため、このような車両１０の車体の鏡面反射の影響が少なく、より安定して車種判別処理を行うことができる。
【０１１３】
また、本実施形態にかかる車種判別装置１０３によれば、取得部９１が、レーザスキャナ１０２からは検出点ｐまでの検出点距離および検出点ｐにおけるレーザの反射強度を取得し、カメラ１０１からは所定位置Ｔの撮像画像を取得する。また、画像生成部９２が、リフレクタンス画像Ｇを生成し、全景画像推定部９３が撮像画像から全景画像Ｄ１および全景画像Ｄ２を推定する。さらに、補間部９４がリフレクタンス画像Ｇと全景画像Ｄ２とのマッチング処理を実行し、マッチング処理の結果および検出点距離に基づいて、全景画像Ｄ２の特徴点Ｐを補間する。車軸検出部９５は、特徴点Ｐを補間した全景画像Ａから車軸を検出し、車軸の数と車軸間の距離を計測し、判別部９６は、車軸の数と車軸間の距離に基づいて、車両１０の車種を判別する。
【０１１４】
このため、本実施形態にかかる車種判別装置１０３によれば、カメラ１０１によって撮像された画像のみに基づいて推定された、もしくはレーザスキャナ１０２によって取得された検出点距離と反射強度のみに基づいて生成された画像と比較して、解像度の高い画像を用いて車軸を検出することができる。すなわち、車軸検出部９５による車軸の検出および車軸間の距離の計測の精度を向上させることができ、ひいては、判別部９６が高精度に車種判別処理を行うことができる。
【０１１５】
さらに、本実施形態にかかる車種判別装置１０３によれば、画像生成部９２は、リフレクタンス画像Ｇに対して、リフレクタンス画像Ｇの縦横比を車両１０の実際の縦横比に合わせる正規化処理を施す。また、全景画像推定部９３は、カメラ１０１によって連続して撮像された複数の静止画像から全景画像Ｄ１および全景画像Ｄ２を推定する。そして、補間部９４は、全景画像Ｄ２の特徴点Ｐと正規化処理が施されたリフレクタンス画像Ｇの検出点ｐとを照合するマッチング処理を行う。このため、本実施形態にかかる車種判別装置１０３によれば、全景画像Ｄ２の特徴点Ｐと点群データｇの検出点ｐの位置を高い精度で紐づけることができ、より高い精度で画像補間処理を行うことができる。
【０１１６】
また、本実施形態にかかる車種判別装置１０３によれば、判別部９６は車両１０が車軸を３軸以上備え、かつ、車軸間の距離が所定の距離以上離れている箇所が２か所以上あると判断した場合に、車両１０が特大車であると判別するため、特大車の判別を、効率的に行うことができる。
【０１１７】
さらに、本実施形態にかかる車種判別装置１０３によれば、判別部９６は、車種判別情報２０に定義された車軸の数および車軸間の距離の閾値の条件によって車種判別処理を行うため、車体の形状に基づいて車種判別を行う場合と比較して、車種判別処理において車種が判定不能の結果となる場合が少ない。また、車種判別情報２０は車軸の数および車軸間の距離の数値データ、車種区分および車種によって構成されるため、各車種の車体形状等を記憶する場合と比較して、記憶部９０が記憶するデータ量を少なく抑えることができる。
【０１１８】
なお、本実施形態にかかる車種判別装置１０３の車軸検出部９５は、さらに、車軸の数および車軸間の距離から車両１０の回転半径をする構成を採用しても良い。この場合、本実施形態の車種判別システム１ａは、急なカーブが存在する山道等の入り口付近に設置され、所定の回転半径を超える車両１０が進入した場合に不図示の報知部から警告を発する構成を採用しても良い。あるいは本実施形態の車種判別システム１ａは、不図示のゲートを閉鎖して車両１０の通行を停止させる機能を付加した構成を採用しても良い。所定の回転半径の閾値は、記憶部９０が記憶するとしても良い。このように構成することで、本実施形態の車種判別システム１ａによれば、回転半径が大きく急なカーブを曲がることができない車両１０が当該山道等に進入することを未然に防ぎ、危険を防止することができる。
【０１１９】
（実施形態２）
実施形態１の車種判別装置１０３では、カメラ１０１が撮像した画像から推定した車両１０の車長にもとづいてリフレクタンス画像Ｇを正規化していたが、本実施形態の車種判別装置１１０３では、速度計１０４によって計測された車両１０の速度に基づいて、リフレクタンス画像Ｇを正規化する。
【０１２０】
図２０は、本実施形態の車種判別システム１ｂの構成の一例を示す図である。図２０に示すように、本実施形態の車種判別システム１ｂは、カメラ１０１と、レーザスキャナ１０２と、車種判別装置１１０３と、少なくとも１つの速度計１０４とを備えている。
【０１２１】
本実施形態のカメラ１０１とレーザスキャナ１０２は、図１で説明した実施形態１の構成と同様である。
【０１２２】
速度計１０４は、車両１０の速度を測定する。例えば、図２０に示すように、速度計１０４は、車両１０が所定位置Ｔの直前の位置（符号１０ａ）から、所定位置Ｔに進入する際（符号１０ｂ）の速度を測定する。速度計１０４は、測定した車両１０の速度を車種判別装置１１０３に送信する。速度計１０４は、速度計測部の一例である。
【０１２３】
車種判別装置１１０３は、車種判別処理を実行する電子計算機の一例である。車種判別装置１１０３は、カメラ１０１、レーザスキャナ１０２、および速度計１０４と電気的に接続されている。車種判別装置１１０３の設置場所は、図１で説明した車種判別装置１０３の設置場所と同様である。
【０１２４】
図２１は、本実施形態の車種判別装置１１０３の機能的構成の一例を示すブロック図である。図２１に示すように、本実施形態の車種判別装置１１０３は、記憶部９０と、取得部１０９１と、画像生成部１０９２と、全景画像推定部９３と、補間部９４と、車軸検出部９５と、判別部９６と、を備える。
【０１２５】
本実施形態の記憶部９０と、全景画像推定部９３と、補間部９４と、車軸検出部９５と、判別部９６は、図２で説明した実施形態１の構成と同様である。
【０１２６】
本実施形態の取得部１０９１は、実施形態１の取得部９１の機能に加えてさらに、速度計１０４から車両１０の速度を取得する。取得部１０９１は、取得した速度を画像生成部１０９２に送出する。
【０１２７】
画像生成部１０９２は、取得部１０９１から車両１０の速度を取得する。画像生成部１０９２は車両１０の速度に基づいて、リフレクタンス画像Ｇの正規化処理を行う。
【０１２８】
図８および図９で説明したように、車両１０の速度が速いほど、リフレクタンス画像Ｇに含まれる車両１０の画像の車長ｌは短くなる。すなわち、車両１０の速度を計測することで、リフレクタンス画像Ｇに含まれる車両１０の車長ｌの、車両１０の実際の車長と比較した伸縮率を算出することができる。
【０１２９】
画像生成部１０９２は、車両１０の速度からリフレクタンス画像Ｇの時間軸方向の伸縮率を算出し、算出結果に基づいてリフレクタンス画像Ｇの時間軸方向の長さを修正する。これによりリフレクタンス画像Ｇの縦横比は実際の車両１０の縦横比となる。
【０１３０】
図２２は、本実施形態の車種判別装置１１０３における正規化処理の一例を説明するための図である。図２２は、正規化前のリフレクタンス画像Ｇにおける車両１０の車長ｌおよび車軸位置のモデル５００と、正規化後の車両１０の車長Ｌおよび車軸位置のモデル５０１とを示す。画像生成部１０９２は、車両１０の速度から算出した伸縮率から、車長ｌを車両１０の実際の縦横比に即した車長Ｌにするための倍率を算出する。そして画像生成部１０９２は、モデル５００〜５０１に示すように、算出結果の倍率に応じて正規化前のリフレクタンス画像Ｇの横幅を伸長することでリフレクタンス画像Ｇの正規化後を行う。
【０１３１】
また、車種判別システム１ｂは、一定距離間隔に配置した複数の速度計１０４を備える構成を採用しても良い。この場合、車両１０が所定位置Ｔの通過中に速度を加減速したことを計測することができるため、図２２のようにリフレクタンス画像Ｇ全体を同一の比で伸長するのではなく、速度変化に応じて一定領域ごとに伸長させる度合を変更することができる。また、実施形態１の正規化処理では、前輪と後輪の車軸の幅の変化から車両１０の速度変化率を算出していたが、本実施形態の車種判別システム１ｂが一定距離間隔に配置した複数の速度計１０４を備える場合は、速度計１０４の計測結果に基づいて速度変化率を算出することができる。
【０１３２】
以上のように構成された本実施形態の車種判別装置１１０３における車種判別処理の流れは図１９で説明した実施形態１の車種判別処理の流れと同様であるが、Ｓ１３の処理において取得部１０９１はさらに速度計１０４から車両１０の速度を取得する。また、Ｓ１５の処理において画像生成部１０９２は、取得部１０９１が取得した車両１０の速度に基づいてリフレクタンス画像Ｇの正規化処理を行う。
【０１３３】
このように、本実施形態の車種判別装置１１０３によれば、取得部１０９１は速度計１０４から車両１０の速度を取得し、画像生成部１０９２は取得部１０９１が取得した車両１０の速度に基づいて、リフレクタンス画像Ｇの正規化処理を行うため、実際の車両１０の速度に即してリフレクタンス画像Ｇの伸縮を行うことができる。このため、本実施形態の車種判別装置１１０３によれば、より正確な正規化処理を行うことができ、その後の全景画像Ｄ２とのマッチング処理の精度を向上させることができる。すなわち、本実施形態の車種判別装置１１０３によれば、より高解像度な全景画像Ａを生成することで、車軸の数および車軸間の距離の計測の精度を向上させ、より高精度な車種判別を行うことができる。
【０１３４】
（実施形態３）
実施形態１の車種判別装置１０３では車両１０の車種判別をしていたが、本実施形態の車種判別装置２１０３はさらに、車両１０の車種区分または車種ごとの通行車両数をカウントする。
【０１３５】
本実施形態の車種判別システム１ｃは、カメラ１０１と、レーザスキャナ１０２と、車種判別装置２１０３とを備えている。
【０１３６】
本実施形態のカメラ１０１とレーザスキャナ１０２は、図１で説明した実施形態１の構成と同様である。
【０１３７】
車種判別装置２１０３は、車種判別処理を実行する電子計算機の一例である。車種判別装置２１０３は、カメラ１０１、レーザスキャナ１０２と電気的に接続されている。車種判別装置２１０３の設置場所は、図１で説明した車種判別装置１０３の設置場所と同様である。
【０１３８】
図２３は、本実施形態の車種判別装置２１０３の機能的構成の一例を示すブロック図である。図２３に示すように、本実施形態の車種判別装置２１０３は、記憶部９０と、取得部９１と、画像生成部９２と、全景画像推定部９３と、補間部９４と、車軸検出部９５と、判別部９６と、カウンタ９７と、を備える。
【０１３９】
本実施形態の記憶部９０と、取得部９１と、画像生成部９２と、全景画像推定部９３と、補間部９４と、車軸検出部９５と、判別部９６は、図２で説明した実施形態１の構成と同様である。
【０１４０】
カウンタ９７は、判別部９６の車種判別結果を取得し、車種区分ごとまたは車種ごとの通行車両数を計数（カウント）する。カウンタ９７は、車種区分または車種のいずれか一方の分類に基づいて通行車両数を計数しても良いし、両方の分類に基づいて計数しても良い。または、カウンタ９７は、特定の車種区分または車種の車両１０のみを計数する構成を採用しても良い。
【０１４１】
また、カウンタ９７は、車両１０の車種区分ごとまたは車種のカウント結果と、各車両１０を計数した時刻を紐づける。カウンタ９７は、所定の時間ごとに、車種区分ごとまたは車種ごとの通行車両数の合計値を算出する構成を採用しても良い。あるいは、カウンタ９７は、１台の車両１０を計数する度に、車種区分または車種と時刻との紐づけを行う構成を採用しても良い。
【０１４２】
カウンタ９７は、カウント結果を不図示の外部装置へ出力する。あるいは、カウンタ９７は、車種判別装置２１０３の不図示の表示部にカウント結果を表示する構成を採用しても良い。
【０１４３】
図２４は、本実施形態の車種判別装置２１０３における車種区分別のカウント処理の一例について説明するための図である。車軸検出部９５は全景画像Ａから車軸の数および車軸の距離を計測し、判別部９６は車種判別処理によって当該全景画像Ａに該当する車両１０が該当する車種区分を特定する。カウンタ９７は、判別部９６の判定結果を取得し、車種区分ごとの通行車両数をカウントする。
【０１４４】
図２５は、本実施形態の車種判別装置２１０３における車種区分別の時間当たりの通行車両数のカウント結果の一例を示すグラフである。図２５の横軸は時間、縦軸は通行車両数を示す。図２５の実線６００は全車種を合計した通行車両数の値の推移を示し、破線６０１は車種区分が特大車の車両１０の通行車両の値の推移を示す。一般に、貨物自動車等の特大車は深夜帯に走行することが多く、図２５に示すように、全車種を合計した通行車両数と特大車の通行車両数のピークは異なる時間帯になる場合がある。全車種合計の通行車両数が同じであっても、特大車がより多く通行する場合は、道路がより混雑する可能性がある。本実施形態の車種判別装置２１０３では、カウンタ９７が車種区分ごとに通行車両数をカウントすることで、全車種合計の通行車両数のみから道路混雑状況を把握する場合と比較して、より正確に道路混雑状況を把握することができる。
【０１４５】
次に以上のように構成された本実施形態の車種判別処理の流れについて説明する。
図２６は、本実施形態の車種判別装置２１０３における車種判別処理の手順の一例を示すフローチャートである。Ｓ２０のカメラの撮像画像の取得から、Ｓ２８の車種判別処理までは、図１９で説明した実施形態１の車種判別処理のＳ１０からＳ１８までと同様に行われる。
【０１４６】
Ｓ２８で判別部９６が車種判別処理をしたら、Ｓ２９で、カウンタ９７は、判別部９６が判別した車種区分または車種を取得し、車種区分ごとまたは車種ごとの通行車両数をカウントする。また、カウンタ９７は、カウント結果とカウント時の時刻を紐づける。
【０１４７】
Ｓ３０で、判別部９６は、車種判別処理の結果を不図示の外部装置に出力する。また、カウンタ９７は、カウント結果およびカウント時の時刻を不図示の外部装置に出力する。
【０１４８】
このように、本実施形態にかかる車種判別装置２１０３によれば、カウンタ９７が車種区分ごとまたは車種ごとの通行車両数をカウントするため、車種区分ごとの通行車両数を計測することができる。このため、本実施形態にかかる車種判別装置２１０３によれば、全車種合計の通行車両数のみから道路混雑状況を把握する場合と比較して、より正確に道路混雑状況を把握することができる。
【０１４９】
さらに、本実施形態にかかる車種判別装置２１０３によれば、カウンタ９７が各車両１０の車種区分または車種ごとのカウント結果と、各車両１０をカウントした時刻とを紐づけるため、時間あたりの車種区分ごとまたは車種ごとの通行車両数を計測することができる。
【０１５０】
本実施形態の車種判別装置２１０３は、カウンタ９７によるカウント結果およびカウント時の時刻を、例えば道路交通情報として提供することができる。図２５で述べたように、時間当たりの車種区分ごとまたは車種ごとの通行車両数を用いることで、全車種合計の通行車両数から道路混雑状況を把握する場合と比較して、より正確な道路混雑状況を道路交通情報として提供することができる。本実施形態の車種判別システム１ｃを複数の道路に設置し、各設置場所における時間当たりの車種区分ごとまたは車種ごとの通行車両数をカウントすることで、さらに道路交通情報の精度を向上させ、より正確な渋滞予測を行うことができる。
【０１５１】
また、車種判別システム１ｃの設置場所における時間当たりの車種区分ごとまたは車種ごとの通行車両数を、地図情報と統合しても良い。この場合、地図上で車種判別システム１ｃの設置場所に対応する各地点において、時間当たりの車種区分ごとまたは車種ごとの通行車両数を把握することができる。例えば、当該情報を特大車の運転手に提供することで、運転手はより正確な道路混雑状況を知ることができ、混雑した道路を避けて走行することが可能となる。
【０１５２】
また、特定の道路において、車種区分が特大車の車両１０が全く走行してない場合は、当該道路は道幅が狭いなどの理由によって特大車が走行できない可能性がある。この場合は、特大車の運転手は、車種区分ごとの通行車両数を知ることによって当該道路を避けて走行することが可能となる。すなわち、本実施形態の車種判別システム１ｃによれば、運転手が適切な道のりを選択するための支援を行うことができる。カウント結果と地図情報との統合は、不図示の外部装置で行う構成を採用しても良いし、車種判別装置２１０３がさらに地図情報を取得し、統合処理を行う構成を採用しても良い。
【０１５３】
また、一般に、特大車の通行は道路へ与える負荷が他の車種区分の車両１０の通行と比較して高い。本実施形態にかかる車種判別装置２１０３によれば、特定の車種区分の通行車両数を把握することができるため、道路への負荷状況の分析にも利用することができる。例えば、車種判別装置２１０３の出力結果は、特大車が多く通行する道路のメンテナンスを特大車がより少なく通行する道路と比較して高い頻度で実施するよう、メンテナンス時期の算出に利用することができる。
【０１５４】
（実施形態４）
実施形態１の車種判別装置１０３では、車両１０の車種判別をしていたが、本実施形態の車種判別装置３１０３はさらに、重量測定器１０５ａ〜１０５ｃによって車両１０の重量を計測する。
【０１５５】
図２７は、本実施形態の車種判別システム１ｄの構成の一例を示す図である。図２７に示すように、本実施形態の車種判別システム１ｄは、カメラ１０１と、レーザスキャナ１０２と、車種判別装置３１０３と、重量測定器１０５ａ〜１０５ｃとを備えている。
【０１５６】
本実施形態のカメラ１０１とレーザスキャナ１０２は、図１で説明した実施形態１の構成と同様である。
【０１５７】
図２７では車種判別システム１ｄは、重量測定器１０５ａ〜１０５ｃの３台の重量測定器を備えているが、これは一例であり、車種判別システム１ｄは、少なくとも１つの重量測定器１０５を備えれば良い。ここで、重量測定器１０５は重量測定器１０５ａ〜１０５ｃの総称とする。重量測定器１０５は、所定位置Ｔの道路（車両通行路）に設置され、車両１０の車軸が重量測定器１０５上を通過する際に、車両１０の重量を計測する。重量測定器１０５は、道路上に設置された板状の装置であっても良く、または道路に埋め込まれる等の構成を採用しても良い。重量測定器１０５は、測定した車両１０の重量を、車種判別装置３１０３に送信する。重量測定器１０５は重量測定部の一例である。
【０１５８】
図２７の重量測定器１０５ｂのように、重量測定器１０５は少なくとも１台がレーザスキャナ１０２の正面の位置に設置されることが望ましい。また、車両１０の揺れによる計測される重量の値の変動があるため、図２７の重量測定器１０５ａ〜１０５ｃのように複数台で計測するとより正確な重量を測定することができる。重量測定器１０５ａ〜１０５ｃのいずれかが故障した場合には、重量測定器１０５ａ〜１０５ｃのうち正常に稼働しているものの計測値を採用し、車種判別システム１ｄの稼働を継続できる構成を採用しても良い。
【０１５９】
重量測定器１０５がレーザスキャナ１０２の正面の位置に設置されることが望ましい理由を、図２８および図２９を用いて説明する。
【０１６０】
図２８は、本実施形態のカメラ１０１が連続して撮像した複数の静止画像の一例を示す図である。カメラ１０１は連続する画像１２００〜１２０３を、それぞれ時刻ｔ０〜ｔ３の時点で撮像したものとする。このとき、車両１０がカメラ１０１の視野内に進入した時刻および退出した時刻は取得できるが、時刻ｔ０〜ｔ３の間の任意の時刻における車両１０の正確な位置を検出することは困難である。
【０１６１】
それに対して、レーザスキャナ１０２は、カメラ１０１よりも短い周期で車両１０の位置情報を取得しているため、各車軸がレーザスキャナ１０２の目前を通過した時刻を取得することができる。
図２９は、本実施形態のレーザスキャナ１０２の検出結果の一例を示す図である。図２９に示すように、レーザスキャナ１０２が車両１０を走査して取得した距離情報から生成された点群データｇは、車軸７０１を含む。また、符号７０２に示すように、重量測定器１０５ｂは、時刻ｔ１の時点で車両１０の重量を測定している。
【０１６２】
図２７に示すようにレーザスキャナ１０２の正面の位置に重量測定器１０５ｂを設置した場合、レーザスキャナ１０２の目前を車両１０の車軸が通過する時刻ｔ１と、重量測定器１０５ｂが車軸の重量を測定した時刻ｔ１とがほぼ同時になる。このため、図２９に示す車軸７０１をレーザスキャナ１０２が走査した時刻ｔ１と、重量測定器１０５ｂが車軸７０１の重量を測定した時刻ｔ１とを同期させることにより、重量測定器１０５ｂが重量を計測した車軸７０１が、レーザスキャナ１０２が走査した車軸７０１であることが特定できる。以上の理由により、重量測定器１０５は少なくとも１台がレーザスキャナ１０２の正面の位置に設置されることが望ましい。
【０１６３】
図２７に戻り、車種判別装置３１０３は、車種判別処理を実行する電子計算機の一例である。車種判別装置３１０３は、カメラ１０１、レーザスキャナ１０２、および重量測定器１０５ａ〜１０５ｃと電気的に接続されている。車種判別装置３１０３の設置場所は、図１で説明した車種判別装置１０３の設置場所と同様である。
【０１６４】
図３０は、本実施形態の車種判別装置３１０３の機能的構成の一例を示すブロック図である。図３０に示すように、本実施形態の車種判別装置３１０３は、記憶部１０９０と、取得部２０９１と、画像生成部９２と、全景画像推定部９３と、補間部９４と、車軸検出部１０９５と、判別部１０９６と、車軸別重量計測部９８と、過積載判定部９９と、を備える。
【０１６５】
本実施形態の画像生成部９２と、全景画像推定部９３と、補間部９４は、図２で説明した実施形態１の構成と同様である。
【０１６６】
本実施形態の記憶部１０９０は、実施形態１の記憶部９０の記憶内容に加えてさらに、車種区分ごとまたは車種ごとの荷積載量の重量の上限値に、当該車種区分または車種の車体の想定される重量の上限値を加算した重量である過積載基準値を記憶する。また、記憶部１０９０はさらに、車種区分ごとまたは車種ごとに、１車軸あたりが安全に支えられる重量の上限値である限界重量を記憶する。限界重量は車軸の大きさに応じて異なる値が定義されるものとしても良い。上記の過積載基準値および限界重量の算出方法は一例であり、これに限定されない。
【０１６７】
本実施形態の取得部２０９１は、実施形態１の取得部９１の機能に加えてさらに、重量測定器１０５ａ〜１０５ｃから車両１０の重量と、車両１０の重量を測定した時刻とを取得する。取得部２０９１は、取得した重量を車軸別重量計測部９８に送出する。
【０１６８】
車軸検出部１０９５は、点群データｇによって補間された全景画像Ａから車軸を検出する際、各車軸に対応する検出点ｐがレーザスキャナ１０２よって検出された時刻と、各車軸とを紐づける。車軸検出部１０９５は、車軸の数および車軸間の距離に加え、各車軸がレーザスキャナ１０２よって走査された時刻を車軸別重量計測部９８に送出する。各車軸が走査された時刻と各車軸の検出結果の紐づけ方法はこれに限定されず、点群データｇまたはリフレクタンス画像Ｇを用いる構成を採用しても良い。
【０１６９】
車軸別重量計測部９８は、車軸検出部１０９５から車軸の数と車軸間の距離、および各車軸がレーザスキャナ１０２よって走査された時刻を取得する。また、車軸別重量計測部９８は、取得部２０９１が重量測定器１０５ａ〜１０５ｃから取得した車両１０の重量、および車両１０の重量を測定した時刻を、取得部２０９１から取得する。車軸別重量計測部９８は、車軸検出部１０９５から取得した車軸の数と車軸間の距離および各車軸がレーザスキャナ１０２よって走査された時刻と、取得部２０９１が取得した車両１０の重量および車両１０の重量を測定した時刻と、を照合することによって、車軸ごとの重量を計測する。
【０１７０】
ここで、図１６および図１７で述べたように、車両１０は、リフトアクスル機能によって一部の車軸を路面から浮かせることがある。図１６および図１７に示す路面４００から、リフトした車軸の高さの下限４０１までの間は空間がある。しかしながら、路面４００から、リフトした車軸の高さの下限４０１までの距離の具体的な基準は決められていない。このため、路面４００から、リフトした車軸の高さの下限４０１までの距離が非常に短くなり、全景画像Ａ等の車両１０の形状情報からは車軸が路面４００から浮いていることを判断することが困難な場合がある。この場合、実際には車両１０の一部の車軸が路面４００から浮いているにも関わらず、車軸検出部１０９５は浮いている車軸も路面４００に接地した車軸として判断する可能性がある。
【０１７１】
そこで、本実施形態の車軸別重量計測部９８は、車両１０の車軸ごとの重量の計測結果から、各車軸が路面から浮いているか否かを判断する。すなわち、車軸別重量計測部９８は、車軸検出部１０９５が路面に接地した車軸であると判断した場合であっても、当該車軸の重量を重量測定器１０５ａ〜１０５ｃが測定していない場合、実際には路面から浮いた車軸であると判定する。
【０１７２】
車軸別重量計測部９８は、車軸が路面から浮いていると判断した場合、当該路面から浮いている車軸を除いた車軸の数および車軸間の距離を再度計測する。
【０１７３】
車軸別重量計測部９８は、計測した車両１０の車軸の数と車軸間の距離を、判別部１０９６に送出する。車軸が路面から浮いている車軸がない場合は、車軸別重量計測部９８は、車軸検出部１０９５が計測した車軸の数と車軸間の距離を判別部１０９６に送出する。また、車軸別重量計測部９８は、車両１０の車軸ごとの重量を過積載判定部９９に送出する。
【０１７４】
図３０に戻り、判別部１０９６は、車軸別重量計測部９８が計測した車軸の数および車軸間の距離に基づいて、車両１０の車種区分および車種を判別する。判別部１０９６は図１８で説明した実施形態１の判別部９６と同様に、車種判別情報２０に定義された基準に基づいて車種判別処理を行う。判別部１０９６は、車種判別処理の結果を、過積載判定部９９に送出する。
【０１７５】
図３０に戻り、過積載判定部９９は、判別部１０９６から車種判別処理の結果を取得する。また、過積載判定部９９は、車軸別重量計測部９８から車両１０の車軸ごとの重量を取得する。過積載判定部９９は、判別部１０９６の車種判別結果と、車両１０の重量とに基づいて、車両１０が過積載か否か判定する。
【０１７６】
具体的には、過積載判定部９９は、記憶部１０９０から、判別部１０９６の車種判別結果の車種区分または車種に合致する過積載基準値を取得し、車両１０の重量と比較する。すなわち、過積載判定部９９は、取得部２０９１が取得した車両１０の重量が、判別部１０９６が判別した車両１０の車種区分または車種に定められた過積載基準値を超えていると判断した場合に、車両１０を過積載と判定する。あるいは、過積載判定部９９は、過積載基準値に達していなくとも、一定以上過積載基準値に近接した重量の車両１０も判定対象とする構成を採用しても良い。
【０１７７】
また、過積載判定部９９は、判別部１０９６から取得した車種判別結果と、車軸別重量計測部９８から取得した車両１０の車軸ごとの重量に基づいて、車軸別重量計測部９８が計測した車両１０の車軸ごとの重量が、車軸ごとの重量の上限値である限界重量に達しているか否かを判定する。
【０１７８】
具体的には、過積載判定部９９は、記憶部１０９０から、判別部１０９６の車種判別結果の車種区分または車種に合致する限界重量を取得し、車両１０の各車軸の重量と比較することで、車両１０の各車軸の重量が限界重量に達しているか否かを判定する。また、過積載判定部９９は、車両１０の各車軸の重量が限界重量に達していない場合でも、各車軸の重量の差が著しい場合には判定対象とする構成を採用しても良い。各車軸の重量の差の閾値は、所定の重量差として記憶部１０９０が記憶する構成を採用しても良い。
【０１７９】
また、過積載判定部９９は、図１５で述べたように車軸検出部９５が測定した車軸の大きさ（直径）を取得しても良い。その場合、記憶部１０９０から車種区分または車種ごとに、さらに車軸の大きさに応じて定義された限界重量を取得して、車軸ごとの重量が限界重量に達しているかを判定する。
【０１８０】
過積載判定部９９は、過積載判定結果、各車軸が限界重量に達しているか否かの判定結果、および車軸ごとの重量計測結果を不図示の外部装置に出力する。あるいは、過積載判定部９９は、車両１０が過積載である場合や、いずれかの車軸が限界重量に達している場合に、不図示の報知部に信号を送出して警報を発する構成を採用しても良い。また、車軸ごとの重量計測結果は車軸別重量計測部９８が直接、不図示の外部装置に出力する構成を採用しても良い。
【０１８１】
図３１は、本実施形態の車種判別装置３１０３における車軸ごとの重量分析の一例を示す図である。図３１に示すように、車両１０の全景画像Ａには、車両１０の前輪にあたる車軸８０１と、後輪にあたる車軸８０２が含まれる。図３１の下部の図は、車軸別重量計測部９８による車軸ごとの重量計測結果を示す。車軸８０１の下に位置する矩形８０３は車軸８０１の重量、車軸８０２の下に位置する矩形８０４は車軸８０２の重量をそれぞれ示している。重量測定器１０５ａ〜１０５ｃによる計測結果の差異がある場合は、矩形８０３〜８０４の底辺が最も軽く計測された重量の値、矩形８０３〜８０４の上側の辺が最も重く計測された重量の値を示す。
【０１８２】
図３１に示すように、車両１０の前輪にあたる車軸８０１の重量は限界重量に達していない。しかしながら、車両１０の後輪にあたる車軸８０２の重量は限界重量に達していることがわかる。
【０１８３】
次に以上のように構成された本実施形態の車種判別処理の流れについて説明する。図３２は、本実施形態の車種判別装置３１０３における車種判別処理の手順の一例を示すフローチャートである。Ｓ４０のカメラの撮像画像の取得から、Ｓ４７の車軸の検出までは、図１９で説明した実施形態１の車種判別処理のＳ１０からＳ１７までと同様に行われる。
【０１８４】
Ｓ４７で車軸検出部１０９５が車軸の数および車軸間の距離を計測したら、Ｓ４８で、取得部２０９１は、重量測定器１０５ａ〜１０５ｃから車両１０の重量と、車両１０の重量を測定した時刻とを取得し、車軸別重量計測部９８に送出する。
【０１８５】
Ｓ４９で、車軸別重量計測部９８は、取得部２０９１から取得した車両１０の重量と、車両１０の重量を測定した時刻と、車軸検出部１０９５から取得した車軸検出結果とを照合する。
【０１８６】
Ｓ５０で、車軸別重量計測部９８は、車軸ごとの重量を計測する。また、車軸別重量計測部９８は、路面から浮いている車軸を検出した場合には、当該車軸を除いた車軸の数および車軸間の距離を計測する。
【０１８７】
Ｓ５１で、判別部１０９６は、車軸別重量計測部９８から取得した車軸の数と車軸間の距離の計測結果に基づいて、車両１０の車種区分および車種を判別する。
【０１８８】
Ｓ５２で、過積載判定部９９は、車両１０が過積載であるか否かの判定をする。また、過積載判定部９９は、各車軸の重量が限界重量に達しているか否かを判定する。
【０１８９】
Ｓ５３で、判別部１０９６は、車種判別結果を不図示の外部装置に出力する。また、過積載判定部９９は、過積載判定結果、各車軸が限界重量に達しているか否かの判定結果、および車軸ごとの重量計測結果を不図示の外部装置に出力する。
【０１９０】
このように、本実施形態の車種判別装置３１０３によれば、取得部２０９１が重量測定器１０５ａ〜１０５ｃから車両１０の重量を取得し、過積載判定部９９が、判別部１０９６の車種判別結果と、車両１０の重量とに基づいて、車両１０が過積載か否か判定するため、過積載の車両１０を効率よく判定することができる。車種区分および車種によって、重量の上限値は当然に異なるが、本実施形態の車種判別装置３１０３によれば、判別部１０９６が車種区分および車種を判定した後に、過積載判定部９９が過積載の判定を行うことで、過積載か否かの判定を適切に行うことができる。
【０１９１】
また、本実施形態の車種判別装置３１０３によれば、取得部２０９１が、重量測定器１０５ａ〜１０５ｃから、車両１０の重量と、車両１０の重量を測定した時刻とを取得し、車軸別重量計測部９８が、車両１０の重量と車両１０の重量を測定した時刻とを、車軸検出部１０９５の車軸検出結果と照合することによって、車軸ごとの重量を計測するため、車軸ごとにかかる負荷を把握することができる。このため、本実施形態の車種判別装置３１０３によれば、積荷の全体の積載量は基準内であっても走行上危険な状態にある車両１０や、積荷の積載バランスが悪い車両１０を判定することができる。
【０１９２】
さらに、本実施形態の車種判別装置３１０３によれば、車軸別重量計測部９８が、車軸の重量の計測結果から、車軸が路面から浮いているか否かを判定して、路面から浮いている車軸を除いた車軸の数および車軸間の距離を計測し、判別部１０９６が、車軸別重量計測部９８の計測結果に基づいて車両１０の車種区分および車種を判別するため、車両１０のリフトアクスル機能によってリフトした車軸と路面からの距離がわずかであっても、車種区分および車種の判定を高精度に行うことができる。
【０１９３】
以上説明したとおり、実施形態１から実施形態４の車種判別システム１ａ〜１ｄおよび車種判別装置１０３〜３１０３によれば、車両１０の車種区分および車種の判定の精度を向上させることができる。
【０１９４】
上記実施形態１〜４の車種判別装置１０３〜３１０３は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）等を備えた通常のコンピュータのハードウェア構成となっている。
【０１９５】
また、上記実施形態１〜４の車種判別装置１０３〜３１０３で実行される車種判別処理は、ＲＯＭ等に予め組み込まれた車種判別プログラムとしてコンピュータプログラムプロダクトとして提供される。上記実施形態１〜４の車種判別装置１０３〜３１０３で実行される車種判別プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録してコンピュータプログラムプロダクトとして提供するように構成しても良い。
【０１９６】
さらに、上記実施形態１〜４の車種判別装置１０３〜３１０３で実行される車種判別プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることによりコンピュータプログラムプロダクトとして提供するように構成しても良い。また、上記実施形態１〜４の車種判別装置１０３〜３１０３で実行される車種判別プログラムをコンピュータプログラムプロダクトとしてインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成しても良い。
【０１９７】
上記実施形態１〜４の車種判別装置１０３〜３１０３で実行される車種判別プログラムは、上述した各部を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵ（プロセッサ）が上記ＲＯＭから車種判別プログラムを読み出して実行することにより上記各部がＲＡＭ上にロードされ、各部がＲＡＭ上に生成されるようになっている。
【０１９８】
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。これら新規な実施形態は、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】
【０１９９】
１ａ，１ｂ，１ｃ，１ｄ  車種判別システム
１０  車両
２０  車種判別情報
９０，１０９０  記憶部
９１，１０９１，２０９１  取得部
９２，１０９２，２０９２  画像生成部
９３  全景画像推定部
９４  補間部
９５，１０９５  車軸検出部
９６，１０９６  判別部
９７  カウンタ
９８  車軸別重量計測部
９９  過積載判定部
１０１  カメラ
１０２  レーザスキャナ
１０３，１１０３，２１０３，３１０３  車種判別装置
１０４  速度計
１０５，１０５ａ，１０５ｂ，１０５ｃ  重量測定器
Ｔ  所定位置
【図１】
0006750967.tif 000002
【図２】
0006750967.tif 000003
【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】
0006750967.tif 000008
【図８】
0006750967.tif 000009
【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】
0006750967.tif 000016
【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
0006750967.tif 000020
【図２０】
0006750967.tif 000021
【図２１】
0006750967.tif 000022
【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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