(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両が通過する所定位置においてレーザを照射した検出点までの検出距離および前記検出点で反射したレーザの反射強度を検出するセンサから、前記検出距離および前記反射強度を取得し、かつ撮像部から、前記所定位置を撮像して得られた撮像画像を取得する取得部と、
前記所定位置の画像であり、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リフレクタンス画像を生成する、生成部と、
前記撮像画像に基づいて前記車両の三次元形状を推定する推定部と、
前記三次元形状の特徴点と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距離を用いて、前記三次元形状の前記特徴点を補間する補間部と、
前記マッチング処理の結果に基づいて、前記特徴点を補間した前記三次元形状の長さ方向の付属物の長さを検出し、検出した前記付属物の長さに基づいて、当該三次元形状の長さを補正し、当該補正後の三次元形状に基づいて、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、前記特徴点を補間した前記三次元形状から、所定の注視領域を抽出し、当該注視領域に基づいて、前記車両の車種を判別する請求項１に記載の車種判別装置。
【請求項３】
前記判別部は、前記注視領域と判別対象の車種の画像パターンとの照合結果に基づいて、前記車両の車種を判別する請求項２に記載の車種判別装置。
【請求項４】
前記生成部は、前記リフレクタンス画像が含む車軸を検知し、当該車軸の検知結果に基づく前記車両の速度に応じて、前記リフレクタンス画像が含む車両画像の車長を所定の長さに正規化し、
前記補間部は、前記三次元形状の特徴点と、前記車両画像の車長を正規化した前記リフレクタンス画像の前記検出点とを照合する前記マッチング処理を実行する請求項１に記載の車種判別装置。
【請求項５】
車両が通過する所定位置においてレーザを照射した検出点までの検出距離および前記検出点で反射したレーザの反射強度を検出するセンサから、前記検出距離および前記反射強度を取得し、
撮像部から、前記所定位置を撮像して得られた撮像画像を取得し、
前記所定位置の画像であり、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リフレクタンス画像を生成し、
前記撮像画像に基づいて前記車両の三次元形状を推定し、
前記三次元形状の特徴点と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距離を用いて、前記三次元形状の前記特徴点を補間し、
前記マッチング処理の結果に基づいて、前記特徴点を補間した前記三次元形状の長さ方向の付属物の長さを検出し、
検出した前記付属物の長さに基づいて、前記三次元形状の長さを補正し、
当該補正後の三次元形状に基づいて、前記車両の車種を判別する、
ことを含む車種判別方法。
【請求項６】
前記特徴点を補間した前記三次元形状から、所定の注視領域を抽出し、
当該注視領域に基づいて、前記車両の車種を判別する請求項５に記載の車種判別方法。
【請求項７】
前記注視領域と判別対象の車種の画像パターンとの照合結果に基づいて、前記車両の車種を判別する請求項６に記載の車種判別方法。
【請求項８】
前記リフレクタンス画像が含む車軸を検知し、
当該車軸の検知結果に基づく前記車両の速度に応じて、前記リフレクタンス画像が含む車両画像の車長を所定の長さに正規化し、
前記三次元形状の特徴点と、前記車両画像の車長を正規化した前記リフレクタンス画像の前記検出点とを照合する前記マッチング処理を実行する請求項５に記載の車種判別方法。
【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】
大型車両を対象とした道路交通法違反の取締対象の車種区分は、料金収受システムで用いられる車種区分により細分化されている。そして、取締対象の車種には、当該車種毎に、道路の通行を許可される車両の幅、高さ、長さ、および重量が定められている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−１８６５２６号公報
【特許文献２】特許第３８０４４０４号
【特許文献３】特開２０１４−１６４６０１号公報
【特許文献４】特許第４１０２８８５号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、道路の老朽化の要因として、過積載で重量超過の大型車両が問題となっており、取締対象の車種の判別の効率化が求められている。現状、取締対象の車種の判別は、人手によって行われているため、高精度な車種の判別方法が必要である。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
実施形態の車種判別装置は、取得部と、生成部と、推定部と、補間部と、判別部と、を備える。取得部は、車両が通過する所定位置においてレーザを照射した検出点までの検出距離および検出点で反射したレーザの反射強度を検出するセンサから、検出距離および反射強度を取得し、かつ撮像部から、所定位置を撮像して得られた撮像画像を取得する。生成部は、所定位置の画像であり、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リフレクタンス画像を生成する。推定部は、撮像画像に基づいて車両の三次元形状を推定する。補間部は、三次元形状の特徴点と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距離を用いて、三次元形状の特徴点を補間する。判別部は、マッチング処理の結果に基づいて、特徴点を補間した三次元形状の長さ方向の付属物の長さを検出し、検出した付属物の長さに基づいて、当該三次元形状の長さを補正し、当該補正後の三次元形状に基づいて、車両の車種を判別する。 
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】図１は、本実施形態にかかる車種判別システムの構成の一例を示す図である。
【図２】図２は、本実施形態にかかる路側装置の機能構成の一例を示すブロック図である。
【図３Ａ】図３Ａは、所定位置の画像であり、検出点の濃度を当該検出点の検出点間距離に応じて異ならせた点群データの一例を示す図である。
【図３Ｂ】図３Ｂは、本実施形態にかかる路側装置において生成されたリフレクタンス画像の一例を示す図である。
【図４Ａ】図４Ａは、本実施形態にかかる路側装置における車両の全景の推定処理の一例を説明するための図である。
【図４Ｂ】図４Ｂは、本実施形態にかかる路側装置における車両の全景の推定処理の一例を説明するための図である。
【図４Ｃ】図４Ｃは、本実施形態にかかる路側装置における車両の全景の推定処理の一例を説明するための図である。
【図５Ａ】図５Ａは、本実施形態にかかる路側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である。
【図５Ｂ】図５Ｂは、本実施形態にかかる路側装置における特徴点の補間処理の一例を説明するための図である。
【図６】図６は、本実施形態にかかる路側装置における特徴点の補間処理の一例を説明するための図である。
【図７】図７は、本実施形態にかかる路側装置におけるリフレクタンス画像が含む車両画像の車長の正規化の一例を説明するための図である。
【図８】図８は、本実施形態にかかる路側装置におけるリフレクタンス画像が含む車両画像の車長の正規化の一例を説明するための図である。
【図９】図９は、本実施形態にかかる路側装置におけるリフレクタンス画像が含む車両画像の車長の正規化の具体例を説明するための図である。
【図１０】図１０は、本実施形態にかかる路側装置による車両の車種の判別処理の具体例を説明するための図である。
【図１１】図１１は、本実施形態にかかる路側装置による車両の車種の判別処理の具体例を説明するための図である。
【図１２】図１２は、本実施形態にかかる路側装置による全景の車長の補正処理の一例を説明するための図である。
【図１３】図１３は、本実施形態にかかる路側装置による車種の判別処理の流れの一例を示す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、添付の図面を用いて、本実施形態にかかる車種判別装置および車種判別方法について説明する。
【０００８】
図１は、本実施形態にかかる車種判別システムの構成の一例を示す図である。車種判別システムは、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。図１に示すように、本実施形態では、車種判別システムは、カメラ１０１と、センサ１０２と、路側装置１０３と、を有している。
【０００９】
カメラ１０１（撮像部の一例）は、単眼カメラ等であり、車両Ｖが通過する所定位置Ｔを撮像可能に設けられている。本実施形態では、カメラ１０１は、後述するセンサ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Ｖの撮像を行う。また、カメラ１０１は、所定位置Ｔに進入した車両Ｖの斜め上方に設けられている。また、カメラ１０１は、所定位置Ｔの道路の路面から５〜７ｍ上方に設けられている。取締対象の車種の車両の車高は、３．８ｍである。よって、カメラ１０１は、取締対象の車種の車両よりも高い位置に設けられている。
【００１０】
また、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、カメラ１０１は、所定位置Ｔを通過する車両Ｖ（大型車を含む）の全景を撮像可能に設けられている。具体的には、カメラ１０１は、車両Ｖの前方領域（例えば、大型車のトラクタ部の下端）と車両Ｖ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、大型車の車長が長いため、当該カメラ１０１の上下方向の画角を広げるために、当該カメラ１０１を傾けて（例えば、９０度傾けて）撮像可能に設けられていても良い。そして、カメラ１０１は、車両Ｖの撮像により得られた撮像画像を、路側装置１０３に送信する。
【００１１】
センサ１０２は、赤外線センサ等のレーザセンサである。センサ１０２は、所定位置Ｔに対してレーザを照射可能に設けられている。そして、センサ１０２は、所定位置Ｔにおいてレーザを照射した点である検出点と自センサ（センサ１０２）との間の距離である検出点距離（検出距離の一例）を検出する。言い換えると、センサ１０２は、所定位置Ｔにおいてレーザを照射した検出点までの検出点距離を検出する。さらに、センサ１０２は、検出点で反射したレーザの反射強度を検出する。その後、センサ１０２は、各検出点について検出した検出点間距離および反射強度を路側装置１０３に送信する。
【００１２】
本実施形態では、センサ１０２は、所定位置Ｔの路側に設置されている。また、センサ１０２は、所定位置Ｔで反射したレーザに基づいて、所定位置Ｔを通過する車両Ｖの検知処理を行う。そして、センサ１０２は、車両Ｖを検知した場合に、車両Ｖの撮像を指示する撮像トリガ信号をカメラ１０１に出力する。また、センサ１０２は、車両Ｖを検知してから（車両Ｖが所定位置に進入してから）、車両Ｖが検知されなくなるまで（車両Ｖが所定位置から退出するまで）、車両Ｖの複数の検出点に対してレーザを照射する。具体的には、センサ１０２は、車両Ｖの進行方向に直交する方向（以下、走査方向と言う）にレーザを走査しながら、複数の検出点における検出点間距離および反射強度を検出する。
【００１３】
路側装置１０３（車種判別装置の一例）は、カメラ１０１から、撮像画像を取得する。また、路側装置１０３は、センサ１０２から、各検出点の検出点間距離および反射強度を取得する。そして、路側装置１０３は、撮像画像、各検出点の検出点間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Ｖの車種を判別する。
【００１４】
図２は、本実施形態にかかる路側装置の機能構成の一例を示すブロック図である。図２に示すように、本実施形態では、路側装置１０３は、記憶部９０と、取得部９１と、生成部９２と、推定部９３と、補間部９４と、判別部９５と、を有している。記憶部９０は、予め設定された判別対象の車種（例えば、取締対象の車種）の画像パターンを記憶する。例えば、記憶部９０は、取締対象の大型車のトラクタ部やトレーラ部の形状を示す画像パターンを記憶する。取得部９１は、センサ１０２により所定位置Ｔへの車両Ｖの進入が検知された場合、センサ１０２から、複数の検出点それぞれの検出点間距離および反射強度を取得する。また、取得部９１は、センサ１０２により所定位置Ｔへの車両Ｖの進入が検知された場合、カメラ１０１から、撮像画像を取得する。
【００１５】
生成部９２は、所定位置Ｔの画像であり、車両Ｖの検出点の濃度を、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リフレクタンス画像Ｇを生成する。本実施形態では、生成部９２は、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が強くなるに従って薄くした画像を、リフレクタンス画像Ｇとして生成する。
【００１６】
図３Ａは、所定位置Ｔの画像であり、検出点の濃度を、当該検出点の検出点間距離に応じて異ならせた画像（以下、点群データｇと言う）の一例を示す図である。図３Ｂは、本実施形態にかかる路側装置において生成されたリフレクタンス画像の一例を示す図である。図３Ａおよび図３Ｂにおいて、縦軸は、車両Ｖの各検出点ｐにレーザを走査した際の走査角度である。図３Ａおよび図３Ｂにおいて、横軸は、車両Ｖの各検出点ｐにレーザを走査した時刻である。
【００１７】
図３Ａに示すように、点群データｇは、検出点ｐの濃度が、当該検出点ｐの検出点間距離が近くなるに従って薄くなる。また、図３Ｂに示すように、リフレクタンス画像Ｇは、上述したように、検出点ｐの濃度が、当該検出点ｐで反射したレーザの反射強度が強くなるに従って薄くなる。ここで、検出点間距離は、反射強度が強くなるに従って、短くなる。そのため、図３Ａおよび図３Ｂに示すように、リフレクタンス画像Ｇおよび点群データｇは、同様の車両画像を含む画像となる。
【００１８】
ところで、リフレクタンス画像Ｇは、カメラ１０１の撮像により得られた撮像画像との親和性が高い。そのため、リフレクタンス画像Ｇと撮像画像とを比較することにより、リフレクタンス画像Ｇ内の検出点と一致する、撮像画像の特徴点（例えば、撮像画像が含むエッジ）を特定することができる。そこで、後述する補間部９４は、リフレクタンス画像Ｇの検出点と、撮像画像を用いて推定された車両Ｖの三次元形状の特徴点とを照合する。そして、補間部９４は、その照合結果に基づいて、当該三次元形状の特徴点を補間して、より詳細な全景を得る。ただし、リフレクタンス画像Ｇが含む車両画像の長さである車長は、車両Ｖの速度によって伸縮するため、生成部９２は、車両Ｖの速度に応じて、リフレクタンス画像Ｇが含む車両画像の車長を正規化する必要がある。具体的には、生成部９２は、車両Ｖの速度が速くなるに従い、リフレクタンス画像Ｇが含む車両画像の車長を伸長する。
【００１９】
図２に戻り、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Ｖの三次元形状Ｄ（以下、全景と言う）を推定する。図４Ａ、図４Ｂ、および図４Ｃは、本実施形態にかかる路側装置における車両の全景の推定処理の一例を説明するための図である。本実施形態では、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する。そして、推定部９３は、ＳｆＭ（Structured  from  Motion）等を用いて、複数の撮像画像に従って、車両Ｖの全景Ｄを推定する。
【００２０】
具体的には、推定部９３は、複数の撮像画像について、当該撮像画像が含む車両画像の特徴点（例えば、エッジ）を抽出する。次いで、図４Ａに示すように、推定部９３は、被写体となった車両Ｖ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Ｖの全景Ｄを推定する。さらに、推定部９３は、推定した全景Ｄに対して、当該全景Ｄ内の特徴点Ｐ近傍の撮像画像を貼り合わせる。これにより、図４Ｂに示すように、推定部９３は、車両Ｖの画像が重畳された車両Ｖの全景Ｄを得ることができる。また、図４Ｂに示すように、推定部９３は、ｘ軸、ｙ軸、またはｚ軸を回転軸として、車両Ｖの全景Ｄを、任意に回転させる。これにより、図４Ｃに示すように、推定部９３は、センサ１０２のレーザの放射位置と同様の位置から車両Ｖを見た場合の車両Ｖの全景Ｄを得ることができる。
【００２１】
図２に戻り、補間部９４は、推定した全景Ｄの特徴点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。そして、補間部９４は、マッチング処理の結果および検出点ｐの検出点間距離を用いて、全景Ｄの特徴点Ｐを補間する。
【００２２】
図５Ａは、本実施形態にかかる路側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である。図５Ｂおよび図６は、本実施形態にかかる路側装置における特徴点の補間処理の一例を説明するための図である。図５Ａに示すように、補間部９４は、全景Ｄの特徴点Ｐと一致する、リフレクタンス画像Ｇの検出点ｐを特定する。その際、補間部９４は、車両Ｖの速度に依存しないように、生成部９２によって車長が正規化された車両画像を含むリフレクタンス画像Ｇを用いて、全景Ｄの特徴点Ｐと一致する、当該リフレクタンス画像Ｇの検出点ｐを特定することが好ましい。一方、車両Ｖの全景Ｄは、カメラ１０１の撮像により得られた撮像画像を用いて推定されるため、車両Ｖの速度により受ける影響が少ない。そのため、補間部９４は、推定した全景Ｄについては、全景Ｄの車長の正規化を行わなくても良い。
【００２３】
ところで、図５Ｂに示すように、点群データｇは、車両Ｖの走査方向には密に検出点ｐを有している。すなわち、センサ１０２は、車両Ｖの走査方向に密に検出点間距離を検出している。しかしながら、点群データｇは、車両Ｖの時間軸方向には検出点ｐが疎になる。言い換えると、点群データｇは、車両Ｖの時間軸方向には検出点ｐが周期的に欠落する性質を有する。一方、車両Ｖの全景Ｄ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、車両Ｖの全景Ｄは、被写体（車両Ｖ）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く、一般的に、当該全景Ｄに含まれる特徴点Ｐが疎になる性質を有する。
【００２４】
そこで、補間部９４は、推定した全景Ｄ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５Ｂに示すように、補間部９４は、密な特徴点Ｐを有する全景Ａ（言い換えると、特徴点Ｐが拡充された全景Ａ）を得ることができる。
【００２５】
例えば、図６（ａ）に示すように、補間部９４は、全景Ｄが含む特徴点Ｐ（角部）とリフレクタンス画像Ｇの検出点ｐ（角部）とを照合するマッチング処理を実行する。次いで、図６（ｂ）に示すように、補間部９４は、全景Ｄ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によって補間して、密な特徴点Ｐを有する全景Ｄを得る。
【００２６】
図２に戻り、判別部９５は、補間部９４によって特徴点Ｐが補間された全景Ｄに基づいて、車両Ｖの車種を判別する。これにより、人手に依らずに、詳細な全景Ｄに基づいて、車両Ｖの車種の判別を行うことができるので、車種の判別を効率化することができ、かつ高精度な車種の判別を実現することができる。また、高精度な車種の判別を実現するために、センサ１０２の数を増やしたり、ガントリーを設置したりする必要がないので、車種の判別に要するコストを大幅に削減することができる。さらに、車種の判別結果と、所定位置Ｔを通過する車両Ｖの重量を検知する重量計による重量の検知結果とを組み合わせて、車両Ｖの車種を判別することで、過積載車両の自動検知の検知精度をより高めることができる。
【００２７】
本実施形態では、判別部９５は、特徴点Ｐが補間された全景Ｄと記憶部９０に記憶された各車種の画像パターンとを照合（マッチング）する。また、判別部９５は、全景Ｄと各車種の画像パターンとの類似度（以下、マッチングスコアと言う）を算出する。そして、判別部９５は、全景Ｄとのマッチングスコアが最も高い画像パターンに対応する車種を、所定位置Ｔを通過した車両Ｖの車種とする。
【００２８】
次に、図７および図８を用いて、リフレクタンス画像Ｇが含む車両画像の車長を正規化する処理について説明する。図７および図８は、本実施形態にかかる路側装置におけるリフレクタンス画像が含む車両画像の車長の正規化の一例を説明するための図である。
【００２９】
車両Ｖが速度Ｖ１で通過した場合のリフレクタンス画像Ｇ（図７参照）が含む車両画像の車長ｌは、車両Ｖが速度Ｖ１より速い速度Ｖ２で通過した場合のリフレクタンス画像Ｇ（図８参照）が含む車両画像の車長ｌよりも長くなる。すなわち、リフレクタンス画像Ｇが含む車両画像の車長ｌは、所定位置Ｔを通過する車両Ｖの速度が速くなるに従って、短くなる。そこで、図７および図８に示すように、生成部９２は、車両Ｖの速度に応じて、リフレクタンス画像Ｇが含む車両画像の車長ｌを所定の長さＬに正規化する。ここで、所定の長さＬは、予め設定された長さであり、全景Ｄの車長に近いことが好ましい。ただし、車両Ｖの速度に応じてリフレクタンス画像Ｇのサイズの変化率も異なるため、正規化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Ｖの速度が速くなるに従って、車両Ｖの車長方向（時間軸方向）への検出点ｐの数が少なくなる（図７および図８参照）。
【００３０】
次に、図９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９は、本実施形態にかかる路側装置におけるリフレクタンス画像が含む車両画像の車長の正規化の具体例を説明するための図である。
【００３１】
図９に示すように、まず、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、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を検知する。次いで、生成部９２は、前車軸ＦＳの幅および後車軸ＢＳの幅を特定する。さらに、生成部９２は、前車軸ＦＳの幅と後車軸ＢＳの幅の比率を、車両Ｖ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、生成部９２は、速度変化率が「１」であり、車両Ｖ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、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。
【００３２】
一方、生成部９２は、速度変化率が「１」でない場合、車両Ｖ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、生成部９２は、速度変化率が「１」より小さく、車両Ｖ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の検出点の間隔を小さくする。一方、生成部９２は、速度変化率が「１」より大きく、車両Ｖ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の検出点の間隔を大きくする。
【００３３】
すなわち、生成部９２は、リフレクタンス画像Ｇが含む車軸を検知し、当該車軸の検知結果に基づく車両Ｖの速度に応じて、当該リフレクタンス画像Ｇが含む車両画像の車長ｌを所定の長さに正規化する。そして、補間部９４は、全景Ｄの特徴点Ｐと、車両画像の車長を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。これにより、全景Ｄの特徴点Ｐとリフレクタンス画像Ｇの検出点ｐとの照合率が高まり、全景Ｄに対してより多くの特徴点Ｐを補間できるようになるので、全景Ｄの特徴点の密度を高められる。また、判別部９５は、より精度の高い全景Ｄを用いて、車両Ｖの車種を判別することができるので、車両Ｖの車種の判別精度を高めることができる。
【００３４】
例えば、判別部９５は、全景Ｄの特徴点の密度が高まることによって、当該全景Ｄに含まれるトラクタ部とトレーラ部の分離が容易になる。そして、判別部９５は、トラクタ部から分離したトレーラ部の形状に従って、車両Ｖの車種を判別することができる。さらに、判別部９５は、全景Ｄを用いて車両Ｖの寸法をより高精度に求めることができるので、特に、大型車両または特大車両の判別精度を高めることができる。
【００３５】
次に、図１０および図１１を用いて、本実施形態にかかる路側装置１０３による車両Ｖの車種の判別処理の具体例について説明する。図１０および図１１は、本実施形態にかかる路側装置による車両の車種の判別処理の具体例を説明するための図である。
【００３６】
本実施形態では、判別部９５は、特徴点Ｐが補間された全景Ｄから、所定の注視領域を抽出する。次いで、判別部９５は、注視領域に基づいて、車両Ｖの車種を判別する。具体的には、判別部９５は、注視領域と記憶部９０に記憶された所定の注視領域毎の画像パターンとの照合結果に基づいて、車両Ｖの車種を判別する。これにより、車種の判別において重要な注視領域のみに基づいて、車両Ｖの車種を判別するので、車両Ｖの車種の判別の誤りを軽減することができる。また、特徴点Ｐが補間された全景Ｄの注視領域のみに基づいて、車両Ｖの車種を判別するので、車種の判別による処理負荷を軽減することができる。
【００３７】
例えば、図１０に示すように、判別部９５は、まず、特徴点Ｐが補間された全景Ｄに基づいて、車両Ｖの車幅、車長、車高等の寸法を特定する。さらに、判別部９５は、全景Ｄから、トレーラ部９０１を注視領域として分離する。具体的には、判別部９５は、図１１（ａ）に示すように、全景Ｄに含まれるトラクタ部１００１とトレーラ部９０１との間の隙間１００２を検出する。そして、判別部９５は、図１１（ｂ）に示すように、隙間１００２を挟んで、車両Ｖの後方側の領域をトレーラ部９０１として分離する。
【００３８】
次いで、図１０に示すように、判別部９５は、記憶部９０に記憶された車種別の画像パターン９０２と、分離したトレーラ部９０１とを照合する。そして、判別部９５は、車種別の画像パターン９０２とトレーラ部９０１との照合結果、および車両Ｖの寸法に基づいて、車両Ｖの車種（例えば、特大車両）を判別する。
【００３９】
また、本実施形態では、判別部９５は、マッチング処理の結果に基づいて、特徴点が補間された全景Ｄの車長方向の付属物の長さを検出する。次いで、判別部９５は、検出した付属物の長さに基づいて、当該全景Ｄの車長を補正する。そして、判別部９５は、当該車長を補正した全景Ｄに基づいて、車両Ｖの車種を判別しても良い。図１２は、本実施形態にかかる路側装置による全景の車長の補正処理の一例を説明するための図である。例えば、図１２に示すように、判別部９５は、マッチング処理の結果に基づいて、リフレクタンス画像Ｇが含む車両画像の車長方向への付属物（例えば、ミラー）の長さΔＬ１を検知する。そして、判別部９５は、全景Ｄの車長を、当該長さΔＬ１を引いた長さに補正する。これにより、より正確な全景Ｄの寸法を用いて車両Ｖの車種を判別することができるので、車種の判別精度を向上させることができる。
【００４０】
次に、図１３を用いて、本実施形態にかかる路側装置１０３による車種の判別処理の流れについて説明する。図１３は、本実施形態にかかる路側装置による車種の判別処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【００４１】
取得部９１は、センサ１０２によって所定位置Ｔを通過する車両Ｖが検知されると、カメラ１０１から、撮像画像を取得する（ステップＳ１３０１）。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を抽出する（ステップＳ１３０２）。さらに、推定部９３は、車両Ｖ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Ｖの全景Ｄを推定する（ステップ１３０３）。次に、推定部９３は、推定した全景Ｄを回転させることによって、センサ１０２のレーザの放射位置から車両Ｖを見た場合の車両Ｖの全景を得る（ステップＳ１３０４）。
【００４２】
また、取得部９１は、センサ１０２によって所定位置Ｔを通過する車両Ｖが検知されると、センサ１０２から、各検出点の検出点間距離および反射強度を取得する（ステップＳ１３０５）。生成部９２は、車両Ｖの検出点の濃度を、当該検出点の反射強度に応じて異ならせたリフレクタンス画像を生成する。次いで、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を特定する（ステップＳ１３０６）。さらに、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を検知する（ステップＳ１３０７）。そして、生成部９２は、前車軸ＦＳおよび後車軸ＢＳの検知結果に基づいて、車両Ｖの速度を検出する（ステップＳ１３０８）。その後、生成部９２は、車両Ｖの速度に基づいて、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に正規化する（ステップＳ１３０９）。
【００４３】
補間部９４は、推定した全景Ｄの特徴点Ｐと、正規化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実行する（ステップＳ１３１０）。次いで、補間部９４は、マッチング処理の結果および検出点ｐの検出点間距離に基づいて、全景Ｄの特徴点Ｐを補間する（ステップＳ１３１１）。判別部９５は、特徴点Ｐが補間された全景Ｄに基づいて、車両Ｖの車種を判別する（ステップＳ１３１２）。そして、判別部９５は、車両Ｖの車種の判別結果を、外部装置に出力する（ステップＳ１３１３）。その際、判別部９５は、特徴点Ｐが補間された全景Ｄを用いて（例えば、全景Ｄを回転させて）、所定位置Ｔを通過した車両Ｖの車軸を検知し、その検知結果（例えば、検知した車軸の数、検知した車軸の配置）を外部装置に出力しても良い。
【００４４】
このように、本実施形態にかかる車種判別システムによれば、車種の判別を効率化することができ、かつ高精度な車種の判別を実現することができる。
【００４５】
なお、本実施形態の路側装置１０３で実行されるプログラムは、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）等に予め組み込まれて提供される。本実施形態の路側装置１０３で実行されるプログラムは、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提供するように構成してもよい。
【００４６】
さらに、本実施形態の路側装置１０３で実行されるプログラムを、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提供するように構成しても良い。また、本実施形態の路側装置１０３で実行されるプログラムを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。
【００４７】
本実施形態の路側装置１０３で実行されるプログラムは、上述した各部（取得部９１、生成部９２、推定部９３、補間部９４、および判別部９５）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（Central  Processing  Unit）が上記ＲＯＭから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主記憶装置上にロードされ、取得部９１、生成部９２、推定部９３、補間部９４、および判別部９５が主記憶装置上に生成されるようになっている。
【００４８】
本発明の実施形態を説明したが、この実施形態は、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。この新規な実施形態は、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。この実施形態は、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】
【００４９】
１０１  カメラ
１０２  センサ
１０３  路側装置
９０  記憶部
９１  取得部
９２  生成部
９３  推定部
９４  補間部
９５  判別部
Ｔ  所定位置
Ｖ  車両
【図１】
0006685704.tif 000002
【図２】
0006685704.tif 000003
【図３Ａ】
0006685704.tif 000004
【図３Ｂ】
0006685704.tif 000005
【図４Ａ】
0006685704.tif 000006
【図４Ｂ】
0006685704.tif 000007
【図４Ｃ】
0006685704.tif 000008
【図５Ａ】
0006685704.tif 000009
【図５Ｂ】
0006685704.tif 000010
【図６】
0006685704.tif 000011
【図７】
0006685704.tif 000012
【図８】
0006685704.tif 000013
【図９】
0006685704.tif 000014
【図１０】
0006685704.tif 000015
【図１１】
0006685704.tif 000016
【図１２】
0006685704.tif 000017
【図１３】
0006685704.tif 000018