(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
道路上の監視領域の温度を検出する検出部から得られた入力レベルと、道路の温度レベルに基づく背景レベルと、の差に基づく値を比較値とし、前記比較値と閾値とを比較して車両の有無の判定を行う判定手段と、
少なくとも車両有りの判定がされている間において、車両無しの判定をするために用いられる第１閾値の調整を行う閾値調整手段と、を備え、
前記閾値調整手段は、
車両無しの判定から車両有りの判定に切り替わってから前記比較値が最大値となることが期待されるタイミングで、前記第１閾値を増加させる急増処理を実行することを特徴とする車両感知システム。
【請求項２】
道路上の監視領域の温度を検出する検出部から得られた入力レベルと、道路の温度レベルに基づく背景レベルと、の差に基づく値を比較値とし、前記比較値と閾値とを比較して車両の有無の判定を行う判定手段と、
少なくとも車両有りの判定がされている間において、車両無しの判定をするために用いられる第１閾値の調整を行う閾値調整手段と、を備え、
前記閾値調整手段は、
車両無しの判定から車両有りの判定に切り替わってから所定時間を経過したことを契機として、前記第１閾値を増加させる急増処理を実行し、
車両無しの判定から車両有りの判定に切り替わってから前記所定時間が経過するまでの間は、前記入力レベルと前記背景レベルとの差に基づく値に応じて、第１閾値を増加させる通常学習処理を実行し、
車両無しの判定から車両有りの判定に切り替わってから前記所定時間を経過すると、前記急増処理として、前記通常学習処理における増加度よりも大きい増加度で第１閾値を増加させる処理を実行することを特徴とする車両感知システム。
【請求項３】
前記閾値調整手段は、前記急増処理の後は、車両有りの判定が続く間、前記第１閾値を前記急増処理で増加させた値に保持する請求項１又は２記載の車両感知システム。
【請求項４】
道路上の監視領域の温度を検出する検出部から得られた入力レベルと、道路の温度レベルに基づく背景レベルと、の差に基づく値を比較値とし、前記比較値と閾値とを比較して車両の有無の判定を行う判定手段と、
少なくとも車両有りの判定がされている間において、車両無しの判定をするために用いられる第１閾値の調整を行う閾値調整手段と、を備え、
前記閾値調整手段は、
車両無しの判定から車両有りの判定に切り替わってから所定時間を経過したことを契機として、前記第１閾値を増加させる急増処理を実行し、
少なくとも車両無しの判定がされている間において、車両有りの判定をするために用いられる第２閾値の調整も行うように構成され、
車両有りの判定から車両無しの判定に切り替わると、前記閾値調整手段は、車両無しの判定に切り替わったときの前記比較値を、車両無しの判定中における第２閾値の学習初期値として、前記入力レベルと前記背景レベルとの差に基づく値に一定値を加えた値となるように第２閾値の学習を行うことを特徴とする車両感知システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両感知システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
交通量や車両の占有時間を調べるために、道路における車両の有無を感知する車両感知システムが知られている。特許文献１には、このような車両感知システムが開示されている。
【０００３】
特許文献１のシステムは、道路上の監視領域を通過する車両を感知するセンサを備えている。このセンサは、サーモパイル素子であり、車両や道路などの検知対象が発する赤外線を感知する。この感知結果は、入力レベルとしてシステムに与えられる。
車両は、その温度が、道路とは異なるため放射する赤外線の量も道路とは異なる。このため、センサの監視領域を車両が通過すると、その温度に応じて、センサからの入力レベルが変化する。この入力レベルの変化によって監視領域を通過する車両を感知することが可能である。
【０００４】
より具体的には、特許文献１のシステムでは、センサから得られた入力レベルと道路の温度を示す背景レベルとの差に基づく値を比較値とし、この比較値と閾値とを比較して、車両の有無を判定する。
【特許文献１】特許第３７１９４３８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明者は、監視領域を車両が通過し終えて、車両が存在しなくなった後も、しばらく車両有りの判定を継続してしまうことがあるということを発見した
【０００６】
路面に積雪がある場合や降雨時においては、車両が監視領域を通過し終えても、入力レベルが背景レベルまでなかなか戻らず、一定の時間、両者の差が開いたままの状態となることがある。
【０００７】
つまり、監視領域に車両が進入すると入力レベルが上昇する（天候の状態によっては車両の進入によって下降する）。しかし、路面に積雪がある場合等においては、その理由は明かではないものの、監視領域から車両が通過した後も検出部によって得られる入力レベルが、背景レベルにまでなかなか戻らず、車両通過後ある程度の時間が経ってから、入力レベルが背景レベルに戻るという現象が生じる。
【０００８】
このような場合、入力レベルと背景レベルの差に基づく比較値は、車両通過後においても直ちに減少せず、車両通過後しばらくは、車両が実際には存在しないにもかかわらず車両が存在することを示す値となる場合がある。
【０００９】
この結果、路面に積雪がある場合や降雨時においては、車両有りと判定している時間（感知ＯＮ時間）が、監視領域内に実際に車両が存在している時間（真の感知ＯＮ時間）よりも長くなってしまう。
ここで、感知ＯＮ時間は、車両の占有時間を算出し、渋滞判定や車両平均速度算出するなど、交通状態を把握するための基礎データとなるため、感知ＯＮ時間が実際より長くなると、交通状態の把握が厳密ではなくなる場合がある。
したがって、車両有りと判定している感知ＯＮ時間は、できるだけ正確に求めることが肝要である。
【００１０】
そこで、本発明は、路面に積雪がある場合等であっても、精度良く感知ＯＮ時間を取得することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明は、道路上の監視領域の温度を検出する検出部から得られた入力レベルと、道路の温度レベルに基づく背景レベルと、の差に基づく値を比較値とし、前記比較値と閾値とを比較して車両の有無の判定を行う判定手段と、少なくとも車両有りの判定がされている間において、車両無しの判定をするために用いられる第１閾値の調整を行う閾値調整手段と、を備え、前記閾値調整手段は、車両無しの判定から車両有りの判定に切り替わってから所定時間を経過したことを契機として、前記第１閾値を増加させる急増処理を実行することを特徴とする車両感知システムである。
【００１２】
上記本発明によれば、車両有りの判定がされている間において、車両無しの判定をするために用いられる第１閾値を増加させるため、路面に積雪がある場合のように入力レベルが背景レベルまで戻りにくい状況においても、感知ＯＮ時間が長くなりすぎるのを防止することができる。
上記本発明において、第１閾値を増加させる急増処理を実行するタイミングは、具体的には、比較値が最大値をとることが期待されるタイミングとすることが好ましい。かかるタイミングに急増処理を実行すれば、比較値の最大値よりも少し低い値（例えば、最大値の８０％）に第１閾値を調整することができる。
【００１３】
前記閾値調整手段は、車両無しの判定から車両有りの判定に切り替わってから前記所定時間が経過するまでの間は、前記入力レベルと前記背景レベルとの差に基づく値に応じて、第１閾値を増加させる通常学習処理を実行し、車両無しの判定から車両有りの判定に切り替わってから前記所定時間を経過すると、前記急増処理として、前記通常学習処理における増加度よりも大きい増加度で第１閾値を増加させる処理を実行するのが好ましい。この場合、前記所定時間までは通常学習処理により第１閾値が増加し、所定時間を経過すると急増処理によって第１閾値を増加させることができる。
【００１４】
前記閾値調整手段は、前記急増処理の後は、車両有りの判定が続く間、前記第１閾値を前記急増処理で増加させた値に保持するのが好ましい。この場合、急増後に第１閾値を変動させる演算を行う必要がないため、演算負荷を軽減できる。
【００１５】
前記閾値調整手段は、少なくとも車両無しの判定がされている間において、車両有りの判定をするために用いられる第２閾値の調整も行うように構成され、車両有りの判定から車両無しの判定に切り替わると、前記閾値調整手段は、車両無しの判定に切り替わったときの前記比較値を、車両無しの判定中における第２閾値の学習初期値として、前記入力レベルと前記背景レベルとの差に基づく値に一定値を加えた値となるように第２閾値の学習を行うのが好ましい。
【００１６】
閾値として、車両無しの判定をするための第１閾値とは別に、車両有りの判定をするための第２閾値を設け、車両無しの判定の間において、入力レベルと前記背景レベルとの差に基づく値に一定値を加えた値となるように第２閾値を学習するようにした場合であっても、車両無しの判定に切り替わったときの比較値を、車両無しの判定中における第２閾値の学習初期値とすることで、急増処理がおこなわれても、車両無しの判定に切り替わったときの比較値と第２閾値との乖離を小さくすることができる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、路面に積雪がある場合のように入力レベルが背景レベルまで戻りにくい状況においても、感知ＯＮ時間が不要に長くなるのを防止することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、本発明の好ましい実施形態について添付図面を参照しながら説明する。
図１及び図２は、実施形態に係る車両感知システム１を示している。この車両感知システム１は、道路上の所定領域を監視領域Ａとし、当該監視領域Ａ内に車両Ｖが存在する場合には、それを感知するためのものである。
【００１９】
車両感知システム１は、車両を検出するため監視領域Ａの温度を検出する検出部２を備えている。検出部２から得られた入力レベル（監視領域Ａの平均温度に相当する入力電圧値）は、感知処理部３に与えられる。感知処理部３では、監視領域内の車両の有無を判定し、車両有り（感知ＯＮ）又は車両無し（感知ＯＦＦ）の信号を感知結果として出力することができる。
【００２０】
感知結果は、図示しない交通信号制御機や交通管制センターに送信される。なお、交通信号制御機は、車両感知システム１の近傍に設置される。交通管制センター等では、複数の車両感知システムからの感知結果を集計して、交通量や車両の占有時間を算出し、渋滞判定や車両平均速度算出などが行われる。
【００２１】
前記検出部２は、車両や道路が発する赤外線を感知することで、監視領域の温度を検出するサーモパイル素子によって構成されている。この検出部２は、図１に示すように、監視領域Ａを道路Ｒ上に設定するため、道路脇の支柱４に取り付けられている。
検出部２は、感知処理部３と接続されており、検出部２から得られた入力レベルは当該感知処理部３に送信される。
感知処理部３は、前記支柱４に取り付けられた筐体５内に配置されている。なお、感知処理部３を検出部２と同一の筐体内に収める構成としてもよく、検出部２や感知処理部３の配置はここに示す構成に特に限定されるものではない。
【００２２】
感知処理部３は、ＣＰＵや記憶部などを有するコンピュータを含むハードウェア等によって構成されており、記憶部に記憶されたコンピュータプログラムが実行されることで、車両感知のための処理を行う。
【００２３】
ここで、監視領域Ａにおける車両Ｖの有無を判定（感知判定）するための基本原理としては、車両が存在しないときの道路の温度を背景レベルとして有しておき、入力レベルと背景レベルに差があれば車両有り（感知ＯＮ）と判定し、入力レベルと背景レベルに差がなければ車両無し（感知ＯＦＦ）と判定すればよい。
【００２４】
ただし、本実施形態では、単純に入力レベルと背景レベルとを比較して感知判定するのではなく、より正確に感知判定を行うため、感知処理部３は、入力レベルと背景レベルとの差に基づく値を比較値として算出し、その比較値を閾値（感知判定用の閾値）と比較することで、感知結果（感知ＯＮ／感知ＯＦＦ）を求める。
【００２５】
このため、感知処理部３は、入力レベルと背景レベルとの差に基づく値を比較値として算出する比較値算出部３１としての機能を備えている（図３（ａ）参照）。
さらに、感知処理部３は、比較値と、閾値と、を比較して、車両の有無を判定する判定部３２としての機能を有している（図３（ｂ）参照）。
【００２６】
前記比較値算出部３１は、本実施形態では、入力レベルと背景レベルとの差分を示す値（比較値）として、入力レベルと背景レベルの差の微積和を算出する。この微積和は、入力レベルと背景レベルの単純差から、ノイズの影響を低減し、当該単純差の変化分を強調して閾値との比較をし易くしたものである。
【００２７】
図３（ａ）に示すように、比較値演算部３１では、微積和を求めるため、まず、入力レベルと背景レベルとの差分を差分演算部３１ａによって求める。さらに、その差分の絶対値の積分値を積分演算部３１ｂによって求める。
この積分値は、前記差分の時間平均値に相当し、差分からノイズの影響を低減したものを得ることができる。また、差分の絶対値の微分値を求める演算が微分演算部３１ｃによって行われる。微分値は、前記差分の変化分を示すものである。
【００２８】
前記積分値と前記微分値とは加算部３１ｄによって加算され、この加算値が微積和（比較値）となる。
微積和は、ノイズが低減された積分値に変化分を示す微分値が加えられたものであるから、ノイズの影響が低減され、変化分を強調したものとなっている。
【００２９】
前記判定部では、この微積和を用いて判定を行うため、より正確に感知判定を行うことができる。ただし、比較値としては、入力レベルと背景レベルとの差に基づくものであれば、前記微積和に限定されるものではない。
なお、比較値算出部３１からは、前記積分値も出力される。この積分値も、入力レベルと背景レベルの差に基づく値であり、後述の閾値学習の際に用いられる。
【００３０】
図３（ｂ）に示すように、判定部３２は、比較値算出部３１によって算出された比較値（微積和）を用いて、感知結果（感知ＯＮ／感知ＯＦＦ）を出力する感知判定を行う。
ここでの感知判定の基本原理は、比較値が閾値よりも大きければ（比較値＞閾値）、感知ＯＮ（車両有り）と判定し、比較値が閾値よりも小さければ（比較値＜閾値）、感知ＯＦＦ（車両無し）と判定するものである。
【００３１】
ただし、本実施形態では、感知ＯＮから感知ＯＦＦに切り替わった直後や感知ＯＦＦから感知ＯＮに切り替わった直後における感知結果のチャタリングを防止するため、感知判定用の閾値として「閾値Ｌｏ」（第１閾値）と「閾値Ｈｉ」（第２閾値）の２つが導入されている。
【００３２】
第１の閾値である閾値Ｌｏは、感知ＯＮの状態から感知ＯＦＦを判定するためのものであり、第２の閾値である閾値Ｈｉは、感知ＯＦＦの状態から感知ＯＮを判定するためのものである。
換言すると、閾値Ｌｏは、車両有りの判定（感知ＯＮ）がされている間において、車両無し（感知ＯＦＦ）の判定するために用いられるものであり、閾値Ｈｉは、車両無しの判定（感知ＯＦＦ）がされている間において、車両有り（感知ＯＮ）の判定をするために用いられるものである。
【００３３】
閾値Ｌｏは、通常、閾値Ｈｉよりも所定値ほど減じた値に設定され（後述の急増モードの場合を除く）、これにより感知ＯＮ／ＯＦＦ切り替わり時のチャタリングが防止される。
【００３４】
図４に示すように、感知処理部３は、さらに、背景レベルを学習する背景レベル学習部３３としての機能と、閾値（閾値Ｌｏ及び閾値Ｈｉ）を学習するための閾値学習部（閾値調整部）３４としての機能と、を有している。
【００３５】
背景レベル（道路の路面温度）は、太陽光によって道路が日向になったり日陰になったりするなど環境によって大きく変動するため、一定値を背景レベルとして採用すると真値（実際の道路の温度）とのズレが発生する。
そこで、図５（ａ）に示すように、車両が監視領域Ａに存在しない感知ＯＦＦ時には、入力レベルは道路Ｒの温度を示しているはずであるから、背景レベル学習部３３は、入力レベルに追従するように背景レベルの学習を行う。
【００３６】
一方、車両が監視領域Ａに存在する感知ＯＮ時には、入力レベルは主に車両Ｖの温度を示しているはずであるから、背景レベル学習部３３は、背景レベルの学習を行わず、感知ＯＦＦから感知ＯＮに切り替わったときの背景レベルを保持する。
このように、背景レベル学習部３３は、感知結果（感知ＯＮ／感知ＯＦＦ）に応じて、学習方法（学習の有無）を切り替えて、背景レベルの学習を行う。
以上のような背景レベル学習を行うことで、路面温度の変化に応じて、背景レベルを変化させることができる。
【００３７】
さらに、本実施形態では、前述のように、背景レベルだけでなく、閾値（閾値Ｌｏ及び閾値Ｈｉ）の学習（調整）も行う。
ここで、感知ＯＦＦ時（車両無しの場合）においては、車両の有無を判定するために比較値と比較される閾値は、原理的には、一定値でもよい。
すなわち、感知ＯＦＦ（車両無し）での定常状態が続くと、入力レベルと背景レベルの差（比較値）は原理的には０となる。そして、この状態で車両が監視領域Ａを通過すると入力レベルが変化して、入力レベルと背景レベルの差（比較値）が大きくなる。
このため、感知ＯＦＦ時においては、前記閾値は、車両が監視領域に進入することで、入力レベルと背景レベルとの差が、車両によって、０よりも大きくなったことを判定できるものであれば足りる。
したがって、閾値は、前述のように、感知ＯＦＦ時においては、原理的には一定値でよい。
【００３８】
ただし、実際には、感知ＯＦＦであっても、外乱などの要因によって、入力レベルと背景レベルの差（比較値）が０になるとは限らず、時間によって変動する。
このため、本実施形態では、より正確に感知ＯＮを判定するため、図５（ｂ）に示すように、感知ＯＦＦ時においては、比較値（微積和）に一定値を加えたものを目標に学習する。つまり、感知ＯＦＦにおける定常状態においては、比較値に一定値を加えた値が閾値となる。
【００３９】
より具体的には、本実施形態の閾値学習部３４は、感知ＯＦＦ時において、閾値Ｈｉについては、比較値（微積和）に一定値を加えたものを目標に学習を行い、閾値Ｌｏについては、前記閾値Ｈｉから一定値を減じた値にする
この結果、本実施形態では、感知ＯＦＦ時において、閾値Ｈｉと閾値Ｌｏとは、前記一定値分の間隔を保ちつつ、比較値（微積和）よりも少し高い値で、比較値の変化に追従することになる。
【００４０】
また、感知ＯＮ時（車両存在時）においては、前記閾値は、車両が監視領域に存在していることで大きくなっている比較値（入力レベルと背景レベルとの差）が、車両が監視領域から存在しなくなることによって、小さくなったことを判定できるものであれば足りる。したがって、原理的には、感知ＯＮ時の閾値は、感知ＯＦＦ時の閾値と同じでよい。
ただし、上記のように感知ＯＦＦ時に閾値が比較値に追従して変動するようにした場合であっても、感知ＯＮ時の比較値は入力レベルと背景レベルとの差を示しているため、感知ＯＦＦ時のように閾値を比較値に追従させるわけにはいかない。そこで、感知ＯＮ中は、感知ＯＦＦから感知ＯＮに切り替わったときの閾値を保持することが考えられる。
【００４１】
しかし、感知ＯＮ中に閾値を保持するだけでは、次のような問題に対処できないため、本実施形態では、閾値学習部（閾値調整部）３４は、感知ＯＮ中に、閾値の学習（調整）を行う。
すなわち、信号待ちなどで車両Ｖが長時間、監視領域Ａに停車した場合、車両通過前後で路面温度に差が生じることがある。
つまり、路面温度は車両Ｖの長時間停車の影響を受けて変化するため、感知ＯＦＦから感知ＯＮになる直前（車両Ｖが監視領域Ａに進入する直前）の路面温度と、感知ＯＮから感知ＯＦＦになった直後（車両Ｖが監視領域Ａを通過した直後）の路面温度とに差が生じる。
【００４２】
このような場合であっても、前記背景レベル学習部３３は、感知ＯＮ中においては背景レベル学習が行えないため、感知ＯＦＦから感知ＯＮになったときの背景レベルを保持する。この結果、車両Ｖが監視領域Ａから抜け出して、感知ＯＮから感知ＯＦＦになったときには、背景レベルの値が、真値（監視領域Ａに停止した車両Ｖによって影響を受けて変化した路面温度）からずれることになる。
【００４３】
このように、感知ＯＮとなっている間（車両Ｖが監視領域Ａに存在する間）においては、時間の経過とともに、背景レベルが真値から徐々に乖離して行く。この背景レベルと真値との乖離は、入力レベルと背景レベルとの差を示す比較値（微積和）に影響を与える。
つまり、感知ＯＮ中は時間の経過とともに、比較値が当該乖離分ほど大きくなる。
したがって、背景レベルの真値との乖離の発生を考慮すると、感知ＯＮ中は、感知ＯＦＦの判定するための「感度」を、時間の経過によって高くして、比較値の低下度合いが小さくでも感知ＯＦＦの判定ができるようにする必要がある。
【００４４】
そこで、本実施形態では、感知ＯＮ中は、感知ＯＦＦの判定するための「感度」を、時間の経過とともに高くするため、前記積分値（入力レベルと背景レベルの差に基づく値）の９０％を目標に、徐々に閾値を増加させる学習を行う。ここでは、この学習を、「通常学習」とよぶ。
この通常学習は、閾値を積分値の９０％にすること自体が目的ではなく、前記積分値に含まれる背景レベルの乖離分を閾値に反映させるとともに、前記乖離分が徐々に大きくなるのに応じて閾値を徐々に大きくするためのものである。
したがって、この通常学習においては、閾値の増加度合いは比較的緩やかである。
【００４５】
より具体的には、本実施形態の閾値学習部３４は、図５（ｂ）に示すように、感知ＯＮ時において、閾値Ｈｉについては、積分値（入力レベルと背景レベルとの差に基づく値）の９０％を目標に学習を行い、閾値Ｌｏについては、前記閾値Ｈｉから一定値を減じた値にする。
【００４６】
さらに、本実施形態では、閾値学習部３４は、感知ＯＮ時において、閾値の通常学習だけでなく、閾値の急増処理も行う。
この急増処理は、図５（ｂ）に示すように、感知ＯＮになってから、所定時間（２００ｍｓｅｃ）経過したことを契機として実行される処理であり、閾値を大幅に増加させる。
つまり、所定時間（２００ｍｓｅｃ）が経過するまでは、閾値（閾値Ｈｉ及び閾値Ｌｏ）は、前記通常学習処理によって徐々に増加し、所定時間（２００ｍｓｅｃ）になると、閾値Ｌｏのみ通常学習処理の緩やかな増加度よりも大きい増加度で増加する。
【００４７】
この急増処理は、路面に積雪がある場合や降雨の場合であっても、感知ＯＮ時間が、実際に車両が監視領域Ａに存在する時間よりも長くなるのを防止するための処理である。
つまり、路面に積雪がある場合や降雨の場合には、図６（ａ）に示すように、車両が監視領域Ａに存在する状態から車両が通過した車両無しの状態になっても、検出部２から得られる入力レベルは、なだらかに低下し、背景レベルまでなかなか戻らない現象が生じる。
【００４８】
このような現象が生じると、入力レベルと背景レベルの差を示す比較値（微積和）は、実際には車両が通過した後も、比較的大きな値となる。つまり、実際には車両が存在しなくても、入力レベルが高くなるため、比較値（微積和）は、車両が存在するかのような値を示す。
この結果、図６（ｂ）に示すように、比較値（微積和）が閾値を下回るのが、実際に車両が通過した時点ｔ１よりも遅れて、ｔ２の時点となる。このため、感知ＯＮ時間が、本来、感知ＯＮとなるべき時間よりも長くなる。
【００４９】
なお、図６（ｂ）では、感知ＯＮの間、常に通常学習処理によって閾値を増加させるとともに、感知ＯＦＦの間は、微積和に一定値を加えたものを目標に閾値の学習を行った場合の閾値を示した。なお、理解の容易のため、閾値は、閾値Ｈｉと閾値Ｌｏとを区別せずに１本の線で示されている。
【００５０】
ここで、通常学習処理は、背景レベルの乖離の影響に伴って感知ＯＦＦ判定の感度を徐々に高めるために、閾値を緩やかに増加させるものであるから、通常学習処理によって緩やかに閾値を増加させたとしても、上記のような積雪又は降雨による入力レベルの異常によって、感知ＯＮ時間が長くなりすぎるという問題に対して、十分に対処できない。
しかも、感知ＯＮ中において、通常学習処理を行わず、感知ＯＮ中の閾値を感知ＯＮになったときの閾値の値に保持するようにした場合には、上記のような入力レベルの異常が生じると、図６（ｂ）よりも感知ＯＮ時間がさらに長くなる。
【００５１】
そこで、本実施形態では、図６（ｃ）及び図７に示すように、感知ＯＮになってから所定時間（２００ｍｓｅｃ）が経過するまでは（ステップＳ１）、閾値学習部３４は通常学習モードにあって通常学習処理によって閾値を増加させるものの（ステップＳ２）、所定時間（２００ｍｓｅｃ）が経過すると（ステップＳ１）、これを契機として、閾値学習部３４は閾値Ｌｏを大きく増加させる急増モードに移行し、閾値の急増処理を行う（ステップＳ３）。
【００５２】
この急増処理の結果、比較値（微積和）が最大値から多少減少すると直ぐに、比較値が閾値Ｌｏを下回るようになり、感知ＯＮ時間が図６（ｂ）よりも短縮される。これにより、感知ＯＮ時間が、長くなりすぎることを防ぐことができる。
【００５３】
本実施形態では、急増処理によって閾値Ｌｏを急増させた後、感知ＯＮが続く限り、閾値Ｌｏを急増後の値に保持する（ステップＳ４）。急増処理後は、再び、通常学習処理を行ってもよいが、急増処理によって閾値Ｌｏが大きくなっているため、急増処理後は、通常学習処理を行う必要性は低い。そこで、上述のように、急増処理後は、値を保持することで、通常学習処理のための演算を省略でき、演算負荷を軽減することができる。
なお、図７の処理は、感知結果が感知ＯＦＦになると、その時点で終了する。
【００５４】
さて、本実施形態において、急増処理によって引き上げられたときの閾値Ｌｏの値は、（１）及び（２）の値のうち、小さい方となる。
（１）{（感知ＯＮ直後の積分値）＋（感知ＯＮ中の積分値の最大値−感知ＯＮ直後の積分値）×０．２}×補正値
（２）感知ＯＮ直後の積分値×補正値＋一定値
【００５５】
閾値Ｌｏの引き上げ後の値は、上記（１）（２）に限られるものではなく、感知ＯＮ中における積分値（又は微積和）の最大値を超えない範囲で、比較的大きい値（積分値（又は微積和）のおよそ８０％程度）となればよい。なお、上記（１）（２）の場合、一般に、（２）の方が小さくなるため、（２）における「一定値」が、引き上げ分の上限値となる。
【００５６】
ここで、急増処理を実行するタイミングは、感知ＯＮになってから２００ｍｓｅｃに限定されるものではないが、感知ＯＮになってから所定時間をおいて、比較値（微積和）が十分に大きくなった時点（比較値が最大値をとるタイミングの近傍）で実行すべきである。
急増処理のタイミングが早すぎたり遅すぎたりすると、比較値が小さいため閾値Ｌｏを十分に増加させることができず、感知ＯＮ時間が長すぎるのを防止するのが困難になるからである。
なお、本実施形態では、急増させる閾値Ｌｏを比較値に対して学習させるようにしているため、仮に急増処理のタイミングが早すぎてそのときの比較値が小さくても、その後、比較値の増加に伴い閾値Ｌｏも大きくなるため、急増処理の作動タイミングが早すぎることの影響については限定的なものとすることができている。
【００５７】
例えば、監視領域Ａの大きさが、車両進行方向に約７５ｃｍ、車幅方向に約１００ｃｍであり、車長を６ｍと仮定すると、例えば、６０ｋｍ／ｈの車両Ｖが監視領域Ａにさしかかってから完全に抜けるまでに要する時間は、（０．７５［ｍ］＋６［ｍ］）／（６０［ｋｍ／ｈ］×１０００／３６００）＝０．４０５［ｓｅｃ］である。
したがって、２００ｍｓｅｃのタイミングであれば、車両Ｖが監視領域Ａにおいて車両進行方向中央位置に存在し、比較値（微積和）が最大となることが期待される。
【００５８】
このように、監視領域Ａの大きさ及び車両Ｖの想定速度から鑑みて、比較値が最大値をとることが期待されるタイミングで急増処理を実行することで、比較値の最大値よりも少し低い値（例えば、最大値の８０％）に閾値Ｌｏを調整することが可能となる。
【００５９】
また、急増処理における閾値の引き上げは、図８に示すように、閾値Ｌｏのみについて行われ、閾値Ｌｏの急増処理が作動した後も、閾値Ｈｉは通常学習処理を継続する。
つまり、感知ＯＦＦから感知ＯＮになってから所定時間（２００ｍｓｅｃ）が経過するまでは、閾値Ｈｉは通常学習処理による学習値であり、閾値Ｌｏは、閾値Ｈｉから一定値減じた値である。
【００６０】
そして、感知ＯＦＦから感知ＯＮになってから所定時間（２００ｍｓｅｃ）が経過すると、急増処理によって閾値Ｌｏは引き上げられ、その値で保持される。一方、閾値Ｈｉについては、前記急増処理は実行されず、感知ＯＦＦから感知ＯＮになってから所定時間（２００ｍｓｅｃ）が経過した後も、通常学習処理が行われる。このため、前記所定時間経過後は、閾値Ｈｉよりも閾値Ｌｏの方が大きくなる。
【００６１】
そして、比較値（微積和）が、引き上げられた閾値Ｌｏを下回ると、感知ＯＦＦとなる。このとき、閾値Ｈｉには、閾値Ｌｏ（閾値Ｌｏ＞閾値Ｈｉ）の値が代入される。つまり、閾値Ｈｉの値が、閾値Ｌｏまで引き上げられる。
このように、感知ＯＮから感知ＯＦＦに切り替わると、感知ＯＮから感知ＯＦＦに切り替わったときの閾値Ｌｏ（第１閾値）の値が、閾値Ｈｉの学習初期値とされる。閾値Ｌｏを学習初期値とする閾値Ｈｉについては、感知ＯＦＦの間、比較値（微積和）に一定値を加えたものを目標に学習が行われる。
【００６２】
このように、感知ＯＦＦ時の閾値Ｈｉの学習方法は、「比較値（微積和）に一定値を加えたものを目標」に学習するものであるため、感知ＯＮから感知ＯＦＦになったときの閾値Ｈｉ（学習初期値）が、比較値（微積和）（＝閾値Ｌｏ）と一致していると、学習目標値に素早く到達することができる。
【００６３】
ただし、仮に、感知ＯＮ時間が十分に長い場合、急増処理後に保持している閾値Ｌｏの値が、通常学習処理を継続している閾値Ｈｉの値を上回ることがあり得る。
この場合、感知ＯＮの途中において、保持している閾値Ｌｏの値よりも通常学習処理を継続している閾値Ｈｉの値から導出した閾値Ｌｏの値（閾値Ｈｉから一定値を減じた値）の方が大きくなる。この場合、閾値Ｌｏは保持している値をとり続けるのではなく、閾値Ｈｉから導出する値になり、閾値Ｈｉの通常学習処理に従い徐々に増加することになる。
【００６４】
なお、今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味、及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
例えば、上記実施形態においては、感知ＯＮの間において所定時間が経過するまでは、通常学習処理を実行しているが、通常学習処理の実行に代えて、感知ＯＮになったときの閾値を保持するようにして、所定時間になったときに保持している値を急増するようにしてもよい。
また、閾値としては、閾値Ｈｉと閾値Ｌｏの２種類を設けずに、一つにまとめてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００６５】
【図１】道路に設置された車両感知システムを示す斜視図である。
【図２】車両感知システムのブロック図である。
【図３】感知処理部の一部の機能を示すブロック図であり、（ａ）は比較値算出部を示し、（ｂ）は判定部を示す。
【図４】感知処理部の一部の機能を示すブロック図であり、（ａ）は背景レベル学習部を示し、（ｂ）は閾値学習部（閾値調整部）を示す。
【図５】感知処理部によって実行される学習方法を示す表であり、（ａ）は背景レベルの学習方法を示し、（ｂ）は閾値の学習方法を示す。
【図６】積雪や降雨時の説明図であり、（ａ）は入力レベルと背景レベルの関係を示し、（ｂ）は急増処理を行わない場合の微積和と閾値の関係を示し、（ｃ）は急増処理を行った場合の微積和と閾値の関係を示す。
【図７】感知ＯＮ時の閾値の学習処理を示すフローチャートである。
【図８】閾値を閾値Ｌｏと閾値Ｈｉを区別した図６（ｃ）の対応拡大図である。
【符号の説明】
【００６６】
１：車両感知システム
２：検出部
３：感知処理部
４：支柱
３１：比較値算出部
３２：判定部
３３：背景レベル学習部
３４：閾値学習部（閾値調整部）
Ｒ：道路
Ａ：監視領域
Ｖ：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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