(57)【要約】【課題】多大なコストを要することなく、より少ないデータ量の情報を用いながら、より精度の高い車両の乗車状況を推定できるようにする。【解決手段】車両１１が走行する線路１０近傍にラインセンサカメラ１１１が設置されている。ラインセンサカメラ１１１は車両１１の進行方向と直交する方向である垂直方向に沿って配置されており、その撮影範囲が当該方向に延在するようになっている。このようなラインセンサカメラ１１１によって撮影された走行する車両１１の窓部１１ａの画像に基づいて乗車状況を推定する。【選択図】      図２
2005014690.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
走行する車両の乗車状況を推定する方法であって、
走行する前記車両の側方を撮影する位置であり、かつ前記車両の走行方向と直交する垂直方向のライン画像を撮影するように配置されたラインセンサカメラを用い、走行する前記車両の窓部を撮影するライン撮影ステップと、
前記車両が走行している間に前記ラインセンサカメラによって撮影されたライン画像データに基づいて前記車両の乗車状況を推定する推定ステップと
を具備することを特徴とする車両状況推定方法。
【請求項２】
前記ライン撮影ステップでは、前記ラインセンサカメラと前記車両の走行路を挟んで対向する位置に反射部材、もしくは前記ラインセンサカメラ側を照らす照明部材を配置した状態で撮影する
ことを特徴とする請求項１に記載の車両状況推定方法。
【請求項３】
前記ラインセンサカメラによって撮影されたライン画像データをネットワークを介して予め決められた通信端末に送信する送信ステップをさらに具備し、
前記推定ステップでは、前記通信端末が受信したライン画像データに基づいて前記車両の乗車状況を推定する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の車両状況推定方法。
【請求項４】
前記推定ステップでは、前記ラインセンサカメラによって撮影されたライン画像データに対して画像処理装置を用いて予め決められた画像処理を施して前記車両の窓部内の画像の特徴量を求め、当該特徴量に基づいて自動的に前記車両の乗車状況を推定する
ことを特徴とする請求項１ないし３のいずれかに記載の車両状況推定方法。
【請求項５】
前記推定ステップにおいて行われる画像処理では、前記ライン画像データに対応する画像中の前記車両の窓部内の背景が映っている部分の割合を求め、求めた割合に基づいて前記車両の乗車状況を推定する
ことを特徴とする請求項４に記載の車両状況推定方法。
【請求項６】
走行する車両の乗車状況を推定を支援する方法であって、
走行する前記車両の側方を撮影する位置であり、かつ前記車両の走行方向と直交する垂直方向のライン画像を撮影するように配置されたラインセンサカメラを用い、走行する前記車両の窓部を撮影するライン撮影ステップと、
前記車両が走行している間に前記ラインセンサカメラによって撮影されたライン画像データに対応する画像を推定者に対して表示する表示ステップと
を具備することを特徴とする車両状況推定支援方法。
【請求項７】
走行する車両の乗車状況を推定する車両状況推定装置であって、
走行する前記車両の側方を撮影する位置であり、かつ前記車両の走行方向と直交する垂直方向のライン画像を撮影するように配置されるラインセンサカメラと、
前記車両が走行している間に前記ラインセンサカメラによって撮影されたライン画像データに基づいて前記車両の乗車状況を推定する推定手段と
を具備することを特徴とする車両状況推定装置。
【請求項８】
ネットワークを介してデータの授受が可能な画像取得ユニットと状況推定ユニットとを備え、走行する車両の乗車状況を推定する車両状況推定システムであって、
前記画像取得ユニットは、走行する前記車両の側方を撮影する位置であり、かつ前記車両の走行方向と直交する垂直方向のライン画像を撮影するように配置されるラインセンサカメラと、前記車両が走行している間に前記ラインセンサカメラによって撮影されたライン画像データをネットワークを介して送信する送信手段とを有し、
前記状況推定ユニットは、前記送信手段から送信されるライン画像データを受信する受信手段と、前記受信手段によって受信されたライン画像データに基づいて前記車両の乗車状況を推定する推定手段とを有する
ことを特徴とする車両状況推定システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、走行する車両内の乗車状況を推定する車両状況推定方法、車両状況推定支援方法、車両状況推定装置、車両状況推定システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、電車などの走行車両の乗車率といった乗車状況を示す情報が取得利用されている。そして、車両の乗車率を求めるために、駅員、車掌等が車内の状況を目視し、乗車数をカウントして記録するといった手法が用いられていた。
【０００３】
しかしながら、このような駅員等の目視に頼る手法は煩雑であり、駅員や車掌等の通常業務の妨げとなる場合もあるので、自動的に乗車状況を推定するための情報を取得できるようにするシステムが要望されている。
【０００４】
そこで、種々のセンサ（カメラ、圧力センサ等）を車内、または駅のホーム等に設置し、かかるセンサの出力結果から乗車率等を推定する方法が考えられる。例えば、技研トラステム株式会社の「ＰＡＬＯＳ」（商品名）といった来場者集計システムがある。この来場者集計システムでは、赤外線センサアレイを天井等の計測対象室内に設置し、その天井の下方を人が通過する際の信号値の変化に基づいて通過人数を推定している。
【０００５】
上記来場者集計システムに代表されるようなシステムを適用して走行する車両の乗車状況に関する情報を取得する場合、各車両にセンサ等の装置を設置しなくてはならず、多数の電車が運行されている現在では、システム導入のコストが大きく、またシステムのメンテナンス等の維持管理費も高価になってしまう。
【０００６】
また、人の通過を検出する通過センサを車内ではなく、駅などに設置し、車両への乗降客数を検出することで車内の乗車状況を推定することも考えられる。しかしながら、この手法では、車両内そのものの情報ではなく、駅における車両への乗降者の数を検出することで車両内の状況を推定しているので、当該車両の始発駅からの累積乗降者数をカウントしておく必要がある。また、各駅における乗降者数の検出誤差が累積することで、推定した車両内の乗車数と実際の乗車数が大きく異なるといったように推定精度が悪化してしまうおそれもある。
【０００７】
経済性と精度の両面を考慮すると、走行する車両外に設置したセンサ等を用い、車両内の乗客数等の情報を直接計測することが好ましく、このような方法を採用した技術も提案されている（例えば、特許文献１参照）。この文献に記載された技術では、走行する車両の側面の面的な画像を撮影し、撮影画像における車両の窓部から透過して見える背景の面積の割合から車両内の混雑度を推定するようにしている。
【０００８】
【特許文献１】
特開平５−８５３６１号公報
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記文献に記載された技術では、走行する車両の側面から面的な画像を撮影しており、混雑状況等を推定するためのデータ量が多くなってしまう。また、上記文献には、水平方向に光センサを配列するとともに、かかる光センサと車両の走行路を挟んで対向する位置に投光手段を設け、車両通過時に投光手段の発する光が光センサに到達する量に基づいて混雑状況を把握する技術が開示されているが、かかる技術では取り扱うデータ量は少なくなるが、車両の窓領域全域の情報を得ることができず、結果として得られる推定混雑状況の精度が悪化してしまうおそれがある。
【００１０】
また、上記文献に記載された技術では、車両窓部の面的な画像を撮影しているので、窓部全域を撮影範囲に収めるために撮影カメラの設置位置を車両から離れた位置に設置する必要がある。したがって、撮影画像の精度が粗くなってしまい、画像精度を上げるためには高性能のカメラを用いなくてはならない。また、車両と撮影カメラとの距離が離れると、霧、雨などの気象条件が悪化すると撮影画像から窓部内の様子をほとんど判別できなくなってしまうおそれが高くなる。さらには、撮影カメラの設置位置に対する制約が多くなってしまう。
【００１１】
この発明は上記に鑑みてなされたもので、各車両の装置を設置するといったように多大なコストを要することなく、より少ないデータ量の情報を用いながら、より精度の高い車両の乗車状況を推定でき、かつシステム設置等の自由度に対する制約の少ない車両状況推定方法、車両状況推定支援方法、車両状況推定装置および車両状況推定システムを得ることを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、本発明の一つの態様は、走行する車両の乗車状況を推定する方法であって、走行する前記車両の側方を撮影する位置であり、かつ前記車両の走行方向と直交する垂直方向のライン画像を撮影するように配置されたラインセンサカメラを用い、走行する前記車両の窓部を撮影するライン撮影ステップと、前記車両が走行している間に前記ラインセンサカメラによって撮影されたライン画像データに基づいて前記車両の乗車状況を推定する推定ステップとを具備することを特徴とする車両状況推定方法である。
【００１３】
また、本発明の別の態様は、上記構成において、前記ライン撮影ステップでは、前記ラインセンサカメラと前記車両の走行路を挟んで対向する位置に反射部材、もしくは前記ラインセンサカメラ側を照らす照明部材を配置した状態で撮影することを特徴とする。
【００１４】
また、本発明の別の態様は、上記構成において、前記ラインセンサカメラによって撮影されたライン画像データをネットワークを介して予め決められた通信端末に送信する送信ステップをさらに具備し、前記推定ステップでは、前記通信端末が受信したライン画像データに基づいて前記車両の乗車状況を推定することを特徴とする。
【００１５】
また、本発明の別の態様は、上記構成において、前記推定ステップでは、前記ラインセンサカメラによって撮影されたライン画像データに対して画像処理装置を用いて予め決められた画像処理を施して前記車両の窓部内の画像の特徴量を求め、当該特徴量に基づいて自動的に前記車両の乗車状況を推定することを特徴とする。
【００１６】
また、本発明の別の態様は、上記構成において、前記推定ステップにおいて行われる画像処理では、前記ライン画像データに対応する画像中の前記車両の窓部内の背景が映っている部分の割合を特徴量として求め、求めた割合に基づいて前記車両の乗車状況を推定することを特徴とする。
【００１７】
また、本発明の別の態様は、走行する車両の乗車状況を推定を支援する方法であって、走行する前記車両の側方を撮影する位置であり、かつ前記車両の走行方向と直交する垂直方向のライン画像を撮影するように配置されたラインセンサカメラを用い、走行する前記車両の窓部を撮影するライン撮影ステップと、前記車両が走行している間に前記ラインセンサカメラによって撮影されたライン画像データに対応する画像を推定者に対して表示する表示ステップとを具備することを特徴とする車両状況推定支援方法である。
【００１８】
また、本発明の別の態様は、走行する車両の乗車状況を推定する車両状況推定装置であって、走行する前記車両の側方を撮影する位置であり、かつ前記車両の走行方向と直交する垂直方向のライン画像を撮影するように配置されるラインセンサカメラと、前記車両が走行している間に前記ラインセンサカメラによって撮影されたライン画像データに基づいて前記車両の乗車状況を推定する推定手段とを具備することを特徴とする車両状況推定装置である。
【００１９】
また、本発明の別の態様は、ネットワークを介してデータの授受が可能な画像取得ユニットと状況推定ユニットとを備え、走行する車両の乗車状況を推定する車両状況推定システムであって、前記画像取得ユニットは、走行する前記車両の側方を撮影する位置であり、かつ前記車両の走行方向と直交する垂直方向に配置されるラインセンサカメラと、前記車両が走行している間に前記ラインセンサカメラによって撮影されたライン画像データをネットワークを介して送信する送信手段とを有し、前記状況推定ユニットは、前記送信手段から送信されるライン画像データを受信する受信手段と、前記受信手段によって受信されたライン画像データに基づいて前記車両の乗車状況を推定する推定手段とを有することを特徴とする車両状況推定システムである。
【００２０】
【発明の実施の形態】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる車両状況推定方法、車両状況推定支援方法、車両状況推定装置および車両状況推定システムの好適な実施の形態を詳細に説明する。
【００２１】
Ａ．車両状況推定システムの構成
図１は、本発明の一実施形態にかかる車両状況推定方法を実施するための車両状況推定システムの全体構成を示す図である。同図に示すように、この車両状況推定システム１００は、調査対象である車両の走行路近傍に配置される画像取得ユニット１１０と、当該画像取得ユニット１１０とネットワーク１２０を介してデータの授受が可能な状況推定ユニット１３０とを備えている。
【００２２】
ネットワーク１２０は、インターネット網などの公衆網、専用回線、無線網などの通信網であり、これにより画像取得ユニット１１０が取得した画像データをネットワーク１２０を介して遠隔地に設置された状況推定ユニット１３０に送信することができるようになっている。
【００２３】
なお、図１においては、１つの画像取得ユニット１１０のみが示されているが、複数の画像取得ユニット１１０が様々な路線の様々な位置に設置されており、これらからの送信される画像データを状況推定ユニット１３０が受信し、状況推定ユニット１３０が各路線の各位置における車両の乗車状況を推定するといった集中管理システムを構成している。
【００２４】
画像取得ユニット１１０は、調査対象である車両１１の走行路である線路１０を挟んで対向配置されるラインセンサカメラ１１１および反射板１１２を有しており、ラインセンサカメラ１１１は反射板１１２側を撮影できるよう配置されている。したがって、車両１１が線路１０を走行すれば車両の側方がラインセンサカメラ１１１によって撮影される。
【００２５】
また、図２に示すように、ラインセンサカメラ１１１は、車両の進行方向である図の左右方向と直交する方向である垂直方向に沿って配置されており、その方向のライン画像を撮影するようになっている。また、ラインセンサカメラ１１１は、車両１１の窓部１１ａの垂直方向の位置にあわせた位置に配置され、その撮影範囲はかかる窓部１１ａの垂直方向全域を含むようになっている。したがって、ラインセンサカメラ１１１の撮影範囲は図２中太線で示す範囲であり、車両１１が図２の状態から右側に進行することで、かかる撮影範囲を車両１１の窓部１１ａが通過することになる。なお、上記のように垂直方向に延びるラインセンサカメラ１１１の撮影範囲に対応するように垂直方向に延在する反射板１１２が配置されている。
【００２６】
ここで、ラインセンサカメラ１１１は高速度カメラであり、つまり極めて短時間ごとに撮影範囲内の画像データを取得することができるカメラである。このようにラインセンサカメラ１１１は極めて短時間ごとに垂直方向のライン画像データを取得することができるので、車両１１が線路１０に沿って走行している間にラインセンサカメラ１１１が撮影を行い、その結果得られた図３の上側に示すような各ライン画像データを配列すれば、図３の下側に示すようにあたかも車両１１の窓部１１ａを撮影した面的な画像を得ることができる。
【００２７】
同図に示すように、ラインセンサカメラ１１１によって撮影されたライン画像データから、車両１１の窓部１１ａ内の様子（乗客など）を示す画像が得られる。そして、本実施形態では、ラインセンサカメラ１１１と対向する位置に反射板１１２を配置しており、これにより窓部１１ａ領域における乗客等が存在する領域とそれが存在しない背景領域（反射率が高くなる）とをより明確に区別できる画像が得られることになる。なお、このように画像中の乗客等が存在する領域と背景領域とを明確に区別するために、反射板１１２に代えてラインセンサカメラ１１１側に光を照射する照明板を配置するようにしてもよい。
【００２８】
図１に戻り、画像取得ユニット１１０は、線路１０を挟んで対向配置されるラインセンサカメラ１１１および反射板１１２に加え、ラインセンサカメラ１１１によって撮影されたライン画像データをネットワーク１２０を介して状況推定ユニット１３０に送信する送信装置１１３と、当該画像取得ユニット１１０の各部を制御する制御装置１１４とを備えている。
【００２９】
送信装置１１３は、ラインセンサカメラ１１１と反射板１１２によって挟まれた位置を車両１１が走行している間に、上記のようにラインセンサカメラ１１１によって撮影されたライン画像データに当該画像取得ユニット１１０を識別するための識別情報や画像取得時刻を付加して状況推定ユニット１３０に送信するよう構成されている。これにより当該データを受信した状況推定ユニット１３０は、どの画像取得ユニット１１０によって何時取得されたデータであるかを推定することができる。つまり、どの路線のどの位置（○○駅と××駅の間など）で、何時に取得されたデータであるかといった情報を得ることができるようになっている。
【００３０】
制御装置１１４は、上記のようなラインセンサカメラ１１１による撮影開始、終了タイミング、送信装置１１３によるライン画像データの送信開始、終了等のタイミングを制御する。
【００３１】
本実施形態では、車両１１がラインセンサカメラ１１１の位置に進入および通過を別途設けた車両検出用センサ（図示略）等により検知し、検知後車両１１が走行している時に撮影したライン画像データのみをその取得時刻とあわせて送信するよう制御装置１１４が各部を制御するようにしている。
【００３２】
すなわち、ラインセンサカメラ１１１よりも若干手前の位置と後方側の位置のそれぞれに車両検出用センサを設け、手前側のセンサによって車両が検知された場合にラインセンサカメラ１１１の撮影を開始させるとともに、その撮影開始時刻を取得するようにしている。そして、ラインセンサカメラ１１１の設置位置から車両の長さよりも若干長い距離だけ後方側に設置された車両検出用センサによって車両が検知された場合には車両が撮影位置を通過したものと判断し、ラインセンサカメラ１１１による撮影を終了する。
【００３３】
なお、上記のように車両検出用センサを別途設けることで車両の進入を検出するようにしてもよいが、ラインセンサカメラ１１１が常時撮影を行い、撮影された画像内に車両が含まれるか否かを画像認識処理によって推定し、車両が含まれると推定した後、車両が画像内からなくなるまでに撮影したデータのみを送信するようにしてもよい。また、上記のように車両１１の進入通過している間に撮影されたデータのみを送信するような構成であってもよいが、常時ラインセンサカメラ１１１による撮影を行い、撮影したデータを状況推定ユニット１３０にリアルタイム送信する構成であってもよい。
【００３４】
また、本実施形態では、上記のようにラインセンサカメラ１１１、送信装置１１３、制御装置１１４をそれぞれ個別の装置として構成しているが、これらを一体化した装置として構成するようにしてもよい。
【００３５】
次に、上記画像取得ユニット１１０から送信されるデータに基づいて車両１１の乗車状況を推定する状況推定ユニット１３０について説明する。状況推定ユニット１３０は、受信部１３１と、推定部１３２と、推定用情報記憶部１３３とを備えている。
【００３６】
受信部１３１は、上記のように送信装置１１３から送信されるデータ（ライン画像データ、識別情報、取得時刻情報など）を受信し、推定部１３２に出力する。推定部１３２は、受信部１３１によって受信されたライン画像データに基づいて車両１１の乗車状況を推定する。
【００３７】
より具体的には、推定部１３２は、ライン画像データに対応する画像中の車両１１の窓部１１ａ内の画像に対して予め決められた画像処理を行い、その画像の特徴量を求める。本実施形態では、ライン画像データに対応する画像中の車両１１の窓部１１ａの全領域における背景が映っている部分の面積の割合（以下、背景部透過率という）を特徴量として求める。
【００３８】
すなわち、図４の左側に示すような画像が得られた場合、画像認識処理を行って窓部１１ａの全領域における乗客等が映っておらず、背景である反射板１１２が映っている部分（図４の右側の画像中の斜線で示す部分）とそれ以外の部分とを分離し、背景が映っている部分の面積の割合を求めるのである。そして、このように反射板１１２が映っている背景部分とそれ以外の部分とを明確に区別できれば、当該割合をより正確に求めることができるので、上記のようにラインセンサカメラ１１１と対向する位置に反射板１１２を配置しているのである。
【００３９】
推定部１３２は、推定用情報記憶部１３３に記憶された情報を参照することで、上記のように求めた背景部透過率から車両１１内の乗車人数を求める。推定用情報記憶部１３３には、予め車両の種類ごとに実測やシミュレーションにより取得された背景部透過率と乗車人数との対応関係を示す情報（対応表または対応関係を示す関数など）が記憶されており、推定部１３２はかかる情報を参照して乗車人数を求める。
【００４０】
なお、推定部１３２は、画像中に映し出される車両１１がどの種類の車両であるかを特定し、特定した種類の車両の対応関係情報を参照するが、車両特定はライン画像データに示される画像に対して画像認識処理を行い、その結果から画像に映し出された車両を特定するといった手法で行う。
【００４１】
また、画像取得ユニット１１０から供給される識別情報や取得時刻情報によって定まる路線、位置、通過時刻を用いて車両を特定するようにしてもよい。より具体的には、各路線の各調査対象位置ごとに何時にどの種類の車両が通過するかを示す時刻表のような車両特定用データを予め記憶しておき、これを参照することで上記のように識別情報や取得時刻情報によって定める路線、位置、時刻から車両の種類を特定するようにしてもよい。
【００４２】
推定部１３２は、以上のように各画像取得ユニット１１０から供給されるライン画像データに基づいて車両１１の乗車数の推定値といった乗車状況に関する情報を求める。なお、当該推定乗車数から乗車率等を求めるようにしてもよい。
【００４３】
そして、状況推定ユニット１３０は、推定部１３２によって求められた乗車数や乗車率などの車両の乗車状況情報を、画像取得ユニット１１０から供給された識別情報によって特定したどの路線のどの位置（○○駅と××駅の間など）であるかといった情報や、取得時刻とあわせてハードディスク等の記録媒体に記録保存しておく。そして、管理者から出力指示があった場合には、乗車状況などの情報をディスプレイ画面に表示したり、用紙に印刷したりする等して出力する。これにより管理者は、かかる出力内容を参照することで車両の乗車状況を把握することができる。
【００４４】
Ｂ．車両状況推定方法
次に、上記構成の車両状況推定システムを利用した車両状況推定方法について図５を参照しながら説明する。同図に示すように、まず画像取得ユニット１１０の制御装置１１４は、ラインセンサカメラ１１１の設置位置に車両１１が進入しようとすることが検知されたか否かを判別し（ステップＳａ１）、進入が検知された場合にはラインセンサカメラ１１１による撮影を開始させる（ステップＳａ２）。
【００４５】
上述したように本実施形態では、車両１１の進入検知方法として、撮影位置よりも若干前方側に設置された車両検知用センサによって車両１１の進入の有無を検知している。
【００４６】
以上のようラインセンサカメラ１１１による撮影が行われた後、画像取得ユニット１１０の制御装置１１４は、車両１１がラインセンサカメラ１１１の設置位置を通過したことが検知されたか否かを判別し（ステップＳａ３）、通過が検知された場合にはラインセンサカメラ１１１による撮影を終了させるとともに、撮影したライン画像データを送信装置１１３により状況推定ユニット１３０に送信させる（ステップＳａ４）。
【００４７】
状況推定ユニット１３０では、上記のように送信装置１１３から送信されたライン画像データ等が受信部１３１によって受信されると、推定部１３２が、受信したライン画像データに対応する画像中の車両１１の窓部１１ａ領域内の画像の特徴量を求める（ステップＳａ５）。本実施形態では、上述したように画像特徴量として背景部透過率を求めている。
【００４８】
そして、推定部１３２は、推定用情報記憶部１３３に記憶されている対応関係情報を参照し、上記のように求めた背景透過率から車両１１内の乗客数の推定値を求める（ステップＳａ６）。なお、車両の乗車状況としては、乗客数のみならず、乗車率などを求めるようにしてもよい。
【００４９】
以上のように車両の乗車状況を推定すると、推定部１３２は、その推定結果をどの路線のどの位置のどの時刻の状況であるかを示す付記情報とともに記録媒体に記録保存する（ステップＳａ７）。そして、状況推定ユニット１３０では、予め決められた終了条件（例えば、複数の画像取得ユニットがある場合にはそれらのすべてから受け取ったライン画像データに基づく推定が終了した場合など）を満たすか否かを判別し（ステップＳａ８）、終了条件を満たした場合には処理を終了する。
【００５０】
以上説明したように本実施形態では、線路１０近傍に設置されたラインセンサカメラ１１１によって当該線路を通過する車両１１の窓部１１ａ領域が撮影され、撮影されたライン画像データに基づいて車両１１内の乗車状況を推定することができる。
【００５１】
したがって、調査対象である各車両１１にカメラや圧力センサなどの乗車状況推定に用いる情報を検出するための装置を設けることなく、路線近傍に画像取得ユニット１１０を設置すれば、その位置を通過するすべての車両１１について乗車状況推定のための情報である画像データを取得することができ、システム導入のコストを低減できるとともに、メンテナンスのための維持管理費等を抑制することができる。
【００５２】
また、本実施形態では、車両の進行方向と直交する方向である垂直方向に沿って配置されるラインセンサカメラ１１１によって車両１１の窓部１１ａを撮影するようにしている。これによりラインセンサカメラ１１１により撮影された画像データのデータ量は面的なカメラによって撮影される画像データのデータ量に比して少なくなり、画像処理などのデータ処理が迅速になるとともに、データ伝送量を減少させることもできる。そして、ネットワーク１２０の伝送レートが比較的小さい場合でも画像取得ユニット１１０から状況推定ユニット１３０に画像データを送信することができるといった効果も得られる。
【００５３】
また、上記のようにデータ量が少なくなるにもかかわらず、車両１１が走行しているため、ラインセンサカメラ１１１によって短時間ごとに撮影されたライン画像データを用いれば結果として車両１１の窓部１１ａを含む側面全領域を含む画像を得ることができる（図３参照）。したがって、面的エリアを撮影するカメラにより撮影した画像データを用いる場合と比較して状況推定の精度が悪化するといった問題が生じない。
【００５４】
また、本実施形態におけるラインセンサカメラ１１１によって撮影される画像には、車両１１の窓部１１ａが含まれている。つまり、車両１１の内部の様子を撮影した画像であり、このような画像に基づいて車両１１内の乗車状況を推定しているので、駅において乗降者数を検知するといった手法で状況推定を行う場合と比較して推定精度および作業の効率性の両方で優れているといえる。
【００５５】
すなわち、車両内部の様子を直接検知等するのではなく、駅における乗降者数を検知して車両内の状況を推定する手法では、各駅における乗降者数を累積カウントしておく必要があり、作業が煩雑である。また、各駅における乗降者数の検知数の誤差が蓄積され、結果として大きな誤差が生じるといったように精度の悪化を招くおそれもある。これに対し、本実施形態では、車両内部の様子を撮影した画像に基づいて状況推定を行っているので、累積カウント等の作業が不要であり、上記のように誤差の蓄積による精度悪化のおそれもない。
【００５６】
また、車両１１の窓部１１ａの内部の様子を面的な画像を撮影するカメラによって撮影することも考えられるが、窓部１１ａの全域を面的な撮影範囲に収めようとすると、車両１１と撮影カメラとの間に十分な距離をとる必要がある。このように両者間の距離が大きくなると、撮影される画像の精度が悪化してしまうおそれがあり、この結果乗車状況の推定に悪影響を与えてしまうおそれがある。一方、画像精度を維持するために高性能のカメラを採用することも考えられるが、システム導入のコストが増加してしまう。また、両者間の距離が大きくしなくてはならないという状況下においては、霧や雨などの気象条件が悪化すると、たとえ高性能のカメラを採用したところで撮影画像から窓部１１ａ内の様子がほとんど判別できなくなり、推定に悪影響を与えてしまう。さらには、両者間の距離を大きくとる必要があるということは、撮影手段の設置場所に対する制約が大きくなってしまうことを意味する。
【００５７】
これに対し、本実施形態では、窓部１１ａ内の様子を撮影する手段としてラインセンサカメラ１１１を採用している。したがって、ラインセンサの撮影範囲が窓部１１ａの垂直方向よりも大きくしておけば、両者間の距離を大きくとる必要がなく、高性能なカメラを用いることなく十分な精度を有する画像を撮影することができ、また気象条件等による影響も受けにくい。また、車両１１に近い位置にラインセンサカメラ１１１を設置することができるので、線路周辺の鉄道会社等の敷地内に設置することができるといったように設置の自由度が高い。
【００５８】
Ｃ．変形例
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、以下に例示するような種々の変形が可能である。
【００５９】
（変形例１）
上述した実施形態では、画像取得ユニット１１０のラインセンサカメラ１１１によって撮影されたライン画像データに対して状況推定ユニットが予め決められた画像処理（画像認識処理など）を行って背景部透過率（特徴量）を求め、自動的に乗客数の推定値を求めるようにしていたが、図６に示すような手順にしたがい、ラインセンサカメラ１１１によって撮影されたライン画像データに基づく画像を用紙やディスプレイに出力表示し、かかる表示結果を参照した管理者が乗客数等の推定するようにしてもよい。
【００６０】
同図に示すように、画像取得ユニット１１０における処理は上記実施形態と同様であり、ラインセンサカメラ１１１の設置位置に車両１１が進入した場合にはラインセンサカメラ１１１による撮影され（ステップＳｂ１、ステップＳｂ２）、ラインセンサカメラ１１１による撮影開始後、車両１１がラインセンサカメラ１１１の設置位置を通過した時点でラインセンサカメラ１１１による撮影を終了させるとともに、撮影したライン画像データを送信装置１１３により管理者の所持等する通信端末等に送信させる（ステップＳｂ３、ステップＳｂ４）。
【００６１】
管理者は、通信端末でライン画像データを受信すると、かかるライン画像データに基づく画像を用紙に印刷出力、またはディスプレイに表示させる（ステップＳｂ５）。そして、管理者はライン画像データに基づく画像表示、つまり車両１１の窓部１１ａが映っている画像を参照し、窓部１１ａ内にいる乗客数を目視によりカウントする（ステップＳｂ６）。
【００６２】
このようにカウントした値を乗客数の推定値、またはカウント値に予め経験則上求められている係数等を乗算した値を乗客数の推定値として、かかる結果をデータとしてＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）のハードディスク等に記録媒体に記憶させたり、用紙に書き記して保存する（ステップＳｂ７）。そして、管理者は、予め決められた終了条件を満たしたか否かを判断し（ステップＳｂ８）、条件を満たす場合には作業を終了する。
【００６３】
以上のように画像取得ユニット１１０のラインセンサカメラ１１１によって撮影されたライン画像データに基づく画像表示を参照し、管理者が目視によって乗車状況を推定した場合であっても、上記実施形態と同様、少ないデータ量ながら窓部１１ａ全域の画像を表示させることができ、推定精度の悪化を抑制することができるとともに、各車両にセンサ等を設ける必要がないのでシステム導入コスト等も低減できる。
【００６４】
（変形例２）
また、上述した実施形態では、画像取得ユニット１１０のラインセンサカメラ１１１により撮影された画像データがネットワーク１２０を介して遠隔地にある状況推定ユニット１３０に送信され、状況推定ユニット１３０において乗車状況の推定がなされていた。
【００６５】
このように線路１０近傍に設置されたラインセンサカメラ１１１によって撮影された画像データを遠隔地に送信することなく、ラインセンサカメラ１１１の近傍に上記実施形態における推定部１３２および推定用情報記憶部１３３とを備えた状況推定装置を設置し、ラインセンサカメラ１１１から通信ケーブルや短距離無線通信手段を介して送信されるライン画像データに基づいて状況推定を行うようにしてもよい。また、かかる場合においては、状況推定装置と、ラインセンサカメラ１１１とを一体化した装置として構成するようにしてもよい。
【００６６】
（変形例３）
また、上述した実施形態では、線路１０に沿って走行する車両１１、つまり列車の乗車状況を推定する方法・システム等に本発明を適用する場合について説明したが、列車に限らずバスなどの車両の乗車状況を推定する場合にも本発明を適用することができる。
【００６７】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、車両外の様子を検出して推定する場合と比較して精度の高い乗車状況の推定が可能となるとともに、煩雑な作業が不要となる。また、推定対象である各車両にセンサ等を設ける必要がなく、コストを抑制することができる。また、乗車状況推定のためにラインセンサカメラによるライン画像データ、つまり面的な撮影範囲を有するカメラで撮影した画像データよりもデータ量が少ないデータを用いており、データ伝送や処理などが簡易となるとともに、車両の走行によって窓部領域を含めた画像が得られるので精度の悪化を招くおそれも低減できる。また、面的な撮影範囲を有するカメラで撮影する場合と比較して、車両との間の距離を小さく設定できるので、設置の自由度が大きくなり、また撮影される画像の精度、ひいては推定精度を向上させることができるという効果を奏する。
【００６８】
また、反射部材や照明部材を用いることで、ラインセンサカメラによって撮影される画像中の窓部内の背景（反射部材または照明部材）が映っている部分とそれ以外の部分との区別が容易となり、乗車状況の推定精度を向上させることができるという効果を奏する。
【００６９】
また、ラインセンサカメラで撮影されたライン画像データをネットワークを解して予め決められた通信端末に送信することで、ララインセンサカメラの設置位置と離れた位置で乗車状況の推定を行うことができるという効果を奏する。
【００７０】
また、ラインセンサカメラによって撮影されたライン画像データに対して予め決められた画像処理を施して窓部内の画像の特徴量を求めて自動的に車両状況を推定することで、容易に車両状況を推定できるという効果を奏する。
【００７１】
また、車両内の乗客数と対応関係がある背景部分の割合を特徴量として求めるようにしているので、より正確な乗車状況の推定が可能となるという効果を奏する。
【００７２】
また、本発明では、ラインセンサカメラによって撮影した車両の窓部を含む画を推定者に対して表示するようにしたので、かかる表示を参照した推定者が窓部内の乗客数等の様子を目視することで乗車状況を推定することができるという効果を奏する。
【００７３】
また、ラインセンサカメラによって撮影された画像データを画像取得ユニットからネットワークを介して状況推定ユニットに送信することで、ラインセンサカメラと離れた位置で乗車状況の推定を行うことができ、また複数の画像取得ユニットから送信されるライン画像データに基づく乗車状況の推定を状況推定ユニットで集中して行えるようにもなるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態にかかる車両状況推定方法を実施するための車両状況推定システムの全体構成を示す図である。
【図２】前記車両状況推定システムの構成要素であるラインセンサカメラの設置位置および撮影範囲を説明するための図である。
【図３】前記ラインセンサカメラによって撮影されるライン画像データとそれらを配列することによって得られる画像を示す図である。
【図４】前記車両状況推定システムの構成要素である推定部によって求められる車両の窓部内の画像の特徴率である背景部透過率を説明するための図である。
【図５】前記車両状況推定システムを利用した車両状況推定方法の手順を示すフローチャートである。
【図６】本発明の変形例にかかる車両状況推定方法の手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１０  線路
１１  車両
１１ａ  窓部
１００  車両状況推定システム
１１０  画像取得ユニット
１１１  ラインセンサカメラ
１１２  反射板
１１３  送信装置
１１４  制御装置
１２０  ネットワーク
１３０  状況推定ユニット
１３１  受信部
１３２  推定部
１３３  推定用情報記憶部
【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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