(57)【要約】【課題】簡易な構成によって高精度に車両の外形寸法を計測することができなかった。【解決手段】画像に基づいて車両の外形寸法を計測するにあたり、路面を走行する車両の進行方向に対して垂直な方向の所定範囲を撮影して背景部の前を横切る車両の画像を取得する処理を複数回実施して２次元画像を生成し、当該２次元画像において車両を含まない部分に基づいて基準画像を特定し、当該基準画像と他の画像とを順次比較して、その差分が所定の閾値を超える画像を車両の画像として抽出し、当該抽出した画像に基づいて車両の外形寸法を計測する。【選択図】図１
2007163173.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
路面を走行する車両の進行方向に対して垂直な方向の所定範囲を撮影する１次元画像取得手段と、
前記１次元画像取得手段の撮影範囲に設置された背景部と、
前記１次元画像取得手段と前記背景部との間を横切る車両の画像を前記１次元画像取得手段によって複数回取得して２次元画像を生成する２次元画像生成手段と、
当該２次元画像において車両を含まない部分に基づいて基準画像を特定し、当該基準画像と他の画像とを順次比較して、その差分が所定の閾値を超える画像を車両の画像として抽出する画像抽出手段と、
当該抽出した画像に基づいて車両の外形寸法を計測する計測手段とを備えることを特徴とする車両計測装置。
【請求項２】
前記２次元画像生成手段は、前記撮影範囲を車両が通過する前から通過した後の所定時間範囲内に前記１次元画像取得手段によって撮影した画像を取得し、
前記画像抽出手段は、前記２次元画像において車両の前側で第１の基準画像を設定してそれより後側の画像と順次比較し、車両の後側で第２の基準画像を設定してそれより前側の画像と順次比較することを特徴とする請求項１に記載の車両計測装置。
【請求項３】
前記背景部において撮影範囲に含まれる背景は有彩色であり、前記画像抽出手段は色相を含めて基準画像と他の画像との差分を評価することを特徴とする請求項１または請求項２のいずれかに記載の車両計測装置。
【請求項４】
画像に基づいて車両の外形寸法を計測する車両計測方法であって、
路面を走行する車両の進行方向に対して垂直な方向の所定範囲を撮影して背景部の前を横切る車両の画像を取得する１次元画像取得工程を複数回実施して２次元画像を生成する２次元画像生成工程と、
当該２次元画像において車両を含まない部分に基づいて基準画像を特定し、当該基準画像と他の画像とを順次比較して、その差分が所定の閾値を超える画像を車両の画像として抽出する画像抽出工程と、
当該抽出した画像に基づいて車両の外形寸法を計測する計測工程とを備えることを特徴とする車両計測方法。
【請求項５】
路面を走行する車両の進行方向に対して垂直な方向の所定範囲を撮影する１次元画像取得手段と、
前記１次元画像取得手段の撮影範囲に設置された背景部と、
を備える撮影系にて取得する画像に基づいて車両の外形寸法を計測する車両計測プログラムであって、
前記１次元画像取得手段と前記背景部との間を横切る車両の画像を前記１次元画像取得手段によって複数回取得して２次元画像を生成する２次元画像生成機能と、
当該２次元画像において車両を含まない部分に基づいて基準画像を特定し、当該基準画像と他の画像とを順次比較して、その差分が所定の閾値を超える画像を車両の画像として抽出する画像抽出機能と、
当該抽出した画像に基づいて車両の外形寸法を計測する計測機能とをコンピュータに実現させることを特徴とする車両計測プログラム。
【請求項６】
路面を走行する車両の進行方向に対して垂直な方向の所定範囲を撮影する１次元画像取得手段と、
前記１次元画像取得手段の撮影範囲に設置された背景部と、
前記１次元画像取得手段と前記背景部との間を横切る車両の画像を前記１次元画像取得手段によって取得し、取得した画像から前記背景を除去する背景除去手段と、
当該背景を除去した画像において、車両の影の周縁部であって、少なくとも車両の画像の端部より外側に存在する影を除去する影除去手段と、
当該影を除去した画像に基づいて車両の外形寸法を計測する計測手段とを備えることを特徴とする車両計測装置。
【請求項７】
前記影除去手段は、前記背景部の色より低明度または低彩度あるいはその双方の色であるとともに、タイヤの色より高明度または高彩度あるいはその双方の色を除去することを特徴とする請求項６に記載の車両計測装置。
【請求項８】
前記背景部の一部は既知の色の基準色部となっており、前記影除去手段は前記背景を除去した画像に対して、当該基準色部の画像の色が前記既知の色になるように補正を行った後に前記影を除去することを特徴とする請求項６または請求項７のいずれかに記載の車両計測装置。
【請求項９】
画像に基づいて車両の外形寸法を計測する車両計測方法であって、
路面を走行する車両の進行方向に対して垂直な方向の所定範囲を撮影して背景部の前を横切る車両の画像を取得する１次元画像取得工程と、
取得した画像から背景を除去する背景除去工程と、
当該背景を除去した画像において、車両の影の周縁部であって、少なくとも車両の画像の端部より外側に存在する影を除去する影除去工程と、
当該影を除去した画像に基づいて車両の外形寸法を計測する計測工程とを備えることを特徴とする車両計測方法。
【請求項１０】
路面を走行する車両の進行方向に対して垂直な方向の所定範囲を撮影する１次元画像取得手段と、
前記１次元画像取得手段の撮影範囲に設置された背景部と、
を備える撮影系にて取得する画像に基づいて車両の外形寸法を計測する車両計測プログラムであって、
前記１次元画像取得手段と前記背景部との間を横切る車両の画像を前記１次元画像取得手段によって取得し、取得した画像から前記背景を除去する背景除去機能と、
当該背景を除去した画像において、車両の影の周縁部であって、少なくとも車両の画像の端部より外側に存在する影を除去する影除去機能と、
当該影を除去した画像に基づいて車両の外形寸法を計測する計測機能とをコンピュータに実現させることを特徴とする車両計測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両の外形寸法を計測する車両計測装置、車両計測方法および車両計測プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
車両の外形寸法を計測する技術として、車両を撮影し、その画像から車両の外形寸法を計測する車両計測装置が知られている。例えば、特許文献１においては、縞模様の路面上を走行する車両を上から車両を撮影し、この車両の画像において車両と路面との濃度差に基づいて車両のエッジを抽出し、車幅を計測している。
【特許文献１】特開平９−５４８９２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上述した技術においては、外形寸法の計測精度が低かった。すなわち、上述した技術においては、車両と路面との濃度差に基づいて車両のエッジを抽出しているため、路面に影が生じていたり、泥汚れが付着しているなど路面の濃度にとってのノイズが生じていると、濃度差に基づいて車両のエッジを抽出することができない。従って、車幅を誤検出してしまう。
本発明は、このような点に鑑みてなされたものであり、影や泥など路面上のノイズに影響を受けることなく高精度に車両の外形寸法を計測することの可能な技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
上記目的を達成するため、本発明においては、１次元画像取得手段で背景の前を横切る車両を撮影して背景と車両の画像を含む２次元画像を生成し、車両を含まない画像に基づいて特定した基準画像と他の画像とを比較することによって車両の画像を抽出する。車両の画像が抽出されると、その画像に基づいて車両の外形寸法を計測する。
【０００５】
すなわち、１次元画像取得手段においては、固定された所定範囲を撮影範囲とし、所定のサンプリング周期で撮影して２次元画像を生成する。従って、撮影範囲を車両が横切らなければ同じ撮影対象を撮影し続けることになる。このため、車両が通過していない部分の画像は常に同じ撮影対象であり、２次元画像上で常に同じ画像となる。そこで、２次元画像上で車両を含まない部分に基づいて基準画像を特定し、他の画像と比較すれば、比較対象に車両が含まれるときに両者の差分が大きくなり、比較対象に車両が含まれないときに両者の差分がほぼ"０"となる。従って、両者の差分が所定の閾値を超えた場合にその画像を抽出することで、車両の画像を抽出することができる。
【０００６】
なお、本発明では、１次元画像取得手段によって１次元の撮影範囲を撮影しているので、仮に背景部の上に影等のノイズが存在していたとしても、これらの影響を全く受けることなく車両の画像を抽出することができる。すなわち、１次元画像取得手段にて車両の撮影を行っている間に影等のノイズが背景部の上に存在したとしても、その撮影結果においては、常に同じノイズが生じている。
【０００７】
従って、このノイズを含めて基準画像を定義したとしても、車両を含まない部分においては常に基準画像と同じ画像であり、他の画像と対比することによって確実に車両とそれ以外の画像（背景あるいはノイズ）とを区別することができる。このため、影等の影響を全く受けることなく車両の画像を抽出することができ、この画像に基づいて正確に車両の外形寸法（車長（車体の進行方向の長さ），車高（路面に対して垂直な方向の車体の長さ），車幅（車体左右方向の長さ））を計測することが可能になる。
【０００８】
前記１次元画像取得手段は、少なくとも車両の進行方向に対して垂直な方向で所定範囲を撮影することができればよく、例えば、カラーラインセンサカメラ（以下、ラインカメラと呼ぶ）を採用可能である。むろん、２次元センサを利用し、その画像から特定の方向の撮影結果を抽出してもよく、種々の構成を採用可能である。但し、一般に、ラインセンサを利用すれば２次元センサを利用する場合と比較して高速に画像を取得する処理を行うことができ、短いサンプリング周期で画像を取得することができる。
【０００９】
また、本発明においては基準画像と他の画像との比較を行って車両の画像を抽出するので、両者の差分が現れやすいように画像を取得するのが好ましく、例えば、色情報を取得可能に構成すれば、色の比較（明度、色相、彩度）をすることが可能であり、濃淡のみで比較する場合と比較して高精度の計測が可能である。色情報を取得するセンサとしては、種々のセンサを採用可能であり、ＲＧＢ（レッド、グリーン、ブルー）やＣＭＹ（シアン、マゼンタ、イエロー）等の３色の信号出力を備えた撮像素子等を採用可能である。むろん、色は前記の色に限られず、例えば、ＣＭＹの３色に緑色の信号出力を加えて１画素を構成するセンサ等であってもよい。色の情報としては、前記ＲＧＢ等の情報を比較してもよいし、ＲＧＢ等の情報から前記明度、色相、彩度を算出し、後述する色差を求めてもよい。あるいは、１画素毎に分光反射率等、各種の光学データを取得して明度、色相、彩度を直接取得するセンサを採用することも可能である。
【００１０】
さらに、１次元画像取得手段においては、車両の進行方向に対して垂直な方向の所定範囲を撮影することができればよいので、車両の進行を妨げない位置に撮像素子を配置し、かつその視野に背景を含めるように設置できればよい。従って、路面の脇に設置された柱や路面の脇に設置された柱の上部から路面方向に延びる梁等にセンサを設置する構成等を採用可能である。
【００１１】
背景部は、１次元画像取得手段の撮影範囲に設置され、車両が路面を走行する際に車両の画像の背景となればよい。従って、路面上に背景を設置してもよいし、路面に対して垂直な方向に延びる柱等に設置してもよく、むろん、双方に設置してもよい。２次元画像生成手段においては、１次元の撮影範囲を横切る車両を撮影して蓄積したデータから２次元画像を形成することができればよく、所定のサンプリング周期で複数回１次元画像を取得し、取得順に１次元画像を並べることによって２次元画像を生成すればよい。
【００１２】
画像抽出手段においては、基準画像と他の画像とを比較することによって車両の画像を抽出することができればよい。基準画像は、車両の画像を含まない部分に基づいて特定することができればよく、背景やその上の影等のいずれであってもよいし、双方であってもよい。上述のように、撮影範囲に含まれる影等のノイズは、撮影を行っている間、同じ位置にとどまるので、２次元画像上で横方向に同じ画像が連続することになる。従って、基準画像は１次元の撮影範囲の全域と同じ広さで定義するのが好ましい。例えば、車両の画像を含まない特定の１ラインを基準画像としてもよいし、車両の画像を含まない複数のラインの平均を基準画像としてもよく、種々の構成を採用可能である。
【００１３】
車両の画像を抽出する際の閾値は、車両と他の背景（ノイズを含む）とを区別するための差分を示していればよく、例えば、１次元画像取得手段において同じ対象物の画像を撮影したときに生じる撮影誤差の大きさの絶対値Ｔを閾値とし、差分の絶対値がＴを超えるときに比較対象が車両であるとする構成等を採用可能である。
【００１４】
また、計測手段においては、車両の画像から車長、車高、車幅のいずれかまたは組み合わせを算出することができればよい。すなわち、車両の画像においてその進行方向の画素数はその車両の長さに対応しているので、当該進行方向の画素数から車長を算出すればよい。また、車両の進行方向に対して垂直な方向の画素数から車高を算出すればよく、車両の左右方向の画素数から車幅を算出すればよい。
【００１５】
さらに、基準画像と他の画像との比較に際して好ましい構成として、基準画像を車両の前後で定義し、２次元画像において車両の前側から後側に向けたスキャンと後側から前側に向けたスキャンとを行う構成を採用可能である。すなわち、前記１次元画像取得手段によって車両が撮影範囲を通過する以前から撮影を開始すれば、２次元画像において車両の前方に車両を含まない部分が存在するので、この部分の画像に基づいて第１の基準画像を設定する。当該第１の基準画像と他の画像とを比較する際に、２次元画像において車両の前側から後側に向けて逐次比較対象のラインを変更するようにスキャンすれば、車両の画像を抽出することができる。
【００１６】
また、前記１次元画像取得手段によって車両が撮影範囲を通過した後、所定時間経過してから撮影を終了すれば、２次元画像において車両の後方に車両を含まない部分が存在するので、この部分の画像に基づいて第２の基準画像を設定する。当該第２の基準画像と他の画像とを比較する際に、２次元画像において車両の後側から前側に向けて逐次比較対象のラインを変更するようにスキャンすれば、車両の画像を抽出することができる。
【００１７】
以上の構成によれば、車両の通過に起因して撮影範囲におけるノイズの様子が変動した場合であっても正確に車両の画像を抽出することが可能である。例えば、後輪に泥が付着している車両が撮影範囲を通過することにより、後輪の通過後に撮影範囲の背景を構成する路面に泥が残った場合、２次元画像においては後輪の後側に泥の画像が含まれることになる。しかし、上述の第２の基準画像は車両の後側における画像に基づいて定義されるので、当該第２の基準画像にはこの泥の画像が含まれ、車両の後側から前側に向けてスキャンすれば、画像において泥との差分が生じている車両を抽出することができる。
【００１８】
また、車両の通過前に泥が付着している路面を車両が通過したことによって泥の様子が変動した場合、２次元画像においては、車両の通過前後で路面の画像の様子が変動する。しかし、上述の第１の基準画像によって車両の前側から後側に向けてスキャンし、第２の基準画像によって車両の後側から前側に向けてスキャンすることで、路面上の泥等による影響を受けることなく正確に車両の画像を抽出することが可能である。
【００１９】
なお、上述の背景は特定の有彩色であることが好ましく、画像抽出手段によって差分を評価する際には色差を含めて基準画像と他の画像との差分を評価することが好ましい。すなわち、背景が特定の有彩色のみで構成されていれば、基準画像と車両との差分が明確になり、容易に車両の画像を抽出することができる。有彩色は限定されないが、任意の色から選択可能であることから、車両の色として使用される頻度が少ない有彩色を背景として採用すれば極めて誤認識の少ない画像処理を実施することが可能になる。
【００２０】
ここで、前記有彩色としては、車両の色として使用されている頻度が他の色と比較して相対的に小さい有彩色を採用するのが好ましい。すなわち、車両の色と背景の色とが近い場合には、その差分によって背景の画像と車両の画像とを区別することは困難である。しかし、車両の色として使用されている頻度が他の色と比較して相対的に小さい有彩色で背景を構成すれば、背景の画像と車両の画像とを区別できなくなる状況の発生頻度が極めて小さくなり、エラーの発生頻度の極めて少ない車両計測装置を実現することができる。
【００２１】
なお、車両の色として使用されている頻度が他の色と比較して相対的に小さい有彩色としては、例えば、車両計測装置を運用する国で走行している車両の色について統計を取り、使用されている頻度が"０"あるいは使用されている頻度が他の色と比較して小さい色を採用すればよい。使用されている頻度が"０"の色であれば、エラーの発生頻度を実質的に"０"にすることができる。なお、色の区別としては、予め決められた色差を超える色同士を異なる色と定義すればよい。
【００２２】
ここで、基準画像と他の画像との差分を評価する際には、明度と色相と彩度との全てを含めた色差を評価してもよいし、明度と色相と彩度とのいずれかまたは任意の２つの組み合わせで評価してもよいが、色相を含む差分を評価することが好ましい。すなわち、背景の色や車両の色において、色相は天候や周りの明るさによって変動しづらいし、車両の色として使用される頻度を評価する際には、色相に基づく色の差異を評価すると色の差異がより明確になる。従って、色の成分のうち色相を含めて差分を評価することで、正確に背景と車両とを区別することが可能になる。
【００２３】
なお、背景部を形成する有彩色は、少なくとも１次元画像取得手段の撮影範囲においてその色であればよく、部材に対して塗料を塗布してもよいし、この有彩色の表面を有するシート等を柱等に貼り付けてもよいし、発光素子によってこの有彩色を表示してもよく、種々の構成を採用可能である。
【００２４】
また、屋外において車両計測装置を運用することを想定すると、１次元画像取得手段と背景部との間を横切る車両の画像を１次元画像取得手段によって取得し、２次元画像を生成後に背景を除去する際に、背景の色を抽出して背景を除去したり基準画像と他の画像との差分に基づいて背景を除去する構成を採用した場合、車両自体の影を含めて車両の画像としてしまうことがあり得る。
【００２５】
そこで、背景を除去した画像において、車両の影から、少なくとも車両の画像の端部より外側に存在する影を除去することで、車両の外形寸法を正確に計測することが可能になる。すなわち、車両の画像からその外形寸法を算出する際には、車両の画像において車両の進行方向の先端と終端とから車長、車両の高さ方向の先端と終端とから車高、車両の左右方向の端部から車幅を算出する。
【００２６】
従って、車両の画像においてその外側（車両の前後方向、高さ方向、左右方向の端部より外側）に影の像が存在すると、影の影響を受けて先端や終端、端部の位置を誤認識する可能性がある。しかし、少なくとも車両の端部より外側に存在する影を除去すれば、この誤認識が生じる可能性がなくなり、正確に車両の外形寸法を計測することが可能になる。
【００２７】
以上のようにして影を除去する際の好適な構成例としては、背景部の色より低明度または低彩度あるいはその双方の色であって、さらにタイヤの色より高明度または高彩度あるいはその双方の色である影を除去する構成を採用可能である。すなわち、車両の影は背景上に形成されるので、背景より濃い色（背景より低明度または背景より低彩度あるいは背景より低明度かつ低彩度）となっている。
【００２８】
一方、車両におけるタイヤは通常黒であり、僅かであるが背景上の影の周縁部より低明度または低彩度あるいは低明度かつ低彩度である。従って、タイヤの色（例えば黒）より高明度または高彩度あるいはその双方の色を影と想定すればタイヤを除去することなく影を除去することが可能になる。なお、影を除去する際には、少なくとも車両の画像の端部より外側に存在する影を除去することができればよいので、影の周縁部のみを除去すれば充分である。
【００２９】
当該影の周縁部において、その色は比較的背景部の色と近く、影の中央部においては比較的背景部の色から遠く、黒に近い。従って、上述のように、背景部の色より低明度または低彩度あるいはその双方の色かつタイヤの色より高明度または高彩度あるいはその双方の色を除去する構成とすることで、影の周縁部は確実に除去することができ、車両の外形寸法を計測する際に誤認識が生じることを防止することができる。
【００３０】
さらに、以上のように背景上に形成されている影の色に基づいて背景を抽出する構成においては、天候や時刻による影響をできるだけ排除して色の評価を行うことが好ましい。そこで、背景部の一部を既知の色からなる基準色部として構成し、上述のようにして取得した２次元画像においてこの基準色部の像が当該既知の色になるように画像全体の色を補正してもよい。この補正によれば、基準色部が既知の色に近づくことにより、色かぶり（夕日の色によって赤みがかったり、遅い時刻に明度が低下するなど）を排除し、常に背景部の画像における色を一定の色に近づけることができる。
【００３１】
この結果、極めて容易に背景を除去したり、影を除去することが可能になる。特に、背景より濃い色であることに基づいて車両の影を除去する際に、閾値に基づいて車両の影を除去する場合には、上述の補正を行うことにより、影の周縁部を適切に除去することが可能になる。
【００３２】
さらに、計測手段においては、車両の画像に基づいて車両の外形寸法を計測すればよい。また、車長を算出する際には車両の速度に基づいて車長を計測することが可能である。この場合、車両の速度を計測する速度計測部によって車両の速度を取得し、１次元画像取得手段のサンプリング周期と前記車両の速度とから１ラインにおける車両進行方向の長さを算出する。なお、車速計測部においては車両の速度を取得することができればよく、種々のセンサを採用可能である。
【００３３】
なお、上述した車両計測装置は、本願特有の手順で処理を進めていくことから、その手順を特徴とした方法の発明としても実現可能である。また、その手順をコンピュータに実現させるためのプログラムの発明としても実現可能である。むろん、車両計測装置、方法、プログラムは他の装置、方法、プログラムの一部として実現されていてもよいし、複数の装置、方法、プログラムの一部を組み合わせることによって実現されていてもよく、種々の態様を採用可能である。むろん、前記プログラムを記録した記録媒体として本発明を実現することも可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３４】
以下、下記の順序に従って本発明の実施の形態について説明する。
（１）車両計測装置の構成：
（２）車両計測処理：
（２−１）車両画像の抽出処理：
（３）他の実施形態：
【００３５】
（１）車両計測装置の構成：
図１は、本発明の一実施形態に係る車両計測装置１０を示す斜視図である。車両計測装置１０は、路面の脇に設置された柱に取り付けられたセンサとセンサの背景となる背景部とデータ処理を行うコンピュータとを備えている。すなわち、計測対象の車両が走行可能な路面１１の両脇には、複数の柱２０ａ〜２０ｅが設置されており、これらの柱２０ａ〜２０ｅにはセンサが取り付けられている。また、柱２０ｃには梁２０ｆが取り付けられており、この梁２０ｆにもセンサが取り付けられている。さらに、路面１１を挟んで柱２０ｃの反対側には柱２１が立てられており、柱２１における路面側の一面と柱２１，２０ｃの間における路面１１は有彩色（例えば緑色）に着色されており背景部２１ａ，２１ｂを形成している。
【００３６】
柱２０ａ，２０ｂのそれぞれには一対のセンサからなる進入センサ３０ａ，３０ｂが取り付けられている。進入センサ３０ｂは進入センサ３０ａに向けて電磁波（可視光や赤外線等）を出力しており、進入センサ３０ａはこの電磁波を検出している。従って、車両１２が路面１１を走行し、進入センサ３０ｂからの電磁波を遮ると進入センサ３０ａにおいて電磁波が検出されなくなり、車両１２が車両計測装置１０の計測系に進入したことを検出することができる。
【００３７】
なお、進入センサ３０ａの路面１１からの高さｈａと進入センサ３０ｂの路面１１からの高さｈｂとは異なっている。従って、進入センサ３０ｂからの電磁波は上方から下方に向けて進行しながら路面１１上を横切ることになる。この結果、どのような高さの車両１２であっても路面１１を走行する際に進入センサ３０ｂからの電磁波を遮ることになり、同じ高さに配置された進入センサを利用する場合と比較して広い範囲の高さの車両１２について進入検知が可能である。
【００３８】
柱２０ｄ，２０ｅのそれぞれには一対のセンサからなる退出センサ３０ｃ，３０ｄが取り付けられている。これらの退出センサ３０ｃ，３０ｄは、前記進入センサ３０ａ，３０ｂと同様の構成であり、退出センサ３０ｄは退出センサ３０ｃに向けて電磁波を出力し、退出センサ３０ｃはこの電磁波を検出している。従って、車両１２が路面１１を走行し、一旦遮られた退出センサ３０ｄからの電磁波が再び退出センサ３０ｃに到達すると、車両１２が車両計測装置１０の計測系を通過したことを検出することができ、車両計測装置１０からの退出を検出することができる。
【００３９】
退出センサ３０ｃ，３０ｄにおいても、退出センサ３０ｃの路面１１からの高さｈｃと退出センサ３０ｄの路面１１からの高さｈｄとは異なっている。従って、同じ高さに配置された退出センサを利用する場合と比較して広い範囲の高さの車両１２について退出検知が可能である。また、進入センサ３０ａ，３０ｂと退出センサ３０ｃ，３０ｄとは車両１２の速度を検出するためにも利用されており、センサ３０ａ，３０ｃの距離Ｄが既知であるとともに進入センサ３０ａの高さｈａと退出センサ３０ｃの高さｈｃが同じ高さ、かつ、進入センサ３０ｂの高さｈｂと退出センサ３０ｄの高さｈｄが同じ高さとなるように設置されている。
【００４０】
柱２０ｃは路面１１に対して垂直に延びており、その上端には路面に平行かつ路面側に延びる梁２０ｆが取り付けられている。これらの柱２０ｃ，梁２０ｆには、車両１２を撮影するためのラインセンサ３１ａ〜３１ｄが取り付けられている。すなわち、柱２０ｃに２つのラインセンサ３１ａ，３１ｂが取り付けられ、梁２０ｆに２つのラインセンサ３１ｃ，３１ｄが取り付けられており、これらのラインセンサ３１ａ〜３１ｄによって路面１１を走行する車両を撮影する。
【００４１】
本実施形態におけるラインセンサ３１ａ〜３１ｄは、１方向に長い視野を備えたセンサであり、１方向に並べられた複数の画素毎に３色の色成分値（本実施形態では、ＲＧＢの階調値）を取得する。本実施形態においては、所定の時間間隔（サンプリング周期）毎に１ラインのデータを取得するようになっている。また、柱２０ｃに取り付けられたラインセンサ３１ａ，３１ｂにおける視野は共通の直線上に存在し、この直線は背景部２１ａの中央の直線２１ａ１および背景部２１ｂの中央の直線２１ｂ１に一致している。従って、ラインセンサ３１ａ，３１ｂは、直線２１ａ１，２１ｂ１を含む平面上の所定範囲を視野にしてその画像を撮影することができる。
【００４２】
梁２０ｆに取り付けられたラインセンサ３１ｃ，３１ｄにおける視野も共通の直線上に存在し、この直線は背景部２１ｂの中央の直線２１ｂ１および背景部２１ａの中央の直線２１ａ１に一致している。従って、ラインセンサ３１ｃ，３１ｄは、直線２１ａ１，２１ｂ１を含む平面上の所定範囲を視野にしてその画像を撮影することができる。
【００４３】
また、この直線２１ａ１，２１ｂ１を含む平面は、車両１２の進行方向Ｇに対して垂直であり、ラインセンサ３１ａ，３１ｂは柱２１に向けられているので、当該ラインセンサ３１ａ，３１ｂは路面１１を通過する車両１２の側面を撮影する。ラインセンサ３１ｃ，３１ｄは路面１１に向けられているので、当該ラインセンサ３１ｃ，３１ｄは路面１１を通過する車両１２の上面を撮影する。
【００４４】
さらに、ラインセンサ３１ａ，３１ｂは双方とも車両の側面を撮影しており、同じ対象を撮影しているので、各ラインセンサ３１ａ，３１ｂの撮影画像はレンズの収差を補正して結合される。ラインセンサ３１ｃ，３１ｄにおいても同様に、双方とも車両の上面を撮影しているので、各ラインセンサ３１ｃ，３１ｄの撮影画像はレンズの収差を補正して結合される。
【００４５】
なお、ラインセンサ３１ａの視野の略中央は車両１２の下端、ラインセンサ３１ｂの視野の略中央は車両１２の上端にほぼ一致するように構成することが好ましく、ラインセンサ３１ｃの視野の略中央は車両１２の左端、ラインセンサ３１ｄの視野の略中央は車両１２の右端にほぼ一致するように構成することが好ましい。この構成であれば、車両１２における上下左右の端部においてレンズの収差による誤差が小さくなるように構成することができる。
【００４６】
本実施形態において、車両計測装置１０はコンピュータ４０を備えており、当該コンピュータ４０は、ケーブルを介して前記ラインセンサ３１ａ〜３１ｄと進入センサ３０ａ，３０ｂと退出センサ３０ｃ，３０ｄとに接続されている。従って、コンピュータ４０においては、これらのセンサの出力信号を取得し、その出力信号に基づく解析を行うことができる。
【００４７】
図２は、コンピュータ４０の構成を示すブロック図である。同図２に示すように、コンピュータ４０は、ＣＰＵ４１，ＲＯＭ４２，ＲＡＭ４３，ＨＤＤ４４，Ｉ／Ｆ４５ａ〜４５ｃを備えている。Ｉ／Ｆ４５ａは前記ラインセンサ３１ａ〜３１ｄと進入センサ３０ａ，３０ｂと退出センサ３０ｃ，３０ｄとのインタフェースであり、ＣＰＵ４１は当該Ｉ／Ｆ４５ａを介して各センサを制御し、その出力信号を取得する。
【００４８】
Ｉ／Ｆ４５ｂはディスプレイ４０ａとの接続インタフェースであり、ＣＰＵ４１は当該Ｉ／Ｆ４５ｂを介して各種の表示を行わせるためのデータをディスプレイ４０ａに対して出力する。ディスプレイ４０ａはこのデータを取得して各種の表示を行う。Ｉ／Ｆ４５ｃは入力機器とのインタフェースであり、ＣＰＵ４１はキーボード４０ｂおよびマウス４０ｃからの信号を取得して当該キーボード４０ｂおよびマウス４０ｃにおける操作内容を把握する。
【００４９】
ＣＰＵ４１は、ＲＡＭ４３をワークエリアとしてＲＯＭ４２，ＨＤＤ４４に記録されたプログラムを実行可能である。本実施形態においては、このプログラムの一つとして車両計測プログラムを実行可能であり、当該車両計測プログラムは、センサ制御部４１ａ，画像抽出部４１ｂ，車両計測部４１ｃの各モジュールを備えている。この車両計測プログラムは、ＨＤＤ４４に予め記録された各種データに基づいて車両１２の車長，車高，車幅を計測するためのプログラムであり、その実行過程で画像データを生成し、その解析を行う。
【００５０】
すなわち、ＨＤＤ４４には、予めセンサ間距離データ４４ｅとサンプリング周期データ４４ｆと高さライン長データ４４ｇと幅ライン長データ４４ｈが記録されている。また、ＨＤＤ４４には車両計測プログラムの実行過程で生成されたデータも記録され、本実施形態では、１次元画像データ４４ａと２次元画像データ４４ｂと基準画像データ４４ｃと車両画像データ４４ｄとが当該実行過程で生成され、記録される。
【００５１】
センサ間距離データ４４ｅは、前記センサ３０ａ，３０ｃの距離Ｄを示すデータである。サンプリング周期データ４４ｆは、前記ラインセンサ３１ａ〜３１ｄのサンプリング周期を示すデータである。高さライン長データ４４ｇは、ラインセンサ３１ａ，３１ｂによって撮影された１次元の画像において、その高さ方向の一画素に相当する長さを示すデータであり、既知の長さの基準サンプルを撮影することによって予め取得されている。幅ライン長データ４４ｈは、ラインセンサ３１ｃ，３１ｄによって撮影された１次元の画像において、その幅方向（車体の左右方向）の一画素に相当する長さを示すデータであり、既知の長さの基準サンプルを撮影することによって予め取得されている。
【００５２】
前記センサ制御部４１ａは、前記ラインセンサ３１ａ〜３１ｄと進入センサ３０ａ，３０ｂと退出センサ３０ｃ，３０ｄとを制御するモジュールであり、各センサからの信号に基づく判断と、ラインセンサ３１ａ〜３１ｄによる撮影画像の取得を行う。画像抽出部４１ｂは、基準画像設定部４１ｂ１と色差判別部４１ｂ２とを備えており、撮影画像に基づく２次元画像の生成および当該２次元画像から車両画像を抽出する処理を行う。車両計測部４１ｃは、車長算出部４１ｃ１と車高算出部４１ｃ２と車幅算出部４１ｃ３とを備えており、車長算出部４１ｃ１にて車両１２の車長、車高算出部４１ｃ２にて車両１２の車高、車幅算出部４１ｃ３にて車両１２の車幅を算出し、ディスプレイ４０ａに表示する処理を行う。
【００５３】
（２）車両計測処理：
次に、上述の構成において車両計測プログラムの各部が行う処理を詳細に説明する。図３は、当該車両計測プログラムの処理を示すフローチャートである。同図に示すように車両計測プログラムが実行されると、センサ制御部４１ａが進入センサ３０ａからの信号に基づいて進入センサ３０ａがオンとなっているか否かを判別する（ステップＳ１００）。ここでは、車両１２が進入センサ３０ｂからの電磁波を遮って進入センサ３０ａに電磁波が到達しなくなっている状態を進入センサ３０ａがオンであると呼ぶ。
【００５４】
センサ制御部４１ａは、ステップＳ１００において進入センサ３０ａがオンになったと判別されるまで進入センサ３０ａからの信号検出を続けており、進入センサ３０ａがオンになったと判別されたときにラインセンサ３１ａ〜３１ｄによる撮影を行う（ステップＳ１０５）。ここでは、センサ制御部４１ａが、所定のサンプリング周期の間に各ラインセンサ３１ａ〜３１ｄで撮影した１次元画像のデータを取得し、１次元画像データ４４ａとしてＨＤＤ４４に記録する。
【００５５】
次に、センサ制御部４１ａは、退出センサ３０ｃからの信号に基づいて退出センサ３０ｃがオンとなっているか否かを判別する（ステップＳ１１０）。ここでも、車両１２が退出センサ３０ｄからの電磁波を遮って退出センサ３０ｃに電磁波が到達しなくなっている状態を退出センサ３０ｃがオンであると呼ぶ。
【００５６】
ステップＳ１１０にて退出センサ３０ｃがオンであると判別されたときには、車両１２が退出センサ３０ｃ，３０ｄの間に到達しているので、センサ制御部４１ａは、進入センサ３０ａがステップＳ１００にてオンとなったときから退出センサ３０ｃがオンとなったときまでの時間Ｔを取得する（ステップＳ１１５）。すなわち、進入センサ３０ａと退出センサ３０ｃとの距離Ｄは既知であるため、距離Ｄに基づいて車両１２の速度を算出するために時間Ｔを取得しておく。なお、この処理は車両１台に付き一度実行すればよいため、各車両について時間Ｔを取得済であれば、ステップＳ１１５をスキップする。また、車両１２の退出を判定するためのカウンタＣ（デフォルト値は０）を１に設定しておく（ステップＳ１１７）。
【００５７】
ステップＳ１１０にて退出センサ３０ｃがオンであると判別されないとき、および、ステップＳ１１７を実行した後、センサ制御部４１ａは退出センサ３０ｃがオフかつカウンタＣが１であるか否かを判別する（ステップＳ１２０）。ここでは、車両１２が退出センサ３０ｃ，３０ｄの間を通過し終えて、車両１２によって遮られていた退出センサ３０ｄからの電磁波が再び退出センサ３０ｃに到達した状態を退出センサ３０ｃがオフであると呼ぶ。すなわち、車両１２が退出センサ３０ｃに達したときカウンタＣが１になっているので、カウンタＣが１でありかつ退出センサ３０ｃがオフであることを判別することによって車両１２の通過完了を判定している。
【００５８】
ステップＳ１２０において、退出センサ３０ｃがオフかつカウンタＣが１になったと判別されないときには、ステップＳ１０５に戻り、ラインセンサ３１ａ〜３１ｄによる１次元画像データ４４ａの取得を続ける。従って、以上の処理により、センサ制御部４１ａは、車両１２が進入センサ３０ａ，３０ｂの間に進入してから退出センサ３０ｃ，３０ｄの間を通過し終えるまで１次元画像データ４４ａを撮影および蓄積し、同時に前記時間Ｔを取得する処理を行うことになる。
【００５９】
ステップＳ１２０において退出センサ３０ｃがオフになったと判別されると、画像抽出部４１ｂが１次元画像データ４４ａから２次元画像データ４４ｂを生成する（ステップＳ１２５）。すなわち、１次元画像データ４４ａは、各ラインセンサ３１ａ〜３１ｄによって撮影された１次元画像であるため、まず、同じサンプリングタイミングで撮影された各１次元画像を合成する。すなわち、ラインセンサ３１ａ，３１ｂによる撮影画像は車両１２の側面の画像であるため、双方にて共通する部位の画素同士が重なるように１次元画像を結合する。同様に、ラインセンサ３１ｃ，３１ｄによる撮影画像は車両１２の上面の画像であるため、双方にて共通する部位の画素同士が重なるように１次元画像を結合する。この結合に際しては種々の公知技術を採用可能である。
【００６０】
以上のようにして、車両１２における側面の１次元画像と上面の１次元画像が生成されると、さらに、画像抽出部４１ｂがこれらの１次元画像を結合して２次元画像を生成する。すなわち、前記結合を行った後には、サンプリングタイミングが異なる車両側面の１次元画像と車両上面の１次元画像とが得られているので、これらをサンプリングの順に並べる。この結果、車両１２における側面の２次元画像と上面の２次元画像が生成されることになる。
【００６１】
図４（ａ）は、ステップＳ１２５にて生成される車両１２の側面の２次元画像を示す図である。本実施形態におけるラインセンサ３１ａ，３１ｂは背景部２１ａ，２１ｂを撮影し続けるので、車両が通過していないときにはラインセンサ３１ａ，３１ｂで取得する画像は背景部２１ａ，２１ｂの直線２１ａ１，２１ｂ１である。一方、車両１２が通過しているときには、ラインセンサ３１ａ，３１ｂによって背景部２１ａ，２１ｂの直線２１ａ１，２１ｂ１を背景とした車両１２の画像が取得される。
【００６２】
しかし、背景に影が生じているとき、例えば、背景部２１ａの一部に影が生じている場合、車両１２がラインセンサ３１ａ，３１ｂの撮影範囲を通過する短い時間においてはその影が動かないので、２次元画像内で同じ高さの部分に影の画像２１ａ２が形成される。この場合、２次元画像から背景と同じ色の部分を除去するのみでは、車両１２の画像とともに影の画像２１ａ２が残ってしまうおそれがある。そこで、本実施形態においては、この影に影響されることなく車両の画像を抽出する処理を行っている（ステップＳ１３０）。
【００６３】
（２−１）車両画像の抽出処理：
図５は、当該ステップＳ１３０における車両画像の抽出処理を示すフローチャートである。本実施形態においては、前記２次元画像における各画素に対して２次元座標（ｉ，ｊ）を定義しており、座標ｊは２次元画像において上から下に向けて数値が増加する。一方、座標ｉにおいては基準画像と比較する画像を抽出する順序（スキャン方向）によってその増加方向が変化する。
【００６４】
すなわち、本実施形態においては、２次元画像において車両の前側から後側に向けてスキャンするスキャン方向と、車両の後側から前側に向けてスキャンするスキャン方向との双方でスキャンを行っており、各スキャン方向で座標ｉの定義および増加方向を逆にする。なお、車両の前側は２次元画像においてサンプルされたタイミングが早い画像であり、後側になるにつれてサンプルされたタイミングが遅くなっている。また、座標ｉの値域は０〜ｉmax，座標ｊの値域は０〜ｊmaxとする。
【００６５】
この座標系において、まず、基準画像設定部４１ｂ１は、スキャン方向を決定し、また、比較対象の画像を特定するための２次元座標（ｉ，ｊ）を初期値（１，０）に設定する（ステップＳ２００）。また、座標ｉが"０"となっている１ラインを基準画像に設定する（ステップＳ２０５）。すなわち、本実施形態においては、スキャンを開始する前にそのスキャン方向を設定し、それぞれで異なる基準画像を設定する。
【００６６】
具体的には、図４（ａ）に示す２次元画像において、前側から後側に向けたスキャン方向と後側から前側に向けたスキャン方向とを実行することにしており、ステップＳ２００では、そのいずれかを決定する。このとき、座標ｉの増加方向も決定する。例えば、前側から後側に向けたスキャンであるとき、座標ｉは前側から後側に向けて増加するように定義し、後側から前側に向けたスキャンであるとき、座標ｉは後側から前側に向けて増加するように定義する。
【００６７】
上述のように、基準画像は１ライン分の画像であり、座標ｉが"０"である。従って、本実施形態においては、前記ステップＳ１２５にて生成した２次元画像において、最も先に取得した１ライン分の画像あるいは最も後に取得した１ライン分の画像が基準画像となる。なお、図４（ａ）においては、前側から後側に向けてスキャンする際の基準画像Ｓを示しており、このとき、前記２次元座標の（ｉ，ｊ）の初期値（１，０）は、基準画像Ｓの右隣のラインにおいて一番上に存在する画素を示す。また、スキャンによって座標ｉが増加すれば、そのラインの位置が逐次右側にずれていくことになる。
【００６８】
また、本実施形態においては、上述のようにして設定された基準画像Ｓの画像データが、基準画像データ４４ｃとしてＨＤＤ４４に記録される。むろん、基準画像Ｓにおいては、比較の基準となる画像を定義することができればよく、２次元画像から車両が含まれない任意のラインを基準画像Ｓとして定義してもよいし、車両が含まれない複数のラインを抽出し、平均を取ることによって基準画像を定義してもよいし、２次元画像の生成前に予め基準画像を生成しておいてもよく、種々の構成を採用可能である。
【００６９】
以上のようにして、スキャン方向，座標の初期値，基準画像を設定したら、基準画像と他の画像とを逐次比較するスキャンを行う。このために、まず、色差判別部４１ｂ２は、基準画像の中からその一つの画素（基準画素とよぶ）を抽出し、スキャン対象の画素（スキャン対象画素と呼ぶ）との色差ΔＥを算出する（ステップＳ２１０）。ここで、基準画素は１ラインの基準画像Ｓに含まれる画素のいずれかであり、座標（０，ｊ）にて特定される。一方、スキャン対象の画素はスキャン対象となっているラインに含まれる画素であり、座標（ｉ，ｊ）で特定される。すなわち、基準画素とスキャン対象画素とでは、ラインが異なっているが、上下方向の位置（座標ｊの値）は一致している。
【００７０】
色差ΔＥを算出したら、この色差ΔＥが予め決められた閾値Ｔ1より大きいか否かを判別する（ステップＳ２１５）。ここで、閾値Ｔ1は、基準画素とスキャン対象画素とが実質的に同一の画像であるか否かを判別するための閾値であり、ほぼ"０"であるが、１次元画像取得手段における撮影誤差のマージンを与えた値となっている。従って、色差ΔＥが閾値Ｔ1より大きいか否かを判別することで、基準画素とスキャン対象画素とが実質的に同一であるか否かを判断することができ、スキャン対象画素が背景あるいは車両のいずれであるのかを判断することができる。
【００７１】
具体的には、本実施形態における２次元画像は図４（ａ）に示すように、その背景は背景部２１ａ，２１ｂの画像であり、車両１２が背景の前を横切ったときのみ車両１２の画像が得られている。また、基準画像Ｓは、２次元画像において車両１２が含まれない部分の画像であることから、基準画像Ｓは背景のみから構成される。従って、基準画像Ｓと他の画像とを比較し、基準画像Ｓと異なる画像であればその画像は車両１２の画像であると特定することができる。
【００７２】
例えば、図４（ａ）に示す座標ｉ1における１ライン分の画像においては、車両１２の画像が含まれないので、基準画像Ｓとの色差ΔＥを算出してもその値はほぼ"０"であって、閾値Ｔ1を超えることはない。一方、座標ｉ2における１ライン分の画像においては、車両１２の画像が含まれており、車両１２の画像と基準画像Ｓとの色差ΔＥは閾値Ｔ1を超える。従って、色差ΔＥを算出することで、車両１２の画像であるか否かを判別可能になる。
【００７３】
そこで、ステップＳ２１５にて、色差ΔＥが予め決められた閾値Ｔ1より大きいと判別されたときには、座標（ｉ，ｊ）が車両である旨を設定する（ステップＳ２２０）。また、ステップＳ２１５にて、色差ΔＥが予め決められた閾値Ｔ1より大きいと判別されないときには、座標（ｉ，ｊ）が背景である旨を設定する（ステップＳ２２５）。なお、これらの設定は、例えば、座標（ｉ，ｊ）に対して予め設定したフラグを対応づけるなどして行えばよい。
【００７４】
座標（ｉ，ｊ）に対して車両あるいは背景である旨の設定を行うと、色差判別部４１ｂ２は座標ｊの値をインクリメントし（ステップＳ２３０）、座標ｊがその最大値ｊmaxより大きいか否かを判別する（ステップＳ２３５）。ステップＳ２３０にて座標ｊがその最大値ｊmaxより大きいと判別されなければステップＳ２１０以降の処理を繰り返す。
【００７５】
ステップＳ２３５にて座標ｊがその最大値ｊmaxより大きいと判別されたときには、１ライン分の比較が終了したことになるので、色差判別部４１ｂ２はさらに座標ｉをインクリメントするとともに座標ｊを"０"に初期化し（ステップＳ２４０）、座標ｉがその最大値ｉmaxの１／２より大きいか否かを判別する（ステップＳ２４５）。そして、ステップＳ２４５にて座標ｉがその最大値ｉmaxの１／２より大きいと判別されなければステップＳ２１０以降の処理を繰り返し、座標ｉがその最大値ｉmaxの１／２より大きいと判別されたときには、２方向のスキャンが終了したか否かを判別する（ステップＳ２５０）。
【００７６】
ステップＳ２５０にて２方向のスキャンが終了していると判別されなければ、ステップＳ２００に戻り、未処理の方向へスキャンを行うように設定し、ステップＳ２００以降の処理を繰り返す。ステップＳ２５０にて２方向のスキャンが終了していると判別されたときには、以上の処理によって車両１２の画像であると設定された画素を抽出して車両画像データ４４ｄとし、ＨＤＤ４４に記録する（ステップＳ２５５）。なお、本実施形態においては２方向からスキャンを行っているので、ステップＳ２４５においては必要充分なスキャンを行うために各方向のスキャンを画像の左右中央で終了するように座標ｉがその最大値ｉmaxの１／２より大きいか否かを判別している。
【００７７】
図４（ｂ）においては、上述の処理によって抽出された車両１２の画像を示しており、車両１２の画像を抽出する際に除去された背景をハッチングによって示している。なお、背景を除去した後の車両画像データ４４ｄにおいては、車両１２の画像のみを含んでいてもよいが、コンピュータ４０によるデータの扱いやすさを考慮すれば、除去した背景の位置にダミーデータ（例えば、白や背景の色等、予め決められた色）を配置する構成等を採用してもよい。
【００７８】
以上の処理によれば、背景部２１ａ，２１ｂが一様な色である場合のみならず、背景部２１ａ，２１ｂに影が形成されていたり、泥等の汚れが付着していたとしても、正確に車両１２の画像を抽出することができる。例えば、背景部２１ａに影が形成されている場合、車両１２がラインセンサ３１ａ，３１ｂの撮影範囲を通過する短い時間においてその影はほとんど変化しないので、２次元画像においては図４（ａ）に示すように横方向に一様な影の画像２１ａ２が形成される。
【００７９】
従って、影の画像２１ａ２は基準画像Ｓにも含まれることになり、基準画像Ｓと他の画像との比較において、座標ｉが"０"である１ライン上の影の画像２１ａ２と他の画像とを比較することになる。この比較において、スキャン対象画素が車両１２の画像ではない場合には、基準画像Ｓと他の画像との双方が影の画像であることから色差ΔＥはほぼ"０"であり、スキャン対象画素が車両１２の画像であれば、色差ΔＥが閾値Ｔ1を超える。この結果、車両１２の画像を適切に抽出することが可能になる。
【００８０】
さらに、本実施形態においては、車両１２が撮影範囲を通過することによって背景部２１ａ，２１ｂにおける泥汚れ等の様子が変化した場合であっても適切に車両１２の画像を抽出可能である。図６はこの様子を説明するための説明図であり、図６（ａ）は、車両１２の後輪に付着していた泥が車両１２の通過後に背景部２１ｂ（路面）上に残留した場合における２次元画像の例を示している。
【００８１】
同図に示すように、車両１２の後輪に付着していた泥が路面上に残留した場合、２次元画像上では、後輪の後側で横方向に一様な泥汚れ２１ｂ２が生じることになる。しかし、この画像において、車両１２の後側から前側に向けたスキャンを実施する際には、右端の画像を基準画像Ｓとして逐次スキャンを行う。このとき、泥汚れ２１ｂ２が存在する部位においては、車両１２の後側から前側に向けて色差ΔＥがほぼ"０"であるが、スキャン対象画素がタイヤの画像となったときに色差ΔＥが閾値Ｔ1を超えて、車両１２の画像として抽出される。
【００８２】
なお、泥汚れ２１ｂ２を含む基準画像Ｓを設定して車両１２の後側から前側にスキャンを行ったとき、後輪よりも前側の背景が車両１２の画像として抽出されるおそれがある。しかし、本実施形態において車両の外形寸法を計測する際には、後述するように、車両１２の画像の端部を利用しているため、車輪間の画素が車両１２の画像として抽出されたとしても、車両の外形寸法の計測には全く影響がない。一方、車両の前側においては、車両の前側において設定した基準画像Ｓに基づいてスキャンを行い、この基準画像Ｓにおいては背景部２１ｂに泥汚れ２１ｂ２を含まないので、車両１２と背景部２１ｂとを明確に区別して車両１２の画像を抽出することができる。
【００８３】
また、路面上の背景部２１ｂに付着していた泥汚れ等が車両１２の通過によって変化した場合であっても同様であり、適切に車両１２の画像を抽出することが可能である。この場合、図６（ｂ）に示すように、車両の前側で横方向に一様な泥汚れ２１ｂ３が生じており、車両の後側では泥汚れが消えているあるいは薄くなっているなどの変化が生じている。この画像のスキャンにおいても前側から後側にスキャンする際には泥汚れ２１ｂ３を含む基準画像Ｓが設定されるので、スキャンによって車両１２のタイヤが適切に抽出される。一方、後側から前側に向けたスキャンに際しては泥汚れが存在しない状態の基準画像Ｓが設定されるので、この方向のスキャンにおいても車両１２の画像が適切に抽出される。以上のように、本実施形態においては、車両１２の通過によって背景部２１ａ，２１ｂに変化が生じた場合であっても適切に車両１２の画像を抽出することが可能である。
【００８４】
以上の処理によって、車両画像データ４４ｄを作成したら、車両計測部４１ｃは、当該車両画像データ４４ｄに基づいて車長，車高，車幅の算出を行う。本実施形態においては、まず、車長の算出処理を行う（ステップＳ１３５）。図７は、当該車長の算出処理を示すフローチャートである。本実施形態においては、車両１２の速度の実測値に基づいて車長を計測するようになっており、車両計測部４１ｃの車長算出部４１ｃ１は、まず車速を算出する（ステップＳ３００）。ここで、車速は前記距離Ｄと時間Ｔとを利用し、Ｄ／Ｔによって算出される。
【００８５】
次に、車長算出部４１ｃ１は、ラインセンサ３１ａ，３１ｂにおける１ライン分の車長方向の長さを算出する（ステップＳ３１０）。すなわち、ラインセンサ３１ａ，３１ｂにおける１ライン分の画像は前記サンプリング周期で撮影されるため、車両１２の２次元画像における車長方向の１ライン分は、ラインセンサ３１ａ，３１ｂのサンプリング周期の間に車両１２が移動する距離に対応している。そこで、サンプリング周期と車速とを乗じれば、１ライン分の車長方向の長さを算出することができる。
【００８６】
１ライン分の車長方向の長さを算出したら、車長算出部４１ｃ１は、車両１２の側面の画像から車両の先端と終端とを検出する（ステップＳ３２０）。すなわち、図４（ｂ）に示す車両１２の画像において、画像の先端と終端との間の距離Ｌは車長に相当するので、これらの先端と終端とを検出する。例えば、車両１２の側面の２次元画像において、最も左側にある画素と最も右側にある画素とを抽出すればよい。上述のように背景をダミーデータにした場合には、ダミーデータではない画素で最も左側にある画素と最も右側にある画素とを抽出する。
【００８７】
２次元画像内で車両１２の先端と終端とを検出したら、車両１２における車体進行方向のライン数（サンプル回数）を取得し（ステップＳ３３０）、これらのライン数に基づいて車長を算出する（ステップＳ３４０）。すなわち、ステップＳ３３０においては、前記先端と終端とのラインを含めて、先端から終端までのライン数を取得する。１ラインにおける車両進行方向の長さはステップＳ３１０にて算出済であるので、当該１ラインの長さと前記先端から終端までのライン数とを乗じれば、車長Ｌを算出することができる。
【００８８】
以上のようにして車長Ｌを算出したら、ステップＳ１３０にて抽出した車両１２の側面画像に基づいて、車高算出部４１ｃ２が車高を算出する（ステップＳ１４０）。すなわち、ラインセンサ３１ａ，３１ｂにおいて撮影された１次元の画像において、その高さ方向の一画素に相当する長さは、高さライン長データ４４ｇにて記述されているので、車高算出部４１ｃ２は、車両１２の側面画像から上端の画素と下端の画素とを抽出し、それらの間の画素数と前記高さ方向の一画素に相当する長さとを乗じることで車高（図４（ｂ）のＨ）を算出する。
【００８９】
車幅算出部４１ｃ３においても同様に、ステップＳ１３０にて抽出した車両１２の上面画像に基づいて車幅を算出する（ステップＳ１４５）。すなわち、ラインセンサ３１ｃ，３１ｄにおいて撮影された１次元の画像において、その幅方向の一画素に相当する長さは、幅ライン長データ４４ｈにて記述されているので、車幅算出部４１ｃ３は、車両１２の上面画像から左端の画素と右端の画素とを抽出し、それらの間の画素数と前記幅方向の一画素に相当する長さとを乗じることで車幅を算出する。
【００９０】
以上の処理によって、車長，車高，車幅が算出されたことになるので、本実施形態においては車両計測部４１ｃがＩ／Ｆ４５ｂを介して制御信号を出力し、ディスプレイ４０ａ上に車長，車高，車幅を表示させる（ステップＳ１５０）。この結果、車両計測装置１０を利用する利用者が、全く人為的な作業をする必要はなく、車両１２にて路面１１上を走行するのみで車長，車高，車幅を計測することができる。
【００９１】
（３）他の実施形態：
上述の実施形態は本発明の一実施形態であり、本発明の実施形態は前記の実施形態に限定されない。例えば、より正確に車両の画像を検出するために、車両の影を除去する処理や、色の補正等を行ってもよい。図８は、車両の影を除去する処理および色の補正処理を行う実施形態の構成を示すブロック図であり、図９，図１０はそのフローチャートである。
【００９２】
図８に示す実施例においても、概略構成は図２と同様であり、図１および図２とほぼ同じハードウェア構成によって実現可能である。但し、背景部２１ａにおいては、ラインセンサ３１ａあるいは３１ｂの撮影範囲に含まれる位置に、図示しない基準色部を備えている。当該基準色部は、背景部２１ａ，２１ｂの周囲が予め決められた明るさであるときに白色となり、ラインセンサ３１ａあるいは３１ｂで撮影したときのデータが予め決められている。
【００９３】
また、図８に示すように、ＨＤＤ４４においては、基準画像データ４４ｃではなく背景色データ４４０ｃが記録されている。当該背景色データ４４０ｃは、背景部２１ａ，２１ｂの周囲が予め決められた明るさであるときにラインセンサ３１ａ，３１ｂで背景部２１ａ，２１ｂを撮影したときに得られる色を示すデータである。さらに、図８における車両計測プログラムは、図２における画像抽出部４１ｂではなく、背景除去部４１０ｂと影除去部４１１ｂとを備えている。背景除去部４１０ｂは、前記２次元画像から背景を除去する処理を行うモジュールであり、前記背景色データ４４０ｃに基づいて背景を排除する。また、影除去部４１１ｂは背景除去部４１０ｂによって背景が除去された画像から車両の外形寸法を算出する上で余分な画像である車両の影を除去する処理を行うモジュールである。
【００９４】
車両計測プログラムにおける処理は図９に示す手順となり、大半は、図３に示す処理と同じであるが、図３におけるステップＳ１３０の代わりに図９に示すステップＳ１３１，１３２，１３４を実施する点で異なっている。図１１（ａ）は、車両１２の影が路面に生じている場合に、図９に示すステップＳ１２５にて得られる２次元画像の例を示している。同図に示すように、車両１２の影の画像２１ｂ４は車両１２がラインセンサ３１ａ，３１ｂの撮影範囲を通過する際に車両１２の進行とともに変化するので、２次元画像上で横方向に一様ではなく、車両１２の形状に対応した影の画像２１ｂ４が形成される。
【００９５】
なお、図１１（ａ）に示す２次元画像において、その上部には背景部２１ａに形成されている基準色部の画像（図１１（ａ）の２１ａ３）を示しており、さらに、この例では、全体に色かぶり（夕日によって赤みがかったり、時刻が遅くなることによって全体に暗くなること）を２次元画像全体に対するハッチングにて示している。
【００９６】
本実施形態においては、センサ制御部４１ａによってステップＳ１００〜Ｓ１２５を実施した後、背景除去部４１０ｂが２次元画像から背景を除去する処理を行う（ステップＳ１３１）。すなわち、除去すべき背景部２１ａ，２１ｂの色が背景色データ４４０ｃにて定義されているので、２次元画像からこの色を抽出して除去する。また、このとき基準色部２１ａ３の画像も除去しておき、その画像データを記憶しておく。
【００９７】
以上の処理によれば、ほぼ車両１２の画像が抽出されるはずであるが、車両計測装置１０が屋外に設置されている場合など、車両１２の影が路面に形成されているときには図１１（ａ）に示す車両１２の画像と影の画像２１ｂ４とが残ることになる。上述のように車両の外形寸法、例えば、車長は背景除去後の画像の先端と終端とに基づいて算出するので、図１１（ａ）に示す例のように影の画像２１ｂ４が車両１２の先端より前側に存在すると、影の画像２１ｂ４の先端を抽出してしまう虞がある。
【００９８】
そこで、本実施形態においては、影除去部４１１ｂが、少なくとも車両１２の画像の端部より外側に存在する影の画像２１ｂ４の周縁部を除去する処理を行う。このために、まず、画像の色を補正する（ステップＳ１３２）。すなわち、ステップＳ１３１の処理後に得られている画像の色は、図１１（ａ）のように色かぶりをしているおそれがあるため、基準色部の画像データに基づいて色を補正する。
【００９９】
具体的には、上述のように基準色部をラインセンサ３１ａあるいは３１ｂで撮影したときのデータが予め決められているので、ステップＳ１３１にて除去した基準色部の画像がこのデータと異なるときには、その比率に基づいて補正を行う。例えば、基準色部の色として予め決められたデータにおけるＲＧＢ各色の階調値がＲ0，Ｇ0，Ｂ0、２次元画像から除去した基準色部のデータにおけるＲＧＢ各色の階調値がＲ1，Ｇ1，Ｂ1であるとき、ステップＳ１３１による処理後の画像におけるＲＧＢ各色の階調値にＲ0／Ｒ1，Ｇ0／Ｇ1，Ｂ0／Ｂ1のそれぞれを乗じる。むろん、この補正においては、補正後の値が階調値域の最大値および最小値を超えないようにする。このために、ガンマ補正等の非線形補正を行ってもよい。
【０１００】
この結果、補正後の画像内では、基準色部を予め決められた色に変換するように補正がなされ、色かぶりが解消する。そこで、本実施形態では、補正後の画像において影の画像２１ｂ４を除去する処理を行う。本実施形態では、影の画像２１ｂ４の性質を利用して影の画像２１ｂ４の周縁部を除去している。すなわち、影の画像２１ｂ４は、一般に、図１１（ｂ）に示すように、その中央では濃い黒色であるがその中央部から周縁部に近づくにつれて光の回折の影響を受けて薄くなる（背景の色味をもつ）。
【０１０１】
そこで、影除去部４１１ｂは、図１０に示す処理を行って影の画像２１ｂ４の周縁部を除去しており、まず、背景部２１ｂの色を示す背景色データ４４０ｃを取得する（ステップＳ４００）。次に、影除去部４１１ｂは、影の画像２１ｂ４の周縁部を特定するための閾値Ｔ2，Ｔ3を設定する（ステップＳ４０５）。ここで、閾値Ｔ2，Ｔ3は、車両１２の画像においてタイヤの画像を除去せず、影の画像２１ｂ４の周縁部を除去するために設定される値であり、除去するべき色の下限値を閾値Ｔ2，上限値を閾値Ｔ3とする。すなわち、除去すべき影の画像２１ｂ４の周縁部は、前記ステップＳ４００にて取得した背景部２１ｂの色より濃い色であり、タイヤの色より薄い色である。
【０１０２】
そこで、本実施形態においては、背景部２１ｂの色より濃い色を当該背景部２１ｂの色より低明度かつ低彩度の色と定義し、前記背景色データ４４０ｃが示す色より低明度かつ低彩度の色を示すデータを閾値Ｔ3とする。さらに、タイヤの色より薄い色を当該タイヤの色より高明度かつ高彩度の色と定義し、予め決められたタイヤの色より高明度かつ高彩度の色を示すデータを閾値Ｔ2とする。むろん、ここで、閾値Ｔ2，Ｔ3はＲＧＢ各色の階調値である。なお、予め決められたタイヤの色としては、多数の車両の画像によって統計的に取得したタイヤの色を採用するなど、種々の手法によって決定可能である。
【０１０３】
また、各閾値Ｔ2，Ｔ3を決定する際には、除去すべき色を除去し、除去すべきではない色を保持するように決定することができればよく、例えば、背景色データ４４０ｃが示す色やタイヤの色から所定のマージンを設けて決定することとし、このマージンとして好ましい値を統計的に決めておくなど、種々の手法を採用することが可能である。
【０１０４】
以上のようにして、閾値Ｔ2，Ｔ3を決定したら、影除去部４１１ｂは、影を除去するための処理を実施すべき検索領域を決定する（ステップＳ４１０）。ここでは、影の画像２１ｂ４を包含する領域を決定することができればよく、車両１２の下部をこの領域にするなど種々の手法によって検索領域を決定することができる。むろん、処理負荷が過度にならないのであれば、ステップＳ１３１にて得られている画像の全てを検索領域としてもよい。
【０１０５】
検索領域を決定したら、この検索領域に含まれる各画素のいずれかを比較対象としてその画素データ（比較対象の色）が閾値Ｔ2〜Ｔ3に含まれるか否かを判別する（ステップＳ４１５）。そして、このステップＳ４１５にて比較対象の色が閾値Ｔ2〜Ｔ3に含まれると判別されたときには当該比較対象の色を除去し（ステップＳ４２０）、ステップＳ４１５にて比較対象の色が閾値Ｔ2〜Ｔ3に含まれると判別されなければ当該ステップＳ４２０をスキップする。
【０１０６】
この処理の後、検索領域内の全画素について上述の比較を行ったか否かを判別し（ステップＳ４２５）、当該ステップＳ４２５にて検索領域内の全画素について上述の比較を行ったと判別されなければ比較対象の画素を変更して（ステップＳ４３０）、ステップＳ４１５以降の処理を繰り返す。
【０１０７】
図１１（ｃ）は、以上の処理によって影の画像２１ｂ４の周縁部を除去した後の画像を示す図である。同図に示すように、影の画像２１ｂ４の周縁部が除去されているので、車両１２の進行方向における先端と終端とは車両１２の画像となり、車両１２の上下方向における上端と下端とは車両１２の画像となる。従って、ステップＳ１３５以降の処理によって車両１２の車長Ｌや車高Ｈ等を正確に算出することが可能になる。
【０１０８】
なお、以上の処理においては、背景部２１ｂやタイヤの色と影の画像２１ｂ４の色とを相対的に比較することで影の画像２１ｂ４の周縁部を除去しているので、前記ステップＳ１３２における色の補正を行うことによってより正確に影の除去を行うことができる。すなわち、色の補正を行うことによって、車両１２の画像においてタイヤの画像を除去せず影の画像２１ｂ４の周縁部を除去するための閾値Ｔ2，Ｔ3を容易に（例えば、統計的知見に基づいて）設定することが可能になる。
【０１０９】
むろん、本発明の実施形態は上述の例に限定されず、例えば、前記図９におけるステップＳ１３２の色補正処理は、ステップＳ１３１の背景除去処理の前に行ってもよいし、ステップＳ１３１において上述の図３に示すステップＳ１３０と同じ処理を行ってもよい。また、ステップＳ４００においては、背景部２１ｂの色を示すデータを取得することができればよいので、ステップＳ１３１にて除去した画像データに対してステップＳ１３２と同様の補正を行ったデータを背景色として取得してもよい。
【０１１０】
さらに、車長の算出方法は、上述の図７に示す処理に限定されず、長さおよび色が既知の標識を車両１２に取り付けてラインセンサによる撮影を行い、その画像に基づいて車長を算出してもよい。図１２は、標識が取り付けられた車両１２を撮影した画像を示す図である。すなわち、円形の標識を取り付けた車両１２をラインセンサ３１ａ，３１ｂあるいはラインセンサ３１ｃ，３１ｄで撮影すると、図７（ａ）に示すように車両１２に取り付けられた円形の標識Ｍが含まれた２次元画像を取得することができる。
【０１１１】
そこで、図７（ｂ）のように、２次元画像から背景を除去し、標識Ｍの画像を抽出する。標識Ｍの長さは既知であるので、当該抽出した標識Ｍの画像からその車両進行方向のライン数（ａ）を取得し、車両の画像からその車両進行方向のライン数（ｂ）を取得すれば、標識の長さ（直径）と（ｂ／ａ）とを乗じることによって車長を算出することができる。なお、以上の車長計測において、車両１２に取り付ける標識の数が１個に限定されるわけではなく、２個以上の標識を車両１２に取り付けて車長を計測してもよい。この場合、各標識に基づいて個別に車長を算出して平均を算出することで車長を取得してもよいし、標識のライン数について平均を取得してから車長を算出してもよく、種々の構成が採用可能である。なお、標識の数が少ない方が準備に手間がかからないが、標識の数が多い方が正確に車長を算出可能である。
【０１１２】
さらに、上述の実施形態においては、柱２０ｃに２個のラインセンサ３１ａ，３１ｂが取り付けられ、梁２０ｆに２個のラインセンサ３１ｃ，３１ｄが取り付けられていた。しかし、車長や車高，車幅を計測するために柱２０ｃや梁２０ｆに２個のラインセンサを取り付けることは必須ではない。従って、１個のラインセンサを利用してもよいし、３個以上のラインセンサを利用してもよい。むろん、ラインセンサの数を増加させた方が車両計測の精度向上が容易であるが、ラインセンサの数が少なければ装置構成が簡易であり、コストを抑えることができる。また、上述の例においては、車両１２の側面の画像に基づいて車長を算出していたが、車両１２の上面の画像に基づいて車長を算出してもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１１３】
【図１】本発明の一実施形態に係る車両計測装置を示す斜視図である。
【図２】コンピュータの構成を示すブロック図である。
【図３】車両計測プログラムの処理を示すフローチャートである。
【図４】車両の画像を示す図である。
【図５】車両の画像の抽出処理を示すフローチャートである。
【図６】車両の画像を示す図である。
【図７】車長の算出処理を示すフローチャートである。
【図８】コンピュータの構成を示すブロック図である。
【図９】車両計測プログラムの処理を示すフローチャートである。
【図１０】影の除去処理を示すフローチャートである。
【図１１】影の除去処理を説明する説明図である。
【図１２】車両の画像を示す図である。
【符号の説明】
【０１１４】
１０…車両計測装置
１１…路面
１２…車両
２０ａ〜２０ｅ…柱
２０ｆ…梁
２１…柱
２１ａ，２１ｂ…背景部
２１ａ２…影の画像
２１ａ３…基準色部
２１ｂ２，２１ｂ３…泥汚れ
２１ｂ４…影の画像
３０ａ，３０ｂ…進入センサ
３０ｃ，３０ｄ…退出センサ
３１ａ〜３１ｄ…ラインセンサ
４０…コンピュータ
４０ａ…ディスプレイ
４０ｂ…キーボード
４０ｃ…マウス
４１ａ…センサ制御部
４１ｂ…画像抽出部
４１ｂ１…基準画像設定部
４１ｂ２…色差判別部
４１ｃ…車両計測部
４１ｃ１…車長算出部
４１ｃ２…車高算出部
４１ｃ３…車幅算出部
４４ａ…１次元画像データ
４４ｂ…２次元画像データ
４４ｃ…基準画像データ
４４ｄ…車両画像データ
４４ｅ…センサ間距離データ
４４ｆ…サンプリング周期データ
４４ｇ…高さライン長データ
４４ｈ…幅ライン長データ
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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