(57)【要約】【課題】  背景レベルの真値からずれに対処する。【解決手段】  道路Ｒ上の監視領域Ａの温度を検出する検出部２から得られた入力レベルと、道路Ｒ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部３２とを備えた車両感知システムである。このシステムは、車両無しの判定がされている間に、前記入力レベルに基づいて前記背景レベルの学習処理を行う背景レベル学習部３３と、車両無しの判定がされている間における前記背景レベルの学習処理の実行又は休止を、前記比較値に応じて制御する学習制御部３５と、を備えている。【選択図】      図４
2012018689.tif 000002
【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、
車両無しの判定がされている間に、前記入力レベルに基づいて前記背景レベルの学習処理を行う学習手段と、
車両無しの判定がされている間における前記背景レベルの学習処理の実行又は休止を、前記比較値に応じて制御する制御手段と、
を備えていることを特徴とする車両感知システム。
【請求項２】
前記制御手段は、前記比較値と背景レベル学習用閾値との比較結果に基づいて、車両無しの判定がされている間における前記背景レベルの学習処理の実行又は休止を制御する請求項１記載の車両感知システム。
【請求項３】
前記背景レベル学習用閾値は、車両有りの判定がされたときの前記比較値の値に応じて設定される請求項２記載の車両感知システム。
【請求項４】
前記制御手段は、前記比較値が背景レベル学習用閾値よりも大きい場合には、車両無しの判定がされている間における前記背景レベルの学習処理を休止する請求項２又は３記載の車両感知システム。
【請求項５】
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、
前記入力レベルに基づく前記背景レベルの学習処理を、第１の学習方法によって行う第１学習手段と、
前記入力レベルに基づく前記背景レベルの学習処理を、前記第１の学習方法とは異なる第２の学習方法によって行う第２学習手段と、
前記第１学習手段の学習処理によって得られた第１背景レベルと、前記第２学習手段の学習処理によって得られた第２背景レベルが一致するかどうかを判定する一致判定手段と、を備えていることを特徴とする車両感知システム。
【請求項６】
前記第１の学習方法は、前記第２の学習方法に従って背景レベルの学習処理が実行される期間のうちの一部の期間において、背景レベルの学習処理を実行するものである請求項５記載の車両感知システム。
【請求項７】
前記第１の学習方法は、車両無しの判定がされている間において、前記比較値が背景レベル学習用閾値よりも大きい場合には前記背景レベルの学習処理を休止し、前記比較値が背景レベル学習用閾値よりも小さい場合には、前記背景レベルの学習処理を実行するものである請求項５又は６記載の車両感知システム。
【請求項８】
前記第２の学習方法は、車両無しの判定がされている間の全期間において前記背景レベルの学習処理を実行するものである請求項５〜７のいずれか１項に記載の車両感知システム。
【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。
また、特許文献１には、得られた入力レベルを用いて、前回の車両判定結果に応じて、背景レベルを変動させる背景レベル演算手段が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【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】
【０００６】
車両判定結果に応じて背景レベルを変動させる場合、例えば、車両有りの場合は、背景レベルを学習せず、車両無しの場合には入力レベルに基づいて背景レベルを学習することになる。
【０００７】
背景レベルを一定値ではなく学習によって変化するようにすることで、背景レベルの真値（背景温度）が気温の変化等で変動しても対応することができる。
このような背景レベルの学習に加えて、当該背景レベルが極力、真値からずれないようなきめの細かい対策を施して、さらに車両感知の精度を向上させることが望ましい。
【０００８】
そこで、本発明は、車両感知システムにおいて、背景レベルが真値からずれることに対処するための新た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】
【０００９】
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、車両無しの判定がされている間に、前記入力レベルに基づいて前記背景レベルの学習処理を行う学習手段と、車両無しの判定がされている間における前記背景レベルの学習処理の実行又は休止を、前記比較値に応じて制御する制御手段と、を備えていることを特徴とする車両感知システムである。
【００１０】
背景レベルが真値からずれる原因の一つとして、監視領域に車両が存在しているにもかかわらず、車両無しの判定が誤ってなされることにより、車両が存在しているときの入力レベルを背景レベルとして学習してしまうことが挙げられる。
上記本発明によれば、車両無しの判定がされている間における背景レベルの学習処理の実行又は休止が、比較値に応じて制御されるため、車両無しの判定がなされていても、さらに比較値を考慮して背景学習の実行が制御される。
よって、車両が存在しているときの入力レベルを背景レベルとして学習することが抑えられ、背景レベルが真値からずれることを抑制できる。
【００１１】
前記制御手段は、前記比較値と背景レベル学習用閾値との比較結果に基づいて、車両無しの判定がされている間における前記背景レベルの学習処理の実行又は休止を制御するのが好ましい。この場合、比較値を背景レベル学習用閾値と比較することで、背景レベルの学習処理の実行を制御できる。
【００１２】
前記背景レベル学習用閾値は、車両有りの判定がされたときの前記比較値の値に応じて設定されるのが好ましい。この場合、背景レベル学習用閾値が適切に設定される。
【００１３】
前記制御手段は、前記比較値が背景レベル学習用閾値よりも大きい場合には、車両無しの判定がされている間における前記背景レベルの学習処理を休止するのが好ましい。この場合、比較値が背景レベル学習用閾値よりも大きければ学習処理が休止されるため、比較値が比較的大きく車両が存在する可能性がある状態での背景レベル学習を防止できる。
【００１４】
他の観点からみた本発明は、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、前記入力レベルに基づく前記背景レベルの学習処理を、第１の学習方法によって行う第１学習手段と、前記入力レベルに基づく前記背景レベルの学習処理を、前記第１の学習方法とは異なる第２の学習方法によって行う第２学習手段と、前記第１学習手段の学習処理によって得られた第１背景レベルと、前記第２学習手段の学習処理によって得られた第２背景レベルが一致するかどうかを判定する一致判定手段と、を備えていることを特徴とする車両感知システムである。
【００１５】
上記本発明によれば、複数の学習方法によって学習した背景レベルが一致するかどうかを判定できる。複数の学習方法によって学習した背景レベルが一致していなければ、背景レベルが真値からずれている可能性を把握でき、背景レベルが真値からずれることに対処することができる。
【００１６】
第１学習方法と第２学習方法とを異ならせるには、例えば、前記第１の学習方法は、前記第２の学習方法に従って背景レベルの学習処理が実行される期間のうちの一部の期間において、背景レベルの学習処理を実行するものであるのが好ましい。さらに、前記一部の期間は、前記第２の学習方法に従って背景レベルの学習処理が実行される期間において、前記比較値が所定の条件を満足する期間であるのが好ましい。
【００１７】
前記第１の学習方法は、車両無しの判定がされている間において、前記比較値が背景レベル学習用閾値よりも大きい場合には前記背景レベルの学習処理を休止し、前記比較値が背景レベル学習用閾値よりも小さい場合には、前記背景レベルの学習処理を実行するものであるのが好ましい。
【００１８】
前記第２の学習方法は、車両無しの判定がされている間の全期間において前記背景レベルの学習処理を実行するものであるのが好ましい。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、背景レベルが真値からずれるのを抑制したり、又は背景レベルが真値からずれている可能性を把握することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【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】感知処理部の機能のうち学習に関する機能を示すブロック図である。
【図５】感知処理部によって実行される背景レベル学習方法を示す表であり、（ａ）は比較例、（ｂ）は実施例である。
【図６】感知処理部によって実行される閾値学習方法を示す表である。
【図７】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８】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９】急増処理を行った場合に感知判定が起こる例を示す図であり、（ａ）は入力レベルと背景レベルの関係を示し、（ｂ）は微積和と閾値の関係を示す。
【図１０】保持Ｌｏの設定処理を示すフローチャートである。
【図１１】保持Ｌｏによって背景レベル学習を制限した場合を示す図であり、（ａ）は入力レベルと背景レベルの関係を示し、（ｂ）は微積和と閾値の関係を示す。
【図１２】第２実施形態に係る感知処理部の機能のうち学習に関する機能を示すブロック図である。
【図１３】第２実施液体に係る背景レベル学習方法と背景フォロー学習方法を示す表である。
【図１４】背景レベルが真値からずれた場合であって入力レベルが比較的大きい場合の説明図であり、（ａ）は入力レベルと背景レベルの関係を示し、（ｂ）は微積和と閾値の関係を示し、（ｃ）は感知結果を示す。
【図１５】背景レベルが真値からずれた場合であって入力レベルが比較的小さいため感知抜けが起こる場合の説明図であり、（ａ）は入力レベルと背景レベルの関係を示し、（ｂ）は微積和と閾値の関係を示し、（ｃ）は感知結果を示す。
【図１６】背景レベルの真値からのずれを修正した場合の説明図であり、（ａ）は入力レベルと背景レベルの関係を示し、（ｂ）は微積和と閾値の関係を示し、（ｃ）は感知結果を示す。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
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。
［第１実施形態］
図１及び図２は、第１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。
【００２２】
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。
【００２３】
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。
【００２４】
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。
【００２５】
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。
【００２６】
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。
【００２７】
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。
【００２８】
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）。
【００２９】
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。
【００３０】
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。
【００３１】
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。
【００３２】
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。
【００３３】
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。
【００３４】
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。
【００３５】
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。
【００３６】
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。
【００３７】
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。
また、感知処理部３は、背景レベル学習部３３及び／又は閾値学習部３４の学習処理を制御するための学習制御部３５としての機能も有している。
【００３８】
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、背景レベルを、図５（ａ）のように学習することが考えられる（比較例に係る学習方法）。
図５（ａ）に示す学習方法では、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。
【００３９】
また、図５（ａ）に示す学習方法において、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、比較例に係る学習方法では、感知結果（感知ＯＮ／感知ＯＦＦ）だけに基づいて、学習の有無が切り替えられる。
この学習の有無の切り替えは、学習制御部３５によって行われる。比較例に係る学習方法では、学習制御部３５は、感知結果だけを取得すれば、背景レベル学習部３３における学習の有無の切り替え制御を行うことができる。
【００４０】
一方、本実施形態の背景レベル学習方法では、図５（ｂ）に示すように、感知ＯＦＦ時であっても、学習しない場合が設定されている。この図５（ｂ）に示す背景レベル学習方法については後述する。
【００４１】
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。
【００４２】
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６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。
【００４３】
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。
【００４４】
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。
【００４５】
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。
【００４６】
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。
【００４７】
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。
【００４８】
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。
【００４９】
より具体的には、本実施形態の閾値学習部３４は、図６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。
【００５０】
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６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。
【００５１】
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７（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。
【００５２】
このような現象が生じる理由は不明であるが、当該現象が生じると、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７（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。
【００５３】
なお、図７（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、図７において、閾値は、閾値Ｈｉと閾値Ｌｏとを区別せずに１本の線で示されており、他の図においても同様である。
【００５４】
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７（ｂ）よりも感知ＯＮ時間がさらに長くなる。
【００５５】
そこで、本実施形態では、図７（ｃ）及び図８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）。
【００５６】
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７（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。
【００５７】
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８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。
【００５８】
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
【００５９】
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。
【００６０】
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。
【００６１】
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。
【００６２】
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。
【００６３】
なお、閾値の学習における学習方法の切り替えは、学習制御部３５によって行われる。閾値学習では、感知ＯＮ／ＯＦＦと感知ＯＮになってからの時間さえ分かれば、学習方法を切り替えることができるため、学習制御部３５は、閾値学習部３３を制御する際には、感知結果だけを取得できればよい。
【００６４】
さて、上記急増処理を行うと、積雪や降雨時において感知ＯＮ時間が長くなるのを防止できるが、積雪や降雨ではない場合においては、入力レベルによっては、監視領域Ａに車両が存在するにもかかわらず、感知ＯＦＦとなることがある。
【００６５】
このような事態は、例えば、監視領域Ａに車両が存在している間おいて、図９（ａ）に示すように入力レベルが変化した場合に発生する。図９（ａ）では、監視領域Ａに車両Ｖが実際に存在している時間帯（図９（ａ）の「車両有」の時間帯）のうち、初期の段階で、入力レベルが最大値となる、その後、入力レベルは、前記最大値よりもやや下がるが、監視領域Ａに車両Ｖが実際に存在している時間帯においては、ある程度のレベルを維持する。そして、車両Ｖが監視領域Ａから存在しなくなると、入力レベルが更に下がる。
【００６６】
図９（ａ）のような入力レベルの変化は、監視領域Ａに車両Ｖが実際に存在している時間帯の初期段階では高温となっている車両Ｖのボンネットの温度が検出され、その後は、比較的低温である車両Ｖの天井面の温度が検出された場合などに生じる。
【００６７】
そして、前記初期段階において入力レベルが最大値となると、そのタイミングで、微積和（比較値）も最大値となるが、前記車両Ｖが比較的低速であると、前記初期段階のタイミングで、２００ｍｓｅｃを経過してしまい、閾値の急増モードとなって、微積和の最大値近傍まで閾値が急増する（図８のステップＳ３）。そして、急増後の値で閾値が保持される（図８のステップＳ４）。
【００６８】
ところが、微積和（比較値）は、前述のように、車両Ｖの天井面の温度を検出するようになると、前記最大値よりも下がってしまい、実際には車両Ｖが存在するにもかかわらず、図９（ｂ）のｔ３のタイミングで、微積和が閾値（閾値Ｌｏ）を下回り、感知ＯＮから感知ＯＦＦとなってしまう。
【００６９】
ここで、背景レベルの学習方法として、図５（ａ）に示す比較例の方法を採用した場合、感知ＯＦＦになると、図９（ａ）に示すように、入力レベルに追従するように背景レベルの学習が行われる。つまり、実際には車両Ｖが監視領域Ａに存在するのに、そのときの入力レベルを背景レベルとして誤学習してしまい、学習した背景レベルが真の背景レベルよりも高くなる。
そして、背景レベルの学習値が、入力レベルに達すると（図９（ｂ）のタイミングｔ４）、微積和（比較値）が０となる。
【００７０】
しかも、監視領域Ａから車両Ｖが実際に存在しなくなると、入力レベルが真の背景レベルまで下がり、学習した背景レベルを下回ってしまう。このため、入力レベルと背景レベルの差が増大し、当該差を示す微積和（比較値）が、前記タイミング４以降、増大する。
【００７１】
微積和（比較値）が増大して、微積和が閾値（閾値Ｈｉ）を超えると、感知ＯＮとなってしまう。つまり、車両Ｖが存在しなくなるタイミングにおいて、逆に感知ＯＮとなる。
このように、閾値の急増処理を行うと、図９に示すような入力レベルの変化の場合において、車両が存在するのに感知ＯＦＦとなったり、車両が存在しないのに感知ＯＮとなったりする「感知反転」が生じる。
【００７２】
この感知反転は、背景レベル学習方法が、比較例に係る学習方法（図５（ａ））のように、感知ＯＦＦであれば無条件で背景レベル学習を行うことに起因する。
すなわち、感知ＯＮ／ＯＦＦの判定（感知結果）は、図９の場合に限らず、必ずしも完全ではなく、正確でない場合もありえる。しかし、比較例に係る学習方法では、学習制御部３５は、この感知結果のみに基づいて、背景レベル学習の有無を制御することになる。
【００７３】
よって、比較例に係る学習方法では、感知判定を誤ると、背景学習も誤ることになる。この結果、感知反転を招く。
そこで、図５（ｂ）の実施例に係る背景レベル学習方法では、学習の実行／休止、の切り替え条件として、感知結果以外のものも導入している。
【００７４】
具体的には、図５（ｂ）の背景レベル学習方法では、学習実行／休止、の切り替え条件として、感知結果以外に、微積和（比較値）を導入している。感知ＯＦＦになると直ちに背景レベル学習を行うのではなく、微積和（比較値）が十分に小さくなってから背景レベル学習を行うことで、実際には監視領域Ａに車両Ｖが存在するのに背景レベルを学習してしまうことを抑制することができる。
【００７５】
より具体的には、本実施形態では、背景レベル学習用閾値を導入し、図５（ｂ）に示すように、微積和（比較値）が背景レベル学習用閾値よりも大きければ、感知ＯＦＦであっても学習せず、感知ＯＦＦ時において微積和（比較値）が背景レベル学習用閾値よりも小さければ、背景レベルの学習を行う。
【００７６】
背景レベル学習用閾値（以下、「保持Ｌｏ」という）としては、感知ＯＮになる度に、感知ＯＮになったときの微積和の値が設定される。具体的には、図１０に示すように、感知結果が感知ＯＦＦから感知ＯＮになると（ステップＳ１１）、感知ＯＮになったときの閾値（閾値Ｌｏ）が、保持Ｌｏとしてセットされる（ステップＳ１２）。換言すると、感知ＯＮになったときの比較値が、保持Ｌｏとしてセットされることになる。セットされた保持Ｌｏが微積和との比較に用いられる。
【００７７】
保持Ｌｏは、微積和が当該保持Ｌｏを上回っている間は値が保たれ、微積和が当該保持Ｌｏを下回ると（ステップＳ１３）、クリアされる（ステップＳ１４）。
【００７８】
図１１は、図９（ａ）と同様の入力レベルがあったときに、図５（ｂ）に示す実施例に係る背景レベル学習方法を実行した場合の感知判定結果を示している。
図１１（ｂ）に示すように、タイミングｔ３において、微積和が、急増処理により増加した閾値よりも小さくなると、実際には車両Ｖが存在するが、感知ＯＦＦになる。ただし、感知ＯＦＦになっても、微積和が保持Ｌｏを上回っているため、車両存在の可能性が推定される。
【００７９】
図５（ｂ）の実施例に係る学習方法では、微積和が保持Ｌｏを超える場合は、背景レベル学習を行わない（図１１（ａ）参照）。微積和が保持Ｌｏを下回るのは、図１１（ｂ）に示すように、監視領域Ａから車両Ｖが存在しなくなって感知ＯＦＦとなるタイミングとほぼ同時である。したがって、車両が存在しているのに背景レベルを学習してしまう時間が無くなるか、又は非常に短くなる。
【００８０】
このように、車両の温度を背景レベルとして学習してしまうことがほとんどなくなるため、背景レベルが背景レベルの真値からずれることを抑制できる。
この結果、図１１（ｂ）に示すように、監視領域Ａから実際に車両Ｖが存在しなくなった場合に、入力レベルと背景レベルの差（微積和；比較値）が大きくなることが抑制されるため、実際には車両Ｖが存在しないのに、感知ＯＮとなる感知反転を防止できる。
このように、急増処理を行う以上、車両Ｖが存在するのに感知ＯＦＦとなる感知反転は、回避できないものの、実際には車両Ｖが存在しないのに感知ＯＮとなる感知反転は防止でき、図９の場合よりは感知判定精度が向上する。
背景レベルがずれてしまった場合、その影響が後続車両の感知判定にまで及ぶ可能性があるが、背景レベルの学習方法がブラシュアップされた本実施形態によれば、背景レベルの真値に対するズレをより一層小さくすることができる。この結果、後続車両の感知判定に対する影響を限定的なものとすることができる。
【００８１】
［第２実施形態］
図１２〜図１６は、本発明の第２実施形態を示している。第２実施形態は、第１実施形態のものに、感知処理部３における機能として、背景フォロー学習部３６の機能及びその他の機能３７，３８を追加したものである。なお、第２実施形態において特に説明しない点は、第１実施形態のものと同様である。
【００８２】
第２実施形態では、背景レベルを学習する機能として、背景レベル学習部（第１学習手段）３３と背景フォロー学習部（第２学習手段）３６の２つを有している。背景レベル学習部３３は、図１３（ａ）に示す第１の学習方法で学習を行う。図１３（ａ）に示す第１の学習方法は、図５（ｂ）に示す学習方法と同じである。また、背景フォロー学習部３６は、図１３（ｂ）に示す第２の学習方法で学習を行う。図１３（ｂ）に示す第２の学習方法は、図５（ａ）に示す学習方法と基本的に同じであるが、背景フォロー学習では、背景レベルよりも高速に（５倍の早さで）入力レベルに追従するように学習する。
【００８３】
背景フォロー学習部３６の学習方法は、感知ＯＦＦの期間において常に、背景レベル（背景フォロー）を学習するものである。一方、背景レベル学習部３３の学習方法は、感知ＯＦＦの期間であっても条件によっては学習処理を実行しない。このため、背景フォロー学習部３６の学習方法は、背景レベル学習部３３の学習方法よりも、背景レベルを学習する期間が長くなっている。
このように、第２実施形態では、それぞれ異なる学習方法によって、背景レベル及び背景フォローを学習することができる。
【００８４】
さらに、第２実施形態の感知処理部３は、背景フォローと背景レベルとが一致するか否かを判定する一致判定部３７としての機能と、一致判定部３７の判定結果に基づいて、背景レベルが背景レベル真値からずれているか否かを判定するずれ判定部３８としての機能とを、有している。
【００８５】
前記一致判定部３７は、微積和（比較値）が保持Ｌｏより大きいとき、すなわち、感知ＯＦＦであるが背景レベルを学習しない間において、背景レベルと背景フォローとの差を求める。この差が、所定値よりも小さければ、一致判定部３７は、背景レベルと背景フォローとは一致していると判定する。一方、前記差が、所定時間（例えば、１秒）以上連続して、所定値以上であれば、一致判定部３７は、背景レベルと背景フォローとが不一致であると判定する。
【００８６】
背景レベルと背景フォローとが不一致であると判定されると、背景レベルが背景レベル真値に対してずれている可能性があることになる。
さらに、ずれ判定部３８は、前記不一致判定がなされている状態（背景レベルが真値からずれていると疑われる状態）において、入力レベルの微分値の絶対値に一定以上の変化（微分値（の絶対値）の変化＝車両が通過したと考えられる）が規定回以上あると、背景レベルが真値から「ずれている」と判定する。
さらに、ずれ判定部３８は、前記不一致判定がなされている状態（背景レベルが真値からずれていると疑われる状態）において、入力レベルの微分値に一定以上の変化が何度か（１又は複数回）あると、背景レベルが真値から「ずれている」と判定する。
ずれ判定部３８において「ずれている」と判定されると、背景レベル学習部３３は、背景レベルに背景フォローの値を代入する。
【００８７】
以下、図１３〜図１６に基づき、背景レベルのずれ検出とその修正の仕方について説明する。
背景レベル学習部３３は、第１実施形態において説明したように、感知ＯＮの場合には背景レベルの学習を行わず、しかも、感知ＯＦＦになっても微積和が保持Ｌｏよりも大きい限りは、背景レベルの学習を行わない。
このため、図１４（ａ）に示すように、監視領域Ａを車両Ｖが通過した前後において、背景レベルの真値が変化すると、背景レベルが真値からずれる。
【００８８】
感知ＯＮから感知ＯＦＦになったときに、システム（背景レベル学習部３３）が認識している背景レベルが真値からずれていると、入力レベルが背景レベル真値まで下がっていたとしても、入力レベルと背景レベルとの差が生じてしまい、図１４（ｂ）に示すように、当該差を示す微積和（比較値）が、比較的大きくなってしまう。この結果、車両Ｖが監視領域Ａを通過し終えても、微積和が保持Ｌｏを上回る状態が続く。このため、背景レベル学習部３３は、車両が存在しない場合であっても背景レベルを学習することができず、背景レベルのずれを解消できない。
【００８９】
上記のような状態となっても、その後の車両通過時の入力レベルの変化が十分に大きければ、図１４（ｃ）に示すように、正常に感知判定を行うことができる。
しかし、図１５に示すように、背景レベルが真値からずれた後に、入力レベルの変化量が小さい車両が監視領域Ａを通過した場合には、微積和が閾値を超えることができず、感知ＯＮとなるべきときに感知ＯＮとならない「感知抜け」が発生する。
【００９０】
そこで、第２実施形態では、一致判定部３７が、微積和が保持Ｌｏよりも大きい状態において、背景レベルと背景フォローとの差の絶対値を算出し、不一致であると判定した場合には、さらに、ずれ判定部３８が、入力レベルの微分値の絶対値に一定以上の変化が規定回以上あれば、車両Ｖが監視領域Ａを通過したものとみなして、背景レベルが真値からずれていると判定する。
【００９１】
背景レベルが真値からずれていると判定されると、図１６（ａ）に示すように、背景レベル学習部３３は、微積和が保持Ｌｏよりも大きい間も学習を行っていた背景フォローの値の方が、信頼性が高いとみなし、背景フォローを背景レベルの値に代入し、背景レベルのずれを解消する。
【００９２】
これにより、背景レベルのずれが解消できるとともに、微積和の値も小さくなって、保持Ｌｏよりも小さくなることができ、背景レベル学習部３３は、背景レベルの学習が可能となる。
【００９３】
このように、第２実施形態によれば、背景レベルが真値に対してずれても、多少の時間はかかるものの、当該ずれを修正することができる。
【００９４】
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、閾値の学習は行わなくても良い。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。さらに、第２実施形態において示した２つの学習方法は、単なる例示であって、別の学習方法であってもよい。
【符号の説明】
【００９５】
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
３５：学習制御部
３６：背景フォロー学習部
３７：一致判定部
３８：ずれ判定部
Ｒ：道路
Ａ：監視領域
Ｖ：車両
【図１】
2012018689.tif 000003
【図２】
2012018689.tif 000004
【図３】
2012018689.tif 000005
【図４】
2012018689.tif 000006
【図５】
2012018689.tif 000007
【図６】
2012018689.tif 000008
【図７】
2012018689.tif 000009
【図８】
2012018689.tif 000010
【図９】
2012018689.tif 000011
【図１０】
2012018689.tif 000012
【図１１】
2012018689.tif 000013
【図１２】
2012018689.tif 000014
【図１３】
2012018689.tif 000015
【図１４】
2012018689.tif 000016
【図１５】
2012018689.tif 000017
【図１６】
2012018689.tif 000018
【手続補正書】
【提出日】平成23年9月29日(2011.9.29)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【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、
前記入力レベルに基づく前記背景レベルの学習処理を、第１の学習方法によって行う第１学習手段と、
前記入力レベルに基づく前記背景レベルの学習処理を、前記第１の学習方法とは異なる第２の学習方法によって行う第２学習手段と、
前記第１学習手段の学習処理によって得られた第１背景レベルと、前記第２学習手段の学習処理によって得られた第２背景レベルが一致するかどうかを判定する一致判定手段と、を備えていることを特徴とする車両感知システム。
【請求項２】
前記第１の学習方法は、前記第２の学習方法に従って背景レベルの学習処理が実行される期間のうちの一部の期間において、背景レベルの学習処理を実行するものである請求項１記載の車両感知システム。
【請求項３】
前記第１の学習方法は、車両無しの判定がされている間において、前記比較値が背景レベル学習用閾値よりも大きい場合には前記背景レベルの学習処理を休止し、前記比較値が背景レベル学習用閾値よりも小さい場合には、前記背景レベルの学習処理を実行するものである請求項１又は２記載の車両感知システム。
【請求項４】
前記第２の学習方法は、車両無しの判定がされている間の全期間において前記背景レベルの学習処理を実行するものである請求項１〜３のいずれか１項に記載の車両感知システム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１２
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１３
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１４】
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、前記入力レベルに基づく前記背景レベルの学習処理を、第１の学習方法によって行う第１学習手段と、前記入力レベルに基づく前記背景レベルの学習処理を、前記第１の学習方法とは異なる第２の学習方法によって行う第２学習手段と、前記第１学習手段の学習処理によって得られた第１背景レベルと、前記第２学習手段の学習処理によって得られた第２背景レベルが一致するかどうかを判定する一致判定手段と、を備えていることを特徴とする車両感知システムである。