(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
降雪監視領域を撮影して得られた画像データを入力し、その画像データについて二次元離散フーリエ変換を行うフーリエ変換手段と、
前記二次元離散フーリエ変換により得られたパワースペクトルの総和を算出する算出手段と、
前記パワースペクトルの総和の値に基づいて前記降雪監視領域の降雪状態を判断する降雪判断手段と、
を備えた気象検出装置。
【請求項２】
前記降雪判断手段は、前記パワースペクトルの総和と降雪状態との関係を示す関係式を用いて、前記降雪状態を判断することを特徴とする請求項１記載の気象検出装置。
【請求項３】
降雪状況を監視すべき監視領域を撮影する撮影手段と、
前記撮影手段から出力される映像信号を入力し、その映像信号の画像データに基づいて前記監視領域の降雪状態を検出する請求項１又は請求項２に記載の気象検出装置と、
を備えた気象検出システム。
【請求項４】
降雪監視領域を撮影して得られた画像データを入力し、その画像データについて二次元離散フーリエ変換を行うフーリエ変換工程と、
前記二次元離散フーリエ変換により得られたパワースペクトルの総和を算出する算出工程と、
前記パワースペクトルの総和の値に基づいて前記降雪監視領域の降雪状態を判断する降雪判断工程と、
を備えた気象検出方法。
【請求項５】
監視領域を撮影して得られた画像データを入力し、その画像データについて二次元離散フーリエ変換を行うフーリエ変換手段と、
前記二次元離散フーリエ変換により得られたパワースペクトルの分布状態に基づいて、前記監視領域の風力を判断する風力判断手段と、
を備えた気象検出装置。
【請求項６】
監視領域を撮影する撮影手段と、
前記撮影手段から出力される映像信号を入力し、その映像信号の画像データに基づいて前記監視領域の風力を検出する請求項５に記載の気象検出装置と、
を備えた気象検出システム。
【請求項７】
監視領域を撮影して得られた画像データを入力し、その画像データについて二次元離散フーリエ変換を行うフーリエ変換工程と、
前記二次元離散フーリエ変換により得られたパワースペクトルの分布状態に基づいて、前記監視領域の風力を判断する風力判断工程と、
を備えた気象検出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理技術を用いて降雪などの気象状況を検出する気象検出装置、気象検出システム及び気象検出方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
高速道路などにおいて、冬期には気象状況により道路の除雪作業などが必要となる。この除雪作業は、単位時間当たりの降雪量などの気象状況に応じて除雪車を出動させ、除雪車で路上の雪を除去することにより行われる。その際、迅速かつ的確な除雪作業を行うためには、気象状況を正確に知る必要がある。
【０００３】
従来、気象状況は、作業員が降雪計などを用いて１時間あたり１ｍ2に何ｇの雪が降ったかを直接計測することにより、計測されていた。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このような気象検出の手法では、迅速に気象状況を把握することができない。また、気象状況の計測箇所が多数ある場合、それに応じて作業員を配備する必要があり、多くの人員を要する。このようなことから、多数箇所にわたる気象状況を迅速に検出できる装置などの技術開発が切望されている。
【０００５】
そこで本発明は、以上のような問題点を解決するためになされたものであって、多数箇所の気象状況を迅速に検出できる気象検出装置、気象検出システム及び気象検出方法を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
すなわち、本発明に係る気象検出装置は、降雪監視領域を撮影して得られた画像データを入力し、その画像データについて二次元離散フーリエ変換を行うフーリエ変換手段と、二次元離散フーリエ変換により得られたパワースペクトルの総和を算出する算出手段と、パワースペクトルの総和の値に基づいて降雪監視領域の降雪状態を判断する降雪判断手段とを備えている。
【０００７】
また本発明に係る気象検出システムは、降雪状況を監視すべき監視領域を撮影する撮影手段と、撮影手段から出力される映像信号を入力し、その映像信号の画像データに基づいて監視領域の降雪状態を検出する前述の気象検出装置とを備えている。
【０００８】
また本発明に係る気象検出方法は、降雪監視領域を撮影して得られた画像データを入力し、その画像データについて二次元離散フーリエ変換を行うフーリエ変換工程と、二次元離散フーリエ変換により得られたパワースペクトルの総和を算出する算出工程と、パワースペクトルの総和の値に基づいて降雪監視領域の降雪状態を判断する降雪判断工程とを備えている。
【０００９】
これらの発明によれば、画像データを二次元離散フーリエ変換することにより、画像データにおける周期性を通じて降雪状態を検出することができる。また、この検出結果は、撮影時の周囲の明るさなどの影響を受けにくく、正確な降雪検出が可能となる。
【００１０】
また、本発明に係る気象検出装置において、降雪判断手段は、パワースペクトルの総和と降雪状態との関係を示す関係式を用いて、降雪状態を判断することが好ましい。このような構成を採用した場合、関係式にパワースペクトルの総和を代入することで、降雪状態を定量的に数値で示すことができる。
【００１１】
また本発明に係る気象検出装置は、監視領域を撮影して得られた画像データを入力し、その画像データについて二次元離散フーリエ変換を行うフーリエ変換手段と、二次元離散フーリエ変換により得られたパワースペクトルの分布状態に基づいて、監視領域の風力を判断する風力判断手段とを備えている。
【００１２】
また本発明に係る気象検出システムは、監視領域を撮影する撮影手段と、撮影手段から出力される映像信号を入力し、その映像信号の画像データに基づいて監視領域の風力を検出する前述の気象検出装置とを備えている。
【００１３】
また本発明に係る気象検出方法は、監視領域を撮影して得られた画像データを入力し、その画像データについて二次元離散フーリエ変換を行うフーリエ変換工程と、二次元離散フーリエ変換により得られたパワースペクトルの分布状態に基づいて、監視領域の風力を判断する風力判断工程とを備えている。
【００１４】
これらの発明によれば、画像データを二次元離散フーリエ変換することにより、画像データにおける周期性を通じて監視領域の風力を検出することができる。また、この検出結果は、撮影時の周囲の明るさなどの影響を受けにくく、正確な風力検出が可能となる。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面に基づき、本発明の実施形態について説明する。なお、各図において同一要素には同一符号を付して説明を省略する。また、図面の寸法比率は説明のものと必ずしも一致していない。
【００１６】
（第一実施形態）
図１は、本実施形態に係る気象検出システム及び気象検出装置の構成図である。
【００１７】
図１に示すように、気象検出システム１は、車両などが走行する高速道路での降雪状況を検出するシステムであって、監視カメラ２、気象検出装置３を備えている。
【００１８】
監視カメラ２は、高速道路上又は一般国道などを撮影する撮影手段であり、例えば、ＣＣＤカメラなどが用いられる。なお、監視カメラ２としては、動画を撮像するものに限られず、静止画を撮像するものであってもよい。また、監視カメラ２としては、撮影位置を変えられる可動式のものであってもよい。この場合、後述する検出板２１を一定時間間隔で定期的に撮影するものであってもよい。
【００１９】
また、道路の交通監視システムに用いられる監視用カメラが設置されているときには、その交通監視用カメラを気象検出システム１の監視カメラ２として用いてもよい。この場合、既存の監視用カメラで得られた映像信号を用い、その映像信号に基づいて気象検出が可能となる。従って、気象検出システム１のために別個に監視カメラ２を設置する必要がなく、気象検出システム１の設置コストが大幅に削減できる。
【００２０】
監視カメラ２の前方には、検出板２１が設けられている。検出板２１は、降る雪の検出するための背景として機能するものであり、黒色の板体により構成されている。検出板２１を黒色とすることにより、白色の雪の存在が明瞭となり、雪の撮像が容易なものとなる。また、検出板２１は、表面に防水コーティングするのが望ましい。この場合、検出板２１の表面に雪が付着することが防止され、雪の撮影時の背景としての機能が損なわれない。更に、夜間でも降雪状態が検出できるように検出板２１を照らす照明を設置するのが望ましい。
【００２１】
なお、図１では監視カメラ２を一台のみ図示しているが、気象検出システム１は、複数の監視カメラ２を備えており、道路の各箇所に監視カメラ２が設置されている。
【００２２】
各監視カメラ２は、気象検出装置３と電気的に接続されており、その気象検出装置３に映像信号を出力する。気象検出装置３は、監視カメラ２の映像信号を入力し、その映像信号に基づいて画像処理を行い、監視領域における気象状況を検出するものであり、気象検出システム１において気象検出手段として機能する。
【００２３】
この気象検出装置３は、映像入力部３１、画像処理部３２、計測処理部３３、外部装置出力部３４及びヒューマンインターフェース３５を備えて構成されている。
【００２４】
映像入力部３１は、監視カメラ２から出力される映像信号を入力するものであり、アナログ信号である映像信号をデジタル信号にＡ／Ｄ変換し、一定周期ごとにＡ／Ｄ変換した映像信号を画像データとして画像メモリに入力する。この画像データの入力は、一定周期で行われ、例えば、３ｓｅｃ．ごとに行われる。入力される画像データは、例えば、ｘ軸、ｙ軸の座標点ごとに濃淡値を持つ画素の集合であり、その画素の濃淡は例えば８ビットの２５６階調とされる。
【００２５】
画像処理部３２は、画像データのフーリエ変換処理、パワースペクトルの算出処理、降雪モードの判定などの処理を行うものであり、例えば、画像処理プロセッサなどにより構成される。計測処理部３３は、データ蓄積処理や外部装置との通信処理などの制御処理を行うものであり、例えば、汎用マイクロプロセッサなどにより構成される。
【００２６】
外部出力部３４は、監視領域における気象状況を検出信号として出力するものであり、外部装置４と接続されている。外部装置４は、気象情報の表示などを行うものであり、例えば、管制センタに設置される気象データベース又は警告表示板、高速道路付近に設置される表示パネルなどである。
【００２７】
ヒューマンインターフェース３５は、システムパラメータの設定や処理結果の出力などを行うものであり、画像処理部３２、計測処理部３３及び外部出力部３４とモニタ・保守コンソール５との間に設置されている。モニタ・保守コンソール５は、図示しない管制センタに設置され、気象検出装置３の設定などを行うものである。管制センタでは、監視カメラ２から伝送される映像信号を気象検出装置３を介してモニタに入力し、監視領域を監視員が目視にて監視できるようになっている。
【００２８】
次に、本実施形態に係る気象検出システム及び気象検出装置における気象検出方法について説明する。
【００２９】
図１において、監視カメラ２により、高速道路における監視領域が撮影される。監視カメラ２の映像信号は、気象検出装置３の映像入力部３１に入力され、Ａ／Ｄ変換され、画像データとして記憶される。そして、この画像データに基づき、気象検出装置３により、気象状況が検出される。
【００３０】
図２に気象検出装置３における気象検出処理のフローチャートを示す。
【００３１】
図２のステップＳ１０（以下、単に「Ｓ１０」と示す。他のステップについても同様とする。）にて、画像データの読み込みが行われる。画像データは、例えば、３ｓｅｃの一定周期で読み込まれる。次いで、Ｓ１２に移行し、読み込まれた画像データを二次元離散フーリエ変換するフーリエ変換処理が行われる。
【００３２】
このフーリエ変換処理は、画像データ中の一部の領域、即ち計測領域において行われる。計測領域は、画素数が２の階乗となる領域が設定され、例えば６４×６４からなる領域が設定される。
【００３３】
そして、次の式（１）により、計測領域におけるパワースペクトルＦ（ｕ、ｖ）の算出が行われる。
【数１】
0004337256.tif 000002
但し、ｆ（ｘ、ｙ）は計測領域中の画素の輝度値、Ｍは計測領域の横方向における画素数、Ｎは計測領域の縦方向における画素数である。ｕ、ｖは、−Ｍ／２≦ｕ≦Ｍ／２、−Ｎ／２≦ｖ≦Ｎ／２にそれぞれ設定される。
【００３４】
次いで、Ｓ１４に移行し、式（１）のパワースペクトルＦ（ｕ、ｖ）に基づいて、次の式（２）に示すように、パワースペクトルの強さ（振幅スペクトル）Ｐ（ｕ、ｖ）が算出される。
Ｐ（ｕ、ｖ）＝（Ｒ2＋Ｉ2）1/2  ‥‥（２）
但し、ＲはＦ（ｕ、ｖ）の実部であり、ＩはＦ（ｕ、ｖ）の虚部である。
【００３５】
そして、パワースペクトルの強さＰ（ｕ、ｖ）に基づいて、次の式（３）に示すように、計測領域におけるパワースペクトルの総和ＰＭの算出が行われる。
【数２】
0004337256.tif 000003
但し、ＰＭは、Ｐ（０、０）を除いた値とする。
【００３６】
次いで、Ｓ１６に移行し、降雪状態の判定が行われる。降雪状態の判定は、算出されたパワースペクトルの総和ＰＭに基づいて行われる。
【００３７】
例えば、降雪モードを降雪強度の順に「強」、「中」、「弱」、「なし」として設定し、降雪モードの「強」と「中」のしきい値をＡ１、降雪モードの「中」と「弱」のしきい値をＡ２、降雪モードの「弱」と「なし」のしきい値をＡ３と設定する。この場合、しきい値Ａ１、Ａ２及びＡ３は、Ａ１＞Ａ２＞Ａ３と設定される。
【００３８】
そして、算出して得られたパワースペクトルの総和ＰＭがしきい値Ａ１以上であれば降雪モードが「強」と判定され、算出して得られたパワースペクトルの総和ＰＭがしきい値Ａ１より小さくしきい値Ａ２以上であれば降雪モードが「中」と判定され、算出して得られたパワースペクトルの総和ＰＭがしきい値Ａ２より小さくしきい値Ａ３以上であれば降雪モードが「弱」と判定され、算出して得られたパワースペクトルの総和ＰＭがしきい値Ａ３より小さいときには降雪モードが「なし」と判定される。
【００３９】
そして、Ｓ１８に移行し、判定された降雪モードの情報が外部出力部３４から外部装置４へ出力され、制御処理を終了する。
【００４０】
次に、本実施形態に係る気象検出装置、気象検出システム及び気象検出方法を用いて行った実際の気象検出結果について説明する。
【００４１】
図３〜図６に監視カメラ２の撮影映像に基づいて得られた画像データを示す。図３は、降雪状態が強い時の画像データである。図４は、降雪状態が中程度の時の画像データである。図５は、降雪状態が弱い時の画像データである。図６は、降雪していない時の画像データである。なお、図３〜図６の画像データは、横ｍ×縦ｎが３２０×２４０（７６８００点）のｂｍｐ画像である。また、図３〜図６において、黒い部分は、黒色の検出板２１である。
【００４２】
これらの画像データの検出板上の画素について、上述した図２のＳ１２〜Ｓ１４までの画像処理、即ちフーリエ変換処理を行った。その結果、図７〜図１４のフーリエ変換データを得た。
【００４３】
図７は、降雪状態が強い時の画像データをフーリエ変換して得られたものであって、それを立体的に示したものである。図７において、ｕ、ｖの横方向は周波数成分を示し、ＰＭの縦方向は各周波数成分における強度を示している。図８は、図７を平面的に示したものであり、降雪状態が強い時のフーリエ変換における周波数分布を示すものである。
【００４４】
図９は、降雪状態が中程度の時の画像データをフーリエ変換して得られたものであり、それを立体的に示したものである。また、図１０は、図９を平面的に示したものであり、降雪状態が中程度の時のフーリエ変換における周波数分布を示すものである。
【００４５】
図１１は、降雪状態が弱い時の画像データをフーリエ変換して得られたものであり、それを立体的に示したものである。また、図１２は、図１１を平面的に示したものであり、降雪状態が弱い時のフーリエ変換における周波数分布を示すものである。
【００４６】
図１３は、降雪なしの時の画像データをフーリエ変換して得られたものであり、それを立体的に示したものである。また、図１４は、図１３を平面的に示したものであり、降雪なしの時のフーリエ変換における周波数分布を示すものである。
【００４７】
なお、図７〜図１４は、ｕ、ｖの各周波数成分において、低周波成分を中心部分に分布させ高周波成分を４隅の部分に分布させて、シャッフリングしたものである。
【００４８】
図７及び図８の降雪状態が強い場合のフーリエ変換を見ると、低周波成分を中心としてパワースペクトル（ＰＭ）が大きくなっており、縦方向（ｖ）の周期性が強く示されている。
【００４９】
図９及び図１０の降雪状態が中程度の場合のフーリエ変換を見ると、低周波成分を中心としてパワースペクトル（ＰＭ）が大きくなっているが、縦方向（ｖ）の周期性がやや強く示されている。
【００５０】
図１１及び図１２の降雪状態が弱い場合のフーリエ変換を見ると、全体としてパワースペクトル（ＰＭ）が小さくなっている。
【００５１】
図１３及び図１４の降雪なしの場合のフーリエ変換を見ると、全体としてパワースペクトル（ＰＭ）が微少なものとなっている。
【００５２】
そして、各降雪状態におけるパワースペクトルの総和を算出すると、図１５に示すように、降雪状態が強い場合は１１８１２９１．１であり、降雪状態が中程度の場合は１０１５７２０．０であり、降雪状態が弱い場合は８８５１２５．７であり、降雪なしの場合は３９９３１６．７であった。
【００５３】
このように各降雪状態をパワースペクトルの総和の大小により判別することが可能である。この場合、降雪状態を判別するしきい値としては、例えば、降雪状態の「強」と「中」のしきい値Ａ１を１０５００００、降雪状態の「中」と「弱」のしきい値Ａ２を９５００００、降雪状態の「弱」と「なし」のしきい値Ａ３を４５００００とすれば、降雪状態をパワースペクトルの総和に基づいて判別することができる。
【００５４】
以上のように、本実施形態に係る気象検出システム、気象検出装置及び気象検出方法によれば、気象状況を検出すべき場所を撮影した画像データを画像処理することにより、降雪状況を検出することができる。このため、多数の場所の降雪状況を迅速に検出することができる。
【００５５】
また、画像処理としてフーリエ変換を行うことにより、画像データにおいて降雪による画像の周期性を検出し、その周期性の程度に基づいて降雪状態を判別することができる。従って、監視領域の周囲の明るさによる画像の明暗などに影響されることなく、降雪状態の判別が確実に行える。
【００５６】
また、フーリエ変換により得られたパワースペクトルの最大値でなく、パワースペクトルの総和に基づいて降雪状態を判別することにより、降雪状態が「強」と「中」の場合でも確実に判別することができる。
【００５７】
更に、本実施形態に係る気象検出システム、気象検出装置及び気象検出方法によれば、既存の監視カメラの映像を利用すれば、新たに監視カメラの設置工事などが必要なく、気象検出システムの導入が容易である。
【００５８】
なお、本実施形態では高速道路の降雪状況を検出する気象検出システム、気象検出装置及び気象検出方法について説明したが、本発明に係る気象検出システム、気象検出装置及び気象検出方法はこのようなものに限られるものではなく、その他の場所の降雪状況を検出するものであってもよい。
【００５９】
（第二実施形態）
次に、第二実施形態に係る気象検出装置、気象検出システム及び気象検出方法について説明する。
【００６０】
第一実施形態に係る気象検出装置、気象検出システム及び気象検出方法は監視領域の降雪状態を検出するものであったが、本実施形態に係る気象検出装置、気象検出システム及び気象検出方法は監視領域の降雪時の風力を検出するものである。
【００６１】
本実施形態に係る気象検出装置及び気象検出システムは、図１に示す第一実施形態の気象検出装置及び気象検出システムと同様なハード構成を有している。
【００６２】
図１６に気象検出装置等に係る気象検出処理のフローチャートを示す。
【００６３】
図１６のステップＳ２０にて、画像データの読み込みが行われる。画像データは、例えば、３ｓｅｃの一定周期で読み込まれる。次いで、Ｓ２２に移行し、読み込まれた画像データのフーリエ変換処理が行われる。このフーリエ変換処理は、前述した図２のＳ１２のフーリエ変換処理と同様に行われる。
【００６４】
次いで、Ｓ２４に移行し、パワースペクトルの分布の検出が行われる。例えば、パワースペクトルの分布検出は、画像データをフーリエ変換における周波数成分のパワースペクトルの分布を検出することにより行われる。
【００６５】
そして、Ｓ２６に移行し、パワースペクトルの分布に基づいて監視領域の風力の判定が行われる。例えば、図８に示すように、周波数分布の縦方向（ｖ）にパワースペクトルが分布しているときには、画像データにおいて横方向の周期性が強いことを意味するため、雪が横方向に降っており、風力が強いと判断することができる。一方、周波数分布の横方向（ｕ）にパワースペクトルが分布しているときには、画像データにおいて縦方向の周期性が強いことを意味するため、雪が縦方向に降っており、風力が弱いと判断することができる。
【００６６】
なお、画像データのフーリエ変換は、この場合もシャッフリングしたものが用いられる。
【００６７】
そして、Ｓ２８に移行し、判定された風力の情報が外部出力部３４から外部装置４へ出力され、制御処理を終了する。
【００６８】
以上のように、本実施形態に係る気象検出システム、気象検出装置及び気象検出方法によれば、気象状況を検出すべき場所を撮影した画像データを画像処理することにより、監視領域の風力を検出することができる。このため、多数の場所の風力状況を迅速に検出することができる。
【００６９】
また、画像処理としてフーリエ変換を行うことにより、画像データにおいて降雪等による画像の周期性を検出し、その周期性の程度に基づいて監視領域の風力を判別することができる。従って、監視領域の周囲の明るさによる画像の明暗などに影響されることなく、風力の判別が確実に行える。
【００７０】
（第三実施形態）
次に、第三実施形態に係る気象検出システム及び気象検出装置について説明する。本実施形態が第一実施形態と異なるのは、計測処理部３３の内部構成、及び、計測処理部３３においてパワースペクトルの総和に基づいて降雪状態を判断する方法である。
【００７１】
図１７は、本実施形態の気象検出装置３に備えられた計測処理部３３を示す図である。同図に示すように、計測処理部３３には、パワースペクトルの総和ＰＭと降雪状態との関係を示す関係式が記憶された関係式記憶部３３ａが内蔵されている。以下において、この関係式を「降雪強度算出式」と称する。
【００７２】
図１８を参照して、降雪強度算出式について説明する。図１８は、降雪強度算出式を起てるために使用したグラフである。まず、第一実施形態の気象検出システムを用いてパワースペクトルの総和ＰＭを求めてこれを横軸とし、各パワースペクトルの総和を求めたときの実際の降雪強度（ｃｍ／ｈ）を縦軸としてプロットした。尚、このグラフは、昼間の測定によって得られた結果を示している。そして、プロットされた各点の分布を示す最適な曲線を求めたところ、画像出力結果ｘ（パワースペクトルの総和）と降雪強度ｙ（ｃｍ／ｈ）との相関を示す以下のような二元二次の降雪強度算出式が得られた。
ｙ＝ａｘ2＋ｂｘ＋ｃ
（但し、ａ＝３．０×１０-17、ｂ＝−４．０×１０-9、ｃ＝０．１１１３）
尚、この降雪強度関係式のピアソンの積率相関係数Ｒは０．８４６２となり、パワースペクトルの総和ｘと降雪強度ｙとは強い相関があることが分かった。
【００７３】
そして、本実施形態の気象検出システム１によって実際に降雪状態を検出するには、まず、第一実施形態と同様に、図２のＳ１０〜Ｓ２０の動作を行う。そして、Ｓ１４においてパワースペクトルの総和ＰＭを求めた後に、計測処理部３３は、関係式記憶部３３ａに記憶された上記の降雪強度算出式にパワースペクトルの総和ＰＭを代入することで、降雪強度（ｃｍ／ｈ）を判定する（Ｓ１６）。このようにして得られた降雪強度は、降雪状態を定量的に数値で示すものであり、第一実施形態で検出された結果よりもさらに信頼度の高いものとなる。
【００７４】
図１９及び図２０は、時刻と降雪強度との関係を示すグラフであり、本実施形態の気象検出システム１で検出された降雪強度を実線で表し、手作業で計測した降雪強度（以下、真値という）を破線で表している。図１９は、９時４０分から１０時２５分までの測定結果を示し、図２０は、１２時１０分から１４時０５分までの測定結果を示している。各グラフに示すように、気象検出システム１で検出された降雪強度の傾向は、真値に近似しており、本実施形態の気相検出装置及び気象検出システムの気象検出精度が極めて優れていることが分かる。このため、多数の場所の気象状況を迅速且つ正確に検出することができる。
【００７５】
図２１は、夜間用の降雪強度算出式を起てるために使用したグラフである。まず、昼間用の降雪強度算出式を求める場合と同様に、第一実施形態の気象検出システムを用いてパワースペクトルの総和ＰＭを求めてこれを横軸とし、各パワースペクトルの総和ＰＭを求めたときの実際の降雪強度（ｃｍ／ｈ）を縦軸としてプロットした。そして、プロットされた各点の分布を示す最適な曲線を求めたところ、パワースペクトルの総和ｘと降雪強度ｙ（ｃｍ／ｈ）との相関を示す以下のような二元二次の降雪強度算出式が得られた。
ｙ＝ａｘ2＋ｂｘ＋ｃ
（但し、ａ＝２．３９×１０-16、ｂ＝−７．３２×１０-8、ｃ＝５．６０１）
尚、この降雪強度関係式のピアソンの積率相関係数Ｒは０．８５９０となり、パワースペクトルの総和ｘと降雪強度ｙとは強い相関があることが分かった。
【００７６】
図２２は、時刻と降雪強度との関係を示すグラフであり、本実施形態の気象検出システム１で検出された降雪強度を実線で表し、真値を破線で表している。尚、測定時刻は、夜間の１８時０５分から２０時２０分までである。このグラフに示すように、気象検出システム１で検出された降雪強度の傾向は真値に近似しており、夜間においても、本実施形態に係る気相検出装置及び気象検出システムの気象検出精度は優れていることが分かる。
【００７７】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、気象状況を検出すべき場所を撮影した画像データを画像処理することにより、その気象状況を検出することができる。このため、多数の場所の気象状況を迅速に検出することができる。
【００７８】
また、画像データを二次元離散フーリエ変換することにより、画像データにおける周期性を通じて気象状況を検出することができる。また、この検出結果は、撮影時の周囲の明るさなどの影響を受けにくく、正確な気象状況の検出が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】第一実施形態に係る気象検出システムの説明図である。
【図２】気象検出装置の動作を示すフローチャートである。
【図３】画像データの説明図である。
【図４】画像データの説明図である。
【図５】画像データの説明図である。
【図６】画像データの説明図である。
【図７】フーリエ変換後の画像データの説明図である。
【図８】フーリエ変換後の画像データの説明図である。
【図９】フーリエ変換後の画像データの説明図である。
【図１０】フーリエ変換後の画像データの説明図である。
【図１１】フーリエ変換後の画像データの説明図である。
【図１２】フーリエ変換後の画像データの説明図である。
【図１３】フーリエ変換後の画像データの説明図である。
【図１４】フーリエ変換後の画像データの説明図である。
【図１５】画像データにおけるパワースペクトル総和の説明図である。
【図１６】第二実施形態に係る気象検出装置等の説明図である。
【図１７】第三実施形態に係る気象検出システムの計測処理部を示す図である。
【図１８】昼間用の降雪強度算出式を求めるためのグラフである。
【図１９】第三実施形態の気象検出システムで得られた結果と真値との関係を示すグラフである。
【図２０】第三実施形態の気象検出システムで得られた結果と真値との関係を示すグラフである。
【図２１】夜間用の降雪強度算出式を求めるためのグラフである。
【図２２】第三実施形態の気象検出システムで得られた結果と真値との関係を示すグラフである。
【符号の説明】
１…気象検出システム、２…監視カメラ（撮影手段）、３…気象検出装置、２１…検出板、３３…計測処理部、３３ａ…関係式記憶部。
【図１】
0004337256.tif 000004
【図２】
0004337256.tif 000005
【図３】
0004337256.tif 000006
【図４】
0004337256.tif 000007
【図５】
0004337256.tif 000008
【図６】
0004337256.tif 000009
【図７】
0004337256.tif 000010
【図８】
0004337256.tif 000011
【図９】
0004337256.tif 000012
【図１０】
0004337256.tif 000013
【図１１】
0004337256.tif 000014
【図１２】
0004337256.tif 000015
【図１３】
0004337256.tif 000016
【図１４】
0004337256.tif 000017
【図１５】
0004337256.tif 000018
【図１６】
0004337256.tif 000019
【図１７】
0004337256.tif 000020
【図１８】
0004337256.tif 000021
【図１９】
0004337256.tif 000022
【図２０】
0004337256.tif 000023
【図２１】
0004337256.tif 000024
【図２２】
0004337256.tif 000025