(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の通路を通過する第１種車両、または第２種車両の車種を判別する車種判別装置において、前記通路の第１の領域を撮像する撮像手段と、前記撮像手段から出力される画像データに基づいて、前記第１の領域内に進入してきた前記車両のタイヤ幅を認識して、前記タイヤ幅が幅判別しきい値より小であるとき前記車両を前記第１種車両と判別し、前記タイヤ幅が幅判別しきい値より大であるとき前記車両を前記第２種車両と判別する判別手段と、を具備することを特徴とする車種判別装置。
【請求項２】
前記路面の前記第１の領域において前記車両のタイヤを検出する検出手段とを有し、前記判別手段は、前記検出手段により前記タイヤが検出されたときの前記タイヤを含む第２の領域の画像データと輝度しきい値とを比較して、該第２の領域における明暗の輝度分布を求め、暗の輝度分布に基づいて前記タイヤ幅を認識すること、を特徴とする請求項１に記載の車種判別装置。
【請求項３】
前記判別手段は、前記第１の領域の画像データと前記輝度しきい値とを比較して、前記第１の領域における明暗の輝度分布を求め、該輝度分布から前記通路の汚れ具合をも判別すること、を特徴とする請求項１に記載の車種判別装置。
【請求項４】
前記検出手段は、前記第１の領域において、前記画像データが前記輝度しきい値より小であるとき、前記車両のタイヤを検出すること、を特徴とする請求項２に記載の車種判別装置。
【請求項５】
前記輝度しきい値は、前記第１の領域に前記車両が存在していないときの、前記第２の領域の輝度とされていること、を特徴とする請求項２に記載の車種判別装置。
【請求項６】
前記輝度しきい値は、前記第１の領域に前記車両が存在していないときの、前記第２の領域以外の第３の領域の輝度とされていること、を特徴とする請求項２に記載の車種判別装置。
【請求項７】
前記撮像手段は、ＣＣＤカメラであること、を特徴とする請求項１ないし６のいずれかに記載の車種判別装置。
【請求項８】
所定の通路を通過する第１種車両、または第２種車両の車種を判別する車種判別装置において、前記第１種車両または前記第２種車両の進行方向とその撮像方向とが所定の角度をなす位置に設けられ、前記通路の第１の領域を撮像する撮像手段と、前記撮像手段から出力される画像データに基づいて、前記第１の領域内に進入してきた前記車両のタイヤ幅を認識して、前記タイヤ幅が幅判別しきい値より小であるとき前記車両を前記第１種車両と判別し、前記タイヤ幅が幅判別しきい値より大であるとき前記車両を前記第２種車両と判別する判別手段と、を具備することを特徴とする車種判別装置。
【請求項９】
前記撮像手段は、前記第１種車両または前記第２種車両の進入方向とその撮像方向とが２０度〜３０度の範囲の角度をなす位置に設けられていること、を特徴とする請求項８に記載の車種判別装置。
【請求項１０】
所定の通路を通過する第１種車両、または第２種車両の車種を判別する車種判別装置において、
前記通路の第１の領域を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段から出力される画像データより、複数の走査線に各々対応する画像データを選択する選択手段と、
前記走査線毎に、所定のサンプリング間隔で、前記画像データと予め設定された輝度しきい値とを比較して、前記画像データが前記輝度しきい値より小である場合、当該画像データを暗データに変換する暗データ分布算出手段と、
１走査線毎に、連続した前記暗データのうち最も連続幅が広いものを抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された前記連続した暗データの前記連続幅が幅判別しきい値より小であるとき前記車両を前記第１種車両と前記１走査線毎に判別し、
前記１走査線毎に抽出された複数の連続した暗データの各連続幅の全てが、前記幅判別しきい値より大であるとき前記車両を前記第２種車両と判別する判別手段と、を具備することを特徴とする車種判別装置。
【請求項１１】
前記輝度しきい値は、前記路面の反射率に応じた値に可変されること、を特徴とする請求項１０に記載の車種判別装置。
【請求項１２】
所定の通路を通過する第１種車両、または第２種車両の車種を判別する車種判別装置において、
前記第１種車両または前記第２種車両の進行方向とその撮像方向とが第１の角度をなす位置に設けられ、前記通路の第１の領域を撮像する第１の撮像手段と、
前記第１種車両または前記第２種車両の進行方向とその撮像方向とが第２の角度をなす位置に設けられ、前記通路の前記第１の領域を撮像する第２の撮像手段と、
前記第１および第２の撮像手段から出力される複数の画像データに基づいて、前記車両が、前記第１種車両または前記第２種車両のいずれかであるかを判別する判別手段とを具備し、
前記判別手段は、前記第１の撮像手段より出力される第１の画像データおよび前記第２の撮像手段より出力される第２の画像データに基づいて、前記第１の領域内に進入してきた前記車両の複数の部分の複数のタイヤ幅を前記第１および第２の画像データ毎に認識して、前記複数のタイヤ幅のうち最大（または、最小）のものが幅判別しきい値より小であるとき前記車両を前記第１種車両と判別し、前記最大（または、最小）のタイヤ幅が幅判別しきい値より大であるとき前記車両を前記第２種車両と判別し、前記第１および第２の画像データより得られる２つの判別結果のうち、１つでも第１種車両と判別されたものがあったとき、最終的に前記車両を前記第１種車両と判別し、他方、前記２つの判別結果のうち、いずれも前記第１種車両と判別されないものがあったとき、最終的に前記車両を前記第２種車両と判別することを特徴とする車種判別装置。
【請求項１３】
所定の通路を通過する第１種車両、または第２種車両の車種を判別する車種判別装置において、
前記第１種車両または前記第２種車両の進行方向とその撮像方向とが第１の角度をなす位置に設けられ、前記通路の第１の領域を撮像する第１の撮像手段と、
前記第１種車両または前記第２種車両の進行方向とその撮像方向とが第２の角度をなす位置に設けられ、前記通路の前記第１の領域を撮像する第２の撮像手段と、
前記第１および第２の撮像手段から出力される複数の画像データに基づいて、前記車両が、前記第１種車両または前記第２種車両のいずれかであるかを判別する判別手段とを具備し、
前記第１の撮像手段より出力される画像データの中より、複数の走査線に各々対応する第１の画像データを選択するとともに、前記第２の撮像手段より出力される画像データの中より複数の走査線に各々対応する第２の画像データを選択する選択手段とを具備し、前記判別手段は、前記第１および前記第２の画像データに基づいて、各走査線における最大のタイヤ幅を各々認識して、複数の最大のタイヤ幅のうち、幅判別しきい値より小であるものが１つでも存在しているとき、前記車両を前記第１種車両と判別することを特徴とする車種判別装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、駐輪場において、自転車、バイク等の車種の判別に用いられる車種判別装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、市街地の環境美化を図る目的で、駅の近辺には、自転車、バイク（以下車両と称する）の駐輪場が多数設けられている。有料の駐輪場にあっては、自転車とバイクとの駐輪料金が異なるため、車種を判別する車種判別装置が設けられている。
この車種判別装置には、自転車とバイクとの重量差を利用して、車両の重量を荷重測定機により測定して、該重量がしきい値より小であれば自転車、大であればバイクと判別するものが知られている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、上述した従来の車種判別装置においては、重量差を判別に利用しているため、搭乗者は判別の度にいちいち車両から降りなければならず非常に面倒であった。
また、上述した従来の車種判別装置においては、荷重測定機に車両の全重量が直接かかるため耐久性に問題があり、これにより測定値に誤差が生じ、ひいては誤判別する虞れがあった。
本発明は、このような背景の下になされたもので、搭乗者が車両に乗ったままであっても車種判別が可能であるとともに、耐久性に優れ、かつ判別精度の高い車種判別装置を提供することを目的とする。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
請求項１に記載の発明は、所定の通路を通過する第１種車両、または第２種車両の車種を判別する車種判別装置において、前記通路の第１の領域を撮像する撮像手段と、前記撮像手段から出力される画像データに基づいて、前記第１の領域内に進入してきた前記車両のタイヤ幅を認識して、前記タイヤ幅が幅判別しきい値より小であるとき前記車両を前記第１種車両と判別し、前記タイヤ幅が幅判別しきい値より大であるとき前記車両を前記第２種車両と判別する判別手段とを具備することを特徴とする。
【０００５】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の車種判別装置において、前記路面の前記第１の領域において前記車両のタイヤを検出する検出手段とを有し、前記判別手段は、前記検出手段により前記タイヤが検出されたときの前記タイヤを含む第２の領域の画像データと輝度しきい値とを比較して、該第２の領域における明暗の輝度分布を求め、暗の輝度分布に基づいて前記タイヤ幅を認識することを特徴とする。
【０００６】
請求項３に記載の発明は、請求項１に記載の車種判別装置において、前記判別手段は、前記第１の領域の画像データと前記輝度しきい値とを比較して、前記第１の領域における明暗の輝度分布を求め、該輝度分布から前記通路の汚れ具合をも判別することを特徴とする。
【０００７】
請求項４に記載の発明は、請求項２に記載の車種判別装置において、前記検出手段は、前記第１の領域において、前記画像データが前記輝度しきい値より小であるとき、前記車両のタイヤを検出することを特徴とする。
【０００８】
請求項５に記載の発明は、請求項２に記載の車種判別装置において、前記輝度しきい値は、前記第１の領域に前記車両が存在していないときの、前記第２の領域の輝度とされていることを特徴とする。
【０００９】
請求項６に記載の発明は、請求項２に記載の車種判別装置において、前記輝度しきい値は、前記第１の領域に前記車両が存在していないときの、前記第２の領域以外の第３の領域の輝度とされていることを特徴とする。
【００１０】
請求項７に記載の発明は、請求項１ないし６のいずれかに記載の車種判別装置において、前記撮像手段は、ＣＣＤカメラであることを特徴とする。
【００１１】
請求項８に記載の発明は、所定の通路を通過する第１種車両、または第２種車両の車種を判別する車種判別装置において、前記第１種車両または前記第２種車両の進行方向とその撮像方向とが所定の角度をなす位置に設けられ、前記通路の第１の領域を撮像する撮像手段と、前記撮像手段から出力される画像データに基づいて、前記第１の領域内に進入してきた前記車両のタイヤ幅を認識して、前記タイヤ幅が幅判別しきい値より小であるとき前記車両を前記第１種車両と判別し、前記タイヤ幅が幅判別しきい値より大であるとき前記車両を前記第２種車両と判別する判別手段とを具備することを特徴とする。
【００１２】
請求項９に記載の発明は、請求項８に記載の車種判別装置において、前記撮像手段は、前記第１種車両または前記第２種車両の進入方向とその撮像方向とが２０度〜３０度の範囲の角度をなす位置に設けられていることを特徴とする。
【００１４】
請求項１０に記載の発明は、所定の通路を通過する第１種車両、または第２種車両の車種を判別する車種判別装置において、前記通路の第１の領域を撮像する撮像手段と、前記撮像手段から出力される画像データより、複数の走査線に各々対応する画像データを選択する選択手段と、前記走査線毎に、所定のサンプリング間隔で、前記画像データと予め設定された輝度しきい値とを比較して、前記画像データが前記輝度しきい値より小である場合、当該画像データを暗データに変換する暗データ分布算出手段と、１走査線毎に、連続した前記暗データのうち最も連続幅が広いものを抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された前記連続した暗データの前記連続幅が幅判別しきい値より小であるとき前記車両を前記第１種車両と前記１走査線毎に判別し、前記１走査線毎に抽出された複数の連続した暗データの各連続幅の全てが、前記幅判別しきい値より大であるとき前記車両を前記第２種車両と判別する判別手段とを具備することを特徴とする。
【００１５】
請求項１１に記載の発明は、請求項１０に記載の車種判別装置において、前記輝度しきい値は、前記路面の反射率に応じた値に可変されることを特徴とする。
【００１７】
請求項１２に記載の発明は、所定の通路を通過する第１種車両、または第２種車両の車種を判別する車種判別装置において、前記第１種車両または前記第２種車両の進行方向とその撮像方向とが第１の角度をなす位置に設けられ、前記通路の第１の領域を撮像する第１の撮像手段と、前記第１種車両または前記第２種車両の進行方向とその撮像方向とが第２の角度をなす位置に設けられ、前記通路の前記第１の領域を撮像する第２の撮像手段と、前記第１および第２の撮像手段から出力される複数の画像データに基づいて、前記車両が、前記第１種車両または前記第２種車両のいずれかであるかを判別する判別手段とを具備し、前記判別手段は、前記第１の撮像手段より出力される第１の画像データおよび前記第２の撮像手段より出力される第２の画像データに基づいて、前記第１の領域内に進入してきた前記車両の複数の部分の複数のタイヤ幅を前記第１および第２の画像データ毎に認識して、前記複数のタイヤ幅のうち最大（または、最小）のものが幅判別しきい値より小であるとき前記車両を前記第１種車両と判別し、前記最大（または、最小）のタイヤ幅が幅判別しきい値より大であるとき前記車両を前記第２種車両と判別し、前記第１および第２の画像データより得られる２つの判別結果のうち、１つでも第１種車両と判別されたものがあったとき、最終的に前記車両を前記第１種車両と判別し、他方、前記２つの判別結果のうち、いずれも前記第１種車両と判別されないものがあったとき、最終的に前記車両を前記第２種車両と判別することを特徴とする。
【００１８】
請求項１３に記載の発明は、所定の通路を通過する第１種車両、または第２種車両の車種を判別する車種判別装置において、前記第１種車両または前記第２種車両の進行方向とその撮像方向とが第１の角度をなす位置に設けられ、前記通路の第１の領域を撮像する第１の撮像手段と、前記第１種車両または前記第２種車両の進行方向とその撮像方向とが第２の角度をなす位置に設けられ、前記通路の前記第１の領域を撮像する第２の撮像手段と、前記第１および第２の撮像手段から出力される複数の画像データに基づいて、前記車両が、前記第１種車両または前記第２種車両のいずれかであるかを判別する判別手段とを具備し、前記第１の撮像手段より出力される画像データの中より、複数の走査線に各々対応する第１の画像データを選択するとともに、前記第２の撮像手段より出力される画像データの中より複数の走査線に各々対応する第２の画像データを選択する選択手段とを具備し、前記判別手段は、前記第１および前記第２の画像データに基づいて、各走査線における最大のタイヤ幅を各々認識して、複数の最大のタイヤ幅のうち、幅判別しきい値より小であるものが１つでも存在しているとき、前記車両を前記第１種車両と判別することを特徴とする。
【００１９】
【発明の実施の形態】
＜第１実施形態＞
以下、図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。図１は本発明の第１実施形態による車種判別装置の概略構成を示す図である。この図において、１は、自転車、またはバイク（以下、単に車両と称する）である。２は、駐輪場の入口付近の路面である。図２は、図１に示すＸーＸ’線矢視図であり、この図において、３、４は、各々が対向するように路面２に垂設された角柱である。５1〜５4は、縦方向に一定間隔をおいて角柱３に配設された投光器であり、ビーム光Ｌ1〜Ｌ4を各々投光する。
【００２０】
６1〜６4は、各々投光器５1〜５4に対向するように角柱４に配設された受光器であり、ビーム光Ｌ1〜Ｌ4を受光する。これら受光器６1〜６4は、車両１の（前）タイヤ１ａによりビーム光Ｌ1〜Ｌ4が遮光されると、図示しないＣＰＵ（中央処理装置）へ各々進入信号を出力する。７は、ＣＣＤ（Charge Coupled Device ）カメラであり、マトリクス配置されている撮像素子により同図破線で示す撮像範囲を撮像する。
【００２１】
図３は、本発明の第１実施形態による車種判別装置の電気的構成を示す図である。この図において、８は、装置各部を制御するＣＰＵである。このＣＰＵ８の動作については後述する。９は、ＣＣＤカメラ７が撮像した画像を表示するモニタである。１０は、バススイッチであり、各バス間を接続して各装置間をつなぐ。１１は、バススイッチ１０の切り換え制御を行うバスコントローラである。
【００２２】
１２は、ＣＣＤカメラ７から出力される映像信号Ｖ（アナログ量）を画像データＤ（ディジタル量）に変換するＡ／Ｄ（アナログ／ディジタル）変換器である。１３は、１フレーム分の画像データＤを記憶する１フレームメモリであり、図４に示すように、ＣＣＤカメラ７の各撮像素子に対応するアドレス構成（（１，１）〜（Ｎ，Ｍ））とされている。１４は、１フレームメモリ１３の書き込み制御を行うメモリコントローラである。１５は、精算機であり、自転車またはバイクの駐輪料金の精算を行う。なお、本第１実施形態においては、破線で示す１フレームメモリ１６は、設けられていないものとする。
【００２３】
次に、上述した車種判別装置の動作を説明する。図１および２において車両１が存在していない状態において、装置に電源が投入されると、図２に示すように、投光器５1〜５4からはビーム光Ｌ1〜Ｌ4が各々投光され、該ビーム光Ｌ1〜Ｌ4は受光器６1〜６4に受光される。
【００２４】
また、ＣＣＤカメラ７は、図１、２に破線で示す撮像範囲を撮像する。すなわち、ＣＣＤカメラ７は、図５に示すように、上方から下方へ走査を繰り返し、走査線ＳＬ1〜ＳＬnに対応する映像信号Ｖを出力する。これにより、モニタ９には、路面２のみの画像が表示される。
【００２５】
そして、図１に示すように同図左側からＡ方向へ車両１が走行してきて、車両１のタイヤ１ａによりビーム光Ｌ2（図２参照）が遮光されると、受光器６2からは、図３に示す進入信号ＳsがＣＰＵ８へ出力される。これにより、ＣＰＵ８は 、車両１が判別領域に進入したことを認識して、開始信号Ｋをメモリコントローラ１４へ出力する。また、ＣＰＵ８は、バスコントローラ１１に制御信号を送り、Ａ／Ｄ変換器１２と１フレームメモリ１３とが接続されるようにバススイッチ１０を切り換える。
【００２６】
メモリコントローラ１４は、図６に示す走査線ＳＬ1の走査開始時にＣＣＤカ メラ７より出力される同期信号Ｓdに同期させて、Ａ／Ｄ変換器１２を駆動制御 する。これにより、走査線ＳＬ1に対応する映像信号Ｖは、Ａ／Ｄ変換器１２により画像データＤに変換され、バススイッチ１０を介して図４に示す１フレー ムメモリ１３のアドレス（１，１）〜（１，Ｍ）に書き込まれる。以下、同様にして、図６に示す走査線ＳＬ2以降に対応する画像データＤが順次、１フレームメモリ１３に書き込まれる。
【００２７】
そして、走査が進み、図６に示す走査線ＳＬn-1の走査が行われると、ＣＣＤ カメラ７からは、走査線ＳＬn-1に対応する図７（ａ）に示す映像信号Ｖが出力 される。図７（ａ）において、Ｈは水平同期信号であり、映像信号Ｖはレベルが大きいと当該撮像箇所が明るく、また、レベルが小さいと暗いことを示す。すなわち、図７（ａ）に示す例では、時刻ｔa〜ｔbまでの間の映像信号Ｖは図６に示す車両１のタイヤ１ａ部分に対応しており、その他の時間の映像信号Ｖは、路面２に対応している。
【００２８】
そして、上記走査線ＳＬn-1に対応する映像信号Ｖは、上述したようにＡ／Ｄ 変換器１２により図７（ｂ）に示す画像データＤに変換され、バススイッチ１０を介して、図４に示す１フレームメモリ１３のアドレス（Ｎ−１，１）〜（Ｎ−１，Ｍ）に書き込まれる。
【００２９】
そして、図６に示す走査線ＳＬnに対応する画像データＤの書き込みが終わる と、メモリコントローラ１４は、Ａ／Ｄ変換器１２の動作を停止させるとともに、完了信号ＳkをＣＰＵ８へ出力する。
【００３０】
これにより、ＣＰＵ８は、画像データＤの書き込みが完了したことを認識して、バスコントローラ１１に制御信号を供給して、バススイッチ１０を１フレームメモリ１３と自身とが接続されるようにバススイッチ１０を切り換える。
続いて、ＣＰＵ８は、走査線ＳＬn-1（図６参照）に対応する図７（ｂ）に示 す画像データＤ（ディジタル量）を、１フレームメモリ１３のアドレス（Ｎ−１，１）〜（Ｎ−１，Ｍ）から読み込むとともに、この画像データＤと予め設定されている輝度しきい値と比較して、輝度しきい値より小レベルの画像データＤを「１」（暗）、輝度しきい値より大の画像データＤを「０」（明）とする。この場合の比較結果は、図７（ｃ）に示すように「０００・・・０００１１１１１００ ００・・・００００」となり、ＣＰＵ８は比較結果を自身のメモリに書き込む。
【００３１】
次に、ＣＰＵ８は、上記比較結果のうち、連続した「１」がいくつあるかをカウントしてタイヤ１ａのタイヤ幅を認識して、例えば、連続した「１」が６つ以下であるとき車両１を自転車と判別して自転車判別信号Ｇを、７つ以上であるとき車両１をバイクと判別してバイク判別信号Ｂを出力する。なお、ＣＰＵ８は
、連続して「１」が無い場合、車両１が存在していないと認識する。
図７（ｃ）に示す例では「１」が５つ連続しているため、ＣＰＵ８は、車両１を自転車と判別して、自転車判別信号Ｇを精算機１５へ出力する。
これにより、精算機１５の表示部（図示略）には、自転車料金が表示され、運転者は当該料金を支払った後、車両１（自転車）を駐輪場に駐輪する。
【００３２】
＜第１実施形態の第１変形例＞
上述した第１実施形態による車種判別装置においては、走査線ＳＬn-1に対応 する画像データＤと輝度しきい値とを比較する例を説明したが、この輝度しきい値に代えて、図６に示すタイヤ１ａが存在していない走査線ＳＬnに対応する画像データＤを用いて比較するようにしてもよい。以下、この第１実施形態の第１変形例について説明する。
【００３３】
図６に示す走査線ＳＬ1〜ＳＬnに各々対応する画像データＤが図４に示す１フレームメモリ１３のアドレス（１，１）〜（Ｎ，Ｍ）に書き込まれている状態において、ＣＰＵ８は、前述した動作により、１フレームメモリ１３のアドレス（Ｎ−１，１）〜（Ｎ−１，Ｍ）から走査線ＳＬn-1（図６参照）に対応する画像 データＤを読み込み、自身のメモリに書き込む。
【００３４】
続いて、ＣＰＵ８は、１フレームメモリ１３のアドレス（Ｎ，１）〜（Ｎ，Ｍ）から走査線ＳＬn（図６参照）に対応する画像データＤを読み込み、この画像 データＤ（アドレス（Ｎ，１）〜（Ｎ，Ｍ））と、自身のメモリに記憶されている画像データＤ（アドレス（Ｎ−１，１）〜（Ｎ−１，Ｍ））とを列毎に順次比較する。
すなわち、ＣＰＵ８は、まず、アドレス（Ｎ−１，１）の画像データＤと、これと同列のアドレス（Ｎ，１）の画像データＤとを比較して、アドレス（Ｎ−１，１）の画像データＤのレベルが、アドレス（Ｎ，１）の画像データＤのレベルより一定値以下であるとき比較結果を「１」（暗）とし、また、これ以外のとき比較結果を「０」（明）として、上記比較結果を自身のメモリに書き込む。
以下、ＣＰＵ８は、各列毎に比較を行い、前述した判別条件により車両１の車種判別を行う。
【００３５】
なお、上述した第１実施形態の第１変形例においては、走査線ＳＬn-1、走査 線ＳＬnに各々対応する画像データＤのレベルを比較する例について説明したが 、車両１が存在していないときの走査線ＳＬn-1に対応する画像データＤを予め ＣＰＵ８のメモリに書き込んでおき、該画像データＤのレベルと、車両１が存在しているときの走査線ＳＬn-1に対応する画像データＤのレベルとを比較しても よい。
【００３６】
上述した第１実施形態の第１変形例による車種判別装置によれば、走査線ＳＬn-1に対応する画像データＤの明暗の判別を、地面２の画像データＤとの相対的 な比較により行っているため地面２の汚れ等による誤判別を防ぐことができる。
【００３７】
＜第１実施形態の第２変形例＞
前述した第１実施形態による車種判別装置においては、図２に示す投光器５1 〜 ５4、受光器６1〜６4を設けて、受光器６1〜６4からの進入信号Ｓs（図３参 照）により、車種判別処理が開始される例について説明したが、これに限定されることなく投光器５1〜５4、受光器６1〜６4を設けない構成としてもよい。以下、この第１実施形態の第２変形例について説明する。
【００３８】
図３において（ただし、受光器６1〜６4は無いものとする）、装置に電源が供給されると、ＣＰＵ８は、メモリコントローラ１４へ開始信号Ｋを出力する。今、車両１（図２参照）が存在していないものとし、前述した動作と同様にして、ＣＣＤカメラ７からは、図５に示す走査線ＳＬ1〜ＳＬnに対応する映像信号Ｖが出力される。該映像信号Ｖは、Ａ／Ｄ変換器１２により画像データＤに変換され、バススイッチ１０を介して、１フレームメモリ１３のアドレス（１，１）〜（Ｎ，Ｍ）に書き込まれる。この書き込みが完了すると、メモリコントローラ１４は、ＣＰＵ８へ完了信号Ｓkを出力する。
【００３９】
これにより、ＣＰＵ８は、前述した動作により、バススイッチ１０を介して、１フレームメモリ１３のアドレス（Ｎ−１，１）〜（Ｎ−１，Ｍ）から走査線ＳＬn-1（図５参照）に対応する画像データＤを読み込み、該画像データＤと輝度 しきい値とを比較して、比較結果「０」、「１」を自身のメモリに書き込む。そして、ＣＰＵ８は、上記比較結果から車種の判別を行うが、今、車両１が存在していないため、タイヤ無しと判断して、再び、メモリコントローラ１４へ開始信号Ｋを出力する。これにより、次フレームの画像データＤが１フレームメモリ１３に書き込まれ、以下上記過程が繰り返される。
そして、図６に示す位置まで車両１が進入してくると、ＣＰＵ８は、前述した動作により、車両１を自転車と判別する。
なお、上述した第１実施形態の第２変形例においては、前述した第１実施形態の第１変形例による車種判別方法も適用可能である。
【００４０】
＜第１実施形態の第３変形例＞
前述した第１実施形態による車種判別装置においては、図６に示す走査線ＳＬn-1に対応する画像データＤにより車両１の判別を行っていたが、この走査線Ｓ Ｌn-1に限定されることなく、任意の走査線に対応する画像データＤにより車両 １の判別を行ってもよい。以下、この第１実施形態の第３変形例について説明する。
【００４１】
この第１実施形態の第３変形例は、図２において、投光器５1〜５4、受光器６1〜６4が設けられておらず、かつ、図３において破線で示す１フレームメモリ１６が設けられている構成とされている。この１フレームメモリ１６は、１フレームメモリ１３と同一のアドレス構成とされている。
【００４２】
図３において（ただし、受光器６1〜６4は無いものとする）、装置に電源が供給されると、ＣＰＵ８は、メモリコントローラ１４へ開始信号Ｋを出力する。今、車両１（図１参照）が存在していないものとすると、前述した動作と同様にして、図４に示す１フレームメモリ１３のアドレス（１，１）〜（Ｎ，Ｍ）には、図５に示す走査線ＳＬ1〜ＳＬnに対応する画像データＤが書き込まれる。この書き込みが完了すると、メモリコントローラ１４は、ＣＰＵ８へ完了信号Ｓkを出 力する。
【００４３】
これにより、ＣＰＵ８は、バススイッチ１０を介して、１フレームメモリ１３（図４参照）のアドレス（Ｎ，１）〜（Ｎ，Ｍ）から、図５に示す走査線ＳＬn に対応する画像データＤを読み込み、該画像データＤと輝度しきい値とを比較して、比較結果「０」、「１」を、図４に示す１フレームメモリ１６のアドレス（Ｎ，１）〜（Ｎ，Ｍ）に書き込む。
そして、ＣＰＵ８は、１フレームメモリ１６のアドレス（Ｎ，１）〜（Ｎ，Ｍ）から上記比較結果を読み出し、前述した動作により、連続した「１」の個数から車種判別を行う。今の場合、車両１が存在していないため、ＣＰＵ８はタイヤ無しと判断する。
【００４４】
以下、ＣＰＵ８は、図５に示す走査線ＳＬn-1、・・・、ＳＬ1の順で各走査線に 対応する画像データＤと輝度しきい値とを順次比較して、上述した判別処理を行う。もし、最後の走査線ＳＬ1に対応する画像データＤによりタイヤを検出でき なかった場合、ＣＰＵ８は、メモリコントローラ１４へ再び開始信号Ｋを出力して、タイヤが検出されるまで上記過程を繰り返す。
そして、車両１が図５に示すＡ方向に進入してきて、判別エリア内に車両１が存在した場合、走査線ＳＬn-1〜ＳＬ1のいずれかに対応する画像データＤにより、タイヤが認識され、上述した動作により車種判別が行われる。
【００４５】
また、上述した第１実施形態の第３変形例は、以下に説明する方法により、路面２の汚れ状態や、路面２を照らす照明の劣化状態をも判別可能である。
まず、図３において、装置に電源が供給されると、ＣＰＵ８は、メモリコントローラ１４へ開始信号Ｋを出力する。今、車両１（図１参照）が存在していないものとすると、前述した動作と同様にして、１フレームメモリ１３には、図５に示す走査線ＳＬ1〜ＳＬnに対応する画像データＤが書き込まれる。この書き込みが完了すると、メモリコントローラ１４はＣＰＵ８へ完了信号Ｓkを出力する。
【００４６】
これにより、ＣＰＵ８は、バススイッチ１０を介して、１フレームメモリ１３から図５に示す２点鎖線内の走査線ＳＬ1〜ＳＬnに対応する画像データＤ（以下、路面劣化判別データＤ’と称する）を読み込む。この２点鎖線内は、図６に示すように車両１が存在しうる領域である。そして、ＣＰＵ８は、路面劣化判別データＤ’を路面劣化判別用しきい値と比較し、路面劣化判別データＤ’のレベルが路面劣化判別用しきい値より小であれば「１」、大であれば「０」として比較結果を１フレームメモリ１６に書き込む。比較結果が「１」であれば、対応する路面２の当該部分が汚れていることを意味し、また「０」であれば汚れていないことを意味する。そして、ＣＰＵ８は、上記比較結果の「１」の総数が一定数以上であれば、路面が汚れている（または照明劣化）と判別し、また「１」の総数が一定数未満であれば、路面が汚れていない（または、照明正常）と判別する。
【００４７】
＜第２実施形態＞
次に、本発明の第２実施形態による車種判別装置について説明する。この第２実施形態による車種判別装置は、前述した第１実施形態による車種判別装置に比してさらに判別精度を向上させるためのものである。
すなわち、図８に示す第１実施形態による車種判別装置において、図９に示す走査線ＳＬn-1の走査が行われたとき、車両１のハンドルが進行方向に対してわずかに右側に角度θ（例えば、θ＝１０゜）分回転されていたとすると、ＣＣＤカメラ７からは、この走査線ＳＬn-1（図９参照）に対応する図１０（ａ）に実線 で示す映像信号Ｖが出力される。
【００４８】
この実線の映像信号Ｖは、タイヤ１ａ（図９参照）に対応する期間Ｔ’（時刻ｔa’〜ｔb’）が、図６に示すタイヤ１ａに対応する映像信号Ｖの期間Ｔ（時刻ｔa〜ｔb）より大である。これは、図８に示すＣＣＤカメラ７の撮像方向に対して車両１のタイヤ１ａが角度θ分傾いていることにより、ＣＣＤカメラ７からみたタイヤ１ａの見かけ上の幅が大きくなったことによるものである。
【００４９】
そして、前述した動作と同様にして、図９に示す走査線ＳＬn-1に対応する映 像信号Ｖ（図１０（ａ）参照）は、Ａ／Ｄ変換器１２（図３参照）により図１０（ｂ）に示す画像データＤに変換され、図４に示す１フレームメモリ１３のアドレス（Ｎー１，１）〜（Ｎー１，Ｍ）に書き込まれる。
次に、ＣＰＵ８は、１フレームメモリ１３のアドレス（Ｎー１，１）〜（Ｎー１，Ｍ）に記憶されている画像データＤと輝度しきい値とを比較する。今、この比較結果は、図１０（ｃ）に示すように「０００・・・１１１１１１１１１・・・０００」であり、「１」が９つ連続したものである。すなわち、ＣＰＵ８は、「１」が９つ連続しているため、自転車であるにもかかわらず、車両１をバイクと誤判別してしまう。
【００５０】
以下、本発明の第２実施形態による車種判別装置について詳述する。図１１は、本発明の第２実施形態による車種判別装置の概略構成を示す平面図であり、図８に対応する部分には同一の符号を付け、その説明を省略する。この図においては、図８に示すＣＣＤカメラ７が、その撮像方向Ｌaと車両１の進行方向Ｌとの なす角度がαa（例えば、２０〜３０゜）となる位置に設けられている。
【００５１】
上記角度αaを２０〜３０°の範囲とした理由は、角度αaを２０°より小とした場合、第１実施形態による車両判別装置と誤判別率がほとんど変わらなくなるためであり、角度αaを３０°より大とした場合、タイヤ１ａの幅ではなく厚み を検知することになるからである。
なお、今の場合には、図１１に２点鎖線で各々示すＣＣＤカメラ７ａおよび７ｂが設けられてないものとする。
また、第２実施形態による車種判別装置の電気的構成は、図３に示す第１実施形態による車種判別装置の電気的構成（ただし、今の場合、１フレームメモリ１６は設けられていないものとする）と同一である。
【００５２】
次に、第２実施形態による車種判別装置の動作を説明する。
まず、撮像領域に車両１が存在していない状態、すなわち、図５に示すモニタ９に路面２のみの画像が表示されている状態において、図１１に示す同図左側から進行方向Ｌへ車両１が走行してきて、車両１のタイヤ１ａによりビーム光Ｌ2 （図２参照）が遮光されると、受光器６2からは、図３に示す進入信号ＳsがＣＰＵ８へ出力される。
【００５３】
これにより、前述した動作と同様にして、ＣＰＵ８は 車両１が判別領域に進 入したことを認識して、開始信号Ｋをメモリコントローラ１４へ出力する。メモリコントローラ１４は、図１２に示す走査線ＳＬ1の走査開始時にＣＣＤカメラ ７より出力される同期信号Ｓdに同期させて、Ａ／Ｄ変換器１２を駆動制御する 。
【００５４】
そして、今、図１１に示す位置まで車両１が進入して、かつ車両１のタイヤ１ａが進行方向Ｌに対して角度αa分回転されているときに、図１２に示す走査線 ＳＬn-1の走査が行われたとすると、ＣＣＤカメラ７からは、走査線ＳＬn-1に対応する図１３（ａ）に示す映像信号Ｖが出力される。図１３（ａ）において、映像信号Ｖはレベルが大きいと当該撮像箇所が明るく、また、レベルが小さいと暗いことを示す。
【００５５】
すなわち、図１３（ａ）に示す例では、時刻ｔ1〜ｔ2までの期間Ｔ1の映像信 号Ｖは図１２に示すタイヤ１ａの部分１ａ1に対応しており、時刻ｔ3〜ｔ4まで の期間Ｔ2の映像信号Ｖは、図１２に示すタイヤ１ａの部分１ａ2に各々対応している。また、図１３（ａ）に示す映像信号Ｖのうち上記期間Ｔ1およびＴ2以外の部分は、図１２に示す路面２に対応している。
【００５６】
そして、図１３（ａ）に示す映像信号Ｖ（走査線ＳＬn-1に対応）は、前述したよ うにＡ／Ｄ 変換器１２により図１３（ｂ）に示す画像データＤに変換され、バ ススイッチ１０を介して、図４に示す１フレームメモリ１３のアドレス（Ｎ−１，１）〜（Ｎ−１，Ｍ）に書き込まれる。
【００５７】
そして、図１２に示す走査線ＳＬnに対応する画像データＤの書き込みが終わ ると、メモリコントローラ１４は、Ａ／Ｄ変換器１２の動作を停止させるとともに、完了信号ＳkをＣＰＵ８へ出力する。
【００５８】
これにより、ＣＰＵ８は、画像データＤの書き込みが完了したことを認識して、バスコントローラ１１に制御信号を供給して、バススイッチ１０を１フレームメモリ１３と自身とが接続されるようにバススイッチ１０を切り換える。
続いて、ＣＰＵ８は、図１３（ｂ）に示す画像データＤを、１フレームメモリ１３（図４参照）のアドレス（Ｎ−１，１）〜（Ｎ−１，Ｍ）から読み込むとともに、この画像データＤと予め設定されている輝度しきい値と比較して、輝度しきい値より小レベルの画像データＤを「１」（暗）、輝度しきい値より大の画像データＤを「０」（明）とする。この場合の比較結果は、図１３（ｃ）に示すように「０・・・１ １１１１１００・・・００１１１１１０・・・００００」となり、ＣＰＵ８は比較結果を自身のメモリに書き込む。
【００５９】
次に、ＣＰＵ８は、上記比較結果のうち、「１」がいくつ連続しているかをカウントした後、さらに連続した「１」のグループがいくつあるかをカウントする。今の場合、ＣＰＵ８は、図１３（ｃ）に示すようにグループが２つあって、一方のグループ（同図左側）は「１」が６つ連続しており、他方のグループ（同図右側）は「１」が５つ連続していることを認識する。続いて、ＣＰＵ８は、上記２つのグループの内、「１」の連続数が最も多いグループを選択し、選択されたグループにおける「１」の連続数より、タイヤ１ａのタイヤ幅を認識して、車種判別を行う。
【００６０】
今の場合、ＣＰＵ８は、図１３（ｃ）に示す同図左側のグループ（「１」が６つ連続）を選択し、同グループに「１」が６つ連続していることから、車両１を自転車と認識する。以下、前述した動作を経て、精算機１５の表示部には、自転車料金が表示部に表示され、運転者は当該料金を支払った後、車両１を駐輪場に駐輪する。
【００６１】
また、発明者は、第２実施形態による車種判別装置の誤判別率を定量的に知る目的で、前述した第１実施形態による車種判別装置と比較して実験を行った。
この結果、第１実施形態による車種判別装置の誤判別率が１０〜１５％であるのに対して、第２実施形態による車種判別装置の誤判別率はわずか１％以下であった。
この実験結果から明かなように、第２実施形態による車種判別装置によれば、前述した第１実施形態による車種判別装置に比して、自転車をバイクと誤判別する確率（誤判別率）が低下するという効果が得られる。
【００６２】
＜第３実施形態＞
次に、本発明の第３実施形態による車種判別装置について説明する。この第３実施形態による車種判別装置は、図８〜図１０を参照して説明した第１実施形態による車種判別装置における誤判別を防止するためのものである。
また、第３実施形態による車種判別装置の外観構成および電気的構成は、前述した図１〜図６に示すものと同一である。なお、この第３実施形態による車種判別装置の電気的構成においては、図３に破線で示す１フレームメモリ１６が設けられていない。
【００６３】
次に、上述した第３実施形態による車種判別装置の動作を説明する。この第３実施形態による車種判別装置の基本動作は、前述した第１実施形態による車種判別装置とほぼ同様であるが、車種判別の方法が異なっている。
すなわち、第１実施形態による車種判別装置においては、図６に示す走査線ＳＬn-1に対応する画像データＤに基づいて車種判別を行っていたが、第３実施形態による車種判別装置においては、図６に示す走査線ＳＬn-1近傍の複数の走査線に各々対応する各画像データＤに基づいて車種判別を行う。
【００６４】
ここで、第３実施形態による車種判別装置においては、図６に示す走査線ＳＬn-1近傍の複数の走査線を、図１４に示す走査線ＳＬn1〜ＳＬnkと定義する。これら走査線ＳＬn1〜ＳＬnkは、図２に示すＣＣＤカメラ７の撮像範囲とビーム光Ｌ1〜Ｌ4との位置関係より選択されており、常にタイヤ１ａを横切る位置とされている。また、第３実施形態による車種判別装置においては、図１５に示すように、上記走査線ＳＬn1（図１４参照）に対応する画像データＤが記憶される１フレームメモリ１３のアドレスをアドレス（ｎ１，１）〜（ｎ１，Ｍ）と、これらアドレス（ｎ１，１）〜（ｎ１，Ｍ）に各々記憶される画像データＤを画像データＤ（ｎ１，１）〜（ｎ１，Ｍ）と各々定義する。
【００６５】
同様にして、第３実施形態による車種判別装置においては、走査線ＳＬn2（図１４参照）に対応する画像データＤが記憶される１フレームメモリ１３のアドレスをアドレス（ｎ２，１）〜（ｎ２，Ｍ）と、これらアドレス（ｎ２，１）〜（ｎ２，Ｍ）に各々記憶される画像データＤを画像データＤ（ｎ２，１）〜（ｎ２，Ｍ）と各々定義する。
さらに、第３実施形態による車種判別装置においては、走査線ＳＬnk（図１４参照）に対応する画像データＤが記憶される１フレームメモリ１３のアドレスをアドレス（ｎｋ，１）〜（ｎｋ，Ｍ）と、これらアドレス（ｎｋ，１）〜（ｎｋ，Ｍ）に各々記憶される画像データＤを画像データＤ（ｎｋ，１）〜（ｎｋ，Ｍ）と各々定義する。
【００６６】
以下、上述した第３実施形態による車種判別装置の動作について、図１６を参照して詳述する。図１６は、図３に示すＣＰＵ８の車種判別処理時における処理手順を示すフローチャートである。
まず、図１に示すように同図左側からＡ方向へ車両１が走行してきて、車両１のタイヤ１ａによりビーム光Ｌ2（図２参照）が遮光されると、受光器６2からは、図３に示す進入信号ＳsがＣＰＵ８へ出力される。このとき、上記車両１のタイヤ１ａは、図１１に示すように進行方向Ｌに対して角度αa分回転されているものとする。
【００６７】
そして、図３に示す進入信号Ｓsが入力されると、ＣＰＵ８は、開始信号Ｋをメモリコントローラ１４へ出力するとともに、バスコントローラ１１に制御信号を送り、Ａ／Ｄ変換器１２と１フレームメモリ１３とが接続されるようにバススイッチ１０を切り換える。
【００６８】
メモリコントローラ１４は、図１４に示す走査線ＳＬ1の走査開始時にＣＣＤカメラ７より出力される同期信号Ｓdに同期させて、Ａ／Ｄ変換器１２を駆動制御する。これにより、走査線ＳＬ1に対応する映像信号Ｖは、Ａ／Ｄ変換器１２により画像データＤに変換され、バススイッチ１０を介して図１５に示す１フレームメモリ１３のアドレス（１，１）〜（１，Ｍ）に書き込まれる。以下、同様にして、図１４に示す走査線ＳＬ2以降に対応する画像データＤが順次、１フレームメモリ１３に書き込まれる。
【００６９】
そして、走査が進み、図１４に示す走査線ＳＬn1の走査が行われると、ＣＣＤカメラ７からは、上記走査線ＳＬn1に対応する図１７（ａ）に示す映像信号Ｖが出力される。図１７（ａ）に示す例では、期間ＴA（時刻ｔ1A〜ｔ2A）の映像信号Ｖは図１４に示す車両１のタイヤ１ａの部分１Ａに対応しており、同様にして、期間ＴB（時刻ｔ1B〜ｔ2B）の映像信号Ｖは、タイヤ１ａの部分１Ｂに各々対応している。
【００７０】
そして、上記走査線ＳＬn1に対応する映像信号Ｖは、図３に示すＡ／Ｄ 変換器１２により図１７（ｂ）に示す２５６段階の輝度レベルの画像データＤ（ｎ１，１）〜Ｄ（ｎ１〜Ｍ）に各々変換され、バススイッチ１０を介して、図１５に示す１フレームメモリ１３のアドレス（ｎ１，１）〜（ｎ１，Ｍ）に書き込まれる。
【００７１】
続いて、図１４に示す走査線ＳＬn2の走査が行われると、ＣＣＤカメラ７からは、上記走査線ＳＬn2に対応する図１８（ａ）に示す映像信号Ｖが出力される。図１８（ａ）に示す例では、期間ＴC（時刻ｔ1C〜ｔ2C）の映像信号Ｖは図１４に示す車両１のタイヤ１ａの部分１Ｃに対応している。
これと同様にして期間ＴD（時刻ｔ1D〜ｔ2D）の映像信号Ｖは、タイヤ１ａの部分１Ｄに対応している。
【００７２】
そして、上記走査線ＳＬn2に対応する映像信号Ｖは、上述した動作により、図１８（ｂ）に示す画像データＤ（ｎ２，１）〜Ｄ（ｎ２〜Ｍ）に各々変換され、図１５に示す１フレームメモリ１３のアドレス（ｎ２，１）〜（ｎ２，Ｍ）に書き込まれる。
【００７３】
そして、走査が進んで、図１４に示す走査線ＳＬnkの走査が行われると、ＣＣＤカメラ７からは、上記走査線ＳＬnkに対応する図１９（ａ）に示す映像信号Ｖが出力される。図１９（ａ）に示す例では、期間ＴE（時刻ｔ1E〜ｔ2E）の映像信号Ｖは図１４に示す車両１のタイヤ１ａの部分１Ｅに対応している。
【００７４】
そして、上記走査線ＳＬnkに対応する映像信号Ｖは、上述した動作により、図１９（ｂ）に示す画像データＤ（ｎｋ，１）〜Ｄ（ｎｋ〜Ｍ）に各々変換され、図１５に示す１フレームメモリ１３のアドレス（ｎｋ，１）〜（ｎｋ，Ｍ）に書き込まれる。
【００７５】
そして、図１４に示す走査線ＳＬnに対応する画像データＤの書き込みが終わると、メモリコントローラ１４は、Ａ／Ｄ変換器１２の動作を停止させるとともに、完了信号ＳkをＣＰＵ８へ出力する。これにより、ＣＰＵ８は、画像データＤの書き込みが完了したことを認識して、バススイッチ１０を１フレームメモリ１３と自身とが接続されるようにバススイッチ１０を切り換える。
【００７６】
次に、ＣＰＵ８は、１フレームメモリ１３に記憶されている画像データＤの２値化処理を行う。すなわち、ＣＰＵ８は、まず、図１５に示す１フレームメモリ１３のアドレス（ｎ１，１）〜（ｎ１，Ｍ）に記憶されている画像データＤ（ｎ１，１）〜（ｎ１，Ｍ）（図１７（ｂ）参照）を、アドレス毎にバススイッチ１０を介して順次読みだし、前述した輝度しきい値と比較して「０」（明）または「１」（暗）のデータに変換する。今の場合、上記比較結果は、図１７（ｃ）に示す「０・・・０１１１１０００００１１０・・・０」という具合に、「１」が４つ、および２つ連続したものとなる。
次に、ＣＰＵ８は、上記２値データをバススイッチ１０を介して、図１５に示す１フレームメモリ１３のアドレス（ｎ１，１）〜（ｎ１，Ｍ）に各々書き込む。
【００７７】
続いて、上記画像データＤ（ｎ１，１）〜（ｎ１，Ｍ）と同様にして、ＣＰＵ８は、図１５に示す１フレームメモリ１３のアドレス（ｎ２，１）〜（ｎ２，Ｍ）に記憶されている画像データＤ（ｎ２，１）〜（ｎ２，Ｍ）（図１８（ｂ）参照）を２値化する。今の場合、上記２値化の結果は、図１８（ｃ）に示す「０・・・０１１１１１１００００１１１０・・・０」という具合に、「１」が６つ、および３つ連続したものとなる。
次に、ＣＰＵ８は、上記２値データをバススイッチ１０を介して、図１５に示す１フレームメモリ１３のアドレス（ｎ２，１）〜（ｎ２，Ｍ）に各々書き込み、上記２値化を次の画像データＤ（ｎ３，１）〜（ｎ３，Ｍ）以降について行う。
【００７８】
そして、上記２値化処理が、図１５に示す１フレームメモリ１３のアドレス（ｎｋ，１）〜（ｎｋ，Ｍ）に記憶されている画像データＤ（ｎｋ，１）〜（ｎｋ，Ｍ）（図１９（ｂ）参照）についてなされると、１フレームメモリ１３のアドレス（ｎｋ，１）〜（ｎｋ，Ｍ）には、図１９（ｃ）に示す「０・・・０１１１１１１１１１０・・・０」（「１」が９つ連続）という２値データが書き込まれ、ＣＰＵ８は、２値化処理を終了する。
【００７９】
次に、ＣＰＵ８は、図１６に示すステップＳＡ１へ進み、車種の判別処理を実行する。
ステップＳＡ１では、ＣＰＵ８は、変数ｉに１を代入した後、ステップＳＡ２へ進み、変数ｊおよび変数ｑへ０を各々代入した後、ステップＳＡ３へ進む。
ここで、上記変数ｉは、図１５に示すアドレス（ｎ１，１）〜（ｎｋ，Ｍ）および画像データＤ（ｎ１，１）〜（ｎｋ，Ｍ）における（ｎ１，  ）〜（ｎｋ，）の１〜ｋに対応する変数であり、変数ｊは、上記アドレスにおける（    ，１）〜（    ，Ｍ）の１〜Ｍに対応する変数である。また、変数ｑは、前述した２値データの連続個数を表す個数Ｗq（後述する）の添字ｑに対応する変数である。
【００８０】
ステップＳＡ３では、ＣＰＵ８は変数ｊを１インクリメントした後、ステップＳＡ４へ進み、上記変数ｊがＭより大であるか否かを判断する。このＭは、上述したアドレス（ｎｋ，Ｍ）のＭである。今の場合、ＣＰＵ８は、変数ｊが１であるため、ステップＳＡ４の判断結果を「ＮＯ」として、ステップＳＡ５へ進む。
【００８１】
ステップＳＡ５では、ＣＰＵ８は、画像データＤ（ｎｉ，ｊ）の２値化結果、すなわち、図１５に示すアドレス（ｎｉ，ｊ）に記憶されている２値化結果が「１」（暗）であるか否かを判断する。今の場合、変数ｉ＝１および変数ｊ＝１であるため、ＣＰＵ８は、図１５に示すアドレス（ｎ１，１）に記憶されている２値化結果「０」（図１７（ｃ）参照）より、ステップＳＡ５の判断結果を「ＮＯ」として、ステップＳＡ３へ戻り上記過程を繰り返す。
【００８２】
そして、今、ステップＳＡ３において、変数ｊ＝１００とされると、ステップＳＡ５では、図１７（ｂ）に示す画像データＤ（ｎ１００，１）の２値化結果が「１」（図１７（ｃ）参照）であるため、ＣＰＵ８は、判断結果を「ＹＥＳ」として、ステップＳＡ６へ進む。
【００８３】
ステップＳＡ６では、ＣＰＵ８は、変数ｑを１インクリメントして、変数ｑを１とした後、ステップＳＡ７へ進み、「１」の個数Ｗp（今の場合Ｗ1）に０を代入した後、ステップＳＡ８へ進み、変数ｊを１インクリメントするとともに、個数Ｗqを１インクリメントした後、ステップＳＡ９へ進む。今の場合、変数ｊは１０１、個数Ｗpは１である。
【００８４】
ステップＳＡ９では、ＣＰＵ８は、変数ｊがＭより大であるか否かを判断し、今の場合、変数ｊ（＝１０１）がＭより小であるため、同判断結果を「ＮＯ」として、ステップＳＡ１０へ進む。ステップＳＡ１０では、ＣＰＵ８は、上述したステップＳＡ５と同様の処理を行う。今の場合、ＣＰＵ８は、図１７（ｂ）に示す画像データＤ（ｎ１０１，１）の二値化結果が「１」（図１７（ｃ）参照）であるため、ステップＳＡ１０の判断結果を「ＹＥＳ」として、ステップＳＡ８へ戻り上記過程を繰り返す。
【００８５】
そして、今、ステップＳＡ８において、変数ｊ＝１０４とされると、ステップＳＡ１０では、図１７（ｂ）に示す画像データＤ（ｎ１０４，１）の２値化結果が「０」（図１７（ｃ）参照）であるため、ＣＰＵ８は、判断結果を「ＮＯ」として、ステップＳＡ３へ戻り上記過程を繰り返す。このとき、連続した「１」の個数Ｗ1は「４」（図１７（ｃ）参照）である。
【００８６】
そして、今、変数ｊがＭより大、すなわち、図１７（ｂ）に示す画像データＤ（ｎ１，１）〜（ｎ１，Ｍ）の二値化データに関する処理終了したとすると、ＣＰＵ８は、ステップＳＡ４（または、ステップＳＡ９）の判断結果を［ＹＥＳ」として、ステップＳＡ１１へ進む。このとき、図１７（ｃ）に示すように、個数Ｗ1は４、個数Ｗ2は２である。
【００８７】
ステップＳＡ１１では、ＣＰＵ８は、連続した「１」の複数の個数Ｗ1〜Ｗq（単数Ｗ1の場合も有りうる）の中より、最大のものを選択して、選択されたものを最大個数Ｗmaxとする。すなわち、ＣＰＵ８は、図１７（ｃ）に示す２値データのうち「１」が連続している２組の個数Ｗ1、Ｗ2のなかから、「１」の連続数が最も多いものを選択する。今の場合、ＣＰＵ８は、個数Ｗ1（＝４）を選択して、これを最大個数Ｗmax（＝４）とした後、ステップＳＡ１２へ進む。
【００８８】
ステップＳＡ１２では、ＣＰＵ８は、上記最大個数Ｗmax（＝４）と判別しきい値ＴW（今の場合、６）とを比較して、Ｗmax＞ＴWなる条件のとき、同判断結果を「ＹＥＳ」として、ステップＳＡ１３へ進み、一方、今の場合、上記条件を満たしていないため、同判断結果を「ＮＯ」として車両１（図１参照）を自転車と判別して、車種判別処理を終了する。
【００８９】
なお、ステップＳＡ１３では、ＣＰＵ８は、変数ｉを１インクリメントした後、ステップＳＡ１４へ進む。ステップＳＡ１４では、ＣＰＵ８は、変数ｉがｋより大であるか否かを判断する。上記ｋは、図１９（ｂ）に示す画像データＤ（ｎｋ，１）の「ｋ」に対応している。
すなわち、ＣＰＵ８は、上記判断結果が「ＹＥＳ」の場合、つまり、画像データＤ（ｎ１，１）〜（ｎｋ〜Ｍ）の全てに関する処理が終了した時点でｋ本の走査線における複数の最大個数Ｗ1〜ＷqのすべてがＷmax＞ＴWなる条件を満たした場合、車両１（図１参照）をバイクと判断して、車種判別処理を終了する。
一方、ＣＰＵ８は、ステップＳＡ１４の判断結果が「ＮＯ」の場合、ステップＳＡ２へ戻り、上述した過程を繰り返す。
【００９０】
なお、上述した第３実施形態による車種判別装置においては、図１９（ｃ）に示すように走査線ＳＬnkに対応する「１」の二値データが、正常な自転車のタイヤ幅よりかなり多い「９」という値であっても、図１７（ｃ）に示す走査線Ｓn1に対応する個数Ｗ1、Ｗ2により車両１を自転車と判別しているため判別精度には影響がない。
【００９１】
以上説明したように、本発明の第３実施形態による車種判別装置によれば、車両１のタイヤ１ａがＣＣＤカメラ７の撮像方向に対して傾いている場合であっても、複数の最大個数Ｗmaxの全てがしきい値より大である場合にのみ車両１をバイクと判別しているため、本来自転車である車両１をバイクと誤判別する確率を低くすることができるという効果が得られる。
【００９２】
以上、本発明の実施形態を図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計の変更等があっても本発明に含まれる。
たとえば、上述した第１実施形態においては、自転車とバイクとのタイヤ幅の差を利用して車種判別を行う例を示したが、これに限定されることなく、車両１のタイヤ幅を求めた後、該タイヤ幅と輝度しきい値とを比較して、単にタイヤ幅の判別（広い、狭い）のみを行うようにしてもよい。
【００９３】
また、上述した第１実施形態おいては、画像データＤと輝度しきい値とを比較して、比較結果「１」（暗）の連続した個数により車種を判別する例を示したが、これに限定されることなく、上記「１」に対応する実際の単位長さを設定しておき、連続した「１」の個数と上記単位長さを掛けて、タイヤ幅の実寸を求めるようにしてもよい。
【００９４】
さらに、上述した第２実施形態による車種判別装置においては、図１１に実線で示すＣＣＤカメラ７を１台用いた例について説明したが、これに限定されることなく、同図に２点鎖線で示すＣＣＤカメラ７ａ、７ｂを用いた構成としてもよい。
【００９５】
すなわち、図１１において、ＣＣＤカメラ７ａは、その撮像方向Ｌbと車両１ の進行方向Ｌとのなす角度がαb（＝αaまたは≠αa）となる位置に設けられ、 他方、ＣＣＤカメラ７ｂは、その撮影方向と車両１の進行方向Ｌとのなす角度が０°となる位置に設けられている。すなわち、ＣＣＤカメラ７ｂは、図１に示す第１実施形態による車種判別装置のＣＣＤカメラ７と同じ位置に設けられる。
すなわち、この第２実施形態による変形例においては、ＣＣＤカメラ７に加えてＣＣＤカメラ７ａを併用する場合（以下、第１変形例と称する）と、一方、ＣＣＤカメラ７に加えてＣＣＤカメラ７ｂを併用する場合（以下、第２変形例と称する）とがある。
【００９６】
上記第２実施形態による第１、２変形例においては、図３に示すＣＰＵ８は、まず、図１１に示すＣＣＤカメラ７より出力された１走査線に対応する映像信号Ｖより求められる、連続した「１」を有する複数のグループのうち、「１」の連続数が最大（または、最小）のグループを選択し、選択されたグループの「１」の連続数に基づいて、前述した方法により車両１が自転車であるか、または、バイクであるかを判別する。以後、この判別結果を第１の判別結果と称する。
【００９７】
続いて、ＣＰＵ８は、図１１に示すＣＣＤカメラ７ａより出力された１走査線に対応する映像信号Ｖより求められる、連続した「１」を有する複数のグループのうち１の連続数が最大（または、最小）のグループを選択し、選択されたグループの「１」の連続数に基づいて、車両１の車種判別を行う。以後、この判別結果を第２の判別結果と称する。
すなわち、ＣＰＵ８は、ＣＣＤカメラ７および７ａから各々出力される映像信号Ｖに基づいて、第１および第２の判別結果を導き出す。
【００９８】
次に、ＣＰＵ８は、上述した第１および第２の判別結果と、次に示す最終判別規則とに基づいて、最終的な車種判別を行う。
【００９９】
＜最終判別規則＞
（第１の判別結果）  （第２の判別結果）    （最終判別結果）
・自転車            ・自転車          →  ・自転車
・自転車            ・バイク          →  ・自転車
・バイク            ・自転車          →  ・自転車
・バイク            ・バイク          →  ・バイク
【０１００】
例えば、今、第１の判別結果が「自転車」、第２の判別結果が「バイク」であったとすると、ＣＰＵ８は、上記最終判別規則により、車両１を自転車と最終判別する。
すなわち、上記最終判別規則より明かなように、ＣＰＵ８は、第１の判別結果および第２の判別結果のうち、車両１を「自転車」と判別したものが１つでもあったときには、車両１を「自転車」と判別し、他方、第１の判別結果および第２の判別結果のうち、いずれのものにも車両１を「自転車」と判別したものがないときには、車両１を「バイク」と判別する。
これにより、車両１のタイヤ１がいかなる角度とされている場合であっても、誤判別率を低下させることができるという効果が得られる。
【０１０１】
さらに、上述した第１および２実施形態による車種判別装置においては、１本の走査線による画像データＤに基づいて、車種判別を行う例について説明したが、これに限定されることなく、複数（例えば、５）本の走査線に対応する複数の画像データＤに基づいて車種判別を行ってもよい。
加えて、上述した第２および第３実施形態による車種判別装置においては、前述した第１実施形態の第１〜第３変形例を適用してもよい。
【０１０２】
さらに、上述した第３実施形態による車種判別装置においては、二値化処理では固定値である輝度しきい値を用いた例について説明したが、これに限定されることなく、上記輝度しきい値を路面２の状態に応じて可変の値としてもよい。
【０１０３】
この場合には、二値化処理の前に、図１７（ｂ）〜図１９（ｂ）に示す走査線ＳＬn1〜ＳＬnkに各々対応する画像データＤ毎に、輝度レベルが最も低い画像データＤを１つ選択する。次に、選択された複数の画像データの各輝度レベルに定数を掛けたものを、輝度しきい値とする。つまり、走査線ＳＬn1〜ＳＬnkの各走査線毎に輝度しきい値が得られる。
この方法によれば、路面２の汚れ等による画像データＤの輝度レベルに変化があっても、路面２の光反射率に対応した２値データが得られるため、判別精度をさらに向上させることができる。
【０１０４】
また、上述した第３実施形態による車種判別装置においては、図１に示す１台のＣＣＤカメラ７を用いた例について説明したが、これに限定されることなく、上述した第２実施形態による車種判別装置と同様にして２台のＣＣＤカメラ７、７ａ（図１１参照）を用いた構成としてもよい。
以下、この２台のＣＣＤカメラ７、７ａを用いた構成例（第３実施形態の変形例）について説明する。
【０１０５】
この第３実施形態の変形例による車種判別装置は、外観構成が図１１に示すものと同一であり、基本動作も図１６を参照して説明したものとほぼ同様であるが、車種判別方法が異なっている。すなわち、この変形例においては、図１１に示すＣＣＤカメラ７および７ａが設けられている。
【０１０６】
以下、この第３実施形態の変形例による車種判別装置の動作（車種判別方法）について、詳述する。
今、図１１に示す位置まで車両１が進入して、かつ車両１のタイヤ１ａが進行方向Ｌに対して角度αa分回転されているときに、図１２に示す走査線 ＳＬn-1の走査が行われたとすると、ＣＣＤカメラ７からは、走査線ＳＬn-1に対応する映像信号Ｖが出力される。
同様にして、図１１に示すＣＣＤカメラ７ａからは、走査線ＳＬn-1に対応する画像信号Ｖが出力される。ただし、この場合においては、図示しないモニタには、図１２に示す車両１に対して、角度（αa＋αb）（図１１参照）だけ位置ずれした車両１が表示される。
【０１０７】
そして、走査が進み、図１４に示す走査線ＳＬn1（但し、図１４に示すモニタ９には、同図に示す車両１に代えて、図１２に示す車両１が表示されているものとする）の走査が行われると、ＣＣＤカメラ７からは、上記走査線ＳＬn1に対応する映像信号Ｖが出力される。このＣＣＤカメラ７より出力された映像信号Ｖは、前述した動作を経て、画像データＤに変換された後、２値処理により「０」（明）または「１」（暗）のデータに変換される。
同様にして、図１１に示すＣＣＤカメラ７ａからは、走査線ＳＬn1に対応する映像信号Ｖが出力され、該映像信号Ｖは、前述した動作を経て２値処理により「０」（明）または「１」（暗）のデータに変換される。
【０１０８】
以後、ＣＰＵ８により、ＣＣＤカメラ７および７ａの各々について、各走査線ＳＬn2以降に対応する画像データＤの２値化処理がなされる。
そして、上記２値化処理が終了すると、ＣＰＵ８は、ＣＣＤカメラ７における複数の走査線の中から、例えば、走査線ＳＬn1〜ＳＬnkに対応する２値化データを選択する。
他方、ＣＰＵ８は、ＣＣＤカメラ７ａにおける複数の走査線のなかから、例えば、走査線ＳＬn1〜ＳＬnLに対応する２値化データを選択する。
【０１０９】
次に、ＣＰＵ８は、各走査線ＳＬn1〜ＳＬnk（ＣＣＤカメラ７分）毎に、図１６に示すステップＳＡ１１で説明した方法と同様にして、複数の個数Ｗ1〜Ｗq（単数Ｗ1の場合も有りうる）の中より、最大個数Ｗmaxを走査線単位で選択する。
他方、これと同様にして、ＣＰＵ８は、上述した各走査線ＳＬ1〜ＳＬnL（ＣＣＤカメラ７ａ分）毎に、複数の個数Ｗ1〜ＷQの中より、最大個数を走査線単位で選択する。すなわち、ＣＰＵ８は、走査線の本数分の最大個数Ｗmaxを選択する。
【０１１０】
そして、ＣＰＵ８は、複数の最大個数Ｗmaxのうち、１つでもＷmax≦ＴWなる条件（図１６：ステップＳＡ１２参照）が成立したとき、車両１を自転車と判別する。
以上説明した第３実施形態の変形例によれば、２台のＣＣＤカメラ７、７ａから出力される映像信号Ｖに基づいて、車種判別を行っているので、更に、判別精度を向上させることができるという効果が得られる。
【０１１１】
【発明の効果】
以上説明したように、請求項１〜７に記載の発明によれば、搭乗者が車両に乗ったままであっても車種判別が可能であるとともに、耐久性に優れ、かつ従来のものに比して判別精度を高くすることができるという効果が得られる。
また、請求項３に記載の発明によれば、車種判別に加えて通路の汚れ具合をも判別することができるという効果が得られる。
また、請求項８〜９に記載の発明によれば、撮像手段が車両の進行方向にして角度をもって設けられていることにより、見かけ上のタイヤ幅が不当に広くなることがないため、さらに判別精度を高くすることができるという効果が得られる。
【０１１２】
また、請求項１０および１１に記載の発明によれば、連続した暗データが複数箇所に存在する場合においても車種判別が可能であることから、車両のタイヤが撮像手段の撮像方向に対して傾いている場合であっても、所望の判別精度を維持しつつ車種判別をすることができるという効果が得られる。
【０１１３】
また、請求項１２に記載の発明によれば、輝度しきい値が路面状態によって可変されることにより、暗データ分布算出手段による暗データの変換精度が向上し、従って、判別精度をより高くすることができるという効果が得られる。
【０１１４】
さらに、請求項１３〜１５に記載の発明によれば、２台の第１の撮像手段および第２の撮像手段を設けたことにより、第１種車両または第２種車両のタイヤがその進行方向に対して傾いている場合であっても、常にタイヤに対して斜め方向の画像データが得られるため、より判定精度を高めることができるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１実施形態による車種判別装置の概略構成を示す側面図である。
【図２】図１に示すＸーＸ’線矢視図である。
【図３】本発明の第１実施形態による車種判別装置の電気的構成を示すブロック図である。
【図４】図３に示す１フレームメモリ１３、１６のアドレス構成を示す図である。
【図５】図１において車両１が存在していないときのモニタ９の表示を示す図である。
【図６】図１において車両１が存在しているときのモニタ９の表示を示す図である。
【図７】図６に示す走査線ＳＬn-1に対応する映像信号Ｖ、画像データＤの波形図である。
【図８】本発明の第１実施形態による車種判別装置において誤判別が発生する状況を示す平面図である。
【図９】図８に示す状況におけるモニタ９の表示を示す図である。
【図１０】図９に示す走査線ＳＬn-1に対応する映像信号Ｖ、画像データＤの波形図である。
【図１１】本発明の第２実施形態による車種判別装置の概略構成を示す平面図である。
【図１２】図１１に示すＣＣＤカメラ７（実線）より出力される映像信号Ｖによるモニタ９の表示を示す図である。
【図１３】図１２に示す走査線ＳＬn-1に対応する映像信号Ｖ、画像データＤの波形図で ある。
【図１４】本発明の第３実施形態による車種判別装置において、図１に車両１が存在しているときのモニタ９の表示を示す図である。
【図１５】同第３実施形態による車種判別装置において、図３に示す１フレームメモリ１３のアドレス構成を示す図である。
【図１６】同第３実施形態による車種判別装置において、図３に示すＣＰＵ８の車種判別処理手順を示すフローチャートである。
【図１７】図１４に示す走査線ＳＬn1に対応する映像信号Ｖ、画像データＤの波形図である。
【図１８】図１４に示す走査線ＳＬn2に対応する映像信号Ｖ、画像データＤの波形図である。
【図１９】図１４に示す走査線ＳＬnkに対応する映像信号Ｖ、画像データＤの波形図である。
【符号の説明】
１  車両
２  路面
５1〜５4  投光器
６1〜６4  受光器
７、７ａ、７ｂ  ＣＣＤカメラ
８  ＣＰＵ
１０  バススイッチ
１１  バスコントローラ
１２  Ａ／Ｄ変換器
１３、１６  １フレームメモリ
１４  メモリコントローラ
Ｓs  進入信号
Ｖ  映像信号
Ｄ  画像データ
【図１】
0003752725.tif 000002
【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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
0003752725.tif 000018
【図１８】
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【図１９】
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