車両が走行する道路上の画像を撮像手段により撮像し、この撮像された画像に対しあらかじめ登録されるパラメータを用いて所定の画像処理を施すことにより前記道路の状況を判定する道路状況把握装置であって、あらかじめ定められた所定期間内において、前記道路の前記撮像手段が設置されている部位を通過する車両をセンサにより検知することにより車両の通過台数を計測する第1の車両通過台数計測手段と、前記所定期間内において、前記撮像手段から得られる画像から所定の画像処理により前記道路の前記撮像手段が設置されている部位を通過する車両の通過台数を計測する第2の車両通過台数計測手段と、前記第1の車両通過台数計測手段により計測された車両の通過台数と前記第2の車両通過台数計測手段により計測された車両の通過台数とを照合することによりそれらの適合率を求める適合率算出手段と、この適合率算出手段により求められた適合率に見合うパラメータを決定し、この決定したパラメータを前記画像処理を行なうためのパラメータとして登録するパラメータ登録手段と、を具備したことを特徴とする道路状況把握装置。前記第1の車両通過台数計測手段および前記前記第2の車両通過台数計測手段は、あらかじめ定められた複数の所定期間内においてそれぞれ車両の通過台数を計測し、前記適合率算出手段は、前記第1の車両通過台数計測手段により計測された複数の所定期間内における車両の通過台数と前記第2の車両通過台数計測手段により計測された複数の所定期間内における車両の通過台数とを対応する所定期間ごとに照合することによりそれらの適合率を求め、前記パラメータ登録手段は、前記適合率算出手段により求められた複数の適合率の中の最も高い適合率に見合うパラメータを決定し、この決定したパラメータを前記画像処理を行なうためのパラメータとして登録することを特徴とする請求項1記載の道路状況把握装置。車両が走行する道路上の画像を撮像手段により撮像し、この撮像された画像に対しあらかじめ登録されるパラメータを用いて所定の画像処理を施すことにより前記道路の状況を判定する道路状況把握装置であって、あらかじめ定められた複数の所定期間内において、前記道路の前記撮像手段が設置されている部位を通過する車両をセンサにより検知することにより前記複数の所定期間内における車両の通過台数をそれぞれ計測する第1の車両通過台数計測手段と、前記撮像手段から得られる画像から前記複数の所定期間内の画像を評価用の画像として評価画像リストに登録する第1の登録手段と、前記画像処理を行なうためのパラメータが登録されるパラメータ保持部のパラメータを初期化するパラメータ初期化手段と、前記パラメータ保持部のパラメータがあらかじめ定められた所定範囲であれば、前記評価画像リストに登録された複数の画像に対し順次1つの画像ごとに所定の画像処理により前記道路の前記撮像手段が設置されている部位を通過する車両の通過台数を計測する第2の車両通過台数計測手段と、前記第1の車両通過台数計測手段により計測された車両の通過台数と前記第2の車両通過台数計測手段により計測された対応する所定期間内の車両の通過台数とを照合することによりそれらの適合率を求める適合率算出手段と、この適合率算出手段により求められた適合率をパラメータと対応させてテーブルに登録する第2の登録手段と、この第2の登録手段による登録処理後、前記パラメータ保持部のパラメータを更新するパラメータ更新手段と、前記第2の車両通過台数計測手段から前記パラメータ更新手段までの処理を前記パラメータ保持部のパラメータがあらかじめ定められた所定範囲を超えるまで繰り返すよう制御する第1の制御手段と、前記パラメータ保持部のパラメータがあらかじめ定められた所定範囲を超えた場合、前記テーブルから最も適合率の高いパラメータを検索し、前記評価画像リストに対応する画像と対応させて登録する第3の登録手段と、前記パラメータ初期化手段から前記第3の登録手段までの処理を前記評価画像リストに登録された複数の画像に対して全て行なうまで繰り返すよう制御する第2の制御手段と、前記評価画像リストに登録された複数の画像に対して全て行なわれると、前記評価画像リストに登録された複数のパラメータに基づき最終的な1つのパラメータを算出し、前記画像処理を行なうためのパラメータとして前記パラメータ保持部に登録する第4の登録手段と、を具備したことを特徴とする道路状況把握装置。本発明が解決しようとする課題は、画像処理用のパラメータを人手によらず自動的に最適化することが可能となる道路状況把握装置を提供することである。上記課題を達成するために、実施形態に係る道路状況把握装置は、車両が走行する道路上の画像を撮像手段により撮像し、この撮像された画像に対しあらかじめ登録されるパラメータを用いて所定の画像処理を施すことにより前記道路の状況を判定する道路状況把握装置であって、あらかじめ定められた所定期間内において、前記道路の前記撮像手段が設置されている部位を通過する車両をセンサにより検知することにより車両の通過台数を計測する第1の車両通過台数計測手段と、前記所定期間内において、前記撮像手段から得られる画像から所定の画像処理により前記道路の前記撮像手段が設置されている部位を通過する車両の通過台数を計測する第2の車両通過台数計測手段と、前記第1の車両通過台数計測手段により計測された車両の通過台数と前記第2の車両通過台数計測手段により計測された車両の通過台数とを照合することによりそれらの適合率を求める適合率算出手段と、この適合率算出手段により求められた適合率に見合うパラメータを決定し、この決定したパラメータを前記画像処理を行なうためのパラメータとして登録するパラメータ登録手段とを具備している。以下、実施形態について図面を参照して説明する。図1は、実施形態に係る道路状況把握装置の構成を概略的に示すものである。図1において、道路11は高速道路等の有料道路以降、単に道路と略称することもあるで、車両12が図示矢印方向に走行するものとする。道路11のあらかじめ定められた所定部位には、当該部位を通過する車両12を検知するセンサ13が設置されている。このセンサ13は、車両通過台数の計測に用いるもので、本実施形態では投光器13aと受光器13bとからなる透過型の光センサであるが、たとえば、超音波を用いた超音波センサ等を用いてもよい。道路11のセンサ13が設置された部位の近傍の側部には、撮像手段としてのビデオカメラ以降、単にカメラと略称する14が設置されている。カメラ14は、道路11のセンサ13が設置された部位を通過する車両12を含む所定エリア内の画像を常時撮像して出力するもので、出力された画像は処理装置15に送られる。処理装置15は、画像保存サーバ16と通信可能に接続されている。処理装置15は、たとえば、センサ13からの車両検知信号をカウントすることにより車両通過台数を計測する車両通過台数計測部21、車両通過台数計測部21で計測された車両通過台数を真値の教師データとして保持する教師データ保持部22、後述するように決定された画像処理用のパラメータを保持するパラメータ保持部23、カメラ142で撮像された画像に対しパラメータ保持部23に保持されたパラメータを用いて所定の画像処理たとえば、2値化処理、ノイズ除去処理等を施すことにより道路状況の判定および車両通過台数の計測等を行なう画像処理部24、教師データ保持部22に保持さた教師データ車両通過台数と画像処理部24で計測された車両通過台数とを照合することによりそれらの適合率を求める評価部25によって構成される。ここで、画像処理部24により判定する道路状況とは、たとえば、道路渋滞、停止車両、低速車両、通常状態の4状態とする。道路渋滞とは道路11が車両12で渋滞している状態、停止車両とは道路11上に停止している車両12が存在する状態、低速車両とは道路11上にあらかじめ定められた所定値以下の速度で走行する車両12が存在する状態を示すものとする。なお、道路状況が上記4状態ではない場合は通常状態とする。カメラ12からの画像は画像保存サーバ16に保存される。画像保存サーバ16には、後述するように作成される図2に示すような評価画像リストテーブルT1が保存される。画像保存サーバ16は、通信回線17を介して上位装置18に接続されていて、ユーザが上位装置18から画像保存サーバ16に対しアクセス可能ととなっている。次に、このような構成において、図3に示すフローチャートおよび図4に示す処理の流れを参照してパラメータ登録動作を説明する。カメラ14は、道路11上に設定された所定エリア内の画像を常時撮像し、撮像した画像を画像保存サーバ16へ送り、画像保存サーバ16に保管するステップS1。なお、画像保存サーバ16へは、上位装置18を介してユーザが自由にアクセスできるものとする。車両通過台数計測部21は、あらかじめ定められた複数の所定期間たとえば、24時間、1週間、1箇月内において、センサ13からの車両検知信号をカウントすることにより、通過した車両台数を計測し、計測した複数の所定期間内の車両通過台数を真値データとして教師データ保持部22に保存登録するステップS2。次に、画像処理部24は、画像保存サーバ16に保管された画像から、前記複数の所定期間内の画像をそれぞれ抽出し、これら抽出した複数の所定期間内の画像を評価に使用する評価用画像として評価画像リストT1に登録し、当該評価画像リストT1を画像保存サーバ16に保管するステップS3。評価画像リストT1の一例を図2に示す。この例の場合、複数の画像画像1から画像Nにそれぞれ対応してファイル名、対応する所定期間に計測された真値データ車両通過台数も登録される。次に、画像処理部24は、評価画像リストT1に登録されている画像を全て処理したか否かをチェックしステップS4、登録されている画像を全て処理していない場合、パラメータ保持部23に登録されているパラメータを初期値0にリセットするステップS5。次に、画像処理部24は、パラメータ保持部23に登録されているパラメータがあらかじめ定められた所定範囲たとえば、2値化処理用パラメータの場合は0~255内であるか否かをチェックしステップS6、所定範囲内であれば、画像保存サーバ16から評価画像リストT1を読込み、まず最初の評価用画像画像1を入力画像として所定の画像処理を実行することにより、画像1に対する車両12の通過台数を計測するステップS7。なお、車両12の通過台数の計測は、たとえば、特開平9-97335号公報に記載されている処理方法を用いて実施することができる。次に、評価部25は、画像処理部24により計測さされた車両12の通過台数と教師データ保持部22に登録された対応する所定期間内の車両12の通過台数とを照合することによりそれらの適合率を求めるステップS8。次に、評価部25は、ステップS8で求めた適合率を現在のパラメータと対応させた形で適合率テーブルT2に登録し、当該適合率テーブルT2を保存するステップS9。適合率テーブルT2の一例を図5に示す。この例の場合、パラメータ0~255にそれぞれ対応して、ステップS8で求められた適合率が登録される。図5では、現在のパラメータは0であるので、パラメータ0に対応して適合率30が登録された例を示している。次に、画像処理部24は、パラメータ保持部23に登録されているパラメータに1加算1して1にしステップS10、ステップS6に戻って次のパラメータこの例では1に対する上記同様な処理を繰り返す。ステップS6において、パラメータ保持部23に登録されているパラメータがあらかじめ定められた所定範囲を超えた場合、適合率テーブルT2に登録された適合率の中から最も高い適合率を検索し、検索した最も高い適合率と対応するパラメータを適合率テーブルT2から抽出し、画像処理用のパラメータとして図2に示す評価画像リストT1の対応する画像この例では画像1に対応させて登録するステップS11。図2、図4の例では、適合率テーブルT2に登録された適合率の中では最も高い適合率は95であるので、この適合率95を検索し、この検索した適合率95と対応するパラメータ2を適合率テーブルT2から抽出し、この抽出したパラメータ2を画像1に対応するパラメータparamAに登録する。ステップS11の処理が終了すると、ステップS4に戻って次の画像この例では画像2に対する上記同様な処理を繰り返す。ステップS4において、評価画像リストT1に登録されている画像を全て処理した場合、画像処理部24は、評価画像リストT1に登録されている複数のパラメータの例えば平均を求め、求めた平均値を最終的な画像処理用のパラメータとしてパラメータ保持部23に登録しステップS12、当該処理を終了する。次に、画像処理部24により行なわれる道路状況の判定処理の一例について簡単に説明する。まず、カメラ14で撮影されたフレーム画像ごとに所定の画像処理を行なうことにより道路11を走行する車両12を検出する。具体的に説明すると、まず、あらかじめ車両12が存在しない背景画像を初期データとして図示しないメモリに保持しておくとともに、画像の座標値をカメラ14からの絶対距離実際の距離に変換するための変換テーブルも上記メモリに保持しておく。この状態で、カメラ14で撮影された画像が入力されると、当該入力画像とあらかじめメモリに保持された背景画像との間で各画素の輝度値の差を求めることで輝度の差分画像を生成する。次に、生成した差分画像に対してパラメータ保持部23に登録されたパラメータを用いて2値化処理を行なうことで車両領域車両12を検出する。次に、検出した車両領域の座標値をあらかじめメモリに保持された変換テーブルを用いて絶対距離に変換することにより、検出された車両12領域の位置、車両面積、走行速度を求める。なお、車両検出処理の詳細については、たとえば、特願2008-207034号に記載されているので、それを参照されたい。次に、上記のようにして検出された車両情報に基づき道路11の状況として少なくとも道路渋滞、停止車両、低速車両、通常状態の4状態を判定する。具体的に説明すると、たとえば、上記のようにして取得された車両12の位置、車両面積、走行速度に基づき道路11が渋滞しているか否かの判定を行なうとともに、取得された走行速度に基づき停止車両、低速車両の判定を行なう。なお、道路状況判定処理の詳細については、たとえば、特願2008-207034号に記載されているので、それを参照されたい。以上説明したように上記実施の形態によれば、カメラで道路上を撮像し、撮像した画像から画像処理を用いて車両通過台数を計測し、得られた車両通過台数とあらかじめセンサを用いて計測した実際の車両通過台数との照合を行ない、最も適合率の高くなるパラメータを決定して画像処理用のパラメータとして登録することにより、画像処理用のパラメータを人手によらず自動的に最適化することが可能となる。本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行なうことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。