"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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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3a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3b参照。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。図3a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。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。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。図3b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。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。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。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。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。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5a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5a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。また、図5a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。一方、本実施形態の背景レベル学習方法では、図5b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5bに示す背景レベル学習方法については後述する。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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7a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。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7b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。なお、図7b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。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7bよりも感知ON時間がさらに長くなる。そこで、本実施形態では、図7c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。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7b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。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。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×補正値一定値閾値Loの引き上げ後の値は、上記12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12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。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。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。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。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。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。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9aに示すように入力レベルが変化した場合に発生する。図9a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9a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。図9a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。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。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9b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。ここで、背景レベルの学習方法として、図5aに示す比較例の方法を採用した場合、感知OFFになると、図9a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9bのタイミングt4、微積和比較値が0となる。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。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。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5a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。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5b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。具体的には、図5b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。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5b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。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。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。図11は、図9aと同様の入力レベルがあったときに、図5b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11b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。図5b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11a参照。微積和が保持Loを下回るのは、図11b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。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11b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。[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。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13aに示す第1の学習方法で学習を行う。図13aに示す第1の学習方法は、図5b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13bに示す第2の学習方法で学習を行う。図13bに示す第2の学習方法は、図5a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。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。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。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。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。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14a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。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14b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。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14c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。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。背景レベルが真値からずれていると判定されると、図16a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。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。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。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。"