JP6090190B2 - Mobile management device - Google Patents
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Description
この発明は、線路等の軌道に沿って走行する列車(例えば、汽車、電車、リニアモータカー)等の移動体の種別を判定する技術に関する。 The present invention relates to a technique for determining the type of a moving body such as a train (for example, a train, a train, or a linear motor car) that travels along a track such as a track.
従来、鉄道会社は、列車を停止させる目標停止位置を駅ホームに定めている。ここで言う列車とは、線路等の軌道に沿って走行する汽車、電車、リニアモータカー等である。駅ホームにおける列車の目標停止位置は、駅ホームに停止した列車に対する乗降客の乗降がスムーズに行えるように規定している。目標停止位置は、例えば駅ホーム面に目標基準位置を規定し、この目標基準位置の前後数十cm(例えば、全体で20〜30cm程度)の許容範囲を有する。例えば、駅ホーム面上における列車の後端(または前端)の位置が、その列車の位置である。列車の運転士は、列車の後端(または前端)が規定されている目標停止位置に位置するように、列車を駅ホームに停止させる。 Conventionally, railway companies have set a target stop position at a station platform to stop a train. The train mentioned here is a train, train, linear motor car, or the like that travels along a track such as a track. The target stop position of the train at the station platform is defined so that passengers can get on and off the train smoothly at the station platform. The target stop position defines a target reference position on the station platform surface, for example, and has an allowable range of several tens of centimeters (for example, about 20 to 30 cm as a whole) before and after the target reference position. For example, the position of the rear end (or front end) of a train on the station platform is the position of the train. The train driver stops the train at the station platform so that the rear end (or front end) of the train is located at the target stop position.
駅ホーム面に列車の目標停止位置(列車の後端、または前端を位置させる範囲)をペイントしておき、列車の運転士や、駅係員等がこのペイントを基準にして駅ホームに停止した列車が目標停止位置に停止しているかどうかの目視確認を行っていた。 A train where the train's target stop position (range where the rear end or front end of the train is located) is painted on the station platform, and train operators and station staff stop at the station platform based on this paint Was visually checked to see if it stopped at the target stop position.
また、列車の運転士や、駅係員等の作業負担を軽減する目的で、駅ホームに停車した列車の列車停止位置を検出し、この列車停止位置が駅ホームに規定している目標停止位置であるかどうかを判定した判定結果を出力する技術が提案されている(特許文献1参照)。特許文献1は、列車停止位置を、先頭車両の前面に設けた連結器までの距離(センサから連結器までの距離)を計測することによって検出する構成である。 In addition, for the purpose of reducing the workload of train drivers and station staff, etc., the train stop position of a train stopped at the station platform is detected, and this train stop position is the target stop position specified for the station platform. There has been proposed a technique for outputting a determination result for determining whether or not there is (see Patent Document 1). Patent document 1 is a structure which detects a train stop position by measuring the distance (distance from a sensor to a coupler) to the coupler provided in the front surface of the head vehicle.
しかしながら、特許文献1の構成は、列車の種別に関係なく駅ホームにおける列車停止位置を検出するため、先頭車両の前面に設けた連結器までの距離を計測する構成である。すなわち、特許文献1は、列車停止位置を検出するときに、列車の種別を判定するものではなかった。 However, the configuration of Patent Document 1 is a configuration that measures the distance to a coupler provided in front of the leading vehicle in order to detect the train stop position at the station platform regardless of the type of train. That is, Patent Document 1 does not determine the type of train when detecting the train stop position.
また、特許文献1のように、先頭車両の前面に設けた連結器までの距離を計測して列車停止位置を検出する構成では、先頭車両の前面に設けた連結器までの距離を計測するセンサをホームの下に設置することになる。ホームの下は、列車の車輪とレールとの接触により飛散する錆や泥等の飛散量が多い。すなわち、ホームの下は、飛散した錆や泥等がセンサの投光レンズや受光レンズに付着しやすい環境である。このため、センサをホームの下に設置すると、投光レンズや受光レンズに付着している錆や泥等を拭き取るメンテナンス(清掃作業)の頻度が増加する。また、このメンテナンスは、作業員がホームの下に入って行うことになるので、作業員の安全を確保するために列車の運行が停止している深夜から早朝の時間帯を選択しなければならず、作業員の確保も困難であった。 Moreover, in the structure which measures the distance to the coupler provided in the front surface of the head vehicle and detects a train stop position like patent document 1, the sensor which measures the distance to the coupler provided in the front surface of the head vehicle Will be installed under the home. Under the platform, there is a large amount of rust, mud, etc. scattered by contact between the train wheels and the rails. That is, under the platform is an environment in which scattered rust, mud, and the like easily adhere to the light projecting lens and the light receiving lens of the sensor. For this reason, when the sensor is installed under the platform, the frequency of maintenance (cleaning work) for wiping off rust, mud, and the like adhering to the light projecting lens and the light receiving lens increases. In addition, since this maintenance is performed under the platform of the worker, to ensure the safety of the worker, it is necessary to select a time zone from midnight to early morning when the train operation is stopped. In addition, it was difficult to secure workers.
なお、最近では、駅ホームにおける乗降客の安全を確保するために、駅ホームの線路側の端部に沿ってホームドアを設置することが進められている。ホームドアは、列車停止位置が目標停止位置である列車のドアが対向する位置に、開閉式のドア(または柵)を有する。特許文献1に記載されたセンサを駅ホームの上方に取り付けると、ホームドアが障害物になって、駅ホーム面上における列車の後端(または前端)までの距離を検出することはできない。すなわち、列車停止位置を検出することができない。 Recently, in order to ensure the safety of passengers at the station platform, it has been promoted to install a platform door along the end of the station platform on the track side. The home door has an openable / closable door (or fence) at a position facing a train door whose train stop position is the target stop position. When the sensor described in Patent Literature 1 is attached above the station platform, the platform door becomes an obstacle, and the distance to the rear end (or front end) of the train on the station platform surface cannot be detected. That is, the train stop position cannot be detected.
この発明の目的は、軌道に沿って走行する移動体を上方からのアングルで撮像した距離画像を処理し、この移動体の種別を判定する技術を提供することにある。 An object of the present invention is to provide a technique for processing a distance image obtained by imaging a moving body traveling along a track at an angle from above and determining the type of the moving body.
また、この発明の目的は、軌道に沿って走行する移動体を上方からのアングルで撮像した距離画像から、この移動体が予め定めた許容範囲内に位置しているかどうかを判定する技術を提供することにある。 Another object of the present invention is to provide a technique for determining whether or not the moving body is located within a predetermined allowable range from a distance image obtained by imaging the moving body traveling along the track at an angle from above. There is to do.
この発明の移動体管理装置は、上記目的を達成するため、以下のように構成している。 In order to achieve the above object, the mobile management apparatus of the present invention is configured as follows.
距離画像入力部には、上方からのアングルで軌道に沿って走行する移動体の背面、または前面を撮像した距離画像が入力される。距離画像は、例えば公知のTOF(Time Of Flight)カメラや、レーザ光を利用する測距センサや、ステレオカメラで撮像できる。 The distance image input unit receives a distance image obtained by imaging the back surface or the front surface of the moving body that travels along the track at an angle from above. The distance image can be captured by, for example, a known TOF (Time Of Flight) camera, a distance measuring sensor using laser light, or a stereo camera.
距離画像処理部は、距離画像入力部に入力された距離画像を処理し、軌道に沿って走行する移動体の高さ方向に重ならないように3つ以上に区分した空間毎に、その空間における移動体までの代表距離を検出する。 The distance image processing unit processes the distance image input to the distance image input unit, and for each space divided into three or more so as not to overlap in the height direction of the moving body traveling along the track, the distance image processing unit The representative distance to the moving object is detected.
判定値算出部は、予め設定した空間の組み合わせ毎に、その組み合わせにかかる空間について距離画像処理部が検出した代表距離の距離差に基づく判定値を算出する。空間の組み合わせは、複数設定されている。 The determination value calculation unit calculates a determination value based on a distance difference between representative distances detected by the distance image processing unit for a space related to the combination for each preset space combination. A plurality of combinations of spaces are set.
そして、移動体種別判定部は、予め設定した空間の組み合わせ毎に、判定値算出部が算出した判定値を複数用いて、距離画像入力部に入力された距離画像に撮像されている移動体の種別を判定する。 The mobile body type determination unit uses a plurality of determination values calculated by the determination value calculation unit for each combination of preset spaces, and uses a plurality of determination values calculated by the distance image input unit. Determine the type.
例えば、判定値算出部は、各空間の組み合わせにおいて、移動体の種別毎に判定値を算出する。そして、移動体種別判定部は、移動体の種別毎に、各空間の組み合わせにおいて、その種別の移動体について算出された判定値が、当該種別の移動体において適正であるかどうかを判定し、いずれの空間の組み合わせにおいても、算出された判定値が適正であると判定した移動体の種別を、距離画像入力部に入力された距離画像に撮像されている移動体の種別であると判定する。 For example, the determination value calculation unit calculates a determination value for each type of moving object in each space combination. The mobile body type determination unit determines, for each mobile body type, whether or not the determination value calculated for the mobile body of the type is appropriate for the mobile body of the type in each space combination, In any combination of spaces, the type of the moving body determined that the calculated determination value is appropriate is determined to be the type of the moving body captured in the distance image input to the distance image input unit. .
また、以下に示す位置判定部を追加的に設けることにより、上方からのアングルで軌道に沿って走行する移動体の背面、または前面を撮像した距離画像から、この移動体が予め定めた許容範囲内に位置するかどうかの判定が行える。 In addition, by additionally providing the position determination unit shown below, the movable body is determined in advance from a distance image obtained by imaging the back surface or the front surface of the mobile body traveling along the track at an angle from above. It can be determined whether or not it is located within.
位置判定部は、距離画像処理部がいずれかの空間において検出した代表距離と、移動体種別判定部が判定した移動体の種別によって、この移動体が予め定めた許容範囲内に位置するかどうかを判定する。位置判定部は、例えば、移動体の種別毎に、特定の空間の代表距離に対して加える補正値を記憶しておき、特定の空間において検出した代表距離に対して、判別した種別に応じた補正値を加えた位置を、その移動体の位置として算出する。そして、位置判定部は、算出した移動体の位置が予め定めた許容範囲内であるかどうかを判定する。したがって、移動体の位置とする箇所が、距離画像入力部に入力された距離画像に撮像されていなくても、その移動体の位置を適正に算出(検出)し、移動体の位置が予め定めた許容範囲内であるかどうかを判定することができる。 The position determination unit determines whether the moving body is within a predetermined allowable range based on the representative distance detected by the distance image processing unit in any space and the type of the moving body determined by the moving body type determination unit. Determine. The position determination unit stores, for example, a correction value to be added to the representative distance of a specific space for each type of moving object, and corresponds to the determined type for the representative distance detected in the specific space. The position to which the correction value is added is calculated as the position of the moving body. The position determination unit determines whether the calculated position of the moving body is within a predetermined allowable range. Therefore, even if the position to be the position of the moving body is not captured in the distance image input to the distance image input unit, the position of the moving body is appropriately calculated (detected), and the position of the moving body is determined in advance. It can be determined whether it is within the allowable range.
この発明によれば、軌道に沿って走行する移動体を上方からのアングルで撮像した距離画像を処理し、この移動体の種別を判定することができる。 According to the present invention, it is possible to process a distance image obtained by imaging a moving body traveling along a track at an angle from above and determine the type of the moving body.
以下、この発明の実施形態について説明する。 Embodiments of the present invention will be described below.
図1は、駅ホームに停車した列車の停止位置が適正であるかどうかを判定する停止位置判定システムを示す概略図である。この例にかかる停止位置判定システムは、列車位置判定装置1と、TOF(Time Of Flight)カメラ2と、ビデオカメラ3と、超音波センサ4と、を有する。
FIG. 1 is a schematic diagram illustrating a stop position determination system that determines whether or not a stop position of a train stopped at a station platform is appropriate. The stop position determination system according to this example includes a train position determination device 1, a TOF (Time Of Flight)
この停止位置判定システムは、駅ホームに進入してきた列車の種別を判定する。また、列車の位置が予め定めている目標停止位置の範囲内であるかどうかを判定した判定結果を出力する。この判定結果の表示は、列車の運転士や駅係員等から見えやすい位置に設置した表示器や表示灯等で行われる。これにより、列車の位置が目標停止位置であるかどうかを列車の運転士や、駅係員等に簡単に確認させることができる。ここで言う目標停止位置は、駅ホーム面に規定した目標基準位置の前後数十cm(例えば、全体で20〜30cm程度)の許容範囲を有する。駅ホーム面上における列車の後端(または前端)の位置が、その列車の位置である。 This stop position determination system determines the type of train that has entered the station platform. Moreover, the determination result which determined whether the position of the train is within the range of the predetermined target stop position is output. This determination result is displayed by a display or a lamp installed at a position that can be easily seen by train drivers, station staff, and the like. As a result, it is possible to easily check whether the train position is the target stop position by the train driver, station staff, or the like. The target stop position here has an allowable range of several tens of centimeters around the target reference position defined on the station platform surface (for example, about 20 to 30 cm as a whole). The position of the rear end (or front end) of the train on the station platform is the position of the train.
列車位置判定装置1は、駅ホームに進入してきた列車の種別を判定するとともに、ここで判定した種別に応じて列車の位置を算出(検出)する。そして、列車位置判定装置1は、駅ホームに進入してきた列車の位置が目標停止位置(許容範囲内)であるかどうかを判定し、その判定結果を出力する。この列車位置判定装置1が、この発明の実施形態にかかる移動体管理装置に相当する。また、列車位置判定装置1は、この発明の実施形態にかかる移動体管理方法を実行する装置に相当する。また、列車位置判定装置1は、この発明の実施形態にかかる移動体管理プログラムを実行するコンピュータを有する。 The train position determination device 1 determines the type of the train that has entered the station platform, and calculates (detects) the position of the train according to the type determined here. And the train position determination apparatus 1 determines whether the position of the train which has entered the station platform is the target stop position (within the allowable range), and outputs the determination result. This train position determination apparatus 1 corresponds to a mobile body management apparatus according to an embodiment of the present invention. Moreover, the train position determination apparatus 1 is corresponded to the apparatus which performs the mobile body management method concerning embodiment of this invention. Moreover, the train position determination apparatus 1 has a computer that executes a moving body management program according to the embodiment of the present invention.
列車位置判定装置1には、TOFカメラ2が撮像した距離画像、ビデオカメラ3が撮像した可視画像、超音波センサ4の検出出力が入力される。列車位置判定装置1の詳細については、後述する。
A distance image captured by the
TOFカメラ2は、駅ホームの上方に取り付けている。また、TOFカメラ2は、目標停止位置付近に位置する列車の背面を撮像するアングルで取り付けている。TOFカメラ2は、公知のように、撮像エリアに赤外光を照射する光源、およびn×m個の受光素子をマトリクス状に配置した撮像素子(n×m画素の撮像素子)を有する。TOFカメラ2は、撮像エリアの距離画像、および受光強度画像を同じタイミングで撮像する。TOFカメラ2は、赤外光を撮像エリアに照射してから、反射光を受光するまでの時間(飛行時間)を画素毎に計測することによって、この撮像エリアの距離画像を撮像する。また、TOFカメラ2は、各画素の受光光量によって、撮像エリアの受光強度画像を撮像する。TOFカメラ2は、撮像エリアを撮像した距離画像(以下、距離フレーム画像と言う。)を列車位置判定装置1に入力する。このTOFカメラ2のフレームレートは、例えば、10フレーム/秒である。
The
なお、この例では、TOFカメラ2は、撮像した撮像エリアの受光強度画像を列車位置判定装置1に入力しないものとして説明するが、撮像エリアの受光強度画像を入力してTOFカメラ2で撮像した受光強度画像、および距離画像の各画素について、その画素がノイズの影響を受けたノイズ画素であるかどうかを判定するようにしてもよい。例えば、受光強度が予め定めた閾値未満であれば、その画素をノイズ画素として判定する。列車の表面は金属であるので、この閾値をある程度高く設定することができる。このようにすれば、後述の処理において、ノイズ画素にかかる処理負荷を低減することができ、また、処理結果の信頼性の向上が図れる。
In this example, the
ビデオカメラ3も、上述したTOFカメラ2と同様に、駅ホームの上方に取り付けている。また、ビデオカメラ3は、目標停止位置付近に位置する列車の背面を撮像するアングルで取り付けてもよいし、駅ホームに位置する列車の側面を撮像するアングルで取り付けてもよい。ビデオカメラ3のフレームレートは、例えば、30フレーム/秒である。ビデオカメラ3は、撮像エリアを撮像した可視画像(以下、可視フレーム画像と言う。)を列車位置判定装置1に入力する。
Similarly to the
TOFカメラ2のアングルと、ビデオカメラ3のアングルとは、同じではない。
The angle of the
超音波センサ4は、線路の枕木等に取り付けており、検知エリア内に位置する列車の有無を検知する。超音波センサ4は、列車の有無を示す2値の列車検知信号を列車位置判定装置1に入力する。
The
図2は、列車位置判定装置の主要部の構成を示すブロック図である。列車位置判定装置1は、距離画像入力部11と、距離画像処理部12と、可視画像入力部13と、可視画像処理部14と、検知信号入力部15と、演算部16と、出力部17と、を備える。
FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of a main part of the train position determination device. The train position determination apparatus 1 includes a distance image input unit 11, a distance
距離画像入力部11には、接続されているTOFカメラ2が撮像した距離フレーム画像が入力される。距離画像処理部12は、距離画像入力部11入力された距離フレーム画像を処理する。距離画像処理部12は、距離画像入力部11に入力された距離フレーム画像の3軸(x軸、y軸、およびz軸)を、列車の走行方向に応じて定めた3軸(X軸、Y軸、およびZ軸)の距離フレーム画像に変換する座標変換処理を行う。距離フレーム画像の3軸である、x軸は撮像素子の幅方向であり、y軸は撮像素子の高さ方向であり、z軸は撮像素子の撮像面に直交する方向である。また、列車の走行方向に応じて定めた3軸である、X軸は列車の幅方向であり、Y軸は列車の高さ方向であり、Z軸は列車の走行方向である。x軸とX軸とのなす角度α、y軸とY軸とのなす角度β、およびz軸とZ軸とのなす角度γは、TOFカメラ2の設置時に計測している。距離画像処理部12は、入力された距離フレーム画像について、x軸回りに角度α回転させ、y軸回りに角度β回転させ、さらに、z軸回りに角度γ回転させる座標変換を行うことによって、列車の走行方向に応じて定めた3軸(X軸、Y軸、およびZ軸)の距離フレーム画像を得る。距離フレーム画像の基準位置は、TOFカメラ2の撮像レンズの中心である。
A distance frame image captured by the
距離画像処理部12は、上述の座標変換処理を行った距離フレーム画像(列車の走行方向に応じて定めた3軸の距離フレーム画像)を用いて、予め設定している第1の空間における列車までの代表距離A、予め設定している第2の空間における列車までの代表距離B、および予め設定している第3の空間における列車までの代表距離Cを検出する。
The distance
図3は、第1の空間、第2の空間および第3の空間を説明する図である。図3(A)は、列車の背面図であり、図3(B)、(C)、(D)は、列車の背面付近の側面図である。図3(B)、(C)、(D)では、種別の異なる列車を示している。第1の空間は、図3に示すように、列車の上端部が位置する空間を含むように設定している。第2の空間は、第1の空間の下側に設定している。また、第3の空間は、第2の空間の下側に設定している。このように、第1の空間、第2の空間、および第3の空間は、列車の高さ方向に並んでいる。また、第1の空間、第2の空間、および第3の空間は、他の空間と重なっていない。 FIG. 3 is a diagram illustrating the first space, the second space, and the third space. 3A is a rear view of the train, and FIGS. 3B, 3C, and 3D are side views of the vicinity of the back of the train. 3B, 3C, and 3D show different types of trains. As shown in FIG. 3, the first space is set to include a space where the upper end of the train is located. The second space is set below the first space. Further, the third space is set below the second space. Thus, the first space, the second space, and the third space are arranged in the height direction of the train. In addition, the first space, the second space, and the third space do not overlap with other spaces.
第1の空間、第2の空間、および第3の空間は、駅ホームに設置されているホームドア等の構造物が障害になることなく、目標停止位置付近に位置する列車の背面がTOFカメラ2で撮像できる空間である。一方、図3に示す、第4の空間は、駅ホームに設置されているホームドア等の構造物が障害になって、目標停止位置付近に位置する列車の背面がTOFカメラ2で撮像できない空間であってもよい。
The first space, the second space, and the third space have a TOF camera on the back of the train located near the target stop position without obstructing a structure such as a platform door installed in the station platform. 2 is a space that can be imaged. On the other hand, the fourth space shown in FIG. 3 is a space in which a structure such as a platform door installed in the station platform becomes an obstacle, and the back of the train located near the target stop position cannot be imaged by the
駅ホームにおける列車の位置は、図3(B)〜(D)に示すように、駅ホーム面上における列車の後端(または前端)の位置である。駅ホーム面上における列車の後端(または前端)は、第4の空間に属する。また、図3(B)〜(D)に示すように、列車の種別によって、背面の形状が異なるため、駅ホームにおける列車の位置が同じであっても、第1の空間における列車までの距離(代表距離A)、第2の空間における列車までの距離(代表距離B)、および第3の空間における列車までの距離(代表距離C)が列車の種別によって異なる。 As shown in FIGS. 3B to 3D, the position of the train on the station platform is the position of the rear end (or front end) of the train on the station platform surface. The rear end (or front end) of the train on the station platform surface belongs to the fourth space. Also, as shown in FIGS. 3B to 3D, the shape of the back surface varies depending on the type of train, so even if the position of the train on the station platform is the same, the distance to the train in the first space (Representative distance A), the distance to the train in the second space (representative distance B), and the distance to the train in the third space (representative distance C) vary depending on the type of train.
代表距離A、代表距離B、および代表距離Cを検出する処理の詳細については後述する。 Details of processing for detecting the representative distance A, the representative distance B, and the representative distance C will be described later.
可視画像入力部13には、接続されているビデオカメラ3が撮像した可視フレーム画像が入力される。可視画像処理部14は、可視画像入力部13に入力された時間的に連続する2つの可視フレーム画像の差分画像(所謂、フレーム間差分画像)を生成し、列車が停止しているかどうかを判定する。
A visible frame image captured by the connected video camera 3 is input to the visible
検知信号入力部15には、接続されている超音波センサ4から列車の有無を示す列車検知信号が入力される。
A train detection signal indicating the presence / absence of a train is input from the connected
演算部16は、距離画像処理部12から入力された代表距離A、代表距離B、代表距離Cを用いて、駅ホームに進入している列車(入力された距離画像に撮像されている列車)の種別を判定する。また、演算部16は、ここで判定した列車の種別に応じて、駅ホームにおける列車の位置が目標停止位置であるかどうかを判定する。
The
演算部16は、メモリ(不図示)を有し、このメモリに図4に示す列車種別テーブルを記憶している。このメモリが、この発明で言う基準距離記憶部に相当する。図4に示すように、列車種別テーブルには、列車の種別毎に、上述した第1の空間、第2の空間、および第3の空間のそれぞれについて、基準距離(AA_TP1等)を記憶している。この基準距離は、列車の種別毎に、TOFカメラ2で列車の背面を撮像した距離画像を処理して検出した各空間の代表距離である。この基準距離を得た距離画像は、上述した第1の空間、第2の空間、および第3の空間のそれぞれにおいて、列車の背面が撮像されていればよく(各空間の代表距離(基準距離)が検出できればよく)、TOFカメラ2と列車との距離を定めていない。また、基準距離を検出した距離画像におけるTOFカメラ2と列車との距離は、列車の種別毎に異なっていてもよい。また、列車種別テーブルには、列車の種別毎に、補正値(Q1等)が登録されている。この補正値は、検出した代表距離A、代表距離B、または代表距離Cのいずれかから(この例では代表距離Aから)、駅ホームにおける列車の位置を算出するのに用いる値である。
The calculating
距離画像処理部12、および演算部16が、この発明の実施例にかかる移動体管理プログラムを実行するコンピュータに相当する。
The distance
出力部17は、演算部16が判定した判定結果に応じて、駅ホームにおける列車の位置が目標停止位置であるかどうかを出力する。出力部17から出力された判定結果は、列車の運転士や駅係員等から見えやすい位置に設置した表示灯の点灯制御等に使用される。したがって、列車の運転士や駅係員等は、この表示灯の点灯/消灯を確認することにより、駅ホームにおける列車の位置が目標停止位置であるかどうかの確認が行える。
The output unit 17 outputs whether or not the position of the train on the station platform is the target stop position according to the determination result determined by the
また、演算部16は、駅ホームに設置されているホームドアの開閉を許可するかどうかを判定する機能を有している。出力部17は、ホームドアの開閉の許可/禁止を示す開閉許可信号を、ホームドアの開閉を制御する装置(不図示)に対して出力する。さらに、演算部16は、列車位置判定装置1本体各部の動作を制御する。さらに、列車位置判定装置1は、TOFカメラ2やビデオカメラ3に対して、撮像の開始や、撮像の停止を指示する機能も有している。
Moreover, the calculating
以下、この例にかかる列車位置判定装置1の動作について説明する。図5は、列車位置判定装置の動作を示すフローチャートである。 Hereinafter, operation | movement of the train position determination apparatus 1 concerning this example is demonstrated. FIG. 5 is a flowchart showing the operation of the train position determination device.
列車位置判定装置1は、駅ホームへの列車の進入を待つ(s1)。この時点では、列車位置判定装置1は、TOFカメラ2、およびビデオカメラ3に対して撮像の停止を指示している。列車位置判定装置1は、検知信号入力部15に入力されている超音波センサ4の列車検知信号により、駅ホームへの列車の進入を判定する。具体的には、列車位置判定装置1は、検知信号入力部15に入力されている超音波センサ4の列車検知信号が、列車無しを示す信号から、列車有りを示す信号に切り替わると、駅ホームに列車が進入したと判定する。
The train position determination device 1 waits for the train to enter the station platform (s1). At this time, the train position determination device 1 instructs the
列車位置判定装置1は、s1で駅ホームに列車が進入したと判定すると、TOFカメラ2、およびビデオカメラ3に対して撮像の開始を指示する(s2)。これにより、TOFカメラ2は距離画像の撮像を開始するとともに、ビデオカメラ3は可視画像の撮像を開始する。TOFカメラ2は、撮像した距離フレーム画像を順次距離画像入力部11に入力する。また、ビデオカメラ3は、撮像した可視フレーム画像を順次可視画像入力部13に入力する。TOFカメラ2のフレームレートと、ビデオカメラ3のフレームレートとは、同じであってもよいし、異なっていてもよい。
When determining that the train has entered the station platform in s1, the train position determination device 1 instructs the
列車位置判定装置1は、列車の位置が目標停止位置であるかどうかを判定する列車位置判定処理を開始する(s3)。また、列車位置判定装置1は、列車が停止したかどうかを判定する停止判定処理を開始する(s4)。s3で開始する列車位置判定処理、およびs4で開始する停止判定処理の詳細については後述する。s3、およびs4にかかる処理の順番は、逆であってもよい。 The train position determination device 1 starts a train position determination process for determining whether or not the train position is the target stop position (s3). Moreover, the train position determination apparatus 1 starts a stop determination process for determining whether or not the train has stopped (s4). Details of the train position determination process starting at s3 and the stop determination process starting at s4 will be described later. The order of processing relating to s3 and s4 may be reversed.
列車位置判定装置1は、その時点における列車の位置が目標停止位置であり、且つ列車が停止していれば、ホームドアの開閉を許可する開閉許可信号を出力部17から出力する(s5、s6、s7)。一方、列車位置判定装置1は、その時点における列車の位置が目標停止位置でない場合、または、列車が停止していない場合、ホームドアの開閉を禁止する開閉許可信号を出力部17から出力する(s5、s6、s8)。 If the train position at that time is the target stop position and the train is stopped, the train position determination device 1 outputs an opening / closing permission signal for permitting opening / closing of the platform door from the output unit 17 (s5, s6). , S7). On the other hand, when the position of the train at that time is not the target stop position, or when the train is not stopped, the train position determination device 1 outputs an opening / closing permission signal for prohibiting the opening / closing of the home door from the output unit 17 ( s5, s6, s8).
列車位置判定装置1は、駅ホームから列車が発車したと判定するまで(s9)、上述のs5〜s8にかかる処理を繰り返す。列車位置判定装置1は、検知信号入力部15に入力されている超音波センサ4の列車検知信号により、駅ホームからの列車の発車を判定する。具体的には、列車位置判定装置1は、検知信号入力部15に入力されている超音波センサ4の列車検知信号が、列車有りを示す信号から、列車無しを示す信号に切り替わると、駅ホームから列車が発車したと判定する。
The train position determination apparatus 1 repeats the processes related to s5 to s8 described above until it is determined that the train has started from the station platform (s9). The train position determination device 1 determines the departure of the train from the station platform based on the train detection signal of the
列車位置判定装置1は、s9で駅ホームから列車が発車したと判定すると、本システムを初期状態に設定し(s10)、本処理を終了し、s1に戻る。s10では、TOFカメラ2、およびビデオカメラ3に撮像の停止を指示する。また、s3で開始した列車位置判定処理、およびs4で開始した停止判定処理を停止する。
If the train position determination device 1 determines that the train has started from the station platform in s9, the train position determination device 1 sets the system to an initial state (s10), ends the processing, and returns to s1. In s10, the
次に、s3で開始する列車位置判定処理について説明する。図6は、列車位置判定処理を示すフローチャートである。この列車位置判定処理は、距離画像入力部11に入力された距離フレーム画像を用いる処理である。 Next, the train position determination process starting at s3 will be described. FIG. 6 is a flowchart showing the train position determination process. This train position determination process is a process using the distance frame image input to the distance image input unit 11.
距離画像処理部12は、処理対象の距離フレーム画像を取り込む(s21)。距離画像処理部12は、距離画像入力部11に入力された距離フレーム画像の中で、時間的に最新であって、且つ未処理の距離フレーム画像を処理対象の距離フレーム画像として取り込む。
The distance
距離画像処理部12は、処理対象の距離フレーム画像を、列車の走行方向に応じて定めた3軸(X軸、Y軸、およびZ軸)の距離フレーム画像に変換する座標変換処理を行う(s22)。
The distance
距離画像処理部12は、座標変換処理を行った距離フレーム画像から、図3に示した第1の空間における代表距離Aを検出する(s23)。
The distance
s23では、座標変換処理を行った距離フレーム画像において、第1の空間に位置し、且つ後述する処理でノイズ画素と判断されていない画素の中で、Z軸方向の最少距離を代表距離Aとして仮検出する。距離画像処理部12は、仮検出した代表距離Aの画素の周囲に位置する所定数の画素(例えば、10画素程度)についてZ軸方向の距離の平均値を算出する。この平均値の算出においても、すでにノイズ画素と判断されている画素の距離を用いない。そして、距離画像処理部12は、ここで算出した平均値と、仮検出した代表距離Aと、の差の絶対値が予め定めた範囲内(例えば、10〜20mm程度)でなければ、今回仮検出した代表距離Aにかかる画素をノイズ画素と判断し、再度、上述した代表距離Aの仮検出を行う。一方、距離画像処理部12は、ここで算出した平均値と、仮検出した代表距離Aと、の差の絶対値が予め定めた範囲内であれば、仮検出した代表距離Aを、今回の処理における代表距離Aに確定する。
In s23, the minimum distance in the Z-axis direction is set as the representative distance A among the pixels located in the first space in the distance frame image subjected to the coordinate conversion process and not determined as noise pixels in the process described later. Temporarily detect. The distance
これにより、空間に飛来している塵、埃や雨滴等で反射された反射光を受光した画素で計測した距離を代表距離Aとして誤って検出するのを防止できる。 Thereby, it is possible to prevent erroneous detection of the distance measured by the pixel receiving the reflected light reflected by dust, dust, raindrops, etc. flying in the space as the representative distance A.
なお、上記の例では、仮検出した代表距離Aにかかる画素の周囲に位置する所定数の画素におけるZ軸方向の距離の平均値を用いて、この仮検出した代表距離Aの画素がノイズ画素であるかどうかを判定するとしたが、仮検出した代表距離Aの画素の周囲に位置する所定数の画素におけるZ軸方向の距離の2乗平均値や中間値等を用いて、この仮検出した代表距離Aの画素がノイズ画素であるかどうかを判定してもよい。 In the above example, using the average value of the distances in the Z-axis direction among a predetermined number of pixels located around the pixels corresponding to the temporarily detected representative distance A, the pixels of the temporarily detected representative distance A are noise pixels. However, this provisional detection was performed using the mean square value, intermediate value, etc. of the distance in the Z-axis direction for a predetermined number of pixels located around the temporarily detected representative distance A pixels. It may be determined whether the pixel at the representative distance A is a noise pixel.
距離画像処理部12は、座標変換処理を行った距離フレーム画像から、図3に示した第2の空間に位置する画素を全て抽出し、代表距離Bを検出する(s24)。また、距離画像処理部12は、座標変換処理を行った距離フレーム画像から、図3に示した第3の空間に位置する画素を全て抽出し、代表距離Cを検出する(s25)。
The distance
s24、およびs25にかかる処理は、対象とする空間が第1の空間ではなく、第2の空間、または第3の空間である点で異なるだけで、上述のs23と実質的に同じである。 The processing relating to s24 and s25 is substantially the same as s23 described above, except that the target space is not the first space but the second space or the third space.
なお、列車位置判定装置1に対して、TOFカメラ2で撮像した受光強度画像も入力する構成であれば、上述のs23にかかる処理の前に、受光強度が予め定めた閾値未満である画素をノイズ画素として判定するステップを追加することによって、上述のs23、s24、およびs25にかかる処理負荷を低減できるとともに、処理結果の信頼性の向上が図れる。
In addition, if the light reception intensity image imaged with the
距離画像処理部12は、s23で検出した代表距離A、s24で検出した代表距離B、およびs25で検出した代表距離Cを演算部16に入力する。
The distance
演算部16は、距離画像処理部12から入力された代表距離A、代表距離B、および代表距離Cを用いて、列車の種別の判定に用いる判定値を算出する(s26)。s26では、列車の種別毎に判定値を算出する。また、この例では、第1の空間と第2の空間との組み合わせにかかる第1の判定値と、第2の空間と第3の空間との組み合わせにかかる第2の判定値を算出する。すなわち、この例では、第1の空間と、第3の空間との組み合わせにかかる判定値については算出しない。
The
第1の空間と第2の空間との組み合わせ、および第2の空間と第3の空間との組み合わせが、この発明で言う予め設定した空間の組み合わせである。また、判定値を算出する空間の組み合わせは、複数であればよく、3つ以上であってもよい。 A combination of the first space and the second space, and a combination of the second space and the third space are combinations of preset spaces referred to in the present invention. Further, the number of combinations of spaces for calculating the determination value may be plural, and may be three or more.
s26で算出する判定値は、組み合わせにかかる空間において検出した代表距離の差分である距離差と、算出する種別の列車における該当する組み合わせにかかる空間の基準距離(図4に示した列車種別テーブルに登録されている基準距離)の差分である距離差と、のさらなる差分である。 The determination value calculated in s26 is the distance difference that is the difference between the representative distances detected in the space related to the combination and the reference distance of the space related to the corresponding combination in the type of train to be calculated (in the train type table shown in FIG. 4). This is a further difference from the distance difference that is the difference of the registered reference distance).
具体的には、組み合わせにかかる空間が第1の空間と、第2の空間とである場合、
列車種別AAの判定値=(代表距離A−代表距離B)−(AA_TP1−AA_TP2)
列車種別BBの判定値=(代表距離A−代表距離B)−(BB_TP1−BB_TP2)
列車種別CCの判定値=(代表距離A−代表距離B)−(CC_TP1−CC_TP2)
である。また、組み合わせにかかる空間が第2の空間と、第3の空間とである場合、
列車種別AAの判定値=(代表距離B−代表距離C)−(AA_TP2−AA_TP3)
列車種別BBの判定値=(代表距離B−代表距離C)−(BB_TP2−BB_TP3)
列車種別CCの判定値=(代表距離B−代表距離C)−(CC_TP2−CC_TP3)
である。
Specifically, when the space for the combination is the first space and the second space,
Determination value of train type AA = (representative distance A−representative distance B) − (AA_TP1-AA_TP2)
Determination value of train type BB = (representative distance A−representative distance B) − (BB_TP1−BB_TP2)
Determination value of train type CC = (Representative distance A−Representative distance B) − (CC_TP1−CC_TP2)
It is. Moreover, when the space concerning a combination is the second space and the third space,
Determination value of train type AA = (representative distance B−representative distance C) − (AA_TP2−AA_TP3)
Determination value of train type BB = (representative distance B−representative distance C) − (BB_TP2−BB_TP3)
Determination value of train type CC = (representative distance B−representative distance C) − (CC_TP2−CC_TP3)
It is.
上式における、AA_TP1、AA_TP2、AA_TP3、BB_TP1、BB_TP2、BB_TP3、CC_TP1、CC_TP2、およびCC_TP3は、図4に示した列車種別テーブルに登録されている。 AA_TP1, AA_TP2, AA_TP3, BB_TP1, BB_TP2, BB_TP3, CC_TP1, CC_TP2, and CC_TP3 in the above equation are registered in the train type table shown in FIG.
なお、この例では、判定値を算出しないが、組み合わせにかかる空間が第1の空間と、第3の空間とである場合、
列車種別AAの判定値=(代表距離A−代表距離C)−(AA_TP1−AA_TP3)
列車種別BBの判定値=(代表距離A−代表距離C)−(BB_TP1−BB_TP3)
列車種別CCの判定値=(代表距離A−代表距離C)−(CC_TP1−CC_TP3)
である。
In this example, the determination value is not calculated, but when the space for the combination is the first space and the third space,
Determination value of train type AA = (representative distance A−representative distance C) − (AA_TP1-AA_TP3)
Determination value of train type BB = (representative distance A−representative distance C) − (BB_TP1−BB_TP3)
Determination value of train type CC = (representative distance A−representative distance C) − (CC_TP1-CC_TP3)
It is.
このs26にかかる処理が、この発明で言う判定値算出部にかかる構成である。 The processing according to s26 is the configuration according to the determination value calculation unit referred to in the present invention.
演算部16は、s26で算出した判定値を用いて、今回処理した距離フレーム画像に撮像されている列車の種別を判定する列車種別判定処理を行う(s27)。
The
上記の例は、列車種別がAA、BB、CCの3つについて判定値を算出する場合の説明である。判定値は、上述したように、判定すべき列車の種別毎に算出する。また、列車の種別毎に、複数の判定値が算出される(予め定めた空間の組み合わせ毎に、判定値が算出される。)。 In the above example, the determination values are calculated for three types of trains AA, BB, and CC. As described above, the determination value is calculated for each type of train to be determined. In addition, a plurality of determination values are calculated for each type of train (a determination value is calculated for each predetermined combination of spaces).
図7は、列車種別判定処理を示すフローチャートである。この列車種別判定処理では、判定する列車の種別毎に、今回処理した距離フレーム画像に撮像されている列車が、その種別の列車である可能性があるかどうかを判定し、ここで可能性があると判定した種別の中から、今回処理した距離フレーム画像に撮像されている列車の種別を最終的に判定する。 FIG. 7 is a flowchart showing a train type determination process. In this train type determination process, for each type of train to be determined, it is determined whether there is a possibility that the train imaged in the distance frame image processed this time is a train of that type. The type of the train imaged in the distance frame image processed this time is finally determined from the types determined to be present.
演算部16は、対象種別の列車にかかる判定値(s26で算出した判定値)のそれぞれが適正であるかどうかを判定する(s41)。このs41にかかる判定は、その判定値が予め定めた下限値よりも大きく、且つ上限値よりも小さい値であれば適正であると判定し、その他の場合に不適正であると判定する。また、s41では、判定値が上限値、または下限値であっても適正であると判定するようにしてもよい。下限値と上限値とは、その絶対値が同じ値(例えば、下限値が−10mm、上限値が10mm)であってもよいし、その絶対値が異なる値(例えば、下限値が−5mm、上限値が10mm)であってもよい。
The calculating
演算部16は、対象種別の列車についてs26で算出した判定値の全てが適正であれば、今回処理した距離フレーム画像に撮像されている列車が、その種別の列車である可能性があると判定する(s42、s43)。一方、演算部16は、その列車の種別についてs26で算出した判定値の少なくとも1つが不適正であれば、今回処理した距離フレーム画像に撮像されている列車が、その種別の列車である可能性がないと判定する(s42、s44)。
If all the determination values calculated in s26 for the target type train are appropriate, the
演算部16は、判定する全種別の列車について、上述のs41〜s44の処理を繰り返す(s45)。
The calculating
演算部16は、s43で可能性があると判定した列車の種別が1つもなければ、列車種別判定不能と判定する(s46、s48)。例えば、TOFカメラ2が撮像した距離フレーム画像に列車の背面が撮像されていない場合に、列車種別判定不能となる。
The
一方、演算部16は、s43で可能性があると判定した列車の種別があれば、この可能性があると判定した種別毎に、各判定値の二乗の総和を算出し、ここで算出した各判定値の二乗の総和が最小である列車の種別を、今回処理した距離フレーム画像に撮像されている列車の種別と判定する(s46、s47)。
On the other hand, if there is a train type determined to be possible in s43, the
このs47にかかる処理を設けたことで、背面形状(または前面形状)が似ている種別の列車があっても、列車種別の判定精度を十分に確保できる。また、s47では、各判定値の二乗の総和ではなく、各判定値の絶対値の総和を用いてもよい。 By providing the processing according to s47, it is possible to sufficiently ensure the determination accuracy of the train type even if there is a type of train having a similar back surface shape (or front surface shape). Moreover, in s47, you may use the sum total of the absolute value of each determination value instead of the sum total of the square of each determination value.
図6に戻って、演算部16は、s27で列車種別が判定できると、列車位置を推定する(s28、s29)。演算部16は、s27で列車種別が判定できなければ、s21に戻る。s29では、代表距離Aから、s29で判定した列車種別に対応付けられている補正値を加えた距離(代表距離A+補正値)を、駅ホームにおける列車位置と推定する。s29で推定する列車位置は、TOFカメラ2の設置位置が基準である。
Returning to FIG. 6, if the train type can be determined in s27, the
演算部16は、s29で推定した駅ホームにおける列車位置が、駅ホームに予め規定した目標停止位置であるかどうかを判定する(s30)。演算部16は、TOFカメラ2の設置位置から、目標停止位置までの距離を記憶している。演算部16は、s29で推定した列車位置と、記憶している目標停止位置と、を対比することにより、s30にかかる判定を行う。
The calculating
出力部17は、演算部16がs30で判定した判定結果を出力する(s31)。この出力部17から出力された判定結果は、列車の運転士や駅係員等から見えやすい位置に設置した表示灯の点灯制御等に使用される。したがって、列車の運転士や駅係員等は、この表示灯の点灯/消灯を確認することにより、駅ホームにおける列車の位置が目標停止位置であるかどうかの確認が行える。また、上記の説明から明らかなように、列車位置判定装置1が、この図6に示す列車位置判定処理を列車が停止していないときも繰り返し実行しているので、列車を停止させる位置を列車の運転士に認識させることができる。すなわち、列車の運転士に対して、列車を停止させる位置のナビゲーションが行える。
The output unit 17 outputs the determination result determined by the
次に、s4で開始する停止判定処理について説明する。図8は、停止判定処理を示すフローチャートである。この停止判定処理は、可視画像入力部13に入力された可視フレーム画像を用いる処理である。
Next, the stop determination process starting at s4 will be described. FIG. 8 is a flowchart showing the stop determination process. This stop determination process is a process using the visible frame image input to the visible
可視画像処理部14は、可視画像入力部13に入力された時間的に連続する一対の可視フレーム画像の差分画像(所謂、フレーム間差分画像)を生成する(s51)。フレーム間差分画像は、公知のように、一対の可視フレーム画像間の変化をあらわす画像である。
The visible
可視画像処理部14は、変化の度合が予め定めた閾値よりも小さいフレーム間差分画像が所定フレーム数(例えば5フレーム)連続したかどうかを判定する(s52)。可視画像処理部14は、s52で所定フレーム数連続したと判定すると、列車が停止したと判定する(s53)。一方、可視画像処理部14は、s52で所定フレーム数連続していないと判定すると、列車が停止していないと判定する(s54)。
The visible
このように、この例にかかる停止位置判定システムは、列車の種別を判定することができる。また、ここで判定した列車の種別に応じて列車の位置を検出するので、列車の位置の検出が精度よく行える。 Thus, the stop position determination system according to this example can determine the type of train. Further, since the position of the train is detected according to the type of train determined here, the position of the train can be detected with high accuracy.
また、上述したように、TOFカメラ2を駅ホームの上方に取り付けるので、TOFカメラ2の撮像レンズに塵や埃等が付着するのを抑えられる。また、列車の運行状況に関係なく、TOFカメラ2の撮像レンズに付着した塵や埃等を拭き取るメンテナンス(清掃作業)が行える。
Further, as described above, since the
また、列車が目標停止位置に停止していないときには、ホームドアの開閉を禁止するので、乗降客の安全を一層高めることができる。 In addition, when the train is not stopped at the target stop position, the opening / closing of the platform door is prohibited, so that passenger safety can be further enhanced.
また、上記の例におけるTOFカメラ2は、距離画像が得られる他の機器に置きかえてもよい。例えば、特許文献1のように、レーザ光を走査して、その反射光を検出することにより、レーザ光を走査した領域の距離画像を得る測距センサや、視差を有する2つの撮像部を備えるステレオカメラ等で置き換えてもよい。
In addition, the
また、駅ホームへの列車の進入判定は、TOFカメラ2が撮像している受光強度画像や、距離画像におけるフレーム間の変化から検出するように構成してもよいし、ビデオカメラ3が撮像している可視光画像におけるフレーム間の変化から検出するように構成してもよい。このようにすれば、超音波センサ4を不要にできる。ただし、この場合には、駅ホームへの列車の進入判定に用いる画像を撮像するTOFカメラ2、またはビデオカメラ3については、撮像を常時行い、撮像した画像を処理する構成にする。
Moreover, the approach determination of the train to the station platform may be configured to be detected from the received light intensity image captured by the
また、図8に示した停止判定処理については、TOFカメラ2が撮像した時間的に連続する一対の距離フレーム画像の差分画像(所謂、フレーム間差分画像)を生成し、行うようにしてもよい。この場合には、ビデオカメラ3を不要にできる。
In addition, the stop determination process illustrated in FIG. 8 may be performed by generating a difference image (a so-called inter-frame difference image) of a pair of time-series distance frame images captured by the
また、上記の例では、代表距離を検出する空間を3つとした場合を例にしたが、4つ以上であってもよい。また、上記の例では、判定値を算出する空間の組み合わせを2つにしたが、判定値を算出する空間の組み合わせを3つ以上にしてもよい。また、代表距離を検出する空間を多くし、判定値を算出する空間の組み合わせの総数を多くすることによって、列車種別の判定精度の向上が図れる。 Moreover, in the above example, the case where the number of spaces for detecting the representative distance is three is taken as an example, but may be four or more. In the above example, two combinations of spaces for calculating determination values are used. However, three or more combinations of spaces for calculating determination values may be used. Further, by increasing the space for detecting the representative distance and increasing the total number of combinations of spaces for calculating the determination value, it is possible to improve the determination accuracy of the train type.
また、TOFカメラ2は、上述したように、列車の背面ではなく、前面を撮像するアングルで取り付けていてもよい。また、列車種別テーブに登録している補正値は、代表距離Bに対する値であってもよいし、代表距離Cに対する値であってもよい。
In addition, as described above, the
1−列車位置判定装置
2−TOFカメラ
3−ビデオカメラ
4−超音波センサ
11−距離画像入力部
12−距離画像処理部
13−可視画像入力部
14−可視画像処理部
15−検知信号入力部
16−演算部
17−出力部
1-train position determination device 2-TOF camera 3-video camera 4-ultrasonic sensor 11-distance image input unit 12-distance image processing unit 13-visible image input unit 14-visible image processing unit 15-detection signal input unit 16 -Calculation unit 17-Output unit
Claims (6)
前記距離画像入力部に入力された距離画像を処理し、前記軌道に沿って走行する移動体の高さ方向に重ならないように3つ以上に区分した空間毎に、その空間における移動体までの代表距離を検出する距離画像処理部と、
予め設定した空間の組み合わせ毎に、その組み合わせにかかる空間について前記距離画像処理部が検出した代表距離の距離差に基づく判定値を算出する判定値算出部と、
予め設定した空間の組み合わせ毎に、前記判定値算出部が算出した判定値を複数用いて、前記距離画像入力部に入力された距離画像に撮像されている移動体の種別を判定する移動体種別判定部と、を備えた移動体管理装置。 A distance image input unit for inputting a distance image obtained by imaging the back surface or the front surface of the moving body traveling along the track at an angle from above;
The distance image input to the distance image input unit is processed, and for each space divided into three or more so as not to overlap with the height direction of the moving body traveling along the track, the distance to the moving body in the space is determined. A distance image processing unit for detecting a representative distance;
A determination value calculating unit that calculates a determination value based on a distance difference between representative distances detected by the distance image processing unit for each space combination set in advance;
A mobile body type that determines a type of a mobile body that is captured in a distance image input to the distance image input unit by using a plurality of determination values calculated by the determination value calculation unit for each preset combination of spaces A moving body management apparatus comprising: a determination unit;
前記移動体種別判定部は、移動体の種別毎に、各空間の組み合わせにおいて、その種別の移動体について算出された判定値が、当該種別の移動体において適正であるかどうかを判定し、いずれの空間の組み合わせにおいても、算出された判定値が適正であると判定した移動体の種別を、前記距離画像入力部に入力された距離画像に撮像されている移動体の種別であると判定する、請求項1に記載の移動体管理装置。 The determination value calculation unit calculates a determination value for each type of moving object in each space combination,
The mobile body type determination unit determines, for each mobile body type, whether the determination value calculated for the mobile body of the type is appropriate for the mobile body of the type in each space combination, Even in the combination of spaces, it is determined that the type of the moving body determined that the calculated determination value is appropriate is the type of the moving body captured in the distance image input to the distance image input unit. The mobile body management apparatus according to claim 1.
前記判定値算出部は、予め設定した空間の組み合わせ毎に、その組み合わせにかかる空間について前記距離画像処理部が検出した代表距離の距離差と、当該組み合わせにかかる空間について前記基準距離記憶部が記憶する基準距離の距離差と、に基づく判定値を算出する、請求項1〜3のいずれかに記載の移動体管理装置。 A reference distance storage unit that stores a reference distance of each space for each type of mobile body,
The determination value calculation unit stores, for each combination of preset spaces, the distance difference between the representative distances detected by the distance image processing unit for the space related to the combination and the reference distance storage unit for the space related to the combination. The mobile body management apparatus according to claim 1, wherein a determination value based on a difference in reference distances to be calculated is calculated.
予め設定した空間の組み合わせ毎に、その組み合わせにかかる空間について前記距離画像処理ステップで検出した代表距離の距離差に基づく判定値を算出する判定値算出ステップと、
予め設定した空間の組み合わせ毎に、前記判定値算出ステップで算出した判定値を複数用いて、前記距離画像入力部に入力された距離画像に撮像されている移動体の種別を判定する移動体種別判定ステップと、を備えた移動体管理方法。 The distance image that is input to the distance image input unit and picks up the back image of the moving body that travels along the track at an angle from above or the front surface is processed, and the height of the moving object that travels along the track is processed. A distance image processing step for detecting a representative distance to a moving object in each space divided into three or more spaces so as not to overlap;
A determination value calculation step for calculating a determination value based on a distance difference between representative distances detected in the distance image processing step for each space combination set in advance;
A mobile body type that determines a type of a mobile body captured in a distance image input to the distance image input unit using a plurality of determination values calculated in the determination value calculation step for each preset space combination A moving body management method comprising: a determination step.
予め設定した空間の組み合わせ毎に、その組み合わせにかかる空間について前記距離画像処理ステップで検出した代表距離の距離差に基づく判定値を算出する判定値算出ステップと、
予め設定した空間の組み合わせ毎に、前記判定値算出ステップで算出した判定値を複数用いて、前記距離画像入力部に入力された距離画像に撮像されている移動体の種別を判定する移動体種別判定ステップと、をコンピュータに実行させる移動体管理プログラム。 The distance image that is input to the distance image input unit and picks up the back image of the moving body that travels along the track at an angle from above or the front surface is processed, and the height of the moving object that travels along the track is processed. A distance image processing step for detecting a representative distance to a moving object in each space divided into three or more spaces so as not to overlap;
A determination value calculation step for calculating a determination value based on a distance difference between representative distances detected in the distance image processing step for each space combination set in advance;
A mobile body type that determines a type of a mobile body captured in a distance image input to the distance image input unit using a plurality of determination values calculated in the determination value calculation step for each preset space combination A moving body management program for causing a computer to execute a determination step.
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