JP7525247B2 - 車種判定装置、車種判定方法、および車種判定プログラム - Google Patents

Description

この発明は、車両が走行する走行路における車両の種類別の交通量を計測する技術に関する。

従来、ミリ波センサを用いて車種判別を行う装置があった（特許文献１参照）。この特許文献１の装置は、車長を計測し、計測した車長に基づいて車種を判別する構成である。

特開２００３－２４８８９３号公報

しかしながら、大きさ、および形状により分類される車両の種類は、様々である。ここで言う車両の種類は、軽自動車、軽トラック、コンパクトカー、ワンボックスカー、セダン、ステーションワゴン、バス、小型トラック、大型トラック、クレーン、オートバイ（二輪車）等である。また、種類が異なる車両であっても、車長が同程度である車両も多く存在する。

上記したように、特許文献１の装置は、車長によって車種を判別する構成であったことから、車種を大型、または小型の２種類で判別していた。したがって、特許文献１の装置は、大きさ、および形状により分類される車両の種類を判別することができなかった。

この発明の目的は、大きさ、および形状により分類した車両の種類を判定する技術を提供することにある。

この発明の交通量計測装置は、上記目的を達成するため以下に示すように構成している。

検知データ入力部には、車両検知装置が、車両が走行する走行路に対して設定された対象エリア内を、探査波で走査して検知した車両の位置を含む車両検知データが入力される。また、画像入力部には、撮像装置が撮像したフレーム画像が入力される。撮像装置は、走行路の下流側から、車両の前面を撮像する向きに設置されている。

種類判定部は、検知データ入力部に入力された車両検知データに基づき、車両が走行路に設定された種類判定位置に位置していたときに、撮像装置よって撮像されたフレーム画像を処理して種類判定位置に位置していた車両の種類を判定する。この車両の種類は、車両の大きさ、および外形で分類した種類である。

この構成によれば、種類が判定される車両は、撮像装置から一定の距離離れた種類判定位置に位置するときに、撮像装置によって撮像されるので、フレーム画像上における大きさが、略一定の比率で縮小された大きさになる。したがって、フレーム画像に撮像されている車両の種類の判定において、当該フレーム画像が撮像されたときの撮像装置と車両との距離の変動による影響を抑え、撮像されている車両の種類を判定することができる。

また、種類判定位置を、撮像装置の被写界深度の範囲内に設定しておけば、ピントが被写体である車両にあったフレーム画像を処理して、撮像されている車両の種類を判定することができる。言い換えれば、ピントが被写体である車両にあっておらず、撮像されている車両がぼけているフレーム画像を処理して、撮像されている車両の種類を判定するのを防止できる。

したがって、大きさ、および外形で分類した車両の種類の判定が精度よく行える。

また、検知データ入力部に入力された車両検知データに基づき、車両が種類判定位置に位置していた種類判定タイミングを検出する検出部を備え、種類判定部は、画像入力部に入力されたフレーム画像であって、撮像タイミングが種類判定タイミングに対応するフレーム画像を処理して車両の種類を判定する構成にしてもよい。

この構成では、撮像装置として動画像の撮像が行えるビデオカメラを用いればよい。これにより、大きさ、および形状により分類した車両の種類の判定を、リアルタイム処理に限らず、バッチ処理でも行える。

また、検知データ入力部に入力された車両検知データに基づき、車両が種類判定位置に位置しているかどうかを判定する判定部と、この判定部によって、車両が種類判定位置に位置していると判定されたときに、撮像装置に対して撮像を指示する撮像指示部と、を備え、種類判定部は、撮像指示部の撮像指示に応じて撮像されたフレーム画像を処理して車両の種類を判定する構成にしてもよい。このように構成すれば、撮像装置として、静止画像を撮像するディジタルスチルカメラを用いることができ、また、撮像装置はフレーム画像を必要なタイミング撮像することができる。

また、種類判定部によって判定された車両の種類別に、交通量を集計した交通量データを生成する交通量データ生成部を備える構成にしてもよい。

このように構成すれば、生成された交通量データによって、走行路の路面の状態を（損傷の程度等）を適正に推定できる。

また、種類判定部は、車両につけられている名称も判定する構成にしてもよい。

この発明によれば、大きさ、および外形で分類した車両の種類の判定が行える。

図１（Ａ）は、走行路を走行する車両の幅方向に視た平面図であり、図１（Ｂ）は、車両が走行する走行路を路面に対して垂直な方向に視た平面図である。 この例にかかる車種判定装置、電波レーダ装置、および撮像装置の接続を示す図である。 判定対象車両が撮像されているフレーム画像を示す図である。 この例にかかる車種判定装置の主要部の構成を示す図である。 特徴量ＤＢに登録されているデータを説明する図である。 交通量データ生成部が生成する交通量データの例を示す図である。 電波レーダ装置の動作を示すフローチャートである。 追跡データを説明する図である。 この例にかかる車種判定装置の動作を示すフローチャートである。 変形例にかかる車種判定装置の主要部の構成を示す図である。 変形例にかかる車種判定装置の動作を示すフローチャートである。

以下、この発明の実施形態の車種判定装置について説明する。

＜１．適用例＞
図１は、この例にかかる車種判定装置で、車種を判定する対象の車両が走行する走行路を示す概略図である。図１（Ａ）は、走行路を走行する車両の幅方向に視た平面図であり、図１（Ｂ）は、車両が走行する走行路を路面に対して垂直な方向に視た平面図である。図２は、この例にかかる車種判定装置、電波レーダ装置、および撮像装置の接続を示す図である。

図２に示すように、この例にかかる車種判定装置１には、電波レーダ装置５、および撮像装置６が接続されている。車種判定装置１は、電波レーダ装置５、および撮像装置６と、有線で接続される構成であってもよいし、無線で接続される構成であってもよい。また、後述するが、電波レーダ装置５は、走行路に対して設定した対象エリアを探査波である電波で走査できる位置に設置されている。また、撮像装置６は、対象エリア内に設定した車種判定位置１０１に位置する被写体にピントを合わせて設置されている。このように、電波レーダ装置５、および撮像装置６は、対象エリア１００の付近に設置されることになるが、車種判定装置１は、対象エリア１００付近に設置されてもよいし、対象エリア１００から離れた管制センタ、データ収集センタ等に設置されていてもよい。

図１では、３車線の走行路を示している。電波レーダ装置５、および撮像装置６は、例えば、走行路の路側に設置されたポール、またはこのポールに取り付けた走行路を走行する車両１１０の幅方向（車幅方向）に延びるアームに取り付けている。また、電波レーダ装置５、および撮像装置６は、走行路を跨ぐように設置されたガントリに取り付けてもよい。

電波レーダ装置５は、図１に示す対象エリア１００内を電波（この発明で言う探査波に相当する。）で走査し、走行している車両１１０の位置、速度、および大きさを検知する。電波レーダ装置５は、電波による対象エリア１００内の走査を、設定された時間間隔（例えば、１００ｍｓｅｃ間隔）で繰り返す。

また、電波レーダ装置５は、対象エリア１００内における車両１１０の走行軌跡を示す追跡データを生成する構成を備えていてもよい。この例では、電波レーダ装置５が、この追跡データを生成する構成を備えているものとして説明するが、この追跡データを生成する構成については、車種判定装置１に備えてもよい。この追跡データを生成する構成は、電波レーダ装置５による前回の対象エリア１００の走査において検知した車両１１０と、電波による今回の対象エリア１００の走査において検知した車両１１０と、を対応づける構成である。電波レーダ装置５は、対象エリア１００を走査する毎に、今回の走査で検知した車両１１０のＩＤ、位置、速度、および大きさを対応づけた車両検知データを出力する。

撮像装置６は、公知のビデオカメラである。撮像装置６のフレームレートは、数十フレーム／ｓｅｃ（例えば、３０フレーム／ｓｅｃ）である。この撮像装置６は、上記したように車種判定位置１０１に位置する被写体にピントを合わせている。この車種判定位置１０１が、この発明で言う種類判定位置に相当する。この車種判定位置１０１は、撮像装置６の設置位置から数十ｍ（１０ｍ～３０ｍ程度）離れた位置である。撮像装置６は、車種判定位置１０１に位置する車両１１０ａの前面を撮像するアングルで取り付けている。撮像装置６は、撮像した動画像を出力する。

なお、車両１１０ａは、車種判定位置１０１に位置している車両１１０を示している（車種判定位置１０１に位置していない車両１１０と区別している。）。

図２に示すように、この例にかかる車種判定装置１には、電波レーダ装置５から上記した車両検知データが入力されるとともに、撮像装置６から動画像が入力される。

車種判定装置１は、入力された車両検知データに基づき、車両１１０が車種判定位置１０１に位置している種類判定タイミングを検出する。車種判定装置１は、撮像タイミングが、ここで検出した種類判定タイミングに対応するフレーム画像を処理し、車種判定位置１０１に位置している車両１１０ａの種類を判定する。種類判定タイミングに対応する撮像タイミングとは、この種類判定タイミングに対して、時間的に最も近い撮像装置６の撮像タイミングである。また、ここで判定する車両１１０ａの種類は、大きさ、および形状により分類した種類であり、軽自動車、軽トラック、コンパクトカー、ワンボックスカー、セダン、ステーションワゴン、バス、小型トラック、大型トラック、クレーン、オートバイ（二輪車）等である。

上記したように、撮像装置６は、車種判定位置１０１に位置する被写体にピントを合わせている。このため、撮像装置６が種類判定タイミングに対応する撮像タイミングで撮像したフレーム画像には、種類を判定する車両１１０ａ（以下、車両１１０ａについては、判定対象車両１１０ａという場合がある。）が被写界深度内に位置しているときに撮像したフレーム画像である。したがって、撮像装置６が種類判定タイミングに対応する撮像タイミングで撮像したフレーム画像においては、判定対象車両１１０ａは、ピントずれによるボケがなく、前面がシャープに撮像されている。また、判定対象車両１１０ａは、撮像装置６から一定の距離離れた車種判定位置１０１に位置するときに、撮像装置６によって撮像されるので、フレーム画像上における大きさが、略一定の比率で縮小された大きさである。したがって、フレーム画像に撮像されている判定対象車両１１０ａの種類の判定において、当該フレーム画像が撮像されたときの撮像装置６と判定対象車両１１０ａとの距離の変動による影響を抑え、撮像されている判定対象車両１１０ａの種類を判定することができる。図３は、判定対象車両が撮像されているフレーム画像を示す図である。

車種判定装置１は、フレーム画像を処理して判定対象車両１１０ａの特徴量を抽出し、ここで抽出した特徴量を用いて、大きさ、および形状により分類した判定対象車両１１０ａの種類を判定する。この判定対象車両１１０ａの種類の判定は、車両１１０の種類と、その車両１１０の前面の特徴量とを対応づけて特徴量ＤＢに登録しておき、フレーム画像を処理して抽出して判定対象車両１１０ａの特徴量を照合して車両１１０の種類を判定する構成であってもよい。また、ＡＩ（Artificial Intelligence）で、車両１１０の種類を判定する構成（ＡＩが認識モデルを用いて車種を認識する構成）であってもよい。

この車種判定装置１は、大きさ、および形状により分類した車両１１０の種類を判定する。また、電波レーダ装置５から入力された車両検知データを用いることにより、大きさ、および形状により分類した車両１１０の種類別に交通量を集計した交通量データを生成することができる。

＜２．構成例＞
図４は、この例にかかる車種判定装置の主要部の構成を示す図である。この例にかかる車種判定装置１は、制御ユニット１１と、検知データ入力部１２と、画像入力部１３と、特徴量データベース１４（特徴量ＤＢ１４）と、出力部１５と、を備えている。

制御ユニット１１は、車種判定装置１本体各部の動作を制御する。また、制御ユニット１１は、検出部２１、種類判定部２２、および交通量データ生成部２３を有している。制御ユニット１１が有する検出部２１、種類判定部２２、および交通量データ生成部２３については後述する。

検知データ入力部１２には、電波レーダ装置５が接続されている。検知データ入力部１２には、電波レーダ装置５から車両検知データが入力される。車両検知データは、検知した車両１１０の位置、速度、および大きさを対応づけたデータである。電波レーダ装置５は、対象エリア１００を電波で走査する毎に、その走査において検知した各車両１１０の車両検知データを車種判定装置１に出力する。

画像入力部１３には、撮像装置６が接続されている。画像入力部１３には、撮像装置６によって撮像された動画像が入力される。

特徴量ＤＢ１４は、図５に示すように、車両１１０別に、その車両１１０の名称と、その車両１１０の種類と、その車両１１０の特徴量とを対応付けて登録したデータベースである。この特徴量ＤＢ１４に登録されている各車両１１０の特徴量は、その車両１１０の前面の特徴量である。

なお、特徴量ＤＢ１４は、車両１１０の種類と、その車両１１０の特徴量とを対応付けて登録したデータベースであってもよい（車両１１０の名称が対応付けられていなくてもよい。）。また、ここで言う車両１１０の名称は、自動車メーカが、他の車両１１０と区別するために付けた名前である。

出力部１５は、管制センタ等の上位装置（不図示）に対して、後述する交通量データ等を出力する。

次に、制御ユニット１１が有する検出部２１、種類判定部２２、および交通量データ生成部２３について説明する。

検出部２１は、検知データ入力部１２に入力された車両検知データに基づき、車種判定位置１０１に車両１１０が位置しているかどうかを判定する。検出部２１は、車種判定位置１０１に位置している車両１１０を判定対象車両１１０ａとして検出する。

種類判定部２２は、撮像装置６によって撮像されたフレーム画像の中から、撮像タイミングが種類判定タイミングに対応するフレーム画像を選択する。

種類判定タイミングは、例えば、電波レーダ装置５が対象エリア１００の走査を開始したタイミング、または走査を終了したタイミングにしてもよいし、検出部２１が車種判定位置１０１に車両（判定対象車両１１０ａ）が位置していると判定したタイミングにしてもよい。また、撮像タイミングが種類判定タイミングに対応するフレーム画像とは、撮像タイミングが種類判定タイミングに対して時間的に最も近いフレーム画像である。

種類判定部２２は、選択したフレーム画像を処理し、撮像されている判定対象車両１１０ａの前面の特徴量を抽出する。種類判定部２２は、抽出した判定対象車両１１０ａの特徴量を、特徴量ＤＢ１４に登録されている各車両１１０の特徴量と照合し、判定対象車両１１０ａの車種を判定する。また、この例では、種類判定部２２は、判定対象車両１１０ａの名称も判定することができる。

交通量データ生成部２３は、対象エリア１００における交通量データを生成する。交通量データ生成部２３が生成する交通量データは、例えば図６に示すように、ある期間（図６では、２０１９年１月１５日の午前７：００～午前８時までの１時間）に、対象エリア１００を走行した車両１１０の種類別に、台数、および平均速度を対応づけたデータである。交通量データ生成部２３が生成した交通量データが、出力部１５において上位装置に出力される。

なお、交通量データ生成部２３が生成する交通量データは、車両１１０の種類別の交通量が得られるものであれば、上記した平均速度が含まれていない形式であってもよいし、車間距離の平均値等の他の項目が含まれていてもよい。

車種判定装置１の制御ユニット１１は、ハードウェアＣＰＵ、メモリ、その他の電子回路によって構成されている。ハードウェアＣＰＵが、この発明にかかる車種判定プログラムを実行したときに、検出部２１、種類判定部２２、および交通量データ生成部２３として動作する。また、メモリは、この発明にかかる車種判定プログラムを展開する領域や、この車種判定プログラムの実行時に生じたデータ等を一時記憶する領域を有している。制御ユニット１１は、ハードウェアＣＰＵ、メモリ等を一体化したＬＳＩであってもよい。また、ハードウェアＣＰＵが、この発明にかかる車種判定方法を実行するコンピュータである。

＜３．動作例＞
図７は、電波レーダ装置の動作を示すフローチャートである。電波レーダ装置５は、対象エリア１００の走査タイミングになると（ｓ１）、対象エリア１００を探査波である電波で走査し、その反射波を検出することにより、対象エリア１００内に位置している車両１１０を検知する検知処理を行う（ｓ２）。ｓ２では、電波レーダ装置５は、電波の照射方向毎に、反射波を検出するまでの時間（電波の飛行時間）と、反射波の周波数を検出し、電波を反射した物体（車両１１０、路面等）の位置、この物体の大きさ、およびこの物体の速度を検知する。

電波レーダ装置５は、ｓ２にかかる検知処理が完了すると、前回の対象エリア１００の走査で検出した車両１１０と、今回の対象エリア１００の走査で検出した車両１１０と、を対応づける対応づけ処理を行う（ｓ３）。ｓ３にかかる対応づけ処理では、車両１１０の大きさ、位置、速度を用いて行う。電波レーダ装置５は、前回の走査で検知した車両１１０に対応づけることができた車両１１０（今回の走査で検知した車両１１０）については、対応づけた車両１１０に割り当てられているＩＤを割り当てる。一方、電波レーダ装置５は、前回の走査で検知した車両１１０に対応づけることができなかった車両１１０（今回の走査で検知した車両１１０）については、新たなＩＤを生成し、これを割り当てる。

電波レーダ装置５は、今回の走査で検知した車両１１０毎に、ＩＤ、位置、速度、および大きさを対応づけた車両検知データを生成し、ここで生成した車両検知データを車種判定装置１に出力し（ｓ４）、ｓ１に戻る。

この例では、電波レーダ装置５は、１００ｍｓｅｃ間隔で、対象エリア１００を電波で走査し、検知した車両１１０にかかる車両検知データを車種判定装置１に出力する。すなわち、車種判定装置１には、車両検知データが１００ｍｓｅｃ間隔で入力される。

また、電波レーダ装置５は、上記の処理を行うことによって、対象エリア１００を走行した車両１１０毎に、図８に示す追跡データを得ることができる。この追跡データは、車両１１０を識別するＩＤと車両１１０の大きさと、検知時刻毎に車両１１０の速度、および位置を対応づけたデータである。車両１１０の位置は、この例では、車両１１０の走行方向における第１基準位置からの距離と、走行路の幅方向における第２基準位置からの距離である。

また、車種判定装置１も、電波レーダ装置５から入力された車両検知データをＩＤで分類して集計することにより、図８に示した追跡データを得ることができる。

また、電波レーダ装置５は、追跡データを生成しない構成にしてもよい。この場合、電波レーダ装置５は、上記したｓ３にかかる処理を行わず、ｓ４で位置、速度、および大きさを対応づけた車両検知データ（ＩＤを対応づけてない車両検知データ）を生成して、車種判定装置１に出力する。車種判定装置１が、上記したｓ３と同様の処理を行って、追跡データを生成する。

図８は、ある車両の追跡データを示す図である。図８に示すように追跡データは、車両１１０を識別するＩＤと車両１１０の大きさと、検知時刻毎に車両１１０の速度、および位置を対応づけたデータである。車両１１０の位置は、この例では、車両１１０の走行方向における第１基準位置からの距離（例えば、走行方向における電波レーダ装置５の設置位置からの距離）と、走行路の幅方向における第２基準位置からの距離（例えば、走行路の幅方向の中心位置からの距離であって、右側が正値、左側が負値）である。

図９は、この例にかかる車種判定装置の動作を示すフローチャートである。車種判定装置１は、検知データ入力部１２に車両検知データが入力されると（ｓ１１）、車種判定位置１０１に位置する判定対象車両１１０ａの有無を判定する（ｓ１２）。ｓ１２にかかる処理は、検出部２１が実行する。車種判定装置１は、ｓ１２で判定対象車両１１０ａが無いと判定すると、ｓ１１に戻る。

車種判定装置１は、ｓ１２で判定対象車両１１０ａが有ると判定すると、画像入力部１３に入力された撮像装置６の動画像の中から、判定対象車両１１０ａの車種を判定するのに用いるフレーム画像を選択する（ｓ１３）。

ｓ１３では、種類判定タイミングに応じて、フレーム画像を選択する。この種類判定タイミングは、ｓ１２で判定対象車両１１０ａが有ると判定された車両検知データにかかる対象エリア１００の走査が開始されたタイミングであってもよいし、またこの対象エリア１００の走査が終了したタイミングであってもよいし、さらには検出部２１が車種判定位置１０１に車両（判定対象車両１１０ａ）が位置していると判定したタイミングであってもよい。すなわち、種類判定タイミングは、車両１１０（判定対象車両１１０ａ）が車種判定位置１０１付近に位置しているタイミングであればよい。

また、ｓ１３では、種類判定タイミングに対応する撮像タイミングで撮像されたフレーム画像を選択する。種類判定タイミングに対応する撮像タイミングとは、この種類判定タイミングに対して時間的に最も近い撮像タイミングである。したがって、ｓ１３で選択されるフレーム画像は、車両１１０（判定対象車両１１０ａ）が車種判定位置１０１付近に位置しているときに撮像されたフレーム画像である。上記したように、撮像装置６は、車種判定位置１０１に位置する被写体にピントを合わせているので、ｓ１３で選択したフレーム画像には、判定対象車両１１０ａがピントずれによるボケがなく、前面がシャープに撮像されている。ｓ１３で選択されるフレーム画像は、判定対象車両１１０ａが被写界深度の範囲内に位置しているときに撮像したフレーム画像である。

車種判定装置１は、ｓ１３で選択したフレーム画像に撮像されている判定対象車両１１０ａの前面の特徴量を抽出し（ｓ１４）、ここで抽出した特徴量を特徴量ＤＢ１４に登録されている車両１１０の特徴量と照合する（ｓ１５）。車種判定装置１は、ｓ１５における特徴量の照合家結果に基づき、判定対象車両１１０ａの車種を判定する（ｓ１６）。ｓ１６では、特徴量の類似度が最大であった車両１１０種類を、判定対象車両１１０ａの種類と判定する。また、このとき、車種判定装置１は、判定対象車両１１０ａの名称も判定する。種類判定部２２が、ｓ１３～ｓ１６にかかる処理を実行する。

車種判定装置１は、車種、速度（車種判定位置１０１における速度）、通過時刻（車種判定位置１０１の通過時刻）を対応づけた判定結果を生成し、この判定結果を図示していないメモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶媒体に記憶させ（ｓ１７）、ｓ１１に戻る。

交通量データ生成部２３は、ｓ１７で生成された判定結果を集計することにより、図６に示した交通量データを生成する。

このように、この例にかかる車種判定装置１は、車両１１０の大きさ、および外形形状により分類した車両の種類の判定が行える。したがって、大きさ、および外形形状により分類した車両の種類別に、走行路を走行した車両１１０の台数を集計した交通量データを得ることができ、走行路の路面等の保守管理に有益に利用できる。

なお、上記の説明では、電波レーダ装置５は、車両検知データをほぼリアルタイムに車種判定装置１に出力し、撮像装置６は、撮像した動画像をほぼリアルタイムに車種判定装置１に出力することを前提にして説明したが、電波レーダ装置５の出力である車両検知データ、および撮像装置６の出力である動画像をハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶媒体に記憶させ、図９に示す処理がバッチ処理にて行われる構成であってもよい、この場合、電波レーダ装置５の出力である車両検知データと、撮像装置６の出力である動画像とを対応づけるために、これらのデータにタイムスタンプ等を付加しておけばよい。

また、車種判定装置１は、交通量データ生成部２３を有していない構成であってもよい。この場合、ｓ１７で記憶する判定結果を、出力部１５を介して上位装置に送信し、上位装置において、交通量データを生成させればよい。

＜４．変形例＞
次に、この発明の変形例について説明する。図１０は、この変形例にかかる車種判定装置の主要部の構成を示す図である。図１０では、図４に示した構成と同様の構成については、同じ符号を付している。この変形例にかかる車種判定装置１Ａは、制御ユニット１１Ａが、上記の例で説明した検出部２１、種類判定部２２、および交通量データ生成部に加えて、レリーズ信号生成部２４を備えている点で相違する。

また、この変形例にかかる車種判定装置１Ａは、上記の例で説明した検知データ入力部１２、画像入力部１３、特徴量ＤＢ１４および出力部１５に加えて、レリーズ信号出力部１６を備えている点で相違する。

レリーズ信号生成部２４は、撮像装置６に対して、静止画の撮像を指示するレリーズ信号を生成する。レリーズ信号出力部１６は、レリーズ信号生成部２４が生成したレリーズ信号を撮像装置６に対して出力する。

この変形例では、撮像装置６は、動画像を撮像する機能を有していないディジタルスチルカメラであってもよい。また、撮像装置６は、車種判定装置１Ａからレリーズ信号が入力されたことをトリガにして、静止画像を撮像すればよく、定期的に静止画の撮像を行う必要はない。

図１１は、この変形例にかかる車種判定装置の動作を示すフローチャートである。図１１では、図９に示した処理と同様の処理については、同じステップ番号を付している。

この変形例にかかる車種判定装置１Ａは、上記したｓ１１、ｓ１２にかかる処理を行う。車種判定装置１Ａは、ｓ１２で判定対象車両１１０ａが有ると判定すると、レリーズ信号生成部２４がレリーズ信号を生成する（ｓ２１）。車種判定装置１Ａは、レリーズ信号出力部１６において、ｓ２１で生成したレリーズ信号を撮像装置６に出力する（ｓ２２）。車種判定装置１Ａは、ｓ２２で出力したレリーズ信号に応じて、撮像装置６が撮像したフレーム画像（静止画像）が入力されるのを待ち（ｓ２３）、フレーム画像が入力されると、上記したｓ１４～ｓ１７の処理を実行する。

この例でも、撮像装置６は、車種判定位置１０１に位置する被写体にピントを合わせている。したがって、撮像装置６が車種判定装置１Ａから入力されたレリーズ信号に応じて撮像したフレーム画像には、判定対象車両１１０ａがピントずれによるボケがなく、前面がシャープに撮像されている。

したがって、この変形例にかかる車種判定装置１Ａも、上記の例と同様に、車両１１０の大きさ、および外形形状により分類した車両の種類の判定が行える。したがって、大きさ、および外形形状により分類した車両の種類別に、走行路を走行した車両１１０の台数を集計した交通量データを得ることができ、走行路の路面等の保守管理に有益に利用できる。

また、上記の例で説明した電波レーダ装置５は、レーザ光を探査波として用いる、レーザレーダ装置に置き換えてもよい。

なお、この発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。

さらに、この発明に係る構成と上述した実施形態に係る構成との対応関係は、以下の付記のように記載できる。
＜付記＞
車両（１１０）が走行する走行路に対して設定された対象エリア（１００）内を、探査波で走査して検知した車両（１１０）の位置を含む車両検知データが車両検知装置（５）から入力される検知データ入力部（１２）と、
前記走行路の下流側から、前記車両（１１０）の前面を撮像する向きに設置された撮像装置（６）が撮像したフレーム画像が入力される画像入力部（１３）と、
前記検知データ入力部（１２）に入力された前記車両検知データに基づき、前記車両（１１０）が前記走行路に設定された種類判定位置（１０１）に位置していたときに、前記撮像装置（６）よって撮像されたフレーム画像を処理して前記種類判定位置（１０１）に位置していた前記車両（１１０）の種類を判定する種類判定部（２２）と、を備え、
前記車両（１１０）の種類は、車両の大きさ、および外形で分類した種類である、車種判定装置（１）。

１、１Ａ…車種判定装置
５…電波レーダ装置
６…撮像装置
１１、１１Ａ…制御ユニット
１２…検知データ入力部
１３…画像入力部
１４…特徴量データベース（特徴量ＤＢ）
１５…出力部
１６…レリーズ信号出力部
２１…検出部
２２…種類判定部
２３…交通量データ生成部
２４…レリーズ信号生成部
１００…対象エリア
１０１…車種判定位置
１１０…車両
１１０ａ…判定対象車両

Claims (9)

1. 車両が走行する走行路に対して設定された対象エリア内を探査波で走査して車両の位置を含む車両検知データを検知する車両検知装置と、
   前記車両検知装置が検知した前記車両検知データが入力される検知データ入力部と、
   前記走行路の下流側から前記車両の前面を撮像する向きに設置された撮像装置と、
   前記撮像装置が撮像したフレーム画像が入力される画像入力部と、
   車両の種類別の前面の特徴量が登録された特徴量データベースと、
   前記検知データ入力部に入力された前記車両検知データに基づき、前記車両が前記走行路に設定された種類判定位置に位置していたときに、前記撮像装置によって撮像されたフレーム画像を処理して前記種類判定位置に位置していた前記車両の前面の特徴量を抽出し、抽出した前記特徴量を、前記特徴量データベースに登録された前記車両の種類別の前面の特徴量と照合して、前記車両の種類を判定する種類判定部と、を備え、
   前記車両の種類は、車両の大きさ、および形状で分類した種類である、車種判定装置。
2. 前記検知データ入力部に入力された前記車両検知データに基づき、前記車両が前記種類判定位置に位置していた種類判定タイミングを検出する検出部を備え、
   前記種類判定部は、前記画像入力部に入力された前記フレーム画像であって、撮像タイミングが前記種類判定タイミングに対応する前記フレーム画像を処理して前記車両の種類を判定する、請求項１に記載の車種判定装置。
3. 前記検知データ入力部に入力された前記車両検知データに基づき、前記車両が前記種類判定位置に位置しているかどうかを判定する判定部と、
   前記判定部によって、前記車両が前記種類判定位置に位置していると判定されたときに、前記撮像装置に対して撮像を指示する撮像指示部と、を備え、
   前記種類判定部は、前記撮像指示部の撮像指示に応じて撮像された前記フレーム画像を処理して前記車両の種類を判定する、請求項１に記載の車種判定装置。
4. 前記車両検知装置は、前記対象エリア内の走査を設定周期で繰り返し、前記車両検知データを周期毎に出力し、
   前記撮像装置は、設定フレームレートでフレーム画像を撮像するビデオカメラであり、
   前記検知データ入力部に入力された前記車両検知データに基づき、前記車両が前記種類判定位置に位置していた種類判定タイミングを検出する検出部を備え、
   前記種類判定部は、前記画像入力部に入力された前記フレーム画像であって、前記検出部において検出された前記種類判定タイミングと時間的に最も近い撮像タイミングのフレーム画像を処理して前記車両の種類を判定する、請求項１に記載の車種判定装置。
5. 前記種類判定部によって判定された前記車両の種類別に、交通量を集計した交通量データを生成する交通量データ生成部を備えた、請求項１～４のいずれかに記載の車種判定装置。
6. 前記特徴量データベースは、前記車両の種類と、前記車両の種類別の名称と、前記前記車両の種類別の前面の特徴量とを対応づけて登録されたものであり、
   前記種類判定部は、前記種類判定位置に位置していた前記車両の前面の特徴量を、前記特徴量データベースに登録された前記車両の種類別の前面の特徴量と照合して、前記車両につけられている名称も判定する、請求項１～５のいずれかに記載の車種判定装置。
7. 前記種類判定位置は、前記撮像装置の被写界深度の範囲内に設定されている、請求項１～６のいずれかに記載の車種判定装置。
8. 車両が走行する走行路に対して設定された対象エリア内を探査波で走査して検知した車両の位置を含む車両検知データを検知する車両検知装置と、前記車両検知装置が検知した前記車両検知データが入力される検知データ入力部と、前記走行路の下流側から前記車両の前面を撮像する向きに設置された撮像装置と、前記撮像装置が撮像したフレーム画像が入力される画像入力部と、車両の種類別の前面の特徴量が登録された特徴量データベースと、を備える車種判定装置のコンピュータが、
   前記検知データ入力部に入力された前記車両検知データに基づき、前記車両が前記走行路に設定された種類判定位置に位置していたときに、前記撮像装置によって撮像されたフレーム画像を処理して前記種類判定位置に位置していた前記車両の前面の特徴量を抽出し、抽出した前記特徴量を、前記特徴量データベースに登録された前記車両の種類別の前面の特徴量と照合して、前記車両の種類を判定するステップを実行する車種判定方法であって、
   前記車両の種類は、車両の大きさ、および形状で分類した種類である、車種判定方法。
9. 車両が走行する走行路に対して設定された対象エリア内を探査波で走査して検知した車両の位置を含む車両検知データを検知する車両検知装置と、前記車両検知装置が検知した前記車両検知データが入力される検知データ入力部と、前記走行路の下流側から前記車両の前面を撮像する向きに設置された撮像装置と、前記撮像装置が撮像したフレーム画像が入力される画像入力部と、車両の種類別の前面の特徴量が登録された特徴量データベースと、を備える車種判定装置のコンピュータに、
   前記検知データ入力部に入力された前記車両検知データに基づき、前記車両が前記走行路に設定された種類判定位置に位置していたときに、前記撮像装置によって撮像されたフレーム画像を処理して前記種類判定位置に位置していた前記車両の前面の特徴量を抽出し、抽出した前記特徴量を、前記特徴量データベースに登録された前記車両の種類別の前面の特徴量と照合して、前記車両の種類を判定するステップを実行させる車種判定プログラムであって、
   前記車両の種類は、車両の大きさ、および形状で分類した種類である、車種判定プログラム。

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