移動体検出装置
【課題】安定性に優れ精度の高い移動体検出が可能となる移動体検出装置を提供する。
【解決手段】移動体が移動する移動路の側部に設けられ、当該移動路を移動する移動体の側面までの距離を示す距離画像を取得する距離画像取得手段と、この距離画像取得手段により取得された距離画像から前記移動体の側面に対する特徴量を求める特徴計算手段と、この特徴計算手段により求められた特徴量に基づき、あらかじめ標準的な移動体から取得された基準の特徴量を参照することにより前記移動体を判別する移動体検出手段とを具備している。
【解決手段】移動体が移動する移動路の側部に設けられ、当該移動路を移動する移動体の側面までの距離を示す距離画像を取得する距離画像取得手段と、この距離画像取得手段により取得された距離画像から前記移動体の側面に対する特徴量を求める特徴計算手段と、この特徴計算手段により求められた特徴量に基づき、あらかじめ標準的な移動体から取得された基準の特徴量を参照することにより前記移動体を判別する移動体検出手段とを具備している。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、たとえば、高速道路等の有料道路を利用する車両に対し通行料金の収受処理を自動的に行なうＥＴＣ（ＥＴＣ：登録商標）システムにおいて、料金収受車線を走行する車両の車種判別を行なうために車両の車軸数（あるいは、車輪数）等を検出するのに好適な移動体検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の移動体検出装置として、車両の車軸数を検出する車軸検知装置のように、走行する車両の側面に対しパルス状のレーザ光をスキャンすることにより求めた距離情報から、車両移動体（移動体）の検出を行なうという技術がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０００−３３９５８６号公報
【特許文献２】特開２００８−１２８７９２号公報
【特許文献３】特公平４−６８６８０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の移動体検出装置では、移動体の速度変化に対する安定性や路面の鏡面反射など環境に対する安定性に課題があった。
【０００５】
そこで、実施形態は、安定性に優れ精度の高い移動体検出が可能となる移動体検出装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
実施形態に係る移動体検出装置は、移動体が移動する移動路の側部に設けられ、当該移動路を移動する移動体の側面までの距離を示す距離画像を取得する距離画像取得手段と、この距離画像取得手段により取得された距離画像から前記移動体の側面に対する特徴量を求める特徴計算手段と、この特徴計算手段により求められた特徴量に基づき、あらかじめ標準的な移動体から取得された基準の特徴量を参照することにより前記移動体を判別する移動体検出手段とを具備している。
【０００７】
また、実施形態に係る移動体検出装置は、車両が走行する道路の側部に設けられ、当該道路を走行する車両の側面までの距離を示す距離画像を取得する距離画像取得手段と、この距離画像取得手段により取得された距離画像から、前記車両の側面に対する特徴量として、少なくとも車輪の直径および車軸間距離を求める特徴計算手段と、この特徴計算手段により求められた特徴量としての車輪の直径および車軸間距離を、あらかじめ標準的な車両から取得された基準の特徴量としての車輪の直径および車軸間距離と比較することにより、当該車両の少なくとも車軸数を求める移動体検出手段とを具備している。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】第１の実施形態に係る移動体検出装置の構成を概略的に示すブロック図。
【図２】第１の実施形態に係る距離画像入力部の配設例を説明する道路の正面から見た模式図。
【図３】第１の実施形態に係る動作を説明するフローチャート。
【図４】第１の実施形態において取得した距離画像の一例を模式的に示す図。
【図５】第１の実施形態における２値化処理を説明する模式図。
【図６】第１の実施形態における微分画像の一例を模式的に示す図。
【図７】第１の実施形態における特徴量抽出処理を説明する模式図。
【図８】第１の実施形態における特徴量抽出処理を説明するフローチャート。
【図９】第１の実施形態において追跡線を求める処理を説明する図。
【図１０】第１の実施形態において追跡線を求める処理を説明する図。
【図１１】第１の実施形態において求めた追跡線を示す図。
【図１２】第１の実施形態において求めた追跡線から特徴量を計算する処理を説明するフローチャート。
【図１３】第１の実施形態において求めた追跡線から特徴量を計算する処理を説明する図。
【図１４】第１の実施形態において求めた追跡線の座標値、求めた追跡線の傾き、道路境界線の座標値の具体例を示す図。
【図１５】第１の実施形態における特徴点を説明する図。
【図１６】第１の実施形態における特徴量データベースの具体例を示す図。
【図１７】第１の実施形態に係る距離画像入力部の配設の変形例を説明する道路の上方から見た模式図。
【図１８】第２の実施形態に係る移動体検出装置の構成を概略的に示すブロック図。
【図１９】第２の実施形態に係る距離画像入力部の配設例を説明する道路の正面から見た模式図。
【図２０】第２の実施形態に係る車両検出の原理を説明する道路の正面から見た模式図。
【図２１】第２の実施形態に係る動作を説明するフローチャート。
【図２２】第２の実施形態における追跡線の距離画像の具体例を示す図。
【図２３】第２の実施形態における車輪幅計算の原理を説明する道路の上方から見た模式図。
【図２４】第３の実施形態に係る移動体検出装置の構成を概略的に示すブロック図。
【図２５】第３の実施形態に係る距離画像入力部の配設例を説明するもので、（ａ）図は道路の正面から見た模式図、（ｂ）図は道路の上方から見た模式図。
【図２６】第３の実施形態において取得した距離画像の一例を模式的に示す図。
【図２７】第４の実施形態に係るステレオカメラの構成例を概略的に示す模式図。
【図２８】第４の実施形態におけるステレオカメラの原理を説明する図。
【図２９】第４の実施形態における距離画像作成処理を説明するフローチャート。
【図３０】第４の実施形態におけるステレオカメラの対応点の探索を説明する模式図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、実施形態について図面を参照して説明する。
なお、以下の説明では、移動体が走行する車両（自動車）の場合について述べるが、これに限定されるものではなく、たとえば、人物や人物以外の動物、さらには自動車以外の車両（電車や船舶等）などであっても同様に適用可能である。
【００１０】
まず、第１の実施形態について説明する。
図１は、第１の実施形態に係る移動体検出装置の構成を概略的に示すものである。第１の実施形態に係る移動体検出装置は、車両（移動体）が走行する道路（移動路）の側部に設けられ、当該道路を走行する車両の側面までの距離を示す距離画像を取得する距離画像取得手段としての距離画像入力部１１、距離画像入力部１１により入力された距離画像を格納（記憶）する画像記憶手段としての画像メモリ１２、画像メモリ１２に格納された距離画像から車両の側面に対する特徴量を求める特徴計算手段としての特徴計算部１３、特徴計算部１３により求められた特徴量に基づき、あらかじめ標準的な車両から取得された基準の特徴量を参照することにより車両を判別する移動体検出手段としての移動体検出部１４、および、これらを通信可能に接続するデータバスおよびアドレスバス１５により構成されている。
【００１１】
以下、各部について詳細に説明する。
距離画像入力部１１は、たとえば、図２に示すように、有料道路の料金所における道路（料金収受車線）２１の一方の側部に設けられたアイランド２２上に、道路２１を走行する車両（たとえば、自動車）２３の側面と相対向するように設置されている。なお、図２において、２４は道路２１の他方の側部に設けられたアイランド、２５はアイランド２４に植えられた樹木である。
【００１２】
距離画像入力部１１は、たとえば、ＴＯＦ（タイム・オブ・フライト）式の距離画像センサによって構成されている。ＴＯＦ式の距離画像センサとは、受光部の各画素に光の飛行時間に対応した信号電荷検出機能を集積化することで、距離情報を画像として同時に取得することができるものであり、光源から出力されるパルス光を対象物（車両２３）に向けて照射し、その対象物からの反射光を受光部で受光するまでの時間と光の速度から、対象物までの距離を計算することで距離画像を取得するという原理に基づいている。
【００１３】
画像メモリ１２は、たとえば、ＲＡＭ（ランダム・アクセス・メモリ）などによって構成されていて、距離画像入力部１１から所定の時間間隔で出力される距離画像を保管（記憶）する。
【００１４】
特徴計算部１３は、画像メモリ１２に格納された距離画像から、車両２３の側面に対する特徴量として、車輪（タイヤ）の直径および車軸間距離（ホイールベース）等を求めるものであり、たとえば、ＣＰＵ（セントラル・プロセッシング・ユニット）やＤＳＰ（デジタル・シグナル・プロセッサ）などによって構成されている。
【００１５】
移動体検出部１４は、特徴計算部１３により求められた特徴量としての車輪の直径および車軸間距離を、あらかじめ標準的な車両から取得して特徴量データベースに格納された基準の特徴量としての車輪の直径および車軸間距離と比較することにより、確からしさを検証し、車両２３を判別するとともに車両２３の車軸数などを求めるものであり、たとえば、ＣＰＵ（セントラル・プロセッシング・ユニット）やＤＳＰ（デジタル・シグナル・プロセッサ）などによって構成されている。
【００１６】
次に、上記のような構成において、図３に示すフローチャートを参照して動作を説明する。
なお、以下の説明においては、車両２３の側面に対する特徴量として特に車輪の直径および車軸間距離を算出することにより、最終的に車軸数を決定する事例について述べる。
【００１７】
距離画像入力部１１は、ある一定の時間間隔で距離画像を入力し、この入力された距離画像は画像メモリ１２に格納される（ステップＳ１）。距離画像入力部１１から得られる距離画像のイメージを図４に示す。この例は図２に対応していて、奥に行くほど画像の濃淡値が小さく（暗くなる）形式の距離画像を示しており、ａ部は一番奥の背景、ｂ部はアイランド２４、ｃ部はアイランド２４上の樹木、ｄ部は車両２３、ｅ部は道路２１に対応している。この距離画像には、図４からも明らかなように、車輪がない部分には必ず隙間ｆが存在するという特徴がある。
【００１８】
次に、特徴計算部１３は、特徴計算部１３は、画像メモリ１２に格納された距離画像から車両２３の側面に対する特徴量を計算する。
すなわち、まず、画像メモリ１２に格納された距離画像（図４）に対して２値化処理を行なうことにより、図５に示すような２値化画像（白色部が「１」、車線部が「０」とする）を取得する（ステップＳ２）。図５（ａ）は車両２３が存在する場合の２値化例、図５（ｂ）は車両２３が存在しない場合の２値化例である。
【００１９】
ここに、２値化を行なう際の閾値は、道路２１を走行する車両２３の奥の構造物（図２ではアイランド２４や樹木２５等）が誤検出されにくい値、たとえば、距離画像入力部１１から道路２１を走行する車両２３の幅方向に対する中央部までの距離Ｌ（図２参照）に相当する値に設定するものとする。
【００２０】
次に、特徴計算部１３は、上記のようにして得られた２値化画像に対して微分処理を行なうことにより、図６に示すような車両の輪郭線ｇおよび道路との境界線ｈを有する微分画像を取得し、この取得した微分画像に対して特徴量抽出処理を行なう（ステップＳ３）。
すなわち、まず、上記のようにして得られた微分画像に対して、図８に示すフローチャートに基づく処理を行なうことで車輪の検出に必要な追跡線を求める。まず、図７に示すように、得られた微分画像に対して、車輪および道路の位置と考えられる一定の検索範囲（点線枠）２６を設定し、この設定した検索範囲２６に対して、ラスタスキャンを行なうことにより１画素ずつ「１」の画素を探索する（ステップＳ２１）。
【００２１】
「１」の画素が見つかったら（ステップＳ２２）、図９に示すような３×３のマスク（窓）により、「１」の画素を追跡する。具体的な方法を述べると、マスクには、「１」画素の探索の優先順位が付けられており、番号が若いほど探索結果の優先順位が高いものとする。たとえば、図１０に示すように、Ａ点の次の候補の追跡において、マスクに「２」と「４」の番号の付けられた位置にＢ点、Ｃ点が見つかったとすると、Ｂ点を追跡の候補点とし、次はＢ点にマスクの中心をおいて次の追跡を開始する（ステップＳ２３）。このようにして、追跡を画像の右端に達するまで行なうことにより（ステップＳ２４）、図１１に示すような追跡線を描くことができる。
【００２２】
なお、もう１つの線（道路面）については、上記同様の手法にて求めてもよいし、あらかじめ辞書データとして特徴計算部１３内のメモリに格納しておいてもよい。
【００２３】
次に、図１２に示すフローチャートに基づく処理を行なうことで、求めた追跡線（図１１）から特徴量を計算する。まず、求めた追跡線の傾きを求める（ステップＳ３１）。傾きは、本実施形態においては、上下左右に各斜め方向を加えた８種類のみのため、図１３に示すような３×３のマスク内に付した方向を示す数字で表す。たとえば、「２」は右上、「４」は右下、「８」は左上、「６」は左下である。
【００２４】
点の追跡順番をｉとして、追跡結果の座標、求めた傾きの値を示す表を図１４（ａ）に、道路境界線の座標を図１４（ｂ）に示す。また、ここで追跡線と道路面とが車輪底面で接地している条件として、車輪底面のｘ座標（図１４では「２６，２７」など）において、車輪底面のｙ座標（図１４では「５」）と道路面のｙ座標（図１４では「６」）の距離（この場合「１」）が少ない（たとえば「３」以下）という条件を加えることにより、高精度な検出を実現することが可能である。
【００２５】
次に、特徴点を以下のような規則で求める（ステップＳ３２）。すなわち、たとえば、傾きが「３」（水平）の状態からそうでない状態が３回以上続くと、その開始点を車輪の側面候補とする。また、傾きが「３」（水平）以外から「３」（水平）に戻る場合も同様な定義により、車輪の側面候補とする。また、車輪の側面と側面との間で傾き「３」（水平）が２回以上続くと、その開始点を車輪底面候補とする。このようにして、図１５に示すように、車輪の側面候補（特徴点）Ｇ１，Ｇ３，Ｇ４，Ｇ６、および、底面候補（特徴点）Ｇ２，Ｇ５を求めることができる。
【００２６】
次に、上記のようにして求めた特徴点Ｇ１〜Ｇ６のｘ座標値ｘ１〜ｘ６（図１５参照）を用いて下記計算を行なうことにより、特徴量としての前輪の直径Ａ、後輪の直径Ｂおよび車軸間距離Ｃを求める（ステップＳ３３）。
Ａ＝ｘ３−ｘ１
Ｂ＝ｘ６−ｘ４
Ｃ＝ｘ５−ｘ２
次に、特徴計算部１３は、上記のようにして求めた特徴量Ａ，Ｂ，Ｃについて、たとえば、図１６に示すような特徴量データベースに格納された、あらかじめ標準的な車両から取得した基準の特徴量としての車輪の直径Ａ，Ｂおよび車軸間距離Ｃの上限値、下限値とそれぞれ比較することにより、確からしさを検証し、上限値、下限値の範囲内に入っていれば正しい検出結果として、求めた特徴量Ａ，Ｂ，Ｃに基づき当該車両の車軸数を決定し、決定した車軸数を上位装置に送信する（ステップＳ４）。
【００２７】
ここに、上記特徴量データベースに格納された車輪の直径Ａ，Ｂおよび車軸間距離Ｃの上限値、下限値は、この例では画素数で表わされているものとする。
【００２８】
なお、上記第１の実施形態では、距離画像入力部１１が１個の場合について説明したが、これに限らず、たとえば、図１７に示すように、複数個（この例では２個）の距離画像入力部１１ａ，１１ｂを車両２３の進行方向Ｑに沿って並設し、これら複数個の距離画像入力部１１ａ，１１ｂを時間的に同期させて動作させることにより、車両２３の検出範囲が広くなる。また、車両２３の進行方向ではなく、車両２３の進行方向と直交する方向（車両２３の高さ方向）に並設すれば、大型車も視野全面に入れることが可能となり、より正確な検出が可能となる。
【００２９】
次に、第２の実施形態について説明する。
図１８は、第２の実施形態に係る移動体検出装置の構成を概略的に示すものである。第２の実施形態の第１の実施形態と異なる点は、第１の実施形態の距離画像入力部１１、画像メモリ１２、特徴計算部１３と同様な距離画像入力部１６、画像メモリ１７、特徴計算部１８、および、双方からの処理結果を統合処理する統合処理部２０が追加された点にあり、その外は同じであるので、第１の実施形態と異なる点についてだけ説明する。
【００３０】
なお、特徴計算部１３，１８や移動体検出部１４，１９は別々に構成されているが、画像メモリ１２，１７へのアクセスを時間的に並列処理にするなどすることにより、特徴計算部や移動体検出部の構成を１つにすることも可能である。
【００３１】
一方の距離画像入力部１１は、たとえば、図１９に示すように、有料道路の料金所における道路２１の一方の側部に設けられたアイランド２２上に、道路２１を走行する車両２３の側面と相対向するように設置され、他方の距離画像入力部１６は、たとえば、図１９に示すように、道路２１の他方の側部に設けられたアイランド２４上に、一方の距離画像入力部１１と相対向するように設置されている。この場合、２つの距離画像入力部１１，１６は、車両２３の進行方向Ｑと直交する方向に相対向して配設される。
【００３２】
次に、上記のような構成において、図２１に示すフローチャートを参照して動作を説明する。
なお、図２１のステップＳ１ａ〜Ｓ４ａは距離画像入力部１１側の処理で、ステップＳ１ｂ〜Ｓ４ｂは距離画像入力部１６側の処理であり、それぞれ図３のステップＳ１〜Ｓ４と同様であるので、詳細な説明は省略し、異なる部分についてだけ説明する。
【００３３】
距離画像入力部１１側のステップＳ３ａの特徴点抽出処理におけるステップＳ３１（図１２参照）の処理では、図２２に示すように、追跡線中の各点の距離が得られている。そこで、各画素の距離の平均値を求めることにより、距離画像入力部１１から車両２３の左側面までの距離Ｄとする（図２０参照）。図２２の例では２０ｃｍとなり、これは図２０における距離画像入力部１１から車両２３の側面までの距離Ｄが２０ｃｍということになる。
【００３４】
また、距離画像入力部１６側のステップＳ３ｂでも、上記同様に距離画像入力部１６から車両２３の右側面までの距離Ｅが求められる。また、ステップＳ４ａ，Ｓ４ｂからは、それぞれの距離画像入力部１１，１６から得られた距離画像から見た車軸数がそれぞれ出力される。
【００３５】
そこで、統合処理部２０では、ステップＳ４ａ，Ｓ４ｂで得られた各車軸数が合致しているか否かを確認する。車軸数が合致している場合、距離画像入力部１１，１６間の距離Ｆ（図２０参照）は既知であるため、下記計算を行なうことにより、車輪間距離（輪距、トレッド）Ｚ（図２０参照）を求める（ステップＳ５）。
【００３６】
Ｚ≒Ｆ−（Ｄ＋Ｅ）
また、統合処理部２０では、上記のようにして求めた車輪間距離Ｚについて、前述した第１の実施形態と同様、特徴量データベース（図示省略）に格納された、あらかじめ標準的な車両から取得した基準の特徴量としての車輪間距離Ｚの上限値、下限値とそれぞれ比較することにより、確からしさを検証し、上限値、下限値の範囲内に入っていれば正しい検出結果として、求めた車輪間距離ＺおよびステップＳ４ａ，Ｓ４ｂで得られた車軸数を上位装置に送信する（ステップＳ５）。
【００３７】
このように、車両２３の両側から車輪（側面）までの距離を求めることができるため、車輪間の車幅方向の距離（車輪間距離Ｚ）も検出可能となる。また、車両２３の両側の画像を同時に取得する目的で、２つの距離画像入力部１１，１６を同期して動作させることにより、より精度の高い測定が可能となる。
【００３８】
なお、上記第２の実施形態では、２つの距離画像入力部１１，１６を車両２３の進行方向Ｑと直交する方向に相対向して配設した場合について説明したが、これに限らず、たとえば、図２３に示すように、２つの距離画像取得部１１，１６をその相対向する光軸を車両２３の進行方向Ｑに対して所定の角度θ傾斜させて配設してもよい。
【００３９】
このように、距離画像取得部１１，１６をその光軸を所定の角度θ傾斜させて配置することにより、図２３に示すように車輪２３ａの幅（タイヤ幅）を検出することも可能となるもので、以下それについて図２３を参照して説明する。
【００４０】
距離画像取得部１１，１６の光軸の傾きをθとすると、上記第２の実施形態における距離ＤをＤｃｏｓθ、距離ＥをＥｃｏｓθに置き換えるとともに車輪間距離Ｚを車輪幅Ｚ′とし、下記計算を行なうことにより、車輪幅Ｚ′を求めることができる。
【００４１】
Ｚ′≒Ｆ−（Ｄｃｏｓθ＋Ｅｃｏｓθ）
また、ステップＳ５では、上記のようにして求めた車輪幅Ｚ′について、上記第２の実施形態と同様、特徴量データベース（図示省略）に格納された、あらかじめ標準的な車両から取得した基準の特徴量としての車輪幅Ｚ′の上限値、下限値とそれぞれ比較することにより、妥当性を検証したり、ダブル車輪（ダブルタイヤ）か否かを判定したりし、その判定結果やステップＳ４ａ，Ｓ４ｂで得られた車軸数を上位装置に送信する。
【００４２】
次に、第３の実施形態について説明する。
図２４は、第３の実施形態に係る移動体検出装置の構成を概略的に示すものである。第３の実施形態の第１の実施形態と異なる点は、距離画像取得部１１から照射されるパルス光を距離画像取得部１１に向けて反射させる反射板（拡散反射板あるいは再帰反射板）２７が追加された点にあり、その外は同じであるので、第１の実施形態と異なる点についてだけ説明する。
【００４３】
反射板２７は、たとえば、図２５に示すように、道路２１の他方の側部に設けられたアイランド２４の内側に、車両２３を間にして距離画像入力部１１と相対向するように設置されている。なお、この例では、反射板２７の高さは車両２３の車輪の直径以上とし、反射板２７の車両２３の進行方向Ｑに対する幅は車両２３の長さ以上としている。
【００４４】
反射板２７は、車両検出の安定性を向上させるために設置されるものであって、拡散反射板や再帰反射板によって実現される。このような反射板２７を用いることによって、距離画像入力部１１から得られる距離画像は図２６に示すようになり、車両検出の重要な部分（車両２３が存在する部分）の距離と反射率が一定に保たれるという効果がある。なお、図２６の距離画像において、ｉ部が反射板２７に対応している。
【００４５】
次に、第４の実施形態について説明する。
第４の実施形態に係る移動体検出装置の全体的な構成は前述した第１の実施形態（図１）と同様であるので図示を省略し、第１の実施形態と異なる点は距離画像入力部１１としてステレオカメラを用いる点にある。
【００４６】
したがって、距離画像入力部１１で距離画像を取得した後は第１の実施形態と全く同じ処理となるため説明を省略し、ステレオカメラを用いて距離画像を取得する部分についてだけ以下に説明する。
【００４７】
ステレオカメラは、図２７に示すように、左右２つのカメラ（たとえば、ビデオカメラ）３１，３２、および、これら２つのカメラ３１，３２で撮像された画象から距離画像を作成する画像処理部３３により構成されている。カメラ３１，３２は、図２７に示すように対象物３３に対し所定の距離Ｈを離して平行に配設されている。
【００４８】
次に、図２８を参照してステレオカメラの原理的な部分を説明する。左カメラ３２の画像を基準画像とし、この画面上の点Ｐｌに対応する右カメラ３１の画像（参照画像）の点Ｐｒを求める。直線ｌと直線ｒは点Ｐで交わるため、点Ｐの３次元座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）は、Ｐｌ（ｘｌ，ｙｌ）とＰｒ（ｘｒ，ｙｒ）から求まる。点Ｐが手前にあるほど点Ｐｌと点Ｐｒの位置の差（視差）は大きく、奥にあるほど視差は小さいことを原理としている。
【００４９】
次に、画像処理部３３において距離画像を作成する手順を図２９に示すフローチャートにしたがって説明する。
左右のカメラ３１，３２からの画像が入力されると（ステップＳ４１）、まず、左右カメラ３１，３２の画像間の対応点を求める（ステップＳ４２）。たとえば、図３０に示すように、左カメラ３２の画像（図３０（ａ））のある点の対応点（ｉ，ｊ）を右カメラ３１の画像（図３０（ｂ））にて探す場合を、一般的に２乗残差法（ＳＳＤ法）と呼ばれる手法を用いて説明する。
【００５０】
まず、左カメラ３２の画像の探索したい点と右カメラ３１の画像の探索範囲ｘ内の各点間で、それらの点を中心とした３×３画素のエリア内における明るさの差の２乗和を計算する（２乗残差）。具体的には、下記数１で計算される。下記数１において、Ｍｒは右側カメラ３１の画像の輝度値、Ｍｌは左側カメラ３２の画像の輝度値とし、（）内はその座標である。（ｉ，ｊ）は探索したい点の座標を表し、ｘは右カメラ３１の探索範囲を示す。２乗残差Ｒが最も小さい座標（ｉ＋ｘ，ｊ）を対応点とする。
【数１】
【００５１】
次に、左右のカメラ３１，３２の視差がＸと求められた場合、一般にそこまでの距離（Ｌ）はカメラ３１，３２間の距離Ｈと、カメラ３１，３２の焦点距離ｆを用いて以下のように表される。
【００５２】
Ｌ＝ｆＨ／Ｘ
このように、左カメラ３２の各点に対して、右カメラ３１の対応点を探索し、距離を求めることにより、距離画像を得ることができる（ステップＳ４３）。
【００５３】
以上説明したように上記実施形態によれば、ＴＯＦ式の距離画像センサあるいはステレオカメラを用いた距離画像入力部を走行する車両の側面側に配設して、車両の側面に対する距離画像を非接触で取得し、取得した距離画像から車両の側面に対する特徴点を求めることにより、車輪の直径や車軸間距離等を求め、この求めた車輪の直径や車軸間距離に基づき、あらかじめ標準的な車両から取得された基準の特徴量を参照することにより妥当性を検証し、当該車輪の車軸数等を求めることにより、常に安定性に優れ精度の高い車軸数の検出が可能となる。
【００５４】
なお、前記実施形態では、移動体が車両（自動車）の場合で、最終的には車輪の車軸数、車輪間距離、車輪幅を検出する場合について説明したが、これらと同時あるいは単独に車両のパターンを検出することも可能である。
【００５５】
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。これら新規な実施形態は、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ともに、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。
【符号の説明】
【００５６】
１１…距離画像入力部（距離画像取得手段）、１２…画像メモリ（画像記憶手段）、１３…特徴計算部（特徴計算手段）、１４…移動体検出部（移動体検出手段）、１５…データバスおよびアドレスバス、２１…道路（移動路）、２２…アイランド、２３…車両（移動体）、２３ａ…車輪、２４…アイランド、２５…樹木、２７…反射板。
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、たとえば、高速道路等の有料道路を利用する車両に対し通行料金の収受処理を自動的に行なうＥＴＣ（ＥＴＣ：登録商標）システムにおいて、料金収受車線を走行する車両の車種判別を行なうために車両の車軸数（あるいは、車輪数）等を検出するのに好適な移動体検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の移動体検出装置として、車両の車軸数を検出する車軸検知装置のように、走行する車両の側面に対しパルス状のレーザ光をスキャンすることにより求めた距離情報から、車両移動体（移動体）の検出を行なうという技術がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０００−３３９５８６号公報
【特許文献２】特開２００８−１２８７９２号公報
【特許文献３】特公平４−６８６８０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の移動体検出装置では、移動体の速度変化に対する安定性や路面の鏡面反射など環境に対する安定性に課題があった。
【０００５】
そこで、実施形態は、安定性に優れ精度の高い移動体検出が可能となる移動体検出装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
実施形態に係る移動体検出装置は、移動体が移動する移動路の側部に設けられ、当該移動路を移動する移動体の側面までの距離を示す距離画像を取得する距離画像取得手段と、この距離画像取得手段により取得された距離画像から前記移動体の側面に対する特徴量を求める特徴計算手段と、この特徴計算手段により求められた特徴量に基づき、あらかじめ標準的な移動体から取得された基準の特徴量を参照することにより前記移動体を判別する移動体検出手段とを具備している。
【０００７】
また、実施形態に係る移動体検出装置は、車両が走行する道路の側部に設けられ、当該道路を走行する車両の側面までの距離を示す距離画像を取得する距離画像取得手段と、この距離画像取得手段により取得された距離画像から、前記車両の側面に対する特徴量として、少なくとも車輪の直径および車軸間距離を求める特徴計算手段と、この特徴計算手段により求められた特徴量としての車輪の直径および車軸間距離を、あらかじめ標準的な車両から取得された基準の特徴量としての車輪の直径および車軸間距離と比較することにより、当該車両の少なくとも車軸数を求める移動体検出手段とを具備している。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】第１の実施形態に係る移動体検出装置の構成を概略的に示すブロック図。
【図２】第１の実施形態に係る距離画像入力部の配設例を説明する道路の正面から見た模式図。
【図３】第１の実施形態に係る動作を説明するフローチャート。
【図４】第１の実施形態において取得した距離画像の一例を模式的に示す図。
【図５】第１の実施形態における２値化処理を説明する模式図。
【図６】第１の実施形態における微分画像の一例を模式的に示す図。
【図７】第１の実施形態における特徴量抽出処理を説明する模式図。
【図８】第１の実施形態における特徴量抽出処理を説明するフローチャート。
【図９】第１の実施形態において追跡線を求める処理を説明する図。
【図１０】第１の実施形態において追跡線を求める処理を説明する図。
【図１１】第１の実施形態において求めた追跡線を示す図。
【図１２】第１の実施形態において求めた追跡線から特徴量を計算する処理を説明するフローチャート。
【図１３】第１の実施形態において求めた追跡線から特徴量を計算する処理を説明する図。
【図１４】第１の実施形態において求めた追跡線の座標値、求めた追跡線の傾き、道路境界線の座標値の具体例を示す図。
【図１５】第１の実施形態における特徴点を説明する図。
【図１６】第１の実施形態における特徴量データベースの具体例を示す図。
【図１７】第１の実施形態に係る距離画像入力部の配設の変形例を説明する道路の上方から見た模式図。
【図１８】第２の実施形態に係る移動体検出装置の構成を概略的に示すブロック図。
【図１９】第２の実施形態に係る距離画像入力部の配設例を説明する道路の正面から見た模式図。
【図２０】第２の実施形態に係る車両検出の原理を説明する道路の正面から見た模式図。
【図２１】第２の実施形態に係る動作を説明するフローチャート。
【図２２】第２の実施形態における追跡線の距離画像の具体例を示す図。
【図２３】第２の実施形態における車輪幅計算の原理を説明する道路の上方から見た模式図。
【図２４】第３の実施形態に係る移動体検出装置の構成を概略的に示すブロック図。
【図２５】第３の実施形態に係る距離画像入力部の配設例を説明するもので、（ａ）図は道路の正面から見た模式図、（ｂ）図は道路の上方から見た模式図。
【図２６】第３の実施形態において取得した距離画像の一例を模式的に示す図。
【図２７】第４の実施形態に係るステレオカメラの構成例を概略的に示す模式図。
【図２８】第４の実施形態におけるステレオカメラの原理を説明する図。
【図２９】第４の実施形態における距離画像作成処理を説明するフローチャート。
【図３０】第４の実施形態におけるステレオカメラの対応点の探索を説明する模式図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、実施形態について図面を参照して説明する。
なお、以下の説明では、移動体が走行する車両（自動車）の場合について述べるが、これに限定されるものではなく、たとえば、人物や人物以外の動物、さらには自動車以外の車両（電車や船舶等）などであっても同様に適用可能である。
【００１０】
まず、第１の実施形態について説明する。
図１は、第１の実施形態に係る移動体検出装置の構成を概略的に示すものである。第１の実施形態に係る移動体検出装置は、車両（移動体）が走行する道路（移動路）の側部に設けられ、当該道路を走行する車両の側面までの距離を示す距離画像を取得する距離画像取得手段としての距離画像入力部１１、距離画像入力部１１により入力された距離画像を格納（記憶）する画像記憶手段としての画像メモリ１２、画像メモリ１２に格納された距離画像から車両の側面に対する特徴量を求める特徴計算手段としての特徴計算部１３、特徴計算部１３により求められた特徴量に基づき、あらかじめ標準的な車両から取得された基準の特徴量を参照することにより車両を判別する移動体検出手段としての移動体検出部１４、および、これらを通信可能に接続するデータバスおよびアドレスバス１５により構成されている。
【００１１】
以下、各部について詳細に説明する。
距離画像入力部１１は、たとえば、図２に示すように、有料道路の料金所における道路（料金収受車線）２１の一方の側部に設けられたアイランド２２上に、道路２１を走行する車両（たとえば、自動車）２３の側面と相対向するように設置されている。なお、図２において、２４は道路２１の他方の側部に設けられたアイランド、２５はアイランド２４に植えられた樹木である。
【００１２】
距離画像入力部１１は、たとえば、ＴＯＦ（タイム・オブ・フライト）式の距離画像センサによって構成されている。ＴＯＦ式の距離画像センサとは、受光部の各画素に光の飛行時間に対応した信号電荷検出機能を集積化することで、距離情報を画像として同時に取得することができるものであり、光源から出力されるパルス光を対象物（車両２３）に向けて照射し、その対象物からの反射光を受光部で受光するまでの時間と光の速度から、対象物までの距離を計算することで距離画像を取得するという原理に基づいている。
【００１３】
画像メモリ１２は、たとえば、ＲＡＭ（ランダム・アクセス・メモリ）などによって構成されていて、距離画像入力部１１から所定の時間間隔で出力される距離画像を保管（記憶）する。
【００１４】
特徴計算部１３は、画像メモリ１２に格納された距離画像から、車両２３の側面に対する特徴量として、車輪（タイヤ）の直径および車軸間距離（ホイールベース）等を求めるものであり、たとえば、ＣＰＵ（セントラル・プロセッシング・ユニット）やＤＳＰ（デジタル・シグナル・プロセッサ）などによって構成されている。
【００１５】
移動体検出部１４は、特徴計算部１３により求められた特徴量としての車輪の直径および車軸間距離を、あらかじめ標準的な車両から取得して特徴量データベースに格納された基準の特徴量としての車輪の直径および車軸間距離と比較することにより、確からしさを検証し、車両２３を判別するとともに車両２３の車軸数などを求めるものであり、たとえば、ＣＰＵ（セントラル・プロセッシング・ユニット）やＤＳＰ（デジタル・シグナル・プロセッサ）などによって構成されている。
【００１６】
次に、上記のような構成において、図３に示すフローチャートを参照して動作を説明する。
なお、以下の説明においては、車両２３の側面に対する特徴量として特に車輪の直径および車軸間距離を算出することにより、最終的に車軸数を決定する事例について述べる。
【００１７】
距離画像入力部１１は、ある一定の時間間隔で距離画像を入力し、この入力された距離画像は画像メモリ１２に格納される（ステップＳ１）。距離画像入力部１１から得られる距離画像のイメージを図４に示す。この例は図２に対応していて、奥に行くほど画像の濃淡値が小さく（暗くなる）形式の距離画像を示しており、ａ部は一番奥の背景、ｂ部はアイランド２４、ｃ部はアイランド２４上の樹木、ｄ部は車両２３、ｅ部は道路２１に対応している。この距離画像には、図４からも明らかなように、車輪がない部分には必ず隙間ｆが存在するという特徴がある。
【００１８】
次に、特徴計算部１３は、特徴計算部１３は、画像メモリ１２に格納された距離画像から車両２３の側面に対する特徴量を計算する。
すなわち、まず、画像メモリ１２に格納された距離画像（図４）に対して２値化処理を行なうことにより、図５に示すような２値化画像（白色部が「１」、車線部が「０」とする）を取得する（ステップＳ２）。図５（ａ）は車両２３が存在する場合の２値化例、図５（ｂ）は車両２３が存在しない場合の２値化例である。
【００１９】
ここに、２値化を行なう際の閾値は、道路２１を走行する車両２３の奥の構造物（図２ではアイランド２４や樹木２５等）が誤検出されにくい値、たとえば、距離画像入力部１１から道路２１を走行する車両２３の幅方向に対する中央部までの距離Ｌ（図２参照）に相当する値に設定するものとする。
【００２０】
次に、特徴計算部１３は、上記のようにして得られた２値化画像に対して微分処理を行なうことにより、図６に示すような車両の輪郭線ｇおよび道路との境界線ｈを有する微分画像を取得し、この取得した微分画像に対して特徴量抽出処理を行なう（ステップＳ３）。
すなわち、まず、上記のようにして得られた微分画像に対して、図８に示すフローチャートに基づく処理を行なうことで車輪の検出に必要な追跡線を求める。まず、図７に示すように、得られた微分画像に対して、車輪および道路の位置と考えられる一定の検索範囲（点線枠）２６を設定し、この設定した検索範囲２６に対して、ラスタスキャンを行なうことにより１画素ずつ「１」の画素を探索する（ステップＳ２１）。
【００２１】
「１」の画素が見つかったら（ステップＳ２２）、図９に示すような３×３のマスク（窓）により、「１」の画素を追跡する。具体的な方法を述べると、マスクには、「１」画素の探索の優先順位が付けられており、番号が若いほど探索結果の優先順位が高いものとする。たとえば、図１０に示すように、Ａ点の次の候補の追跡において、マスクに「２」と「４」の番号の付けられた位置にＢ点、Ｃ点が見つかったとすると、Ｂ点を追跡の候補点とし、次はＢ点にマスクの中心をおいて次の追跡を開始する（ステップＳ２３）。このようにして、追跡を画像の右端に達するまで行なうことにより（ステップＳ２４）、図１１に示すような追跡線を描くことができる。
【００２２】
なお、もう１つの線（道路面）については、上記同様の手法にて求めてもよいし、あらかじめ辞書データとして特徴計算部１３内のメモリに格納しておいてもよい。
【００２３】
次に、図１２に示すフローチャートに基づく処理を行なうことで、求めた追跡線（図１１）から特徴量を計算する。まず、求めた追跡線の傾きを求める（ステップＳ３１）。傾きは、本実施形態においては、上下左右に各斜め方向を加えた８種類のみのため、図１３に示すような３×３のマスク内に付した方向を示す数字で表す。たとえば、「２」は右上、「４」は右下、「８」は左上、「６」は左下である。
【００２４】
点の追跡順番をｉとして、追跡結果の座標、求めた傾きの値を示す表を図１４（ａ）に、道路境界線の座標を図１４（ｂ）に示す。また、ここで追跡線と道路面とが車輪底面で接地している条件として、車輪底面のｘ座標（図１４では「２６，２７」など）において、車輪底面のｙ座標（図１４では「５」）と道路面のｙ座標（図１４では「６」）の距離（この場合「１」）が少ない（たとえば「３」以下）という条件を加えることにより、高精度な検出を実現することが可能である。
【００２５】
次に、特徴点を以下のような規則で求める（ステップＳ３２）。すなわち、たとえば、傾きが「３」（水平）の状態からそうでない状態が３回以上続くと、その開始点を車輪の側面候補とする。また、傾きが「３」（水平）以外から「３」（水平）に戻る場合も同様な定義により、車輪の側面候補とする。また、車輪の側面と側面との間で傾き「３」（水平）が２回以上続くと、その開始点を車輪底面候補とする。このようにして、図１５に示すように、車輪の側面候補（特徴点）Ｇ１，Ｇ３，Ｇ４，Ｇ６、および、底面候補（特徴点）Ｇ２，Ｇ５を求めることができる。
【００２６】
次に、上記のようにして求めた特徴点Ｇ１〜Ｇ６のｘ座標値ｘ１〜ｘ６（図１５参照）を用いて下記計算を行なうことにより、特徴量としての前輪の直径Ａ、後輪の直径Ｂおよび車軸間距離Ｃを求める（ステップＳ３３）。
Ａ＝ｘ３−ｘ１
Ｂ＝ｘ６−ｘ４
Ｃ＝ｘ５−ｘ２
次に、特徴計算部１３は、上記のようにして求めた特徴量Ａ，Ｂ，Ｃについて、たとえば、図１６に示すような特徴量データベースに格納された、あらかじめ標準的な車両から取得した基準の特徴量としての車輪の直径Ａ，Ｂおよび車軸間距離Ｃの上限値、下限値とそれぞれ比較することにより、確からしさを検証し、上限値、下限値の範囲内に入っていれば正しい検出結果として、求めた特徴量Ａ，Ｂ，Ｃに基づき当該車両の車軸数を決定し、決定した車軸数を上位装置に送信する（ステップＳ４）。
【００２７】
ここに、上記特徴量データベースに格納された車輪の直径Ａ，Ｂおよび車軸間距離Ｃの上限値、下限値は、この例では画素数で表わされているものとする。
【００２８】
なお、上記第１の実施形態では、距離画像入力部１１が１個の場合について説明したが、これに限らず、たとえば、図１７に示すように、複数個（この例では２個）の距離画像入力部１１ａ，１１ｂを車両２３の進行方向Ｑに沿って並設し、これら複数個の距離画像入力部１１ａ，１１ｂを時間的に同期させて動作させることにより、車両２３の検出範囲が広くなる。また、車両２３の進行方向ではなく、車両２３の進行方向と直交する方向（車両２３の高さ方向）に並設すれば、大型車も視野全面に入れることが可能となり、より正確な検出が可能となる。
【００２９】
次に、第２の実施形態について説明する。
図１８は、第２の実施形態に係る移動体検出装置の構成を概略的に示すものである。第２の実施形態の第１の実施形態と異なる点は、第１の実施形態の距離画像入力部１１、画像メモリ１２、特徴計算部１３と同様な距離画像入力部１６、画像メモリ１７、特徴計算部１８、および、双方からの処理結果を統合処理する統合処理部２０が追加された点にあり、その外は同じであるので、第１の実施形態と異なる点についてだけ説明する。
【００３０】
なお、特徴計算部１３，１８や移動体検出部１４，１９は別々に構成されているが、画像メモリ１２，１７へのアクセスを時間的に並列処理にするなどすることにより、特徴計算部や移動体検出部の構成を１つにすることも可能である。
【００３１】
一方の距離画像入力部１１は、たとえば、図１９に示すように、有料道路の料金所における道路２１の一方の側部に設けられたアイランド２２上に、道路２１を走行する車両２３の側面と相対向するように設置され、他方の距離画像入力部１６は、たとえば、図１９に示すように、道路２１の他方の側部に設けられたアイランド２４上に、一方の距離画像入力部１１と相対向するように設置されている。この場合、２つの距離画像入力部１１，１６は、車両２３の進行方向Ｑと直交する方向に相対向して配設される。
【００３２】
次に、上記のような構成において、図２１に示すフローチャートを参照して動作を説明する。
なお、図２１のステップＳ１ａ〜Ｓ４ａは距離画像入力部１１側の処理で、ステップＳ１ｂ〜Ｓ４ｂは距離画像入力部１６側の処理であり、それぞれ図３のステップＳ１〜Ｓ４と同様であるので、詳細な説明は省略し、異なる部分についてだけ説明する。
【００３３】
距離画像入力部１１側のステップＳ３ａの特徴点抽出処理におけるステップＳ３１（図１２参照）の処理では、図２２に示すように、追跡線中の各点の距離が得られている。そこで、各画素の距離の平均値を求めることにより、距離画像入力部１１から車両２３の左側面までの距離Ｄとする（図２０参照）。図２２の例では２０ｃｍとなり、これは図２０における距離画像入力部１１から車両２３の側面までの距離Ｄが２０ｃｍということになる。
【００３４】
また、距離画像入力部１６側のステップＳ３ｂでも、上記同様に距離画像入力部１６から車両２３の右側面までの距離Ｅが求められる。また、ステップＳ４ａ，Ｓ４ｂからは、それぞれの距離画像入力部１１，１６から得られた距離画像から見た車軸数がそれぞれ出力される。
【００３５】
そこで、統合処理部２０では、ステップＳ４ａ，Ｓ４ｂで得られた各車軸数が合致しているか否かを確認する。車軸数が合致している場合、距離画像入力部１１，１６間の距離Ｆ（図２０参照）は既知であるため、下記計算を行なうことにより、車輪間距離（輪距、トレッド）Ｚ（図２０参照）を求める（ステップＳ５）。
【００３６】
Ｚ≒Ｆ−（Ｄ＋Ｅ）
また、統合処理部２０では、上記のようにして求めた車輪間距離Ｚについて、前述した第１の実施形態と同様、特徴量データベース（図示省略）に格納された、あらかじめ標準的な車両から取得した基準の特徴量としての車輪間距離Ｚの上限値、下限値とそれぞれ比較することにより、確からしさを検証し、上限値、下限値の範囲内に入っていれば正しい検出結果として、求めた車輪間距離ＺおよびステップＳ４ａ，Ｓ４ｂで得られた車軸数を上位装置に送信する（ステップＳ５）。
【００３７】
このように、車両２３の両側から車輪（側面）までの距離を求めることができるため、車輪間の車幅方向の距離（車輪間距離Ｚ）も検出可能となる。また、車両２３の両側の画像を同時に取得する目的で、２つの距離画像入力部１１，１６を同期して動作させることにより、より精度の高い測定が可能となる。
【００３８】
なお、上記第２の実施形態では、２つの距離画像入力部１１，１６を車両２３の進行方向Ｑと直交する方向に相対向して配設した場合について説明したが、これに限らず、たとえば、図２３に示すように、２つの距離画像取得部１１，１６をその相対向する光軸を車両２３の進行方向Ｑに対して所定の角度θ傾斜させて配設してもよい。
【００３９】
このように、距離画像取得部１１，１６をその光軸を所定の角度θ傾斜させて配置することにより、図２３に示すように車輪２３ａの幅（タイヤ幅）を検出することも可能となるもので、以下それについて図２３を参照して説明する。
【００４０】
距離画像取得部１１，１６の光軸の傾きをθとすると、上記第２の実施形態における距離ＤをＤｃｏｓθ、距離ＥをＥｃｏｓθに置き換えるとともに車輪間距離Ｚを車輪幅Ｚ′とし、下記計算を行なうことにより、車輪幅Ｚ′を求めることができる。
【００４１】
Ｚ′≒Ｆ−（Ｄｃｏｓθ＋Ｅｃｏｓθ）
また、ステップＳ５では、上記のようにして求めた車輪幅Ｚ′について、上記第２の実施形態と同様、特徴量データベース（図示省略）に格納された、あらかじめ標準的な車両から取得した基準の特徴量としての車輪幅Ｚ′の上限値、下限値とそれぞれ比較することにより、妥当性を検証したり、ダブル車輪（ダブルタイヤ）か否かを判定したりし、その判定結果やステップＳ４ａ，Ｓ４ｂで得られた車軸数を上位装置に送信する。
【００４２】
次に、第３の実施形態について説明する。
図２４は、第３の実施形態に係る移動体検出装置の構成を概略的に示すものである。第３の実施形態の第１の実施形態と異なる点は、距離画像取得部１１から照射されるパルス光を距離画像取得部１１に向けて反射させる反射板（拡散反射板あるいは再帰反射板）２７が追加された点にあり、その外は同じであるので、第１の実施形態と異なる点についてだけ説明する。
【００４３】
反射板２７は、たとえば、図２５に示すように、道路２１の他方の側部に設けられたアイランド２４の内側に、車両２３を間にして距離画像入力部１１と相対向するように設置されている。なお、この例では、反射板２７の高さは車両２３の車輪の直径以上とし、反射板２７の車両２３の進行方向Ｑに対する幅は車両２３の長さ以上としている。
【００４４】
反射板２７は、車両検出の安定性を向上させるために設置されるものであって、拡散反射板や再帰反射板によって実現される。このような反射板２７を用いることによって、距離画像入力部１１から得られる距離画像は図２６に示すようになり、車両検出の重要な部分（車両２３が存在する部分）の距離と反射率が一定に保たれるという効果がある。なお、図２６の距離画像において、ｉ部が反射板２７に対応している。
【００４５】
次に、第４の実施形態について説明する。
第４の実施形態に係る移動体検出装置の全体的な構成は前述した第１の実施形態（図１）と同様であるので図示を省略し、第１の実施形態と異なる点は距離画像入力部１１としてステレオカメラを用いる点にある。
【００４６】
したがって、距離画像入力部１１で距離画像を取得した後は第１の実施形態と全く同じ処理となるため説明を省略し、ステレオカメラを用いて距離画像を取得する部分についてだけ以下に説明する。
【００４７】
ステレオカメラは、図２７に示すように、左右２つのカメラ（たとえば、ビデオカメラ）３１，３２、および、これら２つのカメラ３１，３２で撮像された画象から距離画像を作成する画像処理部３３により構成されている。カメラ３１，３２は、図２７に示すように対象物３３に対し所定の距離Ｈを離して平行に配設されている。
【００４８】
次に、図２８を参照してステレオカメラの原理的な部分を説明する。左カメラ３２の画像を基準画像とし、この画面上の点Ｐｌに対応する右カメラ３１の画像（参照画像）の点Ｐｒを求める。直線ｌと直線ｒは点Ｐで交わるため、点Ｐの３次元座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）は、Ｐｌ（ｘｌ，ｙｌ）とＰｒ（ｘｒ，ｙｒ）から求まる。点Ｐが手前にあるほど点Ｐｌと点Ｐｒの位置の差（視差）は大きく、奥にあるほど視差は小さいことを原理としている。
【００４９】
次に、画像処理部３３において距離画像を作成する手順を図２９に示すフローチャートにしたがって説明する。
左右のカメラ３１，３２からの画像が入力されると（ステップＳ４１）、まず、左右カメラ３１，３２の画像間の対応点を求める（ステップＳ４２）。たとえば、図３０に示すように、左カメラ３２の画像（図３０（ａ））のある点の対応点（ｉ，ｊ）を右カメラ３１の画像（図３０（ｂ））にて探す場合を、一般的に２乗残差法（ＳＳＤ法）と呼ばれる手法を用いて説明する。
【００５０】
まず、左カメラ３２の画像の探索したい点と右カメラ３１の画像の探索範囲ｘ内の各点間で、それらの点を中心とした３×３画素のエリア内における明るさの差の２乗和を計算する（２乗残差）。具体的には、下記数１で計算される。下記数１において、Ｍｒは右側カメラ３１の画像の輝度値、Ｍｌは左側カメラ３２の画像の輝度値とし、（）内はその座標である。（ｉ，ｊ）は探索したい点の座標を表し、ｘは右カメラ３１の探索範囲を示す。２乗残差Ｒが最も小さい座標（ｉ＋ｘ，ｊ）を対応点とする。
【数１】
【００５１】
次に、左右のカメラ３１，３２の視差がＸと求められた場合、一般にそこまでの距離（Ｌ）はカメラ３１，３２間の距離Ｈと、カメラ３１，３２の焦点距離ｆを用いて以下のように表される。
【００５２】
Ｌ＝ｆＨ／Ｘ
このように、左カメラ３２の各点に対して、右カメラ３１の対応点を探索し、距離を求めることにより、距離画像を得ることができる（ステップＳ４３）。
【００５３】
以上説明したように上記実施形態によれば、ＴＯＦ式の距離画像センサあるいはステレオカメラを用いた距離画像入力部を走行する車両の側面側に配設して、車両の側面に対する距離画像を非接触で取得し、取得した距離画像から車両の側面に対する特徴点を求めることにより、車輪の直径や車軸間距離等を求め、この求めた車輪の直径や車軸間距離に基づき、あらかじめ標準的な車両から取得された基準の特徴量を参照することにより妥当性を検証し、当該車輪の車軸数等を求めることにより、常に安定性に優れ精度の高い車軸数の検出が可能となる。
【００５４】
なお、前記実施形態では、移動体が車両（自動車）の場合で、最終的には車輪の車軸数、車輪間距離、車輪幅を検出する場合について説明したが、これらと同時あるいは単独に車両のパターンを検出することも可能である。
【００５５】
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。これら新規な実施形態は、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ともに、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。
【符号の説明】
【００５６】
１１…距離画像入力部（距離画像取得手段）、１２…画像メモリ（画像記憶手段）、１３…特徴計算部（特徴計算手段）、１４…移動体検出部（移動体検出手段）、１５…データバスおよびアドレスバス、２１…道路（移動路）、２２…アイランド、２３…車両（移動体）、２３ａ…車輪、２４…アイランド、２５…樹木、２７…反射板。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体が移動する移動路の側部に設けられ、当該移動路を移動する移動体の側面までの距離を示す距離画像を取得する距離画像取得手段と、
この距離画像取得手段により取得された距離画像から前記移動体の側面に対する特徴量を求める特徴計算手段と、
この特徴計算手段により求められた特徴量に基づき、あらかじめ標準的な移動体から取得された基準の特徴量を参照することにより前記移動体を判別する移動体検出手段と、
を具備したことを特徴とする移動体検出装置。
【請求項２】
車両が走行する道路の側部に設けられ、当該道路を走行する車両の側面までの距離を示す距離画像を取得する距離画像取得手段と、
この距離画像取得手段により取得された距離画像から、前記車両の側面に対する特徴量として、少なくとも車輪の直径および車軸間距離を求める特徴計算手段と、
この特徴計算手段により求められた特徴量としての車輪の直径および車軸間距離を、あらかじめ標準的な車両から取得された基準の特徴量としての車輪の直径および車軸間距離と比較することにより、当該車両の少なくとも車軸数を求める移動体検出手段と、
を具備したことを特徴とする移動体検出装置。
【請求項３】
車両が走行する道路の両側部に相対向してそれぞれ設けられ、当該道路を走行する車両の側面までの距離を示す距離画像を取得する２つの距離画像取得手段と、
この２つの距離画像取得手段にそれぞれ対応して設けられ、当該２つの距離画像取得手段により取得された距離画像から、前記車両の側面に対する特徴量として、少なくとも車輪の直径および車軸間距離を求める２つの特徴計算手段と、
この２つの特徴計算手段にそれぞれ対応して設けられ、当該２つの特徴計算手段により求められた特徴量としての車輪の直径および車軸間距離を、あらかじめ標準的な車両から取得された基準の特徴量としての車輪の直径および車軸間距離と比較することにより、当該車両の少なくとも車軸数を求める２つの移動体検出手段と、
この２つの移動体検出手段から得られる各車軸数が合致しているか否かの確認を行なうとともに、当該各車軸数に基づき当該車両の輪間距離を求める統合処理手段と、
を具備したことを特徴とする移動体検出装置。
【請求項４】
前記距離画像取得手段は、前記道路の側部に前記車両の進行方向に沿って複数個並設されていて、これら複数個の距離画像取得手段を時間的に同期させて動作させることを特徴とする請求項２または請求項３記載の移動体検出装置。
【請求項５】
前記距離画像取得手段は、光源から出力されるパルス光を対象物に向けて照射し、その対象物からの反射光を受光部で受光するまでの時間と光の速度から、対象物までの距離を計算することで距離画像を取得するＴＯＦ（タイム・オブ・フライト）式の距離画像取得手段であることを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の移動体検出装置。
【請求項６】
前記２つの距離画像取得手段の相対向する光軸を前記車両の進行方向に対して所定の角度傾斜させることにより、前記統合処理手段はさらに当該車両の車輪の幅をも求めることを特徴とする請求項５記載の移動体検出装置。
【請求項７】
前記距離画像取得手段と対象物を間にして相対向する部位に設けられ、前記光源から照射されるパルス光を前記受光部に向けて反射させる拡散反射板あるいは再帰反射板をさらに具備したことを特徴とする請求項５記載の移動体検出装置。
【請求項８】
前記距離画像取得手段は、ステレオカメラを用いて対象物までの距離を示す距離画像を取得することを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の移動体検出装置。
【請求項９】
前記特徴計算手段は、距離画像取得手段により取得された距離画像に対して２値化処理を行ない、この２値化処理により得られた２値化画像に対して微分処理を行なうことで車両の輪郭線および道路との境界線を求め、この求めた車両の輪郭線に対し追跡処理を行なうことで特徴点として車輪の側面候補および車輪の道路面と接する底面候補を求め、この求めた車輪の側面候補および車輪の道路面と接する底面候補に基づき車輪の直径および車軸間距離を求めることを特徴とする請求項２または請求項３記載の移動体検出装置。
【請求項１】
移動体が移動する移動路の側部に設けられ、当該移動路を移動する移動体の側面までの距離を示す距離画像を取得する距離画像取得手段と、
この距離画像取得手段により取得された距離画像から前記移動体の側面に対する特徴量を求める特徴計算手段と、
この特徴計算手段により求められた特徴量に基づき、あらかじめ標準的な移動体から取得された基準の特徴量を参照することにより前記移動体を判別する移動体検出手段と、
を具備したことを特徴とする移動体検出装置。
【請求項２】
車両が走行する道路の側部に設けられ、当該道路を走行する車両の側面までの距離を示す距離画像を取得する距離画像取得手段と、
この距離画像取得手段により取得された距離画像から、前記車両の側面に対する特徴量として、少なくとも車輪の直径および車軸間距離を求める特徴計算手段と、
この特徴計算手段により求められた特徴量としての車輪の直径および車軸間距離を、あらかじめ標準的な車両から取得された基準の特徴量としての車輪の直径および車軸間距離と比較することにより、当該車両の少なくとも車軸数を求める移動体検出手段と、
を具備したことを特徴とする移動体検出装置。
【請求項３】
車両が走行する道路の両側部に相対向してそれぞれ設けられ、当該道路を走行する車両の側面までの距離を示す距離画像を取得する２つの距離画像取得手段と、
この２つの距離画像取得手段にそれぞれ対応して設けられ、当該２つの距離画像取得手段により取得された距離画像から、前記車両の側面に対する特徴量として、少なくとも車輪の直径および車軸間距離を求める２つの特徴計算手段と、
この２つの特徴計算手段にそれぞれ対応して設けられ、当該２つの特徴計算手段により求められた特徴量としての車輪の直径および車軸間距離を、あらかじめ標準的な車両から取得された基準の特徴量としての車輪の直径および車軸間距離と比較することにより、当該車両の少なくとも車軸数を求める２つの移動体検出手段と、
この２つの移動体検出手段から得られる各車軸数が合致しているか否かの確認を行なうとともに、当該各車軸数に基づき当該車両の輪間距離を求める統合処理手段と、
を具備したことを特徴とする移動体検出装置。
【請求項４】
前記距離画像取得手段は、前記道路の側部に前記車両の進行方向に沿って複数個並設されていて、これら複数個の距離画像取得手段を時間的に同期させて動作させることを特徴とする請求項２または請求項３記載の移動体検出装置。
【請求項５】
前記距離画像取得手段は、光源から出力されるパルス光を対象物に向けて照射し、その対象物からの反射光を受光部で受光するまでの時間と光の速度から、対象物までの距離を計算することで距離画像を取得するＴＯＦ（タイム・オブ・フライト）式の距離画像取得手段であることを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の移動体検出装置。
【請求項６】
前記２つの距離画像取得手段の相対向する光軸を前記車両の進行方向に対して所定の角度傾斜させることにより、前記統合処理手段はさらに当該車両の車輪の幅をも求めることを特徴とする請求項５記載の移動体検出装置。
【請求項７】
前記距離画像取得手段と対象物を間にして相対向する部位に設けられ、前記光源から照射されるパルス光を前記受光部に向けて反射させる拡散反射板あるいは再帰反射板をさらに具備したことを特徴とする請求項５記載の移動体検出装置。
【請求項８】
前記距離画像取得手段は、ステレオカメラを用いて対象物までの距離を示す距離画像を取得することを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の移動体検出装置。
【請求項９】
前記特徴計算手段は、距離画像取得手段により取得された距離画像に対して２値化処理を行ない、この２値化処理により得られた２値化画像に対して微分処理を行なうことで車両の輪郭線および道路との境界線を求め、この求めた車両の輪郭線に対し追跡処理を行なうことで特徴点として車輪の側面候補および車輪の道路面と接する底面候補を求め、この求めた車輪の側面候補および車輪の道路面と接する底面候補に基づき車輪の直径および車軸間距離を求めることを特徴とする請求項２または請求項３記載の移動体検出装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【公開番号】特開２０１２−２２５７３（Ｐ２０１２−２２５７３Ａ）
【公開日】平成２４年２月２日（２０１２．２．２）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−１６０９７７（Ｐ２０１０−１６０９７７）
【出願日】平成２２年７月１５日（２０１０．７．１５）
【出願人】（０００００３０７８）株式会社東芝 (54,554)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年２月２日（２０１２．２．２）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年７月１５日（２０１０．７．１５）
【出願人】（０００００３０７８）株式会社東芝 (54,554)
【Ｆターム（参考）】
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