特開 2022-100156 車両検出装置、車両検出システム、車両検出方法およびプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2022100156

(43)【公開日】2022-07-05

(54)【発明の名称】車両検出装置、車両検出システム、車両検出方法およびプログラム

(51)【国際特許分類】

   G08G 1/015 20060101AFI20220628BHJP

【ＦＩ】

G08G1/015 A

【審査請求】未請求

【請求項の数】12

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2020214355

(22)【出願日】2020-12-23

(71)【出願人】

【識別番号】000204284

【氏名又は名称】太陽誘電株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】特許業務法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】小泉 大輔

(72)【発明者】

【氏名】工藤 慎之輔

(72)【発明者】

【氏名】小杉 明史

【テーマコード（参考）】

5H181

【Ｆターム（参考）】

5H181AA01

5H181CC19

5H181DD02

5H181EE07

(57)【要約】

【課題】橋梁を通過する車両を少ないコストで検出する。
【解決手段】車両検出装置は、橋梁に設けられたセンサから、橋梁におけるセンサが設けられた位置における車両の走行方向における橋梁の変位を表す観測値の時系列データを取得する取得部と、観測値の時系列データに対して予め設定された時間窓を用いた移動平均をした移動平均値の時系列データを算出する移動平均部と、観測値と移動平均値との差分を表す差分値の時系列データを算出する差算出部と、差分値の時系列データと、予め設定された閾値とを比較し、差分値が閾値を超えている場合に、車両が橋梁を通過したと判定する判定部と、を備える。
【選択図】図６

【特許請求の範囲】

【請求項1】

橋梁に設けられたセンサから、前記橋梁における前記センサが設けられた位置における車両の走行方向における前記橋梁の変位を表す観測値の時系列データを取得する取得部と、
前記観測値の時系列データに対して予め設定された時間窓を用いた移動平均をした移動平均値の時系列データを算出する移動平均部と、
前記観測値と前記移動平均値との差分を表す差分値の時系列データを算出する差算出部と、
前記差分値の時系列データと、予め設定された閾値とを比較し、前記差分値が前記閾値を超えている場合に、前記車両が前記橋梁を通過したと判定する判定部と、
を備える車両検出装置。

【請求項2】

前記センサは、前記走行方向の変位として、前記橋梁における前記センサが設けられた位置の前記走行方向の伸縮量を検出する
請求項１に記載の車両検出装置。

【請求項3】

前記車両が前記橋梁を通過したと判定された場合、前記差分値の時系列データの波形のピークに対応する時刻を前記車両が前記橋梁を通過した時刻として特定する時刻特定部
をさらに備える請求項１または２に記載の車両検出装置。

【請求項4】

前記判定部は、前記差分値の時系列データにおける、正側または負側の何れか一方に凸となる波形のピークの値と、前記閾値とを比較し、前記ピークの値が前記閾値を超えている場合に、前記車両が前記橋梁を通過したと判定する
請求項１から３の何れか１項に記載の車両検出装置。

【請求項5】

前記移動平均部は、前記観測値の時系列データに対して、前記時間窓を用いた単純移動平均をした前記移動平均値の時系列データを算出する
請求項１から４の何れか１項に記載の車両検出装置。

【請求項6】

前記移動平均部は、前記観測値の時系列データに対して、前記時間窓を用いた加重移動平均をした前記移動平均値の時系列データを算出する
請求項１から４の何れか１項に記載の車両検出装置。

【請求項7】

前記移動平均部は、ＦＩＲ（Finite Impulse Response）フィルタにより、前記観測値の時系列データに対して、前記時間窓を用いた移動平均をした移動平均値の時系列データを算出する
請求項１から４の何れか１項に記載の車両検出装置。

【請求項8】

前記移動平均部は、前記観測値の時系列データに対して、前記時間窓に対応する時間長の時系列の窓関数データとの畳み込み演算をすることにより、前記時間窓を用いた移動平均をした移動平均値の時系列データを算出する
請求項１から４の何れか１項に記載の車両検出装置。

【請求項9】

前記車両が前記橋梁を通過したと判定された場合、前記差分値の時系列データの波形のピークの値の大きさに応じて、前記車両の種別を判別する種別判定部をさらに備える
請求項１から８の何れか１項に記載の車両検出装置。

【請求項10】

橋梁に設けられ、前記橋梁における車両の走行方向における前記橋梁の変位を表す観測値の時系列データを出力するセンサと、
車両検出装置と
を備え、
前記車両検出装置は、
前記センサから前記観測値の時系列データを取得する取得部と、
前記観測値の時系列データに対して予め設定された時間窓を用いた移動平均をした移動平均値の時系列データを算出する移動平均部と、
前記観測値と前記移動平均値との差分を表す差分値の時系列データを算出する差算出部と、
前記差分値の時系列データと、予め設定された閾値とを比較し、前記差分値が前記閾値を超えている場合に、前記車両が前記橋梁を通過したと判定する判定部と、
を有する車両検出システム。

【請求項11】

情報処理装置により、橋梁を通過する車両を検出する車両検出方法であって、
前記情報処理装置が、
前記橋梁に設けられたセンサから、前記橋梁における前記センサが設けられた位置における前記車両の走行方向における前記橋梁の変位を表す観測値の時系列データを取得し、
前記観測値の時系列データに対して予め設定された時間窓を用いた移動平均をした移動平均値の時系列データを算出し、
前記観測値と前記移動平均値との差分を表す差分値の時系列データを算出し、
前記差分値の時系列データと、予め設定された閾値とを比較し、前記差分値が前記閾値を超えている場合に、前記車両が前記橋梁を通過したと判定する
車両検出方法。

【請求項12】

情報処理装置を、車両検出装置として機能させるためのプログラムであって、
前記情報処理装置を、
橋梁に設けられたセンサから、前記橋梁における前記センサが設けられた位置における車両の走行方向における前記橋梁の変位を表す観測値の時系列データを取得する取得部と、
前記観測値の時系列データに対して予め設定された時間窓を用いた移動平均をした移動平均値の時系列データを算出する移動平均部と、
前記観測値と前記移動平均値との差分を表す差分値の時系列データを算出する差算出部と、
前記差分値の時系列データと、予め設定された閾値とを比較し、前記差分値が前記閾値を超えている場合に、前記車両が前記橋梁を通過したと判定する判定部と、
して機能させるプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、車両検出装置、車両検出システム、車両検出方法およびプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、超音波式センサを用いて、橋梁等の交通量を計測する車両計測システムが知られている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０２０－０９４９９２号公報

【特許文献2】国際公開第２０２０／０３１４０５号

【非特許文献】

【0004】

【非特許文献1】東 俊孝 他、「道路交通センサスのための次世代情報収集システムの開発」、土木情報利用技術論文集 Ｖｏｌ．１５、Ｐ１０３－１１０、２００６年

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかし、超音波式センサは、高価であった。また、超音波式センサは、道路へ設置する場合に、道路を通行止めにしなければならなく、設置が困難であった。

【0006】

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、橋梁を通過する車両を少ないコストで検出することができる車両検出装置、車両検出システム、車両検出方法およびプログラムを提供する。

【課題を解決するための手段】

【0007】

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る車両検出装置は、橋梁に設けられたセンサから、前記橋梁における前記センサが設けられた位置における車両の走行方向における前記橋梁の変位を表す観測値の時系列データを取得する取得部と、前記観測値の時系列データに対して予め設定された時間窓を用いた移動平均をした移動平均値の時系列データを算出する移動平均部と、前記観測値と前記移動平均値との差分を表す差分値の時系列データを算出する差算出部と、前記差分値の時系列データと、予め設定された閾値とを比較し、前記差分値が前記閾値を超えている場合に、前記車両が前記橋梁を通過したと判定する判定部と、を備える。

【発明の効果】

【0008】

本発明によれば、橋梁を通過する車両を少ないコストで検出することができる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】図１は、車両検出システムを示す図である。

【図2】図２は、橋梁を横から見たときのセンサの配置を示す図である。

【図3】図３は、橋梁を上から見たときのセンサの配置を示す図である。

【図4】図４は、センサおよび橋梁の主桁の一部分を示す図である。

【図5】図５は、センサを第１部材および第２部材とともに示す図である。

【図6】図６は、車両検出装置の機能構成を示す図である。

【図7】図７は、車両検出装置の処理の流れを示すフローチャートである。

【図8】図８は、車両の種別の判定処理の流れを示すフローチャートである。

【図9】図９は、車両が橋梁を通過した時の走行方向の伸縮量の時系列データおよび移動平均値の時系列データの一例を示す図である。

【図10】図１０は、時間窓のサンプル数を変化させた場合の検知率を示す図である。

【図11】図１１は、時間窓のサンプル数に対する検知率を表すグラフを示す図である。

【図12】図１２は、車両検出装置のハードウェア構成を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下、図面を参照しながら実施形態について説明する。

【0011】

図１は、実施形態に係る車両検出システム１０を示す図である。車両検出システム１０は、車両が橋梁を通過したことを検出する。例えば、車両検出システム１０は、車両が橋梁を通過した場合に、車両が通過した時刻を特定する。

【0012】

車両検出システム１０は、センサ２０と、送信装置２２と、車両検出装置３０とを備える。

【0013】

センサ２０は、橋梁における所定の対象部分に設けられる。センサ２０は、橋梁のセンサ２０が設けられた対象部分における走行方向または橋梁に対して垂直方向の変位を表す観測値を検出する。本実施形態において、センサ２０は、橋梁の対象部分における、走行方向の伸縮量を測定する。伸縮量は、例えば、数１０センチメートル程度の距離の２点間における、数ナノメートルから数１００ナノメートル程度の距離の変化である。

【0014】

なお、センサ２０は、走行方向または垂直方向の変位を表す観測値を検出することができれば、走行方向の伸縮量でなく、他の物理量を検出してもよい。例えば、センサ２０は、橋梁の対象部分における走行方向のひずみを検出する歪計であってもよい。また、例えば、センサ２０は、橋梁の対象部分における走行方向の伸縮加速度の大きさまたは橋梁の対象部分における垂直方向の伸縮加速度の大きさを検出する加速度計であってもよい。また、ボックス橋梁等の垂直方向の厚みがある橋梁である場合、センサ２０は、対象部分における垂直方向の伸縮量を検出してもよい。

【0015】

センサ２０は、橋梁の対象部分における走行方向または垂直方向の変位を表す観測値を、所定の時間間隔毎に連続的に検出する。例えば、センサ２０は、観測値を数ミリ秒毎に検出する。センサ２０は、観測値を所定の時間間隔毎に連続的に検出する。センサ２０は、常時（例えば、１日２４時間連続して）、観測値を所定の時間間隔毎に連続的に検出してもよい。

【0016】

送信装置２２は、センサ２０により検出された観測値をネットワークを介して車両検出装置３０に送信する。ネットワークは、有線であっても、無線であっても、有線と無線とが混在していてもよい。ネットワークは、例えば、ＰＡＮ（Personal Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）、またはＷＡＮ（Wide Area Network）、または、ＰＡＮ、ＬＡＮおよびＷＡＮの混在ネットワークである。また、ネットワークは、インターネットまたは電話通信回線等を含んでいてもよい。

【0017】

車両検出装置３０は、送信装置２２からネットワークを介して送信された、橋梁の対象部分における走行方向または垂直方向の変位を表す観測値の時系列データを受信する。車両検出装置３０は、受信した観測値の時系列データに基づき、車両が橋梁を通過したか否かを検出する。さらに、車両検出装置３０は、車両が橋梁を通過した時刻を特定する。また、さらに、車両検出装置３０は、通過した車両が小型車か中型車かまたは大型車等の種別を特定する。

【0018】

車両検出装置３０は、ネットワークに接続可能なサーバ装置等のコンピュータである。車両検出装置３０は、１台のコンピュータであってもよいし、クラウドシステムのように複数台のコンピュータにより構成されていてもよい。

【0019】

なお、車両検出システム１０は、送信装置２２を備えない構成であってもよい。この場合、車両検出装置３０は、センサ２０から、直接、橋梁の対象部分における走行方向または垂直方向の変位を表す観測値を取得する。また、この場合、車両検出装置３０は、センサ２０の近傍、すなわち、橋梁の近傍に設けられてもよい。

【0020】

図２は、橋梁を横から見たときのセンサ２０の配置を示す図である。図３は、橋梁を上から見たときのセンサ２０の配置を示す図である。センサ２０は、例えば、橋梁における走行方向の中心よりも端部側に取り付けられる。センサ２０は、例えば、橋梁における下側の面であって、橋台の近傍に取り付けられる。これにより、作業者は、橋梁が完成した後であっても、センサ２０を橋梁に容易に取り付けることができる。なお、センサ２０は、橋梁における走行方向の何れの位置に取り付けられてもよい。例えば、センサ２０は、作業者により取り付けが難しくはなる場合もあるが、橋梁における走行方向の中央部に取り付けられてもよい。また、センサ２０は、橋梁における側面に取り付けられてもよい。この場合、センサ２０は、橋梁の垂直方向の伸縮量を測定することが可能となる。

【0021】

図４は、センサ２０および橋梁の主桁５４の一部分を示す図である。センサ２０は、橋梁の主桁５４の下面５６における第１点６２と第２点６４との間の距離の変化量を測定する。なお、第１点６２と第２点６４との間の距離の変化量は、橋梁の対象分における走行方向の伸縮量に相当する。

【0022】

第１点６２および第２点６４は、橋梁における幅員方向に対して同一、走行方向に対して異なる位置である。第１点６２と第２点６４との間は、例えば数１０センチメートル程度である。センサ２０は、第１点６２と第２点６４との間における走行方向の距離の変化量を、例えば数ナノメートルから数百ナノメートルの単位で測定する。

【0023】

センサ２０は、第１部材６６と、第２部材６８と、変位検出装置７０とを有する。

【0024】

第１部材６６は、支持部６６ａと梁部６６ｂとを有する片持梁である。支持部６６ａの一端は、第１点６２に固定される固定端６６ｃである。支持部６６ａは、第１点６２から、主桁５４の下面５６に対して垂直方向の下側に所定距離伸びる。梁部６６ｂは、支持部６６ａにおける固定端６６ｃとは反対側の端部から、走行方向の第２点６４側に所定距離伸びる。梁部６６ｂにおける支持部６６ａに接続されていない側の端部は、何れの部材とも接続されない自由端６６ｄである。なお、自由端６６ｄは、例えばリニアスライダのような、距離の変化量を測定する方向以外の動きを制限する機構によって支持されていてもよい。

【0025】

第２部材６８は、支持部６８ａと梁部６８ｂとを有する片持梁である。支持部６８ａの一端は、第２点６４に固定される固定端６８ｃである。支持部６８ａは、第２点６４から、主桁５４の下面５６に対して垂直方向の下側に所定距離伸びる。梁部６８ｂは、支持部６８ａにおける固定端６８ｃとは反対側の端部から、走行方向の第１点６２側に所定距離伸びる。梁部６８ｂにおける支持部６８ａに接続されていない側の端部は、何れの部材とも接続されない自由端６８ｄである。なお、自由端６８ｄは、例えばリニアスライダのような、距離の変化量を測定する方向以外の動きを制限する機構によって支持されていてもよい。

【0026】

ここで、第１部材６６の自由端６６ｄおよび第２部材６８の自由端６８ｄとは、機械的な干渉が生じず、走行方向に重複した位置に配置される。これにより、第１部材６６の自由端６６ｄおよび第２部材６８の自由端６８ｄは、主桁５４の下面５６に対して垂直する方向に対向した位置に配置される。そして、第１点６２と第２点６４との間の距離が変化した場合、第１部材６６の自由端６６ｄと第２部材６８の自由端６８ｄとの相対位置は、走行方向にずれる。

【0027】

変位検出装置７０は、第１部材６６の自由端６６ｄと第２部材６８の自由端６８ｄとが対向した部分に設けられる。変位検出装置７０は、第１部材６６の自由端６６ｄと第２部材６８の自由端６８ｄとの相対位置の変位を検出する。そして、変位検出装置７０は、検出した変位を、橋梁における走行方向の２点間の伸縮量として出力する。

【0028】

図５は、変位検出装置７０を第１部材６６および第２部材６８とともに示す図である。変位検出装置７０は、スケール７２と、検出器７４とを含む。

【0029】

スケール７２は、第１部材６６の自由端６６ｄまたは第２部材６８の自由端６８ｄの一方に取り付けられる。検出器７４は、第１部材６６の自由端６６ｄまたは第２部材６８の自由端６８ｄのうち、スケール７２が取り付けられていない他方に取り付けられる。

【0030】

スケール７２は、走行方向に対する光の照射位置に応じて、反射光量（または透過光量）が変化する光学部材である。例えば、スケール７２は、走行方向に所定の間隔の複数の光学スリットまたはストライプが形成された回折格子または光吸収剤である。

【0031】

検出器７４は、ハーフミラー７６と、発光部７８と、受光部８０と、検出回路８２とを含む。ハーフミラー７６は、照射された光の一部を反射し、他の一部を透過する。

【0032】

発光部７８は、スケール７２に対してハーフミラー７６を介して光を照射する。受光部８０は、スケール７２により反射された光をハーフミラー７６を介して受光する。検出回路８２は、受光部８０により検出された光の光量変化に基づき第１部材６６と第２部材６８との相対位置の変位を表す信号を、伸縮量として出力する。

【0033】

スケール７２に照射される光の位置は、第１部材６６と第２部材６８との相対位置の走行方向の位置のずれに応じて、走行方向にずれる。スケール７２には走行方向に光学スリットまたはストライプが形成されているので、スケール７２の反射光量は、光の照射位置の走行方向のずれに応じて増減する。具体的には、スケール７２の反射光量は、スケール７２に照射される光の位置が光学スリットまたはストライプの間隔分ずれると、光量の増減が１周期する。従って、例えば、検出回路８２は、受光部８０から出力された信号の増減をカウントすることにより、第１部材６６と第２部材６８との相対位置の変化量を取得することができる。

【0034】

また、変位検出装置７０は、互いの光学スリットまたはストライプが１／４周期ずれた２つのスケール７２と、２つのスケール７２に対応する２つの発光部７８および２つの受光部８０とを含んでもよい。これにより、２つの受光部８０は、第１部材６６と第２部材６８との相対位置の変化に対して１／４周期位相のずれた２つの周期信号を出力することができる。従って、例えば、検出回路８２は、２つの信号の値に基づき、第１部材６６と第２部材６８との相対位置の変化方向、および、光学スリットまたはストライプの周期より短い間隔での、第１部材６６と第２部材６８との相対位置の変化量を検出することができる。

【0035】

また、図５の例では、スケール７２は、光を反射する構成となっている。これに代えて、スケール７２は、光を透過する構成であってもよい。この場合、スケール７２は、走行方向に対する光の照射位置に応じて、透過光量が変化する。

【0036】

また、検出器７４は、ハーフミラー７６を含まない構成であってもよい。この場合、発光部７８から出射された光は、スケール７２に所定の角度で入射される。そして、スケール７２により反射された光は、受光部８０へと直接入射される。

【0037】

このような構成の変位検出装置７０は、片持梁を用いて２点間の距離の変化を光センサにより検出する。これにより、変位検出装置７０は、簡単な構成でコストの小さい部材を用いて、橋梁における非常に小さい伸縮を精度良く検出することができる。

【0038】

図６は、車両検出装置３０の機能構成を示す図である。車両検出装置３０は、取得部１１２と、記憶部１１４と、移動平均部１１６と、差算出部１１８と、ピーク検出部１２０と、判定部１２２と、時刻特定部１２４と、種別判定部１２６と、出力部１２８とを備える。

【0039】

取得部１１２は、橋梁に設けられたセンサ２０から、ネットワークを介して、橋梁のセンサ２０が設けられた対象部分における走行方向または垂直方向の変位を表す観測値の時系列データを取得する。本実施形態において、観測値は、対象部分における走行方向の伸縮量である。取得部１１２は、観測値を１サンプル毎にリアルタイムで取得してもよいし、所定サンプル数の観測値をまとめて一定期間毎に取得してもよい。

【0040】

観測値の時系列データに含まれる複数の観測値のそれぞれは、検出した時刻が対応付けられている。例えば、観測値の時系列データは、複数の観測値と、複数の観測値に一対一で対応付けられた複数の時刻データとを含んでいてもよい。複数の時刻データのそれぞれは、対応する観測値を検出した時刻を表す。観測値の時系列データは、サンプルとサンプルとの間の時間間隔であるサンプル間隔が予め定められている。従って、観測値の時系列データは、複数の観測値と、先頭の観測値の時刻データとを含んでもよい。この場合、複数の観測値のそれぞれの検出時刻は、先頭の観測値の時刻データと、対応する観測値の順序と、サンプル時間間隔とに基づき算出される。

【0041】

記憶部１１４は、取得部１１２により取得された観測値の時系列データを記憶する。

【0042】

移動平均部１１６は、記憶部１１４に記憶された観測値の時系列データに対して、予め設定された時間窓を用いた移動平均をした移動平均値の時系列データを算出する。時間窓は、移動平均をする連続する観測値の個数（サンプル数）により表されてもよい。また、時間窓は、時間により表されてもよい。時間窓が時間により表される場合、移動平均部１１６は、時間窓をサンプル間隔で除算した個数の観測値を用いて移動平均値を算出する。

【0043】

移動平均部１１６は、観測値の時系列データに対して単純移動平均をした移動平均値の時系列データを算出してもよい。すなわち、移動平均部１１６は、時間窓に含まれる個数(例えばＮ個)の観測値を全て加算し、加算結果をＮで除算した値を、移動平均値として算出する。

【0044】

また、移動平均部１１６は、観測値の時系列データに対して加重移動平均をした移動平均値の時系列データを算出してもよい。すなわち、移動平均部１１６は、時間窓に含まれる個数の観測値のそれぞれに予め定められた重みを乗算し、重みを乗算したＮ個の観測値を全て加算し、加算結果をＮで除算した値を、移動平均値として算出する。

【0045】

また、移動平均部１１６は、ＦＩＲ（Finite Impulse Response）フィルタにより、観測値の時系列データに対して移動平均をした移動平均値の時系列データを算出してもよい。また、移動平均部１１６は、観測値の時系列データに対して、時間窓に対応する時間長の時系列の窓関数データとの畳み込み演算をすることにより、移動平均値の時系列データを算出してもよい。

【0046】

また、移動平均部１１６は、ソフトウェアプログラムを用いた演算処理により移動平均値を算出してもよい。また、移動平均部１１６は、フィルタ回路等のハードウェア回路を用いた演算処理により移動平均値を算出してもよい。

【0047】

差算出部１１８は、記憶部１１４に記憶された観測値の時系列データと、移動平均部１１６により算出された移動平均値の時系列データとを取得する。差算出部１１８は、サンプル毎に観測値と移動平均値との差分を算出することにより、観測値と移動平均値との差分を表す差分値の時系列データを算出する。例えば、算出部１１８は、観測値から移動平均値を減算することにより、差分値の時系列データを算出する。

【0048】

ピーク検出部１２０は、差分値の時系列データを解析して、波形のピークのサンプル位置を検出する。また、ピーク検出部１２０は、差分値の時系列データにおける正側または負側の何れか一方側に凸となる波形におけるピークを検出する。ピーク検出部１２０は、観測対象期間分の差分値の時系列データに、複数のピークが含まれている場合には、複数のピークのそれぞれを検出する。

【0049】

例えば、ピーク検出部１２０は、差分値の時系列データのうち、予め定められた値を超えている連続範囲のうちの何れかのサンプル位置を、ピークとして検出してもよい。また、例えば、ピーク検出部１２０は、差分値の時系列データのうち、予め定められた値を超えている連続範囲のなかの、最大または最小の差分値のサンプル位置を、ピークとして検出してもよい。

【0050】

また、例えば、ピーク検出部１２０は、差分値の時系列データに含まれるノイズ(例えば微小の高周波の増減成分)を除いてから、ピークを検出してもよい。また、例えば、ピーク検出部１２０は、ノイズを除いた後の差分値の時系列データを微分した微分値の時系列データを算出し、微分値の時系列データが０となるサンプル位置をピークとして検出してもよい。

【0051】

判定部１２２は、予め閾値が設定されている。判定部１２２は、ピーク検出部１２０により検出されたピークについて、差分値の時系列データにおける波形のピークの値と、予め設定された閾値とを比較する。そして、判定部１２２は、ピークの値が閾値を超えている場合に、車両が橋梁を通過したと判定する。なお、判定部１２２は、ピーク検出部１２０が複数のピークを検出した場合には、検出した複数のピークのそれぞれについて、ピークの値と閾値とを比較し、ピークの値が閾値を超えている場合に車両が橋梁を通過したと判定する。

【0052】

例えば、判定部１２２は、検出したピークが正側に凸となる波形であれば、ピークの値が閾値より大きい場合に車両が橋梁を通過したと判定する。また、例えば、判定部１２２は、検出したピークが負側に凸となる波形であれば、ピークの値が閾値より小さい場合に車両が橋梁を通過したと判定する。

【0053】

時刻特定部１２４は、判定部１２２により車両が橋梁を通過したと判定された場合、ピークに対応する時刻を車両が橋梁を通過した時刻として特定する。例えば、時刻特定部１２４は、観測値の時系列データに含まれる複数の観測値のそれぞれに対応する時刻データを参照することにより、ピークに対応する時刻を取得する。

【0054】

種別判定部１２６は、車両が橋梁を通過したと判定された場合、ピークの値の大きさに応じて、車両の種別を判別する。例えば、種別判定部１２６は、ピークの値の大きさに応じて、小型車か、中型車かまたは大型車かを判別する。例えば、検出したピークが正側に凸となる波形であれば、種別判定部１２６は、ピークの値が第１判定値より小さければ小型車、第１判定値以上第２判定値より小さければ中型車、および、第２判定値以上であれば大型車と判別する。なお、第２判定値は、第１判定値より大きい。例えば、検出したピークが負側に凸となる波形であれば、種別判定部１２６は、ピークの値が第１判定値より小さければ大型車、第１判定値以上第２判定値より小さければ中型車、および、第２判定値以上であれば小型車と判別する。

【0055】

出力部１２８は、判定部１２２による車両通過の判定結果、時刻特定部１２４により特定された車両が橋梁を通過した時刻、および、種別判定部１２６による車両の種別の判定結果を外部装置に出力する。例えば、出力部１２８は、これらの情報を表示装置に表示させる。また、例えば、出力部１２８は、管理者等が保持する端末装置にこれらの情報を送信してもよい。

【0056】

図７は、車両検出装置３０の処理の流れを示すフローチャートである。車両検出装置３０は、所定時間毎に図７に示す流れで処理を実行する。

【0057】

まず、Ｓ１１において、車両検出装置３０は、所定時間である観測時間範囲の観測値の時系列データを取得する。車両検出装置３０は、例えば、数分、数十分または数時間等の範囲の観測値の時系列データを取得する。

【0058】

続いて、Ｓ１２において、車両検出装置３０は、観測時間範囲の観測値の時系列データに対して、予め設定された時間窓を用いた移動平均をした移動平均値の時系列データを算出する。

【0059】

続いて、Ｓ１３において、車両検出装置３０は、サンプル毎に観測値と移動平均値との差分を算出することにより、観測値と移動平均値との差分を表す差分値の時系列データを算出する。

【0060】

続いて、Ｓ１４において、車両検出装置３０は、差分値の時系列データを解析して、波形のピークを検出する。例えば、車両検出装置３０は、差分値の時系列データにおける正側または負側の何れか一方に凸となる波形におけるピークを検出する。車両検出装置３０は、観測対象期間分の差分値の時系列データに、複数のピークが含まれている場合には、複数のピークのそれぞれを検出する。

【0061】

続いて、Ｓ１５において、車両検出装置３０は、検出されたそれぞれのピークについて、差分値の時系列データにおける波形のピークの値と、予め設定された閾値とを比較する。そして、車両検出装置３０は、ピークの値が閾値を超えている場合に、車両が橋梁を通過したと判定する。例えば、車両検出装置３０は、検出したピークが正側に凸となる波形におけるピークであれば、ピークの値が閾値より大きい場合に車両が橋梁を通過したと判定する。また、例えば、車両検出装置３０は、検出したピークが負側に凸となる波形におけるピークであれば、ピークの値が閾値より小さい場合に車両が橋梁を通過したと判定する。

【0062】

続いて、Ｓ１６において、車両検出装置３０は、観測時間範囲について、車両が橋梁を通過したか否かを判断する。観測時間範囲に車両が橋梁を通過していない場合（Ｓ１６のＮｏ）、車両検出装置３０は、本フローの処理を終了する。観測時間範囲に車両が橋梁を通過した場合（Ｓ１６のＹｅｓ）、車両検出装置３０は、処理をＳ１７に進める。

【0063】

Ｓ１７において、車両検出装置３０は、通過したと判定されたそれぞれの車両について、ピークに対応する時刻を、車両が橋梁を通過した時刻として特定する。例えば、車両検出装置３０は、観測値の時系列データに含まれる複数の観測値のそれぞれに対応する時刻データを参照することにより、ピークに対応する時刻を取得する。

【0064】

続いて、Ｓ１８において、車両検出装置３０は、通過したと判定されたそれぞれの車両について、ピークの値の大きさに応じて、車両の種別を判別する。例えば、車両検出装置３０は、ピークの値の大きさに応じて、小型車か、中型車かまたは大型車かを判別する。

【0065】

続いて、Ｓ１９において、車両検出装置３０は、通過したと判定されたそれぞれの車両について、特定された車両が橋梁を通過した時刻、および、車両の種別の判定結果を外部装置に出力する。例えば、車両検出装置３０は、これらの情報を表示装置に表示させてもよいし、これらの情報を管理者等が保持する端末装置に送信してもよい。

【0066】

車両検出装置３０は、Ｓ１９の処理を終えると、本フローの処理を終了する。

【0067】

図８は、車両の種別の判定処理の流れを示すフローチャートである。車両検出装置３０は、図７のＳ１８の車両種別の判別処理において、例えば、図８に示すような処理を実行する。なお、図８の処理は、検出したピークが正側に凸となる波形である場合の処理である。

【0068】

まず、Ｓ２１において、車両検出装置３０は、対応するピークについて、差分値を取得する。

【0069】

続いて、Ｓ２２において、車両検出装置３０は、取得した差分値が第１判定値より小さいか否かを判断する。第１判定値は、予め設定された値であって、車両が橋梁を通過したか否かを判断するための閾値より大きい値である。取得した差分値が第１判定値より小さい場合（Ｓ２２のＹｅｓ）、車両検出装置３０は、処理をＳ２３に進める。Ｓ２３において、車両検出装置３０は、通過した車両の種別を、小型車と判定する。

【0070】

取得した差分値が第１判定値以上である場合（Ｓ２２のＮｏ）、車両検出装置３０は、処理をＳ２４に進める。Ｓ２４において、車両検出装置３０は、取得した差分値が第２判定値より小さいか否かを判断する。第２判定値は、予め設定された値であって、第１判定値より大きい値である。取得した差分値が第２判定値より小さい場合（Ｓ２４のＹｅｓ）、車両検出装置３０は、処理をＳ２５に進める。Ｓ２５において、車両検出装置３０は、通過した車両の種別を、中型車と判定する。

【0071】

取得した差分値が第２判定値以上である場合（Ｓ２４のＮｏ）、車両検出装置３０は、処理をＳ２６に進める。Ｓ２６において、車両検出装置３０は、通過した車両の種別を、大型車と判定する。

【0072】

そして、車両検出装置３０は、Ｓ２３、Ｓ２５またはＳ２６の処理を終えると、当該車両について、車両種別の判定処理を終了する。車両検出装置３０は、さらに検出した車両がある場合には、再度、その車両について、Ｓ２１から処理を繰り返す。

【0073】

図９は、車両が橋梁を通過した時の走行方向の伸縮量の時系列データおよび移動平均値の時系列データの一例を示す図である。

【0074】

発明者は、センサ２０により検出された橋梁の走行方向の伸縮量と、橋梁を撮像する監視カメラにより撮像された画像とを比較した。これにより、発明者は、橋梁の走行方向の伸縮量が、車両が橋梁を通過するタイミングで大きく増減することを確認した。すなわち、発明者は、センサ２０から得られる観測値の時系列データにおける波形のピークのタイミングを特定することにより、車両が橋梁を通過する時刻を特定することができることを確認した。

【0075】

また、発明者は、橋梁の走行方向の伸縮量が、車両が橋梁を通過することにより生じる増減の速度よりも、緩やかに増減していることを確認した。すなわち、発明者は、車両が橋梁を通過することにより生じる振動の周期よりも、十分に長い周期で変動していることを確認した。発明者は、橋梁の長い周期での変動の成分が、車両が橋梁を通過しているか否かの判定の精度に影響を与えると推定した。

【0076】

そこで、発明者は、センサ２０により検出された橋梁の走行方向の伸縮量から、伸縮量の移動平均値を減じた差分値の時系列データを生成し、差分値の時系列データにおける波形のピークの特定することにより、車両が橋梁を通過したか否かを検知する車両検出装置３０を開発した。

【0077】

図１０は、時間窓のサンプル数を変化させた場合の検知率を示す図である。図１１は、時間窓のサンプル数に対する検知率を表すグラフを示す図である。

【0078】

図１０および図１１は、長さが約２０メートルの橋梁にセンサ２０を設けて得られた観測値の時系列データから検知率を算出した例である。サンプル期間は、１／２０秒である。また、発明者は、監視カメラにより撮像カメラから、観測対象期間に、上り車線に８台、下り車線に７台の車両が橋梁を通過していたことを確認した。

【0079】

このような設定において、移動平均の時間窓を４１サンプルに設定して車両検出装置３０で車両を検出した場合、検知率は、約８６．６％であった。また、移動平均の時間窓を５１サンプルに設定した場合、検知率は、約９２．９％であった。また、移動平均の時間窓を６１サンプルに設定した場合、検知率は、１００％であった。また、移動平均の時間窓を７１サンプルに設定した場合、検知率は、約９２．９％であった。また、移動平均の時間窓を８１サンプルに設定した場合、検知率は、約８６．６％であった。

【0080】

以上から、発明者は、差分値の時系列データにおける波形のピークの特定することにより車両が橋梁を通過したか否かを検知する場合において、時間窓の長さが精度に影響することを確認した。

【0081】

ここで、検知率が１００％となった６１サンプルに相当する時間は、（１／２０）秒×６１サンプル＝３．０５秒である。

【0082】

また、車両が時速３０キロメートルで、２０メートルの橋梁を通過する時間は、２．４秒である。また、車両が時速２０キロメートルで、２０メートルの橋梁を通過する時間は、３．６秒である。また、車両が時速４０キロメートルで、２０メートルの橋梁を通過する時間は、１．８秒である。このことから、車両の検出精度が高くなる時間窓の長さには、最適値が存在する。従って、車両検出装置３０に設定される移動平均の時間窓は、複数の時間長の時間窓で検知率を測定する実験等を予め行って決定することが好ましい。

【0083】

以上のように、本実施形態に係る車両検出システム１０は、橋梁への取り付けが容易なセンサ２０を用いて、橋梁を通過する車両を検出する。これにより、本実施形態に係る車両検出システム１０によれば、橋梁を通過する車両を少ないコストで、精度良く検出することができる。

【0084】

図１２は、車両検出装置３０のハードウェア構成を示す図である。車両検出装置３０は、一例として、一般のコンピュータと同様のハードウェア構成の情報処理装置により実現される。車両検出装置３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３０１と、操作装置３０２と、表示装置３０３と、主記憶装置３０５と、補助記憶装置３０６と、通信装置３０７と、バス３０９とを備える。各部は、バス３０９により接続される。

【0085】

ＣＰＵ３０１は、主記憶装置３０５の所定領域を作業領域として補助記憶装置３０６等に予め記憶された各種プログラムとの協働により各種処理を実行し、車両検出装置３０を構成する各部の動作を統括的に制御する。また、ＣＰＵ３０１は、プログラムとの協働により、操作装置３０２、表示装置３０３および通信装置３０７等を動作させる。

【0086】

操作装置３０２は、タッチパネル、マウスやキーボード等の入力デバイスであって、ユーザから操作入力された情報を指示信号として受け付け、その指示信号をＣＰＵ３０１に出力する。

【0087】

表示装置３０３は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等の表示部である。表示装置３０３は、ＣＰＵ３０１からの表示信号に基づいて、各種情報を表示する。

【0088】

主記憶装置３０５は、ＳＤＲＡＭ（Synchronous Dynamic Random Access Memory）等の揮発性の記憶媒体である。主記憶装置３０５は、ＣＰＵ３０１の作業領域として機能する。

【0089】

補助記憶装置３０６は、フラッシュメモリ等の半導体による記憶媒体、磁気的または光学的に記録可能な記憶媒体等の書き換え可能な記録装置である。補助記憶装置３０６は、車両検出装置３０の制御に用いられるプログラムを記憶する。

【0090】

通信装置３０７は、他の装置とデータの送受信をする。また、通信装置３０７は、ネットワークを介してサーバ等とデータの送受信をしてもよい。

【0091】

車両検出装置３０で実行されるプログラムは、例えば、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納され、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供される。また、車両検出装置３０で実行されるプログラムは、持ち運び可能な記憶媒体等に予め組み込んで提供されてもよい。

【0092】

車両検出装置３０で実行されるプログラムは、取得モジュールと、移動平均モジュールと、差算出モジュールと、ピーク検出モジュールと、判定モジュールと、時刻特定モジュールと、種別判定モジュールと、出力モジュールと、を含むモジュール構成となっている。ＣＰＵ３０１は、記憶媒体等からこのようなプログラムを読み出して、上記各モジュールを主記憶装置３０５にロードする。そして、ＣＰＵ３０１は、このようなプログラムを実行することにより、取得部１１２、移動平均部１１６、差算出部１１８、ピーク検出部１２０、判定部１２２、時刻特定部１２４、種別判定部１２６および出力部１２８として機能する。また、ＣＰＵ３０１は、このようなプログラムを実行することにより、主記憶装置３０５または補助記憶装置３０６を記憶部１１４として機能させる。なお、取得部１１２、移動平均部１１６、差算出部１１８、ピーク検出部１２０、判定部１２２、時刻特定部１２４、種別判定部１２６および出力部１２８との一部または全部がハードウェアにより構成されていてもよい。

【0093】

以上、本発明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。実施形態は、種々の変更を行うことができる。

【符号の説明】

【0094】

１０ 車両検出システム
２０ センサ
２２ 送信装置
３０ 車両検出装置
１１２ 取得部
１１４ 記憶部
１１６ 移動平均部
１１８ 差算出部
１２０ ピーク検出部
１２２ 判定部
１２４ 時刻特定部
１２６ 種別判定部
１２８ 出力部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】