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(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】P2023023692
(43)【公開日】2023-02-16
(54)【発明の名称】支障物検出装置
(51)【国際特許分類】
B60M 1/28 20060101AFI20230209BHJP
G06T 7/593 20170101ALI20230209BHJP
G06T 7/70 20170101ALI20230209BHJP
【ＦＩ】
B60M1/28 R
G06T7/593
G06T7/70 A
【審査請求】未請求
【請求項の数】3
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2021129447
(22)【出願日】2021-08-06
(71)【出願人】
【識別番号】390021577
【氏名又は名称】東海旅客鉄道株式会社
(71)【出願人】
【識別番号】000006105
【氏名又は名称】株式会社明電舎
(74)【代理人】
【識別番号】110002077
【氏名又は名称】園田・小林弁理士法人
(72)【発明者】
【氏名】坂 洋輔
(72)【発明者】
【氏名】大枝 憲司
(72)【発明者】
【氏名】加藤 直文
(72)【発明者】
【氏名】山本 大樹
(72)【発明者】
【氏名】川畑 匠朗
【テーマコード（参考）】
5L096
【Ｆターム（参考）】
5L096AA06
5L096AA09
5L096CA05
5L096DA02
5L096FA66
5L096FA67
5L096GA34
5L096GA51
5L096MA07
(57)【要約】
【課題】軌道を走行する鉄道車両の支障物を高精度に安定して検出可能とすること。
【解決手段】上方に電線である架線が配された軌道を走行する鉄道車両（２）が備える支障物検出装置（１）が、複数のカメラ（３）と、複数のカメラにより取得された映像からカメラ画像データを生成するデータ処理部（１１）と、カメラ画像データから距離を算出し、距離データを生成して出力する距離算出部（１２）と、カメラ画像データから電線を認識し、電線位置データを生成して出力する電線認識部（１３）と、電線認識部が生成した電線位置データと、距離算出部が生成した距離データと、を用いて、鉄道車両と電線との離隔値を計測し、電線からの離隔値を生成して出力する離隔計測部（１４）と、を備え、データ処理部（１１）は、電線からの離隔値に基づいて支障物を検出する。
【選択図】図２
【解決手段】上方に電線である架線が配された軌道を走行する鉄道車両（２）が備える支障物検出装置（１）が、複数のカメラ（３）と、複数のカメラにより取得された映像からカメラ画像データを生成するデータ処理部（１１）と、カメラ画像データから距離を算出し、距離データを生成して出力する距離算出部（１２）と、カメラ画像データから電線を認識し、電線位置データを生成して出力する電線認識部（１３）と、電線認識部が生成した電線位置データと、距離算出部が生成した距離データと、を用いて、鉄道車両と電線との離隔値を計測し、電線からの離隔値を生成して出力する離隔計測部（１４）と、を備え、データ処理部（１１）は、電線からの離隔値に基づいて支障物を検出する。
【選択図】図２
【特許請求の範囲】
【請求項1】
上方に電線である架線が配された軌道を走行する鉄道車両が備える支障物検出装置であって、
複数のカメラと、
前記複数のカメラにより取得された映像からカメラ画像データを生成するデータ処理部と、
局所的な画素のマッチング及びグラフカットにより、前記カメラ画像データから距離を算出し、距離データを生成して出力する距離算出部と、
前記カメラ画像データから電線を認識し、電線位置データを生成して出力する電線認識部と、
前記電線認識部が生成した電線位置データと、前記距離算出部が生成した距離データと、を用いて、前記鉄道車両と前記電線との離隔値を計測し、前記電線からの離隔値を生成して出力する離隔計測部と、を備え、
前記データ処理部は、前記電線からの離隔値に基づいて支障物を検出する支障物検出装置。
複数のカメラと、
前記複数のカメラにより取得された映像からカメラ画像データを生成するデータ処理部と、
局所的な画素のマッチング及びグラフカットにより、前記カメラ画像データから距離を算出し、距離データを生成して出力する距離算出部と、
前記カメラ画像データから電線を認識し、電線位置データを生成して出力する電線認識部と、
前記電線認識部が生成した電線位置データと、前記距離算出部が生成した距離データと、を用いて、前記鉄道車両と前記電線との離隔値を計測し、前記電線からの離隔値を生成して出力する離隔計測部と、を備え、
前記データ処理部は、前記電線からの離隔値に基づいて支障物を検出する支障物検出装置。
【請求項2】
上方に電線である架線が配された軌道を走行する鉄道車両が備える支障物検出装置であって、
複数のカメラと、
前記複数のカメラにより取得された映像からカメラ画像データを生成するデータ処理部と、
前記カメラ画像データから距離を算出し、距離データを生成して出力する距離算出部と、
グレースケールトップハット処理及び結合処理により、前記カメラ画像データから電線を認識し、電線位置データを生成して出力する電線認識部と、
前記電線認識部が生成した電線位置データと、前記距離算出部が生成した距離データと、を用いて、前記鉄道車両と前記電線との離隔値を計測し、前記電線からの離隔値を生成して出力する離隔計測部と、を備え、
前記データ処理部は、前記電線からの離隔値に基づいて支障物を検出する支障物検出装置。
複数のカメラと、
前記複数のカメラにより取得された映像からカメラ画像データを生成するデータ処理部と、
前記カメラ画像データから距離を算出し、距離データを生成して出力する距離算出部と、
グレースケールトップハット処理及び結合処理により、前記カメラ画像データから電線を認識し、電線位置データを生成して出力する電線認識部と、
前記電線認識部が生成した電線位置データと、前記距離算出部が生成した距離データと、を用いて、前記鉄道車両と前記電線との離隔値を計測し、前記電線からの離隔値を生成して出力する離隔計測部と、を備え、
前記データ処理部は、前記電線からの離隔値に基づいて支障物を検出する支障物検出装置。
【請求項3】
上方に電線である架線が配された軌道を走行する鉄道車両が備える支障物検出装置であって、
複数のカメラと、
前記複数のカメラにより取得された映像からカメラ画像データを生成するデータ処理部と、
前記カメラ画像データから距離を算出し、距離データを生成して出力する距離算出部と、
前記カメラ画像データから電線を認識し、電線位置データを生成して出力する電線認識部と、
前記電線認識部が生成した電線位置データと、前記距離算出部が生成した距離データと、を用いて、前記鉄道車両と前記電線との離隔値を計測し、前記電線からの離隔値を生成して出力する離隔計測部と、を備え、
前記データ処理部は、前記電線からの離隔値に基づいて支障物を検出する支障物検出装置。
複数のカメラと、
前記複数のカメラにより取得された映像からカメラ画像データを生成するデータ処理部と、
前記カメラ画像データから距離を算出し、距離データを生成して出力する距離算出部と、
前記カメラ画像データから電線を認識し、電線位置データを生成して出力する電線認識部と、
前記電線認識部が生成した電線位置データと、前記距離算出部が生成した距離データと、を用いて、前記鉄道車両と前記電線との離隔値を計測し、前記電線からの離隔値を生成して出力する離隔計測部と、を備え、
前記データ処理部は、前記電線からの離隔値に基づいて支障物を検出する支障物検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、鉄道車両が備える支障物検出装置に関する。
【背景技術】
【0002】
鉄道車両の安定的な運用のために、軌道（レール）を走行する鉄道車両の前方又は後方の支障物を検出する装置について開発が進められている。
特に、従来技術の一例である特許文献１には、予め決められた建築限界領域を用いて、支障物までの離隔を計測する技術が開示されている。
特に、従来技術の一例である特許文献１には、予め決められた建築限界領域を用いて、支障物までの離隔を計測する技術が開示されている。
【0003】
また、従来技術の一例である非特許文献１には、グラフカットと呼ばれる、注目した画素の推定距離が周辺の推定距離と比較して大きな差異を生じないように最適化にペナルティ項を用いる手法が開示されている。
また、従来技術の一例である特許文献２には、ラインセンサ画像中のトロリ線とトロリ線以外の物体とを切り分け、トロリ線摩耗面の誤検出を低減することを可能とした画像処理技術が開示されている。
また、従来技術の一例である特許文献２には、ラインセンサ画像中のトロリ線とトロリ線以外の物体とを切り分け、トロリ線摩耗面の誤検出を低減することを可能とした画像処理技術が開示されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【0004】
【非特許文献1】V. Kolmogorov and R. Zabih, "Multi-camera scene reconstruction via graph cuts", ECCV (European Conference on Computer Vision), Vol3, 2002, pp. 82-96.
【特許文献】
【0005】
【特許文献1】特許第６５２４５２９号公報
【特許文献2】特開２０１３－１５３３６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0006】
しかしながら、上記の従来技術である特許文献１では、ブロックマッチング処理によりステレオカメラ間の視差を計算して三次元位置の算出を可能としている。
しかしながら、走行中の鉄道車両の前方の映像における架線は細く、ブロックマッチングによる正確な視差計算が困難な場合がある、という問題があった。
しかしながら、走行中の鉄道車両の前方の映像における架線は細く、ブロックマッチングによる正確な視差計算が困難な場合がある、という問題があった。
【0007】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、軌道を走行する鉄道車両の支障物を高精度に安定して検出可能な技術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】
【0008】
上述の課題を解決して目的を達成する本発明の一態様は、上方に電線である架線が配された軌道を走行する鉄道車両が備える支障物検出装置であって、複数のカメラと、前記複数のカメラにより取得された映像からカメラ画像データを生成するデータ処理部と、局所的な画素のマッチング及びグラフカットにより、前記カメラ画像データから距離を算出し、距離データを生成して出力する距離算出部と、前記カメラ画像データから電線を認識し、電線位置データを生成して出力する電線認識部と、前記電線認識部が生成した電線位置データと、前記距離算出部が生成した距離データと、を用いて、前記鉄道車両と前記電線との離隔値を計測し、前記電線からの離隔値を生成して出力する離隔計測部と、を備え、前記データ処理部は、前記電線からの離隔値に基づいて支障物を検出する支障物検出装置である。
【0009】
又は、上述の課題を解決して目的を達成する本発明の一態様は、上方に電線である架線が配された軌道を走行する鉄道車両が備える支障物検出装置であって、複数のカメラと、前記複数のカメラにより取得された映像からカメラ画像データを生成するデータ処理部と、前記カメラ画像データから距離を算出し、距離データを生成して出力する距離算出部と、グレースケールトップハット処理及び結合処理により、前記カメラ画像データから電線を認識し、電線位置データを生成して出力する電線認識部と、前記電線認識部が生成した電線位置データと、前記距離算出部が生成した距離データと、を用いて、前記鉄道車両と前記電線との離隔値を計測し、前記電線からの離隔値を生成して出力する離隔計測部と、を備え、前記データ処理部は、前記電線からの離隔値に基づいて支障物を検出する支障物検出装置である。
【0010】
又は、上述の課題を解決して目的を達成する本発明の一態様は、上方に電線である架線が配された軌道を走行する鉄道車両が備える支障物検出装置であって、複数のカメラと、前記複数のカメラにより取得された映像からカメラ画像データを生成するデータ処理部と、前記カメラ画像データから距離を算出し、距離データを生成して出力する距離算出部と、前記カメラ画像データから電線を認識し、電線位置データを生成して出力する電線認識部と、前記電線認識部が生成した電線位置データと、前記距離算出部が生成した距離データと、を用いて、前記鉄道車両と前記電線との離隔値を計測し、前記電線からの離隔値を生成して出力する離隔計測部と、を備え、前記データ処理部は、前記電線からの離隔値に基づいて支障物を検出する支障物検出装置である。
【発明の効果】
【0011】
本発明によれば、軌道を走行する鉄道車両の支障物を高精度に安定して検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【0012】
【発明を実施するための形態】
【0013】
以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための形態について説明する。
ただし、本発明は、以下の実施形態の記載によって限定解釈されるものではない。
ただし、本発明は、以下の実施形態の記載によって限定解釈されるものではない。
【0014】
＜実施形態１＞
図１は、本実施形態に係る支障物検出装置１を備える鉄道車両２を示す上面図である。
図１に示す鉄道車両２は、軌道４上を進行方向に向かって走行する。
図１に示す鉄道車両２は、車両先頭に固定された複数のカメラ３を備え、複数のカメラ３により取得されたカメラ画像データは支障物検出装置１に送られる。
支障物検出装置１は、当該カメラ画像データにより鉄道車両２の前方を監視し、鉄道車両２の前方の支障物を検出する。
なお、ここで、支障物としては、樹木を想定している。
図１は、本実施形態に係る支障物検出装置１を備える鉄道車両２を示す上面図である。
図１に示す鉄道車両２は、軌道４上を進行方向に向かって走行する。
図１に示す鉄道車両２は、車両先頭に固定された複数のカメラ３を備え、複数のカメラ３により取得されたカメラ画像データは支障物検出装置１に送られる。
支障物検出装置１は、当該カメラ画像データにより鉄道車両２の前方を監視し、鉄道車両２の前方の支障物を検出する。
なお、ここで、支障物としては、樹木を想定している。
【0015】
なお、複数のカメラ３は、車両先頭ではなく、車両後尾に固定して設けられていてもよい。
複数のカメラ３が車両後尾に設けられている場合には、支障物検出装置１は、複数のカメラ３により取得されたカメラ画像データにより鉄道車両２の後方を監視し、鉄道車両２の後方の支障物を検出する。
複数のカメラ３が車両後尾に設けられている場合には、支障物検出装置１は、複数のカメラ３により取得されたカメラ画像データにより鉄道車両２の後方を監視し、鉄道車両２の後方の支障物を検出する。
【0016】
図２は、本実施形態に係る支障物検出装置１の構成を示す機能ブロック図である。
図２に示す支障物検出装置１は、データ処理部１１と、距離算出部１２と、電線認識部１３と、離隔計測部１４と、を備える。
データ処理部１１は、複数のカメラ３により取得された映像からカメラ画像データを生成する。
距離算出部１２は、入力されたカメラ画像データから距離を算出し、距離データを生成して出力する。
電線認識部１３は、入力されたカメラ画像データから電線を認識し、電線位置データを生成して出力する。
離隔計測部１４は、電線認識部１３が生成した電線位置データと、距離算出部１２が生成した距離データと、を用いて、鉄道車両２と電線との離隔値を計測し、電線からの離隔値を生成して出力する。
なお、電線からの離隔値は、データ処理部１１に送られ、データ処理部１１は、電線からの離隔値に基づいて支障物を検出し、検出結果を必要に応じて運転者、車掌又は管理者等に報知する。
図２に示す支障物検出装置１は、データ処理部１１と、距離算出部１２と、電線認識部１３と、離隔計測部１４と、を備える。
データ処理部１１は、複数のカメラ３により取得された映像からカメラ画像データを生成する。
距離算出部１２は、入力されたカメラ画像データから距離を算出し、距離データを生成して出力する。
電線認識部１３は、入力されたカメラ画像データから電線を認識し、電線位置データを生成して出力する。
離隔計測部１４は、電線認識部１３が生成した電線位置データと、距離算出部１２が生成した距離データと、を用いて、鉄道車両２と電線との離隔値を計測し、電線からの離隔値を生成して出力する。
なお、電線からの離隔値は、データ処理部１１に送られ、データ処理部１１は、電線からの離隔値に基づいて支障物を検出し、検出結果を必要に応じて運転者、車掌又は管理者等に報知する。
【0017】
図３は、本実施形態に係る支障物検出装置１で行う支障物検出方法を示すフローチャートである。
図３に示すように、支障物検出装置１が処理を開始すると、距離算出部１２がカメラ画像データから距離を算出して距離データを生成し（距離算出処理Ｓ１０１）、電線認識部１３がカメラ画像データから電線を認識して電線位置データを生成し（電線認識処理Ｓ１０２）、離隔計測部１４が距離データ及び電線位置データを用いて鉄道車両２と電線との離隔値を計測し、電線からの離隔値を生成し（離隔計測処理Ｓ１０３）、処理を終了する。
図３に示すように、支障物検出装置１が処理を開始すると、距離算出部１２がカメラ画像データから距離を算出して距離データを生成し（距離算出処理Ｓ１０１）、電線認識部１３がカメラ画像データから電線を認識して電線位置データを生成し（電線認識処理Ｓ１０２）、離隔計測部１４が距離データ及び電線位置データを用いて鉄道車両２と電線との離隔値を計測し、電線からの離隔値を生成し（離隔計測処理Ｓ１０３）、処理を終了する。
【0018】
図４は、本実施形態において、複数のカメラ３により取得した映像からのカメラ画像を示す図である。
本実施形態に係る支障物検出装置１は、図４に示すカメラ画像から支障物の検出を行うに際し、まず、複数のカメラ３から撮像範囲の距離算出を行う。
本実施形態に係る支障物検出装置１は、図４に示すカメラ画像から支障物の検出を行うに際し、まず、複数のカメラ３から撮像範囲の距離算出を行う。
【0019】
まず、距離算出部１２は、以下に説明するように距離を算出し、距離データを生成して出力する。
複数のカメラ３の各々の相対的な位置及び姿勢が予め明らかである場合には、三角測量の原理により、複数のカメラ３の各々から障害物までの距離を算出することができる。
なお、距離を算出する際には、一つのカメラにより撮像された画像において注目した画素が、他のカメラにより撮像された画像においていずれの画素に相当するのかを特定することを要する。
このような方法としては、ブロックマッチングと呼ばれる、画像中の特定の画素の周辺の画素と類似する領域を他のカメラの画像から探す手法が広く用いられている。
ブロックマッチングは、画像における注目した画素の周辺が特徴的なテクスチャを有する場合には有効であるが、このような特徴的なテクスチャが存在しない場合にはブロックマッチング結果が一意に定まらず、特定が困難なことがある。
このような問題を解決するために、グラフカットと呼ばれる、注目した画素の推定距離が周辺の推定距離と比較して大きな差異を生じないように最適化にペナルティ項を用いる手法がある。
このような手法は、例えば非特許文献１に開示されている。
距離算出部１２は、上述のブロックマッチング及びグラフカットを用いることで、距離算出を高精度に行うことができる。
複数のカメラ３の各々の相対的な位置及び姿勢が予め明らかである場合には、三角測量の原理により、複数のカメラ３の各々から障害物までの距離を算出することができる。
なお、距離を算出する際には、一つのカメラにより撮像された画像において注目した画素が、他のカメラにより撮像された画像においていずれの画素に相当するのかを特定することを要する。
このような方法としては、ブロックマッチングと呼ばれる、画像中の特定の画素の周辺の画素と類似する領域を他のカメラの画像から探す手法が広く用いられている。
ブロックマッチングは、画像における注目した画素の周辺が特徴的なテクスチャを有する場合には有効であるが、このような特徴的なテクスチャが存在しない場合にはブロックマッチング結果が一意に定まらず、特定が困難なことがある。
このような問題を解決するために、グラフカットと呼ばれる、注目した画素の推定距離が周辺の推定距離と比較して大きな差異を生じないように最適化にペナルティ項を用いる手法がある。
このような手法は、例えば非特許文献１に開示されている。
距離算出部１２は、上述のブロックマッチング及びグラフカットを用いることで、距離算出を高精度に行うことができる。
【0020】
このように、距離算出部１２は、局所的な画素のマッチングであるブロックマッチングと、グラフカットと、を行うことで、エッジ検出、２値化処理及び塊検出を行うことなく距離算出を高精度に行うことができる。
【0021】
電線認識部１３は、以下に説明するように電線を認識し、複数のカメラ３の各々において電線の認識を行い、電線位置データを生成して出力する。
【0022】
まず、電線認識部１３は、カメラ画像に対して電線検出領域の設定を行う。
図５は、図４に示すカメラ画像に対して電線検出領域を設定した図である。
図５においては、鉄道車両２がカメラ画像中の右側の線路を走行しており、この場合には、カメラ画像を縦横に２分割、全体を４分割した右上の領域に電線検出領域が設定されている。
図５は、図４に示すカメラ画像に対して電線検出領域を設定した図である。
図５においては、鉄道車両２がカメラ画像中の右側の線路を走行しており、この場合には、カメラ画像を縦横に２分割、全体を４分割した右上の領域に電線検出領域が設定されている。
【0023】
次に、電線認識部１３は、設定したカメラ画像の電線検出領域に対して輝度値のネガポジ反転処理を行い、グレースケールトップハット処理及び２値化処理により周辺領域よりも（ポジ画像で）暗く、且つ細い物体を抽出する。
このような処理は、例えば特許文献２に開示されている。
図６は、図５に示す電線検出領域に対してネガポジ反転処理を行った結果を示す図である。
図６においては、図５に示す電線に相当する部分が白色の線状で示されている。
このような処理は、例えば特許文献２に開示されている。
図６は、図５に示す電線検出領域に対してネガポジ反転処理を行った結果を示す図である。
図６においては、図５に示す電線に相当する部分が白色の線状で示されている。
【0024】
次に、電線認識部１３は、ラベリング処理を行う。
図７は、図６に対してラベリング処理を行った結果を示す図である。
図７においては、６つの領域が各々ラベリング処理されている。
図７に示す丸囲み数字中の番号は、領域番号を示す。
ラベリング処理によれば、注目領域の４近傍が結合している領域を同じラベルにクラスタリングすることで、抽出した領域を塊として扱うことができる。
カメラ画像中の電線は、ノイズ等又は曲線引金具若しくは電柱等の構造物により途切れてしまうものの、ラベリング処理によって複数の領域の結合処理が可能になる。
図７は、図６に対してラベリング処理を行った結果を示す図である。
図７においては、６つの領域が各々ラベリング処理されている。
図７に示す丸囲み数字中の番号は、領域番号を示す。
ラベリング処理によれば、注目領域の４近傍が結合している領域を同じラベルにクラスタリングすることで、抽出した領域を塊として扱うことができる。
カメラ画像中の電線は、ノイズ等又は曲線引金具若しくは電柱等の構造物により途切れてしまうものの、ラベリング処理によって複数の領域の結合処理が可能になる。
【0025】
次に、電線認識部１３は、ラベリング処理を行ったデータに対して結合処理を行う。
図８は、図７に対して結合処理を行った結果を示す図である。
図８においては、図７に示す第１の領域と第２の領域とが結合され、図７に示す第３の領域と第５の領域とが結合され、図７に示す第４の領域と第６の領域とが結合されている。
複数の領域の結合処理は、ラベリング領域間の直線近似後の角度差及び距離を用いて、２回行われる。
第１の結合処理では、ノイズ等に起因して途切れてしまった領域を結合するために、角度差及び距離の閾値を小さく設定する。
第２の結合処理では、曲線引金具又は電柱等の構造物に起因して途切れてしまった領域を結合するために、角度差及び距離の閾値を大きく設定する。
結合処理において、角度差及び距離が閾値内となる候補が複数存在する場合には、ラベリング領域間の距離が最短である候補と結合を行う。
結合処理において結合された複数の領域の間では、直線補間によってデータが補間される。
図８は、図７に対して結合処理を行った結果を示す図である。
図８においては、図７に示す第１の領域と第２の領域とが結合され、図７に示す第３の領域と第５の領域とが結合され、図７に示す第４の領域と第６の領域とが結合されている。
複数の領域の結合処理は、ラベリング領域間の直線近似後の角度差及び距離を用いて、２回行われる。
第１の結合処理では、ノイズ等に起因して途切れてしまった領域を結合するために、角度差及び距離の閾値を小さく設定する。
第２の結合処理では、曲線引金具又は電柱等の構造物に起因して途切れてしまった領域を結合するために、角度差及び距離の閾値を大きく設定する。
結合処理において、角度差及び距離が閾値内となる候補が複数存在する場合には、ラベリング領域間の距離が最短である候補と結合を行う。
結合処理において結合された複数の領域の間では、直線補間によってデータが補間される。
【0026】
次に、電線認識部１３は、複数のカメラ３の各々で取得されたカメラ画像の間で検出された電線の対応付けを行う。
各画像から検出された複数の電線間のすべての組み合わせにおいて、三角測量の原理によりカメラ３からの距離を算出する。
ここで、予め設定された電線の存在領域の範囲に、平均のＸ座標及びＹ座標が入らない組み合わせを除外し、１つの電線について複数の組み合わせが存在する場合には、図４に示すｕ方向の順序が同じ組み合わせを採用する。
このようにして、電線認識部１３は、電線の認識を行い、電線位置データを生成する。
各画像から検出された複数の電線間のすべての組み合わせにおいて、三角測量の原理によりカメラ３からの距離を算出する。
ここで、予め設定された電線の存在領域の範囲に、平均のＸ座標及びＹ座標が入らない組み合わせを除外し、１つの電線について複数の組み合わせが存在する場合には、図４に示すｕ方向の順序が同じ組み合わせを採用する。
このようにして、電線認識部１３は、電線の認識を行い、電線位置データを生成する。
【0027】
このように、電線認識部１３は、グレースケールトップハット処理及び結合処理により、電線位置の取得を行うことができる。
【0028】
離隔計測部１４は、距離算出部１２で生成された距離データ（ｘ，ｙ，ｚ）及び電線認識部１３で生成された電線位置データ（ｘtrolley，ｙtrolley，ｚtrolley）を用いて、下記の式（１）により電線位置からの離隔値を計算する。
なお、下記の式（１）では、ｘｙ平面における離隔値distが算出されるが、ｙｚ平面及びｚｘ平面においても同様に離隔値distが算出される。
また、電線が複数検出された場合には、最も外側の電線からの離隔値が算出されるようにする。
なお、下記の式（１）では、ｘｙ平面における離隔値distが算出されるが、ｙｚ平面及びｚｘ平面においても同様に離隔値distが算出される。
また、電線が複数検出された場合には、最も外側の電線からの離隔値が算出されるようにする。
【0029】
【数1】
【0030】
そして、データ処理部１１は、予め設定した管理値を閾値として設定し、上式（１）により算出された離隔値が閾値以下となる場合には、支障物の存在を検出する。
【0031】
このように、離隔計測部１４は、電線からの離隔値を算出することができ、支障物の検出を可能とすることができる。
【0032】
なお、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、上述の構成に対して、構成要素の付加、削除又は転換を行った様々な変形例も含むものとする。
【符号の説明】
【0033】
１ 支障物検出装置
１１ データ処理部
１２ 距離算出部
１３ 電線認識部
１４ 離隔計測部
２ 鉄道車両
３ カメラ
４ 軌道
１１ データ処理部
１２ 距離算出部
１３ 電線認識部
１４ 離隔計測部
２ 鉄道車両
３ カメラ
４ 軌道
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】