特開 2025-5941 障害物検知装置、プログラム及び障害物検知方法

(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】P2025005941

(43)【公開日】2025-01-17

(54)【発明の名称】障害物検知装置、プログラム及び障害物検知方法

(51)【国際特許分類】

   B61L 23/00 20060101AFI20250109BHJP

   G06T 7/00 20170101ALI20250109BHJP

   G06T 7/254 20170101ALI20250109BHJP

【ＦＩ】

B61L23/00 A

G06T7/00 650A

G06T7/254 B

G06T7/00 350C

【審査請求】未請求

【請求項の数】11

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023106402

(22)【出願日】2023-06-28

(71)【出願人】

【識別番号】591003884

【氏名又は名称】株式会社コシダテック

(74)【代理人】

【識別番号】100160794

【弁理士】

【氏名又は名称】星野 寛明

(74)【代理人】

【識別番号】100214938

【弁理士】

【氏名又は名称】樋熊 政一

(72)【発明者】

【氏名】宮城 大輔

(72)【発明者】

【氏名】鈴木 一郎

(72)【発明者】

【氏名】塔 思

【テーマコード（参考）】

5H161

5L096

【Ｆターム（参考）】

5H161AA01

5H161MM05

5H161MM12

5H161NN10

5H161PP07

5H161PP11

5L096AA06

5L096BA02

5L096BA04

5L096BA18

5L096CA04

5L096CA05

5L096DA02

5L096EA18

5L096FA32

5L096FA59

5L096GA08

5L096GA51

5L096HA11

5L096JA11

(57)【要約】

【課題】線路敷又は道路敷内の障害物を、障害物の高さ、大きさ及び形状などによらず検知することができる障害物検知装置、プログラム及び障害物検知方法を提供すること。
【解決手段】実施形態の障害物検知装置は、取得部及び障害物検知部を備える。取得部は、列車が通行する線路を含む線路敷又はＢＲＴ用の車両が通行する道路を含む道路敷を撮影するカメラが撮影した画像を取得する。障害物検知部は、前記画像を用いた背景差分を用いて、前記線路敷又は前記道路敷内の障害物を検知する処理、及び学習済みモデルに前記画像を入力して前記画像内に障害物が映っているか否かを示す出力を得る方法を用いて、前記線路敷又は前記道路敷内の障害物を検知する処理の少なくともいずれかの処理を行う。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

列車が通行する線路を含む線路敷又はＢＲＴ用の車両が通行する道路を含む道路敷を撮影するカメラが撮影した画像を取得する取得部と、
前記画像を用いた背景差分を用いて、前記線路敷又は前記道路敷内の障害物を検知する処理を行う障害物検知部と、を備える障害物検知装置。

【請求項2】

列車が通行する線路を含む線路敷又はＢＲＴ用の車両が通行する道路を含む道路敷を撮影するカメラが撮影した画像を取得する取得部と、
学習済みモデルに前記画像を入力して前記画像内に障害物が映っているか否かを示す出力を得る方法を用いて、前記線路敷又は前記道路敷内の障害物を検知する処理を行う障害物検知部と、を備える障害物検知装置。

【請求項3】

前記障害物検知部は、前記画像を用いた前記背景差分、及び学習済みモデルに前記画像を入力して前記画像内に障害物が映っているか否かを示す出力を得る方法を用いて、前記線路敷又は前記道路敷内の前記障害物を検知する処理を行う、請求項１に記載の障害物検知装置。

【請求項4】

前記学習済みモデルは、変分オートエンコーダを用いて学習した学習済みモデルである、請求項２又は３に記載の障害物検知装置。

【請求項5】

前記取得部は、前記線路敷又は前記道路敷内を撮影する複数の前記カメラのそれぞれが撮影した前記画像を取得し、
前記障害物検知部は、異なる前記カメラによって撮影された複数の前記画像を用いて前記障害物を検知する処理を行う、請求項１又は請求項２に記載の障害物検知装置。

【請求項6】

前記線路敷又は前記道路敷は、踏切であり、
前記踏切が遮断されていること、及び前記踏切の警報器が鳴っていることの少なくともいずれかを判定する遮断判定部をさらに備え、
前記障害物検知部は、前記遮断判定部によって前記踏切が遮断されていると判定された場合、及び前記遮断判定部によって前記警報器が鳴っていると判定された場合の少なくともいずれかの判定がされた場合、前記障害物を検知する処理を行う、請求項１又は請求項２に記載の障害物検知装置。

【請求項7】

前記画像を用いて前記線路敷内の前記列車又は前記道路敷内のＢＲＴ用の前記車両を検出する列車検出部をさらに備え、
前記障害物検知部は、前記列車検出部によって前記列車又はＢＲＴ用の前記車両が検出されなかった場合に、前記障害物を検知する処理を行う、請求項１又は請求項２に記載の障害物検知装置。

【請求項8】

障害物検知装置が備えるプロセッサーを、
列車が通行する線路を含む線路敷又はＢＲＴ用の車両が通行する道路を含む道路敷を撮影するカメラが撮影した画像を取得する取得部と、
前記画像を用いた背景差分を用いて、前記線路敷又は前記道路敷内の障害物を検知する処理を行う障害物検知部と、して機能させるプログラム。

【請求項9】

障害物検知装置が備えるプロセッサーを、
列車が通行する線路を含む線路敷又はＢＲＴ用の車両が通行する道路を含む道路敷を撮影するカメラが撮影した画像を取得する取得部と、
学習済みモデルに前記画像を入力して前記画像内に障害物が映っているか否かを示す出力を得る方法を用いて、前記線路敷又は前記道路敷内の障害物を検知する処理を行う障害物検知部と、して機能させるプログラム。

【請求項10】

列車が通行する線路を含む線路敷又はＢＲＴ用の車両が通行する道路を含む道路敷を撮影するカメラが撮影した画像を取得し、
前記画像を用いた背景差分を用いて、前記線路敷又は前記道路敷内の障害物を検知する処理を行う、障害物検知方法。

【請求項11】

列車が通行する線路を含む線路敷又はＢＲＴ用の車両が通行する道路を含む道路敷を撮影するカメラが撮影した画像を取得し、
学習済みモデルに前記画像を入力して前記画像内に障害物が映っているか否かを示す出力を得る方法を用いて、前記線路敷又は前記道路敷内の障害物を検知する処理を行う、障害物検知方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、障害物検知装置、プログラム及び障害物検知方法に関する。

【背景技術】

【0002】

踏切などの、線路が設置された線路敷には、線路敷内の障害物を検知するための障害物検知装置が設置されている場合がある。しかしながら、既存の障害物検知装置は車両を検知することを目的として設置されている。このため、既存の障害物検知装置では、ある程度の高さ以上の障害物しか検知できない又はある程度の大きさ以上の障害物しか検知できないなどの制約がある。このため、既存の障害物検知装置は、障害物の高さ、大きさ及び形状などによっては検知できない場合がある。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０２１－１９２１８１号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

本発明の実施形態が解決しようとする課題は、線路敷又は道路敷内の障害物を、障害物の高さ、大きさ及び形状などによらず検知することができる障害物検知装置、プログラム及び障害物検知方法を提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0005】

実施形態の障害物検知装置は、取得部及び障害物検知部を備える。取得部は、列車が通行する線路を含む線路敷又はＢＲＴ用の車両が通行する道路を含む道路敷を撮影するカメラが撮影した画像を取得する。障害物検知部は、前記画像を用いた背景差分を用いて、前記線路敷又は前記道路敷内の障害物を検知する処理、及び学習済みモデルに前記画像を入力して前記画像内に障害物が映っているか否かを示す出力を得る方法を用いて、前記線路敷又は前記道路敷内の障害物を検知する処理の少なくともいずれかの処理を行う。

【図面の簡単な説明】

【0006】

【図1】実施形態に係る検知システム及び当該検知システムに含まれる構成要素の要部構成の一例を示すブロック図。

【図2】図１中のサーバー装置のプロセッサーによる処理の一例を示すフローチャート。

【発明を実施するための形態】

【0007】

以下、実施形態に係る検知システムについて図面を用いて説明する。なお、以下の実施形態の説明に用いる各図面は、説明のため、構成を省略して示している場合がある。また、各図面及び本明細書中において、同一の符号は同様の要素を示す。
図１は、実施形態に係る検知システム１及び検知システム１に含まれる構成要素の要部構成の一例を示すブロック図である。なお、各装置の各構成要素は、内蔵であっても外付けであっても良い。検知システム１は、踏切内の障害物を検知するためのシステムである。踏切は、典型的には、鉄道と道路の平面交差として設置されるものである。検知システム１は、一例として、サーバー装置１００、ルーター２００、カメラ３００、踏切リレー４００、障害物検知リレー５００、特殊信号リレー６００及び端末装置７００を含む。なお、検知システム１は、このうちの一部を含むものであっても良い。また、図１に示す各装置の数はそれぞれ１つであるが、各装置の数は限定しない。

【0008】

サーバー装置１００及びルーター２００は、ネットワークＮＷ１に接続する。ネットワークＮＷ１は、典型的にはＷＡＮ（wide area network）を含む通信網である。ネットワークＮＷ１は、典型的にはイントラネットなどのプライベートネットワークを含む通信網である。ネットワークＮＷ１は、ＬＡＮ（local area network）を含む通信網であっても良い。ネットワークＮＷ１は、インターネットを含む通信網であっても良い。

【0009】

ルーター２００及びカメラ３００は、ネットワークＮＷ２に接続する。ネットワークＮＷ２は、典型的にはＬＡＮを含む通信網である。ネットワークＮＷ２は、インターネットを含む通信網であっても良い。ネットワークＮＷ２は、ＷＡＮを含む通信網であっても良い。

【0010】

サーバー装置１００及び端末装置７００は、ネットワークＮＷ３に接続する。ネットワークＮＷ３は、典型的にはインターネットを含む通信網である。ネットワークＮＷ３は、典型的にはＷＡＮを含む通信網である。ネットワークＮＷ３は、イントラネットなどのプライベートネットワークを含む通信網であっても良い。ネットワークＮＷ３は、ＬＡＮを含む通信網であっても良い。

【0011】

ネットワークＮＷ１～ネットワークＮＷ３のそれぞれは、無線回線でも良いし有線回線でも良く、無線回線と有線回線とが混在していても良い。また、ネットワークＮＷ１～ネットワークＮＷ３のそれぞれは、専用線又は公衆携帯電話網などを含む通信網であっても良い。また、ネットワークＮＷ１～ネットワークＮＷ３のいずれか複数は、共通の通信網であっても良い。

【0012】

なお、検知システム１は、図示しないネットワーク機器を含んでも良い。

【0013】

サーバー装置１００は、踏切内の障害物を検知するための処理を行う装置である。また、サーバー装置１００は、検知システム１の制御を行う。サーバー装置１００は、一例として、プロセッサー１０１、ＲＯＭ（read-only memory）１０２、ＲＡＭ（random-access memory）１０３、補助記憶装置１０４及び通信Ｉ／Ｆ（interface）１０５を含む。そして、バス１０６などが、これら各部を接続する。サーバー装置１００は、障害物検知装置の一例である。

【0014】

プロセッサー１０１は、サーバー装置１００の動作に必要な演算及び制御などの処理を行うコンピューターの中枢部分であり、各種演算及び処理などを行う。プロセッサー１０１は、例えば、ＣＰＵ（central processing unit）、ＭＰＵ（micro processing unit）、ＳｏＣ（system on a chip）、ＤＳＰ（digital signal processor）、ＧＰＵ（graphics processing unit）、ＡＳＩＣ（application specific integrated circuit）、ＰＬＤ（programmable logic device）又はＦＰＧＡ（field-programmable gate array）などである。あるいは、プロセッサー１０１は、これらのうちの複数を組み合わせたものである。また、プロセッサー１０１は、これらにハードウェアアクセラレーターなどを組み合わせたものであっても良い。プロセッサー１０１は、ＲＯＭ１０２又は補助記憶装置１０４などに記憶されたファームウェア、システムソフトウェア及びアプリケーションソフトウェアなどのプログラムに基づいて、サーバー装置１００の各種の機能を実現するべく各部を制御する。また、プロセッサー１０１は、当該プログラムに基づいて後述する処理を実行する。なお、当該プログラムの一部又は全部は、プロセッサー１０１の回路内に組み込まれていても良い。

【0015】

ＲＯＭ１０２及びＲＡＭ１０３は、プロセッサー１０１を中枢としたコンピューターの主記憶装置である。ＲＯＭ１０２は、専らデータの読み出しに用いられる不揮発性メモリである。ＲＯＭ１０２は、上記のプログラムのうち、例えばファームウェアなどを記憶する。また、ＲＯＭ１０２は、プロセッサー１０１が各種の処理を行う上で使用するデータなども記憶する。

【0016】

ＲＡＭ１０３は、データの読み書きに用いられるメモリである。ＲＡＭ１０３は、プロセッサー１０１が各種の処理を行う上で一時的に使用するデータを記憶するワークエリアなどとして利用される。ＲＡＭ１０３は、典型的には揮発性メモリである。

【0017】

補助記憶装置１０４は、プロセッサー１０１を中枢としたコンピューターの補助記憶装置である。補助記憶装置１０４は、例えばＥＥＰＲＯＭ（electric erasable programmable read-only memory）、ＨＤＤ（hard disk drive）又はフラッシュメモリなどである。補助記憶装置１０４は、上記のプログラムのうち、例えば、システムソフトウェア及びアプリケーションソフトウェアなどを記憶する。また、補助記憶装置１０４は、プロセッサー１０１が各種の処理を行う上で使用するデータ、プロセッサー１０１での処理によって生成されたデータ及び各種の設定値などを記憶する。

【0018】

補助記憶装置１０４が記憶するアプリケーションソフトウェアは、検知システム１の制御用のソフトウェア（以下「検知ソフト」という。）を含む。

【0019】

通信Ｉ／Ｆ１０５は、サーバー装置１００がネットワークＮＷ１及びネットワークＮＷ３などを介して通信するためのインターフェースである。

【0020】

バス１０６は、コントロールバス、アドレスバス及びデータバスなどを含み、サーバー装置１００の各部で授受される信号を伝送する。

【0021】

ルーター２００は、異なる通信網を接続する装置である。ルーター２００は、異なる通信網間の通信を中継する。また、ルーター２００は、リレー装置との間で信号の入出力を行う。ルーター２００は、例えば、１つの踏切に対して１つ設置される。ルーター２００は、一例として、プロセッサー２０１、ＲＯＭ２０２、ＲＡＭ２０３、補助記憶装置２０４、第１通信Ｉ／Ｆ２０５、第２通信Ｉ／Ｆ２０６及びリレーＩ／Ｆ２０７を含む。そして、バス２０８などが、これら各部を接続する。

【0022】

プロセッサー２０１は、ルーター２００の動作に必要な演算及び制御などの処理を行うコンピューターの中枢部分であり、各種演算及び処理などを行う。プロセッサー２０１は、例えば、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＳｏＣ、ＤＳＰ、ＧＰＵ、ＡＳＩＣ、ＰＬＤ又はＦＰＧＡなどである。あるいは、プロセッサー２０１は、これらのうちの複数を組み合わせたものである。また、プロセッサー２０１は、これらにハードウェアアクセラレーターなどを組み合わせたものであっても良い。プロセッサー２０１は、ＲＯＭ２０２又は補助記憶装置２０４などに記憶されたファームウェア、システムソフトウェア及びアプリケーションソフトウェアなどのプログラムに基づいて、ルーター２００の各種の機能を実現するべく各部を制御する。また、プロセッサー２０１は、当該プログラムに基づいて後述する処理を実行する。なお、当該プログラムの一部又は全部は、プロセッサー２０１の回路内に組み込まれていても良い。

【0023】

ＲＯＭ２０２及びＲＡＭ２０３は、プロセッサー２０１を中枢としたコンピューターの主記憶装置である。ＲＯＭ２０２は、専らデータの読み出しに用いられる不揮発性メモリである。ＲＯＭ２０２は、上記のプログラムのうち、例えばファームウェアなどを記憶する。また、ＲＯＭ２０２は、プロセッサー２０１が各種の処理を行う上で使用するデータなども記憶する。

【0024】

ＲＡＭ２０３は、データの読み書きに用いられるメモリである。ＲＡＭ２０３は、プロセッサー２０１が各種の処理を行う上で一時的に使用するデータを記憶するワークエリアなどとして利用される。ＲＡＭ２０３は、典型的には揮発性メモリである。

【0025】

補助記憶装置２０４は、プロセッサー２０１を中枢としたコンピューターの補助記憶装置である。補助記憶装置２０４は、例えばＥＥＰＲＯＭ、ＨＤＤ又はフラッシュメモリなどである。補助記憶装置２０４は、上記のプログラムのうち、例えば、システムソフトウェア及びアプリケーションソフトウェアなどを記憶する。また、補助記憶装置２０４は、プロセッサー２０１が各種の処理を行う上で使用するデータ、プロセッサー２０１での処理によって生成されたデータ及び各種の設定値などを記憶する。

【0026】

ＲＯＭ２０２又は補助記憶装置２０４などは、ルーター２００が設置されている踏切の踏切ＩＤを記憶する。踏切ＩＤ（identifier）は、踏切ごとにユニークな識別情報である。踏切ＩＤは、ルーターＩＤであっても良い。ルーターＩＤは、ルーター２００ごとにユニークな識別情報である。

【0027】

第１通信Ｉ／Ｆ２０５は、ルーター２００がネットワークＮＷ１などを介して通信するためのインターフェースである。

【0028】

第２通信Ｉ／Ｆ２０６は、ルーター２００がネットワークＮＷ２などを介して通信するためのインターフェースである。

【0029】

ルーター２００は、第１通信Ｉ／Ｆ２０５及び第２通信Ｉ／Ｆ２０６を用いてネットワークＮＷ１とネットワークＮＷ２を接続する。

【0030】

リレーＩ／Ｆ２０７は、リレー装置と接続するためのインターフェースである。ルーター２００は、リレーＩ／Ｆ２０７を介してリレー装置が出力する信号の入力を受ける。また、ルーター２００は、リレーＩ／Ｆ２０７を介してリレー装置に信号を出力する。

【0031】

バス２０８は、コントロールバス、アドレスバス及びデータバスなどを含み、ルーター２００の各部で授受される信号を伝送する。

【0032】

カメラ３００は、踏切内を撮影するように設置されたカメラである。１つの踏切に対してカメラ３００は複数設置される。複数のカメラ３００は、死角を無くすために、異なる方向から踏切内を撮影することが好ましい。また、カメラ３００は、撮影した画像データを出力する。出力された画像データは、ネットワークＮＷ２を介してルーター２００に入力する。なお、動画像は、画像の一種である。カメラ３００は、例えば、動画像を撮影し続ける。

【0033】

踏切リレー４００は、踏切の遮断状態を示す信号を出力するリレー装置である。踏切リレー４００は、例えば、踏切が遮断されている場合に信号を出力する。そして、踏切リレー４００は、踏切が遮断されていない場合に信号を出力しない。なお、踏切が遮断されているとは、当該踏切に設置された遮断機によって踏切が遮断されていることを示す。踏切リレーは、例えば、遮断機に信号を出力することで踏切を遮断する。

【0034】

障害物検知リレー５００は、障害物が検知された場合に送出される信号（以下「検知信号」という。）の入力を受けたことに応じて、障害物が検知されたことを示す信号を出力するリレー装置である。検知信号は、ルーター２００が出力する他、既存の障害物検知装置が出力する場合もある。障害物検知リレー５００が出力する信号を受けた各装置は、障害物が検知された場合に行う予め定められた動作を実行する。障害物検知リレー５００の出力先の装置は、特殊信号リレー６００を含んでも良い。

【0035】

特殊信号リレー６００は、信号の入力を受けたことに応じて、特殊信号発光機に対して信号を出力するリレー装置である。特殊信号リレー６００からの信号の入力を受けた特殊信号発光機は、特殊信号である発光信号を現示する。

【0036】

端末装置７００は、検知システム１に関する各種情報を表示する装置である。端末装置７００は、カメラ３００によって撮影された画像をリアルタイムに表示可能である。端末装置７００は、ＰＣ、タブレット端末又はスマートホンなどの汎用の装置であっても良い。端末装置７００は、一例として、プロセッサー７０１、ＲＯＭ７０２、ＲＡＭ７０３、補助記憶装置７０４、通信Ｉ／Ｆ７０５、入力デバイス７０６及び表示デバイス７０７を含む。そして、バス７０８などが、これら各部を接続する。

【0037】

プロセッサー７０１は、端末装置７００の動作に必要な演算及び制御などの処理を行うコンピューターの中枢部分であり、各種演算及び処理などを行う。プロセッサー７０１は、例えば、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＳｏＣ、ＤＳＰ、ＧＰＵ、ＡＳＩＣ、ＰＬＤ又はＦＰＧＡなどである。あるいは、プロセッサー７０１は、これらのうちの複数を組み合わせたものである。また、プロセッサー７０１は、これらにハードウェアアクセラレーターなどを組み合わせたものであっても良い。プロセッサー７０１は、ＲＯＭ７０２又は補助記憶装置７０４などに記憶されたファームウェア、システムソフトウェア及びアプリケーションソフトウェアなどのプログラムに基づいて、端末装置７００の各種の機能を実現するべく各部を制御する。また、プロセッサー７０１は、当該プログラムに基づいて後述する処理を実行する。なお、当該プログラムの一部又は全部は、プロセッサー７０１の回路内に組み込まれていても良い。

【0038】

ＲＯＭ７０２及びＲＡＭ７０３は、プロセッサー７０１を中枢としたコンピューターの主記憶装置である。ＲＯＭ７０２は、専らデータの読み出しに用いられる不揮発性メモリである。ＲＯＭ７０２は、上記のプログラムのうち、例えばファームウェアなどを記憶する。また、ＲＯＭ７０２は、プロセッサー７０１が各種の処理を行う上で使用するデータなども記憶する。

【0039】

ＲＡＭ７０３は、データの読み書きに用いられるメモリである。ＲＡＭ７０３は、プロセッサー７０１が各種の処理を行う上で一時的に使用するデータを記憶するワークエリアなどとして利用される。ＲＡＭ７０３は、典型的には揮発性メモリである。

【0040】

補助記憶装置７０４は、プロセッサー７０１を中枢としたコンピューターの補助記憶装置である。補助記憶装置７０４は、例えばＥＥＰＲＯＭ、ＨＤＤ又はフラッシュメモリなどである。補助記憶装置７０４は、上記のプログラムのうち、例えば、システムソフトウェア及びアプリケーションソフトウェアなどを記憶する。また、補助記憶装置７０４は、プロセッサー７０１が各種の処理を行う上で使用するデータ、プロセッサー７０１での処理によって生成されたデータ及び各種の設定値などを記憶する。

【0041】

通信Ｉ／Ｆ７０５は、端末装置７００がネットワークＮＷ３などを介して通信するためのインターフェースである。

【0042】

入力デバイス７０６は、端末装置７００の操作者による操作を受け付ける。入力デバイス７０６は、例えば、キーボード、キーパッド、タッチパッド、マウス又はコントローラーなどである。また、入力デバイス７０６は、音声入力用のデバイスであっても良い。

【0043】

表示デバイス７０７は、端末装置７００の操作者などに各種情報を通知するための画面を表示する。表示デバイス７０７は、例えば、液晶ディスプレイ又は有機ＥＬ（electro-luminescence）ディスプレイなどのディスプレイである。また、入力デバイス７０６及び表示デバイス７０７としては、タッチパネルを用いることもできる。すなわち、タッチパネルが備える表示パネルを表示デバイス７０７として、タッチパネルが備える、タッチ入力によるポインティングデバイスを入力デバイス７０６として用いることができる。

【0044】

バス７０８は、コントロールバス、アドレスバス及びデータバスなどを含み、端末装置７００の各部で授受される信号を伝送する。

【0045】

以下、実施形態に係る検知システム１の動作を図２などに基づいて説明する。なお、以下の動作説明における処理の内容は一例であって、同様な結果を得ることが可能な様々な処理を適宜に利用できる。図２は、サーバー装置１００のプロセッサー１０１による処理の一例を示すフローチャートである。プロセッサー１０１は、例えば、ＲＯＭ１０２又は補助記憶装置１０４などに記憶されたプログラムに基づいて図２の処理を実行する。プロセッサー１０１は、例えば、検知ソフトの実行にともない、図２に示す処理を開始する。なお、プロセッサー１０１は、踏切ごとに図２の処理を行う。以下の説明では特定の１つの踏切を対象として行う図２の処理を説明する。当該特定の１つの踏切を以下「対象踏切」という。

【0046】

図２のステップＳＴ１１においてサーバー装置１００のプロセッサー１０１は、対象踏切が遮断されているか否かを判定する。このために、プロセッサー１０１は、例えば、対象踏切に設置されたルーター２００に問い合わせることで踏切リレー４００が信号を出力しているか否かを確認する。そして、プロセッサー１０１は、踏切リレー４００が信号を出力している場合に、対象踏切が遮断されていると判定する。対して、プロセッサー１０１は、踏切リレー４００が信号を出力していない場合に対象踏切が遮断されていないと判定する。プロセッサー１０１は、対象踏切が遮断されていないと判定するならば、ステップＳＴ１１においてＮｏと判定してステップＳＴ１１の処理を繰り返す。対して、プロセッサー１０１は、対象踏切が遮断されていると判定するならば、ステップＳＴ１１においてＹｅｓと判定してステップＳＴ１２へと進む。

【0047】

以上より、プロセッサー１０１は、ステップＳＴ１１の処理を行うことで、踏切が遮断されていることを判定する遮断判定部の一例として機能する。

【0048】

ステップＳＴ１２においてプロセッサー１０１は、通信Ｉ／Ｆ１０５及びルーター２００を介して、対象踏切に設置された複数のカメラ３００が撮影した画像を取得する。ここで取得される画像は、最新の画像であることが好ましい。ここで取得されるそれぞれの画像を以下「取得画像」という。また、プロセッサー１０１は、取得画像を補助記憶装置１０４などに記憶する。

【0049】

以上より、プロセッサー１０１は、ステップＳＴ１２の処理を行うことで、踏切内を撮影するカメラが撮影した画像を取得する取得部の一例として機能する。あるいは、プロセッサー１０１は、通信Ｉ／Ｆ１０５と協働してステップＳＴ１２の処理を行うことで、取得部の一例として機能する。

【0050】

ステップＳＴ１３においてプロセッサー１０１は、取得画像を画像処理することにより、対象踏切内から列車を検出する処理を行う。なお、列車とは、２両以上の連結された鉄道車両に限らず、連結されていない１両の鉄道車両であっても良い。プロセッサー１０１は、例えば、オブジェクト認識によって対象踏切内の列車を検出する。プロセッサー１０１は、例えば、ディープラーニングによるオブジェクト認識によって対象踏切内の列車を検出する。プロセッサー１０１は、例えば、取得画像中に、列車の特徴量と近い部分がある場合に、列車を検出する。物体を検出するアルゴリズムとしては、例えば、ＹＯＬＯなどを用いることができる。

【0051】

プロセッサー１０１は、複数の取得画像それぞれについてステップＳＴ１３の処理を行う。プロセッサー１０１は、複数の取得画像それぞれについてステップＳＴ１３の処理を行う際、逐次処理しても良いし、並行又は並列で処理しても良い。

【0052】

ステップＳＴ１４においてプロセッサー１０１は、複数の取得画像それぞれについてのステップＳＴ１３の処理結果を用いて、対象踏切内に列車が存在するか否かの判定を行う。プロセッサー１０１は、例えば、複数の取得画像のうちのいずれか１つ以上から列車を検出した場合に、対象踏切内に列車が存在すると判定する。あるいは、プロセッサー１０１は、例えば、複数の取得画像のうちの予め定められた所定の数以上の取得画像から列車を検出した場合に、対象踏切内に列車が存在すると判定する。当該所定の数は、一例として、過半数となる最低の数である。あるいは、プロセッサー１０１は、例えば、複数の取得画像のすべての取得画像から列車を検出した場合に、対象踏切内に列車が存在すると判定する。

【0053】

プロセッサー１０１は、ステップＳＴ１３及びステップＳＴ１４の処理において、対象踏切内に列車が存在する可能性の高さを示すスコア（以下「列車スコア」という。）を用いて対象踏切内に列車が存在するか否かの判定を行っても良い。例えば、プロセッサー１０１は、ステップＳＴ１３において、列車スコアを算出する。そして、プロセッサー１０１は、ステップＳＴ１４において複数の取得画像の列車スコアの合計、平均値又は中央値などの統計値が予め定められた所定の閾値ＴＨ１以上である場合に、対象踏切内に列車が存在すると判定する。

【0054】

以上より、プロセッサー１０１は、ステップＳＴ１３の処理を行うことで、画像を用いて踏切内の列車を検出する列車検出部の一例として機能する。あるいは、プロセッサー１０１は、ステップＳＴ１３及びステップＳＴ１４の処理を行うことで列車検出部の一例として機能する。

【0055】

ステップＳＴ１５においてプロセッサー１０１は、ステップＳＴ１４において対象踏切内に列車が存在すると判定したか否かを判定する。プロセッサー１０１は、ステップＳＴ１４において対象踏切内に列車が存在すると判定しないならば、ステップＳＴ１５においてＮｏと判定してステップＳＴ１１へと戻る。対して、プロセッサー１０１は、ステップＳＴ１４において対象踏切内に列車が存在すると判定したならば、ステップＳＴ１５においてＹｅｓと判定してステップＳＴ１６へと進む。

【0056】

ステップＳＴ１６においてプロセッサー１０１は、取得画像を画像処理することにより、対象踏切内の障害物の存在を検知する。プロセッサー１０１は、例えば、取得画像と、取得画像より過去に撮影された背景画像とを用いた背景差分により障害物を検知する。すなわち、プロセッサー１０１は、取得画像と当該背景画像とを比較することで、所定以上に異なっている部分を抽出する。そして、プロセッサー１０１は、異なっている部分が抽出できた場合に障害物が存在すると判定する。プロセッサー１０１は、異なっている部分の面積が予め定められた面積以上である場合に、障害物が存在すると判定しても良い。

【0057】

プロセッサー１０１は、例えば、予め様々な撮影条件においてカメラ３００によって撮影された画像を、背景画像として取得しておく。当該カメラ３００は、取得画像を撮影するカメラ３００と同じカメラ３００である。撮影条件とは、撮影時の時期、時間帯、明るさ及び天候などである。また、背景画像は、撮影時において、踏切が遮断していること、列車が踏切内に存在しないこと、及び障害物が存在しないことという条件を満たす。踏切が遮断しているという条件については、ステップＳＴ１１と同様の処理により判定が可能である。列車が踏切内に存在しないことという条件については、ステップＳＴ１３及びステップＳＴ１４と同様の処理により判定が可能である。障害物が存在しないことという条件については、ステップＳＴ１６～ステップＳＴ１８と同様の処理により判定が可能である。

【0058】

プロセッサー１０１は、予め取得しておいた背景画像の中から、取得画像の撮影条件と近い撮影条件の画像を選択する。そして、プロセッサー１０１は、選択した背景画像と取得画像とを用いて背景差分を行う。なお、プロセッサー１０１は、選択した背景画像について、背景差分を行う前に、色調補正を行うことで、明るさなどの撮影条件の違いによる取得画像との差異を小さくしても良い。

【0059】

また、プロセッサー１０１は、撮影条件の変化による画像の変化の大きさが背景差分に影響を与えない程度に小さいような過去に撮影した背景画像を用いて背景差分を行っても良い。当該過去は、例えば、数フレーム前、数秒前又は数分前など様々な時間を用いることができる。また、プロセッサー１０１は、踏切が遮断していること、列車が踏切内に存在しないこと、及び障害物が存在しないことという条件を満たす画像を背景画像として用いる。

【0060】

また、プロセッサー１０１は、上記で説明した方法に限らず、公知の方法を適用して背景差分による障害物の検知を行っても良い。

【0061】

プロセッサー１０１は、複数の取得画像それぞれについてステップＳＴ１６の処理を行う。プロセッサー１０１は、複数の取得画像それぞれについてステップＳＴ１６の処理を行う際、逐次処理しても良いし、並行又は並列で処理しても良い。

【0062】

ステップＳＴ１７においてプロセッサー１０１は、取得画像を画像処理することにより、対象踏切内の障害物の存在を検知する。なお、プロセッサー１０１は、ステップＳＴ１７では、ステップＳＴ１６と異なる方法により障害物を検知する。プロセッサー１０１は、オートエンコーダを用いて学習した学習済みモデルを用いて障害物を検知する。好ましくは、プロセッサー１０１は、変分オートエンコーダを用いて学習した学習済みモデルを用いて障害物を検知する。プロセッサー１０１は、取得画像を撮影するカメラ３００と同じカメラ３００で撮影された複数の画像を用いて、予め学習済みモデルを生成しておく。学習に用いる画像は、踏切が遮断していること、列車が踏切内に存在しないこと、及び障害物が存在しないことという条件を満たすことが好ましい。プロセッサー１０１は、取得画像を学習済みモデルに入力する。学習済みモデルは、当該取得画像中に障害物が映っている場合に、障害物を検知したことを示す情報を出力する。学習済みモデルは、当該取得画像中に障害物が映っていない場合に、障害物を検知しなかったことを示す情報を出力する。なお、障害物を検知したことを示す情報は、異常を検知したことを示す情報であっても良い。障害物を検知しなかったことを示す情報は、異常を検知しなかったことを示す情報であっても良い。プロセッサー１０１は、異常を検知したことを示す情報を、障害物を検知したことを示す情報とみなす。プロセッサー１０１は、異常を検知しなかったことを示す情報を、障害物を検知しなかったことを示す情報とみなす。

【0063】

また、プロセッサー１０１は、上記で説明した方法以外の、オートエンコーダに関する公知の技術を用いても良い。

【0064】

プロセッサー１０１は、複数の取得画像それぞれについてステップＳＴ１７の処理を行う。プロセッサー１０１は、複数の取得画像それぞれについてステップＳＴ１７の処理を行う際、逐次処理しても良いし、並行又は並列で処理しても良い。

【0065】

プロセッサー１０１は、ステップＳＴ１６及びステップＳＴ１７の処理を並行又は並列で処理しても良い。

【0066】

ステップＳＴ１８においてプロセッサー１０１は、複数の取得画像それぞれについてのステップＳＴ１６の処理結果、及び複数の取得画像それぞれについてのステップＳＴ１７の処理結果を用いて、対象踏切内に障害物が存在するか否かの判定を行う。なお、対象踏切に設置されたカメラ３００の数がＮ個であるならば、ステップＳＴ１６の処理結果の数とステップＳＴ１７の処理結果の数の合計は、２Ｎ個である。ここで、Ｎは、２以上の整数である。プロセッサー１０１は、例えば、２Ｎ個の処理結果のうちのいずれか１つ以上の処理結果が障害物を検知したことを示すならば、対象踏切内に障害物が存在すると判定する。あるいは、プロセッサー１０１は、例えば、２Ｎ個の処理結果のうちの予め定められた所定の数以上の処理結果が障害物を検知したことを示すならば、対象踏切内に障害物が存在すると判定する。当該所定の数は、一例として、過半数となる最低の数である。あるいは、プロセッサー１０１は、例えば、２Ｎ個の処理結果のすべてが、障害物を検知したことを示すならば、対象踏切内に障害物が存在すると判定する。あるいは、プロセッサー１０１は、２Ｎ個の処理結果がその他の所定の条件を満たす場合に、対象踏切内に障害物が存在すると判定しても良い。

【0067】

プロセッサー１０１は、２Ｎ個の処理結果のうちの予め定められた所定の数以上の処理結果が障害物を検知したことを示すか否かの判定を行う場合に、処理結果それぞれについて重みをつけても良い。一例として、ステップＳＴ１６の処理結果は処理結果１．２個分、ステップＳＴ１７の処理結果は処理結果０．８個分というようにする。

【0068】

プロセッサー１０１は、ステップＳＴ１６～ステップＳＴ１８の処理において、対象踏切内に障害物が存在する可能性の高さを示すスコア（以下「障害物スコア」という。）を用いて対象踏切内に障害物が存在するか否かの判定を行っても良い。例えば、プロセッサー１０１は、ステップＳＴ１６及びステップＳＴ１７それぞれにおいて、障害物スコアを算出する。そして、プロセッサー１０１は、ステップＳＴ１８において、ステップＳＴ１６及びステップＳＴ１７で算出した複数の障害物スコアの合計、平均値又は中央値などの統計値が予め定められた所定の閾値ＴＨ２以上である場合に、対象踏切内に障害物が存在すると判定する。なお、プロセッサー１０１は、２Ｎ個の処理結果それぞれの障害物スコアについて重みをつけても良い。

【0069】

以上より、プロセッサー１０１は、ステップＳＴ１６の処理を行うことで、画像を用いた背景差分を用いて、踏切内の障害物を検知する処理を行う障害物検知部の一例として機能する。あるいは、プロセッサー１０１は、ステップＳＴ１６及びステップＳＴ１８の処理を行うことで、画像を用いた背景差分を用いて、踏切内の障害物を検知する処理を行う障害物検知部の一例として機能する。

【0070】

また、プロセッサー１０１は、ステップＳＴ１７の処理を行うことで、学習済みモデルに画像を入力して画像内に障害物が映っているか否かを示す出力を得る方法を用いて、踏切内の障害物を検知する処理を行う障害物検知部の一例として機能する。あるいは、プロセッサー１０１は、ステップＳＴ１７及びステップＳＴ１８の処理を行うことで、学習済みモデルに画像を入力して画像内に障害物が映っているか否かを示す出力を得る方法を用いて、踏切内の障害物を検知する処理を行う障害物検知部の一例として機能する。

【0071】

また、プロセッサー１０１は、ステップＳＴ１６～ステップＳＴ１８の処理を行うことで、画像を用いた背景差分、及び学習済みモデルに画像を入力して画像内に障害物が映っているか否かを示す出力を得る方法を用いて、踏切内の前記障害物を検知する処理を行う障害物検知部の一例として機能する。

【0072】

ステップＳＴ１９においてプロセッサー１０１は、ステップＳＴ１８において対象踏切内に障害物が存在すると判定したか否かを判定する。プロセッサー１０１は、ステップＳＴ１８において対象踏切内に障害物が存在すると判定しないならば、ステップＳＴ１９においてＮｏと判定してステップＳＴ１１へと戻る。対して、プロセッサー１０１は、ステップＳＴ１８において対象踏切内に障害物が存在すると判定したならば、ステップＳＴ１９においてＹｅｓと判定してステップＳＴ２０へと進む。

【0073】

ステップＳＴ２０においてプロセッサー１０１は、障害物を検知した場合に行う予め定められた処理（以下「所定処理」という。）を実行する。プロセッサー１０１は、所定処理として、例えば、対象踏切を通過する路線上を走行する列車を停止させる処理を行う。プロセッサー１０１は、所定処理として、例えば、ルーター２００を介して障害物検知リレー５００に信号を入力する。プロセッサー１０１は、所定処理として、例えば、ルーター２００を介して特殊信号リレー７００に信号を入力する。プロセッサー１０１は、所定処理として、例えば、ステップＳＴ１２～ステップＳＴ１９の処理結果を示す情報を補助記憶装置１０４などに記憶する。

【0074】

プロセッサー１０１は、所定処理として、例えば、検知情報を生成する。検知情報は、対象踏切の踏切ＩＤ、取得画像及びステップＳＴ１２～ステップＳＴ１９の処理結果を示す情報を含む。検知情報は、当該踏切ＩＤで特定される踏切で障害物が検知されたことを示す情報である。プロセッサー１０１は、検知情報を生成した後、当該検知情報を端末装置７００に送信するように通信Ｉ／Ｆ１０５に対して指示する。この送信の指示を受けて通信Ｉ／Ｆ１０５は、当該検知情報を端末装置７００に送信する。送信された当該検知情報は、端末装置７００の通信Ｉ／Ｆ７０５によって受信される。

【0075】

端末装置７００のプロセッサー７０１は、検知情報が受信されたことに応じて、当該検知情報に含まれる踏切ＩＤで特定される踏切において障害物が検知されたこと報知する。プロセッサー７０１は、例えば、当該踏切において障害物が検知されたことを示す画像、当該検知情報に含まれる取得画像、及び当該検知情報に含まれる処理結果を示す情報を含む画像を表示デバイス７０７に表示させる。なお、文字は画像の一種である。

【0076】

また、プロセッサー１０１は、検知情報を、対象踏切を通過する路線上を走行する列車に対して送信しても良い。

【0077】

プロセッサー１０１は、ステップＳＴ２０の処理の後、ステップＳＴ１１へと戻る。

【0078】

実施形態の検知システム１によれば、サーバー装置１００は、背景差分を用いて踏切内の障害物検知を行う。これにより、実施形態のサーバー装置１００は、既存の障害物検知装置では検知できないような障害物検知も可能である。また、背景差分を用いた方法は、処理速度が速い。

【0079】

また、実施形態の検知システム１によれば、サーバー装置１００は、学習済みモデルを用いて踏切内の障害物検知を行う。これにより、実施形態のサーバー装置１００は、既存の障害物検知装置では検知できないような障害物検知も可能である。

【0080】

また、実施形態の検知システム１によれば、サーバー装置１００は、背景差分を用いた方法と、学習済みモデルを用いた方法とを用いて踏切内の障害物検知を行う。これにより、実施形態のサーバー装置１００は、片方だけを用いた場合よりも障害物検知の精度が向上する。

【0081】

また、実施形態の検知システム１によれば、サーバー装置１００は、変分オートエンコーダを用いて学習した学習済みモデルを用いて踏切内の障害物検知を行う。これにより、実施形態のサーバー装置１００は、精度よく障害物検知が可能である。また、実施形態のサーバー装置１００は、ノイズを弾くことができる。

【0082】

また、実施形態の検知システム１によれば、サーバー装置１００は、複数のカメラ３００で撮影された複数の画像を用いて踏切内の障害物検知を行う。これにより、実施形態のサーバー装置１００は、１つのカメラ３００だけでは死角になるような位置に障害物があっても障害物の検知が可能である。

【0083】

また、実施形態の検知システム１によれば、サーバー装置１００は、踏切が遮断されていない場合、障害物の検知を行わない。したがって、実施形態のサーバー装置１００は、障害物の検知を行う必要の無い間に障害物の検知を行わないことで、不要な処理を減らすことができる。

【0084】

また、実施形態の検知システム１によれば、サーバー装置１００は、踏切内に列車が存在することを判定する。そして、実施形態のサーバー装置１００は、踏切内に列車が存在する場合、障害物の検知を行わない。したがって、実施形態のサーバー装置１００は、障害物の検知を行う必要の無い間に障害物の検知を行わないことで、不要な処理を減らすことができる。

【0085】

また、実施形態の検知システム１によれば、サーバー装置１００は、障害物判定にはオブジェクト認識を使わない。これにより、実施形態のサーバー装置１００は、障害物が未知の物体であっても検知可能である。

【0086】

上記の実施形態は、以下のような変形も可能である。
上記の実施形態における検知システム１の典型的な例では、サーバー装置１００が、複数の踏切の障害物検知に関する処理を行う。しかしながら、検知システム１は、サーバー装置１００に代えて、エッジコンピューターを備えていても良い。当該エッジコンピューターは、例えば、１つの踏切に対して１つ設置される。当該エッジコンピューターは、設置された踏切を対象踏切とする図２の処理を行う。当該エッジコンピューターは、障害物検知装置の一例である。

【0087】

上記の実施形態では、サーバー装置１００のプロセッサー１０１は、背景差分とオートエンコーダの２種類の方法を用いて障害物を検知する処理を行った。しかしながら、プロセッサー１０１は、Ｍ種類の方法で障害物を検知する処理を行っても良い。ここで、Ｍは、３以上の整数である。この場合、プロセッサー１０１は、ステップＳＴ１８においてＭ×Ｎ個の処理結果を用いる。

【0088】

上記の実施形態では、サーバー装置１００のプロセッサー１０１は、背景差分とオートエンコーダの２種類の方法を用いて障害物を検知する処理を行った。しかしながら、プロセッサー１０１は、背景差分とオートエンコーダのいずれかのみを用いて障害物を検知する処理を行っても良い。この場合、プロセッサー１０１は、ステップＳＴ１８においてＮ個の処理結果を用いる。

【0089】

プロセッサー１０１は、モデルの学習に用いる画像として、障害物が存在する画像も用いても良い。ただし、障害物が存在する画像については、障害物が存在するということを示す画像であることを示す教師ラベルを付与する教師あり学習又は自己教師あり学習に用いることが好ましい。

【0090】

プロセッサー１０１は、対象踏切用の学習モデルの学習に、他の踏切を映した画像も用いても良い。また、プロセッサー１０１は、対象踏切用の学習モデルの学習に、他の踏切用の学習済みモデルを用いても良い。

【0091】

プロセッサー１０１は、オートエンコーダ以外の学習方法を用いて学習した学習済みモデルを用いても良い。また、プロセッサー１０１は、複数の学習方法を組み合わせて学習した学習済みモデルを用いても良い。オートエンコーダ以外の学習方法としては、畳み込みニューラルネットワーク及びｍｅｔｒｉｃ ｌｅａｒｎｉｎｇなどを挙げることができる。

【0092】

プロセッサー１０１は、学習済みモデルを特徴量抽出器として用いることで障害物を検知しても良い。

【0093】

プロセッサー１０１は、上述した方法以外の方法を用いて、学習済みモデルを用いた障害物の検知を行っても良い。上述した方法以外の方法としては、例えば、ＳＵＲＦ（Speeded Up Robust Features）及びＤＯＣ（Learning Deep Features for One-Class Classification）などを挙げることができる。また、プロセッサー１０１は、複数の方法を組み合わせて、学習済みモデルを用いた障害物の検知を行っても良い。

【0094】

学習済みモデルの生成は、サーバー装置１００以外の装置で行っても良い。

【0095】

１つの踏切に設置されたカメラ３００は１つであっても良い。この場合、サーバー装置１００のプロセッサー１０１は、１つの取得画像を用いて図２中の処理を行う。

【0096】

サーバー装置１００及びルーター２００は、踏切リレー４００以外の装置から、遮断機の遮断状態を示す情報を取得しても良い。

【0097】

踏切リレー４００は、上記の実施形態とは信号のオンオフが逆でも良い。すなわち、踏切リレー４００は、踏切が遮断していない場合に信号を出力する。そして、踏切リレー４００は、踏切が遮断している場合に信号を出力しない。また、他のリレー装置も上記の実施形態とは信号のオンオフが逆でも良い。

【0098】

検知システム１は、踏切が遮断されているか否かに拘らずに障害物の検知を行っても良い。この場合、サーバー装置１００のプロセッサー１０１は、例えば、ステップＳＴ１１の処理を行わずにステップＳＴ１２の処理を行う。踏切が遮断されている場合に用いる背景画像は、踏切が遮断されている際に撮影されたものであることが好ましい。

【0099】

検知システム１は、踏切内に列車が存在するか否かに拘らずに障害物の検知を行っても良い。この場合、サーバー装置１００のプロセッサー１０１は、例えば、ステップＳＴ１２の処理の後、ステップＳＴ１６の処理を行う。踏切内に列車が存在する場合に用いる背景画像は、踏切内に列車が存在する際に撮影されたものであることが好ましい。

【0100】

上記の実施形態では、サーバー装置１００のプロセッサー１０１は、ステップＳＴ１１において踏切が遮断されているか否かを判定した。しかしながら、プロセッサー１０１は、ステップＳＴ１１において、踏切が遮断されているか否かに代えて、踏切警報器が鳴っているか否かを判定しても良い。この場合、ルーター２００は、例えば、踏切リレー４００に代えて、踏切警報器を鳴らしているか否かに応じて信号を出力しているか否かが決まるリレー装置から信号の入力を受ける。あるいは、踏切リレー４００は、このようなリレー装置を兼ねていても良い。検知システム１は、踏切警報機の状態を用いることで、遮断機が無く踏切警報器が設置されている踏切でも使用が可能である。また、プロセッサー１０１は、踏切が遮断されているか否かの判定と踏切警報器がなっているか否かの判定とを併用しても良い。プロセッサー１０１は、踏切警報器が鳴っているか否かを判定するステップＳＴ１１の処理を行うことで、踏切の警報器が鳴っていることを判定する遮断判定部の一例として機能する。

【0101】

上記の実施形態では、検知システム１は、踏切内の障害物を検知する。しかしながら、検知システム１は、踏切内に限らず、鉄道が通行する線路及び当該線路を含む線路敷内の障害物を検知しても良い。線路敷は、駅間の線路及び駅内の線路並びに駅間の線路が通る敷地を含む。以上より、実施形態の検知システム１は、踏切に限らず線路敷内の障害物を検知することができる。

【0102】

上記の実施形態における踏切は、鉄道用の踏切である。しかしながら、実施形態の検知システムは、鉄道用の踏切に代えてＢＲＴ（bus rapid transit）用の踏切を対象とすることもできる。また、実施形態の検知システムは、鉄道用の列車に代えて、ＢＲＴ用の車両を対象とすることもできる。また、実施形態の検知システムは、踏切内に限らず、ＢＲＴ用の車両が専用に通行する道路を含む道路敷内の障害物を検知しても良い。道路敷は、駅（停留所）間の専用道路及び駅内の専用道路並びに駅間の専用道路が通る敷地を含む。以上より、実施形態の検知システムは、ＢＲＴ用の道路が通る道路敷内の障害物を検知することができる。

【0103】

上記の実施形態では、検知システム１は、踏切ごとに踏切内の障害物検知をする。しかしながら、検知システム１は、エリアごとに踏切内の障害物検知をしても良い。１つの踏切は、１又は複数のエリアを含む。検知システム１は、踏切ＩＤに代えてエリアＩＤを用いることでエリアを識別する。エリアＩＤは、エリアごとにユニークな識別情報である。

【0104】

上記の実施形態においてサーバー装置１００が行う処理の一部又は全部をルーター２００が行っても良い。上記の実施形態においてルーター２００が行う処理の一部又は全部をサーバー装置１００が行っても良い。上記の実施形態において端末装置７００が行う処理の一部又は全部をサーバー装置１００が行っても良い。

【0105】

実施形態の各装置は、複数の装置からなるものであっても良い。

【0106】

プロセッサー１０１、プロセッサー２０１及びプロセッサー７０１は、上記実施形態においてプログラムによって実現する処理の一部又は全部を、回路のハードウェア構成によって実現するものであっても良い。

【0107】

実施形態の処理を実現するプログラムは、例えば装置内の非一時的なコンピューター可読記憶媒体に記憶された状態で譲渡される。しかしながら、当該装置は、当該プログラムが記憶されない状態で譲渡されても良い。そして、当該プログラムが別途に譲渡され、当該装置へと書き込まれても良い。このときのプログラムの譲渡は、例えば、リムーバブルで非一時的なコンピューター可読記憶媒体に記録して、あるいはインターネット又はＬＡＮなどのネットワークを介したダウンロードによって実現できる。

【0108】

以上、本発明の実施形態を説明したが、例として示したものであり、本発明の範囲を限定するものではない。本発明の実施形態は、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の態様で実施可能である。

【符号の説明】

【0109】

１ 検知システム
１００ サーバー装置
１０１，２０１，７０１ プロセッサー
１０２，２０２，７０２ ＲＯＭ
１０３，２０３，７０３ ＲＡＭ
１０４，２０４，７０４ 補助記憶装置
１０５，７０５ 通信Ｉ／Ｆ
１０６，２０８，７０８ バス
２００ ルーター
２０５ 第１通信Ｉ／Ｆ
２０６ 第２通信Ｉ／Ｆ
２０７ リレーＩ／Ｆ
３００ カメラ
４００ 踏切リレー
５００ 障害物検知リレー
６００ 特殊信号リレー
７００ 端末装置
７０６ 入力デバイス
７０７ 表示デバイス

【図1】

【図2】