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技術 判定装置、及び判定方法

出願人 東日本電気エンジニアリング株式会社
発明者 菊池祐介
出願日 2018年3月1日 (2年2ヶ月経過) 出願番号 2018-036903
公開日 2019年9月12日 (7ヶ月経過) 公開番号 2019-151181
状態 未査定
技術分野 鉄道交通の監視、制御、保安
主要キーワード 発光機 特殊信号発光機 赤外線ビデオカメラ ヒストグラム特徴量 角度閾値 物体推定 決定木学習 判定スコア
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重要な関連分野

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課題

特殊信号発光機に特別な装置を設けず、また、列車運行中であっても運行に支障をきたすことなく、特殊信号発光機における視認性を判定することが可能な判定装置を提供する。

解決手段

鉄道における特殊信号発光機の視認性を判定する判定装置であって、列車の先頭車両から前記列車の進行方向における領域を撮像した画像である対象画像を取得する画像取得部と、前記画像取得部により取得された前記対象画像に前記特殊信号発光機が含まれる場合、前記対象画像の画像面に対する前記特殊信号発光機の発光面の角度を示す傾向角度が所定の基準角度以上であるか否かを判定する角度判定部と、前記角度判定部により判定された判定結果に基づいて、特殊信号発光機の視認性を判定する視認性判定部を備える。

概要

背景

特殊信号発光機は、軌道沿線において列車運行に支障を与えるような異常が発生し、列車を緊急に停止させる必要が生じた場合に発光信号現示する装置である。

特殊信号発光機は、発光素子LED(Light Emitting Diode))が基板に密に配列された発光面から発光される光の光軸が、水平方向に調整することが可能なように支持柱に装着される。また、特殊信号発光機に用いられる発光素子は、ある程度の指向性を持たせることにより、軌道から離れた箇所に照射される無駄な光の量をできるだけ減らすようにし、尚且つ、近隣になるべく余計な刺激を与えないようにしている。一方、指向性を高めすぎると、軌道のカーブ区間において、列車の走行位置によっては出射光視認が途切れてしまう場合がある。

このような事情から、発光素子は、ある程度の指向性を持たせつつも、指向性を過度に高めすぎないよう設計されることが望ましい。特殊信号発光機に用いられる発光素子は、例えば、拡散角度が±15°となるように設計される。ここで、拡散角度は、LEDの輝度半減角度によって決定される角度である。輝度半減角度は、発光源中心線上あるいは中心線付近の明るさに対し、その明るさが半分になる角度である。以下の説明では、拡散角度を輝度半減角度とも称する。

また、特殊信号発光機の発光面は、黒い基板に透明なLEDが密に配列されて形成されている。このため、特殊信号発光機の発光面は、消灯時には黒い面として視認される。また、特殊信号発光機の背面は白い遮蔽部材で覆われている。

特殊信号発光機においては、LEDの点滅による発光信号の現示が列車の運転士目視により確認することで伝達される。このため、特殊信号発光機の保守、及び点検時における視認性の確認が重要な作業となる。このため、鉄道事業者では、所定の視認距離(800[m])以上手前の地点で発光信号を確認することができるように特殊信号発光機を設置する旨を規定している。また、保守、及び点検時においては、視認距離(800[m])以上手前の地点から特殊信号発光機の発光信号を視認することができるか否かを確認する確認作業を行うように規定している。

この確認作業は、視認距離(800[m])の距離をおいて2人の作業員無線連絡取り合いながら、発光機支える支持柱が傾くなどして視認性が悪くなった特殊信号発光機について、取り付け角度を調整する調整作業が行われるため多くの時間がかかっていた。また、列車運行に支障をきたさない夜間の時間帯などに作業を行う必要があり作業時間が制約されてしまう場合があった。

この対策として、特許文献1には、特殊信号発光機に赤外線発光機を設け、特殊信号発光機から発光させた赤外線赤外線ビデオカメラにより検出する技術が開示されている。特許文献1によれば、人間が視認することができない赤外線を用いて視認性を検査するため、列車運行に支障をきたすことがない。
また、特許文献2には、線路(軌道)を走行する軌陸車から撮像した画像を画像解析することにより特殊信号発光機の発光を認識する技術が開示されている。特許文献2によれば、作業員が徒歩で移動しながら発光を確認する場合と比較して、検査に要する時間を短縮することができる。

概要

特殊信号発光機に特別な装置を設けず、また、列車の運行中であっても運行に支障をきたすことなく、特殊信号発光機における視認性を判定することが可能な判定装置を提供する。鉄道における特殊信号発光機の視認性を判定する判定装置であって、列車の先頭車両から前記列車の進行方向における領域を撮像した画像である対象画像を取得する画像取得部と、前記画像取得部により取得された前記対象画像に前記特殊信号発光機が含まれる場合、前記対象画像の画像面に対する前記特殊信号発光機の発光面の角度を示す傾向角度が所定の基準角度以上であるか否かを判定する角度判定部と、前記角度判定部により判定された判定結果に基づいて、特殊信号発光機の視認性を判定する視認性判定部を備える。

目的

本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、特殊信号発光機に特別な装置を設けず、また、列車の運行中であっても運行に支障をきたすことなく、特殊信号発光機における視認性を判定することが可能な判定装置、及び判定方法を提供する

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

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請求項1

鉄道における特殊信号発光機視認性を判定する判定装置であって、列車先頭車両から前記列車の進行方向における領域を撮像した画像である対象画像を取得する画像取得部と、前記画像取得部により取得された前記対象画像に前記特殊信号発光機が含まれる場合、前記対象画像の画像面に対する前記特殊信号発光機の発光面の角度を示す傾向角度が所定の基準角度以上であるか否かを判定する角度判定部と、前記角度判定部により判定された判定結果に基づいて、特殊信号発光機の視認性を判定する視認性判定部を備える判定装置。

請求項2

前記角度判定部は、前記対象画像に含まれる前記特殊信号発光機の画像領域における輝度分布と前記傾向角度との関係に基づいて、前記傾向角度が所定の基準角度以上であるか否かを判定する請求項1に記載の判定装置。

請求項3

前記角度判定部は、前記輝度分布に前記傾向角度を付した学習データを用いて機械学習を実行することにより作成された角度推定モデルであって、前記傾向角度が所定の基準角度以上であるか否かを推定する角度推定モデルに、前記輝度分布を入力することにより得られる推定結果を用いて、前記傾向角度が所定の基準角度以上であるか否かを判定する請求項2に記載の判定装置。

請求項4

前記対象画像が撮像された撮像位置から前記特殊信号発光機の設置位置までの距離を示す視認距離が所定の距離閾値以上であるか否かを判定する距離判定部を更に備える請求項1から請求項3の何れか一項に記載の判定装置。

請求項5

鉄道における特殊信号発光機の視認性を判定する判定方法であって、画像取得部が、列車の先頭車両から前記列車の進行方向における領域を撮像した判定の対象である対象画像を取得し、角度判定部が、前記画像取得部により取得された前記対象画像に基づいて、前記対象画像に前記特殊信号発光機が含まれる場合、前記対象画像の画像面に対する前記特殊信号発光機の発光面の角度を示す傾向角度が所定の基準角度以上であるか否かを判定し、視認性判定部が、前記角度判定部により判定された判定結果に基づいて、特殊信号発光機の視認性を判定する判定方法。

技術分野

0001

本発明は、鉄道における特殊信号発光機視認性を判定する判定装置、及び判定方法に関する。

背景技術

0002

特殊信号発光機は、軌道沿線において列車運行に支障を与えるような異常が発生し、列車を緊急に停止させる必要が生じた場合に発光信号現示する装置である。

0003

特殊信号発光機は、発光素子LED(Light Emitting Diode))が基板に密に配列された発光面から発光される光の光軸が、水平方向に調整することが可能なように支持柱に装着される。また、特殊信号発光機に用いられる発光素子は、ある程度の指向性を持たせることにより、軌道から離れた箇所に照射される無駄な光の量をできるだけ減らすようにし、尚且つ、近隣になるべく余計な刺激を与えないようにしている。一方、指向性を高めすぎると、軌道のカーブ区間において、列車の走行位置によっては出射光の視認が途切れてしまう場合がある。

0004

このような事情から、発光素子は、ある程度の指向性を持たせつつも、指向性を過度に高めすぎないよう設計されることが望ましい。特殊信号発光機に用いられる発光素子は、例えば、拡散角度が±15°となるように設計される。ここで、拡散角度は、LEDの輝度半減角度によって決定される角度である。輝度半減角度は、発光源中心線上あるいは中心線付近の明るさに対し、その明るさが半分になる角度である。以下の説明では、拡散角度を輝度半減角度とも称する。

0005

また、特殊信号発光機の発光面は、黒い基板に透明なLEDが密に配列されて形成されている。このため、特殊信号発光機の発光面は、消灯時には黒い面として視認される。また、特殊信号発光機の背面は白い遮蔽部材で覆われている。

0006

特殊信号発光機においては、LEDの点滅による発光信号の現示が列車の運転士目視により確認することで伝達される。このため、特殊信号発光機の保守、及び点検時における視認性の確認が重要な作業となる。このため、鉄道事業者では、所定の視認距離(800[m])以上手前の地点で発光信号を確認することができるように特殊信号発光機を設置する旨を規定している。また、保守、及び点検時においては、視認距離(800[m])以上手前の地点から特殊信号発光機の発光信号を視認することができるか否かを確認する確認作業を行うように規定している。

0007

この確認作業は、視認距離(800[m])の距離をおいて2人の作業員無線連絡取り合いながら、発光機支える支持柱が傾くなどして視認性が悪くなった特殊信号発光機について、取り付け角度を調整する調整作業が行われるため多くの時間がかかっていた。また、列車運行に支障をきたさない夜間の時間帯などに作業を行う必要があり作業時間が制約されてしまう場合があった。

0008

この対策として、特許文献1には、特殊信号発光機に赤外線発光機を設け、特殊信号発光機から発光させた赤外線赤外線ビデオカメラにより検出する技術が開示されている。特許文献1によれば、人間が視認することができない赤外線を用いて視認性を検査するため、列車運行に支障をきたすことがない。
また、特許文献2には、線路(軌道)を走行する軌陸車から撮像した画像を画像解析することにより特殊信号発光機の発光を認識する技術が開示されている。特許文献2によれば、作業員が徒歩で移動しながら発光を確認する場合と比較して、検査に要する時間を短縮することができる。

先行技術

0009

特開2015−178357号公報
特開2016−78528号公報

発明が解決しようとする課題

0010

しかしながら、特許文献1では特殊信号発光機に赤外線発光機を設ける改造を行う必要があるため、改造に伴う費用作業コストが生じてしまう。また、特許文献2では、特殊信号発光機を発光させるため、列車の運行に支障をきたさない夜間等に作業を行う必要があり、夜間の作業員の確保等の特別な手間が生じてしまう場合があった。

0011

本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、特殊信号発光機に特別な装置を設けず、また、列車の運行中であっても運行に支障をきたすことなく、特殊信号発光機における視認性を判定することが可能な判定装置、及び判定方法を提供することである。

課題を解決するための手段

0012

上述した課題を解決するために本発明の一実施形態は、鉄道における特殊信号発光機の視認性を判定する判定装置であって、列車の先頭車両から前記列車の進行方向における領域を撮像した画像である対象画像を取得する画像取得部と、前記画像取得部により取得された前記対象画像に前記特殊信号発光機が含まれる場合、前記対象画像の画像面に対する前記特殊信号発光機の発光面の角度を示す傾向角度が所定の基準角度以上であるか否かを判定する角度判定部と、前記角度判定部により判定された判定結果に基づいて、特殊信号発光機の視認性を判定する視認性判定部を備える判定装置である。

0013

また、本発明の一実施形態は、上記判定装置であって、前記角度判定部は、前記対象画像に含まれる前記特殊信号発光機の画像領域における輝度分布と前記傾向角度との関係に基づいて、前記傾向角度が所定の基準角度以上であるか否かを判定する。

0014

また、本発明の一実施形態は、上記判定装置であって、前記角度判定部は、前記輝度分布に前記傾向角度を付した学習データを用いて機械学習を実行することにより作成された角度推定モデルであって、前記傾向角度が所定の基準角度以上であるか否かを推定する角度推定モデルに、前記輝度分布を入力することにより得られる推定結果を用いて、前記傾向角度が所定の基準角度以上であるか否かを判定する。

0015

また、本発明の一実施形態は、上記判定装置であって、前記対象画像が撮像された撮像位置から前記特殊信号発光機の設置位置までの距離を示す視認距離が所定の距離閾値以上であるか否かを判定する距離判定部を更に備える。

0016

また、本発明の一実施形態は、鉄道における特殊信号発光機の視認性を判定する判定方法であって、画像取得部が、列車の先頭車両から前記列車の進行方向における領域を撮像した判定の対象である対象画像を取得し、角度判定部が、前記画像取得部により取得された前記対象画像に基づいて、前記対象画像に前記特殊信号発光機が含まれる場合、前記対象画像の画像面に対する前記特殊信号発光機の発光面の角度を示す傾向角度が所定の基準角度以上であるか否かを判定し、視認性判定部が、前記角度判定部により判定された判定結果に基づいて、特殊信号発光機の視認性を判定する判定方法である。

発明の効果

0017

以上説明したように、この発明によれば、列車の先頭車両から列車の進行方向における領域を撮像すればよいため、特殊信号発光機に特別な装置を設ける必要がない。また、画像における特殊信号発光機の傾向角度が所定の基準角度(例えば、輝度半減角度)以上であるか否かを判定した判定結果に基づいて視認性を確認することができるため特殊信号発光機を発光させる必要がなく、列車の運行中であっても運行に支障をきたすことがない。つまり、特殊信号発光機に特別な装置を設けず、また、列車の運行中であっても運行に支障をきたすことなく、特殊信号発光機における視認性を判定することが可能である。

図面の簡単な説明

0018

第1の実施形態の判定装置20が適用される判定システム1の構成例を示すブロック図である。
第1の実施形態の判定装置20の構成例を示すブロック図である。
第1の実施形態の特徴量抽出部203抽出した特徴量の例を示す図である。
第1の実施形態の角度判定部204が行う処理を説明する図である。
第1の実施形態の判定装置20の動作例を示すフローチャートである。
第2の実施形態の特徴量抽出部203が行う処理を説明する図である。
第2の実施形態の角度判定部204Aが行う処理を説明する図である。
第3の実施形態の距離判定部205Bが行う処理を説明する図である。

実施例

0019

以下、実施形態の判定装置を、図面を参照して説明する。
以下に述べる実施形態では、特殊信号発光機のLEDにおける部品の不具合電気的な接続の不具合の有無は、日々の保守及び点検において確認され、このような不具合が発見された場合には、別途適切な対応がなされることにより当該不具合が解消されていることを前提としている。つまり、所定の視認距離(800[m])以上手前の地点から撮像された特殊信号発光機の発光面が所定の角度閾値(例えば、輝度半減角度である15[°])未満の傾向角度である場合に、特殊信号発光機が発光信号を現示した場合に列車の運転士がその発光信号を目視により確認することができるとみなし、特殊信号発光機の視認性があると判断する。

0020

<第1の実施形態>
まず、第1の実施形態について説明する。
図1は、第1の実施形態の判定装置20が適用される判定システム1の構成例を示すブロック図である。図1に示すように、判定装置20が適用される判定システム1は、例えば、撮像装置10と判定装置20とを備える。

0021

撮像装置10は、例えば、撮像部100と記憶部101とを備える。撮像部100は、例えば、列車の先頭車両に設けられ、先頭車両から列車の進行方向における領域を撮像する。撮像部100は撮像した画像の画像データを記憶部101に記憶させる。撮像部100は、動画像を撮像してもよいし、静止画像を撮像してもよい。また、撮像部100はカラー画像を撮像してもよいし、白黒画像を撮像してもよい。
記憶部101は、撮像部100により撮像された画像の画像データを記憶する。

0022

なお、撮像部100は、所定の視認距離(800[m])の先にある特殊信号発光機の発光面(約10[cm]×40[cm])を撮像する。このため、望遠レンズを備えたカメラであることが望ましいが、これに限定されることはない。撮像部100は、所定の視認距離の先にある特殊信号発光機の発光面を撮像することができればよい。

0023

判定装置20は、撮像装置10から撮像部100により撮像された画像の画像データを取得する。判定装置20は、撮像部100により撮像された画像の画像データを逐次リアルタイムに取得してもよいし、記憶部101に記憶された画像データを、所定のタイミングでまとめて取得してもよい。

0024

また、判定装置20は、取得した画像データに基づいて、特殊信号発光機の視認性を判定し、判定結果を出力する。判定装置20は、例えば、特殊信号発光機ごとに判定結果を出力する。

0025

図2は、第1の実施形態の判定装置20の構成例を示すブロック図である。判定装置20は、例えば、画像取得部200と、物体検出部201と、前処理部202と、特徴量抽出部203と、角度判定部204と、距離判定部205と、視認性判定部206と、判定結果出力部207とを備える。

0026

画像取得部200は、撮像装置10から画像データを取得する。画像取得部200は、取得した画像データを物体検出部201に出力する。ここで、画像取得部200により取得された画像データに基づく画像は、判定装置20により特殊信号発光機の視認性を判断する対象となる画像である。つまり、画像取得部200により取得された画像は、「対象画像」の一例である。

0027

物体検出部201は、画像取得部200からの画像データから所定の物体(ここでは、特殊信号発光機)が撮像された領域を検出する。物体検出部201は、例えば、R−CNN(Regions with Convolutional Neural Network)を用いて、画像データから検出対象である特殊信号発光機が撮像された領域を検出する。

0028

物体検出部201は、例えば、エッジ検出を行うことにより画像データに撮像された様々な物体を特殊信号発光機の候補として抽出する。物体検出部201は、画像データにおける輝度勾配に基づいてエッジ検出を行う。具体的には、物体検出部201は、画像に様々な矩形の枠(セル)をあてはめ、枠の内部に対し枠の外周に輝度の勾配が少ない場合に枠内に物体があると判定し、その枠を抽出することで画像から物体を抽出する。

0029

また、物体検出部201は、画像から抽出した様々な物体の中から特殊信号発光機を選択する。物体検出部201は、画像から抽出した様々な物体の画像データをリサイズすることにより同じ大きさの画像の画像データとし、リサイズした画像データを学習済みモデルに入力して得られる出力に基づいて、特殊信号発光機が撮像された画像を選択する。

0030

ここで、学習済みモデルは、予め様々な物体が撮像された画像に物体のカテゴリーが対応づけられた学習データを用いて機械学習を実行することにより作成され、画像に撮像された物体のカテゴリーを推定する物体推定モデルである。

0031

なお、本実施形態では、物体推定モデルは、CNN(Convolutional Neural Network)を用いて作成されたモデルであるが、これに限定されることはなく、モデルを作成する機械学習の技法としては、決定木学習遺伝的プログラミングサポートベクタマシンなどの一般的に用いられている技法のいずれを用いてもよい。

0032

本実施形態では、一般的な10カテゴリーにおける50000枚の画像を学習済みの物体推定モデルに、320枚の特殊信号発光機の画像を追加学習させた物体推定モデルを用いたが、これに限定されることはない。物体推定モデルは、様々な物体が撮像された画像から、特殊信号発光機が撮像された画像を選択することができればよい。

0033

物体検出部201は、物体推定モデルにより選択された選択結果に基づいて、画像から特殊信号発光機が撮像された領域を検出する。物体検出部201は、検出した特殊信号発光機が撮像された領域の画像データを前処理部202に出力する。

0034

前処理部202は、特殊信号発光機が撮像された画像を前処理する。ここで、前処理とは、特徴量抽出部203により特徴量を抽出しやすいように画像を処理することである。

0035

前処理部202は、例えば、物体検出部201から取得した特殊信号発光機の画像がカラー画像である場合、そのカラー画像をグレースケールに変換する。また、前処理部202は、グレースケールに変換した画像から特殊信号発光機が撮像された部分と背景が撮像された部分と分離し、特殊信号発光機が撮像された部分を抽出する。また、前処理部202は、例えば特殊信号発光機の発光面の色や、特殊信号発光機の背面の色の各々が所定の輝度の範囲内に含まれるようにフィルタ処理を行う。前処理部202は、前処理した画像の画像データを特徴量抽出部203に出力する。

0036

特徴量抽出部203は、画像の特徴量を抽出する。ここで、画像の特徴量とは、特殊信号発光機が撮像された画像から得られる、画像の画像面に対する特殊信号発光機の発光面の角度(傾向角度)の特徴を定量的に示す物理量である。特徴量抽出部203は、抽出した特徴量を角度判定部204に出力する。

0037

特徴量抽出部203は、例えば、前処理部202から取得したグレースケールに変換された特殊信号発光機の画像における画素ごとの輝度の分布を示すヒストグラム特徴量を抽出する。ヒストグラム特徴量は、例えば、画像における各画素の輝度とその輝度の発生確率との関係を示す分布図である。

0038

ここで、特殊信発光信号機の発光面は、黒い基板に透明なLEDが配列されており消灯時には黒い面として視認される。また、特殊信号発光機の背面は白い遮蔽部材で覆われている。このような特殊信号発光機の正面と背面の色の特徴に基づけば、特殊信号発光機の画像における輝度の分布から特殊信号発光機の傾向角度の特量を抽出することが可能である。

0039

具体的には、特殊信号発光機の画像の輝度分布に黒、又は黒に近い輝度を示す画素が多く含まれている場合、特殊信号発光機の発光面は正面を向いている、つまり、画像面と発光面は平行であり、画像面に対する発光面の角度は0(ゼロ)[°]であると推定することが可能である。また、特殊信号発光機の画像の輝度分布に白、又は白に近い輝度を示す画素の割合が増加した場合、特殊信号発光機の背面の部分が撮像されており、画像面と発光面は平行ではなく、画像面に対する発光面の角度はある程度の角度(例えば、15[°]、45[°]、90[°]等)をなしていると推定することが可能である。

0040

角度判定部204は、特徴量抽出部203により抽出された特徴量に基づいて、傾向角度が所定の角度閾値以上であるか否かを判定する。角度判定部204は、判定結果を視認性判定部206に出力する。

0041

角度判定部204は、例えば、特徴量を学習済みモデルに入力して得られる出力に基づいて、傾向角度が所定の角度閾値以上であるか否かを判定する。ここでの学習済みモデルは、予め様々な傾向角度で撮像された特殊信号発光機に傾向角度が所定の角度閾値以上であるか否かが対応づけられた学習データを用いて機械学習を実行することにより作成され、傾向角度が所定の角度閾値以上であるか否かを推定する角度推定モデルである。

0042

なお、本実施形態では、角度推定モデルは、SVM(Support Vector Machine)を用いて作成されたモデルであるが、これに限定されることはなく、モデルを作成する機械学習の技法としては、決定木学習、ニューラルネットワーク、遺伝的プログラミングなどの一般的に用いられている技法のいずれを用いてもよい。

0043

距離判定部205は、画像が撮像された撮像位置から特殊信号発光機の設置位置までの距離を示す視認距離が所定の距離閾値以上であるか否かを判定する。距離判定部205は、判定結果を、視認性判定部206に出力する。

0044

距離判定部205は、例えば撮像位置を示す撮像位置情報を画像取得部200から取得する。この場合、画像取得部200は、例えば、撮像装置10から画像データと共に、その画像が撮像された撮像位置を示す撮像位置情報を取得し、取得した撮像位置情報を距離判定部205に出力する。

0045

また、距離判定部205は、例えば、特殊信号発光機の設置位置を示す設置位置情報を、判定装置20の図示しない記憶部から取得する。この場合、記憶部には、予め特殊信号発光機の設置位置を示す情報が記憶されている。或いは、距離判定部205は、判定装置20の図示しない入力部に入力された特殊信号発光機の設置位置を示す情報を取得するようにしてもよい。この場合、入力部は、例えば、キーボードマウス等の入力装置を有し、作業員らの入力操作により設置位置を示す情報が入力される。

0046

距離判定部205は、取得した撮像位置情報、及び設置位置情報に基づいて、例えば、撮像位置と設置位置との差分を算出することにより視認距離を算出する。そして、距離判定部205は、算出した視認距離と所定の距離閾値とを比較することにより、視認距離が所定の距離閾値以上であるか否かを判定する。

0047

視認性判定部206は、角度判定部204からの判定結果、及び距離判定部205からの判定結果に基づいて、特殊信号発光機の視認性があるか否かを判定する。視認性判定部206は、判定結果を判定結果出力部207に出力する。

0048

視認性判定部206は、例えば、角度判定部204からの判定結果に傾向角度が所定の角度閾値未満であることが示され、尚且つ、距離判定部205からの判定結果に視認距離が所定の距離閾値以上であることが示されている場合、特殊信号発光機の視認性があると判定する。また、視認性判定部206は、角度判定部204からの判定結果に傾向角度が所定の角度閾値以上であることが示され、尚且つ、距離判定部205からの判定結果に視認距離が所定の距離閾値以上であることが示されている場合、特殊信号発光機の視認性がないと判定する。

0049

判定結果出力部207は、視認性判定部206からの判定結果を出力する。判定結果出力部207から出力された判定結果は、例えば、図示しない表示装置ディスプレイに表示され、又は/及び、図示しない記憶装置メモリに記憶される。

0050

図3は、第1の実施形態の特徴量抽出部203が抽出した特徴量の例を示す図である。図3(a)〜(c)は、グレースケールに変換された特殊信号発光機の画像の一例を示す。図3(d)〜(f)は、図3(a)〜(c)の各々の画像について特徴量抽出部203が抽出した特徴量の一例をそれぞれ示す。図3(d)〜(f)の横軸輝度値縦軸は発生確率を示す。図3の例では特徴量として、輝度の分布を示すヒストグラム特徴量が抽出された例を示す。

0051

図3(a)に示すように、発光面FSが正面を向いた状態で特殊信号発光機が撮像された場合、傾向角度は0(ゼロ)[°]である。この場合、図3(d)に示すように、画像の輝度分布は、発光面FSの黒色部分が多い分布となる。この例では、輝度値が比較的小さい輝度値30〜70の輝度範囲ピークを有する分布を示している。これは、画像中に発光面FSの黒色部分が占める割合が多く、輝度分布上のピークとして示されていると考えられる。

0052

図3(b)に示すように、発光面FSが、撮像側から見て左側に45[°]傾いた状態で特殊信号発光機が撮像された場合、傾向角度は45[°]である。この場合、図3(e)に示すように、画像の輝度分布は、発光面FSの黒色部分と特殊信号発光機の背面BS白色部分が共に多い分布となる。この例では、輝度値が比較的小さい輝度値30〜70の輝度範囲に第1のピーク、輝度値が比較的大きい輝度値135〜145の輝度範囲に第2のピークを有する分布を示している。これは、発光面FSの黒色部分が第1のピーク、背面BSの白色部分が第2のピークとして示されていると考えられる。

0053

図3(c)に示すように、特殊信号発光機の背面BSが撮像された場合、傾向角度は90[°]である。この場合、図3(f)に示すように、画像の輝度分布は、背面BSの白色部分が多い分布となる。この例では、輝度値が比較的大きい輝度値135〜145の輝度範囲にピークを有する分布を示している。これは、画像中に発光面FSの白色部分が占める割合が多く、輝度分布上のピークとして示されていると考えられる。

0054

図4は、第1の実施形態の角度判定部204が行う処理を説明する図である。図4では、角度判定部204が特徴量をSVMに入力することにより得られる判定結果を示している。図4の横軸及び縦軸は、SVMにより抽出された傾向角度が所定の角度閾値以上であるか否かを判定するための第1の判定スコア、及び第2の判定スコアを示す。
また、図4白丸及び黒丸事前の学習に用いられた学習データであり、白丸は傾向角度が所定の角度閾値以上の特徴量、黒丸は傾向角度が所定の角度閾値未満の特徴量をそれぞれ示している。SVMでは、事前の学習において、傾向角度が所定の角度閾値未満の群を「良」、及び傾向角度が所定の角度閾値以上の群を「不良」と分類するために、境界線LでのマージンM1、及びM2が最大となるように境界線Lを決定する。
また、図4の×印は、角度判定部204によりSVMに入力された未知の特徴量が、SVMにより、境界線Lの下側の「良」群に分類されたことを示している。この場合、角度判定部204は、この未知の特徴量に対応する画像に撮像された特殊信号発光機の傾向角度が所定の角度閾値未満であると判定する。

0055

図5は、第1の実施形態の判定装置20の動作例を示すフローチャートである。
まず、判定装置20の画像取得部200は、撮像装置10から画像データを取得する(ステップS10)。
次に、物体検出部201は、画像データに基づく画像から特殊信号発光機を含む様々な物体が撮像された領域を抽出する(ステップS11)。
次に、物体検出部201は、画像から特殊信号発光機が撮像された領域が抽出されたか否かを判定する(ステップS12)。
画像から特殊信号発光機が撮像された領域が抽出された場合、距離判定部205は、視認距離が所定の距離閾値以上か否かを判定する(ステップS13)。
視認距離が所定の距離閾値以上である場合、角度判定部204は、傾向角度が所定の角度閾値未満か否かを判定する(ステップS14)。
傾向角度が所定の角度閾値未満である場合、視認性判定部206は、その画像に撮像された特殊信号発光機について、視認性「良」と判定する(ステップS15)。
一方、傾向角度が所定の角度閾値以上である場合、視認性判定部206は、その画像に撮像された特殊信号発光機について、視認性「否」と判定する(ステップS16)。
なお、ステップS12において画像から特殊信号発光機が撮像された領域が抽出されない場合、又は、ステップS13において視認距離が所定の距離閾値未満である場合、視認性判定部206は、その画像について、視認性「否」と判定する。

0056

以上説明したように、第1の実施形態の判定装置20は、鉄道における特殊信号発光機の視認性を判定する判定装置であって、列車の先頭車両から列車の進行方向における領域を撮像した画像である対象画像を取得する画像取得部200と、画像取得部200により取得された対象画像に特殊信号発光機が含まれる場合、対象画像の画像面に対する特殊信号発光機の発光面の角度を示す傾向角度が所定の基準角度以上であるか否かを判定する角度判定部204と、角度判定部204により判定された判定結果に基づいて、特殊信号発光機の視認性を判定する視認性判定部206を備える。これにより、第1の実施形態の判定装置20は、列車の先頭車両から撮像された画像に基づいて取得した傾向角度に基づいて、特殊信号発光機の視認性を判定することができるため、特殊信号発光機に特別な装置を設けず、また、列車の運行中であっても運行に支障をきたすことなく、特殊信号発光機における視認性を判定することが可能である。

0057

また、第1の実施形態の判定装置20では、角度判定部204は、対象画像に含まれる特殊信号発光機の画像領域における輝度分布と傾向角度との関係に基づいて、傾向角度が所定の基準角度以上であるか否かを判定する。これにより、第1の実施形態の判定装置20は、特殊信号発光機の傾向角度と密接な関連性を有する画像の輝度分布を用いて、傾向角度が所定の基準角度以上であるか否かを判定することが可能である。

0058

また、第1の実施形態の判定装置20では、角度判定部204は、輝度分布に傾向角度が所定の角度閾値以上であるか否かを示す判定情報を付した学習データを用いて機械学習を実行することにより作成された角度推定モデルであって、傾向角度が所定の基準角度以上であるか否かを推定する角度推定モデルに、輝度分布を入力することにより得られる推定結果を用いて、傾向角度が所定の基準角度以上であるか否かを判定する。これにより、第1の実施形態の判定装置20は、特殊信号発光機の傾向角度と画像の輝度分布との関係性を学習済みの角度推定モデルに輝度分布を入力するだけで判定することができ、複雑な画像処理を行わなくとも、容易に、傾向角度が所定の基準角度以上であるか否かを判定することが可能である。

0059

また、第1の実施形態の判定装置20は、対象画像が撮像された撮像位置から特殊信号発光機の設置位置までの距離を示す視認距離が所定の距離閾値以上であるか否かを判定する距離判定部205を更に備える。これにより、第1の実施形態の判定装置20は、視認距離が所定の距離閾値以上である場合における傾向角度が所定の基準角度以上であるか否かを判定することができ、予め定められた所定の条件における視認性を判定することが可能となる。

0060

<第2の実施形態>
次に、第2の実施形態について説明する。本実施形態では、角度判定部204Aが輝度分布に基づいて傾向角度を算出する点において上述した実施形態と相違する。以下では、上述した実施形態と異なる点を説明し、上述した実施形態と同一または類似の機能を有する構成に同一の符号を付し、その説明を省略する。

0061

図6、第2の実施形態の角度判定部204Aが行う処理を説明する図である。図6では、ある傾向角度の特殊信号発光機における画像の輝度分布図を示している。

0062

図6に示すように、特殊信号発光機の画像について、画像輝度分布には、傾向角度に応じた複数のピークが示される。複数のピークには、特殊信号発光機の発光面の色である黒色を示す第1のピークと、特殊信号発光機の背面の色である白色を示す第2のピークとが含まれている。この例では、輝度値35〜45の輝度範囲における第1のピークx、及び輝度値135〜145の輝度範囲における第2のピークyが示されている。

0063

本実施形態では、このような第1のピークと第2のピークとの比率に基づいて、傾向角度を算出する。角度判定部204Aは、例えば、以下の式(1)に基づいて、傾向角度を算出する。ここで、θは傾向角度、kは所定の定数、Rはピーク比をそれぞれ示す。

0064

θ=1/(k^R)×100 ・・・(1)

0065

また、式(1)におけるピーク比Rは、例えば、以下の式(2)で示される。ここで、xは第1のピークに対応する輝度範囲における輝度の発生確率の総和である。また、yは第2のピークに対応する輝度範囲における輝度の発生確率の総和である。

0066

R=x/y ・・・(2)

0067

図7は、第2の実施形態の角度判定部204Aが行う処理を説明する図である。図7では、角度判定部204Aにより推定された傾向角度とピーク比Rとの関係を示している。
図7に示すように、定数kを適切な値とすることで、ピーク比Rに応じた傾向角度θが一意に決定される。なお、定数kは、撮像時の自然光明度や、気象条件などの撮像条件に応じて任意に決定されてよい。また、第1のピークxの輝度範囲、及び第2のピークの輝度範囲は、撮像条件に応じて任意に決定されてよい。

0068

以上説明したように、第2の実施形態の判定装置20Aでは、角度判定部204Aは、輝度分布に基づいて、所定の輝度範囲における第1のピークxと、第1のピークxと異なる所定の輝度範囲における第2のピークyとの比率に応じて傾向角度を算出する。これにより、第2の実施形態の判定装置20Aは、画像処理や、学習済みモデルを用いなくとも、比較的簡単な計算により傾向角度を算出することが可能となる。

0069

<第3の実施形態>
次に第3の実施形態について説明する。本実施形態では、距離判定部205Bが画像に基づいて視認距離を算出する点において上述した実施形態と相違する。以下では、上述した実施形態と異なる点を説明し、上述した実施形態と同一または類似の機能を有する構成に同一の符号を付し、その説明を省略する。

0070

図8は、第3の実施形態の距離判定部205Bが行う処理を説明する図である。
図8に示すように、撮像装置10の撮像部100のカメラのセンサ110、及びレンズ111の各々諸元と、画像に撮像された特殊信号発光機の領域の画素数との間には関連性がある。このため、本実施形態では、距離判定部205Bが画像撮像された特殊信号発光機の領域の画素数に基づいて視認距離を算出する。

0071

距離判定部205Bは、例えば、予め様々な視認距離DXから被写体H(ここでは、特殊信号発光機)を撮像した画像Gにおける、被写体Hの領域の縦横の画素数をそれぞれ算出し、図示しない視認距離情報記憶部に記憶させておく。ここで、特殊信号発光機の実寸は予め決められた大きさである(例えば、90[mm]×553[mm])ことから、同じ視認距離から撮像された特殊信号発光機の領域は、カメラのセンサ110、及びレンズ111の各々諸元が変更されない限り、同じ画素数で形成される領域となる。

0072

距離判定部205Bは、例えば、画像Gにおける特殊信号発光機の領域の縦、或いは横の画素数に基づいて、視認距離情報記憶部を参照し、縦、或いは横の画素数に対応する視認距離を選択することにより、視認距離を取得する。

0073

以上説明したように、第3の実施形態の判定装置20Bでは、距離判定部205Bは、対象画像における、特殊信号発光機の領域の画素数に基づいて、視認距離を算出する。これにより、第3の実施形態の判定装置20Bは、GPS受信機や、方向センサ、及び速度センサを用いなくとも、視認距離を算出することが可能となる。

0074

なお、上記では撮像部100のカメラが単眼カメラである場合を例示して説明したがこれに限定されず、撮像部100のカメラはステレオカメラであってもよい。この場合、被写体Hの位置からレンズまでの視差情報を処理することにより視認距離DXを測定することができる。

0075

上述した実施形態における判定装置20(20A、20B)が行う処理の全部または一部をコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この機能を実現するためのプログラムコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、OSや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク光磁気ディスク、ROM、CD−ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワーク電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよく、FPGA等のプログラマブルロジックデバイスを用いて実現されるものであってもよい。

0076

以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。

0077

1判定システム
10撮像装置
20判定装置
200画像取得部
201物体検出部
202 前処理部
203特徴量抽出部
204 角度判定部
205距離判定部
206視認性判定部
207 判定結果出力部

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