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公開番号2024098326
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-07-23
出願番号2023001768
出願日2023-01-10
発明の名称車両検出システム、及び、車両検出方法
出願人オンキヨー株式会社
代理人
主分類G08G 1/015 20060101AFI20240716BHJP(信号)
要約【課題】車両を検出するための学習モデルを、時間・場所・コスト等の制約少なく、作成可能とすること。
【解決手段】車両検出システムは、車両が移動する移動対象に生じる振動を測定する振動センサーと、制御部と、を備える。制御部は、振動センサーによって測定された、2つ以上の学習用振動データを合成し、2つ以上の学習用振動データを合成した学習用合成データに基づいて、学習モデルを作成し、作成した学習モデルと、振動センサーによって測定された振動データと、に基づいて、車両を検出する。
【選択図】図3
特許請求の範囲【請求項１】
２つ以上の学習用測定データを合成し、
前記２つ以上の学習用測定データを合成した学習用合成データに基づいて、学習モデルを作成し、
作成した前記学習モデルと測定データとに基づいて、車両を検出することを特徴とする車両検出システム。
続きを表示（約 920 文字）【請求項２】
前記学習用測定データ及び前記測定データは、振動データであることを特徴とする請求項１に記載の車両検出システム。
【請求項３】
前記車両が移動する移動対象に生じる振動を測定し、
測定した振動データを前記学習用測定データとして用いることを特徴とする請求項１に記載の車両検出システム。
【請求項４】
所定数の前記車両が移動する移動対象に生じる振動を測定し、
測定した振動データを前記学習用測定データとして用いることを特徴とする請求項１に記載の車両検出システム。
【請求項５】
前記車両が移動する移動対象に生じる振動を測定し、
測定した振動データから振動ピークを抽出し、
抽出した前記振動ピークを前記学習用測定データとして用いることを特徴とする請求項１に記載の車両検出システム。
【請求項６】
所定数の前記車両が移動する移動対象に生じる振動を測定し、
測定した振動データから振動ピークを抽出し、
抽出した前記振動ピークを前記学習用測定データとして用いることを特徴とする請求項１に記載の車両検出システム。
【請求項７】
前記車両が通行する複数車線道路の各車線に生じる振動を測定し、
測定した各車線の振動データから振動ピークを抽出し、
抽出した各車線の前記振動ピークを前記学習用測定データとして用いることを特徴とする請求項１に記載の車両検出システム。
【請求項８】
２つ以上の学習用測定データのうち、一方の前記学習用測定データに対して、他方の前記学習用測定データを所定時間ずらして合成することを特徴とする請求項１に記載の車両検出システム。
【請求項９】
作成した前記学習モデルと測定データとに基づいて、車両の台数を検出することを特徴とする請求項１に記載の車両検出システム。
【請求項１０】
作成した前記学習モデルと測定データとに基づいて、車両の種別を検出することを特徴とする請求項１に記載の車両検出システム。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両を検出する車両検出システム、及び、車両検出方法に関する。
続きを表示（約 1,200 文字）【背景技術】
【０００２】
出願人は、振動センサーを用いて、車両等の移動体を検出する発明を出願している（特許文献１参照。）。この特許出願に係る発明のように、振動センサーを用いて、車両の台数を検出する場合、例えば、振動センサーにより車両による振動を測定（取得）し、振動センサーにより測定（取得）した車両通過時振動データ（学習用測定データ、学習用振動データ）に対し、ピーク検出を行い、ピーク部分を学習した学習モデルを作成する。そして、作成した学習モデルと振動データ（測定データ）とに基づいて、車両の台数を検出する。
【０００３】
このような車両検出において、精度を向上させるためには、例えば、二車線道路の場合、振動センサーが設置された場所からみて、手前車線を通行する車両と、奥車線を通行する車両とが、重なっている場合のピークについても、学習に加える必要がある。しかしながら、例えば、手前車線を通行する車両と、奥車線を通行する車両とが、重なっているデータを取得しようとする場合、時間・場所・コストの制約、取得できるデータ量が限られるといった問題がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０２２－０２２８２２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述したように、学習モデルを作成するために、学習用の測定データが必要となるが、時間・場所・コスト等の種々の制限がある。
【０００６】
本発明の目的は、車両を検出するための学習モデルを、時間・場所・コスト等の制約少なく、作成可能とすることである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
第１の発明の車両検出システムは、２つ以上の学習用測定データを合成し、前記２つ以上の学習用測定データを合成した学習用合成データに基づいて、学習モデルを作成し、作成した前記学習モデルと測定データとに基づいて、車両を検出することを特徴とする。
【０００８】
本発明では、車両検出システムは、２つ以上の学習用測定データを合成した学習用合成データに基づいて、学習モデルを作成する。そして、車両検出システムは、作成した学習モデルと測定データに基づいて、車両を検出する。これにより、車両を検出するための学習モデルを、時間・場所・コスト等の制約少なく、作成することができる。
【０００９】
第２の発明の車両検出システムは、第１の発明の車両検出システムにおいて、前記学習用測定データ及び前記測定データは、振動データであることを特徴とする。
【００１０】
第３の発明の車両検出システムは、第１の発明の車両検出システムにおいて、前記車両が移動する移動対象に生じる振動を測定し、測定した振動データを前記学習用測定データとして用いることを特徴とする。
（【００１１】以降は省略されています）

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