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公開番号2025080619
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-05-26
出願番号2023193894
出願日2023-11-14
発明の名称判定装置、判定システム、判定方法およびプログラム
出願人太陽誘電株式会社
代理人弁理士法人酒井国際特許事務所
主分類G08G 1/02 20060101AFI20250519BHJP(信号)
要約【課題】簡易に橋梁を通過する車両が過重量車両であるかを判定する。
【解決手段】判定装置は、車両が走行する橋梁に設けられたセンサ装置から、橋梁におけるセンサ装置が設けられた位置における変位量の時間変化を表す時系列データを取得する取得部と、変位量が増加して減少するまたは減少して増加する第1形状波形のピークの大きさを表すピーク値を検出するピーク検出部と、変位量が取り得る値の範囲を分割した複数の分割範囲のそれぞれに含まれる、学習期間において検出されたピーク値のサンプル数を表す度数分布を算出する分布算出部と、度数分布における、サンプル数が減少する減少領域とサンプル数の変化量が所定値以下の無変化領域との境界における変位量を、判定閾値として算出する閾値算出部と、学習期間より後の観測期間において、時系列データに判定閾値より大きいピーク値を発生させた車両を、過重量車両として判定する判定部とを備える。
【選択図】図3
特許請求の範囲【請求項１】
車両が走行する橋梁に設けられたセンサ装置から、前記橋梁における前記センサ装置が設けられた位置における変位量の時間変化を表す時系列データを取得する取得部と、
前記橋梁を前記車両が通過することにより前記変位量が増加して減少するまたは減少して増加する第１形状波形が、前記時系列データに含まれる毎に、前記第１形状波形のピークの大きさを表すピーク値を検出するピーク検出部と、
前記変位量が取り得る値の範囲を分割した複数の分割範囲のそれぞれに含まれる、学習期間において検出された前記ピーク値のサンプル数を表す度数分布を算出する分布算出部と、
前記度数分布における、前記サンプル数が減少する減少領域と、前記減少領域より前記変位量が大きい方の側の領域であって前記サンプル数の変化量が所定値以下の無変化領域との境界における前記変位量を、判定閾値として算出する閾値算出部と、
前記学習期間より後の観測期間において、前記時系列データに前記判定閾値より大きい前記ピーク値を発生させた前記車両を、過重量車両として判定する判定部と、
を備える判定装置。
続きを表示（約 1,400 文字）【請求項２】
前記分布算出部は、
前記学習期間より前の範囲決定期間において検出された前記ピーク値のうちの、最大となる前記ピーク値である最大ピーク値に基づき前記複数の分割範囲を決定し、
前記学習期間おいて前記ピーク値が検出される毎に、検出された前記ピーク値が前記複数の分割範囲のうちの何れの分割範囲に含まれるかを特定し、
前記学習期間おいて前記複数の分割範囲のそれぞれ毎に含まれる前記ピーク値の個数をカウントすることにより、前記度数分布を算出する
請求項１に記載の判定装置。
【請求項３】
前記学習期間は、前記範囲決定期間より長いまたは同一である
請求項２に記載の判定装置。
【請求項４】
前記閾値算出部は、
前記複数の分割範囲のうちの１つの境界分割範囲を特定し、
前記境界分割範囲における前記変位量に基づき前記判定閾値を算出する
請求項１に記載の判定装置。
【請求項５】
前記閾値算出部は、前記複数の分割範囲を前記変位量が大きい方の分割範囲から１ずつ順次に探索して、最初に検出される第１分割範囲を前記境界分割範囲として特定し、
前記第１分割範囲は、前記サンプル数の変化量が所定値以下であり、且つ、前記変位量が大きい側に隣接する連続する予め定められた個数の分割範囲の全てが、自身の前記サンプル数の所定割合以下である分割範囲である
請求項４に記載の判定装置。
【請求項６】
前記第１分割範囲は、前記変位量が大きい側に隣接する分割範囲との間の前記サンプル数の差が１／２以下であり、且つ、前記変位量が大きい側に連続する予め定められた個数の分割範囲の全ての前記サンプル数が、自身の前記サンプル数の１／２以下である分割範囲である
請求項５に記載の判定装置。
【請求項７】
前記閾値算出部は、前記複数の分割範囲を前記変位量が小さい方の分割範囲から１ずつ順次に探索して、最初に検出される第２分割範囲を前記境界分割範囲として特定し、
前記第２分割範囲は、前記サンプル数の変化量が同一である予め定められた個数の分割範囲を含む領域における、前記変位量が最も大きい分割範囲である
請求項４に記載の判定装置。
【請求項８】
前記第２分割範囲は、前記変位量が小さい側に隣接する分割範囲との間の前記サンプル数の差が同一である予め定められた個数の分割範囲を含む領域における、前記変位量が最も大きい分割範囲である
請求項７に記載の判定装置。
【請求項９】
前記閾値算出部は、前記複数の分割範囲を前記変位量が小さい方の分割範囲から１ずつ順次に探索して、最初に検出される第３分割範囲を前記境界分割範囲として特定し、
前記第３分割範囲は、前記サンプル数の変化量が０である予め定められた個数の分割範囲を含む領域における、前記変位量が最も大きい分割範囲である
請求項４に記載の判定装置。
【請求項１０】
前記第３分割範囲は、
前記変位量が小さい側に隣接する分割範囲との間の前記サンプル数の差が０である予め定められた個数の分割範囲を含む領域における、前記変位量が最も大きい分割範囲である
請求項９に記載の判定装置。
（【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】
本発明の実施形態は、判定装置、判定システム、判定方法およびプログラムに関する。
続きを表示（約 2,700 文字）【背景技術】
【０００２】
橋梁の変位量から、橋梁を通過した車両の重量を推定するシステムが知られている（例えば特許文献１、特許文献２）。橋梁の変位量と車両の重量との関係は、橋梁毎に異なる。このため、このようなシステムでは、橋梁の変位量と車両の重量との対応関係を表す変換モデルを、学習により予め生成しておかなければならない。例えば、このようなシステムは、予め重量が分かっている試験車両の通過時における橋梁の変位量を取得して、変換モデルを生成する。
【０００３】
このようなシステムでは、試験車両を定められた時刻において単独走行で、複数回橋梁を通過させることにより、変換モデルを生成することが望ましい。また、通過する車両を識別するためのカメラを橋梁に設けて、試験車両の通過時刻を検出する方法も提案されている（例えば特許文献３）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
国際公開第２０２０／０３１４０５号
特開２０２２－１００１５６号公報
特許第６８９０２５８号公報
特開２０２３－０５１５８２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、定められた時刻に試験車両を単独走行で複数回橋梁を通過させるためには、通行規制を実施するか、夜間の通行量が少ない時間帯に実施しなければならなかった。また、公道である橋梁にカメラを設けて試験車両の通過を検出する場合、カメラに映る人物等の個人情報に配慮する必要があった。
【０００６】
また、橋梁の劣化は、全交通量の０．３％程度にあたる過積載の大型車両が引き起こしていると言われている。特に、橋梁の設計荷重を超過するような過重量車両は、橋梁の劣化に大きく影響を与えている。従って、橋梁を通過する過重量車両の検出は、橋梁の劣化を把握する上で非常に重要となる。しかしながら、このようなシステムでは、過重量車両を検出する場合も、橋梁の変位量と過重量車両の重量との対応関係を表す変換モデルを、学習により予め生成しておかなければならなかった。
【０００７】
例えば、複数の試験車両のそれぞれが橋梁を通過した場合に算出された特徴量を正常値のグループとし、正常値と外れ値との境界を検出し、検出した境界の特徴量を閾値として過重量車両を検出するシステムが提案されている（例えば特許文献４）。ただし、このシステムも、外れ値の割合を、橋梁の固有のパラメータとして設定しなければならない。また、このような処理を橋梁の近傍に設けられるエッジコンピュータによりリアルタイムで実行する場合、処理を実行するための十分な性能を有するエッジコンピュータが必要となるためコストが高くなってしまい、エッジコンピュータに実行させるプログラムの開発の負担も大きくなってしまう。
【０００８】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、橋梁毎に設定されるパラメータを用いず、簡易な構成のコンピュータにより実行可能な負荷の小さい処理により、橋梁を通過する車両が過重量車両であるかを判定することができる判定装置、判定システム、判定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】
【０００９】
実施形態に係る判定装置は、車両が走行する橋梁に設けられたセンサ装置から、前記橋梁における前記センサ装置が設けられた位置における変位量の時間変化を表す時系列データを取得する取得部と、前記橋梁を前記車両が通過することにより前記変位量が増加して減少するまたは減少して増加する第１形状波形が、前記時系列データに含まれる毎に、前記第１形状波形のピークの大きさを表すピーク値を検出するピーク検出部と、前記変位量が取り得る値の範囲を分割した複数の分割範囲のそれぞれに含まれる、学習期間において検出された前記ピーク値のサンプル数を表す度数分布を算出する分布算出部と、前記度数分布における、前記サンプル数が減少する減少領域と、前記減少領域より前記変位量が大きい方の側の領域であって前記サンプル数の変化量が所定値以下の無変化領域との境界における前記変位量を、判定閾値として算出する閾値算出部と、前記学習期間より後の観測期間において、前記時系列データに前記判定閾値より大きい前記ピーク値を発生させた前記車両を、過重量車両として判定する判定部と、を備える。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
図１は、判定システムの構成を示す図である。
図２は、橋梁に対するセンサ装置等の配置を示す図である。
図３は、エッジデバイスの機能構成を示すブロック図である。
図４は、車両が橋梁を通過した時のセンサ装置の観測値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５は、判定システムの処理の流れを示すフローチャートである。
図６は、事前処理の流れを示すフローチャートである。
図７は、範囲決定処理の流れを示すフローチャートである。
図８は、範囲決定期間における日毎の最大ピーク値の一例を示す図である。
図９は、度数分布の生成処理の流れを示すフローチャートである。
図１０は、度数分布の一例を示す図である。
図１１は、車両の種類毎の変位量の波形を示す図である。
図１２は、度数分布における正常値の分布範囲と外れ値の範囲の一例を示す図である。
図１３は、判定閾値の一例を示す図である。
図１４は、隣接する分割範囲のサンプル数の差と判定閾値との関係を示す図である。
図１５は、判定閾値の算出処理の流れを示すフローチャートである。
図１６は、第１の検出アルゴリズムによる第１判定閾値の算出処理の流れを示すフローチャートである。
図１７は、第２の検出アルゴリズムによる第２判定閾値の算出処理の流れを示すフローチャートである。
図１８は、第３の検出アルゴリズムによる第３判定閾値の算出処理の流れを示すフローチャートである。
図１９は、第１判定閾値、第２判定閾値および第３判定閾値に基づき判定閾値を算出する処理の流れを示すフローチャートである。
図２０は、異なる２つの年の度数分布を示す図である。
図２１は、エッジコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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