JP2009169716A - Degree of risk inspection device for container vehicle - Google Patents

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a degree of risk inspection device for container vehicle which inspects the degree of risk of container vehicle, when it travels, using images of the vehicle photographed by a cameras installed at passage. <P>SOLUTION: A container behavioral data generating unit 32 makes time-series data of tilt angles of the container which is the output of a container image analysis unit 31, and generates container behavioral data; a container behavioral database 36 stores various container behavioral data beforehand in it; a container behavior matching unit 33 compares container behavioral data, generated by the container behavioral data generating unit 32 with container behavioral data stored in the container behavioral database 36, and determines similar container behavioral data. A moving degree of risk determining unit 34 makes inferences on the status of the container vehicle by using the matching result at the container behavior matching unit 33, and determines the degree of risk of the container vehicle, when it is traveling. <P>COPYRIGHT: (C)2009,JPO&INPIT

Description

本発明は、コンテナ車両を走行する際の積荷状態による危険度を検査する装置に関する。特に通路に設置されたカメラによりコンテナ車両を撮影した画像から、コンテナ車両が走行する際の危険度を検査する、コンテナ車両危険度検査装置に関するものである。   The present invention relates to an apparatus for inspecting a degree of danger due to a loaded state when traveling a container vehicle. In particular, the present invention relates to a container vehicle risk inspection device that inspects the risk when a container vehicle travels from an image obtained by photographing the container vehicle with a camera installed in a passage.

コンテナ車両の積荷状態を検査する代表的な方法として、コンテナ車両の重量を計測する台貫という技術がある（非特許文献１等）。
これはコンテナ車両を直接乗せる大きな秤であり、コンテナ車両を台貫に乗せることにより、コンテナ車両全体の重量を計測し、その重量を目安にコンテナ車両走行時の危険度を推定する。
また、加速度センサ等のセンサ情報から危険度を計測する装置をコンテナ車両に搭載する方法がある（特許文献１，日野自動車ホームページ）。 As a typical method for inspecting a loaded state of a container vehicle, there is a technique called a platform that measures the weight of the container vehicle (Non-Patent Document 1 or the like).
This is a large scale on which the container vehicle is directly placed. By placing the container vehicle on the platform, the weight of the entire container vehicle is measured, and the risk during running of the container vehicle is estimated based on the weight.
In addition, there is a method of mounting a device for measuring the degree of danger from sensor information such as an acceleration sensor in a container vehicle (Patent Document 1, Hino Motors website).

これは加速度センサ等の物理量計測センサから構成する装置をコンテナ車両に搭載し、コンテナ車両走行時の状態をセンサにより検出して、そのセンサ情報から現在の走行状態に関する危険度を検知するものである。
特開平１１−２５８２６０ http://www.h3.dion.ne.jp/~sds/daikam.html，（株）クワカド社ホームページ This is a device that includes a physical quantity measurement sensor such as an acceleration sensor mounted on a container vehicle, detects the state when the container vehicle is running by the sensor, and detects the degree of danger relating to the current running state from the sensor information. .
JP-A-11-258260 http://www.h3.dion.ne.jp/~sds/daikam.html, Kwakado Corporation website

台貫による方法ではコンテナ車両全体の重量は計測でき、これにより走行時の重量制限を満たしているかどうかは判断できるが、コンテナ車両を走行する際の危険度を検出するものではない。
また、台貫による方法ではコンテナ車両が台貫に乗って停止する必要があり、多数のコンテナ車両を計測する場合は効率的でない。センサから構成する装置をコンテナ車両に搭載する方法では、センサを含めた装置を車両毎に搭載する必要がある。 The weight of the entire container vehicle can be measured by the method using the platform, so that it can be determined whether or not the weight limit at the time of traveling is satisfied, but the degree of danger when traveling the container vehicle is not detected.
In addition, the method using the platform requires the container vehicle to stop on the platform and is not efficient when measuring a large number of container vehicles. In the method of mounting a device composed of sensors on a container vehicle, it is necessary to mount a device including the sensor for each vehicle.

このため、不特定多数のコンテナ車両が走行する港湾施設や工場内で、それぞれのコンテナ車両について走行時の危険度を検査しようとした場合、センサを搭載していないコンテナ車両に対する危険度の検出は不可能である。
また、多くのコンテナ車両について走行時の危険度を検査する場合は、施設内を走行する全てのコンテナ車両にセンサを搭載する必要がありコスト高となってしまう。 For this reason, in a port facility or factory where an unspecified number of container vehicles travel, when attempting to inspect the risk at the time of traveling for each container vehicle, the detection of the risk level for container vehicles not equipped with sensors is Impossible.
Moreover, when inspecting the danger level at the time of driving | running | working about many container vehicles, it is necessary to mount a sensor in all the container vehicles which drive | work the inside of a facility, and it will become high cost.

本発明の目的は、通路に設置されたカメラによりコンテナ車両を撮影した画像から、コンテナ車両が走行する際の危険度を検査する、コンテナ車両危険度検査装置を提供することである。   An object of the present invention is to provide a container vehicle risk inspection device that inspects a risk when a container vehicle travels from an image obtained by photographing the container vehicle with a camera installed in a passage.

上記課題を解決する本発明の請求項１に係るコンテナ車両危険度検査装置は、コンテナ車両を撮影するカメラ等の画像撮影部、前記画像撮影部で撮影されたコンテナ車両を含む画像を解析するコンテナ画像解析部、前記コンテナ画像解析部で解析して得られたデータから前記コンテナ車両の時系列な挙動データを作成するコンテナ挙動データ作成部、様々な状態によるコンテナ挙動データを予め保管しておくコンテナ挙動データベース、前記コンテナ挙動データ作成部で作成したコンテナ挙動データと前記コンテナ挙動データベースに保管されているコンテナ挙動データとの照合を行うコンテナ挙動照合部、前記コンテナ挙動照合部による照合結果よりコンテナ車両走行時の危険度を判断する走行危険度判断部及び前記走行危険度判断部で判断されたコンテナ車両走行時の危険度を出力する走行危険度出力部からなるコンテナ車両危険度検査装置において、前記画像撮影部は、コンテナ車両を撮影して画像データを作成し、また、コンテナ画像解析部は、前記画像撮影部で撮影した画像データを解析してコンテナの傾き角度を検出し、また、前記コンテナ挙動データ作成部は、前記コンテナ画像解析部で解析されたデータであるコンテナの傾き角度の時系列データを作り、コンテナ挙動データとしてまとめ、また、前記コンテナ挙動データベースは、様々な状態のコンテナ挙動データを予め保管しており、また、前記コンテナ挙動照合部は、前記コンテナ挙動データ作成部によりまとめられたコンテナ挙動データと前記コンテナ挙動データベースに保管されているコンテナ挙動データとの照合を行い、どのコンテナ挙動データと類似しているかを調べ、また、前記走行危険度判断部は、前記コンテナ挙動照合部よる照合結果から前記コンテナ車両の状態を推測し、そのコンテナ車両の走行時の危険度を判断し、また、前記走行危険度出力部は、前記走行危険度判断部で判断した危険度を出力することを特徴とする。   A container vehicle risk inspection apparatus according to claim 1 of the present invention that solves the above-described problems is an image capturing unit such as a camera that captures a container vehicle, and a container that analyzes an image including a container vehicle captured by the image capturing unit. An image analysis unit, a container behavior data creation unit that creates time-series behavior data of the container vehicle from data obtained by analysis by the container image analysis unit, and a container that stores container behavior data in various states in advance Container vehicle running based on a behavior database, a container behavior collation unit that collates container behavior data created by the container behavior data creation unit and container behavior data stored in the container behavior database, and a collation result by the container behavior collation unit The travel risk level judgment unit and the travel risk level judgment unit In the container vehicle risk inspection apparatus comprising a travel risk output unit that outputs a risk level when the container vehicle is traveling, the image capturing unit captures the container vehicle to create image data, and container image analysis The unit analyzes the image data captured by the image capturing unit to detect the tilt angle of the container, and the container behavior data creation unit is configured to detect the tilt angle of the container which is data analyzed by the container image analysis unit. The time-series data is compiled into container behavior data, and the container behavior database stores container behavior data in various states in advance, and the container behavior verification unit includes the container behavior data creation unit. And container behavior data stored in the container behavior database. The container behavior data is similar to the container behavior data, and the travel risk determination unit estimates the state of the container vehicle from the collation result by the container behavior verification unit. The travel risk level is determined, and the travel risk output unit outputs the risk level determined by the travel risk level determination unit.

上記課題を解決する本発明の請求項２に係るコンテナ車両危険度検査装置は、請求項１において、前記コンテナ挙動データベースヘ外部からコンテナ挙動データを入力するコンテナ挙動データ入力部を加えたことを特徴とする。   The container vehicle risk inspection apparatus according to claim 2 of the present invention for solving the above-mentioned problems is characterized in that, in claim 1, a container behavior data input unit for inputting container behavior data from the outside is added to the container behavior database. And

上記課題を解決する本発明の請求項３に係るコンテナ車両危険度検査装置は、コンテナ車両を撮影するカメラ等の画像撮影部、前記画像撮影部で撮影されたコンテナ車両を含む画像を解析するコンテナ画像解析部、前記コンテナ画像解析部で解析して得られたデータから前記コンテナ車両の時系列な挙動データを作成するコンテナ挙動データ作成部、様々な状態によるコンテナ挙動データを予め保管しておくコンテナ挙動データベース、前記コンテナ挙動データ作成部で作成したコンテナ挙動データと前記コンテナ挙動データベースに保管されているコンテナ挙動データとの照合を行うコンテナ挙動照合部、前記コンテナ挙動照合部による照合結果よりコンテナ車両走行時の危険度を判断する走行危険度判断部及び前記走行危険度判断部で判断されたコンテナ車両走行時の危険度を出力する走行危険度出力部からなるコンテナ車両危険度検査装置において、前記画像撮影部は、コンテナ車両を撮影し画像データを作成し、また、前記コンテナ画像解析部は、撮影した画像データを解析してコンテナの傾き角度を検出することに加え、撮影した画像データを解析してコンテナの位置を射影変換により検出し、また、前記コンテナ挙動データ作成部は、前記コンテナ画像解析部で解析することにより検出されたコンテナ傾き角度及びコンテナ位置から、コンテナ傾き角度及びコンテナ位置の時系列データを作り、更にコンテナ位置の時系列データを差分することにより、コンテナ速度の時系列データ及びコンテナ加速度の時系列データを作成し、コンテナ挙動データとしてまとめ、また、前記コンテナ挙動データベースは、様々な状態のコンテナ挙動データを予め保管し、また、前記コンテナ挙動照合部は、前記コンテナ挙動データ作成部でまとめられたコンテナ挙動データと前記コンテナ挙動データベースに保管されているコンテナ挙動データとの照合を行い、どのコンテナ挙動データと類似しているかを調べ、また、前記走行危険度判断部は、前記コンテナ挙動照合部よる照合結果から、前記コンテナ車両の状態を推測し、そのコンテナ車両の走行時の危険度を判断し、また、前記走行危険度出力部では、前記走行危険度判断部で判断した危険度を出力し、更に、前記コンテナ挙動データベースヘ外部からコンテナ挙動データを入力するコンテナ挙動データ入力部を加えたことを特徴とする。   A container vehicle risk inspection apparatus according to claim 3 of the present invention for solving the above-described problem is an image capturing unit such as a camera for capturing a container vehicle, and a container for analyzing an image including a container vehicle captured by the image capturing unit. An image analysis unit, a container behavior data creation unit that creates time-series behavior data of the container vehicle from data obtained by analysis by the container image analysis unit, and a container that stores container behavior data in various states in advance Container vehicle running based on a behavior database, a container behavior collation unit that collates container behavior data created by the container behavior data creation unit and container behavior data stored in the container behavior database, and a collation result by the container behavior collation unit The travel risk level judgment unit and the travel risk level judgment unit In the container vehicle risk inspection apparatus comprising a travel risk output unit that outputs a risk when the container vehicle is traveling, the image capturing unit captures the container vehicle and creates image data, and the container image analysis In addition to analyzing the captured image data to detect the tilt angle of the container, the unit analyzes the captured image data to detect the position of the container by projective transformation, and the container behavior data creation unit includes: From the container tilt angle and the container position detected by the analysis by the container image analysis unit, time series data of the container tilt angle and the container position is created, and the time series data of the container position is further subtracted to Create time-series data and time-series data of container acceleration, summarize as container behavior data, The container behavior database stores container behavior data in various states in advance, and the container behavior verification unit stores the container behavior data collected by the container behavior data creation unit and the container behavior database. The container behavior data is collated to determine which container behavior data is similar, and the travel risk determination unit estimates the state of the container vehicle from the collation result by the container behavior collation unit, The risk of traveling of the container vehicle is determined, and the travel risk output unit outputs the risk determined by the travel risk determination unit. Further, container behavior data is externally input to the container behavior database. The container behavior data input part for inputting is added.

（１）通路に設置したカメラの画像からコンテナ車両の走行時の危険度を検査することができる。
（２）コンテナ車両を走行させたままの状態で検査することができるため、多数のコンテナ車両の検査を効率良く行うことができる。
（３）コンテナ車両の走行時の危険度を検査するために、特別な装置を車両に搭載する必要がない。
（４）コンテナ車両の走行字の危険度を検査する装置をコンテナ外部に設置するため、コンテナ車両の画像が撮影できるならば不特定多数のコンテナ車両の走行時の危険度の検査に対応できる。
（５）コンテナ車両毎に特別な装置を搭載する必要がないため、計測対象となるコンテナ車両が多数になった場合でもコストを小さく抑えることができる。 (1) It is possible to inspect the danger level when the container vehicle is traveling from the image of the camera installed in the passage.
(2) Since the inspection can be performed while the container vehicle is running, a large number of container vehicles can be inspected efficiently.
(3) It is not necessary to mount a special device on the vehicle in order to inspect the danger level when the container vehicle is running.
(4) Since a device for inspecting the risk of running characters of a container vehicle is installed outside the container, if an image of the container vehicle can be taken, it is possible to cope with an inspection of the risk of traveling an unspecified number of container vehicles.
(5) Since there is no need to mount a special device for each container vehicle, the cost can be reduced even when the number of container vehicles to be measured becomes large.

以下に実施例として説明する態様が本発明を実施するための最良の形態である。   The mode described below as an example is the best mode for carrying out the present invention.

（１）基本的な考え方
本発明の第１実施例に係るコンテナ車両危険度検査装置を図１に示す。 (1) Basic concept FIG. 1 shows a container vehicle risk inspection apparatus according to a first embodiment of the present invention.

本実施例は、コンテナ車両を撮影するカメラ等の画像撮影部１０、画像撮影部１０で撮影されたコンテナ車両を含む画像（以下、コンテナ画像と言う）を解析するコンテナ画像解析部３１、コンテナ画像解析部３１で解析して得られたデータからコンテナ車両の時系列な挙動データを作成するコンテナ挙動データ作成部３２、様々な状態によるコンテナ挙動データを予め保管しておくコンテナ挙動データベース３６、コンテナ挙動データ作成部３２で作成したコンテナ挙動データとコンテナ挙動データベース３６に保管されているコンテナ挙動データとの照合を行うコンテナ挙動照合部３３、コンテナ挙動照合部３３による照合結果よりコンテナ車両走行時の危険度を判断する走行危険度判断部３４、走行危険度判断部３４で判断されたコンテナ車両走行時の危険度を出力する走行危険度出力部３５から構成する。   In this embodiment, an image capturing unit 10 such as a camera for capturing a container vehicle, a container image analyzing unit 31 for analyzing an image including a container vehicle captured by the image capturing unit 10 (hereinafter referred to as a container image), a container image A container behavior data creation unit 32 that creates time-series behavior data of a container vehicle from data obtained by analysis by the analysis unit 31, a container behavior database 36 that stores container behavior data in various states in advance, a container behavior The container behavior data 33 created by the data creation unit 32 and the container behavior data stored in the container behavior database 36 are collated. The travel risk determination unit 34 for determining Consist travel risk output unit 35 for outputting a risk when Na vehicle travel.

画像撮影部１０は、通路に設置され、通路を走行するコンテナ車両を真後ろから撮影して画像データを作成する。コンテナ車両は、「積荷を積載するコンテナ」と「コンテナを牽引するトレーラ」から構成される。
コンテナ画像解析部３１は、撮影した画像データを解析しコンテナの傾き角度を検出する。 The image capturing unit 10 is installed in a passage and captures a container vehicle traveling in the passage from behind to create image data. The container vehicle includes a “container for loading a load” and a “trailer that pulls the container”.
The container image analysis unit 31 analyzes the captured image data and detects the tilt angle of the container.

コンテナ画像解析部３１は、例えば、図８に示すように、画像撮影部１０で撮影された画像をメモリ２５ヘ入力する画像入力部２１、入力画像中からコンテナ車両の位置やコンテナ車両が存在する領域を特定する車両抽出部２２、入力画像からコンテナ車両の傾き角度を検出する傾き角度検出部２３、検出した傾き角度を出力する傾き角度出力部２４、および、各種データを保存しておくメモリ２５から構成する。   For example, as shown in FIG. 8, the container image analysis unit 31 includes an image input unit 21 that inputs an image captured by the image capturing unit 10 to the memory 25, and the position of the container vehicle and the container vehicle are present in the input image. A vehicle extraction unit 22 for specifying a region, an inclination angle detection unit 23 for detecting an inclination angle of a container vehicle from an input image, an inclination angle output unit 24 for outputting the detected inclination angle, and a memory 25 for storing various data Consists of.

画像入力部２１は、画像撮影部１０が作成した画像データをメモリ２５ヘ入力する。
車両抽出部２２は、予め作成しておいた車両の映っていない背景画像と入力画像の差分をとり、入力画像中でのコンテナ車両の存在する領域（車両領域）を抽出し、車両領域を囲む画像軸に平行な矩形枠を計算すると共に、車両領域の重心位置を計算し、車両領域に関する各種データをメモリ２５ヘ保存する。 The image input unit 21 inputs the image data created by the image capturing unit 10 to the memory 25.
The vehicle extraction unit 22 takes a difference between a previously created background image that does not show the vehicle and the input image, extracts a region (vehicle region) where the container vehicle exists in the input image, and surrounds the vehicle region A rectangular frame parallel to the image axis is calculated, the center of gravity of the vehicle area is calculated, and various data relating to the vehicle area are stored in the memory 25.

車両抽出部２２による画像処理の例を図４、図５及び図６に示す。図４は、コンテナ車両の写っていない背景画像であり、図５は、コンテナ車両の写っている入力画像であり、何れも同一位置の画像撮影部１０から撮影されたものである。図６は、背景画像と入力画像との差分により、車両位置及び車両領域を抽出した画像である。   Examples of image processing by the vehicle extraction unit 22 are shown in FIGS. 4, 5, and 6. FIG. 4 is a background image in which the container vehicle is not shown, and FIG. 5 is an input image in which the container vehicle is shown, both of which are taken from the image photographing unit 10 at the same position. FIG. 6 is an image in which the vehicle position and the vehicle area are extracted based on the difference between the background image and the input image.

傾き角度検出部２３は、予め作成しておいたコンテナ四隅の部分画像（コンテナ角テンプレート画像）を用い、入力画像の車両領域から画像のテンプレートマッチングによりコンテナ四隅の位置を検出し、コンテナ四隅の位置関係からコンテナ車両の傾き角度を計算し、計算した傾き角度データをメモリ２５ヘ保存する。
コンテナ角テンプレート画像の例を図７に示す。コンテナ角テンプレート画像１，２，３，４は、図７に示すように、コンテナ車両のうちコンテナにおける上左、上右、下左、下右の４隅をそれぞれ含む。 The inclination angle detection unit 23 detects the positions of the four corners of the container by template matching of the image from the vehicle region of the input image using the partial images (container corner template images) prepared in advance. The tilt angle of the container vehicle is calculated from the relationship, and the calculated tilt angle data is stored in the memory 25.
An example of a container corner template image is shown in FIG. As shown in FIG. 7, the container corner template images 1, 2, 3, and 4 each include four corners of the upper left, upper right, lower left, and lower right in the container of the container vehicle.

傾き角検出部２３は、コンテナ四隅の位置関係から次のようにコンテナ車両の傾き角度を計算する。
まず、コンテナ四隅の位置が次のように検出されたとする。
左上隅の位置：ｐ1（ｕ1，ｖ1）
左下隅の位置：ｐ2（ｕ2，ｖ2）
右下隅の位置：ｐ3（ｕ3，ｖ3）
右上隅の位置：ｐ4（ｕ4，ｖ4） The inclination angle detection unit 23 calculates the inclination angle of the container vehicle from the positional relationship between the four corners of the container as follows.
First, assume that the positions of the four corners of the container are detected as follows.
Upper left corner position: p 1 (u 1 , v 1 )
Lower left corner position: p 2 (u 2 , v 2 )
Lower right corner position: p 3 (u 3 , v 3 )
Upper right corner position: p 4 (u 4 , v 4 )

コンテナの４辺の水平方向又は鉛直方向に対する傾き角度は、以下の通りに求められる。
ｔ12＝ａｔａｎ（（ｕ2−ｕ1）／（ｖ2−ｖ1））
ｔ23＝ａｔａｎ（（ｖ3−ｖ2）／（ｕ3−ｕ2））
ｔ34＝ａｔａｎ（（ｕ4−ｕ3）／（ｖ4−ｖ3））
ｔ41＝ａｔａｎ（（ｖ1−ｖ4）／（ｕl−ｕ4））
上記各位置の組み合わせから計算された傾き角度を平均して、コンテナ傾き角度ｔを求める。
ｔ＝（ｔ12＋ｔ23＋ｔ34＋ｔ41）／４
傾き角度出力部２４では、メモリ２５に保存されたコンテナ車両の傾き角度データを取り出して出力する。 The inclination angles of the four sides of the container with respect to the horizontal direction or the vertical direction are obtained as follows.
t 12 = atan ((u 2 −u 1 ) / (v 2 −v 1 ))
t 23 = atan ((v 3 −v 2 ) / (u 3 −u 2 ))
t 34 = atan ((u 4 −u 3 ) / (v 4 −v 3 ))
t 41 = atan ((v 1 −v 4 ) / (u l −u 4 ))
The container tilt angle t is obtained by averaging the tilt angles calculated from the combinations of the positions.
t = (t 12 + t 23 + t 34 + t 41) / 4
The inclination angle output unit 24 extracts and outputs the container vehicle inclination angle data stored in the memory 25.

コンテナ挙動データ作成部３２は、コンテナ画像解析部３１で解析されたデータであるコンテナの傾き角度の時系列データを作り、コンテナ挙動データとしてまとめる。つまり、コンテナ車両走行時の連続画像データから解析したコンテナ傾き角度に基づいて傾き角度の時系列データを作るのである。
コンテナ挙動データベース３６は、様々な状態のコンテナ挙動データが予め保管されている。 The container behavior data creation unit 32 creates time-series data of container tilt angles, which is data analyzed by the container image analysis unit 31, and summarizes the data as container behavior data. That is, time series data of the tilt angle is created based on the container tilt angle analyzed from the continuous image data when the container vehicle is running.
The container behavior database 36 stores container behavior data in various states in advance.

コンテナ挙動データベース３６の作成手段としては、コンテナ車両状態の分かっているコンテナ車両が走行した際に、コンテナ挙動データ作成部３２でコンテナ挙動データを作成し、コンテナ車両状態を含むコンテナ挙動データをコンテナ挙動データベース３６へ入力する。   As a means for creating the container behavior database 36, when a container vehicle whose container vehicle state is known travels, the container behavior data creation unit 32 creates container behavior data, and the container behavior data including the container vehicle state is used as the container behavior data. Input to the database 36.

ここで、「コンテナ車両状態」とは、この荷の積載状態を指すものである。即ち、コンテナ車両は、「積荷を積載するコンテナ」と「コンテナを牽引するトレーラ」から構成されるため、一般的にコンテナ車両は外観形状としては変わらないが、コンテナ内部の積荷の状態はまちまちである。軽い荷が積載されている、重い荷が積載されている、コンテナ中央に荷が固定されている、コンテナ端に偏って荷が固定されている等、様々な積載状態が荷によって存在する。このような荷の積載状態を「コンテナ車両状態」と呼ぶ。   Here, the “container vehicle state” refers to the loaded state of the load. In other words, since a container vehicle is composed of a “container for loading a load” and a “trailer that pulls a container”, the container vehicle generally does not change in appearance, but the state of the load inside the container varies. is there. There are various loading states such as a light load, a heavy load, a load fixed at the center of the container, and a load fixed at the container end. Such a loaded state of the load is referred to as a “container vehicle state”.

コンテナ挙動照合部３３は、コンテナ挙動データ作成部３２でまとめられたコンテナ挙動データとコンテナ挙動データベース３６に保管されているコンテナ挙動データとの照合を行い、どのコンテナ挙動データと類似しているかを調べる。
走行危険度判断部３４は、コンテナ挙動照合部３３よる照合結果から、カメラで撮影されたコンテナ車両の状態を推測し、そのコンテナ車両の走行時の危険度を判断する。 The container behavior collation unit 33 collates the container behavior data collected by the container behavior data creation unit 32 with the container behavior data stored in the container behavior database 36 to check which container behavior data is similar to the container behavior data. .
The travel risk level determination unit 34 estimates the state of the container vehicle photographed by the camera from the verification result by the container behavior verification unit 33, and determines the risk level during travel of the container vehicle.

コンテナ車両は、走行する通路のカーブの度合い（曲率）とその時の走行速度の大きさにより転倒を発生する場合がある。コンテナ車両の危険度とは、あるカーブに対して転倒が発生する走行速度であり、小さい方がそのコンテナ車両走行中に危険度が大きい。
走行危険度出力部３５では、走行危険度判断部３４で判断した危険度を出力する。 A container vehicle may fall over depending on the degree of curvature (curvature) of the traveling path and the magnitude of the traveling speed at that time. The risk level of a container vehicle is a travel speed at which a fall occurs with respect to a certain curve, and the smaller the risk level, the greater the risk level during travel of the container vehicle.
The travel risk level output unit 35 outputs the risk level determined by the travel risk level determination unit 34.

本実施例の効果としては、通路に設置したカメラ等の画像撮影部１０の画像からコンテナ車両の走行時の危険度を検査することができるので、台貫のように検査のため車両を特定の位置に設置された台貫上へ停止させる必要が無く、コンテナ車両を走行させたままの状態で検査することができるため、多数のコンテナ車両の検査を効率良く行うことができる。
また、センサ装置を搭載する必要が無いため、不特定多数のコンテナ車両を検査する場合でも各車両毎に装置を設置するコストを省くことができ、検査に要する費用を低く抑えることができる。 As an effect of the present embodiment, it is possible to inspect the danger level when the container vehicle travels from the image of the image capturing unit 10 such as a camera installed in the passage. Since it is not necessary to stop on the platform installed at the position and the container vehicle can be inspected while running, a large number of container vehicles can be inspected efficiently.
Further, since there is no need to mount the sensor device, the cost of installing the device for each vehicle can be omitted even when an unspecified number of container vehicles are inspected, and the cost required for the inspection can be kept low.

カメラ等の画像撮影部１０を通路に設置するほか、コンテナ画像解析部３１、コンテナ挙動データ作成部３２、コンテナ挙動照合部３３、走行危険度判断部３４、走行危険度出力部３５、コンテナ挙動データベース３６については、ソフトウェアで実現し、コンピュータ３０にインストールすることにより、本実施例のコンテナ車両危険度検査装置を実現するようにしても良い。     In addition to installing the image capturing unit 10 such as a camera in the passage, a container image analysis unit 31, a container behavior data creation unit 32, a container behavior collation unit 33, a travel risk level determination unit 34, a travel risk level output unit 35, a container behavior database 36 may be realized by software and installed in the computer 30 to realize the container vehicle risk inspection apparatus of the present embodiment.

（２）コンテナ挙動データ入力部を持つ装置
本発明の第２実施例に係るコンテナ車両危険度検査装置を図２に示す。 (2) Apparatus having container behavior data input unit A container vehicle risk inspection apparatus according to a second embodiment of the present invention is shown in FIG.

本実施例では、実施例１に示したコンテナ車両危険度検査装置にコンテナ挙動データ入力部３７を加えたものである。その他の構成は前述した実施例１と同様であるので同一部分には同一符号を付して重複する説明を省略する。
即ち、コンテナ挙動データ入力部３７は、コンテナ挙動データとコンテナ車両状態を外部からコンテナ挙動データベース３６ヘ入力するものである。 In this embodiment, a container behavior data input unit 37 is added to the container vehicle risk inspection apparatus shown in the first embodiment. Since other configurations are the same as those of the first embodiment, the same portions are denoted by the same reference numerals and redundant description is omitted.
In other words, the container behavior data input unit 37 inputs the container behavior data and the container vehicle state from the outside to the container behavior database 36.

本実施例の効果としては、実施例１の効果に加え、コンテナ挙動データベース３６ヘの保管するための様々な条件によるコンテナ挙動データを外部からコンテナ挙動データ入力部３７により入力することができるため、例えば計算機シミュレーション等で計算したコンテナ挙動データについてもコンテナ挙動データベース３６に保管することができ、より多くの条件によるコンテナ車両のコンテナ挙動データを容易にコンテナ挙動データベース３６内に保持しておくことができる。
このため、走行危険度の判断をより多くの条件によるコンテナ挙動データから求めることができ、走行危険度の判断精度が向上する。 As an effect of the present embodiment, in addition to the effect of the first embodiment, container behavior data according to various conditions for storing in the container behavior database 36 can be input from the outside by the container behavior data input unit 37. For example, container behavior data calculated by computer simulation or the like can also be stored in the container behavior database 36, and container behavior data of container vehicles according to more conditions can be easily held in the container behavior database 36. .
For this reason, the determination of the travel risk can be obtained from the container behavior data based on more conditions, and the determination accuracy of the travel risk is improved.

（３）コンテナ車両位置データをコンテナ挙動データに加えた方法
本発明の第３実施例に係るコンテナ車両危険度検査装置を図３に示す。
本実施例では、コンテナ挙動データに、コンテナの位置データを追加して走行危険度を検査するものである。 (3) Method of Adding Container Vehicle Position Data to Container Behavior Data FIG. 3 shows a container vehicle risk inspection apparatus according to a third embodiment of the present invention.
In this embodiment, the position risk of the container is added to the container behavior data to inspect the travel risk.

このため、実施例２，３においてコンテナ挙動データとしてコンテナの角度を扱う「コンテナ画像解析部３１」、「コンテナ挙動データ作成部３２」、「コンテナ挙動照合部３３」、「走行危険度判断部３４」、「コンテナ挙動データ入力部３７」に代えて、コンテナの位置データの取り扱いを加えた「コンテナ画像解析部３１２」、「コンテナ挙動データ作成部３２２」、「コンテナ挙動照合部３３２」、「走行危険度判断部３４２」、「コンテナ挙動データ入力部３７２」から構成する。   Therefore, in the second and third embodiments, the “container image analysis unit 31”, the “container behavior data creation unit 32”, the “container behavior collation unit 33”, and the “running risk degree determination unit 34” that handle the angle of the container as the container behavior data. ”,“ Container behavior data input unit 37 ”,“ container image analysis unit 312 ”,“ container behavior data creation unit 322 ”,“ container behavior collation unit 332 ”,“ travel ” It is composed of a “risk level determination unit 342” and a “container behavior data input unit 372”.

画像撮影部１０は、通路に設置され、通路を走行するコンテナ車両を真後ろから撮影して画像データを作成する。
コンテナ画像解析部３１２では、画像撮影部１０で撮影した画像データを解析しコンテナの傾き角度を検出するというコンテナ画像解析部３１と同様な機能を備えるほか、更に、撮影した画像データを解析しコンテナの位置を射影変換により検出する。 The image capturing unit 10 is installed in a passage and captures a container vehicle traveling in the passage from behind to create image data.
The container image analysis unit 312 has the same function as the container image analysis unit 31 that analyzes the image data captured by the image capturing unit 10 and detects the tilt angle of the container, and further analyzes the captured image data to analyze the container. Is detected by projective transformation.

コンテナ挙動データ作成部３２２では、コンテナ画像解析部３１で解析されたデータであるコンテナの傾き角度及びコンテナの位置の時系列データを作り、更に、コンテナ位置時系列データを差分することにより、コンテナ速度時系列データおよび、コンテナ加速度時系列データを作成し、コンテナ挙動データとしてまとめる。つまり、コンテナ車両走行時の連続画像データから解析したコンテナ傾き角度とコンテナ位置から、コンテナ傾き角度及びコンテナ位置の時系列データ等を作るのである。   The container behavior data creation unit 322 creates time series data of the container tilt angle and the container position, which is the data analyzed by the container image analysis unit 31, and further calculates the container speed by subtracting the container position time series data. Time series data and container acceleration time series data are created and compiled as container behavior data. In other words, the time series data of the container tilt angle and the container position are created from the container tilt angle and the container position analyzed from the continuous image data when the container vehicle is running.

コンテナ挙動データベース３６では、様々な状態のコンテナ挙動データが予め保管されている。
コンテナ挙動データベース３６の作成手段としては、コンテナ車両状態の分かっているコンテナ車両が走行した際に、コンテナ挙動データ作成部３２２でコンテナ挙動データを作成し、コンテナ車両状態を含むコンテナ挙動データを入力する。 In the container behavior database 36, container behavior data in various states is stored in advance.
As a means for creating the container behavior database 36, when a container vehicle whose container vehicle state is known travels, the container behavior data creation unit 322 creates container behavior data and inputs the container behavior data including the container vehicle state. .

また、コンテナ挙動データ入力部３７２から、外部にて作成したコンテナ車両状態を含むコンテナ挙動データを入力することも可能である。
コンテナ挙動照合部３３２は、コンテナ挙動データ作成部３２２でまとめられたコンテナ挙動データとコンテナ挙動データベース３６に保管されているコンテナ挙動データとの照合を行い、どのコンテナ挙動データと類似しているかを調べる。 Also, it is possible to input container behavior data including a container vehicle state created outside from the container behavior data input unit 372.
The container behavior collation unit 332 collates the container behavior data collected by the container behavior data creation unit 322 with the container behavior data stored in the container behavior database 36 and examines which container behavior data is similar to the container behavior data. .

本実施例においては、コンテナ挙動データとは、あるコンテナ車両状態で走行した際の「コンテナ傾きの時系列データ」、「コンテナ位置の時系列データ（軌跡）」、「コンテナ速度の時系列データ」、「コンテナ加速度の時系列」を含むものである
コンテナ挙動照合部３３２では、コンテナ挙動データ作成部３２２でまとめられた、これら時系列データとデータベース３６に予め保管されている時系列データを比較して、コンテナ挙動データ作成部３２２でまとめられた時系列データがデータベース３６に予め保管されている時系列データのどれに類似しているかを調べる。 In this embodiment, the container behavior data includes “container tilt time series data”, “container position time series data (trajectory)”, and “container speed time series data” when traveling in a certain container vehicle state. In the container behavior collation unit 332 that includes “time series of container acceleration”, the time series data collected in the container behavior data creation unit 322 is compared with the time series data stored in the database 36 in advance. It is checked which time series data collected by the container behavior data creation unit 322 is similar to the time series data stored in the database 36 in advance.

この際、データベース３６に保管してある時系列データとして、より多くのコンテナ車両状態でのコンテナ走行時の時系列データがある方が、照合結果から得られるコンテナ車両状態として選択枝が多く、そのため結果として得られる走行危険度の判断精度が向上する。
走行危険度判断部３４２は、コンテナ挙動照合部３３２による照合結果から、コンテナ車両の状態を推測し、そのコンテナ車両の走行時の危険度を判断する。 At this time, as the time series data stored in the database 36, the time series data at the time of container traveling in a larger number of container vehicle states has more choices as the container vehicle state obtained from the comparison result. As a result, the determination accuracy of the travel risk obtained is improved.
The travel risk determination unit 342 estimates the state of the container vehicle from the collation result by the container behavior collation unit 332, and determines the risk when the container vehicle travels.

走行危険度出力部３５では、走行危険度判断部３４２で判断した危険度を出力する。
コンテナ挙動データ入力部３７２は、コンテナ挙動データとコンテナ車両状態を外部から入力しコンテナ挙動データベース３６ヘ保管する。 The travel risk level output unit 35 outputs the risk level determined by the travel risk level determination unit 342.
The container behavior data input unit 372 inputs the container behavior data and the container vehicle state from the outside, and stores them in the container behavior database 36.

本実施例の効果としては、実施例２の効果に加え、コンテナ挙動データとして、コンテナ傾き角度、コンテナ位置、コンテナ速度、コンテナ加速度により、コンテナ車両の走行時の危険度を検査するため、より精度の良い危険度の検査結果を得ることができる。   As an effect of the present embodiment, in addition to the effect of the second embodiment, as the container behavior data, the degree of danger during the traveling of the container vehicle is inspected based on the container inclination angle, the container position, the container speed, and the container acceleration. It is possible to obtain inspection results with good risk.

即ち、実施例１，２ではコンテナ車両の走行時の危険度を「コンテナ傾きの時系列データ」から推定したが、実施例３では「コンテナ位置の時系列データ（軌跡）」、「コンテナ速度の時系列データ」、「コンテナ加速度の時系列」データでの推定結果と統合して判断することで、コンテナ車両の走行時の危険度を推定する精度を向上させるのである。   That is, in the first and second embodiments, the danger level when the container vehicle is traveling is estimated from “time series data of container inclination”, but in the third embodiment, “time series data (trajectory) of container position”, “container speed By integrating the estimation results with the “time-series data” and the “time series of container acceleration” data, the accuracy of estimating the danger level when the container vehicle is traveling is improved.

本発明は、通路に設置されたカメラによりコンテナ車両を撮影した画像から、コンテナ車両が走行する際の危険度を検査するコンテナ車両危険度検査装置として広く利用可能なものである。   INDUSTRIAL APPLICABILITY The present invention can be widely used as a container vehicle risk inspection device that inspects a risk when a container vehicle travels from an image obtained by photographing the container vehicle with a camera installed in a passage.

本発明の第１実施例に係るコンテナ車両危険度検査装置を示すブロック図である。1 is a block diagram illustrating a container vehicle risk inspection apparatus according to a first embodiment of the present invention. 本発明の第２実施例に係るコンテナ車両危険度検査装置を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the container vehicle risk inspection apparatus which concerns on 2nd Example of this invention. 本発明の第３実施例に係るコンテナ車両危険度検査装置を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the container vehicle risk inspection apparatus which concerns on 3rd Example of this invention. コンテナ車両の写っていない背景画像である。It is a background image with no container vehicle. コンテナ車両の写っている入力画像である。It is an input image in which a container vehicle is reflected. 背景画像と入力画像との差分により、車両位置及び車両領域を抽出した画像である。It is the image which extracted the vehicle position and the vehicle area | region by the difference of a background image and an input image. コンテナ角テンプレート画像である。It is a container corner template image. 本発明の第１実施例におけるコンテナ画像解析部を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the container image analysis part in 1st Example of this invention.

符号の説明Explanation of symbols

１，２，３，４ コンテナ角テンプレート画像
１０ カメラ等の画像撮影部
２０ コンピュータ
２１ 画像入力部
２２ 車両抽出部
２３，２３２，２３３ 傾き角度検出部
２４ 傾き角度出力部
２５ メモリ
３０ コンピュータ
３１ コンテナ画像解析部
３２，３２２ コンテナ挙動データ作成部
３３，３３２ コンテナ挙動照合部
３４，３４２ 走行危険度判断部
３５ 走行危険度出力部
３６ コンテナ挙動データベース
３７，３７２ コンテナ挙動入力部 1, 2, 3, 4 Container angle template image 10 Image capturing unit 20 such as camera 20 Computer 21 Image input unit 22 Vehicle extraction unit 23, 232, 233 Inclination angle detection unit 24 Inclination angle output unit 25 Memory 30 Computer 31 Container image analysis Unit 32, 322 Container behavior data creation unit 33, 332 Container behavior verification unit 34, 342 Travel risk determination unit 35 Travel risk output unit 36 Container behavior database 37, 372 Container behavior input unit

Claims (3)

コンテナ車両を撮影するカメラ等の画像撮影部、前記画像撮影部で撮影されたコンテナ車両を含む画像を解析するコンテナ画像解析部、前記コンテナ画像解析部で解析して得られたデータから前記コンテナ車両の時系列な挙動データを作成するコンテナ挙動データ作成部、様々な状態によるコンテナ挙動データを予め保管しておくコンテナ挙動データベース、前記コンテナ挙動データ作成部で作成したコンテナ挙動データと前記コンテナ挙動データベースに保管されているコンテナ挙動データとの照合を行うコンテナ挙動照合部、前記コンテナ挙動照合部による照合結果よりコンテナ車両走行時の危険度を判断する走行危険度判断部及び前記走行危険度判断部で判断されたコンテナ車両走行時の危険度を出力する走行危険度出力部からなるコンテナ車両危険度検査装置において、
前記画像撮影部は、コンテナ車両を撮影して画像データを作成し、また、
コンテナ画像解析部は、前記画像撮影部で撮影した画像データを解析してコンテナの傾き角度を検出し、また、
前記コンテナ挙動データ作成部は、前記コンテナ画像解析部で解析されたデータであるコンテナの傾き角度の時系列データを作り、コンテナ挙動データとしてまとめ、また、
前記コンテナ挙動データベースは、様々な状態のコンテナ挙動データを予め保管しており、また、
前記コンテナ挙動照合部は、前記コンテナ挙動データ作成部によりまとめられたコンテナ挙動データと前記コンテナ挙動データベースに保管されているコンテナ挙動データとの照合を行い、どのコンテナ挙動データと類似しているかを調べ、また、
前記走行危険度判断部は、前記コンテナ挙動照合部よる照合結果から前記コンテナ車両の状態を推測し、そのコンテナ車両の走行時の危険度を判断し、また、
前記走行危険度出力部は、前記走行危険度判断部で判断した危険度を出力することを特徴とするコンテナ車両危険度検査装置。 An image photographing unit such as a camera for photographing a container vehicle, a container image analyzing unit for analyzing an image including the container vehicle photographed by the image photographing unit, and the container vehicle from data obtained by analysis by the container image analyzing unit Container behavior data creation unit for creating time-series behavior data, container behavior database for storing container behavior data in various states in advance, container behavior data created by the container behavior data creation unit and the container behavior database Judgment is made by a container behavior collation unit that collates with stored container behavior data, a travel risk level judgment unit that judges a risk level when the container vehicle travels based on a collation result by the container behavior verification unit, and the travel risk level judgment unit A running risk output unit that outputs the danger level when running a In Tena vehicle risk inspection apparatus,
The image photographing unit creates image data by photographing a container vehicle,
The container image analysis unit detects the tilt angle of the container by analyzing the image data captured by the image capturing unit,
The container behavior data creation unit creates time-series data of container tilt angles, which is data analyzed by the container image analysis unit, and summarizes it as container behavior data.
The container behavior database stores container behavior data in various states in advance,
The container behavior collation unit collates the container behavior data collected by the container behavior data creation unit with the container behavior data stored in the container behavior database to check which container behavior data is similar to the container behavior data. ,Also,
The travel risk determination unit estimates the state of the container vehicle from the collation result by the container behavior collation unit, determines the risk during travel of the container vehicle,
The container vehicle risk inspection device, wherein the travel risk output unit outputs the risk determined by the travel risk determination unit. 請求項１において、前記コンテナ挙動データベースヘ外部からコンテナ挙動データを入力するコンテナ挙動データ入力部を加えたことを特徴とするコンテナ車両危険度検査装置。 2. The container vehicle risk inspection apparatus according to claim 1, wherein a container behavior data input unit for inputting container behavior data from the outside is added to the container behavior database. コンテナ車両を撮影するカメラ等の画像撮影部、前記画像撮影部で撮影されたコンテナ車両を含む画像を解析するコンテナ画像解析部、前記コンテナ画像解析部で解析して得られたデータから前記コンテナ車両の時系列な挙動データを作成するコンテナ挙動データ作成部、様々な状態によるコンテナ挙動データを予め保管しておくコンテナ挙動データベース、前記コンテナ挙動データ作成部で作成したコンテナ挙動データと前記コンテナ挙動データベースに保管されているコンテナ挙動データとの照合を行うコンテナ挙動照合部、前記コンテナ挙動照合部による照合結果よりコンテナ車両走行時の危険度を判断する走行危険度判断部及び前記走行危険度判断部で判断されたコンテナ車両走行時の危険度を出力する走行危険度出力部からなるコンテナ車両危険度検査装置において、
前記画像撮影部は、コンテナ車両を撮影し画像データを作成し、また、
前記コンテナ画像解析部は、撮影した画像データを解析してコンテナの傾き角度を検出することに加え、撮影した画像データを解析してコンテナの位置を射影変換により検出し、また、
前記コンテナ挙動データ作成部は、前記コンテナ画像解析部で解析することにより検出されたコンテナ傾き角度及びコンテナ位置から、コンテナ傾き角度及びコンテナ位置の時系列データを作り、更にコンテナ位置の時系列データを差分することにより、コンテナ速度の時系列データ及びコンテナ加速度の時系列データを作成し、コンテナ挙動データとしてまとめ、また、
前記コンテナ挙動データベースは、様々な状態のコンテナ挙動データを予め保管し、また、
前記コンテナ挙動照合部は、前記コンテナ挙動データ作成部でまとめられたコンテナ挙動データと前記コンテナ挙動データベースに保管されているコンテナ挙動データとの照合を行い、どのコンテナ挙動データと類似しているかを調べ、また、
前記走行危険度判断部は、前記コンテナ挙動照合部よる照合結果から、前記コンテナ車両の状態を推測し、そのコンテナ車両の走行時の危険度を判断し、また、
前記走行危険度出力部では、前記走行危険度判断部で判断した危険度を出力し、
更に、前記コンテナ挙動データベースヘ外部からコンテナ挙動データを入力するコンテナ挙動データ入力部を加えたことを特徴とするコンテナ車両危険度検査装置。 An image photographing unit such as a camera for photographing a container vehicle, a container image analyzing unit for analyzing an image including the container vehicle photographed by the image photographing unit, and the container vehicle from data obtained by analysis by the container image analyzing unit Container behavior data creation unit for creating time-series behavior data, container behavior database for storing container behavior data in various states in advance, container behavior data created by the container behavior data creation unit and the container behavior database Judgment is made by a container behavior collation unit that collates with stored container behavior data, a travel risk level judgment unit that judges a risk level when the container vehicle travels based on a collation result by the container behavior verification unit, and the travel risk level judgment unit A running risk output unit that outputs the danger level when running a In Tena vehicle risk inspection apparatus,
The image photographing unit photographs the container vehicle to create image data,
In addition to analyzing the captured image data and detecting the tilt angle of the container, the container image analyzing unit analyzes the captured image data and detects the position of the container by projective transformation,
The container behavior data creation unit creates time series data of the container tilt angle and the container position from the container tilt angle and the container position detected by analyzing by the container image analysis unit, and further generates the time series data of the container position. By making the difference, the time series data of the container speed and the time series data of the container acceleration are created and summarized as the container behavior data.
The container behavior database stores in advance container behavior data in various states,
The container behavior collation unit collates the container behavior data compiled by the container behavior data creation unit with the container behavior data stored in the container behavior database, and checks which container behavior data is similar to the container behavior data. ,Also,
The travel risk determination unit estimates the state of the container vehicle from the collation result by the container behavior collation unit, determines the risk during travel of the container vehicle,
The travel risk output unit outputs the risk determined by the travel risk determination unit,
Furthermore, a container vehicle risk inspection apparatus, wherein a container behavior data input unit for inputting container behavior data from outside is added to the container behavior database.
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